Internetverslaving: coping-stijlen, verwachtingspatronen en gevolgen voor de behandeling (2014)

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

• ¹Afdeling Algemene Psychologie: Cognitie, Universiteit van Duisburg-Essen, Duisburg, Duitsland
• ²Erwin L. Hahn Instituut voor Magnetic Resonance Imaging, Essen, Duitsland
• ³Centrum voor Internetverslaving, Russell J. Jandoli School voor Journalistiek en Massacommunicatie, St. Bonaventure University, Olean, NY, VS

Internetverslaving (IA) is in veel landen een ernstige psychische aandoening geworden. Om de klinische implicaties van IA beter te begrijpen, heeft deze studie statistisch een nieuw theoretisch model getest dat de onderliggende cognitieve mechanismen illustreert die bijdragen tot de ontwikkeling en instandhouding van de stoornis. Het model maakt onderscheid tussen een gegeneraliseerde internetverslaving (GIA) en specifieke vormen. Deze studie testte het model op GIA op een populatie van algemene internetgebruikers. De bevindingen van 1019-gebruikers laten zien dat het veronderstelde structurele vergelijkingsmodel 63.5% van de variantie van GIA-symptomen verklaarde, gemeten aan de hand van de korte versie van de Internetverslavingstest. Met behulp van psychologische en persoonlijkheidstesten laten de resultaten zien dat iemands specifieke cognities (slechte coping en cognitieve verwachtingen) het risico op GIA verhoogden. Deze twee factoren bemiddelden de symptomen van GIA als andere risicofactoren aanwezig waren, zoals depressie, sociale angst, laag zelfbeeld, lage zelfeffectiviteit en hoge stressgevoeligheid om enkele gebieden te noemen die in de studie werden gemeten. Het model laat zien dat individuen met een hoge coping-vaardigheden en zonder de verwachting dat internet kan worden gebruikt om een ​​positieve stemming te verbeteren of negatieve stemming te verminderen, minder snel zullen deelnemen aan problematisch internetgebruik, zelfs wanneer andere persoonlijkheden of psychologische kwetsbaarheden aanwezig zijn. De implicaties voor de behandeling omvatten een duidelijke cognitieve component voor de ontwikkeling van GIA en de noodzaak om de copingstijl en cognities van een patiënt te beoordelen en om foutief denken te verbeteren om de symptomen te verminderen en zich bezig te houden met herstel.

Introductie

Een problematisch gebruik van internet is in een aantal onderzoeken geïdentificeerd en laat zien dat aanhoudende negatieve gevolgen zoals baanverlies, academische mislukking en echtscheiding het gevolg waren van overmatig internetgebruik (voor besprekingen zie Griffiths, 2000a,b; Chou et al., 2005; Widyanto en Griffiths, 2006; Byun et al., 2009; Weinstein en Lejoyeux, 2010; Lortie en Guitton, 2013). De klinische relevantie van dit fenomeen neemt toe in de context van hoge geschatte prevalentiepercentages variërend van 1.5 tot 8.2% (Weinstein en Lejoyeux, 2010) of zelfs tot 26.7%, afhankelijk van de gebruikte schalen en toegepaste criteria (Kuss et al., 2014).

Hoewel de eerste beschrijving van dit klinische probleem bijna 20 jaren geleden was (Young, 1996), wordt de classificatie nog steeds controversieel besproken en bijgevolg worden verschillende termen gebruikt in de wetenschappelijke literatuur, gaande van "dwangmatig gebruik van het internet" (Meerkerk et al., 2006, 2009, 2010), "Internetgerelateerde problemen" (Widyanto et al., 2008), "Problematisch internetgebruik" (Caplan, 2002), "Pathologisch internetgebruik" (Davis, 2001) naar "Internet gerelateerd verslavingsgedrag" (Brenner, 1997), om er maar een paar te noemen. In de laatste 10-jaren hebben de meeste onderzoekers op dit gebied echter de term 'internetverslaving' of 'internetverslavingsstoornis' gebruikt (bijv. Johansson en Götestam, 2004; Blokkeren, 2008; Byun et al., 2009; Dong et al., 2010, 2011, 2013; Kim et al., 2011; Purty et al., 2011; Young, 2011b, 2013; Young et al., 2011; Zhou et al., 2011; Cash et al., 2012; Hou et al., 2012; Hong et al., 2013a,b; Kardefelt-Winther, 2014; Pontes et al., 2014; Tonioni et al., 2014). We geven ook de voorkeur aan de term 'Internetverslaving (IA)', omdat recente artikelen (zie discussie in Brand et al., 2014) benadrukken de parallellen tussen overmatig gebruik van internet en ander verslavend gedrag (bijv. Grant et al., 2013) en ook afhankelijkheid van middelen (zie ook Young, 2004; Griffiths, 2005; Meerkerk et al., 2009). Er is beargumenteerd dat mechanismen die verband houden met de ontwikkeling en het onderhoud van substantie afhankelijk zijn van verslavend gebruik van internettoepassingen (en ook andere gedragsverslavingen), bijvoorbeeld de incentive sensitization theorie van verslaving en verwante concepten (bijv. Robinson en Berridge, 2000, 2001, 2008; Berridge et al., 2009). Dit past ook goed bij het componentmodel over verslavend gedrag (Griffiths, 2005).

Er zijn veel onderzoeken uitgevoerd naar psychologische correlaten van IA, maar dit is - althans in de meeste gevallen - gedaan zonder onderscheid te maken tussen een gegeneraliseerde internetverslaving (GIA) en een specifieke internetverslaving (SIA; Morahan-Martin en Schumacher, 2000; Leung, 2004; Ebeling-Witte et al., 2007; Lu, 2008; Kim en Davis, 2009; Billieux en Van der Linden, 2012), hoewel psychologische mechanismen verschillend kunnen zijn, ook voor verschillende leeftijdsgroepen of gebruikte toepassingen (Lopez-Fernandez et al., 2014). Onze studie onderzoekt de mediërende effecten van coping-stijlen en cognitieve verwachtingen voor internetgebruik bij de ontwikkeling en het onderhoud van GIA om bij te dragen tot een beter begrip van onderliggende mechanismen en mogelijke implicaties voor diagnostiek en behandeling.

Op theoretisch niveau werd al gepostuleerd dat IA moet worden gedifferentieerd met betrekking tot het algemene internetgebruik (Griffiths and Wood, 2000) versus specifieke soorten IA, zoals cyberseks, online relaties, netto dwanghandelingen (bijv. gokken, winkelen), zoeken naar informatie en online gamen voor het ontwikkelen van een verslaving aan het internet (bijv. Young et al., 1999; Meerkerk et al., 2006; Blokkeren, 2008; Brand et al., 2011). Er is echter slechts één subtype, Internet Gaming Disorder, opgenomen in de appendix van de DSM-5 (APA, 2013). In de meeste onderzoeken werd IA beoordeeld als een verenigde constructie of werd slechts één specifiek subtype beoordeeld (in de meeste gevallen internetgamen). In zijn cognitief-gedragsmodel, Davis (2001) maakte ook onderscheid tussen een gegeneraliseerd pathologisch internetgebruik (GIA) en een specifiek pathologisch internetgebruik (SIA). GIA werd beschreven als een multidimensionaal overmatig gebruik van internet, vaak gepaard gaande met tijdverspilling en niet-gericht gebruik van internet. Sociale aspecten van internet (bijvoorbeeld sociale communicatie via sociale netwerksites) worden met name gebruikt (zie ook discussie in Lortie en Guitton, 2013), die verondersteld wordt te zijn gekoppeld aan een gebrek aan sociale steun, en sociale tekortkomingen die iemand in niet-virtuele situaties ondervindt. Daarnaast is betoogd dat proefpersonen overmatig verschillende internettoepassingen kunnen gebruiken zonder een bepaalde favoriet te hebben, bijvoorbeeld spelletjes spelen, pornografie bekijken, op informatie en / of winkelsites surfen, selfies plaatsen, video's op videoplatforms bekijken, blogs lezen van anderen, enzovoort. In dit geval kan men stellen dat het individu verslaafd is aan internet en niet verslaafd is op internet (maar zie ook discussie in Starcevic, 2013). Davis betoogt dat een belangrijk verschil tussen GIA en SIA is dat personen die aan GIA lijden, geen vergelijkbaar problematisch gedrag zonder internet zouden hebben ontwikkeld, terwijl individuen die aan SIA lijden, vergelijkbaar problematisch gedrag zouden hebben ontwikkeld binnen een andere setting. In beide vormen van verslavend gebruik van internet, GIA en SIA wordt gesuggereerd dat disfunctionele cognities over het zelf en over de wereld een fundamentele rol spelen (Caplan, 2002, 2005).

