2D: เครื่องหมาย 4D และรูปแบบที่แตกต่างกันของความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ต (2017)

มาร์โค มุลเลอร์,^1,* แบรนด์แมทเธียสช,² จูเลีย มีส,¹ Bernd Lachmann,¹ เรย์นา ยอร์ดาโนวา ซารีสกา,¹ และ Christian Montag^1,3,*

ความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ต (IUD) นำเสนอปัญหาที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก นอกจากนี้ยังมีการสูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตและปัญหาสังคมเนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา แม้ว่าปัจจุบัน IUD ไม่ใช่การวินิจฉัยอย่างเป็นทางการใน DSM-5 หรือ ICD-10 แต่หลักฐานการติดตั้งชี้ให้เห็นว่า IUD นั้นสามารถแบ่งได้ว่าเป็นการติดพฤติกรรม ในระดับระบบประสาทระบบประสาท IUD มีความโดดเด่นเป็นอย่างดีและมีความผิดปกติในลูป fronto-striatal-limbic ในระดับโมเลกุลที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติของระบบประสาทเหล่านี้เป็นที่รู้จักกันน้อย ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงศึกษาถึงอิทธิพลของเทสโทสเตอโรนก่อนคลอดตามที่วัดได้ ผ่านทาง เครื่องหมาย 2D: 4D ของมือบน IUD เทสโทสเตอโรนเป็นสัญลักษณ์ของฮอร์โมนที่น่าสนใจเนื่องจากความแตกต่างทางเพศใน IUD นั้นถูกสังเกตเช่นผู้ชายแสดงแนวโน้มที่สูงขึ้นต่อความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต (IGD) หรือเพศหญิงที่มีต่อเครือข่ายสังคมออนไลน์ ใน N = ผู้เข้าร่วม 217 คนมีการตรวจสอบความเชื่อมโยงระหว่าง 2D: 4D marker ของมือและ IUD ที่ไม่ระบุและรูปแบบเฉพาะของ IUD ได้รับการตรวจสอบ ปรากฏว่ามือของผู้หญิงจำนวนมากขึ้น (ด้านขวาโดยมีอัตราส่วนตัวเลขที่สูงขึ้นของดัชนีต่อนิ้วนางเช่น> 1 หมายถึงฮอร์โมนเพศชายก่อนคลอดที่ต่ำกว่า) มีความสัมพันธ์กับ IGD ที่ต่ำกว่า (โร = −0.17, p = 0.01 N = 211) ผลกระทบนี้ได้รับแรงหนุนจากการสูญเสียการควบคุมเกมอินเทอร์เน็ตในตัวอย่างทั้งหมด (โร = −0.20, p <0.01, N = 211) และตัวอย่างหญิง (โร = −0.20, p = 0.02 N (ฉ) = 137) นอกเหนือจากนี้ความสัมพันธ์เชิงลบยังปรากฏขึ้นระหว่างด้านของการสูญเสียการควบคุมห่วงอนามัยทั่วไปและอัตราส่วนตัวเลขที่เหมาะสมในเพศชายที่ขีดเส้นใต้การทำงานก่อนหน้านี้ โดยสรุปแล้วงานในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่าเครื่องหมาย 2D: 4D เป็นเครื่องหมายที่น่าสนใจสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตและสามารถรวมไว้เป็นไบโอมาร์คเกอร์ได้อย่างง่ายดายเพื่อทำความเข้าใจรากฐานทางชีววิทยาของการใช้อินเทอร์เน็ต (มากเกินไป)

ผู้เข้าร่วมและลักษณะทางสังคมวิทยา

สำหรับการศึกษาครั้งนี้เราใช้ข้อมูลที่เก็บรวบรวมจากพฤศจิกายน 2016 จนถึงพฤษภาคม 2017 ของ N = ผู้เข้าร่วม 217 คนจาก Ulm Gene Brain Behavior Project (UGBBP) อายุเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่างคือ M = 23.41 ปี (SD = 7.77) และประกอบด้วยผู้ชาย 77 คนและผู้หญิง 140 คน ส่วนใหญ่ (83.9%) เป็นนักเรียน (182) ผู้เข้าร่วมทั้งหมด 204 คนมีภาษาเยอรมัน (94.0%) เป็นภาษาแม่รวมถึงผู้เข้าร่วมที่เติบโตขึ้นมา อย่างไรก็ตามผู้เข้าร่วมที่เหลือสามารถเข้าใจและใช้ภาษาเยอรมันได้ โดยรวมแล้ว 76.5% (166) ของผู้เข้าร่วมมีคุณสมบัติสำหรับมหาวิทยาลัย ("Abitur" ของเยอรมัน) เจ็ดคนมีวุฒิการศึกษาระดับปริญญาตรี ("Fachabitur") ผู้เข้าร่วม 15 คนจบเกรด 10 ในโรงเรียนมัธยมศึกษาของเยอรมัน ("mittlere Reife") และอีกหนึ่งคน จบ "Hauptschule" ภาษาเยอรมันนั่นคือจบมัธยมปลาย การศึกษาระดับมหาวิทยาลัยครั้งที่ 1 รวมถึงระดับโพลีเทคนิคหนึ่งระดับจัดขึ้นโดยผู้เข้าร่วม 27 คนและอีกหนึ่งคนมีใบรับรองวิทยาลัยเทคนิคขั้นสูง สำหรับความถนัดมือ 91.7% ถนัดซ้าย 6.9% และ 1.4% ระบุว่าใช้ทั้งสองมือเท่ากัน ผู้เข้าร่วมทุกคนกรอกแบบสอบถามที่อธิบายไว้ในหัวข้อถัดไปและให้สแกนมือซ้ายและขวา การศึกษาได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมท้องถิ่นของมหาวิทยาลัย Ulm ประเทศเยอรมนี

