J Abnorm Child Psychol。 2010 1月。 38(1):77-89。
抽象
子どもの過剰なインターネット使用に対する親の懸念が高まっていますが、子どもが強迫的インターネット使用 (CIU) を発症するのを防ぐために親が果たせる役割についてはほとんど知られていません。本研究では、インターネット特有の子育て実践と青少年のCIUとの関連性、およびこれらの関連性の双方向性について検討しています。 4,483 つの研究が実施されました。510 つはオランダの学生 XNUMX 人の代表的なサンプルを使用した横断研究、もう XNUMX つはオランダの青少年 XNUMX 人の自己選択サンプルを使用した縦断研究です。結果は、インターネットの使用に関する質的に良好なコミュニケーションが、親にとって XNUMX 代の子どもの CIU 発症を防ぐための有望なツールであることを示唆しています。さらに、過剰なインターネット使用に対する親の反応や、インターネット使用の内容に関する親のルールが CIU の予防に役立つ可能性があります。しかし、インターネットの使用時間に関する厳格な規則は、強迫的な傾向を助長する可能性があります。最後に、CIU がインターネットの使用に関する親のコミュニケーション頻度の減少を予測する、反対の関係が XNUMX つ見つかりました。
イントロダクション
インターネットの使用は、西側社会の青少年の間で最も人気のある余暇活動の 11 つになっています。オランダでは、15 歳から 11 歳の青少年は平均して週に約 9 時間インターネットをレジャー活動に利用しており、11 歳では週 15 時間、15 歳では週 14 時間に及びます。さらに、XNUMX 歳以上の青少年は、インターネットの使用をテレビを見ることよりも重要な余暇活動であると考えています (Van Rooij と Van den Aijnden) 2007).
インターネットの人気の高まりと、青少年がオンラインに費やす時間が増え続けることは、10 代の子どもたちを過剰なインターネット使用から守りたい親たちに課題をもたらしています (グリーンフィールド) 2004;スブラマニヤムら。 2000; Wang et al。 2005)。親は、子供の余暇活動の一方的さと消極性、および肥満などの健康への影響の可能性を心配しています(サザーン) 2004)。さらに、親は、子供たちがインターネットに夢中になりすぎて、オンラインでの活動を制御できなくなっているという事実に直面することがあります。この点に関して、従来の依存症行動と同様に、青少年も成人もインターネットを使用したいという制御不能な衝動を発症する可能性があり、多くの場合、制御不能、インターネット使用への没頭などを伴うという考えを支持する文献が増えてきています。悪影響にもかかわらず使用を継続した(若者) 1998, 2004)。この種のオンライン行動には依存症に関する従来の見解とは異なる側面がありますが(たとえば、身体的な禁断症状がないなど)、インターネット依存症、または私たちが好んで呼んでいる強迫的インターネット使用(CIU)であると主張することもできます。 、DSM-IV基準によると、薬物乱用や病的ギャンブルと多くの類似点があります(APA) 1995;ミッチェル 2000; Shapira等。 2003).
インターネットは、簡単に利用できること、アクセスしやすさ、手頃な価格、匿名性など、いくつかの特徴により非常に魅力的です (グリーンフィールド 1999)。特に魅力的なのは、強烈な感情的報酬を迅速に達成できることです。インターネットのコミュニケーション機能を集中的に利用する若者にとって、社会とのつながりや受け入れられていると感じることは、大きなご褒美となるかもしれません。この機能は、インターネットの高可用性と組み合わせることで、動作の永続化を促進します (Cooper 1998;オーフォード 2001;ヤングら。 1999).
青少年は特に CIU を発症しやすい可能性があります。最近のオランダの研究では、インスタント メッセージングやチャットなどの即時オンライン コミュニケーション アプリケーションは、他のほとんどのインターネット アプリケーションよりも中毒性が高いことが示されています (Van den Eijnden et al. 2008)。実際、インスタント メッセンジャーの使用は、青少年が使用する最も人気のあるインターネット機能です (総額 2004;ヴァン・デン・エイジンデンら。 2008)。さらに、前頭葉皮質および皮質下のモノアミン作動性脳システムの未熟さが、過渡的な特性行動としての思春期の衝動性の根底にあると仮説が立てられています (Casey et al. 2008)。一方では、この神経発達プロセスは学習意欲を高めることによって機能しているようですが、他方では、これらのプロセスは青少年の依存性行動に対する脆弱性の増加につながる可能性があります(Chambers et al. 2003)。これは、感受性の高まりと、即時オンラインコミュニケーションなど、中毒性の高いインターネットアプリケーションの人気の組み合わせであり、若者がCIUを発症するリスクが高くなります。
インターネット依存症の基準や測定手段については合意がありませんが、いくつかの研究では、この比較的新しい現象の有病率が学部生の 1% 未満であるというデータが報告されています (Nichols と Nicki) 2004)、2歳から12歳のノルウェー人(ヨハンソンとゴーテスタム)の代表サンプルではほぼ18% 2004)とフィンの若者(Kaltiala-Heino et al. 2004)。さらに、11~15歳の青少年の代表サンプルを対象とした最近のオランダの研究では、オランダの青少年の約3.8%がCIUの重篤な症状を発症していることが示された(Van Rooij and Van den Eijnden) 2007)。この研究では、CIU は次のような基準によって説明されました。(1) インターネットの使用を停止または削減する意図または願望にもかかわらず継続している。 (2) インターネットの使用が不可能な場合に不快な感情を経験する。 (3) ネガティブな感情から逃れるためにインターネットを利用する。 (4) インターネットの使用が人の認知と行動を支配する。 (5) 他人との衝突や自己衝突を引き起こすインターネットの使用 (Meerkerk et al. 2009).
