Увлекательное использование Интернета среди корейских подростков: национальное обследование (2014)

PLoS One. 2014 Feb 5;9(2):e87819. doi: 10.1371/journal.pone.0087819.

Хео Дж. 1 , О Дж. 2 , Субраманиан СВ. 3 , Ким Й. 4 , Кавачи И. 3.

Резюме

ЗАДНИЙ ПЛАН:

Психологическое расстройство под названием «Интернет-зависимость» появилось недавно вместе с резким увеличением использования Интернета во всем мире. Однако в нескольких исследованиях использовались выборки на уровне населения и не учитывались контекстуальные факторы интернет-зависимости.

МЕТОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ:

Мы определили учащихся 57,857 средних и старших классов (13-18 летних) из корейского национального репрезентативного опроса, который был опрошен в 2009. Чтобы идентифицировать связанные факторы с увлекательным использованием Интернета, двухуровневые модели многоуровневой регрессии были приспособлены к индивидуальным ответам (уровень 1st), вложенным в школах (уровень 2nd), чтобы одновременно оценивать ассоциации индивидуальных и школьных характеристик.

Гендерные различия в использовании Интернета с зависимостью оценивались с помощью регрессионной модели, стратифицированной по полу. Были обнаружены существенные связи между использованием интернета, вызывающим привыкание, и классом школы, образованием родителей, употреблением алкоголя, табака и психоактивных веществ. Учащиеся школ для девочек более склонны вызывать привыкание к Интернету, чем учащиеся школ с совместным обучением.

Наши результаты также выявили значительные гендерные различия в зависимости от привычного использования Интернета в связанных с ним индивидуальных и школьных факторах.

ВЫВОДЫ:

Наши результаты показывают, что многоуровневые факторы риска наряду с гендерными различиями следует рассматривать для защиты подростков от привыкания к Интернету.

Введение

Использование интернета признано неотъемлемой частью современной жизни. Благодаря веб-технологиям и расширению доступа к интернету в Латинской Америке и Азии, использование интернета резко возросло во всем мире, достигнув в 2011 году более 2.3 миллиарда глобальных пользователей интернета [1].

С другой стороны этой популярности возникло новое психологическое расстройство: «Интернет-зависимость», также непоследовательно называемая «чрезмерным использованием Интернета», [2], [3], "Проблемное использование Интернета" [4], [5], "Интернет-зависимость" [6], [7], или "патологическое использование Интернета" [8], [9]. Такое несоответствие во многом объясняется отсутствием консенсуса в определениях в исследованиях, в которых основное внимание уделялось различным симптомам интернет-зависимости. молодой [3] определяемой интернет-зависимостью как «неадаптивной картины использования Интернета, приводящей к клинически значимым нарушениям или бедствиям». Kandell [10] позже определил его как «психологическую зависимость от Интернета, независимо от типа активности после входа в систему» [11], Другие исследования даже не дали ему четкого определения. Чтобы измерить или диагностировать эти привыкание, связанные с использованием Интернета, в некоторых исследованиях были разработаны собственные инструменты оценки. Большинство исследований в области интернет-зависимостей разработали меры, основанные на критериях диагностики и статистического руководства по психическим расстройствам (DSM) [11], молодой [3] разработал диагностический опросник 8 с модификацией критериев принудительной азартной игры (DSM-IV). Морахан-Мартин и Шумахер [8] позже разработали шкалу патологического интернет-использования 13-вопросов путем реконструкции критериев DSM-IV. В более поздних исследованиях были разработаны новые меры независимо с критериями DSM. Используя методы факторного анализа, Caplan [12] и Видьято и Ммюрран [13] создали свои собственные меры. Tao et al. [14] разработали свою меру, используя теорию ответа на вопросник. Эти различия в определениях и мерах вызвали разногласия по поводу включения интернет-наркомании в DSM [15], [16].

Несмотря на отсутствие единого мнения относительно его определения и измерения, свидетельства интернет-зависимости накопились с середины 1990-х годов. Тематические и эмпирические исследования показали, что интернет-зависимость характеризовалась неблагоприятным воздействием на психологическое благополучие человека. [17], [18], академическая неудача [17], [19], снижение производительности труда [20] или потеря работы [21], недостаток сна [22], социальная изоляция [21], [23], мало или совсем не уверен в себе [21], [24], плохое питание [20], [25], семейные проблемы [21], [25], семейное расстройство [21], и даже насилие, связанное с заблокированным доступом к онлайн-играм [26] или сердечно-легочной смерти от чрезмерного использования [27], [28].

