साइबरप्सिचोल बिहेव सोस नेटवर्क। 2014 डिसेम्बर 1; 17 (12): 749 – 754।
PMCID: PMC4267705
Orsolya Király, एमए,1 ,,2 मार्क डी Griffiths, पीएचडी,3 रबर्ट Urbán, पीएचडी,1 जुडित फरकास, एमए,1 ,,4 Gyöngyi Kökönyei, पीएचडी,1 Zsuzsanna एलेक्स, DSC,5 डोमोकोस ताम्स, एमए,6 र Zsolt डेमेट्रोभिक्स, पीएचडी1
यो लेख भएको छ द्वारा उल्लिखित PMC मा अन्य लेखहरू।
सार
साहित्यमा समस्याग्रस्त इन्टरनेट प्रयोग (PIU) र समस्याग्रस्त अनलाइन गेमि ((POG) दुई फरक अवधारणागत र nosological निकाय हो वा ती हुन् कि छैनन् भनेर साहित्यमा एक बहस चलिरहेको छ। वर्तमान अध्ययनले सेक्स, स्कूल उपलब्धि, इन्टरनेटको प्रयोग गरेर बिताएको समय र / वा अनलाइन गेमिological, मनोवैज्ञानिक कल्याण, र रुचाइएको अनलाइन गतिविधिहरूमा PIU र POG बीचको अन्तरक्रिया र ओभरल्यापको परीक्षण गरेर यस प्रश्नलाई योगदान पुर्याउँछ। यी चरहरू मूल्याing्कन गर्ने प्रश्नावलीहरू किशोर किशोरीहरूको राष्ट्रिय प्रतिनिधि नमूनामा प्रशासन गरिएको थियो (N= 2,073; Mउमेर= 16.4 वर्ष, SD= 0.87; 68.4% पुरुष)। डाटाले देखायो कि किशोरहरूको बीचमा इन्टरनेटको प्रयोग एक सामान्य गतिविधि थियो, जबकि अनलाइन गेमि a एकदम सानो समूह द्वारा संलग्न थियो। त्यस्तै, अधिक किशोरहरूले पीओजी भन्दा पीआईयूको लागि मापदण्ड पूरा गरे, र किशोरहरूको सानो समूहले दुबै समस्या व्यवहारको लक्षण देखायो। दुई समस्या व्यवहार बीचको सब भन्दा उल्लेखनीय भिन्नता सेक्सको मामलामा थियो। POG धेरै बढि पुरुष भएको संग जोडिएको थियो। आत्मसम्मान दुबै व्यवहार मा कम प्रभाव आकारहरु थियो, जबकि डिप्रेसन लक्षण PIU र POG दुबै संग सम्बन्धित थिए, PIU थोरै प्रभावित। रुचाइएको अनलाइन गतिविधिहरूको मामलामा, पीआईयू सकारात्मक रूपमा अनलाइन गेमि,, अनलाइन च्याटिंग, र सोशल नेटवर्कि withसँग सम्बन्धित थियो, जबकि पीओजी अनलाइन गेमिंगसँग सम्बन्धित थियो। हाम्रो खोजको आधारमा, POG PIU भन्दा एक अवधारणात्मक रूपमा फरक व्यवहार देखिन्छ, र त्यसैले डाटा यो इन्टरनेट लत डिसआर्डर र इन्टरनेट गेमि Dis डिसआर्डर छुट्टै nosological संस्था हो भन्ने धारणा समर्थन गर्दछ।
परिचय
इन्टरनेट लत (IA) को घटना पहिलो पटक दुबै युवाले कागजातहरूको संख्यामा वर्णन गरे1,2 र ग्रिफिथ्स।3,4 विषयले तुरुन्त बढी सामान्य ध्यान खिचेको छ र पछि एक उच्च अनुसन्धान क्षेत्र बनिएको छ लगभग 70 ठूलो मात्राको अध्ययनहरू 1,000 सहभागीहरू भन्दा बढीको नमूना आकारका साथ।5 "इन्टरनेट व्यसन" भन्ने शब्दावलीको निरन्तर प्रयोगको बाबजुद पनि अनुसन्धानकर्ताहरूले गतिविधिहरूको विविध प्रकृति औंल्याए जुन अहिले इन्टरनेटमा व्यस्त रहन सक्छ र प्रायः यो पनि मानिएको छ कि बिभिन्न अनलाइन गतिविधिहरूले विभिन्न तराजुमा IA लाई योगदान पुर्याउँछन्।6-8
