Child Indic Res 2018;11(5):1545-1562. doi: 10.1007/s12187-017-9494-3.
นามธรรม
การศึกษานี้ใช้การออกแบบแผงเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ในอนาคตระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความพึงพอใจในชีวิตตลอดจนความสิ้นหวังในกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของวัยรุ่นฮ่องกง เริ่มตั้งแต่ปีการศึกษา 2009/10 มีนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 3328 จำนวน 1 คนในโรงเรียนมัธยมศึกษา 28 แห่งในฮ่องกงเข้าร่วมในการศึกษาระยะยาวนี้ (อายุเฉลี่ย = 12.59 ปี SD = 0.74 ปี) ผู้เข้าร่วมทุกคนตอบแบบสอบถามที่มีการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตแบบวัดความพึงพอใจในชีวิตและแบบวัดความสิ้นหวังเป็นประจำทุกปี การวิเคราะห์แบบไขว้กันโดยอาศัยข้อมูลสามคลื่นที่รวบรวมในช่วงวัยรุ่นสามขวบแสดงให้เห็นว่าการติดอินเทอร์เน็ตที่วัดได้ในเวลา 1 ทำนายความพึงพอใจในชีวิตที่ไม่ดีและความสิ้นหวังในเวลา 2 แต่ไม่ใช่ในทางกลับกัน ในทำนองเดียวกันการติดอินเทอร์เน็ตในเวลา 2 ทำนายความพึงพอใจในชีวิตที่ต่ำในเวลา 3 และผลกระทบที่ล่าช้าของความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังจากการติดอินเทอร์เน็ตจากเวลา 2 ถึงเวลา 3 ยังคงไม่สำคัญ การค้นพบนี้สนับสนุนวิทยานิพนธ์ที่ว่าความเป็นอยู่ที่ดีส่วนบุคคลในวัยรุ่นเป็นผลที่ตามมามากกว่าสาเหตุของพฤติกรรมเสพติดอินเทอร์เน็ต เพื่อปรับปรุงคุณภาพชีวิตและป้องกันการฆ่าตัวตายในวัยรุ่นควรพิจารณากลยุทธ์ที่ช่วยลดพฤติกรรมเสพติดที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต
ที่มา: วัยรุ่นจีน ฮ่องกง; การติดอินเทอร์เน็ต การออกแบบตามยาว; คุณภาพชีวิต
PMID: 30220941
PMCID: PMC6132824
ดอย: 10.1007/s12187-017-9494-3
บทนำ
โลกได้เข้าสู่ยุคอินเทอร์เน็ตที่อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ที่เชื่อมต่อมีบทบาทสำคัญค่อยๆ จาก 1995 ถึง 2016 เปอร์เซ็นต์ของประชากรโลกที่เข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้เพิ่มขึ้นอย่างมากจากน้อยกว่า 1% เป็นประมาณ 46% (สหภาพโทรคมนาคมระหว่างประเทศ 2016). ในขณะที่การใช้อินเทอร์เน็ตได้เปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตของผู้คนโดยพื้นฐานแล้วพฤติกรรมการเสพติดที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตได้รับการสนับสนุน ในปี 1995 โกลด์เบิร์ก (1995) ใช้เกณฑ์ที่กำหนดการพึ่งพาสารในคู่มือการวินิจฉัยและสถิติ (ฉบับ 4th) (สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน 1994) เพื่ออธิบายพฤติกรรมการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาซึ่งรวมถึงอาการหลักต่อไปนี้: ความอดทน (ต้องใช้เวลานานในการออนไลน์), อาการถอนเมื่อลดการใช้อินเทอร์เน็ต, ขาดการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ต, ความต่อเนื่องของการใช้อินเทอร์เน็ตโดยไม่คำนึงถึงการรับรู้ปัญหา เวลาที่ใช้ออนไลน์การกำเริบของโรคและผลกระทบด้านลบ ในปีเดียวกัน Young (1996) และ Griffiths (1996) รายงานกรณีศึกษาเกี่ยวกับบุคคลที่มีอาการดังกล่าวที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่ไม่สามารถควบคุมได้ซึ่งวางรากฐานของการวิจัยเชิงประจักษ์ในพื้นที่นี้ คำติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต (IA) ได้รับการประกาศเกียรติคุณเพื่ออ้างถึงความสามารถของแต่ละบุคคลในการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตของเขา / เธอซึ่งในที่สุดนำไปสู่การด้อยค่าในชีวิตประจำวันและความทุกข์ทางจิตใจ (หนุ่ม 1998) แม้ว่าจะมีการนำคำศัพท์อื่นมาใช้ (เช่นการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา, การใช้อินเทอร์เน็ตในทางที่ผิด, การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา ฯลฯ ) โดยนักวิจัยที่แตกต่างกัน“ การติดอินเทอร์เน็ต” จะถูกนำมาใช้ในรายงานฉบับนี้เพื่อความมั่นคง
จากความพยายามเริ่มต้นเหล่านี้ปรากฏการณ์การติดอินเทอร์เน็ตได้ดึงดูดความสนใจการวิจัยอย่างเข้มข้นในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมาและจำนวนการศึกษาเชิงประจักษ์ในสาขานี้เพิ่มขึ้นอย่างมาก (Dalal และ Basu 2016) ผลการวิจัยพบว่าความเสี่ยงต่อการติดอินเทอร์เน็ตยังคงเพิ่มขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งในวัยรุ่นทั่วโลกแม้ว่าจะพบความแปรปรวนอย่างมากจากอัตราการเกิดที่รายงาน (Shek et al. 2016; Young และ Nabuco de Abreu 2010) จากการทบทวนอย่างเป็นระบบของการศึกษาเชิงประจักษ์ขนาดใหญ่ที่ตีพิมพ์หลังจาก 2000 นักวิจัยเปิดเผยว่าอัตราการติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตมีตั้งแต่ 0.8% ถึง 26.7% ในวัยรุ่น (Kuss et al. 2014) เป็นที่เชื่อกันว่าอัตราความชุกที่แตกต่างกันส่วนใหญ่เป็นเพราะอัตราการรุกอินเทอร์เน็ตที่แตกต่างกันในพื้นที่ที่แตกต่างกันเครื่องมือวัดที่หลากหลายและการตัดเบ็ดเตล็ดที่นำมาใช้เพื่อกำหนดเขตการติดอินเทอร์เน็ต นอกจากนี้นักวิจัยและแพทย์หลายคนพบว่าอาการติดอินเทอร์เน็ตคล้ายกับความผิดปกติอื่น ๆ ของการเสพติด (เช่นความพึงพอใจในทันทีที่เกิดจากกิจกรรมออนไลน์ที่เปลี่ยนอารมณ์) และความผิดปกติที่ต้องทำ (เช่นผลกระทบเชิงลบ) และเป็นที่ถกเถียงกัน V เป็นการวินิจฉัยที่แตกต่าง แม้ว่าการติดอินเทอร์เน็ตจะไม่ได้รับการยอมรับอย่างเป็นทางการว่าเป็นความผิดปกติ แต่อย่างใดอย่างหนึ่งเงื่อนไขที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตได้ถูกรวมไว้เป็น "เงื่อนไขสำหรับการศึกษาต่อไป" ใน DSM-V (American Psychiatric Association 2013) แม้จะมีการถกเถียงกันอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับปัญหานี้ แต่ก็มีการยอมรับโดยทั่วไปในหมู่ผู้เชี่ยวชาญที่ให้ความช่วยเหลือว่าไม่ว่าการติดอินเทอร์เน็ตจะจำแนกประเภทได้อย่างไรผู้ที่ติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตจำเป็นต้องได้รับการปฏิบัติ 2009).
ตามรายงานใน 2004 (Tsuen Wan Center) ในส่วนที่เกี่ยวกับฮ่องกง 2004) ประมาณ 18.8% ถึง 35.8% ของนักเรียนระดับมัธยมศึกษาและ 37.0% ของนักเรียนมหาวิทยาลัยมีความเสี่ยงสูงต่อการติดอินเทอร์เน็ต ขึ้นอยู่กับการตัดที่เข้มงวดมากขึ้น Fu et al. (2010) รายงานว่าประมาณ 6.7% ของวัยรุ่นฮ่องกง (อายุ 15–19 ปี) มีอาการติดอินเทอร์เน็ตตั้งแต่ห้าคนขึ้นไป เมื่อไม่นานมานี้ Shek และ Yu (2016) พบว่าอัตราความชุกของการติดอินเทอร์เน็ตอยู่ในช่วงตั้งแต่ 17% ถึง 26.8% ในนักเรียนมัธยมปลายของฮ่องกงโดยใช้ IAT ของ Young นอกจากนี้ยังเปิดเผยว่าอัตราการเกิดของการติดอินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้นเป็นครั้งแรกแล้วค่อย ๆ ลดลงในช่วงปีวัยรุ่น (Shek และ Yu 2016).
