インターネット使用の精神的健康影響は、Webベースのコンテンツまたは使用の認識された結果に起因するのか？ ヨーロッパの青年期に関する縦断的研究（2016）

抽象

背景：青年および若年成人は最も頻繁に使用されているインターネットユーザーの1つであり、蓄積している証拠から、インターネット行動が精神的健康に影響を与える可能性があることが示唆されています。 特定のWebベースのコンテンツが厄介になる可能性があるため、インターネットの使用は精神的健康に影響を与える可能性があります。 コンテンツに関係なく、過度に使用すると、オフラインでの保護活動を怠るなどの悪影響が生じる可能性もあります。

目的：この調査の目的は、精神的健康がインターネットで費やした時間（1）、さまざまなWebベースの活動（ソーシャルメディア使用、ゲーム、ギャンブル、ポルノ使用）で費やされた時間とどのように関連するかを評価することです。これらの活動に従事した結果、（2）学業、ニュースリーディング、およびターゲットを絞った情報の検索）。

方法：エストニア、ハンガリー、イタリア、リトアニア、スペイン、スウェーデン、およびイギリスの州立学校から、無作為に2286の若者のサンプルを集めた。 インターネット行動および精神的健康変数を含む質問票データを収集し、横断的に分析し、4ヶ月後に追跡調査した。

結果：横断的に、インターネットに費やされた時間と様々な活動に費やされた相対的な時間の両方が精神的健康を予測しました（P<.001）、それぞれ1.4％と2.8％の分散を説明します。 ただし、これらの活動に従事した結果はより重要な予測因子であり、11.1％の変動を説明しています。 Webベースのゲーム、ギャンブル、およびターゲットを絞った検索のみが、知覚された結果によって完全に説明されていないメンタルヘルスへの影響を及ぼしました。 縦断的分析は、インターネットの使用による睡眠喪失を示しました（ß= .12、95％CI = 0.05-0.19、 Pインターネットにアクセスできない場合は、= .001）および撤退（否定的な気分）（ß= .09、95％CI = 0.03-0.16、 P<.01）は、長期的にメンタルヘルスに直接影響を及ぼした唯一の結果でした。 インターネットの使用による肯定的な結果の認識は、メンタルヘルスとはまったく関連していないようでした。

結論：インターネット使用の規模は一般的に精神的健康に否定的に関連していますが、特定のWebベースのアクティビティは、精神的健康にどれだけ一貫して、どれだけの方向で影響を与えますか。 インターネット使用の結果（特に、睡眠障害やインターネットにアクセスできない場合の離脱）は、特定の活動そのものよりもはるかに精神的健康への影響を予測するように思われます。 インターネット使用の精神的健康への悪影響を減らすことを目的とした介入は、インターネット使用自体ではなく、その悪影響を標的にする可能性があります。

試験登録：国際標準ランダム化比較試験番号（ISRCTN）：65120704; http://www.isrctn.com/ISRCTN65120704?q=&filters=recruitmentCountry:Lithuania&sort=&offset= 5＆totalResults = 32＆page = 1＆pageSize = 10＆searchType = basic-search（WebCiteがhttp：//www.webcitation/abcdefgでアーカイブ）

メンターヘルス2016、3（3）：e31

土井：10.2196 / mental.5925

KEYWORDS

• 問題のあるインターネットの使用; 
• 常習行為; 
• インターネット; 
• メンタルヘルス; 
• 思春期の健康; 
• 縦断研究

概要

うつ病と不安は、青年期に最もよく見られる精神障害の2つです。1–3]そして、これらの疾患と密接に関連していることが多い自殺は、15〜29歳の世界で2番目に多い死因です（交通事故後）。4]。 過去10年間で、青少年の精神的健康および情緒的発達が彼らのインターネット使用によってどのように影響を受けるかについての関心および関心が高まってきた。 ヨーロッパの人口のほぼ80％はインターネットユーザーで、一部の国では90％を超える割合です[[5そして、スマートフォンの使用が増加するにつれて、ますます多くの個人がインターネットに即時かつ継続的にアクセスするようになっている。 ヨーロッパの90〜16歳の24％を超えるユーザーは、少なくとも週に1回定期的にインターネットを利用しています。これは他のどの年齢層よりも高い割合です。6]。 インターネットにどのくらいの時間が費やされているかを正確に測定することは困難ですが、ほとんどの若者は日常的にインターネットにアクセスしており、インターネットは生活の一部として統合されています。 これが人々の生活の仕方や、社会的関係や自己同一性の構築と維持、情報の探求、そして娯楽の楽しみ方に変化をもたらしました。

