PLoS One. 2017; 12 (12): e0189719
เผยแพร่ออนไลน์ 2017 Dec 14 ดอย: 10.1371 / journal.pone.0189719
PMCID: PMC5730190
Julia Brailovskaia, การกำหนดแนวความคิด, การจัดการข้อมูล, การวิเคราะห์อย่างเป็นทางการ, การสืบสวน, ระเบียบวิธี, การตรวจสอบความถูกต้อง, การแสดงภาพ, การเขียน - ร่างต้นฉบับ, การเขียน - การตรวจทานและแก้ไข* และ Jürgen Margraf, การจัดหาเงินทุน, ทรัพยากร, การเขียน - ตรวจทานและแก้ไข
ฟิลรี้ดบรรณาธิการ
นามธรรม
การศึกษาปัจจุบันมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความผิดปกติของการเสพติด Facebook (FAD) ในตัวอย่างนักเรียนเยอรมันในช่วงระยะเวลาหนึ่งปี ในขณะที่ค่าเฉลี่ยของระดับ FAD ไม่เพิ่มขึ้นในช่วงระยะเวลาการสอบสวน แต่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในจำนวนผู้เข้าร่วมถึงคะแนนตัดยอดที่สำคัญ FAD มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับบุคลิกภาพหลงตัวเองหลงตัวเองและตัวแปรสุขภาพจิตเชิงลบ (ภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลและอาการเครียด) นอกจากนี้ FAD ยังเป็นสื่อกลางถึงความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญระหว่างอาการหลงตัวเองและความเครียดซึ่งแสดงให้เห็นว่าคนหลงตัวเองสามารถตกอยู่ในความเสี่ยงเป็นพิเศษในการพัฒนา FAD ผลลัพธ์ปัจจุบันให้ภาพรวมแรกของ FAD ในประเทศเยอรมนี การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติสำหรับการศึกษาในอนาคตและข้อ จำกัด ของผลลัพธ์ในปัจจุบันจะถูกกล่าวถึง
บทนำ
การบริโภคสารเคมีออกฤทธิ์ต่อจิตประสาทมากเกินไปเช่นแอลกอฮอล์และยาเสพติดอื่น ๆ เป็นที่รู้จักกันดีในการกระตุ้นพฤติกรรมการเสพติด อย่างไรก็ตามการติดพฤติกรรม (เช่นที่ไม่ใช่สาร) ยังคงเป็นหัวข้อที่ถกเถียงกัน จนถึงตอนนี้การพนันทางพยาธิวิทยาเท่านั้นที่ได้รับการยอมรับว่าเป็นโรคทางจิตเวชอย่างเป็นทางการในคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต (5th เอ็ด DSM-5; [1]) นอกจากนี้ความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตได้รวมอยู่ในส่วน "มาตรการและแบบจำลองใหม่" ของ DSM-5 [1, 2] ดังนั้นจึงมีความต้องการสูงสำหรับการวิจัยที่เข้มงวดยิ่งขึ้นและสำหรับการศึกษาค้นหาหลักฐานสำคัญในพื้นที่ของพฤติกรรมเสพติด [3, 4] เมื่อพิจารณาถึงความสำคัญของสื่อสังคมออนไลน์ในชีวิตประจำวันของผู้คนในปัจจุบันการศึกษาจำนวนหนึ่งได้มุ่งเน้นไปที่การใช้สื่อที่เป็นปัญหาเพิ่มเติม (เช่น [5, 6]) ในขณะที่การศึกษาบางอย่างตรวจสอบการติดอินเทอร์เน็ตทั่วไป [7-9] และรายงานตัวอย่างเช่นความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาภาวะซึมเศร้าและอาการวิตกกังวลการศึกษาอื่น ๆ ได้ระบุถึงการติดยาเสพติดไปยังไซต์เครือข่ายสังคมออนไลน์ (SNS) [10] โดยเฉพาะกับ SNS Facebook ยอดนิยมระดับนานาชาติ [4, 11, 12].
ปัจจุบัน Facebook มีสมาชิกมากกว่า 2.1 พันล้านคน [13] สำหรับหลายคนแล้วการใช้ Facebook กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวัน14] และบางคนดูเหมือนจะสูญเสียการควบคุมการใช้ Facebook ของพวกเขาและเพื่อพัฒนาความต้องการทางด้านจิตใจที่แข็งแกร่งในการออนไลน์แม้จะมีผลกระทบด้านลบจากพฤติกรรมนี้ [15] - หรือที่เรียกว่า Facebook Addiction Disorder (FAD) [16] FAD ถูกกำหนดโดยลักษณะทั่วไปหกประการของความผิดปกติของการเสพติด: ความคิด (เช่นการคิดอย่างถาวรของการใช้ Facebook) ความอดทน (เช่นต้องเพิ่มเวลาบน Facebook เพื่อให้ได้ผลบวกโดยใช้ก่อนหน้านี้) การปรับอารมณ์ (เช่นการปรับปรุงอารมณ์ด้วยการใช้ Facebook) การกำเริบของโรค (ย้อนกลับไปสู่รูปแบบการใช้งานก่อนหน้านี้หลังจากความพยายามที่ไม่ได้ผลเพื่อลดการใช้ Facebook) อาการถอน (เช่นเป็นกังวลโดยไม่มีความเป็นไปได้ที่จะใช้ Facebook) และความขัดแย้ง (เช่นปัญหาระหว่างบุคคล11, 15, 17].
