研究發現“在線性使用”與黑暗人格特徵（手淫，精神病，自戀，虐待狂和惡意）有關。 問題：長時間沒有色情和遊戲後，這些特徵會有什麼不同？
J Behav Addict。 2018 Nov 14：1-11。 doi：10.1556 / 2006.7.2018.109。
抽象
背景和目的：
研究表明，人格特質在有問題的互聯網使用（PIU）中起著重要作用。 然而，黑暗的人格特質（即馬基雅維利主義，精神病，自戀，虐待狂和惡意）與PIU之間的關係尚待研究。 因此，本研究的目的是調查黑暗特質與特定在線活動（即社交媒體，遊戲，賭博，購物和性行為）和PIU的關係。
方法：
共有772大學的學生完成了一項自我報告調查，包括黑暗三人組織的髒兮兮的評分，短的虐待衝動量表，惡意量表以及卑爾根Facebook成癮量表的改編版本。
結果：
分層回歸分析和多元調解模型表明，男性與更高的在線遊戲，在線性和在線賭博正相關，並與社交媒體和在線購物負相關。 自戀與更高的社交媒體使用有關; Machiavellianism與更高的在線遊戲有關， 在線性， 和在線賭博; 虐待狂與網絡性有關; 和s可憐與網絡性有關，在線賭博和在線購物。 最後，Machiavellianism和惡意通過在線賭博，在線遊戲和在線購物直接和間接地與PIU相關聯，並且自戀通過社交媒體使用間接地與PIU相關聯。
討論：
這項初步研究的結果表明，黑人人格特質高的人可能更容易在開發有問題的在線使用中，並且有必要進一步研究，以檢查黑暗人格特質與特定類型的有問題的在線活動之間的關聯。
關鍵詞：
馬基雅維裡; 自戀; 有問題的互聯網使用; 精神病; 虐待狂; spitefulness
結論：30427212
簡介
國際疾病分類11th版本的最新beta版草案（世界衛生組織，2017）已經認識到“遊戲障礙，主要是在線”，作為官方診斷，以及最新版本的 精神疾病診斷與統計手冊 (美國精神病學協會，2013）已將3部分中的網絡遊戲障礙列為新出現的心理健康問題，應進一步調查。 儘管不同的意見是，是否考慮有問題的在線活動，除了互聯網游戲紊亂，作為行為成癮（曼恩·基弗，謝勒肯斯和唐，2017年），經驗證據表明，少數人報告有問題的在線行為，例如有問題的互聯網使用（PIU; 庫斯，格里菲斯，卡里拉和比利厄斯，2014年）。 有幾個術語被廣泛用於描述有問題的互聯網參與，包括“網絡成癮”，“互聯網使用障礙”，“過度使用互聯網”，“互聯網依賴”和“強制性互聯網使用”，儘管這些術語描述了有問題的在線使用經常使用類似的診斷標準（Kuss等，2014）。 最廣泛使用的症狀學框架之一是基於成癮的生物心理社會學框架，它由六個核心要素組成，這些要素包括在任何行為（即顯著性，專心，情緒調節，寬容，退縮和衝突）中的問題性參與。 格里菲斯，2005）。 在其他地方，PIU被認為是對互聯網使用的過分關注和失去控制，從而導致個人的社會生活，健康，履行其現實生活職責（例如，職業和/或教育）以及睡眠和睡眠受到損害。飲食習慣 （Spada，2014）。 為了保持一致性，本研究使用術語“有問題的互聯網使用”來描述一系列類似和/或重疊的在線成癮，強迫和/或過度行為。 PIU可以說比互聯網使用障礙更俱全球性（和“全能”術語），因為PIU並不一定意味著患有某種疾病。
不同研究中PIU的患病率差異很大（1％和18％之間）（綜述見 Kuss等，2014）。 PIU是一個重要的健康問題，尤其是青少年和新興成人，因為他們的日常互聯網接入率較高（安德森（Anderson），斯汀（Steen）和斯塔夫羅普洛斯（Stavropoulos），2017年）。 PIU在少數人中的負面影響包括抑鬱，焦慮，壓力，孤獨（Ostovar等人，2016年），白天嗜睡，精力不足和生理功能障礙（Kuss等，2014）。 這些損傷導致研究人員調查PIU風險因素，以製定PIU的預防策略。
根據人 - 情感 - 認知 - 執行模型（I-PACE）的相互作用，這是提出解釋PIU潛在機制的理論框架之一（Brand，Young，Laier，Wölfling和Potenza，2016年），人格，社會認知，生物心理構成和特定的在線使用動機是與PIU的發展和維護相關的核心因素。 這些因素可能是相互關聯的，並且可能會相互影響他們關於PIU的關係的中介角色（布蘭德（Brand）等人，2016年）。 因此，在考慮PIU時，重要的是應考慮人格差異與特定在線使用動機（例如，遊戲，賭博，性，社交媒體和購物）的相互作用。
