Cyberpsychol Behav Soc Netw. 2014 Dec 1; 17 (12): 749-754.
PMCID: PMC4267705
Орсолия Киралы, MA,
1 ,,2 Марк Д. Гриффитс, Кандидат наук,3 Руберт Урбан, Кандидат наук,1 Юдит Фаркас, MA,1 ,,4 Gyöngyi Kökönyei, Кандидат наук,1 Zsuzsanna Elekes, DSc,5 Domokos Tamás, MA,6 и Zsolt Demetrovics, Кандидат наук1
Эта статья была цитируется другие статьи в PMC.
Абстрактные
В литературе продолжаются дискуссии о том, являются ли проблемное использование Интернета (PIU) и проблемные онлайн-игры (POG) двумя различными концептуальными и нозологическими объектами или же они одинаковы. Настоящее исследование способствует этому вопросу, исследуя взаимосвязь и перекрытие между PIU и POG с точки зрения пола, успеваемости в школе, времени, проведенного с использованием Интернета и / или онлайн-игр, психологического благополучия и предпочтительных онлайн-мероприятий. Анкеты, оценивающие эти переменные, вводились в национальную репрезентативную выборку подростков-геймеров (N= 2,073; Mвозраст= 16.4 лет, SD= 0.87; 68.4% мужчин). Данные показали, что использование Интернета было распространенным явлением среди подростков, в то время как онлайн-игры занимались значительно меньшей группой. Аналогичным образом, больше подростков отвечали критериям для ОРП, чем для POG, а небольшая группа подростков проявляла симптомы обоих проблемных поведений. Наиболее заметная разница между двумя проблемами поведения была с точки зрения пола. POG намного сильнее ассоциировался с мужским. Самооценка имела низкие размеры эффекта для обоих типов поведения, в то время как депрессивные симптомы были связаны как с PIU, так и с POG, что несколько влияло на PIU. Что касается предпочтительных онлайн-мероприятий, PIU был положительно связан с онлайн-играми, онлайн-чатами и социальными сетями, тогда как POG был связан только с онлайн-играми. Основываясь на наших выводах, POG, по-видимому, представляет собой концептуально другое поведение из PIU, и поэтому данные поддерживают представление о том, что интернет-зависимость и интернет-игровые расстройства являются отдельными нозологическими объектами.
Введение
Явление интернет-зависимости (IA) впервые было описано в ряде работ как Young1,2 и Гриффитсом.3,4 Тема сразу же привлекла более общее внимание и с тех пор стала высоко исследованной областью, насчитывающей приблизительно 70 крупномасштабные исследования с размерами выборки более чем участниками 1,000.5 Несмотря на продолжающееся использование термина «интернет-зависимость», исследователи указали на разнообразный характер мероприятий, которые теперь могут быть задействованы в Интернете, и часто предполагали, что различные онлайн-мероприятия вносят вклад в ИА в разных масштабах.6-8
Онлайн-приложения значительно различаются в зависимости от роли, которую Интернет играет в них. Например, утверждалось, что в случае таких видов деятельности, как онлайн-азартные игры и покупки, Интернет является просто еще одним каналом, в котором теперь могут осуществляться традиционные оффлайн-операции.9,10 Тем не менее, Интернет является важным компонентом в других онлайн-деятельности, таких как просмотр информации (например, «Google»), взаимодействие в интерактивных чатах и, в последнее время, социальные сети.9,11 Короче говоря, эти последние действия могут проводиться только в Интернете.
Тем не менее, есть также некоторые виды деятельности, в которых Интернет внедрил новое измерение в автономную деятельность. Одним из таких видов деятельности является игра в видеоигры. В то время как видеоигры (и, возможно, многопользовательские видеоигры) существовали задолго до того, как Интернет стал широко использоваться, крупномасштабная онлайн-связь впоследствии открыла новые границы и опыт в играх, особенно в случае многопользовательских онлайн-игр (MMOG). Текущие MMOG могут принимать тысячи игроков одновременно в одном и том же виртуальном пространстве, и они полностью изменили качество, опыт и динамику игр.12,13 Возможно, это может быть одной из причин, по которым проблемная онлайн-игра или зависимость от онлайн-игр стали такой отличной областью исследований. Тот факт, что предлагаемое диагностическое и статистическое руководство по психическому расстройству, пятое издание (DSM-5) категории «Нарушение использования Интернета» в конечном итоге было заменено расстройством интернет-игр14-16 также демонстрирует важность этого конкретного явления.