ในขณะที่ FAD พบว่ามีความสัมพันธ์ทางบวกกับเพศชายจังหวะเป็นกลาง (ช่วงดึกและช่วงเวลาที่เพิ่มขึ้นในวันธรรมดาและวันหยุดสุดสัปดาห์) โรคนอนไม่หลับอาการซึมเศร้าและความวิตกกังวลความสัมพันธ์กับอายุความเปิดกว้างความเห็นชอบและความขยันขันแข็ง11, 12, 15, 18-20] Błachnioและคณะ [21] ตรวจสอบ FAD ในประเทศต่างๆ พวกเขาอธิบายระดับ FAD สูงสุดในประเทศจีนและต่ำสุดในโปแลนด์ ดังนั้นการศึกษาที่มีอยู่ได้แสดงให้เห็นถึงแฟชั่นที่จะเกิดขึ้นในประชากรที่แตกต่างกันและจะเกี่ยวข้องกับปัจจัยต่าง ๆ เช่นตัวแปรประชากรตัวแปรสุขภาพจิตและลักษณะบุคลิกภาพ อย่างไรก็ตามผลลัพธ์เหล่านี้ไม่เพียงพอที่จะรับรู้ว่า FAD เป็นทางการติดพฤติกรรม เหตุผลหนึ่งคือธรรมชาติแบบตัดขวางของการศึกษาปัจจุบันซึ่งมีหลักฐานเพียงเล็กน้อยเกี่ยวกับการพัฒนาและการบำรุงรักษาของ FAD ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการวิจัยระยะยาวเพื่อให้เข้าใจถึงระบาดวิทยาของ FAD ต่อไปและเพื่อทำความเข้าใจว่าปัจจัยใดบ้างที่เกี่ยวข้องกับการใช้ Facebook ที่เป็นปัญหา ความรู้นี้เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับโปรแกรมการแทรกแซงที่มีวัตถุประสงค์เพื่อปกป้องจิตใจ (ดู [22])
นอกจากนี้การศึกษาจำนวนมากที่พิจารณาว่า FAD นั้นมาจากประเทศต่าง ๆ เช่นนอร์เวย์มาเลเซียและตุรกี (เช่น [11, 19, 20, 23, 24]) ในทางตรงกันข้ามแม้ว่าการใช้ Facebook ได้กลายเป็นส่วนประกอบสำคัญของชีวิตประจำวันของประชากรเยอรมันส่วนใหญ่โดยเฉพาะคนที่อายุน้อยกว่า [25] ได้รับความสนใจเพียงเล็กน้อยเท่านั้นที่จ่ายให้กับ FAD ในประเทศเยอรมนี
ดังนั้นจุดประสงค์หลักของการศึกษาครั้งนี้คือเพื่อตรวจสอบระบาดวิทยาของ FAD ในระยะเวลาหนึ่งปี (จุดวัดสองครั้ง) ในตัวอย่างภาษาเยอรมัน เมื่อพิจารณาถึงการขาดความรู้เกี่ยวกับการพัฒนาของ FAD การสืบสวนครั้งนี้มีลักษณะเชิงสำรวจเป็นหลัก (ดู [4]) ประเด็นที่สองคือการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่าง FAD และตัวแปรสุขภาพจิตที่แตกต่างกันเช่นเดียวกับสุขภาพร่างกาย (ดูสมมติฐาน 1 เพื่อสมมติฐาน 5) และเพื่อตรวจสอบว่าสมาคมเหล่านี้มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา วิธีการนี้จะช่วยให้เข้าใจ FAD ได้ดีขึ้น เมื่อพิจารณาผลลัพธ์ก่อนหน้านี้ซึ่งพบว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการใช้ FAD และ Facebook บนมือข้างหนึ่งและอาการซึมเศร้าความวิตกกังวลและความเครียดในทางกลับกัน [11, 26, 27] เราตั้งสมมติฐานเพื่อค้นหาความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่าง FAD และสุขภาพจิตเชิงลบ (เช่นภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลและอาการเครียด) (สมมติฐาน 1) Shakya และ Christakis [28] และ Kross และคณะ [29] อธิบายการใช้ Facebook แบบต่อเนื่องเพื่อเชื่อมโยงกับตัวแปรเชิงบวกเช่นความพึงพอใจในชีวิตและสุขภาพกาย ดังนั้นเราจึงสันนิษฐานว่าจะพบความสัมพันธ์เชิงลบระหว่าง FAD และตัวแปรสุขภาพจิตในเชิงบวก (เช่นความพึงพอใจในชีวิตการสนับสนุนทางสังคม) (สมมติฐาน 2) เช่นเดียวกับสุขภาพกาย (สมมติฐาน 3) นอกจากนี้เรายังรวมถึงลักษณะบุคลิกภาพหลงตัวเองที่ได้รับรายงานบ่อยครั้งว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการใช้สื่อสังคมออนไลน์อย่างเข้มข้น (เช่น [30-32]) ในการตรวจสอบของเรา โดยทั่วไปแล้วคนหลงตัวเองใช้ Facebook สำหรับการนำเสนอด้วยตนเองและการโต้ตอบทางสังคมเพื่อตอบสนองความต้องการและความสนใจ [33, 34] หากบุคคลดังกล่าวล้มเหลวในการรับจำนวนที่ต้องการความสนใจพวกเขามักจะพบอาการเครียด [35] ดังนั้นเราจึงคาดว่าบุคลิกภาพหลงตัวเองหลงตัวเองจะเกี่ยวข้องกับ FAD (Hypothesis 4) ยิ่งกว่านั้นเราคิดว่า FAD สามารถเป็นสื่อกลางความสัมพันธ์ระหว่างหลงตัวเองและอาการเครียด (Hypothesis 5) (ดู 1 รูป).
วัสดุและวิธีการ
ขั้นตอนและผู้เข้าร่วม
การศึกษาในปัจจุบันเป็นของโปรแกรมการวิจัยอย่างต่อเนื่องของ BOOM (Bochum Optimism และสุขภาพจิต) ซึ่งตรวจสอบความเสี่ยงและปัจจัยป้องกันของสุขภาพจิต36-39] ตั้งแต่ 2011 อีเมลคำเชิญรวมถึงลิงก์ไปยังแบบสำรวจออนไลน์พื้นฐานจะถูกส่งไปยังนักเรียนทุกคนที่ลงทะเบียนที่ Ruhr-Universität Bochum มหาวิทยาลัยรัฐเยอรมันขนาดใหญ่ ในตอนท้ายของการสำรวจพื้นฐานซึ่งรวมถึงแบบสอบถามในด้านต่าง ๆ ของสุขภาพจิตและบุคลิกภาพผู้เข้าร่วมจะถูกถามว่าพวกเขาตกลงที่จะรวมอยู่ในกลุ่มผู้เข้าร่วม BOOM และจะได้รับการติดต่อเพื่อตรวจสอบเพิ่มเติม การมีส่วนร่วมในแบบสำรวจออนไลน์ของบูมเป็นไปโดยสมัครใจและสามารถชดเชยได้ด้วยเครดิตของหลักสูตร
ในเดือนธันวาคม 2015 อีเมลรวมพร้อมคำเชิญเข้าร่วมและลิงก์สำหรับการสำรวจออนไลน์ถูกส่งไปยังกลุ่มตัวอย่าง 300 คนที่สุ่มเก็บรวบรวมจากกลุ่มผู้เข้าร่วมของนักเรียน BOOM (จุดเวลาการวัดครั้งแรก T1) ข้อกำหนดเดียวสำหรับการเข้าร่วมคือการเป็นสมาชิก Facebook ปัจจุบัน ในเดือนธันวาคม 2016 ผู้ที่ทำแบบสำรวจครั้งแรก (N = 185) ได้รับคำเชิญทางอีเมลเพิ่มเติมให้เข้าร่วมการสำรวจออนไลน์ครั้งที่สอง (จุดวัดเวลาที่สอง T2) ซึ่งรวมคำถามเดียวกันกับแบบสำรวจที่ T1 โดยรวมแล้วมีนักเรียน 179 คน (ผู้หญิง 77.1%) จากคณะและภาคการศึกษาที่แตกต่างกัน (1. -2: 41.3%, 3. -4: 23.5%, 5. -6: 13.4%, 7. ≤: 21.8%) ทำแบบสำรวจทั้งสองแบบเสร็จแล้ว (อายุ (ปี): M = 22.52, SD = 5.00, ช่วง: 17–58) ในขณะที่ 46.3% ของผู้เข้าร่วมเป็นโสด 49.2% อยู่ในความสัมพันธ์ที่มั่นคงและ 4.5% ของพวกเขาแต่งงานแล้ว คณะกรรมการจริยธรรมของ Ruhr-Universität Bochum ได้อนุมัติให้ดำเนินการศึกษานี้ เราปฏิบัติตามกฎข้อบังคับและกฎหมายระดับชาติทั้งหมดเกี่ยวกับการวิจัยในมนุษย์และได้รับอนุญาตที่จำเป็นเพื่อทำการศึกษาในปัจจุบัน ผู้เข้าร่วมได้รับคำแนะนำอย่างถูกต้องและให้ความยินยอมทางออนไลน์เพื่อเข้าร่วม การวิเคราะห์กำลังโดยเบื้องต้น (โปรแกรม G * Power เวอร์ชัน 3.1) แสดงให้เห็นว่าขนาดตัวอย่างเพียงพอสำหรับผลลัพธ์ที่ถูกต้อง (กำลัง> .80, α = .05, ขนาดเอฟเฟกต์ f2 = 0.15) (เปรียบเทียบ, [40]) ชุดข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาปัจจุบันมีให้ใน ชุดข้อมูล S1.
