Interneta procesa atkarības tests: atkarību no interneta atvieglotiem procesiem pārbaude (2015)

Behav Sci (Bāzele). 2015 Jul 28;5(3):341-352.

Northrup JC¹, Lapierre C², Kirk J³, Rae C⁴.

1. Ievads

Interneta atkarību raksturo ārkārtīgi liela interneta izmantošana, kas rada negatīvas sekas savā darbā, personiskajā dzīvē, emocionālajā veselībā vai fiziskajā veselībā [1,2,3]. Problēma ir tāda, ka vairāku valstu ārsti un pētnieki dažos gadījumos atzīst, ka pat izraisa valsts iejaukšanos [4]. Šai parādībai tika pievērsta pietiekama uzmanība, ko nesen izskatīja Diagnostikas un statistikas rokasgrāmatas-V (DSM-V) attīstības komiteja (bet galu galā nolēma iekļaut sadaļa 3 turpmāka pētījuma apstākļos) interneta atkarības mainīšana iekļaušanai DSM-V, galu galā nolemjot, ka pirms oficiālas iekļaušanas bija nepieciešams vairāk pētījumu;5]. Tomēr daži jautājumi par to, vai persona var kļūt atkarīga no informācijas nesēja, piemēram, internetā, pretēji procesam, ko veic starpnieks [6,7,8,9,10,11]. Šeit mēs lietojam terminu “process”, atsaucoties uz terminu “procesu atkarība” vai “sistemātiska uzvedība, kas atdarina atkarības slimību” [12].

Jautājums par to, vai cilvēks ir atkarīgs no interneta vai ar interneta palīdzību, ir svarīgs jautājums, ņemot vērā, cik ātri internets ir attīstījies. Šodien internetam ir neskaitāmas lietojumprogrammas, tostarp spēles, sociālie tīkli, iepazīšanās, iepirkšanās un neskaitāmi citi. Vairāku šo lietojumu problemātiska izmantošana pēdējo gadu laikā ir veikta vairāku pētījumu priekšmets, sniedzot netiešu pierādījumu tam, ka indivīds kļūst atkarīgs no viena vai vairākiem daudziem procesiem, kurus internets veicina, nevis pats internets (piemēram, [13,14,15,16]). Ja netiks atzīta atšķirība starp atkarību no interneta kopumā un atkarību no procesiem, ko veicina internets, var rasties kļūdaini pieņēmumi par to, kas patiesībā ir indivīda atkarības objekts. Šī pētījuma mērķis ir labāk diferencēt, kādus procesus indivīds var būt atkarīgs no tā, ka internets veicina, nevis izveido interneta atkarības testu.

1.1. Interneta atkarība

Daudzi ir lietojuši terminu “atkarība”, lai ilgu laiku aprakstītu problemātisku interneta lietošanu [17,18]. Šķiet, ka nesenie medicīniskie pētījumi atbalsta šīs terminoloģijas izmantošanu, jo uzvedības uzvedību (piem., Kompulsīvā tiešsaistes videospēļu spēlēšana) ietekme uz dopamīna ceļiem un citām smadzeņu struktūrām ir pierādīta kā salīdzināma ar ķīmisko atkarību [2,19,20]. Šādas līdzīgas sekas uz smadzenēm, šķiet, piešķir ticamību procesa atkarību jēdzienam (dažkārt sauktajai par uzvedības atkarību vai impulsu kontroles traucējumiem), kurā indivīds piespiedu kārtā iesaistās noteiktā darbībā, neraugoties uz negatīvām sekām pēc atkārtotiem mēģinājumiem pārtraukt12,21,22,23]. Piemēri ietver atkarības no tādām darbībām kā azartspēles, iepirkšanās, neparafīlas hiperseksuālas darbības, videospēles un interneta izmantošana [21,22].

Young [24] bija viens no pirmajiem, kas izmantoja terminu „interneta atkarība”. Viņa un citi pētnieki pielāgoja patoloģisko azartspēļu vai impulsu kontroles traucējumu diagnostiskos kritērijus, lai diagnosticētu interneta atkarību [17,18,24]. Kritēriji saskaņā ar šīm definīcijām ietver satraukumu par internetu, arvien vairāk laika internetā, neveiksmīgus mēģinājumus atmest, aizkaitināmību, mēģinot samazināt, palikt tiešsaistē ilgāk nekā paredzēts, apdraudot būtiskas attiecības, lai paliktu tiešsaistē, lai aptvertu interneta lietošanu un, izmantojot internetu kā izbēgšanu no problēmām [25]. Pētnieki vēl nav pilnībā vienojušies par stingriem diagnostikas kritērijiem, bet četri komponenti ir ierosināti kā svarīgi diagnozei: (1) pārmērīgs interneta lietojums (īpaši, ja to raksturo laika zudums vai pametot pamatfunkcijas); (2) abstinences simptomi, piemēram, dusmas vai depresija, kad internets nav pieejams; (3) pielaide, piemēram, nepieciešamība palielināt internetu, lai mazinātu negatīvos emocionālos simptomus; un (4) negatīvas sekas, piemēram, argumenti ar draugiem vai ģimeni, meli, slikta skolas vai darba izpilde, sociālā izolācija un nogurums [26]. Bārds vienkārši ņem holistisku skatījumu uz šo parādību, norādot, ka tas notiek tad, kad „indivīda psiholoģiskais stāvoklis, kas ietver gan garīgās, gan emocionālās valstis, kā arī to skolas, profesionālās un sociālās mijiedarbības, tiek traucēta plašsaziņas līdzekļu pārmērīga izmantošana” [27] (7).

