Je prospešné používať internetovú komunikáciu na útek z nudy? Nuda nopová interakcia s cue-indukovanej craving a obchádzanie očakávania v vysvetľovaní príznakov internet-komunikačné poruchy (2018)

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

abstraktné

Používanie online komunikačných aplikácií vrátane poslov (napr. WhatsApp) alebo služieb sociálnych sietí (napr. Facebook) v telefóne sa stalo každodennou praxou pre miliardy ľudí, napríklad počas čakacích dôb. Rastúci počet jednotlivcov prejavuje zníženú kontrolu nad používaním týchto aplikácií napriek negatívnym dôsledkom v každodennom živote. Môže sa to nazvať porucha internetovej komunikácie (ICD). Súčasná štúdia skúmala vplyv nudnosti na príznaky ICD. Ďalej preskúmala sprostredkovateľskú úlohu kognitívnych a afektívnych mechanizmov, konkrétne očakávania, ktoré zabránia negatívnym pocitom online a narážkam vyvolaným touhou. Výsledky modelu štruktúrnej rovnice (N = 148) ilustrujú, že význam nudy je rizikovým faktorom pre vývoj a udržiavanie ICD, pretože mal významný priamy účinok na príznaky ICD. Náročnosť nudy okrem toho predpovedala očakávania vyhýbania sa, ako aj chuť vyvolanú narážkou. Obe zase zvýšili riziko rozvoja tendencií ICD. Obidve premenné navyše sprostredkovávali účinok výrazu nudy na ICD a vzájomne interagovali. Súhrnne možno povedať, že výsledky ukazujú, že ľudia, ktorí majú vyššiu náchylnosť na nudu, vykazujú vyššiu nádej na to, aby sa vyhli negatívnym emóciám online, čo pri reakciách so špecifickými narážkami (napr. Prichádzajúcou správou) zvyšuje reakciu na vyššiu túžbu a mohlo by viesť k tendenciám ICD.

citácie: Wegmann E, Ostendorf S, značka M (2018) Je užitočné využívať internetovú komunikáciu na únik pred nudou? Znášanlivosť nudy ovplyvňuje narážky vyvolané túžbou a vyhýbaním sa očakávaniam pri vysvetľovaní príznakov poruchy internetovej komunikácie. PLYS ONE 13 (4): e0195742. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

Editor: Phil Reed, Swansea University, SPOJENÉ KRÁĽOVSTVO

obdržal: November 22, 2017; Prijatý: Marec 28, 2018; Publikované: Apríla 19, 2018

Copyright: © 2018 Wegmann a kol. Toto je článok s otvoreným prístupom distribuovaný podľa podmienok Creative Commons Attribution License, ktoré umožňujú neobmedzené používanie, distribúciu a reprodukciu v akomkoľvek médiu za predpokladu, že pôvodný autor a zdroj sú pripísané.

Dostupnosť údajov: Všetky relevantné údaje sa nachádzajú v dokumente a súboroch s podpornými informáciami.

financovania: Autori na túto prácu nedostali žiadne konkrétne finančné prostriedky.

Konkurenčné záujmy: Autori vyhlásili, že neexistujú konkurenčné záujmy.

úvod

S uvedením telefónu na trh pred viac ako desiatimi rokmi počet ľudí, ktorí ho používajú v každodennom živote, stále rastie. Predpokladá sa, že počet používateľov smartfónov na celom svete dosiahne v 2.32 miliardu 2017 a očakáva sa, že v 2.87 dosiahne miliárd používateľov 2020 [1]. Medzi najobľúbenejšie online aplikácie, ktoré sa používajú na smartfónoch, patria okrem iného aplikácie pre online komunikáciu. Umožňujú používateľom priamy kontakt s ostatnými, zostať v kontakte so vzdialenými priateľmi a zdieľať osobné informácie, obrázky alebo videá [2, 3]. Termín „online komunikačné aplikácie“ zahŕňa veľmi populárne aplikácie, ako je služba okamžitých správ WhatsApp s viac ako 1.3 miliardami aktívnych používateľov každý mesiac [4] alebo služby sociálnych sietí, ako je Facebook, s aktívnymi používateľmi 2 miliárd mesačne [5]. Okrem mnohých výhod internetovej komunikácie a používania smartfónov vo všeobecnosti narastá počet jednotlivcov, ktorí majú negatívne následky v dôsledku nadmerného a časovo náročného používania týchto aplikácií [2, 6-8]. Najmä dostupnosť rôznych mobilných zariadení a ľahký a trvalý prístup k takýmto aplikáciám umožňujú ľuďom komunikovať a komunikovať s ostatnými počas celého dňa - kedykoľvek a kdekoľvek [9, 10]. Toto správanie môže viesť k patologickému a kompulzívnemu použitiu, ktoré je porovnateľné s inými závislosťami na správaní alebo poruchami užívania návykových látok, ako to naznačujú rôzne štúdie a vedci [7, 8].

Kognitívne a afektívne korelácie poruchy internetovej komunikácie

Rastúce využívanie internetu na celom svete vedie k tomu, že výskum sa stále viac zameriava na poruchy používania internetu ako špecifický druh závislosti na správaní [2, 7, 11]. Niektoré štúdie ďalej naznačujú špecifický typ poruchy používania internetu, poruchu internetovej komunikácie (ICD). ICD popisuje návykové použitie online komunikačných aplikácií [6-8, 12]. Príznaky ICD, ktoré sú odvodené z charakteristík poruchy používania internetu, sú definované ako strata kontroly, recidíva, abstinenčné príznaky, zaujatie, zanedbanie záujmov, tolerancia a negatívne následky v spoločenskom, profesionálnom alebo osobnom živote [6, 7, 13, 14]. Davis [12] ponúkol prvý teoretický model opisujúci mechanizmy nešpecifického patologického použitia internetu, ako aj špecifickej poruchy používania internetu. Viac nedávno, Brand, Young [7] zaviedli nový teoretický model, model Interakcie osobného ovplyvnenia - poznania - vykonávania (I-PACE), ktorý sumarizuje potenciálne mechanizmy rozvoja a udržiavania špecifických porúch využívania internetu, ako je ICD. Model I-PACE ilustruje interakciu základných charakteristík osoby, ako aj afektívnych, kognitívnych a výkonných zložiek. Naznačuje to, že základné charakteristiky človeka, ako sú osobnosť, sociálne poznanie, psychopatologické symptómy, biopsychologické faktory a špecifické predispozície, ovplyvňujú subjektívne vnímanie situácie. Toto vnímanie tvoria faktory, ako je konfrontácia s narážkami na závislosť, stres, osobné konflikty, neobvyklá nálada, ako aj individuálne afektívne a kognitívne reakcie. Tieto zahŕňajú reakciu na podnet, túžbu, zaujatie pozornosti alebo ďalšie kognitívne zaujatosti súvisiace s internetom a dysfunkčný štýl zvládania. Predpokladá sa, že tieto jednotlivé afektívne a kognitívne faktory sprostredkúvajú alebo zmierňujú vplyv základných charakteristík osoby na vývoj a udržiavanie špecifickej poruchy používania internetu. Značka, Young [7] ilustrujú, že účinok afektívnych a kognitívnych reakcií interaguje s exekutívnymi faktormi, ako je inhibičná kontrola. Rozhodnutie použiť určitú aplikáciu na získanie uspokojenia alebo kompenzácie môže potom viesť k nadmernému použitiu tejto aplikácie, čím sa posilnia špecifické predispozície, ako aj afektívne, kognitívne a exekutívne faktory podobné začarovanému kruhu (podrobnejší opis) modelu a podrobný prehľad empirických štúdií, pozri [7]).

Predchádzajúce štúdie už ukázali, že vplyv psychopatologických príznakov, ako sú depresia a sociálna úzkosť, a vplyv aspektov osobnosti, ako je zraniteľnosť stresu, sebaúcta a sebapocítenie, na tendencie ICD je sprostredkovaný osobitnými poznatkami, ako je nefunkčný štýl zvládania a očakávania týkajúce sa používania internetu [8, 15]. Wegmann, Oberst [16] preukázali, že na vysvetlenie príznakov ICD sú relevantné najmä očakávania vyhýbania sa, vrátane túžby uniknúť z reality, odvrátiť pozornosť od problémov v skutočnom živote alebo zabrániť osamelosti. Značka, Laier [17] ako aj Trotzke, Starcke [18] preukázali, že vysoké očakávania týkajúce sa použitia konkrétnych aplikácií ako možnosti zažiť potešenie alebo odvrátiť pozornosť od problémov, sprostredkujú vzťah medzi osobnými aspektmi a všeobecnou (nešpecifickou) poruchou používania internetu, ako aj poruchou nakupovania na internete.

Okrem konceptu očakávaného používania internetu Brand Brand Young [7] ďalej argumentujú tým, že cue-reaktivita a túžba sa javia ako dôležité konštrukty pri vývoji a udržiavaní patologického použitia špecifických aplikácií. Tento predpoklad je založený na predchádzajúcom výskume porúch užívania návykových látok (pozri napríklad výsledky v [19], ako aj ďalšie návyky týkajúce sa správania [20], ktoré ukazujú, že závislí sú zraniteľní voči stimulom súvisiacim so závislosťou, ktoré v mozgu spúšťajú oblasti spracovania odmien [21-25]. Túžba popisuje túžbu alebo nutkanie brať drogy alebo opakovane ukázať návykové správanie [26, 27]. Koncepcia reaktivity a túžby sa preniesla na štúdium závislosti na správaní. Pri poruchách nakupovania cez internet už boli pozorované behaviorálne korelácie reaktivity a túžby [18], Porucha prezerania internetovej pornografie [28, 29], Porucha hrania na internete [30, 31], Porucha hazardných hier na internete [32, 33] a ICD [34].

