Cyberpsychol Behav Soc Netw 2014 Dec 1; 17 (12): 749 – 754
PMCID: PMC4267705
Orsolya Király, แมสซาชูเซต
1 ,,2 Mark D. Griffiths, PhD,3 RóbertUrbán, PhD,1 Judit Farkas, แมสซาชูเซต1 ,,4 GyöngyiKökönyei, PhD,1 Zsuzsanna Elekes, DSc5 Domokos Tamás, แมสซาชูเซต6 และ Zsolt Demetrovicsปริญญาเอก1
บทความนี้ได้รับ อ้างถึงโดย บทความอื่น ๆ ใน PMC
นามธรรม
มีการถกเถียงกันอย่างต่อเนื่องในวรรณคดีว่าการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) และการเล่นเกมออนไลน์ที่มีปัญหา (POG) เป็นสองหน่วยงานที่มีแนวคิดและ nosological แตกต่างกันหรือไม่ การศึกษาปัจจุบันก่อให้เกิดคำถามนี้โดยการตรวจสอบความสัมพันธ์และการทับซ้อนระหว่าง PIU และ POG ในแง่ของเพศความสำเร็จของโรงเรียนเวลาที่ใช้อินเทอร์เน็ตและ / หรือการเล่นเกมออนไลน์ความเป็นอยู่ที่ดีทางจิตวิทยาและกิจกรรมออนไลน์ที่ต้องการ แบบสอบถามที่ประเมินตัวแปรเหล่านี้ได้รับการจัดการกับตัวอย่างที่เป็นตัวแทนระดับประเทศของนักเล่นเกมวัยรุ่น (N= 2,073; Mอายุ= 16.4 ปี SD= 0.87; 68.4% ชาย) ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นกิจกรรมที่พบบ่อยในหมู่วัยรุ่นในขณะที่เกมออนไลน์มีส่วนร่วมในกลุ่มที่เล็กกว่ามาก ในทำนองเดียวกันวัยรุ่นมากขึ้นตรงตามเกณฑ์สำหรับ PIU มากกว่า POG และวัยรุ่นกลุ่มเล็ก ๆ แสดงอาการของพฤติกรรมทั้งสองปัญหา ความแตกต่างที่โดดเด่นที่สุดระหว่างพฤติกรรมของปัญหาทั้งสองคือในแง่ของเพศ POG มีความสัมพันธ์กับเพศชายมากกว่า การเห็นคุณค่าในตนเองมีขนาดผลกระทบต่ำทั้งสองพฤติกรรมในขณะที่อาการซึมเศร้ามีความสัมพันธ์กับทั้ง PIU และ POG ซึ่งส่งผลต่อ PIU มากกว่า ในแง่ของกิจกรรมออนไลน์ที่ต้องการ PIU มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเกมออนไลน์การสนทนาออนไลน์และเครือข่ายสังคมออนไลน์ในขณะที่ POG เกี่ยวข้องกับเกมออนไลน์เท่านั้น จากการค้นพบของเราพบว่า POG ดูเหมือนจะมีพฤติกรรมที่แตกต่างจากแนวคิดของ PIU ดังนั้นข้อมูลจึงสนับสนุนแนวคิดที่ว่าความผิดปกติในการติดอินเทอร์เน็ตและความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตเป็นสิ่งที่แยกกัน
บทนำ
ปรากฏการณ์ของการเสพติดอินเทอร์เน็ต (IA) ได้รับการอธิบายเป็นครั้งแรกในเอกสารจำนวนมากโดยทั้งหนุ่มสาว1,2 และ Griffiths3,4 หัวข้อได้รับความสนใจทั่วไปมากขึ้นในทันทีและกลายเป็นพื้นที่ที่มีการวิจัยสูงซึ่งมีการศึกษาขนาดใหญ่ประมาณ 70 ด้วยขนาดตัวอย่างของผู้เข้าร่วม 1,000 มากกว่า5 แม้จะมีการใช้คำว่า“ การติดอินเทอร์เน็ตอย่างต่อเนื่อง” นักวิจัยได้ชี้ให้เห็นถึงลักษณะที่หลากหลายของกิจกรรมที่สามารถมีส่วนร่วมในอินเทอร์เน็ตและมักจะสันนิษฐานว่ากิจกรรมออนไลน์ที่แตกต่างกันทำให้ IA แตกต่างกัน6 8-
