Investigasi efek diferensial dari kecanduan situs jejaring sosial dan gangguan permainan Internet pada kesehatan psikologis (2017)

J Behav Addict. 2017 November 13: 1-10. doi: 10.1556 / 2006.6.2017.075.

Pontes HM1.

Abstrak

Latar belakang dan tujuan

Studi sebelumnya berfokus pada menguji keterkaitan antara kecanduan situs jejaring sosial (SNS) dan gangguan permainan Internet (IGD) secara terpisah. Selain itu, sedikit yang diketahui tentang efek diferensial simultan potensial dari kecanduan SNS dan IGD pada kesehatan psikologis. Studi ini menyelidiki interaksi antara dua kecanduan teknologi ini dan memastikan bagaimana keduanya dapat secara unik dan khas berkontribusi pada peningkatan tekanan psikiatrik ketika memperhitungkan efek potensial yang berasal dari variabel sosiodemografi dan yang berhubungan dengan teknologi.

metode

Sampel remaja 509 (53.5% laki-laki) berusia 10-18 tahun (rata-rata = 13.02, SD = 1.64) direkrut.

Hasil

Ditemukan bahwa variabel demografis utama dapat memainkan peran yang berbeda dalam menjelaskan kecanduan SNS dan IGD. Selain itu, ditemukan bahwa kecanduan SNS dan IGD dapat meningkatkan gejala satu sama lain, dan secara simultan berkontribusi terhadap penurunan kesehatan psikologis secara keseluruhan dengan cara yang sama, lebih jauh menyoroti perjalanan etiologis dan klinis yang berpotensi umum antara kedua fenomena ini. Akhirnya, efek merugikan IGD pada kesehatan psikologis ditemukan sedikit lebih jelas daripada yang dihasilkan oleh kecanduan SNS, sebuah temuan yang memerlukan pengawasan ilmiah tambahan.

Diskusi dan kesimpulan

Implikasi dari hasil ini dibahas lebih lanjut dalam terang bukti yang ada dan perdebatan tentang status kecanduan teknologi sebagai gangguan primer dan sekunder.

KATA KUNCI: Gangguan game internet; kecanduan perilaku; kesehatan mental; kecanduan situs jejaring sosial; kecanduan teknologi

PMID: 29130329

DOI: 10.1556/2006.6.2017.075

Pengantar

 

Kemajuan teknologi terbaru memainkan peran penting dalam mengubah cara individu mengalami situs jejaring sosial (SNS) dan video game. Meskipun perkembangan ini meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan di kedua kegiatan, mereka juga berkontribusi untuk lebih mengaburkan garis pemisah antara penggunaan SNS dan bermain video game (Rikkers, Lawrence, Hafekost, & Zubrick, 2016; Starcevic & Aboujaoude, 2016).

Pengalaman sosial virtual dan proses interaktif banyak tertanam di berbagai genre game, terutama dalam game role-playing (MMORPG) multiplayer online yang masif, di mana pengguna dapat bermain di dunia sosial virtual. Sebuah survei yang relatif besar tentang pemain 912 MMORPG dari negara-negara 45 menemukan bahwa interaksi sosial dalam lingkungan game membentuk elemen yang cukup besar dalam kesenangan bermain karena gamer dapat membuat teman dan mitra seumur hidup sepanjang pengalaman bermain game mereka (Cole & Griffiths, 2007). Menariknya, pengalaman media sosial di era Web 2.0 termasuk permainan media sosial populer yang semakin populer (Bright, Kleiser, & Grau, 2015), dengan angka-angka terbaru dari Facebook menunjukkan bahwa di 2014, rata-rata 375 juta orang telah memainkan game yang terhubung dengan Facebook setiap bulan, dan bahwa aplikasi seluler mengirim rata-rata 735 juta rujukan ke game setiap hari (Facebook, 2014).

Terlepas dari efek positif dan menguntungkan yang dilaporkan secara luas dari SNS dan video game di berbagai tingkatan (misalnya, fungsi kognitif, kesejahteraan, dll.) (Misalnya, Chopik, 2016; Heo, Chun, Lee, Lee, & Kim, 2015; Howard, Wilding, & Tamu, 2016; Stroud & Whitbourne, 2015), ada juga banyak bukti dari beberapa studi empiris perwakilan nasional yang menunjukkan bahwa SNS dan video game dapat berkontribusi terhadap gangguan psikososial dan disfungsi perilaku pada sebagian kecil pengguna, termasuk remaja muda yang dapat menggunakan teknologi ini secara berlebihan dan tidak sehat mengingat tahap perkembangan mereka saat ini (Andreassen, 2015; Bányai dkk., 2017; Cock et al., 2014; Morioka dkk., 2016; Pápay dkk., 2013). Baru-baru ini, Sioni, Burleson, dan Bekerian (2017) melakukan penelitian empiris dalam sampel pemain 595 MMORPG dari Amerika Serikat dan menemukan bahwa permainan video game yang adiktif secara positif terkait dengan gejala fobia sosial bahkan setelah mengendalikan pengaruh bersama jam permainan mingguan, yang lebih jauh menggambarkan bahwa individu fobia sosial lebih suka bentuk interaksi sosial online (Lee & Stapinski, 2012) karena memberikan kesempatan unik kepada pengguna untuk memenuhi kebutuhan hubungan sosial mereka, sekaligus memungkinkan mereka meninggalkan situasi sosial yang membuat mereka merasa tidak nyaman (misalnya, dengan keluar dari game). Berkenaan dengan penggunaan SNS yang berlebihan, penelitian terbaru yang dilakukan oleh Xanidis dan Brignell (2016) dalam sampel pengguna media sosial 324 menemukan bahwa kecanduan SNS adalah prediktor utama penurunan kualitas tidur dan peningkatan insiden kegagalan kognitif. Selanjutnya, Xanidis dan Brignell (2016) mencatat bahwa kecanduan SNS dapat mempotensiasi kegagalan kognitif karena efek negatifnya pada kualitas tidur, lebih lanjut menggambarkan pentingnya klinis dan sosiologis penelitian terkait dengan kecanduan teknologi dalam konteks pendidikan karena SNS yang berlebihan dan patologis serta penggunaan video game dapat membahayakan fisik dan mental. kesehatan dalam berbagai konteks dan rentang usia.

Pada tingkat teoritis, kecanduan video game [juga dikenal sebagai gangguan permainan Internet (IGD)] adalah suatu kondisi klinis yang terdiri dari pola perilaku yang mencakup penggunaan terus-menerus dari video game, yang mengarah pada penurunan atau tekanan yang signifikan selama periode 12 bulan sebagai ditunjukkan dengan menyetujui lima (atau lebih) dari sembilan kriteria berikut: (i) asyik dengan permainan; (ii) gejala penarikan saat bermain game; (iii) toleransi, yang mengakibatkan kebutuhan untuk menghabiskan lebih banyak waktu untuk bermain; (iv) upaya yang gagal untuk mengendalikan partisipasi dalam permainan; (v) kehilangan minat pada hobi dan hiburan sebelumnya sebagai akibat dari, dan dengan pengecualian, game; (vi) terus menggunakan game secara berlebihan meskipun memiliki pengetahuan tentang masalah psikososial; (vii) menipu anggota keluarga, terapis, atau orang lain mengenai jumlah permainan; (viii) penggunaan game untuk melarikan diri atau menghilangkan mood negatif; dan (ix) membahayakan atau kehilangan hubungan, pekerjaan, atau pendidikan atau peluang karier yang signifikan karena partisipasi dalam permainan (American Psychiatric Association [APA], 2013). Adapun kecanduan SNS, konstruk ini secara luas didefinisikan sebagai "menjadi terlalu peduli tentang SNS, didorong oleh motivasi yang kuat untuk masuk atau menggunakan SNS, dan mencurahkan begitu banyak waktu dan upaya untuk SNS sehingga merusak kegiatan sosial lainnya, studi / pekerjaan, hubungan interpersonal, dan / atau kesehatan dan kesejahteraan psikologis ”(Andreassen & Pallesen, 2014, P. 4054).

