กรอบประสาทวิทยาศาสตร์อารมณ์สำหรับการศึกษาระดับโมเลกุลของการติดอินเทอร์เน็ต (2016)

ด้านหน้า Psychol., 16 ธันวาคม 2016 | https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01906

• ¹สถาบันจิตวิทยาและการศึกษามหาวิทยาลัย Ulm, Ulm ประเทศเยอรมนี
• ²ห้องปฏิบัติการที่สำคัญสำหรับข้อมูลด้านประสาทวิทยา / ศูนย์ข้อมูลการแพทย์, คณะวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตและเทคโนโลยี, มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์ของจีน, เฉิงตู, จีน
• ³ภาควิชาสรีรวิทยาและประสาทวิทยาเชิงบูรณาการ, วิทยาลัยสัตวแพทยศาสตร์, มหาวิทยาลัยรัฐวอชิงตัน, พูลแมน, วอชิงตัน, สหรัฐอเมริกา

การติดอินเทอร์เน็ตเป็นปัญหาสุขภาพระดับโลก มีการเพิ่มความพยายามในการระบุลักษณะของปัจจัยเสี่ยงสำหรับการพัฒนาการติดอินเทอร์เน็ตและผลที่ตามมาจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป ในช่วงปีที่ผ่านมาการวิจัยแบบคลาสสิกจากจิตวิทยาที่พิจารณาตัวแปรบุคลิกภาพเป็นปัจจัยเสี่ยงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับวิธีการทางประสาทเช่นการถ่ายภาพสมองได้นำไปสู่แนวคิดทางทฤษฎีที่สอดคล้องกันของการติดอินเทอร์เน็ต แม้ว่าแนวความคิดดังกล่าวสามารถช่วยได้อย่างมีประโยชน์ แต่ปัจจุบันขอบเขตการวิจัยยังขาดกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการกำหนดเครื่องหมายทางสมองและประสาทวิทยาของการติดอินเทอร์เน็ต งานนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้กรอบการทำงานในระดับโมเลกุลเป็นพื้นฐานสำหรับการวิจัยในอนาคตเกี่ยวกับระดับประสาทและพฤติกรรมเพื่ออำนวยความสะดวกในรูปแบบ neurobiological ที่ครอบคลุมของการติดอินเทอร์เน็ตและอาการทางคลินิก เพื่อช่วยในการสร้างกรอบโมเลกุลดังกล่าวสำหรับการศึกษาการติดอินเทอร์เน็ต N = ความสัมพันธ์ของผู้เข้าร่วม 680 ระหว่างความแตกต่างของแต่ละบุคคลในแนวโน้มไปสู่การติดอินเทอร์เน็ตที่วัดโดยการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาทั่วไปขนาด -2 (GPIUS-2) และความแตกต่างของบุคคลในระบบอารมณ์หลักตามการประเมินโดย Affective Neuroscience การวิเคราะห์การถดถอยพบว่าเครื่องชั่ง ANPS ความกลัวและความเศร้าเป็นเครื่องชั่ง ANPS ที่เชื่อมโยงเชิงบวกอย่างแข็งแกร่งที่สุดกับเครื่องชั่งหลายแห่ง (ย่อย) ของ GPIUS-2 เครื่องชั่ง SEEKING, CARE และ PLAY ยังอธิบายความแปรปรวนในระดับย่อยของ GPIUS-2 อีกด้วย ดังนั้นเครื่องชั่งเหล่านี้จึงเชื่อมโยงกับเกรดย่อย GPIUS-2 เนื่องจาก ANPS ได้ถูกสร้างขึ้นบนข้อมูลสมองที่มีอยู่มากมายรวมถึงร่างกายระดับโมเลกุลที่กว้างขวางเกี่ยวกับวงจรอารมณ์เชิงอนุรักษ์ที่ได้รับการอนุรักษ์ไว้อย่างสูงในสมองของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมโบราณการศึกษาในปัจจุบันให้ความคิดแรกเกี่ยวกับกลไกโมเลกุลสมมุติ ระหว่างแนวโน้มต่อการติดอินเทอร์เน็ตและความแตกต่างระหว่างบุคคลในระบบอารมณ์หลัก ตัวอย่างเช่นเมื่อ SADNESS เชื่อมโยงกับคะแนน GPIUS-2 โดยรวมและ Neuropeptide oxytocin เป็นที่ทราบกันว่าลด SADNESS จึงเป็นไปได้ว่า Neuropeptide อาจมีบทบาทในการเพิ่มระดับโมเลกุลในอินเทอร์เน็ต การค้นพบของเราได้จัดทำกรอบทฤษฎีซึ่งอาจช่วยส่องสว่างการสนับสนุนของการติดอินเทอร์เน็ต ในที่สุดเรายังนำเสนอข้อมูลเกี่ยวกับการติด ANPS และสมาร์ทโฟนในตอนท้ายของบทความ คล้ายกับรายงานความสัมพันธ์ระหว่าง ANPS และ GPIUS-2 ความสัมพันธ์เหล่านี้อาจเป็นโครงร่างเบื้องต้นสำหรับกรอบการทำงานที่จะนำไปสู่การศึกษาในอนาคตที่มุ่งเน้นไปที่พื้นฐานโมเลกุลของการติดสมาร์ทโฟน

บทนำ

อินเทอร์เน็ตเปลี่ยนแปลงวิธีการใช้ชีวิตของเราอย่างรวดเร็วค้นหาเส้นทางของเราไปยังดินแดนที่ไม่รู้จักสื่อสารกับคนที่เรารักได้อย่างมีประสิทธิภาพและอำนวยความสะดวกในการเชื่อมต่อมืออาชีพดังนั้นจึงส่งเสริมวิทยาศาสตร์ความร่วมมือกับผู้ตรวจสอบทั่วโลก ตามที่ Internetworldstats (Internetworldstats, 2016¹) อัตราการมีส่วนร่วมสำหรับการใช้อินเทอร์เน็ตอยู่ที่ 49.2% ในเดือนมิถุนายน 2016 ซึ่งครึ่งหนึ่งของประชากรโลกมีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตในปัจจุบัน แม้จะมีข้อได้เปรียบมากมายเนื่องจากการปฏิวัติทางดิจิตอลนักวิทยาศาสตร์หลายคนเริ่มกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับผลร้ายที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปต่อสุขภาพจิตของเรา (ดูภาพรวมของเล่มที่แก้ไขโดย Montag และ Reuter, 2015a).

แม้ว่าจะยังไม่ได้รับการวินิจฉัยอย่างเป็นทางการ ติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต ได้รับการประกาศเกียรติคุณ 20 เมื่อหลายปีก่อนโดย หนุ่มสาว (1996), 1998a). อาการต่างๆเช่นการหมกมุ่นอยู่กับอินเทอร์เน็ตการถอนตัวเมื่อไม่ได้ออนไลน์การพัฒนาความอดทน แต่ผลกระทบเชิงลบในชีวิตของตนเองอันเนื่องมาจากการใช้งานมากเกินไปกำลังเกิดขึ้นเป็นประเด็นสำคัญ เทาและอื่น ๆ , 2010) โปรดทราบว่านักวิจัยบางคนชอบการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาแทนการติดอินเทอร์เน็ต แต่ปัญหาของปัญหาศัพท์ยังคงไม่ได้รับการแก้ไข นอกเหนือจากข้อกำหนดเหล่านี้คนอื่น ๆ ได้นำมาใช้ข้อกำหนดเช่นการติดดิจิตอล (Thenu และ Keerthi, 2013; Ali et al., 2015) หรือการติดไซเบอร์ทำให้การอภิปรายปัญหานี้ชัดเจนยิ่งขึ้น (เช่น Billieux, 2012; ซุยซา, 2013).

ที่นี่เราเลือกที่จะใช้คำว่าอินเทอร์เน็ตติดยาเสพติดตลอดทั้งข้อความเพราะมันมักจะใช้ในวรรณคดีและดูเหมือนตรงไปตรงมามากที่สุด แท้จริงแล้วการติดตั้งหลักฐานจากการศึกษาทางด้านจิตใจและระบบประสาทได้ให้การสนับสนุนความคุ้นเคยระหว่างความผิดปกติในการใช้สารเสพติดเช่นโรคพิษสุราเรื้อรังและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปทำให้เกิดความคิดว่าการใช้อินเทอร์เน็ตที่มากเกินไป ตัวอย่างเช่นลักษณะบุคลิกภาพที่เฉพาะเจาะจงได้รับการพิจารณาว่าเป็นปัจจัยเสี่ยงสำหรับทั้งการติดอินเทอร์เน็ตรวมถึงความผิดปกติในการใช้สารเสพติด, การกำกับตนเองต่ำโดยเฉพาะและการเป็นโรคประสาทสูง (เช่น Basiaux และคณะ, 2001; Montag และคณะ, 2010, 2011a; Sariyska et al., 2014) ยิ่งไปกว่านั้นการวิจัย neuroimaging ได้พิจารณาการเปลี่ยนแปลงทางระบบประสาททั่วไปซึ่งรวมถึงปริมาณ / ความหนาแน่นของสสารสีเทาที่ลดลงในเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า (cingulate cortex (ACC)) หรือการเกิดปฏิกิริยาเกินจริงของ striatum เป็นตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับยาGoldstein และคณะ, 2009; Zhou และคณะ, 2011; Montag et al., 2015a) นอกเหนือจากความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและการดื่มแอลกอฮอล์ที่มีปัญหา (Ko et al., 2008; Yen et al., 2009) มีรายงานความสัมพันธ์กับความผิดปกติของระบบประสาทอื่น ๆ โดยเฉพาะภาวะซึมเศร้าและโรคสมาธิสั้น (ADHD)Young และ Rogers, 1998; Ha et al., 2006; Yen et al., 2007; Sariyska et al., 2015) ดังนั้นจากมุมมองที่แตกต่างกันมีการซ้อนทับระหว่างความผิดปกติในการใช้สารและการติดอินเทอร์เน็ต ยกตัวอย่างเช่นกลไกที่นำไปสู่การพัฒนาและบำรุงรักษาการติดอินเทอร์เน็ตนั้นมีลักษณะที่คล้ายคลึงกับการเสพติดรูปแบบอื่น ๆ การแบ่งปันระบบ subcortical เช่นวิถีโดปามีนที่พึ่งพึ่ง meso-limbic วิถี (Pierce และ Kumaresan, 2006) เป็นที่เข้าใจกันดีในการไกล่เกลี่ยการเสพติดยาเสพติดในฐานะที่เป็นสารตั้งต้นที่ใช้ร่วมกัน แต่มีมุมมองอื่น ๆ เนื้อหาเหล่านี้จะถูกอธิบายเพิ่มเติมในกรอบทฤษฎีต่อไปนี้

