背景： インターネットは現代生活の基礎的な部分となっており、さまざまな問題行動を引き起こしています。 ソーシャルメディアの多用、頻繁な電子メールチェック、過剰なオンラインゲーム、オンラインでの購入やギャンブル、ポルノの閲覧などのこれらの行動は、一部の個人の日常生活に重大な障害を引き起こします。 さまざまな研究者が、インターネット中毒者の衝動性スペクトラム、不安、うつ病などの心理的側面を研究しました。

目的： この研究の目的は、医学生のインターネット依存症と性格のさまざまな側面との関係を調査することです。

メソッド： この横断的断面研究の目的は、シラーズ医科大学医学部の医学生 687 人全員を評価することでした。 364 人の学生が同意書に記入して研究に参加することに反対の意を示しました。 最終的に 278 件の有効なアンケートが収集されました。 彼らは、年齢、性別、婚姻状況、学生の住居、大学への入学年、学生の居住地などのアンケートの人口統計上の質問に回答し、さらにインターネット依存症テストも実施され、NEO XNUMX 要素インベントリ短縮フォーム (NEO-FFI) が行われました。満たされました。

結果について 参加者の 55% がインターネット依存症を示しており、その内訳は軽度の依存症が 51.4%、中等度の依存症が 2.9%、重度の依存症が 0.4% でした。 インターネット依存症と外向性 (相関係数 = -0.118、P = 0.05)、協調性 (相関係数 = -0.379、P = 0.001)、誠実さ (相関係数 = -0.21、P = 0.001) の性格特性は有意であることが示されました。負の相関はありましたが、神経症傾向との相関（相関係数 = +0.2、P = 0.001）は有意に正でした。 科学基礎総合テスト（26.52±9.8）とインターンシップ前総合テスト（28.57±19.2）前のXNUMX学期とXNUMX学期の学生のインターネット依存症スコアは、他の学年よりも高かった。

結論： この研究におけるインターネット依存症の有病率は、他の分野の同様の研究と比較して高く、問題の程度に関する懸念につながりました。 4 学期と 10 学期の学生の間でインターネット依存症が増加していることは、危機的な状況でストレスに対処し、良好な学業成績を維持するために効率的なトレーニングを受ける必要があることを明らかにしています。 性格特性のいくつかの側面とインターネット依存症との相関関係は、スクリーニングツールとリスクのある集団の特定による医学生の性格の初期評価を示唆しました。 これは、予防を開始するための有利な方法の必要性を証明する可能性があります。

キーワード： 中毒性の行動; 人格; 性格目録

ローカルからグローバルな範囲まで、何百万もの民間、公共、学術、ビジネス、政府のチャネルを含む巨大なネットワークとしてのインターネットは、人間の生活に劇的な影響を及ぼし、人々の行動と精神に重要な役割を果たしています。1）。 インターネットを最も頻繁に利用するのは青少年であり、その中でも大学生はインターネット依存症の重大なリスクにさらされているグループです(2).

大学生は、避けられない学業やインターネット、ポータブルミニコンピュータ、携帯電話へのアクセスなど、新たな生活にさらされています。 さらに、親によるコントロールが低下し、孤独感や孤立感が生じ、うつ病や不安症につながります。 一方で、新しさの追求、同僚との競争、同僚からのプレッシャーなどのいくつかの特性は、インターネット依存症と同様に脅威となります（3–7).

インターネット依存症の定義は、インターネットの使用を制御できなくなり、生活のさまざまな側面に重大な障害が生じることです (8）。 この用語は、精神障害の診断および統計マニュアル (DSM-5) の最終バージョンの付録で、インターネット ゲーム障害という新しい語句として報告されています (9).

