심리적 건강에 대한 소셜 네트워킹 사이트 중독 및 인터넷 게임 장애의 차별적 영향 조사 (2017)

J Behav Addict. 2017 Nov 13 : 1-10. doi : 10.1556 / 2006.6.2017.075.

폰 테스 HM1.

추상

배경 및 목적

이전 연구는 소셜 네트워킹 사이트 (SNS) 중독과 인터넷 게임 장애 (IGD) 간의 상호 관계를 별도로 조사하는 데 초점을 두었습니다. 더욱이 심리적 건강에 대한 SNS 중독과 IGD의 잠재적 인 동시 차등 효과에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 이 연구는이 두 기술 중독 사이의 상호 작용을 조사하고 사회 심리학 및 기술 관련 변수로 인한 잠재적 영향을 고려할 때 어떻게 독특하고 독특하게 정신병의 고통에 기여할 수 있는지를 확인했습니다.

행동 양식

509-53.5 세 (평균 = 10, SD = 18) 인 13.02 청소년 (1.64 % 수컷) 샘플을 모집했습니다.

결과

주요 인구 통계 변수가 SNS 중독 및 IGD를 설명하는 데 뚜렷한 역할을 할 수 있음이 밝혀졌습니다. 또한, SNS 중독과 IGD는 서로의 증상을 증가시킬 수 있으며, 동시에 유사한 방식으로 전반적인 심리적 건강의 악화에 기여할 수 있으며,이 두 현상 사이의 잠재적 인 병인 및 임상 과정을 더욱 강조합니다. 마지막으로, 심리적 건강에 대한 IGD의 유해한 영향은 SNS 중독에 의해 생성 된 것보다 약간 더 뚜렷한 것으로 밝혀졌으며, 이는 추가적인 과학적 조사를 필요로합니다.

토론 및 결론

이러한 결과의 의미는 1 차 및 2 차 장애로서의 기술 중독 상태에 관한 기존의 증거 및 토론에 비추어 더 논의됩니다.

키워드 : 인터넷 게임 장애; 행동 중독; 정신 건강; 소셜 네트워킹 사이트 중독; 기술 중독

PMID : 29130329

DOI : 10.1556/2006.6.2017.075

개요

 

최신 기술 발전은 개인이 소셜 네트워킹 사이트 (SNS) 및 비디오 게임을 경험하는 방식을 바꾸는 데 중요한 역할을했습니다. 이러한 개발로 두 활동 모두에서 사용자의 전반적인 경험이 향상되었지만 SNS 사용과 비디오 게임 재생 사이의 구분선을 더욱 흐리게 만드는 데 기여했습니다 (Rikkers, Lawrence, Hafekost 및 Zubrick, 2016; Starcevic & Aboujaoude, 2016 년).

가상 소셜 경험과 대화 형 프로세스는 다양한 게임 장르, 특히 사용자가 가상 ​​소셜 세계에서 게임을 즐길 수있는 대규모 멀티 플레이어 온라인 롤 플레잉 게임 (MMORPG)에 크게 내장되어 있습니다. 912 국가의 45 MMORPG 플레이어에 대한 상대적으로 많은 설문 조사에 따르면 게이머가 게임 경험을 통해 평생 친구와 파트너를 만들 수 있기 때문에 게임 환경 내에서의 사회적 상호 작용이 게임을 즐기는 데 상당한 요소를 형성한다는 것을 발견했습니다Cole & Griffiths, 2007). 흥미롭게도 Web 2.0 시대의 소셜 미디어 경험에는 인기가 높아지는 인기있는 소셜 미디어 게임이 포함됩니다 (Bright, Kleiser, & Grau, 2015), Facebook의 최신 수치에 따르면 2014에서는 매달 평균 375 백만의 사람들이 Facebook 연결 게임을하고 모바일 응용 프로그램이 매일 평균 735 백만의 추천을 게임에 보냈습니다 (페이스 북, 2014).

