Internetberoende: hantering av stilar, förväntningar och behandlingsimplikationer (2014)

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

• ¹Institutionen för allmän psykologi: Kognition, University of Duisburg-Essen, Duisburg, Tyskland
• ²Erwin L. Hahn Institut för magnetisk resonansbildning, Essen, Tyskland
• ³Center for Internet Addiction, Russell J. Jandoli School of Journalism and Mass Communication, St. Bonaventure University, Olean, NY, USA

Internetberoende (IA) har blivit ett allvarligt psykiskt tillstånd i många länder. För att bättre förstå de kliniska implikationerna av IA testade denna studie statistiskt en ny teoretisk modell som illustrerar underliggande kognitiva mekanismer som bidrar till utveckling och underhåll av sjukdomen. Modellen skiljer på ett generaliserat internetberoende (GIA) och specifika former. Denna studie testade modellen på GIA på en population av allmänna internetanvändare. Fynden från 1019 användare visar att den hypoteserade strukturella ekvationsmodellen förklarade 63.5 % av variansen av GIA-symtom, mätt med kortversionen av Internet Addiction Test. Med hjälp av psykologiska och personlighetstestning visar resultaten att en persons specifika kognitioner (dålig coping och kognitiva förväntningar) ökade risken för GIA. Dessa två faktorer medierade symtomen på GIA om andra riskfaktorer var närvarande såsom depression, social ångest, låg självkänsla, låg self-efficacy och hög stresssårbarhet för att nämna några områden som mättes i studien. Modellen visar att individer med hög coping-förmåga och inga förväntningar på att internet kan användas för att öka positivt eller minska negativt humör är mindre benägna att engagera sig i problematisk internetanvändning, även när andra personliga eller psykologiska sårbarheter finns. Implikationerna för behandlingen inkluderar en tydlig kognitiv komponent för utvecklingen av GIA och behovet av att bedöma en patients copingstil och kognitioner och förbättra felaktigt tänkande för att minska symtomen och engagera sig i återhämtning.

Beskrivning

En problematisk användning av internet har identifierats i ett antal studier och visar att ihållande negativa konsekvenser som jobbförlust, akademisk misslyckande och skilsmässa resulterade från överdriven internetanvändning (för recensioner se Griffiths, 2000a,b; Chou et al., 2005; Widyanto och Griffiths, 2006; Byun et al., 2009; Weinstein och Lejoyeux, 2010; Lortie och Guitton, 2013). Den kliniska relevansen av detta fenomen ökar i betydelse mot bakgrund av höga uppskattade prevalensfrekvenser som sträcker sig från 1.5 till 8.2 % (Weinstein och Lejoyeux, 2010) eller till och med upp till 26.7 %, beroende på vilka skalor som används och tillämpade kriterier (Kuss et al., 2014).

Även om den första beskrivningen av detta kliniska problem är nästan 20 år sedan (Young, 1996), diskuteras klassificeringen fortfarande kontroversiellt och följaktligen används flera termer i den vetenskapliga litteraturen, allt från "tvångsmässig internetanvändning" (Meerkerk et al., 2006, 2009, 2010), "Internetrelaterade problem" (Widyanto et al., 2008), "problematisk internetanvändning" (Caplan, 2002), "patologisk internetanvändning" (Davis, 2001) till "Internetrelaterat beroendeframkallande beteende" (Brenner, 1997), för att bara nämna några. Under de senaste 10 åren har dock de flesta forskare inom detta område använt termen "Internetberoende" eller "Internetberoendestörning" (t.ex. Johansson och Götestam, 2004; Blockera, 2008; Byun et al., 2009; Dong et al., 2010, 2011, 2013; Kim et al., 2011; Purty et al., 2011; Ung, 2011b, 2013; Young et al., 2011; Zhou et al., 2011; Cash et al., 2012; Hou et al., 2012; Hong et al., 2013a,b; Kardefelt-Winther, 2014; Pontes et al., 2014; Tonioni et al., 2014). Vi föredrar också termen "Internetberoende (IA)", eftersom de senaste artiklarna (se diskussion i Brand et al., 2014) lyfta fram parallellerna mellan överanvändning av Internet och andra beroendeframkallande beteenden (t.ex. Grant et al., 2013) och även substansberoende (se även Young, 2004; Griffiths, 2005; Meerkerk et al., 2009). Det har hävdats att mekanismer relaterade till utveckling och upprätthållande av substansberoende kan överföras till en beroendeframkallande användning av Internetapplikationer (och även andra beteendeberoende), till exempel incitamentsensibiliseringsteorin om missbruk och relaterade begrepp (t.ex. Robinson och Berridge, 2000, 2001, 2008; Berridge et al., 2009). Detta passar också bra med komponentmodellen för beroendeframkallande beteenden (Griffiths, 2005).

Många studier har utförts på psykologiska korrelat av IA, men detta har gjorts – åtminstone i de flesta fall – utan att skilja mellan ett generaliserat internetberoende (GIA) och ett specifikt internetberoende (SIA; Morahan-Martin och Schumacher, 2000; Leung, 2004; Ebeling-Witte et al., 2007; Lu, 2008; Kim och Davis, 2009; Billieux och Van der Linden, 2012), även om psykologiska mekanismer kan vara olika, även för olika åldersgrupper eller applikationer som används (Lopez-Fernandez et al., 2014). Vår studie undersöker de förmedlande effekterna av copingstilar och kognitiva förväntningar på internetanvändning vid utveckling och underhåll av GIA för att bidra till en bättre förståelse av underliggande mekanismer och potentiella implikationer för diagnostik och behandling.

På en teoretisk nivå postulerades det redan att IA måste differentieras när det gäller den generaliserade Internetanvändningen (Griffiths and Wood, 2000) kontra specifika typer av IA som cybersex, onlinerelationer, nättvång (t.ex. hasardspel, shopping), informationssökning och onlinespel för att utveckla ett beroende av internet (t.ex. Young et al., 1999; Meerkerk et al., 2006; Blockera, 2008; Brand et al., 2011). Dock har endast en undertyp, Internet Gaming Disorder, inkluderats i bilagan till DSM-5 (APA, 2013). De flesta studier bedömde antingen IA som en enhetlig konstruktion eller bedömde bara en specifik undertyp (i de flesta fall internetspel). I sin kognitiva beteendemodell, Davis (2001) skilde också mellan en generaliserad patologisk Internetanvändning (GIA) och en specifik patologisk Internetanvändning (SIA). GIA beskrevs som en multidimensionell överanvändning av Internet, ofta åtföljd av tidsslöseri och icke-riktad användning av Internet. Sociala aspekter av Internet (t.ex. social kommunikation via sociala nätverkssajter) används särskilt (se även diskussion i Lortie och Guitton, 2013), vilket antas vara kopplat till brist på socialt stöd på nätet och sociala brister som en individ upplever i icke-virtuella situationer. Dessutom har det hävdats att försökspersoner kan använda flera olika internetapplikationer överdrivet utan att ha en viss favorit, till exempel att spela spel, titta på pornografi, surfa på informations- och/eller shoppingsajter, lägga upp selfies, titta på videor på videoplattformar, läsa bloggar av andra och så vidare. I det här fallet kan man hävda att individen är beroende av Internet och inte beroende av Internet (men se även diskussion i Starcevic, 2013). Davis hävdar att en huvudskillnad mellan GIA och SIA är att individer som lider av GIA inte skulle ha utvecklat ett liknande problematiskt beteende utan Internet, medan individer som lider av SIA skulle ha utvecklat liknande problematiskt beteende inom en annan miljö. I båda formerna av beroendeframkallande användning av Internet, GIA och SIA, föreslås dysfunktionella kognitioner om jaget och om världen spela en grundläggande roll (Caplan, 2002, 2005).

