有问题的互联网使用和有问题的在线游戏不一样:来自一个具有全国代表性的大型青少年样本(2014)的调查结果

Cyber​​psychol Behav Soc Netw。 2014 Dec 1; 17(12):749-754。

DOI:  10.1089 / cyber.2014.0475

PMCID:PMC4267705

OrsolyaKirály, 嘛,通讯作者1 ,,2 马克D.格里菲斯,博士,3 RóbertUrbán,博士,1 Judit Farkas, 嘛,1 ,,4 GyöngyiKökönyei,博士,1 Zsuzsanna Elekes,DSc,5 DomokosTamás, 嘛,6Zsolt Demetrovics,博士1

这篇文章已经 被引用 PMC的其他文章。

抽象

文献中一直存在争论,即有问题的互联网使用(PIU)和有问题的在线游戏(POG)是两个截然不同的概念和生理实体,还是它们是否相同。 本研究通过检查PIU和POG在性别,学业成绩,使用互联网和/或在线游戏所花费的时间,心理健康以及首选在线活动方面的相互关系和重叠来解决这个问题。 评估这些变量的调查问卷是针对具有全国代表性的青少年游戏玩家样本进行的(N= 2,073; M年龄= 16.4年, SD= 0.87; 68.4%男性)。 数据显示,互联网使用是青少年中的常见活动,而在线游戏是由一个相当小的群体进行的。 同样,更多的青少年符合PIU的标准,而不是POG,一小部分青少年表现出两种问题行为的症状。 两种问题行为之间最明显的区别在于性别。 POG与男性关系更紧密。 自尊对两种行为的影响都很小,而抑郁症状与PIU和POG相关,对PIU的影响略大。 在首选的在线活动方面,PIU与在线游戏,在线聊天和社交网络正相关,而POG仅与在线游戏相关联。 根据我们的研究结果,POG似乎是与PIU在概念上不同的行为,因此数据支持互联网成瘾和互联网游戏障碍是独立的病理实体的概念。

介绍

Young和Young在很多论文中首次描述了网络成瘾现象(IA), 和格里菲斯。, 该主题立即引起了更多的关注,并且从那时起成为一个高度研究的领域,大约是70大规模研究,样本量超过1,000参与者。 尽管继续使用“网络成瘾”这一术语,研究人员已经指出了现在可以在互联网上进行的活动的多样性,并且经常假设不同的在线活动在不同规模上对IA有所贡献。

在线应用程序根据互联网在其中扮演的角色而有很大差异。 例如,有人认为,对于在线赌博和购物等活动,互联网只是传统线下活动现在可以进行的另一个渠道。, 然而,互联网是其他在线活动的重要组成部分,例如信息浏览(例如,“谷歌搜索”),在线聊天室中的互动,以及最近的社交网络。, 简而言之,后面这些活动只能在网上进行。

但是,也有一些活动使互联网为离线活动带来了新的维度。 其中一项活动是玩视频游戏。 虽然视频游戏(可以说是多人视频游戏)早在互联网被广泛使用之前就已存在,但大规模的在线连接随后在游戏中开辟了新的前沿和体验 - 特别是在大型多人在线游戏(MMOG)的情况下。 当前的MMOG可以在同一虚拟空间中同时容纳数千名玩家,并且他们完全改变了游戏的质量,体验和动态。, 这可能是有问题的在线游戏或在线游戏成瘾已成为如此独特的研究领域的原因之一。 建议的精神障碍诊断和统计手册第五版(DSM-5)类别的互联网使用障碍最终被互联网游戏障碍所取代 也证明了这种特殊现象的重要性。

尽管在这些领域进行的研究越来越多,但对于有问题的互联网使用(PIU)和有问题的在线游戏(POG)之间的关系知之甚少。 除了理论上的考虑之外,在实践和实用层面上检验是否需要区分这两种现象也很重要。 简而言之,PIU和POG是两个截然不同的概念和物理实体,涉及不同的人口和不同的特征,或者它们是同一个? 更具体地说,受PIU和POG影响的个体的特征是相似还是不同? 贡献因素是相似还是不同?