Aj keď štúdie zdôrazňujú dôležitú úlohu týchto afektívnych (cue-reaktivita a chuť do jedla) a kognitívnych (očakávania súvisiace s internetom) pri vývoji a udržiavaní špecifickej poruchy používania internetu, interakcia týchto faktorov, ktorá sa predpokladá v I -PACE model, zostáva nejasný. Súčasná štúdia je založená na niektorých hlavných predpokladoch modelu I-PACE, najmä na sprostredkovateľských účinkoch afektívnych a kognitívnych mechanizmov na vzťah medzi základnými charakteristikami osoby a symptómami ICD. Cieľom tejto štúdie je skúmať vplyv základných charakteristík osoby na ICD sprostredkovaný tak kognitívnymi predsudkami spojenými s internetom (napr. Očakávaniami pri používaní internetu), ako aj s afektívnymi predsudkami (napr. Túžba vyvolaná narážkou). Na základe Wegmann, Oberst [16], predpokladáme, že účinok očakávania, aby sa zabránilo negatívnym emóciám pomocou aplikácií online komunikácie, je sprostredkovaný touhou vyvolanou túžbou, ako je opísané v modeli Brand, Young [7]. Ako druhý cieľ štúdie sa zameriavame na skúmanie úlohy náchylnosti k nude v ICD. Chceli by sme preto lepšie porozumieť vzťahu medzi hlavnými charakteristikami osoby a symptómami špecifickej poruchy používania internetu, ktorá sa v kontexte ICD ešte neskúmala.

Nuda ako prediktor ICD

Konceptualizácia nudy je určená rôznymi situačnými a individuálnymi faktormi [35]. Samotná nuda sa dá opísať ako negatívny stav mysle alebo vnútorný konflikt medzi očakávanou a vnímanou skúsenosťou [36, 37]. Brissett a Sneh [38] definoval nudu ako stav „nedostatočnej stimulácie, vzrušenia a nedostatku psychologického zapojenia spojeného s nespokojnosťou a jednotlivci sa snažia vyrovnať sa s nudou hľadaním ďalšej stimulácie“ [39]. Tento stav je tiež spojený s nepríjemnými pocitmi, z ktorých sa jednotlivci snažia uniknúť [40, 41]. Výslovnosť nudy je definovaná ako zvláštnosť nudy. Konštruktúra nudnosti sa často „operacionalizuje ako náchylnosť jednotlivca zažiť nudu“ [35]. Okrem toho, vŕtanie nudou zahŕňa ťažkosti jednotlivca upozorniť na stimul, uvedomiť si tento nedostatok pozornosti a pokúsiť sa znížiť zážitok nudy ako štátu [35, 42].

Niekoľko štúdií zdôrazňuje klinický význam nálady nudy tým, že ilustruje, že nuda (výraznosť) súvisí so spotrebou alkoholu [43], používanie psychoaktívnych látok [44], indexy depresie a úzkosti [35] a zdravotné problémy všeobecne [45]. Zhou a Leung [46] preukázali, že nuda pre voľný čas súvisí s rizikovými správaním, ako je kriminalita, extrémna senzácia a zneužívanie drog [36, 46, 47]. Ako možné vysvetlenie vzťahu medzi výrazom nudy a užívaním návykových látok (napr. Pitie alkoholu), Biolcati, Passini [48] skúmali potenciálne sprostredkovacie účinky očakávaní smerom k spotrebe alkoholu. Výsledky ilustrujú, že vplyv výdatnosti nudy na správanie pri nadmernom pití je sprostredkovaný očakávaním úniku z nudy, úniku z problémov a vyrovnania sa s negatívnymi pocitmi [48]. Empirický výskum rôznych závislostí alebo patologického správania okrem toho vysvetľuje dôležitosť nudy pre rizikové správanie. Napríklad Blaszczynski, McConaghy [49] ukázali, že jednotlivci s poruchou hazardných hier zaznamenali vyššie skóre v prípade opatrení týkajúcich sa nudy v porovnaní s hráčmi bez hrania. Zdá sa, že hazardné hry im umožňujú vyhnúť sa negatívnym stavom alebo náladám alebo ich zmierniť. To je v súlade s výsledkami, ktoré uviedli spoločnosti Fortune a Goodie [50] ilustrujúce, že patologické hráčstvo je spojené s citlivosťou na nudu, čo je podškála formulára V Sensation Seeking Scale, ktorý predkladá Zuckerman, Eysenck [51].

Ako už bolo uvedené, používanie chytrých telefónov v každodennom živote je výsledkom ľahkého a trvalého prístupu, ktorý umožňuje nepretržitú komunikáciu a zábavu [2, 52]. Predpokladáme, že možnosť trvalej stimulácie vedie k časovo náročnému a nadmernému využívaniu aplikácií pre smartfóny a online komunikáciu. Podobne sa zdá, že vyhýbanie sa pocitom nudy je hlavnou motiváciou na používanie internetu [53]. Lin, Lin [37] ukázali, že výraznosť nudy a vysoká účasť na internete zvyšujú pravdepodobnosť poruchy používania internetu. Autori zdôrazňujú, že internet sa zdá byť možnosťou hľadania vzrušenia a potešenia, čo zvyšuje úroveň patologického použitia. Je to v súlade s predchádzajúcim výskumom zdôrazňujúcim vzťah medzi poruchou používania internetu a vyššou nudou [54-56]. Zhou a Leung [46] špecifikovali tento vzťah a ukázali, že nuda je prediktorom patologického využívania stránok sociálnych sietí, ako aj patologického správania v službách sociálnych sietí. Elhai, Vasquez [42] ilustrovali, že výrazná nuda sprostredkuje vplyv depresie a úzkosti na problematické správanie smartfónov. Celkovo predpokladáme, že výraznosť nudy ako znaku nudy je osobným rizikovým faktorom pri vývoji ICD.

Zhrnutie cieľov štúdie

Cieľom tejto štúdie je prispieť k lepšiemu porozumeniu základných afektívnych a kognitívnych mechanizmov týkajúcich sa symptómov ICD. Naše predpoklady sú založené na predchádzajúcich štúdiách, v ktorých sa uvádza vplyv nudnosti na rizikové správanie, ako je zneužívanie návykových látok [57], zdravotné rizikové faktory [46], patologické hráčstvo [50] alebo porucha používania internetu [37, 54]. Predpokladáme, že u jedincov, ktorí majú vyššiu náchylnosť na nudu a ktorí opakovane používajú smartfón ako maladaptívnu stratégiu zvládania, je väčšia pravdepodobnosť, že vyvinú patologické použitie aplikácií online komunikácie. V súlade s modelom I-PACE od Brand, Young [7], predpokladáme, že účinok nudnosti je sprostredkovaný špecifickými poznatkami. Ďalej a na základe štúdie Biolcatiho, Passiniho [48] tiež predpokladáme, že najmä jednotlivci, ktorí majú vyššiu nudnosť a očakávania, že sa vyhnú negatívnym emóciám pomocou aplikácií v oblasti online komunikácie, majú vďaka používaniu týchto aplikácií negatívnejšie následky. Ďalším cieľom je skúmanie účinkov afektívnych a kognitívnych reakcií. Model I-PACE naznačuje, že účinok očakávaní vyhýbania sa symptómom ICD je sprostredkovaný vyššími požiadavkami na túžbu. Celkovo by sa sprostredkovací účinok túžby vyvolanej túžby mohol vzťahovať aj na sprostredkovací účinok vyhýbania sa očakávaniam medzi nudou a ICD. obr 1 sumarizuje hypotézy v modeli štruktúrnej rovnice.

thumbnail

 

Obr. 1. Hypotezizovaný model.

Hypotizovaný model na analýzu navrhovaných priamych a nepriamych účinkov vrátane latentných premenných ICD.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g001

Metódy

Účastníci a postup

Sto štyridsaťosem účastníkov vo veku medzi 18 a 60 rokov (M = 25.61, SD = 8.94) sa zúčastnil na tejto štúdii. Z toho boli 91 ženy a 57 muži. Všetci účastníci boli používateľmi online komunikačných aplikácií, od dvoch do 19 rokov používania (M = 8.09, SD = 3.09). Najčastejšie používanou aplikáciou bola online komunikačná aplikácia WhatsApp (97.97% všetkých účastníkov), nasledovali Facebook (78.38% všetkých účastníkov), Facebook Messenger (62.84% všetkých účastníkov) a Instagram (53.38% všetkých účastníkov). , Iné online komunikačné aplikácie, ako sú Twitter, iMessage, Snapchat alebo Skype, využilo menej ako 50% všetkých účastníkov. Účastníci strávia v priemere 125.41 minút (SD = 156.49) denne pomocou WhatsApp, za ktorým nasleduje Instagram (M = 57.97, SD = 78.76), Snapchat (M = 53.71, SD = 65.40) a Facebook (M = 55.48, SD = 84.74). Všetky ostatné aplikácie sa použili v priemere menej ako 30 minút denne.

Vzorku sme prijali na University of Duisburg-Essen (Nemecko) prostredníctvom zoznamov adresátov, online sociálnych sietí a ústnych odporúčaní. Štúdia sa uskutočňovala v laboratóriu, v individuálnom prostredí. Po prvé, účastníci boli písomne ​​informovaní o postupe a dali písomný súhlas. Požiadali sme ich, aby prepínali svoje smartfóny do režimu letu a počas účasti ich držali vo vrecku. Potom účastníci odpovedali na online dotazníky a vykonali paradigmu narážky na reakciu, ako aj ďalšie experimentálne paradigmy, ktoré nie sú relevantné pre súčasný rukopis. Potom účastníci odpovedali na ďalšie online dotazníky, ako napríklad stupnica nudnosti, stupnica využívania internetu alebo krátka skúška závislosti na internete, čo bude vysvetlené ďalej. Celkovo štúdia trvala asi jednu hodinu. Študenti získali za svoju účasť kreditové body. Štúdiu schválila etická komisia univerzity v Duisburgu v Essene.

nástroje

Modifikovaná verzia krátkeho testu závislosti na internete pre poruchu internetovej komunikácie (s-IAT-ICD).

Tendencie ICD boli merané pomocou krátkej verzie testu závislosti na internete (s-IAT) od Pawlikowského, Altstötter-Gleich [58]. Pre túto štúdiu sme použili upravenú verziu pre ICD (s-IAT-ICD) [15]. Táto škála posudzuje subjektívne sťažnosti v každodennom živote v dôsledku používania online komunikačných aplikácií. Na začiatku je uvedená definícia aplikácií pre online komunikáciu. V pokynoch sa zdôrazňuje, že pojem online komunikačné aplikácie zahŕňa aktívne (napr. Písanie nových príspevkov), ako aj pasívne (napr. Prezeranie a čítanie nových príspevkov) využívanie stránok sociálnych sietí a blogov, ako sú Facebook, Twitter a Instagram. , ako aj okamžitých poslovov, ako je WhatsApp.