ในขณะที่ชุดเกณฑ์ความยินยอมสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตยังคงขาดและการโต้เถียงที่มีอยู่ในว่าติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ตจะต้องพิจารณาสภาพทางการแพทย์แยกจากกันการค้นพบเชิงประจักษ์โดยทั่วไปแสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมเสพติดที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตได้กลายเป็นปัญหาฉุกเฉิน จากนักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญในสังคม (บางจากและเหลียง 2004; Fu et al. 2010; Kuss et al. 2014; Shek และ Yu 2012, 2013) งานวิจัยได้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบเชิงลบที่แพร่หลายของการใช้อินเทอร์เน็ตที่ไม่สามารถควบคุมได้ต่อสุขภาพร่างกายของวัยรุ่นความสำเร็จทางวิชาการครอบครัวและความสัมพันธ์ทางสังคมอื่น ๆ และความผาสุกทางจิตใจ (Engelberg และ Sjoberg 2004; คิมและคณะ 2006; หลินและคณะ 2013; Odaci และÇelik 2013) นอกจากนี้ยังมีรายงานอาการป่วยทางอินเทอร์เน็ตและปัญหาสุขภาพจิตอื่น ๆ (เช่น Byun และคณะ 2009; เกาะและอัล 2008; Shapira และคณะ 2000) นักวิชาการเตือนด้วยว่าการติดอินเทอร์เน็ตนั้นนำไปสู่การสูญเสียผลิตภาพในองค์กรโดยไม่มีนโยบายการควบคุมที่เกี่ยวข้อง (Yellowlees and Marks) 2007; Young และ Nabuco de Abreu 2010) เพื่อป้องกันและแก้ไขปัญหาเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพมีความจำเป็นเร่งด่วนที่จะต้องอธิบายเพิ่มเติมกลไกที่เป็นรากฐานของการพัฒนาการติดอินเทอร์เน็ต
หนึ่งในส่วนที่ศึกษามากที่สุดในการวิจัยการติดอินเทอร์เน็ตคือความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ที่ดี โดยเฉพาะอย่างยิ่งพบว่าการติดอินเทอร์เน็ตนั้นเกี่ยวข้องกับความพึงพอใจในชีวิตซึ่งเป็นองค์ประกอบทางความคิดของความเป็นอยู่ที่ดี ตาม Diener (1984) ความพึงพอใจในชีวิตหมายถึงการประเมินคุณภาพชีวิตโดยรวมของบุคคลโดยพิจารณาจากการตัดสินส่วนตัวและอัตนัยของแต่ละบุคคลซึ่งสะท้อนถึงระดับที่บุคคลพึงพอใจกับชีวิตโดยรวม จากการวิเคราะห์อภิมานของการศึกษาที่ดำเนินการในประเทศ 31 ในเจ็ดภูมิภาคของโลกเฉิงและหลี่ (2014) พบว่า "ความชุกของการติดอินเทอร์เน็ตนั้นสัมพันธ์กับคุณภาพชีวิตที่สะท้อนจากตัวบ่งชี้ (ความพึงพอใจในชีวิต) และตัวบ่งชี้ (คุณภาพของสภาพแวดล้อม)" (p. 755) ผลลัพธ์ที่คล้ายกันถูกตีพิมพ์โดยนักวิจัยในสาขาวิชาชีพต่างๆ (เฉาและซู 2007; เกาะและอัล 2008; Fu et al. 2010) อย่างไรก็ตามทิศทางของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความพึงพอใจในชีวิตยังไม่ชัดเจน ดังนั้นจึงมีความจำเป็นเร่งด่วนที่จะชี้แจงประเด็นทางทฤษฎีนี้
ตัวบ่งชี้อีกประการหนึ่งของความเป็นอยู่ที่ดีทางอัตวิสัยคือความสิ้นหวังซึ่งหมายถึงมุมมองเชิงลบหรือความคาดหวังเกี่ยวกับอนาคต (Beck et al. 1985) คนที่มีความสิ้นหวังในระดับสูงโดยทั่วไปเชื่อว่าสิ่งที่ดีจะไม่เกิดขึ้นกับชีวิตของพวกเขาและพวกเขาไม่สามารถทำอะไรเพื่อเปลี่ยนแปลงสถานการณ์ ตามทฤษฎีความสิ้นหวังที่ได้รับการเรียนรู้การรับรู้เหตุการณ์ในชีวิตที่ไม่ดีพร้อมกับรูปแบบการอนุมานที่ไม่เหมาะสมของแต่ละคนมีส่วนช่วยในการพัฒนาความสิ้นหวัง รูปแบบการอนุมานแบบปรับไม่ได้รวมถึงก) การระบุถึงเหตุการณ์เชิงลบต่อสาเหตุที่มั่นคงระดับโลกและภายใน b) ความเชื่อที่ว่าเหตุการณ์ในชีวิตที่เป็นลบนำไปสู่ผลที่ตามมาและ 3) วาดการอ้างถึงเชิงลบเกี่ยวกับตัวเอง (Abramson et al. 1989) รีวิวล่าสุด (เลสเตอร์ 2013) เปิดเผยว่าจาก 1978 เป็น 2010 มีความสิ้นหวังเพิ่มขึ้นในหมู่นักศึกษาปริญญาตรีของอเมริกาในช่วงหลายปีที่ผ่านมาแสดงให้เห็นว่าในปัจจุบันคนหนุ่มสาวอาจหดหู่และสิ้นหวังมากขึ้นซึ่งสมควรได้รับการสอบสวนต่อไป
การศึกษาเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างความสิ้นหวังและการติดอินเทอร์เน็ตนั้นกระจัดกระจายแม้ว่านักวิจัยหลายคนพบว่าการติดอินเทอร์เน็ตนั้นสัมพันธ์กับอาการของภาวะซึมเศร้าอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น Caplan (2003) รายงานว่าภาวะซึมเศร้าและความเหงาทำนายปัญหาการใช้อินเทอร์เน็ต จากการศึกษาแบบภาคตัดขวาง Alpaslan และคณะ (2016) รายงานว่าความสิ้นหวังสูงกว่าในผู้ป่วยโรคซึมเศร้ารายใหญ่ที่ติดอินเทอร์เน็ตมากกว่าผู้ป่วยที่ไม่มีอาการติดอินเทอร์เน็ต ในการศึกษาอื่น (Velezmoro และคณะ 2010) การรับรู้ความสิ้นหวังพบว่าเป็นการละเมิดทางอินเทอร์เน็ตสำหรับผู้ที่ไม่ได้มีเพศสัมพันธ์แทนการมีจุดประสงค์ทางเพศ การศึกษาเหล่านี้โดยทั่วไปแสดงให้เห็นว่าผู้ติดอินเทอร์เน็ตมีแนวโน้มที่จะมีระดับความสิ้นหวังสูงกว่าบุคคลที่ไม่มีการติดอินเทอร์เน็ต
ตามทฤษฎีความรู้ความเข้าใจ - พฤติกรรม (เดวิส 2001) และแบบจำลองความบกพร่องทางจิตสังคม (Caplan) 2003) การปรับตัวทางจิตสังคมนำไปสู่ความรู้ความเข้าใจปรับตัวเช่นความเชื่อที่ว่าเราสามารถแก้ปัญหาของเขา / เธอผ่านการท่องอินเทอร์เน็ต ดังนั้นการเสพติดอินเทอร์เน็ตจึงแสดงถึงการ“ ปรับตัวเองให้สบาย” ซึ่งตอบสนองความต้องการด้านจิตสังคมที่ไม่พึงประสงค์และช่วยให้ผู้ใช้หลีกเลี่ยง / แก้ไขความรู้สึกไม่สบายที่เกี่ยวข้องกับปัญหาพื้นฐานทางจิตใจ แม้ว่าการใช้อินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปอาจทำให้ปัญหาของตัวเองแย่ลงและสร้างปัญหาใหม่ แต่เชื่อว่าคนที่ติดอินเทอร์เน็ตจะมีระดับความไม่เพียงพอทางจิตวิทยาที่มีอยู่ก่อนแล้ว ดังนั้นการเสพติดอินเทอร์เน็ตควรได้รับการพิจารณาว่าเป็นการสำแดงรอง (เช่นผลกระทบ) ของความเป็นอยู่ในระดับต่ำที่มีอยู่เดิมก่อนหน้านี้ (เช่นความพึงพอใจในชีวิตต่ำหรือความสิ้นหวังสูง) แทนที่จะเป็นสาเหตุของปัญหา (Caplan และคณะ 2009; บางจากและเหลียง 2004; แท้จริงแล้ว 2005).
ในทางกลับกันนักวิจัยบางคนแย้งว่าการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาทำให้เกิดความเสื่อมของความสามารถทางสังคมและอารมณ์ของคน ๆ หนึ่งซึ่งจะส่งผลเสียต่อความเป็นอยู่ที่ดี (เครา) 2005; Morahan-Martin และ Schumacher 2003; หนุ่มสาวและโรเจอร์ส 1998) ตามทฤษฎีการกระจัดกระจายอินเทอร์เน็ตอาจส่งผลเสียต่อการพัฒนาทางสังคมโดยใช้เวลาที่จำเป็นในการใช้จ่ายกับครอบครัวและเพื่อน ๆ (Kraut et al. 1998) ปฏิสัมพันธ์ทางสังคมที่ลดลงในโลกแห่งความจริงที่เกิดจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปอาจส่งผลให้เกิดความโดดเดี่ยวทางสังคมซึมเศร้าและความเหงา มีรายงานว่ามีผู้ใช้อินเทอร์เน็ตจำนวนมากที่หลงไหลในความสัมพันธ์ออนไลน์หรือกิจกรรมนอกสมรสซึ่งนำไปสู่ปัญหาครอบครัวและความยากลำบากในความสัมพันธ์ทางสังคมในชีวิตจริง (เด็ก) 1998) นอกจากนี้ยังมีการค้นพบที่แสดงให้เห็นว่าพฤติกรรมการใช้อินเทอร์เน็ตเช่นการเล่นเกมส่งผลเสียต่อความพึงพอใจในชีวิตสมรส (Ahlstrom และคณะ 2012).
ในขณะที่มีการศึกษาจำนวนหนึ่งเพื่อจัดการกับความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ที่ดีของคนส่วนใหญ่เป็นผลการศึกษาแบบภาคตัดขวางและที่มีอยู่บนพื้นฐานของการศึกษาระยะยาวจำนวน จำกัด พบว่าปัญหาทางจิตสังคมที่มีอยู่ก่อนเช่นความคิดฆ่าตัวตายและความเหงาทำนายพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตในภายหลัง (Gentile et al. 2011; Koronczai และคณะ 2013; เหยาและจง 2014) ในทางตรงกันข้ามนักวิจัยบางคนรายงานว่าเวลาที่ใช้ออนไลน์นั้นเกี่ยวข้องกับคุณภาพชีวิต (Moody) 2001) ผู้ที่ติดปัญหาอินเทอร์เน็ตรายงานความสุขและความพึงพอใจในชีวิตลดลง (Kraut และคณะ 1998; Kowert et al. 2015) นอกจากนี้ยังมีข้อค้นพบที่สนับสนุนความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ทางจิตวิทยา (Senol-Durak และ Durak 2011) ดังนั้นการศึกษาที่มีอยู่ไม่สามารถให้หลักฐานที่ชัดเจนว่าการติดอินเทอร์เน็ตทำให้เกิดความเป็นอยู่ที่ดีหรือในทางกลับกัน
จากผลการวิจัยก่อนหน้านี้การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและตัวบ่งชี้ความเป็นอยู่ที่ดีสองประการ (ความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวัง) ในกลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของวัยรุ่นฮ่องกงในระยะเวลาสามปี รูปแบบข้ามล้าหลังหลายอย่างที่ตั้งสมมติฐานความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและตัวบ่งชี้ความเป็นอยู่ส่วนบุคคลเมื่อเวลาผ่านไปจะถูกตรวจสอบหลังจากควบคุมผลกระทบที่เป็นไปได้ของปัจจัยทางประชากร 2014) ในโมเดลพาเนลที่ล้าหลังทั้งเอฟเฟ็กต์การตอบโต้อัตโนมัติที่อธิบายถึงความเสถียรของการติดอินเทอร์เน็ตและการสร้างความเป็นอยู่ส่วนตัวในช่วงเวลาที่ต่างกันและเอฟเฟกต์ข้ามการล้าหลังที่ตั้งสมมติฐานผลกระทบของการสร้าง ตรวจสอบพร้อมกัน สิ่งนี้จะช่วยลดความลำเอียงในการประเมินผลกระทบข้ามความล้าที่ตั้งสมมติฐานไว้