다양한 수준 (예 :인지 기능, 웰빙 등)에서 SNS와 비디오 게임 모두에서 널리보고 된 긍정적이고 유익한 효과에도 불구하고 (예 : 쇼픽, 2016; 허천,이,이, 김, 2015; 하워드, 와일드, 게스트, 2016; Stroud & Whitbourne, 2015 년), SNS 및 비디오 게임이 현재의 발달 단계에서 이러한 기술을 과도하게 건강하게 사용할 수있는 청소년을 포함하여 소수의 사용자에게 심리 사회적 장애 및 행동 장애에 기여할 수 있음을 보여주는 여러 전국 대표 경험적 연구의 증거가 많이 있습니다 (Andreassen, 2015; Bányai et al., 2017; Cock et al., 2014; 모리오카 외, 2016 년; Pápay et al., 2013). 최근에는 Sioni, Burleson 및 Bekerian (2017)는 미국의 595 MMORPG 플레이어 샘플에서 실증적 연구를 수행했으며 매주 게임 시간의 공유 영향을 통제 한 후에도 중독성 비디오 게임 플레이가 사회 공포증의 증상과 긍정적으로 관련되어 있음을 발견했습니다. 온라인 형태의 사회적 상호 작용 (Lee & Stapinski, 2012 년) 사용자에게 사회적 연결 요구를 충족시킬 수있는 독특한 기회를 제공하는 동시에 불편 함을 느끼는 사회적 상황을 떠날 수 있도록합니다 (예 : 게임에서 로그 아웃). 과도한 SNS 사용과 관련하여 Xanidis와 Brignell (2016) 324 소셜 미디어 사용자의 샘플에서 SNS 중독이 수면의 질 저하와인지 장애의 발생률 증가를 예측하는 주요 요인임을 발견했습니다. 또한 Xanidis와 Brignell (2016) SNS 중독은 수면의 질에 부정적인 영향을 미쳐인지 장애를 유발할 수 있으며, 과도하고 병적 인 SNS 및 비디오 게임 사용이 육체적 정신적 손상을 초래할 수 있기 때문에 교육적 맥락에서 기술 중독과 관련된 연구의 주요 임상 적 및 사회 학적 중요성을 추가로 설명 할 수 있음 다양한 상황과 연령대의 건강.

이론적 인 수준에서, 비디오 게임 중독 (인터넷 게임 장애 (IGD)이라고도 함)은 비디오 게임의 지속적이고 반복적 인 사용을 포함하는 행동 패턴을 포함하는 임상 적 상태로, 12 개월 동안 상당한 장애 나 고통을 초래합니다. 다음 9 가지 기준 중 5 개 이상을 승인함으로써 표시됨 : (i) 게임에 대한 선점; (ii) 게임이 중단 될 때 금단 증상; (iii) 관용, 게임에 더 많은 시간을 소비 할 필요성; (iv) 게임 참여를 통제하려는 실패한 시도; (v) 게임의 결과를 제외하고는 이전 취미 및 오락에 대한 관심 상실; (vi) 심리 사회적 문제에 대한 지식에도 불구하고 게임의 과도한 사용; (vii) 게임의 양에 관해 가족, 치료사 또는 기타 사람들을 속이는 행위; (viii) 부정적인 분위기를 피하거나 완화하기 위해 게임을 사용하는 행위; (ix) 게임 참여로 인해 중대한 관계, 직업 또는 교육 또는 직업 기회를 위태롭게하거나 상실하는 행위 (2013, 미국 정신과 협회 (APA)). SNS 중독에 관해서는,이 구성은“SNS에 지나치게 관심이 있고, SNS에 로그온 또는 사용하려는 강한 동기에 의해 구동되고, SNS에 너무 많은 시간과 노력을 기울여 다른 사회 활동을 손상 시키며, 연구 / 직업, 대인 관계 및 / 또는 심리적 건강 및 복지 "Andreassen & Pallesen, 2014 년, p. 4054).

제 5 판의 APA에 의해 잠정적 장애로서 IGD의 초기 제안 이후 정신 장애의 진단 및 통계 편람 (DSM-5; APA, 2013), IGD의 공식적 장애로서의 타당성 및 지위에 관한 명백하고 상충되는 견해를 제시하는 몇몇 학술 논쟁이 발표되었다 (Aarseth et al., 2016; Griffiths, Van Rooij 외, 2016; 이추,이, 2017; Petry et al., 2014, 2015; 손더스 외, 2017). 이러한 우려 중 일부는 IGD 진단 기준이 기존 임상 기준과 병리 적 도박, 약물 사용 장애 및 일반 인터넷 중독과 같은 비공식적 조건의 조합에서 크게 도출되었다는 사실로 인해 나타났습니다.쿠스, 그리피스, 폰 테스, 2017). IGD 및 SNS 중독이 공식적으로 정신 건강 장애가 아니라는 사실에도 불구하고 세계 보건기구 (World Health Organization)는2016)는 국제 질병 분류의 다음 개정판에서 게임 장애 (GD)를 공식적 장애로 포함하기로 한 결정으로 인해 비디오 게임 중독과 관련된 논쟁을 강화했습니다. SNS 중독 및 IGD와 같은 행동 중독과 관련된 또 다른 문제는 자발적인 완화가 많은 경우에 발생할 수 있다는 사실과 관련이 있습니다. IGD의 관해율을 조사한 연구에 따르면 자발적인 완화 율은 최대 50 %의 사례에서 발생할 수 있습니다 (예 : Gentile et al., 2011; Scharkow, Festl, & Quandt, 2014 년; Van Rooij, Schoenmakers, Vermulst, Van den Eijnden, Van de Mheen, 2011).

