การทดสอบการติดกระบวนการทางอินเทอร์เน็ต: การคัดกรองสิ่งที่ติดกับกระบวนการที่อำนวยความสะดวกโดยอินเทอร์เน็ต (2015)

Behav Sci (บาเซิล) 2015 Jul 28;5(3):341-352.

JC Northrup1, Lapierre C.2, โบสถ์เจ3, แร4.

นามธรรม

การทดสอบการติดกระบวนการทางอินเทอร์เน็ต (IPAT) ถูกสร้างขึ้นเพื่อคัดกรองพฤติกรรมเสพติดที่อาจเกิดขึ้นซึ่งอาจได้รับการอำนวยความสะดวกจากอินเทอร์เน็ต IPAT ถูกสร้างขึ้นด้วยความคิดที่ว่าคำว่า“ การติดอินเทอร์เน็ต” เป็นปัญหาเชิงโครงสร้างเนื่องจากอินเทอร์เน็ตเป็นเพียงสื่อที่ใช้ในการเข้าถึงกระบวนการเสพติดต่างๆ อย่างไรก็ตามไม่สามารถลดบทบาทของอินเทอร์เน็ตในการอำนวยความสะดวกในการเสพติดได้ เครื่องมือคัดกรองแบบใหม่ที่นำนักวิจัยและแพทย์ไปสู่กระบวนการเฉพาะที่อำนวยความสะดวกทางอินเทอร์เน็ตได้อย่างมีประสิทธิภาพจึงมีประโยชน์ การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่า Internet Process Addiction Test (IPAT) แสดงให้เห็นถึงความถูกต้องและความน่าเชื่อถือที่ดี สี่กระบวนการเสพติดได้รับการคัดกรองอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับ IPAT: การเล่นวิดีโอเกมออนไลน์เครือข่ายสังคมออนไลน์กิจกรรมทางเพศออนไลน์และการท่องเว็บ ความหมายของการวิจัยเพิ่มเติมและข้อ จำกัด ของการศึกษาจะกล่าวถึง

ที่มา:

การติดอินเทอร์เน็ต กระบวนการติดอินเทอร์เน็ต กิจกรรมทางเพศออนไลน์ เครือข่ายสังคมออนไลน์ วิดีโอเกมออนไลน์ การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา

1. บทนำ

การติดอินเทอร์เน็ตนั้นมีลักษณะของการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปอย่างมากส่งผลให้เกิดผลเสียต่องานชีวิตส่วนตัวสุขภาพทางอารมณ์หรือสุขภาพกาย [1,2,3] มันเป็นปัญหาที่แพทย์และนักวิจัยในหลาย ๆ ประเทศยอมรับแม้กระทั่งการแทรกแซงของรัฐบาลในบางกรณี4] ปรากฏการณ์นี้ได้รับความสนใจมากพอที่คณะกรรมการพัฒนาการวินิจฉัยและคู่มือทางสถิติ -V (DSM-V) ได้พิจารณาเมื่อเร็ว ๆ นี้ (แต่ท้ายที่สุดก็ตัดสินใจที่จะรวมอยู่ใน ส่วน 3 ภายใต้เงื่อนไขสำหรับการศึกษาเพิ่มเติม) การเปลี่ยนแปลงของการติดอินเทอร์เน็ตเพื่อรวมใน DSM-V ในที่สุดก็ตัดสินใจว่าจำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมก่อนที่จะมีการรวมอย่างเป็นทางการ [5] อย่างไรก็ตามคำถามบางอย่างว่าบุคคลสามารถติดสื่อได้หรือไม่เช่นอินเทอร์เน็ตซึ่งตรงข้ามกับกระบวนการที่สื่ออำนวยความสะดวก [6,7,8,9,10,11] เราใช้คำว่า "กระบวนการ" ที่นี่ในที่อ้างอิงถึงคำว่ากระบวนการติดยาเสพติดหรือ "พฤติกรรมที่เป็นระบบเลียนแบบโรคติดยาเสพติด" [12].

คำถามที่ว่าใครติดอินเทอร์เน็ตหรือมีกระบวนการอำนวยความสะดวกโดยอินเทอร์เน็ตหรือไม่นั้นเป็นสิ่งสำคัญหากพิจารณาว่าอินเทอร์เน็ตมีวิวัฒนาการเร็วเพียงใด อินเทอร์เน็ตในปัจจุบันมีแอปพลิเคชั่นมากมายรวมถึงเกมเครือข่ายสังคมการออกเดทการช็อปปิ้งและอื่น ๆ อีกมากมาย การใช้งานแอพพลิเคชั่นเหล่านี้อย่างมีปัญหานั้นเป็นเรื่องของการศึกษาหลายครั้งในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาโดยมีหลักฐานทางอ้อมสำหรับความคิดที่ว่าบุคคลนั้นติดอยู่กับกระบวนการหนึ่งอย่างหรือมากกว่านั้น [13,14,15,16]) ความล้มเหลวในการรับรู้ถึงความแตกต่างระหว่างการเสพติดอินเทอร์เน็ตโดยรวมและการติดกระบวนการต่าง ๆ ที่อำนวยความสะดวกโดยอินเทอร์เน็ตอาจส่งผลให้มีข้อสันนิษฐานที่ผิดพลาดในสิ่งที่วัตถุของการติดยาเสพติดของแต่ละบุคคลเป็นจริง จุดประสงค์ของการศึกษานี้คือเพื่อแยกความแตกต่างของกระบวนการที่แต่ละบุคคลอาจติดกับอินเทอร์เน็ตได้ดีกว่าสร้างการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต

1.1 การติดอินเทอร์เน็ต

หลายคนใช้คำว่า "ติดยาเสพติด" เพื่ออธิบายการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหามาระยะหนึ่งแล้ว [17,18] การวิจัยทางการแพทย์เมื่อเร็ว ๆ นี้ดูเหมือนจะสนับสนุนการใช้คำศัพท์นี้ว่าผลของการบังคับพฤติกรรม (เช่นการเล่นวิดีโอเกมออนไลน์ที่ต้องกระทำบนเส้นทางโดพามีนและโครงสร้างสมองอื่น ๆ แสดงให้เห็นว่าเทียบเท่ากับการเสพติดทางเคมี [2,19,20] ผลที่คล้ายกันเหล่านี้ในสมองดูเหมือนจะให้ความน่าเชื่อถือแก่แนวคิดของกระบวนการติดยาเสพติด (บางครั้งเรียกว่าพฤติกรรมเสพติดหรือความผิดปกติของการควบคุมแรงกระตุ้น) ซึ่งบุคคลมีส่วนร่วมในกิจกรรมใดกิจกรรมหนึ่งโดยเฉพาะ12,21,22,23] ตัวอย่างเช่นการเสพติดต่อกิจกรรมต่าง ๆ เช่นการพนันการช้อปปิ้งกิจกรรมที่ไม่ใช้เพศผู้ป่วยเป็นโรคภูมิแพ้วิดีโอเกมและการใช้อินเทอร์เน็ต [21,22].

