Peng Wang1, Qingnan Lin2, 
Fengqiang Gao1* és a Yingmin Chen1*
- 1Pszichológiai Iskola, Shandong Normal University, Jinan, Kína
- 2Óvodai Tanszék, Heze Egyetem, Heze, Kína
Ez a tanulmány feltárta az internetfüggőség (IA) és a hálózattal összefüggő rosszindulatív kogníció (NMC) közötti viszonyt a kínai főiskolai újoncoknál. Rövid távú longitudinális felmérést végeztek az 213 főiskolai újoncok mintájával, Kína Shandong tartományában. Az eredmények azt mutatták, hogy az IA jelentősen meg tudja előre jelezni az NMC-k képződését és fejlődését, és ha ilyen rosszul érzékeny kogníciók kialakulnak, akkor ezek további hatással lehetnek a hallgatók IA mértékére. Ördögi ciklust figyeltünk meg a két változó között, ahol az IA-nak prediktív prioritása volt az NMC-vel való kapcsolatában. Ez a tanulmány azt is megállapította, hogy a két változó közötti kapcsolat azonos volt mind a férfiak, mind a nők esetében; ezért az általunk létrehozott végső modell széles körben alkalmazható a kínai főiskolai újoncokra, nemtől függetlenül. A két változó közötti kölcsönös kapcsolat megértése elősegítheti az IA beavatkozását a hallgatók egyetemi életének kezdetén.
Bevezetés
Az Internet a 1990-kben történő létrehozása óta fokozatosan a Kína mindennapi életének szerves részévé vált, különösen az 10 – 21 éves serdülők körében (Daniel és munkatársai, 2012; Liu és munkatársai, 2012). Szerint a 36. Statisztikai jelentés az internetes fejlesztésről Kínában, amelyet a Kínai Internetes Hálózati Információs Központ (CNNIC) tett közzé, a serdülőkorú internetezők száma Kínában gyorsan nőtt, az 120 2002 millióról az 287 millióra (2016 millió).Tian és munkatársai, 2017).
Az Internet számos előnnyel járt, mint például a fokozott társadalmi kapcsolat és a jólét (Bessière és munkatársai, 2008; Young és De Abreu, 2011). Az Internet-függőség (IA) azonban, amelyet a túlzott vagy kényszeres internethasználat jellemez (Young és munkatársai, 1999; Shek és munkatársai, 2013; Yang és munkatársai, 2014) számos negatív hatással volt (Joseph és munkatársai, 2016). Számos tanulmány kimutatta, hogy az IA hátrányosan befolyásolhatja a fizikai és mentális egészséget (Ayas és Horzum, 2013; Georgios és munkatársai, 2014; Mike és Zhong, 2014). Például az IA-s serdülők általában szorongást, depressziót, magányt, alacsony önértékelést és gyenge interperszonális kapcsolatokat tapasztalnak (Tokunaga és Rains, 2010; Georgios és munkatársai, 2014; Mike és Zhong, 2014), amelyek tovább negatív hatással lehetnek jólétükre (Tokunaga és Rains, 2010; Georgios és munkatársai, 2014; Mike és Zhong, 2014) és az akadémiai fejlődés (Chuang, 2006; Kim és munkatársai, 2008; Tsai és munkatársai, 2009; Ahmadi és Saghafi, 2013). Ezért a serdülőknél az IA tanulmányozása kritikus oktatási és társadalmi következményekkel jár.
Az IA és az NMC közötti kapcsolat
A hálózattal kapcsolatos rosszindulatív kognícióról (NMC) már régóta gondolják, hogy központi szerepet játszik az IA-ban (Li és munkatársai, 2013). A kognitív-viselkedési modell szerint (Davis, 2001), a pszichopatológia (pl. depresszió és társadalmi szorongás) az IA tüneteinek távoli szükséges oka, amely önmagában nem eredményezi az IA tüneteit. Az IA legfontosabb tényezői az NMC-k, amelyek proximálisan megfelelő okok (Daniel és munkatársai, 2012; Ábra 1). Számos tanulmány számolt be arról, hogy a disztális pszichopatológia az NMH-n keresztül az egyén számára veszélyeztetett személyt (Kalkan, 2012; Mai és mtsai., 2012; Li és Wang, 2013; Lu és Yeo, 2015). A kutatók például megvizsgálták a temperamentum (azaz az erőfeszítések ellenőrzése, nagy szenzációs keresés és a nagy diszpozíciós harag vagy frusztráció) és az IA kialakulásának közötti összefüggést; az eredmények azt mutatták, hogy bizonyos temperamentek befolyásolják az IA szintjét azáltal, hogy a temperamentum befolyásolja az online viselkedés megismerését (Zhang és munkatársai, 2015). Tian és munkatársai. (2017) megvizsgálta a félénkség, a rosszindulatív kogníciók és az általános kóros internethasználat (GPIU) közötti kölcsönös összefüggéseket egy kínai mintában. Az eredmények azt mutatták, hogy ezen változók közötti asszociációk dinamikusak és kétirányúak, és hogy a megnövekedett rosszindulatív kogníciók kétirányúan közvetítették a félénkség és a GPIU közötti kapcsolatot az idő függvényében. Ezenkívül más tanulmányok kimutatták, hogy a szülői stílus és az egymás közötti kapcsolat hajlamos az emberekre az NMC-vel szemben, ami tovább befolyásolhatja az IA szintjét (Li és munkatársai, 2013; Wang és munkatársai, 2015).
1 ÁBRA. A patológiás internethasználat kognitív-viselkedési modellje (Davis, 2001).
Ezen felül számos más tanulmány az internetes játékfüggőségre összpontosított, és megvizsgálta annak kapcsolatát a rosszul érzékeny kogníciókkal. King és Delfabbro (2014) új modellt javasolt, amely elméleti magyarázatokat nyújt az internetes játékok függőségének eredetére és patogenezisére. A szerzők az internetes játékfüggőség mögött négy rosszul érzékeny kogníciót azonosítottak, nevezetesen a túlértékelést, a rossz alkalmazkodási szabályokat, a játék önértékelését és a játék elfogadását. Néhány empirikus tanulmány azt is kimutatta, hogy az internetes játékfüggőség tüneteivel rendelkező serdülők szignifikánsan több rosszindulatú kogníciót jelentettek, mint az ilyen tünetek nélküli serdülők (Zhou és munkatársai, 2012; Liu és munkatársai, 2014; King és Delfabbro, 2016). Peng és Liu (2010) számolt be, hogy a kogníciókat mérő öt tételből álló skála jelentősen megjósolta az internetes játékfüggőséget kínai felnőtteknél. Forrest és mtsai. (2016) megvizsgálta a problémás videojátékokhoz kapcsolódó rosszindulatív kogníciókat az 465 ausztrál felnőttek mintájában. Az eredmények azt mutatták, hogy ezek a problémás kogníciók mérsékelten és erősen korreláltak az internetes játékfüggőséggel. Forrest és mtsai. (2017) egy 12 hónapos longitudinális tanulmány segítségével feltárta, hogy a rosszindulatív kogníció előre tudja-e előre jelezni a problémás videojátékok jövőbeni változásait. Az eredmények azt mutatták, hogy a kognitív változások a nemi, életkor és a játék gyakoriságán kívüli problematikus játék pontszámainak varianciájának 28% -át adják.
