Фронт. Психолог., 16 Декабрь 2016 | https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01906
- 1Институт психологии и образования, Университет Ульма, Ульм, Германия
- 2Ключевые лаборатории нейроинформации / Центр информации в медицине, Школа наук о жизни и технологии, Университет электронной науки и технологии Китая, Чэнду, Китай
- 3Отдел интегративной физиологии и нейронауки, Колледж ветеринарной медицины, Университет штата Вашингтон, Пуллман, Вашингтон, США
Интернет-зависимость представляет собой новую глобальную проблему здравоохранения. Были предприняты все более активные усилия для характеристики факторов риска развития интернет-зависимости и последствий чрезмерного использования Интернета. В последние годы классические исследовательские подходы из психологии с учетом переменных личности как фактора уязвимости, особенно в сочетании с подходами нейронауки, такими как визуализация мозга, привели к согласованным теоретическим концептуализации интернет-зависимости. Хотя такие концептуализации могут быть ценной помощью, в области исследований в настоящее время отсутствует всеобъемлющая основа для определения мозговых и нейрохимических маркеров интернет-зависимости. Настоящая работа направлена на создание основы молекулярного уровня в качестве основы для будущих исследований на уровне нервной и поведенческой среды, с тем чтобы облегчить комплексную нейробиологическую модель интернет-зависимости и ее клиническую симптоматику. Чтобы помочь создать такую молекулярную основу для изучения интернет-зависимости, мы исследовали в N = Ассоциации участников 680 между отдельными различиями в тенденциях к интернет-зависимости, измеренными с помощью обобщенного проблемного интернет-использования Scale-2 (GPIUS-2) и индивидуальных различий в первичных эмоциональных системах, оцененных по шкале аффективной нейронауки (ANPS). Регрессионный анализ показал, что шкалы ANPS FEAR и SADNESS были шкалами ANPS, наиболее надежно связанными с несколькими (суб) шкалами GPIUS-2. Кроме того, шкалы SEEKING, CARE и PLAY объясняют отклонения в некоторых подшкалах GPIUS-2. Как таковые, эти шкалы отрицательно связаны с подшкалами GPIUS-2. Поскольку ANPS был сконструирован на основе существенных доступных данных головного мозга, включая обширное молекулярное тело в отношении эволюционно высококонсервативных эмоциональных схем в мозге древних млекопитающих, настоящее исследование дает первые идеи о предполагаемых молекулярных механизмах, лежащих в основе различных аспектов интернет-зависимости, полученных из ассоциаций между тенденциями к интернет-зависимости и индивидуальными различиями в первичных эмоциональных системах. Например, поскольку SADNESS связана с общей оценкой GPIUS-2, и, как известно, нейропептидный окситоцин снижает податливость SADNESS, возможно, что нейропептид может играть роль в добавлении Интернета на молекулярном уровне. Наши результаты дают теоретические рамки, потенциально освещающие молекулярные основы интернет-зависимости. Наконец, мы также приводим данные об ANPS и наркомании в конце статьи. Подобно сообщенным ассоциациям между ANPS и GPIUS-2, эти корреляции могут служить исходным планом для разработки каркаса будущих исследований, целью которого является рассмотрение молекулярной основы зависимости от смартфонов.
Введение
Интернет резко изменил то, как мы живем, легко находимся на неизвестной территории, эффективно общаемся с нашими близкими и облегчаем профессиональные связи, тем самым содействуя совместной науке со исследователями по всему миру. Согласно Internetworldstats (Internetworldstats, 20161), доля участия в интернет-использовании составила 49.2% в июне 2016, в то время как в настоящее время почти половина населения мира имеет доступ к Интернету. Несмотря на многочисленные преимущества, связанные с цифровой революцией, многие ученые все больше озабочены потенциальными вредными последствиями чрезмерного использования Интернета для нашего психического здоровья (см. Монтаг и Рейтер, 2015a).
Хотя это еще не официальный диагноз, термин интернет зависимость был придуман 20 лет назад Молодой (1996, 1998a). Такие симптомы, как озабоченность Интернетом, отстранение от сети, развитие толерантности, а также негативные последствия для собственной жизни из-за чрезмерного использования становятся важными проблемами (например, Tao et al., 2010). Обратите внимание, что некоторые исследователи предпочитают термин проблемное использование Интернета, а не интернет-зависимость, но проблема терминологических проблем остается нерешенной. В дополнение к этим терминам другие выдвинули такие термины, как цифровая зависимость (Затем и Кирти, 2013; Али и др., 2015) или кибер-наркомания, еще более усложняющие четкое обсуждение этой проблемы (например, Billieux, 2012; Suissa, 2013).
Здесь мы решили использовать термин «Интернет-зависимость» в тексте, потому что он чаще всего используется в литературе и кажется наиболее простым. Действительно, растущие доказательства психологических и нейрофизиологических исследований уже оказывают поддержку некоторым сходствам между расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ, такими как алкоголизм, и чрезмерным использованием Интернета, способствующим идее о том, что чрезмерное использование Интернета действительно полезно охарактеризовать как поведенческую зависимость. Например, специфические черты личности были определены как факторы уязвимости как для интернет-зависимости, так и для расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ, особенно с низкой самонаправленностью и высоким невротизмом (например, Basiaux и др., 2001; Montag et al., 2010, 2011a; Sariyska и др., 2014). Кроме того, исследование нейровизуализации определило общие нейробиологические изменения, в том числе уменьшенный объем / плотность серого вещества в передней коре головного мозга (АКК) или преувеличенную реактивность полосатого тела к рецептам, связанным с лекарственными средствами (Goldstein et al., 2009; Zhou et al., 2011; Montag et al., 2015a). Помимо ассоциаций между интернет-зависимостью и проблемным потреблением алкоголя (Ko et al., 2008; Yen и др., 2009), сообщалось об ассоциации с другими невропатологическими расстройствами, особенно с депрессией и синдромом гиперактивности дефицита внимания (СДВГ) (Молодые и Роджерс, 1998; Ха и др., 2006; Yen и др., 2007; Sariyska и др., 2015). Таким образом, с разных точек зрения наблюдались совпадения между расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ и интернет-зависимостью. Например, механизмы, ведущие к развитию и поддержанию интернет-зависимости, разделяют сопоставимые аспекты с другими формами зависимости, распространяя подкорковые системы, такие как опосредованная дофамином мезо-лимбическая траектория (Пирс и Кумареш, 2006), хорошо понимаемый, чтобы опосредовать все наркомании, как общий субстрат, но есть и другие перспективы. Они будут дополнительно разработаны в следующих теоретических рамках.
Опираясь на результаты, подобные тем, которые уже отмечались, было предложено все большее число теоретических рамок понимания интернет-зависимости. Важная ранняя основа связана с Дэвис (2001), В основе его рамок лежит классическая идея модели стресс-диатез, предполагающая, что история психопатологии в сочетании с доступом к Интернету и позитивным подкреплением через Интернет может привести к неадаптивным познаниям, таким как «В онлайн-мире я успешный человек, но в оффлайне я никем ». Такие потенциально бредовые мысли часто подкрепляются многочисленными интерактивными взаимодействиями (например, с успехом в онлайновых компьютерных играх или мгновенной наградой смешными или добрыми сообщениями через интернет-каналы социальной коммуникации, такие как Facebook или WhatsApp). Этот механизм итерации может привести либо в обобщенном виде интернет-зависимости или в различных формах чрезмерного использования Интернета в таких областях, как социальные сети, интернет-играх, интернет-магазины, онлайн азартные игры или порнография в Интернете. Важность различия между этими различными формами уже подтверждается эмпирическими данными в кросс-культурном исследовании (Montag et al., 2015b). Следует отметить, что недавние события в DSM-5 привели к включению термина «Интернет-игровое расстройство» в раздел III в качестве нового расстройства (Петри и О'Брайен, 2013). Учитывая растущее доказательство разнообразного привыкания к наркотикам под широким зонтиком «интернет-зависимости», возможно, одна категория является слишком узкой перспективой.
Помимо описанных психологических теоретических Дэвис (2001), были выдвинуты другие более нейрофизиологические модели. Недавняя модель из Brand et al. (2014) подчеркивает дисфункции в лобно-полосатой-лимбической схеме в интернет-зависимости, что может быть ключевым для понимания нейробиологической основы чрезмерного использования Интернета на уровне нейронауки. Когда интернет-наркоманы сталкиваются с сигналами, связанными с Интернетом, сильные дофаминергические всплески, происходящие из полосатых областей наряду с нарушенным предфронтальным регулятором сверху вниз (нарушенные исполнительные функции в дорзо-латеральной префронтальной коре и процессы мониторинга в АКК), могут постепенно приводить к потере контроля за использование Интернета. Новая психобиологическая модель, называемая I-PACE (Взаимодействие взаимодействия с человеком и ее познанием), также была выдвинута Brand et al. (2016b), который будет сфокусирован в контексте наших выводов в ходе обсуждения. Донг и Потенца (2014) выдвинул альтернативную модель, но сфокусировался довольно узко на расстройстве интернет-игр и не будет подробно рассмотрен в этой статье; мы отсылаем читателя к оригинальной рукописи Дун и Потенца.