अनलाइन एप्लिकेसनहरू उनीहरूमा इन्टरनेट खेल्ने भूमिकामा निर्भर रहन्छ। उदाहरण को लागी, यो तर्क गरिएको थियो कि अनलाइन जुवा र किनमेल जस्ता गतिविधिहरु को मामला मा, इन्टरनेट बस अर्को च्यानल थियो जहाँ परम्परागत अफलाइन गतिविधिहरु हुन सक्छ।9,10 यद्यपि, इन्टरनेट अन्य अनलाइन गतिविधिहरूमा सूचनाको ब्राउजि ((जस्तै, "गूगलिंग"), अनलाइन च्याटरूमहरूमा अन्तर्क्रिया, र, हालसालै, सोशल नेटवर्कि .मा एक आवश्यक कम्पोनेन्ट हो।9,11 छोटकरीमा, यी पछिल्ला गतिविधिहरू केवल अनलाइन हुन सक्छ।
यद्यपि त्यहाँ केहि गतिविधिहरू पनि छन् जहाँ इन्टरनेटले अफलाइन गतिविधिमा नयाँ आयाम ल्याएको छ। त्यस्तै एक गतिविधि भिडियो खेलहरू खेल्नु हो। भिडियो गेमहरू (र तर्कसंगत मल्टिप्लेयर भिडियो खेलहरू) इन्टरनेट व्यापक रूपमा प्रयोग हुनु भन्दा धेरै समयदेखि नै अस्तित्वमा रहेको थियो भने ठूलो पैमानेमा अनलाइन जडानले पछि नयाँ फ्रन्टियरहरू र गेमि inको अनुभवहरू खोले - विशेष गरी विशाल मल्टिप्लेयर अनलाइन गेम्स (MMOGs) को मामलामा। हालको MMOG हरू एकै साथ हजारौं खेलाडीहरू एकै समान भर्चुअल स्पेसमा होस्ट गर्न सक्दछन्, र उनीहरूले क्वालिटी, अनुभव र गेमि changedको गतिशीलता परिवर्तन गरेका छन्।12,13 यो एक कारण यो हुन सक्छ किन समस्याग्रस्त अनलाइन गेमि addiction वा अनलाइन गेमि addiction व्यसन त्यस्तो छुट्टै अनुसन्धान क्षेत्र भएको छ। मानसिक विकारको प्रस्तावित डायग्नोस्टिक र सांख्यिकीय म्यानुअल तथ्य, इन्टरनेट प्रयोग डिसऑर्डरको पाँचौं संस्करण (DSM-5) कोटि अन्ततः इन्टरनेट गेमि Dis डिसअर्डर द्वारा प्रतिस्थापित भयो भन्ने तथ्यलाई14-16 यस विशेष घटनाको महत्त्व पनि प्रदर्शन गर्दछ।
यी क्षेत्रहरूमा गरिएको अध्ययनको बढ्दो संख्याको बाबजुद समस्याग्रस्त इन्टरनेट प्रयोग (PIU) र समस्याग्रस्त अनलाईन गेमिंग (POG) बीचको सम्बन्धको सम्बन्धमा तुलनात्मक रूपमा थोरै मात्र थाहा छ। सैद्धान्तिक विचारहरु बाहेक, यी दुवै घटनाहरु बीच भेदभाव को आवश्यकता छ कि छैन भनेर जाँच्न यो एक व्यावहारिक र व्यावहारिक स्तर मा पनि महत्वपूर्ण छ। संक्षेपमा भन्नुपर्दा, PIU र POG दुई फरक वैचारिक र nosological निकायहरू विभिन्न जनसंख्यालाई समावेश गर्दछ र बिभिन्न सुविधाहरू राख्दछ, वा ती एक र उस्तै हो? थप ठोस रूपमा, PIU र POG द्वारा प्रभावित व्यक्तिहरूको विशेषता समान छ कि फरक हो? के योगदान पुर्याउने समान वा फरक छन्?
