การติดอินเทอร์เน็ตที่เป็นไปได้ในนักเรียนมัธยมในใจกลางเมือง Isparta และปัจจัยที่เกี่ยวข้อง: การศึกษาแบบตัดขวาง (2013)

LINK

เติร์กเจ Pediatr 2013 Jul-Aug;55(4):417-25.

คนติดยาเสพติดส่วนใหญ่พบว่ามีความสัมพันธ์ทางสังคมในเบื้องหน้าเลือกบริการที่มีปฏิสัมพันธ์และตัวแปรของความเหงาได้รับการตรวจสอบบ่อยครั้ง การศึกษาการใช้อินเทอร์เน็ตพบว่าผู้ที่ใช้อินเทอร์เน็ตในระดับพยาธิวิทยานั้นอ้างว้าง6] อย่างไรก็ตามการศึกษาอื่น ๆ ไม่พบความแตกต่างดังกล่าว7].

แม้ว่าการศึกษาบางคนแนะนำว่าการติดอินเทอร์เน็ตนั้นมีส่วนช่วยลดความเป็นอยู่ทางสังคมและความพึงพอใจในชีวิต แต่ก็พบว่าในทางตรงกันข้ามการเพิ่มขึ้นของการใช้อินเทอร์เน็ตสามารถนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของความเป็นอยู่ทางจิตวิทยา8], [9].

ในวรรณคดีพฤติกรรมการทำร้ายตนเอง (SIB) ถูกกำหนดให้เป็นพฤติกรรมที่เป็นอันตรายที่ใส่ใจทุกประเภทที่มุ่งตรงไปยังร่างกายของตนเองโดยไม่เจตนาตาย [10] พบความสัมพันธ์ระหว่าง SIB กับความผิดปกติทางบุคลิกภาพแนวเขต อีกมุมมองหนึ่งการกระทำซ้ำ ๆ ของการทำร้ายตนเองควรได้รับการพิจารณาว่าเป็นพฤติกรรมที่มีคุณสมบัติที่น่าติดตาม ตามทฤษฎีแล้วมีรายงานว่าผู้ที่ติดอินเทอร์เน็ตมีความเสี่ยงสูงกว่าในการบาดเจ็บด้วยตนเอง อย่างไรก็ตามจำนวนการศึกษาในเรื่องนี้มี จำกัด [11].

เป้าหมายของการศึกษาในปัจจุบันคือ:

1 ระบุถึงปัจจัยทางสังคมวิทยาที่เกี่ยวข้องกับ PIA ในวัยรุ่นที่เข้าเรียนมัธยมในใจกลางเมือง Isparta และความชุกของการเสพติดนี้

2 กำหนดความสัมพันธ์ระหว่าง PIA และ SIB ความพึงพอใจในชีวิตระดับความเหงาและปัญหาการนอนหลับ และ

3 ระบุถึงลักษณะการใช้งานอินเทอร์เน็ตของนักเรียนมัธยมปลาย

ตารางที่ 1 การเปรียบเทียบวัยรุ่นที่มีและไม่มีการติดอินเทอร์เน็ตที่เป็นไปได้ในแง่ของวัตถุประสงค์ในการใช้อินเทอร์เน็ต

ตารางที่ 2 การเปรียบเทียบวัยรุ่นที่มีและไม่มีการเสพติดอินเทอร์เน็ตที่เป็นไปได้ในแง่ของลักษณะการใช้อินเทอร์เน็ตและปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

มาตรการ

ขั้นแรกให้นักเรียนได้รับแบบสำรวจที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตและปัจจัยทางสังคมวิทยาที่เกี่ยวข้อง แบบฟอร์มนี้สร้างโดยผู้เขียนการศึกษาปัจจุบันถามนักเรียนเกี่ยวกับ: อายุที่พวกเขาเริ่มใช้อินเทอร์เน็ต (การโจมตีของการใช้อินเทอร์เน็ต); อายุเพศวัตถุประสงค์ในการใช้อินเทอร์เน็ตและจำนวนชั่วโมงต่อสัปดาห์ที่ใช้บนอินเทอร์เน็ต หาเพื่อนใหม่ผ่านการแชทออนไลน์แล้วพบปะกับเพื่อนเหล่านี้ด้วยตนเอง เล่นเกมออนไลน์ พวกเขาใช้อินเทอร์เน็ตที่ไหน ไปร้านอินเทอร์เน็ต การใช้บุหรี่ โครงสร้างครอบครัว ระดับการศึกษาของผู้ปกครอง การมีอยู่และความถี่ของ SIB และหากมีอยู่ประเภทของ SIB; การใช้ยาปวดหัว; การปรากฏตัวของปัญหาการนอนหลับ; และระยะเวลาการนอนหลับทั้งหมดต่อคืน

