Peng Wang1, Qingnan Lin2, 
Fengqiang Gao1* a Yingmin Chen1*
- 1Škola psychológie, Normálna univerzita v Shandong, Jinan, Čína
- 2Katedra predškolského vzdelávania, Heze University, Heze, Čína
Táto štúdia skúmala vzájomný vzťah medzi závislosťou od internetu (IA) a sieťovou maladaptívnou kognitívnou praxou (NMC) v čínskych prváci. V provincii Šan-tung v Číne sa uskutočnil krátkodobý dlhodobý prieskum so vzorkou prvoradých študentov vysokých škôl 213. Výsledky ukázali, že IA môže významne predpovedať tvorbu a vývoj NMC a že keď sa takéto maladaptívne kognitívne funkcie stanovia, môžu ďalej nepriaznivo ovplyvniť rozsah IA študentov. Medzi týmito dvoma premennými bol pozorovaný začarovaný cyklus, pričom IA má prediktívnu prioritu vo svojom vzťahu s NMC. Táto štúdia tiež zistila, že vzťah medzi týmito dvoma premennými bol rovnaký pre mužov aj ženy; preto konečný model, ktorý sme vytvorili, sa môže vo veľkej miere aplikovať na čínskych prvovýrobcov bez ohľadu na pohlavie. Pochopenie vzájomného vzťahu medzi týmito dvoma premennými môže pomôcť pri intervenciách v IA na začiatku života študentov.
úvod
Od svojho vzniku v 1990 sa internet postupne stal neoddeliteľnou súčasťou každodenného života v Číne, najmä medzi mladistvými vo veku 10-21 rokov (Daniel a kol., 2012; Liu a kol., 2012). Podľa Štatistická správa o vývoji internetu v Číne, ktorý bol uverejnený v China Internet Network Information Center (CNNIC), počet adolescentných užívateľov internetu v Číne sa rýchlo zvýšil z 120 miliónov v 2002 na 287 miliónov v 2016 (Tian a kol., 2017).
Internet priniesol mnohé výhody, ako napríklad zlepšenie sociálneho prepojenia a blahobytu (Bessière et al., 2008; Young a de Abreu, 2011). Závislosť od internetu (IA), ktorá sa vyznačuje nadmerným alebo nutkavým používaním internetu (Young a kol., 1999; Shek a kol., 2013; Yang a kol., 2014) má mnoho negatívnych účinkov (Joseph a kol., 2016). Mnohé štúdie preukázali, že IA môže nepriaznivo ovplyvniť fyzické a duševné zdravie (Ayas a Horzum, 2013; Georgios et al., 2014; Mike a Zhong, 2014). Napríklad dospievajúci s IA zvyčajne pociťujú úzkosť, depresiu, osamelosť, nízke sebavedomie a slabé medziľudské vzťahy (Tokunaga a Rains, 2010; Georgios et al., 2014; Mike a Zhong, 2014), čo môže ďalej negatívne ovplyvniť ich blahobyt (\ tTokunaga a Rains, 2010; Georgios et al., 2014; Mike a Zhong, 2014) a akademického rozvoja (\ tChuang, 2006; Kim a kol., 2008; Tsai a kol., 2009; Ahmadi a Saghafi, 2013). Preto štúdium IA u adolescentov má kritické výchovné a sociálne dôsledky.
Vzťah medzi IA a NMC
Maladaptívna kognícia súvisiaca so sieťou (NMC) bola dlho považovaná za hlavnú úlohu v IA (Li et al., 2013). Podľa kognitívno-behaviorálneho modelu (Davis, 2001), psychopatológia (napr. depresia a sociálna úzkosť) je distálna nevyhnutná príčina symptómov IA, ktorá sama osebe nevedie k symptómom IA. Kľúčovými faktormi IA sú NMC, ktoré sú proximálne dostatočné (Daniel a kol., 2012; figúra 1). Početné štúdie uvádzajú, že distálna psychopatológia robí jednotlivca zraniteľným voči IA prostredníctvom NMC (Kalkan, 2012; Mai et al., 2012; Li a Wang, 2013; Lu a Yeo, 2015). Výskumníci napríklad skúmali základný vzťah medzi temperamentom (napr. Kontrola úsilia, hľadanie veľkého pocitu a vysoký dispozičný hnev alebo frustrácia) a vývoj IA; výsledky ukázali, že určité temperamenty ovplyvňujú úroveň IA prostredníctvom vplyvu temperamentu na ich poznanie správania online (Zhang a kol., 2015). Tian a kol. (2017) skúmali vzájomné asociácie medzi plachosťou, maladaptívnou kognitívnosťou a všeobecným patologickým používaním internetu (GPIU) v čínskej vzorke. Výsledky ukázali, že asociácie medzi týmito premennými sú dynamické a obojsmerné a že zvýšené maladaptívne kognitívne funkcie obojsmerne sprostredkovávajú vzťah medzi plachosťou a GPIU v čase. Okrem toho, iné štúdie určili, že štýl rodičovstva a partnerský vzťah môžu predisponovať ľudí k NMC, čo by ďalej ovplyvnilo úroveň IA (Li et al., 2013; Wang a kol., 2015).
OBRÁZOK 1. Kognitívno-behaviorálny model používania patologického internetu (Davis, 2001).
Okrem toho sa mnohé ďalšie štúdie zamerali na závislosť na internetových hrách a skúmali jej vzťah s maladaptívnymi kognitívami. King a Delfabbro (2014) navrhol nový model, ktorý ponúka teoretické vysvetlenie pôvodu a patogenézy závislosti na internetových hrách. Autori identifikovali štyri maladaptívne kognitívy, ktoré sú základom závislosti na internete, a to nadhodnotenie, maladaptívne pravidlá, herné sebahodnotenie a akceptovanie hier. Niektoré empirické štúdie tiež zistili, že adolescenti so symptómami závislosti od internetu zaznamenali významne viac maladaptívnych kognitívnych schopností ako dospievajúci bez týchto príznakov (Zhou a spol., 2012; Liu a kol., 2014; Kráľ a Delfabbro, 2016). Peng a Liu (2010) uviedli, že päťčlenná škála meracích kognitívnych funkcií významne predpovedala závislosť na hazardných hrách na internete u čínskych dospelých. Forrest a kol. (2016) skúmali maladaptívne kognitívy spojené s problematickou videohrou, ktorá sa hrá vo vzorke austrálskych dospelých 465. Výsledky ukázali, že tieto problematické kognície mierne korelovali s vysokou závislosťou od internetu. Forrest a kol. (2017) preskúmali, či by maladaptívna kognícia mohla predpovedať budúce zmeny v problematickej videohre pomocou dlhodobej štúdie 12. Výsledky ukázali, že kognitívna zmena predstavovala 28% rozptylu v problematických skóre hier nad pohlavím, vekom a frekvenciou hrania.
