互联网过程成瘾测试:筛选互联网促成的过程成瘾(2015)

Behav Sci(巴塞尔)。 2015 Jul 28;5(3):341-352.

Northrup JC1, 拉皮埃尔C.2, 柯克J.3, Rae C.4.

抽象

互联网过程成瘾测试(IPAT)的创建是为了筛查互联网可以促进的潜在成瘾行为。 创建IPAT的初衷是“互联网成瘾”一词在结构上存在问题,因为互联网只是人们用来访问各种成瘾过程的媒介。 但是,互联网在促进成瘾上的作用不能被最小化。 因此,一种新的筛选工具可以有效地指导研究人员和临床医生了解互联网推动的特定过程。 这项研究表明,Internet过程成瘾测试(IPAT)具有良好的有效性和可靠性。 通过IPAT有效筛选了四种令人上瘾的过程:在线视频游戏,在线社交网络,在线性活动和网上冲浪。 讨论了进一步研究的意义和研究的局限性。

关键词:

网络成瘾; 网络成瘾; 在线性活动; 在线社交网络; 在线视频游戏; 有问题的互联网使用

1. 简介

网络成瘾的特点是极度过度使用互联网,导致一个人的工作,个人生活,情绪健康或身体健康的负面影响[1,2,3]。 一些国家的临床医生和研究人员认识到这个问题,甚至在某些情况下引发政府干预[4]。 这一现象得到了足够的重视,诊断和统计手册-V(DSM-V)发展委员会最近审议了(但最终决定包括在内) 第3节 在进一步研究的条件下)网络成瘾的变化包含在DSM-V中,最终决定在正式纳入之前需要进行更多的研究[5]。 然而,一些人质疑一个人是否可以沉迷于媒体,如互联网,而不是媒体促进的过程[6,7,8,9,10,11]。 我们在这里使用术语“过程”来指代过程成瘾或“模仿成瘾疾病的系统行为”一词[12].

考虑到互联网的发展速度,一个人是否沉迷于互联网或互联网促进的过程是一个重要的问题。 今天的互联网有无数的应用程序,包括游戏,社交网络,约会,购物和无数其他。 近年来,对这些应用中的若干应用的问题使用已成为若干研究的主题,为个人变得沉迷于互联网促进的许多过程中的一个或多个而不是互联网本身提供了间接证据(例如, [13,14,15,16])。 如果不认识到整个互联网成瘾与互联网推动的过程成瘾之间的区别,就可能导致对个人成瘾的对象真正存在错误的假设。 本研究的目的是更好地区分个人可能上瘾的过程,以及互联网促进而不是创建网络成瘾测试。

1.1。 网络成瘾

许多人使用术语“成瘾”来描述有问题的互联网使用很长一段时间[17,18]。 最近的医学研究似乎支持使用这个术语,因为行为强迫(例如,强迫性在线视频游戏)对多巴胺途径和其他脑结构的影响已被证明与化学成瘾相当[2,19,20]。 这些对大脑的类似影响似乎为过程成瘾(有时称为行为成瘾或冲动控制障碍)的概念提供了可信度,其中个体强制性地参与特定活动,尽管在反复尝试停止后遭受负面后果[12,21,22,23]。 例子包括赌博,购物,非近视性极端性行为,视频游戏和互联网使用等活动的成瘾[21,22].

年轻 [24]是第一批使用“网络成瘾”一词的人之一。她和其他研究人员采用病态赌博或冲动控制障碍的诊断标准来诊断网络成瘾[17,18,24]。 根据这些定义的标准包括对互联网的关注,互联网上的时间增加,戒烟尝试失败,试图削减时的烦躁,保持在线时间超过预期,危及重要关系以保持在线,谎言以掩盖互联网使用,并使用互联网作为逃避问题[25]。 研究人员尚未完全同意坚定的诊断标准,但有四个组成部分被认为是诊断的必要条件:( 1)过度使用互联网(特别是在失去时间或忽视基本功能的情况下); (2)当互联网无法访问时,戒断症状如愤怒或抑郁; (3)耐受性,例如需要增加使用互联网来缓解负面情绪症状; 和(4)负面后果,例如与朋友或家人争吵,撒谎,学校或工作表现差,社会隔离和疲劳[26]。 胡子简单地对这种现象进行了全面的观察,指出它发生在“一个人的心理状态,包括精神和情绪状态,以及他们的学术,职业和社会交往,都被过度使用媒介所削弱”[27](p.7)。