Onderzoek naar GIA heeft aangetoond dat subjectieve klachten in het dagelijks leven als gevolg van internetgebruik gecorreleerd zijn met verschillende persoonlijkheidskenmerken. Inderdaad werd aangetoond dat GIA verband houdt met psychopathologische comorbiditeiten, zoals affectieve stoornissen of angststoornissen (Whang et al., 2003; Yang et al., 2005; Weinstein en Lejoyeux, 2010) evenals de persoonlijkheidskenmerken verlegenheid, neuroticisme, stressgevoeligheid, neiging tot uitstellen en een laag zelfbeeld (Niemz et al., 2005; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie en tee, 2007; Thatcher et al., 2008; Kim en Davis, 2009). Ook factoren van sociale context, bijvoorbeeld gebrek aan sociale steun of sociale isolatie (Morahan-Martin en Schumacher, 2003; Caplan, 2007) en zelfs eenzaamheid in de onderwijsomgeving bij adolescenten (Pontes et al., 2014) lijken gerelateerd te zijn aan GIA. Bovendien werd betoogd dat het gebruik van internet als hulpmiddel bij het omgaan met problematische of stressvolle gebeurtenissen in het leven bijdraagt ​​tot de ontwikkeling van GIA (Whang et al., 2003; Tang et al., 2014). Personen met IA vertonen ook een sterke neiging tot impulsieve coping-strategie (Tonioni et al., 2014). Sommige auteurs stellen IA zelfs als een soort van omgaan met het dagelijks leven of dagelijkse beslommeringen (Kardefelt-Winther, 2014). Er zijn nog maar enkele eerste onderzoeken, waarin expliciet voorspellers van verschillende soorten SIA werden vergeleken. Pawlikowski et al. (2014) rapporteerde dat verlegenheid en tevredenheid over het leven gerelateerd zijn aan een verslavend gebruik van internetgames, maar niet aan een pathologisch gebruik van cybersex of het gebruik van beide games en cyberseks.

Gebaseerd op eerder onderzoek, in het bijzonder op de argumenten van Davis (2001), en ook gezien de huidige literatuur over neuropsychologische en neuroimaging-bevindingen bij personen die verslaafd zijn op internet, hebben we onlangs een theoretisch model gepubliceerd over de ontwikkeling en het onderhoud van GIA en SIA (Brand et al., 2014). Sommige aspecten in het model zijn al genoemd in de context van het gebruik van sociale netwerksites, bijvoorbeeld de verwachting van positieve resultaten (Turel en Serenko, 2012). Er is ook aangetoond dat een overmatig of verslavend gebruik van online veilingen gecorreleerd is met veranderingen in de overtuigingen van individuen over de techniek en dit bepaalt toekomstig gebruik en gebruik intenties (Turel et al., 2011). Dit is in overeenstemming met ons theoretisch model over GIA, waarin we veronderstellen dat overtuigingen of verwachtingen over wat internet kan doen voor een persoon, het gedrag beïnvloeden, dat wil zeggen het internetgebruik, dat op zijn beurt ook de toekomstige verwachtingen beïnvloedt. In ons model hebben we ons echter gericht op de bemiddelende rol van verwachtingspatronen en copingstrategieën bij het ontwikkelen en behouden van een GIA en specifieke soorten SIA.

Voor de ontwikkeling en het onderhoud van GIA stellen we dat de gebruiker bepaalde behoeften en doelen heeft die kunnen worden bereikt door bepaalde internettoepassingen te gebruiken. Op basis van eerder onderzoek hebben we een aantal van deze bevindingen verwerkt om een ​​uitgebreid model te ontwikkelen om deze elementen samen te brengen. Aanvankelijk zijn iemands kernkenmerken geassocieerd met IA en omvatten psychopathologische aspecten, persoonlijkheidsaspecten en sociale cognities. In het eerste gedeelte hebben we psychopathologische symptomen, met name depressie en sociale angst (bijv. Whang et al., 2003; Yang et al., 2005), disfunctionele persoonlijkheidsaspecten, zoals lage zelfeffectiviteit, verlegenheid, stressgevoeligheid en neiging tot uitstelgedrag (Whang et al., 2003; Chak en Leung, 2004; Caplan, 2007; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie en tee, 2007; Thatcher et al., 2008; Kim en Davis, 2009; Pontes et al., 2014), en sociaal isolement / gebrek aan sociale steun (Morahan-Martin en Schumacher, 2003; Caplan, 2005) bij de ontwikkeling van GIA. We stelden echter voor dat de invloed van de primaire kenmerken en cognities van die persoon op de ontwikkeling van een verslavend gebruik van internet zou moeten worden gemedieerd door bepaalde internetgerelateerde cognities, in het bijzonder verwachtingspatronen van internetgebruik (Turel et al., 2011; Xu et al., 2012; Lee et al., 2014), en bepaalde strategieën om het hoofd te bieden aan de dagelijkse levensbehoeften of dagelijkse beslommeringen (Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014). In het derde deel van het model, als consequent gedrag, als de gebruiker online gaat en versterking ontvangt in termen van disfunctioneel omgaan met problemen of een negatieve gemoedstoestand en de persoon verwacht dat internetgebruik hem zal afleiden van problemen of negatieve gevoelens, hoe meer waarschijnlijk zullen ze zich wenden tot het internet om te ontsnappen aan die gevoelens die blijken uit een verlies van controle, slecht tijdmanagement, onbedwingbare trek en toegenomen sociale problemen. De rol van versterkings- en conditioneringsprocessen is goed beschreven in de literatuur over de ontwikkeling en het onderhoud van stofgerelateerde stoornissen (bijv. Robinson en Berridge, 2001, 2008; Kalivas en Volkow, 2005; Everitt en Robbins, 2006). We hebben ook betoogd dat de positieve en negatieve versterking van copingstijl en internetgebruiksverwachtingen achtereenvolgens leiden tot een verlies van cognitieve controle over het internetgebruik, dat wordt gemedieerd door prefrontaal (uitvoerend) functioneren (Brand et al., 2014).

Hoewel dit model goed aansluit bij eerdere literatuur over belangrijke bevindingen met betrekking tot psychologische mechanismen achter IA (zie overzichten van Kuss en Griffiths, 2011a,b; Griffiths, 2012) en ook met zeer recente neuropsychologische en neuroimaging-correlaten van GIA en verschillende soorten SIA (Kuss en Griffiths, 2012; Brand et al., 2014), heeft dit model nog steeds empirisch bewijs nodig in termen van incrementele validiteit. In deze studie wilden we de hypothesen die zijn samengevat in het hierboven beschreven theoretische model over GIA vertalen in een statistisch model op latente variabelenniveau en de predictor en bemiddelaarseffecten op de ernst van GIA-symptomen testen met behulp van een grootschalige internetpopulatie. Met behulp van gevalideerde psychologische en persoonlijkheidsmetingen hebben we eerst de kernkenmerken van een persoon beoordeeld in het voorspellen van een overmatig en verslavend gebruik van internet op een gegeneraliseerde manier. Met behulp van een gevalideerde mate van coping en een nieuw ontwikkelde mate van gebruik van internetgebruik, hebben we getest of slechte copingvaardigheden en internetverwachtingen (zoals het gebruik van internet om aan negatieve gevoelens of onaangename situaties te ontsnappen) de link leggen tussen de kernkenmerken van de persoon en de symptomen van GIA.

Materialen en methoden

Het geoperationaliseerde model

We vertaalden eerst het theoretische model beschreven in de inleiding en geïllustreerd in het artikel van Brand et al. (2014) naar een te testen en geoperationaliseerd statistisch model. Voor elk van de dimensies die in het theoretische model worden genoemd, hebben we ten minste twee manifestvariabelen gekozen om een ​​structureel vergelijkingsmodel (SEM) op latent niveau te bouwen. Voor elke variabele hebben we vervolgens een specifieke schaal (elk bestaande uit verschillende items, zie beschrijving van de onderstaande instrumenten) gebruikt om de manifestvariabelen te operationaliseren. Dit geoperationaliseerde model als SEM op latent niveau wordt getoond in figuur 1.

