Adakah ia bermanfaat untuk menggunakan komunikasi Internet untuk melarikan diri dari kebosanan? Ketidakseimbangan kebiasaan berinteraksi dengan hasrat yang diinduksi oleh cue dan menghindarkan harapan dalam menjelaskan gejala gangguan komunikasi Internet (2018)

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

Abstrak

Penggunaan aplikasi komunikasi dalam talian termasuk messenger (misalnya WhatsApp) atau perkhidmatan rangkaian sosial (misalnya Facebook) pada telefon pintar telah berubah menjadi amalan harian untuk berbilion-bilion orang, contohnya semasa menunggu. Peningkatan bilangan individu menunjukkan kawalan yang berkurangan terhadap penggunaan aplikasi ini walaupun terdapat kesan negatif dalam kehidupan seharian. Ini boleh dirujuk sebagai gangguan komunikasi Internet (ICD). Kajian semasa menyiasat kesan keterlaluan kebosanan pada gejala ICD. Ia juga meneliti peranan mediasi mekanisme kognitif dan afektif, iaitu harapan untuk mengelakkan perasaan negatif dalam talian dan keinginan yang ditimbulkan oleh isyarat. Hasil dari model persamaan struktur (N = 148) menggambarkan bahawa ketebalan kebosanan adalah faktor risiko untuk pembangunan dan penyelenggaraan ICD kerana ia mempunyai kesan langsung yang signifikan terhadap gejala ICD. Tambahan pula, kehebatan kebosanan meramalkan jangkaan menghindari serta keinginan yang disebabkan oleh isyarat. Kedua-duanya sekali lagi meningkatkan risiko mengembangkan kecenderungan ICD. Selain itu, kedua-dua pembolehubah ini mengantarkan kesan ketepikan kebosanan pada ICD dan berinteraksi antara satu sama lain. Secara ringkasnya, keputusan yang menunjukkan bahawa orang yang mempunyai kecenderungan yang lebih tinggi untuk mengalami kebosanan menunjukkan harapan yang lebih tinggi untuk mengelakkan emosi negatif dalam talian, yang menggalakkan reaksi keinginan yang lebih tinggi ketika dihadapkan dengan isyarat tertentu (misalnya mesej masuk), dan boleh menyebabkan kecenderungan ICD.

Petikan: Wegmann E, Ostendorf S, Brand M (2018) Adakah bermanfaat untuk menggunakan komunikasi Internet untuk melarikan diri dari kebosanan? Ketidaksamaan kebosanan berinteraksi dengan harapan yang dihasratkan oleh cue dan mengelakkan jangkaan dalam menjelaskan gejala gangguan komunikasi internet. PLOS ONE 13 (4): e0195742. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

Editor: Phil Reed, Universiti Swansea, UNITED KINGDOM

Menerima: November 22, 2017; Diterima: Mac 28, 2018; Published: April 19, 2018

Copyright: © 2018 Wegmann et al. Ini adalah artikel capaian terbuka yang diedarkan di bawah terma Lesen Pengiktirafan Creative Commons, yang membenarkan penggunaan, pengedaran, dan pembiakan tidak terhad dalam mana-mana medium, dengan syarat pengarang dan sumber asal dikreditkan.

Ketersediaan Data: Semua data yang berkaitan ada di dalam kertas dan fail Penyokong Maklumat.

Pembiayaan: Penulis tidak menerima pembiayaan khusus untuk kerja ini.

Minat bersaing: Para pengarang telah menyatakan bahawa tidak ada kepentingan bersaing.

Pengenalan

Dengan pelancaran telefon pintar lebih daripada sepuluh tahun yang lalu, bilangan orang yang menggunakannya dalam kehidupan seharian masih meningkat. Bilangan pengguna telefon pintar di seluruh dunia dijangka mencapai 2.32 bilion di 2017, dan dijangka mencapai pengguna 2.87 bilion di 2020 [1]. Antara lain, aplikasi dalam talian yang paling popular yang digunakan pada telefon pintar adalah aplikasi komunikasi dalam talian. Mereka membenarkan pengguna mempunyai hubungan langsung dengan orang lain, untuk kekal berhubung dengan rakan jauh, dan untuk berkongsi maklumat peribadi, gambar atau video [2, 3]. Istilah 'aplikasi komunikasi dalam talian' termasuk aplikasi yang sangat popular seperti WhatsApp perkhidmatan pesanan segera dengan lebih daripada 1.3 bilion pengguna aktif setiap bulan [4] atau perkhidmatan rangkaian sosial seperti Facebook dengan pengguna aktif bulanan 2 bilion [5]. Selain daripada banyak kelebihan komunikasi Internet dan penggunaan telefon pintar secara amnya, terdapat peningkatan jumlah individu yang mengalami akibat negatif disebabkan penggunaan aplikasi yang berlebihan dan memakan masa [2, 6-8]. Terutamanya ketersediaan peranti mudah alih yang berbeza dan akses mudah dan kekal kepada aplikasi tersebut membolehkan orang untuk berinteraksi dan berkomunikasi dengan orang lain sepanjang hari-bila-bila masa, di mana-mana tempat [9, 10]. Tingkah laku ini boleh membawa kepada penggunaan patologi dan kompulsif, yang boleh dibandingkan dengan kecanduan tingkah laku atau gangguan penggunaan bahan seperti yang dicadangkan oleh pelbagai kajian dan penyelidik [7, 8].

Kelainan kognitif dan afektif berkaitan gangguan komunikasi Internet

Peningkatan penggunaan Internet di seluruh dunia membawa penyelidikan ke lebih banyak kajian yang berfokus pada gangguan penggunaan Internet sebagai jenis ketagihan tingkah laku tertentu [2, 7, 11]. Selain itu, beberapa kajian mencadangkan jenis tertentu gangguan penggunaan Internet, gangguan komunikasi Internet (ICD). ICD menerangkan penggunaan ketagihan aplikasi komunikasi dalam talian [6-8, 12]. Gejala ICD, yang berasal dari ciri-ciri gangguan penggunaan Internet, ditakrifkan sebagai kehilangan kawalan, berulang, gejala penarikan diri, keasyikan, pengabaian kepentingan, toleransi, dan akibat negatif dalam kehidupan sosial, profesional atau peribadi [6, 7, 13, 14]. Davis [12] menawarkan model teoretikal yang pertama yang menerangkan mekanisme penggunaan patologi yang tidak spesifik di Internet serta gangguan penggunaan Internet tertentu. Baru-baru ini, Brand, Young [7] memperkenalkan model teoritis baru, Model Interaksi Orang-Mempengaruhi-Kognisi-Pelaksanaan (I-PACE), yang merangkum mekanisme potensi pembangunan dan penyelenggaraan gangguan penggunaan Internet khusus, seperti ICD. Model I-PACE menggambarkan interaksi ciri teras manusia serta komponen afektif, kognitif, dan eksekutif. Ia menunjukkan ciri-ciri teras seseorang seperti keperibadian, kognisi sosial, gejala psikopatologi, faktor biopsychologi, dan predisposisi spesifik mempengaruhi persepsi subjektif terhadap keadaan. Persepsi ini dibentuk oleh faktor-faktor seperti konfrontasi dengan isyarat yang berkaitan dengan ketagihan, tekanan, konflik peribadi, mood yang tidak normal serta oleh tindak balas afektif individu dan kognitif. Yang terakhir termasuk reaktiviti, keinginan, kecenderungan perhatian, atau kecenderungan kognitif yang berkaitan dengan Internet dan gaya coping yang tidak berfungsi. Faktor-faktor afektif dan kognitif individu diandaikan untuk menengahkan atau menyederhanakan kesan ciri-ciri teras seseorang dalam pembangunan dan penyelenggaraan gangguan penggunaan Internet tertentu. Jenama, Muda [7] menggambarkan bahawa kesan tindak balas afektif dan kognitif berinteraksi dengan faktor eksekutif, seperti kawalan kendalian. Keputusan untuk menggunakan aplikasi tertentu untuk mengalami kepuasan atau pampasan boleh menyebabkan penggunaan aplikasi yang berlebihan, dengan itu memperkuat kecenderungan khusus serta faktor afektif, kognitif, dan eksekutif yang serupa dengan lingkaran setan (untuk penerangan yang lebih terperinci model dan gambaran keseluruhan kajian empirikal, lihat [7]).

Bekas kajian telah menunjukkan bahawa kesan gejala psikopatologi, seperti kemurungan dan kegelisahan sosial, dan kesan aspek keperibadian, seperti kelemahan tekanan, harga diri, dan keberkesanan diri, mengenai kecenderungan ICD dikawal oleh kognisi tertentu, seperti gaya penangguhan yang tidak berfungsi dan jangkaan penggunaan Internet [8, 15]. Wegmann, Oberst [16] menunjukkan bahawa jangkaan menghindari terutamanya, termasuk keinginan untuk melepaskan diri dari realiti, mengalihkan perhatian daripada masalah kehidupan sebenar, atau untuk mengelakkan kesepian, adalah relevan untuk menjelaskan gejala ICD. Jenama, Laier [17] serta Trotzke, Starcke [18] menunjukkan harapan yang tinggi terhadap penggunaan aplikasi spesifik sebagai kemungkinan untuk merasakan keseronokan atau mengalihkan perhatian dari masalah memeterai hubungan antara aspek peribadi dan gangguan penggunaan Internet yang umum (tidak spesifik) serta gangguan membeli-belah Internet.

Sebagai tambahan kepada konsep harapan penggunaan Internet, Brand, Young [7] selanjutnya berhujah bahawa reaktiviti dan keinginan isyarat kelihatan penting dalam pembangunan dan penyelenggaraan penggunaan patologi aplikasi khusus. Anggapan ini didasarkan pada bekas penyelidikan tentang gangguan penggunaan bahan (lihat contoh hasil dalam [19] serta ketagihan tingkah laku yang lain [20], yang menunjukkan bahawa penagih terdedah kepada rangsangan berkaitan ketagihan yang memicu kawasan memproses ganjaran di dalam otak [21-25]. Hasrat menggambarkan keinginan atau keinginan untuk mengambil dadah atau menunjukkan tingkah laku ketagihan berulang kali [26, 27]. Konsep reaktiviti dan hasrat telah dipindahkan ke kajian kecanduan tingkah laku. Kaitan dengan kaitan dengan reaktifiti dan hasrat telah dilakukan dalam gangguan membeli-belah Internet [18], Gangguan pornografi Internet-melihat [28, 29], Gangguan permainan Internet [30, 31], Gangguan perjudian Internet [32, 33], dan ICD [34].

