Interneta atkarības / patoloģiskā interneta lietošanas raksturojums ASV universitātes studentiem: kvalitatīvas metodes izpēte (2015)

skaitļi

 

citāts: Li W, O'Brien JE, Snyder SM, Howard MO (2015) Interneta atkarības / patoloģiskā interneta lietošanas raksturojums ASV universitātes studentos: kvalitatīvas metodes izpēte. PLOS ONE 10 (2): e0117372. doi: 10.1371 / journal.pone.0117372

Akadēmiskais redaktors: Aviv M. Weinstein, Ariel universitāte, ISRAEL

Saņemts: Septembris 29, 2014; Pieņemts: 21 decembris, 2014; Publicēts: Februāris 3, 2015

Autortiesības: © 2015 Li et al. Šis ir atvērta piekļuves raksts, kas tiek izplatīts saskaņā ar. \ T Creative Commons piešķiršanas licence, kas pieļauj neierobežotu izmantošanu, izplatīšanu un reproducēšanu jebkurā vidē, ja tiek ieskaitīts oriģinālais autors un avots

Datu pieejamība: Visi dati par a) dalībnieku izlases raksturlielumiem un b) abu standartizēto pasākumu atbildes tiek ziņotas S1, S2, un S3 Tabulas. Kopumā 42 citāti no 4 fokusa grupu diskusijām, kuras tika izmantotas, lai radītu pētījuma tēmas, ir iekļautas manuskripā. Fokusa grupu transkripcijas, kas attiecas uz kvalitatīvajām tēmām, pēc pieprasījuma ir pieejamas pirmajam autoram vai attiecīgajam autoram.

Finansējums: Autori nesniedz atbalstu vai finansējumu ziņošanai.

Konkurējošas intereses: Autori ir paziņojuši, ka nav konkurējošu interešu.

Ievads

Katra paaudze ir vairāk pazīstama un vairāk atkarīga no interneta. ASV interneta lietotāju skaits palielināja 257% starp 2000 un 2012 [1]. 2012. gadā Pew Research Center interneta un amerikāņu dzīves aptauja norādīja, ka aptuveni 90% ASV jauniešu un jauniešu vecumā no 12 līdz 30 gadiem bija piekļuvuši internetam [2]. Universitātes studenti ir daudz biežāk nekā iedzīvotāji, lai izmantotu internetu: gandrīz 100% no ASV universitāšu studentiem piekļuva internetam 2010 [3]. Plaša interneta pieejamība var ievērojami dot labumu cilvēkiem, uzlabojot viņu piekļuvi plašam informācijas klāstam un radot iespēju veidot sociālo komunikāciju un izklaidi [4, 5]. Tomēr interneta izplatība ikdienas dzīvē ir nopietna problēma arvien lielākam skaitam cilvēku, pieaugot patoloģiskajam interneta lietojumam (PIU) vai interneta atkarībai (IA), un tas rada negatīvas sekas, kas ir līdzīgas citu uzvedības atkarību [6-9].

IA / PIU konceptualizācija

Tā kā interneta lietošana ir palielinājusies, arī ir ziņojumi par IA / PIU. Strauji augošajā literatūrā šajā jomā tiek izmantoti dažādi termini, lai atsauktos uz nopietni nepareiziem pārmērīgas interneta izmantošanas modeļiem. Visizplatītākajā gadījumā interneta lietošana ir saukta par “interneta atkarību” vai “interneta atkarību”, kas definēta kā “nespēja kontrolēt interneta lietošanu, kas rada negatīvas sekas ikdienas dzīvē [10, 11Šī definīcija uzsver, kā IA pazīmes un simptomi ir paralēli vielu lietošanas traucējumiem un patoloģiskiem azartspēļu traucējumiem. Proti, IA simptomi ietver: a) rūpes par interneta darbībām; b) palielinot toleranci; c) psiholoģiskās atkarības un atcelšanas simptomu attīstība; d) nespēja samazināt interneta lietošanu; e) interneta izmantošana, lai tiktu galā ar negatīviem noskaņojumiem un mazinātu stresu; un f) citu darbību un attiecību aizstāšana ar atkārtotu interneta lietošanu, neskatoties uz kaitīgo seku apzināšanos [9, 10].

Citi teorētiķi šos simptomus konceptualizē atšķirīgi. Attiecībā uz šiem teorētiķiem ar interneta problēmām saistītie simptomi ir apzīmēti kā “Compulsive Internet Use”. Kompulsīvais interneta lietojums ir konceptualizēts kā līdzīgs obsesīvi-kompulsīviem traucējumiem nekā atkarība [12]. Vēl citi teorētiķi atzīst nepārtrauktu ar internetu saistītu problēmu nepārtrauktību, ko bieži vien dēvē par „Patoloģisku interneta lietošanu” vai “problemātisku interneta lietošanu”. Attiecībā uz šiem teorētiķiem PIU tiek konceptualizēts, izmantojot kognitīvās un uzvedības teorijas, un to definē kā nepareizu pārvarēšanu mehānisms stresa un psiholoģiskās ciešanas novēršanai, kas rada negatīvu ietekmi uz psihosociālo darbību [13-15].

Instrumenti, kas novērtē un diagnosticē IA / PIU

Ir izstrādāti dažādi instrumenti, kuru mērķis ir novērtēt IA / PIU, pamatojoties uz dažādām konceptuālām sistēmām. Daudzi no šiem vērtēšanas svariem, anketām un diagnostikas kritērijiem tika pieņemti no DSM-IV-TR diagnostikas kritērijiem, kas attiecas uz atkarību no narkotikām un patoloģiskiem azartspēļu traucējumiem [16]. Šādu pasākumu piemēri ir Young diagnostikas anketa [10, 17], Interneta atkarības skalas klīniskie simptomi [11] un interneta atkarības diagnostikas kritēriji [18]. Citi instrumenti tika izstrādāti, izmantojot kognitīvos un uzvedības modeļus un novērtējot ar internetu saistītās izziņas un sociālās funkcijas. Šo pasākumu piemēri ietver vispārējo problemātisko interneta izmantošanas skalu [19] un tiešsaistes izziņas skala [20]. Interneta atkarība pašlaik nav atzīta par formālu klīnisko diagnozi DSM-5; tomēr jaunie diagnostikas kritēriji interneta spēļu traucējumiem (interneta atkarības apakštips) ir iekļauti DSM-5 [III.21], kas ietver pagaidu psihiatrisko traucējumu kategorijas, kurām nepieciešama tālāka izpēte.

IA / PIU aspekti, kas novērtēti šajos pasākumos, lielā mērā pārklājas ar dažādiem ķīmiskās atkarības diagnostikas kritērijiem, piemēram, svarīgums (ti, paredzēšana un kognitīvās rūpes par interneta lietošanu), tolerance (ti, pieaugošais laiks, kas pavadīts internetā, lai sasniegtu apmierinātības līmenis), atcelšanas simptomi, kontroles trūkums un interneta izmantošana, lai regulētu garastāvokli [22]. Tomēr reti tiek pārbaudīti motivācijas un stimuli interneta lietošanai un vēlme izmantot internetu [22]. Turklāt šie instrumenti bieži izmanto neapstiprinātus robežvērtības IA / PIU diagnosticēšanai, un tāpēc nav skaidrs, kā klīniski nošķirt problemātiskos interneta lietotājus no parastiem lietotājiem.

IA / PIU izplatība

Lielāka interneta iedarbība var palielināt patoloģiskas interneta lietošanas iespējamību un interneta atkarības izplatību. Tiek lēsts, ka 6% līdz 11% no interneta lietotāju ASV ir IA / PIU [7]. Ņemot vērā straujo interneta lietošanas pieaugumu jauniešu vidū ASV pēdējo desmit gadu laikā, studentiem var būt būtisks IA / PIU problēmu attīstības risks.6]. Interneta pieejamība universitāšu pilsētiņās, personīgā brīvība un ievērojams daudzums nestrukturēta laika, kā arī akadēmiskie / sociālie izaicinājumi daudziem studentiem piedzīvo mājokļa pirmreizējo atstāšanu, tādējādi palielinot IA / PIU likmes [8, 23].

Nesenie epidemioloģiskie pētījumi liecina, ka IA / PIU ietekmē aptuveni 1.2% no 26.3% no ASV augstskolu studentiem [24-31]. Lielākā daļa iepriekšējo pētījumu bija paraugu ņemšana no vienas universitātes pilsētiņas. Daži pētījumi pieņēma paraugus no vairākām universitātēm, izplatot studiju informāciju, izmantojot universitāšu e-pasta sarakstus vai sociālos medijus. Trīs pētījumi novērtēja IA / PIU, pamatojoties uz DSM-IV kritērijiem vielu lietošanai, un konstatēts, ka IA / PIU izplatības rādītāji starp ASV augstskolu studentiem bija 1.2% līdz 26.3% [11, 25, 28]. Citi pētījumi liecina, ka 4% līdz 12% no ASV augstskolu studentiem atbilst IA / PIU kritērijiem, izmantojot interneta atkarības testu [24, 29, 30]. Vienā pētījumā tika konstatēts, ka 8.1% ASV koledžu studentu atbilst patoloģiskā interneta lietošanas kritērijiem, izmantojot patoloģiskās lietošanas skalu [31]. Moreno et al., Sistemātiski pārskatot pētījumus, kuros ziņots par IA / PIU izplatības rādītājiem ASV universitātes studentiem, konstatēja, ka 6 pētījumos 8 ziņots par lielākiem par 8% [27]. Literatūra arī liecina, ka IA / PIU izplatība ASV studentu vidū atbilst līdzīgiem ziņojumiem no Ķīnas, Grieķijas, Lielbritānijas un Turcijas [32-35].

Atbilst IA / PIU negatīvajām sekām

Plaša starptautiskā literatūra ir uzkrājusi dokumentācijas korelācijas un negatīvas fiziskas un psihosociālas sekas, kas saistītas ar IA / PIU. Indivīdi, kas cieš no IA / PIU, pierāda vairāk fizisku veselības problēmu, piemēram, liekā svara un aptaukošanās fiziskās aktivitātes un miega traucējumu dēļ [36, 37]; garīgās veselības problēmas, tostarp depresijas simptomi, somatiska un sociāla trauksme un uzmanības deficīta-hiperaktivitātes traucējumi (ADHD) [38-41]; temperamentīgas iezīmes, piemēram, impulsivitāte un sajūtu meklējumi [42, 43]; neiroloģiski traucējumi [44, 45]; uzvedības problēmas, tostarp vielu ļaunprātīga izmantošana, uzvedība pašnāvnieciski un pašnāvības domas un mēģinājumi [46, 47]; sliktāka skolu un darba izpilde [29]; un vairāk problēmu ar starppersonu attiecībām salīdzinājumā ar kolēģiem bez IA / PIU [48].

Pieaugošā literatūra norāda, ka daudzi universitātes studenti ir pakļauti dažādām veselības un psihosociālām problēmām IA / PIU dēļ. Tomēr lielākā daļa pētījumu par IA / PIU ASV universitāšu studentos ir veiktas kvantitatīvās pētniecības paradigmas ietvaros. Lai gan kvantitatīvie pētījumi sniedz nozīmīgu klīnisko un pētniecisko ietekmi, tie bieži nespēj kontekstualizēt IA / PIU problēmu. Bez šīs kontekstualizācijas specifiskas klīniskās prezentācijas, tostarp iedarbības izraisītāji un lietošanas modeļi, nav identificētas. Turklāt no šiem kvantitatīvajiem pētījumiem nav skaidrs, kādas fiziskas un psiholoģiskas sekas indivīdiem ir visneaizsargātākās, un tāpēc tās būtu visnoderīgākās ārstēšanas laikā.

