Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2014 Dec 1; 17 (12): 749-754.
PMCID: PMC4267705
Orsolya Király, MA,
1 ,,2 Mark D. Griffiths, Dottorato di ricerca,3 Róbert Urbán, Dottorato di ricerca,1 Judit Farkas, MA,1 ,,4 Gyöngyi Kökönyei, Dottorato di ricerca,1 Zsuzsanna Elekes, DSc,5 Domokos Tamás, MA,6 ed Zsolt Demetrovics, Dottorato1
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Astratto
C'è un dibattito in corso in letteratura se il problematico uso di Internet (PIU) e il problematico gioco online (POG) sono due distinte entità concettuali e nosologiche o se sono uguali. Il presente studio contribuisce a questa domanda esaminando l'interrelazione e la sovrapposizione tra PIU e POG in termini di sesso, rendimento scolastico, tempo trascorso utilizzando Internet e / o giochi online, benessere psicologico e attività online preferite. I questionari che valutano queste variabili sono stati somministrati a un campione rappresentativo a livello nazionale di giocatori adolescenti (N= 2,073; M = 16.4 anni, SD= 0.87; 68.4% maschile). I dati hanno mostrato che l'uso di Internet era un'attività comune tra gli adolescenti, mentre i giochi online erano coinvolti in un gruppo considerevolmente più piccolo. Allo stesso modo, più adolescenti hanno incontrato i criteri per PIU che per POG, e un piccolo gruppo di adolescenti ha mostrato sintomi di entrambi i comportamenti problema. La differenza più notevole tra i due comportamenti problema era in termini di sesso. POG era molto più fortemente associato all'essere maschio. L'autostima aveva dimensioni di effetto ridotte su entrambi i comportamenti, mentre i sintomi depressivi erano associati sia a PIU che a POG, interessando leggermente PIU. In termini di attività online preferite, PIU era associato positivamente ai giochi online, alle chat online e ai social network, mentre POG era associato solo ai giochi online. Sulla base delle nostre scoperte, POG sembra essere un comportamento concettualmente diverso da PIU, e quindi i dati supportano l'idea che il Disturbo da dipendenza da Internet e il Disturbo da gioco su Internet siano entità nosologiche separate.
Introduzione
Il fenomeno della dipendenza da Internet (IA) è stato descritto per la prima volta in una serie di articoli di Young1,2 e Griffiths.3,4 L'argomento ha immediatamente acquisito un'attenzione più generale e da allora è diventato un'area altamente ricercata che ha numerato approssimativamente studi 70 su larga scala con campioni di dimensioni superiori ai partecipanti 1,000.5 Nonostante il continuo uso del termine "dipendenza da Internet", i ricercatori hanno sottolineato la diversa natura delle attività che possono ora essere coinvolte in Internet e hanno spesso assunto che diverse attività online contribuiscano alla IA su scale diverse.6-8
Le applicazioni online differiscono notevolmente a seconda del ruolo che Internet svolge in esse. Ad esempio, è stato affermato che nel caso di attività come il gioco d'azzardo online e lo shopping, Internet era semplicemente un altro canale in cui le attività offline tradizionali potevano ora svolgersi.9,10 Tuttavia, Internet è una componente essenziale in altre attività online come la navigazione di informazioni (ad esempio "Googling"), l'interazione nelle chat room online e, più recentemente, i social network.9,11 In breve, queste ultime attività possono avvenire solo online.
Tuttavia, ci sono anche alcune attività in cui Internet ha portato una nuova dimensione a un'attività offline. Una di queste attività è la riproduzione di videogiochi. Mentre i videogiochi (e probabilmente i videogiochi multiplayer) esistevano molto prima che Internet venisse ampiamente utilizzato, la connettività online su larga scala successivamente aprì nuove frontiere ed esperienze nei giochi, in particolare nel caso dei giochi online multigiocatore (MMOG). Gli attuali MMOG possono ospitare migliaia di giocatori contemporaneamente nello stesso spazio virtuale e hanno completamente cambiato la qualità, l'esperienza e le dinamiche dei giochi.12,13 Questo potrebbe forse essere uno dei motivi per cui il gioco online problematico o la dipendenza dai giochi online è diventato un'area di ricerca così distinta. Il fatto che il proposto Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorder, la quinta edizione (DSM-5) di Internet Use Disorder è stato infine sostituito da Internet Gaming Disorder14-16 dimostra anche l'importanza di questo particolare fenomeno.
