(CAUSATION) 합병증 및 자기 개념 관련 특성 (2018)에 관한 건강하고, 문제가있는, 중독 된 인터넷 사용 간의 관련성

J Behav Addict. 2018 2 월 15 : 1-13. doi : 10.1556 / 2006.7.2018.13.

레 메나 거 T¹, 호프만 S¹, 디 이터 J¹, 라인 하르트 I², 만 K¹, 키퍼 F¹.

https://doi.org/10.1556/2006.7.2018.13

추상

배경

중독 된 인터넷 사용자는 주의력 결핍 과잉 행동 장애 (ADHD), 우울 및 불안 장애와 같은 더 높은 비율의 동반 질환을 나타냅니다. 또한 중독 된 인터넷 게이머와 소셜 네트워크 사용자에게서 자기 개념과 관련된 특성의 결함이 발견되었습니다. 이 연구의 목적은 합병증과 자기 개념 관련 특성과 관련하여 건강하고 문제가 있으며 중독 된 인터넷 사용 사이의 연관성을 조사하는 것입니다. 근본 진단없이 최근에 개발 된 ADHD 유사 증상과 중독성 인터넷 사용 간의 연관성도 조사되었습니다.

행동 양식

n = 79 개의 건강한 대조군, n = 35 문제, n = 93 명의 중독 된 인터넷 사용자가 동반 질환, 사회적 및 정서적 역량, 신체 이미지, 자존감 및인지 된 스트레스에 대해 평가되었습니다. ADHD 진단 외에도 최근에 개발 된 ADHD 유사 증상도 평가되었습니다.

결과

중독 된 사용자는 ADHD, 우울 및 불안 장애와 함께 더 많은 자기 개념 관련 결손과 높은 동반 질환 비율을 보였다. 중독성 있고 문제가있는 사용자는 군집 B 성격 장애의 유병률과 유사하며 감성 지능과 관련된 특성 수준이 감소했습니다. 최근 ADHD와 유사한 증상이 나타난 참가자는 ADHD 증상이없는 환자에 비해 수명과 현재 인터넷 사용 심각도가 높은 점수를 받았습니다. 최근에 ADHD 증상이 발병 한 중독 참가자는 증상이없는 사람에 비해 평생 인터넷 사용 심각도가 더 높았습니다.

결론

우리의 연구 결과 클러스터 B 성격 장애 및 감성 지능의 premorbid 문제는 문제가있는 및 중독성 인터넷 사용 사이의 연결을 제시 할 수 있습니다 나타냅니다. 또한, 발견은 중독성 인터넷 사용이 ADHD와 유사한 증상과 관련이 있다는 첫 징후를 제공합니다. 따라서 ADHD의 증상은 중독 된 인터넷 사용의 배경에 대해 평가해야합니다.

키워드 : 문제가 있고 중독 된 인터넷 사용, 동반 질환, ADHD 증상, 자아 개념

개요

특히 휴대용 디지털 장치와 관련하여 가속화 된 디지털화로 인해 언제 어디서나 인터넷에 액세스 할 수 있습니다. 따라서 지난 30 년 동안 전 세계 인터넷 사용이 급격히 증가한 것은 놀라운 일이 아닙니다 (인터넷 세계 통계). 독일의 한 조사에 따르면 2015에서 44.5 백만 명이 매일 인터넷을 사용했고 3.5 백만 명이 (8.5 %) 전년보다 더 많이 나타났습니다 (Tippelt & Kupferschmitt, 2015 년). 인터넷의 즐거운 측면 외에도 최근 몇 년 동안 인터넷 중독의 발생률이 증가한 것으로 보입니다 (미하라와 히구치, 2017; Rumpf et al., 2014).

"인터넷 게임 장애"가 제 5 판에 포함 되었음에도 불구하고 정신 장애의 진단 및 통계 편람 (DSM-5; 미국 정신과 학회, 2013) "정형 장애로 본 도서에 포함되기 전에 더 많은 임상 연구와 경험을 보장하는 상태"로서, 여전히 소셜 네트워크 및 온라인 쇼핑과 같은 다른 인터넷 응용 프로그램의 중독성 사용 여부에 대해서는 여전히 논쟁의 여지가 있습니다. 진단 임상 분류에 포함되기에 임상 적으로 관련이있는 것으로 간주 될 수 있습니다. DSM과 달리 ICD-11 베타 초안 (세계 보건기구, 2015) "물질 사용 또는 중독성 행동으로 인한 장애"라는 용어 바로 아래에 게임 장애 (예 : "디지털 게임"또는 "비디오 게임")를 정의 할 것을 제안합니다. 이 초안은 또한 "중독 행동으로 인한 기타 특정 장애"섹션에서 다른 애플리케이션의 중독성 인터넷 사용 (예 : 중독성 소셜 네트워크 사용)을 분류 할 것을 제안합니다.

중독성있는 인터넷 사용은 집중력 저하, 학교 및 업무 수행 감소, 수면 장애 및 사회적 철수와 같은 심리적 및인지 적 문제와 관련이 있습니다 (Lemola, Perkinson-Gloor, Brand, Dewald-Kaufmann, & Grob, 2015; Taylor, Pattara-angkoon, Sirirat, & Woods, 2017 년; Upadhayay & Guragain, 2017 년; Younes et al., 2016). 히키코모리 증후군 (즉, 사회적 철수, 자택에 갇히고 6 개월 이상 사회에 참여하지 않음)도 인터넷 소비 증가와 관련이 있지만, 히키코모리가 독립 장애로 간주 될 수 있는지 여부는 여전히 불분명합니다. 또는 다른 정신 질환과 강하게 연관된 임상 증상 (Stip, Thibault, Beauchamp-Chatel 및 Kisely, 2016).

