Addict Behav Rep. 2017 Jun; 5: 19 – 28.
Publicēts tiešsaistē 2017 Feb 7. doi: 10.1016 / j.abrep.2017.02.002
PMCID: PMC5800554
PMID: 29450224
Rayna Sariyska,a,⁎ Bernd Lachmann,a Sebastian Markett,b,c Martin Reuter,b,c un Christian Montaga,d
1. Ievads
Internets ir nonācis daudzu cilvēku ikdienas dzīvē visā pasaulē, piedāvājot vieglu veidu, kā savākt informāciju un patērēt izklaidi. Ar pieaugošo interneta lietotāju skaitu, kas šobrīd veido gandrīz 50% no pasaules iedzīvotāju skaita (piekļūt 07.09.16. http://www.internetlivestats.com/internet-users/), palielinās ziņojumu skaits par problemātisku interneta lietošanu (PIU). Reprezentatīvā pētījumā no Vācijas (\ tN = 15,024 XNUMX dalībnieki) Rumpf, Meyer, Kreuzer, John un Merkeerk (2011) parādīja 1.5% izplatību interneta atkarībā, jaunākiem lietotājiem bija lielāka proporcija (4% grupā no 14 līdz 16 gadiem). Pirmie mēģinājumi definēt un diagnosticēt PIU1 Kimberly Young ir izdarījis 1998 gadā (skat. arī pirmo gadījumu ziņojumu) Young, 1996). Kopš tā laika ir izstrādāti daudzi testēšanas un skrīninga instrumenti (piemēram, Jauns, 1998b, Young, 1998a, Tao et al., 2010), lai varētu aprēķināt izplatību dažādās populācijās un nodrošināt pacientiem efektīvu ārstēšanu. Tomēr joprojām nav nekādas nozoloģiskās PIU klasifikācijas. Pētījumi par tiešsaistes azartspēļu atkarību šķiet viens solis uz priekšu, jo nesen interneta spēļu traucējumi (IGD) tika iekļauti DSM-5 III sadaļā, tādējādi veicinot turpmāku pārbaudi pirms tā izskatīšanas kā oficiālu traucējumu (Amerikas Psihiatriskā asociācija). IGD tiek uzskatīta par konkrētu PIU formu, kas mazās daļās pārklājas tikai ar iepriekš aprakstīto PIU vispārējo formu (piem. Davis, 2001, Montag et al., 2015).
1.1. PIU un netieša mācīšanās / lēmumu pieņemšana
Lēmumu pieņemšanas trūkumi ir parādīti daudzos pētījumos, pētot pacientus ar vielu un uzvedības atkarībām (piemēram, Bechara et al., 2001, Schoenbaum et al., 2006). PIU un uzvedības / vielu atkarības konceptualizācijas līdzības dēļ (Young, 1998a), arī lēmumu pieņemšanas jautājums ir ļoti svarīgs, lai labāk izprastu pārmērīga interneta izmantošanas raksturu. Novērtējot lēmumu pieņemšanu, ir veikta diferenciācija starp lēmumu pieņemšanu un neskaidrību un lēmumu pieņemšanu (Brand et al., 2006, Schiebener un Brand, 2015). Lēmumu pieņemšanā, kas ir neskaidrs, noteikumi par guvumiem un zaudējumiem un dažādu rezultātu varbūtību nav skaidri izskaidroti (piemēram, ar IOWA pirmo azartspēļu uzdevumu vai IGT), pieņemot lēmumu, pieņemot risku, skaidra informācija par potenciālu sekas un guvumu un zaudējumu varbūtības ir pieejamas vai ir aprēķināmas (mērot, piemēram, ar spēļu dice uzdevumu vai GDT) (Brand et al., 2006, Schiebener un Brand, 2015). Pamatojoties uz šo diferenciāciju un divējāda procesa lēmumu pieņemšanas modeļiem (piemēram, Epšteins, 2003), Schiebener un zīmols (2015) ierosināja teorētisku modeli, lai izskaidrotu lēmumu pieņemšanu riskam. Šajā modelī izpildvaras funkciju nozīme ir izcelta kā būtiska nozīme lēmumu pieņemšanā riskam, bet ne lēmumu pieņemšanā, kas ir neskaidra. Emocionālā atlīdzība un sods ir jāpapildina ar abiem lēmumu pieņemšanas veidiem. Tādējādi gan refleksijas procesi (ko kontrolē izziņa), gan impulsīvi procesi (ko izraisa emocionālas atlīdzības un sodu paredzēšana) var būt iesaistīti lēmumu pieņemšanas procesos objektīvos riska apstākļos (Schiebener & Brand, 2015. gads). Turklāt ir ierosināts, ka tādiem faktoriem kā informācija par lēmumu pieņemšanas situāciju, atsevišķiem atribūtiem un situācijas izraisītiem stāvokļiem un ārējām ietekmēm ir modulatīva ietekme uz lēmumu pieņemšanu (Schiebener & Brand, 2015. gads).
Attiecībā uz interneta atkarību tika ierosināts jauns teorētiskais ietvars Brand, Young, Laier, Wölfling un Potenza (2016), ko sauc par personu ietekmējošās-izziņas-izpildes (I-PACE) mijiedarbību, kur ir uzsvērta arī izpildvaras funkciju un kavējošās kontroles pasliktināšanās, kas ir būtiska PIU attīstībai. Saskaņā ar šo modeli specifisku interneta lietošanas traucējumu izstrāde un uzturēšana ir mijiedarbība starp predisponējošiem faktoriem (piemēram, personību un psihopatoloģiju), moderatoriem (piem., Disfunkcionālu pārvarēšanas stilu un interneta cerībām) un mediatoriem (piemēram, afektīviem un kognitīviem reakcijām uz situācijas norādēm). Šīs sarežģītās mijiedarbības apvienojumā ar gandarījumu un pozitīvu nostiprināšanos, kas izriet no noteiktas interneta iezīmes izmantošanas un ar samazinātu izpildvaras funkciju un kavējošu kontroli, var izraisīt specifisku interneta lietošanas traucējumu.
Līdz šim ir veikti daži empīriski pētījumi PIU kontekstā, kavējot kontroli un lēmumu pieņemšanu. Lielākā daļa no tiem ir saskaņā ar iepriekš minēto teorētisko pamatu Brand et al. (2016). Sun et al. (2009) piemēram, ziņots par sliktākiem rezultātiem azartspēļu uzdevumā pārmērīgos interneta lietotājos un lēnāka veiksmīgas stratēģijas izvēle salīdzinājumā ar kontroles dalībniekiem. Jaunākā pētījumā: Pawlikowski un zīmols (2011) ziņoja, ka GDT ir mazinājusi lēmumu pieņemšanas spēju, kas saistīta ar pārmērīgu World of Warcraft (WoW) spēlētāju grupu, salīdzinot ar kontroles dalībniekiem. Yao et al. (2015) izmantoja Go / NoGo uzdevuma modificētu versiju (kur ar spēlēm saistītie stimuli tika izmantoti blakus neitrāliem stimuliem) un ziņoja par inhibējošās kontroles samazināšanos dalībniekiem ar IGD, salīdzinot ar kontroles dalībniekiem. Laier, Pawlikowski un zīmols (2014) ieguva līdzīgus rezultātus ar IGT modificētu versiju, izmantojot pornogrāfiskus un neitrālus attēlus uz izdevīgiem un / vai nelabvēlīgiem karšu klājiem. Šeit vīrieši piedalījās nepietiekamā lēmumu pieņemšanā izmēģinājumos, kuros pornogrāfiskie attēli bija saistīti ar nelabvēlīgiem karšu klājiem. Tomēr tika ziņots arī par dažādiem rezultātiem attiecībā uz lēmumu pieņemšanu saistībā ar PIU vai IGD. Pētījumā Ko et al. (2010) piemēram, interneta atkarīgie dalībnieki, salīdzinot ar kontroles dalībniekiem, parādīja labāku lēmumu pieņemšanu, mērot ar IGT. Pētījumā Yao et al. (2015) iepriekš minētais, nekādas atšķirības lēmumu pieņemšanā, izmantojot IGT, nevarēja atrast starp veseliem dalībniekiem un tiem, kuriem ir IGD. Lai nošķirtu šos pretrunīgos rezultātus, ir nepieciešami turpmāki pētījumi, kuros pārbaudīti iespējamie traucējošie mainīgie. Viens konkrēts mainīgais ir aprakstīts šajā pētījumā.
1.2. PIU, riska uzņemšanās un impulsivitāte
Sakarā ar PIU kā impulsa kontroles traucējumu sākotnējo raksturojumu tika veikti vairāki pētījumi, lai izpētītu PIU impulsivitātes un riska uzņemšanās kontekstā. Cao, Su, Liu un Gao (2007) un Lee et al. (2012) pierādīja, ka PIU bija pozitīvi saistīts ar īpašību impulsivitāti, ko mēra ar Barratt impulsivitātes skalu (BIS-11). Attiecībā uz teorētisko pamatu Brand et al. (2016), kas jau ir ieviests iepriekš, impulsiivitāte ir minēta starp personības faktoriem, parādot visstabilākās asociācijas ar PIU un tādējādi tiek piedāvāts kā viens no faktoriem, kas ietekmē tā attīstību un uzturēšanu. Kopumā impulsivitāte ir raksturīga kā “nosliece uz ātrām, neplānotām reakcijām uz iekšējiem vai ārējiem stimuliem, neņemot vērā šo reakciju negatīvās sekas impulsīviem indivīdiem vai citiem” (Moeller, Barratt, Dougherty, Schmitz & Swann, 2001; lpp. 1784. gads). Saistītais riska uzņemšanās termins ir definēts kā „uzvedība, kas veikta nenoteiktībā, ar vai bez raksturīgām negatīvām sekām, un bez stingras ārkārtas rīcības plānošanas” (Kreeks, Nīlsens, Butelmans un Loforge, 2005; lpp. 1453. gads). Ko et al. (2010) piemēroja balonu analoga riska uzdevumu (Lejuez et al., 2002), lai novērtētu riska uzņemšanos, bet nav konstatējusi būtisku saistību ar PIU. Šajā pētījumā mēs atkal aplūkojam šīs asociācijas, piemērojot gan pašnovērtējumu, gan eksperimentālus impulsivitātes / riska uzņemšanas pasākumus.
