Изучение дифференциальных эффектов зависимостей сайтов социальных сетей и интернет-игр от психологического здоровья (2017)

J Behav Addict. 2017 Ноябрь 13: 1-10. doi: 10.1556 / 2006.6.2017.075.

Pontes HM1.

Абстрактные

Предпосылки и цели

В предыдущих исследованиях основное внимание уделялось изучению взаимосвязи между зависимостью социальных сетей (SNS) и расстройством интернет-игр (IGD) в изоляции. Более того, мало известно о потенциальных одновременных дифференциальных эффектах зависимости SNS и IGD от психологического здоровья. В этом исследовании изучалось взаимодействие между этими двумя технологическими пристрастиями и выяснено, как они могут однозначно и отчетливо способствовать увеличению психического расстройства при учете потенциальных последствий, связанных с социально-демографическими и связанными с технологией переменными.

методы

Набирали образец подростков 509 (53.5% мужчин) в возрасте 10-18 (среднее значение = 13.02, SD = 1.64).

Итоги

Было обнаружено, что ключевые демографические переменные могут играть определенную роль в объяснении зависимости SNS и IGD. Кроме того, было установлено, что зависимость SNS и IGD могут усиливать симптомы друг друга и одновременно способствовать ухудшению общего психологического здоровья аналогичным образом, что еще раз подчеркивает потенциально общий этиологический и клинический курс между этими двумя явлениями. Наконец, пагубные последствия ИГД на психологическое здоровье оказались несколько более выраженными, чем те, которые вызваны наркоманией SNS, что требует дополнительного научного исследования.

Обсуждение и вывод

Последствия этих результатов далее обсуждаются в свете существующих доказательств и дебатов о статусе технологических зависимостей в качестве первичных и вторичных нарушений.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: Расстройство интернет-игр; поведенческая зависимость; душевное здоровье; зависимость от социальных сетей; технологические пристрастия

PMID: 29130329

DOI: 10.1556/2006.6.2017.075

Введение

 

Последние технологические достижения сыграли ключевую роль в изменении того, как люди сталкиваются с сайтами социальных сетей (SNS) и видеоиграми. Хотя эти события улучшили общий опыт пользователей в обоих мероприятиях, они также способствовали дальнейшему размыванию разделительной линии между использованием SNS и игрой в видеоигры (Риккерс, Лоуренс, Хафекост и Зубрик, 2016 г.; Старчевич и Абуджауд, 2016 г.).

Виртуальный социальный опыт и интерактивные процессы в значительной степени встроены в разные жанры игры, особенно в многопользовательских онлайновых ролевых играх (MMORPG), где пользователи могут играть в виртуальных социальных мирах. Сравнительно большое количество опросов игроков 912 MMORPG из стран 45 показало, что социальные взаимодействия в игровых средах являются значительным элементом в использовании игр, поскольку геймеры могут делать друзей и партнеров на всю жизнь на протяжении всего игрового процесса (Коул и Гриффитс, 2007 г.). Интересно, что события в социальных сетях в эпоху Web 2.0 включают популярные популярные медиа-игры, которые растут в популярности (Брайт, Кляйзер и Грау, 2015 г.), с последними цифрами из Facebook, в которых говорится, что в 2014 в среднем за 375 миллион человек каждый месяц играли в Facebook-связанные игры, а мобильные приложения отправляли в среднем по 735 миллионам рефералов на игры каждый день (Facebook, 2014).

Несмотря на широко сообщаемые положительные и полезные эффекты как социальных сетей, так и видеоигр на многих уровнях (например, когнитивные функции, благополучие и т. Д.) (Например, Chopik, 2016; Хео, Чун, Ли, Ли и Ким, 2015 г.; Ховард, Уайлдинг и Гость, 2016; Страуд и Уитборн, 2015 г.), есть также свидетельства из нескольких общенациональных представительных эмпирических исследований, демонстрирующих, что SNS и видеоигры могут способствовать психосоциальным нарушениям и поведенческой дисфункции у меньшинства пользователей, включая молодых подростков, которые могут использовать эти технологии чрезмерно и нездорово с учетом их текущей стадии развития (Андреассен, 2015; Bányai et al., 2017; Cock et al., 2014; Мориока и др., 2016; Папай и др., 2013 г.). Совсем недавно Сиони, Бурлесон и Бекериан (2017) провела эмпирическое исследование в образце игроков 595 MMORPG из США и обнаружила, что захватывающая игра в видеоигры была положительно связана с симптомами социальной фобии даже после контроля за общим влиянием недельных игровых часов, что еще раз иллюстрирует, что общественно-фобические люди предпочитают онлайн-формы социальных взаимодействий (Ли и Стапински, 2012 г.), поскольку они предоставляют пользователям уникальную возможность удовлетворить их потребности в социальных связях, одновременно позволяя им выходить из социальных ситуаций, в которых они чувствуют себя некомфортно (например, путем выхода из игры). Что касается чрезмерного использования социальных сетей, недавнее исследование, проведенное Xanidis и Brignell (2016) в образце пользователей социальных сетей 324 было обнаружено, что зависимость SNS была ключевым предиктором снижения качества сна и увеличения числа когнитивных неудач. Кроме того, Xanidis и Brignell (2016) отметили, что зависимость SNS может усилить когнитивные неудачи из-за ее негативного влияния на качество сна, что еще раз иллюстрирует ключевую клиническую и социологическую значимость исследований, связанных с технологическими зависимостями в образовательных контекстах, поскольку чрезмерное и патологическое SNS и использование видеоигр могут как компрометировать физические и умственные здоровья в различных контекстах и ​​возрастных диапазонах.

На теоретическом уровне зависимость от видеоигр [также известная как расстройство интернет-игр (IGD)] - это клиническое состояние, которое включает в себя поведенческую модель, охватывающую постоянное и периодическое использование видеоигр, что приводит к значительным нарушениям или бедствиям в течение 12 месяцев, указывается путем одобрения пяти (или более) из следующих девяти критериев: (i) озабоченность играми; (ii) симптомы отмены при отведении игр; (iii) толерантность, приводящая к необходимости тратить все большее количество времени на игры; (iv) безуспешные попытки контролировать участие в играх; (v) потеря интереса к предыдущим хобби и развлечениям в результате и за исключением игр; (vi) продолжение чрезмерного использования игр, несмотря на знание психосоциальных проблем; (vii) обманывание членов семьи, терапевтов или других лиц в отношении количества игр; (viii) использование игр для спасения или снятия негативных настроений; и (ix) подвергать риску или потерять значимые отношения, работу или образование или карьерные возможности из-за участия в играх (Американская психиатрическая ассоциация [APA], 2013). Что касается зависимостей SNS, эта конструкция в целом определяется как «чрезмерное беспокойство по поводу SNS», которое должно основываться на сильной мотивации для входа в SNS или использования SNS и посвятить столько времени и усилий SNS, что это ухудшает другие социальные действия, исследования / работа, межличностные отношения и / или психологическое здоровье и благополучие »(Андреассен и Паллесен, 2014 г., п. 4054).

Поскольку первоначальное предложение IGD как предварительное расстройство APA в пятом издании Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (DSM-5; APA, 2013), были опубликованы несколько научных дискуссий, в которых изложены четкие и противоречивые мнения относительно осуществимости и статуса ИГД как официального расстройства (Aarseth et al., 2016; Гриффитс, Ван Рой и др., 2016 г.; Ли, Чу и Ли, 2017 г.; Петри и др., 2014 г., 2015; Saunders et al., 2017). Некоторые из этих проблем возникли из-за того, что диагностические критерии IGD были в основном получены из комбинации существующих клинических критериев и неофициальных условий, таких как: патологическая азартная игра, расстройство употребления психоактивных веществ и обобщенная интернет-зависимость (Кусс, Гриффитс и Понтес, 2017 г.). Несмотря на то, что зависимости от IGD и SNS не являются официально признанными нарушениями психического здоровья, Всемирная организация здравоохранения (2016) усилили дискуссию, связанную с зависимостью от видеоигр, в связи с принятием решения о включении разницы в играх (GD) в качестве формального нарушения в следующем пересмотре Международной классификации болезней. Другая проблема, связанная с поведенческими зависимостями, такими как зависимость SNS и IGD, связана с тем фактом, что во многих случаях может возникать спонтанная ремиссия. Исследования, изучающие показатели ремиссии в IGD, показали, что спонтанная ремиссия может произойти до 50% случаев (например, Gentile et al., 2011; Шарков, Фестл и Квандт, 2014 г.; Ван Рой, Schoenmakers, Vermulst, Ван ден Эйнден и Ван де Мхин, 2011 г.).

