(CAUSATION) चिनियाँ कलेजका बीच इन्टरनेट एड्स र सञ्जाल-सम्बन्धित मालापाप्टिभ सिग्नल सम्बन्धी सम्बन्ध सम्बन्धी सम्बन्ध सम्बन्धी ताजा व्यक्तिहरू: एक दीर्घकालीन क्रस-लाग्ने विश्लेषण (2017)

Piguo हान^1,2, पेg वांग¹, किing्गन लिन², यू Tian¹, फेंगकियांग गाओ^1* र यिंगमिन चेन^1*

• ¹मनोविज्ञान स्कूल, शेन्डong्ग सामान्य विश्वविद्यालय, जिनान, चीन
• ²प्रिस्कूल शिक्षा विभाग, हेज विश्वविद्यालय, हेज, चीन

यस अध्ययनले इन्टरनेट व्यसन (IA) र चिनियाँ कलेज ताजा नयाँ नेटवर्कमा नेटवर्क सम्बन्धी maladaptive cognition (NMC) बीचको पारस्परिक सम्बन्धको अन्वेषण गर्‍यो। 213 कलेज ताजा नागरिकको नमूनाको साथ एक छोटो अवधि रेखांशागत सर्वेक्षण शेन्डोंग प्रान्त, चीनमा गरिएको थियो। परिणामहरूले IA उल्लेखनीय NMCs को उत्पादन र विकास को भविष्यवाणी गर्न सक्छ, र जब कि यस्तो दुर्भावनापूर्ण अनुभूति स्थापित भएको छ, तिनीहरूले विद्यार्थीको IA को सीमा मा प्रतिकूल असर गर्न सक्छ कि परिणामहरु। यी दुई चर बीच एक कुटिल चक्र देखियो, IA को NMC संग सम्बन्ध मा भविष्यवाणी प्राथमिकता संग। यस अध्ययनले यो पनि निर्धारण गर्‍यो कि यी दुई भेरिएबलका बीचको सम्बन्ध पुरुष र महिला दुबैका लागि समान थियो; तसर्थ, हामीले स्थापना गरेको अन्तिम मोडेल व्यापक रूपमा चिनियाँ कलेजको तालिममा लागू गर्न सकिन्छ, लि gender्गको पर्वाह नगरी। यी दुई भेरिएबलहरू बीच पारस्परिक सम्बन्ध बुझ्नु विद्यार्थीको कलेज जीवनको शुरुआतमा IA मा हस्तक्षेप गर्न मद्दत गर्न सक्छ।

परिचय

1990s मा यसको स्थापना भएदेखि, इन्टरनेट बिस्तारै चीनको दैनिक जीवनको अभिन्न अंग भएको छ, विशेष गरी 10 – 21 वर्ष पुरानो किशोर किशोरीहरूमा (डेनियल एट अल।, 2012; लिय एट अल।, 2012)। यस अनुसार चीनमा इन्टर्नेट विकासको बारेमा 36th सांख्यिकीय रिपोर्ट, जो चीन इन्टर्नेट नेटवर्क सूचना केन्द्र (CNNIC) द्वारा प्रकाशित गरिएको थियो, चीनमा किशोर किशोरी इन्टरनेट प्रयोगकर्ताको संख्या 120 मा 2002 मिलियनबाट 287 मिलियनमा 2016 मिलियनमा छिटो बढेको छ (ट्यान एट अल।, 2017).

इन्टर्नेटले असंख्य फाइदाहरू उत्पादन गरेको छ जस्तै उन्नत सामाजिक जडान र कल्याण (बेसीयर एट अल।, 2008; युवा र डे अब्रेउ, 2011)। जे होस्, इन्टरनेट व्यसन (IA), जुन अत्यधिक वा बाध्यकारी ईन्टरनेट प्रयोग द्वारा चित्रण गरिएको छ (युवा et al।, 1999; शेख एट अल।, 2013; यांग एट अल।, 2014) का असंख्य नकारात्मक प्रभावहरू छन् (यूसुफ एट अल।, एक्सएनएमएक्स)। धेरै अध्ययनहरूले देखाए कि आईएले शारीरिक र मानसिक स्वास्थ्यमा प्रतिकूल असर पार्न सक्छ (Ayas र Horzum, 2013; जर्जियोस एट अल।, 2014; माइक र झोong्ग, 2014)। उदाहरण को लागी, IA को साथ किशोरहरु प्रायः चिन्ता, उदासिनता, एकाकीपन, कम आत्मसम्मान, र गरीब पारस्परिक सम्बन्ध अनुभव गर्छन् (टोकनागा र वर्षा, 2010; जर्जियोस एट अल।, 2014; माइक र झोong्ग, 2014), जसले उनीहरूको कल्याणलाई नकारात्मक रूपमा अझ प्रभाव पार्न सक्दछ (टोकनागा र वर्षा, 2010; जर्जियोस एट अल।, 2014; माइक र झोong्ग, 2014) र शैक्षिक विकास (चुआang, 2006; किम एट अल।, 2008; Tsai et al।, 2009; अहमदी र साघाफी, 2013)। त्यसकारण, किशोरावस्थामा IA पढ्नुको महत्वपूर्ण शैक्षिक र सामाजिक प्रभावहरू छन्।

IA र NMC बीचको सम्बन्ध

नेटवर्कसँग सम्बन्धित खराब विकृति (NMC) लाई लामो समयदेखि IA मा केन्द्रीय भूमिका खेल्ने सोचाइ राखिएको थियो (ली एट अल।, 2013)। संज्ञानात्मक – व्यवहार मोडेलका अनुसार (डेविस, 2001), साइकोपैथोलजी (उदाहरणका लागि, डिप्रेसन र सामाजिक चिन्ता) आईएको लक्षणहरूको टाढाको आवश्यक कारण हो जुन आफैंमा IA को लक्षणहरूको परिणाम हुँदैन। आईएमा मुख्य कारकहरू एनएमसीहरू हुन्, जो करीव पर्याप्त कारणहरू हुन् (डेनियल एट अल।, 2012; चित्रा 1)। असंख्य अध्ययनहरूले रिपोर्ट गरे कि डिस्टल साइकोपैथोलजीले एक व्यक्तिलाई IA गर्न असुरक्षित NMC मार्फत प्रदान गर्दछ (कालकान, 2012; माई एट अल।, 2012; ली र वाang्ग, 2013; लू र यो, 2015)। उदाहरणको लागि, अनुसन्धानकर्ताहरूले स्वभाव (जस्तै प्रयास नियन्त्रण, उच्च सनसनी खोजी, र उच्च स्वभावगत क्रोध वा निराशा) र आईए को विकास बीच अन्तरनिहित सम्बन्ध अनुसन्धान; परिणामहरूले संकेत गरे कि केही स्वभावले आईए को स्तरलाई प्रभाव पार्दछ प्रभाव स्वभावले उनीहरूको अनलाइन व्यवहारको अनुभूतिमा (जङ्ग एट अल।, 2015). ट्यान एट अल। (2017) चिनियाँ नमूनामा लजालुपन, विकृतिविज्ञान, र सामान्यीकृत प्याथोलॉजिकल इन्टर्नेट प्रयोग (GPIU) बीच पारस्परिक सम्बन्ध जाँच गरियो। परिणामहरूले संकेत गरे कि यी चरहरू बीचको सम्बन्धहरू गतिशील र द्विदिशात्मक हुन्, र यो बढ्दो खराबी संवेदना द्विदिशात्मक रूपमा समयको साथ लजालु र GPIU बीचको सम्बन्ध मध्यस्थता गर्दछ। यसबाहेक, अन्य अध्ययनहरूले निर्धारित गरे कि प्यारेन्टिंग शैली र साथीहरूको सम्बन्धले व्यक्तिहरूलाई एनएमसीमा पुर्‍याउन सक्छ, जसले आईएको स्तरलाई थप प्रभाव पार्दछ (ली एट अल।, 2013; वांग एट अल।, 2015).