Hoci viaceré štúdie identifikovali vplyv NMC na IA, niekoľko štúdií skúmalo možný vplyv IA na NMC. Teória kognitívnej disonancie (Festinger, 1957), ktorý sa týka najmä toho, ako ľudia zažívajú a reagujú na nezrovnalosti v myslení a medzi správaním a myslením, poskytuje alternatívne vysvetlenie, ako NMC súvisí s IA. Keď sa ľudia dozvedia o nezrovnalostiach, pociťujú nepohodlie alebo disonanciu, čo vedie k úsiliu znížiť tieto skúsenosti a znovu získať konzistentnosť prostredníctvom prispôsobenia ich postojov, vnímania alebo správania až do vyriešenia týchto nezrovnalostí (de Vries a Timmins, 2016). Podľa tejto teórie, keď sa ľudia správajú nekonzistentne so svojimi hodnotami, ako je napríklad oddávanie sa internetu, keď už negatívne ovplyvnilo ich život, zažívajú nesúlad vo forme ľútosti; k tomu dochádza s pocitmi osobnej zodpovednosti za negatívne dôsledky ich správania. Väčšina ľudí je schopná úspešne prispôsobiť svoje správanie, aby znížila tento nesúlad. Niektorí ľudia však môžu znížiť disonanciu zmenou svojho postoja k internetu, čím sa znižuje ich nesúlad pri zachovaní problematického správania. Chiou a Wan (2007) preskúmali tento proces so vzorkou hráčov videohier. Výsledky ukázali, že hráči, ktorí sa cítia zodpovední za svoje správanie, s väčšou pravdepodobnosťou presunú svoje postoje k videohrám z pozitívneho na negatívny, zatiaľ čo hráči s vyššou investíciou do hrania videohier sa menej angažujú v postoji - diskrétnom správaní.
Výskum IA medzi vysokoškolskými študentmi
Rôzne štúdie naznačujú, že dospievajúci tvoria väčšinu užívateľov internetu a že vysokoškolskí študenti sú obzvlášť zraniteľní voči IA kvôli ľahkému prístupu na internet, flexibilným harmonogramom a ich nižšej schopnosti kontrolovať svoje správanie (Shaw a Black, 2008; Fu a kol., 2010; Georgios et al., 2014; Yang a kol., 2014). Okrem toho, začiatok života na vysokých školách je vývojovým obdobím pre študentov počas prechodu od relatívne vysokého spoliehania sa na medziľudské vzťahy (nielen rodinné vzťahy, ale aj partnerské a iné sociálne vzťahy; Woodhouse a kol., 2012). Predchádzajúce štúdie uvádzajú, že nekontrolované používanie internetu úzko súvisí s poklesom komunikácie a dohľadu v rodine (Van den Eijnden a kol., 2010; Liu a kol., 2012). Teda posun v medziľudských vzťahoch vedie k tomu, že prváci na vysokých školách sú vystavení riziku vzniku IA (Zhang a kol., 2014).
Okrem toho prváci musia prejsť sériu prísnych skúšok, aby získali vstup na vysokú školu v Číne, a zvyčajne nemajú dostatok času na sebareflexiu počas strednej školy. Keď sú teda konfrontovaní s vysokoškolským životom, ich nedostatok študijných a interpersonálnych zručností môže spôsobiť, že sa cítia zmätení (Ni a kol., 2009). Okrem toho, vďaka bohatému voľnému času a neobmedzenému prístupu na internet prostredníctvom radu bezdrôtových nástrojov, prváci vysokých škôl majú tendenciu tráviť veľa času online, a preto s najväčšou pravdepodobnosťou zažijú príznaky IA počas tohto jedinečného obdobia (Chen, 2012). Na zabezpečenie preventívnych a intervenčných stratégií IA sa v priebehu prvého semestra na vysokej škole uskutočnila krátkodobá dlhodobá štúdia.
Súčasná štúdia
Hoci mnoho výskumníkov skúmalo vzťah medzi IA a NMC, väčšina z nich prijala prierezový prístup; identifikácia vzájomného vzťahu medzi týmito dvoma premennými je teda ťažká (Joseph a kol., 2016). Okrem toho, hoci pravdepodobnosť, že študenti rozvíjajúci sa IA sú podstatne vyššie na začiatku vysokej školy (Li a Liang, 2007; Ni a kol., 2009), účastníci predchádzajúcich štúdií boli zvyčajne vysokoškolskí študenti všetkých vekových kategórií, pričom študenti v prvom semestri boli zapojení menej často. V tejto štúdii preto bola prijatá analýza, ktorá bola zameraná na zistenie vzťahu medzi IA a NMC medzi vysokoškolskými študentmi počas prvého semestra ich vysokoškolského života. Podľa predchádzajúcich teoretických a empirických štúdií môže medzi týmito dvoma premennými existovať vzájomný vzťah. Preto sme navrhli model interakcie (obrázok č. \ T 2) a testovali tri hypotézy týkajúce sa vzťahu medzi týmito dvoma premennými.
OBRÁZOK 2. Hypotézny model.
H1. Pozitívne a významné krížové cesty existujú od IA po NMC a NMC je efektívnym prediktorom IA medzi čínskymi prvými študentmi vysokých škôl.
H2. Cross-lagged cesty z IA do NMC dosiahnuť významnú úroveň, a úroveň IA následne nepriaznivo ovplyvňuje NMC.
H3. Vzťah medzi IA a NMC môže byť všeobecne aplikovaný u mužov a žien.
Materiály a metódy
účastníci
Počiatočný počet vysokoškolákov k dispozícii pre účasť bol 300 účastníkov, z ktorých všetci boli zapísaní do dvoch vysokých škôl sa nachádza v dvoch mestách (konkrétne Jinan a Heze) v provincii Shandong, Čína. Zber údajov sa uskutočnil začiatkom septembra 2015 (T1), o niekoľko mesiacov neskôr (T2) a potom o 2 mesiacov neskôr (T4). Na prvej vlne zberu dát, všetci títo študenti 3 dokončili meranie. Avšak, v nasledujúcich vlnách, 300 týchto študentov 87 stiahol uprostred. Nedostatok účasti bol spôsobený neprítomnosťou alebo chorobou (miera účasti: 300%). Preto študenti 71.00 zostali pre konečnú analýzu údajov (samce 213 a samice 104) s vekom od 109 do 17 rokov (M = 18.87 rokov, SD = 0.76 rokov). Aby sa zistilo, či sa údaje o žiakoch, ktorí ukončili štúdium v polovici (študenti 87), líšili od údajov, ktoré neodstúpili (študenti 213) vzhľadom na ktorúkoľvek z premenných zahrnutých v tejto štúdii, séria t- testy sa uskutočnili na základe údajov zozbieraných pri prvej vlne zberu údajov; žiadna z týchto analýz nebola významná. Všetci títo účastníci mali skúsenosti z internetu a boli zaradení do tejto štúdie. Účastníci používali internet v priemere 5.59 rokov (SD = 2.06) na začiatku školského života. Informácie boli zhromažďované o sídle študentov: 43.19% žilo vo veľkých mestách, 35.68% žilo v mestách a 21.13% žilo v dedinách. Okrem toho bol vytvorený súbor pre každého študenta (tieto súbory zahŕňali ich základné informácie, ako aj fyzický a duševný stav), keď vstúpili na vysokú školu. Podľa spisov žiadny z účastníkov nemá žiadne psychiatrické alebo neurologické poruchy. Táto štúdia bola vykonaná v súlade s odporúčaniami etických smerníc Shandong Normal University a Helsinskej deklarácie s písomným informovaným súhlasom všetkých účastníkov. Protokol bol schválený Výborom pre etiku ľudského výskumu Shandong Normal University.