Однако эти исследования имеют некоторые ограничения. Во-первых, наиболее критично, большинство исследований страдали от смещения выборки из-за удобной выборки и небольшого размера выборки, поскольку они набирали предметы через Интернэшнлt [3], [13], [24], [29]–[32], Неизбежно, что выборка выбранных самими участниками вызвала смешанные или противоречивые результаты между исследованиями. Во-вторых, хотя влияние факторов окружающей среды на привыкание к поведению было хорошо установлено [33], [34], большинство прошлых статей об интернет-зависимости сосредоточились главным образом на ассоциациях с индивидуальным персоналомy, таких как низкая самооценка [24], одиночество [8], низкое самораскрытие или антисоциальное поведение [35], более сильное суицидальное намерение [36], и поиск сенсаций [6], [7], [24]. В частности, никакие эмпирические исследования не изучали связи с семейными факторами (например, доходом семьи или уровнем образования родителей) и факторами школьной среды, хотя хорошо известно, что социально-экономический статус родителей (SES) и характеристики школы были связаны с рисками аддиктивного поведения подростков. [37]–[39]. Наконец, несмотря на прошлые исследования, в которых сообщалось о более высоких рисках интернет-зависимости среди мальчиков [40], [41], в нескольких исследованиях выявлены гендерные различия в зависимости от Интернета.

Чтобы восполнить эти пробелы в прошлых исследованиях с точки зрения социальной эпидемиологии, мы изучаем корреляты интернет-зависимости на индивидуальном и контекстном уровнях с помощью многоуровневого статистического метода, используя данные общенационального репрезентативного опроса южнокорейских подростков. В связи с более высокой распространенностью интернет-зависимости среди корейских подростков, чем среди взрослых [42] , мы сосредоточиваемся на интернет-зависимости среди подростков. В этом исследовании также рассматриваются гендерные различия в интернет-зависимости среди населения.

Южная Корея — одно из самых высокотехнологичных обществ в мире. В 2011 году уровень проникновения интернета в Южной Корее превысил 75 процентов [1] . Более половины людей в возрасте 50 лет и почти 100% подростков используют интернет в своей повседневной жизни [43] . После серии преступлений и смертей, связанных с интернет-зависимостью, Южная Корея рассматривает интернет-зависимость как социальную проблему и проблему общественного здравоохранения. Правительство первоначально разработало корейскую версию шкалы измерения интернет-зависимости (шкала КС) и внедрило ее в средних и старших школах для выявления интернет-зависимых пользователей [44] . Кроме того, чтобы обуздать чрезмерное увлечение онлайн-играми среди подростков, правительство ввело в 2011 и 2012 годах меры принудительного характера, называемые «Отключение интернета» и «Охлаждение», чтобы ограничить онлайн-игры подростков в полночь и время, проводимое за онлайн-играми [45] . Общенациональное исследование интернет-зависимости, проведенное в 2010 году, показало, что 8.0% всего населения страдают интернет-зависимостью; 12.4% подростков страдали интернет-зависимостью [42] . Учитывая, что число интернет-пользователей во всем мире растет экспоненциально, особенно с ростом популярности социальных сетей (SNS), данное исследование может предоставить информацию для предотвращения и вмешательства в проблему интернет-зависимости среди подростков в других странах, где она еще не стала социальной проблемой и проблемой общественного здравоохранения.

Мы заинтересованы в ответах на следующие вопросы: 1) Связано ли более высокое СЭС родителей с зависимостью от использования Интернета подростками? 2) Связаны ли школьные условия с использованием подростками привыкания к Интернету независимо от факторов индивидуального уровня? 3) Отличаются ли эти ассоциации факторов индивидуального и школьного уровня между полами?