   

दृश्यात्मक 1। पैथोलॉजिकल इन्टर्नेट प्रयोगको संज्ञानात्मक-व्यवहार मोडल (डेविस, 2001).

थप रूपमा, अन्य धेरै अध्ययनहरूले इन्टरनेट खेलको लतमा ध्यान केन्द्रित गरेको छ र यो खराब सम्बन्धको साथ यसको सम्बन्ध अनुसन्धान। किंग र डेल्टाब्ब्रो (2014) एक नयाँ मोडल प्रस्ताव गरियो जसले इन्टर्नेट खेलहरूमा व्यसनको उत्पत्ति र रोगजनकको सैद्धांतिक स्पष्टीकरण प्रदान गर्दछ। लेखकहरूले अन्तर्निहित इन्टरनेट गेम लत अन्तर्निहित चार हानिकारक अनुभूतिहरू पहिचान गरे, जुन अत्यधिक मूल्या ,्कन गर्ने, खराबी गर्ने नियमहरू, गेम आत्मसम्मान र गेमि accept स्वीकृति। केही अनुभवजन्य अध्ययनहरूले यो पनि पत्ता लगाएका छन कि इन्टरनेट गेम एडिक्शन लक्षणका साथ किशोर-किशोरीहरूले यी लक्षणहरू बिना किशोर-किशोरीहरूको तुलनामा अधिक हानिकारक अनुभूति रिपोर्ट गरे (Zhou et al।, 2012; लिय एट अल।, 2014; किंग र डेलफाब्ब्रो, 2016). पेन्ग र लियु (2010) रिपोर्ट गरीयो कि पाँच-आईटम मापन मापन अनुभूतिले चिनियाँ वयस्कहरूमा इन्टरनेट गेमि addiction व्यसनको उल्लेखनीय पूर्वानुमान गर्‍यो। फोरेस्ट एट अल। (2016) 465 अस्ट्रेलियाई वयस्कहरूको नमूनामा समस्याग्रस्त भिडियो-खेल खेलसँग सम्बन्धित खराब मालवाहक अनुभूतिहरूको अनुसन्धान गरियो। परिणामहरूले पत्ता लगाए कि यी समस्याग्रस्त अनुभूतिहरू इन्टरनेट गेम लतको साथ मध्यमसँग सम्बन्धित छ। फोरेस्ट एट अल। (2017) 12- महिना अनुदैर्ध्य अध्ययन प्रयोग गरी समस्याग्रस्त भिडियो गेमिंगमा भविष्यमा हुने परिवर्तनहरूको भविष्यवाणी गर्न सक्छ कि छैन भनेर अन्वेषण गरियो। परिणामहरूले देखाए कि संज्ञानात्मक परिवर्तनले लिN्ग, उमेर र गेमि of्गको आवृत्ति भन्दा पर समस्याग्रस्त खेल स्कोरहरूमा भिन्नताको 28% का जिम्मेदार छ।

यद्यपि धेरै अध्ययनहरूले IA मा NMC को प्रभाव पहिचान गरे पनि, केहि अध्ययनहरूले NMC मा IA को सम्भावित प्रभावको अन्वेषण गरे। संज्ञानात्मक असन्तुष्टि सिद्धान्त (फेस्टिंगर, एक्सएनयूएमएक्स), जसले मुख्य रूपमा चिन्ता भित्र र व्यवहार र सोच बिचको असंगतिलाई मानिसहरूले कसरी अनुभव गर्ने र प्रतिक्रिया दिने भन्ने चिन्ता गर्दछ, NMC IA सँग कसरी सम्बन्धित छ भन्ने बारे वैकल्पिक विवरण प्रदान गर्दछ। जब व्यक्ति विसंगतिका बारे सचेत हुन्छन्, उनीहरूले असुविधा वा असन्तुष्टि अनुभव गर्दछन् जसले ती अनुभवहरूलाई कम गर्न र उनीहरूको मनोवृत्ति, धारणा, वा व्यवहारहरू अनुकूल बनाउँदछ जबसम्म ती असंगतिहरू समाधान हुँदैनन् (डी Vries र टिमिन्स, 2016)। यस सिद्धान्तका अनुसार जब व्यक्तिहरू आफ्ना मानहरूसँग विसंगत व्यवहार गर्दछन्, जस्तै इन्टरनेटमा लिप्त जब यसले उनीहरूको जीवनमा नकरात्मक प्रभाव पारिसकेको हुन्छ, तिनीहरूले अफसोसको रूपमा असन्तुष्टि अनुभव गर्दछन्; यो तिनीहरूको व्यवहारको नकारात्मक परिणामको लागि व्यक्तिगत जिम्मेदारीको भावनाहरूको साथ हुन्छ। धेरै व्यक्ति सफलतापूर्वक यस असन्तुष्टि कम गर्न आफ्नो व्यवहार समायोजित गर्न सक्षम छन्। यद्यपि केही व्यक्तिहरूले इन्टरनेटको बारेमा आफ्नो दृष्टिकोण परिवर्तन गरेर असन्तुष्टि कम गर्न सक्दछ, जसले गर्दा समस्याग्रस्त ब्यवहार कायम राख्दै उनीहरूको असन्तुष्टि कम हुन्छ। चीउ र वान (2007) भिडियो गेम प्लेयरहरूको नमूनाको साथ यस प्रक्रियाको अनुसन्धान गरियो। परिणामहरूले पत्ता लगाए कि खेलाडीहरू जसले उनीहरूको व्यवहारलाई जिम्मेवार ठान्दछन् उनीहरूले उनीहरूको व्यवहारलाई भिडियो-गेमहरूतर्फ सकारात्मकबाट नकारात्मकमा बदल्ने सम्भावना बढी हुन्छ, जबकि भिडियो गेम खेलमा उच्च लगानीको साथ खेलाडीहरूले मनोवृत्ति-असक्रिय व्यवहारमा संलग्न हुने सम्भावना कम हुन्छ।

कलेज विद्यार्थीहरु बीच आईए मा अनुसन्धान

धेरै प्रकारका अध्ययनहरूले सुझाव दिएका छन कि किशोर किशोरीहरूले इन्टरनेट प्रयोग गर्ने बहुमतको गठन गरे र कलेज विद्यार्थीहरू आई.ए. लाई सजिलै जोखिममा छन् किनभने इन्टरनेटमा सहज पहुँचको छ, लचिलो तालिका, र उनीहरूको व्यवहारलाई नियन्त्रण गर्न कम क्षमताको कारण (श र कालो, 2008; फु एट अल।, 2010; जर्जियोस एट अल।, 2014; यांग एट अल।, 2014)। यसबाहेक, कलेज जीवनको शुरुआत विद्यार्थीहरूको लागि संक्रमण अवधिमा पारस्परिक सम्बन्धहरूमा तुलनात्मक रूपमा उच्च निर्भरताबाट टाढा हुन्छ (पारिवारिक सम्बन्ध मात्र होइन तर समकक्ष र अन्य सामाजिक सम्बन्धहरू); वुडहाउस एट अल।, 2012)। अघिल्लो अध्ययनहरूले रिपोर्ट गरेको छ कि अनियन्त्रित ईन्टरनेट प्रयोग पारिवारिक सञ्चार र पर्यवेक्षणमा भएको गिरावटसँग नजिकको सम्बन्धित छ (भ्यान डेन एजेन्डेन एट अल।, 2010; लिय एट अल।, 2012)। यसैले, पारस्परिक सम्बन्धमा परिवर्तनले कलेज नयाँलाई IA विकासको जोखिममा राख्छ (जङ्ग एट अल।, 2014).

