中国广东省高中生网络使用问题（2010）

评论：发现高中学生的12.5％被确定为有问题的互联网用户（PIU）。

全桌学习。

PLoS One。 2011; 6（5）：e19660。

在线发布2011 May 6。 DOI： 10.1371 / journal.pone.0019660

版权 王等人。 这是一份根据知识共享署名许可条款分发的开放获取文章，该许可允许在任何媒体中不受限制地使用，分发和复制，前提是原始作者和来源被记入贷方。

 王辉，# 周小兰# Ciyong Lu，* 吴杰，邓雪青，凌耀红

中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系，广州

James G. Scott，编辑

澳大利亚昆士兰大学

抽象

背景

有问题的互联网使用（PIU）是中国青少年日益严重的问题。 PIU存在许多风险因素，这些因素可在学校和家中找到。 本研究旨在调查PIU的患病率，并调查中国高中生PIU的潜在危险因素。

方法/主要调查结果

A 进行了横断面研究。 在广东省的四个城市共接受了14,296高中生的调查。 有问题的互联网使用是通过20项目年轻网络成瘾测试（YIAT）评估的。 还收集了有关人口统计，家庭和学校相关因素以及互联网使用模式的信息。 在14,296学生中，12,446是互联网用户。 其中，12.2％（1,515）被确定为有问题的互联网用户（PIU）。 广义混合模型回归显示PIU和非PIU之间没有性别差异。 与学习有关的高压力，有社交朋友，与老师和学生关系不良以及家庭关系冲突是PIU的风险因素。 在网上花费更多时间的学生更有可能开发PIU。 互联网使用的习惯和目的是多种多样的，影响了对PIU的易感性。

结论/意义

PIU在高中生中很常见，在家庭和学校都有风险因素。 教师和家长应密切关注这些风险因素。 需要采取有效措施来防止这一问题的蔓延。

介绍

在过去的几十年里，中国的网民人数迅速增加。 根据24th中国互联网发展统计报告，截至30 June 2009，中国有超过100万人可以访问互联网。 其中，33.8-10年龄组最大（29％） [1]。 青少年在线上网的平均时间约为每周16.5小时 [2]。 互联网现已成为日常生活中不可或缺的一部分; 它用于娱乐和通信以及教育。 尽管已广泛认定其优势，但互联网使用的负面影响已逐渐显现，特别是过度使用互联网。 自1990中期以来，“网络成瘾”被提出作为一种新型的成瘾和心理健康问题，类似于其他既定的成瘾，如酗酒和强迫性赌博 [3]。 Young将网络成瘾描述为一种不涉及麻醉剂的冲动控制障碍 [4]。 进一步的研究利用其他方法来识别这种疾病，这也被称为“有问题的互联网使用”或“病态的互联网使用” [5]。 Beard和Wolf将有问题的Internet使用（PIU）定义为对人的生活造成心理，社会，学校和/或工作困难的Internet使用 [6]。 沉迷于使用互联网与各种问题有关。 周等人 据报道，上瘾的受试者评估了互联网对其日常生活的影响，如用餐，睡眠和约会，显着比非上瘾组更负面 [7]。 在蔡（Tsai）和林（Lin）的研究中，依赖互联网的青少年认为互联网会对他们的学业表现以及与父母的关系产生负面影响 [8]。 PIU已经成为一个严重的问题。