然而,其他人区分互联网成瘾和互联网促进的各种过程的成瘾,认为“网络成瘾”一词被误用,或者至少不应该与互联网推动的过程成瘾混淆[2,7,8,9]。 琼斯和赫特莱恩[28例如,区分互联网成瘾,互联网促进的性成瘾和互联网不忠的概念。 Pawlikowski等。 [11]证明有问题的互联网游戏玩家与有问题的网络色情用户的特征之间存在显着差异,支持在未来的研究中各种类型的有问题的互联网使用可以更好地区分彼此的观点。 人们强制使用互联网的过程的其他例子包括购物[29],色情[30],冲浪媒体提要[31],视频游戏[32], 社交网络 [33]和赌博[34]。 我们同意互联网只是一种媒介,尽管媒体本身的作用不应低估。 互联网有许多有益的应用,但也提供对无数潜在上瘾过程的无阻碍,即时访问。

1.2。 网络成瘾测试

本研究的作者决定修改现有仪器以更好地筛选过程成瘾。 已经创建了几种仪器来测试网络成瘾(或类似概念),包括中国网络成瘾量表(CIAI),强制性互联网使用量表(CIUS)[35],游戏成瘾量表(GAS)[36],广义问题互联网使用量表(GPIUS)[37],网络成瘾测试(IAT)[24],互联网后果量表(ICS)[38],有问题的互联网使用量表(PIUS)[39]和问题视频游戏测试(PVGPT)[40]等等[41]。 虽然所有这些仪器都具有很强的特性,但选择IAT是因为它使用了一个截止点来确定有问题的用途,它是在美国样本(研究人员可获得的样本的原产国)中开发的,其可用性是英语(作者所说的语言),以及它在文献中的广泛使用,IAT [24]是一种20项目仪器,具有良好的可靠性和有效性,已被广泛用于筛选网络成瘾[42,43,44]。 然而,它没有解决互联网促成的多个过程,而是将互联网作为一个整体描述为成瘾的对象。 这项研究的目的是从概念上改进Young的[24]原始设计和创建测试,检查互联网过程成瘾,而不是简单的“网络成瘾。”这样的测试可以为临床工作者和研究互联网过程成瘾者的研究人员提供更清晰的数据。

1.3。 研究问题和假设

在本研究中,我们考虑了以下研究问题:

(1)

互联网流程成瘾在多大程度上与IAT相关? 我们假设这些应该是显着正相关的,因为完成IAT的人可能在回答项目时考虑到他们特定的上瘾过程。 年轻人 [24然而,测试没有明确区分各种过程。

(2)

具体的互联网过程成瘾在多大程度上与整体心理健康相关? 我们假设应该存在显着的负相关,因为任何成瘾的存在通常与整体心理健康状况不佳共存[45]。 心理健康状况不佳也会支持这样一种观点,即分数较高的参与者正在努力应对真正令人上瘾的过程,而不仅仅是一个暂时的问题。

2。 方法

2.1。 互联网过程成瘾测试

为本研究创建的工具是互联网过程成瘾测试(IPAT)。 它是一种筛选工具的探索性版本,用于了解是否可以区分不同类型的互联网促进流程。 这个乐器修改并添加到Young的[24]原创设计。 年轻人 [24对原始IAT的20项目的措辞进行了修改,以便不是回答问题,因为它们涉及“互联网”的模糊概念,参与者回答了与七个特定互联网进程相关的类似问题。 例如,Young的第一个项目是“你经常发现你的在线时间比你预期的要长吗?”[24](p.31)。 然后,被访者以5点的李克特量表回答问题,范围介于“很少”和“总是”之间。在IPAT中,项目被修改,使其显示为“您经常发现使用以下时间比您更长意图?“响应区域的设计是为了让参与者回答该项目,因为它适用于以下互联网流程:冲浪(漫无目的地访问各种信息或娱乐网站,如新闻,体育或幽默),在线游戏(在线视频播放)游戏),社交网络(访问Facebook等社交网站),性活动(查看在线色情或性聊天),赌博(通过互联网进行赌博,如在线扑克网站),手机使用(使用手机)用于互联网访问,电子邮件,游戏或短信)和其他(这里没有涉及的领域的全能类别)。 来自IAT的相同的李克特量表用于每个过程,除了还提供了“不应用”的附加响应选项。

