การประมวลผลการแสดงออกทางสีหน้าโดยไม่รู้ตัวในบุคคลที่มีความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต (2017)

Xiaozhe Peng,^1,2 Fang Cui,^1,2 ติงหวาง,¹ และ เจียวสามารถ^1,2,3,*

Internet Gaming Disorder (IGD) มีความบกพร่องทางการสื่อสารทางสังคมและการหลีกเลี่ยงการติดต่อทางสังคม การประมวลผลการแสดงออกทางสีหน้าเป็นพื้นฐานของการสื่อสารทางสังคม อย่างไรก็ตามมีงานวิจัยจำนวนน้อยที่ตรวจสอบว่าบุคคลที่มีการแสดงออกทางสีหน้าของ IGD ดำเนินการอย่างไรและการขาดดุลในการประมวลผลใบหน้าอารมณ์นั้นยังไม่ชัดเจนหรือไม่ จุดมุ่งหมายของการศึกษาครั้งนี้คือการสำรวจทั้งสองประเด็นโดยการตรวจสอบช่วงเวลาของการประมวลผลใบหน้าอารมณ์ในบุคคลที่มี IGD งานกำบังย้อนหลังถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบความแตกต่างระหว่างบุคคลที่มี IGD และการควบคุมปกติ (NC) ในการประมวลผลของการแสดงออกทางสีหน้าที่นำเสนอ subliminally (เศร้าความสุขและเป็นกลาง) ที่มีศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ (ERP) ผลพฤติกรรมแสดงให้เห็นว่าคนที่มี IGD ช้ากว่า NC เพื่อตอบสนองต่อการแสดงออกที่น่าเศร้าและเป็นกลางในบริบทที่เศร้าและเป็นกลาง ผลลัพธ์ของ ERP แสดงให้เห็นว่าบุคคลที่มี IGD แสดงความกว้างลดลงในองค์ประกอบ ERP N170 (ดัชนีของการประมวลผลก่อนหน้า) ในการตอบสนองต่อการแสดงออกที่เป็นกลางเมื่อเทียบกับการแสดงออกที่มีความสุขในบริบทการแสดงออกที่มีความสุข - กลางซึ่งอาจเป็นเพราะความคาดหวัง เนื้อหา. ในทางกลับกัน NC ก็แสดงแอมพลิจูด N170 ที่เปรียบเทียบได้เพื่อตอบสนองทั้งการแสดงออกที่มีความสุขและเป็นกลางในบริบทนิพจน์ที่มีความสุข - เป็นกลางรวมถึงนิพจน์ที่น่าเศร้าและเป็นกลางในบริบทนิพจน์ที่เป็นกลางและน่าเศร้า บุคคลทั้งสองที่มี IGD และ NC แสดงแอมพลิจูด ERP เทียบเคียงในระหว่างการประมวลผลของนิพจน์เศร้าและนิพจน์ที่เป็นกลาง จากการศึกษาในปัจจุบันพบว่าผู้ที่มี IGD มีรูปแบบการประมวลผลใบหน้าที่เป็นกลางแบบไม่รู้สึกตัวแตกต่างจากคนทั่วไปและแนะนำว่าผู้ที่มี IGD อาจคาดหวังอารมณ์เชิงบวกมากขึ้นในบริบทการแสดงออกที่มีความสุขและเป็นกลาง

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

ผู้เข้าร่วมสิบหกคนที่มี IGD และ 16 NC ได้รับคัดเลือกจากมหาวิทยาลัยท้องถิ่นในเซินเจิ้นประเทศจีน คำอธิบายของข้อมูลประชากรของผู้เข้าร่วมจะถูกนำเสนอใน ตาราง Table11. ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างทั้งสองกลุ่มในแง่ของอายุความถนัดหรือการศึกษา จุดตรวจวินิจฉัยที่เสนอของ DSM-5 ได้รับการแนะนำให้อนุรักษ์ (เช่น Lemmens et al., 2015); ดังนั้นการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ตของ Young (IAT) จึงใช้เพื่อคัดกรองผู้คนสำหรับ IGD ในการศึกษาปัจจุบัน IAT เป็นเครื่องมือที่เชื่อถือได้และใช้กันอย่างแพร่หลายในการศึกษาการตรวจสอบความผิดปกติของการติดอินเทอร์เน็ตรวมถึง IGD (เช่น Khazaal et al., 2008). หนุ่ม (1998) ชี้ให้เห็นว่าคะแนนระหว่าง 40 และ 69 หมายถึงปัญหาเนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ต อย่างไรก็ตาม IAT นั้นขึ้นอยู่กับการให้คะแนนแบบอัตนัยดังนั้นจึงมีความอ่อนไหวต่อการปกปิดหรือประเมินค่าต่ำสุดของผู้เข้าร่วม นอกจากนี้การศึกษาก่อนหน้าใช้ "ประสบการณ์ในการเล่นวิดีโอเกมของ 10 หรือมากกว่าชั่วโมงต่อสัปดาห์" (Weinreich และคณะ, 2015, p. 61) หรือ“ อย่างน้อย 4 ปีและอย่างน้อย 2 ชั่วโมงทุกวัน” (Szycik et al., 2017, p. 2) เป็นเกณฑ์การรวมสำหรับผู้เชี่ยวชาญ / ผู้ใช้วิดีโอเกมที่มีความรุนแรงมากเกินไป ดังนั้นการศึกษาครั้งนี้จึงรวมระยะเวลาที่ผู้เข้าร่วมเล่นเกมออนไลน์เป็นเกณฑ์ บุคคลถูกขอให้ระบุจำนวนชั่วโมงต่อวันและต่อสัปดาห์ที่พวกเขาใช้เล่นเกมออนไลน์ บุคคลที่มีคะแนน≥40บน IAT และผู้ที่ใช้จ่าย≥4ชั่วโมงต่อวันและ≥30ชั่วโมงต่อสัปดาห์ในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตได้รวมอยู่ในกลุ่ม IGD ของเรา ยิ่งไปกว่านั้นเพื่อควบคุม comorbidities เช่นภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวล (แซนเดอร์และคณะ 2000; Yen et al., 2007; Wei et al., 2012; Lai et al., 2015) เราไม่รวมบุคคลที่มี IGD ที่ทำคะแนนได้มากกว่า 40 คะแนนในระดับความวิตกกังวลของการประเมินตนเองของ Zung (SDS) (ซุง 1965) หรือมาตราส่วนความวิตกกังวลที่ประเมินตนเองของ Zung (SAS) (ซุง 1971) ไม่มีผู้เข้าร่วมมีประวัติของการบาดเจ็บที่ศีรษะ, ความผิดปกติของระบบประสาท, การใช้สารเสพติดหรือการพึ่งพาในช่วงเดือน 6 ขั้นตอนการวิจัยทั้งหมดได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมการแพทย์ของโรงเรียนแพทย์มหาวิทยาลัยเซินเจิ้นตามประกาศของเฮลซิงกิ ผู้เข้าร่วมทั้งหมดให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรระบุว่าพวกเขาเข้าใจการศึกษา