थप रूपमा, ताजा व्यक्तिले कडा परीक्षाको श्रृंखलाहरू उत्तीर्ण गर्न आवश्यक छ चीनको कलेजमा प्रवेश पाउनका लागि, र सामान्यतया सीनियर हाईस्कूलको समयमा आत्म-चिन्तनको लागि अपर्याप्त समय हुन्छ। यसैले, कलेज जीवनको सामना गर्नुपर्दा, तिनीहरूको अध्ययनको अभाव र व्यक्तिगत कौशलले उनीहरू अलमल्लमा पर्न सक्छ (नी एट अल।, 2009)। यसबाहेक, प्रचुर मात्रामा फुर्सतको समय र असीमित इन्टरनेट पहुँचको कारण वायरलेस उपकरणहरूको दायरामा, कलेज ताजा व्यक्तिहरूले ठूलो मात्रामा अनलाइन समय खर्च गर्दछन, र यसैले यो अद्वितीय अवधिमा आईएको लक्षणहरू अनुभव गर्ने धेरै सम्भावना हुन्छ।चेन, 2012)। IA को रोकथाम र अन्तर्क्रियात्मक रणनीतिहरू प्रदान गर्न, कलेजमा पहिलो सेमेस्टरको अवधिमा छोटो अवधिको देशान्तर अध्ययन गरियो।

वर्तमान अध्ययन

यद्यपि धेरै अन्वेषकहरूले आईए र एनएमसी बीचको सम्बन्धको छानबिन गरेका छन्, धेरैले क्रस-अनुभागीय दृष्टिकोण अपनाएका छन्; यसैले, यी दुई चर बीच एक पारस्परिक सम्बन्ध पहिचान गाह्रो छ (यूसुफ एट अल।, एक्सएनएमएक्स)। थप रूपमा, यद्यपि आईए विकास गर्ने विद्यार्थीहरूको सम्भावना कलेजको सुरूमा पर्याप्त रूपमा उच्च छ (ली र लिiang्ग, 2007; नी एट अल।, 2009), अघिल्लो अध्ययनका सहभागीहरू सामान्यतया सबै उमेरका कलेज विद्यार्थीहरू हुन्, उनीहरूको पहिलो सेमेस्टरमा विद्यार्थीहरू प्रायः कम संलग्न हुने गर्दछन्। त्यसकारण, हालको अध्ययनले कलेज जीवनको पहिलो सेमेस्टरको बेला कलेज विद्यार्थीहरू बीच IA र NMC बीचको सम्बन्ध पत्ता लगाउन क्रस-लेग्ड विश्लेषण अपनायो। अघिल्लो सैद्धांतिक र अनुभवजन्य अध्ययनका अनुसार यी दुई चर बीच एक पारस्परिक सम्बन्ध हुन सक्छ। त्यसकारण, हामीले एक अन्तर्क्रिया मोडेल (फिगर) प्रस्ताव गर्‍यौं 2) र यी दुई चलहरू बीचको सम्बन्धको सम्बन्धमा तीन परिकल्पनाहरू परिक्षण गरियो।

   

दृश्यात्मक 2। Hypothesized मोडेल।

H1। IA बाट NMC सम्म सकारात्मक र महत्वपूर्ण क्रस-लैग्ड पथहरू अवस्थित छन्, र NMC चिनिया कलेजको ताजा مینमा IA को एक प्रभावशाली पूर्वानुमानकर्ता हो।

H2। क्रस-लेग्ड पथ IA बाट NMC सम्मको महत्वपूर्ण तहमा पुग्छ, र IA को नतीजा NMC लाई प्रतिकूल असर गर्दछ।

H3। IA र NMC बीचको सम्बन्ध सामान्यतया पुरुष र महिलाहरूमा लागू गर्न सकिन्छ।

सामग्री र विधिहरू

सहभागीहरू

भाग लिनका लागि उपलब्ध कलेज भर्खरको शुरुआती संख्या 300 सहभागीहरू थिए, तिनीहरू सबै चीनको शेन्डong्ग प्रान्तको दुई शहर (जस जिनान र हेजे) मा स्थित दुई कलेजहरूमा भर्ना भएका थिए। डाटा संग्रह 2015 (T1) को सेप्टेम्बरको शुरुमा आयोजित गरियो, 2 महिना पछि (T2), र त्यसपछि 4 महिना पछि (T3)। डेटा संग्रहको पहिलो लहरमा, यी सबै 300 विद्यार्थीहरूले मापन पूरा गरे। यद्यपि त्यसपछिको छालहरूमा यी 87 विद्यार्थीहरूको 300 मध्य बाटोबाट पछि हटे। सहभागिताको अभाव अनुपस्थिति वा बिरामीको कारणले हो (सहभागिता दर: 71.00%)। त्यसकारण, 213 विद्यार्थीहरू अन्तिम डाटा विश्लेषण (104 पुरुष र 109 महिलाहरू) का लागि बने, 17 देखि 21 वर्षसम्म उमेरहरूको साथ (M = 18.87 वर्ष, SD = 0.76 वर्ष)। मिडवे (87 विद्यार्थी) फिर्ता लिने विद्यार्थीहरूको डाटा यस अध्ययनमा समावेश गरिएको कुनै पनि भेरिएबलको सन्दर्भमा (213 विद्यार्थीहरू) फिर्ता नगर्ने मानिसहरू भन्दा फरक छ कि छैन भनेर निर्धारण गर्न, श्रृंखला t-testes डाटा संग्रह को पहिलो लहर मा स data्कलन डाटा प्रयोग गरी आयोजित गरिएको थियो; यी कुनै पनि विश्लेषण महत्वपूर्ण थिएन। यी सबै सहभागीहरूले इन्टरनेटको अनुभव पाएका थिए र यो अध्ययनमा समावेश थिए। सहभागीहरूले 5.59 वर्षको औसतमा इन्टरनेट प्रयोग गरेका थिए (SD = 2.06) उनीहरूको कलेज जीवनको सुरूमा। विद्यार्थीहरूको रेजिष्टर्ड निवासमा सूचना स was्कलन गरियो: 43.19% ठूला शहरहरूमा बस्थ्यो, 35.68% शहरहरूमा बस्थ्यो, र 21.13% गाउँहरूमा बस्थ्यो। थप रूपमा, प्रत्येक विद्यार्थीको लागि फाइल स्थापना गरिएको थियो (यी फाईलहरूले उनीहरूको आधारभूत जानकारी, साथै शारीरिक र मानसिक स्वास्थ्य स्थिति समावेश गर्दछ) जब उनीहरू कलेजमा प्रवेश गर्छन्। फाईलहरूका अनुसार सहभागीहरूमध्ये कुनै पनि मानसिक वा न्युरोलोजिकल गडबडी छैन। यो अध्ययन शेन्डong्ग सामान्य विश्वविद्यालयको नैतिक मार्गनिर्देशनहरू र हेलसिंकीको घोषणापत्रको सिफारिशका आधारमा गरिएको थियो, सबै सहभागीहरूको लिखित सूचित सहमतिसहित। प्रोटोकोल शेन्डong्ग सामान्य विश्वविद्यालयको मानव अनुसन्धान नीति समिति द्वारा अनुमोदन भएको थियो।

