BMC精神医学 ボリューム 20、記事番号： 318 (2020)
抽象
経歴
オンラインゲーム、ソーシャルネットワーキングサイト（SNS）、オンラインポルノ（OP）の問題のある使用は、進化する問題です。 SNSとOPの問題のある使用とは反対に、インターネットゲーム障害（IGD）が新版に含まれていました。 精神障害の診断と統計マニュアル （DSM-5）さらなる研究の条件として。 本研究では、IGDの検証済み質問票（インターネットゲーム障害質問票：IGDQ）を変更し、変更されたバージョン、SNSDQおよびOPDQの心理測定特性を調査することにより、IGDの基準をSNSおよびOPの問題のある使用に適合させました。
メソッド
XNUMXつのオンラインサンプル（SNS： n = 700、25.6±8.4歳、76.4％女性; OP： n = 700、32.9±12.6歳、男性76.7％）は、SNSDQ / OPDQ、Brief Symptom Inventory（BSI）、およびshort Internet Addiction Test（sIAT）を完了し、SNS / OPの使用に関する情報を提供しました。 標準項目と信頼性の分析、探索的および確認的因子分析、およびsIATとの相関が計算されました。 問題のあるユーザーと問題のないユーザーを比較しました。
結果
内部の一貫性はωでした序数 = 0.89（SNS）およびω序数 = 0.88（OP）。 探索的因子分析は、両方の質問票に対して3.4つの因子を抽出しました。 確認的因子分析により結果が確認されました。 SNSDQ / OPDQスコアは、sIATスコアと高い相関があり、SNS / OPの使用時間とは中程度の相関がありました。 ユーザーのうち、7.1％（SNS）とXNUMX％（OP）は、問題のある使用のためにカットオフを上回っています。 問題のあるユーザーは、sIATスコアが高く、アプリケーションをより長く使用し、より多くの心理的苦痛を経験しました。
まとめ
全体として、調査の結果は、IGD基準の適応が、問題のあるSNS / OPの使用を測定するための有望なアプローチであることを示しています。
経歴
2017年には、3.5億人がインターネットを使用しました[1]。 それを使用する多くの方法の中で、オンラインゲーム、ソーシャルネットワーキングサイト（SNS）およびオンラインポルノ（OP）は特に人気があります。 これらのアプリケーションはすべて、問題のある使用が心理的苦痛や仕事、学業成績、対人関係の問題に関連しているように思われるため、調査中です[2,3,4,5,6,7]。 の第XNUMX版の付録に含まれています 精神障害の診断と統計マニュアル （DSM-5） インターネットゲーム障害 （IGD）は、さらなる調査が必要な障害として認識されました[8]。 これは、標準化された基準を定義するための最初のステップでした。 9つの基準は、物質使用障害とギャンブル障害の基準に基づいており、過去12か月間満たす必要があります：（1）ゲームへの没頭、（2）ゲームができない場合の撤退、（3）耐性、（4）失敗ゲームの量を停止/削減する、（5）ゲームを支持する他の活動を放棄する、（6）問題があるにもかかわらずプレイを続ける、（7）その量について他人を欺く、（8）不利な気分から逃れるためのゲーム、（9 ）ゲームのために重要な関係、職業、教育を危険にさらす。
IGDはさらなる研究の条件としてDSM-5に含まれていましたが、SNSとOPの問題のある使用は含まれていませんでした。 ペトリーとオブライエン（2013）[9]これらの問題を調査する研究（SNSおよびOP）には、経験的証拠の欠如と矛盾があると主張します。 それにもかかわらず、SNSやOPなどの特定のインターネットアプリケーションの問題のある使用の存在、分類、および診断については、継続的な議論があります[10]そしてますます多くの研究がSNSとOPの問題のある使用の関連性を示しています[3, 5, 11, 12]、特に心理的苦痛のレベルの増加との関連のため。 これには、うつ病、不安障害、注意欠陥および多動性障害、強迫性障害などの精神障害の症状も含まれる場合があります[2, 11, 13,14,15].