Noha számos tanulmány azonosította az NMC hatását az IA-ra, néhány tanulmány fedezte fel az IA lehetséges hatását az NMC-re. Kognitív disszonanciaelmélet (Festinger, 1957), amely elsősorban arra vonatkozik, hogy az emberek hogyan élnek meg és reagálnak a gondolkodáson belüli, valamint a viselkedés és a gondolkodás közötti következetlenségekre, alternatív magyarázatot ad arra, hogy az NMC hogyan kapcsolódik az IA-hoz. Amikor az emberek észreveszik az következetlenségeket, kellemetlenségeket vagy disszonanciákat tapasztalnak, amelyek arra késztetik az erőfeszítéseket, hogy csökkentsék ezeket a tapasztalatokat és visszanyerjék a következetességet hozzáállásuk, felfogásuk vagy viselkedésük adaptálásával, amíg az ilyen következetlenségek megszűnnek (de Vries és Timmins, 2016). Ezen elmélet szerint, amikor az emberek értékeikkel nem egységesen viselkednek, például ha elkényeztetik az internetet, amikor ez már negatívan befolyásolta életüket, akkor disszonanciát tapasztalnak megbánás formájában; ez a viselkedés negatív következményeivel kapcsolatos személyes felelősségérzettel fordul elő. A legtöbb ember képes sikeresen beállítani viselkedését e disszonancia csökkentése érdekében. Néhány ember azonban csökkentheti a disszonanciát azáltal, hogy megváltoztatja az internet iránti hozzáállását, csökkentve ezzel disszonanciáját, miközben fenntartja a problémás viselkedést. Chiou és Wan (2007) egy videojáték-lejátszóval vizsgálta ezt a folyamatot. Az eredmények azt mutatták, hogy a magatartásukért felelős játékosok nagyobb valószínűséggel változtatják meg a videojátékok iránti hozzáállásukat pozitívról negatívra, míg a videojátékokba való nagyobb beruházással rendelkező játékosok kevésbé valószínű, hogy magatartásuktól eltérő magatartást tanúsítsanak.
IA kutatás a főiskolai hallgatók körében
Különféle tanulmányok szerint a serdülők az Internet-felhasználók többségét jelentik, és hogy a főiskolai hallgatók különösen veszélyeztetettek az IA-k számára az egyszerű internet-hozzáférés, a rugalmas ütemezés és a viselkedésük alacsonyabb szintű ellenőrzési képessége miatt (Shaw and Black, 2008; Fu és munkatársai, 2010; Georgios és munkatársai, 2014; Yang és munkatársai, 2014). Ezenkívül a főiskolai élet kezdete fejlődési időszak a hallgatók számára az interperszonális kapcsolatokra való viszonylag nagy mértékű támaszkodástól való átmenet során (nemcsak a családi kapcsolatok, hanem az társak és más társadalmi kapcsolatok is; Woodhouse és munkatársai, 2012). Korábbi tanulmányok szerint az ellenőrizetlen internethasználat szorosan kapcsolódik a családi kommunikáció és felügyelet csökkenéséhez (Van den Eijnden és munkatársai, 2010; Liu és munkatársai, 2012). Így az interperszonális kapcsolatokban bekövetkező elmozdulás hajlamos arra, hogy a főiskolai újoncok az IA kialakulásának kockázatát (Zhang és munkatársai, 2014).
Ezen felül a gólyagondnoknak szigorú vizsgákat kell teljesítenie, hogy felvételt szerezzen a kínai főiskolára, és általában nincs elegendő idejük az önelméleti órákra a középiskola ideje alatt. Tehát, ha szembesülnek a főiskolai élettel, tanulmányi és interperszonális készségeik hiánya zavarodást okozhat számukra (Ni és munkatársai, 2009). Ezenkívül a bőséges szabadidő és a korlátlan internet-hozzáférés miatt számos vezeték nélküli eszközön keresztül a főiskolai újoncok hajlamosak nagy mennyiségű időt tölteni online, és ezért nagy valószínűséggel tapasztalják az IA tüneteit ebben az egyedülálló időszakban (Chen, 2012). Az IA megelőző és intervenciós stratégiáinak biztosítása érdekében egy rövid távú longitudinális tanulmányt végeztek az első félévben a főiskolán.
A jelen tanulmány
Bár sok kutató megvizsgálta az IA és az NMC kapcsolatát, többségük keresztmetszeti megközelítést alkalmazott; így nehéz azonosítani e két változó közötti kölcsönös kapcsolatot (Joseph és munkatársai, 2016). Ezen túlmenően, bár a hallgatók valószínűsége, hogy IA alakulnak ki, lényegesen nagyobb a főiskola kezdetén (Li és Liang, 2007; Ni és munkatársai, 2009), a korábbi tanulmányok résztvevői általában minden korosztályú főiskolai hallgatók voltak, az első félévben a hallgatók ritkábban vettek részt. Ezért a jelen tanulmány keresztirányú elemzést fogadott el az IA és az NMC közötti kapcsolat feltárására a főiskolai hallgatók között főiskolai életük első félévében. A korábbi elméleti és empirikus tanulmányok szerint kölcsönös kapcsolat állhat fenn e két változó között. Ezért javasoltunk egy interakciós modellt (4. Ábra) 2) és három hipotézist tesztelt a két változó közötti kapcsolatra vonatkozóan.
2 ÁBRA. Hipotizált modell.
H1. Pozitív és szignifikáns, elmaradott utak vannak az IA-tól az NMC-ig, és az NMC az IA hatékony előrejelzője a kínai főiskolai újoncok körében.
H2. Az IA-tól az NMC-ig terjedő, egymással elmaradt utak jelentős szintet érnek el, és az IA szintje ennek következtében hátrányosan befolyásolja az NMC-t.
H3. Az IA és az NMC közötti kapcsolat általában alkalmazható férfiak és nők esetében.
Anyagok és módszerek
A résztvevők
A részvételre felvehető főiskolai kezdők száma az 300 résztvevők volt, akiket két főiskolai beiratkozásra vették fel, két városban (nevezetesen Jinan és Heze), Shandong tartományban, Kína. Az adatgyűjtésre szeptember elején került sor az 2015 (T1), az 2 hónappal később (T2), majd az 4 hónapokkal később (T3) során. Az adatgyűjtés első hullámában ezek az 300 hallgatók elvégezték a mérést. Az ezt követő hullámok során azonban ezeknek az 87 hallgatóknak az 300 félúton visszavonult. A részvétel hiánya hiány vagy betegség miatt (részvételi arány: 71.00%). Ezért az 213 hallgatók maradtak a végső adatok elemzésében (104 férfiak és 109 nők), életkoruk 17-tól 21-évekig terjedt (M = 18.87 év, SD = 0.76 év). Annak meghatározására, hogy a középútból visszavonuló hallgatók (87 hallgatók) adatai a tanulmányban szereplő változók tekintetében különböznek-e azoktól, akik nem távoztak (213 hallgatók), egy sor t- a teszteket az adatgyűjtés első hullámában gyűjtött adatok felhasználásával hajtottuk végre; ezen elemzések egyike sem volt szignifikáns. A résztvevők mindegyike rendelkezett internetes tapasztalattal és bevonták a tanulmányba. A résztvevők átlagosan 5.59 éve használták az internetet (SD = 2.06) főiskolai életük elején. Információkat gyűjtöttek a hallgatók regisztrált tartózkodási helyéről: 43.19% lakott nagyvárosokban, 35.68% lakott városokban, 21.13% falvakban. Ezenkívül minden hallgató számára létrehoztak egy fájlt (ezek tartalmazták az alapvető információkat, valamint a fizikai és mentális egészség állapotát), amikor beléptek az egyetemre. Az iratok szerint a résztvevők egyikének sem volt pszichiátriai vagy neurológiai rendellenessége. Ezt a tanulmányt a Shandong Normal University etikai irányelveinek és a Helsinki Nyilatkozatnak a javaslataival összhangban végezték el, valamennyi résztvevő írásos, írásbeli hozzájárulásával. A protokollt a Shandong Normal University humán kutatási etikai bizottsága hagyta jóvá.