Walaupun kajian menekankan peranan yang penting dalam komponen-komponen ini (reaktiviti dan keinginan) dan komponen-komponen kognitif (berkaitan dengan Internet) dalam pembangunan dan penyelenggaraan gangguan penggunaan Internet tertentu, interaksi faktor-faktor ini, yang diulas dalam I -PACE model, masih tidak jelas. Kajian semasa didasarkan pada beberapa anggapan utama model I-PACE, terutamanya kesan pengantaraan mekanisme afektif dan kognitif mengenai hubungan antara ciri dan gejala utama seseorang ICD. Tujuan kajian ini adalah untuk mengkaji kesan ciri-ciri teras seseorang terhadap ICD yang dimediasi oleh kedua-dua bias kognitif yang berkaitan dengan Internet (misalnya jangkaan penggunaan Internet) dan bias afektif (mis. Keinginan yang ditimbulkan oleh cue). Berdasarkan Wegmann, Oberst [16], kami mengandaikan bahawa kesan jangka hayat untuk mengelakkan emosi negatif dengan menggunakan aplikasi komunikasi dalam talian dimediasi oleh keinginan yang ditimbulkan oleh cue, seperti yang dijelaskan dalam model Brand, Young [7]. Sebagai tujuan kedua kajian ini, kami menumpukan pada penyiasatan peranan kecenderungan untuk kebosanan dalam ICD. Oleh itu, kami ingin lebih memahami hubungan antara ciri dan gejala utama seseorang gangguan penggunaan Internet tertentu, yang belum disiasat dalam konteks ICD.

Kecenderungan kebosanan sebagai prediktor daripada ICD

Konsepsi kebosanan ditentukan oleh faktor-faktor keadaan dan individu yang berlainan [35]. Kebosanan itu sendiri boleh digambarkan sebagai keadaan negatif fikiran atau konflik batin antara yang diharapkan dan pengalaman yang dirasakan [36, 37]. Brissett dan Snow [38] kebosanan yang ditakrifkan sebagai keadaan "bawah rangsangan, kurang rangsangan, dan kurang penglibatan psikologi yang berkaitan dengan ketidakpuasan, dan individu cuba mengatasi kebosanan dengan mencari rangsangan tambahan" [39]. Keadaan ini juga dikaitkan dengan perasaan tidak menyenangkan, yang mana individu cuba melarikan diri dari [40, 41]. Kebodohan kebosanan semata-mata didefinisikan sebagai sifat kebosanan. Konstruktivisme ketepikan kebosanan sering "dijalankan sebagai kerentanan individu untuk mengalami kebosanan" [35]. Tambahan pula, kesucian kebosanan merangkumi kesukaran individu untuk menarik perhatian terhadap rangsangan, menyedari defisit perhatian ini serta cuba mengurangkan pengalaman kebosanan sebagai negara [35, 42].

Beberapa kajian memberi penekanan terhadap kaitan klinikal keterlambatan kebosanan dengan menggambarkan bahawa kebosanan (keterpurukan) berkaitan dengan penggunaan alkohol [43], penggunaan bahan psikoaktif [44], indeks kemurungan dan kecemasan [35], dan masalah kesihatan secara umum [45]. Zhou dan Leung [46] menunjukkan kebosanan masa lapang adalah berkaitan dengan tingkah laku berisiko seperti kenakalan, aktiviti sensasi yang melampau, dan penyalahgunaan dadah [36, 46, 47]. Sebagai penjelasan yang mungkin untuk hubungan antara kegelapan bosan dan penggunaan bahan, (misalnya minum alkohol), Biolcati, Passini [48] menyiasat kesan pengantaraan potensi jangkaan terhadap penggunaan alkohol. Hasilnya menggambarkan bahawa kesan kecerdasan kebosanan pada tingkah laku minum-minum dikawal oleh harapan untuk melepaskan diri dari kebosanan, untuk melepaskan diri dari masalah, dan untuk mengatasi perasaan negatif [48]. Tambahan pula, penyelidikan empirikal mengenai ketagihan tingkah laku yang berlainan atau tingkah laku patologi menerangkan kepentingan kebosanan untuk tingkah laku berisiko. Contohnya, Blaszczynski, McConaghy [49] menunjukkan bahawa individu yang mengalami gangguan perjudian menjaringkan lebih tinggi pada langkah kebosanan berbanding bukan penjudi. Perjudian seolah-olah menjadi satu kemungkinan bagi mereka untuk mengelakkan atau mengurangkan keadaan negatif atau suasana hati. Ini konsisten dengan keputusan yang dilaporkan oleh Fortune dan Goodie [50yang menggambarkan bahawa perjudian patologi dikaitkan dengan kecenderungan kebosanan, yang merupakan subscale dari Sensasi Mencari Skala Borang V oleh Zuckerman, Eysenck [51].

Seperti yang dijelaskan sebelum ini, penggunaan telefon pintar dalam kehidupan seharian adalah hasil daripada akses mudah dan kekal yang membolehkan komunikasi dan hiburan berterusan [2, 52]. Kami membuat hipotesis bahawa kemungkinan untuk mempunyai rangsangan yang berkekalan membawa kepada penggunaan telefon pintar dan komunikasi dalam talian yang memakan masa dan berlebihan. Begitu juga, mengelakkan perasaan kebosanan seolah-olah menjadi motivasi utama untuk menggunakan Internet [53]. Lin, Lin [37] menunjukkan bahawa keterlambatan kebosanan dan penglibatan tinggi dalam Internet meningkatkan kemungkinan kebolehgunaan Internet. Penulis menekankan bahawa Internet seolah-olah menjadi kemungkinan untuk mencari kegembiraan dan kesenangan, yang menimbulkan tahap penggunaan patologi. Ini konsisten dengan bekas penyelidikan yang menekankan hubungan antara gangguan kegunaan Internet dan kegagahan yang lebih tinggi [54-56]. Zhou dan Leung [46] menyatakan hubungan ini dan menunjukkan bahawa kebosanan adalah peramal penggunaan patologi laman rangkaian sosial serta tingkah laku permainan patologi dalam perkhidmatan rangkaian sosial. Elhai, Vasquez [42mengilustrasikan bahawa kegelinciran kebosanan yang lebih tinggi mengiringi kesan kemurungan dan kecemasan pada tingkah laku telefon pintar yang bermasalah. Secara keseluruhannya, kita menganggap bahawa ketebalan kebosanan sebagai kebiasaan sifat adalah faktor risiko peribadi mengenai perkembangan ICD.

Ringkasan matlamat kajian

Kajian semasa bertujuan menyumbang kepada pemahaman yang lebih baik mengenai mekanisme afektif dan kognitif yang mendasari gejala ICD. Andaian kami adalah berdasarkan kepada kajian terdahulu, yang melaporkan kesan kecacatan kebosanan pada tingkah laku berisiko seperti penyalahgunaan bahan [57], faktor risiko kesihatan [46], perjudian patologi [50], atau gangguan penggunaan Internet [37, 54]. Kami menganggap bahawa individu yang mempunyai kecenderungan yang lebih tinggi untuk mengalami kebosanan dan yang berulang kali menggunakan telefon pintar itu sebagai strategi pengendalian maladaptif lebih cenderung untuk membangunkan penggunaan patologi aplikasi komunikasi dalam talian. Selaras dengan model I-PACE oleh Brand, Young [7], kami menghipnotiskan bahawa kesan ketepikan kebosanan dikawal oleh kognisi tertentu. Selanjutnya dan berdasarkan kajian Biolcati, Passini [48] kita juga mengandaikan bahawa terutamanya individu yang mempunyai keterlambatan kebosanan yang lebih tinggi serta jangkaan untuk mengelakkan emosi negatif dengan menggunakan aplikasi komunikasi dalam talian mengalami lebih banyak akibat negatif akibat penggunaan aplikasi sedemikian. Sebagai tujuan selanjutnya, kita menyiasat kesan tindak balas afektif dan kognitif. Model I-PACE menunjukkan bahawa kesan jangkaan menghindari gejala ICD dikawal oleh pengalaman keinginan yang lebih tinggi. Secara keseluruhannya, kesan pengantaraan keinginan cue-induced juga mungkin relevan untuk kesan mediasi menghindari harapan antara ketepikan kebosanan dan ICD. Rajah 1 meringkaskan hipotesis dalam model persamaan struktur.

Rajah 1. Model hipotesis.

Model hipotesis untuk menganalisis kesan langsung dan tidak langsung yang disyorkan termasuk pembolehubah laten ICD.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g001

Kaedah

Peserta dan prosedur

Seratus empat puluh lapan peserta berumur antara 18 dan 60 (M = 25.61, SD = 8.94) mengambil bahagian dalam kajian semasa. Daripada jumlah ini, 91 adalah perempuan dan 57 adalah lelaki. Semua peserta adalah pengguna aplikasi komunikasi dalam talian, mulai dari dua hingga tahun penggunaan 19 (M = 8.09, SD = 3.09). Aplikasi aplikasi komunikasi dalam talian WhatsApp adalah aplikasi yang paling kerap digunakan (97.97% dari semua peserta), diikuti oleh Facebook (78.38% dari semua peserta), Facebook Messenger (62.84% dari semua peserta), dan Instagram (53.38% . Aplikasi komunikasi dalam talian lain seperti Twitter, iMessage, Snapchat, atau Skype telah digunakan oleh kurang daripada 50% dari semua peserta. Para peserta menghabiskan purata 125.41 minit (SD = 156.49) sehari menggunakan WhatsApp, diikuti oleh Instagram (M = 57.97, SD = 78.76), Snapchat (M = 53.71, SD = 65.40), dan Facebook (M = 55.48, SD = 84.74). Semua aplikasi lain digunakan kurang dari 30 minit setiap hari.

