Madawa ya mtandao: mitindo ya kukabiliana, matarajio, na matokeo ya matibabu (2014)

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

• ¹Idara ya Saikolojia Mkuu: Utambuzi, Chuo Kikuu cha Duisburg-Essen, Duisburg, Ujerumani
• ²Taasisi ya Erwin L. Hahn ya Uchunguzi wa Magnetic Resonance, Essen, Ujerumani
• ³Kituo cha Madawa ya Intaneti, Russell J. Jandoli Shule ya Uandishi wa habari na Mawasiliano ya Misa, Chuo Kikuu cha St. Bonaventure, Olean, NY, USA

Madawa ya mtandao (IA) imekuwa hali mbaya ya afya ya akili katika nchi nyingi. Ili kuelewa vizuri matokeo ya kliniki ya IA, utafiti huu ulijaribiwa takwimu mpya ya kinadharia inayoonyesha mifumo ya msingi ya utambuzi inayochangia maendeleo na matengenezo ya ugonjwa huo. Mfano huo hutenganisha kati ya madawa ya kulevya ya jumla ya mtandao (GIA) na fomu maalum. Utafiti huu ulijaribu mfano wa GIA kwa idadi ya watumiaji wa jumla wa mtandao. Matokeo kutoka kwa watumiaji wa 1019 yanaonyesha kuwa mfano wa usawa wa muundo wa miundo ulielezea 63.5% ya kutofautiana kwa dalili za GIA, kama ilivyopimwa na toleo fupi la Mtihani wa Madawa ya Internet. Kutumia upimaji wa kisaikolojia na utu, matokeo yanaonyesha kuwa masuala maalum ya mtu (matarajio maskini na ya utambuzi) yaliongeza hatari kwa GIA. Sababu hizi mbili zilizingatia dalili za GIA ikiwa kuna sababu nyingine za hatari kama vile unyogovu, wasiwasi wa kijamii, chini ya kujithamini, chini ya ufanisi, na hatari kubwa ya kutaja maeneo kadhaa ambayo yalipimwa katika utafiti. Mfano huo unaonyesha kwamba watu wenye ujuzi mkubwa wa kukabiliana na hakuna matarajio ambayo Internet inaweza kutumika kuongezeka chanya au kupunguza hisia hasi haziwezekani kushiriki katika matumizi mabaya ya Intaneti, hata wakati utu mwingine au udhaifu wa kisaikolojia ulipo. Madhumuni ya matibabu ni pamoja na sehemu ya utambuzi wa wazi wa maendeleo ya GIA na haja ya kutathmini mtindo wa ugonjwa wa mgonjwa na utambuzi na kuboresha mawazo mabaya ili kupunguza dalili na kushiriki katika kupona.

kuanzishwa

Matumizi mabaya ya mtandao imetambuliwa katika tafiti kadhaa na inaonyesha kuwa matokeo mabaya ya kudumu kama vile kupoteza kazi, kushindwa kwa kitaaluma, na talaka hutokea kwa kutumia matumizi ya Internet (kwa maoni ya kuona Griffiths, 2000a,b; Chou et al., 2005; Widyanto na Griffiths, 2006; Byun et al., 2009; Weinstein na Lejoyeux, 2010; Lortie na Guitton, 2013). Umuhimu wa kliniki wa uzushi huu una umuhimu dhidi ya historia ya viwango vya juu vya kuenea kutoka 1.5 hadi 8.2% (Weinstein na Lejoyeux, 2010) au hata hadi 26.7%, kulingana na mizani iliyotumiwa na vigezo vinavyotumika (Kuss et al., 2014).

Ingawa maelezo ya kwanza ya suala hili la kliniki ni karibu miaka 20 iliyopita (Vijana, 1996), uainishaji bado unajadiliwa na utata na hivyo maneno kadhaa hutumiwa katika fasihi za kisayansi, kutoka kwa "matumizi ya Internet ya kulazimishwa" (Meerkerk et al., 2006, 2009, 2010), "Matatizo yanayohusiana na mtandao" (Widyanto et al., 2008), "Matumizi mabaya ya Intaneti" (Caplan, 2002), "Pathological Internet matumizi" (Davis, 2001) kwa "tabia ya kulevya inayohusiana na mtandao" (Brenner, 1997), kutaja wachache tu. Katika miaka ya mwisho ya 10, hata hivyo, watafiti wengi katika uwanja huu wametumia neno "kulevya kwa Internet" au "ugonjwa wa kulevya kwa Internet" (mfano, Johansson na Götestam, 2004; Zima, 2008; Byun et al., 2009; Dong et al., 2010, 2011, 2013; Kim et al., 2011; Purty et al., 2011; Vijana, 2011b, 2013; Young et al., 2011; Zhou et al., 2011; Fedha na al., 2012; Hou et al., 2012; Hong na al., 2013a,b; Kardefelt-Winther, 2014; Pontes et al., 2014; Tonioni et al., 2014). Tunapendelea pia neno "kulevya kwa mtandao (IA)," kwa sababu makala za hivi karibuni (angalia mjadala Brand et al., 2014) kuonyesha uwiano kati ya matumizi mabaya ya mtandao na tabia nyingine za kulevya (kwa mfano, Grant et al., 2013) na pia utegemezi wa dutu (angalia pia Vijana, 2004; Griffiths, 2005; Meerkerk et al., 2009). Imekuwa imesema kwamba taratibu zinazohusiana na maendeleo na matengenezo ya utegemezi wa dutu zinahamishwa kwa matumizi ya kulevya ya matumizi ya mtandao (na pia vikwazo vingine vya tabia), kwa mfano nadharia ya kuhamasisha ya kulevya na dhana zinazohusiana (kwa mfano, Robinson na Berridge, 2000, 2001, 2008; Berridge et al., 2009). Hii inafaa pia kwa mfano wa sehemu juu ya tabia za addictive (Griffiths, 2005).

Masomo mengi yamefanyika kwenye correlates ya kisaikolojia ya IA, lakini hii imefanywa - angalau katika matukio mengi - bila kutofautisha kati ya madawa ya kulevya ya jumla ya mtandao (GIA) na madawa ya kulevya maalum (SIA; Morahan-Martin na Schumacher, 2000; Leung, 2004; Ebeling-Witte et al., 2007; Lu, 2008; Kim na Davis, 2009; Billieux na Van der Linden, 2012), ingawa taratibu za kisaikolojia zinaweza kuwa tofauti, pia kwa makundi ya umri tofauti au maombi kutumika (Lopez-Fernandez et al., 2014). Utafiti wetu unachunguza madhara ya kupatanisha ya mitindo ya kukabiliana na matarajio ya utambuzi kwa ajili ya matumizi ya mtandao katika maendeleo na matengenezo ya GIA ili kuchangia kuelewa vizuri zaidi ya utaratibu wa msingi na matokeo ya uwezekano wa uchunguzi na matibabu.

Kwenye ngazi ya kinadharia, ilikuwa imewekwa tayari kuwa IA inapaswa kutofautishwa kuhusu matumizi ya mtandao wa jumla (Griffiths na Wood, 2000) dhidi ya aina maalum za IA kama vile cybersex, mahusiano ya mtandaoni, masharti ya udanganyifu (kwa mfano, kamari, ununuzi), utafutaji wa habari, na michezo ya kubahatisha mtandaoni kwa kuendeleza kulevya kwa mtandao (kwa mfano, Young et al., 1999; Meerkerk et al., 2006; Zima, 2008; Brand et al., 2011). Hata hivyo, sehemu moja pekee, Matatizo ya Kubahatisha Internet, imejumuishwa kwenye kiambatisho cha DSM-5 (APA, 2013). Uchunguzi wengi ama tathmini ya IA kama kujenga umoja au tu kupima subtype moja maalum (mara nyingi michezo ya kubahatisha Internet). Katika mfano wake wa utambuzi-tabia, Davis (2001) pia ilitenganisha kati ya matumizi ya Internet ya jumla ya ugonjwa wa magonjwa ya akili (GIA) na matumizi maalum ya Intaneti ya kutumia patholojia (SIA). GIA ilifafanuliwa kuwa ni matumizi mabaya ya mtandao, mara kwa mara ikiongozana na taka na wakati usioelekezwa wa mtandao. Masuala ya kijamii ya mtandao (kwa mfano, mawasiliano ya kijamii kupitia maeneo ya mitandao ya kijamii) hutumiwa hasa (tazama pia mjadala Lortie na Guitton, 2013), ambayo inapaswa kuhusishwa na ukosefu wa usaidizi wa kijamii na uharibifu wa kijamii unaopatikana na mtu binafsi katika hali isiyo ya kawaida. Kwa kuongeza, imesemekana kuwa masomo yanaweza kutumia programu nyingi za mtandao tofauti bila kuwa na favorite fulani, kwa mfano kucheza michezo, kuangalia picha za ponografia, kufuta habari na / au maeneo ya ununuzi, kutuma selfies, kutazama video kwenye viwanja vya video, kusoma blogi ya wengine, na kadhalika. Katika kesi hii, mtu anaweza kusema kwamba mtu huyo ni mzee kwa mtandao na hawezi kuingiliwa kwenye Intaneti (lakini angalia pia majadiliano katika Starcevic, 2013). Davis anasema kwamba tofauti kuu kati ya GIA na SIA ni kwamba watu ambao wanakabiliwa na GIA hawakuweza kufanya tabia kama hiyo ya kutisha bila ya mtandao, ambapo watu wanaosumbuliwa na SIA wangeweza kuendeleza tabia sawa ya matatizo katika mazingira mengine. Katika aina zote mbili za matumizi ya kulevya ya mtandao, GIA na SIA, utambuzi usio na kazi juu ya nafsi na juu ya dunia hupendekezwa kuwa na jukumu la msingi (Caplan, 2002, 2005).