主な研究分野では、精神的健康問題を問題のあるインターネット利用（または病理学的または強迫的インターネット利用）と結びつけています。これはギャンブル中毒やその他の行動中毒に似た衝動制御障害として概念化されています。 問題のあるインターネット使用の最もよく使用され検証されている尺度であるインターネット依存テスト（IAT）[7]は、病的ギャンブル障害の診断基準および統計統計マニュアル第4版（DSM-4）のインターネット使用に特有の再定式化を通して構築された（問題のあるインターネット使用測定の概説については、[2]を参照）。8]）。 そのため、このスクリーニング機器は、臨床的な障害または苦痛をもたらすインターネット使用の強迫面を測定します（インターネットに夢中になっている、インターネットの使用を抑制または抑制できない、インターネットの使用を中止または削減しようとすると気分が悪くなる、落ち込んでいるなど）。意図したよりも長く、インターネットの過剰使用などについてうそをついています。 ただし、測定、カットオフ、および分類手順は研究間で異なるため、問題のあるインターネットの使用を分類する標準化された方法はありません。8–9]。 診断手順におけるこれらの違いは別として、DSM Axis I障害、主にうつ病だけでなく社会恐怖症と不安、物質使用、注意欠陥多動性障害、および敵意などの特定の人格変数と相関させる問題のあるインターネットの使用10–13]。 問題のあるインターネットの使用がメンタルヘルスに影響を与えると推定されるメカニズムは、Webベースの活動に費やされる過剰な時間と部分的に関連しており、睡眠、運動、通学、オフラインの社会活動などの保護的なオフライン活動は無視されます。これらの活動にアクセスできない場合の撤退の症状と部分的に関連している[9,14].

調査によると、特定の個人のインターネット使用の問題のある側面は、1つまたは少数の特定のWebベースの活動（ゲームやソーシャルメディアの使用など）に限られています。15–17]。 最近のいくつかの証拠がありますがIATの因子構造7]ギャンブルやゲームなどの特定の活動における問題のあるエンゲージメントの測定において一貫しています。18]、これは一般化された問題のあるインターネットの使用と問題のあるインターネットの使用の特定の形態の間の区別をもたらしました。 例えば、ほとんどのインターネット利用の研究は問題のあるWebベースのゲームに焦点を当てており、多くの研究がゲームと重度の精神衛生症状との間の関連を見出したので、これは包含のために考慮された問題のあるインターネット利用の唯一の特定の形態ですDSM-5では、一般化された問題のあるインターネットの使用および他の特定の形式はそうではありません[9,19].

したがって、インターネット使用の精神的健康への影響を調査する際には、活動を区別することが重要です。 場合によっては、Webベースのギャンブル（Webベースのポーカー、スポーツベット、カジノスピンなど）で問題のアクティビティがやみつきになる傾向があるので重要な場合があります。20–23]。 他のケースでは、コンテンツ自体が特定の感情的、認知的、または行動的反応を引き起こすことによって精神的健康に影響を与える可能性があるため、それは重要かもしれません。 たとえば、ソーシャルメディアの使用に関する1の調査では、ソーシャルコンテンツの受動的な消費によって孤独感が増すのに対して、友達との直接のコミュニケーションではそうではないことが示唆されています[24]。 別の例は情報検索を実行することです。 研究によると、精神的な健康上の問題を抱える若者を含む若者は、身体的および精神的健康に関連したターゲットを絞った検索を頻繁に行っています。25–27]。 どのような情報が見つかったかに応じて、この種の行動はおそらく否定的な結果と肯定的な結果の両方を持つ可能性があります。 自己破壊的な行動や自己害を促進するWebサイトのコンテンツは特に懸念される可能性があります。 さらに、青少年はインターネットを使用してますます多くの学業を行っています。また、学業成績は通常、より良い精神的健康に関連しています。28]そのような目的のためにインターネットを使用することは、問題のあるインターネット使用の観点から予想されるよりもむしろ前向きな精神的健康を予測するかもしれません。29,30]。 他の研究では、特定の種類のゲーム（例：大規模多人数参加型オンラインロールプレイングゲーム）およびそれらのゲームをプレイするための特定の動機（ゲーム内達成、社交、没入、リラクゼーション、および逃避）が精神的健康問題を予測し、問題を抱えているゲーム[31–33]。 これまでの研究の大部分は相関的ですが、インターネットの使用は、使用されている活動やコンテンツ、あるいはインターネットの使用に伴う遅れた結果を通じて、精神的健康に影響を与える可能性があることを示唆しています。

本研究は、青少年の精神的健康が、インターネットに費やされた時間と7タイプのインターネット活動への関与のレベルによってどのように予測されるかを調査することを目的とした：ソーシャルメディアの使用、ゲーム、ギャンブル、ポルノ鑑賞、ニュースリーディングまたはウォッチング、学校関連活動仕事や、学校や仕事とは無関係の的を絞った情報検索。 第二に、この研究はまた、これらの影響が持続的であるのか、あるいはそれらのWebベースの活動を使用したことによる知覚される結果によって説明されるのかをテストした。 我々は、負の結果（例：離脱、睡眠障害）と正の結果（例：楽しさ、新しい友達の発見）の両方の影響を調査した。 横断的データでこれらの分析を実行することに加えて、我々はこれらの影響が4ヶ月の期間にわたる精神的健康の変化を予測するかどうかもテストしました。

