A szociális hálózati játékosok jellemzői: egy online felmérés (2015) eredményei

Első pszichiátria. 2015 július 8, 6: 69. doi: 10.3389 / fpsyt.2015.00069. eCollection 2015.

Geisel O1, Panneck P1, A címke1, Schneider M1, Müller CA1.

Absztrakt

Az internetes függőséggel (IA) kapcsolatos jelenlegi kutatások az IA és a kísérő pszichiátriai tünetek közepes vagy magas előfordulási arányáról számoltak be a közösségi oldalak (SNS) és az online szerepjátékok felhasználói körében. A tanulmány célja egy SNS-en belüli internetes multiplayer stratégiai játék felnőtt felhasználóinak jellemzése volt. Ezért feltáró tanulmányt végeztünk egy online felmérés segítségével a szociodemográfiai változók, a pszichopatológia és az IA gyakoriságának felmérésére egy felnőtt szociális háló játékosok mintájában a Young's Internet Addiction Test (IAT), a Toronto Alexithymia Scale (TAS-26) által a Beck Depression Inventory-II (BDI-II), a Tünetek Ellenőrzőlista-90-R (SCL-90-R) és a WHO életminőség-BREF (WHOQOL-BREF). Valamennyi résztvevő felkerült a „Combat Zone” játékosai közé az SNS „Facebook” oldalán. Ebben a mintában a résztvevők 16.2% -át IA-alanynak minősítették, és 19.5% -uk teljesítette az alexithymia kritériumait. Összehasonlítva a vizsgálatban résztvevőket IA-val és anélkül, az IA csoportban szignifikánsan több volt az alexithymiában szenvedő alany, több depressziós tünetről számoltak be, és rosszabb az életminőségük. Ezek a megállapítások arra utalnak, hogy a közösségi hálózati játékok az internethasználat rosszul adaptív szokásaihoz is társulhatnak. Továbbá összefüggést találtak az IA, az alexithymia és a depressziós tünetek között, amelyet a jövőbeli vizsgálatoknak meg kell tisztázniuk.

Bevezetés

Az elmúlt évtizedben az internetes felhasználók száma világszerte nőtt 12.3 / 100 emberektől 32.8 (1). Hasonlóképpen az úgynevezett közösségi oldalak (SNS) használata az elmúlt években folyamatosan növekedett. Az SNS főleg egyedi felhasználói profilokat tartalmaz, amelyek elektronikusan kapcsolódnak a többi felhasználó profiljához. Jelenleg az SNS „Facebook” az egyik legelterjedtebb webhely, havi> 1 milliárd aktív és napi> 600 millió aktív felhasználóval (2). Noha az SNS-használat sok ember számára a mai napi rutin része, és kevés szerző írt még a gyermekek és serdülők előnyeiről is (azaz a kommunikációs, társadalmi vagy technikai készségek fejlesztése) (3), ez egy olyan terület is lehet, amely feltételezhetően magas az addiktív viselkedés gyakorisága, azaz az internetes függőség (IA) (4-6).

Az „internetes függőség” kifejezés olyan állapotra utal, amelyet az internethasználat ellenőrizetlen képessége jellemez, amely társadalmi, tudományos, foglalkozási és pénzügyi károsodásokat eredményezhet (7). Jelenleg nincs egyetértés abban, hogy miként kell meghatározni az IA diagnosztikai kritériumait, és az IA még nem került be az ICD-10-be (8). Az 2013-ben az Amerikai Pszichiátriai Szövetség (APA) beillesztette az „internetes játék zavarát” (IGD) a DSM-V III.9), egy olyan szakaszra, amely további kutatást igényel. Az IA azonban egy heterogén rendellenesség-kategória, amelynek altípusai az online szerencsejátékokon kívül (például közösségi hálózatok, üzenetküldés, online szexuális előprofesziók) több altípusúak (7, 10) és az IA pontos felmérésére szolgáló diagnosztikai eszközök hiányoznak.

Számos önjelentő kérdőívet dolgoztak ki az internet problémás használatának leírására - például a Young Internet Addiction Test (IAT) (7). Az IA különféle altípusainak felmérésére kérdőíveket dolgoztak ki az internethasználat meghatározott formáira (11).

