ลักษณะของการเสพติดอินเทอร์เน็ต / การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกา: การตรวจสอบวิธีการเชิงคุณภาพ (2015)

ตัวเลข

 

อ้างอิง: Li W, O'Brien JE, Snyder SM, Howard MO (2015) ลักษณะของการเสพติดอินเทอร์เน็ต / การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกา: การสืบสวนเชิงคุณภาพ โปรดหนึ่ง 10 (2): e0117372 ดอย: 10.1371 / journal.pone.0117372

บรรณาธิการวิชาการ: Aviv M. Weinstein, มหาวิทยาลัย Ariel, อิสราเอล

ที่ได้รับ: กันยายน 29, 2014; ได้รับการยืนยัน: ธันวาคม 21, 2014; ที่เผยแพร่: กุมภาพันธ์ 3, 2015

ลิขสิทธิ์: © 2015 Li et al. นี่เป็นบทความการเข้าถึงแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้ข้อกำหนดของ ใบอนุญาตแสดงที่มาของครีเอทีฟคอมมอนส์ซึ่งอนุญาตให้ใช้การแจกจ่ายและการทำซ้ำแบบไม่ จำกัด ในสื่อใดก็ตามหากมีการให้เครดิตผู้เขียนต้นฉบับและแหล่งที่มา

ความพร้อมใช้งานของข้อมูล: ข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับ a) ตัวอย่างตัวอย่างของผู้เข้าร่วมและ b) การตอบสนองของมาตรการสองมาตรฐานได้รับการรายงานใน S1, S2และ S3 ตาราง คำพูด 42 ทั้งหมดจากการสนทนากลุ่มโฟกัส 4 ที่ใช้ในการสร้างชุดรูปแบบการศึกษาจะรวมอยู่ในต้นฉบับ ชิ้นส่วนของการถอดความกลุ่มโฟกัสที่เกี่ยวข้องกับชุดรูปแบบเชิงคุณภาพมีให้ตามคำขอของผู้เขียนคนแรกหรือผู้แต่งที่เกี่ยวข้อง

เงินทุน: ผู้เขียนไม่มีการสนับสนุนหรือเงินทุนที่จะรายงาน

การแข่งขันความสนใจ: ผู้เขียนได้ประกาศว่าไม่มีความสนใจในการแข่งขันอยู่

บทนำ

แต่ละรุ่นมีความคุ้นเคยกับและพึ่งพาอินเทอร์เน็ตมากขึ้น จำนวนผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในสหรัฐอเมริกาเพิ่มขึ้น 257% ระหว่าง 2000 และ 2012 [1]. ในปี 2012 การสำรวจทางอินเทอร์เน็ตและชีวิตของชาวอเมริกันของ Pew Research Center ระบุว่าประมาณ 90% ของเยาวชนสหรัฐและผู้ใหญ่อายุระหว่าง 12 ถึง 30 ปีได้เข้าถึงอินเทอร์เน็ต [2] นักศึกษามหาวิทยาลัยมีแนวโน้มมากกว่าประชากรทั่วไปที่ใช้อินเทอร์เน็ต: เกือบ 100% ของนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกาเข้าถึงอินเทอร์เน็ตใน 2010 [3] ความพร้อมใช้งานอินเทอร์เน็ตที่แพร่หลายสามารถเป็นประโยชน์ต่อผู้คนได้อย่างมากโดยเพิ่มการเข้าถึงข้อมูลที่หลากหลายและสร้างช่องทางสำหรับการสื่อสารทางสังคมและความบันเทิง [4, 5] อย่างไรก็ตามการรุกของอินเทอร์เน็ตในชีวิตประจำวันเป็นปัญหาร้ายแรงสำหรับการเพิ่มจำนวนของคนเพิ่มขึ้นถึงระดับของการใช้งานอินเทอร์เน็ตพยาธิวิทยา (PIU) หรือติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต (IA) และดำเนินการผลกระทบเชิงลบคล้ายกับพฤติกรรมติดยาเสพติดอื่น ๆ6-9].

แนวคิดของ IA / PIU

เนื่องจากการใช้งานอินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ดังนั้นจึงมีรายงานของ IA / PIU เช่นกัน ในวรรณคดีที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วในพื้นที่นี้มีการใช้คำที่แตกต่างกันเพื่ออ้างถึงรูปแบบที่ผิดปกติอย่างร้ายแรงของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหามากที่สุดนั้นเรียกว่า“ การติดอินเทอร์เน็ต” หรือ“ การพึ่งพาอินเทอร์เน็ต” หมายถึง“ ไม่สามารถควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตได้ซึ่งนำไปสู่ผลเสียในชีวิตประจำวัน [10, 11].” คำจำกัดความนี้เน้นวิธีที่สัญญาณและอาการของ IA นั้นขนานกับความผิดปกติในการใช้สารเสพติดและความผิดปกติของการพนันทางพยาธิวิทยา โดยเฉพาะอาการของ IA รวมถึง: a) ความลุ่มหลงกับกิจกรรมบนอินเทอร์เน็ต; b) การเพิ่มความอดทน; c) การพัฒนาของการพึ่งพาทางจิตวิทยาและอาการถอน; d) ไม่สามารถลดการใช้อินเทอร์เน็ต e) การใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อรับมือกับอารมณ์เชิงลบและลดความเครียด และ f) การแทนที่กิจกรรมและความสัมพันธ์อื่น ๆ ด้วยการใช้อินเทอร์เน็ตซ้ำแม้จะตระหนักถึงผลกระทบที่เป็นอันตราย [9, 10].

นักทฤษฎีอื่น ๆ คิดว่าอาการเหล่านี้แตกต่างกัน สำหรับนักทฤษฎีเหล่านี้อาการที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตนั้นมีข้อความระบุว่า“ การใช้งานอินเทอร์เน็ตเชิงบังคับ” การใช้อินเทอร์เน็ตที่บีบบังคับนั้นเป็นแนวคิดที่คล้ายกับโรคย้ำคิดย้ำทำมากกว่าติด [12] นักทฤษฎีอื่น ๆ ยังยอมรับว่าปัญหาที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตน้อยกว่าอย่างต่อเนื่องซึ่งมักเรียกกันว่า“ การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา” หรือ“ การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา” สำหรับนักทฤษฎีเหล่านี้ PIU มีแนวความคิดโดยใช้ทฤษฎีองค์ความรู้และพฤติกรรม กลไกสำหรับความเครียดและความทุกข์ทางจิตวิทยาส่งผลให้เกิดผลเสียต่อการทำงานของจิตสังคม13-15].

เครื่องมือที่ประเมินและวินิจฉัย IA / PIU

เครื่องมือที่หลากหลายได้รับการพัฒนาที่มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมิน IA / PIU ตามกรอบแนวคิดที่แตกต่างกัน มาตราส่วนการให้คะแนนแบบสอบถามและเกณฑ์การวินิจฉัยเหล่านี้ถูกนำมาใช้จากเกณฑ์การวินิจฉัย DSM-IV-TR สำหรับการพึ่งพาสารและความผิดปกติของการพนันทางพยาธิวิทยา [16] ตัวอย่างของมาตรการดังกล่าว ได้แก่ แบบสอบถามการวินิจฉัยของ Young [10, 17] อาการทางคลินิกของการพึ่งพาอินเทอร์เน็ต [11] และเกณฑ์การวินิจฉัยการติดอินเทอร์เน็ต18] เครื่องมืออื่น ๆ ได้รับการพัฒนาโดยใช้องค์ความรู้และแบบจำลองพฤติกรรมและประเมินความรู้ความเข้าใจที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตและฟังก์ชั่นทางสังคม ตัวอย่างของมาตรการเหล่านี้รวมถึงมาตราส่วนการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาทั่วไป [19] และระดับความรู้ความเข้าใจออนไลน์ [20] ปัจจุบันการติดอินเทอร์เน็ตไม่ได้รับการยอมรับว่าเป็นการวินิจฉัยทางคลินิกอย่างเป็นทางการใน DSM-5 อย่างไรก็ตามเกณฑ์การวินิจฉัยใหม่สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต (ประเภทย่อยของการติดอินเทอร์เน็ต) ได้ถูกรวมไว้ในส่วนที่สามของ DSM-5 [21] ซึ่งรวมถึงหมวดหมู่ความผิดปกติทางจิตเวชที่ต้องมีการวิจัยเพิ่มเติม

แง่มุมของ IA / PIU ประเมินผ่านมาตรการเหล่านี้ส่วนใหญ่ทับซ้อนกับเกณฑ์การวินิจฉัยทางเคมีที่แตกต่างกันเช่น salience (เช่นความคาดหวังและความลุ่มหลงทางปัญญากับการใช้อินเทอร์เน็ต) ความอดทน (เช่นการเพิ่มจำนวนเวลาที่ใช้บนอินเทอร์เน็ตเพื่อให้บรรลุ ระดับความพึงพอใจในระดับเดียวกัน) อาการถอนการขาดการควบคุมและการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อควบคุมอารมณ์22] อย่างไรก็ตามแรงจูงใจและตัวกระตุ้นสำหรับการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและความอยากใช้อินเทอร์เน็ตมักจะถูกตรวจสอบ [22] นอกจากนี้เครื่องมือเหล่านั้นมักใช้จุดตัดที่ไม่ผ่านการตรวจสอบเพื่อวินิจฉัย IA / PIU และดังนั้นจึงไม่มีความชัดเจนในการจำแนกผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาจากผู้ใช้ปกติทางคลินิก

ความชุกของ IA / PIU

การเปิดรับอินเทอร์เน็ตมากขึ้นอาจเพิ่มโอกาสในการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีพยาธิสภาพและอุบัติการณ์ของการติดอินเทอร์เน็ต ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในสหรัฐอเมริกามากถึง 6% ถึง 11% ในสหรัฐอเมริกาคาดว่าจะมี IA / PIU [7] นักเรียนอาจมีความเสี่ยงสูงต่อการพัฒนาปัญหา IA / PIU เนื่องจากการเติบโตอย่างรวดเร็วของการใช้อินเทอร์เน็ตในหมู่เยาวชนในสหรัฐอเมริกาในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา6] การเข้าถึงอินเทอร์เน็ตบนวิทยาเขตของมหาวิทยาลัยเสรีภาพส่วนบุคคลและเวลาที่ไม่มีโครงสร้างและความท้าทายด้านวิชาการ / สังคมที่นักเรียนหลายคนประสบเมื่อพวกเขาออกจากบ้านเป็นครั้งแรกล้วนมีส่วนทำให้อัตรา IA / PIU เพิ่มขึ้น8, 23].

การศึกษาทางระบาดวิทยาเมื่อเร็ว ๆ นี้ระบุว่า IA / PIU มีผลต่อ 1.2% ถึง 26.3% ของนักศึกษามหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกาโดยประมาณ [24-31] การศึกษาก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่คัดเลือกตัวอย่างจากมหาวิทยาลัยในมหาวิทยาลัยเดียว มีการศึกษาเพียงไม่กี่ตัวอย่างจากหลายมหาวิทยาลัยโดยการกระจายข้อมูลการศึกษาผ่านรายการอีเมลของมหาวิทยาลัยหรือโซเชียลมีเดีย สามการศึกษาประเมิน IA / PIU ตามเกณฑ์ DSM-IV สำหรับการใช้สารและพบว่าอัตราความชุกของ IA / PIU ในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกาคือ 1.2% ถึง 26.3% [11, 25, 28] การศึกษาอื่น ๆ ระบุว่า 4% ถึง 12% ของนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกาผ่านเกณฑ์สำหรับ IA / PIU โดยใช้การทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต24, 29, 30] งานวิจัยชิ้นหนึ่งพบว่า 8.1% ของนักศึกษาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกาได้ผ่านเกณฑ์การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาโดยใช้ระดับการใช้พยาธิวิทยา [31] การทบทวนการศึกษาอย่างเป็นระบบของ Moreno et al. รายงานอัตราความชุกของ IA / PIU สำหรับนักศึกษามหาวิทยาลัยในสหรัฐอเมริกาพบว่า 6 ของการศึกษา 8 รายงานว่ามีการประเมินมากกว่า 8% [27] วรรณคดียังแสดงให้เห็นว่าความชุกของ IA / PIU ในประชากรนักศึกษาสหรัฐนั้นสอดคล้องกับรายงานที่คล้ายกันจากจีนกรีซสหราชอาณาจักรและตุรกี [32-35].

ความสัมพันธ์และผลกระทบเชิงลบของ IA / PIU

วรรณกรรมนานาชาติที่กว้างขวางได้มีการจัดทำเอกสารที่มีความสัมพันธ์และผลกระทบทางร่างกายและจิตใจที่เกี่ยวข้องกับ IA / PIU บุคคลที่ได้รับผลกระทบจาก IA / PIU มีปัญหาสุขภาพร่างกายมากขึ้นเช่นน้ำหนักตัวมากเกินและโรคอ้วนเนื่องจากขาดการออกกำลังกายและความผิดปกติของการนอนหลับ [36, 37]; ปัญหาสุขภาพจิตรวมถึงอาการซึมเศร้าร่างกายและสังคมวิตกกังวลและโรคสมาธิสั้น (ADHD) [38-41]; ลักษณะทางอารมณ์เช่นความหุนหันพลันแล่นและการแสวงหาความรู้สึก42, 43]; ความบกพร่องทางระบบประสาท [44, 45]; ปัญหาพฤติกรรมรวมถึงการใช้สารในทางที่ผิดพฤติกรรมทำร้ายตนเองและความคิดฆ่าตัวตายและความพยายาม [46, 47]; โรงเรียนที่ยากจนและประสิทธิภาพในการทำงาน [29]; และมีปัญหามากขึ้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลเมื่อเทียบกับคู่ของพวกเขาโดยไม่ต้อง IA / PIU [48].

