大学生のオンラインゲーム中毒におけるストレスの多いライフイベント、回避的対処スタイル、および神経症の役割：緩和された仲介モデル（2016）

ワンファン・リー,^1,* インミン・ゾウ,¹ Jiaqi Wang,² および シュエリン・ヤン^2,†

オンラインゲーム中毒（OGA）は世界中で重大な問題になりつつあります。 この研究の目的は、OGAの発生率と、ストレスの多いライフイベント、回避対処スタイル（ACS）、およびOGAの神経症の役割を調査することでした。 合計651の中国の大学生がランダムクラスターサンプリングによって選択されました。 被験者は、Youngの8項目のインターネット中毒尺度（CIAS）、オンラインゲーム認知中毒尺度（OGCAS）、改訂版アイセンク人格質問票ショートスケール中国語（EPQ-RSC）、中国の大学学生ストレス質問票、および対処スタイルの中国語版を完了しました。アンケート。 構造方程式モデリング（SEM）を使用して、ストレスの多いライフイベント、ACS、およびOGAに対する神経症の相互作用効果を調査しました。 サンプルの651参加者のうち、31（4.8％）が中毒者として特定されました。 OGAの発生率は、女性より男性の方が2倍高かった。 常習者は、非常習者よりもEPQ-RSCの神経症サブスケールで著しく高いスコアを示しました。 非中毒者と比較して、中毒者はACSを使用する傾向がありました。 回避的な対処戦略を立てることは、ストレスの多い生活上の出来事がOGAに及ぼす影響を媒介しました。 さらに、神経症は、ACSを介したOGAに対するストレスの多いライフイベントの間接的な影響を緩和しました。 これらの調査結果の病因学的研究と臨床治療プログラムへの応用について説明します。

ストレスの多いライフイベント、回避的対処スタイル（ACS）、オンラインゲーム中毒（OGA）：瞑想モデルの証拠

認知行動理論に基づく（デイビス、2001）、私たちの仮説は、ストレスの多い生活上の出来事とOGAの間の関係は、より高い不適応認知または対処のある個人にとってより強いだろうと仮定しました。 大学生は、学問的圧力、対人葛藤、求職、およびその他の要因によるストレスを経験します（Rossら、1999; チーとリン、2005）。 この集団におけるストレスの多い人生の出来事とインターネット中毒とのリンクが確立されました（周と李、2009; ヤンら、2014）、ストレッサーは後続のOGAの強力な予測因子である可能性があることを示唆しています。 ただし、調停者としての対処スタイルは、ストレスレベルと個人のストレス関連問題のばらつきの多くを説明することが示されています。 たとえば、ストレスにさらされた後、感情に焦点を当てた対処法の使用が多い（ストレスの感情症状の管理）と報告した人は、問題解決型の対処法の使用が多い（ストレスの変化など）原因となる状況）（Morin et al。、2003）。 積極的な対処スタイルがない場合のストレスは、薬物乱用の非常に強力な予測因子です（Grusserら、2007）。 実際、毎日の煩わしさや社会的拒絶に対処するために強迫的なゲームプレイを使用している人は、依存症の影響を受けやすいことがわかっています（Kardefelt-Winther、2014).

問題のあるインターネット使用の分類と診断基準が異なることに注意する価値があります（Douglas et al。、2008）、この障害サブタイプの特徴と、ストレスライフイベントおよび不適応対処との関係も異なる場合があります。 デイビス（2001） 提案された2つのサブタイプ：特定の病理学的インターネット使用（SPIU）と一般化された病理学的インターネット使用（GPIU）。 GPIUはインターネット自体への依存症を指し、特定のオンラインアクティビティには関係しませんが、SPIUはオンラインゲームのプレイ、ギャンブル、セックス、ソーシャルネットワーキングなどの特定のオンライン行動の乱用として定義されています。 に デイビス（2001） モデル、SPIUおよびGPIUは、2種類の不適応認知プロセスから生じる可能性があります。 社会的孤立や家族や友人からの社会的支援の欠如など、中毒者の社会的背景は、GPIUの原因経路に寄与する可能性があります。 GPIUは、圧力に対処するための行動反応である可能性があります。 ただし、SPIUは既存の精神病理学（つまり、強迫的なギャンブルやポルノ乱用）の結果である可能性があります。 特定のオンライン活動は、この精神病理学の即時の行動強化として役立った（Laconi et al。、2015）。 さらに、反mination、自尊心の低さ、自己非難などの不適応認知スタイルは、個人がストレスに直面したとき、またはインターネットに関連する刺激と相互作用したときに自動的に実行され、SPIUまたはGPIUになります。 私たちの以前の結果は、ストレスの多い人生の出来事がGPIUに寄与し、これらの影響は、自己非難、空想、引きこもり、合理化を含むACSによって主に媒介されることを示しました（Liら、2009）。 オンラインゲーム中毒者は、回避戦略を使用して日常のストレス要因を回避し、日々の責任を回避する傾向があることを考慮して（Kardefelt-Winther、2014; Chengら、2015）、ストレスの多い生活上の出来事が主にACSを持つ個人のOGAに寄与すると仮定することは合理的です。

