Психометрический подход к оценке проблемного использования порнографии в Интернете и сайтов социальных сетей, основанных на концептуализациях интернетов игрового расстройства (2020)

проверка данных

Проблематика использование онлайн-игр, социальных сетей сайтов (SNS) и онлайн-порнографии (ОП) является развивающейся проблемой. Вопреки проблематичному использованию SNS и OP, игровое расстройство в Интернете (IGD) было включено в новую редакцию Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (DSM-5) как условие для дальнейшего изучения. Настоящее исследование адаптировало критерии для IGD к проблематичному использованию SNS и OP путем изменения утвержденного вопросника для IGD (Опросник по нарушениям в играх в Интернете: IGDQ) и изучения психометрических свойств модифицированных версий, SNSDQ и OPDQ.

методы

Два онлайн-образца (SNS: n = 700, 25.6 ± 8.4 года, 76.4% женщин; ОП: n = 700, 32.9 ± 12.6 лет, 76.7% мужчин) заполнили SNSDQ / OPDQ, Краткий перечень симптомов (BSI) и короткий тест на интернет-зависимость (sIAT) и предоставили информацию об их использовании SNS / OP. Были рассчитаны стандартные элементы и анализы надежности, исследовательские и подтверждающие факторные анализы и корреляции с sIAT. Сравнивались проблемные и непроблемные пользователи.

Итоги

Внутренние консистенции были ω_{порядковый} = 0.89 (SNS) и ω_{порядковый} = 0.88 (ОП). В ходе исследовательского факторного анализа был извлечен один фактор для обоих вопросников. Подтверждающие факторные анализы подтвердили результаты. Показатели SNSDQ / OPDQ сильно коррелировали с оценками sIAT и умеренно - со временем использования SNS / OP. Из числа пользователей 3.4% (SNS) и 7.1% (OP) находятся выше порогового значения для проблемного использования. Проблемные пользователи имели более высокие баллы по шкале sIAT, дольше использовали приложения и испытывали большее психологическое расстройство.

Заключение

В целом, результаты исследования показывают, что адаптация критериев IGD является многообещающим подходом для измерения проблемного использования SNS / OP.

В 2017 году 3.5 миллиарда человек использовали Интернет [1]. Из многих способов его использования, онлайн-игр, социальных сетей сайтов (SNS) и онлайн-порнографии (OP) особенно популярны. Все эти приложения находятся в стадии расследования, поскольку их проблемное использование, по-видимому, связано с психологическим стрессом и проблемами с работой, успеваемостью и межличностными отношениями [2,3,4,5,6,7]. При включении в приложение к пятому изданию Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (DSM-5), Нарушение интернет-игр (IGD) был признан беспорядком, требующим дальнейшего расследования [8]. Это был первый шаг к определению стандартизированных критериев для него. 9 критериев основаны на критериях расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ и азартных игр, и должны выполняться в течение последних 12 месяцев: (1) увлечение игрой, (2) отказ от игры, (3) терпимость, (4) неудача прекратить / уменьшить количество игр, (5) отказаться от других видов деятельности в пользу игр, (6) продолжать играть, несмотря на проблемы, (7) обманывать других относительно его количества, (8) играть, чтобы избежать неблагоприятных настроений, и (9 ) ставить под угрозу важные отношения, профессию или образование из-за игр.

Хотя IGD был включен в DSM-5 в качестве условия для дальнейшего изучения, проблематичное использование SNS и OP не было. Петри и О'Брайен (2013) [9] утверждают, что в исследованиях, посвященных этим проблемам (SNS и OP), отсутствуют эмпирические данные и противоречия. Тем не менее, продолжаются дебаты о существовании, классификации и диагностике проблемного использования определенных интернет-приложений, таких как SNS или OP [10] и растущее число исследований указывают на актуальность проблемного использования SNS и OP [3, 5, 11, 12], не в последнюю очередь из-за их связи с повышенным уровнем психологического стресса. Это может даже включать симптомы психических расстройств, таких как депрессия, тревожные расстройства, дефицит внимания и гиперактивность или обсессивно-компульсивное расстройство [2, 11, 13,14,15].