Utafiti wa kushughulikia GIA ulionyesha kuwa malalamiko ya kila siku katika maisha ya kila siku yanayotokana na matumizi ya mtandao yanahusiana na tabia tofauti za utu. Kwa hakika, imeonyeshwa kwamba GIA inahusishwa na comorbidities ya kisaikolojia, kama vile matatizo ya kihisia au ya wasiwasi (Whang et al., 2003; Yang et al., 2005; Weinstein na Lejoyeux, 2010) pamoja na aibu ya tabia za kibinadamu, neuroticism, udhaifu wa shida, tabia za kukataza, na kujithamini (Niemz et al., 2005; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie na Tee, 2007; Thatcher et al., 2008; Kim na Davis, 2009). Pia, mambo ya mazingira ya kijamii, kwa mfano, ukosefu wa usaidizi wa jamii au kutengwa kijamii (Morahan-Martin na Schumacher, 2003; Caplan, 2007) na hata upweke katika mazingira ya elimu kwa vijana (Pontes et al., 2014), inaonekana kuwa yanahusiana na GIA. Aidha, imekuwa imesema kuwa kutumia mtandao kama chombo cha kukabiliana na matukio ya shida au ya shida ya maisha huchangia maendeleo ya GIA (Whang et al., 2003; Tang et al., 2014). Watu wenye IA pia huonyesha tabia kubwa ya mkakati wa kukabiliana na msukumo (Tonioni et al., 2014). Waandishi wengine hata kufikiri IA kama aina ya kukabiliana na maisha ya kila siku au hassles kila siku (Kardefelt-Winther, 2014). Bado kuna masomo ya kwanza tu, ambayo yalifafanua kwa wazi wazi maandalizi ya aina tofauti za SIA. Pawlikowski et al. (2014) taarifa kwamba aibu na kuridhika kwa maisha ni kuhusiana na matumizi ya kulevya ya michezo ya mtandao, lakini si kwa matumizi ya pathological ya cybersex au matumizi ya michezo yote na cybersex.

Kulingana na utafiti uliopita, hususan juu ya hoja Davis (2001), na pia kuzingatia maandiko ya sasa juu ya matokeo ya neuropsychological na neuroimaging katika masomo ambao ni addicted kwenye mtandao, hivi karibuni tu kuchapisha mfano wa kinadharia juu ya maendeleo na matengenezo ya GIA na SIA (Brand et al., 2014). Mambo mengine yaliyojumuishwa katika mfano tayari yameelezwa katika mazingira ya matumizi ya maeneo ya mitandao ya kijamii, kwa mfano matarajio ya matokeo mazuri (Tureli na Serenko, 2012). Pia imeonyeshwa kuwa matumizi mabaya au addictive ya mnada wa mtandaoni yanahusiana na mabadiliko katika imani za kibinadamu kuhusu mbinu na hii inadhibitisha matumizi ya baadaye na matumizi ya baadaye (Turel et al., 2011). Hii inafanana na mfano wetu wa kinadharia juu ya GIA, ambayo tunadhani kwamba imani au matarajio kuhusu kile Internet kinaweza kufanya kwa mtu kuathiri tabia, yaani, matumizi ya mtandao, ambayo pia huathiri matarajio ya baadaye. Hata hivyo, katika mfano wetu tumeelekeza juu ya nafasi ya kupatanisha ya matarajio na mikakati ya kukabiliana na kuendeleza na kudumisha GIA na aina maalum za SIA.

Kwa maendeleo na matengenezo ya GIA, tunasema kwamba mtumiaji ana mahitaji na malengo fulani ambayo yanaweza kupatikana kwa kutumia programu fulani za mtandao. Kulingana na utafiti wa awali, tuliingiza baadhi ya matokeo hayo ili kuendeleza mtindo wa kina ili kuunganisha mambo haya pamoja. Awali, sifa za msingi za mtu zinahusishwa na IA na zinajumuisha mambo ya kisaikolojia, nyanja za kibinadamu, na utambuzi wa jamii. Katika sehemu ya kwanza, tulijumuisha dalili za psychopathological, hususan unyogovu na wasiwasi wa kijamii (kwa mfano, Whang et al., 2003; Yang et al., 2005), sifa za ubinadamu zisizo na kazi, kama vile ufanisi wa chini, unyanyasaji, mazingira magumu, na tabia za kukataza (Whang et al., 2003; Chak na Leung, 2004; Caplan, 2007; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie na Tee, 2007; Thatcher et al., 2008; Kim na Davis, 2009; Pontes et al., 2014), na kutengwa kijamii / ukosefu wa usaidizi wa kijamii (Morahan-Martin na Schumacher, 2003; Caplan, 2005) katika maendeleo ya GIA. Hata hivyo, tulipendekeza kuwa ushawishi wa sifa za msingi za mtu huyo na utambuzi wa maendeleo ya matumizi ya kulevya ya mtandao lazima uingilizwe na utambuzi fulani kuhusiana na mtandao, hasa katika matarajio ya matumizi ya mtandao (Turel et al., 2011; Xu na al., 2012; Lee et al., 2014), na mikakati fulani ya kukabiliana na mahitaji ya kila siku au maisha ya kila siku (Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014). Katika sehemu ya tatu ya mfano, kama tabia ya matokeo, ikiwa mtumiaji huenda kwenye mtandao na anapata kuimarishwa kwa sababu ya kukabiliana na matatizo na matatizo au tabia mbaya na mtu anatarajia kuwa matumizi ya mtandao atawazuia matatizo au hisia hasi, basi zaidi uwezekano wao watageuka kwenye mtandao kuepuka hisia hizo zinazotolewa na kupoteza udhibiti, usimamizi wa wakati mzuri, tamaa, na matatizo ya kijamii yaliyoongezeka. Jukumu la mchakato wa kuimarisha na hali ya mazingira umeelezwa vizuri katika maandiko juu ya maendeleo na matengenezo ya matatizo yanayohusiana na madawa (kwa mfano, Robinson na Berridge, 2001, 2008; Kalivas na Volkow, 2005; Everitt na Robbins, 2006). Tumeelezea pia kuwa uimarishaji mzuri na hasi wa mtindo wa kukabiliana na mtumiaji na matumizi ya Intaneti husababishwa na upungufu wa udhibiti wa utambuzi juu ya matumizi ya mtandao, ambayo inaunganishwa na utendaji wa upendeleo (mtendaji)Brand et al., 2014).

Ingawa mfano huu unafaa vizuri na maandiko ya awali juu ya matokeo muhimu kuhusiana na utaratibu wa kisaikolojia nyuma ya IA (tazama maelezo ya kina na Kuss na Griffiths, 2011a,b; Griffiths, 2012) na pia na correlates ya hivi karibuni ya neuropsychological na neuroimaging ya GIA na aina tofauti za SIA (Kuss na Griffiths, 2012; Brand et al., 2014), mtindo huu unahitaji ushahidi wa kimwili kwa suala la uhalali wa ziada. Katika utafiti huu, tulikuwa na lengo la kutafsiri mahtasari yaliyofupishwa katika mfano wa kinadharia juu ya GIA iliyotajwa hapa juu kwa mfano wa takwimu juu ya kiwango cha vigezo vya latent na kupimwa madhara ya mpangilio na mpatanishi juu ya ukali wa dalili za GIA kwa kutumia idadi kubwa ya wavuti. Kutumia hatua za kisaikolojia na za kibinadamu, sisi kwanza tathmini tabia ya watu ya msingi katika kutabiri matumizi ya kupindukia na ya kulevya ya mtandao kwa njia ya jumla. Kutumia kipimo kilichothibitishwa cha kushughulika na kipimo kipya cha kutumia matarajio ya matumizi ya Intaneti, tulijaribiwa kama ujuzi wa kukabiliana na masuala na matumizi ya mtandao (kama vile kutumia mtandao kuepuka hisia hasi au hali zisizofurahia) kuunganisha kiungo kati ya sifa za msingi za mtu na dalili za GIA.

Vifaa na mbinu

Mfano wa Uendeshaji

Tulianza kutafsiri mfano wa kinadharia ulioelezwa katika utangulizi na unaonyeshwa katika makala ya Brand et al. (2014) katika mfano wa kupima na ufanyikaji wa takwimu. Kwa kila vipimo vilivyotajwa katika mfano wa kinadharia, tulichagua angalau vigezo mbili vya wazi ili kujenga mfano wa usawa wa muundo (SEM) kwenye kiwango cha chini. Kwa kila kutofautiana, sisi kisha tumia kiwango maalum (kila kilicho na vitu kadhaa, angalia maelezo ya vyombo chini) ili ufanyie vigezo vya dhahiri. Mfano huu wa operesheni kama SEM kwenye ngazi ya latent inavyoonyeshwa kwenye Kielelezo 1.

 

FIGURE 1. Mfano wa operesheni, ikiwa ni pamoja na mawazo makuu ya mfano wa kinadharia kwenye GIA, juu ya mwelekeo uliowekwa.

Masomo

Kutumia utafiti wa kina wa mtandao, tulikuwa na washiriki wa 1148. Baada ya kutengwa kwa washiriki wa 129 kutokana na takwimu zisizo kamili katika mizani ya kisaikolojia, sampuli ya mwisho ilijumuisha N = 1019. Washiriki waliajiriwa na matangazo, majukwaa ya mtandao (Akaunti ya Facebook ya Jumuiya ya Saikolojia Mkuu: Utambulisho), orodha ya barua pepe kwa wanafunzi wa Chuo Kikuu cha Duisburg-Essen, na kupitia vipeperushi katika baa za mitaa na baa pamoja na neno-la- mapendekezo ya kinywa. Matangazo, barua pepe, na vipeperushi ni pamoja na taarifa kwamba washiriki wanaweza kushiriki katika raffl na wana nafasi ya kushinda moja ya vitu zifuatazo: (1) iPad, (2) iPad mini, (3) iPod nano, (4 ) iPod shu ffl e, kadi ya zawadi ya 20 za Amazon (Euro 50 kila mmoja). Utafiti ulikubaliwa na kamati ya maadili ya mitaa.