Nonostante il crescente numero di studi condotti in queste aree, si sa relativamente poco sulla relazione tra l'uso problematico di Internet (PIU) e il gioco online problematico (POG). Al di là delle considerazioni teoriche, è anche importante sia a livello pratico che a livello pragmatico esaminare se vi sia bisogno di differenziare tra questi due fenomeni. In breve, PIU e POG sono due distinte entità concettuali e nosologiche che coinvolgono diverse popolazioni e hanno caratteristiche diverse, o sono la stessa cosa? Più concretamente, le caratteristiche degli individui affetti da PIU e POG sono simili o diverse? I fattori contributivi sono simili o diversi?
Ricerche precedenti suggeriscono alcune differenze tra le popolazioni colpite dai due fenomeni. Ad esempio, mentre forse un gruppo demografico più ampio è influenzato dal PIU,1 POG sembra interessare principalmente la popolazione maschile più giovane.17,18 Tuttavia, una carenza metodologica critica della maggior parte di questi studi è che hanno esaminato PIU e POG separatamente. Di conseguenza, lo scopo del presente studio era di esaminare l'interrelazione e la sovrapposizione tra PIU e POG in termini di sesso, rendimento scolastico, tempo trascorso utilizzando Internet e / o giochi online, benessere psicologico e attività online preferite in un campione adolescenziale rappresentativo a livello nazionale.
Metodi
Campione e procedura
I dati sono stati raccolti a marzo 2011 come parte di un progetto internazionale chiamato European School Survey Project on Alcohol and Other Drugs (ESPAD).19 Questo progetto ha avuto luogo ogni anno 4 da 1995, e valuta le abitudini al fumo e l'uso di alcool e droghe di adolescenti di età 16 in un numero crescente di paesi partecipanti. Oltre alle domande obbligatorie, in 2011, l'Ungheria ha aggiunto due brevi sezioni per valutare PIU e POG.
Per ottenere un campione rappresentativo di adolescenti 16 di un anno nella popolazione ungherese, è stato applicato un metodo di campionamento casuale stratificato omogeneo a livello internazionale basato sulla regione (Ungheria centrale / occidentale / orientale), grado (8-10) e tipo di classe (generale generale, classi secondarie generali, professionali secondarie e professionali). L'unità di campionamento era la classe e il questionario è stato somministrato a tutti gli studenti presenti a scuola al momento della raccolta dei dati. I dati dovevano essere ponderati a causa della mancata risposta asimmetrica risultante da un tasso di rifiuto di 15%. Per abbinare la composizione dei partecipanti con il riquadro di campionamento, i dati sono stati ponderati per strati con il metodo di ponderazione della matrice raccomandato dal Sistema informativo nazionale sull'istruzione (KIR-STAT) (Elekes Z, 2012, dati non pubblicati).
Le domande relative a PIU e POG sono state somministrate solo al campione rappresentativo a livello nazionale di selezionatrici 9th-10th nelle scuole secondarie di istruzione generale e secondaria (N= 5,045). Dopo aver rimosso i casi in cui mancavano completamente le risposte alle domande PIU e POG, il campione finale comprendeva gli adolescenti 4,875.
Misure
Sono stati raccolti dati sociodemografici di base (cioè sesso ed età) insieme al rendimento scolastico (media dei voti) e informazioni sull'uso di Internet e sui giochi online. Le risposte sul tempo trascorso utilizzando Internet e sul tempo trascorso a giocare online in una giornata media sono state ottenute con domande a scelta singola (<1 ora, 1–2 ore, 3–4 ore, 5–6 ore, 7–8 ore,> 8 ore). Per rendere più chiari i risultati, il numero di categorie è stato ridotto durante le analisi unendo le due categorie rispettivamente dai bordi. Sono state registrate anche le tre attività Internet utilizzate più di frequente. Gli studenti possono scegliere tra sei opzioni (ad esempio, cercare informazioni online, giocare a giochi online, chattare online, usare siti di social network, inviare e-mail e scaricare) e possono specificare fino a due attività online aggiuntive.
