(CAUSATION) 중국 대학 신입생들 사이의 인터넷 중독과 네트워크 관련 부적응 인식 간의 상호 관계 : 2017 (Longitudinal Cross-Lagged Analysis)

피궈 한^1,2, 왕 펭¹, 칭난 린², 유천¹, 펑치앙 가오^1* 및 첸 잉민^1*

• ¹중국 제남 산동사범대학교 심리학과
• ²허쩌대학교 유아교육과, 허쩌, 중국

이 연구는 중국 대학 신입생의 인터넷 중독(IA)과 네트워크 관련 부적응 인지(NMC) 간의 상호 관계를 탐색했습니다. 중국 산동성에서 대학 신입생 213명을 대상으로 단기 종단 조사를 실시했습니다. 그 결과 IA는 NMC의 생성과 발달을 유의하게 예측할 수 있으며 이러한 부적응적 인지가 확립되면 학생들의 IA의 정도에 더욱 악영향을 미칠 수 있음을 밝혔다. IA가 NMC와의 관계에서 예측 우선 순위를 갖는 이 두 변수 사이에 악순환이 관찰되었습니다. 이 연구는 또한 이 두 변수 사이의 관계가 남성과 여성 모두에서 동일하다는 것을 확인했습니다. 따라서 우리가 구축한 최종 모델은 성별에 관계없이 중국 대학 신입생에게 광범위하게 적용될 수 있습니다. 이 두 변수 사이의 상호 관계를 이해하면 학생의 대학 생활 초기에 IA에 개입하는 데 도움이 될 수 있습니다.

개요

1990년대에 인터넷이 시작된 이래로 인터넷은 점차 중국에서 일상 생활의 필수적인 부분이 되었으며, 특히 10~21세 청소년 사이에서 그러했습니다.다니엘 외, 2012; Liu 등, 2012). 에 따르면 제36차 중국 인터넷 발전 통계 보고중국인터넷네트워크정보센터(CNNIC)가 발표한 자료에 따르면 중국의 청소년 인터넷 사용자 수는 120년 2002억287만명에서 2016년 XNUMX억XNUMX만명으로 급증했다.티안 (Tian) 등, 2017).

인터넷은 향상된 사회적 연결 및 웰빙과 같은 수많은 이점을 제공했습니다.Bessière et al., 2008; 영과 드 아브레우, 2011). 그러나 과도하거나 강박적인 인터넷 사용을 특징으로 하는 인터넷 중독(IA)(영 (Young) 등, 1999; 셰크 외, 2013; Yang 외, 2014)는 수많은 부정적인 영향을 미쳤습니다(Joseph et al., 2016). 많은 연구에서 IA가 신체적, 정신적 건강에 악영향을 미칠 수 있음을 보여주었습니다.아야스와 호르줌, 2013; Georgios 외, 2014; 마이크와 종, 2014). 예를 들어 IA가 있는 청소년은 일반적으로 불안, 우울증, 외로움, 낮은 자존감, 열악한 대인 관계를 경험합니다.도쿠나가와 비, 2010; Georgios 외, 2014; 마이크와 종, 2014), 이는 그들의 웰빙에 더 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다(도쿠나가와 비, 2010; Georgios 외, 2014; 마이크와 종, 2014) 및 학업 개발(추앙, 2006; Kim et al., 2008; Tsai 등, 2009; 아마디와 사가피, 2013년). 따라서 청소년의 IA 연구는 중요한 교육적, 사회적 영향을 미칩니다.

IA와 NMC의 관계

네트워크 관련 부적응 인지(NMC)는 오랫동안 IA에서 중심적인 역할을 하는 것으로 여겨져 왔습니다.Li 등, 2013). 인지 행동 모델에 따르면(데이비스, 2001), 정신병리학(예: 우울증 및 사회적 불안)은 IA 증상을 초래하지 않는 IA 증상의 원위부 필수 원인입니다. IA의 주요 요인은 근접 충분 원인인 NMC입니다.다니엘 외, 2012; 그림 1). 수많은 연구에서 말초 정신병리학이 개인을 NMC를 통해 IA에 취약하게 만든다고 보고했습니다.칼칸, 2012; Mai 등, 2012; 리와 왕, 2013; 루와 여, 2015). 예를 들어, 연구원들은 기질(즉, 노력 제어, 높은 감각 추구, 높은 기질적 분노 또는 좌절)과 인터넷 중독 발달 사이의 근본적인 관계를 조사했습니다. 결과는 기질이 온라인 행동에 대한 인지에 미치는 영향을 통해 특정 기질이 IA 수준에 영향을 미친다는 것을 나타냅니다.Zhang et al., 2015). Tianet al. (2017) 중국 표본에서 수줍음, 부적응 인지 및 일반화된 병리적 인터넷 사용(GPIU) 사이의 상호 연관성을 조사했습니다. 결과는 이러한 변수들 사이의 연관성이 역동적이고 양방향적이며 증가된 부적응 인지가 시간에 따라 수줍음과 GPIU 사이의 관계를 양방향으로 매개한다는 것을 보여주었다. 게다가, 다른 연구에서는 양육 방식과 또래 관계가 사람들을 NMC에 취약하게 만들 수 있으며, 이는 인터넷 중독 수준에 추가로 영향을 미칠 수 있다고 밝혔습니다.Li 등, 2013; 왕 (Wang) 등, 2015).

