인터넷 게임 장애의 개념화에 기초한 온라인 포르노 및 소셜 네트워킹 사이트의 문제가있는 사용 평가에 대한 심리학 적 접근 (2020)

배경

온라인 게임, 소셜 네트워킹 사이트 (SNS) 및 온라인 포르노 (OP)의 문제 사용은 진화하는 문제입니다. SNS와 OP의 문제 사용과 달리 인터넷 게임 장애 (IGD)는 새 버전에 포함되었습니다. 정신 질환 진단 및 통계 매뉴얼 (DSM-5)를 추가 연구 조건으로 사용합니다. 본 연구는 IGD (Internet Gaming Disorder Questionnaire : IGDQ)에 대한 검증 된 설문지를 수정하고 수정 된 버전 인 SNSDQ 및 OPDQ의 심리 측정 특성을 조사하여 문제가있는 SNS 및 OP 사용에 IGD 기준을 적용했습니다.

행동 양식

두 가지 온라인 샘플 (SNS : n = 700, 25.6 ± 8.4 세, 76.4 % 여성; OP : n = 700, 32.9 ± 12.6 세, 76.7 % 남성)은 SNSDQ / OPDQ, BSI (간단한 증상 목록) 및 짧은 인터넷 중독 테스트 (sIAT)를 완료하고 SNS / OP 사용에 대한 정보를 제공했습니다. 표준 항목 및 신뢰도 분석, 탐색 및 확인 요인 분석 및 sIAT와의 상관 관계를 계산했습니다. 문제가있는 사용자와 문제가없는 사용자를 비교했습니다.

결과

내부 일관성은 ω_서수의 = 0.89 (SNS) 및 ω_서수의 = 0.88 (OP). 탐색 적 요인 분석은 두 설문지에 대해 하나의 요인을 추출했습니다. 확인 요인 분석으로 결과가 확인되었습니다. SNSDQ / OPDQ 점수는 sIAT 점수와 높은 상관 관계가 있으며 SNS / OP 사용 시간과 중간 정도의 상관 관계를 가졌습니다. 사용자 중 3.4 % (SNS)와 7.1 % (OP)는 문제가있는 사용으로 인해 한계를 넘었습니다. 문제가있는 사용자는 sIAT 점수가 더 높았고 애플리케이션을 더 오래 사용했으며 더 많은 심리적 고통을 경험했습니다.

맺음말

전반적으로이 연구의 결과는 IGD 기준의 적용이 문제가있는 SNS / OP 사용을 측정하기위한 유망한 접근 방식임을 나타냅니다.

2017 년 3.5 억 명의 사용자가 인터넷을 사용했습니다.1]. 이를 사용하는 다양한 방법 중에서 온라인 게임, SNS (소셜 네트워킹 사이트) 및 OP (온라인 포르노)가 특히 인기가 있습니다. 문제가있는 사용이 심리적 고통과 업무, 학업 성과 및 대인 관계 문제와 관련이있는 것으로 보이기 때문에 이러한 모든 응용 프로그램은 조사 중입니다.2,3,4,5,6,7]. 제 XNUMX 판 부록에 포함됨 정신 질환 진단 및 통계 매뉴얼 (DSM-5), 인터넷 게임 장애 (IGD)는 추가 조사가 필요한 장애로 인식되었습니다.8]. 이것은 표준화 된 기준을 정의하기위한 첫 번째 단계였습니다. 9 가지 기준은 물질 사용 장애 및 도박 장애에 대한 기준이며 지난 12 개월 동안 충족되어야합니다 : (1) 게임에 대한 집착, (2) 게임을 할 수 없을 때 철수, (3) 관용, (4) 실패 게임의 양을 중지 / 줄이기, (5) 게임을 위해 다른 활동을 포기, (6) 문제에도 불구하고 계속 플레이하고, (7) 그 양에 대해 다른 사람을 속이는 것, (8) 불리한 기분을 피하기위한 게임, (9) ) 게임으로 인해 중요한 관계, 직업 또는 교육을 위태롭게하는 것.

IGD는 추가 연구를위한 조건으로 DSM-5에 포함되었지만 SNS 및 OP 사용에 문제가있는 것은 아닙니다. Petry and O'Brien (2013) [9]은 이러한 문제 (SNS 및 OP)를 조사하는 연구에서 경험적 증거가 부족하고 일관성이 없다고 주장합니다. 그럼에도 불구하고 SNS 나 OP와 같은 특정 인터넷 애플리케이션의 문제 사용에 대한 존재, 분류 및 진단에 대한 논쟁이 계속되고 있습니다.10] 그리고 점점 더 많은 연구가 SNS와 OP의 문제 적 사용의 관련성을 나타냅니다.3, 5, 11, 12], 특히 심리적 고통의 증가와 관련이 있기 때문입니다. 여기에는 우울증, 불안 장애, 주의력 결핍 및 과잉 행동 장애 또는 강박 장애와 같은 정신 장애의 증상이 포함될 수도 있습니다.2, 11, 13,14,15].

