Závislosť od internetu: štýly zvládania, očakávania a dôsledky liečby (2014)

Matthias Brand^{1,2 *}, Christian Laier¹ a Kimberly S. Young³

• ¹Katedra všeobecnej psychológie: Poznávanie, Univerzita v Duisburgu v Essene, Duisburg, Nemecko
• ²Inštitút pre zobrazovanie magnetickou rezonanciou Erwin L. Hahn, Essen, Nemecko
• ³Centrum pre závislosť na internete, Russel J. Jandoli, škola žurnalistiky a masovej komunikácie, St. Bonaventure University, Olean, NY, USA

Závislosť na internete (IA) sa v mnohých krajinách stala vážnym ochorením duševného zdravia. Aby sa lepšie pochopili klinické implikácie IA, táto štúdia štatisticky testovala nový teoretický model ilustrujúci základné kognitívne mechanizmy prispievajúce k rozvoju a udržiavaniu poruchy. Tento model rozlišuje medzi všeobecnou závislosťou od internetu (GIA) a konkrétnymi formami. Táto štúdia testovala model GIA na populácii bežných užívateľov internetu. Zistenia od používateľov 1019 ukazujú, že predpokladaný model štruktúrnej rovnice vysvetlil 63.5% rozptylu symptómov GIA, merané krátkou verziou testu závislosti na internete. Výsledky pomocou psychologického a osobnostného testovania ukazujú, že špecifické poznanie osoby (zlé zvládanie a kognitívne očakávania) zvyšuje riziko GIA. Tieto dva faktory sprostredkovali symptómy GIA, ak boli prítomné ďalšie rizikové faktory, ako sú depresia, sociálna úzkosť, nízka sebaúcta, nízka sebaprecízenosť a vysoká citlivosť na stres, aby sme vymenovali niekoľko oblastí, ktoré boli v štúdii merané. Model ukazuje, že jednotlivci s vysokými schopnosťami zvládania a bez očakávaní, že internet bude možné použiť na zvýšenie pozitívnej alebo na zníženie negatívnej nálady, sa menej pravdepodobne zapoja do problematického používania internetu, aj keď sú prítomní iné osobnostné alebo psychologické zraniteľné miesta. Dôsledky liečby zahŕňajú jasnú kognitívnu zložku rozvoja GIA a potrebu posúdiť štýl zvládania a poznanie pacienta a zlepšiť chybné myslenie na zníženie príznakov a zapojenie sa do obnovy.

úvod

Problematické používanie internetu bolo identifikované v mnohých štúdiách a ukazuje, že pretrvávajúce negatívne následky, ako sú strata zamestnania, neúspech v akademickej praxi a rozvod, boli dôsledkom nadmerného používania internetu (prehľady pozri v časti Griffiths, 2000a,b; Chou a kol., 2005; Widyanto a Griffiths, 2006; Byun a kol., 2009; Weinstein a Lejoyeux, 2010; Lortie a Guitton, 2013). Klinický význam tohto javu nadobúda na pozadí vysokých odhadovaných mier prevalencie od 1.5 do 8.2% (Weinstein a Lejoyeux, 2010) alebo dokonca až 26.7%, v závislosti od použitých mierok a použitých kritérií (Kuss a kol., 2014).

Prvý opis tohto klinického problému je síce takmer pred 20 rokmi (Young, 1996), o klasifikácii sa stále diskutuje kontroverzne, a preto sa vo vedeckej literatúre používa niekoľko výrazov, od „kompulzívneho používania internetu“ (Meerkerk a kol., 2006, 2009, 2010), „Problémy súvisiace s internetom“ (Widyanto a kol., 2008), „Problematické používanie internetu“ (Caplan, 2002), „Patologické používanie internetu“ (Davis, 2001) na „návykové správanie súvisiace s internetom“ (Brenner, 1997), aby som spomenul len niekoľko. V posledných rokoch 10 však väčšina vedcov v tejto oblasti používala výraz „závislosť na internete“ alebo „porucha závislosti na internete“ (napr. Johansson a Götestam, 2004; Blokovať, 2008; Byun a kol., 2009; Dong et al., 2010, 2011, 2013; Kim a kol., 2011; Purty a kol., 2011; Young, 2011b, 2013; Young a kol., 2011; Zhou a spol., 2011; Cash et al., 2012; Hou a kol., 2012; Hong et al., 2013a,b; Kardefelt-Winther, 2014; Pontes a kol., 2014; Tonioni a kol., 2014). Uprednostňujeme tiež pojem „závislosť na internete (IA)“, pretože posledné články (pozri diskusiu v Brand a kol., 2014) zdôrazniť paralely medzi nadmerným využívaním internetu a inými návykovými správaním (napr. Grant a kol., 2013) a tiež závislosť od látok (pozri tiež Young, 2004; Griffiths, 2005; Meerkerk a kol., 2009). Tvrdilo sa, že mechanizmy súvisiace s vývojom a udržiavaním závislosti na látkach sú prenosné na návykové používanie internetových aplikácií (a tiež na iné návyky na základe správania), napríklad teóriu stimulačnej senzibilizácie závislosti a súvisiace pojmy (napr. Robinson a Berridge, 2000, 2001, 2008; Berridge a kol., 2009). Toto pekne zapadá aj do modelu komponentov návykových návykov (Griffiths, 2005).

Uskutočnilo sa veľa štúdií o psychologických korelátoch IA, ale toto sa vykonalo - aspoň vo väčšine prípadov - bez rozlišovania medzi všeobecnou závislosťou na internete (GIA) a špecifickou závislosťou na internete (SIA; Morahan-Martin a Schumacher, 2000; Leung, 2004; Ebeling-Witte a kol., 2007; Lu, 2008; Kim a Davis, 2009; Billieux a Van der Linden, 2012), hoci psychologické mechanizmy sa môžu líšiť, aj pre odlišné vekové skupiny alebo použité aplikácie (Lopez-Fernandez a kol., 2014). Naša štúdia skúma sprostredkovateľské účinky štýlov zvládania a kognitívnych očakávaní pri používaní internetu pri vývoji a udržiavaní GIA s cieľom prispieť k lepšiemu porozumeniu základných mechanizmov a možných dôsledkov na diagnostiku a liečbu.

Na teoretickej úrovni sa už predpokladalo, že IA sa musí diferencovať vzhľadom na všeobecné používanie internetu (Griffiths a Wood, 2000) v porovnaní so špecifickými typmi hodnotení vplyvu, ako sú napríklad kybernetika, online vzťahy, sieťové donucovanie (napr. hazardné hry, nakupovanie), vyhľadávanie informácií a online hry na rozvoj závislosti na internete (napr. Young a kol., 1999; Meerkerk a kol., 2006; Blokovať, 2008; Brand a kol., 2011). Iba jeden podtyp, Internet Gaming Disorder, bol však zahrnutý do prílohy DSM-5 (APA, 2013). Väčšina štúdií buď hodnotila IA ako jednotný konštrukt, alebo hodnotila iba jeden špecifický podtyp (vo väčšine prípadov internetové hry). Vo svojom kognitívno-behaviorálnom modeli Davis (2001) tiež rozlišuje medzi všeobecným patologickým používaním internetu (GIA) a konkrétnym patologickým používaním internetu (SIA). GIA bola opísaná ako viacrozmerné nadmerné využívanie internetu, ktoré často sprevádzalo plytvanie časom a nesmerované používanie internetu. Osobitne sa využívajú sociálne aspekty internetu (napr. Sociálna komunikácia prostredníctvom stránok sociálnych sietí) (pozri aj diskusiu v Lortie a Guitton, 2013), ktorá má súvisieť s nedostatkom sociálnej podpory a so sociálnymi deficitmi, ktoré jednotlivec zažil v nevultuálnych situáciách. Okrem toho sa tvrdilo, že subjekty môžu nadmerne používať niekoľko rôznych internetových aplikácií bez toho, aby mali jednu určitú obľúbenú položku, napríklad hranie hier, pozeranie pornografie, surfovanie na informáciách a / alebo na nákupných stránkach, zverejňovanie selfie, pozeranie videí na video platformách, čítanie blogov. ostatných atď. V tomto prípade možno tvrdiť, že jednotlivec je závislý na internete a nie je závislý na internete (pozri však aj diskusiu v Starcevic, 2013). Davis tvrdí, že jedným z hlavných rozdielov medzi GIA a SIA je to, že jednotlivci, ktorí trpia GIA, by si nevyvinuli podobné problematické správanie bez internetu, zatiaľ čo u osôb trpiacich SIA by sa podobné problémové správanie vyvíjalo v inom prostredí. V oboch formách návykového používania internetu, GIA a SIA sa predpokladá, že zásadnú úlohu zohrávajú nefunkčné poznania o sebe a o svete (Caplan, 2002, 2005).

