Cyberpsychol Behavior Soc Netw. 2014 12 월 1; 17 (12) : 749–754입니다.
doi : 10.1089 / 사이버 .2014.0475
PMCID : PMC4267705
오르 솔리 야 키 랄리, MA,
1,2 마크 디 그리피스, PhD,3 로베르트 우르 반, PhD,1 주 디트 파 카스, MA,1,4 경이 yi 니 에이, PhD,1 주자 나 엘레 케스, DSc,5 도모 코스 타마스, MA,6 및 졸트 쇠약, PhD1
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추상
문제가있는 인터넷 사용 (PIU)과 문제가있는 온라인 게임 (POG)이 두 가지 별개의 개념적 및 비논리적 요소인지 또는 동일한 지에 대한 문헌에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다. 현재의 연구는 성, 학교 성취도, 인터넷 및 / 또는 온라인 게임 사용 시간, 심리적 웰빙 및 선호하는 온라인 활동의 관점에서 PIU와 POG의 상호 관계 및 중복을 조사함으로써이 질문에 기여합니다. 이러한 변수를 평가하는 설문지는 전국적으로 대표되는 청소년 게이머 샘플에게 시행되었습니다 (N= 2,073; M나이= 16.4 년 SD= 0.87; 68.4 % 남성). 데이터는 인터넷 사용이 청소년들에게 공통적 인 활동 인 반면, 온라인 게임은 상당히 작은 그룹에 참여한 것으로 나타났습니다. 마찬가지로 POG보다 PIU의 기준을 충족하는 청소년이 더 많았으며, 소규모 청소년 그룹은 두 가지 문제 행동의 증상을 나타 냈습니다. 두 가지 문제 행동의 가장 주목할만한 차이점은 섹스 측면에서였습니다. POG는 남성과 훨씬 더 밀접한 관련이 있습니다. 자존감은 두 행동 모두에 미치는 영향 크기가 낮았고 우울 증상은 PIU와 POG와 관련되어 PIU에 약간 영향을 미쳤습니다. 선호하는 온라인 활동의 관점에서 PIU는 온라인 게임, 온라인 채팅 및 소셜 네트워킹과 긍정적으로 관련이 있었지만 POG는 온라인 게임과 만 관련이있었습니다. 우리의 연구 결과에 따르면 POG는 PIU와 개념적으로 다른 행동으로 보이므로 인터넷 중독 장애와 인터넷 게임 장애는 별도의 nosological 엔티티라는 개념을 뒷받침합니다.
개요
인터넷 중독 (IA) 현상은 두 사람이 처음으로 여러 논문에서 설명했습니다.1,2 그리피스.3,4 이 주제는 즉시보다 일반적인 관심을 얻었으며 이후 70 참가자보다 많은 표본 크기를 가진 대략 1,000 대규모 연구에 번호를 매기는 연구 분야가되었습니다.5 “인터넷 중독”이라는 용어를 계속 사용 함에도 불구하고 연구원들은 현재 인터넷에서 참여할 수있는 활동의 다양한 특성을 지적했으며, 다양한 온라인 활동이 다른 규모로 IA에 기여한다고 종종 가정 해 왔습니다.6-8
온라인 응용 프로그램은 인터넷의 역할에 따라 상당히 다릅니다. 예를 들어, 온라인 도박 및 쇼핑과 같은 활동의 경우, 인터넷은 이제 기존 오프라인 활동이 발생할 수있는 또 다른 채널이라고 주장했습니다.9,10 그러나 인터넷은 정보 탐색 (예 : "구글링"), 온라인 대화방에서의 상호 작용 및보다 최근에는 소셜 네트워킹과 같은 다른 온라인 활동에서 필수적인 구성 요소입니다.9,11 요컨대, 후자의 활동은 온라인에서만 가능합니다.
