인터넷 중독 (2016)의 분자 연구를위한 감정적 인 신경 과학 프레임 워크

앞. Psychol., 16 12 월 2016 | https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01906

• ¹독일 울름 울름 대학교 심리 교육 연구소
• ²중국 청두 전자 과학 기술 대학교 생명 과학 기술 대학 의학 정보 센터
• ³미국 워싱턴 주 풀먼 워싱턴 주립대 학교 수의과 대학 통합 생리 생리 과학과

인터넷 중독은 세계적인 건강 문제로 떠오르고 있습니다. 인터넷 중독의 발달과 과도한 인터넷 사용의 결과에 대한 위험 요소를 특성화하기위한 노력이 계속되었습니다. 지난 몇 년 동안, 특히 뇌 영상화와 같은 신경 과학 접근법과 관련하여 성격 변수를 취약성 요인으로 고려한 심리학의 고전적인 연구 접근 방식은 인터넷 중독의 일관된 이론적 개념을 이끌어 냈습니다. 이러한 개념화가 귀중한 도움이 될 수 있지만, 연구 분야에는 현재 인터넷 중독의 뇌 기반 및 신경 화학적 마커를 결정하기위한 포괄적 인 프레임 워크가 부족합니다. 본 연구는 인터넷 중독 및 임상 증상의 포괄적 인 신경 생물학적 모델을 용이하게하기 위해 신경 및 행동 수준에 대한 미래의 연구를위한 기초로서 분자 수준의 프레임 워크를 제공하는 것을 목표로한다. 인터넷 중독 연구를위한 분자 구조를 확립하기 위해, 우리는 N = 680 참가자는 GPIUS-2 (Generalized Problematic Internet Use Scale-2)에 의해 측정 된 인터넷 중독 경향의 개인차와 ANPS (Afective Neuroscience Personality Scales)에 의해 평가 된 1 차 감정 시스템의 개인차 사이의 연관성. 회귀 분석에 따르면 ANPS 척도 인 FEAR 및 SADNESS는 GPIUS-2의 여러 (하위) 척도와 가장 강력하게 연계 된 ANPS 척도였습니다. 또한 SEEKING, CARE 및 PLAY 스케일은 일부 GPIUS-2 하위 스케일의 차이를 설명합니다. 따라서이 스케일은 GPIUS-2 하위 스케일에 음으로 연결됩니다. ANPS가 고대 포유류 뇌에서 진화 적으로 보존 된 정서적 회로와 관련하여 광범위한 분 자체를 포함하여 실질적으로 이용 가능한 뇌 데이터를 바탕으로 구축 되었기 때문에, 본 연구는 연관성에서 파생 된 인터넷 중독의 다른 측면에 기초한 추정 분자 메커니즘에 대한 첫 번째 아이디어를 제공합니다. 인터넷 중독 경향과 주요 감정 시스템의 개인 차이 사이. 예를 들어, SADNESS가 전체 GPIUS-2 점수에 연결되고 신경 펩티드 옥시토신이 SADNESS를 하향 조절하는 것으로 알려져 있으므로, 신경 펩티드는 분자 수준에서 인터넷 첨가에 역할을 할 수 있다고 생각할 수있다. 우리의 연구 결과는 잠재적으로 인터넷 중독의 분자 토대를 조명 이론적 프레임 워크를 제공합니다. 마지막으로, 논문 마지막에 ANPS 및 스마트 폰 중독에 대한 데이터도 제공합니다. ANPS와 GPIUS-2 사이의보고 된 연관성과 유사하게, 이러한 상관 관계는 스마트 폰 중독의 분자 기반을 다루는 미래의 연구를 안내하는 프레임 워크에 대한 초기 개요를 제공 할 수 있습니다.

개요

인터넷은 우리의 생활 방식을 획기적으로 바꾸어 미지의 영역으로가는 길을 쉽게 찾고, 사랑하는 사람들과 효율적으로 의사 소통하고, 전문적인 연결을 촉진함으로써 전 세계 조사관들과의 협업 과학을 촉진합니다. Internetworldstats에 따르면 (인터넷 월드 통계, 2016¹) 인터넷 사용에 대한 참여율은 6 월 49.2에서 2016 %이며, 현재 세계 인구의 절반이 인터넷에 액세스했습니다. 디지털 혁명으로 인한 많은 이점에도 불구하고 많은 과학자들은 과도한 인터넷 사용이 정신 건강에 미치는 잠재적 유해 영향과 관련하여 점점 더 많은 관심을 기울이고 있습니다 ( Montag and Reuter, 2015a).

아직 공식적인 진단은 아니지만 용어 인터넷 중독 20 년 전에 영 (1996, 1998a). 인터넷에 대한 집착, 온라인 상태가 아닐 때의 금단, 관용의 발달, 과도한 사용으로 인한 자신의 삶에 부정적인 영향과 같은 증상이 중요한 문제로 대두되고 있습니다 (예 : Tao et al., 2010). 일부 연구자들은 인터넷 중독 대신 문제가있는 인터넷 사용이라는 용어를 선호하지만 용어 문제에 대한 문제는 여전히 해결되지 않고 있습니다. 이러한 용어 외에도 다른 사람들은 디지털 중독 (Thenu and Keerthi, 2013; Ali 외, 2015) 또는 사이버 중독으로 인해이 문제에 대한 명확한 논의가 더욱 복잡해집니다 (예 : 빌리 유, 2012; 수 이사, 2013).

여기서 우리는 텍스트에서 인터넷 중독이라는 용어를 사용하기로 결정했습니다. 왜냐하면 그것은 문헌에서 가장 많이 사용되며 가장 간단 해 보이기 때문입니다. 실제로, 심리적 및 신경 과학 기반의 연구로부터 증거를 제시하는 것은 이미 알코올 중독과 같은 물질 사용 장애와 과도한 인터넷 사용 사이의 일부 유사성을 지원하고 있습니다. 과도한 인터넷 사용은 실제로 행동 중독으로 유용하게 유용하다는 생각을 자극합니다. 예를 들어, 특정 성격 특성은 인터넷 중독뿐만 아니라 물질 사용 장애, 특히 낮은 자기 지향성 및 높은 신경증 (예 : Basiaux 등, 2001; Montag et al., 2010, 2011a; Sariyska et al., 2014). 또한, neuroimaging 연구는 전방 cingulate 피질 (ACC)의 회백질 부피 / 밀도 감소 또는 약물 관련 단서에 대한 선조체의 과장된 반응성을 포함하여 일반적인 신경 생물학 변경을 결정했습니다 (Goldstein et al., 2009; Zhou 등, 2011; Montag 등, 2015a). 인터넷 중독과 문제가있는 알코올 소비 간의 연관성 (Ko 등, 2008; 엔 외, 2009), 다른 신경 병리학 적 장애, 특히 우울증 및 주의력 결핍 과잉 행동 장애 (ADHD)와의 연관성이보고되었다 (영과 로저스, 1998; Ha et al., 2006; 엔 외, 2007; Sariyska et al., 2015). 따라서, 다양한 관점에서, 물질 사용 장애와 인터넷 중독 사이의 중복이 관찰되었다. 예를 들어, 인터넷 중독의 개발 및 유지로 이어지는 메커니즘은 다른 형태의 중독과 비교할 수있는 측면을 공유하며 도파민 매개 메소-변연 궤적과 같은 피질 시스템을 공유합니다.피어스와 쿠마 레산, 2006), 모든 약물 중독을 공유 기질로 매개하는 것으로 잘 이해되지만 다른 관점이 있습니다. 이것들은 다음 이론 프레임 워크에서 더 자세히 설명 될 것입니다.