Műszerek
Internet függőség
A jelenlegi tanulmány elfogadta a felülvizsgált kínai internetes függőségi skálát (CIAS-R; Bai és Fan, 2005). A CIAS-R 19 elemeket tartalmaz, amelyeket négy tényezőre lehet osztani: kényszeres használat és kivonás (pl. „Depressziósnak érzem magam internet-hozzáférés nélküli időszak alatt”), tolerancia (pl .: „Úgy gondolom, hogy növekvő összegeket kell költenem. az online idő elégedettségének elérése ”, az időgazdálkodási problémák (pl.„ Az egyetemi vagy a munkám teljesítménye negatív hatásokkal jár az internethasználat miatt ”), valamint az interperszonális és egészségügyi problémák (pl .:„ Csökkentem az alvási időm, hogy több időt kapjak online"). Az egyes válaszokat 4-pont Likert-típusú skálán mértük, az 1-tól (egyáltalán nem igaz) 4-ba (mindig igaz). Ezért a magasabb átlagértékek az IA magasabb szintjét képviselik. A skálát a legújabb kutatások során alkalmazták a kínai főiskolai hallgatókra, és magas megbízhatóságot és érvényességet mutattak (Tian és munkatársai, 2015). A jelen tanulmányban a skála alfa-együtthatói az 0.92 volt a T1-nél, az 0.95 a T2nél és az 0.91 a T3nél.
Hálózattal kapcsolatos Maladaptive Kogníció
Ez a tanulmány elfogadta a Liang által felülvizsgált, a hálózattal kapcsolatos maladatív kognitív skálát; az eredeti skála az Online Kogníciós Skála volt, amelyet Davis által javasolt kognitív-viselkedési modell alapján fejlesztettek ki (Tian és munkatársai, 2015). A felülvizsgált skála tartalmazza az 14 elemeket, amelyeket három tényezőre lehet osztani: Internet-kényelem (pl. „Több tiszteletet kapok online, mint a„ való életben ””), csökkent impulzusvezérlés (pl. „Amikor interneten vagyok, gyakran érezze valamiféle „rohanást” vagy érzelmi magasságot ”) és a figyelemelterelés figyelmét (pl.„ Az Internet használatával elfelejthetjük azokat a dolgokat, amelyeket tennem kell, de valójában nem akarom csinálni ”). A résztvevők értékelték az állítások valódiságát 5-pontbeli Likert-típusú skálán, az 1-tól kezdődően (egyáltalán nem igaz) 5-ba (mindig igaz). Ennélfogva a magasabb átlagértékek az NMC magasabb szintjét képviselik az internethasználat szempontjából. A skálát korábbi tanulmányokban alkalmazták a kínai főiskolai hallgatókra (Tian és munkatársai, 2015, 2017). A jelenlegi tanulmányban a skála alfa-együtthatói: 0.87 a T1-nél, 0.90 a T2-nél és 0.90 a T3-nél.
Statisztikai elemzés
Ebben a tanulmányban egy teljesen keresztezett elrendezést alkalmaztunk az IA és az NMC közötti egyirányú és kétirányú kapcsolatok vizsgálatára a kínai főiskolai újoncoknál (Van Lier és munkatársai, 2012). Az általános modell az IA és az NMC méréseiből állt a T1, T2 és T3 méréseknél. Négy modellt javasoltunk és teszteltünk a két változó közötti lehetséges mechanizmusok bemutatására. Először egy „stabilitási modellt” javasoltunk (1 modell, 5. ábra) 3), amely csak az időközi stabilitási hatásokat tartalmazza. Másodszor, egy kognitív-viselkedési modell (2 modell, 1. ábra) 3) azt javasolták, hogy megvizsgálja, vajon az NMC képes-e egy adott időpontban megjósolni az IA-t a következő időpontban. Harmadszor, egy "viselkedés - kognitív modellt" javasoltunk (3 modell, 5. ábra) 3) annak megvizsgálására, hogy az IA egy adott időpontban képes-e megjósolni az NMC-t a következő időpontban. Végül javaslatot tettünk egy „kölcsönös okozati összefüggési modellre” (4 modell, 5. ábra) 3), amely feltárt az IA és az NMC közötti kölcsönös befolyásról. Ezen túlmenően egy nemekre alapozott, több csoportot átlépő, nem későbbi elemzést végeztek annak megvizsgálására, hogy a két kulcsfontosságú változó közötti kapcsolat különbözik-e a férfiak és a nők között.
3 ÁBRA. A keresztezett késésű elemzés eredményei. Az egy nyíllal jelölt vonalak az út együtthatóit, a kettős nyíllal jelölt vonalak pedig a kovarianciákat mutatják. A szaggatott vonal nem szignifikáns együtthatókat, a folytonos vonal pedig a szignifikáns együtthatókat jelöli. ***jelzik, hogy az együttható szignifikáns 0.001 szinten, **azt jelzik, hogy az együttható szignifikáns 0.01 szinten, és *azt jelzik, hogy az együttható szignifikáns 0.05 szinten.
Ebben a tanulmányban a lappangó változókkal végzett szerkezeti egyenlet modellezést alkalmazták a feltételezett modell tesztelésére. A Holbert és Stephenson (2002), a modell illeszkedésének jóságát különféle mutatók felhasználásával értékelték. A χ2 A szabadságfokokkal történő becslés továbbra is a leggyakrabban használt eszköz a különféle modellek közötti összehasonlításhoz. A χ aránya2 és a szabadság mértéke nem haladhatja meg az 5-et jól illeszkedő modellek esetén. Ezenkívül az összehasonlító illeszkedési indexet (CFI), a Tucker – Lewis indexet (TLI) és a közelítés négyzet középértékének téves hibáját (RMSEA) együtt jelentettük. Általában az 0.95 vagy annál magasabb CFI és TLI értékei tükrözik a jó illeszkedést, és az 0.06nél alacsonyabb RMSEA értékek kiváló illeszkedést jeleznek, míg az 0.06 és 0.08 közötti értékek jó illeszkedést jeleznek (Yuan és munkatársai, 2014). Sőt, a χ2 különbségteszt (Δχ2) használták a beágyazott modellek illesztésének összehasonlításához. Nem szignifikáns Δχ2 A teszt azt mutatja, hogy a két modell egyenlő illeszkedést biztosít az adatokhoz, míg a jelentős Δχ2 javasolja a kevésbé korlátozott modell megtartását (Tian és munkatársai, 2017).