Хотя многое уже известно в отношении структур мозга, вовлеченных в интернет-зависимость, известно меньше о молекулярной основе функций головного мозга (dys). Некоторые исследования уже продемонстрировали некоторые ассоциации с молекулярно-генетическими маркерами (обзор см. Монтаг и Рейтер, 2015a,b), а также психофармакологические подходы (см. обзоры Camardese и др., 2012, 2015). Среди прочего, эти исследования дали доказательство роли дофаминергических и серотонинергических систем в интернет-зависимости, и, конечно же, дофамин был вовлечен во все зависимости. Например, психофармакологические исследования показали, что введение селективных ингибиторов обратного захвата серотонина (СИОЗС) может помочь в лечении пациентов с зависимостью в Интернете (Atmaca, 2007). В частности, наибольшее внимание уделяется дофаминергической связи с интернет-зависимостью, поскольку обнаружено, что дофаминергические всплески в полосатых районах сопровождают процессы тяги (и стимулируют подход ко всем наградам, включая наркотики). Это может привести к подавлению рецепторов допамина, как и при алкогольной зависимости (Volkow и др., 2002), где нижний допамин2 плотность рецепторов наблюдалась у интернет-наркоманов из исследований позитронной эмиссионной томографии (ПЭТ) (Ким и др., 2011; Хоу и др., 2012), а также из исследований, посвященных изучению генетического состава интернет-наркоманов [Хан и др., 2007; см. также двойные исследования Hahn et al. (2017) и Vink et al. (2015)]. Кроме того, в другом исследовании было обнаружено, что генетическая вариация гена CHRNA4, связанная с тревожной симптоматикой и курением, также имеет значение для интернет-зависимости (Montag et al., 2012a). Этот ген является составной частью холинергических путей мозга.
Несмотря на эти первоначальные выводы, молекулярные основы интернет-зависимости остаются недостаточно изученными и, следовательно, плохо изучены. Таким образом, в настоящее время нет ни надежной структуры, ни четкой дорожной карты для будущих исследований. С этой целью настоящий обзор направлен на обеспечение такой структуры, особенно с учетом потенциальных молекулярных механизмов, лежащих в основе развития и поддержания интернет-зависимости. Чтобы продвинуть такую структуру, мы сосредоточимся на двух потенциально наиболее полезных траекториях в настоящем обзоре.
Во-первых, мы представляем данные о том, как первичные эмоциональные системы могут быть связаны с различными аспектами интернет-зависимости. Индивидуальные различия в первичных эмоциональных системах оцениваются посредством опроса самоотчета, называемого Аффективная нейронаука Персональные весы (ANPS) Davis et al. (2003) в данном исследовании. Насколько нам известно, этот вопросник еще не используется в исследовании интернет-зависимости. В отличие от классических вопросников из психологии личности, которые были получены из лексического подхода (например, видной пятифакторной модели личности / большой пятерки), ANPS был построен по кросс-видам исследований аффективной нейронауки (AN) первичных подкорковых эмоциональных систем (Panksepp, 1998b), которые, по-видимому, очень сохраняются в мозге млекопитающих (Дэвис и Панкепп, 2011).
Короче говоря, с помощью глубокой электрической стимуляции мозга млекопитающих и неврохимически специфических фармакологических проблем подход AN выявил по меньшей мере семь первичных эмоциональных систем, которые были обозначены как «ИСКАТЬ», «УХОД», «ЛЮСТ» и «ИГРА» (опосредуя положительные эмоции) и FEAR, SADNESS (aka PANIC) и ANGER (aka RAGE) (как основные отрицательные эмоции), которые ведут безусловное поведение млекопитающих и связанные с ними аффекты и обучение снизу вверх. Эти древние эмоциональные схемы представляют собой инструменты для выживания и были широко отображены в отношении их основных систем мозга (Panksepp, 1998b, 2005; Panksepp и Biven, 2012). Особенно важно для настоящего исследования, многое также известно об их лежащем в основе нейротрансмиттера, особенно специфических нейропептидных действиях.
Поскольку ANPS не изучался в контексте интернет-зависимости до того, основываясь на текущем состоянии исследований, трудно выдвинуть конкретные гипотезы, в частности, относительно потенциальных ассоциаций на уровне симптомов, таких как регуляция настроения Обобщенной Проблемной Использование Интернета Scale-2 (GPIUS-2). Но, учитывая многочисленные исследования, связывающие индивидуальные различия в положительной / отрицательной эмоциональности с точки зрения личности (например, экстраверсия или невротизм) в отношении интернет-зависимости (см. Обзор Монтаг и Рейтер, 2015b), можно ожидать, что положительные эмоции обратно связаны с оценками GPIUS-2, тогда как более высокие оценки отрицательных первичных эмоций должны быть связаны с более высокими оценками GPIUS-2.
Поэтому, во-вторых, в настоящем исследовании стремились применить подход Аффективного нейрофизиологического (AN) к пониманию человеческих эмоций (Panksepp, 1998b) к изучению интернет-зависимости. Это было сделано следующим образом: как описано выше, индивидуальные различия в первичных эмоциональных системах оценивались с помощью ANPS, в то время как индивидуальные различия в зависимости от интернета оценивались с помощью обобщенного проблемного интернет-использования масштаба-2 (GPIUS-2), разработанного Каплан (2010). Мы решили развернуть опросник GPIUS-2 для оценки интернет-зависимости (вместо классических и важных инвентаризаций, таких как тест Янга на интернет-зависимость, Молодой, 1998b), поскольку GPIUS-2 предлагает уникальные возможности для анализа различных аспектов проблемного поведения в Интернете, таких как (i) предпочтение онлайн-социальному взаимодействию и реальному социальному взаимодействию, (ii) когнитивная озабоченность в Интернете, (iii) компульсивное использование Интернета, и (iv) регулирование настроения посредством использования Интернета или (v) отрицательные результаты из-за чрезмерной нагрузки. Затем ассоциация между первичными эмоциональными системами и различными аспектами интернет-аддикции использовалась для сортировки первичных эмоциональных систем мозга мозга млекопитающих, освещенных прямыми исследованиями мозга млекопитающих (Panksepp, 1998b) с различными аспектами интернет-зависимости.
Материалы и методы
Участниками
N = Участники 680 (мужчины 212, женщины 468, возраст: M = 23.64, SD = 6.02) из проекта поведения мозга гена Ulm, заполненного анкетами ANPS и GPIUS-2. Большинство участников были студентами. Все участники получили информированное согласие. Исследование было одобрено Комитетом по этике Университета Ульма, Ульм, Германия (информация о Комитете по этике находится здесь: https://www.uni-ulm.de/einrichtungen/ethikkommission-der-universitaet-ulm.html).
Анкетирование
ANPS, опубликованный Davis et al. (2003, также см Дэвис и Панкепп, 2011) состоит из элементов 110, оценивающих шесть из семи первичных эмоций. Положительные эмоции - это ИСКУССТВО, УХОД, ИГРАТЬ, а отрицательные эмоции - FEAR, SADNESS и ANGER. LUST не оценивается, потому что здесь тенденции реагировать социально приемлемыми способами могут привести к необъективным ответам с потенциальными переносящими эффектами для ответов на другие шкалы. Каждая первичная эмоция оценивалась с помощью элементов 14 с использованием четырехточечной шкалы Likert от полного несогласия (1), чтобы полностью согласиться (4). Дополнительное измерение называется духовностью, которое было включено из-за его потенциальной важности в лечении зависимости. Мы не фокусируемся на этой шкале, но сообщаем результаты в разделе результатов. Немецкая версия вопросника использовалась ранее (например, по Sindermann и др., 2016; в этом исследовании ANPS был исследован в контексте маркера 2D: 4D как показатель пренатального тестостерона, и участники в значительной степени перекрываются). Внутренняя консистенция в данном образце была следующей: ИССЛЕДОВАНИЕ α = 0.714, CARE α = 0.811, PLAY α = 0.803, FEAR α = 0.877, ANGER α = 0.816, SADNESS α = 0.737, Духовность α = 0.846. ИСКЛЮЧЕНИЕ описывает людей, которые заинтересованы в решении проблем, открыты к новым впечатлениям, любят исследовать новые вещи и вообще любопытны / любознательны. CARE описывает людей, которым нравится быть с детьми и молодыми домашними животными, чувствовать себя мягкими сердцем и любить заботиться о других, особенно больных. Кроме того, люди с высоким уровнем CARE обычно чувствуют себя нужными другими. Шкала PLAY - это развлечение по сравнению с тем, что он более серьезно настроен. Он также захватывает, если людям нравится играть в игры с физическим контактом и наслаждаться юмором и смехом. Люди, набирающие верх в этом масштабе, обычно более игривы, счастливы и радостны. FEAR определялся как чувство беспокойства и напряженности, много беспокоиться и размышлять о потенциально опасных жизненных проблемах, включая тенденции потерять сон из-за забот и, как правило, не быть мужественным. Если человек высоко оценивает САДНЕС, человек описывается как чувство одиночества, часто думая о близких / прошлых отношениях, а также о том, что испытывает чувство одиночества. Обычно эти люди часто плачут. Люди, набирающие высоту в ANGER, обычно горячими, легко раздраженными и расстроенными (что часто приводит к чувствам гнева, которые могут сохраняться и выражаться устно или физически). Шкала духовности - это чувство, связанное с человечеством и творением, а также стремление к внутреннему миру и гармонии (Дэвис и др., 2003).