Хотя уровень распространенности зависимости SNS и IGD может быть существенно затронут такими факторами, как методологические и концептуальные проблемы, как было предложено ранее (Гриффитс, Кирали, Понтес и Деметрович, 2015 г.; Гриффитс, Кусс и Понтес, 2016 г.; Гриффитс и Понтес, 2015), надежные исследования (т. е. репрезентативные на национальном уровне исследования) сообщили об уровне распространенности зависимости от социальных сетей в диапазоне от 2.9% среди взрослого населения Бельгии (Cock et al., 2014) до 4.5% среди венгерских подростков (Bányai et al., 2017). Несмотря на то, что показатели распространенности ИГД в результате устойчивых исследований показали, что ставки варьируются от 2.5% у словенских подростков (Понтес, Макур и Гриффитс, 2016 г.) до 5.8% среди голландских подростков и взрослых (Лемменс и Хендрикс, 2016 г.), другие широкомасштабные исследования показали, что показатели распространенности столь же низкие, как 0.3% (Scharkow et al., 2014). Хотя данные о распространенности, по-видимому, относительно стабильны во многих исследованиях, некоторые факторы могут способствовать инфляции оценок. Например, было обнаружено, что озорные и экстремальные формы ответа могут раздувать оценки показателей распространенности (Przybylski, 2017). Показано, что применяемый тип психометрической оценки способствует переоценке распространенности редких заболеваний, таких как ИГД (Мараз, Кирай и Деметрович, 2015 г.).

Поскольку имеющиеся знания, основанные на эффектах SNS и видеоигры на психологическое здоровье у молодых подростков, возможно, скудны, исследование потенциальных дифференциальных эффектов зависимости SNS и IGD на психологическое здоровье имеет первостепенное значение, поскольку эти два явления имеют общую лежащую в основе этиологию с других связанных с веществом и поведенческих зависимостей (Гриффитс, 2015; Гриффитс и Понтес, 2015; Шаффер и др., 2004 г.), и что увеличение социальных игр ухудшает общее качество межличностных отношений у подростков, препятствуя эмоциональной поддержке (Коверт, Домахиди, Фестл и Квандт, 2014 г.).

Текущее исследование

Предыдущие исследования (например, Андреассен и др., 2016; Cock et al., 2014; Понтес и Гриффитс, 2015b; Ю, Ли и Чжан, 2015 г.) обнаружили, что пол и возраст могут повысить уязвимость как к зависимости SNS, так и к IGD. Поэтому, поскольку мужской пол систематически ассоциируется с IGD и женским полом с зависимостью SNS (Андреассен и др., 2016), в этом исследовании предполагается, что пол и возраст будут предсказывать больший уровень зависимости SNS и симптомов IGD (H1). Кроме того, несколько исследований (например, Андреассен и др., 2013, 2016; Сассман и др., 2014 г.) сообщают о положительных ассоциациях между различными типами технологических зависимостей, предполагая общие основные корреляты. Следовательно, предполагается, что SNS-зависимость и IGD будут положительно связаны друг с другом (H2). Хотя отношения между SNS наркоманией, IgD и психическим здоровьем является сложным и спорным остаются в лучшем случае (Pantic, 2014), в большом количестве данных сообщается о ключевых коррелятах технологических зависимостей, таких как депрессия, беспокойство и стресс (например,  Király et al., 2014; Lehenbauer-Baum et al., 2015; Остовар и др., 2016; Понтес и Гриффитс, 2016). Таким образом, предполагается, что SNS-зависимость и IGD будут вносить однозначный и дифференцированный вклад в повышение общего уровня психического расстройства (H3). Все три вышеупомянутые гипотезы будут изучены с учетом потенциальных эффектов, связанных с высокой частотой использования Интернета и видеоиграми, поскольку время, затрачиваемое на эти мероприятия, обычно связано с увлекательными тенденциями (Понтес и Гриффитс, 2015a; Понтес, Кирали, Деметрович и Гриффитс, 2014 г.; Стаблфилд и др., 2017; Ву, Чунг, Ку и Хунг, 2013 г.).

методы

Участники и процедуры

Потенциальными участниками этого исследования были все студенты (N = 700) учился в шестом, седьмом, восьмом и девятом классах основной средней школы, расположенной в Алгарве (Португалия). Было получено разрешение от директора школы и родителей, и ученики заполнили анкету в школьной библиотеке во время внеклассных мероприятий. Это исследование было одобрено Комитетом по этике исследований колледжа Университета Ноттингем Трент, информированное согласие было получено от всех отдельных участников, включенных в исследование, а период сбора данных охватывал период с мая по июнь 2015 г., и школа была выбрана на основе доступность, и учащиеся были случайным образом выбраны из группы классов, включающих шестой, седьмой, восьмой и девятый классы (то есть в возрасте 10–18 лет) для достижения оптимальной репрезентативности учащихся участвующей школы. Данные были собраны у 509 студентов (72.7% от всей выборки). Средний возраст выборки составил 13.02 года (SD = 1.64), и было относительно эквивалентное гендерное разделение с 53.5% (n = 265) - мужчина (Таблица 1).

 

 

  

Настольные

Таблица 1, Основные социально-демографические характеристики образца, модели использования технологий, уровни привыкания в использовании технологий и психологическое здоровье (N = 495)

 

 


  

 

Таблица 1, Основные социально-демографические характеристики образца, модели использования технологий, уровни привыкания в использовании технологий и психологическое здоровье (N = 495)

Технология минимальныймаксимальная
Возраст (годы) (средний, SD)13.02 (1.64)1018
Мужской пол, %)265 (53.5)
В отношениях (n,%)99 (20)
Еженедельное время, проведенное в Интернете (в среднем, SD)17.91 (23.34)149
Еженедельное время, проведенное в играх (среднее, SD)10.21 (17.86)152
Уровни зависимости SNS (среднее, SD)10.70 (4.83)630
Уровни IGD (среднее, SD)15.92 (6.99)941
Уровни депрессии (в среднем, SD)3.12 (3.94)021
Уровни беспокойства (в среднем, SD)2.66 (3.78)021
Уровни стресса (в среднем, SD)3.32 (3.97)021

Внимание, Еженедельное время, проведенное в Интернете и играх, относится к количеству сообщений, проведенных за эти дни в течение недели. SD: стандартное отклонение; SNS: сайт социальной сети; IGD: нарушение интернет-игр.

меры
Sociodemographics и частота использования технологии

Были собраны демографические данные о возрасте, поле и статусе отношений. Данные об использовании социальных сетей были собраны путем опроса участников о среднем еженедельном времени, проведенном в Интернете для досуга и в неспецифических (обобщенных) целях (например, количество часов). Частота игр оценивалась путем опроса участников о среднем еженедельном времени, проведенном за игрой (т.е. количестве часов).

Шкала зависимости Bergen Facebook (BFAS)

BFAS (Андреассен, Торсхайм, Брунборг и Паллесен, 2012 г.) оценивает зависимость SNS в контексте использования Facebook и, как было показано, демонстрирует превосходные психометрические свойства в ряде стран (Фанасатхит, Манвонг, Ханпратет, Кхумсри и Инъён, 2015 г.; Салем, Альменай и Андреассен, 2016 г.; Сильва и др., 2015), включая Португалию (Понтес, Андреассен и Гриффитс, 2016 г.). BFAS состоит из шести пунктов, охватывающих основные характеристики поведенческих зависимостей (например, значимость, изменение настроения, терпимость, отстранение, конфликт и рецидив) (Гриффитс, 2005). Элементы оцениваются по шкале 5, то есть от 1 (очень редко) до 5 (очень часто) в течение периода 12. Итоговые оценки получаются путем суммирования рейтингов участников каждого элемента (от 6 до 30), причем более высокие баллы указывают на повышенную зависимость от Facebook. BFAS продемонстрировал адекватные уровни надежности в этом исследовании (α = 0.83).