SNS 중독 및 IGD의 유병률은 이전에 제안 된 방법론 및 개념적 문제와 같은 요인에 의해 크게 영향을받을 수 있지만 (그리피스, 키 랄리, 폰 테스, 드 메트로 빅스, 2015; 그리피스, 쿠스, 폰 테스, 2016; 그리피스 & 폰 테스, 2015), 강력한 연구 (즉, 전국적으로 대표되는 연구)는 벨기에 성인 인구에서 2.9 % 범위의 SNS 중독 유병률을보고했습니다 (Cock et al., 2014)을 헝가리어 청소년 (4.5 %)에게Bányai et al., 2017). 강력한 연구에 의한 IGD 유병률은 슬로베니아 청소년의 2.5 % 범위에서 발견되었지만 (Pontes, Macur, & Griffiths, 2016 년)을 네덜란드 청소년 및 성인 (5.8 %)보다Lemmens & Hendriks, 2016 년), 다른 대규모 연구에 따르면 0.3 % (Scharkow et al., 2014). 유병률에 대한 연구 결과는 강력한 연구에서 비교적 일관된 것으로 보이지만 일부 요인은 추정의 인플레이션에 기여할 수 있습니다. 예를 들어, 장난스럽고 극단적 인 반응 패턴이 유병률 추정치를 증가시킬 수 있음이 밝혀졌습니다 (프림 빌 스키, 2017). 마찬가지로, 활용되는 심리 평가의 유형은 IGD와 같은 희귀 질환의 유병률을 과대 평가하는 데 기여하는 것으로 나타났습니다.Maraz, Király 및 Demetrovics, 2015).

SNS와 비디오 게임이 젊은 청소년의 심리 건강에 미치는 영향에 근거한 현존하는 지식은 매우 드물기 때문에 SNS 중독과 IGD의 심리 건강에 미치는 잠재적 차이에 대한 연구는이 두 현상이 기타 물질 관련 및 행동 중독 (그리피스, 2015; 그리피스 & 폰 테스, 2015; Shaffer et al., 2004), 그리고 증가 된 소셜 게임은 정서적 지원을 방해함으로써 청소년의 대인 관계의 전반적인 질을 손상시킵니다 (Kowert, Domahidi, Festl, & Quandt, 2014 년).

현재의 연구

이전 연구 (예 : Andreassen 외, 2016 년; Cock et al., 2014; Pontes & Griffiths, 2015b; Yu, Li, & Zhang, 2015)는 성별과 연령이 SNS 중독과 IGD에 대한 취약성을 증가시킬 수 있음을 발견했습니다. 따라서 남성 성별은 체계적으로 IGD와 관련이 있고 여성 성별은 SNS 중독과 관련이 있기 때문에 (Andreassen 외, 2016 년),이 연구는 성별과 연령은 SNS 중독과 IGD 증상의 더 높은 수준을 예측합니다 (H1). 또한 여러 연구 (예 : Andreassen 외, 2013 년, 2016; Sussman et al., 2014)은 서로 다른 유형의 기술 중독 사이에 긍정적 인 연관성을보고하여 일반적인 기본 상관 관계를 제안합니다. 따라서 다음과 같은 가설이 있습니다. SNS 중독과 IGD는 서로 긍정적으로 연관 될 것입니다 (H2). SNS 중독, IGD 및 정신 건강의 관계는 복잡하고 최선의 논란이 남아 있지만 (패닉, 2014), 우울증, 불안 및 스트레스와 같은 기술 중독과의 주요 상관 관계가보고 된 많은 증거 (예 :  Király 외, 2014 년; Lehenbauer-Baum 외, 2015; Ostovar et al., 2016; Pontes & Griffiths, 2016 년). 따라서 다음과 같이 가정합니다. SNS 중독과 IGD는 정신적 고통의 전반적인 수준을 높이는 데 독특하고 차별적으로 기여할 것입니다 (H3). 위에서 언급 한 세 가지 가설은 모두 높은 빈도의 인터넷 사용 및 비디오 게임 플레이에서 발생하는 잠재적 영향을 고려하여 조사 될 것입니다.Pontes & Griffiths, 2015a; Pontes, Király, Demetrovics, & Griffiths, 2014 년; Stubblefield et al., 2017; Wu, Cheung, Ku, & Hung, 2013 년).

행동 양식

참가자 및 절차

이 연구의 잠재적 참가자는 모두 학생이었습니다 (N = 700) 알 가르 베 (포르투갈)에 위치한 주요 중학교 2015, 10, 18, 509 학년에 등록했습니다. 학교장과 학부모의 승인을 얻어 학생들은 과외 활동 중에 학교 도서관 내에서 설문 조사를 완료했습니다. 이 연구는 Nottingham Trent 대학의 대학 연구 윤리위원회의 승인을 받았으며 연구에 포함 된 모든 개별 참가자로부터 사전 동의를 얻었으며 데이터 수집 기간은 72.7 년 13.02 월부터 XNUMX 월까지이며, 다음을 기준으로 학교가 선정되었습니다. 학생들은 참여 학교의 학생 인구를 최적으로 대표하기 위해 XNUMX, XNUMX, XNUMX, XNUMX 학년 (즉, XNUMX-XNUMX 세)으로 구성된 수업 풀에서 무작위로 샘플링되었습니다. 데이터는 XNUMX 명의 학생 (샘플링 된 전체 모집단의 XNUMX %)에서 수집되었습니다. 표본의 평균 연령은 XNUMX 세 (SD = 1.64), 상대적으로 동등한 성별 분할이 53.5 % (n = 265) 남성 (표 1).