 

FIGUUR 1. Het geoperationaliseerde model, inclusief hoofdaannames van het theoretische model over GIA, over de latente dimensie.

vakken

Met behulp van een uitgebreide online enquête hadden we 1148-respondenten. Na uitsluiting van 129-deelnemers vanwege onvolledige gegevens in de psychometrische schalen bestond het uiteindelijke monster uit N = 1019. De deelnemers werden gerekruteerd door advertenties, internetplatforms (Facebook-account van het team Algemene Psychologie: Cognitie), e-maillijsten aan studenten van de Universiteit van Duisburg-Essen, en via flyers in lokale pubs en bars, evenals woord-van- Mondaanbevelingen. De advertenties, e-mails en flyers bevatten een verklaring dat deelnemers kunnen deelnemen aan een kans dat ze een van de volgende items kunnen winnen: (1) iPad, (2) iPad mini, (3) iPod nano, (4 ) iPod shu ffl e, 20 Amazon cadeaubonnen (elk 50 euro). De studie werd goedgekeurd door de lokale ethische commissie.

De gemiddelde leeftijd van de uiteindelijke steekproef was 25.61 jaar (SD = 7.37). De steekproef omvatte 625 (61.33%) vrouwen en 385 (37.78%) mannen (negen vrijwilligers hebben deze vraag niet beantwoord). Wat betreft de privésituatie: 577 deelnemers (56.62%) woonden in een relatie of waren getrouwd en 410 (40.24%) gaven aan geen huidige relatie te hebben (32 deelnemers reageerden niet op deze vraag). Op het moment van beoordeling waren 687 deelnemers (67.42%) student, 332 deelnemers (32.58%) hadden een reguliere baan (met of zonder academische achtergrond). Van de hele steekproef voldeden 116 deelnemers (11.4%) aan de criteria voor problematisch internetgebruik [cut-off> 30 in de korte internetverslavingstest (s-IAT), zie beschrijving van het instrument hieronder] en 38 deelnemers (3.7%) voor een pathologisch gebruik van internet (> 37 in de s-IAT). De gemiddelde tijd doorgebracht op internet was 972.36 min / week (SD = 920.37). Van de hele steekproef maakten 975 personen gebruik van sociale netwerk- / communicatiesites (M_{min / week} = 444.47, SD = 659.05), 998-personen (97.94%) hebben informatie op internet gezocht (M_{min / week} = 410.03, SD = 626.26), 988-personen (96.96%) gebruikte winkellocaties (M_{min / week} = 67.77, SD = 194.29), online spellen werden gebruikt door 557-deelnemers (54.66%, M_{min / week} = 159.61, SD = 373.65), online gokken werd gedaan door 161-deelnemers (15.80%, M_{min / week} = 37.09, SD = 141.70) en cybersex werd gebruikt door 485-personen (47.60%, M_{min / week} = 66.46, SD = 108.28). Met betrekking tot het gebruik van meerdere internettoepassingen rapporteerden 995-deelnemers (97.64%) om regelmatig drie of meer van de hierboven genoemde internettoepassingen te gebruiken.

Instrumenten

Korte Internetverslavingstest (s-IAT)

Symptomen van IA werden beoordeeld met de Duitse korte versie van de Internetverslavingstest (Pawlikowski et al., 2013), die is gebaseerd op de originele versie ontwikkeld door Young (1998). In de korte versie (s-IAT) moeten 12 items worden beantwoord op een vijfpuntsschaal van 1 (= nooit) tot 5 (= heel vaak), wat resulteert in somscores van 12 tot 60, terwijl scores> 30 geeft een problematisch internetgebruik aan en score> 37 duidt op pathologisch internetgebruik (Pawlikowski et al., 2013). De s-IAT bestaat uit twee factoren: verlies van controle / tijdbeheer en hunkering / sociale problemen (elk met zes items). Hoewel de 12-items twee factoren laden in zowel verkennende als bevestigende factoranalyse (CFA; Pawlikowski et al., 2013), vangen ze de belangrijkste symptomen van IA op, zoals bijvoorbeeld beschreven in het componentenmodel van (Griffiths, 2005). De eerste subschaal "verlies van controle / tijdbeheer" beoordeelt hoe sterk een persoon lijdt aan tijdmanagementproblemen in het dagelijks leven als gevolg van zijn / haar internetgebruik (bijv. "Hoe vaak veronachtzaamt u huishoudelijke taken om meer tijd online door te brengen?" En "Hoe vaak verlies je de slaap doordat je 's avonds laat online bent?"). Items van deze subschaal stellen ook de negatieve gevolgen vast die worden veroorzaakt door de buitensporigheid van het internetgebruik (bijv. "Hoe vaak hebben uw cijfers of schoolwerk te lijden vanwege de hoeveelheid tijd die u online doorbrengt?"). Ook wordt gemeten of de proefpersonen hun controle over hun internetgebruik verloren hebben en geprobeerd hebben hun internetgebruik te verminderen en te falen (bijv. "Hoe vaak vindt u dat u langer online blijft dan u van plan was?" En "Hoe vaak probeer je de hoeveelheid tijd die je online uitgeeft te verminderen en te falen? "). Alle items meten niet de tijd die online is besteed, maar of individuen een verlies van controle over hun internetgebruik en problemen in het dagelijks leven ondervinden als gevolg van hun internetgebruik. De tweede subschaal "hunkeren / sociale problemen" meet effecten van overmatig internetgebruik op sociale interacties en preoccupatie met het medium (bijv. "Hoe vaak voel je je bezig met internet als je ff bent of fantaseert je over online zijn?"). Items van deze subschaal beoordelen ook interpersoonlijke problemen (bijv. Hoe vaak knip, schreeuw of gedraag je je geërgerd als iemand je stoort terwijl je online bent? ") En stemmingsregeling (bijv." Hoe vaak voel je je depressief, humeurig , of nerveus als je ff in bent, wat weggaat als je weer online bent?). Alle items bevatten de termen 'Internet' of 'online' in het algemeen, zonder dat u zich op een bepaalde toepassing hoeft te concentreren. In de instructie werden de deelnemers geïnformeerd dat alle vragen betrekking hebben op hun algemeen gebruik van het internet, inclusief alle gebruikte applicaties.

De s-IAT heeft goede psychometrische eigenschappen en validiteit (Pawlikowski et al., 2013). In ons voorbeeld was interne consistentie (Cronbach's α) 0.856 voor de hele schaal, 0.819 voor het verlies van controle / tijdbeheer en 0.751 voor de factor hunkering / sociale problemen.

Korte symptoomvoorraad - depressie op subschaal

Symptomen van depressie werden beoordeeld met de Duitse versie (Franke, 2000) van de subschaaldepressie van de Brief Symptom Inventory (Boulet en Boss, 1991; Derogatis, 1993). De schaal bestaat uit zes items die de depressieve symptomen van de laatste 7-dagen beoordelen. Antwoorden moeten worden gegeven op een vijfpuntsschaal variërend van 0 (= helemaal niet) tot 4 (= extreem). Interne consistentie (Cronbach's α) in onze steekproef was 0.858.

Korte symptoomvoorraad - subpersoonlijke interpersoonlijke gevoeligheid

Symptomen van sociale angst en interpersoonlijke gevoeligheid werden beoordeeld met de Duitse versie (Franke, 2000) van de subschaal interpersoonlijke gevoeligheid van de Brief Symptom Inventory (Boulet en Boss, 1991; Derogatis, 1993). De schaal bestaat uit vier items en antwoorden moeten worden gegeven op een vijfpuntsschaal variërend van 0 (= helemaal niet) tot 4 (= extreem). Interne consistentie (Cronbach's α) in onze steekproef was 0.797.

Schaal met zelfwaardering

Het gevoel van eigenwaarde werd beoordeeld aan de hand van de zelfachting-schaal (Rosenberg, 1965). We hebben hier de gewijzigde Duitse versie gebruikt (Collani en Herzberg, 2003), die uit tien items bestaat. De antwoorden moeten worden gegeven op een vierpuntsschaal variërend van 0 (= zeer mee oneens) tot 3 (= zeer mee eens). Interne consistentie (Cronbach's α) in onze steekproef was 0.896.

Schaal voor zelfeffectiviteit

De self-efficacy werd beoordeeld aan de hand van de Self-Efficacy Scale (Schwarzer en Jeruzalem, 1995), die uit 10-items bestaat. Antwoorden moeten worden gegeven op een vierpuntsschaal, variërend van 1 (= niet waar) tot 4 (= exact waar). Interne consistentie (Cronbach's α) in onze steekproef was 0.863.