メソッド

研究デザイン

データは、インターネットおよびメディアベースのメンタルヘルスプロモーション（SUPREME）による自殺予防試験（現行の対照試験ISRCTN65120704）の一部として収集されました。 この研究は、エストニア、ハンガリー、イタリア、リトアニア、スペイン、スウェーデン、イギリスの精神保健研究センターを共同で実施して行われました。 このプロジェクトの一環として、2012-2013で無作為化比較縦断研究を実施し、ウェブベースのメンタルヘルス介入ウェブサイトを評価しました。このウェブサイトは、これらの国の選ばれた地域で無作為に選ばれた青年のサンプルでテストされました。 学校の包含基準は以下のとおりです。（1）学校当局が参加に同意する。 （2）学校は州立学校です（すなわち私立ではありません）。 （3）学校は、100-14の年齢範囲内で少なくとも16の生徒を含んでいます。 （4）この学校には、2歳の生徒用に15人以上の教師がいます。 （5）60以下の生徒は、両方の性別です。 参加者は、学校の所属に基づいて、完全介入条件（介入ウェブサイトへのアクセスなし）または最小介入対照群（介入ウェブサイトへのアクセスなし）のいずれかにクラスターランダム化され、ベースライン時に評価質問票が投与された。 2および4ヶ月の追跡調査。 質問票には、インターネット習慣、メンタルヘルス、自殺行動、および評価に関連するその他の変数に関する質問が含まれていました。 この研究は Webベースの介入の影響を評価することを目的としていますが、代わりに精神的健康問題のためのインターネット関連の危険因子を調査しました。

一般

対象は、各国の事前定義された地域から無作為に選択された州立学校の登録生徒です。 ）、そして東イングランド（イギリス）。 これらの地域の適格州立学校は、連絡順、つまり学校が連絡を取り、参加を求められた順にランダムに並べられました。 学校が辞退した場合は、リストの次の学校に連絡しました。 学校が参加を受け入れた場合、研究者チームは学校に行き、口頭でそして同意書を通して研究の背景、目的、目標、および手順を生徒に提示しました。 調査手順には自殺青年のスクリーニングが含まれていたため、参加は完全に匿名ではありませんでしたが、参加者の身元は質問表で暗号化されていました。 参加することに同意したすべての生徒（およびその地域の倫理規定による片方または両方の親）から書面による同意を得た。 この研究は、参加国すべての倫理委員会によって承認されました。

サンプリング手順により、ベースラインで参加した2286青年の総数（エストニア= 3学校、416参加者、ハンガリー= 6学校、413参加者、イタリア= 3学校、311参加者、リトアニア= 3学校、240参加者、スペイン= 3参加者）。学校、182参加者、スウェーデン= 9学校、337参加者、イギリス= 3学校、387参加者） 参加者のうち、1571（68.72％）を完全介入群に、715（31.27％）を最小介入群に無作為化した。 この研究には著しい脱落率がありました。 全サンプルにおいて、参加を中止した被験者の数は、T467とT20.42の間の1瞳孔（2％）とT244とT13.41の間の2瞳孔（3％）を含んでいた。 被験者が少なくともT1およびT3に参加していた場合、対象は縦断的分析に含まれたが、T2への参加は必要ではなかった。 これにより、1544％の女性および56歳の平均年齢（標準偏差、SD = 15.8歳）を有する0.91対象の縦断的サンプルが得られた。

インターネット利用対策

この研究のために、インターネットの行動と使用の尺度が具体的に構築されました。 これには、インターネット使用の規則性（たとえば、月に1回のインターネット使用と週に1回のインターネット使用）および通常の週にインターネットで費やした時間数を測定する項目が含まれていました。 参加者はまた、インターネットを使用する際の7のさまざまな活動（社交、ゲーム、学校または仕事関連の活動、ギャンブル、ニュースリーディングまたはウォッチング、ポルノ、学校や関連しない検索など）に費やす時間を評価するよう求められました。作業）。 参加者は、これらの活動を7ポイントスケールで評価しました（1 =私はこれをほとんどまたはまったく費やしていません。7=私はこれを非常に多くの時間を費やしています）。 最後の一連の項目では、参加者に、上記の活動に参加したことによる自覚的な影響を評価するよう求めました。 参加者は、さまざまな影響がどの程度適用されるかを評価するよう求められましたが、 の かなりの程度まで従事していた活動（以前は≧4と評価されていた）に関連して。 参加者は、7ポイントスケール（1 =非常にまれに、またはまったくなし; 7 =非常に頻繁に）で、次のような結果が発生したと評価しました。 「私は楽しんでいます」; "私は面白いことを学びます。"; "私は意図したより長い時間オンラインに滞在する"; 「私は友達と過ごす代わりにこれらの活動を選びました（実生活で）」。 "私は遅くまで起きて眠りを失います"; 「上記の活動にアクセスできない場合、私は落ち込んだり気分が悪くなったりします」 参加者はまた、インターネットの使用が仕事の成績や成績にどのような影響を与えたか（1 =私の仕事または1年生は影響を受けず、4 =私の仕事または成績は向上します） 7 =それほど意味がない、1 =それらがない場合と同じように意味がある、4 =もっと意味がある）

明確にするために、これらの結果のいくつかを「ポジティブ」（新しい友達を見つけること、楽しむこと、面白いことを学ぶこと）と呼んでいます。よりよい精神的健康（もしあるとしても）。 その他の結果は「ネガティブ」（意図した以上にインターネットに滞在している、オフラインの社会活動ではなくWebベースのアクティビティを選択している、睡眠を失っている、Webベースのアクティビティにアクセスできない場合は気分が悪くなるなど）としています。インターネットの使用に問題があるため、メンタルヘルスが低下することが予想されます。 例えば、これらの否定的な結果はIATに含まれるものに似ています[7］およびＰｅｔｒｙらによるインターネットゲーム障害測定推奨値［］。9]。 最後に、いくつかの結果は「双方向」と見なされます（私の仕事や成績は向上/低下します。私の人生は意味がなくなり、意味がなくなります）。

