การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในนักเรียนมัธยมในมณฑลกวางตุ้งประเทศจีน (2010)

ความคิดเห็น: พบว่านักเรียนระดับมัธยมปลาย 12.5% ​​ถูกระบุว่าเป็นผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIUs)

FULL STUDY พร้อมโต๊ะ

กรุณาหนึ่ง 2011; 6 (5): e19660

เผยแพร่ออนไลน์ 2011 อาจ 6 ดอย: 10.1371 / journal.pone.0019660

ลิขสิทธิ์ วังและคณะ บทความนี้เป็นบทความแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้เงื่อนไขของ Creative Commons Attribution License ซึ่งอนุญาตให้ใช้การแจกจ่ายและการทำซ้ำแบบไม่ จำกัด ในสื่อใดก็ตามโดยให้เครดิตผู้แต่งต้นฉบับและแหล่งที่มา

 ฮุ่ยหวาง^# เซียวหลันโจว^# Ciyong Lu^* Jie Wu, Xueqing Deng และ Lingyao Hong

ภาควิชาสถิติการแพทย์และระบาดวิทยา, โรงเรียนการสาธารณสุข, มหาวิทยาลัยซุนยัตเซ็น, กวางโจว, จีน

James G. Scott, บรรณาธิการ

มหาวิทยาลัยควีนส์แลนด์ออสเตรเลีย

นามธรรม

พื้นหลัง

การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) เป็นปัญหาที่เพิ่มขึ้นในวัยรุ่นจีน มีปัจจัยเสี่ยงหลายประการสำหรับ PIU ซึ่งพบได้ที่โรงเรียนและที่บ้าน การศึกษานี้ถูกออกแบบมาเพื่อตรวจสอบความชุกของ PIU และเพื่อตรวจสอบปัจจัยเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นสำหรับ PIU ในหมู่นักเรียนโรงเรียนมัธยมในประเทศจีน

ระเบียบวิธี / ผลการวิจัยหลัก

A ทำการศึกษาแบบตัดขวาง มีการสำรวจนักเรียนมัธยม 14,296 ทั้งหมดในสี่เมืองในมณฑลกวางตุ้ง การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาได้รับการประเมินโดย 20-item Young Internet Addiction Test (YIAT) รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลประชากรครอบครัวและปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับโรงเรียนและรูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ต ในบรรดานักเรียน 14,296 นั้น 12,446 เป็นผู้ใช้อินเทอร์เน็ต ในบรรดานั้น 12.2% (1,515) ถูกระบุว่าเป็นผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIUs) การถดถอยแบบผสมทั่วไปพบว่าไม่มีความแตกต่างระหว่างเพศระหว่าง PIUs และไม่ใช่ PIUs ความเครียดที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาสูงการมีเพื่อนทางสังคมความสัมพันธ์ที่ไม่ดีกับครูและนักเรียนและความสัมพันธ์ในครอบครัวที่ขัดแย้งกันนั้นเป็นปัจจัยเสี่ยงสำหรับ PIU นักเรียนที่ใช้เวลาออนไลน์มีแนวโน้มที่จะพัฒนา PIU มากขึ้น นิสัยและวัตถุประสงค์ในการใช้อินเทอร์เน็ตมีความหลากหลายส่งผลต่อความไวต่อ PIU

สรุปผลการวิจัย / ความสำคัญ

PIU เป็นเรื่องปกติในหมู่นักเรียนมัธยมและปัจจัยเสี่ยงที่พบได้ที่บ้านและที่โรงเรียน ครูและผู้ปกครองควรใส่ใจกับปัจจัยเสี่ยงเหล่านี้ จำเป็นต้องมีมาตรการที่มีประสิทธิภาพเพื่อป้องกันการแพร่กระจายของปัญหานี้

บทนำ

ในช่วงไม่กี่ทศวรรษที่ผ่านมาจำนวนชาวเน็ตในจีนเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ตามรายงานสถิติการพัฒนาอินเทอร์เน็ตของจีนที่ 24th ณ 30 มิถุนายน 2009 มีผู้ใช้งาน 33.8 ล้านคนในประเทศจีนที่เข้าถึงอินเทอร์เน็ต ในบรรดากลุ่มอายุ 10 – 29 เป็นกลุ่มที่ใหญ่ที่สุด (62.8%) [1]. เวลาเฉลี่ยที่ใช้ออนไลน์ในหมู่วัยรุ่นประมาณ 16.5 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ [2]. อินเทอร์เน็ตได้กลายเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันไปแล้ว มันถูกใช้เพื่อความบันเทิงและการสื่อสารเช่นเดียวกับการศึกษา แม้จะมีข้อได้เปรียบที่แพร่หลาย แต่ผลกระทบด้านลบของการใช้อินเทอร์เน็ตก็เกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป ตั้งแต่กลางเดือน 1990s“ Internet Addiction” ได้รับการเสนอให้เป็นรูปแบบใหม่ของปัญหาการติดยาเสพติดและปัญหาสุขภาพจิตคล้ายกับการเสพติดอื่น ๆ ที่จัดตั้งขึ้นเช่นโรคพิษสุราเรื้อรังและการพนันที่ต้องกระทำ [3]. Young อธิบายว่าการเสพติดอินเทอร์เน็ตเป็นความผิดปกติของการควบคุมแรงกระตุ้นที่ไม่เกี่ยวข้องกับการเป็นพิษ [4]. การศึกษาเพิ่มเติมใช้วิธีการอื่นเพื่อระบุความผิดปกตินี้ซึ่งเรียกว่า“ การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา” หรือ“ การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา” [5]. Beard and Wolf กำหนดให้การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) เป็นการใช้อินเทอร์เน็ตที่สร้างปัญหาด้านจิตใจสังคมโรงเรียนและ / หรือการทำงานในชีวิตของบุคคล [6]. การดื่มด่ำกับการใช้อินเทอร์เน็ตนั้นเกี่ยวข้องกับปัญหาที่หลากหลาย Chou และคณะ รายงานว่าผู้ที่ติดยาเสพติดให้คะแนนผลกระทบของอินเทอร์เน็ตต่อชีวิตประจำวันของพวกเขาเช่นมื้ออาหารการนอนหลับและการนัดหมายซึ่งมีผลเสียมากกว่ากลุ่มที่ไม่ติดยา [7]. ในการศึกษาของไจ่และหลินวัยรุ่นที่พึ่งพาอินเทอร์เน็ตมองว่าอินเทอร์เน็ตส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพการเรียนและความสัมพันธ์กับพ่อแม่ของพวกเขา [8]. PIU ได้กลายเป็นปัญหาร้ายแรง