Оценка проблемного использования SNS и OP

Существует ряд различных диагностических инструментов для оценки проблемного использования SNS и OP. Большинство из них основаны либо на диагностических критериях поведенческой зависимости (SNS: например, Бергенская шкала наркомании в социальных сетях [16] | OP: например, шкала Проблемные Потребление Порнография [17]) или тест на интернет-зависимость [18] (SNS: например, привыкание к шкале SNS [19] | ОП: сиат-секс [20]). Обратите внимание, что это далеко не исчерпывающий перечень всех диагностических инструментов. Подробный обзор см. Andreassen (2015) [2] для SNS и Wéry & Billieux (2017) [21] для ОП. Нет недостатка в хорошо проверенных приборах, но все еще остаются следующие проблемы: (i) различные теоретические концептуализации проблемного использования SNS и OP с последствием (ii) отсутствия единых стандартизированных критериев для оценки проблемного использования трех Наиболее важные конкретные онлайн-приложения (Gaming, SNS, OP) в сравнительной форме.

Самая последняя теоретическая модель для конкретных нарушений в использовании Интернета - это модель I-PACE [22]. Он основан на эмпирических результатах и ​​объединяет предыдущие теоретические соображения из других моделей в области поведенческих зависимостей, таких как модель синдрома [23] или модель компонентов зависимости [24]. Модель I-PACE предполагает, что этиология проблемного использования одинакова для разных интернет-приложений. Поэтому он предлагает применять единые диагностические критерии ко всем применениям, тем самым стандартизируя диагностические критерии и позволяя сравнивать показатели их распространенности. Поскольку Американская психиатрическая ассоциация уже предложила стандартизированные критерии для IGD, она предлагает себе применить эти критерии к проблемному использованию других интернет-приложений, и есть несколько исследователей, которые согласны с этим подходом [25,26,27]. Некоторые исследования уже использовали этот подход для разработки психометрических инструментов для оценки проблемного использования Интернета [26, 28, 29] Однако, насколько известно авторам, существует только одно исследование, в котором этот подход использовался для проблемного использования SNS [27] и нет для проблемного использования ОП.

Цель настоящего исследования

Поэтому целью данного исследования было выяснить, в какой степени концептуализация нарушения игрового интернета может быть адаптирована к проблемному использованию SNS и OP. Петри и соавт. (2014) [30], Которые были членами Рабочей группы по расстройствам, связанной с употреблением психоактивных веществ, которые рекомендовали включать IGD в DSM-5, опубликовали анкету (Опросник по расстройствам в интернет-играх: IGDQ) для оценки IGD. Для этого исследования мы использовали немецкую версию, которая была подтверждена Jeromin, Barke and Rief (2016) [31] и адаптировал его для проблемного использования SNS и OP путем перефразирования элементов (подробности см. в разделе «Меры»). Чтобы оценить и до какой степени концепция IGD может предоставить полезную отправную точку для оценки проблемного использования SNS и OP, мы исследовали психометрические свойства двух модифицированных версий, SNSDQ и OPDQ.

Участники и процедура

Данные были собраны с помощью онлайн-опроса (октябрь 2017 - январь 2018). Ссылка на вопросник была размещена на общих (например, reddit) и специализированных интернет-форумах (например, в группах Facebook), SNS и списках рассылки. Вначале участники указали, используют ли они в основном SNS или OP, и были перенаправлены на соответствующий вопросник (SNS / OP). В качестве поощрения участники могут выиграть один из пяти подарочных ваучеров для интернет-магазина (стоимость ваучера: 20 евро). Критериями включения были: информированное согласие, возраст ≥ 18 лет. Критерии исключения: отсутствие носителей языка (немецкий), процент времени, проведенного в Интернете с использованием SNS / OP ≤5%.

