網絡成癮的症狀可以與接近和避免色情刺激相關聯：來自常規網絡用戶的模擬樣本的結果（2015）

Jan Snagowski¹ 和 馬蒂亞斯·布蘭德^1,2，*

關於網絡成癮的現象學，分類和診斷標準尚未達成共識。 一些方法指向物質依賴性的相似性，其中方法/避免傾向是關鍵機制。 一些研究人員認為，在與成癮相關的決策情境中，個體可能會表現出傾向於接近或避免與成癮相關的刺激。 在目前的研究中，123異性戀男性完成了一種避免任務的任務（AAT; Rinck和Becker，2007用色情圖片修改。 在AAT期間，參與者要么必須推開色情刺激，要么用操縱桿將它們拉向自己。 通過問卷調查評估對性興奮的敏感性，有問題的性行為以及對網絡成癮的傾向。 結果顯示，具有網絡成癮傾向的個體傾向於接近或避免色情刺激。 此外，適度回歸分析顯示，具有高性慾和性行為問題且表現出高接近/迴避傾向的個體報告了更高的網絡成癮症狀。 類似於物質依賴性，結果表明，方法和避免傾向可能在網絡成癮中起作用。 此外，與性興奮的敏感性和有問題的性行為的相互作用可能對由於網絡使用而導致的日常生活中的主觀抱怨的嚴重性產生累積效應。 這些發現為網絡成癮和物質依賴之間的相似性提供了進一步的經驗證據。 這些相似之處可以追溯到類似於網絡和藥物相關線索的神經處理。

物質依賴性中的避免接近傾向

根據 布雷納等人。 （1999）接近或避免成癮相關刺激的傾向與提示 - 反應性和渴望有關，這些在成癮文獻中經常被調查（供審查參見 Tiffany和Wray，2012）。 提示反應性代表對成癮相關線索的主觀和生理反應（Drummond，2001）。 對遺囑的共識定義仍然缺失（審查見 Skinner和Aubin，2010）。 渴望主要被稱為主觀經歷的消費藥物的衝動（Sayette等人，2000），而其他方法則主張通過提示反應的生理指標來額外評估非主觀的渴望反應（Ooteman等，2006）或對藥物使用的行為傾向（Marlatt，1985; Buydens-Branchey等，1997）。 此外，神經生理學理論指的是由於反複使用藥物導致的中腦邊緣多巴胺能通路的適應性，並認為渴望也可能是一種消耗物質的無意識衝動，這被稱為“缺乏”（例如， Robinson和Berridge，1993, 2001, 2008）。 然而，提示反應和渴望似乎是相關的概念（Drummond，2001），雖然有足夠的證據可以忽略渴望的一維定義（Skinner和Aubin，2010).

努力實現差異化的渴望定義， 布雷納等人。 （1999） 提出了一種酒精依賴的多維模型，重點關注評估空間在成癮相關決策情境中的作用。 評價空間可以分為狀態 途徑, 躲避, 矛盾和 漠不關心. 途徑 和 躲避 是相互競爭的行動傾向狀態。 方法應該引起酒精消費，而避免代表反對過程，其中消耗酒精的衝動被抑制。 進一步， 矛盾 和 漠不關心 可以被描述為模糊狀態，如果行動傾向狀態的傾斜得到平衡，則可以輸入這些狀態。 在這種情況下， 矛盾 代表一個高和 漠不關心 模糊度低。 布雷納等人。 （1999） 認為進入與成癮相關的決策狀態的國家取決於對飲酒的積極或消極預期，這些預期進一步受歷史（例如，心理和生理傾向）以及當前因素（例如，積極或消極激勵）的影響。 積極的預期從而促進了國家 途徑雖然負面預期可能會導致 躲避。 關於渴望的不同方面， 途徑 與不可抗拒的“慾望”同義，從而能夠引發自動反應。 相反， 躲避 應該是一個主觀上經驗豐富的過程。 因此，接近/避免框架符合雙重過程模型，強調自動和受控過程在成癮行為的發展和維持中的作用（例如， Bechara，2005; Wiers和Stacy，2006）。 簡要概述了方法/避免框架 布雷納等人。 （1999），我們已經轉移到網絡成癮，總結在 數字 Figure11.