Výskum zameraný na GIA preukázal, že subjektívne sťažnosti v každodennom živote vyplývajúce z používania internetu sú v korelácii s rôznymi osobnostnými charakteristikami. Skutočne sa ukázalo, že GIA je spojená s psychopatologickými komorbiditami, ako sú afektívne poruchy alebo poruchy úzkosti (Whang a kol., 2003; Yang a kol., 2005; Weinstein a Lejoyeux, 2010), ako aj k osobnostným znakom plachosti, neurotizmu, zraniteľnosti stresu, tendencií k odrastaniu a nízkej sebaúcty (Niemz a kol., 2005; Ebeling-Witte a kol., 2007; Hardie a Tee, 2007; Thatcher a kol., 2008; Kim a Davis, 2009). Faktory sociálneho kontextu, napr. Nedostatočná sociálna podpora alebo sociálna izolácia (Morahan-Martin a Schumacher, 2003; Caplan, 2007) a dokonca osamelosť vo vzdelávacom prostredí u adolescentov (Pontes a kol., 2014), zdá sa, že súvisí s GIA. Okrem toho sa tvrdilo, že používanie internetu ako nástroja na zvládanie problémových alebo stresujúcich životných udalostí prispieva k rozvoju GIA (Whang a kol., 2003; Tang a kol., 2014). Osoby s IA majú tiež vysoký sklon k impulzívnej stratégii zvládania (Tonioni a kol., 2014). Niektorí autori dokonca konceptualizujú IA ako typ zvládania každodenného života alebo každodenných problémov (Kardefelt-Winther, 2014). Stále existujú iba prvé štúdie, ktoré výslovne porovnávali prediktory rôznych typov SIA. Pawlikowski a kol. (2014) uviedli, že plachosť a spokojnosť so životom súvisia s návykovým používaním internetových hier, ale nie s patologickým používaním cybersexu alebo používaním oboch hier a cybersexu.

Na základe predchádzajúceho výskumu, najmä na základe argumentov spoločnosti Davis (2001), a tiež vzhľadom na súčasnú literatúru o neuropsychologických a neuroimagingových nálezoch u subjektov závislých na internete, nedávno sme vydali teoretický model vývoja a udržiavania GIA a SIA (Brand a kol., 2014). Niektoré aspekty zahrnuté do modelu už boli spomenuté v súvislosti s využívaním stránok sociálnych sietí, napríklad očakávanie pozitívnych výsledkov (Turel a Serenko, 2012). Ukázalo sa tiež, že nadmerné alebo návykové používanie online aukcií koreluje so zmenami v presvedčení jednotlivcov o technike, čo určuje budúce využitie a použitie zámerov (Turel a kol., 2011). Je to v súlade s naším teoretickým modelom GIA, v ktorom predpokladáme, že presvedčenie alebo očakávania týkajúce sa toho, čo môže internet pre človeka urobiť, ovplyvňujú jeho správanie, tj používanie internetu, ktoré zasa ovplyvňuje aj budúce očakávania. V našom modeli sme sa však zamerali na sprostredkovateľskú úlohu očakávaní a stratégií zvládania pri vývoji a udržiavaní GIA a konkrétnych typov SIA.

Pre vývoj a údržbu GIA tvrdíme, že používateľ má určité potreby a ciele, ktoré možno dosiahnuť pomocou určitých internetových aplikácií. Na základe predchádzajúceho výskumu sme niektoré z týchto zistení začlenili do vývoja komplexného modelu na spojenie týchto prvkov. Spočiatku sú základné charakteristiky osoby spojené s IA a zahŕňajú psychopatologické aspekty, osobnostné aspekty a spoločenské poznanie. V prvej časti sme zahrnuli psychopatologické príznaky, najmä depresiu a sociálnu úzkosť (napr. Whang a kol., 2003; Yang a kol., 2005), nefunkčné osobnostné aspekty, ako napríklad nízka sebapohyblivosť, plachosť, zraniteľnosť stresom a tendencie k odrastaniu (Whang a kol., 2003; Chak a Leung, 2004; Caplan, 2007; Ebeling-Witte a kol., 2007; Hardie a Tee, 2007; Thatcher a kol., 2008; Kim a Davis, 2009; Pontes a kol., 2014) a sociálna izolácia / nedostatočná sociálna podpora (Morahan-Martin a Schumacher, 2003; Caplan, 2005) pri vývoji GIA. Navrhli sme však, aby vplyv primárnych charakteristík a kognít tejto osoby na rozvoj návykového používania internetu mal byť sprostredkovaný určitými kogníciami súvisiacimi s internetom, najmä očakávaním používania internetu (Turel a kol., 2011; Xu a kol., 2012; Lee et al., 2014) a určité stratégie na zvládnutie požiadaviek každodenného života alebo každodenných problémov (Tang a kol., 2014; Tonioni a kol., 2014). V tretej časti modelu, v dôsledku následného správania, ak užívateľ prejde do režimu online a dostane podporu z hľadiska nefunkčného zvládania problémov alebo negatívnej nálady a osoba očakáva, že používanie internetu ich odvráti od problémov alebo negatívnych pocitov, tým viac Pravdepodobne sa obrátia na internet, aby unikli pocitom, ktoré dokazujú strata kontroly, zlá správa času, chuť do jedla a väčšie sociálne problémy. Úloha procesov zosilnenia a kondicionovania bola v literatúre dobre opísaná v súvislosti s vývojom a udržiavaním porúch súvisiacich s látkou (napr. Robinson a Berridge, 2001, 2008; Kalivas a Volkow, 2005; Everitt a Robbins, 2006). Tiež sme tvrdili, že pozitívne a negatívne posilňovanie štýlu zvládania a očakávaní používania internetu má za následok postupnú stratu kognitívnej kontroly nad používaním internetu, ktorá je sprostredkovaná prefrontálnym (výkonným) fungovaním (Brand a kol., 2014).

Tento model síce dobre zapadá do predchádzajúcej literatúry o kľúčových zisteniach týkajúcich sa psychologických mechanizmov IA (pozri prehľady podľa Kuss a Griffiths, 2011a,b; Griffiths, 2012) a tiež s najnovšími neuropsychologickými a neuroimagingovými korelátmi GIA a odlišnými typmi SIA (Kuss a Griffiths, 2012; Brand a kol., 2014), tento model stále potrebuje empirické dôkazy z hľadiska prírastkovej platnosti. V tejto štúdii sme sa zamerali na prevod hypotéz zhrnutých v teoretickom modeli GIA načrtnutom vyššie do štatistického modelu na úrovni latentných premenných a testovali sa prediktorové a mediátorové účinky na závažnosť symptómov GIA pomocou rozsiahlej internetovej populácie. Pomocou overených psychologických a osobnostných opatrení sme najskôr posúdili základné charakteristiky osôb pri všeobecnom predpovedaní nadmerného a návykového používania internetu. Použitím overeného opatrenia na zvládanie a novo vyvinutej miery očakávania na používanie internetu sme testovali, či slabé schopnosti zvládať problémy a používanie internetu na internete (napríklad používanie internetu na odstránenie negatívnych pocitov alebo nepríjemných situácií) sprostredkujú spojenie medzi základnými charakteristikami človeka a symptómami GIA.

Materiály a metódy

Operatizovaný model

Najprv sme preložili teoretický model opísaný v úvode a ilustrovaný v článku Brand et al. (2014) do testovateľného a funkcionalizovaného štatistického modelu. Pre každú z dimenzií uvedených v teoretickom modeli sme vybrali aspoň dve manifestné premenné na vytvorenie modelu štruktúrnej rovnice (SEM) na latentnej úrovni. Pre každú premennú sme potom použili špecifickú mierku (každá pozostávajúca z niekoľkých položiek, pozri opis nástrojov nižšie) na operáciu manifestných premenných. Tento operatizovaný model ako SEM na latentnej úrovni je znázornený na obrázku č 1.

 

OBRÁZOK 1. Operatizovaný model, vrátane hlavných predpokladov teoretického modelu o GIA, o latentnej dimenzii.