I-PACE (Person-Affect-Cognition-Execution) 모델 및 동료와 같은 이전 인터넷 중독에 대한 설명 모델은 앞서 언급 한 정신 병리학 적 특성과 역기능 적 성격 특성을 인터넷 중독의 발달로 이끄는 주요 요인으로 제시합니다.브랜드, Young, Laier, Wolfling, & Potenza, 2016; 데이비스, 2001). 따라서 문제가 많고 중독성있는 인터넷 사용에 대한 여러 연구에 따르면 ADHD (주의력 결핍 과잉 행동 장애)뿐만 아니라 우울증 및 불안 장애와 같은 높은 동반 질환이보고되었습니다.Bozkurt, Coskun, Ayaydin, Adak 및 Zoroglu, 2013; Chen, Chen, Gau, 2015 년; Seyrek, Cop, Sinir, Ugurlu 및 Senel, 2017). 또한 Zadra et al. (2016)는 인터넷 중독자가 성격 장애의 빈도가 더 높다고보고했습니다 (29.6 %). 특히 경계 성 인격 장애는 인터넷 중독이없는 참가자에 비해 인터넷 중독자가 더 높은 유병률을 보였다. ADHD 증상의 발생은 종종 청소년 인터넷 중독자에 대한 연구에서보고되었습니다. Seyrek et al. (2017)는 청소년의 과잉 행동 증상뿐만 아니라 인터넷 중독과 주의력 장애 사이에 유의 한 상관 관계를 발견했습니다. 또한 Weinstein, Yaacov, Manning, Danon 및 Weizman (2015)는 ADHD를 가진 아동이 비 ADHD 그룹에 비해 인터넷 중독 테스트에서 더 높은 점수를받는 것을 관찰했습니다. 그러나 과도한 인터넷 사용으로 인해 ADHD와 유사한 증상이 부정적인 결과로 나타나는지에 대한 반대 질문은 여전히 ​​불분명합니다. 과도한 인터넷 사용에는 일반적으로 진행중인 여러 가지 온라인 작업 (디지털 멀티 태스킹; 크렌쇼, 2008). 이것은 종종 스트레스 수준을 증가시켜 ADHD에서 발견되는 것과 비슷한인지 적자를 초래합니다. 연구 결과에 따르면 디지털 멀티 태스킹은 집행 기능의 부족 (작업 기억 및 억제 제어 처리),인지 된 스트레스 증가 및 우울 증상뿐만 아니라 불안 증상과 관련이 있습니다.케인, 레오나드, 가브리엘리, 핀, 2016; Minear, Brasher, McCurdy, Lewis, & Younggren, 2013 년; Reinecke et al., 2017; Uncapher, Thieu 및 Wagner, 2016). 인터넷 게임 장애가있는 환자는 대조군에 비해 일일 및 만성 스트레스 수준이 증가한 것으로보고되었습니다.Kaess et al., 2017).

특히 디지털화 및 네트워킹으로 성장하는 젊은 사람들에게 과도한 인터넷 사용은 일상적인 활동에서 결정적인 요인으로 보입니다. 이것은 또한 청소년기에 인터넷 중독의 유행이 가장 높은 이유를 설명 할 수도 있습니다. 이시기의 주요 개발 과제는 개인 정체성의 형성 (자기 개념이라고도 함)입니다. 에릭슨, 1968; 마르시아, 1966). 이 과정에는 신체적 변화의 수용, 남성 및 여성 특성의 문화 별 고정 관념뿐만 아니라 사회적 및 정서적 역량 개발 및 성과 관련 기능에서의 자기 효능이 포함됩니다 (에릭슨, 1968; 마르시아, 1966). 이전 연구에 따르면 중독 된 게이머와 소셜 네트워크 사용자의 자기 개념적 결함이 있습니다. 중독성있는 게이머는 일반 비 중독 게이머와 건강한 컨트롤에 비해 자신의 신체 이미지를 더 강하게 거부하고 자존감과 정서적 능력 (자신과 타인의 감정 및 감정 표현 인식)에 결함이 있습니다.Lemenager et al., 2016). 또한 문제가있는 소셜 네트워킹은 감정 조절 기술뿐만 아니라 자신의 감정을 인식하는 데 문제가 있습니다.Hormes, Kearns 및 Timko, 2014).

우리가 아는 한, 인터넷 중독의 동반 질환과 자기 개념에 대한 연구는 중독 된 사용자와 건강한 통제의 차이점을 평가했지만, 건강하고 중독 된 인터넷 사용 간의 전환을 반영 할 수있는 문제가있는 사용을 추가로 고려하지 않았습니다. 문제가있는 인터넷 사용자 그룹을 포함 시키면 문제가있는 인터넷 사용자와 중독 된 인터넷 사용자 사이에 유사점이 있는지 또는 문제가있는 사용이 건강한 개인과 중독 된 개인 사이의 과도기 단계로 간주 될 수 있는지를 명확하게하는 데 기여할 수 있습니다. 문제가 많고 중독성있는 인터넷 사용과 관련된 이러한 특성을 발견하면 중독 된 인터넷 사용의 개발을위한 잠재적 위험 요소를 식별하는 데 도움이되므로 더 나은 예방 개입이 가능합니다.

따라서 본 연구의 목표는 중독성 및 문제가있는 인터넷 사용자들 사이의 동반 질환 및 자기 개념 관련 특성의 차이점과 유사성을 조사하는 것이었다.

첫 번째 시도에서, ADHD 진단을받은 대상체를 검사하는 것 외에도, 최근에 ADHD 진단을하지 않은 ADHD 유사 증상이 중독성 인터넷 사용과 관련이 있는지 여부도 조사했습니다.

행동 양식

참가자

우리는 모집했다. n = 79 개의 건강한 대조군, n = 35 문제, n = 93 명의 중독 된 인터넷 사용자 (표 1). 인터넷 및 컴퓨터 게임 중독 평가 (AICA)에 대한 점검표에서 참가자의 점수를 사용하여 문제가 있고 중독 된 사용자에게 그룹을 할당했습니다. Wölfling, Beutel 및 Müller, 2012) 및 성인을위한 온라인 중독 행동의 척도 [Skala zum Onlinesuchtverhalten bei Erwachsenen (OSVe-S; Wölfling, Müller 및 Beutel, 2010)].

표 1. 샘플 설명

노트. SD: 표준 편차; χ² (CT) : χ² 크로스 탭; χ² (KW) : χ² 크루스 칼-왈리스 테스트; F(ANOVA) : 일원 분산 분석; AICA : 인터넷 및 컴퓨터 게임 중독 평가; OSVe : Skala zum Onlinesuchtverhalten bei Erwachsenen.