Účastníci musia hodnotiť dvanásť položiek na päťbodovej Likertovej škále (od 1 = „nikdy“ do 5 = „veľmi často“). Vypočítalo sa súhrnné skóre v rozmedzí od dvanásť do 60. Skóre> 30 naznačuje problematické používanie aplikácií online komunikácie, zatiaľ čo skóre> 37 naznačuje patologické použitie aplikácií online komunikácie. Dotazník sa skladá z dvoch faktorov (po šesť položiek): strata kontroly / riadenia času (s-IAT-ICD 1: α = 849) a sociálne problémy / túžba (s-IAT-ICD 2: α = 708). Celková vnútorná konzistencia bola a = 842. Oba faktory predstavujú latentný rozmer ICD v modeli štrukturálnych rovníc.

Cue-reaktivita a túžba.

Na skúmanie reaktivity a túžby sa použila paradigma narážky, ktorá pozostáva z dvanástich obrázkov súvisiacich s aplikáciami online komunikácie [34, 59]. Vizuálne narážky ukázali, že rôzne smartfóny zobrazujú konverzáciu prostredníctvom rôznych aplikácií na online komunikáciu. Tieto podnety boli vopred testované a opísané v predchádzajúcej štúdii Wegmanna, Stodta [34]. V súčasnej štúdii účastníci hodnotili každý obrázok týkajúci sa vzrušenia, valencie a naliehania, aby používali smartfón na päťbodovej Likertovej stupnici (od 1 = „žiadne vzrušenie / valencia / nutkanie“ po 5 = „vysoké vzrušenie / valencia / nutkanie“) ). predstavenie® (Verzia 16.5, www.neurobs.com) sa použilo na prezentáciu a hodnotenie tága.

Okrem toho sme použili dotazník o túžbe po alkohole [60] upravené na používanie smartfónov na hodnotenie túžby [34]. Dotazník bol predložený pred a po paradigme tága-reaktivita na meranie základnej túžby (základná túžba po DAQ-ICD), ako aj potenciálnych zmien túžby po expozícii tága (po túžbe po DAQ-ICD). Účastníci preto museli hodnotiť položky 14 (napr. „Používanie smartfónu by teraz bolo uspokojujúce“) na Likertovej stupnici sedem bodov (od 0 = „úplný nesúhlas“ do 6 = „úplná dohoda“). Po obrátení jednej položky sme vypočítali priemerné skóre [59]. Interné konzistencie boli a = .851 pre DAQ-ICD pre základnú chuť a a = .919 pre DAQ-ICD po craving. V nasledujúcich analýzach boli použité DAQ-ICD post-craving a hodnotenia paradigmy tága-reaktivity, aby predstavovali latentnú dimenziu touhy vyvolanej touhy v modeli štruktúrnych rovníc.

Upravená verzia stupnice očakávaní používania internetu pre online komunikáciu (IUES).

Stupnica očakávaní používania internetu (IUES) [17] upravená pre online komunikáciu sa použila na posúdenie očakávaní účastníkov v súvislosti s používaním aplikácií online komunikácie [16]. Dotazník obsahuje dva faktory (po šiestich položkách): pozitívne posilnenie (napr. „Používam aplikácie online komunikácie na potešenie“; IUES pozitívny: α = .838) a očakávania vyhýbania sa (napr. „Používam aplikácie online komunikácie na odvrátiť pozornosť od problémov “; vyhýbanie sa IUES α = .732). Účastníci museli hodnotiť každú položku na šesťbodovej Likertovej stupnici (od 1 = „úplne nesúhlasím“ do 6 = „úplne súhlasím“). Na základe predchádzajúcich výskumov a teoretických predpokladov bola pre nasledujúce analýzy relevantná iba premenná očakávaného vyhýbania sa.

Krátka stupnica nudnosti nudy (BPS).

Krátka stupnica nudnosti nudy (BPS) od Struka, Carriere [61] sa použil na posúdenie výstižnosti nudy. Stupnica pozostáva z ôsmich položiek (napr. „Vyžaduje si to viac stimulácie, ako väčšina ľudí“), ktoré sa museli hodnotiť podľa sedembodovej Likertovej stupnice (od 1 = „úplne nesúhlasím“ do 7 = „úplne súhlasím“ "). Vypočítala sa celková priemerná hodnota. Vnútorná konzistencia bola a = .866.

Štatistické analýzy

Štatistické analýzy sa uskutočňovali pomocou SPSS 25.0 pre Windows (IBM SPSS Statistics, uvoľnená 2017). Vypočítali sme Pearsonove korelácie na testovanie bivariačných vzťahov medzi dvoma premennými. Korelácie sa interpretovali podrobnejšie pomocou veľkosti účinkov. Na základe Cohena [62], Pearsonov korelačný koeficient r ≥. 01 označuje malú, r ≥. 03 ako médium a r ≥ .05 má veľký efekt. Analýzy modelu štrukturálnej rovnice (SEM) sa vypočítali pomocou Mplus 6 [63]. Na vyhodnotenie modelového prispôsobenia SEM sme použili štandardizovaný zvyškový efekt odmocniny (SRMR; hodnoty <08 naznačujú dobré prispôsobenie sa údajom), chybu odmocniny strednej hodnoty aproximácie (RMSEA; hodnoty <08 označujú dobrý a <10 prijateľná zhoda s údajmi) a komparatívne indexy zhody (CFI a TLI; hodnoty> 90 znamenajú prijateľnú mieru a> 95 znamenajú dobrú zlučiteľnosť s údajmi) [64, 65]. Použili sme aj χ2-Test skontrolujte, či údaje pochádzajú z definovaného modelu. Ako ďalší krok na zníženie chýb merania pre SEM sme použili metódu parcelovania položiek pre premenné, ktoré sú reprezentované ako manifestné premenné. Táto metóda umožňuje vytvorenie latentných dimenzií pre tieto premenné v SEM [66, 67]. Preto sme skontrolovali vzájomné korelácie medzi položkami každej stupnice a potom sme vytvorili dva faktory pre latentné dimenzie IUES a BPS.

výsledky

Opisné hodnoty a viacrozmerná štatistika

Priemerné hodnoty a smerodajné odchýlky všetkých dotazníkov, ako aj hodnotenia modelu cue-reaktivity-paradigmy, nájdete v Tabuľka 1, Konštruované premenné pri parcelingu položky sú zahrnuté ako ďalšie hodnoty. Tabuľka 2 ukazuje bivariačné korelácie medzi týmito premennými. Na základe medzných skóre Pawlikowského, Altstötter-Gleich [58], Účastníci 23 ukázali problematické a sedem účastníkov preukázalo patologické použitie aplikácií online komunikácie, čo súvisí so subjektívnymi sťažnosťami v každodennom živote v dôsledku používania týchto aplikácií a opisuje príznaky ICD.

thumbnail

 

Tabuľka 1. Priemerné hodnoty, štandardné odchýlky a rozsah skóre s-IAT-ICD a použitých mierok.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.t001

thumbnail

Na stiahnutie:

Slideshow PowerPoint

väčší obrázok

pôvodný obrázok

Tabuľka 2. Bivariačné korelácie medzi skóre s-IAT-ICD a použitými mierkami.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.t002

Štrukturálny model rovníc

Hypotezizovaný model štruktúrnej rovnice na latentnej úrovni ukázal vynikajúcu zhodu s údajmi (SRMR = .029, CFI = .986, TLI = .972, RMSEA = .063, p = .299, BIC = 3962.65). χ2-Test tiež ukázal dobrý stav (χ2 = 22.25, p = .074, χ2/ df = 1.59). Všetky definované latentné dimenzie boli dobre reprezentované použitými premennými manifestu. V prvom kroku výsledky naznačujú, že nudnosť (β =. 384, SE = .096, p ≤ .001), chuť vyvolaná narážkou (β = .414, SE = .102, p ≤ .001) a očakávaniam obchádzania (β = .255, SE = .109, p = .011) boli významné prediktory tendencií ICD. Nálada nudy mala priamy vplyv aj na chuť vyvolanú narážkou (β =. 411, SE = .100, p ≤ .001) a očakávaniam obchádzania (β = .567, SE = .084, p ≤. 001). Očakávania vyhýbania sa navyše boli významným prediktorom túžby vyvolanej narážkou (β =. 361, SE = .107, p = .001). Vplyv výraznosti nudy na príznaky ICD bol sprostredkovaný touhou vyvolanou touhou (β =. 170, SE = .058, p = .003) a podľa očakávaní o vylúčení (β = .145, SE = .063, p = .021). Vplyv očakávaní vyhýbania sa na tendencie ICD bol tiež sprostredkovaný túžbou vyvolanou túžbou (β =. 149, SE = .059, p = .011). Okrem toho vzťah medzi výčitkami nudy a symptómami ICD bol sprostredkovaný očakávaním vyhýbania sa a navyše túžbou vyvolanou narážkou (náchylnosť nudy - vyhýbaním sa očakávaniu - túžbou vyvolanou narážkou - ICD; β =. 085, SE = .037, p = .021); toto sprostredkovanie však malo len malý účinok. Celkovo analyzovaný model významne vysvetlil 81.60% rozptylu symptómov ICD. obr 2 ukazuje model s faktorovým zaťažením, p-váhami a koeficientmi.

thumbnail

Na stiahnutie:

Slideshow PowerPoint

väčší obrázok

pôvodný obrázok

Obr. 2. Výsledky modelu štruktúrnej rovnice.

Výsledky modelu štruktúrnej rovnice s ICD ako závislou premennou vrátane zaťaženia faktormi opísaných latentných premenných a sprievodných β-váh, p- hodnoty a zvyšky.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g002

Dodatočné analýzy

Model opísaný predtým bol založený na teoretických úvahách a ďalších empirických dôkazoch, ako sú modely štruktúrnych rovníc Wegmann, Stodt [15] a Wegmann a Brand [8]. Napriek tomu sme chceli následne kontrolovať model pre ďalšie možné ovplyvňujúce faktory, aby sme lepšie porozumeli základným mechanizmom ICD. Prvým problémom, ktorý sme sa zaoberali, bolo úzke spojenie nudnosti s depresiou a úzkosťou [35, 68, 69]. Aktuálna štúdia Elhai, Vasqueza [42] ilustruje, že vzťah medzi psychopatologickými symptómami a problematickým používaním smartfónov je sprostredkovaný vyššou nudou. Posúdili sme psychopatologické príznaky, ako je depresia (M = 0.53, SD = 0.53), medziľudská citlivosť (M = 0.72, SD = 0.64) a úzkosť (M = 0.55, SD = 0.49) pomocou dotazníka Stručný zoznam príznakov od Derogatis [70]. Keďže premenné operatívne psychopatologické symptómy významne korelovali s ostatnými premennými súčasného modelu (všetky r's ≤. 448, všetky p's ≤. 024) sme do modelu zahrnuli psychopatologické symptómy (menovite depresiu, medziľudskú citlivosť a úzkosť). Na základe mediačného modelu Elhai, Vasquez [42] skontrolovali sme, či je účinok nudnosti založený na konštrukte psychopatologických symptómov alebo či nudnosť charakterizuje vlastný štatistický prírastok, ako sa zdôraznilo v predchádzajúcich štúdiách [35, 42, 68].

