DOKTORI (PHD) DISSZERTÁCIÓ
KORONCZAI BEATRIX
A problémás internethasználat és internetfüggőség mérése, valamint személyiségpszichológiai jellemzői
2013
Egyetem, kar:
Eötvös Loránd Tudományegyetem, Pedagógiai és Pszichológiai Kar
Szerző:
Koronczai Beatrix
Cím:
A problémás internethasználat és internetfüggőség mérése, valamint személyiségpszichológiai jellemzői
Témavezető:
Dr. Demetrovics Zsolt, PhD, habil. egyetemi docens, ELTE PPK Pszichológiai Intézet, Klinikai Pszichológia és Addiktológia Tanszék
Doktori iskola:
Eötvös Loránd Tudományegyetem, Pszichológiai Doktori Iskola Prof. Dr. Oláh Attila, a pszichológiai tudomány kandidátusa
Vezető:
Doktori program: Vezető: A Bíráló Bizottság tagjai: Elnök:
Személyiség- és Egészségpszichológiai Program Prof. Dr. Oláh Attila, a pszichológiai tudomány kandidátusa Prof. Dr. Rácz József, egyetemi tanár, az MTA doktora, ELTE PPK Pszichológiai Intézet, Tanácsadás Pszichológiája Tanszék
Titkár:
Pigniczkiné Dr. Rigó Adrien, PhD, egyetemi adjunktus, ELTE PPK Pszichológiai Intézet, Személyiség- és Egészségpszichológiai Tanszék
Tagok:
Dr. Ritter Andrea, PhD, klinikai szakpszichológus, Változás Rendelő Dr. Felvinczi Katalin, PhD, egyetemi docens, ELTE PPK Pszichológiai Intézet, Klinikai Pszichológia és Addiktológia Tanszék Dr. Lisznyai Sándor, PhD, egyetemi adjunktus, ELTE PPK Pszichológiai Intézet, Tanácsadás Pszichológiája Tanszék
Bírálók:
Dr. Nguyen Luu Lan Anh, PhD, habil. egyetemi docens, ELTE PPK Pszichológiai Intézet, Interkulturális Pszichológiai és Pedagógiai Központ Dr. Hoyer Mária, PhD, főiskolai docens, Semmelweis Egyetem , Alkalmazott Pszichológia Tanszék Benyújtás dátuma: 2013. március
2
Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék .................................................................................................................................................... 3 Köszönetnyilvánítás ............................................................................................................................................... 5 I. Bevezetés ............................................................................................................................................................. 6 II. Internetfüggőség és problémás internethasználat - elméleti áttekintés ........................................................ 8 II.1. Definíció és tünettan .................................................................................................................................. 8 II.1.1. Definíciós kérdések............................................................................................................................ 8 II.1.2. Az internetfüggőség típusai ............................................................................................................ 11 II.1.3. Az internetfüggőség tünetei ............................................................................................................ 12 II.2. Mérőeszközök ........................................................................................................................................... 13 II.3. Epidemiológia........................................................................................................................................... 15 II.3.1. Az internetfüggőség prevalenciája ................................................................................................. 15 II.3.2. Nemi különbségek a problémás internethasználatban ................................................................. 17 II.3.3. Fiatalok internetfüggőségi kockázata ............................................................................................ 18 II.4. Komorbiditás ............................................................................................................................................ 19 II.5. A betegség lefolyása ................................................................................................................................. 20 II.6. A betegség következményei ...................................................................................................................... 20 II.7. Etiológia ................................................................................................................................................... 21 II.7.1. Az internethasználat időtartama és az internetfüggőség kapcsolata .......................................... 21 II.7.2. Az internethasználat jellemzőinek internetfüggőséggel való kapcsolata .................................... 22 II.7.3. Az internet jellegzetességeinek hozzájárulása a problémás használathoz ................................. 24 II.7.4. Internetfüggőség és személyiség ..................................................................................................... 25 II.7.5. Biológiai megközelítések ................................................................................................................. 28 II.7.6. Modellek az internetfüggőség magyarázatában ........................................................................... 34 II.8. Kezelés ...................................................................................................................................................... 37 III. A problémás internethasználat és internetfüggőség helyzete Kelet-Ázsiában ......................................... 41 III.1. Az internetfüggőség Kínában ................................................................................................................. 46 III.2. Online játékfüggőség Dél-Koreában ...................................................................................................... 50 V. Empirikus vizsgálatok .................................................................................................................................... 52 V.1. A Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ) kidolgozása ............................................................ 52 V.1.1. Bevezetés .......................................................................................................................................... 52 V.1.2. Módszer ............................................................................................................................................ 53 V.1.3. Eredmények ..................................................................................................................................... 55 V.1.4. Következtetések ............................................................................................................................... 74 V.1.5. Összegzés .......................................................................................................................................... 75
3
V.2. A Problematic Internet Use Questionnaire validálása ............................................................................ 76 V.2.1. A PIUQ konfirmátoros faktoranalízise serdülő mintán, off-line, csoportos adatfelvételben ............................................................................................................................................ 77 V.2.2. A PIUQ további validálása felnőtt reprezentatív mintán, offline, egyéni adatfelvétellel .......... 83 V.2.3. A PIUQ kulturális validálása kínai egyetemista mintán .............................................................. 87 V.3. A problémás internethasználat személyiségpszichológiai korrelátumai ................................................. 94 V.3.1. A testi megjelenéssel való elégedetlenség szerepe a problémás internethasználatban ............... 94 V.3.2. Egyes személyiségvonások és pszichopatológiai tünetek szerepe a problémás internethasználat alakulásában............................................................................................................... 105 VI. Limitációk .................................................................................................................................................... 124 VII. Az empirikus kutatások eredményeinek összefoglalása és kitekintés ................................................... 126 VIII. Irodalom .................................................................................................................................................... 129 IX. Mellékletek ................................................................................................................................................... 159 IX.1. A Problematic Internet Use Questionnaire 18-itemes változata felnőttek számára ............................ 159 IX.2. A Problematic Internet Use Questionnaire 18-itemes változata serdülők számára ............................ 160 IX.3. A Problematic Internet Use Questionnaire 9-itemes változata serdülők számára .............................. 162 IX.4. A külső megjelenéssel való elégedettséget vizsgálatára használt saját kérdőívünk............................. 162
4
Köszönetnyilvánítás Köszönettel tartozom elsősorban témavezetőmnek, dr. Demetrovics Zsoltnak, aki végig kísérte eddigi karrieremet, és aki nélkül nem tartanék ott, ahol, és nem lennek az, aki vagyok. Nemcsak érdeklődésemet orientálta egyetemista éveimtől kezdődően, de lehetőséget adott nekem arra, hogy megtapasztaljam a kutatói tevékenység különféle aspektusait. Támogatása és a közös munka immár több, mint tíz éve tart, és remélem, a jövőben is folytatódni fog. Szintén megköszönöm a közös munkát és sok a segítséget dr. Kökönyei Gyöngyinek és dr. Urbán Róbertnek, akik nagyon sokban járultak hozzá nemzetközi publikációink megszületéséhez. Első kutatási projektem, mely megalapozta későbbi kutatási irányultságomat, és elindított a kutatói pálya felé, nem valósulhatott volna meg Nyikos Emese nélkül, akivel a szakmai munkában dolgoztunk vállvetve, és Kulcsár Zoltán, Szigeti Sándor, valamint Szeredi Tibor nélkül, akik az online adatgyűjtés megvalósításában voltak segítségünkre. 2010 és 2012 között egy európai uniós ösztöndíjat, a Science and Technology Fellowship Programme China-t nyertem el, mely során Pekingben tudtam kutatást folytatni. Disszertációm egy része ennek a kutatásnak az eredményeit tartalmazza. A kutatás lebonyolításában (fordítás, szervezési feladatok, adatfelvétel, programozási feladatok stb.) számosan nyújtottak számomra nélkülözhetetlen segítséget. Köszönetet mondok tehát Babos Editnek, Babos Katalinnak, Bontovics Ákosnak, dr. Buslig Szonjának, dr. Fülöp Mártának, He Tingtingnek, He Ting Dórának, dr. Hosszú Hortenziának, dr. Huang Zhengnek, dr. Liu Caiyinek, Koronczai Viktornak, Kovács Cameliának, Liang Wenwennek, Ma Xiaodongnak, dr. Tao Rannak, Zhang Jienek, dr. Zhiyan Chennek, Yin Liannak, Wu Sinának. Végül, de nem utolsósorban köszönet illeti a családomat: inspirációjuk, támogatásuk, kitartásuk nélkül disszertációim sem készült volna el.
5
I. Bevezetés Az internet széleskörű elterjedése és a mindennapi életben való nélkülözhetetlenné válása szinte az egész világon végbemenő és nagyon gyors folyamat volt. Az internet használata nemcsak kényelmesebbé tett számunkra számos tevékenységet, hanem mind személyiségünket, mind gondolkodásunkat bizonyos mértékig átalakította (Aboujaoude, 2011). Az internet számos olyan jellemzővel bír, amely különösen vonzóvá teszi használatát az emberek számára (anonimitás, interaktivitás, könnyű hozzáférhetőség, a fizikai megjelenés hiánya, élvezetesség stb.) (Greenfield, 2011). Egy etiológiai megközelítés szerint az internet egyes applikációi, melyek lehetőséget teremtenek a kommunikációra, a kapcsolattartásra és –építésre oly módon, ahogy eddig egyetlen más technológiai újdonság nem adott rá módot (egyidejű kommunikáció akár több személlyel egyszerre, akár csoport szinten is), találkoznak az ember azon alapvető biológiai és evolúciósan kialakult igényével, hogy kapcsolódjon másokkal. Így alakulhat ki az ún. megszaladás jelensége, amely során egy ember hirtelen rengeteg kapcsolatot halmoz fel interneten keresztül, ugyanakkor ezek a kapcsolatok messze nem olyan mélységűek és intenzitásúak, mint a korábbi, kevesebb számú, de nagyobb teherbírású kapcsolatai (Csányi és Miklósi, 2010). Utóbbi jelenségre korábban az internet paradoxonjaként utaltak a kutatók (Kraut és mtsai, 1998). A „csábító” és új médium, az internet, így nemcsak hasznos, hanem ártalmas kihatással is volt egyes emberek életére. Ezek a problémák az internet terjedésével párhuzamosan egyre nagyobb méreteket öltöttek és világszintűvé váltak. Mivel csak pár évtizede bukkant fel mind maga az internet, mind a hozzá kapcsolódó használati problémák köre, mind pedig kutatások a problémás internethasználatra vonatkozóan, nem csoda, hogy az ezzel foglalkozó szakemberek, kutatók számos kérdésben nem jutottak még egyetértésre. Egy biztos, hogy olyan területről, betegségről (?) van szó, amely további kutatást igényel.
Ezzel
összecsengésben
az
Amerikai
Pszichiáterek
Társasága
2012.
decemberében „internet use gaming disorder” néven utalta a zavart a további kutatást igénylő pszichiátriai problémák közé (Grohol, 2012). A kutatást igénylő fő kérdések közül mindjárt az első a zavar mérésének kérdése. Ez mind klinikai, mind kutatási szempontól lényeges, bár a klinikum számára elsősorban a diagnózis kritériumrendszerének kidolgozásán van a hangsúly, míg kutatási
6
szempontból egy jól mérő kérdőív lehet a cél. Természetesen a 1990-es évek végétől datálható kutatásokban a problémás internethasználat mérésére számos mérőeszközt használtak, még a mai napig nincs olyan mérőeszköz, amely megnyugtató módon validált lenne (Jia és Jia, 2011). A disszertációmban szereplő kutatásokban azt a célt tűzöm ki, hogy kidolgozzak egy a lehető legtöbb szempontból validált és jó pszichometriai jellemzőkkel bíró, a problémás internethasználatot mérő kérdőívet, amely ugyanakkor relatíve rövid, megkönnyítve ezzel a felhasználhatóságát mind a klinikum, mind a tudomány területén. Pszichológiai szempontból további kutatási terület a problémás internethasználat összefüggései egyéb pszichológiai konstruktumokkal – akár a pszichopatológia, akár a normál személyiség jellemzői tekintetében. Mindezeket komplex modellbe rendezve érdemes vizsgálni, ahol a konstruktumok egymásra hatásai is benne foglaltatnak. Az általam
vizsgált
tényezők
a
problémás
internethasználattal
való
kapcsolat
vonatkozásában: az önértékelés, szorongás, depresszió, külső megjelenéssel kapcsolatos elégedettség, pszichopatológiai tünetek, személyiségvonások (Big5). Ezekről a kérdésekre a későbbiekben részletesebben ki fogok térni. Ahogy korábban már említettem, a problémás internethasználat az egész világon fellelhető, ugyanakkor a kutatások és a médiában megjelenő hírek tükrében egyes országok különösen érintettek ebben. Ilyen ország például Kína és Dél-Korea. Miután alkalmam nyílt egy megpályázott és elnyert kutatói ösztöndíj által Kínában adatokat gyűjteni a problémás internethasználat kérdéskörében, disszertációm egy fejezetében külön foglalkozom a térségben, és kicsit bővebben a Kínában tapasztalható internethasználati problémákkal. Disszertációmban először részletesen áttekintem a problémás internethasználattal kapcsolatosan eddig megismert elméleti tudást általában, majd specifikusan a KeletÁzsiában tapasztalt és leírt vonatkozásokat. Azután rátérek az empirikus vizsgálatok sorára. Összesen hat kutatást veszek sorra, melyből négy magyar mintán, kettő pedig kínai mintán történő adatfelvétel. Más szempontból nézve pedig a hat kutatást célja szerint két csoportba lehet osztani: egyrészt a pszichometriai vizsgálatokat, mely során létrejött a Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ) többféle változata (12 és 9 itemes), másrészt a problémás internethasználat összefüggései más pszichológiai konstruktumokkal (személyiségpszichológiai és pszichopatológiai vonatkozások).
