การใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดในวัยรุ่นเกาหลี: การสำรวจแห่งชาติ (2014)

PLoS One 2014 ก.พ. 5; 9 (2): e87819 doi: 10.1371 / journal.pone.0087819

ฮีเจ1, โอ้ว2, Subramanian SV3, คิมวาย4, Kawachi I3.

นามธรรม

พื้นหลัง:

ความผิดปกติทางจิตใจที่เรียกว่า 'การติดอินเทอร์เน็ต' ได้เกิดขึ้นใหม่พร้อมกับการใช้อินเทอร์เน็ตทั่วโลกที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก อย่างไรก็ตามมีการศึกษาเพียงไม่กี่ชิ้นที่ใช้ตัวอย่างระดับประชากรและไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยบริบทเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ต

วิธีการและการค้นหา:

เราระบุว่านักเรียนมัธยมต้นและมัธยม 57,857 (13-18 ปี) จากการสำรวจตัวแทนระดับประเทศของเกาหลีซึ่งถูกสำรวจใน 2009 เพื่อระบุปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เสพติดแบบจำลองการถดถอยหลายระดับสองระดับได้รับการติดตั้งพร้อมกับการตอบสนองระดับบุคคล (ระดับ 1st) ที่ซ้อนกันภายในโรงเรียน (ระดับ 2nd) เพื่อประเมินความสัมพันธ์ของบุคคลและโรงเรียน

ความแตกต่างทางเพศของการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติดถูกประมาณด้วยแบบจำลองการถดถอยที่แบ่งชั้นตามเพศ พบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเสพติดกับระดับโรงเรียนการศึกษาของผู้ปกครองการใช้แอลกอฮอล์การสูบบุหรี่และการใช้สารเสพติด นักเรียนหญิงในโรงเรียนหญิงล้วนมีแนวโน้มที่จะเสพติดอินเทอร์เน็ตมากกว่านักเรียนในโรงเรียนสหศึกษา

ผลลัพธ์ของเรายังเผยให้เห็นถึงความแตกต่างทางเพศที่สำคัญของการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดในปัจจัยระดับบุคคลและระดับโรงเรียนที่เกี่ยวข้อง

สรุป

ผลการศึกษาของเราชี้ให้เห็นว่าปัจจัยเสี่ยงหลายระดับพร้อมกับความแตกต่างทางเพศควรได้รับการพิจารณาเพื่อปกป้องวัยรุ่นจากการใช้อินเทอร์เน็ตที่น่าติดตาม

บทนำ

การใช้อินเทอร์เน็ตได้รับการยอมรับว่าเป็นส่วนสำคัญของชีวิตสมัยใหม่ เนื่องจากเทคโนโลยีบนเว็บและการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้นในละตินอเมริกาและเอเชียการใช้อินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้นทั่วโลกถึงจำนวนผู้ใช้อินเทอร์เน็ตทั่วโลกมากกว่า 2.3 พันล้านใน 2011 [1].

ในด้านอื่น ๆ ของความนิยมนี้ความผิดปกติทางจิตวิทยาใหม่ได้เกิด: "ติดอินเทอร์เน็ต" ยังเรียกว่า "การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป" ไม่สอดคล้องกัน [2], [3],“ การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา” [4], [5],“ การพึ่งพาอินเทอร์เน็ต” [6], [7]หรือ "การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา" [8], [9]. ความแตกต่างดังกล่าวส่วนใหญ่เกิดจากการขาดฉันทามติในคำจำกัดความในการศึกษาที่มุ่งเน้นไปที่อาการที่แตกต่างกันของการติดอินเทอร์เน็ต หนุ่ม [3] การติดอินเทอร์เน็ตหมายถึง“ รูปแบบการปรับอินเทอร์เน็ตที่ไม่เหมาะสมซึ่งนำไปสู่การด้อยค่าหรือความทุกข์ทางคลินิก” Kandell [10] กำหนดไว้ในภายหลังว่าเป็น "การพึ่งพาทางจิตวิทยาบนอินเทอร์เน็ตโดยไม่คำนึงถึงประเภทของกิจกรรมเมื่อเข้าสู่ระบบ" [11]. การศึกษาอื่น ๆ ยังไม่ได้ให้คำจำกัดความที่ชัดเจน เพื่อวัดหรือวินิจฉัยอาการเสพติดที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตบางการศึกษาได้พัฒนาเครื่องมือการประเมินของตนเอง การศึกษาการติดอินเทอร์เน็ตส่วนใหญ่ได้พัฒนามาตรการตามเกณฑ์การวินิจฉัยและคู่มือสถิติของความผิดปกติทางจิต (DSM) [11]. หนุ่มสาว [3] พัฒนา 8-question Diagnostic Questionnaire พร้อมการดัดแปลงเกณฑ์สำหรับการพนันแบบบังคับ (DSM-IV) Morahan-Martin และ Schumacher [8] ต่อมาพัฒนามาตราส่วนการใช้งานอินเทอร์เน็ตพยาธิวิทยาของคำถาม 13 โดยสร้างเกณฑ์ DSM-IV ขึ้นใหม่ การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ได้พัฒนามาตรการใหม่อย่างเป็นอิสระด้วยเกณฑ์ DSM ใช้วิธีการวิเคราะห์ปัจจัย Caplan [12] และ Widyanto และ Mcmurran [13] สร้างมาตรการของตัวเอง เทาและอื่น ๆ [14] พัฒนามาตรการโดยใช้ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ การแปรผันของคำจำกัดความและมาตรการต่าง ๆ เหล่านี้มีส่วนทำให้เกิดการโต้เถียงกันมากกว่าการรวมการเสพติดอินเทอร์เน็ตใน DSM [15], [16].

แม้จะไม่มีความเห็นเป็นเอกฉันท์เกี่ยวกับคำจำกัดความและการวัดผล แต่หลักฐานของการติดอินเทอร์เน็ตก็สะสมมาตั้งแต่กลางทศวรรษที่ 1990 กรณีและการศึกษาเชิงประจักษ์พบว่าการติดอินเทอร์เน็ตมีลักษณะเป็นผลเสียต่อความเป็นอยู่ที่ดีทางจิตใจของแต่ละบุคคล [17], [18]ความล้มเหลวทางวิชาการ [17], [19]ลดประสิทธิภาพการทำงาน [20] หรือสูญเสียงาน [21], อดนอน [22], ถอนสังคม [21], [23]น้อยหรือไม่มีความมั่นใจในตนเอง [21], [24]อาหารที่ไม่ดี [20], [25], ปัญหาครอบครัว [21], [25]รายละเอียดสมรส [21]และแม้กระทั่งความรุนแรงที่เกี่ยวข้องกับการเข้าถึงเกมออนไลน์ที่ถูกบล็อก [26] หรือการตายที่เกี่ยวข้องกับหัวใจจากการใช้งานมากเกินไป [27], [28].