Internet可用于无数个进程,很难选择要包含哪些特定进程。 仪器的长度对临床医生和研究人员有用至关重要。 选择要包括的流程是与reSTART的两位创始临床医生协商完成的,这是一项住院技术成瘾治疗计划,该计划一直在治疗自2009以来技术使用有问题的人。 One(Cosette Rae)是MSW,另一个(Hillarie Cash)是获得心理学博士学位的持牌精神健康顾问。 这些临床医生每天都在努力克服有问题的技术使用。 在收集数据时,这些是住院治疗设施中仅有的两个全职治疗提供者,专为美国有问题的技术使用而设计。他们经常使用IAT作为筛查过程的一部分,尽管在收集数据时他们没有发现任何其他广泛使用的英语文书。 虽然他们在第一次接触到这个问题时还没有正式跟踪特定的互联网流程,但是他们报告说,七个最常见的技术流程是上面讨论过的流程。 他们的建议似乎在很大程度上得到了文献的支持,例如[11,12,13,14]。 因此,这些程序包含在IPAT中。

正如Griffiths所告知的那样,IAT中未提及的7个问题被添加到IPAT中[46和Tao等人。 [26]。 这些项目具有响应率,他们倾向于执行以下操作:最大限度地减少对流程的使用,使用流程逃避现实,使用其他技术尝试停止使用流程,体验戒断症状(例如,烦躁不安,烦躁或焦虑)当试图停止使用这些过程时,在参与过程时忘记时间,放弃先前享有的兴趣以参与过程,并参与过程尽管有害影响(例如,关系问题,失学,缺少工作,或者赔钱)。

原始IAT中的一个项目未适合纳入IPAT。 这个项目询问受访者是否倾向于通过对互联网的舒缓思考来阻止令人不安的生活思想。 作者认为这个问题在适应时措辞过于笨拙,所以它被删除了。 除了上面讨论的修改之外,其他一些问题被改变了,因为原始形式的问题可能会无意中排除某些人的回答。 例如,项目“你经常忽视家务琐事花时间上网吗?”​​[24](p.31)被修改为“你多久忽略了你花费更多时间做以下事情的责任?”,以防止无意中排除任何可能不做家务的人。 对IAT进行修改的最终结果是26问题的七个答案区域(过程),总计182唯一项目。

2.2。 心理健康清单-5

除了完成IAT和IPAT以评估同时有效性的参与者之外,他们还完成了心理健康清单-5(MHI-5)以检查收敛有效性。 MHI-5是一个非常简短的(五项)工具,用于评估受访者的整体心理健康状况[47]。 尽管其简洁,但已经证明在识别情绪和焦虑症等受访者的心理健康问题方面具有高度的有效性[48]。 分数越高表示心理健康状况良好,而分数越低表示心理健康状况越差。 原始分数(5-25)被转换为100分量表。 情绪障碍的推荐截止分数为60或更低(0.83敏感性,0.78特异性)[48]。 MHI-5具有良好的内部效度,Cronbach的alpha分数为0.74 [48].

2.3。 研究设计

目前的研究是一种相关设计,用于评估关于比较新创建的IPAT与IAT和MHI-5的收敛和发散有效性的研究假设。 使用探索性因子分析(主成分分析)的其他分析用于确认IPAT的假设构建体。

2.4。 参与者

参与者通过Google广告以及reSTART网站招募。 样本是重型技术用户平均每天非工作时间的7.41(SD = 4.66,范围= 24)小时,一般人群在工作和非工作时间每周使用互联网13小时数[49]。 在开始调查之前,所有参与者都被告知参与是自愿的,匿名的,并且他们将根据IAT和MHI-5给予反馈。 完成调查大约需要30分钟。

使用在线评估工具收集数据。 在调查可用的51周期间,开始了超过1121调查。 在提交的内容中,收集了274完整调查,并删除了高度可疑数据的4(即,100一年前的受访者在线消费24),留下270完整的调查分析。 该研究的样品由160(59.3%)雄性和110(40.7%)雌性组成,年龄从19到79年龄(M = 27.83,SD = 9.87)。 男性的平均年龄为26.91(SD = 10.46),女性的平均年龄为29.17(SD = 10.52)。

在参与调查的人中,204(75.6%)被自我识别为高加索人,18(6.7%)亚洲/太平洋岛民,18(6.7%)多种族,6(2.2%)黑人,2(0.7%)原住民美国人和22(8.1%)拒绝透露他们的种族。 此外,29(10.7%)将其种族确定为西班牙裔。

