Интернет зависимость лечение: Лечение интернет-зависимости

Ли, В., О’Брайен, Дж. Э., Снайдер, С. М., и Ховард, М. О. (2015). Характеристики интернет-зависимости / патологического использования Интернета у студентов университетов США: исследование с использованием качественного метода. PLOS ONE , 10 (2), e0117372. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0117372

Исследователи находят печальный, одинокий мир в киберпространстве. (н.д.). Получено 8 января 2019 г. с https://archive.nytimes.com/www.nytimes.com/library/tech/98/08/biztech/articles/30depression.html

Вайнштейн, А., и Лежуайе, М. (2010). Интернет-зависимость или чрезмерное использование Интернета (Том 36). https://doi.org/10.3109/00952990.2010.491880

Янг, К. С. (2013).Результаты лечения с использованием КПТ-ИА пациентов с интернет-зависимостью. Journal of Behavioral Addictions , 2 (4), 209–215. https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.4.3

Отказ от ответственности по медицинским показаниям: Программа Recovery Village направлена ​​на улучшение качества жизни людей, страдающих от употребления психоактивных веществ или психических расстройств, с помощью основанного на фактах контента о характере психических расстройств, вариантах лечения и связанных с ними результатах. Мы публикуем материалы, которые исследуются, цитируются, редактируются и рецензируются лицензированными медицинскими работниками. Информация, которую мы предоставляем, не предназначена для замены профессиональной медицинской консультации, диагностики или лечения. Его не следует использовать вместо рекомендаций вашего врача или другого квалифицированного поставщика медицинских услуг.

Расстройство интернет-зависимости — Caron Treatment Centers

Что такое интернет-зависимость?

Интернет-зависимость — это широкий термин, описывающий несколько компьютерных проблем с импульсивным контролем.

Поскольку Интернет является ценным и почти неизбежным инструментом, многие люди становятся интернет-зависимыми. Как и у наркоманов, злоупотребляющих психоактивными веществами, у интернет-зависимых развиваются компульсивные, деструктивные привычки, которые мешают повседневной жизни, а также психологическая зависимость и симптомы отмены, когда использование Интернета прекращается или сокращается.

Является ли интернет-зависимость болезнью?

Причины и симптомы интернет-зависимости

Как правило, интернет-зависимые страдают сопутствующими расстройствами, такими как депрессия, тревога или обсессивно-компульсивное расстройство, или множественными зависимостями.Другим не хватает социальной поддержки — они чувствуют себя одинокими и изолированными, поэтому обращаются к Интернету, чтобы найти единомышленников.

Лечение интернет-зависимости

Поведенческая терапия чрезвычайно эффективна как в выявлении основных причин зависимости, так и в обучении надежным механизмам преодоления для сокращения или прекращения деструктивных моделей поведения. Большинство методов лечения направлены на то, чтобы дать наркоману более здоровые способы справиться с триггерами (стресс, тревога, депрессия, одиночество и т.), которые вызывают интернет-зависимость.

В дополнение к поведенческой терапии доступно программное обеспечение для контроля контента и программное обеспечение для ограничения времени, чтобы помочь наркоманам контролировать свое время в сети, устанавливать реалистичные ожидания и обеспечивать подотчетность. Программное обеспечение доказало свою эффективность в ограничении использования, но наиболее эффективно оно используется в сочетании с поведенческой терапией.

Поскольку интернет-зависимость появилась относительно недавно, количество групп поддержки, занимающихся исключительно ею, ограничено. Тем не менее, такие группы, как «Анонимные сексуальные наркоманы» и «Анонимные игроки в азартные игры», могут быть полезны для оказания помощи и утешения тем, кто сталкивается с аналогичной онлайн-зависимостью.Недавно созданное сообщество анонимных онлайн-игроков — еще один полезный ресурс для тех, кто страдает от онлайн-зависимости. Также существует несколько онлайн-групп поддержки, но наркоманов предостерегают от использования только онлайн-форм лечения, поскольку они могут усугубить проблему.

Есть ли лекарство от интернет-зависимости?

Интернет-зависимость лечится с помощью одного или комбинации индивидуальной и групповой терапии. Поведенческая терапия в сочетании с контентом или программным обеспечением, ограничивающим время, доказала свою эффективность, помогая людям избавиться от интернет-зависимости.

Где найти профессиональную помощь для лечения онлайн-зависимости.

Поскольку большинство зависимостей имеют схожие основные причины и вызывают сходные химические реакции в мозге, некоторые центры реабилитации наркоманов, такие как Caron, могут помочь людям с зависимостями, не связанными с психоактивными веществами. Свяжитесь с нами для получения дополнительной информации.

Лечение подростковой интернет-зависимости | Лос-Анджелес

Исключительный, доступный

заботятся о подростках и их семьях.

Что такое интернет-зависимость?

Интернет-зависимость возникает, когда человек не может отделить себя от компьютера или устройства в течение длительных периодов времени. Это больше, чем просто проверка обновлений статуса в машине, в магазине или за обеденным столом. По сути, это чрезмерное использование Интернета до такой степени, что он начинает мешать жизни человека. Таким образом, лечение подростковой интернет-зависимости может помочь клиентам преодолеть эти импульсы в позитивном ключе.

Подростки, у которых развивается интернет-зависимость, не могут контролировать свои импульсы, а их чрезмерное использование угрожает испортить отношения с родителями и сверстниками. Кроме того, это также влияет на их академические и рабочие перспективы.

Почему необходимо лечение подростковой интернет-зависимости

Выявление интернет-зависимости может быть сложной задачей, потому что мир стал полагаться на возможность подключения. Тем не менее, подростки особенно выросли во времена, когда мобильные телефоны являются частью жизни, и они могут формировать отношения через социальные сети. Поэтому родители могут не замечать признаков зависимости, потому что считают, что их подросток, как и все подростки, просто находится в сети с друзьями.

Чтобы распознать признаки зависимости, родители должны наблюдать не только за тем, сколько времени их подросток проводит за компьютером или устройством, но и за тем, как он ведет себя в автономном режиме. Ваш подросток становится раздражительным или беспокойным, когда его или ее отключают от Интернета? Они лгут о своем использовании Интернета или скрывают это от вас?

Чрезмерное использование компьютера также связано с физическими недугами.Например, сюда входят боли в спине и шее. Многие наркоманы также могут испытывать длительные периоды усталости и лишения сна.

Какие существуют виды интернет-зависимости?

Существует несколько конкретных типов интернет-зависимости, которым подвержены люди всех возрастов. Некоторые из них включают:

Зависимость от социальных сетей: подростки уязвимы для этого типа зависимости из-за использования таких приложений, как Snapchat, Instagram и Facebook. Негативные последствия зависимости от социальных сетей могут включать нарциссизм, тревогу и неустойчивую способность к обучению.

Зависимость от онлайн-игр: невозможность отключиться от игры может иметь разрушительные последствия для образа жизни человека.

Зависимость от азартных игр в Интернете: Зависимость от азартных игр — это расстройство контроля импульсов, при котором человек достигает эмоционального отклика посредством ставок. Рост онлайн-казино грозит создать еще больше наркоманов, поскольку теперь у людей есть возможность играть 24/7, не выходя из дома.

Зависимость от секса в Интернете: человек, который регулярно и одержимо использует порнографию в Интернете для достижения эмоционального удовлетворения.Хотя зависимость от секса в Интернете не классифицируется как психическое расстройство, она может нанести серьезный ущерб личным отношениям.

Обратитесь за помощью в рамках лечения подростковой интернет-зависимости в пунктах назначения

Ваш подросток борется с интернет-зависимостью? Если да, обратитесь сегодня в Destinations for Teens по телефону 877-466-0620. Наше лечение подростковой интернет-зависимости направит их на правильный путь избавления от зависимости.

Уважаемые партнеры Destinations For Teens,

Destinations For Teens активно проходят вакцинацию по всему округу, и мы надеемся, что большинство наших сотрудников будет вакцинировано к концу января 2021 года.Destinations For Teens также стремится обучать сотрудников преимуществам вакцинации и предоставлять доступ к вакцине всем сотрудникам. Минимизируя риск передачи, Destinations For Teens прилагает все усилия, чтобы защитить своих клиентов, семьи и сотрудников от заражения вирусом COVID-19.

Специальная целевая группа по COVID-19, в которую входят наш медицинский директор, клинический директор и наш директор по сестринскому делу, предоставляет письменные материалы и устное обучение и обучение для всего персонала.По словам доктора Бабака Габая, главного медицинского директора Destinations For Teens, сообщение не может быть проще: «Мы стремимся к здоровью и благополучию наших пациентов и их семей. Наши сотрудники привержены рекомендациям CDC. протоколы уборки, и на этой неделе нам посчастливилось получить вакцину Moderna или Pzifer Covid. Вакцинация важна для обеспечения безопасности всех наших сотрудников и семей, которым мы служим».

В дополнение к раздаче прививок учреждения Destinations For Teens внедрили следующие процедуры для всех очных программ:

• • Установлен пересмотренный процесс скрининга при поступлении, включая вопросы о недавних лихорадках, поездках и обязательных отрицательных результатах теста на COVID-19.Любой, кто представляет опасность для наших центров, не будет допущен.
• • Внедрить активный скрининг жильцов и персонала на лихорадку и респираторные симптомы.
• • Напомните жильцам о необходимости соблюдать социальную дистанцию ​​и часто выполнять гигиену рук.
• • Проверяйте весь персонал в начале смены на лихорадку и респираторные симптомы.
• • Активно измеряйте температуру у персонала и документируйте отсутствие одышки, нового или изменения кашля и боли в горле. Если они заболели, пусть наденут маску и самоизолируются дома.
• • Destinations For Teens пересмотрели порядок взаимодействия с поставщиками и получателями расходных материалов и оборудования, а также с другими поставщиками немедицинских услуг (например, доставка еды и т. д.), и предпринимают необходимые действия для предотвращения любой потенциальной передачи инфекции. Например, поставщики поставок доставляют товары в специально отведенные места, а не внутрь помещений.
• • Вместо личных посещений учреждения предлагают альтернативные средства связи для людей, которые в противном случае пришли бы к ним, например, виртуальное общение (телефон, видеосвязь и т. д.).)
• • Создание/расширение коммуникации для информирования семей, например, совет не посещать их.
• • Назначение сотрудников в качестве основного контакта с семьями для входящих звонков и проведения регулярных исходящих звонков, чтобы держать семьи в курсе последних событий.

Центр лечения интернет-зависимости для подростков

10 августа 2016 г.

Смартфоны, планшеты и компьютеры прочно вошли в жизнь молодежи. Их работа, учеба, отношения и интересы так или иначе пересекаются с этими устройствами и интернетом.Когда подросток обнаруживает, что ему трудно удержаться от постоянной проверки сообщений, веб-сайтов, социальных сетей, онлайн-игр или других приложений, эта зависимость может оказаться вредной для его или ее развивающегося ума.

Часто называемое «интернет-зависимостью», проблемное использование Интернета — это поведение, которое кажется неконтролируемым и может нанести ущерб психическому, физическому и эмоциональному здоровью подростка. Это не психическое расстройство, но многие специалисты в области психического здоровья выступают за его официальное признание.

Кристи нашла программу лечения Элк-Ривер после утомительных поисков в Интернете программы, которая лечила интернет-зависимость или компьютерную зависимость. Ее сын-подросток впал в депрессию, у него были мысли о самоубийстве, и в конце концов он бросил школу. Он проводил ночи, играя в видеоигры в подвале их дома, а днем ​​спал. Его вес вырос до такой степени, что он больше не мог носить ничего, кроме спортивных штанов.