Forskning som behandlar GIA visade att subjektiva klagomål i vardagen till följd av internetanvändning är korrelerade med olika personlighetsegenskaper. Det visades faktiskt att GIA är kopplat till psykopatologiska komorbiditeter, såsom affektiva eller ångeststörningar (Whang et al., 2003; Yang et al., 2005; Weinstein och Lejoyeux, 2010) liksom personlighetsdragen blyghet, neuroticism, stresssårbarhet, tendenser att skjuta upp och låg självkänsla (Niemz et al., 2005; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie och tee, 2007; Thatcher et al., 2008; Kim och Davis, 2009). Även faktorer av socialt sammanhang, t.ex. brist på socialt stöd eller social isolering (Morahan-Martin och Schumacher, 2003; Caplan, 2007) och till och med ensamhet i utbildningsmiljön hos ungdomar (Pontes et al., 2014), verkar vara relaterad till GIA. Dessutom har det hävdats att användning av internet som ett verktyg för att hantera problematiska eller stressande livshändelser bidrar till utvecklingen av GIA (Whang et al., 2003; Tang et al., 2014). Personer med IA visar också en hög tendens till impulsiv copingstrategi (Tonioni et al., 2014). Vissa författare föreställer till och med IA som en typ av att hantera vardagen eller dagliga problem (Kardefelt-Winther, 2014). Det finns fortfarande bara några första studier, som explicit jämförde prediktorer för olika typer av SIA. Pawlikowski et al. (2014) rapporterade att blyghet och tillfredsställelse med livet är relaterade till en beroendeframkallande användning av internetspel, men inte till en patologisk användning av cybersex eller användning av både spel och cybersex.

Baserat på tidigare forskning, i synnerhet på argumenten av Davis (2001), och även med tanke på aktuell litteratur om neuropsykologiska och neuroimaging-fynd hos personer som är beroende på Internet, har vi nyligen publicerat en teoretisk modell för utveckling och underhåll av GIA och SIA (Brand et al., 2014). Vissa aspekter som ingår i modellen har redan nämnts i samband med användningen av sociala nätverkssajter, till exempel förväntan om positiva resultat (Turel och Serenko, 2012). Det har också visat sig att en överdriven eller beroendeframkallande användning av onlineauktioner är korrelerad med förändringar i individers uppfattning om tekniken och detta avgör framtida användning och användningsavsikter (Turel et al., 2011). Detta ligger i linje med vår teoretiska modell om GIA, där vi antar att föreställningar eller förväntningar om vad Internet kan göra för en person påverkar beteendet, det vill säga internetanvändningen, vilket i sin tur också påverkar framtida förväntningar. Men i vår modell har vi fokuserat på den förmedlande roll förväntningar och copingstrategier spelar för att utveckla och upprätthålla en GIA och specifika typer av SIA.

För utveckling och underhåll av GIA hävdar vi att användaren har vissa behov och mål som kan uppnås genom att använda vissa internetapplikationer. Baserat på tidigare forskning, inkorporerade vi flera av dessa resultat för att utveckla en heltäckande modell för att knyta samman dessa element. Inledningsvis är en persons kärnegenskaper associerade med IA och inkluderar psykopatologiska aspekter, personlighetsaspekter och sociala kognitioner. I det första avsnittet inkluderade vi psykopatologiska symtom, särskilt depression och social ångest (t.ex. Whang et al., 2003; Yang et al., 2005), dysfunktionella personlighetsaspekter, såsom låg själveffektivitet, blyghet, sårbarhet för stress och förhalningstendenser (Whang et al., 2003; Chak och Leung, 2004; Caplan, 2007; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie och tee, 2007; Thatcher et al., 2008; Kim och Davis, 2009; Pontes et al., 2014), och social isolering/brist på socialt stöd (Morahan-Martin och Schumacher, 2003; Caplan, 2005) i utvecklingen av GIA. Vi föreslog dock att inflytandet av den personens primära egenskaper och kognitioner på utvecklingen av en beroendeframkallande användning av Internet bör förmedlas av vissa internetrelaterade kognitioner, särskilt förväntade internetanvändning (Turel et al., 2011; Xu et al., 2012; Lee et al., 2014), och vissa strategier för att klara av vardagsbehov eller dagliga krångel (Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014). I det tredje avsnittet av modellen, som ett följdbeteende, om användaren går online och får förstärkning i termer av dysfunktionell hantering av problem eller negativt humör och personen förväntar sig att internetanvändning kommer att distrahera dem från problem eller negativa känslor, ju mer sannolikt kommer de att vända sig till Internet för att undkomma de känslor som bevisas av en förlust av kontroll, dålig tidshantering, cravings och ökade sociala problem. Rollen av förstärknings- och konditioneringsprocesser har beskrivits väl i litteraturen om utveckling och underhåll av substansrelaterade störningar (t.ex. Robinson och Berridge, 2001, 2008; Kalivas och Volkow, 2005; Everitt och Robbins, 2006). Vi har också hävdat att den positiva och negativa förstärkningen av coping-stil och förväntan på internetanvändning successivt resulterar i en förlust av kognitiv kontroll över internetanvändningen, vilket förmedlas av prefrontal (exekutiv) funktion (Brand et al., 2014).

Även om denna modell stämmer väl överens med tidigare litteratur om nyckelfynd med avseende på psykologiska mekanismer bakom IA (se översikter av Kuss och Griffiths, 2011a,b; Griffiths, 2012) och även med mycket nya neuropsykologiska och neuroavbildande korrelat av GIA och distinkta typer av SIA (Kuss och Griffiths, 2012; Brand et al., 2014), behöver denna modell fortfarande empiriska bevis när det gäller inkrementell validitet. I den här studien syftade vi till att översätta hypoteserna som sammanfattats i den teoretiska modellen om GIA som beskrivs ovan till en statistisk modell på latenta variabelnivå och testade prediktor- och mediatoreffekterna på svårighetsgraden av GIA-symtom med hjälp av en storskalig internetpopulation. Med hjälp av validerade psykologiska och personlighetsmått bedömde vi först en persons kärnegenskaper i att förutsäga en överdriven och beroendeframkallande användning av Internet på ett generaliserat sätt. Med hjälp av ett validerat mått på coping och ett nyutvecklat mått på internetanvändningsförväntningar testade vi om dåliga coping-förmåga och internetanvändningsförväntningar (som att använda internet för att undkomma negativa känslor eller obehagliga situationer) förmedlar kopplingen mellan personens kärnegenskaper och symtom på GIA.

Material och metoder

Den operationaliserade modellen

Vi översatte först den teoretiska modellen som beskrivs i inledningen och illustreras i artikeln av Brand et al. (2014) till en testbar och operationaliserad statistisk modell. För var och en av dimensionerna som nämns i den teoretiska modellen valde vi minst två manifesta variabler för att bygga en strukturell ekvationsmodell (SEM) på latent nivå. För varje variabel använde vi sedan en specifik skala (var och en bestående av flera poster, se beskrivning av instrumenten nedan) för att operationalisera manifestvariablerna. Denna operationaliserade modell som SEM på latent nivå visas i figur 1.

 

FIGUR 1. Den operationaliserade modellen, inklusive huvudantaganden för den teoretiska modellen om GIA, om latent dimension.

