웹 기반 콘텐츠 또는 사용의 결과로 귀결되는 인터넷 사용의 정신 건강 영향은 있습니까? 유럽 ​​청년 (2016)에 대한 종단 연구

추상

배경 : 청소년과 청년은 가장 빈번한 인터넷 사용자 중 하나이며, 인터넷 활동이 정신 건강에 영향을 줄 수 있음을 보여주는 증거가 있습니다. 인터넷 사용은 특정 웹 기반 컨텐츠가 어려울 수 있으므로 정신 건강에 영향을 줄 수 있습니다. 콘텐츠에 관계없이 과도한 사용은 오프라인 보호 활동을 무시하는 등 부정적인 결과를 초래할 수도 있습니다.

목표 :이 연구의 목표는 정신 건강이 인터넷에서 소비 한 시간 (1), (2) 다양한 웹 기반 활동 (소셜 미디어 사용, 게임, 도박, 포르노 사용, 학교 활동, 뉴스 읽기 및 대상 정보 검색) 및 (3) 해당 활동에 대한 인식 결과.

방법 : 무작위로 2286 청소년 샘플을 에스토니아, 헝가리, 이탈리아, 리투아니아, 스페인, 스웨덴 및 영국의 주립 학교에서 모집했습니다. 인터넷 행동과 정신 건강 변수를 포함하는 설문지 데이터를 수집하고 단면적으로 분석하고 4 개월 후에 추적 조사했습니다.

결과 : 인터넷에 소요 된 시간과 다양한 건강 활동에 소요 된 상대적 시간은 횡단면에서 정신 건강 예측 (P<.001), 각각 1.4 % 및 2.8 % 분산을 설명합니다. 그러나 이러한 활동에 참여한 결과는 11.1 %의 차이를 설명하는 더 중요한 예측 변수였습니다. 웹 기반 게임, 도박 및 표적 검색 만이인지 된 결과로 완전히 설명되지 않은 정신 건강 영향을 가졌습니다. 종단 분석에 따르면 인터넷 사용으로 인한 수면 손실 (ß = .12, 95 % CI = 0.05-0.19, P인터넷에 액세스 할 수없는 경우 = .001) 및 철회 (음수) (ß = .09, 95 % CI = 0.03-0.16, P<.01)은 장기적으로 정신 건강에 직접적인 영향을 미친 유일한 결과였습니다. 인터넷 사용의 긍정적 인 결과는 정신 건강과 전혀 관련이없는 것 같습니다.

결론 : 인터넷 사용의 규모는 일반적으로 정신 건강과 부정적으로 관련되어 있지만 특정 웹 기반 활동은 정신 건강에 영향을 미치는 일관성, 정도 및 방향이 다릅니다. 인터넷 사용의 결과 (특히 인터넷에 액세스 할 수없는 경우 수면 손실 및 철수)는 특정 활동 자체보다 정신 건강 결과를 더 크게 예측하는 것으로 보입니다. 인터넷 사용의 부정적인 정신 건강 영향을 줄이기위한 중재는 인터넷 사용 대신 부정적인 결과를 겨냥 할 수 있습니다.

시험 등록 : ISRCTN (International Standard Randomized Controlled Trial Number) : 65120704; http://www.isrctn.com/ISRCTN65120704?q=&filters=recruitmentCountry:Lithuania&sort=&offset= 5 & totalResults = 32 & page = 1 & pageSize = 10 & searchType = basic-search (http : //www.webcitation/abcdefg에서 WebCite에 의해 보관 됨)

JMIR Ment Health 2016; 3 (3) : e31

doi : 10.2196 / mental.5925

키워드

• 인터넷 사용 문제; 
• 습관성 행동; 
• 인터넷; 
• 정신 건강; 
• 청소년 건강; 
• 종단 연구

개요

우울증과 불안은 청소년들에게 가장 흔한 정신 장애 중 하나입니다.1-3], 그리고 이러한 장애와 밀접한 관련이있는 자살은 15 ~ 29 세 (세계 교통 사고 후)의 사망 원인 중 두 번째입니다.4]. 지난 10 년 동안 청소년의 정신 건강과 정서 발달이 인터넷 사용에 어떻게 영향을 받는지에 대한 관심과 관심이 높아지고 있습니다. 유럽 ​​인구의 거의 80 %가 인터넷 사용자이며 일부 국가의 비율은 90 % 이상입니다.5], 스마트 폰 사용이 증가함에 따라 점점 더 많은 사람들이 인터넷에 즉각적이고 지속적으로 액세스 할 수있게되었습니다. 유럽의 90 ~ 16 세 노인 중 24 % 이상이 적어도 일주일에 한 번씩 인터넷을 사용하며 다른 연령대보다 높은 비율을 유지합니다.6]. 인터넷에서 소요되는 시간을 정확하게 측정하기는 어렵지만 대부분의 젊은이들은 매일 인터넷에 액세스하며 인터넷은 그들의 삶에서 잘 통합 된 부분이되었습니다. 이로 인해 사람들의 생활 방식과 사회 관계 및 자아 정체성을 구축 및 유지하고 정보를 찾고 오락을 즐기는 방식이 변경되었습니다.

주요 연구 라인은 정신 건강 문제를 문제가있는 인터넷 사용 (또는 병리학 적 또는 강박 적 인터넷 사용)이라고하는 것과 관련이 있는데, 종종 도박 중독 및 기타 행동 중독과 유사한 충동 조절 장애로 개념화됩니다. 인터넷 사용에 문제가있는 가장 많이 사용되고 검증 된 방법 인 IAT (Internet Addiction Test) [7], 병리 적 도박 장애에 대한 DSM-4 진단 및 통계 매뉴얼의 인터넷 사용 별 재구성을 통해 구축되었습니다 (문제가있는 인터넷 사용 측정에 대한 검토는 [8]). 따라서이 선별 도구는 인터넷 사용의 강박적인 측면을 측정하여 임상 적 장애 또는 고통을 초래합니다 (예 : 인터넷에 몰두 한 느낌; 인터넷 사용을 제어하거나 줄일 수 없음; 인터넷 사용을 중지하거나 줄이려고 할 때 기분이 나쁘거나 우울함); 온라인 상태 유지 과도한 인터넷 사용 등에 관한 것). 그러나 측정, 차단 및 분류 절차가 연구마다 다르기 때문에 문제가있는 인터넷 사용을 분류하는 표준화 된 방법은 없습니다 [8-9]. 진단 절차에서의 이러한 차이를 제외하고 수많은 연구에서 DSM Axis I 장애, 주로 우울증뿐만 아니라 사회적 공포증 및 불안, 물질 사용, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 적대감과 같은 특정 성격 변수와 상관 관계가있는 인터넷 사용에 문제가 있음을 발견했습니다.10-13]. 인터넷 사용에 문제가있는 정신 건강에 영향을 미치는 추정 메커니즘은 웹 기반 활동에 소요되는 과도한 시간과 관련이 있으며, 이는 수면, 신체 운동, 학교 출석 및 오프라인 사회 활동과 같은 보호 오프라인 활동을 무시하고 그러한 활동에 접근 할 수 없을 때 금단 증상과 부분적으로 관련됨 [9,14].