Pašreizējais pētījums

Lai risinātu šo kritisko plaisu, mūsu izpētes grupa veica izpētes kvalitatīvu pētījumu, lai izpētītu virkni ar IA / PIU saistītu jautājumu, tostarp IA / PIU problēmu dabisko vēsturi; kopīgas afektīvas, starppersonu un situācijas izraisītas intensīvas interneta izmantošanas izraisītāji; vēlamie interneta darbības modeļi; nelabvēlīgas psihiskās, psihosociālās un veselības sekas, ko rada intensīva interneta izmantošana. Šī kvalitatīvā pētījuma rezultāti sniegs detalizētāku priekšstatu par IA / PIU augstskolu studentiem, kas var palīdzēt mums konteksta kontekstā apkopot iepriekšējo kvantitatīvo pētījumu rezultātus un atklāt visus atbilstošos ar IA / PIU saistītos pieredzi ASV universitāšu studentos.

Metodes

Mēs izmantojām izpētes kvalitatīvas metodes, tostarp četras fokusa grupas, lai iegūtu detalizētus IA / PIU aprakstus no 27 universitātes studentiem. Dalībnieku pieņemšana fokusa grupām tika veikta no marta līdz aprīlim, 2012. Dalībnieki tika iedalīti vienā no četrām fokusa grupām, pamatojoties uz to pieejamību. Galu galā katra fokusa grupa sastāvēja no 6-8 dalībniekiem un ilga aptuveni vienu stundu. Fokusa grupu laikā tika apkopoti aprakstoši dati, lai aprakstītu dalībnieku sociālemogrāfiskos un interneta lietošanas raksturojumus.

Fokusa grupas vada grupu diskusijas par vienu vai vairākām tēmām ar dalībniekiem, kuriem ir līdzīga pieredze un / vai kuriem ir informācija un zināšanas par diskusiju tematiem [49]. Šajā pētījumā mēs izmantojām fokusgrupu metodes, jo: a) mērķa grupa, universitātes studenti, kas paši identificē kā interneta lietotājus, var tieši sniegt ieskatu un zināšanas par to intensīvo lietošanu internetā; un b) grupas dialogam ir tendence radīt bagātīgu informāciju, jo grupas diskusijas iedvesmo dalībniekus dalīties personiskajā pieredzē un perspektīvās tādā veidā, lai izceltu sarežģītu tēmu nianses un spriedzi [50].

Fokusa grupu materiāli un pasākumi

Fokusa grupu novērtēšanas materiāli sastāvēja no 22 atklātajiem jautājumiem un objektīvu mērījumu instrumentu kopuma (S1 dokuments). Grupas diskusija bija daļēji strukturēta, un koordinators lūdza virkni atklātu jautājumu. Grupu diskusiju rokasgrāmatu pētnieki izstrādāja un pilnveidoja, pamatojoties uz pētījuma mērķiem, būtiskām teorijām un izmēģinājuma testiem. Galvenās problēmas, kas tika aplūkotas attiecīgajās fokusa grupās a) dalībnieku interneta izmantošanas pieredze, piemēram, tiešsaistes darbības, ko viņi visvairāk veltījuši, to iemeslu dēļ, kādēļ viņi baudīja šīs darbības, vidējais laiks, ko viņi pavadīja internetā katru dienu, un ilgākais laiks tie iztērēti internetā vienā nepārtrauktā lietošanas sesijā; b) emocionāli, starppersonu un situācijas faktori, kas izraisa intensīvu interneta lietošanu; un c) interneta pārmērīgas izmantošanas negatīvās sekas, tostarp nelabvēlīga ietekme uz fizisko, garīgo, sociālo un profesionālo labklājību. Mēs veicām padziļinātas individuālas intervijas ar sešiem universitātes studentiem, lai izmēģinātu tos jautājumus, kurus mēs vēlāk izmantojām fokusa grupām.

Young diagnostikas anketa (YDQ) [10] un Compulsive Internet Use Scale (CIUS) [51] tika izmantoti, lai novērtētu IA / PIU un apstiprinātu studentu pašidentifikāciju kā problēmu interneta lietotājiem. Mēs izvēlējāmies YDQ, jo tā ir īsa aptauja un plaši izmantota literatūrā, kurā aplūkota IA / PIU izplatība un korelācijas starp jauniešiem un jauniešiem (Li et al., 2014). Izmantojot to pašu pasākumu, kā iepriekšējos pētījumos, mēs varējām salīdzināt savus rezultātus ar publicētajā literatūrā iegūtajiem datiem. Mūsu komanda izvēlējās apvienot YDQ ar CIUS, jo CIUS ir izstrādāts, lai izmērītu līdzīgas konstrukcijas YDQ; tomēr CIUS demonstrē augstākās psihometriskās īpašības [51]. Divu standartizētu pasākumu izmantošanas ieguvums, daļēji, ir rezultātu derīguma stiprināšana, izmantojot datu trijstūri. YDQ un CIUS ir plaši izmantoti, lai izpētītu IA / PIU izplatību un korelācijas. Tomēr, lai veiktu jebkādu klīnisko diagnozi attiecībā uz IA / PIU, izmantojot šos pasākumus, nav derīgu robežvērtību. Tāpēc šajā pētījumā netika konstatētas diagnozes.

YDQ tiek pieņemts no DSM-IV-TR kritērijiem patoloģiskiem azartspēļu traucējumiem, kas sastāv no 8 jautājumiem, kas novērtē IA / PIU pazīmes un simptomus, tostarp bažas, sāpīgumu, toleranci, atcelšanas simptomus un psihosociālās darbības traucējumus [10]. Dalībnieki, kas atbildēja uz „jā” uz 5 vai vairākiem jautājumiem, tika identificēti kā IA, bet tika uzskatīts, ka šiem 3 vai 4 kritērijiem ir “apakš sliekšņa IA” [52]. Šajā pētījumā YDQ iekšējās konsekvences ticamība bija .69.

CIUS ietver 14 vienumus, kas novērtēti 5 punkta Likert tipa mērogā, sākot no 0 (nekad) līdz 4 (ļoti bieži). CIUS novērtē kompulsīvās / atkarības izraisošās interneta lietošanas uzvedības nopietnību, tostarp kontroles zaudēšanu, bažas, sāpīgumu, konfliktus, atcelšanas simptomus un interneta lietošanu, lai risinātu problēmas un traucējumus. Augstāki rādītāji norāda uz to, ka interneta lietošana ir smagāka. CIUS iekšējā konsekvences ticamība ir aptuveni .90 [51]. Šajā pētījumā CIUS bija α = .92. Guertler un kolēģi ieteica izmantot ≥ 21 robežvērtību, lai novērtētu problemātisku interneta lietošanu [53].

Ētikas paziņojums

Šo pētījumu apstiprināja Ziemeļkarolīnas Universitāte, Chapel Hill Institūciju pārskata padome, un to veica saskaņā ar Helsinku deklarāciju. Pirms fokusa grupas uzsākšanas tika saņemta rakstiska piekrišana no visiem dalībniekiem.

Dalībnieki

Mūsu komanda izmantoja mērķtiecīgu paraugu ņemšanas stratēģiju, piesaistot dalībniekus, kas bija absolventi vai bakalaura studenti, kuri uzņemti lielā valsts universitātē ASV dienvidaustrumu daļā. Mērķtiecīga paraugu ņemšana tika izvēlēta, ievērojot šādus mērķus: veidot informācijas bagātīgus datus par interneta lietošanu studentiem, kuri paši identificē kā intensīvus interneta lietotājus, identificēt interneta izmantošanas ierosinātājus intensīvo interneta lietotāju vidū un izpētīt gan fiziskās, gan psihosociālās sekas intensīva interneta izmantošana.

Darbinieku atlases e-pastu izplatīja, izmantojot universitāšu sarakstu. Universitātes saraksts ietver visus bakalaura un maģistrantūras studentus, apmaiņas studentus un nesenos absolventus (beidzot pēdējos 2 gados). E-pastā pētniecības grupa iepazīstināja ar pētījuma mērķi, pētīja līdzdalības prasības, kā arī identificēja pētniecības grupu kā sociālos darbiniekus, kas strādā Sociālā darba skolā. Dalībnieki, kas atbildēja uz darbā pieņemšanas e-pastu, kas bija pašreizējie augstskolu studenti vai universitātes studenti, paši identificēja tos kā intensīvus interneta lietotājus, kuri, iespējams, veica ≥ 25 stundas / nedēļā internetā ne ar skolām vai ar darbu nesaistītiem mērķiem, un kuriem bija viena vai vairākas fiziskas un / vai psihosociālas problēmas, ko izraisīja intensīva interneta lietošana, bija tiesības piedalīties studiju programmā. Fiziskām un / vai psihosociālām problēmām tika nodots ļoti zems slieksnis iekļaušanai (ti, ziņot par jebkuru mūža problēmu, ko dalībnieks attiecinājis uz savu interneta lietošanu), lai radītu plašas atšķirības pieredzē ar interneta lietošanu.

Vairāk nekā 30 studenti atbildēja uz e-pastu divu stundu laikā pēc pētījuma pieprasīšanas un pauda vēlmi piedalīties pētījumā. Vairāki studenti atklāja, ka viņi internetu izmantoja> 40 stundas nedēļā ārpus skolas vai ar darbu nesaistītu iemeslu dēļ un intensīvas interneta lietošanas dēļ piedzīvoja vairākas fiziskas un psiholoģiskas problēmas. Atbildot uz sākotnējo darbā pieņemšanas e-pastu, trīsdesmit deviņi studenti piekrita piedalīties fokusa grupās. Pētnieku grupa atbildēja pa e-pastu, lai ieplānotu fokusa grupas laiku ar visiem 39 respondentiem, un apstiprināja šo laiku ar otru e-pastu. 27 skolēni nezināmu iemeslu dēļ neapmeklēja viņu paredzētās grupas. Tādējādi notika četras grupas, kurās piedalījās XNUMX studenti. Dalībnieki tika norīkoti uz vienu no četrām grupas sesijām, pamatojoties uz viņu pieejamību. Paraugu raksturojums ir norādīts Tabula 1. Dalībnieku vidējais vecums bija 21 (SD = 3.6), sākot no 18 līdz 36. Lielākā daļa (63.0%, N = 17) studentu bija sievietes, un izlase bija rasu daudzveidība. Kā parādīts Tabula 1dalībnieki pārstāvēja 11 lielos uzņēmumus universitātē, un 72.5% (N = 20) bija studenti.

Lejupielādēt:  

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (54KB)

• TIFF

  oriģināls attēls (359KB)

1 tabula. 27 universitātes studentu raksturojums, kuri paši ziņoja par intensīvu interneta lietošanu.

doi: 10.1371 / journal.pone.0117372.t001

Datu vākšana

Četras fokusa grupas tika veiktas konferenču zālē universitātes pilsētiņā. Katra fokusa grupa ilga aptuveni vienu stundu. Dalībnieku skaits, kas apmeklēja katru grupu, bija no 6 līdz 8, lai pārliecinātos, ka ir pārstāvētas dažādas idejas un viedokļi. Pēdējais autors veicināja visas fokusa grupas. Pirmais autors pavadīja pirmo autoru un bija atbildīgs par piezīmju uzņemšanu katrā fokusa grupā. Piezīmes papildināja transkripcijas datus, fiksējot dalībnieku „ķermeņa valodas” vai citas nevalstiskās komunikācijas izmaiņas. Vairāku novērotāju klātbūtne grupu sesijās ļāva novērotājiem veikt trīsstūris, lai uzlabotu grupu diskusiju radīto rezultātu ticamību un derīgumu [54]. Pirms katras fokusa grupas dalībnieki pabeidza YDQ, CIUS un īsu sociodemogrāfisko izpēti. Fokusgrupu laikā dalībnieki atbildēja uz jautājumiem, kas saistīti ar viņu interneta lietošanas pieredzi un viņu pašu problemātiskās interneta lietošanas nopietnības uztveri.

