Interneta komunikācijas traucējumi: tas ir jautājums par sociālajiem aspektiem, pārvarēšanu un interneta izmantošanas gaidām (2016)

. 2016; 7: 1747.

Publicēts tiešsaistē 2016 Nov 10. doi:  10.3389 / fpsyg.2016.01747

PMCID: PMC5102883

Anotācija

Tiešsaistes sakaru lietojumprogrammas, piemēram, Facebook, WhatsApp un Twitter, ir dažas no visbiežāk lietotajām interneta lietojumprogrammām. Pieaug to cilvēku skaits, kuri cieš, samazinot kontroli pār to, kā viņi izmanto tiešsaistes sakaru lietojumprogrammas, un tas rada atšķirīgas negatīvas sekas bezsaistes dzīvē. To varētu saukt par interneta komunikācijas traucējumiem (ICD). Šajā pētījumā pētīta individuālo īpašību (piem., Psihopatoloģisko simptomu, vientulības sajūtu) un specifisko izziņas loma. 485 dalībnieku izlasē tika pārbaudīts strukturālais vienādojuma modelis, lai izpētītu prognozētājus un starpniekus, kas var paredzēt pārmērīgu lietošanu. Rezultāti uzsver, ka augstāks sociālā vientulības līmenis un mazāk uztveramais sociālais atbalsts palielina patoloģiskas lietošanas risku. Psihopatoloģisko simptomu (depresija un sociālā trauksme), kā arī individuālo īpašību (pašcieņas, pašefektivitātes un stresa ievainojamības) ietekme uz ICD simptomiem ir atkarīga no interneta lietošanas gaidāmības un disfunkcionāliem pārvarēšanas mehānismiem. Rezultāti ilustrē mediācijas efektus, kas atbilst Brand et al. (). Kā ierosināts modelī, sociālie aspekti, šķiet, ir galvenie ICD simptomu prognozētāji. Turpmākajos pētījumos būtu jāizpēta citu veidu specifisku interneta lietošanas traucējumu konverģences un atšķirīgie faktori.

atslēgvārdi: Interneta atkarība, sociālo tīklu vietnes, interneta lietošanas gaidas, psihopatoloģija, personība, galā, tiešsaistes komunikācija

Ievads

Ikdienas dzīvē internets ir lietderīgs līdzeklis informācijas meklēšanai, iepirkšanai tiešsaistē un turklāt tas kalpo komunikācijai ar cilvēkiem visā pasaulē. Vienkārša piekļuve viedtālruņiem un to izmantošana arvien palielina sociālo tīklu vietņu (SNS), piemēram, Facebook, popularitāti, kā arī citas komunikācijas lietojumprogrammas, piemēram, Instagram, Twitter un WhatsApp (Wu et al., ). Visi šie pieteikumi nodrošina mijiedarbību ar citiem cilvēkiem, efektīvi mijiedarbība ir šo rīku galvenā iezīme kā daļa no sociālajiem medijiem. Tomēr sociālo mediju definīcija ir plašāka: “Interneta kanāli, kas ļauj lietotājiem oportūnistiski mijiedarboties un selektīvi pašprezentēties gan reālā laikā, gan asinhroni, gan plašām, gan šaurām auditorijām, kuras iegūst vērtību no lietotāja radīta satura un saskarsmes ar citiem uztveri”(Carr un Hayes, , p. 50). Šī definīcija ietver galvenos elementus, piemēram, lietotāju radītu vērtību vai masveida komunikāciju, kas ir arī profesionālu tīkla vietņu, tērzēšanas paneļu vai diskusiju forumu daļa (Carr un Hayes, ). Šajā pētījumā mēs definējām interneta komunikāciju kā sociālo tīklu vietņu (piemēram, Facebook, Twitter, Instagram), mikroblogu un emuāru, kā arī tiešsaistes kurjeru (piemēram, WhatsApp) izmantošanu. Šo vietņu izmantošana ietver aktivitātes, kas ļauj apmainīties ar citiem lietotājiem, piemēram, ievietot saturu vai lasīt ziņas. Definīcija neietver sociālo tīklu vietņu, piemēram, spēļu vai informācijas meklēšanu, papildu funkcijas.

Daži no galvenajiem iemesliem, kāpēc šie rīki ir sasnieguši šādu popularitāti, bez iespējas uzturēt kontaktus ar draugiem ir iespaidu pārvaldīšana un izklaidēšanās (Krämer un Winter, ; Neubaum un Krämer, ). Kuss un Griffiths () atklāja sociālos faktorus, piemēram, grupas identifikāciju un kolektīva pašcieņu kā galveno prognozētāju dalībai SNS. SNS ir tīmekļa kopienas, kurās var izveidot individualizētus profilus, lai koplietotu personisko informāciju un izveidotu savienojumu ar citiem lietotājiem. Tiešsaistes lietojumprogrammas galvenokārt koncentrējas uz saziņu starp dažādām personām. Atšķirībā no SNS, sociālās spēles un informācijas meklēšana nav galvenās saziņas lietojumprogrammu iezīmes. (Amichai-Hamburger un Vinitzky, ; Kuss un Griffitss, ; Floros un Siomos, ; Guedes et al. ). Tomēr arvien vairāk cilvēku piedzīvo negatīvas sekas sakarā ar pārmērīgu interneta vai dažādu tiešsaistes lietojumu izmantošanu, piemēram, tiešsaistes komunikāciju. Šo pārmērīgo lietojumu sauc par interneta atkarību vai īpašu interneta lietošanas traucējumu. Iespējamās negatīvās sekas varētu būt darbības traucējumi darbavietā, skolā vai koledžā, konflikti ar ģimeni un draugiem vai negatīvas emocijas (Brand et al., ). Tiek ziņots, ka interneta atkarības izplatības līmenis Vācijā ir 1% (Rumpf et al., ).

Konkrēts interneta lietošanas traucējums apraksta konkrētas lietojumprogrammas atkarību, piemēram, interneta pornogrāfiju, interneta spēļu vai interneta komunikāciju (lai skatītu jauniešus, ; Young et al., ; Griffiths, ; Davis, ; Kuss un Griffitss, ; Brand et al., ). Interneta komunikāciju atkarību bieži sauc par SNS atkarību, patoloģisku SNS lietošanu, kā arī Facebook atkarību vai viedtālruņa atkarību (Griffiths et al., ; Ryan et al., ; Choi et al. ; Wegmann et al., ). Visi šie termini attiecas uz tiešsaistes komunikāciju, sociālo tīklu vai citu interneta sakaru pakalpojumu pārmērīgu izmantošanu, nevis uz citām specifiskām funkcijām, piemēram, spēlēm sociālā tīkla vietnēs (Kuss un Griffiths, ; Casale et al., ). Kopumā šo tehnoloģiju galvenie aspekti ir komunikācija un mijiedarbība ar citiem, neatkarīgi no īpašajām iezīmēm. Daži indivīdi cieš no negatīvām sekām, piemēram, vientulības sajūtām, sociālās aktivitātes traucējumiem, psiholoģisko veselību, labsajūtu vai starppersonu attiecībām, emociju regulēšanas problēmām un ierobežotu piekļuvi kopēšanas stratēģijām, jo ​​šāda veida tiešsaistes lietojumprogrammas tiek izmantotas (Andreassen un Pallesen, ; Hormes et al., ). Turpmāk tiks lietots termins interneta komunikācijas traucējumi (ICD), kas atbilst interneta spēļu traucējumu DSM-5 terminoloģijai (American Psychiatric Association, ) un turklāt ieteica Brand et al. (). Pamatojoties uz uzvedības atkarību simptomiem kopumā un uz interneta spēļu traucējumu klasifikāciju DSM-5 III sadaļā, ICD simptomi ir sāpes, garastāvokļa maiņa, tolerance, atcelšanas simptomi, kontroles zaudēšana, bažas, un negatīvas sekas darbā, skolā, akadēmiskajā darbībā vai sociālajās attiecībās (Griffiths et al., ).

Brand et al. () ierosina teorētisko procesu modeli ar nosaukumu I-PACE modelis (I-PACE apzīmē personu, ietekmju, izziņas un izpildes mijiedarbību), kurā aplūkoti potenciālie procesi un mehānismi, kas ir pamatā konkrēta interneta lietošanas traucējuma, piemēram, ICD, attīstībai un uzturēšanai. Šis modelis koncentrējas uz mijiedarbību starp personas galvenajām īpašībām, afektīvajām un kognitīvajām reakcijām un lēmumu izmantot noteiktu lietojumprogrammu. Šie mehānismi var izraisīt apmierinošu un kompensējošu efektu, kas, iespējams, var izraisīt īpašus interneta lietošanas traucējumus. Teorētiskajā ietvarā tiek diferencēti predispozīcijas faktori un mainīgie, kā arī starpnieki. Autori apgalvo, ka indivīdiem ir noteiktas īpašības, piemēram, personība, sociālās izziņas, specifiski motīvi lietojumprogrammas izmantošanai, psihopatoloģija un bio-psiholoģiskā konstitūcija. Šie raksturlielumi ietekmē afektīvās un kognitīvās reakcijas, piemēram, pārvarēšanas stilu un ar internetu saistītās kognitīvās aizspriedumus, piemēram, gaidas par interneta lietošanu. Šie mainīgie I-PACE modelī ir definēti kā mainīgie / starpnieki. Interneta lietošanas gaidas tiek definētas kā lietotāju cerības uz interneta vai noteiktu lietojumprogrammu izmantošanu. Piemēram, lietotāji var sagaidīt, ka interneta izmantošana palīdz atbrīvoties no reālās dzīves problēmām, izvairīties no vientulības vai piedzīvot prieku un gūt pozitīvas emocijas, atrodoties tiešsaistē (Brand et al., ). Šīs gaidas var ietekmēt cilvēka uzvedību un lēmumu izmantot vai neizmantot noteiktu lietojumprogrammu. I-PACE modelī Brand et al. () pieņem, ka jo īpaši cilvēka īpašību ietekme uz interneta lietošanas traucējumu attīstību un uzturēšanu ir saistīta ar pārvarēšanas stilu un ar internetu saistītām kognitīvām aizspriedumiem. Konkrētos motīvus un predispozīcijas faktorus pastiprina pieredzētais iepriecinājums un aizbēgšana no negatīvām sajūtām. Tā rezultātā var palielināt pārmērīgu vēlamās lietotnes lietošanu, kā rezultātā samazinās kontrole un samazinās personas pamatīpašību stabilizācija (Brand et al., ). Dažas teorētiskā procesa modeļa un tās iepriekšējās versijas daļas (Brand et al., ) jau ir empīriski pārbaudīti attiecībā uz Cyberex atkarību no Laier un Brand (), WNVMAN et al. () un vispārēja interneta atkarība no Brand et al. () izmantojot strukturālo vienādojumu modelēšanas pieeju. Vispārējās interneta atkarības rezultāti parādīja, ka kopšanas stila un interneta lietošanas gaidas pilnībā ietekmē personības un psihopatoloģisko aspektu ietekmi uz vispārēju interneta atkarību (Brand et al., ).