อย่างไรก็ตามการศึกษาเหล่านี้มีข้อ จำกัด บางอย่าง ครั้งแรกและที่สำคัญที่สุดส่วนใหญ่ของการวิจัยได้รับความเดือดร้อนจากการสุ่มตัวอย่างอคติเนื่องจากการสุ่มตัวอย่างความสะดวกสบายและขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ ขณะที่พวกเขาได้รับการคัดเลือกอาสาสมัครผ่าน Internet [3], [13], [24], [29]-[32]. การสุ่มตัวอย่างของผู้เข้าร่วมที่เลือกด้วยตนเองนี้ทำให้เกิดผลลัพธ์ที่หลากหลายหรือขัดแย้งกันระหว่างการศึกษา ประการที่สองแม้ว่าผลกระทบของปัจจัยสิ่งแวดล้อมที่มีต่อพฤติกรรมเสพติดได้รับการยอมรับอย่างดี [33], [34], เอกสารที่ผ่านมาส่วนใหญ่ในการติดอินเทอร์เน็ตได้มุ่งเน้นไปที่การเชื่อมโยงกับบุคคลเป็นรายบุคคลy เช่นความนับถือตนเองต่ำ [24]ความเหงา [8]การเปิดเผยตนเองต่ำหรือพฤติกรรมต่อต้านสังคม [35]ความตั้งใจฆ่าตัวตายที่แข็งแกร่ง [36]และการแสวงหาความรู้สึก [6], [7], [24]. โดยเฉพาะอย่างยิ่งไม่มีการศึกษาเชิงประจักษ์ที่ตรวจสอบความสัมพันธ์กับปัจจัยครอบครัว (เช่นรายได้ของครอบครัวหรือความสำเร็จทางการศึกษาของผู้ปกครอง) และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมของโรงเรียนแม้ว่าจะเป็นที่ทราบกันดีว่าสถานะทางเศรษฐกิจและสังคมของผู้ปกครอง (SES) และลักษณะของโรงเรียนมีความสัมพันธ์กับความเสี่ยงของพฤติกรรมเสพติดของวัยรุ่น [37]-[39]. ล่าสุดแม้จะมีการศึกษาที่ผ่านมามีรายงานความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่เด็ก [40], [41], มีงานวิจัยเพียงเล็กน้อยที่ระบุถึงความแตกต่างทางเพศในการติดอินเทอร์เน็ต

เพื่อเติมช่องว่างเหล่านี้ในการศึกษาที่ผ่านมาด้วยมุมมองทางระบาดวิทยาทางสังคมเราตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและระดับบริบทของการติดอินเทอร์เน็ตด้วยวิธีการทางสถิติหลายระดับโดยใช้ข้อมูลการสำรวจตัวแทนระดับประเทศของวัยรุ่นเกาหลีใต้ เนื่องจากความชุกของการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นเกาหลีสูงกว่าผู้ใหญ่ [42]เรามุ่งเน้นไปที่การติดอินเทอร์เน็ตในหมู่วัยรุ่น การศึกษาครั้งนี้ยังตรวจสอบความแตกต่างทางเพศในการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่ประชาชน

เกาหลีใต้เป็นหนึ่งในสังคมดิจิทัลที่สูงที่สุดในโลก อัตราการรุกอินเทอร์เน็ตในเกาหลีใต้เกิน 75 เปอร์เซ็นต์ใน 2011 [1]. มากกว่าครึ่งหนึ่งของกลุ่มอายุ 50 และวัยรุ่นเกือบ 100% กำลังใช้อินเทอร์เน็ตในชีวิตประจำวัน [43]. หลังจากเกิดอาชญากรรมและการเสียชีวิตที่เกี่ยวข้องกับการเสพติดอินเทอร์เน็ตเกาหลีใต้ได้ถือว่าการติดอินเทอร์เน็ตเป็นปัญหาสังคมและสาธารณสุข รัฐบาลเริ่มพัฒนามาตราการวัดปริมาณการติดอินเทอร์เน็ต (KS-scale) เวอร์ชั่นเกาหลีและได้เปิดตัวในโรงเรียนระดับกลางและระดับสูงเพื่อคัดกรองผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติด [44]. ยิ่งไปกว่านั้นเพื่อควบคุมการเล่นเกมออนไลน์ในหมู่วัยรุ่นมากเกินไปรัฐบาลจึงใช้นโยบายบังคับที่เรียกว่า“ Internet Shutdown” และ“ Cooling Off” ในปี 2011 และ 2012 ตามลำดับเพื่อ จำกัด การเล่นเกมออนไลน์ของวัยรุ่นในเวลาเที่ยงคืนและระยะเวลาที่ใช้ในการเล่นเกมออนไลน์ [45]. การสำรวจทั่วประเทศที่ระบุไว้ในการติดอินเทอร์เน็ตใน 2010 พบว่า 8.0% ในประชากรทั้งหมดติดอินเทอร์เน็ต วัยรุ่นจำนวน 12.4% ใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเสพติด [42]. จากการที่ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้นทั่วโลกอย่างทวีคูณโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับความนิยมในการให้บริการเครือข่ายสังคมออนไลน์ (SNS) การศึกษาครั้งนี้สามารถให้ข้อมูลเพื่อป้องกันและแทรกแซงการติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นในประเทศอื่น ๆ ปัญหาสุขภาพ

เราสนใจที่จะตอบคำถามต่อไปนี้: 1) SES ของผู้ปกครองที่สูงขึ้นมีความสัมพันธ์ผกผันกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดของวัยรุ่นหรือไม่? 2) บริบทของโรงเรียนเกี่ยวข้องกับการเสพอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นโดยไม่คำนึงถึงปัจจัยระดับบุคคลหรือไม่? 3) ความสัมพันธ์ของปัจจัยระดับบุคคลและระดับโรงเรียนแตกต่างกันระหว่างเพศหรือไม่?