關於PIU的人格決定因素，薈萃分析評論指出了五大人格特質在PIU發展中的一致作用。 更具體地說，PIU與較高的神經質，較低的外向性，較低的責任心，較低的開放性和較低的適應性相關（Kayiş等人，2016年）。 一項橫斷面研究報告了PIU和HEXACO在責任心，誠實 - 謙卑和情緒方面的個性維度之間的顯著關係（Kopuničová和Baumgartner，2016年）。 其他研究發現，更高的PIU與尋求新奇，尋求樂趣，低自我概念和消極情緒避免有關（Kuss等，2014）。 然而，儘管有大量關於人格對PIU影響的實證文獻，但黑人人格特質的作用卻被忽略了。
由於這些人格構造的共同相關因素（例如，無禮，低自適性，較低的良心，進取心，較高的分離度，較高的邊界人格特徵和較高的轟動性，本研究的重點是馬基雅維利主義，精神病，自戀，虐待狂和對PIU的惡意。興趣）與PIU（Dalbudak，Evren，Aldemir和Evren，2014年; 道格拉斯，鮑爾和蒙羅，2012年; James，Kavanagh，Jonason，Chonody和Scrutton，2014年; Kayiş等人，2016年; Lu等，2017; 理查森與波格，2016年; Trumello，Babore，Candelori，Morelli和Bianchi，2018年）。 黑暗的人格特質與反社會的在線行為有關，包括奇怪的狀態更新，網絡欺凌和在線拖釣，以及使用不同的平台滿足各種心理需求（Craker和2016年XNUMX月; 加西亞（Garcia＆Sikström），2014年; Panek，Nardis和Konrath，2013年）。 此外，最近的一項研究發現並認為，馬基雅維利主義和自戀與社交媒體使用問題呈正相關，這可能與滿足這些特徵的個人的反社會需求有關（Kircaburun，Demetrovics和Tosuntaş，2018年）。 現在，互聯網可以促進許多活動（例如社交媒體使用，在線遊戲，在線賭博，網絡性和在線購物），這些活動可能會吸引具有不同個性特徵的個人的各種需求。 因此，黑暗的人格特質可能與不同的在線活動和PIU相關。 因此，本研究調查了黑暗人格特質，特定的在線活動與PIU之間的關係。
黑暗的人格特質和PIU
黑暗三合會是三個重疊的不良和反社會人格結構的星座：馬基雅維利主義，精神病和自戀（Paulhus＆Williams，2002年）。 在過去十年中，這些特徵引起了研究人員越來越多的關注。 最近，有人建議將黑暗三合會擴展為黑暗的Tetrad，加上虐待狂（Buckels，Trapnell和Paulhus，2014年; 範·蓋爾，戈曼斯，托普拉克和韋德，2017年）。 此外，一些研究已經研究了惡意與黑暗四分體特徵的作用（Jonason，Zeigler-Hill和Okan，2017年; Zeigler-Hill＆Vonk，2015年）。 然而，一些學者認為虐待狂和惡意對黑暗三合會的貢獻尚不清楚，需要進一步的經驗證據（喬納森等人，2017年; Tran等人，2018年）。 儘管黑人人格特質的共同核心要素，如人際操縱和冷酷無情（瓊斯與菲格瑞多（Jones＆Figueredo），2013年; Marcus，Preszler和Zeigler-Hill，2018年），這些特徵具有不同的特徵，可能會產生有問題的在線使用的漏洞。
自戀，指的是一種宏大的自我意識，優越感，支配地位和權利感（Corry，Merritt，Mrug和Pamp，2008年），與更多參與有問題的社交媒體使用有關（Andreassen，Pallesen和Griffiths，2017年; Kircaburun，Demetrovics等，2018），有問題的在線遊戲使用（Kim，Namkoong，Ku，＆Kim，2008年）和PIU（Pantic等人，2017年）。 那些自戀的人表示更多地參與自我推銷（有時是欺騙性的）在線行為，例如自拍（編輯和發帖，尤其是男性）（Arpaci，2018; 福克斯與魯尼（2015）），而自我推銷和在社交媒體上呈現更受歡迎的自我是在線使用問題的重要風險因素（Kircaburun，Alhabash，Tosuntaş和Griffiths，2018年）。 自戀人士可能會使用在線社交媒體獲得更高的歸屬感和欽佩感（卡薩萊和菲奧拉萬蒂（2018））和/或參與在線遊戲，以此感受優於競爭對手的方式（Kim等人，2008年）。 此外，社交媒體使用和在線遊戲使用都可以導致少數人的PIU（Király等人，2014年).