การศึกษาปัจจุบันตรวจสอบสมมติฐานการแข่งขันสี่ข้อเกี่ยวกับทิศทางของผลกระทบระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ที่เป็นส่วนตัว: 1) การติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ส่วนบุคคลไม่ได้มีอิทธิพลต่อกันและกันโดยตรง แต่ความแปรปรวนร่วมที่เกิดจากปัจจัยที่ไม่ได้วัด ; 2) ตัวบ่งชี้ความอยู่ดีมีสุขส่วนบุคคลมีผลกระทบโดยตรงและระยะยาวต่อการติดอินเทอร์เน็ต 3) การติดอินเทอร์เน็ตมีผลโดยตรงต่อความเป็นอยู่ที่ดีส่วนบุคคลหรือ 4) การติดอินเทอร์เน็ตและตัวบ่งชี้ความเป็นอยู่ที่ดีส่วนบุคคลแสดงให้เห็นถึงผลกระทบซึ่งกันและกันและตามยาว ผลการศึกษาผู้บุกเบิกนี้คาดว่าจะทำให้เราเข้าใจลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสาเหตุและผลกระทบของการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น ผลที่ได้จะนำไปสู่การพัฒนารูปแบบเชิงทฤษฎีเกี่ยวกับการเสพติดอินเทอร์เน็ตรวมถึงโปรแกรมการป้องกันและแทรกแซงเพื่อส่งเสริมความเป็นอยู่ที่ดีของคนหนุ่มสาว
วิธีการ
ผู้เข้าร่วมและขั้นตอน
การศึกษาครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการสำรวจขนาดใหญ่ที่ติดตามพัฒนาการของนักเรียนระดับมัธยมศึกษาในฮ่องกง จากรายชื่อโรงเรียนมัธยมทั้งหมดในเขตต่าง ๆ ของฮ่องกงโดยสำนักการศึกษาท้องถิ่นโรงเรียนมัธยม 28 ได้รับการสุ่มเลือกเพื่อเข้าร่วมโครงการรวมถึงโรงเรียน 5 จากเกาะฮ่องกงโรงเรียน 7 จากเกาลูนและโรงเรียน 16 จากใหม่ ดินแดน อ้างอิงจาก Shek และคณะ (2014) คุณลักษณะทางประชากรของกลุ่มตัวอย่างในปัจจุบันเปรียบเทียบได้ดีเมื่อเทียบกับในกลุ่มประชากรนักเรียนมัธยมปลายในฮ่องกง เริ่มต้นจากปีการศึกษา 2009 / 10 เราขอเชิญนักเรียนทุกคนที่เรียนในระดับมัธยมศึกษา 1 จากโรงเรียนมัธยม 28 ให้เข้าร่วมในการศึกษา ในช่วงชีวิตของโรงเรียนมัธยมผู้เข้าร่วมถูกสำรวจเป็นประจำทุกปีในแง่ของการพัฒนาหลายด้านรวมถึงพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตความพึงพอใจในชีวิตความสิ้นหวังกระบวนการครอบครัวและตัวบ่งชี้หลายประการของการพัฒนาเยาวชนเชิงบวก ก่อนการสำรวจแต่ละครั้งจะได้รับความยินยอมจากโรงเรียนผู้ปกครองและผู้ตอบแบบสอบถาม นักเรียนที่เข้าร่วมได้มั่นใจในการรักษาความลับของข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา เจ้าหน้าที่วิจัยอย่างน้อยหนึ่งคนทำการสำรวจในห้องเรียนและตอบคำถามที่เป็นไปได้จากผู้เข้าร่วม
การศึกษาครั้งนี้มีพื้นฐานมาจากข้อมูลสามคลื่นที่เก็บรวบรวมในช่วงปีมัธยมศึกษาตอนต้นของผู้เข้าร่วมคือ Time 1: เมื่อนักเรียนเพิ่งเข้าสู่โรงเรียนมัธยม (มัธยมศึกษา 1; n = 3328); เวลา 2: เมื่อนักเรียนใช้เวลาหนึ่งปีในโรงเรียนมัธยมศึกษา (มัธยมศึกษาปีที่ 2; n = 3638); และครั้งที่ 3: เมื่อนักเรียนจบการศึกษาระดับมัธยมศึกษาตอนต้น (มัธยมศึกษาปีที่ 3; n = 4106) ในสามช่วงคลื่นนักเรียนปี 2023 ได้รับข้อมูลที่สมบูรณ์ซึ่งรวมถึงนักเรียนชาย 1040 คนนักเรียนหญิง 959 คนและนักเรียน 24 คนที่ไม่ได้ระบุเพศของพวกเขา ลักษณะทางประชากรพื้นฐานของผู้เข้าร่วมสรุปได้ในตาราง †<Table11. การวิเคราะห์ทางสถิติที่เปรียบเทียบผู้เข้าร่วมที่ทำการสำรวจครั้งแรกและผู้ที่ตอบแบบสอบถามในทุกช่วงเวลา (กล่าวคือรวมอยู่ในการศึกษาในปัจจุบัน) ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในอัตราส่วนทางเพศและสถานะทางเศรษฐกิจของครอบครัว ผู้เข้าร่วมที่รวมอยู่ในการศึกษาปัจจุบัน (อายุ = 12.53 ± 0.66 ปี) อายุน้อยกว่าผู้เข้าร่วมที่ทำแบบสำรวจในเวลาที่ 1 เล็กน้อย (อายุ = 12.59 ± 0.74 ปี) t = 2.99, p = .01. ในแง่ของตัวแปรภายใต้จุดเน้นของการศึกษาในปัจจุบันไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในความพึงพอใจในชีวิต (t = −1.34, p > .05) และความสิ้นหวัง (t = −.63, p > .05) ในขณะที่ผู้เข้าร่วมที่ตอบแบบสอบถามทุกช่วงเวลารายงานคะแนนการติดอินเทอร์เน็ตสูงกว่าผู้เข้าร่วมที่ทำแบบสำรวจ Wave 1 เท่านั้น (t = −3.89, p <.001)
1 ตาราง
โปรไฟล์ประชากรและสถิติเชิงพรรณนาของตัวแปรหลักในสองคลื่น
| 1 กลุ่ม | 2 กลุ่ม | 3 กลุ่ม | 4 กลุ่ม | เปรียบเทียบระหว่างกลุ่ม 1 และกลุ่ม 4 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Wave 1 (N a = 3328) | Wave 2 (N a = 3638) | Wave 3 (N a = 4106) | กรณีที่จับคู่ (N = 2023) b | ||
| อายุ | 12.59 ± 0.74 | 17.33 ± 0.72 | 14.65 ± 0.80 | 12.53 ± 0.66 | t = 2.99, p = .01 |
| เพศ | x 2 = 0.02, p = .88 | ||||
| ชาย | 1719 (% 52.2) | 1864 (% 52.1) | 2185 (53.7%) | 1040 (% 52.0) | |
| หญิง | 1572 (% 47.8) | 1716 (% 47.9) | 1885 (46.3%) | 959 (% 48.0) | |
| FES | x 2 = 0.62, p = .43 | ||||
| CSSA | 225 (% 6.8) | 208 (% 5.8) | 212 (5.2%) | 129 (% 6.4) | |
| ไม่ใช่ CSSA | 2606 (% 79.1) | 2932 (% 81.2) | 3308 (81.4%) | 1636 (% 80.9) | |
| ไม่ทราบ | 465 (% 14.1) | 472 (% 13.1) | 545 (13.4%) | 258 (% 12.8) |
FES สถานภาพทางเศรษฐกิจของครอบครัว
aตัวเลขขึ้นอยู่กับผู้เข้าร่วมที่เสร็จสิ้นการสำรวจในคลื่นที่แตกต่างกัน
bคะแนนในคอลัมน์นี้วัดจาก Wave 1 จากผู้เข้าร่วมกลุ่มนี้
เครื่องมือ
การเสพติดอินเทอร์เน็ต
พฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นวัดโดยการทดสอบ 10-item Internet Addiction Test (IAT) ของ Young ได้รับการแปลเป็นภาษาจีนและผ่านการตรวจสอบในตัวอย่างวัยรุ่นฮ่องกงหลายตัวอย่าง (เช่น Shek et al. 2008; Shek และ Yu 2016) ผู้ตอบแบบสอบถามถูกขอให้ตอบว่าพวกเขาแสดงพฤติกรรมที่อธิบายไว้ที่เกี่ยวข้องในปีที่ผ่านมาหรือไม่ จำนวนพฤติกรรมเสพติดที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตที่รายงานโดยผู้เข้าร่วมถูกใช้ในการศึกษาปัจจุบันเป็นตัวบ่งชี้การติดอินเทอร์เน็ต การศึกษาก่อนหน้านี้ได้ให้หลักฐานเกี่ยวกับคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ดีของ IAT (Shek และ Yu) 2012) สำหรับการศึกษาในปัจจุบันค่าอัลฟาของ Cronbach ของ IAT ที่จุดเวลาสามช่วงอยู่ระหว่าง 0.77 ถึง 0.81 และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างรายการอยู่เหนือ. 26 (ดูตาราง †<Table2)2) แนะนำความสอดคล้องภายในที่ดีของเครื่องชั่ง (Clark และ Watson 1995).
2 ตาราง
ค่าสัมประสิทธิ์อัลฟาของเครื่องชั่งของครอนบาคในแต่ละช่วงเวลาของคลื่นทั้งสาม (n = 2023)
| ขนาด | คลื่น | อัลฟาของครอนบาค | หมายถึงความสัมพันธ์ระหว่างรายการ |
|---|---|---|---|
| IAT | เวลา 1 (คลื่น 1) | . 77 | . 26 |
| เวลา 2 (คลื่น 2) | . 79 | . 27 | |
| เวลา 3 (คลื่น 3) | . 78 | . 27 | |
| SWLS | เวลา 1 (คลื่น 1) | . 85 | . 54 |
| เวลา 2 (คลื่น 2) | . 87 | . 59 | |
| เวลา 3 (คลื่น 3) | . 87 | . 58 | |
| HOPEL | เวลา 1 (คลื่น 1) | . 85 | . 54 |
| เวลา 2 (คลื่น 2) | . 86 | . 56 | |
| เวลา 3 (คลื่น 3) | . 87 | . 59 |
ความพึงพอใจกับขนาดชีวิต (SWLS)
ความพึงพอใจในชีวิตของนักเรียนวัดจาก 5-item SWLS ที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย (Diener et al. 1985) เชค (1992) แปลแบบสอบถามเป็นภาษาจีนเพื่อประเมินการตัดสินของชาวฮ่องกงทั่วโลกเกี่ยวกับคุณภาพชีวิตของพวกเขา ผู้เข้าร่วมถูกขอให้ให้คะแนนตัวเองในแง่ของห้าข้อในระดับ Likert 6 คะแนน (1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง; 6 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง) การศึกษานี้ใช้คะแนนมาตราส่วนเฉลี่ยของ SWLS (ตั้งแต่ 1 ถึง 6) ในแต่ละช่วงเวลา SWLS แสดงคุณสมบัติไซโครเมตริกที่ดีโดยαของ Cronbach อยู่ในช่วงตั้งแต่. 85 ถึง. 89 และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างรายการอยู่ระหว่าง. 54 ถึง. 62 (ตาราง †<(Table22).
ระดับความสิ้นหวังของจีน (HOPEL)
เครื่องชั่งความสิ้นหวัง 5-item จีน (Shek 1997) แก้ไขจาก Beck et al.'s (1974) มาตราส่วนดั้งเดิมถูกใช้เพื่อวัดความรู้สึกสิ้นหวังของผู้เข้าร่วม บุคคลถูกขอให้ประเมินระดับที่พวกเขาจะเห็นด้วยกับแต่ละคำพูดเกี่ยวกับชีวิตของพวกเขาในระดับ Likert 6 จุด (1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง; 6 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง) รายการตัวอย่างอ่านว่า“ อนาคตดูคลุมเครือและไม่แน่นอนสำหรับฉัน” ในการศึกษานี้ใช้คะแนนเฉลี่ยของมาตราส่วนเพื่อบ่งชี้ความรู้สึกสิ้นหวังของผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับชีวิตของพวกเขา αของ Cronbach คือ. 85, .87 และ. 89 ในการประเมินทั้งสามครั้งตามลำดับ
สถานภาพทางเศรษฐกิจของครอบครัว (FES)
สถานะทางเศรษฐกิจของครอบครัวของผู้เข้าร่วมได้รับการประเมินตามข้อมูลที่รายงานด้วยตนเองว่าครอบครัวของผู้เข้าร่วมได้รับความช่วยเหลือประกันสังคมที่ครอบคลุม (CSSA) หรือไม่ ในฮ่องกงครอบครัวที่ได้รับ CSSA โดยทั่วไปถือว่ามีปัญหาทางการเงิน (Shek และ Lin) 2014; Shek และ Tsui 2012) ที่คลื่นลูกแรกของการรวบรวมข้อมูล 79.1% ของนักเรียนรายงานว่าครอบครัวของพวกเขาไม่ได้รับ CSSA, 14.1% ของนักเรียนระบุว่าไม่ทราบและ 6.8% รายงานว่าได้รับ CSSA (ตาราง †<(Table11).