Predmety

Pomocou komplexného online prieskumu sme mali respondentov 1148. Po vylúčení účastníkov 129 z dôvodu neúplných údajov v psychometrických mierkach pozostávala z konečnej vzorky N = 1019. Účastníci boli prijímaní reklamami, internetovými platformami (účet Facebook tímu Team General Psychology: Cognition), e-mailové zoznamy študentom univerzity v Duisburgu v Essene a prostredníctvom letákov v miestnych krčmách a baroch, ako aj slovnými informáciami ústne odporúčania. Reklamy, e-maily a letáky obsahovali vyhlásenie, že účastníci sa môžu zúčastniť prieskumu, ktorý má šancu vyhrať jednu z nasledujúcich položiek: (1) iPad, (2) iPad mini, (3) iPod nano, (4) ) iPod shu ffl e, darčekové karty 20 Amazon (každý 50 v eurách). Štúdiu schválila miestna etická komisia.

Priemerný vek konečnej vzorky bol 25.61 rokov (SD = 7.37). Vzorka zahŕňala 625 (61.33%) žien a 385 (37.78%) mužov (deväť dobrovoľníkov na túto otázku neodpovedalo). Pokiaľ ide o situáciu v súkromnom živote, 577 účastníkov (56.62%) žilo vo vzťahu alebo boli manželia a 410 (40.24%) uviedlo, že žiadny súčasný vzťah nemajú (32 účastníkov na túto otázku nereagovalo). V čase hodnotenia bolo 687 účastníkov (67.42%) študentov, 332 účastníkov (32.58%) malo bežné zamestnanie (s našimi bez akademického vzdelania). Z celej vzorky 116 účastníkov (11.4%) splnilo kritériá na problematické používanie internetu [cut-off> 30 v krátkom teste závislosti na internete (s-IAT), pozri popis nástroja nižšie] a 38 účastníkov (3.7%) pre patologické použitie internetu (> 37 v s-IAT). Priemerný čas strávený na internete bol 972.36 min / týždeň (SD = 920.37). Z celej vzorky 975 osôb využilo stránky sociálnych sietí / komunikácie (M_{min / týždeň} = 444.47, SD = 659.05), jednotlivci 998 (97.94%) hľadali informácie na internete (M_{min / týždeň} = 410.03, SD = 626.26), jednotlivci 988 (96.96%) používali nákupné weby (M_{min / týždeň} = 67.77, SD = 194.29), online hry používali účastníci 557 (54.66%, M_{min / týždeň} = 159.61, SD = 373.65), hazardné hry online uskutočnili účastníci 161 (15.80%, M_{min / týždeň} = 37.09, SD = 141.70) a cybersex používali jednotlivci 485 (47.60%, M_{min / týždeň} = 66.46, SD = 108.28). Pokiaľ ide o používanie viacerých internetových aplikácií, účastníci 995 (97.64%) uviedli, že pravidelne používajú tri alebo viac vyššie uvedených internetových aplikácií.

nástroje

Krátky test závislosti na internete (s-IAT)

Symptómy IA boli hodnotené nemeckou krátkou verziou testu závislosti na internete (Pawlikowski a kol., 2013), ktorá vychádza z pôvodnej verzie vyvinutej spoločnosťou Young (1998). V krátkej verzii (s-IAT) musí byť 12 položiek zodpovedaných na päťbodovej škále od 1 (= nikdy) do 5 (= veľmi často), čo vedie k súčtu skóre od 12 do 60, zatiaľ čo skóre> 30 označuje problematické používanie internetu a skóre> 37 označuje patologické použitie internetu (Pawlikowski a kol., 2013). Systém s-IAT pozostáva z dvoch faktorov: strata kontroly nad časom a riadenie času a túžba po spoločenských problémoch (z ktorých každý má šesť položiek). Aj keď položky 12 zaťažujú dva faktory v prieskumnej aj potvrdzovacej analýze faktorov (CFA; Pawlikowski a kol., 2013), zachytávajú kľúčové príznaky IA, ako je napríklad opísané v modeli komponentov od (Griffiths, 2005). Prvá podkategória „strata kontroly nad časom / riadenie času“ hodnotí, ako silná osoba trpí problémami s časovým riadením v každodennom živote v dôsledku svojho používania internetu (napr. „Ako často zanedbávate domáce práce, aby strávila viac času online?“ A „Ako často strácate spánok kvôli online neskoro v noci?“). Položky tejto podskupiny tiež hodnotia negatívne dôsledky spôsobené nadmerným využívaním internetu (napr. „Ako často trpia vaše ročníky alebo školská práca z dôvodu času, ktorý trávite online?“). Taktiež sa meria, či subjekty trpia stratou kontroly nad používaním internetu a či sa pokúsili obmedziť používanie internetu a zlyhali (napr. „Ako často zistíte, že zostávate online dlhšie, ako ste zamýšľali?“ A „Ako často) Snažíte sa skrátiť čas, ktorý strávite online a ktorý zlyhá? “). Všetky položky nemeria čas strávený online, ale to, či jednotlivci pociťujú stratu kontroly nad používaním internetu a problémami v každodennom živote v dôsledku ich používania na internete. Druhá podskupina „túžba po sociálnych problémoch“ meria účinky nadmerného používania internetu na spoločenské interakcie a starosti s médiom (napr. „Ako často sa cítite byť obťažovaná internetom, keď sa o ňom zaujímate alebo o ňom snívate?“). Položky tejto podskupiny tiež hodnotia interpersonálne problémy (napr. „Ako často vás naštve, kričia alebo sú naštvané, keď vás niekto obťažuje, keď ste online?“) A reguláciu nálady (napr. „Ako často sa cítite depresívne, náladové? alebo ste nervózni, keď ste o, ine, ktorý zmizne, keď sa vrátite do režimu online?). Všetky položky obsahujú výrazy „internet“ alebo „online“ vo všeobecnosti bez zamerania na určitú aplikáciu. V inštrukcii boli účastníci informovaní o tom, že všetky otázky sa týkajú ich všeobecného používania internetu vrátane všetkých použitých aplikácií.

S-IAT má dobré psychometrické vlastnosti a platnosť (Pawlikowski a kol., 2013). V našej vzorke bola vnútorná konzistencia (Cronbachova α) pre celú škálu 0.856, 0.819 pre stratu faktora riadenia / času a 0.751 pre faktorovú chuť / sociálne problémy.

Stručný príznakový inventár - mierka depresie

Príznaky depresie boli hodnotené podľa nemeckej verzie (Franke, 2000) čiastkovej depresie stručného zoznamu symptómov (Boulet and Boss, 1991; Derogatis, 1993). Stupnica pozostáva zo šiestich položiek hodnotiacich depresívne symptómy za posledných 7 dní. Odpovede musia byť poskytnuté v päťbodovej stupnici od 0 (= vôbec nie) do 4 (= extrémne). Vnútorná konzistencia (Cronbachova α) v našej vzorke bola 0.858.

Stručný príznakový inventár - mierka interpersonálnej citlivosti

Pri nemeckej verzii sa hodnotili príznaky sociálnej úzkosti a medziľudskej citlivosti (Franke, 2000) čiastkovej interpersonálnej citlivosti stručného zoznamu symptómov (Boulet and Boss, 1991; Derogatis, 1993). Stupnica pozostáva zo štyroch položiek a odpovede sa musia uvádzať v päťbodovej stupnici od 0 (= vôbec nie) do 4 (= extrémne). Vnútorná konzistencia (Cronbachova α) v našej vzorke bola 0.797.

Stupnica sebavedomia

Sebaúcta bola hodnotená stupnicou sebavedomia (Rosenberg, 1965). Použili sme tu upravenú nemeckú verziu (Collani a Herzberg, 2003), ktorý pozostáva z desiatich položiek. Odpovede musia byť uvedené v štvorbodovej stupnici od 0 (= dôrazne nesúhlasím) do 3 (= dôrazne súhlasím). Vnútorná konzistencia (Cronbachova α) v našej vzorke bola 0.896.

Stupnica vlastnej efektívnosti

Samoúčinnosť sa hodnotila stupnicou samoúčinnosti (Schwarzer a Jeruzalem, 1995), ktorá pozostáva z položiek 10. Odpovede musia byť uvedené v štvorbodovej stupnici od 1 (= nie je pravda) do 4 (= presne pravda). Vnútorná konzistencia (Cronbachova α) v našej vzorke bola 0.863.

Trierov inventár pre chronický stres

Zraniteľnosť stresu bola meraná skríningovou verziou Trierovho inventára pre chronický stres (TICS; Schulz a kol., 2004). Skríning obsahuje položky 12 o vystavení stresu v posledných 3 mesiacoch. Na každý výrok sa musí odpovedať v päťbodovej stupnici od 0 (= nikdy) do 4 (= veľmi často). Vnútorná konzistencia (Cronbachova α) v našej vzorke bola 0.908.