nástroje
Závislosť od internetu
Súčasná štúdia prijala revidovanú čínsku stupnicu závislosti na internete (CIAS-R; Bai a Fan, 2005). CIAS-R obsahuje položky 19, ktoré možno rozdeliť do štyroch faktorov: kompulzívne používanie a odňatie (napr. „Cítim sa v depresii počas obdobia bez prístupu na internet“), tolerancia (napr. „Musím utrácať zvyšujúce sa sumy času online, aby sa cítili spokojní “), problémy s časovým riadením (napr.„ Môj akademický alebo pracovný výkon má nepriaznivé účinky z dôvodu používania internetu “) a interpersonálne a zdravotné problémy (napr.„ skrátim čas na spanie, aby som mal viac času on-line "). Každá odozva bola meraná na 4-bodovej škále Likertovho typu so skóre v rozsahu od 1 (vôbec nie) na 4 (vždy pravda). Preto vyššie priemerné skóre predstavujú vyššie hladiny IA. Rozsah bol aplikovaný v nedávnych štúdiách na čínskych vysokoškolských študentov a preukázal vysokú spoľahlivosť a platnosť (Tian a kol., 2015). V tejto štúdii boli alfa koeficienty pre stupnicu 0.92 pri T1, 0.95 pri T2 a 0.91 pri T3.
Maladaptive Cognition týkajúce sa siete
Táto štúdia prijala Maladaptive Cognition Scale týkajúce sa siete revidovanú Liangom; pôvodná škála bola Online Cognition Scale, ktorá bola vyvinutá na základe kognitívno-behaviorálneho modelu navrhnutého Davisom (Tian a kol., 2015). Revidovaná stupnica obsahuje položky 14, ktoré možno rozdeliť do troch faktorov: pohodlie na internete (napr. „Dostávam viac rešpektu online ako v„ skutočnom živote ““), znížená kontrola impulzov (napr. „Keď som na internete, často som cítiť akýsi „spech“ alebo emocionálne vysoké “) a rozptýlenie (napr.„ Používanie internetu je spôsob, ako zabudnúť na veci, ktoré musím urobiť, ale naozaj nechcem robiť “). Účastníci ohodnotili, ako pravdivé bolo každé vyhlásenie na stupnici typu Xertus typu 5, s hodnotami od 1 (vôbec nie) na 5 (vždy pravda). Preto vyššie priemerné skóre predstavujú vyššie úrovne NMC v súvislosti s používaním internetu. Stupnica bola aplikovaná v predchádzajúcich štúdiách na čínskych vysokoškolských študentov (Tian a kol., 2015, 2017). V súčasnej štúdii boli alfa koeficienty pre stupnicu 0.87 na T1, 0.90 na T2 a 0.90 na T3.
Štatistická analýza
V tejto štúdii sme použili plne krížovo zaostrený dizajn panelov, aby sme preskúmali jednosmerné a obojsmerné vzťahy medzi IA a NMC v čínskych vysokoškolákoch (Van Lier a kol., 2012). Všeobecný model pozostával z opatrení IA a NMC na T1, T2 a T3. Navrhli a otestovali sme štyri modely predstavujúce možné mechanizmy medzi týmito dvoma premennými. Najprv sme navrhli „model stability“ (model 1, obrázok 3), ktoré zahŕňali iba účinky krížovej stability. Po druhé, kognitívno-behaviorálny model (model 2, obrázok 3) bolo navrhnuté, aby preskúmalo, či NMC v jednom časovom bode môže predpovedať IA v nasledujúcom časovom bode. Po tretie, navrhli sme „behaviorálno-kognitívny model“ (Model 3, obr. 1) 3) skúmať, či IA v jednom časovom bode môže predpovedať NMC v nasledujúcom časovom bode. Nakoniec sme navrhli „recipročný príčinný model“ (Model 4, obrázok 3), ktoré skúmali vzájomný vplyv medzi IA a NMC. Okrem toho sa uskutočnila multiskupinová krížová analýza založená na pohlaví, aby sa zistilo, či sa vzťah medzi dvomi kľúčovými premennými medzi mužmi a ženami líšil.
OBRÁZOK 3. Výsledky krížovej analýzy. Jednopriechodové čiary predstavujú koeficienty dráhy a čiary dvojité šípky predstavujú kovariancie. Prerušované čiary označujú nevýznamné koeficienty a plné čiary označujú významné koeficienty. ***významný koeficient na úrovni 0.001, **ukazovateľ je významný na úrovni 0.01 a *ukazovateľ je významný na úrovni 0.05.
Štrukturálne modelovanie rovníc s latentnými premennými sa použilo na testovanie hypotetického modelu v tejto štúdii. V súlade s odporúčaním Holbert a Stephenson (2002), bola vhodnosť modelu vyhodnotená pomocou rôznych indexov. Χ2 odhad so stupňami voľnosti je stále najpoužívanejším prostriedkom na vykonanie porovnania medzi rôznymi modelmi. Pomer medzi χ2 a stupne voľnosti by nemali prekročiť 5 pre modely s dobrým strihom. Okrem toho sme uviedli porovnávací index (CFI) spolu s Tuckerovým-Lewisovým indexom (TLI) a koreňovou strednou štvorcovou chybou aproximácie (RMSEA). Všeobecne platí, že hodnoty CFI a TLI 0.95 alebo vyššie odzrkadľujú dobré prispôsobenie a hodnoty RMSEA nižšie ako 0.06 ukazujú vynikajúce prispôsobenie, zatiaľ čo hodnoty medzi 0.06 a 0.08 naznačujú dobré prispôsobenie (Yuan a kol., 2014). Navyše, χ2 test rozdielu (Δχ2) bol použitý na porovnanie prispôsobenia vnorených modelov. A nevýznamný Aχ2 test ukazuje, že tieto dva modely poskytujú rovnaké prispôsobenie údajom, zatiaľ čo významný Aχ2 navrhuje, aby sa zachoval menej obmedzený model (\ tTian a kol., 2017).