Несмотря на увеличение числа исследований, проведенных в этих областях, относительно мало известно о связи между проблемным использованием Интернета (PIU) и проблемными онлайн-играми (POG). Помимо теоретических соображений также важно как на практическом, так и на прагматическом уровне исследовать необходимость дифференциации этих двух явлений. Короче говоря, PIU и POG представляют собой две различные концептуальные и нозологические сущности с участием разных групп населения и имеющие разные черты, или они одно и то же? Более конкретно, являются ли характеристики людей, затронутых PIU и POG, похожими или разными? Являются ли способствующие факторы одинаковыми или разными?
Более ранние исследования показывают некоторые различия между популяциями, затронутыми этими двумя явлениями. Например, хотя, возможно, более значительная демографическая группа затронута ОРП,1 По-видимому, POG затрагивает в основном более молодое мужское население.17,18 Однако критический методологический недостаток большинства этих исследований заключается в том, что они отдельно изучали ОРП и ПОГ. Следовательно, целью настоящего исследования было изучение взаимосвязи и перекрытия между PIU и POG с точки зрения пола, успеваемости в школе, времени, проведенного с использованием Интернета и / или онлайн-игр, психологического благополучия и предпочтительных онлайн-действий в национально представительный образец для подростков.
методы
Образец и процедура
Данные были собраны в марте 2011 в рамках международного проекта под названием «Проект европейской школьной съемки по алкоголю и другим наркотикам» (ESPAD).19 Этот проект проходил каждые 4 лет с 1995, а также оценивал привычки курения и употребление алкоголя и наркотиков подростками в возрасте 16 во все большем числе стран-участниц. В дополнение к обязательным вопросам, в 2011, Венгрия добавила два кратких раздела для оценки PIU и POG.
Для получения репрезентативной выборки взрослых подростков 16 в венгерском населении был применен метод гомогенной стратифицированной случайной выборки на международном уровне в зависимости от региона (Центральная / Западная / Восточная Венгрия), класса (8-10) и типа класса (первичный общий, среднего общего, среднего профессионального и профессионального). Единицей выборки был класс, и вопросник проводился каждому учащемуся, присутствующему в школе во время сбора данных. Данные необходимо взвешивать из-за искаженного ответа, вызванного отказом 15%. Чтобы соответствовать составу участников с рамкой выборки, данные были взвешены по стратам с использованием метода взвешивания матрицы, рекомендованного Национальной информационной системой образования (KIR-STAT) (Elekes Z, 2012, неопубликованные данные).
Вопросы, связанные с ОРП и ПОГ, проводились только на национальном представительном образце учащихся 9th-10th в средних общеобразовательных и средних профессиональных учебных заведениях (N= 5,045). После устранения случаев, когда ответы на вопросы PIU и POG полностью отсутствовали, в последнем образце участвовали подростки 4,875.
меры
Были собраны основные социально-демографические данные (например, пол и возраст), а также успеваемость в школе (средний класс) и информация об использовании Интернета и онлайн-играх. Ответы о времени, проведенном в Интернете, и времени, проведенном за онлайн-играми в среднем в день, были получены с помощью вопросов с одним вариантом ответа (<1 час, 1-2 часа, 3-4 часа, 5-6 часов, 7-8 часов,> 8 часов). Чтобы результаты были более ясными, количество категорий было уменьшено во время анализа путем объединения двух категорий по краям соответственно. Также были записаны три наиболее часто используемых интернет-активности. Студенты могли выбрать один из шести вариантов (например, поиск информации в Интернете, участие в онлайн-играх, онлайн-чат, использование сайтов социальных сетей, отправка электронной почты и загрузка) и могли указать до двух дополнительных онлайн-действий.
