การศึกษาพบว่า“ การใช้ทางเพศทางออนไลน์” เกี่ยวข้องกับลักษณะบุคลิกภาพที่มืด (ลัทธินิยมลัทธิโรคจิตความหลงตัวเองซาดิสม์และความอาฆาตแค้น) คำถาม: ลักษณะเหล่านี้จะแตกต่างกันอย่างไรหลังจากที่ไม่มีสื่อลามกและการเล่นเกม
J Behav Addict 2018 พ.ย. 14: 1-11 doi: 10.1556 / 2006.7.2018.109
นามธรรม
ความเป็นมาและเป้าหมาย:
การวิจัยพบว่าลักษณะบุคลิกภาพมีบทบาทสำคัญในการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU) อย่างไรก็ตามความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะบุคลิกภาพด้านมืด (เช่น Machiavellianism, psychopathy, หลงตัวเอง, ซาดิสม์และอาฆาตพยาบาท) และ PIU ยังไม่ได้รับการตรวจสอบ ดังนั้นวัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ของลักษณะมืดกับกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง (เช่นโซเชียลมีเดียการเล่นเกมการพนันการช็อปปิ้งและเรื่องเพศ) และ PIU
วิธีการ:
นักศึกษามหาวิทยาลัย 772 ทั้งหมดได้ทำการสำรวจความคิดเห็นของตนเองด้วยตนเองรวมถึง Dark Triad Dirty Dozen Scale, Short Sadistic Impulse Scale, Spitefulness Scale และเวอร์ชั่นที่ปรับได้ของ Bergen Facebook Addiction Scale
ผล:
การวิเคราะห์การถดถอยตามลำดับชั้นและรูปแบบการไกล่เกลี่ยหลายแบบชี้ให้เห็นว่าการเป็นเพศชายมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการเล่นเกมออนไลน์ที่สูงขึ้นเพศออนไลน์และการพนันออนไลน์และเกี่ยวข้องกับสื่อสังคมออนไลน์ ความหลงตัวเองมีความสัมพันธ์กับการใช้สื่อสังคมออนไลน์ที่สูง Machiavellianism มีความเกี่ยวข้องกับการเล่นเกมออนไลน์ที่สูงขึ้น เพศออนไลน์ และการพนันออนไลน์ ซาดิสม์เกี่ยวข้องกับเพศออนไลน์ และ sความอาฆาตแค้นนั้นสัมพันธ์กับการมีเพศสัมพันธ์ออนไลน์การพนันออนไลน์และการซื้อของออนไลน์ ในที่สุด Machiavellianism และความอาฆาตแค้นมีความสัมพันธ์โดยตรงและโดยอ้อมกับ PIU ผ่านการพนันออนไลน์เกมออนไลน์และการช็อปปิ้งออนไลน์และการหลงตัวเองเกี่ยวข้องกับ PIU ผ่านการใช้สื่อสังคมออนไลน์
อภิปราย:
ผลการศึกษาเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าบุคคลที่มีบุคลิกลักษณะมืดในระดับสูงอาจมีความเสี่ยงในการพัฒนาการใช้งานออนไลน์ที่เป็นปัญหาและรับประกันการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ของลักษณะบุคลิกภาพมืดกับกิจกรรมออนไลน์ที่เป็นปัญหาเฉพาะประเภท
ที่มา:
Machiavellianism; หลงตัวเอง; การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา โรคจิต; ซาดิสม์; ความอาฆาตแค้น
PMID: 30427212
บทนำ
รุ่นเบต้าล่าสุดของการปรับปรุง 11th ของการจำแนกประเภทของโรคระหว่างประเทศ (องค์การอนามัยโลก 2017) ได้รับการยอมรับว่า“ ความผิดปกติในการเล่นเกมออนไลน์เป็นหลัก” เป็นการวินิจฉัยอย่างเป็นทางการและรุ่นล่าสุดของ คู่มือการวินิจฉัยและสถิติความผิดปกติทางจิต (สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน 2013) ได้รวมความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตไว้ในมาตรา 3 ว่าเป็นปัญหาสุขภาพจิตที่ควรได้รับการตรวจสอบเพิ่มเติม แม้จะมีความคิดเห็นที่แตกต่างกันว่าควรพิจารณากิจกรรมออนไลน์ที่มีปัญหาหรือไม่นอกจากความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตเป็นการเสพติดตามพฤติกรรม (Mann, Kiefer, Schellekens และ Dom, 2017) หลักฐานเชิงประจักษ์แสดงให้เห็นว่าคนส่วนน้อยที่รายงานพฤติกรรมออนไลน์ที่มีปัญหาเช่นการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (PIU; Kuss, Griffiths, Karila และ Billieux, 2014) มีหลายคำที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการอธิบายการมีส่วนร่วมทางอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหารวมถึง "การติดอินเทอร์เน็ต" "ความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ต" "การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป" "การพึ่งพาอินเทอร์เน็ต" และ "การใช้อินเทอร์เน็ต ใช้บ่อยใช้เกณฑ์การวินิจฉัยที่คล้ายกันKuss et al., 2014). หนึ่งในกรอบการทำงานของอาการที่ใช้กันอย่างแพร่หลายนั้นมีพื้นฐานมาจากกรอบการตรวจชิ้นเนื้อสังคมของการเสพติดและประกอบด้วยองค์ประกอบหลัก XNUMX ประการซึ่งประกอบด้วยการมีส่วนร่วมที่เป็นปัญหาในพฤติกรรมใด ๆ (เช่นความสงบความหมกมุ่นการปรับเปลี่ยนอารมณ์ความอดทนการถอนตัวและความขัดแย้ง Griffiths, 2005). ที่อื่น PIU ถูกเรียกว่าเป็นความหมกมุ่นและการสูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตซึ่งนำไปสู่ความบกพร่องในชีวิตสังคมสุขภาพการปฏิบัติตามหน้าที่ในชีวิตจริงของแต่ละคน (เช่นอาชีพและ / หรือการศึกษา) และการนอนหลับและ รูปแบบการรับประทานอาหาร (สปาดา 2014) เพื่อความสอดคล้องการศึกษานี้ใช้คำว่า "การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา" เพื่ออธิบายช่วงของพฤติกรรมที่คล้ายกันและ / หรือออนไลน์ที่ซ้ำซ้อนเสพติดบังคับและ / หรือพฤติกรรมที่มากเกินไป PIU เป็นเนื้อหาทั่วโลก (และคำว่า "จับทั้งหมด") มากกว่าความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตเนื่องจาก PIU ไม่ได้แปลว่าบุคคลนั้นกำลังทุกข์ทรมานจากความผิดปกติ
อัตราความชุกของ PIU แตกต่างกันอย่างมาก (ระหว่าง 1% และ 18%) ในการศึกษาที่แตกต่างกัน (สำหรับการตรวจสอบดู Kuss et al., 2014) PIU เป็นปัญหาสุขภาพที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมู่วัยรุ่นและผู้ใหญ่ที่เกิดใหม่เนื่องจากอัตราการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตที่สูงขึ้นทุกวันAnderson, Steen และ Stavropoulos, 2017) ผลกระทบเชิงลบของ PIU ในกลุ่มคนส่วนน้อยได้รวมถึงภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลความเครียดความเหงา (Ostovar et al., 2016) ง่วงนอนตอนกลางวัน, การขาดพลังงานและความผิดปกติทางสรีรวิทยา (Kuss et al., 2014) ความบกพร่องเหล่านี้ได้นำไปสู่การวิจัยเพื่อศึกษาปัจจัยเสี่ยงต่อ PIU เพื่อพัฒนากลยุทธ์การป้องกันสำหรับ PIU
ตามปฏิสัมพันธ์ของบุคคลที่มีผลกระทบต่อความรู้ความเข้าใจ - การดำเนินการแบบจำลอง (I-PACE) ซึ่งเป็นหนึ่งในกรอบทฤษฎีที่เสนอเพื่ออธิบายกลไกพื้นฐานของ PIU (Brand, Young, Laier, Wölflingและ Potenza, 2016) บุคลิกภาพความรู้ความเข้าใจในสังคมรัฐธรรมนูญด้านชีวจิตและแรงจูงใจในการใช้งานออนไลน์โดยเฉพาะนั้นเป็นปัจจัยหลักที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและบำรุงรักษา PIU ปัจจัยเหล่านี้สามารถเชื่อมโยงกันและอาจมีบทบาทเป็นสื่อกลางซึ่งกันและกันซึ่งเกี่ยวข้องกับความสัมพันธ์ของพวกเขาที่เกี่ยวข้องกับ PIU (ยี่ห้อและคณะ 2016). ดังนั้นเมื่อพิจารณา PIU จึงควรพิจารณาถึงปฏิสัมพันธ์ของความแตกต่างของบุคลิกภาพกับแรงจูงใจในการใช้งานออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง (เช่นการเล่นเกมการพนันเพศสื่อสังคมออนไลน์และการช็อปปิ้ง)
เกี่ยวกับปัจจัยกำหนดบุคลิกภาพของ PIU การทบทวนอภิมานวิเคราะห์ได้ระบุถึงบทบาทที่สอดคล้องกันของคุณลักษณะบุคลิกภาพ Big Five ในการพัฒนา PIU โดยเฉพาะอย่างยิ่ง PIU มีความสัมพันธ์กับโรคประสาทที่สูงขึ้น, บุคลิกภาพด้านความผิดปกติที่ต่ำกว่า, จิตสำนึกที่ต่ำกว่า, ความเปิดกว้างที่ต่ำกว่าเพื่อประสบการณ์และความสอดคล้องที่ต่ำลงKayiş et al., 2016) การศึกษาแบบภาคตัดขวางรายงานความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่าง PIU กับมิติบุคลิกภาพ HEXACO ของความมีสติความซื่อสัตย์ความถ่อมใจความซื่อสัตย์และความรู้สึก (Kopuničová & Baumgartner, 2016) การศึกษาอื่น ๆ พบว่า PIU ที่สูงขึ้นจะเกี่ยวข้องกับการแสวงหาความแปลกใหม่การแสวงหาความสนุกความคิดในระดับต่ำและการหลีกเลี่ยงอารมณ์เชิงลบ (Kuss et al., 2014) อย่างไรก็ตามแม้จะมีวรรณกรรมเชิงประจักษ์จำนวนมากเกี่ยวกับผลกระทบของบุคลิกภาพที่มีต่อ PIU แต่บทบาทของลักษณะบุคลิกภาพที่มืดได้ถูกละเลย
การศึกษาในปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่ Machiavellianism, psychopathy, หลงตัวเอง, ซาดิสม์และความอาฆาตแค้นกับ PIU เนื่องจากความสัมพันธ์ทั่วไปของโครงสร้างบุคลิกภาพเหล่านี้ (เช่นความใจแข็งความเห็นพ้องต้องกันต่ำความมีสติสัมปชัญญะที่ต่ำกว่าความก้าวร้าวความแตกต่างที่สูงขึ้นลักษณะบุคลิกภาพของเส้นเขตแดนที่สูงขึ้นและความรู้สึกที่มากกว่า ความสนใจ) ที่เกี่ยวข้องกับระดับที่สูงขึ้นของ PIU (Dalbudak, Evren, Aldemir และ Evren, 2014; Douglas, Bore, & Munro, 2012; James, Kavanagh, Jonason, Chonody และ Scrutton, 2014; Kayiş et al., 2016; Lu et al., 2017; Richardson & Boag, 2016; Trumello, Babore, Candelori, Morelli และ Bianchi, 2018) ลักษณะบุคลิกภาพที่มืดมีส่วนเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมต่อต้านสังคมออนไลน์รวมถึงการอัพเดทสถานะแปลก ๆ การกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ตและการหมุนรอบออนไลน์รวมถึงการตอบสนองความต้องการด้านจิตวิทยาต่าง ๆ โดยใช้แพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน (Craker & มีนาคม 2016; Garcia & Sikström, 2014; Panek, Nardis และ Konrath, 2013) ยิ่งไปกว่านั้นการศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้พบและแย้งว่า Machiavellianism และหลงตัวเองมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการใช้สื่อสังคมที่มีปัญหาซึ่งอาจเกี่ยวกับการตอบสนองความต้องการต่อต้านสังคมของบุคคลที่มีคุณสมบัติสูงเหล่านี้ (Kircaburun, Demetrovics และTosuntaş, 2018). ปัจจุบันกิจกรรมมากมายสามารถอำนวยความสะดวกได้ทางอินเทอร์เน็ต (เช่นการใช้โซเชียลมีเดียเกมออนไลน์การพนันออนไลน์ไซเบอร์เซ็กส์และการซื้อของออนไลน์) ที่อาจดึงดูดความต้องการที่หลากหลายของบุคคลที่มีลักษณะบุคลิกภาพที่แตกต่างกัน ดังนั้นลักษณะบุคลิกภาพที่มืดอาจเกี่ยวข้องกับกิจกรรมออนไลน์และ PIU ที่แตกต่างกัน ดังนั้นการศึกษานี้จึงศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะบุคลิกภาพด้านมืดกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจงและ PIU
ลักษณะบุคลิกภาพที่มืดและ PIU
The Dark Triad เป็นกลุ่มของสามบุคลิกที่ไม่พึงประสงค์และต่อต้านสังคมที่ทับซ้อนกัน: Machiavellianism, จิตวิทยา, และหลงตัวเอง (Paulhus & Williams, 2002) ลักษณะเหล่านี้ได้ดึงดูดความสนใจที่เพิ่มขึ้นในหมู่นักวิจัยในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา เมื่อไม่นานมานี้มีคนแนะนำว่า Dark Triad ควรจะขยายไปยัง Dark Tetrad ด้วยการเพิ่มซาดิสม์ (Buckels, Trapnell และ Paulhus, 2014; van Geel, Goemans, Toprak, & Vedder, 2017) นอกจากนี้การศึกษาบางส่วนได้ตรวจสอบบทบาทของความอาฆาตแค้นข้างคุณลักษณะ Dark Tetrad (Jonason, Zeigler-Hill และ Okan, 2017; Zeigler-Hill & Vonk, 2015) อย่างไรก็ตามนักวิชาการบางคนแย้งว่าการมีส่วนร่วมของซาดิสม์และความอาฆาตแค้นต่อ Dark Triad นั้นไม่ชัดเจนและจำเป็นต้องมีหลักฐานเชิงประจักษ์เพิ่มเติม (Jonason et al., 2017; Tran et al., 2018) แม้จะมีองค์ประกอบหลักที่พบบ่อยของลักษณะบุคลิกภาพที่มืดเช่นการจัดการระหว่างบุคคลและใจแข็ง (Jones & Figueredo, 2013; Marcus, Preszler และ Zeigler-Hill, 2018) คุณสมบัติเหล่านี้มีคุณสมบัติที่แตกต่างซึ่งอาจสร้างช่องโหว่สำหรับการใช้งานออนไลน์ที่เป็นปัญหา
ความหลงตัวเองซึ่งหมายถึงความรู้สึกที่ยิ่งใหญ่ของความสำคัญของตนเอง, เหนือกว่า, การปกครองและการให้สิทธิ์ (Corry, Merritt, Mrug, & Pamp, 2008) มีความเกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วมที่สูงขึ้นในการใช้สื่อสังคมออนไลน์ที่มีปัญหา (Andreassen, Pallesen และ Griffiths, 2017; Kircaburun, Demetrovics, et al., 2018) การใช้เกมออนไลน์ที่มีปัญหา (Kim, Namkoong, Ku, & Kim, 2008) และ PIU (Pantic et al., 2017) ผู้ที่หลงตัวเองสูงรายงานการมีส่วนร่วมในพฤติกรรมการส่งเสริมตัวเอง (บางครั้งหลอกลวง) ออนไลน์ที่สูงขึ้นเช่นการแก้ไขเซลฟี่และการโพสต์โดยเฉพาะในหมู่ผู้ชาย (Arpaci, 2018; Fox & Rooney, 2015) ในขณะที่การส่งเสริมตนเองและการนำเสนอตนเองที่เป็นที่นิยมมากขึ้นในโซเชียลมีเดียเป็นปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญสำหรับการใช้งานออนไลน์ที่เป็นปัญหา (Kircaburun, Alhabash, Tosuntaşและ Griffiths, 2018) ผู้หลงตัวเองอาจประสบกับความเป็นเจ้าของและความชื่นชมที่สูงขึ้นโดยใช้สื่อสังคมออนไลน์ (Casale & Fioravanti, 2018) และ / หรือเล่นเกมออนไลน์เพื่อให้รู้สึกเหนือกว่าคู่แข่ง (Kim et al., 2008) ยิ่งกว่านั้นทั้งการใช้งานโซเชียลมีเดียและการเล่นเกมออนไลน์สามารถนำไปสู่การ PIU ในส่วนบุคคล (Király et al., 2014).
Machiavellianism ซึ่งหมายถึงการหลอกลวงบิดเบือนมีความทะเยอทะยานและแสวงหาผลประโยชน์ (คริสตี้แอนด์ไกส์, 1970) มีการเชื่อมโยงกับการใช้โซเชียลมีเดียที่มีปัญหา (Kircaburun, Demetrovics, et al., 2018), หมุนรอบในเกมออนไลน์ (Ladanyi & Doyle-Portillo, 2017) การตรวจสอบตนเองออนไลน์และการส่งเสริมตนเอง (Abell & Brewer, 2014) Machiavellians อาจเลือกโซเชียลมีเดียและแพลตฟอร์มเกมเพื่อมีส่วนร่วมในการจัดการระหว่างบุคคลหรือการส่งเสริมตนเองที่หลอกลวง (Abell & Brewer, 2014; Ladanyi & Doyle-Portillo, 2017) ส่วนหนึ่งเป็นเพราะพวกเขากลัวการถูกปฏิเสธทางสังคม (Rauthmann, 2011) เมื่อพิจารณาถึงพฤติกรรมที่อาจครอบงำของพฤติกรรมเหล่านี้พฤติกรรมออนไลน์ที่เป็นปัญหาเหล่านี้อาจเกี่ยวข้องกับอาการติดยาเสพติดเช่นการลุ่มหลงและการปรับเปลี่ยนอารมณ์ (Griffiths, 2005) และในทางกลับกันให้พัฒนาเป็น PIU สำหรับบุคคลกลุ่มน้อย (Kircaburun, Demetrovics, et al., 2018) ยิ่งกว่านั้น Machiavellianism มีความสัมพันธ์ทางลบกับอารมณ์เชิงบวก (Egan, Chan, & Shorter, 2014) และบวกกับระดับความเครียดที่เพิ่มขึ้น (Richardson & Boag, 2016) เนื่องจากการใช้งานออนไลน์ที่มีปัญหาเป็นกลยุทธ์รับมือกับความรู้สึกไม่ดี (Kuss et al., 2014) มันเป็นตรรกะที่จะคาดหวังว่าบุคคลบางคนที่สูงใน Machiavellianism มีส่วนร่วมใน PIU และกลายเป็นผู้ใช้ที่มีปัญหา
โรคจิตนั้นมีลักษณะของความหุนหันพลันแล่นความประมาทและความเอาใจใส่ต่ำJonason, Lyons, Bethell, & Ross, 2013) เช่นเดียวกับ Machiavellianism โรคจิตยังเกี่ยวข้องกับการควบคุมอารมณ์และอารมณ์ด้านบวกที่ต่ำลง (Egan et al., 2014; Zeigler-Hill & Vonk, 2015) นอกเหนือจากความชัดเจนที่อาจเกิดขึ้นของนักจิตวิทยาต่อ PIU ในฐานะกลวิธีการเผชิญปัญหาแบบปรับไม่ได้ (Kuss et al., 2014) พวกเขาอาจมีส่วนร่วมใน PIU ในความพยายามที่จะแสวงหาและรับความรู้สึกที่สูงขึ้น (Lin & Tsai, 2002; Vitacco & Rogers, 2001) ในทำนองเดียวกันบุคคลที่มีแรงกระตุ้นสูงจากซาดิสต์มีส่วนร่วมในพฤติกรรมเบี่ยงเบนและต่อต้านสังคมออนไลน์เช่นการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ต (van Geel et al., 2017) การหมุนรอบออนไลน์ (Buckels et al., 2014) cyberstalking พันธมิตรที่ใกล้ชิด (ผู้สูบบุหรี่และมีนาคม 2017) รวมถึงการเล่นวิดีโอเกมที่มีความรุนแรง (Greitemeyer & Sagioglou, 2017). ยิ่งไปกว่านั้นพวกโรคจิตและพวกซาดิสม์อาจพยายามสร้างความพึงพอใจให้กับความต้องการทางเพศทางออนไลน์ (เช่นการดูไซเบอร์เซ็กส์และภาพอนาจาร) และใช้ชีวิตตามจินตนาการ (Baughman, Jonason, Veselka และ Vernon, 2014) เพื่อเพิ่มความเร้าอารมณ์และการกระตุ้น (ชิมลีและพอล 2007) ซาดิสต์อาจพยายามชดเชยความต้องการความโหดร้ายของพวกเขา (O'Meara, Davies และ Hammond, 2011) ว่าพวกเขาไม่สามารถเติมเต็มในโลกแห่งความเป็นจริงในบริบทออนไลน์ ความพยายามที่ประสบความสำเร็จอาจนำไปสู่การใช้งานที่มีปัญหาผ่านการปรับเปลี่ยนอารมณ์เชิงบวก
ความอาฆาตแค้นซึ่งถูกเรียกว่าเต็มใจที่จะได้รับอันตรายต่อตัวเองเพื่อที่จะเป็นอันตรายต่อผู้อื่น (Zeigler-Hill, Noser, Roof, Vonk และ Marcus, 2015) เป็นมิติบุคลิกภาพที่แตกต่างที่ชัดเจน แต่ทับซ้อนกับโครงสร้างบุคลิกภาพที่แตกต่างกันเช่นความก้าวร้าว Machiavellianism, จิตวิทยา, จิตวิทยา, ความนับถือตนเองต่ำ, การเอาใจใส่ต่ำและความฉลาดทางอารมณ์ต่ำ (Marcus, Zeigler-Hill, Mercer และ Norris, 2014; Zeigler-Hill et al., 2015) โครงสร้างเหล่านี้เป็นปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญสำหรับพฤติกรรมต่อต้านสังคมและปัญหาออนไลน์ (Kuss et al., 2014) ดังนั้นความอาฆาตแค้นที่สูงขึ้นอาจเป็นปัจจัยเสี่ยงสำหรับการใช้งานออนไลน์ที่เป็นปัญหา เมื่อพิจารณาถึงโอกาสที่เพิ่มขึ้นของบุคคลที่มีความอาฆาตแค้นสูงในการสัมผัสกับการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมในชีวิตจริงที่มีปัญหาเพราะบุคลิกภาพด้านสังคมต่อต้านของพวกเขาเช่นการจัดการระหว่างบุคคล (Marcus et al., 2014) และรูปแบบอารมณ์ขันที่ทำร้าย (Vrabel, Zeigler-Hill และ Shango, 2017) พวกเขาอาจมีแนวโน้มที่จะมีส่วนร่วมในการใช้งานออนไลน์ที่มีปัญหาสูงขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงความสัมพันธ์ทางสังคมในชีวิตจริงและ / หรือเพื่อจัดการกับผู้อื่นได้ง่ายขึ้น (Kircaburun, Demetrovics, et al., 2018; Kırcaburun, Kokkinos, et al., 2018) นอกจากนี้การเพิ่มระดับของความหุนหันพลันแล่นของบุคคลที่มีเจตนาร้ายJonason et al., 2013; Marcus et al., 2014) สามารถทำให้บุคคลอยู่ในตำแหน่งที่เสี่ยงต่อการได้รับ PIU เนื่องจากการกระตุ้นเป็นหนึ่งในตัวทำนายที่สอดคล้องกันของ PIU (Kuss et al., 2014).
บทบาทของกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง
อินเทอร์เน็ตเป็นสื่อกลางที่เอื้อต่อการใช้งานพฤติกรรมและกิจกรรมต่าง ๆ เช่นการใช้โซเชียลมีเดียเกมการพนันการช็อปปิ้งและเพศ (Griffiths, 2000; Montag et al., 2015) กิจกรรมเหล่านี้ส่วนใหญ่มีอยู่แล้วในบริบทออฟไลน์นอกเหนือจากการใช้สื่อสังคมออนไลน์ ดังนั้นจึงเป็นไปได้ว่าพฤติกรรมออฟไลน์ของแต่ละบุคคลสามารถโยกย้ายไปสู่พฤติกรรมออนไลน์ในความพยายามที่จะชดเชยความต้องการออฟไลน์ที่ไม่ได้รับการตอบสนอง (Kardefelt-Winther, 2014) เช่นการเล่นเกมการพนันเพศการช็อปปิ้งและการสื่อสาร ตามโมเดล I-PACE (ยี่ห้อและคณะ 2016) บุคลิกภาพของแต่ละบุคคลเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการตั้งค่าการใช้งานแพลตฟอร์มออนไลน์และ / หรือแอปพลิเคชันเฉพาะ หลักฐานเชิงประจักษ์ดังกล่าวข้างต้นเกี่ยวกับวิธีที่บุคคลที่มีลักษณะบุคลิกภาพที่แตกต่างกันสามารถได้รับความพึงพอใจที่หลากหลายจากกิจกรรมออนไลน์ที่แตกต่างกันให้การตรวจสอบของแบบจำลอง I-PACE
ดังที่ระบุไว้ก่อนหน้าการมีส่วนร่วมในกิจกรรมออนไลน์อาจกลายเป็นสิ่งเสพติดและนำไปสู่ PIU สำหรับบุคคลกลุ่มน้อย ตัวอย่างเช่นเกมออนไลน์มีความเกี่ยวข้องกับเกมที่มีปัญหา อย่างไรก็ตามนอกเหนือจากเกมออนไลน์แล้วการใช้โซเชียลมีเดียออนไลน์ยังคาดการณ์ว่าจะมี PIU สูงขึ้นในขณะที่เกมที่มีปัญหานั้นเกี่ยวข้องกับเกมออนไลน์เท่านั้น (Király et al., 2014) ดังนั้น PIU อาจถูกอ้างถึงว่าเป็นการใช้งานอินเทอร์เน็ตมากเกินไปในกิจกรรมต่างๆ ดังนั้นอาจเป็นได้ว่าการมีส่วนร่วมในกิจกรรมออนไลน์เหล่านี้เกี่ยวข้องกับ PIU ที่สูงขึ้นและอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะบุคลิกภาพที่มืดกับ PIU หลักฐานเชิงประจักษ์บางอย่างปรากฏขึ้นเพื่อสนับสนุนสมมติฐานนี้ผ่านการรายงานความสัมพันธ์ที่สำคัญของการเล่นเกมออนไลน์การพนันและการดูสื่อลามกด้วย PIU (Alexandraki, Stavropoulos, Burleigh, King, & Griffiths, 2018; Critselis et al., 2013; Stavropoulos, Kuss, Griffiths, Wilson และ Motti-Stefanidi, 2017) ดังนั้นอาจเป็นไปได้ว่าลักษณะบุคลิกภาพแบบมืดที่แตกต่างกันส่งผลให้บุคคลใช้กิจกรรมออนไลน์ที่แตกต่างกันและในทางกลับกันการได้รับความพึงพอใจจากกิจกรรมออนไลน์ที่พวกเขาต้องการอาจนำไปสู่การใช้อินเทอร์เน็ตซ้ำ ๆ ดังนั้นจึงคาดว่าลักษณะบุคลิกภาพแบบเข้มจะเกี่ยวข้องกับ PIU โดยใช้เส้นทางอ้อมผ่านกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง
การศึกษาในปัจจุบัน
นี่เป็นการศึกษาครั้งแรกเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ทั้งทางตรงและทางอ้อมของลักษณะบุคลิกภาพด้านมืด (เช่น Machiavellianism โรคจิตหลงตัวเองซาดิสม์และความอาฆาตแค้น) กับ PIU ผ่านกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง (เช่นโซเชียลมีเดียเกมออนไลน์การพนันออนไลน์การซื้อของออนไลน์ และเพศออนไลน์) การศึกษาก่อนหน้านี้ส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่ความสัมพันธ์ของลักษณะบุคลิกภาพด้านมืดสามประการ (เช่น Machiavellianism โรคจิตและการหลงตัวเอง) ในพฤติกรรมออนไลน์ต่างๆ อย่างไรก็ตามไม่มีการศึกษาใดที่พิจารณาถึงลักษณะที่แตกต่างกันห้าประการ (เช่น Dark Triad นอกเหนือจากความซาดิสม์และความอาฆาตแค้น) โดยใช้กิจกรรมออนไลน์ที่แตกต่างกันและ PIU พร้อมกัน คาดว่าจะมีผลในการไกล่เกลี่ยจากกิจกรรมออนไลน์ระหว่างการสร้างบุคลิกภาพและ PIU จากสมมติฐานทางทฤษฎีของแบบจำลอง I-PACE (ซึ่งยืนยันว่าปัจจัยหลักที่มีความสัมพันธ์กันเช่นลักษณะบุคลิกภาพและแรงจูงใจในการใช้งานออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจงสามารถมีบทบาทเป็นสื่อกลางในความสัมพันธ์กับ PIU) และหลักฐานเชิงประจักษ์ที่มีอยู่การศึกษานี้ได้กำหนดและทดสอบหลายสมมติฐานในขณะที่ การควบคุมเพศและอายุ
H1: การหลงตัวเองและ Machiavellianism จะเชื่อมโยงโดยตรงกับ PIU และทางอ้อมผ่านโซเชียลมีเดียและเกมออนไลน์ (Kim et al., 2008; Kircaburun, Demetrovics, et al., 2018; Ladanyi & Doyle-Portillo, 2017).
H2: โรคจิตและซาดิสม์จะเชื่อมโยงโดยตรงกับ PIU และทางอ้อมผ่านทางเพศออนไลน์ (Buckels et al., 2014; Lin & Tsai, 2002; Vitacco & Rogers, 2001).
H3: จิตวิทยาและความอาฆาตแค้นจะเชื่อมโยงโดยตรงกับ PIU และทางอ้อมผ่านการพนันออนไลน์ (Jonason et al., 2013; Marcus et al., 2014).
วิธีการ
จำนวนนักศึกษามหาวิทยาลัย 772 ตุรกี (64% หญิง) อายุระหว่าง 18 และ 28 ปี (เฉลี่ย = 20.72 ปี SD = 2.30) กรอกแบบสอบถามกระดาษและดินสอ ผู้เข้าร่วมทุกคนได้รับแจ้งเกี่ยวกับรายละเอียดของการศึกษาและให้ความยินยอม การเข้าร่วมในการศึกษาไม่ระบุชื่อและสมัครใจ ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษานี้รวบรวมพร้อมกับการศึกษาอื่นที่เผยแพร่ที่อื่น (กล่าวคือ Kircaburun, Jonason และ Griffiths, 2018a).
เพื่อให้ได้ข้อมูลเกี่ยวกับเพศอายุและกิจกรรมออนไลน์เฉพาะของผู้เข้าร่วมมีการใช้แบบฟอร์มข้อมูลส่วนบุคคล ผู้เข้าร่วมใช้ระดับ Likert 5 จุดจาก“ไม่เคย"ถึง"เสมอ” เพื่อระบุการใช้การพนันออนไลน์ของพวกเขา (เช่น“ฉันใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อการพนัน”), การเล่นเกม (กล่าวคือ“ฉันใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อเล่นเกม”), ช้อปปิ้ง (กล่าวคือ“ฉันใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อช็อปปิ้ง”), โซเชียลมีเดีย (เช่น“ฉันใช้อินเทอร์เน็ตสำหรับสื่อสังคมออนไลน์”) และเพศ (กล่าวคือ“ฉันใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อเซ็กส์")
มาตราส่วนประกอบด้วยรายการ 12 บนมาตราส่วน Likert 9 จุดจาก“ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง"ถึง"เห็นด้วยอย่างยิ่ง,” โดยมีสี่ข้อสำหรับแต่ละมิติบุคลิกภาพ ได้แก่ Machiavellianism (เช่น“ฉันใช้การหลอกลวงหรือการโกหกเพื่อให้ได้มาซึ่งหนทางของฉัน”), โรคจิต (เช่น“ฉันมักจะไม่กังวลกับคุณธรรมหรือศีลธรรมของการกระทำของฉัน”) และการหลงตัวเอง (เช่น“ฉันมักจะต้องการให้คนอื่นให้ความสนใจกับฉัน“) เครื่องชั่งรูปแบบตุรกีรายงานก่อนหน้านี้ว่ามีความแม่นยำและความน่าเชื่อถือสูง (Özsoy, Rauthmann, Jonason, & Ardıç, 2017) สเกลมีความสอดคล้องภายในที่เพียงพอถึงดีในการศึกษานี้ (Cronbach's α = .67 – .88)
สเกลประกอบด้วย 10 dichotomous (“ไม่เหมือนฉัน"และ"เหมือนผม”) รายการ (เช่น“ฉันมีจินตนาการที่เกี่ยวข้องกับการทำร้ายคน“) เครื่องชั่งรูปแบบตุรกีรายงานก่อนหน้านี้ว่ามีความแม่นยำและความน่าเชื่อถือสูง (Kircaburun, Jonason, & Griffiths, 2018b) ระดับมีความสอดคล้องภายในที่ดีในการศึกษานี้ (α = .77)
มาตราส่วนดั้งเดิมประกอบด้วย 17 รายการ (เช่น“มันอาจคุ้มค่าที่จะเสี่ยงต่อชื่อเสียงของฉันเพื่อเผยแพร่ข่าวซุบซิบเกี่ยวกับคนที่ฉันไม่ชอบ”) ในระดับ Likert 5 จุดจาก“ไม่เคย"ถึง"เสมอ.” ในการศึกษานี้รายการ 11 ที่เข้ากันได้กับนักศึกษามหาวิทยาลัยตุรกีได้รับเลือกสำหรับการสำรวจ (EFA) และการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (CFA) เป็นผลให้ EFA (KMO = 0.90; p <.001; ชุมชนตั้งแต่ 0.29 ถึง 0.59 อธิบาย 48% ของความแปรปรวน) และ CFA (น้ำหนักการถดถอยมาตรฐานที่อยู่ระหว่าง 0.49 ถึง 0.72) สร้างปัจจัยย่อยสองตัวโดยมีแนวคิดเป็น ทำร้ายผู้อื่น (เช่น, "หากฉันมีโอกาสฉันยินดีจ่ายเงินจำนวนเล็กน้อยเพื่อดูเพื่อนร่วมชั้นที่ฉันไม่ชอบสอบข้อเขียนสุดท้ายของเขาหรือเธอ") และ คนอื่นหนักใจ (เช่น, "ถ้าฉันเป็นหนึ่งในนักเรียนคนสุดท้ายในห้องเรียนที่สอบและสังเกตว่าผู้สอนดูใจร้อนฉันจะต้องแน่ใจว่าได้ใช้เวลาในการทำข้อสอบจนจบเพื่อทำให้เขาหรือเธอระคายเคือง“) CFA อันดับที่สอง (χ2/df = 2.67, RMSEA = 0.05 [90% CI (0.04, 0.06)], CFI = 0.97, GFI = 0.97) แสดงให้เห็นว่าสามารถใช้มาตราส่วนในลักษณะเดียวได้ เครื่องชั่งมีความสอดคล้องภายในที่ดีในการศึกษานี้ (α = .84)
BIAS ของตุรกีถูกใช้เพื่อประเมินการติดอินเทอร์เน็ต The BIAS ได้รับการพัฒนาโดยการปรับขนาดการเสพติด Facebook ของ BergenAndreassen, Torsheim, Brunborg และ Pallesen, 2012) BIAS ตุรกี (Tosuntaş et al., 2018) เพียงแค่แทนที่คำว่า“Facebookด้วยคำว่า“อินเทอร์เน็ต.” BIAS ประกอบด้วยหกรายการ (เช่น“คุณพยายามลดการใช้อินเทอร์เน็ตบ่อยครั้งในปีที่ผ่านมาบ่อยแค่ไหนในช่วงปีที่ผ่านมา?”) ในระดับ Likert 5 จุดจาก“ไม่เคย"ถึง"เสมอรูปแบบของเครื่องชั่งตุรกีก่อนหน้านี้รายงานความถูกต้องและความน่าเชื่อถือสูง ระดับมีความสอดคล้องภายในที่ดีในการศึกษานี้ (α = .83)
ได้รับการอนุมัติทางจริยธรรมสำหรับการศึกษาที่ได้รับจากคณะผู้บริหารคณะก่อนที่จะรับสมัครของผู้เข้าร่วมและปฏิบัติตามปฏิญญาเฮลซิงกิ
ผลสอบ
