Ali je koristno uporabiti internetno komunikacijo za pobeg iz dolgočasja? Dosežena dolgočasnost medsebojno vpliva s pričakovanimi željami in izogibanjem pri odkrivanju simptomov motnje internetne komunikacije (2018)

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

Minimalizem

Uporaba spletnih komunikacijskih aplikacij, vključno z glasniki (npr. WhatsApp) ali storitvami socialnih omrežij (npr. Facebook) na pametnem telefonu, se je v milijarde ljudi spremenila v vsakodnevno prakso, na primer v čakalnih dobah. Vse več posameznikov kaže zmanjšan nadzor nad njihovo uporabo teh aplikacij kljub negativnim posledicam v vsakdanjem življenju. To lahko imenujemo motnja internetne komunikacije (ICD). Trenutna študija je preučevala vpliv nagnjenosti k dolgočasju na simptome ICD. Nadalje je preučil posredovalno vlogo kognitivnih in afektivnih mehanizmov, in sicer pričakovanja, da bi se izognili negativnim občutkom v spletu in hrepenenju, ki ga povzroča iztočnica. Rezultati modela strukturne enačbe (N = 148) kažejo, da je nagnjenost k dolgočasju dejavnik tveganja za razvoj in vzdrževanje ICD, saj ima pomemben neposreden vpliv na simptome ICD. Poleg tega je nagnjenost k dolgočasju napovedovala pričakovano trajanje izogibanja in hrepenenje, ki ga povzroča iztočnica. Obe strani sta povečali tveganje za razvoj ICD-teženj. Poleg tega sta obe spremenljivki posredovali učinek nagnjenosti k dolgočasju na ICD in si medsebojno vplivali. Če povzamemo, rezultati kažejo, da ljudje, ki imajo večjo dovzetnost za dolgočasje, kažejo večje pričakovane pričakovanja, da bi se izognili negativnim čustvom na spletu, kar spodbuja večje reakcije hrepenenja, ko se srečujemo s posebnimi znaki (npr. Dohodnim sporočilom) in lahko povzročijo nagnjenosti k ICD.

Navedba: Wegmann E, Ostendorf S, blagovna znamka M (2018) Ali je koristno uporabiti internetno komunikacijo za pobeg iz dolgčasa? Nagnjenost k dolgčasu pri razlagi simptomov motnje internetne komunikacije deluje s hrepenenjem, ki ga povzroča iztočnica, in pričakovanimi pričakovanji izogibanja. PLOŠI EN 13 (4): e0195742. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0195742

Editor: Phil Reed, Univerza Swansea, ZDRUŽENO KRALJESTVO

Prejeto: November 22, 2017; Sprejeto: Marec 28, 2018; Objavljeno: April 19, 2018

Avtorske pravice: © 2018 Wegmann et al. To je članek z odprtim dostopom, ki se distribuira pod pogoji Licenca za priznanje Creative Commons, ki dovoljuje neomejeno uporabo, distribucijo in reprodukcijo v katerem koli mediju, če sta avtorju in viru pripisana vrednost.

Dostopnost podatkov: Vsi ustrezni podatki so znotraj dokumenta in njegovih podpornih datotek.

Financiranje: Avtorji za to delo niso prejeli nobenega posebnega financiranja.

Konkurenčne koristi: Avtorji so izjavili, da ne obstajajo konkurenčni interesi.

Predstavitev

Z uvedbo pametnega telefona pred več kot desetimi leti število ljudi, ki ga uporabljajo v vsakdanjem življenju, še vedno narašča. Število uporabnikov pametnih telefonov po vsem svetu naj bi v 2.32 doseglo milijardo 2017, v 2.87 pa naj bi doseglo milijardo uporabnikov 2020 [1]. Med drugimi so najbolj priljubljene spletne aplikacije, uporabljene na pametnem telefonu, spletne komunikacijske aplikacije. Uporabnikom omogočajo neposreden stik z drugimi, ohranjanje povezave z oddaljenimi prijatelji in izmenjavo osebnih podatkov, slik ali videov [2, 3]. Izraz „spletne komunikacijske aplikacije“ vključuje zelo priljubljene aplikacije, kot je storitev takojšnjega sporočanja WhatsApp z več kot 1.3 milijardami aktivnih uporabnikov vsak mesec [4] ali storitve družabnih omrežij, kot je Facebook, z mesečno aktivnimi uporabniki 2 milijard [5]. Poleg številnih prednosti internetne komunikacije in uporabe pametnih telefonov na splošno je vse več posameznikov, ki imajo negativne posledice zaradi prekomerne in zamudne uporabe teh aplikacij [2, 6-8]. Zlasti razpoložljivost različnih mobilnih naprav in enostaven in stalen dostop do takšnih aplikacij omogočata ljudem interakcijo in komunikacijo z drugimi ves dan - kadar koli in kjer koli [9, 10]. To vedenje lahko privede do patološke in kompulzivne uporabe, ki je primerljiva z drugimi vedenjskimi odvisnostmi ali motnjami uživanja snovi, kot predlagajo različne študije in raziskovalci [7, 8].

Kognitivni in afektivni korelati internetne komunikacijske motnje

Vse večja uporaba interneta po vsem svetu vodi raziskave v vse več študij, ki se osredotočajo na motnjo uporabe interneta kot posebno vrsto vedenjske odvisnosti [2, 7, 11]. Poleg tega nekatere študije kažejo na posebno vrsto motnje uporabe interneta, motnjo internetne komunikacije (ICD). ICD opisuje zasvojenost z uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij [6-8, 12]. Simptomi ICD, ki izhajajo iz značilnosti motnje uporabe interneta, so opredeljeni kot izguba nadzora, ponovitev, odtegnitveni simptomi, preokupacija, zanemarjanje interesov, strpnost in negativne posledice v družbenem, poklicnem ali osebnem življenju [6, 7, 13, 14]. Davis [12] je ponudil prvi teoretični model, ki opisuje mehanizme nespecifične patološke uporabe interneta in posebne motnje uporabe interneta. V zadnjem času Brand, Young [7] je predstavil nov teoretični model, Interakcija človeka-vpliv-kognitiva-izvršitev (I-PACE), ki povzema potencialne mehanizme razvoja in vzdrževanja specifičnih motenj uporabe interneta, kot je ICD. Model I-PACE prikazuje interakcijo človekovih glavnih značilnosti, pa tudi afektivnih, kognitivnih in izvršilnih komponent. Predlaga, da človekove glavne značilnosti, kot so osebnost, socialne kognicije, psihopatološki simptomi, biopsihološki dejavniki in posebne predispozicije, vplivajo na subjektivno zaznavanje situacije. To dojemanje tvorijo dejavniki, kot so soočenje z znaki odvisnosti, stres, osebni konflikti, nenormalno razpoloženje, pa tudi posameznikovi afektivni in kognitivni odzivi. Slednje vključujejo reaktivnost na iztočnice, hrepenenje, pozornosti ali nadaljnje kognitivne pristranskosti, povezane z internetom, in nefunkcionalni stil obvladovanja. Domneva se, da ti posamezni afektivni in kognitivni dejavniki posredujejo ali zmerjajo vpliv človekovih glavnih značilnosti na razvoj in vzdrževanje posebne motnje uporabe interneta. Blagovna znamka, mlada [7] ponazarjajo, da učinek afektivnih in kognitivnih odzivov vpliva na izvršilne dejavnike, kot je zaviralni nadzor. Odločitev za uporabo določene vloge za pridobitev ugodnosti ali odškodnine lahko nato privede do prekomerne uporabe te aplikacije, kar poveča posebne predispozicije, pa tudi afektivne, kognitivne in izvršilne dejavnike, podobne začaranemu krogu (za podrobnejši opis modela in podroben pregled empiričnih študij glej [7]).

Nekdanje študije so že pokazale, da vpliv psihopatoloških simptomov, kot sta depresija in socialna anksioznost, in učinek osebnostnih vidikov, kot so ranljivost za stres, samozavest in samoefikasnost, na tendence ICD posredujejo posebne kognicije, na primer nefunkcionalni način spoprijemanja in pričakovane uporabe interneta [8, 15]. Wegmann, Oberst [16] pokazala, da so za razlago simptomov ICD pomembne zlasti pričakovane življenjske dobe, vključno z željo po pobegu iz resničnosti, odvračanju od resničnih težav ali izogibanju osamljenosti. Blagovna znamka, Laier [17] pa tudi Trotzke, Starcke [18] je pokazala, da so visoke pričakovane uporabe določenih aplikacij kot možnosti za užitek ali odvračanje od težav, ki posredujejo v razmerju med osebnimi vidiki in splošno (nespecifično) motnjo uporabe interneta, pa tudi motnjo internetnega nakupovanja.

Poleg koncepta pričakovane uporabe interneta, Brand, Young [7] nadalje trdijo, da se zdi, da so reakcijska reakcija in hrepenenje pomembni konstrukti v okviru razvoja in vzdrževanja patološke uporabe posebnih aplikacij. Ta domneva temelji na prejšnjih raziskavah o motnjah uživanja snovi (glej na primer rezultate v [19] kot tudi druge vedenjske odvisnosti [20], ki kažejo, da so odvisniki ranljivi za dražljaje, povezane z odvisnostjo, ki sprožijo področja nagradnje v možganih [21-25]. Hrepenenje opisuje željo ali nagon po uživanju drog ali večkratnem zasvojenem vedenju [26, 27]. Koncept reaktivnosti in hrepenenja je prenesen na preučevanje vedenjskih odvisnosti. V motnji internetnega nakupovanja so že opazili vedenjske korelate med reakcijami in hrepenenjem [18], Motnja gledanja na internetno pornografijo [28, 29], Motnja internetnih iger [30, 31], Motnja spletnih iger na srečo [32, 33] in ICD [34].