PIU оценивали с использованием 6-версии версии Проблемного интернет-опросника (PIUQ-6) (Király и др. 2014, неопубликованная рукопись). Первоначальная шкала имела элементы 18 и три подшкала: одержимость, пренебрежение и нарушение контроля.20 Более короткая версия сохранила исходную трехфакторную структуру, измеряемую двумя элементами соответственно. Шкала Likert с 5-точкой (от «никогда» до «всегда / почти всегда») использовалась для оценки того, насколько данные высказывания охарактеризовали респондентов. Оценки варьируются от 6 до 30, с более высокими показателями, указывающими больше PIU. Оценку отсечки 15 рекомендуется проводить для выявления проблемных и небезопасных пользователей Интернета. Оба инструмента показали хорошие психометрические свойства.20-21 Внутренняя согласованность PIUQ 6 была 0.77 для данного образца.
POG был измерен с использованием короткой формы вопросника онлайн-азартной игры 12 (POGQ-SF).22 Этот инструмент проистекает из 18-предмета POGQ - шкалы с хорошими психометрическими свойствами, основанной на теоретическом и эмпирическом содержании.23 Обе версии измеряют шесть основных аспектов проблемных игр (то есть, озабоченность, чрезмерное использование, погружение, социальная изоляция, межличностные конфликты и снятие) с использованием шкалы Likert 5. Оценки варьируются от 12 до 60, причем более высокие баллы показывают больше POG. Оценку отсечения 32 рекомендуется проводить, чтобы различать проблемные и не проблемные онлайн-геймеры. Внутренняя согласованность элемента 12 POGQ была 0.93 для данного образца.
Психологические характеристики, такие как депрессивное настроение (короткая форма [6-item] Центр эпидемиологических исследований Депрессия-шкала [CES-D]24) и чувство собственного достоинства (Шкала самооценки Розенберга [RSES]25). Короткая форма CES-D - это шкала, предназначенная для оценки уровней депрессивных симптомов с использованием шкалы Likert 4-точки (от «редко или никогда» до «большей части времени»). Оценки варьируются от 4 до 24, с более высокими показателями, указывающими на более высокий уровень депрессивного настроения. Внутренняя согласованность составляла 0.82 для данного образца. RSES оценивает чувства самоценности и самопринятия, тем самым измеряя глобальную самооценку. Он имеет элементы 10 (пять перевернутых элементов) и использует шкалу Likert 4-точки (от «сильно согласен» с «категорически не согласен»). Оценки варьируются от 10 до 40, причем более высокие оценки указывают на более высокую самооценку. Внутренняя согласованность составляла 0.86 для данного образца.
Статистический анализ
Описательные анализы были выполнены с помощью IBM SPSS Statistics for Windows, v20.0.26 Чтобы проверить взаимосвязь между средним ежедневным использованием Интернета и средними ежедневными онлайн-играми (измеренными как категориальные переменные), а также взаимосвязь между PIU и POG, были созданы две таблицы непредвиденных обстоятельств. Для изучения двух нозологических объектов, предложенных недавней психологической литературой (т. Е. PIU и POG), ассоциация PIU и POG сравнивалась с соответствующими прогнозирующими переменными, используя многомерный многорежимный анализ в рамках моделирования структурных уравнений (SEM) в MPLUS v6.0.27 Многомерная модель множественной регрессии может оценивать ассоциации между более чем одной переменной результата и более чем одной переменной-предиктором. Более того, в этом типе анализа все коэффициенты регрессии оценивались путем управления всеми другими предикторными переменными в модели. Из-за отклонения от нормального распределения была использована оценка максимального правдоподобия с надежной оценкой стандартных ошибок. Все анализы проводились на взвешенном образце. Отсутствующие данные в Mplus обрабатывались с полным методом максимального правдоподобия.27
Итоги
Описательная статистика
Средний возраст образца (N= 4,875) был 16.4 лет (SD= 0.87), а 50% - мужчины. Только шесть студентов (0.1%) сообщили, что не использовали Интернет вообще за месяц, предшествующий сбору данных. Большинство из тех студентов, которые использовали Интернет, могли быть сгруппированы в одну из трех групп: (а) те, кто никогда не играл в онлайн-игры (n= 709, 14.5%), (б) тех, кто играл в течение месяца, предшествующего сбору данных (n= 2,073, 42.5%) и (c) тех, кто играл в онлайн-игры, но не в течение месяца, предшествующего сбору данных (n= 1,799, 36.9%). Все анализы проводились по второй подвыборке, которая включала современных игроков, чтобы иметь возможность провести сравнение между PIU и POG. Средний возраст нынешней подвыборки геймера был таким же, как у общей выборки. Однако распределение полов было разным: две трети (69.1%) нынешних геймеров были мужчинами по сравнению с половиной (50.4%) от общей выборки.