पहिलेको अनुसन्धानले दुई घटनाबाट प्रभावित जनसंख्या बीचको केही भिन्नता सुझाव दिन्छ। उदाहरण को लागी, जबकि एक ठूलो जनसांख्यिकीय समूह PIU द्वारा प्रभावित छ,1 POG अधिकतर युवा पुरुष जनसंख्या लाई प्रभावित गर्दछ।17,18 जे होस्, यी अध्ययनहरू मध्ये धेरैको एक महत्वपूर्ण विधिगत अभाव यो हो कि तिनीहरूले PIU र POG अलग परीक्षण गरे। फलस्वरूप, हालको अध्ययनको उद्देश्य भनेको यौन, स्कूल उपलब्धि, इन्टरनेट र / वा अनलाइन गेमि usingको प्रयोगमा बिताएको समय, मनोवैज्ञानिक कल्याण, र रुचाइएको अनलाइन गतिविधिको सम्बन्धमा यौन, स्कूलको उपलब्धि, PIU र POG बीचको अन्तरक्रिया र ओभरल्याप जाँच्नु थियो। राष्ट्रिय प्रतिनिधि किशोर नमूना।
तरिका
नमूना र प्रक्रिया
मदिरा र अन्य औषधिहरू (ESPAD) मा युरोपियन स्कूल सर्वेक्षण प्रोजेक्ट भनिने एक अन्तर्राष्ट्रिय परियोजनाको हिस्साको रूपमा मार्च 2011 मा डाटा संकलन गरियो।19 यो प्रोजेक्ट 4 देखि प्रत्येक 1995 बर्ष पछि भएको छ, र बढ्दो संख्यामा सहभागी देशहरूमा 16 वर्ष उमेरका किशोरकिशोरीहरूको धूम्रपान गर्ने बानी र रक्सी र लागूऔषध प्रयोगको आकलन गर्दछ। अनिवार्य प्रश्नहरूको अतिरिक्त, 2011 मा, हंगेरीले पीआईयू र पीओजी मूल्या assess्कन गर्न दुई संक्षिप्त सेक्सनहरू थप्यो।
हंगेरी जनसंख्यामा 16 वर्ष पुरानो किशोरहरूको प्रतिनिधि नमूना प्राप्त गर्न, एक अन्तर्राष्ट्रिय समरूपित स्तरीकृत यादृच्छिक नमूना विधि क्षेत्र (मध्य / पश्चिमी / पूर्वी हंगेरी), ग्रेड (8 – 10), र वर्ग प्रकार (प्राथमिक सामान्य, माध्यमिक सामान्य, माध्यमिक व्यावसायिक, र व्यावसायिक वर्गहरू)। नमूना इकाई वर्ग थियो, र प्रश्नावली डाटा स collection्कलनको समयमा स्कूलमा उपस्थित हरेक विद्यार्थीलाई प्रशासित थियो। 15% को इनकार दरको परिणामस्वरूप skew गैर-जवाबदेहीको कारण डाटालाई वजन गर्न आवश्यक छ। नमूना फ्रेमको साथ सहभागीहरूको संयोजन मिलाउन डाटा राष्ट्रिय शिक्षा सूचना प्रणाली (KIR-STAT) द्वारा सिफारिश गरिएको म्याट्रिक्स तौल विधि (एलेक्स जेड, 2012, अप्रप्रकाशित डाटा) को साथ स्ट्राटाले वजन गरिएको थियो।
पीआईयू र पीओजी सम्बन्धी प्रश्नहरू केवल माध्यमिक सामान्य र माध्यमिक व्यावसायिक विद्यालयहरूमा 9th – 10th ग्रेडरहरूको राष्ट्रिय प्रतिनिधि नमूना मात्र प्रशासित थिए (N= 5,045)। केसहरू हटाएपछि जहाँ PIU र POG प्रश्नहरूका उत्तरहरू पूर्ण रूपमा हराइरहेका थिए, अन्तिम नमूना 4,875 किशोरहरू समावेश गर्दछ।
उपायहरू