výsledky
Popisná analýza
Prostriedky a štandardné odchýlky kľúčových premenných v tejto štúdii sú uvedené v tabuľke 1, Opakované merania ANOVA sa uskutočnila s cieľom preskúmať vplyvy pohlavia a času merania na IA a NMC účastníkov („pohlavie“ je premenná medzi subjektmi a „čas merania“ je premenná v rámci subjektov). Výsledky neodhalili významný rozdiel medzi pohlaviami v zmysle dvoch závislých premenných (F = 0.10, p = 0.749; F = 0.02, p = 0.822). Časom sa úroveň IA výrazne zvýšila z T1 na T3 medzi prvými študentmi vysokých škôl (F = 28.71, p <0.001). Výsledky a post hoc test ukázal, že úroveň IA meraná pri T3 bola významne vyššia ako u T2 (p <0.01) a T1 (p <0.001) a že hladina IA nameraná v T2 bola významne vyššia ako v T1 (p <0.001). Okrem toho v NMC existovali marginálne významné rozdiely, keď sa merali v rôznych časoch (F = 2.93, p = 0.055). Výsledky post hoc test zistil, že úroveň IA meraná pri T3 bola výrazne vyššia ako pri T1 (p <0.05) a že marginálne významné rozdiely existovali v NMC pri meraní na T1 a T2 (p = 0.065). Pri meraní na T2 a T3 však v NMC neexistoval žiadny významný rozdiel (p = 0.846). Interakcia medzi pohlavím a časom merania v dvoch premenných nedosiahla významné úrovne (F = 0.38, p = 0.682; F = 0.24, p = 0.791).
TABUĽKA 1. Opisné štatistiky IA a NMC (n = 213).
Ako je uvedené v tabuľke 2, bivariantné korelácie medzi IA a NMC v T1, T2 a T3, ako aj všetky krížovo oneskorené korelácie medzi týmito dvoma premennými boli významné a pozitívne, čo naznačuje pozitívny vzťah medzi IA a NMC.
TABUĽKA 2. Korelácie medzi IA a NMC (n = 213).
Vzájomné vzťahy medzi IA a NMC
S cieľom preskúmať vzájomné vzťahy medzi IA a NMC bola špecifikovaná séria krížových modelov. Po prvé, základný model (model 1, obrázok 3); v tomto modeli boli odhadnuté koeficienty stability pre IA a NMC, ale účinky krížového oneskorenia medzi týmito dvoma premennými neboli odhadnuté. Model bol vhodný (Tabuľka 1). \ T 3). Po druhé, na testovanie kognitívno-behaviorálneho modelu, ktorý bol prezentovaný vyššie, boli k základnému modelu (model 2, obr. 3), ktoré model výrazne zlepšili (tabuľka č. \ t 3). The χ2 Test rozdielu ukázal, že model 2 preukázal lepšie prispôsobenie sa údajom ako model 1 (Aχ2 = 27.05, Adf = 2, Aχ2/ Δdf = 13.53> 6.63) (Wen a kol., 2006). Podľa modelu 2 boli štandardizované koeficienty cesty 0.10 (p = 0.309) pre NMC merané na T1 až IA merané na T2 a 0.36 (p <0.001) pre NMC merané pri T2 až IA merané pri T3. Po tretie, aby sa preskúmalo, či IA v jednom časovom bode dokáže predpovedať NMC v nasledujúcom časovom bode, boli k základnému modelu pridané cesty so zaostávaním z IA do NMC (model 3, obrázok 3). Výsledok ukázal, že sa dosiahol dobrý model (tab 3). The χ2 Test rozdielu ukázal, že model 3 preukázal vynikajúce prispôsobenie sa údajom ako model 1 (Δ2 = 47.20, Adf = 2, Aχ2/ Δdf = 23.60> 6.63). Podľa modelu 3 boli štandardizované koeficienty dráhy 0.44 (p <0.001) pre IA meranú pri T1 až NMC meranú pri T2 a 0.50 (p <0.001) pre IA meranú pri T2 až NMC meranú pri T3. To naznačuje, že IA v jednom časovom bode bola účinným prediktorom NMC v nasledujúcom časovom bode a že pridanie dvoch ciest k modelu by mohlo výrazne vylepšiť prispôsobenie modelu. Po štvrté, model 4 bol špecifikovaný ako s koeficientmi stability, tak s efektom skríženého oneskorenia medzi IA a NMC (model 4, obrázok 3). Model dostatočne zapadá do údajov (tabuľka č. \ T 3). Modely 3 a 4 sú však vnorené a znak χ2 test rozdielu ukázal, že tieto dva modely sa vykonali rovnako dobre (Δχ2 = 11.69, Adf = 2, Aχ2/ Δdf = 5.85 <6.63). Nakoniec, ako je ukázané v modeli 4, s výnimkou štandardizovaných koeficientov dráhy pre NMC meraných pri T1 až IA meraných pri T2, zvyšok priečnych dráh medzi IA a NMC dosiahol významnú úroveň. Preto sme túto cestu odstránili a vyvinuli sme Model 5. Model dostatočne zapadol do údajov (tabuľka 3). V dôsledku toho bol model 5 ponechaný ako konečný model pre analýzu z týchto dôvodov: (1) Hoci obidva modely fungovali rovnako dobre (Δχ2 = 0.21, Adf = 1, Aχ2/ Δdf = 0.21 <6.63), model 5 je jednoduchší a šetrnejší ako model 4 a pre analýzu by sa malo zvoliť menej parametrov. (2) χ2 Test rozdielu ukázal, že model 5 preukázal lepšie prispôsobenie sa údajom ako model 3 (Δχ2 = 11.48, Adf = 1, Aχ2/ Δdf = 11.48> 6.63) a štandardizovaný koeficient dráhy bol 0.25 (p <0.001) pre NMC merané pri T2 až IA merané pri T3. To znamená, že existuje veľká možnosť, že NMC merané pri T2 môže predpovedať IA merané pri T3.
TABUĽKA 3. Porovnanie medzi rôznymi modelmi.
Rodové rozdiely
Aby sme zistili, či sa vzťahy medzi IA a NMC medzi mužmi a ženami líšia medzi mužmi a ženami, vykonali sme viacskupinovú analýzu. Najprv sme odhadli model vhodný pre mužov (Mmuž) a ženy (MŽena), a indexy vhodnosti boli primerané pre obidve čiastkové vzorky (tabuľka 1). \ t 4). Inariantnosť merania sa potom testovala, aby sa určilo, či sa obidve premenné merali identicky pre samce a samice. V plne neobmedzenom modeli merania (M1), všetky parametre sa mohli meniť v oboch skupinách. Dosiahlo sa prijateľné prispôsobenie modelu a plne obmedzený model merania (M2), potom boli analyzované všetky parametre identicky pre obe skupiny; model dostatočne zapadá do údajov (tabuľka č. \ t 4). The χ2 test rozdielu ukázal, že tieto dva modely sa vykonali rovnako dobre (Δχ2 = 6.50, Adf = 15, p = 0.970).
TABUĽKA 4. Viacskupinová analýza u mužov a žien.
Na riešenie výskumného zámeru tejto časti štúdie sme uskutočnili multiskupinovú analýzu v závislosti od pohlavia študentov vysokých škôl. Testovali sa tri parametre, aby sa zistilo, či sa medzi pohlaviami líšili: koeficienty stability, koeficienty priečneho oneskorenia dráhy a koeficienty medzi IA a NMC. Obmedzený model (M3), kde všetky tri parametre boli identické v oboch skupinách; tento model dosiahol vyhovujúci model (tabuľka č. \ t 4). The χ2 test rozdielu naznačil, že tento model vyhovuje údajom primerane ako úplne neobmedzený model (Δχ2 = 1.78, Adf = 7, p = 0.996), čo znamená, že celkový vzor ciest bol nemenný medzi mužmi a ženami.