중독 된 샘플은 n = 32 명의 게이머, n = 24 명의 소셜 네트워크 사용자 n = 37 명의 다른 애플리케이션 사용자 (정보 플랫폼 : n = 1; 포르노 사이트 : n = 4; 도박 사이트 : n = 9; 쇼핑 사이트 : n = 2; 스트리밍 : n = 13; 및 기타 형태 : n = 8). 중독 된 인터넷 게이머 그룹은 대규모 멀티 플레이어 온라인 롤 플레잉 게임 (예 : World of Warcraft 또는 League of Legends) 또는 온라인 XNUMX 인칭 슈팅 게임 (예 : Counterstrike, Battlefield 또는 Call of Duty)을 광범위하게 플레이했습니다. 이 모든 게임에는 커뮤니케이션 기능이 포함되어 있습니다. 소셜 네트워크 사용자는 온라인 채팅, 포럼 또는 소셜 커뮤니티 (예 : Facebook)와 같은 인터넷 애플리케이션에서 활동했습니다.

문제가있는 사용자 그룹은 n = 9 명의 게이머, n = 15 명의 소셜 네트워크 사용자 n = 11 명의 다른 애플리케이션 사용자 (정보 플랫폼 : n = 3; 쇼핑 사이트 : n = 1; 스트리밍 : n = 4; 및 기타 형태 : n = 3).

건강한 대조군 (n = 79) 포함 n = 정기적으로 소셜 네트워크 사이트를 사용한 35 명의 참가자, n = 가끔 온라인 게임을 한 6 명의 참가자 n = 정보 플랫폼과 같은 "기타 애플리케이션"을 사용한 38 명의 참가자 (n = 15), 쇼핑 사이트 (n = 2), 도박 사이트 (n = 1), 스트리밍 (n = 15) 또는 기타 형식 (n = 5). 모든 참가자는 온라인을 통해 만하임의 중앙 정신 건강 연구소의 중독성 행동 및 중독 의학과의 주간 클리닉을 통해 모집되었습니다. 측량 또는 광고를 통해.

χ² 테스트 결과 사용 된 주요 인터넷 응용 프로그램과 관련하여 정상적인 컨트롤과 문제가있는 인터넷 사용자 간의 그룹 별 차이가 상당히 높았습니다 (건강한 컨트롤에서 Fisher의 정확한 테스트 : p = .008; 문제가있는 사용자 : p = .035; 중독 된 사용자 : p = .069). 인터넷 사용이 건강하거나 문제가있는 여성은 소셜 네트워킹 빈도가 높았고 남성은 다른 애플리케이션을 더 자주 사용했습니다.

인터뷰 및 설문지

참가자의 인터넷 중독 유무는 AICA 점검표 (Wölfling et al., 2012) 및 OSVe (Wölfling et al., 2010). AICA는 확립 된 진단 임상 인터뷰로서 참가자의 컴퓨터 및 / 또는 인터넷 중독의 심각성을 평가하는 것을 목표로합니다. 이전 30 일 (AICA_30)과 수명 (AICA_lifetime) 동안 컴퓨터 또는 인터넷 사용을 기록하여 기록합니다. AICA 체크리스트는 Cronbachs α = .90로 입증 된 바와 같이 높은 신뢰성을 가지고 있습니다. Kaiser–Guttman 기준과 스 크리 테스트 검사를 바탕으로 주요 구성 요소 분석에서 "중독 인터넷 사용"으로 해석 될 수있는 분산의 67.5 %를 설명하는 단일 요인이 밝혀졌습니다 (Wölfling et al., 2012). OSVe는 인터넷 중독의 존재와 심각성에 대해 성인을 선별하는데도 사용되는 자체보고 설문지입니다. AICA_13에서 ≥30 점 또는 OSVe에서 ≥13.5 점을받은 참가자를 중독 그룹에 할당했습니다. AICA_30은 중독성있는 컴퓨터 및 / 또는 인터넷 사용 만 식별하므로 OSVe 점수를 사용하여 문제가있는 사용을 정의했습니다. Wölfling et al. (2010), OSVe 점수가 7 ~ 13 인 참가자를 문제가있는 사용자로 분류했습니다. 따라서 7 점 미만의 참가자를 대조군에 배정했습니다. OSVe는 내부 일관성 (Cronbach 's α) α = .89 (Wölfling et al., 2012). 주요 성분 분석에서 "중독 인터넷 사용"으로 해석 될 수있는 분산의 43.9 %를 설명하는 단일 요인이 밝혀졌습니다 (Müller, Glaesmer, Brähler, Wölfling, & Beutel, 2014).

축 I 및 II의 수명 및 현재 동반 질환은 DSM-IV에 대한 구조적 임상 인터뷰 (SCID I 및 II; 1997 년 Wittchen, Zaudig 및 Fydrich). 현재 우울 증상은 Beck Depression Inventory (BDI; Beck, Ward, Mendelson, Mock, & Erbaugh, 1961 년). ADHD, DSM-IV 기준에 따른 비표준 인터뷰 및 성인을위한 브라운 주의력 결핍 장애 (ADD) 척도 탐색브라운, 1996)는 임상 적으로 숙련 된 심리학자에 의해 적용되었습니다. DSM-IV에 따르면 (미국 정신과 학회, 2000), ADHD 인터뷰는 현재 학교 나 직장 (7 세 이전 수업 일), 과잉 행동 증상, 출생 관련 합병증, 일반적인 기분 변화, 수면 문제, ADHD 증상 완화를위한 물질 오용을 평가합니다. , 및 ADHD의 가족력. 두 명의 임상 심리학자가 인터뷰를 수행했으며 이전에 특정 증상에 초점을 맞추기 위해 임상 전문가로부터 교육을 받았습니다. 성인을위한 40 개 항목 Brown ADD 척도는 (a) 업무 조직화, 우선 순위 지정 및 활성화를 포함하여 지난 6 개월 동안 발생한 ADHD와 관련된 실행 기능 장애를 반영하는 광범위한 실제 증상을 평가하는 데 도움이됩니다. (b) 작업에 대한 집중, 유지 및주의 전환; (c) 경계, 지속적인 노력 및 처리 속도 조절; (d) 좌절감 관리 및 감정 조절, (e) 작업 기억 활용 및 회상 접근 (머피 & 아들러, 2004). 환자들은 이러한 증상을 4 점 리 커트 척도로 평가했습니다 ( "전혀", "주 55 회", "주 XNUMX 회"및 "매일"). Harrison은 ADHD를 가질 가능성이 높은 컷오프가 XNUMX 이상인 컷오프에 반영 될 것이라고보고했으며 이는이 연구에도 적용되었습니다. 현재 ADHD 진단은 참가자가 인터뷰 기준을 충족하고 Brown ADD Scale (해리슨, 2004). Brown ADD Scale은 성인의 내부 일관성 (Cronbach 's α)이 α = .96입니다 (브라운, 1996). 평생 ADHD 기준은 과거에 ADHD의 진단이 의료 전문가에 의해 제공된 것으로 포함되었다. 브라운 ADD 스케일에서 55 컷오프 이상의 점수를 받았지만 인터뷰에서 현재 또는 평생 ADHD 진단에 대한 조건을 충족시키지 못한 참가자는 "최근에 개발 된 ADHD 증상"으로 분류되었습니다.

