ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ในงานคี่บอลสองทางเลือกของการควบคุมการยับยั้งพฤติกรรมที่บกพร่องในผู้ชายที่มีแนวโน้มที่จะติดยาเสพติดทางไซเบอร์ (2020)

Wang, J. , & Dai, B. (2020).
วารสารพฤติกรรมติดยาเสพติด J Behav,

นามธรรม

ความเป็นมาและจุดมุ่งหมาย

การควบคุมการยับยั้งพฤติกรรมบกพร่อง (BIC) เป็นที่ทราบกันดีว่ามีบทบาทสำคัญในพฤติกรรมเสพติด อย่างไรก็ตามการวิจัยยังสรุปไม่ได้ว่านี่เป็นกรณีของการเสพติดทางไซเบอร์หรือไม่ การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบช่วงเวลาของ BIC ในบุคคลชายที่มีแนวโน้มในการเสพติดทางเพศสัมพันธ์ (TCA) โดยใช้ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ (ERPs) และเพื่อให้หลักฐานทางประสาทสรีรวิทยาของ BIC ที่บกพร่อง

วิธีการ

บุคคลสามสิบหกคนที่มี TCA และ 36 การควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ (HCs) ได้รับภารกิจ Two-Choice Oddball ที่กำหนดให้พวกเขาตอบสนองต่อสิ่งเร้ามาตรฐานที่พบบ่อย (ภาพของคน) และสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนไม่บ่อยนัก (ภาพลามกอนาจาร) ภายใน 1,000 มิลลิวินาที Electroencephalography (EEG) ถูกบันทึกเมื่อผู้เข้าร่วมปฏิบัติภารกิจ

ผลสอบ

แม้จะมีความคล้ายคลึงกันของสิ่งเร้ามาตรฐานระหว่างกลุ่มในแง่ของเวลาในการตอบสนอง (RTs) แต่ RT ของกลุ่ม TCA ต่อสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนนั้นช้ากว่ากลุ่ม HC มาก ความแตกต่างของพฤติกรรมมาพร้อมกับความแตกต่างของกลุ่มในแอมพลิจูดเฉลี่ยของส่วนประกอบ N2 (200–300 มิลลิวินาที) และ P3 (300–500 มิลลิวินาที) ในคลื่นผลต่างเบี่ยงเบนมาตรฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับกลุ่ม HC กลุ่ม TCA แสดงให้เห็นความแตกต่างของแอมพลิจูด N2 และ P3 ที่เล็กกว่าสำหรับค่าเบี่ยงเบนมากกว่าสิ่งเร้ามาตรฐาน

การอภิปรายและข้อสรุป

บุคคลที่มี TCA มีความหุนหันพลันแล่นมากกว่าผู้เข้าร่วม HC และมีลักษณะทางประสาทวิทยาและ ERP ร่วมกันเกี่ยวกับความผิดปกติของการใช้สารเสพติดหรือพฤติกรรมการเสพติดซึ่งสนับสนุนมุมมองที่ว่าการเสพติดทางไซเบอร์สามารถกำหนดแนวความคิดว่าเป็นการติดพฤติกรรม

บทนำ

การเสพติด Cybersex

การติดอินเทอร์เน็ตได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นทั่วโลกในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา (Sussman, Harper, Stahl, & Weigle, 2018). นักวิจัยหลายคนเชื่อว่าควรสร้างความแตกต่างระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตทั่วไปและการติดอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ (เช่น แบรนด์ Young, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016; เดวิส, 2001). โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเสพติดไซเบอร์เซ็กส์มักถือเป็นรูปแบบเฉพาะของการติดอินเทอร์เน็ต (เช่น แบรนด์ Young & Laier, 2014; de Alarcón, de la Iglesia, Casado & Montejo, 2019). ด้วยการพัฒนาของอินเทอร์เน็ตความพร้อมใช้งานของสื่อลามกได้เพิ่มขึ้นอย่างมาก การศึกษาแสดงให้เห็นว่าในบรรดากิจกรรมออนไลน์ทุกประเภทการดูสื่อลามกมีแนวโน้มที่จะเสพติดมากที่สุด (Meerkerk, Eijnden และ Garretsen, 2006).

มีการถกเถียงกันมานานว่าการเสพติดไซเบอร์ควรถูกกำหนดให้เป็นการติดพฤติกรรม (เช่น เดอ อลาร์คอน และคณะ 2019). อย่างไรก็ตามมีหลักฐานเพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความคล้ายคลึงกันระหว่างการเสพติดทางไซเบอร์และความผิดปกติของการใช้สารเสพติดหรือพฤติกรรมการเสพติดอื่น ๆ (Kowalewska et al., 2018; Stark, Klucken, Potenza, Brand และ Strahler, 2018). การศึกษาก่อนหน้านี้ได้เปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างการเสพติดไซเบอร์และปฏิกิริยาคิวและความอยาก (Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, และแบรนด์, 2013; ยี่ห้อ et al., 2011); กลไกดังกล่าวยังส่งผลให้เกิดการพัฒนาและรักษาความผิดปกติของการใช้สาร (ดรัมมอนด์ 2001; ทิฟฟานี่แอนด์เรย์, 2012). แนวคิดเกี่ยวกับความอยากและปฏิกิริยาของคิวได้มาจากการศึกษาความผิดปกติของการใช้สารเสพติดและนำไปใช้กับการวิจัยเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ (เช่น โปเตน 2008). ตัวอย่างเช่นการศึกษาบางชิ้นได้ตรวจสอบความสัมพันธ์ของระบบประสาทระหว่างความอยากและปฏิกิริยาของคิวในบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะและพบว่าหน้าท้องลายมีส่วนเกี่ยวข้องกับประสบการณ์ความอยากเมื่อเผชิญกับตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับการเสพติด (Kober et al., 2016; Miedl, Büchel, & Peters, 2014). การวิจัยเกี่ยวกับผู้ที่มีพฤติกรรมไฮเปอร์เซ็กส์หรือผู้ที่ต้องทนทุกข์ทรมานจากการเสพติดไซเบอร์เซ็กส์ยังให้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน (Brand, Snagowski, Laier, & Maderwald, 2016; Klucken, Wehrum-Osinsky, Schweckendiek, Kruse, & Stark, 2016; Voon et al., 2014) ยิ่งไปกว่านั้น ลายและแบรนด์ (2014) พัฒนาแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยทฤษฎีสำหรับการเสพติดไซเบอร์เซ็กส์ แบบจำลองนี้ถือว่าความคล้ายคลึงกันระหว่างการเสพติดทางไซเบอร์และความผิดปกติของการใช้สารเสพติดโดยเน้นบทบาทของการเสริมแรงเชิงบวกและเชิงลบ ผู้คนสามารถใช้ประโยชน์จากไซเบอร์เท็กซ์เพื่อให้เกิดความพึงพอใจและลดสภาวะทางอารมณ์ที่ไม่พึงประสงค์ (ไลเออร์แอนด์แบรนด์, 2014). กลไกของการเสริมกำลังดังกล่าวได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในความผิดปกติของการใช้สารเสพติดและรูปแบบการเสพติดอื่น ๆ โดยที่การเสริมกำลังเชิงลบ (เกี่ยวข้องกับการถอนและความอดทน) และการเสริมกำลังเชิงบวก (ความต้องการและความชอบ) แสดงถึงกระบวนการสร้างแรงบันดาลใจที่สำคัญ (โรบินสันแอนด์เบอร์ริดจ์ 2008).

หุนหันพลันแล่น

ตามทฤษฎีการเสพติดการควบคุมพฤติกรรมเฉพาะที่อ่อนแอลงในพฤติกรรมการเสพติดและความผิดปกติของการใช้สารเสพติดอาจเกี่ยวข้องกับการรบกวนระหว่างระบบหุนหันพลันแล่นและระบบสะท้อนแสง (ยี่ห้อและคณะ, 2019; ดง & โปเทนซ่า, 2014; Wiers et al., 2007; Zilverstand & Goldstein, 2020). ตัวอย่างเช่นแนะนำว่าในโมเดล Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) (ยี่ห้อและคณะ, 2019) ความผิดปกติระหว่างระบบประสาทสำหรับพฤติกรรมเสพติดในช่วงต้นมีความสัมพันธ์โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับระบบหุนหันพลันแล่นซึ่งสมาธิสั้น ยิ่งไปกว่านั้นกลไกอคติทางความคิดและอารมณ์ความอยากและปฏิกิริยาของคิวและความไวต่อแรงจูงใจนั้นเกี่ยวข้องกับสมาธิสั้นดังกล่าวซึ่งได้รับการเสริมแรงร่วมกันในระหว่างกระบวนการเสพติด (ยี่ห้อและคณะ, 2019). สำหรับพฤติกรรมเสพติดในช่วงปลายเป็นไปได้ว่าระบบสะท้อนแสงสูญเสียการควบคุมระบบหุนหันพลันแล่นอย่างต่อเนื่องและพฤติกรรมบางอย่างอาจกลายเป็นนิสัยแม้ว่าพฤติกรรมเสพติดดังกล่าวจะนำไปสู่ผลร้าย (ยี่ห้อและคณะ, 2019). การศึกษาเกี่ยวกับระบบประสาทชี้ให้เห็นว่าอาสาสมัครที่ประสบปัญหาพฤติกรรมที่มีภาวะ hypersexual หรือการติดยาเสพติดในโลกไซเบอร์มีกิจกรรมที่เพิ่มขึ้นในเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าส่วนหลังด้านหลัง (ส่วนหนึ่งของระบบสะท้อนแสง) และหน้าท้อง (ส่วนหนึ่งของระบบหุนหันพลันแล่น) ในกรณีของปฏิกิริยาคิว (ยี่ห้อ et al., 2016; Gola et al., 2017; Seok & Sohn, 2015). ภาวะสมาธิสั้นของระบบสะท้อนแสงได้รับการแนะนำว่าเป็นความพยายามที่เพิ่มขึ้นของอาสาสมัครในการรักษาการควบคุมสิ่งล่อใจซึ่งส่วนใหญ่จะถูกกระตุ้นผ่านระบบหุนหันพลันแล่น ดังนั้นการทำงานและโครงสร้างของสมองที่เปลี่ยนแปลงไปซึ่งเกี่ยวข้องกับแรงกระตุ้นจึงบ่งบอกถึงบทบาทที่อาจเกิดขึ้นของแรงกระตุ้นในกลไกการเสพติดทางไซเบอร์

Impulsivity ได้รับการยอมรับว่าเป็นแนวคิดหลายมิติที่ซับซ้อนซึ่งรวมเอาองค์ประกอบทางชีววิทยาพฤติกรรมและบุคลิกภาพเข้าด้วยกัน มิติของแรงกระตุ้นที่แตกต่างกันสามารถประเมินได้โดยการวัดภาพพฤติกรรมและการรายงานตัวเองตามลำดับ เกี่ยวกับมิติของพฤติกรรมความหุนหันพลันแล่นถูกใช้เพื่ออธิบายพฤติกรรมที่ไม่ได้รับการปรับเปลี่ยนรวมถึงการขาดดุลในการควบคุมการยับยั้งพฤติกรรม (BIC) นั่นคือความสามารถในการปรับตัวปราบปรามพฤติกรรมเมื่อสภาวะแวดล้อมต้องการสิ่งนี้ (Groman, James, & Jentsch, 2009). สำหรับพฤติกรรมที่หุนหันพลันแล่นเช่นความผิดปกติของการใช้สาร BIC ที่ลดลงทำให้ยากต่อการต่อต้านการบริโภคสารและพฤติกรรมต่อเนื่องโดยไม่คำนึงถึงผลเสีย (Spechler และคณะ, 2016). สำหรับมิติทางชีววิทยามีการศึกษาเพื่อตรวจสอบปฏิกิริยาของสมองที่เกี่ยวข้องกับ BIC ที่ลดลง โดยปกติแล้วการวัดศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ (ERP) มักจะถูกนำมาใช้เพื่อวัดกระบวนการดังกล่าว