Tomēr citi atšķirt atkarību no interneta un atkarību no dažādiem procesiem, kurus internets veicina, apgalvojot, ka pats termins „interneta atkarība” ir nepareizi piemērots vai vismaz nav sajaukt ar atkarībām no procesiem, ko veicina internets [2,7,8,9]. Jones un Hertlein [28], piemēram, nošķirt interneta atkarības jēdzienus, seksa atkarību, ko veicina internets, un interneta neticību. Pawlikowski et al. [11] parādās ievērojamas atšķirības starp problemātisko interneta spēļu spēlētāju un problemātisko interneta pornogrāfijas lietotāju iezīmēm, atbalstot domu, ka dažādos problemātiskā interneta izmantošanas veidos turpmākos pētījumos labāk atšķiras viens no otra. Citi procesu piemēri, ko cilvēki ir piespiedu kārtā izmantojuši internetā, iekļaujot iepirkšanos29], pornogrāfija [30], sērfošanas mediju plūsmas [31], video spēļu spēlēšana [32], sociālais tīkls [33] un azartspēles [34]. Mēs piekrītam, ka internets ir vienkārši informācijas nesējs, lai gan pašas informācijas nesēja lomu nevajadzētu novērtēt par zemu. Internetam ir daudzas noderīgas lietojumprogrammas, taču tas arī nodrošina netraucētu, tūlītēju piekļuvi neskaitāmiem potenciāli atkarīgiem procesiem.

1.2. Interneta atkarības tests

Šī pētījuma autori nolēma mainīt esošu instrumentu, lai labāk pārraudzītu procesu atkarības. Ir izveidoti vairāki instrumenti, lai pārbaudītu interneta atkarību (vai līdzīgus jēdzienus), tostarp Ķīnas interneta atkarības inventarizāciju (CIAI), piespiedu interneta lietošanas skalu (CIUS) [35], Spēļu atkarības skala (GAS) [36], vispārējā problemātiskā interneta izmantošanas skala (GPIUS) [37], Interneta atkarības tests (IAT) [24], Interneta seku skala (ICS) [38], problemātiskā interneta lietošanas skala (PIUS) [39] un problēma ar videospēļu spēlēšanu (PVGPT) [40], starp citiem [41]. Lai gan visiem šiem instrumentiem ir raksturīgas iezīmes, IAT tika izvēlēts, jo tā izmantoja robežvērtību, lai noteiktu problemātisku izmantošanu, tās attīstību amerikāņu paraugā (parauga izcelsmes valsts, kas pieejama pētniekiem), tās pieejamību angļu valodā. (valodu, ko runā autori), un tās plašo izmantošanu literatūrā, The IAT [24] ir 20 vienības instruments, kas ir pierādījis labu uzticamību un derīgumu un plaši izmantots, lai skatītu interneta atkarību [42,43,44]. Tomēr tajā nav aplūkoti vairāki procesi, ko veicina internets, bet drīzāk apraksta internetu kopumā kā atkarības objektu. Šā pētījuma mērķis ir konceptuāli uzlabot jauniešus [24] oriģināls dizains un tests, kas pārbauda atkarību no interneta procesa, nevis vienkārši “interneta atkarība”. Šāds tests var sniegt skaidrākus datus ārstiem un pētniekiem, kas strādā ar interneta procesu atkarīgajiem.

1.3. Pētniecības jautājumi un hipotēzes

Šajā pētījumā mēs izskatījām šādus pētniecības jautājumus:

(1)

Cik lielā mērā interneta procesu atkarības ir saistītas ar IAT? Mēs hipotētiski, ka tiem vajadzētu būt būtiski pozitīviem, jo ​​indivīdi, kas aizpilda IAT, iespējams, to dara ar savu atkarību izraisošo procesu, atbildot uz jautājumiem. Young's [24] tests tomēr skaidri nenošķir dažādus procesus.

(2)

Cik lielā mērā specifiskas interneta procesu atkarības ir saistītas ar vispārējo garīgo veselību? Mēs hipotētiski, ka jābūt būtiskai negatīvai korelācijai, jo jebkuras atkarības klātbūtne parasti ir saistīta ar sliktu vispārējo garīgo veselību [45]. Slikta garīgā veselība arī atbalstītu domu, ka dalībnieki ar augstākiem rādītājiem cīnās ar patiesi atkarību izraisošiem procesiem, nevis vienkārši pagaidu problēmu.

2. Metodes

2.1. Interneta procesa atkarības tests

Šim pētījumam izveidotais instruments ir interneta procesu atkarības tests (IPAT). Tā ir izpētes instrumenta izpētes versija, lai noskaidrotu, vai var atšķirt dažāda veida interneta atvieglotus procesus. Šis instruments pārveido un papildina Young [24] oriģināls dizains. Young's [24] sākotnējā IAT 20 posteņu formulējums tika mainīts tā, ka tā vietā, lai atbildētu uz jautājumiem, kas saistīti ar neticīgo jēdzienu „internets”, dalībnieki atbildēja uz līdzīgiem jautājumiem kā septiņi specifiski interneta procesi. Piemēram, Young pirmais postenis norāda: „Cik bieži jūs konstatējat, ka esat tiešsaistē ilgāk, nekā paredzēts?”24] (31). Pēc tam respondents atbild uz jautājumu par 5 punktu Likert skalu, kas svārstās no “Reti” un “Vienmēr”. IPAT vienumā tiek mainīts vienums tā, ka tas ir šāds: „Cik bieži jūs uzskatāt, ka lietojat tālāk minētos ilgāk nekā jūs Atbildes zona ir veidota tā, lai dalībnieks atbildētu uz šo jautājumu, jo tas attiecas uz šādiem interneta procesiem: sērfošana (bezmērķīgi apmeklējot dažādas informatīvas vai atpūtas vietas, piemēram, ziņas, sports vai humors), tiešsaistes spēles (tiešsaistes video atskaņošana) spēles), sociālais tīkls (apmeklējot sociālās tīklošanas vietnes, piemēram, Facebook), seksuālā darbība (tiešsaistes pornogrāfijas vai seksa tērzēšana), azartspēles (iesaistīšanās azartspēlēs internetā, piemēram, tiešsaistes pokera vietnes), mobilo tālruņu lietošana (izmantojot savu mobilo tālruni interneta piekļuvei, e-pastam, spēlēm vai īsziņām) un Cits (visas kategorijas, kas nav iekļautas šeit). Katram procesam tiek izmantota tāda pati Likert skala no IAT, izņemot papildu atbildes opciju, kas tiek izmantota arī „Nepiemēro”.