자기 개념의 측면을 평가하기 위해 Rosenberg Scale (로젠버그, 1965; 자존심 조사), 신체 이미지 설문지 (BIQ-20); 클레멘트 & 로베, 1996감정적 능력 설문지 (ECQ)뿐만 아니라 린더만, 2009). Rosenberg Scale은 10 포인트 리 커트 척도로 측정 된 자기 자신에 대한 긍정적이고 부정적인 감정에 관한 4 항목 설문지입니다. 품목의 내부 일관성은 Cronbach 's α = .88 (Greenberger, Chen, Dmitrieva 및 Farruggia, 2003).

20 항목을 구성하는 BIQ-20는 "신체 이미지 거부"및 "생체 이미지"를 측정하여 신체 이미지 장애를 식별합니다. 독일어 샘플에서 스케일의 내부 일관성은 0.65부터 0.91까지입니다. 저울의 계승 구조의 교차 검증은 하나의 임상 및 두 개의 비 임상 시료 모집단에서 높은 안정성을 나타 냈습니다 (클레멘트 & 로베, 1996). ECQ는 (a) 자신의 감정을 인식하고 이해하는 데있어 참가자의 능력을 평가합니다. (b) 타인의 감정을 인식하고 이해 (상황에 따라 자신의 행동, 대화, 표정 및 몸짓에 기초하여 타인의 감정을 인식하고 이해할 수있는 것); (c) 자신의 감정을 조절하고 통제하는 것; (d) 정서적 표현력 (자신의 감정을 표현할 수 있고 기꺼이 표현). 스케일의 내부 일관성은 α = 0.89와 0.93 (린더만, 2009).

사회적 불안과 사회적 능력은 사회적 불안과 사회적 능력 결핍 (SASKO; Kolbeck & Maß, 2009). 그것은 다른 사람들 앞에서 말하기 또는 사회적 관심의 중심에있는 것에 대한 두려움 (하위 스케일“말하기”), 사회적으로 거부 당하고 (“거부”) 사회적 상호 작용 (“상호 작용”)을 평가하는 것을 목표로합니다. 사회적 지각 (“정보”)과 외로움 (“외로움”)의 결핍. 하위 스케일의 내부 일관성은 건강한 샘플의 경우 α = .76와 .87 사이, 임상 샘플의 경우 α = .80와 .89 사이입니다 (Kolbeck & Maß, 2009). 또한, 요인 검증은 확인 요인 분석 (Kolbeck & Maß, 2009). 또한,인지 된 스트레스 척도 (PSS; Cohen, Kamarck, & Mermelstein, 1983 년)는 참가자의 스트레스 인식을 탐구하기 위해 적용되었습니다. PSS의 내부 일관성 (Cronbach 's α)은 α = .78 (Cohen et al., 1983).

통계 분석

데이터 분석은 SPSS Statistics 23 (미국 일리노이 주 시카고에있는 SPSS Inc.의 Social Sciences를위한 통계 패키지)를 사용하여 수행되었다. 중독 된 인터넷 사용자와 문제가있는 인터넷 사용자의 유병률 차이 및 건강한 통제는 χ로 평가했습니다.² 적절한 경우 테스트 및 Fisher의 정확한 테스트. 또한 중독 된 인터넷 사용자, 문제가있는 인터넷 사용자 및 건전한 컨트롤 간의 자기 개념 관련 특성의 차이에 대한 분석에는 분산 분석 (ANOVA)과 Scheffé의 테스트를 사용한 사후 분석이 포함됩니다. 변수와 인터넷 사용의 현재 또는 평생 증상 심각도 사이의 연관성을 평가하기 위해 선형 회귀 분석을 적용했습니다.

두 개의 ADHD 테스트 (면접 및 브라운 ADD 척도) 간의 일치 성은 교차 표 및 코헨의 카파 통계량으로 평가했습니다. 우리는 또한 χ를 적용했습니다² "최근에 개발 된 ADHD 증상"의 범주 (예 / 아니오)와 현재 및 평생 ADHD 진단의 범주 내에서 양성 테스트 결과의 유병률에서 그룹 간 차이를 평가하는 테스트. 또한 ADHD 진단을받은 참가자 또는보다 최근에 개발 된 ADHD 증상이 ADHD 조건을 충족하지 않은 환자에 비해 인터넷 사용의 현재 또는 평생 증상 심각도가 더 높은지 여부를 평가하기 위해 2- 표본을 적용했습니다. t-총체 샘플뿐만 아니라 건전한 컨트롤, 중독 및 문제가있는 인터넷 사용자에 대해서도 테스트합니다.

윤리학

연구 절차는 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다. 이 연구는 바덴 뷔 르템 베르크 만하임 윤리위원회 (출원 번호 : 2013-528N-MA)의 승인을 받았다. 연구에 참여하기 전에 모든 참가자에게 연구의 목적을 알리고이 정보를받은 후 동의했습니다.

