Este benefic să folosiți comunicarea pe Internet pentru a scăpa de plictiseală? Adevărul plicniciei interacționează cu expectanțele indraznete și de evitare induse de sugestii în explicarea simptomelor tulburării de comunicare pe Internet (2018)

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

Abstract

Utilizarea aplicațiilor de comunicare online, inclusiv mesagerie (de exemplu WhatsApp) sau servicii de rețele sociale (de exemplu, Facebook) pe smartphone s-a transformat în practică zilnică pentru miliarde de oameni, de exemplu în timpul perioadelor de așteptare. Un număr tot mai mare de persoane arată un control diminuat asupra utilizării acestor aplicații, în ciuda consecințelor negative în viața de zi cu zi. Aceasta poate fi denumită tulburare de comunicare prin Internet (ICD). Studiul actual a investigat efectul predispoziției la plictiseală asupra simptomelor unui ICD. Acesta a examinat în continuare rolul de mediere al mecanismelor cognitive și afective, și anume așteptările de a evita sentimentele negative online și pofta indusă de indicii. Rezultatele unui model de ecuație structurală (N = 148) ilustrează faptul că predispoziția la plictiseală este un factor de risc pentru dezvoltarea și întreținerea unui ICD, deoarece a avut un efect direct semnificativ asupra simptomelor ICD. În plus, predispoziția la plictiseală a prezis așteptările de evitare, precum și pofta indusă de indicii. Ambele au crescut la rândul lor riscul de a dezvolta tendințe ICD. Mai mult, ambele variabile au mediat efectul predispoziției la plictiseală asupra ICD și au interacționat între ele. Pe scurt, rezultatele demonstrează că persoanele care au o susceptibilitate mai mare de a experimenta plictiseală prezintă așteptări mai mari de a evita emoțiile negative online, ceea ce promovează reacții mai mari de poftă atunci când sunt confruntați cu indicii specifice (de exemplu, un mesaj primit) și ar putea duce la tendințe ICD.

Referirea: Wegmann E, Ostendorf S, Brand M (2018) Este benefic să folosiți comunicarea prin Internet pentru a scăpa de plictiseală? Tendința la plictiseală interacționează cu dorința indusă de indicii și așteptările de evitare în explicarea simptomelor tulburării de comunicare pe Internet. PLoS ONE 13(4): e0195742. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

Editor: Phil Reed, Universitatea Swansea, REGATUL UNIT

Primit: Noiembrie 22, 2017; Admis: Martie 28, 2018; Publicat în: Aprilie 19, 2018

Drepturi de autor: © 2018 Wegmann et al. Acesta este un articol cu ​​acces deschis distribuit în conformitate cu termenii Creative Commons Attribution License, care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea nerestricționată în orice mediu, cu condiția ca autorul și sursa originale să fie creditate.

Disponibilitatea datelor: Toate datele relevante se găsesc în fișă și în fișierele de informații de suport.

Finanțarea: Autorii nu au primit nici o finanțare specifică pentru această lucrare.

Concurente: Autorii au declarat că nu există interese concurente.

Introducere

Odată cu lansarea smartphone-ului în urmă cu mai bine de zece ani, numărul persoanelor care îl folosesc în viața de zi cu zi este în continuare în creștere. Se estimează că numărul utilizatorilor de smartphone-uri din întreaga lume va ajunge la 2.32 miliarde în 2017 și se preconizează că va ajunge la 2.87 miliarde în 2020.1]. Printre altele, cele mai populare aplicații online utilizate pe smartphone sunt aplicațiile de comunicare online. Acestea permit utilizatorilor să aibă contact direct cu alții, să rămână conectați cu prietenii îndepărtați și să partajeze informații personale, imagini sau videoclipuri [2, 3]. Termenul de „aplicații de comunicare online” include aplicații foarte populare, cum ar fi serviciul de mesagerie instant WhatsApp, cu peste 1.3 miliarde de utilizatori activi în fiecare lună [4] sau servicii de rețele sociale, cum ar fi Facebook, cu 2 miliarde de utilizatori activi lunar [5]. Pe lângă multele avantaje ale comunicării prin Internet și ale utilizării smartphone-urilor în general, există un număr tot mai mare de indivizi care se confruntă cu consecințe negative din cauza utilizării excesive și consumatoare de timp a acestor aplicații.2, 6-8]. În special, disponibilitatea diferitelor dispozitive mobile și accesul ușor și permanent la astfel de aplicații permit oamenilor să interacționeze și să comunice cu ceilalți pe parcursul zilei — oricând, în orice loc [9, 10]. Acest comportament poate duce la o utilizare patologică și compulsivă, care este comparabilă cu alte dependențe comportamentale sau tulburări legate de consumul de substanțe, așa cum sugerează diferite studii și cercetători.7, 8].

Corelații cognitive și afective ale tulburării de comunicare prin Internet

Utilizarea din ce în ce mai mare a Internetului în întreaga lume conduce cercetările către tot mai multe studii care se concentrează asupra tulburării de utilizare a internetului ca tip specific de dependență comportamentală [2, 7, 11]. În plus, unele studii sugerează un tip specific de tulburare de utilizare a Internetului, tulburarea de comunicare pe Internet (ICD). ICD descrie utilizarea dependentă a aplicațiilor de comunicare online [6-8, 12]. Simptomele unui ICD, care sunt derivate din caracteristicile unei tulburări de utilizare a internetului, sunt definite ca pierderea controlului, recădere, simptome de sevraj, preocupare, neglijarea intereselor, toleranță și consecințe negative în viața socială, profesională sau personală.6, 7, 13, 14]. Davis [12] a oferit primul model teoretic care descrie mecanismele unei utilizări patologice nespecifice a Internetului, precum și a unei tulburări specifice de utilizare a Internetului. Mai recent, Brand, Young [7] a introdus un nou model teoretic, modelul Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE), care rezumă mecanismele potențiale ale dezvoltării și menținerii unor tulburări specifice utilizării Internetului, cum ar fi ICD. Modelul I-PACE ilustrează interacțiunea dintre caracteristicile de bază ale persoanei, precum și componentele afective, cognitive și executive. Acesta sugerează că caracteristicile de bază ale persoanei, cum ar fi personalitatea, cognițiile sociale, simptomele psihopatologice, factorii biopsihologici și predispozițiile specifice afectează percepția subiectivă a unei situații. Această percepție este formată din factori precum confruntarea cu indicii legate de dependență, stresul, conflictele personale, starea de spirit anormală precum și răspunsurile individuale afective și cognitive. Acestea din urmă includ reactivitatea semnalului, pofta, prejudecățile atenționale sau alte părtiniri cognitive legate de Internet și stilul de coping disfuncțional. Se presupune că acești factori individuali afectivi și cognitivi mediază sau moderează efectul caracteristicilor de bază ale unei persoane asupra dezvoltării și menținerii unei tulburări specifice de utilizare a internetului. Brand, Young [7] ilustrează faptul că efectul răspunsurilor afective și cognitive interacționează cu factorii executivi, cum ar fi controlul inhibitor. Decizia de a utiliza o anumită aplicație pentru a experimenta gratificare sau compensare poate duce apoi la o utilizare excesivă a acelei aplicații, întărind astfel predispoziții specifice, precum și factori afectivi, cognitivi și executivi similari unui cerc vicios (pentru o descriere mai detaliată a modelului și o prezentare detaliată a studiilor empirice, vezi [7]).

Studiile anterioare au arătat deja că efectul simptomelor psihopatologice, cum ar fi depresia și anxietatea socială, și efectul aspectelor personalității, cum ar fi vulnerabilitatea la stres, stima de sine și autoeficacitatea, asupra tendințelor unui ICD este mediat de cogniții specifice, cum ar fi un stil de coping disfuncțional și așteptările de utilizare a internetului [8, 15]. Wegmann, Oberst [16] a demonstrat că în special așteptările de evitare, inclusiv dorința de a evada din realitate, de a distrage atenția de la problemele din viața reală sau de a evita singurătatea, sunt relevante pentru explicarea simptomelor ICD. Brand, Laier [17] precum și Trotzke, Starcke [18] a arătat că așteptările mari față de utilizarea unor aplicații specifice ca o posibilitate de a experimenta plăcerea sau de a distrage atenția de la probleme mediază relația dintre aspectele personale și o tulburare generalizată (nespecifică) de utilizare a Internetului, precum și o tulburare de cumpărături pe Internet, respectiv.

Pe lângă conceptul de așteptări de utilizare a internetului, Brand, Young [7] mai susțin că reactivitatea cue și pofta par a fi constructe importante în dezvoltarea și menținerea unei utilizări patologice a aplicațiilor specifice. Această ipoteză se bazează pe cercetări anterioare despre tulburările legate de consumul de substanțe (a se vedea, de exemplu, rezultatele în [19] precum și alte dependențe comportamentale [20], care arată că dependenții sunt vulnerabili la stimuli legați de dependență care declanșează zonele de procesare a recompenselor din creier [21-25]. Pofta descrie dorința sau dorința de a consuma droguri sau de a manifesta în mod repetat un comportament care provoacă dependență [26, 27]. Conceptul de tac-reactivitate și poftă a fost transferat în studiul dependențelor comportamentale. Corelațiile comportamentale ale reactivității semnalului și pofta au fost deja observate în tulburarea de cumpărături pe internet [18], tulburare de vizionare a pornografiei pe Internet [28, 29], tulburare de jocuri pe internet [30, 31], tulburare de jocuri de noroc pe internet [32, 33] și ICD [34].