Eredmények
Leíró elemzés
A vizsgálat főbb változóinak átlagait és szórásait a 2. táblázat tartalmazza 1. Ismételt mérések Az ANOVA-t a nemek és a mérési időnek a résztvevők IA-re és NMC-re gyakorolt hatásainak feltárására végezték el (a „nem” alanyok közötti változó, a „mérési idő” alanyon belüli változó). Az eredmények nem mutattak szignifikáns különbséget a nemek között a két függő változó (F = 0.10, p = 0.749; F = 0.02, p = 0.822). Az idő múlásával az IA szintje jelentősen megnőtt a T1-ről a T3-ra a főiskolai újoncok körében (F = 28.71, p <0.001). Az eredmények a post hoc teszt azt mutatta, hogy a T3-nél mért IA szint szignifikánsan magasabb volt, mint a T2-nél (p <0.01) és T1 (p <0.001), és hogy a T2-n mért IA szint szignifikánsan magasabb volt, mint a T1-nél (p <0.001). Emellett marginális szignifikáns különbségek voltak az NMC-ben, amikor különböző időpontokban mértükF = 2.93, p = 0.055). A post hoc A teszt során kiderült, hogy a T3-nél mért IA szint szignifikánsan magasabb volt, mint a T1 esetében (p <0.05), és hogy a T1-nél és a T2-nél mérve marginális szignifikáns különbségek voltak az NMC-ben (p = 0.065). Ugyanakkor nem volt szignifikáns különbség az NMC-ben a T2 és a T3 mérésénél (p = 0.846). A nemek és a mérési idő közötti kölcsönhatás a két változóban nem érte el a szignifikáns szintet (F = 0.38, p = 0.682; F = 0.24, p = 0.791).
1 TÁBLÁZAT. Az IA és az NMC leíró statisztikája (n = 213).
Ahogy a 2. táblázatban látható 2, az IA és az NMC közötti kétváltozós korrelációk a T1, T2 és T3 között, valamint a két változó közötti minden keresztezett korreláció szignifikáns és pozitív volt, jelezve az IA és az NMC közötti pozitív kapcsolatot.
2 TÁBLÁZAT. Összefüggések az IA és az NMC között (n = 213).
Az IA és az NMC közötti kereszteződések
Az IA és az NMC közötti kölcsönös kapcsolatok vizsgálatához sor került a keresztezett lemaradású modellek meghatározására. Először egy alapmodell (1 modell, 5. ábra) 3) meghatározták; ebben a modellben meghatározták az IA és az NMC stabilitási együtthatóit, de a két változó közötti kereszteződések hatását nem becsülték meg. A modell illeszkedése elfogadható volt (5. táblázat) 3). Másodszor, a korábban bemutatott kognitív-viselkedési modell tesztelésére az NMC-től az IA-ig terjedő keresztmagasságú útvonalakat hozzáadtuk az alapmodellhez (2 modell, 1. ábra) 3táblázat), amely jelentősen javította a modell illeszkedését (4. táblázat) 3). A χ2 A különbségteszt azt mutatta, hogy az 2 modell jobban illeszkedik az adatokhoz, mint az 1 modell (Δχ2 = 27.05, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 13.53> 6.63) (Wen és munkatársai, 2006). Az 2 modell szerint a standardizált út együtthatók 0.10 voltak (p = 0.309) az NMC-nél mért T1-nél IA-nál, a T2-nél mérve, és 0.36 (p <0.001) T2-nél mért NMC-hez, T3-nál mért IA-hoz. Harmadszor, annak megvizsgálása érdekében, hogy az IA egy időpontban megjósolhatja-e az NMC-t a következő időpontban, az IA és az NMC közötti keresztelt késésű utakat hozzáadtuk az alapmodellhez (3. modell 3). Az eredmény azt mutatta, hogy jó modell illeszkedést sikerült elérni (5. Táblázat) 3). A χ2 A különbségteszt azt mutatta, hogy az 3 modell jobban illeszkedik az adatokhoz, mint az 1. modell (Δχ2 = 47.20, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 23.60> 6.63). A 3. modell szerint a standardizált út együtthatók 0.44 voltak (p T0.001-nél mért IA esetén T1-nél mért NMC esetén és 2 (p <0.001) a T2-nél mért IA-hoz, a T3-nál mért NMC-hez. Ez azt jelzi, hogy az IA egy időben az NMC hatékony előrejelzője volt a következő időpontban, és hogy a két út hozzáadása a modellhez jelentősen javíthatja a modell illeszkedését. Negyedszer, a 4. modellt mind a stabilitási együtthatókkal, mind az IA és az NMC közötti keresztelt késéses hatással megadtuk (4. modell, ábra 3). A modell megfelelően illeszkedik az adatokhoz (4. Táblázat) 3). Az 3 és az 4 modellek azonban be vannak ágyazva, és a χ2 A különbségteszt azt mutatta, hogy a két modell ugyanolyan jól teljesített (Δχ2 = 11.69, Δdf = 2, Δχ2/ Δdf = 5.85 <6.63). Végül, amint azt a 4. modell mutatja, kivéve az NMC standardizált útegyütthatóit, amelyeket T1-től IA-ig mértünk T2-nél, az IA és az NMC közötti keresztkésett utak többi része jelentős szintet ért el. Ezért töröltük ezt az utat és kidolgoztuk az 5. modellt. A modell megfelelően illeszkedik az adatokhoz (XNUMX. Táblázat) 3). Következésképpen az 5 modell maradt az elemzés végső modellje a következő okok miatt: (1) Bár a két modell ugyanolyan jól teljesített (Δχ2 = 0.21, Δdf = 1, Δχ2/ Δdf = 0.21 <6.63), az 5. modell egyszerűbb és egyszerűbb, mint a 4. modell, és kevesebb paramétert kell kiválasztani az elemzéshez. (2) A χ2 A különbségteszt azt mutatta, hogy az 5 modell jobban illeszkedik az adatokhoz, mint az 3. modell (Δχ2 = 11.48, Δdf = 1, Δχ2/ Δdf = 11.48> 6.63), és a standardizált út együttható 0.25 (p <0.001) T2-nél mért NMC-hez, T3-nál mért IA-hoz. Vagyis fennáll annak a nagy lehetősége, hogy a T2-n mért NMC képes megjósolni a T3-on mért IA-t.
3 TÁBLÁZAT. A különböző modellek összehasonlítása.
Nemi különbségek
Többcsoportos elemzést végeztünk annak meghatározására, hogy az IA és az NMC között a kereszt-elmaradott kapcsolat eltér-e a férfiak és nők között. Először a férfiakra való alkalmasságot becsüljük meg (Mférfi) és nőstények (Mnőitáblázat) külön-külön, és az illeszkedési indexek mindkét almintára megfelelőek voltak (4. táblázat) 4). Ezután megvizsgáltuk a mérési invarianciát annak meghatározására, hogy mindkét változót azonos módon mértük-e mind a férfiak, mind a nők esetében. A teljesen korlátozás nélküli mérési modellben (M1), az összes paraméternek változhatott a két csoport között. Elérte az elfogadható modell illesztést és egy teljesen korlátozott mérési modellt (M2) aztán elemezték, amelyben az összes paramétert azonos módon rögzítették a két csoportra; - a modell megfelelően illeszkedik az adatokhoz (2 4). A χ2 A különbségteszt azt mutatta, hogy a két modell ugyanolyan jól teljesített (Δχ2 = 6.50, Δdf = 15, p = 0.970).