문제가있는 SNS 및 OP 사용 평가

SNS 및 OP의 문제 사용을 평가하기위한 다양한 진단 도구가 있습니다. 대부분은 행동 중독 진단 기준 (SNS : 예 : Bergen Social Media Addiction Scale [16] | OP : 예 : 문제가있는 포르노 소비 척도 [17]) 또는 인터넷 중독 테스트 [18] (SNS : 예 : SNS 규모에 대한 중독성 경향 [19] | OP : sIAT-sex [20]). 이것은 모든 진단 기기의 완전한 열거가 결코 아닙니다. 자세한 개요는 Andreassen (2015) [2] SNS 및 Wéry & Billieux (2017) [21] OP입니다. 잘 검증 된 도구가 부족하지는 않지만 여전히 다음과 같은 문제가 남아 있습니다. 가장 중요한 특정 온라인 애플리케이션 (게임, SNS, OP)을 비교하여

특정 인터넷 사용 장애에 대한 가장 최근의 이론적 모델은 I-PACE 모델입니다.22]. 그것은 경험적 발견을 기반으로하며 증후군 모델과 같은 행동 중독 분야의 다른 모델에서 이전의 이론적 고려 사항을 통합합니다.23] 또는 중독의 구성 요소 모델 [24]. I-PACE 모델은 문제가있는 사용의 원인이 다른 인터넷 응용 프로그램에서 유사하다고 가정합니다. 따라서 모든 애플리케이션에 일관된 진단 기준을 적용하여 진단 기준을 표준화하고 유병률을 비교할 수 있습니다. American Psychiatric Association은 이미 IGD에 대한 표준화 된 기준을 제안했기 때문에 다른 인터넷 응용 프로그램의 문제가있는 사용에 이러한 기준을 적용 할 것을 제안하며이 접근 방식에 동의하는 여러 연구원이 있습니다.25,26,27]. 일부 연구에서는 문제가있는 인터넷 사용을 평가하기위한 심리 측정 도구를 개발하기 위해 이미이 접근 방식을 사용했습니다26, 28, 29] 그러나 저자가 아는 한, SNS의 문제가있는 사용을 위해이 접근법을 사용한 연구는 단 하나뿐입니다.27] 및 OP 사용에 문제가있는 경우 없음

현재 연구의 목표

따라서 본 연구의 목적은 인터넷 게임 장애의 개념화가 문제가되는 SNS 및 OP 사용에 어느 정도까지 적용될 수 있는지 조사하는 것이었다. Petry et al. (2014) [30] – DSM-5에 IGD를 포함하도록 권장하는 약물 사용 장애 작업 그룹의 구성원이었던 사람 – IGD를 평가하기위한 설문지 (인터넷 게임 장애 설문지 : IGDQ)를 게시했습니다. 이 연구에서는 Jeromin, Barke 및 Rief (2016)가 검증 한 독일어 버전을 사용했습니다.31] 항목을 변경하여 문제가있는 SNS 및 OP 사용에 맞게 조정했습니다 (자세한 내용은 "대책"섹션 참조). IGD의 개념이 SNS 및 OP의 문제 사용을 평가하는 데 유용한 시작점을 제공 할 수있는 정도를 평가하고 평가하기 위해 두 가지 수정 된 버전 인 SNSDQ 및 OPDQ의 심리 측정 속성을 조사했습니다.

참가자 및 절차

데이터는 온라인 설문 조사를 통해 수집되었습니다 (2017 년 2018 월 – 20 년 18 월). 설문지 링크는 일반 (예 : reddit) 및 애플리케이션 별 인터넷 포럼 (예 : 페이스 북 그룹), SNS 및 메일 링리스트에 게시되었습니다. 처음에 참가자들은 주로 SNS를 사용하는지 OP를 사용하는지 지정하고 해당 설문지 (SNS / OP)로 리디렉션되었습니다. 인센티브로 참가자는 온라인 상점에서 5 개의 상품권 중 하나를받을 수 있습니다 (바우처 가치 : € XNUMX). 포함 기준은 사전 동의, 연령 ≥ XNUMX 세였습니다. 제외 기준은 다음과 같습니다 : 원어민 없음 (독일어), SNS / OP 사용에 소요 된 온라인 시간 비율 ≤XNUMX %.

