与韩国网络成瘾相关的心理社会风险因素（2014）

精神病学调查。十月2014; 11（4）：380-386。

在线发布Oct 20，2014。 DOI： 10.4306 / pi.2014.11.4.380

PMCID：PMC4225201

Ju Young Lee, Kyoung Min Shin, Sun-Mi Cho及 Yun Mi Shin

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抽象

目的

这项研究的目的是检查中学生网络成瘾的流行程度，并确定相关的心理社会风险因素和抑郁症。

方法

这项研究是在大韩民国大山市进行的有关儿童精神病的大型流行病学研究的一部分。我们使用IAS来治疗网络成瘾，使用K-YSR来治疗受试者的情绪和行为问题，使用K-CDI来治疗抑郁症。我们使用了n = 1217个已完成案例的数据。我们使用自变量，包括性别，年龄，吸烟和酗酒经历，经济状况，首次使用互联网的年龄，K-YSR和K-CDI得分。

成果

受试者包括上瘾的用户（2.38％），用户（36.89％）和普通的互联网用户（60.72％）。注意力问题，性别，拖欠问题，K-CDI得分，思想问题，年龄和攻击行为是网络成瘾的可预测变量。最初的互联网使用年龄负面预测网络成瘾。

结论

该结果显示与其他与网络成瘾相关的社会人口学，情绪或行为因素的研究相似. 一般来说，网络成瘾较严重的受试者有更多的情绪或行为问题。 这意味着当我们发现青少年网络成瘾时，他们已经遇到了各种困难。因此，有必要评估受试者是否有任何情绪或行为障碍，并进行干预以防止网络成瘾。

关键词： 网络成瘾，青少年，K-YSR，K-CDI，初始互联网使用年龄

引言

韩国拥有世界上最先进的IT系统之一，具有快速的互联网速度和全国范围的轻松互联网访问。因此，互联网使用在他们生活中的适应已成为一种普遍现象。一项关于使用互联网的调查显示，99.9％的青少年。¹ 网络成瘾已被认为是一个国际问题。还在其他国家进行了研究。美国网络成瘾的患病率在十几岁和二十几岁的人群中是9.8-15.2％。² 在希腊，潜在有问题的互联网使用（PIU）的患病率为19.4％，PIU的患病率为1.5％。在本研究中，潜在的PIU被定义为满足某些但不是全部的PIU建议标准的互联网使用。他们使用“年轻互联网成瘾测试”对互联网使用特征进行分组。 PIU表示个人无力控制自己对互联网的使用，因此造成极大的困扰和/或功能障碍。在台湾，大学生的网络成瘾率是15.3％。³ 许多研究表明，韩国青少年网络成瘾的发病率介于2.6和14.9％之间。¹^,⁴^,⁵ 许多因素，如位置，筛查工具和目标年龄可能导致这些研究中发病率的差异。

网络成瘾症（IAD）定义为无法控制自己对互联网的使用，这可能导致身体，心理，社会方面的困难。⁶ 在1998中，Goldberg认为IAD是一种基于病理性赌博的精神疾病，如精神疾病诊断和统计手册（DSM-IV）所述。与病理性赌博一起，IAD显示出与物质依赖性相似的特征，如显着性，情绪改变，耐受性，戒断症状，冲突和复发。⁶ 在过去的几年中，需要对网络成瘾性进行深入评估和治疗的临床关注日益增长。但是在《精神障碍诊断和统计手册》第五版（DSM-5）中，是否应将其作为一种疾病进行了辩论。尚不清楚网络成瘾是从先前存在的疾病中表现出来的，还是真正的离散疾病实体。截至2013年，“互联网使用游戏障碍”已被纳入DSM-V第3节，这是一类需要进一步研究的障碍。⁷