問題のあるSNSおよびOPの使用の評価
SNSとOPの問題のある使用を評価するためのさまざまな診断機器がいくつかあります。 それらのほとんどは、行動中毒の診断基準に基づいています（SNS：例：Bergen Social Media Addiction Scale [16] | OP：例：問題のあるポルノ消費スケール[17]）またはインターネット中毒テスト[18]（SNS：例：SNSスケールに向けた中毒性の傾向[19] | OP：sIAT-セックス[20]）。 これは、すべての診断機器を網羅的に列挙したものではないことに注意してください。 詳細な概要については、Andreassen（2015）[2] SNSおよびWéry＆Billieux（2017）[21] OPの場合。 十分に検証された機器の不足はありませんが、次の問題が依然として残っています：（i）問題のあるSNSおよびOP使用の異なる理論的概念化とその結果（ii）XNUMXつの問題のある使用を評価するための統一された標準化された基準が利用できない最も重要な特定のオンラインアプリケーション（ゲーム、SNS、OP）を比較してください。
特定のインターネット使用障害の最新の理論モデルは、I-PACEモデルです[22]。 それは経験的発見に基づいており、症候群モデルのような行動中毒の分野における他のモデルからの以前の理論的考察を統合しています[23]または中毒のコンポーネントモデル[24]。 I-PACEモデルは、問題のある使用の病因がさまざまなインターネットアプリケーションで類似していると仮定しています。 したがって、すべてのアプリケーションに統一された診断基準を適用することを提案し、それによって診断基準を標準化し、それらの有病率の比較を可能にします。 アメリカ精神医学会はすでにIGDの標準化された基準を提案しているので、他のインターネットアプリケーションの問題のある使用にこれらの基準を適用することを提案しており、このアプローチに同意する研究者が何人かいます[25,26,27]。 いくつかの研究は、問題のあるインターネットの使用を評価するための心理測定ツールを開発するために、すでにこのアプローチを使用しています[26, 28, 29]しかし、著者の知る限り、SNSの問題のある使用にこのアプローチを使用した研究はXNUMXつだけです[27]そしてOPの問題のある使用についてはありません。
本研究の目的
したがって、この研究の目的は、インターネットゲーム障害の概念化がSNSとOPの問題のある使用にどの程度適応できるかを調べることでした。 Petry etal。 （2014）[30] – DSM-5にIGDを含めることを推奨する物質使用障害ワークグループのメンバーであった–は、IGDを評価するための質問票（インターネットゲーム障害質問票：IGDQ）を公開しました。 この調査では、Jeromin、Barke and Rief（2016）によって検証されたドイツ語バージョンを使用しました[XNUMX]31]そして、項目を言い換えることによって、問題のあるSNSおよびOPの使用に適合させました（詳細については、「対策」セクションを参照してください）。 IGDの概念が、SNSとOPの問題のある使用を評価するための有用な出発点をどの程度提供できるかを評価および評価するために、XNUMXつの変更バージョンであるSNSDQとOPDQの心理測定特性を調査しました。
メソッド
参加者と手続き
データはオンライン調査（2017年2018月〜20年18月）で収集されました。 アンケートへのリンクは、一般（redditなど）およびアプリケーション固有のインターネットフォーラム（Facebookグループなど）、SNS、およびメーリングリストに投稿されました。 最初に、参加者は主にSNSとOPのどちらを使用するかを指定し、対応するアンケート（SNS / OP）にリダイレクトされました。 インセンティブとして、参加者はオンラインストアの5つのギフト券のうちのXNUMXつを獲得できます（クーポンの価値：€XNUMX）。 選択基準は、インフォームドコンセント、XNUMX歳以上でした。 除外基準は次のとおりです。ネイティブスピーカーなし（ドイツ語）、SNS / OPの使用に費やされたオンライン時間の割合≤XNUMX％。
SNSサブサンプル
合計939人の参加者が選択基準を満たしました。 これらのうち、239（25.45％）を除外する必要がありました。SNSDQのデータが欠落しているため228、深刻な情報を提供できなかったため7（母国語としてのクリンゴンなど）、4は非現実的に速い応答時間だったため（平均時間より2SD低い）。 最後に、700人の参加者からのデータが分析されました（表 1).
OPサブサンプル
合計1858人の参加者が選択基準を満たしました。 これらのうち、669（36.01％）を除外する必要がありました。OPDQのデータが欠落しているため630、明らかに誤った情報を提供したため25、応答時間が非現実的に速いため9、失敗したことを示唆するコメントのため5調査を理解する。 700つのサブサンプル（SNS / OP）の統計的比較可能性を高めるために、残りの1189から700人の参加者のランダムサンプルが抽出されました。最後に、XNUMX人の参加者からのデータが分析されました（表 1).