методы

Источник данных

Из 75,066 2009 выборок из Пятого корейского интернет-исследования рискованного поведения молодежи (KYRBWS), проведенного в 57,857 году, мы идентифицировали 400 400 учеников из 13 средних и 18 средних школ после отбрасывания выборок с отсутствующими значениями для уровня образования родителей. KYRBWS - это общенациональное репрезентативное обследование, позволяющее ежегодно получать данные для мониторинга поведения подростков (800–135 лет) в отношении здоровья. KYRBWS был разработан Корейскими центрами по контролю и профилактике заболеваний (KCDC) и утвержден комитетами по этике KCDC. Письменное информированное согласие было получено от родителей каждого учащегося на участие в опросе. Чтобы получить национально репрезентативную выборку, в обследовании использовался метод стратифицированной двухэтапной случайной кластерной выборки. Всего было отобрано 97.6 средних и старших школ (первичные единицы выборки) путем случайной выборки из каждой страты из XNUMX страт, которые были определены с использованием административных округов и характеристик школ Затем случайным образом был выбран один класс (вторичные единицы выборки) в каждом школьном классе. из каждой выбранной школы. Всем учащимся выбранных классов было предложено заполнить анонимный веб-опрос в течение часа обычного учебного времени в компьютерном классе каждой выбранной школы. Перед проведением опроса студентам объяснили цели и весь процесс опроса. Студенты должны были войти на сайт KYRBWS с произвольно присвоенным номером и заполнить анкету для самостоятельного заполнения. Общий процент ответов в Пятом исследовании KYRBWS составил XNUMX%.

Измерения

Интернет-зависимость оценивалась с помощью упрощенной корейской шкалы самооценки интернет-зависимости (шкала КС) (см. Таблицу S1 ), разработанной правительством Кореи и используемой по всей стране. Определение шкалы звучит так: «испытывать трудности в повседневной жизни из-за синдрома отмены и толерантности к использованию интернета независимо от используемых устройств » [44] . Проверка надежности и конструктивной валидности шкалы описана более подробно в другом месте [44] . Эта официальная методика была принята для общенационального скрининга интернет-зависимости и ежегодного наблюдения среди корейских подростков [42] . Шкала состояла из 20 вопросов, касающихся 6 областей: нарушение адаптивных функций, позитивное предвкушение, синдром отмены, виртуальные межличностные отношения, девиантное поведение и толерантность. Ответы оценивались по 4 категориям от «никогда» до «всегда да». В данном исследовании, вместо использования метода измерения с тремя пороговыми значениями (зависимость, скрытая зависимость и норма), мы измеряли степень тяжести интернет-зависимости с помощью непрерывной переменной, суммируя каждый ответ [от 1 (никогда) до 4 (всегда да)] в диапазоне от 20 до 80. Этот показатель аддиктивного использования интернета рассматривался как зависимая переменная в исследовании.

Как показано в таблица 1ключевые переменные индивидуального уровня, использованные в анализе, включали демографические характеристики; самооценка академической успеваемости; социально-экономический статус родителей (СЭС); употребление табака, алкоголя и психоактивных веществ; и физическая активность и психологический статус. Самооценка академической успеваемости представляла собой пятиуровневую категориальную переменную от очень высокого до очень низкого. Мы рассматривали самооценку академической успеваемости как непрерывную переменную в основном анализе. SES родителей измеряется уровнем образования родителей и шкалой достатка семьи (FAS). [46]. Уровень образования отца и матери был разделен на три уровня (средняя школа или меньше, средняя школа и колледж или выше). FAS измерялся суммированием ответов по четырем пунктам: 1) наличие собственной спальни (да = 1, нет = 0); 2) частота семейных поездок в год; 3) количество компьютеров в доме; 4) количество транспортных средств, принадлежащих семье. Употребление табака и алкоголя оценивалось по среднему количеству сигарет и среднему объему употребления алкоголя за последние 30 дней. Употребление психоактивных веществ было разделено на три уровня: никогда, в прошлом и в настоящее время. Категории физической активности включали интенсивные упражнения, умеренные упражнения и силовые тренировки, которые оценивались по количеству дней тренировок продолжительностью более 30 минут, 20 минут и дней тренировок с отягощениями соответственно. Что касается психологических факторов, самооценка удовлетворенности сном была разделена на пять категорий от очень хорошей до очень плохой. Симптомы депрессии и суицидальные мысли были разделены на «да» или «нет» на вопросы о том, было ли у студента когда-либо депрессивное настроение или суицидальные мысли за последние двенадцать месяцев. Мы включили два типа переменных уровня школы: городское расположение школы (мегаполис, город и деревня) и тип школы по гендерному составу (мальчики, девочки и совместное обучение).

Таблица 1  

Характеристики корейских подростков.