Ämnen

Med hjälp av en omfattande onlineundersökning hade vi 1148 svarande. Efter uteslutning av 129 deltagare på grund av ofullständiga data i de psykometriska skalorna bestod det slutliga urvalet av N = 1019. Deltagarna rekryterades via annonser, internetplattformar (Facebook-konto för teamet General Psychology: Cognition), e-postlistor till studenter vid universitetet i Duisburg-Essen och via flygblad på lokala pubar och barer samt word -rekommendationer i munnen. Annonserna, e-postmeddelandena och flygbladen innehöll ett uttalande om att deltagare kan delta i ett raffle som har chansen att vinna något av följande föremål: (1) iPad, (2) iPad mini, (3) iPod nano, (4) ) iPod shuffle, 20 Amazon-presentkort (50 euro styck). Studien godkändes av den lokala etiska kommittén.

Medelåldern för det slutliga provet var 25.61 år (SD = 7.37). Urvalet inkluderade 625 (61.33 %) kvinnor och 385 (37.78 %) män (nio frivilliga svarade inte på denna fråga). När det gäller privatlivssituationen levde 577 deltagare (56.62 %) i ett förhållande eller var gifta och 410 (40.24 %) angav att de inte hade ett aktuellt förhållande (32 deltagare svarade inte på denna fråga). Vid bedömningstillfället var 687 deltagare (67.42%) studenter, 332 deltagare (32.58%) hade ett vanligt arbete (med vår utan akademisk bakgrund). Av hela urvalet uppfyllde 116 deltagare (11.4 %) kriterier för problematisk internetanvändning [cut-off >30 i det korta Internetberoendetestet (s-IAT), se beskrivning av instrumentet nedan] och 38 deltagare (3.7 %) för en patologisk användning av Internet (>37 i s-IAT). Genomsnittlig tid på Internet var 972.36 min/vecka (SD = 920.37). Av hela urvalet använde 975 individer sociala nätverk/kommunikationssajter (M_min/vecka = 444.47, SD = 659.05), 998 individer (97.94%) sökte information på Internet (M_min/vecka = 410.03, SD = 626.26), 988 personer (96.96 %) använde shoppingsajter (M_min/vecka = 67.77, SD = 194.29), onlinespel användes av 557 deltagare (54.66 %, M_min/vecka = 159.61, SD = 373.65), hasardspel online gjordes av 161 deltagare (15.80 %, M_min/vecka = 37.09, SD = 141.70), och cybersex användes av 485 individer (47.60 %, M_min/vecka = 66.46, SD = 108.28). När det gäller användningen av flera internetapplikationer rapporterade 995 deltagare (97.64 %) att de använder tre eller fler av internetapplikationerna som nämns ovan regelbundet.

Instrument

Kort internetberoendetest (s-IAT)

Symtom på IA utvärderades med den tyska kortversionen av Internet Addiction Test (Pawlikowski et al., 2013), som är baserad på originalversionen utvecklad av Young (1998). I den korta versionen (s-IAT) måste 12 frågor besvaras på en femgradig skala som sträcker sig från 1 (= aldrig) till 5 (= mycket ofta) vilket resulterar i summapoäng från 12 till 60, medan poäng > 30 indikerar problematisk internetanvändning och poäng >37 indikerar patologisk internetanvändning (Pawlikowski et al., 2013). s-IAT består av två faktorer: förlust av kontroll/tidshantering och begär/sociala problem (var och en har sex saker). Även om de 12 objekten belastar två faktorer i både utforskande och bekräftande faktoranalys (CFA; Pawlikowski et al., 2013), fångar de nyckelsymtomen på IA, som till exempel beskrivs i komponentmodellen av (Griffiths, 2005). Den första subskalan "förlust av kontroll/tidshantering" bedömer hur stark en person lider av tidshanteringsproblem i vardagen på grund av hans/hennes internetanvändning (t.ex. "Hur ofta försummar du hushållssysslor för att spendera mer tid online?" och "Hur ofta förlorar du sömn på grund av att du är online sent på kvällen?"). Objekt i denna underskala bedömer också negativa konsekvenser orsakade av överdriven internetanvändning (t.ex. "Hur ofta blir dina betyg eller skolarbete lidande på grund av hur lång tid du spenderar online?"). Det mäts också om försökspersonerna upplever att de tappar kontrollen över sin internetanvändning och om de hade försökt minska sin internetanvändning och misslyckats (t.ex. "Hur ofta upplever du att du är online längre än du tänkt dig?" och "Hur ofta" försöker du minska den tid du spenderar online och misslyckas?”). Alla artiklar mäter inte tiden som spenderas online, utan om individer upplever en förlust av kontroll över sin internetanvändning och problem i vardagen till följd av sin internetanvändning. Den andra subskalan "begär/sociala problem" mäter effekterna av överdriven internetanvändning på sociala interaktioner och upptagenhet med mediet (t.ex. "Hur ofta känner du dig upptagen av Internet när du är uppkopplad eller fantiserar om att vara online?"). Objekt i denna underskala bedömer också interpersonella problem (t.ex. hur ofta knäpper du, skriker eller uppträder irriterad om någon stör dig när du är online?") och humörreglering (t.ex. "Hur ofta känner du dig deprimerad, humörig , eller nervös när du är offline, vilket försvinner när du är online igen?). Alla objekt inkluderar termerna "Internet" eller "online" i allmänhet utan att fokusera på en viss applikation. I instruktionen informerades deltagarna om att alla frågor rör deras allmänna användning av Internet inklusive alla använda applikationer.

s-IAT har goda psykometriska egenskaper och validitet (Pawlikowski et al., 2013). I vårt urval var den interna konsistensen (Cronbachs α) 0.856 för hela skalan, 0.819 för faktorn förlust av kontroll/tidshantering och 0.751 för faktorn begär/sociala problem.

Kort symtominventering – subskala depression

Symtom på depression utvärderades med den tyska versionen (Franke, 2000) av subskalan depression av Brief Symptom Inventory (Boulet och Boss, 1991; Derogatis, 1993). Skalan består av sex poster som bedömer depressiva symtom under de senaste 7 dagarna. Svaren måste ges på en femgradig skala från 0 (= inte alls) till 4 (= extremt). Intern konsistens (Cronbachs α) i vårt prov var 0.858.

Kort symtominventering – subskala mellanmänsklig känslighet

Symtom på social ångest och interpersonell känslighet bedömdes med den tyska versionen (Franke, 2000) av subskalan interpersonell känslighet i Brief Symptom Inventory (Boulet och Boss, 1991; Derogatis, 1993). Skalan består av fyra punkter och svaren ska ges på en femgradig skala som sträcker sig från 0 (= inte alls) till 4 (= extremt). Intern konsistens (Cronbachs α) i vårt prov var 0.797.

Skala för självkänsla

Självkänsla bedömdes med hjälp av Self-Esteem Scale (Rosenberg, 1965). Vi använde här den modifierade tyska versionen (Collani och Herzberg, 2003), som består av tio artiklar. Svaren ska ges på en fyrgradig skala som sträcker sig från 0 (= håller inte med) till 3 (= håller helt med). Intern konsistens (Cronbachs α) i vårt prov var 0.896.

Själveffektivitetsskala

Self-efficacy bedömdes med Self-Efficacy Scale (Schwarzer och Jerusalem, 1995), som består av 10 artiklar. Svaren ska ges på en fyrgradig skala som sträcker sig från 1 (= inte sant) till 4 (= exakt sant). Intern konsistens (Cronbachs α) i vårt prov var 0.863.

Trier Inventering för kronisk stress

Stresssårbarhet mättes med screeningversionen av Trier Inventory for Chronic Stress (TICS; Schulz et al., 2004). Screeningen innehåller 12 punkter om stressexponering de senaste 3 månaderna. Varje påstående måste besvaras på en femgradig skala som sträcker sig från 0 (= aldrig) till 4 (= mycket ofta). Intern konsistens (Cronbachs α) i vårt prov var 0.908.