措置
社会人口統計情報
性別、年齢、教育、雇用、人間関係の状況に関する情報が収集されました。
一般的および特定のインターネット使用に関する情報
参加者は、通常のXNUMX週間にオンラインで費やした時間（時間）を報告しました。 さらに、SNSまたはOPの使用に関する具体的な情報（主に使用するSNS / OPサイト、SNSまたはOPの使用時間（時間/週）など）を提供しました。
問題のある使用
問題のあるSNSまたはOPの使用の傾向は、ドイツ語版のSNSDQおよびOPDQで評価されました。 これらの質問票は、IGDQの修正版です。 IGDQは、IGDに対応するDSM-5基準を反映する0つの項目で構成されています。 これには、「いいえ」（1）と「はい」（0）で構成される二分応答形式があります。 スコアは、回答を加算することによって取得されます（スコア範囲：9〜5）。 XNUMX以上のスコアは、IGDの診断を受けるためのカットオフとして定義されました[30]。 SNSとOPに関する適応のために、元のアイテムは、オンラインゲームへのすべての参照をSNSまたはOPへの参照に置き換えることによって言い換えられました。 たとえば、「SNSの使用を削減または停止しようとしたとき、またはSNSを使用できなくなったときに、落ち着きがなく、イライラし、気分が悪く、怒り、不安、または悲しみを感じますか？」 「ゲームを減らしたり止めたりしようとしたり、プレイできなくなったりしたときに、落ち着きがなく、イライラし、気分が悪く、怒り、不安、悲しみを感じますか？」
短いインターネット中毒テスト
sIATは、インターネット依存症テストの短いバージョンであり、問題のあるインターネット使用の考えられる症状を表す12のステートメントで構成されています（たとえば、「オンライン時に「あと数分」と言う頻度はどれくらいですか？」）[18]。 私たちの調査では、検証済みのドイツ語版を使用し、SNSおよびOPで使用するためにアイテムを言い換えました（たとえば、「オンラインポルノの視聴に費やす時間を削減しようとして失敗する頻度はどれくらいですか？」）[32]。 参加者は、先週、各症状を経験した頻度を5（「まったくない」）から1（「非常に頻繁に」）までの5段階で評価する必要があります。 結果の合計スコア（12〜60ポイント）では、スコアが高いほど、使用に問題があることを示します。 本研究で適応されたスケールの内部一貫性は良好でした（SNS：ω= 0.88 | OP：ω= 0.88）。
症状の簡単なインベントリ
ドイツ語版のBriefSymptom Inventory（BSI）を使用して、参加者の臨床的に関連する症状を特定しました[33, 34]。 BSIは、心理的苦痛の症状を表す53のステートメントで構成されています（たとえば、「過去7日間で、緊張したり、鍵をかけられたりして、どれだけ苦痛を感じましたか？」）。 項目は、5（「まったくない」）から0（「非常に」）までの4段階で回答されます。 合計スコアは0から212の範囲であり、スコアが高いほど苦痛のレベルが高いことを示します。 現在のサンプルの内部整合性は優れており、ω= 0.96（SNS）およびω= 0.96（OP）でした。
データ分析
統計分析は、SPSS 24（IBM SPSS Statistics）、SPSS Amos、Rバージョン3.5.1を使用して実施されました[35]および探索的因子分析（EFA）のFACTOR [36]。 各質問票、SNSDQおよびOPDQの標準的な項目分析では、項目の難易度と項目と合計の相関関係が計算されました。 信頼性の尺度として、係数オメガまたは順序オメガ（二項データの場合）が計算されました。 これらの係数は、特にタウ等価性の仮定に違反している場合に、クロンバックのアルファのより正確な代替として推奨されます[37,38,39,40]。 妥当性については、EFAと確認的因子分析（CFA）を実施して因子構造を調査した。 これらの場合、各サンプル（SNSおよびOP）はランダムに1つのサブサンプル（SNS2、SNS1およびOP2、OPXNUMX、各サブサンプル： n = 350）。 サブサンプルSNS1とOP1はEFAに使用され、SNS2とOP2はCFAに使用されました。 他のすべての計算は、サンプルの合計に基づいています。 サブサンプルの主要な変数（年齢、SNSDQ / OPDQスコア）が異なるかどうかをテストするために、独立したt検定を実行しました。 EFAに対するデータの適合性を確認するために、カイザー-マイヤー-オルキン検定（KMO）とバートレットの球面性の検定が採用されました。 SNSDQとOPDQの二分応答形式により、EFAはJeromin etal。に従いました。 （2016）[31]そして、入力として四分相関を使用し、推定方法として重み付けされていない最小二乗法を使用しました[41]。 抽出される因子の数は、VelicerのMAPテストを使用して決定されました[42].