Время, проведенное с использованием Интернета и игра в онлайн-игры
Чтобы узнать взаимосвязь между средним ежедневным использованием Интернета и средними ежедневными онлайн-играми, была создана таблица непредвиденных ситуаций (см. Таблица 1). Данные показывают, что, хотя среднее ежедневное использование Интернета распределялось достаточно равномерно между тремя временными категориями, онлайн-игры существенно уменьшались по мере увеличения категорий времени. В таблице также показано, что, в то время как онлайн-игры сопровождаются большим количеством интернет-использования, противоположное менее верно. А именно, те, кто тратит много времени с помощью Интернета, не тратят много времени на онлайн-игры.
Проблемные интернет-пользователи и проблемные онлайн-геймеры
Чтобы узнать масштаб PIU и POG и совпадение между ними, была создана другая таблица непредвиденных ситуаций, состоящая из четырех разных групп: (a) ни проблемных пользователей Интернета, ни проблемных онлайн-геймеров (80.2%), (b) проблемных пользователей Интернета, но (8.8%), (c) проблемные онлайн-геймеры, но не проблемные пользователи Интернета (4.3%), и (d) как проблемные интернет-пользователи, так и проблемные онлайн-геймеры (6.7%) (см. Таблица 2).
Многомерная множественная регрессия
Корреляционная матрица переменных исследования представлена в Таблица 3, Чтобы сравнить связь PIU и POG с соответствующими предикторными переменными, была проведена многомерная множественная регрессия (см. Рис 1). Результаты продемонстрировали отличительные ассоциации некоторых предикторных переменных с двумя переменными результата. Быть мужчиной ассоциировалось как с проблемным поведением. Однако ассоциация была сильнее для POG (β = -0.29, p<0.001), чем для PIU (β = -0.07, p<0.01). Более 5 часов использования Интернета в день имели более сильную связь с PIU (β = 0.20, p<0.001), чем POG (β = 0.07, p<0.01), тогда как онлайн-игры продолжительностью более 5 часов в день имели более тесную связь с POG (β = 0.20, p<0.001), чем PIU (β = 0.07, p<0.01). Самоуважение оказало очень низкое стандартизованное влияние на оба объекта (β = -0.08, p<0.01 для PIU; β = −0.09, p<0.01 для POG), в то время как депрессивные симптомы несколько сильнее связаны с PIU (β = 0.29, p<0.001 против β = 0.22, p<0.001). Кроме того, успеваемость в школе, измеренная на основе среднего балла, имела очень низкий положительный эффект на оба проблемных онлайн-поведения (β = 0.05, p<0.05 для PIU; β = 0.07, p<0.01 для POG). В отношении шести видов деятельности в Интернете, которые предлагалось отнести к трем любимым занятиям в сети (например, поиск информации, игра в онлайн-игры, общение в чате, использование сайтов социальных сетей, отправка электронной почты и загрузка), только игра онлайн-игры были значительно связаны с POG (β = 0.20, p<0.001), тогда как игра в онлайн-игры, онлайн-чат и социальные сети были связаны с PIU, хотя их величина эффекта была незначительной (β = 0.09, p<0.01; β= 0.06, p<0.01; а также β= 0.05, p<0.05 соответственно).