बेसिक सोशियोडेमोग्राफिक्स (उदाहरणका लागि, सेक्स र उमेर) सँग स्कूल प्रदर्शन (ग्रेड औसत), र इन्टरनेट प्रयोग र अनलाइन गेमि regarding सम्बन्धी जानकारी संकलन गरिएको थियो। औसत दिन इन्टरनेटको प्रयोग गरेर बिताइएको समय र औसत दिन अनलाइन गेमहरू खेल्ने समयको बारेमा उत्तरहरू एकल छनौट प्रश्नहरू (<१ घण्टा, १-२ घण्टा, –-, घण्टा, –-– घण्टा, –-– घण्टा,> with) सँगै प्रयोग गरियो। घण्टा)। परिणामलाई स्पष्ट पार्न क्रमशः किनाराहरूबाट दुई वर्गलाई मर्ज गरेर विश्लेषणको क्रममा कोटीहरूको संख्या घटाइएको थियो। तीन प्राय जसो प्रयोग हुने इन्टरनेट गतिविधिहरू पनि रेकर्ड गरियो। विद्यार्थीहरूले छवटा विकल्प छनौट गर्न सक्दछन् (उदाहरणका लागि, जानकारी अनलाइन खोज्न, अनलाइन खेलहरू खेल्न, अनलाइन च्याट गर्न, सोशल नेटवर्कि sites साइटहरू प्रयोग गरेर, ई-मेलहरू पठाउँदै, र डाउनलोड गर्दै) र दुई थप अनलाइन गतिविधिहरू निर्दिष्ट गर्न सक्दछ।
PIU 6 आइटम संस्करण समस्याग्रस्त ईन्टरनेट प्रयोग प्रश्नावली (PIUQ-6) (किर्ली एट अल। एक्सएनयूएमएक्स, अप्रकाशित हस्तलिपि) को उपयोग गरेर मूल्या as्कन गरिएको थियो। सक्कली स्केलसँग 2014 आईटमहरू र तीन सबसेलहरू थिए: जुन्रोह, उपेक्षा, र नियन्त्रण डिसअर्डर।20 छोटो संस्करणले क्रमशः दुई वस्तुहरू द्वारा मापन मूल तीन-कारक संरचना राख्दछ। एक 5 पोइन्ट Likert मापन ("कहिल्यै" देखि "सँधै / प्रायः सँधै") प्रयोग गरिएको बयानहरूले उत्तरदाताको चरित्र कत्तिको चरम निर्धारण गर्दछ। स्कोरहरू 6 बाट 30 सम्म, अधिक स्कोरहरू अधिक PIU संकेत गर्दै। 15 को एक कटफ स्कोरलाई समस्याग्रस्त र गैर-समस्याग्रही इन्टरनेट प्रयोगकर्ताहरू बीच भेद लिन सिफारिस गरिएको थियो। दुबै उपकरणहरूले राम्रो साइकोमेट्रिक गुण देखाए।20-21 6 आईटम PIUQ को आन्तरिक स्थिरता वर्तमान नमूनाको लागि 0.77 थियो।
POG 12 आईटम समस्याग्रस्त अनलाइन गेमि Question प्रश्नावली छोटो फाराम (POGQ-SF) को प्रयोग गरेर मापन गरिएको थियो।22 यो इन्स्ट्रुमेन्ट 18 आईटम POGQ बाट लिइएको हो, दुवै मा सैद्धांतिक र अनुभवजन्य सामग्रीमा आधारित राम्रो साइकोमेट्रिक गुणहरू सहितको स्केल।23 दुबै संस्करणहरूले 5 पोइन्ट लिकर्ट मापन प्रयोग गरेर समस्याग्रस्त गेमि ofको छवटा अन्तर्निहित आयामहरू मापन गर्छन् (उदाहरणका लागि व्याक्ति, अत्यधिक प्रयोग, विसर्जन, सामाजिक अलगाव, पारस्परिक संघर्ष, र फिर्ती)। स्कोरहरू 12 बाट 60 सम्म, उच्च स्कोरहरू अधिक POG दर्साउँदछन्। 32 को एक कट अफ स्कोर समस्याग्रस्त र गैर-समस्याग्रस्त अनलाइन गेमरहरू बीच भेद लिन सिफारिस गरिएको थियो। 12 आईटम POGQ को आन्तरिक स्थिरता वर्तमान नमूनाको लागि 0.93 थियो।