ファクターソリューションをテストするために、SNS2とOP2でCFAが実行されました。 モデルパラメータは、最尤推定を使用して推定されました。 正規性の仮定に違反したため、Bollen-StineBootstrappingが適用されました[43]。 モデルの適合性を評価するために、比較適合性指数（CFI）、近似の二乗平均平方根誤差（RMSEA）、および標準化された二乗平均平方根残余（SRMR）が計算されました。 Hu and Bentler（1999）によると[44]、許容可能なモデル適合のカットオフ基準は、CFI> 0.95、RMSEA 0.06〜0.08、SRMR <0.08です。
SNSDQスコアとOPDGスコアの間の二変量関係と、一般にインターネットの使用に費やされた時間、優先アプリケーション（SNS / OP）の使用に費やされた時間、およびsIATスコアは、ピアソン相関でテストされました。
診断の妥当性を最初に示すために、問題のあるユーザーと問題のないユーザーを比較しました。 IGDQと同様に、スコアが5ポイント以上のユーザーは問題のあるユーザーとして分類され、他のすべてのユーザーは問題のないユーザーとして分類されました[30, 31]。 独立したt検定（分散が等しくない場合：ウェルチの検定）を計算して、年齢、インターネットの使用時間、優先アプリケーションの使用時間、sIATおよびBSIスコアに関するグループを比較しました。 グループサイズが等しくないため、ヘッジズ g 効果量の尺度として報告されている[45]。 の効果 g = 0.20は小さいと見なされ、 g =媒体として0.50および g = 0.80と同じ[45].
結果
SNS、OP、インターネットの利用
SNS
参加者は平均してインターネットを20.9±14.8時間/週、SNSを9.4±10時間/週（全オンライン時間の44％）使用し、Facebookが最も人気のあるSNSでした（n = 355; 50.7％）、Instagram（n = 196; 28％）とYouTube（n = 74; 10.6％）。 SNSDQおよびsIATの平均スコアは1.2±1.5および23.6±7.3ポイントでした。 全体として、24人の参加者（3.4％）は5ポイント以上のSNSDQスコアを持っていたため、問題のある使用のためにカットオフを上回っていました（図を参照）。 1 詳細については）。 すべての参加者の平均BSI合計スコアは9.8±16.7でした。
変更されたIGDQ（SNSおよびOP）のさまざまな数の基準を満たす参加者の割合
OP
参加者は平均して21.9±15.6時間/週でインターネットを使用し、3.9±6.1時間/週（総オンライン時間の18.9％）でOPを消費しました。 OPの最も人気のある形式はビデオでした（n = 351; 50.1％）、続いて写真（n = 275; 39.3％）およびウェブカメラ（n = 71; 10.1％）。 OPDGおよびsIATの平均スコアは1.5±1.7および22.3±7.9でした。 合計50人の参加者（7.1％）が、5ポイント以上のカットオフを超えるOPDQスコアを達成しました（図を参照）。 1 詳細については）。 すべての参加者の平均BSIスコアは25.6±27.6でした。
アイテム分析と内部一貫性
SNS
SNSバージョンでは、項目7の支持が最も低く（肯定的な回答の数（naa）= 21）、項目6が最も高かった（naa = 247）。 これは、アイテムの難易度に変換されます pi = 0.03（アイテム7）および pi = 0.35（アイテム6）、すべてのアイテムの平均難易度 pi = 0.13。 修正されたアイテムと合計の相関は、 rITC = 0.28（アイテム3）から rITC = 0.39（項目4、5、および6）、平均値 ritc = 0.36。 内部の一貫性はωでした序数 = 0.89であり、スケールはアイテムを削除してもメリットがありませんでした。
OP
質問票のOPバージョンでは、項目9（naa = 24）が最低の承認率を示したのに対し、項目7は最高（naa = 286）でした。 アイテムの平均難易度は pi = .17、アイテム9が最も多い（pi = 0.03）およびアイテム7（pi = 0.41）最も難しい。 修正されたアイテムと合計の相関は、 rITC = 0.29（アイテム7）および rITC = 0.47（アイテム5）、平均修正アイテム-合計相関 rITC = 0.38。 内部の一貫性はωでした序数 = 0.88。 アイテムを削除しても、内部の一貫性は向上しませんでした。
因子構造
サブサンプル（SNS1とSNS2、OP1とOP2）は、年齢、性別、インターネットの使用、SNS / OPの使用、sIAT、SNSDQ / OPDQ、およびBSIスコアに関して違いはありませんでした（を参照）。 付録).