Сделав прыжок веры, семья вмешалась и приняла своего сына в программу проживания Элк-Ривер почти в 800 милях от их дома в Техасе.Программа изменила его жизнь: он не только помог ему сбросить 100 фунтов, но и смог определить, что движет его зависимым поведением. После идентификации он начал распознавать триггеры и заменять негативные ответы на позитивные.

Статистика интернет-зависимости

Сын Кристи не одинок. По оценкам исследователей, 10 процентов подростков или старше могут испытывать определенную степень интернет-зависимости. Зависимость от Интернета через смартфон также часто называют «номофобией» или боязнью невозможности получить доступ к своему мобильному телефону.

Симптомы интернет-зависимости у подростков

• Чрезмерное использование Интернета
• Чувство гнева, беспокойства или депрессии из-за отсутствия доступа к Интернету
• Изоляция от других для использования Интернета
• Необходимость приобретения новейших технологий, программного обеспечения, игр и т. д. 
• Негативные последствия использования Интернета включая конфликты, плохую работу в школе или на работе, недостаток энергии и ложь об использовании

Американская академия педиатрии рекомендует два часа или меньше «времени перед экраном» в день, включая компьютеры, телефоны, телевизоры и т. д.Для подростков, которые пользуются Интернетом много часов в день, исследования намекают на связь между чрезмерным использованием Интернета и множеством проблем. Сюда могут входить: 

• Увеличение напряжения и беспокойства
• Нарушения сна и дневные сонливость
• снижение способности концентрироваться или быть креативным
• Ухудшение внимания дефицит дефицит
• Депрессия и одиночество
• Проблемы в школе или работах
• Агрессивное поведение
• межличностный конфликт

Почему подростки становятся зависимыми от Интернета? Иногда они могут использовать компьютер или смартфон, чтобы справиться с другими факторами стресса в своей жизни, в то время как другие могут просто зависеть от устройства или контента, к которому они обращаются в Интернете. Подростки могут погрузиться в виртуальные отношения и отказаться от реальной дружбы. «Наш сын искренне верил, что у него много друзей, но все они были в сети», — сказала Кристи. Подростки могут стать зависимыми от онлайн-игр, просмотра социальных сетей или просмотра видео. Независимо от того, что их привлекает в Интернете, существуют конкретные меры, которые могут побудить их сократить использование и вести здоровую, творческую жизнь «вне сети». Если эти вмешательства не приносят результата, родители должны рассмотреть вопрос об удалении ребенка из его или ее зоны комфорта и переводе его на терапевтическое лечение.

Помощь при интернет-зависимости

Укажите время и интервалы «без интернета».  Исследователи говорят нам, что большинство людей всегда находятся на расстоянии нескольких футов от своего смартфона. Таким образом, создание пространства для отхода от устройств может предотвратить интернет-зависимость. Может быть, кухня или время приема пищи — это места и время, «свободные от телефона». Поощряйте подростка заряжать свои устройства в другой комнате или держать их в пределах досягаемости, когда они спят или общаются с другими. Хотя подростки старшего возраста могут иметь доступ к своему смартфону в любое время, это не означает, что вы не можете моделировать здоровое семейное взаимодействие, которое не зависит от проверки Интернета.

Поощрять удаление. Если у вашего подростка впереди стрессовое время, такое как экзамен, соревнование или новый переход, он может быть более восприимчив к игре или доступу в Интернет. Поощряйте их удалять отвлекающие факторы или блокировать сайты, которые оказываются заманчивыми. Вместе придумайте забавную награду, чтобы отпраздновать их успех дома и в школе, не связанный с выходом в Интернет.

Внедрить здоровые способы преодоления трудностей. Поощряйте подростка планировать или участвовать в мероприятиях, которые не требуют Интернета.Может быть, это поход в общественный бассейн или совместная прогулка по окрестностям с выключенными телефонами. Составьте список того, что каждый из вас может сделать, когда чувствуете разочарование или тревогу, не связанные с выходом в интернет, и повесьте этот список на видном месте. Вся семья выигрывает, когда вы предпринимаете активные шаги по уходу за собой.

Просить о помощи. Поскольку использование Интернета может быть формой поведенческой зависимости, вашему подростку может потребоваться терапевтическое лечение, чтобы исправить вредное поведение.Обучение здоровым навыкам преодоления жизненных трудностей является основной темой программы лечения Элк-Ривер. Подростков учат, что им нужен ВОЗДУХ, чтобы жить: подотчетность, честность и ответственность.

Возможно, вы этого не понимаете, но ваш подросток обращает внимание на ваше поведение. Когда вы моделируете ограниченное использование Интернета и поощряете жизнь в автономном режиме, вы предоставляете подростку примеры успешных навыков преодоления трудностей. Прежде всего, не бойтесь совместно проводить мозговой штурм, чтобы уменьшить проблемное использование Интернета. Вместо того, чтобы читать лекции или наказывать, поощряйте ребенка проявлять воображение и придумывать собственные решения для сокращения использования Интернета.

границ | Интернет-зависимость: стили выживания, ожидания и последствия лечения

Введение

Проблемное использование Интернета было выявлено в ряде исследований и показывает, что постоянные негативные последствия, такие как потеря работы, академическая неуспеваемость и развод, являются результатом чрезмерного использования Интернета (обзоры см. Griffiths, 2000a,b; Chou et al., 2005; Видьянто и Гриффитс, 2006 г.; Бьюн и др., 2009 г.; Вайнштейн и Лежуайе, 2010 г.; Лорти и Гиттон, 2013 г.). Клиническая значимость этого феномена приобретает все большее значение на фоне высоких расчетных показателей распространенности от 1,5 до 8,2% (Weinstein and Lejoyeux, 2010) или даже до 26,7%, в зависимости от используемых шкал и критериев (Kuss et al. , 2014).

Хотя первое описание этой клинической проблемы было сделано почти 20 лет назад (Young, 1996), классификация до сих пор обсуждается противоречиво, и поэтому в научной литературе используется несколько терминов, начиная от «компульсивного использования Интернета» (Meerkerk et al. , 2006, 2009, 2010), «проблемы, связанные с Интернетом» (Widyanto et al., 2008), «проблемное использование Интернета» (Caplan, 2002), «патологическое использование Интернета» (Davis, 2001) и «аддиктивное поведение, связанное с Интернетом». (Бреннер, 1997), и это лишь некоторые из них. Однако за последние 10 лет большинство исследователей в этой области использовали термин «интернет-зависимость» или «расстройство интернет-зависимости» (например, Johansson and Götestam, 2004; Block, 2008; Byun et al., 2009; Dong et al. ., 2010, 2011, 2013; Ким и др., 2011; Пурти и др., 2011; Янг, 2011b, 2013; Янг и др., 2011; Чжоу и др., 2011; Кэш и др., 2012 г.; Хоу и др., 2012; Хонг и др., 2013a,b; Кардефельт-Винтер, 2014; Понтес и др., 2014; Тониони и др., 2014). Мы также предпочитаем термин «интернет-зависимость (ИА)», потому что в недавних статьях (см. обсуждение в Brand et al., 2014) подчеркиваются параллели между чрезмерным использованием Интернета и другими зависимостями (например, Grant et al., 2013). а также зависимость от психоактивных веществ (см. также Young, 2004; Griffiths, 2005; Meerkerk et al., 2009). Утверждалось, что механизмы, связанные с развитием и поддержанием зависимости от психоактивных веществ, могут быть перенесены на аддиктивное использование интернет-приложений (а также на другие поведенческие аддикции), например теория аддикции с побудительной сенсибилизацией и родственные концепции (например, Робинсон и Берридж, 2000, 2001, 2008; Берридж и др., 2009). Это также хорошо согласуется с компонентной моделью аддиктивного поведения (Griffiths, 2005).

Было проведено множество исследований психологических коррелятов ИА, но это было сделано — по крайней мере, в большинстве случаев — без разграничения между генерализованной интернет-зависимостью (ГИА) и конкретной интернет-зависимостью (СИА; Morahan-Martin and Schumacher, 2000; Leung, 2004; Эбелинг-Витте и др., 2007; Лу, 2008 г.; Ким и Дэвис, 2009 г .; Billieux and Van der Linden, 2012), хотя психологические механизмы могут быть разными, в том числе для разных возрастных групп или используемых приложений (Lopez-Fernandez et al. , 2014). В нашем исследовании изучается опосредующее влияние стилей совладания и когнитивных ожиданий от использования Интернета в развитии и поддержании GIA, чтобы способствовать лучшему пониманию основных механизмов и потенциальных последствий для диагностики и лечения.

На теоретическом уровне уже постулировалось, что ИА следует дифференцировать в отношении обобщенного использования Интернета (Griffiths and Wood, 2000) по сравнению с конкретными типами ИА, такими как киберсекс, онлайн-отношения, сетевое принуждение (напр.г., азартные игры, покупки), поиск информации и онлайн-игры для развития интернет-зависимости (например, Young et al., 1999; Meerkerk et al., 2006; Block, 2008; Brand et al., 2011). Однако в приложение к DSM-5 был включен только один подтип, «Расстройство интернет-игр» (APA, 2013). Большинство исследований либо оценивали ИА как единую конструкцию, либо оценивали только один конкретный подтип (в большинстве случаев интернет-игры). В своей когнитивно-поведенческой модели Дэвис (2001) также проводил различие между генерализованным патологическим использованием Интернета (GIA) и специфическим патологическим использованием Интернета (SIA). GIA был описан как многомерное чрезмерное использование Интернета, часто сопровождающееся пустой тратой времени и нецелевым использованием Интернета. Социальные аспекты Интернета (например, социальная коммуникация через сайты социальных сетей) особенно широко используются (см. также обсуждение в Lortie and Guitton, 2013), что, как предполагается, связано с отсутствием социальной поддержки в сети и социальными дефицитами, испытываемыми индивидуумом. в невиртуальных ситуациях. Кроме того, утверждалось, что субъекты могут чрезмерно использовать несколько различных интернет-приложений, не имея одного определенного любимого, например, играть в игры, смотреть порнографию, просматривать информационные и/или торговые сайты, публиковать селфи, смотреть видео на видеоплатформах, читать блоги. других и так далее.В этом случае можно утверждать, что человек зависим от Интернета и не зависит от Интернета (но см. также обсуждение в Starcevic, 2013). Дэвис утверждает, что одно из основных различий между GIA и SIA заключается в том, что у людей, страдающих GIA, не развилось бы подобное проблемное поведение без Интернета, тогда как у людей, страдающих SIA, возникло бы подобное проблемное поведение в других условиях. Предполагается, что в обеих формах аддиктивного использования Интернета, GIA и SIA, дисфункциональные представления о себе и о мире играют фундаментальную роль (Caplan, 2002, 2005).