メンタルヘルス対策

参加者のうつ病、不安、およびストレスのレベルは、3項目バージョンの42項目を構成するXNUMXサブスケールによって評価されました。 うつ病不安ストレススケール (DASS-42）[34]。 各サブスケールは、過去1週間にステートメントが人に適用された量に応じて14ポイントのリッカート尺度でスコア付けされた4ステートメントで構成されています。 スケールは、うつ病の否定的な感情的状態（不快感、絶望、人生の切り下げ、興味や関与の欠如、無快感症、および慣性）、不安（自律神経興奮、骨格筋の影響、状況不安、および主観的なもの）を測定するように設計されています不安な経験、ストレスや緊張（リラックス、神経質な覚醒、そして容易に動揺したり動揺したり、いらいらしたり反応しすぎたり、せっかちになったりする）。 この尺度の心理測定特性を調査した研究は、健康な集団および臨床集団における信頼性および妥当性の尺度に関して満足のいく結果を報告している。34–37]インターネット経由でも管理されている場合38]。 しかしながら、若い青年は成人と比較して3因子間の区別が少ないという報告があり、それらの間の相関は典型的に高い。39,40]。 基準は、ベースラインデータで計算したCronbachアルファ（鬱病アルファ= .93;不安アルファ= .89;ストレスアルファ= .91）に関して、本サンプルにおいて高い内部一貫性を示した。 一部の参加者はすべての尺度項目に回答しなかったため、各尺度の最終スコアは、合計スコアを回答した項目の数で割って計算しました。 50％以上の欠測データを持つ参加者のみが除外されました。 尺度は互いに非常に相関していた（うつ病×不安： r= .76; うつ病×ストレス： r= .79; 不安×ストレス： r= .78; すべて P 値<.001）、および合計42項目のスケールは高い内部一貫性を示しました（アルファ= .96）。 コンストラクト間の相互相関が比較的高いため、分析を簡素化するために、3つのスケールを組み合わせてメンタルヘルスの単一の測定値にしました。

手順

すべての学習手順は、教室またはコンピューター室のそれぞれの学校で行われました。 学校がデータ収集時にすべての生徒にコンピュータを提供できた場合は、紙と鉛筆の形式、またはWebベースの調査ツールを使用して質問表を管理しました。 質問票には、自殺青年のスクリーニングに使用された項目が含まれていました（The Paykel Suicide Scale [41そして、スクリーニング手順は、データ収集の各波の後の24時間以内に行われた。 したがって、参加は完全に匿名ではありませんでした。 ただし、被験者の身元は、参加者の名前ではなくアンケートに記載されている個々の「参加コード」を使用して暗号化されました。 これらのコードは、縦断的にデータを結び付け、援助を提供するために危険度の高い自殺青年（緊急事態）と連絡を取るためだけに、生徒のアイデンティティにリンクされていました。 過去2週間以内に自殺を真剣に検討、計画、または試みたと回答した場合、対象は緊急事態と定義されました。 リスクケースに対処するための正確な手順は国によって異なり、地域の倫理ガイドラインおよび利用可能なヘルプリソースに左右されました。 緊急事態はデータ分析から除外された（ｎ ＝ ＸＮＵＭＸ）。 SUPREMEプロジェクトでテストされた介入は、ベースラインのデータ収集後に実施されたものであり、さらに詳細に説明されている。 マルチメディア付録1.

データ解析

この研究では、2つの主な分析が行われた：1断面階層重回帰分析および1縦断的分析。 インターネット使用頻度の尺度は、上限効果のため分析から除外した（参加者の90％は少なくとも1日1回インターネットを使用して報告した）。 したがって、残りの予測変数は、オンラインで毎週の自己申告された時間数、7アクティビティの評価、およびインターネット使用による9の影響の評価でした。 複合DASSスコアは、これらの分析における従属変数でした（統計的仮定の検定は、 マルチメディア付録1）。 横断的回帰では、T1でのインターネットの行動を使用してT1でのメンタルヘルスを予測しました。 縦断的回帰分析では、インターネットの動作の変化によって、DASS全体の変化（T1とT3のスコアの差）が予測されました。 この研究では、最長のフォローアップのみが対象でした。 最初のモデルには、性別、年齢、実験条件が制御変数として含まれていました。 インターネットで費やした時間は3番目のモデルで追加され、アクティビティの評価は82番目のモデルで追加され、結果の評価は5番目のモデルで追加されました。 さらに、参加者は、1を超えるしきい値を超えるオンラインアクティビティを少なくとも3回実行した場合にのみ、知覚された結果を評価するように指示されたため、スコアがTXNUMXとTXNUMXの間のしきい値を上回ったり下回ったりした被験者の少数（n = XNUMX; XNUMX％） 、差異スコアの計算のための不完全なデータがありました。 ただし、感度分析では、DASSスコアまたは平均オンライン活動スコアの縦断的変化の平均量に関して、これらの被験者と他の症例との間に統計的に有意な差は示されませんでした。

