Peng Wang1, Qingnan Lin2, 
Fengqiang Gao1* și Yingmin Chen1*
- 1Școala de Psihologie, Universitatea Normală Shandong, Jinan, China
- 2Departamentul de Educație Preșcolară, Universitatea Heze, Heze, China
Acest studiu a explorat relația reciprocă dintre dependența de internet (IA) și cunoașterea dezadaptativă (NMC) legată de rețea la bobocii chinezi. Un sondaj longitudinal pe termen scurt cu un eșantion de 213 boboci ai colegiului a fost efectuat în provincia Shandong, China. Rezultatele au arătat că IA poate prezice în mod semnificativ generarea și dezvoltarea NMC-urilor și că, atunci când astfel de cogniții dezadaptative au fost stabilite, ele pot afecta în continuare negativ amploarea IA a studenților. A fost observat un cerc vicios între aceste două variabile, IA având prioritate predictivă în relația sa cu NMC. Acest studiu a determinat, de asemenea, că relația dintre aceste două variabile a fost aceeași atât pentru bărbați, cât și pentru femei; prin urmare, modelul final pe care l-am stabilit poate fi aplicat pe scară largă bobocilor chinezi, indiferent de sex. Înțelegerea relației reciproce dintre aceste două variabile poate ajuta la intervenții în IA la începutul vieții universitare a studenților.
Introducere
De la începuturile sale în anii 1990, internetul a devenit treptat o parte integrantă a vieții de zi cu zi în China, în special în rândul adolescenților cu vârsta cuprinsă între 10 și 21 de ani (Daniel și colab., 2012; Liu și colab., 2012). In conformitate cu Al 36-lea raport statistic privind dezvoltarea internetului în China, care a fost publicat de China Internet Network Information Center (CNNIC), numărul adolescenților utilizatori de internet din China a crescut rapid de la 120 de milioane în 2002 la 287 de milioane în 2016 (Tian și colab., 2017).
Internetul a produs numeroase beneficii, cum ar fi o conexiune socială îmbunătățită și bunăstare (Bessière și colab., 2008; Young și de Abreu, 2011). Cu toate acestea, dependența de internet (IA), care se caracterizează prin utilizarea excesivă sau compulsivă a internetului (Young și colab., 1999; Shek și colab., 2013; Yang și colab., 2014) a avut numeroase efecte negative (Joseph și colab., 2016). O serie de studii au demonstrat că IA poate afecta negativ sănătatea fizică și mentală (Ayas și Horzum, 2013; Georgios și colab., 2014; Mike și Zhong, 2014). De exemplu, adolescenții cu IA se confruntă de obicei cu anxietate, depresie, singurătate, stima de sine scăzută și relații interpersonale precare (Tokunaga și ploi, 2010; Georgios și colab., 2014; Mike și Zhong, 2014), care le poate afecta în continuare negativ bunăstarea (Tokunaga și ploi, 2010; Georgios și colab., 2014; Mike și Zhong, 2014) și dezvoltarea academică (Chuang, 2006; Kim și colab., 2008; Tsai și colab., 2009; Ahmadi și Saghafi, 2013). Prin urmare, studierea IA la adolescenți are implicații educaționale și sociale critice.
Relația dintre IA și NMC
Cogniția dezadaptativă legată de rețea (NMC) s-a considerat de mult timp că joacă un rol central în IA (Li și colab., 2013). Conform modelului cognitiv-comportamental (Davis, 2001), psihopatologia (de exemplu, depresia și anxietatea socială) este o cauză distală necesară a simptomelor de IA care nu are ca rezultat în sine simptome de IA. Factorii cheie în IA sunt NMC, care sunt cauze suficiente proximale (Daniel și colab., 2012; Figura 1). Numeroase studii au raportat că psihopatologia distală face un individ vulnerabil la IA prin NMC (Kalkan, 2012; Mai et al., 2012; Li și Wang, 2013; Lu și Yeo, 2015). De exemplu, cercetătorii au investigat relația de bază dintre temperament (adică, controlul efortului, căutarea de senzații ridicate și furie sau frustrare dispusă ridicată) și dezvoltarea IA; rezultatele au indicat că anumite temperamente influențează nivelul de IA prin efectul pe care temperamentul îl are asupra cunoașterii comportamentelor online (Zhang și colab., 2015). Tian şi colab. (2017) a examinat asocierile reciproce dintre timiditate, cogniții dezadaptative și utilizarea patologică generalizată a Internetului (GPIU) într-un eșantion chinez. Rezultatele au indicat că asocierile dintre aceste variabile sunt dinamice și bidirecționale și că cognițiile dezadaptative crescute au mediat bidirecțional relația dintre timiditate și GPIU de-a lungul timpului. Mai mult, alte studii au determinat că stilul parental și relația cu semenii ar putea predispune oamenii la NMC, ceea ce ar afecta și mai mult nivelul de IA (Li și colab., 2013; Wang și colab., 2015).
FIGURA 1. Modelul cognitiv-comportamental al utilizării patologice a internetului (Davis, 2001).
În plus, numeroase alte studii s-au concentrat pe dependența de jocuri de pe internet și au investigat relația acesteia cu cognițiile dezadaptative. King și Delfabbro (2014) a propus un nou model care oferă explicații teoretice despre originile și patogeneza dependenței de jocurile de pe Internet. Autorii au identificat patru cogniții dezadaptative care stau la baza dependenței de jocuri pe internet, și anume supraevaluarea, regulile dezadaptative, stima de sine în joc și acceptarea jocurilor. Unele studii empirice au descoperit, de asemenea, că adolescenții cu simptome de dependență de jocuri pe internet au raportat semnificativ mai multe cogniții dezadaptative decât adolescenții fără aceste simptome (Zhou și colab., 2012; Liu și colab., 2014; Regele și Delfabbro, 2016). Peng și Liu (2010) a raportat că o scară de cinci elemente care măsoară cognițiile a prezis în mod semnificativ dependența de jocuri de noroc pe internet la adulții chinezi. Forrest şi colab. (2016) a investigat cognițiile dezadaptative asociate cu jocurile video problematice la un eșantion de 465 de adulți australieni. Rezultatele au arătat că aceste cogniții problematice se corelează moderat până la înalt cu dependența de jocuri pe internet. Forrest şi colab. (2017) a explorat dacă cogniția dezadaptativă ar putea prezice schimbări viitoare în jocurile video problematice folosind un studiu longitudinal de 12 luni. Rezultatele au arătat că schimbările cognitive au reprezentat 28% din variația scorurilor la jocurile problematice dincolo de sex, vârstă și frecvența jocurilor.