Az elmúlt években számos online játékkal kapcsolatos alkalmazás jelent meg, amelyeket az SNS-en való használatra terveztek. Tudomásunk szerint az ezeket a játékokat gyakran használó lakossággal kapcsolatos kutatások ritkák, és a jelenlegi eredmények nem konzisztensek. Az SNS-felhasználókat és az internetes játékosokat vizsgáló kutatások eltérő prevalencia-arányokat szolgáltattak. Smahel és munkatársai arról számoltak be, hogy a mintáik tömegesen többszereplős online szerepjáték (MMORPG) felhasználóinak körülbelül 40% -a kategorizálta magát „rabja a játéknak” (12). Ezzel szemben egy főiskolai hallgatók SNS-t használó tanulmánya azt tapasztalta, hogy a tanulmány résztvevőinek minden hatodja gyakori problémákat jelentett az életben a „Facebook” használat miatt (6).

Az IA-ról azt is jelentették, hogy gyakran más pszichiátriai tünetekkel és a mindennapi élet működésének nehézségeivel járnak (7). Egyes tanulmányok szerint magas depressziós tünetek mutatkoztak az IA-ban szenvedő betegeknél (13-15), míg más kutatócsoportok nem találtak kapcsolatot a problémás internethasználat és a depresszió között (16).

A depresszión túl az alexithymia fogalma releváns lehet az IA kialakulása és fenntartása szempontjából. Nemiah és munkatársai szerint az alexitimikus egyéneknek nehézségeik vannak az érzelmek azonosításában és leírásában, alig tudnak különbséget tenni az érzelmek és az érzelmi izgalom által okozott testi érzések között, és külsőleg orientált gondolkodást mutatnak (17). Az Alexithymia jelentése gyakori a droghasználati rendellenességben szenvedők körében (18), és növelheti az IA kockázatát (19). De Berardis és munkatársai úgy találták, hogy az egyetemi hallgatók nem klinikai mintáján szereplő alexithimikus személyek túlzott mértékű internethasználatról számoltak be, és magasabb pontszámot mutattak az IAT-ban. A nem alexitimikus egyénekkel összehasonlítva, szignifikánsan több alexithymic teljesítette az IA kritériumait tanulmányukban (24.2% alexithymics vs. 3.2% non-alexithymics). Ezenkívül egy nemrégiben készült tanulmány megállapította, hogy a török ​​főiskolai hallgatók mintájában az IA súlyossága pozitívan korrelált az alexithymia-val (20). Scimeca et al. megállapította, hogy korreláció van az alexithymia és az IA szintje között, és hogy az alexithymia még az IA-pontszámok előrejelzőjének is tekinthető (21). E megállapításokkal összhangban Kandri et al. (22), akik figyelembe vették az internet-használók szociodemográfiai és érzelmi profiljait, úgy találták, hogy az alexithymia és a túlzott internethasználat szorosan összefügg.

Vizsgálatunk célja a szociális hálózati játékosok alcsoportjának jellemzése a szociodemográfiai változók, a pszichopatológia és az IA aránya szempontjából. Például arra összpontosítottunk, hogy a „Combat Zone” játék felhasználóinak a „Facebook” szociális hálózati oldal kínáljon lehetőséget.

Anyagok és módszerek

Felvettük a kapcsolatot egy „Facebook” játék szolgáltatóval felnőttek toborzására online felmérés céljából. A tanulmány minden résztvevőjét felvetették a „Combat Zone” játékosai közé a „Facebook” -on, és meghívást kaptak a vizsgálatunkban való részvételre a „Facebookon keresztül.” A „Combat Zone” egy multiplayer stratégiai játék, amelyet csak akkor lehet játszani, ha be van jelentkezve a „Facebook . ”A résztvevő számla adatai egy katonai sztrájkokhoz képes avatár létrehozására szolgálnak. A játékosok vásárolnak vagy adnak el területet, szövetségeket alakítanak vagy harcolnak az ellenséggel a szolgáltató által javasolt lehetőségek kiválasztásával. Nincs speciális vizuális effektus, és a játékot lassan kell játszani, miközben más felhasználókkal kommunikál a „Facebookon” (23).