วรรณคดีที่กำลังขยายตัวบ่งชี้ว่านักศึกษามหาวิทยาลัยจำนวนมากประสบปัญหาสุขภาพและจิตสังคมหลากหลายเนื่องจาก IA / PIU อย่างไรก็ตามการวิจัยส่วนใหญ่เกี่ยวกับ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกาได้ดำเนินการภายใต้กระบวนทัศน์การวิจัยเชิงปริมาณ แม้ว่าการศึกษาเชิงปริมาณจะให้ผลทางคลินิกและการวิจัยที่สำคัญ แต่พวกเขาก็มักล้มเหลวในการวิเคราะห์ปัญหาของ IA / PIU หากไม่มีบริบทนี้การนำเสนอทางคลินิกที่เฉพาะเจาะจงรวมถึงทริกเกอร์และรูปแบบการใช้งานก็ไม่ปรากฏหลักฐาน นอกจากนี้ยังไม่ชัดเจนจากการศึกษาเชิงปริมาณเหล่านี้ซึ่งผลกระทบทางร่างกายและทางจิตสังคมพบว่ามีผลข้างเคียงมากที่สุดและจะเป็นประโยชน์สูงสุดต่อเป้าหมายในระหว่างการรักษา

การศึกษาในปัจจุบัน

เพื่อระบุช่องว่างที่สำคัญนี้ทีมวิจัยของเราได้ทำการศึกษาเชิงคุณภาพเชิงสำรวจเพื่อตรวจสอบปัญหาต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ IA / PIU รวมถึงประวัติธรรมชาติของปัญหา IA / PIU ทริกเกอร์อารมณ์ความรู้สึกระหว่างบุคคลและสถานการณ์ทั่วไปของการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น รูปแบบที่ต้องการของกิจกรรมอินเทอร์เน็ต และผลกระทบทางจิตเวชจิตสังคมและสุขภาพจากการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น ผลการวิจัยเชิงคุณภาพนี้จะให้ภาพที่มีรายละเอียดมากขึ้นเกี่ยวกับ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัยที่อาจช่วยให้เราบริบทผลลัพธ์จากการวิจัยเชิงปริมาณก่อนหน้านี้และค้นพบประสบการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ IA / PIU ที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกา

วิธีการ

เราใช้วิธีการเชิงคุณภาพเชิงสำรวจรวมถึงกลุ่มโฟกัสสี่กลุ่มเพื่อรับคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับ IA / PIU จากนักศึกษามหาวิทยาลัย 27 การรับสมัครผู้เข้าร่วมสำหรับกลุ่มโฟกัสดำเนินการระหว่างเดือนมีนาคมและเมษายน 2012 ผู้เข้าร่วมถูกจัดสรรให้กับหนึ่งในสี่กลุ่มโฟกัสตามความพร้อมของพวกเขา ในที่สุดแต่ละกลุ่มโฟกัสประกอบด้วยผู้เข้าร่วม 6 – 8 และใช้เวลาประมาณหนึ่งชั่วโมง รวบรวมข้อมูลเชิงพรรณนาระหว่างกลุ่มสนทนาเพื่ออธิบายลักษณะทางสังคมและการใช้งานอินเทอร์เน็ตของผู้เข้าร่วม

กลุ่มโฟกัสเป็นการอภิปรายกลุ่มที่มีผู้นำทางในหัวข้อหนึ่งหัวข้อหรือมากกว่ากับผู้เข้าร่วมที่แบ่งปันประสบการณ์ที่คล้ายกันและ / หรือผู้ที่มีข้อมูลและความรู้เกี่ยวกับหัวข้อของการอภิปราย [49] เราใช้วิธีการสนทนากลุ่มในการศึกษาครั้งนี้เนื่องจาก: ก) ประชากรเป้าหมายนักศึกษามหาวิทยาลัยที่ระบุตัวเองว่าเป็นผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกและความรู้เกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้นโดยตรง และ b) การสนทนากลุ่มมีแนวโน้มที่จะสร้างข้อมูลที่หลากหลายเนื่องจากการอภิปรายกลุ่มเป็นแรงบันดาลใจให้ผู้เข้าร่วมแบ่งปันประสบการณ์ส่วนตัวและมุมมองในลักษณะที่ทำให้เกิดความแตกต่างและความตึงเครียดของหัวข้อที่ซับซ้อน [50].

วัสดุและมาตรการของกลุ่มเป้าหมาย

วัสดุการประเมินกลุ่มโฟกัสประกอบด้วยคำถามปลายเปิด 22 และชุดของเครื่องมือวัดวัตถุประสงค์ (เอกสาร S1) การอภิปรายกลุ่มเป็นแบบกึ่งโครงสร้างโดยผู้ดำเนินการประชุมได้ถามคำถามปลายเปิด คู่มือการอภิปรายกลุ่มได้รับการพัฒนาและปรับปรุงโดยผู้ตรวจสอบตามวัตถุประสงค์การวิจัยทฤษฎีสำคัญที่เกี่ยวข้องและการทดสอบนำร่อง ประเด็นสำคัญที่สำรวจในกลุ่มสนทนาที่เกี่ยวข้อง a) ประสบการณ์การใช้อินเทอร์เน็ตของผู้เข้าร่วมเช่นกิจกรรมออนไลน์ที่พวกเขาอุทิศเวลาให้มากที่สุดเหตุผลที่พวกเขาสนุกกับกิจกรรมเหล่านั้นเวลาเฉลี่ยที่ใช้ไปกับอินเทอร์เน็ตทุกวันและระยะเวลายาวนานที่สุด พวกเขาใช้อินเทอร์เน็ตในการใช้งานต่อเนื่องหนึ่งครั้ง b) ปัจจัยด้านอารมณ์ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและสถานการณ์ที่ก่อให้เกิดการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น และ c) ผลกระทบด้านลบของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปรวมถึงผลเสียต่อสุขภาพร่างกายจิตใจสังคมและความเป็นมืออาชีพ เราทำการสัมภาษณ์แบบเจาะลึกกับนักศึกษามหาวิทยาลัยหกคนเพื่อทำการทดสอบนำร่องคำถามที่เราใช้สำหรับกลุ่มเป้าหมายในเวลาต่อมา

แบบสอบถามการวินิจฉัยของ Young (YDQ) [10] และมาตราส่วนการใช้อินเทอร์เน็ตซึ่งบังคับใช้ (CIUS) [51] ถูกนำมาใช้เพื่อประเมิน IA / PIU และตรวจสอบตัวตนของนักเรียนว่าเป็นผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา เราเลือก YDQ เพราะเป็นแบบสอบถามสั้น ๆ และใช้กันอย่างแพร่หลายในวรรณกรรมที่มีอยู่เพื่อตรวจสอบความชุกและความสัมพันธ์ของ IA / PIU ในหมู่เยาวชนและผู้ใหญ่ (Li et al., 2014) การใช้มาตรการเช่นเดียวกับการศึกษาก่อนหน้านี้ทำให้เราสามารถเปรียบเทียบสิ่งที่เราค้นพบกับผลงานตีพิมพ์ ทีมของเราเลือกที่จะจับคู่ YDQ กับ CIUS เพราะ CIUS ถูกออกแบบมาเพื่อวัดโครงสร้างที่คล้ายคลึงกับ YDQ อย่างไรก็ตาม CIUS แสดงให้เห็นถึงคุณสมบัติ psychometric ที่เหนือกว่า51] ประโยชน์ของการใช้สองมาตรฐานส่วนคือการเสริมสร้างความถูกต้องของผลลัพธ์ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล YDQ และ CIUS มีการใช้อย่างกว้างขวางเพื่อตรวจสอบความชุกและสหสัมพันธ์ของ IA / PIU อย่างไรก็ตามไม่มีจุดตัดที่ถูกต้องเพื่อทำการวินิจฉัยทางคลินิกเกี่ยวกับ IA / PIU โดยใช้มาตรการเหล่านี้ ดังนั้นจึงไม่มีการวินิจฉัยใด ๆ ในการศึกษานี้

YDQ ถูกนำมาใช้จากเกณฑ์ DSM-IV-TR สำหรับความผิดปกติของการพนันทางพยาธิวิทยาซึ่งประกอบด้วยคำถาม 8 ที่ประเมินสัญญาณและอาการของ IA / PIU รวมถึงการทำให้เป็นกังวล, ความทนทาน, ความอดทน, อาการถอนและการด้อยค่าของการทำงานด้านจิตสังคม [10] ผู้เข้าร่วมตอบ“ ใช่” ถึง 5 หรือมากกว่านั้นถูกระบุว่ามี IA ในขณะที่เกณฑ์การประชุม 3 หรือ 4 เหล่านี้ถูกพิจารณาว่ามี“ IA ย่อยของเกณฑ์” [52] ความน่าเชื่อถือที่สอดคล้องกันภายในของ YDQ ในการศึกษานี้คือ. 69

CIUS รวมรายการ 14 ที่ได้รับการจัดอันดับในระดับประเภท Likert ประเภท 5 ซึ่งมีตั้งแต่ 0 (ไม่เลย) ถึง 4 (บ่อยครั้งมาก) CIUS ประเมินความรุนแรงของพฤติกรรมการใช้อินเทอร์เน็ตแบบบังคับ / เสพติดรวมถึงการสูญเสียการควบคุมความลุ่มหลงความโล่งใจความขัดแย้งอาการถอนและการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อจุดประสงค์ในการจัดการกับปัญหาและอารมณ์แปรปรวน คะแนนที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงความรุนแรงของการใช้อินเทอร์เน็ตที่ต้องกระทำ CIUS มีความน่าเชื่อถือภายในที่สอดคล้องกันโดยประมาณ. 90 [51] ในการศึกษานี้ CIUS มีα = .92 Guertler และเพื่อนร่วมงานแนะนำให้ใช้คะแนน cutoff ของ of 21 สำหรับการประเมินการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา [53].

แถลงการณ์ด้านจริยธรรม

การศึกษาครั้งนี้ได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการพิจารณาสถาบันของมหาวิทยาลัยนอร์ ธ แคโรไลน่าแชปเพิลฮิลล์และดำเนินการตามประกาศของเฮลซิงกิ ได้รับความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรจากผู้เข้าร่วมทุกคนก่อนเริ่มกลุ่มสนทนา

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

ทีมของเราใช้กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างแบบเจาะจงโดยการคัดเลือกผู้เข้าร่วมซึ่งเป็นนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาหรือระดับปริญญาตรีที่ลงทะเบียนเรียนในมหาวิทยาลัยของรัฐขนาดใหญ่ทางตะวันออกเฉียงใต้ของสหรัฐอเมริกา การสุ่มตัวอย่างแบบมีจุดมุ่งหมายได้รับการคัดเลือกโดยมีเป้าหมายต่อไปนี้ในใจ: เพื่อสร้างข้อมูลที่มีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตในหมู่นักเรียนที่ระบุตัวเองว่าเป็นผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่เข้มข้นเพื่อระบุทริกเกอร์การใช้อินเทอร์เน็ตในหมู่ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตหนาแน่น ของการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น

อีเมลการรับสมัครถูกแจกจ่ายผ่านทางลิสต์มหาวิทยาลัย บริการรับฟังของมหาวิทยาลัยประกอบด้วยนักศึกษาระดับปริญญาตรีและสูงกว่าปริญญาตรีนักเรียนแลกเปลี่ยนและศิษย์เก่าที่เพิ่งจบการศึกษา (สำเร็จการศึกษาภายในระยะเวลา 2 ที่ผ่านมา) ในอีเมลทีมวิจัยได้นำเสนอวัตถุประสงค์ของการศึกษาศึกษาข้อกำหนดการมีส่วนร่วมและระบุว่าทีมวิจัยเป็นนักสังคมสงเคราะห์ที่ทำงานให้กับคณะสังคมสงเคราะห์ ผู้เข้าร่วมตอบอีเมลการรับสมัครซึ่งเป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรีหรือปริญญาตรีปัจจุบันที่ลงทะเบียนที่มหาวิทยาลัยระบุตัวเองว่าเป็นผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ใช้งานหนักซึ่งรายงานว่าใช้เวลา≥ 25 ชั่วโมง / สัปดาห์บนอินเทอร์เน็ตสำหรับวัตถุประสงค์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับโรงเรียน ผู้ที่ประสบปัญหาด้านร่างกายและ / หรือปัญหาด้านจิตสังคมอย่างน้อยหนึ่งรายการที่เกิดจากการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้นมีสิทธิ์เข้าร่วมการศึกษา ปัญหาด้านกายภาพและ / หรือด้านจิตสังคมได้รับการกำหนดเกณฑ์ที่ต่ำมากสำหรับการรวม (เช่นรายงานปัญหาอายุการใช้งานใด ๆ ที่ผู้เข้าร่วมบันทึกไว้จากการใช้อินเทอร์เน็ตของพวกเขา) เพื่อดึงความหลากหลายของประสบการณ์การใช้อินเทอร์เน็ต

นักเรียนมากกว่า 30 คนตอบกลับอีเมลภายในสองชั่วโมงหลังจากการชักชวนให้เข้าศึกษาและแสดงความเต็มใจที่จะเข้าร่วมในการศึกษา นักเรียนหลายคนเปิดเผยว่าพวกเขาใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่า 40 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ด้วยเหตุผลที่ไม่ใช่โรงเรียนหรือไม่เกี่ยวข้องกับงานและประสบปัญหาทางร่างกายและจิตใจหลายอย่างเนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น ด้วยการตอบกลับอีเมลการรับสมัครครั้งแรกนักเรียนสามสิบเก้าคนตกลงที่จะเข้าร่วมในกลุ่มโฟกัส ทีมวิจัยตอบกลับทางอีเมลเพื่อกำหนดเวลาโฟกัสกลุ่มกับผู้ตอบแบบสอบถามทั้งหมด 39 คนและยืนยันเวลานั้นด้วยอีเมลฉบับที่สอง นักเรียนสิบสองคนไม่สามารถเข้าร่วมกลุ่มตามกำหนดเวลาโดยไม่ทราบสาเหตุ ดังนั้นจึงมีการจัดกลุ่มสี่กลุ่มรวมถึงนักเรียน 27 คน ผู้เข้าร่วมได้รับมอบหมายให้เข้าร่วมหนึ่งในสี่เซสชันกลุ่มตามความพร้อมของพวกเขา มีการรายงานลักษณะตัวอย่างใน 1 ตาราง. อายุเฉลี่ยของผู้เข้าร่วมคือ 21 (SD = 3.6) ตั้งแต่ 18 ถึง 36 นักเรียนส่วนใหญ่ (63.0%, N = 17) เป็นผู้หญิงและกลุ่มตัวอย่างมีความหลากหลายทางเชื้อชาติ ตามที่ปรากฏใน 1 ตารางผู้เข้าร่วมแสดงสาขาวิชา 11 ในมหาวิทยาลัยและ 72.5% (N = 20) เป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรี

ดาวน์โหลด:  

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพใหญ่ขึ้น (54KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (359KB)

ตาราง 1 ลักษณะของนักศึกษามหาวิทยาลัย 27 ที่รายงานการใช้อินเทอร์เน็ตแบบเข้มข้นด้วยตนเอง

