Penggunaan Internet Bermasalah dan Permainan Dalam Talian Bermasalah Tidak Sama: Penemuan dari Contoh Besar Remaja Warga Negara (2014)

Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2014 Dec 1; 17 (12): 749-754.

doi:  10.1089 / cyber.2014.0475

PMCID: PMC4267705

Artikel ini telah dikutip oleh artikel lain dalam PMC.

Abstrak

Terdapat perdebatan yang berterusan dalam kesusasteraan sama ada penggunaan Internet bermasalah (PIU) dan permainan dalam talian bermasalah (POG) adalah dua entiti konseptual dan nosologi yang berbeza atau sama ada mereka adalah sama. Kajian ini menyumbang kepada persoalan ini dengan mengkaji hubungan dan pertindihan antara PIU dan POG dari segi hubungan seks, pencapaian sekolah, masa yang digunakan dengan menggunakan Internet dan / atau permainan dalam talian, kesejahteraan psikologi, dan aktiviti dalam talian yang disukai. Soal selidik yang menilai pembolehubah ini telah diberikan kepada sampel perwakilan dari negara peserta remaja (N= 2,073; Mumur= 16.4 tahun, SD= 0.87; 68.4% lelaki). Data menunjukkan bahawa penggunaan Internet adalah aktiviti yang sama di kalangan remaja, sementara permainan dalam talian terlibat dengan kumpulan yang jauh lebih kecil. Begitu juga, lebih ramai remaja memenuhi kriteria untuk PIU daripada POG, dan sekumpulan kecil remaja menunjukkan gejala kedua-dua tingkah laku masalah. Perbezaan yang paling ketara antara kedua-dua tingkah laku masalah adalah dari segi seks. POG lebih banyak dikaitkan dengan lelaki. Harga diri mempunyai saiz kesan yang rendah pada kedua-dua tingkah laku, manakala gejala depresi dikaitkan dengan PIU dan POG, yang mempengaruhi PIU sedikit lebih. Dari segi aktiviti dalam talian pilihan, PIU dikaitkan secara positif dengan permainan dalam talian, berbual dalam talian, dan rangkaian sosial, manakala POG hanya dikaitkan dengan permainan dalam talian. Berdasarkan penemuan kami, POG nampaknya menjadi tingkah laku yang konseptual dari PIU, dan oleh itu data menyokong tanggapan bahawa Gangguan Ketagihan Internet dan Gangguan Permainan Internet adalah entiti nosologi yang berasingan.

Pengenalan

Fenomena ketagihan Internet (IA) pertama kali diterangkan dalam beberapa karya oleh Young, dan Griffiths., Topik ini semakin mendapat perhatian umum dan sejak itu telah menjadi kawasan yang sangat dikaji yang berjumlah kira-kira kira-kira 70 kajian skala besar dengan ukuran sampel lebih daripada peserta 1,000. Walaupun terus menggunakan istilah "ketagihan Internet," penyelidik telah menonjolkan pelbagai jenis aktiviti yang kini boleh dilakukan di Internet, dan sering mengandaikan bahawa aktiviti dalam talian yang berlainan menyumbang kepada IA ​​pada skala yang berbeza.

Aplikasi dalam talian berbeza jauh bergantung kepada peranan yang dimainkan oleh Internet di dalamnya. Sebagai contoh, dikatakan bahawa dalam kes kegiatan seperti perjudian dalam talian dan membeli-belah, Internet adalah saluran lain di mana aktiviti luar talian tradisional kini boleh berlaku., Walau bagaimanapun, Internet merupakan komponen penting dalam aktiviti dalam talian lain seperti penyemakan maklumat (contohnya, "Googling"), berinteraksi dalam bilik sembang dalam talian, dan, lebih baru lagi, rangkaian sosial., Pendek kata, aktiviti-aktiviti berikut ini hanya boleh dilakukan secara dalam talian.