   

그림 1. 병리학적 인터넷 사용의 인지 행동 모델(데이비스, 2001).

또한, 수많은 다른 연구들이 인터넷 게임 중독에 초점을 맞추고 부적응 인지와의 관계를 조사했습니다. 킹과 델파브로 (2014) 인터넷 게임 중독의 기원과 병인에 대한 이론적 설명을 제공하는 새로운 모델을 제안했습니다. 저자들은 인터넷 게임 중독의 기저에 있는 네 가지 부적응 인지, 즉 과대평가, 부적응 규칙, 게임 자존감, 게임 수용을 식별했습니다. 일부 경험적 연구에서도 인터넷 게임 중독 증상이 있는 청소년은 증상이 없는 청소년보다 인지 부적응이 훨씬 더 많이 보고되는 것으로 나타났습니다.Zhou 등, 2012; Liu 등, 2014; 2016, King and Delfabbro). 펭과 리우 (2010) 인지를 측정하는 XNUMX개 항목 척도가 중국 성인의 인터넷 게임 중독을 유의하게 예측한다고 보고했습니다. Forrestet al. (2016) 호주 성인 465명을 대상으로 문제가 있는 비디오 게임 플레이와 관련된 부적응 인지를 조사했습니다. 그 결과, 이러한 문제적 인지는 인터넷 게임 중독과 중간 내지 높은 상관관계를 보였다. Forrestet al. (2017) 12개월간의 종적 연구를 통해 부적응 인지가 문제가 있는 비디오 게임의 미래 변화를 예측할 수 있는지 여부를 조사했습니다. 그 결과 인지적 변화가 성별, 연령, 게임 빈도를 넘어 문제 게임 점수의 28%를 설명하는 것으로 나타났습니다.

많은 연구가 IA에 대한 NMC의 영향을 확인했지만 NMC에 대한 IA의 가능한 영향을 조사한 연구는 거의 없습니다. 인지 부조화 이론(페스트 링거, 1957)는 주로 사람들이 사고 내에서 그리고 행동과 사고 사이의 불일치를 경험하고 이에 대응하는 방법에 관한 것으로 NMC가 인터넷 중독과 어떻게 관련되는지에 대한 대안적인 설명을 제공합니다. 사람들이 불일치를 알게 되면 불편함이나 부조화를 경험하게 되고, 이러한 불일치가 해결될 때까지 태도, 인식 또는 행동을 조정함으로써 이러한 경험을 줄이고 일관성을 회복하려는 노력을 촉발합니다.드 브리스와 티민스, 2016). 이 이론에 따르면, 사람들이 이미 자신의 삶에 부정적인 영향을 미쳤을 때 인터넷에 탐닉하는 것과 같이 사람들이 자신의 가치관과 일치하지 않게 행동할 때 그들은 후회의 형태로 부조화를 경험합니다. 이것은 그들의 행동의 부정적인 결과에 대한 개인적인 책임감과 함께 발생합니다. 대부분의 사람들은 이러한 부조화를 줄이기 위해 자신의 행동을 성공적으로 조정할 수 있습니다. 그러나 어떤 사람들은 인터넷에 대한 태도를 바꿈으로써 부조화를 줄일 수 있으며, 그렇게 함으로써 문제 행동을 유지하면서 부조화를 줄일 수 있습니다. 치우와 완 (2007) 비디오 게임 플레이어 샘플을 사용하여 이 프로세스를 조사했습니다. 그 결과, 자신의 행동에 대해 책임감을 느끼는 플레이어는 비디오 게임에 대한 태도를 긍정적에서 부정적으로 바꿀 가능성이 더 높은 반면, 비디오 게임 플레이에 더 많은 투자를 한 플레이어는 태도 불일치 행동에 덜 관여하는 것으로 나타났습니다.

대학생의 IA에 관한 연구

다양한 연구에서 청소년이 인터넷 사용자의 대다수를 구성하고 있으며, 대학생은 인터넷에 쉽게 접근할 수 있고, 일정이 유동적이며, 행동을 통제할 수 있는 능력이 낮기 때문에 인터넷 중독에 특히 취약하다고 합니다.쇼와 블랙, 2008; Fu 외, 2010; Georgios 외, 2014; Yang 외, 2014). 더욱이 대학 생활의 시작은 대인 관계(가족 관계뿐만 아니라 또래 및 기타 사회적 관계; 우드하우스 외, 2012). 이전 연구에서는 통제되지 않은 인터넷 사용이 가족 간의 의사소통 및 감독 감소와 밀접한 관련이 있다고 보고했습니다.Van den Eijnden 외, 2010; Liu 등, 2012). 따라서 대인 관계의 변화는 대학 신입생을 IA를 개발할 위험에 두는 경향이 있습니다.Zhang et al., 2014).