จากข้อค้นพบเช่นที่ได้กล่าวไปแล้วโครงร่างเชิงทฤษฎีจำนวนมากขึ้นจึงถูกเสนอให้เข้าใจการติดอินเทอร์เน็ต กรอบเริ่มต้นที่สำคัญเกิดจาก เดวิส (2001). หัวใจสำคัญของกรอบความคิดของเขาคือความคิดแบบคลาสสิกของแบบจำลองความเครียด - diathesis บอกว่าประวัติศาสตร์ของโรคจิตรวมกับการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและการเสริมแรงทางบวกผ่านอินเทอร์เน็ตอาจทำให้เกิดความรู้ความเข้าใจผิดเช่น "ในโลกออนไลน์ฉัน คนที่ประสบความสำเร็จ แต่ในโลกออฟไลน์ฉันเป็นใคร " ความคิดที่หลอกลวงอาจเกิดขึ้นบ่อยครั้งจากการมีปฏิสัมพันธ์ออนไลน์มากมาย (เช่นการประสบความสำเร็จในเกมคอมพิวเตอร์ออนไลน์หรือได้รับรางวัลทันทีด้วยข้อความตลกหรือใจดีผ่านช่องทางสื่อสารออนไลน์โซเชียลเช่น Facebook หรือ WhatsApp) กลไกการวนซ้ำนี้อาจส่งผลในรูปแบบทั่วไปของการติดอินเทอร์เน็ตหรือในรูปแบบที่แตกต่างกันของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปในด้านต่าง ๆ เช่นเครือข่ายสังคมออนไลน์การพนันทางอินเทอร์เน็ตการช็อปปิ้งออนไลน์การพนันออนไลน์หรือสื่อลามกออนไลน์ ความสำคัญในการแยกความแตกต่างระหว่างรูปแบบที่แตกต่างกันเหล่านี้ได้รับการสนับสนุนโดยหลักฐานเชิงประจักษ์ในการศึกษาข้ามวัฒนธรรม (Montag et al., 2015b) จากข้อมูลล่าสุดการพัฒนาล่าสุดใน DSM-5 นำไปสู่การรวมคำศัพท์เกี่ยวกับการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตในหมวดที่ 3 ว่าเป็นความผิดปกติที่เกิดขึ้นใหม่ (Petry และ O'Brien, 2013) จากหลักฐานที่เพิ่มขึ้นสำหรับพฤติกรรมการเสพติดที่หลากหลายภายใต้ "การติดอินเทอร์เน็ต" บางทีหมวดหมู่เดียวอาจเป็นมุมมองที่ค่อนข้างแคบเกินไป

นอกจากกรอบทฤษฎีทางจิตวิทยาที่อธิบายไว้ของ เดวิส (2001)รุ่นอื่น ๆ ที่ใช้ระบบประสาทอื่น ๆ ได้รับการหยิบยก รุ่นล่าสุดจาก ยี่ห้อและคณะ (2014) ไฮไลต์ความผิดปกติในวงจร fronto-striatal-limbic ในการเสพติดอินเทอร์เน็ตซึ่งอาจเป็นกุญแจสำคัญในการทำความเข้าใจพื้นฐาน neurobiological ของการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปในระดับระบบประสาทวิทยาศาสตร์ เมื่อผู้ติดอินเทอร์เน็ตกำลังเผชิญหน้ากับตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตการระเบิดของโดปามินอิกที่รุนแรงเกิดขึ้นจากภูมิภาคที่มีการตายพร้อมกับการควบคุมจากส่วนบนลงล่างบกพร่อง (ฟังก์ชั่นผู้บริหารที่บกพร่องใน มากกว่าการใช้อินเทอร์เน็ต รูปแบบทางจิตวิทยาใหม่ที่เรียกว่า I-PACE (ปฏิสัมพันธ์ของบุคคลที่มีผลต่อความรู้ความเข้าใจ - การดำเนินการ) ได้รับการหยิบยกโดย ยี่ห้อและคณะ (2016b)ซึ่งจะเน้นในบริบทของการค้นพบของเราในการอภิปราย ดงและโปเตนซา (2014) หยิบยกรูปแบบทางเลือกอื่น แต่มุ่งเน้นไปที่ความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเตอร์เน็ตอย่างมากและจะไม่ได้รับการกล่าวถึงในรายละเอียดใด ๆ ในบทความนี้ เราอ้างอิงผู้อ่านถึงต้นฉบับโดย Dong และ Potenza

แม้ว่าจะมีคนรู้จักมากแล้วเกี่ยวกับโครงสร้างสมองที่เกี่ยวข้องกับการติดอินเทอร์เน็ต แต่ไม่ค่อยมีใครรู้จักเกี่ยวกับโมเลกุลของฟังก์ชั่นสมอง (dys) พื้นฐาน การศึกษาบางอย่างได้แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์บางอย่างกับเครื่องหมายทางพันธุกรรมระดับโมเลกุล (ดูภาพรวม Montag และ Reuter, 2015a,b) และวิธีการทางเภสัชวิทยาได้ถูกหยิบยกมา (ดูภาพรวม) Camardese และคณะ, 2012, 2015) การศึกษาเหล่านี้มีหลักฐานว่าบทบาทของระบบโดปามีนและเซโรโทจิกส์ในการติดอินเทอร์เน็ตและแน่นอนว่าโดปามีนมีส่วนเกี่ยวข้องในการเสพติดทั้งหมด ตัวอย่างเช่นการศึกษาทางเภสัชวิทยาทางจิตวิทยาพบว่าการบริหารงานของ serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) อาจช่วยในการรักษาผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ตAtmaca, 2007) โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเชื่อมโยงโดปามีนิกกับการติดอินเทอร์เน็ตกำลังได้รับความสนใจมากที่สุดเนื่องจากพบว่าการปะทุโดปามิเนอร์จิคในภูมิภาคที่เกิดขึ้นนั้นเกิดขึ้นพร้อมกับกระบวนการอยาก (และเข้าใกล้แรงจูงใจต่อรางวัลทั้งหมดรวมถึงยาเสพติด) สิ่งนี้อาจนำไปสู่การลดระดับตัวรับโดปามีนเช่นเดียวกับการติดแอลกอฮอล์ (Volkow et al., 2002) ที่ต่ำกว่าโดพามีน₂ ความหนาแน่นของตัวรับมีการสังเกตในผู้ติดอินเทอร์เน็ตจากการศึกษาเอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน (PET) (Kim et al., 2011; Hou et al., 2012) ตลอดจนจากการศึกษาค้นคว้าเกี่ยวกับการสร้างพันธุกรรมของผู้ติดอินเทอร์เน็ตฮันและอัล 2007; ดูการศึกษาคู่โดย ฮาห์นและคณะ (2017) และ Vink และคณะ (2015)] นอกจากนี้การศึกษาอื่นพบว่าการเปลี่ยนแปลงทางพันธุกรรมของยีน CHRNA4 ซึ่งเกี่ยวข้องกับลักษณะวิตกกังวลและการสูบบุหรี่ก็มีความเกี่ยวข้องกับการติดอินเทอร์เน็ต (Montag et al., 2012a) ยีนนี้เป็นส่วนประกอบของทางเดิน cholinergic ของสมอง

แม้จะมีการค้นพบครั้งแรกเหล่านี้ แต่การวางโมเลกุลของการเสพติดอินเทอร์เน็ตยังคงเป็นเรื่องที่เข้าใจได้ยาก ดังนั้นจึงไม่มีกรอบงานที่ชัดเจนและแผนงานที่ชัดเจนสำหรับการศึกษาในอนาคต ด้วยเหตุนี้ภาพรวมในปัจจุบันจึงมีวัตถุประสงค์เพื่อจัดทำกรอบดังกล่าวโดยเฉพาะอย่างยิ่งมุ่งเน้นไปที่กลไกระดับโมเลกุลที่มีศักยภาพซึ่งเป็นรากฐานในการพัฒนาและบำรุงรักษาการติดอินเทอร์เน็ต เพื่อส่งเสริมกรอบดังกล่าวเราจะมุ่งเน้นไปที่สองเส้นทางที่มีประโยชน์ที่สุดในภาพรวมปัจจุบัน

อันดับแรกเรานำเสนอข้อมูลว่าระบบอารมณ์หลักสามารถเชื่อมโยงกับแง่มุมต่าง ๆ ของการติดอินเทอร์เน็ตได้อย่างไร ความแตกต่างของแต่ละบุคคลในระบบอารมณ์หลักจะถูกประเมินผ่านแบบสอบถามที่รายงานด้วยตนเองที่เรียกว่า เครื่องชั่งส่วนบุคคล (ANPS) โดย เดวิสและคณะ (2003) ในการศึกษาปัจจุบัน. ตามความรู้ของเราแบบสอบถามนี้ยังไม่ได้ถูกใช้ในการตรวจสอบการติดอินเทอร์เน็ต ในทางตรงกันข้ามกับแบบสอบถามคลาสสิกจากจิตวิทยาบุคลิกภาพซึ่งได้รับมาจากวิธีการใช้คำศัพท์ (เช่นรูปแบบบุคลิกภาพห้าปัจจัยที่โดดเด่นของบุคลิกภาพ / บิ๊กห้า), ANPS ได้รับการสร้างขึ้นบนข้ามสายพันธุ์ประสาทวิทยา (AN) ของ subcortical หลัก ระบบอารมณ์ (Panksepp, 1998b) ซึ่งดูเหมือนจะอนุรักษ์อย่างมากในสมองของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมDavis และ Panksepp, 2011).