Kami merekrut sampel di University of Duisburg-Essen (Jerman) melalui senarai mel, rangkaian sosial dalam talian, dan cadangan mulut-mulut. Kajian ini dijalankan di makmal, persekitaran individu. Pertama, para peserta diberitahu secara bertulis mengenai prosedur dan memberi persetujuan bertulis. Kami meminta mereka untuk menukar telefon pintar mereka ke mod penerbangan dan menyimpannya di saku mereka semasa penyertaan. Selepas itu, para peserta menjawab soal selidik dalam talian dan melakukan paradigma-reaktiviti kiasan serta paradigma percubaan selanjutnya yang tidak berkaitan dengan manuskrip semasa. Selepas itu, peserta memberi respons kepada soal selidik dalam talian, seperti Skala Kebahagiaan Kebosanan, Skala Penggunaan Internet-Harapan atau Ujian Kecanduan Internet pendek, yang akan dijelaskan dalam perkara berikut. Secara keseluruhannya, kajian itu mengambil kira-kira sejam. Pelajar mendapat mata kredit untuk penyertaan mereka. Jawatankuasa etika Universiti Duisburg-Essen meluluskan kajian tersebut.

Instrumen

Versi modifikasi Ujian Ketagihan Internet pendek untuk gangguan komunikasi Internet (s-IAT-ICD).

Kecenderungan ICD diukur dengan versi pendek Ketagihan Ketagihan Internet (s-IAT) oleh Pawlikowski, Altstötter-Gleich [58]. Untuk kajian ini kami menggunakan versi yang diubahsuai untuk ICD (s-IAT-ICD) [15]. Skala menilai aduan subjektif dalam kehidupan seharian kerana penggunaan aplikasi komunikasi dalam talian. Pada mulanya, definisi aplikasi komunikasi dalam talian diberikan. Arahan itu menekankan bahawa istilah aplikasi komunikasi dalam talian termasuk aktif (contohnya menulis jawatan baru) serta pasif (umpamanya, melayari dan membaca jawatan baru) menggunakan laman rangkaian sosial dan blog seperti Facebook, Twitter, dan Instagram , serta Mesej segera seperti WhatsApp.

Peserta mesti menilai dua belas item pada skala Likert lima mata (dari 1 = "tidak pernah" hingga 5 = "sangat kerap"). Skor jumlah dikira antara dua belas hingga 60. Skor> 30 menunjukkan penggunaan aplikasi komunikasi dalam talian yang bermasalah, sementara skor> 37 menunjukkan penggunaan patologi aplikasi komunikasi dalam talian. Soal selidik terdiri daripada dua faktor (masing-masing enam item): kehilangan kawalan / pengurusan masa (s-IAT-ICD 1: α = .849) dan masalah / keinginan sosial (s-IAT-ICD 2: α = .708). Konsistensi dalaman keseluruhan adalah α = .842. Kedua-dua faktor tersebut mewakili dimensi laten ICD dalam model persamaan struktur.

Reaktif dan cue.

Untuk menyiasat reaktiviti dan keinginan kiu, paradigma reaktif yang mengandungi dua belas gambar yang berkaitan dengan aplikasi komunikasi dalam talian telah digunakan [34, 59]. Petunjuk visual menunjukkan telefon pintar yang berbeza memaparkan perbualan melalui aplikasi komunikasi dalam talian yang berbeza. Rangsangan itu dipuji dan digambarkan dalam kajian bekas oleh Wegmann, Stodt [34]. Dalam kajian semasa, para peserta menilai setiap gambar mengenai kebangkitan, valensi, dan mendesak untuk menggunakan telefon pintar pada skala Likert lima mata (dari 1 = "tidak ada semangat / valensi / mendesak" kepada 5 = "gairah / valensi / ). Persembahan^® (Versi 16.5, www.neurobs.com) digunakan untuk persembahan dan penarafan isyarat.

Di samping itu, kami menggunakan Desire of Alkohol Questionnaire [60] diubahsuai untuk penggunaan telefon pintar untuk menilai keinginan [34]. Soal selidik itu dibentangkan sebelum dan selepas paradigma reaktiviti-kiu untuk mengukur keinginan dasar (DAQ-ICD baseline-keinginan) serta potensi perubahan keinginan selepas pendedahan kiu (DAQ-ICD post-craving). Oleh itu, para peserta perlu menilai item 14 (misalnya, "Menggunakan telefon pintar akan memuaskan sekarang") pada skala Likert tujuh mata (dari 0 = "ketidaksepakatan lengkap" kepada 6 = "perjanjian lengkap"). Selepas mengalihkan satu item, kami mengira skor min [59]. Konsistensi dalaman adalah α = .851 untuk keinginan baseline DAQ-ICD dan α = .919 untuk pasca-keinginan DAQ-ICD. Dalam analisis berikut, keinginan post-DAQ-ICD dan penarafan paradigma-reaktiviti kiu digunakan untuk mewakili dimensi laten keinginan yang ditimbulkan oleh cue dalam model persamaan struktur.

Versi diubah Skim Harapan Internet-Penggunaan untuk komunikasi dalam talian (IUES).

Skala Ekspektasi Penggunaan Internet (IUES) [17] diubah suai untuk komunikasi dalam talian digunakan untuk menilai jangkaan peserta terhadap penggunaan aplikasi komunikasi dalam talian [16]. Soal selidik mengandungi dua faktor (enam item setiap satu): pengukuhan positif (contohnya, "Saya menggunakan aplikasi komunikasi dalam talian untuk mengalami keseronokan"; IUES positif: α = .838) dan jangkaan harapan (contohnya, "Saya menggunakan aplikasi komunikasi dalam talian mengalihkan perhatian saya dari masalah "; IUES mengelakkan α = .732). Peserta perlu menilai setiap item pada skala Likert enam mata (dari 1 = "sepenuhnya tidak bersetuju" kepada 6 = "betul-betul bersetuju"). Berdasarkan pada bekas penyelidikan dan andaian teori, hanya pemboleh ubah harapan menghindari yang relevan untuk analisis berikut.

Skor Ketebalan Kecingkas Pendek (BPS).

Skor Ketebalan Kecingkungan Pendek (BPS) oleh Struk, Carriere [61] digunakan untuk menilai kekhasan kebiasaan kebiasaan. Skala ini terdiri daripada lapan item (contohnya, "Perlu lebih banyak rangsangan untuk mendapatkan saya daripada kebanyakan orang"), yang perlu dinilai pada skala Likert tujuh mata (dari 1 = "sepenuhnya tidak setuju" kepada 7 = "sepenuhnya setuju "). Nilai purata keseluruhan dikira. Konsistensi dalaman adalah α = .866.

Analisis statistik

Analisis statistik dijalankan menggunakan SPSS 25.0 untuk Windows (Statistik SPSS IBM, dikeluarkan 2017). Kami mengira korelasi Pearson untuk menguji hubungan bivariat antara dua pembolehubah. Korelasi ditafsirkan secara lebih terperinci dengan menggunakan saiz kesan. Berdasarkan Cohen [62], Pekali korelasi Pearson r ≥. 01 menunjukkan kecil, r ≥ .03 adalah medium, dan r ≥ .05 kesan yang besar. Analisis model persamaan struktur (SEM) dikira dengan menggunakan Mplus 6 [63]. Untuk menilai kesesuaian model SEM, kami menggunakan baki rata-rata punca punca standard (SRMR; nilai <.08 menunjukkan kesesuaian dengan data), ralat persamaan punca rata-rata (RMSEA; nilai <.08 menunjukkan kebaikan <.10 kesesuaian yang boleh diterima dengan data), dan indeks kesesuaian perbandingan (CFI dan TLI; nilai> .90 menunjukkan yang boleh diterima dan> .95 menunjukkan kesesuaian dengan data) [64, 65]. Kami juga menggunakan χ²-Test untuk memeriksa apakah data berasal dari model yang ditentukan. Sebagai langkah tambahan untuk mengurangkan ralat pengukuran untuk SEM, kami menggunakan kaedah petikan item untuk pembolehubah yang diwakili sebagai pemboleh ubah nyata. Kaedah ini membolehkan membina dimensi laten untuk pembolehubah ini dalam SEM [66, 67]. Oleh itu, kami menyemak antara korelasi antara item setiap skala dan kemudian mencipta dua faktor untuk dimensi laten IUES dan BPS.

Hasil

Nilai deskriptif dan statistik multivariate

Nilai min dan sisihan piawai bagi semua soal selidik serta penarafan paradigma-reaktiviti kiu boleh didapati di Jadual 1. Pembolehubah yang dibina dari petak item dimasukkan sebagai nilai tambahan. Jadual 2 menunjukkan korelasi bivariat antara pembolehubah ini. Berdasarkan skor pemotongan oleh Pawlikowski, Altstötter-Gleich [58], Peserta 23 menunjukkan masalah dan tujuh peserta menunjukkan penggunaan patologi aplikasi komunikasi dalam talian, yang dikaitkan dengan aduan subjektif dalam kehidupan seharian kerana penggunaan aplikasi ini dan menggambarkan gejala ICD.