แอปพลิเคชันออนไลน์แตกต่างกันมากขึ้นอยู่กับบทบาทที่อินเทอร์เน็ตเล่น ยกตัวอย่างเช่นมันเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าในกรณีของกิจกรรมต่าง ๆ เช่นการพนันออนไลน์และการช้อปปิ้งอินเทอร์เน็ตเป็นอีกช่องทางหนึ่งที่สามารถใช้กิจกรรมออฟไลน์แบบดั้งเดิม9,10 อย่างไรก็ตามอินเทอร์เน็ตเป็นองค์ประกอบสำคัญในกิจกรรมออนไลน์อื่น ๆ เช่นการสืบค้นข้อมูล (เช่น "Googling") การโต้ตอบในห้องสนทนาออนไลน์และเครือข่ายสังคมออนไลน์9,11 กล่าวโดยย่อกิจกรรมหลังสุดเหล่านี้สามารถออนไลน์ได้
อย่างไรก็ตามยังมีบางกิจกรรมที่อินเทอร์เน็ตนำมิติใหม่มาสู่กิจกรรมออฟไลน์ กิจกรรมหนึ่งอย่างเช่นการเล่นวิดีโอเกม ในขณะที่วิดีโอเกม (และวิดีโอเกมแบบผู้เล่นหลายคน) มีอยู่นานก่อนที่อินเทอร์เน็ตจะถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางการเชื่อมต่อออนไลน์ขนาดใหญ่ก็เปิดพรมแดนใหม่และประสบการณ์ในการเล่นเกมโดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของเกมออนไลน์ MMORPG MMOGs ปัจจุบันสามารถโฮสต์ผู้เล่นหลายพันคนพร้อมกันในพื้นที่เสมือนเดียวกันและพวกเขาเปลี่ยนคุณภาพประสบการณ์และพลวัตของการเล่นเกมโดยสิ้นเชิง12,13 นี่อาจเป็นเหตุผลหนึ่งว่าทำไมการเล่นเกมออนไลน์ที่มีปัญหาหรือการติดเกมออนไลน์กลายเป็นประเด็นการวิจัยที่แตกต่าง ข้อเท็จจริงที่ว่าคู่มือการวินิจฉัยและสถิติที่เสนอของหมวดหมู่ความผิดปกติทางจิตรุ่นที่ห้า (DSM-5) ของความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตถูกแทนที่ด้วยความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตในที่สุด14 16- ยังแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของปรากฏการณ์นี้โดยเฉพาะ
แม้จะมีการศึกษาเพิ่มขึ้นในพื้นที่เหล่านี้ แต่ก็ไม่ค่อยมีใครรู้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) กับการเล่นเกมออนไลน์ที่มีปัญหา (POG) นอกเหนือจากการพิจารณาเชิงทฤษฎีแล้วมันยังมีความสำคัญทั้งในทางปฏิบัติและในทางปฏิบัติเพื่อตรวจสอบว่ามีความต้องการความแตกต่างระหว่างปรากฏการณ์ทั้งสองนี้หรือไม่ ในระยะสั้น PIU และ POG เป็นหน่วยงานสองแนวคิดและ nosological ที่แตกต่างกันซึ่งเกี่ยวข้องกับประชากรที่แตกต่างกันและมีคุณสมบัติแตกต่างกันหรือไม่ เป็นรูปธรรมมากขึ้นลักษณะของบุคคลที่ได้รับผลกระทบจาก PIU และ POG คล้ายกันหรือแตกต่างกันหรือไม่? ปัจจัยที่สนับสนุนมีความเหมือนหรือต่างกันหรือไม่?