Walau bagaimanapun, terdapat juga beberapa aktiviti di mana Internet telah membawa dimensi baru kepada aktiviti luar talian. Salah satu aktiviti tersebut adalah bermain permainan video. Walaupun permainan video (dan boleh dikatakan permainan video berbilang) wujud jauh sebelum Internet digunakan secara meluas, keterhubungan dalam talian berskala besar kemudian membuka sempadan baru dan pengalaman dalam permainan-terutamanya dalam kes Massively Multiplayer Online Games (MMOGs). MMOG semasa boleh menjadi tuan rumah beribu-ribu pemain serentak di ruang maya yang sama, dan mereka telah mengubah sepenuhnya kualiti, pengalaman, dan dinamik permainan., Ini mungkin menjadi salah satu sebab mengapa permainan dalam talian yang bermasalah atau ketagihan permainan dalam talian telah menjadi kawasan penyelidikan yang berbeza. Hakikat bahawa Gangguan Gangguan Diagnostik dan Statistik yang dicadangkan bagi Gangguan Penggunaan Internet di Internet akhirnya digantikan oleh Gangguan Internet Permainan yang disyorkan oleh Gangguan Gangguan Mental, Edisi Kelima (DSM-5) juga menunjukkan kepentingan fenomena ini.

Walaupun semakin banyak kajian yang dijalankan di kawasan-kawasan ini, agak sedikit diketahui mengenai hubungan antara penggunaan Internet bermasalah (PIU) dan permainan dalam talian bermasalah (POG). Di luar pertimbangan teoretis, ia juga penting pada tahap praktikal dan pragmatik untuk mengkaji sama ada terdapat keperluan untuk pembezaan antara kedua-dua fenomena ini. Pendek kata, PIU dan POG mempunyai dua entiti konseptual dan nosologi berbeza yang melibatkan populasi yang berlainan dan memiliki ciri-ciri yang berbeza, atau adakah mereka dan yang sama? Lebih tepat lagi, apakah ciri-ciri individu yang terlibat oleh PIU dan POG sama atau berbeza? Adakah faktor penyumbang yang sama atau berbeza?

Kajian terdahulu menunjukkan beberapa perbezaan antara populasi yang terjejas oleh kedua-dua fenomena tersebut. Sebagai contoh, sementara mungkin kumpulan demografik yang lebih besar dipengaruhi oleh PIU, POG nampaknya menjejaskan kebanyakan populasi lelaki muda., Walau bagaimanapun, kelemahan metodologi kritikal kebanyakan kajian ini adalah mereka meneliti PIU dan POG secara berasingan. Oleh yang demikian, tujuan kajian ini adalah untuk mengkaji hubungan antara dan PIU dan POG dari segi hubungan seks, pencapaian sekolah, masa yang digunakan dengan menggunakan Internet dan / atau permainan dalam talian, kesejahteraan psikologi, dan aktiviti dalam talian pilihan dalam sampel remaja wakil nasional.

Kaedah

Contoh dan prosedur

Data dikumpulkan pada Mac 2011 sebagai sebahagian daripada projek antarabangsa yang dipanggil Projek Penyelidikan Sekolah Eropah mengenai Alkohol dan Dadah Lain (ESPAD). Projek ini telah berlaku setiap tahun 4 sejak 1995, dan menilai tabiat merokok dan penggunaan alkohol dan dadah remaja yang berumur 16 dalam jumlah negara peserta yang semakin meningkat. Di samping soalan wajib, di 2011, Hungary menambah dua bahagian ringkas untuk menilai PIU dan POG.

Untuk mendapatkan sampel perwakilan remaja berusia 16 tahun di kalangan penduduk Hungary, satu kaedah pensampelan rawak berstrata secara global yang bersifat homogen telah digunakan berdasarkan rantau (Central / Western / Eastern Hungary), gred (8-10), dan jenis kelas (jeneral utama, kelas menengah, vokasional menengah, dan kelas vokasional). Unit persampelan adalah kelas, dan soal selidik diberikan kepada setiap murid yang hadir di sekolah pada masa pengumpulan data. Data perlu dibiayai disebabkan oleh ketidakpercayaan yang miring disebabkan oleh kadar penolakan 15%. Untuk memadankan komposisi peserta dengan bingkai persampelan, data diberi bobot oleh strata dengan kaedah pembobotan matriks yang disyorkan oleh Sistem Maklumat Pendidikan Kebangsaan (KIR-STAT) (Elekes Z, 2012, data tidak diterbitkan).

