Behav Addict. 2017 Nov 13: 1-10. doi: 10.1556 / 2006.6.2017.075.
Absztrakt
Háttér és célok
Korábbi tanulmányok a szociális hálózati oldal (SNS) függőségének és az internetes szerencsejáték-zavar (IGD) közötti összefüggések vizsgálatára összpontosítottak. Ráadásul kevés ismert az SNS-függőség és az IGD pszichológiai egészségre gyakorolt esetleges egyidejű differenciált hatásairól. Ez a tanulmány a két technológiai függőség közötti kölcsönhatást vizsgálta, és megállapította, hogyan tudnak egyedülállóan és egyértelműen hozzájárulni a pszichiátriai stressz növeléséhez, ha a szociodemográfiai és technológiai változókból származó lehetséges hatásokat számolják be.
Mód
509-53.5 éves (10, SD = 18) éves 13.02 serdülők (1.64% férfiak) mintáját toborozták.
Eredmények
Megállapítást nyert, hogy a kulcsfontosságú demográfiai változók különös szerepet játszhatnak az SNS-függőség és az IGD magyarázatában. Megállapítottuk továbbá, hogy az SNS-függőség és az IGD fokozhatja egymás tüneteit, és egyidejűleg hozzájárulhat az általános pszichológiai egészség romlásához, emellett kiemelve a két jelenség közötti esetleges közös etiológiai és klinikai lefolyást. Végül úgy találták, hogy az IGD káros következményei a pszichológiai egészségre valamivel kifejezettebbek, mint az SNS-függőség által okozott hatások - ez a megállapítás további tudományos vizsgálatot igényel.
Megbeszélés és következtetés
Ezen eredmények következményeit a meglévő bizonyítékok és viták fényében tovább tárgyaljuk a technológiai függőség mint elsődleges és másodlagos rendellenesség státusáról.
KEYWORDS: Internetes játék zavar; viselkedési függőségek; mentális egészség; közösségi oldalak függősége; technológiai függőségek
PMID: 29130329
Bevezetés
A legújabb technológiai fejlődés kulcsszerepet játszott az egyének közösségi hálózati oldalak (SNS) és videojátékok megtapasztalásának megváltoztatásában. Bár ezek a fejlemények mindkét tevékenység során javították a felhasználók általános tapasztalatait, hozzájárultak az SNS-használat és a videojátékok közötti elválasztási vonal további elhomályosításához (Rikkers, Lawrence, Hafekost és Zubrick, 2016; Starcevic és Aboujaoude, 2016).
A virtuális társadalmi élmények és az interaktív folyamatok erősen be vannak ágyazva a különböző játékfajtákba, különösen a tömegesen játszott többjátékos online szerepjátékokban (MMORPG), ahol a felhasználók virtuális közösségi világokban játszhatnak. Az 912 országokból származó 45 MMORPG játékosok viszonylag nagy felmérése szerint a játékkörnyezetben zajló társadalmi interakciók jelentős szerepet játszanak a játék élvezeteiben, mivel a játékosok egész életen át tartó barátainak és partnereiknek képesek a játékélményük során (Cole & Griffiths, 2007). Érdekes, hogy a közösségi média tapasztalatai a Web 2.0 korszakában magukban foglalják a népszerű közösségi média játékokat, amelyek egyre népszerűbbek (Bright, Kleiser és Grau, 2015), a Facebook legfrissebb adatai alapján, amelyek azt sugallják, hogy az 2014-ben átlagosan 375 millió ember játszott Facebook-csatlakoztatott játékokat minden hónapban, és hogy a mobil alkalmazások átlagosan 735 millió millió hivatkozást küldtek a játékokra minden nap (Facebook, 2014).
Az SNS és a videojátékok sok szinten (pl. Kognitív működés, jólét stb.) Széles körben beszámolt pozitív és jótékony hatása ellenére (pl. Chopik, 2016; Heo, Chun, Lee, Lee és Kim, 2015; Howard, Wilding és Vendég, 2016; Stroud & Whitbourne, 2015), több országos reprezentatív empirikus tanulmányból is állnak bizonyítékok, amelyek azt mutatják, hogy az SNS és a videojátékok hozzájárulhatnak a pszichoszociális károsodásokhoz és a viselkedési diszfunkciókhoz a felhasználók egy kisebb részében, ideértve a fiatal serdülőket is, akik ezeket a technológiákat túlzottan és egészségtelen módon használhatják jelenlegi fejlődési stádiumuk alapján (Andreassen, 2015; Bányai et al., 2017; Cock és mtsai, 2014; Morioka et al., 2016; Pápay et al., 2013). Legutóbb Sioni, Burleson és Bekerian (2017) empirikus tanulmányt készített az Egyesült Államok 595 MMORPG játékosainak mintáján, és megállapította, hogy az addiktív videojátékok pozitívan társulnak a társadalmi fóbia tüneteivel, még akkor is, ha a heti játékórák megosztott befolyását ellenőrzik, tovább illusztrálva, hogy a szociálisan fóbás emberek a társadalmi interakció online formái (Lee & Stapinski, 2012), mivel egyedülálló lehetőséget nyújtanak a felhasználóknak társadalmi kapcsolati igényeik kielégítésére, ugyanakkor lehetővé teszik számukra, hogy elhagyják azokat a társadalmi helyzeteket, amelyekben kényelmetlenül érzik magukat (pl. a játékból való kijelentkezéssel). Az SNS túlzott használatával kapcsolatban egy nemrégiben készített tanulmány, amelyet Xanidis és Brignell2016) a 324 közösségi média felhasználói egyik mintájában azt találták, hogy az SNS-függőség kulcsfontosságú előrejelzést nyújt az alacsonyabb alvásminőségre és a kognitív kudarcok fokozott előfordulására. Ezenkívül Xanidis és Brignell (2016) megjegyezte, hogy az SNS-függőség fokozhatja a kognitív kudarcokat, az alvásminőségre gyakorolt negatív hatásai miatt, tovább szemléltetve az oktatási kontextusban a technológiai függőségekkel kapcsolatos kutatások kulcsfontosságú klinikai és szociológiai jelentőségét, mivel a túlzott és patológiás SNS-k és a videojátékok veszélyeztethetik mind a testi, mind a mentális képességeket az egészség számos összefüggésben és életkorban.
Elméleti szinten a videojáték-függőség [más néven az internetes játék rendellenessége (IGD)] olyan klinikai állapot, amely magatartási mintát foglal magában, amely magában foglalja a videojátékok tartós és ismétlődő használatát, és jelentős károsodáshoz vagy szorongáshoz vezet 12 hónapok alatt, ezt a következő kilenc kritérium öt (vagy annál több) jóváhagyásával jelzik: (i) foglalkoztatás játékokkal; ii. megvonási tünetek, amikor a játékokat eltávolítják; iii. tolerancia, amelynek eredményeként egyre több időt kell tölteni játékokkal; iv. a játékokban való részvétel ellenőrzésének sikertelen kísérletei; v. a korábbi hobbi és szórakoztatás iránti érdeklődés elvesztése játékok és a játékok kivételével; vi. a játékok folyamatos túlzott használata a pszichoszociális problémák ismerete ellenére; vii. a családtagok, terapeuták vagy mások megtévesztése a játék nagysága tekintetében; viii. játékok használata negatív hangulatok elkerülésére vagy enyhítésére; és (ix) a játékban való részvétel miatt veszélyezteti vagy elveszíti egy jelentős kapcsolatot, munkahelyet, oktatást vagy karrierlehetőséget (Amerikai Pszichiátriai Szövetség [APA], 2013). Ami az SNS-függőséget illeti, ezt a konstrukciót nagyjából úgy definiálják, hogy „túlzottan aggódik az SNS-ek iránt, hogy az SNS-ekbe történő bejelentkezéshez vagy azok használatához erős motiváció ösztönözze, és annyi időt és erőfeszítést szenteljen az SNS-ekhez, hogy ez hátrányosan befolyásolja más társadalmi tevékenységeket, tanulmányok / munka, interperszonális kapcsolatok és / vagy pszichés egészség és jólét ”(Andreassen & Pallesen, 2014, o. 4054).