Trier-inventaris voor chronische stress

Stresskwetsbaarheid werd gemeten door de screeningsversie van de Trier-inventaris voor chronische stress (TICS; Schulz et al., 2004). De screening bevat 12-items over stressblootstelling in de afgelopen 3 maanden. Elke stelling moet worden beantwoord op een vijfpuntsschaal, variërend van 0 (= nooit) tot 4 (= zeer vaak). Interne consistentie (Cronbach's α) in onze steekproef was 0.908.

Eenzaamheid schaal

De korte versie van de Eenzaamheidsschaal (De Jong Gierveld en Van Tilburg, 2006) werd gebruikt om gevoelens van eenzaamheid te meten (subschaal emotionele eenzaamheid, drie items) en waargenomen sociale steun (subschaal sociale ondersteuning, drie items). Alle instructies moeten worden beantwoord op een vijfpuntsschaal van 1 (= nee!) Naar 5 (= ja!). Interne consistentie (Cronbach's α) in onze steekproef was 0.765 voor de subschaal emotionele eenzaamheid en 0.867 voor de subschaal sociale ondersteuning.

Kort COPE

De korte COPE (Carver, 1997) meet coping-stijl in verschillende subdomeinen. We gebruikten hier drie subschalen van de Duitse versie (Knoll et al., 2005): ontkenning, middelengebruik en gedragsmatige terugtrekking. Elke subschaal werd vertegenwoordigd door twee items, die moesten worden beantwoord op een vierpuntsschaal variërend van 1 (= ik heb dit helemaal niet gedaan) tot 4 (= ik heb dit veel gedaan). Interne consistentie (Cronbach's α) in onze steekproef was 0.561 voor de subschaal-weigering, 0.901 voor het gebruik van de subschaalstof en 0.517 voor de subschaal gedragsafhankelijkheid. Aangezien de schalen slechts uit twee items bestaan ​​en omdat het instrument in verschillende validatiestudies is gebruikt, inclusief rapporten over betrouwbaarheid van de her test, beschouwen we de betrouwbaarheid als aanvaardbaar.

Internetgebruik Verwachtingen Schaal

Om de verwachtingen ten aanzien van het gebruik van internet te beoordelen, hebben we een nieuwe schaal ontwikkeld, bestaande uit - in de eerste versie - van 16-items. De items geven enkele kernmotiverende factoren weer, zoals bijvoorbeeld gerapporteerd door Xu et al. (2012) en ook door Yee (2006). De items zijn toegewezen a priori tot twee schalen (elk met acht items): Verwachtingen voor internetgebruik die positieve versterking weerspiegelen (bijv. "Ik gebruik internet om plezier te ervaren") en die verwachtingen geven negatieve versterking weer (bijv. "Ik gebruik internet om problemen af ​​te leiden"). Alle antwoorden werden gegeven op een zespuntsschaal variërend van 1 (= helemaal mee oneens) tot 6 (= helemaal mee eens). Op basis van de gegevens die we in dit onderzoek hebben verzameld (N = 1019), hebben we een verkennende factoranalyse (EFA) uitgevoerd. Horn's (1965) parallelle analyse en de minimumgemiddelde gedeeltelijke (MAP) test (Velicer, 1976) werden gebruikt om het juiste aantal factoren te bepalen. Deze procedure resulteerde in een stabiele twee-factoroplossing. Een EFA met hoofdcomponentenanalyse en varimax-rotatie werd vervolgens uitgevoerd om de structuur van de Internet Use Expectancies Scale (IUES) te beoordelen. Resultaten van de EFA afgesloten met een laatste 8-artikelversie van de IUES met de twee-factorenstructuur blijft (tabel 1). Met deze twee factoren hebben we een variantie-verklaring van 63.41% waargenomen. De eerste factor bevat vier items met hoge ladingen op de hoofdfactor (> 0.50) en lage ladingen op de andere factor (<0.20) en heeft betrekking op positieve verwachtingen, dus we noemden deze factor 'positieve verwachtingen'. De tweede factor bestaat uit vier items met hoge ladingen op de hoofdfactor (> 0.50) en lage ladingen op de andere factor (<0.20), en alle items die verband houden met internetgebruik om negatieve gevoelens of gedachten te vermijden of te verminderen, daarom hebben we dit genoemd factor "vermijdingsverwachtingen". Beide factoren hebben een goede betrouwbaarheid (“positieve verwachtingen”: Cronbach's α = 0.832 en “vermijdingsverwachtingen” Cronbach's α = 0.756). De twee factoren waren significant gecorreleerd (r = 0.496, p <0.001) met een matig effect (Cohen, 1988).

 

TABLE 1. Factorbelastingen en betrouwbaarheden van de twee factoren van de IUES, gemiddelden van de beoordeelde artikelen en de positienummers.

Om de faculteitstructuur van het instrument te waarborgen, hebben we een extra steekproef van 169-proefpersonen (gemiddelde leeftijd = 21.66, SD = 2.69; 106-vrouwen) beoordeeld voor het toepassen van een CFA. De CFA was klaar met MPlus (Muthén en Muthén, 2011). Voor de evaluatie van modelpassingen hebben we standaardcriteria toegepast (Hu en Bentler, 1995, 1999): Het gestandaardiseerde kwadratische gemiddelde kwadrant (SRMR; waarden onder 0.08 duiden op goede fit met de gegevens), vergelijkende fitindices (CFI / TLI; waarden boven 0.90 geven een goede fit aan, waarden boven 0.95 een uitstekende pasvorm) en roottarief fout van de approximatie (RMSEA; "test of close fit"; een waarde onder 0.08 met een significantiewaarde onder 0.05 geeft een acceptabele pasvorm aan). De CFA bevestigde de twee-factoroplossing voor de IUES met goede tot uitstekende fitparameters: de RMSEA was 0.047, de CFI was 0.984, de TLI was 0.975 en de SRMR was 0.031. De χ² test was niet significant, χ² = 24.58, p = 0.137 geeft aan dat de gegevens niet significant afwijken van het theoretische model (oplossing met twee factoren, zoals weergegeven in de tabel 1). Dit monster is alleen voor de CFA verzameld. De gegevens werden niet opgenomen in de verdere analyses.

Statistische analyse

Statistische standaardprocedures werden uitgevoerd met SPSS 21.0 voor Windows (IBM SPSS Statistics, vrijgegeven 2012). Pearson-correlaties werden berekend om te testen op nulde-orde relaties tussen twee variabelen. Om de gegevens voor uitbijters te controleren, creëerden we een normaal verdeelde willekeurige variabele met dezelfde gemiddelde standaarddeviatie als we vonden in de s-IAT (algehele score). Deze willekeurige variabele zou theoretisch niet gerelateerd moeten zijn aan alle variabelen van belang, als de correlaties niet werden beïnvloed door uitschieters in de gegevens. Alle correlaties met de willekeurige variabele waren erg laag, rs <0.049, wat aangeeft dat er geen substantieel invloedrijke uitschieters waren in een van de schalen in de uiteindelijke steekproef (N = 1019). Bovendien werden scatterplots tussen de variabelen visueel gecontroleerd. Ook hier werden geen extreme uitschieters gevonden. Daarom werden de analyses met alle onderwerpen uitgevoerd.

De SEM-analyse werd berekend met MPlus 6 (Muthén en Muthén, 2011). Er waren geen ontbrekende gegevens. Voordat het volledige model werd getest, werden de passingen van de latente dimensies ook getest met behulp van CFA in MPlus. Voor zowel SEM als CFA werd de schatting van de maximale likelihoodparameters toegepast. Voor de evaluatie van modelpassingen hebben we de standaardcriteria toegepast (Hu en Bentler, 1995, 1999) zoals reeds beschreven in het voorgaande hoofdstuk. Voor het toepassen van bemiddelaaranalyse was dit volgens, vereist Baron en Kenny (1986), dat alle variabelen die deel uitmaken van de bemiddeling met elkaar moeten correleren. We gebruikten ook gemodereerde regressies voor het analyseren van potentiële moderatoreffecten als aanvullende analyses voor een alternatieve conceptualisering van het coping-concept.

Resultaten

Beschrijvende waarden en correlaties

De gemiddelde scores van de monsters in de s-IAT en alle andere toegepaste schalen zijn te vinden in de tabel 2. De gemiddelde s-IAT score van M = 23.79 (SD = 6.69) is redelijk vergelijkbaar met de score gerapporteerd door Pawlikowski et al. (2013) voor een steekproef van 1820-proefpersonen uit de algemene populatie (de gemiddelde s-IAT-score was M = 23.30, SD = 7.25). De bivariate correlaties tussen de s-IAT (somscore) en de scores in de toegediende vragenlijsten en schalen worden weergegeven in de tabel 3.