Datu analīze

Fokusa grupu sesiju skaņas lentes tika pārrakstītas stenogrammā, un visi autori to pārbaudīja. Datu kodēšanai vai pārrakstīšanai netika izmantota programmatūra. Trīs analītiķi organizēja kodus jumta kodos un apakškodos (ti, koda kokā). Pirmkārt, no pētniecības mērķiem un publicētajiem ziņojumiem tika izstrādāti kodi, kas vadīja pētījumus (piemēram, pētījuma rezultāti par IA / PIU korelācijām un sekām). Pēc tam mēs pārskatījām un pārskatījām teorētiskos kodus kontekstā, nodrošinot kodus ar etiķetēm un definīcijām, kas atspoguļo neapstrādātus datus. Turklāt saskaņā ar DeCuir-Gunby et al. Ieteikumiem [55] otrā kodēšanas kārta tika veikta ar nozīmes līmeni, izmantojot datu bāzētu metodi, ļaujot izstrādāt kodus un rindkopu līmeņus. Šajā kodēšanas kārtā mēs izpētījām un identificējām visas jaunas tēmas un atšķirīgas perspektīvas, kas radās no datiem, kas nebija iekļauti teorētiski kodos, un noskaidrojām, vai teorētiskie kodi ir jāpaplašina vai nepieciešams jauns kods jāizstrādā.

Katrs pētījuma pētnieks patstāvīgi pārskatīja un kodēja fokusa grupu transkripcijas, izmantojot konkrēto sistēmu, lai uzlabotu analīžu trīsstūrveida testēšanas rezultātu ticamību un derīgumu [54]. Atšķirības starp autoriem tika atrisinātas, savstarpēji apspriežoties un vienojoties. Visi pētnieki identificēja un klasificēja rakstus, līdz analīze parādīja konverģenci un piesātinājumu. Pētījumu stingrības uzlabošanas metodes ietvēra datu trijstūra ieviešanu, izmantojot vairāk nekā vienu metodi līdzīgu datu vākšanai (piemēram, izmantojot divus atsevišķus pašnovērtējuma pasākumus, demogrāfiskās aptaujas par iepriekšējo lietojumu). Turklāt regulāras izpētes grupas un pētnieku grupas konsultācijas palīdzēja skaidri definēt visu kodu un negatīvo gadījumu analīzi [54].

rezultāti

Aprakstošie rezultāti

Dalībnieki aprakstīja savus pašreizējos interneta izmantošanas modeļus attiecībā uz ikdienas laiku, ko viņi pavadījuši internetā un ilgāko laiku, ko viņi kādreiz izmantojuši internetā vienā nepārtrauktā lietošanas sesijā. Laika periods, kurā studenti ziņoja par izdevumiem internetā, katru dienu svārstījās no 5 stundām līdz „visu dienu”, jo mobilās ierīces (piemēram, viedtālruņi un planšetdatori) plaši tiek izmantotas ar datu pārklājumu (piemēram, „es jūtos kā es esmu nepārtraukti pārbaudiet tālruni ”). Daudzi dalībnieki atzīmēja, ka viņi nevarēja precīzi atšķirt laiku, kas pavadīts internetā skolas darbam vai ar darbu saistītiem mērķiem, no mērķiem, kas nav saistīti ar skolām / ar darbu nesaistītiem mērķiem (piemēram, „Ja es rakstu papīru, tad man ir atvērta pārlūkprogramma, vai es esmu savā tālrunī ”). Visvairāk laika dalībnieki ziņoja par tērēšanu internetā vienā nepārtrauktā sesijā, sākot no 3 stundām līdz visai dienai (piemēram, „Reiz vasarā, es būšu tajā [internetā], piemēram, visu dienu”). Šo sesiju laikā dalībnieki aprakstīja iesaistīšanos dažādās aktivitātēs, tostarp iepirkšanās tiešsaistē, video skatīšanās un tīmekļa vietņu pārlūkošana. Citi dalībnieki ilgu laiku aprakstīja konkrētas lietojumprogrammas izmantošanu, tostarp video spēles un video skatīšanu (piemēram, TV šovus un filmas) internetā.

Vecums, kurā dalībnieki ziņoja, ka viņi pirmo reizi piekļuva internetam, bija no 6 līdz 19, vidējais vecums 9 (SD = 2.7). Vecums, kurā dalībnieki ziņoja, ka viņi vispirms domāja, ka viņiem ir problēmas ar interneta lietošanu, svārstījās no 10 līdz 32, vidējais vecums, kad sākās 16 problēmas (SD = 4.3). Tabula 2 ziņojumi par dalībnieku pašnovērtēto IA / PIU raksturlielumiem.

Lejupielādēt:  

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (32KB)

• TIFF

  oriģināls attēls (184KB)

2 tabula. Interneta lietošanas raksturojums 27 dalībniekiem, kuri paši ziņoja par problēmas lietošanu internetā.

doi: 10.1371 / journal.pone.0117372.t002

Gandrīz puse (48.1%, N = 13) no studenta izlases ieguva piecus vai vairāk no Young diagnostikas anketas (YDQ), un tāpēc ieguva virs ieteikto robežvērtību IA. Vēl viens 40.7% (N = 11) ieguva trīs vai četrus uz YDQ, atspoguļojot ieteikto pārtraukumu IA sliekšņa gadījumā. Praktiski viss paraugs pārsniedza ieteicamo interneta pieslēguma ierobežojumu saskaņā ar interneta pieslēguma skalu (CIUS). Vairāk nekā puse (63.0%, N = 17) studentu ziņoja, ka izmanto internetu, lai izvairītos no problēmām vai mazinātu negatīvu noskaņojumu. Attiecībā uz intensīvās interneta izmantošanas negatīvajām sekām 63.0% (N = 17) studentu ziņoja par miega trūkumu; 44.4% (N = 12) ziņoja, ka viņi neievēroja skolas darbu un citus ikdienas pienākumus sakarā ar intensīvu interneta lietošanu. Korelācija starp YDQ un CIUS bija .79.

Kvalitatīvie rezultāti

No fokusa grupām radās trīs galvenās tēmas, kas saistītas ar: a) faktoriem, kas izraisa interneta izmantošanu ne ar skolām vai ar darbu nesaistītiem mērķiem, b) ar internetu saistītas darbības un c) interneta pārmērīgas izmantošanas sekas. Fig. 1 parāda diagrammu ar visām kvalitatīvajām tēmām un apakštēmām, lūdzu, skatiet Fig. 1. Lai citētu citātus, tiek nodrošināta fokusa grupu dalībnieku dzimums un rase. Lai lasītājs būtu vieglāks, dalībniekiem tika doti pseidonīmi, lai identificētu vienas un tās pašas personas citātus.

Lejupielādēt:  

• PPT

  PowerPoint slaids

• PNG

  lielāks attēls (191KB)

• TIFF

  oriģināls attēls (517KB)

1. Kvalitatīvo tēmu un apakšstēmu diagramma.

doi: 10.1371 / journal.pone.0117372.g001

Tēma 1: faktori, kas izraisa interneta lietošanu. Šai tēmai bija raksturīgi emocionāli, starppersonu un situācijas faktori, kas paaugstināja studentu vēlmi izmantot internetu ar skolām nesaistītiem / ar darbu nesaistītiem mērķiem. Apakšstēmas ietvēra: a) garastāvokli un jūtas, b) garlaicību un c) stresu un escapismu. Daudzi dalībnieki atzīmēja, ka vairāk nekā viens no šiem faktoriem veicināja viņu interneta lietošanu dažādos laikos.

Vairākiem dalībniekiem interneta pārsniegumu izraisīja spēcīgas jūtas un noskaņas. Dažiem no spēcīgākajiem aicinājumiem bija pozitīvas emocijas (piemēram, „Kad es esmu traks laimīgs, es vēlos, lai mani draugi zinātu. Es jūtu, ka vēlos to ievietot Facebook” [“Andrew”, balts cilvēks]). Citiem negatīvās emocijas bija lielāks sprūds (piemēram, „Ja man ir slikta diena, tad es pelnījušu atalgojuma veidu…” [“Lilija”, Āzijas sieviete)). Neatkarīgi no emociju valences, lielākā daļa dalībnieku atzīmēja, ka īpašas jūtas un noskaņas izraisīja vēlmi iesaistīties konkrētās interneta aktivitātēs. „Nansī,” Āzijas sieviete aprakstīja viņas vēlmi izmantot konkrētu interneta lietojumprogrammu kā sadursmes mehānismu:

Ja es esmu patiešām nomākts, es neiekļūšu Facebook, es nevēlos runāt ar kādu. Es nelietošu neko tādu kā sociālo tīklu veids, bet es noteikti turpināšu kaut ko līdzīgu Tumblr, lai, piemēram, stundu apskatītu smieklīgas lietas.

Citi studenti konstatēja, ka viņi izmantoja sociālo mediju vairāk starppersonu konfliktu laikā, lai pārvaldītu viņu bažas par konfliktu. Kaut arī daži dalībnieki ziņoja par „atjaunot manu statusu”, citi ziņoja par citu statusa pārbaudi. "Jessie," Āfrikas amerikāņu sieviete atzīmēja:

Ja es kādreiz cīnīšos ar kādu, spriedzi vai drāmu ... Es tikai saņemšu uz Facebook, lai redzētu, vai viņi kaut ko teica par savu noskaņojumu, vai kaut ko par mani, vai kaut ko tādu.

Turklāt dalībniekiem bija atšķirīgas vēlmes pēc garastāvokļa izmantošanas, dažas no tām bija vairāk informētas par citiem modeļiem. "Alise", Āzijas sieviete, apspriedās par saviem lietošanas modeļiem kopš iestāšanās koledžā, norādot:

Es atklāju, ka es eju tiešsaistē, kad es esmu skumjš nekā laimīgs. Kad es esmu skumji, es tikai vēlos runāt ar ārzemju draugu, izmantojot tālsatiksmes zvanus vai kaut ko. Tāpēc es tērzēju ar viņiem tiešsaistē. Un, kad es esmu laimīgs, man parasti nav tiešsaistē.