最近，许多关于PIU的研究已经发表。 其中大部分都集中在四个主题上。 1）如何评估PIU。 通过在线调查和电话访谈，Young开发了一个八项的网络成瘾诊断标准，这是对病态赌博标准的修改 [4]。 根据DSM-IV标准和临床病例观察，陈从四个方面设计了包含26项目的中国网络成瘾量表：耐受性，戒断，强迫行为和其他相关因素 [9]。 到目前为止，还没有就测量仪器达成共识 [10]。 2）PIU与其他问题之间的关联。 Ko发现，在控制共享相关因素的影响后，患有网络成瘾的青少年更有可能表现出攻击性行为 [11]。 3）患有PIU的青少年的精神特征。 杨报告说，过度的互联网用户在焦虑，敌意和抑郁方面的得分显着提高，他们往往更加孤独 [12]。 4）与PIU相关的潜在风险因素，如互联网使用模式和社会环境因素。 尽管已就该主题进行了许多研究，但仍存在一些问题。 首先，一些研究已经在线招募参与者或使用了便利样本 [13], [14]。 这些研究具有固有的偏差，这使得难以准确评估PIU的患病率以及影响因素与PIU之间的关系。 其次，大学生进行了许多研究，因为他们被认为比其他群体更容易受到网络成瘾的影响 [15], [16]。 然而，在青春期，高中生通常会经历生理学和心理学的巨大变化，并且如果他们从事问题行为，他们可能会比其他年龄的人发展更严重的问题。 越来越多的证据表明，由于可以轻松访问互联网，高中学生中的PIU正在兴起 [17], [18]。 因此，像大学生一样，高中生容易受到PIU的影响。

基于这些原因，我们在广东省进行了一项大规模的横断面研究。 我们研究的主要目的是调查中国高中生PIU的患病率，以及PIU与潜在因素之间的关系。 这项研究将有助于我们了解中国青少年的PIU，并有助于设计教育政策，以防止有问题的互联网使用。

材料和方法

研究设计和参与者

进行横断面研究以调查PIU的患病率并检查潜在影响因素与PIU之间的关系。 参与者是来自广东省（深圳，广州，湛江和清远）四个城市的高中生。 采用分层整群随机抽样方法选择参与者。 首先，每个城市选择了三所重点初中，三所普通初中，两所重点高中，两所普通高中和两所职业学校，然后从这些学校的每个年级中选出两个班级。 所选课程的所有学生都被邀请参加这项研究。 招募了总共14,296学生参与该研究。 其中，1,850没有使用互联网，并且具有互联网访问权限的12,446提供了可用信息。

数据收集

自行填写的调查表已分发给各自学校中的所有研究参与者。 要求参与者匿名填写问卷，要求老师离开教室，以最大程度地减少潜在的信息偏差。 问卷包括三个部分：1）人口信息； 2）家庭和学校相关因素； 3）互联网使用模式。 人口统计学变量包括年龄，性别，学校类型和个人行为。 家庭和学校的相关因素包括：（1）家庭关系：请估计您的家庭成员之间的关系。 （2）父母的满意程度：请估计您父母的照顾程度。 （3）与父母沟通：您多久与父母沟通一次？ （4）父母的教育水平：您父母的教育水平是多少？ （5）学生与同学和老师的关系：请估计与老师和同学的关系。 （6）与研究有关的压力：请估计来自研究的压力。 所有这些因素都是自我评价的。 通过检查每天在线花费的时间，每周使用Internet的频率以及使用Internet的目的和位置来评估Internet使用模式。 应用了杨氏互联网成瘾测试（YIAT）来评估有问题的互联网使用情况。 YIAT包含20个项目。 每个项目的评分为1到5，其中1代表“一点也不”，而5代表“始终”。 因此，可能的总分在20到100之间。以下截止点适用于YIAT总分：1）互联网的正常使用：得分20–49； 2）潜在的潜在互联网使用问题（PIU）：得分超过50 [19]。 半对半置信度为0.859，Cronbach的alpha为0.902。 与会者充分了解了本研究的目的，并被邀请自愿参加。 从学校和学生那里获得书面同意书。 所有数据均于2009年XNUMX月收集。该研究获得中山大学公共卫生学院机构审查委员会的批准。