เมื่อเร็ว ๆ นี้มีการเผยแพร่การศึกษาจำนวนมากเกี่ยวกับ PIU ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่สี่หัวข้อ 1) วิธีประเมิน PIU ผ่านการสำรวจออนไลน์และการสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์ Young พัฒนาเกณฑ์การวินิจฉัยการติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตแปดรายการซึ่งเป็นการปรับเปลี่ยนเกณฑ์สำหรับการพนันทางพยาธิวิทยา [4]. ตามเกณฑ์ DSM-IV และการสังเกตกรณีทางคลินิกเฉินออกแบบมาตราส่วนการติดอินเทอร์เน็ตของจีนที่มีรายการ 26 ในสี่มิติ: ความอดทนการถอนพฤติกรรมบังคับและปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง [9]. จนถึงขณะนี้ยังไม่มีความเห็นเป็นเอกฉันท์เกี่ยวกับเครื่องมือวัด [10]. 2) ความสัมพันธ์ระหว่าง PIU กับปัญหาอื่น ๆ Ko พบว่าหลังจากควบคุมผลกระทบของปัจจัยที่เกี่ยวข้องกันแล้ววัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ตจะมีพฤติกรรมก้าวร้าวมากขึ้น [11]. 3) คุณสมบัติทางจิตเวชของวัยรุ่นที่มี PIU หยางรายงานว่าผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปมีคะแนนสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจากความวิตกกังวลความเป็นศัตรูและความซึมเศร้าและพวกเขามีแนวโน้มที่จะโดดเดี่ยวมากขึ้น [12]. 4) ปัจจัยเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ PIU เช่นรูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตและปัจจัยทางสังคมและสิ่งแวดล้อม แม้ว่าการศึกษาจำนวนมากได้ดำเนินการในหัวข้อนี้บางคำถามยังคงอยู่ ก่อนการศึกษาบางอย่างได้คัดเลือกผู้เข้าร่วมออนไลน์หรือใช้ตัวอย่างความสะดวกสบาย [13], [14]. การศึกษาเหล่านี้มีอคติโดยธรรมชาติซึ่งทำให้ยากต่อการประเมินความชุกของ PIU อย่างถูกต้องรวมทั้งความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยที่มีอิทธิพลกับ PIU ประการที่สองมีการศึกษาจำนวนมากในหมู่นักศึกษาเพราะถือว่ามีความเสี่ยงต่อการติดอินเทอร์เน็ตมากกว่ากลุ่มอื่น [15], [16]. อย่างไรก็ตามในช่วงวัยรุ่นนักเรียนมัธยมมักประสบกับการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในด้านสรีรวิทยาและจิตวิทยาและอาจพัฒนาปัญหาที่รุนแรงกว่าบุคคลในวัยอื่นหากพวกเขามีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นปัญหา มีหลักฐานที่เพิ่มขึ้นว่า PIU ในหมู่นักเรียนมัธยมกำลังเกิดขึ้นเนื่องจากการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ง่าย [17], [18]. ดังนั้นนักเรียนระดับมัธยมเช่นนักศึกษาวิทยาลัยจึงมีความเสี่ยงต่อ PIU

ด้วยเหตุผลเหล่านี้เราจึงทำการศึกษาขนาดใหญ่ข้ามภาคในมณฑลกวางตุ้ง วัตถุประสงค์หลักของการศึกษาของเราคือเพื่อตรวจสอบความชุกของ PIU ในหมู่นักเรียนมัธยมในประเทศจีนและความสัมพันธ์ระหว่าง PIU กับปัจจัยที่อาจเกิดขึ้น การศึกษาครั้งนี้จะช่วยให้เราเข้าใจ PIU ในหมู่วัยรุ่นจีนและช่วยในการออกแบบนโยบายการศึกษาเพื่อป้องกันการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา

วัสดุและวิธีการ

ศึกษาการออกแบบและผู้เข้าร่วม

การศึกษาแบบภาคตัดขวางมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความชุกของ PIU และเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยที่มีอิทธิพลและ PIU ผู้เข้าร่วมเป็นนักเรียนมัธยมปลายคัดเลือกจากสี่เมืองในมณฑลกวางตุ้ง (เซินเจิ้นกวางโจว Zhanjiang และชิงหยวน) มีการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งกลุ่มแบบแบ่งชั้นเพื่อเลือกผู้เข้าร่วม อย่างแรก, โรงเรียนมัธยมต้นสามแห่ง, โรงเรียนมัธยมต้นสามแห่ง, โรงเรียนมัธยมปลายสองแห่ง, โรงเรียนมัธยมปกติสองแห่งและโรงเรียนอาชีวศึกษาสองแห่งได้รับการคัดเลือกในแต่ละเมืองแล้วเลือกสองชั้นจากโรงเรียนเหล่านี้ในแต่ละชั้น นักเรียนทุกคนในชั้นเรียนที่เลือกได้รับเชิญให้เข้าร่วมในการวิจัยนี้ นักเรียน 14,296 ทั้งหมดถูกคัดเลือกให้เข้าร่วมในการศึกษา ในบรรดาสิ่งเหล่านี้ 1,850 ไม่ได้ใช้อินเทอร์เน็ตและ 12,446 ที่มีการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตให้ข้อมูลที่ใช้งานได้