แผนวิเคราะห์ข้อมูล
การสร้างแบบจำลองสมการเชิงโครงสร้าง (SEM) กับแพคเกจซอฟต์แวร์ AMOS 23.0 ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบแบบจำลองตามยาวข้ามล้าหลัง ขั้นแรกให้ทำการทดสอบแบบจำลองของตัวแปรแฝงทั้งสามตัว, การติดอินเทอร์เน็ต, ความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังได้รับการทดสอบในแต่ละคลื่น ประการที่สองรูปแบบโครงสร้างสมมุติฐานที่แข่งขันกันสี่ชุดถูกทดสอบโดยใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมที่จุดสามครั้งเมื่อนักเรียนอยู่ในระดับมัธยมศึกษา 1 รอง 2 รองและ 3 รองเพื่อตรวจสอบผลกระทบข้ามที่เสนอ แบบจำลองแรก (M1) ถือได้ว่าเป็นแบบจำลองความเสถียรซึ่งมีเพียงเอฟเฟกต์การตอบโต้อัตโนมัติของตัวแปรแฝงแต่ละตัวในทั้งสองคลื่น แต่ไม่ได้มีเอฟเฟกต์ข้ามล้าหลังใด ๆ รุ่นที่สอง (M2) เป็นรูปแบบเชิงสาเหตุซึ่งรวมถึงผลกระทบอัตโนมัติตามที่ระบุไว้ใน M1 และผลกระทบข้ามจากความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวัง ณ จุดเวลาก่อนหน้า (Time 1 และ Time 2) เพื่อติดอินเทอร์เน็ต เวลา 2) แบบจำลองที่สาม (M3) แสดงถึงแบบจำลองเชิงสาเหตุที่ตรงกันข้ามซึ่งรวมถึงผลกระทบอัตโนมัติและผลกระทบข้ามจากการติดอินเทอร์เน็ตเมื่อเวลาก่อนหน้านี้ชี้ไปที่ความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังในภายหลังเช่นผลกระทบของเส้นทางเชิงสาเหตุ รุ่นที่สี่ (M3) ได้รับการขนานนามว่าเป็นแบบจำลองซึ่งกันและกันซึ่งรวม M2 และ M4 ซึ่งสันนิษฐานว่ามีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและตัวบ่งชี้ความเป็นอยู่ที่ดีส่วนตัวสองช่วงเวลา สำหรับแต่ละรุ่นเราอนุญาตให้มีความสัมพันธ์แบบซิงโครนัสระหว่างตัวแปรแฝงและความแปรปรวนร่วมของเงื่อนไขข้อผิดพลาดของแต่ละตัวบ่งชี้ที่ Time 2 พร้อมตัวบ่งชี้ที่สอดคล้องกันที่ Time 3 และ Time 1 ซึ่งเป็นการปฏิบัติทั่วไปในการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างตามยาว 1991) รูปแบบการตั้งสมมติฐานทั้งสี่นั้นแสดงในรูปที่ †<Fig.11 (โฆษณา)
แบบจำลองโครงสร้างที่มีสมมติฐาน
ประการที่สามเพื่อหลีกเลี่ยงอิทธิพลที่อาจเกิดขึ้นของปัจจัยทางประชากรต่อความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตกับความเป็นอยู่ส่วนบุคคลเพศของผู้เข้าร่วม (ชาย = 1; หญิง = 0) อายุและสถานะทางเศรษฐกิจของครอบครัว (CSSA = 1; ไม่ใช่ CSSA = 0 ) ในเวลา 1 ถูกรวมไว้ในแบบจำลองพาเนลในฐานะผู้ก่อกวนตามที่แนะนำโดยการศึกษาก่อนหน้านี้ (Kuss et al. 2014; Yu และ Shek 2013) สันนิษฐานว่าปัจจัยทางประชากรเหล่านี้เกี่ยวข้องโดยตรงกับตัวแปร Wave 1 และมีการเชื่อมโยงทางอ้อมกับตัวแปรที่วัดในภายหลังผ่านการทดสอบความสัมพันธ์ข้ามคลื่น
ผลสอบ
สถิติเชิงพรรณนาของตัวแปรทั้งหมดภายใต้การศึกษาถูกคำนวณและสรุปในตาราง †<Tables11 และ †<and22. รูปแบบของความสัมพันธ์ระหว่างภาคตัดขวางและตามยาวระหว่างตัวแปรนั้นเป็นไปตามที่คาดหวังจากวรรณกรรมที่มีอยู่โดยที่การติดอินเทอร์เน็ตนั้นเกี่ยวข้องกับความพึงพอใจในชีวิตและเกี่ยวข้องกับความสิ้นหวังทั้งในเชิงบวกและระยะยาว ความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังมีความสัมพันธ์เชิงลบ
ตาราง †<Table33 สรุปความดีของดัชนีความพอดีของแบบจำลองการวัดและแบบจำลองโครงสร้างที่ตั้งสมมติฐานทั้งสี่ จะเห็นได้ว่าแบบจำลองการวัดทั้งหมด (MM1 ถึง MM9) แสดงข้อมูลได้ดีซึ่งแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือประเมินความพึงพอใจในชีวิตความสิ้นหวังและการติดอินเทอร์เน็ตนั้นถูกต้องและเชื่อถือได้ในสามคลื่น (Anderson และ Gerbing 1988) ผลลัพธ์ของดัชนีความดีที่พอดีของโมเดลโครงสร้างที่ตั้งสมมติฐานทั้งสี่แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองนี้สอดคล้องกับข้อมูลคลื่นสามตัวในปัจจุบันที่น่าพอใจ (CFI ≥ .95, NFI ≥ .92, TLI = .95 และ RMSEA = .03) เนื่องจากแบบจำลองโครงสร้างทั้งหมดเป็นแบบจำลองที่ซ้อนกันจึงถูกเปรียบเทียบโดยการทดสอบความแตกต่างแบบไคสแควร์ (เบนท์เลอร์และโบเนตต์ 1980) และผลลัพธ์จะแสดงในตาราง †<Table33.
3 ตาราง
สถิติเชิงพรรณนาของตัวแปรสำหรับผู้เข้าร่วมที่เสร็จสิ้นการสำรวจแบบสอบถามทั้งหกคลื่น
| ตัวแปร | พิสัย | ค่าเฉลี่ย± SD | เบ้ | โด่ง | IA1 | LS1 | HL1 | IA2 | LS2 | HL2 | IA3 | LS3 | HL3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IA1 | 0 10- | 2.15 ± 2.25 | 1.19 | 0.92 | - | ||||||||
| LS1 | 1 6- | 3.98 ± 1.05 | -0.48 | -0.05 | -.31** | - | |||||||
| HL1 | 1 6- | 2.59 ± 1.11 | 0.68 | 0.13 | . 26** | -.32** | - | ||||||
| IA2 | 0 10- | 2.28 ± 2.33 | 1.16 | 0.82 | . 55** | -.16** | . 21** | - | |||||
| LS2 | 1 6- | 3.85 ± 1.06 | -0.46 | -0.07 | -.25** | . 56** | -.30** | -.23** | - | ||||
| HL2 | 1 6- | 2.66 ± 1.10 | 0.56 | 0.04 | . 27** | -.31** | . 47** | . 29** | -.41** | - | |||
| IA3 | 0 10- | 1.17 ± 2.17 | 1.66 | 1.55 | . 44** | -.13** | . 14** | . 56** | -.16** | . 10** | - | ||
| LS3 | 1 6- | 3.59 ± 1.05 | -0.29 | -0.37 | -.22** | . 51** | -.26** | -.16** | . 61** | -.32** | -.18** | - | |
| HL3 | 1 6- | 2.67 ± 1.06 | 0.50 | -0.01 | . 21** | -.29** | . 43** | . 26** | -.36** | . 57** | . 29** | -.39** | - |
IA1 การติดอินเทอร์เน็ตที่เวลา 1 (Wave 1); LS1 ความพึงพอใจในชีวิตที่ Time 1 (Wave 1); HL1 ความสิ้นหวัง ณ เวลา 1 (Wave 1); IA2 การติดอินเทอร์เน็ตที่เวลา 2 (Wave 2); LS2 ความพึงพอใจในชีวิตที่ Time 2 (Wave 2); HL2 ความสิ้นหวัง ณ เวลา 2 (Wave 2); IA3 การติดอินเทอร์เน็ตที่เวลา 3 (Wave 3); LS3 ความพึงพอใจในชีวิตที่ Time 3 (Wave 3); HL3 ความสิ้นหวัง ณ เวลา 3 (Wave 3)
คะแนนของ IA ขึ้นอยู่กับจำนวนคำตอบ "ใช่" จาก IAT มาตราส่วนคือจำนวนของพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตที่วัดโดย IAT; คะแนนความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังคำนวณจากคะแนนเฉลี่ยของรายการ SWLS และ HOPEL
**p <.001
ประการแรกแบบจำลองความมั่นคง (M1) ที่ไม่มีเส้นทางข้ามล้าหลังถูกเปรียบเทียบกับตัวแบบเชิงสาเหตุ (M2) ที่ระบุผลกระทบข้ามความล้าของความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังที่ Time 1 และ Time 2 ในการติดอินเทอร์เน็ตที่ Time 2 และ Time 3 ตามลำดับ ผลการวิจัยพบว่าไม่มีการปรับปรุงที่สำคัญ (∆x 2 = 8.91, Δdf = 4, p > .05) ประการที่สองแบบจำลองเชิงสาเหตุแบบย้อนกลับ (M3) ที่มีผลกระทบข้ามล้าหลังของการติดอินเทอร์เน็ตในช่วงเวลาก่อนหน้า (เวลา 1 และเวลา 2) ต่อความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังในภายหลัง (เวลา 2 และเวลา 3) ให้ความเหมาะสมกับข้อมูลมากขึ้น กว่ารูปแบบความเสถียร (∆x 2 = 93.74, Δdf = 4, p <.001) ประการที่สามในขณะที่แบบจำลองซึ่งกันและกัน (M4) พอดีกับข้อมูลที่ดีกว่า M1 (แบบจำลองความเสถียร) และ M2 (โมเดลเชิงสาเหตุ) แต่โมเดลนี้ไม่ได้ปรับปรุงรูปแบบให้พอดีอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ M3 โมเดลเชิงสาเหตุที่กลับกัน (∆x 2 = 8.57, Δdf = 4, p > .05) ดังนั้น M3 จึงดูเหมือนจะเป็นรุ่นที่เหมาะสมที่สุดในแง่ของพาร์ซิเมนต์แม้ว่า M4 จะมีการปรับปรุงที่สำคัญเล็กน้อยเมื่อเทียบกับ M3p = .04 โดยใช้การทดสอบด้านเดียว) ซึ่งอาจได้รับความสนใจเช่นกัน กล่าวอีกนัยหนึ่งข้อมูลสนับสนุนสมมติฐานที่ว่าการติดอินเทอร์เน็ตทำให้เกิดความพึงพอใจในชีวิตต่ำและความสิ้นหวังในระดับสูงในอนาคต แต่ไม่ใช่ในทางกลับกัน (ตาราง †<(Table44).