Jadual 1. Nilai min, sisihan piawai, dan pelbagai skor s-IAT-ICD dan skala penggunaan.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.t001

Download:

• PPT

Slaid PowerPoint

• PNG

imej yang lebih besar

• TIFF

imej asal

Jadual 2. Hubungan bivariat antara skor s-IAT-ICD dan skala penggunaan.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.t002

Model persamaan struktur

Model persamaan struktur hipotesis, pada tahap laten, menunjukkan kecenderungan yang sangat baik dengan data (SRMR = .029, CFI = .986, TLI = .972, RMSEA = .063, p = .299, BIC = 3962.65). The χ²-Test juga menunjukkan keadaan yang baik (χ² = 22.25, p = .074, χ²/ df = 1.59). Semua dimensi laten yang jelas telah diwakili oleh pemboleh ubah nyata yang digunakan. Dalam langkah pertama, hasil menunjukkan bahawa ketebalan kebosanan (β = .384, SE = .096, p ≤ .001), keinginan yang ditimbulkan oleh cue (β = .414, SE = .102, p ≤ .001), dan harapan jangkaan (β = .255, SE = .109, p = .011) adalah peramal utama kecenderungan ICD. Ketidaksamaan kebosanan juga mempunyai kesan langsung ke atas nafsu yang disebabkan oleh isyarat (β = .411, SE = .100, p ≤ .001) dan harapan jangkaan (β = .567, SE = .084, p ≤ .001). Di samping itu, jangkaan menghindari adalah ramalan ketara keinginan yang ditimbulkan oleh cue (β = .361, SE = .107, p = .001). Kesan ketepikan kebosanan pada gejala ICD telah diantara pengambilan cue-induced (β = .170, SE = .058, p = .003) dan dengan harapan menghindari (β = .145, SE = .063, p = .021). Kesan jangkaan menghindari kecenderungan ICD juga dimediasi oleh keinginan yang ditimbulkan oleh cue (β = .149, SE = .059, p = .011). Tambahan pula, hubungan antara kesucian dan gejala-gejala penyakit ICD diantarkan oleh jangkaan menghindari dan, sebagai tambahan, oleh keinginan yang ditimbulkan oleh cue (kehebatan kebosanan-jangkaan jangkaan-cou-induced craving-ICD; β = .085, SE = .037, p = .021); namun pengantaraan ini hanya kecil. Secara keseluruhannya, model dianalisis dengan ketara menjelaskan 81.60% daripada variasi gejala ICD. Rajah 2 menunjukkan model dengan beban faktor, berat β, dan koefisien.

Download:

• PPT

Slaid PowerPoint

• PNG

imej yang lebih besar

• TIFF

imej asal

Rajah 2. Keputusan model persamaan struktur.

Keputusan model persamaan struktur dengan ICD sebagai pemboleh ubah bergantung termasuk faktor beban pada pemboleh ubah laten yang dinyatakan dan berat β yang disertakan, p-nilai, dan sisa-sisa.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g002

Analisis tambahan

Model yang diterangkan sebelum ini adalah berasaskan pertimbangan teoritis dan bukti empirik yang lebih lanjut seperti model persamaan struktur oleh Wegmann, Stodt [15] dan Wegmann dan Jenama [8]. Walau bagaimanapun, kami mahu kemudian mengawal model untuk faktor lain yang mungkin mempengaruhi untuk lebih memahami mekanisme dasar ICD. Isu pertama yang ditangani ialah persatuan rapat ketamakan kebosanan dengan kemurungan dan kecemasan [35, 68, 69]. Kajian semasa oleh Elhai, Vasquez [42] menggambarkan bahawa hubungan antara simptom psikopatologi dan penggunaan telefon pintar bermasalah diantarkan oleh ketenangan kebosanan yang lebih tinggi. Kami menilai gejala psikopatologi seperti kemurungan (M = 0.53, SD = 0.53), kepekaan interpersonal (M = 0.72, SD = 0.64), dan kebimbangan (M = 0.55, SD = 0.49) dengan menggunakan Soal Selidik Inventori Ringkas oleh Derogatis [70]. Oleh kerana pemboleh ubah yang mengawal gejala psikopatologi dikaitkan dengan pembolehubah lain dari model semasa (semua r≤ .448, semua p≤ .024), kami merangkumi gejala psikopatologi (iaitu kemurungan, kepekaan interpersonal, dan kecemasan) sebagai dimensi laten dalam model. Berdasarkan model pengantaraan oleh Elhai, Vasquez [42] kami memeriksa sama ada kesan ketepikan kebosanan adalah berdasarkan pada gejala psikopatologi atau apakah proneness kebosanan menggambarkan peningkatan statistik sendiri seperti yang ditekankan dalam bekas kajian [35, 42, 68].

Seperti yang digambarkan dalam Rajah 3, hasilnya menunjukkan bahawa gejala psikopatologi memainkan peranan penting dalam pembangunan dan penyelenggaraan ICD, yang selaras dengan bekas penyelidikan [8, 15, 42]. Walau bagaimanapun, kaitan keterlambatan kebosanan sebagai peramal penting gejala ICD tidak berkurangan dengan ketara selepas memasukkan gejala psikopatologi dalam model persamaan struktur. Ini menekankan bahawa keterlaluan kebosanan dan gejala psikopatologi adalah berkaitan tetapi membina bebas yang kesannya terhadap kecenderungan ICD dikawal oleh komponen kognitif dan afektif. Hasil daripada model persamaan struktur tambahan termasuk beban faktor pada pembolehubah laten yang dinyatakan dan berat β yang disertakan, p-nilai, dan sisa-sisa diringkaskan Rajah 3.

Rajah 3. Keputusan model persamaan struktur tambahan.

Hasil model persamaan struktur dengan gejala psikopatologi sebagai pemboleh ubah peramal lebih lanjut termasuk beban faktor pada pembolehubah laten yang dijelaskan dan berat β yang disertakan, p- nilai, dan sisa (Singkatan: PP = gejala psikopatologi, BP = ketepikan kebosanan, AE = jangkaan menghindari, CRAV = cue-induced craving, ICD = gangguan komunikasi internet).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g003

Kami juga menganggap umur dan jantina sebagai pemboleh ubah yang berpotensi yang boleh menjejaskan struktur model semasa. Oleh itu, kita terlebih dahulu mengira korelasi antara umur dan semua pembolehubah lain. Hasilnya menunjukkan korelasi kecil (semua r≤ -.376). Hubungan ini menggambarkan corak yang biasa yang peserta muda mengalami keluhan subjek yang lebih tinggi dalam kehidupan seharian kerana penggunaan aplikasi komunikasi dalam talian yang berlebihan. Sebagai langkah seterusnya, kami mengawal data kami untuk perbezaan jantina dengan menggunakan perbandingan t-ujian untuk sampel bebas. Keputusan menunjukkan bahawa tiada perbezaan yang signifikan antara peserta lelaki dan perempuan (p ≥ .319). Model persamaan struktur dengan analisis tambahan mengikut jantina dikira dengan menggunakan analisis struktur min sebagai cara meneruskan [71]. Indeks yang sesuai dengan model persamaan struktur menunjukkan yang sesuai dengan data (CFI = .975, TLI = .961, SRMR = .060, RMSEA = .075, p = .194, BIC = 4050.63). Bagi kedua-dua peserta lelaki dan wanita kami mendapati corak hasil yang sama. Peserta wanita menunjukkan kesan pengantaraan yang sama seperti yang digambarkan dalam model persamaan struktur hipotesis. Bagi lelaki, kami tidak menjumpai kesan langsung daripada harapan jangkaan terhadap kecenderungan ICD (β = .153, SE = .133, p = .249), tiada kesan pengantaraan terhadap jangkaan menghindari hubungan antara kesucian kebosanan dan ICD (β = .029, SE = .030, p = .327), dan tidak ada kesan pengantaraan keinginan pada hubungan antara kecacatan dan gejala kebiasaan ICD (β = .073, SE = .065, p = .262). Oleh kerana saiz sampel kecil, terutamanya mengenai sampel lelaki, hasilnya perlu dibincangkan dengan berhati-hati dan perlu dikawal dalam kajian lanjut.

Perbincangan

Dalam kajian semasa, kami menguji kesahihan model teoretikal yang menganggap interaksi antara kegelapan bosan dan komponen afektif dan kognitif untuk menjelaskan gejala ICD. Model persamaan struktur, pada tingkat laten, menghasilkan kesesuaian yang sangat baik dengan data menggunakan metode parceling item untuk mengurangkan kesalahan pengukuran. Keseluruhannya, ketepikan kebosanan dan kesan pengantaraan komponen kognitif dan afektif, iaitu jangkaan menghindari dan keinginan yang ditimbulkan oleh cue, menjelaskan 81.60% varians dalam gejala ICD. Hasilnya menggambarkan bahawa ketebalan kebosanan mempunyai kesan langsung kepada perkembangan dan penyelenggaraan ICD. Ia merupakan ramalan penting bagi jangkaan untuk mengelakkan emosi negatif dan melepaskan diri dari realiti serta keinginan yang disebabkan oleh isyarat. Komponen-komponen yang bersifat afektif dan kognitif ini mengantara kesan ketepikan kebosanan pada ICD. Hasilnya lebih menekankan interaksi mediator tersebut, karena pengaruh menghindari harapan pada gejala ICD adalah sebagian ditengahi oleh keinginan yang disebabkan oleh isyarat. Tambahan pula, pengantaraan menghindari jangkaan pada hubungan antara kesucian kebosanan dan gejala ICD telah dimediasi oleh keinginan yang disebabkan oleh isyarat.