Internetu var izmantot neskaitāmiem procesiem, un bija grūti izvēlēties, kādus konkrētus procesus iekļaut. Instrumenta garums ir būtisks, lai tas būtu noderīgs ārstiem un pētniekiem. Iekļaujamo procesu izvēle tika veikta, konsultējoties ar abiem reSTART dibinātājiem, dzīvojamo tehnoloģiju atkarības ārstēšanas programmu, kas kopš 2009 ārstē cilvēkus ar problemātisku tehnoloģiju izmantošanu. Viens (Cosette Rae) ir MSW, bet otrs (Hillarie Cash) ir licencēts garīgās veselības konsultants ar psiholoģijas doktora grādu. Šie ārsti katru dienu ir strādājuši ar cilvēkiem, kas mēģina pārvarēt problemātisku tehnoloģiju izmantošanu. Datu vākšanas laikā tie bija vienīgie divi pilna laika ārstēšanas pakalpojumu sniedzēji dzīvojamās ārstniecības iestādēs, kas paredzētas problemātiskai tehnoloģiju izmantošanai ASV. Viņi regulāri izmantoja IAT kā daļu no skrīninga procesa, lai gan datu vākšanas laikā tie plaši izmantojami nekādi citi instrumenti angļu valodā. Lai gan tie nebija oficiāli izsekojuši konkrētus interneta procesus, kad viņi pirmo reizi pievērsās šai problēmai, tie bija tie, kas ziņoja, ka septiņi visbiežāk redzamie tehnoloģiskie procesi bija iepriekš minētie. Viņu ieteikumi lielākoties tika atbalstīti literatūrā, piemēram, [11,12,13,14]. Tāpēc šie procesi tika iekļauti IPAT.

IPAT tika pievienoti septiņi jautājumi, kas netika izskatīti IAT, kā to informēja Griffiths [46] un Tao et al. [26]. Šiem priekšmetiem respondentiem ir tendence rīkoties šādi: Samaziniet to izmantošanu, izmantot procesus, lai veiktu escapismu, izmantotu citas tehnoloģijas, lai mēģinātu pārtraukt procesu izmantošanu, novērot atcelšanas simptomus (piemēram, nemiers, aizkaitināmība vai trauksme) ) mēģinot pārtraukt procesu izmantošanu, zaudēt laiku, kad iesaistās procesos, atteikties no iepriekšējām interesēm iesaistīties procesos un iesaistīties procesos, neskatoties uz kaitīgo ietekmi (piemēram, attiecību problēmas, trūkstošā skola, trūkstošais darbs, vai zaudēt naudu).

Viens no sākotnējā IAT posteņiem netika pielāgots iekļaušanai IPAT. Šis jautājums jautāja par respondentu tendenci bloķēt satraucošas domas par dzīvi ar nomierinošām domām par internetu. Autori uzskatīja, ka šis jautājums bija pārāk neveikli formulēts, kad tas tika pielāgots, tāpēc tas tika noņemts. Daži citi jautājumi tika mainīti ārpus iepriekšminētajām izmaiņām, jo ​​jautājumi, kas palikuši sākotnējā formā, varētu nejauši izslēgt dažus cilvēkus no atbildes. Piemēram, postenis “Cik bieži jūs nolaidāt mājsaimniecības darbus, lai pavadītu laiku tiešsaistē?”24] (31), tika pārveidots par “Cik bieži jūs novārtājat savus pienākumus, lai pavadītu vairāk laika šādi:”, lai nejauši izslēgtu ikvienu, kurš citādi nevarētu veikt darbus. IAT modifikāciju gala rezultāts bija septiņi atbildes apgabali (procesi) 26 jautājumiem, kopā 182 unikālie vienumi.

2.2. Garīgās veselības inventarizācija-5

Papildus dalībniekiem, kas aizpilda gan IAT, gan IPAT, lai novērtētu vienlaicīgu derīgumu, viņi arī pabeidza garīgās veselības inventarizāciju-5 (MHI-5), lai pārbaudītu konverģentu derīgumu. MHI-5 ir ļoti īss (pieci punkti) instruments, ko izmanto, lai novērtētu vispārējo garīgo veselību respondentiem [47]. Tā ir pierādījusi augstu ticamību, nosakot garīgās veselības problēmas respondentiem, piemēram, garastāvokļa un trauksmes traucējumiem, neskatoties uz tās īsumu [48]. Augstāki rādītāji norāda uz labu garīgo veselību, bet zemāki rādītāji liecina par sliktāku garīgo veselību. Neapstrādātie rezultāti (5 – 25) tiek pārnesti uz 100 punktu skalu. Ieteicamais garastāvokļa traucējumu rādītājs ir 60 vai mazāks (0.83 jutīgums, 0.78 specifiskums) [48]. MHI-5 ir labs iekšējais derīgums ar Cronbach alpha rezultātu 0.74 [48].

2.3. Pētniecības dizains

Pašreizējais pētījums bija korelācijas dizains un tika izmantots, lai novērtētu pētījuma hipotēzes par konverģentu un atšķirīgu derīgumu attiecībā uz jaunizveidotā IPAT salīdzināšanu ar IAT un MHI-5. IPAT hipotētisko konstrukciju apstiprināšanai tika izmantotas papildu analīzes, izmantojot izpētes faktoru analīzi (galveno komponentu analīze).