网络成瘾已经证明与抑郁症，注意力缺陷多动障碍（ADHD）和冲动控制障碍有关。⁸^,⁹^,¹⁰^,¹¹ 在1618到13年龄的18学生中，6.4％处于中度到高度的病态互联网使用风险中。与对照组相比，病理使用者在2.5月随访时更容易出现抑郁症的9倍。这一结果表明，最初没有心理健康问题但在病理上使用互联网的年轻人有患抑郁症的风险。¹¹ 另一方面，抑郁症是Young报道的网络成瘾之前的心理健康问题之一。⁶

在患有ADHD的人群中，网络成瘾的发展显示更高。在Yoo等人的一份报告中，¹² 有人指出，网络成瘾的小学生ADHD症状的发生率较高。青少年人群也表现出ADHD与网络成瘾之间的关联。¹³ 有人建议，为了满足他们对即时满足的需求，患有ADHD的儿童和青少年在互联网上寻求安慰，可能导致网络成瘾。因为他们更难以保留他们的兴趣并对延迟奖励感到厌恶，这通常导致学习功能差和同伴关系困难。这可能是他们网络成瘾的主要原因之一，因为互联网活动通常提供多模式刺激，即时响应和奖励。

此外，早期接触互联网和家庭凝聚力差，适应性和沟通是网络成瘾的环境因素。¹³ Ni等人。¹⁴ 声称首次接触互联网使用的年龄与网络成瘾有显着关联。对病理性赌博和饮酒等其他成瘾的调查表明，早期接触与其严重程度或依赖性密切相关。¹⁵^,¹⁶^,¹⁷ 如果我们考虑到这些研究的结果，年轻时接触互联网可能是网络成瘾的一个相关因素。

在这项研究中，我们的目的是检查1）有问题的互联网使用的流行程度和网络成瘾的程度，2）与网络成瘾相关的因素。

方法

主题

这项研究是在大韩民国首尔西南部城市乌山进行的一项关于儿童精神疾病的大型流行病学研究的一部分。儿童心理健康护理中心在对当地儿童进行定期健康检查期间进行了调查，并在2006中收集数据。调查人员向学生和他们的父母解释了这项研究的对象和信件的好处，并签署了知情同意书，并保证了机密性。要求学生在研究助理的监督下在课堂上完成问卷调查。 1857学生参与了这项研究，由于问卷不完整，640学生被排除在外，导致1217学生。

测量

社会人口统计学数据

参与者完成了一份关于家庭结构，父母教育和经济状况，吸烟经历，饮酒经历和初次使用互联网年龄以及年龄和性别的一般问卷。经济状况根据家庭收入分为三类。

网络成瘾量表

使用韩国版的因特网成瘾量表（IAS）确定受试者参与因特网使用的程度。⁶^,¹² IAS由20问卷项目组成。每个项目的评分均为5分; 总体得分越高表明网络成瘾越多。根据Young的说法，IAS中70或以上的分数表明网络成瘾明显，而40的分数表明过度使用互联网，这可能会导致日常生活中的一些问题。 IAS已被确立为可靠且有效的工具。¹⁸ 在本研究中，克伦巴赫（Cronbach）的alpha为0.91，表明其内部一致性极佳。

韩国青年自我报告

Achenabch¹⁹ 开发了这种自我报告量表（YSR），青少年用于自我报告他们自己的适应性以及过去6个月的情绪和行为问题。它是为11和18年龄的青少年开发的。 YSR为13经验得出的分量表产生基于年龄和性别的T分数，例如焦虑/抑郁，注意力问题，攻击行为，外化和内化问题等。据报道，YSR具有足够的心理测量属性。我们使用了由Oh等人设计的韩国版YSR。²⁰ 被认为在韩国青少年中具有相似的适当心理测量属性。 K-YSR也已针对性别和年龄特定群体进行了规范，并已在韩国广泛用于临床和研究目的。

韩国儿童抑郁量表

我们使用CDI来评估抑郁症状。 CDI由从27（不存在）到3（存在和标记）的0点李克特量表评分的2自评问题组成; 总分范围从0到54。²¹^,²² 项目领域包括负面情绪，人际关系问题，消极自尊，无效和快感缺失。²¹^,²² CDI的韩文版在1990中被标准化，其在韩国样本中的有效性和可靠性已经很好地建立并在其他地方报道。 29的总分被认为是K-CDI中严重抑郁症状的临界点。²³