7
Mind a hat vizsgálat keresztmetszeti kutatás, így ok-okozati összefüggések megállapítására
nem
internethasználat
ad
módot,
elhelyezéséhez
mégis a
jelentősen többi
hozzájárul
pszichológiai
a
problémás konstruktum
viszonyrendszerében. II. Internetfüggőség és problémás internethasználat - elméleti áttekintés Az elméleti bevezetés fejezetének megírásához segítségemre voltak korábban már megjelent munkáink, melyeket egyrészt kibővítettem az újabban megjelent szakirodalmi adatokkal, másrészt új szempontokkal bővítettem ki (Koronczai, Demetrovics, Kun, 2010; Demetrovics és Koronczai, 2010a, Demetrovics és Koronczai, 2010b). II.1. Definíció és tünettan II.1.1. Definíciós kérdések A betegség elnevezésére többféle terminológia merült fel az évek során. Ezek közé tartozik az internetaddikció, az online addikció, az internetaddikciós zavar, a patológiás, túlzott (excesszív), maladaptív, problémás, vagy kompulzív internethasználat és az internetfüggőség (Chou, Condron, Belland, 2005; Murali és George, 2007; Douglas és mtsai, 2008). Az elnevezések közül a legelterjedtebb talán az internetfüggőség és a problémás internethasználat. A rendellenesség e pillanatban még nem szerepel a mentális zavarok nemzetközi osztályozási rendszereiben, és nincs konszenzus a tekintetben sem, hogy érdemes-e külön betegségként tekinteni az internet használatával kapcsolatos problémákra, vagy inkább egy egyéb zavarokat (pl. szorongást, depressziót) fedő tünetcsoportról van szó. Ugyanakkor az Amerikai Pszichiátriai Társaság 2012. decemberében meghozta döntését, mely szerint az „internet gaming use disorder” bekerül a DSM legújabb, ötödik kiadásába (mely várhatóan 2013. májusában jelenik meg), méghozzá a 3. fejezetbe, ahol olyan zavarok kapnak helyett, melyek formálisan még nem nevezhetőek mentális zavarnak, hanem további kutatást igényelnek (Grohol, 2012). Nincs konszenzus abban sem, hogy milyen kritériumrendszer alapján határozzuk meg és mérjük az internetfüggőséget. A két leggyakoribb megközelítés közül az egyik az
8
addiktológiai értelmezési keretet használja, és az internetfüggőséget vagy viselkedési addikcióként, vagy – mivel a viselkedési addikció fogalma hiányzik a nemzetközi osztályozási rendszerekből – impulzuskontroll-zavarként határozza meg. A másik megközelítés
a
kognitív-viselkedési
modell,
amely
elsősorban
a
problémás
internethasználat patológiás kognitív és viselkedéses jegyeit hangsúlyozza (1. táblázat). 1. táblázat Az internetfüggőség kritériumai Kutató Young (1998a)
Kritériumrendszer alapja Kóros játékszenvedély (impulzuskontrollzavar)
Griffiths (1998)
Viselkedési addikció
Caplan (2002)
Kognitív viselkedéses zavar
Shapira és mtsai (2003)
Impulzuskontroll-zavar
és
Diagnosztikai kritériumok 1. az internettel való intenzív foglalkozás (a korábbi online aktivitásra gondolás vagy a jövőbeli anticipálása) 2. ugyanakkora öröm eléréséhez megnövekedett idejű online jelenlét (tolerancia) 3. ismételt erőfeszítés az internethasználat csökkentésére vagy abbahagyására 4. idegesség, depresszió vagy hangulati labilitás, amikor az internethasználatot korlátozzák 5. az előre eltervezettnél hosszabb online időtöltés 6. az internethasználat miatti munkavégzésbeli vagy kapcsolati károsodás 7. hazudozás másoknak arról, hogy mennyi időt tölt internethasználattal 8. az internethasználat hangulatszabályozás céljából 1. szaliencia (a személy életében dominánssá válik az internetezés) 2. eufória (az internetezésből származó pozitív érzelmek) 3. tolerancia 4. megvonási tünetek 5. konfliktus (önmagával, más tevékenységgel vagy más személyekkel, az internetezés miatt) 6. relapszus és helyreállítódás (az internetezés újult erővel történő újrakezdése a leállás kísérletét követően) Kogníciók 1. észlelt szociális előnyök: a használó preferenciája az online társas viselkedésre az élő kapcsolatokhoz képest 2. észlelt szociális kontroll: a használó az online kommunikációt kontrollálhatóbbnak érzi, mint a szemtől szembenit 3. megvonás Viselkedés 4. kompulzív használat 5. hangulatszabályozás: internethasználat a problémák, vagy érzések elleni menekülés vagy az azokkal való megküzdés céljából 6. excesszív használat: túlzott online időtöltés Következmények: 7. negatív következmények 1. az internet excesszív használata a tervezett időn túl és/vagy ellenállhatatlan kényszer az internettel való foglalkozásra 2. az internettel való foglalkozás a társas helyzetekben való gyengébb működéshez, distresszhez vagy más károsodáshoz vezet 3. a túlzott internethasználat nem kizárólagosan a hipománia vagy a mánia epizódjaiban jelentkezik, és nem magyarázható jobban más, az I. tengelyen jelölt zavarral
9
Young (1998a) volt az első, aki a túlzott és problémát jelentő internethasználatot addiktív
zavarként
írta
le:
a
problémás
használók
elveszítik
a
kontrollt
internethasználatuk felett, fokozottan belemerülnek az internetezésbe, képtelenekké válnak arra, hogy csökkentsék internetezésüket annak ellenére, hogy az számukra problémát okoz. Young, bár az internetfüggőségről mint addikciós problémáról beszél, az általa kidolgozott Diagnosztikus Kérdőívet (Diagnostic Questionnaire) mégis inkább a kóros játékszenvedély kritériumai alapján alakította ki (lsd. 1. táblázat). Young szerint az tekinthető internetfüggőnek, akinél az általa leírt nyolc tünetből legalább öt észlelhető. Beard és Wolf (2001) ugyanakkor úgy látják, hogy az internetfüggőség diagnózisához a Young által ajánlott nyolc kritériumból legalább hat megléte lenne szükséges; így javasolják, hogy az utolsó három kritériumból legalább még egynek teljesülnie kelljen ahhoz, hogy az internetfüggőség diagnózisa kimondható legyen. Shaffer, Hall és Bilt (2000) szintén bírálták Young kritériumrendszerét. Álláspontjuk szerint maga a kóros játékszenvedély viszonylag új konstruktum, számos nyitott kérdéssel, s felmerülhet, hogy az internetfüggőség valójában más pszichiátriai zavar tüneti megnyilvánulása (pl. Treuer, Fábián és Füredi, 2001). Griffiths (1998) az internetfüggőséget (akárcsak a számítógép-függőséget) technológiai addikcióként határozza meg, s a viselkedési addikciók közé sorolva hat kritérium mentén definiálja. Az internetfüggőség viselkedési addikcióként való meghatározásakor az internethasználat maladaptív mintázata képezi a definíció alapját. A személy ismétlődő, tolakodó sürgetést érez arra, hogy a cselekvést (az internetezést) véghez vigye, amely aktuálisan örömet szerez számára, de a későbbiekben distresszhez és/vagy mindennapi funkciók károsodásához vezet. Charlton (2002) újravizsgálta Griffiths hat kritériumát, hogy elkülönítse a függőket azoktól a személyektől, akik elköteleződtek ugyan az internet felé, de mégsem válnak patológiás használókká. Eredményei szerint három kritérium (a kognitív szaliencia, a tolerancia és az eufória) perifériális aspektusa az internetfüggőségnek, míg a központi magnak az addikció szempontjából az elvonási tünetek, a relapszus és a felépülés, a konfliktus és a viselkedési szaliencia (az interferencia az evéssel, alvással) tűnik. Davis (2001) kognitív-viselkedéses megközelítésben konceptualizálja a patológiás internethasználatot. E szerint az internetfüggőség egy meghatározott, internethez kapcsolódó kognitív és viselkedési mintázat, amely negatív következményekhez vezet az illető életében.
10
II.1.2. Az internetfüggőség típusai Davis (2001) két típusra osztotta a problémás internethasználatot: specifikus (egy bizonyos funkció, pl. online játék, chat, pornográfia túlzott használata) és generalizált (az internet multidimenzionális túlhasználata) változatra. Young, Pistner, O’Mara és Buchanan (1999) az internetfüggőség öt típusát írták le, amelyek a következők: cyberszexuális addikció, cyberkapcsolati addikció, net-kompulzió (pl. szerencsejáték vagy internetes vásárlás), túlzott információszerzés (kompulzív böngészés), számítógépaddikció (túlzott játék). Lenihan (2007) és mások ugyanakkor felvetik, hogy egy online szerencsejátékos elsődlegesen szerencsejátékos, amely zavarnál az internet, illetve funkciói csak közvetítői, megjelenési felületei egy már meglévő problémának. Hasonlóképp az online játékfüggő, vagy a kompulzív online pornográfia-fogyasztó esetében sem az internet az addikció elsődleges tárgya. Mások azonban azt hangsúlyozzák, hogy bár léteznek hasonló tevékenységek, problémák az interneten kívül, melyek online verzióval is rendelkeznek, az interneten történő ugyanazon tevékenység mégis károsabb, mint az offline típus, annak speciális jellemzői miatt (Aboujaoude, 2011). Például Griffiths és mtsai (2010) brit reprezentatív felmérés keretében vizsgálták az online és nem online történő szerencsejátékot. Eredményeik szerint az internetes szerencsejátékosok között szignifikánsan több volt a problémás játszó, mint a nem internetes szerencsejátékosok között. Az eredmények tükrében tehát az internet, mint médium hozzájárulhat a problémás szerencsejáték kialakulásához. A kritikai felvetések ellenére mégis újabbnál újabb addikciókat írnak le az internetfüggőségen belül. Ilyen például az online aukciós addikció (Peters és Bodkin, 2007); a MMOGs-függés (Charlton és Danforth, 2007; Liu és Peng, 2009) vagy MMORPG1 (massively multiplayer online role playing game) addikció (Hsu, Wen és Wu, 2009); legújabban pedig a Facebook vagy SNS (social networking sites2) addikció (Kuss és Griffiths, 2011; Andreassen és mtsai, 2012). Mindezek mögött az az elméleti elgondolás áll, hogy az interneten számos tevékenységet lehet végezni, amelyek 1
Utóbbi rövidítések online szerepjátékokra vonatoznak, amelyek játszása során sok játékos egyidejűleg lép egymással kapcsolatba. 2 Mi sem mutatja jobban, hogy a közösségi oldalak megjelenése milyen nagy hatással van a felhasználók online viselkedésére, hogy az egyik fő fóruma az internetfüggőséggel kapcsolatos tudományos publikációk megjelenésének, a Cyberpsychology and Behavior című lap, 2010-ben Cyberpsychology, Behavior and Social Networking-re változtatta meg nevét.
11
egymástól alapvetően különbözőek. Tehát nem érdemes őket egy kalap alá venni a problémás használatot, hanem sokkal többet mond el a használat jellemzőiről és a használóról
egyaránt,
ha
specifikáljuk
az
internetfüggőséget,
és
pl.
online
játékfüggőségről, vagy SNS függőségről beszélünk. II.1.3. Az internetfüggőség tünetei Douglas és munkatársai (2008) által végzett tíz kvalitatív tanulmány tartalomelemzése, valamint
Yellowlees
és
Marks
(2007)
összefoglalása
alapján
a
problémás
internethasználat az alábbi módon írható le. A problémás internethasználó napi tevékenységének és idejének jelentős részét teszi ki az internetezés, a hozzá kapcsolódó egyéb tevékenységek (pl. internettel kapcsolatos könyvek, információk olvasása, beszerzése; új szoftverek felkutatása, feltöltése). Amikor pedig nincs feljelentkezve az internetre, az internetfüggő személy akkor is az online jelenlétről gondolkodik, arról álmodozik, vagy akár éjjel arról álmodik. A problémás használó napi internethasználati ideje jóval több, mint egy átlagos használóé, emellé társul az internethasználat kényszeres jellege és az internethasználat kontrolljára való képtelenség. A kényszeres használat azt jelenti, hogy a használó nagyfokú szorongást, vagy egyéb negatív érzelmet él át, amely enyhül, mikor feljelentkezik az internetre, ezért újra és újra internetezik, mikor ezt a belső feszültséget átéli. Az internetezés kontrolljának nehézsége abban nyilvánul meg, hogy ha a személy fel is ismeri, hogy internethasználatának mértéke problémákat okoz számára, és szeretné csökkenteni az internetezésre fordított időt, vagy annak gyakoriságát, ez nem sikerül: tovább vagy gyakrabban internetezik, mint ahogy előzetesen tervezte. Az internetfüggő személy idegessé válik, ha internethasználat közben megzavarják, amely interperszonális konfliktusokhoz vezet. A problémás internethasználó a számítógépet előtérbe helyezi a család és a barátok rovására, és ez a házastársi, szülőgyerek, baráti és szerelmi kapcsolatokat károsítva elvezet a reális kapcsolatok beszűküléséhez, valamint a további elmagányosodáshoz. A problémás használó úgy érzi, hogy az interneten kívüli világ unalmas, míg az online időtöltés ezzel szemben izgalmas, kényelmes és feszültségmentes. Az internetfüggő személy nehezen vallja be, hogy mennyi időt tölt el valójában az internetezéssel, vagy hazudik ezzel kapcsolatosan.