SNS 서브 샘플

총 939 명의 참가자가 포함 기준을 충족했습니다. 이 중 239 명 (25.45 %)은 제외되어야했습니다. 소녀 시대에 대한 데이터가 누락되어 228 명, 심각한 정보를 제공하지 않아 7 명 (예 : Klingon이 모국어), 4 명은 비현실적으로 빠른 응답 시간 ( 평균 시간 미만 2 SD). 결국 700 명의 참가자 데이터가 분석되었습니다 (표 1).

OP 서브 샘플

총 1858 명의 참가자가 포함 기준을 충족했습니다. 이 중 669 명 (36.01 %)은 제외되어야했습니다. OPDQ에 대한 데이터가 누락되어 630 명, 명백히 잘못된 정보를 제공했기 때문에 25 명, 비현실적으로 빠른 응답 시간 때문에 9 명, 실패했다는 의견으로 5 명 설문 조사를 이해하십시오. 두 하위 샘플 (SNS / OP)의 통계적 비교 가능성을 높이기 위해 나머지 700 명에서 참가자 1189 명의 무작위 샘플을 추출했습니다. 마지막으로 700 명의 참가자 데이터를 분석했습니다 (표 1).

조치

사회 인구 통계 정보

성별, 나이, 학력, 고용 및 관계 상태에 관한 정보가 수집되었습니다.

일반 및 특정 인터넷 사용에 관한 정보

참가자들은 보통 일주일에 온라인에서 보내는 시간 (시간)을보고했습니다. 또한 주로 사용하는 SNS / OP 사이트, SNS 또는 OP 사용 시간 (주 / 시간) 등 SNS 또는 OP 사용에 대한 구체적인 정보를 제공했습니다.

문제가있는 사용

문제가되는 SNS 또는 OP 사용 경향은 SNSDQ 및 OPDQ의 독일어 버전으로 평가되었습니다. 이 설문지는 IGDQ의 수정 된 버전입니다. IGDQ는 IGD에 해당하는 DSM-5 기준을 반영하는 0 개의 항목으로 구성됩니다. '아니오'(1)와 '예'(0)로 구성된 이분법 적 응답 형식이 있습니다. 점수는 응답을 더하여 얻습니다 (점수 범위 : 9–5). XNUMX 점 이상의 점수는 IGD 진단을 받기위한 기준으로 정의되었습니다.30]. SNS 및 OP에 대한 적응을 위해 온라인 게임에 대한 모든 참조를 SNS 또는 OP에 대한 참조로 대체하여 원래 항목을 변경했습니다. 예를 들어, 'SNS 사용을 줄이거 나 중단하려고 할 때 또는 SNS를 사용할 수 없을 때 불안, 짜증, 변덕 스럽거나 화가 나거나 불안하거나 슬퍼합니까?' 대신 '게임을 줄이거 나 중단하려고 할 때 또는 게임을 할 수 없을 때 안절부절 못하고, 짜증이 나고, 변덕스럽고, 화를 내거나, 불안하거나 슬퍼합니까?'

짧은 인터넷 중독 테스트

sIAT는 인터넷 중독 테스트의 짧은 버전이며 문제가있는 인터넷 사용의 가능한 증상을 표현하는 12 개의 문으로 구성됩니다 (예 : '온라인에서 "몇 분만 더"라고 말하는 경우는 얼마나 자주 있습니까? ").18]. 연구를 위해 검증 된 독일어 버전을 사용하고 SNS 및 OP 사용을 위해 항목을 변경했습니다 (예 : '온라인 포르노를 시청하는 데 소요되는 시간을 얼마나 자주 줄이려고 노력하고 실패합니까?') [32]. 참가자들은 지난주에 각 증상을 경험 한 빈도를 5 ( '전혀')에서 1 ( '매우 자주')까지 5 점 척도로 평가해야합니다. 결과 합계 점수 (12 ~ 60 점)에서 점수가 높을수록 사용 문제가 더 많음을 나타냅니다. 본 연구에서 적응 된 척도의 내부 일관성은 좋았습니다 (SNS : ω = 0.88 | OP : ω = 0.88).