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0117372.t001

การเก็บรวบรวมข้อมูล

มีการรวมกลุ่มเป้าหมายสี่กลุ่มในห้องประชุมในมหาวิทยาลัย แต่ละกลุ่มโฟกัสใช้เวลาประมาณหนึ่งชั่วโมง จำนวนผู้เข้าร่วมที่เข้าร่วมแต่ละกลุ่มมีตั้งแต่ 6 ถึง 8 เพื่อให้มั่นใจว่ามีการแสดงความคิดเห็นและความคิดเห็นที่หลากหลาย ผู้เขียนคนสุดท้ายอำนวยความสะดวกให้กับกลุ่มโฟกัสทั้งหมด ผู้เขียนคนแรกมาพร้อมกับผู้เขียนคนสุดท้ายและรับผิดชอบในการจดบันทึกในระหว่างแต่ละกลุ่มการสนทนา บันทึกเสริมข้อมูลการถอดความโดยจับการเปลี่ยนแปลงใน "ภาษากาย" ของผู้เข้าร่วมหรือการสื่อสารอวัจนภาษาอื่น ๆ การมีผู้สังเกตการณ์หลายคนในการประชุมกลุ่มอนุญาตให้ผู้สังเกตการณ์สามเหลี่ยมเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของการค้นพบที่เกิดขึ้นจากการอภิปรายกลุ่ม54] ก่อนถึงกลุ่มโฟกัสแต่ละกลุ่มผู้เข้าร่วมจะทำ YDQ, CIUS และการสำรวจทางสังคม ระหว่างกลุ่มสนทนาผู้เข้าร่วมตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับประสบการณ์การใช้อินเทอร์เน็ตและการรับรู้ถึงความรุนแรงของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาของพวกเขาเอง

การวิเคราะห์ข้อมูล

รูปแบบเสียงของการสนทนากลุ่มถูกถอดความเป็นคำต่อคำและตรวจสอบความถูกต้องโดยผู้เขียนทั้งหมด ไม่มีการใช้ซอฟต์แวร์เพื่อช่วยในการเข้ารหัสหรือถอดรหัสข้อมูล นักวิเคราะห์สามคนจัดรหัสเป็นรหัสร่มและรหัสย่อย (เช่นต้นไม้รหัส) ประการแรกรหัสถูกสร้างขึ้นจากเป้าหมายการวิจัยและเผยแพร่รายงานที่เป็นแนวทางการวิจัย (เช่นผลการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับสหสัมพันธ์และผลที่ตามมาของ IA / PIU) จากนั้นเราตรวจสอบและแก้ไขรหัสตามทฤษฎีในบริบทโดยให้รหัสที่มีป้ายกำกับและคำจำกัดความที่สะท้อนถึงข้อมูลดิบ เพิ่มเติมตามคำแนะนำของ DeCuir-Gunby และคณะ55] รอบที่สองของการเข้ารหัสได้ดำเนินการตามระดับความหมายผ่านวิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทำให้สามารถพัฒนาโค้ดในระดับประโยคและย่อหน้าได้ ในการเข้ารหัสรอบนี้เราตรวจสอบและระบุธีมใหม่และมุมมองที่แตกต่างที่เกิดขึ้นจากข้อมูลที่ไม่ได้ถูกจับด้วยรหัสที่ขับเคลื่อนด้วยทฤษฎีและพิจารณาว่าจำเป็นต้องขยายรหัสหรือทฤษฎีใหม่หรือไม่ ที่จะพัฒนา

ผู้ตรวจสอบการศึกษาแต่ละคนทำการตรวจสอบและเข้ารหัสรหัสกลุ่มสนทนาอย่างอิสระโดยใช้กรอบการทำงานที่กำหนดเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของผลการศึกษาผ่านการวิเคราะห์แบบสามเหลี่ยม54] ความคลาดเคลื่อนการเข้ารหัสระหว่างผู้เขียนได้รับการแก้ไขผ่านการสนทนาและข้อตกลงร่วมกัน รูปแบบถูกระบุและจัดหมวดหมู่เข้าด้วยกันโดยผู้ตรวจสอบทั้งหมดจนกระทั่งการวิเคราะห์แสดงให้เห็นการบรรจบกันและความอิ่มตัว วิธีการเพิ่มความเข้มงวดของการวิจัยรวมถึงการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้วิธีการมากกว่าหนึ่งวิธีในการรวบรวมข้อมูลที่คล้ายกัน (เช่นการใช้มาตรการการรายงานตนเองสองแบบแยกต่างหากแบบสอบถามทางประชากรศาสตร์ที่ใช้ในอดีต) นอกจากนี้การซักถามและให้คำปรึกษาอย่างสม่ำเสมอในหมู่สมาชิกในทีมวิจัยช่วยให้คำจำกัดความการทำงานที่ชัดเจนของรหัสทั้งหมดและการวิเคราะห์กรณีเชิงลบ [54].

ผลสอบ

ผลลัพธ์เชิงพรรณนา

ผู้เข้าร่วมอธิบายรูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตในปัจจุบันเกี่ยวกับระยะเวลาที่ใช้ในอินเทอร์เน็ตและระยะเวลาที่ยาวนานที่สุดที่เคยใช้บนอินเทอร์เน็ตในการใช้งานหนึ่งครั้งอย่างต่อเนื่อง จำนวนเวลาที่นักเรียนรายงานการใช้จ่ายบนอินเทอร์เน็ตทุกวันอยู่ในช่วง 5 ชั่วโมงถึง“ ตลอดทั้งวัน” เนื่องจากมีการใช้อุปกรณ์มือถือ (เช่นสมาร์ทโฟนและคอมพิวเตอร์แท็บเล็ต) ที่มีข้อมูลครอบคลุม (เช่น "ฉันรู้สึกเหมือนฉัน บนโทรศัพท์ตลอดเวลาตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง”) ผู้เข้าร่วมหลายคนกล่าวว่าพวกเขาไม่สามารถแยกความแตกต่างจำนวนเวลาที่ใช้บนอินเทอร์เน็ตสำหรับงานโรงเรียนหรือวัตถุประสงค์ที่เกี่ยวข้องกับการทำงานจากจุดประสงค์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับโรงเรียน / ไม่เกี่ยวข้องกับงาน (เช่น "ถ้าฉันเขียนบทความ ถ้าอย่างนั้นฉันก็เปิดเบราว์เซอร์หรือฉันใช้มือถือ”) ระยะเวลายาวนานที่สุดที่ผู้เข้าร่วมรายงานว่าการใช้จ่ายบนอินเทอร์เน็ตในหนึ่งเซสชันต่อเนื่องอยู่ในช่วงตั้งแต่ 3 ชั่วโมงจนถึงทุกวัน (เช่น“ เมื่อฤดูร้อนแล้วฉันจะอยู่ที่ [อินเทอร์เน็ต] เช่นตลอดทั้งวัน”) ในระหว่างการประชุมผู้เข้าร่วมบรรยายมีส่วนร่วมในกิจกรรมต่าง ๆ รวมถึงการช็อปปิ้งออนไลน์การดูวิดีโอและการเรียกดูเว็บไซต์ ผู้เข้าร่วมคนอื่น ๆ อธิบายการใช้แอพพลิเคชั่นเฉพาะเป็นเวลานานรวมถึงการเล่นวิดีโอเกมและดูวิดีโอ (เช่นรายการทีวีและภาพยนตร์) บนอินเทอร์เน็ต

อายุที่ผู้เข้าร่วมรายงานว่าพวกเขาเข้าถึงอินเทอร์เน็ตเป็นครั้งแรกตั้งแต่ 6 ถึง 19 โดยมีอายุเฉลี่ยของ 9 (SD = 2.7) อายุที่ผู้เข้าร่วมรายงานว่าพวกเขาคิดว่าพวกเขามีปัญหากับการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปตั้งแต่ 10 ถึง 32 โดยอายุเฉลี่ยเมื่อเริ่มมีปัญหาของ 16 (SD = 4.3) 2 ตาราง รายงานลักษณะของ IA / PIU ที่ผู้เข้าร่วมรายงานด้วยตนเอง

ดาวน์โหลด:  

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพใหญ่ขึ้น (32KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (184KB)

ตาราง 2 ลักษณะการใช้อินเทอร์เน็ตของผู้เข้าร่วม 27 ที่รายงานปัญหาการใช้อินเทอร์เน็ต

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0117372.t002

เกือบครึ่งหนึ่ง (48.1%, N = 13) ของตัวอย่างนักเรียนได้คะแนนห้าคะแนนขึ้นไปสำหรับคำถามการวินิจฉัยของ Young (YDQ) และคะแนนเหนือจุดตัดที่แนะนำสำหรับ IA อีก 40.7% (N = 11) ได้คะแนนสามหรือสี่ใน YDQ ซึ่งสะท้อนถึงการตัดที่แนะนำสำหรับ IA ย่อย ตัวอย่างทั้งหมดเกินจำนวนการตัดที่แนะนำสำหรับการใช้อินเทอร์เน็ตตามที่กำหนดตามมาตราส่วนการใช้อินเทอร์เน็ต (CIUS) นักเรียนมากกว่าครึ่ง (63.0%, N = 17) รายงานว่าใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อหลบหนีจากปัญหาหรือบรรเทาอารมณ์เชิงลบ สำหรับผลกระทบด้านลบของการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น 63.0% (N = 17) ของนักเรียนรายงานว่ามีการกีดกันการนอนหลับ 44.4% (N = 12) รายงานว่าพวกเขาละเลยงานในโรงเรียนและภาระผูกพันรายวันอื่น ๆ เนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น ความสัมพันธ์ระหว่าง YDQ และ CIUS คือ. 79

ผลลัพธ์เชิงคุณภาพ

ชุดรูปแบบครอบคลุมสามชุดเกิดขึ้นจากกลุ่มโฟกัสที่เกี่ยวข้องกับ: a) ปัจจัยที่กระตุ้นการใช้อินเทอร์เน็ตสำหรับวัตถุประสงค์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับโรงเรียนหรือไม่เกี่ยวข้องกับงานข) กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตและ c) ผลที่ตามมาของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป มะเดื่อ. 1 แสดงไดอะแกรมที่มีเนื้อหาและหัวข้อย่อยทั้งหมดโปรดดู มะเดื่อ. 1. เพื่อให้บริบทคำพูดมีการระบุเพศและเชื้อชาติของผู้เข้าร่วมกลุ่ม เพื่อความสะดวกของผู้อ่านจึงได้มีการใช้นามแฝงกับผู้เข้าร่วมเพื่อให้สามารถระบุราคาได้โดยบุคคลเดียวกัน

ดาวน์โหลด:  

• PPT

  สไลด์ PowerPoint

• PNG

  ภาพใหญ่ขึ้น (191KB)

• TIFF

  ภาพต้นฉบับ (517KB)

รูปที่ 1 แผนผังของชุดรูปแบบเชิงคุณภาพและหัวข้อย่อย

ดอย: 10.1371 / journal.pone.0117372.g001

ธีม 1: ปัจจัยที่กระตุ้นการใช้อินเทอร์เน็ต. ชุดรูปแบบนี้มีลักษณะโดยปัจจัยทางอารมณ์ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและสถานการณ์ที่เพิ่มระดับความต้องการของนักศึกษาในการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อวัตถุประสงค์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับโรงเรียน / ไม่เกี่ยวข้องกับการทำงาน หัวข้อย่อยรวมถึง: ก) อารมณ์และความรู้สึกข) ความเบื่อหน่ายและค) ความเครียดและการหลบหนี ผู้เข้าร่วมหลายคนตั้งข้อสังเกตว่ามากกว่าหนึ่งในปัจจัยเหล่านี้มีส่วนทำให้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปในเวลาที่ต่างกัน

สำหรับผู้เข้าร่วมหลายคนการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปถูกกระตุ้นโดยความรู้สึกและอารมณ์ที่รุนแรง สำหรับบางคนผู้เรียกร้องที่แข็งแกร่งที่สุดมาพร้อมกับอารมณ์เชิงบวก (เช่น“ เมื่อฉันมีความสุขอย่างบ้าคลั่งฉันต้องการให้เพื่อนของฉันรู้ฉันรู้สึกว่าฉันต้องการโพสต์บน Facebook” [“ Andrew” ชายผิวขาว]) สำหรับคนอื่น ๆ อารมณ์ด้านลบเป็นตัวกระตุ้นที่ยิ่งใหญ่กว่า (เช่น“ ถ้าฉันมีวันที่ไม่ดีฉันก็สมควรได้รับรางวัลแบบ…” [“ ลิลลี่” หญิงชาวเอเชีย]) ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่ตั้งข้อสังเกตว่าความรู้สึกและอารมณ์บางอย่างกระตุ้นความปรารถนาที่จะมีส่วนร่วมในกิจกรรมทางอินเทอร์เน็ตโดยไม่คำนึงถึงความรู้สึกทางอารมณ์ “ แนนซี่” ผู้หญิงชาวเอเชียคนหนึ่งบรรยายถึงความปรารถนาที่จะใช้แอพพลิเคชั่นอินเทอร์เน็ตเป็นกลไกในการรับมือกับความเศร้า:

ถ้าฉันหดหู่จริงๆฉันจะไม่เข้า Facebook ฉันไม่อยากคุยกับใคร ฉันจะไม่ใช้อะไรที่เหมือนกับเครือข่ายสังคมออนไลน์ แต่ฉันจะทำอะไรบางอย่างเช่น Tumblr เพื่อดูเรื่องตลก ๆ ประมาณหนึ่งชั่วโมง

นักเรียนคนอื่น ๆ พบว่าพวกเขาใช้สื่อโซเชียลมากขึ้นในช่วงเวลาที่มีความขัดแย้งระหว่างบุคคลเป็นวิธีจัดการความวิตกกังวลเกี่ยวกับความขัดแย้ง ขณะที่ผู้เข้าร่วมบางคนรายงานว่า“ อัปเดตสถานะของฉันตลอดเวลา” ผู้อื่นรายงานว่าตรวจสอบสถานะของผู้อื่น “ เจสซี” ผู้หญิงชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกันคนหนึ่งสังเกต:

ถ้าฉันเคยทะเลาะกับใครซักคนหรือเครียดหรือดราม่า ... ฉันจะใช้ Facebook เพื่อดูว่าพวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับอารมณ์ของพวกเขาหรืออะไรก็ตามที่เกี่ยวกับฉันโดยเฉพาะหรืออะไรแบบนั้น

นอกจากนี้ผู้เข้าร่วมมีความต้องการที่แตกต่างกันตามอารมณ์โดยบางคนมีความตระหนักในรูปแบบเหล่านี้มากกว่าคนอื่น “ อลิซ” หญิงชาวเอเชียพูดคุยถึงรูปแบบการใช้งานของเธอเองตั้งแต่เข้าเรียนวิทยาลัยโดยระบุว่า:

ฉันพบว่าฉันไปออนไลน์มากขึ้นเมื่อฉันเศร้ากว่าความสุข เมื่อฉันเศร้าฉันแค่อยากคุยกับเพื่อนจากต่างประเทศผ่านทางโทรศัพท์ทางไกลหรืออะไร ดังนั้นฉันแค่แชทกับพวกเขาออนไลน์ และเมื่อฉันมีความสุขฉันมักจะไม่ออนไลน์