1.3. Dzimuma loma PIU / IGD
Vēl viens svarīgs jautājums interneta atkarības kontekstā ir priekšroka konkrētām interneta iezīmēm (piemēram, iepirkšanās tiešsaistē, tiešsaistes spēles) atkarībā no dzimuma. Reprezentatīvs pētījums no Vācijas parādīja, ka 77.1% interneta atkarīgo sieviešu vecumā no 14 līdz 24 gadiem izmanto sociālo tīklu vietnes, salīdzinot ar 64,8% vīriešu tajā pašā vecumā (Rumpf et al., 2011). Tajā pašā pētījumā 7.2% interneta atkarīgo sieviešu vecumā no 14 līdz 24 gadiem ziņoja, ka izmanto internetu, lai spēlētu tiešsaistes videospēles, salīdzinot ar 33.6% vīriešu tajā pašā vecumā (Rumpf et al., 2011). Tādējādi, šķiet, ka attiecībā uz IGD vīriešu dalībnieki dod lielāku priekšroku tiešsaistes spēlēm, salīdzinot ar sievietēm, un tika ziņots, ka tie ir vairāk pakļauti riskam attīstīt IGD. Turklāt, Ko, Jena, Čena, Čena un Jena (2005) novēroja, ka vecāks vecums, zemāka pašapziņa un zemāka ikdienas apmierinātība ar dzīvi bija saistīta ar smagāku IGD starp vīriešiem, bet ne sievietēm. Neskatoties uz šiem rezultātiem, joprojām ir tikai daži pētījumi, kas sistemātiski apsver dalībnieku dzimumu kā moderatora / starpnieka mainīgo lielumu PIU kontekstā. Tomēr ir iespējams, ka šīs atšķirības rada dažus pretējos rezultātus šajā jomā, un tāpēc turpmākajos pētījumos tie tiks ņemti vērā.
Mūsu pētījuma mērķis bija izpētīt saikni starp PIU, kā arī IGD un netiešo mācīšanos vīriešu grupā ar izteiktu IGD (pētījums 1). Pētījumā 2 mēs centāmies atkārtot šos rezultātus, salīdzinot veselus dalībniekus un pārmērīgus WoW spēlētājus, ņemot vērā dzimumu. Pētījuma 3 mērķis bija izpētīt saikni starp PIU, IGD un impulsivitāti / riska uzņemšanos (pašziņošana un eksperimentālie dati) veseliem dalībniekiem.
Pamatojoties uz iepriekš minēto literatūru, mēs formulējām šādas hipotēzes:
Mēs sagaidām negatīvas saiknes starp PIU / IGD un netiešajām mācīšanās spējām (pētījums 1).
Mēs sagaidām negatīvas saiknes starp PIU / IGD un netiešajām mācīšanās spējām (pētījums 2). Mēs sagaidām, ka šī negatīvā asociācija būs spēcīgākā vīriešu WoW spēlētāju grupā.
Mēs sagaidām pozitīvas saiknes starp PIU / IGD un pašnovērtējumu un eksperimentālajiem impulsivitātes / riska uzņemšanās pasākumiem veseliem dalībniekiem (pētījums 3).
2. Pētījums 1
2.1. Metodes
2.1.1. Dalībnieki
N = 107 dalībnieki (99 vīrieši, 8 sievietes, vecums M = 19.52, SD = 3.57) tika pieņemti darbā “Gamescom 2013” Vācijā, pasaulē lielākajā spēļu pasākumā. Tomēr tāpēc, ka ļoti mazais sieviešu skaits šajā izlasē (n = 8) un iepriekš aprakstītās dzimumu atšķirības IGD kontekstā (piem Rumpf et al., 2011), mēs izslēdzām sievietes dalībniekus no turpmākās pētījuma analīzes. Pēc tam, kad bija izslēgti dalībnieki ar trūkstošiem datiem, paraugs tika iegūts n = 79 vīriešu kārtas dalībnieki (vecums M = 19.81, SD = 3.62). Attiecībā uz izglītību 8.9% ziņoja, ka viņiem ir universitātes vai politehniskais grāds, vēl 40.5% ziņoja, ka viņiem ir A līmeņa vai profesionālā bakalaura diploms un 26.6% - vidusskolas beigšanas sertifikāts vai mūsdienu vidusskolas kvalifikācija, savukārt 24% ziņoja, ka nav skolas diploma.
2.1.2. Pasākumi
Dalībnieki atbildēja uz jautājumiem par viņu vecumu, dzimumu un izglītību, aizpildot īsu interneta atkarības testa versiju (s-IAT, Pawlikowski, Altstötter-Gleich & Brand, 2013. gads; Kronbaha alfa šajā izlasē bija 0.70), kas satur 12 Likerta mēroga priekšmetus (1 = nekad līdz 5 = ļoti bieži) un tiešsaistes spēļu atkarības skalu (OGAS, modificētu spēļu atkarības skalas versiju Lemens, Valkenburga un Pēteris, 2009. gads, kur katram vienumam tika pievienots vārds “tiešsaistē”; Kronbaha alfa šajā izlasē bija 0.66), kas sastāvēja no 7 vienībām, sākot no 1 = nekad un 5 = ļoti bieži. Turklāt dalībnieki novērtēja savu datorspēļu pieredzi (piemēram, “Cik gadus jūs spēlējat datorspēles?” Vai “Cik stundas vidēji nedēļā jūs spēlējat tiešsaistes datorspēles?”). Tika veikts pašnovērtējums par riska uzņemšanos, ieskaitot vienu punktu par kopējām riska uzņemšanās tendencēm (“Kā jūs raksturotu sevi no 0 (nepavisam nevēlaties riskēt) līdz 10 (absolūti gatavs riskēt)?” ); Vācijas Sociāli ekonimiskā grupa (SOEP; Ziedlers, Šups, Spīess un Vāgners, 2008. gads). Mēs izmantojām nedaudz pielāgotu eksperimentālo uzdevumu (“Velna lāde”), kas iekļauts pētījumā Eisenegger et al. (2010), lai novērtētu netiešu mācīšanos. Katrā no 36 izmēģinājumiem mēs uz ekrāna uzrādījām desmit slēgtu koka kastu attēlus. Kastes tika sakārtotas vienā rindā, un dalībniekiem bija iespēja pēc tam atvērt sev izvēlētu kastu skaitu, strādājot no kreisās uz labo pusi. Dalībniekiem tika dots norādījums, ka deviņās kastēs bija virtuāls naudas atalgojums (5 centi) un viens no tiem bija „velns”. Ja dalībnieki atvēra tikai atalgojuma kastes attiecīgajā tiesā, viņi turpināja nākamo tiesu, iegūstot atlīdzību summu. Ja viņi atvēra kastīti, kurā ir velns, starp citiem lodziņiem, viņi zaudēja visu par pašreizējo tiesu. Nākamais velna stāvoklis tika randomizēts starp 36 pētījumiem, bet parādījās katrā pozīcijā no 2 līdz 102 tieši četras reizes. Lai gan dalībniekiem tas netika pieminēts, dalībnieki ar augstākām kognitīvajām prasmēm varētu būt izstrādājuši netiešu izpratni par šo noteikumu un, iespējams, eksperimentu laikā būtu iemācījušies labāk. Eksperimenta beigās naudas atlīdzību kopsummu turpmāk dēvē par “GAIN”, un to izmantos kā netiešās mācīšanās mērvienību. Eksperimentālais iestatījums ir attēlots Fig. 1.
Eksperimentāla velna lādes uzstādīšana - lādes atvēršana ar velnu noveda pie tā, ka zaudēja visas noteiktā izmēģinājuma savāktās monētas.
2.1.3. Procedūra
Visas anketas, kas pieejamas tikai angļu valodā, mūsu pašu darba grupa tulkoja vācu valodā. Dalībnieki vispirms aizpildīja anketas un pēc tam pabeidza Velna lādes eksperimentu. Lūdzu, ņemiet vērā, ka 1. pētījuma dalībnieki pēc eksperimenta pabeigšanas nesaņēma naudas atlīdzību un ka par šo faktu viņi tika informēti pirms eksperimenta pabeigšanas.