 

圖1

簡化了方法/避免框架的概述 布雷納等人。 （1999） 適應網絡成癮。 直線代表傾向，這可能引發促進網絡使用的趨勢，而虛線則反映出要避免的傾向 ...

Cyber​​sex Addiction中的避免接近傾向

基於理論方法/迴避框架 布雷納等人。 （1999） 以及互聯網成癮和物質依賴之間建議的相似性，假設在具有網絡成癮傾向的個體中具有可比較的模式是合理的。 關於網絡成癮中的線索反應和渴望，研究已經為這種相似性提供了初步證據（Brand等，2011; Laier等，2013a）。 這些研究確實表明，面對網絡成癮傾向的個體在面對色情圖片時表現出提示反應性和主觀渴望的增加。 此外，已知性刺激誘導神經激活，其類似於由藥物相關線索誘導的神經激活，並且理論上也能夠促進中腦邊緣多巴胺能通路的適應性（Georgiadis和Kringelbach，2012）。 此外， 萊爾和布蘭德（2014） 最近提出了一個網絡成癮的理論框架，它與模型有一些相似之處 布雷納等人。 （1999）。 例如，建議的歷史因素 布雷納等人。 （1999; 例如，人的特徵，過去的強化，生理反應性）符合特定的性傾向的影響以及提出的滿足的建議作用。 萊爾和布蘭德（2014）。 進一步， 萊爾和布蘭德（2014） 提出了網絡使用預期對網絡使用的中介作用，可以將其與預期在模型中的作用進行比較 布雷納等人。 （1999）.

關於網絡成癮的接近/迴避傾向的現有證據， Schiebener等人。 （2015） 進行了一項研究，參與者必須在多任務範例中執行不同的任務。 這些任務與兩個圖片集中的一個相關，而第一個圖片集包含中性，第二個圖片集包含色情圖片。 參與者被指示以相同的方式執行所有不同的任務，同時他們可以在任務和圖片集之間自主切換。 偏離最佳集合平衡被視為因變量，表明對中性或色情集合的偏好。 通過這一措施，作者發現了網絡成癮趨勢與設定平衡偏差之間的二次關係，這意味著具有高度網絡成癮傾向的個體或者更願意從事色情（接近）或中立（避免）集合。 。 相比之下，對網絡成癮傾向較低的參與者不喜歡在其中一個圖片集上工作更多。 自從多任務範例使用以來 Schiebener等人。 （2015） 沒有明確地設計來衡量接近或避免色情刺激的傾向，使用標準方法/規避範式來更深入地研究這種現像似乎是合理的。