그러나 인터넷이 오프라인 활동에 새로운 차원을 가져다 놓은 활동도 있습니다. 그러한 활동 중 하나는 비디오 게임을하는 것입니다. 인터넷이 널리 사용되기 훨씬 전에 비디오 게임 (그리고 멀티 플레이어 비디오 게임)이 존재했지만, 대규모 온라인 연결은 이후 특히 MMOG (Massively Multiplayer Online Games)의 경우 게임의 새로운 영역과 경험을 열었습니다. 현재 MMOG는 동일한 가상 공간에서 수천 명의 플레이어를 동시에 호스팅 할 수 있으며 게임의 품질, 경험 및 역학을 완전히 변경했습니다.12,13 이것이 문제가되는 온라인 게임이나 온라인 게임 중독이 그처럼 뚜렷한 연구 분야가 된 이유 일 수 있습니다. 인터넷 사용 장애의 정신 장애, 5 판 (DSM-5) 범주의 진단 및 통계 매뉴얼이 인터넷 게임 장애로 대체되었다는 사실14-16 또한이 특정 현상의 중요성을 보여줍니다.
이러한 분야에서 수행되는 연구의 수가 증가 함에도 불구하고, 문제가있는 인터넷 사용 (PIU)과 문제가있는 온라인 게임 (POG) 사이의 관계에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 이론적 고려 사항 외에도,이 두 현상 사이에 차별화가 필요한지 여부를 조사하는 것이 실용적이고 실용적 수준에서 중요하다. 간단히 말해서, PIU와 POG는 서로 다른 집단을 포함하고 다른 특징을 갖는 두 개의 별개의 개념적 및 nosological 엔티티입니까? 보다 구체적으로, PIU와 POG의 영향을받는 개인의 특성이 비슷하거나 다른가? 기여 요인이 유사하거나 다른가?
이전 연구에 따르면 두 현상의 영향을받는 인구간에 약간의 차이가 있습니다. 예를 들어 더 큰 인구 통계 그룹이 PIU의 영향을받는 반면,1 POG는 주로 젊은 남성 인구에 영향을 미치는 것으로 보입니다.17,18 그러나 이러한 연구의 대부분의 중요한 방법 론적 결점은 PIU와 POG를 개별적으로 조사했다는 것입니다. 결과적으로, 본 연구의 목표는 성, 학교 성취도, 인터넷 및 / 또는 온라인 게임 사용 시간, 심리적 웰빙 및 선호하는 온라인 활동의 관점에서 PIU와 POG의 상호 관계와 중복을 조사하는 것이 었습니다. 전국적으로 대표되는 청소년 샘플.
행동 양식
샘플 및 절차
알코올 및 기타 약물에 관한 유럽 학교 조사 프로젝트 (ESPAD)라는 국제 프로젝트의 일환으로 3 월 2011에서 데이터가 수집되었습니다.19 이 프로젝트는 4 이후 1995 년마다 이루어졌으며 점점 더 많은 참여 국가에서 16 세 연령의 청소년의 흡연 습관과 알코올 및 약물 사용을 평가합니다. 2011의 필수 질문 외에도 헝가리는 PIU 및 POG를 평가하기 위해 두 개의 간단한 섹션을 추가했습니다.
헝가리 인구에서 16 세 청소년의 대표 표본을 얻기 위해 지역 (중부 / 서부 / 동부 헝가리), 등급 (8-10) 및 클래스 유형 (1 차 일반, 2 차 일반, 2 차 직업 및 직업 클래스). 표본 추출 단위는 수업이었으며 설문은 데이터 수집 당시 학교에있는 모든 학생에게 실시되었습니다. 15 %의 거부율로 인해 비 응답이 왜곡되어 데이터에 가중치를 부여해야했습니다. 참가자의 구성을 샘플링 프레임과 일치시키기 위해 국가 교육 정보 시스템 (KIR-STAT)에서 권장하는 매트릭스 가중치 방법 (Elekes Z, 2012, 미공개 데이터)을 사용하여 계층별로 데이터 가중치를 적용했습니다.