โดยสังเขปโดยการกระตุ้นด้วยไฟฟ้าในระดับลึกของสมองสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมและความท้าทายทางเภสัชวิทยาเฉพาะทางระบบประสาทวิธีการดังกล่าวได้ระบุระบบอารมณ์หลักอย่างน้อยเจ็ดระบบซึ่งได้รับการระบุว่าต้องการการดูแลเอาใจใส่ความต้องการและการเล่น FEAR, SADNESS (aka PANIC) และ ANGER (aka RAGE) (เป็นอารมณ์เชิงลบที่สำคัญ) ซึ่งกำลังขับเคลื่อนพฤติกรรมของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมที่ไม่มีเงื่อนไขและเกี่ยวข้องกับผลกระทบและการเรียนรู้ในแฟชั่นจากล่างขึ้นบน วงจรอารมณ์โบราณเหล่านี้เป็นตัวแทนของเครื่องมือเพื่อความอยู่รอดและได้รับการแมปอย่างกว้างขวางด้วยความเคารพต่อระบบสมองของพวกเขา (Panksepp, 1998b, 2005; Panksepp และ Biven, 2012) สิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับความพยายามในการวิจัยในปัจจุบันเป็นที่รู้จักกันมากเกี่ยวกับสารสื่อประสาทพื้นฐานของพวกเขาโดยเฉพาะอย่างยิ่งกิจกรรม neuropeptide ที่เฉพาะเจาะจง

เนื่องจาก ANPS ไม่ได้รับการตรวจสอบในบริบทของการติดอินเทอร์เน็ตก่อนหน้านี้ตามสถานะของการวิจัยในปัจจุบันมันเป็นเรื่องยากที่จะหยิบยกสมมติฐานเฉพาะโดยเฉพาะเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่อาจเกิดขึ้นในระดับอาการเช่นการควบคุมอารมณ์ของปัญหาทั่วไป มาตรวัดการใช้อินเทอร์เน็ต -2 (GPIUS-2) แต่ได้รับการวิจัยมากมายที่เชื่อมโยงความแตกต่างของบุคคลในด้านอารมณ์เชิงบวก / เชิงลบในแง่ของบุคลิกภาพ (เช่นบุคลิกภาพด้านการแสดงตัวหรือความคลั่งไคล้) กับการเสพติดอินเทอร์เน็ต (ดูภาพรวมการทบทวนโดย Montag และ Reuter, 2015b) สามารถคาดหวังได้ว่าอารมณ์เชิงบวกมีความสัมพันธ์แบบตรงกันข้ามกับคะแนน GPIUS-2 ในขณะที่คะแนนที่สูงขึ้นในอารมณ์หลักเชิงลบควรเชื่อมโยงกับคะแนนที่สูงขึ้นของ GPIUS-2

ดังนั้นและประการที่สองการศึกษาปัจจุบันพยายามที่จะใช้วิธีการทางประสาทวิทยาศาสตร์ (AN) เพื่อทำความเข้าใจอารมณ์ความรู้สึกของมนุษย์ (AN)Panksepp, 1998b) เพื่อศึกษาการติดอินเทอร์เน็ต ตามที่อธิบายไว้ข้างต้นความแตกต่างของแต่ละบุคคลในระบบอารมณ์ปฐมภูมิได้รับการประเมินด้วย ANPS ในขณะที่ความแตกต่างของบุคคลในการติดอินเทอร์เน็ตได้รับการประเมินด้วยการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาทั่วไปขนาด -NOTX (GPIUS-2) Caplan (2010). เราตัดสินใจใช้แบบสอบถาม GPIUS-2 เพื่อประเมินการติดอินเทอร์เน็ต (แทนที่จะเป็นสินค้าคงเหลือแบบคลาสสิกและมีความสำคัญเช่นการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตของ Young หนุ่ม 1998b) เนื่องจาก GPIUS-2 นำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ซ้ำกันในแง่มุมที่แตกต่างกันของพฤติกรรมการใช้งานออนไลน์ที่มีปัญหาเช่นการตั้งค่า (i) สำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์กับการโต้ตอบทางสังคมจริง (ii) การลุ่มหลงทางปัญญากับอินเทอร์เน็ต และ (iv) การควบคุมอารมณ์ด้วยการใช้อินเทอร์เน็ตหรือ (v) ผลลัพธ์เชิงลบเนื่องจากการใช้มากเกินไป ความสัมพันธ์ระหว่างระบบอารมณ์หลักและแง่มุมที่แตกต่างกันของการติดอินเทอร์เน็ตถูกนำมาใช้ในการจัดเรียงระบบอารมณ์สมองของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมปฐมภูมิตามที่ได้รับการศึกษาโดยตรงจากสมองของสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมPanksepp, 1998b) ด้วยแง่มุมต่าง ๆ ของการติดอินเทอร์เน็ต

วัสดุและวิธีการ

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

N = ผู้เข้าร่วม 680 (เพศชาย 212 เพศหญิง 468 อายุ: M = 23.64, SD = 6.02) จากโครงการพฤติกรรมสมองของ Ulm Gene ซึ่งเติมในแบบสอบถาม ANPS และ GPIUS-2 ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่เป็นนักเรียน ผู้เข้าร่วมทั้งหมดให้ความยินยอม การศึกษาได้รับการอนุมัติโดยคณะกรรมการจริยธรรมของมหาวิทยาลัย Ulm, Ulm, ประเทศเยอรมนี (ข้อมูลเกี่ยวกับคณะกรรมการจริยธรรมอยู่ที่นี่: https://www.uni-ulm.de/einrichtungen/ethikkommission-der-universitaet-ulm.html).

แบบสอบถาม

ANPS ตามที่เผยแพร่โดย เดวิสและคณะ (2003ยังเห็นด้วย เดวิสและ Panksepp, 2011) ประกอบด้วยรายการ 110 ที่ประเมินอารมณ์หลักหกในเจ็ดส่วน อารมณ์เชิงบวกคือการแสวงหาการดูแลการเล่นและอารมณ์ด้านลบคือความกลัวความเศร้าและความโกรธ LUST ไม่ได้รับการประเมินเพราะที่นี่มีแนวโน้มที่จะตอบในรูปแบบที่เป็นที่ต้องการทางสังคมอาจส่งผลให้คำตอบแบบเอนเอียงที่มีผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับการตอบสนองในระดับอื่น ๆ แต่ละอารมณ์หลักได้รับการประเมินด้วยรายการ 14 โดยใช้ระดับ Likert สี่จุดตั้งแต่การไม่เห็นด้วยอย่างสิ้นเชิง (1) ถึงการยอมรับอย่างสมบูรณ์ (4) มิติเพิ่มเติมที่เรียกว่าจิตวิญญาณซึ่งรวมอยู่เนื่องจากความสำคัญที่อาจเกิดขึ้นในการรักษาผู้ติดยาเสพติด เราไม่ได้มุ่งเน้นในระดับนี้ แต่รายงานสิ่งที่ค้นพบในส่วนผลลัพธ์ แบบสอบถามฉบับภาษาเยอรมันมีการใช้ก่อนหน้านี้ (เช่นโดย Sindermann และคณะ, 2016; ในการศึกษานี้ ANPS ได้รับการตรวจสอบในบริบทของเครื่องหมาย 2D: 4D เป็นตัวบ่งชี้ของเทสโทสเตอโรนก่อนคลอดและผู้เข้าร่วมซ้อนทับกันมาก ความสอดคล้องภายในในตัวอย่างปัจจุบันมีดังนี้: SEEKING α = 0.714, CARE α = 0.811, PLAY α = 0.803, FEAR α = 0.877, ANGER α = 0.816, SADNESS α = 0.737, Spirituality α = 0.846 SEEKING อธิบายถึงผู้ที่สนใจในการแก้ปัญหาเปิดรับประสบการณ์ใหม่ ๆ เช่นการสำรวจสิ่งใหม่ ๆ และผู้ที่มีความอยากรู้อยากเห็น / อยากรู้อยากเห็น แคร์อธิบายถึงคนที่สนุกกับการอยู่กับเด็กและสัตว์เลี้ยงเล็กรู้สึกใจอ่อนและชอบที่จะดูแลผู้อื่นโดยเฉพาะคนที่ป่วย นอกจากนี้ผู้คนที่มีระดับการดูแลสูงมักชอบความรู้สึกของผู้อื่นที่ต้องการ ระดับการเล่นเป็นเรื่องเกี่ยวกับความสนุกสนานเมื่อเปรียบเทียบกับการมีจิตใจที่จริงจังมากขึ้น นอกจากนี้ยังรวบรวมหากผู้คนชอบเล่นเกมที่มีการสัมผัสทางกายภาพและเพลิดเพลินกับอารมณ์ขันและเสียงหัวเราะ คนที่ให้คะแนนสูงในระดับนี้มักจะขี้เล่นมีความสุขและสนุกสนานมากขึ้น FEAR ถูกกำหนดให้เป็นความรู้สึกกังวลและเครียดกังวลมากและครุ่นคิดถึงปัญหาชีวิตที่อาจเป็นอันตรายรวมถึงแนวโน้มที่จะนอนไม่หลับเพราะความกังวลและโดยทั่วไปจะไม่กล้าหาญ ถ้าคนทำคะแนนได้สูงสุดใน SADNESS คน ๆ นั้นจะรู้สึกเหงานึกถึงคนที่คุณรัก / ความสัมพันธ์ในอดีตมักจะรู้สึกเศร้าเมื่ออยู่คนเดียว โดยทั่วไปแล้วคนเหล่านี้มักจะร้องไห้บ่อย คนที่มีคะแนนสูงในความโกรธมักจะถูกทำให้หงุดหงิดง่ายหงุดหงิดและหงุดหงิดง่าย (ซึ่งมักจะนำไปสู่ความรู้สึกโกรธซึ่งอาจมีอยู่และแสดงออกด้วยวาจาหรือทางร่างกาย) ระดับจิตวิญญาณเป็นเรื่องเกี่ยวกับความรู้สึกเชื่อมโยงกับมนุษยชาติและการสร้างเช่นเดียวกับการดิ้นรนเพื่อสันติภาพและความสามัคคีภายในDavis et al., 2003).