ผู้เข้าร่วมหลายคนรายงานว่าความเบื่อหน่ายทำให้เกิดความต้องการในการใช้อินเทอร์เน็ต นักเรียนพูดถึงอินเทอร์เน็ตเป็นกลยุทธ์หลักในการรับมือกับความเบื่อ “ ทอม” ชายผิวขาวเล่าประสบการณ์ของเขาแบบนี้:“ ถ้าฉันเบื่อนั่นเป็นสิ่งแรกที่ฉันไป” คนอื่น ๆ ดูเหมือนจะเชื่อมโยงอินเทอร์เน็ตกับการบรรเทาความเบื่อที่เฉพาะเจาะจง (เช่นหัวเราะเชื่อมโยงกับผู้อื่น) และการดึงข้อมูล) “ ไมค์” ชายชาวแอฟริกันอเมริกันกล่าวว่า“ เมื่อใดก็ตามที่ฉันรู้สึกเบื่อและถ้าฉันรู้สึกเครียดฉันเพิ่งเข้าอินเทอร์เน็ตเพื่อผ่อนคลายอาจจะหัวเราะหรือสองคน” สำหรับผู้เข้าร่วมรวมถึง“ ไมค์” อินเทอร์เน็ตคือ วิธีการบรรเทาความเบื่อหน่ายเกิดขึ้นได้ทุกเมื่อเนื่องจากการเข้าถึงอุปกรณ์พกพาที่มีการครอบคลุมข้อมูล:“ ฉันคิดว่าเมื่อคุณเบื่อคุณต้องเข้าสู่สิ่งนั้นอยู่เสมอ เหมือนกับการนั่งรถบัสไปเรียนคุณรู้สึกเบื่อไม่มีเพื่อนคุณเพิ่งขึ้นเพราะคุณเบื่อ”

นอกเหนือไปจากอารมณ์ความรู้สึกและความเบื่อหน่ายความเครียดจากการเรียนและความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลทำให้เกิดความต้องการของนักเรียนในการใช้อินเทอร์เน็ต “ Sue” หญิงชาวเอเชียรายงานความต้องการที่จะ“ หลีกเลี่ยงสิ่งต่าง ๆ ดังนั้นฉันจึงขึ้นไปบนอินเทอร์เน็ต คุณไม่ต้องคิดอะไร คุณเพียงแค่ดูและรับมัน” สำหรับบางคนอินเทอร์เน็ตเป็นช่วงเวลาที่ จำกัด :

ฉันคิดว่าฉันเหมือนตอนที่ฉันเครียดเกี่ยวกับโรงเรียนเมื่อฉันต้องการหยุดพักหรือมีปัญหาฉันมักจะไปที่คอมพิวเตอร์เพื่อออกจากโรงเรียนหนีจากปัญหาเป็นเวลาหนึ่งหรือสองชั่วโมง [“ เจสซี ,” หญิงชาวแอฟริกันอเมริกัน]

สำหรับคนอื่น ๆ เวลาที่ใช้ในอินเทอร์เน็ตยากต่อการควบคุมและจบลงด้วยการเพิ่มความเครียดเริ่มต้น:

ฉันชอบถ้าฉันอยู่บนอินเทอร์เน็ตเป็นเวลา 8 ชั่วโมงและฉันไม่ได้ทำอะไรเลยฉันเครียดและฉันบอกตัวเองว่า“ คุณจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไรเสียเวลามากนี้ไป” ฉันรู้สึกรำคาญ ด้วยตัวเอง แต่แล้วเพราะฉันรำคาญฉันจะมองหาบางสิ่งที่ตลกที่จะหัวเราะที่ [“ Sue” หญิงชาวเอเชีย]

ผู้เข้าร่วมบางคนตั้งข้อสังเกตถึงความปรารถนาที่จะหลีกเลี่ยงข้อผูกพันในฐานะที่เป็นตัวกระตุ้นให้ใช้อินเทอร์เน็ต “ ซาร่าห์” หญิงชาวเอเชียคนหนึ่งอธิบายว่าความปรารถนาเช่นนี้:“ สำหรับฉันเช่นการผัดวันประกันพรุ่งฉันไม่ต้องการทำอะไรอย่างอื่นเลยดังนั้นฉันแค่บางครั้งฉันก็อยากได้ความบันเทิง ฉันไม่ต้องการทำการบ้าน”

ธีม 2: กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต. หัวข้อนี้อธิบายถึงกิจกรรมออนไลน์ที่ผู้เข้าร่วมชื่นชอบและเหตุผลที่ทำให้พวกเขาสนุกกับกิจกรรมเหล่านั้น ผู้เข้าร่วมหลายคนมีส่วนร่วมในกิจกรรมต่าง ๆ ในขณะที่บนอินเทอร์เน็ต หัวข้อย่อยประกอบด้วย: a) โซเชียลมีเดีย b) งานโรงเรียนและ c) กิจกรรมอินเทอร์เน็ตอื่น ๆ

ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่รายงานว่าใช้โซเชียลมีเดียบางรูปแบบ โซเชียลมีเดียรวมถึงแอพพลิเคชั่นเช่น Facebook, Twitter, Pinterest และ Tumblr เนื่องจากการเข้าถึงเว็บไซต์โซเชียลมีเดียบนอุปกรณ์พกพาผู้เข้าร่วมหลายคนระบุว่าการใช้งานเป็นส่วนหนึ่งของกิจวัตรประจำวันของพวกเขา (เช่น“ ถ้าฉันไม่ได้นอนฉันก็เลยใช้ Twitter หรือ Facebook บนโทรศัพท์…ตลอดทั้งวัน” [“ ลิเดีย” หญิงชาวแอฟริกันอเมริกัน]) ขอบเขตของการใช้ชีวิตประจำวันอยู่ในช่วงที่ไม่เป็นทางการ (เช่น“ สำหรับฉันฉันชอบแบ่งปันความคิดหรือความคิดหรืออารมณ์กับผู้ติดตามบน Twitter หรือ Facebook เช่นเดียวกับเมื่อคุณคิดถึงบางสิ่งคุณเป็นเหมือน 'โอ้ฉันจะทวีตนั้น' ” [“ เจสซี่” หญิงชาวแอฟริกันอเมริกัน]) เพื่อเป็นการบังคับ (เช่น“ มันกลายเป็นนิสัยที่เมื่อฉันตื่นนอนตอนเช้าสิ่งแรกที่ฉันต้องทำคือเช็ค Facebook เช่นซำ ๆ ถ้าคุณไม่ทำ คุณจะรู้สึกเหมือนขาดอะไรบางอย่าง” [“ Sue,” หญิงชาวเอเชีย]) การเกิดขึ้นของเว็บไซต์โซเชียลมีเดียหลายแห่งทำให้ผู้ใช้มีช่องทางหลากหลายในการเชื่อมต่อกับเพื่อน ๆ ผู้เข้าร่วมบางคนอธิบายการใช้เว็บไซต์โซเชียลมีเดียหลายแห่ง “ ชารอน” หญิงชาวแอฟริกันอเมริกันเล่าให้ฟังว่าเธอใช้วิธีนี้:

ส่วนใหญ่ฉันชอบรีเฟรชฟีดข่าวบน Facebook หรือดูผู้ติดตามของฉันบน Twitter เพื่อดูว่าทุกคนพูดถึงอะไรและ [ถ้า] คนโพสต์สถานะที่น่าทึ่ง [บน Twitter] จากนั้นฉันจะไปดู ที่ลิงก์โปรไฟล์ของ [Facebook] และดูสิ่งที่โพสต์

ผู้เข้าร่วมคนอื่น ๆ เช่น“ คริสเตียน” หญิงชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกันรายงานว่ามีการใช้งานเว็บไซต์เดียวอย่างเข้มข้น:

มีหลายวันที่ฉันทวีต 100 ครั้ง…ฉันจะลุกขึ้นและตรวจสอบ Twitter หรือเมื่อฉันขึ้นรถบัสไปชั้นเรียนฉันจะตรวจสอบ Twitter หรือในชั้นเรียนฉันจะตรวจสอบ Twitter และในระหว่างอาหารกลางวัน ฉันจะตรวจสอบ Twitter และก่อนเข้านอนฉันจะตรวจสอบ Twitter

แม้ว่าผู้เข้าร่วมบางคนจะเน้นถึงความสำคัญของโซเชียลมีเดียในชีวิตประจำวันของพวกเขา แต่หลายคนก็ชี้ให้เห็นถึงฟังก์ชั่นการใช้งานจริงที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต ในฐานะที่เป็น“ คริสเตียน” หญิงชาวแอฟริกันอเมริกันตั้งข้อสังเกตอย่างน่าทึ่ง:“ อินเทอร์เน็ตไม่เพียง แต่ Facebook และ Twitter และ Pinterest เท่านั้น แต่ยังรวมถึงอีเมลและ Google และฐานข้อมูลห้องสมุดบนอินเทอร์เน็ต” อันที่จริงนักเรียนหลายคนรายงานว่าอาจารย์ต้องการนักเรียน เพื่อใช้อินเทอร์เน็ตในการทำงานในชั้นเรียนที่ได้รับมอบหมายรวมถึงการเขียนบล็อกการเรียนออนไลน์และการเข้าถึงสื่อการเรียนเสมือน “ แมตต์” ชายชาวเอเชียเป็นคนที่มีความคิดเชิงบวกอย่างมากเกี่ยวกับความสำคัญของอินเทอร์เน็ตต่อการศึกษาของเขาโดยระบุว่า“ งานวิจัยของฉันต้องการข้อมูลเฉพาะที่อินเทอร์เน็ตให้ความสะดวกสบาย สำหรับฉันแล้วคุณภาพชีวิตก็เพิ่มขึ้น” ผู้เข้าร่วมคนอื่นมีความสับสนโดยระบุว่าการเข้าใช้งานโรงเรียน / สื่อที่เกี่ยวข้องกับงานบนอินเทอร์เน็ตเป็นทั้งความช่วยเหลือและอุปสรรค “ คริสเตียน” หญิงชาวแอฟริกันอเมริกันกล่าวว่า“ คุณอยู่บน Facebook และ Google และอีเมลของคุณและ Twitter และคุณกำลังเขียนบทความและคุณกำลังอ่านอะไรอยู่ มันเหมือนกับการเคลื่อนไหวตลอดเวลา” ในระดับสากลผู้เข้าร่วมรับทราบถึงความสะดวกสบายและความจำเป็นของอินเทอร์เน็ตในฐานะเป็นส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อมของวิทยาลัย “ เคท” หญิงผิวขาวกล่าวว่า“ ฉันมักใช้อินเทอร์เน็ตเป็นส่วนใหญ่ในชั้นเรียนและชี้แจงหัวข้อต่างๆ ตัดออกจากอินเทอร์เน็ตอย่างสมบูรณ์ฉันไม่รู้วิธีการอยู่รอดในสภาพแวดล้อมของมหาวิทยาลัย”

หัวข้อย่อยสุดท้าย“ กิจกรรมอินเทอร์เน็ตอื่น ๆ ” รวมถึงกิจกรรมสันทนาการเช่นการดูวิดีโอสตรีมเล่นวิดีโอเกมออนไลน์การค้นหาความบันเทิงเครือข่ายสังคมออนไลน์และเว็บไซต์ข่าวโพสต์บนฟอรัม (เช่น Reddit) และการค้นหาทั่วไป กิจกรรมเหล่านี้มักดำเนินการร่วมกับงานและ / หรือโซเชียลมีเดีย “ แองเจล่า” หญิงชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกันรายงานว่า“ ฉันฟังเพลงบนอินเทอร์เน็ตในขณะที่ฉันทำการบ้านทำความสะอาดห้องหรือเล่น เซลด้า (วิดีโอเกม) หรือดูการเล่นออนไลน์อื่น ๆ เซลด้า ในเวลาเดียวกัน” ผู้เข้าร่วมอื่น ๆ มีส่วนร่วมในกิจกรรมครั้งเดียวเพียงครั้งเดียวโดยบอกว่าพวกเขาชอบกิจกรรมบางอย่างกับคนอื่น ๆ ตัวอย่างรวมถึงการดึงข่าว (“ ฉันคิดว่าแหล่งข่าวหัวหน้าของฉันอยู่บนอินเทอร์เน็ตฉันอ่านหนังสือพิมพ์ 3 หรือ 4 ในฟีดของฉันและนั่นสำคัญมาก” [“ Matt” ชายชาวเอเชีย]) เกมออนไลน์ (“ ฉัน เล่นกับคนที่สุ่มบนอินเทอร์เน็ตและมีปฏิสัมพันธ์กับพวกเขาเช่นเมื่อฉันเล่นเกมบาสเก็ตบอลคุณแค่เล่นและเล่นกับพวกเขา” [“ ทอม” ชายผิวขาว]) และวิดีโอสตรีมมิ่ง (“ สำหรับฉัน ใช้เวลามากขึ้นในการดูภาพยนตร์และการแสดงมากกว่าการทำสื่อสังคมออนไลน์การเปลี่ยนแปลงนี้เมื่อเวลาผ่านไปนับตั้งแต่การรับชมภาพยนตร์ไปจนถึงการทำอย่างอื่น” [“ Matt” ชายชาวเอเชีย]) “ แคลร์” หญิงผิวขาวรายงานว่าการช็อปปิ้งออนไลน์น่าดึงดูดอย่างยิ่งโดยเฉพาะ“ ฉันเกลียดการไปที่ห้างและเกลียดการลองเสื้อผ้าตอนนี้ฉันไม่จำเป็นต้องทำ มันอยู่ที่นั่นออนไลน์” โดยไม่คำนึงถึงกิจกรรมหัวข้อย่อย“ กิจกรรมอินเทอร์เน็ตอื่น ๆ ” เน้นประโยชน์ใช้สอยอย่างกว้างขวางและการดึงดูดอินเทอร์เน็ต แต่ยังตอกย้ำความเสี่ยงในการใช้อินเทอร์เน็ตที่อาจเป็นปัญหา

ไม่ว่านักเรียนจะใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อปรับปรุงการเชื่อมต่อระหว่างบุคคลและเครือข่ายทางสังคมการทำงานในโรงเรียนหรือการพักผ่อนหย่อนใจอินเทอร์เน็ตมีตัวเลือกที่พร้อมใช้งานมากมายซึ่งสนับสนุนการใช้งานอย่างต่อเนื่อง ในความเป็นจริงนักเรียนตั้งข้อสังเกตว่าเพื่อนและอาจารย์อำนวยความสะดวกและส่งเสริมการใช้อินเทอร์เน็ตของพวกเขาซึ่งอาจเป็นความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นสำหรับผู้ที่มีความเสี่ยงในการพัฒนา IA / PIU “ เคท” หญิงสาวผิวขาวอธิบายถึงความคาดหวังของผู้อื่นในลักษณะนี้:“ สำหรับการตรวจสอบอีเมลของฉันมันเหมือนกับว่าฉันไม่ได้รับความสุขจากมันรู้สึกว่าฉันต้องทำฉันต้องตอบสนองเมื่อมีคนที่ทำงานส่งอีเมลถึงฉัน หรือฉันไม่รู้ว่าควรจะต้องทำ”