결과

평생 및 현재 동반 질환

데이터는 중독 된 그룹의 62.4 % (45.2 %), 문제가있는 그룹의 31.4 % (20.0 %) 및 건강한 컨트롤의 22.8 % (13.9 %)가 수명 축 I 또는 축 II 진단을 보여 주었다. 우리의 기대에 따르면, 중독 된 인터넷 사용자는 건강 관리와 비교했을 때 ADHD뿐만 아니라 우울 및 불안 장애가 훨씬 더 많았습니다 (그림 참조). 1 및 2 뿐만 아니라 테이블 2 및 3). 중독 된 그룹에서 문제가있는 사용자와 비교했을 때 더 높은 수명의 유병률과 현재 ADHD 및 우울 장애가 관찰되었습니다. 또한 인터넷 중독자와 문제가있는 사용자는 건강한 대조군보다 군집 B 성격 장애를 훨씬 더 많이 나타 냈지만, 이러한 군간 차이는 각 군집 B 성격 장애 내에서 반영되지 않았습니다 (그림). 3).

그림 1. 평생 진단의 비율과 중독 된 인터넷 사용자와 문제가있는 인터넷 사용자의 차이점 및 건강한 통제 (진단 %, χ² 피셔의 정확한 테스트; *p ≤ .05, **p ≤ .01). 정서 장애와 불안 장애도 분류 내에서 구분되었습니다.

그림 2. 현재의 진단 비율과 중독 된 인터넷 사용자와 문제가있는 인터넷 사용자 사이의 차이점과 건전한 통제 (진단 %, χ² 피셔의 정확한 테스트; *p ≤ .05, **p ≤ .01). 정서 장애와 불안 장애도 분류 내에서 구분되었습니다.

표 2. 중독 된 사용자와 문제가있는 사용자 사이의 진단 유병률 및 건강한 통제의 차이

참고. %로 요금. f : 피셔의 정확한 시험; c : χ² 테스트; LT : 평생; C : 본 페로 니-홀름 (Bonferroni-Holm)은 인명 장애뿐만 아니라 수명 및 현재 진단의 다중 비교를 위해 전류를 수정했습니다. ADHD : 주의력 결핍 과잉 행동 장애; PTSD : 외상 후 스트레스 장애.

*p ≤ .05 및 **p 다중 비교를 위해 Bonferroni–Holm에 의한 수정 후 ≤ .01.

표 3. 중독 된 사용자와 문제가있는 사용자 및 건강한 대조군 간의 진단 유병률 차이의 사후 비교

참고. f : 피셔의 정확한 시험; c : χ² 테스트; LT : 평생; C : 전류; ADHD : 주의력 결핍 과잉 행동 장애.

그림 3. DSM-IV에 따른 인격 장애의 비율과 중독 된 인터넷 사용자와 문제가있는 인터넷 사용자의 차이점 및 건강한 통제 (진단 %, χ²– 그리고 Fisher의 정확한 테스트; *p ≤ .05, **p ≤ .01)

두 ADHD 기기의 적합성

적용된 두 도구 (즉, Brown ADD Scale 및 인터뷰) 간의 적합성을 평가 한 결과 중독 그룹에서 63.21 %의 일치가 나타났습니다 (Kappa = 0.21, p = .012) 및 전체 샘플에서 82.1 % (Kappa = 0.28; p <.001).

그림 4 최근에 개발 된 ADHD 증상, 현재 및 평생 ADHD 진단의 파생 된 범주뿐만 아니라 두 개의 적용된 기기 (인터뷰 및 브라운 ADD 스케일)에서 ADHD에 대한 참가자의 긍정적 인 결과의 백분율을 보여줍니다.

그림 4. 두 가지 다른 측정치에 대한 ADHD의 백분율 : 인터뷰 및 브라운 ADD. 최근에 진단, 수명 및 두 기기의 중복으로 인한 현재 진단없이 ADHD 증상이 발생했습니다.

χ² 테스트 결과 ADHD 인터뷰에서 건강한 통제, 중독 및 문제가있는 인터넷 사용자 간의 그룹 간 차이가 크게 나타났습니다 (Fisher의 정확한 테스트 : p <.001). 쌍별 비교에 따르면 중독 된 사용자가 건강한 대조군보다 훨씬 더 자주 인터뷰에서 ADHD 기준을 충족하는 것으로 나타났습니다 (Fisher의 정확한 테스트 : p <.001), 문제가있는 사용자와 비교하지 않음 (Fisher의 정확한 테스트 : p = .232). Brown ADD 척도 (Fisher의 정확한 테스트 : p <.001). 쌍별 비교 결과 건강한 대조군에 비해 Brown ADD Scale을 사용하는 중독 된 사용자의 ADHD 빈도가 훨씬 더 높은 것으로 나타났습니다 (p <.001) 및 문제가있는 사용자 (Fisher의 정확한 테스트 : p <.001). 또한 변수 "최근에 발병 한 ADHD 증상"(예 / 아니오)에 대한 그룹 간 비교가 유의미했습니다 (Fisher의 정확한 테스트 : p <.001) : 중독 된 인터넷 사용자는 최근에 건강한 대조군보다 훨씬 더 자주 발병 한 증상을 발견했습니다 (Fisher의 정확한 테스트 : p <.001) 및 문제가있는 사용자 (Fisher의 정확한 테스트; p <.001).

또한 중독 된 그룹은 인터뷰와 비교했을 때 Brown ADD Scale에서 ADHD의 빈도가 상당히 높았다는 것을 관찰했습니다 (Fisher의 정확한 테스트 : p = .016).

ADHD가 있거나없는 그룹 간의 현재 및 평생 인터넷 사용 심각도 (AICA-30 및 AICA 수명)의 차이를 평가하려면 (그림의 각 기준에서 파생 됨) 4), 우리는 두 샘플을 적용 t-총 샘플을 테스트합니다. 각 조건에서 긍정적 인 ADHD를 가진 참가자는 부정적인 테스트 결과를 가진 사람들에 비해 수명 및 현재 인터넷 사용 심각도에서 유의하게 높은 점수를 얻었습니다 (표 4).

