Ketagihan internet: gaya mengatasi, jangkaan, dan implikasi rawatan (2014)

Matthias Brand^{1,2 *}, Christian Laier¹ and Kimberly S. Young³

• ¹Jabatan Psikologi Am: Kognisi, Universiti Duisburg-Essen, Duisburg, Jerman
• ²Institut Erwin L. Hahn untuk Pengimejan Magnetic Resonance, Essen, Jerman
• ³Pusat Ketagihan Internet, Russell J. Jandoli Sekolah Kewartawanan dan Komunikasi Massa, St. Bonaventure University, Olean, NY, Amerika Syarikat

Ketagihan internet (IA) telah menjadi keadaan kesihatan mental yang serius di banyak negara. Untuk lebih memahami implikasi klinikal IA, kajian ini diuji secara statistik model teoritis baru yang menggambarkan mekanisme kognitif yang mendasari menyumbang kepada pembangunan dan penyelenggaraan gangguan tersebut. Model membezakan antara ketagihan Internet secara umum (GIA) dan bentuk tertentu. Kajian ini menguji model GIA pada populasi pengguna Internet am. Penemuan dari pengguna 1019 menunjukkan bahawa model persamaan struktur hipotesis menjelaskan 63.5% daripada variasi gejala GIA, seperti yang diukur oleh versi pendek Ujian Ketagihan Internet. Menggunakan ujian psikologi dan keperibadian, hasil menunjukkan bahawa kognisi tertentu seseorang (jangkaan yang lemah dan harapan kognitif) meningkatkan risiko GIA. Kedua-dua faktor ini menengahi gejala GIA jika faktor-faktor risiko yang lain hadir seperti kemurungan, kebimbangan sosial, harga diri yang rendah, keberkesanan diri yang rendah, dan kelemahan tekanan tinggi untuk menamakan beberapa bidang yang diukur dalam kajian. Model ini menunjukkan bahawa individu yang mempunyai kemahiran mengatasi yang tinggi dan tidak menjangkakan bahawa Internet boleh digunakan untuk meningkatkan positif atau mengurangkan mood negatif adalah kurang berkemungkinan untuk menggunakan penggunaan Internet yang bermasalah, walaupun terdapat kepincangan personaliti atau psikologi lain. Implikasinya untuk rawatan termasuk komponen kognitif yang jelas kepada perkembangan GIA dan keperluan untuk menilai gaya dan kognisi yang mengatasi pesakit dan memperbaiki pemikiran yang salah untuk mengurangkan gejala dan terlibat dalam pemulihan.

Pengenalan

Penggunaan Internet yang bermasalah telah dikenalpasti dalam beberapa kajian dan menunjukkan bahawa akibat negatif yang berterusan seperti kehilangan pekerjaan, kegagalan akademik, dan perceraian yang dihasilkan daripada penggunaan Internet yang berlebihan (untuk ulasan lihat Griffiths, 2000a,b; Chou et al., 2005; Widyanto dan Griffiths, 2006; Byun et al., 2009; Weinstein dan Lejoyeux, 2010; Lortie dan Guitton, 2013). Kaitan klinikal fenomena ini penting dalam kepentingan terhadap latar belakang kadar prevalensi yang dianggarkan tinggi dari 1.5 hingga 8.2% (Weinstein dan Lejoyeux, 2010) atau sehingga 26.7%, bergantung kepada skala yang digunakan dan kriteria yang digunakan (Kuss et al., 2014).

Walaupun penerangan pertama isu klinikal ini hampir 20 tahun lalu (Young, 1996), klasifikasi masih dibincangkan secara kontroversi dan akibatnya beberapa istilah digunakan dalam kesusasteraan saintifik, mulai dari "penggunaan Internet kompulsif" (Meerkerk et al., 2006, 2009, 2010), "Masalah berkaitan Internet" (Widyanto et al., 2008), "Penggunaan Internet bermasalah" (Caplan, 2002), "Penggunaan Internet patologi" (Davis, 2001) kepada "kelakuan ketagihan berkaitan Internet" (Brenner, 1997), sebaliknya hanya beberapa. Walau bagaimanapun, dalam tahun-tahun terakhir 10, kebanyakan penyelidik dalam bidang ini telah menggunakan istilah "ketagihan Internet" atau "gangguan ketagihan Internet" (contohnya, Johansson dan Götestam, 2004; Blok, 2008; Byun et al., 2009; Dong et al., 2010, 2011, 2013; Kim et al., 2011; Purty et al., 2011; Young, 2011b, 2013; Young et al., 2011; Zhou et al., 2011; Cash et al., 2012; Hou et al., 2012; Hong et al., 2013a,b; Kardefelt-Winther, 2014; Pontes et al., 2014; Tonioni et al., 2014). Kami juga lebih suka istilah "Ketagihan Internet (IA)," kerana artikel baru-baru ini (lihat perbincangan di Brand et al., 2014) menyerlahkan persamaan di antara kegunaan Internet dan kelakuan ketagihan yang lain (contohnya, Grant et al., 2013) dan juga pergantungan bahan (lihat juga Young, 2004; Griffiths, 2005; Meerkerk et al., 2009). Telah dikatakan bahawa mekanisme yang berkaitan dengan pembangunan dan penyelenggaraan pergantungan bahan dapat ditransmisikan kepada penggunaan aplikasi Internet ketagihan (dan juga ketagihan tingkah laku yang lain), misalnya teori pemekaan insentif ketagihan dan konsep yang berkaitan (misalnya, Robinson dan Berridge, 2000, 2001, 2008; Berridge et al., 2009). Ini juga sesuai dengan model komponen pada tingkah laku ketagihan (Griffiths, 2005).

Banyak kajian telah dijalankan mengenai kaitan psikologi IA, tetapi ini telah dilakukan - sekurang-kurangnya dalam kebanyakan kes - tanpa membezakan antara ketagihan Internet secara umum (GIA) dan ketagihan Internet tertentu (SIA; Morahan-Martin dan Schumacher, 2000; Leung, 2004; Ebeling-Witte et al., 2007; Lu, 2008; Kim dan Davis, 2009; Billieux dan Van der Linden, 2012), walaupun mekanisme psikologi mungkin berbeza, juga untuk kumpulan umur yang berbeza atau aplikasi yang digunakan (Lopez-Fernandez et al., 2014). Kajian kami mengkaji kesan pengantaraan gaya mengatasi dan harapan kognitif untuk penggunaan Internet dalam pembangunan dan penyelenggaraan GIA untuk menyumbang kepada pemahaman yang lebih baik mengenai mekanisme asas dan implikasi yang berpotensi untuk diagnostik dan rawatan.

Pada peringkat teoretikal, ia telah menyatakan bahawa IA perlu dibezakan mengenai penggunaan Internet secara umum (Griffiths dan Wood, 2000) berbanding jenis tertentu IA seperti cybersex, hubungan dalam talian, paksaan bersih (misalnya, perjudian, membeli-belah), carian maklumat, dan permainan dalam talian untuk membangunkan ketagihan ke Internet (contohnya, Young et al., 1999; Meerkerk et al., 2006; Blok, 2008; Brand et al., 2011). Walau bagaimanapun, hanya satu subtipe, Gaming Internet Gangguan, telah dimasukkan ke dalam lampiran DSM-5 (APA, 2013). Kebanyakan kajian sama ada menilai IA sebagai membina bersatu atau hanya menilai satu subtip tertentu (dalam kebanyakan kes gaming Internet). Dalam model tingkah laku kognitifnya, Davis (2001) juga dibezakan antara penggunaan Internet patologi umum (GIA) dan penggunaan Internet patologi khusus (SIA). GIA digambarkan sebagai penggunaan yang berlebihan di Internet, sering disertai oleh penggunaan sisa masa dan penggunaan Internet yang tidak diarahkan. Aspek sosial Internet (contohnya, komunikasi sosial melalui laman rangkaian sosial) amat digunakan (lihat juga perbincangan dalam Lortie dan Guitton, 2013), yang sepatutnya dihubungkan dengan kekurangan sokongan sosial dan defisit sosial yang dialami oleh individu dalam situasi bukan maya. Di samping itu, berhujah bahawa subjek boleh menggunakan beberapa aplikasi Internet yang berbeza secara berlebihan tanpa mempunyai kegemaran tertentu, contohnya bermain permainan, menonton pornografi, melayari maklumat dan / atau tapak membeli-belah, menyiarkan selfies, menonton video di platform video, membaca blog orang lain, dan sebagainya. Dalam kes ini, seseorang boleh berhujah bahawa individu itu ketagih ke Internet dan tidak ketagih di Internet (tetapi lihat juga perbincangan dalam Starcevic, 2013). Davis berhujah bahawa satu perbezaan utama antara GIA dan SIA adalah bahawa individu yang menderita GIA tidak akan membangunkan tingkah laku bermasalah yang sama tanpa Internet, sedangkan individu yang menderita SIA akan membangunkan tingkah laku bermasalah yang sama dalam suasana lain. Dalam kedua-dua bentuk penggunaan ketagihan Internet, GIA dan SIA, kognisi yang tidak berfungsi mengenai diri dan tentang dunia dicadangkan untuk memainkan peranan asas (Caplan, 2002, 2005).