 

TABLE 2. Gemiddelde scores van de toegepaste schalen.

 

TABLE 3. Bivariate correlaties tussen de s-IAT (sum-score) en de scores in de toegediende vragenlijsten.

Latente dimensies van het voorgestelde model in bevestigende factoranalyse

Om het voorgestelde theoretische model systematisch te testen, hebben we eerst het factormodel geanalyseerd, wat betekent dat werd getest of de latente dimensies aanvaardbaar worden weergegeven door de manifestvariabelen. Daarom werd CFA uitgevoerd met de zes latente dimensies (één afhankelijke dimensie, drie voorspellende dimensies, twee bemiddelaarsdimensies). De RMSEA was 0.066 met p <0.001, de CFI was 0.951, de TLI was 0.928 en de SRMR was 0.041, wat aangeeft dat het model goed past.

De eerste latente dimensie "symptomen van GIA" werd goed weergegeven door de scores in de twee factoren van de s-IAT (verlies van controle / tijdbeheer en hunkeren / sociale problemen) zoals bedoeld. De eerste voorspellende variabele "psychopathologische symptomen" werd significant weergegeven door de twee subschalen van de BSI (depressie en interpersoonlijke gevoeligheid). De dimensie "persoonlijkheidsaspecten" werd goed weergegeven door de drie veronderstelde manifestvariabelen (self-efficacy, self-esteem, and stress vulnerability) en de laatste voorspellende dimensie "sociale cognities" werd goed weergegeven door de twee subschalen van de eenzaamheidsschaal (emotioneel). eenzaamheid en sociale steun). De resultaten toonden aan dat de eerste veronderstelde mediator-dimensie "coping" goed vertegenwoordigd was door de drie subschalen van de COPE (ontkenning, verslavingsmisbruik en gedragsonttrekking) en de tweede bemiddelaarsdimensie "verwachtingen van internetgebruik" werd goed vertegenwoordigd door de twee IUES-factoren ( positieve verwachtingen en vermijdingsverwachtingen).

Over het algemeen gaf de CFA aan dat de latente dimensies aanvaardbaar worden weergegeven door de manifestvariabelen. Alleen in de dimensie die met de schaal omgaat, heeft misbruik van stoffen een zwakkere factorbelasting (β = 0.424) maar nog steeds significant (p <0.001) en dus voldoende, aangezien het totale model goed aansloot bij de data. Alle factorladingen en standaardfouten worden weergegeven in de tabel 4.

 

TABLE 4. Coëfficiënten van de belastingen van de manifestvariabelen op de latente dimensies, getest met CFA in MPlus.

Het volledige structurele vergelijkingsmodel

Het voorgestelde theoretische model over de latente dimensie met GIA als afhankelijke variabele (gemodelleerd door de twee s-IAT-factoren), kwam goed overeen met de gegevens. De RMSEA was 0.066 met p <0.001, de CFI was 0.95, de TLI was 0.93 en de SRMR was 0.041. De χ² test was significant, χ² = 343.89, p <0.001, wat normaal is gezien de grote steekproefomvang. De χ² test voor het baselinemodel was ook significant met een aanzienlijk hogere χ² waarde, χ² = 5745.35, p <0.001. Samenvattend pasten de data goed bij het voorgestelde theoretische model. Over het algemeen werd het grote aandeel van 63.5% van de variantie in GIA significant verklaard door de volledige SEM (R² = 0.635, p <0.001). Het model en alle directe en indirecte effecten zijn weergegeven in figuur 2.

 

FIGUUR 2. Resultaten van het structurele vergelijkingsmodel inclusief factorbelastingen van de latente dimensies, β-gewichten, p-waarden en residuen. ***p <0.001.

Alle drie de directe effecten van de voorspellers op GIA waren niet significant (Figuur 2). Maar merk op dat het directe effect van de latente variabele psychopathologische aspecten lichtjes geen betekenis bereikte p = 0.059. Hier moet worden bedacht dat het β-gewicht negatief was, wat aangeeft dat - in het geval dat het marginaal significante directe effect wordt geïnterpreteerd - hogere depressie en sociale fobie gepaard gaan met lagere symptomen van GIA als het indirecte effect van psychopathologische aspecten over de twee bemiddelaarsvariabelen (verwachtingen van coping en internetgebruik) zijn gesegmenteerd. De directe effecten van de twee latente predictorvariabelen psychopathologische aspecten en persoonlijkheid op zowel de coping als latenties van latente mediatorvariabelen waren significant. Daarentegen waren de directe effecten van de latente variabele sociale cognities op zowel coping als internetgebruiksverwachtingen niet significant, wat betekent dat deze effecten niet significant waren wanneer ze gecontroleerd werden voor de effecten van de andere twee latente dimensies.

De effecten van sociale cognities op het gebruik van internetgebruik bereikten echter enigszins geen significantie p = 0.073. De directe effecten van coping op GIA (p <0.001) en van internetgebruiksverwachtingen (p <0.001) waren significant met sterke effectgroottes.

Het indirecte effect van psychopathologische aspecten op de omgang met GIA was significant (β = 0.173, SE = 0.059, p = 0.003). Ook het indirecte effect van psychopathologische aspecten op de internetverwachtingen naar GIA was significant (β = 0.159, SE = 0.072, p = 0.027). Het indirecte effect van persoonlijkheidsaspecten op de omgang met GIA was ook significant (β = -0.08, SE = 0.041, p = 0.05), maar de effectgrootte was erg klein. Het indirecte effect van persoonlijkheidsaspecten op de internetgebruiksverwachtingen naar GIA was significant (β = -0.160, SE = 0.061, p = 0.009). Zowel indirecte effecten van sociale cognities als coping (β = 0.025, SE = 0.030, p = 0.403) en sociale cognitie over internetgebruiksverwachtingen (β = -0.08, SE = 0.045, p = 0.075) naar GIA waren niet significant. Het model met alle factorbelastingen en β-gewichten wordt getoond in figuur 2. De psychopathologische aspecten van de latente dimensie waren significant gecorreleerd aan de persoonlijkheidsaspecten van de latente dimensie (r =-0.844, p <0.001) en met de latente dimensie sociale cognities (r = -0.783, p <0.001). Ook waren de twee latente dimensies persoonlijkheidsaspecten en sociale cognities gecorreleerd (r = 0.707, p <0.001).

Aanvullende analyses

Het beschreven model was de theoretisch betoogde en dus ook die welke we eerst hebben getest. We hebben nadien enkele aanvullende modellen of delen van het model afzonderlijk getest om de onderliggende mechanismen van GIA beter te begrijpen. De eerste kwestie die we behandelden was het effect van psychopathologie op GIA, omdat we het interessant vonden dat het directe effect, hoewel niet significant, negatief was in de SEM (zie figuur 2), hoewel op het bivariate niveau de correlaties positief waren. Het eenvoudige model met psychopathologische aspecten (voorgesteld door BIS-depressie en BSI-sociale fobie) als voorspeller en GIA (vertegenwoordigd door de twee s-IAT-factoren) als afhankelijke variabele had een goede modelpassing (alle passende indices zijn beter dan acceptabel) en het effect was positief (β = 0.451, p <0.001). We berekenden het model ook zonder de twee mediatoren, wat betekent dat psychopathologische aspecten, persoonlijkheidsaspecten en sociale aspecten als directe voorspellers dienden en dat GIA de afhankelijke variabele was (alle variabelen op latent niveau met dezelfde variabelen die in de hele SEM worden gebruikt, zie figuur 2). Het model zonder bemiddelaars had ook goed passende indices (met één uitzondering: de RMSEA was met 0.089 een beetje hoog) en de directe effecten op GIA (de twee s-IAT-factoren) waren: effect van psychopathologische aspecten op GIA β = 0.167, p = 0.122; effect van persoonlijkheidsaspecten op GIA β = -0.223, p = 0.017; en effect van sociale aspecten op GIA β = -0.124, p = 0.081. Merk op dat het effect van psychopathologische aspecten op GIA nog steeds positief is in dit model (maar niet significant) wanneer het effect wordt gecontroleerd voor de effecten van persoonlijkheid en sociale aspecten. Alles bij elkaar genomen, spreken de resultaten van de algemene SEM voor een volledige bemiddeling van het effect van psychopathologische aspecten op GIA door de twee bemiddelaars (coping en expectancies), wat verder wordt benadrukt door de twee aanvullende analyses die aantonen dat het positieve effect op een bivariateniveau en in het eenvoudige model wordt gereduceerd door het opnemen van verdere variabelen als voorspellers.