วิธีการ

แหล่งที่มาของข้อมูล

จาก 75,066 ตัวอย่างจากการสำรวจพฤติกรรมความเสี่ยงของเยาวชนเกาหลีครั้งที่ 2009 โดยใช้เว็บ (KYRBWS) ที่จัดทำในปี 57,857 เราระบุนักเรียน 400 คนจากโรงเรียนระดับกลาง 400 คนและโรงเรียนมัธยม 13 คนหลังจากปล่อยตัวอย่างที่ไม่มีค่าสำหรับระดับการศึกษาของผู้ปกครอง KYRBWS เป็นการสำรวจที่เป็นตัวแทนของประเทศซึ่งจัดทำข้อมูลประจำปีเพื่อติดตามพฤติกรรมสุขภาพของวัยรุ่น (อายุ 18-800 ปี) KYRBWS ผลิตโดยศูนย์ควบคุมและป้องกันโรคแห่งเกาหลี (KCDC) และได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมของ KCDC ได้รับความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรจากผู้ปกครองของนักเรียนแต่ละคนสำหรับการสำรวจ ในการมีตัวอย่างที่เป็นตัวแทนระดับประเทศการสำรวจใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างคลัสเตอร์แบบแบ่งชั้นสองขั้นตอน รวม 135 โรงเรียนกลางและสูง (หน่วยตัวอย่างหลัก) ได้รับการคัดเลือกผ่านการสุ่มตัวอย่างจากชั้น 97.6 ชั้นที่ได้รับการระบุการใช้เขตการปกครองและลักษณะของโรงเรียนจากนั้นแต่ละชั้นหนึ่ง (หน่วยตัวอย่างมัธยม) ในแต่ละเกรดโรงเรียนสุ่ม จากโรงเรียนที่เลือกแต่ละแห่ง นักเรียนทุกคนในชั้นเรียนตัวอย่างได้รับการร้องขอให้ทำแบบสำรวจทางเว็บแบบไม่ระบุตัวตนในช่วงเวลาหนึ่งชั่วโมงของเวลาเรียนปกติในห้องคอมพิวเตอร์ของแต่ละโรงเรียน มีการอธิบายวัตถุประสงค์ของการสำรวจและขั้นตอนการสำรวจทั้งหมดให้นักเรียนทราบก่อนที่จะทำการสำรวจ นักเรียนจะต้องลงชื่อเข้าใช้เว็บไซต์ KYRBWS ด้วยหมายเลขที่กำหนดโดยการสุ่มและกรอกแบบสอบถามด้วยตนเอง อัตราการตอบกลับโดยรวมของการศึกษา KYRBWS ครั้งที่ห้าคือ XNUMX%

การวัด

การติดอินเทอร์เน็ตได้รับการประเมินโดยเครื่องมือประเมินตนเองอินเทอร์เน็ตติดยาเสพติดที่เรียบง่ายของเกาหลี (ระดับ KS) (ดู ตารางที่ S1) ซึ่งได้รับการพัฒนาโดยรัฐบาลเกาหลีและใช้ทั่วประเทศในเกาหลีโดยมีคำจำกัดความว่า "มีปัญหาในชีวิตประจำวันเนื่องจากการถอนตัวและความอดทนในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยไม่คำนึงถึงอุปกรณ์ใด ๆ" [44]. การทดสอบความน่าเชื่อถือและการสร้างความถูกต้องของสเกลอธิบายไว้ในรายละเอียดเพิ่มเติมที่อื่น [44]. มาตรการอย่างเป็นทางการนี้ได้รับการรับรองสำหรับการคัดกรองการติดอินเทอร์เน็ตทั่วประเทศและการเฝ้าระวังประจำปีของวัยรุ่นเกาหลี [42]. มาตราส่วนประกอบด้วยคำถาม 20 ที่สอบถามเกี่ยวกับโดเมน 6: การรบกวนของฟังก์ชั่นการปรับตัว, การคาดหวังในเชิงบวก, การถอน, ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลเสมือน, พฤติกรรมเบี่ยงเบนและความอดทน การตอบสนองถูกปรับสัดส่วนด้วยหมวดหมู่ 4 ตั้งแต่“ ไม่เคย” ถึง“ เสมอใช่” ในการศึกษานี้แทนที่จะใช้การวัดตัวเองที่มีจุดตัดของสามหมวดหมู่ (ติดยาเสพติดแฝงเร้นและปกติ) เราวัดความรุนแรงของการติดอินเทอร์เน็ตด้วยตัวแปรอย่างต่อเนื่องโดยสรุปของการตอบสนองแต่ละครั้ง (จาก 1 (ไม่เคย)) ถึง 4 (ใช่เสมอ)] ด้วยช่วงตั้งแต่ 20 ถึง 80 เราใช้คะแนนเสพติดอินเทอร์เน็ตนี้เป็นตัวแปรผลลัพธ์ในการศึกษา

ดังที่แสดงไว้ ตาราง 1ตัวแปรระดับบุคคลที่สำคัญที่ใช้ในการวิเคราะห์ ได้แก่ ลักษณะทางประชากร ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่ประเมินตนเอง สถานะทางเศรษฐกิจและสังคมของผู้ปกครอง (SES); การใช้ยาสูบแอลกอฮอล์และสารเสพติด และกิจกรรมทางกายและสถานะทางจิตใจ ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่ประเมินตนเองเป็นตัวแปรแบ่งประเภท XNUMX ระดับจากมากไปน้อย เราถือว่าผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่ประเมินตนเองเป็นตัวแปรต่อเนื่องในการวิเคราะห์หลัก SES ของผู้ปกครองวัดจากความสำเร็จทางการศึกษาของผู้ปกครองและระดับความมั่งคั่งของครอบครัว (FAS) [46]. ความสำเร็จทางการศึกษาของบิดาและมารดาแบ่งออกเป็นสามระดับ (มัธยมต้นหรือน้อยกว่ามัธยมปลายและวิทยาลัยหรือสูงกว่า) FAS วัดได้จากการสรุปคำตอบของ 1 ข้อ: XNUMX) การมีห้องนอนของตัวเอง (ใช่=1 เลขที่=0); 2) ความถี่ในการเดินทางเป็นครอบครัวต่อปี 3) จำนวนคอมพิวเตอร์ที่บ้าน และ 4) จำนวนยานพาหนะที่ครอบครัวเป็นเจ้าของ การใช้ยาสูบและแอลกอฮอล์วัดได้จากจำนวนบุหรี่โดยเฉลี่ยและปริมาณแอลกอฮอล์โดยเฉลี่ยที่บริโภคในช่วง 30 วันที่ผ่านมา การใช้สารแบ่งออกเป็นสามระดับ: ไม่เคยใช้ในอดีตและการใช้งานในปัจจุบัน ประเภทของการออกกำลังกาย ได้แก่ การออกกำลังกายอย่างหนักการออกกำลังกายในระดับปานกลางและการฝึกด้วยน้ำหนักซึ่งประเมินโดยจำนวนวันที่ออกกำลังกายมากกว่า 30 นาที 20 นาทีและวันของการฝึกด้วยน้ำหนักตามลำดับ จากปัจจัยทางจิตวิทยาความพึงพอใจในการนอนหลับที่จัดระดับตนเองได้แบ่งออกเป็น XNUMX ประเภทจากระดับดีมากไปจนถึงระดับแย่มาก อาการซึมเศร้าและความคิดฆ่าตัวตายถูกแยกออกจากกันว่าใช่หรือไม่ใช่สำหรับคำถามว่านักเรียนเคยมีอารมณ์ซึมเศร้าหรือคิดฆ่าตัวตายในช่วงสิบสองเดือนที่ผ่านมา เราได้รวมตัวแปรระดับโรงเรียนไว้ XNUMX ประเภท ได้แก่ ความเป็นเมืองของที่ตั้งของโรงเรียน (ปริมณฑลในเมืองและชนบท) และประเภทของโรงเรียนโดยแบ่งตามเพศ (ชายหญิงและการศึกษาร่วมกัน)

