(L)在青少年时期,强烈的友谊可能会缓解与过度视频游戏相关的抑郁症(2017)

2017 年 1 月 12 日

新约翰霍普金斯大学彭博社公共卫生学院的研究表明,每天玩视频游戏超过四小时的青少年患有抑郁症症状,但经常使用社交媒体和即时通讯可以缓解这些青少年中游戏成瘾的症状。

该研究结果计划于3月2017期刊上发表 人类行为计算机,建议虽然重度游戏,特别是男孩,可以被视为父母的警告信号,但并非每个每天玩很多小时的人都有发生与游戏相关的问题的风险。 研究人员表示,游戏的一些缺点可能是那些在网上或现实生活中与朋友进行社交活动的人之间的平衡。 事实上,研究人员表示,拥有高质量友谊的男孩似乎免于因大量使用电子游戏而导致的抑郁症。

研究人员表示,研究结果可能会让世界卫生组织和美国精神病学协会等组织提出建议,认为互联网博彩紊乱是一种与药物滥用和病态赌博有关的疾病。

“每天玩四个小时的视频游戏可能令人担忧,但并不是每个人都有成瘾或抑郁症状的风险,”研究部博士后研究员Michelle Colder Carras博士说。彭博学校的心理健康。 “如果这些青少年和他们的朋友一起坐在一起玩游戏,或者在他们玩游戏时定期与他们的朋友在线聊天,这可能是完全正常的发展模式的一部分。 我们不应该假设所有的人都有问题。”

Colder Carras和她的同事分析了2009-2012年年度监测互联网和青年研究的数据,该研究是一项基于学校的调查,对荷兰近10,000名青少年进行了调查。 研究人员向青少年询问了他们玩视频游戏,使用社交媒体和即时消息的频率以及他们之间的友谊。 该调查还让青少年回答有关上瘾行为的问题,包括他们是否愿意停止游戏,以及如果不玩游戏就会变得烦躁。 尽管只有荷兰的青少年参加了这项调查,但Colder Carras和她的同事们认为,在美国等其他发达国家的青少年中,其回答可能也相似。

在进行统计分析时,研究人员将重点放在许多受访者的子集上,特别是那些同时报告频繁在线社交互动的重度游戏玩家和那些没有参与的人。 他们发现,视频游戏成瘾的症状不仅取决于视频游戏,还取决于并发的在线交流水平,而那些在线社交活动的人报告的游戏成瘾症状较少。 重度游戏玩家的所有子集都有更多的抑郁症状,但是网上社交不多的男孩表现出更多的孤独和焦虑,无论他们的友谊质量如何。 在网络社交环境中进行广泛游戏但也非常活跃的女孩的孤独和社交焦虑较少,但自尊心也较低。

互联网游戏障碍已被建议在《精神障碍诊断和统计手册》(DSM-5)的最新版本中作进一步研究,该手册被称为《美国精神病学协会》。 关于如何最好地区分成瘾和抑郁症症状较少的敬业游戏玩家与有问题的游戏玩家,或因导致重大伤害或困扰的问题而失去游戏控制能力的玩家,仍存在疑问。

可以肯定的是,Colder Carras说,大多数报告每天玩电子游戏四个或更多小时的青少年确实报告有抑郁症状,这可能反映出需要治疗的问题。 但是,不应假定所有这些青少年都有与游戏相关的疾病,需要治疗。 父母和临床医生需要研究青少年玩这么多电子游戏的根本原因。

“我们的发现提出了一个想法,那就是也许玩很多电子游戏可以成为积极社交生活的一部分。 她应该关注那些缺乏社交生活或存在其他问题的人,而不要关注游戏的玩法。” 父母和临床医生应该看到这些青少年是否也有高质量的友谊,而不是看到很多视频游戏在玩,也不担心这反映了与游戏相关的问题。 可能是他们有喜欢和他们一起出去玩并玩电子游戏的好朋友。 那可能不是一个令人担忧的方程式。”

她说,一把钥匙正在寻找青少年在控制台或电脑后花费这么多时间的原因。 是因为青少年太过沮丧而无法应对现实世界并将游戏作为避免寂寞的尝试? 或者游戏是一种社交和与他人联系的方式,无论是亲自还是通过互动在线游戏?

Colder Carras表示,虽然年龄较大的青少年通常可以识别他们使用互联网的时间是否有问题,但年轻人可能需要帮助才能将所有内容都放在一边,并获得有关如何处理可能出现的潜在游戏相关问题的工具。

Michelle Colder Carras,Antonius J. Van Rooij,Dike Van de Mheen,Rashelle Musci和Qian-李雪和塔玛·门德尔森(Tamar Mendelson)。 合作机构包括IVO成瘾研究所和荷兰的蒂尔堡大学,比利时的imec-MICT-根特大学以及约翰·霍普金斯大学医学院。


故事来源:

材料 提供 布隆博格公共卫生学院注意:内容可能样式和长度进行编辑。


期刊参考:

1. Michelle Colder Carras,Antonius J. Van Rooij,Dike Van de Mheen,Rashelle Musci,Xian-Li Xue,Tamar Mendelson。 超连接世界中的视频游戏:针对重度游戏,有问题的游戏症状以及青少年在线社交活动的横断面研究人类行为计算机,2017; 68:472 DOI: 10.1016 / j.chb.2016.11.060