การเก็บรวบรวมข้อมูล

แบบสอบถามที่กรอกด้วยตนเองถูกแจกจ่ายให้กับผู้เข้าร่วมการศึกษาทุกคนในสถานศึกษาในโรงเรียนของตน ผู้เข้าร่วมได้รับการร้องขอให้กรอกแบบสอบถามโดยไม่ระบุตัวตนและครูจำเป็นต้องออกจากห้องเรียนเพื่อลดอคติของข้อมูลที่อาจเกิดขึ้น แบบสอบถามประกอบด้วยสามองค์ประกอบ: 1) ข้อมูลประชากร; 2) ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับครอบครัวและโรงเรียน 3) รูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ต ตัวแปรทางประชากร ได้แก่ อายุเพศประเภทของโรงเรียนและพฤติกรรมส่วนบุคคล ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับครอบครัวและโรงเรียน ได้แก่ (1) ความสัมพันธ์ในครอบครัว: โปรดประเมินความสัมพันธ์ระหว่างสมาชิกในครอบครัวของคุณ (2) ความพึงพอใจของผู้ปกครอง: โปรดประเมินการดูแลของผู้ปกครองของคุณ (3) การสื่อสารกับพ่อแม่: คุณสื่อสารกับพ่อแม่บ่อยแค่ไหน? (4) ระดับการศึกษาของผู้ปกครอง: ระดับการศึกษาของผู้ปกครองของคุณอยู่ในระดับใด? (5) ความสัมพันธ์ของนักเรียนกับเพื่อนร่วมชั้นและครู: โปรดประเมินความสัมพันธ์กับครูและเพื่อนร่วมชั้นของคุณ (6) ความเครียดจากการเรียน: โปรดประเมินความเครียดที่มาจากการศึกษา ปัจจัยเหล่านี้ทั้งหมดได้รับการประเมินด้วยตนเอง รูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตได้รับการประเมินโดยการตรวจสอบเวลาที่ใช้ออนไลน์ต่อวันความถี่ในการใช้อินเทอร์เน็ตต่อสัปดาห์และวัตถุประสงค์และตำแหน่งของการใช้อินเทอร์เน็ต การทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตของ Young (YIAT) ถูกนำไปใช้เพื่อประเมินการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา YIAT ประกอบด้วย 20 รายการ แต่ละรายการจะให้คะแนนตั้งแต่ 1 ถึง 5 โดย 1 รายการหมายถึง "ไม่เลย" และ 5 แทน "เสมอ" ดังนั้นคะแนนรวมที่เป็นไปได้จึงมีตั้งแต่ 20 ถึง 100 คะแนนตัดต่อไปนี้ใช้กับคะแนน YIAT ทั้งหมด 1) การใช้อินเทอร์เน็ตตามปกติ: คะแนน 20–49; 2) การใช้อินเทอร์เน็ตที่อาจมีปัญหา (PIU): ได้คะแนนมากกว่า 50 [19]. ความน่าเชื่อถือแบบแบ่งครึ่งเท่ากับ 0.859 และอัลฟาของครอนบาคเท่ากับ 0.902 ผู้เข้าร่วมได้รับทราบวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้อย่างครบถ้วนและได้รับเชิญให้เข้าร่วมโดยสมัครใจ หนังสือยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรได้รับจากโรงเรียนและนักเรียน รวบรวมข้อมูลทั้งหมดในเดือนพฤศจิกายน 2009 การศึกษานี้ได้รับการอนุมัติจากมหาวิทยาลัยซุนยัตเซ็นคณะกรรมการพิจารณาสถาบันสาธารณสุขของคณะวิชา

การวิเคราะห์ทางสถิติ

การวิเคราะห์ทางสถิติทั้งหมดดำเนินการโดยใช้ SPSS เวอร์ชัน 19.0 การวิเคราะห์เชิงพรรณนาใช้เพื่ออธิบายลักษณะทางประชากรของนักเรียนและความชุกของ PIU การทดสอบไคสแควร์ใช้เพื่อตรวจสอบความแตกต่างระหว่าง non-PIU และ PIU ปัจจัยทั้งหมดที่มีนัยสำคัญทางสถิติในการทดสอบไคสแควร์ได้รับการวิเคราะห์เพิ่มเติมโดยการวิเคราะห์หลายตัวแปร เราใช้การถดถอยแบบจำลองผสมเชิงเส้นทั่วไปเพื่อปรับเอฟเฟกต์การจัดกลุ่มโรงเรียน เกณฑ์นัยสำคัญทางสถิติของ p <0.05 ถูกนำไปใช้กับตัวแปรทั้งหมดที่ยังคงอยู่ในแบบจำลองขั้นสุดท้าย

ผลสอบ

ความชุกของ PIU

ในนักเรียน 12,446 ที่เคยใช้อินเทอร์เน็ต 6,063 (48.7%) เป็นเพศชายและ 6,383 (51.3%) เป็นเพศหญิง อายุเฉลี่ยคือ 15.6 โดยมีช่วงตั้งแต่ 10 ถึง 23 ปี. ของกลุ่มตัวอย่าง 22.8% (2,837) มาจากชิงหยวน 22.8% (2,838) มาจากกวางเจา 27.1% (3378) มาจากเมืองแต้จิ๋วและ 27.3 (3,393) มาจากเซินเจิ้น กลุ่มคนเหล่านี้ 10,931 (87.8%) เป็นผู้ใช้ปกติและ 1515 (12.2%) ตรงตามเกณฑ์สำหรับ PIU นักเรียนชายประกอบด้วย 58.2% (882) ของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIUs) ในวิชานั้นนักเรียน 663 รายงานพฤติกรรมการสูบบุหรี่ 182 ของเหล่านี้คือ PIU มีรายงานการใช้แอลกอฮอล์บางอย่าง นักเรียน 267 ดื่มมากกว่าสี่ครั้งในหนึ่งเดือน ในบรรดานั้น 73 เป็น PIUs ลักษณะทางประชากรศาสตร์อื่น ๆ และการกระจายระหว่าง PIUs และ non-PIUs จะแสดงใน 1 ตาราง.

ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับครอบครัวและโรงเรียนและ PIU

ดังที่แสดงไว้ 2 ตารางหากไม่มีการปรับตัวแปรอื่น ๆ PIU มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับชุดของตัวแปรต่างๆ ได้แก่ ความสัมพันธ์ในครอบครัวความพึงพอใจของผู้ปกครองการสื่อสารกับผู้ปกครองความเครียดจากการเรียนสถานการณ์ทางการเงินและความสัมพันธ์กับเพื่อนร่วมชั้นและครู ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างทั้งสองกลุ่มโดยคำนึงถึงระดับการศึกษาของมารดาหรือระดับการศึกษาของบิดา (ข้อมูลไม่แสดงในตาราง)

การใช้อินเทอร์เน็ตและ PIU

การใช้อินเทอร์เน็ตโดยทั่วไปคือเพื่อความบันเทิง (n = 8,637, 69.4%) รองลงมาคือการสื่อสารกับเพื่อนร่วมชั้น (n = 7,815, 62.8%) และการเรียนรู้ (n = 6027, 48.4%) นักเรียนส่วนใหญ่ (72.7%) รายงานว่าใช้อินเทอร์เน็ตที่บ้าน ประมาณ 9.9% ของ PIU ใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่า 8 ชั่วโมงต่อวันในขณะที่มีเพียง 2.1% ของผู้ที่ไม่ใช่ PIU ที่ใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่า 8 ชั่วโมงต่อวัน ในกลุ่มที่ไม่ใช่ PIU พบว่าผู้ที่ไม่ใช่ PIU 4.7% ใช้เวลา 4–6 ชั่วโมงต่อวันบนอินเทอร์เน็ตเทียบกับ 11.2% ในกลุ่ม PIU การทดสอบไคสแควร์พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างสองกลุ่ม (p <0.005) (ดู 3 ตาราง).

การวิเคราะห์หลายตัวแปรสำหรับ PIU

ผลลัพธ์ของการถดถอยแบบผสมทั่วไปถูกนำเสนอใน 4 ตาราง. พวกเขาแนะนำว่า PIUs มีแนวโน้มที่จะประสบกับความเครียดที่เกี่ยวข้องกับการศึกษาและความสัมพันธ์ที่ไม่ดีกับครูและเพื่อนร่วมชั้น ความสัมพันธ์ในครอบครัวที่ขัดแย้งกันและสถานการณ์ทางการเงินที่ไม่ดีนั้นเกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็นที่สูงขึ้นของ PIU ที่ใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อความบันเทิงเป็นหลัก นอกจากนี้ผู้ที่ใช้อินเทอร์เน็ตที่ร้านอินเทอร์เน็ตมีแนวโน้มที่จะพัฒนา PIU

การสนทนา

ความชุกของ PIU

จากความรู้ของเราการศึกษานักเรียนมัธยมปลายชาวจีน 14,296 คนนี้เป็นการศึกษาแบบตัดขวางที่ใหญ่ที่สุดของนักเรียนมัธยมปลายที่ดำเนินการจนถึงปัจจุบัน ข้อมูลที่ให้ไว้ที่นี่อาจช่วยให้เราเข้าใจปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับ PIU ได้ดีขึ้น ในการสำรวจนี้ความชุกของ PIU เท่ากับ 12.2% (1515) การวิจัยที่คล้ายกันได้ดำเนินการโดยผู้อื่น แลมและเพื่อนร่วมงานทำการศึกษาในหมู่นักเรียนมัธยมปลายโดยใช้ IAT 20 ข้อของ Young พวกเขารายงานว่า 10.8% (168) ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นผู้ใช้ที่ติดอินเทอร์เน็ตคล้ายกับการศึกษาของเรา [20]. ในการศึกษาของ Luca วัยรุ่น 98 คนที่สำรวจด้วยการทดสอบ 20 รายการของ Young พบความชุกของ PIU 36.7% ซึ่งสูงกว่าการศึกษาของเรา อาจเนื่องมาจากขนาดตัวอย่างที่เล็กกว่า [21]. ด้วยการใช้รายการ 20 รายการ YIAT Ni และเพื่อนร่วมงานได้ระบุ 6.44% ของนักศึกษามหาวิทยาลัยปีแรกของ 3,557 ว่าติดอินเทอร์เน็ต [22]ซึ่งต่ำกว่าการศึกษาของเรา ผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่า PIU อาจมีความรุนแรงยิ่งขึ้นในหมู่นักเรียนมัธยมในประเทศจีน การศึกษาที่คล้ายกันได้ดำเนินการที่ใช้เครื่องชั่งที่แตกต่างกัน F. Cao และ L. Su รายงานว่าอัตราการติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตของนักเรียนมัธยม 2,620 ในเมืองฉางชาคือ 2.4% ซึ่งถูกระบุโดยใช้เกณฑ์ YDQ รุ่นแก้ไข [23]. ในประเทศอื่น ๆ อัตราการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่วัยรุ่นแตกต่างกันอย่างมากจาก 3.8% ถึง 36.7% [18], [21]. ดังนั้นการเปรียบเทียบข้อมูลความชุกมีความซับซ้อนเนื่องจากความหลากหลายของเครื่องมือการประเมินที่ใช้และตัวอย่างที่แตกต่างกันและบริบททางสังคม

การศึกษาก่อนหน้าระบุว่าเพศเป็นปัจจัยเสี่ยงสำหรับ PIU [20], [24]. อย่างไรก็ตามคิมแนะนำว่าการกระจายตัวของการติดอินเทอร์เน็ตที่แตกต่างกันระหว่างชายและหญิงอาจเป็นผลมาจากกิจกรรมออนไลน์ที่แตกต่างกันของชายและหญิง [25]. ผู้ชายมักใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อความบันเทิงเช่นการเล่นเกมออนไลน์และการพนันทางอินเทอร์เน็ตซึ่งทั้งสองอย่างนี้เกี่ยวข้องกับการใช้งานอินเทอร์เน็ตซึ่งต้องกระทำ Hall แย้งว่าการเปลี่ยนแปลงความพร้อมใช้งานและลักษณะของบริการอินเทอร์เน็ตได้ขจัดช่องว่างทางเพศในนักเรียนที่ติดอินเทอร์เน็ต [26]. Khazaal ยังไม่พบความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างคะแนน YIAT กับเพศ [19]. ผลลัพธ์ของเราสอดคล้องกับ Khazaal ในการวิเคราะห์หลายตัวแปรหลังจากปรับเปลี่ยนการใช้งานต่าง ๆ ของอินเทอร์เน็ตเพศไม่ได้เป็นปัจจัยเสี่ยง ด้วยเหตุนี้ผู้หญิงจึงไม่ควรมองข้ามในโปรแกรมป้องกัน PIU