早期的研究表明受这两种现象影响的人群之间存在一些差异。 例如,虽然可能是一个更大的人口群体受到PIU的影响, POG似乎主要影响年轻男性人口。, 然而,大多数这些研究的一个关键方法学缺点是他们分别检查了PIU和POG。 因此,本研究的目的是检查PIU和POG之间在性别,学业成绩,使用互联网和/或在线游戏所花费的时间,心理健康以及首选的在线活动方面的相互关系和重叠。具有全国代表性的青少年样本。

方法

样品和程序

数据收集于3月2011,作为一项名为欧洲学校酒精和其他药物调查项目(ESPAD)的国际项目的一部分。 该项目自4以来每隔1995年进行一次,并在越来越多的参与国家评估16年龄段青少年的吸烟习惯,酒精和药物使用情况。 除了强制性问题,匈牙利在2011中增加了两个简短的部分来评估PIU和POG。

为了获得匈牙利人口中16岁青少年的代表性样本,采用国际同质的分层随机抽样方法,基于区域(中/西/匈牙利东部),等级(8-10)和类别类型(初级一般,中学,中等职业和职业课程)。 抽样单位是班级,在收集数据时对每个在校学生进行问卷调查。 由于15%的拒绝率导致的无响应偏差,需要对数据进行加权。 为了使参与者的构成与抽样框架相匹配,使用国家教育信息系统(KIR-STAT)推荐的矩阵加权法(Elekes Z,2012,未发表的数据)通过分层对数据进行加权。

有关PIU和POG的问题仅针对中等职业学校的9th-10th年级学生的全国代表性样本(N= 5,045)。 在删除完全缺失PIU和POG问题答案的案例后,最终样本包括4,875青少年。

措施

收集了基本的社会人口统计学(即性别和年龄)以及学校表现(平均年级),以及有关互联网使用和在线游戏的信息。 通过单选问题(<1小时,1-2小时,3-4小时,5-6小时,7-8小时,> 8)得出有关使用互联网的时间和平均每天玩网络游戏的时间的答案。小时)。 为了使结果更清晰,在分析期间通过分别从边缘合并两个类别来减少类别的数量。 还记录了三个最常用的Internet活动。 学生可以从六个选项中进行选择(即,在线搜索信息,玩在线游戏,在线聊天,使用社交网站,发送电子邮件和下载),并可以指定最多两个附加的在线活动。

PIU使用问题互联网使用问卷(PIUQ-6)的6项目版本进行评估(Király等人,2014,未发表的手稿)。 原始量表有18项目和三个分量表:痴迷,忽视和控制障碍。 较短的版本保留了原始的三因素结构,分别由两个项目测量。 使用5点李克特量表(从“从不”到“总是/几乎总是”)来估计给定陈述对受访者的特征。 分数范围从6到30,分数越高表示PIU越多。 建议使用15的截止分数来区分有问题和无问题的互联网用户。 两种仪器都表现出良好的心理测量特 6项目PIUQ的内部一致性是当前样本的0.77。

使用12项目有问题的在线游戏问卷简表(POGQ-SF)测量POG。 该仪器源自18项目POGQ,该量表具有基于理论和经验内容的良好心理测量属性。 两个版本使用5点李克特量表来衡量有问题的游戏的六个基本维度(即,专注,过度使用,沉浸,社交孤立,人际冲突和退出)。 分数范围从12到60,分数越高表示POG越多。 建议使用32的截止分数来区分有问题和无问题的在线游戏玩家。 12项目POGQ的内部一致性是当前样本的0.93。

抑郁情绪等心理特征(短期[6-item]流行病学研究中心抑郁量表[CES-D])和自尊心(罗森伯格的自尊心量表[RSES])也进行了评估。 短型CES-D是一种用于评估抑郁症状水平的量表,使用4点李克特量表(从“很少或从不”到“大部分时间”)。 分数范围从4到24,分数越高表示抑郁情绪水平越高。 内部一致性为当前样本的0.82。 RSES评估自我价值感和自我接纳感,从而衡量全球自尊。 它有10项(五个反转项)并使用4点Likert量表(从“非常同意”到“非常不同意”)。 分数范围从10到40,分数越高表示自尊越高。 内部一致性为当前样本的0.86。