Miután a résztvevők csatlakoztak a weboldalunkhoz, hozzáférést kaptak a kutatókkal kapcsolatos információkkal, a vizsgálat céljaival és a kérdőívek egyértelmű útmutatásaival, valamint a jogukkal bármikor kilépni a vizsgálatból. A résztvevőket felkérték, hogy fogadják el az online felmérés kitöltésére vonatkozó meghívást. Az online tájékozott beleegyezés megszerzése után a résztvevők bármikor kitölthetik a felmérést, vagy bármikor kiléphetnek a vizsgálatból. A kérdőívek szigorúan névtelenek voltak, és a résztvevők személyazonosságára vonatkozóan nem gyűjtöttek adatokat. A felmérést kitöltött alanyok jövedelemszerzési játékban részesültek a szolgáltatótól. A tanulmányba való bevonáshoz a résztvevőknek 18 évesnél idősebbnek kellett lenniük, és nagyon gyakran kellett használni az SNS-fiókjukat (azaz legalább napi 1 órát kellett használni az elmúlt 3 hónapokban). A tanulmányt a helyi etikai bizottság hagyta jóvá, és betartotta a Helsinki Nyilatkozat elveit. A fentiek szerint minden résztvevőtől tájékozott beleegyezést szereztek be.

Intézkedéseink tartalmazták az IAT-t, egy validált szűrőeszközt az internet problémás használatához (7, 24). 20 kérdései megvizsgálják, hogy az internethasználat milyen mértékben befolyásolja a napi rutinokat, a társadalmi életet, a foglalkozást, az alvást vagy az érzelmeket, 6-pont-frekvencia skálán osztályozzák és összegzik. Korábbi tanulmányok szerint (15, 25, 26), az ≥50 IAT-pontszámot IA-ként határozták meg.

Ezenkívül a Toronto Alexithymia skálát (TAS-26) (27), amelyet szabványosított önértékelési kérdőívként fejlesztettek ki az alexithymia mérésére. 26 elemekből áll, amelyeket 5-pont Likert skálán osztályoznak és három skálát eredményeznek: (1) az érzések azonosításának nehézsége, (2) az érzések leírásának nehézsége és (3) külsőorientált gondolkodásmód. Ezeket a skálakat összegzik a teljes pontszámnak. A Beck-depresszió leltár-II (BDI-II) (28) és az SCL-90-R tüneti ellenőrző listája (29) depressziós és egyéb pszichiátriai tünetek feltárására használták. A BDI-II egy 21-tételekből álló önkérdőív, amelyet a depressziós tünetek súlyosságának mérésére használnak. A depresszió pszichológiai és élettani tüneteit 0 – 3 skálán osztályozzák és összegezik. Az SCL-90-R olyan 90 elemeket tartalmaz, amelyek 5-pontskálán vannak osztályozva, „egyáltalán nem” és „rendkívül” tartományban. Az elemek kilenc területet fednek le (szomatizáció, rögeszmés-kényszeres gondolatok, interperszonális érzékenység, depresszió, szorongás). , ellenségesség, fóbás szorongás, paranoid fogant és pszichotikus viselkedés), valamint egy általános súlyossági index (GSI), amely jelzi az általános pszichológiai szorongást. Az SCL-90-R eredményeit a következőkben adjuk meg T értékek esetén a ≥60 érték átlag felettinek tekinthető (átlag = 50, SD = 10).

Végül a résztvevők életminőségét az Egészségügyi Világszervezet életminőségének mérése (WHOQOL-BREF) (30). Huszonhat elem osztályozása az 1 és 5 közötti skálán történik. A négy terület pontozása a fizikai, pszichológiai, társadalmi és környezeti tényezőkből származtatható, és az életminőség különböző szempontjait szemlélteti. A pontszámok 0-ről 100-re változnak, nagyobb pontszámokkal jelölve a magasabb életminőséget.

Statisztikai elemzések

Az eredményeket átlag ± SD-ként adjuk meg. A normál eloszlás felméréséhez Kolmogorov – Smirnov tesztet használtunk. A nem normális eloszlások miatt csak nem paraméteres statisztikákat alkalmaztak; Az IA-val és anélkül résztvevők közötti különbségeket a Mann – Whitney módszerrel elemezték U teszt. A rangkorrelációs együtthatókat (Spearman ρ) kiszámítottuk a szociodemográfiai és klinikai változókra. A kiválasztott szignifikancia szint: p <0.05. A statisztikai elemzéseket az IBM SPSS Statistics 19. verziójával (SPSS Inc., Chicago, IL, USA) végeztük.