SNS подвыборка

Всего 939 участников соответствовали критериям включения. Из них 239 (25.45%) должны были быть исключены: 228, потому что у них отсутствовали данные для SNSDQ, 7, потому что они не предоставили серьезную информацию (например, клингон как их родной язык) и 4, потому что у них было нереально быстрое время ответа ( На 2 SD ниже среднего времени). В итоге были проанализированы данные 700 участников (таблица 1).

OP подвыборка

Всего 1858 участников соответствовали критериям включения. Из них 669 (36.01%) должны были быть исключены: 630, потому что у них отсутствовали данные для OPDQ, 25, потому что они предоставили явно ложную информацию, 9 из-за нереально быстрого времени ответа и 5 из-за комментариев, предполагающих, что они не смогли понять опрос. Для повышения статистической сопоставимости двух подвыборок (SNS / OP) была взята случайная выборка из 700 участников из оставшихся 1189. Наконец, были проанализированы данные от 700 участников (таблица 1).

меры

Социально-демографическая информация

Информация о поле, возрасте, образовании, занятости и статусе отношений была собрана.

Информация об общем и особом использовании интернета

Участники сообщили, сколько времени (часов) они проводят в сети в обычную неделю. Кроме того, они предоставили конкретную информацию, касающуюся их использования SNS или OP, например, какие сайты SNS / OP они в основном используют и как долго они используют SNS или OP (часы / неделю).

Проблемное использование

Тенденция проблемного использования SNS или OP была оценена с немецкими версиями SNSDQ и OPDQ. Эти вопросники являются модифицированными версиями IGDQ. IGDQ состоит из девяти пунктов, которые отражают соответствующие критерии DSM-5 для IGD. Он имеет дихотомический формат ответа, состоящий из «нет» (0) и «да» (1). Оценка получается путем сложения ответов (диапазон оценок: 0–9). Оценка ≥ 5 была определена как отсечка для постановки диагноза IGD [30]. Для его адаптации в отношении SNS и OP исходные элементы были перефразированы путем замены всех ссылок на онлайн-игры ссылками на SNS или OP. Например, «Вы чувствуете беспокойство, раздражительность, капризность, злость, беспокойство или грусть, когда пытаетесь сократить или прекратить использование SNS или когда вы не можете использовать SNS?» вместо «Чувствуете ли вы беспокойство, раздражительность, капризность, злость, беспокойство или грусть, когда пытаетесь сократить или прекратить игру или когда вы не можете играть?»

Краткий тест на интернет-зависимость

SIAT является короткой версией теста на интернет-зависимость и состоит из 12 утверждений, выражающих возможные симптомы проблемного использования Интернета (например, «Как часто вы говорите« всего несколько минут », находясь в сети?») [18]. Для нашего исследования мы использовали проверенную немецкую версию и перефразировать элементы для SNS и О.П. использования (например, «Как часто вы пытаетесь сократить количество времени, которое вы проводите смотреть онлайн порнографию и не?) [32]. Участники должны оценить частоту, с которой они испытывали каждый симптом на прошлой неделе, по 5-балльной шкале от 1 («никогда») до 5 («очень часто»). В итоговой сумме баллов (12–60 баллов) более высокие баллы указывают на более проблемное использование. Внутренняя согласованность адаптированных шкал в настоящем исследовании была хорошей (SNS: ω = 0.88 | OP: ω = 0.88).

Краткая инвентаризация симптомов

Немецкая версия краткого перечня симптомов (BSI) была использована для выявления клинически значимых симптомов участников [33, 34]. BSI состоит из 53 утверждений, выражающих симптомы психологического стресса (например, «За последние 7 дней, насколько вы были обеспокоены чувством напряжения или одурманенности?»). Ответы на вопросы по 5-балльной шкале варьируются от 0 («совсем нет») до 4 («крайне»). Общая оценка варьируется от 0 до 212, причем более высокие оценки указывают на более высокий уровень дистресса. Внутренняя консистенция в настоящих образцах была превосходной, с = 0.96 (SNS) и = 0.96 (OP).