インターネット特有の子育て
親は子供の心理社会的発達と幸福において重要な役割を果たします。多くの研究が、薬物使用などの問題行動の発達に対する子育て実践の影響を扱っている(例えば、Harakeh et al. 2004;ファン・デル・フォルストら。 2005)。親は重要かつ影響力のある主体であり、その子育て習慣がインターネット関連の問題の発生を促進または防止する可能性があります。
いくつかの研究で、家族の特徴とインターネット依存症との関連性が報告されています。たとえば、親子関係の質は、学生のインターネット依存症のレベルと負の相関がありました (Liu と Kuo) 2007)、親と若者の対立(Yen et al. 2007)、家族機能に対する満足度が低い(Ko et al. 2007; Yenら。 2007)は、青少年のインターネット依存症と正の関連性があった。しかし、実際の子育て実践と子どものインターネット利用との関連性を扱った研究はほとんどありません。この点に関して、私たちが知っているのは 222 歳から 10 歳の子ども 12 人を対象とした XNUMX 件の調査だけであり、時間制限や Web サイトの制限を設定するなどの制限的な親の手法は、子どもの実際のインターネット使用とは無関係であることが示されています (Lee と Chae) 2007)。したがって、インターネット特有の子育ての実践が CIU のリスクに影響を与えるかどうかは、ほとんど不明です。したがって、本研究は、インターネット特有の子育て実践と青少年のCIUとの関係に焦点を当てています。これまでの研究では、親の規則施行の重要性と、青少年の薬物使用に対する親の反応がある程度裏付けられているため(ルーサーとゴールドスタイン) 2008;オッテンら。 2007a;ファン・デル・フォルストら。 2006) 私たちは、インターネットの使用に関する親の規則の施行と過剰なインターネットの使用に対する親の反応が CIU に悪影響を及ぼしていると仮説を立てています。
私たちは、青少年のインターネット実践における親のコミュニケーションの役割をさらに調査します。最近の研究では、アルコール使用の防止における親のコミュニケーションの役割が調査されました (Ennett et al. 2001;ジャクソンら。 1999;ファン・デル・フォルストら。 2005)、喫煙(Harakeh et al. 2005;オッテンら。 2007a)。予想外なことに、これらの研究のいくつかは、アルコール使用と喫煙に関する親のコミュニケーションの頻度と、青少年の実際の行動との間に正の関連性があることを発見しました(Van den Eijnden et al. 2008;ファン・デル・フォルストら。 2006)、一方で関連性が見出されなかった者もいる(Ennett et al. 2001;ジャクソンら。 1999)。これらの結果は、薬物使用に関する親の頻繁なコミュニケーションが、青少年の実際の薬物使用行動を増加させる可能性があることを示唆しています。一方で、これらの発見は、青少年の物質使用により、その使用に関する親のコミュニケーションの頻度が増加するという、逆の因果経路からもたらされる可能性がある。したがって、本研究では、インターネット特有の子育て実践と CIU の間の関連性をテストするだけでなく、見つかった関連性の双方向性もテストします。
最後に、最近の研究では、喫煙などの青少年のリスク行動を防ぐには、コミュニケーションの頻度よりも親のコミュニケーションの質が重要である可能性があることが強調されています(Harakeh et al. 2005)およびアルコールの使用(Van den Eijnden et al. 2009)。したがって、青少年のインターネット使用に関する親のコミュニケーションの頻度と質の役割も研究される予定です。
青少年におけるインターネット特有の子育て実践と CIU との関連性は、1 つの研究で調査されました。4,483) 11 ~ 15 歳のオランダ人学生 2 人の大規模サンプルを使用した横断研究、510) 13 人のサンプルを使用した縦断研究15 ~ 2 歳のオランダの若者。両方の研究では、親のルールの施行、過剰なインターネット使用に対する親の反応、および青少年のインターネット使用に関する定性的に良好な親のコミュニケーションはCIUと負の関係がある一方、親のコミュニケーションの頻度はCIUと正の関係があるという仮説が検証されました。さらに、研究 XNUMX の縦断データを使用して、これらの関連性の双方向性がテストされました。
方法
手順とサンプル
研究 1 のデータは、ロッテルダムの依存症研究所が実施したモニタリング研究「インターネットと青少年」の最初の測定の一部として収集されました。データは小学校 15 校と中学校 202 校 (合計 11 教室) から収集されました。私たちのサンプリング手順により、15 歳から 1 歳までのオランダの青少年の代表的なサンプルを取得することを目的としました。学校の選択は、学校レベル (職業訓練と高校または就学前教育) に関するオランダの学校の分布に関する代表的なデータに基づいて行われました。大学での研修)、オランダの地域(北部、東部、南部、西部の都市部、西部の非都市部)および都市化率(5 = 「非都市部」から XNUMX = 「高度に都市部」)(www.cbs.nl)。この研究には参加校のすべてのクラスが参加したため、最終的なサンプル分布は、性別、学校レベル、地域、都市化率、民族的背景に関して人口分布と非常によく似ていました。この点を説明するために、私たちのサンプルは 23% の少数民族グループの若者で構成されているのに対し、一般人口の 22% の若者が少数民族グループに属しています。
データ収集の前に、すべての学校の校長と教師が許可を与えました。両親の許可は受動的インフォームドコンセントによって集められました。具体的には、保護者は、子供の学校がインターネットの使用と幸福に関する調査に参加しているという事実と、授業時間中にアンケートが実施されるという事実を知らされた手紙を受け取った。保護者が子供の参加に同意しない場合は、教育委員会または研究者に連絡することができます。
2006 年 XNUMX 月に、教室環境で書面によるアンケートが実施されました。教師たちは、アンケートに記入する際の参加者のプライバシーを保証するためのガイドラインなど、教室の手順について正確な指示を受けました。教師はまた、この研究への参加の機密性について生徒に伝えるよう求められました。
合計 4,483 人の学生がこの研究に参加し、そのうち 51.3% が男子でした。生徒の年齢は 10 歳から 16 歳まででした (M
=
13.1、SD
=
1.15)。参加者のうち、10.6年生は10.5%、40.3年生は38.6%、34年生は49%、17年生はXNUMX%でした。 XNUMX 年生と XNUMX 年生の生徒にとって、教育はまだ個別のレベルに分かれていませんでした。 XNUMX 年生と XNUMX 年生の生徒のうち、XNUMX% が専門学校を卒業し、XNUMX% が高校または大学入学前プログラムに参加していました (参加者の XNUMX% の学校レベルはこれら XNUMX つの学校レベルを組み合わせたものでした)。 。
研究 2 では、インターネット上のバナーを使用してデータが収集されました。 MSN インスタント メッセンジャーを使用する青少年はバナーを受け取り、10 歳から 15 歳の青少年はインターネットの使用に関する調査に参加するよう求められました。メッセンジャーの頻繁なユーザーとまれなユーザーの両方が参加できるようにするため、バナーは 6 週間の間に 6 回だけ表示されました。オンラインアンケートの最後に、参加者は6か月後のXNUMX回目の測定に参加する意思があるかどうか尋ねられ、その場合には電子メールアドレスも尋ねられました。 XNUMX 回目の測定の参加者が XNUMX 回目の測定にもボランティアとして参加することに同意した場合、XNUMX か月後に XNUMX 回目のオンラインアンケートへのリンクが記載された電子メールが届きました。
合計 1,647 人の青少年が最初の測定に参加し、510 人が 31 回目の測定にも参加しました (回答率は 510%)。参加者 32.2 名のうち、10% が男性でした。参加者の年齢は 15 歳から 98.4 歳まででしたが、13% は 14、15、または XNUMX 歳でした (M
=
14.1、SD
=
0.80)。参加者のうち、28.5% が職業教育を受けており、26.7% が高校、44.8% が大学入学前プログラムを受けていました。
中退者が両方の測定に参加した生徒と異なるかどうかを調べるために、性別、年齢、教育レベル、CIU、およびインターネット固有の 5 つの子育て実践ごとに両方の測定への参加を予測するロジスティック回帰分析を実施しました。私たちの調査結果は、教育レベルとの有意な関連のみを示しました(または
=
1.46、 p
<
0.001、95% CI は 1.30 ~ 1.64)、両方の測定に参加した学生は、最初の測定後に中退した学生と比較して、より高いレベルの教育、つまり高校または大学入学前の訓練を受ける可能性が高いことを示しています。その他の違いは観察されませんでした。
措置