Исследования, посвященные GIA, показали, что субъективные жалобы в повседневной жизни, связанные с использованием Интернета, коррелируют с различными личностными характеристиками. Действительно, было показано, что ГИА связана с психопатологическими сопутствующими заболеваниями, такими как аффективные или тревожные расстройства (Whang et al., 2003; Yang et al., 2005; Weinstein and Lejoyeux, 2010), а также с такими чертами личности, как застенчивость, невротизм. стрессоустойчивость, склонность к прокрастинации и низкая самооценка (Niemz et al., 2005; Эбелинг-Витте и др., 2007 г.; Харди и Ти, 2007 г .; Тэтчер и др., 2008 г.; Ким и Дэвис, 2009 г.). Кроме того, факторы социального контекста, например, отсутствие социальной поддержки или социальная изоляция (Morahan-Martin and Schumacher, 2003; Caplan, 2007) и даже одиночество в образовательной среде у подростков (Pontes et al. , 2014), по-видимому, имеют значение. связанных с ГИА. Более того, утверждалось, что использование Интернета в качестве инструмента для преодоления проблемных или стрессовых жизненных событий способствует развитию ГИА (Whang et al., 2003; Танг и др., 2014). Лица с ИА также демонстрируют высокую склонность к импульсивной копинг-стратегии (Tiononi et al., 2014). Некоторые авторы даже рассматривают ИА как способ совладания с повседневной жизнью или ежедневными неприятностями (Kardefelt-Winther, 2014). Есть еще лишь несколько первых исследований, в которых явно сравнивались предикторы различных типов СИА. Павликовский и др. (2014) сообщили, что застенчивость и удовлетворенность жизнью связаны с вызывающим привыкание использованием интернет-игр, но не с патологическим использованием киберсекса или использованием как игр, так и киберсекса.

Основываясь на предыдущих исследованиях, в частности на аргументах Davis (2001), а также с учетом современной литературы по нейропсихологическим и нейровизуализирующим данным у субъектов, зависимых от Интернета, мы недавно опубликовали теоретическую модель развития и поддержания GIA. и SIA (Brand et al., 2014). Некоторые аспекты, включенные в модель, уже упоминались в контексте использования сайтов социальных сетей, например, ожидание положительных результатов (Турель и Серенко, 2012).Также было показано, что чрезмерное или вызывающее привыкание использование онлайн-аукционов коррелирует с изменениями в представлениях людей об этой технике, и это определяет будущее использование и намерения использования (Turel et al., 2011). Это согласуется с нашей теоретической моделью GIA, в которой мы предполагаем, что убеждения или ожидания относительно того, что Интернет может сделать для человека, влияют на поведение, то есть на использование Интернета, что, в свою очередь, также влияет на будущие ожидания. Однако в нашей модели мы сосредоточились на опосредующей роли ожиданий и стратегий выживания в развитии и поддержании GIA и конкретных типов SIA.

При разработке и обслуживании GIA мы утверждаем, что у пользователя есть определенные потребности и цели, которые могут быть достигнуты с помощью определенных интернет-приложений. Основываясь на предыдущих исследованиях, мы включили некоторые из этих результатов, чтобы разработать комплексную модель, связывающую эти элементы вместе. Первоначально основные характеристики человека связаны с ИА и включают психопатологические аспекты, аспекты личности и социальные познания. В первый раздел мы включили психопатологические симптомы, в частности депрессию и социальную тревожность (напр.г., Whang и др., 2003; Yang et al., 2005), дисфункциональные аспекты личности, такие как низкая самоэффективность, застенчивость, подверженность стрессу и склонность к прокрастинации (Whang et al., 2003; Chak and Leung, 2004; Caplan, 2007; Ebeling-Witte et al. ., 2007; Харди и Ти, 2007; Тэтчер и др., 2008; Ким и Дэвис, 2009; Понтес и др., 2014), а также социальная изоляция/отсутствие социальной поддержки (Морахан-Мартин и Шумахер, 2003; Каплан, 2005) в разработке GIA. Тем не менее, мы предположили, что влияние первичных характеристик и познаний этого человека на развитие аддиктивного использования Интернета должно быть опосредовано определенными познаниями, связанными с Интернетом, в частности ожиданиями использования Интернета (Turel et al. , 2011; Сюй и др., 2012; Lee et al., 2014), а также определенные стратегии, позволяющие справляться с повседневными жизненными требованиями или повседневными проблемами (Tang et al., 2014; Tonioni et al., 2014). В третьем разделе модели, как последующее поведение, если пользователь выходит в интернет и получает подкрепление в виде неэффективного совладания с проблемами или негативного настроения, и человек ожидает, что использование интернета отвлечет его от проблем или негативных чувств, то тем более скорее всего, они обратятся к Интернету, чтобы избежать тех чувств, о которых свидетельствуют потеря контроля, плохое управление временем, тяга и усиление социальных проблем.Роль процессов подкрепления и кондиционирования хорошо описана в литературе о развитии и поддержании расстройств, связанных с психоактивными веществами (например, Robinson and Berridge, 2001, 2008; Kalivas and Volkow, 2005; Everitt and Robbins, 2006). Мы также утверждали, что положительное и отрицательное подкрепление стиля преодоления трудностей и ожиданий использования Интернета последовательно приводит к потере когнитивного контроля над использованием Интернета, что опосредовано префронтальной (исполнительной) функцией (Brand et al. , 2014).

Хотя эта модель хорошо согласуется с предыдущей литературой по ключевым выводам в отношении психологических механизмов, лежащих в основе ИА (см. обзоры Kuss and Griffiths, 2011a,b; Griffiths, 2012), а также с очень недавними нейропсихологическими и нейровизуализационными коррелятами ГИА и различными типами SIA (Kuss and Griffiths, 2012; Brand et al., 2014), эта модель все еще нуждается в эмпирических доказательствах с точки зрения дополнительной достоверности. В этом исследовании мы стремились перевести гипотезы, обобщенные в теоретической модели ГИА, описанной выше, в статистическую модель на уровне латентных переменных и протестировали влияние предикторов и посредников на тяжесть симптомов ГИА с использованием большого количества интернет-пользователей.Используя проверенные психологические и личностные показатели, мы сначала оценили основные характеристики человека для прогнозирования чрезмерного и вызывающего привыкание использования Интернета в обобщенном виде. Используя подтвержденную меру совладания и недавно разработанную меру ожиданий от использования Интернета, мы проверили, опосредуют ли плохие навыки совладания и ожидания от использования Интернета (например, использование Интернета, чтобы избежать негативных чувств или неприятных ситуаций) связь между основными характеристиками человека и симптомами ГИА.

Материалы и методы

Оперативная модель

Сначала мы перевели теоретическую модель, описанную во введении и проиллюстрированную в статье Brand et al. (2014) в проверяемую и действующую статистическую модель. Для каждого из параметров, упомянутых в теоретической модели, мы выбрали как минимум две явные переменные для построения модели структурных уравнений (SEM) на латентном уровне. Затем для каждой переменной мы использовали определенную шкалу (каждая из которых состоит из нескольких пунктов, см. описание инструментов ниже) для операционализации переменных манифеста.Эта операциональная модель как SEM на латентном уровне показана на рисунке 1.

РИСУНОК 1. Операционализированная модель, включая основные допущения теоретической модели GIA по скрытому измерению.

субъекта

С помощью комплексного онлайн-опроса у нас было 1148 респондентов. После исключения 129 участников из-за неполных данных в психометрических шкалах итоговая выборка состояла из N = 1019. Участники были набраны с помощью рекламы, интернет-площадок (аккаунт группы «Общая психология: познание» в Facebook), списков электронной почты. студентам Университета Дуйсбург-Эссен, а также через листовки в местных пабах и барах, а также рекомендации из уст в уста.Рекламные объявления, электронные письма и листовки содержали заявление о том, что участники могут принять участие в розыгрыше и получить шанс выиграть один из следующих предметов: (1) iPad, (2) iPad mini, (3) iPod nano, (4) ) iPod shuffle, 20 подарочных карт Amazon (по 50 евро каждая). Исследование было одобрено локальным комитетом по этике.

Средний возраст окончательной выборки составил 25,61 года (SD = 7,37). В выборку вошли 625 (61,33%) женщин и 385 (37,78%) мужчин (9 добровольцев не ответили на этот вопрос). Что касается ситуации в личной жизни, то 577 участников (56.62%) жили в отношениях или были женаты, а 410 (40,24%) указали, что не имеют текущих отношений (32 участника не ответили на этот вопрос). На момент оценки 687 участников (67,42%) были студентами, 332 участника (32,58%) имели постоянную работу (с нашим без образования). Из всей выборки 116 участников (11,4%) соответствовали критериям проблемного использования Интернета [пороговое значение> 30 в коротком тесте на интернет-зависимость (s-IAT), см. описание инструмента ниже] и 38 участников (3.7%) за патологическое использование Интернета (>37 в s-IAT). Среднее время, проведенное в Интернете, составило 972,36 мин в неделю (SD = 920,37). Из всей выборки 975 человек использовали социальные сети/сайты для общения ( M _{мин/нед.} = 444,47, SD = 659,05), 998 человек (97,94%) искали информацию в Интернете ( M _{мин/нед.} ). = 410,03, SD = 626,26), 988 человек (96,96%) использовали торговые сайты ( M _{мин/нед} = 67,77, SD = 194.29), онлайн-игры использовали 557 участников (54,66%, 90 246 M 90 247 90 585 мин/нед. 90 586 = 159,61, SD = 373,65), онлайн-гэмблинг играл 161 участник (15,80 %, 90 246 M 90 247 90 585 мин/нед. 90 586 = 37,09, SD = 141,70), а киберсекс использовали 485 человек (47,60%, M _{мин/нед} = 66,46, SD = 108,28). Что касается использования нескольких интернет-приложений, 995 участников (97,64%) сообщили, что регулярно используют три или более интернет-приложений, упомянутых выше.

Инструменты

Краткий тест на интернет-зависимость (s-IAT)

Симптомы ИА оценивались с помощью короткой версии теста интернет-зависимости на немецком языке (Pawlikowski et al., 2013), который основан на оригинальной версии, разработанной Young (1998). В краткой версии (s-IAT) необходимо ответить на 12 вопросов по пятибалльной шкале от 1 (= никогда) до 5 (= очень часто), в результате чего сумма баллов варьируется от 12 до 60, тогда как баллы > 30 баллов указывает на проблемное использование Интернета, а балл >37 указывает на патологическое использование Интернета (Pawlikowski et al., 2013). S-IAT состоит из двух факторов: потеря контроля/управление временем и тяга/социальные проблемы (каждый из которых состоит из шести пунктов). Хотя 12 пунктов нагружают два фактора как в исследовательском, так и в подтверждающем факторном анализе (CFA; Pawlikowski et al., 2013), они охватывают ключевые симптомы ИА, как, например, описано в модели компонентов (Griffiths, 2005). Первая субшкала «потеря контроля/тайм-менеджмент» оценивает, насколько сильно человек страдает от проблем с тайм-менеджментом в повседневной жизни из-за его/ее использования интернета (т.g., «Как часто вы пренебрегаете домашними делами, чтобы проводить больше времени в Интернете?» и «Как часто вы теряете сон из-за того, что находитесь в сети поздно ночью?»). Пункты этой подшкалы также оценивают негативные последствия, вызванные чрезмерным использованием Интернета (например, «Как часто ваши оценки или школьная работа страдают из-за количества времени, которое вы проводите в Интернете?»). Также измеряется, испытывают ли субъекты потерю контроля над своим использованием Интернета и если они пытались сократить свое использование Интернета и потерпели неудачу (т.ж., «Как часто вы замечаете, что остаетесь в сети дольше, чем собирались?» и «Как часто вы пытаетесь сократить количество времени, которое проводите в Интернете, и терпите неудачу?»). Все элементы измеряют не время, проведенное в сети, а то, испытывают ли люди потерю контроля над своим использованием Интернета и проблемы в повседневной жизни в результате использования Интернета. Вторая подшкала «тяга/социальные проблемы» измеряет влияние чрезмерного использования Интернета на социальные взаимодействия и озабоченность медиумом (т.g., «Как часто вы чувствуете себя озабоченным Интернетом, когда оффлайн, или фантазируете о том, чтобы быть онлайн?»). Пункты этой подшкалы также оценивают межличностные проблемы (например, как часто вы огрызаетесь, кричите или ведете себя раздраженно, если кто-то беспокоит вас, когда вы находитесь в сети?) и регулирование настроения (например, «как часто вы чувствуете себя подавленным, , или нервничать, когда вы не в сети, что проходит, как только вы снова подключаетесь к сети?). Все пункты включают термины «Интернет» или «онлайн» в целом без акцента на конкретном приложении.В инструкции участникам сообщили, что все вопросы касаются их общего использования Интернета, включая все используемые приложения.

s-IAT обладает хорошими психометрическими свойствами и достоверностью (Pawlikowski et al., 2013). В нашей выборке внутренняя согласованность (α Кронбаха) составила 0,856 для всей шкалы, 0,819 для фактора потери контроля/управления временем и 0,751 для фактора тяги/социальных проблем.