统计分析

首先，我们根据IAS的总分将受试者分为三组 - 网络成瘾用户，过度使用者和普通互联网用户，并通过卡方检验和Kruskal比较三组间的社会人口学特征和K-YSR得分。 -Wallis测试。我们使用这种非参数方法，因为这项研究没有显示正态分布。

其次，本研究的主要目的是使用逐步多元回归来评估情绪和行为问题以及其他家庭或社会经济条件对互联网上瘾年龄的影响。我们的主要独立变量是性别，年龄，吸烟和酗酒经历，经济状况，首次使用互联网的年龄，K-YSR和K-CDI分数的子项。因变量包括IAS得分 - 互联网上瘾用户，过度使用者和普通互联网用户。我们用过SPSS ver。 17.0用于分析。

成果

在参加本研究的1217中学生中，证实29科目（2.38％）是网络成瘾用户，449科目（36.89％）是过度使用者，739（60.72％）是正常的互联网用户（表1）。性别，年龄，吸烟经验和初始网络使用年龄在不同亚组之间有所不同，但酒精饮用和经济状况差别不大（表1).

成瘾，过度使用者和普通用户群的社会人口学特征比较

平均得分为网络成瘾用户的77.41±7.80，过度使用者的49.42±7.65和普通互联网用户的30.20±5.13（表2）。在网络成瘾程度较高的组中，K-YSR的子项目得分较高，除撤回项目外，差异均有统计学意义（p <0.01）。过度使用用户和网络成瘾用户之间没有区别，但是正常的互联网用户在提取的项目上与其他两个用户有所不同。在K-CDI中，网络成瘾程度较高的组与K-CDI得分较高相关，三组之间的差异显着（p <0.01）（表2).

在成瘾，过度使用者和普通用户组中比较K-YSR / K-CDI得分

网络成瘾与K-YSR总数和子项目有关，也与K-CDI有关（表3，p ＜0.01）。可以解释网络成瘾严重程度的因素是注意力问题（β= 0.578，t = 3.36），拖延性问题（β= 0.900，t = 4.02），思想问题（β= 0.727，t = 3.80）和攻击行为（β K-YSR和性别（β= 0.264，t = 3.25）= 5.498，t = 8.65），年龄（β= 1.591，t = 4.29），K-CDI得分（β= 0.382，t = 6.50）（表4）。首次使用互联网的年龄与网络成瘾呈现出反向关联（β= -0.090，t = -3.71）。这意味着当我们开始使用互联网更年轻时，我们很容易沉迷于互联网（表4）。以上八项由31.5％的因素解释网络成瘾[R2 = 0.315，F（8）= 68.41，p <0.01]（表4).

K-YSR，K-CDI与IAS评分的相关性

网络成瘾的逐步多元回归分析

讨论

这项研究是关于中学生的网络成瘾率和相关的社会经济特征，情绪和行为因素。

与其他研究结果一致的女性，男性与网络成瘾的关系更密切。¹^,³^,⁸^,⁹^,²⁴ 当进行多元回归时，男性性别是网络成瘾的强有力预测因子（表4).

这项研究证明，网络成瘾与受试者年龄较大之间存在关联。其他国家的研究也得出结论，网络成瘾在青少年中非常普遍。²⁵^,²⁶^,²⁷ 但是，对于网络成瘾影响13至15岁青少年的原因尚未进行深入研究。 一般来说，高中生比中学生更容易沉迷于互联网。因此我们推测，作为高中时代的中学生，他们的网络成瘾变得更加突出.⁵^,²⁸

第一次上网使用年龄越小，网络成瘾越严重。 中国对大学新生网络使用起始年龄（年龄8-12）的研究证实了网络成瘾。¹⁴ 没有明确的原因，但这一结果可能意味着儿童晚年暴露于互联网可能是网络成瘾的保护因素。为了保护儿童免于过多的互联网暴露，家庭环境很重要。父母必须对孩子的互联网使用情况进行强制衡量。年龄较小的孩子很容易受到父母使用互联网的影响。