Soalan yang berkaitan dengan PIU dan POG hanya diberikan kepada sampel perwakilan 9th-10th yang mewakili negara di sekolah vokasional umum dan menengahN= 5,045). Selepas mengeluarkan kes di mana jawapan kepada soalan PIU dan POG telah hilang sepenuhnya, sampel akhir terdiri daripada remaja 4,875.

Langkah-langkah

Sosiodemografi asas (iaitu, seks dan usia) bersama dengan prestasi sekolah (purata gred), dan maklumat mengenai penggunaan Internet dan permainan dalam talian dikumpulkan. Jawapan mengenai masa yang dihabiskan menggunakan Internet dan masa yang dihabiskan untuk bermain permainan dalam talian pada hari rata-rata dijumpai dengan soalan pilihan tunggal (<1 jam, 1-2 jam, 3-4 jam, 5-6 jam, 7-8 jam,> 8 Jam). Untuk menjadikan hasilnya lebih jelas, jumlah kategori dikurangkan semasa analisis dengan menggabungkan dua kategori dari tepi masing-masing. Tiga aktiviti Internet yang paling kerap digunakan juga dirakam. Pelajar boleh memilih dari enam pilihan (iaitu mencari maklumat dalam talian, bermain permainan dalam talian, berbual dalam talian, menggunakan laman rangkaian sosial, mengirim e-mel, dan memuat turun) dan dapat menentukan hingga dua aktiviti dalam talian tambahan.

PIU dinilai dengan menggunakan versi 6 dari Questionnaire Penggunaan Internet Masalah (PIUQ-6) (Király et al 2014, manuskrip tidak diterbitkan). Skala asal mempunyai item 18 dan tiga subscales: obsesi, pengabaian, dan gangguan kawalan. Versi yang lebih pendek menyimpan struktur tiga faktor asal yang diukur oleh dua item masing-masing. Skala Likert titik 5 (dari "tidak pernah" kepada "selalu / hampir selalu") digunakan untuk menganggarkan berapa banyak pernyataan yang diberikan mencirikan responden. Skor berkisar dari 6 ke 30, dengan markah yang lebih tinggi menunjukkan lebih banyak PIU. Skor cutoff 15 disyorkan untuk membezakan antara pengguna Internet yang bermasalah dan tanpa masalah. Kedua-dua alat itu menunjukkan sifat psikometrik yang baik. Konsistensi dalaman XIUMX-item PIUQ adalah 6 untuk sampel sekarang.

POG diukur dengan menggunakan Borang Pendek Questionnaire Gaming Permainan Masalah 12 (POGQ-SF). Instrumen ini berasal dari POGQ-item 18, skala dengan sifat psikometrik yang baik berdasarkan kandungan teori dan empirikal. Kedua-dua versi mengukur enam dimensi permainan masalah yang bermasalah (iaitu, keasyikan, berlebihan, rendaman, pengasingan sosial, konflik interpersonal, dan pengeluaran) menggunakan skala Likert 5 point. Skor berkisar dari 12 ke 60, dengan markah yang lebih tinggi menunjukkan lebih banyak POG. Skor 32 disyorkan untuk membezakan antara pemain dalam talian yang bermasalah dan tidak bermasalah. Konsistensi dalaman 12-item POGQ adalah 0.93 untuk sampel sekarang.

Ciri-ciri psikologi seperti mood depresi (short-form [6-item] Pusat Peninjauan Epidemiologi Kemurungan-Skala [CES-D]) dan harga diri (Skala Harga Diri Rosenberg [RSES]juga dinilai. CES-D bentuk pendek adalah skala yang direka untuk menilai tahap gejala depresi dengan menggunakan skala Likert-4 point (dari "jarang atau tidak" hingga "kebanyakan masa"). Skor berkisar dari 4 ke 24, dengan markah yang lebih tinggi menunjukkan tahap mood depresi yang lebih tinggi. Konsistensi dalaman adalah 0.82 untuk sampel sekarang. RSES menilai perasaan bernilai diri dan penerimaan diri, dengan itu mengukur harga diri global. Ia mempunyai item 10 (lima perkara yang dibalikkan) dan menggunakan skala Likert 4-point (dari "sangat setuju" kepada "sangat tidak setuju"). Skor berkisar dari 10 ke 40, dengan markah yang lebih tinggi menunjukkan harga diri yang lebih tinggi. Konsistensi dalaman adalah 0.86 untuk sampel sekarang.