SNS
バートレットの球面性の検定（Χ2 = 407.4、df = 36、 p <0.001）およびKMO基準（0.74）は、データがEFAに適していることを示しました。 VelicerのMAPテストでは、単一の因子の抽出が推奨されていました。 この要因は、全分散の52.74％を説明しました。 因子負荷は0.54（項目3）から0.78（項目9）の範囲でした（表 2）。 サブサンプルSNS2を使用したCFAを計算して、0.81因子ソリューションをテストしました。 適合指数は、CFI = 0.092、RMSEA = 0.075 [CI = 0.111–0.064]およびSRMR = XNUMXでした（パス図については、図を参照してください。 2).
サブサンプルSNS2を使用した確認的因子分析のパス図（n = 350）。 すべてのパス係数は標準化されており、統計的に有意です（p <0.001）
OP
バートレットの球面性の検定（Χ2 = 455.7、df = 36、 p <0.001）およびKMO基準（0.80）は、データがEFAに適していることを示し、MAPテストは53.30因子の解決策を示唆しました。 抽出された因子は、全分散の3％を説明しました。 項目7と0.52は最も低い因子負荷（9）であり、項目0.93は最も高い（XNUMX）でした（表 3）。 2因子ソリューションは、CFA（サブサンプル：OP0.87）でテストされました。 モデル適合指数は、CFI = 0.080、RMSEA = 0.062 [CI = 0.099–0.057]、およびSRMR = XNUMXでした（パス図については、図を参照してください。 3).
サブサンプルOP2を使用した確認的因子分析のパス図（n = 350）。 すべてのパス係数は標準化されており、統計的に有意です（p <0.001）
SNS / OP /インターネットの使用とsIATスコアとの相関
SNS
SNSDQスコアはSNS使用時間と相関していました（r = 0.32、 p 0.01）、毎週のインターネット使用時間（r = 0.16、 p 0.01）およびsIATスコア（r = 0.73、 p 0.01）。
OP
OPDQスコアはOP使用時間と相関していました（r = 0.22、 p <0.01）そしてXNUMX週間あたりのインターネット使用時間で非常に弱い（r = 0.08、 p <0.05）。 最も高い相関はsIATスコアで見つかりました（r = 0.72、 p <0.01）。
問題のある人と問題のない人のSNS / OP使用の比較
SNS
問題のないユーザーと比較して、問題のあるSNSユーザーはSNSをはるかに多く使用し、sIATスコアが高かった。 彼らはまた、より精神病理学的な苦痛を経験しているように見えたが、違いの効果量にもかかわらず、これは単なる傾向であった（p = 0.13）。 詳細については、表を参照してください 4.
OP
問題のないユーザーと比較して、問題のあるOPユーザーとして特定された参加者は、一般にインターネットでより多くの時間を費やし、OPの使用により多くの時間を費やし、sIATスコアがはるかに高く、精神病理学的苦痛を経験しました（表 4).