Diskusia
Táto štúdia viedla k vykonaniu krížového oneskoreného panelového prieskumu s cieľom preskúmať vzájomný vzťah medzi IA a NMC medzi čínskymi prvákmi vysokých škôl. Podľa kognitívno-behaviorálneho modelu (Davis, 2001), môže existovať recipročný vzťah medzi oboma premennými a NMC je pravdepodobným prediktorom IA. Táto hypotéza však nebola plne podporovaná. Počas prvých 2 mesiacov štúdie sme nepozorovali žiadny prediktívny účinok NMC na IA; to nie je v súlade s výsledkami predchádzajúcej štúdie (Tian a kol., 2015). Konkrétne sa zdá, že NMC nie je nevyhnutnou podmienkou na generovanie IA. Tento výsledok pravdepodobne súvisí s účastníkmi súčasnej štúdie. V tejto štúdii boli účastníkmi prieskumu čínski prváci, ktorí nedávno absolvovali prísnu prijímaciu skúšku, a to „Gaokao“. Ak chcú študenti získať vstup na vysokú školu, musia vynaložiť veľké úsilie počas svojho základného a stredoškolského vzdelávania; málo z nich má preto dostatok času na používanie internetu (Li a Liang, 2007). Preto bola úroveň NMC najnižšia, keď sa účastníci zapísali na vysokú školu, čo mohlo zabrániť významnému vplyvu na tvorbu IA. Počas obdobia vysokej školy môžu mnohé ďalšie faktory spôsobiť, že sa ľudia stanú závislými na internete. Napríklad anonymita a absencia neverbálnych a demografických podnetov, ktoré poskytuje internet, môžu byť prospešné pre blahobyt študentov tým, že ponúkajú úľavu od emocionálnej tiesne (Caplan a Turner, 2007) a zlepšenie vnímania sociálnej podpory a sebahodnotenia (\ tKraut a kol., 2002), ako aj rozšírenie rozsahu medziľudských vzťahov (Cotten, 2008). Okrem toho môžu osobnostné charakteristiky zohrávať rozhodujúcu úlohu pri vytváraní IA počas tohto obdobia (Mike a kol., 2014). Napríklad ľudia s vysokou schopnosťou kontroly úsilia boli účinnejší pri potlačovaní impulzívnych činov, keď boli v pokušení s Internetom, ako bolo uvedené vyššie. Naproti tomu ľudia s vysokou úrovňou vyhľadávania boli náchylnejší na rozvoj návykových správ (Zhang a kol., 2015). Akademický stres čínskych prváci sa však výrazne znížil po vstupe na vysokú školu a mali viac času na používanie internetu (Li a Liang, 2007). Môžu teda postupne rozvíjať rôzne kognitívne reakcie na internet prostredníctvom svojich vlastných skúseností alebo skúseností zahŕňajúcich vzájomnú výmenu, čo následne ovplyvnilo ich úroveň IA (Wang a kol., 2015).
Podľa kognitívno-behaviorálneho modelu (Davis, 2001), IA by mohlo mať negatívny vplyv na NMC (Caplan, 2010). Avšak, niekoľko empirických štúdií boli vykonané na testovanie tejto hypotézy, a len málo výskumníkov navrhlo teórie vysvetliť tento fenomén. Napriek tomu empirické dôkazy súčasnej štúdie naznačujú, že IA mala prediktívnu prioritu vo svojom vzťahu s NMC, čo by mohlo ovplyvniť tak tvorbu, ako aj rozvoj NMC. Niektorí výskumníci skúmali správanie sa online hier v čínskych adolescentoch. Uviedli, že správanie v oblasti online hier by mohlo významne ovplyvniť kognitívne funkcie týkajúce sa online hier, pretože zmena relatívnych kognícií týkajúcich sa online hier bola účinnou metódou na zmiernenie nepohodlia spôsobeného nezrovnalosťami medzi správaním a myslením (Wang a kol., 2015). Preto sme použili teóriu kognitívnej disonancie ako vysvetľujúci model na diskusiu o mechanizme prediktívneho účinku IA na NMC (Cooper, 2007). Podľa tejto teórie, keď sa ľudia dozvedia o nezrovnalostiach, pociťujú nepohodlie alebo disonanciu, čo vedie k úsiliu znížiť túto skúsenosť a znovu získať konzistentnosť prispôsobením ich postojov, vnímaní alebo správania, kým sa takéto nezrovnalosti nevyriešia (de Vries a Timmins, 2016). Väčšina ľudí môže byť schopná úspešne prispôsobiť svoje správanie, aby znížila tento nesúlad. Niektorí ľudia však majú tendenciu zdôvodňovať správanie, ktoré zrejme znižuje disonanciu, a to z dôvodov, ako napríklad „Môžem získať viac rešpektu online ako„ v reálnom živote “,„ keď sa na internete cítim najbezpečnejšie, “alebo„ Používanie internetu je spôsob, ako zabudnúť na veci, ktoré musím urobiť, ale nechcem robiť. “Keď sa ľudia presvedčia, že závislosť na internete je rozumná, disonancia sa znižuje a cítia sa lepšie. Účinná metóda na zníženie disonančného nepohodlia sa však zvyčajne opakuje, keď nastane ďalšie identické porušenie, ktoré je problematické (de Vries a Timmins, 2016). To znamená, že keď takéto NMC stanovili študenti, následné nadmerné používanie internetu nemá rovnakú úroveň nepohodlia, čo ďalej zvyšuje nadmerné používanie internetu. Stručne povedané, generovanie a vývoj IA je zapríčinený začarovaným cyklom zahŕňajúcim NMC a nadmerným využívaním internetu a IA má vo vzťahu s NMC prediktívnu prioritu.
Výsledky nepreukazujú významné rozdiely v kľúčových premenných medzi mužmi a ženami. To je v rozpore so zisteniami mnohých iných štúdií (Müller a kol., 2014). Je to pravdepodobne kvôli rýchlemu vývoju počítačových a sieťových technológií, ktoré značne zmenili sieťové koncové zariadenia, ako aj ich aplikácie (Daniel a kol., 2012; Mike a Zhong, 2014). Napríklad v súčasnej spoločnosti sa mobilné telefóny postupne stali primárnym prostriedkom prístupu na internet a je možné s nimi vykonávať rôzne aktivity, ako napríklad nakupovanie a prehliadanie. Muži aj ženy majú väčšinu takýchto aktivít (San, 2015). Okrem toho výsledky viaczložkovej analýzy s viacerými skupinami ukázali, že cesty nájdené medzi IA a NMC boli rovnaké u mužov a žien. To znamená, že procesy vedúce k IA môžu byť identické pre obe pohlavia a konečný model stanovený v tejto štúdii tak má rozsiahlu aplikovateľnosť a praktický význam pre čínskych prvovýrobcov vysokých škôl.