연구에 따르면 특정 개인의 인터넷 사용에서 문제가되는 부분은 하나 또는 몇 가지 특정 웹 기반 활동 (예 : 게임 또는 소셜 미디어 사용)으로 제한되는 반면 다른 활동은 문제가되지 않습니다.15-17]. IAT의 요인 구조에 대한 최근의 증거가 있지만 [7]는 도박 및 게임과 같은 특정 활동에서 문제가되는 참여를 측정하는 데 일관됩니다.18], 이것은 일반화 된 문제가있는 인터넷 사용과 특정 형태의 문제가있는 인터넷 사용을 구별시켜 주었다. 예를 들어, 대부분의 인터넷 사용 연구는 문제가있는 웹 기반 게임에 초점을 맞추고 있으며 많은 연구에서 게임과 심각한 정신 건강 증상 사이의 연관성을 발견 한 것처럼, 이것이 포함에 대해 고려 된 유일한 문제의 인터넷 사용 형태입니다 DSM-5에서 일반화 된 문제가있는 인터넷 사용 및 기타 특정 형태는 [9,19].

따라서 인터넷 사용의 정신 건강 영향을 조사 할 때 활동을 구분하는 것이 중요합니다. 문제의 활동이 웹 기반 도박 (예 : 웹 기반 포커, 스포츠 베팅, 카지노 스핀)과 같이 중독성이있는 경향이 있기 때문에 어떤 경우에는 중요 할 수 있습니다.20-23]. 다른 경우에는 내용 자체가 특정한 정서적,인지 적 또는 행동 적 반응을 만들어 정신 건강에 영향을 줄 수 있기 때문에 중요 할 수 있습니다. 예를 들어 소셜 미디어 사용에 관한 1 연구에 따르면 소셜 콘텐츠의 수동 소비는 외로움을 증가시키는 반면 친구와의 직접적인 의사 소통은 [24]. 또 다른 예는 정보 검색을 수행하는 것입니다. 연구 결과에 따르면 정신 건강 문제가있는 사람들을 포함한 젊은이들은 종종 자신의 신체적, 정신 건강과 관련된 대상 검색을 수행합니다.25-27]. 그들이 찾은 정보에 따라, 이런 유형의 행동은 아마도 부정적인 결과와 긍정적 인 결과를 모두 가질 수 있습니다. 자기 파괴적 행동 또는 자해를 조장하는 웹 사이트 콘텐츠가 특히 중요 할 수 있습니다. 더욱이, 청소년들은 인터넷을 사용하여 많은 양의 학업을 수행하며, 학업 성과는 일반적으로 더 나은 정신 건강과 관련이 있습니다.28], 그러한 목적으로 인터넷을 사용하는 것은 문제가있는 인터넷 사용 관점에서 기대되는 것보다는 긍정적 인 정신 건강을 예측할 수 있습니다.29,30]. 다른 연구에 따르면 특정 유형의 게임 (예 : 대규모 멀티 플레이어 온라인 롤 플레잉 게임)과 해당 게임을 플레이하는 동기 (게임 내 성과, 사교, 몰입, 이완 및 도피)가 정신 건강 문제와 문제를 예측하는 것으로 나타났습니다 게임 [31-33]. 이전 연구의 대부분은 상관 관계가 있지만, 인터넷 사용은 사용 된 활동이나 콘텐츠 또는 인터넷 사용에 따른 지연된 결과를 통해 정신 건강에 영향을 줄 수 있음을 시사합니다.

이 연구는 청소년의 정신 건강이 인터넷에 소비 된 시간과 7 유형의 인터넷 활동에 대한 참여 수준 (소셜 미디어 사용, 게임, 도박, 음란물 시청, 뉴스 읽기 또는 시청, 학교와 관련된 활동 또는 학교 및 직장과 관련이없는 대상 정보 검색. 두 번째로,이 연구는 이러한 웹 기반 활동을 사용했을 때 인식 된 결과에 의해 이러한 영향이 지속될 것인지 또는 설명 될 것인지를 테스트했습니다. 우리는 부정적인 결과 (예 : 금단, 수면 손실)와 긍정적 결과 (예 : 즐거움, 새로운 친구 찾기)가 미치는 영향을 조사했습니다. 단면 데이터에 대해 이러한 분석을 수행하는 것 외에도 이러한 영향이 4 개월 동안 정신 건강의 변화를 예측하는지 여부도 테스트했습니다.

행동 양식

연구 설계

인터넷 및 미디어 기반 정신 건강 프로모션 (SUPREME) 시험 (현재 통제 된 시험 ISRCTN65120704)을 통해 자살 예방의 일부로 데이터를 수집했습니다. 이 연구는 에스토니아, 헝가리, 이탈리아, 리투아니아, 스페인, 스웨덴 및 영국의 정신 건강 연구 센터와 협력하여 수행되었습니다. 이 프로젝트의 일환으로 2012-2013에서 무작위로 통제 된 종단 연구를 수행하여 웹 기반 정신 건강 중재 웹 사이트를 평가했으며,이 웹 사이트는 선택된 국가에서 무작위로 선택된 청소년 샘플에서 테스트되었습니다. 학교의 포함 기준은 다음과 같습니다. (1) 학교 당국이 참여하기로 동의합니다. (2) 학교는 주립 학교입니다 (즉, 사립 학교가 아님). (3) 학교에 100-14 연령 범위 내의 16 명 이상의 학생이 있습니다. (4) 학교에는 2 세 이상의 학생을위한 15 이상의 교사가 있습니다. (5) 학생의 60 % 이하가 성별입니다. 참가자는 학교 제휴를 기반으로 전체 개입 조건 (중재 웹 사이트에 액세스 할 수 있음) 또는 최소 개입 제어 그룹 (중재 웹 사이트에 액세스 할 수 없음)으로 무작위로 군집화되고 기준선 및 2 및 4 개월의 후속 조치. 설문에는 인터넷 습관, 정신 건강 및 자살 행동 및 평가와 관련된 기타 변수에 대한 질문이 포함되었습니다. 이 연구는 지원 웹 기반 개입의 영향을 평가하는 대신 정신 건강 문제에 대한 인터넷 관련 위험 요소를 조사했습니다.