2.4. Dalībnieki

Dalībnieki tika pieņemti darbā, izmantojot Google reklāmas, kā arī reSTART tīmekļa vietnē. Paraugs bija smagās tehnoloģijas lietotāji, kas vidēji bija 7.41 (SD = 4.66, Range = 24) stundas darba laikā, kad iedzīvotāji izmanto internetu 13 stundas nedēļā gan darba laikā, gan ārpus darba laika [49]. Visi aptaujas dalībnieki pirms aptaujas sākuma tika informēti, ka dalība bija brīvprātīga, anonīma un ka viņiem tiks sniegta atgriezeniskā saite, pamatojoties uz IAT un MHI-5. Apsekojuma pabeigšana ir nepieciešama aptuveni 30 min.

Dati tika vākti, izmantojot tiešsaistes novērtēšanas rīku. 51 nedēļas periodā, kad apsekojums bija pieejams, tika uzsākti vairāk nekā 1121 apsekojumi. No iesniegtajiem tika apkopoti 274 pētījumi un 4 tika izņemti, lai iegūtu ļoti aizdomīgus datus (ti, 100 gadus vecie respondenti, kas tērēja 24 h tiešsaistē), atstājot 270 pilnīgus pētījumus analīzei. Šā pētījuma paraugs sastāvēja no 160 (59.3%) vīriešiem un 110 (40.7%) mātītēm vecumā no 19 līdz 79 gadiem (M = 27.83, SD = 9.87). Vīriešu vidējais vecums bija 26.91 (SD = 10.46) un sievietēm vidējais bija 29.17 (SD = 10.52).

No tiem, kas piedalījās aptaujā, 204 (75.6%) bija paši identificēti kā kaukāzieši, 18 (6.7%) Āzijas / Klusā okeāna salu iedzīvotāji, 18 (6.7%) multiracial, 6 (2.2%) Black, 2 (0.7%) Native Amerikāņu un 22 (8.1%) atteicās identificēt savu rasi. Turklāt 29 (10.7%) identificēja savu etnisko piederību kā Hispanic.

Simts deviņdesmit divi (71.1%) nekad nav bijuši precējušies, 58 (21.5%) pašlaik ir precējušies, 15 (5.8%) bija šķīries, 4 (1.5%) atdalīts un 1 (0.4%) bija atraitnis.

Simts trīsdesmit divi (48.9%) bija studenti, 76 (28.1%) strādāja algām, 22 (8.1%) bija pašnodarbinātie, 19 (7.0%) bija bez darba, bet meklēja, 10 (3.7%), 5 (1.9%) 4 (1.5%) bija mājsaimnieki, 2 (0.7%) nespēja strādāt, un XNUMX (XNUMX%) bija pensijā.

Viens simts (37.4%) ir mazāks par $ 25,000 gadā, 29 (10.7%), kas izgatavots starp $ 25,000 un 35,000, 29 (10.7%) starp $ 35,000 un 50,000, 32 (11.9%), kas veidoti starp $ 75,000 un 100,000 , 15 (5.6%), kas veidots starp $ 100,000 un 125,000, 7 (2.6%), kas izgatavoti starp $ 125,000 un 150,000, un 12 (4.4%) ir veikuši vairāk nekā $ 150,000. Divdesmit divi (8.1%) atteicās atbildēt uz jautājumiem par viņu ienākumiem.

Atbildes uz aptauju liecina, ka dalībnieki galvenokārt bija no Amerikas Savienotajām Valstīm (68.1%), kam sekoja Kanāda (5.9%), Apvienotā Karaliste (4.1%), Latīņamerika (3.3%), Itālija un Vācija (katra 1.9%). Trīsdesmit septiņi (13.8%) respondenti norādīja, ka „citi” un 3 (1.1%) nesniedza atbildi uz šo jautājumu.

3. Rezultāti

Statistikas analīzes tika veiktas, izmantojot Sociālo zinātņu statistisko paketi (SPSS) 21.0, lai novērtētu korelāciju starp IAT, IPAT un MHI5, pētot IPAT derīgumu, uzticamību un lietderību attiecībā pret citiem instrumentiem.

IAT rādītāji svārstījās no 0–98 ar vidējo vērtējumu 49 un standartnovirzi 19.54. Starp MHI-5 un IAT tika veikta nulles pakāpes korelācija (r = −0.474, p <0.001). IPAT apakšskalas tika izveidotas, summējot atsevišķu aptaujas priekšmetu rādītājus. Sākotnēji šis process ietvēra septiņas apakšskalas: sērfošana, tiešsaistes spēles, sociālie tīkli, mobilais tālrunis, azartspēles, sekss un citas. Dalībnieku atbildes uz lielāko daļu IPAT apakšskalu pēc demogrāfisko mainīgo (dzimums, vecums, rase, etniskā piederība, ģimenes stāvoklis, izglītības līmenis, nodarbinātība un ienākumi) kontroles bija ievērojami korelētas ar viņu atbildēm uz IAT, kā arī MHI-5 (Tabula 1).

Tabula 1. Daļējas korelācijas attiecībā uz IAT, MHI5 un četrām IPAT apakšskalām *. Noklikšķiniet šeit, lai parādītu tabulu

Visas IPAT apakškategorijas ciešā korelācijā ar IAT, izņemot azartspēles. No atlikušajām statistiski nozīmīgajām korelācijām Surfinga apakšskala visvairāk korelēja ar IAT, r (259) = 0.79, p <0.001, savukārt vājākā korelācija bija ar seksa apakšskalu, r (259) = 0.32, p <0.001. Trīs no IPAT apakškalām nebija būtiskas korelācijas ar MHI-5, tostarp Azartspēļu, Mobilā telefona un Citas skalas. No atlikušajām statistiski nozīmīgajām korelācijām Surfinga apakšskala visvairāk korelēja ar MHI-5, r (259) = −0.47, p <0.001, bet vājākā korelācija bija ar sociālo tīklu apakšskalu, r (259) = −0.21, p = 0.001. Pēc šo provizorisko datu pārskatīšanas pētnieki nolēma noņemt mobilā tālruņa, azartspēļu un citas apakšskalas, jo trūkst korelācijas ar IAT un / vai MHI-5.