Analisis statistik

Analisis deskriptif dilakukan dengan Statistik SPSS IBM untuk Windows, v20.0. Untuk menguji hubungan antara purata penggunaan harian harian dan purata permainan harian harian (diukur sebagai pembolehubah kategori), serta hubungan antara PIU dan POG, dua jadual kontingensi telah diwujudkan. Untuk mengkaji dua entiti nosologi yang dicadangkan oleh sastera psikologi terkini (iaitu, PIU dan POG), persatuan PIU dan POG dibandingkan dengan pemboleh ubah ramalan yang berkaitan dengan menggunakan analisis regresi berganda multivariate dalam pemodelan persamaan struktur (SEM) dalam MPLUS v6.0. Model regresi berganda multivariate boleh menganggarkan persatuan antara lebih daripada satu pembolehubah hasil dan lebih daripada satu pemboleh ubah ramalan. Selain itu, dalam analisis jenis ini, semua koefisien regresi dianggarkan dengan mengawal semua pemboleh ubah ramalan lain dalam model. Oleh kerana sisihan dari taburan normal, anggaran maksimum kemungkinan dengan estimasi ralat standard yang mantap telah digunakan. Semua analisis dijalankan ke atas sampel berwajaran. Data yang hilang dalam Mplus telah dirawat dengan kaedah maksimum kemungkinan maksimum maklumat.

Hasil

Statistik deskriptif

Purata umur sampel (N= 4,875) adalah tahun 16.4 (SD= 0.87), dan 50% adalah lelaki. Hanya enam pelajar (0.1%) dilaporkan tidak menggunakan Internet sama sekali dalam bulan sebelum pengumpulan data. Majoriti pelajar yang menggunakan Internet boleh dikelompokkan kepada salah satu daripada tiga kumpulan: (a) orang-orang yang tidak pernah memainkan permainan dalam talian (n= 709, 14.5%), (b) mereka yang telah bermain pada bulan sebelum pengumpulan data (n= 2,073, 42.5%), dan (c) mereka yang telah memainkan permainan dalam talian tetapi tidak pada bulan sebelum pengumpulan data (n= 1,799, 36.9%). Semua analisis dilakukan pada subkumpulan kedua yang terdiri daripada pemain semasa untuk dapat membuat perbandingan antara PIU dan POG. Umur minima subkumpulan pemain video semasa adalah sama seperti jumlah sampel. Walau bagaimanapun, taburan seks adalah berbeza: dua pertiga (69.1%) pemain semasa adalah lelaki berbanding separuh (50.4%) daripada jumlah sampel.

Masa dibelanjakan menggunakan Internet dan bermain permainan dalam talian

Untuk mengetahui hubungan antara purata penggunaan harian harian dan purata permainan harian harian, jadual kontingensi telah diwujudkan (lihat Jadual 1). Data menunjukkan bahawa walaupun purata penggunaan Internet sehari-hari telah diedarkan dengan sama rata di antara kategori tiga masa, permainan dalam talian menurun dengan ketara memandangkan kategori masa meningkat. Jadual juga menunjukkan bahawa walaupun permainan dalam talian disertai dengan penggunaan Internet yang tinggi, sebaliknya tidak benar. Iaitu, mereka yang menghabiskan banyak masa menggunakan Internet tidak perlu menghabiskan banyak masa bermain permainan dalam talian.

Jadual 1. 

Jadual Kontingensi Menunjukkan Purata Penggunaan Internet harian dan Purata Permainan Dalam Talian harian (N= Remaja 2,057)

Pengguna internet yang bermasalah dan pemain dalam talian yang bermasalah

Untuk mengetahui skala PIU dan POG dan tumpang tindih antara kedua-dua, jadual kontingensi lain dicipta terdiri daripada empat kumpulan yang berlainan: (a) pengguna internet yang tidak bermasalah, atau pemain dalam talian yang bermasalah (80.2%), (b) pengguna internet yang bermasalah tetapi bukan pemain bermasalah dalam talian (8.8%), (c) pemain dalam talian yang bermasalah tetapi tidak pengguna internet yang bermasalah (4.3%), dan (d) pengguna internet bermasalah dan pemain dalam talian yang bermasalah (6.7%) Jadual 2).