馬基雅維利主義，指的是具有欺騙性，操縱性，野心性和剝削性（克里斯蒂＆蓋伊斯（Christie＆Geis），1970年），與有問題的社交媒體使用有關（Kircaburun，Demetrovics等，2018），在網絡遊戲中拖釣（拉丹尼和道爾·波蒂略（2017）），在線自我監控，自我推銷（阿貝爾和布魯爾，2014年）。 Machiavellians可能選擇社交媒體和遊戲平台進行人際操縱或欺騙性自我推銷（阿貝爾和布魯爾，2014年; 拉丹尼和道爾·波蒂略（2017）部分是因為他們害怕社會排斥（Rauthmann，2011）。 鑑於這些行為的潛在強迫性，這些有問題的在線行為可能與成癮性症狀相關，如專注和情緒調整（格里菲斯，2005），反過來，為少數人發展為PIU（Kircaburun，Demetrovics等，2018）。 而且，馬基雅維利主義與積極情緒負相關（Egan，Chan和Shorter，2014年）並且對壓力水平升高（理查森與波格，2016年）。 鑑於有問題的在線使用是消極情緒的適應不良應對策略（Kuss等，2014），有理由期待一些馬基雅維利主義高的人參與PIU並成為有問題的用戶。
精神病的特點是高衝動性，魯莽和低同理心（喬納森，里昂，貝瑟爾和羅斯，2013年）。 與Machiavellianism相似，精神病也與情緒失調和積極情緒降低有關（Egan等人，2014年; Zeigler-Hill＆Vonk，2015年）。 除了精神病患者傾向於將PIU作為適應不良的應對策略（Kuss等，2014），他們可能會參與PIU以尋求並獲得更高的感受（林與蔡，2002; 維塔科和羅傑斯（2001））。 同樣，充滿虐待狂衝動的個體會從事異常和反社會的在線行為，例如網絡欺凌（van Geel等人，2017年），在線拖釣（Buckels等，2014年），親密伴侶網絡追踪（吸煙者＆2017年XNUMX月），以及暴力視頻遊戲（Greitemeyer和Sagioglou，2017年）。 此外，精神變態者和虐待狂者可能會試圖滿足網上的性慾（例如，觀看網絡色情和色情內容）並過分幻想（鮑曼，喬納森，韋瑟爾卡和弗農，2014年）以增加性喚起和刺激（Shim，Lee和Paul，2007年）。 虐待狂可能會試圖彌補他們對殘忍的需要（O'Meara，Davies和Hammond，2011年）他們無法在現實世界中實現在線環境。 成功的嘗試可能會通過積極的情緒修改導致有問題的使用。
惡意，被稱為願意為了傷害他人而傷害自己（Zeigler-Hill，Noser，Roof，Vonk和Marcus，2015年），是一個明顯的人格維度，未被研究，但與不同的人格結構重疊，如侵略，馬基雅維利主義，精神病，低自尊，低同理心和低情商（Marcus，Zeigler-Hill，Mercer和Norris，2014年; Zeigler-Hill等人，2015年）。 這些結構是反社會和有問題的在線行為的重要風險因素（Kuss等，2014）。 因此，較高的惡意可能是有問題的在線使用的潛在風險因素。 鑑於個人因為反社會的個性方面（例如人際操縱）而有很多可能會遇到有問題的現實社交互動的可能性增加（Marcus等，2014）和有害的幽默風格（Vrabel，Zeigler-Hill和Shango，2017年），他們可能更容易參與更高問題的在線使用，以避免現實生活中的社交關係和/或更容易操縱他人（Kircaburun，Demetrovics等，2018; Kırcaburun，Kokkinos等人，2018年）。 此外，惡意個體的衝動性增加（喬納森等人，2013年; Marcus等，2014）因為衝動性是PIU的一致預測因素之一，因此可以使個體處於易受傷害的位置以體驗PIU（Kuss等，2014).