उपकरण

इन्टरनेट लत

हालको अध्ययनले संशोधित चिनियाँ इन्टर्नेट एडिक्शन स्केल (CIAS-R; बाई र फ्यान, 2005)। CIAS-R ले 19 वस्तुहरू समावेश गर्दछ जुन चार कारकमा बाँड्न सकिन्छ: बाध्यकारी प्रयोग र फिर्ता (उदाहरणका लागि, "म इन्टरनेट पहुँच बिना समयको अवधिमा उदास महसुस गर्छु"), सहिष्णुता (जस्तै, "मैले आफूलाई बढ्दो रकम खर्च गर्नुपर्‍यो सन्तुष्ट महसुस गर्न अनलाइन समय को) ", समय प्रबन्धन समस्याहरू (उदाहरणका लागि," मेरो शैक्षिक वा कार्य प्रदर्शनले मेरो इन्टरनेट प्रयोगको कारण प्रतिकूल प्रभाव भोग्छ "), र पारस्परिक र स्वास्थ्य समस्या (उदाहरणका लागि," मेरो सुत्ने समयलाई बढी समय दिन को लागी कम गर्दछु। अनलाइन ")। प्रत्येक प्रतिक्रिया 4 पोइन्ट Likert- प्रकार मापन मा 1 मा मापन मापन मापन गरीएको थियोहोईन) 4 लाई (सधैं सत्य)। तसर्थ, उच्च औसत स्कोर IA को उच्च स्तर को प्रतिनिधित्व गर्दछ। मापन चिनियाँ कलेज विद्यार्थीहरूमा भर्खरको अध्ययनमा लागू गरिएको छ र उच्च विश्वसनीयता र वैधता प्रदर्शन (ट्यान एट अल।, 2015)। हालको अध्ययनमा, स्केलका लागि अल्फा गुणांकहरू T0.92 मा 1, T0.95 मा 2, र T0.91 मा 3 थिए।

नेटवर्क सम्बन्धित मालाडेप्टिभ अनुभूति

यस अध्ययनले लिiang्गले संशोधित नेटवर्क सम्बन्धी मालाडेप्टिभ कग्निशन स्केललाई अपनायो; मूल मापन अनलाइन अनुभूति स्केल थियो, जुन डेभिसले प्रस्ताव गरेको संज्ञानात्मक io व्यवहार मोडलको आधारमा विकसित गरिएको थियो (ट्यान एट अल।, 2015)। संशोधित मापनले 14 आईटमहरू समावेश गर्दछ जुन तीन कारकमा विभाजन गर्न सकिन्छ: इन्टरनेट आरामदायक (उदाहरणका लागि, "म 'वास्तविक जीवनमा भन्दा अनलाइन बढी आदर प्राप्त गर्दछु'), घट्दो आवेग नियन्त्रण (उदाहरणका लागि," जब म इन्टरनेटमा हुन्छु, म प्रायः एक किसिमको 'भीड' वा भावनात्मक उच्च महसुस गर्नुहोस् "), र व्याकुलता (जस्तै," इन्टरनेटको प्रयोग गर्नु भनेको मैले गर्न पर्ने चीजहरू बिर्सनु हो तर वास्तवमै गर्न चाहनुहुन्न ")। सहभागीहरूले मूल्या statement्कन गरे कि प्रत्येक कथन 5-point Likert- प्रकारको मापनमा कत्तिको सत्य छ, 1 बाट स्कोरहरू सहित (होईन) 5 लाई (सधैं सत्य)। तसर्थ, उच्च औसत स्कोर इन्टरनेट प्रयोग को बारे मा NMC को उच्च स्तर को प्रतिनिधित्व गर्दछ। स्केल चिनियाँ कलेज विद्यार्थीहरूमा अघिल्लो अध्ययनमा लागू गरिएको छ (ट्यान एट अल।, 2015, 2017)। हालको अध्ययनमा, मापनको लागि अल्फा गुणांक T0.87 मा 1, T0.90 मा 2, र T0.90 मा 3 थिए।

तथ्याङ्कगत मूल्याङ्कन

यस अध्ययनमा, हामीले आइए र NMC बीच चिनियाँ कलेज भर्खरका मानिसहरुमा दिशानिर्देशात्मक र द्विदिशात्मक सम्बन्ध जाँच्नको लागि पूर्ण क्रस-पछाडि प्यानल डिजाइन प्रयोग गरेका छौं (भ्यान Lier एट अल।, 2012)। सामान्य मोडेलमा IX र NMC को T1, T2, र T3 को उपायहरू समावेश थिए। हामीले दुई चर बीचको सम्भावित संयन्त्रका प्रतिनिधित्व गर्ने चार मोडेलहरू प्रस्ताव र परीक्षण गर्‍यौं। पहिले, हामीले "स्थिरता मोडेल" प्रस्ताव राख्यौं (मोडेल 1, फिगर 3) जुन केवल क्रस-टाइम स्थिरता प्रभावहरू समावेश गर्दछ। दोस्रो, एक संज्ञानात्मक io व्यवहार मोडल (मोडेल 2, फिगर 3) एक समय बिन्दुमा NMC ले निम्न समय बिन्दुमा IA को पूर्वानुमान गर्न सक्छ कि भनेर जाँच गर्न प्रस्ताव गरिएको थियो। तेस्रो, हामीले एउटा "व्यवहारात्मक ogn संज्ञानात्मक मोडेल" प्रस्ताव गर्यौं (मोडेल 3, फिगर 3) IA एक समय विन्दुमा NMC भविष्यवाणी गर्न सक्छ कि हुँदैन भनेर जाँच गर्न निम्न समय बिन्दुमा। अन्तमा, हामीले एउटा "पारस्परिक - causation मोडेल" प्रस्ताव राख्यौं (मोडेल 4, फिगर 3) जसले IA र NMC बीच पारस्परिक प्रभावको अन्वेषण गर्‍यो। थप रूपमा, दुई मुख्य चरबीचको सम्बन्ध पुरुष र महिलाको बीचमा फरक छ कि भनेर जाँच गर्न लै on्गिक आधारमा मल्टिग्रुप क्रस-लैग्ड विश्लेषण गरिएको थियो।

   

दृश्यात्मक 3। क्रस-लेग्ड विश्लेषणबाट परिणामहरू। एकल एरोड लाइनहरूले मार्ग गुणांक प्रतिनिधित्व गर्दछ र डबल एर्रो लाइनहरूले कोभेरियन्स प्रतिनिधित्व गर्दछ। ड्यास गरिएका रेखाहरूले गैर-महत्त्वपूर्ण गुणांकहरू स indicate्केत गर्दछन्, र ठोस लाइनहरूले महत्त्वपूर्ण गुणांकहरू स .्केत गर्दछ। ^∗∗∗संकेत गर्नुहोस् 0.001 स्तरमा गुणात्मक महत्वपूर्ण छ, ^∗∗गुणांक 0.01 स्तरमा महत्वपूर्ण छ, र ^*गुणांक 0.05 स्तरमा महत्वपूर्ण छ भनेर संकेत गर्नुहोस्।

यस अध्ययनमा परिकल्पना गरिएको मोडेलको परीक्षणको लागि अव्यक्त चरसँग स्ट्रक्चरल इक्वेसन मोडलि employed प्रयोग गर्‍यो। को सिफारिसको साथ अनुसार होल्बर्ट र स्टीफनसन (2002), मोडेल फिट को अच्छाता को विभिन्न सूचकांकहरू प्रयोग गरी मूल्या .्कन गरिएको थियो। Χ² स्वतन्त्रता को डिग्री संग अनुमान अझै पनी विभिन्न मोडेलहरु मा तुलना प्रदर्शन को सबैभन्दा धेरै प्रयोग भएको माध्यम हो। Between को बीचको अनुपात² र स्वतन्त्रताको डिग्रीहरू राम्रो फिटको साथ मोडलहरूको लागि 5 भन्दा बढी हुनुहुन्न। थप रूपमा, हामीले टकर – लुइस सूचकांक (TLI) सँग र तुलनात्मक फिट अनुक्रमणिका (CFI) र अनुमानित (आरएमएसईए) को मूल मतलब वर्ग त्रुटि रिपोर्ट गरेका छौं। सामान्यतया, 0.95 वा उच्चको CFI र TLI मानले राम्रो फिट प्रतिबिम्बित गर्दछ र 0.06 भन्दा कम RMSEA मानले उत्कृष्ट फिट दर्साउँछ, जबकि 0.06 र 0.08 बीचको मानले राम्रो फिट दर्शाउँछ (युआन एट अल।, 2014)। यसबाहेक, χ² भिन्नताको परीक्षण (Δχ²) नेस्ट गरिएको मोडेलहरूको फिट तुलना गर्न प्रयोग गरिएको थियो। एक गैर-महत्वपूर्ण Δχ² परीक्षणले संकेत गर्दछ कि दुई मोडेलले डाटामा बराबर फिट प्रदान गर्दछ, जबकि महत्वपूर्ण Δχ² सुझाव दिन्छ कि कम सीमित मोडेल कायम राख्नु पर्छ (ट्यान एट अल।, 2017).

