インターネット通信障害：それは社会的側面、対処、およびインターネット使用の期待の問題です（2016）

エリサ・ウェグマン¹ の三脚と マティアスブランド^1,2,*

Facebook、WhatsApp、Twitterなどのオンライン通信アプリケーションは、最も頻繁に使用されるインターネットアプリケーションの一部です。 オンライン通信アプリケーションの使用に対する制御の低下に苦しんでいる個人の数が増えており、オフライン生活にさまざまな悪影響をもたらしています。 これは、インターネット通信障害（ICD）と呼ばれる可能性があります。 現在の研究では、個々の特性（例、精神病理学的症状、孤独感）と特定の認知の役割を調査しています。 485参加者のサンプルでは、​​構造方程式モデルをテストして、過剰な使用を予測する可能性のある予測因子とメディエーターを調査しました。 結果は、社会的孤独のレベルが高く、社会的支援の認識が低いと、病理学的使用のリスクが高まることを強調しています。 ICD症状に対する精神病理学的症状（うつ病および社会不安）ならびに個人の特性（自尊心、自己効力感、およびストレス脆弱性）の影響は、インターネット利用の期待と機能不全の対処メカニズムによって媒介されます。 結果は、ブランドらによる理論モデルに沿った調停効果を示しています。 （2016）。 モデルで示唆されているように、社会的側面はICD症状の重要な予測因子であると思われます。 さらなる研究は、他のタイプの特定のインターネット使用障害の収束および分岐要因を調査する必要があります。

キーワード： インターネット中毒、ソーシャルネットワーキングサイト、インターネット利用の期待、精神病理学、人格、対処、オンラインコミュニケーション

  

一般

14年から55年の間にある485人の参加者（M = 23.95、 SD = 4.96年）が調査に参加しました。 385人が女性、125が男性、2人が性別に関する情報を提供していませんでした。 他の関連する社会人口統計情報に関して、252参加者は、彼らが関係にあるか結婚しており、366は学生であり、115には通常の仕事があると報告しました。 すべての参加者は、以前にブランドなどの研究に参加したことがあります。 （2014a）では、1019参加者のサンプルを使用して、一般化されたインターネット依存症の構造方程式モデルをテストしました。 現在のサンプルは、参加者の第一選択のインターネット使用に基づいて選択されました。 参加者に、個人的に使用する特定のオンラインアプリケーションを選択するように依頼し、最も魅力的であることを確認しました。 決定が行われた後、参加者は最初の選択アプリケーションに固有の短いインターネット中毒テストの1つのバージョンを管理しました。 主にオンライン通信にインターネットを使用した参加者のみを含めました。 インターネット通信障害を従属変数として使用した分析は、Brand et al。による以前の研究の一部ではありませんでした。 （2014a）。 参加者は平均562.10分（SD = 709.03）週ごとにオンライン通信アプリケーションを使用します。 サンプルは、メーリングリスト、チラシ、および口コミの推奨事項を介して、デュイスブルクエッセン大学で募集されました。 評価はオンライン調査によって行われ、参加者はラッフルに参加して、iPad、iPad mini、iPod nano、iPod shuffle、またはAmazonギフトカードを獲得するチャンスがあります。 地元の倫理委員会は研究を承認しました。

インストゥルメンツ

統計分析

統計分析は、Windows用のSPSS 23.0（IBM SPSS Statistics、リリース済み2014）を使用して実行されました。 2つの変数間の2変量関係をテストするために、ピアソン相関を計算しました。 確認因子分析（CFA）および構造方程式モデル（SEM）分析は、Mplus 6（MuthénおよびMuthén、 2011）。 欠測データはありませんでした。 モデルの適合性を標準的な基準で評価しました：標準化された二乗平均平方根残余（SRMR;値<0.08はデータとの良好な適合を示します）、比較適合指数（CFI / TLI;値> 0.90は許容可能を示し、> 0.95は良好な適合を示しますデータを使用）、および近似の二乗平均平方根誤差（RMSEA;値<0.08は良好であり、0.08〜0.10は許容可能なモデル適合を示します）（HuおよびBentler、 1995, 1999） χ² テストが、定義されたモデルからデータが派生しているかどうかを確認するために使用されました。 異なるモデルを対比するために、ベイズ情報量基準（BIC）を考慮しましたが、10ポイント未満の値はデータとの適合性が高いことを示しています（KassおよびRaftery 1995）。 調停に関連するすべての変数は、相互に相関する必要がありました（男爵とケニー、 1986).