Краткий перечень симптомов – депрессия субшкалы

Симптомы депрессии оценивались с помощью немецкой версии (Franke, 2000) подшкалы депрессии Краткой инвентаризации симптомов (Boulet and Boss, 1991; Derogatis, 1993).Шкала состоит из шести пунктов, оценивающих симптомы депрессии за последние 7 дней. Ответы должны быть даны по пятибалльной шкале от 0 (= совсем нет) до 4 (= крайне). Внутренняя согласованность (α Кронбаха) в нашей выборке составила 0,858.

Краткий перечень симптомов – субшкала межличностной чувствительности

Симптомы социальной тревожности и межличностной чувствительности оценивались с помощью немецкой версии (Franke, 2000) субшкалы межличностной чувствительности Краткой инвентаризации симптомов (Boulet and Boss, 1991; Derogatis, 1993).Шкала состоит из четырех пунктов, и ответы должны быть даны по пятибалльной шкале от 0 (= совсем нет) до 4 (= очень). Внутренняя согласованность (α Кронбаха) в нашей выборке составила 0,797.

Шкала самооценки

Самоуважение оценивали по шкале самооценки (Rosenberg, 1965). Здесь мы использовали модифицированную немецкую версию (Collani and Herzberg, 2003), состоящую из десяти пунктов. Ответы должны быть даны по четырехбалльной шкале от 0 (=полностью не согласен) до 3 (=полностью согласен).Внутренняя согласованность (α Кронбаха) в нашей выборке составила 0,896.

Шкала самоэффективности

Самоэффективность оценивалась по шкале самоэффективности (Schwarzer and Jerusalem, 1995), состоящей из 10 пунктов. Ответы должны быть даны по четырехбалльной шкале от 1 (= неверно) до 4 (= совершенно верно). Внутренняя согласованность (α Кронбаха) в нашей выборке составила 0,863.

Инвентаризация Trier для хронического стресса

Уязвимость к стрессу измерялась с помощью скрининговой версии Trier Inventory for Chronic Stress (TICS; Schulz et al., 2004). Скрининг содержит 12 пунктов о стрессовом воздействии за последние 3 месяца. На каждое утверждение необходимо ответить по пятибалльной шкале от 0 (= никогда) до 4 (= очень часто). Внутренняя согласованность (α Кронбаха) в нашей выборке составила 0,908.

Шкала одиночества

Краткая версия шкалы одиночества (De Jong Gierveld and Van Tilburg, 2006) использовалась для измерения чувства одиночества (подшкала эмоционального одиночества, три пункта) и воспринимаемой социальной поддержки (подшкала социальной поддержки, три пункта).На все утверждения необходимо ответить по пятибалльной шкале от 1 (= нет!) до 5 (= да!). Внутренняя согласованность (α Кронбаха) в нашей выборке составила 0,765 для субшкалы эмоционального одиночества и 0,867 для субшкалы социальной поддержки.

Краткое описание COPE

The Brief COPE (Carver, 1997) измеряет стиль совладания в нескольких различных субдоменах. Здесь мы использовали три субшкалы немецкой версии (Knoll et al., 2005): отрицание, употребление психоактивных веществ и поведенческое отстранение. Каждая подшкала была представлена ​​двумя вопросами, на которые нужно было ответить по четырехбалльной шкале от 1 (= я вообще этим не занимался) до 4 (= я много этим занимался).Внутренняя согласованность (α Кронбаха) в нашей выборке составила 0,561 для субшкалы отрицания, 0,901 для субшкалы употребления психоактивных веществ и 0,517 для субшкалы поведенческого отстранения. Учитывая, что шкалы состоят только из двух пунктов, и учитывая, что инструмент использовался в нескольких валидационных исследованиях, включая отчеты о надежности повторных испытаний, мы считаем надежность приемлемой.

Шкала ожиданий использования Интернета

Для оценки ожидаемого использования Интернета мы разработали новую шкалу, состоящую в первой версии из 16 пунктов.Пункты отражают некоторые основные мотивирующие факторы, как, например, сообщают Xu et al. (2012), а также Йи (2006). Пункты были распределены априори по двум шкалам (каждая из восьми пунктов): ожидания использования Интернета, отражающие положительное подкрепление (например, «Я использую Интернет, чтобы получать удовольствие») и те, которые отражают отрицательное подкрепление (например, «Я использую Интернет отвлечься от проблем»). Все ответы давались по шестибалльной шкале от 1 (= полностью не согласен) до 6 (= полностью согласен).На основе данных, собранных нами в этом исследовании ( N = 1019), мы провели исследовательский факторный анализ (EFA). Параллельный анализ Horn (1965) и тест минимального среднего частичного (MAP) (Velicer, 1976) использовались для определения соответствующего количества факторов. Эта процедура привела к стабильному двухфакторному решению. Затем был проведен EFA с анализом основных компонентов и ротацией варимакс для оценки структуры Шкалы ожиданий использования Интернета (IUES). Результаты ОДВ завершились окончательным 8-пунктовым вариантом ИСЭП с сохранением двухфакторной структуры (табл. 1).С этими двумя факторами мы наблюдали объяснение дисперсии 63,41%. Первый фактор содержит четыре пункта с высокими нагрузками на основной фактор (>0,50) и низкими нагрузками на другой фактор (<0,20) и относится к положительным ожиданиям, поэтому мы назвали этот фактор «положительные ожидания». Второй фактор состоит из четырех заданий с высокими нагрузками на основной фактор (>0,50) и низкими нагрузками на другой фактор (<0,20), а также всех заданий, связанных с использованием Интернета, чтобы избежать или уменьшить негативные чувства или мысли, поэтому мы назвали это фактор «избегания ожидания».Оба фактора обладают хорошей надежностью («положительные ожидания»: α Кронбаха = 0,832 и «ожидания избегания» α Кронбаха = 0,756). Два фактора достоверно коррелировали ( r = 0,496, p < 0,001) с умеренным эффектом (Cohen, 1988).

ТАБЛИЦА 1. Факторные нагрузки и достоверности двух коэффициентов ИУЭС, средних значений расчетных позиций и номеров позиций.

Чтобы обеспечить факторную структуру инструмента, мы оценили дополнительную выборку из 169 человек (средний возраст = 21.66, SD = 2,69; 106 женщин) для применения CFA. CFA был выполнен с помощью MPlus (Muthén and Muthén, 2011). Для оценки соответствия модели мы применяли стандартные критерии (Hu and Bentler, 1995, 1999): стандартизированный среднеквадратический остаток (SRMR; значения ниже 0,08 указывают на хорошее соответствие данным), индексы сравнительного соответствия (CFI/TLI; значения выше 0,90 указывает на хорошее соответствие, значения выше 0,95 — на отличное соответствие) и среднеквадратичную ошибку аппроксимации (RMSEA; «критерий близкого соответствия»; значение ниже 0,08 со значением значимости ниже 0.05 указывает на приемлемую посадку). CFA подтвердил двухфакторное решение для IUES с параметрами соответствия от «хорошо» до «отлично»: RMSEA составил 0,047, CFI — 0,984, TLI — 0,975, SRMR — 0,031. Тест χ ² не был значимым, χ ² = 24,58, p = 0,137, что указывает на то, что данные существенно не отклонялись от теоретической модели (решение с двумя факторами, как показано в таблице 1). Эта выборка была собрана. только для CFA. Данные не были включены в дальнейший анализ.

Статистический анализ

Стандартные статистические процедуры были выполнены с помощью SPSS 21.0 для Windows (IBM SPSS Statistics, выпуск 2012 г.). Корреляции Пирсона были рассчитаны для проверки взаимосвязей нулевого порядка между двумя переменными. Чтобы контролировать данные для выбросов, мы создали нормально распределенную случайную величину с тем же средним стандартным отклонением, что и в s-IAT (общий балл). Эта случайная величина теоретически не должна быть связана со всеми представляющими интерес переменными, если на корреляции не влияют выбросы в данных.Все корреляции со случайной величиной были очень низкими, 90 246 r 90 247 с < 0,049, что указывает на то, что в окончательной выборке не было существенно влиятельных выбросов ни по одной из шкал (90 246 N 90 247 = 1019). Кроме того, графики рассеяния между переменными контролировались визуально. Опять же, никаких экстремальных выбросов обнаружено не было. Поэтому анализы проводились со всеми испытуемыми.

Анализ SEM был выполнен с помощью MPlus 6 (Muthén and Muthén, 2011). Пропущенных данных не было.Перед тестированием полной модели подгонки скрытых измерений также были протестированы с использованием CFA в MPlus. Как для SEM, так и для CFA применялась оценка параметра максимального правдоподобия. Для оценки соответствия модели мы применяли стандартные критерии (Ху и Бентлер, 1995, 1999), как уже описано в предыдущем разделе. Согласно Барону и Кенни (1986), для применения медиаторного анализа требовалось, чтобы все переменные, включенные в посредничество, коррелировали друг с другом. Мы также использовали модерируемые регрессии для анализа потенциальных эффектов модератора в качестве дополнительного анализа для альтернативной концептуализации концепции совладания.

Результаты

Описательные значения и корреляции

Средние баллы выборок по s-IAT и всем другим применяемым шкалам можно найти в таблице 2. Средний балл s-IAT M = 23,79 (SD = 6,69) вполне сравним с показателем, полученным Pawlikowski et al. др. (2013) для выборки из 1820 человек из общей популяции (средний балл s-IAT составил M = 23,30, SD = 7,25). Двумерные корреляции между s-IAT (суммарный балл) и баллами в анкетах и ​​шкалах показаны в таблице 3.

ТАБЛИЦА 2. Средние баллы по применяемым шкалам.

ТАБЛИЦА 3. Двумерные корреляции между s-IAT (суммарный балл) и баллами в анкетах.

Скрытые параметры предлагаемой модели в подтверждающем факторном анализе

Чтобы систематически проверить предложенную теоретическую модель, мы сначала проанализировали факторную модель, что означает, что было проверено, приемлемо ли скрытые измерения представлены явными переменными.Поэтому CFA выполняли с шестью латентными параметрами (один зависимый параметр, три параметра предиктора, два параметра медиатора). RMSEA составил 0,066 с p <0,001, CFI — 0,951, TLI — 0,928, а SRMR — 0,041, что указывает на хорошее соответствие модели.

