KOMENTAR: Sebuah studi unik. Ini mengikuti mahasiswa tahun pertama untuk memastikan berapa persentase mengembangkan kecanduan internet, dan faktor risiko apa yang mungkin berperan. Aspek uniknya adalah subjek penelitian tidak pernah menggunakan Internet sebelum mendaftar di perguruan tinggi. Sulit untuk dipercaya. Setelah hanya satu tahun sekolah, sebagian kecil diklasifikasikan sebagai pecandu internet. Mereka yang mengembangkan kecanduan internet lebih tinggi pada skala obsesif, sementara skor mereka lebih rendah untuk depresi kecemasan, dan permusuhan.
Kuncinya adalah kecanduan internet disebabkan perubahan perilaku dan emosional. Dari penelitian:
- Setelah kecanduan mereka, skor yang secara signifikan lebih tinggi diamati untuk dimensi depresi, kecemasan, permusuhan, sensitivitas antarpribadi, dan psikotik, menunjukkan bahwa ini adalah hasil dari gangguan kecanduan internet.
- Kami tidak dapat menemukan prediktor patologis yang kuat untuk gangguan kecanduan Internet. Gangguan kecanduan internet dapat menyebabkan beberapa masalah patologis pada pecandu dalam beberapa hal.
PLoS ONE 6 (2):e14703.doi: 10.1371 / journal.pone.0014703
Guangheng Dong1*, Qilin Lu2, Hui Zhou1, Xuan Zhao1
1 Departemen Psikologi, Universitas Normal Zhejiang, Jinhua, Republik Rakyat Cina, 2 Institute of Neuroinformatics, Dalian University of Technology, Dalian, People's Republic of China
Abstrak
Latar Belakang
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi peran gangguan patologis dalam gangguan kecanduan Internet dan mengidentifikasi masalah patologis di IAD, serta mengeksplorasi status mental pecandu internet sebelum kecanduan, termasuk ciri-ciri patologis yang dapat memicu gangguan kecanduan internet.
Metode dan Temuan
Siswa 59 diukur dengan Gejala Daftar-90 sebelum dan setelah mereka menjadi kecanduan Internet. Perbandingan data yang dikumpulkan dari Gejala Daftar-90 sebelum kecanduan internet dan data yang dikumpulkan setelah kecanduan internet menggambarkan peran gangguan patologis di antara orang-orang dengan gangguan kecanduan internet. Dimensi obsesif-kompulsif ditemukan abnormal sebelum mereka menjadi kecanduan Internet. Setelah kecanduan mereka, skor yang secara signifikan lebih tinggi diamati untuk dimensi depresi, kecemasan, permusuhan, sensitivitas antarpribadi, dan psikotik, menunjukkan bahwa ini adalah hasil dari gangguan kecanduan internet. Dimensi pada somatisasi, ide paranoid, dan kecemasan fobia tidak berubah selama periode penelitian, menandakan bahwa dimensi ini tidak terkait dengan gangguan kecanduan internet.
Kesimpulan
Kami tidak dapat menemukan prediktor patologis yang kuat untuk gangguan kecanduan Internet. Gangguan kecanduan internet dapat menyebabkan beberapa masalah patologis pada pecandu dalam beberapa hal.
Kutipan: Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2011) Prekursor atau Sequela: Gangguan Patologis pada Orang dengan Gangguan Kecanduan Internet. PLoS ONE 6 (2): e14703. doi: 10.1371 / journal.pone.0014703
Editor: Jeremy Miles, RAND Corporation, Amerika Serikat
Diterima: Juni 18, 2010; Diterima: Januari 27, 2011; Diterbitkan: Februari 16, 2011
Hak cipta: © 2011 Dong et al. Ini adalah artikel akses terbuka yang didistribusikan di bawah ketentuan Lisensi Atribusi Creative Commons, yang memungkinkan penggunaan, distribusi, dan reproduksi tanpa batas dalam media apa pun, asalkan penulis dan sumber aslinya dikreditkan.