간단한 증상 인벤토리

독일어 버전의 간략한 증상 목록 (BSI)을 사용하여 참가자의 임상 적으로 관련된 증상을 확인했습니다.33, 34]. BSI는 심리적 고통의 증상을 표현하는 53 개의 진술로 구성되어 있습니다 (예 : '지난 7 일 동안 긴장감이나 긴장감으로 얼마나 고통 받았습니까?'). 항목은 5 ( '전혀 아님')에서 0 ( '매우')까지 4 점 척도로 답변됩니다. 총 점수는 0에서 212 사이이며 점수가 높을수록 고통 수준이 더 높다는 것을 나타냅니다. 현재 샘플의 내부 일관성은 ω = 0.96 (SNS) 및 ω = 0.96 (OP)으로 우수했습니다.

데이터 분석

통계 분석은 SPSS 24 (IBM SPSS Statistics), SPSS Amos, R 버전 3.5.1 [35] 및 FACTOR for the exploratory factor analysis (EFA) [36]. 각 설문지, 소녀 시대, OPDQ에 대한 표준 항목 분석을 위해 항목 난이도와 항목-총 상관 관계를 계산 하였다. 신뢰도의 척도로 계수 오메가 또는 순서 오메가 (이항 데이터의 경우)를 계산했습니다. 이러한 계수는 특히 타우 동등성 가정이 위반 될 때 Cronbach의 알파에 대한보다 정확한 대안으로 권장됩니다.37,38,39,40]. 유효성과 관련하여 우리는 EFA 및 확인 적 요인 분석 (CFA)을 수행하여 요인 구조를 조사했습니다. 이를 위해 각 샘플 (SNS 및 OP)을 무작위로 두 개의 하위 샘플 (SNS1, SNS2 및 OP1, OP2, 각 하위 샘플)로 분할했습니다. n = 350). 하위 샘플 SNS1 및 OP1은 EFA에 사용되었고 SNS2 및 OP2는 CFA에 사용되었습니다. 다른 모든 계산은 총 샘플을 기반으로합니다. 하위 표본이 주요 변수 (연령, SNSDQ / OPDQ 점수)에서 다른지 여부를 테스트하기 위해 독립적 인 t 검정을 수행했습니다. EFA에 대한 데이터의 적합성을 확인하기 위해 Kaiser-Meyer-Olkin 테스트 (KMO)와 Bartlett의 구형도 테스트가 사용되었습니다. SNSDQ와 OPDQ의 이분법 적 응답 형식으로 인해 EFA는 Jeromin et al. (2016) [31] 및 추정 방법으로 XNUMX 코릭 상관 관계를 입력으로 사용하고 비가 중 최소 제곱을 사용했습니다.41]. 추출 할 요인의 수는 Velicer의 MAP 테스트를 사용하여 결정되었습니다.42].

요인 솔루션을 테스트하기 위해 SNS2 및 OP2에서 CFA를 수행했습니다. 모델 모수는 최대 가능성 추정을 사용하여 추정되었습니다. 정규성 가정 위반으로 인해 Bollen-Stine Bootstrapping이 적용되었습니다.43]. 모델 적합도를 평가하기 위해 비교 적합 지수 (CFI), 근사 평균 제곱근 오차 (RMSEA) 및 표준화 된 제곱 평균 제곱근 오차 (SRMR)를 계산했습니다. Hu and Bentler (1999)에 따르면 [44], 허용되는 모델 적합에 대한 컷오프 기준은> 0.95의 CFI, 0.06에서 0.08 사이의 RMSEA 및 <0.08의 SRMR입니다.

SNSDQ 및 OPDG 점수와 일반적으로 인터넷 사용에 소요 된 시간, 선호 애플리케이션 (SNS / OP) 사용에 소요 된 시간 및 sIAT 점수 간의 이변 량 관계를 Pearson 상관 관계로 테스트했습니다.

진단 유효성의 첫 번째 표시를 제공하기 위해 문제가있는 사용자와 문제가없는 사용자를 비교했습니다. IGDQ와 유사하게 점수가 5 점 이상인 사용자는 문제가있는 사용자로, 다른 모든 사용자는 문제가없는 사용자로 분류되었습니다.30, 31]. 연령, 인터넷 사용 시간, 선호하는 응용 프로그램 사용 시간, sIAT 및 BSI 점수에 관한 그룹을 비교하기 위해 독립 t 검정 (불균등 분산의 경우 : Welch 검정)을 계산했습니다. 그룹 규모가 다르기 때문에 Hedges ' g 효과 크기의 척도로보고 됨 [45]. 효과 g = 0.20은 작은 것으로 간주됩니다. g = 0.50 중간 및 g = 0.80 크게 [45].