具體在線活動的作用
互聯網是一種便於使用不同行為和活動的媒介，例如使用社交媒體，遊戲，賭博，購物和性（格里菲斯，2000; Montag等人，2015年）。 除了社交媒體使用之外，大多數這些活動已經存在於離線環境中。 因此，個人的離線行為可能會遷移到在線行為，以彌補未滿足的離線需求（Kardefelt-Winther，2014），如游戲，賭博，性，購物和交流。 根據I-PACE模型（布蘭德（Brand）等人，2016年），個人的個性是使用特定在線平台和/或應用程序的偏好的重要決定因素。 關於不同個性方面的個體如何從不同的在線活動中獲得多樣化滿足的上述經驗證據提供了對I-PACE模型的驗證。
如前所述，參與在線活動可能會讓人上癮，並導致少數人的PIU。 例如，在線遊戲與有問題的遊戲有關。 然而，除了在線遊戲之外，還發現在線社交媒體使用預測更高的PIU，而有問題的遊戲僅與在線遊戲相關（Király等人，2014年）。 因此，PIU可以被稱為跨越其不同活動的一般過度使用互聯網。 因此，參與上述在線活動可能與更高的PIU有關，並且可以解釋黑暗人格特質與PIU之間的關係。 一些經驗證據似乎通過報告在線遊戲，賭博和色情觀看與PIU的重要關係來支持這一假設（Alexandraki，Stavropoulos，Burleigh，King和Griffiths，2018年; Critselis等，2013; Stavropoulos，Kuss，Griffiths，Wilson和Motti-Stefanidi，2017年）。 因此，可能不同的黑暗人格特質指導個人使用不同的在線活動，反過來，從他們偏好的在線活動中獲得滿足可能導致互聯網的重複和有問題的使用。 因此，預計黑暗人格特質將通過特定在線活動使用間接途徑與PIU相關。
目前的研究
這是第一項通過特定的在線活動（例如社交媒體，在線遊戲，在線賭博，在線購物）調查黑暗人格特質（即馬基雅維利主義，精神病，自戀，虐待狂和惡意）與PIU的直接和間接關聯，以及在線性愛）。 先前的研究主要集中於跨不同在線行為的三個黑暗人格特質（即馬基雅維利主義，心理病和自戀）的關係。 但是，沒有研究考慮過同時使用不同的在線活動和PIU的五個不同特徵（即，除了虐待狂和惡意外，還有黑暗三合會）。 可以預期，人格結構與PIU之間的在線活動會產生中介作用。 根據I-PACE模型的理論假設（該假設斷言，人格特質和特定的在線使用動機等相互關聯的核心因素可以在其與PIU的關係中發揮中介作用）和現有的經驗證據，本研究提出並檢驗了幾種假設，而控制性別和年齡。
H1： 自戀和馬基雅維利主義將直接與PIU相關聯，並間接通過社交媒體和在線遊戲（Kim等人，2008年; Kircaburun，Demetrovics等，2018; 拉丹尼和道爾·波蒂略（2017）).
H2： 精神病和虐待狂將與PIU直接相關，間接通過網絡性行為（Buckels等，2014年; 林與蔡，2002; 維塔科和羅傑斯（2001）).
H3： 精神病和惡意將與PIU直接相關，間接通過在線賭博（喬納森等人，2013年; Marcus等，2014).
方法
共有772土耳其大學學生（64％女性），年齡在18和28之間（平均= 20.72年， SD = 2.30），已完成紙筆調查表。 所有參與者都被告知有關研究的細節，並表示知情同意。 參與該研究是匿名和自願的。 本研究中使用的數據與其他地方發表的另一項研究（即， Kircaburun，Jonason和Griffiths，2018a).
為了獲得有關參與者的性別，年齡和參與的特定在線活動的信息，使用了個人信息表。 參與者使用了“5點的李克特量表”決不“要”時刻“為了表明他們在線使用賭博（即”我用互聯網進行賭博”，遊戲（即“我用互聯網進行遊戲”，購物（即“我用互聯網購物”，社交媒體（即“我使用互聯網進行社交媒體”和性別（即“我用互聯網做愛“）。
該比例包括12點李克特量表上的9項目。強烈反對“要”非常同意”，對於每個人格維度都有四個項目，包括Machiavellianism（例如，“我曾經使用過欺騙手段或撒謊來騙取我的路”，精神病（例如“我傾向於不太關心道德或行為的道德”和自戀（例如，“我傾向於希望別人關注我“）。 以前報告的土耳其規模的高效性和可靠性（Össoy，Rauthmann，Jonason和Ardıç，2017年）。 在該研究中，該量表具有足夠好的內部一致性（Cronbach'sα= .67-.88）。
該比例包括10二分（“不像我“和”像我這樣的”）（例如“我有幻想涉及傷害人“）。 以前報告的土耳其規模的高效性和可靠性（Kircaburun，Jonason和Griffiths，2018年b）。 該量表在該研究中具有良好的內部一致性（α= .77）。