Статистический анализ

Для оценки взаимосвязей индивидуальных детерминантов и школьного контекста одновременно с использованием MLwiN (версия для разработки 2.22) была построена двухуровневая многоуровневая регрессионная модель со случайным пересечением, в которой индивиды (уровень 1) были вложены в школы (уровень 2). Для выявления значимых гендерных различий по наклонам и пересечениям между стратифицированными регрессиями [47] , построенными отдельно для мальчиков и девочек, был применен тест Чоу. Мы получили оценки максимального правдоподобия с помощью итеративного обобщенного метода наименьших квадратов (IGLS), а затем перешли к функции Марковской цепи Монте-Карло (MCMC). MCMC проводился в течение 500 симуляций для начальных значений распределения, которые затем отбрасывались, после чего следовали еще 5,000 симуляций для получения точной оценки и интересующего распределения. После подтверждения диагностики сходимости были получены смоделированные значения и 95% доверительные интервалы (ДИ).

Результаты

В таблице 2 представлены основные и второстепенные цели использования Интернета учащимися, помимо академических, в зависимости от пола в средних и старших школах. Независимо от школы, основными и второстепенными целями использования Интернета для мальчиков были онлайн-игры и поиск информации соответственно. Девочки же указывали в качестве основных и второстепенных целей ведение блогов и обновление личных страниц, поиск информации, а также использование мессенджеров и чатов.

Таблица 2  

Первичные и вторичные цели использования Интернета (кроме академических целей) по полу в средних и средних школах.

В таблице 3 представлены результаты многоуровневого регрессионного моделирования для прогнозирования зависимости от интернета среди подростков. Девочки гораздо реже страдали от интернет-зависимости, чем мальчики. Показатель зависимости от интернета постепенно увеличивался в средней школе, но снижался в старшей школе. Самооценка успеваемости обратно коррелировала с зависимостью от интернета. По мере повышения уровня образования родителей и индекса академической успеваемости (FAS) показатель зависимости от интернета значительно снижался. Употребление табака обратно коррелировало с зависимостью от интернета, в то время как употребление алкоголя не являлось значимым фактором. Употребление психоактивных веществ показало наиболее сильную связь с зависимостью от интернета. Все переменные физической активности показали обратную связь с зависимостью от интернета. Более высокие показатели зависимости от интернета были связаны с более высоким уровнем неудовлетворенности сном. Психологические характеристики, такие как симптомы депрессии и суицидальные мысли, показали положительную связь с зависимостью от интернета. Что касается характеристик школы, девочки, посещающие женские школы, чаще страдали от зависимости от интернета, чем девочки, посещающие смешанные школы.

Таблица 3  

Оценки многоуровневой регрессии (наряду с их SE), основанные на двухуровневой модели для уровня привыкания к интернету среди корейских подростков.

С подтверждением теста Chow [F (17, 57,823) = 163.62, p <0.001], гендерный стратифицированный анализ выявил различные модели ассоциаций между мальчиками и девочками по всем переменным (Таблица 4). Ассоциация бедных самостоятельных академических достижений с увлекательным использованием в Интернете была сильнее у мальчиков, чем у девочек. Образовательный статус родителей был обратно пропорционален использованию Интернета среди мальчиков, в то время как среди девочек связи не было. Употребление табака и алкоголя показало противоположные ассоциации между мальчиками и девочками: 1) статистически значимая связь между употреблением алкоголя и привыканием к Интернету у девочек, но несущественная у мальчиков; 2) значительная связь между сокращением курения и вызывающим привыкание использованием Интернета у мальчиков, но не у девочек. Мальчики, сообщившие об употреблении психоактивных веществ во время опроса, имели гораздо более высокий риск использования Интернета, чем девочки. Связь между использованием Интернета, вызывающим привыкание, с физической активностью и психологическими характеристиками была сильнее у мальчиков, чем у девочек. Что касается переменных школьного контекста, у школ для девочек была положительная связь с вызывающим привыкание Интернетом; тогда как в школах для мальчиков ассоциации нет. Городское расположение школ не показало корреляции с использованием Интернета, вызывающим привыкание.

Таблица 4  

Оценки многоуровневой регрессии (наряду с их SE) на основе двухслойной модели с разбивкой по гендерному признаку в зависимости от уровня привыкания к интернету среди корейских подростков.

Обсуждение

Насколько нам известно, это первое исследование, в котором изучалась связь между зависимостью от интернета и индивидуальными факторами, а также факторами школьной среды с использованием многоуровневого анализа на национальной репрезентативной выборке . Наше новое открытие заключается в том, что существовала связь между зависимостью от интернета у подростков и школьной обстановкой даже после учета индивидуальных характеристик: девочки в школах для девочек чаще страдали от интернет-зависимости, чем девочки в школах смешанного обучения. Кроме того, мы обнаружили гендерные различия в зависимости от интернета при анализе с учетом пола: 1) более низкий уровень образования родителей был связан только с зависимостью от интернета у мальчиков, и 2) употребление алкоголя являлось фактором риска зависимости от интернета только для девочек, тогда как курение является фактором риска только для мальчиков.

