Hasznos-e az internetes kommunikáció használata az unalomtól való elmenekülésre? Az unalmas hangosság kölcsönhatásba lép a cue-indukált vágy és az elkerülési várakozásokkal az internetes kommunikációs rendellenességek (2018) magyarázatában

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

Absztrakt

Az online kommunikációs alkalmazások, beleértve a hírvivőket (pl. WhatsApp) vagy a közösségi hálózati szolgáltatásokat (pl. Facebook) az okostelefonon, milliárd ember számára napi gyakorlattá váltak, például várakozási időkben. Egyre többen mutatják, hogy a mindennapi élet negatív következményei ellenére csökkent az irányításuk az alkalmazások felett. Ezt nevezhetjük internetes kommunikációs zavarnak (ICD). A jelenlegi tanulmány az unalom eredetiségének az ICD tüneteire gyakorolt ​​hatását vizsgálta. Ezenkívül megvizsgálta a kognitív és az érzelmi mechanizmusok közvetítő szerepét, nevezetesen a negatív érzések online elkerülésére való váródásokat és a dákó által indukált vágyat. A szerkezeti egyenlet modell (N = 148) eredményei azt mutatják, hogy az unalom eredete kockázatot jelent az ICD kialakulására és fenntartására, mivel szignifikáns közvetlen hatással volt az ICD tüneteire. Ezenkívül az unalom fontossága előre jelezte az elkerülési elvárásokat, valamint a dák által kiváltott vágyat. Mindkettő fokozta az ICD tendenciák kialakulásának kockázatát. Ezenkívül mindkét változó meditálta az unalom eredetének az ICD-re gyakorolt ​​hatását, és kölcsönhatásba lépett egymással. Összegezve, az eredmények azt mutatják, hogy azok az emberek, akiknek nagyobb hajlandóságuk van az unalom megtapasztalására, nagyobb várakozási időt jelentenek az online negatív érzelmek elkerülése érdekében, ami elősegíti a nagyobb vágyakciót, amikor konkrét útmutatásokkal szembesülnek (pl. Bejövő üzenet), és ICD tendenciákat eredményezhet.

Idézet: Wegmann E, Ostendorf S, M márka (2018) Előnyös-e az Internet-kommunikáció használata az unalom elkerülésére? Az unalom érzékenysége kölcsönhatásba lép a dákó által kiváltott vágyakkal és az elkerülési elvárásokkal az internetkommunikációs zavar tüneteinek magyarázatában. PLOS ONE 13 (4): e0195742. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

Szerkesztő: Phil Reed, Swansea Egyetem, Egyesült Királyság

kapott: November 22, 2017; Elfogadott: Március 28, 2018; Megjelent: April 19, 2018

Copyright: © 2018 Wegmann et al. Ez egy nyílt hozzáférésű cikk, amelyet a Creative Commons Attribution licenc, amely lehetővé teszi a korlátlan felhasználást, terjesztést és reprodukciót bármilyen médiumban, feltéve, hogy az eredeti szerzőt és forrást jóváírják.

Adatok rendelkezésre állása: Minden releváns adat a papíron és a Támogató információfájlokon belül található.

finanszírozás: A szerzők nem kapott külön támogatást ehhez a műhöz.

Versenyképes érdekek: A szerzők kijelentették, hogy nincsenek versengő érdekek.

Bevezetés

Az okostelefon több mint tíz évvel ezelőtti megjelenésével a mindennapi életben használók száma továbbra is növekszik. Az okostelefon-használók száma világszerte az előrejelzések szerint eléri az 2.32 milliárd dollárt az 2017-ban, és várhatóan eléri az 2.87 milliárd felhasználót az 2020-ben [1]. Többek között az okostelefonon használt legnépszerűbb online alkalmazások az online kommunikációs alkalmazások. Lehetővé teszik a felhasználók számára közvetlen kapcsolatot másokkal, kapcsolattartást távoli barátokkal, és személyes információk, képek vagy videók megosztását [2, 3]. Az „online kommunikációs alkalmazások” kifejezés magában foglalja a nagyon népszerű alkalmazásokat, például a WhatsApp azonnali üzenetküldő szolgáltatást, havonta több mint 1.3 milliárd aktív felhasználóval [4] vagy olyan szociális hálózati szolgáltatások, mint például a Facebook, havonta 2 milliárd aktív felhasználóval [5]. Az internetes kommunikáció és általában az okostelefon-használat sok előnye mellett, egyre többen élnek negatív következményekkel ezen alkalmazások túlzott és időigényes használata miatt [2, 6-8]. Különösen a különböző mobil eszközök elérhetősége, valamint az ilyen alkalmazások egyszerű és állandó hozzáférése lehetővé teszi az emberek számára, hogy egész nap interakcióba lépjenek és másokkal kommunikálhassanak - bármikor, bárhol [9, 10]. Ez a viselkedés patológiás és kényszeres használathoz vezethet, amely összehasonlítható más viselkedési függőségekkel vagy anyaghasználati rendellenességekkel, különféle tanulmányok és kutatók szerint [7, 8].

Az internetkommunikációs zavar kognitív és érzelmi korrelációi

Az internet növekvő használata a világ minden tájáról egyre több kutatáshoz vezet, amelyek az internethasználat zavarára, mint a viselkedésfüggőség speciális típusára fókuszálnak [2, 7, 11]. Ezenkívül néhány tanulmány egyfajta internethasználati rendellenességet, az internetkommunikációs rendellenességet (ICD) javasol. Az ICD az online kommunikációs alkalmazások addiktív használatát írja le [6-8, 12]. Az ICD tünetei, amelyek az internethasználat zavarának jellemzőiből származnak, az ellenőrzés elvesztése, visszaesés, megvonási tünetek, foglalkoztatás, érdekek elhanyagolása, tolerancia és negatív következmények a társadalmi, szakmai vagy személyes életben [6, 7, 13, 14]. Davis [12] felajánlotta az első elméleti modellt, amely leírja az internet nem specifikus patológiás használatának mechanizmusát, valamint egy speciális internethasználati rendellenességet. Legutóbb, Brand, Young [7] új elméleti modellt vezetett be, a Személyek befolyásolása-megismerés-végrehajtás kölcsönhatása (I-PACE) modellt, amely összefoglalja az egyes internethasználati rendellenességek, például az ICD kialakulásának és fenntartásának lehetséges mechanizmusait. Az I-PACE modell szemlélteti a személy alapvető tulajdonságainak, valamint az érzelmi, kognitív és végrehajtó elemeknek az interakcióját. Arra utal, hogy az ember alapvető jellemzői, például a személyiség, a társadalmi megismerés, a pszichopatológiai tünetek, a biopszichológiai tényezők és a specifikus hajlam befolyásolják a helyzet szubjektív felfogását. Ezt az észlelést olyan tényezők képezik, mint például a függőséggel kapcsolatos utalások, stressz, személyes konfliktusok, rendellenes hangulat, valamint az egyéni érzelmi és kognitív válaszok. Az utóbbiak magukban foglalják a reaktivitást, a vágyat, a figyelmi torzítást vagy az internettel kapcsolatos további kognitív torzításokat és a diszfunkcionális megküzdési stílust. Feltételezzük, hogy ezeknek az érzelmi és kognitív tényezőknek közvetíteni vagy mérsékelniük kell az egyén alapvető tulajdonságainak egy adott internethasználati rendellenesség kialakulására és fenntartására gyakorolt ​​hatását. Márka, fiatal [7] szemlélteti, hogy az érzelmi és kognitív válaszok hatása kölcsönhatásba lép olyan végrehajtó tényezőkkel, mint például a gátló kontroll. Az a döntés, hogy egy bizonyos alkalmazást kielégítés vagy kompenzáció megtapasztalására használnak, az alkalmazás túlzott mértékű használatához vezethet, megerősítve ezáltal az ördögi körhöz hasonló specifikus hajlamakat, valamint érzelmi, kognitív és végrehajtó tényezőket (részletesebb ismertetés céljából) modell és az empirikus tanulmányok részletes áttekintése, lásd:7]).

A korábbi tanulmányok már kimutatták, hogy a pszichopatológiai tünetek, például a depresszió és a társadalmi szorongás, valamint a személyiség szempontjainak, például a stressz sebezhetőségének, az önértékelésnek és az önhatékonyságnak az ICD tendenciáira gyakorolt ​​hatását specifikus megismerések közvetítik, mint például a diszfunkcionális megküzdési stílus és az internethasználat elvárásai [8, 15]. Wegmann, Oberst [16] bebizonyította, hogy különösen az elkerülési elvárások, ideértve a valóság elől való menekülési vágyat, a figyelemelterelést a valós élet problémáitól vagy a magány elkerülését, relevánsak az ICD tüneteinek magyarázatában. Márka, Laier [17], valamint Trotzke, Starcke [18] megmutatta, hogy a magas elvárások az egyedi alkalmazások élvezet megtapasztalásának vagy a problémáktól való elvonásának lehetőségeihez közvetítik a személyes szempontok és az általános (nem specifikus) internethasználati rendellenesség, illetve az internetes vásárlási rendellenességek kapcsolatát.

Az internethasználat elvárásainak fogalmán kívül Brand, Young [7] továbbá azzal érvelnek, hogy a cue-reaktivitás és a vágy fontos konstrukciónak tűnik a meghatározott alkalmazások kóros alkalmazásának fejlesztése és fenntartása során. Ez a feltételezés az anyaghasználati rendellenességekkel kapcsolatos korábbi kutatásokon alapul (lásd például az [19], valamint egyéb viselkedési függőségek [20], amelyek azt mutatják, hogy a szenvedélybetegek érzékenyek a függőséggel kapcsolatos ingerekre, amelyek az agyban jutalom-feldolgozó területeket váltanak ki [21-25]. A vágy leírja a drogfogyasztási vágyat vagy a késztetést, vagy az addiktív viselkedés többszöri megjelenését [26, 27]. A dák-reakcióképesség és a vágy fogalmát átvették a viselkedésfüggőség tanulmányozásához. Az internetes vásárlási rendellenességekben már megfigyelték a dák-reakcióképesség és a vágy viselkedésbeli korrelációját [18], Internetes pornográfia-néző rendellenesség [28, 29], Internetes játék zavar [30, 31], Internetes szerencsejáték-rendellenesség [32, 33] és ICD [34].