Ako je znázornené v obr 3výsledky naznačujú, že psychopatologické symptómy zohrávajú kľúčovú úlohu pri vývoji a udržiavaní ICD, čo je v súlade s predchádzajúcim výskumom [8, 15, 42]. Po zahrnutí psychopatologických symptómov do modelu štruktúrnej rovnice sa však významnosť nudy ako dôležitého prediktora symptómov ICD významne nezníži. To zdôrazňuje, že výraznosť nudy a psychopatologické príznaky sú spojené, ale nezávislé konštrukty, ktorých účinky na tendencie ICD sú sprostredkované kognitívnymi a afektívnymi zložkami. Výsledky doplnkového modelu štruktúrnej rovnice vrátane faktorového zaťaženia opísaných latentných premenných a sprievodných β-váh, p- hodnoty a zvyšky sú zhrnuté v obr 3.

thumbnail

Obr. 3. Výsledky doplnkového modelu štruktúrnej rovnice.

Výsledky modelu štruktúrnej rovnice s psychopatologickými symptómami ako ďalšou predikčnou premennou vrátane zaťaženia faktormi opísaných latentných premenných a sprievodných β-váh, p- hodnoty a zvyšky (skratky: PP = psychopatologické príznaky, BP = nuda, AE = očakávania vyhýbania sa, CRAV = narážka vyvolaná narážkou, ICD = porucha internetovej komunikácie).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.g003

Vek a pohlavie sme tiež považovali za potenciálne premenné, ktoré môžu ovplyvniť štruktúru súčasného modelu. Preto sme najprv vypočítali korelácie medzi vekom a všetkými ostatnými premennými. Výsledky naznačujú malé korelácie (všetky r's ≤ -376). Tieto korelácie ilustrujú známy model, že mladší účastníci zažívajú v každodennom živote vyššie subjektívne sťažnosti z dôvodu nadmerného využívania aplikácií online komunikácie. Ako ďalší krok sme kontrolovali naše údaje z hľadiska rodových rozdielov pomocou porovnania t-testov pre nezávislé vzorky. Výsledky ukázali, že medzi účastníkmi mužského a ženského pohlavia nebol významný rozdiel (p ≥ .319). Model štrukturálnej rovnice s dodatočnou analýzou podľa pohlavia sa vypočítal pomocou strednej štrukturálnej analýzy ako spôsobu postupu [71]. Indexy zhody modelu štruktúrnej rovnice naznačujú, že údaje sú dobré (CFI = .975, TLI = .961, SRMR = .060, RMSEA = .075, p = .194, BIC = 4050.63). Pre mužov aj ženy sme našli podobné výsledky. Účastkyne ukázali podobné mediačné účinky, ako je znázornené na hypotetickom modeli štruktúrnej rovnice. U mužov sme nenašli žiadny priamy účinok z očakávaní vyhýbania sa tendenciám ICD (β =. 153, SE = .133, p = .249), neexistuje žiadny sprostredkovateľský účinok očakávaní vyhýbania sa vzťahu medzi výdatnosťou nudy a ICD (β = .029, SE = .030, p = .327) a bez sprostredkovacieho účinku túžby po vzťahu medzi výdatnosťou nudy a symptómami ICD (β = .073, SE = .065, p = .262). Vzhľadom na malé veľkosti vzorky, najmä pokiaľ ide o vzorku mužského pohlavia, sa výsledky musia prediskutovať opatrne a mali by sa kontrolovať v ďalších štúdiách.

Diskusia

V tejto štúdii sme testovali platnosť teoretického modelu, ktorý predpokladá interakcie medzi výrazom nudy a afektívnymi a kognitívnymi zložkami na vysvetlenie príznakov ICD. Model štrukturálnej rovnice na latentnej úrovni priniesol vynikajúcu zhodu s údajmi pomocou metódy parcelovania položiek, aby sa znížili chyby merania. Celkom nudnosť a mediácia účinkov kognitívnych a afektívnych zložiek, menovite pravdepodobnosti vyhýbania sa a narážka vyvolaná touhou, vysvetlilo 81.60% rozptylu symptómov ICD. Výsledky ilustrujú, že význam nudy má priamy vplyv na vývoj a udržiavanie MKCH. Bol to významný prediktor očakávaní, aby sa zabránilo negatívnym emóciám a aby unikli realite, ako aj narúšaniu túžby. Tieto afektívne a kognitívne zložky sprostredkovali účinok nudnosti na ICD. Výsledky ďalej zdôrazňujú interakciu uvedených mediátorov, pretože účinok očakávaní vyhýbania sa symptómom ICD bol čiastočne sprostredkovaný touhou vyvolanou narážkou. Okrem toho sprostredkovanie očakávaní vyhýbania sa vzťahu medzi prízvukom nudy a symptómami ICD bolo sprostredkované touhou vyvolanou touhou.

Výsledky podporujú hypotézu, že vzťah medzi vnímavosťou na nudu ako súčasť základných charakteristík osoby a skúsenosťami s negatívnymi dôsledkami v dôsledku nadmerného využívania aplikácií online komunikácie je sprostredkovaný afektívnymi a kognitívnymi reakciami na vonkajšie kontextové stimuly. , napríklad vizuálne podnety zobrazujúce konverzácie prostredníctvom rôznych aplikácií online komunikácie. Súčasné výsledky rozširujú zistenia predchádzajúcich štúdií, ktoré už preukázali, že psychopatologické symptómy (ako sú depresia alebo sociálna úzkosť) a osobnostné aspekty (ako napríklad zraniteľnosť voči stresu alebo sebaúcta) majú vplyv na príznaky ICD, ktoré sú sprostredkované špecifickými poznatkami (napríklad nefunkčný štýl zvládania alebo očakávania súvisiace s používaním internetu) [8, 15]. Výsledky sú v súlade s teoretickým modelom I-PACE, ktorý navrhol Brand, Young [7]. Ústredným prvkom modelu I-PACE je účinok základných charakteristík osoby pri subjektívnom vnímaní situácie, napr. Pri konfrontácii so stimulmi súvisiacimi so závislosťou, osobnými konfliktmi alebo stresom. Subjektívne sfarbené vnímanie situačných prvkov vedie k individuálnym afektívnym a kognitívnym reakciám, ako je tágo-reaktivita a túžba, ktorá je opísaná ako túžba použiť určitú aplikáciu a znížiť negatívne afektívne stavy [20, 24]. Výsledky súčasnej štúdie podporujú tento predpoklad tým, že ukazujú, že účastníci, ktorí majú vyššiu náchylnosť na zážitok z nudy (ako jedna zo základných charakteristík osoby) alebo nemôžu byť schopní regulovať pozornosť na podnety [35], majú vyššie riziko nadmerného používania aplikácií online komunikácie. Výsledky sú tiež podporené štúdiou Elhai, Vasqueza [42], ako aj našou dodatočnou analýzou, ktorá zdôrazňuje, že psychopatologické symptómy, ako sú depresia, interpersonálna citlivosť a úzkosť, by mohli viesť k vyššej náchylnosti na nudu a zvýšenému riziku patologického použitia aplikácií online komunikácie. Toto správanie sa posilňuje, keď sú jednotlivci konfrontovaní so špecifickými stimulmi (súvisiacimi s komunikáciou so smartfónom) a zažívajú túžbu používať smartphone alebo špecifickú komunikačnú aplikáciu. Zdá sa, že používanie smartfónu je automatické, keď uvidí ikonu alebo počúva zvuk prichádzajúcej správy [34]. Používatelia aplikácií v oblasti online komunikácie mohli vyvinúť taký zvyk, aby sa pokúsili vyrovnať s nepríjemnými pocitmi, ako je nuda, a tak uniknúť zo skúsenej nedostatočnej stimulácie [20, 36].

Tento predpoklad podporuje sprostredkovací účinok očakávaní vyhýbania sa vzťahu závislosti na nude a príznakov ICD. Podobne ako pri cue-indukovanej túžbe, výsledky ukazujú, že náchylnosť na nudu vedie k očakávaniu, aby sa zabránilo negatívnym emóciám online a aby sa rozptýlili od problémov pomocou smartfónu alebo aplikácií na online komunikáciu. Toto je v súlade s Biolcati, Passini [48] dokazujúc, že ​​vzťah medzi výrazom nudy a správaním sa po alkohole je sprostredkovaný očakávaním úniku z nedostatočnej stimulácie a zo skutočnosti. Autori predpokladajú, že najmä dospievajúci, ktorí sú viac náchylní na nudu vo svojom voľnom čase, očakávajú, že uniknú negatívnym emóciám pitím alkoholu, čo zvyšuje riziko návykového pitia [48]. Rizikové správanie sa zdá byť akýmsi maladaptívnym zvládacím mechanizmom, pri ktorom sa jednotlivci snažia nájsť stratégie na zníženie náchylnosti k nude [35, 39, 40]. Výsledky Biolcati, Passini [48], Biolcati, Mancini [39] a Harris [40] ilustrujú hlavné predpoklady modelu I-PACE, ako je hypotéza, že jednotlivci sa snažia uniknúť negatívnym emóciám alebo zvládnuť nezvyčajnú náladu, najmä keď sú konfrontovaní so stimulmi súvisiacimi so závislosťou, čo by mohlo viesť k rozhodnutiu použiť určitú aplikáciu. Pretože Zhou a Leung [46] už opísali spojenie nudnosti s hrami v prostredí sociálnych sietí, súčasné výsledky tento vzťah špecifikujú. Skúsenosti z potešenia alebo stimulácie v situácii podvýživy by sa dali opísať ako dôležitý faktor, ktorý zvyšuje riziko používania určitých online aplikácií z dôvodu očakávaného opakovaného zníženia negatívnych afektívnych stavov v podobných situáciách. Toto je v súlade so zisteniami neuroimagingovej štúdie Montag, Markowetz [72], ktorý preukázal prínosné aspekty používania Facebooku prostredníctvom smartfónu a vyššiu aktiváciu ventrálneho striata, keď jednotlivci trávia čas službami sociálnych sietí.