หนุ่มสาว24] เป็นหนึ่งในคนกลุ่มแรก ๆ ที่ใช้คำว่า "การติดอินเทอร์เน็ต" เธอและนักวิจัยคนอื่น ๆ ปรับเกณฑ์การวินิจฉัยของการพนันทางพยาธิวิทยาหรือความผิดปกติในการควบคุมแรงกระตุ้นเพื่อวินิจฉัยการติดอินเทอร์เน็ต17,18,24] เกณฑ์ตามคำจำกัดความเหล่านี้รวมถึงการลุ่มหลงกับอินเทอร์เน็ตเพิ่มจำนวนเวลาบนอินเทอร์เน็ตความพยายามในการเลิกไม่สำเร็จหงุดหงิดเมื่อพยายามตัดกลับอยู่ออนไลน์นานกว่าที่คาดไว้เสี่ยงต่อความสัมพันธ์ที่สำคัญต่อการอยู่บนอินเทอร์เน็ต และการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา [25] เกณฑ์การวินิจฉัยของ บริษัท ยังไม่ได้รับการยอมรับอย่างเต็มที่จากนักวิจัย แต่มีการแนะนำองค์ประกอบสี่อย่างที่จำเป็นต่อการวินิจฉัย: (1) การใช้งานอินเทอร์เน็ตมากเกินไป (โดยเฉพาะเมื่อมีการสูญเสียเวลาหรือละเลยหน้าที่พื้นฐาน); (2) อาการถอนเช่นความโกรธหรือความหดหู่ใจเมื่ออินเทอร์เน็ตไม่สามารถเข้าถึงได้ (3) ความอดทนเป็นสุดขั้วโดยความต้องการใช้อินเทอร์เน็ตที่เพิ่มขึ้นเพื่อบรรเทาอาการทางอารมณ์เชิงลบ และ (4) ผลกระทบด้านลบเช่นการโต้แย้งกับเพื่อนหรือครอบครัวการโกหกโรงเรียนที่ไม่ดีหรือประสิทธิภาพในการทำงานการแยกทางสังคมและความเหนื่อยล้า [26] เคราใช้มุมมองแบบองค์รวมของปรากฏการณ์โดยระบุว่ามันเกิดขึ้นเมื่อ“ สถานะทางจิตใจของแต่ละบุคคลซึ่งรวมถึงสถานะทางจิตใจและอารมณ์เช่นเดียวกับนักวิชาการอาชีพและปฏิสัมพันธ์ทางสังคมของพวกเขาบกพร่องจากการใช้สื่อมากเกินไป”27] (หน้า 7)

แต่คนอื่น ๆ แยกความแตกต่างระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและการติดกับกระบวนการต่าง ๆ ที่อินเทอร์เน็ตอำนวยความสะดวกโดยอ้างว่าคำว่า "อินเทอร์เน็ตติดยาเสพติด" นั้นใช้ผิดทางหรืออย่างน้อยก็ไม่ควรสับสนกับการติดยาเสพติดในกระบวนการอำนวยความสะดวกทางอินเทอร์เน็ต2,7,8,9] Jones and Hertlein [28] ตัวอย่างเช่นแยกความแตกต่างระหว่างแนวคิดเรื่องการติดอินเทอร์เน็ตการติดเซ็กส์ที่อำนวยความสะดวกโดยอินเทอร์เน็ตและการนอกใจอินเทอร์เน็ต Pawlikowski และคณะ [11] แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างที่เห็นได้ชัดเจนระหว่างลักษณะของผู้เล่นเกมอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหากับผู้ใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาซึ่งสนับสนุนความคิดที่ว่าการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาหลายประเภทนั้นแตกต่างจากกันในการศึกษาในอนาคต ตัวอย่างอื่น ๆ ของกระบวนการที่ผู้คนใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อรวมการช็อปปิ้ง [29], ภาพอนาจาร [30], ฟีดการท่องสื่อ [31], การเล่นวิดีโอเกม [32], เครือข่ายทางสังคม [33] และการพนัน [34] เรายอมรับว่าอินเทอร์เน็ตเป็นเพียงสื่อกลางแม้ว่าบทบาทของสื่อเองไม่ควรถูกมองข้าม อินเทอร์เน็ตมีแอปพลิเคชั่นที่เป็นประโยชน์มากมาย แต่ยังให้การเข้าถึงที่ไม่ จำกัด และเป็นไปได้อย่างทันทีทันใดต่อกระบวนการที่อาจทำให้ติดไม่ได้

1.2 การทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต

ผู้เขียนของการศึกษานี้ตัดสินใจที่จะปรับเปลี่ยนเครื่องมือที่มีอยู่เพื่อหน้าจอที่ดีขึ้นสำหรับกระบวนการติดยาเสพติด มีการสร้างเครื่องมือหลายอย่างเพื่อทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต (หรือแนวความคิดที่คล้ายกัน) รวมถึงรายการติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ตของจีน (CIAI) ระดับการใช้อินเทอร์เน็ตที่บังคับ (CIUS) [35], Game Addiction Scale (GAS) [36] ระดับการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาทั่วไป (GPIUS)37], การทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต (IAT) [24] มาตรวัดผลกระทบทางอินเทอร์เน็ต (ICS) [38] ระดับการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIUS) [39] และการทดสอบการเล่นเกมปัญหา (PVGPT) [40], ท่ามกลางคนอื่น ๆ [41] ในขณะที่เครื่องมือเหล่านี้มีลักษณะที่แข็งแกร่ง IAT ได้รับเลือกเนื่องจากใช้จุดตัดเพื่อตรวจสอบการใช้งานที่มีปัญหาการพัฒนาในตัวอย่างอเมริกัน (ประเทศต้นกำเนิดสำหรับตัวอย่างที่มีให้นักวิจัย) พร้อมใช้งานในภาษาอังกฤษ (ภาษาที่ผู้เขียนพูด) และการใช้อย่างแพร่หลายในวรรณคดี, IAT [24] เป็นเครื่องมือของรายการ 20 ที่แสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือและความถูกต้องที่ดีและถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางในการคัดกรองการติดอินเทอร์เน็ต42,43,44] อย่างไรก็ตามไม่ได้ระบุถึงกระบวนการหลายอย่างที่อำนวยความสะดวกโดยอินเทอร์เน็ต แต่อธิบายถึงอินเทอร์เน็ตโดยรวมว่าเป็นเป้าหมายของการติดยาเสพติด จุดประสงค์ของการศึกษานี้คือเพื่อปรับปรุงแนวคิดเกี่ยวกับ24] การออกแบบดั้งเดิมและสร้างการทดสอบที่ตรวจสอบการเสพติดกระบวนการทางอินเทอร์เน็ตซึ่งตรงข้ามกับ“ การติดอินเทอร์เน็ต” การทดสอบดังกล่าวอาจให้ข้อมูลที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับแพทย์และนักวิจัยที่ทำงานกับผู้ติดกระบวนการอินเทอร์เน็ต

1.3 คำถามและสมมติฐานการวิจัย

สำหรับการศึกษานี้เราพิจารณาคำถามการวิจัยดังต่อไปนี้:

(1)

การเสพติดกระบวนการอินเทอร์เน็ตมีความสัมพันธ์กับ IAT ในระดับใด? เราตั้งสมมติฐานว่าสิ่งเหล่านี้ควรมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญเมื่อบุคคลที่ทำ IAT เสร็จสิ้นอาจทำเช่นนั้นด้วยกระบวนการเสพติดโดยเฉพาะในใจขณะตอบรับรายการ ของ [24อย่างไรก็ตาม] การทดสอบไม่ได้แยกความแตกต่างระหว่างกระบวนการต่าง ๆ อย่างชัดเจน

(2)

การเสพติดกระบวนการทางอินเทอร์เน็ตในระดับใดที่มีความสัมพันธ์กับสุขภาพจิตโดยรวม เราตั้งสมมติฐานว่าควรมีความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากการปรากฏตัวของการติดยาใด ๆ มักจะ comorbid กับสุขภาพจิตที่น่าสงสารโดยรวม [45] สุขภาพจิตที่ไม่ดีจะให้การสนับสนุนต่อความคิดที่ว่าผู้เข้าร่วมที่มีคะแนนสูงกว่ากำลังดิ้นรนกับกระบวนการเสพติดอย่างแท้จริงและไม่ใช่เพียงปัญหาชั่วคราว