มีการแนะนำองค์ประกอบ ERP สองรายการในการวิจัยก่อนหน้านี้เพื่อสะท้อนการทำงานของสมองที่เกี่ยวข้องกับ BIC: หนึ่งคือ N2 ซึ่งเป็นองค์ประกอบเชิงลบสูงสุดในหนังศีรษะส่วนกลางส่วนหน้าเมื่อการกระตุ้นเป็นเวลาประมาณ 200 มิลลิวินาที มันแสดงถึงกลไกจากบนลงล่างซึ่งยับยั้งแนวโน้มที่ไม่ถูกต้องสำหรับการตอบสนองอัตโนมัติและทำงานในขั้นตอนการประมวลผลก่อนการทำงานของมอเตอร์ (ฟัลเคนสไตน์, 2006). การศึกษาบางชิ้นยังระบุด้วยว่า N2 สอดคล้องกับการตรวจจับความขัดแย้งในระยะการยับยั้งในช่วงต้น (Donkers & Van Boxtel, 2004; ฟัลเคนสไตน์ 2006; Nieuwenhuis, Yeung, Van Den Wildenberg และ Ridderinkhof, 2003). ดังนั้น N2 จึงถูกระบุว่าเป็นตัวบ่งชี้กระบวนการรับรู้ในระยะเริ่มต้นซึ่งจำเป็นสำหรับการใช้งาน BIC แต่ไม่ใช่การเบรกแบบยับยั้งที่แท้จริง องค์ประกอบที่สองของ ERP คือ P3 ซึ่งแสดงถึงองค์ประกอบที่เป็นบวกสูงสุดภายในหนังศีรษะกลางข้างขม่อมเมื่อสิ่งกระตุ้นกินเวลาประมาณ 300–500 มิลลิวินาที P3 มักถูกระบุว่าเป็นอาการทางไฟฟ้าของ BIC ที่ตามมาซึ่งเกี่ยวข้องอย่างแน่นหนากับการยับยั้งระบบมอเตอร์ที่แท้จริงภายในเปลือกนอกของ premotor (Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis, Aston-Jones และ Cohen, 2005). โดยรวมแล้วการศึกษาจำนวนมากระบุว่าทั้ง N2 และ P3 บ่งบอกถึงกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับ BIC ซึ่งมีหน้าที่แตกต่างกัน ดังนั้นแอมพลิจูด N2 หรือ P3 ที่ต่ำในกลุ่มคนที่ติดยาเสพติดเมื่อเทียบกับการควบคุมอาจใช้เป็นเครื่องหมายในการทำนายการขาดดุลของระบบประสาทในบริบทของ BIC

การศึกษาก่อนหน้านี้เกี่ยวกับ BIC ส่วนใหญ่ใช้กระบวนทัศน์แบบคลาสสิกเช่น Go / NoGo, Stop-Signal และ Two-Choice Oddball ในกระบวนทัศน์ Stop-Signal ผู้เข้าร่วมต้องหยุดการตอบสนองเมื่อเห็นสัญญาณหยุด เพื่อรักษาอัตราการยับยั้งที่ประสบความสำเร็จในอัตราสูงพวกเขาต้องให้ความสำคัญกับสัญญาณหยุดและรออย่างมีสติ ดังนั้นการวัดเวลาตอบสนอง (RT) ไปยังสิ่งเร้าอาจไม่แม่นยำ (Verbruggen & Logan, 2008). ในกระบวนทัศน์ Go / NoGo ผู้เข้าร่วมต้องทำการกดปุ่มตอบสนองต่อสิ่งเร้าประเภทหนึ่ง (Go stimuli) และระงับการตอบสนองต่อสิ่งเร้าประเภทอื่น (NoGo stimuli) อย่างไรก็ตามเนื่องจากการทดลอง Go ต้องการการตอบสนองของมอเตอร์และการทดลอง NoGo ไม่ได้ผล BIC ที่สังเกตได้มีแนวโน้มที่จะปนเปื้อนจากกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการตอบสนอง (กก, 1988). สำหรับเรื่องนี้การวิจัยได้ใช้กระบวนทัศน์แบบ Two-Choice Oddball ในการศึกษาก่อนหน้านี้กระบวนทัศน์นี้ประสบความสำเร็จในการตรวจสอบ BIC ที่เกี่ยวข้องกับความผิดปกติของการใช้สาร (เช่น Su และคณะ, 2017Zhao, Liu, & Maes, 2017).

ในงานนี้ผู้ตอบจะได้รับการร้องขอให้ตอบสนองต่อสิ่งเร้ามาตรฐานที่พบบ่อยและสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนไม่บ่อยนัก ด้วยเหตุนี้สิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนจึงประกอบไปด้วยการตรวจจับความขัดแย้งในการตอบสนองการปราบปรามการตอบสนองก่อนวัยและการเลือกปฏิกิริยาทางเลือก ดังนั้น RTs ต่อสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนมักจะนานกว่าสิ่งเร้ามาตรฐาน เมื่อเทียบกับงาน Go / NoGo แบบคลาสสิกงานนี้ช่วยลดผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากการปนเปื้อนของมอเตอร์ใน BIC และให้ตัวบ่งชี้ RT เพิ่มเติมสำหรับ BIC เป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่างานดังกล่าวอาจเพิ่มความถูกต้องของระบบนิเวศเมื่อเทียบกับงาน Go / NoGo การยับยั้งพฤติกรรมเฉพาะอย่างหนึ่งในชีวิตประจำวันมักจะมาพร้อมกับการแทนที่พฤติกรรมหนึ่งด้วยพฤติกรรมอื่นที่คาดหวัง (เช่นการยับยั้งพฤติกรรมการดูสื่อลามกและแทนที่ด้วยความบันเทิงเพิ่มเติม) นี่เป็นการลงทะเบียนในงาน Two-Choice Oddball แทนที่จะเป็นงาน Go / NoGo มาตรฐาน

ความหุนหันพลันแล่นในผู้เสพติดโลกไซเบอร์

การศึกษาล่าสุดโดยใช้มาตรการรายงานตัวเองพบว่าลักษณะการกระตุ้นมีความสัมพันธ์ในเชิงบวกกับความรุนแรงของอาการที่สูงขึ้นของการติดยาเสพติดทางไซเบอร์ (Antons & Brand, 2018; Antons et al., 2019). อย่างไรก็ตามการศึกษาตรวจสอบ BIC ในบริบทของการเสพติดทางไซเบอร์โดยใช้ Stop-Signal Task ได้ให้ผลลัพธ์ที่หลากหลาย Antons และแบรนด์ (2018) พบว่าความรุนแรงของอาการที่สูงขึ้นของการเสพติดทางเพศสัมพันธ์สัมพันธ์กับการโต้ตอบลักษณะที่มีแรงกระตุ้นที่สูงขึ้นกับการกระทำที่หุนหันพลันแล่น อย่างไรก็ตามการศึกษาอื่นพบว่าบุคคลที่มีอาการติดยาเสพติดทางไซเบอร์มากขึ้นแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ BIC ที่ดีขึ้น (Antons & Matthias, 2020).

ไม่มีการศึกษาที่มีอยู่ได้ตรวจสอบความสัมพันธ์ทางไฟฟ้ากายภาพระหว่าง BIC และการเสพติดทางไซเบอร์แม้ว่าการวัด ERP จะถูกนำมาใช้เป็นเวลาหลายปีในการสำรวจความผิดปกติของการใช้สาร (กัมปาเนลลาโพกาเรลล์และบูทรอส 2014; Littel, Euser, Munafo และ Franken, 2012) และพฤติกรรมการเสพติดประเภทต่างๆ (Luijten และคณะ, 2014). ERP ได้รับการระบุว่าเป็นแนวทางที่น่าเชื่อถือในการพิจารณาความสัมพันธ์ของระบบประสาทของความผิดปกติของการเสพติดและได้ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในการทดลองและการปฏิบัติทางคลินิก (Campanella, Schroder, Kajosch, Noel, & Kornreich, 2019).

ปัจจุบันมีเพียงความผิดปกติของการพนันและการเล่นเกมเท่านั้นที่รวมอยู่ในระบบการตั้งชื่อหลักสำหรับความผิดปกติทางจิตใจ (เช่น DSM-5 และ ICD-11) การติด Cybersex ได้รับการเสนอให้เป็นพฤติกรรมการเสพติดประเภทหนึ่งที่มีลักษณะทางระบบประสาทและระบบประสาทที่คล้ายคลึงกันเป็นความผิดปกติของการใช้สาร (Kowalewska และคณะ, 2018; Stark et al., 2018). จำเป็นต้องมีการวิจัยเชิงประจักษ์เพิ่มเติมเพื่อกำหนดขอบเขตที่การเสพติดไซเบอร์มีความเหมือนหรือความแตกต่างกับพฤติกรรมเสพติดอื่น ๆ การระบุกลไกพื้นฐานของการเสพติดไซเบอร์มีความสำคัญอย่างยิ่งเพื่อให้เข้าใจพฤติกรรมได้ดีขึ้นและมีประโยชน์มากในการระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงสูงและพัฒนาการแทรกแซงเฉพาะบุคคล นอกจากนี้ยังอำนวยความสะดวกในการอภิปรายอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับความสามารถในการเปรียบเทียบกับความผิดปกติของการเสพติดในรูปแบบอื่น ๆ

การศึกษาในปัจจุบัน

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสำรวจผลกระทบของการประมวลผลสื่อลามกต่อ BIC BIC ได้รับการตรวจสอบในบุคคลที่มีแนวโน้มที่จะติดยาเสพติดทางอินเทอร์เน็ต (TCA) และการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ (HCs) โดยใช้งาน Oddball แบบสองทางเลือก ERP ถูกวัดโดยตอบสนองต่อสิ่งเร้ามาตรฐานที่พบบ่อย (ภาพของคน) และสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนไม่บ่อยนัก (ภาพลามกอนาจาร) จากการวิจัยที่มีอยู่เกี่ยวกับความผิดปกติของการใช้สารเสพติดและการติดพฤติกรรมเราตั้งสมมติฐานว่าการเสพติดไซเบอร์มีความเกี่ยวข้องกับ BIC ที่บกพร่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราตั้งสมมติฐานว่า (1) บุคคลที่มี TCA จะแสดงความแม่นยำต่ำลงอย่างมีนัยสำคัญและ RT ที่ยาวขึ้นเพื่อตอบสนองต่อสัญญาณเบี่ยงเบนที่เกี่ยวข้องกับสื่อลามกเมื่อเทียบกับ HC และ (2) บุคคลที่มี TCA จะแสดงเอฟเฟกต์ ERP ที่ลดทอน (ส่วนประกอบ N2 และ P3) เมื่อเทียบกัน กับ HC.