Eredmények

Tantárgyak

Ötszáz huszonnyolc tárgy kapcsolódik a weboldalunkon. Az 158 alanyokat azonban hiányzó és / vagy következetlen adatok miatt ki kellett zárni a vizsgálatból. Így az 356 férfi és 14 női alanyokat bevontuk a végső elemzésbe (n = 370, 70.1%). A vizsgált populáció társadalmi-demográfiai jellemzőit a táblázatok sorolják fel 1 és a 2.

1 TÁBLÁZAT
www.frontiersin.org 

1 táblázat. A tanulmány résztvevőinek szociodemográfiai jellemzői.

2 TÁBLÁZAT
www.frontiersin.org 

2 táblázat. A tanulmány résztvevőinek szociodemográfiai jellemzői II.

Az IAT adatelemzésében a résztvevők 16.2% -a (n = 60) az IA-val kezelt betegek kategóriájába sorolták (teljes pontszám ≥50). Ezen felül a résztvevők 13.3% -a (n = 8) súlyos problémák merültek fel az Internet használatával kapcsolatban Young szerint (teljes pontszám ≥80) (31). Az IA-val rendelkező 60 alanyok egyike sem volt nő.

54 küszöbérték felhasználásával a TAS-26-ben (27), 19.5% (n = 72) a vizsgálatban résztvevők teljesítették az alexithymia kritériumait.

A BDI-II adatelemzés kimutatta, hogy az 76.5% (n = 283) résztvevőnek nem voltak vagy csak minimálisan voltak depressziós tünetei (pontszám <14), 10% (n = 37) enyhe tüneteket mutatott (14 – 19 pontszám), 7.0% (n = 26) mérsékelt tüneteket mutatott (20 – 28 pontszám), és 6.5% (n = 24) a depresszió súlyos tüneteit mutatta (29 – 63 pontszám).

Az SCL-90 GSI nem mutatta meg a pszichiátriai tünetek fokozott szintjét az összes alany elemzésében (átlag = 52.0, SD = 19.1). A WHOQOL-BREF minden alany számára (n = 370) nem mutatott csökkentett életminőséget (fizikai egészség: átlag = 69.3, SD = 19.7; pszichológiai: átlag = 70.1, SD = 20.8; társadalmi kapcsolatok: átlag = 62.8, SD = 23.8; környezet: átlag = 67.0, SD = 19.7).

Az IA súlyossága pozitívan korrelált az SCL-90-R GSI pontszámmal (r = 0.136, p = 0.009). Az IA súlyossága pozitív korrelációban volt a BDI-II összes pontszámával (r = 0.210, p = 0.000). Nehéz negatív összefüggés volt az IA súlyossága és a WHOQOL-BREF pontszámok között (fizikai egészség: r = −0.277, p = 0.000; pszichológiai: r = −0.329, p = 0.000; társadalmi kapcsolatok: r = −0.257, p = 0.000, környezet: r = −0.198, p = 0.000).

Pozitív korrelációt találtunk a TAS-26 „külső orientált gondolkodás” alskálán és az IA súlyosságán (r = 0.114, p = 0.028).

A mintánkban az átlagos BMI 28.7 kg / m volt2 (SD = 7.2). A résztvevők harminchat százaléka (n = 133) szerint túlsúlyos (BMI 25 – 29.99 kg / m2), 23% (n = 85) I. osztályú elhízott voltak (BMI 30 – 34.99 kg / m)2) és 13% (n = 47) elhízott II. Vagy III. Osztály (BMI ≥35 kg / m2) (32). A résztvevők huszonhat százaléka (n = 98) jelentett normál súlytól enyhe vékonyságig (BMI 17 – 24.99 kg / m2) és 2% (n = 6) a BMI <17 kg / m2, ami közepes vagy súlyos alsúlyt jelez. A BMI pozitívan korrelált a résztvevők életkorával (r = 0.328, p = 0.000), de nem volt összefüggésben egyetlen klinikai változóval sem.

Az alanyok összehasonlítása IA-val és anélkül

Szignifikáns különbségeket találtunk a TAS-26, a BDI-II és a WHOQOL-BREF kérdőívekben, összehasonlítva az alanyokat az IA-val (n = 60) és IA nélküli résztvevők (n = 310, lásd a táblázatot 3). Az IA-csoportban szignifikánsan több alexithymia (Z = −2.606, p = 0.009), depressziós tünetekről számoltak be (Z = −2.438, p = 0.015), és rosszabb életminőséget mutattak (fizikai egészség: Z = −4.455, p = 0.000; pszichológiai: Z = −5.139, p = 0.000, társadalmi kapcsolatok: Z = −3.679, p = 0.000, környezet: Z = −2.561, p = 0.010). Mindkét csoport között nem volt szignifikáns különbség a szociodemográfiai jellemzőkben vagy az SCL-90-R skálákban.