Noha a tanulmányok hangsúlyozzák ezen érzelmi (cue-reakcióképesség és vágy) és kognitív (internettel kapcsolatos várhatósági) komponensek fontosságát egy adott internethasználat-rendellenesség kialakulásában és fenntartásában, ezen tényezők kölcsönhatása miatt, amelyet az I. -PACE modell, továbbra sem tisztázott. A jelen tanulmány az I-PACE modell néhány fő feltételezésén alapszik, különös tekintettel az érzelmi és kognitív mechanizmusok mediációs hatásaira az ember alapvető jellemzői és az ICD tünetei között. Ennek a tanulmánynak az a célja, hogy megvizsgálja a személy alapvető jellemzőinek az ICD-jére gyakorolt ​​hatását, mind az internetet érintő kognitív torzítások (pl. Az internethasználat várhatóságai), mind az érzelmi torzítások (pl. Dákó által indukált vágy) által mediáltan. Wegmann alapján, Oberst [16], feltételezzük, hogy az online kommunikációs alkalmazások révén a negatív érzelmek elkerülésének várható hatása a dákó által kiváltott vágy, amelyet a Brand, Young modelljében leírtak [7]. A tanulmány második céljaként az unalomra való hajlam szerepének vizsgálatára koncentrálunk az ICD-ben. Ezért jobban szeretnénk megérteni az ember alapvető jellemzői és egy adott internethasználat zavarának tünetei közötti kapcsolatot, amelyet még nem vizsgáltak az ICD összefüggésében.

Az unalom ereje, mint az ICD prediktora

Az unalom fogalommeghatározását különböző szituációs és egyedi tényezők határozzák meg [35]. Maga az unalom negatív lelkiállapotnak vagy belső konfliktusnak írható le a várt és az észlelt tapasztalat között [36, 37]. Brissett és hó [38] az unalmat úgy definiálta, hogy az „alul stimuláció, alulértékelés és pszichológiai bevonás hiánya az elégedetlenséggel jár, és az egyének további stimuláció keresésével próbálják megbirkózni az unalommal”.39]. Ez az állapot kellemetlen érzésekkel is összefügg, amelyek az egyének megpróbálják elmenekülni a [40, 41]. A pusztán az unalom erejét úgy jellemzik, mint az unalom vonása. Az unalomképesség konstrukcióját gyakran „az egyén hajlamossá válni az unalom megtapasztalására” [35]. Ezenkívül az unalom mélysége magában foglalja az egyénnek azt a nehézségét, hogy felhívja a figyelmet egy stimulusra, tudatában legyen ennek a figyelemhiánynak, és megpróbálja csökkenteni az unalom mint állam tapasztalatát [35, 42].

Számos tanulmány hangsúlyozza az unalom kiejtésének klinikai jelentőségét azzal, hogy szemlélteti, hogy az unalom (kiejtés) az alkoholfogyasztással kapcsolatos [43], a pszichoaktív anyagok használata [44], depresszió és szorongás mutatói [35], és általában az egészségügyi problémák [45]. Zhou és Leung [46] kimutatta, hogy a szabadidős unalom olyan kockázatos viselkedéshez kapcsolódik, mint a bűnözés, az extrém szenzációs tevékenység és a droghasználat [36, 46, 47]. Az unalomhasználat és az anyaghasználat (pl. Alkoholfogyasztás) közötti kapcsolat lehetséges magyarázataként Biolcati, Passini [48] megvizsgálta a várakozások alkoholfogyasztással kapcsolatos lehetséges mediációs hatásait. Az eredmények szemléltették, hogy az unalomkifejezésnek az alkoholfogyasztási magatartásra gyakorolt ​​hatását meditálják az unalomtól való menekülés, a problémák elől való menekülés és a negatív érzelmekkel való megbirkózás [48]. Ezenkívül a különféle viselkedési függőségek vagy patológiás viselkedések empirikus kutatása magyarázza az unalom jelentőségét a kockázatos viselkedés szempontjából. Például Blaszczynski, McConaghy [49] kimutatta, hogy a szerencsejáték-rendellenességben szenvedő személyek magasabbak voltak az unalom mérésein, mint a nem szerencsejátékosok. Úgy tűnik, hogy a szerencsejáték lehetőséget kínál nekik a negatív állapotok vagy hangulatok elkerülésére vagy csökkentésére. Ez összhangban áll a Fortune és Goodie által közölt eredményekkel [50] azt szemlélteti, hogy a kóros szerencsejáték az unalomérzékenységgel jár, amely az Eysenck Zuckerman által a Sensation keresi a skála V. formáját képező alsó skála [51].

Mint korábban leírtuk, az okostelefonok mindennapi használata egy egyszerű és állandó hozzáférés eredménye, amely lehetővé teszi a folyamatos kommunikációt és szórakoztatást [2, 52]. Feltételezzük, hogy a tartós stimuláció lehetősége az okostelefon és az online kommunikációs alkalmazások időigényes és túlzott használatához vezet. Hasonlóképpen az unalom érzéseinek elkerülése tűnik az internet használatának fő motivációjának [53]. Lin, Lin [37] megmutatta, hogy az unalom fontossága és az internet iránti magas részvétel növeli az internethasználat zavarának valószínűségét. A szerzők hangsúlyozzák, hogy az internet úgy tűnik, hogy izgalom és öröm keresésének lehetősége, ami emeli a kóros felhasználás szintjét. Ez összhangban áll a korábbi kutatásokkal, amelyek hangsúlyozták az internethasználat zavarának és a magasabb unalomhiány közötti kapcsolatot [54-56]. Zhou és Leung [46] meghatározta ezt a kapcsolatot, és megmutatta, hogy az unalom előrejelzője a közösségi hálózati oldalak kóros felhasználásának, valamint a szociális hálózati szolgáltatásokban tapasztalt kóros játékmódnak. Elhai, Vasquez [42] szemlélteti, hogy a magasabb unalomképesség közvetíti a depresszió és a szorongás hatását az okostelefonok problémás viselkedésére. Összességében azt feltételezzük, hogy az unalom jellegzetessége, mint jellegzetes unalom, személyes kockázati tényező az ICD kialakulása szempontjából.

A tanulmány céljainak összefoglalása

A jelen tanulmány célja, hogy hozzájáruljon az ICD tüneteivel kapcsolatos alapvető érzelmi és kognitív mechanizmusok jobb megértéséhez. Feltételezéseink korábbi tanulmányokon alapulnak, amelyek beszámolták az unalom unalmasságának a kockázatos viselkedésre, például a kábítószerrel való visszaélésre gyakorolt ​​hatásáról [57], egészségügyi kockázati tényezők [46], kóros szerencsejáték [50] vagy internethasználati rendellenesség [37, 54]. Feltételezzük, hogy azok az egyének, akiknek nagyobb hajlandóságuk van az unalom megtapasztalására és akik az okostelefont ismételten rosszindulatú megküzdési stratégiaként használják, nagyobb valószínűséggel fejlesztik az online kommunikációs alkalmazások kóros felhasználását. Összhangban van Brand, Young I-PACE modelljével [7], feltételezzük, hogy az unalom bátorságának hatását specifikus megismerések közvetítik. Ezenkívül és a Biolcati, Passini [48] azt is feltételezzük, hogy különösen azok az egyének, akiknek magasabb unalomképességük és elvárásaik vannak arra, hogy elkerüljék a negatív érzelmeket az online kommunikációs alkalmazások használatával, negatívabbak az ilyen alkalmazások miatt. További célként az érzelmi és kognitív válaszok hatásait vizsgáljuk. Az I-PACE modell szerint az elkerülési elvárásoknak az ICD tüneteire gyakorolt ​​hatását a magasabb vágy tapasztalatok közvetítik. Összességében a dákó által kiváltott vágy mediációs hatása releváns lehet az unalom eredete és az ICD közötti elkerülési elvárások mediációs hatása szempontjából. Ábra 1 összefoglalja a hipotéziseket egy szerkezeti egyenlet modellben.

1 ábra. Hipotizált modell.

A feltételezett modell a javasolt közvetlen és közvetett hatások elemzésére, ideértve az ICD rejtett változóit is.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g001

Mód

A résztvevők és az eljárás

Száz negyvennyolc résztvevő 18 és 60 év között (M = 25.61, SD = 8.94) vett részt a jelenlegi tanulmányban. Ezek közül az 91 nőstény, az 57 férfi volt. Az összes résztvevő online kommunikációs alkalmazások felhasználója volt, 2 és 19 éves felhasználástól kezdve (M = 8.09, SD = 3.09). A WhatsApp online kommunikációs alkalmazás volt a leggyakrabban használt alkalmazás (az összes résztvevő 97.97% -a), majd a Facebook (az összes résztvevő 78.38% -a), a Facebook Messenger (az összes résztvevő 62.84% -a) és az Instagram (az összes résztvevő 53.38% -a). . Más online kommunikációs alkalmazásokat, például a Twitter, az iMessage, a Snapchat vagy a Skype az összes résztvevő kevesebb, mint 50% -a használta. A résztvevők átlagosan 125.41 percet töltenek (SD = 156.49) naponta a WhatsApp használatával, majd az Instagram (M = 57.97, SD = 78.76), Snapchat (M = 53.71, SD = 65.40) és a Facebook (M = 55.48, SD = 84.74). Az összes többi alkalmazást átlagosan kevesebb, mint napi 30 perc alatt végezték.