Sejak proposal awal IGD sebagai gangguan sementara oleh APA di edisi kelima Diagnostik dan Statistik Manual Gangguan Mental (DSM-5; APA, 2013), beberapa debat ilmiah yang menyajikan pandangan yang berbeda dan bertentangan tentang kelayakan dan status IGD sebagai gangguan resmi telah diterbitkan (Aarseth dkk., 2016; Griffiths, Van Rooij, dkk., 2016; Lee, Choo, & Lee, 2017; Petry dkk., 2014, 2015; Saunders dkk., 2017). Beberapa kekhawatiran ini muncul karena fakta bahwa kriteria diagnostik untuk IGD sebagian besar berasal dari kombinasi kriteria klinis yang ada dan kondisi tidak resmi seperti: perjudian patologis, gangguan penggunaan narkoba, dan kecanduan internet umum (Kuss, Griffiths, & Pontes, 2017). Terlepas dari kenyataan bahwa kecanduan IGD dan SNS tidak secara resmi diakui sebagai gangguan kesehatan mental, Organisasi Kesehatan Dunia (2016) mengintensifkan perdebatan seputar kecanduan video game karena keputusannya untuk memasukkan gangguan permainan (GD) sebagai gangguan formal dalam revisi berikutnya dari Klasifikasi Penyakit Internasional. Masalah lain yang terlibat dalam kecanduan perilaku, seperti kecanduan SNS dan IGD, berkaitan dengan fakta bahwa remisi spontan dapat terjadi dalam banyak kasus. Penelitian yang meneliti tingkat remisi di IGD melaporkan bahwa remisi spontan dapat terjadi hingga 50% kasus (misalnya, Gentile et al., 2011; Scharkow, Festl, & Quandt, 2014; Van Rooij, Schoenmakers, Vermulst, Van den Eijnden, & Van de Mheen, 2011).

Meskipun tingkat prevalensi kecanduan SNS dan IGD dapat secara signifikan dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti masalah metodologis dan konseptual seperti yang disarankan sebelumnya (Griffiths, Király, Pontes, & Demetrovics, 2015; Griffiths, Kuss, & Pontes, 2016; Griffiths & Pontes, 2015), penelitian yang kuat (yaitu, penelitian perwakilan nasional) melaporkan tingkat prevalensi kecanduan SNS mulai dari 2.9% pada populasi orang dewasa Belgia (Cock et al., 2014) ke 4.5% di antara remaja Hongaria (Bányai dkk., 2017). Meskipun tingkat prevalensi IGD dari penelitian yang kuat menemukan tingkat berkisar dari 2.5% pada remaja Slovenia (Pontes, Macur, & Griffiths, 2016) ke 5.8% di antara remaja dan orang dewasa Belanda (Lemmens & Hendriks, 2016), penelitian skala besar lainnya melaporkan tingkat prevalensi serendah 0.3% (Scharkow dkk., 2014). Meskipun temuan tentang prevalensi tampaknya relatif konsisten di seluruh studi yang kuat, beberapa faktor dapat berkontribusi terhadap inflasi estimasi. Sebagai contoh, telah ditemukan bahwa pola respons yang nakal dan ekstrim dapat meningkatkan perkiraan tingkat prevalensi (Przybylski, 2017). Demikian pula, jenis penilaian psikometrik yang digunakan telah terbukti berkontribusi terlalu tinggi pada tingkat prevalensi gangguan langka, seperti IGD (Maraz, Király, & Demetrovics, 2015).

Karena pengetahuan yang masih ada berdasarkan efek SNS dan permainan video game pada kesehatan psikologis pada remaja muda bisa dibilang jarang, penelitian tentang efek diferensial potensial dari kecanduan SNS dan IGD pada kesehatan psikologis sangat penting karena kedua fenomena ini berbagi etiologi yang mendasari yang sama dengan kecanduan terkait perilaku dan perilaku lainnya (Griffiths, 2015; Griffiths & Pontes, 2015; Shaffer et al., 2004), dan bahwa peningkatan permainan sosial merusak keseluruhan kualitas hubungan interpersonal pada remaja dengan menghambat dukungan emosional (Kowert, Domahidi, Festl, & Quandt, 2014).

Penelitian saat ini

Studi sebelumnya (misalnya, Andreassen dkk., 2016; Cock et al., 2014; Pontes & Griffiths, 2015b; Yu, Li, & Zhang, 2015) menemukan bahwa jenis kelamin dan usia dapat meningkatkan kerentanan terhadap kecanduan SNS dan IGD. Karena itu, sejak gender pria secara sistematis dikaitkan dengan IGD dan gender wanita dengan kecanduan SNS (Andreassen dkk., 2016), penelitian ini berhipotesis bahwa jenis kelamin dan usia akan memprediksi tingkat kecanduan SNS dan gejala IGD yang lebih besar (H1). Selain itu, beberapa penelitian (misalnya, Andreassen dkk., 2013, 2016; Sussman dkk., 2014) telah melaporkan hubungan positif antara berbagai jenis kecanduan teknologi, menunjukkan korelasi mendasar yang umum. Oleh karena itu, dihipotesiskan bahwa Kecanduan SNS dan IGD akan secara positif terkait satu sama lain (H2). Meskipun hubungan antara kecanduan SNS, IGD, dan kesehatan mental adalah kompleks dan tetap kontroversial di terbaik (Pantic, 2014), sejumlah besar bukti melaporkan korelasi kunci kecanduan teknologi, seperti depresi, kecemasan, dan stres (misalnya,  Király dkk., 2014; Lehenbauer-Baum et al., 2015; Ostovar dkk., 2016; Pontes & Griffiths, 2016). Dengan demikian, dihipotesiskan bahwa Kecanduan SNS dan IGD akan berkontribusi secara unik dan berbeda terhadap peningkatan tingkat tekanan kejiwaan secara keseluruhan (H3). Semua tiga hipotesis tersebut akan diselidiki akuntansi untuk efek potensial yang berasal dari frekuensi tinggi penggunaan internet dan bermain video game karena waktu yang dihabiskan dalam kegiatan ini umumnya terkait dengan kecenderungan kecanduan (Pontes & Griffiths, 2015a; Pontes, Király, Demetrovics, & Griffiths, 2014; Stubblefield dkk., 2017; Wu, Cheung, Ku, & Hung, 2013).

metode

Peserta dan prosedur

Peserta potensial untuk penelitian ini adalah semua siswa (N = 700) terdaftar di kelas enam, tujuh, delapan, dan sembilan dari sekolah menengah utama yang terletak di Algarve (Portugal). Otorisasi dari kepala sekolah dan orang tua diperoleh, dan siswa menyelesaikan survei di perpustakaan sekolah selama kegiatan ekstrakurikuler. Penelitian ini disetujui oleh Komite Etika Penelitian Universitas Nottingham Trent University, persetujuan yang diinformasikan diperoleh dari semua peserta individu yang termasuk dalam penelitian ini, dan periode pengumpulan data dari Mei hingga Juni 2015, dan sekolah dipilih berdasarkan ketersediaan, dan siswa diambil sampel secara acak dari kelompok kelas yang terdiri dari kelas enam, tujuh, delapan, dan sembilan (yaitu, usia 10-18 tahun) untuk mencapai keterwakilan yang optimal dari populasi siswa di sekolah yang berpartisipasi. Data dikumpulkan dari 509 siswa (72.7% dari seluruh populasi dijadikan sampel). Usia rata-rata sampel adalah 13.02 tahun (SD = 1.64) dan ada pembagian gender yang relatif setara dengan 53.5% (n = 265) menjadi laki-laki (Tabel 1).

 

 

  

tabel

Tabel 1. Karakteristik sosiodemografi utama sampel, pola penggunaan teknologi, tingkat kecanduan penggunaan teknologi, dan kesehatan psikologis (N = 495)

 

 


  

 

Tabel 1. Karakteristik sosiodemografi utama sampel, pola penggunaan teknologi, tingkat kecanduan penggunaan teknologi, dan kesehatan psikologis (N = 495)

Variabel MinimumMaksimum
Usia (tahun) (rata-rata, SD)13.02 (1.64)1018
Jenis kelamin (pria,%)265 (53.5)--
Dalam suatu hubungan (n,%)99 (20)--
Waktu mingguan dihabiskan di Internet (artinya, SD)17.91 (23.34)149
Game yang dihabiskan waktu mingguan (artinya, SD)10.21 (17.86)152
Tingkat kecanduan SNS (rata-rata, SD)10.70 (4.83)630
Level IGD (rata-rata, SD)15.92 (6.99)941
Tingkat depresi (rata-rata, SD)3.12 (3.94)021
Tingkat kecemasan (rata-rata, SD)2.66 (3.78)021
Tingkat stres (rata-rata, SD)3.32 (3.97)021

Note. Waktu mingguan yang dihabiskan di Internet dan permainan mengacu pada jumlah jam yang dilaporkan sendiri untuk kegiatan-kegiatan tersebut selama seminggu. SD: standar deviasi; SNS: situs jejaring sosial; IGD: Gangguan game internet.

Ukuran
Sosiodemografi dan frekuensi penggunaan teknologi

Data demografis dikumpulkan berdasarkan usia, jenis kelamin, dan status hubungan. Data tentang penggunaan SNS dikumpulkan dengan menanyakan rata-rata waktu mingguan peserta yang dihabiskan di Internet untuk tujuan waktu luang dan non-spesifik (umum) (yaitu, jumlah jam). Frekuensi permainan dinilai dengan menanyakan rata-rata waktu mingguan yang dihabiskan untuk bermain game (yaitu, jumlah jam).