Daudzi dalībnieki ziņoja, ka garlaicība izraisīja viņu vēlmi izmantot internetu. Studenti apsprieda internetu kā galveno stratēģiju, lai risinātu garlaicību. "Toms", balts cilvēks, aprakstīja savu pieredzi šādā veidā: "Ja es garlaikos, tā ir pirmā lieta, uz kuru es eju." Citi šķita, ka internets piesaista konkrētus garlaicības reljefa veidus (piemēram, smejoties, savienojot ar citiem, un informācijas izguve). "Mike," afrikāņu amerikāņu vīrietis norādīja: "Ikreiz, kad es jūtos garlaicīgi, un, ja es jūtos uzsvērts, es tikai nokļūtu internetā, lai atpūstos, varbūt smieties vai divus." Dalībniekiem, ieskaitot "Mike", internets bija atvieglojuma veids, kas radies garlaicības dēļ, pateicoties vieglai piekļuvei mobilajām ierīcēm ar datu pārklājumu: „Es domāju, ka, kad jūs garlaicīgi, jūs vienmēr vēlaties pieteikties šajā lietā; tāpat kā braukšana ar autobusu uz klasi, jūs jūtaties garlaicīgi, jums nav draugu, jūs vienkārši aiziet, jo tu esi garlaicīgi. ”

Papildus garastāvokļiem, jūtām un garlaicībai skolas un starppersonu stresa izraisītāji rosināja studentu vēlmi izmantot internetu. “Sue”, Āzijas sieviete, ziņoja par vēlmi “izvairīties no lietām, tāpēc es nokļūtu internetā. Jums nekas nav jādomā. Jūs vienkārši skatāties un ievedat to. ”Dažiem internets bija laika ierobežots pārtraukums:

Manuprāt, tāpat kā tad, kad es esmu patiešām uzsvēris skolu, kad man ir nepieciešams pārtraukums, vai man ir problēma, es parasti dodies uz datoru, lai aizbēgtu no skolas, aizbraucu no problēmas stundu vai divas stundas [“Jessie , "Āfrikas amerikāņu sieviete].

Citiem internetā pavadītais laiks bija grūtāk kontrolējams un beidzās ar to sākotnējo stresu:

Man patīk, ja es esmu bijis internetā par 8 stundām, un es neko neesmu darījis, es uzsvērtu, un es saku sevi kā „kā jūs to varat izdarīt, tērēt tik daudz laika?” ar sevi, bet tad, jo es esmu apnicis, es meklēšu kaut ko smieklīgu, lai smieties [Sue, Āzijas sieviete].

Daži dalībnieki atzīmēja vēlmi izvairīties no pienākumiem kā interneta lietošanas izraisītāja. “Sarah,” Āzijas sieviete, aprakstīja šo vēlmi šādā veidā: “Man, tāpat kā kavēšanās, es nevēlos neko citu darīt, tāpēc es tikai, dažreiz es tikai gribu izklaidēties. Es nevēlos darīt savu mājasdarbu. ”

2 tēma: ar internetu saistītas darbības. Šī tēma apraksta tiešsaistes aktivitāšu dalībnieku priekšrocības un iemeslus, kādēļ viņi izmanto šīs darbības. Daudzi dalībnieki nodarbojās ar vairākām aktivitātēm internetā. Apakšmērķi ietvēra: a) sociālo mediju, b) skolas darbu un c) citas interneta aktivitātes.

Lielākā daļa dalībnieku ziņoja par sava veida sociālo mediju izmantošanu. Sociālie mediji ietver tādas programmas kā Facebook, Twitter, Pinterest un Tumblr. Ņemot vērā sociālo mediju vietņu pieejamību mobilajās ierīcēs, daudzi dalībnieki atzīmēja to izmantošanu kā daļu no ikdienas rutīnas (piemēram, „Ja es negulstu, tad es esmu čivinātā vai Facebook savā telefonā… visu dienu” [“Līdija, afrikāņu amerikāņu sieviete]). Ikdienas lietošanas apjoms svārstījās no gadījuma (piemēram, „Man patīk, ka es domāju vai domu apmaiņu ar sekotājiem čivinātā vai Facebook. ”[Jessie, afrikāņu amerikāņu sieviete]), lai kompulsīvs (piemēram,„ Tas kļūst par ieradumu, kad es pamosšos no rīta, pirmā lieta, kas man jādara, ir pārbaudīt Facebook, kā atkārtoti. tā, jūs jutīsieties kā kaut ko trūkst ”[“ Sue, ”Āzijas sieviete)). Vairāku sociālo mediju vietņu parādīšanās sniedz lietotājiem dažādus kanālus, lai sazinātos ar saviem vienaudžiem. Daži dalībnieki aprakstīja vairāku sociālo mediju vietņu izmantošanu. „Sharon”, afrikāņu amerikāņu sieviete, aprakstīja viņu šādā veidā:

Lielāko daļu laika es vēlos atsvaidzināt ziņu plūsmu par Facebook vai aplūkot savus sekotājus par čivināt, lai redzētu, par ko visi runā, un, ja cilvēki publicē dramatisku statusu [uz čivināt], tad es eju apskatīt viņu [Facebook] profila saites un skatiet, ko viņi ir publicējuši.

Citi dalībnieki, piemēram, „kristietis”, Āfrikas amerikāņu sieviete, ziņoja par ļoti intensīvu vienas vietnes izmantošanu:

Ir dienas, kad es esmu tweeted 100 reizes ... Es piecēlos un pārbaudīšu čivināt, vai kad es nokļūšu autobusā uz klasi, es pārbaudīšu čivināt vai klasē, es pārbaudīšu čivināt un pusdienas laikā Es pārbaudīšu čivināt, un pirms es eju gulēt, es pārbaudīšu čivināt.

Lai gan daži dalībnieki uzsvēra sociālo mediju nozīmi viņu ikdienas dzīvē, daudzi ātri norādīja uz praktiskajām, ar darbu saistītām funkcijām, kuras internets pilda. Kā „kristietis”, afrikāņu amerikāņu sieviete, stingri novēroja: „Internets ir ne tikai Facebook un Twitter un Pinterest, bet arī e-pasts un Google, kā arī bibliotēku datubāze internetā.” Patiesībā daudzi studenti ziņoja, ka profesori pieprasa studentus izmantot internetu, lai pabeigtu piešķirto klases darbu, tostarp rakstot emuārus, tiešsaistes nodarbības un piekļūt virtuālās klases materiāliem. „Matt”, Āzijas cilvēks, bija ļoti pozitīvs attiecībā uz interneta nozīmi viņa izglītībā, norādot: „Mana pētniecība prasa īpašu informāciju, ko internets sniedz diezgan ērti. Man ir uzlabojusies dzīves kvalitāte. ”Citi dalībnieki bija pretrunīgi, norādot, ka piekļuve skolas darbam / ar darbu saistītajiem materiāliem internetā bija gan palīdzība, gan šķērslis. „Kristietis”, afrikāņu amerikāņu sieviete, atzīmēja: „Tu esi Facebook, Google un jūsu e-pasts un Twitter, un jūs rakstāt papīru, un jūs lasāt kaut ko. Tas ir gluži tāpat kā pastāvīgi. ”Visumā dalībnieki atzina interneta ērtību un nepieciešamību kā koleģiālas vides daļu. “Kate”, balta sieviete, sacīja: „Es bieži izmantoju internetu galvenokārt tēmas klasei un precizēšanai. Izgrieziet internetu pilnībā, es nezinu, kā izdzīvot universitātes vidē. ”

Nobeiguma apakšsadaļā „citas interneta aktivitātes” tika iekļautas atpūtas aktivitātes, piemēram, video plūsmu skatīšana, tiešsaistes videospēļu atskaņošana, izklaides, sociālo tīklu un ziņu vietņu pārlūkošana, publicēšana forumos (piemēram, Reddit) un vispārējie meklējumi. Šīs aktivitātes parasti tika veiktas saistībā ar darbu un / vai sociālo mediju. „Angela,” Āfrikas amerikāņu sieviete ziņoja: „Es klausos mūziku internetā, kamēr es veicu mājasdarbu, tīrot savu istabu vai spēlēju Zelda (videospēle) vai skatoties citus tiešsaistes spēles Zelda tajā pašā laikā. ”Citi dalībnieki vienlaicīgi iesaistījās tikai vienā darbībā, norādot, ka viņi dod priekšroku noteiktām aktivitātēm citiem. Piemēri ietver ziņu izgūšanu („Es domāju, ka mans galvenais ziņu avots ir internetā. Es lasīju 3 vai 4 laikrakstus par manu barību, un tas ir ļoti svarīgi” [“Matt”, Āzijas vīrietis), tiešsaistes spēles (“I spēlēt ar izlases cilvēkiem internetā un mijiedarboties ar viņiem, piemēram, kad es spēlēju basketbola spēles. Jūs vienkārši spēlējat viņus un atskaņojiet tos ”[“ Toms, balts cilvēks]) un video straumēšana (“Man tērējot vairāk laika, skatoties filmas un izrādes, nekā faktiski veicot sociālo mediju, tas laika gaitā mainās, sākot no filmu skatīšanās uz kaut ko citu ”[“ Matt ”, Āzijas vīrietis)). "Claire", balta sieviete, ziņoja, ka iepirkšanās tiešsaistē bija īpaši pievilcīga, norādot: "Es ienīstu, ka dodosies pie tirdzniecības centra un ienīstu mēģinājumus uz apģērbiem, tagad man nav. Tieši tur tiešsaistē. ”Neatkarīgi no aktivitātes apakšsadaļa„ citas interneta aktivitātes ”ir uzsvērts interneta plaši izplatīta lietderība un pievilcība, bet arī uzsvērts risks, ka interneta lietošana varētu būt problemātiska.

Neatkarīgi no tā, vai studenti izmanto internetu, lai uzlabotu starppersonu savienojumus un sociālos tīklus, skolas darbu vai atpūtu, internets piedāvā dažādas viegli pieejamas iespējas, kas veicina pastāvīgu lietošanu. Patiesībā studenti atzīmēja, ka vienaudži un profesori atvieglo un pastiprina viņu interneta lietošanu, kas tādējādi varētu būt potenciāls risks tiem, kuriem ir lielāks IA / PIU attīstības risks. “Keita”, balta sieviete, aprakstīja citu cerības šādā veidā: “Lai pārbaudītu savu e-pastu, es it kā nesaņemu no tā prieku, jūtu, ka man tas ir jādara, man ir jāatbild, kad kāds darbā man nosūtīja e-pastu, vai es nezinu, vai man tas būtu jādara. ”

Tēma 3: interneta pārmērīgas izmantošanas sekas. Tēmu „interneta pārmērīgas izmantošanas sekas” raksturoja dalībnieku apraksti par interneta lietošanas īstermiņa un ilgtermiņa ietekmi. Subemēmās bija fiziskās un garīgās veselības rezultāti, psihosociālā darbība un darba ražīgums. Lai gan ne visas sekas bija negatīvas, dalībnieki bija vairāk piemēroti, lai norādītu uz negatīvām sekām, jo ​​īpaši attiecībā uz veselību un darbu.