Pendanaan: Penelitian ini didukung oleh National Science Foundation of China (30900405). Para penyandang dana tidak memiliki peran dalam desain studi, pengumpulan dan analisis data, keputusan untuk menerbitkan, atau persiapan naskah.
Kepentingan bersaing: Para penulis telah menyatakan bahwa tidak ada kepentingan yang bersaing.
* E-mail: [email dilindungi]
Pengantar
Penggunaan internet telah meningkat pesat selama dekade terakhir. Data dari Pusat Informasi Jaringan Internet Tiongkok (CNNIC) pada Juni 30, 2010 menunjukkan bahwa 420 juta orang online, 58.0% di antaranya berkisar antara 10-29 tahun [1]. Melonjaknya jumlah pengguna Internet telah mengakibatkan peningkatan persentase populasi yang terpengaruh dengan penggunaan media yang bermasalah, yang sekarang disebut sebagai gangguan kecanduan Internet (IAD). IAD telah menjadi masalah kesehatan mental yang serius tidak hanya di China, tampaknya menjadi gangguan umum yang terjadi di seluruh dunia dan pantas dimasukkan dalam DSM-V [2], [3]. Di Jerman, 9.3% melaporkan setidaknya satu konsekuensi negatif dari penggunaan Internet, terutama pengabaian kegiatan rekreasi dan masalah dengan keluarga / pasangan, pekerjaan atau pendidikan, dan kesehatan [4]. Chou dan Hsiao melaporkan bahwa tingkat kejadian kecanduan internet di kalangan mahasiswa Taiwan adalah 5.9% [5]. Selain itu, Wu dan Zhu melaporkan bahwa 10.6% mahasiswa Tiongkok menderita kecanduan internet [6]. Korea Selatan menganggap kecanduan internet sebagai salah satu masalah kesehatan masyarakat yang paling serius [2].
Memahami IAD adalah penting karena hubungannya dengan penyakit kejiwaan lainnya, seperti perilaku patologis dan kompulsif [7]. Telah dilaporkan bahwa penggunaan Internet secara luas dapat meningkatkan tingkat gairah psikologis [8], mungkin mengakibatkan pengguna online mengalami masalah kesehatan [9], [10]. Beberapa penelitian mengklaim psikopatologi yang mendasari kecanduan internet, termasuk depresi, kecemasan sosial, dan ketergantungan zat [11], [12]. Meskipun masalah metodologis telah menghambat kekuatan penuh studi ini [13]. Subjek IAD (selanjutnya disebut IAD) biasanya menunjukkan perilaku abnormal, seperti kecemasan, depresi, atau isolasi. Namun, tidak jelas apakah faktor-faktor ini adalah prekursor IAD atau gejala sisa dari IAD. Bahkan, para peneliti IAD saat ini menghadapi masalah kontroversial ini.
Dari perspektif psikiatri klinis, profil pecandu internet dapat mencakup individu yang memiliki satu atau lebih dimensi berikut: depresi, gangguan bipolar, paksaan seksual, dan kesepian. Morahan-Martin berpendapat bahwa sulit untuk menentukan hubungan sebab akibat antara dimensi patologis dan IAD, dan bahwa kecanduan internet mungkin merupakan gejala dari gangguan lain (misalnya, perilaku patologis) [14]. Model kognitif-perilaku pada IAD menunjukkan bahwa psikopatologi adalah penyebab distal yang diperlukan dari gejala IAD (yaitu, psikopatologi harus ada atau harus terjadi untuk gejala IAD terjadi) [15]. Armstrong et al. mempelajari impulsif dan harga diri sebagai ukuran kecanduan, menunjukkan bahwa harga diri adalah lebih baik, tetapi bukan prediktor absolut, kecanduan internet [16],. Thatcher dan Goolam berpendapat bahwa kelompok risiko tinggi mengasosiasikan waktu mereka dialokasikan secara online dengan kegembiraan dan kemandirian [17].