Il PIU è stato valutato utilizzando la versione 6 dell'articolo Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ-6) (Király et al. 2014, manoscritto non pubblicato). La scala originale aveva oggetti 18 e tre sottoscale: ossessione, abbandono e disordine di controllo.20 La versione più corta ha mantenuto la struttura originale a tre fattori misurata rispettivamente da due elementi. Una scala Likert a punti 5 (da "mai" a "sempre / quasi sempre") è stata utilizzata per stimare quanto le dichiarazioni date caratterizzassero gli intervistati. I punteggi vanno da 6 a 30, con punteggi più alti che indicano più PIU. Si è raccomandato un punteggio limite di 15 per distinguere tra utenti Internet problematici e non problematici. Entrambi gli strumenti hanno mostrato buone proprietà psicometriche.20-21 La consistenza interna dell'elemento 6 PIUQ era 0.77 per il campione corrente.
Il POG è stato misurato usando il questionario per il gioco online problematico 12 Short-Form (POGQ-SF).22 Questo strumento deriva dall'oggetto 18 POGQ, una scala con buone proprietà psicometriche basate sul contenuto sia teorico che empirico.23 Entrambe le versioni misurano sei dimensioni fondamentali del gioco problematico (cioè preoccupazione, uso eccessivo, immersione, isolamento sociale, conflitti interpersonali e ritiro) utilizzando una scala Likert a punto 5. I punteggi vanno da 12 a 60, con punteggi più alti che indicano più POG. Si raccomandava un punteggio limite di 32 per distinguere tra giocatori online problematici e non problematici. La consistenza interna dell'elemento 12 POGQ era 0.93 per il campione attuale.
Caratteristiche psicologiche come l'umore depressivo (forma abbreviata [6-item] Centro di scala epidemiologica Depressione [CES-D]24) e autostima (Scala dell'autostima di Rosenberg [RSES]25) sono stati anche valutati. CES-D in forma abbreviata è una scala progettata per valutare i livelli dei sintomi depressivi utilizzando una scala Likert a punto 4 (da "raramente o mai" a "la maggior parte delle volte"). I punteggi vanno da 4 a 24, con punteggi più alti che indicano livelli di umore depressivo più alti. La consistenza interna era 0.82 per il campione attuale. RSES valuta sentimenti di autostima e auto-accettazione, misurando così l'autostima globale. Ha oggetti 10 (cinque oggetti invertiti) e usa una scala Likert 4 point (da "fortemente d'accordo" a "fortemente in disaccordo"). I punteggi vanno da 10 a 40, con punteggi più alti che indicano maggiore autostima. La consistenza interna era 0.86 per il campione attuale.
analisi statistiche
Le analisi descrittive sono state eseguite con IBM SPSS Statistics per Windows, v20.0.26 Per testare l'interrelazione tra l'utilizzo quotidiano medio di Internet e il gioco online medio giornaliero (misurato come variabili categoriali), nonché l'interrelazione tra PIU e POG, sono state create due tabelle di contingenza. Al fine di esaminare le due entità nosologiche proposte dalla recente letteratura psicologica (cioè PIU e POG), l'associazione di PIU e POG è stata confrontata con le variabili predittive pertinenti utilizzando un'analisi di regressione multipla multivariata all'interno di modellazione di equazioni strutturali (SEM) in MPLUS v6.0.27 Il modello di regressione multipla multivariata può stimare le associazioni tra più di una variabile di risultato e più di una variabile predittore. Inoltre, in questo tipo di analisi, tutti i coefficienti di regressione sono stati stimati controllando tutte le altre variabili predittive nel modello. A causa della deviazione dalla distribuzione normale, è stata utilizzata la stima della massima verosimiglianza con una stima affidabile degli errori standard. Tutte le analisi sono state condotte sul campione ponderato. I dati mancanti in Mplus sono stati trattati con il metodo di massima verosimiglianza delle informazioni.27
Risultati
Statistiche descrittive
L'età media del campione (N= 4,875) era 16.4 anni (SD= 0.87) e 50% erano di sesso maschile. Solo sei studenti (0.1%) hanno riferito di non utilizzare affatto Internet nel mese precedente la raccolta dei dati. La maggior parte di quegli studenti che avevano utilizzato Internet potevano essere raggruppati in uno dei tre gruppi: (a) quelli che non avevano mai giocato a giochi online (n= 709, 14.5%), (b) quelli che avevano giocato durante il mese precedente la raccolta dei dati (n= 2,073, 42.5%), e (c) coloro che avevano giocato ai giochi online ma non durante il mese precedente la raccolta dei dati (n= 1,799, 36.9%). Tutte le analisi sono state effettuate sul secondo sottocampione che comprendeva i giocatori attuali al fine di poter effettuare un confronto tra PIU e POG. L'età media dell'attuale sottocampione giocatore era uguale a quella del campione totale. Tuttavia, la distribuzione del sesso era diversa: due terzi (69.1%) dei giocatori attuali erano maschi rispetto alla metà (50.4%) del campione totale.