Čeprav študije poudarjajo pomembno vlogo teh afektivnih (izvlečna reaktivnost in hrepenenje) in kognitivnih (z internetom povezanih pričakovanj) komponent pri razvoju in vzdrževanju specifične motnje uporabe interneta, je medsebojno vplivanje teh dejavnikov postavljeno v I -PACE model, ostaja nejasno. Trenutna študija temelji na nekaterih glavnih predpostavkah modela I-PACE, zlasti na mediacijske učinke afektivnih in kognitivnih mehanizmov na razmerje med osnovnimi značilnostmi osebe in simptomi ICD. Namen te študije je raziskati vpliv glavnih značilnosti osebe na ICD, ki ga posredujejo tako kognitivne pristranskosti, povezane z internetom (npr. Pričakovane uporabe interneta), kot tudi afektivne pristranskosti (npr. Hrepenenje, ki ga povzroči iztočnica). Temelji na Wegmannu, Oberst [16], predvidevamo, da učinek pričakovanja, da se izognemo negativnim čustvom z uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij, posreduje hrepenenje, ki ga povzroči iztočnica, kot je opisano v modelu Brand, Young [7]. Kot drugi cilj študije se osredotočamo na preučitev vloge dovzetnosti za dolgčas pri ICD. Tako bi radi bolje razumeli odnos med osnovnimi značilnostmi osebe in simptomi posebne motnje uporabe interneta, ki v okviru ICD še ni bila raziskana.

Nagnjenost k dolgočasju kot napovedovalec ICD

Konceptualizacijo dolgčasa določajo različni situacijski in posamezni dejavniki [35]. Dolgčas sam bi lahko opisal kot negativno stanje duha ali notranji konflikt med pričakovano in zaznano izkušnjo [36, 37]. Brissett in Snow [38] je dolgočasje opredelilo kot stanje »premajhne spodbude, premajhne vzburjenosti in pomanjkanja psihološke vpletenosti, povezane z nezadovoljstvom, in posamezniki se poskušajo spoprijeti z dolgčasom z iskanjem dodatne spodbude« [39]. To stanje je povezano tudi z neprijetnimi občutki, iz katerih poskušajo posamezniki pobegniti [40, 41]. Samo nagnjenost k dolgočasju je opredeljena kot dolgčas. Konstrukt nagnjenosti k dolgočasju je pogosto »operacionaliziran kot posameznikova dovzetnost za dolgočasje« [35]. Poleg tega nagnjenost k dolgočasju vključuje posameznikovo težavo, da opozori na spodbudo, da se zaveda tega pomanjkanja pozornosti in da poskuša zmanjšati izkušnjo dolgčasa kot države [35, 42].

Številne študije poudarjajo klinični pomen nagnjenosti k dolgočasju s ponazoritvijo, da je dolgčas (nagnjenost) povezan z uživanjem alkohola [43], uporaba psihoaktivnih snovi [44], indekse depresije in tesnobe [35] in zdravstvene težave na splošno [45]. Zhou in Leung [46] je pokazala, da je dolgčas v prostem času povezan s tveganim vedenjem, kot so prestopništvo, aktivnost skrajnih občutkov in zloraba drog [36, 46, 47]. Kot možna razlaga povezave med nagnjenostjo k dolgočasju in uživanjem snovi (npr. Pitje alkohola), Biolcati, Passini [48] preučila morebitne učinke pričakovanih učinkov mediacije pri uživanju alkohola. Rezultati kažejo, da vpliv nagnjenosti k dolgočasju na vedenje pitja poživi v pričakovanjih, da pobegnejo od dolgčasa, pobegnejo pred težavami in se spopadejo z negativnimi občutki [48]. Poleg tega empirične raziskave o različnih vedenjskih odvisnostih ali patoloških vedenjih pojasnjujejo pomen dolgčasa za tvegano vedenje. Na primer Blaszczynski, McConaghy [49] je pokazalo, da so posamezniki z motnjami iger na srečo dosegli višji rezultat dolgočasja v primerjavi z igralci, ki niso igralci. Zdi se, da so igre na srečo priložnost, da se izognejo ali zmanjšajo negativna stanja ali razpoloženja. To je skladno z rezultati, ki sta jih poročala Fortune in Goodie [50], ki ponazarja, da je patološko igranje na srečo povezano z dovzetnostjo za dolgočasje, ki je podkategorija oblike V merila, ki išče lestvico Zuckerman, Eysenck [51].

Kot smo že opisali, uporaba pametnih telefonov v vsakdanjem življenju izhaja iz enostavnega in stalnega dostopa, ki omogoča stalno komunikacijo in zabavo [2, 52]. Predpostavljamo, da možnost dolgotrajne stimulacije vodi do zamudne in pretirane uporabe pametnega telefona in spletnih komunikacijskih aplikacij. Prav tako se zdi, da je izogibanje občutkom dolgčasa glavna motivacija za uporabo interneta [53]. Lin, Lin [37] pokazala, da nagnjenost k dolgočasju in velika vključenost v internet povečujeta verjetnost motnje uporabe interneta. Avtorji poudarjajo, da se zdi, da je internet možnost iskanja vznemirjenja in užitka, kar dviguje raven patološke uporabe. To je v skladu z nekdanjimi raziskavami, ki poudarjajo povezavo med motnjo uporabe interneta in večjo nagnjenostjo k dolgočasju [54-56]. Zhou in Leung [46] je določil to razmerje in pokazal, da je dolgčas napovedovalec patološke uporabe spletnih mest v družabnih omrežjih, pa tudi patoloških iger na srečo v storitvah socialnih omrežij. Elhai, Vasquez [42] ponazoril, da večja nagnjenost k dolgočasju posreduje učinek depresije in tesnobe na problematično vedenje pametnih telefonov. Na splošno domnevamo, da je nagnjenost k dolgočasju kot dolgočasje osebnostni dejavnik tveganja za razvoj ICD.

Povzetek ciljev študije

Cilj te študije je prispevati k boljšemu razumevanju osnovnih afektivnih in kognitivnih mehanizmov glede simptomov ICD. Naše predpostavke temeljijo na prejšnjih raziskavah, ki so poročale o vplivu nagnjenosti k dolgočasju na tvegano vedenje, kot je zloraba snovi [57], dejavniki tveganja za zdravje [46], patološko igranje na srečo [50] ali motnja uporabe interneta [37, 54]. Domnevamo, da bodo ljudje, ki imajo večjo dovzetnost za dolgočasje in pametni telefon večkrat uporabljajo kot strategijo za neprilagojeno spoprijemanje, bolj verjetno razvili patološko uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij. V skladu z modelom I-PACE proizvajalca Brand, Young [7], domnevamo, da učinek nagnjenosti k dolgočasju posredujejo posebna spoznanja. Nadalje in na podlagi študije Biolcati, Passini [48] predvidevamo tudi, da zlasti posamezniki, ki imajo večjo nagnjenost k dolgočasju, pa tudi pričakovanje, da se izognejo negativnim čustvom z uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij, zaradi uporabe takšnih aplikacij doživijo več negativnih posledic. Kot nadaljnji cilj raziskujemo učinke afektivnih in kognitivnih odzivov. Model I-PACE kaže, da vpliv pričakovane življenjske dobe na simptome ICD posreduje večje izkušnje hrepenenja. Na splošno bi lahko bil mediacijski učinek hrepenenja, ki ga povzroča iztočnica, pomemben tudi za mediacijski učinek, da bi se pričakovane življenjske dobe med nagnjenostjo do dolgčasa in ICD-jem izognile. Slika 1 povzame hipoteze v modelu strukturne enačbe.

Slika 1. Hipotezirani model.

Hipotezirani model za analizo predlaganih neposrednih in posrednih učinkov, vključno z latentnimi spremenljivkami ICD.

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

Metode

Udeleženci in postopek

Enainštirideset udeležencev, starih med leti 18 in 60 (M = 25.61, SD = 8.94) je sodeloval v trenutni študiji. Od tega so bili 91 samice, 57 pa samci. Vsi udeleženci so bili uporabniki spletnih komunikacijskih aplikacij, in sicer od dveh do 19 let uporabe (M = 8.09, SD = 3.09). Spletna aplikacija za komunikacijo WhatsApp je bila najpogosteje uporabljena aplikacija (97.97% vseh udeležencev), sledili so ji Facebook (78.38% vseh udeležencev), Facebook Messenger (62.84% vseh udeležencev) in Instagram (53.38% vseh udeležencev) . Druge spletne komunikacijske aplikacije, kot so Twitter, iMessage, Snapchat ali Skype, je uporabljalo manj kot 50% vseh udeležencev. Udeleženci porabijo v povprečju 125.41 minut (SD = 156.49) na dan z uporabo WhatsApp-a, ki mu sledi Instagram (M = 57.97, SD = 78.76), Snapchat (M = 53.71, SD = 65.40) in Facebook (M = 55.48, SD = 84.74). Vse druge aplikacije so bile v povprečju uporabljene manj kot 30 minut na dan.