मनोवैज्ञानिक विशेषताहरू जस्तै डिप्रेशन मूड (छोटो-रूप [6- आइटम] एपिडेमियोलजिकल स्टडीज डेप्रेशन-स्केलको केन्द्र [CES-D]24) र आत्मसम्मान (रोजेनबर्गको आत्म-सम्मान स्केल [RSES]25) पनि मूल्यांकन गरिएको थियो। छोटो-फारम सीईएस-डी एक्सएनयूएमएक्स-पोइन्ट लिकर्ट स्केल ("विरलै वा कहिले पनि" "धेरै जसो समय") को प्रयोग गरेर डिप्रेशन लक्षण लक्षणको आकलन गर्न डिजाइन गरिएको मापन हो। स्कोर दायरा 4 बाट 4 सम्म, उच्च स्कोरले उच्च अवसादग्रस्त मुड स्तरहरू दर्साउँदछ। आन्तरिक स्थिरता वर्तमान नमूनाको लागि 24 थियो। RSES ले आत्म-मूल्य र आत्म-स्वीकृति को भावनाहरूको मूल्याses्कन गर्दछ, जसले विश्वव्यापी आत्म-सम्मान मापन गर्दछ। योसँग 0.82 आईटमहरू (पाँच उलट वस्तुहरू) छन् र 10 पोइन्ट Likert स्केल प्रयोग गर्दछ ("दृढ सहमत" देखि "दृढ असहमत" बाट)। स्कोरहरू 4 देखि 10 सम्म, उच्च स्कोरहरूले उच्च आत्मसम्मान दर्साउँदछ। आन्तरिक स्थिरता वर्तमान नमूनाको लागि 40 थियो।
सांख्यिकीय विश्लेषण
वर्णनात्मक विश्लेषणहरू विन्डोज, v20.0 को लागि IBM SPSS तथ्या .्कको साथ गरिएको थियो।26 औसत दैनिक इन्टरनेट प्रयोग र औसत दैनिक अनलाइन गेमि ((वर्गीकरण भेरिएबलहरू मापन गरिएको), साथै PIU र POG बीचको अन्तरसम्बन्धको बीचको अन्तर्वार्ता परीक्षण गर्न, दुई आकस्मिक तालिकाहरू सिर्जना गरियो। भर्खरको मनोवैज्ञानिक साहित्य (अर्थात्, PIU र POG) द्वारा प्रस्तावित दुई nosological निकायहरू परीक्षण गर्न, PIU र POG को संघान्तरण MPLUS v6.0 मा संरचनात्मक इक्वेसन मोडलि SE (SEM) भित्र मल्टिभेरिएट बहु प्रतिगमन विश्लेषण प्रयोग गरेर प्रासंगिक भविष्यवाणी चरसँग तुलना गरिएको थियो।27 मल्टिभेरिएट बहु रिग्रेसन मोडेलले एक भन्दा बढी नतीजा चर र एक भन्दा बढी पूर्वानुमान भ्यारीएबल बीचको सम्बन्ध अनुमान गर्न सक्दछ। यसबाहेक, विश्लेषणको यस प्रकारमा, सबै प्रतिगमन गुणांकहरू मोडेलमा अन्य पूर्वानुमान भेरिएबलहरू नियन्त्रण गरेर अनुमान गरिएको थियो। सामान्य वितरणबाट विचलनको कारण, मजबूत मानक त्रुटि अनुमानसँग अधिकतम संभावना अनुमान प्रयोग गरिएको थियो। सबै विश्लेषणहरू भारित नमूनामा सञ्चालन गरियो। Mplus मा हराएको डाटा पूर्ण जानकारी अधिकतम सम्भावना विधिसँग व्यवहार गरियो।27
परिणाम
वर्णनत्मक तथ्याङ्कहरू
नमूनाको औसत उमेर (N= 4,875) 16.4 वर्ष थियो (SD= 0.87), र 50% पुरुष थिए। केवल छ जना विद्यार्थीहरूले (0.1%) रिपोर्ट गरिएको डाटा संग्रह अघिल्लो महिनामा इन्टरनेटको प्रयोग नगरेको रिपोर्ट गरे। इन्टरनेट प्रयोग गरेका धेरैजसो विद्यार्थीहरूलाई तीन समूहमध्ये एकमा समेट्न सकिन्छ: (क) जसले कहिल्यै अनलाइन गेमहरू खेलेका छैनन् (n= 709, 14.5%), (बी) जो डाटा को संग्रह अघिल्लो महिना को समयमा खेलेका थिए (n= 2,073, 42.5%), र (c) ती मानिसहरू जसले अनलाइन गेम खेलेका थिए तर महिनाको अघिल्लो डेटा स collection्कलनको समयमा (n= 1,799, 36.9%)। सबै विश्लेषणहरू दोस्रो सब्सपलमा गरिएको थियो जुन हालका गेमरहरू समावेश गर्दछ PIU र POG बीच तुलना गर्न सक्षम हुन। हालको गेमर सब्सपलको औसत उमेर कुल नमूनाको जस्तै थियो। यद्यपि, सेक्स वितरण फरक थियो: दुई तिहाई (69.1%) वर्तमान गेमरहरू कुल पुरुषको आधा (50.4%) को तुलनामा पुरुष थिए।