Во-первых, наш иерархический регрессионный анализ показал, что девочки в школах для девочек чаще страдают интернет-зависимостью по сравнению с девочками в школах смешанного обучения после учета индивидуальных факторов. Контекст школ для девочек может способствовать развитию у девочек интернет-зависимости, поскольку способствует формированию их онлайн-сетей на основе многочисленных офлайн-сетей однополых пар внутри школ. Корейские ученицы в школах для девочек, по-видимому, имеют больше друзей своего пола, чем ученицы в школах смешанного обучения, потому что они проводят большую часть своего времени в школе, стремясь к академическим успехам, а заведение друзей противоположного пола обычно не приветствуется родителями, обеспокоенными успеваемостью своих детей [48] . Учитывая, что девочки чаще ценят межличностные отношения в офлайн-сетях и, как правило, более осторожны в создании новых отношений в интернете [48] – [50] , они могут использовать киберпространство для поддержания отношений и укрепления своей идентичности посредством общения и обмена информацией об общих интересах через мгновенные сообщения, чаты и посещение личных веб-сайтов друзей [10] , [48] , [51] . Некоторые девочки также могут заводить парней онлайн или офлайн; однако это может не способствовать интернет-зависимости, поскольку они могут предпочитать проводить больше времени лично. Мальчики в школах для мальчиков также могут быть склонны к интернет-зависимости из-за относительно большого количества офлайн-сетей внутри школ, например, совместных онлайн-игр. Однако, как показали результаты , тип школы не являлся значимым фактором для интернет-зависимости мальчиков, возможно, потому что сети онлайн-игр обычно создаются на национальном или глобальном уровне [52].

Еще одно важное открытие нашего исследования заключается в том, что социально-экономический статус родителей обратно пропорционален зависимости подростков от интернета. Родители с более высоким уровнем образования могут направлять своих детей к желаемому использованию интернета и эффективно контролировать использование интернета детьми, основываясь на своих знаниях об интернете и его устройствах. Более того, подростки, чьи родители имели более высокий социально-экономический статус, могли использовать интернет менее зависимо из-за более высокой самооценки [53] . Примечательно, что гендерная стратификация показала, что более высокий уровень образования родителей был значимо связан с более низким показателем зависимости от интернета только у мальчиков ( рисунок 1 -A и 2-A). Это можно объяснить тем, что родительский контроль сосредоточен на своих сыновьях. Корейские родители обычно беспокоятся об использовании интернета своими сыновьями, потому что они более доступны и уязвимы для вызывающих зависимость онлайн-игр и изображений сексуального/насильственного характера [51].

Рисунок 1  

Экстенсивные привычки использования корейских мальчиков (A) и девочек (B) для детей в отцовском образовании.
Рисунок 2  

Экстенсивно усваивает интернет-использование корейских мальчиков (A) и девочек (B) по образованию матери.

Мы также обнаружили несколько других переменных, связанных с зависимостью от интернета среди обоих полов, однако их направления и величины различались в зависимости от пола. В старших классах школы показатель зависимости от интернета снизился. Это противоречит предыдущим исследованиям, которые не выявили связи между возрастом и интернет-зависимостью [9] , [54] . Это несоответствие, по-видимому, связано с различиями в методах выборки или академическом и культурном контексте (Тайвань против европейских стран против Кореи). Более высокое давление на академические достижения в корейском обществе может ограничивать онлайн-общение старшеклассников и/или время, проводимое за онлайн-играми [48].

Что касается курения сигарет и употребления алкоголя, наши результаты показали обратную связь между аддиктивным использованием Интернета и курением, а также незначительную связь с употреблением алкоголя; однако гендерная стратификация показала сложные закономерности во взаимосвязи аддиктивного использования Интернета с употреблением алкоголя и курением. Употребление алкоголя и курение, по-видимому, дополняют друг друга в аддиктивном использовании Интернета девочками, тогда как курение может выступать в качестве замены для мальчиков. У мальчиков может быть меньше возможностей для курения, поскольку они обычно играют в онлайн-игры дома или в интернет-кафе, где курение среди подростков запрещено. Напротив, киберпространство может предоставлять девочкам больше возможностей для закрепления поведения, связанного с употреблением алкоголя и курением, в условиях гендерной дискриминации женщин в обществе [3] , [48] . Девочек могут поощрять к употреблению алкоголя и курению, делясь опытом или информацией об употреблении алкоголя и курении со своими онлайн-сверстниками. Такое онлайн-взаимодействие может способствовать формированию благоприятной нормы курения и употребления алкоголя, что может привести к офлайн-встречам с целью употребления алкоголя или курения.