Ir jāizpēta turpmākā starpniecības ietekme starp personas pamatīpašībām un pārvarēšanas stiliem, kā arī ar internetu saistītām kognitīvām aizspriedumiem, kas pieņemti I-PACE modelī, attiecībā uz dažādiem interneta lietošanas traucējumiem. Pašreizējais pētījums pārbaudīja potenciālos interneta komunikācijas traucējumu prognozētājus un mediatorus. Ņemot vērā dažādu specifisku interneta lietošanas traucējumu veidu konverģentu un atšķirīgu mehānismu identificēšanu, empīriskais modelis ietver to pašu operacionalizāciju kā Brand et al. () tika izmantota, lai salīdzinātu tiešās un netiešās starpniecības sekas teorētiskā līmenī.

Turpmāk tiks apspriests noteiktu potenciālo prognozētāju un starpnieku loma ICD uzturēšanā un attīstībā. Visi prognozētie prognozētāji tika pētīti agrākā pētījumā par vispārēju interneta atkarību (Brand et al., ). Mēs pieminam arī turpmākus pētījumus, kas atklāj divfaktoru vai tiešu ietekmi starp hipotēzes prognozēm un ICD simptomiem.

Iepriekšējie pētījumi, piemēram, parādīja saistību starp ICD simptomiem un depresiju, kā arī sociālo trauksmi (De Cock et al., ; Panek et al. ; Hong et al., ; Bodroza un Jovanovičs, ; Laconi et al. ; Moreau et al., ; Guedes et al. ). Bezjēdzība un zema pašapziņa ir saistīta arī ar ICD simptomiem kopumā vai jo īpaši Facebook atkarību (Chak un Leung, ; Steinfield et al. ; Omar un Subramanian, ; Panek et al. ; Bhāgata ; Laconi et al. ; Guedes et al. ). No otras puses, Jelenchick et al. () nav konstatēta tieša ietekme starp SNS lietošanu un depresijas simptomiem.

Turpmākie pētījumi ir pētījuši vientulības centrālo lomu interneta atkarībā un ICD. Hardie un Tee () parādīja, ka problemātiska interneta izmantošana ir saistīta ar augstu vientulību, sociālo trauksmi un mazāk uztveramu sociālo atbalstu (Hardie un Tee, ). Kim et al. () apgalvoja, ka vientuļi cilvēki kompensē deficītu reālajā dzīvē, kad viņi ir tiešsaistē. Tas atbilst pētījumiem, kuros tika konstatēta saikne starp vientulību un ICD (Baker un Oswald, ; De Cock et al., ; Omar un Subramanian, ; Song et al., ). Bakers un Oswalds () paskaidroja, ka tiešsaistes sakaru lietojumprogrammu vide šķiet droša apkārtne kautrīgiem cilvēkiem, kuri pēc tam var sadarboties ar citām personām. Tas var būt īpaši svarīgi, ja tiek uztverts mazāk sociālais atbalsts un augsta vientulība. Šķiet, ka SNS izmantošana varētu mazināt vientulību, kas noved pie interneta izmantošanas pieauguma, lai apmierinātu sociālās mijiedarbības nepieciešamību (Song et al., ). Rezultāti uzsver, ka diezgan sociāla vientulība nekā emocionāla vientulība veicina tiešsaistes komunikāciju izmantošanu (Ryan un Xenos, ; Jin, ). Kopumā visos šajos pētījumos tiek pētīta tiešā ietekme starp personas īpašībām un dažādu komunikācijas lietojumu patoloģisko izmantošanu. Tomēr potenciālie mediācijas efekti, pārvarot stilu vai ar internetu saistītu kognitīvo aizspriedumu, kurus teorētiskajā pieejā postulē Brand et al. (), līdz šim nav izmeklēti. Merely Wegmann et al. () parādīja, ka psihopatoloģisko simptomu, piemēram, depresijas un sociālās trauksmes, ietekmi uz SNS atkarību lieto mediācijas gaidas. Tas atbilst Hormes et al. (), kas teorētiski apgalvo, ka nepareiza SNS lietošana notiek ar dažādiem pastiprināšanas mehānismiem (skat. arī Kuss un Griffiths, ).

Ciktāl mēs varam teikt, ir tikai daži pētījumi, kas pētīja pašefektivitātes un SNS izmantošanas nozīmi. Savā pētījumā Wang J.-L. un citi. () parādīja, ka interneta pašefektivitāte bija nozīmīgs SNS lietošanas prognozētājs attiecībā uz SNS izmantošanas kā sociālās un atpūtas funkcijas motivāciju. Tas atbilst Gangadharbatla (), kas norāda, ka interneta pašefektivitātei ir pozitīva ietekme uz attieksmi pret SNS. Līdz šim nav pētīta saikne starp vispārējo pašefektivitāti un ICD.

Apkopojot, ir daudz pētījumu par saikni starp psihopatoloģiskajiem simptomiem, pašcieņu vai vientulību un interneta komunikācijas patoloģisku izmantošanu. Piemēram, nav atrasts iepriekšējs pētījums par stresa ievainojamību vai pašefektivitāti kā ICD prognozes. Tomēr pašreizējā pētījumā tika izmantoti tādi paši prognozētāji, kas arī ietver stresa neaizsargātību un pašefektivitāti strukturālās vienādojuma modelī, lai pēc iespējas tuvāk oriģinālajam modelim Brand et al. (). Šī procedūra ļauj salīdzināt tiešo un netiešo ICD ietekmi ar sekām, kas jau atrodamas vispārējā interneta atkarībā.

Teorētiskā līmenī var pieņemt, ka indivīdiem, kas cieš no depresijas un starppersonu jutīguma, ir cerības uz internetu, lai justos labāk vai izvairītos no reālās dzīves problēmām. Šīs personas var arī tikt galā ar problēmām, kas saistītas ar noliegšanu vai vielu lietošanu. Tā ir daļa no disfunkcionālas pārvarēšanas stratēģijas. Mēs hipotēzes līdzīgu iedarbību indivīdiem ar zemu pašcieņu, zemu pašefektivitāti un augstu neaizsargātību pret stresu, kā arī indivīdus, kuri jūtas vientuļi un uztver mazāk sociālā atbalsta. Šie sociālie un personības aspekti varētu novest pie lielām cerībām, ka internets ir noderīgs līdzeklis, lai izvairītos no negatīvām jūtām vai baudīt prieku un jautrību, atrodoties tiešsaistē. Varētu arī hipotētiski, ka šīs īpašības noved pie disfunkcionālām pārvarēšanas stratēģijām. Indivīdi var noliegt savu zemo pašcieņu vai ignorēt mazāk uztveramā atbalsta sajūtas, nevis risināt ar to saistītos jautājumus. Visas šīs stratēģijas, lai risinātu problemātiskas noslieces, var izraisīt specifiskas izziņas, kas ignorē konfliktus vai negatīvas emocijas. Tad mēs uzskatījām, ka indivīdi ar cerībām un ideju risināt problēmas tiešsaistē var novest pie nekontrolētas tiešsaistes sakaru lietojumprogrammu izmantošanas.

Šie apsvērumi balstās uz Brand et al. (), kas min šos prognozētājus (psihopatoloģiskos simptomus, personības aspektus) mediē disfunkcionāls pārvarēšanas stils un ar internetu saistītas izziņas, piemēram, interneta lietošanas gaidas. Ņemot vērā literatūru par sociālo izziņas nozīmi SNS lietošanā, kā to norāda Brand et al. (), mēs uzskatām, ka sociālās izziņas ietekme uz ICD simptomiem ir tikai daļēji atkarīga no stāsta un gaidīšanas. Operatīvais modelis ir parādīts attēlā Attēls11.

Skaitlis 1  

Operatīvais modelis, lai analizētu galvenos pieņēmumus, tostarp ICD slēptos mainīgos.