इन्टरनेटको प्रयोग गरेर र अनलाइन गेमहरू खेल्न समय खर्च भयो
औसत दैनिक इन्टरनेट प्रयोग र औसत दैनिक अनलाइन गेमि between बीचको अन्तरसम्बन्ध पत्ता लगाउन, आकस्मिक तालिका सिर्जना गरिएको थियो (हेर्नुहोस्) तालिका 1)। तथ्या .्कले देखाउँदछ कि औसत दैनिक इन्टरनेट प्रयोग तीन समय कोटि बीचमा बराबर बराबर वितरित गरिएको थियो, अनलाइन गेमि the समय कोटि बृद्धि रूपमा उल्लेखनीय रूपले घटेको छ। तालिकाले यो पनि देखाउँदछ कि अनलाइन गेमि high उच्च इन्टरनेट प्रयोगको साथ हुँदा, विपरित कम सच्चाइ हो। अर्थात्, जो इन्टरनेट को उपयोग गरेर धेरै समय खर्च गर्दछ neceserily अनलाइन खेल खेल्न को लागी धेरै समय खर्च गर्दैन।
समस्याग्रस्त इन्टरनेट प्रयोगकर्ता र समस्याग्रस्त अनलाइन गेमरहरू
PIU र POG को स्केल पत्ता लगाउन र दुबै बीचको ओभरल्याप पत्ता लगाउन चार अन्य समूहहरू समावेश गरी अर्को आकस्मिक तालिका सिर्जना गरिएको थियो: (क) न त समस्याग्रस्त इन्टरनेट प्रयोगकर्ताहरू, न समस्याग्रस्त अनलाइन गेमरहरू (80.2%), (बी) समस्याग्रस्त इन्टरनेट प्रयोगकर्ताहरू तर समस्याग्रस्त अनलाइन गेमरहरू (8.8%) होइन, (c) समस्याग्रस्त अनलाइन गेमरहरू तर समस्याग्रस्त इन्टरनेट प्रयोगकर्ताहरू (4.3%) होइन, र (d) दुबै समस्याग्रस्त इन्टरनेट प्रयोगकर्ताहरू र समस्याग्रस्त अनलाइन गेमरहरू (6.7%) हेर्नुहोस् (हेर्नुहोस्) तालिका 2).
मल्टिभेरिएट बहु प्रतिगमन
अध्ययन भेरिएबलको एक सहसंबन्ध मैट्रिक्स प्रस्तुत छ तालिका 3। प्रासंगिक पूर्वानुमान भेरिएबलको साथ PIU र POG को सम्बन्ध तुलना गर्न, एक बहु-बहु एकाधिक प्रतिगमन गरियो (हेर्नुहोस् चित्र। 1)। परिणामहरूले दुई परिणाम भ्यारीएबलका साथ केहि पूर्वानुमानकर्ता भेरियबल्सको विशिष्ट सम्बद्धता देखायो। पुरुष हुनु दुबै समस्या ब्यवहारको साथ सम्बन्धित थियो। जे होस्, संघ POG (β = −0.29, p<०.००१) PIU का लागि भन्दा (β = 0.001 ०.०0.07, p<०.०१)। औसत दिनमा 0.01 घण्टा भन्दा बढी इन्टरनेटको प्रयोगले PIU (5. = ०.२०, p<०.०१) POG भन्दा (β = ०.० than, p<0.01), जबकि औसत दिन मा hours घण्टा भन्दा बढीको लागि अनलाइन गेमिंग POG (5. = ०.२०, p<०.०१) PIU (β = ०.०0.001, भन्दा) p<०.०१)। दुबै संस्थाहरूमा आत्म-सम्मानको एक धेरै कम मानकीकृत प्रभाव थियो (β = −0.01, p<0.01 PIU का लागि; β = −0.09, p<०.०१ POG का लागि), जबकि अवसादग्रस्त लक्षणहरूले PIU (β = 0.01, p<०.