Масштаб интернет-игр - короткая форма (IGDS9-SF)

IGDS9-SF (Понтес и Гриффитс, 2015a) представляет собой краткий психометрический инструмент, предназначенный для оценки тяжести IGD в течение 12-месячного периода в соответствии с рамками, предложенными APA в DSM-5 (APA, 2013). IGDS9-SF продемонстрировал адекватные психометрические свойства и межкультурную ценность во многих странах (Monacis, De Palo, Griffiths и Sinatra, 2016 г.; Понтес и Гриффитс, 2015a; Понтес, Макур и др., 2016 г.), включая Португалию (Понтес и Гриффитс, 2016). На девять вопросов, включающих IGDS9-SF, отвечают с помощью шкалы 5, то есть от 1 (никогда) до 5 (очень часто), а баллы могут быть получены путем суммирования ответов (от 9 до 45), с более высокими оценками, предполагающими более высокую степень GD. Надежность IGDS9-SF в этом исследовании была удовлетворительной (α = 0.87).

Психологическое здоровье

Общее психологическое здоровье оценивалось с использованием шкалы тревоги и стресса депрессии - 21 (DASS-21; Ловибонд и Ловибонд, 1995), который содержит три подшкала 7, охватывающих три симптома, которые оцениваются по шкале 4, то есть от 0 (вообще не обращался ко мне) до 3 (обращался ко мне очень или большую часть времени). Ранее было показано, что версия DASS-21, используемая в этом исследовании, обладает адекватными психометрическими свойствами в популяции исследования (Паис-Рибейро, Гонрадо и Леаль, 2004 г.). В этом исследовании α-коэффициентами Кронбаха для этого инструмента были: 84 (депрессия), .86 (тревожность) и .86 (стресс).

Управление данными и статистический анализ

Управление данными включало (i) очистку набора данных путем проверки случаев с пропущенными значениями выше обычного порога в 10% во всех соответствующих инструментах; (ii) проверка одномерной нормальности всех пунктов BFAS и IGDS9-SF с использованием стандартных руководств (т.е. асимметрия> 3 и эксцесс> 9) (Kline, 2011); (iii) экранирование для однократных выбросов, которые набрали стандартные отклонения ± 3.29 от BFAS IGDS9-SF z-scores (Поле, 2013); и (iv) экранирование многомерных выбросов с использованием расстояний Махаланобиса и критическое значение для каждого случая на основе χ2 значения распределения. Эта процедура привела к исключению случаев 14, что дало окончательный набор данных для действительных случаев 495, которые были пригодны для последующего анализа. Статистический анализ включал (i) описательный анализ характеристик основной выборки, (ii) корреляционный анализ основных переменных исследования путем оценки коэффициентов корреляции момента продукта Пирсона с 95% коррекцией смещения и ускорением (BCa) доверительный интервал (BCa) CI) и сопутствующих коэффициентов определения (R2) и (iii) анализ моделирования сравнительного структурного уравнения (SEM) для определения дифференциальной прогностической роли зависимости SNS и IGD от психологического здоровья при учете эффектов, возраста, пола и частоты использования Интернета и игры в видеоигры. Статистический анализ был выполнен с использованием Mplus 7.2 и IBM SPSS Statistics версии 23 (IBM Corporation, 2015; Muthén & Muthén, 2012 г.).

Этика

Процедуры исследования проводились в соответствии с Хельсинкской декларацией. Исследовательский совет Университета Ноттингема Трент одобрил исследование. Все испытуемые были проинформированы об исследовании и все предоставили информированное согласие. Кроме того, согласие родителей и законных опекунов было получено от всех участников ниже 18 лет.

Итоги

 
Описательная статистика

Настольные 1 резюмирует результаты, касающиеся основных социально-демографических характеристик выборки, характера использования технологий, а также наблюдаемых уровней аддиктивного использования технологий (например, зависимость от социальных сетей и IGD) и психологического здоровья. Кроме того, оба IGD (среднее = 15.92 [95% BCa = 15.31 - 16.56], SD = 6.99) и зависимость от социальных сетей (среднее значение = 10.70 [95% BCa = 10.28 - 11.15], SD = 4.83) представлены с умеренными уровнями в пределах выборки. Что касается психологического здоровья участников, депрессии (среднее значение = 3.12 [95% BCa = 2.78 - 3.47], SD = 3.94), тревога (среднее значение = 2.66 [95% BCa = 2.33 - 2.99], SD = 3.78) и уровни стресса (среднее значение = 3.32 [95% BCa = 2.98 - 3.67], SD = 3.97) не были слишком распространены.

Корреляционный анализ

Был проведен корреляционный анализ, включающий основные переменные исследования, чтобы обеспечить предварительную информацию и статистический контекст для последующего сравнительного анализа SEM. В результате этот анализ показал, что зависимость SNS была положительно связана с IGD (r = .39, p <.01, R2 = 15), напряжение (r = .36, p <.01, R2 = 13) и депрессия (r = .33, p <.01, R2 = 11). В отношении IGD возникли положительные ассоциации с еженедельным временем, проведенным за игрой (r = .42, p <.01, R2 = 18), пол (r = .41, p <.01, R2 = 17) и напряжения (r = .40, p <.01, R2 = 16) (Таблица 2).

 

 

  

Настольные

Таблица 2, бутстрапируемыхa корреляционная матрица с коррекционным и ускоренным (BCa) доверительным интервалом 95% (CI) между SNS-зависимостью, IGD и переменными исследования (N = 495)

 

 


  

 

Таблица 2, бутстрапируемыхa корреляционная матрица с коррекционным и ускоренным (BCa) доверительным интервалом 95% (CI) между SNS-зависимостью, IGD и переменными исследования (N = 495)

Вторичные переменныеSNS-зависимостьR295% BCa CIИГДR295% BCa CI
Возраст0.02-0.07-0.10-0.07-0.16-0.02
пол0.04-0.05-0.120.41*.170.34-0.48
Семейное положение0.20*.040.11-0.290.13*.020.03-0.23
Еженедельное время, проведенное в Интернете0.03-0.05-0.120.12*.010.03-0.22
Недельное время проведенных игр0.05-0.05-0.140.42*.180.34-0.50
Депрессия0.33*.110.23-0.430.36*.130.26-0.46
Тревога0.31*.100.22-0.410.33*.110.24-0.42
Стресс0.36*.130.25-0.440.40*.160.32-0.49
ИГД0.39*.150.30-0.48

Примечания. SNS: сайт социальной сети; IGD: нарушение интернет-игр.

aРезультаты Bootstrap основаны на образцах бутстрапа 10,000.

* Корреляция значима в 0.01.

Сравнительный анализ СЭМ

Чтобы проверить основные гипотезы исследования, был проведен сравнительный SEM-анализ для оценки потенциальных дифференциальных эффектов как зависимости SNS, так и IGD от психологического здоровья. Более конкретно, модель множественных индикаторов, множественных причин (MIMIC) была протестирована с использованием метода оценки максимального правдоподобия с надежными стандартными ошибками. Приняты условные индексы и пороговые значения для проверки пригодности модели: χ2/df [1, 4], среднеквадратичная ошибка аппроксимации (RMSEA) [0.05, 0.08], RMSEA 90% CI с его нижним пределом, близким к 0, и верхним пределом ниже 0.08, значение уровня вероятности теста близкого соответствия (Cfit )> 05, стандартизированный среднеквадратичный остаток (SRMR) [0.05, 0.08], сравнительный индекс соответствия (CFI) и индекс соответствия Такера – Льюиса (TLI) [0.90, 0.95] (Bentler, 1990; Bentler & Bonnet, 1980 г.; Хупер, Кофлан и Маллен, 2008 г.; Ху и Бентлер, 1999). Результаты этого анализа дали следующие результаты: χ2(722) = 1,193.40, χ2/df = 1.65; RMSEA = 0.036 [90% ДИ: 0.033–0.040], Cfit = 1.00; SRMR = 0.049, CFI = 0.92; TLI = 0.91, что предполагает оптимальное соответствие модели данным (рис. 1).