Na ďalšiu identifikáciu generatívneho a vývojového mechanizmu IA sme navrhli teoretický model založený na výsledkoch zistených v tejto štúdii, ako aj kognitívno-behaviorálny model navrhnutý Davisom (obrázok 4). Podľa tohto modelu je generovanie a rozvoj IA výsledkom bludného cyklu zahŕňajúceho IA a NMC a tento cyklus je vyvolaný najmä nepohodlím spôsobeným nekonzistentnosťou medzi správaním a myslením (de Vries a Timmins, 2016). Pretože tento cyklus začína hlavne nadmerným využívaním internetu, je potrebné zmierniť tento začarovaný cyklus na začiatku semestra rôznymi metódami. Avšak kvôli silnej príťažlivosti internetu pre mladých ľudí je ťažké vyhnúť sa IA medzi vysokoškolákmi. Podľa teórie kognitívnej disonancie, keď sa niektorí z nich stanú závislými na internete, existujú dve metódy na zníženie nepohodlia spôsobeného nekonzistentnosťou medzi správaním a myslením. Prvá metóda zahŕňa zmenu správania online a druhá metóda zahŕňa prispôsobenie kognitívnych schopností, aby sa vytvorilo odôvodnenie pre návykové správanie. Druhá metóda je evidentne výhodná. Preto tento model môže poskytnúť teoretickú podporu pre plány prevencie a nápravy IA medzi čínskymi študentmi na samom začiatku ich vysokoškolských rokov.
OBRÁZOK 4. Teoretický model tejto štúdie.
Obmedzenia a budúce smery
Za zmienku stojí niekoľko obmedzení tejto štúdie. Po prvé, hoci sme navrhli teoretický model týkajúci sa tvorby a vývoja IA, tento model nebol v súčasnej štúdii plne validovaný a zamerali sme sa len na vzájomný vzťah medzi IA a NMC. Na overenie tohto modelu by sa preto mal vykonať ďalší empirický výskum. Navyše, tento teoretický model mohol zlyhať pri riešení vplyvu niekoľkých ďalších faktorov, ako sú emócie a vonkajšie prostredie. Preto by sa mali vyvinúť sofistikovanejšie teoretické modely na riešenie tohto problému. Po druhé, aby sme preskúmali vzájomný vzťah medzi IA a NMC, táto štúdia uskutočnila tri prieskumy od septembra 2015 do januára 2016. Časové rozpätie troch prieskumov však mohlo byť príliš krátke na to, aby sa v priebehu času zistila stabilná zmena IA. Trend vývoja môže byť odlišný v nasledujúcich obdobiach počas života študentov. Preto je potrebné ďalšie skúmanie tejto otázky vo zvyšných rokoch svojho pôsobenia na vysokej škole. Nakoniec, použitie vhodnej vzorky prvovýrobcov vysokých škôl v tejto štúdii bolo nevyhnutné z dôvodu obmedzení týkajúcich sa financií a ľudských zdrojov. Táto vzorka zahŕňala iba účastníkov 213, z ktorých všetci pochádzali z univerzity v provincii Shandong v Číne. Hospodárske a kultúrne rozdiely medzi provinciami môžu ovplyvniť vzťahy medzi dvomi kľúčovými premennými, do ktorých sú zahrnutí prváci vysokých škôl. Štúdia by sa preto mala replikovať s väčšou vzorkou zahŕňajúcou rôzne oblasti Číny.
Príspevky od autorov
PH prispela k počiatočnej myšlienkovej koncepcii a písaniu rukopisu. K kritickým revíziám prispeli PW a FG. QL a YT pomohli dokončiť zber a analýzu údajov. Všetci autori schválili konečnú verziu rukopisu na uverejnenie.
Financovanie
Tento výskum bol podporený Vedeckým výskumným programom humanitnej spoločnosti v provincii Šan-tung (J16YG21), Umeleckým vedeckým programom provincie Šan-tung (ZX2015021) a Vedeckým výskumným programom Humanitnej spoločnosti spoločnosti Heze University.
Vyhlásenie o konflikte záujmov
Autori vyhlasujú, že výskum bol vykonaný bez obchodných alebo finančných vzťahov, ktoré by mohli byť interpretované ako potenciálny konflikt záujmov.
Referencie
Ahmadi, K., a Saghafi, A. (2013). Psychosociálny profil závislosti iránskych adolescentov na internete. Cyberpsychol. Behave. Soc. Network. 16, 543-548. dva: 10.1089 / cyber.2012.0237
Ayas, T., a Horzum, MB (2013). Vzťah medzi depresiou, osamelosťou, sebaúctou a závislosťou od internetu. vzdelanie 133, 183-190.
Bai, Y. a Fan, FM (2005). Štúdia o závislosti vysokoškolákov na internete: revízia a aplikácia merania. Psychol. Dev. Educ. 4, 99-104. dva: 10.3969 / j.issn.1001-4918.2005.04.019
Bessière, K., Kiesler, S., Kraut, R., a Boneva, BS (2008). Vplyv používania internetu a sociálnych zdrojov na zmeny v depresii. Informovať. Commun. Soc. 11, 47-70. dva: 10.1080 / 13691180701858851
Caplan, S. (2010). Teória a meranie zovšeobecneného problematického využívania internetu: dvojstupňový prístup. Počí. Hum. Behave. 26, 1089 – 1097. doi: 10.1016 / j.chd.2010.03.012
Caplan, SE a Turner, JS (2007). Priniesť teóriu do výskumu na počítačom sprostredkovanú upokojujúcu komunikáciu. Počí. Hum. Behave. 23, 985-998. dva: 10.1016 / j.chb.2005.08.003
Chen, SK (2012). Používanie internetu a psychická pohoda medzi vysokoškolskými študentmi: prístup k latentnému profilu. Počí. Hum. Behave. 28, 2219-2226. dva: 10.1016 / j.chb.2012.06.029
Chiou, WB a Wan, CS (2007). Použitie kognitívnej disonancie na vyvolanie úniku adolescentov z pazúry online hier: úlohy osobnej zodpovednosti a zdôvodnenie nákladov. CyberPsychol. Behave. 10, 663-670. dva: 10.1089 / cpb.2007.9972
Chuang, C. (2006). Masívne multiplayerové online hranie herných záchvatov: zanedbaný zdravotný problém v závislosti od internetu. Cyberpsychol. Behave. 9, 451-456. dva: 10.1089 / cpb.2006.9.451
Cooper, J. (2007). Kognitívna disonancia: 50 rokov klasickej teórie, Londýn: Sage.