4 ตาราง
ดัชนีความพอดีของโมเดลของโมเดลการวัดและโมเดลโครงสร้าง (N = 2023)
| รุ่น | รายละเอียด | x 2 | df | CFI | NFI | TLI | RMSEA | เปรียบเทียบแบบจำลอง | ∆x 2 | Δdf | p |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MM1 | IA เวลา 1 | 144.09 | 33 | . 97 | . 96 | . 96 | . 04 | - | - | - | - |
| MM2 | LS เวลา 1 | 6.2 | 4 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | . 02 | - | - | - | - |
| MM3 | เวลา HL 1 | 1.4 | 3 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | . 00 | - | - | - | - |
| MM4 | IA เวลา 2 | 154.59 | 33 | . 97 | . 96 | . 96 | . 04 | ||||
| MM5 | LS เวลา 2 | 18.2 | 4 | 1.00 | 1.00 | . 99 | . 04 | ||||
| MM6 | เวลา HL 2 | 4.7 | 3 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | . 02 | ||||
| MM7 | IA เวลา 3 | 179.72 | 33 | . 97 | . 96 | . 95 | . 05 | - | - | - | - |
| MM8 | LS เวลา 3 | 7.6 | 4 | 1.00 | 1.00 | 1.00 | . 02 | - | - | - | - |
| MM9 | เวลา HL 3 | 11.5 | 3 | 1.00 | 1.00 | . 99 | . 04 | - | - | - | - |
| M1 | แบบจำลองความเสถียร | 4304.64 | 1794 | . 95 | . 92 | . 95 | . 03 | - | - | - | - |
| M2 | โมเดลเชิงสาเหตุ | 4295.73 | 1790 | . 95 | . 92 | . 95 | . 03 | M1 กับ M2 | 8.91 | 4 | . 06 |
| M3 | โมเดลเชิงสาเหตุที่กลับด้าน | 4210.90 | 1790 | . 96 | . 93 | . 95 | . 03 | M1 กับ M3 | 93.74 | 4 | . 00 |
| M4 | แบบจำลองซึ่งกันและกัน | 4202.33 | 1786 | . 96 | . 93 | . 95 | . 03 | M1 กับ M4 | 102.31 | 4 | . 00 |
| M2 กับ M4 | 93.40 | 4 | . 00 | ||||||||
| M3 กับ M4 | 8.57 | 4 | . 07 |
MM แบบจำลองการวัด (เช่น MM1 แบบจำลองการวัด 1)
รูป †<Figure22 นอกจากนี้ยังแสดงค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางของโมเดลสาเหตุเชิงสาเหตุที่สนับสนุน (M3) ครั้งแรกที่ Time 1 เพศ (เป็นชาย) มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความสิ้นหวัง (β = .08, p <.001) และฐานะทางเศรษฐกิจของครอบครัวที่ต่ำ (การได้รับ CSSA) มีความสัมพันธ์ทางลบกับความพึงพอใจในชีวิตของวัยรุ่น (β = −.08, p <.001) ประการที่สองการติดอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นในช่วงเวลาที่ 1 มีผลกระทบข้ามความล่าช้าในระยะยาวในเชิงบวกต่อความสิ้นหวังในเวลา 2 (β = .21, p <.001) และผลกระทบเชิงลบข้ามความล่าช้าต่อความพึงพอใจในชีวิตของพวกเขาในเวลา 2 (β = −.12, p <.001) หลังจากควบคุมผลกระทบอัตโนมัติและอิทธิพลจากตัวแปรทางประชากร ประการที่สามตั้งแต่เวลา 2 ถึงเวลา 3 การติดอินเทอร์เน็ตคาดการณ์ความพึงพอใจในชีวิตในเชิงลบ (β = −.10, p <.01) ในขณะที่การทำนายความสิ้นหวังไม่มีนัยสำคัญ (β = .04, p > .05)
Reversed Causal Model (M3): ความสัมพันธ์ที่ล้าหลังระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังในสามคลื่น (N = 2023)
การสนทนา
การศึกษาก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ส่วนตัวในคนหนุ่มสาวส่วนใหญ่มาจากการออกแบบตัดขวาง ดังนั้นข้อมูลระยะยาวจากตัวอย่างที่เป็นตัวแทนจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักวิจัยที่จะเข้าใจว่าความเป็นอยู่ที่ดีเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการติดอินเทอร์เน็ตของเยาวชนหรือผลที่ตามมา การศึกษาในปัจจุบันมีจุดประสงค์นี้โดยการตรวจสอบความสัมพันธ์ระยะยาวระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและตัวบ่งชี้ความเป็นอยู่ที่ดีสองแบบความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังในกลุ่มตัวอย่างจำนวนมากของวัยรุ่นฮ่องกง
จากการออกแบบพาเนลข้ามคลื่นสามคลื่นผลลัพธ์สนับสนุนโมเดลสาเหตุเชิงย้อนกลับเช่นการติดอินเทอร์เน็ตทำให้ความเป็นอยู่ส่วนบุคคลลดลงหลังจากสถานะพื้นฐานและผลกระทบของเพศอายุและสถานะทางเศรษฐกิจของครอบครัวถูกควบคุม รูปแบบซึ่งกันและกันซึ่งตั้งสมมติฐานอิทธิพลร่วมซึ่งไม่ได้รับการสนับสนุน การค้นพบนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ที่ดีของเยาวชน ตรงกันข้ามกับการศึกษาแบบภาคตัดขวางการใช้การออกแบบแผงและการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างเป็นวิธีการที่เข้มงวดยิ่งขึ้นในการตรวจสอบปัญหาเกี่ยวกับสาเหตุและการแลกเปลี่ยน
พบว่าการเสพติดอินเทอร์เน็ตทำนายความพึงพอใจในชีวิตต่ำของวัยรุ่นและความสิ้นหวังสูงในระยะยาว แต่ผลกระทบข้ามของตัวบ่งชี้ความเป็นอยู่ทั้งสองที่มีต่อพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตไม่สำคัญ ในขณะที่การค้นพบนี้ยืนยันความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ที่ดีส่วนตัวทิศทางของการเชื่อมโยงนี้มีความสอดคล้องเพียงบางส่วนกับการค้นพบที่ได้รายงานไปก่อนหน้านี้ (Cao et al. 2011; เกาะและอัล 2008; Whang และคณะ 2003) ตัวอย่างเช่นมีการค้นพบที่แสดงให้เห็นว่าวัยรุ่นที่มีช่องโหว่ทางจิตสังคมที่มีอยู่ก่อนมีความอ่อนไหวต่อการมีส่วนร่วมเสพติดกับการใช้อินเทอร์เน็ต (เช่น Lemmens และคณะ 2011a) การศึกษาโดย Bozoglan และคณะ (2013) พบว่าความพึงพอใจในชีวิตต่ำความนับถือตนเองต่ำและความเหงาสูงทำนายการติดอินเทอร์เน็ตในนักศึกษามหาวิทยาลัย ในการศึกษาระยะยาวอื่น (Lemmens et al. 2011b) พบว่าการอยู่ดีมีสุขทางจิตสังคมต่ำกว่าสาเหตุจากการใช้คอมพิวเตอร์พยาธิวิทยาและการเล่นวิดีโอเกม Sun and Shek (2013) ยังรายงานว่าความพึงพอใจในชีวิตเป็นสื่อกลางความสัมพันธ์ระหว่างคุณลักษณะเชิงบวกและรายการปัญหาพฤติกรรมเยาวชนในการตัดสินเชิงบวกเกี่ยวกับชีวิตที่ช่วยลดพฤติกรรมปัญหาในอนาคตโดยการเปิดใช้งานการพัฒนาเยาวชนเชิงบวกในอนาคต การค้นพบเหล่านี้มาบรรจบกันเพื่อแนะนำเส้นทางที่เป็นสาเหตุจากความเป็นอยู่ที่ลดลงจนถึงการติดอินเทอร์เน็ต
ในขณะเดียวกันนักวิชาการบางคนมักจะเชื่อว่ามีความสัมพันธ์ซึ่งกันและกันระหว่างความเป็นอยู่ทางด้านจิตใจและการเสพติดอินเทอร์เน็ต: ในขณะที่คนที่มีความเป็นอยู่ที่ดีอาจใช้อินเทอร์เน็ตเป็นกลยุทธ์ในการเผชิญปัญหาเพื่อหลบหนีจากความเครียด การหมกมุ่นอยู่กับโลกเสมือนจริงของอินเทอร์เน็ตทำให้เกิดปัญหาในชีวิตจริงและความรู้สึกเหงามากขึ้นซึ่งจะส่งผลให้ความเป็นอยู่ส่วนบุคคลของบุคคลแย่ลง โชคไม่ดีที่รูปแบบซึ่งกันและกันไม่ได้รับการสนับสนุนอย่างชัดเจนในการศึกษานี้
มีคำอธิบายที่น่าเชื่อถือหลายประการสำหรับการค้นพบในปัจจุบัน ก่อนการค้นพบสามารถถือเป็นหลักฐานสำหรับทฤษฎีการกระจัด นั่นคือคนหนุ่มสาวที่ติดอินเทอร์เน็ตให้ความสำคัญเป็นอันดับแรกในการใช้อินเทอร์เน็ตของพวกเขาเหนือสิ่งอื่น ๆ และรู้สึกถึงการกระจัดเมื่อออนไลน์ ไม่ว่าวัยรุ่นจะมีสภาพจิตสังคมที่มีอยู่ก่อนหรือไม่ก็ตามมันคือการพลัดพรากที่แยกบุคคลออกจากชีวิตจริงของเขา / เธอที่ทำให้เกิดปัญหาการปรับตัว (เช่นครอบครัว, การศึกษา, ปัญหาทางกายภาพ) และระดับความเป็นอยู่ที่ลดลง . ตัวอย่างเช่นปัญหาการนอนหลับมักถูกรายงานว่าเป็นผลมาจากการติดอินเทอร์เน็ต (เฉินและเกา) 2016; ทำเช่นกัน 2013) และการขาดการนอนหลับมีความสัมพันธ์กับระดับความพึงพอใจที่ลดลงกับชีวิต (Piper) 2016; Van Praag และ Ferrer-i-Carbonell 2007) และความรู้สึกสิ้นหวังที่สูงขึ้น (McCall และ Black) 2013) ดังนั้นปัญหาทางกายภาพที่เกิดจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปอาจส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพชีวิต
ประการที่สองแม้ว่าปัญหาทางจิตสังคมที่มีอยู่ก่อนเช่นภาวะซึมเศร้าความเครียดและความวิตกกังวลทางสังคมอาจทำให้วัยรุ่นติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต แต่ปัญหาของพวกเขาเองอาจไม่แข็งแรงพอที่จะทำให้วัยรุ่นติดอินเทอร์เน็ต มีปัจจัยอื่น ๆ ที่เห็นได้ชัดว่ามีส่วนในการพัฒนาและบำรุงรักษาการติดอินเทอร์เน็ต ตัวอย่างเช่นแรงกระตุ้นสูงของบุคคล (Lee et al. 2012) เข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ฟรี (Young 2004) การเสริมแรงเชิงบวกของพฤติกรรมออนไลน์ (เช่นความรู้สึกของความสำเร็จความเหงาลดลง) ความเชื่อทางปัญญาว่าอินเทอร์เน็ตเป็นเพื่อนที่บรรเทาความทุกข์ (เดวิส) 2001) เป็นต้นหากปราศจากปัจจัยเหล่านี้ความอยู่ดีกินดีทางจิตใจที่ไม่ดีเพียงอย่างเดียวอาจไม่ส่งผลให้เกิดพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น ประการที่สามเป็นไปได้ว่าความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างความเป็นอยู่และการติดอินเทอร์เน็ตนั้นมีการกลั่นกรองโดยปัจจัยอื่น ๆ เช่นการควบคุมพฤติกรรมของผู้ปกครอง นักวิจัยพบว่าวัยรุ่นรายงานพฤติกรรมการติดตามมากกว่าโดยผู้ปกครองมีแนวโน้มที่จะแสดงพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตน้อยกว่าผู้ที่รายงานการเฝ้าสังเกตผู้ปกครองน้อยกว่า (Li et al. 2013) เห็นได้ชัดว่าจำเป็นต้องมีการวิจัยเชิงลึกเพื่อตรวจสอบผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากผู้ดูแลที่แตกต่างกันและเพื่อทดสอบแบบจำลองซึ่งกันและกันซึ่งพบว่ามีนัยสำคัญเล็กน้อยในการศึกษานี้ นอกจากนี้แม้ว่าการรองรับโมเดลซึ่งกันและกันไม่แข็งแรง แต่ความแตกต่างของไคสแควร์ที่มีนัยสำคัญเล็กน้อยชี้ให้เห็นว่ามีความจำเป็นที่จะต้องสำรวจโมเดลนี้โดยใช้คลื่นของข้อมูลระยะยาวมากขึ้น
สิ่งที่ค้นพบในปัจจุบันมีทั้งทางทฤษฎีและปฏิบัติสำหรับนักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานที่ทำงานกับเยาวชน ตามทฤษฎีแล้วมีการศึกษาน้อยมากที่ได้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระยะยาวระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความสิ้นหวังการค้นพบว่าการติดอินเทอร์เน็ตทำให้เกิดความรู้สึกสิ้นหวังของวัยรุ่นเมื่อเวลาผ่านไปเพิ่มในวรรณกรรมของสาขานี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งมันแสดงให้เห็นว่าความเป็นอยู่ที่ดีไม่ใช่ปัจจัยสำคัญที่นำไปสู่การติดอินเทอร์เน็ต ความเป็นไปได้อย่างหนึ่งคือผู้ที่มีความเป็นอยู่ส่วนตัวสูงอาจมีแนวโน้มที่จะติดอินเทอร์เน็ต ในทางกลับกันผู้ที่มีความเป็นอยู่ที่เป็นส่วนตัวต่ำอาจไม่มีพลังที่จะติดและพวกเขาก็ขาดแรงจูงใจที่จะมีส่วนร่วมในอินเทอร์เน็ตเป็นเวลานาน การค้นพบในปัจจุบันชี้ให้เห็นว่ามีความจำเป็นต้องดูความสัมพันธ์ทางทฤษฎีที่เป็นไปได้ระหว่างความเป็นอยู่ส่วนตัวและความเสพติด
ในทางปฏิบัติการค้นพบนี้ให้มุมมองใหม่เกี่ยวกับวิธีการส่งเสริมความเป็นอยู่ที่ดีของวัยรุ่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งนักวิจัยได้แย้งว่าความสิ้นหวังเป็นตัวทำนายที่สำคัญของภาวะซึมเศร้าและการฆ่าตัวตาย (Minkoff และคณะ 1973) และความสิ้นหวังนั้นจะนำไปสู่ชุดของการขาดดุลที่สิ้นหวังรวมถึงความเฉื่อยชาและความขยันหมั่นเพียรลดลงความวิตกกังวลและความโศกเศร้าลดความนับถือตนเองและไม่สามารถที่จะรับรู้การควบคุมเหตุการณ์เชิงลบ เพื่อลดความสิ้นหวังของวัยรุ่นและส่งเสริมความเป็นอยู่ส่วนตัวของพวกเขาควรพิจารณากลยุทธ์และเครื่องมือที่จะช่วยกลั่นกรองและรักษาพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ต ตัวอย่างเช่นการศึกษาได้ชี้ให้เห็นว่าวิธีการทางพฤติกรรมทางความคิดที่ติดเป้าหมายอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะจะมีประโยชน์ในการลดอาการ (King et al. 2011; Jorgenson และคณะ 2016; เคลอร์ et al. 2013; หนุ่มสาว 2007) จากวิธีการนี้การช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญในโรงเรียนหรือชุมชนสามารถมุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบพฤติกรรมการใช้อินเทอร์เน็ตของวัยรุ่น (เช่นช่วยวัยรุ่นบันทึกกิจกรรมออนไลน์ประจำวันของตนเอง) แก้ไขความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นและการจัดการเวลาสอน ทักษะการตั้งค่าเป้าหมาย การแทรกแซงหลายระดับที่รวมทั้งการให้คำปรึกษารายบุคคลและการแทรกแซงของครอบครัวก็พบว่ามีประสิทธิภาพในการลดเวลาที่ใช้ในการออนไลน์และปัญหาทางจิตสังคมที่เกี่ยวข้อง (Shek et al. 2009) เมื่อวัยรุ่นติดอินเทอร์เน็ตน้อยพวกเขาอาจมีส่วนร่วมในการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมจริงและสร้างการเชื่อมต่อทางสังคมซึ่งสามารถช่วยส่งเสริมความรู้สึกหวังในอนาคตในวัยรุ่น (Stoddard et al. 2011) เห็นได้ชัดว่าปัจจัยอื่น ๆ อาจส่งผลต่อการติดอินเทอร์เน็ต (เช่นกระบวนการครอบครัว) เราต้องตรวจสอบปัจจัยเหล่านี้เช่นกัน ในที่สุดผู้มีส่วนได้เสียที่แตกต่างกันรวมถึงครูผู้ปกครองและนักเรียนเองควรมีความอ่อนไหวต่อผลที่เป็นอันตรายของการติดอินเทอร์เน็ต ผลการวิจัยในปัจจุบันสามารถนำมาใช้ในการพัฒนาโปรแกรมป้องกันตามหลักฐานสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต
ข้อ จำกัด หลายประการของการศึกษาปัจจุบันควรถูกบันทึกไว้ ครั้งแรกแม้ว่าเราจะใช้การสร้างแบบจำลองข้ามล้าหลังกับข้อมูลระยะยาวที่เก็บรวบรวมมานานกว่าสามปีเพื่ออนุมานความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ส่วนบุคคลในวัยรุ่นที่อายุน้อยกว่าจำเป็นต้องมีหลักฐานจากการศึกษา ความสัมพันธ์ การศึกษาในอนาคตอาจใช้การทดลองแบบควบคุมแบบสุ่มเพื่อทดสอบเพิ่มเติมว่าการเปลี่ยนพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นจะเพิ่มความพึงพอใจในชีวิตและลดความสิ้นหวังหรือไม่ ประการที่สองในขณะที่เราควบคุมผลกระทบของปัจจัยด้านประชากรศาสตร์โดยการรวมตัวแปรที่วัดที่ Time 1 ในตัวแบบข้ามล้าหลังก็สันนิษฐานว่าปัจจัยเหล่านี้จะมีอิทธิพลโดยตรงต่อการติดอินเทอร์เน็ตความพึงพอใจในชีวิตและความสิ้นหวังที่วัดที่ Time 1 และ เฉพาะผลกระทบทางอ้อมต่อสิ่งก่อสร้างเหล่านี้ซึ่งถูกวัดที่คลื่นในภายหลังผ่านผลกระทบอัตโนมัติ อย่างไรก็ตามมีความเป็นไปได้ที่ตัวแปรทางประชากรอาจเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลา (เช่นสถานภาพทางเศรษฐกิจของครอบครัว) และอาจมีความสัมพันธ์แบบซินโครไนซ์ระหว่างปัจจัยด้านประชากรศาสตร์และโครงสร้างเหล่านี้ในเวลาต่อมา ดังนั้นการศึกษาในอนาคตอาจรวมถึงปัจจัยเหล่านี้เป็นตัวแปรร่วมในแต่ละคลื่นเมื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ส่วนบุคคล นอกจากนี้ยังมีข้อค้นพบที่แสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาและความเป็นอยู่ที่ดีในผู้ใหญ่เพศหญิงมากกว่าเพศชาย มันจะน่าสนใจที่จะตรวจสอบความแตกต่างทางเพศที่เป็นไปได้ในความสัมพันธ์ดังกล่าวในวัยรุ่นโดยใช้วิธีการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างหลายกลุ่ม
ข้อ จำกัด ขั้นสุดท้ายคือผลกระทบข้ามที่พบในการศึกษาปัจจุบันค่อนข้างอ่อนแอโดยเฉพาะอย่างยิ่งผลของการติดอินเทอร์เน็ตที่ Time 2 ต่อความสิ้นหวังและความพึงพอใจในชีวิตที่ Time 3 คำอธิบายหนึ่งอาจเป็นไปได้ว่าความสุขส่วนตัวของวัยรุ่นในปีสุดท้ายของการศึกษาระดับมัธยมศึกษาตอนต้นได้รับผลกระทบอย่างมากจากปัจจัยอื่นนอกเหนือจากการติดอินเทอร์เน็ตเช่นความเครียดจากการสอบเข้าสู่โรงเรียนมัธยม ดังนั้นความแปรปรวนเพิ่มเติมที่สามารถอธิบายได้โดยการติดอินเทอร์เน็ตจะถูก จำกัด นอกจากนี้ผลกระทบของการติดอินเทอร์เน็ตที่มีต่อความสิ้นหวังและความพึงพอใจในชีวิตอาจมีการตรวจสอบโดยปัจจัยอื่น ๆ เช่นผลการเรียนของนักเรียนที่ไม่ได้ตรวจสอบในการศึกษาปัจจุบัน ในการวิจัยในอนาคตควรมีการตรวจสอบผลการควบคุมที่เป็นไปได้ของผลการเรียนของนักเรียนและความเครียดที่มีต่อความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ส่วนบุคคล แม้ว่าผลที่พบในการศึกษาในปัจจุบันอยู่ในระดับปานกลาง แต่การค้นพบนี้ถือได้ว่ามีความหมาย
กิตติกรรมประกาศ
การศึกษาระยะยาวในโครงการ PATHS และการเตรียมการสำหรับเอกสารนี้ได้รับการสนับสนุนทางการเงินจาก Hong Kong Jockey Club Charity Trust บางส่วนของการศึกษานี้ได้รับการนำเสนอในการประชุมนานาชาติเรื่อง“ การสร้างอนาคตที่ดีกว่าสำหรับคนหนุ่มสาว: บทบาทของการพัฒนาเยาวชนเชิงบวกครอบครัวและชุมชน”, ฮ่องกง, ในเดือนพฤษภาคม 12, 2016
ข้อมูลผู้ให้ข้อมูล
ลูหยู โทรศัพท์: (852) 2766 4859 อีเมล: [ป้องกันอีเมล].
Daniel Tan Lei Shek อีเมล: [ป้องกันอีเมล].