大学生のインターネット依存率は、イタリアの大学生で 16.3%、米国で 4%、台湾で 5.9% と 17.9%、中国で 10.6%、ギリシャで 34.7% であると報告されています (2, 10–13）。 大学生の場合、社会的サポートが不十分であると認識されることと、インターネット依存症による社会的・感情的孤独感との間には直接的な関係があります（14, 15）。 インターネット依存症は精神的健康状態と関連しています (16）。 イランの大学生のインターネット依存症の有病率は 10 ～ 43% と報告されています (2, 17–19).

性格特性は薬物依存の重要な要素であるため、インターネット依存症の重大な危険因子であると思われます (20–23）。 この研究での私たちの目的は、インターネット依存症の影響を受ける生徒の性格特性を評価することです。 これは、スクリーニングツールの必要性の重要性を証明し、特に学術環境において高リスクの個人を助けることができます。

インターネット依存症の蔓延を調査し、インターネット依存症の危険因子としての性格特性の役割を識別することが、この研究の主な目的でした。 仮説は次のとおりです。 1、セクシュアリティなどの人口統計的特徴は、インターネット依存症のプラスの危険因子である可能性があります。 2、外向性の低さ、同調性の低さ、情緒的安定性の低さなどの特定の性格特性は、インターネット依存症のリスクに影響を与える可能性があります。 今回の研究は、性格、社会人口統計、インターネットの利用状況が医学生のインターネット依存症に及ぼす影響の範囲を調査することを目的としている。

3.1 参加者

現在の横断的研究では、統計サンプルはイランのシーラーズにあるシーラーズ医科大学の医学生全員で構成されています。 研究時点では、687人の医学生がシラーズ医科大学で学んでいました。 このうち 364 人の学生が研究に参加する予定でした。 最終的に、278 件の有効なアンケートが収集されました。 この研究は 1393 年から 1394 年の学年度の XNUMX 学期に行われました。

対象者基準: 1393 ～ 1394 年に学んだ医学生全員。

除外基準: 研究への参加を拒否した全員。

3.2。 楽器

人口統計に関するアンケートは、年齢、性別、婚姻状況、学生の住居、入学年度、学生の居住地に関する質問で構成されます。

Kimberly Young が開発したインターネット依存症テスト (IAT) は、インターネット依存症の使用を測定するための信頼できる有効な尺度です。 これは、決して = 20 から常に = 0 までの 5 つのオプションのリッカート形式でランク付けされた 100 項目で構成されます。最小スコアと最大スコアはそれぞれ 0 と 19 です。 各参加者の合計スコアは、健康（スコア 20 ～ 49）、危険性（スコア 50 ～ 79）、中度の依存性（スコア 80 ～ 100）、および重度の依存性（スコア XNUMX ～ XNUMX）のいずれかのクラスに分類されました。24）。 この調査では、この質問票のペルシア語版が使用されました (25).

インターネット使用のさまざまな原因は、10 項目からなる別のアンケートで評価されました。

60 項目の NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI) では、60 つの基本的な性格要素を定義できます。 このツールには、神経症傾向 (N)、同調性 (A)、誠実さ (C) を含む性格の 1 要素モデルを評価する 5 段階リッカート スケール (XNUMX = 非常にそう思わない、XNUMX = 非常にそう思う) でランク付けされた XNUMX 項目が含まれています。 、外向性 (E) および開放性 (O) の要素 (26）。 この調査では、このアンケートのイラン版が使用されました (26).

3.3 手順

参加者全員が自発的にこの研究に参加しました。 研究者はクラスの参加者に会いました。 この研究の目的と開示契約の秘密保持についての事前説明の後、参加者は人口統計アンケート、ITA アンケート、そしてその直後に NEO-FFI を含むアンケートに回答するよう求められました。

4.1. 記述的分析

278 の有効なアンケートの生データが SPSS バージョン 20 にインポートされ、統計分析のために準備されました。 参加者の平均年齢は21.48±2.59歳でした。

参加者の 39% (n = 108) が男性、61% (n = 170) が女性でした。 居住地を評価すると、そのうちの 66% (n = 184) が家族と同居しており、34% (n = 94) が学生寮に住んでいた (テーブル1).