PIU 및 POG와 관련된 질문은 중등 일반 및 중등 직업 학교에서 전국적으로 대표되는 9th – 10th 학년의 표본에만 시행되었습니다 (N= 5,045). PIU 및 POG 질문에 대한 답변이 완전히 누락 된 사례를 제거한 후 최종 샘플은 4,875 청소년으로 구성되었습니다.
조치
학교 성적 (학년 평균), 인터넷 사용 및 온라인 게임에 관한 정보와 함께 기본적인 사회 인구 통계 (예 : 성별 및 연령)가 수집되었습니다. 인터넷 사용 시간과 평균 하루에 온라인 게임을하는 시간에 대한 답변은 단일 선택 질문으로 도출되었습니다 (<1 시간, 1–2 시간, 3–4 시간, 5–6 시간, 7–8 시간,> 8 시간). 결과를 더 명확하게하기 위해 분석 중에 가장자리에서 두 범주를 각각 병합하여 범주 수를 줄였습니다. 가장 자주 사용되는 세 가지 인터넷 활동도 기록되었습니다. 학생들은 XNUMX 가지 옵션 (즉, 온라인 정보 검색, 온라인 게임 플레이, 온라인 채팅, 소셜 네트워킹 사이트 사용, 이메일 전송 및 다운로드) 중에서 선택할 수 있으며 최대 XNUMX 개의 추가 온라인 활동을 지정할 수 있습니다.
PIU는 문제성 인터넷 사용 설문지 (PIUQ-6)의 6 항목 버전 (Király et al. 2014, 미공개 원고)을 사용하여 평가되었습니다. 원래 척도에는 18 항목과 세 가지 하위 척도 (강박 관념, 방치 및 통제 장애)가있었습니다.20 더 짧은 버전은 원래 3 요소 구조를 두 항목으로 각각 측정했습니다. 5 포인트 리 커트 척도 (“never”에서“always / almost always”로)는 주어진 진술이 응답자의 특징을 나타내는 정도를 추정하는 데 사용되었습니다. 점수는 6에서 30까지이며 점수가 높을수록 더 많은 PIU를 나타냅니다. 문제가있는 인터넷 사용자와 문제가없는 인터넷 사용자를 구분하기 위해 15의 컷오프 점수가 권장되었습니다. 두기구 모두 좋은 심리학 적 특성을 보였다.20-21 6- 항목 PIUQ의 내부 일관성은 본 샘플에서 0.77였다.
POG는 12- 항목 Problematic Online Gaming Questionnaire Short-Form (POGQ-SF)을 사용하여 측정되었습니다.22 이 기기는 이론적 콘텐츠와 경험적 콘텐츠를 기반으로 한 우수한 심리학 적 특성을 가진 스케일 인 18-item POGQ에서 파생됩니다.23 두 버전 모두 5 포인트 리 커트 척도를 사용하여 문제가있는 게임의 6 가지 기본 차원 (사전, 과용, 몰입, 사회적 격리, 대인 관계 갈등 및 철수)을 측정합니다. 점수는 12에서 60까지이며 점수가 높을수록 POG가 더 높습니다. 문제가있는 온라인 게이머와 문제가없는 온라인 게이머를 구분하기 위해 32의 컷오프 점수가 권장되었습니다. 12- 항목 POGQ의 내부 일관성은 본 샘플에 대한 0.93였다.