มาตรการ
สุขภาพจิต
ความพึงพอใจในชีวิต. ความพึงพอใจมิติเดียวกับมาตราส่วนชีวิต (SWLS) [41] วัดความพึงพอใจในชีวิตระดับโลกด้วยห้ารายการ (เช่น“ ส่วนใหญ่แล้วชีวิตของฉันใกล้เคียงกับอุดมคติของฉัน”) ให้คะแนนในระดับ 7-point Likert (1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง 7 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง) คะแนนที่สูงขึ้นบ่งบอกระดับความพึงพอใจในชีวิตที่สูงขึ้น คะแนนรวมสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่เจ็ดถึง 35 SWLS นั้นมีคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ดี การบรรจบกันของความถูกต้องและการแบ่งแยกได้แสดงให้เห็นก่อนหน้านี้ [36, 42] ความน่าเชื่อถือของเครื่องชั่งภายในพบว่าเป็นα = .92 ของ Cronbach [43] ความน่าเชื่อถือในระดับปัจจุบันคือαT1 = .89 / αT2 = .89
การสนับสนุนทางสังคม. เพื่อวัดการรับรู้ทางสังคมที่รับรู้หรือที่คาดหวังรุ่นย่อแบบสามมิติสั้น ๆ ของการสนับสนุนทางสังคมแบบสอบถาม (F-SozU K-14) [44] ถูกใช้ มันประกอบไปด้วยรายการ 14 (เช่น“ ฉันได้รับประสบการณ์มากมายจากความเข้าใจและความปลอดภัยจากผู้อื่น”) ได้รับการจัดอันดับในระดับคะแนน Likert 5 (1 = ไม่เป็นความจริงเลย 5 = จริงมาก) ยิ่งคะแนนรวมสูงขึ้นเท่าใดระดับการรับรู้หรือการสนับสนุนทางสังคมที่คาดการณ์ไว้ก็จะสูงขึ้น คะแนนรวมสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่ 14 ถึง 70 เครื่องมือนี้มีคุณค่าที่ดีของการบรรจบกันและความถูกต้องจำแนกเช่นเดียวกับความน่าเชื่อถือการทดสอบที่ดี มีการรายงานความน่าเชื่อถือของมาตราส่วนภายในเป็นα = .94 [36, 44] ความน่าเชื่อถือภายในปัจจุบันคือαT1 = .91 / αT2 = .93
อาการซึมเศร้าวิตกกังวลความเครียด. เครื่องชั่งความเครียดความวิตกกังวลอาการซึมเศร้า 21 (DASS-21) [45] รุ่นสั้น ๆ ของ DASS-42, อาการซึมเศร้าที่วัดได้, ความวิตกกังวลและความเครียดจากสัปดาห์ก่อนหน้าในรายการย่อย 7 สามรายการ (กล่าวคือขนาดของภาวะซึมเศร้า "ฉันดูเหมือนจะไม่รู้สึกถึงความรู้สึกที่ดีเลย" ระดับความวิตกกังวล“ ฉันรู้สึกกลัวโดยไม่มีเหตุผลที่ดี”; ความเครียดจากระดับ“ ฉันมักจะตอบโต้ต่อสถานการณ์”) ได้รับการจัดอันดับในระดับ 4-point Likert (0 = ไม่ได้ใช้กับฉันเลย 3 = นำไปใช้กับฉันมากหรือเกือบตลอดเวลา) คะแนนที่สูงขึ้นของเครื่องชั่งสามเครื่องบ่งชี้ระดับที่สูงขึ้นของภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลและความเครียด คะแนนรวมของแต่ละสเกลสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่ศูนย์ถึง 21 DASS-21 เป็นเครื่องมือที่ได้รับการยอมรับอย่างดีในกลุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่ทางคลินิกและทางคลินิกที่มีคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ดีคล้ายกับรุ่น 42 แบบยาว [46] มีการรายงานความน่าเชื่อถือของสเกลภายในที่แตกต่างกันระหว่างเครื่องชั่งสามเครื่อง (ภาวะซึมเศร้า: α = .83; ความวิตกกังวล: α = .78; ความเครียด: α = .87) [47] ความน่าเชื่อถือภายในปัจจุบันคือαT1 = .86 / αT2 = .88 สำหรับระดับสเกลภาวะซึมเศร้าαT1 = .80 / αT2 = .79 สำหรับระดับความวิตกกังวลและαT1 = .87 / αT2 = .88 สำหรับระดับความเครียด
ความผิดปกติของการเสพติด Facebook (FAD). FAD ที่ปฏิบัติตามกรอบเวลาของปีที่แล้วได้รับการประเมินโดยเวอร์ชันย่อของ Bergen Facebook Addiction Scale (BFAS) [15] ซึ่งรวมถึงหกรายการ (เช่น“ กลายเป็นกระสับกระส่ายหรือมีปัญหาถ้าคุณถูกห้ามไม่ให้ใช้ Facebook?”) ตามคุณสมบัติหลักหกประการของการติดยาเสพติด (เช่นความอดทนความอดทนการปรับเปลี่ยนอารมณ์การกำเริบการถอนตัวความขัดแย้ง) 5-point Likert scale (1 = น้อยมาก 5 = บ่อยมาก) คะแนนที่สูงขึ้นสะท้อนถึงระดับที่สูงขึ้นของ FAD คะแนนโดยรวมสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่หกถึง 30 รุ่น 6 รายการของ BFAS ได้รับการแสดงให้เห็นว่ามีคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ดีคล้ายกับรุ่น 18 รายการยาว ความน่าเชื่อถือระดับสเกลภายในของรุ่นย่อนั้นพบว่าα = .83 / .86 [15, 20, 48] ความน่าเชื่อถือในระดับปัจจุบันคือαT1 = .73 / αT2 = .82 จนถึงขณะนี้ยังไม่มีการตรวจสอบคะแนนการตัดยอดเฉพาะเพื่อจัดหมวดหมู่ FAD พิจารณางานวิจัยเกี่ยวกับการเสพติดอื่น ๆ Andreassen และคณะ [15] แนะนำวิธีการจัดหมวดหมู่ที่เป็นไปได้สองวิธีสำหรับค่า BFAS ที่เป็นปัญหา: แนวทางเสรีนิยมที่เกี่ยวข้องกับโครงการให้คะแนนแบบสังเคราะห์ (คะแนน cutoff: ≥ 3 อย่างน้อยสี่ในหกรายการ) หรือแนวทางอนุรักษ์นิยมที่เกี่ยวข้องกับโครงการคะแนนแบบ monothetic ≥ 3 ทั้งหกรายการ)