Az IAD kezdeti javaslata óta az APA az APA ötödik kiadásában tett kísérleti rendellenességként Diagnosztikai és statisztikai kézikönyve Mentális zavarok (DSM-5; APA, 2013) számos tudományos vitát publikáltak, amelyek különböző és ellentmondásos véleményeket fogalmaznak meg az IGD hivatalos rendellenesség megvalósíthatóságáról és státusáról (Aarseth et al., 2016; Griffiths, Van Rooij és mtsai, 2016; Lee, Choo és Lee, 2017; Petry és mtsai, 2014, 2015; Saunders et al., 2017). Ezen aggodalmak egy része abból fakad, hogy az IGD diagnosztikai kritériumai nagyrészt a meglévő klinikai kritériumok és a nem hivatalos állapotok kombinációjából származnak, mint például: kóros szerencsejáték, anyaghasználati rendellenesség és általános internetes függőség (Kuss, Griffiths és Pontes, 2017). Annak ellenére, hogy az IGD és SNS függőségek nem hivatalosan elismert mentális egészségügyi rendellenességek, az Egészségügyi Világszervezet (2016) intenzívebben folytatta a videojáték-függőséggel kapcsolatos vitát annak döntése miatt, hogy a szerencsejáték-rendellenességeket (GD) formális rendellenességként vonja be a Betegségek Nemzetközi Osztályozásának következő felülvizsgálatába. Egy másik, a viselkedésfüggőséggel kapcsolatos kérdés, például az SNS-függőség és az IGD azzal kapcsolatos, hogy sok esetben spontán remisszió fordulhat elő. Az IGD-ben a remisszió mértékét vizsgáló kutatások beszámoltak arról, hogy a spontán remisszió az esetek akár 50% -ánál fordulhat elő (pl. Gentile és mtsai., 2011; Scharkow, Festl és Quandt, 2014; Van Rooij, Schoenmakers, Vermulst, Van den Eijnden és Van de Mheen, 2011).
Noha az SNS-függőség és az IGD gyakoriságát jelentősen befolyásolhatják olyan tényezők, mint például a korábban javasolt módszertani és fogalmi kérdések (Griffiths, Király, Pontes és Demetrovics, 2015; Griffiths, Kuss és Pontes, 2016; Griffiths & Pontes, 2015), robusztus tanulmányok (azaz országosan reprezentatív vizsgálatok) az SNS-függőség prevalenciájának arányáról 2.9% -ot tettek ki a belga felnőtt populációban (Cock és mtsai, 2014) a 4.5% -ra a magyar serdülők körében (Bányai et al., 2017). Annak ellenére, hogy az IGD prevalencia aránya robusztus tanulmányok alapján megállapította, hogy a szlovén serdülőknél az 2.5% (Pontes, Macur és Griffiths, 2016) az 5.8% -ra holland serdülők és felnőttek körében (Lemmens & Hendriks, 2016), más nagyszabású tanulmányok szerint a prevalencia aránya mindössze az 0.3% (Scharkow és mtsai, 2014). Noha az előfordulási gyakorisággal kapcsolatos eredmények viszonylag konzisztenseknek tűnnek az erőteljes vizsgálatok során, egyes tényezők hozzájárulhatnak a becslések inflációjához. Például azt találták, hogy a rosszindulatú és szélsőséges válaszadási minták felfújhatják az előfordulási arány becsléseit (Przybylski, 2017). Hasonlóképpen, az alkalmazott pszichometrikus értékelés típusa bizonyította, hogy hozzájárul a ritka rendellenességek, például az IGD (Maraz, Király és Demetrovics, 2015).
Mivel az SNS és a videojátékoknak a fiatal serdülők pszichológiai egészségére gyakorolt hatásain alapuló meglévő ismeretek vitathatatlanul ritkák, az SNS-függőség és az IGD pszichológiai egészségre gyakorolt lehetséges különféle hatásainak kutatása kiemelkedő fontosságú, mivel e két jelenség közös etiológiájával rendelkezik. egyéb anyagfüggő és viselkedési függőségek (Griffiths, 2015; Griffiths & Pontes, 2015; Shaffer és mtsai., 2004), és hogy a megnövekedett társadalmi játék rontja a serdülők közötti interperszonális kapcsolatok általános minőségét az érzelmi támogatás gátlásával (Kowert, Domahidi, Festl és Quandt, 2014).
Korábbi tanulmányok (pl. Andreassen et al., 2016; Cock és mtsai, 2014; Pontes & Griffiths, 2015b; Yu, Li és Zhang, 2015) megállapította, hogy a nem és az életkor növeli a sebezhetőséget mind az SNS-függőség, mind az IGD iránt. Ezért, mivel a férfi nem szisztematikusan társult az IGD-hez, a női nem pedig az SNS-függőséghez (Andreassen et al., 2016), ez a tanulmány ezt feltételezi A nem és az életkor előrejelzi az SNS-függőség és az IGD-tünetek fokozódását (H1). Ezen felül számos tanulmány (pl. Andreassen et al., 2013, 2016; Sussman és mtsai, 2014) pozitív asszociációkról számoltak be a különféle technológiai függőségek között, amelyek közös mögöttes összefüggésekre utalnak. Ennélfogva ezt feltételezzük Az SNS-függőség és az IGD pozitív kapcsolatban lesz egymással (H2). Noha az SNS-függőség, az IGD és a mentális egészség közötti kapcsolat összetett, és a legjobb esetben ellentmondásos marad (Pantic, 2014), számos bizonyíték jelentette a technológiai függőségek, például depresszió, szorongás és stressz (pl. Király et al., 2014; Lehenbauer-Baum et al., 2015; Ostovar et al., 2016; Pontes & Griffiths, 2016). Ezért feltételezzük, hogy ez Az SNS-függőség és az IGD egyedileg és eltérő módon járul hozzá a pszichiátriai stressz általános szintjének növekedéséhez (H3). Mind a három fent említett hipotézist megvizsgáljuk az internethasználat és a videojátékok magas gyakoriságából származó lehetséges hatások figyelembevételével, mivel az e tevékenységekre fordított időt általában addiktív tendenciák kísérik (Pontes & Griffiths, 2015a; Pontes, Király, Demetrovics és Griffiths, 2014; Stubblefield és mtsai, 2017; Wu, Cheung, Ku és Hung, 2013).
Mód
A tanulmány potenciális résztvevői mind a hallgatók (N = 700) az Algarvában (Portugália) található középiskola hatodik, hetedik, nyolcadik és kilencedik osztályába iratkoztak be. Megkapták az iskola igazgatójának és szüleinek engedélyét, és a tanulók a tanórán kívüli tevékenységek során felmérést végeztek az iskola könyvtárában. Ezt a tanulmányt a Nottingham Trent Egyetem Főiskolai Kutatási Etikai Bizottsága jóváhagyta, a vizsgálatban részt vevő minden egyes résztvevőtől megkapta a tájékozott beleegyezést, és az adatgyűjtés időszaka 2015 májusától júniusig terjedt, és az iskolát a következők alapján választották ki: a tanulók elérhetőségét, és a diákokat véletlenszerűen választották ki a hatodik, hetedik, nyolcadik és kilencedik osztályból (azaz 10–18 éves korosztályból) álló osztályokból, hogy elérjék a résztvevő iskola tanulóinak optimális reprezentativitását. Az adatokat 509 hallgatótól gyűjtötték (a mintában szereplő teljes populáció 72.7% -a). A minta átlagéletkora 13.02 év volt (SD = 1.64), és a nemek aránya viszonylag egyenértékű volt, 53.5% -kal (n = 265) férfi (l. Táblázat) 1).
|
Táblázat 1. A minta főbb társadalmi-demográfiai jellemzői, a technológia felhasználásának mintái, a technológia addiktív felhasználásának szintje és a pszichológiai egészség (N = 495)
Változó | Minimális | Maximális | |
---|---|---|---|
Kor (év) (átlag, SD) | 13.02 (1.64) | 10 | 18 |
Nem Férfi, %) | 265 (53.5) | - | - |
Kapcsolatban (n,%) | 99 (20) | - | - |
Az interneten töltött heti idő (átlag, SD) | 17.91 (23.34) | 1 | 49 |
Heti játékidő (átlagos, SD) | 10.21 (17.86) | 1 | 52 |
SNS-függőség (átlag, SD) | 10.70 (4.83) | 6 | 30 |
IGD szintek (átlag, SD) | 15.92 (6.99) | 9 | 41 |
Depressziós szintek (átlag, SD) | 3.12 (3.94) | 0 | 21 |
Szorongás szintje (átlag, SD) | 2.66 (3.78) | 0 | 21 |
Stressz szint (átlag, SD) | 3.32 (3.97) | 0 | 21 |
Megjegyzések. Az interneten és a szerencsejátékon töltött heti idő az ön által bejelentett órák számára vonatkozik, amelyeket a hét során ezen tevékenységekre töltöttek. SD: szórás; SNS: közösségi portál; IGD: Internetes játék zavar.
Demográfiai adatokat gyűjtöttünk az életkor, a nem és a kapcsolati állapot alapján. Az SNS használatával kapcsolatos adatokat úgy gyűjtöttük, hogy megkérdeztük a résztvevők átlagos heti interneten töltött idejét szabadidős és nem specifikus (általánosított) célokból (azaz órák száma). A játék gyakoriságát úgy értékeltük, hogy megkérdeztük a résztvevők átlagos heti játékidőjét (azaz az órák számát).