统计分析

所有统计分析均使用SPSS 19.0版进行。 描述性分析用于描述学生的人口统计学特征和PIU的患病率。 卡方检验用于检验非PIU和PIU之间的差异。 通过多变量分析进一步分析了在卡方检验中显示出统计学意义的所有因素。 我们使用广义线性混合模型回归来调整学校聚类效果。 对最终模型中剩余的所有变量应用统计学显着性标准p <0.05。

成果

PIU的患病率

在使用过互联网的12,446学生中，6,063（48.7％）是男性，6,383（51.3％）是女性。 平均年龄为15.6，范围从10到23年。 受试者中，22.8％（2,837）来自清远，22.8％（2,838）来自湛江，27.1％（3378）来自潮州，27.3％（3,393）来自深圳。 其中，10,931（87.8％）是普通用户，1515（12.2％）符合PIU标准。 男学生包括有问题的互联网用户（PIU）的58.2％（882）。 在这些科目中，663学生报告了吸烟行为; 其中的182是PIU。 据报道有些酒精使用; 267学生在一个月内喝了四次以上。 其中，73是PIU。 其他人口统计特征以及PIU和非PIU之间的分布如下所示 表1.

 表1    

 

非PIU和PIU与参与者特征的比较。

家庭和学校相关因素和PIU

如图所示 表2在不对其他变量进行调整的情况下，PIU与一系列变量显着相关：家庭关系，父母满意度，与父母的沟通，与学习有关的压力，财务状况以及与同学和老师的关系。 两组之间在母亲的教育水平或父亲的教育水平上没有显着差异（数据未在表中显示）。

 表2    

 

非PIU和PIU与家庭和学校相关因素的比较。

互联网使用和PIU

互联网最常见的用途是娱乐（n = 8,637，69.4％），其次是与同学的交流（n = 7,815，62.8％）和学习（n = 6027，48.4％）。 大多数学生（72.7％）表示在家中使用互联网。 大约9.9％的PIU每天在互联网上花费超过8小时，而只有2.1％的非PIU每天在互联网上花费超过8小时。 在非PIU中，有4.7％的非PIU每天在互联网上花费4-6小时，而在PIU中则为11.2％。 卡方检验显示两组之间存在显着差异（p <0.005）（请参见 表3).

 表3    

 

互联网使用历史中非PIU和PIU的比较。

PIU的多变量分析

广义混合模型回归的结果列于 表4。 他们认为，PIU更有可能经历与学习相关的压力以及与教师和同学的不良关系。 冲突的家庭关系和糟糕的财务状况与使用互联网主要用于娱乐的PIU的概率较高有关。 此外，那些在网吧使用互联网的人更有可能开发PIU。

 表4    

 

有问题的互联网使用风险因素的广义线性混合模型。

讨论

PIU的患病率

据我们所知，这项对14,296名中国高中生的调查是迄今为止对高中生进行的最大规模的横断面研究。 此处提供的信息可以帮助我们更好地了解与PIU相关的因素。 在该调查中，PIU的患病率为12.2％（1515）。 其他人也进行了类似的研究。 林和同事使用Young的20项IAT在高中学生中进行了一项研究。 他们报告说，有10.8％（168）被诊断为互联网成瘾用户，与我们的研究相似 [20]。 在Luca的研究中，接受Young的98个项目测试的20名青少年发现PIU患病率为36.7％，高于我们的研究。 这可能是由于样本量较小 [21]。 使用20项目YIAT，Ni及其同事将6.44的一年级大学生3,557％视为网络成瘾者 [22]，这比我们的研究低。 这些结果表明，在中国的高中生中，PIU可能更为严重。 还进行了使用不同尺度的类似研究。 F. Cao和L. Su报道长沙市2,620高中生网络成瘾的发生率为2.4％，通过使用YDQ标准的修改版本确定 [23]。 在其他国家，青少年网络成瘾率差异很大，从3.8％到36.7％ [18], [21]。 因此，由于应用的评估工具的多样性以及不同的样本和社会背景，流行率数据的比较是复杂的。