2 วิธีการ

2.1 การทดสอบกระบวนการติดอินเทอร์เน็ต

เครื่องมือที่สร้างขึ้นสำหรับการศึกษานี้คือการทดสอบการติดกระบวนการทางอินเทอร์เน็ต (IPAT) มันเป็นเวอร์ชันสำรวจของเครื่องมือตรวจคัดกรองเพื่อดูว่ากระบวนการอำนวยความสะดวกอินเทอร์เน็ตชนิดต่าง ๆ สามารถแยกความแตกต่างจากกันได้หรือไม่ เครื่องมือนี้ดัดแปลงและเพิ่มให้กับ Young's [24] การออกแบบดั้งเดิม ของ [24] การใช้ถ้อยคำสำหรับรายการ 20 ดั้งเดิมของ IAT นั้นได้รับการแก้ไขดังนั้นแทนที่จะตอบคำถามเมื่อพวกเขาเกี่ยวข้องกับแนวคิดที่คลุมเครือของ "อินเทอร์เน็ต" ผู้เข้าร่วมตอบคำถามที่คล้ายกันซึ่งเกี่ยวข้องกับกระบวนการทางอินเทอร์เน็ตทั้งเจ็ด ตัวอย่างเช่นสถานะรายการแรกของ Young“ คุณพบว่าคุณออนไลน์นานกว่าที่คุณตั้งใจไว้” บ่อยแค่ไหน?” [24] (หน้า 31) จากนั้นผู้ตอบตอบคำถามในระดับ Likert 5 ซึ่งมีค่าระหว่าง "Rarely" และ "Always" ใน IPAT รายการจะถูกแก้ไขเพื่อให้อ่านได้ "คุณพบว่าคุณใช้สิ่งต่อไปนี้นานกว่าคุณ ตั้งใจหรือไม่” พื้นที่ตอบสนองได้รับการออกแบบเพื่อให้ผู้เข้าร่วมตอบคำตอบตามที่ใช้กับกระบวนการทางอินเทอร์เน็ตต่อไปนี้: ท่อง (เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่ให้ข้อมูลหรือสันทนาการที่หลากหลายเช่นข่าวกีฬาหรืออารมณ์ขัน), เกมออนไลน์ (เล่นวิดีโอออนไลน์ เกม), เครือข่ายทางสังคม (เยี่ยมชมเว็บไซต์เครือข่ายสังคมเช่น Facebook), กิจกรรมทางเพศ (ดูภาพอนาจารออนไลน์หรือแชททางเพศ), การพนัน (มีส่วนร่วมในการพนันผ่านอินเทอร์เน็ตเช่นเว็บไซต์โป๊กเกอร์ออนไลน์), การใช้โทรศัพท์มือถือ สำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตอีเมลเกมหรือข้อความ) และอื่น ๆ (หมวดหมู่ทั้งหมดสำหรับพื้นที่ที่ไม่ครอบคลุมที่นี่) Likert-scale เดียวกันจาก IAT นั้นใช้สำหรับแต่ละกระบวนการยกเว้นตัวเลือกการตอบสนองเพิ่มเติมของ“ ไม่ใช้” ก็มีให้เช่นกัน

อินเทอร์เน็ตสามารถใช้สำหรับกระบวนการที่นับไม่ถ้วนและเป็นการยากที่จะเลือกกระบวนการเฉพาะที่จะรวม ความยาวของเครื่องมือเป็นสิ่งสำคัญที่จะเป็นประโยชน์ต่อแพทย์และนักวิจัย ทางเลือกของกระบวนการที่จะรวมอยู่ในการปรึกษาหารือกับสองผู้ก่อตั้งแพทย์ของ reSTART โปรแกรมการรักษาติดยาเสพติดเทคโนโลยีที่อยู่อาศัยที่ได้รับการรักษาบุคคลที่มีการใช้เทคโนโลยีที่มีปัญหามาตั้งแต่ 2009 หนึ่ง (Cosette Rae) เป็นขยะและอื่น ๆ (Hillarie Cash) เป็นผู้ให้คำปรึกษาด้านสุขภาพจิตที่ได้รับใบอนุญาตทางด้านจิตวิทยา แพทย์เหล่านี้ทำงานทุกวันกับบุคคลที่พยายามเอาชนะการใช้เทคโนโลยีที่เป็นปัญหา ในช่วงเวลาของการเก็บรวบรวมข้อมูลผู้ให้บริการรักษาเต็มเวลาเพียงสองคนเท่านั้นในสถานบริการรักษาที่อยู่อาศัยที่ออกแบบมาเพื่อใช้เทคโนโลยีที่มีปัญหาในสหรัฐอเมริกาพวกเขาใช้ IAT เป็นประจำเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการคัดกรอง ไม่ได้ตระหนักถึงเครื่องมืออื่น ๆ ในภาษาอังกฤษที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย แม้ว่าพวกเขาจะไม่ได้ติดตามกระบวนการทางอินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจงอย่างเป็นทางการเมื่อพบปัญหานี้เป็นครั้งแรก แต่เป็นกระบวนการที่รายงานว่ากระบวนการที่พบบ่อยที่สุดเจ็ดกระบวนการสำหรับเทคโนโลยีเป็นกระบวนการที่กล่าวถึงข้างต้น ข้อเสนอแนะของพวกเขาดูเหมือนจะได้รับการสนับสนุนอย่างมากจากวรรณกรรมเช่น [11,12,13,14] กระบวนการเหล่านี้จึงรวมอยู่ใน IPAT

คำถามเจ็ดข้อที่ไม่ได้กล่าวถึงใน IAT ถูกเพิ่มเข้ากับ IPAT ตามที่ได้รับการแจ้งจาก Griffiths [46] และ Tao และคณะ [26] รายการเหล่านี้มีอัตราการตอบผู้ตอบที่จะทำสิ่งต่อไปนี้: ใช้กระบวนการให้น้อยที่สุดใช้กระบวนการสำหรับการหลบหนีใช้เทคโนโลยีอื่นเพื่อพยายามหยุดการใช้กระบวนการอาการถอนประสบการณ์ (เช่นกระสับกระส่ายหงุดหงิดหรือวิตกกังวล ) เมื่อพยายามที่จะหยุดการใช้กระบวนการเสียเวลาในการเข้าร่วมกระบวนการละทิ้งความสนใจที่เคยมีส่วนร่วมในกระบวนการและมีส่วนร่วมในกระบวนการแม้ว่าผลกระทบที่เป็นอันตราย (เช่นปัญหาความสัมพันธ์โรงเรียนขาดงานขาดงาน หรือสูญเสียเงิน)

รายการหนึ่งจาก IAT ดั้งเดิมไม่ได้ถูกดัดแปลงเพื่อรวมไว้ใน IPAT รายการนี้ถามเกี่ยวกับแนวโน้มของผู้ตอบแบบสอบถามที่จะปิดกั้นความคิดที่รบกวนเกี่ยวกับชีวิตด้วยความคิดที่ผ่อนคลายเกี่ยวกับอินเทอร์เน็ต ผู้เขียนรู้สึกว่าคำถามนี้ได้รับการพูดอย่างเชื่องช้าเกินไปเมื่อถูกดัดแปลงดังนั้นจึงถูกลบออก คำถามอื่นอีกสองสามข้อถูกแก้ไขนอกเหนือจากการแก้ไขที่กล่าวถึงข้างต้นเนื่องจากคำถามที่เหลือในรูปแบบดั้งเดิมของพวกเขาอาจแยกผู้ใช้บางคนออกจากการตอบโดยไม่ตั้งใจ ตัวอย่างเช่นรายการ“ คุณละเลยงานบ้านบ่อย ๆ ที่ต้องใช้เวลาออนไลน์บ่อยครั้ง” [24] (p. 31) ได้รับการดัดแปลงเป็น“ คุณละเลยความรับผิดชอบของคุณที่จะใช้เวลามากขึ้นในการทำสิ่งต่อไปนี้หรือไม่?” เพื่อป้องกันมิให้ผู้อื่นไม่ทำงานบ้าน ผลลัพธ์สุดท้ายของการแก้ไข IAT คือเจ็ดส่วนตอบรับ (กระบวนการ) สำหรับคำถาม 26 ซึ่งรวมรายการที่ไม่ซ้ำกัน 182