การบูชาตัวเอง
เพื่อประเมินลักษณะบุคลิกภาพหลงตัวเองสินค้าคงคลังบุคลิกภาพหลงตัวเองอย่างย่อ (NPI-13)49] ประกอบด้วยรายการรูปแบบบังคับ 13 (0 = ความหลงตัวเองต่ำเช่น "ฉันไม่ชอบเมื่อฉันพบว่าตัวเองเป็นคนจัดการ", 1 = ความหลงตัวเองสูงเช่น "ฉันคิดว่ามันง่ายที่จะจัดการกับคน" ) ถูกใช้แล้ว ยิ่งคะแนนรวมสูงเท่าใดระดับความหลงตัวเองก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น คะแนนรวมสามารถอยู่ในช่วงตั้งแต่ศูนย์ถึง 13 NPI-13 ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ดีในทำนองเดียวกันกับรุ่น 40 ที่มีความยาวเต็มรูปแบบและเพื่อรักษาแนวความคิด [50, 51] มันให้คะแนนรวมเช่นเดียวกับสามคะแนนย่อย (เช่นความเป็นผู้นำ / ผู้มีอำนาจ (LA), นิทรรศการที่ยิ่งใหญ่ (GE), การให้สิทธิ์ / การใช้ประโยชน์จาก (EE) ดู [52]) การศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่คะแนนรวมหลงตัวเองเท่านั้น การศึกษาก่อนหน้านี้รายงานความน่าเชื่อถือในระดับภายในของα = .67 / .73 [49, 51] ความน่าเชื่อถือภายในปัจจุบันคือαT1 = .53 / αT2 = .60
สุขภาพร่างกาย
มาตราส่วนอนาลอก EuroQuol Visual (EQ VAS)53, 54] –a มาตรวัดอนาลอกที่มองเห็นได้ตั้งแต่ 0 (สถานะสุขภาพที่เลวร้ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้) ถึง 100 (สถานะสุขภาพที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้) - สถานะสุขภาพกายปัจจุบันโดยรวมของผู้เข้าร่วม คะแนนที่สูงขึ้นหมายถึงระดับที่สูงขึ้นของสุขภาพร่างกาย ความถูกต้องของ EQ VAS ได้รับการสาธิตโดยการวิจัยก่อนหน้านี้ [55].
การใช้สื่อ
ความถี่ของการใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไปและการใช้ SNS ได้รับการจัดอันดับในระดับคะแนน Likert 7 (0 = ไม่เลย 6 = มากกว่าหนึ่งครั้งต่อวัน) คะแนนที่สูงขึ้นนำเสนอความถี่การใช้ที่สูงขึ้น นอกจากนี้ผู้เข้าร่วมถูกถามว่าพวกเขายังเป็นสมาชิกของ SNS อื่นนอกเหนือจาก Facebook (เช่น Twitter, Instagram, Tumblr หรือ SNS อื่น ๆ : 0 = ไม่, 1 = ใช่) และ SNS ที่ใช้ทั้งหมด34].
การวิเคราะห์ทางสถิติ
การวิเคราะห์ทางสถิติได้ดำเนินการกับแพคเกจสถิติสำหรับสังคมศาสตร์ (SPSS) 24 และแมโครกระบวนการรุ่น 2.16.1 (www.processmacro.org/index.html) หลังจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาของตัวแปรที่ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ระหว่าง T1 และ T2 ได้รับการประเมินโดยการวิเคราะห์การวัดซ้ำของความแปรปรวน (ภายใน ANOVA - อาสาสมัคร) ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่ถูกตรวจสอบได้รับการประเมินโดยการคำนวณสหสัมพันธ์แบบไบวาเรียร์แบบไม่มีคำสั่ง ถัดไปแบบจำลองการไกล่เกลี่ยนำเสนอใน 1 รูป วิเคราะห์แล้ว ความสัมพันธ์ขั้นพื้นฐานระหว่างหลงตัวเอง (ทำนาย, X) และอาการเครียด (ผลลัพธ์, Y) ถูกแสดงโดย c (ผลรวม) เส้นทางการหลงตัวเองไปยัง FAD (ผู้ไกล่เกลี่ย, M) ถูกระบุโดย aและเส้นทางของ FAD สู่ความเครียดก็ถูกใช้แทน b. ผลกระทบทางอ้อมถูกนำเสนอโดยผลรวมของเส้นทาง a และเส้นทาง bและเส้นทาง c ' แสดงถึงผลกระทบโดยตรงของการหลงตัวเองต่ออาการเครียดหลังจากรวม FAD ไว้ในแบบจำลอง ผลการไกล่เกลี่ยได้รับการประเมินโดยขั้นตอนการบูต (ตัวอย่าง 10.000) ซึ่งให้ช่วงความเชื่อมั่นที่เร่ง (CI 95%) พิจารณาข้อบกพร่องของขนาดเอฟเฟกต์คัปปา - สแควร์ (κ2) ที่ใช้กันทั่วไปในการวิเคราะห์การไกล่เกลี่ย PM (การปันส่วนของผลกระทบทางอ้อมต่อผลกระทบทั้งหมด) ถูกใช้เป็นวัดผลการไกล่เกลี่ย56].