참가자

피험자는 각 국가의 사전 정의 된 지역에서 무작위로 선택된 주립 학교의 등록 된 학생 : West Viru County (에스토니아), Budapest (헝가리), Molise (이탈리아), Vilnius city (리투아니아), Barcelona city (스페인), Stockholm County (스웨덴) ) 및 동부 잉글랜드 (영국). 이 지역의 적격 주립 학교는 무작위로 연락 순서에 따라 학교에 연락하여 참여하도록 요청했습니다. 학교가 거절 한 경우, 목록에있는 다음 학교에 연락했습니다. 학교가 참여를 수락하면 연구원 팀이 학교에 가서 연구의 배경, 목표, 목표 및 절차를 구두로 그리고 동의서를 통해 학생들에게 제시했습니다. 연구 절차에는 자살 청소년에 대한 선별 검사가 포함되었으므로 참여는 완전히 익명이 아니었지만 참가자의 신원은 설문지에 암호화되었습니다. 참여에 동의 한 모든 학생 (지역의 윤리 규정에 따라 부모 중 한 사람 또는 두 사람 모두)으로부터 서면 동의를 받았습니다. 이 연구는 모든 참여 국가의 윤리위원회에 의해 승인되었습니다.

샘플링 절차는 기준선 (에스토니아 = 2286 학교, 3 참가자; 헝가리 = 416 학교, 6 참가자; 이탈리아 = 413 학교, 3 참가자; 리투아니아 = 311 학교, 3 참가자; 스페인 = 240)에 참여하는 총 3 청소년 수 학교, 182 참가자, 스웨덴 = 9 학교, 337 참가자, 영국 = 3 학교, 387 참가자). 참가자들 중 1571 (68.72 %)는 전체 중재 그룹에 무작위 배정되었고 715 (31.27 %)는 최소 중재 그룹에 무작위 배정되었습니다. 연구에서 주목할만한 탈락률이있었습니다. 총 샘플에서 참여를 중단 한 과목의 수는 T467와 T20.42 사이의 1 학생 (2 %)과 T244와 T13.41 사이의 2 학생 (3 %)으로 구성되었습니다. 적어도 T1 및 T3에 참여한 경우 피험자는 종단 분석에 포함되었지만 T2에 참여할 필요는 없었습니다. 그 결과 1544 %의 여성과 56 세의 평균 연령 (표준 편차, SD = 15.8 세)을 가진 0.91 피험자의 종단 샘플이 생성되었습니다.

인터넷 사용 대책

인터넷 행동과 사용의 측정은이 연구를 위해 특별히 구성되었습니다. 여기에는 인터넷 사용의 규칙 성 (예 : 한 달에 한 번 인터넷을 사용하는 경우와 일주일에 한 번 사용하는 인터넷)과 일주일에 인터넷에서 보낸 시간의 수를 측정 한 항목이 포함됩니다. 또한 참가자는 인터넷을 사용할 때 7의 다양한 활동 (소셜 라이 제이션, 게임, 학교 또는 직장 관련 활동, 도박, 뉴스 읽기 또는 시청, 포르노 및 학교와 관련이없는 대상 검색)에 얼마나 많은 시간을 소비하는지 평가했습니다. 작업). 참가자는 이러한 활동을 7 포인트 규모로 평가했습니다 (1 =이 작업을 수행하는 데 시간이 거의 또는 전혀 사용되지 않음; 7 =이 작업을 수행하는 데 시간이 많이 소요됨). 마지막 항목 세트는 참가자들에게 상기 활동에 참여한 결과에 대해 스스로 인식 한 결과를 평가하도록 요청했습니다. 참가자들에게 다양한 결과가 적용되는 정도를 평가하도록 요청했지만 만 상당한 정도의 활동 (이전에 4 이상으로 평가 된 활동)과 관련하여. 참가자들은 7 포인트 척도 (1 = 매우 드물거나 전혀; 7 = 매우 자주)에서 다음과 같은 결과가 발생하는 것으로 평가했습니다.“새로운 친구를 찾았습니다”; "나는 재미있다"; “나는 재미있는 것을 배운다”; “저는 온라인보다 오래 머물러 있습니다”; “저는 친구들과 어울리지 않고이 활동들을 선택했습니다 (실제로)”; “저는 늦게 자고 잃습니다”; “위에서 언급 한 활동에 접근 할 수 없을 때 우울하거나 기분이 좋지 않습니다.” 참가자들은 인터넷 사용이 업무 성과 나 학교 성적에 영향을 미치는 방식 (1 = 나의 업무 또는 성적 고통; 4 = 전혀 영향을받지 않음; 7 = 나의 업무 또는 성적 향상)과 그것이 자신의 삶의 의미에 기여할 것으로 생각되는지 ( 1 = 무의미 함; 4 = 무의미와 동일 함; 7 = 무의미 함).

명확성을 위해, 우리는 이러한 결과 중 일부를“긍정적”(새로운 친구 찾기; 재미 있음; 흥미로운 것들 배우기)이라고 언급합니다. 인터넷 중독의 결과는 반드시 중독성 행동을 암시하지 않고 결과를 이끌어 낼 수 있기 때문입니다 더 나은 정신 건강. 우리는 증상을 암시하기 때문에 다른 결과를“부정적”(인터넷보다 오래 머무르고, 오프라인 사회 활동 대신 웹 기반 활동 선택, 잠자기 및 수면, 웹 기반 활동에 액세스 할 수 없을 때 기분이 상쾌함)이라고합니다 인터넷 사용에 문제가있어서 정신 건강이 나빠질 수 있습니다. 예를 들어 이러한 부정적인 결과는 IAT에 포함 된 결과와 유사합니다.7] 및 Petry 등의 인터넷 게임 장애 측정 권장 사항9]. 마지막으로, 일부 결과는“양방향”으로 간주됩니다 (제 작품 또는 성적이 향상 / 고난이됩니다; 제 삶이 덜 의미가있게됩니다). 피험자들은 부정적이거나 긍정적으로 평가하거나 전혀 변화가 없음을 나타낼 수 있기 때문에.