Deși studiile subliniază rolul important al acestor componente afective (reactivitatea semnalului și pofta) și cognitive (așteptările legate de Internet) în dezvoltarea și menținerea unei tulburări specifice de utilizare a Internetului, interacțiunea acestor factori, care este postulată în I. -Modelul PACE, rămâne neclar. Studiul actual se bazează pe câteva ipoteze principale ale modelului I-PACE, în special pe efectele de mediere ale mecanismelor afective și cognitive asupra relației dintre caracteristicile de bază ale persoanei și simptomele unui ICD. Scopul acestui studiu este de a investiga efectul caracteristicilor de bază ale persoanei asupra ICD mediat atât de prejudecățile cognitive legate de Internet (de exemplu, așteptările de utilizare a Internetului), cât și de prejudecățile afective (de exemplu, pofta indusă de indicii). Pe baza lui Wegmann, Oberst [16], presupunem că efectul așteptării de a evita emoțiile negative prin utilizarea aplicațiilor de comunicare online este mediat de pofta indusă de indicii, așa cum este descris în modelul Brand, Young [7]. Ca un al doilea scop al studiului, ne concentrăm pe investigarea rolului susceptibilității la plictiseală în ICD. Astfel, ne-am dori să înțelegem mai bine relația dintre caracteristicile de bază ale persoanei și simptomele unei tulburări specifice de utilizare a Internetului, care nu a fost încă investigată în contextul ICD.

Tendința la plictiseală ca predictor al unui ICD

Conceptualizarea plictiselii este determinată de diferiți factori situaționali și individuali [35]. Plictiseala în sine ar putea fi descrisă ca o stare negativă a minții sau un conflict interior între o experiență așteptată și o experiență percepută.36, 37]. Brissett și Snow [38] a definit plictiseala ca o stare de „substimulare, subexcitare și lipsă de implicare psihologică asociată cu insatisfacția, iar indivizii încearcă să facă față plictiselii căutând stimulare suplimentară” [39]. Această stare este, de asemenea, asociată cu sentimente neplăcute, din care indivizii încearcă să scape [40, 41]. Pur și simplu predispoziția la plictiseală este definită ca trăsătură de plictiseală. Construcția predispoziției la plictiseală este adesea „operaționalizată ca susceptibilitatea unui individ de a experimenta plictiseala” [35]. În plus, predispoziția la plictiseală include dificultatea unui individ de a atrage atenția asupra unui stimul, de a fi conștient de acest deficit de atenție, precum și de a încerca să reducă experiența plictiselii ca stare.35, 42].

Mai multe studii subliniază relevanța clinică a predispoziției la plictiseală, ilustrând faptul că plictiseala (propensiunea) este legată de consumul de alcool.43], utilizarea substanțelor psihoactive [44], indici de depresie și anxietate [35] și problemele de sănătate în general [45]. Zhou și Leung [46] au arătat că plictiseala în timpul liber este legată de comportamente riscante, cum ar fi delincvența, activitatea de senzații extreme și abuzul de droguri [36, 46, 47]. Ca o posibilă explicație pentru relația dintre predispoziția la plictiseală și consumul de substanțe, (de exemplu, consumul de alcool), Biolcati, Passini [48] a investigat potențialele efecte de mediere ale așteptărilor față de consumul de alcool. Rezultatele au arătat că efectul predispoziției la plictiseală asupra comportamentului de consum excesiv de alcool este mediat de așteptările de a scăpa de plictiseală, de a scăpa de probleme și de a face față sentimentelor negative.48]. Mai mult, cercetările empirice despre diferite dependențe comportamentale sau comportamente patologice explică relevanța plictiselii pentru comportamentul riscant. De exemplu, Blaszczynski, McConaghy [49] a arătat că persoanele cu tulburare de joc au obținut un scor mai mare la măsurile de plictiseală în comparație cu cei care nu au jucat. Jocurile de noroc par să fie o posibilitate pentru ei de a evita sau de a reduce stările sau stările negative. Acest lucru este în concordanță cu rezultatele raportate de Fortune și Goodie [50] care ilustrează faptul că jocurile de noroc patologice sunt asociate cu susceptibilitatea la plictiseală, care este o subscală a Scalei de căutare a senzației Forma V de Zuckerman, Eysenck [51].

După cum s-a descris mai devreme, utilizarea smartphone-urilor în viața de zi cu zi rezultă dintr-un acces ușor și permanent care permite comunicarea și divertismentul continuu [2, 52]. Emitem ipoteza că posibilitatea de a avea o stimulare de durată duce la o utilizare îndelungată și excesivă a smartphone-ului și a aplicațiilor de comunicare online. De asemenea, evitarea sentimentelor de plictiseală pare a fi principala motivație de a folosi internetul [53]. Lin, Lin [37] a arătat că predispoziția la plictiseală și o implicare ridicată în Internet cresc probabilitatea unei tulburări de utilizare a internetului. Autorii subliniază că Internetul pare a fi o posibilitate de a căuta entuziasm și plăcere, ceea ce ridică nivelul unei utilizări patologice. Acest lucru este în concordanță cu cercetările anterioare care subliniau relația dintre o tulburare de utilizare a internetului și o predispoziție mai mare la plictiseală.54-56]. Zhou și Leung [46] a precizat această relație și a arătat că plictiseala este un predictor al utilizării patologice a site-urilor de rețele sociale, precum și al comportamentului patologic al jocurilor de noroc în serviciile de rețele sociale. Elhai, Vasquez [42] a ilustrat că o predispoziție mai mare la plictiseală mediază efectul depresiei și al anxietății asupra comportamentului problematic al smartphone-ului. În general, presupunem că predispoziția la plictiseală ca trăsătură de plictiseală este un factor de risc personal în ceea ce privește dezvoltarea unui ICD.

Rezumatul scopurilor studiului

Studiul actual își propune să contribuie la o mai bună înțelegere a mecanismelor afective și cognitive care stau la baza simptomelor unui ICD. Ipotezele noastre se bazează pe studii anterioare, care au raportat efectul predispoziției la plictiseală asupra comportamentelor riscante, cum ar fi abuzul de substanțe.57], factori de risc pentru sănătate [46], jocuri de noroc patologice [50] sau tulburarea de utilizare a internetului [37, 54]. Presupunem că indivizii care au o susceptibilitate mai mare de a experimenta plictiseală și care folosesc în mod repetat smartphone-ul ca strategie de adaptare neadaptată au mai multe șanse să dezvolte o utilizare patologică a aplicațiilor de comunicare online. În concordanță cu modelul I-PACE de Brand, Young [7], emitem ipoteza că efectul predispoziției la plictiseală este mediat de cogniții specifice. Mai mult și pe baza studiului lui Biolcati, Passini [48] presupunem, de asemenea, că mai ales indivizii care au o predispoziție mai mare la plictiseală, precum și așteptări de a evita emoțiile negative prin utilizarea aplicațiilor de comunicare online, experimentează consecințe mai negative din cauza utilizării unor astfel de aplicații. Ca un scop suplimentar, investigăm efectele răspunsurilor afective și cognitive. Modelul I-PACE sugerează că efectul așteptărilor de evitare asupra simptomelor ICD este mediat de experiențe de poftă mai mare. În general, efectul de mediere al poftei induse de indicii ar putea fi, de asemenea, relevant pentru efectul de mediere al așteptărilor de evitare între predispoziția la plictiseală și ICD. Fig 1 rezumă ipotezele într-un model de ecuație structurală.

Fig 1. Modelul ipotezat.

Modelul ipotezat pentru analiza efectelor directe și indirecte sugerate, inclusiv variabilele latente ale ICD.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g001

Metode

Participanți și procedură

O sută patruzeci și opt de participanți cu vârsta cuprinsă între 18 și 60 de ani (M = 25.61, SD = 8.94) au participat la studiul curent. Dintre aceștia, 91 erau femei și 57 bărbați. Toți participanții au fost utilizatori ai aplicațiilor de comunicare online, cu o utilizare între doi și 19 ani (M = 8.09, SD = 3.09). Aplicația de comunicare online WhatsApp a fost cea mai folosită aplicație (97.97% din toți participanții), urmată de Facebook (78.38% din toți participanții), Facebook Messenger (62.84% din toți participanții) și Instagram (53.38% din toți participanții). . Alte aplicații de comunicare online precum Twitter, iMessage, Snapchat sau Skype au fost folosite de mai puțin de 50% dintre toți participanții. Participanții petrec în medie 125.41 minute (SD = 156.49) pe zi folosind WhatsApp, urmat de Instagram (M = 57.97, SD = 78.76), Snapchat (M = 53.71, SD = 65.40) și Facebook (M = 55.48, SD = 84.74). Toate celelalte aplicații au fost utilizate în medie mai puțin de 30 de minute pe zi.