ในการศึกษา SIB ถือเป็นความพยายามโดยสมัครใจและจงใจต่อร่างกายของคน ๆ หนึ่ง (โดยไม่มีเจตนาให้ตาย) ภายในหกเดือนที่ผ่านมาซึ่งอาจส่งผลให้เกิดการบาดเจ็บของเนื้อเยื่อ ประเภทของ SIB ได้แก่ การตัดหรือขูดด้วยตนเองการเผาการกัดการตีการใส่วัตถุปลายแหลมถอนขนการป้องกันบาดแผลจากการรักษาและการตีวัตถุแข็งด้วยศีรษะหรือส่วนอื่นของร่างกาย ผู้เข้าร่วมตอบสนองต่อแต่ละรายการโดยระบุว่ามีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่ระบุหรือไม่ ตัวอย่างเช่นถามว่าคุณได้ตัดส่วนใดส่วนหนึ่งของร่างกายเพื่อทำร้ายร่างกาย (แต่ไม่ได้ฆ่า) ตัวเองภายในหกเดือนที่ผ่านมาหรือไม่? ผู้ตอบได้รับตัวเลือกว่าใช่หรือไม่ใช่ คำถามเกี่ยวกับการนอนไม่หลับในช่วงเดือนที่แล้ว ได้แก่ (i)“ คุณมีปัญหาในการนอนหลับตอนกลางคืนหรือไม่?” (ความยากลำบากในการเริ่มการนอนหลับ); (ii)“ คุณตื่นขึ้นมาในตอนกลางคืนหลังจากเข้านอนและมีปัญหาในการกลับไปนอนหรือไม่” (ความยากลำบากในการรักษาการนอนหลับ); และ (iii)“ คุณตื่นเช้าเกินไปหรือเปล่า” (ตื่น แต่เช้า). การปรากฏตัวของความยากลำบากในการเริ่มหรือรักษาการนอนหลับหรือการตื่นนอนตอนเช้าหมายถึงการเกิด≥ 3 ครั้งต่อสัปดาห์ การปรากฏตัวของอาการนอนไม่หลับถูกกำหนดให้เป็นประเภทย่อยของโรคนอนไม่หลับ การจัดการเกี่ยวกับปัญหาการนอนหลับและการนอนไม่หลับนั้นอ้างอิงจากบทความของ Choi et al [12] ประเมินการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปและปัญหาการนอนหลับ นักเรียนถูกถามด้วยว่าพวกเขาใช้ยาแก้ปวดเพื่อปวดหัวในช่วงเดือนที่ผ่านมาหรือไม่ หากยาแก้ปวดได้รับการรักษาหนึ่งครั้งหรือมากกว่าเรื่องนี้ถือว่าเป็นยาปวดหัว

ตารางที่ 3 การเปรียบเทียบวัยรุ่นที่มีและไม่มีการติดอินเทอร์เน็ตที่เป็นไปได้ในแง่อายุเฉลี่ยของการเริ่มใช้อินเทอร์เน็ตและค่าเฉลี่ยคะแนนที่ได้รับจากความพึงพอใจกับมาตราส่วนชีวิตและแบบฟอร์มความเหงา UCLA

ประการที่สองมาตราส่วนการติดอินเทอร์เน็ตถูกนำไปใช้กับนักเรียน [13] มาตราส่วนที่ใช้นี้ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของเกณฑ์การติดสาร DSM-IV เช่นเดียวกับสองเกณฑ์ (นูนการปรับเปลี่ยนอารมณ์) ที่ Griffiths แนะนำ [14] การศึกษาความถูกต้องและความน่าเชื่อถือได้ดำเนินการในประเทศตุรกีโดย Canan และคณะ14] ในวัยรุ่นตุรกี 14-19 ปีและเมื่อมีการลบรายการ 4 ออกจะมีการรายงานการใช้งาน (Cronbach α = 0.94) มาตราส่วนประกอบด้วยรายการ 27 รายการสเกลได้รับการจัดอันดับในระดับคะแนน Likert 5 (1: ไม่เคย, 2: ไม่ค่อย, 3: บางครั้ง, 4: บ่อยครั้ง, 5: เสมอ) ในการศึกษาความถูกต้องและความน่าเชื่อถือดำเนินการโดย Canan et al. [14] จุดตัดของเครื่องชั่งถูกระบุว่าเป็น 81 นอกจากนี้ในการศึกษาของเราวัยรุ่นที่ทำคะแนน 81 หรือสูงกว่าในระดับการติดอินเทอร์เน็ตได้รับการพิจารณาว่าติดอินเทอร์เน็ต

ประการที่สามนำความพึงพอใจในระดับชีวิต (SWLS) มาใช้กับนักเรียน มาตราส่วนประกอบด้วยรายการ 5 และจุด 7 (1 = false โดยสมบูรณ์, 7 = จริงทั้งหมด) [15] การให้คะแนนที่ต่ำกว่าเครื่องชั่งถือเป็นเครื่องบ่งชี้ว่ามีความพึงพอใจในชีวิตต่ำ การดัดแปลง SWLS เป็นภาษาตุรกีและการทดสอบความถูกต้องและความน่าเชื่อถือได้ดำเนินการโดยKöker [16] (Cronbach α = 0.79)

ในที่สุดแบบฟอร์ม UCLA Loneliness Scale-Short (ULS-SF) ถูกนำไปใช้กับนักเรียน ประกอบด้วยรายการ 4 แบ่งออกเป็น 2 บวกและ 2 negative17 นักเรียนตอบรายการ 4 ในระดับคะแนนของ 4 ดังนี้: (1) ไม่เคย, (2) ไม่ค่อย, (3) บางครั้งและ (4) บ่อยครั้ง คะแนนสูงในระดับแสดงว่าระดับความเหงาอยู่ในระดับสูง การทดสอบเกี่ยวกับความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของมาตราส่วนนี้สำหรับนักเรียนมัธยมในประเทศของเราดำเนินการโดย Eskin18 (Cronbach α = 0.58)