การวิจัยก่อนหน้านี้ชี้ให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างประชากรที่ได้รับผลกระทบจากปรากฏการณ์ทั้งสอง ตัวอย่างเช่นในขณะที่กลุ่มประชากรขนาดใหญ่อาจได้รับผลกระทบจาก PIU1 POG ดูเหมือนจะส่งผลกระทบต่อประชากรชายส่วนใหญ่ที่อายุน้อยกว่า17,18 อย่างไรก็ตามการขาดระเบียบวิธีการที่สำคัญของการศึกษาส่วนใหญ่เหล่านี้คือพวกเขาตรวจสอบ PIU และ POG แยกกัน ดังนั้นจุดประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้คือการตรวจสอบความสัมพันธ์และการทับซ้อนระหว่าง PIU และ POG ในแง่ของเพศความสำเร็จของโรงเรียนเวลาที่ใช้อินเทอร์เน็ตและ / หรือการเล่นเกมออนไลน์ความเป็นอยู่ที่ดีทางจิตวิทยาและกิจกรรมออนไลน์ที่ต้องการ ตัวอย่างวัยรุ่นที่เป็นตัวแทนระดับประเทศ
วิธีการ
ตัวอย่างและขั้นตอน
รวบรวมข้อมูลในเดือนมีนาคม 2011 ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการระหว่างประเทศที่เรียกว่าโครงการสำรวจโรงเรียนในยุโรปด้านแอลกอฮอล์และยาเสพติดอื่น ๆ (ESPAD)19 โครงการนี้เกิดขึ้นทุก ๆ สิบปี 4 ตั้งแต่ 1995 และประเมินพฤติกรรมการสูบบุหรี่และแอลกอฮอล์และการใช้ยาเสพติดของวัยรุ่นอายุ 16 ปีในประเทศที่เข้าร่วมจำนวนมากขึ้น นอกเหนือจากคำถามบังคับใน 2011 แล้วฮังการียังเพิ่มอีกสองส่วนโดยย่อเพื่อประเมิน PIU และ POG
เพื่อให้ได้ตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของวัยรุ่นอายุ 16 ปีในประชากรฮังการีวิธีการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นที่เหมือนกันในระดับสากลถูกนำมาใช้ขึ้นอยู่กับภูมิภาค (กลาง / ตะวันตก / ฮังการีตะวันออก) เกรด (8 – 10) และประเภทชั้นเรียน ชั้นมัธยมศึกษา, ปวช. และปวช.) หน่วยการสุ่มตัวอย่างเป็นชั้นเรียนและมีการจัดการแบบสอบถามให้กับนักเรียนทุกคนที่อยู่ในโรงเรียน ณ เวลาที่รวบรวมข้อมูล ข้อมูลที่จำเป็นต้องมีการให้น้ำหนักเนื่องจากการไม่ตอบสนองที่เบ้เป็นผลมาจากอัตราการปฏิเสธ 15% เพื่อให้สอดคล้องกับองค์ประกอบของผู้เข้าร่วมกับกรอบการสุ่มตัวอย่างข้อมูลถูกถ่วงน้ำหนักโดยชั้นด้วยวิธีการถ่วงน้ำหนักเมทริกซ์ที่แนะนำโดยระบบสารสนเทศการศึกษาแห่งชาติ (KIR-STAT) (Elekes Z, 2012 ข้อมูลที่ไม่ได้เผยแพร่)
คำถามที่เกี่ยวข้องกับ PIU และ POG จะดำเนินการเฉพาะตัวอย่างที่เป็นตัวแทนระดับประเทศของนักเรียนระดับประถม 9th – 10th ในโรงเรียนอาชีวศึกษาทั่วไปและมัธยมปลาย (N= 5,045) หลังจากลบกรณีที่คำตอบของคำถาม PIU และ POG หายไปอย่างสมบูรณ์ตัวอย่างสุดท้ายประกอบด้วยวัยรุ่น 4,875
มาตรการ