Ensamhet skala

Den korta versionen av Loneliness Scale (De Jong Gierveld och Van Tilburg, 2006) användes för att mäta känslor av ensamhet (underskala emotionell ensamhet, tre poster) och upplevt socialt stöd (underskala socialt stöd, tre poster). Alla påståenden ska besvaras på en femgradig skala från 1 (= nej!) till 5 (= ja!). Intern konsistens (Cronbachs α) i vårt urval var 0.765 för subskalan emotionell ensamhet och 0.867 för subskalan socialt stöd.

Kort COPE

The Brief COPE (Carver, 1997) mäter coping-stil i flera olika underdomäner. Vi använde här tre underskalor av den tyska versionen (Knoll et al., 2005): förnekelse, droganvändning och beteendemässigt oengagerat. Varje delskala representerades av två punkter, som skulle besvaras på en fyrgradig skala från 1 (= jag har inte gjort det här alls) till 4 (= jag har gjort det här mycket). Intern konsistens (Cronbachs α) i vårt prov var 0.561 för förnekelsen av subskalan, 0.901 för subskalan av substansanvändning och 0.517 för subskalans beteendeavbrott. Med tanke på att skalorna endast består av två poster och givet att instrumentet har använts i flera valideringsstudier inklusive rapporter om re-test reliabilitet, anser vi reliabiliteten som acceptabel.

Förväntningsskala för Internetanvändning

För att bedöma förväntningar på internetanvändning utvecklade vi en ny skala som består – i den första versionen – av 16 artiklar. Posterna speglar några kärnmotiverande faktorer som till exempel rapporterats av Xu et al. (2012) och även av Yee (2006). Objekten tilldelades a priori till två skalor (var och en med åtta objekt): Internetanvändningsförväntningar som återspeglar positiv förstärkning (t.ex. "Jag använder Internet för att uppleva njutning") och de som återspeglar negativ förstärkning (t.ex. "Jag använder Internet för att distrahera från problem"). Alla svar gavs på en sexgradig skala från 1 (= håller helt med) till 6 (= håller helt med). På grundval av de data vi har samlat in i denna studie (N = 1019), genomförde vi en explorativ faktoranalys (EFA). Horns (1965) parallellanalys och minsta genomsnittliga partiella (MAP) test (Velicer, 1976) användes för att bestämma det lämpliga antalet faktorer. Denna procedur resulterade i en stabil tvåfaktorslösning. En EFA med huvudkomponentanalys och varimaxrotation genomfördes sedan för att bedöma strukturen på Internet Use Expectancies Scale (IUES). Resultaten av EFA avslutades med en slutlig version med 8 punkter av IUES med kvarvarande tvåfaktorsstruktur (tabell 1). Med dessa två faktorer observerade vi en variansförklaring på 63.41 %. Den första faktorn innehåller fyra poster med hög belastning på huvudfaktorn (>0.50) och låg belastning på den andra faktorn (<0.20) och relaterar till positiva förväntningar, så vi kallade denna faktor "positiva förväntan." Den andra faktorn består av fyra artiklar med hög belastning på huvudfaktorn (>0.50) och låg belastning på den andra faktorn (<0.20), och alla artiklar relaterade till internetanvändning för att undvika eller minska negativa känslor eller tankar, så vi gav detta namnet faktor "förväntningar på undvikande". Båda faktorerna har god reliabilitet (”positiva förväntade värden”: Cronbachs α = 0.832 och ”avoidance expectancies” Cronbachs α = 0.756). De två faktorerna korrelerade signifikant (r = 0.496, p < 0.001) med måttlig effekt (Cohen, 1988).

 

TABELL 1. Faktorbelastningar och tillförlitligheter för de två faktorerna i IUES, medelvärden för de nominella artiklarna och artikelnumren.

För att säkerställa instrumentets faktorstruktur bedömde vi ytterligare ett urval av 169 försökspersoner (medelålder = 21.66, SD = 2.69; 106 kvinnor) för att tillämpa en CFA. CFA gjordes med MPlus (Muthén och Muthén, 2011). För utvärderingen av modellanpassningar använde vi standardkriterier (Hu och Bentler, 1995, 1999): Den standardiserade rotmedelkvadratresten (SRMR; värden under 0.08 indikerar god passform med data), jämförande passningsindex (CFI/TLI; värden över 0.90 indikerar en bra passform, värden över 0.95 en utmärkt passform) och rotmedelkvadrat. approximationsfel (RMSEA; "test of close fit"; ett värde under 0.08 med ett signifikansvärde under 0.05 indikerar acceptabel passning). CFA bekräftade tvåfaktorslösningen för IUES med bra till utmärkt passformsparametrar: RMSEA var 0.047, CFI var 0.984, TLI var 0.975 och SRMR var 0.031. χ² testet var inte signifikant, χ² = 24.58, p = 0.137 vilket indikerar att data inte avvek signifikant från den teoretiska modellen (tvåfaktorslösning, som visas i tabell 1Detta prov samlades endast in för CFA. Uppgifterna ingick inte i de fortsatta analyserna.

Statistiska analyser

Statistiska standardprocedurer utfördes med SPSS 21.0 för Windows (IBM SPSS Statistics, släppt 2012). Pearson-korrelationer beräknades för att testa för nollordningens samband mellan två variabler. För att kontrollera data för extremvärden skapade vi en normalfördelad slumpvariabel med samma genomsnittliga standardavvikelse som vi hittade i s-IAT (övergripande poäng). Denna slumpvariabel bör teoretiskt sett inte vara relaterad till alla variabler av intresse, om korrelationerna inte påverkades av extremvärden i data. Alla korrelationer med den slumpmässiga variabeln var mycket låga, rs < 0.049, vilket indikerar att det inte fanns några väsentligt inflytelserika extremvärden i någon av skalorna i det slutliga provet (N = 1019). Dessutom kontrollerades scatterplots mellan variablerna visuellt. Återigen, inga extrema extremvärden hittades. Därför gjordes analyserna med alla försökspersoner.

SEM-analysen beräknades med MPlus 6 (Muthén och Muthén, 2011). Det saknades inga uppgifter. Innan den fullständiga modellen testades testades även passformerna för de latenta dimensionerna med CFA i MPlus. För båda, SEM och CFA, användes uppskattning av maximal sannolikhetsparameter. För utvärderingen av modellanpassningar använde vi standardkriterierna (Hu och Bentler, 1995, 1999) som redan beskrivits i avsnittet tidigare. För att tillämpa medlaranalys krävdes det, enl Baron och Kenny (1986), att alla variabler som ingår i medlingen ska korrelera med varandra. Vi använde också modererade regressioner för att analysera potentiella moderatoreffekter som ytterligare analyser för en alternativ konceptualisering av coping-konceptet.

Resultat

Beskrivande värden och korrelationer

Provernas medelpoäng i s-IAT och alla andra tillämpade skalor finns i tabell 2. Den genomsnittliga s-IAT-poängen på M = 23.79 (SD = 6.69) är ganska jämförbart med poängen som rapporterats av Pawlikowski et al. (2013) för ett urval av 1820 försökspersoner av den allmänna befolkningen (medelvärdet för s-IAT var M = 23.30, SD = 7.25). De bivariata korrelationerna mellan s-IAT (summapoäng) och poängen i de administrerade frågeformulären och skalorna visas i tabell 3.

 

TABELL 2. Medelpoäng för de använda skalorna.