Internet memungkinkan seseorang untuk membuka kepribadiannya dan menciptakan kepribadian yang mungkin sangat berbeda dari kenyataan [10], [18]. Daya tarik media dapat dikaitkan dengan fakta bahwa batasan kehidupan nyata dapat diisolasi, dan bahwa eksperimen dengan persepsi yang berubah dimungkinkan (misalnya, konstruksi diri ideal). Individu dengan harga diri rendah telah dikaitkan dengan peningkatan jam penggunaan Internet, mungkin sebagai bentuk pelarian. Shapira dkk. percaya bahwa IAD adalah "ketidakmampuan individu untuk mengontrol penggunaan Internet, yang pada gilirannya menyebabkan perasaan tertekan dan gangguan fungsi aktivitas sehari-hari" [7].
Semua studi ini memberikan informasi berharga dalam memahami karakteristik IAD. Mereka telah menyelidiki keadaan pikiran orang-orang yang menderita gangguan kecanduan tersebut saat ini. Namun, sulit untuk menentukan kausalitas antara masalah patologis dan IAD. Misalnya, manakah dari faktor-faktor berikut yang merupakan pendahulu dari kecanduan atau akibat dari kecanduan? Di satu sisi, orang yang memanifestasikan tingkat masalah patologis tertentu diketahui mudah kecanduan Internet. Di sisi lain, IAD dapat mengubah status mental individu, dan akibatnya, menimbulkan beberapa jenis gangguan patologis. Studi horizontal tidak dapat menjelaskan dilema ini dengan jelas. Oleh karena itu, studi bujur dilakukan untuk mengidentifikasi hubungan sebab akibat.
Dalam penelitian ini, kami menggunakan metode penelitian bujur untuk mengidentifikasi masalah patologis di IAD, serta untuk mengeksplorasi status mental dari kecanduan IAD sebelumnya, termasuk sifat patologis yang dapat memicu IAD. Data dari Daftar Periksa Gejala-90 (SCL-90) diperoleh dari subjek 59 sebelum dan sesudah mereka menderita IAD. Diyakini bahwa perbandingan data sebelum IAD, norma penggunaan orang-orang Cina, dan data yang dikumpulkan setelah IAD dapat membawa informasi yang berguna tentang topik ini.
metode
Daftar Periksa Gejala SCL-90
SCL-90 [19] adalah instrumen untuk pengukuran tekanan psikologis dan aspek psikopatologi tertentu. Ini terdiri dari pernyataan 90 yang menggambarkan gejala fisik dan psikis. Subjek diminta untuk menunjukkan jumlah mereka terganggu oleh masing-masing gejala selama seminggu terakhir pada skala 5-point Likert mulai dari "tidak sama sekali" (0) hingga "sangat" (4). Menerapkan analisis faktor, Derogatis [19] telah memperoleh sembilan subskala atau dimensi dari instrumen yang ia beri label somatisation (SOM), obsesif-kompulsif (OC), sensitivitas antarpribadi (INT), depresi (DEP), kecemasan (ANX), permusuhan (HOS), kegelisahan (HOS), kecemasan fobia (PHOB) , paranoid ideation (PAR), psychoticism (PSY), dan item tambahan (ADD). Skor tinggi dalam dimensi yang diberikan menunjukkan ekspresi tinggi dari tekanan yang sesuai. Versi Cina SCL-90, seperti yang diadaptasi dan diuji oleh Wang [20] dan banyak digunakan dalam penelitian dan tindakan klinis di Cina [21].
Tes Kecanduan Internet Online Young
Tes kecanduan internet online Young memiliki 20 item yang terkait dengan penggunaan Internet online, termasuk ketergantungan psikologis, penggunaan kompulsif, dan penarikan diri, serta masalah terkait sekolah atau pekerjaan, tidur, keluarga, dan manajemen waktu. Untuk setiap item, respon bertingkat dipilih dari 1 = "Jarang" hingga 5 = "Selalu", atau "Tidak Berlaku". Orang dengan skor lebih dari 50 diperkirakan mengalami masalah sesekali atau sering karena Internet. Orang dengan skor lebih dari 80 dianggap menyebabkan masalah signifikan dalam hidup mereka [22]. Dalam penelitian ini, peserta yang mendapat skor lebih dari 80 dipandang sebagai pecandu internet.