神経症による緩和

性格特性の中で、攻撃性と衝動性はOGAの予測因子として大きな注目を集めていますが、神経症の役割は部分的に無視されています（チャールトンとイアン、2010; Collinsら、2012）。 たとえば、オンラインゲームの使い過ぎの青年は、前年中に攻撃的な行動をとる可能性が高く、攻撃性が後続のOGA（Ko et al。、2009b）。 衝動性が高く、MMORPGへの関与を特徴とする若者は、問題のあるインターネットユーザーになる可能性があります（Billieuxら、2011).

興味深いことに、神経症とOGAの関係に関する調査結果はまちまちです。 ほとんどの研究者は、オンラインゲーム中毒者は神経症的傾向が高いと報告しました（曹操と蘇、2007; Mehroof and Griffiths、2010; Kussら、2013a）、しかし、中毒者と非中毒者との間で神経症の違いを認めなかった人もいます（王と高、2008）。 これらの混合結果の理由を理解することは、被験者の診断基準、手段、および文化的背景の異種性により複雑になります。 薬物依存はOGAと臨床的特徴を共有しており、神経症は薬物依存集団を特徴付ける最も堅牢な要因の1つです（マッカスカーとブラウン、1991; シグルドッソとグジョンソ、2009）、OGAにおける神経症の役割や他の人格特性の役割を調査することが重要です。

神経症は、ストレスの知覚とその結果を緩和できます（ヒルズアンドノーベル、1991; ゆう、2013）。 神経症がストレスの多い生活上の出来事とOGAの関係で役割を果たす可能性のある最初の方法は、そのような関係が誰に対して存在するか、またはより顕著であるかに影響を与えることです。 インターネット嗜好とインターネット中毒との関連は、神経症の若者の方が強かった（レイ他、2006; Kussら、2013b）。 さらに、神経症は対処スタイルとOGAの関係に重要な緩和効果を及ぼす可能性があります。 この概念は、特にストレスを受けた若い集団において、神経症がファンタジー、合理化、または引きこもりなどのネガティブな対処スタイルを予測できるという発見によって支持されました（コナー・スミスとフラックスバート、2007）。 神経症の人は、インターネット通信よりも対面通信の方が不安になる傾向があり、ストレスにさらされたときに不安を和らげるためにオンラインにとどまる結果になります（ライスアンドマーキー、2008）。 したがって、すべてのオンラインゲームプレイヤーがストレスの多いライフイベントの影響を均等に受けるわけではなく、その神経症はストレスへの暴露、ACS、およびOGAの関係を緩和する可能性があります。

要約すると、人格と対処スタイルがOGAの開発に及ぼす相互作用の影響を調査する必要があります。 ただし、大学生の神経症、対処戦略、ストレスの多い生活上の出来事、およびOGAの相互作用を調査した研究はほとんどありません。

本研究の目的は、神経性特性の性格が、ACSを介したストレスの多いライフイベントとOGAの関係にどのように影響するかを調べることでした。 私たちの以前の作品は、精神病と外向性がGPIUの2つの重要な予測因子であり、神経症ではないことを実証しましたLi et al。、2008a）。 現在の研究は、ゲームのためのGPIUとSPIUの開発における神経症の異なる役割を強調することにより、PIUの研究に貢献し、以前の研究を進歩させる可能性があります。

OGAの予測におけるストレスの多いライフイベントと人格特性の相互作用の根底にあるメカニズムを調べる混合モデルを提案します（フィギュア Figure11）。 この混合モデルでは、ストレスの多いライフイベントとOGAの関係に対する神経症の緩和効果は、ACSのメディエーター変数によって少なくとも部分的に説明されます。 一方、OGAの発達を決定する際の神経症とACSの相互作用は、緩和された媒介効果の存在を示唆しています。

  

図1

仮説混合モデル.