4 TÁBLÁZAT. Többcsoportos elemzés férfiak és nők között.
A tanulmány e részének kutatási céljának kielégítésére többcsoportos elemzést végeztünk a főiskolai hallgatók neme szerinti kereszteződésekkel. Három paramétert teszteltünk annak megvizsgálására, hogy különböznek-e a nemek között: stabilitási együtthatók, kereszt-elmaradt út koefficiensek, valamint az IA és az NMC kovarianciái. Korlátozott modell (M3) meghatározták, amelyben mind a három paraméter azonos volt a két csoportban; Ez a modell kielégítő modell illeszkedést ért el (2 4). A χ2 A különbségteszt azt mutatta, hogy ez a modell ugyanolyan mértékben illeszkedik az adatokhoz, mint a teljesen korlátozás nélküli modell (Δχ2 = 1.78, Δdf = 7, p = 0.996), amely azt jelzi, hogy az utak általános mintája változatlan volt a férfiak és a nők között.
Megbeszélés
Ez a tanulmány egy kereszteződéssel elmaradt panelfelmérés elvégzését jelentette az IA és az NMC közötti kölcsönös kapcsolat feltárására a kínai főiskolai újoncok között. A kognitív-viselkedési modell szerint (Davis, 2001), kölcsönös kapcsolat létezhet a két változó között, és az NMC az IA valószínű prediktora. Ezt a hipotézist azonban nem támogatták teljes mértékben. A vizsgálat első 2 hónapjaiban nem figyeltük meg az NMC előrejelző hatását az IA-ra; ez nem egyezik egy korábbi tanulmány eredményeivel (Tian és munkatársai, 2015). Pontosabban úgy tűnik, hogy az NMC nem alapvető feltétele az IA előállításának. Ez az eredmény valószínűleg a jelenlegi tanulmány résztvevőivel kapcsolatos. Ebben a tanulmányban a felmérés résztvevői olyan kínai főiskolai újoncok voltak, akik a közelmúltban szigorú felvételi vizsga, nevezetesen a „Gaokao” vizsgát tettek. A főiskolai felvételhez a hallgatóknak nagy erőfeszítéseket kell tenniük az általános és középiskolai végzettségük során; következésképpen kevésnek van elég ideje az internet használatára (Li és Liang, 2007). Ezért az NMC szintje a legalacsonyabb volt, amikor a hallgatók beiratkoztak a főiskolára, ami megakadályozhatta a jelentős hatást az IA kialakulására. A főiskolai időszakban számos más tényező okozhatja az emberek függőségét az interneten. Például az internet által biztosított, nem verbális és demográfiai útmutatások anonimitása és hiánya hasznos lehet a hallgatók jólétére azáltal, hogy megkönnyebbülést kínál az érzelmi szorongásoktól (Caplan és Turner, 2007), valamint a társadalmi támogatás és az önértékelés felfogásának javítása (Kraut és munkatársai, 2002), valamint kibővíti az interperszonális kapcsolatok körét (Cotten, 2008). Ezen felül a személyiségjegyek kritikus szerepet játszhatnak az IA generálásában ebben az időszakban (Mike és munkatársai, 2014). Például, a nagy erőfeszítés-ellenőrzési képességgel rendelkező emberek hatékonyabban voltak képesek elnyomni az impulzív cselekedeteket, amikor az internetet kísértették, mint már említettük. Ezzel szemben az érzékenységet kereső magas szintű emberek hajlamosabbak voltak addiktív viselkedés kialakulására (Zhang és munkatársai, 2015). A kínai újoncok tudományos stressze azonban jelentősen csökkent az egyetemre való belépés után, és több idejük volt az internet használatára (Li és Liang, 2007). Így fokozatosan fejlesztettek ki különböző kognitív válaszokat az internet felé saját tapasztalataik vagy társaikkal kapcsolatos tapasztalataik révén, amelyek következményekkel járnak az IA szintjükre (Wang és munkatársai, 2015).
A kognitív-viselkedési modell szerint (Davis, 2001), Az IA negatív hatással lehet az NMC-re (Caplan, 2010). Ennek ellenére kevés empirikus vizsgálatot végeztek ennek a hipotézisnek a tesztelésére, és kevés kutató javasolt elméleteket ennek a jelenségnek a magyarázata érdekében. Ennek ellenére a jelenlegi tanulmány empirikus bizonyítékai azt sugallják, hogy az IA-nak prediktív prioritása volt az NMC-vel való kapcsolatában, ami befolyásolhatja mind az NMC létrehozását, mind pedig a fejlődését. Egyes kutatók felfedezték az online játékmód viselkedését a kínai serdülőknél. Azt jelentették, hogy az online szerencsejáték-magatartás jelentősen befolyásolhatja az online játékok megismerését, mivel az online játékokkal kapcsolatos relatív megismerések megváltoztatása hatékony módszer volt a viselkedés és a gondolkodás közötti következetlenségek által okozott kellemetlenségek enyhítésére (Wang és munkatársai, 2015). Ezért a kognitív disszonancia elméletet magyarázó modellként alkalmaztuk az IA prediktív hatásmechanizmusának megvitatására az NMC-n (Cooper, 2007). Ezen elmélet szerint, amikor az emberek észreveszik az következetlenségeket, kellemetlenségeket vagy disszonanciákat tapasztalnak, ami arra ösztönzi az erőfeszítéseket, hogy csökkentsék ezt a tapasztalatot és visszanyerjék a következetességet hozzáállásuk, felfogásuk vagy viselkedésük adaptálásával, amíg az ilyen következetlenségek megszűnnek (de Vries és Timmins, 2016). Lehet, hogy a legtöbb ember sikeresen beállíthatja magatartását ezen disszonancia csökkentése érdekében. Egyesek azonban hajlamosak igazolni a disszonanciát csökkentő magatartást olyan okok felhasználásával, mint például: „Több tiszteletet kapok online, mint a„ való életben ”,„ A legbiztonságosabbnak érzem magam, ha az interneten vagy ”vagy„ Az Internet használata hogy elfelejtsük azokat a dolgokat, amelyeket meg kell tennem, de nem akarom. ”Amikor az emberek meggyőzik magukat arról, hogy ésszerű az internetfüggőség, csökken a disszonancia és jobban érzik magukat. A disszonancia kellemetlenségének csökkentésére szolgáló hatékony módszer azonban hajlamos megismételni, amikor egy másik azonos jogsértés történik, ami problematikus (de Vries és Timmins, 2016). Vagyis amikor a hallgatók létrehoztak ilyen NMC-ket, az ezt követő túlzott internethasználat nem okoz ugyanolyan kellemetlenséget, ami tovább fokozza a túlzott internethasználatot. Összefoglalva: az IA kialakulását és fejlődését az NMC-t érintő ördögi kör és az Internet túlzott használata okozza, és az IA az NMC-vel való kapcsolata során prediktív prioritást élvez.