이미 언급 한 것과 같은 결과에 의존하여 인터넷 중독을 이해하기 위해 점점 더 많은 이론적 프레임 워크가 제안되었습니다. 중요한 초기 프레임 워크는 데이비스 (2001). 그의 프레임 워크의 핵심은 스트레스 체감 모델의 고전적인 아이디어로, 인터넷에 대한 접근 및 인터넷을 통한 긍정적 강화와 결합 된 정신 병리학의 역사는“온라인 세계에서 나는 다음과 같은 부적응 적 인식을 야기 할 수 있음을 시사한다. 성공적인 사람이지만 오프라인 세계에서 나는 아무도 아니다”. 이러한 잠재적 망상 사고는 종종 온라인 상호 작용이 풍부하여 온라인 컴퓨터 게임에서 성공을 거두거나 Facebook 또는 WhatsApp과 같은 온라인 소셜 커뮤니케이션 채널을 통해 재미 있거나 친절한 메시지로 즉각적인 보상을받는 경우에 의해 강화됩니다. 이러한 반복 메커니즘은 일반화 된 형태의 인터넷 중독 또는 온라인 소셜 네트워크, 인터넷 게임, 온라인 쇼핑, 온라인 도박 또는 온라인 포르노와 같은 영역에서 과도한 형태의 과도한 인터넷 사용을 초래할 수 있습니다. 이러한 다른 형태를 구별하는 중요성은 이미 문화 간 연구에서 경험적 증거에 의해 뒷받침되었습니다 (Montag 등, 2015b). DSM-5의 최근 개발로 인해 섹션 III에 인터넷 게임 장애라는 용어가 새로운 장애로 포함되었습니다.Petry and O'Brien, 2013). “인터넷 중독”이라는 광범위한 우산 아래에서 다양한 중독 행동에 대한 증거가 증가하고있는 상황에서 단일 범주는 다소 좁은 관점 일 것입니다.

설명 된 심리적 이론적 프레임 워크 옆에 데이비스 (2001)더 많은 다른 신경 과학 기반 모델이 제시되었다. 의 최근 모델 Brand et al. (2014) 인터넷 중독의 전두엽-변연계 회로의 기능 장애를 강조합니다. 이는 시스템 신경 과학 수준에서 과도한 인터넷 사용의 신경 생물학적 기초를 이해하는 데 중요 할 수 있습니다. 인터넷 중독자들이 인터넷 관련 단서에 직면 할 때, 전두엽 하향식 하향 조절 (외측 전두엽 피질의 손상된 집행 기능 및 ACC의 모니터링 프로세스)과 함께 선조 영역에서 발생하는 강한 도파민 성 파열이 점차적으로 통제력 상실로 이어질 수 있습니다 인터넷 사용. I-PACE (Person-Affect-Cognition-Execution의 상호 작용)라는 새로운 심리적 모델도 제시되었습니다. Brand et al. (2016b)토론에서 찾은 결과의 맥락에서 중점을 둘 것입니다. 동포 텐자 (2014) 대안 모델을 제시하되 인터넷 게임 장애에 상당히 좁게 초점을 맞추 었으며이 백서에서는 자세히 다루지 않을 것입니다. 우리는 독자에게 Dong and Potenza의 원고를 참조합니다.

인터넷 중독과 관련된 뇌 구조와 관련하여 이미 많은 것이 알려져 있지만, 기본 뇌 (dys) 기능의 분자 적 기초에 대해서는 덜 알려져 있습니다. 일부 연구는 이미 분자 유전자 마커와의 연관성을 입증했습니다 (개요는 Montag and Reuter, 2015a,b) 및 심리 약리학 적 접근법이 제시되었습니다 (개요 참조). Camardese 등, 2012, 2015). 그중에서도, 이러한 연구는 인터넷 중독에서 도파민 및 세로토닌 시스템의 역할에 대한 증거를 보여 주었으며 물론 도파민은 모든 중독에 연루되어 있습니다. 예를 들어, 정신 약리학 적 연구에 따르면 선택적 세로토닌 재 흡수 억제제 (SSRI)를 투여하면 인터넷 중독 환자의 치료에 도움이 될 수 있습니다.앳 마카, 2007). 특히, 인터넷 중독과의 도파민 성 연계가 가장 주목을 받고있다. 선 조류 지역의 도파민 성 파열은 갈망 과정에 수반되는 것으로 밝혀졌다 (그리고 약물을 포함한 모든 보상에 대한 동기 부여에 접근). 이것은 알코올 중독과 마찬가지로 도파민 수용체 하향 조절을 유발할 수 있습니다.Volkow et al., 2002), 저 도파민₂ 양전자 방출 단층 촬영 (PET) 연구의 인터넷 중독자에서 수용체 밀도가 관찰되었습니다 (Kim et al., 2011; 허우 등, 2012)뿐만 아니라 인터넷 중독자의 유전 적 구성을 조사한 연구에서도Han et al., 2007; 또한 쌍둥이 연구 참조 한 (Hahn) 등. (2017) 및 Vink et al. (2015)]. 또한, 또 다른 연구에 따르면 특성 불안 및 흡연과 관련된 CHRNA4 유전자의 유전 적 변이가 인터넷 중독과도 관련이 있음이 밝혀졌습니다 (Montag 등, 2012a). 이 유전자는 뇌의 콜린성 경로의 구성 요소입니다.

이러한 초기의 발견에도 불구하고, 인터넷 중독의 분자 토대는 아직 연구되지 않았으며 따라서 제대로 이해되지 못했다. 따라서 향후 연구를위한 탄탄한 틀이나 명확한 로드맵은 현재 사용할 수 없습니다. 이를 위해, 본 개요는 이러한 프레임 워크를 제공하는 것을 목표로하며, 특히 인터넷 중독의 개발 및 유지에 기초한 잠재적 분자 메커니즘에 초점을 맞춘다. 이러한 프레임 워크를 홍보하기 위해 현재 개요에서 가장 유용한 두 가지 궤적에 중점을 둘 것입니다.

먼저, 주요 감정 시스템이 인터넷 중독의 다른 측면에 어떻게 연결될 수 있는지에 대한 데이터를 제시합니다. 일차 감정 시스템의 개인차는 자기보고 설문지를 통해 평가됩니다. 영향을 미치는 신경 과학 Personaliy 저울 에 의해 (ANPS) Davis et al. (2003) 현재 연구에서. 우리가 아는 한,이 설문지는 아직 인터넷 중독에 대한 조사에 활용되지 않았습니다. ANPS는 어휘 적 접근 방식 (예 : 눈에 띄는 5 가지 요인 / 인격의 5 가지 요인 모델)에서 도출 된 성격 심리학의 고전 설문지와 달리, 주요 피질의 종간 영향 신경 과학 (AN) 연구를 기반으로 구축되었습니다. 감성 시스템판 세프, 1998b), 포유류 뇌에서 보존성이 높은 것으로 보입니다 (Davis와 Panksepp, 2011).