การวิเคราะห์ทางสถิติ

วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติสำหรับสังคมศาสตร์ (SPSS) 15.0 ข้อมูลจะแสดงเป็นตัวเลขเปอร์เซ็นต์ค่าเฉลี่ยและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นตัวกำหนดสถิติ ในการเปรียบเทียบบุคคลที่มีและไม่มี PIA การทดสอบไคสแควร์และการทดสอบตัวอย่างอิสระ t ถูกใช้เป็นการวิเคราะห์แบบเอกภาพในขณะที่การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกส์โดยใช้วิธีป้อนถูกใช้เป็นการวิเคราะห์หลายตัวแปร ตัวแปรที่พบว่ามีความสำคัญในการวิเคราะห์แบบไม่แปรผันถูกเพิ่มเข้าไปในแบบจำลองที่สร้างขึ้นสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก เมื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรพบว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอย่างชัดเจน ค่าขีด จำกัด สำหรับนัยสำคัญคือ p <0.05

การเปรียบเทียบวัยรุ่นที่มีและไม่มี PIA ในแง่ของลักษณะการใช้อินเทอร์เน็ตและปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

ความชุกของ PIA ในการศึกษาของเราพบว่า 14.4% (n = 237) ความชุกของ PIA พบว่าอยู่ที่ 13.1% (n = 92) และ 15.3% (n = 145) ในเพศหญิงและชายตามลำดับโดยไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p = 0.209) ไม่พบความสัมพันธ์ระหว่างความชุกของ PIA กับโรงเรียนระดับต่ำ (n = 71, 14.7%), กลาง (n = 83, 14.2%) หรือสูง (n = 83, 14.4%) ระดับเศรษฐกิจและสังคม (χ2 = 0.055, p = 0.973) การเปรียบเทียบวัยรุ่นที่มีและไม่มี PIA ในแง่ของวัตถุประสงค์ในการใช้อินเทอร์เน็ตมีให้ในตารางที่ 171 พบว่าวัยรุ่นที่มี PIA มีส่วนร่วมในการหาเพื่อนใหม่ทางออนไลน์มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ (n = 72.2, 107%) พบเพื่อนออนไลน์เหล่านี้ใน คน (n = 45.1, 152%) และเล่นเกมออนไลน์ (n = 64.1, 0.001%) เมื่อเทียบกับวัยรุ่นที่ไม่มี PIA (ตามลำดับ, p <0.001, p <0.001, p <0.001) ความชุกของ PIA พบว่าสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในวัยรุ่นที่ทำ SIB มากกว่าในกลุ่มที่ไม่ได้ (p <XNUMX)

ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างวัยรุ่นที่มีและไม่มี PIA ในแง่ของการใช้ยาแก้ปวดศีรษะระดับการศึกษาของพ่อแม่หรืออัตราการหย่าร้างของผู้ปกครอง (ตามลำดับ p = 0.064, p = 0.223, p = 0.511, p = 0.847) การเปรียบเทียบวัยรุ่นที่มีและไม่มี PIA ในแง่ของลักษณะการใช้งานอินเทอร์เน็ตและปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องมีอยู่ในตาราง II จากข้อมูลเหล่านี้เมื่อเวลาในการใช้อินเทอร์เน็ตรายสัปดาห์ความถี่ในการเยี่ยมชมร้านอินเทอร์เน็ตรายสัปดาห์และปริมาณการสูบบุหรี่เพิ่มขึ้นอัตรา PIA จึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก ความชุกของ PIA พบว่าสูงกว่าในวัยรุ่นที่ทำร้ายตัวเองนอนไม่หลับและนอนน้อยกว่า 6 ชั่วโมงต่อคืน เมื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างเวลาการใช้อินเทอร์เน็ตรายสัปดาห์และระยะเวลาการนอนหลับของวัยรุ่นที่มี PIA พบว่าการนอนน้อยกว่า 6 ชั่วโมงต่อคืนเพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเวลาในการใช้อินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้น (χ2สำหรับแนวโน้ม = 45062, p <0.001) อัตราการนอนน้อยกว่า 6 ชั่วโมงคือ 8.1% ในวัยรุ่นที่ใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเวลา <1 ชั่วโมง 10% ในผู้ที่ใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเวลา 1-8 ชั่วโมงและ 24% ในผู้ที่ใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเวลา 9 ชั่วโมงขึ้นไป

การเปรียบเทียบของวัยรุ่นที่มีและไม่มี PIA ในแง่ของอายุเฉลี่ยของการเริ่มใช้อินเทอร์เน็ตและในแง่ของค่าเฉลี่ยของจุดที่ได้รับจาก SWLS และ ULS-SF มีอยู่ในตารางที่ III

การเปรียบเทียบเด็กหญิงและเด็กชายกับ PIA ในแง่ของลักษณะการใช้อินเทอร์เน็ต

การศึกษาพบว่าการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเวลา 9 ชั่วโมงหรือมากกว่าต่อสัปดาห์นั้นสูงกว่าในเด็กผู้ชายที่มี PIA (n = 92, 63.4%) มากกว่าเด็กผู้หญิงที่มี PIA (n = 43, 46.7%) (p = 0.038) อัตราการพบปะผู้คนที่พวกเขารู้จักออนไลน์ด้วยตนเอง (n = 77, 53.1%) และการเล่นเกมออนไลน์ (n = 105, 72.4%) ก็สูงกว่าเด็กผู้ชายที่มี PIA อย่างมีนัยสำคัญ (ตามลำดับ, p = 0.002, p = 0.001) ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเด็กชายและเด็กหญิงที่มี PIA ในแง่ของการหาเพื่อนใหม่ออนไลน์ (p = 0.058)