 

1 ตาราง

ข้อมูลประชากรของผู้เข้าร่วมสำหรับการควบคุมปกติและบุคคลที่มี IGD

สิ่งเร้า

เราใช้โปรแกรมงานกำบังแบบย้อนหลัง (ดูขั้นตอน) และสิ่งเร้าที่ใช้ จางและคณะ (2016) ศึกษา. สิ่งกระตุ้นใบหน้าเป้าหมายรวมถึง 20 นิพจน์ที่มีความสุข 20 นิพจน์ที่น่าเศร้าและนิพจน์ที่เป็นกลาง 40 ถูกเลือกจากระบบภาพใบหน้าของคนจีนดั้งเดิม (CFAPS) ซึ่งรวมถึงรูปภาพที่ประเมินโดยผู้เข้าร่วมชาวจีนในการศึกษาก่อนหน้า (Gong et al., 2011) การศึกษาดังกล่าวข้างต้นพบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในการจัดอันดับเก้าจุดสำหรับทั้งความรู้สึกทางอารมณ์และความเร้าอารมณ์ในสามประเภทของการแสดงออก การศึกษารายงานต่อไปนี้สำหรับการจัดอันดับความจุ:“ (2,77) = 143, p <0.001, = 0.787, มีความสุข = 5.92 ± 0.13; เศร้า = 2.78 ± 0.13; เป็นกลาง = 4.22 ± 0.09; การเปรียบเทียบแบบคู่: ps <0.001; สำหรับการให้คะแนนความเร้าอารมณ์ (2,77) = 30.2, p <0.001, = 0.439, มีความสุข = 5.13 ± 0.22; เศร้า = 5.83 ± 0.22; เป็นกลาง = 3.82 ± 0.16; สำหรับการเปรียบเทียบแบบคู่อารมณ์กับความเป็นกลาง: p <0.001 ความสุขกับความเศร้า: p <0.087” (จางและคณะ, 2016, p. 15) การแสดงข้อมูลการกระตุ้นและการเก็บข้อมูลพฤติกรรมได้ดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ E-Prime (รุ่น 2.0, เครื่องมือซอฟต์แวร์จิตวิทยา, Inc. , Boston, MA, สหรัฐอเมริกา)

การรักษาอื่นๆ

ขั้นตอนประกอบด้วยบล็อกที่มีความสุขและบล็อกที่น่าเศร้า ในช่วงเริ่มต้นของการทดลองแต่ละครั้งจะมีการตรึงแบบตรึงกลางสำหรับ 500 ms ตามด้วยหน้าจอเปล่า 400-600 ms จากนั้นใบหน้าเป้าหมาย (ความสุข / เศร้าหรือเป็นกลาง) ถูกนำเสนอสำหรับ 17 ms ตามด้วยใบหน้าที่มีสัญญาณรบกวนในฐานะหน้ากากซึ่งกินเวลานานสำหรับ 150 ms (จางและคณะ, 2016) การศึกษาก่อนหน้านี้กำหนดระยะเวลาของการกระตุ้นหน้ากากที่ 100 ถึง 300 ms หรือระยะเวลาอื่น ๆ ที่สูงกว่าเกณฑ์การรับรู้ (เช่น Rolls and Tovee, 1994; Whalen และคณะ 1998; Fisch et al., 2009; สำหรับการตรวจสอบดู Pessoa, 2005) ที่นี่เราใช้ 150 ms ตามพารามิเตอร์ใน จางและคณะ (2016) ศึกษา. ผู้เข้าร่วมต้องแยกแยะใบหน้าเป้าหมายโดยกดสองปุ่มบนแป้นพิมพ์คอมพิวเตอร์ด้วยนิ้วชี้ซ้ายหรือขวาโดยเร็วที่สุด (จางและคณะ, 2016) แต่ละบล็อกประกอบด้วยการทดลอง 160 ที่มีการแสดงออกทางอารมณ์ 80 และการแสดงออกที่เป็นกลาง 80 ที่ถูกสุ่มและนำเสนอเป็นสิ่งเร้าเป้าหมาย - นั่นคือ 20 มีความสุขและใบหน้าที่เป็นกลาง 20 ถูกนำเสนอทั้งหมดสี่ครั้งในบล็อกที่มีความสุข 20 เศร้าและใบหน้าที่เป็นกลาง 20 ถูกนำเสนอทั้งหมดสี่ครั้งในบล็อกเศร้า การกำหนดคีย์ให้กับแต่ละวาเลนซ์ของนิพจน์และลำดับของบล็อกนั้นมีผลกระทบต่อผู้เข้าร่วม (จางและคณะ, 2016).