Skala Ketergantungan Facebook Bergen (BFAS)

BFAS (Andreassen, Torsheim, Brunborg, & Pallesen, 2012) menilai kecanduan SNS dalam konteks penggunaan Facebook dan telah terbukti menunjukkan sifat psikometrik yang sangat baik di sejumlah negara (Phanasathit, Manwong, Hanprathet, Khumsri, & Yingyeun, 2015; Salem, Almenaye, & Andreassen, 2016; Silva dkk., 2015), termasuk Portugal (Pontes, Andreassen, & Griffiths, 2016). BFAS terdiri dari enam item yang mencakup fitur inti dari kecanduan perilaku (yaitu, arti-penting, modifikasi suasana hati, toleransi, penarikan diri, konflik, dan kambuh) (Griffiths, 2005). Item diberi skor pada skala 5-point, yaitu mulai dari 1 (sangat jarang) ke 5 (sangat sering) dalam jangka waktu 12 bulan. Skor total diperoleh dengan menjumlahkan peringkat partisipan dari setiap item (mulai dari poin 6 hingga 30), dengan skor yang lebih tinggi menunjukkan peningkatan kecanduan Facebook. BFAS telah menunjukkan tingkat keandalan yang memadai dalam penelitian ini (α = 0.83).

Skala Gangguan Permainan Internet - Bentuk-Pendek (IGDS9-SF)

The IGDS9-SF (Pontes & Griffiths, 2015a) adalah alat psikometri singkat yang dirancang untuk menilai tingkat keparahan IGD selama periode 12-bulan sesuai dengan kerangka yang disarankan oleh APA dalam DSM-5 (APA, 2013). IGDS9-SF telah menunjukkan sifat psikometrik dan validitas lintas budaya yang memadai di sejumlah negara (Monacis, De Palo, Griffiths, & Sinatra, 2016; Pontes & Griffiths, 2015a; Pontes, Macur, dkk., 2016), termasuk Portugal (Pontes & Griffiths, 2016). Sembilan pertanyaan yang terdiri dari IGDS9-SF dijawab menggunakan skala titik-5, yaitu mulai dari 1 (tak pernah) ke 5 (sangat sering), dan skor dapat diperoleh dengan menjumlahkan respons (mulai dari poin 9 hingga 45), dengan skor yang lebih tinggi menunjukkan tingkat GD yang lebih tinggi. Reliabilitas IGDS9-SF dalam penelitian ini memuaskan (α = 0.87).

Kesehatan psikologis

Kesehatan psikologis secara keseluruhan dinilai menggunakan Depresi Anxiety and Stress Scales - 21 (DASS-21; Lovibond & Lovibond, 1995), yang terdiri dari tiga subskala 7-item yang mencakup tiga gejala yang diberi peringkat pada skala titik 4, yaitu mulai dari 0 (sama sekali tidak berlaku untuk saya) ke 3 (diterapkan kepada saya sangat banyak atau sebagian besar waktu). Versi DASS-21 yang digunakan dalam penelitian ini sebelumnya telah terbukti memiliki sifat psikometrik yang memadai dalam populasi penelitian (Pais-Ribeiro, Honrado, & Leal, 2004). Koefisien α Cronbach untuk instrumen ini dalam penelitian ini adalah .84 (depresi), .86 (kecemasan), dan .86 (stres).

Manajemen data dan analisis statistik

Manajemen data meliputi (i) pembersihan kumpulan data dengan memeriksa kasus dengan nilai yang hilang di atas ambang konvensional 10% di semua instrumen yang relevan; (ii) memeriksa normalitas univariat dari semua item BFAS dan IGDS9-SF menggunakan pedoman standar (yaitu, skewness> 3 dan kurtosis> 9) (Kline, 2011); (iii) penapisan untuk pencilan univariat yang mencetak ± standar penyimpangan 3.29 dari BFAS IGDS9-SF z-nilai (Field, 2013); dan (iv) penapisan untuk pencilan multivarian menggunakan jarak Mahalanobis dan nilai kritis untuk setiap kasus berdasarkan pada χ2 nilai distribusi. Prosedur ini menghasilkan pengecualian dari kasus 14, sehingga menghasilkan set data akhir dari kasus 495 yang valid yang memenuhi syarat untuk analisis selanjutnya. Analisis statistik termasuk (i) analisis deskriptif dari karakteristik sampel utama, (ii) analisis korelasional dari variabel utama penelitian dengan memperkirakan koefisien korelasi product-moment Pearson dengan 95% bias-dikoreksi dan-selang kepercayaan (BCa) interval kepercayaan ( CI) dan koefisien determinasi yang menyertainya (R2), dan (iii) analisis pemodelan persamaan struktural komparatif (SEM) untuk memastikan peran prediktif diferensial dari kecanduan SNS dan IGD pada kesehatan psikologis ketika memperhitungkan efek, usia, jenis kelamin, dan frekuensi penggunaan Internet dan permainan video game. Analisis statistik dilakukan dengan menggunakan Mplus 7.2 dan IBM SPSS Statistics versi 23 (IBM Corporation, 2015; Muthén & Muthén, 2012).

Etika

Prosedur penelitian dilakukan sesuai dengan Deklarasi Helsinki. Dewan Peninjauan Institusi Universitas Nottingham Trent menyetujui penelitian ini. Semua subjek diberi informasi tentang penelitian ini dan semua memberikan persetujuan. Selain itu, persetujuan dari orang tua dan wali sah diperoleh dari semua peserta di bawah 18 tahun.

Hasil

 
Statistik deskriptif

tabel 1 merangkum temuan mengenai karakteristik sosiodemografi utama sampel, pola penggunaan teknologi, di samping tingkat yang diamati dari penggunaan teknologi yang membuat ketagihan (yaitu, kecanduan SNS dan IGD) dan kesehatan psikologis. Selanjutnya, kedua IGD (mean = 15.92 [95% BCa = 15.31 - 16.56], SD = 6.99) dan kecanduan SNS (mean = 10.70 [95% BCa = 10.28 - 11.15], SD = 4.83) disajikan dengan level sedang dalam sampel. Sedangkan untuk kesehatan psikologis partisipan, depresi (mean = 3.12 [95% BCa = 2.78 - 3.47], SD = 3.94), kecemasan (rata-rata = 2.66 [95% BCa = 2.33 - 2.99], SD = 3.78), dan tingkat stres (mean = 3.32 [95% BCa = 2.98 - 3.67], SD = 3.97) tidak terlalu umum.

Analisis korelasional

Analisis korelasional termasuk variabel utama penelitian dilakukan untuk memberikan wawasan awal dan konteks statistik untuk analisis SEM komparatif berikutnya. Akibatnya, analisis ini mengungkapkan bahwa kecanduan SNS secara positif terkait dengan IGD (r = .39, p <.01, R2 = .15), stres (r = .36, p <.01, R2 = 13), dan depresi (r = .33, p <.01, R2 = .11). Berkenaan dengan IGD, asosiasi positif muncul dengan waktu yang dihabiskan untuk bermain game mingguan (r = .42, p <.01, R2 = 18), jenis kelamin (r = .41, p <.01, R2 = 17), dan stres (r = .40, p <.01, R2 = .16) (Tabel 2).

 

 

  

tabel

Tabel 2. Bootstrapa matriks korelasi dengan bias-dikoreksi dan -accelerated (BCa) 95% interval kepercayaan (CI) antara kecanduan SNS, IGD, dan variabel penelitian (N = 495)

 

 


  

 

Tabel 2. Bootstrapa matriks korelasi dengan bias-dikoreksi dan -accelerated (BCa) 95% interval kepercayaan (CI) antara kecanduan SNS, IGD, dan variabel penelitian (N = 495)

Variabel sekunderKecanduan SNSR295% BCa CIIGDR295% BCa CI
Usia0.02-−0.07 – 0.10-0.07-−0.16 – 0.02
Gender0.04-−0.05 – 0.120.41*. 170.34-0.48
Status hubungan0.20*. 040.11-0.290.13*. 020.03-0.23
Waktu mingguan dihabiskan di Internet0.03-−0.05 – 0.120.12*. 010.03-0.22
Mingguan menghabiskan waktu bermain game0.05-−0.05 – 0.140.42*. 180.34-0.50
Depresi0.33*. 110.23-0.430.36*. 130.26-0.46
Kegelisahan0.31*. 100.22-0.410.33*. 110.24-0.42
Tekanan0.36*. 130.25-0.440.40*. 160.32-0.49
IGD0.39*. 150.30-0.48---

Catatan. SNS: situs jejaring sosial; IGD: Gangguan game internet.

aHasil bootstrap didasarkan pada sampel bootstrap 10,000.

* Korelasi signifikan pada 0.01.

