Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2014 Dec 1; 17 (12): 749 – 754.
PMCID: PMC4267705
Orsolya KirályMA,
1 ,,2 Mark D. GriffithsPhD3 Róbert UrbánPhD1 Judit FarkasMA,1 ,,4 Gyöngyi KökönyeiPhD1 Zsuzsanna Elekes, DSc,5 Domokos TamásMA,6 e Zsolt DemetrovicsDoutorado1
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Sumário
Há um debate em andamento na literatura se o uso problemático da Internet (PIU) e o jogo online problemático (POG) são duas entidades conceituais e nosológicas distintas ou se são as mesmas. O presente estudo contribui para esta questão examinando a inter-relação e a sobreposição entre PIU e POG em termos de sexo, desempenho escolar, tempo gasto usando a Internet e / ou jogos online, bem-estar psicológico e atividades online preferidas. Os questionários que avaliaram essas variáveis foram aplicados a uma amostra nacionalmente representativa de adolescentes (N= 2,073; Midade= 16.4 anos, SD= 0.87; 68.4% masculino). Os dados mostraram que o uso da Internet era uma atividade comum entre os adolescentes, enquanto os jogos online eram engajados por um grupo consideravelmente menor. Da mesma forma, mais adolescentes preencheram os critérios para PIU do que para POG, e um pequeno grupo de adolescentes apresentou sintomas de ambos os comportamentos problemáticos. A diferença mais notável entre os dois comportamentos problemáticos foi em termos de sexo. O POG estava muito mais fortemente associado a ser do sexo masculino. A auto-estima teve baixos tamanhos de efeito em ambos os comportamentos, enquanto os sintomas depressivos foram associados tanto a PIU quanto a POG, afetando um pouco mais a UIP. Em termos de atividades on-line preferidas, a PIU estava positivamente associada a jogos on-line, bate-papo on-line e redes sociais, enquanto o POG era associado apenas a jogos on-line. Com base em nossas descobertas, o POG parece ser um comportamento conceitualmente diferente da PIU e, portanto, os dados suportam a noção de que o Transtorno de Vício em Internet e o Transtorno de Jogos na Internet são entidades nosológicas separadas.
Introdução
O fenómeno da dependência da Internet (IA) foi descrito pela primeira vez em vários1,2 e Griffiths.3,4 O tópico imediatamente ganhou mais atenção geral e desde então se tornou uma área altamente pesquisada, numerando aproximadamente 70 estudos de larga escala com tamanhos de amostra de mais de 1,000 participantes.5 Apesar do uso contínuo do termo “dependência da Internet”, os pesquisadores apontaram a natureza diversa das atividades que podem agora ser realizadas na Internet, e muitas vezes assumiram que diferentes atividades on-line contribuem para IA em diferentes escalas.6-8
As aplicações online diferem consideravelmente dependendo do papel que a Internet desempenha nelas. Por exemplo, argumentou-se que, no caso de atividades como jogos e compras on-line, a Internet era simplesmente outro canal no qual as atividades off-line tradicionais agora podiam ocorrer.9,10 No entanto, a Internet é um componente essencial em outras atividades on-line, como a navegação de informações (por exemplo, "pesquisando"), interagindo em salas de bate-papo on-line e, mais recentemente, redes sociais.9,11 Em suma, estas últimas atividades só podem ocorrer online.
No entanto, existem também algumas atividades em que a Internet trouxe uma nova dimensão para uma atividade off-line. Uma dessas atividades é o jogo de videogames. Embora os videogames (e provavelmente os videogames multiplayer) existissem muito antes de a Internet se tornar amplamente usada, a conectividade on-line em larga escala subseqüentemente abriu novas fronteiras e experiências nos jogos - particularmente no caso dos MMOGs (Massively Multiplayer Online Games). Os atuais MMOGs podem hospedar milhares de jogadores simultaneamente no mesmo espaço virtual, e eles mudaram completamente a qualidade, a experiência e a dinâmica dos jogos.12,13 Esta talvez seja uma das razões pelas quais os jogos on-line problemáticos ou o vício em jogos online se tornaram uma área de pesquisa tão distinta. O fato de que a categoria de Desordem de Uso de Internet proposta pelo Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais, Quinta Edição (DSM-5) foi eventualmente substituída por Transtorno de Jogo pela Internet.14-16 também demonstra a importância deste fenômeno particular.