Umri wa wastani wa sampuli ya mwisho ilikuwa miaka 25.61 (SD = 7.37). Sampuli hiyo ilijumuisha wanawake 625 (61.33%) na 385 (37.78%) wanaume (wajitolea tisa hawakujibu swali hili). Kuhusiana na hali ya maisha ya kibinafsi, washiriki 577 (56.62%) waliishi katika uhusiano au walikuwa wameoa na 410 (40.24%) walionyesha kuwa hawana uhusiano wa sasa (washiriki 32 hawakujibu swali hili). Wakati wa tathmini, washiriki 687 (67.42%) walikuwa wanafunzi, washiriki 332 (32.58%) walikuwa na kazi ya kawaida (na yetu bila msingi wa masomo). Katika sampuli nzima, washiriki 116 (11.4%) walitimiza vigezo vya utumiaji wa mtandao wenye shida [kukatwa> 30 katika Jaribio fupi la Uraibu wa Mtandao (s-IAT), angalia maelezo ya chombo hapa chini] na washiriki 38 (3.7%) ya matumizi ya patholojia ya mtandao (> 37 katika s-IAT). Wakati uliotumiwa kwenye mtandao ulikuwa 972.36 min / wiki (SD = 920.37). Katika sampuli nzima, watu 975 walitumia mitandao ya kijamii / tovuti za mawasiliano (M_{min / wiki} = 444.47, SD = 659.05), watu wa 998 (97.94%) walitafiti habari kwenye mtandao (M_{min / wiki} = 410.03, SD = 626.26), watu wa 988 (96.96%) walitumia maeneo ya ununuzi (M_{min / wiki} = 67.77, SD = 194.29), michezo ya mtandaoni ilitumiwa na washiriki wa 557 (54.66%, M_{min / wiki} = 159.61, SD = 373.65), kamari ya mtandaoni ilifanywa na washiriki wa 161 (15.80%, M_{min / wiki} = 37.09, SD = 141.70), na cybersex ilitumiwa na watu wa 485 (47.60%, M_{min / wiki} = 66.46, SD = 108.28). Kuhusu matumizi ya programu nyingi za mtandao, washiriki wa 995 (97.64%) waliripoti kutumia tatu au zaidi ya maombi ya mtandao yaliyotajwa hapo juu mara kwa mara.

vyombo

Mtihani wa Madawa ya Kulevya ya Internet (s-IAT)

Dalili za IA zilipimwa na toleo la short Kijerumani la mtihani wa kulevya kwa mtandao (Pawlikowski et al., 2013), ambayo inategemea toleo la awali limeandaliwa Vijana (1998). Katika toleo fupi (s-IAT), vitu 12 vinapaswa kujibiwa kwa kiwango cha nukta tano kutoka 1 (= kamwe) hadi 5 (= mara nyingi sana) na kusababisha alama za jumla kutoka 12 hadi 60, wakati alama> 30 inaonyesha matumizi mabaya ya mtandao na alama> 37 inaonyesha matumizi ya mtandao wa kiolojia (Pawlikowski et al., 2013). S-IAT ina mambo mawili: kupoteza udhibiti wa wakati / usimamizi na tamaa / matatizo ya kijamii (kila mmoja ana vitu sita). Ijapokuwa vitu vya 12 vilivyobeba juu ya mambo mawili katika uchambuzi wa uchunguzi na uthibitisho wa sababu (CFA; Pawlikowski et al., 2013), huchukua dalili muhimu za IA, kama kwa mfano ilivyoelezwa katika mfano wa vipengele na (Griffiths, 2005). Hifadhi ya kwanza ya "kupoteza udhibiti / usimamizi wa wakati" inathibitisha jinsi mtu anayesumbuliwa na shida za usimamizi wa muda katika maisha ya kila siku kutokana na matumizi yake ya mtandao (kwa mfano, "Ni mara ngapi unachukilia kazi za nyumbani kwa kutumia muda mwingi mtandaoni?" Na "Ni mara ngapi hupoteza usingizi kutokana na kuwa online mwishoni mwa usiku?"). Vipengele vya hifadhi hii pia hutathmini matokeo mabaya yanayosababishwa na uingizaji wa matumizi ya mtandao (kwa mfano, "Mara ngapi darasa lako au kazi ya shule huteseka kwa sababu ya muda unachotumia mtandaoni?"). Pia hupimwa kama masomo yanapata kupoteza udhibiti wa matumizi yao ya mtandao na kama walijaribu kupunguza matumizi yao ya mtandao na kushindwa (kwa mfano, "Ni mara ngapi unapata kwamba unakaa mtandaoni kwa muda mrefu kuliko ulivyotaka?" Na "Mara ngapi unajaribu kupunguza muda unachotumia mtandaoni na kushindwa? "). Vitu vyote havipima muda uliotumika mtandaoni, lakini kama watu binafsi hupata upotevu wa kudhibiti kuhusu matumizi yao ya Intaneti na matatizo katika maisha ya kila siku kama matokeo ya matumizi yao ya mtandao. Jumuiya ya pili ya "tamaa / matatizo ya kijamii" husababisha athari za matumizi makubwa ya mtandao kwenye ushirikiano wa kijamii na wasiwasi na wa kati (kwa mfano, "Unahisi mara ngapi na Intaneti wakati upo, au fantasize kuhusu kuwa mtandaoni?"). Vipengele vya hifadhi hii pia hutathmini matatizo ya kibinafsi (kwa mfano, mara ngapi unapiga, kulia, au kutenda hasira ikiwa mtu anakukosesha unapokuwa mtandaoni?) Na udhibiti wa kihisia (kwa mfano, "Ni mara ngapi unajisikia unyogovu, moody , au hofu wakati wewe ni o ffl mimi, ambayo huenda mara moja unapokuja mtandaoni?). Vitu vyote ni pamoja na maneno "Internet" au "mtandaoni" kwa ujumla bila kuzingatia maombi fulani. Katika maelekezo, washiriki walifahamu kwamba maswali yote yanahusiana na matumizi yao ya jumla ya mtandao ikiwa ni pamoja na matumizi yote yaliyotumika.

S-IAT ina mali nzuri ya kisaikolojia na uhalali (Pawlikowski et al., 2013). Katika sampuli yetu, ushirikiano wa ndani (α Cronbach) ulikuwa 0.856 kwa kiwango kikubwa, 0.819 kwa kupoteza kwa sababu ya usimamizi / wakati wa usimamizi, na 0.751 kwa sababu ya kutamani / matatizo ya kijamii.

Ufupisho wa Dalili Pifupi - unyogovu wa kujiunga

Dalili za unyogovu zilipimwa na toleo la Kijerumani (Franke, 2000) ya unyogovu wa chini ya Msaada wa Dalili Pifupi (Boulet na Boss, 1991; Derogatis, 1993). Kiwango kina vitu sita vinavyojaribu dalili za kuumiza kwa siku za mwisho za 7. Majibu yanapaswa kupatiwa kwa kiwango cha tano kutoka 0 (= sio yote) hadi 4 (= sana). Uthabiti wa ndani (α Cronbach) katika sampuli yetu ilikuwa 0.858.

Ufikiaji wa Dalili ya Ufupisho - unyeti wa kibinafsi wa kibinafsi

Dalili za wasiwasi wa kijamii na wasiwasi wa kibinafsi zilipimwa na toleo la Ujerumani (Franke, 2000) ya uelewa wa kibinafsi wa kibinadamu wa Ufikiaji wa Dalili Pifupi (Boulet na Boss, 1991; Derogatis, 1993). Kipimo kina vitu vinne na majibu yanapaswa kutolewa kwa kiwango cha tano kutoka 0 (= sio yote) hadi 4 (= sana). Uthabiti wa ndani (α Cronbach) katika sampuli yetu ilikuwa 0.797.

Kiwango cha kujitegemea

Kujithamini kulipimwa na Kiwango cha kujitegemea (Rosenberg, 1965). Tuko hapa kutumika toleo la Kijerumani iliyobadilishwa (Collani na Herzberg, 2003), ambayo ina vitu kumi. Majibu yanapaswa kutolewa kwa kiwango cha nne cha kuanzia 0 (= hawakubaliki kabisa) na 3 (= inakubali sana). Uthabiti wa ndani (α Cronbach) katika sampuli yetu ilikuwa 0.896.

Uwezeshaji wa Ufanisi

Ufanisi wa kujitegemea ilipimwa na Uwezeshaji wa Ufanisi (Schwarzer na Yerusalemu, 1995), ambayo ina vitu vya 10. Majibu yanapaswa kutolewa kwa kiwango cha nne cha kuanzia 1 (= si kweli) hadi 4 (= sawa kabisa). Uthabiti wa ndani (α Cronbach) katika sampuli yetu ilikuwa 0.863.

Orodha ya Kisa ya Stress Chronic

Ukandamizaji wa shinikizo ulipimwa na toleo la uchunguzi wa Orodha ya Trier ya Stress Chronic (TICS; Schulz et al., 2004). Uchunguzi una vitu vya 12 kuhusu mfiduo wa dhiki katika miezi ya mwisho ya 3. Kila hotuba inapaswa kujibiwa kwa kiwango cha tano cha kuanzia 0 (= kamwe) hadi 4 (= mara nyingi sana). Uthabiti wa ndani (α Cronbach) katika sampuli yetu ilikuwa 0.908.