12
Az internetfüggő személy a fenti folyamatok előrehaladtával egyre több depressziós érzést él át és egyre magányosabbá válik. II.2. Mérőeszközök Az internetfüggőség, illetve a problémás internethasználat mérésére vonatkozóan több mérőeszköz is készült az elmúlt években, amelyek egy része egyúttal a problémás internethasználat összetevőit is megkísérelte azonosítani (Chou, Condron és Belland, 2005; Beard, 2005; Jia és Jia, 2009, 2011; l. 2. táblázatot, ahol a legfőbb kérdőívek megtalálhatók). A két legkorábbi mérőeszköz Young (1998a, 1998b) nevéhez fűződik. A fentebb már említett, 8-itemes Diagnosztikus Kérdőív (Diagnostic Questionnaire) eldöntendő kérdésekből áll, míg a 20 itemes Internet Addikciós Teszt vagy Skála (Internet Addiction Test/Scale, IAT/IAS) 5-fokú Likert skálával dolgozik. Az IAS alapján több más kérdőívet is kifejlesztettek, valamint történtek kísérletek ezek validálására, illetve esetleges alfaktorainak azonosítására. Widyanto és McMurran (2004) például 6 faktort igazoltak, amelyek a szaliencia, az excesszív használat, a munka elhanyagolása, a várakozás, a kontrollhiány és a szociális élet elhanyagolása területeit fedik le. Ugyanakkor Chang és Law (2008) hongkongi diákok körében végzett elemzésük során három faktort találtak. Ezek a megvonás és szociális problémák, az időkezelés és teljesítmény, valamint a valóság helyettesítése elnevezéseket kapták. Szintén három faktoros eredményre jutott Widyanto, Griffiths és Brundsden (2011), melyek a következők
voltak:
érzelmi/pszichológiai
konfliktusok,
időkezelési
problémák,
hangulatszabályozás. Más kutatások ugyanakkor az IAS faktoranalízise eredményeképp egyetlen faktort javasoltak (pl. Khazaal és mtsai, 2008), vagy éppenhogy kettőt (Barke, Nyenhuis, Kröner-Herwig, 2012), illetve ötöt (Chong Guan és mtsai, 2012). Az eredmények tehát mindenképpen ellentmondásosak, melyek minden bizonnyal adódnak abból, hogy többségében nem reprezentatív mintákon történnek a mérések, és mind életkor, mind kultúra tekintetében különbségek vannak a vizsgált mintában. 2. táblázat Az internetfüggőség mérőeszközei Kutatók
Mérőeszköz
Itemszám
Faktorok
Young (1998a)
Diagnostic Questionnaire
8
-
Vizsgálati személyek (módszer) 396 függő, 100 nem függő személy (online felmérés és telefonos
13
interjú) Young (1998b)
Internet Addiction Scale (Test) Internet-Related Addictive Behavior Inventory (IRABI) Internet Addiction Scale for Taiwan High Schoolers (IAST)
20
-
32
-
563 személy (online felmérés)
20
615 tajvani gimnazista (papírceruza felmérés)
MorahanMartin és Schumache r (2000) Davis, Flett, Besser (2002)
Pathological use scale
13
1. kompulzív használat és megvonás 2. tolerancia 3. kapcsolódó problémák: családi, iskolai, egészségi 4. kapcsolódó problémák: interperszonális és financiális 5. tagadás -
Online Cognition Scale (OCS)
36
211 egyetemista
Caplan (2002)
Generalized Problematic Internet Use Scale (GPIUS)
29
Thatcher, Goolam (2005) Huang, Wang, Qian, Zhong, Tao (2007) Ceyhan, Ceyhan, Gürcan (2007)
Problematic Internet Use Questionnaire Chinese Internet Addiction Inventory
20
1. csökkent impulzuskontroll 2. magányosság/depresszió 3. szociális vigasz 4. elterelés 1. hangulatszabályozás 2. észlelt szociális előnyök 3. negatív következmények 4. kompulzív használat 5. túlzott online időtöltés 6. megvonás 7. észlelt szocális kontroll 1. online belefeledkezés 2. ártalmas hatások 3. társas interakciók 1. konfliktusok 2. hangulatszabályozás 3. függőség
Problematic Internet Usage Scale (PIUS)
33
1658 egyetemista
Meerkerk, Van Den Eijnden, Vermulst, Garretsen (2009)
Compulsive Internet Use Scale
14
1. negatív következmények 2. társas előny, társas kényelem 3. excesszív használat 1
Brenner (1997)
Lin és Tsai (1999)
31
277 egyetemista (papír-ceruza felmérés)
386 egyetemista
279, majd 1795 személy (online felmérés) 1029 egyetemista (papír-ceruza felmérés)
447 és 229 fős intenzív használó, valamint 16925 fő normál használó (online felmérés)
14
Caplan
(2002)
Generalizált
Problémás
Internethasználat
kérdőíve
(Generalized
Problematic Internet Use), illetve Davis, Flett és Besser (2002) Online Kogníciós Skálája (Online Cognition Scale) elméletvezérelt mérőeszközök: a patológiás internethasználat kognitív-viselkedéses modelljét használva dolgozták ki őket. Ugyanakkor, kevés számú kutatásban alkalmazták ezeket a későbbiekben annak ellenére, hogy pszichometriailag a jobban kidolgozott eszközök közé tartoznak. Jia és Jia (2009) a diszkriminatív validitást is figyelembe véve újraszerkesztették az Online Kogníciós Skálát, amelyet kétfaktorossá (függőség és elterelés faktorok) alakítottak. Jelenleg
nem
állnak
rendelkezésre
az
internetfüggőség
mérésére
kidolgozott,
pszichometriailag megfelelően tesztelt eszközök. A leggyakrabban használt Internet Addikciós Skála pszichometriai tulajdonságai nem egyértelműek, míg más mérőeszközök esetében többnyire hiányzik az eszköz teljes körű pszichometriai jellemzőinek feltárása. II.3. Epidemiológia II.3.1. Az internetfüggőség prevalenciája Az internetfüggőség prevalenciájára vonatkozóan nagyon eltérő adatok jelentek meg a szakirodalomban attól függően, hogy hol, mikor, milyen mintán történt a felmérés, illetve milyen módszerrel, milyen mérőeszközt és kritériumrendszert alkalmaztak a kutatók (l. 3. táblázat). A legkisebb prevalencia érték 0,3-0,7% között alakult, amelyet felnőtt lakosság körében azonosítottak az Egyesült Államokban (Aboujaoude, Koran, Gamel, Large, Serpe, 2006). Norvég serdülők reprezentatív mintáján ugyanakkor 1,98%-os prevalenciát találtak. A legmagasabb, 10% feletti értékeket többnyire Ázsiában mérték. 3. táblázat Az internetfüggőség néhány prevalencia adata Szerzők
Mintagyűjtés helye
Vizsgálati személyek (átlagéletkor)
Módszer
Mérőeszköz
Internetfüggőség kritériuma
Életprevalencia értéke
Morahan-Martin, Schumacher (2000)
USA
Wang (2001)
Ausztrália
277 fő egyetemista (20,71 év, SD: 2,35) 217 fő egyetemista
Papírceruza
Pathological use scale
8 vagy több tünet
8,1 %
Papírceruza
10 item az internetfüggő-
4 vagy több tünet
4%
15
(24,97 év, SD: 9,35)
Whang, Lee, Chang (2003)
Dél-Korea
13588 fő használó (26,74 év, SD: 7,27)
Online
Johansson, Götestam (2004)
Norvégia
Telefon, postai út
Aboujaoude és mtsai (2006)
USA
3237 fő serdülő (14,9 év) reprezentatív minta 2513 fő felnőtt (48,5 év)
Yang és Tung (2007)
Tajvan
Cao, Su, Liu, Gao (2007)
Kína (Changsha)
Mythily, Qiu, Winslow (2008)
Szingapúr
Park, Kim, Cho (2008) Jang, Hwang, Young, Yun (2008) Siomos, Dafouli, Braimiotis, Mouzas, Angelopoulos (2008) Kim és mtsai (2010) Fu, Chan, Wong, Yip (2010) Kormas és mtsai (2011)
Hongkong
Cao és (2011)
Kína
17599 tanuló (16,1 év, SD:2,8)
Kína (Guangdong) Európa 11 országában
14296 iskolás (15,6 év)
mtsai
Wang és mtsai (2011) Durkee és mtsai (2012)
ség tüneteire vonatkozóan, igen/nem válasszal Internet Addiction Scale (Young)
60 feletti pontszám
3,5 %
Diagnostic Questionnaire (Young)
5 vagy több igen válasz
1,98 %
Random mintavétel, telefon
8 internettel kapcsolatos kérdés
0,3-0,7 %
1708 fő középiskolás (17-19 év) 2620 fő középiskolás (15,2 év, SD: 3,5) 2735 fő diák (13,9 év, SD: 1,0)
Papírceruza
DQ (Young)
4 lehetséges problémás internethasználati kritériumrendszer 5 vagy több igen válasz
Random, papírceruza
DQ (Young)
6 vagy több igen válasz
2,4 %
Random, papírceruza
Internethasználati idő
17,1 %
Dél-Korea
903 fő serdülő
IAS (Young)
Dél-Korea
912 fő középiskolás (13,9 év) 2200 fő serdülő (15,34 év, SD: 1,66)
Papírceruza Papírceruza
Napi 5 óránál több internethasználat 70 feletti pontszám 70 feletti pontszám
Random, papírceruza
DQ (Young)
5 vagy több igen válasz
5,9 %
Papírceruza
Internethasználati idő
Napi 4 vagy több óra
14,8 %
Papírceruza Papírceruza, random Papírceruza, reprezentatív Papírceruza, random Papírceruza,
DQ (Young)
5 vagy több igen válasz 48,9±7,2 79,3±7,5
6,7 %
IAS (Young)
50 pont feletti pontszám
8,1 %
IAS (Young)
50 pont feletti pontszám
12,2 %
DQ (Young)
5 vagy több igen válasz:
Görögország
Hongkong
Görögország
2427 fő egyetemista (18,9 év) 208 serdülő (15-19 év) 866 fő serdülő (14,7 év)
11956 serdülő (14,9±0,89)
IAS (Young)
IAS (Young)
13,8 %
10,7 % 4,3 %
19,4 % 1,5 %
PIU 4,4 %
16
random
patológiás használó 3-4 igen válasz: maladaptív használó
MIU 13,5 %
II.3.2. Nemi különbségek a problémás internethasználatban A kutatások kezdetben azt mutatták, hogy a problémás használók többsége férfi. Morahan-Martin és Schumacher (2000) azt találták, hogy a férfiak négyszer valószínűbben válnak problémás internethasználóvá, mint a nők, amit elsődlegesen a férfiak technológiai újdonságokkal szembeni nyitottságával hoztak kapcsolatba. Ugyanakkor Young (1998a, 1998b) felhívta a figyelmet a nők, elsősorban a középkorú háziasszonyok sérülékenységére is. A későbbi kutatások mindazonáltal nagy részben megerősítették azokat az eredményeket, miszerint a férfiak nagyobb eséllyel válnak internetfüggővé, mint a nők (pl. Ritter és mtsai, 2004; Yang és Tung, 2007; Siomos és mtsai, 2008; Lam, Peng, Mai és Jing, 2009; Canbaz, Sunter, Peksen, Canbaz, 2009; Korkeila, Kaarlas, Jaaskelainen, Vahlberg, Taiminen, 2010; Tsitsika és mtsai, 2011). Néhány más vizsgálat azonban nem talált nemi különbségeket (pl. Kim és mtsai, 2006; Parker, Taylor, Eastabrook, Schell, Wood, 2008). Egy friss egész Európára kiterjedő reprezentatív, serdülőket vizsgáló felmérés (Durkee és mtsai, 2012) szerint a patológiás használók közt magasabb volt a fiúk aránya, míg az enyhébb, de ugyancsak problémát jelző (maladaptív használat) kategóriában a lányok voltak felülreprezentáltak. Ugyanakkor ez még az országok között is eltérhet, ugyanis a maladaptív használatban Észtországban és Szlovéniában a fiúk esetében nagyobb a prevalencia. Azonban nemcsak a problémás használat fokában lehet gender különbség, hanem abban is, hogy milyen tevékenységet folytatnak az interneten inkább a férfiak, illetve a nők. Bár vannak kutatások, melyek nem találtak a problémás használók körében nemi különbséget a felhasználási módok tekintetében, azért a számos kutatás megegyezik abban, hogy igenis lehetséges ilyen különbség. Ilyen különbség például, hogy a nők inkább használják az internetet szocializációs célból (közösségi oldalak, chatszobák látogatása), míg a férfiak inkább játszanak, videót néznek vagy híreket olvasnak (Durkee és mtsai, 2012; Ak, Koruklu, Yilmaz, 2012). Ezt támasztja alá Wei és mtsai (2012) online vizsgálata Tajvanon. Az online játékoldalra feltett kérdőívet 83,2 %-ban töltötték ki férfiak. Érdekes
17
nemi különbségnek bizonyult az eredmény, miszerint a nők kevesebb ideje kezdték el az online játékot, és kevesebb időt is töltenek vele heti szinten, mégis súlyosabb depressziós, szociális fóbiás és problémás internethasználati tüneteket mutatnak, mint a férfiak. II.3.3. Fiatalok internetfüggőségi kockázata Több olyan populációt ír le a szakirodalom, amely az átlagosnál veszélyeztetettebb a problémás internethasználat vonatkozásában. Az egyik ilyen a serdülő korosztály, amely részben az életkori sajátosságok folytán, részben pedig az iskolával összefüggő életmód (az internethasználat elterjedése a tanulásban, oktatásban, valamint a kollégiumi elhelyezés) miatt lehet fokozottan érintett az internetfüggőség szempontjából. Utóbbi ok miatt nemcsak a serdülők vannak veszélyben, hanem a fiatal felnőtt egyetemisták is, akik a szülői felügyelettől és különösen az addigi szociális hálójuktól messze folytatják tanulmányaikat (Kandell, 1998). (Különösen az elsőévesek sérülékenyek, akik tapasztalat és barátok híján még nehezebben birkóznak meg a honvágy érzésével; Ni és mtsai, 2009.) Ennek a két életkori szakasznak a feladata az identitás és az intim kapcsolatok kialakítása (Erikson, 1968). Az identitás próbálgatásának, a kapcsolatépítésnek a lehetősége és a gyorsan mélyülő intimitási szint az internet olyan jellemzői, amelyek a serdülőket és fiatal felnőtteket az internet felé lökhetik. Ugyanakkor nem minden fiatal egyformán veszélyeztetett a problémás internethasználat tekintetében. Számos fiatalokat célzó kutatás vizsgálta azokat a rizikótényezőket, amelyek hajlamosíthatnak az internetfüggőségre. Ezek között szerepel a nem biológiai szülővel vagy más rokonnal való együttélés, vagy a szülői törődés észlelt hiánya a serdülő részéről, az állandó partnerkapcsolat megléte, illetve ha munkanélküli a szülő vagy gondozó (Durkee és mtsai, 2012). Szintén rizikótényező a szülők válása, a diszfunkcionális családi kapcsolatok (Tsitsika és mtsai, 2011), a családi ellenőrzés hiánya, a családi konfliktusok (Yen és mtsai, 2009a). Jang és Ji (2012) kutatása a szülői problémaivás közvetlen és közvetett hatásait igazolta a gyerek problémás internethasználatára kora serdülőkorban lévő fiúknál és lányoknál. Megnövekedett kockázatot jelent mind a depresszióra, mind a problémás internethasználatra vonatkozóan a migráció is gyermekeknél és serdülőknél (Guo és mtsai 2012). Mindezekkel szemben a megfelelő szülői kötődés a serdülővel preventív szerepet játszik az internetfüggőség kialakulásában (Siomos és mtsai, 2012).
18
II.4. Komorbiditás Az internetfüggőség más pszichiátriai tünetekkel, vagy állapotokkal való együttjárását klinikai és nem klinikai mintákon egyaránt vizsgálták. A leggyakoribb klinikai zavarok az internetfüggőséggel diagnosztizált betegek között a depresszió és egyéb hangulatzavarok, valamint a szorongásos zavarok (pl. a szociális fóbia, generalizált szorongás) (Shapira, Goldsmith, Keck, Khosla és McElroy, 2000; Ko, Yen, Chen, Chen és Yen, 2008; Bernardi és Pallanti, 2009, Tsitsika és mtsai, 2011). Pszichiátriai kezelésben résztvevő serdülők közül a hangulatzavarral rendelkezők esetén volt korreláció az internetfüggőségi pontszámmal egy latin populációban (Liberatore és mtsai, 2011).