 

 

  

작업대

표 1. 샘플의 주요 사회 인구 통계 학적 특성, 기술 사용 패턴, 중독성 기술 사용 수준 및 심리적 건강 (N = 495)

 

 


  

 

표 1. 샘플의 주요 사회 인구 통계 학적 특성, 기술 사용 패턴, 중독성 기술 사용 수준 및 심리적 건강 (N = 495)

변하기 쉬운 최저한의최고
나이 (년) (평균, SD)13.02 (1.64)1018
성별 남성, %)265 (53.5)--
관계에서 (n, %)99 (20)--
인터넷에서 보낸 주간 시간 (평균, SD)17.91 (23.34)149
게임에 소비 된 주간 시간 (평균, SD)10.21 (17.86)152
SNS 중독 수준 (평균, SD)10.70 (4.83)630
IGD 수준 (평균, SD)15.92 (6.99)941
우울증 수준 (평균, SD)3.12 (3.94)021
불안 수준 (평균, SD)2.66 (3.78)021
스트레스 수준 (평균, SD)3.32 (3.97)021

주의 사항. 인터넷 및 게임에 소요되는 주간 시간은 해당 주에 해당 활동에 소요 된 자체보고 시간을 나타냅니다. SD: 표준 편차; SNS : 소셜 네트워킹 사이트; IGD : 인터넷 게임 장애.

조치
사회 인구 통계학 및 기술 사용 빈도

연령, 성별 및 관계 상태에 대한 인구 통계 학적 데이터를 수집했습니다. SNS 이용 데이터는 여가 및 비 특정 (일반화) 목적 (즉, 시간)을 위해 참가자의 인터넷에서 보낸 평균 주당 시간을 요청하여 수집되었습니다. 게임 빈도는 참가자의 주간 평균 게임 시간 (즉, 시간)을 요청하여 평가되었습니다.

베르겐 페이스 북 중독 척도 (BFAS)

BFAS (Andreassen, Torsheim, Brunborg, Pallesen, 2012)은 Facebook 사용과 관련하여 SNS 중독을 평가하며 여러 국가에서 우수한 심리학 적 특성을 보이는 것으로 나타났습니다 (Phanasathit, Manwong, Hanprathet, Khumsri, & Yingyeun, 2015; Salem, Almenaye 및 Andreassen, 2016; Silva et al., 2015) (포르투갈 포함) (폰 테스, 안드레아 센, 그리피스, 2016). BFAS는 행동 중독의 핵심 특징을 다루는 XNUMX 가지 항목으로 구성됩니다 (즉, 외모, 기분 변경, 관용, 금단, 갈등 및 재발).그리피스, 2005). 항목은 5 포인트 척도, 즉 1 (매우 드물게) ~ 5 (매우 자주)를 12 개월의 기간 내에 총 점수는 각 항목의 참가자 등급 (6에서 30 포인트까지)을 합산하여 얻습니다. 점수가 높을수록 Facebook 중독이 높아집니다. BFAS는이 연구에서 적절한 수준의 신뢰성을 입증했습니다 (α = 0.83).

인터넷 게임 장애 규모 – 단기 (IGDS9-SF)

IGDS9-SF (Pontes & Griffiths, 2015a)는 DSM-12에서 APA가 제안한 프레임 워크에 따라 5 개월 동안 IGD의 심각성을 평가하도록 설계된 간단한 심리 측정 도구입니다 (APA, 2013). IGDS9-SF는 여러 국가에서 적절한 심리학 적 특성과 문화 간 타당성을 입증했습니다 (모나 시스, 드 팔로, 그리피스, 시나트라, 2016; Pontes & Griffiths, 2015a; Pontes, Macur 등, 2016 년) (포르투갈 포함) (Pontes & Griffiths, 2016 년). IGDS9-SF를 구성하는 9 가지 질문은 5- 포인트 스케일을 사용하여 대답합니다. 즉, 1 () ~ 5 (매우 자주), 점수는 점수가 높을수록 (GNUM의 등급이 높을수록) 9에서 45 점까지의 반응을 합산하여 얻을 수 있습니다. 이 연구에서 IGDS9-SF의 신뢰성은 만족 스러웠다 (α = 0.87).