Первый латентный параметр «симптомы GIA» был хорошо представлен баллами по двум факторам s-IAT (потеря контроля/управление временем и тяга/социальные проблемы), как и предполагалось. Первая предикторная переменная «психопатологические симптомы» была достоверно представлена ​​двумя подшкалами BSI (депрессия и межличностная чувствительность).Измерение «аспекты личности» было хорошо представлено тремя предполагаемыми манифестными переменными (самоэффективность, самооценка и уязвимость к стрессу), а последнее предикторное измерение «социальные познания» было хорошо представлено двумя подшкалами шкалы одиночества (эмоциональное состояние). одиночество и социальная поддержка). Результаты показали, что первое гипотетическое медиаторное измерение «преодоление» было хорошо представлено тремя подшкалами COPE (отрицание, злоупотребление психоактивными веществами и поведенческое отстранение), а второе медиаторное измерение «ожидания использования Интернета» было хорошо представлено двумя факторами IUES ( позитивные ожидания и ожидания избегания).

В целом CFA показал, что скрытые параметры приемлемым образом представлены явными переменными. Только в измерении, учитывающем злоупотребление психоактивными веществами, факторная нагрузка слабее (β = 0,424), но все же значительна ( p < 0,001) и, следовательно, достаточна, учитывая, что общая модель хорошо согласуется с данными. Все факторные нагрузки и стандартные ошибки показаны в таблице 4.

ТАБЛИЦА 4. Коэффициенты нагрузок явных переменных на латентные измерения, протестированные с помощью CFA в MPlus.

Модель полного структурного уравнения

Предложенная теоретическая модель латентного измерения с GIA в качестве зависимой переменной (смоделированная двумя факторами s-IAT) дала хорошее соответствие данным. RMSEA был равен 0,066 с p <0,001, CFI был равен 0,95, TLI был равен 0,93, а SRMR был равен 0,041. Критерий χ ² был значимым, χ ² = 343,89, p < 0,001, что является нормальным, учитывая большой размер выборки. Тем не менее, тест χ ² для базовой модели также был значим с значительно более высоким значением χ ² , χ ² = 5745.35, р < 0,001. Таким образом, данные хорошо согласуются с предложенной теоретической моделью. В целом большая доля 63,5% дисперсии в GIA была в значительной степени объяснена полной SEM ( R ² = 0,635, p <0,001). Модель и все прямые и косвенные эффекты показаны на рисунке 2.

РИСУНОК 2. Результаты модели структурного уравнения, включая факторные нагрузки скрытых размеров, β-веса, p -значения и остатки. *** р < 0,001.

Все три прямых влияния предикторов на GIA не были значимыми (рис. 2). Но обратите внимание, что прямое влияние латентных переменных психопатологических аспектов немного не достигло значимости с p = 0,059. Здесь следует учитывать, что β-вес был отрицательным, указывая на то, что — в случае интерпретации минимально значимого прямого эффекта — более высокая депрессия и социальная тревожность идут рука об руку с более низкими симптомами ГИА, если косвенный эффект от психопатологических аспектов по двум медиаторным переменным (ожидания преодоления трудностей и использования Интернета) являются частичными.Прямые эффекты двух латентных переменных-предикторов, психопатологических аспектов и личности, на обе латентные переменные-посредники, связанные с преодолением трудностей, и ожидания использования Интернета, были значительными. Напротив, прямое влияние латентной переменной социальных когниций как на способность справляться с трудностями, так и на ожидания использования Интернета не было значительным, что означает, что эти эффекты не были значительными при контроле влияния двух других латентных аспектов.

Однако влияние социального познания на ожидания использования Интернета немного не достигло значимости с p = 0.073. Прямые эффекты от совладания с GIA ( p < 0,001) и от ожиданий использования Интернета ( p < 0,001) были значительными с сильным эффектом.

Косвенный эффект психопатологических аспектов на совладание с ГИА был значительным (β = 0,173, SE = 0,059, p = 0,003). Также было значительным косвенное влияние психопатологических аспектов на ожидания использования Интернета на GIA (β = 0,159, SE = 0,072, p = 0,027). Косвенное влияние личностных аспектов на совладание с ГИА также было значительным (β = –0.08, SE = 0,041, p = 0,05), но размер эффекта был очень мал. Косвенное влияние личностных аспектов на ожидания использования Интернета на GIA было значительным (β = –0,160, SE = 0,061, p = 0,009). Как косвенные эффекты социального познания на преодоление трудностей (β = 0,025, SE = 0,030, p = 0,403), так и социального познания на ожидания использования Интернета (β = –0,08, SE = 0,045, p = 0,075) на GIA не были выявлены. значительный. Модель со всеми факторными нагрузками и β -весами показана на рисунке 2.Психопатологические аспекты латентного измерения достоверно коррелировали с личностными аспектами латентного измерения ( r = -0,844, p <0,001) и с латентным измерением социальных познаний ( r = -0,783, p <0,001). Кроме того, два латентных аспекта личности и социальные познания коррелировали ( r = 0,707, p < 0,001).

Дополнительные анализы

Описанная модель была теоретически обоснованной и, следовательно, той, которую мы протестировали первой.Однако впоследствии мы протестировали некоторые дополнительные модели или части модели отдельно, чтобы лучше понять основные механизмы GIA более подробно. Первым вопросом, который мы рассмотрели, было влияние психопатологии на GIA, потому что нам показалось интересным, что прямое влияние, хотя и незначительное, было отрицательным в SEM (см. Рисунок 2), хотя на двумерном уровне корреляции были положительными. Простая модель с психопатологическими аспектами (представленными депрессией BIS и социальной тревожностью BSI) в качестве предиктора и GIA (представленным двумя факторами s-IAT) в качестве зависимой переменной имела хорошее соответствие модели (все индексы соответствия лучше, чем приемлемо) и эффект был положительным (β = 0.451, р < 0,001). Мы также рассчитали модель без двух посредников, что означает, что психопатологические аспекты, аспекты личности и социальные аспекты служили прямыми предикторами, а GIA была зависимой переменной (все переменные на латентном уровне с теми же переменными, которые используются во всей SEM, см. рис. 2). ). Модель без медиаторов также имела хорошие индексы соответствия (за одним исключением: RMSEA была с 0,089 немного выше), а прямое влияние на GIA (два фактора s-IAT) было следующим: влияние психопатологических аспектов на GIA β = 0.167, р = 0,122; влияние аспектов личности на ГИА β = –0,223, p = 0,017; влияние социальных аспектов на GIA β = –0,124, p = 0,081. Обратите внимание, что влияние психопатологических аспектов на GIA в этой модели остается положительным (но не значительным), когда этот эффект контролируется с учетом влияния личностных и социальных аспектов. Взятые вместе, результаты общего SEM говорят о полном опосредовании влияния психопатологических аспектов на GIA двумя посредниками (копингом и ожиданием), что дополнительно подчеркивается двумя дополнительными анализами, показывающими, что положительный эффект на двумерном уровне а в простой модели уменьшается за счет включения дополнительных переменных в качестве предикторов.

Мы теоретически концептуализировали совладание как посредника (Brand et al., 2014). Однако можно также утверждать, что совладание не опосредует влияние психопатологических аспектов, а действует как модератор. Чтобы убедиться, что концептуализация совладания как посредника, а не модератора, уместна, мы дополнительно рассчитали некоторые модераторские анализы, используя модерируемый регрессионный анализ. Например, при использовании психопатологических аспектов в качестве предикторов, совладания в качестве модераторов и s-IAT (суммарный балл) в качестве зависимой переменной оба психопатологических аспекта (β = 0.267) и копинг (β = 0,262) достоверно объясняют дисперсию s-IAT (оба p < 0,001), но их взаимодействие не дает существенного объяснения дисперсии (изменения R ² = 0,003, p = 0,067, β = -0,059), а приращение эффекта замедлителя практически равно нулю (0,3%).

Мы также рассматривали возраст и пол как потенциальные переменные, которые могут повлиять на структуру модели. Чтобы проверить это, мы сначала рассчитали двумерные корреляции между возрастом и всеми другими переменными, что привело к очень низким корреляциям.Была только одна корреляция с 90 246 r 90 247 = 0,21 (возраст и ожидания избегания), которая все еще является слабым эффектом (Cohen, 1988), а все остальные корреляции имели влияние между 90 246 r 90 247 = 0,016 и 90 246 r 90 247 = 0,18 с большинством r < 0,15 и r < 0,10. Корреляция между возрастом и s-IAT также была очень низкой: r = –0,14 (хотя и значимой при p < 0,01, что очевидно для такой большой выборки). Таким образом, требования для включения возраста в модель посредничества не были выполнены (Baron and Kenny, 1986), и мы решили не включать возраст в дополнительную модель.Что касается пола, мы сравнили средние баллы групп по всем используемым шкалам и обнаружили только одно значимое групповое различие (социальная тревожность BSI, женщины имели более высокие баллы с низким эффектом d = 0,28, все остальные эффекты были ниже 0,28, эффект для оценки s-IAT составил d = 0,19). Тем не менее мы проверили, отличается ли структура модели для женщин и мужчин, используя анализ средней структуры в анализе SEM. Это означает, что мы проверили, одинаков ли SEM (см. рис. 2) для участников мужского и женского пола.H0 этого теста: теоретическая модель = модель для группы «мужчины» = модель для группы «женщины». Все индексы соответствия были приемлемыми, что указывало на то, что структура отношений существенно не различалась для мужчин и женщин. RMSEA был равен 0,074 с p <0,001, CFI был равен 0,93, TLI был равен 0,91, а SRMR был равен 0,054. Критерий χ ² был значимым, χ ² = 534,43, p < 0,001, что является нормальным, учитывая большой размер выборки. Тем не менее, тест χ ² для базовой модели также был значим со значительно более высоким значением χ ² , χ ² = 5833.68, р < 0,001. Вклады мужчин и женщин в χ ² тестируемой модели были сопоставимы (χ ² вклада женщин = 279,88, χ ² вклада мужчин = 254,55). Хотя общая структура модели существенно не отличается для мужчин и женщин, мы рассмотрели простой путь и обнаружили три отличия. Путь от аспектов личности к копингу был значим у мужчин (β = –0,437, p = 0,002), но не у женщин (β = –0,002).254, p = 0,161), а влияние аспектов личности на ожидания было значимым у мужчин (β = -0,401, p = 0,001), но не у женщин (β = –0,185, p = 0,181). Кроме того, влияние психопатологических аспектов на ожидания было значимым у женщин (β = 0,281, p = 0,05), но не у мужчин (β = 0,082, p = 0,599). Все остальные эффекты и представление скрытых измерений не различались между мужчинами и женщинами, а также не отличались от общей модели, показанной на рисунке 2.Таким образом, вся тестируемая модель действительна для мужчин и женщин, хотя негативное влияние личностных аспектов на совладание и ожидания в большей степени проявляется у мужчин по сравнению с женщинами, а влияние психопатологических аспектов на ожидания присутствует у женщин, но не у мужчин. .

Обсуждение

Мы представили новую теоретическую модель развития и поддержания аддиктивного использования Интернета (Brand et al., 2014), которая основана на основных аргументах Дэвиса (2001), впервые предложившего различие между генерализованным чрезмерным использованием Интернета (ГИА) и специфическое пристрастие к определенным интернет-приложениям (СИА).В текущем исследовании мы перевели теоретическую модель GIA в операциональную модель на латентном уровне и статистически протестировали SEM, используя онлайн-опрос среди 1019 респондентов в Интернете. Мы нашли в целом хорошую модель, соответствующую данным и предполагаемой SEM, которая представляет основные аспекты теоретической модели и объясняет 63,5% дисперсии симптомов ГИА, измеренных с помощью s-IAT (Pawlikowski et al., 2013).

