Расстройство интернет-коммуникации: это вопрос социальных аспектов, адаптации и ожиданий от использования Интернета (2016)

, 2016; 7: 1747.

Опубликован онлайн 2016 Ноябрь 10. DOI:  10.3389 / fpsyg.2016.01747

PMCID: PMC5102883

Абстрактные

Приложения для онлайн-общения, такие как Facebook, WhatsApp и Twitter, являются одними из наиболее часто используемых интернет-приложений. Растет число людей, страдающих от ослабления контроля над использованием ими приложений для онлайн-общения, что приводит к различным негативным последствиям в автономной жизни. Это можно назвать беспорядком интернет-коммуникации (ICD). Текущее исследование исследует роль отдельных характеристик (например, психопатологические симптомы, чувство одиночества) и конкретных познаний. В выборке участников 485 была протестирована модель структурного уравнения для исследования предикторов и посредников, которые могут предсказать чрезмерное использование. Результаты подчеркивают, что более высокий уровень социального одиночества и менее воспринимаемая социальная поддержка повышают риск патологического использования. Влияние психопатологических симптомов (депрессия и социальная тревожность), а также индивидуальных характеристик (самооценка, самоэффективность и стрессовая уязвимость) на симптомы ИКД опосредованы ожиданиями использования интернета и дисфункциональными механизмами преодоления трудностей. Результаты иллюстрируют эффекты медиации, которые соответствуют теоретической модели Brand et al. (). Как показано в модели, социальные аспекты, по-видимому, являются ключевыми предикторами симптомов ИКД. Дальнейшие исследования должны исследовать сходящиеся и расходящиеся факторы других типов определенных нарушений в использовании Интернета.

Ключевые слова: Интернет-зависимость, сайты социальных сетей, ожидания использования интернета, психопатология, личность, копинг, онлайн-общение

Введение

В повседневной жизни Интернет является удобным инструментом для поиска информации, совершения покупок в Интернете и, кроме того, он служит для общения с людьми по всему миру. Простой доступ и все более широкое использование смартфонов повышают популярность сайтов социальных сетей (SNS), таких как Facebook, и других коммуникационных приложений, таких как Instagram, Twitter и WhatsApp (Wu et al., ). Все эти приложения позволяют взаимодействовать с другими людьми, эффективное взаимодействие является основной характеристикой этих инструментов как части социальных сетей. Однако определение социальных сетей более обширное: «Интернет-каналы, которые позволяют пользователям оппортунистически взаимодействовать и выборочно представлять себя как в режиме реального времени, так и асинхронно, как с широкой, так и с узкой аудиторией, которая извлекает пользу из пользовательского контента и восприятия взаимодействия с другими(Карр и Хейс, , п. 50). Это определение содержит ключевые элементы, такие как сгенерированная пользователем ценность или массовое общение, которые также являются частью профессиональных сетевых сайтов, чатов или дискуссионных форумов (Карр и Хейс, ). Для этого исследования мы определили общение в Интернете как использование сайтов социальных сетей (например, Facebook, Twitter, Instagram), микроблогов и блогов, а также интернет-мессенджеров (например, WhatsApp). Использование этих сайтов включает в себя действия, которые позволяют обмен с другими пользователями, такие как размещение контента или чтение сообщений. Определение не включает дополнительные функции сайтов социальных сетей, таких как игры или поиск информации.

Некоторые из основных причин, по которым эти инструменты приобрели такую ​​популярность, помимо возможности оставаться на связи с друзьями, - это управление впечатлениями и развлечения (Krämer и Winter, ; Нойбаум и Крамер, ). Кусс и Гриффитс () обнаружил социальные факторы, такие как групповая идентификация и коллективная самооценка, как главный предиктор участия в социальных сетях. Социальные сети - это веб-сообщества, в которых можно создавать индивидуальные профили для обмена личной информацией и связи с другими пользователями. Приложения для онлайн-общения в основном ориентированы на общение между разными людьми. В отличие от социальных сетей, социальные игры и поиск информации не являются основными функциями коммуникационных приложений. (Амихай-Гамбургер и Виницкий, ; Кусс и Гриффитс, ; Флорос и Сиомос, ; Гедес и др., ). Однако растет число людей, испытывающих негативные последствия из-за чрезмерного использования Интернета или различных онлайн-приложений, таких как онлайн-общение. Такое чрезмерное использование называется интернет-зависимостью или определенным нарушением использования Интернета. Возможными негативными последствиями могут быть ухудшение успеваемости на работе, в школе или в колледже, конфликты с семьей и друзьями или негативные эмоции (Brand et al., ). Сообщается, что распространенность интернет-зависимости в Германии составляет 1% (Rumpf et al., ).

Конкретное интернет-использование расстройство описывает привыкание использования определенного приложения, например, интернет-порнография, Интернет-игры, или интернет-связь (для получения дополнительной информации см Young, ; Young et al., ; Гриффитс, ; Дэвис, ; Кусс и Гриффитс, ; Brand et al., ). Зависимое использование Интернет-общения часто называют SNS-зависимостью, патологическим использованием SNS, а также зависимостью от Facebook или смартфона (Griffiths et al., ; Райан и др., ; Choi et al., ; Вегман и др., ). Все эти условия применяются к чрезмерному использованию онлайн-общения, социальных сетей или других услуг интернет-связи, а не к дополнительным специфическим функциям, таким как игры на сайтах социальных сетей (Kuss и Griffiths, ; Casale et al., ). В целом, основными аспектами этих технологий являются общение и взаимодействие с другими, независимо от конкретных особенностей. Некоторые люди страдают от негативных последствий, таких как чувство одиночества, нарушение социальной активности, психологическое здоровье, благополучие или межличностные отношения, проблемы с регулированием эмоций и ограниченный доступ к стратегиям выживания из-за использования таких онлайн-приложений (Андреассен и Паллезен, ; Hormes и др., ). Далее будет применяться термин «расстройство интернет-коммуникации» (ICD), который согласуется с терминологией DSM-5, относящейся к расстройству интернет-игр (Американская психиатрическая ассоциация, ) и, кроме того, рекомендуется Brand et al. (). Основываясь на симптомах поведенческой зависимости в целом и на классификации нарушений интернет-игр в разделе III DSM-5 в частности, симптомами ИКД являются выраженность, изменение настроения, толерантность, абстинентный синдром, потеря контроля, озабоченность и негативные последствия в работе, школе, успеваемости или в социальных отношениях (Griffiths et al., ).

Бранд и др. () предлагает теоретическую модель процесса под названием I-PACE model (I-PACE означает «Взаимодействие человека-аффекта-познания-выполнения»), которая рассматривает потенциальные процессы и механизмы, лежащие в основе развития и поддержания определенного расстройства, связанного с использованием Интернета, такого как ICD. Эта модель фокусируется на взаимодействии между основными характеристиками человека, эмоциональными и когнитивными реакциями и решением использовать определенное приложение. Эти механизмы могут привести к эффекту удовлетворения и компенсации, что может привести к определенному расстройству использования Интернета. Теоретическая основа различает предрасполагающие факторы и сдерживающие, а также опосредующие переменные. Авторы утверждают, что у людей есть определенные характеристики, такие как личность, социальные познания, конкретные мотивы использования приложения, психопатология и биопсихологическая конституция. Эти характеристики влияют на аффективные и когнитивные реакции, такие как стиль совладания и когнитивные предубеждения, связанные с Интернетом, например, ожидания использования Интернета. Эти переменные определены как модерирующие / опосредующие переменные в модели I-PACE. Ожидания от использования Интернета определяются как ожидания пользователя в отношении использования Интернета или конкретных приложений. Например, пользователи могут ожидать, что использование Интернета поможет избавиться от реальных проблем, избежать одиночества или испытать удовольствие и получить положительные эмоции, находясь в сети (Brand et al., ). Эти ожидания могут повлиять на поведение человека и решение использовать или не использовать определенное приложение. В модели I-PACE Brand et al. () предполагают, что особенно влияние характеристик человека на развитие и поддержание расстройства, связанного с использованием Интернета, опосредуется стилем совладания и когнитивными искажениями, связанными с Интернетом. Конкретные мотивы и предрасполагающие факторы подкрепляются полученным удовольствием и уходом от негативных чувств. В результате чрезмерное использование предпочтительного приложения может быть увеличено, что приведет к снижению контроля и снижению стабилизации основных характеристик человека (Brand et al., ). Некоторые части теоретической модели процесса и ее предыдущей версии (Brand et al., ) уже были проверены эмпирически в отношении киберсексуальной зависимости от Laier и Brand (), вызывающее привыкание использование SNS Wegmann et al. () и обобщенную интернет-зависимость от Brand et al. () с использованием подхода моделирования структурных уравнений. Результаты для общей интернет-зависимости показали, что стиль совладания и ожидания использования Интернета полностью опосредуют влияние личностных и психопатологических аспектов на общую Интернет-зависимость (Brand et al., ).