Penyelidikan menangani GIA menunjukkan bahawa aduan subjektif dalam kehidupan seharian akibat penggunaan Internet adalah berkaitan dengan ciri kepelbagaian yang berbeza. Sesungguhnya, ia ditunjukkan bahawa GIA dikaitkan dengan komorbiditi psikopatologi, seperti gangguan afektif atau kecemasan (Whang et al., 2003; Yang et al., 2005; Weinstein dan Lejoyeux, 2010) dan sifat keperibadian, kegelisahan tekanan, kecenderungan untuk menunda-nunda, dan rendah diri (Niemz et al., 2005; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie dan Tee, 2007; Thatcher et al., 2008; Kim dan Davis, 2009). Juga, faktor-faktor konteks sosial, contohnya, kurang sokongan sosial atau pengasingan sosial (Morahan-Martin dan Schumacher, 2003; Caplan, 2007) dan juga kesunyian dalam suasana pendidikan di kalangan remaja (Pontes et al., 2014), seolah-olah berkaitan dengan GIA. Lebih-lebih lagi, telah dikatakan bahawa menggunakan Internet sebagai alat untuk mengatasi peristiwa kehidupan yang bermasalah atau tertekan menyumbang kepada pembangunan GIA (Whang et al., 2003; Tang et al., 2014). Orang dengan IA menunjukkan kecenderungan yang tinggi terhadap strategi mengatasi impulsif (Tonioni et al., 2014). Sesetengah penulis bahkan mengonsepkan IA sebagai jenis mengatasi kehidupan seharian atau kerepotan harian (Kardefelt-Winther, 2014). Masih terdapat beberapa kajian pertama, yang secara jelas membandingkan peramal pelbagai jenis SIA. Pawlikowski et al. (2014) melaporkan bahawa rasa malu dan kepuasan hidup berkaitan dengan penggunaan permainan Internet yang ketagihan, tetapi bukan untuk penggunaan patologi cybersex atau penggunaan kedua-dua permainan dan cybersex.

Berdasarkan kajian terdahulu, khususnya mengenai hujah oleh Davis (2001), dan juga menimbangkan kesusasteraan semasa mengenai penemuan neuropsikologi dan neuroimaging dalam mata pelajaran yang ketagih di Internet, kami baru-baru ini telah menerbitkan model teoretis mengenai pembangunan dan penyelenggaraan GIA dan SIA (Brand et al., 2014). Sesetengah aspek termasuk dalam model telah disebutkan dalam konteks penggunaan laman rangkaian sosial, contohnya jangkaan hasil positif (Turel dan Serenko, 2012). Ia juga telah menunjukkan bahawa penggunaan lelongan dalam talian yang berlebihan atau ketagihan berhubungan dengan perubahan kepercayaan seseorang tentang teknik dan ini menentukan masa depan penggunaan dan menggunakan niat (Turel et al., 2011). Ini adalah sejajar dengan model teoretikal kami di GIA, di mana kita mengandaikan kepercayaan atau jangkaan tentang apa yang boleh dilakukan oleh Internet untuk seseorang mempengaruhi tingkah laku, iaitu penggunaan Internet, yang juga mempengaruhi harapan masa depan. Walau bagaimanapun, dalam model kami, kami memberi tumpuan kepada perantaraan perantaraan jangkaan dan strategi menangani dalam membangun dan mengekalkan GIA dan jenis SIA tertentu.

Untuk pembangunan dan penyelenggaraan GIA, kami berhujah bahawa pengguna mempunyai keperluan dan tujuan tertentu yang boleh dicapai dengan menggunakan aplikasi Internet tertentu. Berdasarkan kajian terdahulu, kami telah memasukkan beberapa penemuan tersebut untuk membangunkan model komprehensif untuk mengikat unsur-unsur ini bersama-sama. Pada mulanya, ciri teras seseorang dikaitkan dengan IA dan termasuk aspek psikopatologi, aspek personaliti, dan kognisi sosial. Dalam bahagian pertama, kami merangkumi gejala psikopatologi, kemurungan tertentu dan kebimbangan sosial (contohnya, Whang et al., 2003; Yang et al., 2005), aspek personaliti yang tidak berfungsi, seperti keberkesanan diri yang rendah, rasa malu, kelemahan tekanan, dan kecenderungan penangguhan (Whang et al., 2003; Chak dan Leung, 2004; Caplan, 2007; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie dan Tee, 2007; Thatcher et al., 2008; Kim dan Davis, 2009; Pontes et al., 2014), dan pengasingan sosial / kekurangan sokongan sosial (Morahan-Martin dan Schumacher, 2003; Caplan, 2005) dalam pembangunan GIA. Walau bagaimanapun, kami mencadangkan bahawa pengaruh ciri-ciri utama dan kognisi utama orang terhadap pembangunan penggunaan ketagihan Internet harus ditengahi oleh kognisi yang berkaitan dengan Internet tertentu, khususnya menggunakan jangkaan internet (Turel et al., 2011; Xu et al., 2012; Lee et al., 2014), dan strategi tertentu untuk menangani keperluan kehidupan seharian atau kerepotan harian (Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014). Dalam bahagian ketiga model ini, sebagai tindakbalas akibatnya, jika pengguna masuk dalam talian dan menerima tetulang dalam hal ketidaksesuaian menangani masalah atau mood negatif dan orang itu berharap penggunaan Internet akan mengalihkan perhatian mereka dari masalah atau perasaan negatif, maka semakin mungkin mereka akan beralih ke Internet untuk melepaskan perasaan yang dibuktikan oleh kehilangan kawalan, pengurusan masa yang tidak baik, keinginan, dan peningkatan masalah sosial. Peranan proses pengukuhan dan penyejukan telah diterangkan dengan baik dalam kesusasteraan mengenai perkembangan dan penyelenggaraan gangguan berkaitan bahan (contohnya, Robinson dan Berridge, 2001, 2008; Kalivas dan Volkow, 2005; Everitt dan Robbins, 2006). Kami juga berhujah bahawa penguatkuasaan positif dan negatif gaya penangguhan dan penggunaan internet menjangkakan akan mengakibatkan kehilangan kawalan kognitif ke atas penggunaan Internet, yang ditengah-tengah oleh fungsi prefrontal (eksekutif)Brand et al., 2014).

Walaupun model ini sesuai dengan kesusilaan sebelumnya mengenai penemuan utama berkaitan mekanisme psikologi di belakang IA (lihat gambaran keseluruhan oleh Kuss dan Griffiths, 2011a,b; Griffiths, 2012) dan juga dengan kaitan neuropsikologi dan neuroimaging yang sangat terkini dari GIA dan jenis SIA yang berbeza (Kuss dan Griffiths, 2012; Brand et al., 2014), model ini masih memerlukan bukti empirikal dari segi kesahan tambahan. Dalam kajian ini, kami bertujuan untuk menterjemahkan hipotesis yang diringkaskan dalam model teoretis di GIA yang digariskan di atas ke dalam model statistik pada tahap pembolehubah laten dan menguji kesan ramalan dan pengantara terhadap keparahan gejala GIA menggunakan penduduk Internet skala besar. Dengan menggunakan langkah-langkah psikologi dan personaliti yang telah disahkan, kami mula-mula menilai ciri teras seseorang dalam meramalkan penggunaan Internet yang berlebihan dan ketagihan secara umum. Dengan menggunakan ukuran yang sah untuk mengatasi dan mengukur jangkaan penggunaan Internet yang dijangka, kami menguji jika kemahiran mengatasi masalah yang lemah dan menggunakan jangkaan internet (seperti menggunakan Internet untuk melepaskan perasaan negatif atau situasi yang tidak menyenangkan) mengetengahkan hubungan antara ciri dan gejala teras seseorang GIA.

Bahan dan Kaedah

Model Operasi

Kami mula-mula menerjemahkan model teoretis yang diterangkan dalam pengenalan dan digambarkan dalam artikel oleh Brand et al. (2014) ke dalam model statistik yang boleh diuji dan dijalankan. Bagi setiap dimensi yang disebut dalam model teori, kami memilih sekurang-kurangnya dua pemboleh ubah nyata untuk membina model persamaan struktur (SEM) pada tahap laten. Untuk setiap pembolehubah, kami kemudian menggunakan skala tertentu (setiap terdiri daripada beberapa item, lihat perihalan instrumen di bawah) untuk mengoperasikan pembolehubah yang nyata. Model operasional ini sebagai SEM pada tahap laten ditunjukkan dalam Rajah 1.

 

RAJAH 1. Model yang beroperasi, termasuk andaian utama model teoritis pada GIA, pada dimensi laten.