結果

記述結果

DASS-42スコアは、2220参加者について計算できます。 合計DASSスコアは0〜3ポイントの範囲であり、より高いスコアはより多くの精神的健康問題を示す。 男性、女性、および総標本の平均ベースラインスコアは、 テーブル1。 すべてのメンタルヘルス対策において、女性は男性よりも有意に高い得点を示しました（テーブル1） 全サンプルにおいて、1848参加者（83.24％）は平均DASSスコアが1未満であり、314（14.1％）は1と1.99の間のスコアを持ち、58（2.6％）は2以上のスコアを持ちました。 DASSのスコアには、国間では小さいながらも大きな違いがありました（F_{（6、2213）}= 9.28、η²_部分的な= .02、 P<.001）。 4か月の研究期間にわたるDASSスコアの平均変化は-0.15（SD = 0.42）であり、これは時間の経過とともに減少したことを示しています。 T1とT3の間に研究から脱落した参加者は、付着した参加者よりもベースラインDASSスコアがやや高かった（平均差= 0.10; t₍₂₂₁₈₎= 4.068; P<.001）。

テーブル1 また、ベースライン時のインターネットでの平均報告時間、アクティビティの評価、結果の評価も要約されています。 この表では、1週間にインターネットで過ごした平均時間数は17.23で、サンプルのばらつきが大きく、男性は女性よりもインターネットでわずかに多くの時間を費やしていたことを要約しています。 青少年が社会的な目的のためにインターネットを使用し、続いて学校や仕事、ターゲットを絞った検索、ゲーム、ニュースリーディングまたはウォッチング、ポルノ鑑賞、ギャンブルをすることが最も一般的でしたが、これらの活動に関して性差はありませんでした。

   

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断面回帰分析

横断的階層重回帰分析を使用して、T1でのインターネット使用によってT1でのDASSスコアを予測した。 対照変数（性別、年齢、実験条件）を含む最初のモデルは非常に有意であった（F_{（3、1683）}= 26.40、 P<.001）と説明 R²_adj精神病理学における分散の= 4.3％。 2番目のモデル（インターネットに費やされた時間）は予測に大きく貢献しました（F 変化する_{（1、1682）}= 26.05、 P<.001）1.4％増加し、合計で R²_adj= 5.7％は分散を説明しました。 3番目のモデル（活動に費やした相対時間）は、予測に大きく貢献しました（F 変化する_{（7、1675）}= 8.29、 P<.001）2.8％増加し、合計で R²_adj= 8.5％は分散を説明しました。 4番目のモデル（インターネット使用の結果）は、予測に大きく貢献しました（F 変化する_{（9、1666）}= 26.80、 P<.001）11.1％。 これにより、最終的に合計 R²_adj= 19.6％は分散を説明し、その15.3％はインターネット関連の要因によって説明されました。 調整済み R² 分析の各ステップで増加し続け、モデルが過剰適合していないことを示します。 すべての変数が0.5を超える許容誤差を持っていたので、問題のある共線性の兆候はありませんでした。 各モデルの各予測子の標準化されたベータ係数（β）を含む回帰分析の結果は、 テーブル2.

テーブル2 性別が唯一の有意な対照変数であるのに対し、年齢と実験条件はそうではないと要約している。 インターネットで費やされた自己申告の平均時間数は、モデル2および3におけるより高いDASSスコアの重要な予測因子でしたが、4番目のモデルにおけるインターネット使用の影響を説明するときではありませんでした。 個々のWebベースのアクティビティの効果サイズ（β）は、.05と.13の間で異なりました。 社会的目的のためのインターネットの使用は、モデル3ではDASSスコアの重要な予測因子であったが、モデル4ではそうではなく、インターネットでの社会化に関連するリスクは研究で測定された結果によって説明された。 この活動はモデル3ではDASSの有意な予測因子ではなかったが、4番目のモデルでは有意になったため、Webベースのゲームは逆のパターンをたどりました。 負のベータ値は、Webベースのゲームが精神的健康に関連する保護要因であることを示しています。 インターネット上で学校や職場での活動を実施することも、3番目のモデルにおける精神病理学の重要な保護要因でしたが、インターネット使用の影響を説明するときではありませんでした。 Webベースのギャンブルは、モデル3と4の両方において、より高いDASSスコアに対する重大な危険因子でした。 ニュースコンテンツの消費は、どちらのモデルでもDASSと有意な関連はありませんでした。 ポルノコンテンツをインターネットで視聴することは、モデル3でのみ重大な危険因子となっていますが、モデル4ではそうではありませんでした。そのため、インターネット使用の結果として説明されています。 インターネット上で的を絞った検索を実行することは、モデル3および4の両方において、DASSスコアと有意かつ強力に正の相関があり、活動の効果の大きさは最大でした。 インターネット使用の結果、新しい友達の発見、面白いことの習得、および楽しんでも、モデル4のDASSスコアは予測されませんでした。 したがって、これらの「肯定的な」結果は保護要因としては機能していないようでした。 しかし、人生の意味を増やしたり、学校や職場の業績を向上させると考えられているインターネットの使用は、重要な保護要因でした。 「否定的な」結果は、DASSスコアのより強力な予測因子でした。 当初の予定よりも長くインターネットに滞在することは重要な予測因子ではありませんでしたが、「友達との付き合いではなく、これらの活動を選択します」、「遅刻して眠りを失います」、上記の活動にアクセスできない」は、.12から.22の範囲の効果サイズ（β）で、非常に重要な危険因子でした。