ผลการทดสอบการวิเคราะห์หลายตัวแปร

แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกถูกสร้างขึ้นโดยใช้ตัวแปรที่สังเกตว่าแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มที่มีและไม่มี PIA ในการวิเคราะห์แบบตัวแปรเดียว (ตารางที่ IV)

ในการวิเคราะห์แบบหลายตัวแปรและแบบหลายตัวแปรพบว่าอายุของการใช้อินเทอร์เน็ตครั้งแรกนั้นลดลงอย่างมีนัยสำคัญในวัยรุ่นที่มี PIA คะแนนที่ได้รับจาก SWLS ในการวิเคราะห์แบบหลายตัวแปรและหลายตัวแปรนั้นสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในวัยรุ่นที่มี PIA และคะแนน ULS-SF ของพวกเขาพบว่าลดลงอย่างมีนัยสำคัญ

ตารางที่ 4 การเปรียบเทียบวัยรุ่นที่มีและไม่มีการติดอินเทอร์เน็ตที่เป็นไปได้ตามการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก§

ในขณะที่ไม่มีการสังเกตความแตกต่างทางเพศที่สำคัญในการศึกษาของ PIA [12], [19], [23], [24] การศึกษาอื่น ๆ ชี้ให้เห็นว่า PIA สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในเพศชาย22], 25] แม้ว่าการใช้อินเทอร์เน็ตนั้นมักพบในเพศชายมากกว่า แต่จากการศึกษาล่าสุดพบว่าความแตกต่างนี้ลดน้อยลงอย่างรวดเร็ว [26] ในสังคมเช่นไก่งวงที่มีความโดดเด่นน้อยกว่าและเด็กหญิงและเด็กชายต้องเผชิญกับวัฒนธรรมที่แตกต่างกันอินเทอร์เน็ตสามารถเป็นสื่อกลางสำหรับผู้หญิงในการแสดงออกอย่างอิสระ [27] นี่อาจเป็นสาเหตุที่ไม่พบความแตกต่างทางเพศที่สำคัญในแง่ของความถี่ PIA อย่างไรก็ตามในขณะที่การศึกษาของเราพบว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างเด็กชายและเด็กหญิงกับ PIA ในแง่ของการหาเพื่อนใหม่ออนไลน์พบเพื่อนออนไลน์เหล่านี้ด้วยตนเองพบว่าสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในเด็กผู้ชาย อาจเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าในขณะที่เด็กผู้หญิงมีแนวโน้มที่จะใช้อินเทอร์เน็ตทำให้พวกเขามีเพื่อนใหม่ออนไลน์พวกเขาไม่สามารถพบคนเหล่านั้นได้ด้วยตนเองเนื่องจากข้อ จำกัด ทางวัฒนธรรมในการสื่อสารกับคนที่พวกเขาต้องการ.

พบว่ามีการใช้งานอินเทอร์เน็ตมากเกินไปเป็นอาการหลักและปัจจัยที่กำหนดการใช้งานดังกล่าวเป็นการเสพติด อีกปัจจัยที่สำคัญคือวัตถุประสงค์ในการใช้เวลาบนอินเทอร์เน็ต [28] จากการศึกษาจนถึงปัจจุบันพบว่าผู้ติดอินเทอร์เน็ตใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อการสื่อสารเป็นหลักและใช้เวลากับเว็บไซต์ดนตรีการเล่นเกมและการแชทมากขึ้น28] - [30] กิจกรรมและการปฏิบัติออนไลน์ยังพบว่าเป็นปัจจัยสำคัญในการตรวจสอบการติดอินเทอร์เน็ต22]. ในการศึกษาของเราการเล่นเกมออนไลน์การเล่นเกมการฟังเพลงการหาเพื่อนใหม่และการแชทออนไลน์พบว่ามีแนวโน้มสูงขึ้นในวัยรุ่นที่อาจติดยาเสพติด ในการศึกษาของเราวัยรุ่นที่มี PIA มีลักษณะคล้ายกับกลุ่มติดยาเสพติดในแง่ของวัตถุประสงค์การใช้อินเทอร์เน็ตของพวกเขา

การพูดคุยกับคนแปลกหน้าในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงและการพบปะกับบุคคลเหล่านี้โดยทั่วไปถือว่าเป็นพฤติกรรมทางอินเทอร์เน็ตที่มีความเสี่ยงเนื่องจากพฤติกรรมดังกล่าวจะทำให้บุคคลมีความเสี่ยงต่อการชักชวนทางเพศและ / หรือ cybervictimization31 เพื่อนเสมือนอาจซ่อนตัวตนที่แท้จริงของพวกเขาและประพฤติตนไม่สุจริตและโดยทั่วไปพวกเขาจะไม่รับผิดชอบต่อพฤติกรรมของพวกเขา มิตรภาพเสมือนจริงยังถือว่าเป็นความเสี่ยงต่อการพัฒนาสังคมที่มีสุขภาพดี [32]. การศึกษาของเราพบว่ากลุ่มที่อาจติดยาเสพติดพบปะกับคนที่พวกเขารู้จักทางอินเทอร์เน็ตบ่อยขึ้นและยังมีมิตรภาพที่มั่นคงผ่านการสนทนาออนไลน์อีกด้วย เมื่อพิจารณาถึงลักษณะเหล่านี้ดูเหมือนว่าวัยรุ่นที่มีโอกาสติดยาเสพติดมีความเสี่ยงต่อการพัฒนาทางสังคมที่ไม่แข็งแรง