Az eredmények nem mutattak szignifikáns különbséget a férfiak és nők közötti kulcsfontosságú változókban. Ez nem egyeztethető össze sok más tanulmány eredményeivel (Müller és munkatársai, 2014). Ez valószínűleg annak köszönhető, hogy a számítástechnika és a hálózati technológiák gyorsan fejlődnek, amelyek jelentősen megváltoztatták a hálózati végberendezéseket és alkalmazásukat (Daniel és munkatársai, 2012; Mike és Zhong, 2014). Például a kortárs társadalomban a mobiltelefonok fokozatosan váltak az internet elérésének elsődleges eszközeivé, és különféle tevékenységeket, például vásárlást és böngészést végezhetnek velük. Mind a férfiak, mind a nők élvezik az ilyen tevékenységek nagy részét (San, 2015). Ezenkívül a többcsoporton átnyúló elemzés eredményei azt mutatják, hogy az IA és az NMC között azonos útvonalak azonosak a férfiak és a nők esetében. Vagyis az IA-hoz vezető folyamatok azonosak lehetnek mindkét nem esetében, és a jelen tanulmányban kialakított végső modell tehát széles körű alkalmazhatóságot és gyakorlati jelentőséggel bír a kínai főiskolai újoncok számára.
Az IA generációs és fejlődési mechanizmusának további azonosítása érdekében egy elméleti modellt javasoltunk a tanulmány eredményei alapján, valamint a Davis által javasolt kognitív-viselkedési modellt (ábra). 4). E modell szerint az IA kialakulása és fejlődése egy IA-t és NMC-t érintő ördögi ciklus eredménye, és ezt a ciklust főként a viselkedés és a gondolkodás közötti inkonzisztencia okozta kellemetlenség okozza (de Vries és Timmins, 2016). Mivel ez a ciklus elsősorban az Internet túlzott használatával kezdődik, különféle módszerekkel kell enyhíteni ezt az ördögi ciklust a szemeszter elején. Mivel azonban az internet erősen vonzó a fiatalok számára, nehéz a hallgatók elkerülése a főiskolai újoncok körében. A kognitív disszonanciaelmélet szerint, amikor közülük néhányan függõvé válnak az internetrõl, két módszer létezik a viselkedés és a gondolkodás közötti következetlenségek által okozott kellemetlenségek csökkentésére. Az első módszer az online viselkedés megváltoztatását foglalja magában, a második módszer a kogníciók kiigazítását jelenti a függőségi viselkedés igazolásának kidolgozásához. A második módszer nyilvánvalóan előnyös. Ezért ez a modell elméleti támogatást nyújthat a szellemi betegségek megelőzésére és a helyreigazításra irányuló tervekhez a kínai hallgatók körében főiskolai év elején.
4 ÁBRA. Jelen tanulmány elméleti modellje.
Korlátozások és jövőbeli irányok
A tanulmány számos korlátozását érdemes megjegyezni. Először, bár egy elméleti modellt javasoltunk az IA előállításához és fejlesztéséhez, ezt a modellt nem teljes mértékben validálták a jelen tanulmányban, és csak az IA és az NMC közötti kölcsönös kapcsolatra összpontosítottunk. Mint ilyen, további empirikus kutatásokat kell végezni e modell igazolására. Sőt, ez az elméleti modell valószínűleg nem vizsgálta meg számos más tényező, például az érzelem és a külső környezet hatását. Ezért kifinomultabb elméleti modelleket kell kidolgozni e kérdés kezelésére. Másodszor, az IA és az NMC kölcsönös kapcsolatának feltárása érdekében ez a tanulmány három felmérést végzett szeptember 2015 és január 2016 között. A három felmérés időtartama azonban túlságosan rövid lehetett ahhoz, hogy észlelhető legyen az IA stabil változása az idő múlásával. A fejlődési tendencia valószínűleg megkülönböztethető a hallgatói egyetemi élet későbbi időszakaiban. Ezért ezt a kérdést tovább kell vizsgálni az egyetemen töltött idejük hátralévő éveiben. Végül, a pénzügyi és az emberi erőforrásokat érintő korlátok miatt a tanulmányban egy kényelmes mintát kellett használni a főiskolai újoncok számára. Ez a minta csak az 213 résztvevőit vonta be, akik mindegyike a kínai Shandong tartománybeli egyetemen jött. A tartományok közötti gazdasági és kulturális különbségek befolyásolhatják a két fő változó közötti kapcsolatokat a főiskolai újoncok részvételével. Ezért a tanulmányt meg kell ismételni egy nagyobb mintával, amely Kína különböző régióit vonja be.
Szerzői hozzájárulások
A PH hozzájárult a kezdeti ötletképzéshez és a kézirat megírásához. PW és FG hozzájárultak a kritikus felülvizsgálatokhoz. A QL és az YT segített az adatgyűjtés és az elemzés befejezésében. Minden szerző jóváhagyta a kézirat végleges változatát közzétételre.
Finanszírozás
Ezt a kutatást a Shandong tartomány Humántudományi Társadalom Tudományos Kutatási Programja (J16YG21), a Shandong Tartomány Művészeti Tudományos Programja (ZX2015021) és a Heze Egyetem Humántudományi Társadalom Tudományos Kutatási Programja (XY16SK09) támogatta.
Érdekütközési nyilatkozat
A szerzők kijelentik, hogy a kutatást olyan kereskedelmi vagy pénzügyi kapcsolatok hiányában hajtották végre, amelyek potenciális összeférhetetlenségnek tekinthetők.
Referenciák
Ahmadi, K. és Saghafi, A. (2013). Az iráni serdülők internetes függőségének pszichoszociális profilja. Cyberpsychol. Behav. Soc. Hálózat. 16, 543 – 548. doi: 10.1089 / cyber.2012.0237
Ayas T. és Horzum, MB (2013). A depresszió, a magány, az önértékelés és az internetfüggőség közötti kapcsolat. Oktatás 133, 183-190.
Bai, Y. és Fan, FM (2005). Tanulmány a főiskolai hallgatók internetes függőségéről: a mérés felülvizsgálata és alkalmazása. Psychol. Dev. Educ. 4, 99 – 104. doi: 10.3969 / j.issn.1001-4918.2005.04.019
Bessière, K., Kiesler, S., Kraut, R. és Boneva, BS (2008). Az internethasználat és a társadalmi erőforrások hatása a depresszió változásaira. Inform. Commun. Soc. 11, 47 – 70. doi: 10.1080 / 13691180701858851
Caplan, S. (2010). Az általánosított problematikus internethasználat elmélete és mérése: kétlépcsős megközelítés. Comput. Zümmögés. Behav. 26, 1089 – 1097. doi: 10.1016 / j.chd.2010.03.012
Caplan, SE, és Turner, JS (2007). Az elmélet bevezetése a számítógépes közvetítésű kényelmes kommunikáció kutatásába. Comput. Zümmögés. Behav. 23, 985 – 998. doi: 10.1016 / j.chb.2005.08.003
Chen, SK (2012). Internethasználat és pszichológiai jólét a főiskolai hallgatók körében: látens profilú megközelítés. Comput. Zümmögés. Behav. 28, 2219 – 2226. doi: 10.1016 / j.chb.2012.06.029
Chiou, WB és Wan, CS (2007). A kognitív disszonancia felhasználása arra ösztönözni a serdülõket, hogy elmeneküljenek az online játék karmaitól: a személyes felelõsség szerepe és a költség igazolása. CyberPsychol. Behav. 10, 663 – 670. doi: 10.1089 / cpb.2007.9972
Chuang, C. (2006). Masszív multiplayer online szerepjáték által kiváltott rohamok: az internetes függőség elhanyagolt egészségügyi problémája. Cyberpsychol. Behav. 9, 451 – 456. doi: 10.1089 / cpb.2006.9.451
Cooper, J. (2007). Kognitív disszonancia: a klasszikus elmélet 50 éve. London: Sage.