Piegāde

Dalībnieki

Četri simti astoņdesmit pieci dalībnieki vecumā starp 14 un 55 gadiem (M = 23.95, SD = 4.96 gadi) piedalījās pētījumā. Trīs simti piecdesmit astoņi bija sievietes, 125 bija vīrieši, un divi nesniedza informāciju par dzimumu. Attiecībā uz citu būtisku informāciju par sociāldemogrāfiju 252 dalībnieki ziņoja, ka viņi bija attiecībās vai bija precējušies, 366 bija studenti, 115 bija regulāri. Visi dalībnieki jau ir piedalījušies Brand et al. (), kurā tika izmantots 1019 dalībnieku paraugs, lai pārbaudītu strukturālo vienādojumu modeli vispārinātai interneta atkarībai. Pašreizējais paraugs tika izvēlēts, pamatojoties uz dalībnieku pirmās izvēles interneta lietošanu. Mēs aicinājām dalībniekus izvēlēties konkrētu tiešsaistes lietojumprogrammu, ko viņi personīgi izmanto, un ka viņi atrod vispievilcīgākos. Pēc lēmuma pieņemšanas dalībnieki pārvaldīja vienu īsu interneta atkarības testa versiju, kas bija specifiska to pirmās izvēles lietojumam. Tika iekļauti tikai tie dalībnieki, kuri izmantoja internetu galvenokārt tiešsaistes sakariem. Analīzes, izmantojot interneta komunikācijas traucējumus kā atkarīgu mainīgo, nebija bijušā Brand et al. (). Dalībnieki tērē vidēji 562.10 min (SD = 709.03) nedēļā, izmantojot tiešsaistes sakaru lietojumprogrammas. Paraugs tika pieņemts Duisburgas-Esenes Universitātē, izmantojot adresātu sarakstus, skrejlapas un ieteikumus par muti. Novērtējumu veica tiešsaistes aptauja, un dalībnieki varēja piedalīties izlozē, kur viņiem ir iespēja laimēt iPad, iPad mini, iPod nano, iPod shuffle vai Amazon dāvanu kartes. Vietējā ētikas komiteja apstiprināja pētījumu.

Instruments

Īsa interneta atkarības testa (s-IAT-com) modificētā versija

Tiešsaistes sakaru lietojumprogrammu, piemēram, SNS vai emuāru, patoloģiskās izmantošanas simptomi tika novērtēti ar īsu interneta atkarības testu, kas paredzēts tiešsaistes saziņai (s-IAT-com; Wegmann et al., ). Lai novērtētu subjektīvās sūdzības ikdienas dzīvē tiešsaistes sakaru lietojumprogrammu dēļ, termins “internets” sākotnējā versijā tika aizstāts ar “tiešsaistes komunikācijas vietnēm” visās lietās. Instrukcija ietvēra tiešsaistes komunikācijas definīciju, kas izskaidroja, ka termins tiešsaistes sakaru vietnes ietver SNS, emuārus un mikroblogu, e-pastu un ziņojumapmaiņu. S-IAT-com dalībniekiem ir jāatbild uz 12 vienumiem (piemēram: „Cik bieži jūs konstatējat, ka jūs uzturaties interneta komunikācijas vietnēs ilgāk nekā paredzēts? ”) Uz piecu punktu likerta skalas, sākot no 1 (= nekad) līdz 5 (= ļoti bieži). Pamatojoties uz Pawlikowski et al. () summas rādītājs svārstās no 12 līdz 60. Šajā diapazonā rādītājs> 30 norāda uz problemātisku lietošanu un rādītājs> 37 norāda uz tiešsaistes komunikācijas lietojumprogrammu patoloģisku izmantošanu. S-IAT-com sastāv no diviem faktoriem: kontroles zaudēšana (seši priekšmeti) un tieksme / sociālās problēmas (seši priekšmeti). Skalai ir augsta iekšējā konsistence (Kronbaha α). Visā mērogā α bija 0.861 (kontroles / laika pārvaldības zudums α = 0.842, alkas / sociālās problēmas α = 0.774). Skala tika izmantota, lai attēlotu latentās dimensijas interneta komunikācijas traucējumus.

Interneta izmantošanas gaidas

Interneta lietošanas gaidas Scale (IUES; Brand et al., ) tika izmantots, lai novērtētu dalībnieku galvenos motivāciju izmantot internetu vai tiešsaistē. Anketā tiek novērtēts vispārējais gaidījums attiecībā uz interneta izmantošanu kā noderīgs līdzeklis, lai piedzīvotu prieku vai izbēgtu no realitātes. Wegmann et al. () jau ir uzsvērusi šo skalu kā potenciālu faktoru, kas rada SNS atkarību. Aptaujas anketu veido divas apakškategorijas: pozitīvs pastiprinājums (četri elementi, piemēram: „Es izmantoju internetu, jo tas ļauj / atvieglo baudu.) un izvairīšanās gaidas (četri posteņi, piemēram: „Es izmantoju internetu, jo tas ļauj / atvieglo novērst problēmas ”). Atbildes jāsniedz sešu punktu Likert skalā, sākot no 1 (= pilnīgi nepiekrītu) ar 6 (= pilnīgi piekrītu). Pašreizējā paraugā pozitīvā stiprinājuma iekšējā konsistence bija α = 0.775, izvairīšanās gaidas α = 0.745. Abi acīmredzami mainīgie lielumi atspoguļoja slēpto dimensiju par interneta lietošanu. Sīkāku aprakstu skatīt Brand et al. ().

Īss COPE

Īss COPE (Carver, ) tika izmantots, lai novērtētu kopšanas stilu vairākos apakšdomēnos. Šajā pētījumā mēs izmantojām trīs vācu valodas apakšklases (Knoll et al., ): atteikums (piemēram, “Es esmu teicis sev: "tas nav īsts". "), vielu lietošana (piemēram, “Es esmu lietojis alkoholu vai citas narkotikas, lai justos labāk. ”) un uzvedības pārtraukšana (piemēram, “Es esmu atteicies no mēģinājumiem tikt galā ar to ”). Katra apakšskala sastāv no diviem vienumiem, uz kuriem jāatbild četru punktu-Likerta skalā no 1 (= es to nemaz neesmu darījis) līdz 4 (= es to esmu darījis daudz). Iekšējā konsekvence bija pakārtotajam noliegumam α = 0.495, apakškomandas vielu lietojumam α = 0.883 un apakškalas uzvedības atdalīšanai α = 0.548, kas lielākoties ir salīdzināma ar Carver (). Mēs uzskatām, ka ticamība bija pieņemama, jo apakšskaitļi sastāv tikai no diviem elementiem un ka ir vairāki validācijas pētījumi, tostarp atkārtotas ticamības pārbaude (Brand et al., ). Trīs minētās apakšklases tika izmantotas, lai atspoguļotu slēpto dimensiju.

Īss simptomu saraksts

Īsā simptomu inventarizācija tika izmantota, lai novērtētu dalībnieku psiholoģisko stāvokli pēc pašziņojuma (BSI; Derogatis, ). Mēs izmantojām abas apakšskaitļu depresijas (seši vienumi, piemēram: „Pēdējās 7 dienās, cik daudz jūs cietāt no sajūta, ka neko nezināt par lietām.) un starppersonu jutība (četri punkti, piemēram: „Pēdējās 7 dienās, cik daudz jūs ciešat no sliktākas nekā citiem. ”) no vācu valodas versijas (Franke, ). Atbildes jāsniedz uz piecu punktu likerta skalas, sākot no 0 (= nav vispār) līdz 4 (= ļoti). Iekšējā konsekvence mūsu paraugā bija α = 0.863 (apakšskaitļa depresija) un α = 0.798 (apakšskaitļa starppersonu jutība). Psihopatoloģisko simptomu latentā dimensija tika attēlota abās apakšskalās.

Pašvērtējuma skala

Lai novērtētu pašcieņu, mēs izmantojām modificēto pašnovērtējuma skalu, ko veica Collani un Herzberg (), pamatojoties uz Rosenberg sākotnējo skalu (). Tas sastāv no desmit vienībām (piemēram, “Man ir pozitīva attieksme pret sevi. ”), Kas jāatbild uz četru punktu likerta skalu, sākot no 0 (= ļoti nepiekrītu) ar 3 (= stingri piekrītu). Iekšējā konsistence bija α = 0.904.

Pašefektivitātes skala

Vispārējo pašefektivitāti novērtēja ar pašefektivitātes skalu (Schwarzer un Jeruzaleme, ), kas sastāv no desmit priekšmetiem (piemēram, “Es parasti varu rīkoties neatkarīgi no tā, kas nāk manā veidā. ”). Dalībnieki reaģē uz četrpunktu Likert skalu no 1 (= nav taisnība) uz 4 (= nav īsti taisnība). Iekšējā konsistence bija α = 0.860.

Trīskāršā stresa uzskaite

Mēs izmērījām stresa neaizsargātību pēdējos 3 mēnešos ar Trier Inventāra hronisko stresu (TICS), ko veica Schulz et al. (). Divpadsmit vienumi (piemēram, “Bailes, ka notiks kaut kas nepatīkams. ”) ir jānovērtē piecu punktu likerta skalā, sākot no 0 (= nekad) līdz 4 (= ļoti bieži). Iekšējā konsistence bija α = 0.910.

Pašizvērtības skalas, pašefektivitātes skalas un hroniskā stresa Trier inventarizācijas acīmredzamie mainīgie lielumi atspoguļoja personīgos aspektus, kas ir latentā dimensija.

Vientulības skala

Mēs izmantojām īsās vienatnes skalas versiju (De Jong Gierveld un Van Tilburg, ), lai novērtētu vientulības sajūtu. Šajā aptaujas anketā ir divas apakšskalas: emocionāla vientulība (trīs vienumi, piemēram: „Es piedzīvoju vispārēju tukšuma sajūtu. ”) Un sociālā vientulība/sociālais atbalsts (trīs vienumi, piemēram: „Man trūkst cilvēku apkārt. ”). Pašreizējā pētījumā, uz kuru mēs koncentrējāmies sociālā vientulība/sociālais atbalsts. Šajā apakškategorijā preces ir jāvērtē piecu punktu likerta skalā no 1 (= nē!) Uz 5 (= jā!). Iekšējā konsekvence emocionāla vientulība bija α = 0.755 un sociālā vientulība/sociālais atbalsts α = 0.865.