परिणाम

वर्णनात्मक विश्लेषण

यस अध्ययनमा मुख्य भ्यारीएबलको साधन र मानक विचलनहरू तालिकामा प्रस्तुत गरिन्छन् 1। सहभागीहरुको आईए र एनएमसीमा लै gender्गिक र मापन समयको प्रभाव अन्वेषण गर्न दोहोर्याइएको उपायहरू अन्ोवा आयोजित गरिएको थियो ("लिंग" एक बिषय बिभ्यारीएबल भेरिएबल हो, र "मापन समय" एक विषय-भित्र भ्यारीएबल हो)। नतिजाले दुई आश्रित भेरिएबलको सर्तमा लिंग बीच कुनै खास भिन्नता प्रकट गरे (F = 0.10, p = 0.749; F = 0.02, p = 0.822)। समयको साथ, IA को स्तर कलेज भर्खरको बीच T1 बाट T3 मा उल्लेखनीय रूपमा बढ्यो (F = 28.71, p <०.०१)। को परिणाम पोस्ट हु परिक्षणले संकेत गर्‍यो कि T3 मा मापन गरिएको IA को स्तर T2 मा भन्दा उल्लेखनीय रूपमा उच्च थियो (p <०.०१) र T0.01 (p <०.०१), र IA को मापन T0.001 मा मापन T2 मा भन्दा उच्च थियो (p <०.०१)। यसको अतिरिक्त, NMC मा सीमान्त उल्लेखनीय भिन्नताहरू अवस्थित थिए जब फरक समयमा मापन गरियो (F = 2.93, p = 0.055)। को नतीजा पोस्ट हु परीक्षणले पत्ता लगायो कि T3 मा मापन गरिएको IA को स्तर T1 मा भन्दा उल्लेखनीय रूपमा उच्च थियो (p <००0.05), र त्यो सीमान्तको महत्वपूर्ण भिन्नता NMC मा अवस्थित थियो जब T1 र T2 मा मापन गरियो (p = 0.065)। यद्यपि T2 र T3 मा मापन हुँदा NMC मा कुनै खास भिन्नता रहेको थिएन।p = 0.846)। दुई चरमा लि gender्ग र मापन समय बीचको अन्तरक्रिया महत्त्वपूर्ण तहसम्म पुगेनन् (F = 0.38, p = 0.682; F = 0.24, p = 0.791)।

   

तालिका 1। IA र NMC का वर्णनात्मक तथ्या्क (n = 213)।

तालिकामा देखाइएको जस्तो 2, T1, T2, र T3 मा IA र NMC बीचका दुई अलग सम्बन्धहरू, साथै दुई चर बीच सबै क्रस-लैग्ड सहसंबंधहरू महत्वपूर्ण र सकारात्मक थिए, IA र NMC बीचको सकारात्मक सम्बन्ध सुझाव दिन्छ।

   

तालिका 2। IA र NMC बीच सहसंबंधहरु (n = 213)।

IA र NMC बीच क्रस-लागेड सम्बन्ध

IA र NMC बीच पारस्परिक सम्बन्धहरू परीक्षण गर्न क्रस-ल्याग गरिएको मोडेलहरूको श्रृंखला निर्दिष्ट गरिएको थियो। पहिले, एक आधारभूत मोडेल (मोडेल 1, फिगर 3) निर्दिष्ट गरिएको थियो; यस मोडेलमा, IA र NMC का लागि स्थिरता गुणांकहरू अनुमान गरिएको थियो, तर दुई चरहरू बीच क्रस-ल्याग्ड प्रभाव अनुमान गरिएको थिएन। मोडेल फिट स्वीकार्य थियो (टेबल 3)। दोस्रो, पहिले प्रस्तुत गरिएको संज्ञानात्मक io व्यवहारात्मक मोडेलको परीक्षण गर्न, NMC बाट IA सम्म क्रस-ल्याग्ड पथहरूलाई आधारभूत मोडेलमा थपियो (मोडेल 2, फिगर) 3), जसले मोडेलमा उल्लेखनीय रूपमा फिट सुधार गर्‍यो (टेबल 3)। Χ² फरकको परीक्षणले पत्ता लगायो कि मोडल 2 ले डाटामा राम्रो फिट प्रदर्शन गर्‍यो मॉडल 1 (Δχ) भन्दा² = 27.05, Δdf = 2, Δχ²/ Δdf = १.13.53..6.63> .XNUMX..XNUMX) (वेन एट अल।, 2006)। मोडेल 2 अनुसार, मानकीकृत पथ गुणांक 0.10 (p = 0.309) NMC का लागि T1 मा IA मा T2 मापन, र 0.36 (p <०.००१) NMC का लागि T0.001 मा IA मा T2 मापन गरियो। तेस्रो, आईएएले एक समय बिन्दुमा अर्को समयमा एनएमसीको भविष्यवाणी गर्न सक्छ कि सक्दैन भनेर जाँच्न, आईए देखि एनएमसी सम्म क्रस-लेग्ड पथहरूलाई आधारभूत मोडेलमा थपिएको थियो (मोडेल,, चित्र 3)। परिणामले देखायो कि राम्रो मोडेल फिट प्राप्त गरियो (टेबल 3)। Χ² फरकको परीक्षणले प्रदर्शन गर्‍यो कि मोडल 3 ले डेटालाई 1 भन्दा राम्रो फिट प्रदर्शन गर्‍यो (Δχ² = 47.20, Δdf = 2, Δχ²/ Δdf = २..23.60०> .6.63..3)। मोडेल to अनुसार मानकीकृत पथ गुणांक ०..0.44 थियो (p <०.००१) IA का लागि T0.001 मा NMC T1 मा मापन गरियो, र ०.2० मा मापन गरियो (p <०.००१) IA का लागि T0.001 मा NMC T2 मा मापन गरियो। यसले संकेत गर्दछ कि IA एक समय बिन्दुमा NMC को एक प्रभावशाली पूर्वानुमानकर्ता थियो निम्न समय बिन्दुमा, र मोडेलमा दुई मार्गहरूको थप गर्नाले मोडेलको फिट उल्लेखनीय रूपमा सुधार गर्न सक्छ। चौथो, मोडेल both दुबै स्थिरता गुणांकहरू र आईए र एनएमसीको बीच क्रस-लैग्ड प्रभावका साथ निर्दिष्ट गरिएको थियो (मोडेल,, फिगर 3)। मोडेल डाटा पर्याप्त फिट (तालिका) 3)। जे होस्, मोडेल 3 र 4 नेस्ट गरिएको छ, र χ² फरकको परीक्षणले संकेत गर्‍यो कि दुई मोडेलले समान रूपले राम्रो प्रदर्शन गर्‍यो (Δχ² = 11.69, Δdf = 2, Δχ²/ Δdf = 5.85 <.6.63..4)। अन्तमा, मोडेल in मा देखाईए अनुसार, T1 मा मापन गरिएको T2 मा IA मापन गरिएको NMC का लागि मानकीकृत पथ गुणांक बाहेक IA र NMC बीचको बाँकी क्रस-लैग्ड पथहरू महत्वपूर्ण तहमा पुगेको थियो। त्यसकारण हामीले यो मार्ग हटायौं र मोडेल developed विकास गर्‍यौं। मोडेल डाटामा पर्याप्त फिट हुन्छ (टेबल 3)। नतिजा स्वरूप, निम्न कारणहरूले गर्दा मोडल 5 अन्तिम मोडेलको रूपमा राखिएको थियो: (1) यद्यपि दुई मोडेलहरूले समान रूपमा राम्रो प्रदर्शन गरे (Δχ² = 0.21, Δdf = 1, Δχ²/ Δdf = ०.२१ <.0.21..6.63), मोडेल simp सरल र मोडेल 5 भन्दा अधिक पार्सीमोनियस हो, र कम प्यारामिटरहरू विश्लेषणको लागि चयन गर्नुपर्नेछ। (२) χ² फरकको परीक्षणले देखायो कि मोडल 5 ले डाटामा राम्रो फिट प्रदर्शन गर्‍यो जुन मोडल 3 (Δχ) भन्दा राम्रो थियो² = 11.48, Δdf = 1, Δχ²/ Δdf = ११..11.48> .6.63..0.25), र मानकीकृत पथ गुणांक ०.२XNUMX थियो (p <०.००१) NMC का लागि T0.001 मा IA मा T2 मापन गरियो। त्यो हो, कडा सम्भावना रहेको छ कि T3 मा मापन गरिएको NMC ले I2 मा T3 मा मापन अनुमान गर्न सक्छ।