Deși o serie de studii au identificat influența NMC asupra IA, puține studii au explorat posibila influență a IA asupra NMC. Teoria disonanței cognitive (Festinger, 1957), care se referă în principal la modul în care oamenii experimentează și răspund la inconsecvențele în gândire și între comportament și gândire, oferă o explicație alternativă a modului în care NMC se raportează la IA. Atunci când oamenii devin conștienți de inconsecvențe, experimentează disconfort sau disonanță, ceea ce determină eforturi pentru a reduce aceste experiențe și a recăpăta consistența prin adaptarea atitudinilor, percepțiilor sau comportamentelor până când aceste inconsecvențe sunt rezolvate (de Vries și Timmins, 2016). Conform acestei teorii, atunci când oamenii se comportă inconsecvent cu valorile lor, cum ar fi răsfățându-se cu internetul atunci când acesta le-a afectat deja în mod negativ viața, ei experimentează disonanța sub formă de regret; acest lucru se întâmplă cu sentimente de responsabilitate personală pentru consecințele negative ale comportamentelor lor. Majoritatea oamenilor sunt capabili să își ajusteze cu succes comportamentul pentru a reduce această disonanță. Cu toate acestea, unii oameni pot reduce disonanța schimbându-și atitudinea față de Internet, reducându-și astfel disonanța, menținând în același timp comportamente problematice. Chiou și Wan (2007) a investigat acest proces cu un eșantion de jucători de jocuri video. Rezultatele au arătat că jucătorii care se simt responsabili pentru comportamentul lor au mai multe șanse să-și schimbe atitudinea față de jocurile video de la pozitiv la negativ, în timp ce jucătorii cu o investiție mai mare în jocul video sunt mai puțin probabil să se implice în comportamente discrepante.
Cercetare privind IA în rândul studenților
O varietate de studii au sugerat că adolescenții reprezintă majoritatea utilizatorilor de internet și că studenții sunt deosebit de vulnerabili la IA din cauza accesului ușor la Internet, a programelor flexibile și a capacității lor mai mici de a-și controla comportamentul (Shaw și Black, 2008; Fu și colab., 2010; Georgios și colab., 2014; Yang și colab., 2014). Mai mult, începutul vieții de facultate este o perioadă de dezvoltare pentru studenți în timpul tranziției de la o dependență relativ mare de relațiile interpersonale (nu doar relațiile de familie, ci și relațiile cu semeni și alte relații sociale; Woodhouse și colab., 2012). Studiile anterioare au raportat că utilizarea necontrolată a internetului este strâns legată de o scădere a comunicării și supravegherii familiei (Van den Eijnden și colab., 2010; Liu și colab., 2012). Astfel, schimbarea relațiilor interpersonale tinde să-i expună pe bobocii de facultate la riscul de a dezvolta IA (Zhang și colab., 2014).
În plus, bobocii trebuie să promoveze o serie de examene riguroase pentru a obține admiterea la facultate în China și, de obicei, nu au timp suficient pentru auto-reflecție în timpul liceului. Astfel, atunci când se confruntă cu viața de facultate, lipsa lor de studiu și abilități interpersonale îi poate face să se simtă confuzi (Ni și colab., 2009). În plus, datorită timpului liber abundent și accesului nelimitat la Internet printr-o gamă de instrumente wireless, bobocii de facultate tind să petreacă mult timp online și, prin urmare, este foarte probabil să experimenteze simptome de IA în această perioadă unică (Chen, 2012). Pentru a oferi strategii preventive și intervenționale pentru IA, un studiu longitudinal pe termen scurt a fost efectuat în timpul unui prim semestru la facultate.
Studiul actual
Deși mulți cercetători au investigat relația dintre IA și NMC, majoritatea au adoptat o abordare transversală; astfel, identificarea unei relații reciproce între aceste două variabile este dificilă (Joseph și colab., 2016). În plus, deși probabilitatea ca studenții să dezvolte IA este substanțial mai mare la începutul facultății (Li și Liang, 2007; Ni și colab., 2009), participanții la studiile anterioare au fost de obicei studenți de toate vârstele, studenții din primul lor semestru fiind implicați mai rar. Prin urmare, studiul de față a adoptat o analiză încrucișată pentru a explora relația dintre IA și NMC în rândul studenților în timpul primului semestru al vieții lor de facultate. Conform studiilor teoretice și empirice anterioare, poate exista o relație reciprocă între aceste două variabile. Prin urmare, am propus un model de interacțiune (Figura 2) și a testat trei ipoteze privind relația dintre aceste două variabile.
FIGURA 2. Model ipotezat.
H1. Există căi încrucișate pozitive și semnificative de la IA la NMC, iar NMC este un predictor eficient al IA în rândul bobocilor chinezi.
H2. Căile încrucișate de la IA la NMC ating un nivel semnificativ și, în consecință, nivelul IA afectează negativ NMC.
H3. Relația dintre IA și NMC poate fi aplicată în general la bărbați și femei.
Materiale și metode
Participanții
Numărul inițial de boboci disponibili pentru participare a fost de 300 de participanți, toți fiind înscriși la două colegii situate în două orașe (și anume Jinan și Heze) din provincia Shandong, China. Colectarea datelor au fost efectuate la începutul lunii septembrie 2015 (T1), 2 luni mai târziu (T2) și apoi 4 luni mai târziu (T3). La primul val de colectare a datelor, toți acești 300 de studenți au finalizat măsurarea. Cu toate acestea, la valurile ulterioare, 87 dintre acești 300 de studenți s-au retras la jumătatea drumului. Lipsa de participare a fost cauzată de absență sau de boală (rata de participare: 71.00%). Prin urmare, pentru analiza finală a datelor au rămas 213 studenți (104 bărbați și 109 femei), cu vârste cuprinse între 17 și 21 de ani (M = 18.87 ani, SD = 0.76 ani). Pentru a determina dacă datele studenților care s-au retras la jumătatea drumului (87 studenți) diferă de cele care nu s-au retras (213 studenți) în ceea ce privește oricare dintre variabilele incluse în acest studiu, o serie de t-s-au efectuat teste folosind datele colectate la primul val de colectare a datelor; niciuna dintre aceste analize nu a fost semnificativă. Toți acești participanți au avut experiență pe internet și au fost incluși în acest studiu. Participanții au folosit internetul timp de o medie de 5.59 ani (SD = 2.06) la începutul vieții lor de facultate. S-au colectat informații despre reședința înregistrată a studenților: 43.19% locuiau în orașe mari, 35.68% locuiau în orașe, iar 21.13% locuiau în sate. În plus, a fost înființat un fișier pentru fiecare student (aceste fișiere au inclus informațiile lor de bază, precum și starea de sănătate fizică și psihică) atunci când au intrat în facultate. Potrivit dosarelor, niciunul dintre participanți nu prezintă tulburări psihice sau neurologice. Acest studiu a fost realizat în conformitate cu recomandările orientărilor etice ale Universității Normale din Shandong și Declarația de la Helsinki, cu acordul informat scris al tuturor participanților. Protocolul a fost aprobat de Comitetul de etică a cercetării umane al Universității Normale din Shandong.