 

TABELL 3. Bivariata korrelationer mellan s-IAT (sumpoäng) och poängen i de administrerade frågeformulären.

Latenta dimensioner av den föreslagna modellen i konfirmatorisk faktoranalys

För att systematiskt testa den föreslagna teoretiska modellen analyserade vi först faktormodellen, vilket innebär att man testade om de latenta dimensionerna är acceptabelt representerade av de manifesta variablerna. Därför utfördes CFA med de sex latenta dimensionerna (en beroende dimension, tre prediktordimensioner, två mediatordimensioner). RMSEA var 0.066 med p < 0.001, CFI var 0.951, TLI var 0.928 och SRMR var 0.041, vilket indikerar en bra modellpassning.

Den första latenta dimensionen "symptom på GIA" representerades väl av poängen i de två faktorerna i s-IAT (förlust av kontroll/tidshantering och begär/sociala problem) som avsett. Den första prediktorvariabeln "psykopatologiska symptom" representerades signifikant av de två subskalorna av BSI (depression och interpersonell känslighet). Dimensionen "personlighetsaspekter" var väl representerad av de tre hypotesiska manifesta variablerna (själveffektivitet, självkänsla och stresssårbarhet) och den sista prediktordimensionen "sociala kognitioner" representerades väl av de två subskalorna av ensamhetsskalan (emotionell ensamhet och socialt stöd). Resultaten visade att den första hypotesen för medlardimensionen "coping" var väl representerad av de tre subskalorna av COPE (förnekelse, missbruk och beteendemässigt avbrott) och den andra medlardimensionen "Förväntningar på internetanvändning" var väl representerade av de två IUES-faktorerna ( positiva förväntningar och undvikandeförväntningar).

Sammantaget indikerade CFA att de latenta dimensionerna representeras acceptabelt av de manifesta variablerna. Endast i dimensionen coping har skalan missbruk en svagare faktorbelastning (β = 0.424) men fortfarande signifikant (p < 0.001) och därför tillräckligt, med tanke på att den övergripande modellen passade väl med data. Alla faktorbelastningar och standardfel visas i tabell 4.

 

TABELL 4. Koefficienter för manifestvariablernas belastningar på de latenta dimensionerna, testade med CFA i MPlus.

Den fullständiga strukturella ekvationsmodellen

Den föreslagna teoretiska modellen för latent dimension med GIA som beroende variabel (modellerad av de två s-IAT-faktorerna) gav en bra passform med data. RMSEA var 0.066 med p < 0.001, CFI var 0.95, TLI var 0.93 och SRMR var 0.041. χ² testet var signifikant, χ² = 343.89, p < 0.001, vilket är normalt med tanke på den stora urvalsstorleken. Men χ² testet för baslinjemodellen var också signifikant med ett betydligt högre χ² värde, χ² = 5745.35, p < 0.001. Sammanfattningsvis stämde uppgifterna väl med den föreslagna teoretiska modellen. Sammantaget förklarades den stora andelen 63.5 % av variansen i GIA signifikant av hela SEM (R² = 0.635, p < 0.001). Modellen och alla direkta och indirekta effekter visas i figur 2.

 

FIGUR 2. Resultat av den strukturella ekvationsmodellen inklusive faktorbelastningar av de latenta dimensionerna, β-vikter, p-värden och rester. ***p <0.001.

Alla tre direkta effekterna av prediktorerna på GIA var inte signifikanta (Figur 2). Men observera att den direkta effekten av de latenta variabla psykopatologiska aspekterna något misslyckades med att nå betydelse med p = 0.059. Här måste man beakta att β-vikten var negativ, vilket tyder på att – om man skulle tolka den marginellt signifikanta direkta effekten – högre depression och social ångest går hand i hand med lägre symtom på GIA om den indirekta effekten från psykopatologiska aspekter över de två medlarvariablerna (förväntningar på coping och internetanvändning) är partialiserade. De direkta effekterna från de två latenta prediktorvariablerna psykopatologiska aspekter och personlighet på båda latenta mediatorvariablerna coping och förväntad internetanvändning var signifikant. Däremot var de direkta effekterna från den latenta variabeln sociala kognitioner på både coping- och internetanvändningsförväntningar inte signifikanta, vilket betyder att dessa effekter inte var signifikanta när de kontrollerades för effekterna av de andra två latenta dimensionerna.

Effekterna från sociala kognitioner till förväntningar på internetanvändning misslyckades dock något med att nå betydelse p = 0.073. De direkta effekterna från coping till GIA (p < 0.001) och från förväntad internetanvändning (p < 0.001) var signifikanta med starka effektstorlekar.

Den indirekta effekten från psykopatologiska aspekter över att klara GIA var signifikant (β = 0.173, SE = 0.059, p = 0.003). Även den indirekta effekten från psykopatologiska aspekter över förväntad internetanvändning på GIA var signifikant (β = 0.159, SE = 0.072, p = 0.027). Den indirekta effekten från personlighetsaspekter över att klara GIA var också signifikant (β = –0.08, SE = 0.041, p = 0.05), men effektstorleken var mycket liten. Den indirekta effekten från personlighetsaspekter över förväntad internetanvändning på GIA var signifikant (β = –0.160, SE = 0.061, p = 0.009). Båda indirekta effekter från sociala kognitioner över coping (β = 0.025, SE = 0.030, p = 0.403) och social kognition över internetanvändningsförväntningar (β = –0.08, SE = 0.045, p = 0.075) till GIA var inte signifikanta. Modellen med alla faktorbelastningar och β-vikter visas i figuren 2. Den latenta dimensionen psykopatologiska aspekter var signifikant korrelerad med den latenta dimensionens personlighetsaspekter (r = -0.844, p < 0.001) och med den latenta dimensionen sociala kognitioner (r = -0.783, p < 0.001). Dessutom var de två latenta dimensionerna personlighetsaspekter och sociala kognitioner korrelerade (r = 0.707, p <0.001).

Ytterligare analyser

Den beskrivna modellen var den teoretiskt argumenterade och följaktligen den som vi testade först. Men vi testade efteråt några ytterligare modeller eller delar av modellen separat för att bättre förstå de underliggande mekanismerna för GIA mer i detalj. Den första frågan vi tog upp var effekten av psykopatologi på GIA, eftersom vi fann det intressant att den direkta effekten, om än inte signifikant, var negativ i SEM (se figur 2), även om korrelationerna var positiva på den bivariata nivån. Den enkla modellen med psykopatologiska aspekter (representerad av BIS-depression och BSI-social ångest) som prediktor och GIA (representerad av de två s-IAT-faktorerna) som beroende variabel hade en bra modellanpassning (alla passningsindex är bättre än acceptabla) och effekten var positiv (β = 0.451, p < 0.001). Vi beräknade också modellen utan de två mediatorerna, vilket innebär att psykopatologiska aspekter, personlighetsaspekter och sociala aspekter fungerade som direkta prediktorer och GIA var den beroende variabeln (alla variabler på latent nivå med samma variabler som används i hela SEM, se figur 2). Modellen utan mediatorer hade också bra passformsindex (med ett undantag: RMSEA var med 0.089 lite högt) och de direkta effekterna på GIA (de två s-IAT-faktorerna) var: effekt av psykopatologiska aspekter på GIA β = 0.167, p = 0.122; effekt av personlighetsaspekter på GIA β = –0.223, p = 0.017; och effekten av sociala aspekter på GIA β = –0.124, p = 0.081. Observera att effekten av psykopatologiska aspekter på GIA fortfarande är positiv i denna modell (men inte signifikant) när effekten kontrolleras för effekterna av personlighet och sociala aspekter. Sammantaget talar resultaten av den övergripande SEM för en fullständig förmedling av effekten av psykopatologiska aspekter på GIA av de två medlarna (coping och förväntan), vilket ytterligare betonas av de två ytterligare analyserna som visar att den positiva effekten på en bivariat nivå och i den enkla modellen reduceras genom införandet av ytterligare variabler som prediktorer.