Analisis SEM komparatif

Untuk menguji hipotesis utama penelitian ini, analisis SEM komparatif dilakukan untuk memperkirakan efek diferensial potensial dari kecanduan SNS dan IGD pada kesehatan psikologis. Lebih khusus lagi, Beberapa Indikator, Beberapa Penyebab Model (MIMIC) diuji menggunakan metode estimasi kemungkinan maksimum dengan kesalahan standar yang kuat. Indeks dan ambang batas kesesuaian konvensional diadopsi untuk menguji goodness of fit model: χ2/df [1, 4], root mean square error of apximation (RMSEA) [0.05, 0.08], RMSEA 90% CI dengan batas bawah mendekati 0 dan batas atas di bawah 0.08, nilai tingkat probabilitas dari uji kecocokan dekat (Cfit )> .05, root mean square residual (SRMR) [0.05, 0.08], indeks kecocokan komparatif (CFI), dan indeks kecocokan Tucker-Lewis (TLI) [0.90, 0.95] (Bentler, 1990; Bentler & Bonnet, 1980; Hooper, Coughlan, & Mullen, 2008; Hu & Bentler, 1999). Hasil analisis ini menghasilkan hasil berikut: χ2(722) = 1,193.40, χ2/df = 1.65; RMSEA = 0.036 [90% CI: 0.033–0.040], Cfit = 1.00; SRMR = 0.049, CFI = 0.92; TLI = 0.91, menunjukkan bahwa model menyajikan kesesuaian yang optimal untuk data (Gambar 1).

figur induk hapus  

Gambar 1. Representasi grafis dari efek diferensial dari kecanduan situs jejaring sosial dan gangguan permainan Internet pada kesehatan psikologis (N = 495). Note. Baik secara keseluruhan: χ2(722) = 1,193.40, χ2/df = 1.65; RMSEA = 0.036 [90% CI: 0.033–0.040], Cfit = 1.00; SRMR = 0.049, CFI = 0.92; TLI = 0.91. β = efek langsung standar; r = koefisien korelasi. *p <.0001

Adapun peran potensial dari jenis kelamin dan usia dalam menambah gejala kecanduan SNS dan IGD (yaitu, H1), tidak ada dukungan yang ditemukan untuk efek gabungan dari kedua variabel ini pada kecanduan SNS. Namun, jenis kelamin (β = 0.32, p <001) dan usia (β = −0.11, p = 007) berkontribusi terhadap peningkatan gejala IGD. Lebih khusus lagi, jenis kelamin laki-laki dikaitkan dengan insiden gejala IGD yang lebih besar (rata-rata = 18.60 [95% BCa = 4.59 - 5.97], SD = 5.32) dibandingkan dengan perempuan (rata-rata = 12.83 [95% BCa = 6.60 - 7.70], SD = 7.17), dan menjadi lebih muda ditemukan meningkatkan tingkat IGD secara keseluruhan. Secara keseluruhan, temuan ini sebagian mendukung H1.

Hasil dari analisis ini memberikan dukungan kepada H2 karena efek terstandarisasi yang diperoleh untuk hubungan antara kecanduan SNS dan IGD menunjukkan bahwa dua fenomena ini berhubungan positif (r = .53, p <001), sebuah temuan yang sesuai dengan hasil dari analisis korelasional dengan variabel-variabel ini dioperasionalkan sebagai ukuran yang dapat diamati (r = 39 [95% BCa = 0.30 - 0.48], R2 = .15, p <.01) (Tabel 2).

Akhirnya, analisis efek diferensial dari kecanduan SNS dan IGD pada kesehatan psikologis remaja menyarankan bahwa kedua kecanduan teknologi dapat memiliki efek positif yang signifikan secara statistik terhadap peningkatan keseluruhan tingkat tekanan kejiwaan. Lebih khusus, IGD tampaknya memperburuk gejala depresi (β = 0.28, p <001), kecemasan (β = 0.26, p <001), dan stres (β = 0.33, p <001). Selain itu, kecanduan SNS juga berkontribusi terhadap peningkatan keparahan depresi (β = 0.27, p <001), kecemasan (β = 0.25, p <001), dan stres (β = 0.26, p <001), tetapi pada tingkat yang sedikit lebih rendah. Meskipun hasil ini mendukung H3, efek kecanduan SNS dan IGD pada kesehatan psikologis mungkin tidak terlalu berbeda karena efek standarnya sangat sebanding.

Diskusi

 

Studi ini berusaha untuk menyelidiki interaksi antara kecanduan SNS dan IGD dan bagaimana dua kecanduan teknologi yang muncul ini dapat berkontribusi secara unik dan unik untuk memburuknya kesehatan psikologis pada remaja di atas dan di atas efek potensial yang berasal dari variabel sosiodemografi dan variabel terkait teknologi. Berkenaan dengan H1 (yaitu, jenis kelamin dan usia akan berkontribusi terhadap peningkatan kecanduan SNS dan gejala IGD), penelitian ini mampu menguatkan hipotesis ini dalam kaitannya dengan IGD, lebih lanjut mendukung sejumlah besar studi sebelumnya yang menemukan usia muda dan jenis kelamin laki-laki adalah variabel kunci yang memprediksi IGD (Cock et al., 2014; Guillot dkk., 2016; Rehbein, Staudt, Hanslmaier, & Kliem, 2016).

Meskipun demikian, H1 tidak dikuatkan dalam konteks kecanduan SNS, sebuah temuan yang menambah kompleksitas lebih lanjut pada penelitian sebelumnya yang melaporkan kecanduan SNS menjadi lebih umum di kalangan anak muda (Andreassen dkk., 2013, 2012; Turel & Serenko, 2012), pengguna yang lebih tua (Floros & Siomos, 2013), perempuan (Andreassen dkk., 2012), dan laki-laki (Çam & Işbulan, 2012). Meskipun demikian, hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menyatu dengan penelitian sebelumnya yang menemukan kecanduan SNS tidak berhubungan dengan usia (Koc & Gulyagci, 2013; Wu et al., 2013) dan gender (Koc & Gulyagci, 2013; Tang, Chen, Yang, Chung, & Lee, 2016; Wu et al., 2013). Seperti disebutkan sebelumnya, ini mungkin hasil dari buruknya kualitas penelitian sebelumnya tentang kecanduan SNS dalam hal pengambilan sampel, desain penelitian, penilaian, dan skor cut-off yang diadopsi (Andreassen, 2015). Menariknya, waktu mingguan yang dihabiskan di Internet tidak memprediksi peningkatan kecanduan SNS. Penjelasan potensial untuk temuan ini dapat dikaitkan dengan fakta bahwa penggunaan SNS online telah menjadi hal yang biasa dan tak terhindarkan dalam kehidupan modern, menjadikan semakin sulit bagi banyak remaja untuk memperkirakan penggunaannya dengan tepat, menambah kompleksitas lebih lanjut pada hubungan antara waktu yang dihabiskan berlebihan untuk hal ini. tingkat teknologi dan kecanduan. Untuk alasan ini, perlu untuk mengakui perbedaan antara keterlibatan tinggi dan kecanduan SNS karena beberapa remaja menghabiskan berjam-jam menggunakan SNS sebagai bagian dari rutinitas yang sehat dan normal (Andreassen, 2015; Andreassen & Pallesen, 2014; Turel & Serenko, 2012).

Temuan ini juga memberikan dukungan empiris untuk H2 (yaitu, Kecanduan SNS dan IGD akan secara positif terkait satu sama lain), memvalidasi sejumlah studi yang melaporkan hasil serupa (Andreassen dkk., 2013, 2016; Chiu, Hong, & Chiu, 2013; Dowling & Brown, 2010). Temuan ini dapat dijelaskan oleh fakta bahwa sejumlah besar individu, termasuk remaja muda sekarang bermain game melalui SNS secara teratur (Griffiths, 2014). Selain itu, telah lama ditetapkan bahwa aspek sosialisasi permainan memainkan peran motivasi utama dalam permainan video game seperti yang disarankan oleh banyak penelitian (Demetrovics et al., 2011; Fuster, Chamarro, Carbonell, & Vallerand, 2014; Yee, 2006). Pada tingkat klinis, temuan ini dapat menunjukkan kesamaan yang mendasari kedua kecanduan teknologi ini (Griffiths, 2015; Griffiths & Pontes, 2015; Shaffer et al., 2004). Mengingat bahwa penggunaan teknologi adiktif memengaruhi individu dalam lingkungan pendidikan, penelitian tentang kecanduan IGD dan SNS di kalangan remaja berbasis sekolah dapat membantu pembuat kebijakan merancang kebijakan pencegahan yang diarahkan untuk mengurangi dampak negatif penggunaan teknologi adiktif pada remaja muda.