Druhým cieľom štúdie bolo preskúmať interakciu afektívnych a kognitívnych reakcií na vonkajšie podnety. Predchádzajúce štúdie už skúmali relevantnosť podnetnosti a túžby [34] ako aj očakávania na používanie internetu [8, 15] a najmä očakávania vyhýbania sa [16] na vývoj a údržbu ICD. Dôležitosť týchto dvoch konštruktov sa už preukázala pre konkrétne poruchy používania internetu, ako je napríklad porucha nakupovania na internete alebo patologický nákup [18, 59], Porucha prezerania internetovej pornografie [29], Porucha hrania na internete [30, 73, 74] alebo generalizovaná (nešpecifická) porucha používania internetu [17]. Pokiaľ je nám známe, neexistovala žiadna štúdia, ktorá skúmala interakcie očakávaní túžby po používaní a používania internetu, ako sa predpokladá v modeli I-PACE [7]. Autori modelu I-PACE predpokladajú, že očakávania na používanie internetu predpovedajú chuť vyvolanú narážkou, ktorá má vplyv na príznaky špecifickej poruchy používania internetu. Preto sme predpokladali, že chuť vyvolaná narážkou pôsobí ako sprostredkovateľ medzi očakávaním používania internetu (najmä očakávaním vyhýbania sa) a príznakmi ICD. Hypotéza sa opiera o súčasné výsledky. Zistenia naznačujú, že afektívne a kognitívne zložky interagujú navzájom, čo zdôrazňuje kľúčové mechanizmy teoretického modelu. Jednotlivci so špecifickými znalosťami súvisiacimi s internetom (napr. Očakávania, že sa budú odvracať od problémov, utiecť z reality alebo sa vyhnúť osamelosti) sa zdajú byť zraniteľní voči narážkam súvisiacim so závislosťami a zdá sa, že zažívajú vyššie reakcie na chuť. Pokiaľ ide o posilňovacie mechanizmy navrhované v modeli I-PACE, predpokladá sa, že jednotlivci sa rozhodnú použiť svoje aplikácie „prvej voľby“ na odvrátenie pozornosti od tohto negatívneho stavu a zažijú uspokojenie alebo kompenzáciu. To zvyšuje riziko straty kontroly nad používaním internetu [7]. Výsledky sú prvým znakom poukazujúcim na interakciu medzi afektívnymi a kognitívnymi odpoveďami na vonkajšie a vnútorné stimuly. Keďže existujú ďalšie komponenty, ako napríklad zaujatie pozornosti a implicitné asociácie, ako aj relevantnosť inhibičných kontrolných a výkonných funkcií [7], je potrebné podrobnejšie preskúmať súvislosti medzi týmito faktormi. Preto by sa budúce štúdie mali zamerať na ICD, ale aj na ďalšie špecifické poruchy používania internetu.

Výhľad a dôsledky

Používanie smartfónov a aplikácií na online komunikáciu v každodennom živote sa vo všeobecnosti zdá byť problematické. Pre väčšinu jednotlivcov je obvyklé používať smartphone napríklad pri čakaní na inú osobu alebo napríklad na vlak. Turel a Bechara [75] ilustrujú relevantnosť impulzivity ako rizikového faktora ICD. Celkovo sa zdá, že online komunikačné aplikácie sú ukážkovým príkladom vzťahu medzi výrazom nudy a patologickým využívaním. Dá sa predpokladať, že skúsenosť uspokojenia a kompenzácie pomocou týchto aplikácií je kľúčovým mechanizmom, pokiaľ ide o vývojový proces ICD. Výsledky sú síce v súlade s teoretickými predpokladmi modelu I-PACE od Brand, Young [7], by sa mal v dlhodobých štúdiách skúmať vývoj návykového správania v oblasti online komunikácie a príznakov ICD, ako aj úloha vľúdnosti nudy a afektívnych a ďalších kognitívnych zložiek. Preto je potrebný ďalší výskum, najmä pokiaľ ide o konkrétne mechanizmy zosilnenia.

Vzhľadom na to by sa výskum okrem náchylnosti na nudu mal sústrediť aj na subjektívne vnímanú situáciu. Ben-Yehuda, Greenberg [76] už riešili dôležitosť nudy štátu ako potenciálneho rizikového faktora pre vývoj závislosti na smartphonoch, ktorý sa musí preskúmať v ďalšom výskume. Zahŕňa to skúsenosť s nedostatočnou stimuláciou a nedostatočným vzrušením ako stav závislý od kontextu [38, 57]. Dá sa predpokladať, že skutočne vnímaná nuda je ďalším relevantným vysvetlením, prečo si jednotlivci vytvárajú automatický zvyk používať smartphone v situácii, keď nie sú dostatočne stimulovaní. Toto by mohlo byť posilnené skúseným potešením a kompenzáciou, a preto by sa zvýšila pravdepodobnosť opätovného použitia smartfónu v porovnateľnej situácii. Doteraz by sa v ďalších štúdiách malo pamätať na to, že situačné faktory, ako sú skutočná nálada, osobné konflikty, skutočná skúsená nuda alebo vnímaný stres, by mohli ovplyvniť kognitívne a afektívne zložky, ako aj rozhodnutie použiť určitú aplikáciu [7, 77].

Vzhľadom na skutočnosť, že čoraz viac jednotlivcov má v každodennom živote negatívne následky, ako sú konflikty s rodinou a priateľmi alebo problémy spojené s prácou, ktoré vyplývajú z nekontrolovaného používania internetu a jeho špecifických aplikácií, je čoraz väčšia potreba adekvátneho a riadeného riadenia. intervencie. V súvislosti s poruchami využívania internetu a jej osobitnými formami, ako je ICD, sa predpokladá, že úspech prevencie a intervencie závisí predovšetkým od primeranosti riešenia relevantných faktorov. Berúc do úvahy, že osobné charakteristiky môžu byť ťažko modifikovateľné, intervencie by sa mali zamerať na zmierňujúce a sprostredkujúce aspekty, aby sa zabránilo nadmernému používaniu určitých internetových aplikácií [7]. V tejto štúdii sa zdôraznilo, že pri vývoji a udržiavaní ICD zohrávajú sprostredkovateľskú úlohu očakávania, aby sa predišlo negatívnym pocitom online a reakcie vyvolané túžbou. Prvým krokom k funkčnému využívaniu internetu by mohlo byť čerpanie zo špecifických očakávaní používania internetu na zmenu nepodmienených poznatkov. Ľudia, ktorí majú problémy s nudou alebo ktorí majú väčšiu náchylnosť na nudu, by mali byť vyškolení, aby si uvedomili, že internet alebo používanie smartfónu nie je jediný spôsob, ako sa vysporiadať s každodennými situáciami, ktoré zahŕňajú nedostatočnú stimuláciu alebo dokonca nepríjemné pocity. Tento aspekt je obzvlášť dôležitý, pretože očakávanie, že aplikácie on-line komunikácie môžu napomôcť úniku z problémov v skutočnom živote, môže následne podporiť a zintenzívniť túžobné reakcie, ako ukazujú súčasné výsledky, najmä keď sa vyskytnú špecifické stimuly. V každodennom živote môžu byť takýmito podnetmi napríklad stretnutia iných osôb pomocou smartfónu alebo zaznamenanie prichádzajúcej správy. To v skutočnosti môže jednotlivcom ešte viac sťažiť, aby sa bránili túžbe používať určité aplikácie. Celkovo si teda jednotlivci môžu vyvinúť zníženú kontrolu nad svojím používaním internetu, čo bude mať negatívne následky. Okrem toho by sa mali systematicky znižovať tendencie v prístupe k online komunikačným aplikáciám v dôsledku skúsenej chuti prostredníctvom vzdelávacích programov, ktoré jednotlivcom umožnia naučiť sa, ako sa vyhnúť neregulovaným reakciám na konkrétne podnety [7]. Účinnosť spoločných metód odbornej prípravy si vyžaduje ďalšie preskúmanie, najmä v prípade ICD.

Nakoniec musíme spomenúť niektoré obmedzenia. Štúdia sa uskutočnila so vzorkou vhodnosti, ktorá nie je ani reprezentatívna pre celú populáciu, ani pre pacientov hľadajúcich liečbu s poruchou používania internetu. Na základe súčasných výsledkov sa zdá byť potrebné skúmať vzájomné pôsobenie nudnosti, túžby a očakávania používania v iných vzorkách, ako sú dospievajúci a pacienti, ktorí hľadajú liečbu. Ďalším obmedzením je, že sme sa zamerali iba na ICD. Vzhľadom na to, že na únik z nudy alebo negatívnych pocitov možno použiť aj iné internetové aplikácie, štúdia by sa mala zopakovať so vzorkami, ktoré majú iné použitie podľa prvého výberu, ako napríklad internetové hry, internetové nakupovanie alebo internetová pornografia.

záver

Cieľom tejto štúdie bolo preskúmať teoretické predpoklady týkajúce sa vývoja a údržby ICD. Na základe modelu I-PACE sa pozornosť zamerala na sprostredkovanie účinkov kognitívnych a afektívnych zložiek, menovite očakávaní vyhýbania sa a cue-indukovanej túžby, na vzťah medzi základnými charakteristikami osoby a symptómami ICD. Táto štúdia skúmala účinok nudnosti ako znaku premennej, ktorý pravdepodobne predpovedá príznaky ICD. Súčasné výsledky ukazujú, že významnosť nudy môže v ICD zohrávať dôležitú úlohu. Jednotlivci, ktorí majú väčšiu náchylnosť na zážitok z nudy, vykazujú vyššie očakávania, že sa vyhnú negatívnym pocitom pomocou aplikácií na online komunikáciu, čo následne zvyšuje negatívne dôsledky v každodennom živote. Okrem toho je pravdepodobnosť vyhýbania sa spojená s vyššou skúsenosťou s túžbou. Môže to byť spôsobené potenciálne vyššou zraniteľnosťou podnetov súvisiacich s internetovou komunikáciou, čo potom sťažuje nepoužívanie online komunikačných aplikácií. S týmito výsledkami sa základné mechanizmy ICD dostávajú do úľavy. Intervenčné pokusy, ktorých cieľom je zabrániť neregulovanému a nadmernému používaniu internetu a jeho špecifických aplikácií, možno potenciálne optimalizovať zvážením koncepcie nudnosti a jej interakcie s narážkou na reakciu, túžbou a očakávaním.