2.1.4. Statistiskās analīzes
Turpmāk aprakstītajām analīzēm tika pārbaudīta datu normalitāte, piemērojot. \ T Miles un Ševlins (2001; 74), ņemot vērā izpētīto mainīgo šķībumu. Korelācijas analīzes tika aprēķinātas ar Pīrsona vai Spīrmena korelācijām atkarībā no datu sadalījuma, un katram korelācijas koeficientam tika aprēķināti sāknēšanas režīma novirzes koriģētie un paātrinātie ticamības intervāli (BCa 95% ticamības intervāli), lai vēl vairāk pārbaudītu to nozīmīgumu. Atkārtoti pasākumi ANOVA tika izmantoti, lai pārbaudītu netiešos mācību efektus, salīdzinot ieguvumu pirmajos 18 izmēģinājumos ar ieguvumu pēdējos 18 eksperimenta izmēģinājumos.
2.1.5. Ētika
Pētījuma projektu (pētījumi 1, 2 un 3) apstiprināja Bonnas Universitātes, Bonnas, Vācijas vietējā ētikas komiteja. Pirms pētījuma pabeigšanas visi subjekti sniedza informētu piekrišanu.
2.2. Rezultāti
Izmeklējamo mainīgo lielumi un standarta novirzes ir norādītas Tabula 1.
Tabula 1
Vidējā, standarta novirze (SD) un iespējamais / faktiskais diapazons mainīgajiem spēļu pieredzi (gadi), tiešsaistes spēļu stundas nedēļā, s-IAT, OGAS, GAIN un riska uzņemšanās (pašziņojums).
| Vidējais | SD | Iespējamais diapazons | Faktiskais diapazons | |
|---|---|---|---|---|
| Spēļu pieredze (gadi) | 11.09 | 4.31 | - | 3-24 |
| Tiešsaistes spēļu stundas nedēļā | 22.24 | 16.00 | - | 0-70 |
| s-IAT | 23.86 | 5.38 | 12-60 | 12-43 |
| OGAS | 14.75 | 4.36 | 7-35 | 7-26 |
| GAIN | 413.61 | 71.97 | 0-900a | 160-520 |
| Riska uzņemšanās (pašziņojums) | 6.77 | 1.89 | 0-10 | 3-10 |
N = 79, riska uzņemšanās (pašpārskats) n = 64.
2.2.1. Korelācijas analīze
Tikai mainīgais GAIN parasti netika izplatīts. Dalībnieku vecums pozitīvi korelēja ar GAIN (ρ = 0.27, p <0.05). Turklāt GAIN parādīja negatīvu korelāciju ar s-IAT rādītāju (ρ = - 0.26, p <0.05). Turklāt, lai kontrolētu vecumu, mēs aprēķinājām daļējas korelācijas ar GAIN un s-IAT rādītāju. Korelācija saglabājās nozīmīga (r = - 0.28, p <0.05). Negatīvā korelācija starp GAIN un OGAS rādītāju nedaudz nesasniedza nozīmīgumu (ρ = - 0.20, p = 0.073) un pēc vecuma kontrolēšanas palika nenozīmīgs (r = - 0.12, p = 0.292). Visas nozīmīgās korelācijas saglabājās nozīmīgas pēc BCa 95% ticamības intervālu pārbaudes. Lūdzu apskati Tabula 2 lai iegūtu pārskatu par rezultātiem.
Tabula 2
Korelācijas starp GAIN eksperimentā “Velna lāde” un s-IAT, OGAS rādītāju un riska uzņemšanos (pašpārskats).
| GAIN | s-IAT | OGAS | riska uzņemšanās (pašziņojums) | |
|---|---|---|---|---|
| GAIN | 1 | |||
| s-IAT | - 0.264⁎ | 1 | ||
| OGAS | - 0.203 | 0.511⁎⁎ | 1 | |
| riska uzņemšanās (pašziņojums) | 0.148 | 0.129 | 0.187 | 1 |
N = 79, riska uzņemšanās (pašpārskats) n = 64; Spīrmana korelācijas ir attēlotas Kursīvs.
2.2.2. Eksperimenta “Velna lāde” manipulācijas pārbaude kā netiešas mācīšanās mērs
Atkārtoto pasākumu ANOVA rezultāti parādīja būtisku vidējo atšķirību starp GAIN eksperimenta pirmajos 18 pētījumos, salīdzinot ar pēdējiem 18 pētījumiem (F(1,78) = 17.303, p <0.01), parādot, ka eksperimenta otrajā daļā dalībnieki ieguva vairāk naudas (M1 = 192.34 un M2 = Attiecīgi 221.27) (sk Fig. 2).
Nozīmes un GAIN standarta kļūda pirmajos 18 izmēģinājumos salīdzinājumā ar GAIN pēdējos 18 izmēģinājuma “Velna lāde” izmēģinājumos. MU = naudas vienības.
2.3. Diskusija
Rezumējot, kā ierosināts mūsu hipotēzēs, pētījumā 1 interneta atkarība bija saistīta ar nepietiekamām netiešām mācīšanās spējām. Šis rezultāts sniedz papildu pierādījumus par sliktu lēmumu pieņemšanu PIU kontekstā (piemēram, Brand et al., 2016). Asociācija ar IGD bija vienā virzienā, tomēr nesasniedza nozīmīgumu. To varētu izskaidrot ar salīdzinoši mazo parauga lielumu un / vai salīdzinoši zemo OGAS skalas iekšējo konsekvenci (0.66) šajā pētījumā. Lai turpinātu pētīt šīs attiecības un salīdzinātu rezultātus starp vīriešiem un sievietēm, kā arī starp spēlētājiem un spēlētājiem, tika veikts pētījums 2.
3. Pētījums 2
Otrā pētījuma mērķis bija atkārtot 1. pētījuma rezultātus, izmantojot World of Warcraft (WoW) spēlētāju un kontroles dalībnieku izlasi, kuri bija naivi pret WoW. Ņemot vērā to, ka saistību starp s-IAT un GAIN kā netiešas mācīšanās pasākumu varēja novērot dalībniekiem vīriešiem, kuriem ir tendence uz IGD, mēs bijām ieinteresēti redzēt 1. pētījuma rezultātu atkārtošanos, jo īpaši WoW spēļu vīriešiem.
3.1. Metodes
3.1.1. Dalībnieki
Pētījumā piedalījās WoW spēlētāji un kontroles dalībnieki. WoW spēlētāji tika pieņemti darbā, izmantojot šādus kritērijus: WoW spēļu pieredze vismaz divus gadus. Izslēgšanas kritērijs bija citu spēļu, izņemot WoW, spēlēšana ilgāk par 7 stundām nedēļā, tomēr labāk tika pieņemti dalībnieki, kuriem nebija pieredzes citās spēlēs. Kontroles personām vajadzēja būt WoW naivām, tāpēc iepriekš nebija pieredzes spēlēt šo spēli. Izslēgšanas kritēriji abām dalībnieku grupām bija redzes traucējumi, grūtības lasīt un rakstīt, dishromatopsija, smadzeņu satricinājums, ilgstoši lietojami medikamenti, neiroloģiskas un psihiskas slimības, dzirdes traucējumi un liela narkotisko vielu lietošana. Pēc rūpīgas izlases pārbaudes mēs izslēdzām vienu dalībnieku ēšanas traucējumu un ikdienas kaņepju lietošanas dēļ, vienu dalībnieku neiroloģisku un psihisku traucējumu dēļ un vienu dalībnieku no kontroles grupas sIAT un OGAS ekstrēmu vērtību dēļ, kā arī dalībniekus, kuriem trūkst datu , kā rezultātā n = 77 kontroles dalībnieki (39 vīrieši) un n = 44 WoW spēlētāji (28 vīrieši). 6.5% (n = 5) kontroles dalībnieku ziņoja par gadījuma rakstura tiešsaistes lomu spēļu izmantošanu (<3 h spēlēšana nedēļā) un 23.4% (n = 18) ziņots par Ego-shooter spēļu gadījuma lietošanu (<1 h spēlēšana nedēļā). Kopējās izlases vidējais vecums bija M = 23.70 (SD = 3.93). Attiecībā uz izglītību 10.7% ziņoja, ka viņiem ir universitātes grāds, vēl 85.9% - A līmeņa vai profesionālā bakalaura diplomu un 2.5% - vidusskolas beigšanas sertifikātu vai mūsdienu vidusskolas kvalifikāciju. Viena persona (0.9%) neatbildēja uz jautājumiem par izglītību.
3.1.2. Pasākumi
Šeit atkal s-IAT (Pawlikowski et al., 2013; Kronbaha alfa šajā paraugā bija 0.76), OGAS (GAS modifikācija ar Lemmens et al., 2009; Kronbaha Alpha šajā izlasē bija 0.88) un tika novērtēta datorspēļu pieredze. Turklāt World of Warcraft specifiskā problemātiskā lietojuma un iesaistīšanās anketa (WoW-SPUQ), kas sastāv no 27 vienībām, novērtēta skalā no 1 = "pilnīgi nepiekrītu" līdz 7 = "pilnīgi piekrītu" (Peters & Malesky, 2008. gads; Kronbaha alfa šajā paraugā bija 0.89) aizpildīja tikai WoW grupa. Turklāt Barrata impulsivitātes skala (BIS-11; Patons un Stenforda, 1995. gads; Kronbaha alfa šajā paraugā bija 0.85) tika ievadīts kā impulsivitātes mērs (30 punkti tiek vērtēti skalā, sākot no 1 = “reti / nekad” līdz 4 = “gandrīz vienmēr / vienmēr”). Izmantojot šo skalu, var novērtēt trīs otrās kārtas faktorus: uzmanības impulsivitāte tiek definēta kā nespēja koncentrēt uzmanību vai koncentrēties; kustības impulsivitāte ietver rīcību bez domāšanas, bet neplānošana - “nākotnes” vai apdomības trūkumu (Stanford et al., 2009). Šajā pētījumā apakšsērijas iekšējās konsistences bija attiecīgi 0.73, 0.69 un 0.69.
