网络暴露对网络成瘾者的不同心理影响（2013）

介绍

在过去十年中，该术语在医学文献中引起广泛争论 [1]，“网络成瘾”已被视为一种新颖的精神病理学 [2] 这可能会对很多人产生影响 [3]. 互联网使用的焦点在“网络成瘾者”是多种多样的，但使用互联网进行赌博 [4] 和色情 [5] 在这些人中很常见。 过度使用互联网的负面影响可以从人们生活的各个方面看出来 [6], [7]，以及他们家庭功能的许多方面 [8]。 然而，几乎没有研究探索互联网暴露对“网络成瘾者”的直接心理影响，这可能成为这种问题行为的驱动因素。

众所周知，可被归类为“网络成瘾者”的个体表现出一系列共病的心理症状 [9]如抑郁症 [10], [11]，注意力缺陷和多动障碍 [5], [10]，以及社会隔离和低自尊 [12]–[14]。 此外，他们还可以展示一系列的个性特征和特征 [15]，如冲动 [16]，感觉和寻求新奇 [17], [18] 有时会提高攻击水平 [19], [20]。 虽然这些关于可能存在网络成瘾风险的人的特征的发现是有益的，但建立涉及近端（例如，动机和强化）的模型以及网络成瘾的远端原因对于发展理解和治疗是至关重要的。这种疾病 [21]–[23]。 为此，目前的研究探讨了与不显示有问题的互联网行为的人相比，接触互联网的差异是否会立即影响网络成瘾者的心理状态。

人们常常认为，这种使用的积极加强后果可以维持互联网的使用; 例如，它产生娱乐，用作通行证，或用于寻求信息 [13]。 此外，有人提出，高使用率可能受到诸如识别 - 澄清等因素的推动，当然在青少年使用者中也是如此 [24]。 然而，人们经常注意到，与积极的强化后果无关的其他心理因素往往与维持高水平的问题行为有关。 例如，暴露于涉及风险的情况不会引起那些显示有问题的赌博行为的人的焦虑增加 [4], [25]. 类似地，已经发现暴露于有问题行为的对象会减少情绪 [26]特别是在 个人沉迷于色情 [5], [27]。 因为使用互联网的这两个原因（即赌博和色情）与有问题的互联网使用密切相关 [2], [3], [14]，很可能这些因素也可能导致网络成瘾 [14]。 实际上，有人认为，参与问题行为的这种负面影响本身可能会产生进一步参与这些高概率问题行为，企图逃避这些负面情绪 [28].

然而，由于目前对于互联网暴露对那些有问题的互联网行为的人的直接心理影响知之甚少，因此模型的开发，更不用说适当的干预，仍然很难。 鉴于此，目前的研究探讨了互联网接触是否会对高低互联网用户的心理状态产生不同影响。 为此，评估样本的互联网使用在多大程度上扰乱了他们的日常生活。 然后测量参与者的情绪和焦虑，然后允许他们访问他们希望的任何网站，然后重新评估他们的情绪水平和当前的焦虑，以确定接触互联网对互联网成瘾者的影响是否不同没有这种有问题的行为.

此外，还要确保与先前对有问题的互联网用户的特征的调查兼容 [11], [12], [17], [19]，这项研究还探讨了网络成瘾和其他心理症状之间的关联。 参与者接受了一系列心理测试，以评估他们长期的焦虑水平和抑郁情绪。 此外，在精神病的两种精神病中，评估了涉及精神分裂症和孤独症样特征的共病的背景下的新措施。 [14] 和社会隔离 [12] 以前曾与网络成瘾有关。

方法

道德声明

本研究的伦理批准来自斯旺西大学心理学伦理委员会。 参与者提供了参与本研究的书面知情同意书，道德委员会批准了此同意程序。

参与者成员

60名志愿者回应了参与心理学研究的请求，该研究在斯旺西大学校园内及周围做广告。 有27男性和33女性，平均年龄为24.0+2.5年。 没有参与者收到任何参与的付款。

材料

网络成瘾测试 （我在） [29] 是一个20项目量表，涵盖了互联网使用程度扰乱日常生活（工作，睡眠，人际关系等）的程度，得分范围从20到100。 规模的内部可靠性是0.93。