간단히 말해서, 포유류 뇌의 깊은 전기적 자극과 신경 화학적으로 특정한 약리학 적 도전에 의해, AN 접근법은 SEEKING, CARE, LUST 및 PLAY (긍정적 감정을 매개)로 분류 된 적어도 7 가지 주요 감정 시스템을 식별했으며 포유류의 무조건 행동과 관련 영향과 학습을 상향식으로 유도하는 FEAR, SADNESS (일명 PANIC) 및 ANGER (일명 RAGE) (주요 부정적인 감정). 이 고대 정서 회로는 생존을위한 도구를 나타내며 기본 뇌 시스템과 관련하여 광범위하게 매핑되었습니다 (판 세프, 1998b, 2005; Panksepp 및 Biven, 2012). 현재의 연구 노력에 특히 중요하며, 이들의 기본 신경 전달 물질, 특히 특정 신경 펩티드 활성에 대해서도 많이 알려져있다.

ANPS는 현재의 연구 상태에 기초하여 인터넷 중독의 맥락에서 조사되지 않았기 때문에, 특히 일반화 된 문제의 분위기 조절과 같은 증상 수준에 대한 잠재적 연관성에 관한 특정 가설을 제시하는 것은 어렵다 인터넷 사용 Scale-2 (GPIUS-2). 그러나 성격 (예 : 외전 또는 신경증)과 관련하여 긍정적 / 부정적 감정의 개인차를 인터넷 중독과 연결하는 풍부한 연구가 주어졌다. Montag와 Reuter, 2015b), 긍정적 인 감정은 GPIUS-2 점수와 반비례 할 것으로 예상되는 반면, 부정적인 기본 감정에 대한 높은 점수는 GPIUS-2의 높은 점수와 관련이 있어야합니다.

따라서 두 번째로, 본 연구는 인간의 감정을 이해하는 데 영향을 미치는 신경 과학 (AN) 접근법을 적용하고자했다 (판 세프, 1998b) 인터넷 중독 연구. 위에서 설명한 바와 같이, 1 차 감정 시스템의 개인차는 ANPS로 평가되었으며, 인터넷 중독의 개인차는 다음에 의해 개발 된 일반화 된 문제 인터넷 사용 척도 -2 (GPIUS-2)로 평가되었습니다. 카플란 (2010). 우리는 인터넷 중독을 평가하기 위해 GPIUS-2 설문지를 배포하기로 결정했습니다 (영의 인터넷 중독 테스트와 같은 고전적이고 중요한 인벤토리 대신, 영, 1998b), GPIUS-2는 (i) 온라인 사회적 상호 작용에 대한 선호와 실제 사회적 상호 작용에 대한 선호, (ii) 인터넷에 대한인지 적 선입관, (iii) 강렬한 인터넷 사용, 및 (iv) 인터넷 사용에 의한 기분 조절 또는 (v) 과다 사용으로 인한 부정적인 결과. 1 차 정서 시스템과 인터넷 중독의 다른 측면 사이의 연관성을 사용하여 1 차 포유류 뇌 정서 시스템을 분류하는데 사용되었다.판 세프, 1998b) 인터넷 중독의 다양한 측면.

재료 및 방법

참가자

N = 680 참가자 (212 남성, 468 여성, 연령 : M = 23.64, SD = 6.02)는 ANPS 및 GPIUS-2 설문지에 채워진 Ulm Gene Brain Behavior Project의 참가자 대부분은 학생이었습니다. 모든 참가자는 사전 동의를 제공했습니다. 이 연구는 독일 울름 울름 대학교 윤리위원회의 승인을 받았다 (윤리위원회에 관한 정보는 다음과 같다). https://www.uni-ulm.de/einrichtungen/ethikkommission-der-universitaet-ulm.html).

설문 조사

에 의해 출판 된 ANPS Davis et al. (2003, 참조 Davis and Panksepp, 2011) 7 가지 기본 감정 중 6 가지를 평가하는 110 항목으로 구성됩니다. 긍정적 인 감정은 수색, 관리, 놀이이며, 부정적인 감정은 두려움, 염려 및 분노입니다. LUST는 사회적으로 바람직한 방식으로 응답하려는 경향이 다른 척도의 응답에 대한 잠재적 이월 효과로 편향된 응답을 초래할 수 있기 때문에 평가되지 않습니다. 14 (완전히 동의하지 않음)에서 완전히 동의 (1)에 이르는 4 점 리 커트 척도를 사용하여 4 항목으로 각 기본 감정을 평가했습니다. 중독 치료에 잠재적 중요성 때문에 포함 된 추가 차원을 영성이라고합니다. 우리는이 규모에 초점을 맞추지 않고 결과 섹션에 결과를보고합니다. 설문의 독일어 버전은 이전에 사용되었습니다 (예 : Sindermann et al., 2016; 이 연구에서 ANPS는 2D : 4D 마커와 관련하여 태아기 테스토스테론의 지표로 조사되었으며 참가자는 상당 부분 중복됩니다). 본 샘플에서의 내부 일관성은 다음과 같았다 : 검색 α = 0.714, 케어 α = 0.811, 재생 α = 0.803, FEAR α = 0.877, ANGER α = 0.816, SADNESS α = 0.737, 영성 α = 0.846. SEEKING은 문제 해결에 관심이 있고 새로운 경험에 대해 개방적이며 새로운 것을 탐구하고 일반적으로 호기심이 많고 호기심이 많은 사람들을 설명합니다. CARE는 어린이와 어린 애완 동물과 함께있는 것을 좋아하고 마음이 부드럽고 다른 사람, 특히 아픈 사람을 돌보는 것을 좋아하는 사람들을 설명합니다. 또한 CARE가 높은 사람들은 일반적으로 다른 사람들이 필요로하는 느낌과 같습니다. PLAY 척도는 더 진지한 마음을 갖는 것에 비해 재미를 느끼는 것입니다. 또한 사람들이 육체적으로 접촉하는 게임을 좋아하고 유머와 웃음을 즐기는 지 캡처합니다. 이 척도에서 높은 점수를받은 사람들은 일반적으로 더 유쾌하고 행복하며 즐겁습니다. 두려움은 걱정과 긴장감, 많은 걱정, 잠재적으로 해로운 삶의 문제, 예를 들어 걱정 때문에 잠을 잃는 경향, 일반적으로 용기가없는 것 등을 반추하는 것으로 정의되었습니다. SADNESS에서 점수가 높은 사람은 외로움을 느끼고 사랑하는 사람 / 과거의 과거 관계를 생각하며 혼자있을 때 고민을 느끼는 것으로 묘사됩니다. 일반적으로이 사람들은 자주 울리는 경향이 있습니다. ANGER에서 높은 점수를받은 사람들은 일반적으로 화를 내고 쉽게 짜증을 내고 좌절합니다 (종종 분노와 분노가 생겨 구두로 또는 신체적으로 표현 될 수 있음). 영성 척도는 인류와 창조와 관련이 있다는 느낌과 내면의 평화와 조화를 위해 노력하는 것입니다.Davis et al., 2003).