ANPS ได้รับการเชื่อมโยงกับตัวแปรทางชีววิทยาหลายอย่างรวมถึงปริมาณ amygdala เรียบร้อยแล้ว (Reuter et al., 2009) พันธุศาสตร์โมเลกุล (Felten และคณะ, 2011; Montag et al., 2011b; เครื่องมือและอื่น ๆ , 2014) เครื่องหมาย 2D: 4D เป็นมาตรการทางอ้อมของฮอร์โมนเพศชายก่อนคลอด (Sindermann และคณะ, 2016) และยังมีการประมาณค่าความสามารถในการถ่ายทอดทางพันธุกรรมพร้อมใช้งานเนื่องจากการศึกษาแฝดล่าสุด (Montag และคณะ, 2016) ยิ่งไปกว่านั้นการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้หลายแห่งยังเผยให้เห็นคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ดี (และความมั่นคง) ของมาตรการ ANPS (Pingault และคณะ, 2012; Geir et al., 2014; Orri et al., 2016) การศึกษาใหม่จำนวนมากใช้ ANPS ในบริบททางคลินิกด้วยFarinelli และคณะ 2013; Karterud et al., 2016).

GPIUS-2 โดย Caplan (2010) ประกอบด้วยรายการ 15 ที่ประเมินความแตกต่างของบุคคลในการติดอินเทอร์เน็ต ความน่าเชื่อถือของคะแนนเต็มประกอบด้วยรายการ 15 ทั้งหมดคือα = 0.898 ในการศึกษาปัจจุบัน นอกจากนี้สามรายการในรูปแบบหนึ่ง subscale เสมอพร้อมด้วยคำอธิบายต่อไปนี้และมีความสอดคล้องภายในรายงานในวงเล็บ: การตั้งค่าสำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์ (α = 0.830), การควบคุมอารมณ์ (α = 0.854), ความลุ่มหลงทางปัญญา (α = 0.726) ใช้ (α = 0.877), ผลลัพธ์เชิงลบ (α = 0.872) (Caplan, 2010; พี 1093) เราทราบว่ามันเป็นไปได้ที่จะรวมการใช้งานอินเทอร์เน็ตขนาดบังคับและความลุ่มหลงทางปัญญาเข้ากับปัจจัยที่เรียกว่าการควบคุมตนเองไม่เพียงพอ สำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับการเชื่อมโยงกับ ANPS เราจะนำเสนอระดับข้อมูลที่ละเอียดยิ่งขึ้น เวอร์ชั่นภาษาเยอรมันถูกใช้งานมาก่อน Montag และคณะ (2015b).

การวิเคราะห์ทางสถิติ

ด้วยขนาดตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ของตัวอย่างปัจจุบันการวิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดได้ถูกนำมาใช้โดยใช้การทดสอบแบบพารามิเตอร์Bortz, 2005) ก่อนอื่นเราจะรายงานอิทธิพลของเพศที่มีต่อ GPIUS-2 และ ANPS โดยใช้ T- การทดสอบ นอกจากนี้อายุยังสัมพันธ์กับตัวแปรทั้งหมดโดยใช้สหสัมพันธ์ของเพียร์สัน ในขั้นตอนต่อมา GPIUS-2 และ ANPS มีความสัมพันธ์กัน นอกจากนี้ยังมีการนำเสนอความสัมพันธ์เหล่านี้สำหรับชายและหญิงแยกกัน หากอายุสัมพันธ์กับตัวแปรใด ๆ จะมีการรายงานความสัมพันธ์บางส่วนโดยพิจารณาจากอายุเป็นตัวแปรควบคุม ในที่สุดแบบจำลองการถดถอยตามลำดับชั้นได้ถูกนำมาใช้เพื่อทำนายคะแนน GPIUS-2 โดยรวมและคะแนนย่อย ในระหว่างการวิเคราะห์เหล่านี้เราได้ตรวจสอบอิทธิพลของอายุเพศ (รหัสจำลอง: ชาย“ 0” หญิง“ 1”) ในช่วงแรกซึ่งตามมาด้วยช่วงที่สองซึ่งรวมถึงอารมณ์หลักเชิงบวกที่เกี่ยวข้อง บล็อกที่สามตามด้วยอารมณ์หลักเชิงลบที่เกี่ยวข้อง เครื่องชั่ง ANPS ที่เกี่ยวข้องคือเครื่องชั่ง ANPS ทั้งหมดซึ่งมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับมาตราส่วน GPIUS-2 ตามลำดับในตัวอย่างทั้งหมด เหตุผลในการแทรกอารมณ์เชิงลบในช่วงที่สามนั้นมาจากความจริงที่ว่าอารมณ์เชิงลบมีบทบาทสำคัญในการติดยา (โดยเฉพาะในช่วงปลาย) และเราคาดการณ์ว่าแม้จะได้พิจารณาสังคม - ประชากรศาสตร์และอารมณ์หลักเชิงบวกแล้วก็ตาม ผลกระทบควรสามารถอธิบายการเพิ่มขึ้นของความแปรปรวนในตัวแปร GPIUS-2

ผลสอบ

ผลของเพศและอายุที่มีต่อ GPIUS-2 และเครื่องชั่ง ANPS

สำหรับ ANPS ผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญของเพศถูกพบบนตาชั่งดูแล [t₍₆₇₈₎ = −13.44 p <0.001], กลัว [t₍₆₇₈₎ = −7.41 p <0.001] โกรธ [t₍₆₇₈₎ = −3.15 p = 0.002], SADNESS [t₍₆₇₈₎ = −8.60 p <0.001] และ Spirituality [t₍₆₇₈₎ = −2.63 p = 0.009] ตัวเมียมีคะแนนสูงกว่าในเครื่องชั่ง ANPS เหล่านี้ทั้งหมด คะแนนของระดับ GPIUS-2 โดยรวม [t₍₆₇₈₎ = 3.63, p <0.001] เช่นเดียวกับมาตราส่วนที่ต้องการสำหรับปฏิสัมพันธ์ทางสังคมออนไลน์ [t₍₆₇₈₎ = 4.66, p <0.001] การบังคับใช้อินเทอร์เน็ต [t₍₆₇₈₎ = 2.98, p = 0.003] และผลลัพธ์เชิงลบ [t₍₆₇₈₎ = 5.10, p <0.001] แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเพศ ในเครื่องชั่งทั้งหมดนี้ผู้ชายได้คะแนนสูงกว่าเพศหญิง ค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของเครื่องชั่งทั้งหมดสำหรับทั้งตัวอย่างและแยกกันสำหรับชายและหญิงแสดงอยู่ในตาราง 1, 2.

 
ตาราง 1 หมายถึงและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของเครื่องชั่ง GPIUS-2 ในตัวอย่างทั้งหมดรวมทั้งแยกตามเพศ. 

 
ตาราง 2 หมายถึงและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ ANPS ในตัวอย่างทั้งหมดรวมทั้งแยกตามเพศ. 

อายุมีความสัมพันธ์อย่างมากกับ ANPS scale CARE (r = −0.12 p = 0.001) เล่น (r = −0.19 p <0.001), ความกลัว (r = −0.11 p = 0.006), SADNESS (r = −0.11 p = 0.005) และจิตวิญญาณ (r = 0.11, p = 0.004) และการควบคุมอารมณ์ย่อย GPIUS-2 (r = −0.10 p = 0.011)

ความสัมพันธ์บางส่วนระหว่าง GPIUS-2 และ ANPS

เมื่อพบความสัมพันธ์ระหว่างอายุกับเครื่องชั่ง ANPS หลายเครื่องรวมถึงเครื่องชั่ง GPIUS-2 หนึ่งเครื่องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เพิ่มเติมทั้งหมดจะดำเนินการโดยใช้ความสัมพันธ์บางส่วน อายุถูกนำมาใช้เป็นตัวแปรควบคุม

ตาราง 3 แสดงความสัมพันธ์บางส่วนระหว่างเครื่องชั่ง ANPS และ GPIUS-2 ในตัวอย่างทั้งหมด ระดับการค้นหาของ ANPS มีความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญกับเกือบทุกเกล็ดของ GPIUS-2 ยกเว้นการควบคุมอารมณ์ ระดับการดูแลมีความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญกับคะแนน GPIUS-2 โดยรวมและการตั้งค่าระดับย่อยสำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์การใช้อินเทอร์เน็ตที่ต้องกระทำและผลลัพธ์เชิงลบ ระดับการเล่นของ ANPS นั้นมีความสัมพันธ์เชิงลบกับ GPIUS-2 ทุกระดับยกเว้นการใช้งานอินเทอร์เน็ตซึ่งต้องกระทำ FEAR มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเครื่องชั่ง GPIUS-2 ทั้งหมด ความโกรธมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับคะแนน GPIUS-2 โดยรวมการตั้งค่าสำหรับการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมออนไลน์การควบคุมอารมณ์และการลุ่มหลงทางปัญญา SADNESS มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับเครื่องชั่ง GPIUS-2 ทั้งหมดยกเว้นผลลัพธ์เชิงลบย่อย (มีเพียงความสำคัญของแนวโน้มเท่านั้นที่พบที่นี่ r = 0.08) จิตวิญญาณไม่มีความสัมพันธ์กับเครื่องชั่ง GPIUS-2 ใด ๆ ความสัมพันธ์ส่วนใหญ่ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับเครื่องชั่ง SEEKING และ FEAR) ที่กล่าวถึงนั้นมีนัยสำคัญยังคงมีความสำคัญแม้หลังจากการแก้ไขสำหรับการทดสอบหลายครั้ง (0.05 / 42 = 0.00119)

    

ตาราง 3 สหสัมพันธ์บางส่วนระหว่าง ANPS และเครื่องชั่ง GPIUS-2 ถูกแก้ไขสำหรับอายุในตัวอย่างทั้งหมด.