또한 신입생은 중국에서 대학에 입학하기 위해 일련의 엄격한 시험을 통과해야 하며 일반적으로 고등학교 동안 자기 성찰을 위한 시간이 부족합니다. 따라서 대학 생활에 직면했을 때 학업 및 대인 관계 기술 부족으로 인해 혼란을 느낄 수 있습니다.Ni 등, 2009). 또한, 풍부한 여가 시간과 다양한 무선 도구를 통한 무제한 인터넷 액세스로 인해 대학 신입생은 많은 시간을 온라인에서 보내는 경향이 있으므로 이 특별한 기간 동안 IA 증상을 경험할 가능성이 매우 높습니다.첸, 2012). IA에 대한 예방 및 개입 전략을 제공하기 위해 대학 첫 학기 동안 단기 종단 연구가 수행되었습니다.

현재 연구

많은 연구자들이 IA와 NMC 간의 관계를 조사했지만 대부분 단면적 접근 방식을 채택했습니다. 따라서 이 두 변수 사이의 상호 관계를 식별하는 것은 어렵습니다(Joseph et al., 2016). 또한 IA를 개발하는 학생들의 확률은 대학 초기에 훨씬 더 높지만(리와 리앙, 2007; Ni 등, 2009), 이전 연구의 참가자는 일반적으로 모든 연령대의 대학생이었으며 첫 학기의 학생들은 덜 자주 참여했습니다. 따라서 본 연구에서는 대학생활 첫 학기 대학생들의 IA와 NMC의 관계를 알아보기 위해 교차지연분석을 채택하였다. 이전의 이론적 및 경험적 연구에 따르면 이 두 변수 사이에 상호 관계가 존재할 수 있습니다. 따라서 우리는 상호 작용 모델을 제안했습니다 (그림 2) 그리고 이 두 변수 간의 관계에 관한 세 가지 가설을 테스트했습니다.

   

그림 2. 가설 모델.

H1. IA에서 NMC까지 긍정적이고 중요한 교차 지연 경로가 존재하며 NMC는 중국 대학 신입생 사이에서 IA를 효과적으로 예측합니다.

H2. IA에서 NMC로의 교차 지연 경로는 상당한 수준에 도달하고 결과적으로 IA 수준은 NMC에 악영향을 미칩니다.

H3. IA와 NMC의 관계는 일반적으로 남성과 여성에게 적용될 수 있습니다.

재료 및 방법

참가자

참가할 수 있는 대학 신입생의 초기 수는 300명의 참가자였으며, 이들은 모두 중국 산둥성 두 도시(즉, 지난과 허쩌)에 위치한 두 개의 대학에 등록했습니다. 데이터 수집은 2015년 1월 초(T2), 2개월 후(T4), 3개월 후(T300)에 수행되었습니다. 첫 번째 데이터 수집 단계에서 이 87명의 학생들이 모두 측정을 완료했습니다. 그러나 이후의 파동에서 이 300명의 학생 중 71.00명이 중간에 자퇴했습니다. 참여 부족은 결석 또는 질병으로 인한 것이었다(참가율: 213%). 따라서 최종 데이터 분석을 위해 남은 학생은 104명(남학생 109명, 여학생 17명)으로 21세에서 XNUMX세 사이(M = 18.87 년 SD = 0.76년). 중간에 자퇴한 학생(87명)과 자퇴하지 않은 학생(213명)의 데이터가 본 연구에 포함된 변수에 대해 다른지 여부를 확인하기 위해 일련의 t-데이터 수집의 첫 번째 단계에서 수집된 데이터를 사용하여 테스트를 수행했습니다. 이러한 분석 중 어느 것도 중요하지 않았습니다. 이 참가자들은 모두 인터넷 경험이 있었고 이 연구에 포함되었습니다. 참가자들은 평균 5.59년 동안 인터넷을 사용했습니다(SD = 2.06) 대학 생활 초기에. 학생들의 등록된 거주지에 대한 정보를 수집했습니다: 43.19%는 대도시에 살았고, 35.68%는 마을에 살았고, 21.13%는 마을에 살았습니다. 또한, 대학에 입학할 때 학생별로 파일(기본 정보와 신체 및 정신 건강 상태가 포함됨)이 작성되었습니다. 파일에 따르면 참가자 중 정신 또는 신경계 장애가 있는 사람은 아무도 없습니다. 이 연구는 산동 사범 대학 윤리 지침 및 헬싱키 선언의 권장 사항에 따라 모든 참가자의 서면 동의를 얻어 수행되었습니다. 프로토콜은 Shandong Normal University의 Human Research Ethics Committee의 승인을 받았습니다.