การมีเพื่อนทางสังคมเป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อ PIU ผลลัพธ์ของเราแสดงให้เห็นว่านักเรียนที่มีเพื่อนที่ออกจากโรงเรียนเกือบ 1.5 มีแนวโน้มที่จะแสดง PIU มากกว่าคนที่เพื่อนไม่ได้ออก (OR = 1.46, 95% CI = 1.27 – 1.69) ผลลัพธ์นี้อาจถูกกำหนดให้มีผลกระทบกับเพื่อน วัยรุ่นที่เลิกเรียนมักจะใช้เวลาบนอินเทอร์เน็ตมากขึ้น นักเรียนที่ติดต่อกับผู้คนเหล่านั้นมีส่วนร่วมในการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปในบริบทนี้ มีงานวิจัยจำนวนมากที่ทำเพื่อสำรวจผลกระทบของเพื่อนร่วมงานที่มีต่อพฤติกรรมของปัญหา ยกตัวอย่างเช่นจาก Norton และ Lindrooth การสูบบุหรี่แบบเพื่อนมีผลดีต่อการสูบบุหรี่ในวัยรุ่น [27]. เราคิดว่าผลกระทบจากเพื่อนอาจเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อ PIU อย่างไรก็ตามการศึกษาเกี่ยวกับผลกระทบของเพียร์ที่มีต่อ PIU นั้นหายากและจำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมในหัวข้อนี้

ในการศึกษาของเราไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างการใช้แอลกอฮอล์และยาสูบในรูปแบบสุดท้าย (p> 0.05) ซึ่งสอดคล้องกับการศึกษาอื่น ๆ [28]. มันได้รับการแนะนำว่าพฤติกรรมที่มีปัญหาเหล่านั้นมีปัจจัยเสี่ยงที่คล้ายคลึงกันเช่นความสัมพันธ์ภายในครอบครัวที่ไม่ดี หลังจากการควบคุมสำหรับปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับครอบครัวที่เป็นไปได้ในรูปแบบการถดถอยพหุคูณ

ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับครอบครัวและโรงเรียนและ PIU

ครอบครัวมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาด้านจิตใจและความเป็นอยู่ที่ดีของเด็ก ๆ พฤติกรรมของปัญหามีแนวโน้มมากขึ้นหากครอบครัวมีความขัดแย้งในระดับสูง Yen et al รายงานว่าความขัดแย้งระหว่างผู้ปกครอง - วัยรุ่นสูงทำนายการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น วัยรุ่นที่มีระดับความขัดแย้งสูงขึ้นกับผู้ปกครองปฏิเสธที่จะเชื่อฟังการกำกับดูแลของผู้ปกครองรวมถึงกฎที่กำหนดไว้สำหรับการใช้อินเทอร์เน็ต [28]. การศึกษาปัจจุบันพบผลลัพธ์ที่คล้ายกัน; ความสัมพันธ์ในครอบครัวที่ขัดแย้งกันนั้นเป็นปัจจัยเสี่ยงสำหรับ PIU การเพิ่มหรือมากกว่าหนึ่งครั้ง (OR = 2.01, 95% CI = 1.45 – 2.80; หรือ = 2.60, 95% CI = 1.70 – 3.98) ครอบครัวที่มีระดับความขัดแย้งในระดับสูงมีโอกาสน้อยกว่าที่จะมีส่วนร่วมของพ่อแม่และลูกในระดับสูง [29]ซึ่งจะทำนายวัยรุ่นที่มักจะชอบการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา ปัจจัยครอบครัวอื่น ๆ เช่นการสื่อสารในครอบครัวความพึงพอใจของผู้ปกครองมีความสัมพันธ์กับ PIU โดยการทดสอบ Chi-Square แต่หลังจากการปรับตัวสำหรับความสัมพันธ์ในครอบครัวความสัมพันธ์เหล่านี้หายไป เราสันนิษฐานว่าสหสัมพันธ์ที่แสดงในการวิเคราะห์แบบไม่รวมตัวแปรนั้นเป็นผลมาจากความสัมพันธ์ระหว่างความสัมพันธ์ในครอบครัวกับ PIU ตรงกันข้ามกับรายงานก่อนหน้านี้เราไม่พบสมาคมหรือแนวโน้มระหว่าง PIU และระดับการศึกษาของผู้ปกครอง ผลลัพธ์นี้แสดงให้เราเห็นว่าผู้ปกครองส่วนใหญ่ตระหนักถึงปัญหาหรือผลกระทบด้านลบที่วัยรุ่นอาจประสบในการใช้อินเทอร์เน็ตดังนั้นผู้ปกครองจึงแนะนำให้เด็กใช้อินเทอร์เน็ตให้เกิดประโยชน์สูงสุดเท่าที่จะทำได้เพื่อติดตามและ จำกัด การใช้อินเทอร์เน็ตที่ไม่เหมาะสม ตราบใดที่ผู้ปกครองยังคงใช้ความรักความเอาใจใส่และควบคุมพวกเขาต่อไปนักเรียนที่มีพ่อแม่ที่มีระดับการศึกษาต่ำจะไม่มีโอกาสสูงที่จะได้รับ PIU

สำหรับปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับโรงเรียนเราพบว่านักเรียนที่มีความเครียดจากการเรียนและความสัมพันธ์กับเพื่อนร่วมชั้นที่ไม่ดีมีโอกาสเป็น PIU สูงขึ้นซึ่งสอดคล้องกับการวิจัยในอดีต การศึกษาของ Luca ชี้ให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลที่มีคุณภาพต่ำสามารถทำให้วัยรุ่นมีความเสี่ยงเพิ่มขึ้นในการพัฒนา PIU [21]. อินเทอร์เน็ตเป็นสถานที่สำหรับผู้ใช้ในการหลบหนีจากความเป็นจริงและแสวงหาการยอมรับ การศึกษาของนักศึกษา 700 พบว่าเหตุการณ์ที่เครียดที่สุดรวมถึงความเครียดทางวิชาการการสื่อสารทางสังคมและแรงกดดันในชีวิตอื่น ๆ เกิดขึ้นบ่อยครั้งในกลุ่ม PIU มากกว่าในกลุ่มที่ไม่ใช่ PIU [30]. การศึกษาอื่นพบว่าความเครียดที่สะสมเพิ่มความเสี่ยงสำหรับ PIU [31]. จากผลลัพธ์เหล่านี้สามารถสรุปได้ว่าการพึ่งพาการใช้อินเทอร์เน็ตสูงทำให้วิชามีทางเลือกกับความสัมพันธ์ในชีวิตจริงที่เกี่ยวข้องกับการขาดทักษะด้านมนุษยสัมพันธ์

รูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตและ PIU

เราพบว่าผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาใช้เวลาบนอินเทอร์เน็ตมากกว่าและใช้อินเทอร์เน็ตบ่อยกว่าต่อสัปดาห์มากกว่าผู้ที่ไม่ใช่ PIU ผู้ที่ใช้เวลาออนไลน์มากกว่า 8 ชั่วโมงต่อวันมีโอกาสในการพัฒนา PIU สูงกว่าผู้ที่ใช้เวลาออนไลน์น้อยกว่า 2 ชั่วโมงต่อวัน (OR = 3.01, 95% CI = 2.25–4.04) มีรายงานความสัมพันธ์ระหว่างชั่วโมงที่ใช้ออนไลน์และ PIU ในการศึกษาหลายชิ้น ในการศึกษาของซันนี่ผู้อยู่ในอุปการะใช้เวลาออนไลน์โดยเฉลี่ย 28.1 ชั่วโมงต่อสัปดาห์เมื่อเทียบกับผู้ที่ไม่อยู่ในความอุปการะซึ่งใช้เวลาประมาณ 12.1 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ความแตกต่างระหว่างผู้ใช้ที่พึ่งพาและไม่พึ่งพามีนัยสำคัญ (t = 8.868, p <0.001) [32]. ในทำนองเดียวกัน Chou รายงานว่าผู้ไม่ติดยาเสพติดใช้เวลาเกี่ยวกับ 5 – 10 ชั่วโมงต่อบรรทัดในขณะที่ผู้ไม่ติดยาเสพติดใช้เวลา 20 – 25 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ เขาตั้งข้อสังเกตว่าผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ติดยาเสพติดต้องใช้เวลาเพิ่มขึ้นบนอินเทอร์เน็ตเพื่อให้ได้ผลตามที่ต้องการ [33]. ดังนั้นการ จำกัด เวลาออนไลน์ของวัยรุ่นจึงเป็นมาตรการที่มีประสิทธิภาพในการป้องกัน PIU

ในการศึกษาของเรา PIU ส่วนใหญ่ใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อความบันเทิง เราพบว่าการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อความบันเทิงเป็นตัวทำนายที่มีประสิทธิภาพสำหรับ PIU (OR = 1.68, 95% CI = 1.42–1.97) ตัวทำนายที่มีประสิทธิภาพตัวที่สองคือการหาเพื่อน (OR = 1.54, 95% CI = 1.32–1.80) เราสันนิษฐานว่าผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหามีแนวโน้มที่จะใช้ฟังก์ชันแบบโต้ตอบของอินเทอร์เน็ตเช่นเกมออนไลน์และการสนทนาซึ่งอาจตอบสนองความต้องการของผู้ใช้และอำนวยความสะดวกในการใช้งานทางพยาธิวิทยา [34]. มีการศึกษาที่คล้ายคลึงกัน Huang รายงานว่า 55.9% ของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อเล่นเกมเทียบกับ 33.19% ของผู้ใช้ที่ไม่มีปัญหา (P <0.05) [35]. ในการศึกษาของ Sherk and College การเล่นเกมออนไลน์เป็นตัวทำนายที่มีประสิทธิภาพของการติดอินเทอร์เน็ตโดยเพิ่มอัตราต่อรองขึ้น 70% (OR = 1.70, 95% CI = 1.46–1.90) [36]. จากผลการศึกษาของเราพบว่าผู้ที่ใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อสื่อสารกับเพื่อนมีโอกาสน้อยที่จะพัฒนา PIU (OR = 0.41, 95% CI = 0.36 – 0.47) การค้นพบนี้สอดคล้องกับการศึกษาก่อนหน้านี้ นักเรียนในไต้หวันรายงานว่าพวกเขาประสบผลในเชิงบวกโดยใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อการสื่อสาร อินเทอร์เน็ตสามารถใช้เพื่อรักษาความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลที่มีความหมาย [37]. Kraut และคณะ เสนอรูปแบบ "รวยขึ้นยิ่งขึ้น" โดยเสนอว่าอินเทอร์เน็ตให้ประโยชน์เพิ่มเติมแก่ผู้ที่ปรับตัวแล้ว [38].

เว็บไซต์ของการใช้อินเทอร์เน็ตก็เกี่ยวข้องกับ PIU ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตส่วนใหญ่เลือกบ้านของตัวเองเป็นสถานที่สำหรับการท่องออนไลน์ อินเทอร์เน็ตคาเฟ่เป็นที่สองในรายการ โมเดลผสมเชิงเส้นทั่วไปเปิดเผยว่าเมื่อเทียบกับไซต์ออนไลน์อื่น ๆ นักเรียนที่เลือกร้านอินเทอร์เน็ตคาเฟ่มี OR สูงกว่าสำหรับ PIU มากกว่าไซต์อื่น ๆ เช่นที่บ้านญาติหรือเพื่อน เป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องทราบว่าสถานที่ทั้งสองแห่งอนุญาตให้วัยรุ่นสามารถท่องอินเทอร์เน็ตได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องใช้อำนาจหรือการควบคุมโดยผู้ปกครอง [24]. อินเทอร์เน็ตคาเฟ่ไม่เพียง แต่ให้การปฏิสัมพันธ์เสมือนจริงของความสัมพันธ์ส่วนตัว แต่ยังได้รับการสนับสนุนทางสังคมที่เป็นปฏิสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างผู้คน [39]. ในร้านอินเทอร์เน็ตนักเรียนสามารถแสวงหาการยอมรับและการสนับสนุนจากสมาชิกเครือข่ายทางสังคมและบรรเทาความรู้สึกผิดรวมถึงค้นหาความพึงพอใจในชีวิต