แบบสอบถาม

2D: 4D อัตราส่วน

ในการพิจารณาอัตราส่วน 2D: 4D เราใช้การสแกนด้วยมือทั้งสองข้าง ความยาวของนิ้วถูกวัดเป็นพิกเซล (ความละเอียดการสแกน 300 – 400 dpi) เริ่มต้นที่กึ่งกลางรอยพับที่ใกล้เคียงที่สุดกับฝ่ามือจนถึงปลายนิ้ว การวัดได้ดำเนินการกับซอฟต์แวร์กราฟิก GIMP รุ่น 2.8.14³ อัตราส่วน 2D: 4D นั้นได้มาจากการหารความยาวของนิ้วชี้ด้วยความยาวของนิ้วนาง การวัด 2D ทั้งหมด: 4D ดำเนินการโดยผู้ประเมินอิสระสองคนและจากนั้นเฉลี่ย ความน่าเชื่อถือของผู้ประเมินทั้งสองมีค่าสูง: ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างกัน (ICC) ที่มีการกำหนดข้อตกลงแบบสัมบูรณ์ของ 2D: ผลคูณ 4D เดิมคือ ICC(ซ้าย) = 0.97 และ ICC(ขวา) = 0.96 ความสัมพันธ์ระหว่างค่า 2D: 4D ของผู้ประเมินสองคนคือ r(ซ้าย) = 0.93 และ r(ขวา) = 0.93 (ทั้งที่ p <0.01)

การวิเคราะห์ทางสถิติ

ทำการวิเคราะห์ทางสถิติด้วย SPSS เวอร์ชั่น 24.0.0.1 สำหรับ MAC การทดสอบที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ถูกนำไปใช้เนื่องจากอายุตัวแปรที่ไม่กระจายตามปกติ, S-IAT และเครื่องชั่ง s-IAT ข้อมูลของอัตราส่วนมือทั้งสองทางซ้ายและขวา 2D: 4D ถูกกระจาย เพื่อระบุความแตกต่างที่อาจเกิดขึ้นระหว่างกลุ่มเหล่านี้ตัวอย่างอิสระ t- ใช้การทดสอบ เราดำเนินการ Mann-Whitney U ทดสอบเพื่อตรวจสอบความแตกต่างในตัวแปรที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตขึ้นอยู่กับเพศ นำความสัมพันธ์ของสเปียร์แมนมาใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างอายุตัวแปรอินเทอร์เน็ตและอัตราส่วนนิ้ว

การทำความสะอาดข้อมูล

เนื่องจากนิ้วที่หักหรือได้รับบาดเจ็บสามารถนำไปสู่รูปแบบความยาวที่มีอิทธิพลอย่างมากต่ออัตราส่วน 2D: 4D ผู้เข้าร่วมต่อไปนี้จึงถูกแยกออกจากตัวอย่าง

ผู้เข้าร่วมหกคนรายงานว่านิ้วชี้หัก (4 ซ้าย, 2 ขวา) และนิ้วหักหนึ่งนิ้ว (4 ซ้าย, 3 ขวา) นอกจากนี้ผู้เข้าร่วม 24 ทั้งหมดรายงานว่าไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับนิ้วมือหักนั่นคือเหตุผลที่เราตรวจสอบการสแกนมือของพวกเขาด้วยสายตา เนื่องจากไม่พบความผิดปกติผู้เข้าร่วมเหล่านี้ยังคงอยู่ในกลุ่มตัวอย่าง นอกจากนี้นิ้วชี้ซ้ายของผู้เข้าร่วมหนึ่งคนนั้นสั้นมาก (2D: 4D ratio = 0.81; 4.9 SD ห่างจากค่าเฉลี่ย) เนื่องจากเราไม่มีข้อมูลเพิ่มเติมใด ๆ ที่แสดงคำอธิบายที่สมเหตุสมผลสำหรับข้อเท็จจริงนี้เราจึงตัดสินใจยกเว้นผู้เข้าร่วมรายนี้ (ทางซ้ายมือเท่านั้น) ออกจากตัวอย่าง ดังนั้นข้อมูลของ N_L = 208 2D ด้านซ้าย: อัตราส่วน 4D และ N_R = 212 2D ด้านขวา: สามารถใช้อัตราส่วน 4D สำหรับการวิเคราะห์ นอกจากนี้ผู้เข้าร่วมรายหนึ่งไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการเล่นเกมออนไลน์ขนาด s-IAT ซึ่งนำไปสู่การลดขนาดตัวอย่างลง 1 สำหรับการวิเคราะห์รวมถึงปัจจัย IA เกมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง ยิ่งไปกว่านั้นผู้เข้าร่วมรายอื่นไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการช้อปปิ้งออนไลน์รายการที่ 3 นั่นคือเหตุผล N จะลดลงโดย 1 ในบางตาราง

สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานสำหรับอายุเพศและข้อมูลแบบสอบถาม / อัตราส่วน

ค่าเฉลี่ย (M) และ SD สำหรับมาตรการแบบสอบถามทั้งหมดและ 2D: อัตราส่วน 4D แสดงในตาราง Table1.1. ดังที่ปรากฎในตาราง Table2,2เราสังเกตอัตราส่วนหลักที่สูงกว่าในมือขวาในเพศหญิงเมื่อเทียบกับเพศชายt(212) = −2.34 p = 0.02] เพศมีผลต่อคะแนน IUD หลายประการด้วย (ดูตารางอีกครั้ง Table1) .1) กลุ่มคนเหล่านี้เป็นคะแนนที่สูงขึ้นสำหรับผู้ชายเมื่อเทียบกับเพศหญิงในเกมออนไลน์ (U = 2,790 p <0.01), การติดการพนันออนไลน์ (U = 4,693 p <0.01) และการติดสื่อลามกออนไลน์ (U = 2,010 p <0.01) สำหรับการติดการสื่อสารออนไลน์เพศหญิงมีคะแนนสูงกว่าเพศชาย (U = 4,397 p = 0.02) ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญสำหรับคะแนน s-IAT และการติดการซื้อของออนไลน์

  

1 ตาราง

สถิติเชิงพรรณนาของข้อมูลอายุและข้อมูลตัวแปรอินเทอร์เน็ตสำหรับตัวอย่างทั้งหมดและแยกตามเพศ

  

2 ตาราง

ความแตกต่างเฉพาะเพศของอัตราส่วนมือ (T-test) และ s-IAT scale (แมนน์ - วิทนีย์) U ทดสอบ).

ผลการศึกษาของเราแสดงให้เห็นว่าอายุมีความสัมพันธ์บางส่วนกับอัตราส่วนทางด้านขวาและพฤติกรรมการเล่นเกมออนไลน์ในเพศหญิง แต่ไม่ใช่ในเพศชาย หลักฐานสำคัญจากการแสดงวรรณคดีบ่งชี้ว่า 2D: 4D มีความเสถียรตลอดอายุการใช้งาน (โปรดดูบทแนะนำ) อย่างไรก็ตามเราคิดว่าอายุอาจเป็นตัวแปรที่สร้างความรำคาญซึ่งอาจส่งผลต่อการวิเคราะห์ต่อไปนี้ (สหสัมพันธ์ทั้งหมดจะปรากฎในตาราง S2 ในวัสดุเสริม)

ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบเฉพาะของ IUD และ IUD ที่ไม่ระบุรวมถึงผลกระทบทางเพศ

เมทริกซ์สหสัมพันธ์ของสเกล IUD ทั้งหมดแสดงความสัมพันธ์ที่สำคัญหลายอย่าง (ตาราง S4 ในวัสดุเสริม) จากบันทึกและสอดคล้องกับการศึกษาก่อนหน้าโดย Montag และคณะ (59) ความสัมพันธ์สูงสุดและแข็งแกร่งที่สุดสามารถสังเกตได้ระหว่าง ICD (A5) และคะแนน s-IAT ทั่วไป (โร = 0.40; p <0.01) ความสัมพันธ์สูงสุดอันดับสองสามารถสังเกตได้ระหว่างความผิดปกติของสื่อลามกทางอินเทอร์เน็ต (IPD, A4) (โร = 0.31; p <0.01) และ IGD (A1) สัมพันธ์กับ IUD ที่ไม่ระบุ (โร = 0.30; p <0.01) นอกเหนือจากการค้นพบนี้จะสังเกตได้ว่าค่า s-IAT ทั่วไปมีความสัมพันธ์สูงสุดกับ IGD (A1) ในเพศชาย (โร_{เมตร A1} = 0.52 p <0.01) และ ICD (A5) ในเพศหญิง (โร_{ฉ A5} = 0.48 p <0.01) ดังนั้นเราจึงถือว่าเพศเป็นตัวแปรสำคัญในการรับข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับความสัมพันธ์เหล่านี้ โปรดทราบว่าแนวโน้มผลลัพธ์ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อใช้การควบคุมความสัมพันธ์แบบบางส่วนสำหรับอายุ เฉพาะในผู้ชายเท่านั้น Internet Shopping Disorder (ISD, A3) (r = 0.39 p <0.01) มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญและสูงกว่าความสัมพันธ์แบบสองตัวแปรปกติกับ s-IAT ทั่วไป (ตารางที่ S5 ในวัสดุเสริม)