研究 1 と 2 では同じ尺度が使用されました。 強制的なインターネットの使用 は、最近開発され検証された成人向けの強迫的インターネット利用尺度 (CIUS) の適応バージョンを使用して測定されました (Meerkerk et al. 2009)。このバージョンには、CIU の中核機能を特定する 14 個のオリジナル項目のうち XNUMX 個が含まれていました (Van den Eijnden et al. も参照)。 2008)、および青少年の CIU に特に対処する別の 5 つの項目(学業を犠牲にしてオンライン化するなど)。回答は、1「まったくない」から 5「非常に頻繁に」までの 1 段階評価で与えられました。すべての項目の平均スコアが使用されました。高い平均スコアは、高レベルの CIU を示します。このスケールは両方の研究で良好な信頼性を示しました (研究 XNUMX: クロンバックのアルファ
=
0.85;研究 2: クロンバックのアルファ
=
T0.84 では 1、T0.87 では 2)。
インターネット特有の子育て実践は、新しく開発された 5 つの尺度を使用して測定されました (「付録」を参照) Aスケールアイテムについては「」を参照してください。 インターネット利用時間に関するルール 5 つのネガティブな項目と 1 つのポジティブな項目を含む XNUMX 項目スケールで測定されました (研究 XNUMX: クロンバックのアルファ
=
0.83;研究 2: クロンバックのアルファ
=
T0.71 では 1、T0.75 では 2)。否定的な項目は、高いスコアがインターネットで過ごす時間に関する厳格な保護者の規則を示すように記録されました。 インターネット利用内容に関するルール 1 つのマイナス項目からなる尺度で測定されました。記録されたアイテムの平均スコアが使用されました。このスケールでの高いスコアは、インターネットの使用内容に関する保護者の強い規則を示しています。このスケールは、良好から中程度の内部一貫性を示しました (研究 XNUMX: クロンバックのアルファ
=
0.80;研究 2: クロンバックのアルファ
=
T0.76 では 1、T0.84 では 2)。 過剰なインターネット使用に対する反応 1 つの肯定的な項目と XNUMX つの否定的な項目の計 XNUMX つの項目を含む尺度を使用して測定されました (研究 XNUMX: クロンバックのアルファ
=
0.85;研究 2: クロンバックのアルファ
=
T0.89 では 1、T0.90 では 2)。否定的な項目を再コードした後、平均スコアが計算されました。高い平均スコアは、過剰なインターネット使用に対する親の反応が高いことを意味します。測定には3項目のスケールを使用しました インターネットの使用に関するコミュニケーションの頻度 (研究 1: クロンバックのアルファ
=
0.78;研究 2: クロンバックのアルファ
=
T0.76 では 1、T0.75 では 2)。高い平均スコアは、青少年のインターネット使用に関する親のコミュニケーションの頻度が高いことを示しています。また、測定には3項目の尺度を使用しました。 インターネット利用に関するコミュニケーションの質 (研究 1: クロンバックのアルファ
=
0.83;研究 2: クロンバックのアルファ
=
T0.82 では 1、T0.85 では 2)。この尺度の平均スコアが高いことは、インターネットに関する親のコミュニケーションの質が高いと認識されていることを示しています。
私たちの研究グループによる最近の追加研究では、サポートなどの一般的な子育ての尺度と比較した、インターネットに特化した 5 つの子育て尺度の判別妥当性について、ある程度の洞察が得られました (Scholte et al. 2003)、行動制御(カーとスタッティン) 2000)、心理的コントロール(Glasgow et al. 1997)、親子愛着(アームズデンとグリーンバーグ) 1987)。これらの一般的な子育て措置とインターネット特有の子育て措置との間に有意な多変量関連性が見出される程度まで、これらの関連性は低から中程度に高かった(範囲はさまざま)。 β
=
0.10本、そして β
=
0.28) (ヴァン・ローイとヴァン・デン・エイジンデン) 2007)。これらのデータは、この研究で使用されたインターネット固有の子育て概念が、サポートや行動制御などの一般的な子育て概念とは異なること、およびそれらが子育て実践の独特な側面を測定していることを示唆しています。
分析の戦略
最初の研究の疑問に答えるために、私たちは両方のデータセット (研究 1 と 2) を使用し、インターネット特有の子育て実践に関する 4.2 つの指標と CIU の間の相関関係を計算しました。さらに、ソフトウェア パッケージ MPLUS バージョン XNUMX (Muthén および Muthén) を使用した構造方程式モデリング (SEM) によって、インターネット子育てと CIU の間の横断的および縦断的な関係をテストしました。 1998)。従属変数として CIU を、独立変数として 5 つのインターネット固有の子育て実践を含むモデルがテストされました (図を参照)。 1)。年齢、性別、教育レベルが制御変数として含まれました。
SEM 解析では、1 つのモデルがテストされました。2 つは研究 1 のサンプル (断面)、XNUMX つは研究 XNUMX のサンプル (XNUMX つは断面、XNUMX つは縦方向) です。研究 XNUMX の回答者は、教室と学校内にネストされています。これらのデータの相互依存性を補正するために、補正手順 (MPLUS では COMPLEX-TWOLEVEL 手順と呼ばれる) を適用して、パラメーターの標準誤差の不偏推定値を取得しました。しかし、SEM 解析の結果を予想して、メモリ容量が限られているため、組み合わせた手順が機能しないことがわかりました。そのため、学校と教室に COMPLEX 手順を個別に適用し、両方の結果を比較しました (De Leeuw et al. 2008)。 0.01 つの SEModel 間の違いはごくわずかでした。モデルの従属変数のクラス内相関係数 (ICC) は、学校では 0.11 ~ 0.01、教室では 0.13 ~ XNUMX の間で変化しました。
4,483 つの潜在変数は、1 人の回答者の最初のサンプルの元の項目によって適切に表現できました (研究 2)。ただし、調査 510 のサンプルは 1 人の回答者で構成されており、このサンプルでは、推定パラメーターの数がサンプル サイズに対して多すぎることを防ぐために、潜在変数の指標として区画を使用する方が適切でした。研究 2 と研究 1 の結果を比較できるようにするために、研究 4 のサンプルにも区画を使用することにしました。パーセルは、変数の項目のサブセットの合計または平均です。インターネットに費やす時間に関するルールは、1 つの項目と XNUMX つの追加項目で構成される XNUMX つの小包によって測定されました。インターネットの過度の使用に対する親の反応を、それぞれ XNUMX つのアイテムが入った XNUMX つの小包で分けました。と CIU は XNUMX 品目の小包 XNUMX つで発送されます。区画を作成するにはいくつかの方法があります。この場合、項目因子負荷に関して多かれ少なかれ同等の方法で潜在変数を反映するパーセルを作成しようとしました。各測定について、XNUMX 因子ソリューションの因子負荷量が検査され、因子負荷量の大きさに応じてアイテムが区画に割り当てられました。各区画には、元の因子構造を反映する、より高い因子負荷量とより低い因子負荷量を持つアイテムが含まれていました(Huver et al.も参照)。 2007)。インターネットに費やす時間に関するルールには、1 つの荷物と XNUMX つの品目という XNUMX つの指標が使用されました。この項目の因子負荷が最も高かった。縦断的研究では、同じ項目のサブセットを長期にわたって使用して、同等の潜在変数を取得しました。このようにして、潜在変数ごとに XNUMX つの指標 (XNUMX つの区画または XNUMX つのアイテム) を作成しました。指標が少ないと、因子負荷量が XNUMX を超えるなど、望ましくない結果が発生し、負の誤差分散が発生する可能性があります。
最終的な SEM 解析の前に、測定部分、つまり因子モデルがテストされました。 3 つの断面係数モデルすべてが CFI と良好に適合することを示しました
>
0.97 および RMSEA
<
0.05。 0.54 つのモデルの因子負荷量は 0.92 ~ 0.05 の間で変化し、指標が潜在変数を適切に表現していることを示しています。研究 3.2 のサンプルでは、欠損値の割合は 1% から 2% の間で変動しました。データ内のすべての利用可能な情報を利用するために、完全情報最尤度 (FIML) 推定器を使用しました。研究 XNUMX では、欠損値がなかったため、ML 推定器を使用しました。私たちは、数人の著者が推奨する XNUMX つの適合尺度を使用してモデルの適合を報告しました。 (a) 近似二乗平均平方根誤差 (RMSEA) (Byrne) 1998) および (b) Bentler の比較適合指数 (CFI) (Marsh et al. 1988)。 RMSEA はおおよその適合性を評価するために使用され、できれば 0.05 以下の値を使用しますが、0.05 ~ 0.08 の値は適切な適合性を示します (Kaplan 2000)。 CFI は比較適合指数です。 0.95 を超える値が推奨されます (Kaplan 2000) ただし、0.90 (クライン) 未満であってはなりません 1998).