정신 건강 측정

3- 항목 버전을 구성하는 42 하위 스케일을 사용하여 참가자의 우울증, 불안 및 스트레스 수준을 평가했습니다. 우울증 불안 스트레스 척도 (DASS-42)34]. 각 하위 척도는 지난 주 동안 개인에게 해당 진술이 적용된 정도에 따라 14 포인트 리 커트 척도로 점수가 매겨진 4 문으로 구성됩니다. 이 척도는 우울증 (음란 증, 절망감, 삶의 평가 절하, 자해 상실, 관심 또는 참여 부족, 무감각 및 관성), 불안 (자율적 각성, 골격근 영향, 상황 적 불안 및 주관적)의 부정적인 감정 상태를 측정하도록 설계되었습니다. 불안한 영향의 경험) 및 스트레스 또는 긴장 (이완, 긴장, 각성 및 쉽게 화 내거나 흥분, 과민 반응 또는 과민 반응, 조급함). 이 척도의 심리학 적 특성을 조사한 연구에 따르면 건강하고 임상적인 집단에서 신뢰성과 타당도 측정에 대한 만족스러운 결과가보고되었습니다 [34-37], 인터넷을 통해 관리되는 경우 [38]. 그러나 젊은 청소년들은 성인과 비교할 때 3 요인을 덜 구별한다는보고가 있으며 이들 간의 상관 관계는 일반적으로 높다 [39,40]. 척도는 기준선 데이터 (우울증 알파 = .93; 불안 알파 = .89; 스트레스 알파 = .91)에서 계산 된 크론 바흐 알파와 관련하여 본 샘플에서 높은 내부 일관성을 나타냈다. 일부 참가자가 모든 척도 항목에 응답하지 않았으므로 각 척도의 최종 점수는 합산 점수를 응답 한 항목 수로 나누어 계산합니다. 50 % 이상의 데이터가 누락 된 참가자 만 제외되었습니다. 비늘은 서로 높은 상관 관계가 있습니다 (우울증 × 불안 : r= .76; 우울증 × 스트레스 : r= .79; 불안 × 스트레스 : r= .78; 모든 P 값 <.001), 결합 된 42 개 항목 척도는 높은 내부 일관성 (알파 = .96)을 보여주었습니다. 구성물 간의 상대적으로 높은 상호 상관 관계로 인해 분석을 단순화하기 위해 세 가지 척도를 단일 정신 건강 척도로 결합했습니다.

순서

모든 학습 절차는 교실이나 컴퓨터 실의 각 학교에서 이루어졌습니다. 학교가 데이터 수집시 모든 학생에게 컴퓨터를 제공 할 수있는 경우 설문지는 종이 및 연필 형식으로 또는 웹 기반 설문 조사 도구를 사용하여 관리되었습니다. 설문지에는 자살 청소년을 선별하는 데 사용되는 항목이 포함되어 있습니다 (Paykel Suicide Scale [41]), 스크리닝 절차는 각 데이터 수집 웨이브 후 24 시간 내에 수행되었습니다. 그러므로 참여는 완전히 익명이 아니었다. 그러나 피험자의 신원은 참가자의 이름 대신 설문지에 작성된 개별 "참여 코드"를 사용하여 암호화되었습니다. 코드는 데이터를 세로 방향으로 연결하고 위험이 높은 자살 청소년 (긴급 상황)과 접촉하여 도움을주기 위해서만 학생의 정체성과 연결되었습니다. 지난 2 주 내에 심각하게 고려, 계획 또는 자살을 시도한 것으로 응답 한 피험자는 응급 사례로 정의되었습니다. 위험 사례를 처리하는 정확한 절차는 국가마다 다르며 지역 윤리 지침 및 사용 가능한 도움말 리소스에 따라 결정되었습니다. 긴급 사례는 데이터 분석에서 제외되었습니다 (n = 23). SUPREME 프로젝트에서 테스트 된 중재는 기본 데이터 수집 후 관리되었으며 추가 정보는 멀티미디어 부록 1.

데이터 분석

이 연구에서는 1 단면 계층 다중 회귀 분석과 1 종단 분석의 두 가지 주요 분석이 수행되었습니다. 인터넷 사용 빈도 측정은 상한 효과로 인해 분석에서 생략되었습니다 (참가자의 90 %는 하루에 한 번 이상 인터넷을 사용한다고보고했습니다). 따라서 나머지 예측 변수는 자체보고 된 주간 온라인 시간 수, 7 활동 등급 및 인터넷 사용의 9 결과 등급입니다. 복합 DASS 점수는 이러한 분석에서 종속 변수였습니다 (통계 가정 테스트에 설명되어 있음). 멀티미디어 부록 1). 횡단면 회귀에서 T1의 인터넷 행동은 T1의 정신 건강을 예측하는 데 사용되었습니다. 종단 회귀 분석은 인터넷 행동의 변화를 통해 전체 DASS (T1과 T3의 점수 차이)의 변화를 예측했습니다. 이 연구에서는 가장 긴 후속 조치 만 관심을 가졌습니다. 첫 번째 모델에서는 성별, 연령 및 실험 조건이 대조군 변수로 포함되었습니다. 두 번째 모델에서는 인터넷 사용 시간을 추가하고 세 번째 모델에서는 활동 등급을 추가했으며 네 번째 모델에서는 결과 등급을 추가했습니다. 또한 참가자가> 3 임계 값을 초과하는 온라인 활동을 한 번 이상 수행 한 경우에만인지 된 결과를 평가하도록 지시 받았기 때문에 점수가 T82과 T5 사이의 임계 값보다 높거나 낮은 점수를받은 피험자의 소수 (n = 1; 3 %) , 차이 점수 계산을위한 불완전한 데이터가 있습니다. 그러나 민감도 분석은 DASS 점수 또는 평균 온라인 활동 점수의 평균 종 방향 변화량과 관련하여 이러한 피험자와 다른 사례간에 통계적으로 유의 한 차이가 없음을 나타냅니다.