A BFAS (Andreassen, Torsheim, Brunborg és Pallesen, 2012) felméri az SNS-függőséget a Facebook használatával összefüggésben, és számos országban kimutatták, hogy kiváló pszichometriai tulajdonságokkal rendelkezik (Phanasathit, Manwong, Hanprathet, Khumsri és Yingyeun, 2015; Salem, Almenaye és Andreassen, 2016; Silva és mtsai, 2015), beleértve Portugáliát (Pontes, Andreassen és Griffiths, 2016). A BFAS hat elemből áll, amelyek a viselkedési függőségek alapvető jellemzőit (azaz a szembeszökést, a hangulatváltozást, a toleranciát, a visszahúzódást, a konfliktusokat és a visszaesést) fedik le (Griffiths, 2005). Az elemeket 5-pont skálán pontozják, azaz az 1 (nagyon ritkán) 5-ba (Nagyon gyakran) 12 hónapon belül. Az összes pontszámot az egyes tételek résztvevőinek összesített összegével lehet kiszámítani (az 6-től az 30 pontokig terjedve), a magasabb pontszámok azt mutatják, hogy a Facebook fokozott függőségű. A BFAS megfelelő megbízhatóságot mutatott ebben a vizsgálatban (α = 0.83).
Az IGDS9-SF (Pontes & Griffiths, 2015a) egy rövid pszichometriai eszköz, amelynek célja az IGD súlyosságának felmérése egy 12 hónapos időszak alatt, az APA által a DSM-5-ben javasolt kerettel összhangban (APA, 2013). Az IGDS9-SF számos országban kimutatta a megfelelő pszichometriai tulajdonságokat és a kultúrák közötti validitást (Monacis, De Palo, Griffiths és Sinatra, 2016; Pontes & Griffiths, 2015a; Pontes, Macur és mtsai, 2016), beleértve Portugáliát (Pontes & Griffiths, 2016). Az IGDS9-SF-t tartalmazó kilenc kérdésre 5-pontskálával válaszolnak, azaz az 1 (soha) 5-ba (Nagyon gyakran), és a pontszámokat a válaszok összegzésével lehet elérni (az 9-től az 45 pontokig terjedve), a magasabb pontszámokkal nagyobb GD-re utalva. Az IGDS9-SF megbízhatósága ebben a vizsgálatban kielégítő volt (α = 0.87).
Az általános pszichológiai állapotot a depressziós szorongás és stressz skálák - 21 (DASS-21; Lovibond & Lovibond, 1995), amely három 7 elem alskálát tartalmaz, amely lefedi a három tünett, amelyeket 4-pont skálán osztályoznak, azaz az 0 (egyáltalán nem vonatkozott rám) 3-ba (nagyon nagy részben vagy nagy részben alkalmaztak rám). A DASS-21 ebben a tanulmányban használt verziójáról korábban kimutatták, hogy megfelelő pszichometriai tulajdonságokkal rendelkezik a tanulmány populációjában (Pais-Ribeiro, Honrado és Leal, 2004). Ebben a tanulmányban a Cronbach α együtthatói ennek az eszköznek a következõi voltak: 84 (depresszió), .86 (szorongás) és .86 (stressz).
Adatkezelés: i. Az adatkészlet megtisztítása az összes releváns eszközben a hagyományos 10% -os küszöbértéket meghaladó értékű esetek vizsgálatával; ii. a BFAS és az IGDS9-SF összes elemének egyváltozós normalitásának ellenőrzése standard irányelvek (azaz a ferdeség> 3 és a kurtosis> 9) használatával (Kline, 2011); (iii) olyan egyváltozós kimenetek szűrése, amelyek ± 3.29 szórást kaptak a BFAS IGDS9-SF-től zeredményekMező, 2013); és iv. a többváltozós távolságok szűrése a Mahalanobis távolságok és az egyes esetek kritikus értékének felhasználásával az the alapján2 eloszlási értékek. Ez az eljárás az 14 esetek kizárását eredményezte, így az 495 érvényes esetek végleges adatkészlete volt, amely felhasználható volt a későbbi elemzésekre. A statisztikai elemzések tartalmazzák (i) a fő minta jellemzőinek leíró elemzését, (ii) a vizsgálat fő változóinak korrelációs elemzését Pearson termék-pillanat korrelációs együtthatóinak becslésével az 95% torzításkor korrigált és gyorsított (BCa) konfidencia intervallummal ( CI) és a kapcsolódó meghatározási együtthatók (R2), és (iii) összehasonlító szerkezeti egyenlet modellezés (SEM) elemzése az SNS-függőség és az IGD differenciált prediktív szerepének megállapítása érdekében a pszichológiai egészség szempontjából, amikor az internethasználat és a videojátékok hatásait, korát, nemét és gyakoriságát számolják be. A statisztikai elemzéseket az Mplus 7.2 és az IBM SPSS Statistics 23 verzió (IBM Corporation, 2015; Muthén & Muthén, 2012).
A vizsgálati eljárásokat a Helsinki Nyilatkozatnak megfelelően hajtották végre. A Nottingham Trent Egyetem intézményi felülvizsgálati testülete jóváhagyta a tanulmányt. Valamennyi alanyot tájékoztatták a vizsgálatról, és mindenki tájékozott beleegyezését adta. Ezenkívül a szülők és a törvényes gyámok hozzájárulását az 18 életévét betöltött összes résztvevőtől megszerezték.
Eredmények
Táblázat 1 összefoglalja a minta fő szociodemográfiai jellemzőivel, a technológia használatának mintájával kapcsolatos megállapításokat, a technológia addiktív használatának (azaz az SNS-függőség és az IGD) és a pszichológiai egészségi állapot megfigyelt szintjeivel együtt. Továbbá mindkét IGD (átlag = 15.92 [BCa 95% = 15.31 - 16.56], SD = 6.99) és SNS-függőség (átlag = 10.70 [95% BCa = 10.28 - 11.15], SD = 4.83), a mintán belül mérsékelt szintekkel. Ami a résztvevők pszichés egészségi állapotát, depresszióját illeti (átlag = 3.12 [BCa 95% = 2.78 - 3.47], SD = 3.94), szorongás (átlag = 2.66 [BCa 95% = 2.33 - 2.99], SD = 3.78) és a stresszszintek (átlag = 3.32 [BCa 95% = 2.98 - 3.67], SD = 3.97) nem voltak túlságosan elterjedtek.
Korrelációs elemzést végeztünk a tanulmány fő változóival együtt, hogy előzetes betekintést és statisztikai összefüggéseket biztosítsunk a későbbi összehasonlító SEM elemzéshez. Ennek eredményeként ez az elemzés feltárta, hogy az SNS-függőség pozitív kapcsolatban van az IGD-vel (r = .39, p <.01, R2 = .15), stressz (r = .36, p <.01, R2 = .13) és depresszió (r = .33, p <.01, R2 = .11). Az IGD kapcsán pozitív asszociációk alakultak ki a játékkal töltött heti idővel (r = .42, p <.01, R2 = .18), nem (r = .41, p <.01, R2 = .17), és a stressz (r = .40, p <.01, R2 = .16) (táblázat 2).
|
Táblázat 2. bootstrapa korrelációs mátrix torzításokkal korrigált és gyorsított (BCa) 95% konfidencia intervallummal (CI) az SNS-függőség, az IGD és a vizsgálati változók között (N = 495)
Másodlagos változók | SNS-függőség | R2 | 95% BCa CI | IGD | R2 | 95% BCa CI |
---|---|---|---|---|---|---|
Kor | 0.02 | - | -0.07-0.10 | -0.07 | - | -0.16-0.02 |
nem | 0.04 | - | -0.05-0.12 | 0.41* | . 17 | 0.34-0.48 |
Kapcsolati státusz | 0.20* | . 04 | 0.11-0.29 | 0.13* | . 02 | 0.03-0.23 |
Hetente töltött idő az interneten | 0.03 | - | -0.05-0.12 | 0.12* | . 01 | 0.03-0.22 |
Heti játékidő | 0.05 | - | -0.05-0.14 | 0.42* | . 18 | 0.34-0.50 |
Depresszió | 0.33* | . 11 | 0.23-0.43 | 0.36* | . 13 | 0.26-0.46 |
Szorongás | 0.31* | . 10 | 0.22-0.41 | 0.33* | . 11 | 0.24-0.42 |
feszültség | 0.36* | . 13 | 0.25-0.44 | 0.40* | . 16 | 0.32-0.49 |
IGD | 0.39* | . 15 | 0.30-0.48 | - | - | - |
Megjegyzések. SNS: közösségi portál; IGD: Internetes játék zavar.
aA rendszerindító eredmények az 10,000 rendszerindító mintákon alapulnak.
* A korreláció szignifikáns az 0.01-nál.