Instrumente
Dependenta de Internet
Studiul actual a adoptat Scala chineză pentru dependența de internet (CIAS-R; Bai și Fan, 2005). CIAS-R conține 19 articole care pot fi împărțite în patru factori: utilizarea compulsivă și retragerea (de exemplu, „Mă simt deprimat într-o perioadă de timp fără acces la Internet”), toleranță (de exemplu, „Mă trezesc nevoit să cheltuiesc sume din ce în ce mai mari). de timp online pentru a mă simți mulțumit”), probleme de gestionare a timpului (de exemplu, „Performanța mea academică sau la locul de muncă suferă efecte adverse din cauza utilizării internetului”) și probleme interpersonale și de sănătate (de exemplu, „Îmi reduc timpul de somn pentru a avea mai mult timp pe net"). Fiecare răspuns a fost măsurat pe o scală de tip Likert cu 4 puncte cu scoruri variind de la 1 (deloc adevărat) la 4 (întotdeauna adevărat). Prin urmare, scorurile medii mai mari reprezintă niveluri mai ridicate de IA. Scala a fost aplicată în studii recente asupra studenților chinezi și a demonstrat fiabilitate și validitate ridicate (Tian și colab., 2015). În studiul de față, coeficienții alfa pentru scară au fost 0.92 la T1, 0.95 la T2 și 0.91 la T3.
Cogniție neadaptativă legată de rețea
Acest studiu a adoptat Scala de cogniție neadaptată legată de rețea, revizuită de Liang; scara originală a fost Online Cognition Scale, care a fost dezvoltată pe baza modelului cognitiv-comportamental propus de Davis (Tian și colab., 2015). Scala revizuită conține 14 itemi care pot fi împărțiți în trei factori: confortul pe internet (de exemplu, „Primesc mai mult respect online decât în „viața reală””), controlul diminuat al impulsurilor (de exemplu, „Când sunt pe internet, adesea simțiți un fel de „grabă” sau de mare emoție”) și distragere a atenției (de exemplu, „Folosirea internetului este o modalitate de a uita de lucrurile pe care trebuie să le fac, dar chiar nu vreau să le fac”). Participanții au evaluat cât de adevărată a fost fiecare afirmație pe o scală de tip Likert de 5 puncte, cu scoruri variind de la 1 (deloc adevărat) la 5 (întotdeauna adevărat). Prin urmare, scorurile medii mai mari reprezintă niveluri mai ridicate de NMC în ceea ce privește utilizarea Internetului. Scara a fost aplicată în studii anterioare asupra studenților chinezi (Tian și colab., 2015, 2017). În studiul actual, coeficienții alfa pentru scară au fost 0.87 la T1, 0.90 la T2 și 0.90 la T3.
Analiza statistică
În acest studiu, am folosit un design de panou cu decalaj încrucișat pentru a examina relațiile unidirecționale și bidirecționale dintre IA și NMC la bobocii chinezi (Van Lier și colab., 2012). Modelul general a constat din măsurători ale IA și NMC la T1, T2 și T3. Am propus și testat patru modele reprezentând mecanismele posibile între cele două variabile. În primul rând, am propus un „model de stabilitate” (Modelul 1, Figura 3) care includea doar efecte de stabilitate în timp încrucișat. În al doilea rând, un model cognitiv-comportamental (Modelul 2, Figura 3) s-a propus să se examineze dacă NMC la un moment dat ar putea prezice IA la următorul moment. În al treilea rând, am propus un „model comportamental-cognitiv” (Modelul 3, Figura 3) pentru a examina dacă IA la un moment dat ar putea prezice NMC la următorul moment. În cele din urmă, am propus un „model de cauzalitate reciprocă” (Modelul 4, Figura 3) care a explorat influența reciprocă dintre IA și NMC. În plus, a fost efectuată o analiză încrucișată pe mai multe grupuri, bazată pe gen, pentru a examina dacă relația dintre cele două variabile cheie diferă între bărbați și femei.
FIGURA 3. Rezultatele analizei încrucișate. Liniile cu o singură săgeată reprezintă coeficienții de cale, iar liniile cu săgețile duble reprezintă covarianțele. Liniile întrerupte indică coeficienți nesemnificativi, iar liniile continue indică coeficienți semnificativi. ***indică faptul că coeficientul este semnificativ la nivelul 0.001, **indicați că coeficientul este semnificativ la nivelul 0.01 și *indicați că coeficientul este semnificativ la nivelul 0.05.
Modelarea ecuațiilor structurale cu variabile latente a fost folosită pentru a testa modelul ipotetizat în acest studiu. În conformitate cu recomandarea a Holbert și Stephenson (2002), bunătatea potrivirii modelului a fost evaluată folosind o varietate de indici. χ2 estimarea cu grade de libertate este încă mijlocul cel mai frecvent utilizat de a efectua comparații între diferite modele. Raportul dintre χ2 iar gradele de libertate nu trebuie să depășească 5 pentru modelele cu o potrivire bună. În plus, am raportat indicele de potrivire comparativă (CFI) împreună cu indicele Tucker-Lewis (TLI) și eroarea pătratică medie de aproximare (RMSEA). În general, valorile CFI și TLI de 0.95 sau mai mari reflectă o potrivire bună, iar valorile RMSEA mai mici de 0.06 indică o potrivire excelentă, în timp ce valorile între 0.06 și 0.08 indică o potrivire bună (Yuan și colab., 2014). În plus, χ2 testul diferenței (Δχ2) a fost folosit pentru a compara potrivirea modelelor imbricate. Un Δχ nesemnificativ2 testul indică faptul că cele două modele oferă o potrivire egală cu datele, în timp ce un Δχ semnificativ2 sugerează că modelul mai puțin constrâns ar trebui păstrat (Tian și colab., 2017).