สถิติเชิงพรรณนาความเบ้ kurtosis และค่าปัจจัยเงินเฟ้อความแปรปรวน (VIF) และความสัมพันธ์ระหว่างเพศอายุลักษณะมืด Tetrad ความอาฆาตแค้นกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจงและ PIU แสดงในตาราง 1. ก่อนดำเนินการวิเคราะห์การถดถอยแบบหลายชั้นตามลำดับค่าความเบ้ kurtosis, VIF และค่าความอดทนได้รับการตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการตรวจพบการกระจายตัวผิดปกติและ อ้างอิงจากตะวันตกนกกระจิบและเคอร์แรน (1995) เกณฑ์ความเบ้และเคิร์ตซีสสำหรับค่าปกติคือ± 2 และ± 7 ตามลำดับขณะที่ Kline (2011) มีวิธีการแบบเสรีมากขึ้นด้วย± 3 และ± 8 ตามลำดับแม้ว่าแนวทางอนุรักษ์นิยมบางอย่างจะถือว่าเป็นการละเมิดการแจกแจงแบบปกติหากค่าความเบ้และความแรงของภาพเป็น± 2 (George & Mallery, 2010) ในการศึกษานี้ตัวแปรไม่ได้ถูกเปลี่ยนหรือไม่ใช้การทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์เนื่องจากเมื่อค่าความเบ้ต่ำกว่าเกณฑ์การละเมิดการสันนิษฐานแบบบรรทัดฐานที่เกิดจาก kurtosis อาจถูกละเลยในตัวอย่างขนาดใหญ่ (Tabachnick & Fidell, 2001) การวิเคราะห์การถดถอยตามลำดับชั้น (ตาราง 2) ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบตัวทำนายบุคลิกภาพของกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจงในขณะที่การควบคุมเพศและอายุโดยใช้ซอฟต์แวร์ SPSS 23 การเป็นผู้ชายมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเกมออนไลน์ (β = 0.35 p <.001), เพศออนไลน์ (β = 0.42, p <.001) และการพนันออนไลน์ (β = 0.19, p <.001) และในทางลบกับการใช้โซเชียลมีเดีย (β = −0.16, p <.001) และช้อปปิ้งออนไลน์ (β = −0.13, p <.001) อายุมีความสัมพันธ์กับการใช้โซเชียลมีเดียเท่านั้น (β = −0.16, p <.001) การหลงตัวเองเกี่ยวข้องกับการใช้โซเชียลมีเดีย (β = 0.18, p <.001); Machiavellianism เกี่ยวข้องกับเกมออนไลน์ (β = 0.11, p <.05) และเพศออนไลน์ (β = 0.09, p <.05) ความอาฆาตพยาบาทสูงกว่าในการมีเพศสัมพันธ์ออนไลน์ (β = 0.10, p <.05), การพนันออนไลน์ (β = 0.16, p <.001) และช้อปปิ้งออนไลน์ (β = 0.15, p <.01) สุดท้ายซาดิสม์เกี่ยวข้องกับเซ็กส์ออนไลน์เท่านั้น (β = 0.12, p <.01)
|
1 ตาราง คะแนนเฉลี่ย SDs และเพียร์สันมีความสัมพันธ์กับตัวแปรการศึกษา
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา | - | |||||||||||
| 2 การใช้โซเชียลมีเดีย | .33 *** | - | ||||||||||
| 3 การเล่นเกมใช้ | .14 *** | -.01 | - | |||||||||
| 4 ใช้ทางเพศ | .10 ** | . 00 | .28 *** | - | ||||||||
| 5 การพนันใช้ | .14 *** | -.02 | .26 *** | .32 *** | - | |||||||
| 6 ช้อปปิ้งใช้ | .17 *** | .19 *** | .10 ** | . 03 | .09 ** | - | ||||||
| 7 Machiavellianism | .24 *** | .10 ** | .19 *** | .32 *** | .22 *** | . 05 | - | |||||
| 8 โรคทางจิต | .15 *** | . 04 | .14 *** | .26 *** | .18 *** | . 05 | .53 *** | - | ||||
| 9 การบูชาตัวเอง | .20 *** | .18 *** | .11 ** | .24 *** | .07 * | . 03 | .50 *** | .28 *** | - | |||
| 10 ซาดิสม์ | .20 *** | .08 * | .16 *** | .34 *** | .16 *** | . 05 | .47 *** | .48 *** | .29 *** | - | ||
| 11 ความอาฆาตแค้น | .26 *** | .11 ** | .13 *** | .31 *** | .24 *** | .13 *** | .46 *** | .48 *** | .34 *** | .49 *** | - | |
| 12 อายุ | -.16 *** | -.17 *** | -.04 | . 04 | . 06 | -.03 | -.00 | . 03 | . 02 | -.06 | . 00 | - |
| 13 ผู้ชาย | -.00 | -.12 ** | .37 *** | .50 *** | .25 *** | -.09 ** | .22 *** | .20 *** | .15 *** | .26 *** | .21 *** | . 05 |
| M | 16.67 | 4.23 | 2.29 | 1.52 | 1.56 | 2.74 | 9.43 | 9.83 | 16.25 | 11.29 | 16.60 | 20.72 |
| SD | 5.34 | 1.01 | 1.27 | 0.90 | 0.99 | 1.11 | 6.15 | 5.75 | 9.06 | 1.82 | 6.66 | 2.30 |
| เบ้ | 0.17 | 1.80 | 0.69 | 0.20 | -1.45 | 1.75 | 1.55 | 1.52 | 0.31 | 2.17 | 1.82 | 1.38 |
| โด่ง | -0.37 | 2.44 | -0.62 | -0.56 | 1.67 | 2.43 | 2.43 | 3.11 | -0.93 | 5.16 | 3.59 | 1.67 |
| VIF | - | 1.20 | 1.24 | 1.09 | 1.13 | 1.55 | 1.89 | 1.62 | 1.42 | 1.61 | 1.61 | 1.05 |
บันทึก. SD: ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน; VIF: ปัจจัยเงินเฟ้อความแปรปรวน
*p <.05. **p <.01. ***p <.001.
|
2 ตาราง สรุปการวิเคราะห์การถดถอยเชิงลำดับชั้นเพื่อทำนายกิจกรรมออนไลน์ที่แตกต่างกัน
| β (t) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| สื่อสังคม | การเล่นเกม | เพศ | พนัน | ช้อปปิ้ง | ||
| 1 ที่ถูกบล็อก | ผู้ชาย | −0.16 (−4.33) *** | 0.35 (9.93) *** | 0.42 (13.40) *** | 0.19 (5.43) *** | −0.13 (−3.42) *** |
| อายุ | −0.16 (−4.58) *** | −0.06 (−1.85) | 0.02 (0.78) | 0.05 (1.56) | −0.02 (−0.60) | |
| 2 ที่ถูกบล็อก | Machiavellianism | 0.01 (0.17) | 0.11 (2.41) * | 0.09 (2.33) * | 0.14 (3.00) ** | 0.01 (0.24) |
| โรคทางจิต | −0.02 (−0.49) | 0.01 (0.19) | 0.00 (0.10) | 0.02 (0.55) | −0.00 (−0.03) | |
| การบูชาตัวเอง | 0.18 (4.39) *** | −0.00 (−0.11) | 0.06 (1.83) | −0.08 (−1.99) * | −0.01 (−0.26) | |
| ซาดิสม์ | 0.03 (0.71) | 0.01 (0.15) | 0.12 (3.27) ** | -0.02 (-0.46) | 0.01 (0.14) | |
| ความอาฆาตแค้น | 0.07 (1.66) | 0.00 (0.10) | 0.10 (2.60) * | 0.16 (3.66) *** | 0.15 (3.37) ** | |
| R2adj = .08; F(7, 764) = 10.48; p <.001 | R2adj = .15; F(7, 764) = 19.84; p <.001 | R2adj = .32; F(7, 764) = 53.25; p <.001 | R2adj = .11; F(7, 764) = 13.97; p <.001 | R2adj = .02; F(7, 764) = 3.62; p <.01 | ||
บันทึก. ค่าในวงเล็บแสดงถึง t ค่าของตัวแปร
*p <.05. **p <.01. ***p <.001.
เพื่อตรวจสอบผลกระทบการไกล่เกลี่ยที่เป็นไปได้ของกิจกรรมออนไลน์ระหว่างลักษณะบุคลิกภาพและ PIU แบบจำลองการไกล่เกลี่ยอิ่มตัวหลายตัวถูกทดสอบด้วยลักษณะบุคลิกภาพมืดเป็นตัวแปรอิสระกิจกรรมออนไลน์เฉพาะเป็นผู้ไกล่เกลี่ย PIU เป็นตัวแปรผลลัพธ์และเพศและอายุเป็นตัวแปรควบคุม (รูป 1) ซอฟต์แวร์ AMOS 23 รันสำหรับการวิเคราะห์เส้นทางโดยใช้วิธีการบูตสแตรปกับตัวอย่างบู๊ตที่ถูกบู๊ต 5,000 และช่วงความเชื่อมั่นที่แก้ไขโดยอคติ 95% ตรวจสอบเส้นทางอ้อมโดยใช้การประมาณค่า (Gaskin, 2016) เป็นผลมาจากการวิเคราะห์ (ตาราง 3) Machiavellianism มีความสัมพันธ์โดยตรงและโดยอ้อมกับ PIU ผ่านการพนันออนไลน์และเกมออนไลน์ (β = 0.12 p <.05; 95% CI [0.02, 0.21]) การหลงตัวเองเกี่ยวข้องทางอ้อมกับ PIU ผ่านการใช้โซเชียลมีเดีย (β = 0.09, p <.05; 95% CI [0.00, 0.18]) ในที่สุดความอาฆาตพยาบาทเกี่ยวข้องทั้งทางตรงและทางอ้อมกับ PIU ผ่านการพนันออนไลน์และการซื้อของออนไลน์ (β = 0.18, p <.001; 95% CI [0.10, 0.26]) แบบจำลองอธิบาย 21% ของความแปรปรวนใน PIU
รูป 1 แบบจำลองสุดท้ายของสัมประสิทธิ์เส้นทางที่สำคัญ เพศและอายุถูกปรับสำหรับคนกลางและตัวแปรผลลัพธ์ในโมเดล เพื่อความชัดเจนตัวแปรควบคุมและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระการควบคุมและตัวแปรสื่อกลางยังไม่ได้รับการอธิบายในภาพ * * * *p <.05. **p <.01. ***p <.001
|
3 ตาราง การประมาณมาตรฐานของผลกระทบทั้งหมดโดยตรงและโดยอ้อมต่อการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและตัวแปรผู้ไกล่เกลี่ย
| ผลกระทบ (SE) | อธิบายผลกระทบทั้งหมด (%) | |
|---|---|---|
| Machiavellianism →การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (เอฟเฟกต์ทั้งหมด) | 0.12 (0.05) * | - |
| Machiavellianism →การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบโดยตรง) | 0.09 (0.05) * | 75 |
| Machiavellianism →การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบทางอ้อมโดยรวม) | 0.03 (0.02) | 25 |
| Machiavellianism →การพนัน→การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบทางอ้อม) | 0.01 (0.01) * | 8 |
| Machiavellianism →เกม→การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบทางอ้อม) | 0.01 (0.01) * | 8 |
| หลงตัวเอง→การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลรวม) | 0.09 (0.04) * | - |
| หลงตัวเอง→การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบโดยตรง) | 0.05 (0.04) | 56 |
| การหลงตัวเอง→การใช้โซเชียลมีเดีย→การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบทางอ้อม) | 0.04 (0.02) * | 44 |
| Spitefulness →การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลรวม) | 0.18 (0.04) *** | - |
| Spitefulness →การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบโดยตรง) | 0.14 (0.04) *** | 78 |
| Spitefulness →การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบทางอ้อมทั้งหมด) | 0.04 (0.02) ** | 22 |
| Spitefulness → Gambling →การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบทางอ้อม) | 0.02 (0.01) * | 11 |
| ความอาฆาตแค้น→ช็อปปิ้ง→การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา (ผลกระทบทางอ้อม) | 0.01 (0.01) * | 6 |
บันทึก. *p <.05. **p <.01. ***p <.001.