Apesar do crescente número de estudos realizados nessas áreas, relativamente pouco se sabe sobre a relação entre o uso problemático da Internet (PIU) e o jogo online problemático (POG). Além das considerações teóricas, também é importante, tanto em nível prático quanto pragmático, examinar se há necessidade de diferenciação entre esses dois fenômenos. Em resumo, são PIU e POG duas entidades conceituais e nosológicas distintas envolvendo diferentes populações e possuindo características diferentes, ou elas são uma e a mesma? Mais concretamente, as características dos indivíduos afetados por PIU e POG são semelhantes ou diferentes? Os fatores que contribuem são semelhantes ou diferentes?
Pesquisas anteriores sugerem algumas diferenças entre as populações afetadas pelos dois fenômenos. Por exemplo, embora talvez um grupo demográfico maior seja afetado pela PIU,1 O POG parece afetar principalmente a população masculina mais jovem.17,18 No entanto, uma deficiência metodológica crítica da maioria desses estudos é que eles examinaram PIU e POG separadamente. Consequentemente, o objetivo do presente estudo foi examinar a inter-relação e a sobreposição entre PIU e POG em termos de sexo, desempenho escolar, tempo gasto usando a Internet e / ou jogos online, bem-estar psicológico e atividades online preferenciais em um amostra de adolescentes representativos nacionalmente.
De Depósito
Amostra e procedimento
Os dados foram coletados em março 2011 como parte de um projeto internacional chamado Projeto Europeu de Pesquisa Escolar sobre Álcool e Outras Drogas (ESPAD).19 Este projeto tem acontecido a cada ano 4 desde 1995, e avalia os hábitos de fumar e uso de álcool e drogas de adolescentes com idade 16 em um número crescente de países participantes. Além das perguntas obrigatórias, na 2011, a Hungria acrescentou duas breves seções para avaliar a PIU e o POG.
Para obter uma amostra representativa de adolescentes 16 na população húngara, foi aplicado um método de amostragem aleatória estratificada internacionalmente homogêneo com base na região (Central / Ocidental / Leste da Hungria), grau (8-10) e tipo de classe (primária geral, secundárias, vocacionais secundárias e vocacionais). A unidade de amostragem foi a turma e o questionário foi aplicado a todos os alunos presentes na escola no momento da coleta de dados. Os dados precisavam ser ponderados devido à não resposta distorcida resultante de uma taxa de recusa de 15%. Para combinar a composição dos participantes com a amostragem, os dados foram ponderados por estratos com o método de ponderação matricial recomendado pelo Sistema Nacional de Informação Educacional (KIR-STAT) (Elekes Z, 2012, dados não publicados).
As questões relativas à UIP e ao POG só foram administradas à amostra nacionalmente representativa de classificadores 9-10 nas escolas secundárias de ensino profissional geral e secundário (N= 5,045). Após a remoção dos casos em que as respostas às perguntas da UIP e do POG estavam completamente ausentes, a amostra final foi composta por adolescentes 4,875.
Medidas
Foram coletados dados sociodemográficos básicos (ou seja, sexo e idade) junto com o desempenho escolar (média das notas) e informações sobre o uso da Internet e jogos online. Respostas sobre o tempo gasto usando a Internet e o tempo gasto jogando jogos online em um dia normal foram obtidas com perguntas de escolha única (<1 hora, 1-2 horas, 3-4 horas, 5-6 horas, 7-8 horas,> 8 horas). Para tornar os resultados mais claros, o número de categorias foi reduzido durante as análises, fundindo as duas categorias das bordas, respectivamente. As três atividades de Internet mais utilizadas também foram registradas. Os alunos podem escolher entre seis opções (ou seja, pesquisar informações online, jogar jogos online, bater papo online, usar sites de redes sociais, enviar e-mails e fazer download) e podem especificar até duas atividades online adicionais.