1 ตาราง  

ลักษณะของวัยรุ่นเกาหลี

การวิเคราะห์ทางสถิติ

แบบจำลองการถดถอยหลายระดับแบบสองจุดแบบสุ่มถูกตัดกับบุคคล (ระดับ 1) ที่ซ้อนกันภายในโรงเรียน (ระดับ 2) เพื่อประเมินความสัมพันธ์ของตัวกำหนดและบริบทของโรงเรียนพร้อมกันโดยใช้ ม.ล.วิน (รุ่นพัฒนา 2.22) ใช้วิธีทดสอบเชาเชาเพื่อตรวจหาความแตกต่างทางเพศอย่างมีนัยสำคัญทั้งในแง่ของความลาดชันและการสกัดกั้นระหว่างการถดถอยแบบแบ่งชั้น [47] ที่ติดตั้งแยกต่างหากกับเด็กชายและเด็กหญิง เราได้รับการประเมินความน่าจะเป็นสูงสุดโดย Iterative Generalized Least Squares (IGLS) จากนั้นเปลี่ยนเป็นฟังก์ชันมาร์คอฟเชนมอนติคาร์โล (MCMC) MCMC ถูกดำเนินการเพื่อเบิร์นอินสำหรับการจำลอง 500 สำหรับค่าเริ่มต้นของการกระจายไปยังการละทิ้งและตามด้วย 5,000 การจำลองเพิ่มเติมเพื่อให้ได้การประมาณการที่แม่นยำและการกระจายที่น่าสนใจ เมื่อได้รับการยืนยันการวินิจฉัยการลู่เข้าค่าจำลองและ 95% ช่วงเวลาที่น่าเชื่อถือ (CI) ได้รับ

ผลสอบ

2 ตาราง แสดงจุดประสงค์หลักและมัธยมศึกษาของนักเรียนในการใช้อินเทอร์เน็ตนอกเหนือจากจุดประสงค์ทางวิชาการตามเพศในโรงเรียนมัธยมต้นและมัธยมปลาย โดยไม่คำนึงถึงโรงเรียนวัตถุประสงค์หลักและรองของการใช้อินเทอร์เน็ตของเด็กผู้ชายคือการเล่นเกมออนไลน์และการค้นหาข้อมูลตามลำดับ Girls รายงานว่าบล็อกและอัปเดตโฮมเพจส่วนตัวค้นหาข้อมูลและใช้ผู้ส่งสารและการแชทเป็นจุดประสงค์หลักและรอง

2 ตาราง  

วัตถุประสงค์หลักและรองของการใช้อินเทอร์เน็ต (ยกเว้นเพื่อวัตถุประสงค์ด้านการศึกษา) ตามเพศในโรงเรียนระดับกลางและระดับสูง

3 ตาราง นำเสนอผลลัพธ์ของการสร้างแบบจำลองการถดถอยแบบหลายระดับเพื่อทำนายการใช้อินเทอร์เน็ตที่น่าดึงดูดในหมู่วัยรุ่น เด็กผู้หญิงนั้นติดอินเทอร์เน็ตน้อยกว่าเด็กผู้ชาย คะแนนการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ในช่วงมัธยมปี แต่ก็ลดลงในช่วงมัธยมปี ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่ประเมินตนเองมีความสัมพันธ์อย่างผกผันกับการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติด เมื่อระดับการศึกษาของผู้ปกครองและ FAS เพิ่มขึ้นคะแนนของการเสพอินเทอร์เน็ตก็ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ การใช้ยาสูบมีความสัมพันธ์ในทางตรงกันข้ามกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่ทำให้เสพติดในขณะที่การใช้แอลกอฮอล์ไม่ได้เป็นปัจจัยสำคัญ การใช้สารเสพติดแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่ทำให้เสพติด ตัวแปรทั้งหมดของกิจกรรมทางกายแสดงให้เห็นความสัมพันธ์แบบผกผันกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่ทำให้เสพติด คะแนนการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติดที่สูงขึ้นมีความสัมพันธ์กับความไม่พึงพอใจในการนอนหลับที่สูงขึ้น ลักษณะทางจิตวิทยาเช่นอาการซึมเศร้าและความคิดฆ่าตัวตายแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ในเชิงบวกกับการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเสพติด เกี่ยวกับลักษณะของโรงเรียนเด็กผู้หญิงที่เข้าเรียนในโรงเรียนหญิงล้วนมีแนวโน้มที่จะเสพติดอินเทอร์เน็ตมากกว่านักเรียนที่เรียนในโรงเรียนสหศึกษา

3 ตาราง  

การประเมินการถดถอยหลายระดับ (พร้อมกับ SE ของพวกเขา) ขึ้นอยู่กับรูปแบบสองระดับสำหรับขอบเขตของการใช้อินเทอร์เน็ตเสพติดในหมู่วัยรุ่นเกาหลี

เมื่อมีการยืนยันการทดสอบ Chow [F (17, 57,823)=163.62, p <0.001] การวิเคราะห์แบบแบ่งชั้นเพศพบรูปแบบความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันระหว่างเด็กชายกับเด็กหญิงในตัวแปรทั้งหมด (4 ตาราง). สมาคมของผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่จัดอันดับตัวเองไม่ดีกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดนั้นแข็งแกร่งกว่าเด็กผู้ชายมากกว่าเด็กผู้หญิง สถานะการศึกษาของผู้ปกครองมีความสัมพันธ์อย่างผกผันกับการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเสพติดของเด็กผู้ชายในขณะที่ไม่แสดงความสัมพันธ์กับเด็กผู้หญิง การใช้ยาสูบและเครื่องดื่มแอลกอฮอล์แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่ตรงกันข้ามระหว่างเด็กชายและเด็กหญิง: 1) ความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างการดื่มและการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติดในเด็กผู้หญิง แต่ไม่สำคัญในเด็กผู้ชาย 2) ความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการสูบบุหรี่น้อยลงและการใช้อินเทอร์เน็ตที่ทำให้เสพติดในเด็กผู้ชาย แต่ไม่ใช่ในเด็กผู้หญิง เด็กผู้ชายที่รายงานการใช้สารเสพติดในช่วงเวลาที่ทำการสำรวจมีความเสี่ยงต่อการเสพติดอินเทอร์เน็ตมากกว่าเด็กผู้หญิง ความสัมพันธ์ของการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติดกับกิจกรรมทางกายและลักษณะทางจิตใจมีความแข็งแกร่งในเด็กผู้ชายมากกว่าเด็กผู้หญิง ในส่วนที่เกี่ยวกับตัวแปรบริบทของโรงเรียนโรงเรียนหญิงล้วนมีความเชื่อมโยงในเชิงบวกกับการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเสพติด ในขณะที่โรงเรียนชายล้วนไม่มีสมาคม ความเป็นเมืองของที่ตั้งโรงเรียนไม่มีความสัมพันธ์กับการใช้อินเทอร์เน็ตที่ทำให้เสพติด

4 ตาราง  

การประเมินการถดถอยหลายระดับ (พร้อมกับ SE ของพวกเขา) ขึ้นอยู่กับรูปแบบสองระดับเพศแบ่งชั้นสำหรับขอบเขตของการใช้อินเทอร์เน็ตเสพติดในหมู่วัยรุ่นเกาหลี