ธีม 3: ผลที่ตามมาจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป. ชุดรูปแบบ“ ผลที่ตามมาของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป” มีลักษณะโดยคำอธิบายของผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับผลกระทบระยะสั้นและระยะยาวของการใช้อินเทอร์เน็ต หัวข้อย่อยรวมถึงผลลัพธ์ด้านสุขภาพกายและสุขภาพจิตการทำงานด้านจิตสังคมและประสิทธิภาพการทำงาน แม้ว่าผลกระทบทั้งหมดจะไม่เป็นลบ แต่ผู้เข้าร่วมมีแนวโน้มที่จะชี้ให้เห็นผลกระทบด้านลบโดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับสุขภาพและการทำงาน

ผู้เข้าร่วมประชุมอภิปรายถึงผลกระทบด้านสุขภาพที่ไม่พึงประสงค์จากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป ผู้เข้าร่วมรายงานความกังวลทั่วไปเกี่ยวกับสุขภาพร่างกาย ข้อกังวลเหล่านี้รวมถึงการอดนอน (เช่น“ ฉันคิดว่าขาดการนอนหลับฉันรู้ว่าแม้เมื่อฉันทำงานเสร็จแล้วมันก็เหมือนกับ 12 หรือ 1 ฉันจะตื่นขึ้นมา 'จนถึงเหมือนกับ 3 เพราะฉันทำสิ่งสุ่ม อินเทอร์เน็ต” [“ แนนซี่” หญิงชาวเอเชีย]) ขาดการออกกำลังกาย (เช่น“ ฉันจะวางแผนที่จะออกกำลังกายอย่างฉันจะนั่งที่นั่นอ่านเรื่องต่อไปและชอบ 'แย่เกินไปฉันไม่ได้ไป ออกกำลังกาย '[“ Kevin,” ชายผิวขาว]) และท่าทางไม่ดี (เช่น“ …ยุคของเรามีท่าทางที่ไม่ดีนักเนื่องจากพิมพ์จำนวนมากและนั่ง” [“ ไมค์” ชายชาวแอฟริกันอเมริกัน) “ ทอม” ชายผิวขาวคนหนึ่งชี้ให้เห็นถึงจุดแยกระหว่างสุขภาพจิตและร่างกายโดยระบุว่า“ ฉันลงไปเองรู้สึกหงุดหงิดถ้าฉันใช้เวลามากมายบนอินเทอร์เน็ตในวันหนึ่งแทนที่จะทำอะไรที่ร่างกายหรือออกไปข้างนอก ”

นักเรียนคนอื่น ๆ ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่ประสบการณ์ของพวกเขาในอาการทางจิตวิทยา สำหรับผู้เข้าร่วมบางคนความโกรธและความหงุดหงิดเป็นอาการที่พบได้บ่อยที่สุด “ Heather” หญิงชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกันรายงานว่า“ สิ่งแรกของวันคือการได้รับบน Facebook หรือ Twitter ถ้าฉันได้ยินอะไรโง่ ๆ มันจะทำให้ฉันรำคาญตลอดทั้งวัน” ในทำนองเดียวกัน“ ลูซี่” หญิงชาวเอเชียคนหนึ่งสังเกตเห็นความแตกต่างในความหงุดหงิดแบบวันต่อวันของเธอ:

ฉันคิดว่ามันทำให้ฉันรู้สึก blah หลังจากอยู่บนอินเทอร์เน็ตมานานเหมือนที่ฉันรู้สึกว่าฉันเสียเวลาไปมาก ฉันคิดว่าบางครั้งฉันไม่ได้มีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมกับผู้คนในช่วงเวลานาน ๆ ของวันฉันก็หงุดหงิดมากขึ้น

ผู้เข้าร่วมคนอื่นรายงานว่าพบความเศร้าและความหดหู่ใจหลังการใช้อินเทอร์เน็ต สำหรับบางคนความโศกเศร้านี้เกิดจากการเปรียบเทียบวิถีชีวิตในปัจจุบันของพวกเขากับสิ่งที่เพื่อนของพวกเขาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย “ แอนดรู” ชายผิวขาวบรรยายโดยระบุว่า:

โดยปกติแล้วคนส่วนใหญ่โพสต์ส่วนที่ดีที่สุดในชีวิตของพวกเขาจริง ๆ แล้วดังนั้นครึ่งเวลาที่คุณไปที่นั่นและเพียงแค่ดูเหมือนว่า“ โอ้ฉันสนุกมากและฉันอยู่ที่ชายหาดปาร์ตี้กับสาวร้อน” คุณเป็นเหมือน“ ฉันอยู่ในห้องพักหอพักของฉันและฉัน…ฉันกำลังทำงานที่ McDonald's” ฉันสงสัยว่า…ชีวิตของพวกเขาคือ…ดีกว่าของฉันมาก แต่เมื่อฉันหดหู่ใจแล้วขึ้นบนอินเทอร์เน็ตและเห็นว่าฉันชอบ“ ใช่แล้วฉันดูด”

การใช้อินเทอร์เน็ตของนักเรียนและรายงานสุขภาพที่ตามมาอาจเกี่ยวข้องกับกิจกรรมอินเทอร์เน็ตเฉพาะที่เกี่ยวข้องและรูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ต ในฐานะ“ เฮเธอร์” หญิงชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกันชี้ให้เห็นว่า:“ ถ้าคุณเป็นคนในสังคมแล้ว [โซเชียลมีเดีย] ก็เพิ่มเข้าไป มันเหมือนทางออกที่เร็วกว่า ... แต่ถ้าคุณไม่ทำแบบนั้นคุณก็แค่เฝ้าดูอยู่ "การเสนอราคาเช่นนี้เน้นให้เห็นถึงผลกระทบคู่หรือความขัดแย้งของอินเทอร์เน็ตในการทำงานทางสังคม นั่นคืออินเทอร์เน็ตสามารถยกระดับชีวิตทางสังคมของนักเรียน อย่างไรก็ตามเมื่อใช้มากเกินไปและในรูปแบบที่ส่งเสริมและเสริมสร้างความโดดเดี่ยวทางสังคมการใช้มันสามารถลดปริมาณและคุณภาพของปฏิสัมพันธ์ทางสังคมแบบตัวต่อตัว ผู้เข้าร่วมบางคนบ่นว่าการสื่อสารแบบเห็นหน้ากันนั้นถูกขัดขวางจากการใช้อินเทอร์เน็ตของคนรอบข้าง “ แนนซี่” ผู้หญิงชาวเอเชียอธิบายประสบการณ์ของเธอแบบนี้:

ฉันมีสิ่งนี้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อฉันกินกับใครสักคนพวกเขาดึงโทรศัพท์ออกมาและเริ่มตรวจสอบ Facebook, Twitter หรืออะไรทำนองนั้นฉันจะดูพวกเขาและฉันจะเป็นเหมือน“ จริง ๆ คุณกำลังจะทำต่อหน้าฉันตอนนี้เหรอ?”

“ Den” ชายชาวแอฟริกันอเมริกันกล่าวว่าการพึ่งพาอินเทอร์เน็ตเพื่อการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมอาจนำไปสู่การขาดทักษะการสื่อสารแบบตัวต่อตัว:“ เมื่อคุณอยู่หลังคอมพิวเตอร์คุณใช้เวลาในการสร้างข้อความที่สมบูรณ์แบบ… แต่ เมื่อคุณเผชิญหน้ากัน [บุคคล] นั้นเป็นคนที่น่าอึดอัดใจในสังคมไม่ได้อยู่ที่นั่นจริงๆ” นอกจากนี้ในคำพูดที่สะท้อนความรู้สึกของคนหลายคน“ ลิเดีย” หญิงชาวแอฟริกันอเมริกันเน้นว่าอินเทอร์เน็ตมากเกินไป คุณภาพความสัมพันธ์ระบุ:“ ฉันจะกลับบ้านแทนที่จะพูดคุยกับป้าและลูกพี่ลูกน้องของฉันฉันแค่นั่งบนโซฟาเล่นกับแล็ปท็อปหรือโทรศัพท์ของฉัน อย่าสังสรรค์กับใครเลยจริงๆ ดังนั้นฉันจึงไม่ได้คุยกับใครเลย”

ในทางกลับกันผู้เข้าร่วมคนอื่น ๆ สังเกตเห็นผลกระทบทางบวกจากการใช้อินเทอร์เน็ต อินเทอร์เน็ตสามารถอำนวยความสะดวกในการเชื่อมต่อกับครอบครัวเพื่อนและชุมชนที่สนับสนุน “ เฟร็ด” ชายชาวแอฟริกันอเมริกันจากกลุ่มโฟกัสที่สองอธิบายด้วยวิธีนี้:

ฉันรู้สึกว่าถ้าคุณอยู่บน Twitter คุณกำลังเชื่อมต่อ หากคุณอยู่ในมหาวิทยาลัยทุกคนใกล้ชิด แต่ในเวลาเดียวกัน Twitter ทำให้มันใกล้ชิดยิ่งขึ้น ... ฉันรู้สึกว่าคุณให้คนอื่นรู้ว่าคุณกำลังทำอะไรแบบสาธารณะมากขึ้นเพื่อให้พวกเขาสามารถออกไปเที่ยวกับคุณได้หากคุณต้องการ

อินเทอร์เน็ตดูเหมือนจะมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับผู้เข้าร่วมในความสัมพันธ์ระยะยาว “ แองเจล่า” หญิงชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกันอธิบายถึงประโยชน์ของการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อให้ทันกับครอบครัวที่อาศัยอยู่ไกลโพ้น:“ ฉันคิดว่ามันมีประโยชน์ มีสมาชิกในครอบครัวมากมายที่ฉันไม่ได้พูดคุยกับ ... ดังนั้นฉันสามารถส่งอีเมลด่วนและพูดว่า 'เฮ้คุณเป็นอย่างไร' แทนที่จะเรียกพวกเขา”

ผลงานทางวิชาการหัวข้อย่อยสุดท้ายอธิบายถึงวิธีที่ผู้เข้าร่วมรับรู้ถึงผลกระทบของการใช้อินเทอร์เน็ตในงานโรงเรียนและผลผลิตโดยรวม ผู้เข้าร่วมหลายคนกล่าวถึงผลเสียของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปต่อผลการเรียนทั่วไป “ Lydia” หญิงชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกันกล่าวว่า“ ฉันรู้สึกอย่างนั้นถ้าไม่ใช่เพื่อการใช้งานอินเทอร์เน็ตของฉันคะแนนของฉันน่าจะดีขึ้น 10” ผู้เข้าร่วมบางคนเช่น“ Jessie” หญิงชาวอเมริกันเชื้อสายแอฟริกัน ที่จะมุ่งเน้น: "ความสามารถของฉันที่จะมุ่งเน้นไปที่สิ่งหนึ่งเป็นเวลานานมีความบกพร่องอย่างจริงจัง ... ฉันไม่สามารถแม้แต่จะมุ่งเน้นไปที่ 2 นาที" นักเรียนคนอื่นสังเกตว่าคุณภาพการทำงานของพวกเขาประสบเนื่องจากการผัดวันประกันพรุ่งบนอินเทอร์เน็ต “ แนนซี่” หญิงชาวเอเชียรายงาน:“ งานโรงเรียนของฉันได้รับความเดือดร้อนมากมายจากการใช้อินเทอร์เน็ต ... การอยู่บนอินเทอร์เน็ตเหมือนว่าคุณผัดวันประกันพรุ่งมากมายในที่สุดคุณก็มาถึงจุดที่ 'ฉันต้องทำให้เสร็จ…' คุณไม่ใช่ทุกคนที่นั่น” โดยทั่วไปแล้วนักเรียนรายงานว่าในขณะที่อินเทอร์เน็ตจำเป็นสำหรับโรงเรียนผลที่ตามมาจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปนั้นตรงกันข้ามกับเป้าหมายของโรงเรียน

การสนทนา

การศึกษาครั้งนี้ตรวจสอบปัญหาต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริการวมถึงประวัติศาสตร์ธรรมชาติของปัญหาการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป ทริกเกอร์อารมณ์ความรู้สึกระหว่างบุคคลและสถานการณ์ทั่วไปของการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น รูปแบบที่ต้องการของกิจกรรมอินเทอร์เน็ต และผลกระทบทางจิตเวชจิตสังคมและสุขภาพจากการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น การศึกษาครั้งนี้ไม่ได้พยายามกำหนดอัตราความชุกของการติดอินเทอร์เน็ตในนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกา แต่เราตั้งใจที่จะให้คำอธิบายที่สมบูรณ์และมีรายละเอียดเกี่ยวกับประสบการณ์ของนักเรียนด้วยการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น / การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปโดยการอ้างอิงคำพูดของผู้เข้าร่วมโดยตรงในกลุ่มโฟกัส นอกจากนี้รูปแบบเชิงคุณภาพที่สร้างขึ้นจากการสนทนากลุ่มสนทนาผลการวิจัยเชิงบริบทที่เกี่ยวข้องจากการศึกษาเชิงปริมาณครั้งก่อน

นักเรียนหลายคนยอมรับว่าเป็นการยากที่จะคำนวณจำนวนเวลาทั้งหมดที่ใช้บนอินเทอร์เน็ตต่อวันอย่างแม่นยำเนื่องจากแผนข้อมูลแบบไม่ จำกัด บนอุปกรณ์พกพา (เช่นโทรศัพท์และแท็บเล็ต) หมายความว่าอินเทอร์เน็ตมีอยู่ตลอดเวลา อย่างไรก็ตามนักเรียนยังสามารถรายงานตัวเองได้อย่างต่อเนื่องและถูกต้องทั้งในมาตรการเชิงคุณภาพและมาตรฐานที่รายงานด้วยตนเองซึ่งตรวจสอบผลลัพธ์ทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ นักเรียนหลายคนกล่าวว่าพวกเขาไม่สามารถแยกความแตกต่างจำนวนเวลาที่ใช้บนอินเทอร์เน็ตสำหรับโรงเรียนหรือวัตถุประสงค์ที่เกี่ยวข้องกับการทำงานอย่างถูกต้องจากจุดประสงค์ที่ไม่เกี่ยวข้องกับโรงเรียน / ที่เกี่ยวข้องกับงาน การศึกษาบางชิ้นได้แนะนำความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างจำนวนเวลาทั้งหมดที่ใช้บนอินเทอร์เน็ตและ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัย [26, 56]; อย่างไรก็ตามอาจมีความแม่นยำมากกว่าในการแยกความแตกต่างของจำนวนเวลาที่ใช้บนอินเทอร์เน็ตเพื่อการทำงานและ / หรือวัตถุประสงค์ที่เกี่ยวข้องกับโรงเรียนจากระยะเวลาที่ใช้บนอินเทอร์เน็ตเพื่อความบันเทิง [29] สำหรับกิจกรรมทางอินเทอร์เน็ตที่ไม่เกี่ยวข้องกับโรงเรียน / ที่ทำงานผู้เข้าร่วมมีส่วนร่วมน้อยที่สุดในการใช้วิดีโอเกมออนไลน์ การใช้สื่อสังคมออนไลน์แพร่หลายในกลุ่มตัวอย่าง ความสัมพันธ์ทางวิชาการของนักเรียนกับอินเทอร์เน็ตนั้นมีความหลากหลายและหลากหลาย แม้ว่าพวกเขาจะทราบถึงผลกระทบที่แพร่หลายและเชิงลบของการใช้มากเกินไปพวกเขายังชี้ให้เห็นถึงประโยชน์ของอินเทอร์เน็ตในงานวิชาการของพวกเขา