   

तालिका 3। बिभिन्न मोडेलहरूका बीच तुलना।

लिङ्ग मतभेद

IA र NMC बीचको क्रस-लैग्ड सम्बन्धहरू पुरुष र महिला दुबै फरक छन् कि भनेर अनुसन्धान गर्न हामीले एक मल्टिग्रुप विश्लेषण गरेका थियौं। हामीले पहिलो मोडेल (एम) को लागी मोडेल फिट अनुमान गरे_{पुरुष}) र महिला (M)_{महिला}) छुट्टाछुट्टै, र फिट सूचकांक दुबै सब्मेलहरू (तालिका) को लागि पर्याप्त थिए 4)। दुबै चरहरू पुरुष र महिलाहरूको लागि समान मापन गरिएको छ कि भनेर निर्धारण गर्न मापन इन्भेरियन्सको परीक्षण गरियो। पूर्ण अनियन्त्रित मापन मोडेलमा (M)₁), सबै प्यारामिटरहरू दुई समूहमा भिन्न हुन अनुमति दिइयो। एक स्वीकार्य मोडेल फिट प्राप्त गरियो, र पूर्ण विवश मापन मोडेल (M)₂) तब विश्लेषण गरिएको थियो जसमा सबै प्यारामिटरहरू दुई समूहका लागि एकै तरीकाले तय गरिएको थियो; मोडेल डाटा पर्याप्त फिट (तालिका) 4)। Χ² फरकको परीक्षणले संकेत गर्‍यो कि दुई मोडेलले समान रूपले राम्रो प्रदर्शन गर्‍यो (Δχ² = 6.50, Δdf = 15, p = 0.970)।

   

तालिका 4। पुरुष र महिलाहरूमा मल्टिग्रुप विश्लेषण।

अध्ययनको यस अंशको शोध उद्देश्यलाई सम्बोधन गर्न हामीले कलेज विद्यार्थीहरूको लि gender्गको आधारमा मल्टिग्रुप क्रस-लैग्ड विश्लेषण संचालन गर्‍यौं। तीन मापदण्डहरू परीक्षण गर्न परीक्षण गरियो कि तिनीहरू जेन्डरहरू बीच फरक छन् कि: स्थिरता गुणांक, क्रस-ल्याग्ड पथ गुणांक, र IA र NMC बीच covariances। एक सीमित मोडल (M)₃) निर्दिष्ट गरिएको थियो जुन तीन समूहहरू दुई समूहमा समान थिए; यस मोडेलले सन्तोषजनक मोडल फिट प्राप्त गर्‍यो (टेबल 4)। Χ² भिन्नताको परिक्षणले संकेत गर्‍यो कि यस मोडेलले डाटा पूर्ण रूपमा अनकन्ट्राइन्ड मोडेल (Δχ) मा फिट गर्दछ² = 1.78, Δdf = 7, p = 0.996), संकेत गर्दछ कि पथहरूको समग्र ढाँचा पुरुष र महिलाहरू बीचको भिन्नता थियो।

छलफल

यस अध्ययनले आइए र एनएमसी बीच चिनियाँ कलेजका ताजा व्यक्तिहरूमा पारस्परिक सम्बन्धको अन्वेषण गर्न क्रस-लेग्ड प्यानल सर्वेक्षण सञ्चालन गर्नु हो। संज्ञानात्मक – व्यवहार मोडेलका अनुसार (डेविस, 2001), दुई भ्याराएबल बीच एक पारस्परिक सम्बन्ध हुन सक्छ, र NMC आईए को एक सम्भावित पूर्वानुमानकर्ता हो। यद्यपि यो परिकल्पना पूर्ण रूपमा समर्थित छैन। अध्ययनको पहिलो 2 महिनाको दौडान, हामीले IA मा NMC को कुनै भविष्यवाणी प्रभाव देखेनौं; यो पछिल्लो अध्ययनको नतीजाहरूसँग उपयुक्त छैन (ट्यान एट अल।, 2015)। विशेष रूपमा, NMC IA को उत्पादन को लागी आवश्यक शर्त जस्तो देखिदैन। यो नतिजा सम्भवतः हालको अध्ययनमा सहभागीहरूसँग सम्बन्धित छ। यस अध्ययनमा सर्वेक्षणमा सहभागीहरू चिनियाँ कलेजका ताजा व्यक्ति थिए जसले भर्खर भर्खर कडा प्रवेश परीक्षा पूरा गरेका थिए, जसलाई “गाओकाओ” भनिएको छ। कलेजमा प्रवेश पाउन विद्यार्थीहरूले आफ्नो प्राथमिक र माध्यमिक शिक्षामा ठूलो प्रयत्न गर्नुपर्दछ; फलस्वरूप, तिनीहरू मध्ये केहीसँग इन्टर्नेट प्रयोग गर्न पर्याप्त समय छ (ली र लिiang्ग, 2007)। तसर्थ, NMC को स्तर कम थियो जब सहभागीहरूले कलेजमा भर्ना गरे, जुन IA को पुस्तामा महत्त्वपूर्ण प्रभाव रोक्न सक्छ। कलेज अवधि को अवधि मा, अन्य धेरै कारणहरु को लागी मान्छे ईन्टरनेट को आदी हुन सक्छ। उदाहरण को लागी, अज्ञात र गैर मौखिक र डेमोग्राफिक संकेत इन्टरनेट द्वारा प्रदान विद्यार्थीको भलाइ को लागी भावनात्मक पीडा बाट राहत को माध्यम बाट लाभदायक हुन सक्छ (क्याप्लान र टर्नर, 2007) र सामाजिक समर्थन र आत्मसम्मानको बृद्धि गर्ने (Kraut एट अल।, 2002), साथ साथै पारस्परिक सम्बन्धको दायरा विस्तार गर्ने (कोटेन, 2008)। थप रूपमा, व्यक्तित्व लक्षणहरू यस अवधिमा IA को पुस्तामा महत्वपूर्ण भूमिका खेल्न सक्छ (माइक एट अल।, 2014)। उदाहरणको लागि, उच्च प्रयास नियन्त्रण क्षमता भएका व्यक्तिहरू पहिले उल्लेख गरिएझैं इन्टरनेटको साथ प्रलोभन आउने कामहरू दबाउनमा बढी प्रभावकारी थिए। यसको विपरित, उच्च सनसनीखेज-खोजी स्तरका मानिसहरूलाई व्यसनी व्यवहार विकास गर्ने बढी प्रवण थियो (जङ्ग एट अल।, 2015)। यद्यपि कलेजमा प्रवेश गरेपछि चिनियाँ ताजाको शैक्षिक तनावमा उल्लेखनीय कमी आएको छ, र उनीहरूसँग इन्टरनेट प्रयोग गर्न बढी समय थियो (ली र लिiang्ग, 2007)। यसैले उनीहरूले बिस्तारै इन्टरनेटको बिभिन्न संज्ञानात्मक प्रतिक्रिया विकास गर्न सक्दछ आफ्नै अनुभव वा समकक्ष विनिमय सम्बन्धी अनुभवहरू मार्फत, जसले फलस्वरूप उनीहरूको IA स्तरलाई प्रभाव पार्दछ (वांग एट अल।, 2015).