Uwezeshaji

Toleo jipya la Scale Loneliness (De Jong Gierveld na Van Tilburg, 2006) ilitumika kupima hisia za upweke (upungufu wa kihisia, vitu vitatu) na usaidizi wa kijamii unaojulikana (usaidizi wa jamii, vitu vitatu). Taarifa zote zinapaswa kujibiwa kwa kiwango cha tano kutoka 1 (= hapana!) Hadi 5 (= ndiyo!). Uthabiti wa ndani (α Cronbach) katika sampuli yetu ilikuwa 0.765 kwa upungufu wa kihisia wa kihisia na 0.867 kwa usaidizi wa kijamii.

Kifupi COPE

COPE fupi (Carver, 1997) hutafuta kupigia mtindo katika subdomaini kadhaa tofauti. Tuko hapa tulikuwa tumia sehemu tatu za toleo la Kijerumani (Knoll et al., 2005): kukataa, matumizi ya madawa, na kutenganishwa kwa tabia. Kila kikapu kilikuwa kikiwakilishwa na vitu viwili, ambavyo vinapaswa kujibiwa kwa kiwango cha nne-msingi kutoka 1 (= Sijafanya hivyo kabisa) kwa 4 (= Nimekuwa nikifanya hivyo mengi). Usimamo wa ndani (α Cronbach) katika sampuli yetu ilikuwa 0.561 kwa kukataa kwa muda mfupi, 0.901 kwa matumizi ya madawa ya chini, na 0.517 kwa kufutwa kwa tabia ya kujiunga. Kutokana na kwamba viwango vinajumuisha vitu viwili tu na kupewa kwamba chombo kimetumika katika masomo kadhaa ya kuthibitisha ikiwa ni pamoja na taarifa juu ya uaminifu wa upimaji tena, tunaona kuaminika kama kukubalika.

Matumizi ya Intaneti Matarajio ya Matumizi

Kutathmini matarajio ya matumizi ya Intaneti, tumeanzisha kiwango kikubwa kilichojumuisha - katika toleo la kwanza - vitu vya 16. Vipengele vinaonyesha baadhi ya mambo ya kuhamasisha ya msingi kama, kwa mfano, yaliyoripotiwa Xu na al. (2012) na pia kwa Yee (2006). Vitu vilipewa priori kwa mizani miwili (kila kitu kilicho na vitu nane): Matumizi ya Intaneti yanayothibitisha kuimarisha mzuri (kwa mfano, "Mimi hutumia mtandao kupata radhi") na wale wanaoonyesha kuimarisha hasi (kwa mfano, "Ninatumia mtandao kuwapinga matatizo"). Majibu yote yalitolewa kwa kiwango cha sita cha kuanzia 1 (= hawakubaliki kabisa) hadi 6 (= kukubaliana kabisa). Kwa misingi ya data tumekusanya katika utafiti huu (N = 1019), tumefanya uchambuzi wa sababu ya kuchunguza (EFA). Pembe (1965) uchambuzi sambamba na mtihani wa chini wa wastani (MAP)Velicer, 1976) zilizotumiwa kuamua namba zinazofaa. Utaratibu huu ulisababisha ufumbuzi thabiti wa sababu mbili. EFA na uchambuzi mkuu wa sehemu na mzunguko wa varimax ilifanyika ili kuchunguza muundo wa Matumizi ya Matumizi ya Internet Matumizi (IUES). Matokeo ya EFA yalihitimishwa na toleo la mwisho la bidhaa za 8 za IUES na muundo wa vipengele viwili bado (Jedwali 1). Na sababu hizi mbili, tuliona maelezo ya utofauti ya 63.41%. Sababu ya kwanza ina vitu vinne vyenye upakiaji mkubwa kwenye kiini kikuu (> 0.50) na upakiaji mdogo kwenye kiini kingine (<0.20) na inahusiana na matarajio mazuri, kwa hivyo tukataja jambo hili kuwa "matarajio mazuri." Sababu ya pili inajumuisha vitu vinne vyenye upakiaji wa juu kwenye sababu kuu (> 0.50) na upakiaji wa chini kwa sababu nyingine (<0.20), na vitu vyote vinavyohusiana na utumiaji wa Mtandao ili kuzuia au kupunguza hisia hasi au mawazo, kwa hivyo tukaipa jina hili sababu "matarajio ya kujiepusha." Sababu zote mbili zina uaminifu mzuri ("matarajio mazuri": Cronbach's α = 0.832 na "matarajio ya kuepuka" Cronbach's α = 0.756). Sababu mbili ziliunganishwa sana (r = 0.496, p <0.001) na athari ya wastani (Cohen, 1988).

 

Jedwali 1. Utekelezaji wa vipengele na uaminifu wa mambo mawili ya IUES, njia za vipimo vilipimwa na nambari za vitu.

Ili kuhakikisha muundo wa ukweli wa chombo, tathmini ya sampuli ya ziada ya masomo ya 169 (umri wa maana = 21.66, SD = 2.69; wanawake wa 106) kwa kutumia CFA. CFA ilifanyika na MPlus (Muthén na Muthén, 2011). Kwa tathmini ya mfano inafaa, tumeomba vigezo vya kawaida (Hu na Bentler, 1995, 1999): Mizizi iliyosimamiwa ina maana ya mabaki ya mraba (SRMR; maadili chini ya 0.08 yanaonyesha vyema vizuri na data), vigezo vinavyolingana na ufafanuzi (CFI / TLI; maadili ya juu ya 0.90 yanaonyesha kifafa nzuri, maadili ya juu ya 0.95 inafaa sana), na mraba maana ya mizizi Hitilafu ya takriban (RMSEA; "mtihani wa kufungwa kwa karibu"; thamani chini ya 0.08 yenye umuhimu thamani chini ya 0.05 inaonyesha kustahili kukubalika). CFA imethibitisha ufumbuzi wa sababu mbili kwa IUES kwa manufaa kwa vigezo vyenye bora: RMSEA ilikuwa 0.047, CFI ilikuwa 0.984, TLI ilikuwa 0.975, na SRMR ilikuwa 0.031. Χ² mtihani haukuwa muhimu, χ² = 24.58, p = 0.137 inayoonyesha kwamba data haikutoka kwa kiasi kikubwa kutokana na mfano wa kinadharia (sababu mbili za ufumbuzi, kama inavyoonekana katika Jedwali 1). Sampuli hii ilikusanywa kwa CFA, tu. Takwimu hazijumuishwa katika uchambuzi zaidi.

Uchambuzi wa Takwimu

Taratibu za kiwango za takwimu zilifanyika na SPSS 21.0 kwa Windows (IBM SPSS Takwimu, iliyotolewa 2012). Mahusiano ya Pearson yalihesabiwa kupima mahusiano ya zero kati ya vigezo mbili. Ili kudhibiti data kwa nje, tumeunda mabadiliko ya kawaida ya random na kupotoka kwa kawaida sawa na tuliyopata kwenye s-IAT (alama ya jumla). Tofauti hii ya random inapaswa kinadharia kuwa haihusiani na vigezo vyote vya maslahi, ikiwa ushirikiano haukuwa na ushawishi mkubwa wa data. Uhusiano wote na mabadiliko ya random walikuwa chini sana, rs <0.049, ikionyesha kwamba hakukuwa na wauzaji wenye ushawishi mkubwa katika mizani yoyote katika sampuli ya mwisho (N = 1019). Zaidi ya kuenea kati ya vigezo vilidhibitiwa. Tena, hakuna nje za nje zilizopatikana. Kwa hiyo, uchambuzi ulifanywa kwa masomo yote.

Uchambuzi wa SEM ulihesabiwa na MPlus 6 (Muthén na Muthén, 2011). Hakukuwa na data hakuna. Kabla ya kupima mfano kamili, vipimo vya vipimo vya latent pia vilijaribiwa kwa kutumia CFA katika MPlus. Kwa wote wawili, SEM na CFA, upeo wa parameter ya uwezekano wa upeo ulitumika. Kwa tathmini ya mfano inafaa, tumeomba vigezo vya kawaida (Hu na Bentler, 1995, 1999) kama ilivyoelezwa tayari katika sehemu iliyopita. Kwa kutumia uchambuzi wa mpatanishi ilihitajika, kulingana na Baron na Kenny (1986), kwamba vigezo vyote vilivyojumuishwa katika usuluhishi vinapaswa kuunganishwa. Pia tulitumia vigezo vya wastani kwa kuchambua madhara ya msimamizi wa ziada kama uchambuzi wa ziada wa dhana ya kupinga dhana.

Matokeo

Vigezo na Uhusiano

Sampuli za maana za sampuli katika s-IAT na mizani mingine yote inayotumika zinaweza kupatikana katika Jedwali 2. Alama ya s-IAT ya maana M = 23.79 (SD = 6.69) ni sawa kabisa na alama zilizoripotiwa Pawlikowski et al. (2013) kwa sampuli ya masomo ya 1820 ya jumla ya watu (alama ya s-IAT ya maana ilikuwa M = 23.30, SD = 7.25). Uhusiano wa bivariate kati ya s-IAT (alama ya jumla) na alama katika maswali na mizani inayotumiwa huonyeshwa katika Jedwali 3.

 

Jedwali 2. Maana ya alama ya kipimo hutumika.

 

Jedwali 3. Uhusiano kati ya s-IAT (alama ya jumla) na alama katika maswali yaliyosimamiwa.

Vipimo vya Latent ya Mfano uliopendekezwa katika Uchunguzi wa Kiwango cha Uthibitisho

Ili kuthibitisha kwa ufanisi mfano wa kinadharia uliopendekezwa, sisi kwanza tulitathmini mfano wa mfano, ambayo ina maana kwamba ilijaribiwa ikiwa vipimo vya latent vinakubaliwa kwa kukubalika na vigezo vya dhahiri. Kwa hiyo, CFA ilifanyika kwa vipimo sita vya latent (kipimo kimoja cha kutegemeana, vipimo vitatu vya utabiri, vipimo viwili vya mpatanishi). RMSEA ilikuwa 0.066 na p <0.001, CFI ilikuwa 0.951, TLI ilikuwa 0.928 na SRMR ilikuwa 0.041, ikionyesha mfano mzuri.