2 番目の研究課題に答えるために、研究 XNUMX の縦断データを使用し、SEM を使用して交差遅れ経路を調べました。クロスラグパネル分析 (Finkel 1995) が実施されました。つまり、T1 における CIU とインターネット特有の子育て実践が、T2 における対応する変数の予測因子となりました。パネル データを使用した相互ラグ分析の目的は、どの相互関係が優勢であるかを判断することでした (Finkel 1995)。 T1 と T2 での CIU 間の関連性、および T1 と T2 でのインターネット固有の子育て実践間の関連性の強さは、これらの概念が長期にわたって安定していることを示しています。時間の経過とともに有意な相互関係が優勢であることを示しました。たとえば、T1 のインターネット固有の子育て実践から T2 の CIU へのパスが有意であったのに対し、T1 の CIU から T2 のインターネット固有の子育て実践へのパスは有意ではなかった場合、それは 1 つの相互間のパスが有意ではないことを意味します。インターネット特有の子育て実践から CIU への関係が支配的です。クロスラグ分析は、TXNUMX の性別、年齢、学校レベルを制御変数として実行されました。
結果
両方のサンプルでのインターネットの使用
どちらの研究でも、ほぼすべての参加者(研究 1: 99.5%、研究 2: 100%)がインターネットを使用し、自宅でインターネットにアクセスできると報告しました(研究 1: 96.6%、研究 2: 99.0%)。研究 1 では、サンプルの半数未満 (43%) が週 7 日インターネットを使用し、25.1% が週 5 日または 6 日、23.6% が週 2 ~ 4 日、8.3% が 1 日インターネットを使用していました。 2週間以内。研究 7 では、ほとんどの参加者が週 64 日インターネットを使用し (24%)、5% が週 6 日または 12 日、4% が週 1 日以下でした。どちらの調査でも、最も頻繁に使用されたインターネット機能はインスタント メッセージングで、次に電子メール、情報の検索、音楽、映画、ソフトウェアのダウンロード、ゲームが続きました。研究 11 では、参加者は平均して週 XNUMX 時間インターネットを使用したと報告しました (SD
=
11,68)、研究 2 では、これは週 14.8 ヘクタールでした (SD
=
11.16) T1 および週 14.3 ヘクタール (SD)
=
10.58) T2 で。研究 1 の CIU の平均レベルは 1.82 (範囲 3.79) でした。研究 2 では、CIU の平均レベルは T2.11 で 3.75 (範囲 1)、T2.00 で 4.00 (範囲 2) でした。 Meerkerk が説明した、強迫的なインターネット使用を分類するために使用される基準に基づいています (2007)、強迫的なインターネット使用の有病率は、研究 4.2 では 1%、研究 8 では、T6.5 と T1 でそれぞれ 2% と 2% でした。したがって、2 つの研究は CIUS の幅広いスコアを占めており、問題のある問題も含まれています。研究 XNUMX のサンプルでは、強迫的使用の症状がより蔓延しています。
インターネット特有の子育て実践とCIUの相関関係
インターネット特有の子育て実践と CIU の相関関係を表に示します。 1。どちらの研究でも、インターネットと CIU に関する親のコミュニケーションの質との間には横断的および縦断的な負の相関関係があり、インターネットに費やした時間に関する親のルールと CIU の間には横断的および縦断的な正の相関関係があることが示されました。インターネット コンテンツに関する保護者のルールと CIU の間には、横断的な (ただし縦方向ではない) 相関関係のみが見つかり、負の関連性が示されました。最後に、研究 1 (研究 2 ではない) では、過剰なインターネット使用に対する親の反応と CIU との間に負の横断的相関関係があることがわかりました。
インターネットによる子育て実践と CIU の横断的および縦断的な関係: SEM 分析
インターネットに特化した子育て方法と CIU の関係は、人口統計学的特性を考慮しながら、SEM 分析を実施してさらに調査されました。研究 1 の横断モデルは CIU の分散の 22.4% を説明しましたが、研究 2 の横断モデルはそれぞれ 19.3% と 28.9% を説明しました。研究 1 のモデルによると、XNUMX つの子育て方法が CIU と関連していました。1 私たちの予想に反して、インターネットに費やす時間に関する親のルールは CIU と正の相関があり、オンライン時間に関するルールを守る親が多いほど、CIU のリスクが高まることが示されました。私たちの予想と一致して、過度のインターネット使用に対する親の反応、インターネット使用の内容に関する親のルール、およびインターネット使用に関する親のコミュニケーションの質は、CIU と負の相関関係がありました。青少年がインターネットの過剰な使用に両親が対応すること、インターネットの使用内容について両親が規則を強制すること、インターネットの使用について両親と満足のいく会話をしていることを報告した場合、彼らはCIUのリスクが低かった。最後に、コミュニケーションの頻度は CIU と有意な関係はありませんでした。研究 2 の断面モデルは、研究 1 で見つかったものと同様の関連性を示しました (表 2).