родительский элемент remove  

Рисунок 1, Графическое представление дифференциальных эффектов зависимости социальной сети и нарушений интернет-игр от психологического здоровья (N = 495). Внимание, Общая степень пригодности: χ2(722) = 1,193.40, χ2/df = 1.65; RMSEA = 0.036 [90% ДИ: 0.033–0.040], Cfit = 1.00; SRMR = 0.049, CFI = 0.92; TLI = 0.91. β = стандартный прямой эффект; r = коэффициент корреляции. *p <0001

Что касается потенциальной роли пола и возраста в усилении симптомов зависимости от социальных сетей и IGD (т. Е. H1), не было найдено поддержки для комбинированного воздействия этих двух переменных на зависимость от социальных сетей. Однако пол (β = 0.32, p <001) и возраст (β = −0.11, p = 007) способствовали усилению симптомов IGD. В частности, мужской пол был связан с большей частотой возникновения симптомов IGD (среднее значение = 18.60 [95% BCa = 4.59 - 5.97], SD = 5.32) по сравнению с женщинами (среднее значение = 12.83 [95% BCa = 6.60 - 7.70], SD = 7.17), и было обнаружено, что молодость увеличивает общий уровень IGD. В целом эти данные частично подтверждают H1.

Результаты этого анализа оказывают поддержку H2, поскольку стандартизированные эффекты, полученные для связи между зависимостью SNS и IGD, предполагают, что эти два явления положительно связаны (r = .53, p <001), что согласуется с результатами корреляционного анализа, когда эти переменные используются как наблюдаемые меры (r = 39 [95% BCa = 0.30 - 0.48], R2 = .15, p <.01) (Таблица 2).

Наконец, анализ дифференциальных эффектов зависимости SNS и IGD от психологического здоровья подростков показал, что обе технологические зависимости могут иметь статистически значимый положительный эффект для увеличения общего уровня психического расстройства. Более конкретно, ИГД, по-видимому, усугубляли симптомы депрессии (β = 0.28, p <001), тревога (β = 0.26, p <001) и напряжения (β = 0.33, p <001). Кроме того, зависимость от социальных сетей также способствовала увеличению тяжести депрессии (β = 0.27, p <001), тревога (β = 0.25, p <001) и напряжения (β = 0.26, p <001), но в несколько меньшей степени. Хотя эти результаты подтверждают H3, влияние зависимости от социальных сетей и IGD на психологическое здоровье не может быть слишком разным, поскольку стандартизованные эффекты были очень сопоставимы.

Обсуждение

 

Это исследование предназначалось для исследования взаимосвязи между зависимостью SNS и IGD и тем, как эти две возникающие технологические пристрастия могут однозначно и явно способствовать ухудшению психологического здоровья у подростков, помимо потенциальных последствий, связанных с социально-демографическими и связанными с технологией переменными. Что касается H1 (то есть, пол и возраст будут способствовать усилению зависимости SNS и симптомов IGD), это исследование смогло подтвердить эту гипотезу в отношении IGD, в дальнейшем поддерживая большой объем предыдущих исследований, в которых обнаружены молодые мужчины и возраст мужчин, являются ключевыми переменными, предсказывающими IGD (Cock et al., 2014; Guillot et al., 2016; Ребейн, Штауд, Ханслмайер и Клим, 2016 г.).

Несмотря на это, H1 не был подтвержден в контексте зависимости SNS, что добавляет дополнительную сложность в предыдущие исследования, в которых сообщалось, что зависимость SNS более распространена среди молодежи (Андреассен и др., 2013, 2012; Турель и Серенко, 2012 г.), более старые пользователи (Флорос и Сиомос, 2013 г.), женщины (Андреассен и др., 2012), а самцы (Шам и Ишбулан, 2012 г.). Тем не менее, результаты, полученные в этом исследовании, сходятся с предыдущими исследованиями, в которых зависимость SNS не зависит от возраста (Коч и Гулягчи, 2013 г.; Wu et al., 2013) и пола (Коч и Гулягчи, 2013 г.; Тан, Чен, Ян, Чанг и Ли, 2016 г.; Wu et al., 2013). Как отмечалось ранее, это может быть результатом низкого качества предыдущих исследований зависимости от SNS с точки зрения выборки, разработки дизайна, оценки и оценки отсечения (Андреассен, 2015). Интересно, что еженедельное время, проведенное в Интернете, не спровоцировало усиление зависимости SNS. Потенциальное объяснение этого вывода может быть связано с тем фактом, что онлайн-использование SNS стало обычным и неизбежным в современной жизни, что усложняет для многих подростков надлежащее оценивание их использования, добавляя дополнительную сложность к взаимосвязи между чрезмерным временем, затрачиваемым на эти технологий и уровней зависимости. По этой причине необходимо признать разницу между высоким вовлечением и зависимостью от SNS, поскольку некоторые подростки проводят много часов, используя SNS как часть здоровой и нормальной процедуры (Андреассен, 2015; Андреассен и Паллесен, 2014 г.; Турель и Серенко, 2012 г.).

Настоящие выводы также дают эмпирическую поддержку H2 (т. Е. SNS-зависимость и IGD будут положительно связаны друг с другом), подтверждая ряд исследований, в которых сообщалось о сходных результатах (Андреассен и др., 2013, 2016; Чиу, Хонг и Чиу, 2013 г.; Даулинг и Браун, 2010). Это открытие можно объяснить тем, что большое количество людей, включая молодых подростков, в настоящее время регулярно играют в игры через SNS (Гриффитс, 2014). Кроме того, давно установлено, что социализирующие аспекты игр играют ключевую мотивационную роль в игре в видеоигр, как это было предложено многими исследованиями (Деметрович и др., 2011; Фустер, Чамарро, Карбонель и Валлеран, 2014 г.; Yee, 2006). На клиническом уровне этот вывод может указывать на общие общие черты, лежащие в основе этих двух технологических зависимостей (Гриффитс, 2015; Гриффитс и Понтес, 2015; Шаффер и др., 2004 г.). Учитывая, что использование привыкающих технологий влияет на людей в образовательных учреждениях, исследования по поводу зависимости от IGD и SNS среди школьных подростков могут помочь разработчикам политики разработать превентивные политики, направленные на смягчение негативного воздействия привыкания на использование технологий у молодых подростков.

Наконец, H3 (т. Е. SNS-зависимость и IGD будут вносить однозначный и дифференцированный вклад в повышение общего уровня психического расстройства) также было подтверждено и дало новые идеи относительно комбинированных дифференциальных эффектов зависимости SNS и IGD от психического здоровья подростков. В этом исследовании как склонность SNS, так и IGD способствовали ухудшению психологического здоровья за счет повышения уровня депрессии, беспокойства и стресса. Этот вывод подтверждает предыдущие исследования, которые обнаружили, что эти две технологические пристрастия негативно влияют на психическое здоровье (Ким, Хьюз, Парк, Куинн и Конг, 2016 г.; Primack et al., 2017; Сампаса-Каньинга и Льюис, 2015 г.; Сарда, Бег, Брай и Джентиле, 2016 г.). Эти результаты могут быть использованы специалистами в области психического здоровья и школьными консультантами, желающими разработать программы вмешательства, направленные на улучшение благосостояния учащихся за счет сокращения использования технологий, вызывающих привыкание. Хотя это открытие является многообещающим и заслуживает дальнейшего исследования, стоит отметить, что данные о связи между расстройствами психического здоровья и поведенческими зависимостями остаются неубедительными. Более конкретно, исследователи сообщили, что поведенческие зависимости могут предсказывать (т. Е. Гипотеза первичного расстройства) и быть предсказаны психиатрическим дистрессом (т. Е. Гипотезой вторичного расстройства) (например, Остовар и др., 2016; Snodgrass et al., 2014; Чжан, Брук, Лейкфельд и Брук, 2016 г.). Таким образом, невозможно сделать определенные выводы относительно направленности поведенческих зависимостей и психического расстройства.