Mwelekeo wa kwanza wa latent "dalili za GIA" ulifanyika vizuri na alama katika mambo mawili ya s-IAT (kupoteza udhibiti wa wakati / usimamizi na matatizo / kijamii) kama ilivyopangwa. The predictor kwanza kutofautiana "dalili za psychopathological" ilifanyika kwa kiasi kikubwa na viwango viwili vya BSI (unyogovu na unyeti wa kibinafsi). Mwelekeo wa "tabia za kibinadamu" ulifanyika vizuri na vigezo vitatu vinavyothibitishwa (kujitegemea, kujitegemea, na shida ya shida) na mwelekeo wa mwisho wa "utambuzi wa jamii" ulifanyika vizuri na viwango viwili vya upweke (kihisia upweke na msaada wa jamii). Matokeo yalionyesha kwamba mwelekeo wa kwanza wa mchanganyiko wa "mshikamano" ulikuwa umefanyika vizuri na vikundi vitatu vya COPE (kukataa, matumizi mabaya ya madawa ya kulevya, na kupunguzwa kwa tabia) na mwelekeo wa pili wa "mpangilio wa matumizi ya mtandao" ulikuwa umewakilishwa na mambo mawili ya IUES ( matarajio mazuri na matarajio ya kuepuka).

Kwa ujumla, CFA ilionyesha kuwa vipimo vya latent vinawakilishwa kwa kukubalika na vigezo vya dhahiri. Tu katika mwelekeo wa kukabiliana na matumizi mabaya ya madawa ya kulevya ina kipengele kikubwa cha upakiaji (β = 0.424) lakini bado ni muhimu (p <0.001) na kwa hivyo inatosha, ikizingatiwa kuwa mtindo wa jumla umewekwa vizuri na data. Vipakia vyote vya sababu na makosa ya kawaida yanaonyeshwa kwenye Jedwali 4.

 

Jedwali 4. Coefficients ya mzigo wa vigezo vya dhahiri kwenye vipimo vyema, vinajaribiwa na CFA katika MPlus.

Muundo Kamili wa Mfumo wa Equation

Mfano uliopendekezwa wa kinadharia juu ya mwelekeo wa latent na GIA kama kutofautiana kwa tegemezi (iliyoelekezwa na sababu mbili za I-IAT) ilipatikana vizuri na data. RMSEA ilikuwa 0.066 na p <0.001, CFI ilikuwa 0.95, TLI ilikuwa 0.93, na SRMR ilikuwa 0.041. Χ² mtihani ulikuwa muhimu, χ² = 343.89, p <0.001, ambayo ni kawaida kutokana na saizi kubwa ya sampuli. Walakini, χ² mtihani kwa mfano wa msingi ulikuwa muhimu pia kwa χ² thamani, χ² = 5745.35, p <0.001. Kwa muhtasari, data ilitoshea vizuri na mfano uliopendekezwa wa kinadharia. Kwa jumla, idadi kubwa ya 63.5% ya tofauti katika GIA ilielezewa sana na SEM kamili (R² = 0.635, p <0.001). Mfano na athari zote za moja kwa moja na zisizo za moja kwa moja zinaonyeshwa kwenye Kielelezo 2.

 

FIGURE 2. Matokeo ya mfano wa usawa wa miundo ikiwa ni pamoja na mzigo wa vipimo vya latent, vipimo vya β, p- maadili, na mabaki. ***p <0.001.

Madhara yote ya moja kwa moja ya moja kwa moja ya predictors juu ya GIA si muhimu (Kielelezo 2). Lakini kumbuka kuwa athari ya moja kwa moja ya vipengele vya psychopathological ambazo hazijitokeza kidogo hazikufikia umuhimu p = 0.059. Hapa, inachukuliwa kwamba uzito wa β ulikuwa hasi, unaonyesha kwamba - ikiwa mtu atafasiri athari kubwa ya moja kwa moja - athari kubwa na wasiwasi wa kijamii huendana na dalili za chini za GIA kama athari ya moja kwa moja kutokana na mambo ya psychopathological juu ya vigezo viwili vya mpatanishi (matarajio ya kukabiliana na matumizi ya Intaneti) hupunguzwa. Madhara ya moja kwa moja kutoka kwa vigezo viwili vilivyotangulia vyema vya kisaikolojia na utu juu ya vigezo vyote vya mpatanishi vya kukabiliana na matarajio ya matumizi ya mtandao yalikuwa muhimu. Kwa upande mwingine, athari za moja kwa moja kutokana na utambuzi wa kijamii wa latent juu ya matarajio yote ya kukabiliana na matumizi ya mtandao hakuwa muhimu, ambayo inamaanisha kuwa madhara haya hayakuwa muhimu wakati kudhibitiwa kwa madhara ya vipimo viwili vyema.

Hata hivyo, madhara kutoka kwa utambuzi wa kijamii kwa kutumia matarajio ya Intaneti haukuweza kufikia umuhimu p = 0.073. Madhara ya moja kwa moja kutokana na kukabiliana na GIA (p <0.001) na kutoka kwa matarajio ya matumizi ya mtandao (p <0.001) zilikuwa muhimu na saizi kubwa za athari.

Athari ya moja kwa moja kutokana na mambo ya kisaikolojia juu ya kukabiliana na GIA ilikuwa muhimu (β = 0.173, SE = 0.059, p = 0.003). Pia athari ya moja kwa moja kutokana na masuala ya kisaikolojia juu ya matarajio ya matumizi ya mtandao kwa GIA ilikuwa muhimu (β = 0.159, SE = 0.072, p = 0.027). Athari ya moja kwa moja kutokana na sifa za kibinadamu zaidi ya kukabiliana na GIA pia ilikuwa muhimu (β = -0.08, SE = 0.041, p = 0.05), lakini ukubwa wa athari ulikuwa mdogo sana. Athari ya moja kwa moja kutokana na mambo ya kibinadamu juu ya matarajio ya matumizi ya mtandao kwa GIA ilikuwa muhimu (β = -0.160, SE = 0.061, p = 0.009). Wote madhara ya moja kwa moja kutoka kwa utambuzi wa kijamii juu ya kukabiliana na (β = 0.025, SE = 0.030, p = 0.403) na utambuzi wa kijamii juu ya matarajio ya matumizi ya Intaneti (β = -0.08, SE = 0.045, p = 0.075) kwa GIA haikuwa muhimu. Mfano na vifaa vyote vinavyotumika β-kubwa kunaonyeshwa kwenye Kielelezo 2. Mwelekeo wa latent suala la psychopathological ulikuwa unahusishwa sana na hali ya utulivu wa mwelekeo wa utulivu (r = -0.844, p <0.001) na kwa hali ya faragha utambuzi wa kijamii (r = -0.783, p <0.001). Pia, hali mbili za siri za utu na utambuzi wa kijamii ziliunganishwa (r = 0.707, p <0.001).

Uchunguzi wa ziada

Kielelezo kilichoelezewa ni kinadharia kinachosema moja na kwa hiyo kile tulijaribu kwanza. Hata hivyo, baadaye tulijaribu mifano ya ziada au sehemu za mtindo tofauti ili kuelewa vizuri utaratibu wa msingi wa GIA kwa undani zaidi. Suala la kwanza ambalo lilishughulikiwa lilikuwa ni athari za psychopatholojia kwenye GIA, kwa sababu tuliona ni ya kuvutia kuwa athari ya moja kwa moja, ingawa sio muhimu, ilikuwa hasi katika SEM (tazama Mchoro 2), ingawa kwenye ngazi ya bivari, uhusiano ulikuwa chanya. Mfano rahisi na masuala ya kisaikolojia (yanayowakilishwa na unyogovu wa BIS na wasiwasi wa kijamii wa BSI) kama mtangulizi na GIA (inayowakilishwa na sababu mbili za IAT) kama kutofautiana kwa tegemezi kulikuwa na mfano mzuri wa mfano (yote yaliyofaa yanafaa zaidi kuliko kukubalika) na athari ilikuwa chanya (β = 0.451, p <0.001). Tulihesabu pia mfano bila wapatanishi wawili, ikimaanisha kuwa hali ya kisaikolojia, hali ya utu, na hali za kijamii zilitumika kama utabiri wa moja kwa moja na GIA ilikuwa tofauti inayotegemewa (vigeuzi vyote kwenye kiwango cha latent na vigeu vile vile vilivyotumika katika SEM nzima, angalia Kielelezo. 2). Mfano bila waombezi pia ulikuwa na fahirisi nzuri (kwa ubaguzi mmoja: RMSEA ilikuwa na 0.089 kidogo juu) na athari za moja kwa moja kwenye GIA (mambo mawili ya-IAT) yalikuwa: athari za vipengele vya psychopathological kwenye GIA β = 0.167, p = 0.122; athari za tabia za mtu kwenye GIA β = -0.223, p = 0.017; na athari za masuala ya kijamii kwenye GIA β = -0.124, p = 0.081. Kumbuka kuwa athari za masuala ya kisaikolojia kwenye GIA bado ni chanya katika mfano huu (lakini si muhimu) wakati athari inadhibitiwa kwa madhara ya utu na masuala ya kijamii. Kuchukuliwa pamoja, matokeo ya SEM ya jumla inaongea kwa upatanisho kamili wa athari za vipengele vya psychopathological kwenye GIA na wapatanishi wawili (kukabiliana na matarajio), ambayo inasisitizwa zaidi na uchambuzi wa ziada wa pili unaonyesha kwamba athari nzuri katika kiwango cha bivariate na kwa mfano rahisi ni kupunguzwa kwa kuingizwa kwa vigezo zaidi kama predictors.