正面和负面影响时间表 （PANAS） [30] 是一个20项目问卷，旨在衡量参与者的积极和消极情绪。 参与者需要选择与他们对项目的感觉强度相对应的数字，范围从1 =非常轻微到5 =极端），总分数可以是10-50。 正负标度的内部可靠性是0.90。

斯皮尔伯格特质状态焦虑量表 （STAI-T / S） [31] 从长期模式（特质焦虑）和当前焦虑（状态）的角度评价焦虑的情感，认知和生理表现。 每个等级的总得分范围从20到80。 规模的内部可靠性是0.93。

贝克的抑郁量表 （BDI） [32] 是一份21项目问卷，通过询问过去一周的感受来评估抑郁症的临床症状。 分数范围从0到63。 规模的内部可靠性是0.93。

牛津利物浦的感觉和经验清单–简版 （O-LIFE（B）） [33] 是一个43项目量表，由四个分量表（不寻常的经历，认知解体，内向性快感缺乏和冲动性不合格）组成，旨在测量正常人群中的精神分裂症。 秤具有0.72和0.89之间的内部可靠性。

自闭症谱商 调查问卷 （AQ） [34] 测量缺乏ASD诊断的个体可能具有的自闭症特征的水平。 该问卷由50问题组成，32评分通常被建议为指示阿斯伯格综合征或高功能自闭症。 规模的内部一致性是0.82。

程序

参与者独自坐在一个安静的房间里并单独测试。 在对研究进行简要介绍之后，他们被要求完成一系列心理测试（以随机顺序给予参与者，除了最后总是完成的PANAS和STAI-S）。 完成测试后，参与者可以通过房间内的计算机访问互联网，获取15分钟。 他们访问过的网站内容未记录在本研究中，并且明确告知参与者这是个案。 采用这一程序是为了鼓励他们访问他们希望的任何地点，而不论该网站的内容是否可被视为适合社会。 在15分钟后，他们被要求再次完成PANAS和STAI调查问卷。

成果

表1 显示了在互联网暴露之前采取的所有心理测量指标的均值（标准偏差），以及他们的Spearman相关系数与网络成瘾测试（IAT）。 检查平均值表明，样本整体落在这些心理测量评估的预期范围内。 Spearman的相关性揭示了网络成瘾和抑郁（BDI），分裂型冲动性不合格（OLIFE IN）以及自闭症特征（AQ）之间的强烈关联。 网络成瘾与长期焦虑（STAI-T）和消极情绪（PANAS-）之间也存在较弱的关联。

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表1。 所有心理测量指标的均值（标准差）及其与网络成瘾测试（IAT）的矛头相关系数。

DOI：10.1371 / journal.pone.0055162.t001

T然后将他的样本分成IAT分数的平均值，以产生一组问题较低和较高的互联网使用组; IAT的平均值是41，这也被用来反映某种程度的问题用法 [13]。 这产生了一个问题较少的使用组（n = 28，mean = 29.5+7.9; 13男性，15女性）和一个问题较多的使用组（n = 32，表示50.3+7.2; 18男，18女）。

图1 显示相对于互联网前使用，状态焦虑（SSAI），积极情绪（PANAS +）和负面情绪（PANAS-）在接触互联网后立即改变两组的变化。 与问题较高的群体Mann-Whitney相比，低问题群体目前的焦虑程度显着增加 U = 318.5， p<.05; 与互联网前使用Wilcoxon相比，低使用人群显示出更高的焦虑 z = 2.09， p<.05，但高使用率组没有变化， p> .70。 与较低问题组相比，较高问题使用组的积极情绪显着下降, U = 234.0， p<.001; 低用户组相对于基线没有变化， p> .20，但高用户群体的积极情绪明显下降， z = 3.31， p<.001。 互联网暴露对两组人的负面情绪均无显着影响 ps> .10。

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图1。 显示低互联网使用（低）和高互联网使用（高）组的状态焦虑（SSAI），积极情绪（PANAS +）和负面情绪（PANAS-）的后互联网使用和互联网使用之间的变化。