우울한 기분과 같은 심리적 특성 (단편 [6-item] 역학 연구 센터 우울증-규모 [CES-D]24) 및 자존감 (Rosenberg의 Self-Esteem Scale [RSES]25)도 평가되었습니다. 약식 CES-D는 4 포인트 리 커트 척도 ( "거의 또는 전혀"에서 "대부분의 시간"까지)를 사용하여 우울 증상 수준을 평가하도록 설계된 스케일입니다. 점수는 4에서 24까지이며 점수가 높을수록 우울한 기분 수준이 높습니다. 현재 샘플의 내부 일관성은 0.82입니다. RSES는 자존감과 자기 수용 감을 평가하여 세계적인 자존감을 측정합니다. 10 항목 (반전 된 항목 5 개)이 있으며 4 포인트 리 커트 척도 ( "강하게 동의"에서 "강하게 동의하지 않음"까지)를 사용합니다. 점수는 10에서 40까지이며 점수가 높을수록 자존감이 높습니다. 현재 샘플의 내부 일관성은 0.86입니다.
통계 분석
Windows 용 IBM SPSS Statistics v20.0를 사용하여 설명 분석을 수행했습니다.26 평균 일일 인터넷 사용과 평균 일일 온라인 게임 (범주 변수로 측정) 간의 상호 관계와 PIU와 POG 간의 상호 관계를 테스트하기 위해 두 개의 비상 대표가 작성되었습니다. 최근의 심리학 문헌들 (즉, PIU 및 POG)에 의해 제안 된 2 개의 nosological 엔티티를 조사하기 위해, PIU 및 POG의 연관성은 MPLUS v6.0에서 SEM (Structure Equation Modeling) 내의 다변량 다중 회귀 분석을 사용하여 관련 예측 변수와 비교되었다.27 다변량 다중 회귀 모델은 둘 이상의 결과 변수와 둘 이상의 예측 변수 간의 연관성을 추정 할 수 있습니다. 또한,이 유형의 분석에서 모든 회귀 계수는 모형의 다른 모든 예측 변수를 제어하여 추정되었습니다. 정규 분포와의 편차로 인해 강력한 표준 오류 추정을 통한 최대 가능성 추정이 사용되었습니다. 가중 샘플에 대해 모든 분석을 수행 하였다. Mplus에서 누락 된 데이터는 전체 정보 최대 가능성 방법으로 처리되었습니다.27
결과
기술 통계
표본의 평균 연령 (N= 4,875)는 16.4 년 (SD= 0.87), 50 %는 남성입니다. 데이터 수집 전 달에 인터넷을 사용하지 않는 학생은 6 명 (0.1 %)에 불과했습니다. 인터넷을 사용한 학생들의 대다수는 다음 세 그룹 중 하나로 그룹화 될 수 있습니다. (a) 온라인 게임을 한 적이없는 학생 (n= 709, 14.5 %), (b) 데이터 수집 전 달 동안 플레이 한 사람들 (n= 2,073, 42.5 %) 및 (c) 데이터 수집 전 한 달 동안 온라인 게임을하지 않은 사람들 (n= 1,799, 36.9 %). PIU와 POG를 비교할 수 있도록 현재 게이머를 포함하는 두 번째 하위 샘플에서 모든 분석을 수행했습니다. 현재 게이머 서브 샘플의 평균 수명은 총 샘플의 평균 연령과 동일합니다. 그러나 성별 분포는 달랐습니다. 현재 게이머의 2/3 (69.1 %)는 전체 샘플의 절반 (50.4 %)에 비해 남성이었습니다.
인터넷 사용 및 온라인 게임에 소요 된 시간
평균 일일 인터넷 사용과 평균 일일 온라인 게임 간의 상관 관계를 알아보기 위해 우발 상황 표를 만들었습니다 (참조). 표 1). 이 데이터는 매일 평균 인터넷 사용이 세 가지 시간 범주간에 균등하게 분배되었지만 온라인 범주는 시간 범주가 증가함에 따라 실질적으로 감소했음을 보여줍니다. 이 표는 또한 온라인 게임에는 많은 양의 인터넷 사용이 수반되지만 그 반대는 사실이 아닙니다. 즉, 인터넷을 사용하여 많은 시간을 보내는 사람들은 온라인 게임을하는 데 많은 시간을 소비하지 않아도됩니다.