Turklāt, izmantojot IPAT, tika veikta izpētes faktoru analīze, izmantojot IPAT galveno komponentu analīzi (PCA), lai izpētītu instrumenta hipotētisko struktūru. Izmantojot scree-plot ar īpašvērtībām, kas iestatītas uz 1.0, tika ģenerēti 12 komponenti (faktori). Pēc tam komponenti tika pagriezti, izmantojot Promax, un pēc skrejlaukuma pārskatīšanas tika nolemts produkcijā iekļaut tikai tos vienumus, kuru īpašvērtības pārsniedz 3.0. Rezultātā veiktā analīze atklāja četrus komponentus, kas veido 78% no dispersijas. 1. faktors (26 vienības) veidoja 58.11% no dispersijas un mēra videospēļu atkarību. 2. faktors (31 vienība) veidoja 10.19% no dispersijas un mēra atkarību no sociālajiem tīkliem. 3. faktors (26 vienības) veidoja 5.95% no dispersijas un mēra seksuālo atkarību tiešsaistē. 4. faktors (15 vienības) veidoja 3.73% no dispersijas un mēra atkarību no sērfošanas internetā. Iekšējā konsistence katrai no četrām apakšskalām tika mērīta, izmantojot Kronbaha alfa, un katras no četrām apakšskalām vērtības bija 0.97 (sērfošana) un 0.98 (video spēles, sociālie tīkli un sekss / pornogrāfija), kas norāda instrumentam pieņemamu uzticamības diapazonu. Turklāt pilna mēroga uzticamība bija augsta ar vērtību 0.99. Salīdzinot ar IAT un MHI-5, IPAT demonstrēja labu vienlaicīgu derīgumu ar korelācijām, kas svārstījās no 0.31–0.78 (n = 269, p <0.001) IAT un –0.19 līdz –0.46 (n = 269, p <0.002) ) MHI-5.

4. Diskusija

Attiecības starp galīgajiem IPAT apakšskaitļiem (sērfošanu, tiešsaistes spēlēm, sociālo tīklu un seksu) norāda, ka IPAT derīgums ir labs. Sakarības trūkums starp azartspēļu apakškategoriju un IAT varētu norādīt, ka azartspēļu atkarīgajiem azartspēles nav tik atkarīgas no interneta kā daži citi procesi. Internets varētu būt tikai viena no vairākām spēlēm.

Korelācijas starp gala IPAT apakšskalām un MHI-5 norāda uz labu konverģences derīgumu; indivīdiem ar interneta procesu atkarībām arī ir slikta vispārējā garīgā veselība. Korelācijas trūkums starp azartspēļu subsīdiju un MHI-5 bija nedaudz pārsteigums, jo tas, šķiet, ir pretrunā ar iepriekšējiem pētījumiem, kas parāda, kā interneta spēlētāji vairāk var radīt problēmas [50]. Līdz ar korelācijas trūkumu starp azartspēļu apakškārtu un IAT, tas varētu liecināt par būtisku trūkumu azartspēļu apakškategorijā. Turklāt korelācijas trūkums starp šūnu tālruni un citām apakšskalām ar MHI-5 varētu norādīt uz šo konstrukciju projektēšanas problēmām, jo ​​mobilo tālruni varētu uzskatīt par vienkārši citu nesēju, un “Other” tīši trūkst specifiskuma. Šīs sliktās korelācijas varētu arī norādīt, ka indivīdiem ar šīm īpašajām procesu atkarībām ne vienmēr ir slikta garīgā veselība. Šie rezultāti arī varētu būt tikai statistikas analīzes blakusprodukti, kuros iesaistīti salīdzinoši nelieli dalībnieku skaits, kuri cieš no šīm īpašajām procesu atkarībām, salīdzinot ar citiem interneta procesu atkarību veidiem, kas tiek mērīti šeit. Jebkurā gadījumā šie secinājumi liek turpināt pētījumus.

Šī pētījuma rezultāti sniedz atbalstu augošam darbam, kas atšķir starp vairākām specifiskām interneta atkarībām, nevis vispārēju atkarību no interneta [6,7,8,9,10,11] un arī atbalsta to pētījumu leģitimitāti, kuri ir pārbaudījuši īpašus atkarību izraisošus procesus, kurus veicināja internets, nevis internetu kopumā [13,14,15]. Šie rezultāti liecina, ka dažādie atkarības procesi tiek atšķirti, ka to, kas parasti tiek saukts par “interneta atkarību”, patiešām ir termins, kas varētu attiekties uz jebkuru skaitu konstrukciju, no kuriem katrs var prasīt dažādas ārstēšanas iespējas. Tiem, kas cieš no kompulsīviem tiešsaistes sociālajiem tīkliem, piemēram, var būt dažādas ārstēšanas vajadzības, kas ir atkarīgas no tiešsaistes spēļu atkarības; tomēr bez precīzākas terminoloģijas abus var saukt par “interneta narkomāniem”. Turklāt šie rezultāti sniedz atbalstu specializētākiem diagnostikas rīkiem, kas koncentrējas uz konkrētiem procesiem, piemēram, tiem, kas koncentrējas uz problemātisku videospēļu spēlēšanu [37,39,40]. Nākotnes instrumenti var izrādīties noderīgāki, ja tie koncentrējas uz konkrētiem procesiem, nevis cenšas koncentrēties uz plašu koncepciju, piemēram, “interneta atkarība”. Tāds instruments kā IPAT samazināta versija vienlaikus varētu pārraudzīt vairākus procesus un, iespējams, izgaismot problēmas, ko vispārīgāks rīks, piemēram, IAT, ne vienmēr atrastu pati. Rīks, kas vienlaicīgi spēj pārraudzīt vairākus procesus, varētu būt noderīgs ārstēšanas pakalpojumu sniedzējiem, kuri var saskarties ar klientiem, kas meklē palīdzību viena veida atkarības procesam, neapzinoties, ka ir arī citi procesi, kas ir arī problemātiski.

