Int J Environ Res Public Health. 2019 Nov 21; 16 (23). pii: E4635. doi: 10.3390 / ijerph16234635.
Abstract
Individuele kenmerken, familie- en schoolgerelateerde variabelen en omgevingsvariabelen zijn even belangrijk bij het begrijpen van internetverslaving. De meeste eerdere onderzoeken naar internetverslaving waren gericht op individuele factoren; degenen die rekening hielden met omgevingsinvloeden, onderzochten meestal alleen de proximale omgeving. Effectieve preventie en interventie van internetverslaving vereisen een raamwerk dat factoren op individueel en omgevingsniveau integreert. Deze studie onderzocht de relaties tussen persoonlijke factoren, gezins- / schoolfactoren, waargenomen internetkenmerken en omgevingsvariabelen, aangezien deze bijdragen aan internetverslaving bij adolescenten op basis van het volksgezondheidsmodel. Een representatieve steekproef van 1628 middelbare scholieren uit 56 regio's in Seoul en Gyeonggi-do nam deel aan het onderzoek via vragenlijsten met medewerking van het ministerie van Volksgezondheid en Welzijn en het districtskantoor van onderwijs. De studie analyseerde psychologische factoren, gezinscohesie, houding ten opzichte van academische activiteiten, internetkenmerken, toegankelijkheid tot pc-cafés en blootstelling aan reclame voor internetgames. Ongeveer 6% van de adolescenten werd gecategoriseerd als zijnde in de ernstig verslaafde groep. Vergelijkingen tussen groepen toonden aan dat de verslaafde groep eerder was begonnen met internetten; had hogere niveaus van depressie, compulsiviteit en agressiviteit, evenals een lagere gezinscohesie; en rapporteerde een hogere toegankelijkheid van pc-cafés en blootstelling aan reclame voor internetgames. Meervoudige logistische regressie gaf aan dat bij adolescenten omgevingsfactoren een grotere invloed hadden dan gezins- of schoolgerelateerde factoren. Beleidsimplicaties voor preventie en interventie worden besproken.
trefwoorden: Internet verslaving; Reclame voor internetspellen; toegankelijkheid; omgevingsfactoren; volksgezondheidsmodel
PMID: 31766527
;