Hasilnya menyokong hipotesis bahawa hubungan antara kerentanan untuk mengalami kebosanan sebagai sebahagian daripada ciri teras seseorang, dan pengalaman akibat negatif akibat penggunaan aplikasi komunikasi dalam talian yang berlebihan diantarkan oleh respons afektif dan kognitif kepada rangsangan berkaitan konteks luaran , seperti isyarat visual yang memaparkan perbualan melalui aplikasi komunikasi dalam talian yang berbeza. Keputusan terkini memanjangkan penemuan bekas kajian, yang telah menunjukkan bahawa gejala psikopatologi (seperti kemurungan atau kebimbangan sosial) dan aspek keperibadian (seperti kelemahan tekanan atau harga diri) mempunyai kesan terhadap gejala ICD, yang dimediasi oleh kognisi tertentu (seperti gaya penangguhan yang tidak berfungsi atau jangkaan penggunaan Internet) [8, 15]. Hasilnya konsisten dengan model I-PACE teoritis yang dicadangkan oleh Brand, Young [7]. Model utama kepada model I-PACE adalah kesan ciri teras seseorang dalam persepsi subjektif terhadap keadaan, contohnya apabila dihadapkan dengan rangsangan berkaitan ketagihan, konflik peribadi, atau tekanan. Persepsi berwarna secara subjektif mengenai elemen keadaan membawa kepada tanggapan afektif dan kognitif individu seperti reaktiviti dan keinginan kiu, yang digambarkan sebagai keinginan untuk menggunakan aplikasi tertentu dan untuk mengurangkan keadaan afektif negatif [20, 24]. Keputusan kajian semasa menyokong andaian ini dengan menunjukkan bahawa peserta yang mempunyai kecenderungan yang lebih tinggi untuk mengalami kebosanan (sebagai salah satu ciri teras seseorang) atau tidak dapat mengawal perhatian terhadap rangsangan [35], mempunyai risiko yang tinggi untuk menggunakan aplikasi komunikasi dalam talian secara berlebihan. Hasilnya juga dipertingkatkan oleh kajian oleh Elhai, Vasquez [42] serta analisis tambahan kami, yang menekankan bahawa gejala psikopatologi seperti kemurungan, kepekaan interpersonal serta kebimbangan boleh membawa kepada kecenderungan yang lebih tinggi dari kebosanan dan risiko yang lebih tinggi daripada penggunaan patologi aplikasi komunikasi dalam talian. Tingkah laku ini diperkuat apabila individu dihadapkan dengan rangsangan khusus (komunikasi yang berkaitan dengan telefon pintar) dan mengalami keinginan untuk menggunakan telefon pintar atau aplikasi komunikasi tertentu. Nampaknya seperti kebiasaan automatik untuk menggunakan telefon pintar ini setelah melihat ikon atau mendengar bunyi mesej yang masuk [34]. Pengguna aplikasi komunikasi dalam talian mungkin telah membangunkan tabiat sedemikian untuk cuba mengatasi perasaan yang tidak menyenangkan seperti kebosanan dan dengan demikian melarikan diri dari rangsangan bawah yang berpengalaman [20, 36].

Kesan pengantian jangkaan menghindari mengenai hubungan kehebatan kebosanan dan gejala ICD menyokong andaian ini. Sama seperti keinginan yang ditimbulkan oleh cue menunjukkan bahawa kecenderungan untuk mengalami kebosanan membawa kepada jangkaan untuk mengelakkan emosi negatif dalam talian dan mengalihkan perhatian daripada masalah dengan menggunakan telefon pintar atau aplikasi komunikasi dalam talian. Ini adalah sejajar dengan Biolcati, Passini [48] memperlihatkan bahawa hubungan antara kebodohan kebosanan dan tingkah laku minum-minum dikawal oleh jangkaan untuk melepaskan diri dari bawah rangsangan dan dari realiti. Penulis menganggap bahawa terutama remaja, yang lebih cenderung mengalami kebosanan dalam masa lapang mereka, mengharapkan untuk melepaskan diri dari emosi negatif dengan meminum alkohol, yang memperkuat risiko perilaku minum-minum [48]. Tingkah laku yang berisiko seolah-olah menjadi mekanisme penanggulangan maladaptif, di mana individu cuba mencari strategi untuk mengurangkan kecenderungan mengalami kebosanan [35, 39, 40]. Keputusan Biolcati, Passini [48], Biolcati, Mancini [39], dan Harris [40menggambarkan andaian utama model I-PACE seperti hipotesis bahawa individu cuba melepaskan diri dari emosi negatif atau mengendalikan mood yang tidak normal terutama ketika dihadapkan dengan rangsangan berkaitan ketagihan, yang boleh menyebabkan keputusan untuk menggunakan aplikasi tertentu. Sejak Zhou dan Leung [46] telah menghuraikan persamaan kegelapan bosan dengan permainan dalam persekitaran rangkaian sosial, keputusan semasa menentukan hubungan ini. Pengalaman kepuasan atau rangsangan dalam situasi yang tidak dapat diramal dapat dijelaskan sebagai faktor penting yang meningkatkan risiko menggunakan aplikasi dalam talian tertentu disebabkan oleh harapan untuk mengurangkan keadaan afektif negatif dalam situasi yang sama berulang kali. Ini adalah selaras dengan penemuan kajian neuroimaging oleh Montag, Markowetz [72] yang menunjukkan aspek yang menggalakkan menggunakan Facebook melalui telefon pintar dan pengaktifan lebih tinggi striatum ventral apabila individu menghabiskan masa untuk perkhidmatan rangkaian sosial.

Tujuan kedua kajian ini adalah untuk mengkaji interaksi tindak balas afektif dan kognitif terhadap rangsangan luar. Bekas kajian telah meneliti perkaitan reaktifiti dan keinginan [34] serta jangkaan penggunaan Internet [8, 15] dan harapan jangkaan terutamanya [16] untuk pembangunan dan penyelenggaraan ICD. Kepentingan kedua-dua konstruk ini telah ditunjukkan untuk gangguan penggunaan Internet tertentu, seperti gangguan membeli-belah Internet atau pembelian patologi [18, 59], Gangguan pornografi Internet-melihat [29], Gangguan permainan Internet [30, 73, 74], atau gangguan penggunaan Internet secara umum (tidak spesifik) [17]. Untuk pengetahuan yang terbaik, tidak ada kajian yang menyelidiki interaksi keinginan cue-induced dan harapan penggunaan internet sebagai hipotesis dalam model I-PACE [7]. Para penulis model I-PACE menganggap bahawa jangkauan penggunaan Internet meramalkan keinginan yang disebabkan oleh cue, yang mempunyai kesan terhadap gejala gangguan penggunaan Internet tertentu. Oleh itu, kami membuat hipotesis bahawa tindakan keinginan yang ditimbulkan oleh cue sebagai mediator antara jangkaan penggunaan Internet (terutamanya jangkaan jangkaan) dan gejala ICD. Hipotesis disokong oleh keputusan semasa. Penemuan menunjukkan bahawa komponen afektif dan kognitif berinteraksi antara satu sama lain, yang menekankan mekanisme utama model teori. Individu yang mempunyai kognisi yang berkaitan dengan Internet tertentu (seperti jangkaan untuk mengalihkan perhatian daripada masalah, untuk melepaskan diri daripada realiti, atau untuk mengelakkan kesepian) nampaknya terdedah kepada isyarat yang berkaitan dengan kecanduan dan nampaknya mengalami reaksi keinginan yang lebih tinggi. Mengenai mekanisme tetulang yang dicadangkan dalam model I-PACE, individu diasumsikan untuk menggunakan aplikasi "pilihan pertama" mereka untuk mengalihkan perhatian dari keadaan negatif ini dan mengalami kepuasan atau pampasan. Ini meningkatkan risiko kehilangan kawalan ke atas penggunaan Internet [7]. Hasilnya adalah tanda pertama yang menunjukkan interaksi antara respons afektif dan kognitif kepada rangsangan luar dan dalaman. Oleh kerana terdapat komponen-komponen lain seperti kecenderungan perhatian dan persatuan implikasinya serta kaitan kawalan kendali dan fungsi eksekutif [7], persatuan-persatuan di antara faktor-faktor ini perlu disiasat secara terperinci. Oleh itu, kajian masa depan harus memberi tumpuan kepada ICD, tetapi juga gangguan penggunaan Internet yang khusus.

Tinjauan dan implikasi

Penggunaan telefon pintar dan aplikasi komunikasi dalam talian dalam kehidupan setiap hari nampaknya tidak bermasalah secara umum. Bagi kebanyakan orang, tabiat biasa menggunakan telefon pintar sambil menunggu orang lain atau kereta api sebagai contoh. Turel dan Bechara [75] menggambarkan perkaitan impulsif sebagai faktor risiko ICD juga. Secara keseluruhannya, aplikasi komunikasi dalam talian seolah-olah menjadi contoh utama untuk hubungan antara kegelapan bosan dan penggunaan patologi. Ia boleh dianggap bahawa pengalaman memuaskan dan pampasan dengan menggunakan aplikasi ini adalah mekanisme utama mengenai proses pembangunan ICD. Walaupun keputusannya konsisten dengan andaian teori model I-PACE oleh Brand, Young [7], perkembangan tingkah laku komunikasi dalam talian dan gejala ICD serta peranan keterlaluan kebosanan dan komponen kognitif dan afektif perlu disiasat dalam kajian membujur. Oleh itu, lebih banyak penyelidikan terutamanya mengenai mekanisme tetulang tertentu diperlukan.

Memandangkan ini, selain daripada kecenderungan untuk mengalami kebosanan, penyelidikan juga harus memberi tumpuan kepada keadaan yang dirasakan secara subjektif. Ben-Yehuda, Greenberg [76] telah membincangkan kebergantungan kebosanan negeri sebagai faktor risiko yang berpotensi untuk membangunkan ketagihan telefon pintar, yang perlu disiasat dalam penyelidikan lanjut. Ini termasuk pengalaman kurang rangsangan dan kurang rangsang sebagai keadaan bergantung konteks [38, 57]. Ia boleh diandaikan bahawa kebosanan sebenarnya adalah penjelasan yang lebih relevan lagi mengapa individu membangunkan kebiasaan automatik untuk menggunakan telefon pintar dalam situasi yang kurang rangsangan. Hal ini dapat diperkuat dengan kepuasan dan kompensasi yang berpengalaman dan oleh itu meningkatkan kebarangkalian menggunakan telefon pintar dalam keadaan sebanding lagi. Setakat ini, kajian lanjut perlu diingat bahawa faktor keadaan seperti mood sebenar, konflik peribadi, kebosanan yang berpengalaman sebenar, atau tekanan yang dianggap dapat mempengaruhi komponen kognitif dan afektif serta keputusan untuk menggunakan aplikasi tertentu [7, 77].