以前的研究将性别视为PIU的危险因素 [20], [24]。 然而，Kim提出男性和女性之间网络成瘾的不同分布可能归因于男性和女性的不同在线活动。 [25]。 男性倾向于使用互联网进行娱乐，例如在线游戏和互联网赌博，这两者都与强制性的互联网使用有关。 霍尔认为，互联网服务的可用性和性质的变化消除了互联网上瘾学生的性别差距 [26]。 Khazaal也没有发现YIAT得分与性别之间存在显着关系 [19]。 我们的结果与Khazaal达成一致。 在多变量分析中，在调整了互联网的不同使用方式后，性别不是一个风险因素。 因此，在PIU预防计划中不应忽视女性。

拥有社交朋友是PIU的另一个影响因素。 我们的研究结果显示，有朋友辍学的学生比那些朋友没有辍学的人（或= 1.5，1.46％CI = 95-1.27）表现PIU的几率高出1.69倍。 这个结果可能归因于同伴效应。 辍学的青少年往往会花更多的时间在互联网上。 与这些人接触的学生在这种情况下容易过度使用互联网。 已经进行了大量研究来探讨同伴影响对问题行为的影响。 例如，诺顿和林德罗斯认为，同伴吸烟对青少年的吸烟有很强的积极影响 [27]。 我们假设同伴效应可能是PIU的风险因素。 然而，关于同伴对PIU的影响的研究很少，需要进一步研究这一主题。

在我们的研究中，最终模型中的酒精和烟草使用之间没有关联（p> 0.05），与其他研究一致 [28]。 有人提出，这些有问题的行为具有相似的风险因素，例如不良的家庭内部关系。 在控制多元回归模型中潜在的家庭相关因素后，关联消失。

家庭和学校相关因素和PIU

家庭在儿童的心理社会发展和福祉中起着非常重要的作用。 如果家庭有高度冲突，问题行为更有可能发生。 Yen等人。 据报道，高父母 - 青少年冲突预测青少年网络成瘾。 与父母冲突程度较高的青少年拒绝服从父母的监督，包括互联网使用规则 [28]。 本研究发现了类似的结果; 冲突的家庭关系是PIU的风险因素，一次性增加OR（OR = 2.01，95％CI = 1.45-2.80; OR = 2.60，95％CI = 1.70-3.98）。 冲突程度高的家庭不太可能有高水平的亲子参与和充分的父母监控 [29]，这将预测青少年易患有问题的互联网使用。 家庭沟通，父母满意度等其他家庭因素通过卡方检验与PIU相关，但在调整家庭关系后，这些相关性消失了。 我们假设单变量分析中显示的相关性是由家庭关系和PIU之间的关系引起的。 与之前的报告相反，我们未能找到PIU与家长教育水平之间的关联或倾向。 这一结果向我们表明，大多数父母都意识到青少年在使用互联网时可能遇到的问题或负面影响，因此父母敦促孩子们充分利用互联网，以监控和限制不正当的互联网使用。 只要父母继续对他们进行爱护和控制，那些父母教育水平低的学生就不会有更高的PIU概率。

关于学校相关因素，我们发现与学习相关的压力和较差的同学关系的学生发生PIU的可能性更高，与过去的研究一致。 卢卡（Luca）的研究表明，人际关系质量低下会使青少年患上PIU的风险增加 [21]。 互联网为用户提供了摆脱现实和寻求接受的场所。 对700大学生的一项研究发现，PIU组中大多数压力事件（包括学业压力，社交沟通和其他生活压力源）比非PIU组更频繁 [30]。 另一项研究发现累积压力显着增加了PIU的风险 [31]。 从这些结果可以推断，高度依赖互联网使用为受试者提供了与缺乏人际交往能力相关的现实生活关系的替代方案。