Tuna kinadharia ya kuzingatia conceptualized kama mpatanishi (Brand et al., 2014). Hata hivyo, mtu anaweza pia kusema kuwa kukabiliana hakuingiliana na athari za vipengele vya psychopathological, lakini kutenda kama msimamizi. Ili kuhakikisha kuwa ujuzi wa kugombea kama mpatanishi badala ya msimamizi ni sahihi, sisi kuongeza mahesabu baadhi ya uchambuzi wa msimamizi kutumia uchambuzi wastani regression. Wakati, kwa mfano, kutumia masuala ya psychopathological kama mshangaji, kukabiliana na msimamizi, na s-IAT (alama ya jumla) kama kutofautiana kwa tegemezi, vipengele vyote vya kisaikolojia (β = 0.267) na kukabiliana na (β = 0.262) kuelezea tofauti kati ya s-IAT kwa kiasi kikubwa (wote wawili p <0.001), lakini mwingiliano wao hauongeza sana maelezo ya utofauti (mabadiliko katika R² = 0.003, p = 0.067, β = -0.059) na ongezeko la athari ya msimamizi ni karibu sifuri (0.3%).

Pia tulizingatia umri na jinsia kama vigezo vinavyoweza kuwa na athari juu ya muundo wa mfano. Ili kupima hili, sisi kwanza tulihesabu mahusiano ya bivari kati ya umri na vigezo vingine vyote vinavyosababishwa na uhusiano mdogo sana. Kulikuwa na uwiano moja tu na r = 0.21 (umri na matarajio ya kuepuka), ambayo bado ni athari ya chini (Cohen, 1988), na uhusiano mwingine wote ulikuwa na madhara kati ya r = 0.016 na r = 0.18 na kuwa zaidi r <0.15 na r <0.10. Uunganisho kati ya umri na s-IAT pia ulikuwa chini sana na r = -0.14 (ingawa ni muhimu p <0.01, ambayo iko wazi katika sampuli kubwa vile). Kwa muhtasari, mahitaji ya kujumuisha umri katika mtindo wa upatanishi hayakutimizwa (Baron na Kenny, 1986) na tumeamua kuingiza umri katika mfano wa ziada. Kwa kuzingatia jinsia, sisi tulilinganisha alama za makundi ya maana ya mizani yote iliyotumiwa na kupatikana tofauti moja ya kundi la maana (wasiwasi wa kijamii wa BSI, wanawake walikuwa na alama za juu na athari ya chini ya d = 0.28, athari nyingine zote zilikuwa za chini kuliko 0.28, matokeo ya alama ya-IAT yalikuwa d = 0.19). Hata hivyo tulijaribu kama muundo wa mfano ni tofauti kwa wanawake na wanaume kwa kutumia uchambuzi wa muundo wa maana katika uchambuzi wa SEM. Hii ina maana kwamba tulijaribiwa ikiwa SEM (tazama Kielelezo 2) ni sawa kwa washiriki wa kiume na wa kike. H0 ya mtihani huu ni: mfano wa kinadharia = mfano wa kikundi "wanaume" = mfano wa kikundi "wanawake." Nambari zinazofaa zinakubalika zote zinaonyesha kuwa muundo wa mahusiano haikuwa tofauti kwa wanaume na wanawake. RMSEA ilikuwa 0.074 na p <0.001, CFI ilikuwa 0.93, TLI ilikuwa 0.91, na SRMR ilikuwa 0.054. Χ² mtihani ulikuwa muhimu, χ² = 534.43, p <0.001, ambayo ni kawaida kutokana na saizi kubwa ya sampuli. Walakini, χ² mtihani kwa mfano wa msingi ulikuwa muhimu pia kwa χ² thamani, χ² = 5833.68, p <0.001. Mchango kwa χ² ya mfano uliopimwa na wanaume na wanawake walikuwa sawa (χ² michango ya wanawake = 279.88, χ² michango na wanaume = 254.55). Ingawa muundo wa jumla wa mfano haukutofautiana sana kwa wanaume na wanawake, tulijaribu njia rahisi na kupatikana tofauti tatu. Njia kutoka kwa sifa za kibinadamu ili kukabiliana na watu ilikuwa muhimu kwa wanaume (β = -0.437, p = 0.002), lakini sio wanawake (β = -0.254, p = 0.161) na matokeo kutoka kwa tabia za kibinadamu kwenye matarajio yalikuwa muhimu kwa wanaume (β = -0.401, p = 0.001), lakini sio wanawake (β = -0.185, p = 0.181). Kwa kuongeza, athari kutoka kwa masuala ya kisaikolojia kwenye matarajio yalikuwa muhimu kwa wanawake (β = 0.281, p = 0.05), lakini si kwa wanaume (β = 0.082, p = 0.599). Madhara mengine yote na uwakilishi wa vipimo vya latent havikuwa tofauti kati ya wanaume na wanawake na pia si tofauti na mfano wa jumla unaoonyeshwa kwenye Kielelezo 2. Kwa muhtasari, mfano wote unaopimwa ni halali kwa wanaume na wanawake, ingawa athari mbaya ya mambo ya kibinadamu juu ya kukabiliana na matarajio ni zaidi kwa wanaume ikilinganishwa na wanawake na athari kutoka kwa masuala ya psychopathological juu ya matarajio iko kwa wanawake, lakini si kwa wanaume .

Majadiliano

Tumeanzisha mfano mpya wa kinadharia juu ya maendeleo na matengenezo ya matumizi ya addictive ya mtandao (Brand et al., 2014), ambayo inategemea hoja kuu na Davis (2001) ambaye kwanza alipendekeza kutofautisha kati ya matumizi makubwa ya mtandao (GIA) na madawa ya kulevya maalum kwenye programu fulani za mtandao (SIA). Katika utafiti wa sasa, tulibadilisha mfano wa kinadharia juu ya GIA katika mfano uliofanywa operesheni kwenye ngazi ya latent na kupimwa statistimu SEM kwa kutumia utafiti wa mtandaoni kwenye idadi ya watu wa washiriki wa 1019. Tuligundua mfano wa jumla mzuri unaofaa na data na SEM ya dhana, ambayo inawakilisha mambo makuu ya mfano wa kinadharia na alielezea 63.5% ya tofauti ya dalili za GIA kama ilivyohesabiwa na s-IAT (Pawlikowski et al., 2013).

Mfano huo ni wa kwanza kuunganisha vipengele vinavyohusishwa na IA kama vile unyogovu, wasiwasi wa kijamii, chini ya kujithamini, chini ya ufanisi, na hatari ya juu ya shida. Kulingana na msisitizo wa masuala yanayohusiana na kuendeleza IA na tabia ya kulevya kwa ujumla (Lewis na O'Neill, 2000; Dunne et al., 2013; Newton et al., 2014), mtindo unachunguza kama vigezo viwili vya mpatanishi (kukabiliana na mitindo na matarajio ya kutumia mtandao) huathiri athari za moja kwa moja za vigezo vya utabiri (psychopathology, utu, na utambuzi wa jamii) juu ya maendeleo ya GIA. Matokeo yanaonyesha kuwa mitindo yote ya kukabiliana na matarajio ya matumizi ya mtandao yana jukumu muhimu.

Vigezo vyote (predictors na mediators) vilivyojumuishwa katika mtindo vilihusishwa sana na alama ya s-IAT kwenye ngazi ya bivari. Hii ni sambamba na utafiti uliopita juu ya mahusiano ya bivari kati ya dalili za IA na sifa za kibinadamu, dalili za psychopatholojia na vigezo vya mtu mwingine, kama ilivyoelezwa katika Utangulizi. Hata hivyo, katika uchambuzi wa SEM, madhara yote ya moja kwa moja ya utabiri wa tatu kuu (juu ya mwelekeo wa latent) hakuwa muhimu tena wakati wa kuhusisha wasuluhishi wa dhana katika mfano. Hii ina maana kuwa masuala ya kisaikolojia (unyogovu, wasiwasi wa kijamii), sifa za kibinadamu (kujitegemea, kujitegemea, na shida ya shida) pamoja na utambuzi wa jamii (upweke wa kihisia, msaada wa jamii) hauathiri dalili za GIA moja kwa moja, lakini ushawishi wao unafadhiliwa na mtindo wa kukabiliana na ufanisi, au matarajio ya matumizi ya Intaneti, au wote wawili. Hata hivyo, masuala ya kisaikolojia na utu wa mtu hutabiri kwa kiasi kikubwa mitindo mawili ya kukabiliana na matatizo na matumizi ya Intaneti. Hata hivyo, utambuzi wa kijamii hauhusiani sana na kukabiliana na matarajio, wakati athari zao za jamaa zinadhibitiwa kwa madhara ya vipengele vya psychopathological na personality (lakini kumbuka kuwa vipimo vitatu vya kipaji vya utabiri viliunganishwa kwa kiasi kikubwa na kwamba athari kutoka kwa utambuzi wa kijamii kwa matumizi ya Intaneti matarajio ya kushindwa kufikia umuhimu). Madhara ya moja kwa moja ya mtindo na matarajio ya kupambana na dalili za GIA yalikuwa muhimu. Kwa muhtasari, utafiti wa sasa, ingawa una idadi ya wasio na kliniki, sio tu inathibitisha matokeo ya awali juu ya umuhimu wa mtindo wa kukabiliana na kushughulika na matukio ya maisha yenye shida (Kardefelt-Winther, 2014; Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014) pamoja na matarajio ya matumizi ya mtandao (Tureli na Serenko, 2012; Xu na al., 2012; Lee et al., 2014) kwa ajili ya kuendeleza au kudumisha dalili za GIA, lakini inaonyesha waziwazi nafasi ya kukabiliana na matarajio kama wapatanishi katika mchakato wa msingi wa GIA.