ANPS는 편도 체적을 포함한 여러 생물학적 변수와 성공적으로 연결되었습니다 (Reuter et al., 2009), 분자 유전학 (펠텐 (Felten) 등의 2011; Montag 등, 2011b; Plieger et al., 2014), 2D : 4D 마커는 태아기 테스토스테론 (Sindermann et al., 2016) 및 최근의 쌍둥이 연구로 인해 유전성 추정치를 쉽게 이용할 수 있습니다 (Montag et al., 2016). 또한 최근의 여러 연구에서 ANPS 측정의 좋은 심리학 적 특성 (및 안정성)이 밝혀졌습니다 (Pingault et al., 2012; Geir et al., 2014; Orri et al., 2016). 임상 연구에서 ANPS를 사용한 몇 가지 새로운 연구 (Farinelli 등 2013; Karterud et al., 2016).

GPIUS-2 by 카플란 (2010) 인터넷 중독의 개인차를 평가하는 15 항목으로 구성됩니다. 모든 15 항목으로 구성된 완전한 점수에 대한 신뢰도는 본 연구에서 α = 0.898였습니다. 또한, 3 가지 항목은 항상 다음 설명자와 함께 하나의 하위 척도를 형성합니다. 온라인 사회적 상호 작용에 대한 선호도 (α = 0.830), 기분 조절 (α = 0.854),인지 적 선점 (α = 0.726), 강박 인터넷 사용 (α = 0.877), 부정적인 결과 (α = 0.872) (카플란, 2010; 피. 1093). 우리는 또한 척박 한 인터넷 사용과인지 적 선입견을 자기 조절 부족이라는 요소에 결합시키는 것도 가능하다는 점에 주목한다. ANPS와의 연관성에 대한 심층적 인 통찰력을 위해보다 세분화 된 데이터 수준을 제시합니다. 독일어 버전은 이전에 사용되었습니다 Montag et al. (2015b).

통계 분석

현재 표본의 표본 크기가 크면 모든 통계 분석은 파라 메트릭 테스트 (보르 츠, 2005). 먼저 GPIUS-2 및 ANPS에 대한 성별의 영향을보고 T-테스트. 또한 연령은 Pearson의 상관 관계를 사용하여 모든 변수와 상관 관계가 있습니다. 후속 단계에서 GPIUS-2와 ANPS는 상호 연관되었습니다. 이러한 상관 관계는 남성과 여성에 대해 별도로 제시됩니다. 연령이 변수와 관련이있는 경우 연령을 대조군 변수로 고려하여 편 상관을보고했습니다. 마지막으로 전체 GPIUS-2 점수와 하위 척도를 예측하기 위해 계층 적 회귀 모델을 수행했습니다. 이러한 분석 과정에서 우리는 첫 번째 블록에서 연령, 성별 (더미 코딩 : 남성 "0", 여성 "1")의 영향을 조사한 후 관련 긍정적 인 기본 감정이 포함 된 두 번째 블록이 뒤 따릅니다. 세 번째 블록은 관련 부정적인 기본 감정과 함께 이어집니다. 관련 ANPS 척도는 모든 ANPS 척도였으며, 전체 샘플에서 각각의 GPIUS-2 척도와 유의 한 상관 관계가있었습니다. 세 번째 블록에 부정적인 감정을 삽입하는 이유는 부정적인 감정이 마약 중독 (특히 말기)에서 중요한 역할을한다는 사실에서 비롯되었으며 우리는 사회 인구 통계와 긍정적 인 기본 감정을 고려한 후에도 부정적인 감정이 영향은 GPIUS-2 변수의 분산 증가를 설명 할 수 있어야합니다.

결과

성별과 연령이 GPIUS-2 및 ANPS 척도에 미치는 영향

ANPS의 경우 성별에 따른 유의 한 영향이 체중계에서 발견되었습니다.t₍₆₇₈₎ = -13.44, p <0.001], FEAR [t₍₆₇₈₎ = -7.41, p <0.001], ANGER [t₍₆₇₈₎ = -3.15, p = 0.002], SADNESS [t₍₆₇₈₎ = -8.60, p <0.001] 및 영성 [t₍₆₇₈₎ = -2.63, p = 0.009]. 모든 ANPS 척도에서 여성이 더 높은 점수를 받았습니다. 전체 GPIUS-2 척도의 점수 [t₍₆₇₈₎ = 3.63, p <0.001] 및 온라인 소셜 상호 작용에 대한 선호도 척도 [t₍₆₇₈₎ = 4.66, p <0.001], 강박적인 인터넷 사용 [t₍₆₇₈₎ = 2.98, p = 0.003] 및 부정적인 결과 [t₍₆₇₈₎ = 5.10, p <0.001]은 성별에 따라 크게 달랐습니다. 이 모든 척도에서 남성이 여성보다 높은 점수를 받았습니다. 전체 표본에 대한 모든 척도의 평균 값과 표준 편차는 물론 남성과 여성에 대한 개별적으로 표에 나와 있습니다. 1, 2.

 
표 1. 전체 샘플에서 GPIUS-2 스케일의 평균 및 표준 편차는 물론 성별로 나눈 값. 

 
표 2. 전체 표본에서 ANPS의 평균 및 표준 편차는 물론 성별로 나눈 값. 

연령은 ANPS 척도 관리와 크게 관련이있었습니다 (r = -0.12, p = 0.001), 재생 (r = -0.19, p <0.001), 공포 (r = -0.11, p = 0.006), SADNESS (r = -0.11, p = 0.005) 및 영성 (r = 0.11, p = 0.004) 및 GPIUS-2 하위 스케일 기분 조절 (r = -0.10, p = 0.011).

GPIUS-2와 ANPS의 부분 상관

연령과 여러 ANPS 척도 사이의 상관 관계와 하나의 GPIUS-2 척도가 발견되었으므로 모든 추가 상관 관계 분석은 부분 상관 관계를 사용하여 구현되었습니다. 나이는 제어 변수로 구현되었습니다.

작업대 3 전체 샘플에서 ANPS 스케일과 GPIUS-2 간의 부분 상관 관계를 보여줍니다. ANPS의 규모 탐색은 기분 조절을 제외하고 거의 모든 규모의 GPIUS-2와 음의 상관 관계가있었습니다. CARE 척도는 전체 GPIUS-2 점수와 온라인 사회적 상호 작용, 강박적인 인터넷 사용 및 부정적인 결과에 대한 하위 척도 선호도와 크게 음의 상관 관계가있었습니다. ANPS의 PLAY 척도는 강제 인터넷 사용을 제외하고 GPIUS-2의 모든 척도와 유의하게 음의 관련이있었습니다. FEAR는 모든 GPIUS-2 스케일과 긍정적으로 연관되어있었습니다. ANGER는 전반적인 GPIUS-2 점수, 온라인 사회적 상호 작용 선호도, 기분 조절 및인지 적 선입견과 유의 한 상관 관계가있었습니다. SADNESS는 하위 척도 부정적인 결과를 제외하고 모든 GPIUS-2 척도와 유의 한 양의 관련이있었습니다 (여기에서는 경향 유의성 만 관찰되었습니다, r = 0.08). 영성은 GPIUS-2 스케일과 상관이 없습니다. 유의미한 것으로 언급 된 대부분의 상관 관계 (특히 SEEKING 및 FEAR 스케일 관련)는 다중 테스트 (0.05 / 42 = 0.00119)를 수정 한 후에도 여전히 중요합니다.

    

표 3. ANPS와 GPIUS-2 스케일 사이의 부분 상관 관계는 전체 샘플에서 연령에 대해 수정되었습니다..