原始比例包括17個項目（例如，“為了傳播關於我不喜歡的人的八卦，可能值得冒我的聲譽“）來自”5點的李克特量表“決不“要”時刻“在這項研究中，選擇與土耳其大學生兼容的11項目進行探索性（EFA）和驗證性因子分析（CFA）。 結果，EFA（KMO = 0.90; p <.001; 社區介於0.29和0.59之間； 解釋了48％的方差）和CFA（標準回歸權重在0.49到0.72之間）產生了兩個子因子，概念化為 傷害他人 （例如，“如果我有機會，那麼我很樂意支付一小筆錢，看到一個我不喜歡的同學未能通過期末考試“）和 困擾他人 （例如，“如果我是課堂上最後一個參加考試的學生之一，我注意到教練看起來很不耐煩，我肯定會花時間完成考試，只是為了激怒他或她。“）。 二階CFA（χ2/df = 2.67，RMSEA = 0.05 [90％CI（0.04，0.06）]，CFI = 0.97，GFI = 0.97）表明該標度可以一維使用。 該量表在本研究中具有良好的內部一致性（α= .84）。
土耳其BIAS用於評估網絡成癮。 BIAS是通過改編卑爾根Facebook成癮量表（Andreassen，Torsheim，Brunborg和Pallesen，2012年）。 土耳其BIAS（Tosuntaş等人，2018年）簡單地取代“Facebook“用這個詞”因特網。” BIAS包含六個項目（例如，“去年你有多少次嘗試減少使用互聯網而沒有成功？“）來自”5點的李克特量表“決不“要”時刻“以前報告的土耳其形式的有效性和可靠性很高。 該量表在該研究中具有良好的內部一致性（α= .83）。
在招募參與者之前，從教師行政委員會收到了對該研究的道德批准，並遵守了赫爾辛基宣言。
成績
描述性統計，偏度，峰度和方差膨脹因子（VIF）值以及性別，年齡，黑暗四分體特徵，惡意，特定在線活動和PIU之間的相關性如表所示 1。 在進行分層多元回歸分析之前，檢查偏度，峰度，VIF和容差值，以確保未檢測到異常分佈和多重共線性。 根據West，Finch和Curran（1995），正態性的偏度和峰度閾值分別為±2和±7，而Kline（2011）有一個更自由的方法，分別為±3和±8，儘管一些保守的指導方針假設如果偏度和峰度值為±2則違反正態分佈（喬治與馬洛里，2010年）。 在這項研究中，變量沒有被轉換，也沒有使用非參數測試，因為當偏度值低於閾值時，由較大的樣本可以忽略由峰度引起的正態性假設違規（塔巴尼克和菲德爾，2001）。 分層回歸分析（表 2）使用SPSS 23軟件控制性別和年齡，用於檢查特定在線活動的個性預測因子。 男性與在線遊戲正相關（β= 0.35， p <.001），在線性愛（β= 0.42， p <.001）和在線賭博（β= 0.19， p <.001），而社交媒體使用率則為負（β= −0.16， p <.001）和在線購物（β= −0.13， p <.001）。 年齡僅與社交媒體使用相關（β= −0.16， p <.001）。 自戀與社交媒體的使用有關（β= 0.18， p <.001）; 馬基雅維利主義與在線遊戲有關（β= 0.11， p <.05）和網上性愛（β= 0.09， p <.05）。 那些懷有惡意的人在網上性愛中得分較高（β= 0.10， p <.05），在線賭博（β= 0.16， p <.001）和在線購物（β= 0.15， p <.01）。 最後，虐待狂僅與網上性行為有關（β= 0.12， p <.01）。
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表1。 平均分數， SDs和Pearson對研究變量的相關性
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1。 有問題的互聯網使用 | - | |||||||||||
| 2。 社交媒體使用 | .33 *** | - | ||||||||||
| 3。 遊戲使用 | .14 *** | -.01 | - | |||||||||
| 4。 性使用 | .10 ** | .00 | .28 *** | - | ||||||||
| 5。 賭博使用 | .14 *** | -.02 | .26 *** | .32 *** | - | |||||||
| 6。 購物用途 | .17 *** | .19 *** | .10 ** | .03 | .09 ** | - | ||||||
| 7。 馬基雅維裡 | .24 *** | .10 ** | .19 *** | .32 *** | .22 *** | .05 | - | |||||
| 8。 精神病 | .15 *** | .04 | .14 *** | .26 *** | .18 *** | .05 | .53 *** | - | ||||
| 9。 自戀狂 | .20 *** | .18 *** | .11 ** | .24 *** | .07 * | .03 | .50 *** | .28 *** | - | |||
| 10。 性虐待狂 | .20 *** | .08 * | .16 *** | .34 *** | .16 *** | .05 | .47 *** | .48 *** | .29 *** | - | ||