ความเหงานั้นเกี่ยวข้องกับทักษะการสื่อสารรวมถึงมิตรภาพและความสัมพันธ์ในครอบครัวในวัยรุ่น วัยรุ่นที่ขาดทักษะและค่านิยมเหล่านี้พบว่าความเหงา [33] การศึกษาชิ้นหนึ่งพบว่าคนทั่วไปมองว่าอินเทอร์เน็ตเป็นเครื่องมือที่ช่วยบรรเทาความเหงา แต่มันก็เป็นเครื่องมือที่สามารถนำไปสู่การติดยาเสพติดได้ [34] การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาพบว่ามีแนวโน้มมากขึ้นในวัยรุ่นที่ใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อบรรเทาความเหงา [35] ความเหงาเป็นตัวแปรสำคัญที่ส่งผลเสียต่อความพึงพอใจในชีวิตของวัยรุ่น [36] ความพึงพอใจในชีวิตหมายถึงสถานะของความเป็นอยู่ที่แสดงออกมาจากอารมณ์เชิงบวกที่หลากหลายเช่นความสุขและกำลังใจในการทำงานรวมถึงความรู้สึกในเชิงบวกเกี่ยวกับความสัมพันธ์ในชีวิตประจำวัน [37] ในจำนวน จำกัด ของการศึกษาที่ดำเนินการในตุรกีและต่างประเทศระดับความพึงพอใจในชีวิตของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาพบว่าอยู่ในระดับต่ำ [8], [35], [37]. ในการศึกษาของเราในทางตรงกันข้ามพบว่ากลุ่มผู้ติดยาเสพติดอาจพบว่ามีความพึงพอใจในชีวิตระดับสูงและความเหงาในระดับต่ำ ยิ่งไปกว่านั้นวัยรุ่นที่ติดยาเสพติดอาจถูกพบว่าใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อการสื่อสารเป็นส่วนใหญ่เช่นการแชทออนไลน์และหาเพื่อนใหม่ การใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อการสนับสนุนทางสังคมในกลุ่มที่อาจติดยาเสพติดอาจถูกมองว่าลดระดับความเหงาลงซึ่งจะส่งผลในเชิงบวกต่อความพึงพอใจในชีวิต เมื่อพิจารณาถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างวัยรุ่นที่ติดยาเสพติดและบุคคลที่ติดยาเสพติดในแง่ของการใช้อินเทอร์เน็ตและวิธีที่พวกเขาเป็นกลุ่มเสี่ยงสำหรับการติดยาเสพติด เราอาจกล่าวได้ว่าฟังก์ชั่นในเชิงบวกเหล่านี้อาจใช้งานได้ตลอดเวลาเพื่อเร่งการเปลี่ยนจากการเสพติดไปสู่การติดยาเสพติด นอกจากนี้ยังมีการศึกษาที่ชี้ให้เห็นว่าอินเทอร์เน็ตไม่ส่งผลเสียต่อสภาพแวดล้อมทางสังคมของบุคคลและลดระดับความเหงาด้วยการเพิ่มการสนับสนุนทางสังคม38], [39]. อย่างไรก็ตามเมื่อเวลาผ่านไปความสัมพันธ์เสมือนสามารถลดความต้องการและความพยายามในการสร้างความสัมพันธ์ทางสังคมที่แท้จริง การสนับสนุนทางสังคมชั่วคราวที่ได้รับผ่านอินเทอร์เน็ตอาจไม่ดำเนินต่อไปในชีวิตจริง [40] การขาดความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งและมีคุณภาพในความสัมพันธ์ออนไลน์อาจทำให้สังคมโดดเดี่ยวn[41] ดังนั้นจึงเป็นการเหมาะสมที่จะเพิ่มการสื่อสารและทักษะทางสังคมของกลุ่มที่อาจติดยาเสพติดเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบด้านลบของอินเทอร์เน็ตที่มีต่อความสัมพันธ์ทางสังคม หากวัยรุ่นสามารถได้รับการสนับสนุนทางสังคมที่พวกเขาต้องการจากเพื่อนและครอบครัวพวกเขาไม่จำเป็นต้องสื่อสารในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงของอินเทอร์เน็ต

บุคคลที่มีลักษณะเสพติดพบว่ามีความเสี่ยงสูงในการก่อให้เกิดการบาดเจ็บ ที่สำคัญที่สุดของสาเหตุและหน้าที่ทั้งหมดของ SIB ในวัยรุ่นพบว่าเป็นการลดความตึงเครียดหรือแรงกระตุ้นและลักษณะนี้คล้ายกับอาการติดยาเสพติด [11] จากการศึกษาจนถึงปัจจุบันพบว่าการติดอินเทอร์เน็ตและการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เกี่ยวข้องกับพยาธิวิทยามีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับ SIB [11], [42] การศึกษาของเรายังพบว่า PIA และ SIB มีความเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญการค้นพบที่สนับสนุนวรรณคดี ในการทบทวนวรรณกรรมไม่มีการศึกษาอื่นที่ประเมิน SIB ในนักเรียนมัธยมปลายที่ติดอินเทอร์เน็ต การศึกษาที่ครอบคลุมการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างสาเหตุและผลกระทบระหว่าง PIA และ SIB เป็นสิ่งจำเป็น