Vi har teoretiskt konceptualiserat coping som en medlare (Brand et al., 2014). Men man kan också hävda att coping inte förmedlar effekten av psykopatologiska aspekter, utan fungerar som en moderator. För att säkerställa att konceptualiseringen av coping som en medlare istället för en moderator är lämplig, har vi dessutom beräknat några moderatoranalyser med hjälp av modererade regressionsanalyser. När man till exempel använder psykopatologiska aspekter som prediktor, coping som moderator och s-IAT (sumpoäng) som beroende variabel, förklarar både psykopatologiska aspekter (β = 0.267) och coping (β = 0.262) variansen i s-IAT väsentligt (båda p < 0.001), men deras interaktion ger inte signifikant variansförklaring (förändringar i R² = 0.003, p = 0.067, β = -0.059) och ökningen av moderatoreffekten är nästan noll (0.3%).

Vi betraktade även ålder och kön som potentiella variabler som kan ha en effekt på modellens struktur. För att testa detta beräknade vi först de bivariata korrelationerna mellan ålder och alla andra variabler, vilket resulterade i mycket låga korrelationer. Det fanns bara ett samband med r = 0.21 (förväntningar på ålder och undvikande), vilket fortfarande är en låg effekt (Cohen, 1988), och alla andra korrelationer hade effekter mellan r = 0.016 och r = 0.18 med de flesta vara r <0.15 och r < 0.10. Korrelationen mellan ålder och s-IAT var också mycket låg med r = –0.14 (även om det är signifikant vid p < 0.01, vilket är tydligt i ett så stort urval). Sammanfattningsvis var kraven för att inkludera ålder i medlingsmodellen inte uppfyllda (Baron och Kenny, 1986) och vi bestämde oss för att inte inkludera ålder i ytterligare en modell. När det gäller kön jämförde vi gruppers medelpoäng av alla använda skalor och fann endast en meningsfull gruppskillnad (BSI social ångest, kvinnor hade högre poäng med låg effekt av d = 0.28, alla andra effekter var lägre än 0.28, effekten för s-IAT-poängen var d = 0.19). Vi testade ändå om modellstrukturen är olika för kvinnor och män med hjälp av medelstrukturanalys i SEM-analysen. Detta innebär att vi testade om SEM (se figur 2) är lika för manliga och kvinnliga deltagare. H0 för detta test är: teoretisk modell = modell för gruppen "män" = modell för gruppen "kvinnor". Passningsindexen var alla acceptabla, vilket indikerar att strukturen på relationerna inte var signifikant olika för män och kvinnor. RMSEA var 0.074 med p < 0.001, CFI var 0.93, TLI var 0.91 och SRMR var 0.054. χ² testet var signifikant, χ² = 534.43, p < 0.001, vilket är normalt med tanke på den stora urvalsstorleken. Men χ² testet för baslinjemodellen var också signifikant med ett betydligt högre χ² värde, χ² = 5833.68, p < 0.001. Bidraget till χ² av den testade modellen av män och kvinnor var jämförbara (χ² bidrag från kvinnor = 279.88, χ² bidrag från män = 254.55). Även om modellens övergripande struktur inte skiljer sig signifikant för män och kvinnor, inspekterade vi den enkla vägen och fann tre skillnader. Vägen från personlighetsaspekter till att klara sig var signifikant hos män (β = –0.437, p = 0.002), men inte hos kvinnor (β = –0.254, p = 0.161) och effekten från personlighetsaspekter på förväntan var signifikant hos män (β = -0.401, p = 0.001), men inte hos kvinnor (β = –0.185, p = 0.181). Dessutom var effekten från psykopatologiska aspekter på förväntan signifikant hos kvinnor (β = 0.281, p = 0.05), men inte hos män (β = 0.082, p = 0.599). Alla andra effekter och representationen av de latenta dimensionerna skilde sig inte mellan män och kvinnor och skilde sig inte heller från den övergripande modellen som illustreras i figur 2. Sammanfattningsvis är hela modellen som testats giltig för män och kvinnor, även om den negativa effekten av personlighetsaspekter på coping och förväntan är mer närvarande hos män jämfört med kvinnor och effekten från psykopatologiska aspekter på förväntad är närvarande hos kvinnor, men inte hos män .

Diskussion

Vi har introducerat en ny teoretisk modell för utveckling och underhåll av en beroendeframkallande användning av Internet (Brand et al., 2014), som bygger på huvudargumenten av Davis (2001) som först föreslog en differentiering mellan en generaliserad överanvändning av Internet (GIA) och ett specifikt beroende av vissa Internetapplikationer (SIA). I den aktuella studien har vi översatt den teoretiska modellen om GIA till en operationaliserad modell på latent nivå och statistiskt testade SEM med hjälp av en onlineundersökning om en internetpopulation på 1019 respondenter. Vi fann en överlag bra modellpassning med data och den hypoteserade SEM, som representerar den teoretiska modellens huvudaspekter och förklarade 63.5 % av variansen av GIA-symtom mätt med s-IAT (Pawlikowski et al., 2013).

Modellen är den första som knyter ihop element som är associerade med IA som depression, social ångest, låg självkänsla, låg själveffektivitet och högre sårbarhet för stress. Baserat på betoningen av kognitioner relaterade till att utveckla IA och beroendeframkallande beteende i allmänhet (Lewis och O'Neill, 2000; Dunne et al., 2013; Newton et al., 2014), undersöker modellen om två mediatorvariabler (coping-stilar och internetanvändningsförväntningar) påverkar de direkta effekterna av prediktorvariablerna (psykopatologi, personlighet och sociala kognitioner) på utvecklingen av GIA. Resultaten visar att både coping-stilar och förväntningar på internetanvändning spelar en betydande roll.

Alla variabler (prediktorer och mediatorer) som ingår i modellen var signifikant korrelerade med s-IAT-poängen på en bivariat nivå. Detta överensstämmer i princip med tidigare forskning om bivariata samband mellan symtom på IA och personlighetsaspekter, psykopatologiska symtom och andra personvariabler, som nämnts i inledningen. I SEM-analysen var dock alla direkta effekter av de tre huvudsakliga prediktorerna (på latent dimension) inte längre signifikanta när de inkluderade de hypotetiska mediatorerna i modellen. Detta innebär att psykopatologiska aspekter (depression, social ångest), personlighetsaspekter (självkänsla, self-efficacy och stresssårbarhet) såväl som sociala kognitioner (emotionell ensamhet, upplevt socialt stöd) inte direkt påverkar symptomen på GIA, men att deras inflytande förmedlas av antingen en dysfunktionell coping-stil, eller förväntan på internetanvändning, eller båda. Psykopatologiska aspekter och personlighetsaspekter förutsäger dock avsevärt både dysfunktionell copingstil och förväntad internetanvändning. Sociala kognitioner är dock inte signifikant relaterade till coping och förväntan, när deras relativa inverkan kontrolleras för effekterna av psykopatologiska aspekter och personlighetsaspekter (men observera att de tre prediktorernas latenta dimensioner korrelerade signifikant och att effekten från sociala kognitioner till internetanvändning förväntade sig något misslyckats med att nå betydelse). De direkta effekterna av både coping-stil och förväntan på symtom på GIA var signifikanta. Sammanfattningsvis bekräftar den aktuella studien, även om den har en icke-klinisk population, inte bara de tidigare fynden om relevansen av coping-stil och hantering av stressande livshändelser (Kardefelt-Winther, 2014; Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014) samt förväntningar på internetanvändning (Turel och Serenko, 2012; Xu et al., 2012; Lee et al., 2014) för att utveckla eller bibehålla symtom på GIA, men belyser uttryckligen rollen av coping och förväntan som medlare i processen bakom GIA.