  

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縦回帰分析

縦断的階層重回帰分析を使用して、インターネット使用の変化によって、精神病理学全体の変化（T1とT3の間のスコア差）を予測しました。 すべての変数が0.7より上の許容値を持っていたので、モデルにおける共線性の問題のあるレベルの徴候はありませんでした。 対照変数（性別、年齢、実験条件）を含む最初のモデルは有意ではなかった（F_{（3、981）} <1、 Pそして、どちらも2番目のモデルではありませんでした（インターネットで過ごした時間; F 変化する_{（1、980）} <1、 P= .95） 3番目のモデル（活動に費やした相対時間）は、予測に大きく貢献しました（F 変化する_{（7、973）}= 2.25、 P<.03）によって R²_adj= 0.7％は分散を説明しました。 この寄与はニュース視聴に起因するものであり、T1からT3へのニュース視聴の増加はDASSスコアの増加と関連していた（β= .07、95％CI = 0.00-0.13、 P= .049） 他のすべてのWebベースのアクティビティは重要ではありませんでした（Pこのモデルでは≧.19）。 4番目のモデル（インターネット使用の結果）は、予測に大きく貢献しました（F 変化する_{（9、964）}= 3.39、 P<.001）2.1％増加し、合計で R²_adj= 2.8％は分散を説明しました。 ニュースの消費はここでは重要ではありませんでした（P= .13） 4番目のモデルの貢献は、マイナスの影響による2によるものです。 「遅刻して眠れなくなる」という声明（ß= .12、95％CI = 0.05-0.19、 P= .001）および「上記の活動にアクセスできない場合、気分が落ち込んだり気分が悪くなったりします」（ß= .09、95％CI = 0.03-0.16、 P<.01）は、このモデルの重要な予測因子でした。 他のすべての予測因子は重要ではありませんでした（人生の意味の変化： P= .10; 他の変数は持っていた P それ以上の値。

したがって、遅くまで起きて睡眠を失うこと（「睡眠の喪失」）とそれにアクセスできない場合（「離脱」）に否定的な気分になると報告されているインターネット使用が、精神的健康の長期的変化を一貫して予測する唯一の変数でした。 これらの悪影響をさらに調査するために、2標準重回帰を計算して、インターネットで費やされた時間の変化およびさまざまなWebベースの活動によって、これらの各変数の長期的な変化を予測しました。 睡眠損失を予測した回帰モデルは有意でした（F_{（8、1120）}= 5.76、 P<.001、 R²_adj= 3.3％は分散を説明しているので、撤退を予測した回帰もそうでした（F_{（8、1125）}= 11.17、 P<.001、 R²_adj= 6.7％は分散を説明しています）。 これらの回帰からの係数は、 テーブル3 および テーブル4それぞれ。 テーブル3 睡眠障害の増加の最も強い予測因子は学校や仕事の活動の減少、それに続くゲームの増加、ターゲットを絞った検索、ポルノ鑑賞、そして一般にオンライン時間であると要約しています。 社会活動、ギャンブル、およびニュースの視聴は、睡眠障害の変化と有意な関連はありませんでした。 テーブル4 撤退の変化の最も強い予測因子はギャンブル活動であり、インターネット、ポルノ鑑賞、そしてゲームに費やされた全体的な時間がそれに続くということを要約します。 社会活動の変化、学校や仕事、ニュースの視聴、およびターゲットを絞った検索は、撤退の変化と有意な関連はありませんでした。

   

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議論

断面所見

本研究の目的は、インターネット関連のリスクと精神的健康問題の保護要因を特定し、インターネットと様々なWebベースの活動に費やされた時間の影響がそれらの認識された結果によって説明できるかどうかをテストすることでした。活動 これは、思春期の一般的な精神的健康（うつ病、不安、ストレスまたは緊張の複合レベル）と4月の期間にわたる縦断的に見られるそれらのインターネット関連行動との関連を調べることによって調査されました。

横断的な結果は、精神的健康はベースラインでのインターネット関連行動によって予測されたことを示した（15.3％はモデル内の予測因子の数を調整した後の分散を説明した）。 個々の効果の大きさはかなり小さかった（標準化されたβ= .05 - .22）。 インターネットで過ごした時間は、ほとんどの個人的な活動よりも大きな影響を及ぼしましたが、インターネットの使用の結果がDASSスコアの最大の差異を説明しました（11.1％）。 これらのうち、3の負の結果のうちの4が最も重要な予測因子であり（オフラインの社会活動よりもWebベースの活動の優先、睡眠の喪失、および離脱）、それに対して正の結果は有意ではありませんでした。 生活上の意味を増やしたり、学校の成績や仕事の成果を向上させたりすると考えられていたインターネットの使用は、より良い精神的健康と関連していましたが、その影響は否定的な結果よりも小さかった。