Vzorec smo nabrali na Univerzi v Duisburg-Essen (Nemčija) s poštnimi seznami, spletnimi socialnimi omrežji in priporočili iz ust v usta. Študija je bila izvedena v laboratorijskem, individualnem okolju. Najprej so bili udeleženci pisno obveščeni o postopku in dali pisno soglasje. Prosili smo jih, naj svoje pametne telefone preklopijo v način letenja in jih med udeležbo hranijo v žepu. Nato so udeleženci odgovorili na spletne vprašalnike in izvedli paradigmo reaktivnosti, kot tudi nadaljnje eksperimentalne paradigme, ki niso pomembne za trenutni rokopis. Po tem so udeleženci odgovorili na nadaljnje spletne vprašalnike, kot so lestvica dolgčasa dolgčasa, lestvica pričakovane uporabe z internetom ali kratek preskus zasvojenosti z internetom, ki bo razložen v nadaljevanju. Na splošno je študija trajala približno eno uro. Študenti so za udeležbo dobili kreditne točke. Odbor za etiko Univerze v Duisburg-Essenu je odobril študijo.

instrumenti

Spremenjena različica kratkega testa odvisnosti od interneta zaradi motnje internetne komunikacije (s-IAT-ICD).

Pawlikowski, Altstötter-Gleich [2] je nagnjenost ICD merila s kratko različico internetnega testa odvisnosti (s-IAT).58]. Za to študijo smo uporabili spremenjeno različico za ICD (s-IAT-ICD) [15]. Lestvica ocenjuje subjektivne pritožbe v vsakdanjem življenju zaradi uporabe spletnih komunikacijskih aplikacij. Na začetku je podana definicija spletnih komunikacijskih aplikacij. Navodila poudarjajo, da pojem spletne komunikacijske aplikacije vključuje aktivno (npr. Pisanje novih objav) in tudi pasivno (npr. Brskanje in branje novih objav) uporabe družabnih omrežij in blogov, kot so Facebook, Twitter in Instagram , pa tudi Messengerje takojšnjih sporočil, kot je WhatsApp.

Udeleženci morajo oceniti dvanajst predmetov na petstopenjski Likertovi lestvici (od 1 = "nikoli" do 5 = "zelo pogosto"). Izračunana je bila vsota točk od dvanajstih do 60. Rezultati> 30 kažejo na problematično uporabo aplikacij za spletno komunikacijo, rezultati> 37 pa na patološko uporabo aplikacij za spletno komunikacijo. Vprašalnik je sestavljen iz dveh dejavnikov (po šest postavk): izguba nadzora / upravljanja s časom (s-IAT-ICD 1: α = .849) in socialne težave / hrepenenje (s-IAT-ICD 2: α = .708). Skupna notranja konsistenca je bila α = .842. Oba dejavnika predstavljata latentno dimenzijo ICD v modelu strukturnih enačb.

Cue-reaktivnost in hrepenenje.

Za raziskovanje reaktivne reakcije in hrepenenja je bila uporabljena paradigma reaktivne reakcije, sestavljena iz dvanajstih slik, povezanih s spletnimi komunikacijskimi aplikacijami [34, 59]. Vizualni nakazili so pokazali različne pametne telefone, ki prikazujejo pogovor prek različnih spletnih komunikacijskih aplikacij. Stimuli so bili testirani in opisani v prejšnji študiji Wegmanna, Stodta [34]. V trenutni študiji so udeleženci ocenili vsako sliko v zvezi z vzburjenjem, valenco in željo po uporabi pametnega telefona po pettočkovni Likertovi lestvici (od 1 = "brez vzburjenja / valenca / nagona" do 5 = "velika vzburjenost / valenca / nagon" ). Predstavitev^® (Različica 16.5, www.neurobs.com) je bila uporabljena za predstavitev in ocene.

Poleg tega smo uporabili vprašalnik želja po alkoholu [60] prilagojeno za uporabo pametnih telefonov za ocenjevanje hrepenenja [34]. Vprašalnik je bil predstavljen pred in po paradigmi reaktivne reakcije za merjenje izhodiščnega hrepenenja (DAQ-ICD-hrepenenje), pa tudi morebitnih sprememb hrepenenja po izpostavljenosti iztočnicam (DAQ-ICD post-hrepenenje). Zato so morali udeleženci ocenjevati elemente 14 (npr. "Uporaba pametnega telefona bi bila v tem trenutku zadovoljiva") po sedemtočkovni Likertovi lestvici (od 0 = "popolno neskladje" do 6 = "popoln dogovor"). Po pretvorbi enega predmeta smo izračunali povprečno oceno [59]. Notranje konsistence so bile α = .851 za DAQ-ICD osnovno hrepenenje in α = .919 za DAQ-ICD po hrepenenju. V naslednjih analizah smo uporabili DAQ-ICD post-hrepenenje in ocene paradigme reaktivne reakcije, ki predstavljajo latentno razsežnost hrepenenja, ki ga povzroča izrez v modelu strukturne enačbe.

Spremenjena različica lestvice pričakovanih možnosti uporabe interneta za spletno komunikacijo (IUES).

Lestvica pričakovane uporabe interneta (IUES) [17] spremenjena za spletno komunikacijo je bila uporabljena za oceno pričakovanj udeležencev glede uporabe spletnih komunikacijskih aplikacij [16]. Vprašalnik vsebuje dva dejavnika (vsaka šest postavk): pozitivno okrepitev (npr. "Uporabljam spletne komunikacijske aplikacije za izkusnjo užitka"; IUES pozitivno: α = .838) in pričakovane življenjske dobe (npr. "Uporabljam spletne komunikacijske aplikacije za odvrniti od težav "; IUES izogibanje α = .732). Udeleženci so morali vsako postavko oceniti po šesttočkovni Likertovi lestvici (od 1 = "popolnoma se ne strinjam" do 6 = "popolnoma se strinjam"). Na podlagi prejšnjih raziskav in teoretičnih predpostavk je bila za naslednje analize pomembna le spremenljivka pričakovanih pričakovanih stopenj.

Lestvica kratke dolgčasa dolgčasa (BPS).

Lestvica kratke dolgčasa dolgčasa (BPS) avtorja Struk, Carriere [61] je bila uporabljena za oceno nagnjenosti k dolgočasju. Lestvica je sestavljena iz osmih elementov (npr. "Potrebna je večja stimulacija, da me gredo kot večina ljudi"), ki jih je bilo treba oceniti po sedemtočkovni Likertovi lestvici (od 1 = "popolnoma se ne strinjam" do 7 = "popolnoma se strinjam ”). Izračunana je bila skupna srednja vrednost. Notranja konsistenca je bila α = .866.

Statistične analize

Statistične analize so bile izvedene z uporabo SPSS 25.0 za Windows (IBM SPSS Statistics, izdan 2017). Izračunali smo Pearsonove korelacije za testiranje bivarijantnih razmerij med dvema spremenljivkama. Korelacije so bile podrobneje interpretirane z uporabo velikosti učinka. Na osnovi Cohena [62], Pearsonov korelacijski koeficient r ≥ .01 pomeni majhno, r ≥ .03 a medij in r ≥ .05 velik učinek. Analiza modela strukturne enačbe (SEM) je bila izračunana z uporabo Mplus 6 [63]. Za oceno prileganja modela SEM smo uporabili standardizirani koren srednjega ostanka (SRMR; vrednosti <.08 kažejo na dobro ujemanje s podatki), korensko napako približanja (RMSEA; vrednosti <.08 kažejo na dobro in <.10 sprejemljivo ujemanje s podatki) in primerjalni indeksi prileganja (CFI in TLI; vrednosti> .90 pomenijo sprejemljivo in> .95 kažejo na dobro ujemanje s podatki) [64, 65]. Uporabili smo tudi χ²-Test preverite, ali podatki izhajajo iz definiranega modela. Kot dodatni korak za zmanjšanje merilnih napak za SEM smo uporabili metodo parcelacije elementov za spremenljivke, ki so predstavljene kot manifestne spremenljivke. Ta metoda omogoča gradnjo latentnih dimenzij za te spremenljivke v SEM [66, 67]. Zato smo preverili medsebojne korelacije med postavkami vsake lestvice in nato ustvarili dva faktorja za latentne dimenzije IUES in BPS.

Rezultati

Opisne vrednosti in multivariatna statistika

Povprečne vrednosti in standardna odstopanja vseh vprašalnikov, pa tudi ocene paradigme iztočnice, najdete v Tabela 1. Konstruirane spremenljivke parcelacije postavk so vključene kot dodatne vrednosti. Tabela 2 prikazuje bivarijatne korelacije med temi spremenljivkami. Na podlagi presečnih rezultatov Pawlikowski, Altstötter-Gleich [58], So udeleženci 23 pokazali problematično, sedem udeležencev pa je pokazalo patološko uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij, kar je povezano s subjektivnimi pritožbami v vsakdanjem življenju zaradi uporabe teh aplikacij in opisuje simptome ICD.

Tabela 1. Srednje vrednosti, standardna odstopanja in obseg rezultatov s-IAT-ICD in uporabljene lestvice.

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

Prenos:

• PPT

Diapozitiv PowerPoint

• PNG

večja slika

• TIFF

izvirna slika

Tabela 2. Bivarijatne korelacije med rezultati s-IAT-ICD in uporabljenimi lestvicami.