制御変数として CIU T2 を含まない研究 1 の縦断モデルは、内容に関するルールと CIU の間に関係が見つからなかったことを除いて、研究 2 の横断モデルと同様の関連性を示しました。最後に、T2 における CIU を制御変数として含む研究 1 の長期モデルは、もはや有意な関連性を示さなくなりました。
表に示すとおり 3, 研究 1 の SEM 分析では、制御変数である年齢間の関連性が弱いか、まったくないことが示されています (β
=
0.05)、性別 (ns.) および教育レベル (β
=
−0.06)およびCIU。しかし、研究 2 の 2 つの横断モデルでは、年齢および学校レベルの制御変数と CIU との間に負の関連性が示されており、これは、より若い青少年および教育レベルの低い青少年ほど CIU の症状がより多く見られることを意味しています。さらに、すべてのモデルで制御変数とインターネット関連の子育てとの関連が示され、インターネットに特化したすべての子育て実践において女子の方が男子よりも高いスコアを獲得し(研究 1 では性別とコミュニケーションの質との関連は示されなかった)、若い回答者は 2 つの項目でより高いスコアを獲得したXNUMX つのインターネット関連の子育て実践のうち、高齢の回答者よりも回答者が高く (年齢とコミュニケーションの質の間に関連性は見られませんでした)、教育レベルが高い回答者は、インターネットに費やす時間に関するルールが多く、インターネットの過剰な使用に対する親の反応が多いと報告しました。インターネットに関する親のコミュニケーションの質が高く(研究 XNUMX のみ)、インターネットの使用に関するコミュニケーションの頻度が高い(研究 XNUMX のみ)。
インターネット特有の子育て実践と CIU 間の関連性の双方向性
インターネット特有の子育て実践が将来の CIU を予測するかどうか、あるいは CIU が将来のインターネット特有の子育て実践を予測するかどうかをテストするために、5 つのインターネット特有の子育て実践のうち 1 つをそれぞれ含む 5 つのクロスラグパネル分析を実施しました。年齢、性別、学校レベルを 4 つのモデル変数に関連付けて、その効果を制御しました。結果を図に示します。 2。 5 つのモデルの適合性測定は CFI で満足のいくものでした
>
0.95 および RMSEA
<
0.05。 1 つのモデルは、有意な交差遅延経路を示しました。まず、インターネットの使用に関する通信の品質を含むモデルでは、T2 の通信の品質から TXNUMX の CIU までの重要な経路が示されました (β
=
−0.10)。 T1 の CIU から T2 の通信品質までのこのような経路は示されませんでした。これらの発見は、インターネットの使用に関する親のコミュニケーションの質が将来の CIU 発症のリスクを低下させることを示唆しています。次に、T1 の CIU から T2 のコミュニケーション頻度まで、有意なクロスラグ経路が見つかりました (β
=
−0.13)。このような経路は、T1 の通信頻度から T2 の CIU まで示されませんでした。これらの結果は、青少年のCIUにより、インターネットの使用に関する親のコミュニケーション頻度が減少することを示しています。これら XNUMX つのモデルのフィット感は満足のいくものでした。性別、年齢、学校レベルの変数の結果は、表の縦断モデルで報告されているのと同じ効果を示したため、ここでは示されていません。 3.
議論
本研究 2 件は、10 代の子供が強迫的インターネット使用 (CIU) を発症するのを防ぐために親が果たせる役割について、より深い洞察を提供しています。インターネットに特化した子育ての実践は、青少年の CIU の予防に役立つ可能性があります。より具体的には、本研究の結果は、インターネット使用に関する親のコミュニケーションの質が CIU の予防に効果的なツールであるという証拠を提供しています。すべての横断的 SEM モデルと 3 つの縦断的 SEM モデルのうち 2 つは、インターネット使用についての会話中に親に安心し、理解され、真剣に受け止められていると感じている若者は、CIU を発症するリスクが低いという仮説を支持しています。この結果は、親のコミュニケーションの質と対象行動の間に同時的および縦断的な正の関連があることを示した、子育てと青少年の薬物使用に関する以前の研究と一致しています (Otten ら、2011 年 1 月 14 日)。 2007b;スパイカーマンら。 2008)。さらに、縦断的研究では、母親によるコミュニケーションの質は青少年のアルコール使用と負の相関があるが、父親によるコミュニケーションの質は相関していないことが示された(Van den Eijnden et al. 2009)、2番目の研究では、親のコミュニケーションの質が青少年の喫煙認知に先行し、それによって青少年の早期喫煙発症の予防に役立つことが示唆されました(Otten et al. 2007b)。著者らは、相互尊重と平等に基づいたコミュニケーションパターンが青少年の薬物使用を防ぐのに役立つと結論付けた。
現在のデータは、コミュニケーションの質と CIU との間に負の関連性があることを示す証拠をいくつか提供しているが、この負の関連性は、少なくとも部分的には、親子愛着の質などの一般的な家族関係間の関連性から生じている可能性があると推論できるかもしれない (アームズデンとグリーンバーグ) 1987)とCIU。しかし、子育ての実践と青少年の喫煙軌跡との関係に関する最近の研究は、この仮定を支持していません。親のコミュニケーションの質と、一般的な子育ての側面の 1 つである親のサポートとの間には関係がありましたが、親のサポートとコミュニケーションの質の間の相互相関を制御しながら、コミュニケーションの質と青少年の喫煙軌跡との間には負の関係が残りました (デ・レーウら。 2009)。さらに重要なことは、私たちの研究グループが4,870〜11歳の青少年16人を対象に行った横断研究の結果も、この仮定を支持していないことです(Van Rooij and Van den Eijnden) 2007)。そもそも、これらのデータは、一般的な子育ての実践(つまり、親子の愛着、サポート、行動制御、心理的制御の質)とCIUとの間に関連性をほとんど示していない。第二に、これらのデータは、一般的な子育て実践とインターネット関連の子育てとの間に低から中程度の関連性を示しているだけです。最後に、調停分析 (Baron と Kenny を参照) 1986) は、インターネット関連の子育て実践が一般的な子育て実践と CIU との関係を仲介するという考えを支持していません。したがって、これらの調査結果は、インターネットの使用に関するコミュニケーションの質が、一般的な子育て実践の影響に加えて、CIU を独自に予測することを示しています。
親のコミュニケーションの質の影響が最も注目に値すると思われますが、他の親の習慣も青少年のCIUの発達に関連しているようです。横断モデル内でテストした場合、過剰なインターネット使用に対する親の反応とインターネット使用の内容に関する親のルールの両方が CIU と負の関連を示し、過剰なインターネット使用に対する親の反応とインターネット使用の内容に関する親のルールが CIU の減少に役立つ可能性があることを示唆しています。若者がCIUを発症するリスク。
このデータはまた、インターネット関連の子育て行動に対する青少年の CIU の影響の可能性に関して興味深い結果をもたらしました。クロスラグ分析では、T1 の CIU から T2 の親とのコミュニケーション頻度までの有意な負のパスが示され、強迫的にインターネットを使用する青少年は、6 か月後にはインターネットの使用についての親との会話の頻度が減少したと報告していることを示唆しています。この発見は、親がしばらくすると、この問題について子供と話し合うだけで子供の強迫的傾向に良い影響を与えることができるという希望を放棄するという事実を反映している可能性があります。そして、この点については親の意見が正しいかもしれない。なぜなら、今回の研究では、子どものインターネット習慣について頻繁にコミュニケーションをとることが子育ての実践に役立つという考えを裏付けるものはないからだ。
予想外なことに、本研究の横断データは、オンラインで過ごす時間に関する親のルールが CIU とプラスの関係があることを示しており、時間に関するより多くの厳格なルールが CIU の発達を促進する可能性があることを示唆しています。別の説明としては、青少年の CIU が親のオンライン時間に関する規則の厳格化を刺激する可能性があるというものです。残念ながら、クロスラグパネル分析では、これら 2 つの方向性経路のどちらもサポートされませんでした。それにもかかわらず、親のルールとCIUとの間の横断的な正の関連性は、アルコール使用に関する親のルールの強制が青少年の早期飲酒行動の防止に役立つことを示す、アルコール依存症の子育ての分野における一貫した調査結果とは対照的であることに留意すべきである(Spijkerman etアル。 2008;ファン・デル・フォルストら。 2005;ヴァン・ズンデルトら。 2006).