표에서 볼 수 있듯이 4, 수컷 샘플에서 SEEKING 및 GPIUS-2 스케일은 강력하게 음으로 연결되었습니다. SEEKING과 기분 조절 사이의 상관 관계 만이 의미에 도달하지 않았습니다. CARE 척도와 GPIUS-2 간의 유일한 유의 한 상관 관계는 온라인 사회적 상호 작용에 대한 하위 척도 선호도와 음의 상관 관계였습니다. PLAY 스케일은 모든 GPIUS-2 스케일과 크게 부정적인 관계가있었습니다. FEAR과 모든 GPIUS-2 척도 간의 연관성과 관련하여 모든 상관 관계는 유의하고 긍정적이었습니다. 주목할 점은 스케일 부정 결과와의 상관 관계를 제외하고 여러 테스트 (0.05 / 42 = 0.00119)를 수정 한 후에도 이러한 모든 상관 관계가 유의미하게 유지됩니다. ANGER 척도는 전반적인 GPIUS-2 점수 및 GPIUS-2 하위 척도 선호도와 온라인 사회적 상호 작용,인지 적 선점 및 강제 인터넷 사용과 긍정적으로 관련됩니다. ANGER와 하위 척도 부정적인 결과 사이의 상관 관계는 중요하지 않았습니다 (p = 0.13). 기분 조절과의 연관성에 대해서도 마찬가지입니다.p = 0.11). SADNESS 스케일은 모든 GPIUS-2 스케일과 상당히 긍정적으로 관련됩니다. 다시 영성 척도는 GPIUS-2 척도와 관련이 없습니다.

 
표 4. 수컷 서브 샘플에서 연령에 대해 수정 된 ANPS와 GPIUS-2 스케일 사이의 부분 상관. 

표에서 볼 수 있듯이 5SEEKING 척도는 여성 표본에서 기분 조절 및 강박적인 인터넷 사용을 제외한 모든 GPIUS-2 척도와 유의하게 부정적인 관계가 있습니다. CARE 척도는 온라인 사회적 상호 작용 및 부정적인 결과에 대한 선호도와 크게 부정적인 관계가 있습니다. ANPS의 PLAY 척도는 전체 GPIUS-2 점수, 온라인 사회적 상호 작용 선호도,인지 적 선점 및 부정적인 결과와 크게 부정적으로 관련됩니다. ANPS의 FEAR 및 SADNESS 스케일은 모든 GPIUS-2 스케일과 상당히 긍정적으로 관련됩니다. FEAR 스케일과 GPIUS-2 스케일 사이의 모든 상관 관계와 SADNESS와 GPIUS-2 스케일 사이의 대부분의 상관 관계는 다중 테스트 (0.05 / 42 = 0.00119)를 수정 한 후에도 여전히 중요합니다. ANGER는 전반적인 GPIUS-2 점수, 온라인 사회적 상호 작용에 대한 선호도, 기분 조절 및인지 적 선입견과 유의 한 관련이 있습니다. 마지막으로 영성 척도는 GPIUS-2의 하위 척도 부정적인 결과와 유의미하게 양의 관련이 있습니다.

 
표 5. 여성 부 표본에서 연령에 대해 수정 된 ANPS와 GPIUS-2 척도 간의 부분 상관 관계. 

결론적으로, 남성 및 여성 전용 샘플뿐만 아니라 모든 샘플에 대해, 긍정적 영향의 ANPS 척도 (SEEKING, CARE, PLAY)는 대부분의 GPIUS-2 척도와 부정적으로 연결되어 있습니다. 대조적으로, ANPS 부정적인 영향 척도 (FEAR, ANGER, SADNESS)는 성별에 따른 대부분의 GPIUS-2 척도와 긍정적으로 연결되어 있습니다.

단계적 회귀

다음 단계에서는 단계적 회귀 분석이 구현되었습니다. 이에 의해 연령, 성별 및 ANPS 척도를 통한 GPIUS-2 척도의 설명 된 변동량을 조사 하였다. 전체 GPIUS-2 점수와 하위 척도에 대한 결과는 표에 나와 있습니다. 6-11.

 
표 6. 전체 GPIUS-2 점수에 대한 계층 적 회귀 모델. 

 
표 7. 온라인 소셜 상호 작용을위한 GPIUS-2 하위 스케일 환경 설정에 대한 계층 적 회귀 모델. 

 
표 8. GPIUS-2 하위 규모 기분 조절을위한 계층 적 회귀 모델. 

 
표 9. GPIUS-2 서브 스케일인지 사전 집중에 대한 계층 적 회귀 모델. 

 
표 10. GPIUS-2 하위 스케일 강제 인터넷 사용을위한 계층 적 회귀 모델. 

 
표 11. GPIUS-2 스케일 부정적인 결과에 대한 계층 적 회귀 모델. 

성별은 모든 GPIUS-2 척도에 유의 한 영향을 미쳤으며, 수컷은 암컷에 비해 점수가 더 높았습니다. 또한, 긍정적 인 일차 감정이 이미 모델에 포함 된 후에도, 두 번째 단계에서, 부정적인 일차 감정은 여전히 ​​세 번째 단계에 포함될 때 대부분의 GPIUS-2 스케일에서 변동성의 상당 부분을 설명했습니다. 온라인 사회적 상호 작용에 대한 GPIUS-2 척도 선호도의 회귀 모델에서만 부정적인 기본 감정은 연령, 성별 및 긍정적 인 기본 감정에 대한 차이의 중요한 부분을 설명하지 않았습니다. 요약하면, 특히 FEAR 스케일 및 SADNESS 스케일은 GPIUS-2의 거의 모든 (하위) 스케일과 가장 밀접하게 관련된 ANPS 스케일입니다. 둘 다 해당 GPIUS-2 (하위) 척도와 양의 관련이 있습니다.

토론

일반 토론

우리의 지식으로, 본 연구는 ANPS에 의해 평가 된 1 차 감정 시스템의 개인차가 인터넷 중독 경향의 개인차와 어떤 관련이 있는지 처음으로 조사합니다. ANPS의 개인차와 GPIUS-2의 총 점수 간의 연관성을 고려하면, 모든 부정적인 1 차 정서 시스템 (FEAR, SADNESS, ANGER)에서 높은 점수는 문제가있는 인터넷 사용에 대한 높은 경향과 밀접한 관련이있는 반면, 모든 긍정적 정서 시스템에서는 역 결과가 관찰됩니다. 또한, 전체 인터넷 중독 점수는 FEAR 및 SADNESS 시스템의 높은 점수 또는 CARE 시스템의 낮은 점수에 의해 가장 잘 예측 될 수 있습니다.. 이것은 인터넷 중독과 우울증 사이에 이미 설명 된 연관성을 강조합니다 (참조 Sariyska et al., 2015)뿐만 아니라 인터넷 중독과 신경증 (예 : 하디와 티, 2007; Montag et al., 2010). 논의되었습니다 (Davis와 Panksepp, 2011; Montag, 2014) 일차 정서 시스템의 개인차는 인간 성격의 가장 오래된 부분을 나타낼 수 있으며 FEAR / SADNESS는 신경증과 밀접한 관련이있는 것으로 보인다 Montag et al., 2013; Sindermann et al., 2016).