表1。   インターネットの利用に影響を与える人口動態要因

4.2. インターネットの使用

インターネットの平均使用時間は 3.81 ± 3.14 時間でした。

インターネット使用のさまざまな原因は、10 項目からなる別のアンケートで評価されました。 結果は次のとおりです。 テーブル1。 インターネットの最も一般的な用途は科学検索とソーシャル ネットワークの使用でした。 最も少ない原因はオンライン ゲームとチャットでした。

4.3. IATスコアの分析

学生の IAT 回答を分析するために、ヤングの標準スケールが適用されました。 インターネット依存症の重症度の分布は次の通りでした: 45.3% (n = 125) は正常範囲内、51.4% (n = 143) は軽度のインターネット依存症、2.9% (n = 8) は中等度のインターネット依存症、0.4% (n = 1) ）重度の依存症。

性的要素の評価では、男性のスコア（M = 27.67、SD = 14.57）が女性（M = 20.34、SD = 13.12）よりも高いことが示されました。 独立した t 検定分析により、IAT スコアは性別によって異なることが示されました (P = 0.001)。IAT スコアは、学生寮に住んでいる学生 (M = 24.34) と比較して、家族と一緒に住んでいる学生 (M = 20.92) で有意に高かった (P = 0.001)。 婚姻状況の評価では、独身学生の IAT 平均スコアが既婚学生に比べて有意に高かったことが示されました (P = 0.043)。

テーブル2 依存症グループの人口統計的要因によるITAスコアの平均値とSDを示します。 インターネットの使用時間と IAT スコアの間には正の相関関係があります。

異なる出席年のIAT平均スコアを比較すると、2012年（1391ヒジュリ語）と2008年（1387ヒジュリ語）に大学に出席し、大学の総合テストに参加する必要がある学生は、それぞれ総合科学基礎テストと総合的なインターンシップ前テストを示していることがわかります（ P = 0.02)。

表2。   IAT スコアと人口統計的要因の平均

4.4. 性格特性とインターネット依存症

ピアソンの相関分析と多重線形回帰を使用して、生徒の性格特性と IAT 合計スコアの関係を評価しました。 結果は次のとおりです。 テーブル3。 IAT スコアと神経症傾向 (N) の間には正の相関があり、IAT スコアと協調性 (A)、誠実さ (C)、外向性 (E) の間には負の相関があります。 IAT 合計スコアとオープンネス性格特性の間に有意な関係は見つかりませんでした。 問題のあるインターネット利用を説明する際の性格特性の潜在的な役割の調査は、重回帰分析によって行われました。 IAT 合計スコアを従属変数として設定しました。 重回帰分析の結果、インターネット依存症を予測できる唯一の領域は、インターネット依存症の 0.1% を予測できる同意性 (A) であることがわかりました。変数回帰は y = ax + b によって計算されるため、インターネット依存症の予測式は次のようになります。である：Y = 46.21 ± 0.762 (協調性)。 同意度の生のスコアをこの式に入力すると、インターネット依存症を予測できます。

表3。   性格特性とIATスコアの相関係数

依存症グループと非依存症グループの性格特性の比較は、次の論文で報告されています。 テーブル4。 非依存症グループは、同調性 (A)、誠実さ (C)、外向性 (E) の平均スコアが有意に高く、神経症傾向スコアは依存症グループで有意に高かった。

表4。   インターネット依存症集団と非依存症集団の性格特性の平均

この研究の主な目的は、人口統計データ、学生のインターネット使用状況、性格特性の間の相互作用を考慮して、医学生のインターネット中毒のリスクを調査することでした。 この有病率は、イランやその他の国の大学生を対象とした他の同様の研究と比較して高かった。 大学生のインターネット依存率は、米国で 4%、台湾で 5.9% と 17.9%、中国で 10.6%、ギリシャで 34.7% であると報告されています。 他のイラン医科大学では、有病率は5.2～22%でした。 (2, 10–13, 17–19, 27）。 ただし、この違いはテクノロジーへのアクセス率の増加に関連している可能性があります。 このインターネット依存率の高さは憂慮すべきことです。 私たちの調査では、医学生の間で最も一般的なインターネットの使用は科学論文の検索を目的としたものでした。 これは医学生の研究で確認されました（17) ただし、他の研究では過剰なインターネット使用の最も一般的な目的はチャットなどのソーシャル サイバー接続です (10, 27).