時間に関するルールと CIU の間に正の関連性があることは、過剰なインターネット使用に対する親の反応と CIU の間に有意な二変量相関が見つからなかった一方で、3 つの SEM モデルは親の反応と CIU の間に有意な負の関連性を示したという結果も説明できる可能性があります。おそらく、過度のインターネット使用に対する親の反応とオンライン時間に関するルールとの間の高い正の相互相関が、親の反応と CIU の間の二変量相関を抑制しているのかもしれません。もしそうなら、過度の使用に対する親の反応はCIUを防ぐ効果的な手段である可能性があると結論づけるべきであるが、それは親の反応が厳格な時間制限を設けることではない場合に限られる。しかし、過剰なインターネット利用に対する親の反応のさまざまな側面がCIUの予防に果たす役割について、より明確な結論を引き出すには、今後の研究が必要である。
これらの研究の長所について議論する前に、まずいくつかの制限について触れておきたいと思います。まず、既存の測定機器が存在しないため、インターネット特有の子育てのさまざまな側面を測定するための 5 つの新しいスケールを開発しました。以前の調査結果は、これらのインターネット固有の子育て尺度は、一般的な子育ての頻繁に使用される尺度では捉えられない、子育ての独特な側面を測定することを示しています(Van Rooij および Van den Eijnden) 2007)、これらのインターネット固有の子育て尺度を使用した研究は、これらのインターネット固有の子育て尺度の有効性をより徹底的に評価することで恩恵を受けるでしょう。
さらに、現在のデータは青少年の自己報告に基づいており、親からの報告は含まれていません。最近の研究は、物質使用に関する親と青少年の報告の間に矛盾があることを示しています(Engels et al. 2007)、感情的および行動的問題(Ferdinand et al. 2004;フィーアハウスとロハウス 2008)。これらの研究はさらに、親と青少年の自己申告では、予測された行動の種類や青少年の性別(ヴィアハウスとロハウス)に応じて、対象となる行動の予測が異なることを示している。 2008)。また、子どものアルコール使用を過小評価しなかった親に比べ、子どものアルコール使用を過小評価した親は子どもの居場所についての知識が少なく、ペアレントコントロールの実施も少なかったことが示されている(Engels et al. 2007)。したがって、親子の報告書の相違は、青少年の危険な行動に関連する特定のタイプの子育てスタイルを示している可能性があります。今回の調査結果を踏まえると、自分自身のインターネットの習慣や親の子育ての実践についての青少年の認識は、これらのトピックについての親の認識とは異なる可能性があることに留意する必要があります。今後の研究では、青少年とその親からのデータを組み込んで、この問題をさらに調査する必要があります。
さらに、私たちの縦断的研究のタイムラグは6か月であることに注意する必要があります。子育てが CIU に及ぼす影響、またはその逆の影響を調べるには、かなり長い期間がかかる可能性があります。たとえば、青少年がインターネットに費やす時間が増えた場合、親はそのことについて 6 代の子どもと話し始めるかもしれません。ただし、これはおそらく、親が心配し始めてから数日または数週間以内に起こるでしょう。ただし、XNUMX か月以内に、インターネットの使用に関するコミュニケーションの頻度は再び減少した可能性があります。したがって、このような短期的な効果は、現在の縦方向の設計では実証されない可能性があります。したがって、インターネット特有の子育ての有効性に関する知識をさらに高めるために、将来の研究で、少なくとも XNUMX つまたは XNUMX つの短期追跡測定を使用して、インターネット特有の子育て実践に関連した CIU の個々の軌跡をモデル化できれば役立つでしょう。 。
もう一つの制限は、研究 2 の最初と 1 回目の測定の間の高い中退率と、人口減少分析により XNUMX 回目の測定で高学歴の青少年が過剰に表示されている可能性が示されたという事実です。研究 XNUMX の結果は、CIU が低学歴の青少年の間でより蔓延していることを示唆しているため、クロスラグ分析の結果を一般の青少年集団に一般化する場合には、ある程度の注意が必要です。
最後に、研究 2 のデータは、インターネット、より具体的には MSN メッセンジャーを通じて募集された参加者の選択されたサンプルに基づいていることに留意する必要があります。その結果、MSN メッセンジャーを使用しない若者はこの研究への参加から除外され、それによってその外部的有効性も制限されました。ただし、最近のデータによると、86 ~ 11 歳の青少年の約 15% が、MSN メッセンジャーを週に平均 7 時間から 8 時間使用していることが示されていることに注意してください (Van Rooij および Van den Eijnden) 2007)。バナーは 6 週間の間に 2 回だけ提供されたため、MSN メッセンジャーの頻繁なユーザーとそれほど頻繁ではないユーザーの両方が募集されました。したがって、我々は、現在の発見の外部的妥当性が深刻に損なわれていないと仮定します。この考えは、研究 1 で青少年がオンラインに費やす平均時間は、同年齢グループのオランダの中等学校の児童の代表サンプルにおける研究 XNUMX の平均時間と多かれ少なかれ類似していたという発見によってさらに裏付けられます。
要約すると、インターネットの使用に関する定性的に良好なコミュニケーションは、10代の子供がCIUのパターンを発症するのを防ぐための親にとって最も有望なツールであると思われます。本研究の強みは、双方向経路を調べるための高度な統計を使用して、青少年の代表的な大規模サンプルの横断データと小規模サンプルの縦断データに基づいて子育て実践とCIUの関係を調査したことである。以前の著者は、子育て行動と問題のあるインターネット使用との関連性をすでに示唆しています (Lee と Chae) 2007; Wang et al。 2005; Yenら。 2007)。しかし、これはインターネット特有の子育て慣行と CIU との長期的な関係を検証した最初の研究です。本研究は、インターネット特有の子育て慣行のいくつかの形態の影響を示すことにより、CIU の決定要因に関する現在の知識にさらに貢献し、子育て慣行と青少年の薬物使用に関する経験的洞察に基づいて、インターネット特有の社会化を研究するためのより完全な枠組みを提供します。
謝辞
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脚注
1最近の横断研究 (Van Rooij と Van den Eijnden) 2007)、インターネット特有の子育てとの関連性が、「週のオンライン滞在時間」と従属変数としてのCIUについて類似しているかどうかを調査しました。その結果、CIUと比較して、「週のオンライン利用時間」に関する横断的な関連性は少なく、弱いことが示されました。
参考情報
- アパ。 (1995年)。物質使用障害患者の治療に関する実践ガイドライン: アルコール、コカイン、アヘン剤。 アメリカ精神医学雑誌, 152(補足)。
- アームズデン GC、グリーンバーグ、MT親と仲間の愛着の目録:個人差と、思春期における心理的幸福との関係。 青年および青年のジャーナル。 1987。16(5):427–454. doi: 10.1007/BF02202939. [クロスリファレンス]
- バロンRM、ケニーDA。社会心理学研究におけるモデレーターとメディエーターの変数の区別:概念的、戦略的、統計的考察。 パーソナリティと社会心理学のジャーナル。 1986。51:1173–1182. doi: 10.1037/0022-3514.51.6.1173. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- バーンBM. LISREL、PRELIS、SIMPLIS を使用した構造方程式モデリング: 基本概念、アプリケーション、およびプログラミング。 マフワー: エルバウム。 1998年。
- チェンバーズRA、テイラーJR、ミネソタ州ポテンザ。 青年期における動機づけの発達的神経回路:中毒の脆弱性の危機的な時期。 アメリカ精神医学会誌。 2003。160(6):1041–1052. doi: 10.1176/appi.ajp.160.6.1041. [PMCフリーの記事] [PubMedの] [クロスリファレンス]
- ケーシーBJ、ジョーンズRM、野ウサギTA。 思春期の脳 ニューヨーク科学アカデミーの年鑑。 2008。1124:111 – 126。 土井:10.1196 / annals.1440.010。 [PMCフリーの記事] [PubMedの] [クロスリファレンス]