기구

인터넷 중독

현재 연구는 수정된 중국 인터넷 중독 척도(CIAS-R; 바이와 판, 2005). CIAS-R은 19가지 요소로 나눌 수 있는 4개 항목을 포함합니다: 강박적 사용 및 금단(예: "나는 인터넷에 접속할 수 없는 기간 동안 우울함을 느낍니다"), 관용(예: "나는 점점 더 많은 돈을 지출해야 한다는 것을 알게 되었습니다. 시간 관리 문제(예: "인터넷 사용 때문에 학업 또는 업무 수행에 악영향을 미칩니다.") 대인 관계 및 건강 문제(예: "시간을 더 갖기 위해 수면 시간을 줄입니다. 온라인”). 각 응답은 1(전혀 사실이 아니다) ~ 4 (항상 참). 따라서 평균 점수가 높을수록 IA 수준이 높다는 것을 나타냅니다. 이 척도는 최근 중국 대학생을 대상으로 한 연구에 적용되어 높은 신뢰도와 타당도를 보여주었다.티안 (Tian) 등, 2015). 본 연구에서 척도의 알파 계수는 T0.92에서 1, T0.95에서 2, T0.91에서 3이었다.

네트워크 관련 부적응 인지

이 연구는 Liang이 수정한 네트워크 관련 부적응 인지 척도를 채택했습니다. 원래 척도는 Davis가 제안한 인지 행동 모델을 기반으로 개발된 Online Cognition Scale이었습니다.티안 (Tian) 등, 2015). 수정된 척도에는 세 가지 요인으로 나눌 수 있는 14개 항목이 포함되어 있습니다. 일종의 '서두름' 또는 감정적 고조를 느낍니다.”), 산만함(예: “인터넷을 사용하는 것은 내가 해야 하지만 정말 하고 싶지 않은 일을 잊어버리는 방법입니다.”)입니다. 참가자들은 각 진술이 5(전혀 사실이 아니다) ~ 5 (항상 참). 따라서 평균 점수가 높을수록 인터넷 사용과 관련하여 높은 수준의 NMC를 나타냅니다. 이 척도는 중국 대학생에 대한 이전 연구에서 적용되었습니다(티안 (Tian) 등, 2015, 2017). 현재 연구에서 척도의 알파 계수는 T0.87에서 1, T0.90에서 2, T0.90에서 3이었습니다.

통계 분석

이 연구에서 우리는 중국 대학 신입생의 IA와 NMC 간의 단방향 및 양방향 관계를 조사하기 위해 완전 교차 지연 패널 디자인을 사용했습니다.Van Lier 외, 2012). 일반 모델은 T1, T2 및 T3에서 IA 및 NMC의 측정으로 구성되었습니다. 우리는 두 변수 사이의 가능한 메커니즘을 나타내는 네 가지 모델을 제안하고 테스트했습니다. 먼저 "안정성 모델"을 제안했습니다(모델 1, 그림 3) 교차 시간 안정성 효과만 포함했습니다. 둘째, 인지 행동 모델(모델 2, 그림 3)는 한 시점에서 NMC가 다음 시점에서 IA를 예측할 수 있는지 여부를 조사하기 위해 제안되었습니다. 셋째, "행동-인지 모델"을 제안했습니다(모델 3, 그림 3) 한 시점에서 IA가 다음 시점에서 NMC를 예측할 수 있는지 여부를 조사합니다. 마지막으로 "상호 인과 모델"을 제안했습니다(모델 4, 그림 3) IA와 NMC 간의 상호 영향을 조사했습니다. 또한 성별에 따른 다집단 교차지연분석을 통해 남성과 여성에 따라 두 가지 핵심변수의 관계가 다른지 살펴보았다.

   

그림 3. 교차 지연 분석의 결과. 단일 화살표 선은 경로 계수를 나타내고 이중 화살표 선은 공분산을 나타냅니다. 점선은 유의하지 않은 계수를 나타내고 실선은 유의한 계수를 나타냅니다. ^***계수가 0.001 수준에서 유의함을 나타냅니다. ^※※계수가 0.01 수준에서 유의함을 나타내고, ^*계수가 0.05 수준에서 유의함을 나타냅니다.

이 연구에서 가정된 모델을 테스트하기 위해 잠재 변수가 있는 구조 방정식 모델링이 사용되었습니다. 의 추천에 따라 홀버트와 스티븐슨(2002), 모델 적합도는 다양한 지표를 사용하여 평가되었습니다. χ² 자유도를 사용한 추정은 여전히 ​​서로 다른 모델 간에 비교를 수행하는 가장 일반적으로 사용되는 수단입니다. χ 사이의 비율² 적합도가 좋은 모델의 경우 자유도가 5를 초과해서는 안 됩니다. 또한 TLI(Tucker-Lewis 지수) 및 RMSEA(근사치 평균 제곱근 오차)와 함께 비교 적합 지수(CFI)를 보고했습니다. 일반적으로 CFI와 TLI 값이 0.95 이상이면 좋은 적합도를 나타내고, RMSEA 값이 0.06 미만이면 우수한 적합도를 나타내고, 0.06~0.08 사이의 값은 좋은 적합도를 나타냅니다(Yuan 등, 2014). 또한, χ² 차이 검정(Δχ²) 중첩 모델의 적합도를 비교하는 데 사용되었습니다. 중요하지 않은 Δχ² 검정은 두 모델이 데이터에 대해 동일한 적합도를 제공하는 반면 유의미한 Δχ² 제약이 덜한 모델을 유지해야 함을 시사합니다(티안 (Tian) 등, 2017).