ANPS успешно связан с несколькими биологическими переменными, включая объемы миндалин (Reuter et al., 2009), молекулярная генетика (Felten et al., 2011; Montag et al., 2011b; Plieger и др., 2014), маркер 2D: 4D как косвенная мера пренатального тестостерона (Sindermann и др., 2016), а также оценки наследуемости легко доступны из-за недавнего исследования близнецов (Montag et al., 2016). Кроме того, несколько недавних исследований также показали хорошие психометрические свойства (и стабильность) меры ANPS (Pingault et al., 2012; Гейр и др., 2014; Orri и др., 2016). Несколько новых исследований использовали ANPS также в клинических контекстах (Farinelli et al., 2013; Karterud et al., 2016).
GPIUS-2 по Каплан (2010) состоит из элементов 15, оценивающих индивидуальные различия в интернет-зависимости. Надежность полной оценки, состоящей из всех элементов 15, была α = 0.898 в настоящем исследовании. Кроме того, три элемента всегда образуют одну подшкалу со следующими дескрипторами и с внутренними консистенциями, указанными в скобках: предпочтение для интерактивного социального взаимодействия (α = 0.830), регулирование настроения (α = 0.854), когнитивная озабоченность (α = 0.726), компульсивный Интернет использовать (α = 0.877), отрицательные исходы (α = 0.872) (Caplan, 2010; п. 1093). Мы отмечаем, что также можно комбинировать масштабы компульсивного использования Интернета и когнитивной озабоченности с фактором, называемым недостаточной саморегуляцией. Для более глубокого понимания ассоциаций с ANPS мы представляем более мелкомасштабный уровень данных. Немецкая версия использовалась ранее Montag et al. (2015b).
Статистический анализ
Учитывая большой размер выборки данного образца, все статистические анализы были реализованы с использованием параметрических тестов (Bortz, 2005). Сначала мы сообщаем о влиянии пола на GPIUS-2 и ANPS, используя T-Тесты. Кроме того, возраст коррелировали со всеми переменными с использованием корреляций Пирсона. На следующем этапе были сопоставлены GPIUS-2 и ANPS. Эти корреляции также представлены отдельно для мужчин и женщин. Если возраст был связан с какой-либо из переменных, сообщалось о частичной корреляции с учетом возраста в качестве контрольной переменной. Наконец, модели иерархической регрессии были выполнены для прогнозирования общих баллов по GPIUS-2 и его подшкалам. В ходе этих анализов мы исследовали влияние возраста, пола (манекен кодируется: мужчины «0», женщины «1») в первом блоке, за которым последовал второй блок, в который были включены соответствующие положительные первичные эмоции. Затем последовал третий блок с соответствующими отрицательными первичными эмоциями. Соответствующими шкалами ANPS были все шкалы ANPS, которые значимо коррелировали с соответствующей шкалой GPIUS-2 во всей выборке. Обоснование включения отрицательных эмоций в третий блок было основано на том факте, что отрицательные эмоции играют важную роль в наркозависимости (особенно на поздних стадиях), и мы ожидали, что даже после рассмотрения социально-демографии и положительных первичных эмоций отрицательные Аффект должен быть в состоянии объяснить увеличение дисперсии переменных GPIUS-2.
Итоги
Влияние пола и возраста на GPIUS-2 и шкалы ANPS
Для ANPS значимые эффекты пола были обнаружены на весах CARE [t(678) = -13.44, p <0.001], СТРАХ [t(678) = -7.41, p <0.001], ГНЕВ [t(678) = -3.15, p = 0.002], SADNESS [t(678) = -8.60, p <0.001], а духовность [t(678) = -2.63, p = 0.009]. Женщины оценивались выше во всех этих шкалах ANPS. Оценки общей шкалы GPIUS-2 [t(678) = 3.63, p <0.001], а также шкалы предпочтений для социального взаимодействия в Интернете [t(678) = 4.66, p <0.001], навязчивое использование Интернета [t(678) = 2.98, p = 0.003] и отрицательные исходы [t(678) = 5.10, p <0.001] значительно различались между полами. По всем этим шкалам мужчины набрали больше баллов, чем женщины. Средние значения и стандартные отклонения всех шкал для всей выборки, а также отдельно для мужчин и женщин представлены в таблицах. 1, 2.
Таблица 1. Средство и стандартные отклонения шкал GPIUS-2 во всей выборке, а также разделение по полу.
Таблица 2. Средства и стандартные отклонения ANPS во всей выборке, а также разделение по полу.
Возраст был значительно связан с шкалой ANPS CARE (r = -0.12, p = 0.001), PLAY (r = -0.19, p <0.001), СТРАХ (r = -0.11, p = 0.006), SADNESS (r = -0.11, p = 0.005) и Духовность (r = 0.11, p = 0.004) и регулирование настроения подтипа GPIUS-2 (r = -0.10, p = 0.011).
Частичные корреляции между GPIUS-2 и ANPS
Поскольку были найдены корреляции между возрастом и несколькими шкалами ANPS, а также одной шкалой GPIUS-2, все дальнейшие корреляционные анализы были реализованы с использованием частичных корреляций. Возраст был реализован как контрольная переменная.
Настольные 3 показывает частичные корреляции между шкалами ANPS и GPIUS-2 во всей выборке. Шкала ИССЛЕДОВАНИЕ ANPS была значительно отрицательно коррелирована почти со всеми шкалами GPIUS-2, кроме регулирования настроения. Шкала CARE была значительно отрицательно коррелирована с общей оценкой GPIUS-2 и предпочтениями в отношении подсетей для интерактивного социального взаимодействия, компульсивного использования Интернета и отрицательных результатов. Шкала PLAY для ANPS была значительно отрицательно связана со всеми масштабами GPIUS-2, за исключением компульсивного использования Интернета. FEAR был значительно положительно связан со всеми масштабами GPIUS-2. ANGER был значительно положительно коррелирован с общей оценкой GPIUS-2, предпочтением к онлайн-социальному взаимодействию, регулированию настроения и когнитивной заботе. SADNESS была значительно положительно связана со всеми шкалами GPIUS-2, за исключением отрицательных результатов в подшкале (здесь наблюдалось только значение тренда, r = 0.08). Духовность не коррелировала ни с одной из шкал GPIUS-2. Большая часть корреляции (особенно в отношении шкал SEEKING и FEAR), упомянутых как значимые, остаются значительными даже после исправления для множественного тестирования (0.05 / 42 = 0.00119).
Таблица 3. Частичные корреляции между шкалами ANPS и GPIUS-2, скорректированными по возрасту во всей выборке.
Как видно из таблицы 4, в мужской выборке SEEKING и шкалы GPIUS-2 были надежно отрицательно связаны. Только корреляция между ИСКЛЮЧЕНИЕМ и регуляцией настроения не достигла значения. Единственная значительная корреляция между шкалой CARE и GPIUS-2 была отрицательной корреляцией с предпочтением подшкала для интерактивного социального взаимодействия. Шкала PLAY была значительно отрицательно связана со всеми масштабами GPIUS-2. Что касается ассоциаций между FEAR и всеми шкалами GPIUS-2, все корреляции были значительными и положительными. Следует отметить, что все эти корреляции остаются значительными даже после коррекции для множественного тестирования (0.05 / 42 = 0.00119), за исключением корреляции с негативными результатами шкалы. Шкала ANGER положительно связана с общей оценкой GPIUS-2 и предпочтением subcales GPIUS-2 для интерактивного социального взаимодействия, когнитивной озабоченности и компульсивного использования Интернета. Корреляция между ANGER и отрицательными результатами подшкала не была значительной (p = 0.13). То же самое можно сказать об ассоциации с регуляцией настроения (p = 0.11). Шкала SADNESS значительно положительно связана со всеми масштабами GPIUS-2. Опять же шкала духовности не сильно коррелирует с любой из шкал GPIUS-2.
Таблица 4. Частичные корреляции между шкалами ANPS и GPIUS-2, скорректированными по возрасту в мужской подвыборке.
Как видно из таблицы 5, шкала SEEKING значительно отрицательно связана со всеми масштабами GPIUS-2, за исключением регулирования настроения и компульсивного использования Интернета в женском образце. Шкала CARE только значительно отрицательно связана с предпочтением интерактивного социального взаимодействия и негативных результатов. Шкала PLAY для ANPS значительно отрицательно связана с общей оценкой GPIUS-2, предпочтением для интерактивного социального взаимодействия, когнитивной озабоченности и негативных результатов. Шкалы FEAR и SADNESS ANPS значительно положительно связаны со всеми шкалами GPIUS-2. Все корреляции между шкалой FEAR и шкалами GPIUS-2 и большинством корреляций между шкалами SADNESS и GPIUS-2 оставались значительными даже после коррекции для множественного тестирования (0.05 / 42 = 0.00119). ANGER значительно положительно связан с общей оценкой GPIUS-2, предпочтением к онлайн-социальному взаимодействию, регулированию настроения и когнитивной заботе. Наконец, шкала Духовности только значительно положительно связана с отрицательными результатами подшкала GPIUS-2.