Дальнейшие посреднические эффекты между основными характеристиками человека и стилями совладания, а также когнитивные предубеждения, связанные с Интернетом, которые предполагаются в модели I-PACE, должны быть исследованы для различных расстройств, связанных с использованием Интернета. В текущем исследовании были проверены потенциальные предикторы и посредники нарушения Интернет-коммуникации. Рассматривая выявление конвергентных и дивергентных механизмов различных типов конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета, эмпирическая модель, включающая ту же операционализацию, что и Brand et al. () был применен для сравнения прямых и косвенных посреднических эффектов на теоретическом уровне.

Далее будет обсуждаться роль определенных потенциальных предикторов и посредников для поддержания и развития ICD. Все предикторы, к которым мы обращаемся, были исследованы в более раннем исследовании об общей интернет-зависимости (Brand et al., ). Мы также упомянем о дальнейших исследованиях, которые показывают двумерные или прямые эффекты между предполагаемыми предикторами и симптомами ICD.

Предыдущие исследования, например, продемонстрировали связь между симптомами ICD и депрессией, а также социальной тревожностью (De Cock et al., ; Панек и др., ; Hong et al., ; Бодроза и Йованович, ; Лакони и др., ; Моро и др., ; Гедес и др., ). Застенчивость и низкая самооценка также были связаны с симптомами ИКД в целом или зависимостью от Facebook в частности (Чак и Люнг, ; Стейнфилд и др., ; Омар и Субраманиан, ; Панек и др., ; Bhagat, ; Лакони и др., ; Гедес и др., ). С другой стороны, Jelenchick et al. () не обнаружили прямого эффекта между использованием SNS и симптомами депрессии.

Дальнейшие исследования исследовали центральную роль одиночества в интернет-зависимости и ICD. Харди и Ти () показали, что проблематичное использование интернета связано с высоким одиночеством, социальной тревогой и менее воспринимаемой социальной поддержкой (Харди и Ти, ). Ким и соавт. () утверждал, что одинокие люди компенсируют дефицит в реальной жизни, будучи онлайн. Это согласуется с исследованиями, в которых была обнаружена связь между одиночеством и ИКД (Бейкер и Освальд, ; Де Кок и др., ; Омар и Субраманиан, ; Сонг и др., ). Бейкер и Освальд () пояснил, что среда приложений для онлайн-общения кажется безопасным окружением для застенчивых людей, которые затем могут взаимодействовать с другими людьми. Это может быть особенно актуально, если ощущается меньшая социальная поддержка и высокое одиночество. Кажется, что использование SNS может уменьшить одиночество, что приводит к увеличению использования Интернета для удовлетворения потребностей социальных взаимодействий (Song et al., ). Результаты подчеркивают, что скорее социальное одиночество, чем эмоциональное одиночество, усиливает использование онлайн-общения (Райан и Ксенос, ; Джин, ). В целом, все эти исследования исследуют прямое влияние между характеристиками человека и патологическим использованием различных приложений для общения. Однако потенциальные эффекты посредничества в виде стиля совладания или когнитивных предубеждений, связанных с Интернетом, которые постулируются в теоретическом подходе Brand et al. (), до сих пор не исследованы. Просто Вегман и соавт. () показали, что влияние психопатологических симптомов, таких как депрессия и социальная тревога, на привыкание к употреблению SNS было опосредовано ожидаемой продолжительностью использования Интернета. Это соответствует Hormes et al. () которые теоретически утверждают, что на неадаптивное использование SNS влияют различные механизмы усиления (см. также Kuss и Griffiths, ).

Насколько мы можем судить, существует всего несколько исследований, в которых изучалась роль самоэффективности и использования SNS. В своем исследовании Ван Ж.-Л. и другие. () показали, что самоэффективность Интернета является значимым предиктором использования SNS в отношении мотивации использования SNS в качестве социальных и развлекательных функций. Это соответствует Gangadharbatla () который указывает, что самоэффективность Интернета положительно влияет на отношение к SNS. Связь между общей самоэффективностью и ИКД до сих пор не исследована.

Подводя итог, можно сказать, что существует много исследований, касающихся взаимосвязи между психопатологическими симптомами, самооценкой или одиночеством и патологическим использованием интернет-коммуникаций. Предыдущие исследования о стрессовой уязвимости или самоэффективности в качестве предикторов ICD, например, не были найдены. Тем не менее, в текущем исследовании использовались те же предикторы, которые также содержат уязвимость к стрессу и самоэффективность в модели структурного уравнения, чтобы быть как можно ближе к исходной модели Brand et al. (). Эта процедура позволяет сравнивать прямые и косвенные эффекты ICD с эффектами, уже найденными в общей интернет-зависимости.

На теоретическом уровне можно предположить, что люди, которые страдают от депрессии и межличностной чувствительности, ожидают, что в Интернете станет лучше или они смогут избежать реальных проблем. Эти люди могут также справиться с проблемами путем отказа или употребления психоактивных веществ. Это часть дисфункциональной стратегии выживания. Мы выдвигаем гипотезу о подобных эффектах для людей с низкой самооценкой, низкой самоэффективностью и высокой подверженностью стрессу, а также для людей, которые чувствуют себя одинокими и испытывают меньше социальной поддержки. Эти социальные и личностные аспекты могут привести к высокой вероятности того, что Интернет станет полезным инструментом, позволяющим избежать негативных чувств или испытать удовольствие и веселье при работе в Интернете. Можно также предположить, что эти характеристики также приводят к дисфункциональным стратегиям преодоления трудностей. Люди могут отрицать свою низкую самооценку или игнорировать чувства менее воспринимаемой поддержки вместо того, чтобы справляться с ней. Все эти стратегии для решения проблемных предрасположений могут привести к определенным познаниям, которые пренебрегают конфликтом или негативными эмоциями. Затем мы предположили, что люди с ожиданиями и идеей решения проблем в Интернете могут привести к неконтролируемому использованию онлайн-приложений связи.

Эти соображения основаны на теоретической модели Brand et al. (), в котором упоминаются эти предикторы (психопатологические симптомы, личностные аспекты), опосредовано дисфункциональным стилем совладания и познаниями, связанными с Интернетом, такими как ожидания использования Интернета. Принимая во внимание литературу о важности социального познания для использования SNS, постулированную Brand et al. (), мы утверждаем, что влияние социального познания на симптомы ИКД лишь частично опосредовано стилем совладания и ожиданиями. Операционализированная модель показана на рисунке Figure11.

Рисунок 1  

Операционализированная модель для анализа основных допущений, включая скрытые переменные ICD.

Способ доставки

Участниками

Четыреста восемьдесят пять участников в возрасте от 14 до 55 лет (M = 23.95, SD = 4.96 лет) принимал участие в исследовании. Триста пятьдесят восемь были женщинами, 125 были мужчинами, а двое не предоставили информации о поле. Что касается другой соответствующей социально-демографической информации, участники 252 сообщили, что у них были отношения или они были женаты, 366 были студентами, у 115 была постоянная работа. Все участники ранее участвовали в исследовании Brand et al. (), в котором выборка участников 1019 использовалась для проверки модели структурного уравнения на обобщенной интернет-зависимости. Нынешняя выборка была выбрана на основе первоочередного использования Интернет участниками. Мы попросили участников выбрать конкретное онлайн-приложение, которое они лично используют и которое они считают наиболее привлекательным. После того, как решение было принято, участники вводили одну версию короткого теста на интернет-зависимость, которая была характерна для их приложения первого выбора. Мы включили только участников, которые использовали Интернет в основном для онлайн-общения. Анализы с использованием расстройства интернет-коммуникации в качестве зависимой переменной не были частью предыдущего исследования, проведенного Brand et al. (). Участники тратят в среднем 562.10 мин (SD = 709.03) за неделю с использованием онлайн-приложений. Образец был набран в Университете Дуйсбург-Эссен через списки рассылки, листовки и рекомендации из уст в уста. Оценка проводилась в ходе онлайн-опроса, и участники могли принять участие в розыгрыше, где у них есть шанс выиграть iPad, iPad mini, iPod nano, iPod shuffle или подарочные карты Amazon. Местный комитет по этике одобрил исследование.