Наши результаты по самооценке успеваемости, физической активности и психологическому состоянию подтверждают предыдущие исследования [17] , [22] , [35] . Самооценка успеваемости обратно коррелировала с зависимостью от интернета, однако эта связь была сильнее у мальчиков, чем у девочек. Разница может быть обусловлена ​​неравным давлением на повышение успеваемости между полами. В обществе, где доминируют мужчины, например, в азиатских общинах с конфуцианскими традициями, родительские ожидания по-прежнему больше ориентированы на мальчиков, с традиционным представлением о мужчинах как о кормильцах семьи. Поскольку их академические успехи влияют на последующее социальное и экономическое положение, мальчики с низкой успеваемостью могут испытывать больший стресс, чем их сверстницы. Эта социальная атмосфера может побудить мальчиков к зависимости от интернета, который служит убежищем от реальности [3] или облегчает их стресс иллюзорным чувством достижения и самооценки [54] . Мальчики, зависимые от интернета таким образом, могут тратить время на учебу, что итеративно приводит к низкой успеваемости (обратная причинно-следственная связь). Данное исследование также подтверждает предыдущие результаты, сообщающие о связи интернет-зависимости с депрессией [17] , суицидальным поведением [55] , более низким уровнем самооценки удовлетворенности сном [3] и употреблением психоактивных веществ [56].

Следует отметить несколько ограничений этого исследования. Во-первых, в этом исследовании использовались данные поперечного сечения, для которых причинно-следственные связи не могут быть выведены. Во-вторых, несмотря на то, что администрация опроса, чтобы гарантировать анонимность субъекта в Интернете, подростки могут недооценивать или перечитывать социально приемлемым образом. Наконец, респонденты были опробованы среди подростков, которые посещали школы. Хотя это было общенациональное репрезентативное обследование, и темпы поступления в среднюю и среднюю школу в Корее были выше 99%, выбор смещения мог бы существовать из-за исключенных подростков, которые были вне школы, отсутствующих и исключительных детей.

Таким образом, мы обнаружили несколько значительных ассоциаций использования Интернета при привыкании с факторами индивидуального и школьного уровня и гендерными различиями. Наши результаты показывают, что предотвращение использования подростками интернет-зависимости на популяционном уровне должно принимать во внимание гендерные различия и факторы ассоциации семейного и школьного контекстов.

Вспомогательная информация

Таблица S1

Двадцать вопросников упрощенного инструмента оценки самооценки корейского Интернета (шкала KS).

(DOCX)

Заявление о финансировании

У авторов нет поддержки или финансирования для сообщения.

