2D：4D标记和不同形式的Internet使用障碍（2017）

MarkoMüller,^1,* 马蒂亚斯·布兰德,² 朱莉娅·密斯,¹ 贝恩德拉赫曼,¹ Rayna Yordanova Sariyska,¹ 和 Christian Montag^1,3,*

互联网使用障碍（IUD）在全球范围内呈现出日益严重的问 其中，它表现为由于互联网使用问题导致失去对互联网使用和社会问题的控制。 虽然宫内节育器目前不是DSM-5或ICD-10的官方诊断，但越来越多的证据表明宫内节育器确实可归类为行为成瘾。 在系统的神经科学水平上，宫内节育器被很好地表征，并且在患有宫内节育器的人中观察到额 - 纹状体 - 边缘环中的功能障碍。 在这些神经功能障碍的分子水平上，知之甚少。 因此，本研究调查了产前睾酮的影响 通过 IUD手上的2D：4D标记。 睾酮代表了一种有趣的荷尔蒙标记，因为已观察到宫内节育器的性别差异，例如，男性对网络游戏障碍（IGD）或女性对在线社交网络的过度使用（与相反的性别相比）表现出更高的倾向。 在 N = 217名参与者的手的2D：4D标记与未指定的IUD和特定形式的IUD之间的关联进行了调查。 似乎更多的女性手（右侧；其特征在于食指与无名指的数字比例更高，即，> 1，意味着较低的产前睾丸激素）与较低的IGD相关（RHO = −0.17， p = 0.01， N = 211）。 整个样本中失去对互联网游戏的控制是造成这种效果的原因（RHO = −0.20， p <0.01， N = 211）和女性子样本（RHO = −0.20， p = 0.02， N（F） = 137）。 除此之外，失去控制广义IUD的方面与强调早期工作的男性右手指比例之间存在负相关。 总而言之，当前的工作表明2D：4D标记是互联网成瘾的有趣标记，可以轻松地用作生物标记，以了解互联网（过度使用）的生物学基础。

参与者和社会人口学特征

在本研究中，我们使用从11月2016收集到5月2017的数据 N 乌尔姆基因脑行为计划（UGBBP）的217名参与者。 我们样本的平均年龄为M = 23.41岁（SD = 7.77），由77位男性和140位女性组成。 其中大多数（83.9％）是学生（182）。 共有204位参与者以德语为母语（94.0％），其中包括双语成长的参与者； 但是，其余的参与者可以理解和使用德语。 总体而言，有76.5％（166）的参与者具有大学学历（德语为“ Abitur”），有15名具有学士学位（“ Fachabitur”），有10名参与者在德国中学（“ mittlere Reife”）读完了1年级，还有27名完成了德国的“高等学校”，即高中毕业。 共有91.7名参与者获得了第一学位，其中包括一个理工学士学位，其中一个拥有高级技术学院证书。 在惯用双手方面，有6.9％的双手是左手，1.4％的双手是左手，XNUMX％的双手被平均使用。 所有参与者都填写了下一部分中描述的问卷，并提供了左手和右手的扫描。 该研究得到德国乌尔姆大学地方伦理委员会的批准。

问卷调查

2D：4D比率

为了确定2D：4D比率，我们使用双手扫描。 手指的长度以像素（扫描分辨率300-400 dpi）测量，从最接近手掌到手指的折痕的中间开始。 使用图形软件GIMP版本2.8.14进行测量。³ 2D：4D比率是通过将食指的长度除以无名指的长度而获得的。 所有2D：4D测量由两个独立的评估者执行，然后进行平均。 两个评估者的可靠性很高：与2D：4D商的绝对一致定义的类间相关系数（ICC）是 国际刑事法院（左）= 0.97和 国际刑事法院（右）= 0.96。 两个评估者的2D：4D值之间的相关性是 r（左）= 0.93和 r（右）= 0.93（均为 p <0.01）。

统计分析

使用SPSS版本24.0.0.1 for MAC执行统计分析。 由于非正态分布变量age，s-IAT和s-IAT标度，因此应用了非参数测试。 左右2D：4D手比率的数据是正态分布的。 为了识别这些组之间的潜在差异，需要一个独立的样本 t - 测试被使用。 我们进行了Mann-Whitney U 测试以检查互联网相关变量的差异，具体取决于性别。 Spearman相关性用于分析年龄，互联网变量和手指比率之间的关联。