Felvettük a mintát a Duisburg-Essen Egyetembe (Németország) levelezőlisták, online közösségi hálózatok és szájról szájra vonatkozó ajánlások útján. A vizsgálatot laboratóriumban, egyéni környezetben végezték. Először a résztvevőket írásban tájékoztatták az eljárásról, és írásbeli hozzájárulást adtak. Megkértük őket, hogy kapcsolják át okostelefonjukat repülési módra, és tartsák a zsebükben a részvétel során. Ezt követően a résztvevők online kérdőívekre válaszoltak, és cue-reaktivitási paradigmát, valamint további kísérleti paradigmákat hajtottak végre, amelyek nem relevánsak a jelenlegi kézirat számára. Ezt követően a résztvevők további online kérdőívekre válaszoltak, mint például az unalom érzékenységi skála, az internethasználat-elvárások skála vagy a rövid internet-függőség teszt, amelyeket az alábbiakban ismertetünk. Összességében a vizsgálat körülbelül egy órát vett igénybe. A hallgatók kreditpontot kaptak a részvételükért. A Duisburg-Essen Egyetem etikai bizottsága jóváhagyta a tanulmányt.

Műszerek

Az internetes kommunikációs rendellenességekre vonatkozó rövid internet-függőség teszt (s-IAT-ICD) módosított változata.

Az ICD tendenciáit Pawlikowski, Altstötter-Gleich, az Internet Addiction Test (s-IAT) rövid verziójával mértem [58]. Ehhez a tanulmányhoz az ICD (s-IAT-ICD) módosított változatát használtuk [15]. A skála felméri a szubjektív panaszokat a mindennapi életben az online kommunikációs alkalmazások miatt. Az elején megadjuk az online kommunikációs alkalmazások meghatározását. Az utasítások hangsúlyozzák, hogy az online kommunikációs alkalmazások kifejezés magában foglalja a közösségi oldalak és blogok, például a Facebook, a Twitter és az Instagram aktív (pl. Új hozzászólások írása), valamint passzív (pl. Böngészés és új üzenetek olvasása) használatát. , valamint azonnali üzenetküldők, például a WhatsApp.

A résztvevőknek tizenkét elemet kell értékelniük egy ötfokú Likert-skálán (1 = “soha” -től 5 = “nagyon gyakran”). Összpontszámot számoltak ki, tizenkettő és 60 között. A> 30 pontszám az online kommunikációs alkalmazások problémás használatát jelzi, míg a> 37 pontszám az online kommunikációs alkalmazások kóros használatát jelzi. A kérdőív két tényezőből áll (egyenként hat tételből): az ellenőrzés elvesztése / időgazdálkodás (s-IAT-ICD 1: α = .849) és társadalmi problémák / vágy (s-IAT-ICD 2: α = .708). Az általános belső konzisztencia α =, 842 volt. Mindkét tényező az ICD látens dimenzióját képviseli a szerkezeti egyenlet modellben.

Dákóképesség és vágy.

A cue-reaktivitás és a vágy vizsgálata céljából cue-reaktivitási paradigmát alkalmaztak, amely tizenkét képet tartalmaz az online kommunikációs alkalmazásokhoz kapcsolódóan [34, 59]. A vizuális útmutatások különféle okostelefonokat mutattak, amelyek különböző online kommunikációs alkalmazásokon keresztül mutatnak be beszélgetést. Az ingereket előzetesen tesztelték és egy korábbi, Wegmann, Stodt tanulmányában ismertették [34]. A jelenlegi tanulmányban a résztvevők mindegyik képet értékeltek az izgalom, a valencia és az okostelefon használatának ösztönzése alapján, öt pontos Likert skálán (az 1 = „nincs izgalom / valencia / szorongás” -tól 5 = „nagy izgalom / érzékenység / késztetés”) ). Bemutatás^® (16.5 verzió, www.neurobs.com) a dákó bemutatására és értékelésre használták.

Ezenkívül az alkohol vágya kérdőívet is felhasználtuk [60] módosítva okostelefon-használatra a vágy felmérésére34]. A kérdőívet a cue-reaktivitás paradigma előtt és után mutatták be, hogy mérjék a kiindulási vágy (DAQ-ICD kiindulási-vágy), valamint a vágy megváltozását a dákó expozíció után (DAQ-ICD utáni vágy). Ezért a résztvevőknek az 14 elemeket (pl. „Az okostelefon használata most kielégítő lenne”) hét pontos Likert skálán kell értékelniük (az 0 = „teljes nézeteltérés” és az 6 = „teljes megállapodás” között). Az egyik elem megfordítása után kiszámoltuk az átlagértéket [59]. A belső konzisztencia α = .851 volt a DAQ-ICD kiindulási vágy esetén és α = .919 DAQ-ICD utáni vágy esetén. A következő elemzésekben a DAQ-ICD utáni vágyát és a dák-reaktivitási paradigma besorolásait használtuk a cue-indukált vágy látens dimenziójának ábrázolására a szerkezeti egyenlet modellben.

Az Internet-használat elvárások skálájának módosított változata az online kommunikációhoz (IUES).

Az internethasználat elvárásainak skála (IUES) [17] az online kommunikációra módosítva használták fel a résztvevőknek az online kommunikációs alkalmazások igénybevételével kapcsolatos elvárásainak felmérésére [16]. A kérdőív két tényezőt tartalmaz (mindegyik elem hat): pozitív megerősítés (pl. „Online kommunikációs alkalmazásokat használok az öröm megtapasztalására; IUES pozitív: α = .838) és az elkerülési elvárások (pl.„ Online kommunikációs alkalmazásokat használok a elvonja magam a problémáktól ”; IUES elkerülése α = .732). A résztvevőknek az egyes tételeket hatpontos Likert-skálán kellett értékelniük (az 1 = „teljesen nem értek egyet” -től 6 = „teljesen egyetértésig”). A korábbi kutatások és az elméleti feltételezések alapján csak az elkerülési várakozások változója volt releváns a következő elemzésekhez.

Rövid unalom érzékenységi skála (BPS).

A rövid unalom érzékenységi skála (BPS), készítette: Struk, Carriere [61] felhasználták az unalom jellegzetességeinek megítélésére. A skála nyolc elemből áll (pl. „Több stimulációra van szükség, hogy elinduljak, mint a legtöbb embernél”), amelyeket hét pontos Likert skálán kellett értékelni (1 = „teljesen nem értek egyet” -től 7 = „teljesen egyetértek”) „). Kiszámítottuk az átlagértéket. A belső konzisztencia α = .866.

statisztikai elemzések

A statisztikai elemzéseket az SPSS 25.0 for Windows (IBM SPSS Statistics, kiadott 2017) alkalmazásával végeztük. Kiszámítottuk Pearson korrelációit két változó közötti kétváltozós kapcsolatok tesztelésére. A korrelációkat részletesebben értelmeztük effektusméretek felhasználásával. Cohen alapján [62], Pearson korrelációs együtthatója r ≥ .01 kicsi, r ≥ .03 közeg, és r ≥ .05 nagy effektus. A szerkezeti egyenlet modell (SEM) elemzését Mplus 6 alkalmazásával számítottuk ki [63]. A SEM modell illeszkedésének értékeléséhez a standardizált négyzet maradvány középértéket (SRMR; az értékek <.08 az adatokhoz való jó illeszkedést jelzik), a négyzet gyökérték átlagértékét (RMSEA; a <.08 értékek jót és <.10 elfogadható illeszkedés az adatokkal), és összehasonlító illesztési indexek (CFI és TLI; az értékek> .90 elfogadható,> .95 pedig az adatokhoz való megfelelő illeszkedést jelentenek) [64, 65]. Mi is használtuk a χ²- Vizsgálja meg, hogy az adatok a meghatározott modellből származnak-e. További lépésként a SEM mérési hibáinak csökkentése érdekében a manifeszt változóként bemutatott változók elemének parcellálásának módszerét alkalmaztuk. Ez a módszer lehetővé teszi e változók látens dimenzióinak felépítését a SEM-ben [66, 67]. Ezért megvizsgáltuk az egyes skálák tételei közötti összefüggéseket, majd két tényezőt hoztunk létre az IUES és a BPS rejtett méretei számára.

Eredmények

Leíró értékek és többváltozós statisztikák

Az összes kérdőív átlagértékei és szórása, valamint a dák-reakcióképesség-paradigma besorolása megtalálható a Táblázat 1. A parcellálás konstruált változóit kiegészítő értékekként tartalmazzák. Táblázat 2 mutatja a változók kétváltozós korrelációját. Pawlikowski, Altstötter-Gleich határértékei alapján [58], Az 23 résztvevői problémát jelentettek, hét résztvevő pedig az online kommunikációs alkalmazások kóros használatát, amely az alkalmazások használatának köszönhetően a mindennapi életben szubjektív panaszokkal jár, és leírja az ICD tüneteit.