Akhirnya, H3 (yaitu, Kecanduan SNS dan IGD akan berkontribusi secara unik dan berbeda terhadap peningkatan tingkat tekanan kejiwaan secara keseluruhan) juga dikuatkan dan menghasilkan wawasan baru mengenai efek diferensial gabungan dari kecanduan SNS dan IGD pada kesehatan mental remaja. Dalam penelitian ini, baik kecanduan SNS dan IGD berkontribusi terhadap penurunan kesehatan psikologis dengan meningkatkan tingkat depresi, kecemasan, dan stres. Temuan ini mendukung penelitian sebelumnya yang telah menemukan dua kecanduan teknologi ini merusak kesehatan mental secara mandiri (Kim, Hughes, Park, Quinn, & Kong, 2016; Primack dkk., 2017; Sampasa-Kanyinga & Lewis, 2015; Sarda, Bègue, Bry, & Gentile, 2016). Temuan ini dapat dimanfaatkan oleh profesional kesehatan mental dan konselor sekolah yang ingin mengembangkan program intervensi yang berfokus pada peningkatan kesejahteraan siswa dengan mengurangi penggunaan teknologi yang membuat ketagihan. Meskipun temuan ini menjanjikan dan layak untuk diteliti di masa depan, perlu dicatat bahwa bukti mengenai hubungan antara gangguan kesehatan mental dan kecanduan perilaku tetap tidak meyakinkan. Lebih khusus lagi, para peneliti telah melaporkan bahwa kecanduan perilaku dapat memprediksi (yaitu, hipotesis gangguan primer) dan diprediksi oleh tekanan psikiatri (yaitu, hipotesis gangguan sekunder) (misalnya, Ostovar dkk., 2016; Snodgrass dkk., 2014; Zhang, Brook, Leukefeld, & Brook, 2016). Dengan demikian, tidak mungkin untuk menarik kesimpulan yang pasti tentang arah tentang kecanduan perilaku dan tekanan kesehatan mental.

Selain itu, ditemukan dalam penelitian ini bahwa efek merugikan IGD pada kesehatan psikologis sedikit lebih jelas daripada yang dihasilkan oleh kecanduan SNS. Mengingat defisit luas yang ditunjukkan oleh gamer di beberapa bidang kesehatan dan kesejahteraan mental, temuan ini sejalan dengan laporan yang menunjukkan bahwa IGD dapat mencerminkan psikopatologi yang lebih parah dibandingkan dengan kecanduan SNS (Leménager dkk., 2016), yang sebagian mendukung keputusan yang dibuat oleh APA (2013) untuk mempertimbangkan IGD sebagai gangguan tentatif. Namun, penelitian empiris tambahan menggunakan sampel yang lebih besar dan lebih representatif akan diperlukan untuk lebih memperkuat hipotesis ini. Selain potensi untuk membantu membentuk kebijakan, hasil saat ini berkontribusi pada perdebatan yang sedang berlangsung apakah kecanduan teknologi, seperti kecanduan IGD dan SNS, harus dikonseptualisasikan sebagai gangguan primer atau sekunder. Menurut temuan yang dilaporkan dalam penelitian ini, mengkonseptualisasikan kecanduan teknologi sebagai gangguan primer (yaitu, masalah yang dapat mempengaruhi kesehatan mental secara negatif) adalah jalan yang dapat dijalankan secara empiris yang tidak membatalkan perdebatan ilmiah sebelumnya yang mendukung pandangan kecanduan teknologi sebagai gangguan sekunder. (yaitu, produk dari masalah kesehatan mental dan kesejahteraan yang mendasari) (Kardefelt-Winther, 2016; Snodgrass dkk., 2014; Thorens dkk., 2014).

Meskipun hasil yang diperoleh dalam penelitian ini sehat secara empiris, ada potensi keterbatasan yang perlu diperhatikan. Pertama, semua data dilaporkan sendiri dan rentan terhadap bias yang diketahui (misalnya, keinginan sosial, bias ingatan, dll.). Kedua, studi yang mengadopsi desain yang lebih kuat (misalnya, desain longitudinal cross-lagged) akan dapat memberikan jawaban yang lebih konkret untuk jalur unik antara kecanduan SNS dan IGD dan kesehatan psikologis. Ketiga, karena semua partisipan dipilih sendiri, generalisasi temuan ini ke populasi luas tidak dapat dilakukan secara langsung. Mengingat usia yang relatif muda dari sampel yang direkrut, ada kemungkinan bahwa pengawasan orang tua mungkin berdampak pada tingkat penggunaan teknologi yang dilaporkan sendiri dan tingkat penggunaan kecanduan secara keseluruhan. Dengan demikian, penelitian di masa mendatang yang menilai penggunaan teknologi pada anak-anak dan remaja awal harus memperhitungkan variabel ini, sehingga perkiraan yang lebih baik mengenai tingkat kecanduan dapat diperoleh. Terlepas dari keterbatasan potensial ini, hasil penelitian ini diperluas pada penelitian sebelumnya tentang keterkaitan antara kecanduan teknologi dan efek merugikan yang terisolasi pada kesehatan psikologis dengan menawarkan kerangka kerja yang dapat dijalankan secara empiris dimana kecanduan teknologi juga dapat meningkatkan kemungkinan hasil kesehatan psikologis yang negatif. Kesimpulannya, temuan ini mendukung konseptualisasi kecanduan teknologi sebagai gangguan primer yang mampu membahayakan kesehatan mental.

Kontribusi penulis

Penulis penelitian ini bertanggung jawab untuk semua tahap penelitian ini dan ia adalah satu-satunya penulis naskah ini.

Konflik kepentingan

Penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

Ucapan Terima Kasih

Penulis penelitian ini ingin mengucapkan terima kasih kepada sekolah yang berpartisipasi, semua siswa, orang tua, dan guru yang telah membantu mengatur logistik yang terlibat dalam proses pengumpulan data penelitian ini.