数据清理

由于手指受损或受伤会导致长度变化，并对2D：4D比率产生巨大影响，因此以下参与者被排除在样本之外。

六名参与者报告食指断了（4左，2右）和七名无名指（4左，3右）。 此外，共有24参与者报告没有关于手指断裂的信息，这就是我们视觉检查手部扫描的原因。 由于未发现异常，这些参与者仍留在样本中。 此外，一个参与者的左手食指非常短（2D：4D比率= 0.81;远离平均值的4.9 SD）。 由于我们没有任何进一步的信息为这一事实提供合理的解释，我们决定从样本中排除该参与者（仅左手）。 因此，数据 N_L = 208左2D：4D比率和 N_R = 212正确的2D：4D比率可用于分析。 此外，一名参与者未提供有关s-IAT规模在线游戏的信息，这导致样本大小减少了1，以便进行分析，包括特定的IA因子在线游戏。 此外，另一位参与者没有提供有关第三项在线购物的信息，这就是为什么 N 在某些表中，1会减少。

年龄，性别和问卷调查数据/比率的描述性统计和推论统计

所有问卷调查的平均值（M）和SD以及2D：4D比率列于表中 Table1.1。 如表中所示 Table2,2，我们观察到女性右手的数字比率高于男性[t（212）= - 2.34， p = 0.02]。 性别也影响了一些宫内节育器得分（再次参见表 Table1）.1）。 其中男性在线游戏中的得分高于女性（U = 2,790， p <0.01），在线赌博成瘾（U = 4,693， p <0.01）和在线色情成瘾（U = 2,010， p <0.01）。 对于在线交流成瘾，女性得分高于男性（U = 4,397， p = 0.02）。 s-IAT得分和在线购物成瘾没有发现显着差异。

  

表1

描述整个样本的年龄和互联网变量数据的统计数据，并按性别划分。

  

表2

手比率的性别差异（T-test）和s-IAT量表（Mann-Whitney U 测试）。

我们的研究结果表明，年龄与女性的右手比例和在线游戏行为部分相关，但在男性中则不然。 值得注意的是，来自文献的证据显示，2D：4D标记物在整个生命过程中都是稳定的（请参阅介绍）。 尽管如此，我们假设年龄可能是一个令人讨厌的变量，可能影响以下一些分析（所有相关性都在补充材料表S2中描述）。

宫内节育器的特定形式与未指明的宫内节育器之间的关系，包括性别影响

所有IUD量表的相关矩阵显示了几个显着的相关性（补充材料中的表S4）。 值得注意并与Montag等人早先的研究一致。 （59），在ICD（A5）和一般s-IAT评分之间可以观察到最高和最强大的关联（RHO = 0.40; p <0.01）。 在两种互联网色情疾病（IPD，A4）之间都可以观察到第二高的关联性（RHO = 0.31; p <0.01）和IGD（A1）与未指定的IUD（RHO = 0.30; p <0.01）。 超出这些发现，值得注意的是，男性的一般s-IAT值与IGD（A1）相关性最高（RHO_米，A1 = 0.52， p <0.01），女性中ICD（A5）（RHO_楼A5 = 0.48， p <0.01）。 因此，我们将性别视为获取有关这些关联的更详细信息的重要变量。 请注意，使用年龄的偏相关性时，趋势结果保持不变。 只有男性，互联网购物障碍（ISD，A3）（r = 0.39， p <0.01）与一般s-IAT的显着相关且高于通常的双变量相关性（补充材料中的表S5）。

2D：参考未指定IUD（s-IAT）的4D比率左/右手中的在线游戏（A1），在线赌博（A2）和在线色情（A4）

我们发现右手男性手指比率与s-IAT子手表LoCTM之间存在负相关（RHO_R = −0.24， p = 0.04， N_{R M} = 74）和右手的2D：4D比例与IGD（A1）之间的性别无关的负相关性（RHO_R = −0.17， p = 0.01， N = 211）。 这种影响是由整个样本中失去互联网游戏控制的方面（RHO = −0.20， p <0.01， N = 211）和女性样本中的子方面LoCTM [RHO_R（LoCTM）= - 0.20， p = 0.02， N = 137]。 对于在线赌博，我们发现了一个负面关联（RHO_R = −0.17， p = 0.01， N = 212）由女性样本（RHO_R = −0.17， p = 0.05， N = 138）。

整个样本中的IPD也与右手手指比率负相关（RHO_R = −0.16， p = 0.02， N = 212，A4）由两个子方面（RHO_R（LoCTM）= - 0.15， p = 0.03， N_{R M} = 212， RHO_R（CSR）= -0.15， p = 0.03， N_{R M} = 212），但在男性或女性子样本中找不到。 左手没有明显的关联（进一步的结果在表中列出） Table3）.3）。 请注意，我们不会在所提出的分析中控制年龄，因为IGD与完整样本中的年龄无关。

  

表3

左右手比例与网络成瘾变量（包括性别影响）的相关性（Spearman's RHO).