Egyúttal mind a depresszió, mind a szorongás mértéke együttjár az
internetfüggőség súlyosságával nem klinikai populációban is (pl. Young és Rodgers, 1998a; Nyikos és mtsai, 2001; Kim és mtsai, 2006; Ha és mtsai, 2007; Yen és mtsai, 2009a; Park és mtsai, 2012). Az internetfüggőség diagnosztikai kritériumait figyelembevéve nem meglepő, hogy a problémás
internethasználat
és
az
obszesszív-kompulzív
tünetek,
valamint
a
pszichoaktívszer-dependencia, vagy a legális, illetve illegális szerhasználat szorosan kapcsolódnak (Shapira és mtsai, 2000; Ko és mtsai, 2006; Ha és mtsai, 2007; Jang és mtsai, 2008; Bernardi és Pallanti, 2009; Korkeila és munkatársai, 2009; Gong és munkatársai, 2009). Internetfüggőséggel diagnosztizált személyek körében gyakrabban előfordulnak még evészavarok és különféle személyiségzavarok (pl. borderline, elkerülő, kényszeres) (Shapira és mtsai, 2000; Bernardi és Pallanti, 2009; Tao és Liu, 2009). Továbbá mind gyerekeknél, mind serdülőknél, mind egyetemistáknál bizonyították, hogy az internetfüggőség mértéke és az ADHD tüneteinek súlyossága összefüggnek (Yoo és mtsai, 2004; Ko és mtsai, 2008; Cao és mtsai, 2007; Yen és mtsai; 2009b). Az internetfüggőség és egyéb pszichiátriai zavarok együttjárása kapcsán felvetődik az az etiológiai kérdés, hogy vajon melyik jelenik meg előbb a személynél, mi az ok-okozati viszony. Erről később még részletesebben lesz szó, most hosszabb kifejtés nélkül említem meg Ko és mtsai (2009) két éves prospektív vizsgálatát, melyben 1848 serdülőt (átlagéletkor 12,36 év volt) követtek nyomon, és azt találták, hogy a depresszió, az ADHD, a szociális fóbia és az ellenségesség rizikótényezőknek bizonyultak az internetfüggőség megjelenésének tekintetében. A legszignifikánsabb előrejelzői a
19
problémás internethasználatnak az ADHD és az ellenségesség bizonyultak. A depresszió és a szociális fóbia csak a lányok között jósolta be az internetfüggőséget. Egy friss review (Carli és mtsai, 2013) összegyűjtötte, mely pszichopatológiák komorbidak leggyakrabban a problémás internethasználattal. Végül 20 tanulmány alapján (mely többsége Ázsiából származott) állapították meg a szerzők, hogy a legerősebb együttjárást az internetfüggőséggel a depresszió és az ADHD mutat. Erős korreláció mutatkozott a szorongás, obszesszív-kompulzív tünetek és ellenségesség/agresszió esetében is. II.5. A betegség lefolyása Az addikció időbeli alakulására vonatkozóan már Young (1998a) beszámolt arról, hogy az általa internetfüggőnek kategorizált használók 83%-a egy évnél nem régebb óta használta az internetet, míg a nem függők 71%-a egy évnél régebb óta volt internethasználó. Felmerül tehát, hogy míg az internethasználat kezdetén valószínűbben jelennek meg függőségi tünetek, addig ezek a problémák a későbbiek folyamán gyakran rendeződnek. Hasonló eredményekről számoltak be más kutatások is (pl. Griffiths, 1998; Chou, 2001; Nyikos és mtsai, 2001). II.6. A betegség következményei Young (1998a) öt kategóriába sorolja azokat a problémákat, amelyeket a túlzott internethasználat okozhat: 1. iskolai: irreleváns weboldalakon való szörfözés, chatszobákban való csevegés, interaktív játékokkal való időtöltés a produktív aktivitás kárára; nehézség a házi feladatok elvégzésében, a vizsgákra való készülésben, vagy az elegendő alvás megszerzésében ahhoz, hogy másnap reggel beérjenek az iskolába; mindezek rossz tanulmányi eredményhez, vagy az iskolából való eltanácsoláshoz vezethetnek; 2. kapcsolatokat érintő: házastársi, párkapcsolati, szülő-gyerek kapcsolati, szoros baráti kapcsolatok elszegényedése amiatt, hogy a függők kevesebb időt töltenek valós emberi viszonyokkal; a reális kapcsolatokat szétzúzhatják az új, online kapcsolatok is (online szexuális kalandok);
20
3. financiális: ez a legváltozékonyabb tényező, függ az adott ország internet-elérési lehetőségeitől és persze az új technológiák bevezetésétől; az internetes vásárlás, az aukciózás és a szerencsejáték addiktív formái egyaránt vezethetnek pénzügyi problémákhoz; 4. munkabeli: a munkahelyi online elérés személyes célú használata, illetve a munkateljesítmény romlása; 5. egészségügyi: az alvási ciklus megváltozásából adódó (alváshiány és emiatt koffeintabletta szedése, fáradtság), látásromlás, epilepsziás roham (videójáték által indukáltan) (Griffiths, 1998), hátfájás, kézfejet és alkart érintő tünetek (Murali és George, 2007), túlsúly és egészségtelen táplálkozás (Kim és mtsai, 2010). Az internet intenzív használata továbbá hozzájárulhat a magányosság, a frusztráltság és a depresszió érzéséhez (Kraut, Lundmark, Patterson, Kiesler, Mukopadhyay és Scherlis, 1998; Clark, Frith és Demi, 2004; Young és Rodgers, 1998a). Mint láttuk, szoros az összefüggés a szorongásos és depressziós tünetekkel, bár az oki kapcsolat iránya nem egyértelmű. Mindazonáltal úgy tűnik, hogy – különösen a fiataloknál – a fokozott internethasználat pozitív hatással is bírhat a barátokkal, iskolatársakkal való kapcsolatokra (pl. új emberekkel való ismerkedés, vagy kommunikációs eszköz a barátokkal való kapcsolattartásban) (Chou és mtsai, 2005). II.7. Etiológia II.7.1. Az internethasználat időtartama és az internetfüggőség kapcsolata Az internet megjelenését követően az internetfüggőség definícióját elsődlegesen az internethasználat időtartamához kötötték: eszerint a heti 38 órát meghaladó használat számított problémásnak (Young, 1998a). Később azonban nyilvánvalóvá vált, hogy vannak olyan internethasználók, akik ugyan intenzíven használják az internetet, mégsem mutatják az internetfüggőség egyéb jeleit (újságírók, weblapkészítők, vizsgára készülő diákok stb.). Sőt a professzionális használók kevesebb problémáról számolnak be, mint a nem professzionális használók (Mottram és Fleming, 2009). Egyértelművé vált, hogy az internethasználat kontextusa is lényeges tényezője a problémás használatnak: pl. a munkavégzésre
használt
internetezés
időtartama
nincs
összefüggésben
az
21
internetfüggőséggel, míg a munkavégzésen kívüli internetezés időtartama igen. Mindezek a megfontolások mellett természetesen igaz az a megállapítás, hogy az internetfüggő személyek szignifikánsan több időt töltenek online, mint a normál internethasználók (pl. Durkee és mtsai, 2012). II.7.2. Az internethasználat jellemzőinek internetfüggőséggel való kapcsolata Az internetet számos különböző céllal használhatjuk. Legfontosabb alkalmazásai az információszerzést szolgáló böngészés és kommentelés, az online játék, az internet szociális, kapcsolatteremtő, kommunikációs célból történő használata (e-mail, chat, azonnali üzenetküldés, fórumok, közösségi oldalak, ismeretségi hálózatok, társkereső oldalak stb.), a vásárlás, az online aukció, a szerencsejáték, a különböző adatletöltések (pl. zenék, filmek, videók), a felnőtt tartalmak böngészése, a blogírás stb. Számos vizsgálat alátámasztotta azt a tényt, hogy az internet legaddiktívabb területe az internet szociális aspektusa, és azon belül is elsősorban a szinkron (azonos idejű) interaktív alkalmazások. Ennek során a felek azonos időben vannak jelen és lépnek interakcióba egymással (pl. chat, online játék, azonnali üzenetek váltása) (Young, 1997; Whang, Lee, Chang, 2003; Ritter és mtsai, 2004; Bayraktar, Gün, 2005; Li, Chung, 2006; Yang, Tung, 2007; Chang, Law, 2008;
Van den Eijnden, Vermulst,
Spijkerman, Engels,
2008). Ezen
alkalmazásoknál nem kell a válaszra hosszú ideig várni, az azonnaliság maradéktalanul teljesül. A kommunikáció történhet olyan emberekkel, akiket a személy nem az interneten ismert meg, vagy akikkel az interneten kívül is találkozik, illetve használhatják az internetet új kapcsolatok kiépítésére, és azon való kapcsolattartásra is anélkül, hogy az átfordulna személyes találkozásba. Számos kutatás arról számolt be, hogy a problémás használat elsősorban az új kapcsolatok létrehozása céljából történő internetes kommunikációval függ össze (Morahan-Martin, Schumacher, 2000; Nyikos és mtsai, 2001; Whang és mtsai, 2003; Demetrovics és mtsai, 2008; Bessiere, Kiesler, Kraut, Boneva, 2008; Smahel, Brown és Blinka, 2012). A kutatások arra is felhívják a figyelmet, hogy a családdal, barátokkal való kommunikáció, legyen az akármilyen intenzív, nem eredményez problémás internethasználatot (Kim és Davis, 2009). Ennek lehetséges mechanizmusa a szociális támogatás depressziót, magányt, negatív érzelmeket csökkentő hatása az online kommunikáción keresztül (LaRose, Eastin és Gregg, 2001; Bessiere és mtsai; 2008).
22
Hasonlóan addiktív még az online játszás (Young, 1997; Morahan-Martin, Schumacher, 2000; Whang és mtsai, 2003; Liu, Peng, 2009), sőt van Rooij és mtsai (2010) longitudinális kutatási eredményei szerint az online játék mutatott a legerősebb összefüggést a kompulzív internethasználattal. Azonban az online játék addiktivitását részben okozhatja az, hogy a legnépszerűbb játékok fontos aspektusa a játszók egymással történő online kommunikációja. A legnépszerűbb online játékok szerepjátékok (pl. World of the Warcraft), amely során a játékosok egy-egy karakter bőrébe bújva visznek véghez különböző feladatokat, miközben más játékosokkal is kapcsolatba kerülnek. Az online játék preferenciáját tehát a társas szükségletek kielégítése mellett a karakter tettei, fejlődése által az elismerés és hatalom megszerzése is motiválja, valamint a karakter kialakítása lehetőséget teremt a játszó számára, hogy megjelenítse ideális szelfjét, vagy a valós életbeli személyiségéhez képest az ellentétes perszónáját (Young, 1997). A játékban való előrejutás, és a karakterek megfelelő szintre juttatása nagy elköteleződést, és időráfordítást igényel, és ezzel hozzájárul a súlyosabb következmények kialakulásához (tanulás, családi és valós életbeli kapcsolatok elhanyagolása, alvási ciklus felborulása, szomatikus panaszok stb.). Demetrovics és mtsai (2011) feltérképezték, hogy mely motivációk vannak jelen az online játszás hátterében. Hét ilyen főbb motivációt találtak: 1. Menekülés (menekülés a realitástól, különösen a valós világ problémáitól), 2. Coping (a játék arra szolgál, hogy a játékos megküzdjön a stresszel, agresszióval és javítsa a hangulatát), 3. Fantázia (kilépés a szokásos identitásból, új identitás kipróbálása különböző fantáziavilágokban, olyan dolgok kipróbálása, amelyek a valós világban nem lehetségesek), 4. Képességfejlesztés (koordináció, koncentráció vagy egyéb képességek fejlesztése), 5. Kikapcsolódás (az online játszás mint szórakozás, kikapcsolódás, pihenés), 6. Versenyzés (versenyzés másokkal és mások legyőzése a teljesítmény érzésének megélése miatt), 7. Társas faktor (a játék társas aspektusa, másokkal való együttlét). Kim, Namkoong, Ku és Kim (2008) eredményei szerint az online játékfüggőség súlyosságát a nárcisztikus személyiségvonások (vágy a hatalom és elismerés után), az agresszió magasabb szintje (a látens agresszív impulzusok játékbeli kiélése), az önkontroll hiányosságai (az impulzusnak való ellenállásra való képtelenség), az interperszonális kapcsolatok nem kielégítő volta (családi és kortárskapcsolatok esetében) és a foglalkozás (diáklét) jelezte előre. Li, Liau és Khoo (2011) szingapúri diákokon vizsgálta hipotézisét, miszerint az aktuális és az ideális szelf diszkrepanciája kapcsolódik a patológiás játékkal. Eredményeik szerint
23
a depresszió mediálta a szelf-diszkrepancia és a patológiás játék kapcsolatát, valamint a menekülés mediálta a depresszió és a patológiás játék kapcsolatát. A szerzők szerint tehát a patológiás viselkedés egy kopingstratégiának tekinthető az ideális szelf elérése és az aktuális szelf elkerülése érdekében. Más kutatások arra is rámutatnak, hogy az online kommunikáción és az online játékon kívül függőséghez vezethet az online pornográfia nézése és az online szerencsejáték is (Siomos és mtsai, 2012). II.7.3. Az internet jellegzetességeinek hozzájárulása a problémás használathoz A problémás internethasználat okainak feltérképezése során magának az internetnek mint médiumnak a jellemzőit is vizsgálnunk kell. Legfontosabb és legszéleskörűbben tárgyalt ilyen jellegzetesség az anonimitás. Az anonimitás csökkenti a másokkal való interakció keltette szorongást. Anonim helyzetben az emberek közvetlenebbek, nyitottabbak, aminek a következtében a kapcsolatok gyorsabban érik el az intimitás mélyebb szintjét, a közelség érzését (Young, 1997; Morahan-Martin, Schumacher, 2000). Csökkenti továbbá a társas interakciótól való szorongást az is, hogy az internethasználó jobban tudja kontrollálni az interakciót. Bármikor kiléphet belőle, illetve az online kommunikáció tempója könnyebben szabályozható, mint a szemtől szembeni kommunikáció ritmusa (Rice, Markey, 2009). Caplan (2005) az énbemutatás és benyomásformálás kontrollját is kiemeli az észlelt előnyök kapcsán, amelyek ismételten hozzájárulnak az interakciók gyors
elmélyüléséhez.