Tempo trascorso a utilizzare Internet e giocare ai giochi online
Per scoprire l'interrelazione tra l'uso quotidiano medio di Internet e il gioco online medio giornaliero, è stata creata una tabella di contingenza (cfr Tabella 1). I dati mostrano che mentre l'uso quotidiano medio di Internet è stato distribuito in modo abbastanza equo tra le tre categorie temporali, i giochi online sono sostanzialmente diminuiti con l'aumento delle categorie temporali. La tabella mostra anche che mentre il gioco online è accompagnato da una grande quantità di uso di Internet, è vero il contrario. Vale a dire, coloro che trascorrono molto tempo a utilizzare Internet non trascorrono molto tempo a giocare ai giochi online.
Utenti Internet problematici e giocatori online problematici
Per scoprire la scala di PIU e POG e la sovrapposizione tra i due, è stata creata un'altra tabella di contingenza comprendente quattro diversi gruppi: (a) né utenti Internet problematici, né giocatori online problematici (80.2%), (b) utenti Internet problematici ma non i giocatori online problematici (8.8%), (c) i giocatori online problematici ma non gli utenti problematici di Internet (4.3%), e (d) sia gli utenti Internet problematici che i giocatori online problematici (6.7%) (vedere Tabella 2).
Regressione multipla multivariata
Una matrice di correlazione delle variabili di studio è presentata in Tabella 3. Per confrontare l'associazione di PIU e POG con le variabili predittive rilevanti, è stata eseguita una regressione multipla multivariata (vedere Fig. 1). I risultati hanno dimostrato associazioni distinte di alcune variabili predittive con le due variabili di risultato. Essere maschio era associato a entrambi i comportamenti problema. Tuttavia, l'associazione era più forte per POG (β = -0.29, p<0.001) rispetto a PIU (β = −0.07, p<0.01). Più di 5 ore di utilizzo di Internet in una giornata media hanno avuto un'associazione più forte con PIU (β = 0.20, p<0.001) rispetto a POG (β = 0.07, p<0.01), mentre il gioco online per più di 5 ore in una giornata media aveva un'associazione più stretta con POG (β = 0.20, p<0.001) rispetto a PIU (β = 0.07, p<0.01). L'autostima ha avuto un effetto standardizzato molto basso su entrambe le entità (β = −0.08, p<0.01 per PIU; β = −0.09, p<0.01 per POG), mentre i sintomi depressivi hanno mostrato un'associazione leggermente più forte con PIU (β = 0.29, p<0.001 vs. β = 0.22, p<0.001). Inoltre, il rendimento scolastico misurato dalla media dei voti ha avuto un effetto positivo molto basso su entrambi i comportamenti problematici online (β = 0.05, p<0.05 per PIU; β = 0.07, p<0.01 per POG). In relazione alle sei attività Internet che sono state offerte per essere classificate come una delle tre attività online preferite (ad esempio, cercare informazioni, giocare a giochi online, chattare, usare siti di social network, inviare e-mail e scaricare), solo giocare i giochi online erano considerevolmente associati al POG (β = 0.20, p<0.001), mentre si giocava a giochi online, chat online e social network erano tutti associati a PIU, sebbene le dimensioni degli effetti fossero trascurabili (β = 0.09, p<0.01; β= 0.06, p<0.01; e β= 0.05, p<0.05, rispettivamente).