инструменты

Модифицированная версия короткого теста на интернет-зависимость (s-IAT-com)

Симптомы патологического использования приложений онлайн-общения, таких как SNS или блоги, были оценены с помощью модифицированной версии короткого теста интернет-зависимости, определенного для онлайн-общения (s-IAT-com; Wegmann et al., ). Для оценки субъективных жалоб в повседневной жизни, связанных с приложениями онлайн-общения, термин «Интернет» в первоначальной версии был заменен на «сайты онлайн-коммуникации» во всех пунктах. В инструкции содержалось определение онлайн-общения, в котором пояснялось, что термин «онлайн-сайты общения» включает SNS, блоги и микроблоги, электронную почту и обмен сообщениями. В s-IAT-com участники должны отвечать на вопросы 12 (например, «Как часто вы обнаруживаете, что находитесь на сайтах интернет-общения дольше, чем вы предполагали?? ») По пятибалльной шкале Лайкерта в диапазоне от 1 (= никогда) до 5 (= очень часто). На основании исследований Pawlikowski et al. (Суммарная оценка варьируется от 12 до 60. В этом диапазоне оценка> 30 указывает на проблемное использование, а оценка> 37 указывает на патологическое использование приложений онлайн-коммуникации. S-IAT-com состоит из двух факторов: потеря контроля (шесть пунктов) и тяга / социальные проблемы (шесть пунктов). Шкала имеет высокую внутреннюю согласованность (α Кронбаха). Для всей шкалы α составило 0.861 (потеря контроля / управление временем α = 0.842, тяга / социальные проблемы α = 0.774). Шкала была использована для представления латентного измерения нарушения интернет-коммуникации.

Шкала ожидаемого использования интернета

Шкала ожидаемого использования интернета (IUES; Brand et al., ) был использован для оценки основных мотивов участников для использования Интернета или онлайн. В вопроснике оценивается общее ожидание использования Интернета как полезного инструмента для получения удовольствия или выхода из реальности. Вегман и соавт. () уже подчеркивал эту шкалу как потенциальный фактор привыкания к использованию SNS. Анкета состоит из двух подшкал: положительное подкрепление (четыре пункта, например: «Я пользуюсь Интернетом, потому что это позволяет / облегчает получать удовольствие ») и ожидаемой продолжительности избегания (четыре пункта, например: «Я пользуюсь Интернетом, потому что это позволяет / помогает отвлечься от проблем »). Ответы должны быть даны по шестибалльной шкале Лайкерта в диапазоне от 1 (= полностью не согласен) до 6 (= полностью согласен). В текущей выборке внутренняя согласованность положительного подкрепления была α = 0.775, ожидаемой вероятности избегания α = 0.745. Обе явные переменные представляли скрытое измерение ожидаемого использования Интернета. Для более подробного описания см. Brand et al. ().

Краткая COPE

Краткое КОПЕ (Карвер, ) использовался для оценки стиля копирования в нескольких поддоменах. Для текущего исследования мы использовали три подшкалы немецкой версии (Knoll et al., ): отказ (например: «Я говорил себе: «Это нереально».), употребление вещества (например: «Я употребляю алкоголь или другие наркотики, чтобы почувствовать себя лучше ») и поведенческое разъединение (например: «Я отказывался от попыток с этим справиться »). Каждая подшкала состоит из двух пунктов, на которые нужно ответить по четырехбалльной шкале Лайкерта от 1 (= я вообще этим не занимался) до 4 (= я делал это много). Внутренняя согласованность была для отрицания подшкалы α = 0.495, подшкалы употребления психоактивных веществ α = 0.883 и подшкалы поведенческого разъединения α = 0.548, что в основном сопоставимо с показателем Карвера (). Мы считаем, что надежность была приемлемой, учитывая, что подшкалы состоят только из двух элементов и что существует несколько проверочных исследований, включая надежность повторного тестирования (Brand et al., ). Три упомянутых подшкалы были использованы для представления скрытого измерения.

Краткая инвентаризация симптомов

Краткий перечень симптомов использовался для оценки психологического статуса участников посредством самоотчета (BSI; Derogatis, ). Мы использовали депрессию двух подшкал (шесть пунктов, например: «В последние дни 7, сколько вы страдали от отсутствия интереса к вещам ».) и межличностная чувствительность (четыре пункта, например: «В последние дни 7, сколько вы страдали от чувства неполноценности по отношению к другим ».) немецкой версии (Franke, ). Ответы должны быть даны по пятибалльной шкале Лайкерта в диапазоне от 0 (= вовсе нет) до 4 (= крайне). Внутренняя согласованность в нашей выборке составляла α = 0.863 (депрессия подшкалы) и α = 0.798 (межличностная чувствительность подшкалы). Скрытое измерение психопатологических симптомов было представлено обеими подшкалами.

Шкала самооценки

Для оценки самооценки мы использовали модифицированную шкалу самооценки Коллани и Херцберга () по оригинальной шкале Розенберга (). Он состоит из десяти предметов (например: «Я отношусь к себе позитивно. »), На которые нужно ответить по четырехбалльной шкале Лайкерта в диапазоне от 0 (= категорически не согласен) до 3 (= полностью согласен). Внутренняя согласованность была α = 0.904.

Шкала самоэффективности

Общая самоэффективность оценивалась по шкале самоэффективности (Шварцер и Иерусалим, ) состоящий из десяти наименований (например: «Обычно я могу справиться со всем, что попадется мне на пути). Участники отвечают по четырехбалльной шкале Лайкерта от 1 (= не верно) до 4 (= не совсем верно). Внутренняя согласованность была α = 0.860.

Инвентарь Трир для хронического стресса

Мы измерили уязвимость к стрессу в последние месяцы 3 с помощью Trier Inventory for Chronic Stress (TICS) Schulz et al. (). Двенадцать предметов (например: «Страх, что случится что-то неприятное.) должны оцениваться по пятибалльной шкале Лайкерта в диапазоне от 0 (= никогда) до 4 (= очень часто). Внутренняя согласованность была α = 0.910.

Манифестные переменные шкалы самооценки, шкалы самоэффективности и описи Трира для хронического стресса представляли аспекты личности скрытого измерения.

Шкала одиночества

Мы использовали короткую версию шкалы одиночества (Де Йонг Гирвельд и Ван Тилбург, ) измерить чувство одиночества. Эта анкета содержит две подшкалы: эмоциональное одиночество (три пункта, например: «Я испытываю общее чувство пустоты ».) и расширение социальное одиночество/воспринимаемая социальная поддержка (три пункта, например: «Я скучаю по людям вокруг.). В текущем исследовании мы сосредоточились на социальное одиночество/воспринимаемая социальная поддержка, В этой подшкале предметы должны оцениваться по пятибалльной шкале Лайкерта от 1 (= нет!) До 5 (= да!). Внутренняя согласованность для эмоциональное одиночество был α = 0.755 и для социальное одиночество/воспринимаемая социальная поддержка α = 0.865.

Анкета социальной поддержки

Мы измеряли воспринимаемую социальную поддержку с помощью Вопросника социальной поддержки (F-SozU; Fydrich et al., ) состоящий из элементов 14 (например: «У меня есть близкий друг, который всегда готов мне помочь ».), которые должны оцениваться по пятибалльной шкале Лайкерта от 1 (= не соответствует действительности) до (5 = абсолютно соответствует действительности). Внутренняя согласованность была α = 0.924.

Манифестная переменная социального одиночества в шкале одиночества и средняя оценка в вопроснике социальной поддержки представляют социальные аспекты скрытого измерения.