A tanulmány fő hipotéziseinek tesztelésére összehasonlító SEM elemzést végeztünk, hogy megbecsüljük mind az SNS-függőség, mind az IGD lehetséges különféle hatásait a pszichológiai egészségre. Pontosabban, a Multiple Indicators, Multiple Causes Modelt (MIMIC) tesztelték a maximális valószínűség becslési módszerrel, robusztus standard hibákkal. A modell fitneszének vizsgálatához konvencionális fittindeket és küszöbértékeket fogadtak el: χ2/df [1, 4], a közelítés gyökértékének középértéke (RMSEA) [0.05, 0.08], RMSEA 90% -os CI, alsó határa 0-hoz közeli, felső határa pedig 0.08 alatt, a szoros illesztés tesztjének valószínűségi szintje (Cfit )>, 05, standardizált gyökérték négyzet maradványérték (SRMR) [0.05, 0.08], összehasonlító illesztési index (CFI) és Tucker – Lewis illesztési index (TLI) [0.90, 0.95] (Bentler, 1990; Bentler & Bonnet, 1980; Hooper, Coughlan és Mullen, 2008; Hu & Bentler, 1999). Az elemzés eredményei a következő eredményeket adták: χ2(722) = 1,193.40, χ2/df = 1.65; RMSEA = 0.036 [90% CI: 0.033-0.040], Cfit = 1.00; SRMR = 0.049, CFI = 0.92; TLI = 0.91, ami arra utal, hogy a modell optimálisan illeszkedik az adatokhoz (XNUMX. Ábra) 1).
ábra 1. A közösségi oldalakkal való függőség és az internetes játékproblémák pszichológiai egészségre gyakorolt különféle hatásainak grafikus ábrázolása (N = 495). Megjegyzések. Az illeszkedés általános jósága: χ2(722) = 1,193.40, χ2/df = 1.65; RMSEA = 0.036 [90% CI: 0.033-0.040], Cfit = 1.00; SRMR = 0.049, CFI = 0.92; TLI = 0.91. β = standardizált közvetlen hatás; r = korrelációs együttható. *p <.0001
Ami a nem és az életkor potenciális szerepét illeti az SNS-függőség és az IGD (azaz H1) tüneteinek fokozásában, nem találtak támogatást e két változó SNS-függőségre gyakorolt együttes hatására. Azonban a nem (β = 0.32, p <.001) és az életkor (β = −0.11, p = .007) hozzájárult az IGD tüneteinek növekedéséhez. Pontosabban, a férfi nem az IGD tünetek nagyobb gyakoriságával társult (átlag = 18.60 [BCa 95% = 4.59 - 5.97], SD = 5.32) nőstényekkel összehasonlítva (átlag = 12.83 [BCa 95% = 6.60 - 7.70], SD = 7.17), és fiatalabbnak találták az IGD általános szintjét. Ezek az eredmények összességében részben megerősítik a H1-et.
Az elemzés eredményei alátámasztják a H2-et, mivel az SNS-függőség és az IGD közötti kapcsolat standardizált hatásai arra utalnak, hogy e két jelenség pozitívan kapcsolódik egymáshoz (r = .53, p <.001), egy olyan megállapítás, amely egyetért a korrelációs elemzés eredményeivel, és ezek a változók megfigyelhető intézkedésekként operálódnak (r =, 39 [BCa 95% = 0.30 - 0.48], R2 = .15, p <.01) (táblázat 2).
Végül, az SNS-függőség és az IGD serdülőkori pszichológiai egészségre gyakorolt különféle hatásainak elemzése arra enged következtetni, hogy mindkét technológiai függőség statisztikailag szignifikáns pozitív hatással lehet a pszichiátriai szorongás növekvő általános szintje felé. Pontosabban, az IGD súlyosbította a depresszió tüneteit (β = 0.28, p <.001), szorongás (β = 0.26, p <.001), és a stressz (β = 0.33, p <.001). Ezenkívül az SNS-függőség is hozzájárult a depresszió súlyosságának növeléséhez (β = 0.27, p <.001), szorongás (β = 0.25, p <.001), és a stressz (β = 0.26, p <.001), de valamivel kisebb mértékben. Bár ezek az eredmények alátámasztják a H3-at, az SNS-függőség és az IGD hatása a pszichés egészségre nem feltétlenül különbözteti meg egymást, mivel a standardizált hatások nagymértékben összehasonlíthatók voltak.
Megbeszélés
Ez a tanulmány az SNS-függőség és az IGD közötti kölcsönhatást kívánta megvizsgálni, és azt, hogy ez a két feltörekvő technológiai függőség miként képes egyedileg és megkülönböztethetően hozzájárulni a serdülők pszichés egészségének romlásához, a társadalmi-demográfiai és technológiai változók által okozott lehetséges hatásokon túl. A H1 tekintetében (azaz A nem és az életkor hozzájárul az SNS-függőség és az IGD-tünetek fokozódásához), ez a tanulmány megerősítette ezt a hipotézist az IGD-vel kapcsolatban, támasztva alá egy korábbi tanulmány nagy részét, amelyek szerint a fiatal kor és a férfi nem a kulcsfontosságú változók az IGD előrejelzésére (Cock és mtsai, 2014; Guillot és mtsai., 2016; Rehbein, Staudt, Hanslmaier és Kliem, 2016).
Ennek ellenére a H1-et nem támasztották alá az SNS-függőség összefüggésében - ez egy olyan megállapítás, amely tovább bonyolítja a korábbi tanulmányokat, amelyek szerint az SNS-függőség gyakoribb a fiatalok körében (Andreassen et al., 2013, 2012; Turel & Serenko, 2012), idősebb felhasználók (Floros és Siomos, 2013), nőstények (Andreassen et al., 2012) és hímek (Çam & Işbulan, 2012). Ennek ellenére a tanulmányban kapott eredmények konvergálnak a korábbi kutatásokkal, amelyek azt mutatták, hogy az SNS-függőség független az életkoruktól (Koc & Gulyagci, 2013; Wu et al., 2013) és nem (Koc & Gulyagci, 2013; Tang, Chen, Yang, Chung és Lee, 2016; Wu et al., 2013). Mint korábban megjegyeztük, ennek oka lehet az SNS-függőséggel kapcsolatos korábbi kutatások gyenge minősége a mintavétel, a vizsgálat megtervezése, az értékelés és az elfogadott küszöbértékek szempontjából (Andreassen, 2015). Érdekes, hogy az interneten töltött heti idő nem előre jelezte az SNS-függőség fokozódását. Ennek a megállapításnak egy lehetséges magyarázata összefüggésben lehet azzal, hogy az online SNS-használat általános és elkerülhetetlenné vált a modern életben, ami sok serdülő számára egyre nehezebbé teszi a felhasználás megfelelő becslését, és tovább bonyolítja a velük töltött túlzott idő közötti kapcsolatot. technológiák és függőségi szintek. Ezért el kell ismerni a különbséget az erőteljes elkötelezettség és az SNS-függőség között, mivel egyes serdülők sok órát töltnek az SNS-sel egészséges és normális rutin részeként (Andreassen, 2015; Andreassen & Pallesen, 2014; Turel & Serenko, 2012).
A jelen eredmények empirikus támogatást nyújtanak a H2 számára is (azaz Az SNS-függőség és az IGD pozitív kapcsolatban lesz egymással), validálva számos olyan vizsgálatot, amelyek hasonló eredményeket jelentettek (Andreassen et al., 2013, 2016; Chiu, Hong és Chiu, 2013; Dowling & Brown, 2010). Ez a megállapítás azzal magyarázható, hogy sok ember, köztük a fiatal serdülők is, rendszeresen játszanak játékokat az SNS-en keresztül (Griffiths, 2014). Ezenkívül régóta bebizonyosodott, hogy a játékok szocializációs szempontjai kulcsfontosságú motivációs szerepet játszanak a videojátékokban, amint azt számos tanulmány javasolja (Demetrovics et al., 2011; Fuster, Chamarro, Carbonell és Vallerand, 2014; Igen, 2006). Klinikai szinten ez a megállapítás megmutathatja a két technológiai függőség mögött meghúzódó közös vonásokat (Griffiths, 2015; Griffiths & Pontes, 2015; Shaffer és mtsai., 2004). Tekintettel arra, hogy az addiktív technológia használata az oktatásban érintett egyénekre vonatkozik, az iskolai serdülők körében végzett IGD- és SNS-függőség kutatása segíthet a politikai döntéshozóknak a megelőző politikák kidolgozásában, amelyek célja a technológia addiktív használatának a fiatal serdülőknél történő negatív hatásainak enyhítése.