Таблица 5. Частичные корреляции между шкалами ANPS и GPIUS-2, скорректированными на возраст в женской подвыборке.
В заключение, по всем образцам, а также только по мужской и женской выборке шкалы ANPS с положительным воздействием (ИСКЛЮЧЕНИЕ, УХОД, ИГРА) отрицательно связаны с большинством шкал GPIUS-2. Напротив, шкалы ANPS отрицательного воздействия (FEAR, ANGER, SADNESS) положительно связаны с большинством шкал GPIUS-2 по гендерным группам.
Пошаговые регрессии
На следующем этапе были выполнены поэтапные регрессионные анализы. Таким образом, было исследовано количество объясненной дисперсии в шкале GPIUS-2 по возрасту, полу и шкалам ANPS. Результаты для общей оценки GPIUS-2, а также подшкалов представлены в таблицах 6–11.
Таблица 6. Иерархическая модель регрессии для общей оценки GPIUS-2.
Таблица 7. Иерархическая модель регрессии для предпочтений поддиапазона GPIUS-2 для интерактивного социального взаимодействия.
Таблица 8. Иерархическая модель регрессии для регулировки наклона подтипа GPIUS-2.
Таблица 9. Иерархическая регрессионная модель для подкожных задач GPIUS-2.
Таблица 10. Иерархическая модель регрессии для подсетей GPIUS-2 на компульсивном использовании в Интернете.
Таблица 11. Иерархическая модель регрессии для отрицательных результатов шкалы GPIUS-2.
Гендер значительно повлиял на все шкалы GPIUS-2 с мужчинами, показывающими более высокие оценки по сравнению с женщинами. Более того, даже после того, как положительные первичные эмоции уже были включены в модель, на втором этапе отрицательные первичные эмоции все еще объясняют значительную часть изменчивости в большинстве шкал GPIUS-2, когда они включены в третий шаг. Только в регрессионной модели для предпочтения масштаба GPIUS-2 для интерактивного социального взаимодействия ни одна из негативных первичных эмоций не объясняла значительную часть разницы по возрасту, полу и позитивным первичным эмоциям. Таким образом, особенно масштаб FEAR, а также SADNESS представляют собой шкалы ANPS, наиболее сильно связанные со всеми (суб) шкалами GPIUS-2. Оба они положительно связаны с соответствующими шкалами GPIUS-2 (sub).
Обсуждение
Обсуждение
Насколько нам известно, настоящее исследование впервые исследует, как индивидуальные различия в первичных эмоциональных системах, оцениваемые ANPS, связаны с индивидуальными различиями в тенденциях к интернет-зависимости. Учитывая ассоциации между отдельными различиями в ANPS и общей оценкой GPIUS-2, становится очевидным, что более высокие баллы во всех отрицательных первичных эмоциональных системах (FEAR, SADNESS, ANGER) прочно связаны с более высокими тенденциями к проблемному использованию Интернета, тогда как обратные результаты наблюдаются для всех положительных эмоциональных систем. Кроме того, общие оценки интернет-аддикции лучше всего могли бы предсказать более высокими оценками систем FEAR и SADNESS или более низкими оценками в системе CARE, Это подчеркивает уже описанные ассоциации между интернет-зависимостью и депрессией (см. Sariyska и др., 2015), но и связи между интернет-зависимостью и невротизмом (например, Hardie и Tee, 2007; Montag et al., 2010). Это обсуждалось (Дэвис и Панкепп, 2011; Понедельник, 2014), что индивидуальные различия в первичных эмоциональных системах могут представлять эволюционирующие старейшие части человеческой личности, и FEAR / SADNESS, по-видимому, надежно связаны с невротизмом (см. Montag et al., 2013; Sindermann и др., 2016).
Определение различных аспектов чрезмерного использования Интернета имеет важное значение как для нейробиологических исследований, так и для клинической практики. Примечательно, что в настоящем исследовании различные аспекты интернет-зависимости по-разному связаны с первичными эмоциональными системами, оцениваемыми ANPS. Высокие предпочтения в отношении онлайн-взаимодействия в Интернете кажутся лучше всего предсказанными низкими показателями PLAY. Хотя настоящее исследование не может дать представление о причинных механизмах, таких как низкие оценки PLAY, потенциально являются предрасположенностью или последствием интернет-зависимости, выводы заслуживают внимания для выявления возможных соответствующих личностных диспозиций, На наш взгляд, отрицательная связь между PLAY и предпочтением интерактивного социального взаимодействия интригует в свете (i) дискуссии о возможных связях между интернет-зависимостью и СДВГ (Yoo et al., 2004; Sariyska и др., 2015) и (ii), а также возможность уменьшения ранней социальной игры у детей, в конечном итоге диагностированных с СДВГ (Panksepp, 1998a, 2008). Действительно, исследования на животных дали предварительные доказательства того, что отсутствие грубых и барабанных игр у молодых животных может привести к симптомам СДВГ (Panksepp и др., 2003). Корроральностью этого может быть то, что чрезмерное использование Интернета у детей может привести к снижению социальной активности в реальном мире, что, в свою очередь, может способствовать развитию симптомов СДВГ. Эти взаимодействия между чрезмерным использованием Интернета и развитием СДВГ могут быть дополнительно изучены в будущих исследованиях (очевидно, причинно-следственные связи не могут быть идентифицированы из исследований корреляционных сечений, таких как настоящее).
Учитывая множество аспектов регулирования настроения и озабоченности Интернетом, следует отметить, что баллы SADNESS были одним из лучших предикторов для интернет-зависимости, контролируемых GPIUS-2. Таким образом, люди, высоко оценивающие измерение личности SADNESS, могут использовать Интернет как социальный суррогат для повышения настроения настроения, возможно, особенно при эмоциональном «опускании» или расстройстве, о чем свидетельствуют соответствующие пункты GPIUS-2 (Caplan, 2010; п. 1093). Соответственно, настоящие выводы можно интерпретировать двумя способами: (i) Лица с высокой степенью готовности могут хотеть снизить свою негативную эмоциональность за счет более постоянного использования Интернета по сравнению с более скромными пользователями Интернета; (ii) в качестве альтернативы, возможно, что более высокая САДНЕСТЬ среди первичной эмоциональной системы может быть долгосрочным следствием интернет-передержки. Поскольку ANPS измеряет долгосрочные черты, а не краткосрочные состояния, а личностные черты считаются довольно стабильными в течение длительного времени (Edmonds и др., 2008; Orri и др., 2016), мы предлагаем, чтобы первое объяснение было более подходящим. Конечно, это нужно будет оценивать с помощью продольного дизайна.
Наконец, давайте рассмотрим аспекты компульсивного использования Интернета и негативные результаты из-за чрезмерного использования Интернета: принудительное использование Интернета, вероятно, отражает потерю контроля над собственным чрезмерным использованием Интернета. Действительно, высокие оценки использования Интернета лучше всего прогнозируются высокими оценками FEAR, что говорит о том, что хроническая высокая тревога может быть в центре компульсивного использования. Кроме того, отрицательные результаты можно лучше всего прогнозировать с помощью низких оценок SEEKING, предполагая гипотезу о том, что i) либо низкие оценки SEEKING являются отрицательным аффективным результатом чрезмерного использования Интернета, либо ii) что низкий уровень ИСКЛЮЧЕНИЯ, как первичный (конституционный) эмоциональный признак, который может быть как ожидается, уменьшит общительность, предрасполагает людей проявлять эскалационное взаимодействие с неодушевленными объектами (где они имеют полный контроль), что приводит к интернет-зависимости (что можно охарактеризовать как отрицательный результат, по крайней мере, с внешних точек зрения), Последнее замечание: шкала ANPS FEAR в основном предназначена для оценки мягкой тревоги и не интенсивного страха. Для дополнительных обсуждений и мер по устранению тревоги и страха см. (Markett и др., 2014; Reuter et al., 2015).