Memandangkan fakta bahawa lebih ramai individu mengalami akibat negatif dalam kehidupan seharian, seperti konflik dengan keluarga dan rakan-rakan atau masalah yang berkaitan dengan pekerjaan yang disebabkan oleh penggunaan internet yang tidak terkawal dan aplikasi khusus, terdapat keperluan yang meningkat untuk mencukupi dan berpandukan campur tangan. Dalam konteks gangguan penggunaan Internet dan bentuk khususnya, seperti ICD, kejayaan pencegahan dan campur tangan diandaikan terutamanya bergantung kepada kecukupan menangani faktor-faktor yang berkaitan. Dengan mengambil kira bahawa ciri peribadi mungkin berpotensi sukar diubahsuai, campur tangan harus memberi tumpuan kepada aspek penyederhanaan serta pengantara untuk mencegah penggunaan aplikasi internet tertentu yang berlebihan [7]. Dalam kajian ini, jangkaan untuk menghindari perasaan negatif dalam talian dan reaksi keinginan yang ditimbulkan oleh isyarat telah ditekankan untuk memainkan peranan mediasi dalam pembangunan dan penyelenggaraan ICD. Melukis pada jangkaan penggunaan Internet tertentu untuk mengubah kognisi yang tidak bersyarat boleh menjadi langkah pertama ke arah kegunaan Internet berfungsi. Orang yang mempunyai kebimbangan untuk kebosanan atau yang mempunyai kecenderungan yang lebih tinggi untuk mengalami kebosanan harus dilatih untuk menyedari bahawa Internet atau penggunaan telefon pintar bukan satu-satunya cara untuk menangani situasi harian yang melibatkan rangsangan atau perasaan yang tidak menyenangkan. Aspek ini amat penting kerana mempunyai harapan bahawa aplikasi komunikasi dalam talian dapat membantu melepaskan diri dari masalah kehidupan yang sesungguhnya dapat dengan itu mempromosikan dan menggiatkan reaksi keinginan seperti yang ditunjukkan oleh hasil semasa, terutama ketika rangsangan spesifik terjadi. Dalam kehidupan seharian rangsangan sedemikian dalam kehidupan seharian boleh jadi contohnya melihat orang lain menggunakan telefon pintar atau melihat mesej yang masuk. Ini, sebenarnya, boleh menjadikannya lebih sukar bagi individu untuk menahan diri dari keinginan untuk menggunakan aplikasi tertentu. Secara keseluruhannya, individu kemudian dapat mengembangkan kawalan yang dikurangkan ke atas penggunaan Internet yang menghasilkan akibat negatif. Selain itu, pendekatan kecenderungan ke arah aplikasi komunikasi dalam talian kerana hasrat yang berpengalaman harus dikurangkan secara sistematik melalui program latihan yang membolehkan individu belajar bagaimana mengelakkan reaksi yang tidak terkawal untuk rangsangan tertentu [7]. Keberkesanan kaedah latihan biasa memerlukan siasatan lanjut, terutamanya untuk ICD.

Akhirnya, kita perlu menyebut beberapa batasan. Kajian ini dijalankan dengan sampel yang mudah, yang tidak mewakili seluruh penduduk atau untuk pesakit mencari rawatan dengan gangguan penggunaan Internet. Atas dasar keputusan semasa, nampaknya bernilai menyelidiki interaksi kehebatan kebosanan, keinginan, dan menggunakan harapan pada sampel lain, seperti remaja dan pesakit yang mencari rawatan. Keterbatasan tambahan adalah bahawa kami telah memberi tumpuan kepada ICD sahaja. Memandangkan aplikasi Internet lain juga boleh digunakan untuk melepaskan diri dari kebosanan atau perasaan negatif, kajian itu harus diulangi dengan sampel yang mempunyai penggunaan pilihan utama lain, seperti permainan Internet, belanja Internet, atau penggunaan pornografi Internet.

Kesimpulan

Kajian semasa ini bertujuan untuk menyiasat andaian teori mengenai perkembangan dan penyelenggaraan ICD. Berdasarkan model I-PACE, tumpuan telah diberikan kepada pengantaraan kesan komponen kognitif dan afektif, iaitu jangkaan menghindari dan keinginan yang ditimbulkan oleh isyarat, mengenai hubungan antara ciri teras seseorang dan gejala ICD. Kajian ini mengkaji kesan ketepikan kebosanan sebagai pemboleh ubah sifat yang mungkin meramalkan gejala ICD. Hasil semasa menunjukkan bahawa ketebalan kebosanan boleh memainkan peranan penting dalam ICD. Individu yang mempunyai kecenderungan yang lebih tinggi untuk mengalami kebosanan menunjukkan jangkaan yang lebih tinggi untuk mengelakkan perasaan negatif dengan menggunakan aplikasi komunikasi dalam talian, yang seterusnya meningkatkan akibat negatif dalam kehidupan seharian. Di samping itu, jangkaan menghindari dikaitkan dengan pengalaman yang lebih tinggi keinginan. Ini mungkin disebabkan oleh kelemahan berpotensi yang lebih tinggi kepada isyarat komunikasi yang berkaitan dengan Internet, yang kemudian menjadikannya lebih sukar untuk tidak menggunakan aplikasi komunikasi dalam talian. Dengan keputusan ini, mekanisme yang mendasari ICD datang untuk melegakan pembebasan. Percubaan intervensi yang bertujuan untuk menghindari dari penggunaan Internet yang tidak terkawal dan berlebihan dan aplikasi spesifiknya berpotensi dioptimalkan dengan mempertimbangkan konsep keterlambatan kebosanan dan interaksinya dengan reaktifitas, keinginan, dan harapan-harapan.

Maklumat sokongan

S1 File.sav

arasaham

muat turun

Dataset_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Fail ini adalah dataset kajian semasa dan mengandungi semua pembolehubah dan maklumat untuk analisis yang dijalankan.

(SAV)

Fail S1. Dataset_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Fail ini adalah dataset kajian semasa dan mengandungi semua pembolehubah dan maklumat untuk analisis yang dijalankan.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.s001

(SAV)