Mata pelajaran

Menggunakan kaji selidik dalam talian yang komprehensif, kami mempunyai responden 1148. Selepas pengecualian peserta 129 kerana data tidak lengkap dalam skala psikometrik, sampel akhir terdiri daripada N = 1019. Para peserta telah direkrut oleh iklan, platform Internet (akaun Facebook dari pasukan Psikologi Umum: Kognisi), senarai e-mel kepada pelajar-pelajar Universiti Duisburg-Essen, dan melalui risalah di pub dan bar tempatan serta perkataan-of- cadangan mulut. Iklan, e-mel, dan risalah termasuk pernyataan bahawa para peserta dapat mengambil bahagian dalam satu per satu dengan peluang untuk memenangi salah satu daripada item berikut: iPad (1) iPad, (2) iPad mini, (3) iPod nano, (4 ) iPod shu ffl e, kad hadiah 20 Amazon (setiap 50 Euro). Kajian ini telah diluluskan oleh jawatankuasa etika tempatan.

Umur purata sampel akhir ialah 25.61 tahun (SD = 7.37). Sampel tersebut merangkumi 625 (61.33%) wanita dan 385 (37.78%) lelaki (sembilan sukarelawan tidak menjawab soalan ini). Berkenaan dengan situasi kehidupan peribadi, 577 peserta (56.62%) hidup dalam hubungan atau sudah berkahwin dan 410 orang (40.24%) menunjukkan tidak mempunyai hubungan semasa (32 peserta tidak menjawab soalan ini). Pada masa penilaian, 687 peserta (67.42%) adalah pelajar, 332 peserta (32.58%) mempunyai pekerjaan tetap (dengan kami tanpa latar belakang akademik). Dari keseluruhan sampel, 116 peserta (11.4%) memenuhi kriteria untuk penggunaan Internet yang bermasalah [cut-off> 30 dalam Ujian Ketagihan Internet pendek (s-IAT), lihat keterangan instrumen di bawah] dan 38 peserta (3.7%) untuk penggunaan Internet secara patologi (> 37 dalam s-IAT). Purata masa yang dihabiskan di Internet ialah 972.36 min / minggu (SD = 920.37). Dari keseluruhan sampel, 975 individu menggunakan laman rangkaian sosial / komunikasi (M_{min / minggu} = 444.47, SD = 659.05), individu 998 (97.94%) mencari maklumat di Internet (M_{min / minggu} = 410.03, SD = 626.26), individu 988 (96.96%) menggunakan laman membeli-belah (M_{min / minggu} = 67.77, SD = 194.29), permainan dalam talian digunakan oleh peserta 557 (54.66%, M_{min / minggu} = 159.61, SD = 373.65), perjudian dalam talian dilakukan oleh peserta 161 (15.80%, M_{min / minggu} = 37.09, SD = 141.70), dan cybersex digunakan oleh individu 485 (47.60%, M_{min / minggu} = 66.46, SD = 108.28). Mengenai penggunaan aplikasi Internet yang banyak, peserta 995 (97.64%) dilaporkan menggunakan tiga atau lebih aplikasi Internet yang dinyatakan di atas secara teratur.

Instrumen

Uji Ketagihan Internet Pendek (s-IAT)

Gejala IA ditaksir dengan versi pendek versi Ketagihan Ketagihan Internet (Jerman)Pawlikowski et al., 2013), yang berdasarkan kepada versi asal yang dibangunkan oleh Young (1998). Dalam versi pendek (s-IAT), 12 item mesti dijawab pada skala lima mata bermula dari 1 (= tidak pernah) hingga 5 (= sangat kerap) sehingga menghasilkan jumlah skor antara 12 hingga 60, sedangkan skor> 30 menunjukkan penggunaan Internet yang bermasalah dan skor> 37 menunjukkan penggunaan Internet patologi (Pawlikowski et al., 2013). S-IAT terdiri daripada dua faktor: kehilangan pengurusan kawalan / masa dan masalah keinginan / sosial (masing-masing mempunyai enam item). Walaupun item 12 memuat dua faktor dalam analisis faktor pengujian dan konfirmasi (CFA; Pawlikowski et al., 2013), mereka menangkap gejala utama IA, seperti yang dijelaskan dalam model komponen oleh (Griffiths, 2005). Keberkesanan "kawalan / pengurusan masa" subscale pertama menilai betapa kuatnya seseorang mengalami masalah pengurusan masa dalam kehidupan seharian kerana penggunaan Internetnya (contohnya, "Berapa kerapkah anda mengabaikan kerja rumah untuk menghabiskan lebih banyak masa dalam talian?" "Berapa kerapkah anda kehilangan tidur kerana sedang dalam talian larut malam?"). Item subkelas ini juga menilai akibat negatif yang disebabkan oleh kelebihan penggunaan Internet (misalnya, "Berapa kerapkah gred atau kerja sekolah anda mengalami kerana jumlah masa yang anda habiskan dalam talian?"). Ia juga diukur jika subjek mengalami kehilangan kawalan ke atas penggunaan Internet mereka dan jika mereka telah cuba mengurangkan penggunaan Internet mereka dan gagal (misalnya, "Berapa kerapkah anda mendapati bahawa anda berada dalam talian lebih lama daripada yang anda inginkan?" Dan "Berapa kerap adakah anda cuba mengurangkan jumlah masa yang anda habiskan dalam talian dan gagal? "). Semua item tidak mengukur masa yang dihabiskan dalam talian, tetapi sama ada atau tidak individu mengalami kehilangan kawalan mengenai penggunaan Internet dan masalah dalam kehidupan seharian akibat penggunaan Internet mereka. Langkah-langkah "keinginan / masalah sosial" subkelas kedua mengukur kesan penggunaan Internet yang berlebihan pada interaksi sosial dan keasyikan dengan medium (contohnya, "Berapa kerapkah anda merasa sibuk dengan Internet ketika bermain, atau fantasize sedang dalam talian?"). Item subkelas ini juga menilai masalah antara peribadi (contohnya, Berapa kerap anda snap, berteriak, atau bertindak marah jika seseorang meragui anda semasa anda berada dalam talian? ") Dan peraturan mood (misalnya," Berapa kerap anda berasa tertekan, , atau gugup semasa anda berada, yang hilang apabila anda kembali ke talian?). Semua item termasuk istilah "Internet" atau "online" secara umum tanpa memfokuskan kepada aplikasi tertentu. Dalam arahan itu, para peserta dimaklumkan bahawa semua soalan berkaitan dengan penggunaan umum Internet termasuk semua aplikasi yang digunakan.

S-IAT mempunyai sifat psikometrik dan kesahan yang baik (Pawlikowski et al., 2013). Dalam sampel kami, konsistensi dalaman (Cronbach's α) adalah 0.856 untuk seluruh skala, 0.819 untuk kehilangan faktor kawalan / masa pengurusan, dan 0.751 untuk masalah keinginan faktor / sosial.

Inventori Gejala ringkas - kemurungan subscale

Gejala kemurungan dinilai dengan versi Jerman (Franke, 2000) daripada kemurungan subscale daripada Inventori Ringkas Symptom (Boulet dan Boss, 1991; Derogatis, 1993). Skala ini terdiri daripada enam perkara yang menilai gejala depresi untuk hari terakhir 7. Jawapan harus diberikan pada skala lima mata mulai dari 0 (= tidak sama sekali) ke 4 (= sangat). Konsistensi dalaman (Cronbach's α) dalam sampel kami adalah 0.858.

Inventori Gejala ringkas - kepekaan interpersonal subscale

Gejala kebimbangan sosial dan kepekaan interpersonal dinilai dengan versi Jerman (Franke, 2000) kepekaan interpersonal subscale daripada Inventori Ringkas Gejala (Boulet dan Boss, 1991; Derogatis, 1993). Skala ini terdiri daripada empat item dan jawapan perlu diberikan pada skala lima mata mulai dari 0 (= tidak sama sekali) ke 4 (= amat). Konsistensi dalaman (Cronbach's α) dalam sampel kami adalah 0.797.

Skala Sendiri

Harga diri dinilai oleh Skala Sendiri (Rosenberg, 1965). Kami di sini menggunakan versi bahasa Jerman yang diubahsuai (Collani dan Herzberg, 2003), yang terdiri daripada sepuluh perkara. Jawapannya harus diberikan pada skala empat mata mulai dari 0 (= sangat tidak setuju) ke 3 (= sangat setuju). Konsistensi dalaman (Cronbach's α) dalam sampel kami adalah 0.896.

Skala Keberkesanan diri

Keberkesanan diri dinilai oleh skala Sendiri-Keberkesanan (Schwarzer dan Yerusalem, 1995), yang mengandungi item 10. Jawapan harus diberikan pada skala empat mata bermula dari 1 (= tidak benar) ke 4 (= betul betul). Konsistensi dalaman (Cronbach's α) dalam sampel kami adalah 0.863.