1 táblázat. Az s-IAT-ICD és az alkalmazott skálák átlagértékei, szórása és a pontszám tartománya.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.t001

Letöltés:

• PPT

PowerPoint dia

• PNG

nagyobb kép

• TIFF

eredeti kép

2 táblázat. Kétváltozós korreláció az s-IAT-ICD pontszámai és az alkalmazott skálák között.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.t002

A szerkezeti egyenlet modellje

A feltételezett szerkezeti egyenlet modell, látens szinten, kitűnő illeszkedést mutatott az adatokkal (SRMR = .029, CFI = .986, TLI = .972, RMSEA = .063, p = .299, BIC = 3962.65). A χ²-Test is jó illeszkedést mutatott (χ² = 22.25, p = .074, χ²/ df = 1.59). Az összes meghatározott látens dimenziót jól képviselték a használt manifesztváltozók. Az első lépésben az eredmények azt mutatják, hogy az unalom kiejtése (β = .384, SE = .096, p ≤ .001), dákó által kiváltott vágy (β = .414, SE = .102, p ≤ .001) és az elkerülési elvárások (β = .255, SE = .109, p = .011) szignifikáns prediktorok az ICD tendenciáknak. Az unalom komolyságának közvetlen hatása volt a dák által kiváltott vágyra is (β = .411, SE = .100, p ≤ .001) és az elkerülési elvárások (β = .567, SE = .084, p ≤ .001). Ezenkívül az elkerülési elvárások jelentõsen megjósolták a dák által kiváltott vágyat (β = .361, SE = .107, p = .001). Az unalomképességnek az ICD tüneteire gyakorolt ​​hatását dákó által indukált vágy közvetítette (β = .170, SE = .058, p = .003) és az elkerülési elvárások (β = .145, SE = .063, p = .021). Az elkerülési elvárásoknak az ICD tendenciáira gyakorolt ​​hatását szintén közvetítette a dákó által kiváltott vágy (β = .149, SE = .059, p = .011). Ezen túlmenően az unalom eredetiségének és az ICD tüneteinek kapcsolatát az elkerülési elvárások és emellett dákó által kiváltott vágy (az unalom kiejtése - elkerülési elvárások - dákó által indukált vágy - ICD; β = .085) közvetítette. SE = .037, p = .021); ez a közvetítés azonban csak csekély hatással volt. Összességében az elemzett modell szignifikánsan megmagyarázta az ICD tüneteinek 81.60% -át. Ábra 2 a modellt mutatja a tényezőterhelésekkel, β-súlyokkal és együtthatókkal.

Letöltés:

• PPT

PowerPoint dia

• PNG

nagyobb kép

• TIFF

eredeti kép

2 ábra. A szerkezeti egyenlet modell eredményei.

Az ICD mint függő változó szerkezeti egyenlet modelljének eredményei, beleértve a leírt látens változók tényezőterhelését és a kísérő β-súlyokat, p-értékek és maradványok.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g002

További elemzések

A korábban leírt modell elméleti megfontolásokon és további empirikus bizonyítékokon alapult, mint például a Wegmann, Stodt szerkezeti egyenlet modelljei [15] és Wegmann és Brand [8]. Ennek ellenére a modell későbbi ellenőrzését akartuk más lehetséges befolyásoló tényezőkkel is, hogy jobban megértsük az ICD mögöttes mechanizmusait. Az első kérdés, amelyet megválaszoltak, az unalomhajlás szoros összefüggése a depresszióval és szorongással [35, 68, 69]. Elhai, Vasquez jelenlegi tanulmánya [42] szemlélteti, hogy a pszichopatológiai tünetek és a problémás okostelefon-használat közötti kapcsolatot a magasabb unalomhűség közvetíti. Pszichopatológiai tüneteket, például depressziót (M = 0.53, SD = 0.53), interperszonális érzékenység (M = 0.72, SD = 0.64) és szorongás (M = 0.55, SD = 0.49) a Derogatis által készített, a rövid tünetkészlet-kérdőív felhasználásával [70]. Mivel a pszichopatológiai tüneteket működtető változók szignifikánsan korreláltak a jelenlegi modell többi mutatójával (mindegyik r≤ .448, mind p'≤ .024), a pszichopatológiai tüneteket (nevezetesen a depresszió, az interperszonális érzékenység és a szorongás) további rejtett dimenzióként vettük a modellbe. Elhai, Vasquez közvetítési modellje alapján [42] megvizsgáltuk, hogy az unalomképesség hatása a pszichopatológiai tünetek felépítésén alapul-e, vagy az unalom-kiejtés saját statisztikai növekedést ír le, amint azt a korábbi tanulmányokban hangsúlyozták [35, 42, 68].

Amint az a Ábra 3, az eredmények azt mutatják, hogy a pszichopatológiai tünetek döntő szerepet játszanak az ICD kialakulásában és fenntartásában, ami összhangban áll a korábbi kutatásokkal [8, 15, 42]. Azonban az unalomképesség fontossága, mint az ICD tüneteinek fontos előrejelzője, nem csökken szignifikánsan, miután a pszichopatológiai tüneteket beépítették a szerkezeti egyenlet modelljébe. Ez hangsúlyozza, hogy az unalom súlyossága és a pszichopatológiai tünetek összefüggenek, de független konstrukciók, amelyeknek az ICD hajlamaire gyakorolt ​​hatását a kognitív és az érzelmi elemek közvetítik. A kiegészítő szerkezeti egyenlet modell eredményei, beleértve a leírt látens változók tényezőterhelését és a kísérő β-súlyokat, p-értékeket és maradványokat a következőkben foglaljuk össze Ábra 3.

3 ábra. A kiegészítő szerkezeti egyenlet modell eredményei.

A pszichopatológiai tünetekkel, mint további prediktív változóval alkotott szerkezeti egyenlet modell eredményei, beleértve a leírt látens változók tényezőterhelését és a kísérő β-súlyokat, p-értékek és maradványok (Rövidítések: PP = pszichopatológiai tünetek, BP = unalomképesség, AE = elkerülési elvárások, CRAV = dákó által indulatos vágy, ICD = Internet-kommunikációs zavar).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g003

A kora és a nemét is olyan lehetséges változóknak tekintettük, amelyek befolyásolhatják a jelenlegi modell felépítését. Ezért először kiszámítottuk az összefüggéseket az életkor és az összes többi változó között. Az eredmények kis összefüggéseket mutatnak (mind az összes) r's ≤ -.376). Ezek a korrelációk jól ismert mintát mutatnak, amely szerint a fiatalabb résztvevők nagyobb szubjektív panaszokkal élnek a mindennapi életben az online kommunikációs alkalmazások túlzott használata miatt. További lépésként a nemek közötti különbségeket adatainkkal ellenőriztük független minták t-teszt-összehasonlításaival. Az eredmények azt mutatták, hogy nem volt szignifikáns különbség a férfi és női résztvevők között (p ≥ .319). A strukturális egyenlet modelljét és a nemek közötti további elemzést kiszámítottuk az átlag szerkezeti elemzésével, mint a folytatás módszerével [71]. A szerkezeti egyenlet modell illeszkedési mutatói azt mutatják, hogy az adatok jól illeszkednek (CFI = .975, TLI = .961, SRMR = .060, RMSEA = .075, p = .194, BIC = 4050.63). A férfi és női résztvevők esetében hasonló eredménymintákat találtunk. A női résztvevők hasonló meditációs hatásokat mutattak, mint amelyeket a feltételezett szerkezeti egyenlet modell mutat. A férfiak esetében nem találtunk közvetlen hatást az elkerülési elvárásoktól az ICD tendenciáig (β = .153, SE = .133, p = .249), az elkerülési elvárások meditációs hatása nincs az unalom kiejthetőségének és az ICD-nek a kapcsolatára (β = .029, SE = .030, p = .327), és a vágy meditációs hatása nincs az unalom eredete és az ICD tünetei közötti kapcsolatra (β = .073, SE = .065, p = .262). A kisméretű minták miatt, különös tekintettel a férfi mintára, az eredményeket óvatosan kell megvitatni, és a további vizsgálatok során ellenőrizni kell.

Megbeszélés

A jelen tanulmányban egy olyan elméleti modell érvényességét teszteltük, amely feltételezi az unalom eredete és az érzelmi és kognitív komponensek kölcsönhatásait az ICD tünetei magyarázatára. A látens szintű szerkezeti egyenlet modell kiváló illeszkedést mutatott az adatokkal az elem parcellálásának módszerével, a mérési hibák csökkentése érdekében. Összességében az unalomképesség és a kognitív és érzelmi komponensek mediációs hatásai, nevezetesen az elkerülési elvárások és a dákó által kiváltott vágy magyarázatot adtak az ICD tünetei variancia 81.60% -ának. Az eredmények azt mutatják, hogy az unalom eredetisége közvetlen hatással van az ICD kialakulására és fenntartására. A várakozások jelentős előrejelzője volt a negatív érzelmek elkerülésére, a valóság elől való menekülésre, valamint a dákó által kiváltott vágyra. Ezek az érzelmi és kognitív összetevők közvetítették az unalom eredetének az ICD-re gyakorolt ​​hatását. Az eredmények tovább hangsúlyozzák az említett mediátorok kölcsönhatását, mivel az elkerülési elvárásoknak az ICD tüneteire gyakorolt ​​hatását részben a dákó indukált vágy közvetítette. Ezenkívül az unalom eredetiségének és az ICD tünetek közötti kapcsolat elkerülési elvárásainak közvetítését dákó indukált vágy közvetítette.