Referensi

 
 Aarseth, E., Bean, AM, Boonen, H., Colder, CM, Coulson, M., Das, D., Deleuze, J., Dunkels, E., Edman, J., Ferguson, CJ, Haagsma, MC , Helmersson Bergmark, K., Hussain, Z., Jansz, J., Kardefelt-Winther, D., Kutner, L., Markey, P., Nielsen, RK, Prause, N., Przybylski, A., Quandt, T., Schimmenti, A., Starcevic, V., Stutman, G., Van Looy, J., & Van Rooij, AJ (2016). Makalah debat terbuka para sarjana tentang proposal Gangguan Permainan ICD-11 Organisasi Kesehatan Dunia. Journal of Behavioral Addictions, 6 (3), 267–270. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.088 Link
 American Psychiatric Association [APA]. (2013). Manual diagnostik dan statistik gangguan mental (5th ed.). Arlington, VA: American Psychiatric Association. CrossRef
 Andreassen, C. S. (2015). Kecanduan situs jejaring sosial online: Tinjauan komprehensif. Laporan Kecanduan Terkini, 2 (2), 175–184. doi:https://doi.org/10.1007/s40429-015-0056-9 CrossRef
 Andreassen, C. S., Billieux, J., Griffiths, M. D., Kuss, D. J., Demetrovics, Z., Mazzoni, E., & Ståle, P. (2016). Hubungan antara penggunaan media sosial dan video game yang membuat ketagihan dan gejala gangguan kejiwaan: Sebuah studi cross-sectional skala besar. Psikologi Perilaku Adiktif, 30 (2), 252-262. doi:https://doi.org/10.1037/adb0000160 CrossRef, Medline
 Andreassen, C. S., Griffiths, M. D., Gjertsen, S. R., Krossbakken, E., Kvam, S., & Pallesen, S. (2013). Hubungan antara kecanduan perilaku dan model kepribadian lima faktor. Journal of Behavioral Addictions, 2 (2), 90–99. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.003 Link
 Andreassen, C. S., & Pallesen, S. (2014). Kecanduan situs jejaring sosial - Gambaran umum. Desain Farmasi Saat Ini, 20 (25), 4053–4061. doi:https://doi.org/10.2174/13816128113199990616 CrossRef, Medline
 Andreassen, C. S., Torsheim, T., Brunborg, G. S., & Pallesen, S. (2012). Pengembangan Skala Kecanduan Facebook. Laporan Psikologis, 110 (2), 501–517. doi:https://doi.org/10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517 CrossRef, Medline
 Bányai, F., Zsila, Á., Király, O., Maraz, A., Elekes, Z., Griffiths, M. D., Andreassen, C. S., & Demetrovics, Z. (2017). Penggunaan media sosial yang bermasalah: Hasil dari sampel remaja nasional berskala besar. PLoS One, 12 (1), e0169839. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169839 CrossRef, Medline
 Bentler, P. M. (1990). Indeks kesesuaian komparatif dalam model struktural. Buletin Psikologis, 107 (2), 238–246. doi:https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238 CrossRef, Medline
 Bentler, P. M., & Bonnet, D. G. (1980). Uji signifikansi dan goodness of fit dalam analisis struktur kovarian. Buletin Psikologis, 88 (3), 588–606. doi:https://doi.org/10.1037/0033-2909.88.3.588 CrossRef
 Bright, L. F., Kleiser, S. B., & Grau, S. L. (2015). Terlalu banyak Facebook? Pemeriksaan eksplorasi kelelahan media sosial. Komputer dalam Perilaku Manusia, 44, 148–155. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.11.048 CrossRef
 Çam, E., & Işbulan, O. (2012). Kecanduan baru bagi calon guru: Jejaring sosial. Jurnal Teknologi Pendidikan Turki, 11, 14-19.
 Chiu, S.-I., Hong, F.-Y., & Chiu, S.-L. (2013). Analisis tentang korelasi dan perbedaan gender antara kecanduan internet mahasiswa dan kecanduan ponsel di Taiwan. ISRN Addiction, 2013, 1–10. doi:https://doi.org/10.1155/2013/360607 CrossRef
 Chopik, W.J (2016). Manfaat penggunaan teknologi sosial di kalangan orang dewasa yang lebih tua dimediasi oleh berkurangnya kesepian. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19 (9), 551–556. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0151 CrossRef, Medline
 Cock, R. D., Vangeel, J., Klein, A., Minotte, P., Rosas, O., & Meerkerk, G. (2014). Penggunaan kompulsif situs jejaring sosial di Belgia: Prevalensi, profil, dan peran sikap terhadap pekerjaan dan sekolah. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17 (3), 166–171. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2013.0029 CrossRef, Medline
 Cole, H., & Griffiths, M. D. (2007). Interaksi sosial dalam pemain role-playing online multipemain masif. CyberPsychology & Behavior, 10 (4), 575–583. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9988 CrossRef, Medline
 Demetrovics, Z., Urbán, R., Nagygyörgy, K., Farkas, J., Zilahy, D., Mervó, B., Reindl, A., Ágoston, C., Kertész, A., & Harmath, E. (2011). Kenapa kamu bermain? Perkembangan motif kuisioner game online (MOGQ). Metode Penelitian Perilaku, 43 (3), 814–825. doi:https://doi.org/10.3758/s13428-011-0091-y CrossRef, Medline
 Dowling, N. A., & Brown, M. (2010). Kesamaan dalam faktor psikologis terkait dengan masalah perjudian dan ketergantungan internet. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13 (4), 437–441. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2009.0317 CrossRef, Medline
 Facebook. (2014). Facebook @ GDC: Mengemudi penemuan dan keterlibatan untuk game lintas platform. Diterima dari https://developers.facebook.com/blog/post/2014/03/19/facebook-at-gdc-2014
 Field, A. (2013). Menemukan statistik menggunakan IBM SPSS Statistics (4th ed.). London, Inggris: Sage Publications Ltd.
 Floros, G., & Siomos, K. (2013). Hubungan pola asuh optimal, kecanduan internet dan motif jejaring sosial pada remaja. Penelitian Psikiatri, 209 (3), 529–534. doi:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2013.01.010 CrossRef, Medline
 Fuster, H., Chamarro, A., Carbonell, X., & Vallerand, R. J. (2014). Hubungan antara semangat dan motivasi untuk bermain game pada pemain game role-playing online multipemain masif. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17, 292–297. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2013.0349
 Gentile, D. A., Choo, H., Liau, A., Sim, T., Li, D., Fung, D., & Khoo, A. (2011). Penggunaan video game patologis di kalangan remaja: Sebuah studi longitudinal dua tahun. Pediatri, 127, e319 – e329. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2010-1353
 Griffiths, M. D. (2005). Model 'komponen' kecanduan dalam kerangka biopsikososial. Jurnal Penggunaan Zat, 10 (4), 191–197. doi:https://doi.org/10.1080/14659890500114359 CrossRef
 Griffiths, M.D (2014). Permainan sosial anak dan remaja: Apa masalah yang menjadi perhatian? Pendidikan dan Kesehatan, 32, 9–12.
 Griffiths, M.D (2015). Klasifikasi dan pengobatan kecanduan perilaku. Nursing in Practice, 82, 44–46.
 Griffiths, M. D., Király, O., Pontes, H. M., & Demetrovics, Z. (2015). Gambaran umum tentang game bermasalah. Dalam E. Aboujaoude & V. Starcevic (Eds.), Kesehatan mental di era digital: Bahaya serius, janji besar (hlm. 27–45). Oxford, Inggris: Oxford University Press. CrossRef
 Griffiths, M. D., Kuss, D. J., & Pontes, H. M. (2016). Gambaran singkat tentang gangguan game Internet dan pengobatannya. Psikolog Klinis Australia, 2, 1-12.
 Griffiths, M. D., & Pontes, H. M. (2015). Produk kecanduan dan hiburan. Dalam R. Nakatsu, M. Rauterberg, & P. ​​Ciancarini (Eds.), Buku Pegangan permainan digital dan teknologi hiburan (hlm. 1–22). Singapura: Springer. CrossRef
 Griffiths, MD, Van Rooij, AJ, Kardefelt-Winther, D., Starcevic, V., Király, O., Pallesen, S., Müller, K., Dreier, M., Carras, M., Prause, N. , King, DL, Aboujaoude, E., Kuss, DJ, Pontes, HM, Fernandez, OL, Nagygyorgy, K., Achab, S., Billieux, J., Quandt, T., Carbonell, X., Ferguson, CJ , Hoff, RA, Derevensky, J., Haagsma, MC, Delfabbro, P., Coulson, M., Hus, Z., & Demetrovics, Z. (2016). Bekerja menuju konsensus internasional tentang kriteria untuk menilai gangguan permainan Internet: Komentar kritis tentang Petry et al. (2014). Addiction, 111 (1), 167–175. doi:https://doi.org/10.1111/add.13057 CrossRef, Medline
 Guillot, C. R., Bello, M. S., Tsai, J. Y., Huh, J., Leventhal, A. M., & Sussman, S. (2016). Asosiasi longitudinal antara anhedonia dan perilaku adiktif terkait Internet pada orang dewasa yang baru muncul. Komputer dalam Perilaku Manusia, 62, 475–479. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.04.019 CrossRef, Medline
 Heo, J., Chun, S., Lee, S., Lee, K. H., & Kim, J. (2015). Penggunaan internet dan kesejahteraan pada orang dewasa yang lebih tua. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 18 (5), 268–272. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0549 CrossRef, Medline
 Hooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. R. (2008). Pemodelan persamaan struktural: Pedoman untuk menentukan model fit. Jurnal Elektronik Metode Penelitian Bisnis, 6, 53-60.
 Howard, C.J, Wilding, R., & Guest, D. (2016). Permainan video game ringan dikaitkan dengan pemrosesan visual yang ditingkatkan dari target presentasi visual serial yang cepat. Persepsi, 46 (2), 161–177. doi:https://doi.org/10.1177/0301006616672579 CrossRef, Medline