统计分析

使用IBM SPSS Statistics for Windows,v20.0执行描述性分析。 为了测试平均每日互联网使用和平均每日在线游戏(以分类变量衡量)之间的相互关系,以及PIU和POG之间的相互关系,创建了两个列联表。 为了检查最近的心理学文献(即PIU和POG)提出的两个病理学实体,在MPLUS v6.0中使用结构方程模型(SEM)内的多元多元回归分析将PIU和POG的关联与相关预测变量进行比较。 多元多元回归模型可以估计多个结果变量与多个预测变量之间的关联。 此外,在这种类型的分析中,通过控制模型中的所有其他预测变量来估计所有回归系数。 由于偏离正态分布,使用具有鲁棒标准误差估计的最大似然估计。 所有分析均在加权样品上进行。 使用全信息最大似然法处理Mplus中缺失的数据。

成果

描述性统计

样本的平均年龄(N= 4,875)是16.4年(SD= 0.87),50%是男性。 在收集数据之前的一个月内,只有六名学生(0.1%)报告根本没有使用互联网。 使用互联网的大多数学生可以分为三组:(a)从未玩过网络游戏的学生(n= 709,14.5%),(b)在数据收集前一个月内玩过的人(n= 2,073,42.5%),以及(c)曾经玩过在线游戏但未在数据收集前一个月内玩过的人(n= 1,799,36.9%)。 所有分析都是在包含当前游戏玩家的第二个子样本上进行的,以便能够在PIU和POG之间进行比较。 当前游戏玩家子样本的平均年龄与总样本的平均年龄相同。 然而,性别分布不同:当前游戏玩家的三分之二(69.1%)是男性,而总样本的一半(50.4%)。

使用互联网和玩在线游戏的时间

为了找出平均每日互联网使用与平均每日在线游戏之间的相互关系,创建了列联表(参见 表1)。 数据显示,虽然平均每日互联网使用在三个时间类别之间分配相当均等,但随着时间类别的增加,在线游戏大幅减少。 该表还显示,虽然在线游戏伴随着大量的互联网使用,但事实恰恰相反。 也就是说,花费大量时间使用互联网的人不必花费大量时间玩在线游戏。

表1。 

列联表显示平均每日互联网使用和平均每日在线游戏(N= 2,057青少年)

有问题的互联网用户和有问题的在线游戏玩家

为了找出PIU和POG的规模以及两者之间的重叠,创建了另外一个列入四个不同组的列联表:(a)既没有问题的互联网用户,也没有问题的在线游戏玩家(80.2%),(b)有问题的互联网用户,没有问题的在线游戏玩家(8.8%),(c)有问题的在线游戏玩家但没有问题的互联网用户(4.3%),以及(d)有问题的互联网用户和有问题的在线游戏玩家(6.7%)(见 表2).

表2。 

在有问题的互联网使用和有问题的在线游戏之间显示重叠的列联表(N= 1,923青少年)

多元多元回归

研究变量的相关矩阵在下面给出 表3。 为了比较PIU和POG与相关预测变量的关联,进行了多元多元回归(见 图。 1)。 结果证明了一些预测变量与两个结果变量的显着关联。 男性与问题行为有关。 然而,POG的关联性更强(β= -0.29, p<0.001)比PIU(β= -0.07, p<0.01)。 平均每天超过5个小时的互联网使用与PIU关联更强(β= 0.20, p<0.001)比POG(β= 0.07, p<0.01),而平均每天在线游戏超过5个小时与POG密切相关(β= 0.20, p<0.001)比PIU(β= 0.07, p<0.01)。 自尊对这两个实体的标准化作用非常低(β= -0.08, pPIU <0.01; β= -0.09, p对于POG,<0.01),而抑郁症状显示出与PIU的关联更强(β= 0.29, p<0.001 vs.β= 0.22, p<0.001)。 此外,以年平均成绩衡量的学校成绩对两种有问题的在线行为的积极影响都非常低(β= 0.05, pPIU <0.05; β= 0.07, p<POG <0.01)。 关于被评选为三种最受欢迎​​的在线活动之一的六种Internet活动(即,搜索信息,玩在线游戏,聊天,使用社交网站,发送电子邮件和下载),仅玩网络游戏与POG密切相关(β= 0.20, p<0.001),尽管玩网络游戏时,在线聊天和社交网络都与PIU相关,但其影响大小可以忽略不计(β= 0.09, p<0.01; β= 0.06, p<0.01; 和 β= 0.05, p分别<0.05)。