2D: อัตราส่วน 4D อ้างอิงถึงการเล่นเกมออนไลน์ที่ไม่ระบุ IUD (s-IAT) (A1), การพนันออนไลน์ (A2) และสื่อลามกออนไลน์ (A4) ในมือซ้าย / ขวา

เราพบความสัมพันธ์แบบผกผันระหว่างอัตราส่วนนิ้วมือขวากับ LoCTM ย่อยของ s-IAT (โร_R = −0.24, p = 0.04 N_{R, ม.} = 74) และความสัมพันธ์เชิงลบที่ไม่ขึ้นกับเพศระหว่างอัตราส่วน 2D: 4D ของมือขวาและ IGD (A1) (โร_R = −0.17, p = 0.01 N = 211) ผลกระทบเกิดจากการสูญเสียการควบคุมเกมอินเทอร์เน็ตในตัวอย่างทั้งหมด (โร = −0.20, p <0.01, N = 211) และ LoCTM ด้านย่อยในกลุ่มตัวอย่างหญิง [โร_R(LoCTM) = −0.20 p = 0.02 N = 137] สำหรับการพนันออนไลน์เราค้นพบการเชื่อมโยงเชิงลบ (โร_R = −0.17, p = 0.01 N = 212) ขับเคลื่อนโดย CSP ด้านย่อยในกลุ่มตัวอย่างผู้หญิง (โร_R = −0.17, p = 0.05 N = 138)

IPD ในกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดยังเชื่อมโยงกับอัตราส่วนนิ้วมือขวาโร_R = −0.16, p = 0.02 N = 212, A4) ทริกเกอร์โดยทั้งสองแง่มุมย่อย (โร_R(LoCTM) = −0.15 p = 0.03 N_{R, ม.} = 212 โร_R(CSR) = −0.15 p = 0.03 N_{R, ม.} = 212) แต่ไม่พบในตัวอย่างเพศชายหรือเพศหญิง ไม่สามารถสังเกตการเชื่อมโยงที่สำคัญสำหรับมือซ้ายได้ (ผลลัพธ์เพิ่มเติมแสดงอยู่ในตาราง Table3) .3) โปรดทราบว่าเราไม่ได้ควบคุมอายุในการวิเคราะห์ที่นำเสนอเพราะ IGD ไม่เกี่ยวข้องกับอายุในตัวอย่างที่สมบูรณ์

  

3 ตาราง

ความสัมพันธ์ของอัตราส่วนซ้ายและขวาด้วยตัวแปรการติดอินเทอร์เน็ตรวมถึงผลกระทบทางเพศ (Spearman's โร).

2D ที่เหมาะสม: อัตราส่วน 4D ของเพศหญิงมีความสัมพันธ์เชิงผกผันกับอาการ IGD ในหน้าย่อยดังกล่าวโร_R(LoCTM) = −0.20 p = 0.02 N = 137] LoC ™ไม่เกี่ยวข้องกับอายุทางด้านขวามือ สำหรับการพนันออนไลน์ CSP ด้านย่อยจะเชื่อมโยงกับ 2D: 4D [โร_R = โร_R(CSP) = −0.17 p = 0.01 N = 138] เนื่องจากความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างอายุและความอยากเล่นการพนันออนไลน์เราจึงควบคุมอายุ (สำหรับผลลัพธ์เพิ่มเติมโปรดดูตาราง Table33 และตาราง S2 ในวัสดุเสริม)

เนื่องจากไม่มีความสัมพันธ์ใด ๆ นอกเหนือจาก IUD / IGD ที่ไม่ระบุรายละเอียดถูกตั้งสมมติฐาน (ในแง่ของงานที่มีอยู่ก่อนหน้านี้ใน 2D: 4D และรูปแบบที่แตกต่างกันของ IUD) ผลลัพธ์เหล่านี้จะไม่ถูกทดสอบหลายครั้ง อย่างไรก็ตามเรานำเสนอพวกเขาสำหรับความพยายามในการวิจัยในอนาคต