Végül a H3 (azaz Az SNS-függőség és az IGD egyedileg és eltérő módon járul hozzá a pszichiátriai stressz általános szintjének növekedéséhez) szintén megerősítést nyert, és új betekintést nyert az SNS-függőség és az IGD együttes különféle hatásaival a serdülők mentális egészségére. Ebben a tanulmányban mind az SNS-függőség, mind az IGD hozzájárult a pszichológiai egészség romlásához azáltal, hogy növekedett a depresszió, szorongás és stressz szintje. Ez a megállapítás alátámasztja a korábbi kutatásokat, amelyek szerint ez a két technológiai függőség önállóan károsítja a mentális egészséget (Kim, Hughes, Park, Quinn és Kong, 2016; Primack et al., 2017; Sampasa-Kanyinga & Lewis, 2015; Sarda, Bègue, Bry és Gentile, 2016). Ezeket a megállapításokat felhasználhatják a mentálhigiénés szakemberek és az iskolai tanácsadók, akik olyan intervenciós programokat kívánnak kidolgozni, amelyek a tanulók jólétének fokozására összpontosítanak a technológia addiktív használatának csökkentése révén. Bár ez a megállapítás ígéretes és érdemes a jövőbeni vizsgálatra, érdemes megjegyezni, hogy a mentális egészségi rendellenességek és a viselkedési függőségek kapcsolatával kapcsolatos bizonyítékok továbbra sem meggyőzőek. Konkrétabban, a kutatók arról számoltak be, hogy a viselkedési függőségek képesek megjósolni (azaz az elsődleges rendellenesség hipotézise) és előre jelezhetők pszichiátriai distressz (azaz másodlagos rendellenesség hipotézis) alapján (pl. Ostovar et al., 2016; Snodgrass et al., 2014; Zhang, Brook, Leukefeld és Brook, 2016). Így nem lehet határozott következtetéseket levonni a viselkedési függőségek és a mentális egészségügyi stressz irányultságáról.
Sőt, ebben a tanulmányban azt találták, hogy az IGD káros hatása a pszichológiai egészségre valamivel kifejezettebb, mint az SNS-függőség okozta. Tekintettel a játékosok által a mentális egészség és a jólét számos területén tapasztalható széles hiányra, ez a megállapítás összhangban áll azokkal a jelentésekkel, amelyek arra utalnak, hogy az IGD súlyosabb pszichopatológiát tükrözhet az SNS-függőséghez képest (Leménager et al., 2016), amely részben támogatja az APA határozatát (2013), hogy az IGD-t kísérleti rendellenességnek tekintsék. Ennek a hipotézisnek az alátámasztásához azonban további empirikus kutatásokra lenne szükség, nagyobb és reprezentatívabb minták felhasználásával. A szakpolitikák kialakításában rejlő lehetőségek mellett a jelenlegi eredmények hozzájárulnak a folyamatban lévő vitákhoz arról, hogy a technológiai függőségeket, mint például az IGD és az SNS függőséget kell-e elsődleges vagy másodlagos rendellenességként értelmezni. Az ebben a tanulmányban közölt megállapítások szerint a technológiai függőségek mint elsődleges rendellenességek konceptualizálása (azaz olyan kérdés, amely negatívan befolyásolhatja a mentális egészséget) empirikusan életképes út, amely nem érvényteleníti a korábbi tudományos vitákat a technológiai függőségek másodlagos rendellenességként való szemlélete mellett (azaz a mögöttes mentális egészségi és jóléti problémák terméke) (Kardefelt-Winther, 2016; Snodgrass et al., 2014; Thorens és mtsai, 2014).
Bár az ebben a tanulmányban elért eredmények empirikusan megalapozottak, vannak lehetséges korlátozások, amelyeket érdemes figyelembe venni. Először is, az adatok mindegyikét maguk jelentették be, és hajlamosak voltak ismert elfogultságokra (pl. Társadalmi kívánatosság, memória-visszahívási torzítások stb.). Másodszor, a robusztusabb terveket (például a hosszirányban keresztbe elmaradt kialakítást) elfogadó tanulmányok konkrétabb válaszokat adhatnak az SNS-függőség és az IGD, valamint a pszichés egészség közötti egyedi útvonalakra. Harmadszor, mivel minden résztvevőt saját maga választott ki, a jelen megállapításokat a széles népességre nem lehet általánosítani. Tekintettel a felvett minta viszonylag fiatal korára, lehetséges, hogy a szülői felügyelet hatással lehet az ön által bejelentett technológiai szintre és az addiktív használat általános szintjére. Ezért a kisgyermekeknél és a korai serdülőknél a technológia használatát értékelő jövőbeli tanulmányoknak ezt a változót figyelembe kell venniük, így jobb becslések nyerhetők az addiktív szintekről. E potenciális korlátoktól függetlenül e tanulmány eredményei kiterjednek a technológiai függőségek és azok pszichológiai egészségre gyakorolt elszigetelt káros hatásainak kölcsönös összefüggéseire vonatkozó korábbi kutatásokra, empirikusan életképes keretet kínálva, amely által a technológiai függőségek növelhetik a negatív pszichológiai egészségügyi eredmények valószínűségét is. Összefoglalva, a jelen megállapítások támogatják a technológiai függőségek mint a mentális egészséget veszélyeztetni képes elsődleges rendellenességek fogalmát.
A szerző hozzájárulása
A tanulmány szerzője volt felelős a tanulmány minden szakaszához, és ő a kézirat egyetlen szerzője.
Összeférhetetlenség
A szerző nem jelenthet összeférhetetlenséget.
Köszönetnyilvánítás
A tanulmány szerzője köszönetet szeretne mondani a részt vevő iskolának, minden diáknak, szülőnek és tanárnak, akik segítettek a tanulmány adatgyűjtési folyamatában részt vevő logisztika megszervezésében.
Referenciák
Aarseth, E., Bean, AM, Boonen, H., Colder, CM, Coulson, M., Das, D., Deleuze, J., Dunkels, E., Edman, J., Ferguson, CJ, Haagsma, MC , Helmersson Bergmark, K., Hussain, Z., Jansz, J., Kardefelt-Winther, D., Kutner, L., Markey, P., Nielsen, RK, Prause, N., Przybylski, A., Quandt, T., Schimmenti, A., Starcevic, V., Stutman, G., Van Looy, J., & Van Rooij, AJ (2016). A tudósok nyílt vitaanyaga az Egészségügyi Világszervezet ICD-11 Gaming Disorder javaslatáról. Journal of Behavioral Addictions, 6 (3), 267–270. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.088 Link | |
Amerikai Pszichiátriai Egyesület [APA]. (2013). A mentális rendellenességek diagnosztikai és statisztikai kézikönyve (5th ed.). Arlington, VA: Amerikai Pszichiátriai Egyesület. CrossRef | |
Andreassen, C. S. (2015). Online közösségi oldal-függőség: Átfogó áttekintés. Jelenlegi függőségi jelentések, 2. (2), 175–184. doi:https://doi.org/10.1007/s40429-015-0056-9 CrossRef | |
Andreassen, C. S., Billieux, J., Griffiths, M. D., Kuss, D. J., Demetrovics, Z., Mazzoni, E., & Ståle, P. (2016). A közösségi média és a videojátékok addiktív használata és a pszichiátriai rendellenességek tünetei közötti kapcsolat: nagyszabású keresztmetszeti tanulmány. Az addiktív viselkedés pszichológiája, 30 (2), 252–262. doi:https://doi.org/10.1037/adb0000160 CrossRef, Medline | |
Andreassen, C. S., Griffiths, M. D., Gjertsen, S. R., Krossbakken, E., Kvam, S., & Pallesen, S. (2013). A viselkedési függőségek és a személyiség ötfaktoros modellje közötti kapcsolatok. Journal of Behavioral Addictions, 2 (2), 90–99. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.003 Link | |
Andreassen, C. S. és Pallesen, S. (2014). Közösségi hálózati webhelyfüggőség - áttekintés. Jelenlegi gyógyszerészeti tervezés, 20 (25), 4053–4061. doi:https://doi.org/10.2174/13816128113199990616 CrossRef, Medline | |
Andreassen, C. S., Torsheim, T., Brunborg, G. S. és Pallesen, S. (2012). Facebook-függőségi skála kidolgozása. Pszichológiai jelentések, 110 (2), 501–517. doi:https://doi.org/10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517 CrossRef, Medline | |
Bányai, F., Zsila, Á., Király, O., Maraz, A., Elekes, Z., Griffiths, M. D., Andreassen, C. S., & Demetrovics, Z. (2017). Problémás közösségi médiahasználat: Nagyszabású, országosan reprezentatív serdülő minta eredményei. PLoS One, 12 (1), e0169839. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169839 CrossRef, Medline | |
Bentler, P. M. (1990). Összehasonlító illesztési indexek a szerkezeti modellekben. Pszichológiai Értesítő, 107 (2), 238–246. doi:https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238 CrossRef, Medline | |
Bentler, P. M. és Bonnet, D. G. (1980). Jelentőségi tesztek és az illeszkedés jósága a kovariancia struktúrák elemzésében. Pszichológiai Értesítő, 88 (3), 588–606. doi:https://doi.org/10.1037/0033-2909.88.3.588 CrossRef | |