Референсы

1. Международный союз электросвязи (2013) Всемирная база данных индикаторов телекоммуникаций / ИКТ 2013 (17th Edition).
2. Weinstein A, Lejoyeux M (2010) Интернет-зависимость или чрезмерное использование Интернета. Американский журнал злоупотребления наркотиками и алкоголем 36: 277-283. [PubMed]
3. Янг К.С. (1998) Интернет-зависимость: появление нового клинического расстройства. Киберпсихология и поведение 1: 237–244.
4. Тэтчер A, Goolam S (2005) Разработка и психометрические свойства Проблемного интернет-использования. Южноафриканский журнал психологии 35: 793.
5. Шапира Н.А., Лессиг М.К., Голдсмит Т.Д., Сабо С.Т., Лазориц М., и др. (2003) Проблемное использование Интернета: предлагаемые критерии классификации и диагностики. Депрессия и тревога 17: 207-216. [PubMed]
6. Лин SSJ, Цай CC (2002) Сенсация и интернет-зависимость тайваньских подростков средней школы. Компьютеры в человеческом поведении 18: 411-426.
7. Лавин М., Марвин К., МакЛарни А., Нола В., Скотт Л. (1999) Поиск сенсаций и совместная уязвимость к зависимости от Интернета. Киберпсихология и поведение 2: 425–430. [PubMed]
8. Morahan-Martin J, Schumacher P (2000) Заболеваемость и корреляция патологического использования Интернета среди студентов колледжа. Компьютеры в человеческом поведении 16: 13-29.
9. Durkee T, Kaess M, Carli V, Parzer P, Wasserman C, et al. (2012) Распространенность патологического интернет-использования среди подростков в Европе: демографические и социальные факторы. Наркомания 107: 2210-2222. [PubMed]
10. Канделл Дж. Дж. (1998) Интернет-зависимость в университетском городке: уязвимость студентов колледжа. Киберпсихология и поведение 1: 11–17.
11. Американская психиатрическая ассоциация (2000) Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам: DSM-IV-TR®: Американский психиатрический паб.
12. Caplan SE (2002) Проблемное использование Интернета и психосоциальное благополучие: разработка основанного на теории когнитивно-поведенческого измерительного инструмента. Компьютеры в поведении человека 18: 553-575.
13. Видьянто Л., Макмурран М. (2004) Психометрические свойства теста на интернет-зависимость. Киберпсихология и поведение 7: 443–450. [PubMed]
14. Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y, et al. (2010) Предлагаемые диагностические критерии для интернет-зависимости. Наркомания 105: 556-564. [PubMed]
15. Блок JJ (2008) Проблемы для DSM-V: интернет-зависимость. Американский журнал психиатрии 165: 306. [PubMed]
16. Suler J (2004) Компьютер и киберпространство «наркомания». Международный журнал прикладных психоаналитических исследований 1: 359-362.
17. Chou C, Hsiao MC (2000) Интернет-зависимость, использование, удовлетворение и получение удовольствия: случай тайваньских студентов колледжа. Компьютеры и образование 35: 65–80.
18. Ha JH, Yoo HJ, Cho IH, Chin B, Shin D, et al. (2006) Психиатрическая коморбидность оценивается у корейских детей и подростков, которые показывают положительный результат в отношении интернет-зависимости. Журнал клинической психиатрии 67: 821. [PubMed]
19. Kubey RW, Lavin MJ, Barrows JR (2001) Ухудшение эффективности использования Интернета и коллегиального академического успеха: ранние результаты. Журнал связи 51: 366-382.
20. Бреннер V (1997) Психология использования компьютеров: XLVII. Параметры использования, злоупотребления и наркомании в Интернете: первые 90-дни обследования использования Интернета. Психологические отчеты 80: 879-882. [PubMed]
21. Griffiths M (2000) Существует ли интернет и компьютерная «зависимость»? Некоторые примеры исследований. Киберпсихология и поведение 3: 211-218.
22. Flisher C (2010) Включение: обзор интернет-зависимости. Журнал педиатрии и здоровья детей 46: 557-559. [PubMed]
23. Ko CH, Yen JY, Chen CS, Yeh YC, Yen CF (2009) Предиктивные значения психических симптомов для интернет-зависимости у подростков. Arch Pediatr Adolesc Med 163: 937-943. [PubMed]
24. Armstrong L, Phillips JG, Saling LL (2000) Потенциальные детерминанты более интенсивного использования Интернета. Международный журнал человеко-компьютерных исследований 53: 537-550.
25. Christakis D (2010) Интернет-зависимость: эпидемия 21st века? BMC Medicine 8: 61. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
26. CNN (2010) Практически зависимый: Отлучение корейцев от их проводного мира. Доступ: 2012.1.20.
27. BBC News (2005) S Корейский умирает после сеанса игры. Доступ: 2012.1.20.
28. BBC news asia-pacific (2011) Китайский онлайн-геймер умирает после трехдневной сессии. Доступ: 2012.1.20.
29. Soule LC, Shell LW, Kleen BA (2003) Изучение интернет-зависимости: демографические характеристики и стереотипы тяжелых пользователей Интернета. Журнал компьютерных информационных систем 44: 64-73.
30. Налва К., Ананд А.П. (2003) Интернет-зависимость у студентов: причина для беспокойства. Киберпсихология и поведение 6: 653–656. [PubMed]