3.1.3. Procedūra
Dalībnieki piedalījās lielā gareniskajā pētījumā, lai pētītu bioloģiskos faktorus blakus psiholoģiskajiem mainīgajiem lielumiem un to nozīmi IGD. Šajā pētījumā tikai 1. mērījuma punkta dati tika izmantoti, lai pārbaudītu un atkārtotu 2. pētījuma secinājumus (otrreiz pabeigt Velna krūtis eksperimentu (T1), acīmredzami nav salīdzināms ar to, ka tas ir bijis naivs kā 1. pētījumā. ). Anketas un eksperiments tika aizpildīts tādā pašā secībā kā 1. pētījumā. Salīdzinot ar 2. pētījumu, tomēr XNUMX. pētījumā dalībniekiem tika samaksāta naudas summa, ko viņi ieguva eksperimentā “Velna lāde”, un viņi tika informēti par šo faktu pirms eksperimenta pabeigšanas.
3.1.4. Statistiskās analīzes
Datu novērtējums tika veikts līdzīgi 1 pētījumam.
3.2. Rezultāti
OGAS punktu skaits un tiešsaistes spēļu stundas nedēļā parasti netika sadalītas vīriešu un sieviešu kontroles dalībnieku grupās. Turklāt sieviešu kontroles dalībnieku grupā s-IAT rezultāts un vecums parasti netika izplatīti. Sakarība starp GAIN un s-IAT punktu skaitu vīriešu WoW spēlētāju grupā tika pārbaudīta vienpusēji, balstoties uz 1 pētījuma rezultātiem.
Kontroles dalībnieku un WoW spēlētāju aprakstošā statistika ir parādīta Tabula 3. Šeit vīriešu un sieviešu kontroles dalībniekiem bija ievērojami zemāka spēļu pieredze, tiešsaistes spēļu stundas nedēļā un OGAS rādītāji, salīdzinot ar vīriešu un sieviešu WoW spēlētājiem (skatīt Tabula 3). Turklāt sievietes WoW spēlētāji s-IAT rādītāji bija ievērojami augstāki, salīdzinot ar sieviešu kontroles dalībniekiem. Visi pārējie mainīgie lielumi būtiski neatšķīrās starp kontroles dalībniekiem un WoW spēlētājiem.
Tabula 3
Līdzekļi, standarta novirzes (SD), iespējamais / faktiskais diapazons, t-/U vērtība un nozīme (p) attiecībā uz atšķirībām starp kontroles dalībniekiem un WoW grupu mainīgo spēļu pieredzi (gadi), tiešsaistes spēļu stundām nedēļā, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ un BIS-11.
| Kontroles grupa | WoW spēlētāji | Iespējamais diapazons | Faktiskais diapazons | t-/U vērtība | p | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vidējais | SD | Vidējais | SD | |||||
| Vīrieši | ||||||||
| Spēļu pieredze (gadi) | 9.49 | 6.81 | 14.29 | 4.85 | - | 0 – 22 / 6 – 25 | - 3.369 | 0.001 |
| Tiešsaistes spēļu stundas nedēļā | 1.18 | 2.11 | 19.71 | 11.44 | - | 0 – 9 / 0 – 50 | 30.0 | <0.001 |
| GAIN | 450.77 | 39.10 | 443.04 | 54.30 | 0-900 | 370 – 510 / 305 – 525 | 0.678 | 0.500 |
| s-IAT | 21.67 | 6.53 | 23.79 | 6.90 | 12-60 | 12 – 42 / 14 – 41 | - 1.280 | 0.205 |
| OGAS | 8.67 | 2.39 | 15.79 | 5.85 | 7-35 | 7 – 17 / 9 – 29 | 94.5 | <0.001 |
| WoW-SPUQ | - | - | 87.57 | 23.26 | 27-189 | - / 53 – 134 | - | - |
| Kopā BIS-11 | 65.00 | 13.39 | 64.63 | 8.94 | 30-120 | 40 – 99 / 53 – 90 | 0.125 | 0.901 |
| BIS-11 uzmanība | 17.13 | 4.95 | 16.57 | 2.85 | 8-32 | 8 – 30 / 12 – 21 | 0.579 | 0.565 |
| BIS-11 motors | 23.16 | 4.81 | 22.43 | 3.66 | 11-44 | 14 – 35 / 16 – 33 | 0.671 | 0.504 |
| BIS-11 neplānošana | 24.71 | 5.32 | 25.74 | 4.77 | 11-44 | 14 – 40 / 16 – 40 | - 0.803 | 0.425 |
| Sieviešu dalībnieki | ||||||||
| Spēļu pieredze (gadi) | 3.86 | 5.76 | 11.50 | 5.29 | - | 0 – 15 / 1 – 20 | - 4.557 | <0.001 |
| Tiešsaistes spēļu stundas nedēļā | 0.09 | 0.43 | 17.56 | 9.06 | - | 0 – 2.5 / 1 – 37.5 | 1.5 | <0.001 |
| GAIN | 429.74 | 39.98 | 439.06 | 58.72 | 0-900 | 330 – 510 / 295 – 510 | - 0.678 | 0.501 |
| s-IAT | 18.58 | 4.99 | 21.44 | 5.24 | 12-60 | 13 – 36 / 14 – 30 | 199.5 | 0.047 |
| OGAS | 7.11 | 0.51 | 13.50 | 3.69 | 7-35 | 7 – 10 / 9 – 21 | 4.0 | <0.001 |
| WoW-SPUQ | - | - | 81.63 | 22.42 | 27-189 | - / 50 – 119 | - | - |
| Kopā BIS-11 | 61.25 | 9.14 | 61.73 | 6.16 | 30-120 | 37 – 87 / 53 – 77 | - 0.187 | 0.852 |
| BIS-11 uzmanība | 16.61 | 3.55 | 17.06 | 3.38 | 8-32 | 10 – 25 / 10 – 22 | - 0.438 | 0.663 |
| BIS-11 motors | 21.08 | 3.93 | 21.80 | 3.97 | 11-44 | 12 – 31 / 17 – 29 | - 0.592 | 0.557 |
| BIS-11 neplānošana | 23.97 | 4.16 | 23.31 | 2.70 | 11-44 | 13 – 35 / 17 – 27 | 0.584 | 0.562 |
Piezīme: Mann-Whitney-U-Test tika veikts, lai salīdzinātu ne-parasti sadalīto mainīgo lielumu. Rezultāti tabulā ir attēloti slīprakstā.
3.2.1. Korelācijas analīze
Kontroles dalībnieku vīriešu vai sieviešu grupām dalībnieku vecums nav būtiski korelējis ar GAIN, s-IAT vai OGAS punktu skaitu. Visas pārējās korelācijas ir norādītas Tabula 4. Šeit GAIN nebija būtiski saistīts ne ar s-IAT, ne uz OGAS punktu skaitu vīriešiem un sievietēm. Turklāt s-IAT rādītājs bija pozitīvi saistīts ar BIS-11 apakšskaitļa uzmanības impulsivitāti vīriešu kontroles dalībniekiem. Visas nozīmīgās korelācijas 2005. \ T Tabula 4 pēc BCa 95% ticamības intervālu pārbaudes.
Tabula 4
Spearman un Pearson korelācijas attiecībā uz mainīgajiem GAIN, s-IAT, OGAS un BIS-11 kontroles dalībnieku grupai, sadalīti vīriešiem un sievietēm.
| GAIN | s-IAT | OGAS | Kopā BIS-11 | BIS-11 uzmanība | BIS-11 motors | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Vīrieši | ||||||
| GAIN | 1 | |||||
| s-IAT | - 0.053 | 1 | ||||
| OGAS | 0.238 | 0.139 | 1 | |||
| Kopā BIS-11 | 0.020 | 0.248 | 0.349⁎ | 1 | ||
| BIS-11 uzmanība | 0.109 | 0.426⁎⁎ | 0.301 | 0.866⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11 motors | - 0.064 | 0.094 | 0.338⁎ | 0.843⁎⁎ | 0.612⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 neplānošana | 0.095 | 0.143 | 0.198 | 0.906⁎⁎ | 0.707⁎⁎ | 0.660⁎⁎ |
| Sieviešu dalībnieki | ||||||
| GAIN | 1 | |||||
| s-IAT | 0.118 | 1 | ||||
| OGAS | - 0.088 | 0.257 | 1 | |||
| Kopā BIS-11 | - 0.139 | 0.232 | 0.156 | 1 | ||
| BIS-11 uzmanība | 0.161 | 0.282 | - 0.022 | 0.749⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11 motors | - 0.219 | 0.201 | 0.292 | 0.764⁎⁎ | 0.312 | 1 |
| BIS-11 neplānošana | - 0.138 | 0.118 | - 0.119 | 0.868⁎⁎ | 0.531⁎⁎ | 0.478⁎⁎ |
Spearmana sakarības ir attēlotas Kursīvs.
n (vīrieši) = 39, n (vīrieši, BIS-11) = 38, n (sievietes) = 38, n (sievietes, BIS-11) = 36.