Inventori Trier untuk Tekanan Kronik

Kerentanan tekanan diukur dengan versi penyaringan Inventori Trier untuk Tekanan Kronik (TICS; Schulz et al., 2004). Penyaringan mengandungi item 12 mengenai pendedahan stres pada bulan 3 yang terakhir. Setiap pernyataan perlu dijawab pada skala lima mata dari 0 (= tidak pernah) ke 4 (= sangat kerap). Konsistensi dalaman (Cronbach's α) dalam sampel kami adalah 0.908.

Skala kesendirian

Versi pendek Skala Kesepian (De Jong Gierveld dan Van Tilburg, 2006) digunakan untuk mengukur perasaan kesepian (kesepian emosi subscale, tiga item) dan sokongan sosial yang dirasakan (subscale sokongan sosial, tiga perkara). Semua kenyataan perlu dijawab pada skala lima mata dari 1 (= tidak!) Ke 5 (= ya!). Konsistensi dalaman (Cronbach's α) dalam sampel kami adalah 0.765 untuk kesepian emosi subscale dan 0.867 untuk sokongan sosial subscale.

COPE ringkas

COPE Ringkas (Carver, 1997) mengukur gaya mengatasi dalam beberapa subdomain berbeza. Kami di sini menggunakan tiga subscales versi bahasa Jerman (Knoll et al., 2005): penafian, penggunaan bahan, dan pengunduran tingkah laku. Setiap subkelas diwakili oleh dua item, yang perlu dijawab pada skala empat mata dari 1 (= Saya tidak melakukan ini sama sekali) untuk 4 (= Saya telah melakukan ini banyak). Konsistensi dalaman (Cronbach's α) dalam sampel kami adalah 0.561 untuk penafian subkelas, 0.901 untuk kegunaan subscale substance, dan 0.517 untuk pengunduran diri subscale. Memandangkan skala terdiri daripada hanya dua item dan memandangkan instrumen itu telah digunakan dalam beberapa kajian pengesahan termasuk laporan mengenai kebolehpercayaan semula ujian, kami menganggap kebolehpercayaan sebagai boleh diterima.

Penggunaan Skala Harapan Internet

Untuk menilai jangkaan penggunaan Internet, kami membangunkan skala baru yang terdiri - dalam versi pertama - item 16. Item tersebut mencerminkan beberapa faktor motivasi teras seperti, misalnya, yang dilaporkan oleh Xu et al. (2012) dan juga oleh Yee (2006). Butiran diberikan a priori kepada dua skala (masing-masing mempunyai lapan item): Penggunaan Internet mengharapkan penguatan positif (misalnya, "Saya menggunakan Internet untuk mengalami keseronokan") dan mereka yang mencerminkan tetulang negatif (misalnya, "Saya menggunakan Internet untuk mengalihkan perhatian daripada masalah"). Semua jawapan diberikan pada skala enam mata dari 1 (= tidak setuju sepenuhnya) kepada 6 (= sepenuhnya bersetuju). Atas dasar data yang telah kami kumpulkan dalam kajian ini (N = 1019), kami menjalankan analisis faktor penerokaan (EFA). Horn's (1965) analisis selari dan ujian purata minimum (MAP) minimum (Velicer, 1976) digunakan untuk menentukan bilangan faktor yang sesuai. Prosedur ini menghasilkan penyelesaian dua faktor yang stabil. EFA dengan analisa komponen utama dan putaran varimax kemudiannya dijalankan untuk menilai struktur Skala Harapan Penggunaan Internet (IUES). Keputusan EFA disimpulkan dengan versi terakhir 8-item IUES dengan struktur dua faktor tetap (Jadual 1). Dengan dua faktor ini, kami melihat penjelasan varians sebanyak 63.41%. Faktor pertama mengandungi empat item dengan beban tinggi pada faktor utama (> 0.50) dan beban rendah pada faktor lain (<0.20) dan berkaitan dengan jangkaan positif, jadi kami menamakan faktor ini "harapan positif." Faktor kedua terdiri daripada empat item dengan beban tinggi pada faktor utama (> 0.50) dan beban rendah pada faktor lain (<0.20), dan semua item yang berkaitan dengan penggunaan Internet untuk mengelakkan atau mengurangkan perasaan atau pemikiran negatif, jadi kami menamakannya faktor "jangkaan penghindaran." Kedua-dua faktor mempunyai kebolehpercayaan yang baik ("jangkaan positif": Cronbach's = 0.832 dan "jangkaan penghindaran" Cronbach's = 0.756). Kedua-dua faktor tersebut berkorelasi secara signifikan (r = 0.496, p <0.001) dengan kesan sederhana (Cohen, 1988).

 

TABLE 1. Beban faktor dan kebolehpercayaan kedua-dua faktor IUES, bermakna item yang dinilai dan nombor item.

Untuk memastikan struktur faktorial instrumen, kami menilai sampel tambahan subjek 169 (umur min = 21.66, SD = 2.69; wanita 106) untuk memohon CFA. CFA telah dilakukan dengan MPlus (Muthén dan Muthén, 2011). Untuk penilaian model sesuai, kami menggunakan kriteria standard (Hu dan Bentler, 1995, 1999): Asas standard bererti kuadrat persegi (SRMR; nilai-nilai di bawah 0.08 menunjukkan kesesuaian dengan data), indeks fit perbandingan (CFI / TLI; nilai di atas 0.90 menunjukkan kebaikan, nilai di atas 0.95 yang sangat baik) ralat pengiraan (RMSEA; "ujian yang hampir bersesuaian"; nilai di bawah 0.08 dengan nilai penting di bawah 0.05 menunjukkan patut diterima). CFA mengesahkan penyelesaian dua faktor untuk IUES dengan baik kepada parameter yang sangat baik: RMSEA adalah 0.047, CFI adalah 0.984, TLI adalah 0.975, dan SRMR adalah 0.031. Χ² ujian tidak penting, χ² = 24.58, p = 0.137 menunjukkan bahawa data tidak menyimpang dengan ketara daripada model teoretis (dua penyelesaian faktor, seperti yang ditunjukkan dalam Jadual 1). Sampel ini dikumpulkan untuk CFA, sahaja. Data tidak dimasukkan dalam analisis lanjut.

Analisis statistik

Prosedur standard statistik dijalankan dengan SPSS 21.0 untuk Windows (Statistik SPSS IBM, dikeluarkan 2012). Korelasi Pearson dikira untuk menguji hubungan sifar-perintah antara dua pembolehubah. Untuk mengawal data untuk mengatasi, kami mencipta pemboleh ubah rawak diedarkan dengan sisihan standard min yang sama seperti yang kami dapati dalam s-IAT (skor keseluruhan). Pemboleh ubah rawak ini tidak secara teorinya tidak berkaitan dengan semua pemboleh ubah yang berminat, jika korelasi tidak dipengaruhi oleh outlier dalam data. Semua korelasi dengan pemboleh ubah rawak adalah sangat rendah, rs <0.049, menunjukkan bahawa tidak ada outliers yang berpengaruh besar dalam mana-mana skala dalam sampel akhir (N = 1019). Selain itu, penyebaran antara pembolehubah dikawal secara visual. Sekali lagi, tidak ada penglihatan yang melampau. Oleh itu, analisis dilakukan dengan semua subjek.

Analisis SEM dikira dengan MPlus 6 (Muthén dan Muthén, 2011). Tiada data yang hilang. Sebelum menguji model penuh, susunan dimensi laten juga diuji menggunakan CFA dalam MPlus. Bagi kedua-dua, SEM dan CFA, anggaran parameter kemungkinan maksimum telah digunakan. Untuk penilaian model sesuai, kami menggunakan kriteria standard (Hu dan Bentler, 1995, 1999) seperti yang telah diterangkan dalam bahagian sebelum ini. Untuk memohon analisis mediator diperlukan, mengikut Baron dan Kenny (1986), bahawa semua pembolehubah yang termasuk dalam pengantaraan itu harus saling berkaitan. Kami juga menggunakan regresi yang sederhana untuk menganalisis kesan penyokong yang berpotensi sebagai analisis tambahan untuk konsep yang konseptualisasi konsep coping.

Hasil

Nilai Deskriptif dan Korelasi

Skor bermakna 'dalam s-IAT dan semua skala lain yang digunakan boleh didapati dalam Jadual 2. Markah purata s-IAT M = 23.79 (SD = 6.69) agak setanding dengan skor yang dilaporkan oleh Pawlikowski et al. (2013) untuk sampel subjek 1820 populasi umum (skor min s-IAT ialah M = 23.30, SD = 7.25). Hubungan korelasi bivariat antara s-IAT (markah jumlah) dan skor dalam soal selidik dan skala yang ditadbir ditunjukkan dalam Jadual 3.

 

TABLE 2. Skor rata-rata skala digunakan.

 

TABLE 3. Korelasi bivariat antara s-IAT (markah jumlah) dan skor dalam soal selidik yang diberikan.