正确的2D：女性的4D比率与上述子面中的IGD症状呈负相关[RHO_R（LoCTM）= - 0.20， p = 0.02， N = 137]。 LoCTM与右侧年龄无关。 对于在线赌博，次方面CSP也与2D：4D [RHO_R = RHO_R（CSP）= - 0.17， p = 0.01， N = 138]。 由于年龄和对在线赌博的渴望之间存在显着的关联，因此我们控制了年龄（有关更多结果，请参阅表 Table33 和补充材料中的表S2）。

鉴于超出未指定的IUD / IGD之外的任何关联都没有被假设（就2D早期现有的工作而言：4D和不同形式的IUD），这些结果不适用于多次测试。 然而，我们将它们用于未来的研究工作。

2D：4D与IGD的比率和趋势

我们研究的主要焦点是重新审视较低的2D：4D标记与较高的IGD倾向之间的关联，如男性文献中所观察到的。 Kornhuber等人在该领域的研究。 （58）和Canan等人。 （57）两者均观察到较低的2D：4D比率（因此较高的产前睾酮水平）与男性宫内节育器的较高趋势相关。 更准确地说，Kornhuber等。 （58在对比时将较低的2D：4D比率与较高的视频游戏成瘾联系起来 N = 27个在线游戏成瘾者 N = 27个健康对照。 他们使用了 CSAS II 用于评估和分类视频游戏成瘾的措施。 作者报告称，“CSAS II基于互联网成瘾量表ISS-20，已经扩展并适用于评估视频游戏成瘾”（p.2）。 在Canan等人。 （57），Young的20项目IAT被用于评估未指定的IUD。 此外，由于作者没有评估其他特定在线区域的IUD倾向，但他们要求研究参与者频繁进行在线活动，并根据每个用户最常访问的在线频道将IUD分数（测试广义IUD）分成子样本。 例如，这导致N = 55 N = 650/652人曾报告经常在网上花时间玩游戏。 然后将这55名参与者的未指定IUD得分与报告社交网络使用情况的子样本的未指定IUD得分进行比较（n = 315）和流式视频（n = 206）和其他（n = 74）。 Canan等人得出的统计数据。 （57）强调在具有较高未指定IUD的男性中观察到的较低的2D：4D标记可能对在线游戏利基中的过度负责。

我们的研究超出了所描述的已发表的研究结果，因为（a）我们评估了五个不同特定领域（游戏，赌博，购物，色情，通讯）以及未指明的宫内节育器的宫内节育器。 此外，（b）目前的工作没有使用截止点来搜索上瘾或非上瘾者的亚组。 相反，我们在完整的调查样本中搜索了互联网（和特定在线渠道）的健康和病理使用之间的持续关联 N = 217名参与者。 乍一看，我们的发现与Kornhuber等人的工作中所观察到的一致。 （58）和Canan等人。 （57），即右手的较低2D：4D比率与较高的IGD相关联。 然而，我们也观察到这种相关性是由右手的女性参与者驱动的，并且在男性中无法找到。 这是令人惊讶的，因为早期研究仅在男性中观察到这种效应。

为了找到这种情况的解释，我们将我们研究的参与者与早期发表的研究的参与者进行比较。 首先，我们两个人在正确的数字手比率和宫内节育器问卷调查中找到了相同的关联。 这与我们的观点相反，即我们的样本与文献中观察到的有些不同。 Kornhuber等人。 研究只调查（电子游戏上瘾与健康）男性，自然他们的样本很难与当前工作的参与者进行比较。 Canan等人。 [（57），p。 32]为他们的样本报告，“女性比男性更有可能使用互联网进行社交网络和流媒体视频。 与女性相比，更高比例的男性将互联网游戏视为最常见的互联网活动（p <0.001）”。 有鉴于此，我们认为我们的样本在这些方面并没有很大差异。 助手们，我们评估了如上所述的“宫内节育器五大”的成瘾倾向，而卡南等人则对此进行了评价。 （57）研究仅评估互联网通常使用的区域（此处没有直接评估上瘾倾向，所调查的类别仅在部分重叠）。 因此，我们的研究只在一定程度上具有可比性。 此外，并且重要的是，广义IUD的控制方面的丢失与当前男性样本中的右2D：4D比率成反比相关，支持将数字比率与Canan等人报道的广义IUD相关联的发现。 （57） 在某种程度上。