Podporujúce informácie

S1 File.sav

 

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

P

Q

1

Tabuľka: Zoznam údajov                

2

pohlaviaveksiatcom_gsiatcom1siatcom2Ver_RADAQPostBPS_meanIUE_SNneIUEco_a1IUEco_a2BPS_1BPS_2BSI_UiSkBSI_DeprBSI_AengBSI_Aggr

3

224.0000000000016.009.007.0043.791.882.251.003.501.752.00. 50. 00. 17. 20

4

223.0000000000036.0026.0010.0032.004.752.503.002.004.255.251.501.17. 33. 20

5

227.0000000000019.0013.006.001. 003.631.752.501.003.254.00. 25. 33. 17. 20

6

227.0000000000019.0011.008.0042.004.253.754.503.004.504.00. 75. 831.17. 60

7

228.0000000000023.0014.009.0022.572.882.753.002.502.253.501.00. 831.171.00

8

222.0000000000012.006.006.001. 211.132.503.002.001.001.25. 00. 00. 17. 40

9

222.0000000000033.0018.0015.0032.363.503.002.503.503.753.25. 00. 33. 50. 60

10

220.0000000000048.0026.0022.0034.505.383.003.003.005.255.50. 00. 17. 00. 00

11

218.0000000000025.0015.0010.002. 362.754.754.505.002.503.00. 75. 33. 331.00

12

254.0000000000012.006.006.001. 002.002.502.003.002.501.50. 25. 00. 00. 60

13

221.0000000000033.0021.0012.0021.144.003.002.503.503.254.75. 00. 67. 50. 40

14

226.0000000000019.0013.006.001. 933.131.502.001.003.502.75. 00. 17. 33. 60

15

224.0000000000022.0014.008.001. 932.382.001.502.502.252.501.75. 00. 50. 40

16

221.0000000000021.0013.008.0021.142.883.504.003.003.502.253.001.671.33. 60

17

226.0000000000026.0015.0011.0022.294.132.252.502.004.753.50. 50. 50. 33. 20

18

223.0000000000032.0019.0013.0021.074.634.504.504.504.754.50. 00. 33. 17. 40

19

257.0000000000012.006.006.001. 001.751.251.501.001.751.75. 75. 50. 00. 00

20

221.0000000000021.0010.0011.002. 003.383.002.503.503.503.25. 50. 00. 171.00

21

249.0000000000012.006.006.001. 001.381.001.001.001.751.00. 50. 171.001.20

22

242.0000000000014.008.006.001. 001.381.001.001.001.501.25. 00. 00. 17. 00

23

222.0000000000033.0022.0011.0032.143.134.505.503.503.502.75. 50. 33. 67. 20

24

221.0000000000031.0018.0013.0021.432.501.502.001.002.003.00. 00. 50. 17. 40

25

223.0000000000030.0022.008.002. 931.003.253.503.001.001.00. 50. 17. 17. 20

26

228.0000000000023.0017.006.001. 141.632.252.002.502.001.25. 25. 33. 17. 40

27

232.0000000000027.0014.0013.001. 642.752.503.501.503.252.25. 501.00. 17. 20

28

226.0000000000016.007.009.001. 211.001.001.001.001.001.00. 00. 00. 83. 20

29

237.0000000000028.0016.0012.0022.003.503.003.003.003.503.501.501.171.501.00

30

229.0000000000019.0011.008.0032.003.882.753.502.003.504.25. 251.83. 00. 20

31

220.0000000000039.0022.0017.0022.004.133.503.503.504.503.751.25. 33. 331.80

32

234.0000000000014.008.006.001. 931.753.253.003.501.502.00. 50. 00. 33. 00

33

224.0000000000020.0012.008.002. 431.631.001.001.001.751.50. 25. 00. 00. 40

34

226.0000000000035.0020.0015.0021.795.882.503.002.005.756.003.001.331.332.40

35

224.0000000000031.0016.0015.0032.713.384.254.504.003.503.25. 25. 33. 00. 20

36

223.0000000000034.0020.0014.0032.363.754.755.504.003.753.75. 50. 33. 50. 00

37

222.0000000000023.0013.0010.0022.362.502.753.002.503.751.25. 50. 33. 33. 60

38

226.0000000000020.0013.007.0021.361.752.251.503.002.251.25. 00. 50. 67. 00

39

218.0000000000019.0012.007.001. 792.501.501.501.503.501.50. 00. 17. 17. 20

40

228.0000000000020.0013.007.001. 214.254.254.504.005.003.501.00. 33. 50. 60

41

227.0000000000028.0019.009.001. 143.003.002.503.502.753.25. 75. 50. 17. 40

42

250.0000000000014.008.006.001. 141.001.751.502.001.001.00. 25. 17. 17. 00

43

223.0000000000028.0021.007.0021.791.632.002.501.501.751.50. 50. 17. 50. 20

44

227.0000000000029.0014.0015.0012.642.382.252.002.503.251.501.75. 331.171.00

45

221.0000000000026.0015.0011.0021.712.883.252.504.003.752.00. 50. 17. 67. 40

46

234.0000000000022.0011.0011.0011.211.752.252.002.502.001.50. 00. 00. 33. 00

47

231.0000000000014.008.006.001. 001.251.001.001.001.251.25. 00. 00. 17. 20

48

227.0000000000025.0012.0013.001. 213.631.751.502.004.253.00. 75. 67. 33. 80

49

221.0000000000033.0023.0010.001. 713.134.004.004.002.753.501.501.831.171.40

50

220.0000000000020.0010.0010.001. 001.632.502.003.001.751.50. 00. 17. 17. 20

figapodiel

 

Stiahnuť ▼

Dataset_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Tento súbor je súborom údajov súčasnej štúdie a obsahuje všetky premenné a informácie pre vykonané analýzy.

(SAV)

Súbor S1. Dataset_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Tento súbor je súborom údajov súčasnej štúdie a obsahuje všetky premenné a informácie pre vykonané analýzy.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742.s001

(SAV)