ข้อมูลทางสังคมขั้นพื้นฐาน (เช่นเพศและอายุ) พร้อมกับผลการเรียน (เกรดเฉลี่ย) และข้อมูลเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตและการเล่นเกมออนไลน์ถูกรวบรวม คำตอบเกี่ยวกับเวลาที่ใช้อินเทอร์เน็ตและเวลาที่ใช้ในการเล่นเกมออนไลน์ในแต่ละวันโดยมีคำถามแบบตัวเลือกเดียว (<1 ชั่วโมง 1–2 ชั่วโมง 3–4 ชั่วโมง 5–6 ชั่วโมง 7–8 ชั่วโมง> 8 ชั่วโมง). เพื่อให้ผลลัพธ์ชัดเจนขึ้นจำนวนหมวดหมู่จึงลดลงในระหว่างการวิเคราะห์โดยการรวมสองหมวดหมู่จากขอบตามลำดับ นอกจากนี้ยังมีการบันทึกกิจกรรมทางอินเทอร์เน็ตที่ใช้บ่อยที่สุดสามกิจกรรมด้วย นักเรียนสามารถเลือกจากหกตัวเลือก (เช่นค้นหาข้อมูลออนไลน์เล่นเกมออนไลน์สนทนาออนไลน์ใช้เว็บไซต์เครือข่ายสังคมส่งอีเมลและดาวน์โหลด) และสามารถระบุกิจกรรมออนไลน์เพิ่มเติมได้ถึงสองกิจกรรม
PIU ได้รับการประเมินโดยใช้แบบสอบถาม 6 รุ่นรายการของแบบสอบถามการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIUQ-6) (Király et al. 2014 ต้นฉบับที่ไม่ได้เผยแพร่) ระดับเดิมมีรายการ 18 และสามระดับย่อย: ความหลงไหลการละเลยและความผิดปกติในการควบคุม20 เวอร์ชันที่สั้นกว่าจะรักษาโครงสร้างสามปัจจัยดั้งเดิมที่วัดได้จากสองรายการตามลำดับ มาตราส่วน Likert 5 จุด (จาก“ ไม่เคย” ถึง“ เสมอ / เกือบตลอดเวลา”) ถูกนำมาใช้เพื่อประเมินว่างบที่กำหนดนั้นมีลักษณะเป็นอย่างไรผู้ตอบแบบสอบถาม ช่วงคะแนนจาก 6 ถึง 30 โดยมีคะแนนสูงกว่าแสดง PIU เพิ่มเติม แนะนำให้มีการตัดคะแนน 15 เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและไม่เป็นปัญหา เครื่องมือทั้งสองมีคุณสมบัติทางจิตวิทยาที่ดี20 21- ความสอดคล้องภายในของ 6-item PIUQ คือ 0.77 สำหรับตัวอย่างปัจจุบัน
POG วัดโดยใช้แบบสอบถามแบบสั้นปัญหาแบบเกมออนไลน์ของปัญหา 12 (POGQ-SF)22 เครื่องมือนี้มาจาก 18-item POGQ ซึ่งเป็นเครื่องชั่งที่มีคุณสมบัติทางไซโครเมทที่ดีขึ้นอยู่กับเนื้อหาเชิงทฤษฎีและเชิงประจักษ์23 ทั้งสองรุ่นวัดหกมิติพื้นฐานของการเล่นเกมที่มีปัญหา (เช่นการลุ่มหลง, การใช้มากเกินไป, การแช่, การแยกทางสังคม, ความขัดแย้งระหว่างบุคคลและการถอน) โดยใช้ระดับ 5-point Likert ช่วงคะแนนจาก 12 ถึง 60 โดยมีคะแนนสูงกว่าแสดง POG เพิ่มเติม แนะนำให้ตัดคะแนนของ 32 เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างผู้เล่นเกมออนไลน์ที่มีปัญหาและไม่มีปัญหา ความสอดคล้องภายในของรายการ 12 POGQ คือ 0.93 สำหรับตัวอย่างปัจจุบัน
ลักษณะทางจิตวิทยาเช่นอารมณ์ซึมเศร้า (รูปแบบสั้น [6-item] ศูนย์กลางการศึกษาทางระบาดวิทยาระดับอาการซึมเศร้า [CES-D]24) และความนับถือตนเอง (มาตราส่วนการเห็นคุณค่าในตนเองของโรเซนเบิร์ก [RSES]25) ได้รับการประเมินยัง Short-form CES-D เป็นเครื่องชั่งที่ออกแบบมาเพื่อประเมินระดับอาการซึมเศร้าโดยใช้มาตราส่วน Likert 4-point Likert (จาก“ แทบจะไม่เคยหรือไม่เคยเลย” จนถึง“ เกือบตลอดเวลา”) ช่วงคะแนนจาก 4 ถึง 24 โดยมีคะแนนสูงกว่าแสดงระดับอารมณ์ซึมเศร้าที่สูงขึ้น ความสอดคล้องภายในคือ 0.82 