ผลลัพธ์ของเราควรตีความด้วยข้อ จำกัด หลายประการ ขั้นแรกการออกแบบการวิจัยแบบภาคตัดขวางของการศึกษาปัจจุบันไม่สามารถยืนยันความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่าง PIU และปัจจัยที่มีอิทธิพลที่เป็นไปได้ ประการที่สองเราขาดข้อมูลจากผู้ปกครอง การประเมินปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับครอบครัวนั้นใช้ข้อมูลการรายงานตนเองเท่านั้น ประการที่สามไม่ใช่ปัจจัยที่เป็นไปได้ทั้งหมดรวมอยู่ในการศึกษาของเรา การศึกษาเพิ่มเติมควรพยายามกำหนดปัจจัยทำนายเพิ่มเติมโดยการระบุความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่าง PIU และลักษณะทางจิตวิทยาของวัยรุ่น

สรุปได้ว่าวัยรุ่นเป็นช่วงเวลาที่ผู้คนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงทางชีวภาพจิตวิทยาและสังคมอย่างมีนัยสำคัญ ผู้ที่มีปัญหาในการนำทางความท้าทายในการพัฒนาเหล่านี้มีความเสี่ยงเป็นพิเศษต่อ PIU ถึงแม้ว่าการศึกษาของเราจะเป็นข้อมูลเบื้องต้นและอาจมีปัจจัยที่เกี่ยวข้องจำนวนมากที่ถูกละเลย แต่ 12.1% ของนักเรียนมัธยมที่สำรวจได้แสดง PIU นอกจากปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับครอบครัวและโรงเรียนแล้วปัจจัยที่มีอิทธิพลอื่น ๆ รวมถึงรูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตนั้นสัมพันธ์กับ PIU ควรให้ความสนใจเป็นพิเศษกับนักเรียนโรงเรียนมัธยมที่แสดงปัจจัยเสี่ยงเหล่านี้ จำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจกลไกพื้นฐานที่มีผลต่อ PIU และเพื่อค้นหากลยุทธ์การรักษาเชิงป้องกันที่มีประสิทธิภาพ

กิตติกรรมประกาศ

เราควรขอบคุณ Dr.Jeffrey Grierson ที่ Australian Research Center in Sex, Health & Society; คณะวิทยาศาสตร์สุขภาพผู้ช่วยในการแก้ไขต้นฉบับนี้

เชิงอรรถ

ความสนใจในการแข่งขัน: ผู้เขียนได้ประกาศว่าไม่มีความสนใจในการแข่งขัน

เงินทุน: งานวิจัยนี้ได้รับการสนับสนุนโดยสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยากวางตุ้ง ผู้เลี้ยงไม่มีบทบาทในการออกแบบการศึกษาการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลการตัดสินใจที่จะเผยแพร่หรือการจัดทำต้นฉบับ

อ้างอิง

1 CNNIC รายงานสถิติการพัฒนาเครือข่ายอินเทอร์เน็ตของจีนหมายเลข 24th 2009 ปักกิ่ง

2 CNNIC รายงานพฤติกรรมการใช้อินเทอร์เน็ตวัยรุ่นจีน 2010 ปักกิ่ง

3 M หรือ การติดอินเทอร์เน็ต: ความผิดปกติใหม่เข้าสู่พจนานุกรมทางการแพทย์ วารสารสมาคมการแพทย์ของแคนาดา 1996; 154: 1882 1883- [บทความฟรี PMC][PubMed]

4 Young KS การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ 1998; 1: 237 244-

5 Davis RA รูปแบบความรู้ความเข้าใจพฤติกรรมของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2001; 17: 187 195-

6 เครา KW, Wolf EM การปรับเปลี่ยนในเกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2001; 4: 377 383-[.PubMed]

7. Chou C, Hsiao MC. ประสบการณ์การติดอินเทอร์เน็ตการใช้งานความพึงพอใจและความสุข: กรณีของนักศึกษาวิทยาลัยไต้หวัน คอมพิวเตอร์และการศึกษา พ.ศ. 2000; 35: 65–80

8 Tsai CC, Lin SS การวิเคราะห์ทัศนคติที่มีต่อเครือข่ายคอมพิวเตอร์และการเสพติดอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นไต้หวัน ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2001; 4: 373 376-[.PubMed]

9 เฉิน SH WL, Su YJ, Wu HM, Yang PF การพัฒนามาตรวัดการติดอินเทอร์เน็ตของจีนและการศึกษาไซโครเมทริกซ์. ชินเจแห่ง Psychol 2003; 45

10 เทาอาร์, หวงเอ็กซ์, หวางเจ, จางเอช, จางวาย, และคณะ เกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต ติดยาเสพติด 2010; 105: 556 564-[.PubMed]

11 Ko CH, Yen JY, Liu SC, Huang CF, Yen CF. ความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมก้าวร้าวและการติดอินเทอร์เน็ตและกิจกรรมออนไลน์ในวัยรุ่น J Adolesc Health. 2009; 44: 598 605-[.PubMed]

12 Yang CK, Choe BM, Baity M, Lee JH, Cho JS โปรไฟล์ SCL-90-R และ 16PF ของนักเรียนมัธยมปลายที่มีการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป สามารถจิตเวชศาสต 2005; 50: 407 414-[.PubMed]

13 Shek DT, Tang VM, Lo CY การติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นจีนในฮ่องกง: การประเมิน, โปรไฟล์และความสัมพันธ์ทางจิตวิทยาสังคม วิทยาศาสตร์โลกวารสาร 2008; 8: 776 787-[.PubMed]

14 Jang KS, Hwang SY, Choi JY อาการติดอินเทอร์เน็ตและอาการทางจิตเวชในวัยรุ่นเกาหลี. วารสารสุขภาพโรงเรียน 2008; 78: 165 171-[.PubMed]

15 Morahan-Martin J, Schumacher P. อุบัติการณ์และสหสัมพันธ์ของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในหมู่นักศึกษา คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2000; 16: 13 29-

16. Kandell JJ. การติดอินเทอร์เน็ตในวิทยาเขต: ช่องโหว่ของนักศึกษาวิทยาลัย CyberPsychology & Behavior. 2009; 1: 11–17.

17. เฮอร์ MH ปัจจัยทางประชากรนิสัยและเศรษฐกิจและสังคมของโรคติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาเชิงประจักษ์ของวัยรุ่นเกาหลี ไซเบอร์จิตวิทยาและพฤติกรรม. 2006; 9: 514–525. [PubMed]