Vīriešu un sieviešu WoW spēlētāju grupai vecums nav būtiski korelējis ar GAIN, s-IAT, OGAS vai WoW-SPUQ punktu skaitu. Visas pārējās korelācijas ir norādītas Tabula 5. Šeit GAIN bija negatīvi saistīts ar s-IAT, kā arī WoW-SPUQ rezultāts tikai vīriešu WoW spēlētāju grupā. Tomēr šīs korelācijas parādīja tikai tendenci uz nozīmīgumu (r = - 0.30, p = 0.063, vienpusējs tests un r = - 0.313, p = 0.104, divu astes tests). Visas nozīmīgās korelācijas saglabājās nozīmīgas pēc BCa 95% ticamības intervālu pārbaudes.
Tabula 5
Spearman un Pearson korelācijas attiecībā uz mainīgajiem lielumiem GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ un BIS-11 WoW spēlētāju grupai, kas sadalīta vīriešiem un sievietēm.
| GAIN | s-IAT | OGAS | WoW- SPUQ | Kopā BIS-11 | BIS-11 uzmanība | BIS-11 motors | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Vīrieši | |||||||
| GAIN | 1 | ||||||
| s-IAT | - 0.296 | 1 | |||||
| OGAS | - 0.105 | 0.776⁎⁎ | 1 | ||||
| WoW-SPUQ | - 0.313 | 0.688⁎⁎ | 0.742⁎⁎ | ||||
| Kopā BIS-11 | 0.025 | 0.197 | 0.284 | 0.023 | 1 | ||
| BIS-11 uzmanība | 0.054 | - 0.011 | 0.019 | - 0.219 | 0.658⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11 motors | - 0.038 | 0.170 | 0.231 | 0.187 | 0.761⁎⁎ | 0.218 | 1 |
| BIS-11 neplānošana | 0.033 | 0.220 | 0.312 | 0.027 | 0.892⁎⁎ | 0.451⁎ | 0.521⁎⁎ |
| Sieviešu dalībnieki | |||||||
| GAIN | 1 | ||||||
| s-IAT | 0.026 | 1 | |||||
| OGAS | - 0.024 | - 0.067 | 1 | ||||
| WoW-SPUQ | - 0.199 | 0.144 | 0.676⁎⁎ | ||||
| Kopā BIS-11 | 0.048 | 0.080 | - 0.614⁎ | - 0.157 | 1 | ||
| BIS-11 uzmanība | - 0.139 | 0.194 | - 0.260 | 0.054 | 0.504 | 1 | |
| BIS-11 motors | 0.266 | - 0.013 | - 0.676⁎⁎ | - 0.305 | 0.845⁎⁎ | 0.170 | 1 |
| BIS-11 neplānošana | 0.012 | - 0.166 | 0.057 | 0.256 | 0.420 | - 0.222 | 0.250 |
Vīriešu dalībniekiem korelācija starp GAIN eksperimentā un s-IAT rezultāts tika pārbaudīta vienpusēji.
n (vīrieši) = 28, n (vīrieši, BIS-11) = 27, n (sievietes) = 16, n (sievietes, BIS-11) = 15.
3.2.2. Eksperimenta “Velna lāde” manipulācijas pārbaude kā netiešas mācīšanās mērs
Atkārtoto pasākumu rezultāti ANOVA neuzrādīja būtisku vidējo atšķirību starp GAIN eksperimenta “Velna lāde” pirmajos 18 un pēdējos 18 izmēģinājumos vīriešu grupā (F (1, 38) = 1.949, p = 0.171; M1 = 232.56 un M2 = 218.21) un sievietes (F (1, 37) = 0.594, p = 0.446; M1 = 221.18 un M2 = 209.87) kontroles dalībnieki. Visiem kontroles dalībnieku paraugiem rezultāti palika nenozīmīgi (F (1,76) = 2.102, p = 0.151), turpretī visā WoW spēlētāju izlasē rezultāti ieguva nozīmīgumu (F (1,43) = 4.298, p = 0.044) (sk Fig. 3). WoW spēlētāju vīriešu grupai atšķirība starp 1. – 18. Un 19. – 36. Izmēģinājumu sasniedza nozīmīgumu (F (1,27) = 5.377, p = 0.028, M1 = 235.54 un M2 = 205.54; tādējādi ar zemāku iznākumu M2, salīdzinot ar M1), savukārt WoW spēlētājām sievietēm tas nebija nozīmīgs (F (1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 un M2 = 213.75).
Nozīmes un GAIN standarta kļūda eksperimenta “Velna lāde” pirmajos 18, salīdzinot ar pēdējiem 18 izmēģinājumiem, kontroles dalībniekiem (kreisais grafiks) un WoW spēlētājiem (labais grafiks). MU = naudas vienības.
3.3. Diskusija
Pētījuma 2 mērķis bija atkārtot pētījuma rezultātus, salīdzinot WoW spēlētājus un kontroles dalībniekus. Negatīvās korelācijas starp GAIN un s-IAT un WoW-SPUQ rādītājiem parādīja tendenci uz nozīmīgumu tikai vīriešu WoW spēlētāju grupā. Tomēr ļoti mazs vīriešu WoW spēlētāju paraugs (n = 28) varētu sniegt paskaidrojumu par vājākajām sekām. Manipulācijas pārbaude tikai parādīja būtisku atšķirību starp GAIN pirmajā un pēdējos 18 izmēģinājumos WoW spēlētāju vīriešu grupā, kur dalībnieki eksperimenta otrajā daļā uzrādīja zemākus ieguvumus salīdzinājumā ar pirmo daļu. Mēs vēlamies atgādināt lasītājam, ka 2. pētījuma dalībniekiem tika samaksāta naudas summa, kuru viņi ieguva eksperimenta laikā un ka viņi par šo faktu zināja pirms eksperimenta sākšanas. Tādējādi šajā gadījumā dalībnieku ārējā motivācija varētu būt bijusi augstāka, salīdzinot ar 1. pētījumu. Faktiski, salīdzinot GAIN vidējos rādītājus starp Gamescom dalībniekiem un WoW spēlētājiem vīriešiem, ir acīmredzams, ka, lai arī WoW spēlētāji to darīja sliktāk eksperimenta otrajā daļā, salīdzinot ar eksperimenta pirmo daļu, viņi tomēr kopumā uzvarēja vairāk nekā Gamescom dalībnieki vīrieši (sk. Tabula 1, Tabula 3: M = 413.61 Gamescom dalībniekiem un M = 443.04 WoW spēlētājiem vīriešiem). Tādējādi, lai kontrolētu iespējamo motivācijas traucējošo efektu, mēs veicām papildu analīzi, izmantojot Unified-Motive-Scale-10 (UMS-10; Schönbrodt & Gerstenberg, 2012). USM-10 dati bija pieejami kā daļa no lielākas garengriezuma pētījuma.
3.3.1. Papildu analīzes
Konkrēti, mēs veicām daļēju korelāciju ar mainīgo sasniegumu motivāciju (UMS-10; Schönbrodt & Gerstenberg, 2012, Kronbaha alfa šajā pētījumā bija 0.89), s-IAT, WoW-SPUQ rādītāji un GAIN 2. pētījumā. Saistība starp s-IAT un GAIN palielinājās no r = - 0.296, p = 0.063 (sk Tabula 5; vienpusējs tests) r = - 0.322, p = 0.054 (vienvirziena tests). No WoW-SPUQ un GAIN saistība palielinājās arī no r = - 0.313, p = 0.104 (sk Tabula 5; divpusējs tests) r = - 0.354, p = 0.082 (divu asti tests). Attiecībā uz sieviešu WoW spēlētājām un kontroles dalībniecēm korelācijas starp s-IAT, WoW-SPUQ rezultātu un GAIN pēc motivācijas kontrolēšanas palika nenozīmīgas.
4. Pētījums 3
Pētījuma 3 uzmanības centrā bija pārbaudīt saikni starp PIU, IGD un impulsivitāti / riska uzņemšanos, izmantojot gan eksperimentālus, gan pašregulējošus pasākumus.
4.1. Metodes
4.1.1. Dalībnieki
Pēc piecu dalībnieku, kuriem trūka datu, un viena dalībnieka izslēgšanas, jo atbildes bija ārpus diapazona (piem., 200 h datorspēļu nedēļā), pašreizējā pētījuma paraugs N = 94 dalībnieki (33 vīrieši). Lielākā daļa no viņiem bija psiholoģijas studenti Ulmas universitātē, Ulmā, Vācijā. Kopējās izlases vidējais vecums bija M = 23.48 (SD = 3.55). Attiecībā uz izglītību 27% ziņoja, ka viņiem ir augstskolas vai politehniskais grāds, vēl 67% ziņoja, ka viņiem ir A līmeņa vai profesionālās bakalaura diploms, 6% dalībnieku (n = 6) neatbildēja uz jautājumiem par viņu izglītību.