Rujukan

1. 1. Statista. Bilangan pengguna telefon pintar di seluruh dunia dari 2014 ke 2020 (dalam berbilion) 2017 [dipetik 2017 22 / 11 / 2017].
2. 2. Kuss DJ, Griffiths MD. Rangkaian sosial dan ketagihan dalam talian: Kajian literatur psikologi. Jurnal Penyelidikan Enviromental Antarabangsa dan Kesihatan Awam. 2011; 8: 3528-52. pmid: 22016701
   • Lihat Perkara
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
3. 3. Amichai-Hamburger Y, Vinitzky G. Penggunaan dan keperibadian rangkaian sosial. Komputer dalam Perilaku Manusia. 2010; 26 (6): 1289-95.
4. Lihat Perkara
5. Google Scholar
6. 4. Statista. Bilangan pengguna WhatsApp aktif bulanan di seluruh dunia dari April 2013 hingga Julai 2017 (dalam berjuta-juta) 2017 [dipetik 2017 22 / 11 / 2017].
7. 5. Statista. Bilangan pengguna Facebook aktif bulanan di seluruh dunia pada 3rd suku 2017 (dalam berjuta-juta) 2017 [dipetik 2017 22 / 11 / 2017].
8. Lihat Perkara
9. PubMed / NCBI
10. Google Scholar
11. Lihat Perkara
12. PubMed / NCBI
13. Google Scholar
14. Lihat Perkara
15. PubMed / NCBI
16. Google Scholar
17. Lihat Perkara
18. PubMed / NCBI
19. Google Scholar
20. Lihat Perkara
21. Google Scholar
22. Lihat Perkara
23. PubMed / NCBI
24. Google Scholar
25. Lihat Perkara
26. Google Scholar
27. Lihat Perkara
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Lihat Perkara
31. Google Scholar
32. Lihat Perkara
33. PubMed / NCBI
34. Google Scholar
35. Lihat Perkara
36. PubMed / NCBI
37. Google Scholar
38. Lihat Perkara
39. Google Scholar
40. Lihat Perkara
41. PubMed / NCBI
42. Google Scholar
43. Lihat Perkara
44. PubMed / NCBI
45. Google Scholar
46. Lihat Perkara
47. Google Scholar
48. Lihat Perkara
49. PubMed / NCBI
50. Google Scholar
51. Lihat Perkara
52. PubMed / NCBI
53. Google Scholar
54. Lihat Perkara
55. PubMed / NCBI
56. Google Scholar
57. Lihat Perkara
58. Google Scholar
59. Lihat Perkara
60. PubMed / NCBI
61. Google Scholar
62. Lihat Perkara
63. PubMed / NCBI
64. Google Scholar
65. Lihat Perkara
66. PubMed / NCBI
67. Google Scholar
68. Lihat Perkara
69. PubMed / NCBI
70. Google Scholar
71. Lihat Perkara
72. PubMed / NCBI
73. Google Scholar
74. Lihat Perkara
75. PubMed / NCBI
76. Google Scholar
77. Lihat Perkara
78. PubMed / NCBI
79. Google Scholar
80. Lihat Perkara
81. PubMed / NCBI
82. Google Scholar
83. Lihat Perkara
84. PubMed / NCBI
85. Google Scholar
86. Lihat Perkara
87. Google Scholar
88. Lihat Perkara
89. Google Scholar
90. Lihat Perkara
91. Google Scholar
92. Lihat Perkara
93. PubMed / NCBI
94. Google Scholar
95. Lihat Perkara
96. Google Scholar
97. Lihat Perkara
98. PubMed / NCBI
99. Google Scholar
100. Lihat Perkara
101. Google Scholar
102. Lihat Perkara
103. Google Scholar
104. Lihat Perkara
105. Google Scholar
106. Lihat Perkara
107. PubMed / NCBI
108. Google Scholar
109. Lihat Perkara
110. Google Scholar
111. Lihat Perkara
112. PubMed / NCBI
113. Google Scholar
114. Lihat Perkara
115. Google Scholar
116. Lihat Perkara
117. Google Scholar
118. Lihat Perkara
119. PubMed / NCBI
120. Google Scholar
121. Lihat Perkara
122. PubMed / NCBI
123. Google Scholar
124. Lihat Perkara
125. PubMed / NCBI
126. Google Scholar
127. Lihat Perkara
128. PubMed / NCBI
129. Google Scholar
130. Lihat Perkara
131. PubMed / NCBI
132. Google Scholar
133. Lihat Perkara
134. PubMed / NCBI
135. Google Scholar
136. Lihat Perkara
137. Google Scholar
138. Lihat Perkara
139. Google Scholar
140. Lihat Perkara
141. Google Scholar
142. Lihat Perkara
143. PubMed / NCBI
144. Google Scholar
145. Lihat Perkara
146. Google Scholar
147. Lihat Perkara
148. PubMed / NCBI
149. Google Scholar
150. Lihat Perkara
151. Google Scholar
152. Lihat Perkara
153. PubMed / NCBI
154. Google Scholar
155. 6. Young KS, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. Gangguan siber: Masalah kesihatan mental untuk alaf baru. Cyberpsychology and Behavior. 1999; 2: 475–9. pmid: 19178220
156. 7. Brand M, Young KS, Laier C, Wölfling K, Potenza MN. Mengintegrasikan pertimbangan psikologi dan neurobiologi mengenai perkembangan dan penyelenggaraan gangguan kegunaan Internet tertentu: Interaksi Model Orang Yang Berpengaruh-Kognisi-Pelaksanaan (I-PACE). Ulasan Neurosains dan Biobehavioral. 2016; 71: 252-66. pmid: 27590829
157. 8. Wegmann E, Brand M. Internet-communication disorder: It's a matter of social aspect, coping, and expectation-use Internet. Hadapan dalam Psikologi. 2016; 7 (1747): 1-14. pmid: 27891107
158. Lihat Perkara
159. Google Scholar
160. Lihat Perkara
161. PubMed / NCBI
162. Google Scholar
163. Lihat Perkara
164. Google Scholar
165. Lihat Perkara
166. PubMed / NCBI
167. Google Scholar
168. Lihat Perkara
169. Google Scholar
170. 9. Choi SW, Kim DJ, Choi JS, Choi EJ, Song WY, Kim S, et al. Perbandingan risiko dan faktor perlindungan yang berkaitan dengan ketagihan telefon pintar dan ketagihan internet. Jurnal Ketagihan Tingkah Laku. 2015; 4 (4): 308-14. pmid: 26690626
171. Lihat Perkara
172. PubMed / NCBI
173. Google Scholar
174. Lihat Perkara
175. PubMed / NCBI
176. Google Scholar
177. Lihat Perkara
178. PubMed / NCBI
179. Google Scholar
180. Lihat Perkara
181. PubMed / NCBI
182. Google Scholar
183. Lihat Perkara
184. Google Scholar
185. Lihat Perkara
186. Google Scholar
187. Lihat Perkara
188. PubMed / NCBI
189. Google Scholar
190. 10. Montag C, Blaszkiewicz K, Sariyska R, Lachmann B, Andone I, Trendafilov B, et al. Penggunaan telefon pintar pada abad 21st: Siapakah yang aktif di WhatsApp? Nota Penyelidikan BMC. 2015; 8: 1-6.
191. 11. Jenama M, Young KS, Laier C. Kawalan prefrontal dan ketagihan Internet: Model teori dan kajian penemuan neuropsikologi dan neuroimaging. Perbatasan dalam Neurosains Manusia. 2014; 8 (375): 1-36. pmid: 24904393
192. 12. Davis RA. Model kognitif-tingkah laku penggunaan internet patologi. Komputer dalam Perilaku Manusia. 2001; 17: 187-95.
193. 13. Spada MM. Gambaran keseluruhan penggunaan Internet bermasalah. Kelakuan Addictive. 2014; 39: Epub di hadapan cetakan. 3-6. pmid: 24126206
194. 14. Billieux J, Maurage P, Lopez-Fernandez O, Kuss DJ, Griffiths MD. Bolehkah penggunaan telefon bimbit bercelaru dianggap sebagai ketagihan tingkah laku? Kemas kini bukti semasa dan model komprehensif untuk penyelidikan masa depan. Laporan Ketagihan Semasa. 2015; 2 (2): 156-62.
195. 15. Wegmann E, Stodt B, Brand M. Penggunaan laman web sosial yang ketagihan boleh dijelaskan oleh interaksi penggunaan Internet yang diharapkan, celik Internet, dan gejala psikopatologi. Jurnal Ketagihan Tingkah Laku. 2015; 4 (3): 155-62. pmid: 26551905
196. 16. Wegmann E, Oberst U, Stodt B, Brand M. Ketakutan spesifik dalam talian yang hilang dan harapan penggunaan Internet menyumbang kepada gejala gangguan komunikasi Internet. Laporan Kecanduan Addictive. 2017; 5: 33-42. pmid: 29450225
197. 17. Jenama M, Laier C, Young KS. Ketagihan internet: Mengaitkan gaya, jangkaan, dan implikasi rawatan. Hadapan dalam Psikologi. 2014; 5: 1-14.
198. 18. Trotzke P, Starcke K, Muller A, Brand M. Pembelian patologi secara dalam talian sebagai satu bentuk penagihan Internet yang spesifik: Siasatan percubaan berasaskan model. PLOS ONE. 2015; 10 (10): e0140296. pmid: 26465593
199. 19. Sayette MA. Peranan keinginan untuk kegunaan kegunaan bahan: Masalah teoritis dan metodologi. Kajian tahunan psikologi klinikal. 2016; 12: 407-33. pmid: 26565121.
200. 20. Hormes JM. Kepentingan klinikal keinginan melangkaui kelakuan ketagihan: Kajian. Laporan Ketagihan Semasa. 2017; 4 (2): 132-41.
201. 21. Bechara A. Pengambilan keputusan, kawalan dorongan dan kehilangan kemahuan untuk menentang dadah: Perspektif neurokognitif. Saraf neurosains. 2005; 8: 1458-63. pmid: 16251988
202. 22. Carter BL, Tiffany ST. Meta-analisis reaktifiti kiu dalam penyelidikan ketagihan. Ketagihan. 1999; 94: 327-40. pmid: 10605857
203. 23. Skinner MD, Aubin HJ. Tempat keinginan dalam teorinya ketagihan: Sumbangan model utama. Ulasan Neurosains dan Biobehavioral. 2010; 34: 606-23. pmid: 19961872
204. 24. Drummond DC. Teori keinginan ubat, kuno dan moden. Ketagihan (Abingdon, England). 2001; 96: 33-46.
205. 25. Schiebener J, Laier C, Brand M. Terjejas dengan pornografi? Berlebihan atau mengabaikan isyarat cybersex dalam situasi multitasking berkaitan dengan gejala kecanduan cybersex. Jurnal Ketagihan Tingkah Laku. 2015; 4 (1): 14-21. pmid: 25786495
206. 26. Niu GF, Sun XJ, Subrahmanyam K, Kong FC, Tian Y, Zhou ZK. Cue-induced keinginan untuk Internet di kalangan penagih internet. Kelakuan Addictive. 2016; 62: 1-5. pmid: 27305097
207. 27. Tiffany ST, Wray JM. Kepentingan klinikal keinginan ubat. Riwayat Akademi Sains New York. 2012; 1248: 1-17. pmid: 22172057
208. 28. Snagowski J, Brand M. Gejala kecanduan cybersex boleh dikaitkan dengan kedua-dua menghampiri dan menghindari rangsangan pornografi: Hasil dari sampel analog pengguna cybersex biasa. Hadapan dalam Psikologi. 2015; 6: 653. pmid: 26052292
209. 29. Laier C, Pawlikowski M, Pekal J, Schulte FP, Brand M. Ketagihan Cybersex: Rangsangan seksual yang berpengalaman ketika menonton pornografi dan bukan hubungan seksual yang sebenar membuat perbezaan. Jurnal Ketagihan Tingkah Laku. 2013; 2: 100-7. pmid: 26165929
210. 30. Thalemann R, Wölfling K, Grüsser SM. Kereaktifan isyarat spesifik pada isyarat berkaitan permainan komputer pada pemain yang berlebihan. Neurosains Tingkah Laku. 2007; 121: 614-8. pmid: 17592953