Sociālā atbalsta anketa

Mēs vērtējām uztverto sociālo atbalstu ar Sociālā atbalsta anketu (F-SozU; Fydrich et al., ), kas sastāv no 14 vienībām (piemēram: “Man ir tuvs draugs, kurš vienmēr ir gatavs man palīdzēt. ”), kas jānovērtē piecu punktu Likert skalā no 1 (= nav taisnība) uz (5 = absolūti taisnība). Iekšējā konsistence bija α = 0.924.

Vienkāršības skalas sociālā viengabalainība un sociālā atbalsta anketas vidējais rezultāts atspoguļoja slēptos dimensijas sociālos aspektus.

Statistiskās analīzes

Statistiskās analīzes tika veiktas, izmantojot SPSS 23.0 for Windows (IBM SPSS Statistics, atbrīvota 2014). Lai pārbaudītu divu mainīgo attiecību starp diviem mainīgajiem lielumiem, aprēķinājām Pearson korelācijas. Apstiprinošo faktoru analīzes (CFA) un strukturālo vienādojumu modeļa (SEM) analīzes tika aprēķinātas ar Mplus 6 (Muthén un Muthén, ). Trūka datu. Mēs novērtējām modeļa atbilstību standarta kritērijiem: standartizēts vidējais kvadrāta atlikums (SRMR; vērtības <0.08 norāda uz labu saderību ar datiem), salīdzinošie piemērotības indeksi (CFI / TLI; vērtības> 0.90 norāda pieņemamu un> 0.95 - labu piemērotību ar datiem), un aproksimācijas vidējā kvadrātiskā kļūda (RMSEA; vērtības <0.08 norāda uz labu un 0.08–0.10 pieņemamu modeļa atbilstību) (Hu un Bentler, , ). Χ2 testu izmantoja, lai pārbaudītu, vai dati izriet no noteiktā modeļa. Lai atšķirtu dažādus modeļus, mēs uzskatījām Bayes informācijas kritēriju (BIC), bet vērtības, kas ir zemākas par desmit punktiem, liecina par labāku atbilstību datiem (Kass un Raftery, ). Visiem attiecīgajiem starpniecības mainīgajiem bija jābūt savstarpēji saistītiem (Barons un Kenny, ).

rezultāti

Apraksts un korelācijas

Izlases vidējais rādītājs s-IAT-com, piemēroto anketu rādītāji un divvirzienu korelācijas atrodami tabulā Table1.1. Salīdzinājumā ar Pawlikowski et al. () 39 dalībnieki (8.04%) norādīja problemātisku, bet ne patoloģisku lietošanu (robežvērtības> 30, bet ≤37) un 15 dalībniekus (3.09%) tiešsaistes saziņas darbību patoloģisku izmantošanu (robežvērtības> 37).

Tabula 1  

Aprakstoša statistika un divfaktoru korelācijas starp īsā interneta atkarības testa rādītājiem un piemērotajām skalām.

Strukturālā vienādojuma modelis

Ierosinātais slēpto mainīgo strukturālo vienādojumu modelis ar ICD simptomiem (s-IAT-com) kā atkarīgais mainīgais parādīja labu atbilstību datiem. RMSEA bija 0.060 (p = 0.054), CFI bija 0.957, TLI bija 0.938, un SRMR bija 0.040, BIC bija 15072.15. Χ2—Tests bija nozīmīgs, χ2 bija 174.17 (p <0.001) un χ2/ df bija 2.76.

Kopumā 50.8% no ICD simptomu dispersijas var izskaidrot ar ierosināto modeli (R2 = 0.508, p <0.001). Strukturālā vienādojuma modelis ar faktoru slodzēm un β-svaru ir parādīts attēlā Attēls22.

Skaitlis 2  

Strukturālās vienādojuma modeļa rezultāti, ieskaitot faktoru slodzes uz aprakstītajiem latentajiem mainīgajiem un pievienotajiem β-svariem, pvērtības un atlikumi.

Latentajiem mainīgajiem sociālajiem aspektiem bija tieša ietekme uz atkarīgo latento mainīgo ICD, savukārt pārējiem latentajiem mainīgajiem nebija tiešas ietekmes (visi β <0.169, visi ps> 0.263). Tomēr abi starpnieku mainīgie interneta lietošanas ilgums un pārvarēšana bija nozīmīgi ICD prognozētāji. Turklāt personības aspekti bija nozīmīgs prognozētājs, kā tikt galā ar negatīvo β svaru. Personības aspektu netiešā ietekme uz pārvarēšanu ar ICD bija nozīmīga (β = −0.166, SE = 0.077, p = 0.031). Nozīmīga bija arī psihopatoloģisko simptomu netiešā ietekme uz ICD simptomiem, lietojot interneta lietošanas gaidas (β = 0.199, SE = 0.070, p = 0.005). Abi rezultāti norādīja uz mediācijas ietekmi.

Papildu analīzes

Lai labāk izprastu turpmākos ICD mehānismus, tika pārbaudīti daži papildu modeļi vai modeļa daļas.

Pirmais jautājums, kuru mēs risinājām, bija sociālo aspektu ietekme uz ICD. Salīdzinot ar empīrisko Brand et al. (), latentie mainīgie sociālie aspekti tika konceptualizēti ar manifesta mainīgajiem sociālais atbalsts un latentais mainīgais sociālā vientulība vienības skalas De Jong Gierveld un Van Tilburg () apakšskalas vietā emocionāla vientulība pašreizējā pētījumā. Izmantojot latentā mainīgā lieluma mainīgos lielumus sociālie aspekti, kā tas ir izdarīts Brand et al. (), bija piemērots modelis (CFI = 0.955, TLI = 0.936, RMSEA 0.063, SRMR = 0.040, BIC = 15142.03). Tomēr atšķirība starp šo modeli un pašreizējā pētījuma galveno modeli ir tāda, ka personības aspektu un ICD sociālo aspektu vai starpniecības efekta tiešā ietekme netika novērsta. Demogrāfiskie mainīgie tika uzskatīti arī par potenciāliem mainīgajiem, kas var ietekmēt strukturālo vienādojumu modeli. Vispirms mēs aprēķinājām divfaktoru korelācijas starp acīmredzamajiem mainīgajiem un vecumu un konstatējām tikai korelācijas ar zemu efektu lielumu (Cohen, ) starp vecumu un pašcieņu, pašefektivitāti, stresa ievainojamību, pārvarēšanas mainīgajiem un interneta lietošanas gaidas (rir <| 0.212 |). Kopumā prasības par vecuma integrēšanu ierosinātajā modelī netika izpildītas (Barons un Kenijs, ). Lai kontrolētu dzimumu aizspriedumus, tika aprēķināts grupas salīdzinājums ar visiem mainīgajiem lielumiem, un tika konstatētas būtiskas atšķirības starp vīriešu un sieviešu dalībniekiem attiecībā uz starppersonu jutīgumu, pašefektivitāti, stresa neaizsargātību, mijiedarbības pakāpes vielu lietošanu un abus interneta lietošanas gaidīšanas faktorus (t = | 0.06 – 4.32 |, p = 0.035– <0.001). Pēc tam tika analizēts strukturālā vienādojuma modelis ar papildu diferenciāciju pēc dzimuma, izmantojot vidējās struktūras analīzi. Šādu darbības veidu bieži izmanto, lai salīdzinātu piedāvāto konstrukciju (Dimitrovs, ). Piemērotības rādītāji bija pieņemami (CFI = 0.942, TLI = 0.926, RMSEA 0.066, SRMR = 0.070, BIC = 15179.13). Kopumā mēs atklājām tādas pašas attiecības starp iztiku, interneta lietošanas gaidas un ICD vīriešiem un sievietēm. Sievietēm tiešā ietekme no sociālajiem aspektiem uz ICD nebija nozīmīga (β = −0.148, p = 0.087) vai vīriešiem (β = −0.067, p = 0.661), lai gan efekta lielums bija lielāks aprakstošs. Psihopatoloģisko simptomu ietekme uz ICD, ko izraisa interneta lietošanas gaidas, tika konstatēta tikai sievietēm (β = 0.192, SE = 0.086, p = 0.025). Tomēr strukturālo vienādojumu modeļu nelielā izlases lieluma dēļ rezultāti ir jāapspriež piesardzīgi. Dažādi strukturālie vienādojuma modeļi sieviešu un vīriešu paraugam ar faktoru slodzēm un β-svariem ir attēloti attēlā Attēls33.

Skaitlis 3  

Strukturālās vienādojuma modeļa rezultāti, kas atdalīti sieviešu un vīriešu paraugam, ietverot faktoru slodzes uz aprakstītajiem latentajiem mainīgajiem lielumiem un tiem pievienotajiem β-svariem, \ t pvērtības un atlikumi.

diskusija

Vispārēja diskusija par rezultātiem

Šajā pētījumā tika analizēti potenciālie mehānismi, piemēram, personas īpašības, pārvarēšanas stils un ar internetu saistīta kognitīvā neobjektivitāte, kas saistīta ar ICD simptomiem. Piedāvātā strukturālā vienādojuma modeļa pamatā bija Brand et al., Konkrēta interneta lietošanas traucējumu teorētiskais modelis. () un empīrisku modeli par vispārēju interneta atkarību, ko Brand et al. (). Kopumā modelis ar ICD kā mainīgo mainīgo deva labu atbilstību datiem. Hipotizētais modelis izskaidroja 50.8% no ICD simptomu dispersijas. Rezultāti parādīja, ka attiecības starp personas īpašībām un ICD daļēji ietekmēja pārvarēšanas stils un interneta lietošanas gaidas. Turklāt tika atklāta tieša sociālo aspektu ietekme, piemēram, sociālā vientulība un uztvertais sociālais atbalsts ICD simptomiem.