การสนทนา

ตามความรู้ของเรานี่คือการศึกษาครั้งแรกที่ตรวจสอบการเชื่อมโยงของการใช้อินเทอร์เน็ตที่น่าดึงดูดด้วยปัจจัยระดับบุคคลและปัจจัยสภาพแวดล้อมระดับโรงเรียนโดยใช้การวิเคราะห์หลายระดับพร้อมตัวอย่างตัวแทนระดับประเทศ. การค้นพบใหม่ของเราคือมีความเชื่อมโยงระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเสพติดของวัยรุ่นกับบริบทของโรงเรียนแม้ว่าจะมีการควบคุมคุณลักษณะระดับบุคคลแล้วก็ตาม: เด็กผู้หญิงในโรงเรียนหญิงล้วนมีแนวโน้มที่จะติดอินเทอร์เน็ตมากกว่านักเรียนในโรงเรียนสหศึกษา นอกจากนี้เราพบความแตกต่างทางเพศในการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติดจากการวิเคราะห์แบบแบ่งชั้นทางเพศ: 1) ความสำเร็จทางการศึกษาของผู้ปกครองที่ต่ำกว่ามีความเกี่ยวข้องกับการเสพอินเทอร์เน็ตของเด็กผู้ชายเท่านั้นและ 2) การใช้แอลกอฮอล์เป็นปัจจัยเสี่ยงของการเสพอินเทอร์เน็ตสำหรับเด็กผู้หญิงเท่านั้น ในขณะที่การสูบบุหรี่เป็นปัจจัยเสี่ยงสำหรับเด็กผู้ชายเท่านั้น

ประการแรกการวิเคราะห์การถดถอยตามลำดับชั้นของเราพบว่าเด็กผู้หญิงในโรงเรียนหญิงล้วนมีแนวโน้มที่จะติดอินเทอร์เน็ตมากกว่าเมื่อเทียบกับเด็กผู้หญิงในโรงเรียนสหศึกษาหลังจากควบคุมปัจจัยระดับบุคคลแล้ว บริบทของโรงเรียนหญิงล้วนอาจมีส่วนสนับสนุนการใช้อินเทอร์เน็ตของเด็กผู้หญิงโดยการส่งเสริมเครือข่ายออนไลน์โดยอาศัยเครือข่ายเพศเดียวกันออฟไลน์ที่มีอยู่มากมายภายในโรงเรียน นักเรียนเกาหลีในโรงเรียนเพศเดียวดูเหมือนจะมีเพื่อนเพศเดียวกันมากกว่านักเรียนในโรงเรียนสหศึกษาเนื่องจากพวกเขาใช้เวลาส่วนใหญ่ในโรงเรียนเพื่อแสวงหาความเป็นเลิศทางวิชาการและการหาเพื่อนที่เป็นเพศตรงข้ามมักไม่ได้รับการต้อนรับจากผู้ปกครองที่กังวลเกี่ยวกับการเรียนของบุตรหลาน ความสำเร็จ [48]. เนื่องจากผู้หญิงมีแนวโน้มที่จะหวงแหนความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลในเครือข่ายออฟไลน์และมักจะระมัดระวังในการสร้างความสัมพันธ์ใหม่ทางออนไลน์ [48]-[50]พวกเขาอาจใช้ประโยชน์จากไซเบอร์สเปซเพื่อรักษาความสัมพันธ์และเสริมสร้างอัตลักษณ์ของตนเองผ่านการสื่อสารและแบ่งปันข้อมูลเกี่ยวกับความสนใจร่วมกันของพวกเขาผ่านการส่งข้อความโต้ตอบการแชทและการเยี่ยมชมเว็บไซต์ส่วนตัวของเพื่อน [10], [48], [51]. ผู้หญิงบางคนสามารถหาแฟนออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ อย่างไรก็ตามอาจไม่ส่งผลต่อการติดอินเทอร์เน็ตเนื่องจากอาจต้องการใช้เวลาแบบตัวต่อตัวมากขึ้น เด็ก ๆ ในโรงเรียนชายล้วนมีแนวโน้มที่จะติดอินเทอร์เน็ตโดยอาศัยเครือข่ายออฟไลน์ที่มีอยู่มากมายภายในโรงเรียนผ่านการเล่นเกมออนไลน์ด้วยกัน อย่างไรก็ตามดังที่แสดงในไฟล์ ผลประเภทของโรงเรียนไม่ได้เป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการเสพติดอินเทอร์เน็ตของเด็กผู้ชายบางทีอาจเป็นเพราะเครือข่ายเกมออนไลน์มักจะก่อตั้งขึ้นทั่วประเทศหรือทั่วโลก [52].

การค้นพบใหม่ในการศึกษาของเราคือ SES ของผู้ปกครองมีความสัมพันธ์ผกผันกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดของวัยรุ่น ผู้ปกครองที่สำเร็จการศึกษาระดับอุดมศึกษาอาจสามารถชี้แนะบุตรหลานให้ใช้อินเทอร์เน็ตที่พึงปรารถนาและดูแลการใช้อินเทอร์เน็ตของบุตรหลานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยอาศัยความรู้เกี่ยวกับอินเทอร์เน็ตและอุปกรณ์ ยิ่งไปกว่านั้นวัยรุ่นที่พ่อแม่มี SES สูงอาจใช้อินเทอร์เน็ตน้อยลงเนื่องจากมีความนับถือตนเองสูงขึ้น [53]. ยวดการแบ่งชั้นเพศพบว่าระดับการศึกษาของผู้ปกครองที่สูงขึ้นมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญเท่านั้นคะแนนที่ต่ำกว่าของการใช้อินเทอร์เน็ตเสพติดในเด็กผู้ชาย (รูป 1-A และ 2-A) สิ่งนี้สามารถอธิบายได้จากการดูแลของพ่อแม่ที่มุ่งเน้นไปที่เด็กชาย พ่อแม่ชาวเกาหลีมักมีความกังวลเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตของบุตรชายเนื่องจากพวกเขาสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้นและเสี่ยงต่อการเสพติดเกมออนไลน์และภาพทางเพศ / ความรุนแรง [51].

รูป 1  

ขอบเขตของการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดของเด็กชายเกาหลี (A) และเด็กหญิง (B) ในการศึกษาของบิดา
รูป 2  

ขอบเขตของการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดของเด็กชายเกาหลี (A) และเด็กหญิง (B) ในการศึกษาของมารดา

นอกจากนี้เรายังพบว่ามีตัวแปรอื่น ๆ อีกมากมายที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่ติดหนึบในหมู่เพศทั้งกระนั้นทิศทางและขนาดของมันก็แปรเปลี่ยนไปตามการแบ่งชั้นเพศ ในระดับมัธยมปลายคะแนนการใช้อินเทอร์เน็ตที่น่าดึงดูดนั้นลดลง สิ่งนี้ตรงกันข้ามกับการศึกษาที่ผ่านมาที่รายงานว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างอายุและการติดอินเทอร์เน็ต [9], [54]. ความไม่สอดคล้องกันนี้ดูเหมือนจะอยู่ในความแตกต่างของวิธีการสุ่มตัวอย่างหรือบริบททางวิชาการและวัฒนธรรม (ไต้หวันเทียบกับประเทศในยุโรปเทียบกับเกาหลี) แรงกดดันที่สูงขึ้นสำหรับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนของสังคมเกาหลีอาจ จำกัด เครือข่ายออนไลน์ของนักเรียนมัธยมปลายและ / หรือเวลาที่ใช้ในการเล่นเกมออนไลน์ [48].