Cotten, SR (2008). Využívanie technológií študentov a vplyv na blahobyt. New Dir. Stud. Serv. 124, 55 – 70. doi: 10.1002 / ss.295
Daniel, LK, Paul, HD, Mark, DG a Michael, G. (2012). Kognitívno-behaviorálne prístupy k pacientovej liečbe závislosti na internete u detí a dospievajúcich. J. Clin. Psychol. 68, 1185-1195. dva: 10.1002 / jclp.21918
Davis, RA (2001). Kognitívny behaviorálny model používania patologického internetu. Počí. Hum. Behave. 17, 187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8
de Vries, J., a Timmins, F. (2016). Starostlivosť erózia v nemocniciach: problémy v reflexnej ošetrovateľskej praxi a úloha kognitívnej disonancie. Sestra Educ. dnes 38, 5 – 8. doi: 10.1016 / j.nedt.2015.12.007
Festinger, L. (1957). Teória kognitívnej disonancie. Evanston, IL: Row, Peterson.
Forrest, CJ, King, DL a Delfabbro, PH (2016). Meranie maladaptívnych kognícií, ktoré sú základom problematickej videohry medzi dospelými. Počí. Hum. Behave. 55, 399-405. dva: 10.1016 / j.chb.2015.09.017
Forrest, CJ, King, DL a Delfabbro, PH (2017). Maladaptívne kognitívne predpovede predpovedajú zmeny v problematických hrách u vysoko angažovaných dospelých: dlhodobá štúdia 12. Narkoman. Behave. 65, 125-130. dva: 10.1016 / j.addbeh.2016.10.013
Fu, KW, Chan, WS, Wong, PW a Yip, PS (2010). Závislosť od internetu: prevalencia, diskriminačná platnosť a korelácia medzi adolescentmi v Hongkongu. Br. J. Psychiatria 196, 486 – 492. doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002
Georgios, F., Konstantinos, S., Ariadni, S., Loannis, G., a Georgios, G. (2014). Vzťah medzi osobnosťou, obrannými štýlmi, poruchou internetovej závislosti a psychopatológiou na vysokých školách. Cyberpsychol. Behave. Soc. Názvy sietí. 17, 6722-6676. dva: 10.1089 / cyber.2014.0182
Holbert, RL, a Stephenson, MT (2002). Modelovanie štruktúrnych rovníc v komunikačných vedách, 1995-2000. Hum. Commun. Res. 28, 531–551. doi: 10.1111/j.1468-2958.2002.tb00822.x
Joseph, CP, Philip, P., Baljinder, S., Sarah, M., Chris, J., Andrew, TG, et al. (2016). Vývoj kompulzívneho používania internetu a duševného zdravia: štvorročné štúdium dospievania. Dev. Psychol. 52, 272 – 283. doi: 10.1037 / dev0000070
Kalkan, M. (2012). Produktivita interpersonálnych kognitívnych deformácií na problematickom používaní internetu univerzitných študentov. Child. Služba pre mládež. Rev. 34, 1305 – 1308. doi: 10.1016 / j.childyouth.2012.03.003
Kim, EJ, Namkoong, K., Ku, T. a Kim, SJ (2008). Vzťah medzi online závislosťou a agresiou, sebakontrolou a narcistickými osobnostnými vlastnosťami. Eur. psychiatrie 23, 212 – 218. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.10.010
King, DL a Delfabbro, PH (2014). Kognitívna psychológia internetového hazardu. Clin. Psychol. Rev. 34, 298-308. dva: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006
King, DL a Delfabbro, PH (2016). Kognitívna psychopatológia poruchy internetového hrania v období dospievania. J. Abnormálne dieťa Psychol. 44, 1635–1645. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
Kraut, R., Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J., Helgeson, V., a Crawford, A. (2002). Internetový paradox sa prehodnotil. J. Soc. problémy 58, 49-74. dva: 10.1111 / 1540-4560.00248
Li, DL, Zhang, W., Wang, YH a Li, DP (2013). Materská psychologická kontrola a problémové používanie internetu mladistvými: sprostredkujúca úloha maladaptívneho poznávania. Psychol. Sci. 36, 411-416.
Li, H. a Wang, S. (2013). Úloha kognitívneho skreslenia v závislosti na online hre medzi čínskymi adolescentmi. Child. Služba pre mládež. Rev. 35, 1468 – 1475. doi: 10.1016 / j.childyouth.2013.05.021
Li, N. a Liang, NJ (2007). Štúdia o kognitívnych základoch internetu závislostí poruchy vysokoškolákov. Psychol. Sci. 30, 65-68. dva: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Liu, GC, Jen, JY, Chen, CY, Yen, CF, Chen, CS, Lin, WC, a kol. (2014). Aktivácia mozgu na inhibíciu reakcie pri rozptyľovaní hracieho tábora pri poruche hry na internete. Kaohsiung J. Med. Sci. 30, 43 – 51. doi: 10.1016 / j.kjms.2013.08.005
Liu, QX, Fang, XY, Deng, LY a Zhang, JT (2012). Rodičovská komunikácia, používanie rodičovského internetu a normy špecifické pre internet a patologické používanie internetu medzi čínskymi adolescentmi. Počí. Hum. Behave. 28, 1269-1275. dva: 10.1016 / j.chb.2012.02.010
Lu, X. a Yeo, KJ (2015). Patologické využívanie internetu medzi študentmi vysokých škôl v Malajzii: rizikové faktory a úloha kognitívneho skreslenia. Počí. Hum. Behave. 45, 235-242. dva: 10.1016 / j.chb.2014.12.021
Mai, Y., Hu, J., Yan, Z., Zhen, S., Wang, S., a Zhang, W. (2012). Štruktúra a funkcia maladaptívnych kognitívnych funkcií v patologickom používaní internetu u čínskych adolescentov. Počí. Hum. Behave. 28, 2376-2386. dva: 10.1016 / j.chb.2012.07.009
Mike, ZY, He, J., Deborah, MK a Pang, KC (2014). Vplyv osobnostného správania a sebaúcty na závislosť od internetu: štúdia čínskych vysokoškolských študentov. Cyberpsychol. Behave. Soc. Network. 17, 104-110. dva: 10.1089 / cyber.2012.0710
Mike, ZY a Zhong, ZJ (2014). Osamelosť, spoločenské kontakty a závislosť na internete: panelová štúdia, ktorá sa zameriava na viaceré oblasti. Počí. Hum. Behave. 30, 164-170. dva: 10.1016 / j.chb.2013.08.007
Müller, KW, Glaesmer, H., Brähler, E., Woelfling, K., a Beutel, ME (2014). Prevalencia závislosti na internete vo všeobecnej populácii: výsledky z nemeckého populačného prieskumu. Behave. Informovať. Techno. 33, 757 – 766. doi: 10.1080 / 0144929X.2013.810778