การค้นพบเชิงคุณภาพแสดงให้เห็นว่าอารมณ์เชิงลบ (เช่นอารมณ์ซึมเศร้าความเศร้าและความโกรธ) ความเบื่อหน่ายและความเครียดที่เกี่ยวข้องกับภาระหน้าที่ทางสังคมและที่เกี่ยวข้องกับงานเป็นเรื่องกระตุ้นทางอารมณ์และสถานการณ์ทั่วไปสำหรับนักเรียนหลายคนเพื่อใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น น่าเสียดายที่การใช้อินเทอร์เน็ตเป็นกลยุทธ์ในการรับมือกับสภาวะทางจิตวิทยาเชิงลบอาจทำให้รัฐเหล่านี้ยืดเยื้อในระยะยาว การวิจัยแสดงให้เห็นว่าการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นกลไกการเผชิญปัญหาอาจคล้ายกับการใช้ยาด้วยตนเองกับแอลกอฮอล์และยาออกฤทธิ์ทางจิตอื่น ๆ [13] นักทฤษฎีได้แนะนำว่าปัญหาการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นกลไกการเผชิญความเครียดแบบประคับประคองสำหรับสภาวะอารมณ์เชิงลบและความทุกข์ทางจิต [13, 15] สำหรับนักเรียนในการศึกษานี้สภาวะอารมณ์ด้านลบที่เกิดจากการใช้อินเทอร์เน็ตแบบประคับประคองนั้นสัมพันธ์กับความโกรธและความยุ่งยาก เหตุผลของความยุ่งยากต่าง ๆ (เช่นรู้สึกผิดเนื่องจากใช้เวลานานและไม่ก่อผลในอินเทอร์เน็ตโกรธกับพฤติกรรมของคนอื่นบนอินเทอร์เน็ต); อย่างไรก็ตามนักเรียนรายงานว่ามีการใช้งานอินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้นทั้งทำให้เกิดสภาวะอารมณ์เชิงลบที่เลวร้ายลง นักเรียนหลายคนมีความปรารถนาที่จะมีส่วนร่วมในกิจกรรมต่าง ๆ บนอินเทอร์เน็ต (เช่นการเรียกดูไซต์สื่อสังคมออนไลน์) เมื่อรู้สึกเบื่อโดยเฉพาะเมื่ออินเทอร์เน็ต (เช่นคอมพิวเตอร์แล็ปท็อปและอุปกรณ์มือถือที่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต) เยาวชนที่มีความอ่อนไหวต่อความรู้สึกเบื่อหน่ายความกระวนกระวายและความแปลกใหม่ / ความรู้สึกที่แสวงหาความรู้สึกมีความเสี่ยงสูงต่อพฤติกรรมเสพติด [57, 58]; ดังนั้นจึงเป็นเรื่องน่าสนใจที่นักเรียนหลายคนในการศึกษานี้รายงานว่าการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นวิธีหลักในการรับมือกับความเบื่อ การศึกษาในสถานที่ต่างประเทศพบว่าเยาวชนที่มี IA / PIU แบ่งปันลักษณะทางพันธุกรรมและอารมณ์ที่คล้ายคลึงกันกับบุคคลที่ทุกข์ทรมานจากความผิดปกติในการใช้สารเสพติดและพฤติกรรมการเสพติดรวมถึงแรงกระตุ้นและการแสวงหาความรู้สึก7, 9, 42].

ผู้เข้าร่วมการศึกษารายงานว่ามีผลเสียต่อสุขภาพและผลกระทบด้านจิตสังคมที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้น นักเรียนหลายคนล้มเหลวในการออกกำลังกายและมีส่วนร่วมในกิจกรรมทางสังคมแบบตัวต่อตัวเพราะใช้เวลามากเกินไปในการใช้อินเทอร์เน็ต การวิจัยก่อนหน้านี้เชื่อมโยงการใช้อินเทอร์เน็ตกับการเพิ่มน้ำหนักและโรคอ้วน [59] และนักทฤษฎีสันนิษฐานว่าการเติบโตอย่างรวดเร็วของการใช้อินเทอร์เน็ตในหมู่เยาวชนและผู้ใหญ่วัยหนุ่มสาวอาจเป็นปัจจัยสำคัญในการแพร่ระบาดของโรคอ้วนในสหรัฐอเมริกาจีนและที่อื่น ๆ [60] นักเรียนหลายคนในการศึกษานี้อ้างถึงการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปเป็นปัจจัยสำคัญในการอดนอน การค้นพบนี้สอดคล้องกับการศึกษาก่อนหน้านี้ที่ระบุว่านักเรียนที่ประสบจาก IA / PIU มีแนวโน้มที่จะประสบกับปัญหาการนอนไม่เพียงพอขาดการนอนหลับและนอนไม่หลับ [30, 61] นักเรียนในการศึกษานี้ตั้งข้อสังเกตว่าการนอนหลับลดลงของพวกเขาส่วนใหญ่เป็นผลมาจากการผัดวันประกันพรุ่งบนอินเทอร์เน็ต นักเรียนบางคนต้องเสียสละเวลานอนหลับเพื่อรีบไปทำงานที่โรงเรียนเนื่องจากใช้เวลานานและไม่ได้ผลบนอินเทอร์เน็ต

มีการตรวจสอบและจัดทำเอกสารการใช้งานเว็บไซต์โซเชียลมีเดียมากเกินไปในเด็กและผู้ใหญ่62-64] นักเรียนหลายคนในการศึกษานี้มองว่าสื่อโซเชียลมีความคลุมเครือโดยสังเกตว่าสื่อดังกล่าวสามารถเล่นได้ทั้งการอำนวยความสะดวกและการยับยั้งบทบาทการพบปะสังสรรค์แบบเผชิญหน้าแบบเผชิญหน้าโดยขึ้นอยู่กับระดับและลักษณะการใช้งานและลักษณะเฉพาะของผู้ใช้ แตกต่างจากผลการศึกษาก่อนหน้านี้ซึ่งพบว่านักศึกษามหาวิทยาลัยมักจะพบปะและสังสรรค์กับผู้อื่นในห้องสนทนาเพื่อรับมือกับอาการซึมเศร้า [24, 25, 29] นักเรียนบางคนในการศึกษานี้ตั้งข้อสังเกตว่าเมื่อพวกเขารู้สึก“ เศร้า” หรือ“ ซึมเศร้า” พวกเขาต้องการดูวิดีโอหรือเรียกดูบล็อกและ / หรือไซต์กระดานข่าว (เช่น Reddit) บนอินเทอร์เน็ต นักเรียนรายงานว่าหลีกเลี่ยงการขัดเกลาทางสังคมกับผู้อื่นบนอินเทอร์เน็ตในขณะที่ประสบอาการซึมเศร้า

คำพูดหลายคำจากการศึกษานี้บ่งชี้ว่าการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ลดเกณฑ์ของนักเรียนสำหรับความเบื่อเช่นที่บุคคลเริ่มเบื่อมากขึ้นอย่างรวดเร็วและเพิ่มความยากลำบากในการมุ่งเน้นงานที่จำเป็นโรงเรียน / งานที่เกี่ยวข้อง นักทฤษฎีได้คาดการณ์ว่าการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปอาจส่งผลต่อการทำงานของสมองในวิธีที่ลดความสามารถในการมีสมาธิ [65] นอกจากนี้การศึกษาก่อนหน้าได้เชื่อมโยงโรคสมาธิสั้น (ADHD) กับ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัยเกาหลี [ADHD]41, 66] ข้อค้นพบจากการศึกษาครั้งนี้บ่งชี้ว่าข้อค้นพบก่อนหน้านี้อาจไม่ผูกพันทางวัฒนธรรม

นอกจากนี้ยังขัดแย้งกับวรรณคดีที่รายงาน [9] ผู้เข้าร่วมในการศึกษานี้มีส่วนร่วมในการใช้วิดีโอเกมน้อยที่สุด การค้นพบนี้อาจเกิดจากองค์ประกอบของตัวอย่างของเราซึ่งส่วนใหญ่ประกอบด้วยผู้หญิง การศึกษาก่อนหน้านี้ชี้ให้เห็นว่าผู้ชายมีแนวโน้มที่จะเล่นวิดีโอเกมมากเกินไปและพัฒนาปัญหาเช่นการเล่นวิดีโอเกมมากกว่าผู้หญิง [23, 67] ปัจจัยทางวัฒนธรรมอาจมีบทบาทในระดับล่างของการเล่นวิดีโอเกมออนไลน์ที่รายงานในตัวอย่างนี้เทียบกับระดับที่ระบุในการศึกษาของนักศึกษามหาวิทยาลัยเอเชียตะวันออก [23] นอกจากนี้วิดีโอเกมในตัวอย่างนี้อาจถูกรายงานน้อยที่สุดเนื่องจากวิธีการโฆษณาวัตถุประสงค์ในการศึกษาเป็นการสำรวจประสบการณ์ของนักเรียนด้วยการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป นักเรียนอาจมีความคาดหวังว่าพวกเขาจะพูดคุยเกี่ยวกับประสบการณ์การใช้อินเทอร์เน็ตผ่านคอมพิวเตอร์เป็นหลักแทนที่จะเล่นวิดีโอเกมบนอินเทอร์เน็ตผ่านเครื่องเล่นเกมอื่น ๆ (เช่น Xbox 360) การตีตราการเล่นเกมที่มากเกินไปและ / หรือมีปัญหาอาจทำให้การรายงานในกลุ่มน้อยที่สุด

ในท้ายที่สุดการศึกษาครั้งนี้สร้างคำถามเกือบเท่าที่ตอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการค้นพบของการศึกษาครั้งนี้ให้ความกระจ่างเพิ่มเติมเกี่ยวกับการค้นพบก่อนหน้านี้หลายประการที่ได้รับการเน้นในวรรณคดีว่าไม่ชัดเจนหรือสำรวจในลักษณะอื่น ตัวอย่างเช่นเกือบตัวอย่างทั้งหมด (99.7%, 2 SD จากค่าเฉลี่ย) เข้าถึงอินเทอร์เน็ตก่อนเข้าวิทยาลัย (M = 9 ปี, SD = 2.7) และนักเรียนหลายคนไม่ได้ระบุตัวเองว่ามีปัญหาเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเข้มข้นจนกระทั่งวัยรุ่นตอนปลายของพวกเขา / หลังจากเข้าเรียนวิทยาลัย การค้นพบก่อนหน้านี้บางอย่างชี้ให้เห็นว่าจำนวนปีที่ใช้อินเทอร์เน็ตเชื่อมโยงกับ IA / PIU [34, 56]; อย่างไรก็ตามงานวิจัยอื่นไม่สนับสนุนข้อสรุปดังกล่าว26] การศึกษาในอนาคตมีความจำเป็นที่จะต้องชี้แจงว่าการโจมตีในช่วงต้นของการใช้อินเทอร์เน็ตหรือการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปสามารถทำหน้าที่เป็นตัวพยากรณ์สำหรับ IA / PIU ในอนาคต

นอกจากนี้การศึกษานี้เน้นความคล้ายคลึงกันระหว่าง IA / PIU และพฤติกรรมการเสพติดอื่น ๆ มันเป็นความจริงอย่างแท้จริงในการใช้สารเสพติดและด้านสุขภาพจิตที่เริ่มมีอาการของการใช้สารมีความหมายมากขึ้นและแน่นอนการพยากรณ์โรคที่ยากจนกว่าการโจมตีในภายหลัง [68] อย่างไรก็ตามเนื่องจากไม่มีการศึกษาระยะยาวที่ตรวจสอบวิถีการพัฒนาของ IA / PIU เราจึงไม่สามารถสรุปผลใด ๆ เกี่ยวกับเส้นทางการเคลื่อนที่ระยะยาวของ IA / PIU ในหมู่นักเรียนเหล่านี้ การศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับประวัติศาสตร์ธรรมชาติของ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกาและผลกระทบด้านสุขภาพและสุขภาพจิตที่เกี่ยวข้องจะแจ้งให้ทราบถึงการริเริ่มป้องกันและรักษาและอาจเพิ่มประสิทธิภาพของพวกเขา

ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้นักเรียนในการศึกษานี้ใช้เวลาหลายชั่วโมงในเว็บไซต์โซเชียลมีเดีย ระยะเวลาที่ใช้ในไซต์โซเชียลมีเดียอาจแนะนำให้สร้างนิสัยมากกว่าการเสพติดแม้ว่าการศึกษาก่อนหน้านี้ชี้ให้เห็นว่านักเรียนพบว่า Facebook เสพติด [62] จำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อกำหนดองค์ประกอบที่น่าสนใจของการใช้สื่อสังคมออนไลน์ในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งการศึกษาในอนาคตควรเข้าร่วมกับการปรากฏตัวของอาการถอนเมื่อนักเรียนไม่สามารถใช้เว็บไซต์สื่อสังคม ดังนั้นการศึกษาในอนาคตอาจมีความจำเป็นในการตรวจสอบกิจกรรมเฉพาะที่นักเรียนมีส่วนร่วมในเว็บไซต์สื่อสังคมออนไลน์ (เช่นการโพสต์บนเว็บไซต์สื่อสังคมเป็นหลักเทียบกับการค้นหาโพสต์ของคนอื่นเป็นหลัก) และกิจกรรมต่าง ๆ . งานวิจัยเกี่ยวกับการพัฒนาเครื่องมือที่ประเมินปัญหาการใช้เว็บไซต์โซเชียลมีเดียอาจได้รับประโยชน์จากการรวมคำถามที่จับความแตกต่าง ในที่สุดการศึกษาเพิ่มเติมมีความจำเป็นในการสร้างเกณฑ์การวินิจฉัยทางคลินิกที่สามารถแยกความแตกต่างของผู้ใช้ปกติจากนักเรียนที่ประสบจาก IA / PIU จำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบว่านักเรียนเหล่านี้ได้รับการคล้อยตามหรือไม่และจะได้รับประโยชน์จากการแทรกแซงการป้องกันและรักษาอย่างเป็นทางการ