Dimensi Laten Model Cadangan dalam Analisis Faktor Pengesahan

Untuk menguji secara sistematik model teori yang dicadangkan, kita mula-mula menganalisis model faktor, yang bermaksud bahawa ia telah diuji sama ada dimensi laten yang diterima oleh pemboleh ubah nyata. Oleh itu, CFA dilakukan dengan enam dimensi laten (satu dimensi bergantung, tiga dimensi peramal, dua dimensi pengantara). RMSEA adalah 0.066 dengan p <0.001, CFI 0.951, TLI 0.928 dan SRMR 0.041, menunjukkan model sesuai.

Dimensi laten "gejala GIA" telah diwakili dengan baik oleh skor dalam dua faktor s-IAT (kehilangan kawalan / pengurusan masa dan keinginan / masalah sosial) seperti yang dimaksudkan. Pemboleh ubah peramal pertama "gejala psikopatologi" secara signifikan diwakili oleh kedua subkelas BSI (kepekaan dan kepekaan interpersonal). Dimensi "aspek keperibadian" diwakili dengan baik oleh tiga pemboleh ubah manifestasi hipotesis (keberkesanan diri, harga diri, dan kerentanan tekanan) dan dimensi peramal terakhir "kognisi sosial" diwakili dengan baik oleh dua subscales skala kesepian (emosional kesepian dan sokongan sosial). Hasil kajian menunjukkan bahawa dimensi pengantara hipotesis yang pertama "mengatasi" adalah diwakili oleh tiga subscales COPE (penyangkalan, penyalahgunaan bahan, dan pengunduran tingkah laku) dan dimensi mediator kedua "Penggunaan Internet" dijelaskan dengan baik oleh dua faktor IUES ( jangkaan positif dan harapan jangkaan).

Keseluruhannya, CFA menunjukkan bahawa dimensi laten diwakili oleh pemboleh ubah nyata. Hanya dalam dimensi yang mengatasi penderaan bahan skala mempunyai pemuatan faktor lemah (β = 0.424) tetapi masih signifikan (p <0.001) dan oleh itu mencukupi, memandangkan keseluruhan model sesuai dengan data. Semua beban faktor dan kesalahan standard ditunjukkan dalam Jadual 4.

 

TABLE 4. Pekali beban pemboleh ubah yang nyata pada dimensi terpendam, diuji dengan CFA dalam MPlus.

Model Persamaan Struktur Penuh

Model teoretis yang dicadangkan pada dimensi laten dengan GIA sebagai pemboleh ubah bergantung (dimodelkan oleh dua faktor s-IAT) menghasilkan kesesuaian dengan data. RMSEA adalah 0.066 dengan p <0.001, CFI 0.95, TLI 0.93, dan SRMR 0.041. The χ² ujian adalah penting, χ² = 343.89, p <0.001, yang normal memandangkan ukuran sampel yang besar. Walau bagaimanapun, χ² Ujian bagi model asas juga signifikan dengan χ yang lebih tinggi² nilai, χ² = 5745.35, p <0.001. Ringkasnya, data sesuai dengan model teori yang dicadangkan. Secara keseluruhan, sebahagian besar variasi 63.5% dalam GIA dijelaskan dengan ketara oleh SEM penuh (R² = 0.635, p <0.001). Model dan semua kesan langsung dan tidak langsung ditunjukkan dalam Rajah 2.

 

RAJAH 2. Keputusan model persamaan struktur termasuk beban faktor dimensi laten, berat-β, p-nilai, dan sisa-sisa. ***p <0.001.

Ketiga-tiga kesan langsung dari peramal pada GIA tidak signifikan (Rajah 2). Tetapi ambil perhatian bahawa kesan langsung aspek psikopatologi berubah-ubah sedikit gagal untuk mencapai kepentingan dengan p = 0.059. Di sini, ia perlu dipertimbangkan bahawa berat badan β adalah negatif, menunjukkan bahawa - jika seseorang itu akan mentafsir kesan langsung yang signifikan secara signifikan - kemurungan yang lebih tinggi dan kebimbangan sosial bersesuaian dengan gejala GIA yang lebih rendah jika kesan tidak langsung dari aspek psikopatologi atas dua pemboleh ubah perantara (mengatasi dan menggunakan jangkaan internet) dipasangkan. Kesan langsung daripada dua pemboleh ubah ramalan laten aspek psikopatologi dan keperibadian pada kedua-dua pemboleh ubah laten pengganas dan menggunakan jangkaan internet adalah penting. Sebaliknya, kesan langsung dari kognisi sosial variabel terpendam pada kedua-dua masalah dan penggunaan Internet menjangkakan tidak signifikan, yang bermaksud bahawa kesan ini tidak signifikan apabila dikawal untuk kesan-kesan dari dua dimensi laten yang lain.

Walau bagaimanapun, kesan dari kognisi sosial ke Internet menggunakan harapan sedikit gagal untuk mencapai kepentingan dengan p = 0.073. Kesan langsung daripada mengatasi GIA (p <0.001) dan dari jangkaan penggunaan Internet (p <0.001) adalah signifikan dengan ukuran kesan yang kuat.

Kesan tidak langsung dari aspek psikopatologi ke atas mengatasi GIA adalah signifikan (β = 0.173, SE = 0.059, p = 0.003). Juga kesan tidak langsung dari aspek psikopatologi ke atas menggunakan jangkaan internet kepada GIA adalah signifikan (β = 0.159, SE = 0.072, p = 0.027). Kesan tidak langsung dari aspek keperibadian yang berkaitan dengan penangguhan ke GIA juga penting (β = -0.08, SE = 0.041, p = 0.05), tetapi saiz kesannya sangat kecil. Kesan tidak langsung dari aspek keperibadian melalui Internet menggunakan jangkaan ke GIA adalah signifikan (β = -0.160, SE = 0.061, p = 0.009). Kedua-dua kesan tidak langsung dari kognisi sosial berbanding mengatasi (β = 0.025, SE = 0.030, p = 0.403) dan kognisi sosial menggunakan jangkaan Internet (β = -0.08, SE = 0.045, p = 0.075) ke GIA tidak penting. Model dengan semua beban faktor dan β-weights ditunjukkan dalam Rajah 2. Aspek psikopatologi dimensi laten berkorelasi dengan aspek keperibadian dimensi laten (r = -0.844, p <0.001) dan dengan kognisi sosial dimensi terpendam (r = -0.783, p <0.001). Juga, aspek keperibadian dua dimensi terpendam dan kognisi sosial berkorelasi (r = 0.707, p <0.001).

Analisis tambahan

Model yang diterangkan adalah satu teori yang bertentangan dan akibatnya yang kita uji dahulu. Walau bagaimanapun, kami kemudiannya menguji beberapa model tambahan atau bahagian-bahagian model secara berasingan untuk lebih memahami mekanisme asas GIA dengan lebih terperinci. Isu pertama yang kami berikan ialah kesan psikopatologi di GIA, kerana kami mendapati bahawa kesan langsung, walaupun tidak signifikan, adalah negatif dalam SEM (lihat Rajah 2), walaupun pada peringkat bivariate, korelasi adalah positif. Model mudah dengan aspek psikopatologi (diwakili oleh kemurungan BIS dan kebimbangan sosial BSI) sebagai prediktor dan GIA (diwakili oleh dua faktor s-IAT) sebagai pemboleh ubah bergantung mempunyai model yang baik (semua indeks yang sesuai lebih baik daripada diterima) dan kesannya adalah positif (β = 0.451, p <0.001). Kami juga mengira model tanpa dua orang pengantara, yang bermaksud bahawa aspek psikopatologi, aspek keperibadian, dan aspek sosial berfungsi sebagai peramal langsung dan GIA adalah pemboleh ubah bersandar (semua pemboleh ubah pada tahap pendam dengan pemboleh ubah yang sama digunakan dalam keseluruhan SEM, lihat 2). Model tanpa mediator juga mempunyai indeks yang baik (dengan satu pengecualian: RMSEA adalah dengan 0.089 sedikit tinggi) dan kesan langsung ke GIA (dua faktor s-IAT) adalah: kesan aspek psikopatologi pada GIA β = 0.167, p = 0.122; kesan aspek keperibadian pada GIA β = -0.223, p = 0.017; dan kesan aspek sosial pada GIA β = -0.124, p = 0.081. Perhatikan bahawa kesan aspek psikopatologi pada GIA masih positif dalam model ini (tetapi tidak penting) apabila kesannya dikawal untuk kesan personaliti dan aspek sosial. Diambil bersama, keputusan keseluruhan SEM bercakap untuk pengantian penuh kesan aspek psikopatologi pada GIA oleh dua mediator (mengatasi dan mengharapkan), yang selanjutnya ditekankan oleh dua analisis tambahan yang menunjukkan bahawa kesan positif pada tahap bivariate dan dalam model mudah dikurangkan dengan kemasukan pembolehubah lanjut sebagai peramal.