표 4. 전체 샘플에서 서로 다른 기준에 대해 ADHD에 대해 긍정적 및 부정적 점수를 얻은 참가자 간 현재 및 평생 인터넷 사용 심각도 (AICA)의 차이

노트. SD: 다중 비교를 위해 Bonferroni-Holm에서 수정 한 표준 편차. ADHD : 주의력 결핍 과잉 행동 장애; AICA : 인터넷 및 컴퓨터 게임 중독 평가.

*p ≤ .05. **p ≤ .01.

2 표본 t-각 그룹 (중독 및 문제가있는 사용자와 건강한 통제) 내에서 테스트 한 결과 최근에 증상이 나타난 중독 된 참가자 만 밝혀졌습니다 (n = 27) 더 높은 평생 인터넷 사용 심각도 (t = −2.549, p = .013) 증상이없는 경우 (n = 46).

중독 된 인터넷 사용자와 문제가있는 인터넷 사용자 사이의 자기 개념 관련 특성과 건강한 통제

테이블 5 및 6 자기 개념 관련 특성에서 제어, 문제 및 중독 된 인터넷 사용자 간의 차이점을 보여줍니다. 분산 분석은 모든 척도에 유의 한 주요 영향을 나타 냈습니다 (표 5).

표 5. 중독 된 사용자, 문제가있는 사용자 및 건강한 컨트롤의 그룹 간 차이

참고. 평균 (표준 편차), SASKO : 사회적 불안 및 사회적 능력 결핍 설문지; ECQ : 정서적 역량 설문지; ECQ-EE : 자신의 감정을 인식하고 이해합니다. ECQ-EA : 다른 사람의 감정을 인식하고 이해합니다. ECQ-RE : 자신의 감정에 대한 규제 및 통제; ECQ-EX : 감정 표현력; BDI : 벡 우울증 목록; PSS :인지 된 스트레스 척도; BIQ : 신체 이미지 설문지; F: 분산 분석 F 통계량.

*p ≤ .05 및 **p 다중 비교를 위해 Bonferroni–Holm에 의한 수정 후 ≤ .01.

표 6. 중독 된 사용자, 문제가있는 사용자 및 건전한 컨트롤 사이의 사후 쌍 비교 (Scheffé)

참고. SASKO : 사회적 불안과 사회적 능력 부족 설문지; ECQ : 정서적 역량 설문지; ECQ-EE : 자신의 감정을 인식하고 이해합니다. ECQ-EA : 다른 사람의 감정을 인식하고 이해합니다. ECQ-RE : 자신의 감정에 대한 규제 및 통제; ECQ-EX : 감정 표현력; BDI : 벡 우울증 목록; PSS :인지 된 스트레스 척도; BIQ : 신체 이미지 설문지.

건강한 대조군과 비교 한 중독성 인터넷 사용자는 신체 이미지가 크게 악화되고, 사회적 불안이 심화되고 (SASKO), 사회적 능력이 저하되고 (SASKO의 모든 규모),인지 된 스트레스 (PSS)가 증가하고, 감정적 능력 (ECQ)이 부족한 것으로 나타났습니다. 더욱이 그들은 자존감이 낮았고 (Rosenberg) 우울한 증상뿐만 아니라 증가 된 지각 된 스트레스 (PSS)를 나타냈다. 6). 중독 된 사용자는 문제가있는 사용자에 비해 자기 ​​개념 관련 특성 (자신과 타인의 감정을 인식하고 다른 사람에게 자신의 감정을 표현할 수 있음)을 제외하고는 대부분의 자기 개념 관련 특성에 대한 값이 크게 증가했습니다.

또한 인터넷 중독자와 문제가있는 사용자는 감정 능력 척도 "자기 자신의 감정 인식"(ECQ-EE) 및 "감정 표현"(ECQ-EX; 표 6). 선형 회귀 분석에 따르면이 두 변수는 11 % (R² = .111; p 현재 인터넷 사용 심각도 (AICA_001)의 <.30) 및 22 % (R² = .217; p <.001)의 평생 인터넷 사용 심각도 (AICA 수명).

토론

이 연구의 일반적인 목표는 건강한 인터넷에서 중독 된 인터넷으로의 전환에서 문제가있는 사용의 역할을 명확히하기 위해 건강한 통제, 중독 된 인터넷 사용자와 문제가있는 인터넷 사용자 간의 동반 질환과 자기 개념 관련 특성의 차이를 조사하는 것이 었습니다.

중독성 있고 문제가있는 인터넷 사용자와 건강한 통제의 동반 동반

결과는 인터넷 중독자가 건강한 대조군과 비교하여 ADHD, 우울 및 현재 불안 장애뿐만 아니라 군집 B 성격 장애의 동반 환율이 더 높다는 것을 나타냈다. 더욱이, ADHD 및 우울 장애의 높은 동반 동반 률은 또한 문제가있는 사용자와 비교하여 중독 된 그룹에서 관찰되었다. 이 결과는 중독 된 인터넷 사용에서 강력한 기본 정신 병리학을 가정하는 이전의 인터넷 중독 설명 모델과 일치합니다 (Brand et al., 2016; 데이비스, 2001). I-PACE 모델에서 Brand et al. (2016)은 특히 인터넷 중독과 관련된 세 가지 주요 정신 병리학 적 특징 인 ADHD뿐만 아니라 우울증 및 (사회적) 불안 장애를 말합니다. 이러한 정신 장애는 모두 불안, 우울 및 분노와 같은 강렬한 부정적인 감정과 밀접한 관련이 있습니다. 이 양상은 또한 인터넷 게임이 부정적인 분위기 상태로부터 구제를 찾는 데 사용되는 DSM-5의 인터넷 게임 장애에 대한 설명에서 고려됩니다.