Статистический анализ

Статистический анализ проводился с использованием SPSS 23.0 для Windows (IBM SPSS Statistics, выпущенный 2014). Чтобы проверить двумерные отношения между двумя переменными, мы рассчитали корреляции Пирсона. Подтверждающий факторный анализ (CFA) и модели структурных уравнений (SEM) были рассчитаны с помощью Mplus 6 (Muthén и Muthén, ). Отсутствуют недостающие данные. Мы оценили соответствие модели стандартным критериям: стандартизированная среднеквадратичная невязка (SRMR; значения <0.08 указывают на хорошее соответствие данным), сравнительные индексы соответствия (CFI / TLI; значения> 0.90 указывают на приемлемое соответствие, а> 0.95 - на хорошее соответствие. с данными) и среднеквадратичная ошибка аппроксимации (RMSEA; значения <0.08 указывают на хорошее, а 0.08–0.10 - приемлемое соответствие модели) (Hu and Bentler, , ). Χ2 Тест использовался для проверки, являются ли данные производными от определенной модели. Чтобы противопоставить разные модели, мы рассмотрели Байесовский информационный критерий (BIC), в то время как значения ниже десяти баллов указывают на лучшее соответствие с данными (Kass и Raftery, ). Все соответствующие переменные для посредничества должны были соотноситься друг с другом (Барон и Кенни, ).

Итоги

Описание и корреляции

Средний балл по выборке в s-IAT-com, баллы примененных вопросников и двумерные корреляции можно найти в таблице. Table1.1, По сравнению с опубликованными оценками Pawlikowski et al. () 39 участников (8.04%) указали на проблемное, но не патологическое использование (пороговые баллы> 30, но ≤37) и 15 участников (3.09%) на патологическое использование (пороговые баллы> 37) онлайн-коммуникаций.

Таблица 1  

Описательная статистика и двумерные корреляции между оценками короткого теста на интернет-зависимость и применяемыми шкалами.

Модель структурного уравнения

Предложенная модель структурного уравнения для скрытой переменной с симптомами ICD (s-IAT-com) в качестве зависимой переменной показала хорошее соответствие с данными. RMSEA был 0.060 (p = 0.054), CFI был 0.957, TLI был 0.938, а SRMR был 0.040, BIC был 15072.15. Χ2- тест был значительным, х2 был 174.17 (p <0.001) и χ2/ DF был 2.76.

В целом, 50.8% дисперсии симптомов МКБ можно объяснить предложенной моделью (R2 = 0.508, p <0.001). Модель структурного уравнения с факторными нагрузками и β-весами представлена ​​на рисунке. Figure22.

Рисунок 2  

Результаты модели структурного уравнения, включающие факторные нагрузки на описанные скрытые переменные и соответствующие β-веса, p-значения и остатки.

Скрытые переменные социальные аспекты оказали прямое влияние на зависимую скрытую переменную ICD, в то время как другие скрытые переменные не показали прямого влияния (все β <0.169, все ps> 0.263). Тем не менее, обе медиаторные переменные - ожидания от использования Интернета и преодоление трудностей - были значимыми предикторами ICD. Кроме того, личностные аспекты были значимым предиктором преодоления отрицательного β-веса. Косвенный эффект от личностных аспектов над совладанием с МКБ был значительным (β = -0.166, SE = 0.077, p = 0.031). Косвенный эффект от психопатологических симптомов до симптомов ИКД по сравнению с ожидаемой продолжительностью использования Интернета также был значительным (β = 0.199, SE = 0.070, p = 0.005). Оба результата указывают на эффекты медиации.

Дополнительные анализы

Чтобы лучше понять основные механизмы ICD, были протестированы некоторые дополнительные модели или части модели.

Первым вопросом, который мы затронули, было влияние социальных аспектов на ICD. По сравнению с эмпирической моделью Brand et al. (), скрытые переменные социальные аспекты были концептуализированы с манифестными переменными воспринимаемая социальная поддержка и скрытая переменная социальное одиночество Де Йонг Гирвельд и Ван Тилбург из шкалы одиночества) вместо подшкалы эмоциональное одиночество в текущем исследовании. При использовании тех же самых переменных манифеста для скрытой переменной социальные аспектыкак сделано в Brand et al. (), было приемлемое соответствие модели (CFI = 0.955, TLI = 0.936, RMSEA 0.063, SRMR = 0.040, BIC = 15142.03). Тем не менее, разница между этой моделью и основной моделью текущего исследования заключается в том, что не было прямого влияния социальных аспектов или опосредованного влияния личностных аспектов и ИКД путем совладания. Демографические переменные также рассматривались как потенциальные переменные, которые могут влиять на модель структурного уравнения. Сначала мы рассчитали двумерные корреляции между манифестными переменными и возрастом и нашли только корреляции с низким размером эффекта (Cohen, ) между возрастом и самооценкой, самоэффективностью, стрессовой уязвимостью, справляющимися переменными и ожидаемым использованием Интернета (rs <| 0.212 |). В целом требования по интеграции возраста в предложенной модели не были выполнены (Baron and Kenny, ). Чтобы контролировать предвзятость по половому признаку, было рассчитано групповое сравнение со всеми переменными, и были обнаружены существенные различия между участниками мужского и женского пола в отношении межличностной чувствительности, самоэффективности, стрессовой уязвимости, использования субстанций в зависимости от подклассов и обоих факторов ожидаемой продолжительности использования Интернета (t = | 0.06 – 4.32 |, p = 0.035– <0.001). После этого была проанализирована модель структурного уравнения с дополнительной дифференциацией по полу с использованием анализа средней структуры. Этот способ работы часто используется для сравнения групповых средних (мужские и женские) по предлагаемым конструктам (Димитров, ). Индексы соответствия были приемлемыми (CFI = 0.942, TLI = 0.926, RMSEA 0.066, SRMR = 0.070, BIC = 15179.13). В целом, мы обнаружили одинаковую взаимосвязь между выживанием, ожидаемым использованием Интернета и ICD для участников мужского и женского пола. Для женщин прямой эффект от социальных аспектов до ICD не был значительным (β = -0.148, p = 0.087) ни для мужчин (β = -0.067, p = 0.661), хотя размер эффекта был выше для описания. Влияние психопатологических симптомов на ИКД, обусловленное ожидаемой продолжительностью использования Интернета, было обнаружено только для женщин (β = 0.192, SE = 0.086, p = 0.025). Тем не менее, из-за малого размера выборки для моделей структурных уравнений результаты следует обсуждать с осторожностью. Различные модели структурного уравнения для женской и мужской выборки с учетом факторных нагрузок и β-весовых коэффициентов представлены на рисунке. Figure33.

Рисунок 3  

Результаты модели структурного уравнения, разделенной для выборки женского и мужского пола, включающей факторные нагрузки на описанные скрытые переменные и соответствующие β-веса, p-значения и остатки.

Обсуждение

Общее обсуждение результатов

В текущем исследовании анализируются потенциальные механизмы, такие как характеристики человека, стиль совладания и когнитивные искажения, связанные с Интернетом, связанные с симптомами МКБ. Предложенная модель структурного уравнения была основана на теоретической модели конкретного расстройства, связанного с использованием Интернета, Brand et al. () и эмпирическая модель обобщенной интернет-зависимости, выполненная Brand et al. (). В целом модель с ICD в качестве зависимой переменной дала хорошее соответствие данным. Предполагаемая модель объяснила 50.8% вариации симптомов МКБ. Результаты показали, что взаимосвязь между характеристиками человека и МКБ частично опосредована стилем совладания и ожиданиями использования Интернета. Кроме того, было обнаружено прямое влияние социальных аспектов, таких как социальное одиночество и воспринимаемая социальная поддержка симптомов МКБ.

Сначала мы рассчитали двумерную корреляцию между всеми переменными и оценкой s-IAT-связи, которые были значительными. Это соответствует предыдущему исследованию ICD. Полученные данные также подтверждают гипотезу о том, что стрессовая уязвимость и самоэффективность коррелируют с ИКД (впервые).

Во-вторых, гипотетическая модель структурного уравнения была проанализирована. Исследование показало, что социальные аспекты играют центральную роль в ICD. Высокое социальное одиночество и менее воспринимаемая социальная поддержка предсказывали симптомы ICD. Люди, которые считают себя социально одинокими и менее социально поддерживаемыми, испытывают более негативные последствия из-за своего поведения в онлайн-общении, что соответствует предыдущим исследованиям (Бейкер и Освальд, ; Де Кок и др., ; Омар и Субраманиан, ; Сонг и др., ). Люди, которые выбрали онлайн-коммуникационные приложения в качестве своей основной онлайн-активности, по-видимому, удовлетворяют социальные потребности онлайн больше, чем в реальных ситуациях (Song et al., ). Это указывает на то, что приложения для онлайн-общения выполняют социальную функцию и, возможно, компенсируют воспринимаемый реальный дефицит, который, по-видимому, является важным механизмом проблемного поведения в общении (Kim et al., ; Ядав и др., ; Хуан и др., ). Интересно, что этот эффект не был опосредован преодолением стратегий или ожиданий в отношении полезности Интернета для решения проблем или выхода из реальности. Следовательно, опытное удовлетворение или компенсация социальных дефицитов, которые приводят к чрезмерному использованию Интернета, описывает прямой эффект без влияния дальнейших когнитивных искажений.