Анализ данных

Статистический анализ проводился с использованием SPSS 24 (IBM SPSS Statistics), SPSS Amos, версия R 3.5.1 [35] и ФАКТОР для разведочного факторного анализа (ОДВ) [36]. Для стандартного анализа предметов для каждого вопросника, SNSDQ и OPDQ, были рассчитаны трудности предметов и соотношения товаров и предметов. В качестве меры надежности был вычислен коэффициент омега или порядковый омега (в случае биноминальных данных). Эти коэффициенты рекомендуются в качестве более точной альтернативы альфе Кронбаха, особенно когда допущено тау-эквивалентность [37,38,39,40]. Что касается достоверности, мы исследовали факторные структуры путем проведения EFAs и подтверждающего факторного анализа (CFA). Для них каждая выборка (SNS и OP) была случайным образом разделена на две подвыборки (SNS1, SNS2 и OP1, OP2; каждая подвыборка: n = 350). Подвыборки SNS1 и OP1 использовались для EFA, а SNS2 и OP2 - для CFA. Все остальные расчеты основаны на общих выборках. Чтобы проверить, различались ли подвыборки по ключевым переменным (возраст, оценка SNSDQ / OPDQ), были выполнены независимые t-тесты. Чтобы убедиться в пригодности данных для EFA, использовались тест Кайзера-Мейера-Олкина (KMO) и тест сферичности Бартлетта. Из-за дихотомического формата ответов SNSDQ и OPDQ, EFA следовали Jeromin et al. (2016) [31] и использовали тетрахорические корреляции в качестве входных данных и невзвешенные наименьшие квадраты в качестве метода оценки [41]. Количество извлекаемых факторов определяли с помощью теста Величера MAP [42].

CFA был выполнен на SNS2 и OP2 для проверки факторного решения. Параметры модели оценивались с использованием оценок максимального правдоподобия. Из-за нарушения предположения о нормальности была применена система начальной загрузки Боллена-Стайна [43]. Для оценки соответствия модели были рассчитаны сравнительный индекс соответствия (CFI), среднеквадратическая ошибка аппроксимации (RMSEA) и стандартизированный среднеквадратичный остаток (SRMR). По словам Ху и Бентлера (1999) [44], критериями отсечения для приемлемой подгонки модели являются CFI> 0.95, RMSEA от 0.06 до 0.08 и SRMR <0.08.

Двусторонние отношения между оценками SNSDQ и OPDG и временем, проведенным с использованием Интернета в целом, временем, проведенным с использованием предпочтительного приложения (SNS / OP), и оценками sIAT были протестированы с помощью корреляций Пирсона.

Чтобы дать первое представление о достоверности диагностики, мы сравнили проблемных пользователей с не проблемными пользователями. По аналогии с IGDQ пользователи с оценкой ≥ 5 баллов были отнесены к категории проблемных пользователей, а все остальные пользователи к категории проблемных [30, 31]. Независимые t-тесты (в случае неравных отклонений: тесты Уэлча) были рассчитаны для сравнения групп по возрасту, времени, проведенному с использованием Интернета, времени, проведенному с использованием их предпочтительного приложения, а также баллов sIAT и BSI. Из-за неравных размеров группы, Хеджес g сообщается как мера величины эффекта [45]. Эффект g = 0.20 считается малым, g = 0.50 как средний и g = 0.80 больше [45].

SNS, OP и Интернет

SNS

Участники использовали Интернет в среднем в течение 20.9 ± 14.8 часа в неделю и SNS в течение 9.4 ± 10 часов в неделю (44% от общего времени в Интернете), при этом Facebook является самым популярным SNS (n = 355; 50.7%), далее следует Instagram (n = 196; 28%) и YouTube (n = 74; 10.6%). Средний балл по SNSDQ и sIAT составил 1.2 ± 1.5 и 23.6 ± 7.3 балла. В целом, 24 участника (3.4%) имели оценку SNSDQ ≥5 баллов и, таким образом, превышали пороговое значение для проблемного использования (см.рис. 1 для деталей). Средний общий балл BSI для всех участников составил 9.8 ± 16.7.