วิธีการ

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

เรารวบรวมแบบสอบถามจากนักศึกษาชาย 303 ชุดเพื่อยืนยันคะแนนของพวกเขาในมาตราส่วนการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIPUS; Chen, Wang, Chen, Jiang, & Wang, 2018). ผู้หญิงถูกแยกออกจากการวิจัยเนื่องจากผู้ชายพบปัญหาดังกล่าวได้ง่ายขึ้นเนื่องจากการสัมผัสกับสื่อลามกบ่อยครั้ง (Ross, Månssonและ Daneback, 2012). เนื่องจากการเสพติดไซเบอร์เซ็กส์ไม่ใช่การวินิจฉัยที่เป็นรหัสจึงไม่สามารถใช้เกณฑ์เพื่อระบุผู้ใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในเชิงประจักษ์ได้ ดังนั้นผู้ตอบที่มีคะแนนอยู่ในเปอร์เซ็นไทล์ 20 อันดับแรกจึงถูกจัดอยู่ในกลุ่ม TCA ในขณะที่ผู้ที่มีคะแนนลดลงในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 20 ล่างสุดจะถูกจัดอยู่ในกลุ่ม HC ตามเกณฑ์การจัดหมวดหมู่ผู้เข้าร่วม 36 คนที่มี TCA และ 36 HC ได้รับเชิญให้เข้าร่วมในการศึกษาทางไฟฟ้าฟิสิกส์ด้วยความสมัครใจ ผู้เข้าร่วมสองคนไม่ได้รับการยกเว้นเนื่องจากมีสิ่งประดิษฐ์ที่เคลื่อนไหวดวงตามากเกินไป ผู้เข้าร่วมทั้งหมดเป็นเพศตรงข้ามถนัดขวามีการมองเห็นปกติหรือถูกต้องไม่มีประวัติความเจ็บป่วยทางจิตและไม่มีประวัติการใช้ยาของระบบประสาทส่วนกลาง (ดู 1 ตาราง).

1 ตารางลักษณะผู้เข้าร่วมของกลุ่ม TCA และ HC

ตัวแปร (ค่าเฉลี่ย± SD)ทีซีเอ (n = 36)ฮีชn = 34)t
อายุ (ปี)19.7519.76-0.05
ความถี่ในการดูสื่อลามกทุกสัปดาห์ a±ฮิตฮิต±ฮิตฮิต9.55***
ความถี่ของการสำเร็จความใคร่ด้วยตนเองทุกสัปดาห์ a±ฮิตฮิต±ฮิตฮิต6.54***
คะแนน PIPUS±ฮิตฮิต±ฮิตฮิต16.65***
คะแนน SDS±ฮิตฮิต±ฮิตฮิต1.93
คะแนน SAS±ฮิตฮิต±ฮิตฮิต1.50
คะแนน BIS-11±ฮิตฮิต±ฮิตฮิต1.52

ตัวย่อ: BIS-11, Barratt Impulsiveness Scale-11; HC, การควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ; PIPUS, มาตราส่วนการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา; SAS, ระดับความวิตกกังวลในการให้คะแนนตนเอง; SDS, Self-Rating Depression Scale; TCA แนวโน้มของการติดเซ็กส์ทางไซเบอร์

***P <0.001.

aในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา

เครื่องมือวัดและขั้นตอน

ในการประเมิน TCA ได้ใช้ PIPUS เวอร์ชันภาษาจีน PIPUS เป็นมาตราส่วนการรายงานตัวเองที่พัฒนาโดยใช้มาตราส่วนการใช้ภาพอนาจารที่เป็นปัญหา (Kor et al., 2014). เครื่องชั่งประกอบด้วย 12 รายการที่แบ่งออกเป็นสี่มิติ: (ก) ปัญหาความทุกข์และการทำงาน (b) การใช้งานมากเกินไป (c) ความยากลำบากในการควบคุมตนเองและ (ง) ใช้เพื่อหลีกหนีหรือหลีกเลี่ยงอารมณ์เชิงลบ ที่นี่เราแทนที่คำว่า "สื่อลามก" ด้วย "สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ต" ผู้เข้าร่วมถูกขอให้รายงานการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตในช่วงหกเดือนที่ผ่านมาโดยใช้มาตราส่วน Likert 6 จุดโดย 0 หมายถึง "ไม่เคย" และ 5 หมายถึง "ตลอดเวลา"; คะแนนที่สูงขึ้น PIPU ก็จะยิ่งรุนแรงมากขึ้น เครื่องชั่งมีความน่าเชื่อถือและความถูกต้องที่ดีในหมู่นักศึกษาจีน (เฉินและคณะ, 2018). ครอนบาค α ในการศึกษาครั้งนี้เท่ากับ 0.93

ผู้เข้าร่วมทำ PIPUS เสร็จก่อน ตามเกณฑ์การคัดเลือกข้างต้นกลุ่มตัวอย่างของบุคคลที่มีผู้เข้าร่วม TCA และ HC ได้รับเชิญให้เข้าร่วมในขั้นตอนที่สองของการทดลอง พวกเขาทำภารกิจ Two-Choice Oddball ในขณะที่มีการบันทึก Electroencephalography (EEG) เพื่อประเมินลักษณะความหุนหันพลันแล่นและสัญลักษณ์ของโรคจิตเวชผู้เข้าร่วมได้กรอกแบบประเมิน Barratt Impulsiveness Scale-11 (BIS-11; Patton, Stanford และ Barratt, 1995), แบบวัดการซึมเศร้าแบบประเมินตนเอง (SDS; Zung, Richards และ Short, 1965) และแบบวัดความวิตกกังวลแบบประเมินตนเอง (SAS; ซุง 1971). นอกจากนี้ยังมีการประเมินข้อมูลประชากรและข้อมูลพื้นฐานที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ต (ความถี่ในการดูภาพอนาจารและการสำเร็จความใคร่ด้วยตนเอง) ในที่สุดผู้เข้าร่วมได้รับการซักถามและได้รับเงิน 100 หยวนการทดลองทั้งหมดใช้เวลาประมาณ 80 นาที

สิ่งเร้าและงานทดลอง

การประเมินความจุ BIC ดำเนินการโดยใช้กระบวนทัศน์ Two-Choice Oddball มีสิ่งเร้าสองประเภท: สิ่งเร้ามาตรฐาน (ภาพบุคคล) และสิ่งเร้าเบี่ยงเบน (ภาพโป๊) ภาพอนาจารถูกรวบรวมจากเว็บไซต์ลามกอนาจารฟรี พวกเขารวมชุดภาพ 40 ภาพซึ่งประกอบด้วยหมวดหมู่เพศตรงข้ามที่แตกต่างกันสี่ประเภท (ช่องคลอดเพศทางทวารหนักช่องปากและช่องคลอด) แต่ละหมวดหมู่ประกอบด้วยภาพอนาจาร 10 ภาพ ภาพบุคคลซึ่งได้มาจากเว็บไซต์รวม 40 ภาพของชายและหญิงที่กำลังเดินหรือวิ่งจ็อกกิ้ง พวกเขาถูกจับคู่กับจำนวนและเพศของบุคคลในภาพลามกอนาจาร ภาพเหล่านี้ได้รับการจัดอันดับในการศึกษานำร่องเกี่ยวกับขนาดของความจุความเร้าอารมณ์และความเร้าอารมณ์ทางเพศ (ดูข้อมูลเพิ่มเติม) ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับการให้คะแนนความจุ อย่างไรก็ตามภาพอนาจารกระตุ้นอารมณ์ทางเพศและกระตุ้นอารมณ์ทางเพศได้ดีกว่าภาพบุคคล เพื่อปกปิดวัตถุประสงค์ที่แท้จริงของการทดลองรูปภาพเหล่านี้จึงแสดงต่อผู้ตอบด้วยกรอบสีโดยมีกรอบสีแดงสำหรับรูปภาพบุคคลและกรอบสีน้ำเงินสำหรับรูปภาพโป๊ ผู้เข้าร่วมได้รับคำสั่งให้ตัดสินสีของเฟรมอย่างรวดเร็วและแม่นยำที่สุดโดยการกดปุ่มต่างๆ

งานนี้ประกอบด้วยสี่ช่วงตึกจากการทดลอง 100 ครั้ง ทุกบล็อกนำเสนอสิ่งเร้ามาตรฐาน 70 สิ่งและสิ่งเร้าเบี่ยงเบน 30 สิ่ง ผู้เข้าร่วมต้องนั่งอยู่ด้านหน้าจอภาพห่างจากหน้าจอประมาณ 150 ซม. โดยมีมุมมองแนวนอนและแนวตั้งน้อยกว่า 6 ° ผู้เข้าร่วมมีเวลาพัก 2.0 นาทีในแต่ละช่วงตึก พวกเขายังได้รับข้อเสนอแนะอัตราความแม่นยำเพื่อประเมินประสิทธิภาพในตอนท้ายของแต่ละบล็อก สิ่งเร้าถูกนำเสนอโดยใช้ E-prime 300 (Psychology Software Tools) การทดลองแต่ละครั้งเริ่มด้วยไม้กางเขนสีขาวขนาดเล็กเป็นเวลา 500 มิลลิวินาที หลังจากนั้นหน้าจอว่างเปล่าที่มีระยะเวลาสุ่ม 1,000–1,000 มิลลิวินาทีก็ปรากฏขึ้นตามด้วยการกระตุ้นภาพ เมื่อภาพมาตรฐานปรากฏขึ้นผู้เข้าร่วมจำเป็นต้องกดปุ่ม“ F” บนแป้นพิมพ์อย่างรวดเร็วและแม่นยำด้วยนิ้วชี้ซ้ายและเมื่อภาพเบี่ยงเบนปรากฏขึ้นพวกเขาจำเป็นต้องกดปุ่ม“ J” ด้วยนิ้วชี้ขวา ( แป้นคีย์บอร์ดมีความสมดุลระหว่างผู้เข้าร่วม) ภาพกระตุ้นหายไปหลังจากการกดแป้นหรือเมื่อเวลาผ่านไป 1,000 มิลลิวินาที ทุกการตอบกลับตามมาด้วยหน้าจอว่างที่มีระยะเวลา XNUMX มิลลิวินาที ลำดับของสิ่งเร้ามาตรฐานและเบี่ยงเบนถูกสุ่ม โปรดดูที่ มะเดื่อ. 1 สำหรับขั้นตอนการทดลองเฉพาะ

มะเดื่อ. 1
มะเดื่อ. 1

แผนผังของขั้นตอนการทดลองและตัวอย่างสิ่งเร้า การทดลองแต่ละครั้งนำเสนอสิ่งกระตุ้นเดียว ในเซสชั่นมีการนำเสนอสิ่งเร้ามาตรฐาน (ภาพบุคคล) ในการทดลอง 70% ในขณะที่สิ่งเร้าที่เบี่ยงเบน (ภาพลามกอนาจาร) ถูกนำเสนอใน 30% ของการทดลอง

อ้างอิง: วารสารพฤติกรรมการเสพติด JBA 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059

มะเดื่อ. 2
มะเดื่อ. 2

ERP เฉลี่ยสูงสุดสำหรับกลุ่ม TCA และ HC ระหว่างสภาวะมาตรฐานและสภาวะเบี่ยงเบนที่ไซต์อิเล็กโทรด Fz, Cz และ Pz

อ้างอิง: วารสารพฤติกรรมการเสพติด JBA 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059