문제가있는 인터넷 사용자와 문제가있는 온라인 게이머
PIU와 POG의 규모와이 둘 사이의 중복을 확인하기 위해 (a) 인터넷 사용자 나 온라인 게이머 (80.2 %), (b) 인터넷 사용자와는 다른 4 가지 그룹으로 구성된 또 다른 비상 테이블이 만들어졌습니다. 문제가있는 온라인 게이머 (8.8 %), (c) 문제가있는 온라인 게이머이지만 문제가없는 인터넷 사용자 (4.3 %) 및 (d) 문제가있는 인터넷 사용자와 문제가있는 온라인 게이머 (6.7 %) 표 2).
다변량 다중 회귀
연구 변수의 상관 행렬이 표 3. PIU 및 POG의 관련 예측 변수와의 연관성을 비교하기 위해 다변량 다중 회귀 분석을 수행했습니다 (참조 Fig. 1). 결과는 일부 예측 변수와 두 가지 결과 변수의 뚜렷한 연관성을 보여주었습니다. 남성이라는 것은 두 가지 문제 행동과 관련이 있습니다. 그러나 POG에 대한 연관성이 더 강했습니다 (β = −0.29, p<0.001) PIU (β = -0.07, p<0.01). 평균 하루에 5 시간 이상의 인터넷 사용이 PIU와 더 강한 연관성을 보였습니다 (β = 0.20, p<0.001) POG (β = 0.07, p<0.01), 평균 하루 5 시간 이상 온라인 게임은 POG와 밀접한 관련이있는 반면 (β = 0.20, p<0.001) PIU (β = 0.07, p<0.01). 자존감은 두 개체 모두에 대해 표준화 된 영향이 매우 낮았습니다 (β = -0.08, pPIU의 경우 <0.01; β = -0.09, p<0.01 for POG), 우울증 증상은 PIU와 약간 더 강한 연관성을 보였습니다 (β = 0.29, p<0.001 대 β = 0.22, p<0.001). 또한 학점 평균으로 측정 한 학교 성적은 두 문제 온라인 행동 모두에 매우 낮은 긍정적 인 영향을 미쳤습니다 (β = 0.05, pPIU의 경우 <0.05; β = 0.07, p<0.01 for POG). 0.20 가지 온라인 활동 (정보 검색, 온라인 게임, 채팅, 소셜 네트워크 사이트 사용, 이메일 전송, 다운로드) 중 하나로 평가 된 XNUMX 가지 인터넷 활동과 관련하여 온라인 게임은 POG (β = XNUMX, p<0.001), 온라인 게임을하는 동안, 온라인 채팅, 소셜 네트워킹은 모두 PIU와 관련이 있었지만 효과 크기는 무시할 수있었습니다 (β = 0.09, p<0.01; β= 0.06, p<0.01; 과 β= 0.05, p<0.05, 각각).