อ้างอิง
- Abramson LY, Metalsky GI, อัลลอย LB สิ้นหวังภาวะซึมเศร้า: ประเภทย่อยตามทฤษฎีของภาวะซึมเศร้า รีวิวจิตวิทยา 1989;96:358–372. doi: 10.1037/0033-295X.96.2.358. [ข้ามอ้างอิง]
- Ahlstrom M, Lundberg NR, Zabriskie R, Eggett D, Lindsay GB ฉัน, คู่สมรสของฉัน, และอวตารของฉัน: ความสัมพันธ์ระหว่างความพึงพอใจในชีวิตสมรสและการเล่นเกมสวมบทบาทออนไลน์ที่มีผู้เล่นหลายคน (MMORPGs) วารสารวิจัยเพื่อการสันทนาการ 2012;44(1):1–22. doi: 10.1080/00222216.2012.11950252. [ข้ามอ้างอิง]
- Alpaslan AH, Soylu N, Kocak U, Guzel HI การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหานั้นพบได้บ่อยในวัยรุ่นตุรกีที่มีโรคซึมเศร้ามากกว่าการควบคุม Acta Paediatrica 2016;105(6):695–700. doi: 10.1111/apa.13355. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต 4 วอชิงตันดีซี: ผู้แต่ง; 1994
- สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต 5 วอชิงตันดีซี: ผู้แต่ง; 2013
- Anderson JC, Gerbing DW แบบจำลองสมการโครงสร้างในทางปฏิบัติ: การทบทวนและแนวทางสองขั้นตอนที่แนะนำ แถลงการณ์ทางจิตวิทยา 1988;103(3):411–423. doi: 10.1037/0033-2909.103.3.411. [ข้ามอ้างอิง]
- เครากิโลวัตต์ การติดอินเทอร์เน็ต: การทบทวนเทคนิคการประเมินในปัจจุบันและคำถามการประเมินที่เป็นไปได้ ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม. 2005;8: 7 14- doi: 10.1089 / cpb.2005.8.7 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Beck AT, Weissman A, Lester D, Trexler L. การวัดการมองดูในแง่ร้าย: ระดับความสิ้นหวัง วารสารการให้คำปรึกษาและจิตวิทยาคลินิก 1974;42(6):861–865. doi: 10.1037/h0037562. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Beck AT, Steer RA, Kovacs M, Garrison B. ความสิ้นหวังและการฆ่าตัวตายในที่สุด: การศึกษาในอนาคตสิบปีของผู้ป่วยในโรงพยาบาลด้วยความคิดฆ่าตัวตาย วารสารจิตเวชอเมริกัน 1985;142: 559 563- doi: 10.1176 / ajp.142.5.559 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Bentler PM, Bonett DG การทดสอบความสำคัญและความเหมาะสมในการวิเคราะห์โครงสร้างความแปรปรวนร่วม แถลงการณ์ทางจิตวิทยา 1980;88:588–606. doi: 10.1037/0033-2909.88.3.588. [ข้ามอ้างอิง]
- Bozoglan, B. , Demirer, V. , & Sahin, I. (2013). ความเหงาความภาคภูมิใจในตนเองและความพึงพอใจในชีวิตในฐานะตัวทำนายการติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาภาคตัดขวางของนักศึกษามหาวิทยาลัยในตุรกี สแกนดิเนเวียนวารสารจิตวิทยา 54(4), 313-319 [PubMed]
- Byun, S. , Ruffini, C. , Mills, JE, Douglas, AC, Niang, M. , Stepchenkova, S. , Lee, SK, Loutfi, J. , Lee, JK, Atallah, M. , & Blanton, M . (2009). การติดอินเทอร์เน็ต: การสังเคราะห์ด้วยวิธีการวิจัยเชิงปริมาณในปี พ.ศ. 1996-2006 Cyberpsychology & Behavior, 12, 203-207 [PubMed]
- Cao F, Su L. การเสพติดอินเทอร์เน็ตในหมู่วัยรุ่นจีน: ความชุกและคุณสมบัติทางจิตวิทยา เด็ก: การดูแลสุขภาพและการพัฒนา 2007;33: 275 281- [PubMed]
- Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao H, Tao F. การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในวัยรุ่นจีนและความสัมพันธ์กับอาการทางจิตและความพึงพอใจในชีวิต BMC สาธารณสุข 2011;11:802. doi: 10.1186/1471-2458-11-802. [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Caplan SE การตั้งค่าสำหรับการโต้ตอบทางสังคมออนไลน์: ทฤษฎีของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและความเป็นอยู่ทางด้านจิตใจ การวิจัยการสื่อสาร 2003;30: 625 648- doi: 10.1177 / 0093650203257842 [ข้ามอ้างอิง]
- Caplan S, Williams D, Yee N. การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและความเป็นอยู่ที่ดีทางจิตสังคมในหมู่ผู้เล่น MMO คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2009;25: 1312 1319- doi: 10.1016 / j.chb.2009.06.006 [ข้ามอ้างอิง]
- Tsuen Wan Center, YMCA จีนของฮ่องกง (2004) ศึกษาพฤติกรรมการใช้อินเทอร์เน็ตของวัยรุ่น Tsuen Wan Center, YMCA จีนของฮ่องกง, ฮ่องกง
- Chak K, Leung L. Shyness และสถานที่ควบคุมเป็นตัวทำนายการติดอินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ต ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม. 2004;7(5):559–570. doi: 10.1089/cpb.2004.7.559. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Chen YL, Gau SS ปัญหาการนอนหลับและการติดอินเทอร์เน็ตในเด็กและวัยรุ่น: การศึกษาระยะยาว วารสารการวิจัยการนอนหลับ 2016;25(4):458–465. doi: 10.1111/jsr.12388. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Cheng C, Li AY ความชุกของการเสพติดอินเทอร์เน็ตและคุณภาพชีวิต (จริง): การวิเคราะห์อภิมานของประเทศ 31 ในเจ็ดภูมิภาคของโลก ไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคม 2014;17(12):755–760. doi: 10.1089/cyber.2014.0317. [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Clark LA, Watson D. การสร้างความถูกต้อง: ปัญหาพื้นฐานในการพัฒนาขนาดวัตถุประสงค์ การประเมินทางจิตวิทยา 1995;7:309–319. doi: 10.1037/1040-3590.7.3.309. [ข้ามอ้างอิง]
- Dalal PK, Basu D. ยี่สิบปีแห่งการเสพติดอินเทอร์เน็ต… quad Vadis? วารสารจิตเวชอินเดีย 2016;58(1):6–11. doi: 10.4103/0019-5545.174354. [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Davis RA รูปแบบความรู้ความเข้าใจพฤติกรรมของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2001;17:187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8. [ข้ามอ้างอิง]
- Diener E. อัตนัยเป็นอยู่ที่ดี แถลงการณ์ทางจิตวิทยา 1984;95:542–575. doi: 10.1037/0033-2909.95.3.542. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Diener E, Emmons RA, Larsen RJ, Griffin S. ความพึงพอใจกับระดับชีวิต วารสารการประเมินบุคลิกภาพ 1985;49:71–75. doi: 10.1207/s15327752jpa4901_13. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- ทำ Y, Shin E, Bautista M, Foo K. ความสัมพันธ์ระหว่างระยะเวลาการนอนหลับที่รายงานด้วยตนเองและผลลัพธ์ด้านสุขภาพของวัยรุ่น: อะไรคือบทบาทของเวลาที่ใช้ในการใช้อินเทอร์เน็ต? ยานอนหลับ 2013;14: 195 200- doi: 10.1016 / j.sleep.2012.09.004 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Engelberg E, Sjoberg L. การใช้อินเทอร์เน็ตทักษะทางสังคมและการปรับตัว ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม. 2004;7: 41 47- doi: 10.1089 / 109493104322820101 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Fu KW, จัน WS, วงศ์ PW, Yip PS การติดอินเทอร์เน็ต: ความชุกความถูกต้องจำแนกและความสัมพันธ์ระหว่างวัยรุ่นในฮ่องกง วารสารจิตเวชอังกฤษ 2010;196: 486 492- doi: 10.1192 / bjp.bp.109.075002 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- คนต่างชาติ DA, Choo H, Liau A, Sim T, Li D, Fung D, Khoo A. การใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยาในวัยรุ่น: การศึกษาระยะยาวสองปี กุมารเวชศาสตร์ 2011;127:e319–e329. doi: 10.1542/peds.2010-1353. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Goldberg, I. (1995) ความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต (IAD) - เกณฑ์การวินิจฉัย ดึงมาจาก http://www-usr.rider.edu/~suler/psycyber/supportgp.html.
- Gollob H, Reichardt C. การตีความและการประเมินผลกระทบทางอ้อมโดยถือว่าเวลามีความสำคัญ ใน: Collins L, Horn J, บรรณาธิการ วิธีที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลง: ความก้าวหน้าล่าสุดคำถามที่ยังไม่ได้ตอบทิศทางในอนาคต วอชิงตัน: สมาคมจิตวิทยาอเมริกัน; 1991 pp. 243 – 259
- Griffiths MD การติดอินเทอร์เน็ต: ปัญหาด้านจิตวิทยาคลินิกหรือไม่? ฟอรั่มจิตวิทยาคลินิก 1996;97: 32 36-
- สหภาพโทรคมนาคมระหว่างประเทศ (2016) ข้อเท็จจริงและตัวเลขด้าน ICT ของ 2016 ดึงมาจาก http://www.itu.int/en/ITUD/Statistics/Documents/facts/ICTFactsFigures2016.pdf.