2.2 สุขภาพจิตสินค้าคงคลัง -5

นอกเหนือจากผู้เข้าร่วมที่ทำทั้ง IAT และ IPAT เพื่อประเมินความถูกต้องพร้อมกันพวกเขายังทำรายการสุขภาพจิต -5 (MHI-5) เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของคอนเวอร์เจนซ์ MHI-5 เป็นเครื่องมือสั้น ๆ (ห้ารายการ) ที่ใช้ในการประเมินสุขภาพจิตโดยรวมในผู้ตอบแบบสอบถาม [47] มันแสดงให้เห็นถึงความถูกต้องสูงในการระบุปัญหาสุขภาพจิตในผู้ตอบแบบสอบถามเช่นความผิดปกติทางอารมณ์และความวิตกกังวลแม้จะมีความกะทัดรัด [48] คะแนนที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงสุขภาพจิตที่ดีในขณะที่คะแนนที่ต่ำกว่าแสดงถึงสุขภาพจิตที่ไม่ดี คะแนนดิบ (5 – 25) จะถูกถ่ายโอนไปยังระดับคะแนน 100 คะแนน cutoff ที่แนะนำสำหรับความผิดปกติทางอารมณ์คือ 60 หรือน้อยกว่า (ความไว 0.83 ความจำเพาะ 0.78) [48] MHI-5 มีความถูกต้องภายในที่ดีด้วยคะแนนอัลฟาของ Cronbach ที่ 0.74 [48].

2.3 การออกแบบการวิจัย

การศึกษาปัจจุบันเป็นการออกแบบเชิงสหสัมพันธ์และใช้ประเมินสมมติฐานการศึกษาเกี่ยวกับความตรงตามคอนเวอร์เจนซ์และความแตกต่างระหว่างการเปรียบเทียบ IPAT ที่สร้างขึ้นใหม่กับ IAT และ MHI-5 วิเคราะห์เพิ่มเติมโดยใช้การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก) เพื่อยืนยันการสร้างสมมุติฐานของ IPAT

2.4 ผู้เข้าร่วม

ผู้เข้าร่วมได้รับการคัดเลือกผ่านทางโฆษณาของ Google รวมถึงผ่านเว็บไซต์ของ reSTART ตัวอย่างคือผู้ใช้เทคโนโลยีระดับสูงโดยเฉลี่ยค่าเฉลี่ย 7.41 (SD = 4.66, ช่วง = 24) ชั่วโมงต่อวันซึ่งไม่ใช่เวลาทำงานที่ประชากรทั่วไปใช้อินเทอร์เน็ต 13 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ทั้งในที่ทำงานและนอกเวลาทำงาน [49] ผู้เข้าร่วมทั้งหมดได้รับแจ้งก่อนที่จะเริ่มการสำรวจว่าการเข้าร่วมเป็นไปโดยสมัครใจไม่ระบุชื่อและพวกเขาจะได้รับข้อเสนอแนะตาม IAT และ MHI-5 การทำแบบสำรวจให้เสร็จสิ้นต้องใช้เวลาประมาณ 30 ขั้นต่ำ

รวบรวมข้อมูลโดยใช้เครื่องมือประเมินออนไลน์ ในช่วงสัปดาห์ที่ 51 ที่มีการสำรวจมีการสำรวจมากกว่า 1121 เริ่ม จากข้อมูลที่ส่งมานั้น 274 แบบสำรวจที่สมบูรณ์ได้ถูกรวบรวมและ 4 ถูกลบออกไปสำหรับข้อมูลที่สงสัยอย่างมาก (เช่นผู้ตอบแบบสอบถาม 100 ปีที่ใช้จ่าย 24 ชั่วโมงออนไลน์) ออกจากแบบสำรวจ 270 ที่สมบูรณ์เพื่อการวิเคราะห์ ตัวอย่างสำหรับการศึกษานี้ประกอบด้วยเพศชาย 160 (59.3%) และ 110 (40.7%) อายุตั้งแต่ 19 ถึง 79 ปี (M = 27.83, SD = 9.87) อายุเฉลี่ยของผู้ชายคือ 26.91 (SD = 10.46) และสำหรับผู้หญิงโดยเฉลี่ยคือ 29.17 (SD = 10.52)

ในบรรดาผู้ที่เข้าร่วมการสำรวจ 204 (75.6%) ถูกระบุตัวเองว่าเป็นคนผิวขาว, 18 (6.7%) ชาวเอเชีย / หมู่เกาะแปซิฟิก, 18 (6.7%) Multiracial, 6 (2.2%) สีดำ อเมริกันและ 2 (0.7%) ปฏิเสธที่จะระบุการแข่งขันของพวกเขา นอกจากนี้ 22 (8.1%) ระบุเชื้อชาติของพวกเขาว่าเป็นชาวสเปน

หนึ่งร้อยและเก้าสิบสอง (71.1%) ไม่เคยแต่งงาน 58 (21.5%) ปัจจุบันแต่งงานแล้ว 15 (5.8%) ถูกหย่าร้างแยกออกจากกัน 4 (1.5%) และ 1 (0.4%) เป็นม่าย

หนึ่งร้อยสามสิบสองคน (48.9%) เป็นนักเรียน 76 (28.1%) ได้รับค่าจ้าง, 22 (8.1%) เป็นอาชีพอิสระ, 19 (7.0%) ไม่ทำงาน แต่มอง, 10 (3.7%) ไม่ทำงานไม่ได้มองหา 5 (1.9%) เป็นผู้ดูแลบ้าน 4 (1.5%) ไม่สามารถทำงานได้และ 2 (0.7%) ถูกปลดออกจากตำแหน่ง

หนึ่งร้อยและหนึ่ง (37.4%) ทำน้อยกว่า $ 25,000 ต่อปี, 29 (10.7%) ทำระหว่าง $ 25,000 และ 35,000, 29, 10.7 (35,000%) ที่ทำระหว่าง $ 50,000 และ 32, 11.9, 75,000% , 100,000 (15%) สร้างขึ้นระหว่าง $ 5.6 และ 100,000, 125,000 (7%) ที่สร้างขึ้นระหว่าง $ 2.6 และ 125,000 และ 150,000 (12%) ทำมากกว่า $ 4.4 ยี่สิบสอง (150,000%) ปฏิเสธที่จะตอบคำถามเกี่ยวกับรายได้ของพวกเขา

คำตอบของการสำรวจระบุว่าผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่มาจากสหรัฐอเมริกา (68.1%) ตามด้วยแคนาดา (5.9%), สหราชอาณาจักร (4.1%), ละตินอเมริกา (3.3%), อิตาลีและเยอรมนี (1.9% แต่ละคน) ผู้ตอบแบบสอบถามสามสิบเจ็ด (13.8%) ระบุว่า“ อื่น ๆ ” และ 3 (1.1%) ไม่ได้ตอบคำถาม

3 ผล

การวิเคราะห์ทางสถิติได้ดำเนินการโดยใช้ชุดสถิติสำหรับสังคมศาสตร์ (SPSS) 21.0 เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่าง IAT, IPAT และ MHI5, การตรวจสอบความถูกต้องความน่าเชื่อถือและประโยชน์ของ IPAT ที่เกี่ยวข้องกับเครื่องมืออื่น ๆ

คะแนนของ IAT อยู่ในช่วง 0–98 โดยมีคะแนนเฉลี่ย 49 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 19.54 ความสัมพันธ์ของการสั่งซื้อเป็นศูนย์ได้ดำเนินการระหว่าง MHI-5 และ IAT (r = −0.474, p <0.001) การสมัครสมาชิกของ IPAT ถูกสร้างขึ้นโดยการรวมคะแนนสำหรับแต่ละรายการสำรวจ ในขั้นต้นกระบวนการนี้ประกอบด้วยเจ็ดส่วนย่อย ได้แก่ การท่องเว็บการเล่นเกมออนไลน์เครือข่ายสังคมโทรศัพท์มือถือการพนันเพศและอื่น ๆ การตอบสนองของผู้เข้าร่วมต่อ IPAT subscales ส่วนใหญ่หลังจากควบคุมตัวแปรทางประชากร (เพศอายุเชื้อชาติเชื้อชาติสถานภาพสมรสระดับการศึกษาการจ้างงานและรายได้) มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการตอบสนองต่อ IAT และ MHI-5 (1 ตาราง).