Dalībnieki pārrunāja nelabvēlīgas sekas veselībai kā interneta pārmērīgas izmantošanas ietekmi. Daži dalībnieki ziņoja par vispārējām bažām par fizisko veselību. Šīs bažas ietvēra miega atņemšanu (piemēram, „es domāju, ka miega trūkums. Es zinu, pat ja es esmu darīts ar darbu, tas ir kā 12 vai 1. Es būšu līdz pat 3, jo es daru dažas izlases lietas internets ”[“ Nancy, Āzijas sieviete]), vingrinājumu trūkums (piemēram, „Es plānoju izmantot, kā es tur sēdēšu, turēšu lasīt stuff, un tāpat kā“ pārāk slikti, es nesaņēmu vingrinājums "[" Kevins ", balts cilvēks]) un slikta poza (piemēram," ... mūsu paaudzei ir diezgan slikta poza, pateicoties daudz rakstīšanai un sēžam "[" Mike ", afroamerikāņu vīrietis)). "Toms", balts cilvēks, norādīja uz garīgās un fiziskās veselības krustojumu, norādot: "Es uz leju uz sevi, jūtos neapmierinātas, ja kādu dienu internetā pavadīšu daudz laika, nevis kaut ko fizisku vai ārpusē. "

Citi studenti galvenokārt pievērsās psiholoģisko simptomu pieredzei. Dažiem dalībniekiem visbiežāk sastopamie simptomi bija dusmas un vilšanās. „Heather”, afrikāņu amerikāņu sieviete, ziņoja: „Pirmā diena ir diena, kad nokļūt Facebook vai Twitter. Ja es dzirdu kaut ko stulbu, tā mani pārējā dienā traucēs. ”Līdzīgi“ Lucy ”, Āzijas sieviete, atzīmēja atšķirību viņas ikdienas uzbudināmībā:

Es domāju, ka tas liek man justies kā blah pēc tam, kad es ilgi esmu internetā, tāpat kā es jūtos kā daudz laika. Es domāju, ka pat dažreiz man nav ilgstošas ​​sociālas mijiedarbības ar cilvēkiem ilgos dienas periodos.

Citi dalībnieki ziņoja, ka pēc interneta lietošanas ir skumjas un depresija. Dažiem šis skumjas radīja, salīdzinot viņu pašreizējo dzīvesveidu ar to, ko viņu vienaudži bija ievietojuši sociālajos medijos. „Andrew”, balts cilvēks, izstrādāts, norādot:

Parasti lielākā daļa cilvēku faktiski sūta labāko dzīves daļu, tāpēc pusi laika, kad tu dodies uz turieni, un vienkārši redzēsiet kā „Ak, man ir tik daudz jautrības, un es esmu pie pludmales, viesojoties ar karstām meitenēm.” Un tu esi, piemēram, „es esmu savā kopmītnes istabā, un es esmu ... es strādāju pie McDonald's.” Es šaubos… viņu dzīve ir… daudz labāka nekā mana. Bet, kad es jau esmu nomākts un atrodos internetā un redzu, ka es esmu kā „Jā, es sūkāt”.

Studentu interneta lietošana un turpmākās veselības atskaites var būt saistītas ar konkrētām interneta aktivitātēm, kuras tās nodarbojas ar interneta lietošanu. Kā “Heather”, Āfrikas amerikāņu sieviete, norādīja: “Ja jūs esat sociālā persona, tad tā [sociālie mediji] to papildina. Tas ir kā ātrāks izejas punkts ... Bet, ja jūs neesat, tad jūs vienkārši skatāties. ”Citāti, piemēram, šis, izceļ interneta duālo vai paradoksālo ietekmi uz sociālo darbību. Tas nozīmē, ka internets var uzlabot studenta sociālo dzīvi; tomēr, ja to lieto pārmērīgi un tādā veidā, kas veicina un stiprina sociālo izolāciju, tā izmantošana var mazināt sociālo un sociālo saskarsmi. Daži dalībnieki sūdzējās, ka viņu sejas mijiedarbību kavē viņu vienaudžu interneta izmantošana. "Nansī", Āzijas sieviete, izskaidroja savu pieredzi šādā veidā:

Man ir šī lieta, it īpaši, ja es ēdu ar kādu, viņi izvelk savu tālruni, un viņi sāk pārbaudīt savu Facebook, čivināt vai kaut ko līdzīgu, es paskatīšos uz viņiem un es būšu kā "tiešām, tu tagad to darīsi man priekšā? "

„Den”, afrikāņu amerikāņu vīrietis, atzīmēja, ka sociālā mijiedarbība paļaujoties uz internetu, var novest pie tiešas saskarsmes prasmju trūkuma: „Kad esat aiz datora, jūs pavadāt laiku, lai padarītu perfektu ziņu… Bet kad jūs aci pret aci, [cilvēks] ir sociāli neērts, nav īsti tur. ”Turklāt citāts, kas atsaucas uz daudzu cilvēku noskaņojumu,“ Lydia ”, afrikāņu amerikāņu sieviete, uzsvēra, ka interneta pārmērīga izmantošana negatīvi ietekmēja viņu attiecību kvalitāte, norādot: „Es gribētu iet mājās, nevis runāt ar tanti un brālēniem, es vienkārši sēdēju uz dīvāna, spēlējot ar savu klēpjdatoru vai manu tālruni. Nav īsti socializējas ar citiem. Tāpēc es tiešām nevienam nerunāju. ”

Savukārt citi dalībnieki atzīmēja interneta izmantošanas pozitīvās sociālās sekas. Internets var veicināt savienojumus ar ģimeni, draugiem un kopienas atbalstu. "Freds", afrikāņu amerikāņu vīrietis no otrās fokusa grupas, to paskaidroja šādi:

Es jutos kā tad, ja jūs esat čivināt, jūs esat kā savienots. Ja atrodaties universitātē, visi ir tuvu. Bet tajā pašā laikā Twitter padara to tuvāku ... Es jūtos kā jūs ļautu cilvēkiem uzzināt, ko darāt vairāk publiski, lai viņi varētu pavadīt laiku kopā ar jums, ja vēlaties.

Internets izrādījās īpaši svarīgs tālsatiksmes attiecību dalībniekiem. „Angela”, Āfrikas amerikāņu sieviete, aprakstīja priekšrocības, ko sniedz internets, lai sekotu līdzi ģimenei, kas dzīvoja tālu, norādot: „Es domāju, ka tas ir noderīgi. Ir daudz ģimenes locekļu, par kuriem es neesmu īsti runājis… Tāpēc es varu vienkārši nosūtīt ātru e-pastu un teikt: „Hei, kā jūs,” tā vietā, lai tos izsauktu. ”

Akadēmiskā produktivitāte, pēdējā apakšnozare, apraksta, kā dalībnieki uztver interneta izmantošanas ietekmi uz vispārējo skolas darbu un produktivitāti. Daudzi dalībnieki atzīmēja interneta pārāk lielo negatīvo ietekmi uz viņu vispārējo akadēmisko sniegumu. "Līdija," afrikāņu amerikāņu sieviete, sacīja: "Man šķiet, ka, ja ne par savu interneta lietošanu, manas pakāpes varētu būt 10 reizes labākas." Daži dalībnieki, piemēram, "Jessie," afrikāņu amerikāņu sieviete to saistīja ar nespēju pievērst uzmanību: „Manas spējas ilgu laiku koncentrēties uz vienu lietu ir nopietni traucētas… Es pat nevaru koncentrēties uz 2 minūtēm.” Citi studenti atzīmēja, ka viņu darba kvalitāte ir cietusi, jo kavējas internetā. "Nansī", Āzijas sieviete, ziņoja: "Mans skolas darbs daudzkārt cietis no interneta izmantošanas ... tā kā internets ir tikpat liels, kā jūs kavējat tik daudz, galu galā jūs nokļūsiet līdz punktam, ka" man vajag to izdarīt ... " Jūs vienkārši neesat tur visu ceļu. ”Parasti studenti ziņoja, ka, lai gan internets bija nepieciešams skolai, interneta pārmērīgas izmantošanas sekas bija pretrunā ar skolas mērķiem.

diskusija

Šajā pētījumā tika aplūkoti vairāki jautājumi, kas saistīti ar IA / PIU ASV universitāšu studentiem, tostarp interneta pārmērīgu problēmu dabiskā vēsture; kopīgas afektīvas, starppersonu un situācijas izraisītas intensīvas interneta izmantošanas izraisītāji; vēlamie interneta darbības modeļi; nelabvēlīgas psihiskās, psihosociālās un veselības sekas, ko rada intensīva interneta izmantošana. Šajā pētījumā netika mēģināts noteikt interneta atkarības izplatību ASV universitātes studentos. Tā vietā mēs vēlējāmies sniegt bagātīgus un detalizētus studentu pieredzes ar intensīvu interneta lietošanu / interneta lietošanu aprakstus, tieši norādot dalībnieku vārdus fokusa grupās. Turklāt kvalitatīvās tēmas, kas tika veidotas no fokusa grupu diskusijām, kontekstualizēja atbilstošus iepriekšējo kvantitatīvo pētījumu rezultātus.

Daudzi skolēni atzina, ka ir grūti precīzi aprēķināt kopējo interneta dienā pavadīto laiku, jo neierobežoti datu plāni par mobilajām ierīcēm (piem., Tālruņiem un planšetdatoriem) ir pastāvīgi pieejams internetā. Tomēr studenti joprojām varēja konsekventi un precīzi ziņot par abiem pašnovērtējuma kvalitatīvajiem un standartizētajiem pasākumiem, apstiprinot gan kvalitatīvos, gan kvantitatīvos rezultātus. Daudzi studenti norādīja, ka nevar precīzi atšķirt laiku, kas pavadīts internetā skolas vai ar darbu saistītos nolūkos, no tā, kas paredzēts skolai / ar darbu nesaistītiem mērķiem. Daži pētījumi liecina par pozitīvu saistību starp kopējo laiku internetā un IA / PIU universitātes studentiem [26, 56]; tomēr var būt precīzāk diferencēt internetā pavadīto laiku darba un / vai skolas nolūkos no laika, kas pavadīts internetā izklaides nolūkos [29]. Attiecībā uz darbībām, kas nav saistītas ar skolām / darbu, dalībnieki minimāli iesaistījās tiešsaistes videospēļu lietošanā. Sociālo mediju lietošana izlasē bija izplatīta. Studentu akadēmiskās attiecības ar internetu ir dinamiskas un daudzveidīgas. Lai gan tās atzīmē pārmērīgās un negatīvās sekas, tās arī norāda uz interneta priekšrocībām akadēmiskajā darbā.

Kvalitatīvie atklājumi parādīja, ka negatīvas emocijas (piemēram, depresīvs noskaņojums, skumjas un dusmas), garlaicība un stress, kas saistīts ar sociālajiem un ar darbu saistītiem pienākumiem, bija daudzi emocionāli un situācijas izraisītāji, kas daudziem skolēniem iesaistījās intensīvā interneta lietošanā. Diemžēl interneta izmantošana kā negatīvas psiholoģiskas situācijas risināšanas stratēģija var arī saglabāt šīs valstis ilgtermiņā. Pētījumi liecina, ka interneta lietošana kā risināšanas mehānisms var būt līdzīga pašārstēšanai ar alkoholu un citām psihoaktīvām zālēm [13]. Teoristi ir norādījuši, ka interneta lietošana ir paliatīvs mijiedarbības mehānisms negatīviem emocionāliem stāvokļiem un garīgajiem traucējumiem [13, 15]. Šajā pētījumā studentiem negatīvie emocionālie stāvokļi, kas izriet no paliatīvās interneta lietošanas, bija saistīti ar dusmām un vilšanos. Frustrācijas iemesli bija dažādi (piemēram, sajūta, ka ir bijis vainīgs, jo internetā tika pavadīts ilgs un neproduktīvs laiks, dusmīgs par citu cilvēku uzvedību internetā); tomēr studenti ziņoja par intensīvu interneta lietošanu, kas veicināja un saasināja negatīvos emocionālos stāvokļus. Daudziem skolēniem bija tūlītēja vēlme iesaistīties dažādās aktivitātēs internetā (piemēram, pārlūkojot sociālo mediju vietnes), kad sajūta bija garlaicīgi, īpaši tad, kad internets (piemēram, klēpjdatori un mobilās ierīces ar interneta pieslēgumu) bija viegli pieejams. Jauniešiem, kuriem ir augsta garlaicība, impulsivitāte un novitāte / sajūta, kas meklē temperamentus, ir paaugstināts atkarības riska risks [57, 58]; tādējādi ir interesanti, ka daudzi studenti šajā pētījumā ziņoja par interneta lietošanu kā galveno līdzekli, lai tiktu galā ar garlaicību. Pētījumi starptautiskos apstākļos ir atklājuši, ka jauniešiem ar IA / PIU ir līdzīgas ģenētiskās un temperamentās iezīmes personām, kas cieš no vielu lietošanas traucējumiem un uzvedības atkarībām, tostarp impulsivitāti un sajūtu meklējumiem [7, 9, 42].