과도한 인터넷 사용의 뚜렷한 측면을 결정하는 것은 신경 생물학적 연구와 임상 실무 모두에 중요합니다. 특히, 본 연구에서, 인터넷 중독의 뚜렷한 측면은 ANPS에 의해 평가 된 바와 같이 1 차 감정 시스템과 다르게 관련된다. 온라인 소셜 상호 작용에 대한 선호도가 높을수록 낮은 PLAY 점수로 가장 잘 예측됩니다. 본 연구는 낮은 PLAY 점수가 잠재적으로 인터넷 중독의 소인이거나 그 결과라는 인과 적 메커니즘에 대한 통찰력을 제공 할 수는 없지만, 그 발견은 가능한 관련 성격 성향을 식별하는 데 주목할 만하다.. 우리의 관점에서 PLAY와 온라인 사회적 상호 작용에 대한 선호 사이의 부정적인 연결은 (i) 인터넷 중독과 ADHD 사이의 가능한 연관성에 대한 논쟁 (유 (Yoo) 등의 2004; Sariyska et al., 2015) 및 (ii), ADHD 진단을받은 아동의 조기 소셜 플레이 가능성 감소 가능성 (Panksepp, 1998a, 2008). 실제로, 동물 연구는 어린 동물에서 거칠고 텀블링 놀이가 ADHD 증상을 유발할 수 있다는 예비 증거를 산출했습니다 (Panksepp 등, 2003). 어린이의 인터넷 사용이 지나치게 많으면 실제 사회 놀이가 줄어들어 ADHD 증상이 나타날 수 있습니다. 과도한 인터넷 사용과 ADHD 개발 사이의 이러한 상호 작용은 향후 연구에서 추가로 탐구 될 수 있습니다 (명확한 인과 관계는 현재와 같은 단면 상관 연구에서 식별 될 수 없음).

기분 조절과 인터넷에 대한 선입견의 많은 측면을 고려하면, SADNESS 점수는 GPIUS-2로 모니터링 할 때 인터넷 중독에 대한 최고의 예측 변수 중 하나였습니다. 따라서 SADNESS 성격 차원에서 높은 점수를받은 개인은 특히 GPIUS-2의 관련 항목에 표시된대로 감정적으로 "감소"하거나 기분이 상할 때 기분 향상을위한 사회적 대리자로 인터넷을 사용할 수 있습니다.카플란, 2010; 피. 1093). 따라서 현재의 결과는 두 가지 방식으로 해석 될 수 있습니다. (i) SADNESS가 높은 개인은 좀 더 겸손한 인터넷 사용자와 비교하여보다 지속적인 인터넷 사용으로 부정적인 감정을 하향 조절하고 싶을 수 있습니다. (ii) 대안으로, 1 차 감정 시스템 중 더 높은 SADNESS가 인터넷 과다 사용의 장기 결과 일 수 있습니다. ANPS는 단기적인 상태가 아닌 장기적인 특성을 측정하기 때문에 성격 특성은 장기간에 걸쳐 다소 안정적인 것으로 간주됩니다 (에드몬드 (Edmonds) 등의 2008; Orri et al., 2016), 첫 번째 설명이 더 적절한 것이 좋습니다. 물론 이것은 종단 설계로 평가해야합니다.

마지막으로, 강박적인 인터넷 사용의 양상과 인터넷 과다 사용으로 인한 부정적인 결과를 고려해 보겠습니다. 강박적인 인터넷 사용은 아마도 자신의 인터넷 과다 사용에 대한 통제력 상실을 반영 할 것입니다. 실제로, 높은 인터넷 사용 점수는 높은 FEAR 점수에 의해 가장 잘 예측되며, 이는 만성적 인 높은 불안이 강박 관념의 핵심 일 수 있음을 시사합니다. 또한, 부정적인 결과는 낮은 SEEKING 점수에 의해 가장 잘 예측 될 수 있으며, i) 낮은 SEEKING 점수가 인터넷 남용의 부정적인 정서적 결과이거나 ii) 낮은 SEEKING을 기본 (헌법 적) 정서적 특성으로 가정 할 수 있다는 가설을 제시합니다. 탐욕을 감소시킬 것으로 예상되며, 개인이 무생물 (물리적으로 통제 할 수있는 곳)과의 에스컬레이션 된 상호 작용을 나타내면서 인터넷 중독 (적어도 외부 관점에서 부정적인 결과로 묘사 될 수 있음). 마지막 참고 사항 : ANPS FEAR 척도는 주로 경미한 불안을 평가하고 심한 두려움을 평가하지 않도록 설계되었습니다. 불안과 두려움을 풀기위한 추가 토론과 조치는 (Markett et al., 2014; Reuter et al., 2015).

인터넷 중독의 분자 이해를 향해

인터넷 중독에 대한 토론과 다가오는 ICD-11에 포함 된 토론에서 고전적인 심리학과 신경 과학에 대한 많은 연구가 수행되어 인터넷의 과다 사용이 실제로 행동 중독으로 잘 특징 화 될 수 있다는 견해를 뒷받침합니다. Brand 외., 2014; Montag 등, 2015a). 신경 과학에서 인터넷 중독을 이해하기위한 가장 두드러진 증거는 자기 공명 영상 (MRI)과 뇌파 검사 (EEG) 및 양전자 방출 단층 촬영 (PET) 연구 (예 : Kim et al., 2011; 다음에 의한 개요 참조 Montag 등, 2015a). 현재까지 인터넷 중독의 분자 토대에 대한 직접적인 증거는 여전히 희박합니다 (분자 유전학 및 정신 약리학에서 언급 한 몇 가지 연구 제외). 이러한 암시 적 연구 외에, 인터넷 중독의 분자 토대 연구를위한 일관된 로드맵을 제공 할 수있는 이론적 프레임 워크는 아직 이용 가능하지 않다. 따라서 우리는 인터넷 중독과 주요 감정적 특성의 개인차를 평가하는 자기보고 척도를 사용하여 본 연구의 결과를 사용하여 뇌 영역에 대한 예비 모델을 수립하는 데 도움을주고 자합니다. 어떤 기본 신경 전달 물질 현재 인터넷 중독에 대한 과학적 이해를 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 접근 방식의 유용성은 Paul Ekman의 연구에 의해 조명 된 정서적 얼굴 행동이 어떻게 인간 정서 표현의 뇌 분자 / 신경 전달 물질 기초를 연구하기 위해 정서 신경 과학 이론적 틀과 통합 될 수 있는지 보여주기 위해 배치되었습니다.Montag와 Panksepp, 2016). 이러한 아이디어는 이미 성격 심리학 분야에서 실행 가능한 아이디어로 제시되었습니다 (Montag and Reuter, 2014).

이러한 아이디어에 대한 자세한 로드맵 (즉, 작업 가설)을 표에 제공합니다. 12(GPIUS-2에 의해 평가 된) 인터넷 중독의 다양한 측면들과 가장 가능성이 높은 (즉, 현재 가장 관련성이 높은) 기본 감정 시스템 사이의 현재 가장 강력한 연관성을 주목합니다. 즉, 표의 왼쪽에 12 인터넷 중독의 중요한 증상 인 GPIUS-2 미러링 (일부는 아님)의 하위 스케일이 현재 설문 조사 연구에서 도출 된 밀접하게 연결된 주요 감정 네트워크와 함께 제시됩니다. 우측에는 관련 신경 전달 물질 / 비 유럽 펩티드 시스템을 포함하는 신경 해부학 적 구조가 별개의 1 차 감정 시스템의 근본이되는 각 뉴런 회로를 활성화 또는 억제하는 것으로 요약된다. 다시 말하지만, 1 차 감정 시스템이 그들의 신경 분석 및 기초 신경 전달 물질 / 근대에 대하여 상세하게 맵핑 되었기 때문에 가능하다. ANPS는 이러한 데이터의 배경을 바탕으로 구성되었습니다 (개요 참조) 판 세프, 1998b, 2011).