Jadual 2. 

Jadual Kontingensi Menunjukkan Overlaps Antara Penggunaan Internet Bermasalah dan Permainan Online Bermasalah (N= Remaja 1,923)

Regresi berganda multivariate

Matriks korelasi bagi pembolehubah kajian dibentangkan dalam Jadual 3. Untuk membandingkan persatuan PIU dan POG dengan pembolehubah peramal yang berkaitan, regresi berganda multivariate telah dijalankan (lihat Rajah 1). Keputusan menunjukkan persatuan tersendiri beberapa pemboleh ubah ramalan dengan dua pemboleh ubah hasil. Menjadi lelaki dikaitkan dengan kedua-dua tingkah laku masalah. Bagaimanapun, persatuan itu lebih kukuh untuk POG (β = -0.29, p<0.001) daripada untuk PIU (β = −0.07, p<0.01). Lebih dari 5 jam penggunaan Internet pada hari rata-rata mempunyai hubungan yang lebih kuat dengan PIU (β = 0.20, p<0.001) daripada POG (β = 0.07, p<0.01), semasa permainan dalam talian selama lebih dari 5 jam pada hari rata-rata mempunyai hubungan yang lebih dekat dengan POG (β = 0.20, p<0.001) daripada PIU (β = 0.07, p<0.01). Harga diri mempunyai kesan standard yang sangat rendah pada kedua-dua entiti (β = −0.08, p<0.01 untuk PIU; β = −0.09, p<0.01 untuk POG), sementara gejala kemurungan menunjukkan hubungan yang lebih kuat dengan PIU (β = 0.29, p<0.001 berbanding β = 0.22, p<0.001). Di samping itu, prestasi sekolah yang diukur dengan purata mata gred mempunyai kesan positif yang sangat rendah terhadap kedua-dua tingkah laku dalam talian yang bermasalah (β = 0.05, p<0.05 untuk PIU; β = 0.07, p<0.01 untuk POG). Berkaitan dengan enam aktiviti Internet yang ditawarkan untuk dinilai sebagai salah satu daripada tiga aktiviti dalam talian kegemaran (iaitu, mencari maklumat, bermain permainan dalam talian, berbual, menggunakan laman rangkaian sosial, mengirim e-mel, dan memuat turun), hanya bermain permainan dalam talian banyak dikaitkan dengan POG (β = 0.20, p<0.001), semasa bermain permainan dalam talian, berbual dalam talian, dan rangkaian sosial semuanya dikaitkan dengan PIU, walaupun ukuran kesannya tidak dapat diabaikan (β = 0.09, p<0.01; β= 0.06, p<0.01; dan β= 0.05, p<0.05, masing-masing).

FIG. 1. 

Model regresi berganda berganda untuk permainan dalam talian bermasalah (POG) dan penggunaan Internet patologi (PIU). Catatan: Kesalahan kovarians di kalangan pemboleh ubah ramalan tidak ditunjukkan demi kejelasan. *p<0.05; **p<0.01; ***p ...
Jadual 3. 

Matriks Korelasi yang mengandungi Semua Pembolehubah Kajian

Perbincangan

Kajian ini bertujuan untuk mengkaji hubungan antara PIU dan POG pada sampel remaja yang mewakili negara. Hasilnya menunjukkan bahawa walaupun penggunaan Internet adalah aktiviti biasa di kalangan remaja, permainan dalam talian dilakukan oleh kumpulan yang jauh lebih kecil. Lebih-lebih lagi, permainan "inti keras" (iaitu, mereka yang bermain permainan dalam talian selama> 7 jam sehari) jauh lebih jarang daripada penggunaan Internet yang berpanjangan (iaitu, menggunakan Internet selama> 7 jam sehari). Berdasarkan hasil ini, tidak menghairankan bahawa lebih banyak remaja memenuhi kriteria PIU daripada POG, sementara sekumpulan kecil remaja menunjukkan gejala kedua-dua tingkah laku masalah tersebut. Hasil ini sejajar dengan literatur yang menunjukkan penggunaan Internet lebih tinggi daripada permainan dalam talian, dan PIU yang lebih tinggi daripada POG dalam sampel remaja.