심리적 건강

우울증 불안 및 스트레스 척도 – 21 (DASS-21; Lovibond & Lovibond, 1995 년), 7- 포인트 척도에서 평가되는 3 가지 증상, 즉 4 (전혀 나에게 적용되지 않았다) ~ 3 (나에게 거의 또는 대부분의 시간에 적용). 이 연구에 사용 된 DASS-21 버전은 이전에 연구 집단에서 적절한 심리학 적 특성을 가지고있는 것으로 나타났습니다 (Pais-Ribeiro, Honrado 및 Leal, 2004). 이 연구에서이 기기에 대한 Cronbach의 α 계수는 .84 (우울증), .86 (불안) 및 .86 (스트레스)입니다.

데이터 관리 및 통계 분석

데이터 관리는 (i) 모든 관련 기기에서 기존 임계 값 인 10 %를 초과하는 결 측값이있는 케이스를 검사하여 데이터 세트를 정리합니다. (ii) 표준 지침 (즉, 왜도> 9 및 첨도> 3)을 사용하여 BFAS 및 IGDS9-SF의 모든 항목에 대한 일 변량 정규성을 확인합니다 (클라인, 2011); (iii) BFAS IGDS3.29-SF로부터 ± 9 표준 편차를 기록한 일 변량 특이 치에 대한 스크리닝 z점수 (필드, 2013); 및 (iv) 마할 라 노비스 거리를 사용하는 다변량 이상치 및 χ에 기초한 각 경우에 대한 임계 값의 스크리닝2 분포 값. 이 절차는 14 사례를 배제하여 후속 분석에 적합한 495 유효 사례의 최종 데이터 세트를 산출했습니다. 통계 분석에는 (i) 주요 표본의 특성에 대한 설명 적 분석, (ii) 95 % 바이어스 보정 및-가속 (BCa) 신뢰 구간을 사용한 Pearson의 제품-모멘트 상관 계수를 추정하여 연구의 주요 변수에 대한 상관 분석 ( CI) 및 수반되는 결정 계수 (R2) 및 (iii) 인터넷 사용 및 비디오 게임 플레이의 영향, 연령, 성별 및 빈도를 고려할 때 심리적 건강에 대한 SNS 중독 및 IGD의 미분 예측 역할을 확인하기위한 비교 구조 방정식 모델링 (SEM) 분석. 통계 분석은 Mplus 7.2 및 IBM SPSS Statistics 버전 23 (IBM Corporation, 2015; Muthén & Muthén, 2012).

윤리학

연구 절차는 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다. Nottingham Trent University의 기관 검토위원회는이 연구를 승인했습니다. 모든 피험자에게 연구에 대한 정보를 제공했으며 모든 정보에 동의했습니다. 또한, 18 세 미만의 모든 참가자로부터 부모와 법적 보호자의 동의를 얻었습니다.

결과

 
기술 통계

작업대 1 은 샘플의 주요 사회 인구 학적 특성, 기술 사용 패턴, 관찰 된 기술 중독성 사용 수준 (예 : SNS 중독 및 IGD) 및 심리적 건강에 관한 결과를 요약합니다. 또한 IGD (평균 = 15.92 [95 % BCa = 15.31-16.56]), SD = 6.99) 및 SNS 중독 (평균 = 10.70 [95 % BCa = 10.28-11.15], SD = 4.83) 샘플 내에서 중간 수준으로 나타납니다. 참가자의 심리적 건강, 우울증 (평균 = 3.12 [95 % BCa = 2.78-3.47], SD = 3.94), 불안 (평균 = 2.66 [95 % BCa = 2.33-2.99], SD = 3.78), 스트레스 수준 (평균 = 3.32 [95 % BCa = 2.98-3.67], SD = 3.97)는 지나치게 널리 퍼지지 않았습니다.

상관 분석

연구의 주요 변수를 포함한 상관 분석을 수행하여 후속 비교 SEM 분석에 대한 예비 통찰력 및 통계적 맥락을 제공 하였다. 결과적으로이 분석은 SNS 중독이 IGD (r = .39, p <.01, R2 = .15), 스트레스 (r = .36, p <.01, R2 = .13), 우울증 (r = .33, p <.01, R2 = .11). IGD와 관련하여 주간 게임 시간 (r = .42, p <.01, R2 = .18), 성별 (r = .41, p <.01, R2 = .17), 스트레스 (r = .40, p <.01, R2 = .16) (표 2).

 

 

  

작업대

표 2. 부트 스트랩a SNS 중독, IGD 및 연구 변수 사이의 바이어스 보정 및 가속 (BCa) 95 % 신뢰 구간 (CI)을 갖는 상관 매트릭스N = 495)

 

 


  

 

표 2. 부트 스트랩a SNS 중독, IGD 및 연구 변수 사이의 바이어스 보정 및 가속 (BCa) 95 % 신뢰 구간 (CI)을 갖는 상관 매트릭스N = 495)

이차 변수SNS 중독R295 % BCa CIIGDR295 % BCa CI
연령0.02-−0.07–0.10- 0.07-−0.16–0.02
성별0.04-−0.05–0.120.41*. 170.34-0.48
관계 상태0.20*. 040.11-0.290.13*. 020.03-0.23
인터넷에서 보낸 주간 시간0.03-−0.05–0.120.12*. 010.03-0.22
게임에 소비 된 주간 시간0.05-−0.05–0.140.42*. 180.34-0.50
우울증0.33*. 110.23-0.430.36*. 130.26-0.46
불안0.31*. 100.22-0.410.33*. 110.24-0.42
스트레스0.36*. 130.25-0.440.40*. 160.32-0.49
IGD0.39*. 150.30-0.48---

참고. SNS : 소셜 네트워킹 사이트; IGD : 인터넷 게임 장애.

a부트 스트랩 결과는 10,000 부트 스트랩 샘플을 기반으로합니다.