Pētījuma dalībnieki ziņoja par dažādām nelabvēlīgām veselības un psihosociālām sekām, kas saistītas ar intensīvu interneta lietošanu. Daudzi skolēni nespēja izmantot un iesaistīties tiešā sabiedriskā aktivitātē, jo internetā bija pārāk daudz laika. Iepriekšējie pētījumi ir saistīti ar interneta izmantošanu ar svara pieaugumu un aptaukošanos [59] un teorētiķi ir spekulējuši, ka interneta lietošanas pieaugums jauniešu un jauniešu vidū var būt galvenais faktors aptaukošanās epidēmijā ASV, Ķīnā un citur [60]. Daudzi studenti šajā pētījumā minēja, ka interneta pārmērīga izmantošana ir galvenais faktors miega atņemšanā. Šis konstatējums atbilst iepriekšējiem pētījumiem, kuros norādīts, ka studentiem, kuri cieš no IA / PIU, biežāk rodas miega traucējumi, miega trūkums un bezmiegs [30, 61]. Šajā pētījumā studenti atzīmēja, ka viņu mazinātā miega pārsvarā bija kavēšanās internetā. Dažiem studentiem nācās upurēt miega laiku, lai skolu darbos steigtu, jo internetā tika pavadīts ilgs un neproduktīvs laiks.

Ir pārbaudīta un dokumentēta sociālo un mediju portālu pārmērīga / problemātiska izmantošana jauniešu un jauniešu vidū.62-64]. Daudzi studenti šajā pētījumā uzskatīja, ka sociālie mediji ir atšķirīgi, atzīmējot, ka šie mediji var spēlēt gan veicinošu, gan kavējošu lomu, salīdzinot ar aci pret aci, atkarībā no lietojuma līmeņa un rakstura un individuālajām lietotāja īpašībām. Atšķirībā no iepriekšējo pētījumu rezultātiem, kas atklāja, ka universitātes studenti bieži satiekas un sazinās ar citiem cilvēkiem tērzētavās, lai tiktu galā ar depresijas simptomiem [24, 25, 29], daži studenti šajā pētījumā atzīmēja, ka tad, kad viņi jutās „skumji” vai “nomākti”, viņi izvēlējās skatīties video vai pārlūkot emuāru un / vai ziņojumu dēļu vietnes (piemēram, Reddit) internetā. Studenti ziņoja par izvairīšanos no socializācijas ar citiem cilvēkiem internetā, vienlaikus piedzīvojot depresijas simptomus.

Vairāki citāti no šī pētījuma liecina, ka piekļuve internetam ir mazinājusi studentu garlaicības sliekšņus, tādejādi, ka indivīdi kļūst garāki un ir grūtāk koncentrēties uz obligātiem, ar skolu / darbu saistītiem uzdevumiem. Teoristi ir domājuši, ka pārmērīga interneta izmantošana var ietekmēt smadzeņu darbību tādā veidā, kas samazina spēju koncentrēties [65]. Arī iepriekšējie pētījumi ir saistīti ar deficīta hiperaktivitātes traucējumiem (ADHD) ar IA / PIU Korejas universitātes studentiem [41, 66]. Šī pētījuma rezultāti liecina, ka iepriekšējie konstatējumi var nebūt saistīti ar kultūru.

Turklāt, pretēji lielākai daļai ziņoto literatūru [9] pētījuma dalībnieki minimāli izmantoja tiešsaistes videospēles. Šis secinājums var būt saistīts ar mūsu izlases sastāvu, no kura lielākā daļa bija sievietes. Iepriekšējie pētījumi liecināja, ka vīrieši biežāk spēlē videospēles un izstrādā tādas problēmas kā videospēļu atkarība nekā sievietes [23, 67]. Kultūras faktoriem var būt nozīme arī zemākajos tiešsaistes videospēļu spēlēšanas līmeņos, par ko ziņots šajā izlasē, salīdzinot ar līmeņiem, kas konstatēti Austrumāzijas universitātes studentu pētījumos [23]. Turklāt video paraugs šajā izlasē var būt minimāli ziņots, ņemot vērā to, kā tika reklamēts pētījuma mērķis, pētot studentu pieredzi ar interneta pārmērīgu izmantošanu. Studenti var cerēt, ka viņi pirmām kārtām apspriedīs savu pieredzi, izmantojot internetu, izmantojot datoru, nevis video spēles internetā, izmantojot citas spēļu konsoles (piemēram, Xbox 360). Pārmērīgu un / vai problemātisku spēļu stigmatizācija var arī samazināt ziņojumus grupas iestatījumos.

Galu galā šis pētījums radīja gandrīz tikpat daudz jautājumu, kā atbildēja. Konkrētāk, šī pētījuma konstatējumi papildināja vairākus iepriekšējos konstatējumus, kas literatūrā ir izcelti kā neskaidri vai citādi pētnieciski. Piemēram, gandrīz viss paraugs (99.7%, 2 SD no vidējā) vispirms piekļuva internetam pirms ieejas koledžā (M = 9 gadi, SD = 2.7); un daudzi studenti paši nenorādīja, ka viņiem ir problēmas, kas saistītas ar intensīvu interneta lietošanu, līdz viņu vēlīnie tīņi / pēc iestāšanās koledžā. Daži iepriekšējie konstatējumi liecina, ka gadu skaits, kas izmanto internetu, bija saistīts ar IA / PIU [34, 56]; tomēr citi pētījumi nav atbalstījuši šādus secinājumus [26]. Turpmākie pētījumi ir nepieciešami, lai noskaidrotu, vai agrīna interneta lietošana vai pārmērīga interneta izmantošana var kalpot kā prognozes nākotnes IA / PIU.

Turklāt šis pētījums izceļ dažas līdzības starp IA / PIU un citām uzvedības atkarībām. Vielas ļaunprātīgas izmantošanas un garīgās veselības jomā ir truisms, ka agrīnā vielas lietošanas sākums rada problemātiskāku gaitu un sliktāku prognozi nekā vēlāk [68]. Tomēr, tā kā nav ilgstošu pētījumu, kas pētītu IA / PIU attīstības trajektoriju, mēs nevaram izdarīt nekādus secinājumus par IA / PIU ilgtermiņa trajektoriju starp šiem studentiem. Papildu pētījums par IA / PIU dabisko vēsturi ASV universitāšu studentos un ar to saistītajām negatīvajām veselības un psihosociālajām sekām arī informētu par profilakses un ārstēšanas iniciatīvām un tādējādi potenciāli palielinātu to efektivitāti.

Kā minēts iepriekš, šajā pētījumā studenti daudzas stundas pavadīja sociālajos medijos. Laiks, kas pavadīts sociālajos medijos vietnēs, var liecināt par paradumu veidošanu, nevis atkarību izraisošām īpašībām, lai gan iepriekšējie pētījumi liecina, ka studenti atraduši Facebook atkarību [62]. Ir nepieciešami turpmāki pētījumi, lai noteiktu universitāšu studentu sociālo mediju izmantošanas atkarību. Jo īpaši turpmākajos pētījumos jāapsver atcelšanas simptomu klātbūtne, ja skolēni nespēj izmantot sociālo mediju vietnes. Tādējādi nākotnes pētījumi var būt nepieciešami, lai izpētītu konkrētās aktivitātes, ko studenti iesaistās sociālo mediju vietnēs (piemēram, galvenokārt izvietojot sociālo mediju vietnes, salīdzinot ar citu cilvēku pasta sūtījumu pārlūkošanu) un kā dažādās darbības ietekmē intensīva sociālo mediju izmantošanas klīniskos rezultātus. . Pētījumi par instrumentu izstrādi, kas novērtē sociālo mediju vietņu izmantošanu, var būt noderīgi, iekļaujot jautājumus, kas aptver dažādas nianses. Visbeidzot, ir nepieciešami papildu pētījumi, lai noteiktu klīniskos diagnostikas kritērijus, kas var precīzi atšķirt parastos lietotājus no studentiem, kuri cieš no IA / PIU. Ir nepieciešami vairāki pētījumi, lai noskaidrotu, vai šie skolēni ir pakļauti oficiālai profilaksei un ārstēšanai.

Pētījuma ierobežojumi ietver nelielu izlases lielumu, vienas vietas atrašanās vietu izmeklēšanā un konstatējumu izpētes raksturu. Visi šie faktori var ierobežot rezultātu vispārināmību. Par skrīninga rīku tika izmantots personāla atlases e-pasts, kas tika nosūtīts visai universitātes studentu struktūrai; tomēr ir iespējams, ka studenti paši izvēlējušies studijas un var būt atšķirīgi no studentiem ar IA / PIU problēmām, kuras atteicās atbildēt uz darbā pieņemšanas e-pastu. Turklāt šajā pētījumā izmantotajiem IA / PIU standartpasākumiem nav klīnisku vai empīrisku rezultātu, kas noteikti, lai nošķirtu IA / PIU un parasto interneta lietošanu. Tāpēc mēs paļaujamies uz dalībnieku pašrefleksijām un pašziņojumiem, kas pēc būtības ir subjektīvi.

Neskatoties uz šiem ierobežojumiem, universitāte, kurā šis pētījums tika veikts, nav atšķirīgs no daudzām citām lielām valsts universitātēm, un pētījuma paraugs bija atšķirīgs attiecībā uz rasi un dzimumu. Turklāt dalībnieku pašrefleksijas un kvalitatīvās atbildes par viņu pašu uztveramo problemātisko interneta lietošanu padziļina konstatējumus un palīdz kontekstualizēt iepriekšējos ar IA / PIU saistītos pētījuma rezultātus universitāšu studentos, ieskaitot PIU dabisko vēsturi, IA iedarbinātājus un modeļus. PIU un IA / PIU sekas. Daudzi no studentiem, kurus mēs pētījām, bija uzsvērti par kaitējumu, ko viņi cietuši intensīvas interneta lietošanas / interneta pārmērīgas izmantošanas dēļ. Iespējams, ka lielākā daļa studentu, kas ir pakļauti riskam vai cieš no IA / PIU problēmām ASV, nesaņem nekādus specifiskus profilakses vai ārstēšanas pasākumus, lai novērstu interneta pārmērīgas problēmas. Lai gan ievērojams starptautiskās literatūras kopums ir atklājis IA / PIU nelabvēlīgās sekas universitātes studentos, universitāšu universitātes veselības aprūpes un citas veselības aprūpes aģentūras cenšas identificēt IA / PIU universitātes studentos un nodrošināt ārstēšanu, jo trūkst klīniskās diagnostikas rīku un atbilstošas ​​intervences [7, 23]. Mēs ceram, ka mūsu rezultāti veicinās turpmāku izmeklēšanu šajā jaunajā jomā.

Atbalsta informācija

Autora iemaksas

Izstrādāti un izstrādāti eksperimenti: WL MOH. Veica eksperimentus: WL MOH. Analizēti dati: WL JEO SMS. Reaģenti / materiāli / analīzes rīki: WL JEO MOH. Rakstīja rakstu: WL JEO SMS MOH.