4.1.2. Pasākumi
S-IAT (Pawlikowski et al., 2013; Kronbaha alfa šajā paraugā bija 0.81), OGAS (modificēta GAS versija ar Lemmens et al., 2009; Kronbaha alfa šajā izlasē bija 0.81), BIS-11 (Patons un Stenforda, 1995. gads; Kronbaha alfa pašreizējā izlasē bija 0.80) un kopējā riska uzņemšanās (Vācijas Sociālekonomiskā grupa, SOEP; Siedlers un citi, 2008) tika novērtēti. BIS-11 apakšskalu iekšējās konsekvences bija šādas: uzmanības impulsivitāte 0.70, motora impulsivitāte 0.70 un neplānota impulsivitāte 0.39. Turklāt “Velna lādes” eksperiments tika nedaudz pielāgots, lai izmērītu impulsivitāti / riska uzņemšanos (salīdzinot ar 1. un 2. pētījumu, šeit “velna” stāvoklis tika pilnīgi nejaušināts starp visiem izmēģinājumiem, tādējādi mācīšanās nebija iespējama. ). Šeit impulsivitātes / riska uzņemšanas mēram tika izmantots vidējais brīvprātīgi atvērto kastīšu skaits vienā izmēģinājumā (MNOB). Tas saskan ar Eisenegger et al. (2010).
4.1.3. Procedūra
Anketas un eksperiments tika pabeigtas tādā pašā kārtībā kā pētījumos 1 un 2, taču šeit dalībnieki aizpildīja anketas datora ekrānā. Šajā pētījumā dalībnieki saņēma kompensāciju (Amazon kuponu vai kursu kredītus) par piedalīšanos pētījumā, bet viņiem netika izmaksāta konkrēta naudas summa, ko viņi uzvarēja datora eksperimentā. Dalībnieki tika informēti par šo procedūru pirms eksperimenta pabeigšanas.
4.1.4. Statistiskās analīzes
Statistiskās analīzes tika veiktas līdzīgi 1 un 2 pētījumiem.
4.2. Rezultāti
Jāatzīmē, ka mainīgo lielumu tiešsaistes spēļu stundas nedēļā un OGAS punktu skaitu parasti neizplatīja. Aprakstoša statistika tiek atspoguļota Tabula 6. Dalībniekiem bija zināma pieredze spēļu jomā saistībā ar spēļu pieredzi gados, bet reālais tiešsaistes spēļu laiks ir ļoti zems. Analogs, lai pētītu 2, šeit mēs salīdzinām, ja vīrieši un sievietes dalībnieki atšķīrās attiecībā uz mainīgajiem, kas attēloti Tabula 6. Ievērojamas atšķirības tika novērotas ar mainīgajiem spēļu pieredzi (gadi) (U(33,61) = 385.0, p <0.001), tiešsaistes spēļu stundas nedēļā (U(33,61) = 663.5, p <0.001), riska uzņemšanās (pašpārskats) (U(33,61) = 732.0, p <0.05) un OGAS (U(33,61) = 562.5, p <0.001), kur vīriešu kārtas dalībnieki guva augstākus vērtējumus nekā sievietes.
Tabula 6
Līdzekļi, standarta novirzes (SD) un iespējamais / faktiskais diapazons mainīgajiem spēļu pieredzi (gadi), stundu spēles nedēļā, riska uzņemšanās (pašziņojums), s-IAT, OGAS, BIS-11 un MNOB.
| Vidējais | SD | Iespējamais diapazons | Faktiskais diapazons | |
|---|---|---|---|---|
| Spēļu pieredze (gadi) | 6.31 | 6.51 | - | 0-21 |
| Tiešsaistes spēļu stundas nedēļā | 0.56 | 1.86 | - | 0-15 |
| Riska uzņemšanās (pašziņojums) | 5.10 | 1.82 | 0-10 | 1-9 |
| s-IAT | 22.99 | 5.71 | 12-60 | 12-42 |
| OGAS | 8.00 | 2.05 | 7-35 | 7-18 |
| Kopā BIS-11 | 61.37 | 9.17 | 30-120 | 44-84 |
| BIS-11 uzmanība | 16.54 | 3.47 | 8-32 | 10-28 |
| BIS-11 motors | 21.68 | 4.33 | 11-44 | 14-35 |
| BIS-11 neplānošana | 23.15 | 3.45 | 11-44 | 17-32 |
| MNOB | 4.90 | 0.79 | 0-10 | 3.22-7.5 |
4.2.1. Korelācijas analīze
Vecums korelēja ar OGAS punktu skaitu (ρ = 0.24, p <0.05). Korelācija starp MNOB ar OGAS rādītāju arī sasniedza nozīmīgumu (ρ = 0.21, p <0.05). Pēc vecuma kontroles korelācija starp MNOB un OGAS punktu skaitu pieauga līdz r = 0.37, p <0.01 (r = 0.45, p <0.05 vīriešiem un r = 0.28, p <0.05 sievietēm). Visas pārējās korelācijas ir norādītas Tabula 7.
Tabula 7
Spearman un Pearson korelācijas attiecībā uz mainīgajiem MNOB, riska uzņemšanos (pašziņojums), s-IAT, OGAS un BIS-11.
| MNOB | Riska uzņemšanās (pašziņojums) | s-IAT | OGAS | Kopā BIS-11 | BIS-11 uzmanība | BIS-11 motors | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MNOB | 1 | ||||||
| riska uzņemšanās (pašziņojums) | 0.086 | 1 | |||||
| s-IAT | 0.115 | - 0.124 | 1 | ||||
| OGAS | 0.209⁎ | 0.092 | 0.235⁎ | 1 | |||
| Kopā BIS-11 | 0.316⁎⁎ | 0.458⁎⁎ | 0.150 | 0.283⁎⁎ | 1 | ||
| BIS-11 uzmanība | 0.284⁎⁎ | 0.196 | 0.345⁎⁎ | 0.296⁎⁎ | 0.770⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11 motors | 0.236⁎ | 0.576⁎⁎ | - 0.018 | 0.261⁎ | 0.847⁎⁎ | 0.443⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 neplānošana | 0.257⁎ | 0.299⁎⁎ | 0.075 | 0.148 | 0.821⁎⁎ | 0.487⁎⁎ | 0.551⁎⁎ |
Piezīme. Spearmana sakarības ir attēlotas slīprakstā.
4.2.2. Eksperimenta “Velna lāde” manipulācijas pārbaude kā impulsivitātes / riska uzņemšanās mērs:
MNOB bija pozitīvi saistīts ar dalībnieku BIS-11 punktu skaitu (skat Tabula 7), tāpēc pašreizējais pasākums ir nepārprotami saistīts ar impulsu uzvedību. Nebija būtiskas korelācijas starp MNOB un pašnovērtējuma rādītāju par vispārējo riska uzņemšanos (skatīt. \ T Tabula 7). Līdzīgi kā 1 un 2 pētījumos, mēs salīdzinājām GAIN pirmajā un pēdējā 18 pētījumā, lai izslēgtu mācīšanās efektu lomu. Vīriešiem netika konstatētas būtiskas atšķirības.F(1,32) = 2.365, p = 0.134, M1 = 219.24 un M2 = 235.61) vai sievietes-sievietes (F(1,60) = 0.155, p = 0.695, M1 = 224.02 un M2 = 220.57). Arī visa parauga rezultāti neieguva nozīmīgumu (F (1,93) =, 265, p = 0.608) (sk. Fig. 4).
Nozīmes un GAIN standarta kļūda pirmajos 18 izmēģinājumos salīdzinājumā ar GAIN pēdējos 18 izmēģinājuma “Velna lāde” izmēģinājumos. MU = naudas vienības.
5. Vispārēja diskusija
Turpmāk sniegts 1, 2 un 3 pētījumu rezultātu kopsavilkums, kā arī diskusija par to ieguldījumu laukā.
Pētījumā 1 augstāki s-IAT rādītāji bija saistīti ar sliktāku netiešā mācīšanās uzdevuma izpildi vīriešu vidū, ar izteikumu IGD. Tomēr dalībnieku OGAS rezultāts nebija būtiski saistīts ar mainīgo GAIN (lai gan bija tendence uz nozīmīgumu). Pētījumā 2 mēs centāmies replikēt 1 pētījuma rezultātus WoW spēlētāju grupā un kontroles dalībniekiem. Šeit tika ņemts vērā arī dalībnieku dzimums. Augsti s-IAT rādītāji, kā arī augstie WoW-SPUQ rādītāji liecināja par tendenci zemā GAIN eksperimentā tikai vīriešu WoW spēlētāju grupā (r = - 0.322, p = 0.054, vienpusējs tests un r = - 0.354, p = 0.082, attiecīgi divu astes tests). OGAS rādītājs nevienā no grupām atkal nebija saistīts ar GAIN. 3. pētījumā studentu izlasē eksperimentālais riska uzņemšanas rādītājs MNOB pēc vecuma kontrolēšanas bija pozitīvi saistīts ar OGAS rādītāju, bet ne ar s-IAT rādītāju.
Rezumējot, šķiet, ka pārmērīga interneta izmantošana ir saistīta ar netiešo mācību spēju trūkumiem. Šī saistība tika novērota ar s-IAT rādītājiem un WoW-SPUQ punktu skaitu, bet ne OGAS rādītājus šajā pētījumā. Esošā literatūra sniedz rezultātus, kas atbalsta gan problēmas, kas saistītas ar lēmumu pieņemšanu starp problemātiskiem interneta lietotājiem (piemēram, Sun et al., 2009), kā arī starp pārmērīgiem tiešsaistes spēlētājiem (piemēram, Yao et al., 2014). Turklāt nesen ierosināja jaunu teorētisko modeli I-PACE (Personas ietekmējošās-izziņas-izpildes sadarbība). Brand et al. (2016), kas izceļ samazinātu izpildvaras darbību un lēmumu pieņemšanas traucējumus, izstrādājot konkrētu PIU. WoW-SPUQ rezultātam lielāks efekts, salīdzinot ar OGAS punktu skaitu, var atspoguļot konkrētāku mērījumu izvēli, lai novērtētu WOW atkarību. Tomēr ir nepieciešamas papildu izmeklēšanas.