Am recrutat eșantionul la Universitatea din Duisburg-Essen (Germania) prin liste de corespondență, rețele sociale online și recomandări din gură. Studiul a fost realizat într-un laborator, cadru individual. În primul rând, participanții au fost informați în scris despre procedură și și-au dat acordul scris. Le-am rugat să-și treacă smartphone-urile în modul zbor și să-l păstreze în buzunar în timpul participării. Ulterior, participanții au răspuns la chestionare online și au efectuat o paradigmă cu reactivitate, precum și alte paradigme experimentale care nu sunt relevante pentru manuscrisul actual. După aceea, participanții au răspuns la alte chestionare online, cum ar fi Boredom Proneness Scale, Internet-Use-Expectancies Scale sau scurtul Internet Addiction Test, care vor fi explicate în cele ce urmează. În general, studiul a durat aproximativ o oră. Elevii au primit puncte de credit pentru participarea lor. Comitetul de etică al Universității din Duisburg-Essen a aprobat studiul.

Instrumente

Versiune modificată a testului scurt de dependență de internet pentru tulburarea de comunicare pe Internet (s-IAT-ICD).

Tendințele unui ICD au fost măsurate cu versiunea scurtă a testului de dependență de internet (s-IAT) de Pawlikowski, Altstötter-Gleich.58]. Pentru acest studiu am folosit versiunea modificată pentru ICD (s-IAT-ICD) [15]. Scala evaluează reclamațiile subiective din viața de zi cu zi datorită utilizării aplicațiilor de comunicare online. La început, este dată o definiție a aplicațiilor de comunicare online. Instrucțiunile subliniază faptul că termenul de aplicații de comunicare online include utilizarea activă (de exemplu, scrierea de postări noi), precum și utilizarea pasivă (de exemplu, răsfoirea și citirea postărilor noi) a site-urilor și blogurilor de rețele sociale precum Facebook, Twitter și Instagram , precum și mesagerie instantanee, cum ar fi WhatsApp.

Participanții trebuie să evalueze 1 itemi pe o scală Likert de cinci puncte (de la 5 = „niciodată” la 60 = „foarte des”). S-a calculat o sumă de scoruri cuprinsă între doisprezece și 30. Scorurile > 37 indică o utilizare problematică a aplicațiilor de comunicare online, în timp ce scorurile > 1 indică o utilizare patologică a aplicațiilor de comunicare online. Chestionarul constă din doi factori (șase itemi fiecare): pierderea controlului/gestionarea timpului (s-IAT-ICD 849: α = .2) și probleme sociale/pofta (s-IAT-ICD 708: α = .842). Consistența internă globală a fost α = .XNUMX. Ambii factori reprezintă dimensiunea latentă a ICD în modelul de ecuație structurală.

Cue-reactivitate și poftă.

Pentru a investiga reactivitatea cue și pofta, a fost aplicată o paradigmă cue-reactivitate constând din douăsprezece imagini legate de aplicațiile de comunicare online.34, 59]. Indiciile vizuale au arătat diferite smartphone-uri care afișează o conversație prin diferite aplicații de comunicare online. Stimulii au fost pretestați și descriși într-un studiu anterior al lui Wegmann, Stodt [34]. În studiul curent, participanții au evaluat fiecare imagine în ceea ce privește excitarea, valența și impulsul de a folosi smartphone-ul pe o scară Likert de cinci puncte (de la 1 = „fără excitare/valență/impuls” la 5 = „excitare/valență/impuls mare” ). Prezentare^® (Versiunea 16.5, www.neurobs.com) a fost folosită pentru prezentarea indicii și evaluări.

În plus, am folosit Chestionarul Desire of Alcohol [60] modificat pentru utilizarea smartphone-ului pentru a evalua pofta [34]. Chestionarul a fost prezentat înainte și după paradigma cue-reactivitatea pentru a măsura dorința de bază (DAQ-ICD de bază-pofta), precum și potențialele modificări ale poftei după expunerea cue (DAQ-ICD post-craving). Prin urmare, participanții au trebuit să evalueze 14 itemi (de exemplu, „Folosirea smartphone-ului ar fi satisfăcător chiar acum”) pe o scară Likert de șapte puncte (de la 0 = „dezacord complet” la 6 = „acord complet”). După inversarea unui element, am calculat scorul mediu [59]. Consistența internă a fost α = .851 pentru DAQ-ICD inițial-poftă și α = .919 pentru DAQ-ICD post-poftă. În analizele următoare, post-pofta DAQ-ICD și evaluările paradigmei cue-reactivitate au fost utilizate pentru a reprezenta dimensiunea latentă a dorinței induse de indicii în modelul ecuației structurale.

Versiune modificată a Scalei de așteptări privind utilizarea internetului pentru comunicarea online (IUES).

Scala Așteptărilor de Utilizare a Internetului (IUES) [17] modificat pentru comunicare online a fost utilizat pentru a evalua așteptările participanților față de utilizarea aplicațiilor de comunicare online [16]. Chestionarul conține doi factori (șase itemi fiecare): întărirea pozitivă (de exemplu, „Folosesc aplicații de comunicare online pentru a experimenta plăcerea”; IUES pozitiv: α = .838) și așteptările de evitare (de exemplu, „Folosesc aplicații de comunicare online pentru a distrage atenția de la probleme”; evitarea IUES α = .732). Participanții au trebuit să evalueze fiecare item pe o scală Likert de șase puncte (de la 1 = „complet dezacord” la 6 = „total de acord”). Pe baza cercetărilor anterioare și a ipotezelor teoretice, doar variabila așteptări de evitare a fost relevantă pentru următoarele analize.

Scala scurtă de predispoziție la plictiseală (BPS).

The Short Boredom Proneness Scale (BPS) de Struk, Carriere [61] a fost folosit pentru a evalua tendința la plictiseală. Scala constă din opt itemi (de exemplu, „Este nevoie de mai multă stimulare pentru a mă face să merg decât majoritatea oamenilor”), care trebuiau evaluate pe o scală Likert de șapte puncte (de la 1 = „complet dezacord” la 7 = „total de acord” ”). S-a calculat o valoare medie globală. Consistența internă a fost α = .866.

analize statistice

Analizele statistice au fost efectuate folosind SPSS 25.0 pentru Windows (IBM SPSS Statistics, lansat în 2017). Am calculat corelațiile lui Pearson pentru a testa relațiile bivariate între două variabile. Corelațiile au fost interpretate mai detaliat prin utilizarea dimensiunilor efectului. Bazat pe Cohen [62], coeficientul de corelație al lui Pearson r ≥ .01 indică un mic, r ≥ .03 un mediu, și r ≥ .05 un efect mare. Analizele modelului de ecuație structurală (SEM) au fost calculate utilizând Mplus 6 [63]. Pentru a evalua potrivirea modelului SEM, am folosit rădăcina medie pătratică reziduală standardizată (SRMR; valorile < .08 indică o potrivire bună cu datele), eroarea rădăcină medie pătrată de aproximare (RMSEA; valorile < .08 indică o potrivire bună și < .10 o potrivire acceptabilă cu datele) și indici de potrivire comparativi (CFI și TLI; valorile > .90 indică o potrivire acceptabilă și > .95 indică o potrivire bună cu datele) [64, 65]. Am folosit și χ²-Test pentru a verifica dacă datele derivă din modelul definit. Ca un pas suplimentar pentru reducerea erorilor de măsurare pentru SEM, am folosit metoda de parcelare a articolelor pentru variabilele care sunt reprezentate ca variabile manifeste. Această metodă permite construirea dimensiunilor latente pentru aceste variabile în SEM [66, 67]. Prin urmare, am verificat intercorelațiile dintre itemii fiecărei scale și apoi am creat doi factori pentru dimensiunile latente ale IUES și BPS.

REZULTATE

Valori descriptive și statistici multivariate

Valorile medii și abaterile standard ale tuturor chestionarelor, precum și evaluările paradigmei cue-reactivitate pot fi găsite în Tabelul 1. Variabilele construite ale parcelarii articolului sunt incluse ca valori suplimentare. Tabelul 2 arată corelaţiile bivariate dintre aceste variabile. Pe baza scorurilor tăiate de Pawlikowski, Altstötter-Gleich [58], 23 de participanți au arătat o utilizare problematică și șapte participanți au arătat o utilizare patologică a aplicațiilor de comunicare online, care este asociată cu plângeri subiective în viața de zi cu zi datorită utilizării acestor aplicații și descrie simptomele unui ICD.