説明と相関

s-IAT-comでのサンプルの平均スコア、適用された質問票のスコア、およびXNUMX変量相関を表に示します。 Table1.1。 Pawlikowskiらによって報告されたカットオフスコアと比較して。 （2013）39人の参加者（8.04％）は、問題はあるが病理学的使用ではない（カットオフスコア> 30だが≤37）ことを示し、15人の参加者（3.09％）は、オンラインコミュニケーション活動の病理学的使用（カットオフスコア> 37）を示しました。

構造方程式モデル

ICD症状（s-IAT-com）を従属変数とする潜在変数の提案された構造方程式モデルは、データとの良好な適合性を示しました。 RMSEAは0.060（p = 0.054）、CFIは0.957、TLIは0.938、SRMRは0.040、BICは15072.15です。 χ²-テストは有意でした、χ² 174.17（p <0.001）およびχ²/ dfは2.76でした。

全体的に、ICD症状の分散の50.8％は、提案されたモデルによって説明できます（R² = 0.508、 p <0.001）。 因子負荷とβ重みを使用した構造方程式モデルを図に示します。 Figure22.

潜在変数の社会的側面は、従属潜在変数ICDに直接的な影響を及ぼしましたが、他の潜在変数は直接的な影響を示しませんでした（すべてのβ<0.169、すべて pの> 0.263）。 ただし、メディエーター変数のインターネット使用の期待と対処の両方がICDの重要な予測因子でした。 さらに、性格の側面は、負のβ体重に対処するための重要な予測因子でした。 ICDへの対処に対する性格の側面からの間接的な影響は有意でした（β= -0.166、 SE = 0.077、 p = 0.031）。 インターネット使用の期待値を超える精神病理症状からICD症状への間接的な影響も有意でした（β= 0.199、 SE = 0.070、 p = 0.005）。 両方の結果は、調停効果を示しました。

追加の分析

ICDの基本的なメカニズムをさらに理解するために、いくつかの追加モデルまたはモデルの一部がテストされました。

最初に取り上げた問題は、社会的側面がICDに及ぼす影響です。 Brand et al。による経験的モデルと比較して。 （2014a）、潜在変数の社会的側面はマニフェスト変数で概念化されました 認知された社会的支援 そして潜在変数 社会的孤独 De Jong GierveldとVan Tilburgによる孤独感尺度の（2006）サブスケールの代わりに 感情的な孤独 現在の研究で。 潜在変数に同じマニフェスト変数を使用する場合 社会的側面、ブランドなどで行われているように。 （2014a）、許容可能なモデル適合がありました（CFI = 0.955、TLI = 0.936、RMSEA 0.063、SRMR = 0.040、BIC = 15142.03）。 ただし、このモデルと現在の研究の主なモデルとの違いは、社会的側面の直接的な影響や、人格的側面と対処によるICDの調停効果がなかったことです。 人口統計学的変数も、構造方程式モデルに影響を及ぼす可能性のある潜在的な変数とみなされました。 最初にマニフェスト変数と年齢の間の二変量相関を計算し、効果サイズの低い相関のみを見つけました（コーエン、 1988）年齢と自尊心、自己効力感、ストレス脆弱性、対処変数、およびインターネット利用の期待の間（rの<| 0.212 |）。 全体として、提案されたモデルに年齢を統合するための要件は満たされていませんでした（Baron and Kenny、 1986）。 性別バイアスを制御するために、すべての変数を使用してグループ比較を計算し、対人感度、自己効力感、ストレス脆弱性、対処サブスケール物質使用、および両方のインターネット使用予測因子に関して、男性と女性の参加者間の有意差が見つかりました（t = | 0.06–4.32 |、 p = 0.035– <0.001）。 この後、平均構造分析を使用して性別による追加の微分を伴う構造方程式モデルを分析しました。 この手順は、提案された構成（ディミトロフ、女性）のグループ平均（男性と女性）を比較するためによく使用されます。 2006）。 適合指数は許容範囲内でした（CFI = 0.942、TLI = 0.926、RMSEA 0.066、SRMR = 0.070、BIC = 15179.13）。 全体的に、男性と女性の参加者について、対処、インターネット利用の期待、およびICDの間に同じ関係が見つかりました。 女性の場合、社会的側面からICDへの直接的な影響は有意ではありませんでした（β= −0.148、 p = 0.087）または男性用（β= −0.067、 p = 0.661）。ただし、効果のサイズは記述的に大きくなりました。 インターネット使用の期待によって媒介されるICDへの精神病理学的症状の影響は、女性のみに見られました（β= 0.192、 SE = 0.086、 p = 0.025）。 それでも、構造方程式モデルのサンプルサイズが小さいため、結果については慎重に検討する必要があります。 因子負荷とβ重みを持つ女性と男性のサンプルの異なる構造方程式モデルを図に示します Figure33.