REZULTATE
Analiza descriptivă
Mediile și abaterile standard ale variabilelor cheie din acest studiu sunt prezentate în tabel 1. Măsuri repetate ANOVA a fost efectuată pentru a explora influențele sexului și ale timpului de măsurare asupra IA și NMC ale participanților („sexul” este o variabilă între subiecți, iar „timpul de măsurare” este o variabilă în cadrul subiecților). Rezultatele nu au evidențiat nicio diferență semnificativă între sexe în ceea ce privește cele două variabile dependente (F = 0.10, p = 0.749; F = 0.02, p = 0.822). De-a lungul timpului, nivelul IA a crescut semnificativ de la T1 la T3 în rândul bobocilor de facultate (F = 28.71, p < 0.001). Rezultatele a post hoc testul a indicat că nivelul de IA măsurat la T3 a fost semnificativ mai mare decât cel de la T2 (p < 0.01) și T1 (p < 0.001) și că nivelul de IA măsurat la T2 a fost semnificativ mai mare decât cel de la T1 (p < 0.001). În plus, au existat diferențe semnificative marginale în NMC atunci când au fost măsurate în momente diferite (F = 2.93, p = 0.055). Rezultatele post hoc testul a arătat că nivelul de IA măsurat la T3 a fost semnificativ mai mare decât cel de la T1 (p < 0.05) și că au existat diferențe semnificative marginale în NMC atunci când au fost măsurate la T1 și T2 (p = 0.065). Cu toate acestea, nu a existat nicio diferență semnificativă în NMC atunci când a fost măsurată la T2 și T3 (p = 0.846). Interacțiunea dintre gen și timpul de măsurare în cele două variabile nu a atins niveluri semnificative (F = 0.38, p = 0.682; F = 0.24, p = 0.791).
TABELUL 1. Statistica descriptivă a IA și NMC (n = 213).
După cum se arată în Tabelul 2, corelațiile bivariate dintre IA și NMC la T1, T2 și T3, precum și toate corelațiile încrucișate între cele două variabile, au fost semnificative și pozitive, sugerând o relație pozitivă între IA și NMC.
TABELUL 2. Corelații între IA și NMC (n = 213).
Relații încrucișate între IA și NMC
A fost specificată o serie de modele încrucișate pentru a examina relațiile reciproce dintre IA și NMC. În primul rând, un model de bază (Modelul 1, Figura 3) a fost specificat; în acest model, au fost estimați coeficienții de stabilitate pentru IA și NMC, dar efectele încrucișate între cele două variabile nu au fost estimate. Potrivirea modelului a fost acceptabilă (Tabelul 3). În al doilea rând, pentru a testa modelul cognitiv-comportamental prezentat anterior, căile încrucișate de la NMC la IA au fost adăugate la modelul de bază (Modelul 2, Figura 3), care a îmbunătățit semnificativ potrivirea modelului (Tabel 3). The χ2 testul de diferență a arătat că modelul 2 a demonstrat o potrivire mai bună la date decât modelul 1 (Δχ2 = 27.05, Δdf = 2, Δχ2/Δdf = 13.53 > 6.63) (Wen și colab., 2006). Conform modelului 2, coeficienții de cale standardizați au fost 0.10 (p = 0.309) pentru NMC măsurat la T1 la IA măsurat la T2 și 0.36 (p < 0.001) pentru NMC măsurat la T2 la IA măsurat la T3. În al treilea rând, pentru a examina dacă IA la un moment dat ar putea prezice NMC la următorul moment, căile cu decalaj încrucișat de la IA la NMC au fost adăugate la modelul de bază (Modelul 3, Figura 3). Rezultatul a arătat că s-a realizat o potrivire bună a modelului (Tabel 3). The χ2 testul de diferență a demonstrat că modelul 3 a demonstrat o potrivire superioară la date decât modelul 1 (Δχ2 = 47.20, Δdf = 2, Δχ2/Δdf = 23.60 > 6.63). Conform modelului 3, coeficienții de cale standardizați au fost 0.44 (p < 0.001) pentru IA măsurată la T1 la NMC măsurată la T2 și 0.50 (p < 0.001) pentru IA măsurată la T2 la NMC măsurată la T3. Acest lucru indică faptul că IA la un moment dat a fost un predictor eficient al NMC în următorul moment și că adăugarea celor două căi la model ar putea îmbunătăți în mod semnificativ potrivirea modelului. În al patrulea rând, Modelul 4 a fost specificat atât cu coeficienții de stabilitate, cât și cu efectul încrucișat între IA și NMC (Modelul 4, Figura 3). Modelul se potrivește suficient cu datele (Tabel 3). Cu toate acestea, modelele 3 și 4 sunt imbricate, iar χ2 testul de diferență a indicat că cele două modele au funcționat la fel de bine (Δχ2 = 11.69, Δdf = 2, Δχ2/Δdf = 5.85 < 6.63). În cele din urmă, așa cum se arată în Modelul 4, cu excepția coeficienților de cale standardizați pentru NMC măsurați la T1 la IA măsurați la T2, restul căilor încrucișate între IA și NMC au atins un nivel semnificativ. Prin urmare, am șters această cale și am dezvoltat Modelul 5. Modelul se potrivește suficient cu datele (Tabel 3). În consecință, Modelul 5 a fost reținut ca model final pentru analiză din următoarele motive: (1) Deși cele două modele au funcționat la fel de bine (Δχ2 = 0.21, Δdf = 1, Δχ2/Δdf = 0.21 < 6.63), Modelul 5 este mai simplu și mai parsimonios decât este Modelul 4 și ar trebui selectați mai puțini parametri pentru analiză. (2) χ2 testul de diferență a arătat că modelul 5 a demonstrat o potrivire mai bună cu datele decât modelul 3 (Δχ2 = 11.48, Δdf = 1, Δχ2/Δdf = 11.48 > 6.63), iar coeficientul de cale standardizat a fost 0.25 (p < 0.001) pentru NMC măsurat la T2 la IA măsurat la T3. Adică, există o posibilitate puternică ca NMC măsurată la T2 să poată prezice IA măsurată la T3.
TABELUL 3. Comparații între diferite modele.
Diferențele dintre sexe
Pentru a investiga dacă relațiile încrucișate între IA și NMC diferă între bărbați și femei, am efectuat o analiză multigrup. Am estimat mai întâi modelul potrivit pentru bărbați (Mmasculin) și femele (MFemeie) separat, iar indicii de potrivire au fost adecvați pentru ambele subeșantioane (Tabel 4). Invarianța măsurătorilor a fost apoi testată pentru a determina dacă ambele variabile au fost măsurate identic pentru bărbați și femei. În modelul de măsurare complet neconstrâns (M1), toți parametrii au fost lăsați să varieze între cele două grupuri. S-a realizat o potrivire acceptabilă a modelului și un model de măsurare complet constrâns (M2) a fost apoi analizat în care toți parametrii au fost fixați identic pentru cele două grupuri; modelul se potrivește suficient cu datele (Tabel 4). The χ2 testul de diferență a indicat că cele două modele au funcționat la fel de bine (Δχ2 = 6.50, Δdf = 15, p = 0.970).
TABELUL 4. Analiză multigrup pentru bărbați și femei.