3 TÁBLÁZAT
www.frontiersin.org 

3 táblázat. Az alanyok összehasonlítása IA-val és anélkül.

Megbeszélés

Jelen tanulmány az SNS-játékosok tulajdonságait online önjelentő kérdőívekkel vizsgálta, összpontosítva az IA arányára, az alexithymia és további pszichiátriai tünetekre. Ebben a mintában a résztvevők 16% -a elérte az 50 küszöbértéket az IAT-ban, képviselve azokat a résztvevőket, akik alkalmi vagy gyakori problémákat tapasztalnak az internethasználat miatt (31). Ezzel szemben egy hatalmas amerikai online felmérés az 17,251 résztvevőivel egyértelműen alacsonyabb IA prevalenciát mutatott, körülbelül 6% (33). Természetesen, mivel a minták mérete és a vizsgálati terv lényegesen eltér, a közvetlen összehasonlításnak csak korlátozott értéke van. Eredményeinkkel összhangban azonban az SNS-t használó török ​​egyetemi hallgatók egy közelmúltbeli tanulmánya szerint a résztvevők 12.2% -át „Internet-rabja” vagy „magas kockázatú” kategóriába sorolták az Internet Addiction Scale (IAS) szerint (20). Az MMORPG-felhasználók intravénás infarktus prevalenciájára vonatkozó tanulmányok még magasabb arányban mutatták ki a problémás internethasználat arányát ezen a populáción belül. Egy nemrégiben elvégzett tanulmányban az MMROPG-használók mintájának 44.2 és 32.6% -át IA alanyokba sorolták, a Goldberg Internet Addiction Disorder skála (GIAD) és az Orman Internet Stress Skála (ISS) alapján (34). Összességében ezekben a tanulmányokban talált prevalenciaarányok lényegesen különböztek, valószínűleg a különböző korcsoportokhoz, az internethasználók altípusaihoz és különösen az IA értékeléséhez szükséges különféle diagnosztikai eszközökhöz kapcsolódnak.

A mintában szereplő 3.8% -os nők nagyon kis aránya valószínűleg a kiválasztott alkalmazás eredményeként következhet be. A „Combat Zone” szolgáltatója szerint a női játékosok átlagos százaléka az 4% körüli volt az elmúlt 2 években. A korábbi tanulmányokban már megfigyelt jelenség az a tény, hogy a nőstény játékosokat egyetlen kategóriába sem sorolták IA-val. Lehet, hogy a férfi játékosok hajlamosabbak az IA-ra (35).

Eredményeink összhangban állnak az alexithymia és az IA közötti kapcsolat korábbi jelentéseivel (18, 19), de feltártuk az internethasználat egy meghatározott alcsoportját. Az IA-ban szenvedő betegekben szignifikánsan magasabb az alexithymia aránya az IA-val nem rendelkezőknél (31.7 vs. 17.1%). Az IA súlyossága pozitív korrelációban volt a TAS-26 „külső orientált gondolkodásmód” alskálájával. Mégis nem világos, hogy az alexithymia hajlamos-e az IA-ra. Feltételezhető, hogy az alexitimikus egyének inkább túlzottan használják az internetet az alacsonyabb önértékelés eredményeként (36) és a korábban javasolt „valódi” társadalmi interakciók elkerülésének lehetősége (19).

A jelenlegi tanulmány megerősíti a korábbi kutatások eredményeit is, amelyek a problematikus internethasználatot összekapcsolják a depresszió magasabb szintjével (14, 15, 20, 37). Az egyik feltevés lehet, hogy a depressziós betegek megpróbálják enyhíteni a különféle tüneteket a közösségi hálózati játékok túlzott felhasználásával. Másrészt az internethasználat kóros mintái depressziós tüneteket is kiválthatnak (38). Ezért jövőbeli vizsgálatokra van szükség az IA és a depresszió közötti pontos kapcsolat tisztázására.

Érdekes megjegyezni, hogy a négy résztvevő közül körülbelül három volt túlsúlyos vagy elhízott. A túlsúly / elhízás azonban a vizsgálatban egyik klinikai változóval sem volt összefüggésben. Ezért ezeket az eredményeket további vizsgálatok során meg kell vizsgálni.