SNS, OP, 인터넷 사용

SNS

참가자들은 평균적으로 인터넷을 20.9 ± 14.8 시간 / 주, SNS를 9.4 ± 10 시간 / 주 (전체 온라인 시간의 44 %) 사용했으며 Facebook이 가장 인기있는 SNS (n = 355; 50.7 %), 인스 타 그램 (n = 196; 28 %) 및 YouTube (n = 74; 10.6 %). SNSDQ 및 sIAT 평균 점수는 1.2 ± 1.5 및 23.6 ± 7.3 점이었습니다. 전체적으로 24 명의 참가자 (3.4 %)는 SNSDQ 점수가 5 점 이상이어서 문제가있는 사용에 대한 기준을 초과했습니다 (그림. 1 자세한 내용은). 모든 참가자의 평균 BSI 총점은 9.8 ± 16.7이었습니다.

OP

참가자들은 평균적으로 21.9 ± 15.6 시간 / 주간 인터넷을 사용하고 3.9 ± 6.1 시간 / 주 (전체 온라인 시간의 18.9 %) 동안 OP를 소비했습니다. 가장 인기있는 OP 형식은 동영상 (n = 351; 50.1 %), 사진 (n = 275; 39.3 %) 및 웹캠 (n = 71; 10.1 %). 평균 OPDG 및 sIAT 점수는 1.5 ± 1.7 및 22.3 ± 7.9였습니다. 총 50 명의 참가자 (7.1 %)가 컷오프 5 점 이상의 OPDQ 점수를 달성했습니다 (그림. 1 자세한 내용은). 모든 참가자의 평균 BSI 점수는 25.6 ± 27.6이었습니다.

항목 분석 및 내부 일관성

항목 분석 결과는 표에 나와 있습니다. 2 3.

SNS

SNS 버전의 경우 항목 7이 가장 낮은 지지율을 보였고 (긍정적 답변 수 (naa) = 21), 항목 6이 가장 높았습니다 (naa = 247). 이것은 아이템 난이도로 변환됩니다. p_i = 0.03 (항목 7) 및 p_i = 0.35 (항목 6), 모든 항목에서 평균 난이도 p_i = 0.13. 수정 된 항목-총 상관 관계는 다음과 같습니다. r_itc = 0.28 (항목 3) ~ r_itc = 0.39 (항목 4, 5 및 6), 평균 r_itc = 0.36. 내부 일관성은 ω_서수의 = 0.89이고, 저울은 아이템을 제거해도 혜택을받지 못했을 것입니다.

OP

설문지의 OP 버전에서 항목 9 (naa = 24)가 가장 낮은 지지율을 보인 반면, 항목 7이 가장 높았습니다 (naa = 286). 평균 아이템 난이도는 p_i = .17, 항목 9가 가장 많음 (p_i = 0.03) 및 항목 7 (p_i = 0.41) 가장 어렵습니다. 수정 된 항목-총 상관 관계는 다음과 같습니다. r_itc = 0.29 (항목 7) 및 r_itc = 0.47 (항목 5), 평균 수정 항목-총 상관 관계 r_itc = 0.38. 내부 일관성은 ω_서수의 = 0.88. 항목을 제거해도 내부 일관성이 향상되지는 않았습니다.

요인 구조

하위 샘플 (SNS1 대 SNS2, OP1 대 OP2)은 연령, 성별, 인터넷 사용, SNS / OP 사용, sIAT, SNSDQ / OPDQ 및 BSI 점수와 관련하여 차이가 없었습니다 (참조 : 충수).

SNS

Bartlett의 구형도 검정 (Χ² = 407.4, df = 36, p <0.001) 및 KMO 기준 (0.74)은 데이터가 EFA에 적합 함을 나타냅니다. Velicer의 MAP 테스트는 단일 요인 추출을 권장했습니다. 이 요인은 전체 분산의 52.74 %를 설명했습니다. 요인 적재 범위는 0.54 (항목 3)에서 0.78 (항목 9) 사이였습니다 (표 2). 단일 요인 솔루션을 테스트하기 위해 하위 샘플 SNS2가있는 CFA를 계산했습니다. 적합 지수는 CFI = 0.81, RMSEA = 0.092 [CI = 0.075–0.111] 및 SRMR = 0.064입니다 (경로 다이어그램의 경우 그림. 2).

OP

Bartlett의 구형도 검정 (Χ² = 455.7, df = 36, p <0.001) 및 KMO 기준 (0.80)은 데이터가 EFA에 적합 함을 나타내 었으며 MAP 테스트는 단일 요소 솔루션을 제안했습니다. 추출 된 요인은 전체 분산의 53.30 %를 설명했습니다. 항목 3과 7은 가장 낮은 요인 적재 (0.52)를 가졌고, 항목 9는 가장 높은 (0.93)이었습니다 (표 3). 단일 요소 솔루션은 CFA (서브 샘플 : OP2)로 테스트되었습니다. 모델 적합 지수는 CFI = 0.87, RMSEA = 0.080 [CI = 0.062–0.099] 및 SRMR = 0.057입니다 (경로 다이어그램의 경우 그림 XNUMX 참조). 3).