Az eredmények alátámasztják azt a hipotézist, miszerint az unalom megtapasztalásának hajlandósága az ember alapvető tulajdonságainak részeként, valamint az online kommunikációs alkalmazások túlzott használatából eredő negatív következmények tapasztalata között szerepel az érzelmi és kognitív válaszok a külső kontextushoz kapcsolódó ingerekre. , például a vizuális útmutatások, amelyek a beszélgetéseket különböző online kommunikációs alkalmazásokon keresztül jelenítik meg. A jelenlegi eredmények kiterjesztik a korábbi tanulmányok eredményeit, amelyek már kimutatták, hogy a pszichopatológiai tünetek (mint például a depresszió vagy társadalmi szorongás) és a személyiség szempontjai (mint például a stressz-kiszolgáltatottság vagy az önértékelés) hatással vannak az ICD-tünetekre, amelyeket a specifikus megismerések közvetítenek. (például egy diszfunkcionális megküzdési stílus vagy az internethasználat elvárásai) [8, 15]. Az eredmények összhangban vannak Brand, Young által javasolt elméleti I-PACE modellel [7]. Az I-PACE modellben központi szerepet játszik az ember alapvető tulajdonságainak befolyása a helyzet szubjektív érzékelésére, például amikor függőséggel kapcsolatos ingerekkel, személyes konfliktusokkal vagy stressztel kell szembenézniük. A szubjektíven színes helyzet érzékelés az egyéni érzelmi és kognitív válaszokhoz vezet, például dákóreaktivitáshoz és vágyhoz, amelyet egy bizonyos alkalmazás igénybe vételének és a negatív érzelmi állapotok csökkentésének írják le.20, 24]. A jelenlegi tanulmány eredményei alátámasztják ezt a feltevést, mivel megmutatják, hogy azok a résztvevők, akiknek nagyobb az hajlandósága az unalom megtapasztalására (mint az egyik személy jellemzőire), vagy akik nem képesek szabályozni az ingerekre irányuló figyelmet [35] nagyobb kockázatot jelent az online kommunikációs alkalmazások túlzott használata. Az eredményeket megerősíti a Vasquez-i Elhai tanulmány [42], valamint a további elemzésünkkel, amely hangsúlyozza, hogy a pszichopatológiai tünetek, mint például a depresszió, az interperszonális érzékenység, valamint a szorongás az unalom nagyobb hajlamához vezethetnek, és az online kommunikációs alkalmazások kóros alkalmazásának nagyobb kockázatához vezethetnek. Ezt a viselkedést erősíti, ha az egyének konkrét (okostelefon-kommunikációval kapcsolatos) ingerekkel szembesülnek, és megtapasztalják a okostelefon vagy egy speciális kommunikációs alkalmazás használatának vágyát. Úgy tűnik, mintha egy automatikus szokás lenne az okostelefont használni, miután egy ikont látott vagy meghallgatta a bejövő üzenet hangját [34]. Az online kommunikációs alkalmazások felhasználói kialakíthattak egy ilyen szokást, hogy megkíséreljék megbirkózni a kellemetlen érzésekkel, mint például az unalom, és így megszabaduljanak a tapasztalt alulstimulációtól [20, 36].

Az elkerülési elvárások meditációs hatása az unalom eredetiségének és az ICD tünetek kapcsolatára alátámasztja ezt a feltételezést. Hasonlóan a dákó által kiváltott vágyhoz, az eredmények azt mutatják, hogy az unalom iránti hajlandóság várhatóvá válik az online negatív érzelmek elkerülésére és az okostelefon vagy az online kommunikációs alkalmazások elvonására. Ez összhangban áll a Passini Biolcati-val [48] megmutatja, hogy az unalom eredetiségének és az alkoholfogyasztási magatartásnak a kapcsolatát az alulstimulációtól és a valóságtól való menekülés várható várakozásai közvetítik. A szerzők azt feltételezik, hogy különösen azok a serdülők, akik inkább hajlamosak az unalomra a szabadidejüket illetően, alkoholfogyasztással várják el a negatív érzelmektől való menekülést, ami fokozza a túlzott alkoholfogyasztási magatartás kockázatát [48]. A kockázatos viselkedés valamilyen rosszindulatú megküzdési mechanizmusnak tűnik, amikor az egyének stratégiákat próbálnak találni az unalom megtapasztalásának csökkentésére.35, 39, 40]. Biolcati, Passini eredményei [48], Biolcati, Mancini [39] és Harris [40] szemlélteti az I-PACE modell fő feltételezéseit, például azt a hipotézist, miszerint az egyének megpróbálják elmenekülni a negatív érzelmektől vagy kezelni a rendellenes hangulatot, különösen akkor, ha függőséggel kapcsolatos ingerekkel szembesülnek, amelyek döntéshez vezethetnek egy bizonyos alkalmazás használatához. Zhou és Leung óta [46] már leírták az unalom eredetiségének társulását a játékkal a szociális hálózati környezetben, a jelenlegi eredmények pontosítják ezt a kapcsolatot. A kielégítés vagy a stimuláció tapasztalata alulérzékelő helyzetben fontos tényezőként írható le, amely növeli annak kockázatát, hogy bizonyos online alkalmazások használatának kockázata növeli a negatív érzelmi állapotok hasonló helyzetekben történő ismételt csökkentését. Ez összhangban áll a Montag, Markowetz neurokémiai tanulmányának eredményeivel [72], aki megmutatta a Facebook okostelefonon keresztüli használatának és a ventrális striatum fokozottabb aktiválásának jutalmazó aspektusait, amikor az emberek időt töltenek közösségi hálózati szolgáltatásokra.

A tanulmány második célja az érzelmi és a kognitív válaszok kölcsönhatások kölcsönhatásainak vizsgálata volt. A korábbi tanulmányok már megvizsgálták a dákóképesség és a vágy relevanciáját [34], valamint az internethasználat elvárásai [8, 15] és különösen az elkerülési elvárások [16] az ICD fejlesztésére és karbantartására. E két konstrukció fontosságát már megmutatták olyan speciális internethasználati rendellenességek esetében, mint például az internetes vásárlási rendellenesség vagy kóros vásárlás [18, 59], Internetes pornográfia-néző rendellenesség [29], Internetes játék zavar [30, 73, 74], vagy általános (nem specifikus) internethasználati rendellenesség [17]. Legjobb tudomásunk szerint nem volt olyan tanulmány, amely az I-PACE-modellben feltételezve vizsgálná a dákó által kiváltott vágy és az internethasználat elvárásainak kölcsönhatását [7]. Az I-PACE modell szerzői azt feltételezik, hogy az internethasználat elvárásai előrejelzik a dákó által kiváltott vágyat, ami hatással van egy adott internetes használat zavarának tüneteire. Ezért feltételeztük, hogy a dákó által kiváltott vágy közvetítőként működik az internethasználat elvárásainak (elsősorban az elkerülési elvárások) és az ICD tünetei között. A hipotézist a jelenlegi eredmények támasztják alá. Az eredmények azt mutatják, hogy az érzelmi és a kognitív elemek kölcsönhatásba lépnek egymással, ami hangsúlyozza az elméleti modell kulcsfontosságú mechanizmusait. Azok az egyének, akiknek speciális internettel kapcsolatos megismeréseik vannak (pl. Elvárják, hogy elvonja a figyelmet a problémáktól, elkerülje a valóságot vagy elkerülje a magányt), érzékenyen vannak kitéve a függőséggel kapcsolatos utalásokra, és úgy tűnik, hogy nagyobb vágy-reakciókat tapasztalnak. Az I-PACE modellben javasolt megerősítő mechanizmusokat illetően feltételezzük, hogy az egyének úgy döntenek, hogy az „első választáson alapuló” alkalmazásukat alkalmazzák, hogy elvonják ezt a negatív állapotot, és megtapasztalják kielégítésüket vagy kompenzációikat. Ez növeli az internethasználat feletti ellenőrzés elvesztésének kockázatát [7]. Az eredmények első jele, amely rámutat az érzelmi és kognitív válaszok kölcsönhatására a külső és belső ingerekre. Mivel vannak olyan további elemek, mint például a figyelem elfogultsága és implicit asszociációk, valamint a gátló kontroll és a végrehajtó funkciók relevanciája [7], ezeknek a tényezőknek a kapcsolatát részletesebben meg kell vizsgálni. Ezért a jövőbeli tanulmányoknak az ICD-re, de az internetes használat más speciális rendellenességeire is kell összpontosítaniuk.

Kilátások és következmények

Az okostelefonok és az online kommunikációs alkalmazások használata a mindennapi életben általában nem jelent problémát. A legtöbb ember számára az a szokás, hogy az okostelefont egy másik személyre vagy például a vonatra várakozás közben kell használni. Turel és Bechara [75] szemlélteti az impulzivitás mint az ICD kockázati tényezőjének fontosságát is. Összességében úgy tűnik, hogy az online kommunikációs alkalmazások kiváló példát mutatnak az unalom eredete és a kóros felhasználás közötti kapcsolatra. Feltételezhető, hogy az alkalmazások kielégítésének és kompenzációjának tapasztalata kulcsfontosságú mechanizmus az ICD fejlesztési folyamatában. Bár az eredmények összhangban állnak Brand, Young által az I-PACE modell elméleti feltételezéseivel [7], az addiktív online kommunikációs viselkedés és az ICD tünetek kialakulását, valamint az unalom erejének, valamint az érzelmi és további kognitív komponensek szerepét kell vizsgálni a longitudinális vizsgálatok során. Ezért további kutatásokra van szükség, különös tekintettel a konkrét megerősítő mechanizmusokra.

Ezt figyelembe véve - az unalom iránti érzékenység mellett - a kutatásnak a szubjektív szempontból érzékelt helyzetre is összpontosítania kell. Ben-Yehuda, Greenberg [76] már foglalkozott az állami unalom mint okostelefon-függőség kialakulásának potenciális kockázati tényezőjének fontosságával, amelyet további kutatások során meg kell vizsgálni. Ez magában foglalja az alul-stimuláció és az alulkeltés, mint kontextusfüggő állapot tapasztalatait [38, 57]. Feltételezhető, hogy a valóban érzékelt unalom további releváns magyarázat arra, hogy miért alakulnak ki az emberek az okostelefon használatának automatikus szokása alul stimuláció esetén. Ezt megerősítheti a tapasztalt kielégülés és kompenzáció, és ezáltal növeli annak valószínűségét, hogy az okostelefont ismét hasonló helyzetben használják. Eddig a további tanulmányoknak szem előtt kell tartaniuk, hogy olyan helyzeti tényezők, mint a tényleges hangulat, a személyes konfliktusok, a tényleges tapasztalt unalom vagy az észlelt stressz befolyásolhatják a kognitív és érzelmi összetevőket, valamint a döntést egy bizonyos alkalmazás használatáról [7, 77].