Seleksi Peserta
Pada bulan September 2008, siswa baru 2132 diuji menggunakan SCL-90. Data diperoleh dari 1024 (48%) perempuan dan 1108 (52%) laki-laki. Pada September 2009, semuanya diuji oleh tes kecanduan internet online Young. Untuk mengontrol waktu terpapar peserta ke Internet, mahasiswa jurusan perangkat lunak, informasi komputer, dan bidang terkait dikeluarkan dari survei. Menurut definisi Young [9], Sebuah total siswa 66 (perempuan 12) dinilai sebagai pecandu internet dalam penelitian ini.
Untuk mengetahui apakah para siswa 66 ini kecanduan Internet ketika mereka baru saja memasuki universitas (2008 September), diagnosis retrospektif dinilai pada para pecandu internet ini. Tujuh siswa laki-laki yang kecanduan dikeluarkan karena teman sekelas atau tutor mereka melaporkan bahwa mereka akrab dengan Internet ketika mereka memasuki universitas. Ini untuk menjamin bahwa semua perubahan dilakukan pada tahun pertama mereka di mata pelajaran. Siswa 59 lainnya tidak terbiasa dengan Internet sebagai mahasiswa baru; Namun, satu tahun kemudian, mereka didiagnosis sebagai kecanduan Internet. Juga, keadaan mental dari 59 IAD ini diukur menggunakan SCL-90 (Sept 2009). Tes pertama SCL-90 diatur oleh universitas (Merupakan kebijakan universitas untuk mengetahui kebugaran mental semua siswa ketika mereka masuk universitas). Jadi, tidak ada formulir informed consent yang ditandatangani. Untuk kedua kalinya, setiap subjek menandatangani formulir informed consent untuk penelitian ini. Prosedur penelitian ini sesuai dengan prinsip etika Deklarasi Helsinki 1964 (Organisasi Medis Dunia). Dewan peninjau institut Universitas Normal Zhejiang menyetujui prosedur penelitian.
Hasil
Uji t sampel tunggal dilakukan di antara para pecandu Internet 59 dan norma orang Cina. Selanjutnya, uji t berpasangan-sampel dilakukan antara data SCL-90 yang dikumpulkan dalam 2008 dan 2009 dari siswa 59 ini. Tabel 1 menunjukkan rata-rata dan standar deviasi data SCL-90 yang dikumpulkan dalam 2008 dan 2009, dan nilai norma untuk orang Cina. Karakteristik setiap dimensi ditunjukkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Nilai rata-rata dimensi SCL-90 dalam kelompok yang berbeda.
Gambar tersebut menunjukkan karakteristik dimensi yang berbeda dalam ukuran yang berbeda. Dari gambar ini, kita dapat melihat bahwa INT, DEP, ANX, HOS dan PSY berubah dengan sengit antara data yang dikumpulkan dalam 2008 dan 2009. Namun, SOM, OC, dan PHOB menunjukkan sedikit perubahan.
doi: 10.1371 / journal.pone.0014703.g001
Tabel 1. Nilai rata-rata dimensi SCL-90 dalam kelompok yang berbeda.
doi: 10.1371 / journal.pone.0014703.t001
Setelah perbandingan, hanya OC dalam hasil SCL-90 (2008) menunjukkan skor yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan norma (Tabel 2). Perbedaan signifikan ditemukan dalam dimensi OC, DEP, ANX, dan HOS ketika hasil SCL-90 (2009) dan norma dibandingkan. Hasil dalam SCL-90 (2009) menunjukkan skor signifikan dan meningkat untuk INT, DEP, ANX, HOS, dan PSY, dibandingkan dengan hasil di SCL-90 (2008) (Tabel 2).