Pentru a aborda scopul cercetării acestei părți a studiului, am efectuat o analiză încrucișată cu mai multe grupuri în funcție de sexul studenților. Au fost testați trei parametri pentru a examina dacă diferă între sexe: coeficienți de stabilitate, coeficienți de cale încrucișată și covarianțe între IA și NMC. Un model constrâns (M3) a fost specificat în care toți cei trei parametri au fost identici în cele două grupuri; acest model a obținut o potrivire satisfăcătoare a modelului (Tabel 4). The χ2 testul de diferență a indicat că acest model se potrivește datelor la fel de adecvat ca modelul complet neconstrâns (Δχ2 = 1.78, Δdf = 7, p = 0.996), indicând faptul că modelul general al căilor a fost invariant între bărbați și femei.
Discuție
Acest studiu a presupus efectuarea unui sondaj cu decalaj încrucișat pentru a explora relația reciprocă dintre IA și NMC în rândul bobocilor chinezi. Conform modelului cognitiv-comportamental (Davis, 2001), poate exista o relație reciprocă între cele două variabile, iar NMC este un predictor probabil al IA. Cu toate acestea, această ipoteză nu a fost pe deplin susținută. În primele 2 luni ale studiului, nu am observat niciun efect predictiv al NMC asupra IA; acest lucru nu este în concordanță cu rezultatele unui studiu anterior (Tian și colab., 2015). Mai exact, NMC pare să nu fie condiția esențială pentru generarea IA. Acest rezultat este probabil legat de participanții la studiul actual. În acest studiu, participanții la sondaj erau boboci chinezi care au absolvit recent un examen strict de admitere, și anume „Gaokao”. Pentru a obține admiterea la facultate, studenții trebuie să depună un efort mare pe parcursul învățământului lor primar și secundar; în consecință, puțini dintre ei au timp suficient să folosească Internetul (Li și Liang, 2007). Prin urmare, nivelul NMC a fost cel mai scăzut atunci când participanții s-au înscris la facultate, ceea ce ar fi putut preveni o influență semnificativă asupra generării IA. În perioada facultății, mulți alți factori pot determina oamenii să devină dependenți de internet. De exemplu, anonimatul și absența indiciilor non-verbale și demografice furnizate de internet pot fi benefice pentru bunăstarea elevilor prin oferirea de ameliorare a suferinței emoționale (Caplan și Turner, 2007) și îmbunătățirea percepțiilor privind sprijinul social și stima de sine (Kraut și colab., 2002), precum și extinderea gamei de relații interpersonale (Cotten, 2008). În plus, trăsăturile de personalitate pot juca un rol critic în generarea IA în această perioadă (Mike și colab., 2014). De exemplu, oamenii cu o capacitate mare de control al efortului au fost mai eficienți în a suprima actele impulsive atunci când sunt tentați de internet, așa cum am menționat anterior. În schimb, persoanele cu niveluri ridicate de căutare a senzațiilor au fost mai predispuse să dezvolte comportamente de dependență (Zhang și colab., 2015). Cu toate acestea, stresul academic al bobocilor chinezi a scăzut semnificativ după ce au intrat la facultate și au avut mai mult timp să folosească Internetul (Li și Liang, 2007). Astfel, este posibil ca aceștia să fi dezvoltat treptat diverse răspunsuri cognitive față de Internet prin propriile experiențe sau experiențe care implică schimburi între egali, ceea ce le-a afectat în consecință nivelul de IA (Wang și colab., 2015).
Conform modelului cognitiv-comportamental (Davis, 2001), IA ar putea avea un impact negativ asupra NMC (Caplan, 2010). Cu toate acestea, puține studii empirice au fost efectuate pentru a testa această ipoteză și puțini cercetători au propus teorii pentru a explica acest fenomen. Cu toate acestea, dovezile empirice ale studiului actual sugerează că IA a avut prioritate predictivă în relația sa cu NMC, ceea ce ar putea afecta atât generarea, cât și dezvoltarea NMC. Unii cercetători au explorat comportamentele de jocuri online la adolescenții chinezi. Ei au raportat că comportamentele de joc online ar putea afecta semnificativ cunoașterea în ceea ce privește jocurile online, deoarece schimbarea cognițiilor relative cu privire la jocurile online a fost o metodă eficientă pentru ameliorarea disconfortului cauzat de inconsecvențele dintre comportament și gândire (Wang și colab., 2015). Prin urmare, am aplicat teoria disonanței cognitive ca model explicativ pentru a discuta mecanismul efectului predictiv al IA asupra NMC (Cooper, 2007). Conform acestei teorii, atunci când oamenii devin conștienți de inconsecvențe, ei experimentează disconfort sau disonanță, ceea ce determină eforturi pentru a reduce această experiență și a recăpăta consistența adaptându-și atitudinile, percepțiile sau comportamentele până când astfel de inconsecvențe sunt rezolvate (de Vries și Timmins, 2016). Majoritatea oamenilor ar putea să își ajusteze cu succes comportamentul pentru a reduce această disonanță. Cu toate acestea, unii oameni tind să justifice comportamentele care par să reducă disonanța, folosind motive precum „Pot primi mai mult respect online decât „în viața reală””, „Mă simt cel mai în siguranță când sunt pe internet” sau „Folosirea internetului este un mod de a uita de lucrurile pe care trebuie să le fac, dar pe care nu vreau să le fac.” Când oamenii s-au convins că a fi dependent de internet este rezonabil, disonanța este redusă și se simt mai bine. Cu toate acestea, metoda eficientă pentru reducerea disconfortului de disonanță tinde să fie repetată atunci când apare o altă încălcare identică, ceea ce este problematic (de Vries și Timmins, 2016). Adică, atunci când astfel de NMC-uri au fost stabilite de către studenți, utilizarea excesivă ulterioară a Internetului nu produce același nivel de disconfort, ceea ce crește și mai mult utilizarea excesivă a Internetului. Pe scurt, generarea și dezvoltarea IA este cauzată de un cerc vicios care implică NMC și utilizarea excesivă a Internetului, iar IA are prioritate predictivă în relația sa cu NMC.
Rezultatele indică nicio diferență semnificativă în variabilele cheie între bărbați și femei. Acest lucru este în contradicție cu constatările multor alte studii (Müller și colab., 2014). Acest lucru se datorează, probabil, dezvoltării rapide a tehnologiilor de calcul și de rețea, care au schimbat considerabil echipamentele terminale de rețea, precum și aplicațiile acestora (Daniel și colab., 2012; Mike și Zhong, 2014). De exemplu, în societatea contemporană, telefoanele mobile au devenit treptat mijlocul principal de acces la Internet și cu ele pot fi efectuate o varietate de activități, cum ar fi cumpărăturile și navigarea. Atât bărbații, cât și femeile se bucură de majoritatea acestor activități (San, 2015). În plus, rezultatele analizei încrucișate cu mai multe grupuri arată că căile găsite în rândul IA și NMC au fost aceleași pentru bărbați și femei. Adică, procesele care conduc la IA pot fi identice pentru ambele sexe, iar modelul final stabilit în studiul de față posedă astfel aplicabilitate extinsă și semnificație practică pentru bobocii chinezi.