Эта модель впервые связывает воедино элементы, связанные с ИА, такие как депрессия, социальная тревожность, низкая самооценка, низкая самоэффективность и повышенная уязвимость к стрессу.Основываясь на акценте на когниции, связанной с развитием ИА и аддиктивным поведением в целом (Lewis and O’Neill, 2000; Dunne et al., 2013; Newton et al., 2014), модель исследует, влияют ли две медиаторные переменные (стили совладания на ожидания от использования Интернета) влияют на прямое влияние переменных-предикторов (психопатология, личность и социальные познания) на развитие ГИА. Результаты показывают, что важную роль играют как стили преодоления трудностей, так и ожидания от использования Интернета.

Все переменные (предикторы и медиаторы), включенные в модель, достоверно коррелировали с показателем s-IAT на двумерном уровне.Это в основном согласуется с предыдущими исследованиями двумерных взаимосвязей между симптомами ИА и аспектами личности, психопатологическими симптомами и другими переменными личности, как упоминалось во введении. Однако в анализе SEM все прямые эффекты трех основных предикторов (на латентную размерность) перестают быть значимыми при включении в модель гипотетических медиаторов. Это означает, что психопатологические аспекты (депрессия, социальная тревожность), личностные аспекты (самоуважение, самоэффективность и уязвимость к стрессу), а также социальные когниции (эмоциональное одиночество, воспринимаемая социальная поддержка) не влияют на симптомы ГИА напрямую, но что их влияние опосредовано либо дисфункциональным стилем выживания, либо ожиданиями использования Интернета, либо и тем, и другим.Тем не менее, психопатологические аспекты и аспекты личности в значительной степени предсказывают как дисфункциональный стиль преодоления трудностей, так и ожидания использования Интернета. Социальные когниции, однако, не имеют существенного отношения к копингу и ожиданиям, когда их относительное влияние контролируется с учетом эффектов психопатологических и личностных аспектов (но обратите внимание, что три латентных предикторных параметра были значительно коррелированы и что влияние социальных когниций на использование Интернета ожидания немного не достигли значимости).Прямое влияние как стиля совладания, так и ожиданий на симптомы ГИА было значительным. Таким образом, текущее исследование, хотя и с неклинической популяцией, не только подтверждает предыдущие выводы о значимости стиля совладания со стрессовыми жизненными событиями (Kardefelt-Winther, 2014; Tang et al., 2014; Tonioni et al. ., 2014), а также ожидания от использования Интернета (Turel and Serenko, 2012; Xu et al., 2012; Lee et al., 2014) для развития или поддержания симптомов ГИА, но явно подчеркивает роль копинга и ожиданий как медиаторов в процессе, лежащем в основе GIA.

Модель была протестирована на большом онлайн-населении. Модель должна быть протестирована с четко определенными клиническими выборками, такими как лица, обращающиеся за лечением. Значение модели было бы более надежным с клинической популяцией, чтобы получить более точные клинические выводы. Хотя 11,3 % выборки сообщили о проблемном использовании Интернета, а 3,7 % описали себя как страдающих привыканием к Интернету, это исследование считается лишь первоначальным взглядом, чтобы увидеть, работает ли модель, и сделать статистические выводы, которые потенциально могут иметь клиническую значимость.Тем не менее, поскольку это новая модель со статистической значимостью, использующая различные психологические и личностные тесты онлайн-пользователей, некоторые клинические последствия, которые могут вдохновить будущие исследования, могут быть сделаны с осторожностью.

Во-первых, люди с дисфункциональным совладанием с проблемами в своей жизни, которые ожидают, что Интернет можно использовать для повышения позитивного или снижения негативного настроения, могут быть более склонны к развитию ГИА. Кроме того, влияние психопатологических аспектов как на дисфункциональное копинг, так и на ожидания использования Интернета было положительным, указывая на то, что более выраженные симптомы депрессии и социальной тревожности могут повышать риск дисфункциональных копинг-стратегий, а также ожидания того, что Интернет помогает справиться со стрессом или негативными эмоциями. настроение.Только когда эти процессы действуют согласованно, то есть при сочетании психопатологических симптомов и копинга/ожиданий, вероятность аддиктивного использования Интернета, по-видимому, возрастает.

Во-вторых, хотя количество исследований, посвященных лечению ГИА, ограничено, метаанализ, опубликованный Winkler et al. (2013) утверждает, что когнитивно-поведенческая терапия является методом выбора. Это, в частности, основано на анализе влияния лечения на время, проведенное в Интернете, симптомы депрессии и тревоги.Фактически, когнитивно-поведенческая терапия ИА (КПТ-ИА; Young, 2011a) была определена как наиболее распространенная форма лечения ИА (Cash et al., 2012). В рамках когнитивно-поведенческого лечения ГИА, предложенного Янгом (2011a), уже предполагалось, что индивидуальные характеристики, а также ожидания совладания и использования Интернета имеют отношение к лечению ГИА, но эмпирических данных было очень мало (например, Янг, 2013). ).

Результаты, представленные в этом исследовании, являются еще одним источником доказательств того, что когнитивно-поведенческая терапия и КПТ-ИА могут работать для лечения ИА.Специфические когниции человека (стиль совладания и ожидания от использования Интернета) опосредуют влияние психопатологических симптомов (депрессия, социальная тревога), личностных черт и социального когниции (одиночество, социальная поддержка) на симптомы ГИА. При использовании когнитивной терапии акцент в оценке должен включать выявление дисфункциональных когнитивных функций, которые необходимо устранить. То есть после осмотра клиницисты должны изучить ожидания от использования Интернета, чтобы понять потребности клиента и то, каким образом, по мнению клиента, Интернет может помочь удовлетворить.

В качестве альтернативы, результаты также предполагают, что терапия должна быть направлена ​​на неадекватные познания, связанные с дисфункциональным использованием Интернета. Эти результаты подтверждают более ранние исследования, которые показали, что неадекватные познания, такие как чрезмерное обобщение, избегание, подавление, преувеличение, неадекватное решение проблем или негативное представление о себе, связаны с привыканием к Интернету (Young, 2007). Клиническое значение этих результатов состоит в том, что терапия должна применять когнитивную реструктуризацию и рефрейминг для борьбы с мыслями, которые приводят к привыканию к Интернету.Например, пациент, страдающий ГИА, может иметь признаки социальной тревожности и застенчивости и, следовательно, мало друзей, а также проблемы с другими в школе. Затем он может подумать, что общение с другими людьми через сайты социальных сетей удовлетворяет его социальную потребность, не имея пугающих ситуационных аспектов «реального» социального взаимодействия. Кроме того, у него может быть ожидание того, что игра в онлайн-игру может отвлечь его от проблем в школе, а покупка в Интернете или поиск информации в Интернете могут уменьшить чувство одиночества.Терапия сосредоточит ее на поиске альтернативных мест в школе или в личной жизни, где она может повысить уважение и удовлетворить социальные потребности. Если она перестанет оправдывать себя тем, что сайты социальных сетей, игры и магазины являются единственными местами, где она чувствует себя хорошо в своей жизни, и найдет другие более здоровые выходы, тем меньше она будет полагаться на различные интернет-приложения. Зная роль, которую когниции играют в развитии GIA, когнитивная терапия может помочь клиентам реструктурировать предположения и интерпретации, которые удерживают их в сети.Опять же, к этим потенциальным клиническим последствиям результатов исследования следует относиться с осторожностью, поскольку они должны быть воспроизведены в клиническом образце, нуждающемся в лечении.

Однако с более широкой точки зрения эти результаты дают представление о том, как терапевты могут конкретно применять КПТ-ИА к интернет-зависимым пациентам. Модификация поведения может помочь клиентам разработать и адаптировать новые и более функциональные стратегии выживания, чтобы справляться с повседневными хлопотами. Терапия должна быть сосредоточена на том, чтобы помочь клиентам найти более здоровые способы справиться с ситуацией, чем обращение к Интернету.Основным компонентом CBT-IA является поведенческая терапия, помогающая клиентам справиться с основными проблемами, способствующими IA, конкретными или общими (Young, 2011a, 2013). Полученные данные свидетельствуют о том, что улучшение навыков преодоления трудностей уменьшит потребность клиентов выходить в интернет. Несмотря на то, что мы провели исследование на выборке населения в целом, мы полагаем, что обнаружение того, что совладание и ожидания являются посредниками в развитии и поддержании ГИА, способствует лучшему пониманию механизмов ГИА и что они, вероятно, имеют некоторые последствия для лечения, как упоминалось выше. .Другим аспектом, который не был сфокусирован в текущем исследовании, является роль целостности префронтальной коры. Эффективность КПТ-ИА также может зависеть от префронтальной функции пациента, поскольку усиление когнитивного контроля над использованием Интернета в ходе терапии, скорее всего, связано с исполнительными функциями и другими когнитивными процессами более высокого порядка. Это важно учитывать в будущих исследованиях, потому что совсем недавно было опубликовано несколько статей, показывающих, что функции префронтальной коры, вероятно, снижены у пациентов с ИА (см. обзор в Brand et al., 2014).

В нашей выборке возраст обратно коррелировал с симптомами ГИА, но с очень низким размером эффекта (объясняя только 1,96% дисперсии). Принимая во внимание недавние статьи об использовании Интернета у пожилых людей (например, Истман и Айер, 2004 г.; Вуори и Холмлунд-Ритконен, 2005 г.; Кэмпбелл, 2008 г.; Нимрод, 2011 г.), можно, безусловно, исключить влияние возраста на некоторые аспекты использования Интернета, такие как как использование мотивов и то, как пожилые люди получают удовольствие и удовлетворение в Интернете. Учитывая, что пожилые люди также имеют более высокий шанс развития исполнительных дисфункций из-за изменений префронтальной коры с возрастом (Alvarez and Emory, 2006), которые также связаны со снижением способности принимать решения (Brand and Markowitsch, 2010), можно предположить, что те пожилые люди с ограниченными исполнительными функциями, которые испытывают большое количество удовольствия в Интернете, могут развить GIA.Однако это не отражено в наших данных, поскольку наша выборка не включала пожилых людей. Будущие исследования могут изучить конкретные факторы уязвимости, связанные с риском ГИА у пожилых людей.

Пол не повлиял на общую структуру модели. В предыдущих статьях были обнаружены гендерные эффекты для определенных типов ИА, таких как онлайн-игры (например, Ko et al., 2005) и, в частности, киберсекс (Meerkerk et al., 2006; Griffiths, 2012; Laier et al., 2013). , 2014), но также утверждалось, что оба пола, как правило, подвержены риску развития привыкания к Интернету (Young et al., 1999, 2011). В нашем исследовании влияние пола на ГИА, измеренное с помощью s-IAT, было очень низким ( d = 0,19, см. результаты), что указывает на то, что, по крайней мере, в общей популяции оба пола одинаково подвержены риску развития ГИА. . Хотя пол не влиял на общую структуру данных в SEM, были некоторые различия между мужчинами и женщинами в отношении трех прямых эффектов от переменных-предикторов до медиаторов. Как резюмировано в разделе результатов, психопатологические аспекты влияли на ожидания у женщин, а не у мужчин, поскольку негативное влияние личностных аспектов на совладание и ожидания больше проявляется у мужчин, чем у женщин.Эти эффекты согласуются с данными литературы о гендерных различиях в отношении депрессии и социальной тревожности (Sprock and Yoder, 1997; Moscovitch et al., 2005), а также самооценки и самоэффективности (Huang, 2012). Тем не менее, аспекты, которые находятся в центре внимания исследования, а именно опосредованные эффекты совладания и ожиданий, а также их важность для GIA, не зависели от пола (см. результаты анализа средней структуры). Таким образом, независимо от того, как пол может влиять на социальную тревожность, депрессию или некоторые аспекты личности, совладание и ожидания должны учитываться в КПТ-ИА для обоих полов.