การสนทนา
จากความรู้ที่ดีที่สุดของผู้เขียนนี่เป็นการศึกษาครั้งแรกเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ทั้งทางตรงและทางอ้อมของลักษณะบุคลิกภาพด้านมืด (เช่น Machiavellianism, Psychopathy, หลงตัวเอง, ซาดิสม์และอาฆาตพยาบาท) กับ PIU ผ่านกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง (เช่นโซเชียลมีเดีย, เกมออนไลน์การพนันออนไลน์การซื้อของออนไลน์และเซ็กส์ออนไลน์) จากการวิเคราะห์และสอดคล้องกับแบบจำลอง I-PACE ลักษณะบุคลิกภาพที่แตกต่างกันมีความสัมพันธ์กับกิจกรรมออนไลน์และระดับของ PIU ที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตามควรสังเกตว่าขนาดผลระหว่างตัวแปรส่วนใหญ่มีขนาดเล็ก ในขณะที่ความสัมพันธ์ระหว่างการหลงตัวเองและ PIU ได้รับการไกล่เกลี่ยโดยการใช้โซเชียลมีเดียอย่างเต็มที่ Machiavellianism เกี่ยวข้องทั้งทางตรงและทางอ้อมกับ PIU ผ่านการพนันออนไลน์และเกมออนไลน์ สุดท้ายการพนันออนไลน์และการซื้อของออนไลน์เป็นสื่อกลางในการเชื่อมโยงระหว่างความอาฆาตแค้นและ PIU แม้ว่าสมมติฐานที่หนึ่งและสามได้รับการสนับสนุนเพียงบางส่วน แต่การค้นพบไม่สอดคล้องกับสมมติฐานที่สอง
บางส่วนสอดคล้องกับสมมติฐานสื่อสังคมใช้สื่อความสัมพันธ์ระหว่างหลงตัวเองและ PIU ความหลงตัวเองมีความสัมพันธ์กับการใช้สื่อสังคมออนไลน์ที่สูงขึ้นและในทางกลับกันการใช้สื่อสังคมออนไลน์ก็มีความสัมพันธ์กับ PIU ที่สูงขึ้น ปรากฏว่าบุคคลที่มีความหลงตัวเองสูงนิยมใช้โซเชียลมีเดียกับแพลตฟอร์มเกมออนไลน์เพื่อตอบสนองความต้องการทางจิตวิทยาที่เกิดขึ้นจากบุคลิกภาพต่อต้านสังคมเช่นความต้องการความชื่นชม (Casale & Fioravanti, 2018) ผู้หลงใหลในตัวเองใช้เครื่องมือโซเชียลมีเดียต่าง ๆ เพื่อโปรโมตและติดตามตัวเองซึ่งอาจกลายเป็นเรื่องยุ่งเหยิงไปกับโปรไฟล์และความคิดเห็นของผู้อื่นในโพสต์ของพวกเขา (Kircaburun, Demetrovics, et al., 2018) ในทางกลับกันความลุ่มหลงนี้อาจเปลี่ยนเป็น PIU สำหรับบุคคลจำนวนน้อย เมื่อพิจารณาว่าแตกต่างจากแอปพลิเคชันออนไลน์อื่น ๆ การใช้โซเชียลมีเดียสามารถมีส่วนร่วมในออนไลน์เท่านั้นการใช้งานที่มีปัญหาอาจแปลเป็น PIU ได้ง่ายกว่าเมื่อเทียบกับกิจกรรมออนไลน์ที่มีออฟไลน์เทียบเท่า
Machiavellianism มีความเกี่ยวข้องโดยตรงและโดยอ้อมกับ PIU ผ่านทางการเล่นเกมออนไลน์และการพนันออนไลน์ เนื่องจาก Machiavellians อาจมีปัญหาในการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมในชีวิตจริงเนื่องจากความเห็นพ้องต้องกันต่ำการเปลี่ยนแปลงทางอารมณ์สูงอหิวาตกโรคสูงและความฉลาดทางอารมณ์ต่ำ (Austin, Farrelly, Black, & Moore, 2007; Jonason & Krause, 2013) พวกเขาอาจรู้สึกสะดวกสบายทางออนไลน์มากขึ้นและต้องการปฏิสัมพันธ์ออนไลน์กับการสื่อสารแบบตัวต่อตัว นอกจากนี้นักเรียน Machiavellian พบว่ามีภาวะซึมเศร้าสูงกว่าเมื่อเทียบกับนักเรียนที่ไม่ใช่ Machiavellian (Bakir et al., 2003) สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าจะมี PIU ที่สูงขึ้นสำหรับบุคคลที่มีระดับสูงใน Machiavellianism เนื่องจากภาวะซึมเศร้าเป็นตัวทำนายที่สอดคล้องกันของการใช้งานออนไลน์ที่มีปัญหา (Kircaburun, Kokkinos และคณะ 2018).
Machiavellianism เกี่ยวข้องกับเกมออนไลน์และการพนันออนไลน์และในทางกลับกันการเล่นเกมออนไลน์และการพนันออนไลน์ทำให้ PIU สูงขึ้น การศึกษาก่อนหน้านี้เกี่ยวข้องกับ Machiavellianism กับการเล่นความเศร้าโศก (เช่นการหลอกล่อในเกมออนไลน์) ซึ่งอาจนำเสนอคำอธิบายสำหรับความสัมพันธ์นี้ (Ladanyi & Doyle-Portillo, 2017) เนื่องจากบุคคลที่สูงใน Machiavellianism ได้แสดงให้เห็นว่ามีความรู้สึกในการแข่งขันและไม่ปฏิบัติตามพฤติกรรมทางจริยธรรมและจริยธรรมในการบรรลุเป้าหมายของพวกเขา (Clempner, 2017) พวกเขาอาจมีส่วนร่วมในการเล่นเศร้าโศกเพื่อเอาชนะผู้เล่นคนอื่น ๆ และความพยายามและความพยายามเหล่านี้อาจกลายเป็นเกมออนไลน์ที่ใช้เวลานานขึ้น เช่นเดียวกับการเล่นเกมการพนันเป็นอีกหนึ่งสภาพแวดล้อมของการแข่งขันพร้อมรางวัลเพิ่มเติมเช่นการรับเงินจริง ลักษณะพฤติกรรมของ Machiavellian ได้รับการเชื่อมโยงกับความไวของรางวัลซึ่งแสดงว่ารางวัลนั้นเป็นแรงจูงใจที่สำคัญสำหรับบุคคลที่มีลักษณะของ Machiavellian สูง (Birkás, Csathó, Gácsและ Bereczkei, 2015) การเล่นเกมออนไลน์และการพนันออนไลน์เป็นสองกิจกรรมที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการใช้อินเทอร์เน็ตและสามารถเปลี่ยนเป็นการมีส่วนร่วมออนไลน์ที่มีปัญหาสำหรับผู้ใช้บางคน (ยี่ห้อและคณะ 2016).