 Hu, L.T., & Bentler, P. M. (1999). Kriteria batas untuk indeks kesesuaian dalam analisis struktur kovarian: Kriteria konvensional versus alternatif baru. Pemodelan Persamaan Struktural: Jurnal Multidisiplin, 6 (1), 1-55. doi:https://doi.org/10.1080/10705519909540118 CrossRef
 IBM Corporation. (2015). Statistik IBM SPSS untuk windows, versi 23. New York, NY: IBM Corporation.
 Kardefelt-Winther, D. (2016). Mengkonseptualisasikan gangguan penggunaan Internet: Ketergantungan atau proses koping? Psikiatri dan Neurosains Klinis, 71 (7), 459 – 466. doi:https://doi.org/10.1111/pcn.12413 CrossRef, Medline
 Kim, N., Hughes, T. L., Park, C.G, Quinn, L., & Kong, I. D. (2016). Katekolamin perifer keadaan istirahat dan tingkat kecemasan pada remaja pria Korea dengan kecanduan game internet. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19 (3), 202-208. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0411 CrossRef, Medline
 Király, O., Griffiths, M. D., Urbán, R., Farkas, J., Kökönyei, G., Elekes, Z., Tamás, D., & Demetrovics, Z. (2014). Penggunaan internet yang bermasalah dan permainan online yang bermasalah tidaklah sama: Temuan dari sampel remaja yang mewakili secara nasional. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17 (12), 749–754. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0475 CrossRef, Medline
 Kline, R. B. (2011). Prinsip dan praktik pemodelan persamaan struktural (edisi ke-3rd). New York, NY: Guilford Press.
 Koc, M., & Gulyagci, S. (2013). Kecanduan Facebook di kalangan mahasiswa Turki: Peran kesehatan psikologis, demografi, dan karakteristik penggunaan. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16 (4), 279–284. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0249 CrossRef, Medline
 Kowert, R., Domahidi, E., Festl, R., & Quandt, T. (2014). Game sosial, hidup sepi? Dampak permainan game digital terhadap lingkungan sosial remaja. Komputer dalam Perilaku Manusia, 36, 385–390. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.04.003 CrossRef
 Kuss, D. J., Griffiths, M. D., & Pontes, H. M. (2017). Kekacauan dan kebingungan dalam diagnosis DSM-5 untuk gangguan permainan Internet: Masalah, kekhawatiran, dan rekomendasi untuk kejelasan di lapangan. Journal of Behavioral Addictions, 6 (2), 103-109. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.062 Link
 Lee, B. W., & Stapinski, L. A. (2012). Mencari keamanan di Internet: Hubungan antara kecemasan sosial dan penggunaan Internet yang bermasalah. Jurnal Gangguan Kecemasan, 26 (1), 197-205. doi:https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2011.11.001 CrossRef, Medline
 Lee, S.Y., Choo, H., & Lee, H. K. (2017). Menyeimbangkan antara prasangka dan fakta untuk gangguan permainan: Apakah keberadaan gangguan penggunaan alkohol menstigmatisasi peminum yang sehat atau menghalangi penelitian ilmiah? Journal of Behavioral Addictions, 6 (3), 302–305. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.047 Link
 Lehenbauer-Baum, M., Klaps, A., Kovacovsky, Z., Witzmann, K., Zahlbruckner, R., & Stetina, B.U. (2015). Kecanduan dan keterlibatan: Sebuah studi eksplorasi terhadap kriteria klasifikasi untuk gangguan permainan Internet. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 18 (6), 343–349. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0063 CrossRef, Medline
 Leménager, T., Dieter, J., Hill, H., Hoffmann, S., Reinhard, I., Beutel, M., Vollstädt-Klein, S., Kiefer, F., & Mann, K. (2016) . Menjelajahi dasar saraf dari identifikasi avatar pada pemain internet patologis dan refleksi diri pada pengguna jaringan sosial patologis. Journal of Behavioral Addictions, 5 (3), 1–15. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.048 Link
 Lemmens, J. S., & Hendriks, S. J. F. (2016). Game online yang membuat ketagihan: Memeriksa hubungan antara genre game dan gangguan game Internet. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19 (4), 270–276. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0415 CrossRef, Medline
 Lovibond, P. F., & Lovibond, S. H. (1995). Struktur keadaan emosi negatif: Perbandingan Depression Anxiety Stress Scales (DASS) dengan Beck Depression and Anxiety Inventories. Penelitian dan Terapi Perilaku, 33 (3), 335-343. doi:https://doi.org/10.1016/0005-7967(94)00075-U CrossRef, Medline
 Maraz, A., Király, O., & Demetrovics, Z. (2015). Komentar tentang: Apakah kita terlalu patologis dalam kehidupan sehari-hari? Cetak biru yang dapat dipertahankan untuk penelitian kecanduan perilaku. Kesulitan diagnostik dari survei: Jika Anda mendapat skor positif pada tes kecanduan, Anda masih memiliki peluang bagus untuk tidak kecanduan. Journal of Behavioral Addictions, 4 (3), 151–154. doi:https://doi.org/10.1556/2006.4.2015.026 Link
 Monacis, L., De Palo, V., Griffiths, M. D., & Sinatra, M. (2016). Validasi Skala Gangguan Permainan Internet - Bentuk-Pendek (IGDS9-SF) dalam sampel berbahasa Italia. Journal of Behavioral Addictions, 5 (4), 683-690. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.083 Link
 Morioka, H., Itani, O., Osaki, Y., Higuchi, S., Jike, M., Kaneita, Y., Kanda, H., Nakagome, S., & Ohida, T. (2016). Hubungan antara merokok dan masalah penggunaan Internet di kalangan remaja Jepang: Studi epidemiologi nasional berskala besar. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19 (9), 557–561. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0182 CrossRef, Medline
 Muthén, L. K., & Muthén, B.O. (2012). Panduan pengguna Mplus (edisi ke-7th). Los Angeles, CA: Muthén & Muthén.
 Ostovar, S., Allahyar, N., Aminpoor, H., Moafian, F., Nor, M. B. M., & Griffiths, M. D. (2016). Kecanduan internet dan risiko psikososialnya (depresi, kecemasan, stres, dan kesepian) di antara remaja Iran dan dewasa muda: Model persamaan struktural dalam studi cross-sectional. Jurnal Internasional Kesehatan Mental dan Kecanduan, 14 (3), 257-267. doi:https://doi.org/10.1007/s11469-015-9628-0 CrossRef
 Pais-Ribeiro, J., Honrado, A., & Leal, I. (2004). Contribuição para o estudo da adaptação portuguesa das Escalas de Ansiedade, Depressão e Stress (EADS) de 21 itens de Lovibond e Lovibond [Kontribusi untuk studi validasi Portugis tentang Lovibond dan Lovibond versi Pendek dari Depression Anxiety and Stress Scale (DASS)]. Psicologia, Saúde & Doenças, 5, 229–239.
 Pantic, I. (2014). Jejaring sosial online dan kesehatan mental. Cyberpsikologi, Perilaku, dan Jejaring Sosial, 17 (10), 652 – 657. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0070 CrossRef, Medline
 Pápay, O., Urbán, R., Griffiths, MD, Nagygyörgy, K., Farkas, J., Kökönyei, G., Felvinczi, K., Oláh, A., Elekes, Z., & Demetrovics, Z. ( 2013). Sifat psikometrik dari kuesioner game online bermasalah dalam bentuk pendek dan prevalensi game online bermasalah dalam sampel nasional remaja. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16 (5), 340–348. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0484 CrossRef, Medline
 Petry, NM, Rehbein, F., Gentile, DA, Lemmens, JS, Rumpf, H.-J., Mößle, T., Bischof, G., Tao, R., Fung, DSS, Borges, G., Auriacombe , M., González-Ibáñez, A., Tam, P., & O'Brien, CP (2014). Konsensus internasional untuk menilai gangguan permainan Internet menggunakan pendekatan DSM-5 yang baru. Addiction, 109 (9), 1399–1406. doi:https://doi.org/10.1111/add.12457 CrossRef, Medline
 Petry, NM, Rehbein, F., Gentile, DA, Lemmens, JS, Rumpf, H.-J., Mößle, T., Bischof, G., Tao, R., Fung, DSS, Borges, G., Auriacombe , M., González-Ibáñez, A., Tam, P., & O'Brien, CP (2015). Komentar Griffiths dkk. Tentang pernyataan konsensus internasional tentang gangguan permainan Internet: Memperpanjang konsensus atau menghambat kemajuan? Addiction, 111 (1), 175–178. doi:https://doi.org/10.1111/add.13189 CrossRef
 Phanasathit, M., Manwong, M., Hanprathet, N., Khumsri, J., & Yingyeun, R. (2015). Validasi versi Thailand dari Skala Ketergantungan Facebook Bergen (Thai-BFAS). Jurnal Asosiasi Medis Thailand, 98, 108–117.
 Pontes, H. M., Andreassen, C. S., & Griffiths, M. D. (2016). Validasi Portugis dari Skala Kecanduan Facebook Bergen: Sebuah studi empiris. Jurnal Internasional Kesehatan Mental dan Kecanduan, 14 (6), 1062-1073. doi:https://doi.org/10.1007/s11469-016-9694-y CrossRef
 Pontes, H. M., & Griffiths, M. D. (2015a). Mengukur gangguan permainan Internet DSM-5: Pengembangan dan validasi skala psikometri pendek. Komputer dalam Perilaku Manusia, 45, 137–143. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.12.006 CrossRef
 Pontes, H. M., & Griffiths, M. D. (2015b). Peran usia, usia awal akses Internet, dan waktu yang dihabiskan untuk online dalam penyebab kecanduan internet. Journal of Behavioral Addictions, 4 (Suppl. 1), 30-31. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.4.2015.Suppl.1