この研究では、他の研究と同様に、男子生徒が女子生徒よりも高い平均 IAT スコアを達成しました (17, 26, 28）。 いくつかの研究によると、インターネット依存率は女子学生の方が高かったことが示されています（10, 29).これは、男性の情報技術に対する関心と動機によって説明できます。 このような結果には文化も重要な役割を果たします。

私たちの調査では、学生寮に住んでいる学生と比較して、家族と一緒に住んでいる学生の方がIAスコアの平均が高かったことが示されています。 この発見は他の研究と同様です（26）。 これは、学生寮に住んでいる学生は、生活のすべてを自分で管理しなければならないため、より責任感を感じていることが原因である可能性があります。

この研究で定義された IA のよく知られた危険因子は、独身であることです。 他の同様の研究では、独身であること、家族関係の悪化、離婚がインターネット依存症の危険因子でした（28）。 これは、この発見を正当化する認知行動モデルによって説明できます。 オンラインであることは、個人に有能感と社交性を与え、結果的にインターネットの使用に影響を与えます (13）。 ベイラミら。 研究者らは、社会的サポートの認識と社会的・感情的孤独感が大学生のインターネット依存症に及ぼす影響を研究しました（15）。 これは shaw の研究でも承認されました (14).

この研究では、インターネット中毒の予測因子としての性格特性の影響に関する最初の仮説が部分的に受け入れられました。 私たちの研究では、IAT スコアと神経症傾向 (N) の間には正の相関関係があり、IAT スコアと協調性 (A)、誠実さ (C)、外向性 (E) の間には負の相関関係がありました。 IAT 合計スコアとオープンネスの性格特性の間に有意な関係は見つかりませんでした。 さまざまな研究で、さまざまな種類の性格評価ツールが使用されています。 それらのうち、XNUMX 因子モデルと XNUMX 因子モデルを使用したモデルでは、インターネット依存症に対する神経症傾向 (N) の影響が確認されました (29–34）。 同調性 (A)、誠実さ (C)、外向性 (E) の負の相関関係は、インターネット依存症における性格の役割を評価する他の研究の結果と類似しています (20, 30, 31）。 NEO-FFI の XNUMX つの独立したイギリスのサンプルは、同調性、神経質性、誠実さの方が、外向性や経験や外向性に対する寛容さよりも信頼できる下位尺度であることを示しています (35).

神経症とは、ストレスや不快な刺激に対する耐性が低く、うつ病、不安、怒りなどのネガティブな感情を経験しやすいことです。 神経症傾向のスコアが高い人は、通常の状況を憂慮すべき、脅威的なものとして解釈します。 感情の制御におけるこれらの問題は、明確に思考し、意思決定をし、ストレスに効果的に対処する能力に影響を与える可能性があります（36） これらが、ストレスの多い状況に対処するために、これらの人がインターネットの使用などの代替手段を使用する理由である可能性があります。 これは、学年度中の総合テスト前の時期にインターネット依存症の割合が増加する理由の説明になる可能性があります。

同調性の特性は、インターネット依存症の劇的な否定的な予測因子でした。 協調性が低い人は、実際の対人関係を確立したり、チームワークの経験を共有したりすることにいくつかの問題を抱えているため、自由時間をインターネットサーフィンに費やすことを好みます（37, 38）そしてこれは彼らの個人的なニーズを満たすための手段です。

インターネット依存症の予測に重大なマイナス効果を示したもう XNUMX つの性格特性は、外向性でした。 外向性は注意を求めること、おしゃべりであること、実生活において高いポジティブな感情と社交性をもつことを特徴としますが、内向性は過剰に興奮し神経質になります。 したがって、彼らは最適なレベルのパフォーマンスを発揮するために、平和で穏やかな環境を必要としています。 そのため、オンラインで他の人と交流することを好む可能性があります (39).