Более того, в этом исследовании было обнаружено, что пагубные эффекты ИГД на психологическое здоровье были несколько более выраженными, чем побочные эффекты, вызванные зависимостью SNS. Учитывая широкий дефицит, проявляемый геймерами в нескольких областях психического здоровья и благополучия, этот вывод соответствует сообщениям о том, что IGD может отражать более тяжелую психопатологию по сравнению с зависимостью SNS (Leménager et al., 2016), что частично поддерживает решение, принятое АПА (2013) рассматривать IGD как предварительное заболевание. Однако для дальнейшего подтверждения этой гипотезы потребуются дополнительные эмпирические исследования с использованием более крупных и репрезентативных выборок. Помимо возможности помочь в формировании политики, настоящие результаты вносят вклад в продолжающиеся дискуссии о том, следует ли концептуализировать технологические зависимости, такие как IGD и SNS, как первичные или вторичные расстройства. Согласно результатам этого исследования, концептуализация технологических зависимостей как первичных расстройств (т. Е. Проблемы, которая может негативно повлиять на психическое здоровье) является эмпирически жизнеспособным способом, который не отменяет предыдущие научные дебаты в пользу взгляда на технологические зависимости как вторичные расстройства (т. е. продукт основных проблем психического здоровья и благополучия) (Kardefelt-Winther, 2016; Snodgrass et al., 2014; Торенс и др., 2014 г.).

Хотя результаты, полученные в этом исследовании, эмпирически надежны, стоит отметить потенциальные ограничения. Во-первых, все данные были предоставлены самими участниками и были подвержены известным предубеждениям (например, социальной желательности, предубеждениям из памяти и т. Д.). Во-вторых, исследования, использующие более надежные модели (например, продольный кросс-лаговый дизайн), могли бы дать более конкретные ответы на уникальные пути между зависимостью от SNS и IGD и психологическим здоровьем. В-третьих, поскольку все участники были выбраны самостоятельно, нельзя напрямую распространить настоящие результаты на широкую популяцию. Учитывая относительно молодой возраст отобранной выборки, возможно, что родительский контроль мог повлиять на самооценку уровня использования технологий и общий уровень использования привыкания. Таким образом, в будущих исследованиях по оценке использования технологий у детей раннего и раннего подросткового возраста следует учитывать эту переменную, чтобы можно было получить более точные оценки уровней зависимости. Независимо от этих потенциальных ограничений, результаты этого исследования расширяют предыдущие исследования взаимосвязи между технологической зависимостью и ее изолированным пагубным воздействием на психологическое здоровье, предлагая эмпирически жизнеспособную основу, посредством которой технологическая зависимость может также увеличивать вероятность негативных последствий для психологического здоровья. В заключение, настоящие результаты подтверждают концептуальное представление о технологической зависимости как о первичном расстройстве, способном поставить под угрозу психическое здоровье.

Вклад автора

Автор этого исследования отвечал за все этапы этого исследования, и он является единственным автором этой рукописи.

Конфликт интересов

Автор не объявляет конфликта интересов.

Благодарности

Автор этого исследования хотел бы поблагодарить участвующую школу, всех студентов, родителей и учителей, которые помогли организовать логистику, вовлеченную в процесс сбора данных этого исследования.