Tabelul 1. Valorile medii, abaterile standard și intervalul scorurilor s-IAT-ICD și scalele aplicate.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.t001

Descarcă:

• PPT

Diapozitiv PowerPoint

• PNG

imagine mare

• TIFF

imagine originală

Tabelul 2. Corelații bivariate între scorurile s-IAT-ICD și scalele aplicate.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.t002

Modelul ecuației structurale

Modelul de ecuație structurală ipotezată, la nivel latent, a arătat o potrivire excelentă cu datele (SRMR = .029, CFI = .986, TLI = .972, RMSEA = .063, p = 299, BIC = 3962.65). The χ²-Testul a arătat, de asemenea, o potrivire bună (χ² = 22.25, p = .074, χ²/df = 1.59). Toate dimensiunile latente definite au fost bine reprezentate de variabilele manifest utilizate. În primul pas, rezultatele indică faptul că predispoziția la plictiseală (β = .384, SE = .096, p ≤ .001), pofta indusă de semnal (β = .414, SE = .102, p ≤ .001), și așteptările de evitare (β = .255, SE = .109, p = .011) au fost predictori semnificativi ai tendințelor ICD. Tendința la plictiseală a avut, de asemenea, un efect direct asupra poftei induse de indicii (β = .411, SE = .100, p ≤ .001) și așteptările de evitare (β = .567, SE = .084, p ≤ .001). În plus, așteptările de evitare a fost un predictor semnificativ al poftei induse de indicii (β = .361, SE = .107, p = .001). Efectul predispoziției la plictiseală asupra simptomelor unui ICD a fost mediat de pofta indusă de indicii (β = .170, SE = .058, p = .003) și prin așteptările de evitare (β = .145, SE = .063, p = .021). Efectul așteptărilor de evitare asupra tendințelor ICD a fost, de asemenea, mediat de pofta indusă de indicii (β = .149, SE = .059, p = .011). Mai mult, relația dintre predispoziția la plictiseală și simptomele unui ICD a fost mediată de așteptările de evitare și, în plus, de pofta indusă de indicii (propensiunea la plictiseală — așteptările de evitare — pofta indusă de semnale — ICD; β = .085, SE = .037, p = 021); totuși, această mediere a avut un efect mic. În general, modelul analizat a explicat în mod semnificativ 81.60% din varianța simptomelor ICD. Fig 2 arată modelul cu încărcările factorilor, ponderile β și coeficienții.

Descarcă:

• PPT

Diapozitiv PowerPoint

• PNG

imagine mare

• TIFF

imagine originală

Fig 2. Rezultatele modelului de ecuație structurală.

Rezultatele modelului de ecuație structurală cu ICD ca variabilă dependentă, inclusiv încărcările factorilor pe variabilele latente descrise și ponderile β însoțitoare, p-value și reziduuri.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g002

Analize suplimentare

Modelul descris anterior s-a bazat pe considerații teoretice și alte dovezi empirice, cum ar fi modelele de ecuații structurale de Wegmann, Stodt.15] și Wegmann și Brand [8]. Cu toate acestea, am dorit să controlăm ulterior modelul pentru alți posibili factori de influență pentru a înțelege mai bine mecanismele de bază ale unui ICD. Prima problemă pe care am abordat-o a fost asocierea strânsă a predispoziției la plictiseală cu depresia și anxietatea.35, 68, 69]. Un studiu actual al lui Elhai, Vasquez [42] ilustrează faptul că relația dintre simptomele psihopatologice și utilizarea problematică a smartphone-ului este mediată de o predispoziție mai mare la plictiseală. Am evaluat simptomele psihopatologice precum depresia (M = 0.53, SD = 0.53), sensibilitate interpersonală (M = 0.72, SD = 0.64) și anxietate (M = 0.55, SD = 0.49) prin utilizarea chestionarului pentru inventarul scurt al simptomelor de la Derogatis [70]. Întrucât variabilele care operaționalizează simptomele psihopatologice s-au corelat semnificativ cu celelalte variabile ale modelului actual (toate r's ≤ .448, toate p's ≤ .024), am inclus simptomele psihopatologice (și anume depresia, sensibilitatea interpersonală și anxietatea) ca o dimensiune latentă suplimentară în model. Pe baza modelului de mediere al lui Elhai, Vasquez [42] am verificat dacă efectul predispoziției la plictiseală se bazează pe constructul simptomelor psihopatologice sau dacă predispoziția la plictiseală descrie o creștere statistică proprie, așa cum a fost subliniat în studiile anterioare.35, 42, 68].

După cum este ilustrat în Fig 3, rezultatele indică faptul că simptomele psihopatologice joacă un rol crucial în dezvoltarea și întreținerea unui ICD, ceea ce este în conformitate cu cercetările anterioare.8, 15, 42]. Cu toate acestea, relevanța predispoziției la plictiseală ca un predictor important al simptomelor unui ICD nu este scăzută semnificativ după includerea simptomelor psihopatologice în modelul ecuației structurale. Acest lucru subliniază faptul că predispoziția la plictiseală și simptomele psihopatologice sunt constructe legate, dar independente, ale căror efecte asupra tendințelor unui ICD sunt mediate de componente cognitive și afective. Rezultatele modelului de ecuație structurală suplimentară, inclusiv încărcările factorilor asupra variabilelor latente descrise și ponderile β însoțitoare, p-valorile și reziduurile sunt rezumate în Fig 3.

Fig 3. Rezultatele modelului de ecuație structurală suplimentară.

Rezultatele modelului de ecuație structurală cu simptome psihopatologice ca variabilă predictivă suplimentară, inclusiv încărcările factorilor asupra variabilelor latente descrise și ponderile β însoțitoare; p-valori și reziduuri (Abrevieri: PP = simptome psihopatologice, BP = predispoziție la plictiseală, AE = așteptări de evitare, CRAV = pofta indusă de indicii, ICD = tulburare de comunicare prin Internet).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g003

De asemenea, am considerat vârsta și sexul ca potențiale variabile care pot afecta structura modelului actual. Prin urmare, am calculat mai întâi corelațiile între vârstă și toate celelalte variabile. Rezultatele indică mici corelații (toate r's ≤ -.376). Aceste corelații ilustrează un model familiar conform căruia participanții mai tineri se confruntă cu plângeri subiective mai mari în viața de zi cu zi din cauza utilizării excesive a aplicațiilor de comunicare online. Ca un pas suplimentar, ne-am controlat datele pentru diferențele de gen utilizând comparații cu testul t pentru eșantioane independente. Rezultatele au arătat că nu a existat nicio diferență semnificativă între participanții de sex masculin și feminin (p ≥ .319). Modelul ecuației structurale cu analiză suplimentară în funcție de gen a fost calculat folosind analiza structurală medie ca modalitate de a proceda [71]. Indicii de potrivire ai modelului de ecuație structurală indică o potrivire bună cu datele (CFI = .975, TLI = .961, SRMR = .060, RMSEA = .075, p = 194, BIC = 4050.63). Atât pentru bărbați, cât și pentru femei, am găsit modele de rezultate similare. Participanții de sex feminin au arătat efecte de mediere similare, așa cum sunt ilustrate în modelul de ecuație structurală ipotezată. Pentru bărbați, nu am găsit niciun efect direct din așteptările de evitare asupra tendințelor unui ICD (β = .153, SE = .133, p = .249), nici un efect de mediere al așteptărilor de evitare asupra relației dintre predispoziția la plictiseală și ICD (β = .029, SE = .030, p = .327), și nici un efect de mediere al poftei asupra relației dintre predispoziția la plictiseală și simptomele unui ICD (β = .073, SE = .065, p = .262). Datorită dimensiunilor reduse ale eșantionului, în special în ceea ce privește eșantionul masculin, rezultatele trebuie discutate cu prudență și ar trebui să fie controlate în studii ulterioare.

Discuție

În studiul actual, am testat validitatea unui model teoretic care presupune interacțiuni între predispoziția la plictiseală și componentele afective și cognitive pentru explicarea simptomelor ICD. Modelul ecuației structurale, la nivel latent, a dat o potrivire excelentă cu datele folosind metoda de parcelare a articolelor pentru a reduce erorile de măsurare. În total, predispoziția la plictiseală și efectele de mediere ale componentelor cognitive și afective, și anume așteptările de evitare și pofta indusă de indicii, au explicat 81.60% din variația simptomelor ICD. Rezultatele ilustrează faptul că predispoziția la plictiseală are un efect direct asupra dezvoltării și întreținerii unui ICD. A fost un predictor semnificativ al așteptărilor de a evita emoțiile negative și de a scăpa de realitate, precum și de pofta indusă de indicii. Aceste componente afective și cognitive au mediat efectul predispoziției la plictiseală asupra ICD. Rezultatele subliniază și mai mult interacțiunea mediatorilor menționați, deoarece efectul așteptărilor de evitare asupra simptomelor ICD a fost mediat parțial de pofta indusă de indicii. În plus, medierea așteptărilor de evitare asupra relației dintre predispoziția la plictiseală și simptomele ICD a fost mediată de pofta indusă de indicii.