Stupnica osamelosti

Krátka verzia stupnice osamelosti (De Jong Gierveld a Van Tilburg, 2006) sa použilo na meranie pocitov osamelosti (subcale emocionálna osamelosť, tri položky) a vnímanej sociálnej podpory (subcale sociálnej podpory, tri položky). Na všetky výroky je potrebné odpovedať v päťbodovej stupnici od 1 (= nie!) Do 5 (= áno!). Vnútorná konzistentnosť (Cronbachova α) v našej vzorke bola 0.765 pre subcale emocionálnu osamelosť a 0.867 pre subcale social support.

Stručná kópia

Stručná kópia (Carver, 1997) meria štýl zvládania v niekoľkých rôznych subdoménach. Použili sme tu tri podskupiny nemeckej verzie (Knoll a kol., 2005): odmietnutie, užívanie návykových látok a narušenie správania. Každá čiastková škála bola zastúpená dvoma položkami, na ktoré bolo potrebné odpovedať v štvorbodovej stupnici od 1 (= to som vôbec nerobil) až po 4 (= veľa som to robil). Vnútorná konzistencia (Cronbachova α) v našej vzorke bola 0.561 pre subcale popieranie, 0.901 pre subcale substanciu a 0.517 pre subcale behaviorálne odpojenie. Vzhľadom na to, že váhy pozostávajú iba z dvoch položiek, a keďže sa tento prístroj použil vo viacerých validačných štúdiách vrátane správ o spoľahlivosti opätovného testovania, považujeme spoľahlivosť za prijateľnú.

Stupnica očakávaní používania internetu

Na posúdenie očakávaného používania internetu sme vyvinuli novú škálu pozostávajúcu - v prvej verzii - položiek 16. Tieto položky odrážajú niektoré kľúčové motivačné faktory, ako napríklad uvádza Xu a kol. (2012) a tiež Yee (2006), Položky boli priradené priori do dvoch stupníc (každá s ôsmimi položkami): Očakávania používania internetu odrážajúce pozitívne posilnenie (napr. „Používam internet na potešenie“) a tie, ktoré odrážajú negatívne posilňovanie (napr. „Používam internet na odvrátenie problémov“). Všetky odpovede boli poskytnuté v šesťbodovej stupnici od 1 (= úplne nesúhlasím) do 6 (= úplne súhlasím). Na základe údajov, ktoré sme zhromaždili v tejto štúdii (N = 1019), vykonali sme prieskumnú faktorovú analýzu (EFA). Horn's (1965) paralelná analýza a minimálny priemerný čiastočný (MAP) test (Velicár, 1976) sa použili na určenie vhodného počtu faktorov. Výsledkom tohto postupu bolo stabilné dvojfaktorové riešenie. EFA s analýzou hlavných komponentov a rotáciou varimax sa potom uskutočnila s cieľom posúdiť štruktúru stupnice očakávania na používanie internetu (IUES). Výsledky EFA uzavreté konečnou verziou IUES s položkami 8 s dvojfaktorovou štruktúrou zostávajú (tabuľka) 1). Pri týchto dvoch faktoroch sme pozorovali vysvetlenie odchýlky na úrovni 63.41%. Prvý faktor obsahuje štyri položky s vysokým zaťažením na hlavný faktor (> 0.50) a nízkym zaťažením na druhý faktor (<0.20) a týka sa pozitívnych očakávaní, preto sme tento faktor pomenovali „pozitívne očakávania“. Druhý faktor sa skladá zo štyroch položiek s vysokým zaťažením hlavného faktora (> 0.50) a nízkym zaťažením druhého faktora (<0.20) a zo všetkých položiek súvisiacich s používaním internetu, aby sa zabránilo negatívnym pocitom alebo myšlienkam alebo aby sa tak zmiernili, preto sme to pomenovali faktor „očakávania vyhnutia sa“. Oba faktory majú dobrú spoľahlivosť („pozitívne očakávania“: Cronbachovo α = 0.832 a „očakávané vyhýbanie sa“ Cronbachovej α = 0.756). Tieto dva faktory významne korelovali (r = 0.496, p <0.001) s miernym účinkom (Cohen, 1988).

 

TABUĽKA 1. Zaťaženie faktorov a spoľahlivosť dvoch faktorov IUES, prostriedky hodnotených položiek a čísla položiek.

Aby sme zabezpečili faktorovú štruktúru nástroja, hodnotili sme ďalšiu vzorku subjektov 169 (priemerný vek = 21.66, SD = 2.69; ženy 106) na aplikáciu CFA. CFA sa uskutočnilo s programom MPlus (Muthén a Muthén, 2011). Na hodnotenie prispôsobenia modelu sme použili štandardné kritériá (Hu a Bentler, 1995, 1999): Štandardizovaný štandardný stredný reziduálny štvorec (SRMR; hodnoty pod 0.08 označujú dobré prispôsobenie sa údajom), porovnávacie indexy prispôsobenia (CFI / TLI; hodnoty nad 0.90 označujú dobré prispôsobenie, hodnoty nad 0.95 vynikajúcou zhodou) a stredný priemerný štvorec chyba pri aproximácii (RMSEA; „skúška tesnej zhody“; hodnota pod 0.08 s hodnotou významnosti pod 0.05 označuje prijateľné prispôsobenie). CFA potvrdila dvojfaktorové riešenie pre IUES s dobrými až vynikajúcimi parametrami: RMSEA bol 0.047, CFI bol 0.984, TLI bol 0.975 a SRMR bol 0.031. Χ² test nebol významný, χ² = 24.58, p = 0.137, čo naznačuje, že údaje sa významne nelíšili od teoretického modelu (riešenie s dvoma faktormi, ako je uvedené v tabuľke 1) 1Táto vzorka bola odobratá iba pre CFA. Údaje neboli zahrnuté do ďalších analýz.

Štatistické analýzy

Štatistické štandardné postupy sa uskutočňovali s SPSS 21.0 pre Windows (IBM SPSS Statistics, uvoľnené 2012). Pearsonove korelácie boli vypočítané na testovanie vzťahov nultého poriadku medzi dvoma premennými. Na kontrolu údajov pre odľahlé hodnoty sme vytvorili normálne distribuovanú náhodnú premennú s rovnakou strednou štandardnou odchýlkou, ako sme zistili v s-IAT (celkové skóre). Táto náhodná premenná by sa teoreticky nemala vzťahovať na všetky sledované premenné, ak korelácie neboli ovplyvnené odľahlými hodnotami v údajoch. Všetky korelácie s náhodnou premennou boli veľmi nízke, rs <0.049, čo naznačuje, že v žiadnej z mierok v konečnej vzorke neboli žiadne podstatne ovplyvniteľné odľahlé hodnoty (N = 1019). Okrem toho boli vizuálne kontrolované rozptyly medzi premennými. Opäť sa nezistili žiadne extrémne extrémne hodnoty. Analýzy sa preto uskutočnili so všetkými subjektmi.

Analýza SEM bola vypočítaná s programom MPlus 6 (Muthén a Muthén, 2011). Chýbali žiadne údaje. Pred testovaním celého modelu sa prispôsobili aj latentné rozmery pomocou CFA v MPlus. Pre SEM aj CFA sa použil odhad parametrov maximálnej pravdepodobnosti. Pri hodnotení prispôsobenia modelu sme použili štandardné kritériá (Hu a Bentler, 1995, 1999), ako už bolo opísané v predchádzajúcej časti. Na použitie analýzy mediátora sa vyžadovalo podľa Baron a Kenny (1986), že všetky premenné zahrnuté v mediácii by mali navzájom korelovať. Moderované regresie sme použili aj na analýzu potenciálnych účinkov moderátora ako ďalšie analýzy na alternatívnu konceptualizáciu koncepcie zvládania.

výsledky

Opisné hodnoty a korelácie

Priemerné skóre vzoriek v s-IAT a všetky ostatné použité stupnice sú uvedené v tabuľke 2, Priemerné skóre s-IAT M = 23.79 (SD = 6.69) je celkom porovnateľné so skóre uvedeným v správe Pawlikowski a kol. (2013) pre vzorku subjektov 1820 všeobecnej populácie (priemerné skóre s-IAT bolo M = 23.30, SD = 7.25). Bivariačné korelácie medzi s-IAT (skóre súčtu) a skóre v podaných dotazníkoch a mierkach sú uvedené v tabuľke 3.