結果の一般的な議論

現在の研究では、ICD症状に関連する人の特徴、対処スタイル、インターネット関連の認知バイアスなどの潜在的なメカニズムを分析しました。 提案された構造方程式モデルは、Brandらによる特定のインターネット使用障害の理論モデルに基づいていました。 （（2016）およびBrand et al。による一般化されたインターネット依存症に関する経験モデル。 （2014a）。 全体として、従属変数としてICDを使用したモデルは、データとの良好な適合をもたらしました。 仮説モデルは、ICD症状の分散の50.8％を説明しました。 その結果、人の特性とICDの関係は、対処スタイルとインターネット使用の期待によって部分的に媒介されていることが示されました。 さらに、ICD症状に対する社会的孤独や知覚された社会的支援などの社会的側面の直接的な影響が見出された。

最初に、すべての変数とs-IATコミュニケーションスコアの間の二変量相関を計算しました。これは有意でした。 これは、ICDに関する以前の研究と一致しています。 調査結果はまた、ストレスの脆弱性と自己効力感がICDと相関するという仮説を確認します（初めて）。

第二に、仮定された構造方程式モデルが分析されました。 この研究は、社会的側面がICDで中心的な役割を果たすことを発見しました。 高度な社会的孤独感と社会的支援の認知度の低下により、ICD症状が予測されました。 自分自身を社会的に孤独であり、社会的にあまり支持されていないと考える人は、以前の研究と一致するオンラインコミュニケーション行動により、より悪い結果を経験します（Baker and Oswald、 2010; デコック他、 2013; オマールとスブラマニアン、 2013; Song et al。、 2014）。 オンラインコミュニケーションアプリケーションをメインのオンラインアクティビティとして選択した個人は、実際の状況よりもオンラインで社会的ニーズを満足させているようです（Song et al。、 2014）。 これは、オンライン通信アプリケーションが社会的機能を果たし、知覚される現実の赤字を補償する可能性があることを示しています。これは問題のある通信行動の重要なメカニズムであると思われます（Kim et al。、 2009; ヤダブら、 2013; Huang et al。、 2014）。 興味深いことに、この効果は、問題の解決または現実からの脱出に対するインターネットの有用性に関する対処戦略または期待によって媒介されていませんでした。 したがって、インターネットの過剰な使用につながる経験豊富な満足感または社会的赤字の補償は、さらなる認知バイアスの影響なしに直接的な効果を説明します。

現在の研究の目的は、調停効果を特定し、一般化されたインターネット依存症のメカニズムに関する以前の経験的結果と結果を確認することでした（Brand et al。、 2014a）。 一般的なインターネット依存症に対する社会的側面の直接的な効果も媒介的な効果もありませんでした。 その結果、Facebook、WhatsApp、またはTwitterの常習的な使用は、社会的孤独感や社会的支援の認知度の低下など、社会的現実の赤字に関連していると考えられます。 これは、特定のアプリケーションが優先されない場合のインターネットの一般的な過剰使用の場合ではありません。 したがって、安全で匿名の制御された通信環境としてのオンライン通信アプリケーションの好みは、実際のソーシャルネットワークへの統合が少ないことに関連しており、機能不全の使用につながると考えられています。