สำหรับตัวอย่างปัจจุบัน RSES ประเมินความรู้สึกของคุณค่าในตนเองและการยอมรับตนเองดังนั้นจึงวัดความนับถือตนเองในระดับโลก มันมีรายการ 10 (ห้ารายการที่กลับรายการ) และใช้มาตราส่วน Likert จุด 4 (จาก“ เห็นด้วยอย่างยิ่ง” ถึง“ ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง”) ช่วงคะแนนจาก 10 ถึง 40 โดยมีคะแนนสูงกว่าแสดงถึงความนับถือตนเองที่สูงขึ้น ความสอดคล้องภายในคือ 0.86 สำหรับตัวอย่างปัจจุบัน
การวิเคราะห์ทางสถิติ
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาดำเนินการด้วย IBM SPSS Statistics สำหรับ Windows, v20.026 เพื่อทดสอบความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตรายวันโดยเฉลี่ยกับการเล่นเกมออนไลน์รายวันโดยเฉลี่ย (วัดเป็นตัวแปรเด็ดขาด) รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่าง PIU และ POG นั้นจึงสร้างตารางฉุกเฉินขึ้นสองตาราง เพื่อที่จะตรวจสอบทั้งสองหน่วยงาน nosological เสนอโดยวรรณคดีจิตวิทยาล่าสุด (เช่น PIU และ POG) สมาคมของ PIU และ POG ถูกเปรียบเทียบกับตัวแปรทำนายที่เกี่ยวข้องโดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยหลายตัวแปรหลายตัวแปรในการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) ใน MPLUS v6.027 หลายตัวแปรการถดถอยแบบจำลองสามารถประมาณความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรผลลัพธ์มากกว่าหนึ่งตัวแปรและตัวแปรทำนายมากกว่าหนึ่งตัวแปร นอกจากนี้ในการวิเคราะห์ประเภทนี้ค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยทั้งหมดถูกประเมินโดยการควบคุมตัวแปรตัวทำนายอื่น ๆ ทั้งหมดในตัวแบบ เนื่องจากการเบี่ยงเบนจากการแจกแจงแบบปกติจึงใช้การประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดด้วยการประมาณข้อผิดพลาดมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพ การวิเคราะห์ทั้งหมดดำเนินการกับตัวอย่างน้ำหนัก ข้อมูลที่ขาดหายไปใน Mplus ได้รับการรักษาด้วยวิธีความน่าจะเป็นข้อมูลสูงสุดแบบเต็ม27
ผลสอบ
สถิติเชิงพรรณนา
อายุเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง (N= 4,875) คือ 16.4 ปี (SD= 0.87) และ 50% เป็นเพศชาย มีนักเรียนเพียงหกคน (0.1%) ที่รายงานว่าไม่ได้ใช้อินเทอร์เน็ตเลยในเดือนก่อนหน้าการรวบรวมข้อมูล นักเรียนส่วนใหญ่ที่ใช้อินเทอร์เน็ตสามารถจัดกลุ่มเป็นหนึ่งในสามกลุ่ม: (a) คนที่ไม่เคยเล่นเกมออนไลน์ (n= 709, 14.5%), (b) ผู้ที่เล่นในช่วงเดือนก่อนหน้าการรวบรวมข้อมูล (n= 2,073, 42.5%) และ (c) ผู้ที่เคยเล่นเกมออนไลน์ แต่ไม่ใช่ในช่วงเดือนก่อนหน้าการรวบรวมข้อมูล (n= 1,799, 36.9%) การวิเคราะห์ทั้งหมดดำเนินการในตัวอย่างย่อยที่สองซึ่งประกอบด้วยนักเล่นเกมปัจจุบันเพื่อให้สามารถทำการเปรียบเทียบระหว่าง PIU และ POG อายุเฉลี่ยของตัวอย่างผู้เล่นเกมปัจจุบันเหมือนกันกับตัวอย่างทั้งหมด อย่างไรก็ตามการกระจายเพศแตกต่างกัน: สองในสาม (69.1%) ของผู้เล่นเกมปัจจุบันเป็นเพศชายเมื่อเทียบกับครึ่งหนึ่ง (50.4%) ของกลุ่มตัวอย่างทั้งหมด