图。 1。 

用于有问题的在线游戏(POG)和病理性互联网使用(PIU)的多变量多元回归模型。 请注意: 为清楚起见,未示出预测变量之间的误差协方差。 *p<0.05; **p<0.01; ***p ...
表3。 

包含所有研究变量的相关矩阵

讨论

本研究旨在研究全国代表性的青少年样本中PIU和POG之间的相互关系。 结果表明,尽管互联网使用在青少年中很普遍,但在线游戏却是由小得多的群体从事的。 此外,“硬核”游戏(即那些每天玩在线游戏超过7小时的游戏)比长时间使用Internet(即每天使用Internet玩游戏超过7小时)要少得多。 基于这些结果,不足为奇的是,符合PIU标准的青少年多于POG,而一小部分青少年表现出两种问题行为的症状。 这些结果与文献表明互联网使用量高于在线游戏的文献相符。, 在青少年样本中PIU高于POG。

多元多元回归模型也证明了两种在线行为之间的区别。 最显着的差异在于性别和在两项活动上花费的时间。 虽然PIU和POG都与男性有关,但POG的影响大小要大得多。 PIU与使用互联网所花费的时间的关联强于其与玩在线游戏的关联,而POG与在线游戏上花费的时间的关联强于与使用互联网花费的时间的关联。 在线应用程序的不同偏好也证明了这种区别。 虽然在线游戏是POG频繁练习的在线活动中唯一被提及的在线活动,但PIU与在线游戏,在线聊天和社交网络正相关。 然而,PIU社交网络的影响非常小,令人惊讶。 一种解释可能是,在此数据收集期之后,匈牙利社交网站的受欢迎程度开始呈指数级增长。 最近智能手机拥有量增加 也可能改变即将开展的ESPAD研究与社交网络等活动相关的研究结果。

有趣的是,低自尊对两种问题在线行为都有较低的标准化效应。 这些发现与之前的一些研究一致 但与其他一些研究相矛盾。,, 然而,抑郁症状与PIU和POG相关,更多地影响PIU。 这再次支持了以前的大部分文献。

尽管该研究具有许多优势,包括样本量大,样本的国家代表性以及用于评估POG和PIU的仪器的强大心理测量特性,但所收集的数据存在一些局限性。 数据都是自我报告的,因此容易出现各种偏见(例如,社交期望,记忆回忆偏差)。 此外,所有参与者都是匈牙利青少年,因此结果可能无法推广到其他国家的青少年或成人样本。 如上所述,数据是在最近的社交网络繁荣之前收集的,如果现在重复,该研究可能会产生不同的结果。 因此,该研究应在青少年和成人样本之间以及不同国家进行复制。

根据本研究的结果,POG似乎是与PIU在概念上不同的行为。 结果清楚地表明,这两类有问题的在线行为似乎是不同的人群,并且与不同的因素有关。 该数据支持互联网成瘾和互联网游戏障碍是独立的病理实体的概念。 因此,仅将POG归类为当前诊断系统中的障碍可能导致对其他可能上瘾的在线活动(例如社交网络)的忽视 或更普遍有问题的使用互联网。

致谢

这项工作得到了匈牙利科学研究基金的支持(拨款号码:K83884,K111938和K81353)。 GyöngyiKökönyei和Zsolt Demetrovics承认匈牙利科学院授予的JánosBolyai研究奖学金的资金支持。

作者披露声明

没有竞争性的经济利益。

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