การบันทึก ERP

กิจกรรมไฟฟ้าสมองถูกบันทึกผ่านฝาหนังศีรษะ 64-electrode โดยใช้ระบบ 10 – 20 (ผลิตภัณฑ์สมอง, มิวนิค, เยอรมนี) ช่อง TP10 ถูกใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงในระหว่างการบันทึก (Kaufmann และคณะ, 2009; Ferrante และคณะ, 2015; Cui และคณะ 2017) มีการใช้อิเล็กโทรดสองขั้วในการวัดอิเล็คโตรโลแกรม (EOG) กิจกรรม EEG และ EOG ได้รับการขยายที่ 0.01 – 100 Hz passband และตัวอย่างที่ 500 Hz ข้อมูล EEG ถูกบันทึกด้วยอิมพีแดนซ์อิเล็กโทรดทั้งหมดที่เก็บรักษาไว้ด้านล่าง 5 kΩ ข้อมูล EEG จากอิเล็กโทรดแต่ละอันจะถูกอ้างอิงอีกครั้งกับค่าเฉลี่ยของ mastoids ซ้ายและขวาก่อนที่จะทำการวิเคราะห์เพิ่มเติม

ข้อมูล EEG ถูกประมวลผลล่วงหน้าและวิเคราะห์โดยใช้ BrainVision Analyzer 2.1 (ผลิตภัณฑ์สมองมิวนิคเยอรมนี) การประมวลผลล่วงหน้ารวมถึงการตรวจจับและกำจัดช่องสัญญาณที่ไม่ดีการกำจัดขั้นตอนและการลบตากะพริบ จากนั้นสัญญาณจะถูกส่งผ่านตัวกรองแบนด์รัดแบบ 0.01 – 30 Hz epochs ประกอบด้วย 200 ms ก่อนหน้าและ 1000 ms หลังจากการโจมตีของสิ่งเร้าเป้าหมาย สิ่งประดิษฐ์ EOG ได้รับการแก้ไขโดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ (ICA) (Jung และคณะ, 2001) กาลเวลาที่มีค่าแอมพลิจูดเกิน± 80 μVที่อิเล็กโทรดใด ๆ ได้รับการยกเว้นก่อนการใช้งานของขั้นตอนการเฉลี่ย EEG คำนวณ ERP ได้อย่างอิสระสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคนและแต่ละเงื่อนไขการทดลอง

ERP ถูกล็อคเวลาในการนำเสนอใบหน้าเป้าหมาย จากงานวิจัยก่อนหน้าเกี่ยวกับการประมวลผลใบหน้า (Luo et al., 2010; Frühholzและคณะ, 2011; จางและคณะ, 2016) และการกระจายภูมิประเทศของกิจกรรม ERP ที่ยิ่งใหญ่ในการศึกษาปัจจุบันแอมพลิจูดเฉลี่ยที่ไซต์ขั้วไฟฟ้า P8 และ PO8 ถูกเลือกสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติขององค์ประกอบ N170 (หน้าต่างเวลา: 150 – 230 ms) สำหรับแต่ละองค์ประกอบจะได้แอมพลิจูดเฉลี่ยภายในช่วงเวลาที่สอดคล้องกันและค่าเฉลี่ยจากอิเล็กโทรด

การวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ทางสถิติเพิ่มเติมได้ดำเนินการโดยใช้ IBM SPSS Statistics 22 (IBM Corp. , Armonk, NY, United States) เนื่องจากบล็อกที่มีความสุขและเศร้านั้นเป็นบริบททางอารมณ์ที่แตกต่างกันการวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVAs) ที่แยกจากกันของการปฏิสัมพันธ์ของความจุทางอารมณ์ (ความสุขกับเป็นกลาง, เศร้ากับเป็นกลางหรือสุขเทียบกับเศร้า) ×กลุ่ม (IGD เทียบกับการควบคุม) ดำเนินการสำหรับข้อมูลพฤติกรรมและส่วนประกอบ ERP แต่ละรายการ ทั้งข้อมูลพฤติกรรมและแอมพลิจูด ERP ถูกวิเคราะห์ด้วยมาตรการ ANOVAs ซ้ำโดยใช้ Greenhouse – Geisser ปรับองศาอิสระ ปัจจัยระหว่างเรื่องคือกลุ่มศึกษา (IGD เทียบกับการควบคุม) และปัจจัยภายในเรื่องคือความจุทางอารมณ์ของการแสดงออก (ความสุขกับเป็นกลางเป็นกลางเศร้ากับเป็นกลางหรือมีความสุขเทียบกับเศร้า) โพสต์เฉพาะกิจ การวิเคราะห์ใช้การแก้ไข Bonferroni สำหรับการเปรียบเทียบหลายรายการ

ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรม

เกี่ยวกับเวลาตอบสนองในบล็อกเศร้าผลหลักของความจุมีนัยสำคัญ F(1,30) = 4.86 p <0.05, = 0.14; เวลาตอบสนองสั้นกว่าสำหรับการแสดงออกที่น่าเศร้า (618.87 ± 31.48 มิลลิวินาที) มากกว่านิพจน์กลาง (663.39 ± 34.77 มิลลิวินาที) ผลกระทบหลักของกลุ่มมีนัยสำคัญ F(1,30) = 5.09 p <0.05, = 0.15; และเวลาในการตอบสนองสั้นกว่าสำหรับกลุ่ม NC (569.84 ± 44.68 มิลลิวินาที) มากกว่ากลุ่ม IGD (712.42 ± 44.68 มิลลิวินาที) การโต้ตอบไม่มีนัยสำคัญ p > 0.5. ในบล็อกแห่งความสุขผลกระทบหลักของวาเลนซ์มีความสำคัญ F(1,30) = 6.63 p <0.05, = 0.18; เวลาตอบสนองสั้นกว่าสำหรับนิพจน์ที่มีความสุข (583.97 ± 39.33 มิลลิวินาที) มากกว่านิพจน์กลาง (648.08 ± 36.6 มิลลิวินาที) ไม่มีผลกระทบหลักและปฏิสัมพันธ์อื่นใดที่มีความสำคัญทั้งหมด ps> 0.1; เวลาทำปฏิกิริยาสำหรับกลุ่ม NC (577.25 ± 50.76 มิลลิวินาที) เทียบได้กับกลุ่ม IGD (654.81 ± 50.76 มิลลิวินาที) เมื่อเปรียบเทียบการทดลองที่มีความสุขและความเศร้าอย่างตรงไปตรงมาผลกระทบหลักและปฏิสัมพันธ์นั้นไม่ได้มีนัยสำคัญทั้งหมด ps> 0.05

ในแง่ของความแม่นยำในบล็อกเศร้า - เป็นกลางในบล็อกสุข - เป็นกลางและเมื่อการทดลองมีความสุขและเศร้าถูกเปรียบเทียบโดยตรงไม่มีผลกระทบหลักและผลกระทบจากการโต้ตอบถึงความสำคัญ

ข้อมูล ERP

N170

2 (กลุ่ม) × 2 (ความสุขกับความเป็นกลาง) ANOVA เปิดเผยว่าผลหลักของความจุไม่สำคัญ (1,30) = 3.47, p = 0.07, = 0.10 และผลกระทบหลักของกลุ่มไม่มีนัยสำคัญ (1,30) = 0.01, p = 0.92, <0.001 อย่างไรก็ตามปฏิสัมพันธ์ของวาเลนซ์ตามกลุ่มมีนัยสำคัญ (1,30) = 4.25 p = 0.048, = 0.124 (รูป Figure11) โพสต์เฉพาะกิจ การวิเคราะห์พบว่าสำหรับกลุ่ม IGD นิพจน์ที่มีความสุขนั้นได้นำเสนอองค์ประกอบ N170 ที่มีทิศทางลบมากกว่า (3.02 ± 1.12 μV) มากกว่าใบหน้าที่เป็นกลาง (4.18 ± 1.09 μV), (1,30) = 7.70, p = 0.009, = 0.20, Bonferroni ถูกแก้ไข อย่างไรก็ตามสำหรับกลุ่มควบคุมนิพจน์ที่มีความสุขและเป็นกลางออกองค์ประกอบ N170 ที่คล้ายกันออกมา (ความสุข: 3.79 ± 1.12 μV, เป็นกลาง: 3.73 ± 1.09 μV), (1,30) = 0.02, p = 0.89, = 0.001, Bonferroni ถูกแก้ไข

 

รูป 1

(A) รูปคลื่น ERP ที่ยิ่งใหญ่ขององค์ประกอบ N170 ที่แสดงระหว่าง 150 และ 230 ms สำหรับสี่เงื่อนไขที่ไซต์ P8 ที่เป็นตัวแทน (B) การแจกแจงภูมิประเทศของคลื่นความแตกต่างระหว่างการแสดงออกที่เป็นกลางและการแสดงความสุข (เงื่อนไขความสุขลบด้วยเป็นกลาง ...

อย่างไรก็ตามแอมพลิจูดในบริบทที่เศร้าและเป็นกลางไม่ได้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบที่สำคัญหรือการปฏิสัมพันธ์ในสภาพที่น่าเศร้ารูป Figure22) 2 (กลุ่ม) × 2 (เศร้ากับเป็นกลาง) ANOVA เปิดเผยว่าผลกระทบหลักของความจุ [F(1,30] = 0.39 p = 0.54, = 0.01], กลุ่ม [F(1,30) = 0.02 p = 0.88, = 0.001] และการโต้ตอบ [F(1,30) = 0.02 p = 0.88, = 0.001] ไม่สำคัญและองค์ประกอบ N170 ที่นำเสนอโดยการแสดงออกที่มีความสุขและเป็นกลางในกลุ่ม IGD (เศร้า: 3.79 ± 1.21 μV, เป็นกลาง: 3.65 ± 1.15 μV) มีความคล้ายคลึงกับที่แสดงในกลุ่มควบคุม (เศร้า : 3.57 ± 1.21 μV, เป็นกลาง: 3.35 ± 1.15 μV)

 

รูป 2

(A) รูปคลื่น ERP ที่ยิ่งใหญ่ขององค์ประกอบ N170 ที่แสดงระหว่าง 150 และ 230 ms สำหรับสี่เงื่อนไขที่ไซต์ P8 ที่เป็นตัวแทน (B) การกระจายทางภูมิประเทศของคลื่นความแตกต่างระหว่างการแสดงออกที่เป็นกลางและการแสดงความสุข (เงื่อนไขที่น่าเศร้าลบด้วยความเป็นกลาง ...