ดังที่เห็นในตาราง 4ในตัวอย่างชาย SEEKING และเครื่องชั่ง GPIUS-2 นั้นเชื่อมโยงกันในทางลบอย่างมีประสิทธิภาพ เฉพาะความสัมพันธ์ระหว่างการแสวงหาและการควบคุมอารมณ์ไม่ถึงความสำคัญ ความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างระดับการดูแลและ GPIUS-2 คือความสัมพันธ์เชิงลบกับการตั้งค่าระดับล่างสำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์ ระดับการเล่นมีความสัมพันธ์ทางลบอย่างมีนัยสำคัญกับเครื่องชั่ง GPIUS-2 ทั้งหมด เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง FEAR และเครื่องชั่ง GPIUS-2 ทั้งหมดความสัมพันธ์ทั้งหมดมีนัยสำคัญและเป็นบวก จากบันทึกย่อความสัมพันธ์เหล่านี้ยังคงมีความสำคัญแม้หลังจากการแก้ไขสำหรับการทดสอบหลายครั้ง (0.05 / 42 = 0.00119) ยกเว้นความสัมพันธ์กับผลลัพธ์เชิงลบของสเกล ระดับความโกรธมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับคะแนน GPIUS-2 โดยรวมและการตั้งค่าระดับย่อย GPIUS-2 สำหรับการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมออนไลน์การลุ่มหลงทางปัญญาและการใช้อินเทอร์เน็ตที่ต้องกระทำ ความสัมพันธ์ระหว่าง ANGER และผลลัพธ์เชิงลบระดับล่างล้มเหลวอย่างมีนัยสำคัญ (p = 0.13) เช่นเดียวกันกับสมาคมที่มีการควบคุมอารมณ์ (p = 0.11) ระดับ SADNESS มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับเครื่องชั่ง GPIUS-2 ทั้งหมด สเกลวิญญาณอีกครั้งไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับเครื่องชั่งน้ำหนัก GPIUS-2 ใด ๆ

 
ตาราง 4 ความสัมพันธ์บางส่วนระหว่าง ANPS และเครื่องชั่ง GPIUS-2 ถูกแก้ไขสำหรับอายุในตัวอย่างย่อยชาย. 

ดังที่เห็นในตาราง 5ระดับการค้นหานั้นมีความสัมพันธ์ทางลบอย่างมีนัยสำคัญกับเครื่องชั่ง GPIUS-2 ทั้งหมดยกเว้นการควบคุมอารมณ์และการใช้อินเทอร์เน็ตแบบบังคับในตัวอย่างหญิง ระดับ CARE นั้นเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์และผลลัพธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญเท่านั้น ระดับการเล่นของ ANPS นั้นมีความสัมพันธ์เชิงลบกับคะแนน GPIUS-2 โดยรวมความพึงพอใจต่อการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมออนไลน์ความลุ่มหลงทางปัญญาและผลลัพธ์เชิงลบ เกล็ดของ FEAR และ SADNESS ของ ANPS มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเครื่องชั่ง GPIUS-2 ทั้งหมด ความสัมพันธ์ทั้งหมดระหว่างสเกล FEAR และเครื่องชั่ง GPIUS-2 และความสัมพันธ์ระหว่าง SADNESS และเครื่องชั่ง GPIUS-2 ส่วนใหญ่จะยังคงมีความสำคัญแม้หลังจากการแก้ไขสำหรับการทดสอบหลายครั้ง (0.05 / 42 = 0.00119) ความโกรธมีความสัมพันธ์ทางบวกกับคะแนน GPIUS-2 โดยรวมอย่างมีนัยสำคัญการตั้งค่าสำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์การควบคุมอารมณ์และการลุ่มหลงทางปัญญา ในที่สุดขนาดทางจิตวิญญาณก็มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับผลลบด้านล่างของ GPIUS-2 เท่านั้น

 
ตาราง 5 ความสัมพันธ์บางส่วนระหว่างเครื่องชั่ง ANPS และเครื่องชั่ง GPIUS-2 ที่ถูกแก้ไขสำหรับอายุในกลุ่มย่อยหญิง. 

โดยสรุปจากตัวอย่างทั้งหมดรวมถึงตัวอย่างที่เป็นเพศชายและเพศหญิงเท่านั้นเกล็ด ANPS ที่ได้รับผลกระทบทางบวก (SEEKING, CARE, PLAY) นั้นเชื่อมโยงในทางลบกับเกล็ด GPIUS-2 เกือบทั้งหมด ในทางตรงกันข้าม ANPS สเกลของผลกระทบเชิงลบ (FEAR, ANGER, SADNESS) นั้นเชื่อมโยงกับ GPIUS-2 ส่วนใหญ่ในเพศ

การถดถอยแบบขั้นตอน

ในขั้นตอนถัดไปการวิเคราะห์การถดถอยแบบขั้นตอนถูกนำมาใช้ ดังนั้นจำนวนของความแปรปรวนที่อธิบายในเครื่องชั่ง GPIUS-2 ผ่านอายุเพศและเครื่องชั่ง ANPS ผลลัพธ์สำหรับคะแนน GPIUS-2 โดยรวมเช่นเดียวกับคะแนนย่อยจะแสดงในตาราง 6-11.

 
ตาราง 6 แบบจำลองการถดถอยตามลำดับชั้นสำหรับคะแนน GPIUS-2 โดยรวม. 

 
ตาราง 7 แบบจำลองการถดถอยตามลำดับชั้นสำหรับการกำหนดลักษณะย่อยของ GPIUS-2 สำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์. 

 
ตาราง 8 แบบจำลองการถดถอยตามลำดับชั้นสำหรับการควบคุมอารมณ์ subscale GPIUS-2. 

 
ตาราง 9 แบบจำลองการถดถอยตามลำดับชั้นสำหรับความลุ่มหลงทางปัญญา subscale GPIUS-2. 

 
ตาราง 10 แบบจำลองการถดถอยตามลำดับชั้นสำหรับการใช้งานอินเทอร์เน็ตระดับล่างที่บังคับได้ของ GPIUS-2. 

 
ตาราง 11 แบบจำลองการถดถอยตามลำดับชั้นสำหรับผลลัพธ์เชิงลบในระดับ GPIUS-2. 

เพศมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อเครื่องชั่ง GPIUS-2 ทั้งหมดที่มีเพศชายแสดงคะแนนสูงกว่าเมื่อเทียบกับเพศหญิง ยิ่งไปกว่านั้นหลังจากที่อารมณ์ความรู้สึกเชิงบวกเบื้องต้นรวมอยู่ในแบบจำลองแล้วในขั้นตอนที่สองอารมณ์หลักเชิงลบก็ยังคงอธิบายความแปรปรวนส่วนสำคัญในเครื่องชั่ง GPIUS-2 ส่วนใหญ่เมื่อรวมอยู่ในขั้นตอนที่สาม เฉพาะในรูปแบบการถดถอยสำหรับการตั้งค่าระดับ GPIUS-2 สำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์ไม่มีอารมณ์หลักเชิงลบอธิบายถึงส่วนสำคัญของความแปรปรวนในช่วงอายุเพศและอารมณ์หลักในเชิงบวก โดยสรุปโดยเฉพาะมาตราส่วน FEAR และ SADNESS เป็นเครื่องชั่ง ANPS ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดกับเครื่องชั่งเกือบทั้งหมด (ย่อย) ของ GPIUS-2 ทั้งสองมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเครื่องชั่ง GPIUS-2 (ย่อย) ที่สอดคล้องกัน

การสนทนา

พูดคุยเรื่องทั่วไป

เพื่อความรู้ของเราการศึกษาปัจจุบันตรวจสอบเป็นครั้งแรกว่าความแตกต่างของแต่ละบุคคลในระบบอารมณ์หลักที่ประเมินโดย ANPS เกี่ยวข้องกับความแตกต่างของแต่ละบุคคลในแนวโน้มไปสู่การติดอินเทอร์เน็ต พิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างความแตกต่างระหว่างบุคคลใน ANPS และคะแนนรวมของ GPIUS-2 เห็นได้ชัดว่าคะแนนที่สูงขึ้นในทุกระบบอารมณ์ปฐมภูมิเชิงลบ (FEAR, SADNESS, ANGER) นั้นเชื่อมโยงอย่างมั่นคงกับแนวโน้มที่สูงขึ้นต่อการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในขณะที่ผลลัพธ์กลับเป็นระบบอารมณ์เชิงบวกทั้งหมด นอกจากนี้ คะแนนการติดอินเทอร์เน็ตโดยรวมสามารถทำนายได้ดีที่สุดโดยคะแนนที่สูงขึ้นของทั้งระบบ FEAR และ SADNESS หรือคะแนนที่ต่ำกว่าในระบบ CARE. สิ่งนี้จะขีดเส้นใต้ความสัมพันธ์ที่อธิบายไว้แล้วระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความซึมเศร้า Sariyska et al., 2015) แต่ยังเชื่อมโยงระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและโรคประสาท (เช่น Hardie และ Tee, 2007; Montag และคณะ, 2010) มันได้รับการกล่าวถึง (Davis และ Panksepp, 2011; Montag, 2014) ความแตกต่างของแต่ละบุคคลในระบบอารมณ์หลักสามารถเป็นตัวแทนส่วนที่เก่าแก่ที่สุดของวิวัฒนาการของมนุษย์บุคลิกภาพและความกลัว / ความเศร้าโศกดูเหมือนจะเกี่ยวข้องอย่างแน่นหนากับโรคประสาท (ดู Montag และคณะ, 2013; Sindermann และคณะ, 2016).