Pentru a identifica în continuare mecanismul generativ și de dezvoltare al IA, am propus un model teoretic bazat pe rezultatele găsite în acest studiu, precum și pe modelul cognitiv-comportamental propus de Davis (Figura 4). Conform acestui model, generarea și dezvoltarea IA este rezultatul unui cerc vicios care implică IA și NMC, iar acest ciclu este indus în principal de disconfortul cauzat de inconsecvențele dintre comportament și gândire (de Vries și Timmins, 2016). Deoarece acest ciclu începe în principal cu utilizarea excesivă a Internetului, este necesară atenuarea acestui cerc vicios la începutul semestrului prin diverse metode. Cu toate acestea, din cauza atractivității puternice a internetului pentru tineri, evitarea completă a IA printre bobocii de facultate este dificilă. Conform teoriei disonanței cognitive, atunci când unii dintre ei devin dependenți de internet, există două metode de reducere a disconfortului cauzat de inconsecvențele dintre comportament și gândire. Prima metodă implică schimbarea comportamentului online, iar a doua metodă implică ajustarea cognițiilor pentru a dezvolta justificări pentru comportamentul care provoacă dependență. A doua metodă este evident preferată. Prin urmare, acest model poate oferi suport teoretic pentru planurile de prevenire și remediere pentru IA în rândul studenților chinezi chiar la începutul anilor de facultate.
FIGURA 4. Modelul teoretic al prezentului studiu.
Limitări și direcții viitoare
Mai multe limitări ale acestui studiu merită remarcate. În primul rând, deși am propus un model teoretic privind generarea și dezvoltarea IA, acest model nu a fost pe deplin validat în studiul actual și ne-am concentrat doar pe relația reciprocă dintre IA și NMC. Ca atare, ar trebui efectuate cercetări empirice suplimentare pentru a verifica acest model. Mai mult, este posibil ca acest model teoretic să nu fi reușit să abordeze influența mai multor alți factori, cum ar fi emoția și mediul extern. Prin urmare, ar trebui dezvoltate modele teoretice mai sofisticate pentru a aborda această problemă. În al doilea rând, pentru a explora relația reciprocă dintre IA și NMC, acest studiu a efectuat trei sondaje din septembrie 2015 până în ianuarie 2016. Cu toate acestea, intervalul de timp al celor trei anchete poate fi prea scurt pentru a detecta o schimbare stabilă a IA în timp. Tendința de dezvoltare poate fi diferită în perioadele ulterioare din timpul vieții studenților la facultate. Prin urmare, este necesară o explorare suplimentară a acestei probleme în anii rămași din timpul lor la facultate. În cele din urmă, utilizarea unui eșantion convenabil de boboci de facultate în acest studiu a fost necesară din cauza constrângerilor care implică finanțe și resurse umane. Acest eșantion a implicat doar 213 participanți, toți provenind de la o universitate din provincia Shandong, China. Diferențele economice și culturale dintre provincii pot afecta relațiile dintre cele două variabile cheie care implică bobocii de facultate. Prin urmare, studiul ar trebui replicat cu un eșantion mai mare care implică diferite regiuni ale Chinei.
Contribuțiile autorului
PH a contribuit la concepția inițială a ideii și la scrierea manuscrisului. PW și FG au contribuit la revizuirile critice. QL și YT au ajutat la finalizarea colectării și analizei datelor. Toți autorii au aprobat versiunea finală a manuscrisului pentru publicare.
Finanțare
Această cercetare a fost susținută de Programul de cercetare științifică în științe umaniste-societății din provincia Shandong (J16YG21), Programul științific de artă din provincia Shandong (ZX2015021) și Programul de cercetare științifică în științe umaniste-societate al Universității Heze (XY16SK09).
Declarația privind conflictul de interese
Autorii declară că cercetarea a fost efectuată în absența oricăror relații comerciale sau financiare care ar putea fi interpretate ca un potențial conflict de interese.
Referinte
Ahmadi, K. și Saghafi, A. (2013). Profilul psihosocial al dependenței de internet a adolescenților iranieni. Cyberpsychol. Behav. Soc. Reţea. 16, 543-548. doi: 10.1089 / cyber.2012.0237
Ayas, T. și Horzum, MB (2013). Relația dintre depresie, singurătate, stima de sine și dependența de internet. Educaţie 133, 183-190.
Bai, Y. și Fan, FM (2005). Un studiu asupra dependenței de internet a studenților: revizuirea și aplicarea unei măsurători. Psychol. Dev. Educ. 4, 99-104. doi: 10.3969 / j.issn.1001-4918.2005.04.019
Bessière, K., Kiesler, S., Kraut, R. și Boneva, BS (2008). Efectul utilizării internetului și al resurselor sociale asupra schimbărilor în depresie. Informa. comun. Soc. 11, 47-70. doi: 10.1080 / 13691180701858851
Caplan, S. (2010). Teoria și măsurarea utilizării problematice generalizate a internetului: o abordare în doi pași. Comput. Zumzet. Behav. 26, 1089–1097. doi: 10.1016/j.chd.2010.03.012
Caplan, SE și Turner, JS (2007). Aducerea teoriei în cercetarea comunicării reconfortante mediate de computer. Comput. Zumzet. Behav. 23, 985-998. doi: 10.1016 / j.chb.2005.08.003
Chen, SK (2012). Utilizarea internetului și bunăstarea psihologică în rândul studenților: o abordare a profilului latent. Comput. Zumzet. Behav. 28, 2219-2226. doi: 10.1016 / j.chb.2012.06.029
Chiou, WB și Wan, CS (2007). Utilizarea disonanței cognitive pentru a induce adolescenții să evadeze din gheara jocurilor online: rolurile responsabilității personale și justificarea costurilor. CyberPsychol. Behav. 10, 663-670. doi: 10.1089 / cpb.2007.9972
Chuang, C. (2006). Convulsii induse de jocuri de rol online masiv multiplayer: o problemă de sănătate neglijată în dependența de internet. Cyberpsychol. Behav. 9, 451-456. doi: 10.1089 / cpb.2006.9.451
Cooper, J. (2007). Disonanța cognitivă: 50 de ani de teorie clasică. Londra: Sage.