เมื่อเปรียบเทียบแอมพลิจูดของ N170 โดยตรงเพื่อตอบสนองต่อการแสดงออกที่น่าเศร้าและมีความสุข 2 (กลุ่ม IGD เทียบกับกลุ่ม NC) × 2 (เศร้ากับความสุข) ANOVA แสดงให้เห็นว่าผลกระทบหลักของความจุกลุ่มและปฏิสัมพันธ์ไม่มีความหมายทั้งหมด ps> 0.05

ข้อ จำกัด และการศึกษาในอนาคต

มีข้อ จำกัด สองประการในการศึกษานี้ อย่างแรกมีการคัดเลือกเพศชายมากกว่าเพศหญิงเนื่องจากความขาดแคลนของผู้หญิงที่มีการเล่นเกมอินเทอร์เน็ตมากเกินไป ประการที่สองแม้ว่าการศึกษาก่อนหน้านี้พบว่าเวลาจำนวนมากในโลกเสมือนจริง (เช่นการเล่นวิดีโอเกม) มีความสัมพันธ์กับความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลที่ลดลงของบุคคลในโลกแห่งความเป็นจริงและแนะนำว่าความถี่ต่ำของการสื่อสารทางสังคมและอารมณ์ IGD ประมวลผลการแสดงออกทางสีหน้าในโลกแห่งความจริง (แท้จริงแล้ว 2005; Weinreich และคณะ, 2015) เราไม่สามารถสรุปผลใด ๆ เกี่ยวกับสาเหตุของรูปแบบการประมวลผลการแสดงออกทางสีหน้าของ IGD ที่แตกต่างกันหรือความบกพร่องในการสื่อสารทางสังคม จำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบกลไกการประมวลผลใบหน้าอารมณ์ของบุคคลที่มี IGD

เราขอขอบคุณดร. แดนดันจางที่ให้การสนับสนุนเราอย่างกว้างขวางกับโปรแกรมคอมพิวเตอร์ของเธอสำหรับการทดลอง เราขอขอบคุณ Mr. Junfeng Li ที่ช่วยให้เราสรรหาผู้เข้าร่วมกับ IGD เราขอขอบคุณผู้ตรวจสอบสำหรับข้อเสนอแนะและความคิดเห็นของพวกเขา

เงินทุน งานนี้ได้รับการสนับสนุนโดยกระทรวงศึกษาธิการของโครงการมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ (16YJCZH074), มูลนิธิวิทยาศาสตร์ธรรมชาติแห่งชาติของจีน (31500877, 31600889), มูลนิธิวิทยาศาสตร์ธรรมชาติกวางตุ้ง (2016A030310039), โครงการปรัชญาและสังคมศาสตร์สำหรับ 12A5 การวางแผน 15- ปีของมณฑลกวางตุ้ง (GD06XXL2014149) และรางวัลคณะเยาวชนดีเด่นของมณฑลกวางตุ้ง (YQXNUMX)

• สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน (2013) คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต: DSM-V. วอชิงตันดีซี: สำนักพิมพ์จิตเวชอเมริกัน; 10.1176 / appi.books.9780890425596 [ข้ามอ้างอิง]
• Axelrod V. , Bar M. , Rees G. (2015) สำรวจจิตไร้สำนึกโดยใช้ใบหน้า แนวโน้ม Cogn วิทย์ 19 35 – 45 10.1016 / j.tics.2014.11.003 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Bailey K. , West R. (2013) ผลกระทบของวิดีโอเกมแอ็กชันที่มีต่อการประมวลผลข้อมูลภาพและอารมณ์ สมอง Res 1504 35 – 46 10.1016 / j.brainres.2013.02.019 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Batty M. , Taylor MJ (2003) การประมวลผลในช่วงต้นของการแสดงออกทางอารมณ์พื้นฐานใบหน้าทั้งหก Cogn ความต้านทานของสมอง 17 613–620. 10.1016/S0926-6410(03)00174-5 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Blair RJR (2005) การตอบสนองต่ออารมณ์ความรู้สึกของผู้อื่น: แยกรูปแบบของการเอาใจใส่ผ่านการศึกษาของประชากรทั่วไปและจิตเวช มีสติอยู่ Cogn 14 698 – 718 10.1016 / j.concog.2005.06.004 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Blau VC, Maurer U. , Tottenham N. , McCandliss BD (2007) องค์ประกอบเฉพาะของ N170 ถูกปรับโดยการแสดงออกทางอารมณ์ Behav สมองสั่นไหว 3:7 10.1186/1744-9081-3-7 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• เบรดี้เค (1996) การออกกลางคันทำให้คอมพิวเตอร์มีกำไรสุทธิมากขึ้น ข่าวภาคค่ำของบัฟฟาโล, 21st เมษายน
• Breitmeyer BG (1984) การปิดบังภาพ: วิธีการเชิงบูรณาการ. Oxford: Clarendon Press
• Breitmeyer BG, Ogmen H. (2000) แบบจำลองและการค้นพบล่าสุดในการกำบังแบบย้อนกลับด้วยภาพ: การเปรียบเทียบรีวิวและการอัปเดต percept Psychophys 62 1572 – 1595 10.3758 / BF03212157 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Calder AJ, Young AW, Rowland D. , Perrett DI (1997) เพิ่มอารมณ์คอมพิวเตอร์ในการแสดงออกทางสีหน้า พร Biol วิทย์ 264 919 – 925 10.1098 / rspb.1997.0127 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Carlson JM, Reinke KS (2010) การปรับความสนใจเชิงพื้นที่ของ N170 โดยการสวมหน้ากากใบหน้าที่น่ากลัวย้อนหลัง สมอง Cogn 73 20 – 27 10.1016 / j.bandc.2010.01.007 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Cui F. , Zhu X. , Luo Y. , Cheng J. (2017) ภาระหน่วยความจำที่ใช้งานจะปรับการตอบสนองของประสาทต่อความเจ็บปวดของผู้อื่น: หลักฐานจากการศึกษา ERP Neurosci เลทท์ 644 24 – 29 10.1016 / j.neulet.2017.02.026 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Davis RA (2001) รูปแบบความรู้ความเข้าใจพฤติกรรมของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา คอมพิวเต ครวญเพลง Behav 17 187–195. 10.1016/S0747-5632(00)00041-8 [ข้ามอ้างอิง]
• D'Hondt F. , Billieux J. , Maurage P. (2015) electrophysiological มีความสัมพันธ์กับการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การทบทวนที่สำคัญและมุมมองสำหรับการวิจัยในอนาคต Neurosci Biobehav รายได้ 59 64 – 82 10.1016 / j.neubiorev.2015.10.00510.005 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Dimberg U. , Thunberg M. , Elmehed K. (2000) ปฏิกิริยาใบหน้าที่หมดสติต่อการแสดงออกทางสีหน้าทางอารมณ์ จิตวิทยา วิทย์ 11 86 – 89 10.1111 / 1467-9280.00221 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Dong G. , Lu Q. , Zhou H. , Zhao X. (2010) การยับยั้งแรงกระตุ้นในผู้ที่มีความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต: หลักฐานทางเคมีไฟฟ้าจากการศึกษา Go / NoGo Neurosci เลทท์ 485 138 – 142 10.1016 / j.neulet.2010.09.002 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Dong G. , Lu Q. , Zhou H. , Zhao X. (2011) ผู้นำหรือผลสืบเนื่อง: ความผิดปกติทางพยาธิวิทยาในคนที่มีความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต PLoS ONE 6: e14703 10.1371 / journal.pone.0014703 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Eimer M. , Holmes A. , McGlone FP (2003) บทบาทของความสนใจเชิงพื้นที่ในการประมวลผลการแสดงออกทางสีหน้า: การศึกษา ERP ของการตอบสนองของสมองอย่างรวดเร็วต่ออารมณ์พื้นฐานหกประการ Cogn มีผลต่อ Behav Neurosci 3 97 – 110 10.3758 / CABN.3.2.97 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Engelberg E. , Sjöberg L. (2004) การใช้อินเทอร์เน็ตทักษะทางสังคมและการปรับตัว Cyberpsychol Behav 7 41 – 47 10.1089 / 109493104322820101 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Esteves F. , Öhman A. (1993) กำบังใบหน้า: การรับรู้ของการแสดงออกทางสีหน้าอารมณ์เป็นฟังก์ชั่นของพารามิเตอร์ของการกำบังถอยหลัง Scand เจ Psychol 34 1–18. 10.1111/j.1467-9450.1993.tb01096.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Ferrante A. , Gavriel C. , Faisal A. (2015) “ สู่กรอบ neurofeedback ที่ได้มาจากสมองสำหรับการปรับแต่งอินเตอร์เฟสคอมพิวเตอร์สมองส่วนบุคคลโดยไม่ได้รับอนุญาต” ใน รายงานการประชุมทางวิชาการระดับสูง IEEE EMBS ประจำปีครั้งที่ 7th ทางวิศวกรรมประสาท (NER) (วอชิงตันดีซี: IEEE;) 10.1109 / ner.2015.7146585 [ข้ามอ้างอิง]
• Fisch L. , Privman E. , Ramot M. , Harel M. , Nir Y, Kipervasser S. , และคณะ (2009) “ การเผาไหม้” ของระบบประสาท: การกระตุ้นการทำงานที่ได้รับการปรับปรุงเชื่อมโยงกับการรับรู้ในสมองส่วนล่าง เซลล์ประสาท 64 562 – 574 10.1016 / j.neuron.2009.11.001 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Frühholz S. , Jellinghaus A. , Herrmann M. (2011) เวลาของการประมวลผลโดยนัยและการประมวลผลอย่างชัดเจนของใบหน้าอารมณ์และคำพูดทางอารมณ์ Biol จิตวิทยา 87 265 – 274 10.1016 / j.biopsycho.2011.03.008 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Gong X. , Huang YX, Wang Y. , Luo YJ (2011) การปรับปรุงระบบภาพใบหน้าอารมณ์จีน คาง. J. Ment สุขภาพ 25 40 – 46