결과

기술 분석

이 연구에서 주요 변수의 평균과 표준 편차는 표에 제시되어 있습니다. 1. 참가자의 IA 및 NMC에 대한 성별 및 측정 시간의 영향을 조사하기 위해 반복 측정 ANOVA를 수행했습니다("성별"은 개체 간 변수이고 "측정 시간"은 개체 내 변수임). 결과는 두 종속 변수 측면에서 성별 간에 유의미한 차이가 없음을 보여주었습니다(F = 0.10, p = 0.749; F = 0.02, p = 0.822). 시간이 지남에 따라 대학 신입생의 IA 수준은 T1에서 T3으로 크게 증가했습니다(F = 28.71, p < 0.001). 의 결과 사후 테스트는 T3에서 측정된 IA 수준이 T2에서보다 상당히 높은 것으로 나타났습니다(p < 0.01) 및 T1(p < 0.001), T2에서 측정된 IA 수준이 T1에서보다 유의하게 높았다(p < 0.001). 또한 다른 시간에 측정했을 때 NMC에서 약간의 유의미한 차이가 존재했습니다(F = 2.93, p = 0.055). 의 결과 사후 테스트 결과 T3에서 측정된 IA 수준이 T1에서보다 상당히 높았습니다(p < 0.05), T1과 T2에서 측정했을 때 NMC에 약간의 유의한 차이가 존재했습니다(p = 0.065). 그러나 T2와 T3에서 측정했을 때 NMC에서 유의미한 차이는 존재하지 않았다(p = 0.846). 두 변수에서 성별과 측정 시간 간의 상호 작용은 유의미한 수준에 도달하지 못했습니다(F = 0.38, p = 0.682; F = 0.24, p = 0.791).

   

표 1. IA 및 NMC의 기술 통계(n = 213).

표에 표시된대로 2, T1, T2 및 T3에서 IA와 NMC 사이의 이변량 상관관계뿐만 아니라 두 변수 사이의 모든 교차지연 상관관계는 유의하고 긍정적이었으며 IA와 NMC 사이에 양의 관계가 있음을 시사합니다.

   

표 2. IA와 NMC 간의 상관관계(n = 213).

IA와 NMC 간의 교차 관계

IA와 NMC 간의 상호 관계를 조사하기 위해 일련의 교차 지연 모델이 지정되었습니다. 먼저 기본 모델(모델 1, 그림 3)가 지정되었습니다. 이 모델에서 IA와 NMC에 대한 안정성 계수는 ​​추정되었지만 두 변수 간의 교차 지연 효과는 추정되지 않았습니다. 모델 적합도는 허용 가능했습니다(표 3). 둘째, 이전에 제시된 인지 행동 모델을 테스트하기 위해 NMC에서 IA로의 교차 지연 경로를 기본 모델에 추가했습니다(모델 2, 그림 3), 이는 모델 적합도를 크게 개선했습니다(표 3). χ² 차이 테스트 결과 모델 2가 모델 1보다 데이터에 더 잘 맞는 것으로 나타났습니다(Δχ² = 27.05, Δdf = 2, Δχ²/Δdf = 13.53 > 6.63) (웬 외, 2006). 모델 2에 따르면 표준화된 경로 계수는 0.10(p = 0.309) T1에서 측정된 NMC ~ T2에서 측정된 IA의 경우 0.36(p < 0.001) T2에서 측정된 NMC에서 T3에서 측정된 IA까지. 셋째, 한 시점의 IA가 다음 시점의 NMC를 예측할 수 있는지 알아보기 위해 IA에서 NMC까지의 교차 지연 경로를 기준 모델에 추가했습니다(모델 3, 그림 3). 결과는 양호한 모델 적합도를 달성한 것으로 나타났습니다(표 3). χ² 차이 테스트는 모델 3이 모델 1보다 데이터에 더 잘 맞는다는 것을 입증했습니다(Δχ² = 47.20, Δdf = 2, Δχ²/Δdf = 23.60 > 6.63). 모델 3에 따르면 표준화된 경로 계수는 0.44(p < 0.001) T1에서 측정된 IA ~ T2에서 측정된 NMC의 경우 0.50(p < 0.001) T2에서 측정된 IA에서 T3에서 측정된 NMC까지. 이것은 한 시점에서 IA가 다음 시점에서 NMC의 효과적인 예측 변수였으며 모델에 두 경로를 추가하면 모델 적합도를 크게 향상시킬 수 있음을 나타냅니다. 넷째, 모델 4는 IA와 NMC 사이의 안정성 계수와 교차 지연 효과를 모두 지정했습니다(모델 4, 그림 3). 모델이 데이터에 충분히 적합(표 3). 그러나 모델 3과 4는 내포되어 있으며 χ² 차이 테스트는 두 모델이 똑같이 잘 수행됨을 나타냅니다(Δχ² = 11.69, Δdf = 2, Δχ²/Δdf = 5.85 < 6.63). 마지막으로 Model 4에서 보듯이 T1에서 측정된 NMC에서 T2에서 측정된 IA에 대한 표준화된 경로 계수를 제외하고 나머지 IA와 NMC 사이의 교차 지연 경로는 상당한 수준에 도달했습니다. 따라서 이 경로를 삭제하고 모델 5를 개발했습니다. 모델은 데이터에 충분히 적합했습니다(표 3). 결과적으로 모델 5는 다음과 같은 이유로 분석을 위한 최종 모델로 유지되었습니다.² = 0.21, Δdf = 1, Δχ²/Δdf = 0.21 < 6.63), 모델 5는 모델 4보다 더 단순하고 간결하며 분석을 위해 더 적은 매개변수를 선택해야 합니다. (2) χ² 차이 테스트는 모델 5가 모델 3보다 데이터에 더 잘 맞는 것으로 나타났습니다(Δχ² = 11.48, Δdf = 1, Δχ²/Δdf = 11.48 > 6.63), 표준화 경로 계수는 0.25(p < 0.001) T2에서 측정된 NMC에서 T3에서 측정된 IA까지. 즉, T2에서 측정된 NMC가 T3에서 측정된 IA를 예측할 수 있는 강력한 가능성이 존재합니다.