Рекомендации

 
 Aarseth, E., Bean, AM, Boonen, H., Colder, CM, Coulson, M., Das, D., Deleuze, J., Dunkels, E., Edman, J., Ferguson, CJ, Haagsma, MC , Хелмерссон, Бергмарк, К., Хуссейн, З., Янс, Дж., Кардефельт-Винтер, Д., Катнер, Л., Марки, П., Нильсен, Р.К., Праузе, Н., Пшибильски, А., Квандт, Т., Шимменти, А., Старчевич, В., Штутман, Г., Ван Лой, Дж., И Ван Рой, AJ (2016). Документ открытых дискуссий ученых по предложению Всемирной организации здравоохранения по поводу игрового расстройства в МКБ-11. Журнал поведенческих зависимостей, 6 (3), 267–270. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.088 Ссылка
 Американская психиатрическая ассоциация [APA]. (2013). Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (5-е изд.). Арлингтон, VA: Американская психиатрическая ассоциация. CrossRef
 Андреассен, С. С. (2015). Зависимость от социальных сетей в Интернете: всесторонний обзор. Текущие отчеты о зависимости, 2 (2), 175–184. doi:https://doi.org/10.1007/s40429-015-0056-9 CrossRef
 Андреассен, С., Билльё, Дж., Гриффитс, М. Д., Кусс, Д. Дж., Деметровикс, З., Маццони, Э., и Столе, П. (2016). Взаимосвязь между использованием социальных сетей и видеоигр, вызывающими привыкание, и симптомами психических расстройств: крупномасштабное перекрестное исследование. Психология аддиктивного поведения, 30 (2), 252–262. doi:https://doi.org/10.1037/adb0000160 CrossRef, Medline
 Андреассен, С.С., Гриффитс, М.Д., Герцен, С.Р., Кроссбаккен, Э., Квам, С., и Паллесен, С. (2013). Отношения между поведенческими зависимостями и пятифакторной моделью личности. Журнал поведенческих зависимостей, 2 (2), 90–99. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.003 Ссылка
 Андреассен, С., и Паллесен, С. (2014). Зависимость от социальных сетей - Обзор. Текущий фармацевтический дизайн, 20 (25), 4053–4061. doi:https://doi.org/10.2174/13816128113199990616 CrossRef, Medline
 Андреассен, К. С., Торсхайм, Т., Брунборг, Г. С., и Паллесен, С. (2012). Разработка шкалы зависимости от Facebook. Психологические отчеты, 110 (2), 501–517. doi:https://doi.org/10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517 CrossRef, Medline
 Баньяи, Ф., Жила, А., Кирали, О., Мараз, А., Элекес, З., Гриффитс, М. Д., Андреассен, К. С., и Деметровикс, З. (2017). Проблемное использование социальных сетей: результаты крупномасштабной репрезентативной выборки подростков на национальном уровне. PLoS One, 12 (1), e0169839. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0169839 CrossRef, Medline
 Бентлер, П. М. (1990). Сравнительные показатели соответствия в структурных моделях. Психологический бюллетень, 107 (2), 238–246. doi:https://doi.org/10.1037/0033-2909.107.2.238 CrossRef, Medline
 Бентлер, П. М., и Боннет, Д. Г. (1980). Тесты значимости и согласия при анализе ковариационных структур. Психологический бюллетень, 88 (3), 588–606. doi:https://doi.org/10.1037/0033-2909.88.3.588 CrossRef
 Брайт, Л. Ф., Клейзер, С. Б., и Грау, С. Л. (2015). Слишком много Facebook? Исследовательское исследование усталости от социальных сетей. Компьютеры в поведении человека, 44, 148–155. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.11.048 CrossRef
 Чам, Э., Ишбулан, О. (2012). Новая зависимость для кандидатов в учителя: Социальные сети. Турецкий журнал образовательных технологий, 11, 14–19.
 Chiu, S.-I., Hong, F.-Y., & Chiu, S.-L. (2013). Анализ корреляции и гендерных различий между интернет-зависимостью студентов колледжа и зависимостью от мобильных телефонов на Тайване. ISRN Addiction, 2013, 1–10. doi:https://doi.org/10.1155/2013/360607 CrossRef
 Чопик, В. Дж. (2016). Преимущества использования социальных технологий пожилыми людьми обусловлены снижением уровня одиночества. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 19 (9), 551–556. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0151 CrossRef, Medline
 Кок, Р. Д., Вангель, Дж., Кляйн, А., Минотт, П., Росас, О., и Меркерк, Г. (2014). Компульсивное использование сайтов социальных сетей в Бельгии: распространенность, профиль и роль отношения к работе и учебе. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 17 (3), 166–171. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2013.0029 CrossRef, Medline
 Коул, Х., и Гриффитс, М. Д. (2007). Социальные взаимодействия в многопользовательских сетевых ролевых игроках. Киберпсихология и поведение, 10 (4), 575–583. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2007.9988 CrossRef, Medline
 Деметровикс, З., Урбан, Р., Надьдьёрдь, К., Фаркаш, Дж., Зилахи, Д., Мерво, Б., Рейндл, А., Агостон, К., Кертес, А., и Хармат, Э. (2011). Почему ты играешь? Разработка мотивов для анкеты онлайн-игр (MOGQ). Методы исследования поведения, 43 (3), 814–825. doi:https://doi.org/10.3758/s13428-011-0091-y CrossRef, Medline
 Доулинг, Н. А., и Браун, М. (2010). Общие психологические факторы, связанные с игровой зависимостью и интернет-зависимостью. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 13 (4), 437–441. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2009.0317 CrossRef, Medline
 Facebook. (2014). Facebook @ GDC: открытие и участие в кросс-платформенных играх. Полученное из https://developers.facebook.com/blog/post/2014/03/19/facebook-at-gdc-2014
 Поле, A. (2013). Обнаружение статистики с использованием IBM SPSS Statistics (4th ed.). Лондон, Великобритания: Sage Publications Ltd.
 Флорос, Г., и Сиомос, К. (2013). Взаимосвязь между оптимальным воспитанием, интернет-зависимостью и мотивами социальных сетей в подростковом возрасте. Психиатрические исследования, 209 (3), 529–534. doi:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2013.01.010 CrossRef, Medline
 Фустер, Х., Чамарро, А., Карбонелл, X., и Валлеран, Р. Дж. (2014). Взаимосвязь между страстью и мотивацией к игре у игроков в многопользовательских ролевых онлайн-играх. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 17, 292–297. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2013.0349
 Джентиле, Д. А., Чу, Х., Ляу, А., Сим, Т., Ли, Д., Фунг, Д., и Кху, А. (2011). Патологическое использование видеоигр среди молодежи: двухлетнее продольное исследование. Педиатрия, 127, e319 – e329. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2010-1353
 Гриффитс, М. Д. (2005). «Компонентная» модель зависимости в рамках биопсихосоциальной системы. Журнал использования психоактивных веществ, 10 (4), 191–197. doi:https://doi.org/10.1080/14659890500114359 CrossRef
 Гриффитс, М. Д. (2014). Социальные игры детей и подростков: какие проблемы вызывают беспокойство? Образование и здоровье, 32, 9–12.
 Гриффитс, М. Д. (2015). Классификация и лечение поведенческих зависимостей. Практика сестринского дела, 82, 44–46.
 Гриффитс, М. Д., Кирали, О., Понтес, Х. М., и Деметровикс, З. (2015). Обзор проблемных игр. В работе Э. Абуджауд и В. Старчевич (ред.), Психическое здоровье в эпоху цифровых технологий: серьезные опасности, большие надежды (стр. 27–45). Оксфорд, Великобритания: Издательство Оксфордского университета. CrossRef
 Гриффитс, М. Д., Кусс, Д. Дж., И Понтес, Х. М. (2016). Краткий обзор расстройства интернет-игр и способов его лечения. Австралийский клинический психолог, 2, 1–12.
 Гриффитс, М. Д., и Понтес, Х. М. (2015). Наркомания и развлекательные товары. В книге Р. Накацу, М. Раутерберг и П. Чанкарини (ред.), Справочник по цифровым играм и развлекательным технологиям (стр. 1–22). Сингапур: Спрингер. CrossRef
 Гриффитс, доктор медицины, Ван Рой, А.Дж., Кардефельт-Винтер, Д., Старчевич, В., Кирали, О., Паллесен, С., Мюллер, К., Дрейер, М., Каррас, М., Праузе, Н. , King, DL, Aboujaoude, E., Kuss, DJ, Pontes, HM, Fernandez, OL, Nagygyorgy, K., Achab, S., Billieux, J., Quandt, T., Carbonell, X., Ferguson, CJ , Хофф, Р.А., Деревенский, Дж., Хаагсма, М.К., Делфаббро, П., Коулсон, М., Хус, З., и Деметровикс, З. (2016). Работа над достижением международного консенсуса по критериям оценки расстройства, связанного с интернет-играми: критический комментарий на Petry et al. (2014). Наркомания, 111 (1), 167–175. doi:https://doi.org/10.1111/add.13057 CrossRef, Medline
 Гийо, К. Р., Белло, М. С., Цай, Дж. Ю., Ха, Дж., Левенталь, А. М., и Сассман, С. (2016). Лонгитюдные ассоциации между ангедонией и зависимым от Интернета поведением у молодых людей. Компьютеры в поведении человека, 62, 475–479. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.04.019 CrossRef, Medline
 Хео, Дж., Чун, С., Ли, С., Ли, К. Х. и Ким, Дж. (2015). Использование Интернета и благополучие пожилых людей. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 18 (5), 268–272. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0549 CrossRef, Medline
 Хупер, Д., Кофлан, Дж., И Маллен, М. Р. (2008). Моделирование структурным уравнением: Рекомендации по определению соответствия модели. Электронный журнал методов исследования бизнеса, 6, 53–60.
 Ховард, К. Дж., Уилдинг, Р., и Гость, Д. (2016). Легкая видеоигра связана с улучшенной визуальной обработкой быстрых последовательных целей визуального представления. Восприятие, 46 (2), 161–177. doi:https://doi.org/10.1177/0301006616672579 CrossRef, Medline