 

TABUĽKA 2. Priemerné skóre použitých váh.

 

TABUĽKA 3. Bivariačné korelácie medzi s-IAT (skóre skóre) a skóre v podaných dotazníkoch.

Latentné dimenzie navrhovaného modelu v analýze potvrdzujúcich faktorov

Za účelom systematického testovania navrhovaného teoretického modelu sme najskôr analyzovali faktorový model, čo znamená, že sa testovalo, či latentné dimenzie sú prijateľne reprezentované manifestnými premennými. Preto sa CFA uskutočňovalo so šiestimi latentnými rozmermi (jedna závislá dimenzia, tri predikčné rozmery, dve dimenzie mediátora). RMSEA bol 0.066 s p <0.001, CFI bol 0.951, TLI bol 0.928 a SRMR bol 0.041, čo naznačuje dobré prispôsobenie modelu.

Prvú latentnú dimenziu „symptómov GIA“ dobre reprezentovali skóre v dvoch faktoroch s-IAT (strata kontroly nad časom / riadenie času a túžba / sociálne problémy) podľa zámeru. Prvé prediktorové premenné „psychopatologické príznaky“ boli významne zastúpené dvoma subškálami BSI (depresia a interpersonálna citlivosť). Dimenziu „osobnostné aspekty“ dobre reprezentovali tri predpokladané manifestné premenné (sebavedomie, sebaúcta a zraniteľnosť stresom) a poslednú predikčnú dimenziu „spoločenské poznanie“ dobre reprezentovali dve subškály stupnice osamelosti (emocionálne osamelosť a sociálna podpora). Výsledky ukázali, že prvý hypotézovaný mediátorský rozmer „zvládania“ bol dobre reprezentovaný tromi podskupinami COPE (popieranie, zneužívanie návykových látok a odpojenie od správania) a druhý mediátorský rozmer „očakávania používania internetu“ boli dobre reprezentované dvoma faktormi IUES ( očakávané očakávania a očakávania na vyhýbanie sa daňovým povinnostiam).

Celkovo CFA uviedla, že latentné dimenzie sú prijateľne reprezentované manifestnými premennými. Iba pri dimenzii zvládania rozsahu má zneužívanie návykových látok slabšie zaťaženie faktorom (β = 0.424), ale stále významné (p <0.001), a preto postačuje, pretože celkový model dobre vyhovuje údajom. Všetky činitele zaťaženia a štandardné chyby sú uvedené v tabuľke 4.

 

TABUĽKA 4. Koeficienty zaťaženia manifestačných premenných latentných rozmerov, testované s CFA v MPlus.

Model úplnej štrukturálnej rovnice

Navrhovaný teoretický model latentnej dimenzie s GIA ako závislou premennou (modelovaný dvoma faktormi s-IAT) priniesol dobré zladenie s údajmi. RMSEA bol 0.066 s p <0.001, CFI bol 0.95, TLI bol 0.93 a SRMR bol 0.041. Symbol χ² test bol významný, χ² = 343.89, p <0.001, čo je vzhľadom na veľkú veľkosť vzorky normálne. Avšak χ² test pre základný model bol tiež významný pri značne vyššom χ² hodnota, χ² = 5745.35, p <0.001. V súhrne údaje zodpovedali navrhovanému teoretickému modelu. Celkovú veľkú časť 63.5% odchýlky v GIA významne vysvetlil celý SEM (R² = 0.635, p <0.001). Model a všetky priame a nepriame účinky sú znázornené na obrázku 2.

 

OBRÁZOK 2. Výsledky modelu štruktúrnej rovnice vrátane faktorového zaťaženia latentných rozmerov, β-váh, p- hodnoty a zvyšky. ***p <0.001.

Všetky tri priame účinky prediktorov na GIA neboli významné (obrázok č 2). Upozorňujeme však, že priamy účinok latentných variabilných psychopatologických aspektov sa s mierou nepodarilo dosiahnuť p = 0.059. Tu je potrebné vziať do úvahy, že β-váha bola negatívna, čo naznačuje, že - v prípade, že by sme interpretovali marginálne významný priamy účinok - vyššia depresia a sociálna úzkosť boli sprevádzané nižšími symptómami GIA, ak by bol nepriamy účinok z psychopatologických aspektov sú rozdelené dve premenné mediátora (zvládanie a očakávania používania internetu). Priame účinky psychopatologických aspektov dvoch latentných predikčných premenných a osobnosti na zvládanie premenných latentných mediátorov a očakávania súvisiace s používaním internetu boli významné. Naopak priame účinky latentných variabilných sociálnych kognícií na očakávania zvládania a používania internetu neboli významné, čo znamená, že tieto účinky neboli významné, keď boli kontrolované účinky ďalších dvoch latentných dimenzií.

Účinky zo sociálneho poznania na očakávania používania internetu však s miernym dosahom nedosiahli význam p = 0.073. Priame účinky zvládania GIA (p <0.001) a z očakávanej dĺžky používania internetu (p <0.001) boli významné so silnými veľkosťami účinku.

Nepriamy účinok psychopatologických aspektov na zvládanie GIA bol významný (β = 0.173, SE = 0.059, p = 0.003). Významný bol aj nepriamy vplyv psychopatologických aspektov na očakávania používania internetu na GIA (β = 0.159, SE = 0.072, p = 0.027). Významný bol aj nepriamy vplyv osobnostných aspektov na zvládanie GIA (β = –0.08, SE = 0.041, p = 0.05), ale efekt bol veľmi malý. Nepriamy vplyv aspektov osobnosti na očakávania používania internetu na GIA bol významný (β = –0.160, SE = 0.061, p = 0.009). Oba nepriame vplyvy zo sociálneho poznania na zvládanie problému (β = 0.025, SE = 0.030, p = 0.403) a sociálne poznanie v súvislosti s očakávaním používania internetu (β = –0.08, SE = 0.045, p = 0.075) na GIA neboli významné. Model so všetkými faktorovými zaťaženiami a β- hmotnosť je znázornená na obrázku 2, Psychopatologické aspekty latentnej dimenzie významne korelovali s osobnostnými aspektmi latentnej dimenzie (r = -0.844, p <0.001) a so skrytým rozmerom sociálne poznanie (r = –0.783, p <0.001). Korelovali tiež dve latentné dimenzie osobnostné aspekty a sociálne poznávanie (r = 0.707, p <0.001).

Dodatočné analýzy

Opísaný model bol teoreticky argumentovaný a následne model, ktorý sme testovali ako prvý. Následne sme však niektoré ďalšie modely alebo časti modelu testovali osobitne, aby sme lepšie pochopili základné mechanizmy GIA. Prvým problémom, ktorý sme sa zaoberali, bol vplyv psychopatológie na GIA, pretože sme zistili, že je zaujímavé, že priamy účinok, aj keď nie významný, bol v SEM negatívny (pozri obrázok). 2), hoci na bivariačnej úrovni boli korelácie pozitívne. Jednoduchý model s psychopatologickými aspektmi (predstavovaný depresiou BIS a sociálnou úzkosťou BSI) ako prediktor a GIA (predstavovaný dvoma faktormi s-IAT) ako závislou premennou, mal dobrý model vhodný (všetky indexy vhodnosti sú lepšie ako prijateľné) a účinok bol pozitívny (β = 0.451, p <0.001). Vypočítali sme tiež model bez dvoch mediátorov, čo znamená, že psychopatologické aspekty, osobnostné aspekty a sociálne aspekty slúžili ako priame prediktory a GIA bola závislá premenná (všetky premenné na latentnej úrovni s rovnakými premennými použitými v celom SEM, pozri obrázok) 2). Model bez mediátorov mal tiež dobré ukazovatele zhody (s jedinou výnimkou: RMSEA bola s 0.089om trochu vysoká) a priame účinky na GIA (dva faktory s-IAT) boli: vplyv psychopatologických aspektov na GIA β = 0.167, p = 0.122; vplyv osobnostných aspektov na GIA β = –0.223, p = 0.017; a vplyv sociálnych aspektov na GIA β = –0.124, p = 0.081. Všimnite si, že vplyv psychopatologických aspektov na GIA je v tomto modeli stále pozitívny (ale nie významný), keď je účinok kontrolovaný na účinky osobnostných a sociálnych aspektov. Celkovo možno povedať, že výsledky celkovej SEM hovoria o úplnom sprostredkovaní účinku psychopatologických aspektov na GIA dvoma sprostredkovateľmi (zvládanie a očakávania), čo ďalej zdôrazňujú dve ďalšie analýzy, ktoré ukazujú, že pozitívny vplyv na bivariačnú úroveň av jednoduchom modeli sa redukuje zahrnutím ďalších premenných ako prediktorov.