Tas, ka saikne starp PIU un samazinātu netiešo mācīšanās spēju šajā pētījumā tika konstatēta tikai vīriešu grupā, kuras dalībnieki ir (izteikts) IGD (pētījums 1 un 2), varētu vēl vairāk palīdzēt izskaidrot daļēji pretrunīgos rezultātus par attiecību starp lēmumu pieņemšana un PIU literatūrā (piemēram, Ko et al., 2010, Sun et al., 2009). Tomēr šī asociācija šķiet ticama, jo pētījumi liecina, ka IGD galvenokārt ir vīriešu atkarība (piemēram, Rumpf et al., 2011).
ņemot vērā Hipotēze 3tika konstatētas dažas būtiskas asociācijas starp impulsiju, ko mēra ar BIS-11, un PIU / IGD (pētījumi 2 un 3), kas atbilst literatūras datiem (piem. Lee et al., 2012). Tā kā nevienā no pētījumiem riska uzņemšanās pašnovērtēšanas rādītājs (SOEP) nebija saistīts ar PIU / IGD, riska uzņemšanās / impulsivitātes eksperimentālais rādītājs bija saistīts ar OGAS rādītāju (3. pētījums), bet ne ar s-IAT rezultāts. Šī īpašā atšķirība varētu būt saistīta ar jautājumiem, kas saistīti ar pasākumu ticamību. Lai gan pašu uzņemtā riska uzņemšanās tika vērtēta ar vienu vienumu, sagaidāms, ka eksperimentālais riska uzņemšanās sniegs objektīvus un ticamus datus. Attiecībā uz saistību starp MNOB un OGAS rādītāju, Velna lādes eksperiments (2. versija, kur kastes tika pilnībā nejaušinātas 36 izmēģinājumu laikā) varētu aptvert specifiskāku impulsivitātes pusi (piemēram, riska uzņemšanos), kas labāk raksturo IGD nekā vispārināts PIU. Tomēr Ko et al. (2010) neparādīja atšķirības riska uzņemšanā (mērot ar BART) starp interneta atkarīgajiem cilvēkiem ar tendenci uz IGD un kontroles dalībniekiem. Tādējādi šai asociācijai ir nepieciešama turpmāka izmeklēšana.
Eksperimenta “Velna lāde” manipulācijas pārbaude, lai izmērītu netiešo mācīšanos, bija veiksmīga 1. pētījumā, tāpēc mēs pieņemam, ka dalībnieki eksperimenta laikā varēja netieši iegūt un apgūt stratēģijas, lai iegūtu vairāk naudas. Tomēr 2. pētījumā nozīmīgu atšķirību starp ieguvumiem 1. – 18. Un 19. – 36. Izmēģinājumā nevarēja novērot, izņemot WoW spēlētāju vīriešu grupu, kur eksperimenta otrajā daļā dalībnieki uzrādīja zemākus ieguvumus. Šeit mēs parādījām papildu analīzēs, ka pēc sasniegumu motivācijas kontrolēšanas negatīvā saistība starp GAIN un s-IAT / WOW-SPUQ rezultātu kļuva spēcīgāka. Tādējādi mēs iesakām, ka 2. pētījumā netiešo mācīšanās efektu aizēnoja sasniegumu motivācijas ietekme, jo dalībniekiem tika samaksāta eksperimentā uzvarētā naudas summa. Šajā brīdī jāatzīmē, ka UMS-10 mēra iezīmju sasniegumu motivāciju, tādējādi tieksmi motivēt uz lielākiem sasniegumiem kopumā, nevis uz valsti, tādējādi motivāciju uzvarēt vairāk šajā konkrētajā eksperimentā. Tomēr, kontrolējot UMS-10 sasniegumu motivāciju, izlases ietvaros mēs apsvērām individuālo atšķirību lomu īpašību motivācijā attiecībā uz sniegumu velna krūtīs.
Eksperimenta “Velna lāde” otrās versijas validēšana, lai noteiktu riska uzņemšanos / impulsivitāti, parādīja, ka brīvprātīgi atvērto kastīšu (MNOB) vidējais skaits nebija būtiski saistīts ar pašnovērtējumu par riska uzņemšanos. Tas varētu būt saistīts ar faktu, ka SOEP vispārējo risku uzņemšanos vērtē tikai ar vienu priekšmetu, kas savukārt varētu negatīvi ietekmēt tā uzticamību. Tomēr MNOB bija saistīts ar kopējo BIS-11 punktu skaitu, kā arī uzmanības, motora un neplānošanas impulsivitāti. Šie rezultāti atbilst validācijas pētījumiem par līdzīgiem riska uzņemšanās uzvedības rādītājiem, piemēram, BART (Lejuez et al., 2002).
Turpmāk tiks apspriesti daži iesniegto pētījumu stiprumi un ierobežojumi. Viens no šīs izmeklēšanas spēkiem ir tas, ka tika ņemta vērā dzimuma loma. Lai gan dzimumu atšķirības ir aprakstītas IGD un PIU kontekstā (Rumpf et al., 2011), daudzi pētījumi nav īpaši novērtējuši dzimuma lomu, pārbaudot saikni starp PIU / IGD un netiešu mācīšanos / risku uzņemšanos, kā tas ir šajā pētījumā. Turklāt pētījumā 2 WoW spēlētāju grupa tika pieņemta darbā, izmantojot stingrus kritērijus, nevis vienkārši piemērojot robežvērtību pašnovērtējuma anketā, piemēram, OGAS. Noslēguma vērtības izmantošana ir problemātiska, jo daudzi pētījumos izmantotie ierobežojumi dažkārt tiek izvēlēti patvaļīgi un nav atbilstoši validēti klīniskā vidē. Visbeidzot, pētījumos 1 līdz 3 izvērtējām gan PIU, gan IGD, kas ļauj turpināt pētīt abu traucējumu līdzības un unikālās īpašības.
Ierobežojumi ietver zemo dalībnieku skaitu vienā grupā, īpaši 2. pētījumā, un dalībnieku zemo vecumu. Tādējādi turpmākajos pētījumos būtu jāpārbauda reprezentatīvākas izlases. Otrkārt, netika iekļauta pārmērīgu interneta lietotāju salīdzināšanas grupa, kas nebija WoW spēlētāji. Turklāt pētījuma rezultāti ir balstīti uz korelācijas analīzēm, tāpēc nav iespējams interpretēt cēloņsakarību.
6. Secinājums
Kopumā mēs varējām pierādīt, ka PIU ir cieši saistīts ar vājām netiešām mācīšanās spējām vīriešu (WoW) spēlētājiem. Šo pētījumu varēja novērot divos neatkarīgos paraugos šajā pētījumā. Turklāt mazliet vājāka saistība starp WOW-SPUQ un nepietiekamu netiešo mācīšanos bija vērojama vīriešu WoW spēlētāju grupā. Turklāt lielāki rādītāji par OGAS bija saistīti ar augstākām tendencēm uzvedību riska pētījumā 3. Pētījumā 1 un 2 pētījumā dzimumu specifiskais efekts tika pētīts tālāk.
Finansējuma avotu loma
Christian Montag piešķir Vācijas Pētniecības fondu (MO 2363 / 3-1) Heisenberg-dotāciju. Turklāt šis pētījums tiek finansēts ar pētniecības stipendiju par interneta un datoru spēļu atkarību, ko Vācijas Pētniecības fonds (MO 2363 / 2-1) piešķīra Christian Montag. Vācijas Pētniecības fondam nebija nozīmes pētījuma izstrādē, datu vākšanā, analīzē vai interpretācijā, manuskripta rakstīšanā vai lēmumā par dokumenta iesniegšanu publicēšanai.
Atbalstītāji
CM un RS izstrādāja pētījumu. RS, BL un CM pieņēma un pārbaudīja dalībniekus. RS veica analīzes un uzrakstīja manuskriptu. BL divreiz pārbaudīja statistiskās analīzes un pārskatīja manuskriptu. SM ieprogrammēja eksperimentālos uzdevumus (versijas 1 un 2) un sniedza rūpīgu atgriezenisko saiti par manuskriptu pēc tā pārskatīšanas. MR kritiski pārskatīja manuskriptus. Visi autori devuši ieguldījumu un ir apstiprinājuši galīgo manuskriptu.
Pateicības
Mēs pateicamies Ralf Reichert no Turtle Entertainment par iespēju mums eksperimentēt ar GamesCom 2013. Tomēr Turtle Entertainment neguva peļņu vai neietekmēja pētījuma izpildi.
Mēs arī vēlētos pateikties Maximilian Sieber un Otilia Pasnicu, kas darbā un pārbaudīja dalībniekus 3 pētījumam kā daļu no bakalaura darbiem.
Zemsvītras piezīmes
1Šajā dokumentā mēs izmantosim terminu Problematic Internet Use (PIU) kā interneta atkarības aizvietotāju, jo pašlaik nav DSM-5 un ICD 10 oficiālās diagnozes. Tā kā interneta spēļu traucējumi (IGD) tika iekļauti DSM-5 papildinājumā, šis termins tiks izmantots kā tiešsaistes spēļu atkarības sinonīms. Lūdzu, ņemiet vērā, ka ne katrs pētījums, ko mēs minējām šajā rakstā, pētīja IGD, izmantojot kritērijus, kas ieteikti DSM-5.