การศึกษาที่ทำโดย Yang43 พบว่าการง่วงนอนในระหว่างวันนั้นสูงขึ้นอย่างมากในผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มากเกินไป การศึกษาหนึ่งการประเมินพฤติกรรมเสพติดที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตพบว่า 40% ของผู้เข้าร่วมนอนน้อยกว่า 4 ชั่วโมงในเวลากลางคืนเนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ตและการศึกษาอื่นพบว่าผู้ติดอินเทอร์เน็ตได้รับการนอนหลับน้อย44], [45] การศึกษาของเราพบว่าความถี่ PIA สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในวัยรุ่นที่นอนน้อยกว่า 6 ชั่วโมงทุกคืน นอกจากนี้เมื่อเวลาใช้อินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้นความชุกของการนอนหลับน้อยกว่า 6 ชั่วโมงต่อคืนเพิ่มขึ้นอย่างมาก การเข้านอนช้าเนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้นของวัยรุ่นที่มี PIA อาจเป็นสาเหตุของการลดระยะเวลาการนอนหลับ

ข้อ จำกัด หลายประการของการศึกษานี้ควรได้รับการพิจารณา สิ่งสำคัญที่สุดคือในการศึกษาแบบตัดขวางผลของเราไม่ได้ระบุอย่างชัดเจนว่าลักษณะทางจิตวิทยาในการศึกษานี้ก่อนหน้าการพัฒนาของ PIA หรือเป็นผลมาจากการใช้อินเทอร์เน็ต การศึกษาในอนาคตควรพยายามกำหนดปัจจัยทำนายโดยระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่าง PIA และลักษณะทางจิตวิทยาของวัยรุ่น ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับ PIA อาจแตกต่างกันในการศึกษาที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับกลุ่มตัวอย่าง ดังนั้นผลลัพธ์ที่ได้จากการศึกษาของเราสามารถสรุปและตีความเฉพาะวัยรุ่นที่เข้าเรียนในโรงเรียนมัธยมใน Isparta ข้อ จำกัด อีกประการหนึ่งของการศึกษาคือเครื่องชั่งน้ำหนักแบบรายงานตนเองและแบบฟอร์มการประเมินเป็นวัสดุที่ใช้ นอกจากนี้เนื่องจากต้องใช้เวลาอย่างมีนัยสำคัญในการทำให้ขนาดและแบบฟอร์มเหล่านี้วัยรุ่นบางคนอาจกรอกแบบฟอร์มด้วยความรีบร้อนและตื้น ๆ ในการศึกษาในอนาคตข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ PIA สามารถรวบรวมได้โดยใช้การสัมภาษณ์ทางคลินิกควบคู่ไปกับแบบสอบถามรวมถึงการรับข้อมูลจากแหล่งข้อมูลอื่นเช่นครูหรือครอบครัว

การใช้งานอินเทอร์เน็ตบางประเภท (เพิ่มขึ้นในการใช้งานอินเทอร์เน็ตรายสัปดาห์ไปคาเฟ่อินเทอร์เน็ตทุกวัน) อาจเป็นปัจจัยเสี่ยงสำหรับ PIA หรือในทางกลับกันประเภทการใช้งานเหล่านี้อาจมีการพัฒนาอันเป็นผลมาจากการติดยาที่เป็นไปได้ เนื่องจากกลุ่มที่ติดยาเสพติดอาจแสดงพฤติกรรมอินเทอร์เน็ตที่มีความเสี่ยงเป็นที่เชื่อกันว่าวัยรุ่นที่ติดยาเสพติดที่เป็นไปได้มีความเสี่ยงต่อการพัฒนาทางสังคมที่ไม่แข็งแรงและ cybervictimization PIA และ SIB พบว่ามีความเกี่ยวข้องอย่างมีนัยสำคัญ วัยรุ่นที่มี PIA พบว่ามีลักษณะคล้ายกับกลุ่มที่ติดยาเสพติดในแง่ของวัตถุประสงค์การใช้อินเทอร์เน็ตของพวกเขา การพัฒนาเชิงป้องกันต้องได้รับการพัฒนาสำหรับวัยรุ่นที่อาจติดยาเสพติด ครอบครัวควรรวมอยู่ในขั้นตอนการป้องกันด้วย ครอบครัวควรได้รับแจ้งเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อสุขภาพและพยาธิวิทยาและควรมีการจัดตั้งครอบครัวเพื่อควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตของวัยรุ่น การศึกษาของเราพบว่ากลุ่มที่ติดอินเทอร์เน็ตอาจมีความพึงพอใจในชีวิตระดับสูงและความเหงาในระดับต่ำ อย่างไรก็ตามคุณสมบัติของผู้ติดยาที่เป็นไปได้เหล่านี้อาจมีบทบาทที่เอื้อต่อการเปลี่ยนแปลงอย่างค่อยเป็นค่อยไปของวัยรุ่นเหล่านี้ไปสู่การเสพติดอินเทอร์เน็ต แม้ว่าสถานการณ์นี้อาจดูเหมือนเป็นบวกในระยะสั้น แต่ก็สามารถเร่งการส่งผ่านของวัยรุ่นจากการติดยาเสพติดที่เป็นไปได้ที่จะติดยาเสพติด มีงานวิจัยไม่เพียงพอจนถึงปัจจุบันเกี่ยวกับผลกระทบระยะยาวของ PIA ต่อระดับความพึงพอใจในชีวิตและความเหงา ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการศึกษาเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ระยะยาวระหว่างปัจจัยเหล่านี้กับ PIA

2 หลิน SSJ, Tsai CC การแสวงหาความรู้สึกและการพึ่งพาอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นมัธยมไต้หวัน คำนวณมนุษย์ Behav 2002; 18: 411-426

3 Hall AS, Parsons J. การติดอินเทอร์เน็ต: กรณีศึกษานักศึกษาวิทยาลัยโดยใช้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการบำบัดพฤติกรรมทางปัญญา J Ment Health Counsel 2001; 23: 312-327