さらに、結果は、インターネット、ソーシャルメディアの使用、ポルノ鑑賞、および学校や仕事の活動に費やされた時間は、認識される結果が考慮されていない場合にのみ重要な予測因子であることを示しています。結果。 一方、Webベースのゲーム、ギャンブル、およびターゲット検索は、知覚される結果を制御する場合でも、精神的健康の重要な予測因子であり、精神的健康に関して、これらの活動の内容は知覚される結果と比べて比較的重要であることを示唆しています。 まとめると、これらの結果は、この調査で測定されたすべてのWebベースのアクティビティがメンタルヘルスを予測するものであることを示していますが、完全に調整されたモデルで検出できるほど大きいコンテンツベースの効果があるのは一部のみです。 他の活動は彼らの知覚される結果、主にウェブベースの相互作用、睡眠の喪失、および離脱の嗜好によって精神的健康に影響を与えるように思われた。 これらの悪い結果は問題のあるインターネットの使用を示しているので[9,14]、彼らの精神的健康への比較的強い影響は問題のあるインターネット利用の観点から期待されている。 ただし、認識される結果は実際の結果とは異なる場合があることに注意してください。

縦断所見

これまでの研究では、睡眠障害や禁断症状が精神的健康問題や問題のあるインターネット使用に関連付けられています。9,12,42–45]。 この研究の縦断的分析も同様に、睡眠量と離脱（内容にアクセスできない場合のネガティブな気分）が時間の経過とともに精神的健康の変化を予測することを示唆しています（2.1％は分散を説明）。期間。 インターネットおよびさまざまな活動に費やされた時間の経時的変化は、精神的健康の変化を直接予測するのではなく、代わりに睡眠損失および離脱の変化を予測することによって間接的な効果をもたらした（それぞれ3.3％および6.7％は分散を説明）。 これは、インターネットに費やされた時間とコンテンツが精神的健康の予測に役立つことを示唆しています。これは、主に睡眠障害や離脱などの否定的な知覚結果を予測するためです。 この解釈は問題のあるインターネット利用のアプローチと一致しており、また問題のあるインターネット利用の一般化された形式と特定の形式の間の区別を支持している（例えば、15–17活動は実際には否定的な結果と異なるように関連していたので。 また、インターネット使用による精神的健康への悪影響を軽減することを目的とした介入が、インターネット使用自体ではなく、悪影響を標的にする可能性があることも示唆しています。 例えば、特定の活動に費やされる時間を減らす代わりに、介入は活動が睡眠を妨げないようにすることに集中することができます。 ただし、ギャンブルなどの特定の種類のインターネット使用では、活動固有の介入がより効果的な場合があります。

一般的なディスカッション

この調査の結果は、問題のある（または不健康な）インターネットの使用を、単に高強度のインターネットの使用または頻繁なインターネットの使用と同じに見なすことはできないことを確認しています。 第一に、インターネットで過ごした時間は精神的健康と負の関連があることがわかったが、学校での仕事などのいくつかの活動は正の関連があった。 第二に、インターネット使用は本質的に有害ではないことを強調しながら、インターネット使用に費やされた時間は、インターネット使用の知覚される結果を考慮した後の精神的健康に対する独立した危険因子ではなかった。 ゲームなどの特定の活動に関しても、関係は複雑になる可能性があります。 以前の研究では、ゲームは精神的健康に悪影響を及ぼすことが明らかにされています（例：12,29]）、この研究では、効果は肯定的でした。 ネガティブなゲーム効果を発見したほとんどの研究は、典型的には問題のあるゲームのみを調査しています。 このように、ゲームはある程度使用されたときにある程度の保護特性を有することは可能であるように思われるが、過度に使用された場合には悪影響がそれらの特性を覆い隠すかもしれない。 例えば、この研究では、そのポジティブな精神的健康影響にもかかわらず、ゲーミングは睡眠障害と離脱を有意に予測し、それが今度は精神的健康問題に関連していることを発見しました。 これに沿って、6-11歳の子供たちの間のゲームに関する最近のヨーロッパの研究は、一度使用頻度の高い予測因子のために制御されると、ゲームは精神的健康問題と有意に関連せず、代わりにより少ない仲間関係問題と向社会的欠陥と関連した[46].

一般的なインターネットの使用と精神的健康との因果関係も複雑に思えます。 以前の著者は、インターネットの使用に関連するリスクがすでに存在する障害を反映している可能性を認めており、それはインターネットの使用方法に影響を与える可能性があります。47–49]。 特定の方法でインターネットを使用することに対する傾向を構成する特定の認知スタイルも精神的健康に影響を与える可能性があります。 たとえば、Brand et al [50]問題のあるインターネットの使用は気分に良い影響を与えるためにインターネットが使われることができるという期待と関連していることを提案しました、そしてそれはある場合にはユーザーの代わりに誤った仮定であるかもしれません。 これが期待を裏切る現実は、既存の精神的健康問題を悪化させる可能性があります。 この調査では、ターゲットを絞った検索（学校や仕事とは無関係）を実行するとDASSスコアが高くなり、他のWebベースのアクティビティよりも効果の大きさが大きくなりました。 これに対する可能性のある説明は、より苦痛を経験している個人は彼らの問題に対処するためのツールとしてインターネットを使用する傾向があるということです。27]。 それはまた、専門家の助けがより有用であるとしても、問題や懸念を解決するためにWebベースの情報源に頼るという一般的な傾向を反映する可能性があります。 しかしながら、健康問題がインターネット検索の唯一の可能な標的ではないので、将来の研究はこの仮説をさらに探求しなければならないでしょう。