議論
本研究では、ドイツ語版のIGDQをSNSとOPの使用に適合させ、変更されたバージョンの心理測定特性を評価して、IGD基準がSNSとOPの問題のある使用を評価するのにどの程度適しているかを調査しました。
アイテム分析
チェックリストが非臨床サンプルでの問題のある使用の基準を評価することを考えると、項目の平均支持率は両方の質問票で低く、予想され、望ましいものでした。 SNSの場合、最も承認されている項目である項目6は、先延ばしに関するものです。 SNSは先延ばしにするためによく使用されるため、これはもっともらしいようです[46, 47]。 項目7（欺く/隠蔽）は最も低い支持を受けました。これは、多くの人々が日常的に、社会的に受け入れられた方法でSNSを使用し、それについて嘘をつく必要がないことを考えると、合理的と思われます。12]。 OPの場合、項目7（欺く/隠蔽）が最も高い支持を得ました。 これは、OPを気軽に使用しても社会的受容性が低く、恥ずかしい思いをする人が多いためと考えられます。48]。 最も低い支持は項目9であり、それは深刻な結果（リスク/関係の喪失/機会）を意味するため、合理的と思われます。 修正された項目と合計の相関は、両方の質問票で中程度であり、 rITC = 0.30 [43]。 唯一の例外は、SNSの項目3とOPの項目7でした。 項目3は、薬物乱用に典型的な基準である許容度について言及していますが、SNSのコンテキストでは適用するのが難しいようです[49]。 項目7（OP）の修正された項目と合計の相関が低いことは、前述のように、OPの使用は一般に恥ずかしさを伴う可能性があるため、他人をだまして問題のあるユーザーと問題のないユーザーをうまく区別できないため、合理的と思われます。
信頼性の向上
SNSDQとOPDGは良好な内部一貫性を示しました（SNS：ω序数 = 0.89; OP：ω序数 = 0.88）。 結果は、問題のあるSNS（例：Bergen Social Media Scale：α= 0.88）またはOPの使用（例：sIAT-sex：α= 0.88）を測定する他のアンケートと同等です[16, 20].
妥当性
EFAの過程で、SNSとOPバージョンの質問票に対して単一の要素が抽出されました。 これは、元のIGDQの結果と一致しています[31]。 項目3は、両方のバージョンで最も低い因子負荷を示しました。これは、許容基準がSNSおよびOPのコンテキストにあまり適合していないためと考えられます。 最終的に、許容基準は物質ベースの中毒に端を発しました。 その文脈では、その意味は、OP、SNS、または実際にオンラインゲームの問題のある使用に関してよりもはるかに明確に定義されており、その有用性についても議論の余地があります（以下のために：[30, 50] | 反対の：[51, 52]）。 OPバージョンでは、アイテム7（欺く/隠蔽）も他のアイテムよりも低い因子負荷を持っていました。 これは、問題のあるユーザーと問題のないユーザーを区別するのにアイテムがあまり役に立たない理由に関する上記の議論を反映しています（問題のないユーザーの37.4％と問題のあるユーザーの86％がそれを承認しました）。 これは、隠蔽行動がOPDGによって測定された問題のある過剰使用と明確に関連しているのではなく、おそらく一般的なOPに対する社会的態度と関連していることを示しています。
全体として、CFAの結果は、両方の質問票の6因子ソリューションが疑わしく、適切ではないことを示唆しています。 SRMRは両方のモデルで良好でしたが、CFIとRMSEAはそれぞれカットオフを下回っていました。 EFAと同様に、SNSの項目7とOPの項目XNUMXは、因子負荷が特に低かった。 これは、それぞれの全体的なスケールとの相関が低く、したがって、問題のある使用行動との相関が低いことを意味します。 これは必ずしも問題になるわけではありませんが、その後の調査で、これらの項目を修正するか、異なる重みを付けるか、さらには削除する必要があるかどうかを確認することが重要です。
両方の質問票は、対応するsIATバージョンと強く相関しており、収束の妥当性が良好であることを示しています。 SNSバージョンは、一般的なインターネット使用量およびSNS使用時間（XNUMX週間あたり）と中小規模の相関関係を示しました。 OPバージョンは、OP使用時間（XNUMX週間あたり）との小さな相関関係も示しました。 問題のある使用とそれぞれのアプリケーションの使用に費やされた時間との相関関係の大きさは、一貫して報告されているものの範囲内です[53,54,55].