Izmantotajai metodikai ir ierobežojumi. Salīdzinoši nelielais paraugs lielākoties bija balts un dzīvoja Amerikas Savienotajās Valstīs. Personāla atlases procedūra radīja ērtības paraugu, kas ierobežo secinājumu vispārīgumu. Arī turpmākos pētījumos var apsvērt iespēju veikt formālāku procedūru, lai izlemtu, kurus procesus iekļaut, piemēram, izsekošanas modeļus ārstēšanas iestatījumos, lai uzlabotu pētījuma derīgumu. Turklāt lielais IPAT vienību skaits (182) kopā ar salīdzinoši nelielo paraugu skaitu aizliedza izmantot apstiprinošā faktora analīzi, lai pārbaudītu teorētiskās konstrukcijas IPAT ietvaros. Šis nelielais izlases lielums ir veicinājis augstu izstāšanās rādītāju, iespējams, pateicoties lielajam vienību skaitam. Tāpat, tā kā IPAT tika izstrādāts no IAT posteņiem un abi instrumenti tika izmantoti, var būt bijis zināms pasūtījuma efekts, atbildot uz līdzīgiem jautājumiem. Dažādu kombinēto instrumentu (kopā 245 posteņu) garums veicināja arī vairākus dalībniekus, kuri pirms pabeigšanas pārtrauca aptauju. Tāpat kā lielākā daļa aptauju metožu, dalībnieki paši izvēlējās un ziņoja par savu rīcību. Tā kā nebija ārēja novērtējuma, nebija iespējams noteikt klīniski pamatotus robežvērtības, lai noteiktu problemātiskos atkarības līmeņus. Turklāt, lai gan pētījums bija pieejams ikvienam, šis paraugs, iespējams, sastāvēja no lielas daļas cilvēku, kas cieš no interneta procesa atkarības. Iepriekšējie pētījumi nav vērsti uz to, lai skaidri identificētu interneta procesu izmantošanas, ļaunprātīgas izmantošanas vai atkarības pakāpes, bet to var paveikt, izveidojot robežvērtības vienā un divās standarta novirzēs, kas pārsniedz IPAT apakškārtas līdzekļus, kas ņemti no izlases parauga.

5. Secinājumi

Neskatoties uz šiem ierobežojumiem, autori tiek mudināti izmantot šīs sākotnējās IPAT derīguma norādes. Nākotnes pētījumi ar IPAT gūtu labumu no teorētisko konstrukciju apstiprināšanas IPAT ietvaros. Tas prasītu pieņemt darbā lielākus paraugus un / vai samazināt vienību skaitu, lai veicinātu augstāku pabeigšanas līmeni. Arī turpmākos pētījumos varētu mēģināt salīdzināt IAT un IPAT paredzamo jaudu dažādiem procesiem, kurus tās uzskata par mērījumiem. Turpmākajos pētījumos būtu arī jācenšas noteikt interneta procesu atkarību patoloģisko līmeni ar īsāku instrumentu, kas kādreiz varētu aizstāt IAT kā skrīninga rīku.

Autora iemaksas

Jason Northrup palīdzēja iedomāties un veidot eksperimentus, veica literatūras apskatu par interneta atkarību un radīja vienumus IPAT. Coady Lapierre palīdzēja iedomāties un izstrādāt eksperimentus un veica literatūras apskatu par MHI-5. Jeffrey Kirk veica datu analīzi. Cosette Rae palīdzēja iedomāties pētījumu un izveidot priekšmetus IPAT.

Interešu konflikti

Cosette Rae ir reSTART, interneta, videospēļu un atkarību ārstēšanas programmas vadītāja, līdzdibinātāja un programmas direktore.