    

표 12. 종간 주요 감정 시스템과 그 기본 신경 해부학 적 구조와 신경 전달 물질 / neuropeptides의 시놉시스 (에서 가져온 정보 판 세프, 1998b, 2011; Montag와 Panksepp, 2016).

종간에 영향을 미치는 신경 과학 접근 방식을 인터넷 중독 연구와 연결함으로써, 일관된 프레임 워크가 등장하여 연구자들이 인터넷 중독을보다 잘 특성화하고 이해하는 데 도움이 될 수있는 여러 뇌 분자 후보를 테스트 할 수있게됩니다. 이러한 통합은 또한 인터넷 중독의 다양한 측면에 대한 치료법 개발을 촉진 할 수있다. 여기서 중요한 문제를 추가하고 싶습니다. I-PACE (Person-Affect-Cognition-Execution의 상호 작용)라고하는 최근의 새로운 모델은 앞서 언급 한 변수의 상호 작용에 의해 인터넷 중독의 발생이 더 명확해질 수 있음을 설명하기 위해 출판되었습니다.브랜드 외, 2016b). I-PACE에는 인터넷 중독에 대한 탄력성 또는 취약성 요인을 나타내는 사람의 생물 심리적 구성이 포함되어 있으므로이 프레임 워크에이 프레임 워크를 통합 할 수 있습니다.

구체적으로, 특정 인터넷 사용 장애의 I-PACE 모델은 개인의 심리적 특성 (예 : 유아기 경험)뿐만 아니라 생물학적 요인 (예 : 유전학)을 취약성 요인으로 통합하는 프로세스 모델을 나타냅니다. 이러한 소인 요소는 예를 들어 대처 스타일 또는 인터넷 관련 편견과 같은 다른 중재 요소와 상호 작용하는 것으로 생각됩니다. 이 모형에 따르면, 불리한 요소의 동시 발생과 상호 작용은 사람의인지 적, 정서적 관점에서 인터넷을 사용하는 것이 유리한 상황을 초래합니다. 인터넷 사용이 만족스러운 것으로 인식되면 내부 심리적 패턴 (예 : 편견)이 인터넷의 강제 사용이 어떻게 강화되는지 이해하게 할 수 있습니다. 이는 유사한 미래 상황에서 인터넷 사용을 강화하여 부적응 적 행동 패턴을 초래합니다.

인터넷 사용에 대한 통제력 상실과 일상 생활에 부정적인 결과가 나타나면서 특정 인터넷 사용 장애가 발생합니다. 같이 Brand et al. (2016b) 언급 된 바에 따르면, 특정 인터넷 사용 장애의 출현을 유발하는 요인으로 유전 적 토대를 고려함으로써, 본 연구의 결과 (표와 관련하여 특별히) 12)는 특정 인터넷 사용 장애의 출현에 기여하는 분자 또는 분자 유전자 토대에 대한 특정 가설을 세우는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 SADNESS의 신경 회로는 neuropeptide oxytocin에 의해 하향 조절되는 것으로 알려져 있습니다.판 세프, 1998b). SADNESS가 전체 GPIUS-2 점수 및 본 연구의 기분 조절과 같은 하위 특성과 관련되어 있으므로 (낮음) 옥시토신 수준은 내분비학뿐만 아니라 분자 유전 학적 수준에서 인터넷 중독의 출현에 대한 주요 소인 요소가 될 수 있습니다. 예를 들어, 옥시토신에 대한 가능한 링크와 함께 공감이 낮 으면 인터넷 중독이 높아집니다 (Melchers 등, 2015). 따라서 옥시토신은 향후 연구에서 테스트 될 흥미로운 후보이다 (또한 I-PACE 모델의 맥락에서). 또한 우리는 물론 Brand et al. (2016b)인터넷에 푹 빠진 사람이 인터넷 관련 단서에 직면 할 때 정서적 반응이 중요한 역할을한다고 이미 언급 한 바있다. 일차 감정 시스템은 관련 감정 반응을 인과 적으로 유발할 수 있습니다. 따라서 이러한 관점에서 본 연구는 I-PACE 모델을 생활 환경과 연관시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 연결을 촉진하기 위해 Table이 어떻게 수행되는지에 대한 예를 들겠습니다. 12 일반적으로 사용될 수 있습니다. 우리는 위에서 CARE가 낮고 SADNESS / FEAR가 높으면 전반적인 인터넷 중독이 예상된다는 것을 보여주었습니다. 신경 펩티드 옥시토신이 신경계의 근간이되는 CARE (촉진) 및 SADNESS (억제)뿐만 아니라 FEAR 치수 (억제)에서도 ​​중요한 역할을한다는 점을 감안할 때, 옥시토신의 투여는 SADNESS 및 FEAR를 감소시키기 위해 이러한 회로를 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다. CARE 및 탐험, 창의성 및 경험에 대한 외향성 개방성 강화 (De Dreu et al., 2015) '실제'생활에서 사람과의 상호 작용에 점점 더 많은 참여를하면서 동시에 온라인 사회적 상호 작용을 줄입니다.

이와 관련하여 옥시토신은 자폐증 증상을 약화시키는 것으로 밝혀졌습니다 (Hollander et al., 2007; Guastella et al., 2010감정 인식을 촉진하고돔 등, 2007). 인터넷 중독도 공감 률이 낮기 때문에Melchers 등, 2015), 옥시토신은 덜 개인적인 온라인 사회 담론보다 우선 대면 상호 작용에서 사회적 인식을 향상시킬 수 있습니다. 또한 ANPS를 사용하면 다양한 주요 감정 시스템의 강점과 약점을 인터넷 중독의 특정 측면 (및 전반적인 GPIUS-2 점수뿐만 아니라)과 연결할 수도 있습니다. 예를 들어, SADNESS 차원이 기분 조절 및인지 선취의 측면과 관련되어 있기 때문에, 옥시토신의 투여는 특히 인터넷 중독의 이러한 측면에 긍정적 인 치료 효과를 가질 수있다. 옥시토신과 인터넷 중독 사이의 연관성에 대한 예비 경험적 증거에 대해서는 컨퍼런스 논문에서 OXTR 유전자의 변이와 인터넷 중독 사이의 유전자 연관성을 참조하십시오. Sariyska et al. (2016).