จากการสูบบุหรี่และการดื่มแอลกอฮอล์ผลการศึกษาของเราแสดงให้เห็นความสัมพันธ์แบบผกผันของการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติดกับการสูบบุหรี่และความสัมพันธ์ที่ไม่มีนัยสำคัญกับการดื่ม อย่างไรก็ตามการแบ่งชั้นทางเพศแสดงให้เห็นรูปแบบที่ซับซ้อนในความเชื่อมโยงของการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติดกับการดื่มสุราและการสูบบุหรี่ การดื่มและการสูบบุหรี่ดูเหมือนจะช่วยเสริมการใช้อินเทอร์เน็ตของเด็กผู้หญิงในขณะที่การสูบบุหรี่อาจทำหน้าที่ทดแทนเด็กผู้ชาย เด็กผู้ชายอาจมีโอกาสสูบบุหรี่น้อยลงเนื่องจากมักเล่นเกมออนไลน์ที่บ้านหรืออินเทอร์เน็ตคาเฟ่ซึ่งห้ามวัยรุ่นสูบบุหรี่ ในทางตรงกันข้ามไซเบอร์สเปซอาจช่วยให้เด็กผู้หญิงมีโอกาสมากขึ้นในการเสริมสร้างพฤติกรรมการดื่มและสูบบุหรี่ต่อบรรยากาศทางสังคมที่เหยียดเพศสำหรับผู้หญิง [3], [48]. สาว ๆ อาจได้รับการส่งเสริมให้ดื่มและสูบบุหรี่โดยแบ่งปันประสบการณ์หรือข้อมูลเกี่ยวกับการดื่มและการสูบบุหรี่กับเพื่อนออนไลน์ของพวกเขา ปฏิสัมพันธ์ออนไลน์ดังกล่าวอาจนำไปสู่การสร้างบรรทัดฐานที่ดีสำหรับการสูบบุหรี่และดื่มซึ่งอาจนำไปสู่การชุมนุมแบบออฟไลน์ในการแสวงหาการดื่มหรือสูบบุหรี่

ผลการวิจัยของเราเกี่ยวกับผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่จัดอันดับโดยตนเองกิจกรรมทางกายและสถานะทางจิตวิทยายืนยันการศึกษาก่อนหน้า [17], [22], [35]. ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่ได้รับการประเมินตนเองนั้นมีความสัมพันธ์แบบผกผันกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดหนึบ ความแตกต่างอาจเนื่องมาจากแรงกดดันที่ไม่เท่ากันเพื่อผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่ดีขึ้นระหว่างเพศ ในสังคมที่โดดเด่นของชายเช่นในชุมชนเอเชียที่มีภูมิหลังของขงจื๊อความคาดหวังของผู้ปกครองยังคงให้ความสำคัญกับเด็กชายมากขึ้นด้วยมุมมองแบบดั้งเดิมของผู้ชายในฐานะหัวหน้าคนทำขนมปังซึ่งรับผิดชอบในการหารายได้ให้ครอบครัว เนื่องจากความเป็นเลิศทางวิชาการของพวกเขาส่งผลกระทบต่อตำแหน่งทางสังคมและเศรษฐกิจในภายหลังเด็กชายที่มีผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนต่ำอาจจะเครียดมากกว่าเด็กผู้หญิง บรรยากาศทางสังคมนี้อาจชักจูงให้เด็ก ๆ ติดอินเทอร์เน็ตซึ่งเป็นที่หลบซ่อนตัวจากความเป็นจริง [3] หรือลดความเครียดของพวกเขาด้วยความรู้สึกลวงตาของความสำเร็จและความภาคภูมิใจในตนเอง [54]. เด็กชายที่ติดอินเทอร์เน็ตด้วยวิธีนี้อาจเสียเวลาในการศึกษาซึ่งนำไปสู่ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนที่ไม่ดี (ย้อนกลับสาเหตุ) การศึกษาครั้งนี้ยังยืนยันถึงผลการรายงานความสัมพันธ์ในอดีตของการติดอินเทอร์เน็ตที่มีภาวะซึมเศร้า [17]พฤติกรรมการฆ่าตัวตาย [55]ลดความพึงพอใจในการนอนหลับที่ประเมินตนเอง [3]และการใช้สาร [56].

ข้อ จำกัด หลายประการของการศึกษานี้ควรสังเกต ประการแรกการศึกษานี้ใช้ข้อมูลแบบตัดขวางซึ่งไม่สามารถอนุมานความสัมพันธ์เชิงสาเหตุได้ ประการที่สองแม้จะมีการบริหารการสำรวจเพื่อรับประกันการไม่เปิดเผยตัวตนของหัวเรื่องทางออนไลน์วัยรุ่นอาจมีการรายงานต่ำกว่าหรือรายงานมากเกินไปในลักษณะที่เป็นที่ต้องการของสังคม สุดท้ายผู้ตอบแบบสอบถามถูกสุ่มตัวอย่างในหมู่วัยรุ่นที่เข้าโรงเรียน แม้ว่าจะเป็นการสำรวจตัวแทนระดับประเทศและอัตราการเข้าโรงเรียนมัธยมและมัธยมในเกาหลีสูงกว่า 99% แต่อาจมีอคติในการคัดเลือกเนื่องจากเด็กวัยรุ่นที่ไม่ได้เข้าโรงเรียนขาดเรียนและเด็กพิเศษ

โดยสรุปเราพบความเชื่อมโยงที่สำคัญหลายประการของการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเสพติดกับปัจจัยระดับบุคคลและระดับโรงเรียนและความแตกต่างทางเพศ ผลการศึกษาของเราชี้ให้เห็นว่าการป้องกันไม่ให้วัยรุ่นเสพติดอินเทอร์เน็ตในระดับประชากรควรคำนึงถึงความแตกต่างทางเพศและปัจจัยความสัมพันธ์ของบริบทครอบครัวและโรงเรียน

ข้อมูลสนับสนุน

ตารางที่ S1

แบบสอบถามจำนวนยี่สิบชุดเกี่ยวกับเครื่องมือประเมินตนเองการเสพติดอินเทอร์เน็ตของเกาหลี (มาตราฐาน KS)

(DOCX)