결과

설명 결과

42 참가자에 대한 DASS-2220 점수를 계산할 수 있습니다. 총 DASS 점수는 0-3 포인트 사이이며, 높은 점수는 더 많은 정신 건강 문제를 나타냅니다. 남성, 여성 및 총 샘플의 평균 기준 점수는 표 1. 모든 정신 건강 측정에서 여성은 남성보다 유의하게 높은 점수를 받았습니다 (표 1). 총 샘플에서 1848 참가자 (83.24 %)는 1 미만의 평균 DASS 점수를 가졌으며 314 (14.1 %)는 1와 1.99 사이의 점수를 가지며 58 (2.6 %)는 2 이상의 점수를 받았습니다. DASS 점수에서 국가간에 작지만 유의 한 차이가있었습니다 (F_{(6, 2213)}= 9.28, η²_일부의= .02, P<.001). 4 개월 연구 기간 동안 DASS 점수의 평균 변화는 -0.15 (SD = 0.42)로 시간이 지남에 따라 감소 함을 나타냅니다. T1과 T3 사이의 연구에서 탈락 한 참가자는 고착 참가자보다 기준선 DASS 점수가 다소 높았습니다 (평균 차이 = 0.10; t₍₂₂₁₈₎= 4.068; P<.001).

표 1 또한 인터넷에서 소요 된 평균보고 시간, 활동 등급 및 결과 등급을 기준으로 요약합니다. 이 표는 일주일에 인터넷에서 보낸 평균 시간이 17.23였으며 샘플의 편차가 크며 남성이 여성보다 인터넷에서 약간 더 많은 시간을 소비했음을 요약합니다. 청소년들이 인터넷을 사교 목적으로 사용하고 그 뒤에 학교 나 직장, 대상 검색, 게임, 신문 읽기 또는 시청, 음란물 시청 및 도박을하는 것이 가장 흔했지만 이러한 활동과 관련하여 두드러진 성별 차이가있었습니다.

   

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횡단면 회귀 분석

T1에서 인터넷 사용을 통해 T1에서 DASS 점수를 예측하기 위해 단면 계층 다중 회귀 분석을 사용했습니다. 제어 변수 (성별, 연령, 실험 조건)를 포함하는 첫 번째 모델은 매우 중요했습니다 (F_{(3, 1683)}= 26.40, P<.001) 및 설명 R²_조정정신 병리학의 차이의 = 4.3 %. 두 번째 모델 (인터넷에 소요 된 시간)은 예측에 크게 기여했습니다 (F 이전 단계로 돌아가기_{(1, 1682)}= 26.05, P<.001)을 1.4 % 감소시켜 총 R²_조정= 5.7 %가 분산을 설명했습니다. 세 번째 모델 (활동에 소요되는 상대적 시간)은 예측에 크게 기여했습니다 (F 이전 단계로 돌아가기_{(7, 1675)}= 8.29, P<.001)을 2.8 % 감소시켜 총 R²_조정= 8.5 %가 분산을 설명했습니다. 네 번째 모델 (인터넷 사용의 결과)은 예측에 크게 기여했습니다 (F 이전 단계로 돌아가기_{(9, 1666)}= 26.80, P<.001) 11.1 %. 이로 인해 최종 총계가 R²_조정= 19.6 %는 분산을 설명했으며, 15.3 %는 인터넷 관련 요소로 설명되었습니다. 조정 R² 분석의 각 단계에서 계속 증가하여 모델이 과적 합되지 않았 음을 나타냅니다. 모든 변수가 0.5 이상의 공차를 가지므로 문제가있는 공선성에 대한 징후는 없었습니다. 각 모델의 각 예측 변수에 대한 표준화 된 베타 계수 (ß)를 포함한 회귀 분석 결과는 다음과 같이 요약됩니다. 표 2.

표 2 연령과 실험 조건은 그렇지 않았지만 성별은 유일하게 중요한 제어 변수였다. 자체보고 된 인터넷에 소요 된 평균 시간은 2 및 3 모델에서 더 높은 DASS 점수를 나타내는 중요한 예측 변수 였지만 네 번째 모델에서 인터넷 사용의 결과를 고려할 때는 그렇지 않았습니다. 개별 웹 기반 활동의 효과 크기 (ß)는 .05와 .13 사이에서 다양합니다. 사회적 목적으로 인터넷을 사용하는 것은 3 모델이 아니라 4 모델에서 DASS 점수의 중요한 예측 인자였으며, 이는 인터넷에서의 사회화와 관련된 위험이 연구에서 측정 된 결과에 의해 설명되었음을 시사합니다. 이 활동은 3 모델에서 DASS의 중요한 예측 변수는 아니었지만 네 번째 모델에서는 크게 바뀌 었으므로 웹 기반 게임은 반대 패턴을 따랐습니다. 음수 베타 값은 웹 기반 게임이 정신 건강과 관련된 보호 요소임을 나타냅니다. 인터넷에서 학교 또는 직장 활동을 수행하는 것도 세 번째 모델에서 정신 병리학의 중요한 보호 요소 였지만 인터넷 사용의 결과를 설명 할 때는 그렇지 않았습니다. 웹 기반 도박은 3 및 4 모델 모두에서 DASS 점수가 높을 때 중요한 위험 요소였습니다. 뉴스 콘텐츠 소비는 두 모델에서 DASS와 크게 관련이 없습니다. 인터넷에서 포르노 콘텐츠를 보는 것은 3 모델에서만 중요하지만 4 모델에서는 위험 요소가 아니므로 인터넷 사용의 결과로 설명됩니다. 인터넷에서 대상 검색을 수행하면 활동의 효과 크기가 가장 큰 3 및 4 모델 모두에서 DASS 점수와 상당히 강력하게 연관되었습니다. 인터넷 사용의 결과와 관련하여 4 모델에서 새로운 친구를 찾고, 재미있는 것을 배우고, 즐기면서 DASS 점수를 예측하지 못했습니다. 따라서 이러한“긍정적 인”결과는 보호 요인으로 작용하지 않는 것 같습니다. 그러나 삶의 의미를 높이거나 학교 또는 업무 성과를 향상시키는 것으로 인식 된 인터넷 사용은 중요한 보호 요소였습니다. "부정적인"결과는 DASS 점수를보다 강력하게 예측하는 데 사용되었습니다. 원래 의도했던 것보다 오래 인터넷을 유지하는 것은 중요한 예측 변수가 아니었지만 "친구와 어울리는 대신 이러한 활동을 선택합니다", "늦게 자고 잃는다"및 "내가있을 때 우울하거나 기분이 나쁘다" 위에서 언급 한 활동에 액세스 할 수 없었습니다.”는 .12와 .22 사이의 영향 크기 (ß)를 갖는 매우 중요한 위험 요소였습니다.