| 11。 Spitefulness | .26 *** | .11 ** | .13 *** | .31 *** | .24 *** | .13 *** | .46 *** | .48 *** | .34 *** | .49 *** | - | |
| 12。 年齡 | -.16 *** | -.17 *** | -.04 | .04 | .06 | -.03 | -.00 | .03 | .02 | -.06 | .00 | - |
| 13。 男人 | -.00 | -.12 ** | .37 *** | .50 *** | .25 *** | -.09 ** | .22 *** | .20 *** | .15 *** | .26 *** | .21 *** | .05 |
| M | 16.67 | 4.23 | 2.29 | 1.52 | 1.56 | 2.74 | 9.43 | 9.83 | 16.25 | 11.29 | 16.60 | 20.72 |
| SD | 5.34 | 1.01 | 1.27 | 0.90 | 0.99 | 1.11 | 6.15 | 5.75 | 9.06 | 1.82 | 6.66 | 2.30 |
| 偏態 | 0.17 | 1.80 | 0.69 | 0.20 | - 1.45 | 1.75 | 1.55 | 1.52 | 0.31 | 2.17 | 1.82 | 1.38 |
| 峰度 | - 0.37 | 2.44 | - 0.62 | - 0.56 | 1.67 | 2.43 | 2.43 | 3.11 | - 0.93 | 5.16 | 3.59 | 1.67 |
| VIF | - | 1.20 | 1.24 | 1.09 | 1.13 | 1.55 | 1.89 | 1.62 | 1.42 | 1.61 | 1.61 | 1.05 |
注意。 SD：標準差; VIF：方差膨脹因子。
*p <.05。 **p <.01。 ***p <.001。
|
表2。 分層回歸分析摘要預測不同的在線活動
| β（t) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 社會化媒體 | 賭博 | 性別 | 賭博 | 購物 | ||
| 座1 | 男士 | -0.16（-4.33）*** | 0.35（9.93）*** | 0.42（13.40）*** | 0.19（5.43）*** | -0.13（-3.42）*** |
| 年齡 | -0.16（-4.58）*** | -0.06（-1.85） | 0.02（0.78） | 0.05（1.56） | -0.02（-0.60） | |
| 座2 | 馬基雅維裡 | 0.01（0.17） | 0.11（2.41）* | 0.09（2.33）* | 0.14（3.00）** | 0.01（0.24） |
| 精神病 | -0.02（-0.49） | 0.01（0.19） | 0.00（0.10） | 0.02（0.55） | -0.00（-0.03） | |
| 自戀狂 | 0.18（4.39）*** | -0.00（-0.11） | 0.06（1.83） | -0.08（-1.99）* | -0.01（-0.26） | |
| 性虐待狂 | 0.03（0.71） | 0.01（0.15） | 0.12（3.27）** | -0.02（-0.46） | 0.01（0.14） | |
| Spitefulness | 0.07（1.66） | 0.00（0.10） | 0.10（2.60）* | 0.16（3.66）*** | 0.15（3.37）** | |
| R2ADJ = .08; F（7，764） = 10.48; p <.001 | R2ADJ = .15; F（7，764） = 19.84; p <.001 | R2ADJ = .32; F（7，764） = 53.25; p <.001 | R2ADJ = .11; F（7，764） = 13.97; p <.001 | R2ADJ = .02; F（7，764） = 3.62; p <.01 | ||
注意事項。 括號中的值表示 t 變量的值。
*p <.05。 **p <.01。 ***p <.001。
為了檢驗人格特徵與PIU之間在線活動可能產生的中介效應，採用黑暗人格特質作為自變量，作為調解者的特定在線活動，作為結果變量的PIU以及作為控制變量的性別和年齡來測試飽和多元調解模型。 （數字 1）。 使用具有23自舉樣本的自舉方法和5,000％偏差校正置信區間運行AMOS 95軟件進行路徑分析。 使用estimand檢查間接途徑（Gaskin，2016）。 作為分析的結果（表 3），Machiavellianism通過在線賭博和在線遊戲直接和間接地與PIU相關聯（β= 0.12， p <.05; 95％CI [0.02，0.21]。 自戀通過社交媒體的使用與PIU間接相關（β= 0.09， p <.05; 95％CI [0.00，0.18]）。 最後，惡意行為通過在線賭博和在線購物與PIU直接或間接相關（β= 0.18， p <.001; 95％CI [0.10，0.26]。 該模型解釋了PIU中21％的方差。