* 0.01에서는 상관 관계가 중요합니다.

비교 SEM 분석

연구의 주요 가설을 테스트하기 위해 SNS 중독과 IGD가 심리적 건강에 미치는 잠재적 차이 효과를 추정하기 위해 비교 SEM 분석을 수행했습니다. 보다 구체적으로, MIMIC (Multiple Indicators, Multiple Causes Model)는 강력한 표준 오차를 갖는 최대 가능성 추정 방법을 사용하여 테스트되었습니다. 모형의 적합도를 검사하기 위해 기존 적합 지수와 임계 값을 채택했습니다. χ2/df [1, 4], 근사치의 제곱 평균 제곱근 오류 (RMSEA) [0.05, 0.08], RMSEA 90 % CI의 하한이 0에 가까워지고 상한이 0.08 미만, 근접 적합 검정의 확률 수준 값 (Cfit )> .05, 표준화 된 제곱 평균 제곱근 잔차 (SRMR) [0.05, 0.08], 비교 적합 지수 (CFI) 및 터커-루이스 적합 지수 (TLI) [0.90, 0.95] (벤틀러, 1990; Bentler & Bonnet, 1980 년; Hooper, Coughlan, & Mullen, 2008 년; Hu & Bentler, 1999). 이 분석의 결과는 다음과 같습니다. χ2(722) = 1,193.40, χ2/df = 1.65; RMSEA = 0.036 [90 % CI : 0.033–0.040], Cfit = 1.00; SRMR = 0.049, CFI = 0.92; TLI = 0.91, 모델이 데이터에 최적으로 적합 함을 나타냅니다 (그림 1).

그림 부모 제거  

그림 1. 소셜 네트워킹 사이트 중독과 인터넷 게임 장애가 심리적 건강에 미치는 차등 효과의 그래픽 표현 (N = 495). 주의 사항. 전체 적합도 : χ2(722) = 1,193.40, χ2/df = 1.65; RMSEA = 0.036 [90 % CI : 0.033–0.040], Cfit = 1.00; SRMR = 0.049, CFI = 0.92; TLI = 0.91. β = 표준화 된 직접 효과; r = 상관 계수. *p <.0001

SNS 중독과 IGD (즉, H1)의 증상을 증가시키는 데있어 성별과 연령의 잠재적 역할에 대해서는이 두 변수가 SNS 중독에 미치는 영향에 대한지지가 발견되지 않았습니다. 그러나 성별 (β = 0.32, p <.001) 및 연령 (β = −0.11, p = .007) IGD 증상 증가에 기여했습니다. 더 구체적으로, 남성 성별은 IGD 증상의 더 큰 발생률과 관련이 있습니다 (평균 = 18.60 [95 % BCa = 4.59-5.97], SD = 5.32) 여성과 비교하여 (평균 = 12.83 [95 % BCa = 6.60-7.70], SD = 7.17), 젊을수록 IGD의 전반적인 수준이 증가하는 것으로 나타났습니다. 전체적으로 이러한 발견은 H1을 부분적으로 확증합니다.

이 분석의 결과는 SNS 중독과 IGD 사이의 연관성을 위해 얻은 표준화 된 효과가 H2에 대한 지원을 제공합니다.r = .53, p <.001), 이러한 변수가 관찰 가능한 측정 값으로 작동하는 상관 분석 결과와 일치하는 결과 (r = .39 [95 % BCa = 0.30-0.48], R2 = .15, p <.01) (표 2).

마지막으로, 청소년의 심리적 건강에 대한 SNS 중독과 IGD의 미분 효과 분석은 두 가지 기술 중독이 정신적 고통의 전반적인 수준을 높이는 데 통계적으로 유의미한 긍정적 영향을 줄 수 있다고 제안했습니다. 보다 구체적으로, IGD는 우울증 증상을 악화시키는 것으로 나타났다 (β = 0.28, p <.001), 불안 (β = 0.26, p <.001), 응력 (β = 0.33, p <.001). 또한 SNS 중독은 우울증의 중증도를 높이는데도 기여했습니다 (β = 0.27, p <.001), 불안 (β = 0.25, p <.001), 응력 (β = 0.26, p <.001), 약간 덜합니다. 이러한 결과는 H3를지지하지만 SNS 중독과 IGD가 심리적 건강에 미치는 영향은 표준화 된 효과가 매우 비슷하기 때문에 지나치게 뚜렷하지 않을 수 있습니다.