• เขา JB, Liu CJ, Guo YY, Zhao L. (2011) การขาดดุลในการรับรู้ใบหน้าในระยะเริ่มต้นในผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป Cyberpsychol Behav Soc netw 14 303 – 308 10.1089 / cyber.2009.0333 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Holmes A. , Vuilleumier P. , Eimer M. (2003) การประมวลผลการแสดงออกทางสีหน้าทางอารมณ์นั้นเกิดจากความสนใจเชิงพื้นที่: หลักฐานจากศักยภาพของสมองที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ Cogn ความต้านทานของสมอง 16 174–184. 10.1016/S0926-6410(02)00268-9 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Hugenberg K. (2005) การจัดหมวดหมู่ทางสังคมและการรับรู้ผลกระทบที่เกิดขึ้นบนใบหน้า: การแข่งขันเป้าหมายจะควบคุมความได้เปรียบในการตอบสนองสำหรับใบหน้าที่มีความสุข อารมณ์ 5 267 – 276 10.1037 / 1528-3542.5.3.267 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Itier RJ, Taylor MJ (2004) N170 หรือ N1 ความแตกต่างระหว่างวัตถุและการประมวลผลใบหน้าโดยใช้ ERP Cereb เยื่อหุ้มสมอง 14 132 – 142 10.1093 / cercor / bhg111 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Jung TP, Makeig S. , Westerfield M. , Townsend J. , Courchesne E. , Sejnowski TJ (2001) การวิเคราะห์และการมองเห็นศักยภาพของเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการทดลองเดี่ยว ครวญเพลง Mapp สมอง 14 166 – 185 10.1002 / hbm.1050 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Kaufmann JM, Schweinberger SR, MikeBurton A. (2009) N250 ERP มีความสัมพันธ์กับการได้มาซึ่งภาพใบหน้าที่แตกต่างกัน J. Cogn. Neurosci 21 625 – 641 10.1162 / jocn.2009.21080 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Khazaal Y. , Billieux J. , Thorens G. , Khan R. , Louati Y. , Scarlatti E. , et al. (2008) การตรวจสอบความถูกต้องของภาษาฝรั่งเศสของการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ต Cyberpsychol Behav 11 703 – 706 10.1089 / cpb.2007.0249 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• King DL, Delfabbro PH (2014) จิตวิทยาการรู้คิดของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต Clin จิตวิทยา รายได้ 34 298 – 308 10.1016 / j.cpr.2014.03.006 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Kirsh JS, Mounts JR, Olczak PV (2006) การใช้สื่อที่มีความรุนแรงและการจดจำใบหน้าที่มีชีวิตชีวา J. ผู้สอดแทรก ความรุนแรง 21 571 – 584 10.1177 / 0886260506286840 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Kirsh SJ, Mounts JR (2007) การเล่นวิดีโอเกมที่รุนแรงส่งผลกระทบต่อการรับรู้อารมณ์ใบหน้า Aggress Behav 33 353 – 358 10.1002 / ab.20191 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Kuss DJ, Lopez-Fernandez O. (2016) การติดอินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การทบทวนการวิจัยทางคลินิกอย่างเป็นระบบ จิตเวชศาสตร์โลก 6 143 – 176 10.5498 / wjp.v6.i1.143 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Lai CM, Mak KK, Watanabe H. , Jeong J. , Kim D. , Bahar N. , และคณะ (2015) บทบาทการไกล่เกลี่ยของการติดอินเทอร์เน็ตในภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลทางสังคมและความผาสุกทางจิตสังคมในหมู่วัยรุ่นในหกประเทศในเอเชีย: วิธีการสร้างแบบจำลองสมการเชิงโครงสร้าง กระทรวงสาธารณสุข 129 1224 – 1236 10.1016 / j.puhe.2015.07.031 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Lemmens JS, Valkenburg PM, Gentile DA (2015) ระดับความผิดปกติของการเล่นเกมอินเทอร์เน็ต จิตวิทยา ประเมินผล 27 567 – 582 10.1037 / pas0000062 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Leppänen JM, Tenhunen M. , Hietanen JK (2003) เวลาตอบสนองต่อการเลือกที่เร็วขึ้นต่อการแสดงออกทางลบ: บทบาทของกระบวนการทางปัญญาและกลไก J. Psychophysiol 17 113 – 123 10.1027 // 0269-8803.17.3.113 [ข้ามอ้างอิง]
• Lo SK, Wang CC, Fang W. (2005) ความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลทางกายภาพและความวิตกกังวลทางสังคมในหมู่ผู้เล่นเกมออนไลน์ Cyberpsychol Behav 8 15 – 20 10.1089 / cpb.2005.8.15 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Luo W. , Feng W. , He W. , Wang NY, Luo YJ (2010) การประมวลผลการแสดงออกทางสีหน้าสามขั้นตอน: การศึกษา ERP ด้วยการนำเสนอภาพอย่างรวดเร็ว Neuroimage 49 1857 – 1867 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.018 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Morris JS, Öhman A. , Dolan RJ (1999) เส้นทางเดินสู่ subcortical ไปทางขวา amygdala เป็นสื่อกลางความกลัวที่มองไม่เห็น พรอค Natl Acad วิทย์ วิทย์ ประเทศสหรัฐอเมริกา 96 1680 – 1685 10.1073 / pnas.96.4.1680 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• BD BD, Wiemer-Hastings P. (2005) ติดอินเทอร์เน็ตและเกมออนไลน์ Cyberpsychol Behav 8 110 – 113 10.1089 / cpb.2005.8.110 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Öhman A. (1999) “ แยกแยะสติสัมปชัญญะจากกระบวนการทางอารมณ์ที่มีสติ: การพิจารณาระเบียบวิธีและความหมายเชิงทฤษฎี” ใน คู่มือการรับรู้และอารมณ์, eds Dalgleish T. , Power M. , บรรณาธิการ (ชิชิสเตอร์: ไวลีย์;), 321 – 352 10.1002 / 0470013494.ch17 [ข้ามอ้างอิง]