ขนานไปกับผลลัพธ์ที่คาดการณ์ไว้ความอาฆาตแค้นนั้นเกี่ยวข้องโดยตรงกับ PIU และทางอ้อมโดยใช้การพนันออนไลน์และการช็อปปิ้งออนไลน์ เช่นเดียวกับ Machiavellianism ความอาฆาตแค้นมีความสัมพันธ์กับภาวะอารมณ์แปรปรวนที่สูงขึ้น (Zeigler-Hill & Vonk, 2015) การปลดและการกำจัด (Zeigler-Hill & Noser, 2018) - การเชื่อมโยงที่อาจส่งผลในการตอบสนองความต้องการทางสังคมด้วยความพึงพอใจออนไลน์ (Gervasi et al., 2017; Niemz, Griffiths และ Banyard, 2005) พฤติกรรมอาฆาตแค้นมีสาเหตุมาจากอารมณ์อิจฉาและการให้เกียรติ (Marcus et al., 2014) และบุคคลที่มีความอาฆาตแค้นสูงจะมีระดับของความหลงตัวเองที่อ่อนแอและความภาคภูมิใจในตนเองที่ลดลง (Marcus et al., 2014) ซึ่งมีความเกี่ยวข้องกับการใช้งานทางออนไลน์ทางพยาธิวิทยาที่สูงขึ้น (Andreassen et al., 2017; Casale, Fioravanti และ Rugai, 2016) ในทำนองเดียวกันบุคคลที่อาฆาตแค้นอาจใช้การช็อปปิ้งออนไลน์ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากความอิจฉาของพวกเขาต่อผู้อื่นหรือความต้องการอย่างต่อเนื่องของพวกเขาสำหรับการเสริมแรงอัตตาเนื่องจากความรู้สึกหลงตนเองที่หลงตัวเอง ในทางกลับกันการช็อปปิ้งออนไลน์อาจนำไปสู่การใช้งานออนไลน์แบบบังคับเมื่อตรวจสอบเว็บไซต์ที่แตกต่างกันทั้งหมดเพื่อซื้อผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน
การศึกษาครั้งนี้เป็นหนึ่งในไม่กี่คนที่ได้รับการดำเนินการเพื่อพิจารณาบทบาทของลักษณะบุคลิกภาพที่มืดใน PIU มีการเหลื่อมกันระหว่างการค้นพบที่รายงานที่นี่กับการศึกษาเหล่านี้แม้ว่าจะมีการค้นพบที่ขัดแย้งกันอยู่บ้าง ตัวอย่างเช่นในขณะที่การศึกษานี้รายงานความสัมพันธ์โดยตรงระหว่าง Machiavellianism และ PIU, Machiavellianism เป็นตัวพยากรณ์โดยตรงของการใช้สื่อสังคมที่มีปัญหาในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัยในการศึกษาก่อนหน้า (Kircaburun, Demetrovics, et al., 2018) และมันก็ไม่เกี่ยวข้องในการศึกษาอื่นตรวจสอบเกมออนไลน์ที่มีปัญหา (Kircaburun et al., 2018b). ในทำนองเดียวกันการหลงตัวเองมีความสัมพันธ์ทางอ้อมกับ PIU ผ่านการใช้โซเชียลมีเดียในการศึกษานี้แม้ว่าจะเป็นตัวทำนายที่สำคัญของการใช้โซเชียลมีเดียที่มีปัญหาและการเล่นเกมที่มีปัญหา เนื่องจากการศึกษาข้างต้นได้ดำเนินการกับนักศึกษามหาวิทยาลัยและนักเล่นเกมที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงความแตกต่างของกลุ่มตัวอย่างอาจเป็นคำอธิบายที่เป็นไปได้สำหรับลักษณะบุคลิกภาพที่แตกต่างกันซึ่งทำนายการใช้กิจกรรมออนไลน์ที่แตกต่างกันอย่างมีปัญหา (เช่นโซเชียลมีเดียการเล่นเกมและการใช้อินเทอร์เน็ต) อย่างไรก็ตามความแตกต่างเหล่านี้ยังสนับสนุนแนวคิดที่ว่า (แม้จะมีความทับซ้อนกันในระดับหนึ่ง) ประเภทของการใช้งานออนไลน์ที่มีปัญหา (เช่นเกมและโซเชียลมีเดีย) และ PIU เป็นพฤติกรรมที่แตกต่างกันในเชิงแนวคิดและหน่วยงานทางจมูกที่แยกจากกันซึ่งอาจมีตัวทำนายบุคลิกภาพที่แตกต่างกัน (ยี่ห้อและคณะ 2016; Király et al., 2014; Montag et al., 2015) อย่างไรก็ตามการศึกษาเบื้องต้นเหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าควรให้ความสำคัญกับลักษณะบุคลิกภาพที่มืดมากกว่าเมื่อพิจารณา PIU และพฤติกรรมออนไลน์ที่เป็นปัญหาอื่น ๆ และมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อรับประกันความเข้าใจที่ดีขึ้นของความสัมพันธ์เหล่านี้
การศึกษานี้มีข้อ จำกัด บางประการที่ควรกล่าวถึงในการศึกษาในอนาคต ขั้นแรกให้รวบรวมข้อมูลการวิจัยผ่านแบบสอบถามด้วยตนเองในตัวอย่างที่เลือกเองซึ่งมีแนวโน้มที่จะมีอคติและข้อ จำกัด ที่รู้จักกันดี การศึกษาในอนาคตควรใช้เครื่องมือในเชิงลึกมากขึ้นเช่นวิธีการเชิงคุณภาพหรือแบบผสมระหว่างตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและเป็นตัวแทนมากขึ้น ประการที่สองการออกแบบแบบตัดขวางป้องกันการวาดภาพของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ เพื่อให้สามารถระบุสาเหตุและทิศทางของความสัมพันธ์เหล่านี้ได้การศึกษาในอนาคตควรใช้การออกแบบตามยาว ประการที่สามตัวอย่างการศึกษาประกอบด้วยนักศึกษาระดับปริญญาตรีชาวตุรกีจากมหาวิทยาลัยเดียว ดังนั้นความสามารถในการสรุปผลทั่วไปจึงมี จำกัด การศึกษาในอนาคตควรพยายามทำซ้ำสิ่งที่ค้นพบที่นี่โดยใช้กลุ่มอายุที่แตกต่างกันและบุคคลจากประเทศและวัฒนธรรมที่แตกต่างกัน
แม้จะมีข้อ จำกัด นี่คือการศึกษาครั้งแรกเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะบุคลิกภาพมืดกิจกรรมออนไลน์เฉพาะและ PIU นอกจากนี้การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าความอาฆาตแค้นอาจเกี่ยวข้องโดยตรงและโดยอ้อมกับ PIU สูงผ่านการใช้กิจกรรมออนไลน์ที่แตกต่างกัน ผลการศึกษาครั้งนี้ชี้ให้เห็นว่าควรมีการวิจัยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทบาทของลักษณะบุคลิกภาพที่มืดในการใช้งานออนไลน์ที่มีปัญหาผ่านการเชื่อมโยงโดยตรงที่สำคัญของ Machiavellianism และความอาฆาตพยาบาทกับ PIU นอกจากนี้ผลลัพธ์ยังแสดงให้เห็นว่า Machiavellianism, ความอาฆาตแค้น, ซาดิสม์, และหลงตัวเองมีความสัมพันธ์กับกิจกรรมทางอินเทอร์เน็ตประเภทต่าง ๆ เช่นเพศออนไลน์, การใช้โซเชียลมีเดีย, การพนันออนไลน์, เกมออนไลน์และการช็อปปิ้งออนไลน์ อันตรายในชีวิตของบุคคลบางคนเนื่องจากการใช้งานที่มีปัญหาและ / หรือมากเกินไป ผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพและแพทย์จะต้องคำนึงถึงลักษณะบุคลิกภาพเหล่านี้เมื่อพิจารณาถึงกลยุทธ์การป้องกันและแทรกแซงที่เป็นไปได้สำหรับ PIU นอกเหนือจากผลกระทบดังกล่าวการศึกษานี้ทดสอบสมมติฐานทางทฤษฎีของโมเดล I-PACE และแสดงหลักฐานเชิงประจักษ์สำหรับบทบาทสำคัญของความแตกต่างของบุคลิกภาพในการสร้างความแตกต่างของกิจกรรมออนไลน์และการใช้งานออนไลน์ที่มีปัญหารวมถึงบทบาทสำคัญของ กิจกรรมในการกำหนดระดับของ PIU
ผู้เขียนทั้งสองมีส่วนสำคัญในการเตรียมต้นฉบับ
ผู้เขียนรายงานว่าไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์
อ้างอิง
| กระดิ่ง, L., & เหล้า G. (2014). Machiavellianism, การตรวจสอบตนเอง, การส่งเสริมตนเองและความก้าวร้าวใน Facebook. คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์, 36, 258-262. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.chb.2014.03.076 CrossRef, Google Scholar | |
| Alexandraki, K., Stavropoulos, V., ลีจ์ T. L., กษัตริย์, D. L., & กริฟฟิ M. D. (2018). ภาพลามกอนาจารของอินเทอร์เน็ตที่ดูเป็นปัจจัยเสี่ยงต่อการติดอินเทอร์เน็ตวัยรุ่น: บทบาทการดูแลของปัจจัยบุคลิกภาพห้องเรียน. วารสารพฤติกรรมติดยาเสพติด, 7 (2), 423-432. ดอย:https://doi.org/10.1556/2006.7.2018.34 ลิงค์, Google Scholar | |
| สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน (2013) คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต (5th เอ็ด). อาร์ลิงตัน, เท็กซัส: สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน. CrossRef, Google Scholar | |
| เดอร์สัน E. L., สตีน E., & Stavropoulos, V. (2017). การใช้อินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: การทบทวนอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับแนวโน้มการวิจัยระยะยาวในวัยรุ่นและผู้ใหญ่ตอนปลาย. วารสารนานาชาติของวัยรุ่นและเยาวชน 22 (4) 430-454. ดอย:https://doi.org/10.1080/02673843.2016.1227716 CrossRef, Google Scholar | |
| Andreassen, ค. S., Pallesen, S., & กริฟฟิ M. D. (2017). ความสัมพันธ์ระหว่างการใช้สื่อโซเชียลเสพติดการหลงตัวเองและการเห็นคุณค่าในตนเอง: ผลจากการสำรวจระดับชาติขนาดใหญ่. พฤติกรรมเสพติด, 64, 287-293. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.03.006 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Andreassen, ค. S., Torsheim, T., Brunborg, G. S., & Pallesen, S. (2012). การพัฒนามาตรวัดการติด Facebook. รายงานทางจิตวิทยา, 110 (2), 501-517. ดอย:https://doi.org/10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Arpaci, I. (2018). ผลการควบคุมของเพศในความสัมพันธ์ระหว่างหลงตัวเองและพฤติกรรมการโพสต์ selfie. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 134 71-74. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2018.06.006 CrossRef, Google Scholar | |
| ออสติน E. J., ฟาร์เรล, D., สีดำ C., & มัวร์ H. (2007). เชาวน์ปัญญาและการควบคุมอารมณ์: EI มีด้านมืดหรือไม่? บุคลิกภาพและความแตกต่างส่วนบุคคล 43 (1) 179-189. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2006.11.019 CrossRef, Google Scholar | |
| Bakir, B., Özer, M., Ucar, M., Gulec, M., Demir, C., & Hasde, M. (2003). ความสัมพันธ์ระหว่าง Machiavellianism และความพึงพอใจในการทำงานในตัวอย่างของแพทย์ตุรกี. รายงานทางจิตวิทยา, 92 (3), 1169-1175. ดอย:https://doi.org/10.2466/PR0.92.3.1169-1175 CrossRef, Google Scholar | |
| Baughman, เอชเอ็ม, Jonason, พีเค, Veselka, L., & เวอร์นอน พี. (2014). สี่เฉดสีของจินตนาการทางเพศที่เชื่อมโยงกับ Dark Triad. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 67 47-51. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2014.01.034 CrossRef, Google Scholar | |
| Birkás, B., Csathó, Á, Gács, B., & Bereczkei, T. (2015). ไม่มีอะไรที่กล้าทำไม่มีอะไรได้รับ: ความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งระหว่างความไวของรางวัลและการวัด Machiavellianism. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 74 112-115. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2014.09.046 CrossRef, Google Scholar | |
| ยี่ห้อ, M., หนุ่ม K. S., Laier, C., Wölfling, K., & โปเตนซา ม. (2016). การบูรณาการข้อพิจารณาทางจิตวิทยาและ neurobiological เกี่ยวกับการพัฒนาและการบำรุงรักษาความผิดปกติของการใช้งานอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ: ปฏิสัมพันธ์ของตัวแบบบุคคลที่มีผลต่อความรู้ความเข้าใจ - การดำเนินการ (I-PACE). ประสาทวิทยาศาสตร์และชีวจิตรีวิว, 71, 252-266. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.08.033 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Buckels, E. E., Trapnell, P. D., & Paulhus, D. L. (2014). โทรลล์แค่อยากมีความสุข. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 67 97-102. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2014.01.016 CrossRef, Google Scholar | |
| คาเซล S., & Fioravanti, G. (2018). เหตุใดนักหลงตัวเองจึงมีความเสี่ยงในการพัฒนาการเสพติด Facebook: ความจำเป็นที่ต้องได้รับการชื่นชมและความต้องการ. พฤติกรรมเสพติด, 76, 312-318. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2017.08.038 CrossRef, Google Scholar | |
| คาเซล S., Fioravanti, G., & Rugai, L. (2016). ผู้หลงตัวเองที่ยิ่งใหญ่และอ่อนแอ: ใครที่มีความเสี่ยงสูงกว่าสำหรับการเสพติดเครือข่ายสังคม ไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคมออนไลน์ 19 (8) 510-515. ดอย:https://doi.org/10.1089/cyber.2016.0189 CrossRef, Google Scholar | |