SNS / OP / 인터넷 사용 및 sIAT 점수와의 상관 관계

SNS

SNSDQ 점수는 SNS 사용 시간 (r = 0.32, 피 0.01), 주간 인터넷 사용 시간 (r = 0.16, 피 0.01) 및 sIAT 점수 (r = 0.73, 피 0.01).

OP

OPDQ 점수는 OP 사용 시간 (r = 0.22, p <0.01) 주당 인터넷 사용 시간이 매우 약합니다 (r = 0.08, p <0.05). 가장 높은 상관 관계는 sIAT 점수 (r = 0.72, p <0.01).

SNS / OP 이용에 문제가있는 사람과 문제가없는 사람의 비교

SNS

문제가없는 사용자에 비해 문제가있는 SNS 사용자는 SNS를 훨씬 더 많이 사용하고 sIAT 점수가 더 높았습니다. 그들은 또한 더 많은 정신 병리 적 고통을 경험하는 것처럼 보였지만, 차이의 효과 크기에도 불구하고 이것은 단지 경향에 불과했습니다.p = 0.13). 자세한 내용은 표를 참조하십시오. 4.

OP

문제가없는 사용자와 비교하여 문제가있는 OP 사용자로 식별 된 참가자는 일반적으로 인터넷에서 더 많은 시간을 보내고 OP를 사용하는 데 더 많은 시간을 보냈으며 sIAT 점수가 훨씬 높고 정신 병리학 적 고통을 더 많이 경험했습니다 (표 4).

본 연구에서는 IGDQ의 독일어 버전을 SNS 및 OP 사용에 맞게 조정하고 수정 된 버전의 심리 측정 속성을 평가하여 IGD 기준이 SNS 및 OP의 문제 사용을 평가하는 데 적합한 정도를 조사했습니다.

아이템 분석

두 설문지 모두 항목에 대한 평균 승인이 낮았으며, 이는 체크리스트가 비 임상 샘플에서 문제가되는 사용 기준을 평가한다는 점을 감안할 때 예상되고 바람직합니다. SNS에서 가장지지를받는 ​​항목 인 6 번 항목은 미루는 것입니다. SNS는 미루는 데 자주 사용되므로 [46, 47]. 7 번 항목 (기만 / 은폐)은 가장 낮은지지를 받았는데, 이는 많은 사람들이 SNS를 일상적으로 그리고 사회적으로 받아 들여지는 방식으로 사용하고있어 거짓말이 불필요하다는 점을 감안할 때 합리적으로 보입니다.12]. OP의 경우 항목 7 (기만 / 은폐)이 가장 높은지지를 받았습니다. 이것은 OP를 아무렇게나 사용하더라도 사회적 수용도가 낮고 많은 사람들이 부끄러워 할 수 있기 때문일 것이다.48]. 가장 낮은지지는 항목 9에 대한 것으로, 이는 심각한 결과 (위험 / 관계 / 기회 상실)를 암시하기 때문에 합리적으로 보입니다. 수정 된 항목-총 상관 관계는 설문지 모두에서 중간이었고 임계 값을 초과했습니다. r_itc = 0.30 [43]. 유일한 예외는 SNS 항목 3, OP 항목 7이었습니다. 항목 3은 약물 남용의 전형적인 기준이지만 SNS의 맥락에서 적용하기가 더 어려운 기준 인 관용을 나타냅니다.49]. 항목 7 (OP)에 대한 낮은 수정 항목-총 상관 관계는 합리적으로 보입니다. 왜냐하면 논의 된 바와 같이 OP의 사용은 일반적으로 당황과 관련이있을 수 있으므로 다른 사람을 속이는 것은 문제가있는 사용자와 문제가없는 사용자를 잘 구별하지 않기 때문입니다.

신뢰성

SNSDQ와 OPDG는 좋은 내부 일관성을 보였습니다 (SNS : ω_서수의 = 0.89; OP : ω_서수의 = 0.88). 결과는 문제가있는 SNS (예 : Bergen Social Media Scale : α = 0.88) 또는 OP 사용 (예 : sIAT- 성 : α = 0.88)을 측정하는 다른 설문지와 유사합니다.16, 20].