Ezek
alapján
a
számítógép
mediálta
kommunikációt
hiperperszonálisnak is nevezik (Walther, 1996). Az internet interaktív lehetőségei a valóságos, fizikai egyedüllét ellenére a másokkal való kapcsolatban lét érzését keltik. A fizikai jelenlét hiánya következtében pedig a nem, az életkor, az etnikai hovatartozás, a szocioökonómiai státusz, a földrajzi elhelyezkedés, családi állapot, valós vagy vélt testi fogyatékosságok rejtve maradnak a partner számára, és lehetővé válik a szabad önkifejezés, vagy akár egy új, csak online létező személyiség, identitás kifejlesztése (Young és Rodgers, 1998b). Az internet könnyű hozzáférhetősége, elterjedtsége és olcsósága is mind-mind olyan tényezők, amelyek lehetővé teszik annak kiterjedt használatát. Aboujaoude (2011) könyvében részletesen tárgyalja az internet hatásait a használók személyiségére. Egyenesen azt állítja, hogy az internethasználat során létrehozzuk az „e-
24
personality”-t,
vagyis
saját
online
alteregónkat.
Online
alteregónk
pedig
veszélyhelyzetekbe sodorhat bennünket, amelyek nemcsak az addiktív használatot jelentik. Az internet tág teret ad rá, hogy kiéljük nárcisztikus vágyainkat, hiszen olyanra formáljuk pl. a híroldalakat, a Facebook profilunkat, ahogy maximálisan kedvünkre szolgál, vagy az online szerepjátékokban isteni tulajdonságokkal ruházhatjuk fel magunkat. Továbbá az internet impulzívabbá teszi viselkedésünket, mint ahogyan offline viselkednénk. Erre a szerző számos példát hoz saját betegei közül: páciensei pl. nem mutattak önkontroll-problémát akkor, mikor a valós világban vásároltak, szórakoztak kaszinóban, vagy ismerkedtek, de segítségért kellett folyamodniuk, miután ezeket a tevékenységeket online kezdték folytatni. Aboujaoude kiemeli, hogy mennyire fontos pl. a kaszinó esetében, hogy az online szerencsejáték magányos tevékenység (szemben a nem online verzióval), így az emberek mások által észrevehetetlen és megszakíthatatlan módon tudnak játszani határtalan ideig. Szintén veszélyeket hordoz magában az online ismerkedés. A szerző idézi Padgett (2007) kutatási eredményeit, miszerint azoknál a nőknél, akik online hirdetés útján ismerkedtek meg partnerükkel, e-mailes levelezés folytattak, majd találkoztak a megismert férfiakkal, nagy mértékű kockázatos szexuális viselkedést tapasztaltak a személyes találkozás alkalmával. Ennek oka lehet az az érzet a másikkal kapcsolatban, hogy már ismerik. II.7.4. Internetfüggőség és személyiség Az egyik leginkább vizsgált pszichológiai zavar az internetfüggőség vonatkozásában a depresszió, amely egyértelmű összefüggést mutat vele (Young, Rodgers, 1998a; LaRose és mtsai, 2001; Nyikos és mtsai, 2001; Caplan, 2002; Kim és mtsai, 2006; Yang, Tung, 2007; Mythily és mtsai, 2008; Spada, Langston, Nikcevic, Moneta, 2008; Lin, Ko és Wu, 2011; Park és mtsai, 2012). Nehéz ugyanakkor az ok-okozati kapcsolat megállapítása, így egyaránt elképzelhető, hogy (1) a fokozott internethasználat következményeként jelennek meg hangulati problémák, illetve, hogy (2) a depresszív tünetek nyomán fordul valaki az internet felé, amely segít kompenzálni a tüneteit, elterelni gondolatait a problémáiról, vagy enyhíti depresszióját az interneten elérhető szociális támasz, pozitív élmények stb. által. A leginkább valószínű azonban, hogy a két folyamat kölcsönösen hatnak egymásra, azaz a kezdeti hangulati problémák hozzájárulhatnak a fokozott internethasználathoz, amely azonban hosszú távon rontani fogja a tüneteket. Hasonló hipotézist fogalmaznak
25
meg Park és mtsai is (2012), akik modelljében mind a problémás internethasználat bejósolta a depressziós tüneteket, mind a depressziós tünetek a problémás internethasználatot serdülők esetében. Young és Rodgers (1998b) eredményei szerint azok az internethasználók, akik hajlamosabbak a magányosabb, szociálisan inaktív életstílusra, nagyobb eséllyel válnak problémás internethasználóvá. Mások szintén alátámasztották azt a feltevést, hogy a magányosabb emberek veszélyeztetettebbek az internetfüggőséggel szemben (MorahanMartin és Schumacher, 2000; Caplan, 2002; Whang és mtsai, 2003; Nalwa, Anand, 2003). Szintén összefüggés mutatkozik a problémás internethasználat és az alacsony önértékelés között (Armstrong, Philips és Saling, 2000; Caplan, 2002; Niemz, Griffiths, Banyard, 2005; Yang, Tung, 2007; De Berardis és mtsai, 2009). Mind a magányosság, mind az önértékelés esetében – hasonlóan a depresszióhoz – kölcsönös ok-okozati viszony feltételezése a legvalószínűbb. Született néhány longitudinális vizsgálat is az ok-okozati viszonyok kiderítése céljából. Kraut és mtsai (1998) 169 fő esetében követték nyomon az internet bekötésétől kezdve az első egy-két éven át az internethasználat hatását a családi kommunikációra, a pszichológiai jóllétre és egyéb szociális kapcsolatokra. Eredményeik azt mutatták, hogy a nagyobb mértékű internethasználat a családi kommunikáció és a szociális kör mértékének csökkenésével, továbbá a depresszió és magányosság növekedésével kapcsolódott össze. Megfogalmazták az internet paradoxonjának tételét, miszerint az emberek, bár az internetet kommunikációra használják elsősorban, a fokozott használat ennek ellenére inkább a szociális bevonódottság és a pszichológiai jóllét csökkenésével jár együtt. Magyarázatként felmerül, hogy az emberek erős, valós kapcsolati kötődéseiket helyettesítik internetes, szegényesebb minőségű, új társas viszonyaikkal, amelyeket nem tudnak beágyazni korábbi kapcsolatrendszerükbe. Az internethasználat ezen negatív hatásai azonban a vizsgálat harmadik évének végére eltűntek (Kraut, Kiesler, Cummings, Helgeson, Crawford, 2002). Később nem sikerült megismételni a korábbi eredményeket, azonban néhány újabb változó is fókuszba került. Az egyik ilyen tényező az extraverzióintroverzió vonása volt (Kraut és mtsai, 2002). A longitudinális vizsgálat eredménye szerint az extravertáltak esetében az internethasználat jó hatással volt a közösségi bevonódásra és az önértékelésre, valamint a magányosság nagyobb csökkenésével járt az introvertáltakhoz képest.
26
Bessiere és munkatársai (2008) az internetes kommunikáció újabb aspektusát vették górcső alá. Hat hónapos longitudinális vizsgálatuk eredményei szerint az internethasználat önmagában csak nagyon kis mértékben kapcsolódott a használók jóllétéhez. Ugyanakkor azok az emberek, akik a barátaikkal, családtagjaikkal való kommunikációra használták az internetet, csökkenő depressziót mutattak. Azoknál pedig, akik új emberekkel ismerkedtek az interneten, az internethasználat kapcsolódott a depresszió növekedésével. Ez a növekedés különösen azoknál volt szembetűnő, akik nagyobb kezdő szociális támogatási szinttel rendelkeztek. Akik kisebb szociális hálóval bírtak, és introvertáltabbak voltak, nem tapasztalták ugyanazt a depressziószint-növekedést. Van den Eijnden és munkatársai (2008) longitudinális vizsgálatukban a depresszió hat hónappal későbbi növekedése az azonnali üzenet használatával kapcsolódott. Tekintve,
hogy
az
internetfüggőség
egyik
lehetséges
értelmezési
keretét
az
impulzuskontroll-zavarokkal való rokonsága adja, felmerül a problémás internethasználat impulzivitással, gátolatlansággal, vagy a szenzoros élménykereséssel való kapcsolata. A kutatások többsége a szociális gátolatlanság (Morahan-Martin és Schumacher, 2000; Niemz és mtsai, 2005), a szenzoros élménykeresés (Lin és Tsai, 2002), az impulzivitás (Cao és mtsai, 2007; De Berardis és mtsai, 2008; Mottram és Fleming, 2009; Lin, Ko és Wu, 2011), és a csökkent önkontroll (Kim és mtsai, 2008) esetében igazolta ezt a kapcsolatot. Ugyanakkor a szenzoros élménykeresést illetően az eredmények nem egyértelműek, pl. Armstrong és munkatársai (2000) kutatásában a szenzoros élménykeresés nem jelezte előre az internetfüggőséget. Ko és munkatársai (2006) temperamentumjellemzőket vizsgálva gimnazisták körében azt találta, hogy az internetfüggőség magas újdonságkereséssel, magas fájdalomkerüléssel és alacsonyabb szintű jutalomfüggőséggel jár együtt. Cho, Kim, Kim, Lee és Kim (2008) azonban szintén gimnazista populáción, magasabb önirányultságot és együttműködést, s ugyanakkor alacsonyabb újdonságkeresést és transzcendenciaélményt talált a problémás internethasználók között. Egy frissebb vizsgálatukban (Ko és mtsai, 2010) pár évvel idősebb korosztálynál azt találták, hogy az internetfüggőséget mutató fiatalok alacsonyabb pontszámot értek el a jutalomfüggőség tekintetében, és magasabbat az újdonságkeresésben. Ez utóbbi eredmény a 2006-os vizsgálati eredményekkel konzisztens. Az internetfüggőség és az újdonságkeresés kapcsolatát egy török vizsgálat is alátámasztja (Dalbudak és mtsai, 2013).
27
Huang és mtsai (2010) serdülő internetfüggőket és nem függőket hasonlítottak össze pszichopatológiai tünetlistával és az Eysenck-féle személyiségkérdőívvel. Eredményeik azt mutatták, hogy szignifikánsan magasabb értéket produkáltak az internetfüggő fiatalok az obszesszív-kompulzív tünetek, interperszonális érzékenység, depresszió, szorongás, ellenségesség és paranoid gondolatok tekintetében. Továbbá az internetfüggő serdülők kevesebb extraverziót és magasabb fokú pszichoticizmust mutattak a kontroll serdülőkkel összehasonlítva. Egy exploratív vizsgálat (Mehroof és Griffiths, 2010) öt személyiségvonás esetében találta azt, hogy bejósolták az online játékfüggőség mértékét: neuroticizmus, szenzoros élménykeresés, vonás és állapotszorongás, agresszió. Míg az előző két vizsgálatban elsősorban online játékot játszókat vizsgáltak, Wilson és mtsai (2010) a közösségi hálókat excesszív módon használók között végzett kutatást. Az eredményeik azt mutatták, hogy az extrovertált, kevésbé lelkiismeretes személyek számoltak be a nagyobb mértékű közösségi hálóhasználatról és addiktív tendenciákról. II.7.5. Biológiai megközelítések Az utóbbi 2-3 évben került fókuszba az internetfüggőség, azon belül is leginkább az internetes játékfüggők biológiai szempontú vizsgálata. Érdekes módon a vizsgálatok szinte kizárólag K-Ázsiából származnak. II.7.5.1. Képalkotó eljárásokkal történő vizsgálatok Egy tajvani kutatócsoport (Ko és mtsai, 2009) az online játékfüggőség neurális alapjának azonosítását tűzte ki célul. Online játékfüggőknek és kontroll személyeknek mutattak be egy online játékból képet, valamint egy mozaikképet párhuzamosan, miközben fMRI-vel vizsgálták az agytevékenységet. A függő csoportban a jobb oldali orbitofrontális kéreg, a jobb oldali nucleus accumbens, a bilaterális anterior cingularis kéreg és a mediális frontális kéreg, a jobb oldali dorzolaterális prefrontális kéreg, valamint a jobb oldali nucleus caudatus aktiválódott. Ennek a hat területnek az aktivációja pozitívan korrelált a játéksürgetés érzésével és a játékélmények visszahívásával a kép megnézése után. Ezen területek feleltethetők meg a sóvárgás neurális alapjának, amely hasonló a szerfüggők esetében is. 2011-ben egy hasonló vizsgálatban az internetfüggők erősebb aktivációt
28
mutattak a bilaterális dorzolaterális prefrontális kéregben, precuneusban, bal oldali parahippokampuszban, posterior cinguláris kéregben és a jobb oldali anterior cinguláris kéregben a kontroll személyekhez képest, ha egy játékbeli képet láttak. Az aktív internetfüggők erősebb aktivációt mutattak a jobboldali bilaterális dorzolaterális prefrontális kéregben és a baloldali parahippokampuszban, mint a gyógyult függők. Ez a két terület jelezheti a fennálló addikciót. Egy D-koreai kutatócsoport (Han és mtsai, 2010) hasonló vizsgálat során (6 hetes internetes játékperiódus elején és végén történt a mérés) hasonló eredményeket kaptak, vagyis az excesszív játékhasználók csoportjában az anterior cinguláris kéreg és az orbitofrontális kéreg erőteljesebben aktiválódott, míg az átlagos játékosoknál nem volt változás vagy csökkenés mutatkozott. Továbbá az internetes játék utáni sóvárgásban bekövetkező változás pozitívan korrelált az anterior cinguláris kéreg aktivitásának változásával. Tehát a frontális lebeny aktivitásának változása a kiterjedt internetes játék során hasonló lehet az addikció korai stádiumában megfigyelt változásokhoz. Egy kínai kutatócsoport (Liu és mtsai, 2010) fMRI-vizsgálata pihenő helyzetben történt az internetfüggőkkel. Megnövekedett aktivitás találtak a kisagyban, az agytörzsben, a jobboldali gyrus cinguliban, a bilaterális parahippokampuszban, a jobb oldali frontális lebenyben, a bal oldali szuperior frontális gyrusban, a bal oldali precuneusban, a jobb oldali posztcentrális gyrusban, a jobb oldali középső okcipitális gyrusban, a jobb oldali inferior temporális gyrusban, a bal oldali szuperior temporális gyrusban és a középső temporális gyrusban a kontroll személyekhez képest. Ezek a struktúrák kapcsolatot jelentenek a jutalmazó rendszerrel. Szintén Kínában vizsgáltak fMRI-vel (Dong, Huang és Du, 2011) internetfüggőket és egészséges kontrollt, mialatt pénzt nyertek vagy vesztettek egy találgatós feladatban. Az eredmények azt mutatták, hogy az internetfüggőknél megnövekedett aktiváció volt tapasztalható az orbitofrontális kéregben egy nyerő találatnál, és csökkent anterior cinguláris kéregbeli aktiváció mutatkozott a vesztes találatnál a normál személyekhez képest. A szerzők erről arra következtettek, hogy az internetfüggőknél erősebb a jutalomérzékenység és csökkent a veszteségre való érzékenység a normál emberekhez képest. Ugyanez a kutatócsoport újabb vizsgálatukban pihenő helyzetben végzett fMRI vizsgálatot internetfüggőkkel és kontroll személyekkel (2012). Eredményeik azt mutatták, hogy a hosszan fennálló játékfüggőség megnövelte az agyi szinkronizációt a
29