   

표 3. 다른 모델 간의 비교.

성별 차이

IA와 NMC 간의 교차 지연 관계가 남성과 여성에 따라 다른지 여부를 조사하기 위해 다중 그룹 분석을 수행했습니다. 우리는 먼저 남성(M_남성) 및 암컷(M_여자) 별도로, 적합 지수는 두 하위 샘플 모두에 적합했습니다(표 4). 그런 다음 두 변수가 남성과 여성에 대해 동일하게 측정되었는지 여부를 결정하기 위해 측정 불변성을 테스트했습니다. 완전히 구속되지 않은 측정 모델(M₁), 모든 매개 변수는 두 그룹에 걸쳐 다양하게 허용되었습니다. 허용 가능한 모델 적합이 달성되었고 완전히 구속된 측정 모델(M₂) 그런 다음 모든 매개변수가 두 그룹에 대해 동일하게 고정된 것으로 분석되었습니다. 모델이 데이터에 충분히 적합(표 4). χ² 차이 테스트는 두 모델이 똑같이 잘 수행됨을 나타냅니다(Δχ² = 6.50, Δdf = 15, p = 0.970).

   

표 4. 남성과 여성에 대한 다중 그룹 분석.

연구의 이 부분의 연구 목적을 다루기 위해 우리는 대학생의 성별에 따라 다중 그룹 교차 지연 분석을 수행했습니다. 안정성 계수, 교차 지연 경로 계수 및 IA와 NMC 간의 공분산과 같은 세 가지 매개 변수가 성별에 따라 다른지 여부를 검사하기 위해 테스트되었습니다. 구속 모델(M₃)는 두 그룹에서 세 매개 변수가 모두 동일한 것으로 지정되었습니다. 이 모델은 만족스러운 모델 적합도를 달성했습니다(표 4). χ² 차이 테스트는 이 모델이 완전히 구속되지 않은 모델만큼 적절하게 데이터에 적합함을 나타냅니다(Δχ² = 1.78, Δdf = 7, p = 0.996), 전체 경로 패턴이 남성과 여성 간에 불변임을 나타냅니다.