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

Model strukturne enačbe

Hipotezirani model strukturne enačbe je na latentni ravni pokazal odlično ujemanje s podatki (SRMR = .029, CFI = .986, TLI = .972, RMSEA = .063, p = .299, BIC = 3962.65). The χ²-Test je pokazal tudi dobro prileganje (χ² = 22.25, p = .074, χ²/ df = 1.59). Vse definirane latentne dimenzije so bile dobro predstavljene z uporabljenimi manifestnimi spremenljivkami. V prvem koraku rezultati kažejo na nagnjenost k dolgočasju (β = .384, SE = .096, p ≤ .001), hrepenenje, ki ga povzroči iztočnica (β = .414, SE = .102, p ≤ .001) in pričakovane življenjske dobe (β = .255, SE = .109, p = .011) so bili pomembni napovedovalci tendenc ICD. Nagnjenost k dolgočasju je imela tudi neposreden vpliv na hrepenenje, ki ga povzroča iztočnica (β = .411, SE = .100, p ≤ .001) in pričakovane življenjske dobe (β = .567, SE = .084, p ≤ .001). Poleg tega so bile pričakovane pričakovane stopnje izogibanja pomembnemu napovedovanju hrepenenja, ki ga povzroča iztočnica (β = .361, SE = .107, p = .001). Učinek nagnjenosti k dolgočasju na simptome ICD je bil posredovan s hrepenenjem, ki ga povzroči iztočnica (β = .170, SE = .058, p = .003) in s pričakovanimi pričakovanji (β = .145, SE = .063, p = .021). Učinek pričakovanih pričakovanih izogibanja na tendence ICD je bil posredovan tudi s hrepenenjem, ki ga povzroča iztočnica (β = .149, SE = .059, p = .011). Poleg tega je bila povezava med nagnjenostjo k dolgočasju in simptomi ICD posredovana s pričakovanimi pričakovanji izogibanja in poleg tega s hrepenenjem, ki ga povzroča iztočnica (nagnjenost k dolgočasju - čas izogibanja - hrepenenje, ki ga povzroči iztočnica - ICD; β = .085, SE = .037, p = .021); vendar je bilo to posredovanje le majhnega učinka. Na splošno je analizirani model pomembno razložil 81.60% variance simptomov ICD. Slika 2 prikazuje model s faktorskimi obremenitvami, β-utežmi in koeficienti.

Prenos:

• PPT

Diapozitiv PowerPoint

• PNG

večja slika

• TIFF

izvirna slika

Slika 2. Rezultati modela strukturne enačbe.

Rezultati modela strukturne enačbe z ICD kot odvisne spremenljivke, vključno s faktorskimi obremenitvami opisanih latentnih spremenljivk in spremljajočimi β-utežmi, p-vrednosti in ostanki.

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

Dodatne analize

Prej opisani model je temeljil na teoretičnih premislekih in nadaljnjih empiričnih dokazih, kot so modeli strukturnih enačb Wegmann, Stodt [15] in Wegmann in blagovna znamka [8]. Kljub temu smo želeli naknadno nadzorovati model zaradi drugih možnih vplivnih dejavnikov, da bi bolje razumeli osnovne mehanizme ICD. Prvo vprašanje, ki smo ga obravnavali, je bila tesna povezanost nagnjenosti k dolgočasju z depresijo in tesnobo [35, 68, 69]. Aktualna študija Elhai, Vasquez [42] prikazuje, da je povezava med psihopatološkimi simptomi in problematično uporabo pametnih telefonov posredovana z večjo nagnjenostjo k dolgočasju. Ocenili smo psihopatološke simptome, kot je depresija (M = 0.53, SD = 0.53), medosebna občutljivost (M = 0.72, SD = 0.64) in tesnoba (M = 0.55, SD = 0.49) z uporabo vprašalnika za popis kratkih simptomov Derogatis [70]. Ker so spremenljivke, ki operacionalizirajo psihopatološke simptome, bistveno korelirale z drugimi spremenljivkami trenutnega modela (vse rs ≤ .448, vse p's ≤ .024) smo v model vključili psihopatološke simptome (in sicer depresijo, medosebno občutljivost in tesnobo) kot nadaljnjo latentno dimenzijo. Na podlagi modela mediacije Elhai, Vasquez [42] preverili smo, ali učinek nagnjenosti k dolgočasju temelji na konstrukciji psihopatoloških simptomov ali ali nagnjenost k dolgočasju opisuje lasten statistični prirast, kot je bilo poudarjeno v prejšnjih raziskavah [35, 42, 68].

Kot je prikazano v Slika 3rezultati kažejo, da imajo psihopatološki simptomi odločilno vlogo pri razvoju in vzdrževanju ICD, kar je v skladu z nekdanjimi raziskavami [8, 15, 42]. Pomembnost nagnjenosti k dolgočasju kot pomembnega napovedovalca simptomov ICD se po vključitvi psihopatoloških simptomov v model strukturne enačbe bistveno ne zmanjša. To poudarja, da so nagnjenost k dolgočasju in psihopatološki simptomi povezani, vendar neodvisni konstrukti, katerih vpliv na tendence ICD posredujejo kognitivne in afektivne komponente. Rezultati dodatnega modela strukturne enačbe, vključno s faktorskimi obremenitvami za opisane latentne spremenljivke in spremljajočimi β-utežmi, p-rednosti in ostanki so povzeti v Slika 3.

Slika 3. Rezultati dodatnega modela strukturne enačbe.

Rezultati modela strukturne enačbe s psihopatološkimi simptomi kot nadaljnjo napovedno spremenljivko, vključno s faktorskimi obremenitvami opisanih latentnih spremenljivk in spremljajočimi β-utežmi, p-vrednosti in ostanki (okrajšave: PP = psihopatološki simptomi, BP = nagnjenost k dolgočasju, AE = pričakovane življenjske dobe, CRAV = hrepenenje, ki ga povzroči iztočnica, ICD = motnja internetne komunikacije).

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

Prav tako smo starost in spol obravnavali kot možne spremenljivke, ki lahko vplivajo na strukturo trenutnega modela. Zato smo najprej izračunali korelacije med starostjo in vsemi drugimi spremenljivkami. Rezultati kažejo majhne korelacije (vse rs ≤ -.376). Te korelacije ponazarjajo znani vzorec, da mlajši udeleženci v vsakdanjem življenju doživljajo večje subjektivne pritožbe zaradi prekomerne uporabe spletnih komunikacijskih aplikacij. Kot nadaljnji korak smo svoje podatke o razlikah med spoloma nadzirali s t-testnimi primerjavami za neodvisne vzorce. Rezultati so pokazali, da ni bilo pomembne razlike med moškimi in ženskami (p ≥ .319). Model strukturne enačbe z dodatno analizo po spolu je bil izračunan z uporabo srednje strukturne analize kot načina nadaljevanja [71]. Indeksi ustreznosti modela strukturne enačbe kažejo na dobro ujemanje s podatki (CFI = .975, TLI = .961, SRMR = .060, RMSEA = .075, p = .194, BIC = 4050.63). Pri moških in ženskah smo našli podobne vzorce rezultatov. Udeleženke so pokazale podobne učinke posredovanja, kot je prikazano v hipoteziranem modelu strukturne enačbe. Pri samcih nismo našli neposrednega učinka od pričakovanj izogibanja na tendence ICD (β = .153, SE = .133, p = .249), mediacijski učinek pričakovanih pričakovanih stopenj izogibanja na razmerje med nagnjenostjo k dolgočasju in ICD (β = .029, SE = .030, p = .327) in noben posredovalni učinek hrepenenja na razmerje med nagnjenostjo k dolgočasju in simptomi ICD (β = .073, SE = .065, p = .262). Zaradi majhnih velikosti vzorca, zlasti glede moškega vzorca, je treba o rezultatih razpravljati previdno in jih je treba nadzorovati v nadaljnjih študijah.

Razprava

V trenutni študiji smo preizkusili veljavnost teoretičnega modela, ki predpostavlja interakcije med nagnjenostjo k dolgočasju in afektivnimi in kognitivnimi komponentami za razlago simptomov ICD. Model strukturne enačbe je na latentni ravni odlično ustrezal podatkom z uporabo metode parcelacije elementov za zmanjšanje merilnih napak. Skupaj so nagnjenost k dolgočasju in posredovalni učinki kognitivnih in afektivnih komponent, in sicer pričakovane pričakovane življenjske dobe in hrepenenja, ki je posledica indukcije, pojasnila 81.60% razlike v simptomih ICD. Rezultati kažejo, da nagnjenost k dolgočasju neposredno vpliva na razvoj in vzdrževanje ICD. Bil je pomemben napovedovalec pričakovanih pričakovanj, da bi se izognili negativnim čustvom in pobeg iz resničnosti ter hrepenenja, ki ga povzroči iztočnica. Te afektivne in kognitivne komponente posredujejo učinek nagnjenosti k dolgočasju na ICD. Rezultati nadalje poudarjajo medsebojno delovanje omenjenih mediatorjev, saj je bil učinek pričakovanih pričakovanj na simptome ICD delno posredovan s hrepenenjem, ki ga povzroči iztočnica. Poleg tega je posredovanje pričakovanih pričakovanj izogibanja razmerju med nagnjenostjo k dolgočasju in simptomom ICD posredovalo s hrepenenjem, ki ga povzroča iztočnica.