圖1。 有效路徑係數的最終模型。 根據模型中的中介和結果變量調整性別和年齡。 為清楚起見，圖中未描繪獨立，控制和中介變量之間的控制變量和相關性。 *p <.05。 **p <.01。 ***p <.001
|
表3。 對有問題的互聯網使用和中介變量的總體，直接和間接影響的標準化估計
| 效果（SE) | 總效應解釋（％） | |
|---|---|---|
| Machiavellianism→有問題的互聯網使用（總效應） | 0.12（0.05）* | - |
| Machiavellianism→有問題的互聯網使用（直接影響） | 0.09（0.05）* | 75 |
| Machiavellianism→有問題的互聯網使用（總間接效應） | 0.03（0.02） | 25 |
| Machiavellianism→賭博→有問題的互聯網使用（間接影響） | 0.01（0.01）* | 8 |
| Machiavellianism→遊戲→有問題的互聯網使用（間接影響） | 0.01（0.01）* | 8 |
| 自戀→有問題的互聯網使用（總效應） | 0.09（0.04）* | - |
| 自戀→有問題的互聯網使用（直接影響） | 0.05（0.04） | 56 |
| 自戀→社交媒體使用→有問題的互聯網使用（間接影響） | 0.04（0.02）* | 44 |
| 惡意→有問題的互聯網使用（總效應） | 0.18（0.04）*** | - |
| 惡意→有問題的互聯網使用（直接影響） | 0.14（0.04）*** | 78 |
| 惡意→有問題的互聯網使用（總間接效應） | 0.04（0.02）** | 22 |
| 惡意→賭博→有問題的互聯網使用（間接影響） | 0.02（0.01）* | 11 |
| 惡意→購物→有問題的互聯網使用（間接影響） | 0.01（0.01）* | 6 |
注意事項。 *p <.05。 **p <.01。 ***p <.001。
討論區
據作者所知，這是第一項通過特定的在線活動（即社交媒體，社交媒體，社交媒體，社交媒體，在線遊戲，在線賭博，在線購物和在線色情）。 根據分析，並與I-PACE模型一致，不同的人格特徵與不同的在線活動和PIU水平相關。 但是，應該注意的是，變量之間的大多數效應大小很小。 自戀與PIU之間的關係完全由社交媒體使用來調節，而馬基雅維利主義則通過在線賭博和在線遊戲與PIU直接或間接相關。 最後，在線賭博和在線購物部分地介導了惡意與PIU之間的關聯。 雖然第一個和第三個假設得到部分支持，但發現與第二個假設不符。
部分與假設一致，社交媒體使用介導了自戀與PIU之間的關係。 自戀與更高的社交媒體使用有關，反過來，更高的社交媒體使用與更高的PIU相關。 似乎高度自戀的人更喜歡社交媒體到在線遊戲平台，以滿足他們的反社會人格所帶來的心理需求，例如需要欽佩（卡薩萊和菲奧拉萬蒂（2018））。 自戀者使用不同的社交媒體工具來促進和監督自己，這可能會變成對他們的個人資料和其他人對他們帖子的評論的關注（Kircaburun，Demetrovics等，2018）。 反過來，這種關注可能轉變為少數個體的PIU。 鑑於此，與其他在線應用程序不同，社交媒體的使用只能在線進行，與具有離線等效的在線活動相比，其有問題的使用可能更容易轉化為PIU。
正如假設的那樣，Machiavellianism通過在線遊戲和在線賭博直接和間接地與PIU相關聯。 鑑於馬基雅維利亞人在現實生活中的社交互動方面存在困難，因為他們性格低廉，情緒操縱性高，情緒高落，情商低（奧斯汀，法雷利，布萊克和摩爾，2007年; 喬納森和克勞斯（Jonason＆Krause），2013年），他們可能會覺得在線更舒服，更喜歡在線互動與面對面的交流。 此外，與非馬基雅維利學生相比，馬基雅維利學生的抑鬱程度更高（巴基爾（Bakir）等人，2003年）。 這表明對於馬基雅維利主義高的人來說PIU會更高，因為抑鬱症是在線使用問題的一致預測因子（Kircaburun，Kokkinos等人，2018年).
馬基雅維利主義與在線遊戲和在線賭博有關，反過來，在線遊戲和在線賭博導致更高的PIU。 先前的研究將馬基雅維利主義與悲傷遊戲（即在線遊戲中的巨魔）相關聯，這可能為這種關係提供了解釋（拉丹尼和道爾·波蒂略（2017））。 鑑於馬基雅維利主義高的人被證明具有競爭感，並且在實現目標時不遵守道德和道德行為（Clempner，2017），他們可能已經從事悲傷遊戲以克服其他玩家，這些嘗試和努力可能會變成更長時間在線遊戲。 與遊戲類似，賭博是另一種競爭環境，有額外的獎勵，例如賺取真錢。 已發現Machiavellian行為特徵與獎勵敏感性相關聯，表明獎勵是具有高Machiavellian特徵的個體的重要激勵因素（Birkás，Csathó，Gács和Bereczkei，2015年）。 在線遊戲和在線賭博是使用互聯網的兩個最受歡迎的特定活動，並且很容易轉變為某些用戶的有問題的在線參與（布蘭德（Brand）等人，2016年).