| คริสตี้ R., & Geis, F. L. (1970) การศึกษาใน Machiavellianism New York, NY: สื่อวิชาการ. Google Scholar | |
| Clempner, เจบี (2017). แบบจำลองทฤษฎีเกมสำหรับการจัดการตาม Machiavellianism: พฤติกรรมเชิงจริยธรรมและจริยธรรม. วารสารสังคมประดิษฐ์และการจำลองสังคม, 20 (2), 1-12. ดอย:https://doi.org/10.18564/jasss.3301 CrossRef, Google Scholar | |
| โลว์รี N., เมอร์ริ ร., Mrug, S., & PAMP, B. (2008). โครงสร้างปัจจัยของสินค้าคงคลังบุคลิกภาพหลงตัวเอง. วารสารการประเมินบุคลิกภาพ, 90 (6), 593-600. ดอย:https://doi.org/10.1080/00223890802388590 CrossRef, Google Scholar | |
| Craker, N., & มีนาคม E. (2016). ด้านมืดของ Facebook®: The Dark Tetrad, เรี่ยวแรงเชิงลบและพฤติกรรมการหมุนรอบ. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 102 79-84. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.06.043 CrossRef, Google Scholar | |
| Critselis, E., Janikian, M., Paleomilitou, N., Oikonomou, D., Kassinopoulos, M., Kormas, G., & Tsitsika, A. (2013). การพนันทางอินเทอร์เน็ตเป็นปัจจัยทำนายพฤติกรรมการเสพติดอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นชาวไซปรัส. วารสารพฤติกรรมติดยาเสพติด, 2 (4), 224-230. ดอย:https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.4.5 ลิงค์, Google Scholar | |
| Dalbudak, E., Evren, C., Aldemir, S., & Evren, B. (2014). ความรุนแรงของความเสี่ยงต่อการเสพติดอินเทอร์เน็ตและความสัมพันธ์กับความรุนแรงของคุณลักษณะบุคลิกภาพเส้นเขตบาดแผลในวัยเด็กประสบการณ์เกี่ยวกับความไม่พอใจภาวะซึมเศร้าและอาการวิตกกังวลในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัยตุรกี. การวิจัยทางจิตเวชศาสตร์, 219 (3), 577-582. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2014.02.032 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| ดักลาส H., เบื่อ M., & มันโร D. (2012). Distinguishing the Dark Triad: หลักฐานจากแบบจำลองห้าปัจจัยและแบบสำรวจการพัฒนาโฮแกน. จิตวิทยา 3 (03) 237-242. ดอย:https://doi.org/10.4236/psych.2012.33033 CrossRef, Google Scholar | |
| Egan, V., จัน S., & สั้น ช. ดับเบิลยู (2014). The Dark Triad ความสุขและความเป็นอยู่ที่ดี. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 67 17-22. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2014.01.004 CrossRef, Google Scholar | |
| ฟ็อกซ์ J., & รูนีย์ ม. ค. (2015). The Dark Triad และอุปนิสัยการคัดค้านตัวเองในฐานะผู้ทำนายการใช้งานของผู้ชายและพฤติกรรมการนำเสนอด้วยตนเองในเว็บไซต์เครือข่ายสังคม. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 76 161-165. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2014.12.017 CrossRef, Google Scholar | |
| การ์เซีย D., & Sikström, S. (2014). ด้านมืดของ Facebook: การเป็นตัวแทนความหมายของการอัปเดตสถานะจะทำนายบุคลิกภาพของกลุ่มที่สาม. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 67 92-96. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2013.10.001 CrossRef, Google Scholar | |
| Gaskin, J. (2016) สถิติการปะเก็น รับมิถุนายน 19, 2018 จาก http://statwiki.kolobkreations.com Google Scholar | |
| จอร์จ, D., & Mallery, M. (2010) SPSS for windows ทีละขั้นตอน: คำแนะนำและการอ้างอิงอย่างง่ายการอัปเดต 17.0 บอสตัน, แมสซาชูเซต: เพียร์สัน. Google Scholar | |
| Gervasi, ก. ม., ลามาร์กา L., ลอมบาร์ E., Mannino, G., Iacolino, C., & Schimmenti, A. (2017). ลักษณะบุคลิกภาพที่ไม่เหมาะสมและอาการติดอินเทอร์เน็ตในหมู่คนหนุ่มสาว: การศึกษาตามโมเดล DSM-5 ทางเลือกสำหรับความผิดปกติทางบุคลิกภาพ. คลินิกประสาทจิตเวชศาสตร์, 14 (1), 20-28. Google Scholar | |
| Greitemeyer, T., & Sagioglou, C. (2017). ความสัมพันธ์ระยะยาวระหว่างซาดิสม์ในชีวิตประจำวันและปริมาณการเล่นวิดีโอเกมที่มีความรุนแรง. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 104 238-242. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.08.021 CrossRef, Google Scholar | |
| กริฟฟิ M. D. (2000). การติดอินเทอร์เน็ต - เวลาที่ต้องดำเนินการอย่างจริงจัง? การวิจัยการเสพติด, 8 (5), 413-418. ดอย:https://doi.org/10.3109/16066350009005587 CrossRef, Google Scholar | |
| กริฟฟิ M. D. (2005). รูปแบบการติดยาเสพติด 'A' ภายในกรอบ biopsychosocial. วารสารการใช้สารเคมี, 10 (4), 191-197. ดอย:https://doi.org/10.1080/14659890500114359 CrossRef, Google Scholar | |
| เจมส์ S., วานากห์ พี. เอส., Jonason, พีเค, Chonody, เจ., & Scrutton, เอช. อี. (2014). The Dark Triad, schadenfreude, และความสนใจที่น่าสนใจ: บุคลิกที่มืด, อารมณ์มืดและพฤติกรรมที่มืด. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 68 211-216. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2014.04.020 CrossRef, Google Scholar | |
| Jonason, พีเค, & กรอส L. (2013). การขาดดุลทางอารมณ์ที่เกี่ยวข้องกับลักษณะ Dark Triad: การเอาใจใส่ทางปัญญา, การเอาใจใส่ทางอารมณ์และ alexithymia. บุคลิกภาพและความแตกต่างส่วนบุคคล 55 (5) 532-537. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2013.04.027 CrossRef, Google Scholar | |
| Jonason, พีเค, ลียง M., Bethell, E., & รอสส์ R. (2013). เส้นทางที่แตกต่างกันสำหรับการเอาใจใส่ในเพศที่ จำกัด : ตรวจสอบลิงก์ระหว่าง Dark Triad และเอาใจใส่. บุคลิกภาพและความแตกต่างส่วนบุคคล 54 (5) 572-576. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2012.11.009 CrossRef, Google Scholar | |
| Jonason, พีเค, & เว็บสเตอร์ กรัม D. (2010). โหลสกปรก: ชุดรัดกุมของ Dark Triad. การประเมินทางจิตวิทยา, 22 (2), 420-432. ดอย:https://doi.org/10.1037/a0019265 CrossRef, Google Scholar | |
| Jonason, พีเค, Zeigler-Hill, V., & Okan, C. (2017). ดี v. ความชั่ว: ทำนายการทำบาปที่มีลักษณะบุคลิกภาพที่มืดและรากฐานทางศีลธรรม. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 104 180-185. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.08.002 CrossRef, Google Scholar | |
| โจนส์ ง., & Figueredo, ก. (2013). แก่นแท้ของความมืด: เปิดเผยหัวใจของ Dark Triad. วารสารบุคลิกภาพยุโรป, 27 (6), 521-531. ดอย:https://doi.org/10.1002/per.1893 CrossRef, Google Scholar | |
| Kardefelt-Winther, D. (2014). บทวิจารณ์แนวคิดและระเบียบวิธีของการวิจัยการเสพติดอินเทอร์เน็ต: สู่รูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อชดเชย. คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์, 31, 351-354. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.10.059 CrossRef, Google Scholar | |
| Kayiş, ก. ร., Satici, เอส., Yilmaz, M. F., şimşek, D., Ceyhan, E., & Bakioğlu, F. (2016). ลักษณะบุคลิกภาพขนาดใหญ่ห้าคนและการเสพติดอินเทอร์เน็ต: การทบทวนอภิมาน. คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์, 63, 35-40. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.05.012 CrossRef, Google Scholar | |
| คิม E. J., Namkoong, K., ku, T., & คิม เอส. เจ. (2008). ความสัมพันธ์ระหว่างการติดเกมออนไลน์กับความก้าวร้าวการควบคุมตนเองและลักษณะบุคลิกภาพหลงตัวเอง. จิตเวชยุโรป, 23 (3), 212-218. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2007.10.010 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Király, O., กริฟฟิ M. D., เมือง R., ฟาร์คัส, J., Kökönyei, G., Elekes, Z., Tamás, D., & Demetrovics, Z. (2014). การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและการเล่นเกมออนไลน์ที่มีปัญหาไม่เหมือนกัน: ผลการวิจัยจากตัวอย่างวัยรุ่นตัวแทนระดับประเทศ. ไซเบอร์จิตวิทยาพฤติกรรมและเครือข่ายสังคมออนไลน์ 17 (12) 749-754. ดอย:https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0475 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Kircaburun, K., Alhabash, S., Tosuntaş, S บี, & กริฟฟิ M. D. (2018). การใช้และความพึงพอใจของการใช้สื่อโซเชียลที่มีปัญหาในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัย: การตรวจสอบบุคลิกภาพห้าประการพร้อมกัน, แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย, และแรงจูงใจในการใช้โซเชียลมีเดีย. วารสารสุขภาพจิตระหว่างประเทศและการติดยาเสพติด การโฆษณาออนไลน์ขั้นสูง ดอย:https://doi.org/10.1007/s11469-018-9940-6 CrossRef, Google Scholar | |
| Kircaburun, K., Demetrovics, Z., & Tosuntaş, S บี (2018). วิเคราะห์การเชื่อมโยงระหว่างการใช้โซเชียลมีเดียที่มีปัญหาลักษณะของ Dark Triad และการเห็นคุณค่าในตนเอง. วารสารสุขภาพจิตระหว่างประเทศและการติดยาเสพติด การโฆษณาออนไลน์ขั้นสูง ดอย:https://doi.org/10.1007/s11469-018-9900-1 CrossRef, Google Scholar | |
| Kircaburun, K., Jonason, พีเค, & กริฟฟิ M. D. (2018a). ลักษณะของ Tetrad Dark และการใช้สื่อสังคมออนไลน์ที่มีปัญหา: บทบาทการไกล่เกลี่ยของการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ตและการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ต. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 135 264-269. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2018.07.034 CrossRef, Google Scholar | |
| Kircaburun, K., Jonason, พีเค, & กริฟฟิ M. D. (2018b). ลักษณะของ Dark Tetrad และการเล่นเกมออนไลน์ที่มีปัญหา: บทบาทการเป็นสื่อกลางของแรงจูงใจในการเล่นเกมออนไลน์และการควบคุมบทบาทของประเภทเกม. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 135 298-303. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2018.07.038 CrossRef, Google Scholar | |
| Kırcaburun, K., Kokkinos, ค. ม., Demetrovics, Z., Király, O., กริฟฟิ M. D., & Colak, ต. (2018). พฤติกรรมออนไลน์ที่เป็นปัญหาในหมู่วัยรุ่นและผู้ใหญ่ที่เกิดใหม่: ความสัมพันธ์ระหว่างการถูกกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ตการใช้สื่อสังคมที่มีปัญหาและปัจจัยทางจิตสังคม. วารสารสุขภาพจิตระหว่างประเทศและการติดยาเสพติด การโฆษณาออนไลน์ขั้นสูง ดอย:https://doi.org/10.1007/s11469-018-9894-8 CrossRef, Google Scholar | |
| Kline, อาร์บี (2011) หลักการและวิธีปฏิบัติของการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (2 และ ed). New York, NY: Guilford. Google Scholar | |
| Kopuničová, V., & Baumgartner, F. (2016). บุคลิกภาพภาวะซึมเศร้าและการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา. จิตวิทยาและบริบท 7 (1) 81-92. Google Scholar | |
