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

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

Heo J1, Oh J2, Субраманиан SV3, Ким Й4, Кавачи I3.

Абстрактные

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 интернет-технологиям и расширению доступа в Интернет в Латинской Америке и Азии использование Интернета значительно возросло во всем мире, и число глобальных пользователей Интернета превысило 2.3 млрд. В 2011 [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 заполнить эти пробелы в прошлых исследованиях социальными эпидемиологическими перспективами, мы изучаем корреляты индивидуального и контекстного уровня интернет-зависимости с многоуровневым статистическим методом с использованием репрезентативных данных обследований южнокорейских подростков на национальном уровне. Из-за более высокой распространенности интернет-зависимости у корейских подростков, чем у взрослых [42], мы фокусируемся на интернет-зависимости среди подростков. В этом исследовании также рассматриваются гендерные различия в зависимости от интернета среди населения.

Южная Корея является одним из самых оцифрованных обществ в мире. Уровень проникновения Интернета в Южной Корее превысил 75 процентов в 2011 [1], Более половины возрастной группы 50 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 проблему социального и общественного здравоохранения. Правительство первоначально разработало корейскую версию шкалы измерения интернет-зависимости (KS-scale) и внедрило в средние и средние школы для скрининга привыкающих пользователей Интернета [44]. Более того, чтобы обуздать чрезмерное количество онлайн-игр среди подростков, правительство в 2011 и 2012 годах ввело принудительную политику под названием «Отключение Интернета» и «Охлаждение», чтобы ограничить онлайн-игры подростков в полночь и количество времени, затрачиваемого на онлайн-игры. [45], Общенациональный опрос, посвященный интернет-зависимости в 2010, показал, что 8.0% всего населения были зависимы от Интернета; 12.4% подростков использовали интернет-зависимость [42], Учитывая, что пользователи Интернета экспоненциально растут во всем мире, особенно с популярностью услуг социальных сетей (SNS), это исследование может предоставить информацию для предотвращения и вмешательства в подростковой интернет-зависимости для других стран, где она еще не появилась как социальная и общественная проблема со здоровьем.

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%.

Анализ эффективности

Интернет-зависимость оценивалась с помощью упрощенного инструмента оценки самооценки корейского Интернета (шкала KS) (см. Таблица S1), который был разработан правительством Кореи и широко используется в Корее с определением «иметь проблемы в повседневной жизни из-за отказа и терпимости в использовании Интернета, независимо от устройств. [44], Испытание на надежность и построение обоснованности шкалы более подробно описано в другом месте [44], Эта официальная мера была принята для общенационального скрининга в Интернете и ежегодного наблюдения среди корейских подростков [42]. Шкала состояла из вопросов 20, задающих вопросы о доменах 6: нарушение адаптивных функций, позитивное ожидание, уход, виртуальные межличностные отношения, девиантное поведение и терпимость. Ответы были масштабированы с помощью категорий 4 от «никогда» до «всегда да». В этом исследовании вместо того, чтобы принимать само измерение, которое имеет точки отсечения из трех категорий (зависимость, скрытая зависимость и нормальное состояние), мы измерили серьезность интернет-зависимости с непрерывной переменной суммированием каждого ответа [из 1 (никогда) к 4 (всегда да)] с диапазоном от 20 до 80. Мы рассматривали этот показатель привыкания к Интернету как переменную результата 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

Двухуровневая модель случайного перехвата многоуровневой регрессии была оснащена людьми (уровень 1), вложенными в школах (уровень 2), чтобы одновременно оценивать ассоциации отдельных детерминант и школьного контекста с использованием MLwiN (версия для разработки 2.22). Тест Чоу был применен для выявления значительных гендерных различий в терминах склонов и перехватов между стратифицированными регрессиями [47] которые были установлены отдельно для мальчиков и девочек. Мы получили оценки максимального правдоподобия по Итеративным обобщенным наименьшим квадратам (IGLS), а затем переключились на функцию Марковской цепи Монте-Карло (MCMC). MCMC был проведен для сжигания для моделирования 500 для того, чтобы начальные значения распределения были отброшены, и за ними последовало дальнейшее моделирование 5,000 для получения точной оценки и распределения интересов. После подтверждения диагностики конвергенции были получены смоделированные значения и 95% достоверных интервалов (CI).