토론

 

이 연구는 SNS 중독과 IGD 간의 상호 작용과이 두 가지 기술 중독이 어떻게 사회 인구 학적 및 기술 관련 변수에서 비롯된 잠재적 영향 이상으로 청소년의 심리적 건강 악화에 독특하고 독창적으로 기여할 수있는 방법을 조사하고자했다. H1와 관련하여 (즉, 성별과 연령은 SNS 중독과 IGD 증상을 모두 증가시키는 데 기여합니다),이 연구는 IGD와 관련하여이 가설을 뒷받침 할 수 있었으며, 젊은 연령과 남성의 성별이 IGD를 예측하는 주요 변수라는 것을 발견 한 이전의 많은 연구를 뒷받침했다 (Cock et al., 2014; Guillot et al., 2016; Rehbein, Staudt, Hanslmaier, & Kliem, 2016 년).

그럼에도 불구하고, H1는 SNS 중독의 맥락에서 확증되지 않았으며, 이는 SNS 중독이 젊은이들 사이에서 더 널리 퍼져 있다고보고 한 이전 연구에 더 복잡성을 더하는 결과입니다 (Andreassen 외, 2013 년, 2012; Turel & Serenko, 2012 년), 이전 사용자 (플로 로스 &시오 모스, 2013), 여성 (Andreassen 외, 2012 년) 및 남성 (캄 & 이스 불란, 2012). 그럼에도 불구하고이 연구에서 얻은 결과는 SNS 중독이 연령과 관련이없는 것으로 밝혀진 이전의 연구와 수렴됩니다 (Koc & Gulyagci, 2013 년; Wu et al., 2013) 및 성별 (Koc & Gulyagci, 2013 년; Tang, Chen, Yang, Chung, Lee, 2016; Wu et al., 2013). 앞에서 언급했듯이 이는 샘플링, 연구 설계, 평가 및 채택 된 차단 점수 측면에서 SNS 중독에 대한 이전 연구의 품질이 좋지 않은 결과 일 수 있습니다.Andreassen, 2015). 흥미롭게도, 인터넷에 소비되는 주간 시간은 SNS 중독 증가를 예측하지 못했습니다. 이 발견에 대한 잠재적 인 설명은 현대 SNS에서 온라인 SNS 사용이 평범하고 불가 피해졌으며, 많은 청소년들이 사용량을 적절히 평가하는 것이 점점 어려워지고, 이로 인해 과도하게 소비되는 시간 사이의 관계에 복잡성이 증가한다는 사실과 관련이있을 수 있습니다. 기술과 중독 수준. 이러한 이유로 일부 청소년은 건강하고 정상적인 일상 생활의 일부로 SNS를 사용하여 많은 시간을 소비하기 때문에 SNS에 대한 높은 참여와 중독의 차이를 인정해야합니다.Andreassen, 2015; Andreassen & Pallesen, 2014 년; Turel & Serenko, 2012 년).

본 연구 결과는 또한 H2 (즉, SNS 중독과 IGD는 서로 긍정적으로 연관 될 것입니다), 비슷한 결과를보고 한 여러 연구의 검증 (Andreassen 외, 2013 년, 2016; Chiu, Hong, Chiu, 2013; Dowling & Brown, 2010). 이 결과는 청소년을 포함한 많은 사람들이 SNS를 통해 정기적으로 게임을하고 있다는 사실에 의해 설명 될 수 있습니다.그리피스, 2014). 또한 많은 연구에서 제안한 바와 같이 게임의 사회화 측면이 비디오 게임 플레이에서 중요한 동기 부여 역할을한다는 것이 오랫동안 확립되어왔다 (Demetrovics et al., 2011; Fuster, Chamarro, Carbonell, & Vallerand, 2014 년; 예, 2006). 임상 적 차원에서,이 발견은이 두 가지 기술 중독의 근본적인 공통점을 지적 할 수 있습니다.그리피스, 2015; 그리피스 & 폰 테스, 2015; Shaffer et al., 2004). 중독성 기술 사용이 교육 환경의 개인에게 영향을 미치기 때문에 학교 기반 청소년 중 IGD 및 SNS 중독에 대한 연구는 정책 입안자들이 청소년 청소년의 중독성 기술 사용의 부정적인 영향을 완화하기위한 예방 정책을 설계하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마지막으로 H3 (즉, SNS 중독과 IGD는 정신적 고통의 전반적인 수준을 높이는 데 독특하고 차별적으로 기여할 것입니다)는 또한 SNS 중독과 IGD가 청소년의 정신 건강에 미치는 차등 효과에 관한 새로운 통찰력을 확증 해 주었다. 이 연구에서 SNS 중독과 IGD는 우울증, 불안 및 스트레스 수준을 증가시켜 심리적 건강을 악화시키는 데 기여했습니다. 이 발견은이 두 가지 기술 중독이 정신 건강을 독립적으로 손상시키는 것으로 밝혀진 이전 연구를 뒷받침합니다 (Kim, Hughes, Park, Quinn, & Kong, 2016; Primack et al., 2017 년; Sampasa-Kanyinga & Lewis, 2015 년; Sarda, Bègue, Bry, & Gentile, 2016 년). 이러한 연구 결과는 중독성 기술 사용을 줄임으로써 학생의 복지 향상에 초점을 맞춘 중재 프로그램을 개발하고자하는 정신 건강 전문가 및 학교 상담가에 의해 활용 될 수 있습니다. 이 발견은 유망하고 향후 조사 할 가치가 있지만 정신 건강 장애와 행동 중독 사이의 관계에 대한 증거는 아직 결정적이지 않다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 보다 구체적으로, 연구자들은 행동 중독이 예측 (즉, 일차 장애 가설)을 할 수 있고 정신적 고통 (즉, 이차 장애 가설)에 의해 예측 될 수 있다고보고했습니다 (예 : Ostovar et al., 2016; Snodgrass et al., 2014; 2016 년 장, 브룩, 로이 크 펠트, 브룩). 따라서 행동 중독과 정신 건강 문제에 관한 방향성에 대한 명확한 결론을 도출하는 것은 불가능합니다.