Teoreticky sme sa zaoberali zvládaním situácie ako sprostredkovateľa (Brand a kol., 2014). Dá sa však tiež tvrdiť, že zvládanie nesprostredkováva účinok psychopatologických aspektov, ale pôsobí ako moderátor. Aby sa zabezpečilo, že konceptualizácia zvládania ako sprostredkovateľa namiesto moderátora je vhodná, vypočítali sme niektoré moderátorské analýzy pomocou moderovaných regresných analýz. Keď sa napríklad používajú psychopatologické aspekty ako prediktor, zvládanie ako moderátor a s-IAT (súčet skóre) ako závislá premenná, psychopatologické aspekty (β = 0.267) a zvládanie (β = 0.262) vysvetľujú odchýlku v s-IAT. významne (oboje p <0.001), ale ich interakcia významne nepridáva vysvetlenie odchýlky (zmeny v R² = 0.003, p = 0.067, p = -0.059) a prírastok moderátorského efektu je takmer nula (0.3%).

Vek a pohlavie sme tiež považovali za potenciálne premenné, ktoré môžu mať vplyv na štruktúru modelu. Aby sme to mohli otestovať, najprv sme vypočítali bivariačné korelácie medzi vekom a všetkými ostatnými premennými, čo viedlo k veľmi nízkym koreláciám. Existuje iba jedna korelácia s r = 0.21 (vek a očakávaná dĺžka pobytu), čo je stále nízky účinok (Cohen, 1988) a všetky ďalšie korelácie mali účinky medzi r = 0.016 a r = 0.18 s najväčšou bytosťou r <0.15 a r <0.10. Korelácia medzi vekom a s-IAT bola tiež veľmi nízka r = –0.14 (hoci významné pri p <0.01, čo je zrejmé v tak veľkej vzorke). V súhrne neboli splnené požiadavky na zahrnutie veku do modelu sprostredkovania (Baron a Kenny, 1986) a rozhodli sme sa nezahrnúť vek do ďalšieho modelu. Pokiaľ ide o pohlavie, porovnali sme priemerné skóre skupín všetkých použitých mierok a zistili sme iba jeden významný skupinový rozdiel (BSI sociálna úzkosť, ženy mali vyššie skóre s nízkym účinkom d = 0.28, všetky ostatné účinky boli nižšie ako 0.28, účinok na skóre s-IAT bol d = 0.19). Napriek tomu sme otestovali, či je štruktúra modelu odlišná pre ženy a mužov pomocou analýzy strednej štruktúry v analýze SEM. To znamená, že sme testovali, či je SEM (pozri obrázok č 2) je rovnaká pre mužov aj ženy. H0 tohto testu je: teoretický model = model pre skupinu „muži“ = model pre skupinu „ženy“. Všetky vhodné indexy boli prijateľné, čo naznačuje, že štruktúra vzťahov sa u mužov a žien významne nelíšila. RMSEA bol 0.074 s p <0.001, CFI bol 0.93, TLI bol 0.91 a SRMR bol 0.054. Symbol χ² test bol významný, χ² = 534.43, p <0.001, čo je vzhľadom na veľkú veľkosť vzorky normálne. Avšak χ² test pre základný model bol tiež významný pri značne vyššom χ² hodnota, χ² = 5833.68, p <0.001. Príspevok k χ² testovaného modelu u mužov a žien boli porovnateľné (χ² príspevky žien = 279.88, χ² príspevky mužov = 254.55). Aj keď celková štruktúra modelu sa u mužov a žien významne nelíši, preskúmali sme jednoduchú cestu a zistili sme tri rozdiely. Cesta od osobnostných aspektov k zvládaniu bola u mužov významná (β = –0.437, p = 0.002), ale nie u žien (β = –0.254, p = 0.161) a vplyv osobnosti na očakávania bol významný u mužov (β = -0.401, p = 0.001), ale nie u žien (β = –0.185, p = 0.181). Okrem toho bol účinok psychopatologických aspektov na očakávania významný u žien (β = 0.281, p = 0.05), ale nie u mužov (β = 0.082, p = 0.599). Všetky ostatné účinky a zastúpenie latentných dimenzií sa nelíšili medzi mužmi a ženami a tiež sa nelíšili od celkového modelu znázorneného na obrázku 2, Súhrnne možno povedať, že celý testovaný model je platný pre mužov a ženy, hoci negatívny vplyv aspektov osobnosti na zvládanie a očakávania sa vyskytuje častejšie u mužov v porovnaní so ženami a vplyv psychopatologických aspektov na očakávania sa vyskytuje u žien, ale nie u mužov. ,

Diskusia

Zaviedli sme nový teoretický model o vývoji a udržiavaní návykového používania internetu (Brand a kol., 2014), ktorá vychádza z hlavných tvrdení spoločnosti Davis (2001) ktorý najprv navrhol rozlíšenie medzi všeobecným nadmerným využívaním internetu (GIA) a špecifickou závislosťou od určitých internetových aplikácií (SIA). V súčasnej štúdii sme preložili teoretický model o GIA do funkcionalizovaného modelu na latentnej úrovni a štatisticky sme testovali SEM pomocou online prieskumu o internetovej populácii respondentov 1019. Zistili sme, že celkovo dobrý model vyhovuje údajom a predpokladanej SEM, čo predstavuje hlavné aspekty teoretického modelu a vysvetlil 63.5% rozptylu symptómov GIA meraných pomocou s-IAT (Pawlikowski a kol., 2013).

Tento model je prvým, ktorý spojil prvky spojené s IA, ako sú depresia, sociálna úzkosť, nízka sebaúcta, nízka sebapôsobenie a vyššia zraniteľnosť stresom. Na základe dôrazu na kognície súvisiace s rozvojom IA a na návykové správanie všeobecne (Lewis a O'Neill, 2000; Dunne a kol., 2013; Newton a kol., 2014), model skúma, či dve premenné mediátora (štýly zvládania a očakávania používania internetu) ovplyvňujú priame účinky predikčných premenných (psychopatológia, osobnosť a sociálne poznanie) na vývoj GIA. Výsledky ukazujú, že štýly zvládania a očakávania z používania internetu zohrávajú významnú úlohu.

Všetky premenné (prediktory a mediátory) zahrnuté v modeli významne korelovali so skóre s-IAT na úrovni bivariatu. To je v zásade v súlade s predchádzajúcim výskumom bivariačných vzťahov medzi symptómami IA a osobnostnými aspektmi, psychopatologickými symptómami a inými osobnými premennými, ako sa uvádza v úvode. V analýze SEM však všetky priame účinky troch hlavných prediktorov (na latentnú dimenziu) už neboli významné, keď do modelu zahrnuli predpokladané mediátory. To znamená, že psychopatologické aspekty (depresia, sociálna úzkosť), osobnostné aspekty (sebaúcta, sebaúčinnosť a zraniteľnosť stresom), ako aj sociálne poznanie (emocionálna osamelosť, vnímaná sociálna podpora) nemajú priamy vplyv na symptómy GIA, ale že ich vplyv je sprostredkovaný buď nefunkčným štýlom zvládania alebo očakávaním používania internetu, alebo oboma. Psychopatologické aspekty a osobnostné aspekty však výrazne predpovedajú dysfunkčný štýl zvládania a očakávania používania internetu. Sociálne kognície však významne nesúvisia s zvládaním a očakávaním, keď je ich relatívny vplyv kontrolovaný kvôli účinkom psychopatologických a osobnostných aspektov (ale všimnite si, že tri predikčné latentné dimenzie boli významne korelované a že účinok sociálnych kognícií na používanie internetu). očakávania mierne nedosiahli význam). Priame účinky štýlu zvládania a očakávania na symptómy GIA boli významné. Súhrnne možno povedať, že súčasná štúdia, hoci s neklinickou populáciou, nielen potvrdzuje predchádzajúce zistenia týkajúce sa významu štýlu zvládania záťaže a riešenia stresových životných udalostí (Kardefelt-Winther, 2014; Tang a kol., 2014; Tonioni a kol., 2014), ako aj očakávania používania internetu (Turel a Serenko, 2012; Xu a kol., 2012; Lee et al., 2014) na rozvoj alebo udržiavanie symptómov GIA, ale výslovne zdôrazňuje úlohu zvládania a očakávania ako sprostredkovateľov v procese, ktorý je základom GIA.