Rezultatele susțin ipoteza că relația dintre susceptibilitatea de a experimenta plictiseala ca parte a caracteristicilor de bază ale persoanei și experiența consecințelor negative din cauza utilizării excesive a aplicațiilor de comunicare online este mediată de răspunsuri afective și cognitive la stimuli externi legați de context. , cum ar fi indicii vizuale care afișează conversații prin diferite aplicații de comunicare online. Rezultatele actuale extind concluziile unor studii anterioare, care deja au demonstrat că simptomele psihopatologice (cum ar fi depresia sau anxietatea socială) și aspectele de personalitate (cum ar fi vulnerabilitatea la stres sau stima de sine) au un efect asupra simptomelor ICD, care este mediată de cogniții specifice. (cum ar fi un stil de coping disfuncțional sau așteptările de utilizare a internetului) [8, 15]. Rezultatele sunt în concordanță cu modelul teoretic I-PACE propus de Brand, Young [7]. Esențial pentru modelul I-PACE este efectul caracteristicilor de bază ale persoanei în percepția subiectivă a unei situații, de exemplu atunci când este confruntat cu stimuli legați de dependență, conflicte personale sau stres. Percepția colorată subiectiv a elementelor situaționale duce la răspunsuri afective și cognitive individuale, cum ar fi reactivitatea și pofta, care este descrisă ca dorința de a folosi o anumită aplicație și de a reduce stările afective negative.20, 24]. Rezultatele studiului actual susțin această ipoteză arătând că participanții care au o susceptibilitate mai mare de a experimenta plictiseala (ca una dintre caracteristicile de bază ale unei persoane) sau de a fi incapabili să regleze atenția față de stimuli.35], au un risc mai mare de a utiliza excesiv aplicațiile de comunicare online. Rezultatele sunt îmbunătățite și de studiul lui Elhai, Vasquez [42] precum și prin analiza noastră suplimentară, care subliniază că simptomele psihopatologice precum depresia, sensibilitatea interpersonală precum și anxietatea ar putea duce la o susceptibilitate mai mare la plictiseală și la un risc mai mare de utilizare patologică a aplicațiilor de comunicare online. Acest comportament este întărit atunci când indivizii se confruntă cu stimuli specifici (legați de comunicarea prin smartphone) și experimentează dorința de a folosi smartphone-ul sau o aplicație de comunicare specifică. Pare să fie ca un obicei automat să folosești smartphone-ul după ce vezi o pictogramă sau asculți sunetul unui mesaj primit [34]. Este posibil ca utilizatorii aplicațiilor de comunicare online să fi dezvoltat un astfel de obicei pentru a încerca să facă față unor sentimente neplăcute precum plictiseala și, astfel, să scape de substimularea experimentată.20, 36].

Efectul de mediere al așteptărilor de evitare asupra relației dintre predispoziția la plictiseală și simptomele ICD susține această ipoteză. Similar cu pofta indusă de indicii, rezultatele demonstrează că susceptibilitatea de a experimenta plictiseală duce la așteptări de a evita emoțiile negative online și de a distrage atenția de la probleme prin utilizarea smartphone-ului sau a aplicațiilor de comunicare online. Acest lucru este în conformitate cu Biolcati, Passini [48] arătând că relația dintre predispoziția la plictiseală și comportamentul la consum excesiv de alcool este mediată de așteptările de a scăpa de substimulare și de realitate. Autorii presupun că, în special adolescenții, care sunt mai predispuși să experimenteze plictiseala în timpul liber, se așteaptă să scape de emoțiile negative consumând alcool, ceea ce întărește riscul de comportament de consum excesiv de alcool.48]. Comportamentul riscant pare a fi un fel de mecanism de adaptare dezadaptativ, în care indivizii încearcă să găsească strategii pentru a reduce înclinația de a experimenta plictiseală.35, 39, 40]. Rezultatele lui Biolcati, Passini [48], Biolcati, Mancini [39] și Harris [40] ilustrează principalele ipoteze ale modelului I-PACE, cum ar fi ipoteza conform căreia indivizii încearcă să scape de emoțiile negative sau să se ocupe de starea de spirit anormală, mai ales atunci când se confruntă cu stimuli legați de dependență, care ar putea duce la decizia de a utiliza o anumită aplicație. De când Zhou și Leung [46] a descris deja asocierea predispoziției la plictiseală cu jocurile în mediile de rețele sociale, rezultatele actuale specifică această relație. Experiența de gratificare sau stimularea într-o situație de sub-excitare ar putea fi descrisă ca un factor important care sporește riscul de a utiliza anumite aplicații online din cauza așteptării de a reduce în mod repetat stările afective negative în situații similare. Acest lucru este în concordanță cu constatările unui studiu de neuroimagistică realizat de Montag, Markowetz [72] care au arătat aspectele pline de satisfacție ale utilizării Facebook prin intermediul smartphone-ului și activarea mai mare a striatului ventral atunci când indivizii petrec timp pe serviciile de rețele sociale.

Al doilea scop al studiului a fost de a investiga interacțiunea răspunsurilor afective și cognitive la stimuli externi. Studiile anterioare au examinat deja relevanța reactivității semnalului și a poftei [34] precum și așteptările de utilizare a internetului [8, 15] și în special așteptările de evitare [16] pentru dezvoltarea și întreținerea unui ICD. Importanța acestor două constructe a fost deja demonstrată pentru anumite tulburări de utilizare a internetului, cum ar fi tulburarea de cumpărături pe Internet sau cumpărăturile patologice [18, 59], tulburare de vizionare a pornografiei pe Internet [29], tulburare de jocuri pe internet [30, 73, 74] sau tulburare generalizată (nespecifică) de utilizare a internetului [17]. Din câte știm, nu a existat niciun studiu care să investigheze interacțiunea dintre dorința indusă de indicii și așteptările de utilizare a internetului, așa cum se presupune în modelul I-PACE.7]. Autorii modelului I-PACE presupun că așteptările de utilizare a Internetului prezic dorința indusă de indicii, care are un efect asupra simptomelor unei tulburări specifice de utilizare a Internetului. Prin urmare, am emis ipoteza că dorința indusă de indicii acționează ca un mediator între așteptările de utilizare a Internetului (în principal așteptările de evitare) și simptomele ICD. Ipoteza este susținută de rezultatele actuale. Constatările indică faptul că componentele afective și cognitive interacționează între ele, ceea ce subliniază mecanismele cheie ale modelului teoretic. Persoanele cu cogniții specifice legate de Internet (de exemplu, așteptări de a distrage atenția de la probleme, de a scăpa de realitate sau de a evita singurătatea) par a fi vulnerabile la indicii legate de dependență și par să experimenteze reacții de poftă mai mari. În ceea ce privește mecanismele de întărire propuse în modelul I-PACE, se presupune că indivizii decid să-și folosească aplicațiile de „prima alegere” pentru a distrage atenția de la această stare negativă și pentru a experimenta gratificare sau compensare. Acest lucru crește riscul de a pierde controlul asupra utilizării internetului [7]. Rezultatele sunt un prim semn care evidențiază interacțiunea dintre răspunsurile afective și cognitive la stimuli externi și interni. Deoarece există alte componente, cum ar fi părtinirea atențională și asocierile implicite, precum și relevanța controlului inhibitor și a funcțiilor executive.7], asocierile dintre acești factori trebuie investigate mai detaliat. Prin urmare, studiile viitoare ar trebui să se concentreze pe ICD, dar și pe alte tulburări specifice utilizării Internetului.

Perspective și implicații

Utilizarea smartphone-urilor și a aplicațiilor de comunicare online în viața de zi cu zi pare să nu fie problematică în general. Pentru majoritatea persoanelor este un obicei comun să folosească smartphone-ul în timp ce așteaptă o altă persoană sau trenul, de exemplu. Turel și Bechara [75] ilustrează și relevanța impulsivității ca factor de risc al unui ICD. În general, aplicațiile de comunicare online par a fi un prim exemplu pentru relația dintre predispoziția la plictiseală și o utilizare patologică. Se poate presupune că experiența de gratificare și compensare prin utilizarea acestor aplicații este un mecanism cheie în ceea ce privește procesul de dezvoltare a unui ICD. Deși rezultatele sunt în concordanță cu ipotezele teoretice ale modelului I-PACE de Brand, Young [7], dezvoltarea comportamentului de comunicare online de dependență și a simptomelor ICD, precum și rolul predispoziției la plictiseală și componentele afective și cognitive ulterioare ar trebui investigate în studii longitudinale. Prin urmare, sunt necesare mai multe cercetări în special în ceea ce privește mecanismele specifice de întărire.

Având în vedere acest lucru, pe lângă susceptibilitatea de a experimenta plictiseala, cercetarea ar trebui să se concentreze și pe situația percepută subiectiv. Ben-Yehuda, Greenberg [76] a abordat deja relevanța plictiselii de stat ca un potențial factor de risc pentru dezvoltarea dependenței de smartphone, care trebuie investigat în cercetări ulterioare. Aceasta include experiența de substimulare și subexcitare ca stare dependentă de context [38, 57]. Se poate presupune că plictiseala percepută efectiv este o altă explicație relevantă pentru care indivizii își dezvoltă obiceiul automat de a folosi smartphone-ul într-o situație de substimulare. Acest lucru ar putea fi întărit de gratificarea și compensarea cu experiență și, prin urmare, ar putea crește probabilitatea de a utiliza din nou smartphone-ul într-o situație comparabilă. Până acum, studiile ulterioare ar trebui să țină cont de faptul că factorii situaționali, cum ar fi starea de spirit reală, conflictele personale, plictiseala reală experimentată sau stresul perceput ar putea afecta componentele cognitive și afective, precum și decizia de a utiliza o anumită aplicație.7, 77].