Tekintettel arra a tényre, hogy egyre több ember tapasztal negatív következményeket a mindennapi életben, például a családdal és a barátokkal fennálló konfliktusokkal vagy a munkával kapcsolatos problémákkal, amelyek az internet és annak speciális alkalmazásai ellenőrizetlen használatából származnak, egyre nagyobb szükség van megfelelő és irányított beavatkozások. Az internethasználati zavarok és azok speciális formáinak, például az ICD-nek a feltételezése, hogy a megelőzés és a beavatkozás sikere elsősorban a releváns tényezők kezelésének megfelelőségétől függ. Tekintettel arra, hogy a személyes jellemzőket esetleg nehéz lehet módosítani, az intervencióknak a moderálásra és a közvetítésre kell összpontosítaniuk, hogy megakadályozzák egyes internetes alkalmazások túlzott használatát [7]. Ebben a tanulmányban hangsúlyozták az online negatív érzések elkerülésére várható várakozásokat és a dákó által kiváltott vágyreakciókat, hogy közvetítő szerepet töltsenek be az ICD kialakításában és fenntartásában. Az elsõ lépés a funkcionális internethasználat felé az, ha támaszkodunk az internethasználat elvárásaira, hogy megváltoztassuk a nem vezetõ megismeréseket. Azokat az embereket, akiknek nehézségeik vannak az unalom elkerülésére, vagy akik hajlamosabbak az unalom megtapasztalására, fel kell képezni arra, hogy rájöjjenek, hogy az internet vagy az okostelefon használata nem az egyetlen módja annak, hogy megbirkózzanak a napi helyzetekkel, amelyek alulstimulációt vagy akár kellemetlen érzéseket jelentenek. Ez a szempont különösen fontos, mivel ha elvárjuk, hogy az online kommunikációs alkalmazások elősegítsék a való élet problémáitól való menekülést, ezáltal elősegítheti és fokozhatja a vágyakciókat, amint azt a jelenlegi eredmények is mutatják, különösen, ha specifikus ingerek fordulnak elő. A mindennapi életben az ilyen ingerek lehetnek például az, hogy más embereket látnak okostelefon segítségével, vagy észrevesznek egy bejövő üzenetet. Ez valójában még nehezebbé teheti az egyének számára az alkalmazások iránti vágy ellenállását. Összességében az egyének csökkentett ellenőrzése alatt állhat az internethasználat felett, negatív következményekkel járva. Ezenkívül szisztematikusan csökkenteni kell a tapasztalt vágy miatt az online kommunikációs alkalmazások felé mutató megközelítési tendenciákat, olyan képzési programok révén, amelyek lehetővé teszik az egyének számára, hogy elkerüljék a meghatározott stimulusokra vonatkozó szabályozatlan reakciókat [7]. A közös edzési módszerek hatékonyságát tovább kell vizsgálni, különösen az ICD esetében.

Végül említenünk kell néhány korlátozást. A vizsgálatot egy kényelmi mintával végezték, amely nem reprezentatív az egész lakosság számára, sem az internethasználatban szenvedő kezelést igénylő betegek számára. A jelenlegi eredmények alapján érdemes megvizsgálni az unalom kölcsönhatása, a vágy és a várakozási idő kölcsönhatásait más mintákban, például serdülőknél és kezelést kereső betegeknél. További korlátozás az, hogy csak az ICD-re összpontosítottunk. Tekintettel arra, hogy más internetes alkalmazások is felhasználhatók az unalomtól vagy a negatív érzésektől való meneküléshez, a tanulmányt meg kell ismételni olyan mintákkal, amelyek más választási lehetőségeket használnak, mint például internetes játék, internetes vásárlás vagy internetes pornográfia.

Következtetés

A jelen tanulmány célja az ICD kialakításával és fenntartásával kapcsolatos elméleti feltételezések feltárása volt. Az I-PACE modell alapján a hangsúlyt a kognitív és az érzelmi komponensek - nevezetesen az elkerülési elvárások és a dákó által kiváltott vágy - közvetítésére gyakorolt ​​hatásokra, az ember alapvető jellemzői és az ICD tünetei közötti kapcsolatra összpontosítottuk. Ez a tanulmány megvizsgálta az unalomképesség mint olyan tulajdonságváltozók hatását, amelyek előre jelezhetik az ICD tüneteit. A jelenlegi eredmények azt mutatják, hogy az unalom kiejtése fontos szerepet játszhat az ICD-ben. Azok az egyének, akik hajlamosabbak az unalom megtapasztalására, nagyobb várakozási időt mutatnak arra, hogy az online kommunikációs alkalmazások révén elkerüljék a negatív érzéseket, ami viszont növeli a mindennapi élet negatív következményeit. Ezenkívül az elkerülési elvárások megnövekedett vágyakozás tapasztalataival jár. Ennek oka lehet az internetkommunikációval kapcsolatos útmutatók esetlegesen nagyobb sérülékenysége, ami még nehezebbé teszi az online kommunikációs alkalmazások nem használatát. Ezekkel az eredményekkel az ICD mögöttes mechanizmusai alakításra kerülnek. Az Internet és annak speciális alkalmazásai szabályozatlan és túlzott mértékű használatának megakadályozására irányuló beavatkozási kísérletek potenciálisan optimalizálhatók, ha figyelembe vesszük az unalom eredetiségének fogalmát, valamint annak kapcsolatát a dákók reaktivitással, vágyakkal és várhatóságokkal.

Segítő információ

S1 File.sav

ábrarészvény

Letöltés

Dataset_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Ez a fájl az aktuális tanulmány adatkészlete, és tartalmazza az elvégzett elemzések összes változóját és információit.

(SAV)

S1 fájl. Dataset_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Ez a fájl az aktuális tanulmány adatkészlete, és tartalmazza az elvégzett elemzések összes változóját és információit.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.s001

(SAV)