Процент участников, выполняющих разное количество критериев модифицированного IGDQ (SNS и OP)

Изображение полного размера

OP

Участники использовали Интернет в среднем в течение 21.9 ± 15.6 ч / неделя и потребляли OP в течение 3.9 ± 6.1 ч / неделя (18.9% от общего времени в Интернете). Самой популярной формой ОП были видео (n = 351; 50.1%), далее следуют рисунки (n = 275; 39.3%) и веб-камеры (n = 71; 10.1%). Средние баллы по OPDG и sIAT составили 1.5 ± 1.7 и 22.3 ± 7.9. В общей сложности 50 участников (7.1%) получили оценку OPDQ выше порогового значения ≥ 5 баллов (см.рис. 1 для деталей). Средний балл BSI для всех участников составил 25.6 ± 27.6.

Анализ товара и внутренняя согласованность

Результаты анализа позиции представлены в таблицах. 2 и 3.

SNS

Для версии SNS пункт 7 имел самое низкое одобрение (количество утвердительных ответов (naa) = 21), в то время как пункт 6 был самым высоким (naa = 247). Это переводит в предмет сложности p_i = 0.03 (поз.7) и p_i = 0.35 (элемент 6) со средней сложностью по всем элементам p_i = 0.13. Корреляция исправленного элемента и суммы варьировалась от r_ITC = 0.28 (позиция 3) до r_ITC = 0.39 (пункты 4, 5 и 6), со средним значением r_itc = 0.36. Внутренняя согласованность была ω_{порядковый} = 0.89, и шкала не изменилась бы при удалении какого-либо элемента.

OP

В OP-версии вопросника пункт 9 (naa = 24) имел самый низкий уровень одобрения, тогда как пункт 7 имел самый высокий показатель (naa = 286). Средняя трудность предмета была p_i = 17, причем пункт 9 является наибольшим (p_i = 0.03) и п.7 (p_i = 0.41) наименее сложный. Корреляция между исправленным элементом и общей суммой составляла r_ITC = 0.29 (поз.7) и r_ITC = 0.47 (элемент 5), со средним скорректированным элементом - общая корреляция r_ITC = 0.38. Внутренняя согласованность была ω_{порядковый} = 0.88. Удаление элементов не увеличило бы внутреннюю согласованность.

Факторная структура

Подвыборки (SNS1 против SNS2; OP1 против OP2) не отличались в отношении возраста, пола, использования Интернета, использования SNS / OP, баллов sIAT, SNSDQ / OPDQ и BSI (см. Приложение).

SNS

Критерий сферичности Бартлетта (Χ² = 407.4, df = 36, p <0.001), а также критерий KMO (0.74) показали, что данные подходят для EFA. Тест Velicer's MAP рекомендовал извлечение одного фактора. Этот фактор объяснил 52.74% общей дисперсии. Факторные нагрузки находились в диапазоне от 0.54 (позиция 3) до 0.78 (позиция 9) (таблица 2). CFA с подвыборкой SNS2 был рассчитан для проверки однофакторного решения. Индексы подгонки были CFI = 0.81, RMSEA = 0.092 [CI = 0.075–0.111] и SRMR = 0.064 (для диаграммы пути см. Рис. 2).

Диаграмма пути для подтверждающего факторного анализа с подвыборкой SNS2 (n = 350). Все коэффициенты пути стандартизированы и статистически значимы (p <0.001)

Изображение полного размера

OP

Критерий сферичности Бартлетта (Χ² = 455.7, df = 36, p <0.001), а критерий KMO (0.80) показал, что данные подходят для EFA, а тест MAP предлагает однофакторное решение. Извлеченный фактор объяснил 53.30% общей дисперсии. Пункты 3 и 7 имели самые низкие факторные нагрузки (0.52), а пункт 9 - самые высокие (0.93) (таблица 3). Однофакторное решение было протестировано с CFA (подвыборка: OP2). Индексы подгонки модели были CFI = 0.87, RMSEA = 0.080 [CI = 0.062–0.099] и SRMR = 0.057 (для диаграммы пути см. Рис. 3).