유효 기간

EFA 과정에서 설문지의 OP 버전뿐만 아니라 SNS에 대해 단일 요소가 추출되었습니다. 이것은 원래 IGDQ의 결과와 일치합니다 [31]. 항목 3은 두 버전 모두에서 가장 낮은 요인 로딩을 보 였는데, 아마도 허용 오차 기준이 SNS 및 OP의 맥락과 잘 맞지 않기 때문일 것입니다. 궁극적으로 내성 기준은 물질 기반 중독에서 비롯되었습니다. 그런 맥락에서 그 의미는 OP, SNS 또는 온라인 게임의 문제가되는 사용과 관련하여 훨씬 더 명확하게 정의되었으며 그 유용성도 논란의 여지가 있습니다.용[30, 50] | ...에 대하여[51, 52]). OP 버전에서 항목 7 (기만 / 은폐)도 다른 항목보다 낮은 요인 부하를 가졌습니다. 이는 문제가있는 사용자와 문제가없는 사용자를 구분하는 데 항목이 그다지 유용하지 않은 이유에 대한 위의 주장을 반영합니다 (문제가없는 사용자의 37.4 %, 문제가있는 사용자의 86 %가이를지지 함). 이것은 은폐 행동이 OPDG에 의해 측정 된 문제가있는 과다 사용과 명시 적으로 관련이 없지만 일반적으로 OP에 대한 사회적 태도와 관련이 있음을 나타냅니다.

전반적으로 CFA에 대한 결과는 두 설문지에 대한 단일 요소 솔루션이 의심스럽고 적합하지 않음을 시사했습니다. SRMR은 두 모델 모두에 적합했지만 CFI와 RMSEA는 각각 컷오프보다 낮고 높았습니다. EFA에서와 같이 SNS의 항목 6과 OP의 항목 7은 특히 낮은 요인 로딩을 가졌습니다. 이는 각각의 전체 규모와의 상관 관계가 낮고 따라서 문제가있는 사용 행동과의 상관 관계가 낮음을 의미합니다. 이것이 반드시 문제가되는 것은 아니지만, 후속 연구에서 이러한 항목을 수정해야하는지, 가중치를 다르게 적용해야하는지 또는 심지어 제거해야하는지 여부를 확인하는 것이 중요합니다.

두 설문지 모두 해당 sIAT 버전과 강한 상관 관계를 보였으며, 이는 우수한 수렴 타당성을 나타냅니다. SNS 버전은 일반적인 인터넷 사용 및 SNS 사용 시간 (주당)과 중소 상관 관계를 보였습니다. OP 버전은 또한 OP 사용 시간 (주당)과 약간의 상관 관계를 보였습니다. 문제가있는 사용과 각 애플리케이션을 사용하는 데 소요 된 시간의 상관 관계의 크기는 지속적으로보고되는 범위에 있습니다.53,54,55].

SNSDQ 및 OPDQ의 진단 타당성을 평가하기 위해 먼저 관찰 된 유병률을 다른 연구에서 발견 된 것과 비교했습니다. SNS는 참여자의 3.4 %가 컷오프를 넘어 섰고, 영업 이익은 7.1 %가 문제 이용 기준을 충족했다. 다양한 진단 기기로 인해 유병률을 비교하는 것은 어렵지만 여기에서 발견 된 비율은 기존 문헌의 일부와 비슷합니다. 헝가리 청소년의 국가 대표 표본에 대한 연구에서 Bányai et al. (2017) [3]는 SNS 사용에 문제가있는 경우 4.5 %의 유병률을 발견했습니다. OP, Giordano 및 Cashwell의 문제 사용 관련 (2017) [55] 미국 대학생과 Ross 및 동료 표본에서 10.3 %의 유병률을보고했습니다 (2012) [15]는 스웨덴 성인 표본에서 7.6 %의 비율을 발견했습니다.