ตาราง1 ตาราง ความสัมพันธ์บางส่วนสำหรับ IAT, MHI5 และสี่ IPAT Subscales *

คลิกที่นี่เพื่อแสดงตาราง

IPAT subscales ทั้งหมดมีความสัมพันธ์อย่างมากกับ IAT ยกเว้นการพนัน จากความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่เหลือ Surfing subscale มีความสัมพันธ์มากที่สุดกับ IAT, r (259) = 0.79, p <0.001 ในขณะที่ความสัมพันธ์ที่อ่อนแอที่สุดคือระดับย่อยของเพศ, r (259) = 0.32, p <0.001 คุณสมบัติย่อยของ IPAT สามตัวไม่มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับ MHI-5 รวมถึงการพนันโทรศัพท์มือถือและส่วนย่อยอื่น ๆ จากความสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่เหลืออยู่นั้นสเกลย่อยของ Surfing มีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดกับ MHI-5, r (259) = −0.47, p <0.001 ในขณะที่ความสัมพันธ์ที่อ่อนแอที่สุดคือระดับย่อยของเครือข่ายสังคม, r (259) = −0.21, p = 0.001 หลังจากตรวจสอบข้อมูลเบื้องต้นเหล่านี้นักวิจัยตัดสินใจที่จะลบโทรศัพท์มือถือการพนันและส่วนย่อยอื่น ๆ เนื่องจากไม่มีความสัมพันธ์กับ IAT และ / หรือ MHI-5

นอกจากนี้การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจยังดำเนินการโดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) บน IPAT เพื่อตรวจสอบโครงสร้างสมมุติฐานของเครื่องมือ การใช้สครีพล็อตที่มีค่าลักษณะเฉพาะที่กำหนดไว้ที่ 1.0 ได้สร้างองค์ประกอบ 12 ส่วน (ปัจจัย) จากนั้นส่วนประกอบจะถูกหมุนโดยใช้ Promax และหลังจากตรวจสอบ scree-plot แล้วจึงตัดสินใจรวมเฉพาะรายการเหล่านั้นในเอาต์พุตที่มีค่าลักษณะเฉพาะมากกว่า 3.0 ผลการวิเคราะห์พบว่าองค์ประกอบสี่ส่วนคิดเป็น 78% ของความแปรปรวน ปัจจัยที่ 1 (26 รายการ) คิดเป็น 58.11% ของความแปรปรวนและวัดการติดวิดีโอเกม ปัจจัยที่ 2 (31 รายการ) คิดเป็น 10.19% ของความแปรปรวนและวัดการติดโซเชียลเน็ตเวิร์ก ปัจจัยที่ 3 (26 รายการ) คิดเป็น 5.95% ของความแปรปรวนและวัดการเสพติดทางเพศออนไลน์ ปัจจัย 4 (15 รายการ) คิดเป็น 3.73% ของความแปรปรวนและวัดการเสพติดการท่องอินเทอร์เน็ต ความสอดคล้องภายในสำหรับแต่ละกลุ่มย่อยทั้งสี่ถูกวัดโดยใช้อัลฟาของครอนบาคและค่าสำหรับแต่ละกลุ่มย่อยทั้งสี่คือ 0.97 (การเล่นกระดานโต้คลื่น) และ 0.98 (วิดีโอเกมเครือข่ายสังคมออนไลน์และเพศ / ภาพอนาจาร) ซึ่งบ่งบอกถึงช่วงความน่าเชื่อถือที่ยอมรับได้สำหรับเครื่องมือ นอกจากนี้ความน่าเชื่อถือเต็มสเกลยังสูงด้วยค่า 0.99 เมื่อเปรียบเทียบกับ IAT และ MHI-5 IPAT แสดงให้เห็นถึงความถูกต้องพร้อมกันที่ดีโดยมีความสัมพันธ์ตั้งแต่ 0.31–0.78 (n = 269, p <0.001) สำหรับ IAT และ −0.19 ถึง −0.46 (n = 269, p <0.002 ) สำหรับ MHI-5

4 การสนทนา

ความสัมพันธ์ระหว่างระดับย่อยสุดท้ายของ IPAT (การท่องเกมออนไลน์เครือข่ายสังคมและเพศ) บ่งชี้ว่า IPAT นั้นมีความถูกต้องพร้อมกัน การขาดความสัมพันธ์ระหว่างระดับย่อยการพนันและ IAT อาจบ่งบอกว่าสำหรับผู้ติดการพนันการพนันไม่ได้ขึ้นอยู่กับอินเทอร์เน็ตเหมือนกับกระบวนการอื่น ๆ อินเทอร์เน็ตอาจเป็นหนึ่งในหลายวิธีที่ใช้ในการเสี่ยงโชค

ความสัมพันธ์ระหว่างระดับย่อย IPAT สุดท้ายและ MHI-5 บ่งบอกถึงความถูกต้องของคอนเวอร์เจนต์ที่ดี บุคคลที่ติดกระบวนการทางอินเทอร์เน็ตก็ประสบปัญหาสุขภาพจิตโดยรวมด้วย การขาดความสัมพันธ์ระหว่าง Gambling subscale และ MHI-5 นั้นค่อนข้างน่าประหลาดใจเนื่องจากดูเหมือนจะขัดแย้งกับการวิจัยก่อนหน้านี้ที่แสดงให้เห็นว่านักพนันทางอินเทอร์เน็ตมีแนวโน้มที่จะพัฒนาปัญหาได้อย่างไร [50] บวกกับการขาดความสัมพันธ์ระหว่างระดับย่อยการพนันและ IAT สิ่งนี้อาจบ่งบอกถึงข้อบกพร่องโดยธรรมชาติภายในระดับย่อยการพนัน นอกจากนี้การขาดความสัมพันธ์ระหว่างโทรศัพท์มือถือและส่วนย่อยอื่น ๆ กับ MHI-5 อาจบ่งบอกถึงปัญหาเกี่ยวกับการออกแบบโครงสร้างเหล่านั้นเนื่องจากโทรศัพท์มือถืออาจถูกมองว่าเป็นเพียงสื่ออื่นและ“ อื่น ๆ ” ที่ไม่มีความเจาะจง ความสัมพันธ์ที่ไม่ดีเหล่านี้อาจบ่งชี้ว่าผู้ที่ติดยาเสพติดในกระบวนการเหล่านั้นไม่จำเป็นต้องมีสุขภาพจิตที่ไม่ดี ผลลัพธ์เหล่านี้อาจเป็นผลพลอยได้จากการวิเคราะห์ทางสถิติที่เกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วมที่มีจำนวนค่อนข้างน้อยที่ต้องทนทุกข์ทรมานจากกระบวนการติดยาเหล่านี้โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับการเสพติดกระบวนการอินเทอร์เน็ตชนิดอื่น ๆ ที่นี่ ไม่ว่าในกรณีใดการค้นพบนี้รับประกันการศึกษาเพิ่มเติม