Sākumā mēs aprēķinājām divu mainīgo korelāciju starp visiem mainīgajiem un s-IAT-komunikācijas punktu skaitu, kas bija nozīmīgi. Tas atbilst iepriekšējiem pētījumiem par ICD. Atklātie rezultāti apstiprina arī hipotēzi, ka stresa ievainojamība un pašefektivitāte sakrīt ar ICD (pirmo reizi).

Otrkārt, tika analizēts hipotēzes struktūras vienādojuma modelis. Pētījumā konstatēts, ka sociālajiem aspektiem ir būtiska nozīme ICD. Augsta sociālā vientulība un mazāk uztverams sociālais atbalsts paredzēja ICD simptomus. Personām, kas sevi uztver kā sociāli vientuļus un mazāk sociāli atbalstītus, rodas negatīvākas sekas, kas saistītas ar viņu tiešsaistes komunikācijas uzvedību, kas atbilst iepriekšējiem pētījumiem (Baker un Oswald, ; De Cock et al., ; Omar un Subramanian, ; Song et al., ). Personas, kas izvēlējās tiešsaistes sakaru lietojumprogrammas kā to galveno tiešsaistes darbību, šķiet, apmierina sociālās vajadzības tiešsaistē vairāk nekā reālās situācijās (Song et al., ). Tas norāda, ka tiešsaistes sakaru lietojumprogrammas pilda sociālo funkciju un, iespējams, kompensē uztverto reālo dzīves deficītu, kas, šķiet, ir būtisks mehānisms problemātiskās komunikācijas uzvedībai (Kim et al., ; Yadav et al., ; Huang et al., ). Interesanti, ka šo efektu nespēja ietekmēt stratēģijas vai gaidas attiecībā uz interneta lietderību problēmu risināšanā vai izbēgšanā no realitātes. Līdz ar to pieredzētais gandarījums vai sociālo deficītu kompensācija, kas izraisa pārmērīgu interneta izmantošanu, raksturo tiešu iedarbību bez turpmāku kognitīvo aizspriedumu ietekmes.

Pašreizējā pētījuma mērķis bija noteikt starpniecības efektus un pārbaudīt rezultātus ar iepriekšējiem empīriskiem atklājumiem par vispārējas interneta atkarības mehānismiem (Brand et al., ). Nebija ne tieša, ne mediēta sociālo aspektu ietekme uz vispārējo interneta atkarību. Līdz ar to var pieņemt, ka atkarība no Facebook, WhatsApp vai Twitter ir saistīta ar reālo dzīves deficītu, piemēram, uztveramo sociālo vientulību un mazāk uztveramo sociālo atbalstu. Tas neattiecas uz interneta vispārējo pārmērīgu izmantošanu, ja nav vēlams izmantot konkrētu lietojumu. Tāpēc tiešsaistes sakaru lietojumprogrammu kā drošas, anonīmas, kontrolētas komunikācijas vides priekšrocība ir saistīta ar mazāku integrāciju reālajā dzīvē esošajos sociālajos tīklos, kam vajadzētu novest pie disfunkcionālas izmantošanas.

Pētījums arī parādīja, ka disfunkcionālas pārvarēšanas stila un interneta lietošanas gaidas ir nozīmīgi ICD prognozes, kas atbilst citiem pētījumiem par interneta atkarības prognozētājiem (Tonioni et al., ; Turel un Serenko, ; Xu et al. ; Tang et al. ; Brand et al., ; Kardefelt-Winther, ; Lee et al., ). Indivīdiem ar lielām cerībām uz internetu kā noderīgs līdzeklis, lai novirzītu no kaitinošiem pienākumiem vai baudītu prieku, kā arī ar disfunkcionālām pārvarēšanas stratēģijām, piemēram, noliegumu vai uzvedības pārtraukšanu, ir lielāks risks saslimt ar ICD. Psihopatoloģisko simptomu, piemēram, sociālās trauksmes un depresijas nozīmīgumu ICD, atbalsta ierosināts modelis un ir saderīgs ar citiem pētījumiem par psihopatoloģisko aspektu un SNS lietošanas saistību (De Cock et al., ; Panek et al. ; Hong et al., ; Bhāgata ; Bodroza un Jovanovičs, ; Laconi et al. ; Moreau et al., ; Guedes et al. ). Psihopatoloģisko simptomu ietekme uz ICD bija starpniecību, ko izraisīja interneta lietošanas gaidas, kas atbilst Wegmann et al. (). Cilvēkiem ar depresīviem simptomiem, sociālo trauksmi un cerībām uz internetu, kas ir noderīgs līdzeklis, lai izvairītos no negatīvām jūtām un apmierinātu sociālās vajadzības, ir lielāks risks veidot tiešsaistes komunikāciju pakalpojumu problemātisku izmantošanu (Wegmann et al., ). Līdzīgi kā psihopatoloģiskie simptomi, personības aspektu, piemēram, pašcieņas, pašefektivitātes un stresa neaizsargātības pret ICD, iedarbību ietekmēja specifiskas izziņas, šajā gadījumā disfunkcionāls pārvarēšanas stils. Zema pašapziņa, pašefektivitāte un augstāka stresa ievainojamība izraisa noliegumu vai problēmas, vielu lietošanu un uzvedību. Šīm personām nav citu stratēģiju, kā tikt galā ar zemu pašcieņu vai vientuļuma vai depresijas sajūtu. Šī asociācija varētu ietekmēt cilvēkus tiešsaistē, lai izvairītos no reālās dzīves problēmām. Bijušie pētījumi jau liecināja par saistību starp pašvērtējumu un tiešsaistes komunikāciju izvēli (Chak un Leung, ; Steinfield et al. ; Panek et al. ; Bhāgata ; Laconi et al. ; Guedes et al. ). Saskaņā ar teorētisko pieeju, ko veica Brand et al. () tiek pieņemts, ka indivīdiem ar augstāku stresa neaizsargātību un deficītu saistībā ar pašapziņu kombinācijā ar disfunkcionālām / impulsīvām pārvarēšanas stratēģijām ir lielāka nepieciešamība pēc garastāvokļa regulēšanas (Whang et al., ; Tonioni et al., ; Brand et al., ). Mijiedarbība starp šīs personas īpašībām un individuālo veidu, kā reaģēt sarežģītās situācijās, var izraisīt lietojumu “pirmās izvēles”, ti, komunikācijas lietojumprogrammas, kurās indivīdi sazinās ar citiem. Šī rīcība var būt ļoti noderīga stratēģija, ņemot vērā to, ka cilvēki tiešsaistē apspriež savas problēmas ar citiem. No otras puses, šāda rīcība varētu būt problemātiska, ja citas problēmu risināšanas stratēģijas tiek atstātas novārtā un tiek ignorēti reālās dzīves kontakti, kas varētu izraisīt lielāku sociālo izolētību. Rezultāti norāda, ka reālās dzīves problēmu risināšanas stratēģijām ir liela nozīme arī tiešsaistē. Funkcionālo pārvarēšanas stratēģiju, piemēram, aktīvas pārvarēšanas, nodošana, šķiet, ir būtisks preventīvs mehānisms, lai samazinātu risku izmantot internetu vai “pirmās izvēles” lietojumu kā disfunkcionālu pārvarēšanas stratēģiju (Kardefelt-Winther, ).

Kontrolējot rezultātus pēc dzimumu aizspriedumu meklējumiem, mēs konstatējām dažas atšķirības starp vīriešiem un sievietēm. Rezultāti tikai atklāja, ka tiešsaistes sakaru lietojumprogrammu izmantošana, ja jūtas vientuļš vai mazāk sociālā atbalsta uztvere, sievietēm bija atšķirīgāka. Dažas atšķirības starp vīriešiem un sievietēm par dažādiem interneta lietošanas traucējumiem vai SNS lietošanas modeļiem tika ziņotas iepriekš (Ko et al., ; Meerkerk et al., ; Kuss un Griffitss, ; Laconi et al. ). Ang (), piemēram, uzsvēra, ka sievietes ar spēcīgāku interneta paradumu biežāk iesaistās tiešsaistes saziņā nekā vīrieši. Iespējamās atšķirības ICD ir jāizpēta turpmākajos pētījumos.

Kopumā secinājumi atbilst interneta lietošanas traucējumu teorētiskajam modelim (Brand et al., ), norādot, ka attiecības starp personas īpašībām un interneta lietošanas traucējumu simptomiem ir saistītas ar īpašām atziņām. Turklāt šī pētījuma laikā konstatētie mediācijas efekti jau ir domāti vispārējai interneta atkarībai (Brand et al., ) un atkarība no kiberteks (Laier un Brand, ). Tomēr atšķiras atsevišķu aspektu, piemēram, psihopatoloģiskā, personības un sociālo aspektu, nozīme. Lai gan personības aspektus un psihopatoloģiskos simptomus izraisīja kognitīvie izmēri, kas novērtē vispārēju interneta atkarību un ICD, sociālās izziņas neizmantoja vispārēja interneta pārmērīgas izmantošanas attīstību un uzturēšanu. Pašreizējā pētījumā sociālajiem aspektiem bija tieša ietekme uz ICD simptomiem.