Текущее исследование было направлено на выявление посреднических эффектов и проверку результатов с предыдущими эмпирическими данными о механизмах генерализованной интернет-зависимости (Brand et al., ). Не было ни прямого, ни опосредованного влияния социальных аспектов на общую интернет-зависимость. Следовательно, можно предположить, что увлекательное использование Facebook, WhatsApp или Twitter связано с социальным реальным дефицитом, таким как воспринимаемое социальное одиночество и менее воспринимаемая социальная поддержка. Это не тот случай общего злоупотребления Интернетом, когда не требуется никаких конкретных приложений. Поэтому предпочтение приложений онлайн-коммуникации в качестве безопасной, анонимной, контролируемой среды для общения связано с меньшей интеграцией в реальные социальные сети, что, как предполагается, ведет к дисфункциональному использованию.

Исследование также показало, что дисфункциональный стиль преодоления трудностей и ожидаемое использование Интернета являются важными предикторами ИКД, что согласуется с другими исследованиями о предикторах интернет-зависимости (Tonioni et al., ; Турель и Серенко, ; Xu et al., ; Tang et al., ; Brand et al., ; Kardefelt-Винтер, ; Lee et al., ). Люди с высокими ожиданиями в отношении Интернета как полезного инструмента, позволяющего отвлечься от назойливых обязанностей или испытать удовольствие, а также с дисфункциональными стратегиями преодоления трудностей, такими как отрицание или поведенческое разъединение, имеют более высокий риск развития ИКД. Актуальность психопатологических симптомов, таких как социальная тревога и депрессия, для ИКД подтверждается предложенной моделью и совместима с другими исследованиями взаимосвязи между психопатологическими аспектами и использованием SNS (De Cock et al., ; Панек и др., ; Hong et al., ; Bhagat, ; Бодроза и Йованович, ; Лакони и др., ; Моро и др., ; Гедес и др., ). Влияние психопатологических симптомов на ВЗК было опосредовано ожидаемой продолжительностью использования Интернета, что согласуется с исследованием Wegmann et al. (). Люди с депрессивными симптомами, социальной тревогой и ожиданиями использования Интернета как полезного инструмента для избавления от негативных чувств и удовлетворения социальных потребностей имеют более высокий риск развития проблемного использования онлайн-коммуникационных услуг (Wegmann et al., ). Подобно психопатологическим симптомам, влияние таких личностных аспектов, как самооценка, самоэффективность и стрессоустойчивость, на ИКД опосредовано осознанием, в данном случае дисфункциональным стилем преодоления трудностей. Низкая самооценка, самоэффективность и повышенная стрессоустойчивость приводят к отрицанию или проблемам, употреблению психоактивных веществ и поведенческому разочарованию. Эти люди не имеют дальнейших стратегий, чтобы справиться с низкой самооценкой или чувствами одиночества или депрессии. Эта ассоциация может повлиять на людей, чтобы выйти в Интернет, чтобы избежать реальных проблем. Бывшие исследования уже показали связь между самооценкой и предпочтением онлайн-общения (Чак и Люнг, ; Стейнфилд и др., ; Панек и др., ; Bhagat, ; Лакони и др., ; Гедес и др., ). В соответствии с теоретическим подходом Brand et al. (), предполагается, что люди с более высокой стрессовой уязвимостью и дефицитом, касающимися их уверенности в себе в сочетании с дисфункциональными / импульсивными стратегиями преодоления трудностей, имеют более высокую потребность в регуляции настроения (Whang et al., ; Тониони и др., ; Brand et al., ). Взаимодействие между характеристиками этих людей и индивидуальным способом реагирования на сложные ситуации может привести к использованию приложения «первого выбора», т. Е. Приложений коммуникации, в которых люди общаются с другими. Такое поведение может быть очень полезной стратегией, поскольку люди обсуждают свои проблемы с другими в Интернете. С другой стороны, такое поведение может быть проблематичным, если игнорировать другие стратегии решения проблем и игнорировать реальный контакт, что может привести к более высокой социальной изоляции. Результаты показывают, что стратегии решения реальных проблем также играют важную роль в Интернете. Передача функциональных стратегий выживания, таких как активное совладание, кажется важным превентивным механизмом в снижении риска использования Интернета или приложения «первого выбора» в качестве дисфункциональной стратегии преодоления (Kardefelt-Winther, ).

Контролируя результаты после поиска гендерной предвзятости, мы обнаружили некоторые различия в результатах для мужчин и женщин. Результаты просто показали, что использование онлайн-приложений для общения, когда они чувствуют себя одиноко или восприятие меньшей социальной поддержки, было более характерным для женщин. Ранее сообщалось о некоторых различиях между участниками мужского и женского пола по поводу различных нарушений в использовании интернета или моделей использования SNS (Ko et al., ; Мееркерк и др., ; Кусс и Гриффитс, ; Лакони и др., ). Анг (), например, подчеркнул, что женщины с более сильной интернет-привычкой чаще участвуют в онлайн-общении, чем мужчины. Возможные различия для ICD должны быть исследованы в дальнейших исследованиях.

Таким образом, результаты соответствуют теоретической модели беспорядка использования Интернета (Brand et al., ), указывая на то, что взаимосвязь между характеристиками человека и симптомами расстройства, связанного с использованием Интернета, опосредована конкретными когнитивными процессами. Кроме того, эффекты посредничества, которые были обнаружены в ходе этого исследования, уже предполагались для общей интернет-зависимости (Brand et al., ) и киберсексуальная зависимость (Laier and Brand, ). Тем не менее, значимость отдельных аспектов, таких как психопатологические, личностные и социальные аспекты, отличается. В то время как аспекты личности и психопатологические симптомы были опосредованы когнитивными измерениями, оценивающими обобщенную интернет-зависимость и ВЗК, социальные познания не играли роли в развитии и поддержании общего чрезмерного использования Интернета. В текущем исследовании социальные аспекты имели прямое влияние на симптомы ИКД.

Следовательно, текущее исследование подчеркивает конвергентные и расходящиеся механизмы различных форм расстройств, связанных с использованием Интернета, как показано Montag et al. (), Laconi et al. (), Pawlikowski et al. () и Wang CW et al. (). Несмотря на то, что, по-видимому, существует частичное совпадение между потенциальными механизмами общего чрезмерного использования Интернета и поведением в Интернете, были найдены доказательства, позволяющие провести различие между конкретными нарушениями в использовании Интернета. Таким образом, можно сделать вывод, что генерализованная интернет-зависимость и ICD имеют общие механизмы, но не являются синонимами (Hormes et al., ). Некоторые исследования показывают растущее количество доказательств, свидетельствующих о сходстве между чрезмерным использованием приложений интернет-коммуникации и дальнейшей поведенческой зависимостью. Эти исследования иллюстрируют актуальность механизмов подкрепления, а также доказательств для нескольких диагностических критериев, который подчеркивает собственную конструкцию ICD (Kuss и Griffiths, ; Андреассен и Паллесен, ; Hormes и др., ).

Главный вывод заключается в том, что теоретическая модель беспорядка использования Интернета (Brand et al., ) может быть переведено в ICD, аналогично случаю зависимости от киберсекса (Laier and Brand, ). Модификация этой теоретической модели с учетом конкретного расстройства, связанного с использованием Интернета, которое подчеркивает использование конкретных предпочтительных приложений, может облегчить понимание отдельных механизмов. Модифицированная модель ICD должна быть сосредоточена на роли социальных аспектов и предположении, что люди с предполагаемым социальным дефицитом используют онлайн-приложения для общения, чтобы напрямую компенсировать этот дефицит. Это контрастирует с другими характеристиками человека, которые опосредованы конкретными познаниями. Кроме того, эмпирическая модель данного исследования должна контролироваться для других форм, таких как Интернет-игрового расстройство, интернет-порнография назначение расстройства или патологического поведение онлайн покупок. При нарушении правил игры в Интернете люди также могут использовать эту функцию для общения в сети и поддержания контакта с другими игроками во время игры. Следовательно, в этом случае необходимо также обсудить потенциальную роль социальных аспектов.