संज्ञानात्मक – व्यवहार मोडेलका अनुसार (डेविस, 2001), IA NMC मा नकरात्मक प्रभाव पार्न सक्दछ (क्याप्लान, 2010)। यद्यपि यस परिकल्पनालाई जाँच्नको लागि थोरै अनुभवजन्य अध्ययनहरू गरिएको छ र केही अनुसन्धानकर्ताहरूले यस घटनालाई व्याख्या गर्न सिद्धान्तहरू प्रस्ताव गरेका छन्। यद्यपि, हालको अध्ययनको अनुभवजन्य प्रमाणले संकेत गर्दछ कि एनएसीसँगको सम्बन्धमा आईएले पूर्वानुमानित प्राथमिकता पाएको थियो, जसले एनएमसीको पुस्ता र विकासलाई असर गर्न सक्दछ। केही अनुसन्धानकर्ताहरूले चिनोका किशोर किशोरीहरूमा अनलाइन गेमिंग व्यवहार पत्ता लगाएका छन्। तिनीहरूले रिपोर्ट गरेका छन् कि अनलाइन गेम व्यवहारले अनलाइन खेलको बारेमा अनुभूतिलाई ठूलो प्रभाव पार्न सक्दछ किनभने अनलाइन खेलको सम्बन्धमा सापेक्षिक अनुभूति परिवर्तन व्यवहार र सोच बिचमा असंगतिले गर्दा असुविधा हटाउनको लागि एक प्रभावी विधि थियो (वांग एट अल।, 2015)। यसैले, हामी NMC मा IA को भविष्यवाणी प्रभाव संयन्त्र छलफल गर्न स्पष्टीकरणात्मक मोडेलको रूपमा संज्ञानात्मक असन्तुष्टि सिद्धान्त लागू गर्‍यौं (कूपर, 2007)। यस सिद्धान्तका अनुसार जब व्यक्ति असंगतिहरूका बारे सचेत हुन्छन्, उनीहरूले असुविधा वा असन्तुष्टि अनुभव गर्दछन्, जसले यस अनुभवलाई घटाउने प्रयास गर्दछ र त्यस्तो असंगतिहरूको समाधान नभएसम्म तिनीहरूको दृष्टिकोण, धारणा, वा व्यवहार अनुकूल बनाएर स्थिरता फेरि प्राप्त गर्दछ (डी Vries र टिमिन्स, 2016)। धेरै व्यक्ति सफलतापूर्वक यो असन्तुष्टि कम गर्न आफ्नो व्यवहार समायोजित गर्न सक्षम हुन सक्छ। यद्यपि, केही व्यक्तिहरू असन्तुष्टि कम हुने जस्तो देखिने आचरणहरूको औचित्य झल्काउँछन्, "वास्तविक जीवनमा" म अनलाइन बढी आदर पाउन सक्दछु "," "इन्टरनेटमा हुँदा मलाई सुरक्षित महसुस हुन्छ", वा "इन्टरनेटको प्रयोग गर्नु भनेको हो मैले गर्नै पर्ने कामहरू बिर्सनु हुँदैन तर गर्न चाहन्न। ”जब मानिसहरूले आफूलाई इन्टरनेटको दुर्व्यसन हुनु उचित हो भनेर विश्वस्त तुल्याएमा असन्तुष्टि कम हुन्छ र तिनीहरूलाई अझ राम्रो लाग्छ। जे होस्, असन्तुष्टि असुविधा घटाउनका लागि प्रभावकारी विधि दोहोर्याइन्छ जब अर्को समान उल्लंघन हुन्छ, जुन समस्याग्रस्त छ (डी Vries र टिमिन्स, 2016)। त्यो हो, जब त्यस्ता NMCs विद्यार्थीहरू द्वारा स्थापित गरिएको छ, पछि इन्टरनेटको अत्यधिक प्रयोगले समान स्तरको असुविधा उत्पन्न गर्दैन, जसले थप अत्यधिक इन्टरनेट प्रयोग बढाउँदछ। सारांशमा, IA को जेनेरेशन र विकास NMC र अत्यधिक इन्टरनेटको प्रयोगको एक जटिल चक्रले गर्दा हुन्छ, र IA को भविष्यवाणी प्राथमिकता छ NMC संग यसको सम्बन्धमा।

नतीजाले पुरुष र महिला बीच कुञ्जी भ्यारीएबलमा कुनै महत्त्वपूर्ण भिन्नताहरू संकेत गर्दछ। यो धेरै अन्य अध्ययनहरूको निष्कर्षसँग विसंगत छ (Müller et al।, 2014)। यो सम्भवत कम्प्युटि and र नेटवर्कि technologies टेक्नोलोजीको द्रुत विकासको कारणले हो, जसले नेटवर्क टर्मिनल उपकरणका साथै उनीहरूको अनुप्रयोगहरूमा परिवर्तन गरेको छ।डेनियल एट अल।, 2012; माइक र झोong्ग, 2014)। उदाहरण को लागी, समकालीन समाज मा, मोबाइल फोन बिस्तारै इन्टरनेट को उपयोग को प्राथमिक साधन भएको छ, र शपिंग र ब्राउजिंग को रूप मा केहि गतिविधिहरु संग गर्न सकिन्छ। दुबै पुरूष र महिलाहरूले त्यस्ता गतिविधिहरूको बहुमत पाउँछन् (सान, 2015)। थप रूपमा, मल्टिग्रुप क्रस-लैग्ड विश्लेषणको नतीजाले IA र NMC बीच भेटिएका मार्गहरू पुरुष र महिलाहरूको लागि एकै भएको कुरा प्रकट गर्दछ। त्यो हो, आईएमा जाने प्रकृया दुबै लिंगका लागि समान हुन सक्छ, र हालको अध्ययनमा स्थापित अन्तिम मोडेलले चिनियाँ कलेजका नयाँ विद्यार्थीहरूको लागि व्यापक उपयोगिता र व्यावहारिक महत्त्व राख्दछ।