與預期結果平行，惡意與PIU直接相關，間接使用在線賭博和在線購物。 與Machiavellianism相似，惡意與更高的情緒失調有關（Zeigler-Hill＆Vonk，2015年），分離和去除（Zeigler-Hill＆Noser，2018年） - 可能通過在線滿足來滿足社會需求的協會（Gervasi等人，2017年; Niemz，Griffiths和Banyard，2005年）。 嫉妒行為受到嫉妒和權利情緒的激勵（Marcus等，2014和惡意高的人有更高水平的弱勢自戀和更低的自尊（Marcus等，2014），與更高的病態在線使用相關（Andreassen等人，2017年; 卡薩萊，菲奧拉萬蒂和如uga，2016年）。 同樣，惡意的個人也可能會因為嫉妒他人的嫉妒，以及他們對自我強化的不斷需求而使用在線購物，因為他們的自戀情緒低，自尊心低。 反過來，在調查所有不同的網站以購買不同的產品時，網上購物可能導致強制性的在線使用。
這項研究是為考慮暗黑人格特質對PIU的作用而進行的少數研究之一。 這里報告的研究結果與這些研究結果之間存在一些重疊，儘管也有一些相互矛盾的發現。 例如，雖然這項研究報告了Machiavellianism和PIU之間的直接關係，但Machiavellianism是以前研究中大學生使用有問題的社交媒體的直接預測因子（Kircaburun，Demetrovics等，2018），這與其他研究有問題的在線遊戲的研究無關（Kircaburun等人，2018b）。 同樣，自戀在這項研究中通過社交媒體的使用與PIU間接弱相關，儘管它是社交媒體使用和遊戲問題的重要預測指標。 鑑於上述研究是針對完全不同的大學生和遊戲玩家進行的，樣本差異可能是預測不同在線活動（例如社交媒體，遊戲和互聯網使用）問題的不同人格特徵的可能解釋。 但是，這些差異也支持以下概念：儘管有問題的在線使用（例如游戲和社交媒體）和PIU的特定類型（儘管在某種程度上有所重疊）和PIU在概念上是不同的行為，並且是可能具有不同人格預測因子的獨立疾病學實體（布蘭德（Brand）等人，2016年; Király等人，2014年; Montag等人，2015年）。 儘管如此，這些初步研究表明，在考慮PIU和其他有問題的在線行為時，應該更加關注黑暗的人格特質，並且為了更好地理解這些關係，需要對該主題進行更多的研究。
該研究存在一些局限性，應在未來的研究中加以解決。 首先，研究數據是通過自我選擇的樣本中的自我報告問卷收集的，這些樣本容易出現眾所周知的偏見和局限性。 未來的研究應該使用更深入的工具，例如更大和更具代表性的樣本中的定性或混合方法。 其次，橫截面設計可以防止因果關係的繪製。 為了能夠指出這些關係的因果關係和方向，未來的研究應採用縱向設計。 第三，研究樣本包括來自單一大學的土耳其本科生; 因此，結果的普遍性是有限的。 未來的研究應該嘗試使用來自不同國家和文化的不同年齡組和個體來複製這些發現。
儘管存在局限性，但這是第一項研究黑暗人格特質，特定在線活動和PIU之間關係的研究。 此外，該研究表明，通過使用不同的在線活動，惡意可能與升高的PIU直接和間接相關。 這項研究的結果表明，應該有更多的研究關注黑暗人格特質在有問題的在線使用中的作用，通過馬基雅維利主義和與PIU的惡意直接關聯。 此外，結果表明，Machiavellianism，惡意，虐待狂和自戀與不同類型的互聯網活動有關，如在線性，社交媒體使用，在線賭博，在線遊戲和在線購物，所有這些都有可能導致由於問題和/或過度使用而對某些人的生命造成傷害。 在考慮PIU的可能預防和乾預策略時，衛生專業人員和臨床醫生需要考慮這些人格特質。 除了上述含義之外，本研究還測試了I-PACE模型的理論假設，並提供了人格差異在線活動差異和在線使用問題中的重要作用的經驗證據，以及不同在線偏好的重要作用。確定PIU水平的活動。
兩位作者都為撰寫手稿做出了重要貢獻。
作者宣稱沒有利益衝突。
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