| Kuss, ดี., กริฟฟิ M. D., Karila, L., & Billieux, J. (2014). การติดอินเทอร์เน็ต: การทบทวนงานวิจัยทางระบาดวิทยาอย่างเป็นระบบในทศวรรษที่ผ่านมา. การออกแบบยาในปัจจุบัน, 20 (25), 4026-4052. ดอย:https://doi.org/10.2174/13816128113199990617 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Ladanyi, J., & ดอยล์-Portillo, S. (2017). การพัฒนาและการตรวจสอบความถูกต้องของ Grief Play Scale (GPS) ใน MMORPGs. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 114 125-133. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2017.03.062 CrossRef, Google Scholar | |
| หลิน เอส., & ไจ่ ค. ค. (2002). การแสวงหาความรู้สึกและการพึ่งพาอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่นมัธยมไต้หวัน. คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์, 18 (4), 411-426. ดอย:https://doi.org/10.1016/S0747-5632(01)00056-5 CrossRef, Google Scholar | |
| Lu, ดับเบิลยูเอช., ลี เค., เกาะ ค. H., Hsiao, อาร์ซี, หู เอชเอฟ, & เยน, ค. ฉ. (2017). ความสัมพันธ์ระหว่างอาการบุคลิกภาพเส้นเขตแดนกับการติดอินเทอร์เน็ต: ผลกระทบจากการไกล่เกลี่ยของปัญหาสุขภาพจิต. วารสารพฤติกรรมติดยาเสพติด, 6 (3), 434-441. ดอย:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.053 ลิงค์, Google Scholar | |
| แมนน์ K., Kiefer, F., Schellekens, A., & Dom, G. (2017). พฤติกรรมเสพติด: การจำแนกและผลที่ตามมา. จิตเวชยุโรป, 44, 187-188. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2017.04.008 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| มาร์คัส D. K., Preszler, J., & Zeigler-Hill, V. (2018). เครือข่ายของลักษณะบุคลิกภาพที่มืด: อะไรคือหัวใจของความมืด วารสารวิจัยในบุคลิกภาพ, 73, 56-62. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.jrp.2017.11.003 CrossRef, Google Scholar | |
| มาร์คัส D. K., Zeigler-Hill, V., เมอร์เซอร์ เอส., & อร์ริส A. L. (2014). จิตวิทยาของทั้งๆที่มีและการวัดของความอาฆาตแค้น. การประเมินทางจิตวิทยา, 26 (2), 563-574. ดอย:https://doi.org/10.1037/a0036039 CrossRef, Google Scholar | |
| Montag, C., เบย์ K., Sha, P., หลี่ M., เฉิน ย., หลิว ว. ย., จู้ ย., หลี่ ค. ข., Markett, S., Keiper, J., & รอยเตอร์ M. (2015). มันมีความหมายที่จะแยกแยะระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตทั่วไปและเฉพาะเจาะจง หลักฐานจากการศึกษาข้ามวัฒนธรรมจากประเทศเยอรมนีสวีเดนไต้หวันและจีน. จิตเวชศาสตร์เอเชียแปซิฟิก, 7 (1), 20-26. ดอย:https://doi.org/10.1111/appy.12122 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Niemz, K., กริฟฟิ M., & Banyard, P. (2005). ความชุกของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยาในหมู่นักศึกษามหาวิทยาลัยและความสัมพันธ์กับความรู้สึกมีคุณค่าในตนเอง, แบบสอบถามสุขภาพทั่วไป (GHQ), และการกำจัด. CyberPsychology & Behavior, 8 (6), 562-570. ดอย:https://doi.org/10.1089/cpb.2005.8.562 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| O'Meara, A., เดวีส์ J., & แฮมมอนด์ S. (2011). คุณสมบัติของไซโครเมทริกส์และการใช้ประโยชน์ของ Short Sadistic Impulse Scale (SSIS). การประเมินทางจิตวิทยา, 23, 523-531. ดอย:https://doi.org/10.1037/a0022400 CrossRef, Google Scholar | |
| Ostovar, S., Allahyar, N., Aminpoor, H., Moafian, F., Nor, ม., & กริฟฟิ M. D. (2016). การติดอินเทอร์เน็ตและความเสี่ยงด้านจิตสังคม (ซึมเศร้าวิตกกังวลความเครียดและความเหงา) ในวัยรุ่นอิหร่านและคนหนุ่มสาว: แบบจำลองสมการโครงสร้างในการศึกษาแบบภาคตัดขวาง. วารสารระหว่างประเทศด้านสุขภาพจิตและการติดยาเสพติด, 14 (3), 257-267. ดอย:https://doi.org/10.1007/s11469-015-9628-0 CrossRef, Google Scholar | |
| Özsoy, E., Rauthmann, เจ., Jonason, พีเค, & Ardic, K. (2017). ความน่าเชื่อถือและความถูกต้องของ Dark Triad Dirty Dozen (DTDD-T) รุ่นตุรกี, Dark Dark Triad สั้น (SD3-T), และ Narcissism Scale รายการเดียว (SINS-T). บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 117 11-14. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2017.05.019 CrossRef, Google Scholar | |
| Panek, E. T., Nardis, Y., & Konrath, S. (2013). กระจกหรือโทรโข่ง?: ความสัมพันธ์ระหว่างความหลงตัวเองและการใช้เว็บไซต์เครือข่ายสังคมแตกต่างกันอย่างไรใน Facebook และ Twitter. คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์, 29 (5), 2004-2012. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.chb.2013.04.012 CrossRef, Google Scholar | |
| Pantic, I., Milanovic, A., Loboda, B., Błachnio, A., Przepiorka, A., Nesic, D., Mazic, S., Dugalic, S., & Ristic, S. (2017). ความสัมพันธ์ระหว่างความผันผวนทางสรีรวิทยาในความนับถือตนเองหลงตัวเองและการเสพติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาแบบภาคตัดขวาง. การวิจัยทางจิตเวช, 258, 239-243. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.psychres.2017.08.044 CrossRef, Google Scholar | |
| Paulhus, D. L., & วิลเลียมส์ K. ม. (2002). The Dark Triad of บุคลิกภาพ: Narcissism, Machiavellianism และ Psychopathy. วารสารวิจัยทางบุคลิกภาพ, 36 (6), 556-563. ดอย:https://doi.org/10.1016/S0092-6566(02)00505-6 CrossRef, Google Scholar | |
| Rauthmann, เจ. (2011). อยากรู้อยากเห็นหรือนำเสนอการป้องกันตนเองของบุคลิกภาพที่มืด? การเชื่อมโยงระหว่าง Dark Triad และการตรวจสอบตนเอง. บุคลิกภาพและความแตกต่างส่วนบุคคล 51 (4) 502-508. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2011.05.008 CrossRef, Google Scholar | |
| ริชาร์ด E. N., & Boag, S. (2016). การป้องกันแบบก้าวร้าว: จิตใจที่อยู่ภายใต้หน้ากากแห่งลักษณะ Dark Triad. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 92 148-152. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2015.12.039 CrossRef, Google Scholar | |
| Shim, เจ. ดับเบิลยู., ลี S., & พอล B. (2007). ใครตอบสนองต่อเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมทางเพศที่ไม่ได้ร้องขอบนอินเทอร์เน็ต บทบาทของความแตกต่างของแต่ละบุคคล. CyberPsychology & Behavior, 10 (1), 71-79. ดอย:https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9990 CrossRef, Google Scholar | |
| สูบบุหรี่, M., & มีนาคม E. (2017). ทำนายการก่อกวนของไซเบอร์สตาร์คเกอร์คู่ใจ: เพศและความมืด Tetrad. คอมพิวเตอร์ในพฤติกรรมมนุษย์, 72, 390-396. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.03.012 CrossRef, Google Scholar | |
| Spada, ม. (2014). ภาพรวมของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา. พฤติกรรมเสพติด, 39 (1), 3-6. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2013.09.007 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Stavropoulos, V., Kuss, ดี., กริฟฟิ M. D., วิลสัน P., & Motti-Stefanidi, F. (2017). การเล่นเกม MMORPG และการเป็นศัตรูทำนายอาการติดอินเทอร์เน็ตในวัยรุ่น: การศึกษาเชิงประจักษ์ตามแนวยาวหลายระดับ. พฤติกรรมเสพติด, 64, 294-300. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2015.09.001 CrossRef, เมด, Google Scholar | |
| Tabachnick, ข., & Fidell, L. S. (2001) การใช้สถิติหลายตัวแปร (4th เอ็ด). นีดแฮมแมสซาชูเซตส์: อัลลินและเบคอน. Google Scholar | |
| Tosuntaş, S บี, มอนเตเนโก E., Kircaburun, K., & กริฟฟิ M. D. (2018) ปรากฏการณ์ใหม่ในกลุ่มผู้ใหญ่เกิดใหม่: การลดความรุนแรงและความสัมพันธ์กับการเสพติดสื่อสังคมและปัจจัยเสี่ยงทางจิตสังคม ส่งต้นฉบับเพื่อเผยแพร่ Google Scholar | |
| Tran, U. S., Bertl, B., Kossmeier, M., Pietschnig, J., Stieger, S., & Voracek, M. (2018). “ ฉันจะสอนคุณถึงความแตกต่าง”: การวิเคราะห์อนุกรมวิธานของ Dark Triad, ลักษณะนิสัยซาดิสม์และแกนมืดของบุคลิกภาพ. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 126 19-24. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2018.01.015 CrossRef, Google Scholar | |
| Trumello, C., Babore, A., Candelori, C., มอเรลลี, M., & Bianchi, D. (2018). ความสัมพันธ์กับผู้ปกครอง, การควบคุมอารมณ์และลักษณะนิสัยที่ไร้ความรู้สึกในการเสพติดอินเทอร์เน็ตของวัยรุ่น. BioMed Research International, 2018, 1-10. ดอย:https://doi.org/10.1155/2018/7914261 CrossRef, Google Scholar | |
| Van Geel M., Goemans, A., โตปรัค, F., & เว็ด P. (2017). ลักษณะบุคลิกภาพใดที่เกี่ยวข้องกับการกลั่นแกล้งและการกลั่นแกล้งทางอินเทอร์เน็ต การศึกษากับ Big Five, Dark Triad และ Sadism. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 106 231-235. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.10.063 CrossRef, Google Scholar | |
| Vitacco, M. J., & โรเจอร์ส R. (2001). ทำนายของโรคจิตวัยรุ่น: บทบาทของความหุนหันพลันแล่นสมาธิสั้นและการแสวงหาความรู้สึก. วารสาร American Academy of Psychiatry and the Law, 29 (4), 374-382. Google Scholar | |
| Vrabel, เจเค, Zeigler-Hill, V., & Shango, อาร์จี (2017). สไตล์ความอาฆาตแค้นและอารมณ์ขัน. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 105 238-243. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2016.10.001 CrossRef, Google Scholar | |
| เวสต์ เอส., กระจอก เจ., & เคอร์แร P. J. (1995). แบบจำลองสมการโครงสร้างที่มีตัวแปรไม่ปกติ: ปัญหาและการแก้ไข. ใน อาร์. เอช. Hoyle (ed.) การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง: แนวคิดปัญหาและแอปพลิเคชัน (pp. 56-75). เทาซันด์โอ๊คส์แคลิฟอร์เนีย: สิ่งพิมพ์ Sage. Google Scholar | |
| องค์การอนามัยโลก (2017) ICD-11 เบต้าแบบร่าง ความผิดปกติทางจิตพฤติกรรมหรือพัฒนาการทางระบบประสาท ดึงกันยายน 6, 2018 จาก https://icd.who.int/dev11/l-m/en Google Scholar | |
| Zeigler-Hill, V., & Noser, ก. E. (2018). การอธิบายลักษณะความอาฆาตแค้นในรูปแบบ DSM-5 ของลักษณะบุคลิกภาพทางพยาธิวิทยา. จิตวิทยาปัจจุบัน, 37 (1), 14-20. ดอย:https://doi.org/10.1007/s12144-016-9484-5 CrossRef, Google Scholar | |
| Zeigler-Hill, V., Noser, ก. E., หลังคา, C., Vonk, J., & มาร์คัส D. K. (2015). ความอาฆาตแค้นและคุณค่าทางศีลธรรม. บุคลิกภาพและความแตกต่างของบุคคล 77 86-90. ดอย:https://doi.org/10.1016/j.paid.2014.12.050 CrossRef, Google Scholar | |
| Zeigler-Hill, V., & Vonk, J. (2015). คุณสมบัติบุคลิกภาพที่มืดและการควบคุมอารมณ์. วารสารจิตวิทยาสังคมและคลินิก, 34 (8), 692-704. ดอย:https://doi.org/10.1521/jscp.2015.34.8.692 CrossRef, Google Scholar |
;