Atsauces un piezīmes

1. Byun, S .; Ruffini, C .; Mills, JE; Douglas, AC; Niang, M .; Stepchenkova, S .; Lee, SK; Loutfi, J .; Lee, JK; Atallah, M .; un citi. Interneta atkarība: 1996 – 2006 kvantitatīvā pētījuma metasintēze. Cyberpsychol. Behav. Impact Internet Multimed. Virtual Real. Behav. Soc. 2009, 12, 203 – 207. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
2. Kuss, DJ; Griffiths, MD interneta un azartspēļu atkarība: sistemātiska neiromogrāfijas pētījumu literatūra. Smadzenes Sci. 2012, 2, 347 – 374. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
3. Young, K. Interneta atkarība: diagnostika un ārstēšanas apsvērumi. J. Contemp. Psihoterapija. 2009, 39, 241 – 246. [Google Scholar] [CrossRef]
4. Zhang, L .; Amos, C .; McDowell, WC Salīdzinošs pētījums par interneta atkarību starp ASV un Ķīnu. Cyberpsychol. Behav. 2008, 11, 727 – 729. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
5. American Psychiatric Association. Interneta spēļu traucējumi. Pieejams tiešsaistē: http://www.dsm5.org/Documents/Internet%20Gaming%20Disorder%20Fact%20Sheet.pdf (pieejams 1 April 2015).
6. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Binder, JF Interneta atkarība studentos: izplatība un riska faktori. Aprēķināt. Hum. Behav. 2013, 29, 959 – 966. [Google Scholar] [CrossRef]
7. Morahan-Martin, J. Interneta ļaunprātīgas izmantošanas atkarība? Traucējumi? Simptoms? Vai ir alternatīvi skaidrojumi? Soc. Sci. Aprēķināt. Rev. 2005, 23, 39 – 48. [Google Scholar] [CrossRef]
8. Shaffer, HJ; Hall, MN; Vander Bilt, J. “Datoru atkarība”: kritisks apsvērums. Am. J. Ortopsija 2000, 70, 162 – 168. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
9. Suler, J. Dators un kibertelpā “atkarība”. Int. J. Appl. Psihoanal. Stud. 2004, 1, 359 – 362. [Google Scholar] [CrossRef]
10. Starcevic, V. Vai interneta atkarība ir noderīgs jēdziens? Aust. NZJ psihiatrija 2013, 47, 16 – 19. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
11. Pawlikowski, M .; Nader, IW; Burger, C .; Stieger, S .; Brand, M. Patoloģiskais interneta lietojums - tas ir daudzdimensionāls, nevis vienmoduāls konstrukts. Atkarīgais. Res. Teorija 2014, 22, 166 – 175. [Google Scholar] [CrossRef]
12. Wilson, AD; Johnson, P. Konsultantu izpratne par procesa atkarību: aklās vietas konsultāciju jomā. Prof. 2014, 3, 16 – 22. [Google Scholar] [CrossRef]
13. Meerkerk, GJ; van den Eijnden, RJ; Garretsen, HF Prognozējot piespiedu interneta lietošanu: tas viss ir par seksu! Cyberpsychol. Behav. 2006, 9, 95 – 103. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
14. Cooper, A .; Delmonico, DL; Griffin-Shelley, E .; Mathy, RM Tiešsaistes seksuālā aktivitāte: potenciāli problemātisko uzvedību pārbaude. Sekss. Atkarīgais. Compuls. 2004, 11, 129 – 143. [Google Scholar] [CrossRef]
15. Kuss, DJ; Griffiths, MD tiešsaistes sociālais tīkls un atkarība - psiholoģiskās literatūras apskats. Int. J. Environ. Res. Sabiedrības veselība 2011, 8, 3528 – 3552. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
16. Demetrovičs, Z .; Urbán, R .; Nagygyörgy, K .; Farkas, J .; Griffiths, MD; Pápay, O .; Kökönyei, G .; Felvinczi, K .; Oláh, A. Problēmas tiešsaistes spēļu aptaujas (POGQ) izstrāde. PLoS ONE 2012, 7, e36417. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
17. Griffiths, M. Vai internetā un datorā ir atkarība? Daži pierādījumu pierādījumi. Cyberpsychol. Behav. 2000, 3, 211 – 218. [Google Scholar] [CrossRef]
18. Young, KS Internet atkarība: jauna klīniska traucējuma rašanās. Cyberpsychol. Behav. 1998, 1, 237 – 244. [Google Scholar] [CrossRef]
19. Han, DH; Kim, YS; Lee, YS; Min, KJ; Renshaw, PF izmaiņas Cue-Induced, Prefrontal Cortex aktivitātē ar Video-Game Play. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tīkls. 2010, 13, 655 – 661. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
20. Parks, HS; Kim, SH; Bang, SA; Yoon, EJ; Cho, SS; Kim, SE Mainīts reģionālais cerebrālais glikozes metabolisms interneta spēļu lietotājos: 18F-fluorodoksiglikozes pozitronu emisijas tomogrāfijas pētījums. CNS Spectr. 2010, 15, 159 – 166. [Google Scholar] [PubMed]
21. Alus, JA; Potenza, MN Impulsu kontroles traucējumu neirobioloģija un ģenētika: attiecības ar narkotiku atkarībām. Biochem. Pharmacol. 2008, 75, 63 – 75. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
22. Grant, JE; Potenza, MN; Weinstein, A .; Goreliks, DA Ievads uzvedības atkarībām. Am. J. Narkotiku alkohols Abus. 2010, 36, 233 – 241. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
23. Kuss, DJ vielas un uzvedības atkarības: ārpus atkarības. Atkarīgais. Res. Ther. 2012, 56, 1 – 2. [Google Scholar] [CrossRef]
24. Jauns, KS noķerts tīklā; John Wiley & Sons: Ņujorka, Ņujorka, ASV, 1998. [Google Scholar]
25. Weinstein, A .; Lejoyeux, M. Interneta atkarība vai pārmērīga interneta izmantošana. Am. J. Narkotiku alkohols Abus. 2010, 36, 277 – 283. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
26. Tao, R .; Huang, X .; Wang, J .; Zhang, H .; Zhang, Y .; Li, M. Ierosinātie diagnostikas kritēriji interneta atkarībai. Atkarīgais. Abingdon Engl. 2010, 105, 556 – 564. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
27. Bārda, KW Interneta atkarība: pārskats par pašreizējām vērtēšanas metodēm un iespējamiem vērtēšanas jautājumiem. Cyberpsychol. Behav. Impact Internet Multimed. Virtual Real. Behav. Soc. 2005, 8, 7 – 14. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