測量方法/避免傾向

評估接近或避免與成癮相關的刺激傾向的一種方法是刺激 - 反應 - 兼容性任務（SRC; Field等，2006）。 在SRC期間，必須通過使用標準鍵盤將人體模型圖移向和遠離與兩個分開的塊中的成癮相關的提示。 因此，假設兩個塊中記錄的平均反應時間（RT）之間的差異反映了接近或避免與成癮相關的線索的相對傾向。 一些使用SRC的研究顯示出更強的接近傾向，而不是避免吸煙成癮相關的刺激（Mogg等，2003），常規大麻使用者（Field等，2006），以及重酒和大麻使用者（Field等，2008; Cousijn等人，2012）。 關於主觀渴望與接近或避免與成癮相關的刺激傾向之間的關係，關於這些關係是線性還是二次關係的結果不一致（Field等，2005a,b; Schoenmakers等，2008）。 作為SRC的延伸， 林克和貝克爾（2007） 介紹了避免任務 - 任務（AAT），其中包括物理運動，以增強接近和避免圖像刺激的效果。 通過使用操縱桿，參與者必須將在計算機屏幕上呈現的刺激拉向他們自己（接近）或將他們從他們自己推開（避免）。 最初，AAT旨在調查與恐懼有關的行為（Rinck和Becker，2007）。 之後，由於競爭傾向接近或避免上癮行為被認為是與成癮相關的決策情況必不可少的（Breiner等，1999），AAT的修改版本用於吸煙研究（Wiers等，2013），大量使用大麻（Cousijn等人，2011, 2013）和酒精依賴（例如， Wiers等，2009; Sharbanee等人，2013, 2014）。 在這種情況下，大多數實驗研究發現成癮行為和接近成癮相關刺激的傾向之間存在線性關係。 但是，按照成癮的雙重過程模型（Bechara，2005; Wiers和Stacy，2006），也有經驗證據表明，上癮的個體也可能表現出避免與成癮相關的刺激的傾向，例如，作為計算機化避免訓練計劃的結果（Wiers等，2011; Eberl等，2013a,b）。 此外， Spruyt等。 （2013） 研究發現，與匹配對照組相比，戒酒酒依賴者在SRC中具有迴避傾向，而復發率與迴避傾向強度呈正相關。

目標和假設

本研究的目的是調查接近/迴避傾向是否可能成為網絡成癮的潛在機制。 同時依靠理論框架 布雷納等人。 （1999） 以及由...提供的結果 Schiebener等人。 （2015）我們期望發現那些對網絡成癮有高度傾向的人或者表現出對色情刺激的接近或避免傾向。 此外，對網絡成癮的低度傾向應伴隨著接近或避免色情刺激的平衡傾向。 在操作層面，接近/迴避傾向與網絡成癮之間的關係應該是線性的而不是二次的。 此外，假設在接近或避免中性刺激的傾向和對網絡成癮的傾向之間既不存在線性關係也不存在二次關係。 此外，由於對性喚起的敏感性以及有問題的性行為被證明可以促進網絡成癮的發展和維持（Laier和Brand，2014），我們假設，由於使用網絡活動，對色情圖片的接近/迴避傾向和高度有問題的性行為/對性興奮的敏感性的組合應該對日常生活中的主觀抱怨的嚴重性產生累積效應。

来临嘉宾

在本研究中，共檢查了123異性戀男性參與者（M_年齡 = 23.79年，SD = 5.10）。 首次使用網絡的平均年齡為15.61（SD = 4.01）年。 平均而言，參與者每週使用cybersex網站3.66（SD = 3.52）次數，同時支出 M_時間 =每次訪問22.25（SD = 14.22）分鐘。 僅招募法定年齡（至少18歲）的參與者。 招聘是通過杜伊斯堡 - 埃森大學（德國）和在線平台的當地廣告進行的。 廣告中指出，將提供明確的色情材料。 學生可以收集學分，非學生參與者的學費為10。 所有參與者在實驗前都給出了書面知情同意書，並在研究結束時進行了匯報。 該研究得到了當地倫理委員會的批准。