Диаграмма пути для подтверждающего факторного анализа с подвыборкой OP2 (n = 350). Все коэффициенты пути стандартизированы и статистически значимы (p <0.001)

Изображение полного размера

Корреляции с использованием SNS / OP / интернета и баллами sIAT

SNS

Оценки SNSDQ коррелируют со временем использования SNS (r = 0.32, п 0.01), еженедельное время пользования Интернетом (r = 0.16, п 0.01) и баллы SIAT (r = 0.73, п 0.01).

OP

Баллы OPDQ коррелировали со временем использования OP (r = 0.22, p <0.01) и очень слабо со временем использования Интернета в неделю (r = 0.08, p <0.05). Наибольшая корреляция была обнаружена с показателями sIAT (r = 0.72, p <0.01).

Сравнение лиц с проблемным и не проблемным использованием SNS / OP

SNS

По сравнению с беспроблемными пользователями, проблемные пользователи SNS использовали SNS намного чаще и имели более высокие оценки по sIAT. Они также, похоже, испытывали больше психопатологических расстройств, но, несмотря на размер эффекта, это была просто тенденция (p = 0.13). Подробнее см. Таблицу 4.

OP

По сравнению с беспроблемными пользователями, участники, которых определили как проблемных пользователей OP, в целом проводили больше времени в Интернете и больше использовали OP, имели гораздо более высокие баллы sIAT и испытывали больше психопатологических расстройств (таблица 4).

В настоящем исследовании мы адаптировали немецкую версию IGDQ для использования SNS и OP и оценили психометрические свойства модифицированных версий, чтобы выяснить, в какой степени критерии IGD подходят для оценки проблемного использования SNS и OP.

Анализ товара

Среднее одобрение пунктов было низким для обоих вопросников, что является ожидаемым и желательным, учитывая, что контрольные списки оценивают критерии проблемного использования в неклинической выборке. Для SNS наиболее одобренный пункт, пункт 6, касается промедления. Это кажется правдоподобным, поскольку SNS часто используются для медлительности [46, 47]. Пункт 7 (обман / сокрытие) получил самое низкое одобрение, что также представляется разумным, учитывая, что многие люди используют SNS ежедневно и социально приемлемым образом, что делает ненужным ложь об этом [12]. Что касается ФП, пункт 7 (обмануть / прикрыть) получил наибольшее одобрение. Возможно, это так, потому что общественное признание ОП довольно низкое, даже если он используется случайно, и многие люди могут чувствовать смущение по этому поводу [48]. Наименьшее одобрение было для пункта 9, который кажется разумным, поскольку он подразумевает серьезные последствия (риск / потеря отношений / возможностей). Откорректированные позиции - общие корреляции были средними для обоих вопросников и превышали порог r_ITC = 0.30 [43]. Единственными исключениями были пункт 3 для SNS и пункт 7 для OP. Пункт 3 относится к толерантности, критерию, который типичен для злоупотребления психоактивными веществами, но, кажется, его труднее применять в контексте СНС [49]. Низкая скорректированная позиция - общая корреляция для пункта 7 (OP) кажется разумной, поскольку, как обсуждалось, использование OP может, как правило, быть связано с затруднением, поэтому обман других людей в отношении их использования не делает различий между проблемными и беспроблемными пользователями.

Надежность

SNSDQ и OPDG показали хорошую внутреннюю согласованность (SNS: ω_{порядковый} = 0.89; ОП: ω_{порядковый} = 0.88). Результаты сопоставимы с другими анкетами, измеряющими проблемные социальные сети (например, шкала социальных сетей Бергена: α = 0.88) или использование OP (например, sIAT-sex: α = 0.88) [16, 20].