- Jorgenson AG, Hsiao RC, Yen CF. การติดอินเทอร์เน็ตและการเสพติดพฤติกรรมอื่น ๆ คลินิกจิตเวชเด็กและวัยรุ่นในอเมริกาเหนือ 2016;25(3):509–520. doi: 10.1016/j.chc.2016.03.004. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Kim K, Ryu E, Chon MY, Yeun EJ, Choi SY, Seo JS, Nam BW การติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นเกาหลีและความสัมพันธ์กับภาวะซึมเศร้าและความคิดฆ่าตัวตาย: การสำรวจแบบสอบถาม วารสารการศึกษานานาชาติทางการพยาบาล. 2006;43: 185 192- doi: 10.1016 / j.ijnurstu.2005.02.005 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- King DL, Delfabbro PH, MD Griffiths, Gradisar M. การประเมินผลการทดลองทางคลินิกของการรักษาติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต: การทบทวนอย่างเป็นระบบและการประเมิน CONSORT รีวิวทางจิตวิทยาคลินิก 2011;31(7):1110–1116. doi: 10.1016/j.cpr.2011.06.009. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Ko CH, Yen JY, Chen CS, Chen CC, Yen CF. ความวิตกกังวลทางจิตเวชของการติดอินเทอร์เน็ตในนักศึกษา: การศึกษาสัมภาษณ์ ระบบประสาทส่วนกลาง 2008;13: 147 153- doi: 10.1017 / S1092852900016308 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Koronczai B, Kokonyei G, Urban R, Kun B, Papay O, Nagygyorgy K, Griffiths M, Demetrovics Z. ผลกระทบจากการเห็นคุณค่าในตนเองความซึมเศร้าและความวิตกกังวลระหว่างความพึงพอใจต่อรูปร่างและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา วารสารยาเสพติดและแอลกอฮอล์ของอเมริกา 2013;39(4):259–265. doi: 10.3109/00952990.2013.803111. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Kowert R, Vogelgesang J, Festl R, Quandt T. สาเหตุทางจิตสังคมและผลที่ตามมาจากการเล่นวิดีโอเกมออนไลน์ คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2015;45: 51 58- doi: 10.1016 / j.chb.2014.11.074 [ข้ามอ้างอิง]
- Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, Scherlis W. Internet paradox: เทคโนโลยีทางสังคมที่ช่วยลดการมีส่วนร่วมทางสังคมและความเป็นอยู่ทางจิตวิทยา? นักจิตวิทยาอเมริกัน 1998;53:1017–1031. doi: 10.1037/0003-066X.53.9.1017. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Kuss DJ, Griffiths MD, Karila L, Billieux J. การติดอินเทอร์เน็ต: การทบทวนการวิจัยเชิงระบาดวิทยาอย่างเป็นระบบสำหรับทศวรรษที่ผ่านมา การออกแบบทางเภสัชกรรมปัจจุบัน 2014;20: 4026 4052- doi: 10.2174 / 13816128113199990617 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY, Kwon JS แรงกระตุ้นในการติดอินเทอร์เน็ต: การเปรียบเทียบกับการพนันทางพยาธิวิทยา ไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคม 2012;15(7):373–377. doi: 10.1089/cyber.2012.0063. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Lemmens, JS, Valkenburg, PM, & Peter, J. (2011a). สาเหตุทางจิตสังคมและผลของการเล่นเกมทางพยาธิวิทยา คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 27(1), 144-152
- Lemmens, JS, Valkenburg, PM, & Peter, J. (2011b). ผลของการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาต่อพฤติกรรมก้าวร้าว วารสารเยาวชนและวัยรุ่น 40(1), 38-47 [บทความฟรี PMC] [PubMed]
- Lester D. ความสิ้นหวังในนักศึกษาระดับปริญญาตรีทั่วโลก: บทวิจารณ์ วารสารความผิดปกติของอารมณ์ 2013;150: 1204 1208- doi: 10.1016 / j.jad.2013.04.055 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Li X, Li D, Newman J. การควบคุมพฤติกรรมและจิตใจของผู้ปกครองและการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาในหมู่วัยรุ่นจีน: บทบาทการไกล่เกลี่ยในการควบคุมตนเอง ไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคม 2013;16(6):442–447. doi: 10.1089/cyber.2012.0293. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Lin CH, Chen SK, Chang SM, Lin SSJ ข้ามความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิต คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2013;29: 2615 2621- doi: 10.1016 / j.chb.2013.06.029 [ข้ามอ้างอิง]
- Lo SK, Wang CC, Fang W. ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและความวิตกกังวลทางสังคมในหมู่ผู้เล่นเกมออนไลน์ ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม. 2005;8: 15 20- doi: 10.1089 / cpb.2005.8.15 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- McCall WV, CG สีดำ ความเชื่อมโยงระหว่างการฆ่าตัวตายและโรคนอนไม่หลับ: กลไกเชิงทฤษฎี รายงานจิตเวชศาสตร์ปัจจุบัน 2013;15(9):389. doi: 10.1007/s11920-013-0389-9. [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Minkoff K, Bergman E, Beck AT, Beck R. ความสิ้นหวัง, ภาวะซึมเศร้าและพยายามฆ่าตัวตาย วารสารจิตเวชอเมริกัน 1973;130(4): 455 459- [PubMed]
- Moody EJ การใช้อินเทอร์เน็ตและความสัมพันธ์กับความเหงา ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม. 2001;4(3):93–401. doi: 10.1089/109493101300210303. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Morahan-Martin J, Schumacher P. Loneliness และการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อสังคม คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2003;19:659–671. doi: 10.1016/S0747-5632(03)00040-2. [ข้ามอ้างอิง]
- Odaci H, ÇelikÇB ใครคือผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา? การตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหากับความประหม่าความเหงาความหลงตัวเองความก้าวร้าวและการรับรู้ตนเอง คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2013;29: 2382 2387- doi: 10.1016 / j.chb.2013.05.026 [ข้ามอ้างอิง]
- Pies R. DSM-V ควรระบุว่า "การติดอินเทอร์เน็ต" เป็นโรคทางจิตหรือไม่? จิตเวช 2009;6: 31 37- [บทความฟรี PMC] [PubMed]
- Piper AT ระยะเวลาการนอนหลับและความพึงพอใจในชีวิต การทบทวนทางเศรษฐศาสตร์ระหว่างประเทศ. 2016;63(4):305–325. doi: 10.1007/s12232-016-0256-1. [ข้ามอ้างอิง]
- Senol-Durak E, Durak M. บทบาทผู้ไกล่เกลี่ยในเรื่องความพึงพอใจในชีวิตและการเห็นคุณค่าในตนเองระหว่างองค์ประกอบทางอารมณ์ของความผาสุกทางใจและอาการทางปัญญาของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา การวิจัยตัวชี้วัดทางสังคม. 2011;103(1):23–32. doi: 10.1007/s11205-010-9694-4. [ข้ามอ้างอิง]
- Shapira NA, ช่างทอง TG, Keck PE, Jr, Khosla UM, Mcelroy SL คุณสมบัติทางจิตเวชของบุคคลที่มีปัญหาในการใช้อินเทอร์เน็ต วารสารความผิดปกติของอารมณ์ 2000;57:267–272. doi: 10.1016/S0165-0327(99)00107-X. [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Shek DTL ความแตกต่าง“ อุดมคติที่เกิดขึ้นจริง” ในการเป็นตัวแทนของตนเองและผู้อื่นที่สำคัญและความเป็นอยู่ทางด้านจิตใจในวัยรุ่นจีน วารสารจิตวิทยานานาชาติ 1992;27(3): 229
- Shek DTL ความสัมพันธ์ของความขัดแย้งระหว่างพ่อแม่กับวัยรุ่นกับความผาสุกทางใจวัยรุ่นการปรับตัวในโรงเรียนและพฤติกรรมที่เป็นปัญหา พฤติกรรมทางสังคมและบุคลิกภาพ 1997;25(3):277–290. doi: 10.2224/sbp.1997.25.3.277. [ข้ามอ้างอิง]
- Shek DTL, Lin L. ความเป็นอยู่ส่วนตัวและคุณภาพชีวิตครอบครัวของเด็กวัยรุ่นตอนต้นในฮ่องกง: ความเสียเปรียบทางเศรษฐกิจและเวลาเป็นเรื่องสำคัญหรือไม่? การวิจัยตัวชี้วัดทางสังคม. 2014;117:795–809. doi: 10.1007/s11205-013-0399-3. [ข้ามอ้างอิง]
- Shek, DTL, Tsui, PF (2012) ครอบครัวและการปรับตัวของวัยรุ่นจีนที่ด้อยโอกาสทางเศรษฐกิจในฮ่องกง TheScientificWorldJournal, ID บทความ 142689 10.1100 / 2012 / 142689 [บทความฟรี PMC] [PubMed]
- Shek DTL, Yu L. การเสพติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นฮ่องกง: โปรไฟล์และสหสัมพันธ์ทางจิตวิทยาสังคม วารสารนานาชาติคนพิการและการพัฒนามนุษย์ 2012;11: 133 142-
- Shek DTL, Yu L. ปรากฏการณ์การเสพติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นตอนต้นในฮ่องกง วารสารนานาชาติเกี่ยวกับสุขภาพเด็กและการพัฒนามนุษย์ 2013;6: 145 156-
- Shek DTL, Yu L. การเสพติดอินเทอร์เน็ตวัยรุ่นในฮ่องกง: ความชุกการเปลี่ยนแปลงและความสัมพันธ์ วารสารนรีเวชวิทยาเด็กและวัยรุ่น 2016;29: S22-S30 doi: 10.1016 / j.jpag.2015.10.005 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Shek DTL, Tang VMY, Lo CY การติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นจีนในฮ่องกง: การประเมินโปรไฟล์และความสัมพันธ์ทางจิตวิทยาสังคม วารสารวิทยาศาสตร์โลก 2008;8: 776 787- doi: 10.1100 / tsw.2008.104 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Shek DTL, Tang VMY, Lo CY การประเมินผลโปรแกรมการบำบัดอาการติดอินเทอร์เน็ตสำหรับวัยรุ่นจีนในฮ่องกง /. วัยรุ่น. 2009;44: 359 373- [PubMed]
- Shek DTL, Sun RCF, Ma CMS, บรรณาธิการ วัยรุ่นจีนในฮ่องกง: ชีวิตครอบครัวความผาสุกทางใจและพฤติกรรมเสี่ยง สิงคโปร์: สปริงเกอร์; 2014
- Shek DTL, Yu L, Sun RCF การติดอินเทอร์เน็ต ใน: Pfaff DW, Martin E, Pariser E, บรรณาธิการ ประสาทวิทยาศาสตร์ในศตวรรษที่ 21st ที่สอง นิวยอร์ก: สปริงเกอร์; 2016
- Stoddard SA, McMorris BJ, Sieving RE ความสัมพันธ์ทางสังคมและความหวังสำคัญในการทำนายความรุนแรงของวัยรุ่นตอนต้นหรือไม่? วารสารจิตวิทยาชุมชนอเมริกัน 2011;48(3–4):247–256. doi: 10.1007/s10464-010-9387-9. [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Sun RC, Shek DT อิทธิพลระยะยาวของการพัฒนาเยาวชนเชิงบวกและความพึงพอใจในชีวิตต่อพฤติกรรมที่เป็นปัญหาของวัยรุ่นในฮ่องกง การวิจัยตัวชี้วัดทางสังคม. 2013;114(3):1171–1197. doi: 10.1007/s11205-012-0196-4. [ข้ามอ้างอิง]
- Van Praag BMS, Ferrer-i-Carbonell A. ความสุขเชิงปริมาณ Oxford: Oxford University Press; 2007
- Velezmoro R, Lacefield K, Roberti JW การรับรู้ความเครียดการแสวงหาความรู้สึกและการใช้อินเทอร์เน็ตในทางที่ผิดของนักศึกษา คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2010;26: 1526 1530- doi: 10.1016 / j.chb.2010.05.020 [ข้ามอ้างอิง]
- Whang L, Lee S, Chang G. โปรไฟล์ทางจิตวิทยาของผู้ใช้งานอินเทอร์เน็ตมากกว่า: การวิเคราะห์การสุ่มตัวอย่างพฤติกรรมในการติดอินเทอร์เน็ต ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม 2003;6: 143 150- doi: 10.1089 / 109493103321640338 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Winkler A, Dörsing B, Rief W, Shen Y, Glombiewski JA การรักษาผู้ติดอินเทอร์เน็ต: การวิเคราะห์อภิมาน รีวิวทางจิตวิทยาคลินิก 2013;33: 317 329- doi: 10.1016 / j.cpr.2012.12.005 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Yao MZ, Zhong ZJ ความเหงาการติดต่อทางสังคมและการติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาแบบข้ามแผง คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2014;30: 164 170- doi: 10.1016 / j.chb.2013.08.007 [ข้ามอ้างอิง]
- PM Yellowlees, Marks S. การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาหรือติดอินเทอร์เน็ต? คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2007;23: 1447 1453- doi: 10.1016 / j.chb.2005.05.004 [ข้ามอ้างอิง]
- Young KS การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา: กรณีที่ผิดกฎตายตัว รายงานทางจิตวิทยา 1996;79: 899 902- doi: 10.2466 / pr0.1996.79.3.899 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Young KS การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม 1998;1: 237 244- doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237 [ข้ามอ้างอิง]
- Young KS การติดอินเทอร์เน็ต: ปรากฏการณ์ทางคลินิกใหม่และผลที่ตามมา นักวิทยาศาสตร์พฤติกรรมอเมริกัน 2004;48(4):402–415. doi: 10.1177/0002764204270278. [ข้ามอ้างอิง]
- Young KS การบำบัดพฤติกรรมทางปัญญาด้วยการติดอินเทอร์เน็ต: ผลการรักษาและผลกระทบ ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม. 2007;10: 671 679- doi: 10.1089 / cpb.2007.9971 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
- Young KS, Nabuco de Abreu C, บรรณาธิการ การติดอินเทอร์เน็ต: คู่มือและแนวทางในการประเมินและการรักษา Hoboken: John Wiley & Sons, Inc.; พ.ศ. 2010.
- Young KS, Rogers RC ความสัมพันธ์ระหว่างภาวะซึมเศร้ากับการติดอินเทอร์เน็ต ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม 1998;1: 25 28- doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25 [ข้ามอ้างอิง]
- Yu L, Shek DTL การติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นฮ่องกง: การศึกษาระยะยาวสามปี วารสารนรีเวชวิทยาเด็กและวัยรุ่น 2013;26: S10-S17 doi: 10.1016 / j.jpag.2013.03.010 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
;