ผลสอบ
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาและการเปรียบเทียบระหว่าง T1 และ T2
ตัวแปรที่ตรวจสอบทั้งหมดมีความใกล้เคียงกับการแจกแจงแบบปกติ (บ่งชี้โดยการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov การวิเคราะห์ความเบ้เคิร์ตซีสและฮิสโตแกรม) ตาราง Tables11 และ and22 แสดงค่าที่สื่อความหมาย ยิ่งไปกว่านั้น 1 ตาราง แสดงผลลัพธ์ของ ANOVA ที่อยู่ภายใต้การเปรียบเทียบค่า T1 และ T2 ในขณะที่ค่าสำหรับสุขภาพร่างกายลดลงอย่างมีนัยสำคัญ (กทพ. บางส่วน2 = .04) ค่าของอาการซึมเศร้า (กทพ. บางส่วน2 = .06) และจำนวนเฉลี่ยของ SNS ที่ใช้ (บางส่วนกทพ2 = .02) เพิ่มขึ้นอย่างมาก ผลกระทบที่อธิบายมีขนาดเล็ก
เนื่องจากการให้คะแนนแบบสังเคราะห์ผู้เข้าร่วมแปดคน (4.5%) ถึงคะแนนการตัดยอดที่สำคัญที่ T1 และ 15 (8.4%) ผู้เข้าร่วมถึงที่ T2 ตามการให้คะแนนแบบ monothetic คะแนนการตัดคะแนนสำคัญเกิดขึ้นสำหรับผู้เข้าร่วมหนึ่งราย (0.6%) ที่ T1 และสำหรับผู้เข้าร่วมสามคน (1.7%) ที่ T2 เมื่อพิจารณาเนื้อหาการติดเฉพาะของรายการ FAD ทั้งหกรายการค่าการอธิบายของพวกเขาจะถูกวิเคราะห์แยกกัน (ดู 3 ตาราง) ช่วงการตอบสนองของรายการทั้งหมดที่ T1 คือ 1 ถึง 4 ช่วงของรายการทั้งหมดที่ T2 คือ 1 ถึง 5 ค่าเฉลี่ยไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตามเป็นที่ชัดเจนว่าในขณะที่ T1 มีค่า≥ 3 สำหรับรายการ 5 (ถอน) ถึง 2.2% ของผู้เข้าร่วม (ค่า 3: สามคนค่า 4: หนึ่งคน) ที่ T2 7.3% ของผู้เข้าร่วมถึง ค่า≥ 3 สำหรับรายการนี้ (ค่า 3: เก้าคนค่า 4: สามคนค่า 5: หนึ่งคน)
การเชื่อมโยงของ FAD กับการใช้สื่อบุคลิกภาพตัวแปรสุขภาพจิตและสุขภาพกาย
ที่ T1 FAD มีความสัมพันธ์ในเชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับการใช้ SNS (r = .42, p <.001) ความสัมพันธ์กับตัวแปรที่ตรวจสอบอื่น ๆ ไม่ได้มีนัยสำคัญ ในทางตรงกันข้ามที่ T2 FAD มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับการใช้ SNSs (r = .37, p <.001), การหลงตัวเอง (r = .26, p <.001), ภาวะซึมเศร้า (r = .22, p <.01 ), ความวิตกกังวล (r = .32, p <.001) และอาการเครียด (r = .20, p <.01) เมื่อเปรียบเทียบความสัมพันธ์ระหว่าง T1 และ T2 ความสัมพันธ์ระหว่าง FAD และอาการวิตกกังวล (ที่ T1: r = .02, ns) พบการเปลี่ยนแปลงที่มีนัยสำคัญสูงสุด (ขนาดผล: Cohen's q = .32 ผลปานกลางดู [57]). ที่ T2 มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญระหว่างอาการหลงตัวเองและอาการเครียด (r = .16, p <.05) การคำนวณข้ามเวลาซึ่งรวม FAD ที่ T2 และตัวแปรที่ตรวจสอบอื่น ๆ ทั้งหมดที่ T1 แสดงให้เห็นว่า FAD มีความสัมพันธ์ทางบวกอย่างมีนัยสำคัญกับการใช้ SNS (r = .33, p <.001) และการหลงตัวเอง (r = .19, p <. 05). FAD ที่ T1 มีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญกับการใช้ SNS ที่ T2 (r = .33, p <.001)
ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์เชิงบวกที่สำคัญระหว่างอาการซึมเศร้าและความวิตกกังวลและ FAD ที่ T2 และการศึกษาก่อนหน้านี้ซึ่งอธิบายอาการซึมเศร้าและความวิตกกังวลที่จะเป็นตัวทำนายที่เป็นไปได้ของ FAD [11, 18, 58] มีการคำนวณการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นหลายครั้ง ติดตามงานวิจัยก่อนหน้า (เช่น [11]) แบบจำลองการถดถอยรวมถึงภาวะซึมเศร้าและอาการวิตกกังวลเป็นตัวแปรอิสระและ FAD เป็นตัวแปรตามโดยควบคุมตัวแปรเพศและอายุ ไม่มีการละเมิดสมมติฐานหลายมิติ: ค่าความอดทนทั้งหมดเท่ากับ> .25 และค่าปัจจัยเงินเฟ้อของความแปรปรวนทั้งหมดเท่ากับ <5 (ดู [59]). แบบจำลองอธิบาย 10.7% ของความแปรปรวน F (4,174) = 5.230, p <.01 เฉพาะอาการวิตกกังวลเท่านั้นที่แสดงผลลัพธ์ที่สำคัญ (standardized beta = .310, p <.01; 95% CI [.142; .587])
ในขั้นตอนต่อไปความสัมพันธ์ระหว่างการหลงตัวเองและ FAD ที่ T2 ได้รับการตรวจสอบในรายละเอียดเพิ่มเติม การหลงตัวเองมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญในเชิงบวกกับรายการ FAD ส่วนใหญ่ (รายการที่ 1, salience: r = .23, p <.01; Item 2, ความอดทน: r = .18, p <.05; รายการที่ 4 การกำเริบของโรค: r = .20 , p <.01; รายการ 5, การถอน: r = .27, p <.001; รายการที่ 6, ความขัดแย้ง: r = .16, p <.05) เฉพาะความสัมพันธ์กับรายการ 3 (การปรับเปลี่ยนอารมณ์) เท่านั้นที่ไม่สำคัญ (r = .11, ns)
แบบจำลองการถดถอยที่รวมการหลงตัวเองเป็นตัวแปรอิสระและ FAD เป็นตัวแปรตามการควบคุมตัวแปรเพศและอายุอธิบายได้ 7.1% ของความแปรปรวน F (3,175) = 4.450, p <.01 ในขณะที่เพศและอายุไม่แสดงผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญ แต่ผลของการหลงตัวเองก็มีนัยสำคัญ (เบต้ามาตรฐาน = .259, p <.001; 95% CI [.187; .655])
การวิเคราะห์การไกล่เกลี่ย
ตามที่ปรากฏใน 2 รูปการวิเคราะห์การไกล่เกลี่ย bootstrapped แสดงให้เห็นว่า FAD ไกล่เกลี่ยอย่างเต็มที่ความสัมพันธ์ระหว่างหลงตัวเองและอาการความเครียด ในขณะที่เส้นทาง c (ผลรวม) มีนัยสำคัญ (p <.001) เส้นทาง c ' (เอฟเฟ็กต์โดยตรง) ซึ่งหมายถึงการรวม FAD ในโมเดลไม่ได้มีนัยสำคัญ (p = .125) ผลทางอ้อม (ab) กลายเป็นสิ่งสำคัญ b = .086, SE = .046, 95% CI [.018; .204]; PM: b = .275, SE = 6.614, 95% CI [.024; 2.509]
การสนทนา
การศึกษาครั้งนี้เป็นงานระยะยาวชิ้นแรกในการตรวจสอบ FAD และความสัมพันธ์กับบุคลิกภาพสุขภาพจิตและสุขภาพกายในประเทศเยอรมนี เมื่อพิจารณาว่ามีเพียงเล็กน้อยเท่านั้นที่ทราบเกี่ยวกับการพัฒนาและบำรุงรักษา FAD งานปัจจุบันนี้รวมถึงการวัดเวลาสองจุดของตัวแปรที่ตรวจสอบทั้งหมดเพื่อประเมินหลักสูตรของ FAD และการเชื่อมโยง เราพบผลลัพธ์ที่สำคัญซึ่งนำไปสู่ความเข้าใจที่ดีขึ้นของ FAD
ค่าเฉลี่ย FAD (T1 และ T2) สำหรับตัวอย่างนักเรียนเยอรมันของเราต่ำกว่าค่าที่รายงานโดย Andreassen และคณะ [20] (M = 13.00, SD = 5.20) ในตัวอย่างนักเรียนในนอร์เวย์ที่ Facebook ในแง่ของเปอร์เซ็นต์มีผู้ใช้งานเกือบสองเท่าในเยอรมนี (www.internetworldstats.com/stats4.htm).