 Ху, Л. Т., и Бентлер, П. М. (1999). Критерии отсечения для индексов соответствия в анализе ковариационной структуры: обычные критерии по сравнению с новыми альтернативами. Моделирование структурным уравнением: многопрофильный журнал, 6 (1), 1–55. doi:https://doi.org/10.1080/10705519909540118 CrossRef
 Корпорация IBM. (2015). Статистика IBM SPSS для Windows, версия 23. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Корпорация IBM.
 Кардефельт-Винтер, Д. (2016). Концептуализация нарушений интернет-использования: зависимость или процесс преодоления? Психиатрия и клинические нейронауки, 71 (7), 459-466. DOI:https://doi.org/10.1111/pcn.12413 CrossRef, Medline
 Ким, Н., Хьюз, Т. Л., Парк, К. Г., Куинн, Л., и Конг, И. Д. (2016). Периферические катехоламины в состоянии покоя и уровни тревожности у корейских подростков мужского пола с зависимостью от интернет-игр. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 19 (3), 202–208. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0411 CrossRef, Medline
 Кирали, О., Гриффитс, М. Д., Урбан, Р., Фаркас, Дж., Кёкёни, Г., Элекес, З., Тамаш, Д., и Деметрович, З. (2014). Проблемное использование Интернета и проблемные онлайн-игры - это не одно и то же: выводы большой национальной репрезентативной выборки подростков. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 17 (12), 749–754. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0475 CrossRef, Medline
 Клайн, Р. Б. (2011). Принципы и практика моделирования структурным уравнением (3-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Guilford Press.
 Коц, М., и Гулягчи, С. (2013). Зависимость от Facebook среди турецких студентов колледжей: роль психологического здоровья, демографические характеристики и особенности использования. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 16 (4), 279–284. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0249 CrossRef, Medline
 Коверт Р., Домахиди Э., Фестл Р. и Квандт Т. (2014). Социальные игры, одинокая жизнь? Влияние цифровых игр на социальные круги подростков. Компьютеры в поведении человека, 36, 385–390. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.04.003 CrossRef
 Кусс, Д. Дж., Гриффитс, М. Д., и Понтес, Х. М. (2017). Хаос и неразбериха в диагностике расстройства Интернет-игр по DSM-5: проблемы, проблемы и рекомендации для ясности в этой области. Журнал поведенческих зависимостей, 6 (2), 103–109. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.062 Ссылка
 Ли, Б. В., и Стапински, Л. А. (2012). В поисках безопасности в Интернете: взаимосвязь между социальной тревогой и проблемным использованием Интернета. Журнал тревожных расстройств, 26 (1), 197–205. doi:https://doi.org/10.1016/j.janxdis.2011.11.001 CrossRef, Medline
 Ли, С. Ю., Чу, Х. и Ли, Х. К. (2017). Баланс между предрассудками и фактами в отношении игрового расстройства: стигматизирует ли наличие алкогольного расстройства здоровых пьющих или препятствует ли научным исследованиям? Журнал поведенческих зависимостей, 6 (3), 302–305. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.047 Ссылка
 Лехенбауэр-Баум, М., Клапс, А., Коваковски, З., Вицманн, К., Зальбрюкнер, Р., и Стетина, Б. У. (2015). Зависимость и вовлеченность: исследовательское исследование критериев классификации расстройства Интернет-игр. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 18 (6), 343–349. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0063 CrossRef, Medline
 Леменагер, Т., Дитер, Дж., Хилл, Х., Хоффманн, С., Рейнхард, И., Бойтель, М., Фолльштедт-Кляйн, С., Кифер, Ф. и Манн, К. (2016) . Изучение нейронной основы идентификации аватара у патологических интернет-геймеров и саморефлексии у патологических пользователей социальных сетей. Журнал поведенческих зависимостей, 5 (3), 1–15. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.048 Ссылка
 Лемменс, Дж. С., & Хендрикс, С. Дж. Ф. (2016). Захватывающие онлайн-игры: изучение взаимосвязи между игровыми жанрами и беспорядком в Интернете. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 19 (4), 270–276. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0415 CrossRef, Medline
 Ловибонд, П. Ф., и Ловибонд, С. Х. (1995). Структура негативных эмоциональных состояний: сравнение шкал депрессии, тревожности и стресса (DASS) с опросниками депрессии и тревожности Бека. Поведенческие исследования и терапия, 33 (3), 335–343. doi:https://doi.org/10.1016/0005-7967(94)00075-U CrossRef, Medline
 Мараз, А., Кирали, О., и Деметрович, З. (2015). Комментарий: не чрезмерно ли мы патологизируем повседневную жизнь? Разумный план для исследования поведенческой зависимости. Диагностические ошибки опросов: если вы получите положительный результат теста на зависимость, у вас все еще есть хороший шанс не стать зависимым. Журнал поведенческих зависимостей, 4 (3), 151–154. doi:https://doi.org/10.1556/2006.4.2015.026 Ссылка
 Монасис, Л., Де Пало, В., Гриффитс, М. Д., и Синатра, М. (2016). Валидация шкалы расстройств игрового поведения в Интернете - краткая форма (IGDS9-SF) на итальяноязычной выборке. Журнал поведенческих зависимостей, 5 (4), 683–690. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.083 Ссылка
 Мориока, Х., Итани, О., Осаки, Ю., Хигучи, С., Джике, М., Канейта, Ю., Канда, Х., Накагоме, С., и Охида, Т. (2016). Связь между курением и проблемным использованием Интернета среди японских подростков: крупномасштабное общенациональное эпидемиологическое исследование. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 19 (9), 557–561. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0182 CrossRef, Medline
 Мутен, Л. К., и Мутен, Б. О. (2012). Руководство пользователя Mplus (7-е изд.). Лос-Анджелес, Калифорния: Muthén & Muthén.
 Остовар, С., Аллахьяр, Н., Аминпур, Х., Моафиан, Ф., Нор, М. Б. М., и Гриффитс, М. Д. (2016). Интернет-зависимость и ее психосоциальные риски (депрессия, тревога, стресс и одиночество) среди иранских подростков и молодых людей: модель структурного уравнения в кросс-секционном исследовании. Международный журнал психического здоровья и зависимости, 14 (3), 257–267. doi:https://doi.org/10.1007/s11469-015-9628-0 CrossRef
 Паис-Рибейро, Дж., Гонрадо, А., и Леал, И. (2004). Contribuição para o estudo da adaptação portuguesa das Escalas de Ansiedade, Depressão e Stress (EADS) de 21 itens de Lovibond e Lovibond [Вклад в португальское исследование валидации краткой версии шкалы тревожности и стресса (DASS) Ловибонда и Ловибонда]. Psicologia, Saúde & Doenças, 5, 229–239.
 Pantic, I. (2014). Онлайн-социальные сети и психическое здоровье. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 17 (10), 652-657. DOI:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0070 CrossRef, Medline
 Папай, О., Урбан, Р., Гриффитс, доктор медицины, Надьёрдь, К., Фаркас, Дж., Кёкёни, Г., Фелвинци, К., Олах, А., Элекес, З., и Деметровикс, З. ( 2013). Психометрические свойства краткой анкеты проблемных онлайн-игр и распространенность проблемных онлайн-игр в национальной выборке подростков. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 16 (5), 340–348. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0484 CrossRef, Medline
 Петри, Н.М., Ребейн, Ф., Джентиле, Д.А., Лемменс, Дж.С., Рампф, Х.-Дж., Мёссле, Т., Бишоф, Г., Тао, Р., Фунг, DSS, Борхес, Г., Ауриакомб , М., Гонсалес-Ибаньес, А., Там, П., и О'Брайен, КП (2014). Международный консенсус в отношении оценки расстройства, связанного с интернет-играми, с использованием нового подхода DSM-5. Наркомания, 109 (9), 1399–1406. doi:https://doi.org/10.1111/add.12457 CrossRef, Medline
 Петри, Н.М., Ребейн, Ф., Джентиле, Д.А., Лемменс, Дж.С., Рампф, Х.-Дж., Мессле, Т., Бишоф, Г., Тао, Р., Фунг, DSS, Борхес, Г., Ауриакомб , М., Гонсалес-Ибаньес, А., Там, П., и О'Брайен, КП (2015). Комментарии Гриффитса и др. К международному консенсусу в отношении беспорядка в сфере интернет-игр: содействие достижению консенсуса или препятствие прогрессу? Наркомания, 111 (1), 175–178. doi:https://doi.org/10.1111/add.13189 CrossRef
 Фанасатит, М., Манвонг, М., Ханпратет, Н., Кхумсри, Дж., И Инъюн, Р. (2015). Валидация тайской версии Бергенской шкалы зависимости от Facebook (Thai-BFAS). Журнал Медицинской ассоциации Таиланда, 98, 108–117.
 Понтес, Х. М., Андреассен, С. С., и Гриффитс, М. Д. (2016). Португальская проверка Бергенской шкалы зависимости от Facebook: эмпирическое исследование. Международный журнал психического здоровья и зависимости, 14 (6), 1062–1073. doi:https://doi.org/10.1007/s11469-016-9694-y CrossRef
 Понтес, Х. М., и Гриффитс, М. Д. (2015a). Измерение DSM-5 игрового расстройства в Интернете: разработка и проверка короткой психометрической шкалы. Компьютеры в человеческом поведении, 45, 137–143. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.12.006 CrossRef
 Понтес, Х. М., и Гриффитс, М. Д. (2015b). Роль возраста, возраста начала доступа в Интернет и времени, проведенного в сети, в этиологии интернет-зависимости. Журнал поведенческих зависимостей, 4 (Приложение 1), 30–31. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.4.2015.Suppl.1