DOI：10.1371 / journal.pone.0055162.g001

讨论

目前的研究旨在探讨互联网暴露对“网络成瘾者”的潜在差异影响，与那些使用不多的人相比。 结果显示，互联网曝光对“网络成瘾者”的积极情绪产生了显着的负面影响。 在“网络成瘾”的理论模型中已经提出了这种效应 [14], [21], 就色情摄影对网络性瘾者的负面影响而言，也有类似的发现 [5], 这可能表明这些成瘾之间的共性。 值得一提的是，这种对情绪的负面影响可以被视为类似于戒断效应，建议根据成瘾分类的需要 [1], [2], [27]. 这一发现表明，与其他形式的问题行为一样 [5], [21]和过度使用互联网可以逃避维护 [14] 并且自我加油 - 参与行为会降低情绪，从而触发进一步的参与以摆脱低落情绪 [21]. 在有风险的情况下，有问题的赌徒也观察到因接触互联网的有问题的互联网用户对焦虑缺乏影响 [4], [25], 并再次提出网络成瘾和其他形式的问题行为之间的共性。

应该指出的是，互联网对大量互联网用户的两个主要用途是获取色情和赌博 [4], [5]，以如果这些后来的活动明显受到潜在上瘾的影响，可能与“网络成瘾”有关的任何结果实际上都是其他形式的成瘾（即色情或赌博）的表现。

除了证明互联网曝光对“网络成瘾者”的不同心理影响之外，还有一些值得评论的发现。 该 网络成瘾与抑郁之间的关联 [10], [11]及 精神分裂症冲动性不合格 [14], [17] 已知，并证明当前样本与先前研究的样本相似。 然而，网络成瘾与自闭症特征密切相关是一个新发现， 并且可能与先前建立的社会隔离和网络成瘾之间的关联性质相似 [12]。 后一个发现具有潜在的意义，值得进一步研究，但目前尚不清楚这种关联的原因。 可能是那些具有较高自闭症特征的人更多地作为互动的互动方式参与互联网。 在这种情况下，更高的互联网使用可能不会成为问题。 或者，参与使用互联网可能是一种孤立的活动，并且，这种情况发生的程度，以及参与者以这种方式经常处于社会孤立的情况下，可能会对自闭症的反应产生影响。规模，与自闭症特征虚假联系。 显然，这方面还需要进一步开展工作。

除了这些与互联网使用有问题的人的心理特征相关的发现外，当前数据的两个特征值得注意。 首先，超过50％的样本（32 / 60）在IAT上产生的分数可以被认为代表某种程度的问题行为 [26]。 这可能代表了从大学校园中的年轻人那里招募样本的功能，但是，如果被复制，则表明存在一定程度的问题。 互联网使用有问题的人与那些没有互联网使用的人的性别分开是均匀的，这表明网络成瘾作为男性问题的典型观点（当然，现在）是没有根据的。

应该提到的本研究存在许多局限性，可以在随后的研究中加以解决。 在这个实验中，参与者只接受了15 min的互联网接触，并评估了这种暴露对他们情绪的影响。 尽管这种暴露时间足以产生对情绪的影响，但是通过当前的尺度来衡量，不知道曝光时间会更长，也不知道当前已知的暴露于互联网期间情绪和焦虑的变化的时间动态。 此外，在本调查中，参与者在其接触期间访问的网站内容未受到监控。 这样做是为了鼓励参与者以他们希望的任何方式自由地探索互联网。 但是，由于不确定参与者访问过哪些网站，因此不能断定这些网站是他们使用互联网进行探索的典型网站。 当然，如果这些网站包含有色情或赌博内容的网站，则不太可能在当前情况下访问这些内容。 实际上，尚不清楚这些网站是否会在任何此类研究的背景下被可靠地报告为被访问。 然而，鉴于这种限制，仍然不知道在这种情况下获得的对情绪的影响是否会在其他使用环境中被观察到，并且这仍然是需要研究的领域。

结合先前的研究结果，这些结果有助于建立一个过度使用互联网的远端和近端原因的图片。 当然，那些长期沮丧的人 [11] 和焦虑 [12]加上社会孤立 [13]，以及对新技术缺乏焦虑 [17], [19]，可能会因过度使用互联网而面临风险 [3], [21]。 然而，那些在互联网曝光后对积极情绪产生负面影响的个体的子集可能会被触发进一步逃避互动的互联网使用，这表明可能的机制维持互联网成瘾者的互联网使用