แม้ว่าเราจะไม่พบการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในระดับค่าเฉลี่ย FAD หลังจากหนึ่งปีจำนวนผู้เข้าร่วมที่ถึงคะแนน FAD ที่สำคัญเพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่ง (คะแนนสังเคราะห์: 4.5% เป็น 8.4%; โดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าผู้เข้าร่วมจำนวนมากมีมูลค่าสูงกว่าของรายการถอนที่ T0.6 มากกว่าที่ T1.7 สิ่งนี้เน้นถึงความหมายที่เพิ่มขึ้นของการถอนจิตวิทยาในการใช้ Facebook ที่มีปัญหา: ผู้ใช้จำนวนมากขึ้นกลายเป็นกังวลโดยไม่ต้องใช้ Facebook (ดูเพิ่มเติมที่ [19]) เหมาะกับการวิจัยก่อนหน้านี้ซึ่งอธิบายถึงการถอนตัวทางด้านจิตใจหลังจากหยุดการติดต่อกับอินเทอร์เน็ตเป็นหนึ่งในอาการหลักของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา [60] การถอนเงินที่เพิ่มขึ้นอาจเกี่ยวข้องกับสิ่งที่เรียกว่า“ ความกลัวของการพลาด (FoMo)”: ความกลัวที่จะพลาดข้อมูลทางสังคมที่สำคัญและสูญเสียความนิยมซึ่งผู้ใช้ Facebook มักไม่สามารถอธิบาย SNS ได้บ่อยเท่าที่ต้องการ FoMo ถูกพบว่าเป็นสื่อกลางในเชิงบวกต่อความสัมพันธ์ของแรงจูงใจที่จำเป็นในการเป็นเจ้าของและความต้องการแรงจูงใจสำหรับความนิยมในการใช้ Facebook นอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการรับรู้ความเครียดที่เกี่ยวข้องกับการใช้ Facebook [61, 62].
ในขณะที่สมมติฐานของเราได้รับการยืนยันบางส่วนที่ T2 ที่ T1 นั้น FAD ไม่เกี่ยวข้องกับตัวแปรที่ตรวจสอบอย่างมีนัยสำคัญ นี่อาจเป็นส่วนหนึ่งเนื่องจากผู้เข้าร่วมจำนวนมากถึงคะแนนการตัดยอดที่สำคัญที่ T2 มากกว่าที่ T1 ดังนั้นที่ T1 FAD จึงมีความสัมพันธ์ที่อ่อนแอกับชีวิตและสุขภาพจิตของผู้เข้าร่วมมากกว่าที่ T2 นอกจากนี้ก่อนที่จะสรุปข้อสรุปความแตกต่างเหล่านี้เน้นย้ำถึงความจำเป็นของการสังเกตระยะยาวของเส้นทาง FAD และความสัมพันธ์ที่ดูเหมือนจะเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
ผลลัพธ์ของเราระบุว่าผู้ที่ใช้ SNS อย่างเข้มข้นอาจมีความเสี่ยงในการพัฒนา FAD อย่างไรก็ตามการใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไปไม่ได้เกี่ยวข้องกับ FAD อย่างมีนัยสำคัญโดยเน้นถึงความจำเป็นในการแยกความแตกต่างระหว่างประเภทของกิจกรรมออนไลน์เมื่อตรวจสอบการใช้สื่อ จากการวิจัยก่อนหน้านี้ที่ T2 FAD มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับตัวแปรสุขภาพจิตเชิงลบสามตัว (ยืนยันสมมติฐาน 1) การเปรียบเทียบระหว่างสหสัมพันธ์ที่ T1 และที่ T2 บ่งชี้ว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่าง FAD และอาการวิตกกังวลเพิ่มขึ้นตลอดเวลา บทบาทของอาการวิตกกังวลในแง่ของ FAD ยังอธิบายโดยการศึกษาก่อนหน้านี้ (เช่น [11]) ขีดเส้นใต้โดยผลการวิเคราะห์การถดถอย ที่น่าสนใจของรายการ FAD ทั้งหมดรายการถอนมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญสูงสุดกับอาการวิตกกังวล (r = .34, p <.001) ดังนั้นจึงสามารถสันนิษฐานได้ว่าคนที่มีอาการวิตกกังวลเพิ่มขึ้นซึ่งมักใช้ Facebook เพื่อค้นหาความโล่งใจและหลบหนี (ดู [4]) มีความน่าจะเป็นที่เพิ่มขึ้นในการพัฒนา FAD เนื่องจากอาการวิตกกังวลพวกเขามักจะกังวลและกังวลเกี่ยวกับผลที่ตามมาจากพฤติกรรมของพวกเขา ดังนั้นการถอนตัวเป็นหนึ่งในอาการหลักของพวกเขาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเพราะพวกเขากลัวที่จะพลาดสิ่งต่าง ๆ เมื่อไม่ได้ใช้ Facebook อย่างไรก็ตามเราไม่ได้วัด FoMo หรือรูปแบบอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับความวิตกกังวลของ Facebook ดังนั้นการตีความที่เป็นไปได้ของผลลัพธ์ของเรายังคงเปิดให้มีการสนทนา
ในขณะที่ FAD มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับตัวแปรสุขภาพจิตเชิงลบที่ T2 แต่ไม่มีตัวแปรสุขภาพจิตเชิงบวกใด ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ FAD อย่างมีนัยสำคัญ (สมมุติฐานขัดแย้ง 2) ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันนั้นพูดถึงแบบจำลองปัจจัยสองประการของสุขภาพจิตซึ่งเน้นสุขภาพจิตที่เป็นบวกและลบให้มีความสัมพันธ์กัน แต่แยกมิติมิติเดียวของสุขภาพจิตทั่วไป [63, 64] นอกจากนี้แม้ว่าเราจะพบว่าสุขภาพร่างกายลดลงอย่างมีนัยสำคัญหลังจากหนึ่งปี แต่ FAD ดูเหมือนจะไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับสุขภาพทางกาย (ขัดแย้งกับสมมติฐาน 3)