Rezultati podpirajo hipotezo, da je odnos med dovzetnostjo za doživljanje dolgčasa kot del človekovih glavnih značilnosti in izkušnjo negativnih posledic zaradi prekomerne uporabe spletnih komunikacijskih aplikacij posredovan z afektivnimi in kognitivnimi odzivi na zunanje spodbujevalne okoliščine , kot so vizualni napisi, ki prikazujejo pogovore prek različnih spletnih komunikacijskih aplikacij. Trenutni rezultati razširjajo ugotovitve prejšnjih raziskav, ki so že pokazale, da psihopatološki simptomi (kot so depresija ali socialna anksioznost) in osebnostni vidiki (na primer ranljivost stresa ali samozavest) vplivajo na simptome ICD, ki jih posredujejo posebne kognicije (na primer nefunkcionalni slog spoprijemanja ali pričakovane uporabe interneta) [8, 15]. Rezultati so skladni s teoretičnim modelom I-PACE, ki ga je predlagal Brand, Young [7]. V modelu I-PACE je osrednji učinek človekovih glavnih značilnosti v subjektivnem dojemanju situacije, na primer, ko se sooča z dražljaji, povezanimi z odvisnostjo, osebnimi konflikti ali stresom. Subjektivno obarvano zaznavanje situacijskih elementov vodi do posameznih afektivnih in kognitivnih odzivov, kot sta reakcija na izbranec in hrepenenje, kar je opisano kot želja po uporabi določene aplikacije in zmanjševanju negativnih afektivnih stanj [20, 24]. Rezultati trenutne študije podpirajo to domnevo, saj kažejo, da so udeleženci, ki imajo večjo dovzetnost za dolgočasje (kot eno od glavnih značilnosti osebe) ali ne morejo regulirati pozornosti do dražljajev [35], imajo večje tveganje za prekomerno uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij. Rezultate izboljšuje tudi študija Elhai, Vasquez [42] kot tudi z našo dodatno analizo, ki poudarja, da bi lahko psihopatološki simptomi, kot so depresija, medosebna občutljivost in tesnoba, privedli do večje dovzetnosti za dolgočasje in do večjega tveganja za patološko uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij. To vedenje je okrepljeno, ko se posamezniki soočijo s posebnimi (s komunikacijo povezanimi s pametnimi telefoni) in izkusijo željo po uporabi pametnega telefona ali določene komunikacijske aplikacije. Zdi se, da je kot avtomatska navada uporabljati pametni telefon, ko je videl ikono ali poslušal zvok dohodnega sporočila [34]. Uporabniki spletnih komunikacijskih aplikacij so morda razvili takšno navado, da bi se poskušali spoprijeti z neprijetnimi občutki, kot je dolgčas, in tako pobegniti iz izkušenj, ki jih premalo spodbudi [20, 36].

Medijski učinek pričakovanih stopenj izogibanja na povezanost nagnjenosti k dolgočasju in simptome ICD podpira to domnevo. Podobno kot hrepenenje, ki ga povzroča iztočnica, tudi rezultati kažejo, da dovzetnost za dolgočasje vodi do pričakovanja, da se izognemo negativnim čustvom v spletu in odvrne od težav s pomočjo pametnega telefona ali spletnih komunikacijskih aplikacij. To je v skladu z Biolcati, Passini [48], ki kaže, da razmerje med nagnjenostjo k dolgočasju in vedenjem pitja poživi v pričakovanjih, da se izognemo premajhni stimulaciji in resničnosti. Avtorji domnevajo, da zlasti mladostniki, ki so v prostem času bolj nagnjeni k dolgočasju, pričakujejo, da bodo z uživanjem alkohola pobegnili od negativnih čustev, kar še poveča tveganje za popivanje alkohola [48]. Zdi se, da je tvegano vedenje neke vrste neprilagojen mehanizem za obvladovanje, kjer posamezniki poskušajo najti strategije za zmanjšanje nagnjenosti k dolgočasju [35, 39, 40]. Rezultati Biolcati, Passini [48], Biolcati, Mancini [39] in Harris [40] ponazarjajo glavne predpostavke modela I-PACE, kot je hipoteza, da poskušajo posamezniki pobegniti od negativnih čustev ali obvladati nenormalno razpoloženje, zlasti kadar se soočajo z dražljaji, povezanimi z odvisnostjo, kar bi lahko privedlo do odločitve za uporabo določene aplikacije. Ker sta Zhou in Leung [46] je že opisala povezanost nagnjenosti k dolgočasju z igranjem iger v družabnih omrežjih, trenutni rezultati določajo to povezavo. Izkušnje uživanja ali spodbujanja v primeru premajhnega vzburjenja bi lahko opisali kot pomemben dejavnik, ki povečuje tveganje za uporabo nekaterih spletnih aplikacij zaradi pričakovane pričakovane hitrosti zmanjševanja negativnih afektivnih stanj v podobnih situacijah. To je v skladu z ugotovitvami nevro-slikarske študije Montaga, Markowetza [72], ki so pokazali koristne vidike uporabe Facebooka prek pametnega telefona in večjo aktivacijo ventral striatuma, ko posamezniki preživijo čas za storitve družabnih omrežij.

Drugi cilj študije je bil raziskati interakcijo afektivnih in kognitivnih odzivov na zunanje dražljaje. Nekdanje študije so že preučile pomen reaktivnosti in hrepenenja [34] kot tudi pričakovane pričakovane uporabe interneta [8, 15] in zlasti pričakovane pričakovane stopnje izogibanja [16] za razvoj in vzdrževanje ICD-a. Pomembnost teh dveh konstruktov se je že pokazala za posebne motnje uporabe interneta, kot sta motnja internetnega nakupovanja ali patološko nakupovanje [18, 59], Motnja gledanja na internetno pornografijo [29], Motnja internetnih iger [30, 73, 74] ali posplošena (nespecifična) motnja uporabe interneta [17]. Kolikor nam je znano, ni bilo nobene študije, ki bi preučevala medsebojno delovanje hrepenenja, ki ga povzročajo iztočnice in pričakovane uporabe interneta, kot je bilo hipotetizirano v modelu I-PACE [7]. Avtorji modela I-PACE predvidevajo, da pričakovane pričakovane uporabe interneta napovedujejo hrepenenje, ki povzroča iztočnice, kar vpliva na simptome posebne motnje uporabe interneta. Zato smo hipotetizirali, da hrepenenje, ki ga povzroča iztočnica, deluje kot posrednik med pričakovanimi pričakovanji uporabe interneta (v glavnem pričakovanimi pričakovanimi obdobji) in simptomi ICD. Hipotezo podpirajo trenutni rezultati. Ugotovitve kažejo, da afektivne in kognitivne komponente medsebojno vplivajo, kar poudarja ključne mehanizme teoretičnega modela. Posamezniki s posebnimi spoznanji, povezanimi z internetom (npr. Pričakovanje, da bi se odvrnili od težav, pobegnili od resničnosti ali se izognili osamljenosti), se zdijo občutljivi za zasvojenost, ki so povezani z odvisnostjo, in zdi se, da doživljajo večje reakcije hrepenenja. V zvezi z mehanizmi okrepitve, predlaganimi v modelu I-PACE, naj bi se posamezniki odločili, da bodo uporabili svoje aplikacije za prvo izbiro, da bi odvrnili od tega negativnega stanja in izkusili ugodnost ali odškodnino. To povečuje tveganje izgube nadzora nad uporabo interneta [7]. Rezultati so prvi znak, ki kaže na interakcijo med afektivnimi in kognitivnimi odzivi na zunanje in notranje dražljaje. Ker obstajajo nadaljnje sestavine, kot sta naklonjenost pozornosti in implicitne povezave, pa tudi ustreznost zaviralnega nadzora in izvršilnih funkcij [7], povezave med temi dejavniki je treba podrobneje raziskati. Pri tem naj se bodoče študije osredotočijo na ICD, pa tudi na druge posebne motnje uporabe interneta.

Pogled in posledice

Uporaba pametnih telefonov in spletnih komunikacijskih aplikacij v vsakodnevnem življenju se na splošno ne zdi problematična. Za večino posameznikov je običajna uporaba pametnega telefona med čakanjem na drugo osebo ali na primer vlaka. Turel in Bechara [75] ponazarjajo pomen impulzivnosti kot dejavnika tveganja ICD. Na splošno se zdi, da so spletne komunikacijske aplikacije odličen primer za povezavo med nagnjenostjo k dolgočasju in patološko uporabo. Lahko je domnevati, da je izkušnja ugodnosti in nadomestila z uporabo teh aplikacij ključni mehanizem za razvojni proces ICD. Čeprav so rezultati skladni s teoretičnimi predpostavkami modela I-PACE proizvajalca Brand, Young [7], je treba v longitudinalnih študijah raziskati razvoj zasvojenega vedenja na spletu in simptome ICD ter vlogo nagnjenosti k dolgočasju ter afektivne in nadaljnje kognitivne sestavine. Zato je potrebnih več raziskav, zlasti v zvezi s posebnimi mehanizmi okrepitve.

Glede na to bi se morale raziskave poleg dovzetnosti za dolgočasje osredotočiti tudi na subjektivno zaznano situacijo. Ben-Yehuda, Greenberg [76] je že obravnaval pomen državne dolgočasnosti kot možnega dejavnika tveganja za razvoj zasvojenosti s pametnimi telefoni, ki ga je treba raziskati v nadaljnjih raziskavah. To vključuje izkušnjo premajhne stimulacije in premajhnega vzburjenja kot stanja, ki je odvisno od konteksta [38, 57]. Domnevamo lahko, da je dejansko zaznati dolgčas še nadaljnja ustrezna razlaga, zakaj posamezniki razvijejo samodejno navado uporabe pametnega telefona v primeru premajhne stimulacije. To bi lahko okrepili z izkušenim zadovoljstvom in nadomestilom in s tem povečali verjetnost, da bo pametni telefon ponovno uporabil v primerljivih razmerah. Doslej naj bi nadaljnje študije imele v mislih, da bi lahko situacijski dejavniki, kot so dejansko razpoloženje, osebni konflikti, dejanska izkušnja dolgčasa ali zaznani stres, vplivali na kognitivne in afektivne sestavine ter na odločitev za uporabo določene aplikacije [7, 77].