szenzomotoros koordinációért felelős agyi régiókban, csökkentette az ingerlékenységet a vizuális és hallással kapcsolatos agyi régiókban. Két különböző D-koreai kutatócsoport végzett PET vizsgálatot internetfüggő és kontroll személyekkel. Park és mtsai (2010) azt találták, hogy függőknél megnövekedett glükózmetabolizmus mutatkozott a jobb oldali középső orbitofrontális gyrusban, a bal oldali nucleus caudatusban, a jobb oldali insulában, és csökkent metabolizmust találtak a bilaterális posztcentrális gyrusban, a bal oldali precentrális gyrusban és a bilaterális okcipitális régiókban a normál használókkal összehasonlítva. Megállapították tehát, hogy az internetes játékok túlhasználata összekapcsolódik abnormális neurobiológiai mechanizmusokkal az orbitofrontális kéregben, striátumban és a szenzoros régiókban, amelyek magukban foglalják az impulzuskontrollt, a jutalmazó folyamatot és a korábbi tapasztalatok szomatikus reprezentációját. Az eredmények alátámasztják azt az elképzelést, hogy az internetes játékfüggés hasonló neurális mechanizmusokon alapul, mint egyéb impulzuskontroll zavarok és kémiai vagy viselkedéses addikciók. Kim és mtsai (2011) pedig az internetfüggőknél a dopamin D2 receptor elérhetőségének csökkent szintjét tapasztalták PET vizsgálat során a striatum részeiben beleértve a bilaterális dorzális caudatumot és a jobboldali putament. Ez alátámasztja azt a hipotézist, miszerint az internetfüggőség a dopaminerg agyi rendszer abnormalitásával van összefüggésben. Összefoglalva az eredményeket, azt mondhatjuk, hogy adatokat találtak a kutatók arra, hogy az internetfüggőség (amely a legtöbb esetben online játékfüggők vizsgálatát jelentette) hasonló agyi területeket érint, mint egyéb kémiai/viselkedési addikciók, illetve impulzus kontroll zavarok, valamint a jutalmazórendszer érintettsége is bebizonyosodott a függő személyek esetében. II.7.5.2. Agyi elváltozások Az agyi abnormalitások vizsgálatát internetfüggőknél eddig kínai kutatócsoportok tűzték ki célul. Yuan és mtsai (2011) vizsgálták internetfüggők agyának mikrostukturális elváltozásait. Az eredmények azt mutatták, hogy csökkent a szürkeállomány tömege a bilaterális dorzolaterális prefrontális kortexben, a szupplementáris motoros areában, az orbitofrontális kéregben, a kisagyban és a baloldali rostrális cinguláris kéregben, valamint elváltozásokat detektáltak a fehérállomány bizonyos területein is. Ezek a
30
változások korreláltak az internetfüggőség fennállásának az idejével is. Zhou és mtsai (2011) szintén elváltozásokat találtak az internetfüggő serdülők szürkeállományának sűrűségében (bal oldali anterior cinguláris kéreg, bal oldali poszterior cinguláris kéreg, bal oldali insula, bal oldali lingual gyrus). Lin és mtsai (2012) a fehérállomány integritásának sérülését igazoltál az orbitofrontális régiókban (amely központi szerepet játszik az érzelmi feldolgozásban, a sóvárgásban, a kompulzív viselkedésben és a maladaptív döntéshozásokban) internetfüggő személyeknél, amely eredmény hasonló szerfüggőségnél (alkohol, kokain, marihuána stb.) már közölt eredményekhez. Az anterior cinguláris kéreg (amely lényeges szerepet játszik a kognitív kontrollban, érzelmi feldolgozásban és a sóvárgásban) abnormális fehérállománybeli integritása szintén bizonyított egyéb addikciókban, és most már az internetfüggőség esetében is. Szintén sérülést mutatott a corpus callosum, a külső és a belső kapszula, a corona radiata, az inferior fronto-okcipitális fasciculus és a precentrális gyrus. Az internetfüggőség abnormális fehérállomány-integritással járt együtt azokon az agyi területeken, amelyek érintettek az érzelmek kialakulásában és feldolgozásában, a döntéshozatalban és a kognitív kontrollban. Ezek az eredmények hasonlóak az egyéb szerhasználattal összefüggő addikciók és impulzuskontroll zavarok esetében talált neurális érintettségekhez. Dong és mtsai (2012) szintén igazolták a fehérállomány-integritásának eltérését a normál személyekhez képest internetfüggőknél (nagyobb integritás a talamuszban és bal oldali poszterior cinguláris kéregben). A talamuszbeli eltérés kapcsolódott az internetfüggőség súlyosságával. Hou és mtsai (2012) két szempontból is vizsgálták az internetfüggők (és kontroll személyek) agyát. Egyrészt a striátum dopamintranszporter szintjét mérték, másrészt a bilaterális corpus striatum méretét, súlyát és a teljes agyhoz viszonyított arányát számolták ki. Az eredmények szerint a dopamintranszporter szintje csökkent volt az internetfüggőknél, és szintén csökkent volt a corpus striatum mindhárom kalkulált értéke is. Az eredmények tehát azt feltételezik, hogy az internetfüggőség képes komoly károsodást okozni az agyban, valamint hasonló diszfunkciókat mutat a dopaminerg rendszerben, mint más addiktív betegségek esetén. II.7.5.3. Vegetatív idegrendszerbeli különbségek
31
A tajvani Lu és mtsai (Lu, Wang és Huang, 2010) az internetfüggőségre hajlamos és nem hajlamos személyek vegetatív válaszait vizsgálták az interneten való szörfözés közben. Azt találták, hogy az internetfüggőségi pontszám pozitívan korrelált a légzésválasszal, és negatívan a perifériális hőmérséklettel. Az internetfüggőségre nézve veszélyeztetettek pulzusa nagyobb és bőrvezető képessége kisebb volt, mint a nem veszélyeztetetteké. A magasabb pulzus és légzésválasz és az alacsonyabb perifériális hőmérséklet a szimpatikus idegrendszer aktivációjára utal az internetfüggésre hajlamosabb egyéneknél. Ugyanakkor a bőrvezető képesség aktivált paraszimpatikus működésre is utal. II.7.5.4. Kognitív funkciók sérülése Dong, Zhou és Zhao (2010) a válaszgátlást vizsgálták internetfüggőknél eseményhez kötött potenciál regisztrálásával Go/No Go feladat során. Az eredmények szerint az internetfüggő diákok alacsonyabb aktivációt mutattak a válaszgátlásnál, vagyis több kognitív erőfeszítést igényel számukra a válaszgátlás. Továbbá az internetfüggő diákok kisebb hatékonyságot mutattak az információfeldolgozási folyamatokban és kisebb impulzuskontrollt, mint a normál személyek. Ugyanakkor korábban Sun és mtsai (2009) internetfüggőkkel végeztették el a Gambling feladatot és a Go/No Go feladatot, és míg az előbbiben a korábbi eredményekkel kongruens eredményt kaptak (döntéshozatali képesség deficitje), az utóbbinál nem sikerült ugyanezt bizonyítani. Dong és mtsai (Dong, Zhou és Zhao, 2011b) tovább vizsgálták a végrehajtó kontroll képességét internetfüggőknél, kiváltott potenciál vizsgálattal, Stroop teszttel. Az internetfüggő tanulóknál hosszabb reakcióidőt és több válaszhibát mutattak az inkongruens helyzetben, mint a kontroll csoportban. A kiváltott potenciál arról tanúskodott, hogy az internetfüggőknél csökkent a mediofrontális negativitás a kontroll csoporthoz képest. Mindkét eredményből az következik, hogy az internetfüggőknél sérült a végrehajtó kontroll képessége. Dong és mtsai (2012) Stroop teszt és fMRI vizsgálat után az internetfüggő személyeknél szignifikánsan nagyobb Stroop hatással kapcsolatos aktivitás találtak az anterior és posterior cingulate kortexekben összehasonlítva az egészségesekkel. Az eredmények csökkent válaszgátlási hatékonyságra utalnak tehát az internetfüggőknél. Yuan és mtsai (2013) a Stroop teszt eredményeit összevetették a kortikális vastagság strukturális különbségeit játékfüggő és kontroll serdülőknél. A korrelációs vizsgálat azt mutatta, hogy a bal oldali precentrális kortex, praecuneus és
32
lingvális gyrus vastagsága korrelált az online játékfüggőség időtartamával és az orbitofrontális kortex vastagsága korrelált a Stroop tesztben való teljesítményben való csökkenéssel az online játékfüggő serdülőknél. Hasonlóan az előző vizsgálatokhoz, a német Pawlikowski és Brand (2011) kognitív funkció – nevezetesen a döntéshozatali képesség – deficitjét találták online játékfüggőknél (kontroll csoporthoz képest) a Game of Dice Task használatával. Ez hasonló az impulzuskontroll zavaros vagy drogfüggő személyek esetén. Yen és mtsai (2011) szintén kognitív működési szintet vizsgáltak, implicit asszociációs feladatot adtak internetfüggőknek és kontroll személyeknek, hogy a pozitív motivációs implicit válaszadást vizsgálják az internetes játék hívóingerére (pl. egy online játékból egy kép). A eredmények szerint az internetfüggők gyorsabban reagáltak a kongruens párosításban (online játék képe pozitív szóval történő párosítása). Ez alátámasztja az internetfüggők pozitív motivációs válaszát az online játékbeli képre. Az implicit kogníció fontos mechanizmusa a kontrollálatlan szerfogyasztásnak is. Összefoglalva a nem túl nagy számú vizsgálat eredményeit, elmondható, hogy hasonlóan a képalkotó eljárások által kapott eredményekhez, az internetfüggők hasonló deficitet mutattak, hogy más addikciós problémával, impulzuskontroll-zavarral küzdő betegek. II.7.5.5. Genetikai vizsgálatok Két genetikai vizsgálat történt internetfüggőkkel. Az egyik (Lee és mtsai, 2008) a szerotonin transzporter gén egy variánsának (SS-5HTTLPR) előfordulását vizsgálta internetfüggőknél, amelyet gyakoribbnak talált az egészséges személyekből álló csoporthoz képest. Az internetfüggő csoportban magasabb volt a depressziós tünetek aránya és a fájdalomkerülés is az egészségesekéhez képest. Az internetfüggőségi pontszám pedig magasabb volt a génvariánssal rendelkezők közt, mint azok közt, akik másik szerotonin transzporter génvariánssal rendelkeztek. A szerzők konklúziója szerint az internetfüggők hasonló genetikus és személyiségbeli vonásokkal rendelkeznek, mint a depressziós betegek. A másik genetikai vizsgálatot Németországban végezték (Montag és mtsai, 2012) egy nagyobb
mintán,
illesztett
kontrollcsoporttal.
A
T-variánsa
az
rs1044396
polimorfizmusnak a CHRNA4-es génen (amely az acetil-kolint felismerő fehérje felépítésében van szerepe) gyakoribb volt a függő csoportban. (A fenti génnek a szerepére
33
nikotinfüggőség esetén már felhívták kutatók a figyelmet, pl. Feng és mtsai, 2004; Winterer és mtsai, 2007; Saccone és mtsai, 2010.) II.7.6. Modellek az internetfüggőség magyarázatában Az utóbbi évtized második felében – a longitudinális vizsgálatok mellett – egyre több az olyan kutatás, amelyek vagy igyekeznek tágabb elméleti keretbe helyezni a problémás internethasználatot, vagy a korábbi kevés szempontú vizsgálat helyett komplexebb megközelítéssel foglalkoznak vele. Ilyen tágabb elméleti keret a tanuláselméleti perspektíva. Az internetfüggőséget kutatók közül elsőként Davis (2001) vetette fel kognitívviselkedéses értelmezési keret bevezetését a problémás internethasználat megértésére. Megkülönböztette a szükséges, az elégséges és a hozzájáruló etiológiai okokat is. A szükséges ok az, amelynek szükséges a jelenléte, vagy megtörténte ahhoz, hogy a tünetek jelen legyenek. Az elégséges ok az, amelynek a jelenléte, vagy megtörténte garantálja a tünetek megjelenését, de nem feltétlen szükséges ahhoz, hogy tünetek alakuljanak ki. A hozzájáruló ok az, amely megnöveli az esélyét a tünet megjelenésének, de sem nem szükséges a megléte, sem nem elégséges. Davis még beszél disztális és proximális okokról attól függően, hogy az oksági láncolat melyik végéhez van inkább közel a szóban forgó ok. A problémás internethasználat esetében távoli szükséges ok lehet egy már korábbi pszichopatológia megléte a használónál. Ehhez járulhat hozzá egy stresszor (pl. az internet vagy egy új alkalmazásának a megismerése), és a diatézis-stressz modell értelmében kiváltódik a problémás internethasználat. Az internet, annak új lehetősége, illetve a vele való tapasztalat hozzájáruló okként katalizálhatja a problémás internethasználat kifejlődését. A személy kipróbálja az új alkalmazást, jó tapasztalatokat szerez, ezzel megerősítődik az internethasználati viselkedés. A használat során másodlagos megerősítőkké válnak az olyan körülmények is, mint pl. a számítógép azon hangja, amikor kapcsolódik egy online szolgáltatáshoz, vagy a billentyűzeten való gépelés taktilis érzete. Közeli hozzájáruló okok lehetnek a személy kognitív diszfunkciói, mint például „én csak az interneten vagyok jó”, „offline értéktelen vagyok, de online vagyok valaki”, „az internet az egyetlen barátom”. A generalizált problémás internethasználatot a családtól vagy barátoktól jövő szociális támasz hiánya és/vagy a szociális izoláció fokozhatja. Circulus vitiosus-ként az internetes
34
barátok háttérbe szorítják az interneten kívüli kapcsolatrendszert, és a személy még izoláltabbá válhat. Davis hangsúlyozza, hogy nincs éles határ az egészséges és a problémás internethasználat között, hanem inkább egy viselkedési kontinuumról van szó. Valójában tehát nincs egy meghatározott időtartambeli limit, vagy viselkedési mintázat, amelynek
jelenléte
egyértelmű
definíciós
kritériuma
lenne
a
problémás
internethasználatnak. A (kogníciós és viselkedéses) tünetek tovább súlyosbítják az eredeti patológiát. Ezen körkörös folyamaton belül tehát jól értelmezhető mind Young, mind Kraut és munkatársai, illetve más kutatók által megfogalmazott hipotézisek, amelyek a depresszió, magányosság, negatív önértékelés, szorongás, más addikciók stb. és az internetfüggőség ok-okozati viszonyát írják le (l. 1. ábra). 1. ábra Davis modellje a patológiás internethasználatra disztális
proximális
Szituációs jelzőingerek (megerősítés)
Maladaptív kogníciók
internet
Pszichopatológia (pl. depresszió, szociális szorongás, szerfüggőség)
Szociális izoláció és/vagy a szociális támasz hiánya
Specifikus problémás internethasználat
A problémás internethasználat viselkedéses tünetei
Generalizált problémás internethasználat
Ebben az elméleti keretben végezte el Caplan (2002) vizsgálatát egyetemista mintán. Eredményei szerint a problémás internethasználathoz szorosan kapcsolódik a depresszió, az önértékelés problematikája, a magányosság, valamint a félénkség. A problémás internethasználat maladaptív kogníciói közül az észlelt szociális előnyök (vagyis a virtuális
interperszonális
interakció
preferenciája)
befolyásolták
leginkább
az
egészségváltozókat. A legerősebben pedig magányosság és az önértékelés kapcsolódott a problémás internethasználat negatív következményeihez. Caplan az eredményeket úgy interpretálta, hogy a szociális izolációnak kiemelt szerepe van. Azok a személyek, akik magányosabbak és előnyben részesítik az online szociális interakciót a szemtől szembeni
35
kommunikációhoz képest, inkább számolhattak súlyosabb viselkedési problémákkal internethasználatuk következtében. Caplan (2005) következő vizsgálatában azt a modellt állította fel, miszerint a szociális készségek deficitje hajlamosítja arra a személyt, hogy az online szociális interakciókat előnyben részesítse a szemtől szembeni interakciókhoz képest.