28. Jones, KE; Hertlein, KM Četri galvenie dimensijas, lai atšķirtu interneta neticību no interneta un seksuālās atkarības: jēdzieni un klīniskā pielietošana. Am. J. Fam. Ther. 2012, 40, 115 – 125. [Google Scholar] [CrossRef]
29. Hsu, CL; Chang, KC; Chen, MC Flow pieredze un interneta iepirkšanās uzvedība: patērētāju raksturīgo pazīmju ietekmes mazināšana. Syst. Res. Behav. Sci. 2012, 29, 317 – 332. [Google Scholar] [CrossRef]
30. Wetterneck, CT; Burgess, AJ; Īss, MB; Smith, AH; Cervantes, ME Dzimumtieksmes, impulsivitātes un pieredzes novēršanas loma interneta pornogrāfijā. Psihols. Rec. 2012, 62, 3 – 17. [Google Scholar]
31. Wise, K .; Kim, HJ; Kim, J. Erratum: Meklējot vs sērfošanu uz kognitīvām un emocionālām atbildēm uz tiešsaistes ziņām. J. Media Psychol. Theor. Metodes Appl. 2010, 22, 45. [Google Scholar]
32. Baird, C. Cik daudz interneta spēļu ir pārāk daudz. J. Addict. Nurs. 2010, 21, 52 – 53. [Google Scholar]
33. Feinšteins, BA; Bhatia, V .; Hershenberg, R .; Joanne, D. Vēl viena vieta problemātiskai starppersonu uzvedībai: depresīvo un nemierīgo simptomu ietekme uz sociālo tīklu pieredzi. J. Soc. Clin. Psihols. 2012, 31, 356 – 382. [Google Scholar] [CrossRef]
34. Tsitsika, A .; Critselis, E .; Janikian, M .; Kormas, G .; Kafetzis, DA asociācija starp interneta azartspēlēm un problemātisku interneta lietošanu pusaudžu vidū. J. Gambls. Stud. 2010, 27, 389 – 400. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
35. Huang, Z .; Wang, M .; Qian, M .; Zhong, J .; Tao, R. Ķīniešu interneta atkarības inventarizācija: problemātiska interneta izmantošanas pasākuma izstrāde ķīniešu koledžas studentiem. Cyberpsychol. Behav. 2007, 10, 805 – 812. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
36. Meerkerk, GJ; van den Eijnden, RJ; Vermulst, AA; Garretsen, HF Kompulsīvā interneta lietošanas skala (CIUS): daži psihometriskie rekvizīti. Cyberpsychol. Behav. 2008, 12, 1 – 6. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
37. Lemmens, JS; Valkenburg, PM; Pēteris, J. Pusaudžu spēļu atkarības skalas izstrāde un apstiprināšana. Media Psychol. 2009, 12, 77 – 95. [Google Scholar] [CrossRef]
38. Clark, DJ; Frith, KH Interneta seku skalu (ICONS) izstrāde un sākotnējā pārbaude. Datoru informātikas medmāsas. Pieejams tiešsaistē: http://journals.lww.com/cinjournal/Fulltext/2005/09000/The_Development_and_Initial_Testing_of_the.13.aspx (pieejams 5 maijā 2015).
39. Demetrovičs, Z .; Szeredi, B .; Rózsa, S. Interneta atkarības trīsfaktoru modelis: problemātiskā interneta lietošanas anketas izstrāde. Behav. Res. Metodes 2008, 40, 563 – 574. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
40. Tejeiro Salguero, RA; Morán, RMB Problēmu risināšana videospēļu spēlēšanai pusaudžiem. Atkarība 2002, 97, 1601 – 1606. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
41. Lortie, CLG; Matthieu, J. Interneta atkarības novērtēšanas rīki: Izmēru struktūra un metodiskais statuss. Atkarība 2013, 108, 1207 – 1216. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
42. Chang, MK; Likums, SPM faktora struktūra Young's Internet Addiction Test: apstiprinošs pētījums. Aprēķināt. Hum. Behav. 2008, 24, 2597 – 2619. [Google Scholar] [CrossRef]
43. Widyanto, L .; Griffiths, MD; Brunsden, V. Interneta atkarības testa psihometriskais salīdzinājums, ar internetu saistīta problēma un pašdiagnoze. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tīkls. 2010, 14, 141 – 149. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
44. Widyanto, L .; McMurran, M. Interneta atkarības testa psihometriskās īpašības. Cyberpsychol. Behav. Impact Internet Multimed. Virtual Real. Behav. Soc. 2004, 7, 443 – 450. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
45. Achimovich, L. Sistēmas problēmas psihiatrisko un narkotiku ārstēšanas pakalpojumu saskarnē. Narkotiku lietošanā un garīgajā veselībā: efektīvas atbildes uz līdzāspastāvošām narkotiku un garīgās veselības problēmām; Allsop, S., Ed .; IP sakari: Austrumu Hawthorn, Viktorija, Austrālija, 2008. [Google Scholar]
46. Griffiths, M. Interneta ļaunprātīga izmantošana darba vietā: darba devēju un nodarbinātības konsultantu jautājumi un problēmas. J. Employ. Lietas. 2003, 40, 87 – 96. [Google Scholar] [CrossRef]
47. Berwick, DM; Murphy, JM; Goldman, PA; Ware, JE, Jr .; Barsky, AJ; Weinstein, MC. Piecu vienību garīgās veselības skrīninga testa veikšana. Med. Aprūpe 1991, 29, 169 – 176. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
48. Rumpf, HJ; Meyer, C .; Hapke, U .; Jānis, U. Garīgās veselības pārbaude: MHI-5 derīgums, lietojot DSM-IV 1. ass psihiatriskos traucējumus kā zelta standartu. Psihiatrijas Res. 2001, 105, 243 – 253. [Google Scholar] [CrossRef]
49. Harris Interactive. Internet lietotāji tagad tērē vidējo 13 stundu skaitu nedēļā tiešsaistē. Pieejams tiešsaistē: http://www.harrisinteractive.com/vault/HI-Harris-Poll-Time-Spent-Online-2009-12-23.pdf (pieejams 24 jūlijā 2013).
50. Griffiths, M .; Wardle, H .; Orford, J .; Sproston, K .; Erens, B. Interneta azartspēļu sociodemogrāfiskās korelācijas: 2007 britu spēļu izplatības apsekojuma rezultāti. Cyberpsychol. Behav. Impact Internet Multimed. Virtual Real. Behav. Soc. 2009, 12, 199 – 202. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

© 2015 autori; licences īpašnieks MDPI, Bāzele, Šveice. Šis raksts ir atvērta piekļuves raksts, kas tiek izplatīts saskaņā ar Creative Commons Attribution licences noteikumiem un nosacījumiem.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).