この研究はまた、機能不全の対処スタイルとインターネット利用の期待がICDの重要な予測因子であることを示しました。これは、インターネット中毒の予測因子に関する他の研究と一致しています（Tonioni et al。、 2012; ターレルとセレンコ、 2012; Xuら、 2012; タンら、 2013; Brandら、 2014a; Kardefelt-Winther、 2014; Leeら、 2015）。 迷惑な仕事から気をそらしたり、喜びを経験したり、拒否や行動の解放などの機能障害対処戦略を行ったりするための有用なツールとして、インターネットに対する期待が高い個人は、ICDを発症するリスクが高くなります。 ICDに対する社会不安やうつ病などの精神病理学的症状の関連性は、提案されたモデルによってサポートされており、精神病理学的側面とSNSの使用との関係に関する他の研究と互換性があります（De Cock et al。、 2013; Panek et al。、 2013; ホンら、 2014; バガット、 2015; ボドロザとジョバノビッチ、 2015; ラコーニら、 2015; モローら、 2015; ゲデス他、 2016）。 ICDに対する精神病理学的症状の影響は、Wegmannらによる研究と一致するインターネット利用の期待によって媒介されました。 （2015）。 抑うつ症状、社会不安、および否定的な感情から逃れ、社会的ニーズを満足させるための有用なツールとしてインターネットへの期待を持っている人は、オンラインコミュニケーションサービスの問題のある使用を開発するリスクが高い（Wegmann et al。、 2015）。 精神病理学的症状と同様に、自尊心、自己効力感、ICDに対するストレス脆弱性などの人格的側面の効果は、特定の認知、この場合は機能不全の対処スタイルによって媒介されました。 低い自尊心、自己効力感、およびより高いストレス脆弱性は、否定または問題、物質使用、および行動的離脱につながります。 これらの個人には、低い自尊心や孤独感や抑うつ感に対処するためのさらなる戦略はありません。 この協会は、実生活の問題から逃れるためにオンラインに行く個人に影響を与える可能性があります。 以前の研究では、すでに自尊心とオンラインコミュニケーションの好みとの関係が示されていました（ChakとLeung、 2004; スタインフィールド他、 2008; Panek et al。、 2013; バガット、 2015; ラコーニら、 2015; ゲデス他、 2016）。 Brand et al。による理論的アプローチと一致。 （2016）、ストレスに対する脆弱性が高く、自信がないことや機能障害/衝動的な対処戦略と組み合わせた個人は、気分調節の必要性が高いと考えられています（Whang et al。、 2003; トニオーニら、 2014; Brandら、 2016）。 これらの人の特性と困難な状況に対応する個々の方法との間の相互作用は、「第一選択」アプリケーション、すなわち、個人が他者と通信する通信アプリケーションの使用をもたらす可能性があります。 個人がオンラインで他の人と問題について話し合うことを考えると、この行動は非常に役立つ戦略になる可能性があります。 一方、他の問題解決戦略が無視され、現実の接触が無視された場合、この行動は問題となる可能性があり、その結果、社会的孤立が高まる可能性があります。 結果は、実際の問題解決戦略がオンラインでも重要な役割を果たしていることを示しています。 アクティブコーピングなどの機能的コーピング戦略を伝えることは、機能不全のコーピング戦略としてインターネットまたは「第一選択」アプリケーションを使用するリスクを減らすための不可欠な予防メカニズムのようです（Kardefelt-Winther、 2014).

性別バイアスを検索した後の結果を制御すると、男性と女性の結果にいくつかの違いが見つかりました。 結果は、孤独を感じているときやソーシャルサポートが少ないと感じているときのオンラインコミュニケーションアプリケーションの使用が女性にとってより特徴的であることを明らかにしただけです。 さまざまなインターネット利用障害またはSNSの使用パターンについて、男性と女性の参加者の間にいくつかの違いが以前に報告されました（Ko et al。、 2005; Meerkerkら、 2006; クスとグリフィス、 2011a; ラコーニら、 2015）。 Ang（2017）たとえば、インターネットの習慣が強い女性は、男性の参加者よりもオンラインコミュニケーションを行う可能性が高いことを強調しました。 ICDの可能性のある違いは、さらなる研究で調査する必要があります。

要約すると、調査結果はインターネット利用障害の理論モデルと一致しています（Brand et al。、 2016）インターネット使用障害の人の特徴と症状との関係が特定の認知によって媒介されていることを示します。 さらに、この研究の過程で発見された仲介効果は、一般化されたインターネット中毒に対してすでに想定されています（Brand et al。、 2014a）およびサイバーセックス中毒（LaierおよびBrand、 2014）。 それにもかかわらず、精神病理学的、人格的、社会的側面のような個々の側面の関連性は異なります。 パーソナリティの側面と精神病理学的症状は、一般化されたインターネット依存症とICDを評価する認知的側面によって媒介されたが、社会的認知は、インターネットの一般化された乱用の開発と維持に関与しなかった。 現在の研究では、社会的側面がICDの症状に直接影響を及ぼしました。