  

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경도 회귀 분석

종 방향 계층 다중 회귀 분석은 인터넷 사용의 변화에 ​​의한 전체 정신 병리학의 변화 (T1와 T3 사이의 점수 차이)를 예측하는데 사용되었다. 모든 변수가 0.7 이상의 공차 값을 가지기 때문에 모델에서 문제가있는 공선 성 수준에 대한 표시는 없었습니다. 제어 변수 (성별, 연령, 실험 조건)를 포함하는 첫 번째 모델은 중요하지 않았습니다 (F_{(3, 981)} 1 미만, P= .59), 두 번째 모델이 아니 었습니다 (인터넷에서 보낸 시간; F 이전 단계로 돌아가기_{(1, 980)} 1 미만, P= .95). 세 번째 모델 (활동에 소요되는 상대적 시간)은 예측에 크게 기여했습니다 (F 이전 단계로 돌아가기_{(7, 973)}= 2.25, P<.03) R²_조정= 0.7 %가 분산을 설명했습니다. 이 기여는 T1에서 T3 로의 뉴스보기 증가가 DASS 점수 증가 (ß = .07, 95 % CI = 0.00-0.13, P= .049). 다른 모든 웹 기반 활동은 중요하지 않았습니다 (P이 모델에서는 .19 이상). 네 번째 모델 (인터넷 사용의 결과)은 예측에 크게 기여했습니다 (F 이전 단계로 돌아가기_{(9, 964)}= 3.39, P<.001)을 2.1 % 감소시켜 총 R²_조정= 2.8 %가 분산을 설명했습니다. 뉴스 소비는 여기서 중요하지 않게되었습니다 (P= .13). 네 번째 모델의 기여는 부정적인 결과의 2에 기인합니다. "지각 상태를 유지하고 잠을 잃습니다"(ß = .12, 95 % CI = 0.05-0.19, P= .001) 및 "위에서 언급 한 활동에 액세스 할 수 없을 때 우울하거나 기분이 좋지 않습니다"(ß = .09, 95 % CI = 0.03-0.16, P<.01)은이 모델에서 중요한 예측 변수였습니다. 다른 모든 예측 변수는 중요하지 않았습니다 (삶의 의미 변화 : P= .10; 다른 변수는 P 위의 값).

따라서 인터넷 사용은 늦게까지 자고 수면을 잃고 ( "수면 상실") 액세스 할 수 없을 때 부정적인 분위기를 유발하는 것으로보고되었으며 ( "탈퇴") 정신 건강의 종 방향 변화를 일관되게 예측하는 유일한 변수였습니다 . 이러한 부정적인 결과를 추가로 조사하기 위해 인터넷과 다른 웹 기반 활동에 소요되는 시간의 변화를 통해 이러한 변수 각각의 종 방향 변화를 예측하기 위해 2 표준 다중 회귀를 계산했습니다. 수면 손실을 예측 한 회귀 모델이 유의미했습니다 (F_{(8, 1120)}= 5.76, P<.001, R²_조정= 3.3 %는 분산을 설명했으며 철회를 예측 한 회귀 (F_{(8, 1125)}= 11.17, P<.001, R²_조정= 6.7 %가 분산을 설명했습니다). 이러한 회귀의 계수는 다음과 같이 요약됩니다. 표 3 및 표 4각각. 표 3 수면 손실 증가에 대한 가장 강력한 예측 변수는 학교 또는 직장 활동 감소에 이어 게임, 대상 검색, 포르노 시청 및 일반적으로 온라인 시간이 증가한 것으로 요약됩니다. 사회 활동, 도박 및 뉴스 시청은 수면 손실의 변화와 크게 관련이 없습니다. 표 4 철수 변경에 대한 가장 강력한 예측 변수는 도박 활동이며 인터넷, 포르노 그라피, 게임에 소요되는 전체 시간이 뒤따 랐음을 요약합니다. 사회 활동, 학교 또는 직장의 변화, 뉴스보기 및 대상 검색은 철수 변경과 크게 관련이 없습니다.

   

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토론

횡단면 결과

이 연구의 목적은 정신 건강 문제에 대한 인터넷 관련 위험 및 보호 요소를 식별하고 인터넷 및 다양한 웹 기반 활동에 소요되는 시간의 영향을 여러 가지 인식 된 결과로 설명 할 수 있는지 테스트하는 것입니다. 활동. 이는 청소년의 일반적인 정신 건강 (우울증, 불안, 스트레스 또는 긴장의 복합 수준)과 4- 개월 동안의 단면적 및 종 방향의 인터넷 관련 행동 사이의 연관성을 조사하여 조사되었습니다.

단면 결과는 정신 건강이 기준선에서의 인터넷 관련 행동에 의해 예측되었음을 보여 주었다 (15.3 %는 모델에서 예측 변수의 수를 조정 한 후 차이를 설명 함). 개별 효과 크기는 다소 작습니다 (표준화 된 ß = .05-.22). 인터넷에 소요되는 시간은 대부분의 개별 활동보다 더 큰 영향을 미쳤지 만 인터넷 사용의 결과는 DASS 점수 (11.1 %)의 가장 큰 차이를 설명했습니다. 이 중 3 부정적인 결과 중 4가 가장 중요한 예측 변수 (오프라인 소셜 활동에 대한 웹 기반 활동 선호, 수면 손실 및 철수) 였지만 긍정적 인 결과는 중요하지 않았습니다. 삶의 의미를 높이거나 학교 성적이나 업무 성과를 향상시키는 것으로 인식 된 인터넷 사용은 더 나은 정신 건강과 관련이 있지만 그 결과는 부정적인 결과보다 작습니다.

또한 결과는 인터넷, 소셜 미디어 사용, 포르노 그라피, 학교 또는 직장 활동에 소요 된 시간이인지 된 결과를 고려하지 않았을 때 중요한 예측 변수 일 뿐이며, 이러한 활동의 ​​정신 건강 효과는 결과. 반면에 웹 기반 게임, 도박 및 대상 검색은 인식 된 결과를 제어 할 때도 정신 건강의 중요한 예측 인자였으며, 이러한 활동의 ​​내용은 정신 건강과 관련하여 인식 된 결과와 비교하여 상대적으로 중요 함을 시사합니다. . 이러한 결과를 종합하면이 연구에서 측정 된 모든 웹 기반 활동이 정신 건강을 예측할 수 있지만 그 중 일부만 완전히 조정 된 모델에서 감지 할 수있을 정도로 컨텐츠 기반 효과가있는 것으로 보입니다. 다른 활동은 주로 웹 기반 상호 작용, 수면 손실 및 철수에 대한 선호로 인해 인식 된 결과를 통해서만 정신 건강에 영향을 미치는 것으로 보였습니다. 이러한 부정적인 결과는 인터넷 사용에 문제가 있음을 나타냅니다.9,14], 정신 건강에 대한 이들의 상대적으로 강한 영향은 문제가있는 인터넷 사용 관점에서 예상된다. 그러나 인식 된 결과는 실제 결과와 다를 수 있습니다.