การบันทึกและวิเคราะห์ Electrophysiological

ใช้อิเล็กโทรดดีบุกที่ติดตั้งในฝายางยืดเพื่อบันทึกกิจกรรมทางไฟฟ้าของสมองจากบริเวณหนังศีรษะ 32 แห่ง (Brain Products, Germany) อิเล็กโทรด FCz ถูกใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงทางออนไลน์และใช้อิเล็กโทรด AFz เป็นอิเล็กโทรดกราวด์ อิเล็กโทรโคโลแกรมแนวตั้ง (VEOG) ถูกบันทึกโดยอิเล็กโทรดที่วางไว้ใต้ตาขวาในขณะที่อิเล็กโทรโคโลแกรมแนวนอน (HEOG) ถูกบันทึกโดยอิเล็กโทรดที่วางไว้นอกตาซ้าย 1 ซม. ความต้านทานของอิเล็กโทรดทั้งหมดน้อยกว่า 5 kΩ EEG และ EOG ถูกขยายด้วยแบนด์พาส DC DC100 Hz และแปลงเป็นดิจิทัลที่ 500 Hz / channel ข้อมูล EEG ถูกวิเคราะห์แบบออฟไลน์โดยใช้ Brain Vision Analyzer 2.0 ขั้นแรกเรารีเซ็ตการอ้างอิงเป็นแอมพลิจูดเฉลี่ยของกกหูทวิภาคี จากนั้นจึงใช้แบนด์พาส 0.01–30 เฮิรตซ์และการลดทอน 24 เดซิเบลสำหรับการกรอง สิ่งประดิษฐ์ EOG ถูกกำจัดโดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบอิสระ

EEG ที่ตอบสนองอย่างถูกต้องภายใต้เงื่อนไขแต่ละข้อจะถูกซ้อนทับและเฉลี่ย รูปคลื่น ERP ถูกล็อคที่จุดเริ่มต้นของสิ่งกระตุ้นโดยมีระยะเวลาเฉลี่ย 1,000 มิลลิวินาทีรวมถึงค่าพื้นฐานที่ 200 มิลลิวินาทีก่อนการกระตุ้น จากรูปคลื่นค่าเฉลี่ยที่ยิ่งใหญ่ของ ERP ใน มะเดื่อ. 3 และ 4จะเห็นได้ว่าความแตกต่างของแอมพลิจูดภายใต้สภาวะมาตรฐานและสภาวะเบี่ยงเบนเริ่มต้นที่ประมาณ 200 มิลลิวินาที ความแตกต่างเหล่านี้แสดงให้เห็นเป็น N2 (200–300 มิลลิวินาที) ในหนังศีรษะส่วนกลางส่วนหน้าและ P3 (300–500 มิลลิวินาที) ในหนังศีรษะส่วนกลางข้างขม่อมในคลื่นผลต่างเบี่ยงเบนมาตรฐาน ดังนั้นการศึกษานี้จึงวิเคราะห์แอมพลิจูดเฉลี่ยและเวลาแฝงของส่วนประกอบ N2 และ P3 ที่ไซต์อิเล็กโทรดเก้าแห่ง ได้แก่ F3, Fz, F4 (สามไซต์ด้านหน้า), C3, Cz, C4 (ไซต์กลางสามแห่ง), P3, Pz และ P4 (สามไซต์ข้างขม่อม)

มะเดื่อ. 3
มะเดื่อ. 3

(A, B, C) ค่าเบี่ยงเบนเฉลี่ยลบ ERP ความแตกต่างมาตรฐานในกลุ่ม TCA และ HC ที่ไซต์อิเล็กโทรดกึ่งกลางของหนังศีรษะ (Fz, Cz และ Pz) (D) แผนที่ภูมิประเทศของความแตกต่างของแอมพลิจูดระหว่างสภาวะเบี่ยงเบนและเงื่อนไขมาตรฐาน (ในช่วง 200–500 มิลลิวินาที) ในกลุ่ม TCA (ซ้าย) และ HC (ขวา) (E) แอมพลิจูดเฉลี่ยของ N2 และ P3 ในเงื่อนไขมาตรฐานและเบี่ยงเบนสำหรับกลุ่ม TCA และ HC แถบข้อผิดพลาดแสดงถึงข้อผิดพลาดมาตรฐานหนึ่งข้อ

อ้างอิง: วารสารพฤติกรรมการเสพติด JBA 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059

มะเดื่อ. 4
มะเดื่อ. 4

RT สำหรับ TCA และกลุ่ม HC สำหรับสิ่งเร้ามาตรฐานและเบี่ยงเบน แถบข้อผิดพลาดแสดงถึงข้อผิดพลาดมาตรฐานหนึ่งข้อ

อ้างอิง: วารสารพฤติกรรมการเสพติด JBA 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059

การวิเคราะห์ทางสถิติ

วิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามโดยใช้การทดสอบทีอิสระ การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบวัดซ้ำ (ANOVA) ถูกนำไปใช้ในการวิเคราะห์ดัชนี ERP ของ BIC (N2 และ P3) และการวัดพฤติกรรม (ความแม่นยำและ RTs) สิ่งนี้ส่งผลให้เกิด Group (TCA, HC) × Stimulus (เงื่อนไขมาตรฐานและเบี่ยงเบน) ×ไซต์อิเล็กโทรด (9 ไซต์) ANOVA สำหรับแอมพลิจูดและเวลาแฝง N2 และ P3 ที่เกี่ยวข้องกับ BIC และ Group × Stimulus ANOVA สำหรับมาตรการเชิงพฤติกรรม ข้อมูล RT มาจากการทดลองที่มีการตอบสนองที่ถูกต้อง การทดลองที่ RT น้อยกว่า 150 ms ซึ่งสะท้อนถึงความคาดหมายไม่ได้รับการพิจารณา (Meule, Lutz, VögeleและKübler, 2012). ไซต์กระตุ้นและอิเล็กโทรดเป็นปัจจัยภายในเรื่องและกลุ่มเป็นปัจจัยระหว่างเรื่อง มีการใช้การวิเคราะห์หลังการทำงานโดยใช้การเปรียบเทียบแบบคู่กับการปรับ Bonferroni ค่าทางสถิติทั้งหมดได้รับการรายงานด้วยการแก้ไข Greenhouse – Geisser และ eta-square บางส่วน (η2p) มีรายงานว่ามีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ ใช้ระดับอัลฟา 0.05 สำหรับการทดสอบทางสถิติทั้งหมด

จริยธรรม

ผู้เข้าร่วมการศึกษาทุกคนได้รับการลงนามยินยอม การวิจัยได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการทบทวนสถาบันวิทยาลัยการแพทย์เฉิงตู

ผลสอบ

รายงานผลด้วยตนเอง

ตามที่คาดไว้กลุ่ม TCA มีคะแนน PIPUS สูงกว่า (19.78 ± 6.40) มากกว่ากลุ่ม HC (1.65 ± 1.28) t(68) = 16.65 P <0.001. นอกจากนี้กลุ่ม TCA ได้คะแนนสูงกว่ากลุ่ม HC จากความถี่ในการดูสื่อลามกรายสัปดาห์ (3.92 ± 1.54 เทียบกับ 1.09 ± 0.87) t(68) = 9.55, P <0.001 และการสำเร็จความใคร่ด้วยตนเอง (2.81 ± 1.22 เทียบกับ 1.12 ± 0.91) t(68) = 6.54 P <0.001. อย่างไรก็ตามกลุ่ม TCA และ HC ไม่แตกต่างกันในภาวะซึมเศร้าที่วัดโดย SDS ความวิตกกังวลที่วัดโดย SAS และความหุนหันพลันแล่นตามลักษณะที่วัดโดย BIS-11 แสดงให้เห็นว่าปัจจัยเหล่านี้ไม่ได้เป็นประเด็นที่น่ากังวลในปัจจุบัน ศึกษา. สิ่งนี้ทำให้ความแตกต่างด้านพฤติกรรมและ ERP เกี่ยวข้องโดยตรงกับมาตรการที่เกี่ยวข้องกับไซเบอร์เท็กซ์

ผลพฤติกรรม

การวัดความแปรปรวนซ้ำ ๆ ของความแม่นยำโดยมีกลุ่มเป็นปัจจัยระหว่างเรื่องและสิ่งกระตุ้นเป็นปัจจัยภายในเรื่องพบว่าค่าเบี่ยงเบนมีความแม่นยำต่ำกว่าอย่างมีนัยสำคัญ (96.27%) เมื่อเทียบกับสิ่งเร้ามาตรฐาน (98.44%) F(1, 68) = 15.67 P <0.001, η2p = 0.19 ไม่มีผลกระทบที่มีนัยสำคัญเกี่ยวกับปัจจัยกลุ่ม Fs <1. สำหรับ RTs สิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนทำให้เกิด RT ที่ยาวขึ้นเมื่อเทียบกับสิ่งเร้ามาตรฐาน F(1, 68) = 41.58 P <0.001, η2p = 0.38 (ดู มะเดื่อ. 2). ไม่พบผลกระทบหลักสำหรับกลุ่ม F(1, 68) = 2.65 P = 0.108, η2p = 0.04 ที่สำคัญกว่านั้นปฏิสัมพันธ์ของ Group × Stimulus มีความสำคัญ F(1, 68) = 4.54 P = 0.037, η2p = 0.06 ผลกระทบอย่างง่ายของสิ่งเร้าแสดงให้เห็นว่าสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนกระตุ้นให้เกิด RT ที่ยาวนานขึ้นเมื่อเทียบกับสิ่งเร้ามาตรฐานทั้งในกลุ่ม TCA และ HC F(1, 35) = 46.28 P <0.001, η2p = 0.57, F(1, 33) = 7.60 P = 0.009, η2p = 0.19 ยิ่งไปกว่านั้นผลอย่างง่ายของ Group พบว่าแม้ว่าทั้งสองกลุ่มจะแสดง RT ที่คล้ายคลึงกันสำหรับสิ่งเร้ามาตรฐาน F(1, 68) = 0.16 P > 0.68 กลุ่ม TCA แสดง RT ที่ยาวกว่ากลุ่ม HC สำหรับสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบน F(1, 68) = 6.68 P = 0.012, η2p = 0.09

ผลลัพธ์ ERP

N2

การวัดความแปรปรวนซ้ำ ๆ ต่อแอมพลิจูดเฉลี่ยของ N2 โดยมีไซต์กระตุ้นและอิเล็กโทรดเป็นปัจจัยซ้ำและกลุ่มเป็นปัจจัยระหว่างหัวข้อแสดงผลกระทบหลักที่สำคัญของสิ่งกระตุ้น F(1, 68) = 72.72 P <0.001, η2p = 0.52 และไซต์อิเล็กโทรด F(8, 544) = 130.08 P <0.001, η2p = 0.66 และการโต้ตอบไซต์ Stimulus × Electrode ที่มีนัยสำคัญ F(8, 544) = 8.46 P <0.001, η2p = 0.11 เมื่อเทียบกับสิ่งเร้ามาตรฐานสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนทำให้เกิดแอมพลิจูดที่มากขึ้นที่ขั้วไฟฟ้าส่วนหน้าและส่วนกลาง ไม่พบผลกระทบหลักที่สำคัญสำหรับกลุ่ม F <1. นอกจากนี้ยังมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างกลุ่ม×กระตุ้นที่สำคัญ F(1, 68) = 6.27 P = 0.015, η2p = 0.08 ความแตกต่างของแอมพลิจูดระหว่างสิ่งเร้าเบี่ยงเบนและสิ่งเร้ามาตรฐานมีขนาดใหญ่กว่าในกลุ่ม HC (−4.38 μV) มากกว่ากลุ่ม TCA (−2.39 μV)

นอกจากนี้ผลกระทบหลักที่สำคัญของการกระตุ้น F(1, 68) = 28.51 P <0.001, η2p = 0.30 และไซต์อิเล็กโทรด F(8, 544) = 3.52 P = 0.023, η2p = 0.05 ถูกสังเกตสำหรับเวลาแฝง N2 เมื่อเปรียบเทียบกับสิ่งเร้ามาตรฐานสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนทำให้เกิดเวลาแฝงที่นานกว่า เวลาแฝงของ N2 ในไซต์ส่วนหน้านานกว่าไซต์ข้างขม่อม