31. Kaltiala-Heino R, Lintonen T, Rimpela A (2004) Интернет-зависимость? Потенциально проблематичное использование Интернета среди подростков 12–18 лет. Исследования и теория зависимости 12: 89–96.
32. Дэвис Р.А., Флетт Г.Л., Бессер А. (2002) Валидация новой шкалы для измерения проблемного использования Интернета: последствия для проверки перед приемом на работу. Киберпсихология и поведение 5: 331–345. [PubMed]
33. Scholte EM (1992) Предотвращение и лечение поведения несовершеннолетних: предложение о социально-экологическом подходе. Журнал аномальной детской психологии 20: 247-262. [PubMed]
34. Sallis JF, Owen N, Fisher EB (2008) Экологические модели поведения здоровья. Поведение здоровья и санитарное просвещение: теория, исследование и практика 4: 465-486.
35. Chou C, Condron L, Belland JC (2005) Обзор исследований интернет-зависимости. Обзор образовательной психологии 17: 363-388.
36. Mathy RM, Cooper A (2003) Продолжительность и частота использования Интернета в неклинической выборке: суицидальность, поведенческие проблемы и истории лечения. Психотерапия: теория, исследование, практика, обучение 40: 125.
37. Soteriades ES, DiFranza JR (2003) Социально-экономический статус родителей, располагаемый доход подростков и статус курящих подростков в Массачусетсе. Американский журнал общественного здравоохранения 93: 1155–1160. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
38. Fawzy FI, Coombs RH, Simon JM, Bowman-Terrell M (1987) Семейный состав, социально-экономический статус и использование подросткового вещества. Захватывающее поведение 12: 79-83. [PubMed]
39. Garnefski N, Okma S (1996) Наркомания и агрессивное / преступное поведение в подростковом возрасте: влияние семьи, школы и сверстников. Журнал подросткового возраста 19: 503-512. [PubMed]
40. Гринфилд Д. Н. (1999) Психологические характеристики компульсивного использования Интернета: предварительный анализ. Киберпсихология и поведение 2: 403–412. [PubMed]
41. Lin MP, Ko HC, Wu JYW (2008) Роль ожидаемого положительного / отрицательного результата и самоэффективности отказа от использования Интернета в борьбе с интернет-зависимостью среди студентов колледжей на Тайване. Киберпсихология и поведение 11: 451–457. [PubMed]
42. Агентство национального информационного общества (2011) Обследование интернет-связи 2010. В: Агентство NIS, редактор. Сеул, Южная Корея.
43. Статистическая информационная служба Кореи (2013) Статистика использования Интернета.
44. Kim D, Jung Y, Lee E, Kim D, Cho Y (2008) Разработка шкалы для оценки масштабов интернет-зависимости (шкала KS). Корейский журнал консультирования 9: 1703-1722.
45. Hawkins M (2012) Южная Корея вводит еще один закон, призванный обуздать игровые недуги. NBC News.
46. ​​Currie C, Gabhainn SN, Godeau E, Roberts C, Smith R, et al. . (2008) Неравенство в отношении здоровья молодых людей: поведение детей школьного возраста в отношении здоровья (HBSC), международный отчет за 2005–2006 гг.
47. Chow GC (1960) Испытания равенства между наборами коэффициентов в двух линейных регрессиях. Эконометрика: Журнал эконометрического общества: 591-605.
48. Ким Х, Ким Э, Мин К, Шин Дж, Ли С и др. , (2007) Международная конференция по социализации в подростковом возрасте III о взаимоотношениях родителей-детей, учителей-студентов и среди сверстников. В: Национальный институт молодежной политики, редактор. Международная конференция по социализации в подростковом возрасте.
49. Jones S (2002) Интернет идет в колледж: как студенты живут в будущем с сегодняшним днем.
50. Gross EF (2004) Подростковое интернет-использование: что мы ожидаем, что сообщают подростки. Журнал прикладной психологии развития 25: 633-649.
51. Корейское агентство национального информационного общества (2012) Опрос по интернет-зависимости 2011. Сеул, Южная Корея: Корейское министерство государственного управления.
52. Ng BD, Wiemer-Hastings P (2005) Зависимость от Интернета и онлайн-игр. Киберпсихология и поведение 8: 110–113. [PubMed]
53. Розенберг М (1989) Общество и подростковый образ себя (rev: Wesleyan University Press.
54. Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005) Гендерные различия и связанные с ними факторы, влияющие на зависимость онлайн-игр среди тайваньских подростков. Журнал нервной и психической болезни 193: 273. [PubMed]
55. Kim K, Ryu E, Chon MY, Yeun EJ, Choi SY, et al. (2006) Интернет-зависимость у корейских подростков и ее связь с депрессией и суицидальными идеями: анкетирование. Международный журнал сестринских исследований 43: 185-192. [PubMed]
56. Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, KUANYI W, et al. (2006) Трёхмерная личность подростков с интернет-зависимостью и опытом употребления психоактивных веществ. Канадский журнал психиатрии 51: 887-894. [PubMed]