本研究では、中国の大学生のサンプルでOGAの発生率を決定し、OGAでのACSと神経症の役割を調査しました。 （1）中国の大学生、特に男性のOGA発生率は一般人口よりも高いと仮定しました。 （2）オンラインゲーム中毒者は、非中毒者よりもストレスの多いライフイベント、ACS、および神経症のレベルが高いだろう。 （3）ストレスの多い人生の出来事とOGAの関係はACSによって媒介され、この媒介効果は神経症によって異なること。

参加者と手続き

広州市のすべての大学をデータベースに配置することにより、3つの大学の無作為なサンプルが選択されて調査されました。 次に、ランダムな割り当てを使用して、サンプル収集の参加者を選択しました。 各参加者はアンケートに記入するよう求められました。

合計700の大学生が、無償でこの研究に参加することを志願しました。 46はデータの欠落またはインターネットエクスペリエンスの不足により除外されたため、最終的なサンプルサイズは654でした。 コホートには、298（45.6％）の男性と356（54.4％）の女性が含まれていました。 彼らの平均年齢は20.29歳（SD = 1.39; 範囲18–22）。 彼らは平均19.39 h / wkの支出を報告した（SD = 17.12; インターネットと1 h / wkを使用した140〜2.62の範囲（SD = 6.32; 範囲0〜76）オンラインゲームをプレイします。 参加者は、社会科学（経済学、経営学、教育、言語学、法律、政治、哲学）または自然科学（数学、物理学、化学、生物学、生命科学、またはコンピューター科学）を専攻していました。 この研究は、すべての参加者からの書面によるインフォームドコンセントを得て、「ガイドラインの倫理、中山大学の治験審査委員会」の勧告に従って実施されました。 Sun Yat-sen UniversityのInstitutional Review Boardは、この研究のプロトコルを承認しました。 すべての参加者は、ヘルシンキ宣言に従って書面によるインフォームドコンセントを提出しました。 調査の開始前に、参加者は、調査の目的がインターネットの使用に関連する心理的要因を調べることであり、匿名性とプライバシーが完全に保護されることを確認した。

措置

アンケートはグループ形式で管理され、20〜30分で完了しました。 アンケートの人口統計セクションには、大学の性別、年齢、専攻、および年が含まれています。 参加者は、オンラインゲームをプレイしたかどうかを尋ねられました。 肯定的に回答した人は、プレイの期間と毎週のオンラインゲームの平均プレイ時間について質問されました。 完全な方法論は以前に公開されています（Liら、2009）。 本研究で使用されるすべての測定値は、 表 Table11.

  

テーブル1

この研究で使用されたすべての機器。

モデレート調停のテスト

単純な調停は、従属変数に対する独立変数の因果効果がメディエーターによって送信されるときに発生すると言われています（バロンとケニー、1986）。 モデレートされたメディエーションは、メディエーション関係がモデレーターのレベルに依存する場合、つまりメディエーション効果の大きさがモジュレーターに依存している場合（ジェームズとブレット、1984; Muller et al。、2005）。 モデレーター（本研究の神経症）が個人間で異なる場合、モデレート調停は、カジュアルファクターと結果の間に介在する仲介プロセスがモデレーターの異なる人々間で異なることを示します。

構造方程式モデルの分析を使用して、ストレスの多いライフイベント、ACS、およびOGAに対する神経症の相互作用効果を調査しました。 CCSQの合計スコアを使用して、ストレスの多いライフイベントを測定しました。 OGAは、OGCASの合計スコアを使用して測定されました。 ACSは、4つのサブスケールスコアの合計を使用して測定されました：自責、空想、寛容、合理化。 神経症は、EPQ-RSCの神経症のサブスケールを使用して測定されました。