其他家庭环境因素也影响网络成瘾。 Kim等人。²⁹ 据报道，家庭内部的沟通问题和弱小的家庭凝聚力与严重的网络成瘾有关。一项调查显示，家庭内部的大气环境可能是减少网络成瘾的重要因素。³⁰

网络成瘾与高K-CDI评分和抑郁/焦虑以及社会问题相关：K-YSR的子项与其他研究的结果一致。²⁶^,²⁷^,³¹^,³²^,³³^,³⁴ 基于Khantzian的假设，我们建议将网络世界作为一种自我药物治疗的方法，即使他们在现实世界中遭受抑郁之苦，也可以轻松调节用户的情感，自尊，关系或自我保健。³⁶ 李等人。³⁴ 他说，那些网络成瘾严重的人在适应学校生活和自我效能感方面存在问题。因此，患有抑郁症或社会问题的青少年更有可能利用互联网作为逃避现实世界问题的手段。

与K-YSR的社会问题相关的项目包括不相处，被戏弄和不喜欢，感到受迫害，以及成为战斗和攻击的目标。

注意力问题是网络成瘾的预测因素的结果是其他学生的结果的复制。²⁶^,³⁷^,³⁸ Ko等人。³² 另据报道，在一项为期两年的前瞻性研究中，ADHD是网络成瘾的最强预测因子。多动症患者长时间忍受不了一件事，他们很难等待延迟奖励，只能立即得到奖励。因此，他们很容易沉迷于立即获得回报的游戏。³⁹ 能够在互联网上进行多任务是ADHD患者的另一个有吸引力的特征。

在这项研究中，拖欠问题，外化问题和攻击性行为与网络成瘾有关 (表2），而且违法问题和攻击行为独立是网络成瘾的预测因素（表4）。 Ť这里有几项研究报告说，无论是否有注意力问题，冲动和犯罪都与网络成瘾有关.⁹^,²⁴^,⁴⁰^,⁴¹ 具有侵略性或违法行为的青少年难以在现实世界中形成关系，但发现在网络世界中形成和破坏更容易。但目前尚不清楚侵略或违法行为是否是网络成瘾的直接原因，因此需要更多关注这一主题。

青少年互联网使用不能被视为浪费活动，而是间接表达与学校调整和同伴关系相关的困难。网络成瘾可能是抑郁，焦虑或注意力缺陷多动症的征兆，因此需要对合并症进行评估。我们还必须评估网络成瘾的严重程度及其含义，并为网络成瘾者提供帮助。

这项研究有一些局限性，第一个局限性是地理局限性，因为研究对象在韩国的一个城市中，因此很难归纳结果。第二个限制是，由于没有内容相关的数据，我们无法进一步探讨抑郁症，K-YSR子项目或社会人口统计学数据与互联网使用内容之间的相关性。它们之间的相关性可能与Internet内容相关联。第三个限制是要考虑YSR的问题。关于思想问题和网络成瘾之间的关系，目前还没有确切的解释。这项研究也无法解释这种关联。它可能是一种诸如探索互联网用户内容进行解释的方法。第三个限制是有问题的行为不是精神疾病。因此，我们不能认为注意力问题得分高的人是注意力缺陷多动障碍患者或罪恶程度高的人是行为障碍患者。第四，本研究是横断面研究，因此我们无法解释确切的因果关系。

该结果显示与其他与网络成瘾相关的社会人口学，情绪或行为因素的研究相似。男性，年龄较大，注意力问题，违法行为，攻击性行为，K-CDI评分和首次使用互联网的年龄与网络成瘾有关。通常，具有更多情绪或行为问题的受试者表现出更严重的网络成瘾。这意味着当我们发现青少年网络成瘾时，他们已经遇到了各种困难。因此，有必要评估受试者是否有任何情绪或行为障碍，并进行干预以防止网络成瘾。

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