A PIU foi avaliada usando a versão 6-item do Problemmatic Use Questionnaire (PIUQ-6) (Király et al. 2014, manuscrito não publicado). A escala original tinha itens 18 e três subescalas: obsessão, negligência e desordem de controle.20 A versão mais curta manteve a estrutura original de três fatores medida por dois itens, respectivamente. Uma escala Likert de ponto 5 (de “nunca” a “sempre / quase sempre”) foi usada para estimar o quanto as declarações dadas caracterizavam os respondentes. Os escores variam de 6 a 30, com pontuações mais altas indicando mais PIU. Recomenda-se uma pontuação de corte de 15 para distinguir entre usuários da Internet problemáticos e não problemáticos. Ambos os instrumentos mostraram boas propriedades psicométricas.20-21 A consistência interna do PIUQ do item 6 foi 0.77 para a presente amostra.
O POG foi medido usando o questionário on-line problemático para jogos problemáticos 12 (POGQ-SF).22 Este instrumento deriva do 18-item POGQ, uma escala com boas propriedades psicométricas baseada em conteúdo teórico e empírico.23 Ambas as versões medem seis dimensões subjacentes de jogos problemáticos (isto é, preocupação, uso excessivo, imersão, isolamento social, conflitos interpessoais e retirada) usando uma escala Likert de ponto 5. As pontuações variam de 12 a 60, com pontuações mais altas indicando mais POG. Recomendou-se uma pontuação de corte de 32 para distinguir entre jogadores on-line problemáticos e não problemáticos. A consistência interna do POGQ do item 12 foi 0.93 para a presente amostra.
Características psicológicas, como humor depressivo (Short-form [6-item] Center of Epidemiological Studies Depression-Scale [CES-D]24) e autoestima (Escala de Autoestima de Rosenberg [RSES]25) também foram avaliados. O CES-D de formato abreviado é uma escala projetada para avaliar os níveis de sintomas depressivos usando uma escala Likert de ponto 4 (de “raramente ou nunca” para “a maior parte do tempo”). Os escores variam de 4 a 24, com escores mais altos indicando níveis mais altos de humor depressivo. A consistência interna foi 0.82 para a presente amostra. O RSES avalia sentimentos de autoestima e auto-aceitação, medindo assim a autoestima global. Tem itens 10 (cinco itens invertidos) e usa uma escala Likert de ponto 4 (de “concordo totalmente” a “discordo totalmente”). As pontuações variam de 10 a 40, com maiores pontuações indicando maior auto-estima. A consistência interna foi 0.86 para a presente amostra.
análise estatística
Análises descritivas foram realizadas com o IBM SPSS Statistics para Windows, v20.0.26 Para testar a inter-relação entre o uso médio diário da Internet e a média de jogos online diários (medidos como variáveis categóricas), bem como a inter-relação entre PIU e POG, foram criadas duas tabelas de contingência. A fim de examinar as duas entidades nosológicas propostas pela recente literatura psicológica (PIU e POG), a associação de PIU e POG foi comparada com variáveis preditivas relevantes usando uma análise de regressão múltipla multivariada na modelagem de equações estruturais (SEM) em MPLUS v6.0.27 O modelo multivariado de regressão múltipla pode estimar as associações entre mais de uma variável de resultado e mais de uma variável preditora. Além disso, neste tipo de análise, todos os coeficientes de regressão foram estimados controlando todas as outras variáveis preditoras no modelo. Devido ao desvio da distribuição normal, foi utilizada a estimativa de máxima verossimilhança com estimativa robusta de erros padrão. Todas as análises foram realizadas na amostra ponderada. Os dados perdidos no Mplus foram tratados com o método de máxima verossimilhança da informação completa.27
Resultados
Estatísticas descritivas
A idade média da amostra (N= 4,875) foi de 16.4 anos (SD= 0.87) e 50% eram do sexo masculino. Apenas seis alunos (0.1%) relataram não usar a Internet no mês anterior à coleta de dados. A maioria dos estudantes que usaram a Internet pode ser agrupada em um dos três grupos: (a) aqueles que nunca jogaram jogos online (n= 709, 14.5%), (b) aqueles que jogaram durante o mês anterior à coleta de dados (n= 2,073, 42.5%), e (c) aqueles que jogaram jogos online, mas não durante o mês anterior à coleta de dados (n= 1,799, 36.9%). Todas as análises foram realizadas na segunda subamostra que compreendeu os jogadores atuais para poder fazer uma comparação entre PIU e POG. A idade média da subamostra atual do jogador foi a mesma da amostra total. No entanto, a distribuição por sexo foi diferente: dois terços (69.1%) dos jogadores atuais eram do sexo masculino, em comparação com metade (50.4%) da amostra total.