We hebben theoretisch de coping als bemiddelaar geconceptualiseerd (Brand et al., 2014). Men kan echter ook beweren dat coping niet het effect van psychopathologische aspecten medieert, maar als een moderator fungeert. Om ervoor te zorgen dat de conceptualisering van coping als een bemiddelaar in plaats van een moderator geschikt is, hebben we bovendien enkele moderatoranalyses berekend met behulp van gemodereerde regressieanalyses. Wanneer bijvoorbeeld psychopathologische aspecten als voorspeller, coping als moderator en s-IAT (somscore) als afhankelijke variabele worden gebruikt, verklaren zowel psychopathologische aspecten (β = 0.267) als coping (β = 0.262) de variantie in de s-IAT aanzienlijk (beide p <0.001), maar hun interactie voegt niet significant variantie-verklaring toe (veranderingen in R² = 0.003, p = 0.067, β = -0.059) en de toename van het moderatoreffect is bijna nul (0.3%).

We beschouwden leeftijd en geslacht ook als potentiële variabelen die een effect kunnen hebben op de structuur van het model. Om dit te testen, berekenden we eerst de bivariate correlaties tussen leeftijd en alle andere variabelen resulterend in zeer lage correlaties. Er was maar één correlatie mee r = 0.21 (leeftijd en ontwijkingsverwachtingen), wat nog steeds een laag effect heeft (Cohen, 1988) en alle andere correlaties hadden effecten tussen r = 0.016 en r = 0.18 met de meeste zijn r <0.15 en r <0.10. De correlatie tussen leeftijd en de s-IAT was ook erg laag met r = -0.14 (hoewel significant op p <0.01, wat duidelijk is in zo'n grote steekproef). Samenvattend werd niet voldaan aan de vereisten om leeftijd op te nemen in het bemiddelingsmodel (Baron en Kenny, 1986) en we hebben besloten om de leeftijd niet in een extra model op te nemen. Met betrekking tot geslacht vergeleken we de gemiddelde scores van groepen van alle gebruikte schalen en vonden we slechts één zinvol groepsverschil (BSI sociale angst, vrouwen hadden hogere scores met een laag effect van d = 0.28, alle andere effecten waren lager dan 0.28, het effect voor de s-IAT-score was d = 0.19). We hebben niettemin getest of de modelstructuur verschillend is voor vrouwen en mannen met behulp van gemiddelde structuuranalyse in de SEM-analyse. Dit betekent dat we hebben getest of de SEM (zie figuur 2) is gelijk voor mannelijke en vrouwelijke deelnemers. De H0 van deze test is: theoretisch model = model voor de groep "mannen" = model voor de groep "vrouwen". De geschikte indices waren allemaal acceptabel, wat aangeeft dat de structuur van de relaties niet significant verschillend was voor mannen en vrouwen. De RMSEA was 0.074 met p <0.001, de CFI was 0.93, de TLI was 0.91 en de SRMR was 0.054. De χ² test was significant, χ² = 534.43, p <0.001, wat normaal is gezien de grote steekproefomvang. De χ² test voor het baselinemodel was ook significant met een aanzienlijk hogere χ² waarde, χ² = 5833.68, p <0.001. De bijdrage aan de χ² van het geteste model door mannen en vrouwen waren vergelijkbaar (χ² bijdragen door vrouwen = 279.88, χ² bijdragen door mannen = 254.55). Hoewel de algemene structuur van het model niet significant verschillend is voor mannen en vrouwen, hebben we het eenvoudige pad geïnspecteerd en drie verschillen gevonden. Het pad van persoonlijkheidsaspecten naar coping was significant bij mannen (β = -0.437, p = 0.002), maar niet bij vrouwen (β = -0.254, p = 0.161) en het effect van persoonlijkheidsaspecten op de verwachtingen was significant bij mannen (β = -0.401, p = 0.001), maar niet bij vrouwen (β = -0.185, p = 0.181). Bovendien was het effect van psychopathologische aspecten op de verwachtingen significant bij vrouwen (β = 0.281, p = 0.05), maar niet bij mannen (β = 0.082, p = 0.599). Alle andere effecten en de weergave van de latente dimensies waren niet verschillend tussen mannen en vrouwen en ook niet verschillend van het algemene model dat in figuur is geïllustreerd 2. Samenvattend is het hele geteste model geldig voor mannen en vrouwen, hoewel het negatieve effect van persoonlijkheidsaspecten op coping en verwachtingen meer aanwezig is bij mannen in vergelijking met vrouwen en het effect van psychopathologische aspecten op verwachtingen aanwezig is bij vrouwen, maar niet bij mannen .

Discussie

We hebben een nieuw theoretisch model geïntroduceerd over de ontwikkeling en het onderhoud van een verslavend gebruik van internet (Brand et al., 2014), die is gebaseerd op de belangrijkste argumenten van Davis (2001) die voor het eerst een verschil suggereerde tussen een gegeneraliseerd overmatig gebruik van het internet (GIA) en een specifieke verslaving aan bepaalde internettoepassingen (SIA). In de huidige studie hebben we het theoretische model over GIA vertaald in een geoperationaliseerd model op latent niveau en de SEM statistisch getest met behulp van een online onderzoek naar een internetpopulatie van 1019-respondenten. We vonden een algemeen goed model dat paste bij de gegevens en de veronderstelde SEM, die de belangrijkste facetten van het theoretische model weergeeft en 63.5% van de variantie van GIA-symptomen zoals gemeten door de s-IAT (Pawlikowski et al., 2013).

Het model is de eerste die elementen in verband brengt met IA, zoals depressie, sociale angst, een laag zelfbeeld, een lage zelfeffectiviteit en een grotere kwetsbaarheid voor stress. Gebaseerd op de nadruk van cognities gerelateerd aan het ontwikkelen van IA en verslavend gedrag in het algemeen (Lewis en O'Neill, 2000; Dunne et al., 2013; Newton et al., 2014), onderzoekt het model of twee mediatorvariabelen (coping-stijlen en internetgebruiksverwachting) de directe effecten van de voorspellende variabelen (psychopathologie, persoonlijkheid en sociale cognities) op de ontwikkeling van GIA beïnvloeden. Uit de resultaten blijkt dat zowel coping-stijlen als het gebruik van internetgebruik een belangrijke rol spelen.

Alle variabelen (voorspellers en bemiddelaars) in het model waren significant gecorreleerd met de s-IAT-score op een bivariaat-niveau. Dit komt in principe overeen met eerder onderzoek naar bivariate relaties tussen symptomen van IA en persoonlijkheidsaspecten, psychopathologische symptomen en andere persoonsvariabelen, zoals vermeld in de Inleiding. In de SEM-analyse waren echter alle directe effecten van de drie belangrijkste voorspellers (op de latente dimensie) niet langer significant wanneer de veronderstelde bemiddelaars in het model werden opgenomen. Dit betekent dat psychopathologische aspecten (depressie, sociale angst), persoonlijkheidsaspecten (zelfrespect, zelfeffectiviteit en stressgevoeligheid) en sociale cognities (emotionele eenzaamheid, waargenomen sociale steun) niet direct de symptomen van GIA beïnvloeden, maar dat hun invloed wordt gemedieerd door ofwel een disfunctionele coping-stijl, of verwachtingen van internetgebruik, of beide. Psychopathologische aspecten en persoonlijkheidsaspecten voorspellen echter significant zowel de disfunctionele copingstijl als de verwachtingen voor het gebruik van internet. Sociale cognities zijn echter niet significant gerelateerd aan coping en verwachtingspatronen, wanneer hun relatieve impact wordt gecontroleerd op de effecten van psychopathologische en persoonlijkheidsaspecten (maar let op dat de drie predictor latente dimensies significant gecorreleerd zijn en dat het effect van sociale cognities op internetgebruik verwachtingspogingen bereikten iets niet significant). De directe effecten van zowel de coping-stijl en de verwachtingen ten aanzien van de symptomen van GIA waren aanzienlijk. Samengevat, de huidige studie, hoewel met een niet-klinische populatie, bevestigt niet alleen de eerdere bevindingen over de relevantie van coping-stijl en het omgaan met stressvolle levensgebeurtenissen (Kardefelt-Winther, 2014; Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014) alsmede verwachtingspatronen van het internetgebruik (Turel en Serenko, 2012; Xu et al., 2012; Lee et al., 2014) voor het ontwikkelen of behouden van symptomen van GIA, maar benadrukt expliciet de rol van coping en verwachtingspatronen als bemiddelaars in het onderliggende proces van GIA.