토론
본 연구는 전국적으로 대표적인 청소년 표본에서 PIU와 POG의 상호 관계를 조사하는 것을 목표로하고있다. 결과는 인터넷 사용이 청소년들 사이에서 일반적인 활동 이었지만 온라인 게임은 훨씬 작은 그룹에서 참여했음을 시사합니다. 더욱이 "하드 코어"게임 (즉, 하루 7 시간 이상 온라인 게임을하는 게임)은 인터넷을 장기간 사용하는 것 (즉, 하루 7 시간 이상 인터넷 사용)보다 훨씬 드뭅니다. 이러한 결과를 바탕으로, POG보다 PIU 기준을 충족하는 청소년이 더 많았고, 소수의 청소년이 두 가지 문제 행동의 증상을 보인 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이러한 결과는 온라인 게임보다 더 많은 인터넷 사용을 제안하는 문헌과 일치합니다.28,29 청소년 샘플에서 POG보다 높은 PIU.28
다변량 다중 회귀 모델은 또한 두 온라인 행동 사이의 구별을 보여주었습니다. 가장 주목할만한 차이점은 두 활동에 소요되는 성별과 시간이라는 점에서 차이가있었습니다. PIU와 POG는 모두 수컷과 관련이 있지만 POG의 효과 크기는 훨씬 컸습니다. 인터넷을 사용하는 시간과 PIU의 연관성은 온라인 게임을하는 것과의 연관성보다 더 강한 반면, 온라인 게임에 소요 된 시간과 POG의 관계는 인터넷을 사용하는 시간과의 연관성보다 더 강했습니다. 온라인 응용 프로그램에 대한 다른 환경 설정으로도 구별됩니다. 온라인 게임은 POG에 대해 자주 수행되는 온라인 활동 중 하나로 언급 된 유일한 온라인 활동이지만 PIU는 온라인 게임, 온라인 채팅 및 소셜 네트워킹과 긍정적으로 연관되어있었습니다. 그러나 PIU에서 소셜 네트워킹의 효과 크기가 매우 낮다는 것은 놀라운 일이었습니다. 헝가리의 소셜 네트워킹 사이트의 인기는이 데이터 수집 기간이지나면서 기하 급수적으로 증가하기 시작했다고 설명 할 수 있습니다. 최근 스마트 폰 소유권 증가30 또한 소셜 네트워킹과 같은 활동과 관련하여 향후 ESPAD 연구 결과가 변경 될 수 있습니다.
흥미롭게도, 자존감이 낮 으면 두 가지 온라인 행동 모두에 대해 표준화 된 효과 크기가 낮았습니다. 이러한 결과는 이전의 일부 연구와 일치합니다28 그러나 다른 연구들과 모순된다.22,31,32 그러나 우울 증상은 PIU 및 POG와 관련되어 PIU에 약간 영향을 미칩니다. 이것은 다시 이전 문헌의 많은 부분을 뒷받침합니다.33-35
큰 표본 크기, 표본의 국가 대표성, POG 및 PIU를 평가하는 데 사용되는 기기의 강력한 심리적 특성을 포함하여 연구의 많은 장점에도 불구하고 수집 된 데이터에는 몇 가지 제한이 있습니다. 데이터는 모두 자체적으로보고되었으며 다양한 편향 (예 : 사회적 바람직 함, 메모리 리콜 편향)이 발생하기 쉽습니다. 또한 모든 참가자는 헝가리 청소년이었으며 결과는 다른 국가의 청소년이나 성인 표본의 일반화되지 않을 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 최근 소셜 네트워킹 붐 이전에 데이터가 수집되었으며 지금 반복하면 다른 결과가 나올 수 있습니다. 따라서이 연구는 청소년 및 성인 표본과 다른 국가에서 복제되어야합니다.
본 연구의 결과에 기초하여, POG는 PIU와 개념적으로 다른 행동 인 것으로 보인다. 결과는 두 가지 유형의 문제가있는 온라인 행동이 다른 인구 집단으로 보이고 다른 기여 요인과 관련되어 있음을 분명히 보여줍니다. 이 데이터는 인터넷 중독 장애와 인터넷 게임 장애가 별도의 nosological 엔티티라는 개념을 지원합니다. 결과적으로, 현재 진단 시스템에서 POG 만 장애로 분류하면 소셜 네트워킹과 같은 잠재적으로 중독성이있는 다른 온라인 활동에 대한 무지를 초래할 수 있습니다.36 인터넷의보다 일반적인 문제의 사용.5
감사의
이 작업은 헝가리 과학 연구 기금 (지원 번호 : K83884, K111938 및 K81353)에 의해 지원되었습니다. Gyöngyi Kökönyei와 Zsolt Demetrovics는 헝가리 과학원이 수여 한 János Bolyai Research Fellowship의 재정적 지원을 인정합니다.
참고자료
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