措施

趨避任務

與會者進行了AAT的修改版（Rinck和Becker，2007），其中在計算機屏幕上呈現的圖片必須用操縱桿從他們的身體拉向（接近）或推開（避免）。 每個單獨的試驗必須由參與者通過操縱桿上的按鈕手動啟動，而操縱桿必須處於默認位置。 在500 ms審訊間隔（ITI）之後，呈現了圖示線索。 由於操縱桿移動，實施的縮放特徵增加（拉動）或減小（推動）提示的大小。 按照 林克和貝克爾（2007），操縱桿必須在一個方向上移動~30°才能終止試驗。 此外，使用對數增長函數來增加或減少提示大小，以便允許參與者體驗提示大小的變化，作為對其操縱桿移動的直接反應。 所有提示的初始大小均為700×500像素，並在15.6英寸屏幕上顯示。 由於將操縱桿〜30°移動到一個方向，因此提示尺寸變為最大2100×1500像素（拉動），分別是233×166像素的最小值（推動）。 在每次試驗結束時，又出現了另一個500 ms ITI。 每個試驗都記錄了參與者的RT。 與之前的研究相似，刺激被分為成癮相關和中性線索（Wiers等，2009, 2013; Cousijn等人，2011）。 作為中立線索，國際情感圖片系統的40圖片（IAPS; Lang等人，2008）被使用。 圖片顯示一兩個人處於中立狀態。 作為與成癮相關的線索，我們使用了四種類別的40色情圖片 萊爾等人。 （2013a） 被確定為對異性戀男性進行性喚起（異性性交為陰道性交和口交，兩個女性之間以同性戀和口交的形式進行同性戀交往）。 此外，在實踐試驗中使用了五張中性和五張色情圖片，這些圖片未用於實驗性試驗。 總的來說，AAT和色情圖片評級使用了不同的色情線索。

在指導期間，參與者完成了30練習試驗，分為四輪（推，拉，色情推/中性拉，色情拉/中性推）。 每輪結束後，參與者被告知正確反應的數量，並可決定重複這一輪。 實驗性試驗分為4個區塊，每組進行80試驗，共計進行320試驗。 每個刺激在一個塊中以半隨機順序呈現一次（允許相同類別的最多三個刺激連續出現）。 參與者被隨機分配到兩個實驗條件中的一個，這與第一個區塊中的指令不同（色情推/中性拉或色情拉/中性推）。 在以下塊中，指令被反轉。 實驗條件在參與者之間得到了平衡。 通過分離教學類型（直接與間接），以前的研究使用不同版本的AAT。 帶有直接指示的版本（例如， Rinck和Becker，2007）包括兩個刺激類別，而間接AAT（例如， Wiers等，2009）使用兩個以上的刺激類別，並指示參與者根據圖片格式（水平與垂直）推或拉操縱桿。 因此，間接AAT代表與任務無關的設計，而直接AAT則體現與任務相關的範例。 在這項研究中，使用了與任務相關的AAT，因為進行了薈萃分析 Phaf等人。 （2014） 無法提供任務無關版本優勢的證據。

為了分析AAT數據，計算中位數RT分數，因為中位數在RT異常值方面不如平均得分（Palfai，2006; Wiers等，2009; Cousijn等人，2013）。 丟棄<200 ms，> 2000 ms的RT以及來自錯誤響應的RT。 錯誤率> 25％導致將其完全排除在數據分析之外。 對於每個參與者，兼容性效果得分（Rinck和Becker，2007）對於色情（色情方法/迴避分數）和中性（中性方法/迴避分數）刺激類別，通過從中位數推送RT（中位數RT推 - 中位數RT拉力）減去中位數拉數來計算。 根據 Rinck和Becker（2007，第110），相容性效果評分代表“進場和迴避傾向的相對強度”，而正值表示進場（中位RT推動力>中位RT拉動）和負值迴避（中位RT推動力<中位RT牽引力）趨勢。 這些分數的基本思想是，與不兼容的試驗（例如，避免色情圖片）相比，兼容的試驗（例如，處理色情圖片）導致更快的RT。 此外，色情方法/迴避分數是主要的因變量，而中性方法/迴避分數代表控制變量，因為接近和避免中性刺激不應與其他因變量（如趨向網絡性成癮的傾向）聯繫起來。

另外，通過從所有色情刺激的中位RT中減去所有中性刺激的中位RT，可以計算出總體效果評分（總RT得分）（中位RT色情–中性RT中性）。 儘管此措施未考慮特定試驗中的運動方向，但負值表示參與者對色情刺激的反應更快（中位RT色情<中性RT中性），而正值則表明色情刺激的RT較慢（中位） RT色情> RT中性）。 因此，總的RT分數等同於對物質使用障礙的間接注意偏見的評估（Field和Cox，2008; Coskunpinar和Cyders，2013; Field等，2014而不是衡量刺激類型（色情與中性）的方法/避免傾向。 與物質依賴性研究類比，總體RT分數的正值表明存在對色情圖片的注意偏向（與中性刺激相比，RT對色情的影響較慢）。 AAT的所有因變量的一般概述總結如下 枱燈 Table11。 AAT使用Presentation®軟件（版本16.5， www.neurobs.com).