Eredményeink azt sugallják, hogy az IA-ban szenvedő betegeket körültekintően kell szűrni olyan releváns társbetegségekre, mint a depressziós rendellenességek, alexithymia és az étkezési rendellenességek. Az IA kezelése szempontjából különösen a kognitív-magatartási terápia ígéretes kezelési megközelítést jelenthet (36).

A tanulmány számos korlátozása korlátozza az eredmények értelmezését. Először, a nemek közötti megoszlás kiegyensúlyozatlan volt ebben a tanulmányban. Másodszor, a mintánkat csak egy „Facebook” alkalmazásból vettük, ezért nyilvánvalóan nem képviseli az összes típusú internetes felhasználót, csökkentve az eredmények külső érvényességét. Ezenkívül e tanulmány mintája túl kicsi ahhoz, hogy világos következtetéseket vonjon le. Ráadásul az alkalmazott önjelentési intézkedések torzítottak, amint azt a kizárt adatok aránya is mutatja. A külső informátorok, például a családtagok kiegészítő adataival végzett klinikai interjú megbízhatóbb adatokat szolgáltathatott volna. Végül, a standardizált klinikai eszközök hiánya az IA értékeléséhez befolyásolhatta a vizsgálat eredményét.

Következtetés

Megállapítottuk, hogy szinte minden hatodik SNS-játékos megfelel a mintánkban az IA kritériumoknak. Összehasonlítva a tanulmány résztvevőit IA-val és anélkül, az IA-csoportban több alexithymia alany volt, depressziós tünetekről számoltak be, és rosszabb életminőséget mutattak. Ezek az eredmények azt sugallják, hogy a közösségi hálózatokban való játékot össze lehet kapcsolni az internethasználat rossz alkalmazkodási mintáival is. Ezenkívül azt találták, hogy fennáll az IA, az alexithymia és a depressziós tünetek közötti kapcsolat, amelyet a jövőbeni vizsgálatoknak ki kell deríteni.

Érdekütközési nyilatkozat

A szerzők kijelentik, hogy a kutatást olyan kereskedelmi vagy pénzügyi kapcsolatok hiányában hajtották végre, amelyek potenciális összeférhetetlenségnek tekinthetők.

Referenciák

2. Facebook. (2013). Elérhető ekkortól: http://newsroom.fb.com/Key-Facts

Google Scholar

3. O'Keeffe GS, Clarke-Pearson K. A közösségi média hatása a gyermekekre, serdülőkre és a családokra. Gyermekgyógyászat (2011) 127(4):800–4. doi: 10.1542/peds.2011-0054

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

4. Koc M, Gulyagci S. Facebook-függőség a török ​​főiskolai hallgatók körében: a pszichés egészség, a demográfiai és használati jellemzők szerepe. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2013) 16(4):279–84. doi:10.1089/cyber.2012.0249

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

5. Machold C, G bíró, Mavrinac A, Elliott J, Murphy AM, Roche E. Tizenévesek közösségi hálózati mintái / veszélyei. Ir Med J (2012) 105(5): 151-2.

PubMed Absztrakt | Google Scholar

6. Kittinger R, Correia CJ, Irons JG. A Facebook-használat és a problémás internethasználat közötti kapcsolat a főiskolai hallgatók körében. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2012) 15(6):324–7. doi:10.1089/cyber.2010.0410

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

7. Young KS. Internetes függőség: új klinikai rendellenesség megjelenése. Cyberpsychol Behav (1998) 1(3):237–44. doi:10.1089/cpb.1998.1.237

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

8. Egészségügyi Világszervezet (WHO). In: Dilling H, Mombour W, Schmidt MH, Schulte-Warkwort E, szerkesztők. Nemzetközi Klassifikációs pszichiáter Störungen ICD-10 Kapitel V (F) Forschungskriterien. Bern: Huber (1994).

Google Scholar

9. Amerikai Pszichiátriai Szövetség. Mentális rendellenességek diagnosztikai és statisztikai kézikönyve, ötödik kiadás (DSM-V) (2013). Elérhető ekkortól: http://www.dsm5.org/Documents/Internet%20Gaming%20Disorder%20Fact%20Sheet.pdf

Google Scholar

10. Young KS, Nabuco de Abreu C. Internet-függőség: Kézikönyv és útmutató az értékeléshez és a kezeléshez. Hoboken, NJ: John Wiley és fiai (2010).