ข้อ จำกัด ในการศึกษาประกอบด้วยขนาดตัวอย่างเล็ก ๆ สถานที่ตั้งแห่งเดียวของการสอบสวนและธรรมชาติของการค้นพบ ปัจจัยเหล่านี้อาจจำกัดความสามารถในการใช้งานทั่วไปของผลลัพธ์ อีเมลการรับสมัครที่ถูกส่งไปยังนักศึกษาทั้งหมดของมหาวิทยาลัยนั้นถูกใช้เป็นเครื่องมือคัดกรอง อย่างไรก็ตามเป็นไปได้ว่านักเรียนเลือกด้วยตนเองในการศึกษาและอาจแตกต่างจากนักเรียนที่มีปัญหา IA / PIU ที่ปฏิเสธที่จะตอบอีเมลการรับสมัคร นอกจากนี้มาตรการมาตรฐานสำหรับ IA / PIU ที่ใช้ในการศึกษานี้ไม่ได้มีการกำหนดคะแนนทางคลินิกหรือเชิงประจักษ์เชิงประจักษ์สำหรับความแตกต่างระหว่าง IA / PIU และการใช้งานอินเทอร์เน็ตตามปกติ ดังนั้นเราจึงพึ่งพาการสะท้อนตนเองและรายงานตนเองของผู้เข้าร่วมซึ่งเป็นเรื่องส่วนตัวในธรรมชาติ

แม้จะมีข้อ จำกัด เหล่านี้ แต่มหาวิทยาลัยที่ทำการวิจัยนี้ไม่ได้แตกต่างจากมหาวิทยาลัยของรัฐอื่น ๆ ที่มีขนาดใหญ่และตัวอย่างการศึกษามีความหลากหลายเกี่ยวกับเชื้อชาติและเพศ นอกจากนี้การสะท้อนตนเองของผู้เข้าร่วมและการตอบสนองเชิงคุณภาพเกี่ยวกับการรับรู้การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาของพวกเขาเพิ่มความลึกในการค้นพบและช่วยให้บริบทผลการวิจัยก่อนหน้านี้ที่เกี่ยวข้องกับ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัยรวมถึง PIU และผลที่ตามมาของ IA / PIU นักเรียนหลายคนที่เราศึกษาได้ให้ความสำคัญเกี่ยวกับอันตรายที่พวกเขาได้รับจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป / การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป เป็นไปได้ว่านักเรียนส่วนใหญ่ที่มีความเสี่ยงหรือทุกข์ทรมานจากปัญหา IA / PIU ในสหรัฐอเมริกาจะไม่ได้รับการป้องกันหรือการรักษาโดยเฉพาะสำหรับปัญหาการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป ถึงแม้ว่าวรรณคดีนานาชาติจำนวนมากจะมีการระบุผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ของ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัยการดูแลสุขภาพในมหาวิทยาลัยของมหาวิทยาลัยและหน่วยงานด้านการดูแลสุขภาพอื่น ๆ พยายามที่จะระบุ IA / PIU ในนักศึกษามหาวิทยาลัยและให้การรักษาเนื่องจากขาดเครื่องมือ การแทรกแซงที่เหมาะสม [7, 23] เราหวังว่าการค้นพบของเราจะกระตุ้นให้มีการตรวจสอบในพื้นที่เกิดใหม่

ข้อมูลสนับสนุน

ผลงานของผู้เขียน

รู้สึกและออกแบบการทดลอง: WL MOH ทำการทดลอง: WL MOH วิเคราะห์ข้อมูล: WL JEO SMS เครื่องมือรีเอเจนต์ / วัสดุ / การวิเคราะห์ที่สนับสนุน: WL JEO MOH เขียนบทความ: WL JEO SMS MOH