ผลของการศึกษาครั้งนี้ให้การสนับสนุนแก่งานที่เพิ่มขึ้นซึ่งแยกความแตกต่างระหว่างการเสพติดอินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจงหลายประการเมื่อเทียบกับการติดอินเทอร์เน็ตทั่วไป [6,7,8,9,10,11] และยังสนับสนุนความถูกต้องของการศึกษาที่ได้ตรวจสอบกระบวนการเสพติดโดยเฉพาะซึ่งอำนวยความสะดวกโดยอินเทอร์เน็ตเมื่อเทียบกับอินเทอร์เน็ตโดยรวม [13,14,15] ผลลัพธ์เหล่านี้แนะนำโดยการแยกความแตกต่างระหว่างกระบวนการติดยาเสพติดที่มักเรียกกันว่า "การติดอินเทอร์เน็ต" เป็นคำที่สามารถอ้างถึงโครงสร้างจำนวนเท่าใดก็ได้ซึ่งแต่ละอย่างนั้นอาจต้องใช้วิธีการรักษาที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่นผู้ที่ประสบจากเครือข่ายสังคมออนไลน์แบบบังคับซึ่งอาจมีความต้องการในการรักษาที่แตกต่างกันไป แต่ไม่มีคำศัพท์ที่แม่นยำมากขึ้นทั้งคู่อาจเรียกว่า "ผู้ติดอินเทอร์เน็ต" นอกจากนี้ผลลัพธ์เหล่านี้ยังให้การสนับสนุนเครื่องมือวินิจฉัยพิเศษที่มุ่งเน้นไปที่กระบวนการเฉพาะเช่นกระบวนการที่เน้นการเล่นวิดีโอเกมที่มีปัญหา [37,39,40] เครื่องมือในอนาคตอาจพิสูจน์ได้ว่ามีประโยชน์มากขึ้นหากพวกเขามุ่งเน้นไปที่กระบวนการที่เฉพาะเจาะจงแทนที่จะพยายามมุ่งเน้นไปที่แนวคิดแบบกว้าง ๆ เช่น“ การติดอินเทอร์เน็ต” เครื่องมือเช่นรุ่นที่ปรับขนาดลงของ IPAT สามารถกลั่นกรองกระบวนการหลายอย่างในเวลาเดียวกันและอาจทำให้เข้าใจถึงปัญหาที่เครื่องมือที่มีการวางแนวทั่วไปเช่น IAT ไม่จำเป็นต้องค้นหาด้วยตัวเอง เครื่องมือที่สามารถคัดกรองหลายกระบวนการพร้อมกันอาจเป็นประโยชน์ต่อผู้ให้บริการการรักษาที่อาจพบลูกค้าที่กำลังมองหาความช่วยเหลือสำหรับกระบวนการเสพติดประเภทหนึ่งโดยไม่ทราบว่ามีกระบวนการอื่นที่อาจเป็นปัญหาเช่นกัน

วิธีการใช้มีข้อ จำกัด ตัวอย่างที่ค่อนข้างเล็กส่วนใหญ่เป็นคนผิวขาวและอาศัยอยู่ในสหรัฐอเมริกา ขั้นตอนการรับสมัครส่งผลให้กลุ่มตัวอย่างมีความสะดวกซึ่ง จำกัด การใช้งานทั่วไปของข้อค้นพบ นอกจากนี้การศึกษาในอนาคตอาจพิจารณาดำเนินการขั้นตอนที่เป็นทางการมากขึ้นในการตัดสินใจว่ากระบวนการใดที่จะรวมเช่นรูปแบบการติดตามในการตั้งค่าการรักษาเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการศึกษา นอกจากนี้ไอเท็ม IPAT จำนวนมาก (182) รวมกับขนาดตัวอย่างที่ค่อนข้างเล็กห้ามใช้การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันเพื่อตรวจสอบการสร้างเชิงทฤษฎีภายใน IPAT อัตราการออกกลางคันที่สูงมีส่วนทำให้ตัวอย่างขนาดเล็กนี้อาจเกิดจากรายการจำนวนมาก นอกจากนี้เนื่องจาก IPAT ได้รับการพัฒนาจากรายการใน IAT และมีการใช้เครื่องมือทั้งคู่จึงอาจมีผลกระทบบางอย่างจากการตอบคำถามที่คล้ายกัน ความยาวของเครื่องมือรวมที่หลากหลาย (รายการ 245 โดยรวม) ยังช่วยให้ผู้เข้าร่วมจำนวนหนึ่งที่หยุดการสำรวจก่อนที่จะเสร็จสิ้น เช่นเดียวกับวิธีการสำรวจส่วนใหญ่ผู้เข้าร่วมได้รับการคัดเลือกด้วยตนเองและรายงานพฤติกรรมของตนเอง เนื่องจากไม่มีการประเมินภายนอกจึงไม่สามารถกำหนดจุดตัดทางคลินิกเพื่อกำหนดระดับปัญหาการติดยาได้ นอกจากนี้ในขณะที่การศึกษาเปิดให้ทุกคนตัวอย่างนี้มีแนวโน้มที่จะประกอบด้วยส่วนใหญ่ของบุคคลที่ทุกข์ทรมานจากการติดกระบวนการอินเทอร์เน็ต การวิจัยก่อนหน้าไม่ได้มุ่งเน้นไปที่การระบุองศาของการใช้กระบวนการอินเทอร์เน็ตการล่วงละเมิดหรือการเสพติด แต่อาจทำได้โดยการสร้างจุดตัดที่หนึ่งและสองส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเหนือระดับย่อย IPAT หมายถึงการสุ่มตัวอย่าง

5 สรุปผลการวิจัย

แม้จะมีข้อ จำกัด เหล่านี้ผู้เขียนได้รับการสนับสนุนโดยสิ่งบ่งชี้เริ่มต้นเหล่านี้ของความถูกต้องสำหรับ IPAT การศึกษาในอนาคตกับ IPAT จะได้รับประโยชน์จากการยืนยันโครงสร้างทางทฤษฎีภายใน IPAT สิ่งนี้จะต้องมีการสรรหาตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและ / หรือลดจำนวนรายการเพื่อส่งเสริมอัตราความสำเร็จที่สูงขึ้น นอกจากนี้การศึกษาในอนาคตอาจพยายามเปรียบเทียบพลังการทำนายของ IAT และ IPAT สำหรับกระบวนการต่าง ๆ ที่พวกเขาอ้างว่าวัด การศึกษาในอนาคตควรพยายามกำหนดระดับพยาธิวิทยาของกระบวนการติดอินเทอร์เน็ตโดยใช้เครื่องมือที่สั้นกว่าซึ่งสักวันหนึ่งอาจแทนที่ IAT เป็นเครื่องมือคัดกรอง

ผลงานของผู้เขียน

Jason Northrup ช่วยคิดและออกแบบการทดลองทำการทบทวนวรรณกรรมสำหรับการติดอินเทอร์เน็ตและสร้างรายการสำหรับ IPAT Coady Lapierre ช่วยตั้งครรภ์และออกแบบการทดลองและดำเนินการทบทวนวรรณกรรมสำหรับ MHI-5 Jeffrey Kirk ทำการวิเคราะห์ข้อมูล Cosette Rae ช่วยให้เข้าใจการศึกษาและสร้างรายการสำหรับ IPAT

ขัดแย้งทางผลประโยชน์

Cosette Rae เป็นซีอีโอผู้ร่วมก่อตั้งและผู้อำนวยการโครงการ reSTART โปรแกรมการบำบัดสำหรับอินเทอร์เน็ตวิดีโอเกมและการเสพติด