 Pontes, H. M., & Griffiths, M. D. (2016). Validasi Portugis dari Skala Gangguan Permainan Internet - Bentuk-Pendek. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19 (4), 288–293. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0605 CrossRef, Medline
 Pontes, H. M., Király, O., Demetrovics, Z., & Griffiths, M. D. (2014). Konseptualisasi dan pengukuran gangguan game Internet DSM-5: Pengembangan Tes IGD-20. PLoS One, 9 (10), e110137. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0110137 CrossRef, Medline
 Pontes, H. M., Macur, M., & Griffiths, M. D. (2016). Gangguan permainan internet di antara anak sekolah dasar Slovenia: Temuan dari sampel remaja yang mewakili secara nasional. Journal of Behavioral Addictions, 5 (2), 304–310. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.042 Link
 Primack, B. A., Shensa, A., Escobar-Viera, C. G., Barrett, E. L., Sidani, J. E., Colditz, J. B., & James, A. E. (2017). Penggunaan berbagai platform media sosial dan gejala depresi dan kecemasan: Sebuah studi perwakilan nasional di kalangan dewasa muda AS. Komputer dalam Perilaku Manusia, 69, 1–9. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.013 CrossRef
 Przybylski, A. (2017). Respon nakal dalam penelitian gangguan game Internet. PeerJ, 4, e2401. doi:https://doi.org/10.7717/peerj.2401 CrossRef
 Rehbein, F., Staudt, A., Hanslmaier, M., & Kliem, S. (2016). Bermain video game pada populasi umum orang dewasa di Jerman: Dapatkah waktu bermain game pria yang lebih tinggi dijelaskan oleh preferensi genre khusus gender? Komputer dalam Perilaku Manusia, 55 (Bagian B), 729–735. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.10.016 CrossRef
 Rikkers, W., Lawrence, D., Hafekost, J., & Zubrick, S. R. (2016). Penggunaan internet dan permainan elektronik oleh anak-anak dan remaja dengan masalah emosi dan perilaku di Australia - Hasil dari Survei Kesehatan dan Kesejahteraan Mental Anak dan Remaja kedua. BMC Public Health, 16 (1), 399. doi:https://doi.org/10.1186/s12889-016-3058-1 CrossRef, Medline
 Salem, AAMS, Almenaye, N. S., & Andreassen, C. S. (2016). Evaluasi psikometri dari Bergen Facebook Addiction Scale (BFAS) mahasiswa. Jurnal Internasional Ilmu Psikologi dan Perilaku, 6, 199-205. doi:https://doi.org/10.5923/j.ijpbs.20160605.01
 Sampasa-Kanyinga, H., & Lewis, R. F. (2015). Penggunaan situs jejaring sosial yang sering dikaitkan dengan fungsi psikologis yang buruk di antara anak-anak dan remaja. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 18 (7), 380–385. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0055 CrossRef, Medline
 Sarda, E., Bègue, L., Bry, C., & Gentile, D. (2016). Gangguan dan kesejahteraan game internet: Validasi skala. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19 (11), 674–679. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0286 CrossRef, Medline
 Saunders, JB, Hao, W., Long, J., King, DL, Mann, K., Fauth-Bühler, M., Rumpf, H.-J., Bowden-Jones, H., Rahimi-Movaghar, A ., Chung, T., Chan, E., Bahar, N., Achab, S., Lee, HK, Potenza, M., Petry, N., Spritzer, D., Ambekar, A., Derevensky, J. , Griffiths, MD, Pontes, HM, Kuss, D., Higuchi, S., Mihara, S., Assangangkornchai, S., Sharma, M., Kashef, AE, Ip, P., Farrell, M., Scafato, E., Carragher, N., & Poznyak, V. (2017). Gangguan permainan: Penggambarannya sebagai kondisi penting untuk diagnosis, manajemen, dan pencegahan. Journal of Behavioral Addictions, 6 (3), 271–279. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.039 Link
 Scharkow, M., Festl, R., & Quandt, T. (2014). Pola longitudinal penggunaan game komputer bermasalah di kalangan remaja dan dewasa - Sebuah studi panel selama 2 tahun. Addiction, 109 (11), 1910–1917. doi:https://doi.org/10.1111/add.12662 CrossRef, Medline
 Shaffer, H. J., LaPlante, D. A., LaBrie, R. A., Kidman, R. C., Donato, A. N., & Stanton, M. V. (2004). Menuju model sindrom kecanduan: Ekspresi ganda, etiologi umum. Harvard Review of Psychiatry, 12 (6), 367-374. doi:https://doi.org/10.1080/10673220490905705 CrossRef, Medline
 Silva, H. R. S., Areco, K. C. N., Bandiera-Paiva, P., Galvão, P. V. M., Garcia, A. N. M., & Silveira, D.X. (2015). Equivalência semântica and confiabilidade da versão em português da Bergen Facebook Addiction Scale [Kesetaraan semantik dan kerahasiaan versi Portugis dari Skala Ketergantungan Facebook Bergen]. Jornal Brasileiro de Psiquiatria, 64 (1), 17–23. doi:https://doi.org/10.1590/0047-2085000000052 CrossRef
 Sioni, S.R., Burleson, M.H., & Bekerian, D.A. (2017). Gangguan permainan internet: Fobia sosial dan mengidentifikasi diri virtual Anda. Komputer dalam Perilaku Manusia, 71, 11–15. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.044 CrossRef
 Snodgrass, J. G., Lacy, M. G., Dengah II, H. J. F., Eisenhauer, S., Batchelder, G., & Cookson, R. J. (2014). Liburan dari pikiran Anda: Game online yang bermasalah adalah respons stres. Komputer dalam Perilaku Manusia, 38, 248–260. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.06.004 CrossRef
 Starcevic, V., & Aboujaoude, E. (2016). Kecanduan internet: Penilaian ulang atas konsep yang semakin tidak memadai. CNS Spectrums, 22 (1), 7-13. doi:https://doi.org/10.1017/S1092852915000863 CrossRef, Medline
 Stroud, M. J., & Whitbourne, S. K. (2015). Video game kasual sebagai alat pelatihan untuk proses perhatian dalam kehidupan sehari-hari. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 18 (11), 654–660. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0316 CrossRef, Medline
 Stubblefield, S., Datto, G., Phan, T.-LT, Werk, LN, Stackpole, K., Siegel, R., Stratbucker, W., Tucker, JM, Christison, AL, Hossain, J., & Gentile, DA (2017). Masalah video game di antara anak-anak yang terdaftar di program manajemen berat badan tersier. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 20 (2), 109–116. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0386 CrossRef, Medline
 Sussman, S., Arpawong, T.E, Sun, P., Tsai, J., Rohrbach, L. A., & Spruijt-Metz, D. (2014). Prevalensi dan kejadian bersama dari perilaku adiktif di antara mantan remaja sekolah menengah alternatif. Journal of Behavioral Addictions, 3 (1), 33–40. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.3.2014.005 Link
 Tang, J.-H., Chen, M.-C., Yang, C.-Y., Chung, T.-Y., & Lee, Y.-A. (2016). Ciri kepribadian, hubungan interpersonal, dukungan sosial online, dan kecanduan Facebook. Telematika dan Informatika, 33 (1), 102-108. doi:https://doi.org/10.1016/j.tele.2015.06.003 CrossRef
 Thorens, G., Achab, S., Billieux, J., Khazaal, Y., Khan, R., Pivin, E., Gupta, V., & Zullino, D. (2014). Karakteristik dan respons pengobatan dari pengguna Internet bermasalah yang diidentifikasi sendiri di klinik rawat jalan kecanduan perilaku. Journal of Behavioral Addictions, 3 (1), 78–81. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.3.2014.008 Link
 Turel, O., & Serenko, A. (2012). Manfaat dan bahaya kenikmatan dengan situs jejaring sosial. Jurnal Sistem Informasi Eropa, 21 (5), 512-528. doi:https://doi.org/10.1057/ejis.2012.1 CrossRef
 Van Rooij, A. J., Schoenmakers, T. M., Vermulst, A. A., Van den Eijnden, R., & Van de Mheen, D. (2011). Kecanduan video game online: Identifikasi pemain remaja yang kecanduan. Addiction, 106 (1), 205–212. doi:https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2010.03104.x CrossRef, Medline
 Organisasi Kesehatan Dunia. (2016). ICD-11 Beta Draft: Gangguan game. Diterima dari https://icd.who.int/dev11/l-m/en#/http%3a%2f%2fid.who.int%2ficd%2fentity%2f1448597234
 Wu, A. M. S., Cheung, V. I., Ku, L., & Hung, E. P. W. (2013). Faktor risiko psikologis dari kecanduan situs jejaring sosial di kalangan pengguna ponsel pintar China. Journal of Behavioral Addictions, 2 (3), 160–166. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.006 Link
 Xanidis, N., & Brignell, C. M. (2016). Hubungan antara penggunaan situs jejaring sosial, kualitas tidur dan fungsi kognitif pada siang hari. Komputer dalam Perilaku Manusia, 55 (Bagian A), 121–126. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.09.004 CrossRef
 Yee, N. (2006). Motivasi bermain game online. CyberPsychology & Behavior, 9 (6), 772–775. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9.772 CrossRef, Medline
 Yu, C., Li, X., & Zhang, W. (2015). Memprediksi penggunaan game online remaja bermasalah dari dukungan otonomi guru, kepuasan kebutuhan psikologis dasar, dan keterlibatan sekolah: Sebuah studi longitudinal 2 tahun. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 18 (4), 228–233. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0385 CrossRef, Medline
 Zhang, C., Brook, J. S., Leukefeld, C.G, & Brook, D. W. (2016). Faktor psikososial longitudinal terkait dengan gejala kecanduan internet di kalangan orang dewasa di usia paruh baya. Addictive Behaviors, 62, 65–72. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.06.019 CrossRef, Medline