срок действия

В ходе ОДВ для SNS был извлечен один фактор, а также ОП-версия вопросника. Это соответствует результату для исходного IGDQ [31]. Элемент 3 имел наименьший коэффициент загрузки в обеих версиях, вероятно, потому, что критерий допуска не очень хорошо вписывается в контекст SNS и OP. В конечном счете, критерий толерантности возник из-за наркотической зависимости. В этом контексте, его значение было гораздо более четко, чем в отношении проблемного использования OP, SNS или, на самом деле, онлайн-игр, для которых его полезность также обсуждается (спорноPRO[30, 50] | против[51, 52]). В версии OP элемент 7 (обманывать / скрывать) также имел более низкий коэффициент загрузки, чем другие элементы. Это отражает приведенный выше аргумент о том, почему этот элемент не так полезен для различения проблемных и не проблемных пользователей (37.4% не проблемных и 86% проблемных пользователей одобрили его). Это указывает на то, что поведение сокрытия явно не связано с проблемным чрезмерным использованием, измеряемым OPDG, но, вероятно, с социальным отношением к OP в целом.

В целом, результаты для CFA показали, что однофакторные решения для обоих вопросников сомнительны и не соответствуют. В то время как SRMR был хорош для обеих моделей, CFI и RMSEA были ниже и соответственно выше пороговых значений. Как и в EFA, пункт 6 для SNS и пункт 7 для OP имели особенно низкий коэффициент загрузки. Это подразумевает, что их корреляция с соответствующей общей шкалой является низкой и, соответственно, что их корреляция с проблемным поведением использования является низкой. Хотя это не обязательно создает проблему, важно, чтобы последующие исследования проверяли, должны ли эти пункты быть пересмотрены, взвешены по-другому или даже удалены.

Обе анкеты сильно коррелировали с соответствующими версиями sIAT, что указывает на хорошую конвергентную достоверность. Версия SNS показала небольшую или среднюю корреляцию с общим использованием Интернета и временем использования SNS (в неделю). Версия OP также показала небольшую корреляцию со временем использования OP (в неделю). Размер корреляции проблемного использования со временем, потраченным на использование соответствующего приложения, находится в диапазоне от тех, которые постоянно сообщаются [53,54,55].

Чтобы оценить диагностическую достоверность SNSDQ и OPDQ, мы сначала сравнили наблюдаемые показатели распространенности с найденными в других исследованиях. Для SNS 3.4% участников превысили порог, а в отношении OP 7.1% соответствовали критериям проблемного использования. Хотя сравнение показателей распространенности затруднено из-за множества различных диагностических инструментов, показатели, найденные здесь, сопоставимы с некоторыми в существующей литературе. В своем исследовании национальной репрезентативной выборки венгерских подростков Bányai et al. (2017) [3] обнаружили распространенность 4.5% для проблемного использования SNS. Относительно проблемного использования OP, Джордано и Cashwell (2017) [55] сообщил о распространенности 10.3% в выборке американских студентов колледжа и Росс и коллег (2012) [15] нашел показатель 7.6% в выборке шведских взрослых.