その結果、現在の研究は、Montag et al。によって示されているように、インターネット利用障害のさまざまな形態の収束および発散メカニズムを強調しています。 （2015）、Laconi et al。 （2015）、Pawlikowski et al。 （2014）、およびWang CW et al。 （2015）。 インターネットの一般的な過剰使用の潜在的なメカニズムとオンライン通信行動には重複があるように見えますが、特定のインターネット使用障害を区別できる証拠が見つかりました。 したがって、一般化されたインターネット依存症とICDは共通のメカニズムを共有しているが、同義語ではないと結論付けることができます（Hormes et al。、 2015）。 いくつかの調査では、インターネット通信アプリケーションの過剰使用とさらなる行動中毒の類似性を示唆する証拠が増えていることが示されています。 これらの研究は、強化メカニズムの関連性といくつかの診断基準の証拠を示しており、ICDの独自の構成を強調しています（Kuss and Griffiths、 2011b; アンドレアセンとパルセン、 2014; Hormes et al。、 2015).

主な結論は、インターネット利用障害の理論モデル（Brand et al。、 2014b）サイバーセックス中毒の場合（LaierとBrand、 2014）。 この理論モデルを特定のインターネット使用障害に変更すると、特定の優先アプリケーションの使用が強調され、個々のメカニズムの理解が容易になる可能性があります。 ICDの修正モデルは、社会的側面の役割と、社会的欠陥が認識されている人がオンライン通信アプリケーションを使用してこれらの欠陥を直接補うという仮定に焦点を当てる必要があります。 これは、特定の認知によって媒介される他の人の特徴とは対照的です。 さらに、現在の研究の経験的モデルは、インターネットゲーム障害、インターネットポルノ使用障害、または病的なオンライン購入行動などの他の形態について管理する必要があります。 インターネットゲーム障害の場合、個人はこの機能を使用してオンラインで通信し、ゲーム中に他のゲーマーと連絡を取り合うこともできます。 したがって、この場合、社会的側面の潜在的な役割についても議論する必要があります。

製品制限

最後に、言及すべき制限がいくつかあります。 まず、この研究は非臨床サンプルのオンライン調査に基づいています。 データは入念に管理され、参加者が削除されました。参加者は非常に長い時間または短い時間でアンケートに回答しましたが、調査のオンライン環境とそのコンテンツの関係により、データの潜在的なバイアスを排除できませんでした。 第二に、カーバーによる簡単なコープ（1997）信頼性が低く、これは以前の研究（Carver、 1997; Brandら、 2014a）。 ただし、今後の調​​査では、別のアンケートを使用するか、データとその信頼性に関するサブスケールを管理することを検討する必要があります。 ただし、これらのサブスケールを使用して潜在的次元としてコーピングをモデリングしました。つまり、コーピングを測定する単一スケールの信頼性は最適ではありませんでしたが、構造方程式モデルの効果には測定誤差がありませんでした。 一般的なメソッドバイアスに関する議論に関して、現在の研究の強みはリッカートスケールの不均一性です。 Podsakoff et al。 （2003）一般的な尺度形式を使用すると、人工的な共変量が参照されることを強調します。 彼らは、分散を強化し、一般的なメソッドの偏りを減らすために、異なるスケールと構成の使用を推奨しています。 第三に、現在の調査では、「インターネット通信アプリケーション」または「オンライン通信アプリケーション」という用語が使用されました。 この用語には広範なさまざまな技術が含まれているため、さまざまな技術の影響は今後の研究で対処される可能性があります。 それにもかかわらず、この問題を制限するために、研究のすべての参加者には、「インターネット通信アプリケーション」という用語の明確な定義が与えられています。さらに、自己有効性などの変数は、これらのさまざまなオンライン通信アプリケーションに対するインターネットの自己効力感または自己効力感を使用した例。

今後の研究

将来の研究では、さまざまなタイプのインターネット利用障害の直接的な収束メカニズムと発散メカニズムを調査する必要があります。 現在の研究では、構造方程式モデルが使用され、結果は文献の他の経験的調査結果と比較されました。 ただし、直接的な経験的比較により、さまざまな種類のインターネット利用障害の発生と維持における社会的側面のさまざまな貢献についての知識が広がるはずです。

利益相反の声明

著者らは、潜在的な利益相反として解釈される可能性がある商業的または金銭的関係がない状態で研究が行われたと宣言しています。

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