この仮説のモデルは、独立変数としてのストレスの多いライフイベント、継続的なモデレーターとしての神経症、メディエーターとしてのACS、従属変数としてのOGA、および制御変数としての性別と大学年から構成されていました。 によって開発されたモデレート調停分析手順によると ミュラー等。 （2005）、方程式1で、ストレスの多いライフイベント（独立変数）、神経症（モデレーター）、ストレスの多いライフイベントの影響を推定しました^∗OGA（従属変数）の神経症（相互作用1）。 方程式2では、ストレスの多いライフイベント、神経症、ストレスの多いライフイベントの影響を推定しました^∗ACSの神経症（メディエーター）。 方程式3では、ストレスの多いライフイベント、神経症、ACS、ACSの影響を推定しました^∗神経症（相互作用2）、ストレスの多い人生の出来事^∗OGAの神経症。 推奨されるように フレイザー等。 （2004）、すべての予測子が中心にありました。

間接効果（モデレートメディエーション）は、（a₁ + a₃ 神経症）×（b₁ + B₂ 神経症）。

データ解析

統計分析は、Statistical Package for Social Sciences（Windows用SPSS、バージョン20.0、米国イリノイ州シカゴ）およびMplus（バージョン5、 ミューテンとミューテン、2007）。 記述分析はすべての変数で実行されました。 独立サンプルを使用して、グループ間でベースライン特性を比較しました t-量的変数の検定と質的変数のカイ二乗検定。 オンラインゲーム中毒者および非中毒者グループを独立サンプルと比較しました t-テスト。 ピアソン相関係数を使用して、対象変数のペア間の線形関係の強さを評価しました。 P値は、複数の比較と複数の相関のためにBonferroniメソッドによって修正されます。

調停された調停モデルは、ストレスの多いライフイベント、神経症、ACSおよびOGAの有効な測定値、関連変数（性別、学年など）を制御するすべての654参加者からのデータに基づいて推定されました。 欠損データは完全な情報の最尤法で処理されます（エンダー、2001）。 有意性のレベルは p ≤0.05。 仮説モデルについて、比較適合指数（CFI）、タッカー・ルイス適合指数（TLI）、近似の二乗平均誤差（RMSEA）、標準化された二乗平均残差（SRMR）を使用して、モデルの適合を評価しました。 、およびベイジアン情報基準（BIC） チェン（2007）。 適切なモデルの適合は、0.95より大きいCFI、0.95より大きいTLI、および0.05より小さいRMSEAによって示されます（クライン、2010).

サンプル

この調査に含まれる654参加者のうち、31（4.7％）はオンラインゲーム中毒者（OGCAS：44.97、8.14; CIAS：5.38、1.78）、623（95.3％）は中毒者ではない（OGCAS：19.38、4.78） ; CIAS：1.90、1.37）。 31中毒者のうち、21（77.4％）は男性であり、中毒者と非中毒者の性差（χ² = 18.21、 p <0.001）。 非中毒者のうち、277人（44.5％）が男性で、346人（55.5％）が女性でした。 OGAグループと非OGAグループの間に、年齢、大学の学年、または専攻の点で有意差はありませんでした。

アンケート結果のグループ間差

アンケートの得点は 表 Table22。 CSSQで評価されたストレスに関しては、2つのグループのスコアは、学業ストレス、仕事のストレス、日々の煩わしさ、対人葛藤、および主要な出来事に関して類似していた。 簡単に言えば、CSQは、OGAグループが非OGAグループよりもACSに対して大きな傾向を示したことを明らかにしました（自己非難： t = -3.81、 p <0.001; ファンタジー： t = -3.28、 p = 0.001）。 さらに、OGAグループのスコアは、神経症的に有意に高かった（t = -3.90、 p <0.001）非OGAグループのサブスケールよりもEPQ-RSCのサブスケール。

  

テーブル2

ストレスの多いライフイベント、対処戦略、性格特性、およびオンラインゲーム中毒（OGA）の手段と基準。

ストレスの多いライフイベント、ACS、神経症、OGAの関係

関心のある変数間の相関関係は、男性と女性で別々に示されています 表 Table33。 有意な性差が観察され、男性のみがストレスの多い生活上の出来事、学問的ストレス、ACS、精神病およびOGCASスコアの間で統計的に有意な相関を示しました。 具体的には、男性では、ACSはストレスの多い人生の出来事と相関していました（r = 0.33、 p <0.001）、学業ストレス（r = 0.23、 p <0.001）、心理学（r = 0.34、 p <0.001）およびOGCASスコア（r = 0.25、 p <0.001）。

  

テーブル3

ストレスの多いライフイベント、対処戦略、性格特性、および男性のOGAの相関（N = 298）と女性（N = 356）。

女性では、ACSはストレスの多い人生の出来事と相関していました（r = 0.27、 p <0.001）、学業ストレス（r = 0.24、 p <0.001）、および心理学（r = 0.25、 p <0.001）。 ACSとOGCASスコアの間に有意な相関関係はありませんでした（表 Table33).