이러한 기기를 사용하여 진단 할 수 없다는 점에 유의해야합니다. 첫째, DSM-5와 ICD-11에는 OP 또는 SNS 사용 문제에 대한 진단이 없습니다. 둘째, 그들이 그렇게하더라도, 임상 적으로 심각한 고통과 기능 장애가 있는지, 그리고 정신과 적 진단에 필요한 개별 사례에 대한 배제 기준이 없음을 확인하기 위해 전문가의 임상 인터뷰가 필요할 것입니다. 이러한 독립적 인 임상 적 판단은 본 연구에서 수집되지 않았으므로 컷오프를 초과하는 사람이 진단을 받아야할지 여부를 결정할 수 없습니다. 그러나 우리는 그것들을 그러한 진단의 가능한 후보로 간주 할 것입니다. 진단 타당성을 추가로 조사하기 위해 컷오프 위와 아래의 사용자를 비교하여 현저한 차이를 발견했습니다. 문제가있는 사용자는 일주일에 더 많은 시간을 온라인으로 보내고 (OP에만 해당) 선호하는 애플리케이션을 더 오래 사용했습니다. 증가 된 사용 시간이 문제가있는 사용을 추론하기에 충분한 기준은 아니지만 여러 연구에서 사용 시간과 문제가있는 사용 사이의 상관 관계가 약하지만 [53,54,55]. 또한 문제가있는 사용자는 sIAT 점수가 훨씬 높았고 심리적 고통 수준이 더 높은 것으로 나타났습니다 (OP 만 해당). 전반적으로 이러한 결과 (특히 문제가있는 OP 사용자의 경우 BSI 총 점수 간의 매우 큰 차이)는 도구의 기준 타당성에 대한 첫 번째 지표로 간주 될 수 있으며 IGD 기준이 다음과 같은 개인을 식별하는 데 적합 할 수 있음을 시사합니다. SNS 또는 OP 사용 문제 [56].

제한 사항

연구는 한계에 비추어 고려해야합니다. 한 가지 제한 사항은 성인 참가자 만 테스트했다는 것입니다. 특히 SNS는 청소년들도 자주 사용합니다.3]. 추가 제한 사항은 모든 참가자가 문제 사용 (SNS, OP 및 IGD)에 관한 모든 질문에 답하지 않았다는 것입니다. 이를 통해 각 응용 프로그램의 문제가있는 사용 간의 중복에 대해 더 자세히 조사 할 수있었습니다. 또한, 사회적 욕구 나 일반적인 방법 차이와 같은 편향 효과가 발생하기 쉬운 자체보고 데이터 만 수집되었습니다. 또한 그들은 임상 적 판단을 포함하지 않았습니다. 자가보고 체크리스트의 목적이 문제가있는 사용자를 식별하는 것임을 고려할 때, 추가 연구는 임상 적으로 관련된 의미에서 문제가있는 사용을 보이는 것으로 임상의가 판단한 사람의 샘플을 사용하여 유효성을 조사해야합니다. 또한 진단 기준, 항목 수 또는 컷오프가 합의되지 않았 음을 유의하는 것이 중요합니다. 우리는 이러한 행동 패턴이 "장애"의 상태를 보증하는지 여부에 대한 어떠한 주장도 제안하지 않습니다. 오히려 비교 평가에 도움이 될 수있는 공통 도구를 제공하여 SNS 및 OP의 문제 사용 식별에 대한 연구를 촉진하고이 도구를 이러한 조사의 공통 출발점으로 사용하도록 제안하고 향후 연구에서이를 시사하는대로 수정하는 것을 목표로합니다. .

테스트 된 설문지의 일부 심리 측정 매개 변수가 만족스럽지 못하기 때문에 IGD 기준은 문제가있는 SNS / OP 사용으로 단순히 이전 할 수없는 것 같습니다. 그럼에도 불구하고 우리의 전반적인 결과는 이것이 유망한 출발점이며 문제가있는 SNS / OP 사용을 평가하기위한 프레임 워크로 적응 된 IGD 기준을 사용할 수있는 가능성을 지원함을 나타냅니다. 이 연구는 문제가있는 SNS 및 OP 사용 측면을 측정하는 연구에 기여하며 표준화 된 평가를 향한 첫 번째 단계가 될 수 있으며 이러한 신흥 구성에 대한 조사에 기여할 수 있습니다. 향후 연구는 SNS / OP 사용의 맥락에서 IGD에 대한 DSM-5 기준의 유용성을 추가로 조사해야합니다.

현재 연구 중에 사용 및 / 또는 분석 된 데이터 세트는 합당한 요청에 따라 해당 저자에게 제공됩니다.

BSI :

간단한 증상 인벤토리

CFA :

확인 요인 분석

CFI :

비교 적합 지수

CI :

신뢰 구간

DSM-5 :

정신 질환 진단 및 통계 매뉴얼

EFA :

탐색 적 요인 분석

IGD :

인터넷 게임 장애 (IGD)

KMO :

카이저 – 마이어 – 올킨

NAA :

긍정적 인 답변 수

영업 이익 :

온라인 포르노

OPDQ :

온라인 포르노 장애 설문지

RMSEA :

근사 평균 제곱근 오차

sIAT :

짧은 인터넷 중독 테스트

SNS :

소셜 네트워크 사이트

SNSDQ :

소셜 네트워킹 사이트 장애 설문지

SRMR :

표준화 된 평균 제곱근 잔차