211. 31. Liu L, Yip SW, Zhang JT, Wang LJ, Shen ZJ, Liu B, et al. Pengaktifan striatum ventral dan dorsal semasa kereaktifan kiu dalam gangguan permainan Internet. Biologi penagihan. 2017; 3 (2): 791-801. pmid: 26732520.
212. 32. Park CB, Park SM, Gwak AR, Sohn BK, Lee JY, Jung HY, et al. Kesan pendedahan berulang kepada isyarat perjudian maya atas keinginan untuk berjudi. Kelakuan Addictive. 2015; 41: 61-4. pmid: 25306387
213. 33. Fernie BA, Caselli G, Giustina L, Donato G, Marcotriggiani A, Spada MM. Pemikiran keinginan sebagai peramal perjudian. Kelakuan Addictive. 2014; 39: 793-6. pmid: 24531634
214. 34. Wegmann E, Stodt B, Jenama M. Keinginan yang disebabkan oleh Cue dalam gangguan komunikasi Internet menggunakan isyarat visual dan pendengaran dalam paradigma tindak balas isyarat. Penyelidikan & Teori Ketagihan. 2017: Epub lebih awal daripada cetakan.
215. 35. LePera N. Hubungan antara kegelapan kebosanan, kesedaran, kebimbangan, kemurungan, dan penggunaan bahan. Buletin Psikologi Sekolah Baru. 2011; 8 (2): 15-23.
216. 36. Iso-Ahola SE, Weissinger E. Persepsi kebosanan dalam masa lapang: Konsepsi, kebolehpercayaan dan kesahan Skala Kebosanan Riadah. Jurnal Penyelidikan Riadah. 1990; 22 (1): 1-17.
217. 37. Lin CH, Lin SL, Wu CP. Kesan pemantauan ibu bapa dan kebosanan pada kecanduan internet remaja. Remaja. 2009; 44 (176): 993-1004. Epub 2009 / 01 / 01. pmid: 20432612.
218. 38. Brissett D, Snow RP. Kebosanan: Di mana masa depan tidak. Interaksi Simbolik. 1993; 16 (3): 237-56.
219. 39. Biolcati R, Mancini G, Trombini E. Ketidaksamaan kepada kebosanan dan tingkah laku risiko semasa masa lapang remaja. Laporan psikologi. 2017: 1-21. Epub 2017 / 08 / 05. pmid: 28776483.
220. 40. Harris MB. Memerintahkan dan ciri-ciri keterlaluan kebosanan dan kebosanan. Jurnal Psikologi Sosial Gunaan. 2000; 30 (3): 576-98.
221. 41. Mikulas WL, Vodanovich SJ. Intipati kebosanan. Rekod Psikologi. 1993; 43 (1): 3-12.
222. 42. Elhai JD, Vasquez JK, Lustgarten SD, Levine JC, Hall BJ. Ketidaksetian terhadap kebosanan menguruskan hubungan antara penggunaan telefon pintar yang bermasalah dengan kemurungan dan keterukan kebimbangan. Kajian Komputer Sains Sosial. 2017: 1-14.
223. 43. Wiesner M, Windle M, Freeman A. Stres kerja, penggunaan bahan, dan kemurungan di kalangan pekerja dewasa muda: Pemeriksaan model kesan utama dan penyederhana. Jurnal psikologi kesihatan pekerjaan. 2005; 10 (2): 83-96. pmid: 15826220.
224. 44. Anshel MH. Kajian terhadap atlet elit mengenai punca-punca penggunaan dadah yang dilarang dalam sukan. Jurnal Perilaku Sukan. 1991; 14 (4): 283-310.
225. 45. Thackray RI. Tekanan kebosanan dan kebosanan: Pertimbangan bukti. Perubatan psikosomatik. 1981; 43 (2): 165-76. pmid: 7267937.
226. 46. Zhou SX, Leung L. Gratifikasi, kesepian, kebosanan rekreasi, dan harga diri sebagai peramal kecenderungan ketagihan dan penggunaan SNS di kalangan pelajar kolej China. Jurnal Antarabangsa Perilaku Siber, Psikologi dan Pembelajaran. 2012; 2 (4): 34-48.
227. 47. Caldwell LL, Smith EA. Tingkah laku kesihatan belia yang terasing dari masa lapang. Loisir et Société / Masyarakat dan Leisure. 1995; 18 (1): 143-56.
228. 48. Biolcati R, Passini S, Mancini G. "Saya tidak boleh tahan kebosanan." Mengekalkan harapan dalam masa remaja. Laporan Kecanduan Addictive. 2016; 3 (Supplement C): 70-6. pmid: 29532002
229. 49. Blaszczynski A, McConaghy N, Frankova A. Kecerobohan kebosanan dalam perjudian patologi. Laporan psikologi. 1990; 67 (1): 35-42. Epub 1990 / 08 / 01. pmid: 2236416.
230. 50. Fortune EE, Goodie AS. Hubungan antara perjudian patologi dan mencari sensasi: Peranan skor subscale. Jurnal kajian perjudian. 2010; 26 (3): 331-46. pmid: 19943092.
231. 51. Zuckerman M, Eysenck S, Eysenck HJ. Mencari sensasi di England dan Amerika: Cross-budaya, umur, dan perbandingan seks. Jurnal perundingan dan psikologi klinikal. 1978; 46 (1): 139-49. Epub 1978 / 02 / 01. pmid: 627648.
232. 52. Neubaum G, Krämer NC. Rakan-rakan saya di sebelah saya: Siasatan makmal mengenai peramal dan akibat daripada mengalami kedekatan sosial di laman rangkaian sosial. CyberPsychology, Behavior, dan Rangkaian Sosial. 2015; 18 (8): 443-9. pmid: 26252929
233. 53. Lin CH, Yu SF. Penggunaan internet remaja di Taiwan: Meneroka perbezaan jantina. Remaja. 2008; 43 (170): 317-31. pmid: 18689104.
234. 54. Rahmani S, Lavasani MG. Hubungan antara pergantungan Internet dengan pencarian sensasi dan keperibadian. Sains Procedia-Sosial dan Tingkah Laku. 2011; 30 (Supplement C): 272-7.
235. 55. Ahli Parlimen Chaney, Chang CY. Trio turmoi untuk Internet yang ketagihan lelaki yang melakukan hubungan seks dengan lelaki: Keasyikan bosan, hubungan sosial, dan pemisahan. Ketagihan & Pemaksaan Seksual. 2005; 12 (1): 3–18.
236. 56. Velezmoro R, Lacefield K, Roberti JW. Penegasan tekanan, pencarian sensasi, dan penyalahgunaan pelajar internet. Komputer dalam Perilaku Manusia. 2010; 26 (6): 1526-30.
237. 57. Weybright EH, Caldwell LL, Ram N, Smith EA, Wegner L. Rasa cair atau tiada kena mengena dengannya? Membezakan kebosanan kebebasan keadaan dan sifat dan hubungannya dengan penggunaan bahan di kalangan remaja Afrika Selatan. Sains luang. 2015; 37 (4): 311-31. pmid: 26085700.
238. 58. Pawlikowski M, Altstötter-Gleich C, Jenama M. Pengesahan dan sifat psikometrik versi ringkas Ujian Ketagihan Internet Young. Komputer dalam Perilaku Manusia. 2013; 29: 1212-23.
239. 59. Trotzke P, Starcke K, Pedersen A, Brand M. Cue yang diinduksi keinginan membeli patologi: Bukti empirikal dan implikasi klinikal. Perubatan psikosomatik. 2014; 76 (9): 694-700. pmid: 25393125.
240. 60. Cinta A, James D, Willner P. Satu perbandingan dua soal selidik keinginan alkohol. Ketagihan (Abingdon, England). 1998; 93 (7): 1091-102.
241. 61. Struk AA, Carriere JS, Cheyne JA, Danckert J. Skala Proneness Boredom Short. Penilaian. 2015; 24 (3): 346-59. pmid: 26467085.
242. 62. Cohen J. Analisis kuasa statistik untuk sains tingkah laku. 2 ed. Hillsdale, NJ: Erlbaum; 1988.
243. 63. Muthén L, Muthén B. MPlus. Los Angeles: Muthén & Muthén; 2011.
244. 64. Hu L, Bentler PM. Menilai model patut. Dalam: Hoyle RH, editor. Persamaan konsep pemodelan persamaan struktur dan aplikasi. London: Sage Publications, Inc; 1995. p. 76-99.
245. 65. Hu L, Bentler PM. Kriteria pemasukan untuk indeks yang sesuai dalam analisis struktur kovarians: kriteria konvensional versus alternatif baru. Pemodelan Persamaan Struktur: Jurnal Multidisiplin. 1999; 6: 1-55.
246. 66. Marsh HW, Ludtke O, Nagengast B, Morin AJ, Von Davier M. Mengapa bidang bungkusan adalah (hampir) tidak sesuai: Dua kesalahan tidak membuat penyesalan yang benar-benar menjejaskan dengan petak item dalam model CFA. Kaedah psikologi. 2013; 18 (3): 257-84. pmid: 23834417.
247. 67. Little TD, Cunningham WA, Shahar G, Widaman KF. Untuk petak atau tidak petak: Meneroka soalan, menimbang merit. Pemodelan Persamaan Struktur: Jurnal Multidisiplin. 2002; 9 (2): 151-73.
248. 68. Sommers J, Vodanovich SJ. Kejujuran kebosanan: Hubungannya dengan gejala-gejala psikologi dan fizikal. Jurnal psikologi klinikal. 2000; 56 (1): 149-55. Epub 2000 / 02 / 08. pmid: 10661377.
249. 69. Gordon A, Wilkinson R, McGown A, Jovanoska S. Ciri-ciri psikometrik Skala Proneness Kebosanan: Pemeriksaan keabsahannya. Kajian Psikologi. 1997; 42 (2-3): 85-97.
250. 70. Derogatis LR. Inventori Simptom Singkat Ringkas BSI: Pentadbiran, pemarkahan, dan prosedur manual. 1993. Epub Ketiga Edit.
251. 71. Dimitrov DM. Membandingkan kumpulan pada pemboleh ubah laten: Pendekatan pemodelan persamaan struktur. Kerja (Membaca, Massa). 2006; 26 (4): 429-36. Epub 2006 / 06 / 22. pmid: 16788262.
252. 72. Montag C, Markowetz A, Blaszkiewicz K, Andone I, Lachmann B, Sariyska R, et al. Penggunaan Facebook pada telefon pintar dan jumlah bahan kelabu nukleus accumbens. Penyelidikan otak tingkah laku. 2017; 329: 221-8. pmid: 28442353.
253. 73. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS. Otak menghubungkan keinginan untuk permainan dalam talian di bawah pendedahan di subjek dengan ketagihan Internet dan dalam subjek yang dihantar. Biologi penagihan. 2013; 18: 559-69. pmid: 22026537
254. 74. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Lin WC. Pengaktifan otak untuk kedua-dua hasutan permainan yang digerakkan oleh cue dan keinginan merokok di kalangan subjek komorbid dengan ketagihan permainan Internet dan pergantungan nikotin. Jurnal Penyelidikan Psikiatrik. 2013; 47 (4): 486-93. pmid: 23245948
255. 75. Turel O, Bechara A. Kesan impulsiviti motor dan kualiti tidur pada tingkah laku, tingkah laku yang menyimpang dan tidak merosakkan di laman rangkaian sosial dalam talian. Perbezaan Keperibadian dan Individu. 2017; 108: 91-7.
256. 76. Ben-Yehuda L, Greenberg L, Weinstein A. Ketagihan internet dengan menggunakan hubungan telefon pintar antara ketagihan Internet, kekerapan penggunaan telefon pintar dan pemikiran pelajar lelaki dan wanita. Journal of Reward Deficiency Syndrome & Addiction Science. 2016.
257. 77. Tavolacci MP, Ladner J, Grigioni S, Richard L, Villet H, Dechelotte P. Prevalensi dan persatuan tekanan yang dirasakan, penggunaan bahan dan kecenderungan tingkah laku: Kajian rentas keratan di kalangan pelajar universiti di Perancis, 2009-2011. Kesihatan awam BMC. 2013; 13: 724. pmid: 23919651.