 

表1

AAT分數的計算和解釋。

短期和長期測量

本研究中使用的工具可以分為短期（色情圖片評級，渴望性喚起/自慰，AAT）和長期測量（s-IATsex，HBI，SES）。 在這種情況下，短期測量指的是反應性（即時）反應，這些反應可能受到環境因素的影響，例如先前的網絡消費。 相比之下，長期測量非常類似於個體特徵，這些特徵應該在更長的時間內保持穩定。

統計分析

使用IBM SPSS Statistics Version 22.0完成數據分析。 用Pearson相關分析兩個變量之間的關係。 用一個樣品評估兩個變量之間的差異 t-tests。 效果大小根據報告 科恩（1988） 使用皮爾遜的 r (r = 0.10，小; r = 0.30，中等; r = 0.50，大）和科恩 d (d = 0.20，小; d = 0.50，中等; d = 0.80，大）。 使用曲線 - 線性回歸分析評估兩個變量之間的二次關係。 此外，兩個變量之間的相互作用作為單個因變量的預測因子進行了分層調節回歸分析（所有預測因子集中; 科恩等人，2003）。 所有統計檢驗的顯著性水平是 p = 0.05。 此外，為了檢查變量是否違反了正態性假設，還報告了偏度和峰度 枱燈 Table22。 根據 West等人。 （1995），偏度<| 2.00 | 和峰度<| 7.00 | 表示變量正態分佈。 在這裡，用於曲線線性和適度回歸分析的所有變量均滿足這些標準（s-IATsex渴望，HBI失控，SES，色情/中性方法/迴避分數）。 但是，如果用於其他計算的其他變量違反了正態性假設，則仍應進行參數檢驗，因為已證明參數統計方法可以有效地抵制這種違反（Rasch和Guiard，2004).

 

表2

s-IATsex，HBI，SES，色情圖片評級和性喚起的主觀評分的平均值以及手淫和AAT分數的需要。

色情圖片評級

一個樣本 t- 測試計算比較異性戀和同性戀圖片的評分， t（122）= 32.79; p <0.001； d = 4.11，表明異性戀圖片被評為顯著更多的性喚起。 關於性喚起的評估和之前手淫的必要性（t1） 之後 （t2）色情圖片評級，兩個 t- 依賴樣本的測試顯示出更高的主觀性喚起， t（122）= - 9.05; p = 0.001; d_z = 0.85，更需要手淫， t（122）= - 7.30; p <0.001； d_z = 0.61，at t2 相比 t1 （對於平均值，請參閱 枱燈 Table22）。 這些結果表明，由於觀看色情圖片，參與者在開始AAT之前經歷了性喚起的狀態。 這是特別重要的，因為性喚起和手淫的需要被用作渴望措施，這些措施應該與接近或避免色情刺激的傾向聯繫起來。

趨避任務

描述性地，色情方法/迴避分數（M = -1.09，SD = 72.64）和中性逼近/迴避分數（M = -56.91，SD = 55.03）具有負的平均值。 這些結果表明在AAT中避免色情和中性刺激的平均趨勢，而這種效果對中性刺激更強， t（122）= 8.52; p <0.001； d = 0.87。 相比之下，整體RT得分（M = -37.79，SD = 42.74）具有負平均值，這表明參與者平均沒有對色情刺激的注意偏向（這種注意偏差會反映為色情圖片的RT較慢，因此平均整體RT，事實並非如此，因為與中性刺激相比，我們觀察到色情內容的RT更快。