Tabel 2. Hasil perbandingan antara berbagai jenis data.
doi: 10.1371 / journal.pone.0014703.t002
Diskusi
Kondisi Mental sebelum Kecanduan
Berdasarkan perbandingan, kami menemukan bahwa skor siswa 59 lebih rendah daripada norma untuk sebagian besar dimensi SCL-90 sebelum kecanduan mereka. Hanya skor dimensi OC (obsesif-kompulsif) di antara IAD secara signifikan lebih tinggi dari Norm. Hasilnya menunjukkan bahwa orang menunjukkan lebih banyak perilaku OC sebelum mereka menjadi kecanduan Internet. Bahkan, kecanduan biasanya didefinisikan sebagai penyakit otak yang bermanifestasi sebagai perilaku kompulsif, atau penggunaan zat atau perilaku yang kompulsif dan berkelanjutan, bahkan jika pengguna menganggapnya berbahaya. [23]. Hasil ini konsisten dengan penelitian Shapria bahwa IAD biasanya menunjukkan perilaku kompulsif [7]. Studi tentang individu yang menderita zat [24] dan tembakau [25] kecanduan juga terlihat jelas dalam perilaku OC. Oleh karena itu, hubungan antara OC dan IAD mudah dikonfirmasi.
Ketika Orang-Orang Menjadi Ketergantungan pada Internet
Keadaan mental IAD saat ini dapat dieksplorasi dengan membandingkan IAD09 dan normanya. Hasil menunjukkan bahwa skor OC, DEP, ANX, dan HOS di IAD secara signifikan lebih tinggi dari biasanya, menunjukkan bahwa siswa yang menderita IAD juga menderita masalah patologis yang disebutkan di atas. Untuk SOM, INT, PHOB, PAR, PSY, dan ADD, temuan menunjukkan bahwa IAD tidak terkait dengan dimensi ini. M.sementara itu, depresi dan kecemasan adalah jenis masalah patologis yang terbukti terkait dengan IAD dalam penelitian sebelumnya [14], [16]. Oleh karena itu, penelitian ini mendukung temuan terkait pada DEP dan ANX. Penelitian sebelumnya juga menemukan bahwa permusuhan terkait dengan kecanduan internet di kalangan pria [26]. Permusuhan telah dilaporkan untuk memprediksi gaya bertahan melarikan diri-menghindari, serta penggunaan zat yang dipicu oleh isyarat yang diketahui (misalnya, keadaan emosi negatif dan ketegangan) [27]. Untuk remaja, permusuhan yang lebih tinggi biasanya mengarah pada konflik dan penolakan antarpribadi. Karena zat dibuat kurang tersedia bagi mereka, Internet dapat menyediakan dunia virtual untuk melepaskan diri dari stres dari dunia nyata [28].
Sorotan pada SCL-90 Hasil dari 2008 dan 2009
Hasil komparatif antara data yang dikumpulkan di 2008 dan 2009 memberikan kondisi mental pada para pecandu Internet 59 ini yang berubah sepanjang tahun. Skor untuk INT, DEP, ANX, HOS, dan PSY berubah secara signifikan selama tahun ini. Namun, skor untuk SOM, OC, PHOB, dan PAR tidak berubah secara signifikan, menunjukkan bahwa dimensi ini tidak terkait dengan IAD. Penelitian sebelumnya sebenarnya menunjukkan kerusakan yang disebabkan oleh IAD, seperti gangguan mood, gangguan atensi, dan ketergantungan zat yang disebut sebagai komorbiditas. [29], [30]. Dengan demikian, ketika gangguan komorbiditas diatasi bersama IAD, hasil pasien dapat sangat ditingkatkan [31].
Prekursor atau Sequela
Fitur dimensi SCL-90 dalam penelitian ini dapat dibagi menjadi empat jenis. Pertama, SOM, PAR, dan PHOB tidak banyak berubah sebelum dan sesudah kecanduan mereka, yang berarti bahwa dimensi-dimensi ini bukanlah prekursor atau Sequela dari IAD. Sederhananya, mereka tidak menunjukkan hubungan dengan IAD. Kedua, skor OC jauh lebih tinggi daripada norma sebelum IAD, dan dengan demikian, dapat dianggap sebagai prediktor untuk IAD. Namun, skor OC tidak berubah secara signifikan di 2009, yang entah bagaimana dapat mempengaruhi keandalan temuan ini. Di satu sisi, hasilnya menunjukkan bahwa OC dapat menjadi prediktor IAD karena menunjukkan skor yang lebih tinggi sebelum kecanduan internet. Namun, karena skor OC tidak berubah secara signifikan dalam 2009, dimensi OC mungkin tidak terkait dengan IAD. Karena itu, kami tidak dapat sepenuhnya menyimpulkan kepastian OC sebagai prediktor IAD.