Ni, XL, Yan, H., Chen, SL a Liu, ZG (2009). Faktory ovplyvňujúce závislosť od internetu vo vzorke študentov vysokých škôl v Číne. Rapid Commun. 12, 327-330. dva: 10.1089 / cpb.2008.0321
Peng, W., a Liu, M. (2010). Online herná závislosť: predbežná štúdia v Číne. Cyberpsychol. Behave. Soc. Network. 13, 329-333. dva: 10.1089 / cyber.2009.0082
San, C. (2015). CNNIC vydala tridsiatu piatu štatistickú správu o rozvoji Číny. Dis. Educ. Čína 4, 99 – 104. doi: 10.13541 / j.cnki.chinade.2015.02.006
Shaw, M. a Black, DW (2008). Závislosť od internetu: definícia, hodnotenie, epidemiológia a klinické riadenie. CNS Drugs 22, 353–365. doi: 10.2165/00023210-200822050-00001
Shek, DTL, Slnko, RCF a Yu, L. (2013). "Závislosť od internetu," v. \ T Neurovedy v 21st Century: od základných až po klinické, ed. DW Pfaff (New York, NY: Springer), 2775 – 2811. doi: 10.1007 / 978-1-4614-1997-6_108
Tian, Y., Bian, YL, Han, PG, Gao, FQ a Wang, P. (2017). Asociácie medzi psychosociálnymi faktormi a zovšeobecneným patologickým používaním internetu u študentov čínskej univerzity: longitudinálna krížová analýza. Počí. Hum. Behave. 72, 178-188. dva: 10.1016 / j.chb.2017.02.048
Tian, Y., Bian, YL, Han, PG, Wang, P. a Gao, FQ (2015). Vplyv plachosti na závislosť od internetu: sprostredkujúce účinky tendencie ponorenia a maladaptívnej kognície súvisiacej so sieťou. Brada. J. Spec. Educ. 12, 83-89. dva: 10.3969 / j.issn.1007-3728.2015.12.014
Tokunaga, RS, a Rains, SA (2010). Vyhodnotenie dvoch charakteristík vzťahov medzi problematickým používaním internetu, časom stráveným používaním internetu a psychosociálnymi problémami. Hum. Commun. Res. 36, 512 – 545. doi: 10.1111 / J.1468-2958.2010.01386.X
Tsai, HF, Cheng, SH, Yeh, TL, Shih, CC, Chen, KC, Yang, YC a kol. (2009). Rizikový faktor závislosti na internete - prieskum medzi prvými vysokoškolákmi. Psychiatry Res. 167, 294-299. dva: 10.1016 / j.psychres.2008.01.015
Van den Eijnden, RJJM, Spijkerman, R., Vermulst, AA, Van Rooij, TJ, a Engles, RCME (2010). Kompulzívne používanie internetu medzi adolescentmi: obojsmerné vzťahy rodič-dieťa. J. Abnorm. Dieťa Psychol. 38, 77–89. doi: 10.1007/s10802-009-9347-8
Van Lier, PA, Vitaro, F., Barker, ED, Brendgen, M., Tremblay, RE a Boivin, M. (2012). Vzájomná viktimizácia, zlé akademické výsledky a prepojenie medzi externalizáciou a internalizáciou problémov v detstve. Dieťa Dev. 83, 1775-1788. dva: 10.1111 / j.1467-8624.2012.01802.x
Wang, T., Wei, H., Zhou, ZK, Xiong, J., Li, X., Yang, X., et al. (2015). Vzťahy medzi rovesníkmi, maladaptívnou kogníciou a závislosťou od online hier. Brada. J. Clin. Psychol. 23, 487-493. dva: 10.16128 / j.cnki.1005-3611.2015.03.023
Wen, ZL, Chang, L. a Hou, JT (2006). Sprostredkovaný moderátor a moderovaný mediátor. Acta Psychol. Sin. 38, 448-452.
Woodhouse, SS, Dykas, MJ, a Jude, C. (2012). Osamelosť a vzájomné vzťahy v dospievaní. Soc. Dev. 21, 273-293. dva: 10.1111 / j.1467-9507.2011.00611.x
Yang, LS, Slnko, L., Zhang, ZH, Slnko, YH, Wu, HY a Ye, DQ (2014). Závislosť od internetu, depresia adolescentov a sprostredkovateľská úloha životných udalostí: Hľadanie zo vzorky čínskych adolescentov. Int. J. Psychol. 49, 342 – 347. doi: 10.1002 / ijop.12063
Young, KS a de Abreu, CN (2011). Internetová závislosť: Príručka a príručka hodnotenia a liečby. Hoboken, NJ: Wiley.
Young, KS, Pistner, M., O'Mara, J., a Buchanan, J. (1999). Kybernetické poruchy: problém duševného zdravia pre nové tisícročie. Cyberpsychol. Behave. 2, 475-479. dva: 10.1089 / cpb.1999.2.475
Yuan, YC, Shao, AH, Liang, LC a Bian, YF (2014). Krížová analýza vzťahu medzi nesúrodosťou, vzájomným odmietnutím a vzájomnou viktimizáciou. Psychol. Dev. Educ. 30, 16-23.
Zhang, HY, Li, DP a Li, X. (2015). Temperament a problematické používanie internetu u adolescentov: moderovaný mediačný model maladaptívneho poznávania a rodičovských štýlov. J. Child Family Stud. 24, 1886–1897. doi: 10.1007/s10826-014-9990-8
Zhang, JT, Chen, C., Wang, LJ, Liu, L., Liu, FE, Zhao, HC, et al. (2014). Vzťah medzi časom stráveným online a závislosťou od internetu medzi prvými čínskymi prvákmi: sprostredkovaný model moderovania. Acta Psychol. Sin. 30, 65-68. dva: 10.3969 / j.issn.1671-6981.2007.01.015
Zhou, Z., Yuan, G., a Yao, J. (2012). Kognitívne predsudky voči obrázkom súvisiacim s internetovou hrou a exekutívnym deficitom u jednotlivcov so závislosťou na internete. PLoS ONE 7: e48961. dva: 10.1371 / journal.pone.0048961
Kľúčové slová: závislosť od internetu, maladaptívna kognícia súvisiaca so sieťou, prváci vysokej školy, panelový prieskum, čínsky
Citácia: Han P, Wang P, Lin Q, Tian Y, Gao F a Chen Y (2017) Vzájomný vzťah medzi závislosťou na internete a Maladaptívnou kognitívnou poznávaním v sieti medzi čínskymi prvákmi vysokých škôl: Pozdĺžna krížová zaostrená analýza. Predná. Psychol. 8: 1047. dva: 10.3389 / fpsyg.2017.01047
Prijaté: 13 March 2017; Prijaté: 08 June 2017;
Pridané: 22 June 2017.
strih:
Qinghua On, Southwest University, Čína
Hodnotené:
Guangheng Dong, Zhejiang Normal University, Čína
Jennifer Chovateľská stanica, Universitätsklinikum des Saarlandes, Nemecko
Copyright © 2017 Han, Wang, Lin, Tian, Gao a Chen. Toto je článok s otvoreným prístupom distribuovaný podľa podmienok Creative Commons Attribution License (CC BY), Používanie, distribúcia alebo reprodukcia na iných fórach je povolené za predpokladu, že pôvodný autor (autorov) alebo poskytovateľ licencie je pripísaný a že pôvodná publikácia v tomto časopise je citovaná v súlade s prijatou akademickou praxou. Nepoužíva sa žiadna distribúcia alebo reprodukcia, ktorá nie je v súlade s týmito podmienkami.
;