4 Batıgün AD, Kılıç N. ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตการสนับสนุนทางสังคมอาการทางจิตใจและตัวแปรทางสังคมและประชากร เติร์กเจ Psychol 2011; 26: 11-13

5 Griffiths M. การติดพฤติกรรม มีปัญหาสำหรับทุกคนหรือไม่ การให้คำปรึกษาแก่พนักงานวันนี้ 1996; 8: 19-25

6 Morahan-Martin J, Schumacher P. อุบัติการณ์และสหสัมพันธ์ของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในหมู่นักศึกษา คำนวณมนุษย์ Behav 2000; 16: 13-29

7 Subrahmanyam K, Lin G. วัยรุ่นในเน็ต: การใช้อินเทอร์เน็ตและความเป็นอยู่ที่ดี วัยรุ่น 2007; 42: 659-677

8 Durak ES, Durak M. บทบาทผู้ไกล่เกลี่ยในเรื่องความพึงพอใจในชีวิตและการเห็นคุณค่าในตนเองระหว่างองค์ประกอบทางอารมณ์ของความผาสุกทางใจและอาการทางปัญญาของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา การวิจัยดัชนีชี้วัดทางสังคม 2011; 103: 23-32

9 Whitty MT, McLaughlin D. การพักผ่อนหย่อนใจออนไลน์: ความสัมพันธ์ระหว่างความเหงา, การรับรู้ความสามารถของอินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อความบันเทิง คำนวณมนุษย์ Behav 2007; 23: 1435-1446

10 Demirel S, Canat S. การศึกษาเกี่ยวกับพฤติกรรมการทำร้ายตนเองที่สถาบันการศึกษาห้าแห่งในอังการา J Crisis 2003; 12: 1-9

11 Lam LT, Peng Z, Mai J, Jing J ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและพฤติกรรมทำร้ายตนเองในหมู่วัยรุ่น ได้รับบาดเจ็บก่อนหน้า 2009; 15: 403-408

12 Choi K, Son H, Park M, และคณะ อินเทอร์เน็ตมากเกินไปและง่วงนอนตอนกลางวันมากเกินไปในวัยรุ่น จิตเวชศาสตร์ Clin Neurosci 2009; 63: 455-462

13 Nichols LA, Nicki RM การพัฒนามาตรวัดการติดอินเทอร์เน็ตในรูปแบบไซโครเมทริกส์: ขั้นตอนเบื้องต้น. Psychol Addict Behav 2004; 18: 381-384

14 Canan F, Ataoğlu A, Nichols LA, และคณะ การประเมินคุณสมบัติทางไซโครเมทของมาตรการติดอินเทอร์เน็ตในตัวอย่างของนักเรียนมัธยมตุรกี. Cyberpsychol Behav Soc Netw 2010; 13: 317-329

15 Diener E, Emmons RA, Larsen RJ, Griffin S. ความพึงพอใจกับระดับชีวิต J Pers ประเมิน 1991; 49: 71-75

16 Köker S. การเปรียบเทียบระดับความพึงพอใจในชีวิตของวัยรุ่นที่มีปัญหาและวัยรุ่นปกติ (วิทยานิพนธ์ของอาจารย์ที่ไม่ได้ตีพิมพ์) อังการา: ภาควิชาจิตวิทยาการบริการการศึกษามหาวิทยาลัยอังการา; 1991

17 Russel D, Peplau LA, Cutrona CE มาตราส่วนความเหงา UCLA ที่ได้รับการแก้ไข: หลักฐานความถูกต้องที่เกิดขึ้นพร้อมกันและเลือกปฏิบัติ J Pers Soc Psychol 1980; 39: 472-480

18 Eskin M. ความเหงาวัยรุ่นวิธีการเผชิญปัญหาและความสัมพันธ์ของความเหงาต่อพฤติกรรมการฆ่าตัวตาย J Clin Psychiatry 2001; 4: 5-11

19 Kim K, Ryu E, Chon MY, และคณะ การติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นเกาหลีและความสัมพันธ์กับภาวะซึมเศร้าและความคิดฆ่าตัวตาย: การสำรวจแบบสอบถาม Int J Nurs Stud 2006; 43: 185-192

20 Whang LS, Lee S, Chang G. โปรไฟล์ทางจิตวิทยาของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มากเกินไป: การวิเคราะห์พฤติกรรมการสุ่มตัวอย่างเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ต ไซเบอร์ Psychol Behav 2003; 6: 143-150

21 BalcıŞ, Gülnar B. โปรไฟล์ของนักศึกษามหาวิทยาลัยที่เป็นผู้ติดอินเทอร์เน็ตและติดอินเทอร์เน็ตในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัย J Selçuk Communication 2009; 6: 5-22

22 Canbaz S, Sunter AT, Peksen Y, Canbaz M. ความชุกของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในตัวอย่างของวัยรุ่นตุรกีโรงเรียน อิหร่าน J สาธารณสุข 2009; 38: 64-71

23 Jang KS, Hwang SY, Choi JY การติดอินเทอร์เน็ตและอาการทางจิตเวชในวัยรุ่นเกาหลี J Sch Health 2008; 78: 165-171

24 Ozcınar Z. ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและการสื่อสารปัญหาการศึกษาและทางกายภาพของวัยรุ่นในไซปรัสเหนือ ที่ปรึกษาแนะแนว J ของออสเตรเลีย 2011; 2: 22-32