การกำหนดแง่มุมที่แตกต่างของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปนั้นมีความสำคัญสำหรับทั้งสองงานวิจัยด้านระบบประสาทและการปฏิบัติทางคลินิก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการศึกษาในปัจจุบันแง่มุมที่แตกต่างของการติดอินเทอร์เน็ตมีความสัมพันธ์กับระบบอารมณ์หลักที่ประเมินโดย ANPS การตั้งค่าสูงสำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์ดูเหมือนจะทำนายได้ดีที่สุดด้วยคะแนนเล่นต่ำ แม้ว่าการศึกษาปัจจุบันจะไม่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลไกเชิงสาเหตุเช่นคะแนนการเล่นต่ำอาจเป็นสิ่งจูงใจหรือเป็นผลมาจากการติดอินเทอร์เน็ต แต่การค้นพบนี้มีความสำคัญสำหรับการระบุบุคลิกภาพที่เกี่ยวข้องที่เป็นไปได้. ในมุมมองของเราลิงก์เชิงลบระหว่าง PLAY และการตั้งค่าสำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์นั้นน่าสนใจเนื่องจาก (i) การถกเถียงเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและ ADHD (Yoo และคณะ 2004; Sariyska et al., 2015) และ (ii) เช่นเดียวกับความเป็นไปได้ของการเล่นโซเชียลก่อนวัยอันควรในเด็กที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคสมาธิสั้น (ในที่สุด)Panksepp, 1998a, 2008) อันที่จริงการศึกษาในสัตว์ได้ให้หลักฐานเบื้องต้นว่าการขาดการเล่นที่หยาบและเกลือกกลิ้งในสัตว์เล็กอาจนำไปสู่อาการสมาธิสั้น (Panksepp และคณะ, 2003) บทสรุปของเรื่องนี้อาจเป็นไปได้ว่าการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปในเด็กอาจนำไปสู่การเล่นทางสังคมในโลกแห่งความเป็นจริงที่ลดลงซึ่งอาจส่งเสริมการพัฒนาของอาการสมาธิสั้น ปฏิสัมพันธ์เหล่านี้ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปและการพัฒนาของสมาธิสั้นอาจจะมีการสำรวจเพิ่มเติมในการศึกษาในอนาคต (เห็นได้ชัดว่าสาเหตุการเชื่อมโยงไม่สามารถระบุได้จากการศึกษาสหสัมพันธ์ข้ามส่วนเช่นปัจจุบัน)

พิจารณาหลายแง่มุมของการควบคุมอารมณ์และความลุ่มหลงกับอินเทอร์เน็ต เป็นที่น่าสังเกตว่าคะแนน SADNESS เป็นหนึ่งในตัวพยากรณ์ที่ดีที่สุดสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตที่ตรวจสอบด้วย GPIUS-2 ดังนั้นบุคคลที่ให้คะแนนสูงในมิติบุคลิกภาพ SADNESS อาจใช้อินเทอร์เน็ตเป็นตัวแทนสังคมในการควบคุมอารมณ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรู้สึกว่าอารมณ์“ ต่ำ” หรืออารมณ์เสียตามที่ระบุโดยรายการที่เกี่ยวข้องของ GPIUS-2 (Caplan, 2010; พี 1093) ดังนั้นการค้นพบในปัจจุบันสามารถตีความได้สองวิธี: (i) บุคคลที่มี SADNESS สูงอาจต้องการลดอารมณ์ความรู้สึกเชิงลบของพวกเขาโดยการใช้อินเทอร์เน็ตแบบถาวรมากขึ้นเมื่อเปรียบเทียบกับผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ถ่อมตัว (ii) หรือเป็นไปได้ว่าความเศร้าที่เพิ่มขึ้นในระบบอารมณ์หลักอาจเป็นผลระยะยาวของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป เนื่องจาก ANPS วัดลักษณะระยะยาวและไม่ใช่สถานะระยะสั้นและลักษณะบุคลิกภาพถือว่าค่อนข้างคงที่ตลอดระยะเวลานาน (Edmonds et al., 2008; Orri et al., 2016) เราขอแนะนำให้คำอธิบายแรกอาจจะเหมาะสมกว่า แน่นอนว่าสิ่งนี้จะต้องได้รับการประเมินด้วยการออกแบบตามยาว

สุดท้ายนี้ให้เราพิจารณาแง่มุมของการใช้อินเทอร์เน็ตเชิงบังคับและผลลัพธ์เชิงลบอันเนื่องมาจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป: การใช้อินเทอร์เน็ตแบบบีบบังคับอาจสะท้อนถึงการสูญเสียการควบคุมที่เกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป อันที่จริงคะแนนการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่สูงที่สุดคาดการณ์ได้ดีที่สุดจากคะแนน FEAR ที่สูงซึ่งแสดงให้เห็นว่าความวิตกกังวลสูงเรื้อรังอาจเป็นหัวใจของการใช้งานที่ต้องกระทำ นอกจากนี้ผลลัพธ์เชิงลบสามารถทำนายได้ดีที่สุดโดยคะแนน SEEKING ต่ำแนะนำสมมติฐานว่า i) คะแนน SEEKING ที่ต่ำนั้นเป็นผลลัพธ์เชิงลบของอินเทอร์เน็ตมากเกินไปหรือ ii) การแสวงหาต่ำซึ่งเป็นลักษณะทางอารมณ์หลัก (รัฐธรรมนูญ) ซึ่งอาจเป็น คาดว่าจะลดการเป็นกลุ่มสังคมบุคคลจะแสดงปฏิสัมพันธ์ที่เพิ่มขึ้นกับวัตถุที่ไม่มีชีวิต (ซึ่งพวกเขาสามารถควบคุมได้เต็มรูปแบบ) ยอมให้ติดอินเทอร์เน็ต (ซึ่งสามารถอธิบายได้ว่าเป็นผลลบอย่างน้อยจากมุมมองภายนอก). หมายเหตุสุดท้าย: มาตรวัด ANPS FEAR นั้นส่วนใหญ่ออกแบบมาเพื่อประเมินความวิตกกังวลเล็กน้อยและไม่กลัวอย่างรุนแรง สำหรับการสนทนาและมาตรการเพิ่มเติมสำหรับการคลายความวิตกกังวลและความกลัวดู (Markett และคณะ, 2014; Reuter et al., 2015).

สู่ความเข้าใจระดับโมเลกุลเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ต

ในการอภิปรายเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ตและการรวมอยู่ในการวิจัย ICD-11 ที่กำลังจะเกิดขึ้นได้ดำเนินการในจิตวิทยาคลาสสิกและประสาทวิทยาศาสตร์ที่ให้การสนับสนุนสำหรับมุมมองที่การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปอาจเป็นลักษณะที่ติดยาเสพติด ยี่ห้อและคณะ, 2014; Montag et al., 2015a) ในระบบประสาทหลักฐานที่โดดเด่นที่สุดในการทำความเข้าใจการติดอินเทอร์เน็ตได้มาจากการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) และการศึกษาอิเล็คโทรนิคภาพรังสีแบบคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (EEG) และการศึกษาเอกซเรย์คอมพิวเตอร์โพซิตรอน Kim et al., 2011; ดูภาพรวมโดย Montag et al., 2015a) จนถึงปัจจุบันหลักฐานโดยตรงสำหรับการสนับสนุนทางโมเลกุลของการติดอินเทอร์เน็ตยังคงกระจัดกระจาย (ยกเว้นการศึกษาที่กล่าวมาข้างต้นไม่กี่ข้อจากพันธุศาสตร์ระดับโมเลกุลและจิตวิทยาเภสัชวิทยา) นอกเหนือจากงานแนะแนวดังกล่าวแล้วยังไม่มีกรอบงานเชิงทฤษฎีที่สามารถจัดทำแผนงานที่สอดคล้องกันสำหรับการศึกษาเกี่ยวกับโมเลกุลของการติดอินเทอร์เน็ต ดังนั้นเราจึงต้องการใช้ผลจากการศึกษาในปัจจุบันโดยใช้มาตรการรายงานตนเองประเมินความแตกต่างของแต่ละบุคคลในการติดอินเทอร์เน็ตและลักษณะทางอารมณ์หลักเพื่อช่วยสร้างแบบจำลองเบื้องต้นเกี่ยวกับพื้นที่สมองและที่สำคัญกว่านั้น ซึ่งสารสื่อประสาทพื้นฐาน ในปัจจุบันอาจช่วยให้ความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ตได้ ประโยชน์ของวิธีการดังกล่าวได้ถูกนำไปใช้เมื่อเร็ว ๆ นี้เพื่อแสดงให้เห็นว่าการแสดงอารมณ์ทางสีหน้าโดยการทำงานของ Paul Ekman สามารถรวมเข้ากับกรอบทฤษฎีทางจิตประสาทสัมผัสเพื่อศึกษาพื้นฐานของโมเลกุล / สารสื่อประสาทในสมองของการแสดงออกทางอารมณ์ของมนุษย์ได้อย่างไร (Montag และ Panksepp, 2016) ความคิดดังกล่าวได้รับการหยิบยกเป็นความคิดที่ใช้การได้ในด้านจิตวิทยาบุคลิกภาพ (Montag และ Reuter, 2014).

เราจัดทำแผนงานอย่างละเอียด (เช่นสมมุติฐานการทำงาน) สำหรับแนวคิดดังกล่าวในตาราง 12ที่ซึ่งเราทราบถึงความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดในปัจจุบันระหว่างแง่มุมที่แตกต่างหลากหลายของการติดอินเทอร์เน็ต (ตามการประเมินโดย GPIUS-2) และเป็นไปได้มากที่สุด (กล่าวคือระบบอารมณ์หลักที่เกี่ยวข้องมากที่สุดในปัจจุบัน) คือทางด้านซ้ายของตาราง 12 ส่วนย่อยของการสะท้อน GPIUS-2 (บางส่วน แต่ไม่ทั้งหมด) อาการที่สำคัญของการเสพติดอินเทอร์เน็ตจะถูกนำเสนอร่วมกันกับเครือข่ายทางอารมณ์หลักที่เชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดของพวกเขาที่ได้มาจากการศึกษาแบบสอบถามปัจจุบัน ทางด้านขวาโครงสร้างระบบประสาทรวมถึงสารสื่อประสาท / neuropeptide ที่เกี่ยวข้องนั้นถูกสรุปว่ามีการเปิดใช้งานหรือยับยั้งวงจรประสาทของเซลล์ประสาทแต่ละระบบที่เน้นระบบอารมณ์หลักที่แตกต่างกัน อีกครั้งนี้เป็นไปได้เนื่องจากระบบอารมณ์หลักได้รับการแมปในรายละเอียดเกี่ยวกับ neuroanatomy และ neurotransmitter / neuropeptides ANPS ถูกสร้างขึ้นบนพื้นหลังของข้อมูลเหล่านี้ (ดูการมองเห็นโดยรวม Panksepp, 1998b, 2011).