 Понтес, Х. М., и Гриффитс, М. Д. (2016). Португальская валидация шкалы игрового расстройства в Интернете - краткая форма. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 19 (4), 288–293. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0605 CrossRef, Medline
 Понтес, Х. М., Кирали, О., Деметрович, З., и Гриффитс, М. Д. (2014). Концептуализация и измерение расстройства интернет-игр DSM-5: Разработка теста IGD-20. PLoS One, 9 (10), e110137. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0110137 CrossRef, Medline
 Понтес, Х. М., Макур, М., и Гриффитс, М. Д. (2016). Расстройство интернет-игр среди словенских младших школьников: данные национальной репрезентативной выборки подростков. Журнал поведенческих зависимостей, 5 (2), 304–310. doi:https://doi.org/10.1556/2006.5.2016.042 Ссылка
 Примак, Б.А., Шенса, А., Эскобар-Вьера, К.Г., Барретт, Э.Л., Сидани, Дж. Э., Колдиц, Дж. Б., и Джеймс, А. Е. (2017). Использование нескольких платформ социальных сетей и симптомы депрессии и тревоги: национально-репрезентативное исследование среди молодых людей США. Компьютеры в человеческом поведении, 69, 1–9. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.11.013 CrossRef
 Пшибыльский, А. (2017). Оскорбительные ответы в исследованиях расследований интернет-игр. PeerJ, 4, e2401. DOI:https://doi.org/10.7717/peerj.2401 CrossRef
 Ребейн, Ф., Штаудт, А., Ханслмайер, М., и Клим, С. (2016). Видеоигры среди взрослого населения Германии в целом: может ли более продолжительное игровое время мужчин быть объяснено гендерными предпочтениями жанров? Компьютеры в поведении человека, 55 (Часть B), 729–735. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.10.016 CrossRef
 Риккерс, В., Лоуренс, Д., Хафекост, Дж., И Зубрик, С. Р. (2016). Использование Интернета и электронные игры детьми и подростками с эмоциональными и поведенческими проблемами в Австралии - результаты второго исследования психического здоровья и благополучия детей и подростков. BMC Public Health, 16 (1), 399. doi:https://doi.org/10.1186/s12889-016-3058-1 CrossRef, Medline
 Салем, AAMS, Алменай, Н. С. и Андреассен, К. С. (2016). Психометрическая оценка студентов университета по Бергенской шкале зависимости от Facebook (BFAS). Международный журнал психологии и поведенческих наук, 6, 199–205. doi:https://doi.org/10.5923/j.ijpbs.20160605.01
 Сампаса-Каньинга, Х. и Льюис, Р. Ф. (2015). Частое использование сайтов социальных сетей связано с плохим психологическим состоянием детей и подростков. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 18 (7), 380–385. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0055 CrossRef, Medline
 Сарда, Э., Бег, Л., Брай, К., и Джентиле, Д. (2016). Расстройство и благополучие интернет-игр: валидация шкалы. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 19 (11), 674–679. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0286 CrossRef, Medline
 Сондерс, Дж. Б., Хао, В., Лонг, Дж., Кинг, Д. Л., Манн, К., Фаут-Бюлер, М., Рампф, Х.-Дж., Боуден-Джонс, Х., Рахими-Мовагар, А. ., Chung, T., Chan, E., Bahar, N., Achab, S., Lee, HK, Potenza, M., Petry, N., Spritzer, D., Ambekar, A., Derevensky, J. , Гриффитс, доктор медицины, Понтес, Х.М., Кусс, Д., Хигучи, С., Михара, С., Ассангангкорнчай, С., Шарма, М., Кашеф, А.Е., Ип, П., Фаррелл, М., Скафато, Э., Каррагер Н., Позняк В. (2017). Игровое расстройство: его обозначение как важное условие для диагностики, лечения и профилактики. Журнал поведенческих зависимостей, 6 (3), 271–279. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.039 Ссылка
 Шарков М., Фестл Р. и Квандт Т. (2014). Продольные модели проблемного использования компьютерных игр среди подростков и взрослых - двухлетнее панельное исследование. Наркомания, 2 (109), 11–1910. doi:https://doi.org/10.1111/add.12662 CrossRef, Medline
 Шаффер, Х. Дж., ЛаПланте, Д. А., Лабри, Р. А., Кидман, Р. К., Донато, А. Н., и Стэнтон, М. В. (2004). К синдромной модели зависимости: множественные проявления, общая этиология. Гарвардский обзор психиатрии, 12 (6), 367–374. doi:https://doi.org/10.1080/10673220490905705 CrossRef, Medline
 Сильва, Х. Р. С., Ареко, К. С. Н., Бандьера-Пайва, П., Гальвао, П. В. М., Гарсия, А. Н. М., и Сильвейра, Д. X. (2015). Equivalência semântica e confiabilidade da versão em português da Bergen Facebook Addiction Scale [Семантическая эквивалентность и достоверность португальской версии Бергенской шкалы зависимостей Facebook]. Jornal Brasileiro de Psiquiatria, 64 (1), 17–23. doi:https://doi.org/10.1590/0047-2085000000052 CrossRef
 Сиони, С. Р., Бурлесон, М. Х., Бекериан, Д. А. (2017). Расстройство интернет-игр: социальная фобия и идентификация со своим виртуальным «я». Компьютеры в человеческом поведении, 71, 11–15. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.01.044 CrossRef
 Снодграсс, Дж. Г., Лейси, М. Г., Денга II, Х. Дж. Ф., Эйзенхауэр, С., Батчелдер, Г., и Куксон, Р. Дж. (2014). Отпуск из вашего разума: проблемные онлайн-игры - это реакция на стресс. Компьютеры в поведении человека, 38, 248–260. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.06.004 CrossRef
 Старчевич, В., и Абуджауд, Э. (2016). Интернет-зависимость: переоценка все более неадекватной концепции. Спектры ЦНС, 22 (1), 7–13. doi:https://doi.org/10.1017/S1092852915000863 CrossRef, Medline
 Страуд, М. Дж., И Уитборн, С. К. (2015). Казуальные видеоигры как инструменты тренировки процессов внимания в повседневной жизни. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 18 (11), 654–660. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2015.0316 CrossRef, Medline
 Стабблфилд, С., Датто, Г., Фан, Т.-LT, Верк, Л.Н., Стэкпол, К., Сигел, Р., Стратбакер, В., Такер, Дж. М., Кристисон, А. Л., Хоссейн, Дж., И Джентиле, Д.А. (2017). Проблемные видеоигры среди детей, обучающихся по программам управления весом. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 20 (2), 109–116. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0386 CrossRef, Medline
 Суссман, С., Арпавонг, Т. Е., Сан, П., Цай, Дж., Рорбах, Л. А., и Спруйт-Метц, Д. (2014). Распространенность и совместное возникновение аддиктивного поведения среди бывшей альтернативной старшеклассницы. Журнал поведенческих зависимостей, 3 (1), 33–40. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.3.2014.005 Ссылка
 Тан, J.-H., Chen, M.-C., Yang, C.-Y., Chung, T.-Y., & Lee, Y.-A. (2016). Черты характера, межличностные отношения, социальная поддержка в Интернете и зависимость от Facebook. Телематика и информатика, 33 (1), 102–108. doi:https://doi.org/10.1016/j.tele.2015.06.003 CrossRef
 Торенс, Г., Ахаб, С., Билльё, Дж., Хазаал, Ю., Хан, Р., Пивин, Э., Гупта, В., и Зуллино, Д. (2014). Характеристики и лечебная реакция самоидентифицированных проблемных пользователей Интернета в поликлинике поведенческой зависимости. Журнал поведенческих зависимостей, 3 (1), 78–81. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.3.2014.008 Ссылка
 Турель О., Серенко А. (2012). Преимущества и опасность использования веб-сайтов социальных сетей. Европейский журнал информационных систем, 21 (5), 512–528. doi:https://doi.org/10.1057/ejis.2012.1 CrossRef
 Ван Рой, А. Дж., Шенмакерс, Т. М., Вермулст, А. А., Ван ден Эйнден, Р., и Ван де Мхин, Д. (2011). Зависимость от онлайн-видеоигр: выявление зависимых игроков-подростков. Наркомания, 106 (1), 205–212. doi:https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2010.03104.x CrossRef, Medline
 Всемирная организация здоровья. (2016). ICD-11 Бета-проект: расстройство игры. Полученное из https://icd.who.int/dev11/l-m/en#/http%3a%2f%2fid.who.int%2ficd%2fentity%2f1448597234
 Ву, А.М.С., Чунг, В.И., Ку, Л., и Хунг, Э. П. У. (2013). Психологические факторы риска зависимости китайских пользователей смартфонов от социальных сетей. Журнал поведенческих зависимостей, 2 (3), 160–166. doi:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.006 Ссылка
 Ксанидис, Н., и Бриннелл, К. М. (2016). Связь между использованием сайтов социальных сетей, качеством сна и когнитивными функциями в течение дня. Компьютеры в поведении человека, 55 (Часть A), 121–126. doi:https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.09.004 CrossRef
 Йи, Н. (2006). Мотивации для игры в онлайн-игры. Киберпсихология и поведение, 9 (6), 772–775. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9.772 CrossRef, Medline
 Ю, К., Ли, X, и Чжан, В. (2015). Прогнозирование проблемного использования подростками онлайн-игр на основе поддержки автономии учителя, удовлетворения основных психологических потребностей и участия школы: двухлетнее продольное исследование. Киберпсихология, поведение и социальные сети, 2 (18), 4–228. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0385 CrossRef, Medline
 Чжан К., Брук Дж. С., Лейкфельд К. Г. и Брук Д. В. (2016). Продольные психосоциальные факторы, связанные с симптомами интернет-зависимости среди взрослых в раннем среднем возрасте. Зависимое поведение, 62, 65–72. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.06.019 CrossRef, Medline