Model bol testovaný na veľkej online populácii. Model sa musí testovať s jasne definovanými klinickými vzorkami, ako sú napríklad jedinci hľadajúci liečbu. Význam modelu by bol v porovnaní s klinickou populáciou robustnejší, aby bolo možné vyvodiť presnejšie klinické implikácie. Aj keď 11.3% zo vzorky uviedlo problematické používanie internetu a 3.7% sa opísalo, že má návykové používanie internetu, táto štúdia sa považuje iba za počiatočný pohľad, aby sa zistilo, či model funguje, a vyvodí štatistické závery, ktoré by mohli mať klinický význam. Ako nový model so štatistickým významom, ktorý využíva množstvo psychologických a osobnostných testov na používateľov online, je však možné opatrne urobiť niekoľko klinických dôsledkov, ktoré môžu inšpirovať budúci výskum.

Po prvé, u jedincov s dysfunkčným zvládaním problémov vo svojom živote, ktorí majú očakávania, že internet možno použiť na zvýšenie pozitívnej alebo na zníženie negatívnej nálady, môže byť pravdepodobnejšie, že sa vyvinie GIA. Účinky psychopatologických aspektov na dysfunkčné zvládanie a očakávania súvisiace s používaním internetu boli navyše pozitívne, čo naznačuje, že vyššie príznaky depresie a sociálnej úzkosti môžu zvýšiť riziko stratégií dysfunkčného zvládania a tiež očakávaní, že internet poskytuje pomoc pri zvládaní stresu alebo negatívnych účinkov. náladu. Pravdepodobnosť použitia návykových spôsobov používania internetu sa zvyšuje iba vtedy, keď tieto procesy konajú súbežne, čo znamená kombináciu psychopatologických symptómov a zvládania / očakávania.

Po druhé, hoci počet štúdií zameraných na liečbu GIA je obmedzený, metaanalýza uverejnená autorom: Winkler a kol. (2013) tvrdí, že kognitívno-behaviorálna terapia je metódou voľby. Je to založené najmä na analýze účinkov liečby na čas strávený online, depresie a príznaky úzkosti. V skutočnosti je kognitívno-behaviorálna terapia IA (CBT-IA; Young, 2011a) bola identifikovaná ako najbežnejšia forma liečby IA (Cash et al., 2012). V rámci kognitívno-behaviorálnej liečby GIA navrhnutej Mladý (2011a), sa už predpokladalo, že individuálne vlastnosti, ako aj očakávania týkajúce sa zvládania a používania internetu sú relevantné pri liečbe GIA, ale empirické dôkazy boli veľmi zriedkavé (napr. Young, 2013).

Zistenia uvedené v tejto štúdii poskytujú ďalší zdroj dôkazov, ktoré ukazujú, že kognitívno-behaviorálna terapia a CBT-IA môžu pri liečbe IA pôsobiť. Osobitné kognície (štýl zvládania a očakávania používania internetu) sprostredkujú vplyv psychopatologických symptómov (depresia, sociálna úzkosť), osobnostných čŕt a sociálneho poznania (osamelosť, sociálna podpora) na príznaky GIA. Pri použití kognitívnej terapie by sa pri hodnotení mal klásť dôraz na identifikáciu dysfunkčných kognít, ktoré je potrebné riešiť. To znamená, že lekári by po vyšetrení mali preskúmať očakávania používania internetu, aby porozumeli potrebám klienta a akým spôsobom si klient myslí, že internet môže pomôcť uspokojiť.

Zistenia tiež naznačujú, že terapia by sa mala zameriavať na maladaptívne poznanie spojené s nefunkčným používaním internetu. Tieto zistenia potvrdzujú skoršie štúdie, ktoré preukázali maladaptívne poznanie, ako je nadmerná generácia, vyhýbanie sa, potlačenie, zväčšenie, riešenie maladaptívnych problémov alebo negatívne sebavedomie, sú spojené s návykovým používaním internetu (Young, 2007). Klinickým dôsledkom týchto zistení je, že terapia by mala uplatňovať kognitívnu reštrukturalizáciu a premenu na boj proti myšlienkam, ktoré vedú k návykovému používaniu internetu. Napríklad pacient trpiaci GIA môže mať príznaky sociálnej úzkosti a plachosti, a preto má niekoľko priateľov a tiež problémy s ostatnými v škole. Potom si môže myslieť, že komunikácia s ostatnými ľuďmi prostredníctvom sociálnych sietí uspokojuje jej sociálnu potrebu bez toho, aby mala strašidelné situačné aspekty „skutočnej“ sociálnej interakcie. Okrem toho môže mať pravdepodobnosť, že aj hranie online hier ju môže odvrátiť od problémov v škole a že nákup online alebo vyhľadávanie informácií na internete môže zmierniť pocity osamelosti. Terapia by ju zamerala na videnie alternatívnych miest v škole alebo v súkromnom živote, kde si môže vybudovať úctu a uspokojiť sociálne potreby. Ak prestane ospravedlňovať, že stránky sociálnych sietí, hier a nákupov sú jediné miesta, ktoré sa cítia dobre vo svojom živote, a nájde ďalšie zdravšie odbytiská, tým menej bude odkázaná na rôzne internetové aplikácie. Kognitívna terapia, ktorá pozná úlohu, ktorú zohrávajú pri vývoji GIA, môže klientom pomôcť pri reštrukturalizácii predpokladov a interpretácií, ktoré ich udržiavajú online. Tieto potenciálne klinické dôsledky výsledkov štúdie sa musia opäť liečiť opatrne, pretože sa musia replikovať v klinickej vzorke, ktorá hľadá liečbu.

Zo širšieho hľadiska však tieto zistenia získajú prehľad o tom, ako terapeuti môžu špecificky aplikovať CBT-IA na pacientov závislých od internetu. Modifikácia správania môže klientom pomôcť pri vývoji a prispôsobovaní nových a funkčných stratégií zvládania s cieľom zvládnuť každodenné problémy. Terapia sa musí zamerať na pomoc klientom pri hľadaní zdravších spôsobov zvládania problému, ako pri prechode na internet. Hlavnou súčasťou CBT-IA je behaviorálna terapia, ktorá pomáha klientom vyrovnať sa so základnými problémami, ktoré prispievajú k IA, konkrétne alebo zovšeobecnené (Young, 2011a, 2013). Zistenia naznačujú, že zlepšenie schopností zvládať by znížilo potrebu online klientov. Hoci sme sa zaoberali vzorkou všeobecnej populácie, domnievame sa, že zistenie, že zvládanie a očakávania sú mediátormi pri vývoji a udržiavaní GIA, prispievajú k lepšiemu porozumeniu mechanizmov GIA a že pravdepodobne majú určité dôsledky na liečbu, ako je uvedené vyššie. , Ďalším aspektom, ktorý nebol v súčasnej štúdii zameraný, je úloha integrity prefrontálnej kôry. Účinnosť CBT-IA môže tiež závisieť od prefrontálneho fungovania pacienta, pretože posilnenie kognitívnej kontroly nad používaním internetu v priebehu liečby pravdepodobne súvisí s výkonnými funkciami a inými kognitívnymi procesmi vyššieho poriadku. Toto je dôležité riešiť v budúcich štúdiách, pretože v poslednej dobe bolo publikovaných niekoľko článkov, ktoré ukazujú, že prefrontálne kortexové funkcie sú pravdepodobne znížené u pacientov s IA (pozri prehľad v Brand a kol., 2014).

V našej vzorke vek nepriamo koreloval so symptómami GIA, ale s veľmi nízkou veľkosťou účinku (vysvetľuje iba 1.96% rozptylu). Berúc do úvahy posledné články o používaní internetu u starších jednotlivcov (napr. Eastman a Iyer, 2004; Vuori a Holmlund-Rytkönen, 2005; Campbell, 2008; Nimrod, 2011), s výnimkou vekových vplyvov sa určite dá zistiť niekoľko aspektov používania internetu, ako napríklad používanie motívov a spôsob, akým starší ľudia zažívajú zábavu a spokojnosť na internete. Vzhľadom na to, že starší ľudia majú tiež väčšiu šancu na rozvoj výkonných dysfunkcií v dôsledku prefrontálnych zmien kôry so zvyšujúcim sa vekom (Alvarez a Emory, 2006), ktoré súvisia aj so znížením počtu rozhodnutí (Brand a Markowitsch, 2010), môže sa uvažovať o tom, že tí starší ľudia s redukciou riadiacich pracovníkov, ktorí zažívajú veľké potešenie na internete, môžu rozvíjať GIA. To však nie sú podľa našich údajov, pretože naša vzorka nezahŕňala staršie subjekty. Budúce štúdie môžu skúmať špecifické faktory zraniteľnosti spojené s rizikom GIA u starších dospelých.