    

ตาราง 12 บทสรุปของระบบอารมณ์หลักข้ามสายพันธุ์และโครงสร้าง neuroanatomical และสารสื่อประสาท / neuropeptides (ข้อมูลที่นำมาจาก Panksepp, 1998b, 2011; Montag และ Panksepp, 2016).

ด้วยการเชื่อมโยง cross-species Affective Neuroscience เข้ากับการศึกษาการติด Internet ทำให้เกิดกรอบการเชื่อมโยงกันซึ่งในที่สุดอาจทำให้ผู้ตรวจสอบสามารถทดสอบผู้สมัครโมเลกุลสมองหลายคนที่อาจช่วยเราจำแนกลักษณะและเข้าใจการติดอินเทอร์เน็ตได้ดีขึ้น การบูรณาการดังกล่าวอาจเอื้อต่อการพัฒนาวิธีการรักษาสำหรับปัญหาที่หลากหลายของการติดอินเทอร์เน็ต ที่นี่เราต้องการเพิ่มปัญหาที่สำคัญ รูปแบบใหม่ล่าสุดที่เรียกว่า I-PACE (ปฏิสัมพันธ์ของบุคคลที่มีผลต่อความรู้ความเข้าใจ - การดำเนินการ) ได้รับการเผยแพร่เพื่ออธิบายว่าการกำเนิดของการติดอินเทอร์เน็ตสามารถชี้แจงเพิ่มเติมได้โดยการโต้ตอบดังกล่าวของตัวแปร (ยี่ห้อและคณะ, 2016b) เฟรมเวิร์กของเราสามารถรวมเข้ากับโมเดลนี้ได้เนื่องจาก I-PACE รวมถึงการยอมรับด้านชีวจิตของบุคคลที่เป็นตัวแทนของความยืดหยุ่นหรือปัจจัยเสี่ยงสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต

ในรายละเอียดแบบจำลอง I-PACE ของความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจงแสดงถึงแบบจำลองกระบวนการซึ่งรวมทางชีวภาพ (เช่นพันธุศาสตร์) รวมถึงลักษณะทางจิตวิทยา (เช่นประสบการณ์วัยเด็กตอนต้น) ของบุคคลเป็นปัจจัยเสี่ยง ปัจจัยที่คาดการณ์ไว้เหล่านี้มีความคิดที่จะโต้ตอบกับปัจจัยอื่น ๆ เช่นตัวอย่างเช่นสไตล์การเผชิญปัญหาหรืออคติที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต ตามแบบจำลองการเกิดขึ้นร่วมและการมีปฏิสัมพันธ์ของปัจจัยที่ไม่เอื้ออำนวยนำไปสู่สถานการณ์ที่ - จากมุมมองทางปัญญาและอารมณ์ของบุคคล - การใช้อินเทอร์เน็ตเป็นสิ่งที่ดี หากการใช้อินเทอร์เน็ตถูกมองว่าเป็นสิ่งที่น่าพึงพอใจรูปแบบทางจิตวิทยาภายใน (เช่นอคติ) สามารถนำไปสู่ความเข้าใจว่าการใช้งานอินเทอร์เน็ตนั้นถูกเสริมแรงอย่างไร สิ่งนี้เสริมความแข็งแกร่งให้กับการใช้อินเทอร์เน็ตในสถานการณ์ในอนาคตที่คล้ายคลึงกันส่งผลให้เกิดรูปแบบพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสม

ด้วยการสูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตและผลกระทบเชิงลบที่เกิดขึ้นกับการใช้ชีวิตประจำวันทำให้เกิดความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจง เช่น ยี่ห้อและคณะ (2016b) กล่าวถึงโดยพิจารณาจากการสนับสนุนทางพันธุกรรมเป็นปัจจัยโน้มถ่วงสำหรับการเกิดขึ้นของความผิดปกติของการใช้งานอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะผลของการศึกษาในปัจจุบัน (ด้วยความเคารพเป็นพิเศษต่อตาราง 12) สามารถใช้เพื่อสร้างสมมติฐานเฉพาะเกี่ยวกับโมเลกุลหรือการสนับสนุนทางพันธุกรรมของโมเลกุลที่ทำให้เกิดความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ ตัวอย่างเช่นวงจรประสาทของ SADNESS เป็นที่ทราบกันว่าถูกลดทอนโดย neuropeptide oxytocin (Panksepp, 1998b) เนื่องจาก SADNESS ได้รับการเชื่อมโยงกับคะแนน GPIUS-2 โดยรวมและ subfacets เช่นการควบคุมอารมณ์ในการศึกษาปัจจุบันระดับ oxytocin (ต่ำ) อาจเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการเกิดขึ้นของการติดอินเทอร์เน็ตบนต่อมไร้ท่อ แต่ยังรวมถึงระดับพันธุกรรมระดับโมเลกุล ตัวอย่างเช่นความเห็นอกเห็นใจต่ำซึ่งมีลิงก์ที่เชื่อมโยงไปยัง oxytocin ได้นั้นมีความเกี่ยวข้องกับการติดอินเทอร์เน็ตที่สูงขึ้น (Melchers et al., 2015) ดังนั้นอ๊อกซิโตซินจึงเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจที่จะทำการทดสอบในอนาคต (ในบริบทของโมเดล I-PACE) ยิ่งกว่านั้นเราเช่นกัน ยี่ห้อและคณะ (2016b)ได้ตั้งข้อสังเกตว่าการตอบสนองทางอารมณ์มีบทบาทสำคัญเมื่อบุคคลที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตกำลังเผชิญหน้ากับคิวที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต ระบบทางอารมณ์ปฐมภูมิอาจทำให้เกิดปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เกี่ยวข้อง ดังนั้นจากมุมมองนี้การศึกษาปัจจุบันอาจช่วยสร้างความสัมพันธ์แบบจำลอง I-PACE กับสถานการณ์ชีวิต เพื่อส่งเสริมการเชื่อมต่อดังกล่าวเราต้องการให้ตัวอย่างเกี่ยวกับวิธีตาราง 12 อาจใช้โดยทั่วไป เราแสดงให้เห็นข้างต้นว่า CARE ต่ำและ SADNESS / FEAR สูงทำนายการติดอินเทอร์เน็ตโดยรวม เนื่องจากสาร neuropeptide oxytocin มีบทบาทสำคัญในวงจรประสาทที่อยู่ภายใต้การดูแล (การอำนวยความสะดวก) และ SADNESS (การยับยั้ง) แต่ยังเป็นมิติของ FEAR (การยับยั้ง) ผู้ดูแลระบบของ oxytocin อาจช่วยเปลี่ยนวงจรเหล่านี้เพื่อลด SADNESS และ FEAR เสริมสร้างการดูแลและการสำรวจความคิดสร้างสรรค์และการเปิดรับแบบพิเศษเพื่อประสบการณ์ (De Dreu et al., 2015) กับผลของการมีส่วนร่วมมากขึ้นในการมีปฏิสัมพันธ์กับคนในชีวิต "ของจริง" ในขณะที่ลดการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์พร้อมกัน

ในบริบทนี้เป็นที่น่าสังเกตว่า oxytocin ถูกพบเพื่อลดอาการออทิสติก (Hollander และคณะ, 2007; Guastella และคณะ, 2010) และอำนวยความสะดวกในการรับรู้อารมณ์ (Domes et al., 2007) เนื่องจากการติดอินเทอร์เน็ตนั้นสัมพันธ์กับความเห็นอกเห็นใจต่ำ (Melchers et al., 2015) oxytocin อาจปรับปรุงการรับรู้ทางสังคมในการโต้ตอบแบบตัวต่อตัวในการตั้งค่าเพื่อวาทกรรมทางสังคมออนไลน์ส่วนบุคคลน้อย นอกจากนี้ด้วย ANPS เราสามารถเชื่อมโยงจุดแข็งและจุดอ่อนของระบบอารมณ์ต่าง ๆ เข้ากับแง่มุมที่เฉพาะเจาะจงของการติดอินเทอร์เน็ต (และไม่ใช่แค่คะแนน GPIUS-2 โดยรวม) ตัวอย่างเช่นเมื่อมิติ SADNESS เชื่อมโยงกับแง่มุมของการควบคุมอารมณ์และการลุ่มหลงทางปัญญาการบริหารของอุ้งอาจมีผลในเชิงบวกต่อการรักษาในแง่มุมของการเสพติดอินเทอร์เน็ตเหล่านี้ สำหรับหลักฐานเชิงประจักษ์เบื้องต้นเกี่ยวกับการเชื่อมโยงระหว่างออกซิโตซินและการติดอินเทอร์เน็ตดูความสัมพันธ์ทางพันธุกรรมที่รายงานระหว่างการเปลี่ยนแปลงของยีน OXTR และการติดอินเทอร์เน็ตในเอกสารการประชุมโดย Sariyska et al. (2016).