Model regresi berganda multivariate juga menunjukkan perbezaan antara kedua-dua tingkah laku dalam talian. Perbezaan yang paling ketara adalah dari segi seks dan masa yang dibelanjakan untuk kedua-dua aktiviti. Walaupun kedua-dua PIU dan POG dikaitkan dengan menjadi lelaki, saiz kesannya lebih besar untuk POG. Persatuan PIU dengan masa yang digunakan menggunakan Internet lebih kuat daripada persatuannya dengan bermain permainan dalam talian, sementara persatuan POG dengan masa yang dihabiskan untuk permainan dalam talian lebih kuat daripada persatuan dengan masa yang digunakan menggunakan Internet. Perbezaan ini juga ditunjukkan oleh pilihan yang berbeza untuk aplikasi dalam talian. Walaupun permainan dalam talian adalah satu-satunya aktiviti dalam talian yang disebut sebagai salah satu aktiviti dalam talian yang kerap dilakukan untuk POG, PIU dikaitkan secara positif dengan permainan dalam talian, berbual dalam talian, dan rangkaian sosial. Walau bagaimanapun, saiz kesan rangkaian sosial yang sangat rendah pada PIU adalah mengejutkan. Salah satu penjelasannya ialah populariti laman rangkaian sosial di Hungary mula berkembang dengan pesat berikutan tempoh pengumpulan data ini. Peningkatan pemilikan telefon pintar baru-baru ini mungkin juga mengubah penemuan penyelidikan ESPAD yang akan datang berhubung dengan aktiviti seperti rangkaian sosial.

Menariknya, harga diri yang rendah mempunyai saiz kesan standard yang rendah dalam kedua-dua masalah dalam tingkah laku dalam talian. Penemuan ini selaras dengan beberapa penyelidikan terdahulu tetapi bercanggah dengan beberapa kajian lain.,, Walau bagaimanapun, gejala depresi dikaitkan dengan PIU dan POG, yang mempengaruhi PIU sedikit lebih. Ini sekali lagi menyokong banyak kesusasteraan terdahulu.

Walaupun terdapat banyak kekuatan kajian, termasuk saiz sampel yang besar, perwakilan kebangsaan sampel, dan ciri psikometrik kuat instrumen yang digunakan untuk menilai POG dan PIU, terdapat beberapa batasan kepada data yang dikumpulkan. Data itu semua dilaporkan sendiri dan, oleh itu, terdedah kepada pelbagai berat sebelah (misalnya, keinginan sosial, bias memori ingat). Di samping itu, semua peserta adalah remaja Hungary dan hasilnya mungkin tidak umum kepada remaja dari negara-negara lain atau sampel dewasa. Seperti yang disebutkan di atas, data dikumpulkan sebelum ledakan rangkaian sosial baru-baru ini, dan jika diulang sekarang, kajian boleh menghasilkan hasil yang berbeza. Oleh itu, kajian itu perlu ditiru di kalangan sampel remaja dan dewasa dan di negara yang berbeza.

Berdasarkan penemuan kajian ini, POG nampaknya menjadi tingkah laku yang konseptual dari PIU. Hasilnya dengan jelas menunjukkan bahawa kedua-dua jenis tingkah laku dalam talian bermasalah muncul sebagai populasi yang berlainan dan dikaitkan dengan faktor penyumbang yang berbeza. Data menyokong tanggapan bahawa Gangguan Ketagihan Internet dan Gangguan Permainan Internet adalah entiti nosologi berasingan. Oleh itu, hanya mengklasifikasikan POG sebagai gangguan dalam sistem diagnostik semasa mungkin membawa kepada kejahilan terhadap aktiviti dalam talian yang berpotensi ketagihan seperti rangkaian sosial atau penggunaan Internet yang lebih bermasalah.

Penghargaan

Kerja ini disokong oleh Dana Penyelidikan Saintifik Hungary (nombor pemberian: K83884, K111938, dan K81353). Gyöngyi Kökönyei dan Zsolt Demetrovics mengakui sokongan kewangan János Bolyai Research Fellowship yang dianugerahkan oleh Akademi Sains Hungary.