2D: 4D อัตราส่วนและแนวโน้มต่อ IGD

จุดสนใจหลักของการศึกษาของเราคือทบทวนความสัมพันธ์ระหว่างเครื่องหมาย 2D ที่ต่ำกว่า: 4D และแนวโน้ม IGD ที่สูงขึ้นตามที่สังเกตในวรรณกรรมในเพศชาย การศึกษาในสาขานี้โดย Kornhuber และคณะ (58) และ Canan และคณะ (57) ทั้งสองสังเกตว่าอัตราส่วน 2D ที่ต่ำกว่า: อัตราส่วน 4D (ดังนั้นระดับฮอร์โมนเทสโทสเตอโรนก่อนคลอดสูงกว่า) จึงมีความสัมพันธ์กับแนวโน้มที่มีต่อ IUD ในเพศชาย เพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้น Kornhuber และคณะ (58) เชื่อมโยง 2D ที่ต่ำกว่า: อัตราส่วน 4D กับการติดเกมวิดีโอที่สูงขึ้นเมื่อตัดกัน N = 27 คนติดเกมออนไลน์กับ N = 27 การควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ พวกเขาใช้ไฟล์ CSAS II วัดสำหรับการประเมินและการจำแนกการติดการเล่นเกมวิดีโอ ผู้เขียนรายงานว่า“ CSAS II นั้นยึดตามมาตราส่วนการติดอินเทอร์เน็ต (Internet Addiction Scale) ISS-20 ซึ่งได้รับการขยายและดัดแปลงเพื่อประเมินการติดวิดีโอเกม” (หน้า 2) ในคานันและคณะ (57) รายการ 20 ของ IAT ของ Young ได้รับการจัดการเพื่อประเมิน IUD ที่ไม่ระบุ นอกจากนี้ในขณะที่ผู้เขียนไม่ได้ประเมินแนวโน้ม IUD ในพื้นที่ออนไลน์อื่น ๆ ที่เฉพาะเจาะจงอย่างไรก็ตามพวกเขาขอให้กิจกรรมออนไลน์บ่อยครั้งของผู้เข้าร่วมการศึกษาและแบ่งคะแนน IUD (ทดสอบ IUD ทั่วไป) ในกลุ่มย่อยตามช่องทางออนไลน์ที่นิยมมากที่สุดของผู้ใช้แต่ละคน ตัวอย่างเช่นสิ่งนี้ส่งผลให้เกิด N = 55 จาก N = 650/652 คนที่รายงานว่าใช้เวลาออนไลน์บ่อยครั้งเพื่อเล่นเกม จากนั้นคะแนน IUD ที่ไม่ระบุสำหรับผู้เข้าร่วม 55 คนเหล่านี้จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับคะแนน IUD ที่ไม่ระบุของตัวอย่างการใช้เครือข่ายโซเชียลที่รายงานย่อย (n = 315) และสตรีมวิดีโอ (n = 206) และอื่น ๆ (n = 74) สถิติผลลัพธ์ใน Canan et al. (57) ขีดเส้นใต้ว่าเครื่องหมาย 2D ที่ต่ำกว่าที่สังเกต: 4D เครื่องหมายในเพศชายที่มี IUD ที่ไม่ระบุสูงกว่าอาจรับผิดชอบต่อการใช้เกินจริงในช่องเกมออนไลน์

การศึกษาของเรานอกเหนือไปจากข้อค้นพบที่ได้รับการตีพิมพ์เนื่องจาก (a) เราประเมิน IUD ในห้าโดเมนที่ต่างกัน (การเล่นเกมการพนันการช็อปปิ้งสื่อลามกการสื่อสาร) รวมถึง IUD ที่ไม่ระบุ นอกจากนี้และ (b) งานปัจจุบันไม่ได้ใช้การตัดเพื่อค้นหากลุ่มย่อยของบุคคลที่ติดหรือไม่ติด แต่เราค้นหาการเชื่อมโยงอย่างต่อเนื่องระหว่างการใช้งานเพื่อสุขภาพและการใช้งานทางพยาธิวิทยาของอินเทอร์เน็ต (และช่องทางออนไลน์เฉพาะ) ในตัวอย่างที่ตรวจสอบอย่างสมบูรณ์ของ N = ผู้เข้าร่วม 217 คน เมื่อมองแวบแรกการค้นพบของเราสอดคล้องกับสิ่งที่สังเกตได้ในผลงานของ Kornhuber et al (58) และ Canan และคณะ (57) กล่าวคืออัตราส่วน 2D ที่ต่ำกว่า: อัตราส่วน 4D ของมือขวาเกี่ยวข้องกับ IGD ที่สูงขึ้น อย่างไรก็ตามเรายังตั้งข้อสังเกตว่าความสัมพันธ์นี้ถูกผลักดันโดยผู้เข้าร่วมหญิงสำหรับมือขวาและไม่สามารถพบได้ในเพศชาย นี่เป็นเรื่องที่น่าแปลกใจเพราะการศึกษาก่อนหน้านี้สังเกตเห็นผลกระทบนี้เฉพาะในเพศชาย