Glede na dejstvo, da ima vse več posameznikov negativne posledice v vsakdanjem življenju, kot so konflikti z družino in prijatelji ali težave povezane z delom, ki so posledica nenadzorovane uporabe interneta in njegovih specifičnih aplikacij, je vse večja potreba po ustreznih in vodenih intervencije. V primeru motenj uporabe interneta in njegovih specifičnih oblik, kot je ICD, se predvideva, da je uspešnost preprečevanja in posredovanja v glavnem odvisna od ustreznosti obravnave pomembnih dejavnikov. Glede na to, da je osebne značilnosti morda težko spremeniti, bi se morali posegi osredotočiti na moderiranje in posredovanje, da bi preprečili pretirano uporabo nekaterih internetnih aplikacij [7]. V tej študiji je bilo poudarjeno, da imajo pri razvoju in vzdrževanju ICD-ja pomembno vlogo pri preprečevanju negativnih občutkov na spletu in reakcije hrepenenja, ki jih povzročajo iztočnice. Prvi korak k funkcionalni uporabi interneta bi lahko predstavljal določitev pričakovanih pričakovanj uporabe interneta, da bi spremenili neskladna spoznanja. Ljudje, ki imajo težave z dolgočasjem ali imajo večjo dovzetnost za dolgočasje, bi morali biti usposobljeni, da se zavedajo, da internet ali uporaba pametnega telefona ni edini način za spopadanje z vsakodnevnimi situacijami, ki vključujejo premajhno stimulacijo ali celo neprijetne občutke. Ta vidik je še posebej pomemben, ker lahko pričakujemo, da lahko spletne komunikacijske aplikacije pospešijo reševanje resničnih življenjskih težav, kar lahko spodbudi in okrepi hrepeneče reakcije, kot kažejo trenutni rezultati, zlasti kadar se pojavijo posebni dražljaji. V vsakdanjem življenju so takšni dražljaji v vsakdanjem življenju lahko na primer videnje drugih oseb s pametnim telefonom ali opazitev dohodnega sporočila. To lahko posameznikom še težje upira željo po uporabi določenih aplikacij. Potem lahko posamezniki razvijejo manjši nadzor nad svojo uporabo interneta, kar ima za posledico negativne posledice. Poleg tega bi bilo treba težnje po pristopih k spletnim komunikacijskim aplikacijam zaradi izkušenj hrepenenja sistematično zmanjševati s programi usposabljanja, ki posameznikom omogočajo, da se naučijo, kako se izogniti nereguliranim reakcijam na posebne dražljaje [7]. Učinkovitost skupnih metod usposabljanja zahteva nadaljnje preiskave, zlasti za ICD.

Na koncu moramo omeniti nekaj omejitev. Študija je bila izvedena s primernim vzorcem, ki ni reprezentativen za celotno populacijo niti za bolnike, ki iščejo zdravljenje z motnjo uporabe interneta. Na podlagi trenutnih rezultatov se zdi vredno raziskati medsebojno nagnjenost k dolgočasju, hrepenenje in pričakovati uporabo drugih vzorcev, kot so mladostniki in bolniki, ki iščejo zdravljenje. Dodatna omejitev je, da smo se osredotočili samo na ICD. Glede na to, da se lahko za preprečevanje dolgčasa ali negativnih občutkov uporabijo tudi druge internetne aplikacije, je treba študijo ponoviti z vzorci, ki imajo druge možnosti prve izbire, kot so internetne igre, internetno nakupovanje ali uporaba internetne pornografije.

zaključek

Trenutna študija je želela raziskati teoretične predpostavke o razvoju in vzdrževanju ICD. Na podlagi I-PACE modela je bil poudarek na posredovanju učinkov kognitivnih in afektivnih komponent, in sicer na pričakovane življenjske dobe izogibanja in hrepenenje, ki so posledica iztočnic, na povezavo med osnovnimi značilnostmi osebe in simptomi ICD. Ta študija je proučevala učinek nagnjenosti k dolgočasju kot spremenljivko lastnosti, ki morda napoveduje simptome ICD. Trenutni rezultati kažejo, da bi lahko nagnjenost k dolgočasju igrala pomembno vlogo pri ICD. Posamezniki, ki imajo večjo dovzetnost za dolgočasje, kažejo večje pričakovanje, da se izognejo negativnim občutkom z uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij, kar posledično poveča negativne posledice v vsakdanjem življenju. Poleg tega je pričakovano trajanje izogibanja povezano z večjo izkušnjo hrepenenja. To je lahko posledica potencialno večje ranljivosti za povezave z internetno komunikacijo, kar še otežuje uporabo spletnih komunikacijskih aplikacij. S temi rezultati prihajajo mehanizmi ICD v obliko olajšanja. Poskusi posredovanja, katerih cilj je preprečiti neurejeno in pretirano uporabo interneta in njegovih specifičnih aplikacij, je mogoče optimizirati z upoštevanjem koncepta nagnjenosti k dolgočasju in njegove interakcije z reakcijo, hrepenenjem in pričakovanjem.

Podporne informacije

S1 File.sav

slDelež

Prenos

Nabor podatkov_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Ta datoteka je nabor podatkov trenutne študije in vsebuje vse spremenljivke in informacije za izvedene analize.

(SAV)

Datoteka S1. Nabor podatkov_PoNE-D-17-41307R2.sav.

Ta datoteka je nabor podatkov trenutne študije in vsebuje vse spremenljivke in informacije za izvedene analize.

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

(SAV)