Ketiga, sebelum mereka kecanduan Internet, skor DEP, ANX, dan HOS untuk siswa dengan IAD lebih rendah daripada norma, yang berarti bahwa tidak ada kesalahan ditemukan dalam dimensi ini. Pada dasarnya, dimensi-dimensi ini tidak dapat dikategorikan sebagai prediktor IAD. SEBUAHSetelah kecanduan mereka, dimensi skor tinggi dan bahkan meningkat secara signifikan, menunjukkan bahwa DEP, ANX, dan HOS adalah hasil dari IAD, dan bukan prekursor untuk IAD.. Temuan ini dapat membantu kita lebih memahami hubungan sebab akibat antara gangguan patologis dan IAD [15], [17]. TJenis keempat, yang berfokus pada INT dan PSY, menunjukkan bahwa dimensi ini normal sebelum kecanduan internet. Meskipun skor mereka tidak signifikan dalam kaitannya dengan norma dibandingkan dengan data SCL-90 yang dikumpulkan dalam 2009, diamati bahwa mereka berubah secara signifikan dalam 2009, sebagaimana dibuktikan oleh perbandingan antara data SCL-90 yang dikumpulkan dalam 2008 dan 2009. Dengan demikian, kita dapat menyimpulkan bahwa peningkatan skor untuk dimensi INT dan PSY adalah hasil dari IAD.
Sejumlah besar penelitian telah mengeksplorasi prediktor kecanduan internet. Kesenangan komunikasi [5], impulsif [32], dan kompetisi dan kerja sama [33] adalah prediktor yang terbukti kecanduan Internet. Sebagian besar studi ini menekankan pada pengalaman dalam menggunakan Internet dan sifat-sifat kepribadian yang terkait dengan kecanduan internet. Namun, hanya sedikit penelitian yang mengeksplorasi kausalitasnya dengan gangguan patologis. Hasil penelitian ini dapat memajukan pemahaman kita tentang hubungan antara gangguan patologis dan kecanduan internet. Dengan demikian, hubungan sebab akibat antara gangguan patologis dan kecanduan internet harus dievaluasi lebih lanjut oleh studi prospektif.
Keterbatasan dan Kekurangan
Hasil dari penelitian ini mengungkapkan beberapa temuan penting untuk memperdalam pemahaman kita tentang gangguan patologis dari kecanduan internet, namun beberapa batasan harus dipertimbangkan. Pertama, penelitian ini berlangsung selama satu tahun. Selama tahun ini, banyak hal terjadi yang dapat mengubah kondisi mental seseorang. Jadi, sulit untuk membuat kesimpulan dengan kepastian 100 persen bahwa perubahan ini terkait dengan IAD. Kedua, SCL-90 adalah alat yang berguna untuk mengukur kondisi mental dalam beberapa minggu terakhir, namun tidak dapat melacak proses perubahan selama periode yang lebih lama. Penelitian ini hanya menunjukkan keadaan mental statis siswa sebelum dan sesudah kecanduan internet. Ketiga, jumlah IAD terbatas (59), lebih banyak peserta harus ditemukan jika memungkinkan dalam studi selanjutnya. Keempat, kami menggunakan norma tetapi bukan data dari kelompok kontrol sebagai tingkat perbandingan. Ini karena sangat sulit untuk melakukan penyidik ekstensif lainnya sebagai ukuran pertama dalam penelitian ini. Menggunakan norma sebagai tingkat komparatif berguna dan mudah.
Meskipun ada begitu banyak batasan dalam penelitian ini, kami masih percaya itu berharga. Pertama, lebih sulit untuk mengontrol variabel tambahan dalam studi longitudinal daripada studi eksperimental, terutama studi dengan pasien. Kedua, penelitian ini menunjukkan bahwa sulit untuk menemukan prediktor yang kuat untuk IAD, yang berbeda dari hasil penelitian sebelumnya. Itu memperluas pengetahuan kita tentang IAD.