Līdz ar to pašreizējais pētījums uzsver konverģences un atšķirīgus mehānismus dažādiem interneta lietošanas traucējumu veidiem, kā to pierāda Montag et al. (), Laconi et al. (), Pawlikowski et al. () un Wang CW et al. (). Lai gan šķiet, ka pastāv pārklāšanās starp iespējamiem mehānismiem, kas saistīti ar interneta un tiešsaistes saziņas uzvedības vispārējo izmantošanu, tika konstatēti pierādījumi, kas ļauj atšķirt konkrētus interneta lietošanas traucējumus. Tāpēc var secināt, ka vispārēja interneta atkarība un ICD ir kopīgi mehānismi, bet nav sinonīmi (Hormes et al., ). Daži pētījumi rāda aizvien vairāk pierādījumu, kas liecina par līdzību starp pārmērīgu interneta komunikāciju lietojumu un turpmāku uzvedības atkarību. Šie pētījumi ilustrē pastiprināšanas mehānismu nozīmi, kā arī pierādījumus par vairākiem diagnostikas kritērijiem, kas uzsver paša ICD konstrukciju (Kuss un Griffiths, ; Andreassen un Pallesen, ; Hormes et al., ).

Galvenais secinājums ir tāds, ka interneta lietošanas traucējumu teorētiskais modelis (Brand et al., ) varētu pārnest uz ICD, līdzīgi kā kibernoziegumu atkarības gadījums (Laier un Brand, ). Šī teorētiskā modeļa pārveidošana par konkrētu interneta lietošanas traucējumu, kas uzsver īpašu, vēlamo lietojumu izmantošanu, varētu atvieglot atsevišķu mehānismu izpratni. ICD modificētajā modelī galvenā uzmanība jāpievērš sociālo aspektu lomai un pieņēmumam, ka personas ar uztvertu sociālo deficītu izmanto tiešsaistes saziņas programmas, lai tieši kompensētu šos deficītus. Tas ir pretrunā ar citu personu īpašībām, kuras ietekmē konkrētas atziņas. Turklāt pašreizējā pētījuma empīriskais modelis ir jākontrolē attiecībā uz citām formām, piemēram, interneta spēļu traucējumiem, interneta pornogrāfijas lietošanas traucējumiem vai patoloģisku tiešsaistes pirkšanas uzvedību. Interneta spēļu traucējumu gadījumā cilvēki varētu arī izmantot funkciju saziņai tiešsaistē un spēles laikā uzturēt kontaktus ar citiem spēlētājiem. Līdz ar to šajā gadījumā ir jāapspriež arī sociālo aspektu iespējamā loma.

Ierobežojumi

Visbeidzot, ir jānorāda daži ierobežojumi. Pirmkārt, pētījums ir balstīts uz tiešsaistes aptauju, kas veikta neklīniskajā paraugā. Lai gan dati tika rūpīgi kontrolēti un noņemti dalībnieki, kas atbildēja uz aptaujas anketām pārāk ilgi vai īsā laikā, mēs nevarējām izslēgt iespējamo datu neobjektivitāti sakarā ar sakarību starp aptaujas tiešsaistes vidi un tās saturu. Otrkārt, Carvera īss COPE () bija zema uzticamība, kas joprojām ir salīdzināma ar iepriekšējiem pētījumiem (Carver, ; Brand et al., ). Tomēr turpmākajos pētījumos būtu jāapsver iespēja izmantot citu anketu vai kontrolēt datus un apakškategorijas attiecībā uz to uzticamību. Tomēr mēs izmantojām šīs apakšskalas, lai modelētu galā kā latentu dimensiju, kas nozīmē, ka ietekme uz strukturālās vienādojuma modeli bija brīva no mērījumu kļūdām, lai gan vienotu skalu mērīšanas uzticamība nebija optimāla. Runājot par diskusiju par kopīgo metožu aizspriedumiem, pašreizējā pētījuma stiprums ir Likertas skalu neviendabīgums. Podsakoff et al. () uzsvērt, ka, izmantojot kopējus mēroga formātus, būtu jāatsaucas uz mākslīgu kovariāciju. Viņi iesaka izmantot dažādas skalas un konstrukcijas, lai uzlabotu atšķirības un samazinātu kopējo metodi. Treškārt, šajā pētījumā tika lietots termins „interneta komunikācijas lietojumprogramma” vai “tiešsaistes sakaru lietojumprogrammas”. Tā kā šis termins ietver plašu dažādu tehnoloģiju klāstu, dažādu tehnoloģiju ietekme var tikt risināta turpmākajos pētījumos. Tomēr, lai ierobežotu šo jautājumu, visiem pētījuma dalībniekiem ir sniegta skaidra definīcija par terminu „interneta sakaru lietojumprogrammas”. Turklāt atkarīgie mainīgie un pamatā esošie mehānismi var būt tādi, kā pašefektivitāte, jo piemēram, izmantojot interneta pašefektivitāti vai pašefektivitāti pret šīm dažādajām tiešsaistes sakaru lietojumprogrammām.

Turpmākie pētījumi

Turpmākajos pētījumos jāizpēta tiešie konverģenti un atšķirīgi dažādu veidu interneta lietošanas traucējumu mehānismi. Pašreizējā pētījumā tika izmantots strukturālais vienādojuma modelis un rezultāti tika salīdzināti ar citiem empīriskiem datiem literatūrā. Tomēr tiešam empīriskam salīdzinājumam vajadzētu paplašināt mūsu zināšanas par sociālo aspektu dažādo ieguldījumu dažādu veidu interneta lietošanas traucējumu attīstībā un uzturēšanā.

Autora iemaksas

EW: uzrakstīja pirmo dokumenta projektu, pārraudzīja manuskripta sagatavošanu, un manuskripta darbam pievienoja intelektuālo un praktisko darbu; MB: rediģēja projektu, to kritiski pārskatīja, un intelektuāli un praktiski veicināja manuskriptu. Abi autori beidzot apstiprināja manuskriptu. Abi autori ir atbildīgi par visiem darba aspektiem.

Interešu konflikta paziņojums

Autori paziņo, ka pētījums tika veikts bez jebkādām komerciālām vai finansiālām attiecībām, kuras varētu uzskatīt par iespējamu interešu konfliktu.