०१ बनाम। β = ०.२२, p<०.०१)। थप रूपमा, ग्रेड पोइन्ट औसतले मापन गरेको स्कूल प्रदर्शनले दुबै समस्या अनलाइन व्यवहार (β = ०.०0.001, p<0.05 PIU का लागि; β = ००0.07, p<0.01 POG का लागि)। छवटा इन्टर्नेट गतिविधिहरू सम्बन्धमा जुन तीन मनपर्ने अनलाइन गतिविधिहरू मध्ये एकको रूपमा मूल्या be्कन गर्न प्रस्ताव गरिएको थियो (उदाहरणका लागि जानकारी खोजी गर्ने, अनलाइन गेमहरू खेल्ने, च्याट गर्ने, सामाजिक नेटवर्क साइटहरू प्रयोग गर्ने, इ-मेलहरू पठाउन, र डाउनलोड गर्ने) मात्र खेल अनलाइन खेलहरू POG (0.20. = ०.२०, p<०.०१), अनलाइन खेलहरू खेल्दा, अनलाईन च्याटिंग, र सोशल नेटवर्किंग सबै पीआईयूको साथ सम्बन्धित थियो, यद्यपि तिनीहरूको प्रभाव आकारहरू नगण्य थिए (β = ०.०,, p<०.०१; β= 0.06, p<००१; र β= 0.05, p<००0.05, क्रमशः)
छलफल
हालको अध्ययनले पीआईयू र पीओजीको बीचको अन्तरसम्बन्धलाई राष्ट्रिय प्रतिनिधि किशोर नमूनामा परीक्षण गर्ने लक्ष्य राख्यो। नतिजाले सुझाव दिन्छ कि किशोर किशोरीहरुका बीच इन्टरनेटको प्रयोग एउटा साधारण गतिविधि थियो, अनलाइन गेमि a एउटा सानो समूहले संलग्न गरेको थियो। यसबाहेक, "हार्ड-कोर" गेमि ((अर्थात ती दिनका online घण्टाको लागि अनलाइन गेमहरू खेल्नेहरू) इन्टरनेटको लामो प्रयोगको तुलनामा धेरै दुर्लभ थियो (अर्थात्, प्रति दिन hours घण्टा इन्टरनेट प्रयोग गरेर)। यी परिणामहरूको आधारमा, यो आश्चर्यजनक कुरा होइन कि अधिक किशोरहरूले पीओजीको लागि पीआईयूको लागि मापदण्ड पूरा गरे, जबकि किशोर-किशोरीहरूको सानो समूहले दुबै समस्या व्यवहारको लक्षण देखायो। यी परिणामहरू साहित्यको साथ अनुरूप छन् जुन अनलाइन गेमिंग भन्दा उच्च इन्टरनेट प्रयोगको सुझाव दिन्छ28,29 र किशोरावस्थाका नमूनाहरूमा POG भन्दा उच्च PIU।28
मल्टिभेरिएट बहु रिग्रेसन मोडेलले दुई अनलाइन व्यवहार बीचको भिन्नता पनि प्रदर्शन गर्यो। सब भन्दा उल्लेखनीय भिन्नता यौन र दुई गतिविधिहरु मा खर्च समय को मामला मा थियो। जबकि दुबै PIU र POG पुरुषको रूपमा सम्बन्धित थिए, प्रभाव आकार POG को लागी धेरै ठूलो थियो। इन्टरनेटको प्रयोगमा बिताएको समयको साथ पीआईयूको सम्बन्ध अनलाइन गेमहरू खेल्ने संगठित भन्दा बलियो थियो, जबकि पीओजीको स online्गठन अनलाइन गेमि onमा बिताएको समयसँगको इन्टरनेटको प्रयोगमा बिताएको समयसँगको भन्दा बलियो थियो। भिन्नता अनलाइन अनुप्रयोगहरूका लागि बिभिन्न प्राथमिकता द्वारा पनि प्रदर्शन गरिएको छ। जबकि अनलाइन गेमिंग केवल अनलाइन गतिविधि POG को लागि प्राय: अभ्यास गरिएको अनलाइन गतिविधिहरूको रूपमा उल्लेख गरिएको थियो, PIU अनलाइन गेमिंग, अनलाइन च्याटिंग, र सोशल नेटवर्कि withसँग सकारात्मक रूपमा