Kesimpulan
Singkatnya, kita dapat menemukan bahwa tidak ada prediktor patologis yang kuat untuk IAD. Meskipun OC dapat dianggap sebagai satu dimensi, tetap saja bahwa temuan ini tidak dapat sepenuhnya disimpulkan. Sebaliknya, gangguan kecanduan internet dapat membawa beberapa masalah patologis kepada orang-orang yang menderita itu, walaupun, kesimpulannya masih perlu lebih banyak dukungan karena keterbatasan desain penelitian dalam penelitian ini.
Kontribusi Penulis
Bayangkan dan rancang percobaan: GD. Melakukan percobaan: GD HZ XZ. Menganalisis data: GD XZ. Alat reagen / bahan / analisis yang dikontribusikan: GD QL. Menulis makalah: GD.
1. CNNIC (2010) Laporan statistik 26th tentang perkembangan Internet China. Tersedia: http://research.cnnic.cn/html/1279173730d2350.html. Diakses 2010 Okt 10.
2. Blokir Masalah JJ (2008) untuk DSM-V: Kecanduan Internet. Am J Psychiatry 165: 306 – 307. Temukan artikel ini secara online
3. Flisher C (2010) Semakin terhubung: tinjauan umum tentang kecanduan internet. J Paediatr Child Health 46: 557 – 559. Temukan artikel ini secara online
4. Beutel ME, Brähler E, Glaesmer H, Kuss DJ, Wölfling K, dkk. Penggunaan internet waktu senggang yang teratur dan bermasalah di komunitas: hasil dari survei berbasis populasi Jerman. Cyberpsychol, Behav, dan Soc Netw .. Di media. Temukan artikel ini secara online
5. Chou C, Hsiao MC (2000) Kecanduan internet, penggunaan, kepuasan, dan pengalaman menyenangkan: kasus mahasiswa Taiwan. Comput Educ 35: 65–80. Temukan artikel ini secara online
6. Wu H, Zhu K (2004) Analisis jalur pada faktor terkait yang menyebabkan gangguan kecanduan internet pada mahasiswa. Dagu J Kesehatan masyarakat 20: 1363 – 1366. Temukan artikel ini secara online
7. Shapira NA, Lessig MC, Tukang Emas TD, Szabo ST, Lazoritz M, dkk. (2003) Penggunaan internet yang bermasalah: klasifikasi yang diusulkan dan kriteria diagnostik. Depress Anxiety 17: 207 – 216. Temukan artikel ini secara online
8. Dong G, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2010) Penghambatan impuls pada orang dengan gangguan kecanduan internet: bukti elektrofisiologis dari studi Go / NoGo. Neurosci Lett 485: 138 – 142. Temukan artikel ini secara online
9. Young KS, Rodgers RC (1998) Hubungan antara depresi dan kecanduan internet. CyberPsychol Behav 1: 25 – 28. Temukan artikel ini secara online
10. Young KS (1998) Internet addiciton: munculnya gangguan klinis baru. CyberPsychol Behav 1: 237 – 244. Temukan artikel ini secara online
11. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, dkk. (1998) Paradoks Internet: teknologi sosial yang mengurangi keterlibatan sosial dan kesejahteraan psikologis? Am Psychol 53: 1017 – 1031. Temukan artikel ini secara online
12. Huang C (2010) Penggunaan internet dan kesejahteraan psikologis: meta-analisis. Cyberpsychol Behav, Soc Netw 13: 241 – 249. Temukan artikel ini secara online
13. Rierdan J (1999) Tautan depresi internet? Am Psychol 54: 781 – 782. Temukan artikel ini secara online
14. Morahan-Martin J (2005) Penyalahgunaan internet: kecanduan? kekacauan? gejala? penjelasan alternatif? Soc Sci Comput Rev 23: 39 – 48. Temukan artikel ini secara online
15. Davis RA (2001) Model kognitif-perilaku penggunaan Internet patologis. Comput Human Behav 17: 187 – 195. Temukan artikel ini secara online
16. Armstrong L, Phillips JG, Saling LL (2000) Potensi penentu penggunaan internet yang lebih berat. Int J Hum Comput Stud 53: 537 – 550. Temukan artikel ini secara online
17. Thatcher A, Goolam S (2005) Mendefinisikan 'kecanduan' Internet Afrika Selatan: prevalensi dan profil biografis dari pengguna internet yang bermasalah di Afrika Selatan. S Afr J Psychol 35: 766 – 792. Temukan artikel ini secara online
18. Peng W, Liu M (2010) Ketergantungan game online: studi pendahuluan di Cina. Cyberpsychol Behav Soc Netw 13: 329 – 333. Temukan artikel ini secara online
19. Derogatis LR (1975) Cara menggunakan Daftar Periksa Gejala (SCL-90) dalam evaluasi klinis. Nutley,, NJ: Hoffmann-La Roche.