จำเป็นต้องพิจารณาข้อ จำกัด บางประการ ประการแรกกรอบทฤษฎีในปัจจุบันได้มาจากการศึกษาโดยใช้แบบสอบถามโดยไม่มีการประเมินตัวแปรทางชีววิทยาในผู้เข้าร่วมปัจจุบัน ยิ่งไปกว่านั้นการประเมินระบบอารมณ์หลักของตนเองแบบรายงานตัวเองเป็นวิธีการทางอ้อมต่อโลกแห่งอารมณ์ของตัวเองซึ่งเป็นวิธีการรับรู้อารมณ์ของเรา Davis และ Panksepp (2011); น. 1952) กล่าวไว้ดังนี้:“ เราตีความมาตราส่วน ANPS ว่าเป็นการประมาณระดับตติยภูมิ (สื่อกลางทางความคิด) ของอิทธิพลของระบบอารมณ์หลักต่างๆในชีวิตของผู้คน” การพัฒนามาตรการทางอารมณ์โดยตรงมากขึ้นมีความเกี่ยวข้องสูงอย่างชัดเจน ข้อกังวลอีกประการหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับกรอบความคิดทางประสาทวิทยาที่หลากหลายซึ่งเน้นถึงความเกี่ยวข้องอย่างมากของพื้นที่สมองนีโอคอร์ติคอลเช่นคอร์เทกซ์ส่วนหน้าส่วนหน้าของ dorso-lateral และเปลือกนอกส่วนหน้าตรงกลางซึ่งเป็น "ที่นั่ง" ของการทำงานของผู้บริหารและการควบคุมอารมณ์ในสมองของมนุษย์ (Davis และ Panksepp (2000). เห็นได้ชัดว่าแผนงานของเราต่อการศึกษาเกี่ยวกับโมเลกุลของการเสพติดอินเทอร์เน็ตนั้น จำกัด เนื่องจากเรามุ่งเน้นที่ด้านอารมณ์ของโรคนี้เท่านั้น แง่มุมสไตล์องค์ความรู้ต่างๆจะต้องรวมเข้ากับการทำงานในอนาคต ปัญหาอื่นเกิดขึ้นจากหลักฐานในตาราง 12: ความโกรธไม่ได้เชื่อมโยงอย่างมากในข้อมูลของเราที่ตั้งไว้ในแง่มุมของการประเมินผลการติดอินเทอร์เน็ตแม้ว่าจะมีความสัมพันธ์ที่สำคัญปรากฏขึ้นซึ่งดูเหมือนว่าจะเชื่อมโยงโดยตรงกับการทับซ้อนกับระบบอารมณ์หลักอื่น ๆ (จากหมายเหตุเพิ่มเติม: LUST ไม่ได้รับการประเมินเนื่องจากไม่รวมอยู่ใน ANPS) อย่างไรก็ตามดังที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้มันอาจเป็นที่สนใจ / ความสำคัญในการประเมินแนวโน้มการเสพติดของผู้ป่วยในพื้นที่ที่แตกต่างของการใช้อินเทอร์เน็ตเช่นการติดสื่อลามกออนไลน์ซึ่งอาจเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับวงจร LUST (เช่น ยี่ห้อและคณะ, 2016a) นอกจากนี้ความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตอาจมีการเชื่อมโยงกับเกมยิงคนแรกออนไลน์ (Montag et al., 2011a) ซึ่งอาจเชื่อมโยงกับการเร้าอารมณ์ของมิติ RAGE / ความหงุดหงิดมากเกินไป (Montag et al., 2012b).

ในที่สุดเราจะสะท้อนให้เห็นถึงความผิดปกติที่เกิดขึ้นใหม่ในยุคของการสื่อสารทางอิเล็กทรอนิกส์ยุคใหม่ - การเสพติดสมาร์ทโฟน Montag et al., 2015c) ตามที่ระบุไว้โดย ควอนและคณะ (2013a,b) การทับซ้อนระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและสมาร์ทโฟนวนเวียนอยู่รอบ ๆ สหสัมพันธ์ของ 0.50 (ดังนั้น 25% ของความแปรปรวนร่วม) แนะนำว่าแผนการทำงานเชิงแนวคิดที่สรุปไว้ที่นี่อาจจะสามารถถ่ายโอนได้ในระดับหนึ่งไปจนถึงสื่ออื่น ๆ สำหรับการอภิปรายเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการที่ ANPS อนุมัติการประเมินบุคลิกภาพอาจแสดงกรอบงานที่น่าสนใจสำหรับการศึกษาทางประสาทวิทยาของการติดอินเทอร์เน็ต / สมาร์ทโฟน Montag และ Walla (2016). ที่จริงแล้วเราได้รวบรวมข้อมูลบางอย่างเกี่ยวกับการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนจากผู้เข้าร่วมทั้งหมด; เราแบ่งปันรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างการติดสมาร์ทโฟนกับ ANPS ในตาราง 13 ของบทความนี้ สิ่งนี้อนุญาตให้ผู้อ่านใช้กลยุทธ์เดียวกับที่อธิบายไว้ในตาราง 12 เพื่อสร้างสมมติฐานบนพื้นฐานระดับโมเลกุลของการติดยาเสพติดมาร์ทโฟน เช่นเดียวกับการเสพติดอินเทอร์เน็ตทั้ง FEAR และ SADNESS แสดงความสัมพันธ์สูงสุดกับคะแนนการติดยาเสพติดของสมาร์ทโฟน ในฐานะที่เป็นการติดอินเทอร์เน็ตและการติดยาเสพติดมาร์ทโฟนแบ่งปัน 24% ของความแปรปรวนในชุดข้อมูลของเรา (ความสัมพันธ์ของ r = 0.49 ระหว่างคะแนน GPIUS-2 โดยรวมกับคะแนนสมาร์ทโฟนติดยาเสพติด (SAS) คะแนนความสัมพันธ์ของ SADNESS และ FEAR ดูเหมือนจะตกอยู่ในความแปรปรวนร่วมของความสัมพันธ์ของการติดยาเสพติดมาร์ทโฟน / อินเทอร์เน็ต SAS ได้รับการเผยแพร่ครั้งแรกโดย ควอนและคณะ (2013b). ความสอดคล้องภายในสำหรับข้อมูลแบบสอบถามปัจจุบันมีดังนี้คะแนนรวมของ SAS α = 0.995, การรบกวนในชีวิตประจำวันα = 0.841, การคาดหวังในเชิงบวกα = 0.874, การถอน = 0.829, ความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นทางไซเบอร์α = 0.826 ความอดทนα = 0.754

 
ตาราง 13 ความสัมพันธ์บางส่วนระหว่าง ANPS และสมาร์ทโฟนติดยาเสพติดขนาดแก้ไขอายุสำหรับตัวอย่างทั้งหมด. 

สรุป

การศึกษาปัจจุบันแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของ ANPS เพื่อทำความเข้าใจความแตกต่างของบุคคลในการติดอินเทอร์เน็ต เมื่อพิจารณาถึงความสัมพันธ์ระหว่าง ANPS และ GPIUS-2 งานนี้นำเสนอแผนงานแรกสำหรับการศึกษาเกี่ยวกับโมเลกุลของการติดอินเทอร์เน็ต เราเชื่อว่าผลงานปัจจุบันแม้ว่าจะเสนอบุคลิกภาพและกรอบทฤษฎีใหม่ ๆ ก็จะได้รับการเสริมสร้างขึ้นโดยเชื่อมต่อกับโมเดลที่มีอยู่แล้วเช่น I-PACE

ผลงานของผู้เขียน

CM และ JP ออกแบบการศึกษาและเขียนโปรโตคอล ผู้แต่ง CM ทำการวิจัยวรรณกรรมผู้แต่ง CS ดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติและจัดรูปแบบของต้นฉบับ ผู้เขียน CM และ CS เขียนต้นฉบับ ผู้แต่งบีบีให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมและตรวจสอบต้นฉบับทั้งหมด นอกจากนี้ผู้เขียน JP ยังทำงานเกี่ยวกับร่างแรกและฉบับแก้ไขของต้นฉบับให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเพิ่มเติมและตรวจสอบต้นฉบับ

การฝากและถอนเงิน

ตำแหน่งของ CM นั้นได้รับทุนจาก Heisenberg ที่ได้รับรางวัลจากมูลนิธิวิจัยเยอรมัน (DFG, MO 2363 / 3-1) นอกจากนี้การศึกษายังได้รับทุนจากมูลนิธิวิจัยเยอรมัน (DFG MO2363 / 2-1) มอบให้กับ CM เพื่อศึกษาพื้นฐานทางชีววิทยาของการติดอินเทอร์เน็ต

คำชี้แจงความขัดแย้งทางผลประโยชน์

ผู้เขียนประกาศว่าการวิจัยได้ดำเนินการในกรณีที่ไม่มีความสัมพันธ์ทางการค้าหรือทางการเงินใด ๆ ที่อาจตีความได้ว่าเป็นความขัดแย้งทางผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น

เชิงอรรถ

อ้างอิง

คำสำคัญ: ANPS, ระบบอารมณ์หลัก, การติดอินเทอร์เน็ต, การเสพติดดิจิตอล, Panksepp, GPIUS-2, บุคลิกภาพ, การเสพติดสมาร์ทโฟน

การอ้างอิง: Montag C, Sindermann C, Becker B และ Panksepp J (2016) กรอบการทำงานของประสาทวิทยาศาสตร์อารมณ์สำหรับการศึกษาระดับโมเลกุลของการติดอินเทอร์เน็ต ด้านหน้า จิตวิทยา. 7: 1906 doi: 10.3389 / fpsyg.2016.01906

ได้รับ: 07 กันยายน 2016; ยอมรับแล้ว: 21 พฤศจิกายน 2016;
เผยแพร่: 16 ธันวาคม 2016

ลิขสิทธิ์© 2016 Montag, Sindermann, Becker และ Panksepp นี่เป็นบทความแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้เงื่อนไขของ ใบอนุญาตแสดงที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ (CC BY). อนุญาตให้ใช้งานแจกจ่ายหรือทำซ้ำในฟอรัมอื่นโดยผู้แต่งหรือผู้ออกใบอนุญาตจะได้รับเครดิตและสิ่งพิมพ์ต้นฉบับในวารสารนี้ได้รับการอ้างอิงตามแนวทางปฏิบัติทางวิชาการที่เป็นที่ยอมรับ ไม่อนุญาตให้ใช้แจกจ่ายหรือทำซ้ำซึ่งไม่เป็นไปตามข้อกำหนดเหล่านี้

* จดหมายโต้ตอบ: Christian Montag, [ป้องกันอีเมล]

^†ผู้เขียนเหล่านี้มีส่วนร่วมอย่างเท่าเทียมกับงานนี้