Обсуждение
Настоящее исследование направлено на изучение взаимосвязи между ОРП и ПОН на репрезентативной на национальном уровне выборке подростков. Результаты показывают, что, хотя использование Интернета было обычным занятием среди подростков, онлайн-играми занималась гораздо меньшая группа. Более того, «жесткие» игры (т.е. те, кто играет в онлайн-игры> 7 часов в день) встречается гораздо реже, чем длительное использование Интернета (например, использование Интернета> 7 часов в день). Исходя из этих результатов, неудивительно, что критериям PIU соответствовало больше подростков, чем POG, в то время как небольшая группа подростков показала симптомы обоих проблемных форм поведения. Эти результаты согласуются с литературой, предполагающей более широкое использование Интернета, чем онлайн-игры.28,29 и выше PIU, чем POG в образцах подростков.28
Многомерная модель множественной регрессии также продемонстрировала различие между двумя онлайн-поведением. Наиболее заметные различия были связаны с сексом и временем, проведенным на двух мероприятиях. Хотя PIU и POG были связаны с мужчинами, размер эффекта был намного больше для POG. Ассоциация PIU со временем, проведенным с использованием Интернета, была сильнее, чем ее связь с онлайн-играми, в то время как ассоциация POG со временем, проведенным в онлайновых играх, была сильнее, чем ее связь со временем, проведенным с использованием Интернета. Это различие также демонстрируется разными предпочтениями для онлайн-приложений. Хотя онлайн-игры были единственной онлайн-деятельностью, упомянутой в качестве одной из часто практикуемых онлайн-мероприятий для POG, PIU был положительно связан с онлайн-играми, онлайн-чатами и социальными сетями. Тем не менее, очень низкий размер эффекта социальных сетей на PIU был неожиданным. Одним из объяснений может быть то, что популярность сайтов социальных сетей в Венгрии стала экспоненциально возрастать после периода сбора данных. Недавнее увеличение владения смартфоном30 может также изменить результаты предстоящих исследований ESPAD в отношении таких видов деятельности, как социальная сеть.
Интересно, что низкая самооценка имела низкие стандартизированные размеры эффекта как для проблемного онлайн-поведения. Эти результаты согласуются с некоторыми предыдущими исследованиями28 но противоречат некоторым другим исследованиям.22,31,32 Тем не менее, депрессивные симптомы были связаны как с ОРП, так и с POG, что несколько влияло на PIU. Это снова подтверждает большую часть предыдущей литературы.33-35
Несмотря на многие сильные стороны исследования, включая большой размер выборки, национальную репрезентативность выборки и сильные психометрические свойства инструментов, используемых для оценки как POG, так и PIU, существуют некоторые ограничения для собранных данных. Все данные были самоотчетными и, как таковые, подвержены различным предрассудкам (например, социальная желательность, искажения памяти). Кроме того, все участники были венгерскими подростками, и поэтому результаты не могут быть обобщены для подростков из других стран или взрослых образцов. Как уже упоминалось выше, данные были собраны до недавнего бума социальных сетей, и, если это повторится, исследование может дать разные результаты. Поэтому исследование должно быть воспроизведено как среди подростков, так и взрослых и в разных странах.
Основываясь на выводах настоящего исследования, POG, по-видимому, представляет собой концептуально другое поведение от PIU. Результаты ясно показывают, что два типа проблемного поведения в Интернете представляют собой разные группы населения и связаны с различными факторами, способствующими развитию. Данные подтверждают, что интернет-зависимость и интернет-игровые расстройства являются отдельными нозологическими объектами. Следовательно, классификация только POG как расстройства в текущих диагностических системах может привести к незнанию к другим потенциально зависимым онлайн-действиям, таким как социальная сеть36 или более общее проблемное использование Интернета.5
Благодарности
Эта работа была поддержана Венгерским фондом научных исследований (номера грантов: K83884, K111938 и K81353). Gyöngyi Kökönyei и Zsolt Demetrovics признают финансовую поддержку научного стипендиата János Bolyai, присужденную Венгерской академией наук.
Заявление о раскрытии авторских прав
Никаких конкурирующих финансовых интересов не существует.
Рекомендации
;