К молекулярному пониманию интернет-зависимости
В дебатах об интернет-зависимости и ее включении в предстоящий ICD-11 большое количество исследований было проведено в классической психологии и нейронауках, которые поддерживают мнение о том, что чрезмерное использование Интернета действительно может быть хорошо охарактеризовано как поведенческая зависимость (см. Обзоры Brand и др., 2014; Montag et al., 2015a). В нейронауках наиболее ярким свидетельством понимания интернет-зависимости являются магнитно-резонансная томография (МРТ) и в меньшей степени исследования электроэнцефалографии (ЭЭГ) и позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) (например, Ким и др., 2011; см. также обзор Montag et al., 2015a). На сегодняшний день прямые доказательства молекулярных основ интернет-зависимости остаются разреженными (за исключением немногих вышеупомянутых исследований молекулярной генетики и психофармакологии). Помимо такой наводящей работы теоретическая основа, которая может обеспечить согласованную «дорожную карту» для изучения молекулярных основ интернет-зависимости, пока недоступна. Поэтому мы хотели бы использовать результаты настоящего исследования, используя меры самоотчета, оценивающие индивидуальные различия в зависимости от интернета и первичные эмоциональные черты, чтобы помочь создать предварительную модель, о том, какие области мозга, а что еще более важно, которые лежат в основе нейротрансмиттеров в настоящее время может помочь пролить свет на научное понимание интернет-зависимости. Полезность такого подхода была недавно использована для демонстрации того, как эмоциональные лицевые действия, освещенные работой Пола Экмана, могут быть интегрированы с теоретической структурой аффективной нейробиологии для изучения молекулярной / нейротрансмиттерной основы человеческого эмоционального выражения (Montag и Panksepp, 2016). Такие идеи уже выдвинуты в качестве практических идей в области психологии личности (Монтаг и Рейтер, 2014).
Мы предоставляем подробные «дорожные карты» (т. Е. Рабочие гипотезы) для таких идей в таблице 12, где мы отмечаем текущие, наиболее вероятно, самые сильные ассоциации между различными различными аспектами интернет-зависимости (оцененными GPIUS-2) и наиболее вероятными (то есть в настоящее время наиболее важными) первичной эмоциональной системой (системами). А именно, в левой части таблицы 12 подкатегории GPIUS-2-зеркалирования (некоторые, но не все) важные симптомы интернет-зависимости представлены вместе, с их тесно связанными первичными эмоциональными сетями, полученными из настоящего исследования вопросников. С правой стороны нейроанатомические структуры, включая соответствующие нейротрансмиттерные / нейропептидные системы, суммируются либо как активация, либо ингибирование каждой нейронной схемы, лежащей в основе различных первичных эмоциональных систем. Опять же, это возможно, так как первичные эмоциональные системы были детально отображены в отношении их нейроанатомии и лежащих в основе нейротрансмиттеров / нейропептидов. ANPS был построен на фоне этих данных (см. Panksepp, 1998b, 2011).
Таблица 12. Краткое описание первичных эмоциональных систем кросс-вида и их основных нейроанатомических структур и нейротрансмиттеров / нейропептидов (информация, взятая из Panksepp, 1998b, 2011; Montag и Panksepp, 2016).
Связывание кросс-видов подходов к аффективной нейронауке с изучением интернет-зависимостей создает последовательную структуру, которая в конечном итоге позволяет исследователям тестировать несколько молекулярных кандидатов мозга, которые могут помочь нам лучше охарактеризовать и понять интернет-зависимость. Такая интеграция также может способствовать разработке методов лечения различных аспектов интернет-зависимости. Здесь мы хотели бы добавить важную проблему. Недавно была опубликована новая новая модель под названием I-PACE («Взаимодействие взаимодействия человека с влиянием-познанием»), чтобы объяснить, что генезис интернет-зависимости может быть дополнительно разъяснен вышеупомянутым взаимодействием переменных (Brand и др., 2016b). Наши рамки могут быть интегрированы в эту модель, поскольку I-PACE включает в себя биопсихологическое оздоровление человека, представляющего фактор устойчивости или уязвимости для интернет-зависимости.
В частности, модель конкретных нарушений интернет-использования I-PACE представляет собой модель процесса, которая объединяет биологические (например, генетику), а также психологические характеристики (например, опыт раннего детства) человека как факторы уязвимости. Считается, что эти предрасполагающие факторы взаимодействуют с другими смягчающими факторами, такими как, например, справляющиеся стили или связанные с Интернетом смещения. Согласно модели, совпадение и взаимодействие неблагоприятных факторов приводят к ситуации, в которой - с когнитивной и эмоциональной точки зрения человека - с использованием Интернета - благоприятно. Если использование Интернета воспринимается как удовлетворение, внутренние психологические модели (например, предубеждения) могут привести к пониманию того, как усилено принудительное использование Интернета. Это усиливает использование Интернета в аналогичных будущих ситуациях, приводящих к неадаптивным поведенческим образцам.
С потерей контроля над использованием Интернета и возникающими негативными последствиями для повседневной жизни развивается специфическое расстройство интернет-использования. Как Brand et al. (2016b) упомянутые, рассматривая генетические основы как предрасполагающие факторы для возникновения конкретных расстройств интернет-использования, результаты настоящего исследования (с особым учетом таблицы 12) можно использовать для построения конкретных направленных гипотез о том, какие молекулы или молекулярно-генетические основы способствуют возникновению специфических расстройств интернет-использования. Например, известно, что нейронная схема для SADNESS является нарушенной нейропептидом окситоцина (Panksepp, 1998b). Поскольку SADNESS была связана с общей оценкой GPIUS-2 и ее подфацетами, такими как регулирование настроения в настоящем исследовании, (низкий) уровень окситоцина может быть ключевым фактором, представляющим угрозу для возникновения интернет-зависимости на эндокринологическом, но и молекулярно-генетическом уровне. Например, низкая эмпатия, с возможными связями с окситоцином, связана с более высокой зависимостью от интернета (Melchers и др., 2015). Таким образом, окситоцин является интересным кандидатом для тестирования в будущей работе (также в контексте модели I-PACE). Более того, мы, а также Brand et al. (2016b), уже отмечали, что эмоциональные реакции играют важную роль, когда человек, подключенный к Интернету, сталкивается с кий, связанным с Интернетом. Первичные эмоциональные системы могут вызвать причинно-следственные эмоциональные реакции. Следовательно, с этой точки зрения настоящее исследование может помочь связать модель I-PACE с жизненными обстоятельствами. Чтобы способствовать таким связям, мы хотели бы привести пример того, как Таблица 12 могут использоваться в целом. Мы продемонстрировали выше, что низкий уровень CARE и высокий SADNESS / FEAR прогнозируют общую зависимость от Интернета. Учитывая, что нейропептидный окситоцин играет важную роль в нейронных схемах, лежащих в основе CARE (облегчение) и SADNESS (ингибирование), но также и в отношении измерения FEAR (ингибирование), аденинтитрация окситоцина может помочь изменить эти схемы, чтобы уменьшить SADNESS и FEAR, тогда как укрепление CARE и исследования, творчества и экстравертной открытости к опыту (De Dreu et al., 2015), вследствие того, что они все чаще взаимодействуют с людьми в «реальной» жизни, одновременно снижая онлайн-социальные взаимодействия.
В этом контексте следует отметить, что окситоцин был обнаружен для ослабления аутичных симптомов (Hollander et al., 2007; Guastella et al., 2010) и облегчить распознавание эмоций (Domes и др., 2007). Поскольку интернет-зависимость также связана с низким уровнем эмпатии (Melchers и др., 2015), окситоцин может улучшить социальное познание в личных контактах, предпочитая менее личный онлайн-социальный дискурс. Кроме того, с помощью ANPS можно также связать различные сильные и слабые стороны первичной эмоциональной системы с конкретными аспектами интернет-зависимости (а не только с общей оценкой GPIUS-2). Например, поскольку измерение SADNESS связано с аспектом регуляции настроения и когнитивной заботы, введение окситоцина может, в частности, оказывать положительное терапевтическое воздействие на эти аспекты интернет-зависимости. Для некоторых предварительных эмпирических данных о связи между окситоцином и интернет-зависимостью см. Генетическую ассоциацию, сообщаемую между изменением гена OXTR и интернет-зависимостью в документе конференции, Sariyska et al. (2016).
Необходимо учитывать некоторые ограничения. Прежде всего, настоящая теоретическая основа была получена в результате исследования с использованием вопросников без оценки биологических переменных у присутствующих участников. Более того, самооценка собственных основных эмоциональных систем - это косвенный подход к собственному эмоциональному миру, в некотором смысле когнитивный подход к нашим эмоциям. Дэвис и Панкепп (2011; п. 1952) заявляют об этом следующим образом: «мы интерпретируем шкалы ANPS как третичные (опосредованные мыслями) приближения влияния различных первичных эмоциональных систем на жизнь людей». Очевидно, что разработка более прямых методов измерения эмоциональной активности имеет большое значение. Другая проблема связана с разнообразными нейробиологическими рамками, подчеркивающими огромную значимость неокортикальных областей мозга, таких как дорсо-латеральная префронтальная кора и медиальная префронтальная кора - «места» исполнительного функционирования и регуляции эмоций в человеческом мозге (Дэвис и Панкепп (2000), Понятно, что наша дорожная карта для молекулярного исследования интернет-зависимости ограничена, поскольку мы здесь нацелены только на эмоциональную сторону этого расстройства. Различные аспекты когнитивного стиля должны быть интегрированы в будущую работу. Другая проблема возникает из данных в таблице 12: ANGER не был тесно связан в нашем наборе данных с оцененными аспектами интернет-зависимости, хотя появились некоторые существенные корреляции, которые казались более прямо связанными с перекрытиями с другими первичными эмоциональными системами (далее: LUST не оценивалось, поскольку оно не включено в ANPS). Тем не менее, как уже отмечалось ранее, это может представлять интерес / значение для оценки привыкания тенденции пациентов в различных областях использования Интернета, таких как интернет-порнографии наркомании, которые могут иметь отношение близко к LUST схемы (например, Brand и др., 2016a). Кроме того, интернет-игровое расстройство может иметь связи с онлайн-играми-шутерами от первого лица (Montag et al., 2011a), что может быть связано с чрезмерным возбуждением измерения индивидуальности RAGE / раздражительности (Montag et al., 2012b).