- クーパー A. セクシュアリティとインターネット: 新世紀へのサーフィン。 サイバー心理学と行動。 1998。1(2):187–193. doi: 10.1089/cpb.1998.1.187. [クロスリファレンス]
- レーウ RNH、ショルテ RHJ、ハラケ Z、レーウェ JFJ、エンゲルス RCME。親の喫煙に特有のコミュニケーション、青少年の喫煙行動、友人関係の選択。 青年および青年のジャーナル。 2008。37(10):1229–1241. doi: 10.1007/s10964-008-9273-z. [クロスリファレンス]
- De Leeuw、RN、Scholte、RH、Vermulst、AA、および Engels、RCME (2009)。喫煙に特化した子育てと青少年の喫煙軌跡の関係: 子育ての変化は喫煙の変化とどのように関連していますか?
- Engels RCME、Vorst H、Dekovic M、Meeus W. アルコール摂取に関する付随資料と自己報告書の対応: 家族内分析。 中毒性の行動。 2007。32(5):1016–1030. doi: 10.1016/j.addbeh.2006.07.006. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Ennett ST、Bauman KE、Pemberton M、Foshee VA、Chuang YC、King TS、他。青少年のタバコとアルコールの使用を防止するための家族主導のプログラムへの調停。 予防医学。 2001。33(4):333–346. doi: 10.1006/pmed.2001.0892. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- フェルディナンドRF、エンデJ、フェルフルストFC。一般集団の青少年の精神病理学について、有害な転帰の危険因子としての親と青少年の意見の相違。 異常心理学のジャーナル。 2004。113(2):198–206. doi: 10.1037/0021-843X.113.2.198. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- フィンケルSE。 パネルデータによる原因分析 (第105巻) サウザンドオークス: SAGE; 1995年。
- グラスゴー KL、ドーンブッシュ SM、トロイヤー L、スタインバーグ L、他9 つの異質な高校における子育てスタイル、青少年の属性、教育成果。 小児発達。 1997。68(3):507–529. doi: 10.2307/1131675. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- グリーンフィールドDN。強迫的なインターネット使用の心理的特徴: 予備分析。 サイバー心理学と行動。 1999。2(5):403–412. doi: 10.1089/cpb.1999.2.403. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- グリーンフィールド首相。児童および青少年に対する適切なインターネット使用ガイドラインを決定するための発達上の考慮事項。 応用発達心理学のジャーナル。 2004。25(6):751–762. doi: 10.1016/j.appdev.2004.09.008. [クロスリファレンス]
- 総EF。青少年のインターネット利用: 私たちが期待していること、青少年が報告していること。 応用発達心理学のジャーナル。 2004。25(6):633–649. doi: 10.1016/j.appdev.2004.09.005. [クロスリファレンス]
- ハラケ Z、ショルテ RH、フェルムルスト AA、フリース H、エンゲルス RCME。親の要因と青少年の喫煙行動: 計画的行動理論の拡張。 予防医学。 2004。39(5):951–961. doi: 10.1016/j.ypmed.2004.03.036. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- ハラケ Z、ショルテ RH、ヴリース H、エンゲルス RCME。親のルールとコミュニケーション:青少年の喫煙との関連。 中毒。 2005。100(6):862–870. doi: 10.1111/j.1360-0443.2005.01067.x. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Huver RME、Engels RCME、Vermulst AA、DeVries H. 子育てスタイルは喫煙特有の子育て実践の文脈ですか? 薬物とアルコール依存 2007。89:116 – 125。 doi:10.1016 / j.drugalcdep.2006.12.005 [PubMedの] [クロスリファレンス]
- ジャクソン C、ヘンリクセン L、ディキンソン D。アルコール特有の社交化、子育て行動、および子供のアルコール使用。 アルコールに関する研究のジャーナル。 1999。60(3):362-367。 [PubMedの]
- ヨハンソンA、ゴテスタムKG。 インターネット中毒:質問票の特徴とノルウェーの若者(12〜18歳)の有病率 スカンジナビア心理学ジャーナル。 2004。45(3):223–229. doi: 10.1111/j.1467-9450.2004.00398.x. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Kaltiala-Heino R、Lintonen T、Rimpela A. インターネット依存症ですか? 12 ~ 18 歳の青少年におけるインターネットの潜在的に問題のある使用。 中毒の研究と理論 2004。12(1):89–96. doi: 10.1080/1606635031000098796. [クロスリファレンス]
- カプラン D. 構造方程式モデリング: 基礎と拡張。 セージ:サウザンドオークス。 2000年。
- Kerr M、Stattin H. 親が知っていること、親がそれをどのように知っているか、および思春期の適応のいくつかの形態: モニタリングの再解釈に対するさらなるサポート。 発達心理学。 2000。36(3):366–380. doi: 10.1037/0012-1649.36.3.366. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- クラインRB。 構造方程式モデリングの原理と実践。 ニューヨーク:Guilford; 1998。
- コCH、円JY、円CF、林HC、ヤンMJ。 若年青年におけるインターネット中毒の発生率と寛解を予測する因子:前向き研究 サイバー心理学と行動。 2007。10(4):545–551. doi: 10.1089/cpb.2007.9992. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- イ・SJ、チェ・YG。家族内での子供のインターネット利用: 家族関係と親の調停への影響。 サイバー心理学と行動。 2007。10(5):640–644. doi: 10.1089/cpb.2007.9975. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- 劉CY、郭FY。対人関係理論のレンズを通してインターネット依存症を研究。 サイバー心理学と行動。 2007。10(6):799–804. doi: 10.1089/cpb.2007.9951. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- ルーサーSS、ゴールドスタインAS。郊外の青少年後期の薬物使用とそれに関連した行動: 親が認識する封じ込めの重要性。 発達精神病理学。 2008。20(2):591–614. doi: 10.1017/S0954579408000291. [クロスリファレンス]
- マーシュ HW、バラ JR、マクドナルド RP。確認的因子分析における適合度指数: サンプルサイズの影響。 心理学的な速報。 1988。103(3):391–410. doi: 10.1037/0033-2909.103.3.391. [クロスリファレンス]
- ジョージア州メルケルク (2007)。インターネットによって所有される: 強迫的なインターネット使用の原因と結果に関する探索的研究。ロッテルダム:IVO。論文。 http://www.ivo.nl/?id=557.