Atsauces

1. 1. Miniwatts Marketing Group (2014) interneta pasaules statistika: lietošanas un iedzīvotāju statistika. Pieejams: http://www.internetworldstats.com/stats.​htm. Piekļuve 2014 Jun 15.
2. 2. ASV Pew pētījumu centrs, Pew Internet & American Life Project (2014) tīņu faktu lapa, Pew Internet projekta pētījumu par pusaudžiem izcelšana. Pieejams: http://www.pewinternet.org/fact-sheet/te​ens-fact-sheet/. Piekļuve 2014 Jun 15.
3. 3. ASV Pew pētījumu centrs, Pew Internet & American Life Project (2012) koledžas studenti un tehnoloģija. Pieejams: http://www.pewInternet.org/Reports/2011/​College-students-and-technology.aspx. Piekļuve 2014 Jun 15.
4. 4. Byun S, Ruffini C, Mills JE, Douglas AC, Niang M, et al. (2009) Interneta atkarība: 1996 – 2006 kvantitatīvā pētījuma metasintēze. Cyberpsychol Behav 12: 203 – 207. doi: 10.1089 / cpb.2008.0102. pmid: 19072075
   • Skatīt pantu
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
5. 5. Hsu SH, Wen MH, Wu MC (2009) Lietotāju pieredzes izpēte kā MMORPG atkarības prognozētāji. Comput Educ 53: 990 – 999. doi: 10.1016 / j.compedu.2009.05.016
6. Skatīt pantu
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. Skatīt pantu
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. Skatīt pantu
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. Skatīt pantu
16. PubMed / NCBI
17. Google Scholar
18. Skatīt pantu
19. PubMed / NCBI
20. Google Scholar
21. Skatīt pantu
22. PubMed / NCBI
23. Google Scholar
24. Skatīt pantu
25. PubMed / NCBI
26. Google Scholar
27. Skatīt pantu
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Skatīt pantu
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. Skatīt pantu
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. Skatīt pantu
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
39. 6. Liu T, Potenza MN (2007) Problēmas lietošana internetā: klīniskās sekas. CNS Spectr 12: 453 – 466. pmid: 17545956
40. Skatīt pantu
41. PubMed / NCBI
42. Google Scholar
43. Skatīt pantu
44. PubMed / NCBI
45. Google Scholar
46. Skatīt pantu
47. PubMed / NCBI
48. Google Scholar
49. Skatīt pantu
50. PubMed / NCBI
51. Google Scholar
52. 7. Weinstein A, Lejoyeux M (2010) interneta atkarība vai pārmērīga interneta izmantošana. Am J Narkotiku alkohola ļaunprātīga izmantošana 36: 277 – 283. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880. pmid: 20545603
53. Skatīt pantu
54. PubMed / NCBI
55. Google Scholar
56. Skatīt pantu
57. PubMed / NCBI
58. Google Scholar
59. Skatīt pantu
60. PubMed / NCBI
61. Google Scholar
62. Skatīt pantu
63. PubMed / NCBI
64. Google Scholar
65. Skatīt pantu
66. PubMed / NCBI
67. Google Scholar
68. Skatīt pantu
69. PubMed / NCBI
70. Google Scholar
71. Skatīt pantu
72. PubMed / NCBI
73. Google Scholar
74. Skatīt pantu
75. PubMed / NCBI
76. Google Scholar
77. Skatīt pantu
78. PubMed / NCBI
79. Google Scholar
80. Skatīt pantu
81. PubMed / NCBI
82. Google Scholar
83. Skatīt pantu
84. PubMed / NCBI
85. Google Scholar
86. Skatīt pantu
87. PubMed / NCBI
88. Google Scholar
89. Skatīt pantu
90. PubMed / NCBI
91. Google Scholar
92. Skatīt pantu
93. PubMed / NCBI
94. Google Scholar
95. Skatīt pantu
96. PubMed / NCBI
97. Google Scholar
98. Skatīt pantu
99. PubMed / NCBI
100. Google Scholar
101. Skatīt pantu
102. PubMed / NCBI
103. Google Scholar
104. Skatīt pantu
105. PubMed / NCBI
106. Google Scholar
107. Skatīt pantu
108. PubMed / NCBI
109. Google Scholar
110. Skatīt pantu
111. PubMed / NCBI
112. Google Scholar
113. Skatīt pantu
114. PubMed / NCBI
115. Google Scholar
116. Skatīt pantu
117. PubMed / NCBI
118. Google Scholar
119. Skatīt pantu
120. PubMed / NCBI
121. Google Scholar
122. Skatīt pantu
123. PubMed / NCBI
124. Google Scholar
125. Skatīt pantu
126. PubMed / NCBI
127. Google Scholar
128. Skatīt pantu
129. PubMed / NCBI
130. Google Scholar
131. Skatīt pantu
132. PubMed / NCBI
133. Google Scholar
134. 8. Jaunā KS (2004) interneta atkarība: jauna klīniskā parādība un tās sekas. Am Behav Sci 48: 402 – 415. doi: 10.1177 / 0002764204270278
135. 9. Spada MM (2014) Pārskats par problemātisku interneta lietošanu. Addict Behav 39: 3 – 6. doi: 10.1016 / j.addbeh.2013.09.007. pmid: 24126206
136. Skatīt pantu
137. PubMed / NCBI
138. Google Scholar
139. Skatīt pantu
140. PubMed / NCBI
141. Google Scholar
142. Skatīt pantu
143. PubMed / NCBI
144. Google Scholar
145. 10. Young K (1998) Interneta atkarība: jauna klīniska traucējuma rašanās. CyberPsychology Behav 1: 237 – 244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
146. Skatīt pantu
147. PubMed / NCBI
148. Google Scholar
149. Skatīt pantu
150. PubMed / NCBI
151. Google Scholar
152. Skatīt pantu
153. PubMed / NCBI
154. Google Scholar
155. Skatīt pantu
156. PubMed / NCBI
157. Google Scholar
158. Skatīt pantu
159. PubMed / NCBI
160. Google Scholar
161. Skatīt pantu
162. PubMed / NCBI
163. Google Scholar
164. Skatīt pantu
165. PubMed / NCBI
166. Google Scholar
167. Skatīt pantu
168. PubMed / NCBI
169. Google Scholar
170. Skatīt pantu
171. PubMed / NCBI
172. Google Scholar
173. Skatīt pantu
174. PubMed / NCBI
175. Google Scholar
176. 11. Scherer K (1997) Koledžas dzīve tiešsaistē: veselīga un neveselīga interneta izmantošana. J Coll Stud Dev 38: 655 – 665.
177. Skatīt pantu
178. PubMed / NCBI
179. Google Scholar
180. Skatīt pantu
181. PubMed / NCBI
182. Google Scholar
183. Skatīt pantu
184. PubMed / NCBI
185. Google Scholar
186. 12. Shapira NA, Goldsmith TD, Keck PE, Khosla UM, McElroy SL (2000) Personu ar problemātisku interneta lietošanu psihiatriskās iezīmes. J ietekmēt traucējumus 57: 267 – 272. pmid: 10708842 doi: 10.1016 / s0165-0327 (99) 00107-x
187. 13. Davis RA (2001) Patoloģiskā interneta lietošanas kognitīvās uzvedības modelis. Comput Human Beha 17: 187 – 195. doi: 10.1016 / s0747-5632 (00) 00041-8
188. 14. Caplan SE (2002) Problēmas lietošana internetā un psihosociālā labklājība: uz teoriju balstītas kognitīvās uzvedības mērinstrumenta izstrāde. Comput Human Behav 17: 553 – 575. doi: 10.1016 / s0747-5632 (02) 00004-3
189. 15. LaRose R, Eastin MS (2004) Sociālā kognitīvā teorija par interneta lietošanu un apmierināšanu: virzībā uz jaunu mediju apmeklējuma modeli. J Broadcast Electron 48: 358 – 377. doi: 10.1207 / s15506878jobem4803_2
190. 16. American Psychiatric Association (2000) Psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata (4th ed., Text rev.). Vašingtona, DC: Auther. pmid: 25506959
191. 17. Bārdas K, Wolf E (2001) Izmaiņas ierosinātajos diagnostikas kritērijos interneta atkarībai. CyberPsychology Behav 4: 377 – 383. pmid: 11710263 doi: 10.1089 / 109493101300210286
192. 18. Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y, et al. (2010) Ierosinātie diagnostikas kritēriji interneta atkarībai. Atkarība 105: 556 – 564. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x. pmid: 20403001
193. 19. Caplan SE (2010) Vispārējās problemātiskās interneta lietošanas teorija un mērīšana: divpakāpju pieeja. Comput Human Behav 26: 1098 – 1097. doi: 10.1016 / j.chb.2010.03.012
194. 20. Davis RA, Flett GL, Besser A (2002) Jaunas skalas validēšana problemātiskas interneta izmantošanas mērīšanai: ietekme uz skrīningu pirms nodarbināšanas. CyberPsychology Behav 5: 331 – 345. pmid: 12216698 doi: 10.1089 / 109493102760275581
195. 21. American Psychiatric Association (2013) Psihisko traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata (5th Ed.). Arlintons: American Psychiatric Publishing. doi: 10.1016 / j.jsps.2013.12.015. pmid: 25561862
196. 22. Lortie C, Guitton MJ (2013) Interneta atkarības novērtēšanas rīki: Izmēru struktūra un metodiskais statuss. Atkarība 108: 1207 – 1216. doi: 10.1111 / add.12202. pmid: 23651255
197. 23. Li W, Garland EL, Howard MO (2014) Ģimenes faktori interneta atkarībā Ķīnas jauniešu vidū: Angļu un ķīniešu valodas pētījumu pārskats. Comput Human Behav 31: 393 – 411. doi: 10.1016 / j.chb.2013.11.004
198. 24. Christakis DA, Moreno MM, Jelenchick L, Myaing MT, Zhou C (2011) Problēmisks interneta lietojums ASV koledžas studentos: izmēģinājuma pētījums. BMC Med 9: 77. doi: 10.1186 / 1741 – 7015 – 9 – 77. pmid: 21696582
199. 25. Fortson BL, Scotti JR, Chen YC, Malone J, Del Ben KS (2007) interneta izmantošana, ļaunprātīga izmantošana un studentu atkarība dienvidaustrumu reģionālajā universitātē. J Am Coll Veselība 56: 137 – 144. pmid: 17967759 doi: 10.3200 / jach.56.2.137-146
200. 26. Zhang L, Amos C, McDowell WC (2008) Salīdzinošs pētījums par interneta atkarību starp ASV un Ķīnu. CyberPsychology Behav 11: 727 – 729. doi: 10.1089 / cpb.2008.0026. pmid: 18991530
201. 27. Moreno MA, Jelenchick L, Cox E, Young H, Christakis DA (2011) Problēmisks interneta lietojums ASV jauniešu vidū. Arch Pediatr Adolesc Med 165: 797 – 805. doi: 10.1001 / archpediatrics.2011.58. pmid: 21536950
202. 28. Anderson KJ (2001) Interneta izmantošana studentu vidū: izpētes darbs. J Am Coll Heal 50: 21 – 26. pmid: 11534747 doi: 10.1080 / 07448480109595707