Referencie

  1. 1. Štatistov. Počet používateľov smartfónov z celého sveta od 2014 po 2020 (v miliardách) 2017 [citované 2017 22 / 11 / 2017].
  2. 2. Kuss DJ, Griffiths MD. Online sociálne siete a závislosť: prehľad psychologickej literatúry. Medzinárodný denník o environmentálnom výskume a verejnom zdraví. 2011, 8: 3528-52. PMID: 22016701
  3. 3. Amichai-Hamburger Y, Vinitzky G. Využitie sociálnej siete a osobnosť. Počítače v ľudskom správaní. 2010, 26 (6): 1289-95.
  4. Zobraziť článok
  5. Študovňa Google
  6. 4. Štatistov. Počet aktívnych používateľov WhatsApp mesačne po celom svete od apríla 2013 do júla 2017 (v miliónoch) 2017 [citované 2017 22 / 11 / 2017].
  7. 5. Štatistov. Počet mesačne aktívnych používateľov Facebooku na celom svete od 3rd štvrťroku 2017 (v miliónoch) 2017 [citované 2017 22 / 11 / 2017].
  8. Zobraziť článok
  9. PubMed / NCBI
  10. Študovňa Google
  11. Zobraziť článok
  12. PubMed / NCBI
  13. Študovňa Google
  14. Zobraziť článok
  15. PubMed / NCBI
  16. Študovňa Google
  17. Zobraziť článok
  18. PubMed / NCBI
  19. Študovňa Google
  20. Zobraziť článok
  21. Študovňa Google
  22. Zobraziť článok
  23. PubMed / NCBI
  24. Študovňa Google
  25. Zobraziť článok
  26. Študovňa Google
  27. Zobraziť článok
  28. PubMed / NCBI
  29. Študovňa Google
  30. Zobraziť článok
  31. Študovňa Google
  32. Zobraziť článok
  33. PubMed / NCBI
  34. Študovňa Google
  35. Zobraziť článok
  36. PubMed / NCBI
  37. Študovňa Google
  38. Zobraziť článok
  39. Študovňa Google
  40. Zobraziť článok
  41. PubMed / NCBI
  42. Študovňa Google
  43. Zobraziť článok
  44. PubMed / NCBI
  45. Študovňa Google
  46. Zobraziť článok
  47. Študovňa Google
  48. Zobraziť článok
  49. PubMed / NCBI
  50. Študovňa Google
  51. Zobraziť článok
  52. PubMed / NCBI
  53. Študovňa Google
  54. Zobraziť článok
  55. PubMed / NCBI
  56. Študovňa Google
  57. Zobraziť článok
  58. Študovňa Google
  59. Zobraziť článok
  60. PubMed / NCBI
  61. Študovňa Google
  62. Zobraziť článok
  63. PubMed / NCBI
  64. Študovňa Google
  65. Zobraziť článok
  66. PubMed / NCBI
  67. Študovňa Google
  68. Zobraziť článok
  69. PubMed / NCBI
  70. Študovňa Google
  71. Zobraziť článok
  72. PubMed / NCBI
  73. Študovňa Google
  74. Zobraziť článok
  75. PubMed / NCBI
  76. Študovňa Google
  77. Zobraziť článok
  78. PubMed / NCBI
  79. Študovňa Google
  80. Zobraziť článok
  81. PubMed / NCBI
  82. Študovňa Google
  83. Zobraziť článok
  84. PubMed / NCBI
  85. Študovňa Google
  86. Zobraziť článok
  87. Študovňa Google
  88. Zobraziť článok
  89. Študovňa Google
  90. Zobraziť článok
  91. Študovňa Google
  92. Zobraziť článok
  93. PubMed / NCBI
  94. Študovňa Google
  95. Zobraziť článok
  96. Študovňa Google
  97. Zobraziť článok
  98. PubMed / NCBI
  99. Študovňa Google
  100. Zobraziť článok
  101. Študovňa Google
  102. Zobraziť článok
  103. Študovňa Google
  104. Zobraziť článok
  105. Študovňa Google
  106. Zobraziť článok
  107. PubMed / NCBI
  108. Študovňa Google
  109. Zobraziť článok
  110. Študovňa Google
  111. Zobraziť článok
  112. PubMed / NCBI
  113. Študovňa Google
  114. Zobraziť článok
  115. Študovňa Google
  116. Zobraziť článok
  117. Študovňa Google
  118. Zobraziť článok
  119. PubMed / NCBI
  120. Študovňa Google
  121. Zobraziť článok
  122. PubMed / NCBI
  123. Študovňa Google
  124. Zobraziť článok
  125. PubMed / NCBI
  126. Študovňa Google
  127. Zobraziť článok
  128. PubMed / NCBI
  129. Študovňa Google
  130. Zobraziť článok
  131. PubMed / NCBI
  132. Študovňa Google
  133. Zobraziť článok
  134. PubMed / NCBI
  135. Študovňa Google
  136. Zobraziť článok
  137. Študovňa Google
  138. Zobraziť článok
  139. Študovňa Google
  140. Zobraziť článok
  141. Študovňa Google
  142. Zobraziť článok
  143. PubMed / NCBI
  144. Študovňa Google
  145. Zobraziť článok
  146. Študovňa Google
  147. Zobraziť článok
  148. PubMed / NCBI
  149. Študovňa Google
  150. Zobraziť článok
  151. Študovňa Google
  152. Zobraziť článok
  153. PubMed / NCBI
  154. Študovňa Google
  155. 6. Young KS, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. Cyber ​​porušenia: Starostlivosť o duševné zdravie pre nové tisícročie. Cyberpsychológia a správanie. 1999; 2: 475–9. pmid: 19178220
  156. 7. Značka M, Young KS, Laier C, Wölfling K, Potenza MN. Integrácia psychologických a neurobiologických aspektov týkajúcich sa vývoja a udržiavania špecifických porúch používania internetu: Model interakcie ovplyvňovania osôb popravou (I-PACE). Neurovedy a biobehaviorálne Recenzie. 2016, 71: 252-66. PMID: 27590829
  157. 8. Wegmann E, Brand M. Porucha internetovej komunikácie: Je to otázka sociálnych aspektov, zvládania a očakávaní používania internetu. Hranice v psychológii. 2016, 7 (1747): 1-14. PMID: 27891107
  158. Zobraziť článok
  159. Študovňa Google
  160. Zobraziť článok
  161. PubMed / NCBI
  162. Študovňa Google
  163. Zobraziť článok
  164. Študovňa Google
  165. Zobraziť článok
  166. PubMed / NCBI
  167. Študovňa Google
  168. Zobraziť článok
  169. Študovňa Google
  170. 9. Choi SW, Kim DJ, Choi JS, Choi EJ, Song WY, Kim S, a kol. Porovnanie rizikových a ochranných faktorov spojených so závislosťou od smartfónov a závislosťou od internetu. Žurnál behaviorálnych závislostí. 2015, 4 (4): 308-14. PMID: 26690626
  171. Zobraziť článok
  172. PubMed / NCBI
  173. Študovňa Google
  174. Zobraziť článok
  175. PubMed / NCBI
  176. Študovňa Google
  177. Zobraziť článok
  178. PubMed / NCBI
  179. Študovňa Google
  180. Zobraziť článok
  181. PubMed / NCBI
  182. Študovňa Google
  183. Zobraziť článok
  184. Študovňa Google
  185. Zobraziť článok
  186. Študovňa Google
  187. Zobraziť článok
  188. PubMed / NCBI
  189. Študovňa Google
  190. 10. Montag C, Blaszkiewicz K, Sariyska R, Lachmann B, Andone I, Trendafilov B, a kol. Používanie smartfónov v 21st storočí: Kto je aktívny na WhatsApp? Poznámky k výskumu BMC. 2015, 8: 1-6.
  191. 11. Značka M, Young KS, Laier C. Prefrontálna kontrola a závislosť od internetu: Teoretický model a prehľad neuropsychologických a neuroimagingových nálezov. Hranice ľudskej neurovedy. 2014, 8 (375): 1-36. PMID: 24904393
  192. 12. Davis RA. Kognitívno-behaviorálny model patologického používania internetu. Počítače v ľudskom správaní. 2001, 17: 187-95.
  193. 13. Spada MM. Prehľad problematického používania internetu. Návykové správanie. 2014; 39: Epub pred tlačou. 3-6. PMID: 24126206
  194. 14. Billieux J, Maurage P, Lopez-Fernandez O, Kuss DJ, Griffiths MD. Dá sa narušené používanie mobilných telefónov považovať za závislosť na správaní? Aktualizácia súčasných dôkazov a komplexný model budúceho výskumu. Aktuálne správy o závislosti. 2015, 2 (2): 156-62.
  195. 15. Wegmann E, Stodt B, Brand M. Návykové využívanie stránok sociálnych sietí možno vysvetliť interakciou očakávaného používania internetu, gramotnosti na internete a psychopatologických symptómov. Žurnál behaviorálnych závislostí. 2015, 4 (3): 155-62. PMID: 26551905
  196. 16. Wegmann E, Oberst U, Stodt B, Brand M. Obavy z výpadku a očakávania používania internetu prispievajú k príznakom poruchy internetovej komunikácie špecificky online. Správy o návykových správach. 2017, 5: 33-42. PMID: 29450225
  197. 17. Značka M, Laier C, Young KS. Závislosť na internete: Zvládanie štýlov, očakávaní a dôsledkov liečby. Hranice v psychológii. 2014, 5: 1-14.
  198. 18. Trotzke P, Starcke K, Müller A, Brand M. Patologický nákup online ako špecifická forma závislosti na internete: Experimentálne vyšetrenie založené na modeli. PLOS ONE. 2015, 10 (10): e0140296. PMID: 26465593
  199. 19. Sayette MA. Úloha túžby pri poruchách spojených s užívaním návykových látok: Teoretické a metodologické otázky. Ročný prehľad klinickej psychológie. 2016, 12: 407-33. PMID: 26565121.
  200. 20. Hormes JM. Klinický význam túžby po návykových návykoch: prehľad. Aktuálne správy o závislosti. 2017, 4 (2): 132-41.
  201. 21. Bechara A. Rozhodovanie, kontrola impulzov a strata vôle odolávať liekom: Neurokognitívna perspektíva. Prírodná neuroveda. 2005, 8: 1458-63. PMID: 16251988
  202. 22. Carter BL, Tiffany ST. Metaanalýza reaktivity pri výskume závislosti. Addiction. 1999, 94: 327-40. PMID: 10605857
  203. 23. Skinner MD, Aubin HJ. Cravingove miesto v teórii závislosti: Príspevky hlavných modelov. Neurovedy a biobehaviorálne Recenzie. 2010, 34: 606-23. PMID: 19961872
  204. 24. Drummond DC. Teórie drogovej túžby, staroveké a moderné. Závislosť (Abingdon, Anglicko). 2001, 96: 33-46.
  205. 25. Schiebener J, Laier C, Brand M. Ste uviaznutí s pornografiou? Nadmerné používanie alebo zanedbávanie cybersexových podnetov v multitaskingovej situácii súvisí so symptómami závislosti na cybersexu. Žurnál behaviorálnych závislostí. 2015, 4 (1): 14-21. PMID: 25786495
  206. 26. Niu GF, Sun XJ, Subrahmanyam K, Kong FC, Tian Y, Zhou ZK. Cue-indukovaná túžba po internete medzi závislými na internete. Návykové správanie. 2016, 62: 1-5. PMID: 27305097
  207. 27. Tiffany ST, Wray JM. Klinický význam túžby po liekoch. Annals of New York Academy of Sciences. 2012, 1248: 1-17. PMID: 22172057
  208. 28. Snagowski J, Brand M. Príznaky závislosti na cybersexe môžu súvisieť s blížiacim sa pornografickým podnetom a ako sa mu vyhnúť: Výsledky z analógovej vzorky pravidelných užívateľov cybersexu. Hranice v psychológii. 2015, 6: 653. PMID: 26052292
  209. 29. Laier C, Pawlikowski M, Pekal J, Schulte FP, Značka M. Závislosť od Cybersexu: Skúsenosti so sexuálnym vzrušením pri sledovaní pornografie a nie so skutočnými sexuálnymi kontaktmi znamenajú rozdiel. Žurnál behaviorálnych závislostí. 2013, 2: 100-7. PMID: 26165929