Kami telah mengatasi secara konseptual sebagai pengantara (Brand et al., 2014). Walau bagaimanapun, seseorang juga boleh berhujah bahawa mengatasi tidak mengawasi kesan aspek psikopatologi, tetapi bertindak sebagai moderator. Untuk memastikan bahawa pengkonsistenan mengatasi sebagai pengantara bukan seorang moderator adalah sesuai, kami juga mengira beberapa analisis moderator menggunakan analisis regresi yang sederhana. Apabila, sebagai contoh, menggunakan aspek psikopatologi sebagai prediktor, mengatasi sebagai moderator, dan s-IAT (skor jumlah) sebagai pemboleh ubah bergantung, kedua aspek psikopatologi (β = 0.267) dan coping (β = 0.262) menerangkan variasi dalam s-IAT ketara (kedua-duanya p <0.001), tetapi interaksi mereka tidak menambahkan penjelasan varians (perubahan dalam R² = 0.003, p = 0.067, β = -0.059) dan peningkatan kesan penyederhana hampir nol (0.3%).

Kami juga menganggap umur dan jantina sebagai pemboleh ubah berpotensi yang mungkin memberi kesan kepada struktur model. Untuk menguji ini, kita mula-mula mengira korelasi bivariat antara umur dan semua pembolehubah lain yang mengakibatkan korelasi yang sangat rendah. Hanya terdapat satu korelasi dengan r = 0.21 (jangkaan umur dan menghindari), yang masih kesan rendah (Cohen, 1988), dan semua korelasi lain mempunyai kesan antara r = 0.016 dan r = 0.18 dengan kebanyakannya r <0.15 dan r <0.10. Hubungan antara usia dan s-IAT juga sangat rendah dengan r = -0.14 (walaupun penting pada p <0.01, yang jelas dalam sampel yang besar). Ringkasnya, syarat untuk memasukkan usia ke dalam model mediasi tidak dipenuhi (Baron dan Kenny, 1986) dan kami memutuskan untuk tidak memasukkan umur ke dalam model tambahan. Berkenaan dengan jantina, kami membandingkan skor rata-rata semua skala yang digunakan dan mendapati hanya satu perbezaan kumpulan yang bermakna (BSI kebimbangan sosial, perempuan mempunyai skor yang lebih tinggi dengan kesan yang rendah d = 0.28, semua kesan lain adalah lebih rendah daripada 0.28, kesan untuk skor s-IAT adalah d = 0.19). Kami bagaimanapun menguji sama ada struktur model adalah berbeza untuk wanita dan lelaki yang menggunakan analisis struktur min dalam analisis SEM. Ini bermakna kita menguji jika SEM (lihat Rajah 2) adalah sama dengan peserta lelaki dan perempuan. H0 ujian ini ialah: model teoretis = model untuk kumpulan "lelaki" = model untuk kumpulan "wanita." Indeks patut semua boleh diterima menunjukkan bahawa struktur hubungan tidak begitu ketara bagi lelaki dan wanita. RMSEA adalah 0.074 dengan p <0.001, CFI 0.93, TLI 0.91, dan SRMR 0.054. The χ² ujian adalah penting, χ² = 534.43, p <0.001, yang normal memandangkan ukuran sampel yang besar. Walau bagaimanapun, χ² Ujian bagi model asas juga signifikan dengan χ yang lebih tinggi² nilai, χ² = 5833.68, p <0.001. Sumbangan kepada χ² model yang diuji oleh lelaki dan wanita adalah setanding (χ² sumbangan oleh wanita = 279.88, χ² sumbangan oleh lelaki = 254.55). Walaupun struktur keseluruhan model tidak jauh berbeza bagi lelaki dan wanita, kami memeriksa laluan mudah dan mendapati tiga perbezaan. Laluan dari aspek keperibadian untuk mengatasi adalah penting dalam lelaki (β = -0.437, p = 0.002), tetapi tidak pada wanita (β = -0.254, p = 0.161) dan kesan daripada aspek keperibadian pada jangkaan adalah penting dalam lelaki (β = -0.401, p = 0.001), tetapi tidak pada wanita (β = -0.185, p = 0.181). Di samping itu, kesan daripada aspek psikopatologi pada jangkaan adalah penting dalam wanita (β = 0.281, p = 0.05), tetapi bukan pada lelaki (β = 0.082, p = 0.599). Semua kesan lain dan perwakilan dimensi laten tidak berbeza antara lelaki dan wanita dan juga tidak berbeza dengan model keseluruhan yang digambarkan dalam Rajah 2. Kesimpulannya, keseluruhan model yang diuji adalah sah untuk lelaki dan wanita, walaupun kesan negatif aspek keperibadian terhadap masalah dan jangkaan lebih banyak berlaku pada lelaki berbanding dengan wanita dan kesan dari aspek psikopatologi terhadap jangkaan ada pada wanita, tetapi bukan pada lelaki .

Perbincangan

Kami telah memperkenalkan model teoritis baru mengenai pembangunan dan penyelenggaraan penggunaan ketagihan Internet (Brand et al., 2014), yang berdasarkan argumen utama oleh Davis (2001) yang mula-mula mencadangkan pembezaan antara penggunaan Internet secara umum (GIA) dan ketagihan khusus kepada aplikasi Internet tertentu (SIA). Dalam kajian semasa, kami menerjemahkan model teoritis ke GIA ke dalam model yang diamalkan pada tahap laten dan menguji secara statistik SEM menggunakan kaji selidik dalam talian mengenai populasi Internet responden 1019. Kami mendapati model baik keseluruhan sesuai dengan data dan SEM hipotesis, yang mewakili aspek utama model teoretikal dan menjelaskan 63.5% daripada variasi gejala GIA yang diukur oleh s-IAT (Pawlikowski et al., 2013).

Model ini adalah yang pertama untuk mengikat unsur-unsur yang berkaitan dengan IA seperti kemurungan, kebimbangan sosial, harga diri yang rendah, keberkesanan diri yang rendah, dan kelemahan tekanan yang lebih tinggi. Berdasarkan penekanan kognisi yang berkaitan dengan membangunkan IA dan tingkah laku ketagihan secara umum (Lewis dan O'Neill, 2000; Dunne et al., 2013; Newton et al., 2014), model menyiasat jika dua pemboleh ubah mediator (gaya mengatasi dan menggunakan jangkaan internet) memberi kesan langsung kepada pemboleh ubah ramalan (psikopatologi, keperibadian, dan kognisi sosial) mengenai perkembangan GIA. Keputusan menunjukkan bahawa kedua-dua gaya mengatasi dan penggunaan Internet menjangka memainkan peranan penting.

Semua pembolehubah (peramal dan pengantara) yang dimasukkan ke dalam model itu adalah sangat berkorelasi dengan skor s-IAT pada tahap bivariat. Ini pada asasnya selaras dengan penyelidikan sebelumnya mengenai hubungan bivariat antara gejala IA dan aspek kepribadian, gejala psikopatologi dan pemboleh ubah orang lain, seperti yang disebutkan dalam Pengenalan. Walau bagaimanapun, dalam analisis SEM, semua kesan langsung dari tiga ramalan utama (pada dimensi laten) tidak lagi signifikan apabila termasuk pengantara hipotesis ke dalam model. Ini bermakna aspek psikopatologi (kemurungan, kebimbangan sosial), aspek keperibadian (harga diri, keberkesanan diri, dan kerentanan tekanan) serta kognisi sosial (kesepian emosional, sokongan sosial yang dirasakan) tidak memberi kesan gejala GIA secara langsung, tetapi itu Pengaruh mereka ditiru oleh sama ada gaya coping yang tidak berfungsi, atau menggunakan jangkaan internet, atau kedua-duanya. Walau bagaimanapun, aspek psikopatologi dan aspek keperibadian ketara meramalkan gaya coping yang tidak berfungsi dan harapan penggunaan Internet. Walau bagaimanapun, kognisi sosial tidak berkaitan dengan jangkaan dan jangkaan, apabila kesan relatifnya dikawal untuk kesan aspek psikopatologi dan kepribadian (tetapi perhatikan bahawa ketiga-tiga dimensi laten ramalan telah berkorelasi dengan ketara dan kesan dari kognisi sosial ke penggunaan Internet harapan sedikit gagal untuk mencapai kepentingan). Kesan langsung dari kedua-dua gaya jangkauan dan harapan terhadap gejala GIA adalah penting. Ringkasnya, kajian semasa, walaupun dengan populasi bukan klinikal, bukan sahaja mengesahkan penemuan terdahulu tentang kaitan gaya penangguhan dan menangani peristiwa-peristiwa kehidupan yang tertekan (Kardefelt-Winther, 2014; Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014) serta jangkaan penggunaan Internet (Turel dan Serenko, 2012; Xu et al., 2012; Lee et al., 2014) untuk membangun atau mengekalkan simptom GIA, tetapi secara terang-terangan menyoroti peranan mengatasi dan jangkaan sebagai mediator dalam proses yang mendasari GIA.