ผลลัพธ์ของเราส่วนหนึ่งอาจเป็นเพราะข้อเท็จจริงที่ว่าถึงแม้ว่าคะแนน cutoff วิกฤติที่ T2 นั้นสูงกว่าผู้เข้าร่วมอย่างมีนัยสำคัญมากกว่า T1 แต่ผู้เข้าร่วมของเราส่วนใหญ่มีค่า FAD ภายใต้ cutoff วิกฤติ ดังนั้นส่วนใหญ่ของพวกเขาไม่ได้รับผลกระทบโดยตรงจาก FAD ในแง่หนึ่งและประสบการณ์ในทางกลับกันประโยชน์ของการใช้ Facebook ตัวอย่างเช่นการศึกษาบางชิ้นรายงานความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการสนับสนุนทางสังคมและการใช้ Facebook โดยเฉพาะจำนวนเพื่อนใน Facebook [34, 65] อย่างไรก็ตามในขณะที่การศึกษาระยะยาวที่ดำเนินการไม่กี่รายการแสดงให้เห็นว่าการใช้ Facebook แบบถาวรสามารถส่งผลเสียต่อความพึงพอใจในชีวิตและสุขภาพกาย (เช่น [28])
ตามความคาดหวังของเราเราพบความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างหลงตัวเองและ FAD (ยืนยันสมมติฐาน 4) นอกจากนี้ FAD ยังเป็นสื่อกลางในการเชื่อมโยงระหว่างอาการหลงตัวเองและความเครียด (ยืนยันสมมติฐาน 5) ดังนั้น FAD จึงอาจเป็นปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นกับคนที่มีค่าหลงตัวเองสูง การใช้ Facebook มีความหมายเฉพาะสำหรับคนหลงตัวเอง บน Facebook พวกเขาสามารถเริ่มต้นความสัมพันธ์แบบผิวเผินได้อย่างรวดเร็วกับเพื่อนใหม่บน Facebook และรับผู้ชมจำนวนมากสำหรับการนำเสนอด้วยตนเองที่วางแผนไว้อย่างดี ยิ่งพวกเขามีเพื่อนใน Facebook มากเท่าไรความเป็นไปได้ที่พวกเขาจะได้รับความนิยมและความชื่นชมที่พวกเขาต้องการ ในขณะที่ในโลกออฟไลน์พวกเขาอาจจะไม่ได้รับความนิยมเนื่องจากคู่ค้าที่มีปฏิสัมพันธ์ของพวกเขาสามารถรับรู้ถึงความพอใจต่ำและความรู้สึกเกินความสำคัญของตนเอง32, 33, 66] คนที่หลงตัวเองใช้ความคิดเห็นเชิงบวกจากพันธมิตรที่มีปฏิสัมพันธ์เพื่อควบคุมการเห็นคุณค่าในตนเองและเพื่อการพัฒนาตนเอง [67] ดังนั้นจึงสามารถสันนิษฐานได้ว่าผู้ใช้หลงตัวเองใช้เวลาคิดเกี่ยวกับ Facebook มากกว่าคนอื่น - วางแผนการนำเสนอด้วยตนเองและโต้ตอบออนไลน์และสะท้อนความคิดเห็นที่ได้รับ ดังนั้นแม้ว่าการใช้ Facebook เป็นสิ่งที่น่าดึงดูดใจสำหรับผู้หลงตัวเอง แต่ก็อาจทำให้พวกเขาอ่อนแอต่อ FAD ตามลำดับที่ T2 ความหลงตัวเองมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับรายการ FAD ส่วนใหญ่อย่างมีนัยสำคัญ พบความสัมพันธ์ในเชิงบวกที่สูงที่สุดสำหรับการถอนรายการ, ความโดดเด่นและการกำเริบของโรค
ยิ่งไปกว่านั้นผลการศึกษาของเราระบุว่า FAD เป็นสื่อกลางในความสัมพันธ์ระหว่างหลงตัวเองและอาการเครียด การตีความที่เป็นไปได้ข้อหนึ่งคือผู้หลงตัวเองวางแผนนำเสนอตนเองเพื่อสร้างความประทับใจแก่ผู้ชม ยิ่งผู้ชมมีขนาดใหญ่ขึ้นเท่าใดก็ยิ่งสร้างความประทับใจให้กับคู่ค้าที่มีปฏิสัมพันธ์ทั้งหมดได้ยากขึ้นเท่านั้น สิ่งนี้จะเพิ่มความพยายามในการนำเสนอด้วยตนเองของผู้ใช้ที่หลงตัวเองและเวลาที่พวกเขาใช้ความคิดและใช้ Facebook ซึ่งจะเพิ่มความเสี่ยงต่อ FAD เมื่อระดับ FAD ของพวกเขาเพิ่มขึ้นพวกเขาจะมีอาการมากขึ้นเช่นการถอนตัวและการกำเริบของโรคซึ่งช่วยเพิ่มอาการความเครียด การตีความนี้เปิดให้มีการอภิปรายและควรพิจารณาด้วยความระมัดระวังโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความสอดคล้องภายในต่ำของระดับความหลงตัวเองที่ใช้แล้วและการวัดโดยย่อของ FAD ที่มีเพียงหกรายการ
ข้อ จำกัด และการวิจัยเพิ่มเติม
แน่นอนว่าการศึกษาของเรามีข้อ จำกัด บางประการซึ่งช่วยลดความสามารถทั่วไปของผลลัพธ์ของเราและข้อสรุปที่สามารถดึงออกมาได้ เราทำงานกับกลุ่มตัวอย่างนักเรียนซึ่งรวมถึงผู้ใช้ Facebook ที่เป็นผู้หญิงเป็นส่วนใหญ่ เพื่อจัดการกับข้อ จำกัด นี้อย่างน้อยบางส่วนเราได้เปรียบเทียบผลลัพธ์ที่นำเสนอของความสัมพันธ์สองตัวแปรที่เป็นศูนย์ระหว่าง FAD กับตัวแปรที่ตรวจสอบอื่น ๆ ที่ T1 และที่ T2 กับผลลัพธ์ของการควบคุมสหสัมพันธ์บางส่วนที่เหมาะสมสำหรับเพศ ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างความสัมพันธ์ทั้งสองประเภท (การเปรียบเทียบทั้งหมด: q <.10, [57]) อย่างไรก็ตามองค์ประกอบของตัวอย่างของเรา จำกัด ความสามารถโดยทั่วไปของผลลัพธ์ปัจจุบัน ดังนั้นการศึกษาในอนาคตควรตรวจสอบความสามารถในการทำซ้ำของพวกเขาโดยใช้ตัวอย่างตัวแทนที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและมีอัตราส่วนเพศที่เท่ากัน