Bright, L. F., Kleiser, S. B. és Grau, S. L. (2015). Túl sok a Facebook? A közösségi média fáradtságának feltáró vizsgálata. Számítógépek az emberi viselkedésben, 44, 148–155. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.11.048 CrossRef | |
Çam, E. és Işbulan, O. (2012). Új függőség a tanárjelöltek számára: Közösségi hálózatok. A török Journal of Educational Technology, 11, 14–19. | |
Chiu, S.-I., Hong, F.-Y. és Chiu, S.-L. (2013). Elemzés a főiskolai hallgatók internetes függősége és a nemi különbség között Tajvanon. ISRN-függőség, 2013, 1–10. doi:https://doi.org/10.1155/2013/360607 CrossRef | |
Chopik, W. J. (2016). Az idősebb felnőttek körében a szociális technológia használatának előnyeit a csökkent magány közvetíti. Kiberpszichológia, viselkedés és közösségi hálózatok, 19 (9), 551–556. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0151 CrossRef, Medline | |
Cock, R. D., Vangeel, J., Klein, A., Minotte, P., Rosas, O., & Meerkerk, G. (2014). A közösségi oldalak kényszerítő használata Belgiumban: Elterjedtség, profil és a munkához és iskolához való hozzáállás szerepe. Kiberpszichológia, magatartás és szociális hálózatok, 17 (3), 166–171. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2013.0029 CrossRef, Medline | |
Cole, H. és Griffiths, M. D. (2007). Társadalmi interakciók tömegesen többjátékos online szerepjátékosokban. CyberPsychology & Behavior, 10 (4), 575–583. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9988 CrossRef, Medline | |
Demetrovics, Z., Urbán, R., Nagygyörgy, K., Farkas, J., Zilahy, D., Mervó, B., Reindl, A., Ágoston, C., Kertész, A., & Harmath, E. (2011). Miért játszik? Az online játék kérdőív (MOGQ) motívumainak kidolgozása. Viselkedéskutatási módszerek, 43 (3), 814–825. doi:https://doi.org/10.3758/s13428-011-0091-y CrossRef, Medline | |
Dowling, N. A. és Brown, M. (2010). A problémás szerencsejátékkal és az internetfüggéssel kapcsolatos pszichológiai tényezők közössége. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 13 (4), 437–441. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2009.0317 CrossRef, Medline | |
Facebook. (2014). Facebook @ GDC: Vezetés felfedezése és elkötelezettség a platformok közötti játékok számára. Lekért https://developers.facebook.com/blog/post/2014/03/19/facebook-at-gdc-2014 | |
Field, A. (2013). Statisztikák felfedezése az IBM SPSS Statistics segítségével (4th ed.). London, Egyesült Királyság: Sage Publications Ltd. | |
Floros, G., és Siomos, K. (2013). Az optimális gyermeknevelés, az internetes függőség és a serdülőkori közösségi hálózatok motívumai közötti kapcsolat. Pszichiátriai kutatás, 209 (3), 529–534. doi:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2013.01.010 CrossRef, Medline | |
Fuster, H., Chamarro, A., Carbonell, X., és Vallerand, R. J. (2014). Kapcsolat a szenvedély és a játék iránti motiváció között a masszívan többjátékos online szerepjátékok játékosaiban. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 17, 292–297. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2013.0349 | |
Gentile, D. A., Choo, H., Liau, A., Sim, T., Li, D., Fung, D., & Khoo, A. (2011). Kóros videojáték-használat fiatalok körében: Kétéves longitudinális vizsgálat. Gyermekgyógyászat, 127, e319 – e329. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2010-1353 | |
Griffiths, M. D. (2005). A függőség „komponensek” modellje biopszichoszociális keretek között. Journal of Substance Use, 10 (4), 191–197. doi:https://doi.org/10.1080/14659890500114359 CrossRef | |
Griffiths, M. D. (2014). Gyerekek és serdülők társasjátéka: Melyek az aggodalomra okot adó kérdések? Oktatás és egészségügy, 32, 9–12. | |
Griffiths, M. D. (2015). A viselkedési függőségek osztályozása és kezelése. Ápolás a gyakorlatban, 82, 44–46. | |
Griffiths, M. D., Király, O., Pontes, H. M., és Demetrovics, Z. (2015). A problémás játék áttekintése. In E. Aboujaoude & V. Starcevic (szerk.): Mentális egészség a digitális korban: súlyos veszélyek, nagy ígéret (27–45. O.). Oxford, Egyesült Királyság: Oxford University Press. CrossRef | |
Griffiths, M. D., Kuss, D. J. és Pontes, H. M. (2016). Az internetes játékzavar és annak kezelésének rövid áttekintése. Ausztrál klinikai pszichológus, 2, 1–12. | |
Griffiths, M. D. és Pontes, H. M. (2015). Függőségi és szórakoztató termékek. R. Nakatsu, M. Rauterberg és P. Ciancarini (szerk.), Digitális játékok és szórakoztatási technológiák kézikönyve (1–22. O.). Szingapúr: Springer. CrossRef | |
Griffiths, MD, Van Rooij, AJ, Kardefelt-Winther, D., Starcevic, V., Király, O., Pallesen, S., Müller, K., Dreier, M., Carras, M., Prause, N. , King, DL, Aboujaoude, E., Kuss, DJ, Pontes, HM, Fernandez, OL, Nagygyorgy, K., Achab, S., Billieux, J., Quandt, T., Carbonell, X., Ferguson, CJ , Hoff, RA, Derevensky, J., Haagsma, MC, Delfabbro, P., Coulson, M., Hus, Z. és Demetrovics, Z. (2016). Nemzetközi konszenzus kialakítása az internetes játékzavarok értékelésének kritériumaival kapcsolatban: Kritikus kommentár Petry et al. (2014). Függőség, 111 (1), 167–175. doi:https://doi.org/10.1111/add.13057 CrossRef, Medline | |
Guillot, C. R., Bello, M. S., Tsai, J. Y., Huh, J., Leventhal, A. M. és Sussman, S. (2016). Az anhedonia és az internethez kapcsolódó addiktív viselkedés közötti longitudinális összefüggések feltörekvő felnőtteknél. Számítógépek az emberi viselkedésben, 62, 475–479. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.04.019 CrossRef, Medline | |
Heo, J., Chun, S., Lee, S., Lee, K. H. és Kim, J. (2015). Internethasználat és jólét idősebb felnőtteknél. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 18 (5), 268–272. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0549 CrossRef, Medline | |
Hooper, D., Coughlan, J. és Mullen, M. R. (2008). Strukturális egyenlet modellezése: Útmutató a modell illeszkedésének meghatározásához. Electronic Journal of Business Research Methods, 6, 53–60. | |
Howard, C. J., Wilding, R., & Guest, D. (2016). A könnyű videojáték a gyors soros vizuális prezentációs célok fokozott vizuális feldolgozásával jár. Észlelés, 46 (2), 161–177. doi:https://doi.org/10.1177/0301006616672579 CrossRef, Medline | |
Hu, L. T. és Bentler, P. M. (1999). Az illesztési indexek cut-off kritériumai a kovariancia struktúra elemzésében: Hagyományos kritériumok és új alternatívák. Strukturális egyenlet modellezése: Multidiszciplináris folyóirat, 6 (1), 1–55. doi:https://doi.org/10.1080/10705519909540118 CrossRef | |
IBM Corporation. (2015). Az IBM SPSS statisztikák a Windows operációs rendszerre, 23 verzió. New York, NY: IBM Corporation. | |
Kardefelt-Winther, D. (2016). Az internethasználat zavarának fogalmazása: függőség vagy megküzdési folyamat? Pszichiátria és klinikai idegtudományok, 71 (7), 459 – 466. doi:https://doi.org/10.1111/pcn.12413 CrossRef, Medline | |
Kim, N., Hughes, T. L., Park, C. G., Quinn, L. és Kong, I. D. (2016). Nyugalmi állapotú perifériás katekolamin és szorongásszint koreai férfi serdülőknél, internetes játékfüggőségben. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 19 (3), 202–208. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0411 CrossRef, Medline | |
Király, O., Griffiths, M. D., Urbán, R., Farkas, J., Kökönyei, G., Elekes, Z., Tamás, D., & Demetrovics, Z. (2014). A problémás internethasználat és a problémás online játék nem azonos: Megállapítások egy nagy országosan reprezentatív serdülőkori mintából. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 17 (12), 749–754. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0475 CrossRef, Medline | |
Kline, R. B. (2011). A szerkezeti egyenlet modellezésének alapelvei és gyakorlata (3. kiadás). New York, NY: Guilford Press. | |
Koc, M. és Gulyagci, S. (2013). Facebook-függőség a török egyetemisták körében: A pszichológiai egészségi, demográfiai és használati jellemzők szerepe. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 16 (4), 279–284. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0249 CrossRef, Medline | |