Наконец, есть несколько ограничений этого исследования. Это недавно разработанная модель, которая нуждается в дальнейшем тестировании на клинической популяции, чтобы полностью увидеть ее клиническую эффективность в лечении. Его также следует протестировать с использованием более длинной версии IAT (Young, 1998; Widyanto and McMurran, 2004) как более проверенной в литературе меры. Мы использовали более короткую версию, учитывая длину инструмента оценки, который мы использовали для всей модели, но при воспроизведении этой работы с клиническим образцом было бы предложено использовать IAT вместе с дополнительными показателями IA, такими как оценка Интернета и Компьютерная игра «Зависимость как шкала» (AICA-S) или клиническое интервью (AICA-C), разработанная и проверенная клиническими группами (Wölfling et al., 2010, 2012). Кроме того, для целей настоящего исследования мы разработали и протестировали вопросник ожиданий использования Интернета. Хотя мы были методологически консервативны и осторожны при разработке шкалы, эту меру следует оценить на дополнительных популяциях на предмет достоверности, а вопросник нуждается в дальнейшем эмпирическом тестировании в будущих исследованиях. Дополнительные и более подробные шкалы и интервью также следует применять к клиническим выборкам, поскольку большинство аспектов, оцениваемых в нашем исследовании, измерялись с помощью коротких анкет с ограничительным количеством пунктов по практическим причинам (ограничение времени в контексте онлайн-опросов). .Еще одной потенциальной проблемой является дисперсия общего метода (Podsakoff et al., 2003). К сожалению, ни одна четкая маркерная переменная, которая теоретически должна быть не связана со всеми другими переменными, не была включена в исследование по практическим причинам (опрос длился почти 25 минут, что является критическим порогом для онлайн-опросов). Хотя мы не можем исключить влияние дисперсии общего метода на результаты, мы утверждаем, что этот эффект вряд ли объясняет всю представленную структуру данных. При изучении двумерных корреляций (таблица 3) можно увидеть, что некоторые из них очень низкие (например,г., r = –0,08, r = –0,09, r = 0,12 и т. д.). Мы считаем, что эти низкие корреляции дают некоторые намеки на предположение, что дисперсия общего метода не оказывает существенного влияния на основной анализ. Тем не менее, модель должна быть проверена с помощью систематического подхода с несколькими признаками и несколькими методами (Campbell and Fiske, 1959) в будущих исследованиях.

Настоящее исследование посвящено ГИА, а это означает, что модель СИА, описанная Brand et al. (2014), все еще нуждается в эмпирической проверке.Различные формы SIA (например, игры, онлайн-порно или азартные игры в Интернете) должны быть проверены, чтобы увидеть, играют ли навыки преодоления трудностей и ожидания от использования Интернета одинаковую роль в развитии проблемы. Также до сих пор ведутся споры о том, является ли концепция ГИА в принципе адекватной для описания проблемного поведения у пациентов. Мы нашли доказательства связи между сообщаемыми пользователями проблемами, связанными с неспецифическим использованием нескольких различных интернет-приложений, и переменными, предложенными в модели. Концепция GIA была введена в действие инструкциями s-IAT и формулировками предметов, а также тем фактом, что более 97% участников сообщили, что регулярно используют три или более различных интернет-приложений, таких как общение, игры, азартные игры, киберсекс, покупки или поиск информации.С клинической точки зрения, тем не менее, это предмет споров, может ли GIA быть причиной обращения за лечением или пациенты, обращающиеся за лечением, в основном страдают от потери контроля над использованием только одного определенного приложения. Мы предлагаем учитывать этот момент в клинических исследованиях, систематически исследуя критическое поведение в контексте использования Интернета и анализируя, насколько часто в клинических выборках встречается неконтролируемое и вызывающее привыкание использование более чем одного интернет-приложения. Кроме того, не все компоненты, предложенные в теоретической модели GIA, могли быть включены в данное исследование.Например, дополнительные черты личности или другие психопатологические расстройства могут быть включены в будущие исследования.

Заключение

Основные гипотезы модели GIA подтверждаются эмпирическими данными. Основные характеристики человека связаны с симптомами ГИА, но эти эффекты опосредованы конкретными когнитивными способностями человека, в частности, стилем преодоления трудностей и ожиданиями использования Интернета. Эти познания следует учитывать при лечении зависимого использования Интернета.

Вклад авторов

Маттиас Бранд написал первый черновик статьи, руководил сбором данных, а также анализировал и интерпретировал данные. Кристиан Лайер внес особый вклад в концептуализацию эмпирического исследования и сбор данных, а также отредактировал рукопись. Кимберли С. Янг отредактировала черновик, критически переработала его и внесла интеллектуальный и практический вклад в рукопись. Все авторы окончательно одобрили рукопись. Все авторы несут ответственность за все аспекты работы.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим Элизу Вегманн и Яна Снаговски за их ценный вклад в исследование и рукопись. Они значительно помогли нам с программированием онлайн-опроса и проверкой данных.

Ссылки

АПА.(2013). Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам , 5-е изд., Вашингтон, округ Колумбия: APA.

Академия Google

Барон, Р. М., и Кенни, Д. А. (1986). Различие переменных модератора и посредника в социально-психологических исследованиях: концептуальные, стратегические и статистические соображения. Дж. Перс. соц. Психол. 51, 1173–1182. дои: 10.1037/0022-3514.51.6.1173

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бийе, Дж., и Ван дер Линден, М.(2012). Проблемное использование Интернета и саморегулирование: обзор первоначальных исследований. Открытый наркоман. Дж. 5, 24–29. дои: 10.2174/18749419010024

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Буле, Дж., и Босс, М.В. (1991). Надежность и достоверность краткой инвентаризации симптомов. Психология. Оценивать. 3, 433–437. дои: 10.1037/1040-3590.3.3.433

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Бранд, М., Лайер, К., Павликовски, М., Schächtle, U., Schöler, T., and Altstötter-Gleich, C. (2011). Просмотр порнографических изображений в Интернете: роль оценок сексуального возбуждения и психолого-психиатрических симптомов при чрезмерном использовании секс-сайтов в Интернете. Киберпсихология. Поведение соц. сеть 14, 371–377. doi: 10.1089/cyber.2010.0222

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Бьюн, С., Руффини, К., Миллс, Дж. Э., Дуглас, А. С., Нианг, М., Степченкова, С., и соавт.(2009). Интернет-зависимость: метасинтез количественных исследований 1996–2006 гг. Киберпсихология. Поведение 12, 203–207. doi: 10.1089/cpb.2008.0102

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кэмпбелл Д.Т. и Фиске Д.В. (1959). Конвергентная и дискриминантная проверка по матрице мультипризнаков-мультиметодов. Психология. Бык. 56, 81–105. дои: 10.1037/h0046016

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кэмпбелл, Р.Дж. (2008). Удовлетворение информационных потребностей пожилых людей: использование компьютерных технологий. Управление по уходу на дому. Практика. 20, 328–335. дои: 10.1177/1084822307310765

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Каплан, SE (2002). Проблемное использование Интернета и психосоциальное благополучие: разработка основанного на теории инструмента измерения когнитивно-поведенческих реакций. Вычисл. Гум. Поведение 18, 553–575. doi: 10.1016/S0747-5632(02)00004-3

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Каплан, С.Э. (2005). Учетная запись социальных навыков проблемного использования Интернета. Дж. Комм. 55, 721–736. doi: 10.1111/j.1460-2466.2005.tb03019.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Чоу, К., Кондрон, Л., и Белланд, Дж. К. (2005). Обзор исследований интернет-зависимости. Учеб. Психол. Ред. 17, 363–387. doi: 10.1007/s10648-005-8138-1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Коэн, Дж. (1988). Статистический анализ мощности для поведенческих наук 2nd Edn, Hillsdale, NJ: Erlbaum.

Академия Google

Коллани, Г., и Герцберг, П.Ю. (2003). Eine revidierte Fassung der deutschsprchigen Skala zum Selbstwertgefühl von Rosenberg. Цайтршр. Дифф. Диагн. Псих. 24, 3–7. дои: 10.1024//0170-1789.24.1.3

Полнотекстовая перекрестная ссылка

Дэвис, Р. А. (2001). Когнитивно-поведенческая модель патологического использования Интернета. Вычисл. Гум. Поведение 17, 187–195. doi: 10.1016/S0747-5632(00)00041-8

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Де Йонг Гирвельд, Дж.и Ван Тилбург, Т.Г. (2006). Шкала из 6 пунктов для общего, эмоционального и социального одиночества: подтверждающие тесты на данных опроса. Рез. Старение 28, 582–598. дои: 10.1177/0164027506289723

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Дерогатис, Л. Р. (1993). Краткий перечень симптомов (BSI). Руководство по администрированию, подсчету очков и процедурам , 3-е изд. Миннеаполис, Миннесота: Национальная компьютерная служба.

Академия Google

Данн, Э. М., Фридлендер, Дж., Коулман, К., и Кац, Э.К. (2013). Импульсивность, ожидания и оценки ожидаемых результатов как предикторы употребления алкоголя и связанных с ним проблем. утра. J. Злоупотребление алкоголем и наркотиками 39, 204–210. дои: 10.3109/00952990.2013.765005

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Истман, Дж. К., и Айер, Р. (2004). Использование и отношение пожилых людей к Интернету. Дж. Консум. Маркетинг 21, 208–220. дои: 10.1108/07363760410534759

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Франке, Г.Х. (2000). Краткий перечень симптомов Л. Р. Дерогатиса (Kurzform der SCL-90-R) — немецкая версия . Геттинген: Белтц Тест ГмбХ.

Академия Google

Грант, Дж. Э., Шрайбер, Л. Р., и Одлауг, Б. Л. (2013). Феноменология и лечение поведенческих зависимостей. Кан. Журнал психиатрии 58, 252–259.