A
személy
biztonságosabbnak,
hatékonyabbnak,
intimebbnek
és
kényelmesebbnek véli az online interakciókat a valósakhoz viszonyítva. Ugyanakkor a szociális készségekben jelentkező deficit együttjár pszichoszociális problémákkal (depresszió, magányosság, szociális szorongás). Davis fenti modellje értelmében pedig ezen pszichoszociális problémák és az internethasználat negatív következményei között az online interakció preferenciája játszik közvetítő szerepet. Caplan a szociális kontroll képességet mérte, mint szociális készséget. A szociális kontroll képessége az énmegjelenítést, benyomáskeltés menedzselését jelenti, amely készség deficitje a személyt arra vezetheti, hogy a virtuális térben próbálkozzon. Az online kommunikációs partnerek ugyanis jobban tudnak válogatni az énbemutatási stratégiákban, idealizáltabb benyomást kelthetnek másokban, amely következtében intimebb interakció folyhat a partnerek között, mint a szemtől szembeni helyzetekben. Caplan ismét egyetemista mintát használva végzett vizsgálatot, amelynek eredményei alátámasztották elméleti modelljét, bár a negatív következmények varianciájának mindössze 10%-át magyarázta a modell. A kognitív megközelítést több kutatás alkalmazta még, kiemelve a problémás használó metakognícióinak fontosságát (Spada és mtsai, 2008; Liu és Peng, 2009). Caplan kutatási eredményei más kutatók hipotéziseiben – már a kognitív, viselkedéses modelltől eltávolodva – és eredményeiben is visszhangot találtak. Caplanhoz hasonlóan a problémás internethasználóknál a szociális készségek deficitjét találta az online kommunikáció felé fordulás hátterében pl. Shepherd és Edelmann (2005), akik a fokozott internethasználatot a magas szociális szorongás szabályozási lehetőségeként azonosították. Iacovelli
és
Valenti
(2009)
eredményei
alátámasztották,
hogy
az
excesszív
internethasználókat mások kevésbé találják szeretetreméltónak egy interakcióban szociális készségük fejletlensége miatt. Rice és Markey (2009) kísérleti eredményei pedig azt mutatták, hogy az introvertált, vagy magas neuroticitású személyek jobban szorongtak egy szemtől szembeni interakcióban, mint egy számítógép mediálta kommunikációs szituációban. A szociális készségek problematikájához szorosan kapcsolódó konstruktumok az érzelmi intelligencia és az alexitímia, amelyek internetfüggőséggel való pozitív, előrejelzői vagy
36
mediátori kapcsolatát többen is bizonyították (Parker és munkatársai, 2008; Beranuy, Oberst, Carbonell és Chamarro, 2009; De Berardis és munkatársai, 2009). II.8. Kezelés Mivel a problémás internethasználat még nem számít elfogadott mentális zavarnak (újszerűsége okán pl.), természetszerűleg a kezelése sem nyúlik nagy múltra vissza, és igazán jól dokumentált, tudományos tanulmányok sem készültek a kezelésére vonatkozóan. King és mtsai (2011) szisztematikus áttekintés után (8 tanulmányt elemezve) arra a végeredményre jutottak, hogy (1) inkozisztenciák vannak az internetfüggőség definíciójában és diagnózisában; (2) hiányoznak a randomizált, vak vizsgálatok; (3) hiányoznak az adekvát kontroll, összehasonlító csoportok; (4) nincs elegendő információ a mintákról, a toborzásról és a hatásnagyságról. Az internetfüggőség és a kóros szerencsejáték definíciós hasonlósága miatt ésszerű feltételezés, hogy az utóbbi zavar szokásos farmakoterápiás kezelése az internetfüggőség esetében is hatásos lehet (Murali, George, 2007). Az elsődlegesen felmerülő gyógyszerek ily módon az SSRI típusú antidepresszívumok, illetve az opiát antagonista naltrexon (Dell’Osso, Altamura, Hadley, Baker, Hollander, 2006, 2008; Bostwick, Bucci, 2008). Atipusos antidepresszáns (bupropion) használatáról is érkezett beszámoló (Han, Hwang és Renshaw, 2010; Han és Renshaw, 2012). A farmakoterápiának ugyanakkor mindenképp fontos szerepe lehet a társuló zavarok kezelésében (pl. Shapira és mtsai, 2000). Han és mtsai (2009) beszámoltak arról, hogy ADHD-val diagnosztizált online játékfüggő gyerekek esetében a metil-fenidát (Ritalin) stimuláns adása csökkentette a problémás internethasználatot. Young (1999, 2007), aki elsők között írt az internetfüggőség pszichoterápiás kezeléséről, elsősorban kognitív viselkedésterápiás stratégiákat ajánlott, bár a családterápia és az önsegítő csoportok szerepét is hangsúlyozta. A szerző a következő technikákat ajánlotta (elsőként három időmenedzsmentet érintő technika): -
az ellentét gyakorlása: azonosítani kell a személy internethasználati mintázatát, és azután az online rutint próbálni megtörni egy neutrális aktivitással. Pl. ha a rutin szerint a személy számára ez első dolog reggel, hogy megnézi az e-mailjeit, akkor a javaslat szerint legyen az első dolog a zuhanyzás vagy a reggeli az internetre való feljelentkezés helyett;
37
-
külsődleges fékek: a személy emlékeztetőket használ (mint az óracsörgés), hogy emlékeztesse őt arra, mennyi időt tölt online;
-
célok felállítása: a nagyfokú motiváció és támogatás dacára az internetfüggők megszakíthatják a kezelést, ha nincsenek világos célok kitűzve. Napi vagy heti terv használata
segítség
lehet,
amelyben
meghatározott
időkeretekhez
köti
az
internethasználatot. Kezdetben ezek az idők gyakori, de rövid időtartamúak legyenek, hogy megakadályozza a megvonási tünetek és a sóvárgás megjelenését; -
emlékeztető kártyák: a személyt bátorítani kell arra, hogy írja le kártyákra az internethasználat negatív következményeit és a kontrollált online idő lehetséges előnyeit (pl. több időt lesz képes eltölteni a partnerével). Ezeket a kártyákat magánál hordhatja mindig, így azok állandó emlékeztetőkként segítenek megelőzni az internettel való visszaélést;
-
személyes leltár: internetfüggőként gyakran jelentős mennyiségű időt töltenek online, amely következtében elhanyagolják más hobbijukat és érdeklődésüket. A személyt bátorítani kell arra, hogy listát csináljon a korábbi aktivitásairól, ezáltal újraéledhetnek korábbi érdeklődései más tevékenységek iránt, amelyek nem kapcsolódnak az internethez. Young az absztinencia kérdésével is foglalkozott. Az internetfüggőségnél (akárcsak pl. az evészavaroknál vagy a munkafüggőségnél) a gyógyulás céljaként semmiképpen nem a teljes absztinenciát, hanem a normalizált használatot érdemes kitűzni (Orczak, Orzack, 1999), hiszen az internetnek számos hasznos, pozitív alkalmazása van, és szinte lehetetlen kizárni a mindennapi életünkből. Azonban, amennyiben a függőség csak bizonyos alkalmazásokra vonatkozik (pl. online játékfüggőség), akkor reális cél lehet a teljes absztinencia elérése is. Bár a kognitív viselkedésterápiás megközelítések fontosságát mások is hangsúlyozzák (pl. Davis, 2001; Caplan, 2002, 2005; Orzack, Orzack, 1999), de csak kevés számú korrekt hatástanulmány jelent meg a témában ez idáig (Du, Jiang és Vance, 2010; Zhu és mtsai, 2012 – elektromos akupunktúrával kombinálva még jobb eredményt hozott a kognitív viselkedésterápia). De Abreu és Góes (2011) ambuláns kezelési módszerüket tették közzé. Ez a strukturált kognitív terápia 18 hetet vesz igénybe, és hetente egy csoportfoglalkozást foglal magában. A terápiát a szerzők 3 szakaszra bontották. Az első 4-5 alkalom a kezdeti szakasz, amely során a terápiás szövetség kialakul, feltárják a túlzott internethasználat
38
társas és pszichológiai következményeit, személyes jelentőségét: mi az a belső igény (félelemmel, nyomással való megküzdés), amely az addiktív viselkedést beindítja. A közbenső szakasz (16. hétig) elején a csoport őrzőangyalt választ, akinek az a szerepe, hogy vigyázzon azokra a csoporttagok a hét folyamán, akik nem érezték jól magukat a találkozó során (hívni lehet telefonon stb.). Továbbá naplót kell vezetniük, amelyben regisztrálják az érzelmi igényeiket, érzéseiket, gondolataikat, amelyek kapcsolódnak az internethasználattal. Ennek eredményeképpen minden héten egy vagy két páciens beszámol ezekről a helyzetekről a csoportban, amelyen közösen dolgoznak valamely specifikus terápiás intervenciós technikával (kognitív újrastrukturálás, asszertivitás tréning, szerepjáték stb.). Gyakran használják az életvonal technikát is, amely során a páciens felrajzolja egy papíron lévő vonalra a jelentős életeseményeket. Ezek áttekintése során feltárulnak azok a régi viselkedési mintázatok, amelyek a káros internethasználatban jelennek meg ismételten. Az utolsó két alkalom a lezáró szakasz a változások nyomon követése, és az arra a kérdésre történő válasz kialakítása, hogy „milyen életet szeretnék élni?”. A szerzők ehhez képest eltérő programot dolgoztak ki a serdülők számára, amely során folyamatos kapcsolatban vannak a szülőkkel is (kéthetenként 90 perces csoportok, 12 alkalommal). Szintén indokolt lehet a családterápia alkalmazása. Young (1999) e tekintetben ajánlja (1) a család oktatását az internetfüggőségről, (2) a család ösztönzését arra, hogy minél kevésbé okolják a függő személyt a viselkedése miatt, (3) a nyílt kommunikáció elősegítését azokról a problémákról a családban, amelyek az addikcióhoz vezettek, valamint (4) a család bátorítását abban, hogy segítsék a függő személyt új hobbi találásában, vagy töltsenek el együtt hosszabb vakációkat és figyeljék a függő családtag érzéseit. Beard (2011) szintén elsődleges fontosságúnak tartja a családterápiát a serdülők internethasználati problémái esetében. A szülőknek meg kell vizsgálniuk saját internethasználati szokásaikat, hiszen modellt nyújtanak gyermekük számára. Szintén szükséges megvizsgálni a korábbi és jelenlegi családi problémákat, amelyek hozzájárulhattak ahhoz, hogy a serdülőnek problémássá vált az internetezése. Segíteni kell a családot abban, hogyan kezeljék a kríziseket, problémákat. A szülőket segíteni kell abban is, hogy ki tudják jelölni a serdülő számára a megfelelő szabályokat, világos határokat és a célokat az internethasználatra vonatkozóan (amihez a szülőknek is tartaniuk kell magukat).