토론

이 연구는 중국 대학 신입생들 사이에서 IA와 NMC 간의 상호 관계를 탐색하기 위해 교차 지연 패널 설문 조사를 수행했습니다. 인지 행동 모델에 따르면(데이비스, 2001), 두 변수 사이에 상호 관계가 존재할 수 있으며 NMC는 IA의 가능성 있는 예측 변수입니다. 그러나 이 가설은 완전히 지지되지 않았다. 연구의 처음 2개월 동안 우리는 IA에 대한 NMC의 예측 효과를 관찰하지 못했습니다. 이것은 이전 연구의 결과와 일치하지 않습니다(티안 (Tian) 등, 2015). 구체적으로 NMC는 IA 생성의 필수 조건이 아닌 것으로 보입니다. 이 결과는 현재 연구의 참가자와 관련이 있을 수 있습니다. 본 연구에서 조사 대상자는 최근에 엄격한 입시를 마친 중국 대학 신입생, 즉 "가오카오"였다. 대학에 입학하기 위해 학생들은 초등 및 중등 교육 전반에 걸쳐 많은 노력을 기울여야 합니다. 결과적으로 그들 중 인터넷을 사용할 충분한 시간이 있는 사람은 거의 없습니다(리와 리앙, 2007). 따라서 NMC 수준은 참가자가 대학에 등록했을 때 가장 낮았으며, 이는 IA 생성에 중요한 영향을 미치지 않았을 수 있습니다. 대학 기간 동안 수많은 다른 요인으로 인해 사람들이 인터넷에 중독될 수 있습니다. 예를 들어, 인터넷이 제공하는 비언어적 및 인구통계학적 신호의 부재와 익명성은 정서적 고통을 덜어줌으로써 학생들의 웰빙에 도움이 될 수 있습니다.캐플란과 터너, 2007) 및 사회적 지원 및 자존감에 대한 인식 향상(Kraut et al., 2002), 대인관계의 폭을 넓힐 뿐만 아니라(코튼, 2008). 또한 성격 특성은 이 기간 동안 IA 생성에 중요한 역할을 할 수 있습니다.마이크 외, 2014). 예를 들어, 노력 조절 능력이 높은 사람들은 앞에서 언급한 것처럼 인터넷의 유혹을 받았을 때 충동적인 행동을 더 효과적으로 억제했습니다. 대조적으로, 감각 추구 수준이 높은 사람들은 중독성 행동을 하기 더 쉬웠습니다.Zhang et al., 2015). 그러나 중국 신입생의 학업 스트레스는 대학 입학 후 크게 줄었고 인터넷 사용 시간이 늘어났다(리와 리앙, 2007). 따라서 그들은 자신의 경험이나 또래 교환과 관련된 경험을 통해 인터넷에 대한 다양한 인지적 반응을 점진적으로 발달시켰을 것이며, 이는 결과적으로 IA 수준에 영향을 미쳤을 것이다.왕 (Wang) 등, 2015).

인지 행동 모델에 따르면(데이비스, 2001), IA는 NMC에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다(카플란, 2010). 그러나 이 가설을 검증하기 위한 실증적 연구는 거의 수행되지 않았으며, 이 현상을 설명할 이론을 제시한 연구자도 거의 없다. 그럼에도 불구하고, 현재 연구의 실증적 증거는 IA가 NMC와의 관계에서 예측 우선순위를 가졌고, 이는 NMC의 생성 및 발달 모두에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 일부 연구원은 중국 청소년의 온라인 게임 행동을 조사했습니다. 그들은 온라인 게임에 대한 상대적인 인지의 변화가 행동과 생각의 불일치로 인한 불편함을 해소하는 효과적인 방법이기 때문에 온라인 게임 행위가 온라인 게임에 대한 인지에 상당한 영향을 미칠 수 있다고 보고했다.왕 (Wang) 등, 2015). 따라서 우리는 NMC에 대한 IA의 예측 효과 메커니즘을 논의하기 위한 설명 모델로 인지 부조화 이론을 적용했습니다.쿠퍼, 2007). 이 이론에 따르면, 사람들은 불일치를 알게 되면 불편함이나 부조화를 경험하게 되고, 이러한 불일치가 해결될 때까지 태도, 인식 또는 행동을 조정함으로써 이러한 경험을 줄이고 일관성을 회복하려는 노력을 촉발합니다.드 브리스와 티민스, 2016). 대부분의 사람들은 이러한 부조화를 줄이기 위해 자신의 행동을 성공적으로 조정할 수 있습니다. 그러나 어떤 사람들은 "나는 '실제'보다 온라인에서 더 존경을 받을 수 있다", "나는 인터넷에 있을 때 가장 안전하다고 느낀다" 또는 "인터넷을 사용하는 것은 해야 하지만 하기 싫은 일을 잊는 방법.” 사람들이 인터넷 중독이 합리적이라고 스스로 확신하게 되면 부조화가 줄어들고 기분이 좋아집니다. 그러나 불협화음 불편함을 줄이는 효과적인 방법은 또 다른 동일한 위반이 발생할 때 반복되는 경향이 있어 문제가 된다(드 브리스와 티민스, 2016). 즉, 이러한 NMC가 학생들에 의해 구축되면 이후의 과도한 인터넷 사용은 동일한 수준의 불편함을 유발하지 않으며, 이는 더 나아가 과도한 인터넷 사용을 증가시킨다. 요컨대 IA의 생성과 발달은 NMC와 과도한 인터넷 사용의 악순환에 의해 발생하며 IA는 NMC와의 관계에서 예측 우선순위를 갖는다.

결과는 남성과 여성 사이의 주요 변수에 유의미한 차이가 없음을 나타냅니다. 이것은 다른 많은 연구 결과와 일치하지 않습니다. (뮐러 (Müller) 등, 2014). 이것은 아마도 컴퓨팅 및 네트워킹 기술의 급속한 발전으로 인해 네트워크 단말 장비와 그 응용 프로그램이 크게 바뀌었기 때문일 것입니다.다니엘 외, 2012; 마이크와 종, 2014). 예를 들어, 현대 사회에서 휴대 전화는 점차 인터넷에 액세스하는 주요 수단이 되었으며 쇼핑, 브라우징과 같은 다양한 활동을 휴대 전화로 수행할 수 있습니다. 남성과 여성 모두 그러한 활동의 ​​대부분을 즐깁니다(산, 2015). 또한 다집단 교차지연분석 결과 IA와 NMC 사이에서 발견된 경로가 남성과 여성에서 동일하다는 것을 알 수 있다. 즉, 인터넷 중독으로 이어지는 과정은 남녀 모두 동일할 수 있으며, 본 연구에서 수립한 최종 모델은 중국 대학 신입생에게 광범위한 적용 가능성과 실질적인 의미를 갖는다.