ограничения

Наконец, есть некоторые ограничения, которые следует упомянуть. Во-первых, исследование основано на онлайн-опросе неклинической выборки. Хотя данные тщательно контролировались и удалялись участники, которые отвечали на вопросники в течение слишком долгого или короткого времени, мы не могли исключить возможный сдвиг в данных из-за взаимосвязи между онлайн-средой опроса и его содержанием. Во-вторых, Краткий COPE от Carver () показал низкую надежность, которая все еще сопоставима с предыдущими исследованиями (Carver, ; Brand et al., ). Тем не менее, в будущих исследованиях следует рассмотреть вопрос об использовании другой анкеты или контроле данных и подшкал, касающихся их надежности. Тем не менее, мы использовали эти подшкалы для моделирования копирования как скрытого измерения, что означает, что эффекты в модели структурного уравнения не содержали ошибок измерения, хотя надежность копирования, измеряющего по одной шкале, не была оптимальной. Что касается дискуссии об общем методе смещения, сильная сторона настоящего исследования - неоднородность шкал Лайкерта. Подсаков и др. (Подчеркните, что использование форматов общей шкалы относится к искусственной ковариации. Они рекомендуют использовать различные шкалы и конструкции для увеличения отклонений и уменьшения общей погрешности метода. В-третьих, в текущем исследовании использовался термин «приложение интернет-коммуникации» или «приложения онлайн-коммуникации». Поскольку этот термин включает в себя широкий спектр различных технологий, влияние различных технологий может быть рассмотрено в дальнейших исследованиях. Тем не менее, чтобы ограничить эту проблему, всем участникам исследования было дано четкое определение термина «приложения интернет-коммуникации». Кроме того, такие переменные, как самоэффективность, могут быть указаны для зависимых переменных и базовых механизмов, для пример использования интернет-самоэффективности или самоэффективности по отношению к этим различным приложениям онлайн-коммуникации.

Будущие исследования

Будущие исследования должны исследовать прямые сходящиеся и расходящиеся механизмы различных типов нарушений в использовании Интернета. В текущем исследовании использовалась модель структурного уравнения, и результаты сравнивались с другими эмпирическими данными в литературе. Однако прямое эмпирическое сравнение должно расширить наши знания о различном вкладе социальных аспектов в развитие и поддержание различных типов нарушений, связанных с использованием Интернета.

Вклад автора

EW: написал первый проект статьи, руководил подготовкой рукописи и внес интеллектуальную и практическую работу в рукопись; М.Б .: Отредактировал черновик, критически его пересмотрел и внес интеллектуальный и практический вклад в рукопись. Оба автора окончательно утвердили рукопись. Оба автора несут ответственность за все аспекты работы.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Рекомендации