Академия Google

Гриффитс, доктор медицины (2000a). Существует ли интернет- и компьютерная «зависимость»? Некоторые доказательства из практики. Киберпсихология.Поведение 3, 211–218. дои: 10.1089/109493100316067

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Гриффитс, доктор медицины (2000b). Интернет-зависимость — пора ли заняться этим серьезно? Наркоман. Рез. 8, 413–418. дои: 10.3109/1606635000

Ху Л. и Бентлер П. М. (1999). Критерии отсечки для индексов соответствия в ковариационном структурном анализе: традиционные критерии против новых альтернатив. Структура. Экв. Моделирование 6, 1–55. дои: 10.1080/107055190118

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Хуанг, К. (2012). Гендерные различия в академической самоэффективности: метаанализ. евро. Дж. Психол. Образовательный 28, 1–35. doi: 10.1007/s10212-011-0097-y

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Кардефельт-Винтер, Д. (2014). Концептуальная и методологическая критика исследований интернет-зависимости: к модели компенсаторного использования интернета. Вычисл. Гум. Поведение 31, 351–354. doi: 10.1016/j.chb.2013.10.059

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ким, Х.К., и Дэвис, К.Е. (2009). К всеобъемлющей теории проблемного использования Интернета: оценка роли самооценки, беспокойства, потока и самооценки важности интернет-активностей. Вычисл. Гум. Поведение 25, 490–500. doi: 10.1016/j.chb.2008.11.001

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ким, С. Х., Байк, С.-Х., Парк, К.С., Ким, С.Дж., Чой, С.В., и Ким, С.Е. (2011). Снижение рецепторов допамина D2 в полосатом теле у людей с интернет-зависимостью. Нейроотчет 22, 407–411. дои: 10.1097/WNR.0b013e328346e16e

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Нолл, Н., Рикманн, Н., и Шварцер, Р. (2005). Совладание как посредник между личностью и последствиями стресса: лонгитюдное исследование с пациентами, перенесшими операцию по удалению катаракты. евро. Дж. Перс. 19, 229–247. doi: 10.1002/per.546

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ко, С.Х., Йен, Дж.-Ю., Чен, С.-С., Чен, С.-Х., и Йен, С.-Ф. (2005). Гендерные различия и связанные с ними факторы, влияющие на зависимость от онлайн-игр среди тайваньских подростков. Дж. Нерв. Мент. Дис. 193, 273–277. doi: 10.1097/01.nmd.0000158373.85150.57

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Кусс, Д. Дж., и Гриффитс, М.Д. (2011а). Зависимость от интернет-игр: систематический обзор эмпирических исследований. Междунар. Дж. Мент. Наркоман здоровья. 10, 278–296. doi: 10.1007/s11469-011-9318-5

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Лайер, К., Павликовски, М., Пекал, Дж., Шульте, Ф.П., и Бранд, М. (2013). Киберсекс-зависимость: имеет значение переживание сексуального возбуждения при просмотре порнографии, а не сексуальные контакты в реальной жизни. Дж. Бехав. Наркоман. 2, 100–107. doi: 10.1556/JBA.2.2013.002

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ли, Ю. Х., Ко, Ч. Х., и Чоу, К. (2014). Повторное обращение к интернет-зависимости среди тайваньских студентов: перекрестное сравнение ожиданий студентов, онлайн-игр и онлайн-общения. Дж. Ненормальный. Детская психология. doi: 10.1007/s10802-014-9915-4 [Epub перед печатью].

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Лопес-Фернандес, О., Онрубиа-Серрано, М.Л., Гибсон В. и Гриффитс, доктор медицины (2014). Проблемное использование Интернета британскими подростками: исследование аддиктивной симптоматики. Вычисл. Гум. Поведение 35, 224–233. doi: 10.1016/j.chb.2014.02.042

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Meerkerk, GJ, Van Den Eijnden, RJJM, Franken, IHA, и Garretsen, HFL (2010). Связано ли навязчивое использование Интернета с чувствительностью к вознаграждению и наказанию и импульсивностью? Вычисл. Гум. Поведение 26, 729–735. doi: 10.1016/j.chb.2010.01.009

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Морахан-Мартин, Дж., и Шумахер, П. (2000). Заболеваемость и корреляты патологического использования Интернета среди студентов колледжей. Вычисл. Гум. Поведение 16, 13–29. дои: 10.1016/S0747-5632(99)00049-7

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Морахан-Мартин, Дж., и Шумахер, П. (2003). Одиночество и социальное использование Интернета. Вычисл. Гум.Поведение 19, 659–671. doi: 10.1016/S0747-5632(03)00040-2

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Москович, Д. А., Хофманн, С. Г., и Литц, Б. Т. (2005). Влияние самоинтерпретаций на социальную тревожность: гендерно-специфическое взаимодействие. чел. Индивид. Диф. 38, 659–672. doi: 10.1016/j.paid.2004.05.021

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Мутен, Л., и Мутен, Б. (2011). Мплюс. Лос-Анджелес: Мутен и Мутен.

Академия Google

Ньютон, Северная Каролина, Барретт, Э. Л., Сваффилд, Л., и Тиссон, М. (2014). Рискованные познания, связанные со злоупотреблением алкоголем подростками: моральное отстранение, ожидания от алкоголя и воспринимаемая эффективность саморегуляции. Наркоман. Поведение 39, 165–172. doi: 10.1016/j.addbeh.2013.09.030

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Нимц, К., Гриффитс, М. Д., и Баньярд, П. (2005). Распространенность патологического использования Интернета среди студентов университетов и корреляция с самооценкой, опросником общего состояния здоровья (GHQ) и расторможенностью. Киберпсихология. Поведение 8, 562–570. doi: 10.1089/cpb.2005.8.562

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Павликовски, М., Альтштеттер-Гляйх, К., и Бранд, М. (2013). Валидация и психометрические свойства короткой версии теста Янга на интернет-зависимость. Вычисл. Гум. Поведение 29, 1212–1223. doi: 10.1016/j.chb.2012.10.014

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Павликовский М., Надер И.В., Бургер К., Бирманн И., Стигер С. и Бранд М. (2014). Патологическое использование Интернета – это многомерная, а не одномерная конструкция. Наркоман. Рез. Теория 22, 166–175. дои: 10.3109/16066359.2013.793313

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Podsakoff, P.M., Mackenzie, S.M., Lee, J., and Podsakoff, N.P. (2003). Распространенный метод дисперсии в поведенческих исследованиях: критический обзор литературы и рекомендуемые средства правовой защиты. J. Appl. Психол. 88, 879–903. дои: 10.1037/0021-9010.88.5.879

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Pontes, HM, Griffiths, MD, и Patrão, IM (2014). Интернет-зависимость и одиночество среди детей и подростков в условиях образования: экспериментальное эмпирическое исследование. Aloma: Revista de Psicologia, Ciències de l’Educació i de l’Esport 32, 91–98.

Академия Google

Пурти, П., Хембрам, М., и Чаудхури, С.(2011). Интернет-зависимость: современные последствия. Ринпас Дж. 3, 284–298.

Академия Google

Робинсон, Т. Е., и Берридж, К. С. (2000). Психология и нейробиология зависимости: взгляд на стимул-сенсибилизацию. Дополнение 95, 91–117. doi: 10.1046/j.1360-0443.95.8s2.19.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Робинсон, Т.Е., и Берридж, К.С. (2001). Стимул-сенсибилизация и привыкание. Дополнение 96, 103–114.doi: 10.1046/j.1360-0443.2001.9611038.x

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Розенберг, М. (1965). Общество и самооценка подростка. Принстон, Нью-Джерси: Издательство Принстонского университета.

Академия Google

Шульц П., Шлотц В. и Беккер П. (2004). Trierer Inventar zum Chronischen Stress (TICS) . Геттинген: Хогрефе.

Академия Google

Шварцер Р. и Иерусалим М. (1995). «Обобщенная шкала самоэффективности», в Measures in Health Psychology: A User’s Portfolio.Causal and Control Beliefs , eds J. Weinman, S. Wright, and M. Johnston (Windsor, UK: NFER-NELSON), 35–37.

Академия Google

Сппрок, Дж., и Йодер, К.Ю. (1997). Женщины и депрессия: обновленная информация об отчете целевой группы АПА. Половые роли 36, 269–303. дои: 10.1007/BF02766649

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Тан, Дж., Ю, Ю., Ду, Ю., Ма, Ю., Чжан, Д., и Ван, Дж. (2014). Распространенность интернет-зависимости и ее связь со стрессовыми жизненными событиями и психологическими симптомами среди подростков-пользователей Интернета. Наркоман. Поведение 39, 744–747. doi: 10.1016/j.addbeh.2013.12.010

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Тониони Ф., Мацца М., Аутулло Г., Каппеллути Р., Каталано В., Марано Г. и др. (2014). Является ли интернет-зависимость психопатологическим состоянием, отличным от патологической игровой зависимости? Наркоман. Поведение 39, 1052–1056. doi: 10.1016/j.addbeh.2014.02.016

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Турел, О.и Серенко, А. (2012). Преимущества и опасности использования социальных сетей. евро. Дж. Инф. Сист. 21, 512–528. doi: 10.1057/ejis.2012.1

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Турел, О., Серенко, А., и Джайлз, П. (2011). Интеграция зависимости от технологий и использования: эмпирическое исследование пользователей онлайн-аукционов. МИС кв. 35, 1043–1061.

Академия Google

Velicer, WF (1976). Определение количества компонентов по матрице частных корреляций. Психометрика 41, 321–327. дои: 10.1007/BF02293557

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Вуори, С., и Холмлунд-Ритконен, М. (2005). 55+ человек в качестве пользователей Интернета. Маркетинговая информация. План. 23, 58–76. дои: 10.1108/02634500510577474

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Видьянто, Л., и Гриффитс, доктор медицины (2006). «Интернет-зависимость»: критический обзор. Междунар. Дж. Мент. Наркоман здоровья. 4, 31–51. doi: 10.1007/s11469-006-9009-9

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Видьянто, Л., Griffiths, MD, Brunsden, V., and Mcmurran, M. (2008). Психометрические свойства шкалы проблем, связанных с Интернетом: экспериментальное исследование. Междунар. Дж. Мент. Наркоман здоровья. 6, 205–213. doi: 10.1007/s11469-007-9120-6

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Винклер А., Дерсинг Б., Риф В., Шен Ю. и Гломбиевски Дж. А. (2013). Лечение интернет-зависимости: метаанализ. клин. Психол. Ред. 33, 317–329. doi: 10.1016/j.cpr.2012.12.005

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Вёльфлинг, К., Beutel, ME, и Müller, KW (2012). Построение стандартизированного клинического интервью для оценки интернет-зависимости: первые выводы о полезности AICA-C. Дж. Наркоман. Рез. тер. С6:003. дои: 10.4172/2155-6105.S6-003

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Вёльфлинг, К., Мюллер, К., и Бейтель, М. (2010). «Диагностические меры: шкала оценки зависимости от Интернета и компьютерных игр (AICA-S)», в «Профилактика, диагностика и терапия зависимости от компьютерных игр» , под редакцией Д.Мюкен, А. Теске, Ф. Ребайн и Б. Те Вильдт (Ленгерих: издательство Pabst Science), 212–215.

Академия Google

Сюй З.К., Турел О. и Юань Ю.Ф. (2012). Зависимость от онлайн-игр у подростков: мотивация и факторы профилактики. евро. Дж. Инф. Сист. 21, 321–340. doi: 10.1057/ejis.2011.56

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Ян, К., Чоу, Б., Бейти, М., Ли, Дж., и Чо, Дж. (2005). Профили SCL-90-R и 16PF старшеклассников, чрезмерно использующих Интернет. Кан. Журнал психиатрии 50, 407–414.

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Академия Google

Янг, К. С. (1998). Попались в сеть: как распознать признаки интернет-зависимости и выигрышная стратегия выздоровления. Нью-Йорк: John Wiley & Sons, Inc.

Академия Google

Янг, К. С. (2004). Интернет-зависимость: новое клиническое явление и его последствия. утра. Поведение науч. 48, 402–415. дои: 10.1177/0002764204270278

Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google

Янг, К.С. (2011б). «Клиническая оценка интернет-зависимых клиентов», в Интернет-зависимость: справочник и руководство по оценке и лечению , под редакцией К.С. Янг и К. Набуко Де Абреу. (Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons), 19–34.

Академия Google

Янг, К.С., Юэ, X.Д., и Ин, Л. (2011). «Оценки распространенности и этиологические модели интернет-зависимости», в Internet Addiction , eds KS Young and CN Abreu. (Хобокен, Нью-Джерси: John Wiley & Sons), 3–18.

Академия Google

Чжоу, Ю., Линь, Ф.-К., Ду, Ю.-С., Цинь, Л.-Д., Чжао, З.-М., Сюй, Дж.-Р., и Лей, Х. (2011). Аномалии серого вещества при интернет-зависимости: исследование морфометрии на основе вокселей. евро. Дж. Радиол. 79, 92–95. doi: 10.1016/j.ejrad.2009.10.025

Опубликовано Резюме | Опубликован полный текст | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google