Reference

1. 1. Statista. Število uporabnikov pametnih telefonov po vsem svetu od 2014 do 2020 (v milijardah) 2017 [citirano 2017 22 / 11 / 2017].
2. 2. Kuss DJ, Griffiths dr. Spletna družabna omrežja in odvisnosti: pregled psihološkega literata. Mednarodna revija za okoljsko raziskovanje in javno zdravje. 2011; 8: 3528 – 52. pmid: 22016701
   • Poglej članek
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
3. 3. Amichai-Hamburger Y, Vinitzky G. Uporaba socialne mreže in osebnost. Računalniki v človeškem vedenju. 2010; 26 (6): 1289 – 95.
4. Poglej članek
5. Google Scholar
6. 4. Statista. Število mesečno aktivnih uporabnikov WhatsApp po vsem svetu od aprila 2013 do julija 2017 (v milijonih) 2017 [citirano 2017 22 / 11 / 2017].
7. 5. Statista. Število mesečno aktivnih uporabnikov Facebooka po vsem svetu od 3rd četrtletja 2017 (v milijonih) 2017 [citirano 2017 22 / 11 / 2017].
8. Poglej članek
9. PubMed / NCBI
10. Google Scholar
11. Poglej članek
12. PubMed / NCBI
13. Google Scholar
14. Poglej članek
15. PubMed / NCBI
16. Google Scholar
17. Poglej članek
18. PubMed / NCBI
19. Google Scholar
20. Poglej članek
21. Google Scholar
22. Poglej članek
23. PubMed / NCBI
24. Google Scholar
25. Poglej članek
26. Google Scholar
27. Poglej članek
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. Poglej članek
31. Google Scholar
32. Poglej članek
33. PubMed / NCBI
34. Google Scholar
35. Poglej članek
36. PubMed / NCBI
37. Google Scholar
38. Poglej članek
39. Google Scholar
40. Poglej članek
41. PubMed / NCBI
42. Google Scholar
43. Poglej članek
44. PubMed / NCBI
45. Google Scholar
46. Poglej članek
47. Google Scholar
48. Poglej članek
49. PubMed / NCBI
50. Google Scholar
51. Poglej članek
52. PubMed / NCBI
53. Google Scholar
54. Poglej članek
55. PubMed / NCBI
56. Google Scholar
57. Poglej članek
58. Google Scholar
59. Poglej članek
60. PubMed / NCBI
61. Google Scholar
62. Poglej članek
63. PubMed / NCBI
64. Google Scholar
65. Poglej članek
66. PubMed / NCBI
67. Google Scholar
68. Poglej članek
69. PubMed / NCBI
70. Google Scholar
71. Poglej članek
72. PubMed / NCBI
73. Google Scholar
74. Poglej članek
75. PubMed / NCBI
76. Google Scholar
77. Poglej članek
78. PubMed / NCBI
79. Google Scholar
80. Poglej članek
81. PubMed / NCBI
82. Google Scholar
83. Poglej članek
84. PubMed / NCBI
85. Google Scholar
86. Poglej članek
87. Google Scholar
88. Poglej članek
89. Google Scholar
90. Poglej članek
91. Google Scholar
92. Poglej članek
93. PubMed / NCBI
94. Google Scholar
95. Poglej članek
96. Google Scholar
97. Poglej članek
98. PubMed / NCBI
99. Google Scholar
100. Poglej članek
101. Google Scholar
102. Poglej članek
103. Google Scholar
104. Poglej članek
105. Google Scholar
106. Poglej članek
107. PubMed / NCBI
108. Google Scholar
109. Poglej članek
110. Google Scholar
111. Poglej članek
112. PubMed / NCBI
113. Google Scholar
114. Poglej članek
115. Google Scholar
116. Poglej članek
117. Google Scholar
118. Poglej članek
119. PubMed / NCBI
120. Google Scholar
121. Poglej članek
122. PubMed / NCBI
123. Google Scholar
124. Poglej članek
125. PubMed / NCBI
126. Google Scholar
127. Poglej članek
128. PubMed / NCBI
129. Google Scholar
130. Poglej članek
131. PubMed / NCBI
132. Google Scholar
133. Poglej članek
134. PubMed / NCBI
135. Google Scholar
136. Poglej članek
137. Google Scholar
138. Poglej članek
139. Google Scholar
140. Poglej članek
141. Google Scholar
142. Poglej članek
143. PubMed / NCBI
144. Google Scholar
145. Poglej članek
146. Google Scholar
147. Poglej članek
148. PubMed / NCBI
149. Google Scholar
150. Poglej članek
151. Google Scholar
152. Poglej članek
153. PubMed / NCBI
154. Google Scholar
155. 6. Young KS, Pistner M, O'Mara J, Buchanan J. Kibernetske motnje: skrb za duševno zdravje v novem tisočletju. Kiberpsihologija in vedenje. 1999; 2: 475–9. pmid: 19178220
156. 7. Znamka M, Young KS, Laier C, Wölfling K, Potenza MN. Vključevanje psiholoških in nevrobioloških vidikov v zvezi z razvojem in vzdrževanjem specifičnih motenj uporabe interneta: interakcija modela izvajanja oseb-afekt-kognicija (I-PACE). Nevroznanost in biobehevioralni pregledi. 2016; 71: 252 – 66. pmid: 27590829
157. 8. Wegmann E, blagovna znamka M. Motnja internetne komunikacije: Gre za socialne vidike, spoprijemanje in pričakovano trajanje uporabe interneta. Meje v psihologiji. 2016; 7 (1747): 1 – 14. pmid: 27891107
158. Poglej članek
159. Google Scholar
160. Poglej članek
161. PubMed / NCBI
162. Google Scholar
163. Poglej članek
164. Google Scholar
165. Poglej članek
166. PubMed / NCBI
167. Google Scholar
168. Poglej članek
169. Google Scholar
170. 9. Choi SW, Kim DJ, Choi JS, Choi EJ, Song WY, Kim S in sod. Primerjava tveganj in zaščitnih dejavnikov, povezanih z zasvojenostjo s pametnimi telefoni in odvisnostjo od interneta. Časopis o vedenjskih odvisnostih. 2015; 4 (4): 308 – 14. pmid: 26690626
171. Poglej članek
172. PubMed / NCBI
173. Google Scholar
174. Poglej članek
175. PubMed / NCBI
176. Google Scholar
177. Poglej članek
178. PubMed / NCBI
179. Google Scholar
180. Poglej članek
181. PubMed / NCBI
182. Google Scholar
183. Poglej članek
184. Google Scholar
185. Poglej članek
186. Google Scholar
187. Poglej članek
188. PubMed / NCBI
189. Google Scholar
190. 10. Montag C, Blaszkiewicz K, Sariyska R, Lachmann B, Andone I, Trendafilov B, et al. Uporaba pametnih telefonov v 21st stoletju: Kdo je aktiven na WhatsApp? Opombe o raziskavah BMC. 2015; 8: 1 – 6.
191. 11. Blagovna znamka M, Young KS, Laier C. Prefrontalna kontrola in odvisnost od interneta: teoretični model in pregled nevropsiholoških in nevro-slikovnih ugotovitev. Meje v človeški nevroznanosti. 2014; 8 (375): 1 – 36. pmid: 24904393
192. 12. Davis RA. Kognitivno-vedenjski model patološke uporabe interneta. Računalniki v človeškem vedenju. 2001; 17: 187 – 95.
193. 13. Spada MM. Pregled problematične uporabe interneta. Zasvojevalna vedenja. 2014; 39: Epub pred tiskom. 3 – 6. pmid: 24126206
194. 14. Billieux J, Maurage P, Lopez-Fernandez O, Kuss DJ, Griffiths MD. Ali lahko neurejena uporaba mobilnih telefonov velja za vedenjsko odvisnost? Posodobitev trenutnih dokazov in izčrpen model prihodnjih raziskav. Trenutna poročila o odvisnosti. 2015; 2 (2): 156 – 62.
195. 15. Wegmann E, Stodt B, blagovna znamka M. Zasvojeno uporabo spletnih mest v družabnih omrežjih lahko razložimo z medsebojnim vplivom uporabe interneta, internetne pismenosti in psihopatoloških simptomov. Časopis o vedenjskih odvisnostih. 2015; 4 (3): 155 – 62. pmid: 26551905
196. 16. Wegmann E, Oberst U, Stodt B, Blagovna znamka M. Strah pred izginotjem in pričakovano trajanje uporabe interneta prispeva k simptomom motnje internetne komunikacije. Poročila o odvisnosti. 2017; 5: 33 – 42. pmid: 29450225
197. 17. Znamka M, Laier C, Young KS. Odvisnost od interneta: stili, pričakovane življenjske dobe in posledice zdravljenja. Meje v psihologiji. 2014; 5: 1 – 14.
198. 18. Trotzke P, Starcke K, Müller A, Blagovna znamka M. Patološki nakup preko spleta kot posebna oblika internetne zasvojenosti: Na modelu temelji eksperimentalna preiskava. PLOŠČE ENO. 2015; 10 (10): e0140296. pmid: 26465593
199. 19. Sayette MA. Vloga hrepenenja pri motnjah uživanja snovi: teoretična in metodološka vprašanja. Letni pregled klinične psihologije. 2016; 12: 407 – 33. pmid: 26565121.
200. 20. Hormes JM. Klinični pomen hrepenenja po odvisniških vedenjih: pregled. Trenutna poročila o odvisnosti. 2017; 4 (2): 132 – 41.
201. 21. Bechara A. Odločanje, nadzor impulza in izguba volje za odpor proti drogam: Nevrokognitivna perspektiva. Naravna nevroznanost. 2005; 8: 1458 – 63. pmid: 16251988
202. 22. Carter BL, Tiffany ST. Metaanaliza reakcijske reakcije v raziskavah odvisnosti. Zasvojenost 1999; 94: 327 – 40. pmid: 10605857
203. 23. Skinner MD, Aubin HJ. Hrepeneče mesto v teoriji odvisnosti: Prispevki glavnih modelov. Nevroznanost in biobehevioralni pregledi. 2010; 34: 606 – 23. pmid: 19961872
204. 24. Drummond DC. Teorije hrepenenja po drogah, starodavne in moderne. Zasvojenost (Abingdon, Anglija). 2001; 96: 33 – 46.
205. 25. Schiebener J, Laier C, Brand M. Se zataknete s pornografijo? Prekomerna uporaba ali zanemarjanje nasvetov kiberseksa v večopravilnosti je povezana s simptomi odvisnosti od kiberseksa. Časopis o vedenjskih odvisnostih. 2015; 4 (1): 14 – 21. pmid: 25786495
206. 26. Niu GF, Sun XJ, Subrahmanyam K, Kong FC, Tian Y, Zhou ZK. Cue-induced hrepenenje po internetu med internetnimi odvisniki. Zasvojevalna vedenja. 2016; 62: 1 – 5. pmid: 27305097
207. 27. Tiffany ST, Wray JM. Klinični pomen hrepenenja po zdravilih Anali newyorške akademije znanosti. 2012; 1248: 1 – 17. pmid: 22172057
208. 28. Snagowski J, blagovna znamka M. Simptome odvisnosti od kibernetskega spola je mogoče povezati tako s pristopom kot izogibanjem pornografskim dražljajem: rezultati analognega vzorca rednih uporabnikov kiberseksa. Meje v psihologiji. 2015; 6: 653. pmid: 26052292
209. 29. Laier C, Pawlikowski M, Pekal J, Schulte FP, blagovna znamka M. Cybersex odvisnost: Izkuseno spolno vzburjenje ob gledanju pornografije in ne resničnih spolnih stikov je pomembno. Časopis o vedenjskih odvisnostih. 2013; 2: 100 – 7. pmid: 26165929
210. 30. Thalemann R, Wölfling K, Grüsser SM. Specifična reaktivnost iztočnic pri nakazilih, povezanih z računalniškimi igrami, pri prekomernih igralcih. Vedenjska nevroznanost. 2007; 121: 614 – 8. pmid: 17592953