종 방향 소견

이전의 연구는 수면 손실 및 금단 증상을 정신 건강 문제 및 문제가있는 인터넷 사용과 연결시켰다.9,12,42-45]. 이 연구에서 종 방향 분석은 유사하게 수면 손실과 금단 (콘텐츠에 접근 할 수 없을 때 부정적인 분위기)이 시간이 지남에 따라 정신 건강의 변화를 예측하고 (2.1 %는 편차를 설명 함), 실제로 이것이 오랫동안 지속되는 유일한 변수라는 것을 시사합니다 기간. 인터넷 및 다양한 활동에 소요되는 시간의 종단 적 변화는 정신 건강의 변화를 직접 예측하지 않고 수면 손실 및 철수의 변화를 예측함으로써 간접적 인 영향을 미쳤습니다 (각각 3.3 % 및 6.7 %는 차이를 설명했습니다). 이는 인터넷에서 보낸 시간과 콘텐츠가 주로 정신 건강을 예측한다는 것을 암시합니다. 주로 수면 손실 및 철수와 같은 부정적인 인식 된 결과를 예측하기 때문입니다. 이러한 해석은 문제가있는 인터넷 사용 접근 방식과 일치하며 일반화 된 형태와 특정 형태의 문제가있는 인터넷 사용 간의 구별 (예 : [15-17]), 활동이 실제로 부정적인 결과와 다르게 연관되어 있기 때문입니다. 또한 인터넷 사용의 부정적인 정신 건강 영향을 줄이기위한 중재는 인터넷 사용 자체 대신 부정적인 결과를 목표로 삼을 수 있다고 제안합니다. 예를 들어, 특정 활동에 소요되는 시간을 줄이는 대신, 개입이 활동이 수면을 방해하지 않도록하는 데 집중할 수 있습니다. 그러나 도박과 같은 특정 유형의 인터넷 사용에서는 활동 별 개입이 더 효과적 일 수 있습니다.

일반 토론

이 연구의 결과는 문제가있는 (또는 건강에 해로운) 인터넷 사용이 단순히 강도가 높거나 빈번한 인터넷 사용과 같을 수 없음을 확인합니다. 첫째, 인터넷에서 보낸 시간이 정신 건강과 부정적인 연관이있는 것으로 밝혀졌지만 학교 활동과 같은 일부 활동은 긍정적으로 연관되었습니다. 둘째, 인터넷 사용 시간은 인터넷 사용이 본질적으로 해롭지 않다는 점을 강조하면서 인터넷 사용의 인식 된 결과를 고려한 후 정신 건강에 대한 독립적 인 위험 요소가 아니 었습니다. 게임과 같은 특정 활동과 관련하여도 관계가 복잡 할 수 있습니다. 이전 연구는 게임이 정신 건강에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 입증했습니다 (예 : [12,29]),이 연구에서는 효과가 긍정적이었습니다. 부정적인 게임 효과를 발견 한 대부분의 연구는 일반적으로 문제가있는 게임 만 조사했습니다. 따라서 게임을 어느 정도 사용하면 보호 특성이있을 수 있지만 지나치게 사용하면 부정적인 결과가 해당 특성을 어둡게 할 수 있습니다. 예를 들어,이 연구에서 우리는 긍정적 인 정신 건강 영향에도 불구하고 게임이 수면 손실과 철수를 크게 예측했으며, 이는 결국 정신 건강 문제와 관련이 있음을 발견했습니다. 이에 따라, 최근 6-11 세 어린이들의 게임에 관한 유럽의 연구에 따르면, 일단 사용률이 높은 예측 인자를 위해 통제 된 게임은 정신 건강 문제와 크게 관련이 없지만 대신 동료 관계 문제와 사회 적자 문제와 관련이 있음을 발견했습니다. [46].

일반적인 인터넷 사용과 정신 건강 사이의 인과 관계도 복잡해 보입니다. 이전의 저자들은 인터넷 사용과 관련된 위험이 이미 존재하는 장애를 반영 할 수 있으며, 이는 인터넷 사용 방법에 영향을 줄 수 있다는 가능성을 인정했습니다.47-49]. 특정 방식으로 인터넷을 사용하는 것에 대한 성향을 구성하는 특정인지 스타일은 정신 건강에도 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어 Brand et al [50] 문제가있는 인터넷 사용은 인터넷이 기분에 긍정적 인 영향을주기 위해 사용될 수 있다는 기대와 관련이 있으며, 어떤 경우에는 사용자를 대신하여 잘못된 가정 일 수 있다고 제안했습니다. 이것의 실망스러운 현실은 기존 정신 건강 문제를 악화시킬 수 있습니다. 이 연구에서 (학교 나 직장과 관련이없는) 대상 검색을 수행하는 것은 DASS 점수가 높았으며 다른 웹 기반 활동보다 효과 크기가 더 컸습니다. 이에 대한 가능한 설명은 더 많은 고통을 겪는 개인이 자신의 문제를 해결하기위한 도구로 인터넷을 사용하는 경향이 있다는 것입니다.27]. 또한 전문적인 도움이 더 유용한 경우에도 웹 기반 소스를 사용하여 문제 나 우려를 해결하려는 일반적인 경향을 반영 할 수 있습니다. 그러나 건강 문제가 인터넷 검색의 유일한 목표는 아니기 때문에 향후 연구에서이 가설을 더 깊이 탐구해야 할 것입니다.