• Pegna AJ, Landis T. , Khateb A. (2008) หลักฐานทางอิเล็กโทรสำหรับการประมวลผลที่ไม่ใส่ใจในช่วงต้นของการแสดงออกทางสีหน้าที่น่ากลัว int J. Psychophysiol 70 127 – 136 10.1016 / j.ijpsycho.2008.08.007 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Pessoa L. (2005) สิ่งเร้าทางอารมณ์ได้รับการประมวลผลในระดับใดโดยไม่ต้องใส่ใจและรับรู้? ฟี้ Opin Neurobiol 15 188 – 196 10.1016 / j.conb.2005.03.002 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Rellecke J. , Sommer W. , Schacht A. (2013) ผลกระทบทางอารมณ์ต่อ N170: คำถามอ้างอิง Brain Topogr 26 62–71. 10.1007/s10548-012-0261-y0261-y [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• ม้วน ET, Tovee MJ (1994) ความเร็วในการประมวลผลในเยื่อหุ้มสมองสมองและสรีรวิทยาของการปิดบังด้วยสายตา พร Biol วิทย์ 257 9 – 16 10.1098 / rspb.1994.0087 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Rossion B. , Gauthier I. , Tarr MJ, Despland P. , Bruyer R. , Linotte S. , และคณะ (2000) ส่วนประกอบท้ายทอย N170 ช้า - และเลื่อนไปที่ใบหน้าคว่ำ แต่ไม่ใช่วัตถุคว่ำ: บัญชี electrophysiological ของกระบวนการเฉพาะใบหน้าในสมองของมนุษย์ Neuroreport 11 69–72. 10.1097/00001756-200001170-00014 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• แซนเดอร์สซี, สนาม TM, มิเกลดี, แคปแลนเอ็ม (2000) ความสัมพันธ์ของการใช้อินเทอร์เน็ตกับภาวะซึมเศร้าและการแยกทางสังคมในหมู่วัยรุ่น วัยรุ่น 35 237 – 242 [PubMed]
• Sato W. , Kochiyama T. , Yoshikawa S. , Matsumura M. (2001) การแสดงออกทางอารมณ์ช่วยเพิ่มการประมวลผลภาพใบหน้าในช่วงต้น: การบันทึก ERP และการสลายตัวโดยการวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ Neuroreport 12 709–714. 10.1097/00001756-200103260-00019 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Schupp HT, Öhman A. , Junghöfer M. , Weike AI, Stockburger J. , Hamm AO (2004) การอำนวยความสะดวกในการประมวลผลของใบหน้าที่คุกคาม: การวิเคราะห์ ERP อารมณ์ 4 189 – 200 10.1037 / 1528-3542.4.2.189 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Spada MM (2014) ภาพรวมของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา ผู้เสพติด Behav 39 3 – 6 10.1016 / j.addbeh.2013.09.007 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Surguladze SA, Brammer MJ, Young AW, Andrew C. , Travis MJ, Williams SC, และคณะ (2003) การเพิ่มขึ้นของสิทธิพิเศษในการตอบโต้กับสัญญาณอันตราย Neuroimage 19 1317–1328. 10.1016/S1053-8119(03)00085-5 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Szycik GR, Mohammadi B. , Münte TF, Te Wildt BT (2017) ขาดหลักฐานที่แสดงว่าการตอบสนองต่อระบบประสาทถูกเปิดเผยในผู้ใช้วิดีโอเกมที่มีความรุนแรงมากเกินไป: การศึกษา fMRI ด้านหน้า จิตวิทยา 8: 174 10.3389 / fpsyg.2017.00174 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Tam P. , Walter G. (2013) การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในวัยเด็กและเยาวชน: วิวัฒนาการของความทุกข์ 21st ศตวรรษ Australas จิตเวช 21 533 – 536 10.1177 / 1039856213509911 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Van Rooij A. , Prause N. (2014) การทบทวนที่สำคัญของเกณฑ์“ การติดอินเทอร์เน็ต” พร้อมคำแนะนำสำหรับอนาคต J. Behav ผู้เสพติด 3 203 – 213 10.1556 / JBA.3.2014.4.1 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Vuilleumier P. (2002) การแสดงออกทางสีหน้าและความใส่ใจที่เลือกสรร ฟี้ Opin Psychiarty 15 291–300. 10.1097/00001504-200205000-00011 [ข้ามอ้างอิง]
• Vuilleumier P. , Schwartz S. (2001) การแสดงออกทางสีหน้าทางอารมณ์ดึงดูดความสนใจ ประสาทวิทยา 56 153 – 158 10.1212 / WNL.56.2.1532.153 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Wang L. , Luo J. , Bai Y. , Kong J. , Luo J. , Gao W. , et al. (2013) การติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นในประเทศจีน: ความชุก, การพยากรณ์และการเชื่อมโยงกับความเป็นอยู่ที่ดี ผู้เสพติด Res ทฤษฎี 21 62 – 69 10.3109 / 16066359.2012.690053690053 [ข้ามอ้างอิง]
• Wei HT, Chen MH, Huang PC, Bai YM (2012) ความสัมพันธ์ระหว่างการเล่นเกมออนไลน์ความหวาดกลัวทางสังคมและภาวะซึมเศร้า: การสำรวจทางอินเทอร์เน็ต BMC Psychiarty 12:92 10.1186/1471-244X-12-92 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Weinreich A. , Strobach T. , Schubert T. (2015) ความเชี่ยวชาญในการเล่นวิดีโอเกมเกี่ยวข้องกับการแสดงออกทางอารมณ์ที่ลดลงสอดคล้องกัน Psychophysiology 52 59 – 66 10.1111 / psyp.12298 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Whalen PJ, Rauch SL, Etcoff NL, McInerney SC, Lee MB, Jenike MA (1998) การนำเสนอที่สวมหน้ากากของการแสดงออกทางอารมณ์ปรับกิจกรรม amygdala โดยปราศจากความรู้ที่ชัดเจน J. Neurosci 18 411 – 418 [PubMed]
• Yen JY, Ko CH, Yen CF, Chen CS, Chen CC (2009) ความสัมพันธ์ระหว่างการดื่มแอลกอฮอล์ที่เป็นอันตรายและการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่นักศึกษา: การเปรียบเทียบบุคลิกภาพ จิตเวชคลินิก Neurosci 63 218 – 224 10.1111 / j.1440-1819.2009.01943.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Yen JY, Ko CH, Yen CF, Wu HY, Yang MJ (2007) อาการทางจิตเวช comorbid ของการติดอินเทอร์เน็ต: ขาดสมาธิและสมาธิสั้น (ADHD), ซึมเศร้า, ความหวาดกลัวสังคมและความเกลียดชัง J. วัยรุ่น สุขภาพ 41 93 – 98 10.1016 / j.jadohealth.2007.02.002 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Young KS (1998) การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ Cyberpsychol Behav 1 237 – 244 10.1089 / cpb.1998.1.237 [ข้ามอ้างอิง]
• Zhang D. , He Z. , Chen Y. , Wei Z. (2016) การขาดการประมวลผลทางอารมณ์ที่หมดสติในผู้ป่วยโรคซึมเศร้าที่สำคัญ: การศึกษา ERP J. Affect Disord 199 13 – 20 10.1016 / j.jad.2016.03.056 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Zung WW (1965) ระดับความซึมเศร้าที่ประเมินตนเอง โค้ง. พลศาสตร์จิตเวช 12 63 – 70 10.1001 / archpsyc.1965.01720310065008 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
• Zung WW (1971) เครื่องมือประเมินความผิดปกติของความวิตกกังวล Psychosomatics 12 371–379. 10.1016/S0033-3182(71)71479-0 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]