Cotten, SR (2008). Utilizarea tehnologiei de către studenți și impactul asupra bunăstării. Noul Dir. Stud. Serv. 124, 55–70. doi: 10.1002/ss.295
Daniel, LK, Paul, HD, Mark, DG și Michael, G. (2012). Abordări cognitiv-comportamentale pentru tratamentul dependenței de internet la copii și adolescenți. J. Clin. Psychol. 68, 1185-1195. doi: 10.1002 / jclp.21918
Davis, RA (2001). Un model cognitiv comportamental al utilizării patologice a internetului. Comput. Zumzet. Behav. 17, 187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8
de Vries, J. și Timmins, F. (2016). Eroziunea îngrijirii în spitale: probleme în practica reflexivă a nursingului și rolul disonanței cognitive. Asistenta Educ. Astăzi 38, 5–8. doi: 10.1016/j.nedt.2015.12.007
Festinger, L. (1957). O teorie a disonanței cognitive. Evanston, IL: Row, Peterson.
Forrest, CJ, King, DL și Delfabbro, PH (2016). Măsurarea cognițiilor dezadaptative care stau la baza jocurilor video problematice în rândul adulților. Comput. Zumzet. Behav. 55, 399-405. doi: 10.1016 / j.chb.2015.09.017
Forrest, CJ, King, DL și Delfabbro, PH (2017). Discuțiile neadecvate prezice schimbările în jocurile problematice la adulții foarte angajați: un studiu longitudinal 12. Addict. Behav. 65, 125-130. doi: 10.1016 / j.addbeh.2016.10.013
Fu, KW, Chan, WS, Wong, PW și Yip, PS (2010). Dependența de internet: prevalență, validitate discriminantă și corelații în rândul adolescenților din Hong Kong. Br. J. Psychiatry 196, 486-492. doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002
Georgios, F., Konstantinos, S., Ariadni, S., Loannis, G. și Georgios, G. (2014). Relația dintre personalitate, stiluri de apărare, tulburare de dependență de internet și psihopatologie la studenți. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17, 6722-6676. doi: 10.1089 / cyber.2014.0182
Holbert, RL și Stephenson, MT (2002). Modelarea ecuațiilor structurale în științele comunicării, 1995-2000. Zumzet. comun. Res. 28, 531–551. doi: 10.1111/j.1468-2958.2002.tb00822.x
Joseph, CP, Philip, P., Baljinder, S., Sarah, M., Chris, J., Andrew, TG, și colab. (2016). Dezvoltarea utilizării compulsive a internetului și a sănătății mintale: un studiu de patru ani al adolescenței. Dev. Psychol. 52, 272–283. doi: 10.1037/dev0000070
Kalkan, M. (2012). Productivitatea distorsiunilor cognitive interpersonale asupra utilizării problematice a internetului de către studenții universitari. Copil. Serviciul de tineret. Rev. 34, 1305–1308. doi: 10.1016/j.childyouth.2012.03.003
Kim, EJ, Namkoong, K., Ku, T. și Kim, SJ (2008). Relația dintre dependența de jocuri online și agresivitate, autocontrol și trăsăturile de personalitate narcisiste. Euro. Psihiatrie 23, 212-218. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010
King, DL, și Delfabbro, PH (2014). Psihologia cognitivă a tulburărilor jocurilor de pe Internet. Clin. Psychol. Rev. 34, 298-308. doi: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006
King, DL și Delfabbro, PH (2016). Psihopatologia cognitivă a tulburării de jocuri pe internet în adolescență. J. Anormal Child Psychol. 44, 1635–1645. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
Kraut, R., Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J., Helgeson, V. şi Crawford, A. (2002). Paradoxul internetului revizuit. J. Soc. Probleme 58, 49-74. doi: 10.1111 / 1540-4560.00248
Li, DL, Zhang, W., Wang, YH și Li, DP (2013). Controlul psihologic matern și utilizarea problematică a internetului de către adolescenți: rolul de mediere al cogniției dezadaptative. Psychol. Sci. 36, 411-416.
Li, H. și Wang, S. (2013). Rolul distorsiunii cognitive în dependența de jocuri online în rândul adolescenților chinezi. Copil. Serviciul de tineret. Rev. 35, 1468–1475. doi: 10.1016/j.childyouth.2013.05.021
Li, N. și Liang, NJ (2007). Un studiu despre fundamentul cognitiv al tulburării de dependență de internet a studenților. Psychol. Sci. 30, 65-68. doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Liu, GC, Jen, JY, Chen, CY, Yen, CF, Chen, CS, Lin, WC și colab. (2014). Activarea creierului pentru inhibarea răspunsului la distracția semnalului de joc în tulburarea jocurilor pe internet. Kaohsiung J. Med. Sci. 30, 43–51. doi: 10.1016/j.kjms.2013.08.005
Liu, QX, Fang, XY, Deng, LY și Zhang, JT (2012). Comunicarea părintelui adolescenților, utilizarea de către părinți a internetului și normele specifice internetului și utilizarea patologică a internetului în rândul adolescenților chinezi. Comput. Zumzet. Behav. 28, 1269-1275. doi: 10.1016 / j.chb.2012.02.010
Lu, X. și Yeo, KJ (2015). Utilizarea patologică a internetului în rândul studenților din Malaezia: factori de risc și rolul distorsiunii cognitive. Comput. Zumzet. Behav. 45, 235-242. doi: 10.1016 / j.chb.2014.12.021
Mai, Y., Hu, J., Yan, Z., Zhen, S., Wang, S. și Zhang, W. (2012). Structura și funcția cognițiilor dezadaptative în utilizarea patologică a internetului în rândul adolescenților chinezi. Comput. Zumzet. Behav. 28, 2376-2386. doi: 10.1016 / j.chb.2012.07.009
Mike, ZY, He, J., Deborah, MK și Pang, KC (2014). Influența comportamentelor de personalitate și a stimei de sine asupra dependenței de internet: un studiu asupra studenților chinezi. Cyberpsychol. Behav. Soc. Reţea. 17, 104-110. doi: 10.1089 / cyber.2012.0710
Mike, ZY și Zhong, ZJ (2014). Singurătatea, contactele sociale și dependența de internet: un studiu de grup încrucișat. Comput. Zumzet. Behav. 30, 164-170. doi: 10.1016 / j.chb.2013.08.007
Müller, KW, Glaesmer, H., Brähler, E., Woelfling, K. și Beutel, ME (2014). Prevalența dependenței de internet în populația generală: rezultate dintr-un sondaj german asupra populației. Comportament. Informa. Tehnol. 33, 757–766. doi: 10.1080/0144929X.2013.810778