AAT分數與所選變量之間的相關性總結如下 枱燈 Table33。 關於色情和中立的接近/避免分數，與其他措施沒有顯著的相關性。 然而，整體RT評分顯著與對性興奮的敏感性，HBI控制量表的喪失以及渴望的性喚起和渴望Δ需要手淫評分相關。

 

表3

AAT分數與所選變量之間的雙變量相關性。

曲線線性回歸分析

為了測試色情接近/迴避分數與s-IATsex因子渴望之間的關係是否不是線性的而是二次的，計算了曲線 - 線性回歸分析。 在第一步中輸入了色情方法/避免分數，但沒有明顯解釋s-IATsex渴望方差， R² = 0.003， F（1,122）= 0.33， p = 0.567，表示數據中不存在兩個變量之間的線性關係。 第二步，包括平方色情方法/迴避分數，這導致了對s-IATsex渴望方差的23.7％的重要解釋，ΔR² = 0.234， F（1,122）= 18.80， p <0.001。 此估算曲線（請參見 數字 Figure22）表明具有高s-IATsex渴望的個體傾向於顯示關於色情刺激的接近（積極接近/迴避值）或迴避（負接近/迴避值）傾向。 進一步的回歸值總結如下 枱燈 Table44.

 

圖2

色情圖片兼容效果評分（色情處理/迴避評分）與s-IATsex因素渴望的關係.

 

表4

曲線 - 線性回歸分析的值，s-IATsex因子渴望作為因變量。

作為操縱檢查，計算第二分析以研究s-IATsex渴望與中性進近/迴避分數之間的關係。 在這裡，沒有發現明顯的二次關係（p 0.239）。

適度回歸分析

為了研究性激發敏感性（SES），接近​​或避免色情刺激（色情方法/迴避評分）的趨勢以及網絡成癮傾向之間的關係，以s-IATsex因子渴望作為因變量的分層調節回歸分析是計算（所有變量集中; 科恩等人，2003）。 在第一步， SES 解釋了s-IATsex渴望方差的13.5％， F（1,121）= 18.83， p <0.001。 在第二步中， 色情方法/避免分數 導致方差解釋的顯著增加，ΔR² = 0.029，ΔF（2,120）= 4.19， p = 0.043。 在第三步，互動 SES 和 色情方法/避免分數 導致方差解釋的顯著增加，ΔR² = 0.044，ΔF（3,119）= 6.62， p = 0.011。 總的來說，回歸模型是顯著的，並解釋了s-IATsex渴望的20.8％方差， F（3,122）= 10.41， p <0.001。

為了更詳細地研究觀察到的緩和效應，分析了簡單的斜率（見 數字 Figure3A3A）。 回歸線的斜率代表 接近傾向 （高於平均值的1標準偏差）與零沒有顯著差異， t = 1.71， p = 0.090。 相比之下，回歸線的斜率代表 迴避傾向 （1標準差低於平均值）與零顯著不同， t = 5.50， p <0.001，表示 高SES， 伴隨著 迴避傾向 導致了高s-IATsex渴望得分。 當使用傾向接近或避免中性刺激（中性方法/迴避分數）作為主持人時，沒有發現顯著的相互作用（p 0.196）。

 

圖3

關於色情圖片（色情處理/避免得分）的兼容性效果之間的相互作用的簡單斜率的圖形說明 （A） 對性激發（SES）的敏感性以及 （B） 問題 ...