เพื่อค้นหาคำอธิบายสำหรับเหตุการณ์นี้เราเปรียบเทียบผู้เข้าร่วมการศึกษาของเรากับผู้ที่มาจากการวิจัยที่ตีพิมพ์ก่อนหน้านี้ ก่อนอื่นเราทั้งคู่ต่างก็พบว่ามีความสัมพันธ์แบบเดียวกันเกี่ยวกับอัตราส่วนมือขวาและแบบสอบถาม IUD สิ่งนี้พูดกับความคิดที่ว่าตัวอย่างของเราจะค่อนข้างแตกต่างจากสิ่งที่สังเกตได้ในวรรณกรรม Kornhuber และคณะ การศึกษาเฉพาะเพศชาย (วิดีโอเกมติดกับสุขภาพ) และตัวอย่างของพวกเขาเป็นเรื่องยากที่จะเปรียบเทียบกับผู้เข้าร่วมจากงานปัจจุบัน Canan และคณะ [(57), p. 32] รายงานสำหรับตัวอย่างของพวกเขาว่า“ ผู้หญิงมีแนวโน้มที่จะใช้อินเทอร์เน็ตสำหรับเครือข่ายสังคมออนไลน์และวิดีโอสตรีมมิ่งมากกว่าผู้ชาย เมื่อเปรียบเทียบกับผู้หญิงสัดส่วนที่สูงขึ้นของผู้ชายรายงานว่าการเล่นเกมอินเทอร์เน็ตเป็นกิจกรรมทางอินเทอร์เน็ตที่พบบ่อยที่สุด (p <0.001)” ด้วยเหตุนี้เราเชื่อว่ากลุ่มตัวอย่างของเราไม่แตกต่างกันอย่างมากในด้านเหล่านี้ นอกจากนี้เรายังประเมินแนวโน้มการเสพติดใน“ Big Five of IUD” ตามที่กล่าวไว้ข้างต้นในขณะที่ Canan et al (57) ศึกษาเฉพาะการประเมินในพื้นที่ที่มักใช้อินเทอร์เน็ต (ไม่มีการประเมินแนวโน้มเสพติดโดยตรงที่นี่และหมวดหมู่ที่ตรวจสอบทับซ้อนกันในบางส่วนเท่านั้น) ดังนั้นการศึกษาของเราจึงเปรียบเทียบได้ในระดับหนึ่งเท่านั้น ยิ่งกว่านั้นและที่สำคัญการสูญเสียแง่มุมของการควบคุม IUD ทั่วไปนั้นสัมพันธ์กับอัตราส่วน 2D ที่ถูกต้อง: อัตราส่วน 4D ในตัวอย่างเพศชายปัจจุบันที่สนับสนุนการค้นพบที่เชื่อมโยงอัตราส่วนหลักกับ IUD ทั่วไปตามที่รายงานโดย Canan et al (57) ในระดับหนึ่ง

การค้นพบของเราชี้ให้เห็นว่าอาจมีการพิจารณาเหตุผลเพิ่มเติมเพื่อไม่ให้สังเกตความสัมพันธ์ระหว่างอัตราส่วนหลักและ IGD ในเพศชาย แต่เป็นเพศหญิงเท่านั้น ขั้นแรกให้ศึกษาโดย Canan และคณะ (57) ได้ดำเนินการในตุรกี จากการศึกษาของเราเกิดขึ้นที่ประเทศเยอรมนีความแตกต่างทางวัฒนธรรมอาจนำมาซึ่งผลลัพธ์ในปัจจุบัน ปัจจัยเหล่านี้อาจรวมถึงความแตกต่างของบุคลิกภาพซึ่งมีการสังเกตความแตกต่างระหว่างตัวอย่างตุรกีและเยอรมัน (62) ในการศึกษาครั้งนี้ชาวยุโรปตะวันตก (รวมถึงเยอรมนี) ได้คะแนนความพอใจและความรู้สึกนึกคิดต่ำกว่าประเทศในตะวันออกกลาง (รวมถึงตุรกี) ความแตกต่างดังกล่าวอาจมีผลต่อความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ในงานปัจจุบันเนื่องจากเครื่องหมาย 2D: 4D นั้นเกี่ยวข้องกับบุคลิกภาพด้วยเช่นกัน43, 44) นอกจากนี้การศึกษาครั้งนี้ของเรารวมเฉพาะกลุ่มชายที่ค่อนข้างเล็ก (n = 77 ชายเทียบกับ n = 140 คน) เนื่องจากเราคัดเลือกตัวอย่างปัจจุบันส่วนใหญ่ในชั้นเรียนจิตวิทยา ดังนั้นพลังทางสถิติของเราในการตรวจจับผลกระทบแบบเดียวกันสำหรับเพศชายและเพศหญิงจึงมีขนาดเล็กกว่า ในทางตรงกันข้ามกับสมมติฐานกำลังมีความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ต่ำระหว่างอัตราส่วนตัวเลขด้านขวามือกับ IGD ในกลุ่มผู้เข้าร่วมชายในตาราง Table3: 3: โร = −0.04, p = 0.72 N = 74 โดยรวมแล้วอัตราส่วนหลักของมือขวาอาจไม่ได้เชื่อมโยงกับ IGD เฉพาะในเพศชาย (57, 58) แต่สามารถเชื่อมโยงกับ IGD ในเพศหญิง ดังนั้นผู้เข้าร่วมหญิงที่อยู่ภายใต้อิทธิพลที่แข็งแกร่งของฮอร์โมนเพศชายก่อนคลอด (หรือฮอร์โมนเพศชายก่อนคลอดถึงระดับ estradiol) อาจแสดงพฤติกรรมออนไลน์ชายในแง่ของ IGD การพัฒนาจากผลลัพธ์ปัจจุบันการศึกษาในอนาคตควรมีการคัดเลือกผู้หญิงเพื่อศึกษาความเชื่อมโยงระหว่าง IGD และอัตราส่วนหลักของมือ (ขวา) อีกครั้งเราระบุว่าเมื่อประเมิน IUD โดยทั่วไปในผู้เข้าร่วมชายของเราการค้นพบที่คล้ายกันมากขึ้นสามารถสังเกตได้จากสิ่งที่ Canan et al รายงาน (57).