P3

ในทำนองเดียวกันการวัดซ้ำ ANOVA ต่อแอมพลิจูดเฉลี่ยของ P3 แสดงให้เห็นผลกระทบหลักที่สำคัญของกลุ่ม F(1, 68) = 4.45 P = 0.039, η2p = 0.06, สิ่งกระตุ้น, F(1, 68) = 8.31 P = 0.005, η2p = 0.11 และไซต์อิเล็กโทรด F(8, 544) = 76.03 P <0.001, η2p = 0.53 และการโต้ตอบไซต์ Stimulus × Electrode ที่มีนัยสำคัญ F(8, 544) = 43.91 P <0.001, η2p = 0.39 แอมพลิจูดเฉลี่ยในสภาวะต่างๆมีขนาดใหญ่กว่าสำหรับกลุ่ม HC (4.12 μV) มากกว่ากลุ่ม TCA (1.94 μV) สิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนทำให้เกิดแอมพลิจูดที่ใหญ่ขึ้นเมื่อเทียบกับสิ่งเร้ามาตรฐานที่ส่วนกลางและข้างขม่อม ที่สำคัญกว่านั้นผลการปฏิสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มและสิ่งกระตุ้นนั้นมีนัยสำคัญ F(1, 68) = 4.94 P = 0.03, η2p = 0.07 แม้ว่ากลุ่ม HC จะแสดงแอมพลิจูด P3 ที่เพิ่มขึ้นสำหรับสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบน (5.34 μV) มากกว่าสิ่งเร้ามาตรฐาน (2.89 μV) F(1, 33) = 11.63 P = 0.002, η2p = 0.26 กลุ่ม TCA ไม่ได้แสดงความแตกต่างของแอมพลิจูด P3 อย่างมีนัยสำคัญระหว่างเงื่อนไขเบี่ยงเบน (2.10 μV) และมาตรฐาน (1.78 μV) F <1.

การวิเคราะห์เวลาแฝงของ P3 เผยให้เห็นผลกระทบหลักที่สำคัญของไซต์อิเล็กโทรด F(8, 544) = 17.13 P <0.001, η2p = 0.20 ซึ่งแสดงถึงเวลาแฝงที่ยาวกว่าในไซต์ส่วนหน้าและส่วนกลางมากกว่าไซต์ข้างขม่อม ปฏิสัมพันธ์ระหว่างไซต์ Stimulus × Electrode มีความสำคัญเช่นกัน F(8, 544) = 16.71 P <0.001, η2p = 0.20 สะท้อนให้เห็นว่าเวลาแฝงที่ยาวขึ้นซึ่งกระตุ้นโดยสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนมากกว่าสิ่งเร้ามาตรฐานที่ไซต์ข้างขม่อม

การสนทนา

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสำรวจผลกระทบของสิ่งเร้าสื่อลามกที่มีต่อ BIC ของบุคคลที่มี TCA เมื่อเทียบกับ HC ทั้งในระดับพฤติกรรมและอิเล็กโทรฟิสิโอโลยีโดยใช้งาน Two-Choice Oddball ที่ปรับเปลี่ยนร่วมกับการบันทึก ERPs นี่เป็นการศึกษาครั้งแรกเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ทางไฟฟ้าฟิสิกส์ของ BIC ในบริบทของการติดยาเสพติดทางไซเบอร์กับ ERP แม้ว่าการศึกษาก่อนหน้านี้จะพบความเชื่อมโยงระหว่างลักษณะการกระตุ้นและอาการของการเสพติดไซเบอร์เซ็กส์ (Antos & Brand, 2018; Antos et al., 2019) การศึกษานี้ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญของคะแนน BIS-11 ระหว่างกลุ่ม TCA และ HC ในทำนองเดียวกัน Gola และคณะ (2017) ไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในลักษณะแรงกระตุ้นระหว่างผู้ใช้สื่อลามกที่มีปัญหาและผู้เข้าร่วมการควบคุม การวิจัยในอนาคตจึงจำเป็นต้องตรวจสอบลิงก์นี้ในเชิงลึกมากขึ้น

แม้ว่า BIS-11 จะถือว่าเป็นลักษณะของแรงกระตุ้น แต่งาน Two-Choice Oddball ที่ได้รับการแก้ไขนั้นเกี่ยวข้องกับมาตรการในการดำเนินงานของแรงกระตุ้น ในขอบเขตของระบบประสาทวิทยาและประสาทวิทยาทางปัญญาความหุนหันพลันแล่นมักจะเท่ากับ BIC ซึ่งหมายถึงกลไกการควบคุมจากบนลงล่างซึ่งยับยั้งการตอบสนองอัตโนมัติหรือการให้รางวัลที่ไม่เหมาะสมกับข้อกำหนดในปัจจุบัน (Groman et al., 2009). แม้ว่าทั้งสองกลุ่มจะแสดงผลของ BIC ในช่วงสภาวะเบี่ยงเบน แต่การตอบสนองของกลุ่ม TCA ต่อสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนนั้นช้ากว่ากลุ่ม HC ซึ่งบ่งชี้ถึงความจุ BIC ที่ต่ำกว่า ความแตกต่างของพฤติกรรมมาพร้อมกับความแตกต่างของกลุ่มในแอมพลิจูดเฉลี่ยของ N2 และ P3 ในคลื่นผลต่างเบี่ยงเบนมาตรฐาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งกลุ่ม TCA แสดงให้เห็นความแตกต่างของแอมพลิจูด N2 และ P3 ที่เล็กกว่าสำหรับค่าเบี่ยงเบนมากกว่าสิ่งเร้ามาตรฐานเมื่อเทียบกับกลุ่ม HC ผลการวิจัยพิสูจน์ได้ว่าสิ่งเร้าเกี่ยวกับสื่อลามกที่ไม่เกี่ยวข้องกับงานรบกวน BIC ของบุคคลที่มี TCA

ในการศึกษานี้ผู้เข้าร่วมประสบกับความขัดแย้งในการตอบสนองเมื่อพวกเขาตอบสนองต่อสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนไม่บ่อยนักในบริบทของสิ่งเร้ามาตรฐานที่พบบ่อยซึ่งกระตุ้นให้เกิดการตอบสนองล่วงหน้า ความขัดแย้งในการตอบสนองนี้ทำให้เกิดองค์ประกอบ N2 ที่โดดเด่นในคลื่นผลต่างเบี่ยงเบนมาตรฐานโดยมีแอมพลิจูดที่ใหญ่ที่สุดที่ไซต์ส่วนหน้าและส่วนกลาง การศึกษาก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่า oddball N2 fronto-central ที่เกิดจากสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนซึ่งคล้ายกับ NoGo N2 ที่เกิดขึ้นในงาน Go / NoGo ได้รับการยอมรับว่าเป็นดัชนีของการตรวจสอบความขัดแย้ง (Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis et al., 2003). แอมพลิจูด N2 ที่มีการตรวจจับความขัดแย้งมากกว่าที่ไม่มีการตรวจจับความขัดแย้ง (Donkers & Van Boxtel, 2004). ที่นี่ทั้งกลุ่ม TCA และ HC แสดงส่วนประกอบ N2 ที่เกี่ยวข้องกับการเบี่ยงเบนอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าทั้งสองกลุ่มสามารถตรวจพบความขัดแย้งในการตอบสนองระหว่างสภาวะเบี่ยงเบน อย่างไรก็ตามกลุ่ม TCA แสดงให้เห็นความแตกต่างของแอมพลิจูดสำหรับค่าเบี่ยงเบนน้อยกว่าเงื่อนไขมาตรฐานเมื่อเทียบกับกลุ่ม HC สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าการมีส่วนร่วมของความสนใจที่ลดลงเกิดขึ้นในกลุ่ม TCA เทียบกับกลุ่ม HC ซึ่งนำไปสู่การเตรียมการที่ไม่ดีสำหรับ BIC ในภายหลัง (ไอเมอร์, 1993). ดังนั้นในระหว่างขั้นตอนการประมวลผลก่อนการทำงานของมอเตอร์กลุ่ม TCA จึงแสดงกระบวนการรับรู้ในช่วงต้นที่บกพร่องซึ่งจำเป็นในการใช้ BIC

นอกจากนี้ยังพบส่วนประกอบ P3 ที่มีนัยสำคัญซึ่งมีแอมพลิจูดมากที่สุดที่ไซต์ข้างขม่อมในช่วง 300–500 มิลลิวินาทีของคลื่นผลต่างเบี่ยงเบนมาตรฐาน การศึกษาก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่า P3 ที่เกิดจากสิ่งเร้า nogo (สะท้อน BIC ในภายหลัง) พบว่ามีความสำคัญมากกว่าที่เกิดจากสิ่งเร้าไปในงาน Go / NoGo (Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis et al., 2005). ความกว้างของ P3 เพิ่มขึ้นตามการเติบโตของทรัพยากรทางปัญญา สอดคล้องกับการศึกษาก่อนหน้านี้สิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนที่เกี่ยวข้องกับ BIC ในการศึกษานี้ส่งผลให้แอมพลิจูด P3 มากกว่าสิ่งเร้ามาตรฐาน ที่สำคัญกว่านั้นแอมพลิจูดของ P3 ที่เกี่ยวข้องกับเบี่ยงเบนในกลุ่ม TCA นั้นน้อยกว่าในกลุ่ม HC มาก เผยให้เห็นกระบวนการ BIC ที่บกพร่องภายใต้เงื่อนไขที่เบี่ยงเบนในกลุ่ม TCA

ดังนั้นแอมพลิจูด N2 และ P3 ที่เด่นชัดน้อยกว่าในกลุ่ม TCA เมื่อเทียบกับกลุ่ม HC จึงถือได้ว่าเป็นเครื่องหมายสำหรับการขาดดุลของระบบประสาทใน BIC การศึกษาของเราสนับสนุนแนวคิดที่ว่าการหุนหันพลันแล่นเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการติดยาเสพติดทางไซเบอร์ (Antons & Brand, 2018; Antons et al., 2019). สอดคล้องกับผลการศึกษาส่วนใหญ่เกี่ยวกับความผิดปกติของการใช้สารเสพติด (เช่น Sokhadze, Stewart, Hollifield และ Tasman, 2008; Zhao et al., 2017), โรคการพนัน (เช่น เคิร์ตซ์แมน และคณะ, 2008) และการติดอินเทอร์เน็ต (เช่น โจวหยวนเหยาหลี่และเฉิง 2010). การศึกษาเหล่านี้ยืนยันว่าการขาดดุล BIC ในบุคคลที่มีความผิดปกติในการใช้สารเสพติดและการเสพติดพฤติกรรมมีความสัมพันธ์กับแอมพลิจูด N2 และ / หรือ P3 ที่ลดทอน ดังนั้นผลการศึกษาด้านพฤติกรรมและอิเล็กโทรฟิสิโอวิทยาของการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าการเสพติดทางไซเบอร์อาจมีลักษณะทางประสาทวิทยาและ ERP ร่วมกันของความผิดปกติของการใช้สารเสพติดหรือพฤติกรรมการเสพติด