我们的研究结果表明，可以考虑进一步的原因，因为没有观察男性数字比例和IGD之间的关联，而只考虑女性。 首先，Canan等人的研究。 （57）已在土耳其进行。 由于我们的研究来自德国，文化差异可以解释目前的结果。 这些因素可能包括人格差异，其中观察到土耳其和德国样本之间的差异（62）。 在这项研究中，与中东国家（包括土耳其）相比，西欧人（包括德国）在宜人性和尽责性方面得分较低。 这种差异可能会影响目前工作中观察到的关联，因为2D：4D标记也与人格有关（43, 44）。 此外，我们目前的研究仅包括一小部分男性（n = 77男vs。 n = 140位女性），因为我们主要在心理课上招募了本样本。 因此，我们检测男性与女性相同效果的统计能力较小。 与幂假设相反，表中男性参与者的右手手指比例与IGD之间的相关性较低 Table3：3: RHO = −0.04， p = 0.72， N =74。总而言之，男性的右手手指比例可能不完全与IGD相关（57, 58），但可以与女性的IGD相关联。 因此，女性参与者受到产前睾酮（或产前睾酮对雌二醇水平）影响较大，也可能在IGD方面表现出更多的男性在线行为。 根据目前的结果，未来的研究显然应该招募女性来调查IGD与（右）手的数字比率之间的假设联系。 我们再次指出，在评估我们的男性参与者的广义IUD时，可以观察到Canan等报道的更多相似的发现。 （57).

除此之外，与宫内节育器的任何其他特定区域无法观察到进一步的稳固关联。 请注意，2D：4D比率与在线赌博或色情内容过度倾向之间的关联将不再进一步讨论，因为由于缺乏设置先验假设，他们不会进行多次测试（尽管我们设定了定向假设，在我们的研究之前，IGD /未指定的宫内节育器和2D：4D仅存在经验证据。 这突出表明，在不同背景下评估宫内节育器时，产前睾丸激素可能与IGD /未指明宫内节育器完全相关，但与其他任何领域无关。 然而，当其他研究人员也观察到2D：4D与赌博/色情用法之间的关联时，这个陈述可能会被修改。 需要记住的是，本研究调查了一个基本上健康的学生样本人群（以及IUD调查问卷中的分数高度倾向于分布的低端）。 特别是在许多在线使用领域观察到的性别 - 二态性，临床样本可能揭示不同的结果。

在考虑性别问题时重新讨论未指明宫内节育器与宫内节育器特定形式之间的联系问题

我们研究的最后一个目的是重新审视Montag等人早期研究的结果。 （59）观察来自不同文化背景的六个独立样本，ICD与未指定的宫内节育器密切相关。 这项早期研究不能将性别视为一个独立变量（虽然已经过评估），因为样本的性别比例差别很大，例如，其中一个调查样本只有9男性和66女性（德国，纸笔样本）或其他，更好分布的样本（23男性和28女性;中国，纸笔样本）仍然太小，无法在IUD相关性方面寻找强大的性别差异。 这个早期研究的唯一样本，其中这种关联可能来自中国（在线样本），但由于调查的所有样本的社会人口统计数据存在许多差异，因此通常不在此早期工作的范围内。 。 因此，我们在目前的工作中回到这个问题。 对于完整的样本，我们可以复制这一发现，即ICD趋势与未指定的宫内节育器密切相关（r = 0.40 **，请参阅补充材料中的表S5）。 将这些结果分为男性和女性子样本，可以发现这种关联是由女性子样本驱动的（r = 0.50 **），而男性则较弱（r = 0.29 **）。 特定形式和未指定的宫内节育器之间的第二和第三强关联是购物（r = 0.34 **）和色情（r = 0.28 **）。 在男性中，与游戏的关联最明显（r = 0.57 **），色情（r = 0.53 **）和购物（r = 0.39 **）。 也许除了未指定色情内容的宫内节育器链接之外，这些关联与文献中观察到的性别差异是一致的。

我们的新数据清楚地表明，特定形式的宫内节育器和未指定的宫内节育器之间的关联模式也需要在男性和女性的背景下进行调查。 这就是说，一般观察到Montag等人的ICD和未指明IUD之间的强关联。 （59）目前的调查结果支持。 需要提及的是，来自中国的大样本包括比女性多得多的男性（281与63），也观察到ICD倾向与未指定IUD之间的强关联[完整样本： RHO = 0.68， p <0.01； 男性： RHO = 0.67， p <0.01； 女： RHO = 0.70， p <0.01，（59）]。 最后，评估不同形式的特定网络成瘾的措施在现在和我们早期的工作之间是不同的。 显然，特定形式的宫内节育器和未指定的宫内节育器之间的关联是复杂的，并且需要在不久的将来通过调节/调解分析来增强简单的相关性分析，同时考虑诸如因特网使用期望以及每个域的满足和补偿过程之类的变量。 [除了已经提到的性别和文化方面; 另见参考 （3）]。

资金。 CM的位置由德国研究基金会（DFG; MO 2363 / 3-2）的海森堡基金资助。 此外，该研究由德国研究基金会（DFG，MO 2363 / 2-1）的计算机和网络成瘾资助。

¹http://www.internetlivestats.com （在10月14的2017th上访问）。

²在下文中，我们谈到 不明 而不是一般化的宫内节育器，因为填写广义宫内节育器的措施的人可能隐含地考虑他/她最流行的在线频道。

³http://www.gimp.org.