モデレート調停

測定モデルは、最初にCFAを介してデータに許容できる適合性がテストされ、CFI = 0.95、RMSEA = 0.052 [90％CI = 0.042–0.061]のデータに適合しました。

許容可能な測定モデルが開発された後、構造モデルがテストされました。 フィギュア Figure22 構造方程式モデリング（SEM）分析の結果を示します。 最初の段階は、ACSが仲介するストレスのOGA回帰である単純な調停モデルを確立することでした。 シンプルなメディエーションモデルは、満足のいくモデルフィットインデックス（χ2= 2.48、df = 3、 p <0.001、CFI = 1.00、TLI = 1.00、RESEA <0.001、SRMR = 0.01、BIC = 6714.64）。 ストレスの多いライフイベントからACSへの標準化されたパス係数[β= 0.277（SE = 0.043）、 p <0.001]およびACSからOGAへ[β= 0.195（SE = 0.045）、 p <0.001]は有意でした。 ストレスの多いライフイベントからOGAへのパスも重要でした[β= 0.09（SE = 0.05）、 p <0.05]。

  

図2

オンラインゲーム中毒の調停分析の結果。 提示される値は標準化された係数（^＊＊＊P <0.00; ^#P わずかに重要なレベルで）。

2番目の段階は、調整されたメディエーションモデルをテストすることでした。 仮説モデルは、許容可能なモデル適合指数（χ² = 1.78、df = 1、 p <0.001、CFI = 0.99、TLI = 0.91、RESEA = 0.036、SRMR = 0.01、BIC = 9957.67）。 調停の分析は、ストレスの多いライフイベントからACSへの標準化されたパス係数を示しました[β= 0.275（SE = 0.039）、 p <0.001]およびACSからOGAへ[β= 0.199（SE = 0.046）、 p <0.001]は有意でした。 ストレスの多いライフイベントからOGAへのパスは重要ではありませんでした[β= 0.025（SE = 0.044）、 p > 0.05]。 仮説として、ACSはストレスの多いライフイベントとOGAの間の正の関係を完全に仲介しました。 さらに、OGAに対するストレス寿命に対する神経症的性格の相互作用効果はわずかに有意なレベルでした[β= -0.093（SE = 0.049）、 p = 0.06]。 重要なことに、OGAに対するACSに対する神経症の相互作用効果は正であり、統計的に有意でした[β= 0.134（SE = 0.051）、 p <0.001]（フィギュア Figure22）。 3つのモデルの回帰係数は、 表 Table44。 観察された有意な相互作用は、緩和された調停の指標でした。つまり、ストレス（独立変数）とOGA（従属変数）の間に介在するACS（調停プロセス）は、神経症（モデレーター）に関して異なる人々では異なっていたことを意味します。

  

テーブル4

モデレート調停仮説のモデル。

制限

本研究にはいくつかの制限がありました。 第一に、断面の相関設計では、ストレス、ACS、およびOGAの神経症の因果関係について結論を出すことができません。 将来的には、大学生のOGAに対するストレスの影響をよりよく解明するために、個別のインタビューによる縦断的研究が必要になるでしょう。 第二に、3つの大学の学生の出身地、主要な文化的状況に同様の多様性があるにもかかわらず、大学によるクラスター効果の可能性を考慮すべきです。 第三に、このサンプルは比較的小さく、中国の大学生を完全に代表するものではありませんでした。 したがって、その一般化は制限されています。 現在の結果を確認するには、より大きな代表サンプルを調査する必要があります。

資金。 この研究は、中国人民大学の中国中央政府（15XNB031）からHLへの基礎研究基金からの研究助成金によって支援されました。 この研究のすべての参加者に心から感謝します。

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