Итоги

Таблица 2 показывает основные и средние цели использования Интернета учащимися, помимо академических, с разбивкой по полу в средних и старших классах школ. Независимо от школы, основной и дополнительной целью использования Интернета мальчиками были онлайн-игры и поиск информации, соответственно. Девочки сообщили, что ведут блог и обновляют личную домашнюю страницу, ищут информацию, а также используют мессенджеры и чат как свои основные и второстепенные цели.

Таблица 2  

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

Таблица 3 представляет результат многоуровневого регрессионного моделирования для прогнозирования привыкания к интернету среди подростков. Девочки были гораздо менее склонны быть зависимыми от Интернета, чем мальчики. Зависимость привыкания к Интернету постепенно увеличивалась в течение средних школьных лет, но в школьные годы они уменьшались. Самооценка академической успеваемости была обратно пропорциональна зависимости от использования Интернета. По мере того, как уровень образования родителей и FAS повышались, оценка использования Интернета, вызывающего привыкание, значительно снизилась. Употребление табака было обратно связано с использованием Интернета, вызывающим привыкание, в то время как употребление алкоголя не было значимым фактором. Наиболее сильная связь между употреблением психоактивных веществ и зависимостью от Интернета. Все переменные физической активности показали обратную связь с использованием Интернета, вызывающим привыкание. Более высокие показатели использования Интернета, вызывающего привыкание, были связаны с более высоким уровнем неудовлетворенности сном. Психологические характеристики, такие как депрессивные симптомы и суицидальные мысли, показали положительные ассоциации с вызывающим привыкание использованием Интернета. Что касается характеристик школ, то у девочек, посещающих школы для девочек, больше шансов вызвать привыкание к Интернету, чем у девочек, посещающих школы с совместным обучением.

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 рассмотрены ассоциации привыкания к Интернету с факторами индивидуального уровня и факторами окружающей среды на уровне школ с использованием многоуровневого анализа с национально репрезентативной выборкой. Наш новый вывод заключается в том, что даже после учета характеристик на индивидуальном уровне между подростками, вызывающими зависимость, и школьным контекстом существовали ассоциации: девочки в школах для девочек более склонны к интернет-зависимости, чем девочки в школах совместного обучения. Кроме того, мы обнаружили гендерные различия в использовании Интернета с зависимостью от гендерного стратифицированного анализа: 1) более низкий уровень образования родителей был связан только с использованием Интернета мальчиками, вызывающими привыкание, и 2) употребление алкоголя было фактором риска использования 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 более склонны к интернет-зависимости по сравнению с девочками в школах совместного обучения после учета факторов индивидуального уровня. Условия в школах для девочек могут способствовать тому, что девочки вызывают привыкание к Интернету, поскольку они способствуют развитию их сетевых сетей, основанных на многочисленных офлайновых однополых сетях в их школах. У корейских учеников в школах одного пола было больше друзей одного пола, чем у учеников школ с совместным обучением, потому что они проводят большую часть своего времени в школе, стремясь к успеху в учебе, а заводить друзей противоположного пола обычно не приветствуется родителями, обеспокоенными академической успеваемостью своих детей. достижение [48], Учитывая, что девочки имеют большую склонность лелеять межличностные отношения в автономных сетях и, как правило, более осторожны в создании новых отношений в Интернете [48]–[50], они могут использовать преимущества киберпространства для поддержания отношений и укрепления своей идентичности посредством общения и обмена информацией о своих общих интересах через мгновенные сообщения, чат и посещение личных веб-сайтов друзей. [10], [48], [51]. Некоторые девушки могут заводить парней онлайн или офлайн; однако это может не способствовать развитию интернет-зависимости, поскольку они могут захотеть проводить больше времени лицом к лицу. Мальчики в школах для мальчиков также могут иметь склонность к интернет-зависимости из-за того, что у них относительно много оффлайн-сетей в школах через совместные онлайн-игры. Однако, как показано на Результаты, тип школы не был существенным фактором для привыкания мальчиков к Интернету, возможно, потому что сети онлайн-игр обычно создаются по всей стране или по всему миру. [52].