Referenciák

1. 1. Statista. Az okostelefon-használók száma világszerte az 2014-től az 2020-ig (milliárdban) 2017 [idézett 2017 22 / 11 / 2017].
2. 2. Kuss DJ, Griffiths MD. Online közösségi hálózatok és függőség: A pszichológiai literatúra áttekintése. Környezetvédelmi Kutatás és Közegészségügyi Nemzetközi Folyóirat. 2011; 8: 3528-52. PMID: 22016701
   • Cikk megtekintése
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
3. 3. Amichai-Hamburger Y, Vinitzky G. A közösségi hálózatok használata és személyisége. Számítógépek az emberi viselkedésben. 2010; 26 (6): 1289-95.
4. Cikk megtekintése
5. Google Scholar
6. 4. Statista. A havonta aktív WhatsApp felhasználók száma az 2013 április és július 2017 között (millió) 2017 [idézett 2017 22 / 11 / 2017].
7. 5. Statista. A havonta aktív Facebook-felhasználók száma világszerte az 3. Negyedév 2017 (millióban) 2017 [idézett 2017 22 / 11 / 2017].
8. Cikk megtekintése
9. PubMed / NCBI
10. Google Scholar
11. Cikk megtekintése
12. PubMed / NCBI
13. Google Scholar
14. Cikk megtekintése
15. PubMed / NCBI
16. Google Scholar
17. Cikk megtekintése
18. PubMed / NCBI
19. Google Scholar
20. Cikk megtekintése
21. Google Scholar
22. Cikk megtekintése
23. PubMed / NCBI
24. Google Scholar
25. Cikk megtekintése
26. Google Scholar
27. Cikk megtekintése
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Cikk megtekintése
31. Google Scholar
32. Cikk megtekintése
33. PubMed / NCBI
34. Google Scholar
35. Cikk megtekintése
36. PubMed / NCBI
37. Google Scholar
38. Cikk megtekintése
39. Google Scholar
40. Cikk megtekintése
41. PubMed / NCBI
42. Google Scholar
43. Cikk megtekintése
44. PubMed / NCBI
45. Google Scholar
46. Cikk megtekintése
47. Google Scholar
48. Cikk megtekintése
49. PubMed / NCBI
50. Google Scholar
51. Cikk megtekintése
52. PubMed / NCBI
53. Google Scholar
54. Cikk megtekintése
55. PubMed / NCBI
56. Google Scholar
57. Cikk megtekintése
58. Google Scholar
59. Cikk megtekintése
60. PubMed / NCBI
61. Google Scholar
62. Cikk megtekintése
63. PubMed / NCBI
64. Google Scholar
65. Cikk megtekintése
66. PubMed / NCBI
67. Google Scholar
68. Cikk megtekintése
69. PubMed / NCBI
70. Google Scholar
71. Cikk megtekintése
72. PubMed / NCBI
73. Google Scholar
74. Cikk megtekintése
75. PubMed / NCBI
76. Google Scholar
77. Cikk megtekintése
78. PubMed / NCBI
79. Google Scholar
80. Cikk megtekintése
81. PubMed / NCBI
82. Google Scholar
83. Cikk megtekintése
84. PubMed / NCBI
85. Google Scholar
86. Cikk megtekintése
87. Google Scholar
88. Cikk megtekintése
89. Google Scholar
90. Cikk megtekintése
91. Google Scholar
92. Cikk megtekintése
93. PubMed / NCBI
94. Google Scholar
95. Cikk megtekintése
96. Google Scholar
97. Cikk megtekintése
98. PubMed / NCBI
99. Google Scholar
100. Cikk megtekintése
101. Google Scholar
102. Cikk megtekintése
103. Google Scholar
104. Cikk megtekintése
105. Google Scholar
106. Cikk megtekintése
107. PubMed / NCBI
108. Google Scholar
109. Cikk megtekintése
110. Google Scholar
111. Cikk megtekintése
112. PubMed / NCBI
113. Google Scholar
114. Cikk megtekintése
115. Google Scholar
116. Cikk megtekintése
117. Google Scholar
118. Cikk megtekintése
119. PubMed / NCBI
120. Google Scholar
121. Cikk megtekintése
122. PubMed / NCBI
123. Google Scholar
124. Cikk megtekintése
125. PubMed / NCBI
126. Google Scholar
127. Cikk megtekintése
128. PubMed / NCBI
129. Google Scholar
130. Cikk megtekintése
131. PubMed / NCBI
132. Google Scholar
133. Cikk megtekintése
134. PubMed / NCBI
135. Google Scholar
136. Cikk megtekintése
137. Google Scholar
138. Cikk megtekintése
139. Google Scholar
140. Cikk megtekintése
141. Google Scholar
142. Cikk megtekintése
143. PubMed / NCBI
144. Google Scholar
145. Cikk megtekintése
146. Google Scholar
147. Cikk megtekintése
148. PubMed / NCBI
149. Google Scholar
150. Cikk megtekintése
151. Google Scholar
152. Cikk megtekintése
153. PubMed / NCBI
154. Google Scholar
155. 6. Young KS, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. Cyber-rendellenességek: Az új évezred mentális egészségi problémája. Kiberpszichológia és viselkedés. 1999; 2: 475–9. pmid: 19178220
156. 7. Márka M, Young KS, Laier C, Wölfling K, Potenza MN. Pszichológiai és neurobiológiai megfontolások integrálása az internethasználat speciális rendellenességeinek kifejlesztésével és fenntartásával kapcsolatban: Személyek befolyásolása-megismerés-végrehajtás (I-PACE) modellje. Idegtudomány és biohasználatos vélemények. 2016; 71: 252-66. PMID: 27590829
157. 8. Wegmann E, Brand M. Internetkommunikációs rendellenesség: társadalmi vonatkozások, a megküzdés és az internethasználat elvárásai kérdése. Határok a pszichológiában. 2016; 7 (1747): 1-14. PMID: 27891107
158. Cikk megtekintése
159. Google Scholar
160. Cikk megtekintése
161. PubMed / NCBI
162. Google Scholar
163. Cikk megtekintése
164. Google Scholar
165. Cikk megtekintése
166. PubMed / NCBI
167. Google Scholar
168. Cikk megtekintése
169. Google Scholar
170. 9. Choi SW, Kim DJ, Choi JS, Choi EJ, Song WY, Kim S, et al. Az okostelefon-függőséggel és az internet-függőséggel kapcsolatos kockázati és védő tényezők összehasonlítása. Journal of Behavioral Addictions. 2015; 4 (4): 308-14. PMID: 26690626
171. Cikk megtekintése
172. PubMed / NCBI
173. Google Scholar
174. Cikk megtekintése
175. PubMed / NCBI
176. Google Scholar
177. Cikk megtekintése
178. PubMed / NCBI
179. Google Scholar
180. Cikk megtekintése
181. PubMed / NCBI
182. Google Scholar
183. Cikk megtekintése
184. Google Scholar
185. Cikk megtekintése
186. Google Scholar
187. Cikk megtekintése
188. PubMed / NCBI
189. Google Scholar
190. 10. Montag C, Blaszkiewicz K, Sariyska R, Lachmann B, I. Andone, Trendafilov B, et al. Okostelefon-használat az 21 században: Ki aktív a WhatsApp-on? BMC kutatási megjegyzések. 2015; 8: 1-6.
191. 11. M márka, Young KS, Laier C. Prefrontalis kontroll és internetes függőség: A neuropszichológiai és idegképképes eredmények elméleti modellje és áttekintése. Az emberi idegtudomány határai. 2014; 8 (375): 1-36. PMID: 24904393
192. 12. Davis RA. A patológiás internethasználat kognitív-viselkedési modellje. Számítógépek az emberi viselkedésben. 2001; 17: 187-95.
193. 13. Spada MM. A problémás internethasználat áttekintése. Addiktív viselkedés. 2014; 39: Epub a nyomtatás előtt. 3-6. PMID: 24126206
194. 14. Billieux J, Maurage P, Lopez-Fernandez O, Kuss DJ, Griffiths MD. A rendezetlen mobiltelefon-használat viselkedésfüggőségnek tekinthető? A jelenlegi bizonyítékok frissítése és a jövőbeli kutatások átfogó modellje. Jelenlegi függőségi jelentések. 2015; 2 (2): 156-62.
195. 15. Wegmann E, Stodt B, Brand M. A közösségi hálózati oldalak addiktív használata magyarázható az internethasználat várhatóságai, az internettudás és a pszichopatológiai tünetek kölcsönhatásával. Journal of Behavioral Addictions. 2015; 4 (3): 155-62. PMID: 26551905
196. 16. Wegmann E, Oberst U, Stodt B, Brand M. Az online-specifikus eltűnési félelem és az internethasználat elvárásai hozzájárulnak az internetkommunikációs rendellenességek tüneteihez. Addiktív viselkedési jelentések. 2017; 5: 33-42. PMID: 29450225
197. 17. M márka, Laier C, Young KS. Internet-függőség: Megküzdési stílusok, elvárások és kezelési vonatkozások. Határok a pszichológiában. 2014; 5: 1-14.
198. 18. Trotzke P, Starcke K, Müller A, Márka M. Patológiai online vásárlás mint internetes függőség speciális formája: Modell alapú kísérleti vizsgálat. PLOS ONE. 2015; 10 (10): e0140296. PMID: 26465593
199. 19. Sayette MA. A vágy szerepe az anyaghasználati rendellenességekben: elméleti és módszertani kérdések. A klinikai pszichológia éves áttekintése. 2016; 12: 407-33. PMID: 26565121.
200. 20. Hormes JM. Az addiktív viselkedések közötti vágy klinikai jelentősége: áttekintés. Jelenlegi függőségi jelentések. 2017; 4 (2): 132-41.
201. 21. Bechara A. Döntéshozatal, impulzusszabályozás és a drogokkal szembeni ellenállóképesség elvesztése: Neurokognitív perspektíva. A természet idegtudománya. 2005; 8: 1458-63. PMID: 16251988
202. 22. Carter BL, Tiffany ST. A dák-reakcióképesség metaanalízise a függőség kutatásában. Függőség. 1999; 94: 327-40. PMID: 10605857
203. 23. MD Skinner, Aubin HJ. Craving helye a függőségelméletben: A fő modellek hozzájárulása. Idegtudomány és biohasználatos vélemények. 2010; 34: 606-23. PMID: 19961872
204. 24. Drummond DC. A kábítószer-vágy elméletei, ősi és modern. Függőség (Abingdon, Anglia). 2001; 96: 33-46.
205. 25. Schiebener J, Laier C, M. márka. Elakad a pornográfia? A cybersex-figyelmeztetések túlzott használata vagy elhanyagolása egy multitasking helyzetben a cybersex-függőség tüneteihez kapcsolódik. Journal of Behavioral Addictions. 2015; 4 (1): 14-21. PMID: 25786495
206. 26. Niu GF, Sun XJ, Subrahmanyam K, Kong FC, Tian Y, Zhou ZK. Dák által kiváltott internet iránti vágy az internet-függők körében. Addiktív viselkedés. 2016; 62: 1-5. PMID: 27305097
207. 27. Tiffany ST, Wray JM. A kábítószer-vágy klinikai jelentősége. A New York Tudományos Akadémia naplói. 2012; 1248: 1-17. PMID: 22172057
208. 28. Snagowski J, Brand M. A kibexex függőség tünetei összekapcsolhatók mind a pornográf ingerek közeledésével, mind azok elkerülésével: Eredmények egy szokásos cybersex-felhasználó analóg mintájából. Határok a pszichológiában. 2015; 6: 653. PMID: 26052292
209. 29. C, Laier C, Pawlikowski M., Pekal J, Schulte FP, Brand M. Cybersex függőség: A pornográfia nézésekor tapasztalt szexuális izgalom, és nem a valós szexuális kapcsolatok jelentik a különbséget. Journal of Behavioral Addictions. 2013; 2: 100-7. PMID: 26165929
210. 30. Thalemann R, Wölfling K, Grüsser SM. Specifikus reakcióképesség a számítógépes játékkal kapcsolatos útmutatásoknál túlzott játékosoknál. Viselkedési idegtudomány. 2007; 121: 614-8. PMID: 17592953