SNSDQとOPDQの診断の妥当性を評価するために、最初に観察された有病率を他の研究で見つかったものと比較しました。 SNSの場合、参加者の3.4％がカットオフを超え、OPに関しては7.1％が問題のある使用の基準を満たしていました。 有病率を比較することは、診断機器が多数あるため困難ですが、ここで見つかった率は、既存の文献のいくつかに匹敵します。 ハンガリーの青年の全国的な代表的なサンプルの彼らの研究において、Bányai等。 （2017）[3]問題のあるSNSの使用について4.5％の有病率を発見しました。 OPの問題のある使用について、Giordano and Cashwell（2017）[55]アメリカの大学生とロスと同僚のサンプルで10.3％の有病率を報告した（2012）[15]スウェーデンの成人のサンプルで7.6％の割合が見つかりました。
これらの機器を使用して診断を行うことはできないことに注意することが重要です。 まず、DSM-5もICD-11も、OPまたはSNSの問題のある使用に関する診断を含んでいません。 第二に、たとえそうだったとしても、専門家による臨床面接は、臨床的に重大な苦痛と機能障害の存在、および精神医学的診断の要件である個々の症例の除外基準の欠如を確認するために必要です。 このような独立した臨床的判断は本研究では収集されなかったため、カットオフを超える人が診断を正当化するかどうかを判断することはできません。 しかし、私たちはそれらをそのような診断の可能な候補と見なします。 診断の妥当性をさらに調査するために、カットオフの上下のユーザーを比較し、顕著な違いを見つけました。 問題のあるユーザーは、XNUMX週間にオンラインでより多くの時間を費やし（OPのみ）、好みのアプリケーションをより長く使用しました。 使用時間の増加は問題のある使用を推測するのに十分な基準ではありませんが、いくつかの研究では、使用時間と問題のある使用との間に、弱いとはいえ相関関係があることがわかりました[53,54,55]。 さらに、問題のあるユーザーはsIATスコアがはるかに高く、より高いレベルの心理的苦痛を経験しているようでした（OPのみ）。 全体として、これらの結果、特に問題のあるOPユーザーの場合のBSI合計スコア間の非常に大きな違いは、機器の基準の妥当性の最初の指標と見なすことができ、IGD基準が個人を特定するのに適している可能性があることを示唆しています。 SNSまたはOPの問題のある使用[56].
制限事項
この研究は、その限界に照らして検討する必要があります。 XNUMXつの制限は、成人の参加者のみがテストされたことですが、SNSは特に青年によっても頻繁に使用されます[3]。 さらなる制限は、すべての参加者が問題のある使用（SNS、OP、およびIGD）に関するすべての質問票に回答したわけではないということです。 これにより、それぞれのアプリケーションの問題のある使用の間の重複について、より詳細な調査が可能になります。 さらに、社会的望ましさや一般的な方法の差異などのバイアス効果を起こしやすい自己報告データのみが収集されました。 さらに、それらには臨床的判断は含まれていませんでした。 自己申告チェックリストの目的は問題のあるユーザーを特定することであることを考慮すると、臨床医が臨床的に適切な意味で問題のある使用を示していると判断した人のサンプルを使用して、その妥当性をさらに調査する必要があります。 さらに、診断の基準も、項目の数やカットオフも合意されていないことに注意することが重要です。 これらの行動パターンが「障害」の状態を正当化するかどうかについて、私たちはいかなる議論も提案するつもりはありません。 むしろ、比較評価に役立つ共通の手段を提供することにより、SNSとOPの問題のある使用の特定に関する研究を促進し、この手段をそのような調査の共通の出発点として使用することを提案し、さらなる研究がこれを示唆するようにそれらを修正することを目指しています。
まとめ
テストされた質問票のいくつかの心理測定パラメータは満足のいくものではないため、IGD基準をSNS / OPの問題のある使用に単純に移すことはできないようです。 それにもかかわらず、私たちの全体的な結果は、これが有望な出発点であり、問題のあるSNS / OPの使用を評価するためのフレームワークとして適応されたIGD基準を使用する実行可能性をサポートすることを示しています。 この研究は、問題のあるSNSおよびOPの使用の側面の測定に関する研究に貢献し、標準化された評価に向けた最初のステップであり、これらの新しい構造の調査に貢献する可能性があります。 今後の研究では、SNS / OPの使用に関連したIGDのDSM-5基準の有用性をさらに調査する必要があります。
データと資料の入手可能性
現在の研究中に使用および/または分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて対応する著者から入手できます。
略語
- BSI：
- 簡単な症状インベントリ
- CFA：
- 確認因子分析
- CFI：
- 比較適合指数
- CI：
- 信頼区間
- DSM-5：
- 精神障害の診断と統計マニュアル
- EFA：
- 探索的因子分析
- IGD：
- インターネットゲーム障害（IGD）
- KMO：
- カイザー–マイヤー–オルキン
- NAA：
- 肯定的な回答の数
- OP：
- オンラインポルノ
- OPDQ：
- オンラインポルノ障害アンケート
- RMSEA：
- 近似の二乗平均平方根誤差
- sIAT：
- 短いインターネット中毒テスト
- SNS：
- ソーシャル・ネットワーキング・サイト
- SNSDQ：
- ソーシャルネットワーキングサイト障害アンケート
- SRMR：
- 標準化された二乗平均平方根残余
;