Еще один новый результат нашего исследования заключается в том, что СЭС родителей обратно пропорционально связано с зависимостью подростков от Интернета. Родители с высшим образованием могут направлять своих детей к желаемому использованию Интернета и эффективно контролировать использование Интернета детьми на основе их знаний об Интернете и его устройствах. Более того, подростки, у родителей которых был более высокий уровень SES, могли бы использовать Интернет менее вызывающе из-за более высокой самооценки. [53], Примечательно, что гендерная стратификация показала, что более высокий уровень родительского образования был только значительно связан с более низким показателем увлекательного использования Интернета у мальчиков (Рисунок 1-А и 2-А). Это можно объяснить родительским присмотром за мальчиками. Корейские родители обычно беспокоились об использовании Интернета своими мальчиками, потому что они были более доступны и уязвимы для вызывающих зависимость онлайн-игр и изображений сексуального / жестокого 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 привыканием к интернету среди обоих полов, однако их направления и величины были различны в гендерной стратификации. В школьных классах показатель привыкания к Интернету был снижен. Это сопоставимо с прошлыми исследованиями, в которых не сообщалось об ассоциации между возрастом и зависимостью от интернета [9], [54]. Это несоответствие, по-видимому, заключается в различии методов выборки или академического и культурного контекста (Тайвань против европейских стран против Кореи). Повышенное давление в корейском обществе на академическую успеваемость может ограничить сетевое взаимодействие старшеклассников и / или время, потраченное на онлайн-игры. [48].

Что касается курения сигарет и употребления алкоголя, наши результаты показали обратную связь вызывающего привыкание использования Интернета с курением и незначительную связь с алкоголем; однако гендерное расслоение выявило сложные закономерности в ассоциациях вызывающего привыкание использования Интернета с алкоголем и курением. Пьянство и курение, по-видимому, дополняли вызывающее привыкание девочек использование Интернета, в то время как курение могло заменить мальчиков. У мальчиков может быть меньше возможностей для курения, потому что они обычно играют в онлайн-игры дома или в Интернет-кафе, где курение среди подростков запрещено. Напротив, киберпространство может предоставить девочкам больше шансов укрепить привычки к употреблению алкоголя и курения в противовес гендерно-дискриминационной социальной атмосфере для женщин. [3], [48], Девочкам может быть предложено выпить и курить, обменявшись опытом или информацией о пить и курить со своими онлайн-сверстниками. Такие интерактивные взаимодействия могут способствовать установлению благоприятной нормы для курения и употребления алкоголя, которые могут привести к автономным сборам в целях потребления или курения.

Наши результаты по самооценке академических достижений, физической активности и психологического статуса подтверждают предыдущие исследования [17], [22], [35], Самоидентифицированные успехи в учебе были обратно связаны с привыканием к Интернету, но ассоциация была сильнее у мальчиков, чем девочек. Разница может быть обусловлена ​​неравномерным давлением для улучшения академических достижений между полами. В мужском доминирующем обществе, таком как в азиатских общинах с конфуцианским происхождением, родительские ожидания по-прежнему больше ориентированы на мальчиков с традиционной перспективой мужчин как кормильцев, которые несут ответственность за зарабатывание денег для своих семей. Поскольку их академическое превосходство влияет на более поздние социальные и экономические позиции, мальчики с низким успеваемостью могут быть более напряженными, чем их коллеги-девушки. Эта общественная атмосфера может побудить мальчиков увлекаться Интернетом, что обеспечивает укрытие от реальности [3] или облегчает их стресс с иллюзорными чувствами достижения и самооценки [54], Таким образом, мальчики, пристрастившиеся к Интернету, могут тратить время на изучение, ведущее итеративно к плохим академическим достижениям (обратная причинность). Это исследование также подтверждает прошлые результаты, сообщающие об ассоциациях интернет-зависимости с депрессией [17], суицидальное поведение [55], более низкая самооценка сна [3], и употребление 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.

Рекомендации

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]