กลไกที่เป็นไปได้อย่างหนึ่งที่นำไปสู่ความบกพร่องของ BIC ในบุคคลที่มี TCA คือปฏิกิริยาตอบสนองและความอยากในขณะที่ดูสื่อลามกกระตุ้นให้พวกเขาเข้าร่วมสื่อลามกโดยอัตโนมัติ ดังนั้นการยึดครองแหล่งความรู้ความเข้าใจจึงส่งผลต่อประสิทธิภาพของกลุ่ม TCA ในงานด้านความรู้ความเข้าใจ ตามรูปแบบการเสพติดแบบสองกระบวนการ (ยี่ห้อและคณะ, 2019; ดง & โปเทนซ่า, 2014; Wiers et al., 2007; Zilverstand & Goldstein, 2020) พฤติกรรมเสพติดขึ้นอยู่กับอิทธิพลของระบบหุนหันพลันแล่นและสะท้อนแสงที่แข่งขันกัน อย่างไรก็ตามในพฤติกรรมเสพติดระบบสะท้อนแสงจะถูกยับยั้งโดยระบบหุนหันพลันแล่น ความสัมพันธ์นี้ทำให้บุคคลที่มี TCA ยากขึ้นเรื่อย ๆ ในการควบคุมกิจกรรมทางเพศทางปัญญาแม้จะมีผลกระทบเชิงลบก็ตาม เนื่องจากการประมวลผลสิ่งเร้าสื่อลามกเกี่ยวข้องกับโครงสร้างของสมองที่เกี่ยวข้องกับความสนใจและความเร้าอารมณ์ (Paul et al., 2008) ภาพอนาจารในงาน Two-Choice Oddball ดูเหมือนจะดึงดูดความสนใจไปที่กลุ่ม TCA มากกว่ากลุ่ม HC ดังนั้นดังที่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ BIC ที่แย่ลงการชี้นำภาพอนาจารส่งผลให้บุคคลที่มี TCA ถูกเบี่ยงเบนความสนใจจากความต้องการงานมากขึ้น ในทางทฤษฎีความอยากและปฏิกิริยาของคิวควรมีความสัมพันธ์กับการขาดดุลใน BIC ในกรณีของความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตเช่นเดียวกับการติดอินเทอร์เน็ตประเภทอื่น ๆ (ยี่ห้อ et al., 2019; Dong และ Potenza, 2014). ในการวิจัยในอนาคตควรตรวจสอบปฏิสัมพันธ์ที่อาจเกิดขึ้นระหว่างความสัมพันธ์ทางประสาทของปฏิกิริยาคิวและการลดลงของ BIC เพื่อทำความเข้าใจกลไกพื้นฐานของการสูญเสียการควบคุมการบริโภคทางไซเบอร์ ตัวอย่างเช่นการศึกษาในอนาคตสามารถประเมินระดับความเร้าอารมณ์และความอยากทางเพศของผู้เข้าร่วมก่อนและหลังการนำเสนอภาพอนาจารเพื่อพิจารณาว่าพวกเขารบกวนความสามารถ BIC ของผู้เข้าร่วมหรือไม่ (Laier และคณะ 2013).

การค้นพบของเรามีความสำคัญในทางทฤษฎีและทางคลินิก ในทางทฤษฎีผลการศึกษาของเราบ่งชี้ว่าการเสพติดทางไซเบอร์มีลักษณะคล้ายกับความผิดปกติของการใช้สารเสพติดและความผิดปกติของการควบคุมแรงกระตุ้นในแง่ของความหุนหันพลันแล่นในระดับไฟฟ้าและพฤติกรรม การค้นพบของเราอาจกระตุ้นให้เกิดการโต้เถียงอย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการเสพติดทางไซเบอร์ในฐานะโรคทางจิตเวชประเภทใหม่ ผลการวิจัยของเราชี้ให้เห็นว่าสามารถใช้ ERP เพื่อตรวจสอบการทำงานของระบบประสาท (เช่น BIC) ได้ซึ่งจะเน้นว่ากระบวนการทางปัญญาใดควรได้รับการกล่าวถึงในการรักษาการติดยาเสพติดทางไซเบอร์ (คัมปาเนลลา et al., 2019). นอกจากประโยชน์ของ ERP ในการระบุความบกพร่องของผู้ป่วยแล้วยังมีการศึกษาเพื่อตรวจสอบผลของ ERP ในการรักษาโรคทางจิตเวช (คัมปาเนลลา, 2013). ในด้านการติดอินเทอร์เน็ตการศึกษาหลายชิ้นได้ใช้การบันทึก ERP เพื่อประเมินผลประโยชน์ทางคลินิกที่อาจเกิดขึ้น (Ge และคณะ, 2011; Zhu et al., 2012โดย). การศึกษาเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าการวัด ERP อาจเป็นแนวทางที่เป็นไปได้ในการประเมินประสิทธิภาพและความสัมพันธ์ของสมองของการแก้ไขความรู้ความเข้าใจสำหรับความผิดปกติของการเสพติด

การศึกษานี้มีข้อ จำกัด หลายประการ อันดับแรกเราตรวจสอบเฉพาะผู้เข้าร่วมที่เป็นผู้ชายเนื่องจากการติดเซ็กส์ทางไซเบอร์ดูเหมือนจะเป็นปัญหาของผู้ชายเป็นหลัก ตัวอย่างเช่นการศึกษาก่อนหน้านี้พบว่าผู้ชายมีสื่อลามกตั้งแต่อายุยังน้อยบริโภคสื่อลามกมากขึ้น (Hald, 2006) และมีแนวโน้มที่จะพบปัญหามากกว่าผู้หญิง (Ballester-Arnal, Castro Calvo, Gil-Llario และ GilJulia, 2017). อย่างไรก็ตามการศึกษาเปรียบเทียบรูปแบบการกระตุ้นของผู้ชายและผู้หญิงในการประมวลผลภาพอนาจารแสดงให้เห็นว่าพื้นที่สมองบางส่วนเปิดใช้งานในผู้ชายมากกว่าผู้หญิง (เช่น Wehrum และคณะ, 2013). ดังนั้นการศึกษาในอนาคตควรตรวจสอบความแตกต่างทางเพศใน BIC ในระหว่างการประมวลผลสัญญาณลามกอนาจาร ประการที่สองการศึกษานี้ไม่ได้พิจารณาตัวอย่างทางคลินิกที่ชัดเจน เนื่องจากไม่มีฉันทามติเกี่ยวกับคำจำกัดความทางคลินิกของการเสพติดทางไซเบอร์ การศึกษาในอนาคตควรทำการวิเคราะห์เปรียบเทียบผู้ตอบแบบสอบถามที่ติดยาเสพติดทางไซเบอร์และผู้ตอบแบบสอบถามที่ไม่มีการเสพติดไซเบอร์เพื่อตรวจสอบว่ามีโหมดการตอบสนองทั่วไปหรือไม่ ประการที่สามนี่เป็นการศึกษาครั้งแรกที่ใช้งาน Two-Choice Oddball ในบริบทของการเสพติดทางไซเบอร์ ดังนั้นควรเปรียบเทียบผลการวิจัยเบื้องต้นเหล่านี้กับงานอื่น ๆ เช่นกระบวนทัศน์ Go / Nogo และ Stop-Signal การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้แสดงให้เห็นว่าบุคคลที่มีอาการรุนแรงของการติดยาเสพติดทางไซเบอร์มีประสิทธิภาพดีกว่าในงาน Stop-SignalAntons & Brand, 2020). สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าการศึกษาเกี่ยวกับ BIC ในการเสพติดทางไซเบอร์นั้นหายากและไม่สอดคล้องกัน ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อแสดงให้เห็นถึงสิ่งนี้เพิ่มเติม ในที่สุดยังคงมีการถกเถียงกันในหมู่นักวิชาการว่าภาพลามกอนาจารเป็นตัวชี้นำ (Prause, Steele, Staley, Sabatinelli และ Hajcak, 2016) หรือรางวัล (Gola, Wordecha, Marchewka และ Sescousse, 2016). ทฤษฎีแรงจูงใจในการให้ความสำคัญแยกแยะองค์ประกอบพื้นฐาน XNUMX ประการของ“ ความต้องการ” และ“ ความชอบ” และการเสพติดนั้นมีลักษณะเฉพาะคือ“ ความต้องการ” ที่เกี่ยวข้องกับคิวที่เพิ่มขึ้นและ“ ความชอบ” ที่เกี่ยวข้องกับรางวัลลดลง (Robinson, Fischer, Ahuja, Lesser, & Maniates, 2015). จำเป็นต้องมีกระบวนทัศน์การทดลองขั้นสูงตัวชี้นำที่ไม่เข้ากันและรางวัลในการศึกษาในอนาคต นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ในการประเมินความต้องการทางเพศและความชอบต่อสิ่งเร้าที่สื่อลามกและเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ของพวกเขากับสัญญาณไฟฟ้า

โดยสรุปเราได้ขยายผลจากการค้นพบก่อนหน้านี้เพื่อแสดงให้เห็นว่าบุคคลที่มี TCA แสดงการขาดดุลของระบบประสาทโดยเฉพาะสำหรับการชี้นำภาพอนาจารในระหว่างขั้นตอนต้นและช่วงปลายของกระบวนการยับยั้ง ข้อมูลพฤติกรรมและอิเล็กโทรฟิสิโอวิทยาของการศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าการเสพติดทางไซเบอร์อาจมีส่วนร่วมกับลักษณะทางประสาทวิทยาและ ERP ของความผิดปกติในการใช้สารเสพติดหรือพฤติกรรมการเสพติดซึ่งสนับสนุนมุมมองที่ว่าการเสพติดไซเบอร์เซ็กส์สามารถถูกกำหนดแนวความคิดว่าเป็นการเสพติดพฤติกรรม

แหล่งเงินทุน

งานนี้ได้รับการสนับสนุนโดย National Natural Science Foundation of Chin (หมายเลขทุน: 31700980)

ผลงานของผู้เขียน

JW และ BD มีส่วนร่วมในแนวคิดและการออกแบบการศึกษา JW มีส่วนร่วมในการเตรียมข้อมูลการวิเคราะห์ทางสถิติและเขียนต้นฉบับ JW และ BD มีส่วนร่วมในการดูแลการศึกษาและแก้ไขต้นฉบับ ผู้เขียนทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดในการศึกษาได้อย่างเต็มที่และรับผิดชอบต่อความสมบูรณ์ของข้อมูลและความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูล

ขัดผลประโยชน์

ผู้เขียนรายงานว่าไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์

วัสดุเสริม

ข้อมูลเพิ่มเติมของบทความนี้สามารถพบได้ทางออนไลน์ที่ https://doi.org/10.1556/2006.2020.00059

อ้างอิง

  • เดอ AlarconR.เดอลาอิเกลเซียจิCasadoNM, & มอนเตโจอลาบาม่า (2019). การติดสื่อลามกออนไลน์: สิ่งที่เรารู้และสิ่งที่เราทำไม่ได้ - การทบทวนอย่างเป็นระบบวารสารการแพทย์คลินิก8(1), 91https://doi.org/10.3390/jcm8010091.

  • แอนตันS., & ยี่ห้อสินค้าM. (2018). ลักษณะและสภาพแรงกระตุ้นในเพศชายที่มีแนวโน้มไปสู่ความผิดปกติของการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตพฤติกรรมเสพติด79171-177https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2017.12.029.

  • แอนตันS., & MatthiasB. (2020). การควบคุมการยับยั้งและการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา - บทบาทการสร้างสมดุลที่สำคัญของอินซูลาวารสารพฤติกรรมการเสพติด9(1), 58-70https://doi.org/10.1556/2006.2020.00010.