อ้างอิง

1. 1 Miniwatts Marketing Group (2014) สถิติโลกอินเทอร์เน็ต: สถิติการใช้งานและประชากร ที่มีอยู่: http://www.internetworldstats.com/stats.​htm. เข้าถึง 2014 Jun 15
2. 2. ศูนย์วิจัย Pew ของสหรัฐอเมริกา, Pew Internet & American Life Project (2014) Teens fact sheet, ไฮไลท์ของงานวิจัยของ Pew Internet Project เกี่ยวกับวัยรุ่น มีจำหน่าย: http://www.pewinternet.org/fact-sheet/te​ens-fact-sheet/. เข้าถึง 2014 Jun 15
3. 3. US Pew Research Center, Pew Internet & American Life Project (2012) นักศึกษาวิทยาลัยและเทคโนโลยี มีจำหน่าย: http://www.pewInternet.org/Reports/2011/​College-students-and-technology.aspx. เข้าถึง 2014 Jun 15
4. 4 Byun S, Ruffini C, Mills JE, Douglas AC, Niang M, และคณะ (2009) การติดอินเทอร์เน็ต: การวิเคราะห์เชิงปริมาณของการวิจัยเชิงปริมาณ 1996 – 2006 ไซเบอร์สปิล Behav 12: 203 – 207 doi: 10.1089 / cpb.2008.0102 PMID: 19072075
   • ดูบทความ
   • PubMed / NCBI
   • Google Scholar
5. 5 Hsu SH, Wen MH, Wu MC (2009) สำรวจประสบการณ์ของผู้ใช้ในฐานะผู้ทำนายการเสพติด MMORPG คำนวณ Educ 53: 990 – 999 doi: 10.1016 / j.compedu.2009.05.016
6. ดูบทความ
7. PubMed / NCBI
8. Google Scholar
9. ดูบทความ
10. PubMed / NCBI
11. Google Scholar
12. ดูบทความ
13. PubMed / NCBI
14. Google Scholar
15. ดูบทความ
16. PubMed / NCBI
17. Google Scholar
18. ดูบทความ
19. PubMed / NCBI
20. Google Scholar
21. ดูบทความ
22. PubMed / NCBI
23. Google Scholar
24. ดูบทความ
25. PubMed / NCBI
26. Google Scholar
27. ดูบทความ
28. PubMed / NCBI
29. Google Scholar
30. ดูบทความ
31. PubMed / NCBI
32. Google Scholar
33. ดูบทความ
34. PubMed / NCBI
35. Google Scholar
36. ดูบทความ
37. PubMed / NCBI
38. Google Scholar
39. 6 Liu T, Potenza MN (2007) การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: ผลกระทบทางคลินิก CNS Spectr 12: 453 – 466 PMID: 17545956
40. ดูบทความ
41. PubMed / NCBI
42. Google Scholar
43. ดูบทความ
44. PubMed / NCBI
45. Google Scholar
46. ดูบทความ
47. PubMed / NCBI
48. Google Scholar
49. ดูบทความ
50. PubMed / NCBI
51. Google Scholar
52. 7 Weinstein A, Lejoyeux M (2010) การเสพติดอินเทอร์เน็ตหรือการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป การละเมิดแอลกอฮอล์ของ J Am 36: 277 – 283 doi: 10.3109 / 00952990.2010.491880 PMID: 20545603
53. ดูบทความ
54. PubMed / NCBI
55. Google Scholar
56. ดูบทความ
57. PubMed / NCBI
58. Google Scholar
59. ดูบทความ
60. PubMed / NCBI
61. Google Scholar
62. ดูบทความ
63. PubMed / NCBI
64. Google Scholar
65. ดูบทความ
66. PubMed / NCBI
67. Google Scholar
68. ดูบทความ
69. PubMed / NCBI
70. Google Scholar
71. ดูบทความ
72. PubMed / NCBI
73. Google Scholar
74. ดูบทความ
75. PubMed / NCBI
76. Google Scholar
77. ดูบทความ
78. PubMed / NCBI
79. Google Scholar
80. ดูบทความ
81. PubMed / NCBI
82. Google Scholar
83. ดูบทความ
84. PubMed / NCBI
85. Google Scholar
86. ดูบทความ
87. PubMed / NCBI
88. Google Scholar
89. ดูบทความ
90. PubMed / NCBI
91. Google Scholar
92. ดูบทความ
93. PubMed / NCBI
94. Google Scholar
95. ดูบทความ
96. PubMed / NCBI
97. Google Scholar
98. ดูบทความ
99. PubMed / NCBI
100. Google Scholar
101. ดูบทความ
102. PubMed / NCBI
103. Google Scholar
104. ดูบทความ
105. PubMed / NCBI
106. Google Scholar
107. ดูบทความ
108. PubMed / NCBI
109. Google Scholar
110. ดูบทความ
111. PubMed / NCBI
112. Google Scholar
113. ดูบทความ
114. PubMed / NCBI
115. Google Scholar
116. ดูบทความ
117. PubMed / NCBI
118. Google Scholar
119. ดูบทความ
120. PubMed / NCBI
121. Google Scholar
122. ดูบทความ
123. PubMed / NCBI
124. Google Scholar
125. ดูบทความ
126. PubMed / NCBI
127. Google Scholar
128. ดูบทความ
129. PubMed / NCBI
130. Google Scholar
131. ดูบทความ
132. PubMed / NCBI
133. Google Scholar
134. 8 Young KS (2004) การเสพติดอินเทอร์เน็ต: ปรากฏการณ์ทางคลินิกใหม่และผลที่ตามมา Am Behav Sci 48: 402 – 415 doi: 10.1177 / 0002764204270278
135. 9 Spada MM (2014) ภาพรวมของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา ติดยาเสพติด Behav 39: 3 – 6 doi: 10.1016 / j.addbeh.2013.09.007 PMID: 24126206
136. ดูบทความ
137. PubMed / NCBI
138. Google Scholar
139. ดูบทความ
140. PubMed / NCBI
141. Google Scholar
142. ดูบทความ
143. PubMed / NCBI
144. Google Scholar
145. 10 Young K (1998) การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ ไซเบอร์วิทยาจิตวิทยา Behav 1: 237 – 244 doi: 10.1089 / cpb.1998.1.237
146. ดูบทความ
147. PubMed / NCBI
148. Google Scholar
149. ดูบทความ
150. PubMed / NCBI
151. Google Scholar
152. ดูบทความ
153. PubMed / NCBI
154. Google Scholar
155. ดูบทความ
156. PubMed / NCBI
157. Google Scholar
158. ดูบทความ
159. PubMed / NCBI
160. Google Scholar
161. ดูบทความ
162. PubMed / NCBI
163. Google Scholar
164. ดูบทความ
165. PubMed / NCBI
166. Google Scholar
167. ดูบทความ
168. PubMed / NCBI
169. Google Scholar
170. ดูบทความ
171. PubMed / NCBI
172. Google Scholar
173. ดูบทความ
174. PubMed / NCBI
175. Google Scholar
176. 11 Scherer K (1997) ชีวิตวิทยาลัยออนไลน์: การใช้อินเทอร์เน็ตที่ดีต่อสุขภาพและไม่แข็งแรง J Coll Stud Dev 38: 655 – 665
177. ดูบทความ
178. PubMed / NCBI
179. Google Scholar
180. ดูบทความ
181. PubMed / NCBI
182. Google Scholar
183. ดูบทความ
184. PubMed / NCBI
185. Google Scholar
186. 12 Shapira NA, Goldsmith TD, Keck PE, Khosla UM, McElroy SL (2000) คุณสมบัติทางจิตเวชของบุคคลที่มีปัญหาในการใช้อินเทอร์เน็ต J มีผลต่อความผิดปกติ 57: 267 – 272 pmid: 10708842 ดอย: 10.1016 / s0165-0327 (99) 00107-x
187. 13 Davis RA (2001) โมเดลองค์ความรู้พฤติกรรมของการใช้อินเทอร์เน็ตพยาธิวิทยา คำนวณมนุษย์ Beha 17: 187 – 195 ดอย: 10.1016 / s0747-5632 (00) 00041-8
188. 14 Caplan SE (2002) การใช้อินเทอร์เน็ตอย่างมีปัญหาและความผาสุกทางจิตสังคม: การพัฒนาเครื่องมือวัดความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับพฤติกรรมตามทฤษฎี คำนวณมนุษย์ Behav 17: 553 – 575 ดอย: 10.1016 / s0747-5632 (02) 00004-3
189. 15 LaRose R, Eastin MS (2004) ทฤษฎีการรับรู้ทางสังคมของการใช้อินเทอร์เน็ตและความพึงพอใจ: สู่รูปแบบใหม่ของการเข้าร่วมสื่อ J Broadcast Electron 48: 358 – 377 ดอย: 10.1207 / s15506878jobem4803_2
190. 16 American Psychiatric Association (2000) คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต (4th ed, text rev.) วอชิงตันดีซี: Auther PMID: 25506959
191. 17 Beard K, Wolf E (2001) แก้ไขในเกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต ไซเบอร์วิทยาจิตวิทยา Behav 4: 377 – 383 pmid: 11710263 ดอย: 10.1089 / 109493101300210286
192. 18 เทาอาร์, หวงเอ็กซ์, หวางเจ, จางเอช, จางวาย, และคณะ (2010) เกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต การเสพติด 105: 556 – 564 doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x PMID: 20403001
193. 19 Caplan SE (2010) ทฤษฎีและการวัดการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาทั่วไป: วิธีการสองขั้นตอน คำนวณมนุษย์ Behav 26: 1098 – 1097 doi: 10.1016 / j.chb.2010.03.012
194. 20 Davis RA, Flett GL, Besser A (2002) การตรวจสอบระดับใหม่สำหรับการวัดการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: ผลกระทบสำหรับการคัดกรองก่อนการจ้างงาน ไซเบอร์วิทยาจิตวิทยา Behav 5: 331 – 345 pmid: 12216698 ดอย: 10.1089 / 109493102760275581
195. 21 สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน (2013) คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของโรคทางจิต (5th Ed.) Arlinton: สำนักพิมพ์จิตเวชอเมริกัน doi: 10.1016 / j.jsps.2013.12.015 PMID: 25561862
196. 22 Lortie C, Guitton MJ (2013) เครื่องมือประเมินการติดอินเทอร์เน็ต: โครงสร้างมิติและสถานะระเบียบวิธี การเสพติด 108: 1207 – 1216 doi: 10.1111 / add.12202 PMID: 23651255
197. 23 Li W, Garland EL, Howard MO (2014) ปัจจัยด้านครอบครัวในการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่เยาวชนจีน: ทบทวนการศึกษาภาษาอังกฤษและภาษาจีน คำนวณมนุษย์ Behav 31: 393 – 411 doi: 10.1016 / j.chb.2013.11.004
198. 24 Christakis DA, Moreno MM, Jelenchick L, Myaing MT, Zhou C (2011) การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในนักเรียนวิทยาลัยสหรัฐอเมริกา: การศึกษานำร่อง BMC Med 9: 77 ดอย: 10.1186 / 1741 – 7015 – 9 – 77 PMID: 21696582
199. 25 Fortson BL, Scotti JR, Chen YC, Malone J, Del Ben KS (2007) การใช้อินเทอร์เน็ต, การใช้ในทางที่ผิดและการพึ่งพาอาศัยกันของนักเรียนในมหาวิทยาลัยในภูมิภาคตะวันออกเฉียงใต้ สุขภาพของ J Am Coll 56: 137 – 144 pmid: 17967759 ดอย: 10.3200 / jach.56.2.137-146
200. 26 Zhang L, Amos C, McDowell WC (2008) การศึกษาเปรียบเทียบการติดอินเทอร์เน็ตระหว่างสหรัฐอเมริกาและจีน ไซเบอร์วิทยาจิตวิทยา Behav 11: 727 – 729 doi: 10.1089 / cpb.2008.0026 PMID: 18991530
201. 27 Moreno MA, Jelenchick L, Cox E, Young H, Christakis DA (2011) การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในหมู่เยาวชนสหรัฐฯ: การทบทวนอย่างเป็นระบบ Arch Pediatr Adolesc Med 165: 797 – 805 doi: 10.1001 / archpediatrics.2011.58 PMID: 21536950
202. 28 Anderson KJ (2001) การใช้อินเทอร์เน็ตในหมู่นักศึกษา: การศึกษาเชิงสำรวจ J Am Coll รักษา 50: 21 – 26 pmid: 11534747 ดอย: 10.1080 / 07448480109595707
203. 29 Derbyshire KL, Lust KA, Schreiber LRN, Odlaug BL, Christenson GA, และคณะ (2013) การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องในตัวอย่างวิทยาลัย Compr Psychiatry 54: 415 – 422 doi: 10.1016 / j.comppsych.2012.11.003 PMID: 23312879
204. 30 Jelenchick LA, Becker T, Moreno MA (2012) การประเมินคุณสมบัติทางจิตวิทยาของการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต (IAT) ในนักศึกษาวิทยาลัยของสหรัฐอเมริกา จิตเวชศาสตร์ Res 196: 296 – 301 doi: 10.1016 / j.psychres.2011.09.007 PMID: 22386568
205. 31 Morahan-Martin J, Schumacher P (2003) ความเหงาและการใช้อินเทอร์เน็ตในสังคม คำนวณมนุษย์ Behav 16: 659 – 671 ดอย: 10.1016 / s0747-5632 (03) 00040-2
206. 32 Canan F, Ataoglu A, Ozcetin A, Icmeli C (2012) ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและการแยกตัวออกจากนักศึกษาชาวตุรกี Compre Psychiat 53: 422 – 426 doi: 10.1016 / j.comppsych.2011.08.006 PMID: 22000475
207. 33 Frangos C, Frangos C, Kiohos A (2010) การเสพติดอินเทอร์เน็ตในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัยภาษากรีก: การเชื่อมโยงทางประชากรศาสตร์กับปรากฏการณ์โดยใช้การทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ตของ Young ในเวอร์ชันกรีก วารสารวิทยาศาสตร์ทางเศรษฐกิจระหว่างประเทศและการวิจัยประยุกต์ 3: 49 – 74
208. 34 Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z (2009) ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการติดอินเทอร์เน็ตในตัวอย่างของนักศึกษามหาวิทยาลัยในประเทศจีน ไซเบอร์วิทยาจิตวิทยา Behav 12: 327 – 330 doi: 10.1089 / cpb.2008.0321 PMID: 19445631
209. 35 Niemz K, Griffiths M, Banyard P (2005) ความชุกของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัยและความสัมพันธ์กับความรู้สึกมีคุณค่าในตนเองแบบสอบถามสุขภาพทั่วไป (GHQ) และการทำลายล้าง ไซเบอร์วิทยาจิตวิทยา Behav 8: 562 – 570 pmid: 16332167 ดอย: 10.1089 / cpb.2005.8.562
210. 36 Lam LT (2014) การติดเกมบนอินเทอร์เน็ตการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างมีปัญหาและปัญหาการนอนหลับ: การทบทวนอย่างเป็นระบบ Curr Psychiatry ตัวแทน 16: 444 ดอย: 10.1007 / s11920-014-0444-1 PMID: 24619594
211. 37 Vandelanotte C, Sugiyama T, Gardiner P, Owen N (2009) สมาคมการใช้อินเทอร์เน็ตในเวลาว่างและการใช้คอมพิวเตอร์ที่มีน้ำหนักเกินและอ้วนการออกกำลังกายและพฤติกรรมอยู่ประจำ: การศึกษาแบบภาคตัดขวาง J Med Internet Res 11: e28 doi: 10.2196 / jmir.1084 PMID: 19666455
212. 38 Dong GG, Lu Q, Zhou H, Zhao X (2011) สารตั้งต้นหรือผลสืบเนื่อง: ความผิดปกติทางพยาธิวิทยาในผู้ที่ติดโรคทางอินเทอร์เน็ต PloS One 6: e14703 doi: 10.1371 / journal.pone.0014703 PMID: 21358822
213. 39 Ko CH, Yen JY, CF CF, Chen CS, Chen CC (2010) ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและความผิดปกติทางจิตเวช: การทบทวนวรรณกรรม Eur Psychiatry 27: 1 – 8 doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011
214. 40 Park S, Hong KEM, Park EJ, Ha KS, Yoo HJ (2013) ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหากับภาวะซึมเศร้า, ความคิดฆ่าตัวตายและอาการผิดปกติ bipolar ในวัยรุ่นเกาหลี โรงพยาบาลจิตเวชนิวซีแลนด์ doi: 47 / 153 PMID: 159
215. 41 Yen JY, Yen CF, Chen CS, Tang TC, Ko CH (2009) ความสัมพันธ์ระหว่างอาการสมาธิสั้นกับผู้ใหญ่และการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่นักศึกษา: ความแตกต่างทางเพศ ไซเบอร์สปิล Behav 12: 187 – 191 doi: 10.1089 / cpb.2008.0113 PMID: 19072077
216. 42 Lee HW, Choi JS, Shin YC, Lee JY, Jung HY และคณะ (2012) แรงกระตุ้นในการติดอินเทอร์เน็ต: การเปรียบเทียบกับการพนันทางพยาธิวิทยา ไซเบอร์วิทยาวิทยา Behav Soc Netw 15: 373 – 377 doi: 10.1089 / cyber.2012.0063 PMID: 22663306
217. 43 Yen J, Ko C, Yen C, Chen C, Chen C (2009) ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้แอลกอฮอล์ที่เป็นอันตรายและการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่นักศึกษา: การเปรียบเทียบบุคลิกภาพ Psychiat Clin Neuros 63: 218 – 224 doi: 10.1111 / j.1440-1819.2009.01943.x
218. 44 Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, และคณะ (2011) ตัวรับ dopamine D2 striatal ที่ลดลงในผู้ที่ติดอินเทอร์เน็ต Neuroreport 22: 407 – 411 ดอย: 10.1097 / WNR.0b013e328346e16e PMID: 21499141
219. 45 Kühn S, Gallinat J (2014) สมองออนไลน์: โครงสร้างและการทำงานมีความสัมพันธ์กับการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นประจำ ติดยาเสพติด Biol doi: 10.1111 / adb.12128
220. 46 Sun P, Johnson CA, Palmer P, Arpawong TE, Unger JB, และคณะ (2012) ความสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นพร้อมกันและการคาดการณ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตแบบบังคับและการใช้สารเสพติด: ผลการศึกษาจากนักเรียนระดับอาชีวศึกษาในจีนและสหรัฐอเมริกา วารสารวิจัยระหว่างประเทศด้านสิ่งแวดล้อมและสาธารณสุข 9: 660 – 673 ดอย: 10.3390 / ijerph9030660 PMID: 22690154
221. 47 Lam LT, Peng Z, Mai J, Jing J (2009) ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและพฤติกรรมทำร้ายตนเองในหมู่วัยรุ่น ได้รับบาดเจ็บก่อนหน้า 15: 403 – 408 doi: 10.1136 / ip.2009.021949 PMID: 19959733
222. 48 Kerkhof P, Finkenauer C, Muusses LD (2011) ผลที่ตามมาของการใช้อินเทอร์เน็ตเชิงบังคับ: การศึกษาระยะยาวของคู่บ่าวสาว Hum Commun Res 37: 147 – 173 doi: 10.1111 / j.1468-2958.2010.01397.x
223. 49 Krueger RA, Casey MA (2000) กลุ่มสนทนา: แนวทางปฏิบัติสำหรับการวิจัยประยุกต์ Throusand Oaks: Sage Publishcations PMID: 25506959
224. 50 ชุดเครื่องมือสำหรับการทำกลุ่มโฟกัส ที่มีอยู่: http://www.rowan.edu/colleges/chss/facul​tystaff/focusgrouptoolkit.pd. เข้าถึง 2014 Jun 15
225. 51 Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Vermulst AA, Garretsen HFL (2009) ระดับการใช้อินเทอร์เน็ตซึ่งบังคับใช้ (CIUS): คุณสมบัติทางจิตวิทยาบางอย่าง ไซเบอร์สปิล Behav 12: 1 – 6 doi: 10.1089 / cpb.2008.0181 PMID: 19072079
226. 52 ดาวลิ่ง NA, Quirk KL (2009) การคัดกรองสำหรับการพึ่งพาอินเทอร์เน็ต: เกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอแตกต่างจากการใช้อินเทอร์เน็ตตามปกติหรือไม่? ไซเบอร์สปิล Behav 12: 21 – 27 doi: 10.1089 / cpb.2008.0162 PMID: 19196045
227. 53 Guertler D, Rumpf HJ, Bischof A, Kastirke N, Petersen KU, และคณะ (2014) การประเมินการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาโดยขนาดการใช้อินเทอร์เน็ตที่บังคับและการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต: ตัวอย่างของนักพนันที่มีปัญหาและพยาธิวิทยา Eur Addict Res 20: 75 – 81 doi: 10.1159 / 000355076 PMID: 24080838
228. 54 Padgett DK (1998) วิธีการเชิงคุณภาพในการวิจัยงานสังคมสงเคราะห์: ความท้าทายและผลตอบแทน Thousand Oaks: ปราชญ์สิ่งพิมพ์ PMID: 25506963
229. 55. DeCuir-Gunby JT, Marshall PL, McCulloch AW (2011) การพัฒนาและการใช้ Codebook สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลการสัมภาษณ์: ตัวอย่างจากโครงการวิจัยเพื่อการพัฒนาวิชาชีพ วิธีการภาคสนาม 23: 136–155. ดอย: 10.1177 / 1525822 × 10388468
230. 56 González E, Orgaz B (2014) ประสบการณ์ออนไลน์ที่มีปัญหาในหมู่นักศึกษาสเปน: สมาคมที่มีลักษณะการใช้อินเทอร์เน็ตและอาการทางคลินิก คำนวณมนุษย์ Behav 31: 151 – 158 doi: 10.1016 / j.chb.2013.10.038
231. 57 Belcher AM, Volkow ND, Moeller FG, Ferré S (2014) ลักษณะบุคลิกภาพและความอ่อนแอหรือความยืดหยุ่นต่อความผิดปกติในการใช้สาร Trends Cogn Sci 18: 211 – 217 doi: 10.1016 / j.tics.2014.01.010 PMID: 24612993
232. 58 Wegner L, Flisher AJ (2009) พฤติกรรมน่าเบื่อและพฤติกรรมเสี่ยงวัยรุ่น: การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบ J Child Adolesc Ment Health 21: 1 – 28 doi: 10.2989 / jcamh.2009.21.1.4.806
233. 59 Canan F, Yildirim O, Ustunel TY, Sinani G, Kaleli AH, et al. (2013) ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและดัชนีมวลกายในวัยรุ่นตุรกี ไซเบอร์วิทยาวิทยา Behav Soc Netw 17: 40 – 45 doi: 10.1089 / cyber.2012.0733 PMID: 23952625
234. 60 Li M, Deng Y, Ren Y, Guo S, He X (2014) สถานะความอ้วนของนักเรียนมัธยมในเซียงถานและความสัมพันธ์กับการติดอินเทอร์เน็ต โรคอ้วน 22: 482 – 487 doi: 10.1002 / oby.20595 PMID: 23929670
235. 61 Cheng SH, Shih CC, Lee IH, Hou YW, Chen KC และคณะ (2012) การศึกษาคุณภาพการนอนหลับของนักศึกษามหาวิทยาลัยที่เข้ามา จิตเวชศาสตร์ Res 197: 270 – 274 doi: 10.1016 / j.psychres.2011.08.011 PMID: 22342120
236. 62 Pempek TA, Yermolayeva YA, Calvert SL (2009) ประสบการณ์เครือข่ายสังคมของนักศึกษาวิทยาลัยบน Facebook J Appl Dev Psychol 30: 227 – 238 doi: 10.1016 / j.appdev.2008.12.010
237. 63 Andreassen CS, Torsheim T, Brunborg GS, Pallesen S (2012) การพัฒนาระดับการเสพติด Facebook 1, 2 Psychol Rep 110: 501 – 517 pmid: 22662404 ดอย: 10.2466 / 02.09.18.pr0.110.2.501-517
238. 64 Koc M, Gulyagci S (2013) การเสพติด Facebook ในหมู่นักศึกษาตุรกี: บทบาทของสุขภาพจิต, ลักษณะทางประชากรศาสตร์และลักษณะการใช้งาน Cyberpsychol Behav Soc Netw 16: 279 – 284 doi: 10.1089 / cyber.2012.0249 PMID: 23286695
239. 65. Carr N (2011) ความตื้น: อินเทอร์เน็ตทำอะไรกับสมองของเรา นิวยอร์ก: WWNorton & Company
240. 66 Ko CH, Yen JY, Chen CS, Chen CC, Yen CF (2008) ความวิตกกังวลทางจิตเวชของการติดอินเทอร์เน็ตในนักเรียน: การศึกษาสัมภาษณ์ CNS Spectr 13: 147 – 153 PMID: 18227746
241. 67 Jackson LA, Von Eye A, Witt EA, Zhao Y, Fitzgerald HE (2011) การศึกษาระยะยาวเกี่ยวกับผลกระทบของการใช้อินเทอร์เน็ตและวิดีโอเกมที่เล่นกับผลการเรียนและบทบาทของเพศเชื้อชาติและรายได้ในความสัมพันธ์เหล่านี้ คำนวณมนุษย์ Behav 27: 228 – 239 doi: 10.1016 / j.chb.2010.08.001
242. 68 Rohde P, Lewinsohn PM, Kahler CW, Seeley JR, Brown RA (2001) หลักสูตรการดื่มแอลกอฮอล์ที่ผิดปกติตั้งแต่วัยรุ่นจนถึงวัยหนุ่มสาว Psy J Am Acad Child 40: 83 – 90 pmid: 11195569 ดอย: 10.1097 / 00004583-200101000-00020