Dat fiind faptul că tot mai mulți indivizi se confruntă cu consecințe negative în viața de zi cu zi, cum ar fi conflicte cu familia și prietenii sau problemele profesionale care rezultă dintr-o utilizare necontrolată a internetului și a aplicațiilor sale specifice, există o nevoie din ce în ce mai mare de asistență adecvată și ghidată. interventii. În contextul tulburărilor de utilizare a internetului și al formelor sale specifice, cum ar fi ICD, succesul prevenției și intervenției se presupune că depinde în principal de adecvarea abordării factorilor relevanți. Ținând cont de faptul că caracteristicile personale pot fi potențial dificil de modificat, intervențiile ar trebui să se concentreze atât pe aspecte de moderare, cât și de mediere pentru a preveni utilizarea excesivă a anumitor aplicații de internet.7]. În acest studiu, așteptările de a evita sentimentele negative online și reacțiile de poftă induse de indicii au fost subliniate pentru a juca un rol de mediere în dezvoltarea și întreținerea unui ICD. Folosirea așteptărilor specifice de utilizare a Internetului pentru a schimba cognițiile neconductoare ar putea fi un prim pas către o utilizare funcțională a Internetului. Persoanele care au probleme în a suporta plictiseala sau care au o susceptibilitate mai mare de a experimenta plictiseala ar trebui să fie antrenate să realizeze că internetul sau utilizarea smartphone-ului nu este singura modalitate de a face față situațiilor zilnice care implică substimulare sau chiar sentimente neplăcute. Acest aspect este deosebit de important pentru că a avea speranța că aplicațiile de comunicare online pot favoriza scăparea de problemele din viața reală poate promova și intensifica reacțiile de poftă, așa cum arată rezultatele actuale, mai ales atunci când apar stimuli specifici. În viața de zi cu zi, astfel de stimuli din viața de zi cu zi pot fi, de exemplu, vedea alte persoane folosind smartphone-ul sau observarea unui mesaj primit. Acest lucru, de fapt, poate face și mai greu pentru indivizi să reziste din dorința de a folosi anumite aplicații. În total, indivizii pot dezvolta apoi un control diminuat asupra utilizării internetului, ceea ce duce la consecințe negative. În plus, tendințele de abordare către aplicațiile de comunicare online din cauza dorinței experimentate ar trebui să fie reduse sistematic prin programe de formare care să permită indivizilor să învețe cum să evite reacțiile nereglementate la stimuli specifici.7]. Eficacitatea metodelor comune de antrenament necesită investigații suplimentare, în special pentru un ICD.

În sfârșit, trebuie să menționăm câteva limitări. Studiul a fost realizat cu un eșantion de conveniență, care nu este nici reprezentativ pentru întreaga populație și nici pentru pacienții care caută tratament cu o tulburare de utilizare a internetului. Pe baza rezultatelor actuale, se pare că merită investigată interacțiunea dintre predispoziția la plictiseală, pofta și așteptările de utilizare în alte eșantioane, cum ar fi adolescenții și pacienții care caută tratament. O limitare suplimentară este că ne-am concentrat numai pe ICD. Având în vedere că și alte aplicații de internet pot fi folosite pentru a scăpa de plictiseală sau sentimente negative, studiul ar trebui repetat cu mostre care au alte utilizări de primă alegere, cum ar fi jocurile pe internet, cumpărăturile pe internet sau utilizarea pornografiei pe internet.

Concluzie

Studiul actual și-a propus să investigheze ipotezele teoretice privind dezvoltarea și întreținerea unui ICD. Pe baza modelului I-PACE, accentul a fost pus pe efectele mediatoare ale componentelor cognitive și afective, și anume așteptările de evitare și pofta indusă de indicii, asupra relației dintre caracteristicile de bază ale persoanei și simptomele ICD. Acest studiu a examinat efectul predispoziției la plictiseală ca o trăsătură variabilă care poate prezice simptomele ICD. Rezultatele actuale arată că predispoziția la plictiseală ar putea juca un rol important în ICD. Persoanele care au o susceptibilitate mai mare de a experimenta plictiseala arată așteptări mai mari de a evita sentimentele negative prin utilizarea aplicațiilor de comunicare online, ceea ce la rândul său crește consecințele negative în viața de zi cu zi. În plus, a avea așteptări de evitare este asociată cu o experiență mai mare de poftă. Acest lucru s-ar putea datora unei vulnerabilități potențial mai mari la indicii legate de comunicarea pe Internet, ceea ce face apoi și mai dificilă nu folosirea aplicațiilor de comunicare online. Cu aceste rezultate, mecanismele de bază ale unui ICD intră în relief. Încercările de intervenție care urmăresc să prevină o utilizare nereglementată și excesivă a Internetului și a aplicațiilor sale specifice pot fi potențial optimizate luând în considerare conceptul de predispoziție la plictiseală și interacțiunea acestuia cu reactivitatea semnalului, pofta și așteptările.

Informatii justificative

S1 File.sav

smochinacțiune

Descarcă

Dataset_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Acest fișier este setul de date al studiului curent și conține toate variabilele și informațiile pentru analizele efectuate.

(SAV)

Fișierul S1. Dataset_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Acest fișier este setul de date al studiului curent și conține toate variabilele și informațiile pentru analizele efectuate.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.s001

(SAV)