Discussione
Il presente studio mirava a esaminare l'interrelazione tra PIU e POG su un campione di adolescenti rappresentativo a livello nazionale. I risultati suggeriscono che mentre l'uso di Internet era un'attività comune tra gli adolescenti, il gioco online era svolto da un gruppo molto più piccolo. Inoltre, i giochi "hard-core" (ovvero quelli che giocano online per> 7 ore al giorno) erano molto più rari dell'uso prolungato di Internet (ovvero, l'utilizzo di Internet per> 7 ore al giorno). Sulla base di questi risultati, non sorprende che più adolescenti soddisfacessero i criteri per PIU che per POG, mentre un piccolo gruppo di adolescenti mostrava sintomi di entrambi i comportamenti problema. Questi risultati sono in linea con la letteratura che suggerisce un maggiore utilizzo di Internet rispetto ai giochi online28,29 e più alto di PIU rispetto a POG in campioni di adolescenti.28
Il modello multivariato di regressione multipla ha anche dimostrato una distinzione tra i due comportamenti online. Le differenze più importanti sono state in termini di sesso e tempo speso per le due attività. Mentre sia PIU che POG erano associati all'essere maschi, la dimensione dell'effetto era molto più grande per POG. L'associazione di PIU con il tempo trascorso a utilizzare Internet era più forte della sua associazione con i giochi online, mentre l'associazione di POG con il tempo trascorso sul gioco online era più forte della sua associazione con il tempo trascorso a utilizzare Internet. La distinzione è anche dimostrata dalla diversa preferenza per le applicazioni online. Mentre il gioco online era l'unica attività online citata come una delle attività online praticate frequentemente per POG, PIU era positivamente associata a giochi online, chat online e social networking. Tuttavia, la dimensione molto bassa dell'effetto dei social network su PIU è stata sorprendente. Una spiegazione potrebbe essere che la popolarità dei siti di social networking in Ungheria ha iniziato a crescere in modo esponenziale dopo il periodo di questa raccolta di dati. Il recente aumento della proprietà dei telefoni intelligenti30 potrebbe anche cambiare i risultati della prossima ricerca ESPAD in relazione ad attività come il social networking.
È interessante notare che la bassa autostima aveva dimensioni di effetto standardizzate basse su entrambi i comportamenti online problematici. Questi risultati sono in linea con alcune ricerche precedenti28 ma contraddicono altri studi.22,31,32 Tuttavia, i sintomi depressivi sono stati associati sia a PIU che a POG, interessando leggermente PIU. Questo supporta ancora molta della letteratura precedente.33-35
Nonostante i numerosi punti di forza dello studio, tra cui l'ampia dimensione del campione, la rappresentatività nazionale del campione e le forti proprietà psicometriche degli strumenti utilizzati per valutare sia il POG che il PIU, ci sono alcune limitazioni ai dati raccolti. I dati sono stati tutti auto-riportati e, come tali, sono soggetti a vari pregiudizi (ad esempio, desiderabilità sociale, distorsioni di richiamo della memoria). Inoltre, tutti i partecipanti erano adolescenti ungheresi e i risultati potrebbero quindi non essere generalizzabili ad adolescenti di altri paesi o campioni di adulti. Come accennato in precedenza, i dati sono stati raccolti prima del recente boom del social networking e, se ripetuti ora, lo studio potrebbe produrre risultati diversi. Lo studio dovrebbe pertanto essere replicato sia tra campioni di adolescenti che di adulti e in diversi paesi.
Sulla base dei risultati del presente studio, POG sembra essere un comportamento concettualmente diverso da PIU. I risultati mostrano chiaramente che i due tipi di comportamenti online problematici sembrano essere popolazioni diverse e sono associati a diversi fattori che contribuiscono. I dati supportano l'idea che il Disturbo da dipendenza da Internet e il Disturbo da gioco su Internet siano entità nosologiche separate. Di conseguenza, classificare solo POG come un disturbo negli attuali sistemi diagnostici potrebbe portare all'ignoranza verso altre attività online potenzialmente coinvolgenti come i social network36 o più problematico uso di Internet.5
Ringraziamenti
Questo lavoro è stato supportato dal Fondo di ricerca scientifica ungherese (numeri di sussidio: K83884, K111938 e K81353). Gyöngyi Kökönyei e Zsolt Demetrovics riconoscono il sostegno finanziario del János Bolyai Research Fellowship assegnato dall'accademia delle scienze ungherese.
Riferimenti
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