Наконец, мы кратко рассмотрим некоторые новые возникающие расстройства современного века электронной коммуникации - склонность к использованию смартфонов (для получения дополнительной информации об использовании смартфонов и личности см. Montag et al., 2015c). Как также указано Kwon et al. (2013a,b) перекрытие между потреблением Интернета и смартфоном колеблется вокруг корреляций 0.50 (следовательно, 25% от общей дисперсии), предполагая, что концептуальная дорожная карта, суммируемая здесь, может быть в некоторой степени переносима на чрезмерную нагрузку на другие интерактивные электрические среды, особенно на смартфоны. Для дальнейшего обсуждения того, как ANPS подходит к оценке личности, может представлять собой интересную основу для неврологического изучения зависимости интернет / смартфонов Монтаг и Уолла (2016), Действительно, мы уже собрали некоторые данные о склонности к смартфонам от всех участников; соответственно, мы разделяем схемы корреляции между зависимостью смартфонов и ANPS в таблице 13 настоящей статьи. Это позволяет читателям применять ту же стратегию, что и в таблице 12 установить гипотезу о молекулярной основе зависимости от смартфонов. Как и в случае с интернет-зависимостью, как FEAR, так и SADNESS показывают самые высокие корреляции с оценками наркомании смартфонов. Поскольку интернет-зависимость и зависимость от смартфонов разделяют 24% от дисперсии в нашем наборе данных (соотношение r = 0.49 между общей оценкой GPIUS-2 и шкалой зависимостей смартфонов (SAS)), ассоциации SADNESS и FEAR, по-видимому, падают в общей дисперсии корреляций между смартфоном и интернет-зависимостью. SAS изначально опубликован Kwon et al. (2013b), Внутренняя согласованность данных по настоящему вопроснику выглядит следующим образом: общая оценка SAS α = 0.995, нарушение повседневной жизни α = 0.841, положительное ожидание α = 0.874, вывод = 0.829, отношение, ориентированное на киберпространство α = 0.826, overuse α = 0.754, допуск α = 0.823.
Таблица 13. Частичные корреляции между ANPS и шкалой зависимости от смартфонов, скорректированными на возраст во всем образце.
Заключение
Настоящее исследование продемонстрировало полезность ANPS для понимания индивидуальных различий в интернет-зависимости. Рассматривая корреляции между ANPS и GPIUS-2, эта работа является первой дорожной картой молекулярного исследования интернет-зависимости. Мы считаем, что нынешняя работа, хотя и предлагает новую личность и теоретические рамки, еще более обогащается, будучи связана с уже существующими моделями, такими как I-PACE.
Авторские вклады
CM и JP разработали исследование и составили протокол. Автор CM провел литературное исследование, автор CS провел статистический анализ и форматирование рукописи. Авторы CM и CS написали рукопись. Автор ВВ дал дополнительные сведения и проверил всю рукопись. Также автор JP работал над первым и пересмотренным проектом рукописи, предоставил дополнительную ценную информацию и проверил рукопись.
Финансирование
Позиция CM финансируется за счет гранта Гейзенберга, предоставленного ему Немецким исследовательским фондом (DFG, MO 2363 / 3-1). Кроме того, исследование финансировалось грантом Немецкого исследовательского фонда (DFG MO2363 / 2-1), присужденного КМ, для изучения биологической основы интернет-зависимости.
Заявление о конфликте интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Сноски
Рекомендации
Ali, R., Jiang, N., Phalp, K., Muir, S., McAlaney, J. (2015). «Новые требования к этикеткам с цифровой зависимостью» в Международная рабочая конференция по разработке требований: основа для качества программного обеспечения (Cham: Springer International Publishing), 198-213.
Атмака, М. (2007). Случай проблемного использования Интернета успешно лечился с помощью SSRI-антипсихотической комбинации. Prog. Neuro Psychopharmacol. Biol. психиатрия 31, 961-962. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2007.01.003
Basiaux, P., le Bon, O., Dramaix, M., Massat, I., Souery, D., Mendlewicz, J., et al. (2001). Характер личности характера и характера (TCI) и субтипирование у алкогольных пациентов: контролируемое исследование. Алкоголь. 36, 584-587. doi: 10.1093 / alcalc / 36.6.584
Billieux, J. (2012). Проблемное использование мобильного телефона: обзор литературы и модель пути. Тек. Психиатрия 8, 299-307. doi: 10.2174 / 157340012803520522
Bortz, J. (2005). Statistik für Human- und Sozialwissenschaftler, Гейдельберг: Спрингер-Медизин.
Brand, M., Snagowski, J., Laier, C. и Maderwald, S. (2016a). Брюшной стриатуме активность при просмотре предпочитаемые порнографические фотографии коррелирует с симптомами интернет-порнографии наркомании. Neuroimage 129, 224-232. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2016.01.033
Brand, M., Young, KS и Laier, C. (2014). Префронтальный контроль и интернет-зависимость: теоретическая модель и обзор нейропсихологических и нейровизуальных результатов. Фронт. Hum. Neurosci. 8: 375. doi: 10.3389 / fnhum.2014.00375
Brand, M., Young, KS, Laier, C., Wölfling, K. и Potenza, MN (2016b). Интеграция психологических и нейробиологических соображений в отношении развития и поддержки конкретных расстройств интернет-использования: взаимодействие модели воздействия на человека (I-PACE). Neurosci. Biobehav. Rev. 71, 252-266. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2016.08.033
Camardese, G., De Risio, L., Di Nicola, M., Pizi, G., Janiri, L. (2012). Роль фармакотерапии в лечении «интернет-зависимости». Clin. Neuropharmacol. 35, 283–289. doi: 10.1097/WNF.0b013e31827172e5
Camardese, G., Leone, B., Walstra, C., Janiri, L. и Guglielmo, R. (2015). «Фармакологическое лечение интернет-зависимости», в Интернет зависимость, eds C. Montag и M. Reuter (Cham: Springer International Publishing), 151-165.
Caplan, SE (2010). Теория и измерение обобщенного проблемного использования Интернета: двухэтапный подход. Вычи. Hum. Behav. 26, 1089-1097. doi: 10.1016 / j.chb.2010.03.012
Дэвис, К.Л., и Панксепп, Дж. (2011). Эмоциональные основы человеческой личности в мозге и шкалы аффективной нейробиологии. Neurosci. Biobehav. Rev. 35, 1946-1958. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2011.04.004
Davis, KL, Panksepp, J. и Normansell, L. (2003). Аффективная шкала личности нейробиологии: нормативные данные и последствия. Neuropsychoanalysis 5, 57-69. doi: 10.1080 / 15294145.2003.10773410
Дэвис, РА (2001). Когнитивно-поведенческая модель патологического использования Интернета. Вычи. Hum. Behav. 17, 187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8
De Dreu, CK, Baas, M. и Boot, NC (2015). Окситоцин позволяет искать новизну и творческую работу с помощью регулируемого подхода: доказательства и перспективы для будущих исследований. Wiley Interdiscipl. Rev. 6, 409-417. doi: 10.1002 / wcs.1354
Domes, G., Heinrichs, M., Michel, A., Berger, C. и Herpertz, SC (2007). Окситоцин улучшает «чтение ума» у людей. Biol. психиатрия 61, 731-733. doi: 10.1016 / j.biopsych.2006.07.015
Dong, G. и Potenza, MN (2014). Когнитивно-поведенческая модель расстройства интернет-игр: теоретические основы и клинические последствия. J. Psychiatr. Местожительство 58, 7-11. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005
Edmonds, GW, Jackson, JJ, Fayard, JV и Roberts, BW (2008). Судьба характера, или есть надежда изменить мою личность еще? Soc. Личный. Psychol. Компас 2, 399-413. doi: 10.1111 / j.1751-9004.2007.00037.x
Farinelli, M., Panksepp, J., Gestieri, L., Leo, MR, Agati, R., Maffei, M., et al. (2013). ИССЛЕДОВАНИЕ и депрессия у пациентов с инсультом: исследование. J. Clin. Exp. Neuropsychol. 35, 348-358. doi: 10.1080 / 13803395.2013.776009
Geir, P., Selsbakk, JM, Theresa, W. и Sigmund, K. (2014). Тестирование различных версий аффективной шкалы личности нейронауки в клиническом образце. PLoS ONE 9: e109394. doi: 10.1371 / journal.pone.0109394
Felten, A., Montag, C., Markett, S., Walter, NT и Reuter, M. (2011). Генетически определенная доступность допамина предсказывает склонность к депрессии. Мозг Бехав. 1, 109-118. doi: 10.1002 / brb3.20
Goldstein, RZ, Craig, A. D, Bechara, A., Garavan, H., Childress, AR, Paulus, MP, et al. (2009). Нейроциркуляция с ослабленным пониманием наркомании. Тенденции Cogn. Sci. 13, 372-380. doi: 10.1016 / j.tics.2009.06.004
Guastella, AJ, Einfeld, SL, Gray, KM, Rinehart, NJ, Tonge, BJ, Lambert, TJ, et al. (2010). Интраназальный окситоцин улучшает распознавание эмоций у молодежи с нарушениями аутистического спектра. Biol. психиатрия 67, 692-694. doi: 10.1016 / j.biopsych.2009.09.020
Ha, JH, Yoo, HJ, Cho, IH, Chin, B., Shin, D. и Kim, JH (2006). Психиатрическая коморбидность оценивается у корейских детей и подростков, которые показывают положительный результат в отношении интернет-зависимости. J. Clin. Психиатрия 67, 821-826. doi: 10.4088 / JCP.v67n0517
Hahn, E., Reuter, M., Spinath, FM и Montag, C. (2017). Интернет-зависимость и ее грани: роль генетики и отношение к самонаправлению. Addict. Behav. 65, 137-146. doi: 10.1016 / j.addbeh.2016.10.018
Хан, DH, Ли, YS, Ян, KC, Ким, Эй, Лю, Ик и Реншоу, PF (2007). Дофаминовые гены и зависимость от награды у подростков с чрезмерной игрой в интернет-видео. J. Addict. Med. 1, 133–138. doi: 10.1097/ADM.0b013e31811f465f
Hardie, E. и Tee, MY (2007). Чрезмерное использование Интернета: роль личности, одиночества и сетей социальной поддержки в интернет-зависимости. Aust. J. Emerg. Technol. Soc. 5, 34-47.