一百九十二(71.1%)从未结婚,58(21.5%)目前已婚,15(5.8%)离婚,4(1.5%)分开,1(0.4%)丧偶。

一百三十二(48.9%)是学生,76(28.1%)用于工资,22(8.1%)是自雇人士,19(7.0%)失业但看,10(3.7%) 5(1.9%)是家庭主妇,4(1.5%)无法工作,2(0.7%)退役。

一百一十一(37.4%)每年不到$ 25,000,29(10.7%)在$ 25,000和35,000之间,29(10.7%)在$ 35,000和50,000之间,32(11.9%)在$ 75,000和100,000之间取得,15(5.6%)在$ 100,000和125,000之间,7(2.6%)在$ 125,000和150,000之间,12(4.4%)在$ 150,000之间。 二十二(8.1%)拒绝回答有关其收入的问题。

对调查的回应表明,参与者主要来自美国(68.1%),其次是加拿大(5.9%),英国(4.1%),拉丁美洲(3.3%),意大利和德国(每个1.9%)。 三十七(13.8%)受访者表示“其他”和3(1.1%)未对此问题作出回应。

3。 结果

使用社会科学统计软件包(SPSS)21.0进行统计分析,以评估IAT,IPAT和MHI5之间的相关性,研究IPAT与其他工具相关的有效性,可靠性和实用性。

IAT的分数范围为0-98,平均分数为49,标准差为19.54。 在MHI-5和IAT之间进行了零级相关(r = -0.474,p <0.001)。 通过汇总单个调查项目的得分来创建IPAT子量表。 最初,此过程包括七个子量表:冲浪,在线游戏,社交网络,手机,赌博,性爱和其他。 在控制了人口统计学变量(性别,年龄,种族,族裔,婚姻状况,教育水平,就业和收入)之后,参与者对大多数IPAT子量表的反应与他们对IAT以及MHI-5的反应密切相关(表1).

表表1。 IAT,MHI5和四个IPAT分量表*的部分相关性。

点击这里显示表格

除赌博外,所有IPAT子量表均与IAT密切相关。 在其余的统计上显着的相关性中,Surfing子量表与IAT的相关性最强,r(259)= 0.79,p <0.001,而与性别子量表的相关性最弱的相关性,r(259)= 0.32,p <0.001。 IPAT分量表中的三个与MHI-5没有显着相关,包括赌博,手机和其他分量表。 在其余的统计上显着的相关性中,冲浪子量表与MHI-5的相关性最强,r(259)= -0.47,p <0.001,而最弱的相关性与社交网络子量表的相关性,r(259)= -0.21,p = 0.001。 在审查了这些初步数据后,由于与IAT和/或MHI-5缺乏相关性,研究人员决定删除手机,赌博和其他分量表。

此外,在IPAT上使用主成分分析(PCA)进行了探索性因素分析,以研究该仪器的假设结构。 使用特征值设置为1.0的碎石图,生成了12个成分(因子)。 然后使用Promax旋转组件,并在检查了卵形图后,决定仅在输出中包含特征值大于3.0的那些项。 结果分析显示,四个成分占方差的78%。 因子1(26个项目)占差异的58.11%,并衡量视频游戏的成瘾程度。 因子2(31个项目)占差异的10.19%,并衡量社交网络成瘾。 因子3(26个项目)占差异的5.95%,并测量在线性成瘾。 因子4(15个项目)占差异的3.73%,用于衡量网络冲浪成瘾程度。 使用克伦巴赫(Cronbach's)α来测量四个分量表中每个分量表的内部一致性,四个分量表中的每个分量表的值分别为0.97(冲浪)和0.98(视频游戏,社交网络以及性别/色情),表明该仪器的可接受范围是可接受的。 此外,满量程可靠性很高,值为0.99。 与IAT和MHI-5相比,IPAT具有良好的并发有效性,IAT的相关性介于0.31-0.78(n = 269,p <0.001)和-0.19至-0.46(n = 269,p <0.002) )用于MHI-5。

4。 讨论

最终IPAT分量表(冲浪,在线游戏,社交网络和性别)之间的相关性表明IPAT具有良好的并发有效性。 赌博子量表与IAT之间缺乏相关性可能表明,对于赌博成瘾者而言,赌博并不像其他一些过程那样依赖于互联网。 互联网可能只是用于赌博的几种方法之一。