  210. 30. Thalemann R, Wölfling K, Grüsser SM. Špecifická narážka na narážky súvisiace s počítačovými hrami u nadmerných hráčov. Behaviorálna neuroveda. 2007, 121: 614-8. PMID: 17592953
  211. 31. Liu L, Yip SW, Zhang JT, Wang LJ, Shen ZJ, Liu B, a kol. Aktivácia ventrálneho a dorzálneho striatu počas narážajúcej reaktivity pri poruche internetového hrania. Biológia závislosti. 2017, 3 (2): 791-801. PMID: 26732520.
  212. 32. Park CB, Park SM, Gwak AR, Sohn BK, Lee JY, Jung HY a kol. Účinok opakovaného vystavenia narážkam na virtuálne hazardné hry na nutkanie hazardovať. Návykové správanie. 2015, 41: 61-4. PMID: 25306387
  213. 33. Fernie BA, Caselli G, Giustina L, Donato G, Marcotriggiani A, Spada MM. Túžba myslieť ako prediktor hazardných hier. Návykové správanie. 2014, 39: 793-6. PMID: 24531634
  214. 34. Wegmann E, Stodt B, značka M. Cue-indukovaná túžba po poruche internetovej komunikácie pomocou vizuálnych a sluchových podnetov v paradigme cue-reaktivity. Výskum a teória závislosti. 2017: Epub pred tlačou.
  215. 35. LePera N. Vzťahy medzi nudou, všímavosťou, úzkosťou, depresiou a užívaním návykových látok. Bulletin psychológie novej školy. 2011, 8 (2): 15-23.
  216. 36. Iso-Ahola SE, Weissinger E. Vnímanie nudy vo voľnom čase: Konceptualizácia, spoľahlivosť a platnosť stupnice pre voľný čas nudy. Journal of Leisure Research. 1990, 22 (1): 1-17.
  217. 37. Lin CH, Lin SL, Wu CP. Účinky monitorovania rodičov a nudy vo voľnom čase na závislosť na internete adolescentov. Dospievania. 2009, 44 (176): 993-1004. Epub 2009 / 01 / 01. PMID: 20432612.
  218. 38. Brissett D, sneh RP. Nuda: Kde nie je budúcnosť. Symbolická interakcia. 1993, 16 (3): 237-56.
  219. 39. Biolcati R, Mancini G, Trombini E. Úprimnosť nuda a rizikové správanie počas voľného času adolescentov. Psychologické správy. 2017: 1-21. Epub 2017 / 08 / 05. PMID: 28776483.
  220. 40. Harris MB. Koreláty a charakteristické znaky nudnosti a nudy. Vestník aplikovanej sociálnej psychológie. 2000, 30 (3): 576-98.
  221. 41. Mikulas WL, Vodanovich SJ. Podstata nudy. Psychologický záznam. 1993, 43 (1): 3-12.
  222. 42. Elhai JD, Vasquez JK, Lustgarten SD, Levine JC, hala BJ. Úprimnosť k nude sprostredkuje vzťahy medzi problematickým používaním smartfónov s depresiou a úzkosťou. Recenzia počítačov v sociálnej vede. 2017: 1-14.
  223. 43. Wiesner M, Windle M, Freeman A. Pracovný stres, užívanie návykových látok a depresia medzi mladými dospelými pracovníkmi: Preskúmanie modelu hlavných a moderátorských účinkov. Časopis psychológie zdravia pri práci. 2005, 10 (2): 83-96. PMID: 15826220.
  224. 44. Anshel MH. Prieskum elitných športovcov o vnímaných príčinách používania zakázaných drog v športe. Journal of Sport Behavior. 1991, 14 (4): 283-310.
  225. 45. Thackray RI. Stres z nudy a jednotvárnosti: Posúdenie dôkazov. Psychosomatická medicína. 1981, 43 (2): 165-76. PMID: 7267937.
  226. 46. Zhou SX, Leung L. Gratifikácia, osamelosť, nuda pre voľný čas a sebaúcta ako prediktori závislosti na hre SNS a spôsobu používania medzi čínskymi vysokoškolskými študentmi. Medzinárodný žurnál kybernetického správania, psychológie a učenia. 2012, 2 (4): 34-48.
  227. 47. Caldwell LL, Smith EA. Zdravotné správanie mládeže odcudzenej pre voľný čas. Loisir et Société / Society and Leisure. 1995, 18 (1): 143-56.
  228. 48. Biolcati R, Passini S, Mancini G. „Nemôžem vydržať nudu.“ Nad očakávaným pitím v dospievaní. Správy o návykových správach. 2016; 3 (doplnok C): 70 – 6. PMID: 29532002
  229. 49. Blaszczynski A, McConaghy N, Frankova A. Znášanlivosť v patologickom hraní. Psychologické správy. 1990, 67 (1): 35-42. Epub 1990 / 08 / 01. PMID: 2236416.
  230. 50. Fortune EE, Goodie AS. Vzťah medzi patologickým hazardom a hľadaním senzácií: Úloha skóre mierky. Časopis štúdií o hazardných hrách. 2010, 26 (3): 331-46. PMID: 19943092.
  231. 51. Zuckerman M, Eysenck S, Eysenck HJ. Hľadanie senzácií v Anglicku a Amerike: porovnania medzi kultúrami, vekom a pohlavím. Časopis poradenskej a klinickej psychológie. 1978, 46 (1): 139-49. Epub 1978 / 02 / 01. PMID: 627648.
  232. 52. Neubaum G, Krämer NC. Moji priatelia hneď vedľa mňa: Laboratórne vyšetrovanie prediktorov a dôsledkov spoločenskej blízkosti na sociálnych sieťach. CyberPsychológia, správanie a sociálne siete. 2015, 18 (8): 443-9. PMID: 26252929
  233. 53. Lin CH, Yu SF. Používanie internetu adolescentmi na Taiwane: skúmanie rodových rozdielov. Dospievania. 2008, 43 (170): 317-31. PMID: 18689104.
  234. 54. Rahmani S, Lavasani MG. Vzťah medzi internetovou závislosťou pri hľadaní senzácie a osobnosťou. Procedia - spoločenské a behaviorálne vedy. 2011; 30 (doplnok C): 272 – 7.
  235. 55. Poslanec Chaney, Chang CY. Trojica turmoi pre mužov sexuálne závislých na internete, ktorí majú sex s mužmi: sklon k nude, sociálne prepojenie a disociácia. Sexuálna závislosť a kompulzivita. 2005; 12 (1): 3–18.
  236. 56. Velezmoro R, Lacefield K, Roberti JW. Vnímanie stresu, hľadania pocitov a zneužívania internetu vysokoškolákmi. Počítače v ľudskom správaní. 2010, 26 (6): 1526-30.
  237. 57. Weybright EH, Caldwell LL, Ram N, Smith EA, Wegner L. Boredom náchylný alebo nič nerobiace? Rozlišovanie medzi štátnou a zvláštnou voľnou nudou a jej spojenie s užívaním návykových látok u dospievajúcich v Južnej Afrike. Volnočasové vedy. 2015, 37 (4): 311-31. PMID: 26085700.
  238. 58. Pawlikowski M, Altstötter-Gleich C, značka M. Validácia a psychometrické vlastnosti krátkej verzie Youngovho testu závislosti na internete. Počítače v ľudskom správaní. 2013, 29: 1212-23.
  239. 59. Trotzke P, Starcke K, Pedersen A, značka M. Cue-indukovaná chuť do patologického nákupu: Empirické dôkazy a klinické implikácie. Psychosomatická medicína. 2014, 76 (9): 694-700. PMID: 25393125.
  240. 60. Love A, James D, Willner P. Porovnanie dvoch dotazníkov o chuť na alkohol. Závislosť (Abingdon, Anglicko). 1998, 93 (7): 1091-102.
  241. 61. Struk AA, Carriere JS, Cheyne JA, Danckert J. Stupnica stupňov krátkej nudy. Assessment. 2015, 24 (3): 346-59. PMID: 26467085.
  242. 62. Cohen J. Štatistická analýza sily pre behaviorálne vedy. 2 ed. Hillsdale, NJ: Erlbaum; 1988.
  243. 63. Muthén L, Muthén B. MPlus. Los Angeles: Muthén & Muthén; 2011.
  244. 64. Hu L, Bentler PM. Vyhodnocovanie vhodnosti modelu. In: Hoyle RH, redaktor. Problémy a aplikácie modelovania štruktúrnych rovníc. London: Sage Publications, Inc; 1995. p. 76-99.
  245. 65. Hu L, Bentler PM. Hraničné kritériá pre indexy zhody v analýze kovariančnej štruktúry: konvenčné kritériá verzus nové alternatívy. Modelovanie štruktúrnych rovníc: Multidisciplinárny žurnál. 1999, 6: 1-55.
  246. 66. Marsh HW, Ludtke O, Nagengast B, Morin AJ, Von Davier M. Prečo balíky s položkami nie sú (takmer) nikdy vhodné: Dve chyby neprinášajú pravdu - maskujú nesprávnu špecifikáciu s položkami položiek v modeloch CFA. Psychologické metódy. 2013, 18 (3): 257-84. PMID: 23834417.
  247. 67. Little TD, Cunningham WA, Shahar G, Widaman KF. Na parcelu alebo na parcelu: Preskúmanie otázky, zváženie zásluh. Modelovanie štruktúrnych rovníc: Multidisciplinárny žurnál. 2002, 9 (2): 151-73.
  248. 68. Sommers J, Vodanovich SJ. Výskyt nudy: Vzťah k psychologickým a fyzicko-zdravotným príznakom. Žurnál klinickej psychológie. 2000, 56 (1): 149-55. Epub 2000 / 02 / 08. PMID: 10661377.
  249. 69. Gordon A, Wilkinson R, McGown A, Jovanoska S. Psychometrické vlastnosti stupnice nudnosti: Preskúmanie jej platnosti. Psychologické štúdie. 1997, 42 (2-3): 85-97.
  250. 70. Derogatis LR. Stručný zoznam príznakov BSI: Manuál pre správu, vyhodnocovanie a postupy. 1993. Epub Third Edit.
  251. 71. Dimitrov DM. Porovnávanie skupín s využitím latentných premenných: Prístup založený na modelovaní štruktúrnych rovníc. Práca (čítanie, omša). 2006, 26 (4): 429-36. Epub 2006 / 06 / 22. PMID: 16788262.
  252. 72. Montag C, Markowetz A, Blaszkiewicz K, Andone I, Lachmann B, Sariyska R, a kol. Využitie Facebooku na smartfónoch a objeme sivej hmoty jadra accumbens. Behaviorálny výskum mozgu. 2017, 329: 221-8. PMID: 28442353.
  253. 73. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS. Mozgové koreláty túžby po online hrách vystavených narážke u subjektov s internetovou závislosťou a u remitovaných subjektov. Biológia závislosti. 2013, 18: 559-69. PMID: 22026537
  254. 74. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Lin WC. Mozgové aktivácie tak pre herné nutkanie vyvolané narážkou, ako aj pre fajčenie, túžia po subjektoch, ktoré sú závislé od závislosti od internetu a závislosti od nikotínu. Journal of Psychiatric Research. 2013, 47 (4): 486-93. PMID: 23245948
  255. 75. Turel O, Bechara A. Účinky motorickej impulzivity a kvality spánku na nadávky, interpersonálne deviantné a nevýhodné správanie na stránkach sociálnych sietí online. Osobné a individuálne rozdiely. 2017, 108: 91-7.
  256. 76. Ben-Yehuda L, Greenberg L, Weinstein A. Závislosť na internete pomocou vzťahov medzi smartfónmi medzi závislosťou na internete, frekvenciou používania smartfónov a pohľadom študentov a študentov. Journal of Reward Deficiency Syndrome & Addiction Science. 2016.
  257. 77. Tavolacci MP, Ladner J, Grigioni S., Richard L, Villet H, Dechelotte P. Prevalencia a spojenie vnímaného stresu, užívania návykových látok a závislosti od správania: Prierezové štúdium medzi univerzitnými študentmi vo Francúzsku, 2009 – 2011. Verejné zdravie BMC. 2013, 13: 724. PMID: 23919651.