Mfano ulijaribiwa na idadi kubwa ya watu mtandaoni. Mfano unapaswa kupimwa na sampuli za kliniki wazi, kama vile watu wanaotafuta matibabu. Maana ya mtindo itakuwa imara zaidi na idadi ya watu wa kliniki ili kutekeleza matokeo ya kliniki sahihi zaidi. Ingawa 11.3% ya sampuli iliripoti matumizi mabaya ya Intaneti na 3.7% walijielezea kuwa wana matumizi ya Intaneti ya kulevya, utafiti huu unachukuliwa tu kuangalia kwanza ili kuona ikiwa mtindo hufanya kazi na huchota uingizaji wa takwimu ambayo inaweza kuwa na umuhimu wa kliniki. Hata hivyo, kama mfano mpya na umuhimu wa takwimu kwa kutumia aina mbalimbali za vipimo vya kisaikolojia na utu juu ya watumiaji wa mtandao, madhara kadhaa ya kliniki, ambayo yanaweza kuhamasisha utafiti wa baadaye, yanaweza kufanywa kwa busara.

Kwanza, watu walio na matatizo yasiyofaa ya kukabiliana na shida katika maisha yao na ambao wanatarajia kwamba Internet inaweza kutumika kuongeza chanya au kupunguza hisia hasi inaweza kuwa zaidi ya kukuza GIA. Aidha, madhara ya vipengele vya psychopathological juu ya matarajio mawili ya kutatua na matumizi ya mtandao yalikuwa chanya kuonyesha kwamba dalili za juu za unyogovu na wasiwasi wa kijamii zinaongeza hatari kwa mikakati ya kukabiliana na matatizo na pia matumaini ambayo mtandao hutoa msaada wa kushughulika na matatizo au hasi hisia. Tu wakati michakato hii inafanya kazi katika tamasha, maana ya mchanganyiko wa dalili za kisaikolojia na kukabiliana na matarajio, uwezekano wa kutumia mtandao wa addictive inaonekana kuongezeka.

Pili, ingawa idadi ya masomo ya kushughulikia matibabu ya GIA ni mdogo, uchambuzi wa meta uliochapishwa na Winkler et al. (2013) anasema kuwa tiba ya utambuzi-tabia ni njia ya kuchagua. Hii inategemea hasa uchambuzi wa athari za matibabu wakati uliotumika mtandaoni, unyogovu, na dalili za wasiwasi. Kwa kweli, tiba ya utambuzi-tabia kwa IA (CBT-IA; Vijana, 2011a) imekuwa kutambuliwa kama fomu maarufu zaidi ya kutibu IA (Fedha na al., 2012). Ndani ya matibabu ya utambuzi wa tabia ya GIA iliyopendekezwa na Vijana (2011a), sifa za mtu binafsi pamoja na matarajio ya kukabiliana na matumizi ya mtandao tayari yamekuwa yameathiriwa kuwa muhimu wakati wa matibabu ya GIA, lakini ushahidi wa uaminifu ulikuwa wachache sana (kwa mfano, Vijana, 2013).

Matokeo yaliyowasilishwa katika utafiti huu hutoa chanzo cha ushahidi zaidi kuonyesha kwamba tiba ya utambuzi na tabia na CBT-IA inaweza kufanya kazi kutibu IA. Vidokezo maalum vya mtu (kukabiliana na mtindo na matumizi ya matumaini ya mtandao) vinahusiana na athari za dalili za psychopatholojia (unyogovu, wasiwasi wa kijamii), tabia za kibinadamu, na utambuzi wa jamii (upweke, usaidizi wa kijamii) kwenye dalili za GIA. Kutumia tiba ya utambuzi, msisitizo katika tathmini unapaswa kujumuisha kutambua cognitions zisizofaa za kushughulikiwa. Hiyo ni, wakati wa uchunguzi, waganga wanapaswa kuchunguza matarajio ya matumizi ya mtandao kuelewa mahitaji ya mteja na njia ambazo mteja anaamini kuwa Internet inaweza kusaidia kukidhi.

Vinginevyo, matokeo yanaonyesha pia kuwa tiba inapaswa kushughulikia utambuzi wa ugonjwa unaosababishwa na matumizi yasiyo ya kazi ya mtandao. Matokeo haya yanathibitisha masomo mapema ambayo yalionyesha masuala ya kutosha kama vile overgeneralization, kuepuka, kukandamiza, kukuza, kutatua tatizo la ugonjwa wa kutosha, au nadharia za kujitegemea zinahusishwa na matumizi ya kutumia addictive (Vijana, 2007). Ushauri wa kliniki wa matokeo haya ni kwamba tiba inapaswa kuomba marekebisho ya utambuzi na kurekebisha kupambana na mawazo ambayo husababisha matumizi ya kulevya ya mtandao. Kwa mfano, mgonjwa mgonjwa kutoka GIA anaweza kuwa na ishara za wasiwasi wa kijamii na aibu na hivyo marafiki wachache na pia shida na wengine shuleni. Anaweza kufikiri kuwa kuwasiliana na watu wengine kupitia maeneo ya mitandao ya kijamii kunasaidia mahitaji yake ya kijamii bila kuwa na mambo ya hali ya kutisha ya maingiliano "halisi" ya kijamii. Kwa kuongeza, anaweza kuwa na matarajio ambayo pia kucheza mchezo online inaweza kumzuia matatizo ya shuleni na kwamba kununua habari au mtandao wa utafutaji kwenye mtandao inaweza kupunguza hisia za upweke. Tiba ingezingatia kuona maeneo mbadala shuleni au katika maisha ya kibinafsi ambapo anaweza kujenga heshima na kuimarisha mahitaji ya kijamii. Ikiwa anaacha kuhakikisha kwamba maeneo ya mitandao ya kijamii, michezo na maeneo ya ununuzi ni maeneo peke yake anayojisikia vizuri kuhusu maisha yake na anapata maduka mengine mazuri, atakuwa chini ya maombi tofauti ya mtandao. Kujua jukumu ambalo cognitions zinafanya katika maendeleo ya GIA, tiba ya utambuzi inaweza kusaidia wateja kurekebisha mawazo na tafsiri zinazowaweka mtandaoni. Tena, matokeo haya ya kliniki yanayotokana na matokeo ya utafiti yanapaswa kutibiwa kwa makini, kwa kuwa lazima yameelezewa katika kutafuta matibabu, sampuli ya kliniki.

Kutoka kwa mtazamo mpana, hata hivyo, matokeo haya yanapata ufahamu kuhusu jinsi wataalamu wanaweza kutumia CBT-IA kwa wagonjwa wa Intaneti. Ubadilishaji wa tabia unaweza kusaidia wateja kuendeleza na kukabiliana na mikakati mpya ya kukabiliana na kazi zaidi ili kukabiliana na shida ya kila siku. Tiba inahitaji kuzingatia kusaidia wateja kupata njia bora za kukabiliana na kugeuka kwenye mtandao. Sehemu kubwa ya CBT-IA ni tiba ya tabia ili kuwasaidia wateja kukabiliana na masuala ya msingi yanayochangia IA, maalum au ya jumla (Vijana, 2011a, 2013). Matokeo hayo yanasema kuwa kuboresha ujuzi wa kukabiliana na kupunguza uhitaji wa kwenda mtandaoni kwa wateja. Ingawa alisoma katika sampuli ya idadi ya jumla ya watu, tunaamini kwamba uchunguzi wa kwamba kukabiliana na matarajio ni wapatanishi katika maendeleo na matengenezo ya GIA huchangia kuelewa vizuri zaidi ya utaratibu wa GIA na kwamba kuna uwezekano wa matibabu, kama ilivyoelezwa hapo juu . Kipengele kingine ambacho hakuwa na uzingatifu katika utafiti wa sasa ni jukumu la utimilifu wa kibanda cha prefrontal. Ufanisi wa CBT-IA pia hutegemea utekelezaji wa mapendeleo ya mgonjwa, kwa sababu kuimarisha udhibiti wa utambuzi wa matumizi ya mtandao wakati wa tiba kuna uwezekano mkubwa kuhusiana na kazi za utendaji na taratibu nyingine za utambuzi wa juu. Hii ni muhimu kushughulikia masomo ya baadaye, kwa sababu hivi karibuni kuna makala kadhaa zilizochapishwa ambazo zinaonyesha kuwa kazi za mapendekezo ya upendeleo yanaweza kupunguzwa kwa wagonjwa wenye IA (angalia maelezo ya kina katika Brand et al., 2014).

Katika sampuli yetu, umri ulikuwa unahusiana na dalili za GIA, lakini kwa ukubwa mdogo wa athari (kuelezea 1.96% ya tofauti, tu). Kuzingatia makala ya hivi karibuni kuhusu matumizi ya mtandao kwa watu wazima (kwa mfano, Eastman na Iyer, 2004; Vuori na Holmlund-Rytkönen, 2005; Campbell, 2008; Nimrodi, 2011), hakika mtu anaweza kuwa na madhara ya umri juu ya vipengele kadhaa vya kutumia mtandao, kama vile kutumia nia na jinsi wazee wanavyofurahi na kuridhika kwenye mtandao. Kutokana na kwamba watu wazee pia wana nafasi kubwa ya kuendeleza dysfunctions ya mtendaji kutokana na mabadiliko ya kanda ya prefrontal na umri wa kuongezeka (Alvarez na Emory, 2006), ambazo zinahusishwa na kupunguza maamuzi (Brand na Markowitsch, 2010), mtu anaweza kudhani kwamba wale wazee walio na upeo wa mtendaji, ambao wanapata kiasi kikubwa cha radhi kwenye mtandao wanaweza kuendeleza GIA. Hata hivyo, hii haijawakilishwa na data yetu, kwani sampuli yetu haijumuisha masomo ya zamani. Masomo ya baadaye yanaweza kuchunguza mambo maalum ya hatari ambayo yanahusishwa na hatari ya GIA kwa watu wazima.