सम्बन्धित थियो। यद्यपि PIU मा सोशल नेटवर्कि ofको एकदमै कम प्रभाव आकार अचम्मको थियो। एउटा व्याख्या यो हुन सक्छ कि हंगेरीमा सोशल नेटवर्कि sites साइटहरूको लोकप्रियता यस डाटा स collection्कलनको अवधि पछि तीव्र रूपमा बढ्न थाल्यो। स्मार्ट फोन स्वामित्वको भर्खरको वृद्धि30 सामाजिक नेटवर्कि as जस्ता गतिविधिहरूको सम्बन्धमा आगामी ESPAD अनुसन्धानको खोजहरूलाई पनि परिवर्तन गर्न सक्दछ।
चाखलाग्दो कुरा के छ भने, कम आत्मसम्मान दुबै समस्या अनलाइन व्यवहार मा कम मानक प्रभाव आकार थियो। यी निष्कर्षहरू केही अघिल्लो अनुसन्धानको अनुरूप छन्28 तर केहि अन्य अध्ययनहरूको विरोधाभास गर्नुहोस्।22,31,32 जे होस्, डिप्रेसन लक्षणहरू दुबै PIU र POG सँग सम्बन्धित थिए, PIU लाई थोरै प्रभाव पार्दै। यसले फेरि विगतका साहित्यहरूलाई धेरै समर्थन गर्दछ।33-35
अध्ययनको धेरै शक्तिहरूको बावजुद, ठूलो नमूना आकार, नमूनाको राष्ट्रिय प्रतिनिधित्व, र POG र PIU दुबै मूल्यांकन गर्न प्रयोग गरिने उपकरणहरूको मजबूत साइकोमेट्रिक गुणहरू सहित, डाटा एकत्रित डाटामा केही सीमितताहरू छन्। डाटा सबै आत्म-रिपोर्ट गरिएको थियो र, जस्तै, विभिन्न पक्षपातको खतरा छन् (जस्तै, सामाजिक इच्छा, मेमोरी रिकल बायपासहरू)। थप रूपमा, सबै सहभागीहरू ह Hungarian्गेरियन किशोरहरू थिए र परिणामहरू यसैले अन्य देशका वयस्कहरू वा वयस्कहरूको नमूनाहरूमा सामान्यीकरण गर्न सकिदैन। माथि उल्लेख गरिए अनुसार, डाटा भर्खरको सोशल नेटवर्कि bo्ग बूम अघि स collected्कलन गरिएको थियो, र यदि अहिले दोहोरिएको छ भने अध्ययनले फरक नतिजा ल्याउन सक्छ। यसैले अध्ययन दुबै किशोर र वयस्क नमूनाहरू र बिभिन्न देशहरूमा दोहोर्याउनु पर्दछ।
हालको अध्ययनको निष्कर्षमा आधारित, पीओजी पीआईयूबाट अवधारणागत रूपमा फरक व्यवहार देखिन्छ। परिणामहरूले स्पष्ट रूपमा देखाउँदछ कि समस्यापूर्ण अनलाइन व्यवहारका दुई प्रकारहरू फरक जनसंख्या देखिन्छ र विभिन्न योगदान कारकहरूसँग सम्बन्धित छ। डाटाले इन्टरनेट एडिक्शन डिसऑर्डर र इन्टरनेट गेमिंग डिसआर्डर अलग nosological निकाय हो भन्ने धारणा समर्थन गर्दछ। फलस्वरूप, वर्तमान डाईग्नोस्टिक प्रणालीमा POG लाई मात्र अराजकको रूपमा वर्गीकृत गर्दा सम्भावित लत अनलाइन गतिविधिहरू जस्तै सोशल नेटवर्कि towardमा अज्ञानता निम्त्याउन सक्छ।36 वा अधिक सामान्य समस्याग्रस्त इन्टरनेट को उपयोग।5
Acknowledgments
यो काम हंगेरी वैज्ञानिक अनुसंधान कोष (अनुदान संख्या: K83884, K111938, र K81353) द्वारा समर्थित थियो। Gyyngyi Kökönyei र Zsolt Demetrovics हंगेरी एकेडेमी अफ साइन्स द्वारा सम्मानित Josnos Bolyai अनुसंधान फेलोशिप को आर्थिक समर्थन स्वीकार।
सन्दर्भ