Hollander, E., Bartz, J., Chaplin, W., Phillips, A., Sumner, J., Soorya, L., et al. (2007). Окситоцин увеличивает удержание социального познания при аутизме. Biol. психиатрия 61, 498-503. doi: 10.1016 / j.biopsych.2006.05.030
Hou, H., Jia, S., Hu, S., Fan, R., Sun, W., Sun, T., et al. (2012). Снижение полосатых дофаминовых переносчиков у людей с нарушением интернет-зависимости. J. Biomed. Biotechnol. 2012:854524. doi: 10.1155/2012/854524
Internetworldstats (2016). Статистика использования Интернета - интернет-изображение, Доступно в Интернете по адресу: www.internetworldstats.com/stats.htm, Доступ к 05th Spetember 2016
Karterud, S., Pedersen, G., Johansen, M., Wilberg, T., Davis, K. и Panksepp, J. (2016). Первичные эмоциональные черты у пациентов с расстройствами личности. Чел. Мент. Здоровье. 10, 261-273. doi: 10.1002 / pmh.1345
Kim, SH, Baik, SH, Park, CS, Kim, SJ, Choi, SW и Kim, SE (2011). Снижены стриатальные рецепторы дофамина D2 у людей с интернет-зависимостью. Neuroreport 22, 407–411. doi: 10.1097/WNR.0b013e328346e16e
Ko, CH, Yen, JY, Yen, CF, Chen, CS, Weng, CC и Chen, CC (2008). Связь между интернет-зависимостью и проблемным употреблением алкоголя у подростков: модель поведения проблемы. Cyberpsychol. Behav. 11, 571-576. doi: 10.1089 / cpb.2007.0199
Kwon, M., Kim, DJ, Cho, H. и Yang, S. (2013a). Шкала зависимости смартфонов: разработка и проверка короткой версии для подростков. PLoS ONE 8: e83558. doi: 10.1371 / journal.pone.0083558
Kwon, M., Lee, JY, Won, WY, Park, JW, Min, JA, Hahn, C., et al. (2013b). Разработка и проверка шкалы зависимости смартфонов (SAS). PLoS ONE 8: e56936. doi: 10.1371 / journal.pone.0056936
Леви, Р. и Голдман-Ракич, PS (2000). «Сегрегация функций рабочей памяти в дорсолатеральной префронтальной коре», в Исполнительный контроль и лобная доля: текущие проблемы, eds WX Schneider, AM Owen и J. Duncan (Berlin: Springer), 23-32.
Маркет, С., Монтэг, К., Ройтер, М. (2014). В пользу поведения: о важности экспериментальных парадигм в проверке предсказаний пересмотренной теории чувствительности к подкреплению Грея. Фронт. Сист. Neurosci. 8: 184. doi: 10.3389 / fnsys.2014.00184
Melchers, M., Li, M., Chen, Y., Zhang, W., and Montag, C. (2015). Низкая эмпатия связана с проблемным использованием Интернета: эмпирические данные из Китая и Германии. Asian J. Psychiatr. 17, 56-60. doi: 10.1016 / j.ajp.2015.06.019
Montag, C. (2014). Мозговый нейротрофический фактор и личность. Adv. Biol 2014:719723. doi: 10.1155/2014/719723
Montag, C., Bey, K., Sha, P., Li, M., Chen, YF, Liu, WY, et al. (2015b). Имеет ли смысл различать обобщенную и конкретную интернет-зависимость? Данные из кросс-культурного исследования из Германии, Швеции, Тайваня и Китая. Азия Пак. психиатрия 7, 20-26. doi: 10.1111 / appy.12122
Montag, C., Błaszkiewicz, K., Sariyska, R., Lachmann, B., Andone, I., Trendafilov, B., et al. (2015c). Использование смартфона в 21st веке: кто активен в WhatsApp? BMC Res. Заметки 8:331. doi: 10.1186/s13104-015-1280-z
Montag, C., Duke, É., И Reuter, M. (2015a). «Краткий обзор нейрофизиологических данных об интернет-зависимости», Интернет зависимость, eds C. Montag и M. Reuter (Cham: Springer International Publishing), 131-139.
Montag, C., Fiebach, CJ, Kirsch, P. и Reuter, M. (2011b). Взаимодействие 5-HTTLPR и вариации на ген рецептора окситоцина влияет на негативную эмоциональность. Biol. психиатрия 69, 601-603. doi: 10.1016 / j.biopsych.2010.10.026
Montag, C., Flierl, M., Markett, S., Walter, N., Jurkiewicz, M., and Reuter, M. (2011a). Интернет-зависимость и личность в видеоиграх от первого лица. J. Media Psychol. 23, 163–173. doi: 10.1027/1864-1105/a000049
Montag, C., Hahn, E., Reuter, M., Spinath, FM, Davis, K. и Panksepp, J. (2016). Роль природы и воспитание индивидуальных различий в первичных эмоциональных системах: данные двойного исследования. PLoS ONE 11: e0151405. doi: 10.1371 / journal.pone.0151405
Montag, C., Jurkiewicz, M., и Reuter, M. (2010). Низкая самонаправленность - лучший предиктор для проблемного интернет-использования, чем высокий нейротизм. Вычи. Hum. Behav. 26, 1531-1535. doi: 10.1016 / j.chb.2010.05.021
Montag, C., Kirsch, P., Sauer, C., Markett, S. и Reuter, M. (2012a). Роль гена CHRNA4 в интернет-зависимости: исследование случай-контроль. J. Addict. Med. 6, 191–195. doi: 10.1097/ADM.0b013e31825ba7e7
Montag, C. и Panksepp, J. (2016). Изначальные эмоционально-аффективные выразительные основы человеческого выражения лица. Motiv. Emot. 40, 760–766. doi: 10.1007/s11031-016-9570-x
Montag, C. и Reuter, M. (2014). Рассеяние молекулярно-генетической основы личности: от моноаминов до нейропептидов. Neurosci. Biobehav. Rev. 43, 228-239. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2014.04.006
Montag, C. и Reuter, M. (2015a). Интернет зависимость, Cham: Springer International Publishing.
Montag, C. и Reuter, M. (2015b). «Молекулярная генетика, личность и интернет-зависимость», в интернет зависимость, eds C. Montag и M. Reuter (Cham: Springer International Publishing), 93-109.
Montag, C., Reuter, M., Jurkiewicz, M., Markett, S. и Panksepp, J. (2013). Отображение структуры человеческого беспокойного мозга: обзор результатов психологии нейрофизиологических личностей. Rev. Neurosci. 24, 167-190. doi: 10.1515 / revneuro-2012-0085
Montag, C., and Walla, P. (2016). Carpe diem вместо того, чтобы потерять свой социальный ум: помимо цифровой зависимости и почему мы все страдаем от цифрового злоупотребления. Cogent Psychol. 3: 1157281. doi: 10.1080 / 23311908.2016.1157281
Montag, C., Weber, B., Trautner, P., Newport, B., Markett, S., Walter, NT, et al. (2012b). Влияет ли чрезмерная игра на насильственные шутеры от первого лица-шутера-видео-игры на мозг в ответ на эмоциональные стимулы? Biol. Psychol. 89, 107-111. doi: 10.1016 / j.biopsycho.2011.09.014
Orri, M., Rouquette, A., Pingault, J.-B., Barry, C., Herba, C., Côté, SM, et al. (2016). Продольная и сексуальная измерительная инвариантность аффективной шкалы личности нейронауки. Оценка. doi: 10.1177 / 1073191116656795. [Epub перед печатью].