Jinsia haikuathiri muundo wa jumla wa mfano. Katika makala zilizopita, madhara ya kijinsia yamepatikana kwa aina maalum za IA, kama vile michezo ya kubahatisha mtandaoni (mfano, Ko et al., 2005) na hasa cybersex (Meerkerk et al., 2006; Griffiths, 2012; Laier et al., 2013, 2014), lakini pia imesemekana kwamba waume wote kwa ujumla huwa katika hatari ya kuendeleza matumizi ya Intaneti ya kulevya (Young et al., 1999, 2011). Katika utafiti wetu, madhara ya jinsia kwenye GIA, kama ilivyopimwa na s-IAT, ilikuwa chini sana (d = 0.19, ona matokeo), akionyesha kwamba angalau kwa idadi ya watu wote jinsia ni hatari ya kuendeleza GIA. Ingawa jinsia haikuathiri muundo wa data ya jumla katika SEM, kulikuwa na tofauti kati ya wanaume na wanawake kwa kuzingatia athari tatu za moja kwa moja kutoka kwa vigezo vya predictor kwa wapatanishi. Kwa muhtasari katika sehemu ya matokeo, mambo ya psychopathological yalikuwa na athari kwa matarajio kwa wanawake, si kwa wanadamu, kwa athari mbaya ya tabia za kibinadamu juu ya kukabiliana na matarajio ni zaidi kwa wanaume kuliko wanawake. Madhara haya yanafaa na maandiko juu ya tofauti za kijinsia kwa kuzingatia unyogovu na wasiwasi wa kijamii (Sprock na Yoder, 1997; Moscovitch et al., 2005), pamoja na kujithamini na kujitegemea (Huang, 2012). Hata hivyo, vipengele ambazo ni lengo la utafiti, yaani madhara ya kupatanisha ya kukabiliana na matarajio na umuhimu wao kwa GIA haukuathirika na jinsia (tazama matokeo ya uchambuzi wa muundo wa maana). Kwa hiyo kujitegemea jinsi jinsia inaweza kushawishi wasiwasi wa kijamii, unyogovu au mambo fulani ya kibinadamu, kukabiliana na matarajio yanapaswa kuzingatiwa katika CBT-IA katika waume wote wawili.

Hatimaye, kuna vikwazo kadhaa vya utafiti huu. Ni mfano mpya ambao unahitaji kupima zaidi juu ya wakazi wa kliniki ili kuona kikamilifu ufanisi wake wa kliniki katika matibabu. Inapaswa pia kupimwa kwa kutumia toleo la muda mrefu la IAT (Vijana, 1998; Widyanto na McMurran, 2004) kama kipimo cha kupimwa zaidi katika vitabu. Tulitumia toleo fupi lililopewa urefu wa chombo cha tathmini tulichotumia kwa mfano wote lakini ikiwa nikielezea kazi hii na sampuli ya kliniki, ingependekezwa kutumia IAT pamoja na hatua za ziada za IA, kama Tathmini ya mtandao na Mchezo wa Madawa ya kulevya kama wadogo (AICA-S) au mahojiano ya kliniki (AICA-C) yaliyoundwa na kuthibitishwa na makundi ya kliniki na (Wölfling et al., 2010, 2012). Zaidi ya hayo, tumeanzisha na kujaribu majaribio ya matumizi ya Intaneti kwa madhumuni ya utafiti huu. Wakati tulikuwa kihafidhina kielektroniki na uangalifu katika maendeleo ya kiwango, kipimo hiki kinapaswa kupimwa kwa wakazi wa ziada kwa uhalali na dodoso inahitaji uchunguzi zaidi wa uchunguzi katika masomo ya baadaye. Mizani ya ziada na zaidi na mahojiano pia inapaswa kutumika kwa sampuli za kliniki, kwa sababu vipengele vingi vinavyotathmini katika utafiti wetu vilipimwa kwa kutumia maswali mafupi na idadi ya vitu vikwazo, kutokana na sababu za kawaida (muda wa muda katika mazingira ya tafiti za mtandaoni) . Tatizo kubwa zaidi ni la tofauti ya njia ya kawaida (Podsakoff et al., 2003). Kwa bahati mbaya, hakuna alama ya kutofautiana ya alama, ambayo inadharia kuwa haihusiani na vigezo vingine vyote, imejumuishwa katika utafiti kwa sababu za vitendo (utafiti ulipata karibu 25 min, ambayo ni kizingiti muhimu kwa tafiti za mtandaoni). Ingawa hatuwezi kuondokana na athari ya tofauti ya njia ya kawaida juu ya matokeo, tunasema kuwa athari hii inawezekana kuwajibika kwa muundo wote wa data uliojitokeza. Wakati wa kuchunguza uhusiano wa bivari (Jedwali 3) mtu anaweza kuona kwamba baadhi ya hayo ni ya chini sana (kwa mfano, r = -0.08, r = -0.09, r = 0.12 nk). Tunafikiria kuwa uhusiano huu wa chini hutoa mawazo ya zabuni kwa kudhani kuwa tofauti ya kawaida ya njia haiathiri uchambuzi mkuu kwa kiasi kikubwa. Hata hivyo, mtindo huo unapaswa kupimwa na mbinu ya utaratibu wa njia mbalimbali (Campbell na Fiske, 1959) katika masomo ya baadaye.

Utafiti wa sasa unazingatia GIA, ambayo ina maana kwamba mfano juu ya SIA, kama ilivyoelezwa na Brand et al. (2014), bado inahitaji kupimwa kwa usawa. Aina tofauti za SIA (kwa mfano, michezo ya kubahatisha, porn online, au kamari ya mtandao) inapaswa kupimwa ili kuona kama ujuzi wa kukabiliana na matarajio ya matumizi ya Intaneti hufanya jukumu sawa katika maendeleo ya tatizo. Pia ni mjadala ikiwa dhana ya GIA ni ya kutosha kwa kufunika tabia ya matatizo kwa wagonjwa. Tulipata ushahidi wa kiungo kati ya matatizo ya kujitegemea yanayohusiana na matumizi yasiyo ya kipekee ya maombi mbalimbali ya mtandao na vigezo vinavyopendekezwa katika mfano. Dhana ya GIA ilifanywa kazi na maagizo ya mafunzo ya S-IAT, lakini pia kwa ukweli kwamba zaidi ya 97% ya washiriki waliripoti kutumia mara tatu au zaidi programu za mtandao, kama vile mawasiliano, michezo ya kubahatisha, kamari, cybersex, ununuzi, au kutafuta habari. Kutoka mtazamo wa kliniki, hata hivyo ni mada ya mjadala kama GIA inaweza kuwa sababu ya kutafuta matibabu au kama wagonjwa wa kutafuta matibabu kimsingi wanakabiliwa na kupoteza udhibiti juu ya matumizi ya maombi fulani, tu. Tunashauri kufikiria hatua hii katika utafiti wa kliniki kwa kuchunguza kwa ufanisi tabia muhimu katika mazingira ya matumizi ya mtandao na kuchambua jinsi mara kwa mara matumizi yasiyo ya kudhibiti na ya kulevya ya programu zaidi ya moja ya mtandao iko kwenye sampuli za kliniki. Kwa kuongeza, si vipengele vyote vilivyopendekezwa katika mfano wa kinadharia kwenye GIA inaweza kuingizwa katika utafiti huu. Kwa mfano, tabia za ziada za mtu au matatizo mengine ya kisaikolojia inaweza kuingizwa katika masomo ya baadaye.

Hitimisho

Mawazo makuu ya mtindo kwenye GIA yanasaidiwa na data ya maandishi. Tabia za msingi za mwanadamu zinahusiana na dalili za GIA, lakini madhara haya yanakabiliwa na utambuzi maalum wa mtu, hususan kukabiliana na mtindo na matumizi ya mtandao. Utambuzi huu unapaswa kushughulikiwa katika matibabu ya matumizi ya addictive ya mtandao.

Msaada wa Mwandishi

Matthias Brand aliandika rasimu ya kwanza ya karatasi, inasimamia ukusanyaji wa data, na kuchambuliwa na kutafsiri data. Christian Laier imechangia hasa kwa kuzingatia masomo ya ufundi na ukusanyaji wa data, na kurejesha hati hiyo. Kimberly S. Young alihariri rasimu hiyo, akaibudia kikamilifu, na kuchangia kiakili na kivitendo kwenye maandishi. Waandishi wote hatimaye walikubaliana na maandishi. Waandishi wote wanajibika kwa masuala yote ya kazi.

Taarifa ya mashindano ya maslahi

Waandishi wanatangaza kuwa utafiti ulifanyika bila kutokuwepo na uhusiano wowote wa biashara au wa kifedha ambao unaweza kuitwa kama mgogoro wa maslahi.

Shukrani

Tunamshukuru Elisa Wegmann na Jan Snagowski kwa michango yao muhimu katika utafiti na maandiko. Walitusaidia kwa kiasi kikubwa na programu ya utafiti wa mtandaoni na kuangalia data.

Marejeo

Mwisho na:

Turel ya Ofir, Chuo Kikuu cha California State, Fullerton na Chuo Kikuu cha Kusini mwa California, USA

Upya na:

Aviv M. Weinstein, Hasassah Medical Organization, Israeli
Daria Joanna Kuss, Nottingham Chuo Kikuu cha Trent, Uingereza