Kenyataan Pendedahan Pengarang

Tiada kepentingan kewangan yang bersaing.

Rujukan

1. Young KS. Psikologi penggunaan komputer: XL. Penggunaan ketagihan Internet: kes yang memecahkan stereotaip. Laporan Psikologi 1996; 79: 899-902 [PubMed]
2. KS muda. Ketagihan internet: kemunculan gangguan klinikal baru. CyberPsychology & Behavior 1998; 1: 237–244
3. Griffiths MD. Ketagihan internet: isu untuk psikologi klinikal? Forum Psikologi Klinikal 1996; 97: 32-36
4. Griffiths MD. (1998) Kecanduan Internet: adakah ia benar-benar wujud? Dalam Gackenbach J, editor. , ed. Psikologi dan Internet: implikasi interpersonal, interpersonal, dan transpersonal. New York: Akademik Akhbar, ms 61-75
5. Kuss DJ., Griffiths MD., Karila L, et al. Ketagihan internet: semakan sistematik kajian epidemiologi untuk dekad yang lalu. Reka Bentuk Farmaseutikal Semasa 2014; 20: 4026-4052 [PubMed]
6. Griffiths MD. Ketagihan internet: Internet menimbulkan ketagihan yang lain. Jurnal Perubatan British pelajar 1999; 7: 428-429
7. Young KS. (1998) Ditangkap di Internet: bagaimana mengenali tanda-tanda penagihan Internet dan strategi pemulihan untuk pemulihan. New York: Wiley
8. Young KS. Ketagihan internet: penilaian dan rawatan. Jurnal Perubatan British pelajar 1999; 7: 351-352
9. Griffiths MD. Masa penagihan internet perlu diambil serius? Penyelidikan Ketagihan 2000; 8: 413-418
10. Griffiths MD. Perjudian internet: masalah, kebimbangan, dan cadangan. CyberPsychology & Behavior 2003; 6: 557–568 [PubMed]
11. Kuss DJ., Griffiths MD. Rangkaian sosial dan ketagihan dalam talian - tinjauan literatur psikologi. Jurnal Antarabangsa Penyelidikan Alam Sekitar & Kesihatan Awam 2011; 8: 3528–3552 [Artikel percuma PMC] [PubMed]
12. Griffiths MD., Davies MNO., Chappell D. Melanggar stereotaip: kes permainan dalam talian. CyberPsychology & Behavior 2003; 6: 81–91 [PubMed]
13. Williams D., Ducheneaut N., Xiong L, et al. Dari rumah pokok ke barak — kehidupan sosial serikat di World of Warcraft. Permainan & Budaya 2006; 1: 338–360
14. Persatuan Psikiatrik Amerika (2013) Manual diagnostik dan statistik bagi perubahan mental-gangguan mental. 5thedisi Washington, DC: Persatuan Psikiatri Amerika
15. Griffiths MD., King D., Demetrovics Z. DSM-5 Internet gaming disorder memerlukan pendekatan bersatu untuk penilaian. Neuropsychiatry 2014; 4: 1-4
16. King DL., Delfabbro PH. Masalah untuk DSM-5: gangguan permainan video? Jurnal Psikiatri Australia & New Zealand 2013; 47: 20–22 [PubMed]
17. Rehbein F., Psych G., Kleimann M, et al. Kelaziman dan faktor risiko ketergantungan permainan video pada remaja: hasil tinjauan di seluruh negara Jerman. Cyberpsychology, Behavior, & Social Networking 2010; 13: 269–277 [PubMed]
18. Kuss DJ., Griffiths MD. Ketagihan permainan dalam talian pada kanak-kanak dan remaja: semakan kajian empirikal. Journal of Addictions Behavioural 2012; 1: 3-22 [PubMed]
19. Hibell B., Guttormsson U., Ahlström S, et al. (2012) Penggunaan bahan Laporan 2011 ESPAD di kalangan pelajar di negara-negara 36 Eropah. Stockholm, Sweden: Majlis Sweden untuk Maklumat mengenai Alkohol dan ubat-ubatan lain (CAN)
20. Demetrovics Z., Szeredi B., Rózsa S. Model tiga faktor penagihan Internet: pembangunan Kuesioner Penggunaan Internet Bermasalah. Kaedah Penyelidikan Perilaku 2008; 40: 563-574 [PubMed]