IA의 생성 및 발달 메커니즘을 더 확인하기 위해 Davis가 제안한 인지 행동 모델과 본 연구에서 발견된 결과를 기반으로 이론적 모델을 제안했습니다(그림 4). 이 모델에 따르면 인터넷 중독의 발생과 발달은 인터넷 중독과 NMC가 관련된 악순환의 결과이며, 이 순환은 주로 행동과 사고 사이의 불일치로 인한 불편함에 의해 유발된다.드 브리스와 티민스, 2016). 이러한 악순환은 주로 인터넷의 과도한 사용으로 시작되기 때문에 학기 초에는 다양한 방법을 통해 악순환을 완화할 필요가 있습니다. 그러나 젊은이들에게 인터넷의 강력한 매력 때문에 대학 신입생들 사이에서 인터넷 중독을 완전히 피하기는 어렵습니다. 인지 부조화 이론에 따르면 그들 중 일부가 인터넷에 중독되었을 때 행동과 사고 사이의 불일치로 인한 불편함을 줄이기 위한 두 가지 방법이 존재합니다. 첫 번째 방법은 온라인 행동을 바꾸는 것이고, 두 번째 방법은 중독 행동에 대한 정당성을 개발하기 위해 인지를 조정하는 것입니다. 두 번째 방법이 분명히 선호됩니다. 따라서 이 모델은 대학 초기에 중국 학생들의 IA에 대한 예방 및 교정 계획에 대한 이론적 지원을 제공할 수 있습니다.

   

그림 4. 본 연구의 이론적 모델.

한계와 미래 방향

이 연구의 몇 가지 제한 사항은 주목할 가치가 있습니다. 첫째, IA의 생성 및 발달에 관한 이론적 모델을 제안했지만 본 연구에서는 이 모델이 완전히 검증되지 않았으며 IA와 NMC 간의 상호 관계에만 초점을 맞추었다. 따라서 이 모델을 검증하기 위해서는 추가적인 실증적 연구가 수행되어야 한다. 게다가, 이 이론적 모델은 감정 및 외부 환경과 같은 몇 가지 다른 요인의 영향을 해결하지 못했을 수 있습니다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 보다 정교한 이론적 모델이 개발되어야 합니다. 둘째, IA와 NMC의 상호관계를 알아보기 위해 2015년 2016월부터 213년 XNUMX월까지 세 차례에 걸쳐 설문조사를 실시하였다. 개발 추세는 학생의 대학 생활 중 후속 기간에서 아마도 뚜렷할 수 있습니다. 따라서 대학에서 남은 시간 동안 이 문제에 대한 추가 탐구가 필요합니다. 마지막으로, 본 연구에서는 재정 및 인적 자원과 관련된 제약 때문에 편리한 대학 신입생 표본을 사용하는 것이 필요했습니다. 이 샘플에는 중국 산둥성의 대학에서 온 XNUMX명의 참가자만 참여했습니다. 주 간의 경제적, 문화적 차이는 대학 신입생과 관련된 두 가지 주요 변수 간의 관계에 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 연구는 중국의 다른 지역을 포함하는 더 큰 표본으로 반복되어야 합니다.

작성자 기여

PH는 초기 아이디어 구상 및 원고 작성에 기여했습니다. PW와 FG는 중요한 개정에 기여했습니다. QL과 YT는 데이터 수집 및 분석을 완료하는 데 도움을 주었습니다. 모든 저자는 출판을 위해 원고의 최종 버전을 승인했습니다.

기금

이 연구는 산동성 인문사회 과학 연구 프로그램(J16YG21), 산동성 예술 과학 프로그램(ZX2015021), 허쩌 대학교 인문 사회 과학 연구 프로그램(XY16SK09)의 지원을 받았습니다.

이해 상충의 진술

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

참고자료

주제어: 인터넷 중독, 네트워크 관련 부적응인지, 대학 신입생, 교차지연패널조사, 중국어

인용: Han P, Wang P, Lin Q, Tian Y, Gao F 및 Chen Y(2017) 중국 대학 신입생의 인터넷 중독과 네트워크 관련 부적응 인지 간의 상호 관계: 종단 교차 지연 분석. 앞. Psychol. 8 : 1047. doi : 10.3389 / fpsyg.2017.01047

접수: 13년 2017월 08일; 수락: 2017년 XNUMX월 XNUMX일;
게시 날짜 : 22 June 2017.

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