  • แอนตันS.มูลเลอร์เอสเอ็มเวกมันน์E.ทรอตซ์เกP.Schulteเอ็มเอ็ม, & ยี่ห้อสินค้าM. (2019). แง่มุมของความหุนหันพลันแล่นและแง่มุมที่เกี่ยวข้องทำให้เกิดความแตกต่างระหว่างการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตเพื่อการพักผ่อนหย่อนใจและไร้การควบคุมวารสารพฤติกรรมการเสพติด8(2), 223-233https://doi.org/10.1556/2006.8.2019.22.

  • บัลเลสเตอร์ - อาร์นัลR.คาสโตรคัลโวJ.กิล-ยาริโอเอ็มดี, & กิล - จูเลียB. (2017). การติด Cybersex: การศึกษาเกี่ยวกับนักศึกษาวิทยาลัยชาวสเปนวารสาร Sex & Marital Therapy43(6), 567-585https://doi.org/10.1080/0092623X.2016.1208700.

  • ยี่ห้อสินค้าM.LaierC.พาวลิคอฟสกี้M.เชชเทิลU.ScholerT., & อัลท์ซเตตเตอร์-ไกลช์C. (2011). การดูภาพลามกอนาจารทางอินเทอร์เน็ต: บทบาทของการให้คะแนนความเร้าอารมณ์ทางเพศและอาการทางจิตเวชศาสตร์สำหรับการใช้เว็บไซต์ทางเพศทางอินเทอร์เน็ตมากเกินไปไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคม14(6), 371-377https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0222.

  • ยี่ห้อสินค้าM.SnagowskiJ.LaierC., & มาเดอร์วัลด์S. (2016). กิจกรรม Ventral striatum เมื่อรับชมภาพลามกอนาจารที่ต้องการนั้นมีความสัมพันธ์กับอาการของการเสพติดสื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตNeuroImage129224-232https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.01.033.

  • ยี่ห้อสินค้าM.เวกมันน์E.แข็งแรงR.เจ้าของโรงโม่A.วูล์ฟลิงK.ร็อบบินส์ทีดับบลิว(2019). รูปแบบปฏิสัมพันธ์ของบุคคล - ความรู้ความเข้าใจ - การดำเนินการ (I-PACE) สำหรับพฤติกรรมเสพติด: อัปเดตการวางนัยทั่วไปของพฤติกรรมเสพติดที่นอกเหนือจากความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตและการกำหนดคุณลักษณะของกระบวนการของพฤติกรรมเสพติดประสาทวิทยาศาสตร์และชีวจิตรีวิว1041-10https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.06.032.

  • ยี่ห้อสินค้าM.หนุ่มKS, & LaierC. (2014). การควบคุมส่วนหน้าและการติดอินเทอร์เน็ต: แบบจำลองทางทฤษฎีและการทบทวนผลการค้นพบทางประสาทวิทยาและประสาทวิทยาชายแดนในด้านประสาทวิทยาของมนุษย์8375https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00375.

  • ยี่ห้อสินค้าM.หนุ่มKSLaierC.วูล์ฟลิงK., & Potenzaมินนิโซตา (2016). การบูรณาการข้อพิจารณาทางจิตวิทยาและ neurobiological เกี่ยวกับการพัฒนาและการบำรุงรักษาความผิดปกติของการใช้งานอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ: ปฏิสัมพันธ์ของตัวแบบบุคคลที่มีผลต่อความรู้ความเข้าใจ - การดำเนินการ (I-PACE)ประสาทวิทยาศาสตร์และชีวจิตรีวิว71252-266https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.08.033.

  • CampanellaS. (2013). เหตุใดจึงถึงเวลาพัฒนาการใช้ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับความรู้ความเข้าใจในการรักษาโรคจิตเวชโรคทางจิตเวชและการรักษา91835-1845https://doi.org/10.2147/NDT.S53687.

  • CampanellaS.โพกาเรลO., & บูทรอสN. (2014). ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ในความผิดปกติของการใช้สารเสพติด: การทบทวนเรื่องเล่าจากบทความตั้งแต่ปี 1984 ถึง 2012EEG ทางคลินิกและประสาทวิทยา45(2), 67-76https://doi.org/10.1177/1550059413495533.

  • CampanellaS.SchroderE.คาจอชH.ประสานเสียงX., & กรรีชC. (2019). เหตุใดศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ทางปัญญา (ERP) จึงควรมีบทบาทในการจัดการความผิดปกติของแอลกอฮอล์ประสาทวิทยาศาสตร์และชีวจิตรีวิว106234-244https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2018.06.016.

  • เฉินLJวังX.เฉินเอสเอ็มเจียงCH, & วังJX (2018). ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของมาตราส่วนการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาในนักศึกษาจีนวารสารสาธารณสุขจีน34(7), 1034-1038.

  • เดวิสRA (2001). รูปแบบความรู้ความเข้าใจพฤติกรรมของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาคอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์17(2), 187-195https://doi.org/10.1016/S0747-5632(00)00041-8.

  • กระเจี๊ยวG., & Potenzaมินนิโซตา (2014). รูปแบบความรู้ความเข้าใจและพฤติกรรมของความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต: พื้นฐานทางทฤษฎีและผลกระทบทางคลินิกวารสารวิจัยจิตเวช587-11https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2014.07.005.

  • Donkersเอฟซี, & แวนบ็อกซ์เทลจีเจ (2004). งาน N2 ใน go / no-go สะท้อนถึงการเฝ้าติดตามความขัดแย้งไม่ใช่การยับยั้งการตอบสนองสมองและความรู้ความเข้าใจ56(2), 165-176https://doi.org/10.1016/j.bandc.2004.04.005.

  • ดรัมมอนด์กระแสตรง (2001). ทฤษฎีความอยากยาเสพติดสมัยโบราณและสมัยใหม่ติดยาเสพติด96(1), 33-46https://doi.org/10.1046/j.1360-0443.2001.961333.x.

  • ถังM. (1993). ผลของความสนใจและความน่าจะเป็นในการกระตุ้นต่อ ERP ในงาน Go / Nogoจิตวิทยาทางชีวภาพ35(2), 123-138https://doi.org/10.1016/0301-0511(93)90009-W.

  • FalkensteinM. (2006). การยับยั้งความขัดแย้งและ Nogo-N2สรีรวิทยาทางคลินิก117(8), 1638-1640https://doi.org/10.1016/j.clinph.2006.05.002.

  • GeL.GeX.XuY.เหวยK.ZhaoJ., & ฮ่องกงX. (2011). P300 การเปลี่ยนแปลงและการบำบัดพฤติกรรมทางปัญญาในผู้ป่วยที่มีโรคติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาติดตามผล 3 เดือนการวิจัยการฟื้นฟูระบบประสาท6(26), 2037-2041.

  • โกลาM.วรเดชาM.มาร์ชิวก้าA., & เซสคูสG. (2016). ภาพสิ่งเร้าทางเพศ - คิวหรือรางวัล? มุมมองในการตีความผลการตรวจด้วยภาพสมองเกี่ยวกับพฤติกรรมทางเพศของมนุษย์ชายแดนในด้านประสาทวิทยาของมนุษย์10402https://doi.org/10.3389/fnhum.2016.00402.

  • โกลาM.วรเดชาM.เซสคูสG.ลิว-StarowiczM.คอซซอฟสกี้B.ไวพิชM.(2017). สื่อลามกสามารถเสพติดได้หรือไม่ การศึกษา fMRI ของผู้ชายที่แสวงหาการรักษาเพื่อใช้สื่อลามกที่เป็นปัญหาNeuropsychopharmacology42(10), 2021-2031https://doi.org/10.1038/npp.2017.78.

  • โกรแมนเอสเอ็มเจมส์AS, & JentschJD (2009). การยับยั้งการตอบสนองที่ไม่ดี: ที่จุดเชื่อมต่อระหว่างการใช้สารเสพติดกับโรคสมาธิสั้น / สมาธิสั้นประสาทวิทยาศาสตร์และชีวจิตรีวิว33(5), 690-698https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2008.08.008.

  • ฮาจีเอ็ม (2006). ความแตกต่างทางเพศในการบริโภคสื่อลามกของผู้ใหญ่ที่รักต่างเพศในเดนมาร์กจดหมายเหตุเกี่ยวกับพฤติกรรมทางเพศ35(5), 577-585https://doi.org/10.1007/s10508-006-9064-0.

  • เคิร์ตซ์แมนS.โลเลงถูK.AizerA.วีนเดอร์M.คอตเลอร์M., & ดั๊นนนPN (2008). ประสิทธิภาพที่ไม่สะดุดในนักพนันที่เป็นโรคจิตเวชศาสตร์วิจัย161(1), 1-10https://doi.org/10.1016/j.psychres.2007.06.026.

  • KluckenT.เวห์รัม-โอซินสกี้S.SchweckendiekdieJ.ครูซO., & แข็งแรงR. (2016). ปรับเงื่อนไขการกระตุ้นความอยากอาหารและการเชื่อมต่อระบบประสาทในวิชาที่มีพฤติกรรมทางเพศแบบบีบบังคับวารสารการแพทย์ทางเพศ13(4), 627-636https://doi.org/10.1016/j.jsxm.2016.01.013.

  • โคเบอร์H.ลาคาดีCMเลอร์พ.ศ.MalisonRTSinhaR., & Potenzaมินนิโซตา (2016). กิจกรรมเกี่ยวกับสมองระหว่างความอยากโคเคนและการพนันเรียกร้อง: การศึกษา fMRINeuropsychopharmacology41(2), 628-637https://doi.org/10.1038/npp.2015.193.

  • ทำไมA. (1988). การทับซ้อนระหว่าง P300 และศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับการเคลื่อนไหว: การตอบสนองต่อ Verlegerจิตวิทยาทางชีวภาพ27(1), 51-58https://doi.org/10.1016/0301-0511(88)90005-1.

  • A.ศิลชา - มโนS.โฟเกลมิคูลินเซอร์M.เรดRC, & Potenzaมินนิโซตา (2014). การพัฒนาไซโครเมตริกของมาตราส่วนการใช้สื่อลามกที่มีปัญหาพฤติกรรมเสพติด39(5), 861-868https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2014.01.027.

  • โกวาลิวสกาE.กรับส์JBPotenzaมินนิโซตาโกลาM.เดรปM., & KrausSW (2018). กลไกทางระบบประสาทในความผิดปกติของพฤติกรรมทางเพศที่บีบบังคับรายงานสุขภาพทางเพศในปัจจุบัน10(4), 255-264https://doi.org/10.1007/s11930-018-0176-z.

  • LaierC., & ยี่ห้อสินค้าM. (2014). หลักฐานเชิงประจักษ์และการพิจารณาเชิงทฤษฎีเกี่ยวกับปัจจัยที่มีส่วนทำให้เกิดการเสพติดไซเบอร์จากมุมมองทางปัญญาและพฤติกรรมการเสพติดทางเพศและการบีบบังคับ21(4), 305-321https://doi.org/10.1080/10720162.2014.970722.

  • LaierC.พาวลิคอฟสกี้M.เปกัลJ.SchulteFP, & ยี่ห้อสินค้าM. (2013). ติดยาเสพติด Cybersex: เร้าอารมณ์ทางเพศที่มีประสบการณ์เมื่อดูสื่อลามกและไม่ติดต่อทางเพศในชีวิตจริงสร้างความแตกต่างวารสารพฤติกรรมการเสพติด2(2), 100-107https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.002.

  • ลิตเทลM.ยูเซอร์ASมูนาฟอนาย, & ฟรานโกเนียIH (2012). ดัชนี Electrophysiological ของการประมวลผลความรู้ความเข้าใจแบบลำเอียงของตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับสาร: การวิเคราะห์อภิมานประสาทวิทยาศาสตร์และชีวจิตรีวิว36(8), 1803-1816https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2012.05.001.