Важно отметить, что с помощью этих инструментов невозможно поставить диагноз. Во-первых, ни DSM-5, ни ICD-11 не содержат диагнозов проблемного использования OP или SNS. Во-вторых, даже если бы они это сделали, клиническое интервью с экспертом было бы необходимо для проверки наличия клинически значимого дистресса и функционального нарушения, а также отсутствия каких-либо критериев исключения для отдельного случая, которые являются требованием для психиатрического диагноза. Такое независимое клиническое заключение не было собрано в настоящем исследовании, поэтому мы не можем определить, будут ли люди выше порогового значения иметь какой-либо диагноз. Однако мы рассматриваем их как возможных кандидатов для такого диагноза. Для дальнейшего изучения диагностической достоверности мы сравнили пользователей выше и ниже порогового значения и обнаружили заметные различия. Проблемные пользователи проводили больше времени в сети в неделю (только для OP) и дольше использовали предпочтительное приложение. Хотя увеличенное время использования не является достаточным критерием для вывода о проблемном использовании, несколько исследований обнаружили, хотя и слабую, корреляцию между временем использования и проблемным использованием [53,54,55]. Кроме того, проблемные пользователи имели гораздо более высокие показатели sIAT и, по-видимому, испытывали более высокий уровень психологического стресса (только для ОП). В целом, эти результаты - в частности, очень большая разница между общими баллами BSI в случае проблемных пользователей OP - могут рассматриваться как первые индикаторы критерия достоверности инструментов и позволяют предположить, что критерии IGD могут быть пригодны для идентификации лиц с проблемное использование SNS или OP [56].

ограничения

Исследование должно рассматриваться в свете его ограничений. Одним из ограничений является то, что тестировались только взрослые участники, хотя SNS особенно часто используются подростками [3]. Еще одним ограничением является то, что не все участники ответили на все вопросники, касающиеся проблемного использования (SNS, OP и IGD). Это позволило бы более детально изучить дублирование проблемного использования соответствующих приложений. Кроме того, были собраны только самооценочные данные, которые подвержены влиянию предвзятости, такой как социальная желательность или общая дисперсия метода. Кроме того, они не включали клиническое суждение. Учитывая, что цель контрольных списков самоотчетов состоит в том, чтобы идентифицировать проблемных пользователей, дальнейшие исследования должны исследовать их достоверность с помощью образцов людей, которые, по мнению клиницистов, показывают проблемное использование в клинически значимом смысле. Кроме того, важно отметить, что ни критерии для диагностики, ни количество предметов, ни какие-либо ограничения не были согласованы. Мы не намерены выдвигать какие-либо аргументы относительно того, будут ли эти поведенческие модели оправдывать статус «расстройства». Мы скорее стремимся содействовать исследованиям по выявлению проблемного использования SNS и OP, предоставляя общий инструмент, который может помочь в сравнительной оценке, и предлагаем использовать этот инструмент в качестве общей отправной точки для таких исследований, внося в них поправки, поскольку дальнейшие исследования предполагают это ,

Поскольку некоторые психометрические параметры тестируемых вопросников не являются удовлетворительными, кажется, что критерии IGD нельзя просто перенести на проблемное использование SNS / OP. Тем не менее, наши общие результаты показывают, что это является многообещающей отправной точкой и поддерживают жизнеспособность использования адаптированных критериев IGD в качестве основы для оценки проблемного использования SNS / OP. Это исследование способствует исследованию, касающемуся измерения аспектов проблемного использования SNS и OP, и может стать первым шагом к стандартизированной оценке и способствовать исследованиям этих возникающих конструкций. Будущие исследования должны дополнительно изучить полезность критериев DSM-5 для IGD в контексте использования SNS / OP.

Наборы данных, использованные и / или проанализированные в ходе текущего исследования, можно получить у соответствующего автора по обоснованному запросу.

БСИ:

Краткая информация о симптомах

КФА:

Подтверждающий Факторный Анализ

КФИ:

Сравнительный индекс соответствия

CI:

Доверительный интервал

ДСМ-5:

Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам

О:

Исследовательский факторный анализ

ИГД:

Интернет-игровой беспорядок (IGD)

КМО:

Kaiser-Майер-Olkin

НАА:

Количество утвердительных ответов

OP:

Интернет Порнография

ОПДК:

Интернет Порнография Disorder Анкета

РМСЭО:

Среднеквадратичная ошибка аппроксимации

Siat:

Краткий тест на интернет-зависимость

Социальные сети:

Социальные сети

СНСДК:

Анкета расстройства сайтов социальных сетей

СРМР:

Стандартизированный среднеквадратичный остаток