Tempo gasto usando a Internet e jogando jogos online
A fim de descobrir a inter-relação entre o uso médio diário da Internet e os jogos online diários médios, foi criada uma tabela de contingência (ver tabela 1). Os dados mostram que, embora o uso diário médio da Internet tenha sido distribuído de forma bastante igual entre as três categorias de tempo, os jogos on-line diminuíram substancialmente com o aumento das categorias de tempo. A tabela também mostra que enquanto os jogos online são acompanhados por grandes quantidades de uso da Internet, o oposto é menos verdadeiro. Ou seja, aqueles que gastam muito tempo usando a Internet não precisam gastar muito tempo jogando jogos online.
Usuários problemáticos da Internet e jogadores on-line problemáticos
Para descobrir a escala de PIU e POG e a sobreposição entre os dois, outra tabela de contingência foi criada, compreendendo quatro grupos diferentes: (a) nem usuários problemáticos da Internet, nem gamers online problemáticos (80.2%), (b) usuários problemáticos da Internet, mas gamers on-line não problemáticos (8.8%), (c) jogadores on-line problemáticos, mas não usuários problemáticos da Internet (4.3%), e (d) usuários problemáticos da Internet e jogadores on-line problemáticos (6.7%) tabela 2).
Regressão múltipla multivariada
Uma matriz de correlação das variáveis do estudo é apresentada tabela 3. Para comparar a associação de UIP e GPO com variáveis preditoras relevantes, foi realizada uma regressão múltipla múltipla (ver FIG. 1). Os resultados demonstraram associações distintas de algumas variáveis preditoras com as duas variáveis de resultado. Ser do sexo masculino estava associado a ambos os comportamentos problemáticos. No entanto, a associação foi mais forte para POG (β = − 0.29, p<0.001) do que para PIU (β = −0.07, p<0.01). Mais de 5 horas de uso da Internet em um dia médio teve uma associação mais forte com PIU (β = 0.20, p<0.001) do que POG (β = 0.07, p<0.01), enquanto os jogos online por mais de 5 horas em um dia médio tiveram uma associação mais próxima com POG (β = 0.20, p<0.001) do que PIU (β = 0.07, p<0.01). A autoestima teve um efeito padronizado muito baixo em ambas as entidades (β = −0.08, p<0.01 para PIU; β = −0.09, p<0.01 para POG), enquanto os sintomas depressivos mostraram associação ligeiramente mais forte com PIU (β = 0.29, p<0.001 vs. β = 0.22, p<0.001). Além disso, o desempenho escolar medido pela média de notas teve um efeito positivo muito baixo em ambos os problemas de comportamento online (β = 0.05, p<0.05 para PIU; β = 0.07, p<0.01 para POG). Em relação às seis atividades de Internet que foram oferecidas para serem classificadas como uma das três atividades online favoritas (ou seja, buscar informações, jogar jogos online, bater papo, usar sites de redes sociais, enviar e-mails e baixar), apenas jogar jogos online foram consideravelmente associados a POG (β = 0.20, p<0.001), ao jogar jogos online, bate-papo online e redes sociais foram todos associados com PIU, embora seus tamanhos de efeito fossem insignificantes (β = 0.09, p<0.01; β= 0.06, p<0.01; e β= 0.05, p<0.05, respectivamente).