211. 31. Liu L, Yip SW, Zhang JT, Wang LJ, Shen ZJ, Liu B, et al. A ventrális és a hátsó striatum aktiválása végszóreaktivitás közben az internetes játék zavarában. Függőségbiológia. 2017; 3 (2): 791-801. PMID: 26732520.
212. 32. Park CB, Park SM, Gwak AR, Sohn BK, Lee JY, Jung HY, et al. A virtuális szerencsejáték-ismétlődő expozíció hatása a szerencsejáték-késztetésre. Addiktív viselkedés. 2015; 41: 61-4. PMID: 25306387
213. 33. Fernie BA, Caselli G, Giustina L, Donato G, Marcotriggiani A, Spada MM. A szerencsejáték előrejelzőjeként gondolkodni kell. Addiktív viselkedés. 2014; 39: 793-6. PMID: 24531634
214. 34. Wegmann E, Stodt B, Brand M. Cue által kiváltott sóvárgás az internetes kommunikációs rendellenességekben, vizuális és hallási jelzéseket használva egy dákó-reaktivitás paradigmában. Függőségkutatás és -elmélet. 2017: Epub a nyomtatás előtt.
215. 35. LePera N. Az unalom eredetisége, az éberség, a szorongás, a depresszió és az anyaghasználat közötti kapcsolatok. Az új iskolai pszichológiai közlemény. 2011; 8 (2): 15-23.
216. 36. Iso-Ahola SE, Weissinger E. Az unalom percepciói a szabadidőben: A szabadidős unalom skálájának fogalmazása, megbízhatósága és érvényessége. Journal of Leisure Research. 1990; 22 (1): 1-17.
217. 37. Lin CH, Lin SL, Wu CP. A szülői monitorozás és a szabadidős unalom hatása a serdülők internetes függőségére. Serdülőkor. 2009; 44 (176): 993-1004. Epub 2009 / 01 / 01. PMID: 20432612.
218. 38. Brissett D, Snow RP. Unalom: Ahol nincs a jövő. Szimbolikus kölcsönhatás. 1993; 16 (3): 237-56.
219. 39. Biolcati R, Mancini G, Trombini E. Az unalom iránti hajlandóság és a kockázati viselkedés serdülők szabadidejében. Pszichológiai jelentések. 2017: 1-21. Epub 2017 / 08 / 05. PMID: 28776483.
220. 40. Harris MB. Az unalom unalmasságának és az unalom összefüggései és jellemzői. Journal of Applied Social Psychology. 2000; 30 (3): 576-98.
221. 41. Mikulas WL, Vodanovich SJ. Az unalom lényege. A pszichológiai nyilvántartás. 1993; 43 (1): 3-12.
222. 42. Elhai JD, Vasquez JK, Lustgarten SD, Levine JC, BJ terem. Az unalomra való hajlam közvetíti a problémás okostelefon-használat depresszió és szorongás súlyossága közötti összefüggéseket. Társadalomtudományi számítógép áttekintés. 2017: 1-14.
223. 43. Wiesner M, Windle M, Freeman A. Munkahelyi stressz, szerhasználat és depresszió fiatal felnőtt munkavállalók körében: A fő és a moderátor hatás modell vizsgálata. Munkahelyi egészségpszichológiai folyóirat. 2005; 10 (2): 83-96. PMID: 15826220.
224. 44. Anshel MH. Az elit sportolók felmérése a tiltott drogok sportban való észlelésének okairól. A Sport Viselkedés Folyóirata. 1991; 14 (4): 283-310.
225. 45. Thackray RI. Az unalom és a monotonitás stresszje: a bizonyítékok megfontolása. Pszichoszomatikus orvoslás. 1981; 43 (2): 165-76. PMID: 7267937.
226. 46. Zhou SX, Leung L. Kielégítés, magány, szabadidős unalom és önértékelés, mint az SNS-játékszer-függőség és használati szokás előrejelzője a kínai főiskolai hallgatók körében. Az internetes magatartás, pszichológia és tanulás nemzetközi folyóirat. 2012; 2 (4): 34-48.
227. 47. Caldwell LL, Smith EA. A szabadidős idegen fiatalok egészségügyi magatartása. Loisir et Société / Társadalom és szabadidő. 1995; 18 (1): 143-56.
228. 48. Biolcati R, Passini S, Mancini G. “Nem bírom el az unalmat.” A serdülőkorban túl sok alkoholfogyasztás várható. Addiktív viselkedési jelentések. (X. kiegészítés): 2016 – 3. PMID: 70
229. 49. Blaszczynski A, McConaghy N, Frankova A. Az unalom kiemelkedése patológiás szerencsejátékokban. Pszichológiai jelentések. 1990; 67 (1): 35-42. Epub 1990 / 08 / 01. PMID: 2236416.
230. 50. Fortune EE, Goodie AS. A kóros szerencsejáték és az érzéskeresés összefüggése: Az alsó skála pontszáma. A szerencsejáték-tanulmányok naplója. 2010; 26 (3): 331-46. PMID: 19943092.
231. 51. Zuckerman M., Eysenck S, Eysenck HJ. Szenzációs keresés Angliában és Amerikában: kultúrák közötti, kor- és nemi összehasonlítások. A tanácsadás és a klinikai pszichológia lapja. 1978; 46 (1): 139-49. Epub 1978 / 02 / 01. PMID: 627648.
232. 52. Neubaum G, Krämer NC. Barátaim mellettem: Laboratóriumi vizsgálat az előrejelzőkről és a társadalmi közelség tapasztalásának következményeiről a közösségi oldalakban. CyberPsychology, viselkedés és közösségi hálózatok. 2015; 18 (8): 443-9. PMID: 26252929
233. 53. Lin CH, Yu SF. Serdülőkori internethasználat Tajvanon: a nemek közötti különbségek feltárása. Serdülőkor. 2008; 43 (170): 317-31. PMID: 18689104.
234. 54. Rahmani S, Lavasani MG. Az internetfüggőség és a szenzációkeresés és a személyiség közötti kapcsolat. Procedia - társadalom- és viselkedéstudományok. (X. kiegészítés): 2011 – 30.
235. 55. Chaney képviselő, Chang CY. A férfiakkal szexuális szexuális függőségben szenvedő, interneten szenvedő férfiak hármasa: unalomra való hajlam, társadalmi kapcsolatok és elhatárolódás. Szexuális függőség és kényszer. 2005; 12 (1): 3–18.
236. 56. Velezmoro R., Lacefield K, Roberti JW. Felismert stressz, szenzációs keresés és a hallgatók internetes visszaélése. Számítógépek az emberi viselkedésben. 2010; 26 (6): 1526-30.
237. 57. Weybright EH, Caldwell LL, Ram N, Smith EA, Wegner L. Unalmas az unalom, vagy semmi köze? Különbségtétel az állami és jellegzetes szabadidős unalom között, valamint annak összefüggéseivel a dél-afrikai serdülők szerhasználatával. Szabadidő tudományok. 2015; 37 (4): 311-31. PMID: 26085700.
238. 58. Pawlikowski M, Altstötter-Gleich C, Márka M. A Young internetes függőség tesztének rövid verziójának validálása és pszichometriai tulajdonságai. Számítógépek az emberi viselkedésben. 2013; 29: 1212-23.
239. 59. Trotzke P, Starcke K, Pedersen A, Brand M. Cue-indukált vágy a patológiás vásárlás során: Empirikus bizonyítékok és klinikai következmények. Pszichoszomatikus orvoslás. 2014; 76 (9): 694-700. PMID: 25393125.
240. 60. Szerelem A, James D, Willner P. Két alkoholos vágy kérdőív összehasonlítása. Függőség (Abingdon, Anglia). 1998; 93 (7): 1091-102.
241. 61. Struk AA, Carriere JS, Cheyne JA, Danckert J. Rövid unalom híresség skála. Értékelés. 2015; 24 (3): 346-59. PMID: 26467085.
242. 62. Cohen J. A viselkedéstudomány statisztikai hatalmi elemzése. 2 ed. Hillsdale, NJ: Erlbaum; 1988.
243. 63. Muthén L, Muthén B. MPlus. Los Angeles: Muthén & Muthén; 2011.
244. 64. Hu L, Bentler miniszter. A modell illesztésének értékelése In: Hoyle RH, szerkesztő. A szerkezeti egyenlet modellezésével kapcsolatos fogalmak és alkalmazások. London: Sage Publications, Inc.; 1995. o. 76-99.
245. 65. Hu L, Bentler miniszter. A kovarianciaszerkezet-elemzés illeszkedési indexeire vonatkozó kritériumok: hagyományos kritériumok és új alternatívák. Szerkezeti egyenlet modellezése: Multidiszciplináris folyóirat. 1999; 6: 1-55.
246. 66. Marsh HW, Ludtke O, Nagengast B, Morin AJ, Von Davier M. Miért nem jelennek meg a tételek (szinte) soha: Két tévedés nem tesz megfelelőt - álcázásos téves specifikáció elfedése a CFA modellekben. Pszichológiai módszerek. 2013; 18 (3): 257-84. PMID: 23834417.
247. 67. Kis TD, Cunningham WA, Shahar G, Widaman KF. Csomagolás vagy csomagküldés: Fedezze fel a kérdést, mérlegelje az érdemeket. Szerkezeti egyenlet modellezése: Multidiszciplináris folyóirat. 2002; 9 (2): 151-73.
248. 68. Sommers J, Vodanovich SJ. Az unalom hangsúlyossága: kapcsolata a pszichológiai és fizikai-egészségügyi tünetekkel. A klinikai pszichológia lapja. 2000; 56 (1): 149-55. Epub 2000 / 02 / 08. PMID: 10661377.
249. 69. Gordon A, Wilkinson R., McGown A, Jovanoska S. Az unalom érzékenységi skála pszichometriai tulajdonságai: Érvényességének vizsgálata. Pszichológiai tanulmányok. 1997; 42 (2-3): 85-97.
250. 70. Derogatis LR. BSI rövid tüneti leltár: Felügyeleti, pontozási és eljárási kézikönyv. 1993. Epub harmadik szerkesztés.
251. 71. Dimitrov DM. Csoportok összehasonlítása a rejtett változókon: Strukturális egyenlet modellezési megközelítés. Munka (olvasás, mise). 2006; 26 (4): 429-36. Epub 2006 / 06 / 22. PMID: 16788262.
252. 72. Montag C, Markowetz A, Blaszkiewicz K, I. Andone, Lachmann B, Sariyska R, et al. A Facebook használata az okostelefonokon és a felhalmozódott mag szürkeállománya. Agyi viselkedéskutatás. 2017; 329: 221-8. PMID: 28442353.
253. 73. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS. Az agy korrelál az online játék iránti vágy mellett, amely dákó expozíció alatt áll az Internet-függőséggel küzdő és az átalakított alanyok esetében. Függőségbiológia. 2013; 18: 559-69. PMID: 22026537
254. 74. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Lin WC. Az agyi aktiválások mind a dákó által indukált szerencsejáték, mind a dohányzás iránti vágyak esetében az internetes játékfüggőséggel és a nikotinfüggőséggel társultak. Journal of Psychiatric Research. 2013; 47 (4): 486-93. PMID: 23245948
255. 75. Turel O, Bechara A. A motoros impulzivitás és az alvásminőség hatása az esküvő, személyesen eltérő és hátrányos viselkedésre az online közösségi oldalakban. Személyiség és egyéni különbségek. 2017; 108: 91-7.
256. 76. Ben-Yehuda L, Greenberg L, Weinstein A. Internet-függőség az internet-függőség, az okostelefon-használat gyakorisága és a férfi és női hallgatók bámulása közötti okostelefon-kapcsolatok felhasználásával. Journal of Reward Deficiency Syndrome & Addiction Science. 2016.
257. 77. Tavolacci képviselő, Ladner J, Grigioni S., Richard L, Villet H, Dechelotte P. Az észlelt stressz, az anyaghasználat és a viselkedésfüggőség prevalenciája és összefüggései: Egy keresztmetszeti tanulmány egyetemi hallgatók körében, Franciaország, 2009 – 2011. BMC közegészségügy. 2013; 13: 724. PMID: 23919651.