Het model is getest met een grote online populatie. Model moet worden getest met duidelijk gedefinieerde klinische monsters, zoals behandelingszoekende personen. De betekenis van het model zou robuuster zijn met een klinische populatie om meer accurate klinische implicaties te trekken. Hoewel 11.3% van de steekproef een problematisch internetgebruik meldde en 3.7% zichzelf beschreef als een verslavend internetgebruik, wordt deze studie beschouwd als slechts een eerste blik om te zien of het model werkt en statistische conclusies trekt die mogelijk klinisch relevant zouden kunnen zijn. Als een nieuw model met statistische significantie met behulp van een verscheidenheid aan psychologische en persoonlijkheidstests op online gebruikers, kunnen enkele klinische implicaties, die mogelijk toekomstig onderzoek kunnen inspireren, voorzichtig worden gemaakt.

Ten eerste, mensen met een disfunctionele coping om met problemen in hun leven om te gaan en die verwachten dat het internet kan worden gebruikt om de positieve stemming te verbeteren of de negatieve stemming te verminderen, zullen waarschijnlijk GIA ontwikkelen. Bovendien waren de effecten van psychopathologische aspecten op zowel disfunctionele coping als internetgebruiksverwachtingen positief, wat aangeeft dat hogere symptomen van depressie en sociale fobie het risico op disfunctionele copingstrategieën kunnen verhogen en ook voor de verwachting dat internet hulp biedt bij het omgaan met stress of negatieve humeur. Alleen wanneer deze processen samen werken, dat wil zeggen de combinatie van psychopathologische symptomen en coping / expectancies, lijkt de kans verslavend het internet te gebruiken, toe te nemen.

Ten tweede, hoewel het aantal studies over de behandeling van GIA beperkt is, is de meta-analyse gepubliceerd door Winkler et al. (2013) stelt dat cognitieve gedragstherapie de voorkeursmethode is. Dit is met name gebaseerd op de analyse van de effecten van de behandeling op de tijd doorgebracht online, depressie en angst symptomen. In feite is cognitieve gedragstherapie voor IA (CBT-IA; Young, 2011a) is geïdentificeerd als de meest voorkomende vorm van behandeling van IA (Cash et al., 2012). Binnen cognitieve gedragsmatige behandeling van GIA voorgesteld door Young (2011a), individuele kenmerken en verwachtingen van coping en internetgebruik zijn al verondersteld relevant te zijn in de behandeling van GIA, maar het empirische bewijsmateriaal was zeer schaars (bijv. Young, 2013).

De bevindingen gepresenteerd in deze studie bieden nog een bron van bewijs om aan te tonen dat cognitieve gedragstherapie en CBT-IA kunnen werken om IA te behandelen. De specifieke cognities van de persoon (copingstijl en verwachtingspatronen van internetgebruik) bemiddelen de impact van psychopathologische symptomen (depressie, sociale angst), persoonlijkheidskenmerken en sociale cognitie (eenzaamheid, sociale steun) op GIA-symptomen. Met behulp van cognitieve therapie moet de nadruk bij de beoordeling bestaan ​​uit het identificeren van disfunctionele cognities die moeten worden aangepakt. Dat wil zeggen dat clinici na onderzoek de verwachtingen van het gebruik van internet moeten onderzoeken om de behoeften van de cliënt te begrijpen en op welke manieren de cliënt denkt dat internet kan helpen te voldoen.

Als alternatief suggereren bevindingen ook dat therapie onaangepaste cognities gerelateerd aan disfunctioneel gebruik van internet zou moeten aanpakken. Deze bevindingen bevestigen eerdere onderzoeken die wijzen op onaangepaste cognities zoals overgeneralisatie, vermijding, onderdrukking, vergroting, slecht aanpasbare probleemoplossing of negatieve zelfconcepten geassocieerd met verslavend internetgebruik (Young, 2007). Een klinische implicatie van deze bevindingen is dat de therapie cognitieve herstructurering en herformulering moet toepassen om gedachten te bestrijden die leiden tot verslavend gebruik van internet. Een patiënt met GIA kan bijvoorbeeld tekenen van sociale angst en verlegenheid hebben en daarom een ​​paar vrienden en ook problemen met anderen op school. Ze kan dan denken dat communicatie met andere mensen via sociale netwerksites haar sociale behoefte bevredigt zonder de enge situationele aspecten van een "echte" sociale interactie. Bovendien heeft ze de verwachting dat ook het spelen van een online game haar kan afleiden van de problemen op school en dat het kopen van online of het zoeken van informatie op internet de gevoelens van eenzaamheid kan verminderen. Therapie zou haar concentreren op het zien van alternatieve plaatsen op school of in het privé-leven waar ze achting kan opbouwen en sociale behoeften kan bevredigen. Als ze ophoudt te rechtvaardigen dat de sociale netwerksites, games en winkelsites de enige plaatsen zijn waar ze zich goed voelt in haar leven en ze andere gezondere verkooppunten vindt, zal ze minder afhankelijk zijn van de verschillende internettoepassingen. De cognitieve therapie, die de rol kent die cognities spelen bij de ontwikkeling van GIA, kan cliënten helpen bij het herstructureren van de aannames en interpretaties die hen online houden. Nogmaals, deze potentiële klinische implicaties van de onderzoeksresultaten moeten met de nodige voorzichtigheid worden behandeld, omdat ze moeten worden gerepliceerd in een klinisch monster dat op zoek is naar behandeling.

Vanuit een breder perspectief krijgen deze bevindingen echter inzicht in de manier waarop therapeuten CBT-IA specifiek kunnen toepassen op internet-verslaafde patiënten. Gedragswijziging kan klanten helpen nieuwe en functionelere copingstrategieën te ontwikkelen en aan te passen om dagelijkse problemen aan te pakken. Therapie moet zich richten op het helpen van klanten bij het vinden van gezondere manieren van omgaan dan bij het gebruik van internet. Een belangrijk onderdeel van CBT-IA is gedragstherapie om cliënten te helpen omgaan met onderliggende problemen die bijdragen aan IA, specifiek of gegeneraliseerd (Young, 2011a, 2013). De bevindingen suggereren dat het verbeteren van copingvaardigheden de behoefte zou verminderen om online te gaan voor klanten. Hoewel we in een steekproef van de algemene bevolking hebben gestudeerd, zijn we van mening dat de bevinding dat coping en verwachtingspatronen bemiddelaars zijn bij de ontwikkeling en instandhouding van GIA bijdraagt ​​aan een beter begrip van de mechanismen van GIA en dat ze waarschijnlijk enkele behandelingsimplicaties hebben, zoals hierboven vermeld . Een ander aspect dat niet in het huidige onderzoek was gefocusseerd, is de rol van de integriteit van de prefrontale cortex. De werkzaamheid van CBT-IA kan ook afhangen van het prefrontale functioneren van de patiënt, omdat het versterken van de cognitieve controle over het gebruik van internet in de loop van de therapie hoogstwaarschijnlijk verband houdt met executieve functies en andere cognitieve processen van hogere orde. Dit is belangrijk om aan te pakken in toekomstige studies, omdat er recent een aantal artikelen zijn gepubliceerd die aantonen dat prefrontale cortexfuncties waarschijnlijk zijn verminderd bij patiënten met IA (zie overzicht in Brand et al., 2014).

In onze steekproef was de leeftijd omgekeerd gecorreleerd met symptomen van GIA, maar met een zeer lage effectgrootte (alleen uitleggend voor 1.96% van de variantie). Gezien recente artikelen over internetgebruik bij oudere personen (bijv. Eastman en Iyer, 2004; Vuori en Holmlund-Rytkönen, 2005; Campbell, 2008; Nimrod, 2011), kan men zeker leeftijdseffecten op verschillende aspecten van het gebruik van internet, zoals het gebruik van motieven en de manier waarop ouderen plezier ervaren en voldoening op het internet. Gezien het feit dat ouderen ook een hogere kans hebben om stoornissen van de leiding te ontwikkelen als gevolg van veranderingen in de prefrontale cortex met toenemende leeftijd (Alvarez en Emory, 2006), die ook verband houden met besluitvormingsverlagingen (Merk en Markowitsch, 2010), kan men speculeren dat die oudere individuen met uitvoerende verminderingen, die veel plezier op het internet ervaren, GIA kunnen ontwikkelen. Dit wordt echter niet weergegeven door onze gegevens, omdat onze steekproef geen oudere onderwerpen bevatte. Toekomstige studies kunnen de specifieke kwetsbaarheidsfactoren onderzoeken die verband houden met het risico op GIA bij oudere volwassenen.