ข้อมูลที่นำเสนอถูกรวบรวมโดยการรายงานด้วยตนเองทางออนไลน์ซึ่งแม้จะมีการรับประกันว่าจะไม่เปิดเผยชื่อก็ตาม ดังนั้นเราจึงแนะนำการศึกษาในอนาคตด้วยการออกแบบที่คล้ายกันเพื่อรวมเครื่องมือในการวัดแนวโน้มของความปรารถนาทางสังคมเช่น Balanced Inventory of Desirable Response (BIDR)68] เพื่อควบคุมผลกระทบของความต้องการทางสังคมหลังการคำนวณ
ดังที่ได้กล่าวไปแล้วในการวัด FAD เราได้ใช้แบบย่อของ Bergen Facebook Addiction Scale ซึ่งเป็นมาตรวัดแบบรายงานตนเองเพียงหกรายการ มาตราส่วนนี้ได้รับการรายงานว่ามีคุณสมบัติไซโครเมทดีเหมือนกันกับเวอร์ชั่นยาว [15, 20, 48] ในการศึกษาปัจจุบันพบว่ามีความน่าเชื่อถือต่อค่าความน่าเชื่อถือที่ดี อย่างไรก็ตามเพื่อให้เป็นไปตามลักษณะที่หลากหลายของ FAD และเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการวัดเราขอแนะนำให้ทำการตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อมุ่งเน้นการพัฒนาเครื่องมือที่ซับซ้อนมากขึ้นเพื่อวัด FAD พิจารณาว่าคนที่ติดยาเสพติดโดยเฉพาะอย่างยิ่งมีแนวโน้มที่จะประเมินระดับของพฤติกรรมเสพติดของพวกเขาควรจะรวมถึงมาตรการวัตถุประสงค์และการสังเกตเพื่อประเมิน FAD นอกจากนี้ยังคำนึงถึงหน้าที่ทางสรีรวิทยาเช่นความดันโลหิตและอัตราการเต้นของหัวใจได้รับการแสดงให้เห็นว่าเกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา [5] ควรให้ความสำคัญกับเครื่องหมายทางสรีรวิทยาของ FAD
ที่น่าสนใจคือการปรับเปลี่ยนอารมณ์รายการ FAD นั้นไม่ได้เกี่ยวข้องกับการหลงตัวเองอย่างมีนัยสำคัญแม้ว่าผู้หลงตัวเองได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นและการตอบรับเชิงบวกใน Facebook ซึ่งอาจเพิ่มอารมณ์เชิงบวกของพวกเขา69] และยิ่งไปกว่านั้นสามารถเพิ่มความถี่การใช้ Facebook และความเสี่ยงในการพัฒนา FAD เหตุผลหนึ่งอาจเป็นเพราะคนหลงตัวเองประสบกับการปรับเปลี่ยนอารมณ์ระยะสั้นโดยการใช้ Facebook ซึ่งไม่สามารถวัดได้โดยรายการ FAD เดียว หากต้องการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการปรับเปลี่ยนอารมณ์การหลงตัวเองและ FAD โดยเฉพาะเพิ่มเติมมาตรการเพิ่มเติมเช่นกำหนดการเชิงบวกและเชิงลบ (PANAS) [70] ถูกใช้ไปแล้วในการศึกษาที่แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและอารมณ์ (เช่น [5, 9]) - ควรรวมไว้เพื่อประเมินอารมณ์ก่อนและหลังการใช้ Facebook
การศึกษาครั้งนี้เป็นขั้นตอนแรกในการตรวจสอบ FAD ในประเทศเยอรมนี เมื่อพิจารณาจากผลการศึกษาพบว่ากิจกรรมต่าง ๆ บน Facebook สามารถมีอิทธิพลต่อสุขภาพจิตแตกต่างกัน [71, 72] งานในอนาคตควรมุ่งเน้นไปที่ระยะเวลาและความถี่ของการใช้ Facebook และกิจกรรม Facebook แต่ละรายการ สิ่งนี้จะนำไปสู่ความเข้าใจในการพัฒนาและการบำรุงรักษา FAD นอกจากนี้เมื่อพิจารณาว่า Facebook เป็นที่นิยมมากที่สุด แต่บ่อยครั้งไม่ได้ใช้เพียง SNS (ดู 2 ตาราง) ความถี่ของการใช้ SNS อื่น ๆ ควรรวมอยู่ในการตรวจสอบในอนาคต
โดยสรุปแล้วผลลัพธ์ในปัจจุบันให้ภาพรวมแรกของ FAD ในเยอรมนีโดยเน้นย้ำถึงความต้องการอย่างมากสำหรับการตรวจสอบเพิ่มเติมในสาขาการวิจัยนี้ การติดตามผลหนึ่งปีของเราแสดงให้เห็นว่าผู้คนจำนวนมากเข้าถึงคะแนนการตัดยอดที่สำคัญเมื่อเทียบกับปีที่แล้วและค่าสุขภาพจิตเชิงลบโดยเฉพาะอย่างยิ่งอาการวิตกกังวลมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับ FAD อย่างไรก็ตามเพื่อสรุปข้อสรุปที่สามารถสรุปผลได้ควรทำซ้ำในตัวอย่างตัวแทนขนาดใหญ่อายุและเพศโดยใช้มาตรการเพิ่มเติมนอกเหนือจากระดับการรายงานด้วยตนเอง
ข้อมูลสนับสนุน
ชุดข้อมูล S1
ชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ในการศึกษาปัจจุบัน
(SAV)
กิตติกรรมประกาศ
ผู้เขียนขอบคุณ Holger Schillack และ Helen Copeland-Vollrath สำหรับการพิสูจน์การอ่านบทความ
คำแถลงเงิน
การศึกษานี้ได้รับการสนับสนุนโดยศาสตราจารย์ Alexander von Humboldt มอบให้กับJürgen Margraf โดยมูลนิธิ Alexander von Humboldt นอกจากนี้เรายังรับทราบการสนับสนุนจากกองทุนเปิดสิ่งพิมพ์ของ Ruhr-Universität Bochum ผู้เลี้ยงไม่มีบทบาทในการออกแบบการศึกษาการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการตัดสินใจที่จะเผยแพร่หรือการจัดทำต้นฉบับ
อ้างอิง
;