นอกเหนือจากนี้จะไม่สามารถสังเกตเห็นความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งอีกต่อไปกับพื้นที่เฉพาะอื่น ๆ ของ IUD โปรดทราบว่าการเชื่อมโยงระหว่าง 2D: อัตราส่วน 4D และแนวโน้มที่มีต่อการพนันออนไลน์หรือภาพลามกอนาจารจะไม่ถูกกล่าวถึงต่อไปเพราะพวกเขาจะไม่ทำการทดสอบหลายครั้งเนื่องจากขาดการตั้งสมมติฐานเบื้องต้น (แม้ว่าเราจะตั้งสมมติฐานโดยตรง หลักฐานเชิงประจักษ์เท่านั้นที่มีอยู่ใน IGD / IUD ที่ไม่ระบุและ 2D: 4D ก่อนการศึกษาของเรา) สิ่งนี้ขีดเส้นใต้ว่าฮอร์โมนเพศชายก่อนคลอดอาจเชื่อมโยงกับ IGD / IUD ที่ไม่ระบุเฉพาะ แต่ไม่ใช่ไปยังพื้นที่อื่น ๆ เมื่อประเมิน IUD ในบริบทที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตามคำแถลงนี้อาจได้รับการแก้ไขเมื่อนักวิจัยคนอื่นสังเกตเห็นความสัมพันธ์ของเราระหว่าง 2D: 4D และการใช้การพนัน / สื่อลามก จำเป็นที่จะต้องจำไว้ว่าการศึกษาในปัจจุบันนี้ได้ทำการตรวจสอบประชากรกลุ่มตัวอย่างที่มีสุขภาพดีส่วนใหญ่ (และคะแนนของแบบสอบถาม IUD ที่เอียงไปทางด้านล่างสุดของการแจกแจง) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงของเพศสัมพันธ์ในหลายพื้นที่ของการใช้งานออนไลน์ตัวอย่างทางคลินิกอาจเปิดเผยผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน

ทบทวนคำถามบนลิงก์ระหว่าง IUD ที่ไม่ระบุและรูปแบบเฉพาะของ IUD ภายใต้การพิจารณาเรื่องเพศ