문제가있는 사용 단계에서는 군집 B 성격 장애의 발생 만 건강한 대조군에 비해 유의하게 높았으며 중독 된 사용과 다르지 않았습니다. 문헌은 클러스터 B 성격 장애가보다 극적, 정서적, 불규칙하고 충동적인 행동과 관련이 있다고 기술하고있다 (미국 정신과 학회, 2013) 종종 우울증의 에피소드가 동반됩니다. 그들은 또한 만성 우울증 완화의 가능성 감소와 관련이 있었다.아고 스티, 2014). 이러한 발견은 클러스터 B 성격 장애가 문제가 있고 중독 된 인터넷 사용의 상관 관계 일 수 있음을 나타냅니다. Zadra et al. (2016)는 인터넷 중독자에서 클러스터 B 경계선 성격 장애의 유병률 증가를 관찰했습니다. 특정 군집 B 성격 장애 내에서 군간 차이가 발견되지 않았을 가능성이 낮습니다 (n_경계선 = 5; n_{자기애 주의적} = 4; n_조직학 = 0; n_{반사회적인} = 전체 샘플에서 1). 추가 연구에서 더 큰 표본 크기를 사용하여 중독되고 문제가있는 사용자의 특정 성격 장애 유병률을 비교하는 것은 흥미로울 것입니다. 우리의 발견을 확인하기 위해 추가 복제 연구도 필요합니다.

인터넷 중독자의 ADHD 합병증 및 ADHD 유사 증상

이 연구에서 ADHD 진단과 관련하여, 인터넷 중독자 그룹 (13.8 % 및 11.5 %)의 현재 및 평생 유행은 문제가있는 인터넷 사용자 및 건강한 통제에 비해 현저히 높았다. 메타 분석은 ADND의 일반적인 유병률을 약 2.5 %로 추정했습니다 (Simon, Czobor, Bálint, Mészáros, & Bitter, 2009). ADHD 및 인터넷 중독에 관한 대부분의 연구는 청소년을 대상으로 한 것이지 청소년을 대상으로 한 것이 아닙니다 (Seyrek et al., 2017; Tateno 외, 2016). 성인의 "문제가있는"인터넷 사용자의 5.5 %에 대한 ADHD 유행을보고 한 연구는 단 하나뿐입니다 (Kim et al., 2016). 그러나 샘플에는 중독 된 사용자가 포함되어있어이 연구 결과가이 연구와 비교할 수 없을 수도 있습니다.

우리가 아는 한, 이것은 인터넷 중독자의 ADHD 진단과 함께 최근에 개발 된 ADHD 증상의 영향 평가를 포함하려고 시도한 첫 번째 연구였습니다. ADHD를 가진 참가자와 최근에 개발 된 ADHD와 유사한 증상을 가진 참가자는 이러한 조건을 충족시키지 못한 사람들에 비해 수명과 현재 인터넷 사용 심각도가 상당히 높았습니다. 또한 최근에 ADHD 증상이 나타난 중독 된 참가자 (중독 그룹의 30 %)는 ADHD 증상이없는 중독 된 참가자에 비해 인터넷 사용 심각도가 증가했습니다. 우리의 결과는 최근에 개발 된 ADHD 증상 (ADHD의 진단 기준을 충족시키지 않고)이 인터넷 중독과 관련이 있음을 나타냅니다. 이는 과도한 인터넷 사용이 ADHD에서 발견되는 것과 유사한인지 적자의 발달에 영향을 미친다는 첫 번째 징후로 이어질 수 있습니다. Nie, Zhang, Chen 및 Li에 대한 최근 연구 (2016)는 ADHD가있는 사람과 ADHD 환자가있는 청소년기 인터넷 중독자가 억제 조절 및 작업 기억 기능에있어 비슷한 수준의 적자를 보였다고보고했습니다.

이 가정은 ADHD 환자뿐만 아니라 중독성 인터넷 사용자의 앞 표피 피질에서 감소 된 회색질 밀도를보고하는 특정 연구에서도 뒷받침되는 것으로 보인다 (Frodl & Skokauskas, 2012 년; Moreno-Alcazar et al., 2016; Wang et al., 2015; Yuan et al., 2011). 그럼에도 불구하고, 우리의 가정을 확인하기 위해서는 인터넷 중독자의 과도한 인터넷 사용과 ADHD의 관계를 평가하는 추가 연구가 필요합니다. 또한 인과 관계를 명확히하기 위해 종단 연구를 적용해야한다. 우리의 연구 결과가 추가 연구를 통해 확인되면 ADHD의 진단 과정과 임상 적으로 관련이 있습니다. 임상의는 ADHD가 의심되는 환자에서 가능한 중독성 인터넷 사용에 대한 자세한 평가를 수행해야 할 것으로 생각됩니다.

중독성, 문제성 및 건전한 인터넷 사용 간의 자기 개념 관련 특성 비교

자아 개념 관련 특성의 그룹 간 차이에 관해, 결과는 중독 된 인터넷 사용자가 건강한 통제와 비교하여 "자기 개념"의 모든 규모에서 상당한 결함을 보여 주었다. 위에서 언급했듯이 발달 이론은 청소년기를 자기 개념의 형성이 주요 발달 과제 인 단계라고 가정합니다. 개인은 성별 역할, 직업, 관계형 선택 등과 같은 다양한 생활 영역에서 적절하고 적절한 역할, 가치 및 목표를 탐색하고 선택해야합니다.에릭슨, 1968; 마르시아, 1966). 실패하면, 이것은 정체성뿐만 아니라 사회적 역할의 확산으로 이어지고 성격, 우울 또는 중독성 장애와 같은 정신 장애의 위험을 증가시킵니다. 적절한 치료 없이는 이러한 장애는 대개 성인으로 지속됩니다 (에릭슨, 1968; 마르시아, 1966). 사회적 상호 작용의 가능성과 그에 수반되는 익명 성으로 인해 인터넷은 부정적인 감정과 자기 개념적 결함을 보상 할 수있는 유혹적인 기회를 제공합니다. 따라서, 젊은 성인 인터넷 중독자의 자아 개념 결핍 증가에 대한 우리의 발견은 청소년기의 특정 발달 과제에 대한 부적응 적 대처가 인터넷 중독 형성에 기여할 수 있음을 시사합니다. 예를 들어 가상 친구를 찾거나 게임에서 성공함으로써 인터넷 사용을 통해 이러한 적자를 보상하는 반복적 인 경험 (Brand et al., 2016; 데이비스, 2001; Tavolacci et al., 2013)가 중독 사용 위험을 높일 수 있습니다. 또한, 실제 대인 관계 및 성과 관련 긍정적 경험의 부족은 자기 개념 결핍과 정신 장애의 발생을 증가시킬 수 있습니다. 후자의 측면은 중독 된 사용자에서 높은 관찰 된 우울증, 불안 및 클러스터 B 성격 장애의 발생을 설명 할 수있다.