203. 29. Derbyshire KL, Lust KA, Schreiber LRN, Odlaug BL, Christenson GA, et al. (2013) Problēmas lietošana internetā un ar to saistītie riski koledžas izlasē. Compr Psychiatry 54: 415 – 422. doi: 10.1016 / j.comppsych.2012.11.003. pmid: 23312879
204. 30. Jelenchick LA, Becker T, Moreno MA (2012) Interneta atkarības testa (IAT) psihometrisko īpašību novērtēšana ASV koledžu studentos. Psihiatrijas Res 196: 296 – 301. doi: 10.1016 / j.psychres.2011.09.007. pmid: 22386568
205. 31. Morahan-Martin J, Schumacher P (2003) Interneta vienotība un sociālie izmantošanas veidi. Comput Human Behav 16: 659 – 671. doi: 10.1016 / s0747-5632 (03) 00040-2
206. 32. Canan F, Ataoglu A, Ozcetin A, Icmeli C (2012) Saikne starp interneta atkarību un disociāciju starp Turcijas koledžas studentiem. Compre Psychiat 53: 422 – 426. doi: 10.1016 / j.comppsych.2011.08.006. pmid: 22000475
207. 33. Frangos C, Frangos C, Kiohos A (2010) Interneta atkarība grieķu universitāšu studentu vidū: demogrāfiskās asociācijas ar šo fenomenu, izmantojot Young interneta atkarības testa grieķu versiju. International Journal of Economic Sciences un lietišķie pētījumi 3: 49 – 74.
208. 34. Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z (2009) Faktori, kas ietekmē interneta atkarību Ķīnas augstskolu studentu izlasē. CyberPsychology Behav 12: 327 – 330. doi: 10.1089 / cpb.2008.0321. pmid: 19445631
209. 35. Niemz K, Griffiths M, Banyard P (2005) Patoloģiskā interneta lietošanas izplatība universitātes studentu vidū un korelācijas ar pašcieņu, vispārējo veselības anketu (GHQ) un disinhibīciju. CyberPsychology Behav 8: 562 – 570. pmid: 16332167 doi: 10.1089 / cpb.2005.8.562
210. 36. Lam LT (2014) interneta spēļu atkarība, problemātiska interneta izmantošana un miega problēmas: sistemātisks pārskats. Curr Psychiatry Rep 16: 444. doi: 10.1007 / s11920-014-0444-1. pmid: 24619594
211. 37. Vandelanotte C, Sugiyama T, Gardiner P, Owen N (2009) Brīvā laika interneta un datoru lietošanas apvienības ar liekā svara un aptaukošanās, fiziskās aktivitātes un mazkustīgu uzvedību: šķērsgriezuma pētījums. J Med Internet Res 11: e28. doi: 10.2196 / jmir.1084. pmid: 19666455
212. 38. Dong GG, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2011) prekursors vai sekas: patoloģiski traucējumi cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem. PloS One 6: e14703. doi: 10.1371 / journal.pone.0014703. pmid: 21358822
213. 39. Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2010) Saikne starp interneta atkarību un psihiskiem traucējumiem: literatūras apskats. Eur Psihiatrija 27: 1 – 8. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011
214. 40. Park S, Hong KEM, Park EJ, Ha KS, Yoo HJ (2013) Saikne starp problemātisku interneta lietošanu un depresiju, domas par pašnāvību un bipolāriem traucējumiem Korejas pusaudžiem. Aust NZJ psihiatrija 47: 153 – 159. doi: 10.1177 / 0004867412463613. pmid: 23047959
215. 41. Yen JY, Yen CF, Chen CS, Tang TC, Ko CH (2009) Saistība starp pieaugušo ADHD simptomiem un interneta atkarību starp studentiem: Dzimumu atšķirība. Cyberpsychol Behav 12: 187 – 191. doi: 10.1089 / cpb.2008.0113. pmid: 19072077
216. 42. Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, et al. (2012) Impulsivitāte interneta atkarībā: salīdzinājums ar patoloģiskām azartspēlēm. Cyberpsychology, Behav Soc Netw 15: 373 – 377. doi: 10.1089 / cyber.2012.0063. pmid: 22663306
217. 43. Yen J, Ko C, Yen C, Chen C, Chen C (2009) Saikne starp kaitīgo alkohola lietošanu un interneta atkarību starp studentiem: Personības salīdzinājums. Psychiat Clin Neuros 63: 218 – 224. doi: 10.1111 / j.1440-1819.2009.01943.x
218. 44. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, et al. (2011) Samazināta striatāla dopamīna D2 receptoriem cilvēkiem ar interneta atkarību. Neiroreport 22: 407 – 411. doi: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e. pmid: 21499141
219. 45. Kühn S, Gallinat J (2014) Tiešsaistes smadzenes: pastāvīgās interneta lietošanas strukturālās un funkcionālās korelācijas. Addict Biol. doi: 10.1111 / adb.12128.
220. 46. Sun P, Johnson CA, Palmer P, Arpawong TE, Unger JB, et al. (2012) Vienlaicīgas un paredzamas attiecības starp kompulsīvu interneta lietošanu un vielu lietošanu: Profesionālās vidusskolas skolēnu konstatējumi Ķīnā un ASV. Starptautiskais vides pētījumu un sabiedrības veselības žurnāls 9: 660 – 673. doi: 10.3390 / ijerph9030660. pmid: 22690154
221. 47. Lam LT, Peng Z, Mai J, Jing J (2009) Saikne starp interneta atkarību un pašnodarbinātu rīcību pusaudžu vidū. Inj Iepriekšējais 15: 403 – 408. doi: 10.1136 / ip.2009.021949. pmid: 19959733
222. 48. Kerkhof P, Finkenauer C, Muusses LD (2011) Kompulsīvās interneta lietošanas relatīvās sekas: garenvirziena pētījums jaunlaulāto vidū. Hum Commun Res 37: 147 – 173. doi: 10.1111 / j.1468-2958.2010.01397.x
223. 49. Krueger RA, Casey MA (2000) Fokusa grupas: praktiska rokasgrāmata lietišķajiem pētījumiem. Throusand Oaks: Sage Publishcations. pmid: 25506959
224. 50. Instrumentu komplekts mērķa grupu vadīšanai. Pieejams: http://www.rowan.edu/colleges/chss/facul​tystaff/focusgrouptoolkit.pd. Piekļuve 2014 Jun 15.
225. 51. Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Vermulst AA, Garretsen HFL (2009) Kompulsīvā interneta lietošanas skala (CIUS): dažas psihometriskās īpašības. Cyberpsychol Behav 12: 1 – 6. doi: 10.1089 / cpb.2008.0181. pmid: 19072079
226. 52. Dowling NA, Quirk KL (2009) interneta atkarības skrīnings: Vai ierosinātie diagnostikas kritēriji atšķiras no atkarīgas interneta izmantošanas? Cyberpsychol Behav 12: 21 – 27. doi: 10.1089 / cpb.2008.0162. pmid: 19196045
227. 53. Guertler D, Rumpf HJ, Bischof A, Kastirke N, Petersen KU, et al. (2014) problemātiskā interneta izmantošanas novērtējums, izmantojot kompulējošo interneta lietošanas skalu un interneta atkarības testu: problemātisku un patoloģisku spēlētāju paraugs. Eur Addict Res 20: 75 – 81. doi: 10.1159 / 000355076. pmid: 24080838
228. 54. Padgett DK (1998) Kvalitatīvās metodes sociālā darba pētniecībā: izaicinājumi un ieguvumi. Thousand Oaks: Sage publikācijas. pmid: 25506963
229. 55. DeCuir-Gunby JT, Marshall PL, McCulloch AW (2011) Kodeksa izveidošana un izmantošana interviju datu analīzei: Piemērs no profesionālās attīstības pētniecības projekta. Lauka metodes 23: 136–155. doi: 10.1177 / 1525822 × 10388468
230. 56. González E, Orgaz B (2014) Problēmas tiešsaistes pieredzi spāņu koledžas studentu vidū: asociācijas ar interneta lietošanas īpašībām un klīniskiem simptomiem. Comput Human Behav 31: 151 – 158. doi: 10.1016 / j.chb.2013.10.038
231. 57. Belcher AM, Volkow ND, Moeller FG, Ferré S (2014) Personības iezīmes un neaizsargātība vai izturība pret vielu lietošanas traucējumiem. Tendences Cogn Sci 18: 211 – 217. doi: 10.1016 / j.tics.2014.01.010. pmid: 24612993
232. 58. Wegner L, Flisher AJ (2009) Brīvprātības garlaicība un pusaudžu riska uzvedība: sistemātiska literatūras apskate. J Bērnu Adolesc Ment Health 21: 1 – 28. doi: 10.2989 / jcamh.2009.21.1.4.806
233. 59. Canan F, Yildirim O, Ustunel TY, Sinani G, Kaleli AH, et al. (2013). Attiecība starp interneta atkarību un ķermeņa masas indeksu turku pusaudžiem. Cyberpsychology, Behav Soc Netw 17: 40 – 45. doi: 10.1089 / cyber.2012.0733. pmid: 23952625
234. 60. Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, He X (2014) Xiangtan vidusskolas skolēnu aptaukošanās statuss un tās attiecības ar interneta atkarību. Aptaukošanās 22: 482 – 487. doi: 10.1002 / oby.20595. pmid: 23929670
235. 61. Cheng SH, Shih CC, Lee IH, Hou YW, Chen KC, et al. (2012) Pētījums par ienākošo augstskolu studentu miega kvalitāti. Psihiatrijas Res 197: 270 – 274. doi: 10.1016 / j.psychres.2011.08.011. pmid: 22342120
236. 62. Pempek TA, Yermolayeva YA, Calvert SL (2009) Koledžas studentu sociālo tīklu pieredze Facebook. J Appl Dev Psychol 30: 227 – 238. doi: 10.1016 / j.appdev.2008.12.010
237. 63. Andreassen CS, Torsheim T, Brunborg GS, Pallesen S (2012) Facebook atkarības skalas 1, 2 izstrāde. Psihols Rep 110: 501 – 517. pmid: 22662404 doi: 10.2466 / 02.09.18.pr0.110.2.501-517
238. 64. Koc M, Gulyagci S (2013) Facebook atkarība no Turcijas koledžas studentiem: psiholoģiskās veselības, demogrāfisko un lietošanas īpašību nozīme. Cyberpsychol Behav Soc Netw 16: 279 – 284. doi: 10.1089 / cyber.2012.0249. pmid: 23286695
239. 65. Carr N (2011) Seklums: Ko internets dara mūsu smadzenēm. Ņujorka: WWNorton & Company.
240. 66. Ko CH, Yen JY, Chen CS, Chen CC, jenas CF (2008) Interneta atkarības psihiatriskā līdzsvara sajūta koledžas studentiem: intervijas pētījums. CNS Spectr 13: 147 – 153. pmid: 18227746
241. 67. Jackson LA, Von Eye A, Witt EA, Zhao Y, Fitzgerald HE (2011) Ilgtermiņa pētījums par interneta izmantošanas un videospēles ietekmi uz akadēmisko sniegumu un dzimuma, rases un ienākumu lomu šajās attiecībās. Comput Human Behav 27: 228 – 239. doi: 10.1016 / j.chb.2010.08.001
242. 68. Rohde P, Lewinsohn PM, Kahler CW, Seeley JR, Brown RA (2001) Dabīgais alkohola lietošanas traucējumi no pusaudža vecuma līdz jauniem pieaugušajiem. J Am Acad Child Psy 40: 83 – 90. pmid: 11195569 doi: 10.1097 / 00004583-200101000-00020