  • ลุยเตนM.มาเคียลเซ่นเมกะวัตต์เวลท์แมนดีเจเฮสเตอร์R.เดอฮานL., & ฟรานโกเนียIH (2014). การทบทวนอย่างเป็นระบบของการศึกษา ERP และ fMRI ซึ่งตรวจสอบการควบคุมการยับยั้งและการประมวลผลข้อผิดพลาดในผู้ที่พึ่งพาสารเสพติดและการเสพติดพฤติกรรมวารสารจิตเวชศาสตร์และประสาทวิทยาศาสตร์39(3), 149-169.

  • เมียร์เคอร์กจีเจไอน์เดนRJVD, & การ์เรตเซนHF (2006). การคาดการณ์การใช้อินเทอร์เน็ตเชิงบังคับ: ทุกอย่างเกี่ยวกับเรื่องเพศ!CyberPsychology & Behavior9(1), 95-103https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9.95.

  • meuleA.ลัทซ์A.โวเกเลC., & คูเบลอร์A. (2012). ความอยากอาหารมีความแตกต่างกันระหว่างผู้อดอาหารที่ประสบความสำเร็จและไม่ประสบความสำเร็จ การตรวจสอบความถูกต้องของแบบสอบถามความอยากอาหารในภาษาเยอรมันความอยากอาหาร58(1), 88-97https://doi.org/10.1016/j.appet.2011.09.010.

  • มิเดิลเอสเอฟบูเชลC., & ปีเตอร์สJ. (2014). ความอยากที่เกิดจากคิวจะเพิ่มความหุนหันพลันแล่นผ่านการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณค่าสไตรค์ในนักพนันที่มีปัญหาวารสารประสาทวิทยา34(13), 4750-4755https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.5020-13.2014.

  • NieuwenhuisS.แอสตันโจนส์G., & โคเฮนJD (2005). การตัดสินใจ P3 และระบบ locus coeruleus – norepinephrineประกาศทางจิตวิทยา131(4), 510-532https://doi.org/10.1037/0033-2909.131.4.510.

  • NieuwenhuisS.เหยิงN.แวนเดนไวลเดนเบิร์กW., & ริดเดอรินโฮฟKR (2003). Electrophysiological มีความสัมพันธ์กับฟังก์ชัน cingulate ล่วงหน้าในงาน go / no-go: ผลของความขัดแย้งในการตอบสนองและความถี่ประเภทการทดลองประสาทวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจอารมณ์และพฤติกรรม3(1), 17-26https://doi.org/10.3758/CABN.3.1.17.

  • แพ็ตตันJHStanfordMS, & รัตES (1995). โครงสร้างปัจจัยของระดับความหุนหันพลันแล่นของรัตวารสารจิตวิทยาคลินิก51(6), 768-774https://doi.org/10.1002/1097-4679(199511)51:6%3C768::AID-JCLP2270510607%3E3.0.CO;2-1.

  • พอลT.ชิฟเฟอร์B.ซวอร์กT.KrügerTHKaramaS.เชดโลว์สกี้M.(2008). การตอบสนองของสมองต่อสิ่งเร้าทางเพศที่มองเห็นได้ในชายรักต่างเพศและรักร่วมเพศการทำแผนที่สมองของมนุษย์29(6), 726-735https://doi.org/10.1002/hbm.20435.

  • Potenzaมินนิโซตา (2008). ประสาทชีววิทยาของการพนันทางพยาธิวิทยาและการติดยา: ภาพรวมและข้อค้นพบใหม่ ๆปรัชญาการทำธุรกรรมของราชสมาคมข: วิทยาศาสตร์ชีวภาพ363(1507), 3181-3189https://doi.org/10.1098/rstb.2008.0100.

  • PrauseN.สตีลVRสเตลีย์C.SabatinelliD., & ฮัจจักG. (2016). Prause และคณะ (2015) การปลอมแปลงล่าสุดของการทำนายการติดจิตวิทยาทางชีวภาพ120159-161.

  • โรบินสันTE, & BerridgeKC (2008). ทฤษฎีการกระตุ้นให้ติดสิ่งกระตุ้น: บางประเด็นในปัจจุบันปรัชญาการทำธุรกรรมของราชสมาคมข: วิทยาศาสตร์ชีวภาพ363(1507), 3137-3146https://doi.org/10.1098/rstb.2008.0093.

  • โรบินสันMJFฟิสเชอร์AMAhujaA.น้อยกว่าEN, & มานิตย์H. (2015). บทบาทของ“ ความต้องการ” และ“ ความชอบ” ในพฤติกรรมจูงใจ: การพนันอาหารและสิ่งเสพติด. ใน ประสาทพฤติกรรมของแรงจูงใจ (PP 105-136). จามสปริงเกอร์.

  • รอสส์เมกะวัตต์มันซงSA, & DanebackK. (2012). ความชุกความรุนแรงและสหสัมพันธ์ของการใช้อินเทอร์เน็ตทางเพศที่เป็นปัญหาในชายและหญิงชาวสวีเดนจดหมายเหตุเกี่ยวกับพฤติกรรมทางเพศ41(2), 459-466https://doi.org/10.1007/s10508-011-9762-0.

  • Seokเจดับบลิว, & บุตรชายJH (2015). สารตั้งต้นของประสาทของความต้องการทางเพศในบุคคลที่มีพฤติกรรมที่มีปัญหาทางเพศชายแดนในประสาทวิทยาพฤติกรรม9321https://doi.org/10.3389/fnbeh.2015.00321.

  • ซกฮัดเซE.สจ๊วตC.ฮอลลิฟิลด์M., & แทสมันA. (2008). การศึกษาศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เกี่ยวกับความผิดปกติของผู้บริหารในภารกิจเร่งปฏิกิริยาในการติดโคเคนวารสารประสาทบำบัด12(4), 185-204https://doi.org/10.1080/10874200802502144.

  • สเปคเลอร์PAชะรานีB.ฮัดสันKEช่างปั้นA.ฟอกซ์JJ, & GaravanH. (2016). การยับยั้งการตอบสนองและยาเสพติด: ตั้งแต่การใช้จนถึงการเลิกบุหรี่. ใน ความก้าวหน้าในการวิจัยสมอง (223 ฉบับ, pp 143-164). เอลส์.

  • แข็งแรงR.KluckenT.Potenzaมินนิโซตายี่ห้อสินค้าM., & สตราห์เลอร์J. (2018). ความเข้าใจในปัจจุบันเกี่ยวกับความผิดปกติของพฤติกรรมทางเพศของพฤติกรรมทางเพศที่ผิดปกติและการใช้สื่อลามกที่เป็นปัญหารายงานประสาทวิทยาศาสตร์เชิงพฤติกรรม5(4), 218-231https://doi.org/10.1007/s40473-018-0162-9.

  • ซัสแมนCJฮาร์เปอร์JMเหล็กJL, & ไวเกิลP. (2018). การติดอินเทอร์เน็ตและวิดีโอเกม: การวินิจฉัยโรคระบาดวิทยาและระบบประสาทคลินิกจิตเวชเด็กและวัยรุ่น27(2), 307-326.

  • SuB.ยางL.วังGYวังS.LiS.เฉาH.(2017). ผลของตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับยาต่อการยับยั้งการตอบสนองผ่านการเลิกบุหรี่: การศึกษานำร่องในผู้ที่งดเฮโรอีนชายวารสารอเมริกันเรื่องการใช้สารเสพติดและแอลกอฮอล์43(6), 664-670https://doi.org/10.1080/00952990.2017.1283695.

  • ทิฟฟานี่เซนต์, & เฟย์เรย์JM (2012). ความสำคัญทางคลินิกของความอยากยาพงศาวดารของ New York Academy of Sciences1248(1), 1-17https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2011.06298.x.

  • คำกริยาF., & โลแกนGD (2008). การยับยั้งการตอบสนองในกระบวนทัศน์สัญญาณหยุดแนวโน้มของวิทยาศาสตร์พุทธิปัญญา12(11), 418-424https://doi.org/10.1016/j.tics.2008.07.005.

  • VoonV.ไฝวัณโรคธนาคารP.พนักงานยกกระเป๋าL.มอร์ริสL.มิทเชลล์S.(2014). ระบบประสาทมีความสัมพันธ์กับปฏิกิริยาทางเพศในบุคคลที่มีและไม่มีพฤติกรรมทางเพศที่ต้องกระทำPloS One9(7), e102419https://doi.org/10.1371/journal.pone.0102419.

  • เวห์รัมS.KluckenT.เคเกอร์S.วอลเตอร์B.แฮร์มันน์A.ไวต์ลD.(2013). ความคล้ายคลึงกันทางเพศและความแตกต่างในการประมวลผลประสาทของสิ่งเร้าทางเพศที่มองเห็นวารสารการแพทย์ทางเพศ10(5), 1328-1342https://doi.org/10.1111/jsm.12096.

  • เวียร์RWบาร์โธโลว์BDแวนเดนไวลเดนเบิร์กE.พึมพำC.EngelsRCMEเชอร์KJ(2007). กระบวนการอัตโนมัติและการควบคุมและการพัฒนาพฤติกรรมการเสพติดในวัยรุ่น: การตรวจสอบและรูปแบบเภสัชวิทยาชีวเคมีและพฤติกรรม86(2), 263-283https://doi.org/10.1016/j.pbb.2006.09.021.

  • ZhaoX.หลิวX., & แมสJH (2017). การตอบสนองทางพฤติกรรมและสมองของผู้สูบบุหรี่ชายต่อสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับบุหรี่ที่เบี่ยงเบนในกระบวนทัศน์คี่บอลสองทางเลือกวารสาร Psychophysiology32(4), 172-181https://doi.org/10.1027/0269-8803/a000195.

  • โจวZHหยวนGZเย้าJJLiC., & เฉิงZH (2010). การตรวจสอบศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ของการควบคุมการยับยั้งการขาดในผู้ที่มีการใช้งานอินเทอร์เน็ตพยาธิวิทยาActa Neuropsychiatrica22(5), 228-236https://doi.org/10.1111/j.1601-5215.2010.00444.x.

  • จู้TMLiH.จินRJเจิ้งเหอZ.LuoY.YeH.(2012). ผลของการฝังเข็มด้วยไฟฟ้าร่วมกับการแทรกแซงทางจิตต่อการทำงานขององค์ความรู้และศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ P300 และการปฏิเสธที่ไม่ตรงกันในผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ตวารสารการแพทย์บูรณาการจีน18(2), 146-151https://doi.org/10.1007/s11655-012-0990-5.

  • ซิลเวอร์สแตนด์A., & โกลด์สไตน์RZ (2020). รูปแบบการติดยาสองแบบ: รูปแบบการยับยั้งการตอบสนองที่บกพร่องและรูปแบบการระบุแหล่งที่มา. ใน ความรู้ความเข้าใจและการเสพติด (PP 17-23). สื่อวิชาการ.

  • ZungWW (1971). เครื่องมือให้คะแนนสำหรับโรควิตกกังวลPsychosomatics: Journal of Consultation and Liaison จิตเวชศาสตร์12(6): 371-379https://doi.org/10.1016/S0033-3182(71)71479-0.

  • ZungWWริชาร์ดCB, & สั้นMJ (1965). ระดับความซึมเศร้าแบบประเมินตนเองในคลินิกผู้ป่วยนอก: การตรวจสอบความถูกต้องเพิ่มเติมของ SDSจดหมายเหตุทั่วไปจิตเวชศาสตร์13(6), 508-515https://doi.org/10.1001/archpsyc.1965.01730060026004.