2Jāatzīmē, ka “velna” lodziņš nav ieprogrammēts, lai parādītos 1 pozīcijā, jo tas būtu izbeidzis pašreizējo tiesu, nedodot dalībniekiem iespēju izvēlēties, vai viņi vēlas turpināt, atverot citu lodziņu.
Atsauces
- American Psychiatric Association. Garīgo traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata 5th ed., (Teksta rev., Izgūta septembris 7th, 2016). http://www.dsm5.org/Pages/Default.aspx
- Bechara A., Dolan S., Denburg N., Hindes A., Anderson SW, Nathan PE Lēmumu pieņemšanas deficīts, kas saistīts ar disfunkcionālu ventromediju prefrontālo garozu, kas atklājās alkohola un stimulējošo ļaunprātīgo lietotāju vidū. Neuropsychologia. 2001;39 (4): 376 – 389. [PubMed]
- Brand M., Labudda K., Markowitsch HJ Lēmumu pieņemšanas neiropsiholoģiskās korelācijas neskaidros un riskantos gadījumos. Neironu tīkli. 2006;19(8):1266–1276. [PubMed]
- Brand M., Young KS, Laier C., Wölfling K., Potenza MN Psiholoģisko un neirobioloģisko apsvērumu integrēšana attiecībā uz konkrētu interneta lietošanas traucējumu izstrādi un uzturēšanu: Personas-ietekmes-izziņas-izpildes (I-PACE) modeļa mijiedarbība . Neirozinātnes un bioloģiskās uzvedības atsauksmes. 2016;71: 252 – 266. [PubMed]
- Cao F., Su L., Liu T., Gao X. Attiecība starp impulsiju un interneta atkarību ķīniešu pusaudžu izlasē. Eiropas psihiatrija. 2007;22 (7): 466 – 471. [PubMed]
- Davis RA Kognitīvās uzvedības modelis patoloģiskajam interneta lietojumam. Datori cilvēka uzvedībā. 2001;17 (2): 187-195.
- Eisenegger C., Knoch D., Ebstein RP, Gianotti LR, Sándor PS, Fehr E. Dopamīna receptoru D4 polimorfisms paredz L-DOPA ietekmi uz azartspēļu uzvedību. Bioloģiskā psihiatrija. 2010;67(8):702–706. [PubMed]
- Epšteins S. Personības kognitīvā pieredzes pašteorija. In: Millon T., Lerner MJ, redaktori. Psiholoģijas rokasgrāmata. 5th ed. Wiley; Hoboken: 2003. lpp. 159 – 184.
- Interneta tiešraides interneta lietotāji pasaulē. 2016. http://www.internetlivestats.com/internet-users/ Izgūti septembrī 7th no.
- Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF Dzimumu atšķirības un saistītie faktori, kas ietekmē tiešsaistes spēļu atkarību Taivānas pusaudžu vidū. Nervu un garīgās slimības žurnāls. 2005;193(4):273–277. (doi:00005053-200504000-00008 [pii]) [PubMed]
- Ko CH, Hsiao S., Liu G., Yen J., Yang M., Yen C. Lēmumu pieņemšanas īpašības, potenciāls uzņemties risku un koledžas studentu personība ar interneta atkarību. Psihiatrijas pētījumi. 2010;175(1):121–125. [PubMed]
- Kreek MJ, Nielsen DA, Butelman ER, LaForge KS Ģenētiskā ietekme uz impulsivitāti, riska uzņemšanos, stresa reakciju un neaizsargātību pret narkotiku lietošanu un atkarību. Nature Neuroscience. 2005;8(11):1450–1457. [PubMed]
- Laier C., Pawlikowski M., zīmols M. Seksuālā attēlu apstrāde traucē lēmumu pieņemšanai neskaidrībā. Seksuālās uzvedības arhīvs. 2014;43(3):473–482. [PubMed]
- Lee HW, Choi J., Shin Y., Lee J., Jung HY, Kwon JS Impulsivitāte interneta atkarībā: salīdzinājums ar patoloģiskām azartspēlēm. Kiberpsiholoģija, uzvedība un sociālais tīkls. 2012;15(7):373–377. [PubMed]
- Lejuez CW, Read JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL,… Brown RA Riska uzņemšanās uzvedības rādītāja novērtējums: Balona analogā riska uzdevums (BART) Eksperimentālās psiholoģijas žurnāls: Applied. 2002;8(2):75–84. [PubMed]
- Lemmens JS, Valkenburg PM, Peter J. Pusaudžu spēļu atkarības skalas izstrāde un apstiprināšana. Mediju psiholoģija. 2009;12(1):77–95.
- Miles J., Shevlin M. Sage; 2001. Regresijas un korelācijas piemērošana: rokasgrāmata studentiem un pētniekiem.
- Moeller FG, Barratt ES, Dougherty DM, Schmitz JM, Swann AC Impulsivitātes psihiskie aspekti. American Journal of Psychiatry. 2001;158(11):1783–1793. [PubMed]
- Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen Y., Liu W.,… Keiper J. Vai ir jēga nošķirt vispārējo un specifisko interneta atkarību? Pierādījumi no Vācijas, Zviedrijas, Taivānas un Ķīnas starpkultūru pētījuma. Āzijas un Klusā okeāna psihiatrija. 2015;7(1):20–26. [PubMed]
- Patton JH, Stanfordas MS faktora struktūra barrattas impulsivitātes skalā. Klīniskās psiholoģijas žurnāls. 1995;51(6):768–774. [PubMed]
- Pawlikowski M., zīmols M. Pārmērīga interneta spēļu un lēmumu pieņemšana: Vai pārmērīgajiem Warcraft spēlētājiem ir problēmas lēmumu pieņemšanā riskantos apstākļos? Psihiatrijas pētījumi. 2011;188(3):428–433. [PubMed]
- Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., Brand M. Young interneta atkarības testa īsās versijas validācija un psihometriskās īpašības. Datori cilvēka uzvedībā. 2013;29(3):1212–1223.
- Peters CS, Malesky LA, Jr. Masveidā daudzspēlētāju tiešsaistes lomu spēļu problemātiska izmantošana. Kiberpsiholoģija un uzvedība. 2008;11(4):481–484. [PubMed]
- Rumpf H., Meyer C., Kreuzer A., John U., Merkeerk G. Vol. 31. 2011. Prävalenz der internetabhängigkeit (PINTA). Bericht an Das Bundesministerium Für Gesundheit. Greifsvalde Und Lībeka. (12ff)
- Schiebener J., Brand M. Lēmumu pieņemšana objektīvos riska apstākļos - pārskats par kognitīvajām un emocionālajām korelācijām, stratēģijām, atgriezeniskās saites apstrādi un ārējām ietekmēm. Neiropsiholoģijas apskats. 2015;25(2):171–198. [PubMed]
- Schoenbaum G., Roesch MR, Stalnaker TA Orbitofrontālā garoza, lēmumu pieņemšana un narkomānija. Neiroloģiju tendences. 2006;29(2):116–124. [PubMed]
- Schönbrodt FD, Gerstenberg FX IRT analīze motīvu aptaujas anketās: vienotās motīvās skalas. Personības žurnāls. 2012;46(6):725–742.
- Siedler T., Schupp J., Spiess CK, Wagner GG Vācijas sociālekonomiskais panelis kā atsauces datu kopa. Schmollers Jahrbuch. 2008;129(2):367–374.
- Stanfordas MS, Mathias CW, Dougherty DM, Lake SL, Anderson NE, Patton JH Piecdesmit gadi no Barratt impulsivitātes skalas: atjaunināšana un pārskatīšana. Personība un individuālās atšķirības. 2009;47(5):385–395.
- Saule D., Chen Z., Ma N., Zhang X., Fu X., Zhang D. Lēmumu pieņemšanas un iepriekšējas reakcijas inhibēšanas funkcijas pārmērīgiem interneta lietotājiem. CNS spektri. 2009;14(02):75–81. [PubMed]
- Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. Ierosinātie diagnostikas kritēriji interneta atkarībai. Atkarība. 2010;105(3):556–564. [PubMed]
- Yao Y., Chen P., Chen C., Wang L., Zhang J., Xue G.,… Fang X. Nespēja izmantot atgriezenisko saiti rada lēmumu pieņemšanas trūkumu pārmērīgu interneta spēlētāju vidū. Psihiatrijas pētījumi. 2014;219(3):583–588. [PubMed]
- Yao YW, Wang LJ, Yip SW, Chen PR, Li S., Xu J.,… Fang XY Novājināta lēmumu pieņemšana, kas pakļauta riskam, ir saistīta ar spēļu specifiskiem traucējumu trūkumiem starp studentiem ar interneta spēļu traucējumiem. Psihiatrijas pētījumi. 2015;229(1):302–309. [PubMed]
- Young KS Datoru lietošanas psiholoģija: XL. Interneta atkarības izmantošana: gadījums, kas pārkāpj stereotipu. Psiholoģiskie ziņojumi. 1996;79(3):899–902. [PubMed]
- Jaunais KS Džons Vililijs & Sons; 1998. Nozvejots tīklā: kā atpazīt interneta atkarības pazīmes un veiksmīgu atveseļošanās stratēģiju.
- Jauna KS interneta atkarība: Jauna klīniskā traucējuma rašanās. Kiberpsiholoģija un uzvedība. 1998;1(3):237–244.
;