Atsauces

  • American Psychiatric Association (2013). Garīgo traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata, 5th Edn. Vašingtona DC: American Psychiatric Publishing.
  • Amichai-Hamburger Y., Vinitzky G. (2010). Sociālā tīkla izmantošana un personība. Aprēķināt. Hum. Behav. 26, 1289 – 1295. 10.1016 / j.chb.2010.03.018 [Cross Ref]
  • Andreassen CS, Pallesen S. (2014). Sociālā tīkla vietnes atkarība: visaptverošs pārskats. Curr. Pharm. Des. 20, 4053 – 4061. 10.2174 / 13816128113199990616 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ang C.-S. (2017). Interneta ieraduma stiprums un tiešsaistes komunikācija: dzimumu atšķirību izpēte. Aprēķināt. Hum. Behav. 66, 1 – 6. 10.1016 / j.chb.2016.09.028 [Cross Ref]
  • Baker LR, Oswald DL (2010). Klusums un tiešsaistes sociālo tīklu pakalpojumi. J. Soc. Pers. Relat. 27, 873 – 889. 10.1177 / 0265407510375261 [Cross Ref]
  • Barons RM, Kenny DA (1986). Moderatora un starpnieka mainīgā atšķirība sociālajā psiholoģiskajā pētniecībā: konceptuālie, stratēģiskie un statistiskie apsvērumi. J. Pers. Soc. Psihols. 51, 1173 – 1182. 10.1037 / 0022-3514.51.6.1173 [PubMed] [Cross Ref]
  • Bhagat S. (2015). Vai Facebook ir lonley indivīdu planēta? Literatūras apskats. Int. J. Indijas. Psihols. 3, 5 – 9.
  • Bodroza B., Jovanovičs T. (2015). Jaunas skalas apstiprināšana Facebook lietotāju uzvedības mērīšanai: Facebook lietošanas psihosociālie aspekti (PSAFU). Aprēķināt. Hum. Behav. 54, 425 – 435. 10.1016 / j.chb.2015.07.032 [Cross Ref]
  • Brand M., Laier C., Young KS (2014a). Interneta atkarība: pārvarēšanas stili, gaidas un ārstēšanas sekas. Priekšpuse. Psihols. 5: 1256. 10.3389 / fpsyg.2014.01256 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zīmols M., Young KS, Laier C. (2014b). Pirmskontroles un interneta atkarība: teorētiskais modelis un neiropsiholoģisko un neiromogrāfisko konstatējumu pārskats. Priekšpuse. Behav. Neurosci. 8: 375. 10.3389 / fnhum.2014.00375 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zīmols M., Young KS, Laier C., Wölfling K., Potenza MN (2016). Psiholoģisko un neirobioloģisko apsvērumu integrēšana saistībā ar specifisku interneta lietošanas traucējumu izstrādi un uzturēšanu: Personas ietekmējošās-izziņas-izpildes (I-PACE) modeļa mijiedarbība. Neurosci. Biobehav. 71, 252 – 266. 10.1016 / j.neubiorev.2016.08.033 [PubMed] [Cross Ref]
  • Carr CT, Hayes RA (2015). Sociālie mediji: definēšana, attīstīšana un dalīšana. Atl. J. Commun. 23, 46 – 65. 10.1080 / 15456870.2015.972282 [Cross Ref]
  • Carver CS (1997). Jūs vēlaties izmērīt pārvarēšanu, bet protokols ir pārāk garš: apsveriet īso COPE. Int. J. Behav. Med. 4, 92–100. 10.1207 / s15327558ijbm0401_6 [PubMed] [Cross Ref]
  • Casale S., Fioravanti G., Flett GL, Hewitt PL (2015). Pašprezentācijas stili un interneta komunikatīvo pakalpojumu problemātiskā izmantošana: bažas par nepilnību uzvedības displejiem. Pers. Individ. Dif. 76, 187 – 192. 10.1016 / j.paid.2014.12.021 [Cross Ref]
  • Chak K., Leung L. (2004). Klusums un kontroles vieta kā interneta atkarības un interneta izmantošanas prognozētāji. Cyberpsychol. Behav. 7, 559 – 570. 10.1089 / cpb.2004.7.559 [PubMed] [Cross Ref]
  • Choi S.-W., Kim D.-J., Choi J.-S., Choi E.-J., Song W.-Y, Kim S., et al. . (2015). Ar viedtālruņa atkarību un interneta atkarību saistīto riska un aizsardzības faktoru salīdzinājums. J. Behav. Atkarīgais. 4, 308 – 314. 10.1556 / 2006.4.2015.043 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  • Cohen J. (1988). Uzvedības zinātņu statistiskā jaudas analīze. Hillsdale, NJ: Erlbaum.
  • Collani G., Herzberg PY (2003). Eine revidierte Fassung der deutschsprachigen Skala zum Selbstwertgefühl von Rosenberg. Zeitschri. Dif. Diagn. Psihols. 24, 3 – 7. 10.1024 / 0170-1789.24.1.3 [Cross Ref]
  • Davis RA (2001). Patoloģiskā interneta lietošanas kognitīvās uzvedības modelis. Aprēķināt. Hum. Behav. 17, 187 – 195. 10.1016 / S0747-5632 (00) 00041-8 [Cross Ref]
  • De Cock R., Vangeel J., Klein A., Minotte P., Rosas O., Meerkerk G.-J. (2013). Sociālo tīklu vietņu piespiedu izmantošana Beļģijā: izplatība, profils un attieksmes pret darbu un skolu loma. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tīkls. 17, 166 – 171. 10.1089 / cyber.2013.0029 [PubMed] [Cross Ref]
  • De Jong Gierveld J., Van Tilburg TG (2006). 6 vienības skala vispārējai, emocionālai un sociālai vientulībai: apsekojuma datu apstiprinoši testi. Res. Novecošanās 28, 582 – 598. 10.1177 / 0164027506289723 [Cross Ref]
  • Derogatis LR (1993). BSI: īss simptomu saraksts (rokasgrāmata). Minneapolis: Nacionālās datorsistēmas.
  • Dimitrov DM (2006). Grupu salīdzināšana ar latentiem mainīgajiem: strukturālās vienādojumu modelēšanas pieeja. Strādājiet 26, 429 – 436. [PubMed]
  • Floros G., Siomos K. (2013). Saikne starp optimālo vecāku, interneta atkarību un sociālā tīkla motīviem pusaudža gados. Psihiatrijas Res. 209, 529 – 534. 10.1016 / j.psychres.2013.01.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Franke GH (2000). LR Derogatis īss simptoms (Kurzform der SCL-90-R) - Deutsche Version. Getingena: Beltz Test GmbH.
  • Fidrich T., Sommer G., Tydecks S., Brähler E. (2009). Fragebogen zur sozialen Unterstützung (F-SozU): Normierung der Kurzform (K-14) [Sociālā atbalsta anketa (F-SozU): īsu formu standartizācija (K-14). Zeitschri. Med. Psihols. 18, 43 – 48.
  • Gangadharbatla H. (2008). Facebook me: kolektīvā pašcieņa, piederības nepieciešamība un interneta pašefektivitāte kā iGeneration attieksmes pret sociālo tīklu vietnēm prognozētāji. J. Mijiedarboties. Reklāma. 8, 5–15. 10.1080 / 15252019.2008.10722138 [Cross Ref]
  • Griffiths MD (2000). Vai internetā un datorā ir “atkarība”? Daži gadījumu izpētes pierādījumi. Cyberpsychol. Behav. 3, 211 – 218. 10.1089 / 109493100316067 [Cross Ref]
  • Griffiths MD, Kuss DJ, Demetrovics Z. (2014). Sociālo tīklu atkarība: priekšstatu kopsavilkums uzvedības atkarībās, red. Feder. K., Rozenberga P., Curtiss L., redaktori. (San Diego, CA: Academic Press;), 119 – 141.
  • Guedes E., Nardi AE, Guimarães FMCL, Machado S., King ALS (2016). Sociālais tīkls, jauna tiešsaistes atkarība: pārskats par Facebook un citiem atkarības traucējumiem. Med. Expr. 3, 1 – 6. 10.5935 / medicalexpress.2016.01.01 [Cross Ref]
  • Hardie E., Tee MY (2007). Pārmērīga interneta lietošana: personības, vientulības un sociālo atbalsta tīklu nozīme interneta atkarībā. Aust. J. Emerg. Technol. Soc. 5, 34 – 47.
  • Hong F.-Y., Huang D.-H., Lin H.-Y., Chiu S.-L. (2014). Taivānas universitātes studentu psiholoģisko īpašību, Facebook izmantošanas un Facebook atkarības modeļa analīze. Telemat. Informējiet. 31, 597 – 606. 10.1016 / j.tele.2014.01.001 [Cross Ref]
  • Hormes JM, Kearns B., Timko CA (2015). Jautājums par Facebook? Uzvedības atkarība no tiešsaistes sociālajiem tīkliem un tās saistība ar emociju regulēšanas deficītu. Atkarība 109, 2079 – 2088. 10.1111 / add.12713 [PubMed] [Cross Ref]
  • Hu L., Bentler PM (1995). Izvērtējot modeļa atbilstību, strukturālo vienādojumu modelēšanas koncepciju jautājumos un lietojumprogrammās, ed Hoyle RH, redaktors. (Londona: Sage Publications Inc.), 76 – 99.
  • Hu L., Bentler PM (1999). Piemērotības indeksu izslēgšanas kritēriji kovariācijas struktūras analīzē: tradicionālie kritēriji salīdzinājumā ar jaunām alternatīvām. Struktūra. Equ. 6, 1 – 55 modelēšana. 10.1080 / 10705519909540118 [Cross Ref]
  • Huang L.-Y, Hsieh Y.-J., Wu Y.-CJ (2014). Apmierinātība un sociālo tīklu pakalpojumu izmantošana: tiešsaistes pieredzes starpnieka loma. Informējiet. Manag. 51, 774 – 782. 10.1016 / j.im.2014.05.004 [Cross Ref]
  • Jelenchick LA, Eickhoff JC, Moreno MA (2013). “Facebook depresija?” Sociālo tīklu vietnes lietošana un depresija vecākiem pusaudžiem. J. Adolesc. Veselība 52, 128 – 130. 10.1016 / j.jadohealth.2012.05.008 [PubMed] [Cross Ref]
  • Jin B. (2013). Kā vientuļi cilvēki izmanto un uztver Facebook. Aprēķināt. Hum. Behav. 29, 2463 – 2470. 10.1016 / j.chb.2013.05.034 [Cross Ref]
  • Kardefelt-Winther D. (2014). Interneta atkarības pētījumu konceptuāls un metodoloģisks kritika: pret kompensējoša interneta izmantošanas modeli. Aprēķināt. Hum. Behav. 31, 351 – 354. 10.1016 / j.chb.2013.10.059 [Cross Ref]
  • Kass RE, Raftery AE (1995). Bayes faktori. J. Am. Stat. Asoc. 90, 773 – 795. 10.1080 / 01621459.1995.10476572 [Cross Ref]
  • Kim J., LaRose R., Peng W. (2009). Vientulība kā problemātiskas interneta izmantošanas cēlonis un sekas: interneta izmantošanas un psiholoģiskās labklājības realitāte. Cyberpsychol. Behav. 12, 451 – 455. 10.1089 / cpb.2008.0327 [PubMed] [Cross Ref]
  • Knoll N., Rieckmann N., Schwarzer R. (2005). Kā starpnieks starp personību un stresa rezultātiem: ilgstošs pētījums ar kataraktas operācijām. Eiro. J. Pers. 19, 229 – 247. 10.1002 / per.546 [Cross Ref]
  • Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005). Dzimumu atšķirības un saistītie faktori, kas ietekmē tiešsaistes spēļu atkarību Taivānas pusaudžiem. J. Nerv. Met. Dis. 193, 273 – 277. 10.1097 / 01.nmd.0000158373.85150.57 [PubMed] [Cross Ref]
  • Krämer NC, ziema S. (2008). Pašvērtējuma, ekstraversijas, pašefektivitātes un pašprezentācijas saistība sociālo tīklu vietnēs. J. Media. Psihols. 20, 106 – 116. 10.1027 / 1864-1105.20.3.106 [Cross Ref]
  • Kuss DJ, Griffiths MD (2011a). Interneta spēļu atkarība: sistemātisks empīrisko pētījumu pārskats. Int. J. Ment. Veselības atkarīgais. 10, 278 – 296. 10.1007 / s11469-011-9318-5 [Cross Ref]
  • Kuss DJ, Griffiths MD (2011b). Tiešsaistes sociālo tīklu veidošana un atkarība: psiholoģiskās literatūras apskats. Int. J. Environ. Res. Sabiedrības veselība 8, 3528 – 3552. 10.3390 / ijerph8093528 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  • Laconi S., Tricard N., Chabrol H. (2015). Atšķirības starp specifiskiem un vispārīgiem problemātiskiem interneta lietotājiem atkarībā no dzimuma, vecuma, tiešsaistes laika un psihopatoloģiskajiem simptomiem. Aprēķināt. Hum. Behav. 48, 236 – 244. 10.1016 / j.chb.2015.02.006 [Cross Ref]
  • Laier C., zīmols M. (2014). Empīriski pierādījumi un teorētiski apsvērumi par faktoriem, kas veicina kiberdeksu atkarību no kognitīvās uzvedības viedokļa. Sekss. Atkarīgais. Compulsivity 21, 305 – 321. 10.1080 / 10720162.2014.970722 [Cross Ref]
  • Lee Y.-H., Ko C.-H., Chou C. (2015). Atkārtota interneta atkarības apmeklēšana Taivānas studentu vidū: studentu cerību, tiešsaistes spēļu un tiešsaistes sociālās mijiedarbības šķērsgriezuma salīdzinājums. J. Nenormāli. Bērnu psihols. 43, 589–599. 10.1007 / s10802-014-9915-4 [PubMed] [Cross Ref]
  • Meerkerk G., Van Den Eijnden RJJM, Garretsen HFL (2006). Paredzēt piespiedu interneta lietošanu: viss ir saistīts ar seksu! Kiberpsihols. Uzvedība 9, 95–103. 10.1089 / cpb.2006.9.95 [PubMed] [Cross Ref]
  • Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen YF, Liu WY, et al. . (2015). Vai ir lietderīgi nošķirt vispārējo un specifisko interneta atkarību? Pierādījumi no Vācijas, Zviedrijas, Taivānas un Ķīnas starpkultūru pētījuma. Āzija Pac. Psihiatrija 7, 20 – 26. 10.1111 / appy.12122 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moreau A., Laconi S., Delfour M., Chabrol H. (2015). Pusaudžu un jauno pieaugušo problemātisko Facebook lietotāju psihopatoloģiskie profili. Aprēķināt. Hum. Behav. 44, 64 – 69. 10.1016 / j.chb.2014.11.045 [Cross Ref]
  • Muthén L., Muthén B. (2011). “MPlus”. (Losandželosa, CA: Muthén un Muthén;).
  • Neubaum G., Krämer NC (2015). Mani draugi man blakus: laboratorijas izpēte par sociālā tīkla vietņu sociālās tuvināšanās prognozēm un sekām. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tīkls. 18, 443 – 449. 10.1089 / cyber.2014.0613 [PubMed] [Cross Ref]
  • Omar B., Subramanian K. (2013). Atkarīgi no Facebook: personības īpašību, gandarījumu un Facebook ekspozīcijas izpēte jauniešu vidū. J. Media Commun. Stud. 1, 54 – 65. 10.5176 / 2335-6618_1.1.6 [Cross Ref]
  • Panek ET, Nardis Y., Konrath S. (2013). Spogulis vai megafons: kā Facebook un čivināt ir attiecības starp narcisma un sociālo tīklu vietņu izmantošanu. Aprēķināt. Hum. Behav. 29, 2004 – 2012. 10.1016 / j.chb.2013.04.012 [Cross Ref]
  • Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., Brand M. (2013). Janga interneta atkarības testa īsās versijas validācija un psihometriskās īpašības. Aprēķināt. Hum. Uzvedība 29, 1212–1223. 10.1016 / j.chb.2012.10.014 [Cross Ref]
  • Pawlikowski M., Nader IW, Burger C., Biermann I., Stieger S., zīmols M. (2014). Patoloģisks interneta lietojums - tas ir daudzdimensiju un nevis vienmoduāls konstrukts. Atkarīgais. Res. Teorija 22, 166 – 175. 10.3109 / 16066359.2013.793313 [Cross Ref]
  • Podsakoffs, Mackenzie SB, Lee J.-Y., Podsakoff NP (2003). Bieži pielietota metode uzvedības rezersijā: kritisks literatūras apskats un ieteicamie līdzekļi. J. Appl. Psihols. 88, 879 – 903. 10.1037 / 0021-9010.88.5.879 [PubMed] [Cross Ref]
  • Rosenberg M. (1965). Sabiedrība un pusaudžu pašattēls. Princeton, NJ: Princeton University Press.
  • Rumpf H.-J., Meyer C., Kreuzer A., ​​John U. (2011). Prävalenz der Internetabhängigkeit. Bericht an das Bundesministerium für Gesundheit. Pieejams tiešsaistē: http://www.drogenbeauftragte.de/fileadmin/dateien-dba/DrogenundSucht/Computerspiele_Internetsucht/Downloads/PINTA-Bericht-Endfassung_280611.pdf (Piekļuve marts 30, 2015).
  • Ryan T., Chester A., ​​Reece J., Xenos S. (2014). Facebook lietojums un pārkāpumi: pārskats par Facebook atkarību. J. Behav. Atkarīgais. 3, 133 – 148. 10.1556 / JBA.3.2014.016 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ryan T., Xenos S. (2011). Kas izmanto Facebook? Izpēte par attiecībām starp Lielo piecu, kautrību, narcizismu, vientulību un Facebook lietošanu. Aprēķināt. Hum. Behav. 27, 1658 – 1664. 10.1016 / j.chb.2011.02.004 [Cross Ref]
  • Schulz P., Schlotz W., Becker P. (2004). Trierer Inventar zum Chronischen Stress (TICS). Göttingen: Hogrefe.
  • Švarcers R., Jeruzaleme M. (1995). Vispārināta pašefektivitātes skala sadaļā Veselības psiholoģijas pasākumi: Lietotāja portfelis. Cēloņu un kontroles ticība, eds Veinmans J., Raits S., Džonstons M., redaktori. (Vindzora: NFER-Nelsons;), 35. – 37.
  • Song H., Zmyslinski-Seelig A., Kim J., Drent A., Victor A., ​​Omori K., et al. (2014). Vai Facebook padara jūs vientuļus ?: meta analīze. Aprēķināt. Hum. Behav. 36, 446 – 452. 10.1016 / j.chb.2014.04.011 [Cross Ref]
  • Steinfield C., Ellisons NB, Lampe C. (2008). Sociālais kapitāls, pašcieņa un tiešsaistes sociālo tīklu vietņu izmantošana: gareniskā analīze. J. Appl. Dev. Psihols. 29, 434 – 445. 10.1016 / j.appdev.2008.07.002 [Cross Ref]
  • Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2013). Interneta atkarības izplatība un tās saistība ar saspringtiem dzīves notikumiem un psiholoģiskiem simptomiem pusaudžu interneta lietotājiem. Atkarīgais. Behav, 39 744 – 747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Tonioni F., D'Alessandris L., Lai C., Martinelli D., Corvino S., Vasale M. un citi. . (2012). Atkarība no interneta: tiešsaistē pavadītās stundas, uzvedība un psiholoģiskie simptomi. Ģenerālis Hosp. Psihiatrija 34, 80–87. 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013 [PubMed] [Cross Ref]
  • Tonioni F., Mazza M., Autullo G., Cappelluti R., Catalano V., Marano G., et al. . (2014). Vai interneta atkarība ir psihopatoloģisks stāvoklis, kas atšķiras no patoloģiskām azartspēlēm? Atkarīgais. Behav. 39, 1052 – 1056. 10.1016 / j.addbeh.2014.02.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Turels O., Serenko A. (2012). Priekšrocības un briesmas, ko var izmantot ar sociālo tīklu vietnēm. Eiro. J. Inf. Syst. 21, 512 – 528. 10.1057 / ejis.2012.1 [Cross Ref]
  • Wang CW, Ho RT, Chan CL, Tse S. (2015). Ķīniešu pusaudžu personības īpašību izpēte ar atkarību izraisošu uzvedību internetā: atšķirības spēļu atkarības un atkarības no sociālā tīkla jomā iezīmes. Atkarīgais. Behav. 42, 32 – 35. 10.1016 / j.addbeh.2014.10.039 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wang J.-L., Jackson LA, Wang H.-Z., Gaskin J. (2015). Sociālo tīklu vietnes (SNS) izmantošana: personība, attieksme, motivācija un interneta pašefektivitāte. Pers. Ind. Dif. 80, 119 – 124. 10.1016 / j.paid.2015.02.016 [Cross Ref]
  • Wegmann E., Stodt B., zīmols M. (2015). Sociālo tīklu vietņu atkarību var izskaidrot ar interneta lietošanas cerību, interneta lasītprasmes un psihopatoloģisko simptomu mijiedarbību. J. Behav. Atkarīgais. 4, 155 – 162. 10.1556 / 2006.4.2015.021 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  • Whang LS, Lee S., Chang G. (2003). Interneta pārmērīgu lietotāju psiholoģiskie profili: uzvedības paraugu analīze par atkarību no interneta. Kiberpsihols. Uzvedība 6, 143–150. 10.1089 / 109493103321640338 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wu AMS, Cheung VI, Ku L., Hung EPW (2013). Ķīnas viedtālruņu lietotāju sociālā tīkla vietņu atkarības psiholoģiskie riska faktori. J. Behav. Atkarīgais. 2, 160 – 166. 10.1556 / JBA.2.2013.006 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  • Xu ZC, Turel O., Yuan YF (2012). Online spēļu atkarība pusaudžu vidū: motivācijas un profilakses faktori. Eiro. J. Inf. Syst. 21, 321 – 340. 10.1057 / ejis.2011.56 [Cross Ref]
  • Yadav P., Banwari G., Parmar C., Maniar R. (2013). Interneta atkarība un tās korelācija starp vidusskolēniem: sākotnējais pētījums no Ahmedabadas, Indija. Āzijas. J. Psychiatr. 6, 500 – 505. 10.1016 / j.ajp.2013.06.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Jaunais KS (1998). Nozvejots tīklā: kā atpazīt interneta atkarības pazīmes - un uzvaroša stratēģija atveseļošanai. Ņujorka, NY: John Wiley and Sons, Inc.
  • Young K., Pistner M., O'Mara J., Buchanan J. (1999). Kibersaistības: garīgās veselības problēmas jaunajā tūkstošgadē. Kiberpsihols. Uzvedība 2, 475–479. 10.1089 / cpb.1999.2.475 [PubMed] [Cross Ref]