20. Daftar periksa Gejala Wang Z (1984) SCL-90. Shanghai Psychopharmacology 2: 68 – 70. Temukan artikel ini secara online
21. Zhang Z, Luo S (1998) Sebuah studi tentang SCL-90 pada mahasiswa universitas Cina. Chin J Ment Health 12: 77 – 78. Temukan artikel ini secara online
22. Tes kecanduan internet Young KS (2009). Tersedia: http://netaddiction.com/index.php?option=combfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106. Diakses 2010 Okt 10.
23. Leshner AI (1997) Kecanduan adalah penyakit otak, dan itu penting. Sains 278: 45 – 47. Temukan artikel ini secara online
24. Davis C, Carter JC (2009) Makan berlebihan secara kompulsif sebagai kelainan kecanduan: ulasan teori dan bukti. Appetite 53: 1 – 8. Temukan artikel ini secara online
25. Spinella M (2005) Perilaku kompulsif pada pengguna tembakau. Addict Behav 30: 183 – 186. Temukan artikel ini secara online
26. Yen JY, Ko CH, Yen CF, Wu HY, Yang MJ (2007) Gejala kejiwaan komorbiditas dari kecanduan internet: defisit perhatian dan gangguan hiperaktif (ADHD), depresi, fobia sosial, dan permusuhan. J Adolesc Health 41: 93 – 98. Temukan artikel ini secara online
27. McCormick RA, Smith M (1995) Agresi dan permusuhan dalam penyalahguna zat: hubungan dengan pola penyalahgunaan, gaya koping, dan pemicu kambuh. Addict Behav 20: 555 – 562. Temukan artikel ini secara online
28. Douglas AC, Mills JE, Niang M, Stepchenkova S, Byun S, dkk. (2008) Kecanduan internet: meta-sintesis dari penelitian kualitatif selama dekade 1996-2006. Comput Hum Behav 24: 3027 – 3044. Temukan artikel ini secara online
29. Christensen MH, Orzack MH, Babington LM, Patsdaughter CA (2001) Ketika monitor menjadi pusat kendali. J Psychosoc Nurs Ment Kesehatan Serv 39: 40 – 47. Temukan artikel ini secara online
30. Volkow ND (2004) Realitas komorbiditas: depresi dan penyalahgunaan narkoba. Biol Psikiatri 56: 714 – 717. Temukan artikel ini secara online
31. Dell'Osso B, Altamura AC, Allen A, Marazziti D, Hollander E (2006) Pembaruan epidemiologi dan klinis pada gangguan kontrol impuls: tinjauan kritis. Eur Arch Psychiatry Clin Neurosci 256: 464–475. Temukan artikel ini secara online
32. Barnes GM, Welte JW, Hoffman JH, Dintcheff BA (2005) Berbagi alat prediksi dari perjudian muda, penggunaan narkoba, dan kenakalan. Psychol of Addict Behav 19: 165 – 174. Temukan artikel ini secara online
33. Hsu SH, Wen MH, Wu MC (2009) Menjelajahi pengalaman pengguna sebagai prediktor kecanduan MMORPG. Comput Educ 53: 990 – 999. Temukan artikel ini secara online
;