เวลาที่ใช้กับอินเทอร์เน็ตและเล่นเกมออนไลน์
เพื่อที่จะหาความสัมพันธ์ระหว่างการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉลี่ยต่อวันกับการเล่นเกมออนไลน์รายวันโดยเฉลี่ยตารางสร้างเหตุฉุกเฉิน (ดู 1 ตาราง) ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าในขณะที่การใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉลี่ยต่อวันมีการกระจายอย่างเท่าเทียมกันระหว่างสามประเภทเวลาเกมออนไลน์ลดลงอย่างมากเมื่อหมวดหมู่เวลาเพิ่มขึ้น ตารางยังแสดงให้เห็นว่าในขณะที่เกมออนไลน์นั้นมีการใช้งานอินเทอร์เน็ตจำนวนมาก แต่สิ่งที่ตรงกันข้ามก็จริงน้อยกว่า กล่าวคือผู้ที่ใช้เวลาส่วนใหญ่ในการใช้อินเทอร์เน็ตไม่จำเป็นต้องใช้เวลามากมายในการเล่นเกมออนไลน์
ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและนักเล่นเกมออนไลน์ที่มีปัญหา
หากต้องการทราบขนาดของ PIU และ POG และการซ้อนทับกันระหว่างตารางทั้งสองนั้นตารางสร้างเหตุฉุกเฉินอื่นถูกสร้างขึ้นประกอบด้วยกลุ่มที่แตกต่างกันสี่กลุ่ม: (a) ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาหรือผู้เล่นเกมออนไลน์ที่มีปัญหา (80.2%), (b) ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา ไม่ใช่เกมออนไลน์ที่มีปัญหา (8.8%), (c) เกมออนไลน์ที่มีปัญหา แต่ไม่ใช่ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (4.3%) และ (d) ทั้งผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและเกมออนไลน์ที่มีปัญหา (6.7%) (ดู 2 ตาราง).
หลายตัวแปรหลายถดถอย
นำเสนอเมทริกซ์สหสัมพันธ์ของตัวแปรศึกษา 3 ตาราง. เพื่อเปรียบเทียบการเชื่อมโยงของ PIU และ POG กับตัวแปรตัวทำนายที่เกี่ยวข้องได้ดำเนินการถดถอยหลายตัวแปรหลายตัวแปร (ดู มะเดื่อ. 1) ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงการเชื่อมโยงที่แตกต่างกันของตัวแปรทำนายบางอย่างกับตัวแปรผลลัพธ์ทั้งสอง การเป็นเพศชายมีความสัมพันธ์กับพฤติกรรมทั้งปัญหา อย่างไรก็ตามความสัมพันธ์นั้นแข็งแกร่งสำหรับ POG (β = −0.29 p<0.001) มากกว่าสำหรับ PIU (β = −0.07, p<0.01) การใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่า 5 ชั่วโมงต่อวันโดยเฉลี่ยมีความสัมพันธ์กับ PIU มากขึ้น (β = 0.20, p<0.001) กว่า POG (β = 0.07, p<0.01) ในขณะที่การเล่นเกมออนไลน์มากกว่า 5 ชั่วโมงในแต่ละวันมีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับ POG มากขึ้น (β = 0.20, p<0.001) กว่า PIU (β = 