Panksepp, J. (1998a). Нарушения дефицита внимания с гиперактивностью, психостимуляторы и нетерпимость детской игривости: трагедия в процессе становления? Тек. Dir. Psychol. Sci. 7, 91–98. doi: 10.1111/1467-8721.ep10774709
Panksepp, J. (1998b). Аффективная нейронаука: основы эмоций человека и животных, Оксфорд: университетская пресса.
Panksepp, J. (2005). Аффективное сознание: основные эмоциональные чувства у животных и людей. Сознательное. Cogn. 14, 30-80.
Panksepp, J. (2008). Играть, СДВГ, и строительство социального мозга: должен ли первый класс каждый день быть перерывом? Am. J. Play 1, 55-79.
Panksepp, J. (2011). Межвидовая аффективная нейронаука расшифровывает первичные аффективные переживания людей и родственных животных. PLoS ONE 6: e21236. doi: 10.1371 / journal.pone.0021236
Panksepp, J. и Biven, L. (2012). Археология разума: нейроэволюционное происхождение человеческих эмоций. Серия Нортон по межличностной нейробиологии. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: WW Norton & Company.
Panksepp, J., Burgdorf, J., Turner, C., and Gordon, N. (2003). Моделирование пробуждения ADHD-типа с односторонним повреждением лобной коры у крыс и положительными эффектами игровой терапии. Мозг Cogn. 52, 97–105. doi: 10.1016/S0278-2626(03)00013-7
Петри, Н. М., и О'Брайен, С. П. (2013). Расстройство интернет-игр и DSM-5. Наркомания 108, 1186-1187. doi: 10.1111 / add.12162
Pierce, RC, и Kumaresan, V. (2006). Мезолимбическая система допамина: окончательный общий путь для усиления эффекта от наркотиков? Neurosci. Biobehav. Rev. 30, 215-238. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2005.04.016
Pingault, JB, Pouga, L., Grèzes, J. и Berthoz, S. (2012). Определение эмоциональных эндофенотипов: проверка аффективной шкалы личности нейробиологии и дальнейшие перспективы. Psychol. Оценка. 24, 375-385. doi: 10.1037 / a0025692
Plieger, T., Montag, C., Felten, A. и Reuter, M. (2014). Полиморфизм транспортера серотонина (5-HTTLPR) и личность: стиль ответа как новый эндофенотип для беспокойства. Int. J. Neuropsychopharmacol. 17, 851-858. doi: 10.1017 / S1461145713001776
Reuter, M., Cooper, AJ, Smillie, LD, Markett, S. и Montag, C. (2015). Новая мера для пересмотренной теории чувствительности к усилению: психометрические критерии и генетическая валидация. Фронт. Сист. Neurosci. 9: 38. doi: 10.3389 / fnsys.2015.00038
Reuter, M., Weber, B., Fiebach, CJ, Elger, C., and Montag, C. (2009). Биологическая основа гнева: ассоциации с геном, кодирующим DARPP-32 (PPP1R1B) и объемом миндалин. Behav. Brain Res. 202, 179-183. doi: 10.1016 / j.bbr.2009.03.032
Сарийская Р., Лахманн Б., Рейтер М., Ченг С., Гниски А., Калишевска-Церемская К. и др. (2016). Использование Интернета: молекулярные влияния функционального варианта на ген OXTR, мотивация использования Интернета и кросс-культурные особенности. Чел. Индивид. Dif. 101, 512. doi: 10.1016 / j.paid.2016.05.286
Saryyska, R., Reuter, M., Bey, K., Sha, P., Li, M., Chen, YF, et al. (2014). Самооценка, личность и интернет-зависимость: кросс-культурное сравнительное исследование. Чел. Индивид. Dif. 61, 28-33. doi: 10.1016 / j.paid.2014.01.001
Sariyska, R., Reuter, M., Lachmann, B., and Montag, C. (2015). Расстройство дефицита внимания / гиперактивности является лучшим предиктором для проблемного использования Интернета, чем депрессия: данные из Германии. J. Addict. Местожительство Ther. 6:209. doi: 10.4172/2155-6105.1000209
Sindermann, C., Li, M., Sariyska, R., Lachmann, B., Duke, É., Cooper, A., et al. (2016). Обновлен 2D: 4D-отношение и невротизм: эмпирические данные из Германии и Китая. Фронт. Psychol. 7: 811. doi: 10.3389 / fpsyg.2016.00811
Suissa, AJ (2013). Азартные игры и кибер-наркомания как социальная проблема: некоторые психосоциальные ориентиры. Можно. Soc. Преподаватель 30, 83-100.
Tao, R., Huang, X., Wang, J., Zhang, H., Zhang, Y. и Li, M. (2010). Предлагаемые диагностические критерии для интернет-зависимости. Наркомания 105, 556-564. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x
Thenu, CT и Keerthi, S. (2013). Распространенность цифровой зависимости и использование цифровых устройств учащимися. EXCEL Int. J. Multidisciplinary Manag. Stud. 3, 118-128.
Vink, JM, van Beijsterveldt, TC, Huppertz, C., Bartels, M. и Boomsma, DI (2015). Надежность компульсивного использования Интернета у подростков. Addict. Biol. 21, 460-468. doi: 10.1111 / adb.12218
Volkow, ND, Wang, GJ, Maynard, L., Fowler, JS, Jayne, B., Telang, F., et al. (2002). Влияние детоксикации алкоголя на рецепторы дофамина D2 у алкоголиков: предварительное исследование. Психиатрическая Рес. 116, 163–172. doi: 10.1016/S0925-4927(02)00087-2
Yen, JY, Ko, CH, Yen, CF, Chen, CS и Chen, CC (2009). Связь между вредным употреблением алкоголя и интернет-зависимостью среди студентов; сравнение личности. Психиатрическая клиника. Neurosci. 63, 218-224. doi: 10.1111 / j.1440-1819.2009.01943.x
Yen, JY, Ko, CH, Yen, CF, Wu, HY и Yang, MJ (2007). Сопутствующие психические симптомы интернет-зависимости: дефицит внимания и гиперактивность (СДВГ), депрессия, социальная фобия и враждебность. J. Adolesc. Здоровье, 41, 93-98. doi: 10.1016 / j.jadohealth.2007.02.002
Yoo, HJ, Cho, SC, Ha, J., Yune, SK, Kim, SJ, Hwang, J., et al. (2004). Симптомы гиперактивности дефицита внимания и интернет-зависимость. Психиатрическая клиника. Neurosci. 58, 487-494. doi: 10.1111 / j.1440-1819.2004.01290.x
Young, KS (1996). Психология использования компьютеров: XL. Захватывающее использование Интернета: случай, который нарушает стереотип. Psychol. По донесению 79, 899-902. doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899
Young, KS (1998a). Интернет-зависимость: возникновение нового клинического заболевания. Cyberpsychol. Behav. 1, 237-244. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
Young, KS (1998b). Пойманный в сети: как распознать признаки интернет-зависимости и выигрышную стратегию восстановления. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: John Wiley & Sons.
Young, KS и Rogers, RC (1998). Отношения между депрессией и зависимостью в Интернете. Cyberpsychol. Behav. 1, 25-28. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
Zhou, Y., Lin, FC, Du, YS, Zhao, ZM, Xu, JR и Lei, H. (2011). Серьезные аномалии в зависимости от интернета: исследование морфометрии на основе воксела. Евро. J. Radiol. 79, 92-95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.025
Ключевые слова: ANPS, первичные эмоциональные системы, интернет-зависимость, цифровая зависимость, Panksepp, GPIUS-2, личность, зависимость от смартфонов
Образец цитирования: Montag C, Sindermann C, Becker B и Panksepp J (2016) Аффективная основа нейробиологии для молекулярного исследования интернет-зависимости. Фронт. Psychol, 7: 1906. doi: 10.3389 / fpsyg.2016.01906
Поступило в редакцию: 07 Сентябрь 2016; Принято: 21 Ноябрь 2016;
Опубликовано: 16 Декабрь 2016.
Под редакцией:
Натали Эбнер, Университет Флориды, США
Рассмотрено:
Марио Ф. Жуурена, Лондонская медицинская школа Королевского колледжа, Великобритания
Матиас Бренд, Университет Дуйсбурга-Эссена, Германия
Copyright © 2016 Montag, Sindermann, Becker и Panksepp. Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями Лицензия Creative Commons Attribution (CC BY), Использование, распространение или воспроизведение на других форумах разрешено при условии, что оригинальный автор (ы) или лицензиар зачисляются и что оригинальная публикация в этом журнале цитируется в соответствии с принятой академической практикой. Запрещается использование, распространение или воспроизведение, которое не соответствует этим условиям.
* Корреспонденция: Кристиан Монтаг, [электронная почта защищена]
†Эти авторы внесли одинаковый вклад в эту работу.
;