평가 된 변수의 대부분과 관련하여 문제가있는 인터넷 사용과 중독 된 인터넷 사용간에 상당한 차이가 있음에도 불구하고 문제가있는 그룹의 특성에 대해 계산 된 모든 수단은 중독 된 사용자와 건강한 관리 그룹 사이에 위치하여 과도한 두 단계 사이의 연결을 나타냅니다 설명적인 방식으로 인터넷 사용.

그러나 문제가있는 사용자와 중독 된 사용자의 유사점도 관찰했습니다. 두 그룹 모두 건강한 통제에 비해 자신의 감정을 인식하고 이해하고 표현할 수없는 것으로 평가했습니다. 감성 지능 모델에서 Mayer와 Salovey는 감정의 지각, 사용, 이해 및 관리를 주로 관계의 맥락에서 발생하는 감성 지능의 주요 상호 관련된 능력으로 가정했습니다.Mayer & Salovey, 1993 년; 2001 년 메이어, 살 로비, 카루소, 시타 레니 오스). 문제가 많고 중독성있는 인터넷 사용자의 이러한 결점에 대한 우리의 결과는 이러한 능력의 수준이 낮을수록 문제가있는 인터넷 사용에서 문제가되는 인터넷 사용으로의 전이의 우발적 인 요인을 구체적으로 묘사 할 수 있음을 나타낼 수 있습니다. 회귀 분석에 따르면 이러한 변수는 총 샘플에서 각각 전류 분산 및 평생 인터넷 사용 심각도의 11 % 및 22 %를 설명합니다.

연구의 한계

이 연구의 한계는 다음과 같은 측면을 포함합니다.

부분 군의 표본 크기는 상대적으로 작았습니다. 이는 우리의 결과를 해석 할 때 고려해야하며 향후 연구가 필요합니다.

또 다른 제한 사항은 ADHD의 진단 절차와 관련이 있습니다. Brown ADD Scale 외에도 ADHD 조사를위한 공개 질문을 포함한 비표준 인터뷰를 사용했습니다. 동일한 참가자 및 다른 인터뷰 자와의 동일한 인터뷰가 유사한 결과를 생성한다는 것을 완전히 보장 할 수는 없습니다 (크롬 리, 2002). 반면에 자격을 갖춘 임상 심리학자의 인터뷰와 진단 과정에서 Brown ADD Scale을 추가로 적용하면 진단의 유효성이 더 높아 졌을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 조사는 반복되어야하며 진단 과정에서 신경 심리학 적 검사뿐만 아니라 외부 평가 (예 : 가족 인터뷰)를 추가로 포함해야합니다.

또 한 가지 제한 사항은 성별 별 차이가 원고의 범위를 초과했기 때문에 분석하지 않았다는 것입니다. 하위 표본의 성별 차이 만 평가했습니다. χ² 각 그룹 내에서 분석 한 결과 인터넷 사용이 건강하고 문제가있는 여성은 소셜 네트워킹이 더 자주 나타 났으며 남성은 다른 응용 프로그램을 더 자주 사용했습니다. 문헌에 따르면 (Dany, Moreau, Guillet 및 Franchina, 2016)의 주요 표본 분석에서 남성의 게임 빈도가 높고 여성의 소셜 네트워킹 사이트 사용률이 높았습니다. 그러나 이러한 결과는 매우 작은 서브 샘플 크기로 인해주의해서 해석해야합니다. 이 연구에서 조사 된 특성의 성별 별 차이를 조사하기 위해서는 추가 연구가 필요하다.

결론

종합 해보면, 우리의 결과는 클러스터 B 성격 장애와 자신의 감정을 이해하고 표현하는 데있어서의 결손이 문제가있는 사용에서 중독성 사용으로의 전환에 특정한 영향을 미치는 요인 일 수 있음을 시사합니다. 또한 중독성있는 사용자는 문제가있는 사용자 및 건강한 대조군과 비교하여 ADHD, 우울 및 현재 불안 장애의 빈도가 훨씬 높았을뿐만 아니라 자기 개념 관련 결손이 더 큰 것으로 나타났습니다. 따라서, 우리의 결과는 대인 관계 및 성능 관련 문제와 관련된 클러스터 B 성격 장애 및 감성 지능의 결함이 문제가있는 인터넷 사용에서 중독으로의 전환에 영향을 준다는 것을 나타낼 수 있습니다. 처음에 이러한 문제에 대한 빠른 보상을 보장하면서 인터넷을 경험하면 중독 된 사용의 위험이 높아집니다. 동시에, 실생활에서 대인 관계 및 성과 관련 긍정적 경험의 부족이 증가하고 가상 세계로의 도피로 이어집니다. 이러한 결과는 인터넷 중독을 목표로하는 개입이 부정적인 감정과 대인 관계 갈등을 인식하고 대처하기 위해 마음 챙김 기반 기술과 사회적 역량에 대한 학습에 중점을 두어야 함을 시사합니다.

우리의 데이터는 ADHD가 중독성 인터넷 사용으로의 가속화 된 전환과 관련이 있음을 나타낼 수있는 중독자이지만 문제가있는 사용자가 아닌 ADHD의 유병률을 보여줍니다.

저자의 공헌

TL은 원고를 작성하고 연구를 감독했으며 데이터 수집 및 분석에 기여했습니다. SH는 데이터 분석에 기여했습니다. JD는 연구 조정 및 데이터 수집에 관여했습니다. IR은 통계 데이터를 분석하고 원고를 감독했습니다. KM은이 연구에 대한 자금을 지원 받아 감독했다. FK는 감독하고 원고 준비에 기여했습니다. 모든 저자는 원고의 최종 버전을 승인했습니다.

관심사 충돌

선언 할 이해 상충이없는 저자는 없습니다.

참고자료