Modellen testades med en stor onlinepopulation. Modellen ska testas med tydligt definierade kliniska prover, såsom behandlingssökande individer. Innebörden av modellen skulle vara mer robust med en klinisk population för att dra mer exakta kliniska implikationer. Även om 11.3 % av urvalet rapporterade en problematisk internetanvändning och 3.7 % beskrev sig själva som att de hade ett beroendeframkallande internetanvändande, anses denna studie bara vara en första titt för att se om modellen fungerar och drar statistiska slutsatser som potentiellt kan ha klinisk relevans. Men som en ny modell med statistisk signifikans som använder en mängd olika psykologiska tester och personlighetstest på onlineanvändare, kan några kliniska implikationer, som kan inspirera framtida forskning, göras med försiktighet.

För det första kan individer med dysfunktionell hantering av problem i sitt liv och som har förväntningar på att Internet kan användas för att öka positivt eller minska negativt humör vara mer benägna att utveckla GIA. Dessutom var effekterna av psykopatologiska aspekter på både dysfunktionell coping och förväntningar på internetanvändning positiva, vilket tyder på att högre symtom på depression och social ångest kan öka risken för dysfunktionella copingstrategier och även för förväntningarna att Internet ger hjälp för att hantera stress eller negativa humör. Först när dessa processer samverkar, vilket innebär kombinationen av psykopatologiska symtom och coping/förväntningar, tycks sannolikheten att använda Internet beroendeframkallande öka.

För det andra, även om antalet studier som behandlar behandling av GIA är begränsat, är metaanalysen publicerad av Winkler et al. (2013) hävdar att kognitiv beteendeterapi är den valda metoden. Detta är särskilt baserat på analysen av behandlingseffekter på tid online, depression och ångestsymtom. Faktum är att kognitiv beteendeterapi för IA (KBT-IA; Young, 2011a) har identifierats som den vanligaste formen av behandling av IA (Cash et al., 2012). Inom kognitiv-beteendebehandling av GIA föreslagen av Young (2011a), individuella egenskaper såväl som förväntningar på hantering och internetanvändning har redan antagits vara relevanta inom behandlingen av GIA, men det empiriska beviset var mycket sparsamt (t.ex. Young, 2013).

Resultaten som presenteras i denna studie ger ytterligare en källa till bevis för att kognitiv beteendeterapi och KBT-IA kan fungera för att behandla IA. Personens specifika kognitioner (hanteringsstil och förväntningar på internetanvändning) medierar effekten av psykopatologiska symtom (depression, social ångest), personlighetsdrag och social kognition (ensamhet, socialt stöd) på GIA-symtom. Med hjälp av kognitiv terapi bör en tyngdpunkt i bedömningen innefatta att identifiera dysfunktionella kognitioner som ska åtgärdas. Det vill säga, vid undersökning bör läkare undersöka förväntningar på Internetanvändning för att förstå klientens behov och vilka sätt klienten tror att Internet kan hjälpa till att tillfredsställa.

Alternativt tyder fynden också på att terapi bör ta itu med maladaptiva kognitioner associerade med dysfunktionell användning av Internet. Dessa fynd bekräftar tidigare studier som visade att felaktiga kognitioner som övergeneralisering, undvikande, undertryckande, förstoring, maladaptiv problemlösning eller negativa självuppfattningar är associerade med beroendeframkallande internetanvändning (Young, 2007). En klinisk implikation av dessa fynd är att terapi bör tillämpa kognitiv omstrukturering och omformulering för att bekämpa tankar som leder till beroendeframkallande användning av Internet. Till exempel kan en patient som lider av GIA ha tecken på social ångest och blyghet och därför några vänner och även problem med andra i skolan. Hon kanske då tror att kommunikation med andra människor via sociala nätverkssajter tillfredsställer hennes sociala behov utan att ha de skrämmande situationsaspekterna av en "riktig" social interaktion. Dessutom kan hon ha förväntan att även spela ett onlinespel kan distrahera henne från problemen i skolan och att köp online eller söka information på Internet kan minska känslorna av ensamhet. Terapi skulle fokusera henne på att se alternativa platser i skolan eller i privatlivet där hon kan bygga upp aktning och tillgodose sociala behov. Om hon slutar motivera att de sociala nätverkssajterna, spel- och shoppingsajterna är de enda ställena där hon mår bra av sitt liv och hon hittar andra hälsosammare avsättningsmöjligheter, desto mindre beroende av de olika internetapplikationerna blir hon. Genom att veta vilken roll kognitioner spelar i utvecklingen av GIA, kan kognitiv terapi hjälpa klienter att omstrukturera de antaganden och tolkningar som håller dem online. Återigen måste dessa potentiella kliniska implikationer av studiens resultat behandlas med försiktighet, eftersom de måste replikeras i ett behandlingssökande, kliniskt prov.

Ur ett bredare perspektiv får dessa fynd dock insikter i hur terapeuter specifikt kan tillämpa KBT-IA på internetberoende patienter. Beteendemodifiering kan hjälpa klienter att utveckla och anpassa nya och mer funktionella copingstrategier för att hantera dagligt krångel. Terapi måste fokusera på att hjälpa klienter att hitta hälsosammare sätt att klara sig på än att vända sig till Internet. En viktig komponent i KBT-IA är beteendeterapi för att hjälpa klienter att hantera underliggande problem som bidrar till IA, specifika eller generaliserade (Young, 2011a, 2013). Resultaten tyder på att förbättrad hanteringsförmåga skulle minska behovet av att gå online för klienter. Även om vi studerat i ett urval av den allmänna befolkningen, tror vi att upptäckten att coping och förväntan är förmedlare i utvecklingen och underhållet av GIA bidrar till en bättre förståelse av mekanismerna för GIA och att de sannolikt har vissa behandlingsimplikationer, som nämnts ovan . En annan aspekt som inte fokuserades i den aktuella studien är den prefrontala cortexintegritetens roll. Effekten av KBT-IA kan också bero på patientens prefrontala funktion, eftersom en förstärkning av den kognitiva kontrollen av internetanvändningen under terapins gång med största sannolikhet är relaterad till exekutiva funktioner och andra kognitiva processer av högre ordning. Detta är viktigt att ta upp i framtida studier, eftersom det senast har publicerats ett par artiklar som visar att prefrontala cortexfunktioner sannolikt reduceras hos patienter med IA (se översikt i Brand et al., 2014).

I vårt urval var ålder omvänt korrelerad med symtom på GIA, men med en mycket låg effektstorlek (förklarar endast 1.96 % av variansen). Med tanke på de senaste artiklarna om Internetanvändning hos äldre individer (t.ex. Eastman och Iyer, 2004; Vuori och Holmlund-Rytkönen, 2005; Campbell, 2008; Nimrod, 2011), kan man förvisso undanta ålderseffekter på flera aspekter av att använda Internet, såsom att använda motiv och hur äldre upplever nöje och tillfredsställelse på Internet. Med tanke på att äldre personer också har en högre chans att utveckla exekutiva dysfunktioner på grund av prefrontala cortexförändringar med stigande ålder (Alvarez och Emory, 2006), som också är kopplade till beslutsminskningar (Brand och Markowitsch, 2010), kan man spekulera i att de äldre personer med ledningsminskningar, som upplever en stor mängd nöje på Internet, kan utveckla GIA. Detta representeras dock inte av våra data, eftersom vårt urval inte inkluderade äldre försökspersoner. Framtida studier kan undersöka specifika sårbarhetsfaktorer kopplade till risken för GIA hos äldre vuxna.