21. Koronczai B., Urbán R., Kökönyei G, et al. Pengesahan model tiga faktor penggunaan Internet bermasalah pada sampel remaja dan dewasa luar talian. Cyberpsychology, Behavior, & Social Networking 2011; 14: 657-664 [Artikel percuma PMC] [PubMed]
22. Pápay O., Urbán R., Griffiths MD, et al. Sifat psikometrik Bentuk Pendek Soal Selidik Permainan Dalam talian Bermasalah (POGQ-SF) dan kelaziman permainan dalam talian bermasalah dalam sampel remaja negara. Cyberpsychology, Behavior, & Social Networking 2013; 16: 340–348 [Artikel percuma PMC] [PubMed]
23. Demetrovics Z., Urbán R., Nagygyörgy K, et al. Pengembangan Soal Selidik Permainan Masalah Bermasalah (POGQ). PLOS ONE 2012; 7: e36417. [Artikel percuma PMC] [PubMed]
24. Radloff LS. Skala CES-D: skala kemurungan laporan diri untuk penyelidikan dalam populasi umum. Pengukuran Psikologi Gunaan 1977; 1: 385-401
25. Rosenberg M. (1965) Masyarakat dan imej diri remaja. Princeton, NJ: Princeton University Press
26. IBM Corp. IBM SPSS Statistik untuk Windows, Versi 20.0. Armonk, NY: IBM Corp; 2011
27. Muthén LK., Muthén BO. (1998–2010) Panduan pengguna Mplus. Edisi ke-6. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén
28. Rehbein F., Mößle T. Permainan video dan ketagihan Internet: ada keperluan untuk pembezaan? SUCHT 2013; 59: 129-142
29. van Rooij AJ., Schoenmakers TM., van de Eijnden RJ, et al. Penggunaan internet yang kompulsif: peranan permainan dalam talian dan aplikasi Internet yang lain. Jurnal Kesihatan Remaja 2010; 47: 51-57 [PubMed]
30. Forsense. (2013) Okostelefonok és számítógép-használat a magyar középiskolások körében [Telefon pintar dan kegunaan PC di kalangan pelajar sekolah menengah Hungary]. http://forsense.hu/piac/okostelefonok-es-szamitogep-hasznalat-a-magyar-kozepiskolasok-koreben (diakses Ogos 22, 2014)
31. Caplan SE. Penggunaan Internet yang bermasalah dan kesejahteraan psikososial: pembangunan instrumen pengukuran kognitif-tingkah laku berasaskan teori. Komputer dalam Perilaku Manusia 2002; 18: 553-575
32. Niemz K., Griffiths MD., Banyard P. Kelaziman penggunaan Internet patologi di kalangan pelajar universiti dan korelasi dengan harga diri, Soal Selidik Kesihatan Umum (GHQ), dan disinhibisi. CyberPsychology & Behavior 2005; 8: 562-570 [PubMed]
33. Kim K., Ryu E., Chon MY, et al. Ketagihan internet di kalangan remaja Korea dan hubungannya dengan kemurungan dan ide bunuh diri: tinjauan soal selidik. Jurnal Antarabangsa Pengajian Kejururawatan 2006; 43: 185-192 [PubMed]
34. Yau YH., Potenza MN., Putih MA. Penggunaan Internet yang bermasalah, kesihatan mental dan kawalan dorongan dalam kaji selidik dalam talian orang dewasa. Journal of Addictions Behavioural 2013; 2: 72. [Artikel percuma PMC] [PubMed]
35. Yen CF., Ko CH., Yen JY, et al. Faktor diskriminasi pelbagai dimensi untuk ketagihan Internet di kalangan remaja mengenai jantina dan usia. Psikiatri & Neurosains Klinikal 2009; 63: 357–364 [PubMed]
36. Griffiths MD., Kuss DJ., Demetrovics Z. (2014) Ketagihan rangkaian sosial: gambaran keseluruhan penemuan awal. Dalam Rosenberg K, editor; , Feder L, editor. , eds. Kecanduan tingkah laku: kriteria, keterangan dan rawatan. New York: Elsevier, ms. 119-141