Model ini diuji dengan populasi dalam talian yang besar. Model mesti diuji dengan sampel klinikal yang jelas, seperti individu mencari rawatan. Makna model ini akan menjadi lebih mantap dengan populasi klinikal untuk menarik implikasi klinikal yang lebih tepat. Walaupun sampel 11.3% melaporkan kegunaan Internet yang bermasalah dan 3.7 mendeskripsikan diri mereka sebagai penggunaan Internet ketagihan, kajian ini hanya dianggap sebagai pandangan awal untuk melihat apakah model itu berfungsi dan menarik kesimpulan statistik yang berpotensi mempunyai kaitan klinikal. Walau bagaimanapun, sebagai model baru dengan kepentingan statistik menggunakan pelbagai ujian psikologi dan keperibadian pada pengguna dalam talian, beberapa implikasi klinikal, yang mungkin memberi inspirasi kepada penyelidikan masa depan, boleh dibuat dengan berhati-hati.

Pertama, individu yang menghadapi masalah yang tidak berfungsi untuk menangani masalah dalam kehidupan mereka dan yang mempunyai jangkaan bahawa Internet boleh digunakan untuk meningkatkan positif atau mengurangkan suasana negatif mungkin lebih cenderung untuk membangunkan GIA. Selain itu, kesan aspek psikopatologi terhadap kedua-dua masalah disfungsi dan menggunakan jangkaan internet positif menunjukkan bahawa gejala kemurungan yang lebih tinggi dan kebimbangan sosial dapat meningkatkan risiko untuk strategi menangani masalah dan juga harapan bahawa Internet memberikan bantuan untuk menangani tekanan atau negatif mood. Hanya apabila proses ini bertindak secara konsisten, yang bermaksud kombinasi simptom psikopatologi dan jangkaan / jangkaan, kebarangkalian menggunakan internet secara ketagih nampaknya meningkat.

Kedua, walaupun bilangan kajian yang menangani rawatan GIA adalah terhad, meta-analysis yang diterbitkan oleh Winkler et al. (2013) berpendapat bahawa terapi tingkah laku kognitif adalah kaedah pilihan. Ini terutamanya berdasarkan kepada analisis kesan rawatan pada masa yang dihabiskan dalam talian, kemurungan, dan gejala kegelisahan. Malah, terapi tingkah laku kognitif untuk IA (CBT-IA; Young, 2011a) telah dikenal pasti sebagai bentuk yang paling lazim untuk merawat IA (Cash et al., 2012). Di dalam rawatan kognitif-tingkah laku GIA yang dicadangkan oleh Young (2011a), ciri-ciri individu serta jangkaan penggunaan dan penggunaan internet telah dihipotesiskan untuk menjadi relevan dalam rawatan GIA, tetapi bukti empirikal adalah sangat jarang (contohnya, Young, 2013).

Penemuan yang dibentangkan dalam kajian ini memberikan satu lagi sumber bukti untuk menunjukkan bahawa terapi kognitif-tingkah laku dan CBT-IA boleh berfungsi untuk merawat IA. Kognisi spesifik seseorang (gaya coping dan menggunakan jangkaan internet) merapatkan kesan gejala psikopatologi (kemurungan, kebimbangan sosial), sifat keperibadian, dan kognisi sosial (kesepian, sokongan sosial) terhadap gejala GIA. Menggunakan terapi kognitif, penekanan dalam penilaian harus termasuk mengenal pasti kognisi yang tidak berfungsi untuk ditangani. Iaitu, selepas pemeriksaan, doktor harus memeriksa penggunaan internet untuk memahami keperluan klien dan cara yang pelanggan percaya bahawa Internet dapat membantu memuaskan.

Sebagai alternatif, penemuan juga menunjukkan bahawa terapi perlu menangani kognisi maladaptive yang berkaitan dengan penggunaan tidak berfungsi dengan menggunakan Internet. Penemuan ini mengesahkan kajian terdahulu yang menunjukkan kognisi maladaptive seperti penggeneralisasi, penghindaran, penindasan, perbesaran, penyelesaian masalah maladaptive, atau konsep diri negatif dikaitkan dengan penggunaan Internet ketagihan (Young, 2007). Implikasi klinikal penemuan ini adalah bahawa terapi perlu menggunakan penstrukturan semula kognitif dan reframing untuk memerangi pemikiran yang membawa kepada penggunaan ketagihan Internet. Sebagai contoh, pesakit yang mengidap GIA mungkin mempunyai tanda-tanda kebimbangan sosial dan rasa malu dan oleh itu beberapa kawan dan juga masalah dengan orang lain di sekolah. Dia kemudian berfikir bahawa berkomunikasi dengan orang lain melalui laman rangkaian sosial memberi ganjaran kepada keperluan sosialnya tanpa mempunyai aspek situasi yang menakutkan dalam interaksi sosial yang "nyata". Di samping itu, dia mungkin mempunyai jangkaan yang juga memainkan permainan dalam talian boleh mengalihkan perhatiannya dari masalah di sekolah dan yang membeli dalam talian atau mencari maklumat di Internet boleh mengurangkan perasaan kesepian. Terapi akan memfokuskannya pada melihat tempat-tempat alternatif di sekolah atau di dalam kehidupan peribadi di mana dia boleh meningkatkan harga dan memuaskan keperluan sosial. Jika dia berhenti membenarkan bahawa laman web, permainan dan laman web jejaring sosial adalah satu-satunya tempat dia merasa baik tentang hidupnya dan dia mendapati kedai-kedai lain yang lebih sihat, kurang bergantung pada aplikasi internet yang berbeza. Mengetahui peranan yang dimainkan oleh kognisi dalam pembangunan GIA, terapi kognitif dapat membantu pelanggan menyusun semula anggapan dan tafsiran yang menjadikannya dalam talian. Sekali lagi, implikasi-implikasi klinikal yang berpotensi untuk hasil kajian ini perlu diberi perhatian dengan berhati-hati, kerana ia mesti direplikasi dalam sampel rawatan klinikal.

Namun, dari perspektif yang lebih luas, penemuan ini mendapat gambaran tentang cara terapi khusus untuk menerapkan CBT-IA kepada pesakit ketagihan Internet. Pengubahsuaian kelakuan boleh membantu pelanggan mengembangkan dan menyesuaikan strategi penangguhan yang baru dan lebih berfungsi untuk menangani kerumitan harian. Terapi perlu memberi tumpuan kepada membantu pelanggan mencari cara yang lebih baik untuk mengatasi daripada beralih ke Internet. Komponen utama CBT-IA adalah terapi tingkah laku untuk membantu pelanggan mengatasi masalah asas yang menyumbang kepada IA, khusus atau umum (Young, 2011a, 2013). Penemuan menunjukkan bahawa meningkatkan kemahiran mengatasi masalah akan mengurangkan keperluan untuk pergi ke dalam talian untuk pelanggan. Walaupun dikaji dalam sampel populasi umum, kami percaya bahawa penemuan yang mengatasi dan mengharapkan adalah mediator dalam pembangunan dan penyelenggaraan GIA menyumbang kepada pemahaman yang lebih baik mengenai mekanisme GIA dan mereka mungkin mempunyai beberapa implikasi rawatan, seperti yang disebutkan di atas . Satu lagi aspek yang tidak tertumpu dalam kajian semasa adalah peranan integriti corteks prafrontal. Keberkesanan CBT-IA juga boleh bergantung kepada fungsi prefrontal pesakit, kerana mengukuhkan kawalan kognitif penggunaan Internet semasa terapi kemungkinan besar berkaitan dengan fungsi eksekutif dan proses kognitif pesanan tinggi lainnya. Ini penting untuk dijawab dalam kajian masa depan, kerana baru-baru ini terdapat beberapa artikel yang diterbitkan menunjukkan bahawa fungsi korteks prefrontal mungkin dikurangkan pada pesakit dengan IA (lihat gambaran keseluruhan dalam Brand et al., 2014).

Dalam sampel kami, umur berkait rapat dengan gejala GIA, tetapi dengan saiz kesan yang sangat rendah (menerangkan 1.96% varians, sahaja). Memandangkan artikel terkini mengenai penggunaan Internet pada individu yang lebih tua (contohnya, Eastman dan Iyer, 2004; Vuori dan Holmlund-Rytkönen, 2005; Campbell, 2008; Nimrod, 2011), seseorang mungkin pasti kecuali kesan usia ke atas beberapa aspek menggunakan Internet, seperti menggunakan motif dan cara orang tua mengalami keseronokan dan kepuasan di Internet. Memandangkan orang tua juga mempunyai peluang yang lebih tinggi untuk membangunkan disfungsi eksekutif akibat perubahan korteks prefrontal dengan peningkatan usia (Alvarez dan Emory, 2006), yang juga dikaitkan dengan pengurangan keputusan (Jenama dan Markowitsch, 2010), seseorang mungkin membuat spekulasi bahawa individu-individu yang lebih tua dengan pengurangan eksekutif, yang mengalami banyak keseronokan di Internet dapat mengembangkan GIA. Walau bagaimanapun, ini tidak diwakili oleh data kami, kerana sampel kami tidak termasuk subjek yang lebih lama. Kajian masa depan mungkin menyiasat faktor kelemahan khusus yang dikaitkan dengan risiko GIA pada orang dewasa yang lebih tua.