  • Американская психиатрическая ассоциация (2013). Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам, 5th Edn. Вашингтон, округ Колумбия: Американское Психиатрическое Издательство.
  • Amichai-Hamburger Y., Vinitzky G. (2010). Использование социальных сетей и личность. Вычи. Hum. Behav. 26, 1289 – 1295. 10.1016 / j.chb.2010.03.018 [Крест Ref]
  • Andreassen CS, Pallesen S. (2014). Социальная сеть сайта-зависимость: комплексный обзор. Тек. Pharm. Des. 20, 4053 – 4061. 10.2174 / 13816128113199990616 [PubMed] [Крест Ref]
  • Анг С.-С. (2017). Сила в интернете и онлайн-общение: изучение гендерных различий. Вычи. Hum. Behav. 66, 1 – 6. 10.1016 / j.chb.2016.09.028 [Крест Ref]
  • Бейкер Л.Р., Освальд Д.Л. (2010). Застенчивость и онлайн-сервисы социальных сетей. J. Soc. Чел. Relat. 27, 873 – 889. 10.1177 / 0265407510375261 [Крест Ref]
  • Барон Р.М., Кенни Д.А. (1986). Различие между модератором и медиатором в социально-психологическом исследовании: концептуальные, стратегические и статистические соображения. J. Pers. Soc. Psychol. 51, 1173 – 1182. 10.1037 / 0022-3514.51.6.1173 [PubMed] [Крест Ref]
  • Бхагат С. (2015). Является ли Facebook планетой одиноких людей? Обзор литературы. Int. Дж. Индиан. Psychol. 3, 5 – 9.
  • Бодроза Б., Йованович Т. (2015). Валидация новой шкалы для измерения поведения пользователей Facebook: психосоциальные аспекты использования Facebook (PSAFU). Вычи. Hum. Behav. 54, 425 – 435. 10.1016 / j.chb.2015.07.032 [Крест Ref]
  • Бренд М., Лайер С., Юнг К.С. (2014a). Интернет-зависимость: преодоление стилей, ожиданий и последствий для лечения. Фронт. Psychol. 5: 1256. 10.3389 / fpsyg.2014.01256 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  • Бренд М., Янг К.С., Лайер С. (2014b). Префронтальный контроль и интернет-зависимость: теоретическая модель и обзор нейропсихологических и нейровизуальных результатов. Фронт. Behav. Neurosci. 8: 375. 10.3389 / fnhum.2014.00375 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  • Бренд М., Янг К.С., Лайер С., Вёльфлинг К., Потенца М.Н. (2016). Интеграция психологических и нейробиологических соображений, касающихся развития и поддержания определенных расстройств, связанных с использованием Интернета: модель взаимодействия человек-аффект-познание-исполнение (I-PACE). Neurosci. Biobehav. Версия 71, 252 – 266. 10.1016 / j.neubiorev.2016.08.033 [PubMed] [Крест Ref]
  • Carr CT, Hayes RA (2015). Социальные медиа: определение, развитие и гадание. Атль. J. Commun. 23, 46 – 65. 10.1080 / 15456870.2015.972282 [Крест Ref]
  • Карвер CS (1997). Вы хотите измерить копинг, но ваш протокол слишком длинный: рассмотрите краткий COPE. Int. J. Behav. Med. 4, 92–100. 10.1207 / s15327558ijbm0401_6 [PubMed] [Крест Ref]
  • Casale S., Fioravanti G., Flett GL, Hewitt PL (2015). Стили самопрезентации и проблемное использование интернет-коммуникативных услуг: роль забот о поведенческих проявлениях несовершенства. Чел. Индивид. Dif. 76, 187 – 192. 10.1016 / j.paid.2014.12.021 [Крест Ref]
  • Чак К., Люнг Л. (2004). Застенчивость и локус контроля как предикторы интернет-зависимости и использования Интернета. Cyberpsychol. Behav. 7, 559 – 570. 10.1089 / cpb.2004.7.559 [PubMed] [Крест Ref]
  • Choi S.-W., Kim D.-J., Choi J.-S., Choi E.-J., Song W.-Y., Kim S., et al. , (2015). Сравнение факторов риска и защитных факторов, связанных с зависимостью от смартфона и интернет-зависимостью. J. Behav. Addict. 4, 308 – 314. 10.1556 / 2006.4.2015.043 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  • Коэн Дж. (1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум.
  • Коллани Г., Герцберг П.Ю. (2003). Eine revidierte Fassung der deutschsprachigen Skala zum Selbstwertgefühl von Rosenberg. Zeitschri. Diff. Diagn. Psychol. 24, 3 – 7. 10.1024 / 0170-1789.24.1.3 [Крест Ref]
  • Дэвис РА (2001). Когнитивно-поведенческая модель патологического использования Интернета. Вычи. Hum. Behav. 17, 187 – 195. 10.1016 / S0747-5632 (00) 00041-8 [Крест Ref]
  • De Cock R., Vangeel J., Klein A., Minotte P., Rosas O., Meerkerk G.-J. (2013). Обязательное использование сайтов социальных сетей в Бельгии: распространенность, профиль и роль отношения к работе и школе. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17, 166 – 171. 10.1089 / cyber.2013.0029 [PubMed] [Крест Ref]
  • Де Йонг Гирвельд Дж., Ван Тилбург Т.Г. (2006). Шкала элементов 6 для общего, эмоционального и социального одиночества: подтверждающие тесты на данных опросов. Местожительство Старение 28, 582 – 598. 10.1177 / 0164027506289723 [Крест Ref]
  • Derogatis LR (1993). BSI: краткий перечень симптомов (руководство). Миннеаполис: Национальные компьютерные системы.
  • Димитров Д.М. (2006). Сравнение групп по скрытым переменным: подход к моделированию структурных уравнений. Работа 26, 429 – 436. [PubMed]
  • Флорос Г., Сиомос К. (2013). Взаимосвязь между оптимальным воспитанием детей, интернет-зависимостью и мотивами социальных сетей в подростковом возрасте. Психиатрия Рез. 209, 529 – 534. 10.1016 / j.psychres.2013.01.010 [PubMed] [Крест Ref]
  • Franke GH (2000). Краткая справка по симптомам от Л. Р. Дерогатиса (Kurzform der SCL-90-R) - Немецкая версия. Гёттинген: Beltz Test GmbH.
  • Fydrich T., Sommer G., Tydecks S., Brähler E. (2009). Fragebogen zur sozialen Unterstützung (F-SozU): Normierung der Kurzform (K-14) [Вопросник социальной поддержки (F-SozU): стандартизация краткой формы (K-14). Zeitschri. Med. Psychol. 18, 43 – 48.
  • Гангадхарбатла Х. (2008). Facebook me: коллективная самооценка, потребность в принадлежности и самоэффективность в Интернете как предикторы отношения iGeneration к сайтам социальных сетей. J. Взаимодействовать. Объявление. 8, 5–15. 10.1080 / 15252019.2008.10722138 [Крест Ref]
  • Гриффитс MD (2000). Существует ли Интернет и компьютерная «зависимость»? Некоторые примеры из практики. Cyberpsychol. Behav. 3, 211 – 218. 10.1089 / 109493100316067 [Крест Ref]
  • Гриффитс М.Д., Кусс Д.Ю., Деметрович З. (2014). Зависимость от социальных сетей: обзор предварительных результатов, в Поведенческой зависимости, ред. Федер К., Розенберг П., Кертисс Л., редакторы. (Сан-Диего, Калифорния: Academic Press;), 119 – 141.
  • Guedes E., Nardi AE, FMC Guimarães, Machado S., King ALS (2016). Социальные сети, новая онлайн-зависимость: обзор Facebook и других расстройств зависимости. Med. Expr. 3, 1 – 6. 10.5935 / medicalexpress.2016.01.01 [Крест Ref]
  • Харди Э., Ти МОЙ (2007). Чрезмерное использование Интернета: роль личности, одиночества и сетей социальной поддержки в интернет-зависимости. Aust. J. Emerg. Technol. Soc. 5, 34 – 47.
  • Hong F.-Y., Huang D.-H., Lin H.-Y., Chiu S.-L. (2014). Анализ психологических особенностей, использования Facebook и модели зависимости Facebook от студентов тайваньских университетов. Telemat. Сообщить. 31, 597 – 606. 10.1016 / j.tele.2014.01.001 [Крест Ref]
  • Hormes JM, Kearns B., Timko CA (2015). Жажда Facebook? Поведенческая зависимость от онлайновых социальных сетей и ее связь с дефицитом регуляции эмоций. Зависимость 109, 2079 – 2088. 10.1111 / add.12713 [PubMed] [Крест Ref]
  • Ху Л., Бентлер П.М. (1995). Оценка соответствия модели, в разделе Проблемы и приложения концепций моделирования структурных уравнений, под ред. Хойла Р.Х., редактор. (Лондон: Sage Publications Inc.), 76 – 99.
  • Ху Л., Бентлер П.М. (1999). Критерии отсечения для индексов соответствия в анализе ковариационной структуры: обычные критерии против новых альтернатив. Struct. Equ. Моделирование 6, 1 – 55. 10.1080 / 10705519909540118 [Крест Ref]
  • Huang L.-Y., Hsieh Y.-J., Wu Y.-CJ (2014). Использование услуг Gratification и социальных сетей: посредническая роль онлайн-опыта. Сообщить. Manag. 51, 774 – 782. 10.1016 / j.im.2014.05.004 [Крест Ref]
  • Еленчик Л.А., Эйкхофф Д.С., Морено М.А. (2013). «Депрессия в Facebook?» Использование социальных сетей и депрессия у подростков старшего возраста. J. Adolesc. Здоровье 52, 128 – 130. 10.1016 / j.jadohealth.2012.05.008 [PubMed] [Крест Ref]
  • Джин Б. (2013). Как одинокие люди используют и воспринимают Facebook. Вычи. Hum. Behav. 29, 2463 – 2470. 10.1016 / j.chb.2013.05.034 [Крест Ref]
  • Кардефельт-Винтер Д. (2014). Концептуальная и методологическая критика исследования интернет-зависимости: к модели компенсаторного использования Интернета. Вычи. Hum. Behav. 31, 351 – 354. 10.1016 / j.chb.2013.10.059 [Крест Ref]
  • Kass RE, Raftery AE (1995). Байесовские факторы. Варенье. Стат. Доц. 90, 773 – 795. 10.1080 / 01621459.1995.10476572 [Крест Ref]
  • Ким Дж., ЛаРоз Р., Пэн В. (2009). Одиночество как причина и следствие проблемного использования Интернета: связь между использованием Интернета и психологическим благополучием. Cyberpsychol. Behav. 12, 451 – 455. 10.1089 / cpb.2008.0327 [PubMed] [Крест Ref]
  • Кнолль Н., Рикман Н., Шварцер Р. (2005). Справиться как посредник между личностью и последствиями стресса: продольное исследование с пациентами хирургии катаракты. Евро. J. Pers. 19, 229 – 247. 10.1002 / per.546 [Крест Ref]
  • Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005). Гендерные различия и связанные с этим факторы, влияющие на зависимость от онлайн-игр среди тайваньских подростков. Дж. Нерв. Встретились. Дис. 193, 273 – 277. 10.1097 / 01.nmd.0000158373.85150.57 [PubMed] [Крест Ref]
  • Krämer NC, Winter S. (2008). Отношения самооценки, экстраверсии, самоэффективности и самопрезентации в социальных сетях. J. Media. Psychol. 20, 106 – 116. 10.1027 / 1864-1105.20.3.106 [Крест Ref]
  • Kuss DJ, Гриффитс MD (2011a). Зависимость от интернет-игр: систематический обзор эмпирических исследований. Int. J. Ment. Зависимость от здоровья. 10, 278 – 296. 10.1007 / s11469-011-9318-5 [Крест Ref]
  • Кусс DJ, Гриффитс MD (2011b). Онлайн социальные сети и наркомания: обзор психологической литературы. Int. J. Environ. Местожительство Общественное здравоохранение 8, 3528 – 3552. 10.3390 / ijerph8093528 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  • Laconi S., Tricard N., Chabrol H. (2015). Различия между конкретными и обобщенными проблемными пользователями Интернета в зависимости от пола, возраста, времени, проведенного в сети, и психопатологических симптомов. Вычи. Hum. Behav. 48, 236 – 244. 10.1016 / j.chb.2015.02.006 [Крест Ref]
  • Лайер С., Бренд М. (2014). Эмпирические данные и теоретические соображения о факторах, способствующих киберсексуальной зависимости с когнитивно-поведенческой точки зрения. Пол. Addict. Обязательность 21, 305 – 321. 10.1080 / 10720162.2014.970722 [Крест Ref]
  • Ли Й.-Х., Ко С.-Х., Чжоу С. (2015). Повторное посещение интернет-зависимости среди тайваньских студентов: перекрестное сравнение ожиданий студентов, онлайн-игры и онлайн-социальное взаимодействие. J. Abnorm. Child Psychol. 43, 589–599. 10.1007 / s10802-014-9915-4 [PubMed] [Крест Ref]
  • Меркерк Г., Ван ден Эйнден RJJM, Гарретсен HFL (2006). Предсказание компульсивного использования Интернета: все дело в сексе! Cyberpsychol. Behav. 9, 95–103. 10.1089 / cpb.2006.9.95 [PubMed] [Крест Ref]
  • Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen YF, Liu WY и др. , (2015). Имеет ли смысл различать генерализованную и специфическую интернет-зависимость? Данные кросс-культурного исследования из Германии, Швеции, Тайваня и Китая. Азия Pac. Психиатрия 7, 20 – 26. 10.1111 / appy.12122 [PubMed] [Крест Ref]
  • Моро А., Лакони С., Дельфур М., Шаброль Х. (2015). Психопатологические профили подростков и молодых проблемных пользователей Facebook. Вычи. Hum. Behav. 44, 64 – 69. 10.1016 / j.chb.2014.11.045 [Крест Ref]
  • Мутен Л., Мутен Б. (2011). «Mplus». (Лос-Анджелес, Калифорния: Мутен и Мутен;).
  • Neubaum G., Krämer NC (2015). Мои друзья прямо рядом со мной: лабораторное исследование предикторов и последствий социальной близости на сайтах социальных сетей. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 18, 443 – 449. 10.1089 / cyber.2014.0613 [PubMed] [Крест Ref]
  • Омар Б., Субраманян К. (2013). Пристрастие к Facebook: изучение роли личностных характеристик, удовольствий и фейсбука среди молодежи. J. Media Commun. Stud. 1, 54 – 65. 10.5176 / 2335-6618_1.1.6 [Крест Ref]
  • Панек Е.Т., Нардис Й., Конрат С. (2013). Зеркало или мегафон ?: Чем отличаются отношения между нарциссизмом и использованием социальных сетей в Facebook и Twitter. Вычи. Hum. Behav. 29, 2004 – 2012. 10.1016 / j.chb.2013.04.012 [Крест Ref]
  • Павликовски М., Altstötter-Gleich C., Brand M. (2013). Валидация и психометрические свойства короткой версии теста Янга на зависимость от Интернета. Comput. Гм. Behav. 29, 1212–1223. 10.1016 / j.chb.2012.10.014 [Крест Ref]
  • Павликовски М., Надер И.В., Бургер С., Бирманн И., Штигер С., Бренд М. (2014). Патологическое использование Интернета - это многомерная, а не одномерная конструкция. Addict. Местожительство Теория 22, 166 – 175. 10.3109 / 16066359.2013.793313 [Крест Ref]
  • Подсаков П.М., Макензи С.Б., Ли Ж.-Ю., Подсаков Н.П. (2003). Распространенный метод смещения в поведенческих исследованиях: критический обзор литературы и рекомендуемых средств. J. Appl. Psychol. 88, 879 – 903. 10.1037 / 0021-9010.88.5.879 [PubMed] [Крест Ref]
  • Розенберг М. (1965). Общество и подростковое самообразование. Принстон, Нью-Джерси: Принстонский университет.
  • Rumpf H.-J., Meyer C., Kreuzer A., ​​John U. (2011). Prävalenz der Internetabhängigkeit. Bericht an das Bundesministerium für Gesundheit. Доступно онлайн по адресу: http://www.drogenbeauftragte.de/fileadmin/dateien-dba/DrogenundSucht/Computerspiele_Internetsucht/Downloads/PINTA-Bericht-Endfassung_280611.pdf (Доступ к марту 30, 2015).
  • Райан Т., Честер А., Рис Дж., Ксенос С. (2014). Использование и злоупотребления Facebook: обзор наркомании Facebook. J. Behav. Addict. 3, 133 – 148. 10.1556 / JBA.3.2014.016 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  • Райан Т., Ксенос С. (2011). Кто использует Facebook? Расследование отношений между Большой Пятеркой, застенчивостью, нарциссизмом, одиночеством и использованием Facebook. Вычи. Hum. Behav. 27, 1658 – 1664. 10.1016 / j.chb.2011.02.004 [Крест Ref]
  • Шульц П., Шлотц В., Беккер П. (2004). Trierer Inventar zum Chronischen Stress (TICS). Геттинген: Хогрефе.
  • Шварцер Р., Иерусалим М. (1995). Обобщенная шкала самоэффективности, в Measures in Health Psychology: A User's Portfolio. Причинные и управляющие убеждения, редакторы Вайнман Дж., Райт С., Джонстон М., редакторы. (Виндзор: NFER-NELSON;), 35–37.
  • Сонг Х., Змыслински-Силиг А., Ким Дж., Дрент А., Виктор А., Омори К. и др. (2014). Facebook делает тебя одиноким ?: метаанализ. Вычи. Hum. Behav. 36, 446 – 452. 10.1016 / j.chb.2014.04.011 [Крест Ref]
  • Стейнфилд С., Эллисон Н.Б., Лампе С. (2008). Социальный капитал, самооценка и использование сайтов социальных сетей в Интернете: продольный анализ. J. Appl. Девиация Psychol. 29, 434 – 445. 10.1016 / j.appdev.2008.07.002 [Крест Ref]
  • Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2013). Распространенность интернет-зависимости и ее связь со стрессовыми жизненными событиями и психологическими симптомами среди подростков интернет-пользователей. Addict. Поведение, 39 744 – 747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Крест Ref]
  • Тониони Ф., Д'Алессандрис Л., Лай К., Мартинелли Д., Корвино С., Васале М. и др. . (2012). Интернет-зависимость: часы, проведенные в сети, поведение и психологические симптомы. Gen. Hosp. Психиатрия 34, 80–87. 10.1016 / j.genhosppsych.2011.09.013 [PubMed] [Крест Ref]
  • Тониони Ф., Мазза М., Аутулло Г., Каппеллути Р., Каталано В., Марано Г. и др. , (2014). Является ли интернет-зависимость психопатологическим состоянием, отличным от патологической азартной игры? Addict. Behav. 39, 1052 – 1056. 10.1016 / j.addbeh.2014.02.016 [PubMed] [Крест Ref]
  • Турель О., Серенко А. (2012). Преимущества и опасности использования социальных сетей. Евро. J. Инф. Сист. 21, 512 – 528. 10.1057 / ejis.2012.1 [Крест Ref]
  • Wang CW, Ho RT, Chan CL, Tse S. (2015). Изучение личностных характеристик китайских подростков с зависимым поведением, связанным с Интернетом: черты различия для игровой зависимости и зависимости от социальных сетей. Addict. Behav. 42, 32 – 35. 10.1016 / j.addbeh.2014.10.039 [PubMed] [Крест Ref]
  • Wang J.-L., Jackson LA, Wang H.-Z., Gaskin J. (2015). Прогнозирование использования сайта социальной сети (SNS): личность, отношение, мотивация и самоэффективность Интернета. Чел. Ind. Diff. 80, 119 – 124. 10.1016 / j.paid.2015.02.016 [Крест Ref]
  • Вегман Э., Стодт Б., Бренд М. (2015). Захватывающее использование сайтов социальных сетей может быть объяснено взаимодействием ожидаемой продолжительности использования Интернета, интернет-грамотности и психопатологических симптомов. J. Behav. Addict. 4, 155 – 162. 10.1556 / 2006.4.2015.021 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  • Ван Л.С., Ли С., Чанг Г. (2003). Психологические профили интернет-пользователей: выборочный анализ поведения интернет-зависимости. Cyberpsychol. Behav. 6, 143–150. 10.1089 / 109493103321640338 [PubMed] [Крест Ref]
  • Wu AMS, Cheung VI, Ku L., Hung EPW (2013). Психологические факторы риска зависимости от социальных сетей среди китайских пользователей смартфонов. J. Behav. Addict. 2, 160 – 166. 10.1556 / JBA.2.2013.006 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Крест Ref]
  • Xu ZC, Turel O., Yuan YF (2012). Зависимость от онлайн-игр среди подростков: факторы мотивации и профилактики. Евро. J. Инф. Сист. 21, 321 – 340. 10.1057 / ejis.2011.56 [Крест Ref]
  • Ядав П., Банвари Г., Пармар С., Маниар Р. (2013). Интернет-зависимость и ее корреляты среди старшеклассников: предварительное исследование из Ахмедабада, Индия. Азии. J. Psychiatr. 6, 500 – 505. 10.1016 / j.ajp.2013.06.004 [PubMed] [Крест Ref]
  • Молодой К.С. (1998). Пойманный в сети: как распознать признаки интернет-зависимости - и выигрышная стратегия выздоровления. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: John Wiley and Sons, Inc.
  • Янг К., Пистнер М., О'Мара Дж., Бьюкенен Дж. (1999). Кибер-расстройства: проблема психического здоровья в новом тысячелетии. Cyberpsychol. Behav. 2, 475–479. 10.1089 / cpb.1999.2.475 [PubMed] [Крест Ref]