Cotten, SR (2008). A hallgatók technológiai felhasználása és a jólétre gyakorolt hatások. New Dir. Stud. Serv. 124, 55 – 70. doi: 10.1002 / ss.295
Daniel, LK, Paul, HD, Mark, DG és Michael, G. (2012). Kognitív-viselkedési megközelítések az internetes függőség kórházi kezelésére gyermekeknél és serdülőknél. J. Clin. Psychol. 68, 1185 – 1195. doi: 10.1002 / jclp.21918
Davis, RA (2001). A patológiás internethasználat kognitív viselkedési modellje. Comput. Zümmögés. Behav. 17, 187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8
de Vries, J. és Timmins, F. (2016). Gondozási erózió a kórházakban: a reflektív ápolói gyakorlat problémái és a kognitív disszonancia szerepe. Educ nővér. Ma 38, 5 – 8. doi: 10.1016 / j.nedt.2015.12.007
Festinger, L. (1957). A kognitív disszonancia elmélete. Evanston, IL: Row, Peterson.
Forrest, CJ, King, DL és Delfabbro, PH (2016). A felnőttek körében zajló problémás videojátékok miatti rosszul érzékeny kogníciók mérése. Comput. Zümmögés. Behav. 55, 399 – 405. doi: 10.1016 / j.chb.2015.09.017
Forrest, CJ, King, DL és Delfabbro, PH (2017). A maladatív kogníciók előrejelzik a problémás játékban bekövetkező változásokat az aktívan foglalkoztatott felnőtteknél: egy 12 hónapos longitudinális vizsgálat. Rabja. Behav. 65, 125 – 130. doi: 10.1016 / j.addbeh.2016.10.013
Fu, KW, Chan, WS, Wong, PW és Yip, PS (2010). Internet-függőség: prevalencia, diszkriminatív érvényesség és összefügg a serdülők között Hongkongban. Br. J. Psychiatry 196, 486 – 492. doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002
Georgios, F., Konstantinos, S., Ariadni, S., Loannis, G. és Georgios, G. (2014). A személyiség, a védelmi stílusok, az internet-függőség zavara és a pszichopatológia közötti kapcsolat a főiskolai hallgatókban. Cyberpsychol. Behav. Soc. Hál. 17, 6722 – 6676. doi: 10.1089 / cyber.2014.0182
Holbert, RL és Stephenson, MT (2002). Szerkezeti egyenlet modellezése a kommunikációs tudományokban, 1995-2000. Zümmögés. Commun. Res. 28, 531–551. doi: 10.1111/j.1468-2958.2002.tb00822.x
Joseph, CP, Philip, P., Baljinder, S., Sarah, M., Chris, J., Andrew, TG, et al. (2016). A kényszeres internethasználat és a mentális egészség fejlesztése: serdülőkor négyéves tanulmánya. Dev. Psychol. 52, 272 – 283. doi: 10.1037 / dev0000070
Kalkan, M. (2012). Az interperszonális kognitív torzulások termelékenysége az egyetemi hallgatók problémás internethasználatán. Gyermek. Ifjúsági Szolgálat. Fordulat. 34, 1305 – 1308. doi: 10.1016 / j.childyouth.2012.03.003
Kim, EJ, Namkoong, K., Ku, T. és Kim, SJ (2008). Az online játékfüggőség és az agresszió, az önkontroll és a nárcisztikus személyiségvonások közötti kapcsolat. Eur. Pszichiátria 23, 212 – 218. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010
King, DL és Delfabbro, PH (2014). Az internetes játékzavar kognitív pszichológiája. Clin. Psychol. Fordulat. 34, 298 – 308. doi: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006
King, DL és Delfabbro, PH (2016). Az internetes játékzavar kognitív pszichopatológiája serdülőkorban. J. Kóros gyermekpszichol. 44, 1635–1645. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
Kraut, R., Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J., Helgeson, V. és Crawford, A. (2002). Felülvizsgálták az internetes paradoxont. J. Soc. Issues 58, 49 – 74. doi: 10.1111 / 1540-4560.00248
Li, DL, Zhang, W., Wang, YH és Li, DP (2013). Az anyai pszichológiai kontroll és a serdülők problémás internethasználata: a rosszindulatív kogníció közvetítő szerepe. Psychol. Sci. 36, 411-416.
Li, H. és Wang, S. (2013). A kognitív torzulás szerepe az online játékfüggőségben a kínai serdülők körében. Gyermek. Ifjúsági Szolgálat. Fordulat. 35, 1468 – 1475. doi: 10.1016 / j.childyouth.2013.05.021
Li, N. és Liang, NJ (2007). Tanulmány az egyetemi hallgatók internetes függőségi zavarának kognitív alapjáról. Psychol. Sci. 30, 65 – 68. doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Liu, GC, Jen, JY, Chen, CY, Yen, CF, Chen, CS, Lin, WC, et al. (2014). Agy aktiválása a válaszgátláshoz a játék dákójának elvonása révén az internetes játék zavarában. Kaohsiung J. Med. Sci. 30, 43 – 51. doi: 10.1016 / j.kjms.2013.08.005
Liu, QX, Fang, XY, Deng, LY és Zhang, JT (2012). Parenteadolescent kommunikáció, a szülői internethasználat és az internetspecifikus normák, valamint a kóros internethasználat a kínai serdülők körében. Comput. Zümmögés. Behav. 28, 1269 – 1275. doi: 10.1016 / j.chb.2012.02.010
Lu, X. és Yeo, KJ (2015). Kóros internethasználat a malajziai egyetemi hallgatók körében: kockázati tényezők és a kognitív torzulás szerepe. Comput. Zümmögés. Behav. 45, 235 – 242. doi: 10.1016 / j.chb.2014.12.021
Mai, Y., Hu, J., Yan, Z., Zhen, S., Wang, S. és Zhang, W. (2012). A rosszindulatív kogníciók felépítése és működése a kóros serdülők kóros internethasználatában. Comput. Zümmögés. Behav. 28, 2376 – 2386. doi: 10.1016 / j.chb.2012.07.009
Mike, ZY, He, J., Deborah, MK és Pang, KC (2014). A személyiségi viselkedés és az önértékelés hatása az internetes függőségre: egy kínai főiskolai hallgatók tanulmánya. Cyberpsychol. Behav. Soc. Hálózat. 17, 104 – 110. doi: 10.1089 / cyber.2012.0710
Mike, ZY és Zhong, ZJ (2014). Magány, társadalmi kapcsolatok és internetes függőség: keresztmagasságú panelen végzett tanulmány. Comput. Zümmögés. Behav. 30, 164 – 170. doi: 10.1016 / j.chb.2013.08.007
Müller, KW, Glaesmer, H., Brähler, E., Woelfling, K. és Beutel, ME (2014). Az internetes függőség gyakorisága a lakosság körében: egy német népesség-alapú felmérés eredményei. Behav. Inform. Technol. 33, 757 – 766. doi: 10.1080 / 0144929X.2013.810778