Ni, XL, Yan, H., Chen, SL și Liu, ZG (2009). Factorii care influențează dependența de internet într-un eșantion de studenți în primul rând din China. Rapid Commun. 12, 327-330. doi: 10.1089 / cpb.2008.0321
Peng, W. și Liu, M. (2010). Dependența de jocuri online: un studiu preliminar în China. Cyberpsychol. Behav. Soc. Reţea. 13, 329-333. doi: 10.1089 / cyber.2009.0082
San, C. (2015). CNNIC a emis cel de-al treizeci și cincilea raport de statistici privind dezvoltarea internetului în China. Dis. Educ. China 4, 99–104. doi: 10.13541/j.cnki.chinade.2015.02.006
Shaw, M. și Black, DW (2008). Dependența de internet: definiție, evaluare, epidemiologie și management clinic. Medicamentele CNS 22, 353–365. doi: 10.2165/00023210-200822050-00001
Shek, DTL, Sun, RCF și Yu, L. (2013). „Dependența de internet”, în Neuroștiința în secolul 21: de la bază la clinică, ed. DW Pfaff (New York, NY: Springer), 2775–2811. doi: 10.1007/978-1-4614-1997-6_108
Tian, Y., Bian, YL, Han, PG, Gao, FQ și Wang, P. (2017). Asocieri între factorii psihosociali și utilizarea patologică generalizată a internetului la studenții chinezi: o analiză longitudinală încrucișată. Comput. Zumzet. Behav. 72, 178-188. doi: 10.1016 / j.chb.2017.02.048
Tian, Y., Bian, YL, Han, PG, Wang, P. și Gao, FQ (2015). Efectul timidității asupra dependenței de internet: efectele mediatoare ale tendinței de imersare și ale cogniției dezadaptative legate de rețea. Bărbie. J. Spec. Educ. 12, 83-89. doi: 10.3969 / j.issn.1007-3728.2015.12.014
Tokunaga, RS și Rains, SA (2010). O evaluare a două caracterizări ale relațiilor dintre utilizarea problematică a internetului, timpul petrecut utilizând internetul și problemele psihosociale. Zumzet. comun. Res. 36, 512–545. doi: 10.1111/J.1468-2958.2010.01386.X
Tsai, HF, Cheng, SH, Yeh, TL, Shih, CC, Chen, KC, Yang, YC și colab. (2009). Factorul de risc al dependenței de internet - un sondaj al bobocilor universitar. Psychiatry Res. 167, 294-299. doi: 10.1016 / j.psychres.2008.01.015
Van den Eijnden, RJJM, Spijkerman, R., Vermulst, AA, Van Rooij, TJ și Engles, RCME (2010). Utilizarea compulsivă a internetului în rândul adolescenților: relații bidirecționale părinte-copil. J. Abnorm. Child Psychol. 38, 77–89. doi: 10.1007/s10802-009-9347-8
Van Lier, PA, Vitaro, F., Barker, ED, Brendgen, M., Tremblay, RE și Boivin, M. (2012). Victimizare de la egal la egal, rezultate academice slabe și legătura dintre externalizarea și internalizarea problemelor din copilărie. Copil Dev. 83, 1775-1788. doi: 10.1111 / j.1467-8624.2012.01802.x
Wang, T., Wei, H., Zhou, ZK, Xiong, J., Li, X., Yang, X. și colab. (2015). Relații de proporție a jucătorilor colegi, cogniție dezadaptativă și dependență de jocuri online. Bărbie. J. Clin. Psychol. 23, 487-493. doi: 10.16128 / j.cnki.1005-3611.2015.03.023
Wen, ZL, Chang, L. și Hou, JT (2006). Moderator mediat și mediator moderat. Acta Psychol. Păcat. 38, 448-452.
Woodhouse, SS, Dykas, MJ și Jude, C. (2012). Singurătatea și relațiile între semeni în adolescență. Rev. Soc. Dev. 21, 273-293. doi: 10.1111 / j.1467-9507.2011.00611.x
Yang, LS, Sun, L., Zhang, ZH, Sun, YH, Wu, HY și Ye, DQ (2014). Dependența de internet, depresia adolescenților și rolul de mediere al evenimentelor de viață: descoperire dintr-un eșantion de adolescenți chinezi. Int. J. Psychol. 49, 342–347. doi: 10.1002/ijop.12063
Young, KS, și de Abreu, CN (2011). Dependența de internet: un manual și un ghid pentru evaluare și tratament. Hoboken, NJ: Wiley.
Young, KS, Pistner, M., O'Mara, J., and Buchanan, J. (1999). Tulburări cibernetice: preocuparea de sănătate mintală pentru noul mileniu. Cyberpsychol. Behav. 2, 475-479. doi: 10.1089 / cpb.1999.2.475
Yuan, YC, Shao, AH, Liang, LC și Bian, YF (2014). O analiză încrucișată a relației dintre nesociabilitate, respingere de la egal la egal și victimizare de la egal la egal. Psychol. Dev. Educ. 30, 16-23.
Zhang, HY, Li, DP și Li, X. (2015). Temperamentul și utilizarea problematică a internetului la adolescenți: un model de mediere moderată al cogniției dezadaptative și al stilurilor parentale. J. Copil Family Stud. 24, 1886–1897. doi: 10.1007/s10826-014-9990-8
Zhang, JT, Chen, C., Wang, LJ, Liu, L., Liu, FE, Zhao, HC și colab. (2014). Relația dintre timpul petrecut online și dependența de internet printre bobocii chinezi: un model de moderare mediat. Acta Psychol. Păcat. 30, 65-68. doi: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Zhou, Z., Yuan, G. și Yao, J. (2012). Încrederea cognitivă față de imaginile legate de jocurile de Internet și deficitele executive la persoanele cu dependență de joc pe internet. PLoS ONE 7: e48961. doi: 10.1371 / journal.pone.0048961
Cuvinte cheie: dependență de internet, cogniție dezadaptativă legată de rețea, boboci de facultate, sondaj cu decalaj încrucișat, chineză
Referire: Han P, Wang P, Lin Q, Tian Y, Gao F și Chen Y (2017) Relația reciprocă între dependența de internet și cunoașterea maladaptativă legată de rețea printre bobocii chinezi: o analiză longitudinală încrucișată. Față. Psychol. 8: 1047. doi: 10.3389 / fpsyg.2017.01047
Primit: 13 martie 2017; Acceptat: 08 iunie 2017;
Publicat: 22 Iunie 2017.
Editat de:
Qinghua El, Universitatea de Sud-Vest, China
Revizuite de:
Guangheng Dong, Universitatea Normală din Zhejiang, China
Jennifer Kennel, Universitätsklinikum des Saarlandes, Germania
Copyright © 2017 Han, Wang, Lin, Tian, Gao și Chen. Acesta este un articol cu acces deschis distribuit în conformitate cu termenii Creative Commons Attribution License (CC BY). Utilizarea, distribuirea sau reproducerea în alte forumuri este permisă, cu condiția ca autorii sau licențiatorii originali să fie creditați și să fie citată publicația originală din acest jurnal, în conformitate cu practica academică acceptată. Nu este permisă utilizarea, distribuirea sau reproducerea care nu respectă acești termeni.
;