Kowert, R., Domahidi, E., Festl, R., & Quandt, T. (2014). Társas játék, magányos élet? A digitális játék hatása a serdülők társadalmi körére. Számítógépek az emberi viselkedésben, 36, 385–390. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.04.003 CrossRef | |
Kuss, D. J., Griffiths, M. D. és Pontes, H. M. (2017). Káosz és zavartság az internetes játékzavarok DSM-5 diagnosztizálásában: kérdések, aggályok és ajánlások az egyértelműség érdekében a területen. Journal of Behavioral Addictions, 6 (2), 103–109. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.062 Link | |
Lee, B. W. és Stapinski, L. A. (2012). Biztonság keresése az interneten: Kapcsolat a társadalmi szorongás és a problémás internethasználat között. Journal of Anxiety Disorders, 26 (1), 197–205. doi:https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2011.11.001 CrossRef, Medline | |
Lee, S. Y., Choo, H. és Lee, H. K. (2017). A játékbetegségek előítélete és ténye közötti egyensúly: megbélyegzi-e az alkoholfogyasztási rendellenesség az egészséges ivókat, vagy akadályozza-e a tudományos kutatásokat? Journal of Behavioral Addictions, 6 (3), 302–305. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.047 Link | |
Lehenbauer-Baum, M., Klaps, A., Kovacovsky, Z., Witzmann, K., Zahlbruckner, R., & Stetina, B. U. (2015). Függőség és elkötelezettség: Feltáró tanulmány az internetes játékzavarok osztályozási kritériumai felé. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 18 (6), 343–349. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0063 CrossRef, Medline | |
Leménager, T., Dieter, J., Hill, H., Hoffmann, S., Reinhard, I., Beutel, M., Vollstädt-Klein, S., Kiefer, F., & Mann, K. (2016) . Az avatar-azonosítás idegi alapjainak feltárása a kóros internetes játékosoknál és az önreflexió kóros szociális háló-felhasználóknál. Journal of Behavioral Addictions, 5 (3), 1–15. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.048 Link | |
Lemmens, J. S. és Hendriks, S. J. F. (2016). Addiktív online játékok: A játékműfajok és az internetes játékzavar kapcsolatának vizsgálata. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 19 (4), 270–276. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0415 CrossRef, Medline | |
Lovibond, P. F. és Lovibond, S. H. (1995). A negatív érzelmi állapotok felépítése: A depressziós szorongás stressz skáláinak (DASS) összehasonlítása a Beck depresszió és szorongás leltárakkal. Viselkedéskutatás és terápia, 33 (3), 335–343. doi:https://doi.org/10.1016/0005-7967(94)00075-U CrossRef, Medline | |
Maraz, A., Király, O., & Demetrovics, Z. (2015). Kommentár ehhez: Túlpatologizáljuk a mindennapokat? A viselkedési függőség kutatásának tartható terve. A felmérések diagnosztikai buktatói: Ha a függőségi teszten pozitív eredményt ér el, akkor is jó esélye van arra, hogy ne legyen függő. Journal of Behavioral Addictions, 4 (3), 151–154. doi:https://doi.org/10.1556/2006.4.2015.026 Link | |
Monacis, L., De Palo, V., Griffiths, M. D., & Sinatra, M. (2016). Az internetes játékzavar-skála - rövid formátumú (IGDS9-SF) validálása olasz nyelvű mintában. Journal of Behavioral Addictions, 5 (4), 683–690. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.083 Link | |
Morioka, H., Itani, O., Osaki, Y., Higuchi, S., Jike, M., Kaneita, Y., Kanda, H., Nakagome, S., & Ohida, T. (2016). A dohányzás és a problémás internethasználat összefüggése a japán serdülők körében: Nagyszabású országos epidemiológiai tanulmány. Kiberpszichológia, magatartás és szociális hálózatok, 19 (9), 557–561. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0182 CrossRef, Medline | |
Muthén, L. K. és Muthén, B. O. (2012). Mplus használati útmutató (7. kiadás). Los Angeles, Kalifornia: Muthén & Muthén. | |
Ostovar, S., Allahyar, N., Aminpoor, H., Moafian, F., Nor, M. B. M., & Griffiths, M. D. (2016). Az internetes függőség és annak pszichoszociális kockázatai (depresszió, szorongás, stressz és magány) iráni serdülők és fiatal felnőttek körében: Strukturális egyenlet modell egy keresztmetszeti vizsgálatban. International Journal of Mental Health and Addiction, 14 (3), 257–267. doi:https://doi.org/10.1007/s11469-015-9628-0 CrossRef | |
Pais-Ribeiro, J., Honrado, A., & Leal, I. (2004). Contribuição para o estudo da adaptação portuguesa das Escalas de Ansiedade, Depressão e Stress (EADS) de 21 itens de Lovibond e Lovibond [Hozzájárulás a Lovibond portugál validációs tanulmányához és Lovibond Depressziós szorongás és stressz skála (DASS) rövid verziója]. Psicologia, Saúde & Doenças, 5, 229–239. | |
Pantic I. (2014). Online közösségi hálózatok és mentális egészség. Kiberpszichológia, viselkedés és közösségi hálózatok, 17 (10), 652 – 657. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0070 CrossRef, Medline | |
Pápay, O., Urbán, R., Griffiths, MD, Nagygyörgy, K., Farkas, J., Kökönyei, G., Felvinczi, K., Oláh, A., Elekes, Z., & Demetrovics, Z. ( 2013). A problémás online játék kérdőív rövid formájának pszichometriai tulajdonságai és a problémás online játékok elterjedtsége a serdülők országos mintájában. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 16 (5), 340–348. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0484 CrossRef, Medline | |
Petry, NM, Rehbein, F., Gentile, DA, Lemmens, JS, Rumpf, H.-J., Mößle, T., Bischof, G., Tao, R., Fung, DSS, Borges, G., Auriacombe , M., González-Ibáñez, A., Tam, P. és O'Brien, CP (2014). Nemzetközi konszenzus az internetes játékzavarok értékelésére az új DSM ‐ 5 megközelítés alkalmazásával. Függőség, 109 (9), 1399–1406. doi:https://doi.org/10.1111/add.12457 CrossRef, Medline | |
Petry, NM, Rehbein, F., Gentile, DA, Lemmens, JS, Rumpf, H.-J., Mößle, T., Bischof, G., Tao, R., Fung, DSS, Borges, G., Auriacombe , M., González-Ibáñez, A., Tam, P. és O'Brien, CP (2015). Griffiths és munkatársai észrevételei az internetes játékzavarokról szóló nemzetközi konszenzus-nyilatkozattal kapcsolatban: A konszenzus előmozdítása vagy a fejlődés gátlása? Függőség, 111 (1), 175–178. doi:https://doi.org/10.1111/add.13189 CrossRef | |
Phanasathit, M., Manwong, M., Hanprathet, N., Khumsri, J., & Yingyeun, R. (2015). A Bergen Facebook Addiction Scale (Thai-BFAS) thai változatának validálása. A Thaiföldi Orvosi Szövetség folyóirata, 98, 108–117. | |
Pontes, H. M., Andreassen, C. S. és Griffiths, M. D. (2016). A Bergen Facebook Addiction Scale portugál validálása: Egy empirikus tanulmány. International Journal of Mental Health and Addiction, 14 (6), 1062–1073. doi:https://doi.org/10.1007/s11469-016-9694-y CrossRef | |
Pontes, H. M. és Griffiths, M. D. (2015a). A DSM-5 internetes játékzavar mérése: Rövid pszichometriai skála kidolgozása és validálása. Számítógépek az emberi viselkedésben, 45, 137–143. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.12.006 CrossRef | |
Pontes, H. M. és Griffiths, M. D. (2015b). A kor, az internetelérés kezdeményezésének kora és az online töltött idő szerepe az internetfüggőség etiológiájában. Journal of Behavioral Addictions, 4 (1. kiegészítés), 30–31. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.4.2015.Suppl.1 | |
Pontes, H. M. és Griffiths, M. D. (2016). Az internetes játékzavarok skálájának portugál érvényesítése - rövid formátumú. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 19 (4), 288–293. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0605 CrossRef, Medline | |
Pontes, H. M., Király, O., Demetrovics, Z., & Griffiths, M. D. (2014). A DSM-5 internetes játékzavar elgondolása és mérése: Az IGD-20 teszt kidolgozása. PLoS One, 9 (10), e110137. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0110137 CrossRef, Medline | |
Pontes, H. M., Macur, M. és Griffiths, M. D. (2016). Internetes játékzavar a szlovén általános iskolások körében: A serdülők országos reprezentatív mintájának eredményei. Journal of Behavioral Addictions, 5 (2), 304–310. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.042 Link | |