เป้าหมายสุดท้ายของการศึกษาของเราคือทบทวนการค้นพบจากการศึกษาก่อนหน้านี้โดย Montag และคณะ (59) การสังเกตในหกตัวอย่างอิสระจากภูมิหลังทางวัฒนธรรมที่หลากหลายที่ ICD เชื่อมโยงอย่างมากที่สุดกับ IUD ที่ไม่ระบุ การศึกษาก่อนหน้านี้ไม่สามารถพิจารณาเพศเป็นตัวแปรอิสระ (แม้ว่าจะมีการประเมิน) เนื่องจากตัวอย่างที่แตกต่างกันอย่างมากในอัตราส่วนเพศเช่นหนึ่งในตัวอย่างที่ตรวจสอบเท่านั้นมีเพศชาย 9 และผู้หญิง 66 (เยอรมนีตัวอย่างกระดาษดินสอ) หรืออื่น ๆ ตัวอย่างที่กระจายได้ดีกว่า (เพศชาย 23 และเพศหญิง 28; จีน, ตัวอย่างกระดาษดินสอ) ยังคงมีขนาดเล็กเกินไปที่จะค้นหาความแตกต่างทางเพศที่แข็งแกร่งเมื่อเทียบกับสหสัมพันธ์ของ IUD ตัวอย่างเดียวจากการศึกษาก่อนหน้านี้ซึ่งสมาคมดังกล่าวสามารถตรวจสอบได้จากประเทศจีน (ตัวอย่างออนไลน์) แต่โดยทั่วไปไม่ได้อยู่ในขอบเขตของงานก่อนหน้านี้ที่ให้ความแตกต่างมากมายในสังคม - ประชากรในทุกตัวอย่างที่ตรวจสอบ . ดังนั้นเรากลับไปที่คำถามนี้ในงานปัจจุบัน สำหรับตัวอย่างที่สมบูรณ์เราสามารถจำลองการค้นพบว่าแนวโน้มที่มีต่อ ICD นั้นมีความสัมพันธ์อย่างมากกับ IUD ที่ไม่ระบุ (r = 0.40 ** ดูตาราง S5 ในวัสดุเสริม) การแบ่งผลลัพธ์เหล่านี้ออกเป็นตัวอย่างย่อยชายและหญิงแสดงให้เห็นว่าการเชื่อมโยงนี้ขับเคลื่อนโดยตัวอย่างย่อยของผู้หญิง (r = 0.50 **) ในขณะที่ผู้ชายจะอ่อนแอกว่า (r = 0.29 **) ความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดอันดับสองและสามระหว่างรูปแบบเฉพาะกับห่วงอนามัยที่ไม่ระบุคือการจับจ่าย (r = 0.34 **) และภาพอนาจาร (r = 0.28 **) ในเพศหญิง ในผู้ชายความสัมพันธ์ที่สำคัญเกิดขึ้นอย่างชัดเจนที่สุดกับการเล่นเกม (r = 0.57 **), ภาพอนาจาร (r = 0.53 **) และช้อปปิ้ง (r = 0.39 **) บางทียกเว้นลิงก์ IUD ที่ไม่ระบุภาพอนาจารการเชื่อมโยงนี้สอดคล้องกับความแตกต่างทางเพศที่สังเกตได้ในวรรณกรรม

ข้อมูลใหม่ของเราแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่ารูปแบบการเชื่อมโยงระหว่างรูปแบบเฉพาะของ IUD และ IUD ที่ไม่ระบุรายละเอียดจะต้องมีการตรวจสอบในบริบทของเพศชายและเพศหญิงด้วย สิ่งนี้กล่าวว่านายพลสังเกตการเชื่อมโยงที่แข็งแกร่งระหว่าง ICD กับ IUD ที่ไม่ระบุโดย Montag et al (59) ได้รับการสนับสนุนในการค้นพบในปัจจุบัน จะต้องมีการกล่าวถึงว่ากลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ที่เกิดจากประเทศจีนรวมถึงเพศชายมากกว่าผู้หญิง (281 กับ 63) ยังพบความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างแนวโน้มที่มีต่อ ICD และ IUD ที่ไม่ระบุรายละเอียด [ตัวอย่างสมบูรณ์: โร = 0.68 p <0.01; ผู้ชาย: โร = 0.67 p <0.01; หญิง: โร = 0.70 p <0.01, (59)] ท้ายที่สุดมาตรการในการประเมินรูปแบบที่แตกต่างกันของการเสพติดอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะนั้นแตกต่างกันระหว่างปัจจุบันและงานก่อนหน้าของเรา เห็นได้ชัดว่าความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบเฉพาะของ IUD และ IUD ที่ไม่ระบุมีความซับซ้อนและการวิเคราะห์ความสัมพันธ์อย่างง่ายต้องได้รับการปรับปรุงโดยการวิเคราะห์การกลั่นกรอง / การไกล่เกลี่ยในอนาคตอันใกล้โดยคำนึงถึงตัวแปรบัญชีเช่นความคาดหวังในการใช้อินเทอร์เน็ต [นอกเหนือจากเพศและมิติวัฒนธรรมที่ได้กล่าวไปแล้ว ดูอ้างอิง (3)]

เงินทุน ตำแหน่งของ CM นั้นได้รับทุนจาก Heisenberg ที่ได้รับทุนสนับสนุนจากมูลนิธิวิจัยเยอรมัน (DFG; MO 2363 / 3-2) นอกจากนี้การศึกษาดังกล่าวยังได้รับทุนจากการสนับสนุนด้านคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตโดยมูลนิธิวิจัยเยอรมัน (DFG, MO 2363 / 2-1)

¹http://www.internetlivestats.com (เข้าถึงได้ใน 14th ของเดือนตุลาคม 2017)

²ในสิ่งต่อไปนี้เราพูดถึง ยังไม่ระบุ แทนที่จะเป็น IUD ทั่วไปเนื่องจากบุคคลที่กรอกข้อมูลในมาตรการสำหรับ IUD ทั่วไปอาจคิดโดยปริยายเกี่ยวกับช่องทางออนไลน์ที่แพร่หลายที่สุดของเขา / เธอ

³http://www.gimp.org.