計算第二個模型來調查有問題的性行為（HBI失控）的控製成分，接近或避免色情刺激（色情方法/迴避得分）的傾向之間的關係，以及在網絡成癮中渴望成分的傾向。 在第一步， HBI失去控制 解釋了s-IATsex渴望方差的22.2％， F（1,121）= 34.52， p <0.001。 在第二步中， 色情方法/避免分數 沒有導致方差解釋的顯著增加，ΔR² = 0.017，ΔF（2,120）= 2.70， p = 0.103。 在第三步，互動 HBI失去控制 和 色情方法/避免分數 導致方差解釋的顯著增加，ΔR² = 0.037，ΔF（3,119）= 6.02， p = 0.016。 總體而言，回歸模型顯著，同時解釋了s-IATsex渴望的25.7％方差， F（3,122）= 15.10， p <0.001。 兩種溫和回歸分析的其他值匯總在 枱燈 Table55.

 

表5

緩和回歸的值用s-IATsex因子作為因變量。

與第一個模型類似，分析了簡單的斜坡（見 數字 Figure3B3B）。 回歸線的斜率代表 接近傾向 （高於平均值的1標準偏差）與零顯著不同， t = 2.85， p = 0.005。 回歸線的斜率代表 迴避傾向 （1標準差低於平均值）也與零顯著不同， t = 6.14， p <0.001，表明兩者 途徑 和 躲避 對於色情圖片，伴隨著一個 高HBI失控 導致了高s-IATsex渴望得分。 與第一次中度回歸分析類似，使用趨勢接近或避免中性刺激（中性方法/迴避分數）作為主持人顯示沒有顯著的相互作用（p 0.166）。

此外，為了研究HBI控制量表的丟失，SES和色情方法/避免評分是否對網絡成癮的趨勢產生累積效應，計算了以s-IATsex因子渴望為因變量的線性回歸分析。 在第一步， HBI失去控制 解釋了s-IATsex渴望方差的22.2％， F（1,121）= 34.52， p <0.001。 在第二步中， SES 導致方差解釋的顯著增加，ΔR² = 0.052，ΔF（2,120）= 2.63， p = 0.004。 在第三步， 色情方法/避免分數 導致方差解釋的顯著增加，ΔR² = 0.024，ΔF（3,119）= 4.47， p = 0.037。 總的來說，回歸模型是顯著的，並解釋了s-IATsex渴望的30.1％方差， F（3,122）= 17.04， p <0.001。 進一步的回歸值總結在 枱燈 Table55.

實際Cyber​​sex使用與成癮相關測量之間的關係

為了研究實際網絡使用與網絡成癮相關測量之間的可能關係，計算了幾個額外的相關性。 s-IATsex因子渴望與每週網絡使用頻率之間存在正相關關係（r = 0.227， p = 0.011）和一次訪問期間在cybersex網站上花費的平均時間（r = 0.198， p = 0.028）。 然而，每週網絡使用頻率與HBI失控之間沒有顯著的關係（r = 0.136， p = 0.133），SES（r = 0.119， p = 0.190）以及渴望Δ性喚起/手淫和AAT分數（全部 ps > 0.400）。 同樣，一次訪問期間在網絡性網站上花費的平均時間與HBI失去控制之間也沒有顯著相關性（r = 0.025， p = 0.781），SES（r = 0.161， p = 0.076）以及渴望Δ性喚起/手淫和AAT分數（全部 ps > 0.500）。

未來指令

未來的研究可以進一步旨在通過將積極和消極預期作為可能的接近/避免趨勢的預測因子來擴大關注焦點，類似於擬議的框架。 布雷納等人。 （1999）。 因此，積極的預期被認為可以促進傾向於接近成癮行為，而消極的預期可以抑制這種衝動並導致迴避反應。 在網絡成癮的背景下，網絡使用預期會對接近/避免傾向產生類似的影響，因為已經證明互聯網使用預期與網絡成癮有關（Brand等，2014a）。 除了存在競爭性接近/避免傾向之外，這種預期因此可以解釋在與成癮相關的決策情況中哪些傾向可能占主導地位。