さらに、インターネット関連の睡眠障害は精神的健康の長期的な予測因子であることがわかっていますが、睡眠障害と鬱病の間には双方向の関連性が確立されています。51]一般的な気分や感情的な機能と同様に52]。 したがって、インターネット使用に関連した睡眠障害と精神的健康との関係も相互的であると考えられます。 したがって、問題のあるインターネットの使用を減らすことを目的とした介入は、併存疾患（うつ病や睡眠障害を含む）の同時治療を含む場合、より成功する可能性があります。 同様に、これまでの多くの研究では、問題のあるギャンブルが一般化された問題のあるインターネットの使用を予測するものであることがわかっています。20–23,53]。 ギャンブル活動は撤退の最も強い予測因子であり、問​​題のあるインターネット利用行動の処理もギャンブルの問題に対処する必要があることを示唆しているので、我々の結果はこの見解を支持している。 ただし、将来の研究では、どの変数が有害なインターネット使用の前兆として機能するか（例、性格、認知、感情および動機付けの要因、および既存の精神障害）、およびどの変数が結果およびメディエータとして機能するかをより詳しく調べることが重要です。 特定のパーソナリティドメインが離脱などの危険因子に対する素因を構成する可能性があるため、今後の研究ではそのような非病理的変数の仲介的役割を調査する必要があります。

本研究では、インターネット使用の精神的健康への肯定的な結果が知覚されることによる影響は見られず、これは実際にはむしろインターネット使用の動機であるためと考えられます。 言い換えれば、参加者は実際に起こったことよりもむしろ彼らが望んだ結果を報告したかもしれません。 SagioglouとGreitemeyer [54特に一時的に遠くにされたとき、それはむしろ参加者が彼らの使用のためのもっともらしい動機として見るものを反映するかもしれない。 Webベースのアプリケーションを使用した直後に参加者に評価を依頼すると、より正確な測定値が得られる可能性がありますが、これはこの調査では不可能でした。 将来の研究では、精神的健康の直接的な予測因子としてではなく、インターネット使用のプラスの結果を（健康的または不健康な方法で）特定のWebベースのコンテンツの使用の予測因子として扱うことを検討する必要があります。

制限事項

この研究は、参加者のインターネット使用を推定するために使用される測定値の性質によって制限されます。 妥当性の問題の1つは、インターネットの使用の結果に関係しています。これは、実際の結果を完全に反映しているとは想定できません。 日常の活動が自分自身の健康や行動に与える影響を観察することが困難であることに加えて、この測定はバイアスや予想効果を思い出すのにも特に脆弱です。 したがって、この研究は知覚される結果を測定することだけを目的としていました。 また、知覚される結果がインターネットの動作によって引き起こされているのか、それとも併存疾患などの第3の要因によって引き起こされているのかを知ることも困難です。 この調査のもう1つの制限は、参加者が使用するWebベースのコンテンツを詳細に測定していないことです。 したがって、これらの結果をより具体的なコンテンツの使用に適用する場合は注意が必要です。 たとえば、ゲームの種類やソーシャルネットワーキング活動が異なると、認識される結果とメンタルヘルスの両方に異なる影響がある可能性があります。 さらに、私たちの測定には、問題のあるインターネット利用診断ツールは含まれていませんでした。 インターネットの使用、または特定の問題のあるインターネットの使用基準による悪影響がさらに含まれていたとしたら、これはWebベースの活動の影響の大部分を説明している可能性があります。 最後に、ベースライン測定とフォローアップ測定の間に著しい脱落率（34％）があり、これは縦断的分析における統計的検出力を横断的分析と比較して減少させた。 また、この研究への参加は完全に匿名ではなく、自殺リスクが高い参加者はデータ分析から除外された。これは、最も深刻な精神病理学を持つ若者の一部が分析に含まれなかったことを意味する。

結論

中程度のレベルで使用されている場合やインターネットで費やした時間数を調整している場合でも、さまざまなWebベースのアクティビティやコンテンツが精神的健康に特定の影響を与える可能性があります。 ウェブベースの活動は、どれだけ一貫して、どれだけ、そしてどのような方向で精神的健康に影響を与えるかという点で異なります。 どのような悪影響が生じるかという点でも活動は異なり、それらの結果（特に睡眠の喪失や離脱）は、活動自体よりもはるかに精神的健康の結果を予測するようです。 したがって、インターネットやWebベースのコンテンツに費やされる時間は、主にこうした悪影響を予測するため、メンタルヘルスを予測するものと思われます。 これらの結果は、一般化された形式と特定の形式の問題のあるインターネットの使用を区別することの重要性を強調しています。 それはまたインターネットの使用が本質的に有害ではないことを確認します、しかしそれは人が従事する活動、そしてそれが個人にどのような影響を与えるかにかかっています。 時間の経過に伴う精神的健康の変化は、インターネット関連の睡眠の喪失や離脱の変化によって最もよく予測されるように思われます。したがって、有害なインターネットの使用を減らすための介入はそのような結果をターゲットにします。 インターネットの使用によるプラスの影響は、精神的健康状態を直接予測するのではなく、特定のWebベースの活動に過度にまたは問題を巻き込む傾向を予測する可能性があります。 しかし、インターネットの使用と精神的健康の罹患率との因果関係は複雑であり、相互的である可能性が高いため、問題のあるインターネットの使用に対する介入または治療は効果的であるために多面的である必要があります。