Referinte

1. 1. Statista. Numărul de utilizatori de smartphone-uri la nivel mondial între 2014 și 2020 (în miliarde) 2017 [citat 2017 22/11/2017].
2. 2. Kuss DJ, Griffiths MD. Rețele sociale online și dependență: o revizuire a literaturii psihologice. Jurnalul Internațional de Cercetare de Mediu și Sănătate Publică. 2011;8:3528–52. pmid:22016701
   • Vezi articolul
   • PubMed / NCBI
   • Google Academic
3. 3. Amichai-Hamburger Y, Vinitzky G. Utilizarea și personalitatea rețelelor sociale. Calculatoare în comportamentul uman. 2010;26(6):1289–95.
4. Vezi articolul
5. Google Academic
6. 4. Statista. Numărul de utilizatori lunar activi WhatsApp la nivel mondial din aprilie 2013 până în iulie 2017 (în milioane) 2017 [citat 2017 22/11/2017].
7. 5. Statista. Numărul de utilizatori Facebook activi lunar la nivel mondial în trimestrul 3 2017 (în milioane) 2017 [citat 2017 22/11/2017].
8. Vezi articolul
9. PubMed / NCBI
10. Google Academic
11. Vezi articolul
12. PubMed / NCBI
13. Google Academic
14. Vezi articolul
15. PubMed / NCBI
16. Google Academic
17. Vezi articolul
18. PubMed / NCBI
19. Google Academic
20. Vezi articolul
21. Google Academic
22. Vezi articolul
23. PubMed / NCBI
24. Google Academic
25. Vezi articolul
26. Google Academic
27. Vezi articolul
28. PubMed / NCBI
29. Google Academic
30. Vezi articolul
31. Google Academic
32. Vezi articolul
33. PubMed / NCBI
34. Google Academic
35. Vezi articolul
36. PubMed / NCBI
37. Google Academic
38. Vezi articolul
39. Google Academic
40. Vezi articolul
41. PubMed / NCBI
42. Google Academic
43. Vezi articolul
44. PubMed / NCBI
45. Google Academic
46. Vezi articolul
47. Google Academic
48. Vezi articolul
49. PubMed / NCBI
50. Google Academic
51. Vezi articolul
52. PubMed / NCBI
53. Google Academic
54. Vezi articolul
55. PubMed / NCBI
56. Google Academic
57. Vezi articolul
58. Google Academic
59. Vezi articolul
60. PubMed / NCBI
61. Google Academic
62. Vezi articolul
63. PubMed / NCBI
64. Google Academic
65. Vezi articolul
66. PubMed / NCBI
67. Google Academic
68. Vezi articolul
69. PubMed / NCBI
70. Google Academic
71. Vezi articolul
72. PubMed / NCBI
73. Google Academic
74. Vezi articolul
75. PubMed / NCBI
76. Google Academic
77. Vezi articolul
78. PubMed / NCBI
79. Google Academic
80. Vezi articolul
81. PubMed / NCBI
82. Google Academic
83. Vezi articolul
84. PubMed / NCBI
85. Google Academic
86. Vezi articolul
87. Google Academic
88. Vezi articolul
89. Google Academic
90. Vezi articolul
91. Google Academic
92. Vezi articolul
93. PubMed / NCBI
94. Google Academic
95. Vezi articolul
96. Google Academic
97. Vezi articolul
98. PubMed / NCBI
99. Google Academic
100. Vezi articolul
101. Google Academic
102. Vezi articolul
103. Google Academic
104. Vezi articolul
105. Google Academic
106. Vezi articolul
107. PubMed / NCBI
108. Google Academic
109. Vezi articolul
110. Google Academic
111. Vezi articolul
112. PubMed / NCBI
113. Google Academic
114. Vezi articolul
115. Google Academic
116. Vezi articolul
117. Google Academic
118. Vezi articolul
119. PubMed / NCBI
120. Google Academic
121. Vezi articolul
122. PubMed / NCBI
123. Google Academic
124. Vezi articolul
125. PubMed / NCBI
126. Google Academic
127. Vezi articolul
128. PubMed / NCBI
129. Google Academic
130. Vezi articolul
131. PubMed / NCBI
132. Google Academic
133. Vezi articolul
134. PubMed / NCBI
135. Google Academic
136. Vezi articolul
137. Google Academic
138. Vezi articolul
139. Google Academic
140. Vezi articolul
141. Google Academic
142. Vezi articolul
143. PubMed / NCBI
144. Google Academic
145. Vezi articolul
146. Google Academic
147. Vezi articolul
148. PubMed / NCBI
149. Google Academic
150. Vezi articolul
151. Google Academic
152. Vezi articolul
153. PubMed / NCBI
154. Google Academic
155. 6. Young KS, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. Cyber ​​disorders: The mental health concern for the new milennium. Ciberpsihologie și comportament. 1999;2:475–9. pmid:19178220
156. 7. Brand M, Young KS, Laier C, Wölfling K, Potenza MN. Integrarea considerațiilor psihologice și neurobiologice cu privire la dezvoltarea și menținerea tulburărilor specifice de utilizare a Internetului: modelul I-PACE (Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution). Neuroscience și analize biocomportamentale. 2016;71:252–66. pmid:27590829
157. 8. Wegmann E, Brand M. Tulburarea comunicării pe internet: este o chestiune de aspecte sociale, de adaptare și de așteptările de utilizare a internetului. Frontiere în psihologie. 2016;7(1747):1–14. pmid:27891107
158. Vezi articolul
159. Google Academic
160. Vezi articolul
161. PubMed / NCBI
162. Google Academic
163. Vezi articolul
164. Google Academic
165. Vezi articolul
166. PubMed / NCBI
167. Google Academic
168. Vezi articolul
169. Google Academic
170. 9. Choi SW, Kim DJ, Choi JS, Choi EJ, Song WY, Kim S și colab. Comparația factorilor de risc și de protecție asociați cu dependența de smartphone-uri și dependența de internet. Jurnalul de dependențe comportamentale. 2015;4(4):308–14. pmid:26690626
171. Vezi articolul
172. PubMed / NCBI
173. Google Academic
174. Vezi articolul
175. PubMed / NCBI
176. Google Academic
177. Vezi articolul
178. PubMed / NCBI
179. Google Academic
180. Vezi articolul
181. PubMed / NCBI
182. Google Academic
183. Vezi articolul
184. Google Academic
185. Vezi articolul
186. Google Academic
187. Vezi articolul
188. PubMed / NCBI
189. Google Academic
190. 10. Montag C, Blaszkiewicz K, Sariyska R, Lachmann B, Andone I, Trendafilov B, et al. Utilizarea smartphone-ului în secolul 21: cine este activ pe WhatsApp? Note de cercetare BMC. 2015;8:1–6.
191. 11. Brand M, Young KS, Laier C. Control prefrontal și dependență de internet: un model teoretic și o revizuire a constatărilor neuropsihologice și neuroimagistice. Frontiere în neuroștiința umană. 2014;8(375):1–36. pmid:24904393
192. 12. Davis RA. Un model cognitiv-comportamental de utilizare patologică a Internetului. Calculatoare în comportamentul uman. 2001;17:187–95.
193. 13. Spada MM. O privire de ansamblu asupra utilizării problematice a Internetului. Comportamente de dependență. 2014;39:Epub înainte de tipărire. 3–6. pmid:24126206
194. 14. Billieux J, Maurage P, Lopez-Fernandez O, Kuss DJ, Griffiths MD. Utilizarea dezordonată a telefonului mobil poate fi considerată o dependență comportamentală? O actualizare a dovezilor actuale și un model cuprinzător pentru cercetări viitoare. Rapoarte actuale privind dependența. 2015;2(2):156–62.
195. 15. Wegmann E, Stodt B, Brand M. Utilizarea dependentă a site-urilor de rețele sociale poate fi explicată prin interacțiunea așteptărilor de utilizare a internetului, alfabetizarea internetului și simptomele psihopatologice. Jurnalul de dependențe comportamentale. 2015;4(3):155–62. pmid:26551905
196. 16. Wegmann E, Oberst U, Stodt B, Brand M. Frica specifică online de a ne pierde și așteptările de utilizare a Internetului contribuie la simptomele tulburării de comunicare prin Internet. Rapoarte despre comportamente dependente. 2017;5:33–42. pmid:29450225
197. 17. Brand M, Laier C, Young KS. Dependența de internet: stiluri de adaptare, așteptări și implicații ale tratamentului. Frontiere în psihologie. 2014;5:1–14.
198. 18. Trotzke P, Starcke K, Müller A, Brand M. Cumpărarea patologică online ca formă specifică de dependență de internet: o investigație experimentală bazată pe model. Plus unu. 2015;10(10):e0140296. pmid:26465593
199. 19. Sayette MA. Rolul poftei în tulburările legate de consumul de substanțe: aspecte teoretice și metodologice. Revizuirea anuală a psihologiei clinice. 2016;12:407–33. pmid:26565121.
200. 20. Hormes JM. Semnificația clinică a poftei de-a lungul comportamentelor de dependență: o revizuire. Rapoarte actuale privind dependența. 2017;4(2):132–41.
201. 21. Bechara A. Luarea deciziilor, controlul impulsurilor și pierderea voinței de a rezista drogurilor: O perspectivă neurocognitivă. Neuroștiința naturii. 2005;8:1458–63. pmid:16251988
202. 22. Carter BL, Tiffany ST. Meta-analiză a reactivității indicii în cercetarea dependenței. Dependenta. 1999;94:327–40. pmid:10605857
203. 23. Skinner MD, Aubin HJ. Locul poftei în teoria dependenței: Contribuții ale modelelor majore. Neuroscience și analize biocomportamentale. 2010;34:606–23. pmid:19961872
204. 24. Drummond DC. Teorii ale poftei de droguri, antice și moderne. Dependență (Abingdon, Anglia). 2001;96:33–46.
205. 25. Schiebener J, Laier C, Brand M. Te blochezi cu pornografia? Folosirea excesivă sau neglijarea indiciilor de sex cibernetic într-o situație de multitasking este legată de simptomele dependenței de sex cibernetic. Jurnalul de dependențe comportamentale. 2015;4(1):14–21. pmid:25786495
206. 26. Niu GF, Sun XJ, Subrahmanyam K, Kong FC, Tian Y, Zhou ZK. Pofta de internet indusă de indicii în rândul dependenților de internet. Comportamente de dependență. 2016;62:1–5. pmid:27305097
207. 27. Tiffany ST, Wray JM. Semnificația clinică a poftei de droguri. Analele Academiei de Științe din New York. 2012;1248:1–17. pmid:22172057
208. 28. Snagowski J, Brand M. Simptomele dependenței de sex cibernetic pot fi legate atât de abordarea, cât și de evitarea stimulilor pornografici: rezultate dintr-un eșantion analog de utilizatori obișnuiți de sex cibernetic. Frontiere în psihologie. 2015;6:653. pmid:26052292
209. 29. Laier C, Pawlikowski M, Pekal J, Schulte FP, Brand M. Dependența de sex cibernetic: excitarea sexuală cu experiență atunci când vizionați pornografie și nu contactele sexuale din viața reală face diferența. Jurnalul de dependențe comportamentale. 2013;2:100–7. pmid:26165929
210. 30. Thalemann R, Wölfling K, Grüsser SM. Reactivitate specifică a indicațiilor la indicii legate de jocurile pe computer la jucătorii excesivi. Neuroștiința comportamentală. 2007;121:614–8. pmid:17592953