คำแถลงเงิน

ผู้เขียนไม่มีการสนับสนุนหรือเงินทุนที่จะรายงาน

อ้างอิง

1 สหภาพโทรคมนาคมระหว่างประเทศ (2013) ฐานข้อมูลตัวชี้วัดการสื่อสารโทรคมนาคม / ICT โลก 2013 (17th Edition)
2 Weinstein A, Lejoyeux M (2010) การเสพติดอินเทอร์เน็ตหรือการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป วารสารยาเสพติดและแอลกอฮอล์ของสหรัฐอเมริกา 36: 277 – 283 [PubMed]
3. Young KS (1998) การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ CyberPsychology & Behavior 1: 237–244
4 Thatcher A, Goolam S (2005) การพัฒนาและคุณสมบัติทางจิตวิทยาของแบบสอบถามการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา วารสารจิตวิทยาของแอฟริกาใต้ 35: 793
5 Shapira NA, Lessig MC, ช่างทอง TD, Szabo ST, Lazoritz M, และคณะ (2003) การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การจำแนกประเภทและเกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอ ภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวล 17: 207 – 216 [PubMed]
6 Lin SSJ, Tsai CC (2002) การแสวงหาความรู้สึกและการพึ่งพาอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นมัธยมไต้หวัน คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 18: 411 – 426
7. Lavin M, Marvin K, McLarney A, Nola V, Scott L (1999) Sensation ที่กำลังค้นหาและเป็นวิทยาลัยที่มีช่องโหว่ในการพึ่งพาอินเทอร์เน็ต CyberPsychology & Behavior 2: 425–430 [PubMed]
8 Morahan-Martin J, Schumacher P (2000) อุบัติการณ์และสหสัมพันธ์ของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในหมู่นักศึกษา คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 16: 13 – 29
9 Durkee T, Kaess M, Carli V, Parzer P, Wasserman C, และคณะ (2012) ความชุกของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในวัยรุ่นในยุโรป: ปัจจัยด้านประชากรและสังคม การเสพติด 107: 2210 – 2222 [PubMed]
10. Kandell JJ (1998) การติดอินเทอร์เน็ตในมหาวิทยาลัย: ความเปราะบางของนักศึกษา CyberPsychology & Behavior 1: 11–17
11 American Psychiatric Association (2000) คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต: DSM-IV-TR®: American Psychiatric Pub
12 Caplan SE (2002) การใช้อินเทอร์เน็ตอย่างมีปัญหาและความผาสุกทางจิตสังคม: การพัฒนาเครื่องมือวัดความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับพฤติกรรมตามทฤษฎี คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 18: 553 – 575
13. Widyanto L, Mcmurran M (2004) คุณสมบัติไซโครเมตริกของการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต CyberPsychology & Behavior 7: 443–450 [PubMed]
14 เทาอาร์, หวงเอ็กซ์, หวางเจ, จางเอช, จางวาย, และคณะ (2010) เกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต การเสพติด 105: 556 – 564 [PubMed]
15 บล็อก JJ (2008) ปัญหาสำหรับ DSM-V: การติดอินเทอร์เน็ต วารสารจิตเวชศาสตร์อเมริกัน 165: 306 [PubMed]
16 Suler J (2004) คอมพิวเตอร์และไซเบอร์สเปซ“ เสพติด” วารสารการศึกษาจิตวิเคราะห์ประยุกต์นานาชาติ: 1: 359 – 362.
17. Chou C, Hsiao MC (2000) ประสบการณ์การติดอินเทอร์เน็ตการใช้งานความพึงพอใจและความสุข: กรณีของนักศึกษาวิทยาลัยไต้หวัน คอมพิวเตอร์และการศึกษา 35: 65–80
18 Ha JH, Yoo HJ, Cho IH, Chin B, Shin D, และคณะ (2006) ความเจ็บป่วยทางจิตเวชประเมินโดยเด็กเกาหลีและวัยรุ่นที่คัดกรองการติดอินเทอร์เน็ต วารสารจิตวิทยาคลินิก 67: 821 [PubMed]
19 Kubey RW, Lavin MJ, Barrows JR (2001) การใช้อินเทอร์เน็ตและการลดลงของผลการเรียนที่วิทยาลัย: การค้นพบก่อนหน้านี้ วารสารการสื่อสาร 51: 366 – 382
20 Brenner V (1997) จิตวิทยาการใช้คอมพิวเตอร์: XLVII พารามิเตอร์ของการใช้งานอินเทอร์เน็ต, การละเมิดและการติดยาเสพติด: วันแรกของการสำรวจการใช้อินเทอร์เน็ต 90 รายงานทางจิตวิทยา 80: 879 – 882 [PubMed]
21 Griffiths M (2000) อินเทอร์เน็ตและคอมพิวเตอร์“ ติดยาเสพติด” มีอยู่จริงหรือไม่? หลักฐานการศึกษาบางกรณี ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม 3: 211 – 218
22 Flisher C (2010) การเสียบปลั๊ก: ภาพรวมของการติดอินเทอร์เน็ต วารสารกุมารเวชศาสตร์และสุขภาพเด็ก 46: 557 – 559 [PubMed]
23 Ko CH, Yen JY, Chen CS, Yeh YC, Yen CF (2009) ค่าทำนายของอาการทางจิตเวชสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น Arch Pediatr Adolesc Med 163: 937 – 943 [PubMed]
24 Armstrong L, Phillips JG, Saling LL (2000) ปัจจัยที่มีศักยภาพของการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่หนักกว่า วารสารระหว่างประเทศเกี่ยวกับมนุษย์ - คอมพิวเตอร์ศึกษา 53: 537 – 550
25 Christakis D (2010) การเสพติดอินเทอร์เน็ต: การระบาดของ 21st ในศตวรรษ? BMC Medicine 8: 61 [บทความฟรี PMC] [PubMed]
26 ซีเอ็นเอ็น (2010) ติดยาเสพติดจริง: หย่านมเกาหลีออกจากโลกสายของพวกเขา เข้าถึงแล้ว: 2012.1.20
27 ข่าวบีบีซี (2005) S เกาหลีเสียชีวิตหลังจากเซสชันเกม เข้าถึงแล้ว: 2012.1.20
28 ข่าวบีบีซีเอเชียแปซิฟิก (2011) นักเล่นเกมออนไลน์ของจีนเสียชีวิตหลังจากช่วงเวลาสามวัน เข้าถึงแล้ว: 2012.1.20