互联网使用模式和PIU

我们发现有问题的互联网用户与非PIU相比，在互联网上花费的时间更多，并且每周使用互联网的频率更高。 每天在线时间超过8小时的人比那些每天在线时间少于2小时的人发生PIU的可能性更高（OR = 3.01，95％CI = 2.25-4.04）。 一些研究已经报告了在线花费的时间与PIU之间的关系。 在Sunny的研究中，家属每周平均在线花费28.1小时，而非家属每周大约花费12.1小时。 依赖用户和非依赖用户之间的差异非常显着（t = 8.868，p <0.001） [32]。 同样，Chou报告说，非吸毒成瘾者每周花费大约5-10小时在线，而非吸毒成瘾者每周花费20-25小时在线。 他假定互联网上瘾的用户不得不在互联网上花费越来越多的时间来达到预期的效果 [33]。 因此，限制青少年上网时间将是预防PIU的有效措施。

在我们的研究中，大多数PIU使用Internet进行娱乐。 我们发现使用Internet娱乐是PIU的有力预测指标（OR = 1.68，95％CI = 1.42-1.97）。 第二个强大的预测变量是交友（OR = 1.54，95％CI = 1.32-1.80）。 我们认为有问题的互联网用户更有可能使用互联网的交互功能，例如在线游戏和聊天，这可能会满足用户的需求并实际上促进病理性使用 [34]。 已经进行了类似的研究。 Huang报告说，有问题的互联网用户中有55.9％的人使用Internet进行游戏，而没有问题的用户中有33.19％（P <0.05） [35]。 在Sherk and College的研究中，玩在线游戏是网络成瘾的有力预测器，比值比提高了70％（OR = 1.70，95％CI = 1.46–1.90） [36]。 根据我们的结果，使用互联网与朋友进行交流的人不太可能开发PIU（OR = 0.41，95％CI = 0.36-0.47）。 这一发现与之前的研究一致。 台湾学生报告说，他们通常使用互联网进行交流，从而产生积极影响。 互联网可用于维持有意义的人际关系 [37]。 Kraut等人。 提出了“富裕致富”的模式，表明互联网为已经调整好的人提供了更多的好处 [38].

互联网使用的网站也与PIU有关。 互联网用户主要选择自己的家作为网上冲浪的地点; 网吧名列第二。 广义线性混合模型显示，与其他在线网站相比，选择网吧的学生对PIU的OR值高于其他网站，例如在亲戚或朋友家中。 值得注意的是，这两个地方都允许青少年在没有权力或父母控制压力的情况下自由地上网 [24]。 网吧不仅提供个人关系的虚拟互动，还提供人与人之间真正互动的社会支持 [39]。 在网吧，学生可以寻求社交网络成员的接受和支持，减轻内疚感，并获得生活满足感。

我们的结果应该根据几个限制来解释。 首先，本研究的横断面研究设计无法确定PIU与可能的影响因素之间的因果关系。 其次，我们缺乏父母的信息; 家庭相关因素的评估仅基于自我报告数据。 第三，并非所有可能的因素都包含在我们的研究中。 进一步的研究应该通过确定PIU与青少年心理特征之间的因果关系来尝试确定其他预测因素。

总之，青春期是人们经历重大生理，心理和社会变化的时期。 那些难以驾驭这些发展挑战的人特别容易受到PIU的影响。 虽然我们的研究是初步的，可能有许多相关因素被忽略，但接受调查的高中学生中有12.1％表现出PIU。 除了家庭和学校相关因素外，其他影响因素（包括互联网使用模式）与PIU相关。 应特别注意那些显示这些风险因素的高中生。 需要进一步研究以了解影响PIU的潜在机制并探索有效的预防性治疗策略。

致谢

我们应该感谢澳大利亚性，健康与社会研究中心的Jeffrey Grierson博士； 卫生科学学院，协助编辑此手稿。

脚注

竞争利益：作者宣称不存在竞争利益。

资助：本研究得到广东省食品药品监督管理局的支持。 资助者在研究设计，数据收集和分析，决定发表或准备手稿方面没有任何作用。

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