0.07, p<0.01) ความภาคภูมิใจในตนเองมีผลต่อมาตรฐานที่ต่ำมากต่อทั้งสองหน่วยงาน (β = −0.08, p<0.01 สำหรับ PIU; β = −0.09, p<0.01 สำหรับ POG) ในขณะที่อาการซึมเศร้าแสดงความสัมพันธ์กับ PIU มากขึ้นเล็กน้อย (β = 0.29, p<0.001 เทียบกับβ = 0.22, p<0.001) นอกจากนี้ผลการดำเนินงานของโรงเรียนที่วัดโดยเกรดเฉลี่ยมีผลเชิงบวกที่ต่ำมากต่อพฤติกรรมออนไลน์ทั้งสองปัญหา (β = 0.05, p<0.05 สำหรับ PIU; β = 0.07, p<0.01 สำหรับ POG) เกี่ยวกับกิจกรรมทางอินเทอร์เน็ตหกรายการที่เสนอให้จัดอันดับให้เป็นหนึ่งในกิจกรรมออนไลน์ที่ชื่นชอบสามกิจกรรม (เช่นการค้นหาข้อมูลการเล่นเกมออนไลน์การแชทการใช้เว็บไซต์โซเชียลเน็ตเวิร์กการส่งอีเมลและการดาวน์โหลด) การเล่นเท่านั้น เกมออนไลน์เกี่ยวข้องกับ POG เป็นอย่างมาก (β = 0.20, p<0.001) ในขณะที่เล่นเกมออนไลน์การแชทออนไลน์และโซเชียลเน็ตเวิร์กล้วนเชื่อมโยงกับ PIU แม้ว่าขนาดเอฟเฟกต์จะน้อยมากก็ตาม (β = 0.09, p β= 0.06, p<0.01; และ β= 0.05, p<0.05 ตามลำดับ)
การสนทนา
การศึกษาในปัจจุบันมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่าง PIU และ POG ในกลุ่มตัวอย่างวัยรุ่นที่เป็นตัวแทนระดับประเทศ ผลการวิจัยชี้ให้เห็นว่าในขณะที่การใช้อินเทอร์เน็ตเป็นกิจกรรมทั่วไปในหมู่วัยรุ่น แต่การเล่นเกมออนไลน์ก็มีส่วนร่วมในกลุ่มเล็ก ๆ ยิ่งไปกว่านั้นการเล่นเกมแบบ "ฮาร์ดคอร์" (กล่าวคือผู้ที่เล่นเกมออนไลน์> 7 ชั่วโมงต่อวัน) นั้นหายากกว่าการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเวลานานมาก (เช่นการใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเวลา> 7 ชั่วโมงต่อวัน) จากผลการวิจัยเหล่านี้จึงไม่น่าแปลกใจที่มีวัยรุ่นเข้าเกณฑ์ PIU มากกว่า POG ในขณะที่วัยรุ่นกลุ่มเล็ก ๆ แสดงอาการของพฤติกรรมที่เป็นปัญหาทั้งสองอย่าง ผลลัพธ์เหล่านี้สอดคล้องกับวรรณกรรมที่แนะนำให้ใช้อินเทอร์เน็ตสูงกว่าการเล่นเกมออนไลน์28,29 และสูงกว่า PIU มากกว่า POG ในตัวอย่างวัยรุ่น28
รูปแบบการถดถอยหลายตัวแปรยังแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างพฤติกรรมออนไลน์ทั้งสอง ความแตกต่างที่โดดเด่นที่สุดคือในแง่ของเพศและเวลาที่ใช้ในกิจกรรมทั้งสอง ในขณะที่ทั้ง PIU และ POG เกี่ยวข้องกับการเป็นเพศชายขนาดของเอฟเฟกต์จะใหญ่กว่าสำหรับ POG ความสัมพันธ์ของ PIU กับเวลาที่ใช้งานอินเทอร์เน็ตนั้นแข็งแกร่งกว่าการเชื่อมโยงกับการเล่นเกมออนไลน์ในขณะที่ความสัมพันธ์ของ POG กับเวลาที่ใช้ในการเล่นเกมออนไลน์นั้นแข็งแกร่งกว่าการเชื่อมโยงกับเวลาที่ใช้อินเทอร์เน็ต ความแตกต่างนี้ยังแสดงให้เห็นถึงความต้องการที่แตกต่างกันสำหรับแอปพลิเคชันออนไลน์ ในขณะที่เกมออนไลน์เป็นกิจกรรมออนไลน์เพียงกิจกรรมเดียวที่กล่าวถึงว่าเป็นหนึ่งในกิจกรรมออนไลน์ที่ฝึกฝนบ่อยๆสำหรับ POG แต่ PIU มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเกมออนไลน์การสนทนาออนไลน์และเครือข่ายสังคมออนไลน์ อย่างไรก็ตามขนาดผลกระทบที่ต่ำมากของเครือข่ายสังคมใน PIU นั้นน่าประหลาดใจ คำอธิบายหนึ่งอาจเป็นเพราะความนิยมของเว็บไซต์โซเชียลเน็ตเวิร์กในฮังการีเริ่มเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณตามระยะเวลาของการรวบรวมข้อมูลนี้ การเพิ่มขึ้นของเจ้าของสมาร์ทโฟนเมื่อเร็ว ๆ นี้30 อาจเปลี่ยนการค้นพบของการวิจัย ESPAD ที่จะเกิดขึ้นเกี่ยวกับกิจกรรมต่าง ๆ เช่นเครือข่ายสังคม
ที่น่าสนใจคือการเห็นคุณค่าในตนเองต่ำมีขนาดของผลที่ได้มาตรฐานต่ำทั้งพฤติกรรมออนไลน์ปัญหา การค้นพบนี้สอดคล้องกับการวิจัยก่อนหน้านี้บางส่วน28 แต่ขัดแย้งกับการศึกษาอื่น ๆ22,31,32 อย่างไรก็ตามอาการซึมเศร้ามีความสัมพันธ์กับทั้ง PIU และ POG ส่งผลกระทบต่อ PIU มากกว่าอีกเล็กน้อย สิ่งนี้สนับสนุนวรรณคดีก่อนหน้านี้อีกมาก33 35-
แม้จะมีจุดแข็งจำนวนมากของการศึกษารวมถึงขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่การเป็นตัวแทนระดับชาติของกลุ่มตัวอย่างและคุณสมบัติทางด้านจิตใจที่แข็งแกร่งของเครื่องมือที่ใช้ในการประเมินทั้ง POG และ PIU มีข้อ จำกัด บางประการเกี่ยวกับข้อมูลที่รวบรวม ข้อมูลทั้งหมดรายงานด้วยตนเองและเป็นเช่นนี้มีแนวโน้มที่จะมีอคติต่างๆ (เช่นความปรารถนาทางสังคม, อคติจำความทรงจำ) นอกจากนี้ผู้เข้าร่วมทั้งหมดเป็นวัยรุ่นฮังการีและผลลัพธ์อาจไม่สามารถสรุปได้ทั่วไปสำหรับวัยรุ่นจากประเทศอื่นหรือตัวอย่างสำหรับผู้ใหญ่ ดังที่ได้กล่าวไปแล้วข้างต้นข้อมูลที่ถูกรวบรวมไว้ก่อนหน้าความเจริญรุ่งเรืองของเครือข่ายสังคมออนไลน์และหากทำซ้ำตอนนี้การศึกษาอาจให้ผลลัพธ์ที่แตกต่าง ดังนั้นควรทำการศึกษาซ้ำทั้งในวัยรุ่นและผู้ใหญ่และในประเทศต่างๆ
จากการค้นพบของการศึกษาในปัจจุบันพบว่า POG มีพฤติกรรมที่แตกต่างจากแนวคิดของ PIU ผลลัพธ์แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าพฤติกรรมออนไลน์ที่เป็นปัญหาทั้งสองประเภทนั้นดูเหมือนว่ามีประชากรแตกต่างกันและมีความสัมพันธ์กับปัจจัยสนับสนุนที่แตกต่างกัน ข้อมูลสนับสนุนความคิดที่ว่า Internet Addiction Disorder และ Internet Gaming Disorder เป็นเอนทิตีที่แยกกัน ดังนั้นการจำแนก POG เพียงอย่างเดียวเป็นความผิดปกติในระบบการวินิจฉัยในปัจจุบันอาจนำไปสู่ความไม่รู้ต่อกิจกรรมออนไลน์อื่น ๆ ที่อาจเสพติดเช่นเครือข่ายสังคม36 หรือการใช้อินเทอร์เน็ตโดยทั่วไปมีปัญหา5
กิตติกรรมประกาศ
งานนี้ได้รับการสนับสนุนโดยกองทุนวิจัยวิทยาศาสตร์แห่งฮังการี (หมายเลขอนุญาต: K83884, K111938 และ K81353) GyöngyiKökönyeiและ Zsolt Demetrovics รับทราบการสนับสนุนทางการเงินจากสมาคมวิจัยJános Bolyai ซึ่งได้รับรางวัลจากสถาบันวิทยาศาสตร์แห่งฮังการี
อ้างอิง
;