몇 가지 제한 사항을 고려해야합니다. 우선, 현재의 이론적 틀은 현재 참가자의 생물학적 변수를 평가하지 않고 설문지를 사용한 연구에서 파생되었습니다. 더욱이, 자신의 XNUMX 차 감정 시스템에 대한 자기보고 평가는 자신의 감정 세계에 대한 간접적 인 접근 방식입니다. 즉, 우리의 감정에 대한인지 적 접근 방식입니다. 데이비스와 판 세프 (2011); 피. 1952)은 다음과 같이 설명합니다.“우리는 ANPS 척도를 사람들의 삶에서 다양한 기본 감정 시스템의 영향에 대한 XNUMX 차 (사고 매개) 근사치로 해석합니다. 보다 직접적인 감정 활동 측정의 개발은 분명히 높은 관련성이 있습니다. 또 다른 관심사는 등쪽 전두엽 피질 및 내측 전전 두 피질과 같은 신피질 뇌 영역의 엄청난 관련성을 강조하는 다양한 신경 과학적 프레임 워크와 관련이 있습니다. 즉, 인간 뇌의 실행 기능과 감정 조절의 "좌석"입니다.데이비스와 판 세프 (2000). 분명히, 인터넷 중독에 대한 분자 연구에 대한 우리의 로드맵은 우리가 여기서이 장애의 감정적 측면만을 목표로하기 때문에 제한적입니다. 다양한인지 스타일의 패싯을 향후 작업에 통합해야합니다. 또 다른 문제는 표의 증거에서 발생합니다. 12: ANGER는 우리의 데이터 세트에서 인터넷 중독의 평가 된 측면에 강력하게 연결되지 않았지만, 몇 가지 중요한 상관 관계가 나타 났지만 다른 주요 감정 시스템과의 중복과 더 직결 된 것으로 보입니다. (추가 참고 사항 : LUST는 ANPS에 포함되어 있지 않으므로 평가되지 않았습니다). 그럼에도 불구하고, 앞서 언급 한 바와 같이, 온라인 포르노 중독과 같은 인터넷 사용의 다른 영역에서 환자의 중독성 경향을 평가하는 것이 흥미 / 중요 할 수 있는데, 이는 LUST 회로와 밀접하게 관련 될 수있다 (예를 들어, Brand 외, 2016a). 또한 인터넷 게임 장애는 온라인 1 인칭 슈팅 게임 비디오 게임과 연결될 수 있습니다 (Montag 등, 2011a), RAGE / 자극성 성격 측정 기준 (Montag 등, 2012b).

마지막으로, 우리는 현대 전자 통신 시대의 새로운 신흥 장애, 즉 스마트 폰 중독에 대해 간단히 생각할 것입니다 (스마트 폰 사용 및 성격에 대한 추가 정보는 Montag 등 2015c). 또한 다음과 같이 권 외 (2013a,b) 인터넷과 스마트 폰 중독 사이의 중복은 0.50 (따라서 공유 분산의 25 %)의 상관 관계를 우회하여 여기에 요약 된 개념적 로드맵이 다른 대화 형 전기 매체, 특히 스마트 폰의 남용으로 어느 정도 양도 될 수 있음을 시사합니다. ANPS의 성격 평가 접근 방식이 인터넷 / 스마트 폰 중독에 대한 신경 과학 연구를위한 흥미로운 프레임 워크를 나타내는 방법에 대한 추가 논의는 다음을 참조하십시오. 몽 타그와 왈라 (2016). 실제로, 우리는 이미 모든 참가자로부터 스마트 폰 중독에 대한 데이터를 수집했습니다. 따라서 우리는 스마트 폰 중독과 ANPS 간의 상관 관계 패턴을 표에서 공유합니다. 13 이 논문의. 이를 통해 독자는 표에 설명 된 것과 동일한 전략을 적용 할 수 있습니다 12 스마트 폰 중독에 대한 분자 기반의 가설을 세우기 위해. 인터넷 중독과 마찬가지로 FEAR와 SADNESS는 스마트 폰 중독 점수와 가장 높은 상관 관계를 나타냅니다. 인터넷 중독과 스마트 폰 중독이 데이터 세트의 차이의 24 %를 공유함에 따라 r = 전체 GPIUS-0.49와 SAS (Smartphone Addiction Scale) 점수 사이의 2, SADNESS 및 FEAR 협회는 스마트 폰 / 인터넷 중독 상관의 공유 편차에있는 것으로 보입니다. SAS는 원래 권 외 (2013b). 현재 설문지 데이터의 내부 일관성은 다음과 같습니다. 총 SAS 점수 α = 0.995, 일상 생활 장애 α = 0.841, 긍정적 기대치 α = 0.874, 철회 = 0.829, 사이버 공간 지향 관계 α = 0.826, 남용 α = 0.754, 공차 α = 0.823.

 
표 13. ANPS와 스마트 폰 중독 척도 사이의 부분 상관 관계는 전체 샘플에서 연령에 맞게 수정되었습니다.. 

결론

본 연구는 인터넷 중독의 개인차를 이해하기 위해 ANPS의 유용성을 입증했다. ANPS와 GPIUS-2 간의 상관 관계를 고려하여이 연구는 인터넷 중독의 분자 연구를위한 첫 번째 로드맵을 제공합니다. 우리는 새로운 성격과 이론적 프레임 워크를 제공하지만 현재의 작업이 I-PACE와 같은 기존 모델과 연결되어 더욱 풍부 해 졌다고 생각합니다.

작성자 기여

CM과 JP는이 연구를 설계하고 프로토콜을 작성했습니다. 저자 CM은 문헌 연구를 수행하였고, 저자 CS는 통계 분석 및 원고의 형식을 수행 하였다. 저자 CM과 CS는 원고를 썼습니다. 저자 BB는 추가 통찰력을 제공하고 전체 원고를 확인했습니다. 또한 저자 JP는 원고의 첫 번째 및 수정 초안을 작성하고 귀중한 통찰력을 제공하고 원고를 확인했습니다.

기금

CM의 직책은 독일 연구 재단 (DFG, MO 2363 / 3-1)이 그에게 수여 한 Heisenberg 보조금에 의해 지원됩니다. 또한이 연구는 인터넷 중독의 생물학적 기초를 연구하기 위해 CM에 수여 된 독일 연구 재단 (DFG MO2363 / 2-1)의 보조금으로 자금을 지원 받았다.

이해 상충의 진술

저자는이 연구가 잠재적 인 이해 상충으로 해석 될 수있는 상업적 또는 재정적 관계가없는 상태에서 수행되었다고 선언합니다.

각주

참고자료

키워드 : ANPS, 주요 감정 시스템, 인터넷 중독, 디지털 중독, Panksepp, GPIUS-2, 성격, 스마트 폰 중독

인용 : Montag C, Sindermann C, Becker B 및 Panksepp J (2016) 인터넷 중독의 분자 연구에 영향을주는 신경 과학 프레임 워크. 앞. Psychol. 7 : 1906. doi : 10.3389 / fpsyg.2016.01906

수령 : 07 9 월 2016; 허용됨 : 21 11 월 2016;
게시 날짜 : 16 December 2016.

저작권 © 2016 Montag, Sindermann, Becker 및 Panksepp. 이 문서는 크리에이티브 커먼즈 저작자 표시 라이선스 (CC BY). 원저자 또는 라이센서가 인정되고 본 학술지의 원본이 인용 된 학술적 관행에 따라 인용 된 경우 다른 포럼에서의 사용, 배포 또는 복제가 허용됩니다. 이 조건을 준수하지 않는 사용, 배포 또는 복제는 허용되지 않습니다.

* 대응 : Christian Montag, [이메일 보호]

^†이 저자들은이 연구에 똑같이 기여했습니다.