誠実な性格特性も、インターネット依存症の重大な否定的な予測因子でした。 したがって、秩序のない人に比べて、几帳面で構造化された行動をとる生徒は、インターネット依存症のリスクが低い(40).

この研究のもう 4 つの興味深い発見は、総合的な基礎科学テストや総合的なインターンシップ前テストなどのストレス要因がインターネットの使用量の増加に及ぼす影響です。 学生たちは、この不適応行動をストレス要因から逃れるための防衛手段として利用しているようです。 10 学期と XNUMX 学期の生徒は、危機的な状況でストレスに対処し、良好な学業成績を維持するために、正しく効率的に訓練される必要があります。この効果を評価した同様の研究は見つかりませんでした。

これらのデータは、シラーズ医科大学の医学部の医学生を識別するのに役立ちました。 この研究にはいくつかの限界があることを強調しておく必要がある。 データは、イランの特定の医科大学の学生に関連しています。 したがって、これはその一般化を制限する可能性があります。 しかし、イランのすべての医学生が情報通信技術を使用する機会が同じであるということは、インターネットの使用における学生間の均一性が最小限であることを説明できる可能性があります。 スクリーニングツールを使用して医学生の性格を初期評価し、リスクのある集団を特定することで、予防を開始するための有利な方法の必要性を証明できる可能性があることが推奨されます。