Discussão
O presente estudo teve como objetivo examinar a inter-relação entre PIU e POG em uma amostra nacionalmente representativa de adolescentes. Os resultados sugerem que, embora o uso da Internet seja uma atividade comum entre os adolescentes, os jogos online eram praticados por um grupo muito menor. Além disso, jogos “pesados” (ou seja, aqueles que jogam jogos online por> 7 horas por dia) eram muito mais raros do que o uso prolongado da Internet (ou seja, usar a Internet por> 7 horas por dia). Com base nesses resultados, não é surpreendente que mais adolescentes preenchessem os critérios para PIU do que para POG, enquanto um pequeno grupo de adolescentes apresentava sintomas de ambos os comportamentos problemáticos. Estes resultados estão de acordo com a literatura que sugere maior uso da Internet do que jogos online28,29 e maior PIU do que POG em amostras de adolescentes.28
O modelo multivariado de regressão múltipla também demonstrou uma distinção entre os dois comportamentos online. As diferenças mais notáveis foram em termos de sexo e tempo gasto nas duas atividades. Embora tanto o PIU quanto o POG estivessem associados ao sexo masculino, o tamanho do efeito era muito maior para o POG. A associação da PIU com o tempo gasto usando a Internet foi mais forte do que a sua associação com jogos online, enquanto a associação do POG com o tempo gasto em jogos online foi mais forte do que a associação com o tempo gasto usando a Internet. A distinção também é demonstrada pela preferência diferente por aplicativos on-line. Enquanto jogos on-line foi a única atividade em linha mencionado como uma das atividades on-line frequentemente praticado por POG, PIU foi positivamente associado com jogos on-line, bate-papo online e redes sociais. No entanto, o tamanho de efeito muito baixo das redes sociais na PIU foi surpreendente. Uma explicação pode ser que a popularidade dos sites de redes sociais na Hungria começou a crescer exponencialmente após o período desta coleta de dados. O recente aumento da propriedade de smartphones30 Também pode alterar as conclusões da próxima pesquisa do ESPAD em relação a atividades como redes sociais.
Curiosamente, a baixa auto-estima teve baixos tamanhos de efeito padronizados em ambos os comportamentos on-line de problemas. Estes resultados estão de acordo com algumas pesquisas anteriores28 mas contradiz alguns outros estudos.22,31,32 No entanto, os sintomas depressivos foram associados tanto à PIU quanto ao POG, afetando um pouco mais a UIP. Isso novamente suporta muito da literatura anterior.33-35
Apesar dos muitos pontos fortes do estudo, incluindo o grande tamanho da amostra, a representatividade nacional da amostra e as fortes propriedades psicométricas dos instrumentos usados para avaliar o POG e a UIP, há algumas limitações nos dados coletados. Os dados foram todos auto-relatados e, como tal, são propensos a vários vieses (por exemplo, desejabilidade social, vieses de recordação de memória). Além disso, todos os participantes eram adolescentes húngaros e os resultados podem, portanto, não ser generalizáveis para adolescentes de outros países ou amostras de adultos. Como mencionado acima, os dados foram coletados antes do recente boom das redes sociais, e se repetido agora, o estudo pode produzir resultados diferentes. O estudo deve, portanto, ser replicado entre amostras de adolescentes e adultos e em diferentes países.
Com base nas descobertas do presente estudo, o POG parece ser um comportamento conceitualmente diferente da PIU. Os resultados mostram claramente que os dois tipos de comportamento on-line problemático parecem ser populações diferentes e estão associados a diferentes fatores contribuintes. Os dados suportam a noção de que o Transtorno de Vício em Internet e o Transtorno de Jogos na Internet são entidades nosológicas separadas. Conseqüentemente, classificar apenas o POG como um distúrbio nos sistemas de diagnóstico atuais pode levar à ignorância em relação a outras atividades on-line potencialmente viciantes, como as redes sociais.36 ou uso problemático mais geral da Internet.5
Agradecimentos
Este trabalho foi apoiado pelo Fundo de Pesquisa Científica Húngaro (conceder números: K83884, K111938 e K81353). A Gyöngyi Kökönyei e a Zsolt Demetrovics reconhecem o apoio financeiro da Bolsa János Bolyai Research concedida pela Academia de Ciências da Hungria.
Referências
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