此外，研究競爭神經網絡是否涉及接近/避免反應可能是有益的。 在這方面，研究已經表明了與雙重過程模型的相似之處 Bechara（2005） 因為不同的神經網絡初步顯示了酒精成癮者的方法（伏隔核，內側前額葉皮層）和避免（杏仁核，背外側前額皮質）（恩斯特等人，2012; Wiers等人，2014b）。 通過加強這一發現， Schlund等人。 （2011） 報告了這些網絡對健康個體的接近/迴避行為的平衡激活。 此外，可以證明認知偏差修正程序減少了內側前額葉皮層和杏仁核中的接近/迴避相關的激活（Wiers等，2014a, 2015）。 基於這些結果，假設AAT能夠測量接近和避免偏差似乎是合理的。 因此，未來的研究應該解決與網絡成癮中的接近/迴避傾向相關的神經相關性的研究，以加強當前研究的發現。 此外，物質依賴性和網絡成癮研究都可以從復雜分析方法的應用中受益（例如，bin分析）。 因此，這種方法可以為AAT評估接近和避免偏差的假設提供更多證據。

進一步思考，以前的研究主要研究了接近/迴避傾向與成癮相關測量之間的線性關係，而這種方法可能無法涵蓋成癮行為的複雜性。 然而，最突出的信念似乎是只有方法偏見與成癮行為的發展和維持有關，儘管這一假設並不完全得到現有發現的支持。 例如，一些研究報告了有問題物質使用的個體的方法偏差（例如， Cousijn等人，2012），而在戒斷或尋求治療的科目中發現了迴避傾向（Eberl等，2013a）。 此外， Wiers等。 （2013） 發現吸煙者的接近偏見，但不是吸煙者。 此外，接近/迴避傾向與成癮相關的測量（例如主觀渴望或複發率）之間的關係是不一致的，因為兩者都是積極的（例如， Mogg等，2005）以及消極關聯（例如， Cousijn等人，2011; Spruyt等，2013） 已經匯報過。 因此，似乎有理由認為，不僅接近，而且迴避傾向可能是成癮行為中的重要因素。 因此，曲線線性回歸分析允許在單個模型中分析兩種傾向，這不僅有利於調查網絡成癮，而且有助於研究其他行為成癮或物質依賴性的接近/迴避傾向。

最後，研究方法/避免傾向在何種程度上影響網絡成癮的發展和維持可能是有用的。 在這裡，縱向研究設計可能是有益的。 此外，這種方法似乎是合理的，因為當前研究的結果表明AAT可以測量長期網絡使用所產生的影響，而更多的研究是證明這一假設的必要條件。

限制

首先，必須指出的是，用於測試接近/迴避傾向和網絡成癮的渴望相關症狀之間的假設二次關係的曲線 - 線性回歸分析可能被認為是一種探索性方法。 而且，結果並不強調完美的二次關係。 因此，必須謹慎解釋調查結果，並需要復制。 儘管如此，這些結果至少指向了接近/迴避傾向與網絡成癮之間關係的非線性。 由於我們只包括異性戀男性參與者，我們的結果很難概括為女性或同性戀者。 此外，大多數樣本由常規的網絡用戶組成，而少數人報告由於他們的網絡使用而在日常生活中的主觀症狀。 雖然，對模擬樣本的疾病的調查提供了許多好處（Abramowitz等，2014），我們的研究結果不能完全轉移到臨床人群，因為沒有一個參與者被診斷為對網絡成癮。 因此，未來的研究可以從臨床環境中的個體調查中受益，但必須指出的是，缺少診斷標準可能使得難以用經典方式將網絡成癮患者組與對照組進行比較。 然而，這種方法可能有用，因為AAT也可用於認知偏差修改訓練（Wiers等，2011）在網絡成癮治療。

我們感謝Christian Laier博士和Johannes Schiebener博士對該研究的寶貴貢獻。 他們幫助我們進行了實驗並改進了手稿。 此外，我們感謝Michael Schwarz對AAT實施的讚賞。

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