또한 인터넷 관련 수면 손실이 정신 건강의 종말 예측 인 것으로 밝혀졌지만 수면 문제와 우울증 사이에는 양방향 연결이 확립되어있다.51] 일반적으로 기분과 정서적 인 기능 [52]. 따라서 인터넷 사용과 관련된 수면 손실과 정신 건강 사이의 관계는 상호 관계가있는 것으로 보입니다. 따라서 문제가있는 인터넷 사용을 줄이기위한 중재는 동반 장애 (우울증 및 수면 장애 포함)의 동시 치료를 포함하는 경우 더 성공적 일 수 있습니다. 마찬가지로, 많은 이전 연구에서 문제가있는 도박이 일반화 된 문제가있는 인터넷 사용을 예측하는 것으로 밝혀졌습니다. 이는 중독성 도박과 인터넷 사용에 공통적 인 병인이 있음을 시사합니다.20-23,53]. 우리의 결과는 도박 활동이 지각 된 철수를 예측하는 가장 강력한 예측 변수이기 때문에이 견해를 뒷받침합니다. 문제가있는 인터넷 사용 행동의 처리도 도박 문제를 해결해야한다고 제안합니다. 그러나 미래의 연구에서 어떤 변수가 유해한 인터넷 사용의 선구자 역할을하는지 (예 : 성격,인지, 정서적, 동기 부여 요인 및 기존 정신 장애), 어떤 변수가 결과 및 매개자 역할을하는지 자세히 조사하는 것이 중요합니다. 특정 성격 영역이 금단과 같은 위험 요소에 대한 성향을 구성 할 수 있으므로 향후 연구에서는 이러한 비 병리학 적 변수의 매개 역할을 조사해야합니다.

이 연구에서, 우리는 인터넷 사용이 정신 건강에 긍정적 인 영향을 미치는 영향을 발견하지 못했으며, 이것이 실제로 인터넷을 사용하기위한 동기이기 때문일 수 있습니다. 다시 말해서 참가자들은 실제로 일어난 결과보다는 원하는 결과를보고했을 수 있습니다. Sagioglou와 Greitemeyer [54]는 다른 인터넷 활동에 대한 자체보고 결과가 특히 일시적으로 멀어 질 경우 유효성이 제한 될 수 있으며,이 경우 참가자가 자신의 사용에 대한 그럴듯한 동기로 보는 것을 반영 할 수 있다고 지적했다. 웹 기반 응용 프로그램을 사용한 직후 참가자에게 평가를 요청하면이 연구에서는 불가능했던보다 정확한 조치를 얻을 수 있습니다. 미래의 연구는 인터넷 사용의 긍정적 결과를 정신 건강의 직접적인 예측 인자가 아닌 특정 웹 기반 콘텐츠를 건강하거나 건강하지 않은 방식으로 사용하는 예측 인자로서 취급하는 것을 고려해야합니다.

제한 사항

이 연구는 참가자의 인터넷 사용을 추정하는 데 사용되는 측정의 특성에 의해 제한됩니다. 유효성 문제 중 하나는 인터넷 사용의 결과와 관련이 있으며 실제 결과를 완벽하게 반영한다고 가정 할 수는 없습니다. 일상 활동이 자신의 건강과 행동에 미치는 영향을 관찰하기가 어려울뿐만 아니라,이 조치는 특히 리콜 바이어스 및 기대 효과에 취약 할 수 있습니다. 따라서이 연구는 단지인지 된 결과를 측정하기위한 것이었다. 인식 된 결과가 인터넷 행동이나 동반 질환과 같은 제 3의 요인에 의해 생성되는지를 아는 것도 어렵다. 이 연구의 또 다른 한계는 참가자가 사용하는 웹 기반 컨텐츠에 대한 심층적 인 조치를 취하지 않았다는 것입니다. 따라서 이러한 결과를보다 구체적인 콘텐츠 사용에 적용 할 때는주의해야합니다. 예를 들어, 다른 유형의 게임과 소셜 네트워킹 활동은 인식 된 결과와 정신 건강에 모두 다른 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 측정 결과에는 문제가있는 인터넷 사용 진단 도구가 포함되지 않았습니다. 인터넷 사용에 대한 부정적인 결과 나 특정한 인터넷 사용 기준에 부정적인 영향을 미쳤다면 웹 기반 활동의 영향이 더 큰 부분을 차지했을 가능성이 있습니다. 마지막으로, 기준 분석과 후속 측정 (34 %) 사이에 주목할만한 드롭 아웃 비율이 있었으며, 이는 단면 분석과 비교하여 종단 분석에서 통계적 힘을 감소 시켰습니다. 또한이 연구에 참여하는 것은 완전히 익명이 아니 었으며 자살 위험이 높은 참가자는 데이터 분석에서 제외되었으므로 가장 심리적 인 병리학을 가진 일부 청소년은 분석에 나타나지 않았습니다.

결론

다른 웹 기반 활동이나 컨텐츠는 중간 수준으로 사용하거나 인터넷에서 소비하는 시간을 조정할 때도 정신 건강에 특정한 영향을 줄 수 있습니다. 웹 기반 활동은 정신 건강에 얼마나 일관성 있고, 얼마나, 그리고 어떤 방향으로 영향을 미치는지에 따라 다릅니다. 활동은 또한 그들이 어떤 부정적인 결과를 낳는 지에 따라 다르며, 그 결과 (특히 수면 상실과 금단)는 정신 건강 결과를 활동 자체보다 더 많이 예측하는 것으로 보입니다. 따라서 인터넷 및 웹 기반 콘텐츠에 소요되는 시간은 주로 부정적인 결과를 예측하기 때문에 정신 건강을 예측하는 것으로 보입니다. 이러한 결과는 일반화 된 형태와 특정 형태의 문제가있는 인터넷 사용을 구분하는 것이 중요하다는 것을 강조합니다. 또한 인터넷 사용이 본질적으로 해롭지 않다는 것을 확인하지만, 참여하는 활동 및 개인에게 미치는 영향에 달려 있습니다. 시간이 지남에 따라 정신 건강의 변화는 인터넷 관련 수면 손실 및 철수의 변화에 ​​의해 가장 잘 예측되는 것으로 보이며, 따라서 유해한 인터넷 사용을 줄이기위한 중재는 그러한 결과를 목표로해야합니다. 인터넷 사용의 긍정적 결과는 정신 건강을 직접 예측할 수 없지만 특정 웹 기반 활동에 지나치게 또는 문제가있는 경향을 예측할 수 있습니다. 그러나 인터넷 사용과 정신 건강 이환율 사이의 인과성은 복잡하고 상호적일 수 있습니다. 이는 문제가있는 인터넷 사용의 중재 나 치료가 효과적이려면 다면적 일 수 있음을 의미합니다.