Primack, B. A., Shensa, A., Escobar-Viera, C. G., Barrett, E. L., Sidani, J. E., Colditz, J. B. és James, A. E. (2017). Több közösségi média platform használata, valamint a depresszió és a szorongás tünetei: Országosan reprezentatív tanulmány az amerikai fiatal felnőttek körében. Számítógépek az emberi viselkedésben, 69, 1–9. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.013 CrossRef | |
Przybylski, A. (2017). Rosszul reagál az internetes játékzavarok kutatásában. PeerJ, 4, e2401. doi:https://doi.org/10.7717/peerj.2401 CrossRef | |
Rehbein, F., Staudt, A., Hanslmaier, M., & Kliem, S. (2016). Videojátékok Németország általános felnőtt lakosságában: A férfiak magasabb játékideje magyarázható-e a nemekre jellemző műfaji preferenciákkal? Számítógépek az emberi viselkedésben, 55 (B rész), 729–735. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.10.016 CrossRef | |
Rikkers, W., Lawrence, D., Hafekost, J., & Zubrick, S. R. (2016). Érzelmi és viselkedési problémákkal küzdő gyermekek és serdülők internethasználata és elektronikus játékai Ausztráliában - A mentális egészség és jólét második gyermek- és serdülőkorú felmérésének eredményei. BMC Public Health, 16 (1), 399. doi:https://doi.org/10.1186/s12889-016-3058-1 CrossRef, Medline | |
Salem, AAMS, Almenaye, N. S. és Andreassen, C. S. (2016). Az egyetemi hallgatók Bergen Facebook Addiction Scale (BFAS) pszichometriai értékelése. International Journal of Psychology and Behavioral Sciences, 6, 199–205. doi:https://doi.org/10.5923/j.ijpbs.20160605.01 | |
Sampasa-Kanyinga, H., & Lewis, R. F. (2015). A közösségi oldalak gyakori használata a gyermekek és serdülők rossz pszichológiai működésével jár. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 18 (7), 380–385. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0055 CrossRef, Medline | |
Sarda, E., Bègue, L., Bry, C., és Gentile, D. (2016). Internetes játékzavar és jólét: skála érvényesítés. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 19 (11), 674–679. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0286 CrossRef, Medline | |
Saunders, JB, Hao, W., Long, J., King, DL, Mann, K., Fauth-Bühler, M., Rumpf, H.-J., Bowden-Jones, H., Rahimi-Movaghar, A ., Chung, T., Chan, E., Bahar, N., Achab, S., Lee, HK, Potenza, M., Petry, N., Spritzer, D., Ambekar, A., Derevensky, J. Griffiths, MD, Pontes, HM, Kuss, D., Higuchi, S., Mihara, S., Assangangkornchai, S., Sharma, M., Kashef, AE, Ip, P., Farrell, M., Scafato, E., Carragher, N., és Poznyak, V. (2017). Játékzavar: meghatározása, mint a diagnózis, kezelés és megelőzés fontos feltétele. Journal of Behavioral Addictions, 6 (3), 271–279. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.039 Link | |
Scharkow, M., Festl, R. és Quandt, T. (2014). A problémás számítógépes játékok használatának hosszanti mintái serdülők és felnőttek körében - 2 éves panelvizsgálat. Függőség, 109 (11), 1910–1917. doi:https://doi.org/10.1111/add.12662 CrossRef, Medline | |
Shaffer, H. J., LaPlante, D. A., LaBrie, R. A., Kidman, R. C., Donato, A. N. és Stanton, M. V. (2004). A függőségi szindróma modellje felé: Többféle kifejezés, közös etiológia. Harvard Review of Psychiatry, 12 (6), 367–374. doi:https://doi.org/10.1080/10673220490905705 CrossRef, Medline | |
Silva, H. R. S., Areco, K. C. N., Bandiera-Paiva, P., Galvão, P. V. M., Garcia, A. N. M. és Silveira, D. X. (2015). Equivalência semântica e confiabilidade da versão em português da Bergen Facebook Addiction Scale [A Bergen Facebook Addiction Scale portugál változatának szemantikai egyenértékűsége és megbízhatósága]. Jornal Brasileiro de Psiquiatria, 64 (1), 17–23. doi:https://doi.org/10.1590/0047-2085000000052 CrossRef | |
Sioni, S. R., Burleson, M. H. és Bekerian, D. A. (2017). Internetes játékzavar: Szociális fóbia és azonosulás a virtuális önmagával. Számítógépek az emberi viselkedésben, 71, 11–15. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.044 CrossRef | |
Snodgrass, J. G., Lacy, M. G., Dengah II., H. J. F., Eisenhauer, S., Batchelder, G. és Cookson, R. J. (2014). Nyaralás az elmédből: A problémás online játék stresszreakció. Számítógépek az emberi viselkedésben, 38, 248–260. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.06.004 CrossRef | |
Starcevic, V. és Aboujaoude, E. (2016). Internet-függőség: Egy egyre inkább nem megfelelő koncepció átértékelése. CNS-spektrumok, 22. (1), 7–13. doi:https://doi.org/10.1017/S1092852915000863 CrossRef, Medline | |
Stroud, M. J. és Whitbourne, S. K. (2015). Alkalmi videojátékok, mint képzési eszközök a mindennapi élet figyelmes folyamataihoz. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 18 (11), 654–660. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0316 CrossRef, Medline | |
Stubblefield, S., Datto, G., Phan, T.-LT, Werk, LN, Stackpole, K., Siegel, R., Stratbucker, W., Tucker, JM, Christison, AL, Hossain, J., & Pogány, DA (2017). Problémás videojátékok a harmadlagos testsúly-csökkentő programokba beiratkozott gyermekek körében. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 20 (2), 109–116. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0386 CrossRef, Medline | |
Sussman, S., Arpawong, T. E., Sun, P., Tsai, J., Rohrbach, L. A. és Spruijt-Metz, D. (2014). Az addiktív viselkedés elterjedtsége és együttes előfordulása a volt alternatív középiskolás fiatalok körében. Journal of Behavioral Addictions, 3 (1), 33–40. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.3.2014.005 Link | |
Tang, J.-H., Chen, M.-C., Yang, C.-Y., Chung, T.-Y. és Lee, Y.-A. (2016). Személyiségjegyek, interperszonális kapcsolatok, online társadalmi támogatás és Facebook-függőség. Telematika és informatika, 33 (1), 102–108. doi:https://doi.org/10.1016/j.tele.2015.06.003 CrossRef | |
Thorens, G., Achab, S., Billieux, J., Khazaal, Y., Khan, R., Pivin, E., Gupta, V., & Zullino, D. (2014). Az önmagát azonosító problémás internetezők jellemzői és kezelési reakciója egy viselkedésfüggőségi ambulancián. Journal of Behavioral Addictions, 3 (1), 78–81. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.3.2014.008 Link | |
Turel, O. és Serenko, A. (2012). A közösségi oldalak élvezetének előnyei és veszélyei. European Journal of Information Systems, 21 (5), 512–528. doi:https://doi.org/10.1057/ejis.2012.1 CrossRef | |
Van Rooij, A. J., Schoenmakers, T. M., Vermulst, A. A., Van den Eijnden, R., és Van de Mheen, D. (2011). Online videojáték-függőség: Függő serdülő játékosok azonosítása. Függőség, 106. cikk (1), 205–212. doi:https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2010.03104.x CrossRef, Medline | |
Az Egészségügyi Világszervezet. (2016). ICD-11 bétaverzió: Játék zavar. Lekért https://icd.who.int/dev11/l-m/en#/http%3a%2f%2fid.who.int%2ficd%2fentity%2f1448597234 | |
Wu, A. M. S., Cheung, V. I., Ku, L., & Hung, E. P. W. (2013). A közösségi oldalak függőségének pszichológiai kockázati tényezői a kínai okostelefon-felhasználók körében. Journal of Behavioral Addictions, 2 (3), 160–166. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.006 Link | |
Xanidis, N., & Brignell, C. M. (2016). Az összefüggés a közösségi oldalak használata, az alvás minősége és a kognitív funkció között a nap folyamán. Számítógépek az emberi magatartásban, 55 (A. rész), 121–126. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.09.004 CrossRef | |
Yee, N. (2006). Motivációk az online játékokban való játékhoz. CyberPsychology & Behavior, 9 (6), 772–775. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9.772 CrossRef, Medline | |
Yu, C., Li, X. és Zhang, W. (2015). A serdülőkori problémás online játékok használatának előrejelzése a tanárok autonómiájának támogatásából, az alapvető pszichológiai igények kielégítéséből és az iskolai elkötelezettségből: 2 éves longitudinális vizsgálat. Kiberpszichológia, viselkedés és szociális hálózatok, 18 (4), 228–233. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0385 CrossRef, Medline | |
Zhang, C., Brook, J. S., Leukefeld, C. G. és Brook, D. W. (2016). Az internetes függőség tüneteivel kapcsolatos longitudinális pszichoszociális tényezők a korai középkorú felnőttek körében. Addiktív viselkedés, 62, 65–72. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.06.019 CrossRef, Medline |