18 Ghassemzadeh L, Shahraray M, Moradi A. ความชุกของการติดอินเทอร์เน็ตและการเปรียบเทียบผู้ติดอินเทอร์เน็ตและผู้ไม่เสพติดในโรงเรียนมัธยมของอิหร่าน ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2008; 11: 731 733-[.PubMed]

19 Khazaal Y, Billieux J, Thorens G, Khan R, Louati Y, และคณะ การตรวจสอบความถูกต้องของภาษาฝรั่งเศสของการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2008; 11: 703 706-[.PubMed]

20 Lam LT, Peng ZW, เชียงใหม่ JC, Jing J. ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่วัยรุ่น ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2009; 12: 551 555-[.PubMed]

21 Milani L, Osualdella D, Di Blasio P. คุณภาพของความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลและการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาในวัยรุ่น ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2009; 12: 681 684-[.PubMed]

22 Ni X, Yan H, Chen S, Liu Z. ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการติดอินเทอร์เน็ตในตัวอย่างของนักศึกษามหาวิทยาลัยในประเทศจีน ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2009; 12: 327 330-[.PubMed]

23 Cao F, Su L. การเสพติดอินเทอร์เน็ตในหมู่วัยรุ่นจีน: ความชุกและคุณสมบัติทางจิตวิทยา สุขภาพและการพัฒนาเด็กเล็ก. 2007; 33: 275 281-

24 Tsitsika A, Critselis E, Kormas G, Filippopoulou A, Tounissidou D, et al. การใช้อินเทอร์เน็ตและการใช้ในทางที่ผิด: การวิเคราะห์การถดถอยแบบหลายตัวแปรของปัจจัยทำนายการใช้อินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นกรีก Eur J Pediatr 2009; 168: 655 665-[.PubMed]

25 Kim K, Ryu E, Chon MY, Yeun EJ, Choi SY, และคณะ การติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นเกาหลีและความสัมพันธ์กับภาวะซึมเศร้าและความคิดฆ่าตัวตาย: การสำรวจแบบสอบถาม Int J Nurs Stud 2006; 43: 185 192-[.PubMed]

26 Hall AS, Parsons J. การติดอินเทอร์เน็ต: กรณีศึกษานักศึกษาวิทยาลัยโดยใช้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในการบำบัดพฤติกรรมทางปัญญา วารสารการให้คำปรึกษาด้านสุขภาพจิต 2001; 23: 312 327-

27 Norton EC, Lindrooth RC, Ennett ST การควบคุมความเป็น endogeneity ของการใช้สารเพียร์ในแอลกอฮอล์วัยรุ่นและยาสูบ เศรษฐศาสตร์สุขภาพ. 1998; 7: 439 453-[.PubMed]

28 Yen JY, Yen CF, Chen CC, Chen SH, Ko CH ปัจจัยครอบครัวของการติดอินเทอร์เน็ตและประสบการณ์การใช้สารเสพติดในวัยรุ่นไต้หวัน ไซเบอร์สปิลโซลเบฟ 2007; 10: 323 329-[.PubMed]

29 Ary DVTED, Biglan A, Metzler CW, Noell JW, Smolkowsk K. การพัฒนาพฤติกรรมปัญหาวัยรุ่น วารสารจิตวิทยาเด็กผิดปกติ. 1999; 27: 194 150-

30 Li H, Wang J, Wang L. การสำรวจการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาทั่วไปในนักศึกษาวิทยาลัยจีนและความสัมพันธ์กับเหตุการณ์ในชีวิตที่เครียดและสไตล์การเผชิญความเครียด วารสารสุขภาพจิตระหว่างประเทศและการติดยาเสพติด 2009; 7: 333 346-

31. Leung L. เหตุการณ์ในชีวิตที่ตึงเครียดแรงจูงใจในการใช้อินเทอร์เน็ตและการสนับสนุนทางสังคมในกลุ่มเด็กดิจิทัล CyberPsychology & Behavior. 2007; 10: 204–214. [PubMed]

32 Yang SC, Tung CJ การเปรียบเทียบผู้ติดอินเทอร์เน็ตและผู้ไม่ติดอินเทอร์เน็ตในโรงเรียนมัธยมไต้หวัน คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2007; 23: 79 96-

33. Chou C, Hsiao MC. ประสบการณ์การติดอินเทอร์เน็ตการใช้งานความพึงพอใจและความสุข: กรณีของนักศึกษาวิทยาลัยไต้หวัน คอมพิวเตอร์และการศึกษา พ.ศ. 2000; 35: 65–80

34 Griffiths MD เครื่องสนุกเล่นในวัยเด็กและวัยรุ่น: การวิเคราะห์เปรียบเทียบวิดีโอเกมและเครื่องผลไม้ วารสารวัยรุ่น 1991; 14: 53 73-[.PubMed]

35. Huang RL, Lu Z, Liu JJ, คุณ YM, Pan ZQ และอื่น ๆ คุณสมบัติและตัวทำนายการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในนักศึกษาจีน เทย์เลอร์และฟรานซิส 2009: 485–490

36 Shek DTL, Tang VMY, Lo CY การติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่นจีนในฮ่องกง: การประเมิน, โปรไฟล์, และสหสัมพันธ์ทางจิตสังคม Thescientificworldjournal 2008; 8: 776 787-[.PubMed]

37 หลิน SSJ, Tsai CC การแสวงหาความรู้สึกและการพึ่งพาอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นมัธยมไต้หวัน คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์ 2002; 18: 411 426-

38 Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T, และคณะ ความขัดแย้งทางอินเทอร์เน็ต เทคโนโลยีทางสังคมที่ช่วยลดการมีส่วนร่วมทางสังคมและความเป็นอยู่ทางจิตวิทยา? กำลัง Psychol 1998; 53: 1017 1031-[.PubMed]

39. อู๋ CS เฉิง FF. การติดอินเทอร์เน็ตคาเฟ่ของวัยรุ่นไต้หวัน CyberPsychology & Behavior. 2007; 10: 220–225. [PubMed]