การอ้างอิงและหมายเหตุ

  1. Byun, S. Ruffini, C.; มิลส์, JE; ดักลาส, AC; เนียง, ม.; Stepchenkova, S. ลีช๊อปปิ้ง; Loutfi, J.; ลี, JK; Atallah, M. ; et al. การติดอินเทอร์เน็ต: การวิเคราะห์เชิงปริมาณของการวิจัยเชิงปริมาณของ 1996 – 2006 Cyberpsychol Behav Impact Internet Multimed เสมือนจริง Behav Soc 2009, 12, 203 – 207 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  2. Kuss, DJ; Griffiths, MD อินเทอร์เน็ตและการเล่นเกมติดยาเสพติด: การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบจากการศึกษาเกี่ยวกับระบบประสาท สมองวิทย์ 2012, 2, 347 – 374 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  3. Young, K. Internet Addiction: การพิจารณาวินิจฉัยและการรักษา J. Contemp Psychother 2009, 39, 241 – 246 [Google Scholar] [CrossRef]
  4. จาง, ล.; Amos, C.; McDowell, WC การศึกษาเปรียบเทียบการติดอินเทอร์เน็ตระหว่างสหรัฐอเมริกาและจีน Cyberpsychol Behav 2008, 11, 727 – 729 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  5. สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน ความผิดปกติในการเล่นเกมอินเทอร์เน็ต พร้อมใช้งานออนไลน์: http://www.dsm5.org/Documents/Internet%20Gaming%20Disorder%20Fact%20Sheet.pdf (เข้าถึงได้ใน 1 เมษายน 2015)
  6. Kuss, DJ; Griffiths, MD; Binder, JF การติดอินเทอร์เน็ตในนักเรียน: ความชุกและปัจจัยเสี่ยง คอมพิวเต ครวญเพลง Behav 2013, 29, 959 – 966 [Google Scholar] [CrossRef]
  7. Morahan-Martin, J. ผู้ติดยาเสพติดการละเมิดทางอินเทอร์เน็ต? ความผิดปกติ? อาการ? คำอธิบายทางเลือก Soc วิทย์ คอมพิวเต รายได้ 2005, 23, 39 – 48 [Google Scholar] [CrossRef]
  8. แชฟเฟอร์ฮยอนจุง; ฮอลล์มินนิโซตา; Vander Bilt, J. “ การเสพติดด้วยคอมพิวเตอร์”: การพิจารณาที่สำคัญ am เจออร์โธจิตแพทย์ 2000, 70, 162 – 168 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  9. Suler, J. Computer และไซเบอร์สเปซ“ เสพติด” int J. แอป Psychoanal แกน 2004, 1, 359 – 362 [Google Scholar] [CrossRef]
  10. Starcevic, V. การติดอินเทอร์เน็ตเป็นแนวคิดที่มีประโยชน์หรือไม่ Aust จิตเวชศาสตร์ NZJ 2013, 47, 16 – 19 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  11. Pawlikowski, M. ; Nader, IW; Burger, C.; Stieger, S .; ยี่ห้อ, M. การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา - มันเป็นหลายมิติและไม่ใช่โครงสร้างที่มิติเดียว ผู้เสพติด Res ทฤษฎี 2014, 22, 166 – 175 [Google Scholar] [CrossRef]
  12. วิลสัน, AD; Johnson, P. ความเข้าใจที่ปรึกษาของการติดกระบวนการ: จุดบอดในสาขาการให้คำปรึกษา ศาสตราจารย์ Couns 2014, 3, 16 – 22 [Google Scholar] [CrossRef]
  13. Meerkerk, GJ; Van den Eijnden, RJ; Garretsen, HF การทำนายการใช้อินเทอร์เน็ตที่บังคับได้: ทุกอย่างเกี่ยวกับเรื่องเพศ! Cyberpsychol Behav 2006, 9, 95 – 103 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  14. Cooper, A .; Delmonico, DL; Griffin-Shelley, E.; Mathy, กิจกรรมทางเพศออนไลน์ RM: การตรวจสอบพฤติกรรมที่อาจเป็นปัญหา เพศ. ผู้เสพติด Compuls 2004, 11, 129 – 143 [Google Scholar] [CrossRef]
  15. Kuss, DJ; Griffiths, MD เครือข่ายสังคมออนไลน์และการเสพติด - รีวิววรรณกรรมทางจิตวิทยา int J. Environ. Res สาธารณสุข 2011, 8, 3528 – 3552 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  16. Demetrovics, Z.; Urbán, R.; Nagygyörgy, K.; Farkas, J.; Griffiths, MD; Pápay, O.; Kökönyei, G .; Felvinczi, K.; Oláh, A. การพัฒนาแบบสอบถามการเล่นเกมออนไลน์ที่เป็นปัญหา (POGQ) กรุณาหนึ่ง 2012, 7, e36417 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  17. Griffiths, M. อินเทอร์เน็ตและคอมพิวเตอร์“ ติด” อยู่หรือไม่? หลักฐานการศึกษาบางกรณี Cyberpsychol Behav 2000, 3, 211 – 218 [Google Scholar] [CrossRef]
  18. Young, KS Internet Addiction: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ Cyberpsychol Behav 1998, 1, 237 – 244 [Google Scholar] [CrossRef]
  19. ฮั่น DH; คิม, YS; ลี, YS; ต่ำสุด KJ; Renshaw, PF เปลี่ยนแปลงกิจกรรม Cue-induced, Prefrontal Cortex ด้วยการเล่นวิดีโอเกม Cyberpsychol Behav Soc netw 2010, 13, 655 – 661 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  20. พาร์ค, HS; คิม SH; ปัง, SA; ยุนอีเจ; โช, SS; Kim, SE ปรับเปลี่ยนการเผาผลาญกลูโคสในสมองของภูมิภาคในผู้ให้บริการเกมออนไลน์: การศึกษาเอกซเรย์ปล่อยรังสีเอกซ์ 18F-fluorodeoxyglucose XNUMXF-fluorodeoxyglucose ระบบประสาทส่วนกลาง 2010, 15, 159 – 166 [Google Scholar] [PubMed]
  21. บรูเออร์ JA; Potenza, MN ชีววิทยาและพันธุศาสตร์ของความผิดปกติในการควบคุมแรงกระตุ้น: ความสัมพันธ์กับการติดยา Biochem Pharmacol 2008, 75, 63 – 75 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  22. ให้สิทธิ์ JE; โปเตนซามินนิโซตา; Weinstein, A. Gorelick, DA รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับพฤติกรรมเสพติด am J. ยาเสพติดแอลกอฮอล์ Abus 2010, 36, 233 – 241 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  23. Kuss สารดีเจและพฤติกรรมติดยาเสพติด: Beyond Dependence ผู้เสพติด Res Ther 2012, 56, 1 – 2 [Google Scholar] [CrossRef]
  24. หนุ่ม KS ติดเน็ต; John Wiley & Sons: New York, NY, USA, 1998 [Google Scholar]
  25. Weinstein, A. Lejoyeux, M. ติดอินเทอร์เน็ตหรือใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป am J. ยาเสพติดแอลกอฮอล์ Abus 2010, 36, 277 – 283 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  26. เทาร, อาร์. Huang, X .; Wang, J .; จาง, H .; จาง, วาย.; Li, M. เสนอเกณฑ์การวินิจฉัยสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต ผู้เสพติด Abingdon Engl 2010, 105, 556 – 564 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  27. เครา, การติดอินเทอร์เน็ต KW: การทบทวนเทคนิคการประเมินในปัจจุบันและคำถามการประเมินที่เป็นไปได้ Cyberpsychol Behav Impact Internet Multimed เสมือนจริง Behav Soc 2005, 8, 7 – 14 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  28. โจนส์ KE; Hertlein, KM สี่มิติสำคัญสำหรับการแยกความแตกต่างทางอินเทอร์เน็ตจากการเสพติดอินเทอร์เน็ตและเพศ: แนวคิดและการประยุกต์ใช้ทางคลินิก am J. Fam. Ther 2012, 40, 115 – 125 [Google Scholar] [CrossRef]