आईएको उत्पादन र विकास संयन्त्रको थप पहिचान गर्न, हामीले यस अध्ययनमा पाइने परिणामहरूको आधारमा सैद्धांतिक मोडेल प्रस्तावित गर्यौं साथै डेभिसले प्रस्ताव गरेको संज्ञानात्मक io व्यवहारात्मक मोडलको रूपमा 4)। यस मोडेलका अनुसार आईएको उत्पादन र विकास आईए र एनएमसी समावेश भएको एक चक्रको परिणाम हो, र यो चक्र मुख्यतया व्यवहार र सोच बिचको असंगतिको कारण उत्पन्न असुविधाद्वारा प्रेरित हुन्छ।डी Vries र टिमिन्स, 2016)। किनकि यो चक्र मुख्यतया इन्टरनेटको अत्यधिक प्रयोगबाट सुरु हुन्छ, विभिन्न तरिकाका माध्यमबाट सेमेस्टरको सुरूमा यस कुटिल चक्रलाई कम गर्नु आवश्यक छ। जहाँसम्म, युवा व्यक्तिहरूको लागि इन्टरनेटको शक्तिशाली अपीलको कारण, कलेज ताजा नयाँहरूका बीच आईए पूर्ण रूपमा बेवास्ता गर्न गाह्रो छ। संज्ञानात्मक असन्तुष्टि सिद्धान्त अनुसार, जब तिनीहरू मध्ये केही इन्टरनेटको लतमा परिणत हुन्छन् तब व्यवहार र सोच बिचमा असंगतिले गर्दा हुने असुविधालाई कम गर्न दुईवटा विधिहरू हुन्छन्। पहिलो विधि अनलाइन व्यवहार बदल्नु समावेश छ, र दोस्रो विधि व्यसनी व्यवहार को लागि औचित्य विकास गर्न अनुभूति को समायोजन शामिल छ। दोस्रो विधि स्पष्ट रूपमा रुचाइएको छ। त्यसकारण, यस मोडेलले चिनियाँ विद्यार्थीहरूको बिचको कलेज वर्षहरूको शुरुमा नै रोकथाम र उपचार योजनाको लागि सैद्धांतिक समर्थन प्रदान गर्न सक्छ।

   

दृश्यात्मक 4। वर्तमान अध्ययनको सैद्धांतिक मोडेल।

सीमितता र भविष्यका दिशाहरू

यस अध्ययनका धेरै सीमितताहरू ध्यान दिन लायकको छ। पहिलो, यद्यपि हामीले आईएको उत्पादन र विकासको सम्बन्धमा सैद्धान्तिक मोडेल प्रस्ताव गरेका छौं, हालको अध्ययनमा यो मोडेल पूर्ण रूपमा मान्य भएन, र हामीले IA र NMC बीचको पारस्परिक सम्बन्धमा मात्र केन्द्रित गर्यौं। त्यस्तै, यस मोडेललाई प्रमाणित गर्न थप अनुभविक अनुसन्धान गरिनु पर्छ। यस बाहेक, यो सैद्धान्तिक मोडेल भावना र बाह्य वातावरण जस्ता धेरै अन्य कारकहरूको प्रभाव सम्बोधन गर्न असफल हुन सक्छ। त्यसकारण यस मुद्दालाई सम्बोधन गर्न अझ परिष्कृत सैद्धान्तिक मोडेलहरू विकास गर्नुपर्दछ। दोस्रो, IA र NMC बीच पारस्परिक सम्बन्ध अन्वेषण गर्न, यस अध्ययनले सेप्टेम्बर 2015 देखि जनवरी 2016 सम्म तीन सर्वेक्षणहरू गरेको थियो। जबकि, तीन सर्वेक्षणको समय अवधि IA मा स्थिर परिवर्तन फेला पार्न कम छोटो हुन सक्छ। विकासको प्रवृत्ति सम्भवतः विद्यार्थीको कलेज जीवनको पछिको अवधिमा फरक हुन सक्दछ। तसर्थ, कलेजमा उनीहरूको समयको बाँकी वर्षहरूमा यस मुद्दाको थप अन्वेषण आवश्यक छ। अन्तमा, यस अध्ययनमा कलेज भर्खरको सुविधाजनक नमूनाको प्रयोग आवश्यक थियो किनभने वित्त र मानव संसाधन समावेशी अवरोधहरूको कारण। यस नमूनामा केवल एक्सएनयूएमएक्स सहभागीहरू थिए, तिनीहरू सबै चीनको शेन्डong्ग प्रान्तको विश्वविद्यालयबाट आएका थिए। प्रान्तहरू बीच आर्थिक र सांस्कृतिक भिन्नताले कलेज नयाँलाई समावेश गर्ने दुई मुख्य चर बीचको सम्बन्धलाई असर गर्न सक्दछ। तसर्थ, अध्ययनलाई चीनको विभिन्न क्षेत्रहरू सहितको ठूलो नमूनाको साथ दोहोर्याउनु पर्छ।

लेखक योगदान

PH ले प्रारम्भिक विचार अवधारणा, र पाण्डुलिपि लेख्न योगदान पुर्‍यायो। PW र FG आलोचनात्मक संशोधनहरुमा योगदान पुर्‍यायो। QL र YT ले डेटा संग्रह र विश्लेषण पूरा गर्न मद्दत गर्‍यो। सबै लेखकहरूले प्रकाशनको लागि पाण्डुलिपिको अन्तिम संस्करणलाई अनुमोदन गरे।

कोष

यो अनुसन्धानलाई शेन्डong्ग प्रान्त (J16YG21) का मानविकी-समाज वैज्ञानिक अनुसन्धान कार्यक्रम, शेन्डोंग प्रान्तको कला वैज्ञानिक कार्यक्रम (ZX2015021), र हेज विश्वविद्यालयको मानविकी-समाज वैज्ञानिक अनुसन्धान कार्यक्रम (XY16SK09) द्वारा समर्थित थियो।

चासोको विवरण

लेखक घोषणा गरे कि कुनै पनि व्यावसायिक या वित्तीय सम्बन्ध को अनुपस्थिति मा अनुसन्धान आयोजित गरिएको थियो जुन रुचि को एक संभावित संघर्ष को रूप मा बनाया जान सक्छ।

सन्दर्भ

कुञ्जी शव्दहरू: ईन्टरनेट व्यसन, नेटवर्क सम्बन्धी खराब विकृति, कलेज भर्खर, क्रस-लैग प्यानल सर्वेक्षण, चिनियाँ

उद्धरण: हान पी, वाang्ग पी, लिन क्यू, टियान वाई, गाओ एफ र चेन वाई (एक्सएनयूएमएक्स) चिनियाँ कलेज फ्रेश्मेन बीचको इन्टरनेट लत र नेटवर्क-सम्बन्धित खराब विकृति बीच पारस्परिक सम्बन्ध: एक देशान्तर क्रस-लेग्ड विश्लेषण। अगाडि। मनोविज्ञान। 8: 1047। Doi: 10.3389 / fpsyg.2017.01047

प्राप्त भयो: 13 मार्च 2017; स्वीकृत: 08 जून 2017;
प्रकाशित: 22 जून 2017।

प्रतिलिपि अधिकार - 2017 हान, वांग, लिन, टियान, गाओ र चेन। यो सर्तहरू अन्तर्गत वितरित एक खुला पहुँच लेख हो Creative Commons एट्रिब्युसन लाइसेन्स (CC BY)। अन्य फोरममा प्रयोग, वितरण वा प्रजननको अनुमति दिइएको छ, मूल लेखक (हरू) वा इजाजत पत्र प्रदान गरिएको छ र यो पत्रिकामा मूल प्रकाशन उद्धृत शैक्षणिक अभ्यास अनुसार अनुसार उद्धृत गरिएको छ। कुनै प्रयोग, वितरण वा प्रजननको अनुमति छैन जुन यी सर्तहरू पालन गर्दैन।