著者らは、このプロジェクトの実施にあたりご支援をいただいたシラーズ医科大学の研究副学長および精神医学研究センターに最大限の感謝の意を表したいと思います。

• 1。 ヤングKSさん。 インターネット依存症は新たな臨床現象とその結果です。 アメリカ行動科学。 2004。48（4）：402-15。 [DOI]
• 2。 Mazhari S. イラン、ケルマンの医学生における問題のあるインターネット使用の蔓延と関連要因。 健康を常習しなさい。 2012。4(3-4):87-94。 [PubMedの]
• 3。 Koyuncu T、Unsal A、Arslantas D. 中学生および高校生のインターネット依存症と孤独の評価。 J Pak Med Assoc。 2014。64（9）：998-1002。 [PubMedの]
• 4。 ウー CY、リー MB、リャオ SC、チャン LR。 インターネット ユーザーのインターネット依存症の危険因子: オンライン アンケート調査。 PLoS One。 2015。10（10）：0137506。 [DOI] [PubMedの]
• 5。 チャンFC、チウCH、リーCM、チェンPH、ミャオNF。 台湾の青少年におけるインターネット中毒の開始と持続の予測。 アディクトビハウ。 2014。39（10）：1434-40。 [DOI] [PubMedの]
• 6。 Huan VS、Ang RP、Chong WH、Chye S. 問題のあるインターネット利用に対する内気の影響: 孤独の役割。 Jサイコル。 2014。148（6）：699-715。 [DOI] [PubMedの]
• 7。 Bozoglan B、Demirer V、Sahin I. インターネット依存症の予測因子としての孤独、自尊心、生活満足度: トルコの大学生を対象とした横断研究。 Scand J Psychol。 2013。54（4）：313-9。 [DOI] [PubMedの]
• 8。 ヤングKSさん。 インターネット依存症: 新たな臨床障害の出現。 サイバーサイコルの行動。 1998。1（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 9。 アメリカ精神医学会。 精神障害の診断および統計マニュアル (DSM)。 1994.
• 10。 Chou C、Hsiao M. インターネット依存症、使用法、満足感、快楽体験: 台湾の大学生の事例。 コンプ教育。 2000。35（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 11。 Servidio R. イタリアの大学生のサンプルを対象に、人口統計的要因、インターネットの使用状況、性格特性がインターネット依存症に及ぼす影響を調査しています。 コム・ハム・ビヘイヴ。 2014。35：85-92。
• 12。 Christakis DA、Moreno MM、Jelenchick L、Myaing MT、Zhou C. 米国の大学生における問題のあるインターネット使用法: パイロット研究。 BMC Med。 2011。9：77。 [DOI] [PubMedの]
• 13。 Frangos CC、Frangos CC、Sotiropoulos I. ギリシャの大学生の間で問題のあるインターネット利用: 否定的な心理的信念、ポルノ サイト、オンライン ゲームの危険因子を伴う順序ロジスティック回帰。 Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2011。14(1-2):51-8。 [DOI] [PubMedの]
• 14。 ショー LH、ガント LM。 インターネットの擁護: インターネットコミュニケーションとうつ病、孤独感、自尊心、社会的サポートの認識との関係。 サイバーシチコル 2002。5（2）：157-71。 [DOI] [PubMedの]
• 15。 Beyrami M. 、Movahedi M. 大学生における社会的サポートの認識と、インターネット依存症に伴う社会的感情的孤独感との関係。 ソーシャル認知。 2015。3（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 16。 Salahian A、Gharibi H、 Malekpour N、Salahian N。2014 年にサナンダジュの医科大学および非医科大学の学生のインターネット中毒におけるメンタルヘルスと性格の下位尺度の予測変数の役割を調査。 ジョルジャニ。 2015。3（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 17。 ガマリ F、モハマドベイギ A、モハマドサレヒ N、ハシアニ AA。 イランの医学生におけるインターネット依存症とその危険因子のモデル化。 インドのJ Psychol Med。 2011。33（2）：158-62。 [DOI] [PubMedの]
• 18。 Hashemian A、Direkvand-Moghadam A、Delpisheh A、Direkvand-Moghadam A. イラムの大学生におけるインターネット依存症の蔓延: 横断研究。 国際疫学研究ジャーナル。 2014。1（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 19。 Ansari H、Ansari-Moghaddam A、Mohammadi M、Peyvand M、Amani Z、Arbabisarjou A. イラン南東部の医学生のインターネット依存症と幸福度。 ヘルススコープ。 2016。5(2)
• 20。 Boogar IR、Tabashibaee SM、Tosi J. 薬物乱用に対する態度: 性格と社会人口学的要因は重要ですか? Int J 高リスク行動中毒者。 2014。3（3）[DOI] [PubMedの]
• 21。 Ozturk C、Bektas M、Ayar D、Ozguven Oztornaci B、Yagci D. 青少年の性格特性とインターネット中毒のリスクの関連。 Asian Nurs Res（韓国ソクヌス科学）。 2015。9（2）：120-4。 [DOI] [PubMedの]