  29. Hsu, CL; ช้าง KC; ประสบการณ์เฉิน, MC Flow และพฤติกรรมการช็อปปิ้งทางอินเทอร์เน็ต: การตรวจสอบผลการกลั่นกรองของลักษณะผู้บริโภค Syst Res Behav วิทย์ 2012, 29, 317 – 332 [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Wetterneck, CT; ชาว AJ; สั้น, MB; สมิ ธ AH; Cervantes, ME บทบาทของการบีบบังคับทางเพศการกระตุ้นและการหลีกเลี่ยงประสบการณ์ในการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ต จิตวิทยา Rec 2012, 62, 3 – 17 [Google Scholar]
  31. ปรีชาญาณ, K.; คิม HJ; Kim, J. Erratum: ผลของการค้นหาและการท่องเว็บต่อการตอบสนองทางปัญญาและอารมณ์ต่อข่าวออนไลน์ เจมีเดีย Psychol theor วิธีการ 2010, 22, 45 [Google Scholar]
  32. แบร์ด, ค. การเล่นเกมอินเทอร์เน็ตมีมากเกินไป เจติดยาเสพติด Nurs 2010, 21, 52 – 53 [Google Scholar]
  33. Feinstein, BA; Bhatia, V.; Hershenberg, R.; Joanne, D. สถานที่อีกแห่งหนึ่งสำหรับพฤติกรรมความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลที่มีปัญหา: ผลกระทบของอาการซึมเศร้าและวิตกกังวลต่อประสบการณ์เครือข่ายสังคม J. Soc. Clin จิตวิทยา 2012, 31, 356 – 382 [Google Scholar] [CrossRef]
  34. Tsitsika, A .; Critselis, E.; Janikian, M. ; Kormas, G .; Kafetzis สมาคม DA ระหว่างการพนันทางอินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในหมู่วัยรุ่น J. Gambl แกน 2010, 27, 389 – 400 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  35. Huang, Z .; วัง, ม.; เคียน, ม.; จง, เจ. เทา, อาร์สินค้าคงคลังติดยาอินเทอร์เน็ตจีน: การพัฒนาตัวชี้วัดการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาสำหรับนักศึกษาจีน Cyberpsychol Behav 2007, 10, 805 – 812 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  36. Meerkerk, GJ; Van den Eijnden, RJ; Vermulst, AA; Garretsen, HF มาตราส่วนการใช้อินเทอร์เน็ตที่บังคับ (CIUS): คุณสมบัติ Psychometric บางอย่าง Cyberpsychol Behav 2008, 12, 1 – 6 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  37. Lemmens, JS; วาลเคนเบิร์ก, PM; Peter, J. การพัฒนาและการตรวจสอบความถูกต้องของมาตราส่วนการติดเกมสำหรับวัยรุ่น สื่อ Psychol 2009, 12, 77 – 95 [Google Scholar] [CrossRef]
  38. คลาร์ก, ดีเจ; Frith, KH การพัฒนาและการทดสอบเบื้องต้นของเครื่องชั่งทางอินเทอร์เน็ต (ICONS) คอมพิวเตอร์สารสนเทศทางการพยาบาล. พร้อมใช้งานออนไลน์: http://journals.lww.com/cinjournal/Fulltext/2005/09000/The_Development_and_Initial_Testing_of_the.13.aspx (เข้าถึงได้ใน 5 พฤษภาคม 2015)
  39. Demetrovics, Z.; Szeredi, B.; Rózsa, S. รูปแบบสามปัจจัยของการติดอินเทอร์เน็ต: การพัฒนาแบบสอบถามการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา Behav Res วิธีการ 2008, 40, 563 – 574 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  40. Tejeiro Salguero, RA; Morán, RMB วัดปัญหาวิดีโอเกมที่เล่นในวัยรุ่น ติดยาเสพติด 2002, 97, 1601 – 1606 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  41. Lortie, CLG; Matthieu, J. เครื่องมือประเมินการเสพติดอินเทอร์เน็ต: โครงสร้างมิติและสถานะระเบียบวิธี ติดยาเสพติด 2013, 108, 1207 – 1216 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  42. ช้าง MK; กฎหมาย, โครงสร้าง SPM Factor สำหรับการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ตของ Young: การศึกษายืนยัน คอมพิวเต ครวญเพลง Behav 2008, 24, 2597 – 2619 [Google Scholar] [CrossRef]
  43. Widyanto, L .; Griffiths, MD; Brunsden, V. การเปรียบเทียบไซโครเมทริกของการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต, มาตราส่วนปัญหาเกี่ยวกับอินเทอร์เน็ตและการวินิจฉัยตนเอง Cyberpsychol Behav Soc netw 2010, 14, 141 – 149 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  44. Widyanto, L .; McMurran, M. คุณสมบัติทางจิตวิทยาของการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต Cyberpsychol Behav Impact Internet Multimed เสมือนจริง Behav Soc 2004, 7, 443 – 450 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  45. Achimovich, L. ปัญหาเกี่ยวกับระบบที่ส่วนต่อประสานของการบริการบำบัดรักษาผู้ป่วยจิตเวชและยา ในการใช้ยาและสุขภาพจิต: การตอบสนองที่มีประสิทธิภาพต่อปัญหายาเสพติดและสุขภาพจิตร่วม; Allsop, S. , Ed.; การสื่อสาร IP: East Hawthorn, Victoria, Australia, 2008 [Google Scholar]
  46. Griffiths, M. การล่วงละเมิดทางอินเทอร์เน็ตในที่ทำงาน: ปัญหาและข้อกังวลสำหรับนายจ้างและที่ปรึกษาการจ้างงาน เจลูกจ้าง Couns 2003, 40, 87 – 96 [Google Scholar] [CrossRef]
  47. Berwick, DM; เมอร์ฟี JM; โกลด์แมน, PA; สุขภัณฑ์ JE จูเนียร์; Barsky, AJ; Weinstein, การปฏิบัติงาน MC ของการทดสอบการคัดกรองสุขภาพจิตห้ารายการ Med การดูแล 1991, 29, 169 – 176 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
  48. Rumpf, HJ; Meyer, C.; Hapke, U .; John, U. การคัดกรองเพื่อสุขภาพจิต: ความถูกต้องของ MHI-5 โดยใช้ความผิดปกติทางจิตเวช DSM-IV Axis I เป็นมาตรฐานทองคำ จิตเวชศาสตร์ 2001, 105, 243 – 253 [Google Scholar] [CrossRef]
  49. แฮร์ริสอินเตอร์ ขณะนี้ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตใช้จ่ายชั่วโมง 13 เฉลี่ยต่อสัปดาห์ออนไลน์ พร้อมใช้งานออนไลน์: http://www.harrisinteractive.com/vault/HI-Harris-Poll-Time-Spent-Online-2009-12-23.pdf (เข้าถึงได้ใน 24 กรกฎาคม 2013)
  50. Griffiths, M. ; Wardle, H .; Orford, J.; Sproston, K; Erens, B. Sociodemographic มีความสัมพันธ์กับการพนันทางอินเทอร์เน็ต: ผลการสำรวจ 2007 จากการสำรวจความชุกของการพนันของอังกฤษ Cyberpsychol Behav Impact Internet Multimed เสมือนจริง Behav Soc 2009, 12, 199 – 202 [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

© 2015 โดยผู้เขียน; ผู้รับอนุญาต MDPI เมืองบาเซิลสวิตเซอร์แลนด์ บทความนี้เป็นบทความการเข้าถึงแบบเปิดที่เผยแพร่ภายใต้ข้อกำหนดและเงื่อนไขของใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แสดงที่มา (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).