最终的IPAT分量表和MHI-5之间的相关性表明了良好的收敛效度; 有互联网过程成瘾的人也会因整体心理健康状况不佳而受苦。 赌博分量表和MHI-5之间缺乏相关性有点令人惊讶,因为这似乎与以前的研究相矛盾,这些研究表明互联网赌徒更容易出现问题[50]。 加上赌博子量表和IAT之间缺乏相关性,这可能表明赌博子量表中存在固有缺陷。 此外,手机和其他分量表与MHI-5之间缺乏相关性可能表明这些结构的设计存在问题,因为手机可能被视为另一种媒介而“其他”故意缺乏特异性。 这些不良相关性也可能表明患有这些特定过程成瘾的人不一定心理健康状况不佳。 这些结果也可以简单地作为统计分析的副产品,与这里测量的其他类型的因特网过程成瘾相比,涉及相对较少数量的参与者遭受这些特定过程成瘾。 无论如何,这些发现值得进一步研究。

这项研究的结果为越来越多的工作提供了支持,这些工作区分了几种特定的网络成瘾而不是对互联网的普遍成瘾[6,7,8,9,10,11并且还支持研究的合法性,这些研究已经研究了互联网促进的特定上瘾过程,而不是整个互联网[13,14,15]。 这些结果表明,通过区分不同的成瘾过程,通常被称为“网络成瘾”的词实际上是一个可以指任意数量的结构的术语,每个结构可能需要不同的治疗途径。 例如,那些遭受强迫性在线社交网络的人可能会遇到那些遭受在线游戏成瘾的人的不同治疗需求; 但是,如果没有更准确的术语,两者都可以被称为“互联网成瘾者”。此外,这些结果提供了对更专业的诊断工具的支持,这些工具专注于特定的过程,例如那些专注于有问题的视频游戏的过程[37,39,40]。 如果他们专注于特定的流程而不是试图关注像“网络成瘾”这样的广泛概念,那么未来的工具可能会更有用。 诸如IPAT的缩小版本之类的工具可以同时筛选多个流程,并且可能揭示诸如IAT之类的更通用工具本身不一定会发现的问题。 能够同时筛选多个进程的工具对于可能遇到客户寻求一种类型的上瘾过程的帮助而没有意识到存在可能存在问题的其他过程的治疗提供者可能是有用的。

采用的方法确实有局限性。 相对较小的样本主要是白色并居住在美国。 招聘程序导致了一个方便的样本,这限制了调查结果的普遍性。 此外,未来的研究可能会考虑采用更正式的程序来决定要包括哪些过程,例如在治疗环境中跟踪模式,以提高研究的有效性。 此外,大量的IPAT项目(182)与相对较小的样本量相结合,禁止使用验证性因子分析来验证IPAT中的理论构造。 高辍学率导致这种小样本量,可能是由于项目数量很大。 此外,由于IPAT是从IAT中的项目开发的,并且两种工具都被使用,因此回答类似项目可能会产生一些订单效应。 各种组合工具的长度(总共245项目)也促使许多参与者在完成之前停止了调查。 与大多数调查方法一样,参与者是自我选择并自我报告他们的行为。 由于没有外部评估,因此无法确定基于临床的临界点以确定成瘾的成瘾水平。 此外,虽然这项研究对所有人开放,但这个样本很可能包含在患有互联网过程成瘾的大部分人身上。 以前的研究并未专注于明​​确识别互联网过程使用,滥用或成瘾的程度,但这可以通过创建一个和两个标准偏差的截止点来实现,这个标准偏差高于IPAT子量表意味着取自随机样本。

5。 结论

尽管有这些限制,但作者对这些IPAT有效性的初步指示感到鼓舞。 IPAT的未来研究将受益于确认IPAT中的理论构建。 这将需要招募更大的样本和/或减少项目数量以鼓励更高的完成率。 此外,未来的研究可能会尝试将IAT和IPAT的预测能力与他们声称要测量的不同过程进行比较。 未来的研究还应尝试用较短的仪器确定互联网过程成瘾的病理水平,这可能有一天会取代IAT作为筛查工具。

作者贡献

Jason Northrup帮助构思和设计实验,对网络成瘾进行了文献综述,并为IPAT创建了项目。 Coady Lapierre帮助构思和设计实验,并对MHI-5进行了文献综述。 Jeffrey Kirk进行了数据分析。 珂赛特雷帮助构思了研究并为IPAT创造了项目。

利益冲突

Cosette Rae是reSTART的首席执行官,联合创始人和项目总监,reSTART是一个互联网,视频游戏和过程成瘾的治疗项目。

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