• 22。 Xu J、Shen LX、Yan CH、Hu H、Yang F、Wang L 他青少年のインターネット中毒のリスクに関連する個人の特徴: 中国、上海での調査。 BMC公衆衛生。 2012。12：1106。 [DOI] [PubMedの]
• 23。 Chen Q、Quan X、Lu H、Fei P、Li M。インターネット依存症で社会的機能不全を伴う生徒と伴わない生徒の性格およびその他の心理的要因の比較。 上海アーチ精神医学。 2015。27（1）：36-41。 [DOI] [PubMedの]
• 24。 Alavi SS、Eslami M、Meracy MR、Najafi M、Jannatifard F、Rezapour H. 若者のインターネット依存症テストの心理測定特性。 Int J Behav Sci. 2010。4（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 25。 Mohammadsalehi N、Mohammadbeigi A、Jadidi R、Anbari Z、Ghaderi E、Akbari M. ヤン インターネット依存症アンケートのペルシア語版の心理測定特性: 説明因子分析。 Int J 高リスク行動中毒者。 2015。4（3）：21560。 [DOI] [PubMedの]
• 26。 Anisi J、Majdiyan M、Joshanloo M、Ghoharikamel Z. 大学生に関する NEO XNUMX 要素インベントリ (NEO-FFI) の有効性と信頼性。 Int J Behav Sci. 2011。5（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 27。 Salehi M、Khalili MN、Hojjat SK、Salehi M、Danesh A. 2013 年のイラン、マシュハドの医学生におけるインターネット依存症と関連要因の蔓延。 イラン レッド クレス メッド J. 2014。16（5）[DOI] [PubMedの]
• 28。 Senormanci O、Saracli O、Atasoy N、Senormanci G、Kokturk F、Atik L. 大学生におけるインターネット依存症と認知スタイル、性格、うつ病との関係。 Compr精神医学。 2014。55（6）：1385-90。 [DOI] [PubMedの]
• 29。 モク JY、チェ SW、キム DJ、チェ JS、リー J、アン H、他大学生のインターネット・スマホ依存症に関する潜在授業分析。 Neuropsychiatr Dis Treat。 2014。10：817-28。 [DOI] [PubMedの]
• 30。 Wang CW、Ho RT、Chan CL、Tse S. インターネット関連の中毒性行動を持つ中国の青少年の性格特性の調査: ゲーム中毒とソーシャル ネットワーキング中毒の特性の違い。 アディクトビハウ。 2015。42：32-5。 [DOI] [PubMedの]
• 31。 Kuss DJ、Shorter GW、Van Rooij AJ、van de Mheen D、Griffiths MD。 インターネット依存症の構成要素モデルと性格: 規範的ネットワークを介して構成要素の妥当性を確立する。 コム・ハム・ビヘイヴ。 2014。39：312-21。
• 32。 Ying Ge JS、Zhang J. 都市部に取り残された子どもたちのインターネット依存症、性格特性、精神的健康の関係に関する研究。 Global J Health Sci. 2015。7（4）：60。
• 33。 Dalbudak E、Evren C. トルコの大学生におけるインターネット依存症の重症度と注意欠陥多動性障害の症状との関係。 性格特性、うつ病、不安症の影響。 Compr精神医学。 2014。55（3）：497-503。 [DOI] [PubMedの]
• 34。 Zamani BE、Abedini Y、Kheradmand A. イラン、ケルマーンの高校生の性格特性に基づくインターネット依存症。 依存症の健康。 2012。3(3-4):85-91。
• 35。 Egan V、Deary I、Austin E. NEO-FFI: 新興英国基準と項目レベルの分析は、N、A、C が O と E よりも信頼できることを示唆しています。 個人の違い 2000。29（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 36。 ゴールドバーグ LR. 表現型の性格特性の構造。 アムサイコル。 1993。48（1）：26-34。 [PubMedの]
• 37。 ランダースRN、ラウンズベリーJW。 インターネットの使用に関連したビッグ XNUMX と狭い性格特性の調査。 コム・ハム・ビヘイヴ。 2006。22（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 38。 バックナー JE、カスティーリャ C、シート TL。 性格と従業員のテクノロジーの過度の使用に関する XNUMX 要素モデル。 コム・ハム・ビヘイヴ。 2012。28（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 39。 Yan W、Li Y、Sui N. 大学生における最近のストレスの多い生活上の出来事、性格特性、家族機能の認識とインターネット依存症との関係。 健康を強調しなさい。 2014。30（ＸＮＵＭＸ）：ＸＮＵＭＸ − ＸＮＵＭＸ。
• 40。 Muller KW、Beutel ME、Egloff B、Wölfling K. インターネット ゲーム障害の危険因子の調査: 依存性ゲーム患者、病的ギャンブラー患者、および XNUMX つの性格特性に関する健康対照患者の比較。 ユーロアディクトRes. 2013。20（3）：129-36。 [DOI] [PubMedの]