211. 31. Liu L, Yip SW, Zhang JT, Wang LJ, Shen ZJ, Liu B și colab. Activarea striatului ventral și dorsal în timpul reactivității semnalului în tulburarea jocurilor de noroc pe internet. Biologia dependenței. 2017;3(2):791–801. pmid:26732520.
212. 32. Park CB, Park SM, Gwak AR, Sohn BK, Lee JY, Jung HY și colab. Efectul expunerii repetate la indicii de jocuri de noroc virtuale asupra dorinței de a juca. Comportamente de dependență. 2015;41:61–4. pmid:25306387
213. 33. Fernie BA, Caselli G, Giustina L, Donato G, Marcotriggiani A, Spada MM. Gândirea dorinței ca un predictor al jocurilor de noroc. Comportamente de dependență. 2014;39:793–6. pmid:24531634
214. 34. Wegmann E, Stodt B, Brand M. Pofta indusă de indicii în tulburarea de comunicare prin Internet folosind indicii vizuale și auditive într-o paradigmă de reactivitate cue. Cercetare și teorie a dependenței. 2017: Epub înainte de tipărire.
215. 35. LePera N. Relații dintre predispoziția la plictiseală, atenție, anxietate, depresie și consumul de substanțe. Noul Buletin de psihologie școlară. 2011;8(2):15–23.
216. 36. Iso-Ahola SE, Weissinger E. Percepții despre plictiseală în timpul liber: Conceptualizarea, fiabilitatea și validitatea Scalei de plictiseală în timpul liber. Journal of Leisure Research. 1990;22(1):1–17.
217. 37. Lin CH, Lin SL, Wu CP. Efectele monitorizării parentale și ale plictiselii în timpul liber asupra dependenței de internet a adolescenților. Adolescent. 2009;44(176):993–1004. Epub 2009/01/01. pmid:20432612.
218. 38. Brissett D, Snow RP. Plictiseala: Unde nu este viitorul. Interacțiune simbolică. 1993;16(3):237–56.
219. 39. Biolcati R, Mancini G, Trombini E. Înclinație la plictiseală și comportamente de risc în timpul liber al adolescenților. Rapoarte psihologice. 2017:1–21. Epub 2017/08/05. pmid:28776483.
220. 40. Harris MB. Corelate și caracteristici ale tendinței de plictiseală și plictiseală. Jurnal de Psihologie Socială Aplicată. 2000;30(3):576–98.
221. 41. Mikulas WL, Vodanovich SJ. Esența plictiselii. Dosarul psihologic. 1993;43(1):3–12.
222. 42. Elhai JD, Vasquez JK, Lustgarten SD, Levine JC, Hall BJ. Tendința la plictiseală mediază relațiile dintre utilizarea problematică a smartphone-ului cu depresia și severitatea anxietății. Revista informatică în științe sociale. 2017:1–14.
223. 43. Wiesner M, Windle M, Freeman A. Stresul de muncă, consumul de substanțe și depresia printre lucrătorii tineri adulți: O examinare a modelului de efect principal și moderator. Revista de psihologie a sănătății muncii. 2005;10(2):83–96. pmid:15826220.
224. 44. Anshel MH. Un sondaj al sportivilor de elită privind cauzele percepute ale consumului de droguri interzise în sport. Jurnalul Comportamentului Sportiv. 1991;14(4):283–310.
225. 45. Thackray RI. Stresul plictiselii și monotoniei: o luare în considerare a dovezilor. Medicina psihosomatica. 1981;43(2):165–76. pmid:7267937.
226. 46. ​​Zhou SX, Leung L. Gratificarea, singurătatea, plictiseala în timpul liber și stima de sine ca predictori ai dependenței de jocuri SNS și a modelului de utilizare în rândul studenților chinezi. Jurnalul Internațional de Comportament Cibernetic, Psihologie și Învățare. 2012;2(4):34–48.
227. 47. Caldwell LL, Smith EA. Comportamentele de sănătate ale tinerilor înstrăinați de timpul liber. Loisir et Société / Societate și agrement. 1995;18(1):143–56.
228. 48. Biolcati R, Passini S, Mancini G. „Nu pot suporta plictiseala.” Așteptările de consum excesiv de alcool în adolescență. Rapoarte despre comportamente dependente. 2016;3(Suplimentul C):70–6. pmid:29532002
229. 49. Blaszczynski A, McConaghy N, Frankova A. Boredom proneness in patological gambling. Rapoarte psihologice. 1990;67(1):35–42. Epub 1990/08/01. pmid:2236416.
230. 50. Fortune EE, Goodie AS. Relația dintre jocurile de noroc patologice și căutarea senzațiilor: Rolul scorurilor subscalei. Jurnalul de studii privind jocurile de noroc. 2010;26(3):331–46. pmid:19943092.
231. 51. Zuckerman M, Eysenck S, Eysenck HJ. Căutarea senzațiilor în Anglia și America: comparații interculturale, de vârstă și sex. Jurnal de consultanță și psihologie clinică. 1978;46(1):139–49. Epub 1978/02/01. pmid:627648.
232. 52. Neubaum G, Krämer NC. Prietenii mei chiar lângă mine: o investigație de laborator privind predictorii și consecințele experimentării apropierii sociale pe site-urile de rețele sociale. Psihologie cibernetică, comportament și rețele sociale. 2015;18(8):443–9. pmid:26252929
233. 53. Lin CH, Yu SF. Utilizarea internetului de către adolescenți în Taiwan: Explorarea diferențelor de gen. Adolescent. 2008;43(170):317–31. pmid:18689104.
234. 54. Rahmani S, Lavasani MG. Relația dintre dependența de internet cu căutarea de senzații și personalitate. Procedia—Științe sociale și comportamentale. 2011;30(Suplimentul C):272–7.
235. 55. Chaney MP, Chang CY. Un trio de turmoi pentru bărbații dependenți de Internet care fac sex cu bărbați: predispoziție la plictiseală, conexiune socială și disociere. Dependență sexuală și compulsivitate. 2005;12(1):3–18.
236. 56. Velezmoro R, Lacefield K, Roberti JW. Stresul perceput, căutarea de senzații și abuzul de către studenți a internetului. Calculatoare în comportamentul uman. 2010;26(6):1526–30.
237. 57. Weybright EH, Caldwell LL, Ram N, Smith EA, Wegner L. predispus la plictiseală sau nimic de făcut? Distingerea dintre plictiseala de stat și trăsătură în timpul liber și asocierea acesteia cu consumul de substanțe la adolescenții din Africa de Sud. Științe ale timpului liber. 2015;37(4):311–31. pmid:26085700.
238. 58. Pawlikowski M, Altstötter-Gleich C, Brand M. Validarea și proprietățile psihometrice ale unei versiuni scurte a testului de dependență de internet al lui Young. Calculatoare în comportamentul uman. 2013;29:1212–23.
239. 59. Trotzke P, Starcke K, Pedersen A, Brand M. Pofta indusă de cue în cumpărarea patologică: dovezi empirice și implicații clinice. Medicina psihosomatica. 2014;76(9):694–700. pmid:25393125.
240. 60. Love A, James D, Willner P. O comparație a două chestionare despre pofta de alcool. Dependență (Abingdon, Anglia). 1998;93(7):1091–102.
241. 61. Struk AA, Carriere JS, Cheyne JA, Danckert J. A Short Boredom Proneness Scale. Evaluare. 2015;24(3):346–59. pmid:26467085.
242. 62. Cohen J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. 2 ed. Hillsdale, NJ: Erlbaum; 1988.
243. 63. Muthén L, Muthén B. MPlus. Los Angeles: Muthén & Muthén; 2011.
244. 64. Hu L, Bentler PM. Evaluarea potrivirii modelului. În: Hoyle RH, editor. Probleme și aplicații ale conceptelor de modelare a ecuațiilor structurale. Londra: Sage Publications, Inc; 1995. p. 76–99.
245. 65. Hu L, Bentler PM. Criterii de limită pentru indici de potrivire în analiza structurii de covarianță: criterii convenționale versus alternative noi. Modelarea ecuațiilor structurale: un jurnal multidisciplinar. 1999;6:1–55.
246. 66. Marsh HW, Ludtke O, Nagengast B, Morin AJ, Von Davier M. De ce pachetele de articole nu sunt (aproape) niciodată adecvate: Două greșeli nu fac un drept — camuflând specificarea greșită cu pachetele de articole în modelele CFA. Metode psihologice. 2013;18(3):257–84. pmid:23834417.
247. 67. Little TD, Cunningham WA, Shahar G, Widaman KF. A parcela sau a nu parcela: Explorând întrebarea, cântărind meritele. Modelarea ecuațiilor structurale: un jurnal multidisciplinar. 2002;9(2):151–73.
248. 68. Sommers J, Vodanovich SJ. Tendința la plictiseală: relația sa cu simptomele de sănătate psihologică și fizică. Jurnal de psihologie clinică. 2000;56(1):149–55. Epub 2000/02/08. pmid:10661377.
249. 69. Gordon A, Wilkinson R, McGown A, Jovanoska S. The psychometric properties of the Boredom Proneness Scale: An examination of its validity. Studii psihologice. 1997;42(2–3):85–97.
250. 70. Derogatis LR. Inventarul scurt al simptomelor BSI: Manual de administrare, punctare și proceduri. 1993. Epub a treia editie.
251. 71. Dimitrov DM. Compararea grupurilor pe variabile latente: O abordare de modelare a ecuațiilor structurale. Lucru (citire, liturghie). 2006;26(4):429–36. Epub 2006/06/22. pmid:16788262.
252. 72. Montag C, Markowetz A, Blaszkiewicz K, Andone I, Lachmann B, Sariyska R, et al. Utilizarea Facebook pe smartphone-uri și volumul materiei cenușii a nucleului accumbens. Cercetarea comportamentală a creierului. 2017;329:221–8. pmid:28442353.
253. 73. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS. Creierul corelează pofta de jocuri online sub expunere la subiecții cu dependență de internet și la subiecții remiși. Biologia dependenței. 2013;18:559–69. pmid:22026537
254. 74. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Lin WC. Activitățile creierului atât pentru impulsul de joc indus de indicii, cât și pentru pofta de fumat printre subiecții comorbid cu dependența de jocuri pe internet și dependența de nicotină. Journal of Psychiatric Research. 2013;47(4):486–93. pmid:23245948
255. 75. Turel O, Bechara A. Efectele impulsivității motorii și ale calității somnului asupra comportamentelor înjurătoare, deviante interpersonale și dezavantajoase pe site-urile de socializare online. Personalitate și diferențe individuale. 2017;108:91–7.
256. 76. Ben-Yehuda L, Greenberg L, Weinstein A. Dependența de internet prin utilizarea relațiilor smartphone-uri dintre dependența de internet, frecvența utilizării smartphone-ului și privirea în minte a studenților de sex masculin și feminin. Journal of Reward Deficiency Syndrome & Addiction Science. 2016.
257. 77. Tavolacci MP, Ladner J, Grigioni S, Richard L, Villet H, Dechelotte P. Prevalența și asocierea stresului perceput, consumului de substanțe și dependențelor comportamentale: un studiu transversal printre studenții universitari din Franța, 2009–2011. BMC sănătate publică. 2013;13:724. pmid:23919651.