Ni, XL, Yan, H., Chen, SL és Liu, ZG (2009). Az internetes függőség befolyásoló tényezői egy újévi egyetemi hallgatói mintában Kínában. Rapid Commun. 12, 327 – 330. doi: 10.1089 / cpb.2008.0321
Peng, W. és Liu, M. (2010). Online játékfüggőség: előzetes tanulmány Kínában. Cyberpsychol. Behav. Soc. Hálózat. 13, 329 – 333. doi: 10.1089 / cyber.2009.0082
San, C. (2015). A CNNIC kiadta a kínai internetes fejlesztési statisztikák harmincötödik jelentését. Dis. Educ. Kína 4, 99 – 104. doi: 10.13541 / j.cnki.chinade.2015.02.006
Shaw, M. és Black, DW (2008). Internetes függőség: meghatározás, értékelés, epidemiológia és klinikai kezelés. CNS drogok 22, 353–365. doi: 10.2165/00023210-200822050-00001
Shek, DTL, Sun, RCF és Yu, L. (2013). "Internet-függőség" Idegtudomány az 21st században: az alaptól a klinikáig, ed. DW Pfaff (New York, NY: Springer), 2775 – 2811. doi: 10.1007 / 978-1-4614-1997-6_108
Tian, Y., Bian, YL, Han, PG, Gao, FQ és Wang, P. (2017). A pszichoszociális tényezők és az általános patológiás internethasználat közötti összefüggések a kínai egyetemi hallgatókban: egy longitudinális kereszt-elmaradt elemzés. Comput. Zümmögés. Behav. 72, 178 – 188. doi: 10.1016 / j.chb.2017.02.048
Tian, Y., Bian, YL, Han, PG, Wang, P. és Gao, FQ (2015). A szégyenlőség hatása az internetes függőségre: az elmerülési hajlandóság és a hálózattal kapcsolatos rosszindulatú kogníció közvetítő hatásai. Áll. J. Spec. Educ. 12, 83 – 89. doi: 10.3969 / j.issn.1007-3728.2015.12.014
Tokunaga, RS, és Rains, SA (2010). A problematikus internethasználat, az internethasználat ideje és a pszichoszociális problémák közötti kapcsolat két jellemzésének értékelése. Zümmögés. Commun. Res. 36, 512 – 545. doi: 10.1111 / J.1468-2958.2010.01386.X
Tsai, HF, Cheng, SH, Yeh, TL, Shih, CC, Chen, KC, Yang, YC, et al. (2009). Az internetes függőség kockázati tényezője - egyetemi újoncok felmérése. Psychiatry Res. 167, 294 – 299. doi: 10.1016 / j.psychres.2008.01.015
Van den Eijnden, RJJM, Spijkerman, R., Vermulst, AA, Van Rooij, TJ, és Engles, RCME (2010). A serdülők körében kényszeres internethasználat: kétirányú szülő-gyermek kapcsolatok. J. Abnorm. Gyermek pszichol. 38, 77–89. doi: 10.1007/s10802-009-9347-8
Van Lier, PA, Vitaro, F., Barker, ED, Brendgen, M., Tremblay, RE és Boivin, M. (2012). Kísérteties áldozattá válás, gyenge tudományos eredmények és a kapcsolat a gyermekkori külső problémák és internalizálás között. Child Dev. 83, 1775 – 1788. doi: 10.1111 / j.1467-8624.2012.01802.x
Wang, T., Wei, H., Zhou, ZK, Xiong, J., Li, X., Yang, X., et al. (2015). A kortárs játékosok aránya, a rosszindulatív kogníció és az online játékfüggőség kapcsolatai. Áll. J. Clin. Psychol. 23, 487 – 493. doi: 10.16128 / j.cnki.1005-3611.2015.03.023
Wen, ZL, Chang, L. és Hou, JT (2006). Közvetített moderátor és moderált közvetítő. Acta Psychol. Bűn. 38, 448-452.
Woodhouse, SS, Dykas, MJ, és Jude, C. (2012). Magány és társaik közötti kapcsolatok serdülőkorban. Soc. Dev. 21, 273 – 293. doi: 10.1111 / j.1467-9507.2011.00611.x
Yang, LS, Sun, L., Zhang, ZH, Sun, YH, Wu, HY és Ye, DQ (2014). Internet-függőség, serdülőkori depresszió és az életes események közvetítő szerepe: Megtalálás kínai serdülők mintájából. Int. J. Psychol. 49, 342 – 347. doi: 10.1002 / ijop.12063
Young, KS és De Abreu, CN (2011). Internet-függőség: Kézikönyv és útmutató az értékeléshez és a kezeléshez. Hoboken, NJ: Wiley.
Young, KS, Pistner, M., O'Mara, J. és Buchanan, J. (1999). Kiberbetegségek: a mentálhigiénés aggodalmak az új évezredben. Cyberpsychol. Behav. 2, 475 – 479. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.475
Yuan, YC, Shao, AH, Liang, LC és Bian, YF (2014). A társulhatatlanság, az elutasítás és az egymás áldozatává válás közötti kapcsolat keresztirányú elemzése. Psychol. Dev. Educ. 30, 16-23.
Zhang, HY, Li, DP és Li, X. (2015). Temperamentum és a problémás internethasználat serdülőknél: a rosszindulatív kogníció és a szülői stílus moderált meditációs modellje. J. Child Family Stud. 24, 1886–1897. doi: 10.1007/s10826-014-9990-8
Zhang, JT, Chen, C., Wang, LJ, Liu, L., Liu, FE, Zhao, HC, et al. (2014). Az online eltöltött idő és az internet-függőség közötti kapcsolat a kínai főiskolai újoncok között: meditált moderációs modell. Acta Psychol. Bűn. 30, 65 – 68. doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Zhou, Z., Yuan, G. és Yao, J. (2012). Internetes játékfüggő képek és kognitív elfogultság az internetes játékfüggőséggel küzdő egyéneknél. PLoS ONE 7: e48961. doi: 10.1371 / journal.pone.0048961
Kulcsszavak: Internet-függőség, hálózattal kapcsolatos rosszindulatív kogníció, főiskolai újoncok, keresztezett késésű felmérés, kínai
Idézet: Han P, Wang P, Lin Q, Tian Y, Gao F és Chen Y (2017) Az internetes függőség és a hálózattal összefüggő rosszindulatív ismeretek közötti kölcsönös kapcsolat a kínai főiskolai újoncok között: Hosszirányú keresztezett elemzés. Elülső. Psychol. 8: 1047. doi: 10.3389 / fpsyg.2017.01047
Fogadott: 13 március 2017; Elfogadva: 08 2017 június;
Megjelent: 22, június 2017.
Szerkesztette:
Qinghua He, Southwest University, Kína
Írta:
Guangheng Dong, Zhejiang Normal University, Kína
Jennifer Kennel, Universitätsklinikum des Saarlandes, Németország
Szerzői jog © 2017 Han, Wang, Lin, Tian, Gao és Chen. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amelyet a Creative Commons Attribution License (CC BY). A más fórumokon történő felhasználás, terjesztés vagy másolás megengedett, feltéve, hogy az eredeti szerző (k) vagy az engedélyező jóváírásra kerül, és az eredeti kiadvány ebben a folyóiratban hivatkozik az elfogadott tudományos gyakorlatnak megfelelően. Az ilyen feltételeknek nem megfelelő használat, terjesztés vagy másolás nem megengedett.
;