211. 31. Liu L, Yip SW, Zhang JT, Wang LJ, Shen ZJ, Liu B et al. Aktivacija ventralnega in dorzalnega striatuma med reakcijo iztočnic pri motnji internetnih iger. Biologija odvisnosti 2017; 3 (2): 791 – 801. pmid: 26732520.
212. 32. Park CB, Park SM, Gwak AR, Sohn BK, Lee JY, Jung HY in sod. Vpliv večkratne izpostavljenosti navideznim igram na srečo na potrebo po igrah na srečo. Zasvojevalna vedenja. 2015; 41: 61 – 4. pmid: 25306387
213. 33. Fernie BA, Caselli G, Giustina L, Donato G, Marcotriggiani A, Spada MM. Želja razmišljanja kot napovedovalca iger na srečo. Zasvojevalna vedenja. 2014; 39: 793 – 6. pmid: 24531634
214. 34. Wegmann E, Stodt B, znamka M. Cue-inducirana hrepenenje pri motnjah internetne komunikacije z uporabo vidnih in slušnih znakov v paradigmi iztočne reaktivnosti. Raziskave in teorija odvisnosti. 2017: Epub pred tiskom.
215. 35. LePera N. Razmerja med nagnjenostjo k dolgočasju, previdnostjo, tesnobo, depresijo in uživanjem snovi. Bilten nove šolske psihologije. 2011; 8 (2): 15 – 23.
216. 36. Iso-Ahola SE, Weissinger E. Zaznava dolgčasa v prostem času: Konceptualizacija, zanesljivost in veljavnost lestvice dolgčasa v prostem času. Časopis za raziskave prostega časa. 1990; 22 (1): 1 – 17.
217. 37. Lin CH, Lin SL, Wu CP. Učinki starševskega spremljanja in dolgočasja v prostem času na mladostniško odvisnost od interneta. Adolescence. 2009; 44 (176): 993 – 1004. Epub 2009 / 01 / 01. pmid: 20432612.
218. 38. Brissett D, snežni RP. Dolgčas: Kjer prihodnost ni. Simbolična interakcija. 1993; 16 (3): 237 – 56.
219. 39. Biolcati R, Mancini G, Trombini E. Nagnjenost k dolgočasju in tvegano vedenje v mladostnikovem prostem času. Psihološka poročila. 2017: 1 – 21. Epub 2017 / 08 / 05. pmid: 28776483.
220. 40. Harris MB. Korelacije in značilnosti nagnjenosti in dolgočasja. Časopis za uporabno socialno psihologijo. 2000; 30 (3): 576 – 98.
221. 41. Mikulas WL, Vodanovich SJ. Bistvo dolgčasa. Psihološki zapis. 1993; 43 (1): 3 – 12.
222. 42. Elhai JD, Vasquez JK, Lustgarten SD, Levine JC, dvorana BJ. Nagnjenost k dolgočasju posreduje odnose med problematično uporabo pametnih telefonov z depresijo in resnostjo tesnobe. Social Science Computer Review. 2017: 1 – 14.
223. 43. Wiesner M, Windle M, Freeman A. Delovni stres, uživanje snovi in ​​depresija med mladimi odraslimi delavci: Pregled glavnih in moderatorskih učinkov. Časopis za psihologijo pri delu. 2005; 10 (2): 83 – 96. pmid: 15826220.
224. 44. Anshel MH. Raziskava elitnih športnikov o ugotovljenih vzrokih uporabe prepovedanih drog v športu. Časopis za športno vedenje. 1991; 14 (4): 283 – 310.
225. 45. Thackray RI. Stres dolgčasa in monotonije: upoštevanje dokazov. Psihosomatska medicina. 1981; 43 (2): 165 – 76. pmid: 7267937.
226. 46. Zhou SX, Leung L. Zadovoljstvo, osamljenost, dolgčas v prostem času in samozavest kot napovedovalci zasvojenosti z igranjem SNS in vzorca uporabe med kitajskimi študenti. International Journal of Cyber ​​Behavior, Psychology and Learning. 2012; 2 (4): 34 – 48.
227. 47. Caldwell LL, Smith EA. Zdravstveno vedenje v prostem času je odtujilo mladino. Loisir et Société / Družba in prosti čas. 1995; 18 (1): 143 – 56.
228. 48. Biolcati R, Passini S, Mancini G. "Ne zdržim dolgčasa." Pričakovane čase pitja v adolescenci. Poročila o odvisnosti. 2016; 3 (dopolnilo C): 70 – 6. pmid: 29532002
229. 49. Blaszczynski A, McConaghy N, Frankova A. Nagnjenost k dolgočasju v patološkem igranju na srečo. Psihološka poročila. 1990; 67 (1): 35 – 42. Epub 1990 / 08 / 01. pmid: 2236416.
230. 50. Fortune EE, Goodie AS. Razmerje med patološkim igranjem na srečo in iskanjem občutkov: Vloga podkategorij. Časopis za študije iger na srečo 2010; 26 (3): 331 – 46. pmid: 19943092.
231. 51. Zuckerman M, Eysenck S, Eysenck HJ. Iskanje občutkov v Angliji in Ameriki: medkulturne, starostne in spolne primerjave. Časopis za svetovanje in klinično psihologijo. 1978; 46 (1): 139 – 49. Epub 1978 / 02 / 01. pmid: 627648.
232. 52. Neubaum G, Krämer NC. Moji prijatelji tik ob meni: Laboratorijska preiskava napovedovalcev in posledic doživljanja socialne bližine na družabnih omrežjih. CyberPsychology, obnašanje in socialna omrežja. 2015; 18 (8): 443 – 9. pmid: 26252929
233. 53. Lin CH, Yu SF. Mladostna uporaba interneta na Tajvanu: raziskovanje razlik med spoloma. Adolescence. 2008; 43 (170): 317 – 31. pmid: 18689104.
234. 54. Rahmani S, Lavasani MG. Razmerje med internetno odvisnostjo in iskanjem občutka ter osebnostjo. Procedija - družbene in vedenjske vede. 2011; 30 (dopolnilo C): 272 – 7.
235. 55. Chaney MP, Chang CY. Trio turmoi za spolno odvisne moške, ki imajo spolne odnose z moškimi: nagnjenost k dolgočasju, socialna povezanost in disocijacija. Spolna odvisnost in kompulzivnost. 2005; 12 (1): 3–18.
236. 56. Velezmoro R, Lacefield K, Roberti JW. Zaznani stres, iskanje občutkov in zlorabe interneta s strani študentov. Računalniki v človeškem vedenju. 2010; 26 (6): 1526 – 30.
237. 57. Weybright EH, Caldwell LL, Ram N, Smith EA, Wegner L. Dolgčas nagnjen ali nič početi? Razlikovanje med dolgčasom v državi in ​​običajnim dolgim ​​časom ter povezanost z uživanjem snovi pri mladostnikih v Južni Afriki. Znanosti o prostem času. 2015; 37 (4): 311 – 31. pmid: 26085700.
238. 58. Pawlikowski M, Altstötter-Gleich C, znamka M. Validacija in psihometrične lastnosti kratke različice Youngovega internetnega testa odvisnosti. Računalniki v človeškem vedenju. 2013; 29: 1212 – 23.
239. 59. Trotzke P, Starcke K, Pedersen A, Blagovna znamka M. Cue hrepenenje pri patološkem nakupu: Empirični dokazi in klinične posledice. Psihosomatska medicina. 2014; 76 (9): 694 – 700. pmid: 25393125.
240. 60. Love A, James D, Willner P. Primerjava dveh vprašalnikov o hrepenenju po alkoholu. Zasvojenost (Abingdon, Anglija). 1998; 93 (7): 1091 – 102.
241. 61. Struk AA, Carriere JS, Cheyne JA, Danckert J. Kratka lestvica nagnjenosti k dolgočasju. Ocena. 2015; 24 (3): 346 – 59. pmid: 26467085.
242. 62. Cohen J. Statistična analiza moči za vedenjske vede. 2 ed. Hillsdale, NJ: Erlbaum; 1988.
243. 63. Muthén L, Muthén B. MPlus. Los Angeles: Muthén & Muthén; 2011.
244. 64. Hu L, Bentler PM. Ocenjevanje primernosti modela. V: Hoyle RH, urednik. Vprašanja in aplikacije pojmov za modeliranje strukturnih enačb. London: Sage Publications, Inc; 1995. str. 76 – 99.
245. 65. Hu L, Bentler PM. Kriterijska merila za indekse prileganja v analizi kovariance strukture: običajna merila v primerjavi z novimi alternativami. Modeliranje strukturnih enačb: multidisciplinarni časopis. 1999; 6: 1 – 55.
246. 66. Marsh HW, Ludtke O, Nagengast B, Morin AJ, Von Davier M. Zakaj paketne pošiljke (skoraj) nikoli niso primerne: Dve napaki ne pomenita pravice - maskirno napačno določitev paketov s predmeti v CFA modelih. Psihološke metode. 2013; 18 (3): 257 – 84. pmid: 23834417.
247. 67. Little TD, Cunningham WA, Shahar G, Widaman KF. Razdeliti ali ne razdeliti paket: Raziskovanje vprašanja in tehtanje prednosti. Modeliranje strukturnih enačb: multidisciplinarni časopis. 2002; 9 (2): 151 – 73.
248. 68. Sommers J, Vodanovič SJ. Nagnjenost k dolgočasju: Odnos do simptomov psihičnega in fizičnega zdravja. Časopis za klinično psihologijo. 2000; 56 (1): 149 – 55. Epub 2000 / 02 / 08. pmid: 10661377.
249. 69. Gordon A, Wilkinson R, McGown A, Jovanoska S. Psihometrične lastnosti lestvice dolgčasa nagnjenosti: preizkus njene veljavnosti. Psihološke študije. 1997; 42 (2 – 3): 85 – 97.
250. 70. Derogatis LR. Kratek opis BSI simptoma: Navodilo za upravljanje, ocenjevanje in postopke. 1993. Epub tretje urejanje.
251. 71. Dimitrov DM. Primerjava skupin na latentnih spremenljivkah: pristop modeliranja strukturnih enačb. Delo (branje, maša). 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 et al. Uporaba Facebooka na pametnih telefonih in količina sive snovi jedra se pojavlja. Vedenjske raziskave možganov. 2017; 329: 221 – 8. pmid: 28442353.
253. 73. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS. Možganski korelati hrepenenja po spletnih igrah pod izpostavljenostjo iztočnic pri osebah z zasvojenostjo z internetom in pri odpuščenih osebah. Biologija odvisnosti 2013; 18: 559 – 69. pmid: 22026537
254. 74. Ko CH, Liu GC, Yen JY, Yen CF, Chen CS, Lin WC. Možganske aktivacije tako za izzive, ki jih povzročajo igralni nagon, kot tudi kajenje hrepenenja med osebami, ki so sočasno z zasvojenostjo z internetnimi igrami in nikotinsko odvisnostjo. Časopis za psihiatrične raziskave. 2013; 47 (4): 486 – 93. pmid: 23245948
255. 75. Turel O, Bechara A. Učinki motorične impulzivnosti in kakovosti spanja na zapriseženo, medosebno odklonsko in neugodno vedenje na spletnih straneh družbenih omrežij. Osebnostne in individualne razlike. 2017; 108: 91 – 7.
256. 76. Ben-Yehuda L, Greenberg L, Weinstein A. Zasvojenost z internetom z uporabo povezav pametnih telefonov med zasvojenostjo z internetom, pogostostjo uporabe pametnih telefonov in duhom študentov in študentk. Časopis za sindrom pomanjkanja nagrade in znanost o odvisnosti. 2016.
257. 77. Tavolacci MP, Ladner J, Grigioni S, Richard L, Villet H, Dechelotte P. Razširjenost in povezanost zaznanega stresa, uživanja snovi in ​​vedenjskih odvisnosti: Presečna študija med študenti v Franciji, 2009 – 2011. Javno zdravje BMC. 2013; 13: 724. pmid: 23919651.