Google Scholar

11. Andreassen CS, Torsheim T., Brunborg GS, Pallesen S. Facebook-függőségi skála kidolgozása. Psychol Rep (2012) 110(2):501–17. doi:10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

12. Smahel D, Blinka L, Ledabyl O. MMORPG-k lejátszása: kapcsolatok a függőség és a karakterekkel történő azonosítás között. Cyberpsychol Behav (2008) 11(6):715–8. doi:10.1089/cpb.2007.0210

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

13. Yen JY, Ko CH, Yen CF, Wu HY, Yang MJ. Az internetes függőség komorbid pszichiátriai tünetei: figyelemhiányos és hiperaktivitási rendellenességek (ADHD), depresszió, társadalmi fóbia és ellenségeskedés. J Adolesc Health (2007) 41(1):93–8. doi:10.1016/j.jadohealth.2007.02.002

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

14. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, Scherlis W. Internet paradoxon. Szociális technológia, amely csökkenti a társadalmi részvételt és a pszichológiai jólétet? Am Psychol (1998) 53(9):1017–31. doi:10.1037/0003-066X.53.9.1017

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

15. Ha JH, Kim SY, Bae SC, Bae S., Kim H., Sim M, et al. Serdülők depressziója és internetes függősége. pszichopatológia (2007) 40(6):424–30. doi:10.1159/000107426

CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

16. Jelenchick LA, Eickhoff JC, Moreno MA. „Facebook depresszió?” Közösségi oldalak használata és depresszió idős serdülőknél. J Adolesc Health (2013) 52(1):128–30. doi:10.1016/j.jadohealth.2012.05.008

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

17. Nemiah JH, Freyberger H, Sifneos PE. Alexithymia: a pszichoszomatikus folyamat nézete. Mod Trends Psychosom Med (1976) 2: 430-39.

Google Scholar

18. Taylor GJ, Parker JD, Bagby RM. Az alexithymia előzetes vizsgálata pszichoaktív anyagfüggőségű férfiakban. J J Pszichiátria (1990) 147(9):1228–30. doi:10.1176/ajp.147.9.1228

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

19. De Berardis D, D'Albenzio A, Gambi F, Sepede G, Valchera A, Conti CM, et al. Alexithymia és kapcsolatai a disszociatív tapasztalatokkal és az internetes függőséggel egy nem-klinikai mintában. Cyberpsychol Behav (2009) 12(1):67–9. doi:10.1089/cpb.2008.0108

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

20. Dalbudak E, Evren C, Aldemir S, Coskun KS, Ugurlu H, Yildirim FG. Az internetes függőség súlyosságának összefüggése a depresszióval, szorongással, alexithymia, temperamentummal és karakterrel az egyetemi hallgatókban. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2013) 16(4):272–8. doi:10.1089/cyber.2012.0390

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

21. Scimeca G, Bruno A, Cava L, Pandolfo G, Muscatello MR, Zoccali R. Az alexithymia, a szorongás, a depresszió és az internet-függőség súlyossága közötti kapcsolat egy olasz középiskolásokból álló mintában. ScientificWorldJournal (2014) 2014: 504376. doi: 10.1155 / 2014 / 504376

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

22. Kandri TA, Bonotis KS, Floros GD, Zafiropoulou MM. Alexithymia-összetevők túlzott internethasználókban: többtényezős elemzés. Psychiatry Res (2014) 220(1–2):348–55. doi:10.1016/j.psychres.2014.07.066

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

23. Hanisch M. A „Combat Zone” leírása (személyes kommunikáció, 2013).

Google Scholar

24. Widyanto L, McMurran M. Az internet-függőség teszt pszichometriai tulajdonságai. Cyberpsychol Behav (2004) 7(4):443–50. doi:10.1089/cpb.2004.7.443

CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

25. Yoo HJ, Cho SC, Ha J, Yune SK, Kim SJ, Hwang J, et al. Figyelemhiányos hiperaktivitás tünetei és internetes függőség. Pszichiátria Clin Neurosci (2004) 58(5):487–94. doi:10.1111/j.1440-1819.2004.01290.x

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

26. Tang J, Yu Y, Du Y, Ma Y, Zhang D, Wang J. Az internetes függőség elterjedtsége és stresszes eseményekkel és pszichológiai tünetekkel való összekapcsolása a serdülő internethasználók körében. Addict Behav (2014) 39(3):744–7. doi:10.1016/j.addbeh.2013.12.010