Pohlavie neovplyvnilo celkovú štruktúru modelu. V predchádzajúcich článkoch sa zistili rodové účinky pre konkrétne typy hodnotení vplyvu, ako sú online hry (napr. Ko et al., 2005) a najmä cybersex (Meerkerk a kol., 2006; Griffiths, 2012; Laier a kol., 2013, 2014), ale tiež sa tvrdilo, že obe pohlavia sú vo všeobecnosti vystavené riziku rozvoja návykového používania internetu (Young a kol., 1999, 2011). V našej štúdii boli účinky pohlavia na GIA, merané pomocou s-IAT, veľmi nízke (d = 0.19, pozri výsledky), z čoho vyplýva, že minimálne vo všeobecnej populácii sú obe pohlavia rovnako ohrozené rozvojom GIA. Aj keď pohlavie neovplyvnilo všeobecnú štruktúru údajov v SEM, medzi mužmi a ženami boli určité rozdiely, pokiaľ ide o tri priame účinky z prediktorových premenných na mediátorov. Ako je zhrnuté v časti výsledkov, psychopatologické aspekty mali vplyv na očakávania u žien, a nie u mužov, negatívny vplyv aspektov osobnosti na zvládanie a očakávania sa vyskytuje častejšie u mužov ako u žien. Tieto účinky sú v súlade s literatúrou o rozdieloch medzi pohlaviami v súvislosti s depresiou a sociálnou úzkosťou (Sprock a Yoder, 1997; Moscovitch a kol., 2005), ako aj sebaúcty a sebaúčinnosti (Huang, 2012). Štúdie sa však týkalo aspektov, ktoré sú stredobodom pozornosti, menovite mediačné účinky zvládania a očakávania a ich význam pre GIA (pozri výsledky analýzy strednej štruktúry). Takže nezávisle od toho, ako môže pohlavie ovplyvniť sociálnu úzkosť, depresiu alebo niektoré aspekty osobnosti, by sa pri CBT-IA mali u oboch pohlaví zvážiť zvládanie a očakávania.

Nakoniec, existuje niekoľko obmedzení tejto štúdie. Je to novovyvinutý model, ktorý si vyžaduje ďalšie testovanie na klinickej populácii, aby bolo možné úplne vidieť jeho klinickú účinnosť pri liečbe. Malo by sa otestovať aj pomocou dlhšej verzie IAT (Young, 1998; Widyanto a McMurran, 2004) ako testovanejšie opatrenie v literatúre. Použili sme kratšiu verziu vzhľadom na dĺžku hodnotiaceho nástroja, ktorý sme použili pre celý model, ale ak by sa táto práca replikovala s klinickou vzorkou, navrhlo by sa použiť IAT spolu s ďalšími opatreniami IA, ako je napríklad hodnotenie internetu a Počítačová hra Závislosť ako stupnica (AICA-S) alebo klinický rozhovor (AICA-C) vyvinutá a potvrdená s klinickými skupinami (Wölfling a kol., 2010, 2012). Na účely tejto štúdie sme ďalej vyvinuli a otestovali dotazník o očakávaní používania internetu. Aj keď sme boli pri vývoji škály metodicky konzervatívni a opatrní, toto opatrenie by sa malo hodnotiť z hľadiska platnosti ďalších populácií a dotazník si vyžaduje ďalšie empirické testovanie v budúcich štúdiách. Ďalšie a podrobnejšie škály a rozhovory by sa mali vzťahovať aj na klinické vzorky, pretože väčšina aspektov posudzovaných v našej štúdii sa merala pomocou krátkych dotazníkov s obmedzujúcim počtom položiek, a to z praktických dôvodov (časové obmedzenie v súvislosti s online prieskumami). , Ďalším potenciálnym problémom je problém s bežnou variabilitou metód (Podsakoff a kol., 2003). Žiaľ, z praktických dôvodov nebola do štúdie zahrnutá žiadna jasná markerová premenná, ktorá by teoreticky nemala súvisieť so všetkými ostatnými premennými (prieskum trvalo takmer 25 min, čo je kritická hranica pre online prieskumy). Aj keď nemôžeme vylúčiť vplyv odchýlky spoločnej metódy na výsledky, tvrdíme, že tento účinok pravdepodobne nebude zodpovedať za celú vykazovanú štruktúru údajov. Pri kontrole bivariačných korelácií (tabuľka č 3) je vidieť, že niektoré z nich sú veľmi nízke (napr. r = –0.08, r = –0.09, r = 0.12 atď.). Domnievame sa, že tieto nízke korelácie dávajú určité tendencie naznačujúce, že bežný rozptyl metód neovplyvňuje dramaticky hlavné analýzy. Model by sa však mal testovať systematickým prístupom založeným na viacerých znakoch a viac metódach (Campbell a Fiske, 1959) v budúcich štúdiách.

Táto štúdia sa zameriava na GIA, čo znamená, že model na SIA, ako je opísaný v Brand et al. (2014), je stále potrebné empiricky testovať. Mali by sa otestovať rôzne formy SIA (napr. Hranie hier, online porno alebo internetové hazardné hry), aby sa zistilo, či zručnosti pri zvládaní a očakávania týkajúce sa používania internetu zohrávajú pri rozvoji problému podobnú úlohu. Stále existuje diskusia, či je koncepcia GIA v zásade primeraná na pokrytie problematického správania pacientov. Našli sme dôkazy o prepojení medzi problémami, ktoré sami uviedli a ktoré súvisia s nešpecifickým používaním niekoľkých rôznych internetových aplikácií, a premennými navrhnutými v modeli. Koncept GIA sa zrealizoval prostredníctvom inštrukcií a formulácií položiek s-IAT, ale tiež tým, že viac ako 97% účastníkov uviedlo, že pravidelne používajú tri alebo viac rôznych internetových aplikácií, ako sú komunikácia, hranie hier, hazardné hry, kybernetika, nakupovanie alebo vyhľadávanie informácií. Z klinického hľadiska je predsa len predmetom diskusie, či GIA môže byť dôvodom na hľadanie liečby alebo či pacienti hľadajúci liečbu v podstate trpia stratou kontroly nad použitím iba jednej určitej aplikácie. Navrhujeme zvážiť tento bod v klinickom výskume systematickým vyšetrovaním kritického správania v kontexte používania internetu a analyzovať, ako často je nekontrolované a návykové použitie viac ako jednej internetovej aplikácie v klinických vzorkách. Do tejto štúdie sa navyše nemôžu zahrnúť všetky komponenty navrhnuté v teoretickom modeli GIA. Napríklad, budúce štúdie môžu obsahovať ďalšie osobnostné črty alebo iné psychopatologické poruchy.

záver

Hlavné hypotézy modelu o GIA sú podporené empirickými údajmi. Základné charakteristiky osoby súvisia so symptómami GIA, ale tieto účinky sú sprostredkované osobitnými poznatkami osoby, najmä štýlom zvládania a očakávaným používaním internetu. Tieto kognície by sa mali riešiť pri liečbe návykového používania internetu.

Príspevky od autorov

Matthias Brand napísal prvý návrh príspevku, dohliadal na zber údajov a analyzoval a interpretoval údaje. Christian Laier prispel najmä k konceptualizácii empirickej štúdie a zberu údajov a revidoval rukopis. Kimberly S. Young návrh redigovala, kriticky ho upravila a intelektuálne a prakticky prispela k rukopisu. Rukopis konečne schválili všetci autori. Všetci autori zodpovedajú za všetky aspekty diela.

Vyhlásenie o konflikte záujmov

Autori vyhlasujú, že výskum bol vykonaný bez obchodných alebo finančných vzťahov, ktoré by mohli byť interpretované ako potenciálny konflikt záujmov.

Poďakovanie

Ďakujeme Elise Wegmann a Janovi Snagowskému za ich cenné príspevky k štúdiu a rukopisu. Pomohli nám významne pri programovaní online prieskumu a kontrole údajov.

Referencie

strih:

Ofir Turel, Kalifornská štátna univerzita, Fullerton a University of Southern California, USA

Hodnotené:

Aviv M. Weinstein, Hadassah Medical Organization, Israel
Daria Joanna Kuss, Nottingham Trent University, UK