Kön påverkade inte modellens övergripande struktur. I tidigare artiklar har könseffekter hittats för specifika typer av IA, såsom onlinespel (t.ex. Ko et al., 2005) och särskilt cybersex (Meerkerk et al., 2006; Griffiths, 2012; Laier et al., 2013, 2014), men det har också hävdats att båda könen i allmänhet löper risk att utveckla en beroendeframkallande användning av Internet (Young et al., 1999, 2011). I vår studie var effekterna av kön på GIA, mätt med s-IAT, mycket låga (d = 0.19, se resultat), vilket indikerar att åtminstone i en allmän population löper båda könen lika stor risk att utveckla GIA. Även om kön inte påverkade den allmänna datastrukturen i SEM, fanns det vissa skillnader mellan män och kvinnor med avseende på tre direkta effekter från prediktorvariabler till mediatorerna. Som sammanfattats i resultatavsnittet hade psykopatologiska aspekter en effekt på förväntan hos kvinnor, inte hos män, i den negativa effekten av personlighetsaspekter på att klara sig och förväntan är mer närvarande hos män än hos kvinnor. Dessa effekter passar med litteraturen om könsskillnader med avseende på depression och social ångest (Sprock och Yoder, 1997; Moscovitch et al., 2005), såväl som självkänsla och själveffektivitet (Huang, 2012). De aspekter som är i fokus för studien, nämligen förmedlingseffekterna av coping och förväntan och deras betydelse för GIA påverkades dock inte av kön (se resultat av medelstrukturanalysen). Så oberoende av hur kön kan påverka social ångest, depression eller vissa personlighetsaspekter bör coping och förväntan beaktas i KBT-IA hos båda könen.

Slutligen finns det flera begränsningar i denna studie. Det är en nyutvecklad modell som behöver testas ytterligare på en klinisk population för att fullt ut se dess kliniska effekt i behandlingen. Det bör också testas med den längre versionen av IAT (Young, 1998; Widyanto och McMurran, 2004) som ett mer beprövat mått i litteraturen. Vi använde den kortare versionen med tanke på längden på bedömningsverktyget som vi använde för hela modellen, men om vi replikerar detta arbete med ett kliniskt prov, skulle det föreslås att använda IAT tillsammans med ytterligare mått på IA, såsom Assessment of Internet och Dataspel Beroende som skala (AICA-S) eller klinisk intervju (AICA-C) utvecklat och validerat med kliniska grupper av (Wölfling et al., 2010, 2012). Dessutom utvecklade och testade vi frågeformuläret om förväntade internetanvändning för denna studies syfte. Även om vi var metodologiskt konservativa och försiktiga i utvecklingen av skalan, bör detta mått utvärderas på ytterligare populationer för validitet och frågeformuläret behöver ytterligare empiriska tester i framtida studier. Ytterligare och mer detaljerade skalor och intervjuer bör också tillämpas på kliniska prover, eftersom de flesta aspekter som bedömts i vår studie mättes med korta frågeformulär med ett begränsat antal poster, på grund av praktiska skäl (tidsbegränsning i samband med online-undersökningar) . Ett ytterligare potentiellt problem är det med vanlig metodvarians (Podsakoff et al., 2003). Tyvärr har ingen tydlig markörvariabel, som teoretiskt sett borde vara orelaterade till alla andra variabler, inkluderats i studien av praktiska skäl (undersökningen tog nästan 25 min, vilket är en kritisk tröskel för onlineundersökningar). Även om vi inte kan utesluta effekten av vanlig metodvariation på resultaten, hävdar vi att denna effekt osannolikt står för hela den rapporterade datastrukturen. Vid inspektion av de bivariata korrelationerna (tabell 3) kan man se att vissa av dessa är mycket låga (t.ex. r = -0.08, r = -0.09, r = 0.12 etc.). Vi tror att dessa låga korrelationer ger några ömma tips för antagandet att vanlig metodvarians inte påverkar huvudanalyserna dramatiskt. Icke desto mindre bör modellen testas med en systematisk multi-trait-multi-metod-ansats (Campbell och Fiske, 1959) i framtida studier.

Den aktuella studien fokuserar på GIA, vilket innebär att modellen för SIA, som beskrivs av Brand et al. (2014), måste fortfarande testas empiriskt. Olika former av SIA (t.ex. spel, onlineporr eller internetspel) bör testas för att se om hanteringsförmåga och förväntningar på internetanvändning spelar en liknande roll i utvecklingen av problemet. Det är också fortfarande en debatt om begreppet GIA i princip är adekvat för att täcka det problematiska beteendet hos patienter. Vi hittade bevis för kopplingen mellan självrapporterade problem relaterade till en ospecifik användning av flera olika internetapplikationer och de variabler som föreslagits i modellen. Konceptet GIA operationaliserades av s-IAT-instruktionerna och artikelformuleringarna, men också av det faktum att mer än 97 % av deltagarna rapporterade att de regelbundet använder tre eller flera olika internetapplikationer, såsom kommunikation, spel, hasardspel, cybersex, shopping eller informationssökning. Ur ett kliniskt perspektiv är det ändå ett ämne för debatt om GIA kan vara ett skäl för att söka behandling eller om behandlingssökande patienter i princip lider av en förlust av kontroll över användningen av endast en viss applikation. Vi föreslår att man överväger denna punkt i klinisk forskning genom att systematiskt undersöka det kritiska beteendet i samband med internetanvändning och analysera hur frekvent den okontrollerade och beroendeframkallande användningen av mer än en internetapplikation är i kliniska prover. Dessutom kunde inte alla komponenter som föreslagits i den teoretiska modellen för GIA inkluderas i denna studie. Till exempel kan ytterligare personlighetsdrag eller andra psykopatologiska störningar inkluderas i framtida studier.

Slutsats

Modellens huvudhypoteser om GIA stöds av empiriska data. Personens kärnegenskaper är relaterade till symtom på GIA, men dessa effekter medieras av personens specifika kognitioner, i synnerhet coping-stil och förväntningar på internetanvändning. Dessa kognitioner bör tas upp i behandlingen av en beroendeframkallande användning av Internet.

Författarbidrag

Matthias Brand skrev det första utkastet till uppsatsen, övervakade datainsamlingen och analyserade och tolkade data. Christian Laier bidrog särskilt till konceptualiseringen av den empiriska studien och datainsamlingen, och reviderade manuskriptet. Kimberly S. Young redigerade utkastet, reviderade det kritiskt och bidrog intellektuellt och praktiskt till manuskriptet. Alla författare godkände slutligen manuskriptet. Alla författare är ansvariga för alla aspekter av arbetet.

Intresseanmälan

Författarna förklarar att forskningen genomfördes i avsaknad av kommersiella eller finansiella relationer som kan tolkas som en potentiell intressekonflikt.

Erkännanden

Vi tackar Elisa Wegmann och Jan Snagowski för deras värdefulla bidrag till studien och manuskriptet. De hjälpte oss avsevärt med att programmera onlineenkäten och kontrollera data.

Referensprojekt

Redigerad av:

Ofir Turel, California State University, Fullerton och University of Southern California, USA

Recenserad av:

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