또한, 본 연구에서 심리적 건강에 대한 IGD의 유해한 영향이 SNS 중독에 의해 생성 된 것보다 약간 더 현저하다는 것이 발견되었다. 정신 건강 및 복지의 여러 영역에서 게이머가 보여주는 광범위한 결함을 감안할 때,이 발견은 IGD가 SNS 중독과 비교하여 더 심각한 정신 병리학을 반영 할 수 있음을 시사하는 보고서와 일치합니다.Leménager et al., 2016), APA가 내린 결정 (일부2013) IGD를 잠정적 장애로 간주합니다. 그러나이 가설을 더욱 확증하려면 더 크고 더 많은 대표 표본을 사용하는 추가 실증적 연구가 필요합니다. 현재의 결과는 정책 형성에 도움이 될 수있을뿐만 아니라 IGD 및 SNS 중독과 같은 기술 중독이 일차 또는 이차 장애로 개념화되어야하는지에 대한 지속적인 논쟁에 기여합니다. 이 연구에서보고 된 결과에 따르면, 기술 중독을 일차 장애 (즉, 정신 건강에 부정적인 영향을 미칠 수있는 문제)로 개념화하는 것은 기술 중독을 이차 장애로 보는 데 찬성하여 이전의 학술 토론을 무효화하지 않는 경험적으로 실행 가능한 방법입니다. (즉, 근본적인 정신 건강 및 웰빙 문제의 산물) (카델 펠트 윈터, 2016; Snodgrass et al., 2014; Thorens et al., 2014).

이 연구에서 얻은 결과는 경험적으로 타당하지만 주목할만한 잠재적 한계가 있습니다. 첫째, 데이터는 모두 자체보고되었으며 알려진 편향 (예 : 사회적 욕구, 기억 회상 편향 등)에 취약했습니다. 둘째,보다 강력한 설계 (예 : 종단 교차 지연 설계)를 채택한 연구는 SNS 중독과 IGD 및 심리적 건강 사이의 독특한 경로에 대한보다 구체적인 답을 제공 할 수 있습니다. 셋째, 모든 참가자가 스스로 선택했기 때문에 현재 조사 결과를 광범위한 인구에게 일반화 할 수 없습니다. 모집 된 표본의 상대적으로 어린 나이를 감안할 때 부모의 통제가 자체보고 된 기술 사용 수준과 전반적인 중독성 사용 수준에 영향을 미쳤을 가능성이 있습니다. 따라서 유아 및 초기 청소년의 기술 사용을 평가하는 향후 연구에서는이 변수를 고려해야하므로 중독 수준에 대한 더 나은 추정치를 얻을 수 있습니다. 이러한 잠재적 한계와 상관없이,이 연구의 결과는 기술 중독이 심리적 건강에 부정적인 영향을 미칠 가능성을 증가시킬 수있는 경험적으로 실행 가능한 프레임 워크를 제공함으로써 기술 중독과 심리적 건강에 대한 고립 된 해로운 영향 간의 상호 관계에 대한 이전 연구를 기반으로합니다. 결론적으로, 현재의 발견은 정신 건강을 위협 할 수있는 일차 장애로 기술 중독의 개념화를 지원합니다.

저자의 공헌

이 연구의 저자는이 연구의 모든 단계를 책임졌으며이 원고의 유일한 저자입니다.

관심사 충돌

저자는 이해 상충을 선언하지 않습니다.

감사의 글

이 연구의 저자는 참여한 학교,이 연구의 데이터 수집 프로세스와 관련된 물류 조직을 도운 모든 학생, 학부모 및 교사들에게 감사의 말씀을 전합니다.

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