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

27. Taylor GJ, Ryan D, Bagby RM. Egy új önjelentő alexithymia skála kidolgozása felé. Psychother Psychosom (1985) 44(4):191–9. doi:10.1159/000287912

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

28. Beck AT, Steer RA, Brown GK. BDI-II, Beck depressziós leltár: Kézi. 2 ed. Boston, MA: Harcourt Brace (1996).

Google Scholar

29. Derogatis LR SCL-90-R. Ban ben: Pszichológiai enciklopédia. Vol. 7. Washington DC és New York, NY: Amerikai Pszichológiai Egyesület és Oxford University Press (2000) p. 192-3.

Google Scholar

30. Skevington SM, Lotfy M., O'Connell, KA. Az Egészségügyi Világszervezet WHOQOL-BREF életminőségének értékelése: pszichometriai tulajdonságai és a nemzetközi terepi vizsgálat eredményei. A WHOQOL csoport jelentése. Qual Life Res (2004) 13(2):299–310. doi:10.1023/B:QURE.0000018486.91360.00

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

31. Young KS. Internet-függőség teszt (2013). Elérhető ekkortól: http://netaddiction.com/index.php?option=com_bfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106

Google Scholar

32. KI. A testtömeg-index globális adatbázisa (2013). Elérhető ekkortól: http://apps.who.int/bmi/index.jsp

Google Scholar

33. Greenfield DN. A kényszeres internethasználat pszichológiai jellemzői: előzetes elemzés. Cyberpsychol Behav (1999) 2(5):403–12. doi:10.1089/cpb.1999.2.403

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

34. Achab S, Nicolier M, Mauny F, Monnin J, Trojak B, Vandel P, et al. Hatalmasan többszereplős online szerepjátékok: a rabja vs. nem rabja online toborzott játékosok jellemzőinek összehasonlítása egy francia felnőtt népességben. BMC Pszichiátria (2011) 11:144. doi:10.1186/1471-244X-11-144

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

35. Liu TC, Desai RA, Krishnan-Sarin S, Cavallo DA, Potenza MN. Problémás internethasználat és serdülők egészsége: a Connecticuti középiskolai felmérés adatai. J Clin Psychiatry (2011) 72(6):836–45. doi:10.4088/JCP.10m06057

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

36. Armstrong L, Phillips JG, Saling LL. A nehezebb internethasználat potenciális meghatározói. Int. J. Hum Comput Stud (2000) 53(4):537–50. doi:10.1006/ijhc.2000.0400

CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

37. Shek DT, Tang VM, Lo CY. Internetfüggőség Hongkong kínai serdülőknél: értékelés, profilok és pszichoszociális összefüggések. ScientificWorldJournal (2008) 8: 776-87. doi: 10.1100 / tsw.2008.104

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

38. Tonioni F, D'Alessandris L, Lai C, Martinelli D., Corvino S, Vasale M, et al. Internet-függőség: online töltött órák, viselkedés és pszichológiai tünetek. Gen Hosp pszichiátria (2012) 34(1):80–7. doi:10.1016/j.genhosppsych.2011.09.013

PubMed Absztrakt | CrossRef teljes szöveg | Google Scholar

Kulcsszavak: Internet-függőség, Internethasználati rendellenesség, viselkedési függőség, közösségi oldalak, online szerepjátékok, alexithymia

Idézet: Geisel O, Panneck P, Stickel A, Schneider M és Müller CA (2015) A szociális hálózati játékosok jellemzői: egy online felmérés eredményei. Elülső. Pszichiátria 6: 69. doi: 10.3389 / fpsyt.2015.00069

Kapott: 30 Január 2015; Elfogadva: 27 April 2015;
Megjelent: július 08 2015

Szerkesztette:

Rajshekhar Bipeta, Gandhi Medical College és Kórház, India

Írta:

Aviv M. Weinstein, Arieli Egyetem, Izrael
Alka Anand Subramanyam, Topiwala Nemzeti Orvosi Főiskola és BYL Nair Jótékonysági Kórház, India

Szerzői jog: © 2015 Geisel, Panneck, Stickel, Schneider és Müller. 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.

* Levelezés: Olga Geisel, Pszichiátriai Tanszék, Campus Charité Mitte, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Charitéplatz 1, Berlin 10117, Németország, [e-mail védett]