Jantina tidak menjejaskan struktur keseluruhan model. Dalam artikel sebelumnya, kesan jantina telah dijumpai untuk jenis IA tertentu, seperti permainan dalam talian (contohnya, Ko et al., 2005) dan khususnya cybersex (Meerkerk et al., 2006; Griffiths, 2012; Laier et al., 2013, 2014), tetapi juga telah dikatakan bahawa kedua-dua jantina biasanya berisiko untuk membangunkan penggunaan Internet yang ketagihan (Young et al., 1999, 2011). Dalam kajian kami, kesan jantina di GIA, seperti diukur oleh s-IAT, sangat rendah (d = 0.19, lihat hasil), menunjukkan bahawa sekurang-kurangnya dalam populasi umum kedua-dua jantina sama-sama berisiko untuk membangunkan GIA. Walaupun jantina tidak mempengaruhi struktur data umum dalam SEM, terdapat beberapa perbezaan antara lelaki dan wanita dengan tiga kesan langsung daripada pemboleh ubah ramalan kepada mediator. Seperti yang diringkaskan di bahagian hasil, aspek psikopatologi mempunyai kesan ke atas jangkaan wanita, bukan pada lelaki, dalam kesan negatif aspek keperibadian mengenai mengatasi dan mengharapkan lebih banyak hadir pada lelaki berbanding wanita. Kesan ini sesuai dengan kesusasteraan mengenai perbezaan gender berkaitan dengan kemurungan dan kecemasan sosial (Sprock dan Yoder, 1997; Moscovitch et al., 2005), serta harga diri dan keberkesanan diri (Huang, 2012). Walau bagaimanapun, aspek yang menjadi tumpuan kajian ini, iaitu kesan pengantaraan terhadap coping dan harapan dan kepentingan mereka untuk GIA tidak terjejas oleh jantina (lihat hasil analisa struktur min). Oleh itu, secara bebas bagaimana jantina boleh mempengaruhi kecemasan sosial, kemurungan atau beberapa aspek personaliti, mengatasi dan mengharapkan harus dipertimbangkan dalam CBT-IA dalam kedua-dua jantina.

Akhirnya, terdapat beberapa batasan kajian ini. Ia adalah model yang baru dibangunkan yang memerlukan ujian lanjut mengenai populasi klinikal untuk melihat sepenuhnya keberkesanan klinikalnya dalam rawatan. Ia juga harus diuji dengan menggunakan versi IAT yang lebih panjang (Young, 1998; Widyanto dan McMurran, 2004) sebagai langkah yang lebih teruji dalam kesusasteraan. Kami menggunakan versi yang lebih pendek yang diberikan panjang alat penilaian yang kami gunakan untuk keseluruhan model tetapi jika mereplikasi kerja ini dengan sampel klinikal, akan dicadangkan untuk menggunakan IAT bersama dengan langkah tambahan IA, seperti Penilaian Internet dan Ketagihan permainan Komputer sebagai skala (AICA-S) atau temu bual klinikal (AICA-C) yang dibangunkan dan disahkan dengan kumpulan klinikal oleh (Wölfling et al., 2010, 2012). Lebih-lebih lagi, kami membangun dan menguji soal penggunaan kuesioner Internet untuk tujuan kajian ini. Walaupun kita secara konsolatif dan konservatif secara sistematik dan berhati-hati dalam pembangunan skala, langkah ini harus dinilai pada populasi tambahan untuk kesahihan dan kuesioner memerlukan ujian empirik selanjutnya dalam kajian masa depan. Skala dan wawancara tambahan dan lebih terperinci juga harus digunakan untuk sampel klinikal, kerana kebanyakan aspek yang dinilai dalam kajian kami diukur menggunakan soal selidik pendek dengan jumlah item yang ketat, disebabkan oleh sebab praktikal (batasan waktu dalam konteks tinjauan dalam talian) . Masalah berpotensi lagi ialah varians kaedah yang biasa (Podsakoff et al., 2003). Malangnya, tidak ada pembolehubah penanda jelas, yang secara teorinya tidak berkaitan dengan semua pembolehubah lain, telah dimasukkan dalam kajian untuk alasan praktikal (tinjauan mengambil hampir 25 min, yang merupakan ambang kritikal bagi kaji selidik dalam talian). Walaupun kami tidak dapat mengecualikan kesan varians kaedah biasa pada hasil, kami berpendapat bahawa kesan ini tidak mungkin menyumbang kepada keseluruhan struktur data yang dilaporkan. Semasa memeriksa korelasi bivariat (Jadual 3) seseorang dapat melihat bahawa sebahagian daripada mereka sangat rendah (contohnya, r = -0.08, r = -0.09, r = 0.12 dan sebagainya). Kami fikir bahawa korelasi yang rendah ini memberi beberapa petunjuk tender untuk andaian bahawa varians kaedah yang biasa tidak mempengaruhi analisa utama secara dramatik. Walau bagaimanapun, model itu perlu diuji dengan kaedah multi-trait pelbagai kaedah yang sistematik (Campbell dan Fiske, 1959) dalam kajian masa depan.

Kajian semasa memberi tumpuan kepada GIA, yang bermaksud model pada SIA, seperti yang diterangkan oleh Brand et al. (2014), masih perlu diuji secara empirik. Bentuk SIA yang berlainan (contohnya, permainan, lucah dalam talian, atau perjudian Internet) perlu diuji untuk melihat sama ada kemahiran mengatasi masalah dan penggunaan Internet menjangka memainkan peranan yang sama dalam pembangunan masalah ini. Ia juga masih menjadi perdebatan jika konsep GIA pada dasarnya mencukupi untuk meliputi tingkah laku yang bermasalah pada pesakit. Kami mendapati bukti untuk hubungan antara masalah yang dilaporkan sendiri yang berkaitan dengan penggunaan tidak spesifik beberapa aplikasi Internet yang berbeza dan pembolehubah yang dicadangkan dalam model. Konsep GIA telah dijalankan oleh instruksi s-IAT dan formulasi item, tetapi juga fakta bahawa lebih dari 97% dari peserta dilaporkan menggunakan secara teratur tiga atau lebih aplikasi Internet yang berbeda, seperti komunikasi, permainan, perjudian, cybersex, membeli-belah, atau mencari maklumat. Dari perspektif klinikal, namun ia menjadi topik perdebatan jika GIA boleh menjadi alasan untuk mencari rawatan atau jika pesakit mencari rawatan pada dasarnya mengalami kehilangan kawalan terhadap penggunaan satu aplikasi tertentu sahaja. Kami mencadangkan untuk mempertimbangkan perkara ini dalam penyelidikan klinikal dengan secara sistematik menyiasat tingkah laku kritikal dalam konteks penggunaan Internet dan menganalisis betapa kerap penggunaan yang tidak terkawal dan ketagihan lebih daripada satu aplikasi Internet adalah dalam sampel klinikal. Di samping itu, tidak semua komponen yang dicadangkan dalam model teori GIA boleh dimasukkan ke dalam kajian ini. Sebagai contoh, ciri-ciri keperibadian tambahan atau gangguan psikopatologi yang lain mungkin termasuk dalam kajian masa depan.

Kesimpulan

Hipotesis utama model di GIA disokong oleh data empirikal. Ciri-ciri teras seseorang berkaitan dengan gejala GIA, namun kesan ini dimediasi oleh kognisi tertentu seseorang, khususnya gaya coping dan harapan penggunaan Internet. Kognisi ini harus ditangani dalam rawatan penggunaan ketagihan Internet.

Sumbangan Pengarang

Matthias Brand menulis draf pertama kertas, mengawasi pengumpulan data, dan dianalisis dan ditafsirkan data. Christian Laier menyumbang terutamanya kepada pengkonsistualisasi kajian empirikal dan pengumpulan data, dan mengkaji manuskrip. Kimberly S. Young menyunting draf itu, menyemaknya secara kritikal, dan menyumbang secara intelek dan praktikal ke manuskrip. Semua penulis akhirnya meluluskan manuskrip itu. Semua penulis bertanggungjawab untuk semua aspek kerja.

Penyata Percanggahan Kepentingan

Penulis mengisytiharkan bahawa penyelidikan itu dijalankan tanpa adanya sebarang hubungan komersial atau kewangan yang boleh ditafsirkan sebagai potensi konflik kepentingan.

Penghargaan

Kami mengucapkan terima kasih kepada Elisa Wegmann dan Jan Snagowski atas sumbangan mereka yang berharga kepada kajian dan manuskrip. Mereka membantu kami secara signifikan dengan pengaturcaraan tinjauan dalam talian dan menyemak data.

Rujukan

Diedit oleh:

Ofir Turel, Universiti Negeri California, Fullerton dan University of Southern California, Amerika Syarikat

Diulas oleh:

Aviv M. Weinstein, Pertubuhan Perubatan Hadassah, Israel
Daria Joanna Kuss, Nottingham Trent University, UK