29 Soule LC, Shell LW, Kleen BA (2003) สำรวจการเสพติดอินเทอร์เน็ต: ลักษณะทางประชากรศาสตร์และแบบแผนของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตจำนวนมาก วารสารระบบสารสนเทศคอมพิวเตอร์ 44: 64 – 73
30. Nalwa K, Anand AP (2003) การติดอินเทอร์เน็ตในนักเรียน: สาเหตุของความกังวล CyberPsychology & Behavior 6: 653–656 [PubMed]
31. Kaltiala-Heino R, Lintonen T, Rimpela A (2004) ติดอินเทอร์เน็ต? การใช้อินเทอร์เน็ตที่อาจเป็นปัญหาในประชากรวัยรุ่นอายุ 12–18 ปี การวิจัยและทฤษฎีการเสพติด 12: 89–96
32. Davis RA, Flett GL, Besser A (2002) การตรวจสอบมาตราส่วนใหม่สำหรับการวัดการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: ผลกระทบสำหรับการคัดกรองก่อนการจ้างงาน CyberPsychology & Behavior 5: 331–345 [PubMed]
33 Scholte EM (1992) การป้องกันและรักษาพฤติกรรมของปัญหาเด็กและเยาวชน: ข้อเสนอสำหรับวิธีการทางสังคมและนิเวศวิทยา วารสารจิตวิทยาเด็กผิดปกติ 20: 247 – 262 [PubMed]
34 Sallis JF, Owen N, Fisher EB (2008) แบบจำลองเชิงนิเวศน์ของพฤติกรรมสุขภาพ พฤติกรรมสุขภาพและสุขศึกษา: ทฤษฎีการวิจัยและการฝึกฝน 4: 465 – 486
35 Chou C, Condron L, Belland JC (2005) บทวิจารณ์งานวิจัยเรื่องการติดอินเทอร์เน็ต รีวิวจิตวิทยาการศึกษา 17: 363 – 388
36 Mathy RM, Cooper A (2003) ระยะเวลาและความถี่ของการใช้อินเทอร์เน็ตในตัวอย่างที่ไม่ใช่แบบไม่มีเงื่อนไข: การฆ่าตัวตายปัญหาพฤติกรรมและประวัติการรักษา จิตบำบัด: ทฤษฎี, วิจัย, ฝึกปฏิบัติ, ฝึก 40: 125
37. Soteriades ES, DiFranza JR (2003) สถานะทางสังคมและเศรษฐกิจของผู้ปกครองรายได้ที่ใช้แล้วทิ้งของวัยรุ่นและสถานะการสูบบุหรี่ของวัยรุ่นในแมสซาชูเซตส์ วารสารสาธารณสุขอเมริกัน 93: 1155–1160 [บทความฟรี PMC] [PubMed]
38 Fawzy FI, คูมบ์ส RH, Simon JM, Bowman-Terrell M (1987) องค์ประกอบของครอบครัว, สถานะทางเศรษฐกิจและสังคมและการใช้สารวัยรุ่น พฤติกรรมเสพติด 12: 79 – 83 [PubMed]
39 Garnefski N, Okma S (1996) พฤติกรรมเสี่ยงต่อการติดยาเสพติดและพฤติกรรมก้าวร้าว / อาชญากรรมในวัยรุ่น: อิทธิพลของครอบครัวโรงเรียนและเพื่อนร่วมงาน วารสารวัยรุ่น 19: 503 – 512 [PubMed]
40. Greenfield DN (1999) ลักษณะทางจิตวิทยาของการใช้อินเทอร์เน็ตเชิงบังคับ: การวิเคราะห์เบื้องต้น CyberPsychology & Behavior 2: 403–412. [PubMed]
41. Lin MP, Ko HC, Wu JYW (2008) บทบาทของความคาดหวังของผลลัพธ์ที่เป็นบวก / ลบและการปฏิเสธการรับรู้ความสามารถของตนเองในการใช้อินเทอร์เน็ตกับการติดอินเทอร์เน็ตของนักศึกษาในไต้หวัน CyberPsychology & Behavior 11: 451–457 [PubMed]
42 สำนักงานข้อมูลข่าวสารแห่งชาติ (2011) การสำรวจการเสพติดอินเทอร์เน็ต 2010 ใน: Agency NIS บรรณาธิการ โซลเกาหลีใต้
43 สถิติการให้บริการข้อมูลทางสถิติของเกาหลี (2013) เกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ต
44 Kim D, Jung Y, Lee E, Kim D, Cho Y (2008) การพัฒนารูปแบบย่อขนาดติดสั้นทางอินเทอร์เน็ต (ระดับ KS) วารสารการให้คำปรึกษาเกาหลี 9: 1703 – 1722
45. Hawkins M (2012) เกาหลีใต้แนะนำกฎหมายอีกฉบับเพื่อควบคุมความเจ็บป่วยของการเล่นเกม NBC News.
46. ​​Currie C, Gabhainn SN, Godeau E, Roberts C, Smith R และอื่น ๆ . (2008) ความไม่เท่าเทียมกันในสุขภาพของคนหนุ่มสาว: พฤติกรรมสุขภาพในเด็กวัยเรียน (HBSC) รายงานระหว่างประเทศในปี 2005/2006
47 Chow GC (1960) การทดสอบความเท่าเทียมกันระหว่างชุดของสัมประสิทธิ์ในการถดถอยเชิงเส้นสองแบบ Econometrica: วารสารสมาคมเศรษฐมิติ: 591 – 605
48 Kim H, Kim E, Min K, Shin J, Lee S, และคณะ . (2007) การประชุมระหว่างประเทศเกี่ยวกับการขัดเกลาทางสังคมในวัยรุ่น III เกี่ยวกับความสัมพันธ์ของพ่อแม่ - ลูก, ครู - นักเรียน, และในหมู่เพื่อนใน: สถาบันนโยบายเยาวชนแห่งชาติ, บรรณาธิการ การประชุมนานาชาติเรื่องการขัดเกลาทางสังคมในวัยรุ่น
49 Jones S (2002) อินเทอร์เน็ตเข้าสู่วิทยาลัย: นักเรียนมีชีวิตอย่างไรในอนาคตกับวันนี้
50 Gross EF (2004) การใช้อินเทอร์เน็ตวัยรุ่น: สิ่งที่เราคาดหวังสิ่งที่วัยรุ่นรายงาน วารสารจิตวิทยาพัฒนาการประยุกต์ 25: 633 – 649
51 สำนักงานข้อมูลข่าวสารแห่งชาติของเกาหลี (2012) การสำรวจการติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ต 2011 โซลเกาหลีใต้: กระทรวงการปกครองของเกาหลี
52. Ng BD, Wiemer-Hastings P (2005) การเสพติดอินเทอร์เน็ตและการเล่นเกมออนไลน์ CyberPsychology & Behavior 8: 110–113 [PubMed]
53 Rosenberg M (1989) สังคมและภาพลักษณ์ของวัยรุ่น (rev: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัย Wesleyan)
54 Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF (2005) ความแตกต่างระหว่างเพศและปัจจัยที่เกี่ยวข้องที่มีผลต่อการติดเกมออนไลน์ในหมู่วัยรุ่นไต้หวัน วารสารโรคเส้นประสาทและจิต 193: 273 [PubMed]
55 Kim K, Ryu E, Chon MY, Yeun EJ, Choi SY, และคณะ (2006) การเสพติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นเกาหลีและความสัมพันธ์กับภาวะซึมเศร้าและความคิดฆ่าตัวตาย: การสำรวจแบบสอบถาม วารสารการศึกษาการพยาบาลระหว่างประเทศ 43: 185 – 192 [PubMed]
56 Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, KUANYI W, และคณะ (2006) บุคลิกภาพสามมิติของวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ตและประสบการณ์การใช้สารเสพติด วารสารจิตเวชศาสตร์แคนาดา 51: 887 – 894 [PubMed]