25 Kormas G, Critselis E, Janikian M, Kafetsiz D, Tsitsika A. ปัจจัยเสี่ยงและลักษณะทางจิตสังคมของการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาและมีปัญหาในหมู่วัยรุ่น: การศึกษาแบบภาคตัดขวาง BMC สาธารณสุข 2011; 11: 595

26 Weiser EB ความแตกต่างระหว่างเพศในรูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตและการตั้งค่าแอปพลิเคชันอินเทอร์เน็ต: การเปรียบเทียบสองตัวอย่าง ไซเบอร์สปิลล Behav 2000; 3: 167-178

27 Doğan H, Işıklar A, Eroğlu SE การสังเกตการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาของวัยรุ่นตามตัวแปรบางตัว J Kazım Karabekir คณะการศึกษา 2008; 18: 106-124

28 Günüç S, Kayri M. โปรไฟล์ของการพึ่งพาอินเทอร์เน็ตในตุรกีและการพัฒนาระดับการติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ วารสารการศึกษามหาวิทยาลัย Hacettepe 2010; 39: 220-232

29 Kheirkhah F, Juibary AG, Gouran A. การเสพติดอินเทอร์เน็ต, ความชุกและลักษณะทางระบาดวิทยาในจังหวัด Mazandaran, อิหร่านตอนเหนือ วงเดือนแดงของอิหร่าน Med J 2010; 12: 133-137

30 Tahiroğlu AY, Celik GG, Fettahoğlu C และคณะ การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในตัวอย่างจิตเวชเปรียบเทียบกับชุมชนตัวอย่าง Turk Neuropsychiatric Society 2010; 47: 241-246

31 Mitchell KJ, Finkelhor D, Wolak J. การตกเป็นเหยื่อของเยาวชนทางอินเทอร์เน็ต การบาดเจ็บจากการกระทำผิดของ J Aggression 2003; 8: 1-39

32 Tahiroğlu AY, Celik GG, Uzel M, Ozcan N, Avcı A. มีการใช้อินเทอร์เน็ตในหมู่วัยรุ่นตุรกี ไซเบอร์สปิลล Behav 2008; 11: 537-543

33 Gağır G, Gürgan U. ความสัมพันธ์ระหว่างระดับการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาของนักเรียนระดับมัธยมปลายและนักศึกษามหาวิทยาลัยกับระดับการรับรู้สุขภาพและความเหงา มหาวิทยาลัย Balikesir วารสารสถาบันสังคมศาสตร์ 2010; 13: 75-85

34 Roshoe B, Skomski GG ความเหงาในหมู่วัยรุ่นตอนปลาย J Adolesc 1989; 24: 947-955

35 Cao H, Sun Y, Wan Y, Hao J, Tao F. การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในวัยรุ่นจีนและความสัมพันธ์กับอาการทางจิตและความพึงพอใจในชีวิต BMC สาธารณสุข 2011; 11: 802

36 KapkıranŞ, Yağcı U. ความเดียวดายและความพึงพอใจในชีวิตของวัยรุ่น: ผู้ไกล่เกลี่ยและผู้ดูแลในการเล่นดนตรีและเข้าร่วมวง ประถมศึกษาออนไลน์ 2012; 11: 738-747

37 Serin NB การตรวจสอบตัวแปรทำนายการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา TOJET 2011; 10: 54-62

38 Franzen A. อินเทอร์เน็ตทำให้เราเหงาไหม? รีวิวสังคมวิทยายุโรป 2000; 16: 427-438

39 ชอว์ LH, Gant LM ในการป้องกันอินเทอร์เน็ต: ความสัมพันธ์ระหว่างการสื่อสารทางอินเทอร์เน็ตกับภาวะซึมเศร้าความเหงาความนับถือตนเองและการรับรู้การสนับสนุนทางสังคม ไซเบอร์สปิลล Behav 2002; 5: 157-171

40 Esen BK, Gündoğdu M. ความสัมพันธ์ระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตความกดดันจากเพื่อนและการรับรู้การสนับสนุนทางสังคมในหมู่วัยรุ่น Int J Educ Res 2010; 2: 29-36

41 Erdoğan Y. การสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตทัศนคติของอินเทอร์เน็ตและความเหงาของวัยรุ่นตุรกี Cyberpsychology วารสารวิจัยจิตสังคมบนไซเบอร์สเปซ 2008; 2: 11-20

42 Fischer G, Brunner R, Parzer P, และคณะ ภาวะซึมเศร้าทำร้ายตนเองโดยเจตนาและพฤติกรรมการฆ่าตัวตายในวัยรุ่นที่มีส่วนร่วมในการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีความเสี่ยงและพยาธิวิทยา Praxis Der Kinderpsychologie และ Kinderpsychiatrie 2012; 61: 16-31

43 Yang CK ลักษณะทางสังคมวิทยาของวัยรุ่นที่ใช้คอมพิวเตอร์เกินความจำเป็น Acta Psychiatr Scand 2001; 104: 217-222

44 Brenner V. จิตวิทยาการใช้คอมพิวเตอร์: XLVII พารามิเตอร์ของการใช้อินเทอร์เน็ตการละเมิดและการติดยาเสพติด: การสำรวจ 90 วันแรกของการใช้อินเทอร์เน็ต รายงานทางจิตวิทยา 1997; 80: 879-882

45. Nalwa K, อานันท์ AP. การติดอินเทอร์เน็ตในนักเรียน: สาเหตุของความกังวล ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม 2003; 6: 653-656