Geslacht had geen invloed op de algemene structuur van het model. In eerdere artikelen zijn gendereffecten gevonden voor specifieke typen IA, zoals online gaming (bijv. Ko et al., 2005) en met name cybersex (Meerkerk et al., 2006; Griffiths, 2012; Laier et al., 2013, 2014), maar er is ook betoogd dat beide geslachten over het algemeen een risico lopen om een ​​verslavend gebruik van internet te ontwikkelen (Young et al., 1999, 2011). In ons onderzoek waren de effecten van gender op GIA, gemeten door de s-IAT, erg laag (d = 0.19, zie resultaten), wat aangeeft dat in elk geval in de algemene populatie beide seksen evenveel risico lopen om GIA te ontwikkelen. Hoewel het geslacht geen invloed had op de algemene gegevensstructuur in de SEM, waren er enkele verschillen tussen mannen en vrouwen met betrekking tot drie directe effecten van voorspellende variabelen voor de bemiddelaars. Zoals samengevat in de resultatensectie, hadden psychopathologische aspecten een effect op de verwachtingspatronen bij vrouwen, niet bij mannen, met als negatief effect de persoonlijkheidsaspecten op de coping en de verwachtingen zijn meer aanwezig bij mannen dan bij vrouwen. Deze effecten passen in de literatuur over genderverschillen met betrekking tot depressie en sociale angst (Sprock en Yoder, 1997; Moscovitch et al., 2005), evenals gevoel van eigenwaarde en zelfeffectiviteit (Huang, 2012). De facetten die centraal staan ​​in het onderzoek, namelijk de bemiddelingseffecten van coping en expectancies en hun belang voor GIA, werden niet beïnvloed door het geslacht (zie resultaten van de gemiddelde structuuranalyse). Dus onafhankelijk van hoe geslacht sociale angst, depressie of sommige persoonlijkheidsaspecten kan beïnvloeden, moeten coping en verwachtingen in beide geslachten in CBT-IA worden overwogen.

Ten slotte zijn er verschillende beperkingen van deze studie. Het is een nieuw ontwikkeld model dat verder moet worden getest op een klinische populatie om de klinische doeltreffendheid ervan in de behandeling volledig te zien. Het moet ook worden getest met behulp van de langere versie van de IAT (Young, 1998; Widyanto en McMurran, 2004) als een meer geteste maatstaf in de literatuur. We gebruikten de kortere versie gezien de lengte van de assessmenttool die we voor het hele model gebruikten, maar als dit werk zou worden gerepliceerd met een klinisch monster, zou het gesuggereerd zijn om de IAT samen met aanvullende IA-maatregelen te gebruiken, zoals de beoordeling van internet en Computerspel Verslaving als schaal (AICA-S) of klinisch interview (AICA-C) ontwikkeld en gevalideerd met klinische groepen door (Wölfling et al., 2010, 2012). Verder hebben we de vragenlijst voor het gebruik van internetgebruik ontwikkeld en getest voor de doeleinden van deze studie. Hoewel we methodologisch conservatief en zorgvuldig waren in de ontwikkeling van de schaal, moet deze maatregel voor verdere validiteit op aanvullende populaties worden beoordeeld en moet de vragenlijst verder empirisch worden getest in toekomstige onderzoeken. Aanvullende en gedetailleerdere schalen en interviews moeten ook worden toegepast op klinische monsters, omdat de meeste facetten die in onze studie werden beoordeeld, werden gemeten met behulp van korte vragenlijsten met een beperkend aantal items, vanwege praktische redenen (tijdslimiet in de context van online enquêtes) . Een ander potentieel probleem is dat van de gebruikelijke methode variantie (Podsakoff et al., 2003). Helaas was er om praktische redenen geen duidelijke variabele van de marker, die theoretisch niet gerelateerd zou zijn aan alle andere variabelen, in de studie (de enquête duurde bijna 25 min, wat een kritieke drempel is voor online enquêtes). Hoewel we het effect van de gemeenschappelijke methode-variantie op de resultaten niet kunnen uitsluiten, beweren we dat dit effect waarschijnlijk niet de gehele gerapporteerde gegevensstructuur verklaart. Bij het inspecteren van de bivariate correlaties (tabel 3) kan men zien dat sommige daarvan erg laag zijn (bijv. r = -0.08, r = -0.09, r = 0.12 etc.). We denken dat deze lage correlaties een aantal tedere tips geven voor de veronderstelling dat de gebruikelijke methodevariantie de hoofdanalyses niet dramatisch beïnvloedt. Niettemin moet het model worden getest met een systematische multi-trait-multi-methode aanpak (Campbell en Fiske, 1959) in toekomstige studies.

De huidige studie richt zich op GIA, wat betekent dat het model over SIA, zoals beschreven door Brand et al. (2014), moet nog steeds empirisch worden getest. Verschillende vormen van SIA (bijv. Gamen, online porno of internetgokken) moeten worden getest om te zien of copingvaardigheden en internetgebruikverwachtingen een vergelijkbare rol spelen bij de ontwikkeling van het probleem. Het is ook nog steeds een debat als het concept van GIA hoofdzakelijk geschikt is om het problematische gedrag van patiënten te dekken. We hebben bewijs gevonden voor het verband tussen zelfgerapporteerde problemen die verband houden met een niet-specifiek gebruik van verschillende internettoepassingen en de variabelen die in het model worden gesuggereerd. Het concept van GIA werd geoperationaliseerd door de s-IAT instructie en itemformuleringen, maar ook door het feit dat meer dan 97% van de deelnemers rapporteerde om regelmatig drie of meer verschillende internettoepassingen te gebruiken, zoals communicatie, gamen, gokken, cybersex, winkelen of informatie zoeken. Vanuit een klinisch perspectief is het niettemin een onderwerp van discussie als GIA een reden kan zijn voor het zoeken naar behandeling of als behandelingszoekende patiënten in principe alleen maar de controle over het gebruik van één bepaalde toepassing verliezen. We stellen voor om dit punt in klinisch onderzoek te overwegen door systematisch het kritieke gedrag in de context van het internetgebruik te onderzoeken en te analyseren hoe vaak het ongecontroleerde en verslavende gebruik van meer dan één internettoepassing zich in klinische monsters bevindt. Bovendien kunnen niet alle componenten die in het theoretische model over GIA worden voorgesteld in deze studie worden opgenomen. In toekomstige onderzoeken kunnen bijvoorbeeld extra persoonlijkheidskenmerken of andere psychopathologische stoornissen worden opgenomen.

Conclusie

De belangrijkste hypothesen van het model over GIA worden ondersteund door empirische gegevens. De kernkenmerken van de persoon zijn gerelateerd aan de symptomen van GIA, maar deze effecten worden gemedieerd door de specifieke cognities van de persoon, in het bijzonder de copingstijl en verwachtingspatronen van het internetgebruik. Deze cognities moeten worden aangepakt bij de behandeling van een verslavend gebruik van internet.

Bijdragen van auteurs

Matthias Brand schreef de eerste versie van de paper, hield toezicht op de gegevensverzameling en analyseerde en interpreteerde de gegevens. Christian Laier droeg met name bij aan de conceptualisering van de empirische studie en gegevensverzameling en herzag het manuscript. Kimberly S. Young heeft het concept bewerkt, het kritisch herzien en intellectueel en praktisch bijgedragen aan het manuscript. Alle auteurs hebben uiteindelijk het manuscript goedgekeurd. Alle auteurs zijn verantwoordelijk voor alle aspecten van het werk.

Belangenconflict verklaring

De auteurs verklaren dat het onderzoek is uitgevoerd in afwezigheid van commerciële of financiële relaties die kunnen worden beschouwd als een potentieel belangenconflict.

Dankwoord

We danken Elisa Wegmann en Jan Snagowski voor hun waardevolle bijdragen aan de studie en het manuscript. Ze hebben ons aanzienlijk geholpen met het programmeren van de online enquête en het controleren van de gegevens.

Referenties

Bewerkt door:

Ofir Turel, California State University, Fullerton en University of Southern California, VS.

Beoordeeld door:

Aviv M. Weinstein, Hadassah Medical Organization, Israel
Daria Joanna Kuss, Nottingham Trent University, Verenigd Koninkrijk