- Meerkerk GJ、Eijnden RJJM、Vermulst AA、Garretsen H. 強迫的インターネット使用スケール (CIUS)、いくつかの心理測定特性。 サイバー心理学と行動。 2009。12(1):1–6. doi: 10.1089/cpb.2008.0181. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- ミッチェル P. インターネット依存症: 本物の診断かどうか? ランセット。 2000。355(9204):632. doi: 10.1016/S0140-6736(05)72500-9. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- ムテン LK、ムテン BO。 Mplus ユーザーガイド (第 4 版) ロサンゼルス: ムセンとムセン; 1998年。
- Nichols LA、Nicki R.心理測定的に健全なインターネット中毒スケールの開発:予備段階。 中毒性行動の心理学 2004。18(4):381–384. doi: 10.1037/0893-164X.18.4.381. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- オーフォード J. 過剰な食欲としての中毒。 中毒。 2001。96(1):15–31. doi: 10.1046/j.1360-0443.2001.961152.x. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- オッテン R、エンゲルス RCME、エイジンデン RJMM。喘息のある若者と喘息のない若者の喫煙行動における子育て習慣の相対的な寄与。 ニコチンタバコの研究。 2007a;9(1):109–118. doi: 10.1080/14622200601078426. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- オッテン R、ハラケ Z、フェルムルスト AA、エイジンデン RJJM、エンゲルス RCME。青年期の喫煙認知と喫煙開始の前兆としての親のコミュニケーションの頻度と質。 中毒性行動の心理学 2007b;21(1):1–12. doi: 10.1037/0893-164X.21.1.1. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- ショルテRHJ、リーシャウトCFM、アーケンMAG。青少年における人間関係上のサポートの認識。寸法、構成、および思春期の調整。 青年期に関する研究。 2003。11(1):71–94. doi: 10.1111/1532-7795.00004. [クロスリファレンス]
- シャピラ NA、レッシグ MC、ゴールドスミス TD、ザボ ST、ラゾリッツ M、ゴールド MS 他問題のあるインターネットの使用: 提案された分類と診断基準。 うつ病と不安。 2003。17(4):207–216. doi: 10.1002/da.10094. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- サザーン MS.子供の肥満予防:身体活動と栄養。 栄養。 2004。20(7–8):704–708. doi: 10.1016/j.nut.2004.04.007. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Spijkerman R、Eijnden RJJM、Huiberts A. アルコール特有の子育て実践と青少年の飲酒パターンにおける社会経済的差異。 ヨーロッパ中毒研究 2008。14(1):26–37. doi: 10.1159/000110408. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Subrahmanyam K、Kraut RE、Greenfield PM、Gross EF。家庭でのコンピューターの使用が子供の活動と発達に与える影響。 未来の子。 2000。10(2):123–144. doi: 10.2307/1602692. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- アインデン RJJM、メルケルク GJ、フェルムルスト AA、スパイカーマン R、エンゲルス RCME。青少年のオンライン コミュニケーション、インターネットの強迫的使用、および心理社会的幸福: 縦断的研究。 発達心理学。 2008。44(3):655–665. doi: 10.1037/0012-1649.44.3.655. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Van den Eijnden、RJJM、Vet、R.、Vermulst、A.、Van de Mheen、D. (2009)。アルコールに特化した子育て実践が青少年のアルコール使用とアルコール関連の問題に与える影響。 提出された.
- Vorst H、Engels RCME、Meeus W、Dekovic M、Leeuwe J. 青少年の飲酒行動におけるアルコール特有の社会化の役割。 中毒。 2005。100(10):1464–1476. doi: 10.1111/j.1360-0443.2005.01193.x. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Vorst H、Engels RCME、Meeus W、Dekovic M. 親の愛着、ペアレントコントロール、およびアルコール使用の初期発達: 縦断的研究。 中毒性行動の心理学 2006。20(2):107–116. doi: 10.1037/0893-164X.20.2.107. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Rooij AJ、Eijnden RJJM。 Monitor Internet en Jongeren 2006 en 2007. Ontwikkelingen in Internetgebruik en de rol van opvoeding [インターネットと青少年 2006 年と 2007 年: インターネット利用の発展と子育ての役割] IVOリークスNo.45、ロッテルダム:IVO; 2007年。
- ズンデルト RMP、ヴォルスト H、フェルムルスト AA、エンゲルス RCME。オランダの正規学生および行動上の問題のある青少年の教育におけるアルコール使用への経路:親のアルコール使用の役割、一般的な子育ての実践、およびアルコール特有の子育ての実践。 家族心理学ジャーナル。 2006。20(3):456–467. doi: 10.1037/0893-3200.20.3.456. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- Vierhaus M、Lohaus A. 女性と男性の思春期のリスク行動を予測する感情的および行動的問題の情報提供者としての子供と親: 縦断的な情報提供者間研究。 若者と思春期のジャーナル。 2008。37(2):211–224. doi: 10.1007/s10964-007-9193-3. [クロスリファレンス]
- ワン・R、ビアンキSM、ラリーSB。 10 代の若者のインターネット使用と家族のルール: 研究ノート。 結婚と家族のジャーナル。 2005。67(5):1249–1258. doi: 10.1111/j.1741-3737.2005.00214.x. [クロスリファレンス]
- 円JY、円CF、陳CC、陳SH、Ko CH。 台湾の青年におけるインターネット中毒の家族的要因と薬物使用経験 サイバー心理学と行動。 2007。10(3):323–329. doi: 10.1089/cpb.2006.9948. [PubMedの] [クロスリファレンス]
- ヤングKS。 インターネット依存症:新しい臨床疾患の出現 サイバー心理学と行動。 1998。1(3):237–244. doi: 10.1089/cpb.1998.1.237. [クロスリファレンス]
- ヤングKSさん。インターネット依存症:新たな臨床現象とその影響。 アメリカの行動科学者。 2004。48(4):402–415. doi: 10.1177/0002764204270278. [クロスリファレンス]
- Young KS、Pistner M、O'Mara J、Buchanan J. サイバー障害: 新千年紀の精神衛生上の懸念。 サイバー心理学と行動。 1999。2(5):475–479. doi: 10.1089/cpb.1999.2.475. [PubMedの] [クロスリファレンス]
1,2 