39
Eidenbenz (2011) egy zürichi ambuláns kezelőhelyen szerzett tapasztalatai szerint a problémás használó fiatalokkal való terápia egyik legnagyobb nehezítő tényezője a motiváció hiánya, amely elsődleges oka volt annak, hogy a kezelők a családterápia felé fordultak. A fiatalok inkább résztvesznek a terápiában, ha folyamatosan érzik a nyomást és a szolidaritást a családi rendszer részéről. A szerző nem javasolja, hogy a kezelés elején teljes absztitenciát követeljenek az online játékfüggő fiataltól, mert ez számos kockázatot (extrém reakciók, mint az agresszió mások vagy önmaga felé, depresszió mint megvonási tünet stb.) rejthet magában. Más addikciókhoz hasonlóan, az önsegítő csoportok szerepe is fontos lehet (Young, 1999). Speciális típus ezen a területen az online önsegítő csoport, amikor egy biztonságos webhelyen alakul egy online csoport, ahol a függők megosztják egymással gondolataikat, érzéseiket, és ahol támogatást és segítséget kapnak egymástól. Ugyanakkor fontos, hogy az internetfüggő személy valós kapcsolatokat alakítson ki, és ne csak az interneten kapjon támogatást. A 12 lépéses (AA) program, amely viselkedési és kémiai addikcióval küzdő személyek számára nyújt segítséget, az internetfüggőség esetén is működőképes lehet. Igaz ugyanakkor, hogy mivel az AA-modell az absztinenciát tartja szem előtt, alkalmazása csak korlátozottan, pl. az online játékfüggők esetében reális. Chrismore és mtsai (2011) szintén hangsúlyozzák a 12 lépéses program alkalmazását internetfüggő pácienseknél, de ezen túl leírják saját kórházi/bentlakásos kezelési programjukat is (mely az Illinois Institute for Addiction Recovery-ben elérhető, és más viselkedési addikciók kezelését is megvalósítja). A szerzők leteszik voksukat a csoportterápiák fontossága mellett, hiszen az internetfüggők jelentős része izolált, szociális kapcsolataikat online élik meg. A csoportterápia során lehetőség van egészséges interakciók átélésére. Az internetfüggőkre jellemzőnek találták viselkedésük tagadását és a racionalizálását, és az intelligenciájuk énvédelemre történő használatát. Az ezekkel összefüggő kognitív torzításokra különleges figyelmet szentelnek a csoportülések alatt. A konfrontáció a hús-vér emberekkel a betegekben felébreszti a szorongást, az ellenségesség vagy az izoláció érzését. A kezelések során ezek a negatív érzések feloldódnak, és létrejöhet a közelség érzése másokkal. Az egyéb mentális betegségek, függőségek kezelésében az utóbbi években megjelentek az interneten keresztül elérhető intervenciós formák (pl. Civljak és mtsai, 2010; van der Zanden és mtsai, 2010; Blankers, Koeter és Schippers, 2011; Schaub, Sullivan és Stark,
40
2011; Postel és mtsai, 2011). Nem meglepő, hogy a problémás internethasználat csökkentésére is létezik már olyan online módon elérhető alkalmazás, amely lehetővé teszi – önsegítés útján – az internetezés csökkentését (Su és mtsai, 2011). Egy az előzőektől eltérő kezelési forma a táborokban történő „kezelés”, amely főképp Ázsiában (Dél-Koreában és Kínában) „divatos” formája az internetfüggő főleg tinédzserek leszoktatásának. Ennek értékeléséről bővebben a következő fejezetben írok majd. Huang, Li és Tao (2010) 10 internetfüggőség kezelésével foglalkozó tanulmányt foglalt össze, és a következő terápiás metódusokat sorolják fel: kognitív-viselkedéses terápia, motivációs
interjú,
realitás
terápia,
Naikan
kognitív
terápia,
csoportterápia,
családterápia. Ezek közül talán a legkevésbé ismert terápiás metódus a speciálisan ázsiai naikan terápia, amelyet Japánban fejlesztettek ki. A Naikan tréning egy hét bentlakásos meditációt jelent a következő három témában: 1. mennyit kapott valaki bizonyos személyektől (különösen az anyjától), 2. mennyit adott bizonyos személyeknek, 3. milyen problémákat és nehézségeket okozott bizonyos személyeknek. A szerzők bemutatják az egyik legrégibb internetfüggőket kezelő klinika, a pekingi helyszínű Addiction Medicine Center of General Hospital of Beijing Military Region 3 kezelési modelljét. A központot 2005-ben alapították, és egy multimodális terápiás megközelítést alkalmaznak. Ez magában foglalja a pszichoterápiát, farmakoterápiát, oktatást, katonai kiképzést, szociális tapasztalatok előmozdítását és a családi beavatkozást. Az alkalmazott pszichoterápiák között szerepel a kognitív-viselkedéses terápia, motivációs interjú, eredményfókuszú rövidterápia, művészetterápia, játékterápia, csoportterápia, családterápia. A klinikára többségében fiatalok kerülnek, a tanulmány szerint közel 3500 fiatalt diagnosztizáltak már internetfüggőnek, akik átlagéletkora 17,9 év volt (szórás: 3,1 év), és 94 %-uk fiú. Egy éves utánkövetéses vizsgálatuk szerint a kezeltek 76,8 % -nál volt jó vagy mérsékelt a terápia eredményessége. III. A problémás internethasználat és internetfüggőség helyzete Kelet-Ázsiában Világszerte 1996-tól kezdődően – miután 1995-ben, elsőként, Goldberg szatirikus éllel bejelentette egy új zavar: az internetaddikciós zavar megjelenését - publikáltak az internetfüggőséggel kapcsolatosan tudományos lapban (O’Really, 1996; Young, 1996 3
Mivel ezen a klinikán történt a saját adatgyűjtésem, mindenképpen érdemesnek tartom kiemelten írni erről az intézményről.
41
stb.). Nem sokkal később, már (angol nyelven) 2001-ben érkezett egy ázsiai országból az első híradás az internetfüggőség problémájáról (Tajvanról; Bai, Lin és Chen, 2001) is. És azóta pedig az ázsiai országokból érkező tudományos tárgyú közlemények váltak számszerűleg a meghatározóvá az egész világot tekintve. Kezdetben az Egyesült Államok vitte a prímet a jelenség kutatásában, azonban mára, ha a legutóbbi három év angol nyelvű publikációinak számát (2011. végéig) nézzük (a PudMed adatbázisában az „internet addiction” kifejezésre történő keresés után), a Koreában, Tajvanon, illetve a szárazföldi Kínában készült tanulmányok száma külön-külön is megközelíti, vagy felülmúlja az egyesült államokbeliek számát. A következő ábrán (2. ábra) jól követhető a publikációk számának rohamos növekedése 1996-tól kezdődően. A növekedés 2010 óta sem állt meg, ha nem is olyan rohamos immár. 2. ábra 1996 és 2010 között angol nyelven megjelent tudományos publikációk számának alakulása 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0
publikációk száma
19962000
20012005
20062010
A következő 4 diagram (3. ábra) azt hivatott ábrázolni, hogyan alakult 1996 óta a publikációk különböző országok, térségek szerinti megoszlása a kutatási országokat tekintve. Látható, hogy míg az első években főként az Egyesült Államokból és NagyBritanniából publikáltak, 2000 után az ázsiai országok is növekvő mértékben felfigyeltek a jelenségre, az utóbbi pár évben pedig az egész világból egyre több tanulmány érkezik az internetfüggőség témakörében. Az utolsó kördiagram (4. ábra) pedig azt ábrázolja, hogy az 1996 óta (2012. december végéig) megjelent internetfüggőséggel, vagy problémás internethasználattal kapcsolatos tanulmányok a vizsgálati populációjukat tekintve hogyan oszlanak meg a kontinensek között – jól látható Ázsia kitüntetett helye.
42
3. ábra A publikációk megoszlása országok szerint 1996-tól kezdődően 1996-2000
2001-2005
USA
USA
Nagy-Britannia
Nagy-Britannia
D-Korea
Egyéb
Tajvan Egyéb
2006-2008
2009-2012 USA Kína Tajvan Nagy-Britannia Törökország Ausztrália Görögország USA Tajvan Korea Kína Egyéb
Egyéb Korea Olaszország Németország Hongkong Hollandia Irán
4. ábra A problémás internethasználattal foglalkozó tanulmányok (1996 után) populációjának megoszlása a kontinensek között
Európa Ázsia É-Amerika D-Amerika Afrika Ausztrália
43
A kördiagramokon az is jól nyomon követhető, hogyan nőtt szinte robbanásszerűen a szárazföldi Kína területéről származó angol nyelvű publikációk száma. (A szárazföldi Kína kifejezés azért szerepel így, mert ugyan hivatalosan Tajvan és Hongkong a Kínai Népköztársaság része, de mind társadalmilag, mind gazdaságilag eltérő helyzetűek.) Vajon mi indokolja, hogy Ázsiában (a többi kontinenshez képest) ennyire érdeklődnek a kutatók az internet problémás használata iránt? Indokolhatná az, hogy Ázsiában több ember érintett az internetfüggőségben. Hogy így van-e ez, nehéz eldönteni, hiszen itt hasonló problémával szembesülhet az ember, mint az egész világon, ha a prevalencia adatokra kíváncsi. Mivel az internetfüggőséget, problémás internethasználatot különbözőképpen mérik (más-más kérdőívvel, más-más kritériummal a problémás használatra vonatkozóan, más populáción és más adatfelvételi metódussal), az eredmények gyakorlatilag összehasonlíthatatlanok. (Újabban történt egy összehasonlítás a kompulzív internethasználat tekintetében egy-egy kínai és egyesült államokbeli speciális középiskolás mintán. Itt hasonló a vizsgált populáció nagysága, egyéb jellemzői, és ugyanazt a mérőeszközt használták. Az adatok szerint Kínában a prevalencia fiúknál 15,7 % volt, míg a lányoknál 5,8 %, az USÁ-ban pedig 9,7 % és 7,3 %. Az eredmények felhívják a figyelmet a gender-különbségekre a kulturális különbségek hátterén (Sun és mtsai, 2012). Az alábbi táblázatban összefoglaltam a főbb kutatások prevalencia adatait Ázsiában. 4. táblázat A problémás internethasználat prevalenciája Ázsiában Szerző(k), évszám
Hely
Prevalenc ia (%)
Minta jellemzői
Használt kérdőív/kritérium
Bai, Lin, Chen (2001)
Tajvan
15
Egy internetes lelki egészség klinika látogatói gimnazisták
Young 7 itemes kérdőíve (1996)
Lin, Tsai (2002) Whang, Lee, Chang (2003) Yoo és mtsai (2004) Sato (2004, id. 2006) Ko és mtsai (2005) Kim és mtsai (2005) Cao és mtsai (2007) Ha és mtsai
Tajvan
11,69
753 (-)
Dél-Korea
3,5
Dél-Korea
14,9
13588 (26,74±7,27) 535 (11,0±1,0)
Online minta
egyetemisták
IAS (Young, 1998) modifikált változata IAS (Young, 1998)/50 felett IAS 40 felett
Általános iskolások
Japán
9,1
242 (-)
Tajvan
15,86
454 (15,25±1,36) 1573 (-)
gimnazisták
CIAS
Dél-Korea
1,6
gimnazisták
IAS/70 felett
Kína
2,44
2620 (15,2±3,5) 452
gimnazisták
DQ
Dél-Korea
1,8
gimnazisták
IAS/80 felett
Minta nagysága (átlagéletkor) 251 (25.04±6.19)
IAST (1999)
44
(15,8±0,41) 1708 (-)
gimnazisták
DQ (Young, 1996)
22,9 és 19,1
6121 (-)
11-18 év közöttiek
Dél-Korea
10,7
903 (-)
gimnazisták
Goldberg (1995)/3 vagy több „igen” és Young 10 itemes kérdőíve/4 vagy több „igen” IAS/70 felett
Dél-Korea
4,3
912 (13,9)
IAS/70 felett
Tajvan
20,8
Dél-Korea
gimnazisták
IAS
Kína
Fiúk: 2,5 Lányok: 1,9 6,44
3662 (15,48±1,65) 2336 (-)
Felső tagozatos és gimnazista középiskolások
Első éves egyetemisták
IAS/50 felett
Tajvan
17,9
3557 (18,77±1,145) 1360 (-)
Első éves egyetemisták
CIAS-R
Tajvan
10,8
felső tagozatos diákok
CIAS
Kína
0,6
2162 (12,36±0,55) 1041
gimnazisták
IAS/80 felett
Dél-Korea
21,8
853 (14,0)
Felső tagozatos diákok
KS (2008)
Fu és mtsai (2010) Lin, Ko, Wu (2011) Wang és mtsai (2011) Cao és mtsai (2011)
Hongkong
6,7
208 (-)
15-21 év közöttiek
DQ/5 vagy több „igen”
Tajvan
15,3
3616 (-)
?
Kína
12,2
14296 (15,6)
Reprezentatív egyetemista minta gimnazisták
IAS/50 felett
Kína
17599 (16,1±2,8)
gimnazisták
IAS/50 felett
Sun és mtsai (2012)
Kína
1761 (15,9±0,76)
Középiskolások (szakképző)
Kompulzív internethasználat (CIU) Davis kérdőíve alapján
Xu és mtsai (2012)
Kína
8,1 (fiúknál 10,4, lányoknál 5,9) 5,8 a lányoknál, 15,7 a fiúknál 8,8
5122 (15,9)
középiskolások
DRM 52 Scale of Internet-use in Adolescents
(2007) Yang, Tung (2007) Shek, Tang, Lo (2008)
Tajvan
13,8
Hongkong
Park, Kim, Cho (2008) Jang, Hwang, Choi (2008) Yen és mtsai (2008) Choi és mtsai (2009) Ni és mtsai (2009) Tsai és mtsai (2009) Ko és mtsai (2009) Lam és Peng (2010) Kim és mtsai (2010)
CIAS (2003)
A táblázat adatai alapján leszűrhető, hogy Ázsiában főként serdülő mintákat használnak a kutatáshoz, a leggyakoribb mérőeszköz pedig Kimberly Young kérdőíve, az Internet Addikciós Skála (Internet Addiction Scale, IAS), hasonlóan a nyugati kutatásokhoz. Az internetfüggőség előfordulása pedig 0,6 %-tól 22,9 %-ig mozgott a vizsgált mintákban. Az adatok tüzetesebb tanulmányozása után azt mondhatjuk, hogy homogénebb, egybevágóbb adatok kevésbé az életkor mentén kaphatók, mint inkább a használt kérdőív fajtája, illetve a problémás internethasználat kritériuma szerint. Tajvanon például többségében a Chen Internet Addikciós Skáláját használták (Chen Internet
45
Addiction Scale, CIAS), és ezzel relatíve konzisztens (10,8-20,8 %) eredményeket kaptak. (Ugyanakkor nehezen összevethetőek az adatok más országok/kultúrák adataival, hiszen ezt a kérdőívet jobbára Tajvanon használják, de kizárólagosan kínai nyelvterületen, mert a kérdőív kínai nyelvű.) Az IAS-t használva pedig ha az 50 pontot vagy annál többet elérteket tekintik függőnek, akkor 6,44 és 14,9 % között ingadozik a prevalencia, ha a 70 pont felettieket, akkor 1,6-10,7 % között, végül ha a 80 pontot számít határértéknek, akkor 0,6 és 1,8 % a szélső értékek. További oka lehet a kutatások nagyobb számának Kelet-Ázsiában, hogy a „közvélekedés” (az internetfüggőség megjelenése sajtóhírként) és a kormányzati kommunikáció szerint is súlyos probléma, amely figyelmet igényel. A két legproblémásabb ország ebből a szempontból Kína és Dél-Korea, és mivel sok szempontból különbözik a kétféle környezet az internethasználók számára, a következőkben külön tárgyalom az internetfüggőség helyzetét a két országban. III.1. Az internetfüggőség Kínában Lau, Griffiths és Kim (2011) remek összefoglalót írtak az internetfüggőséget övező problémákról Kínában. Kiemelik, hogy Kínában
az internetfüggőség nemcsak
pszichológiai és társadalmi téma, hanem politikai és gazdasági kérdés is. Az
első
problémakör
az
internetfüggőség
kezelésének
kérdése.
Számos
internetfüggőséget kezelő intézmény, központ jött létre Kína-szerte, amelyekből működésük során több visszaélésről számoltak be ott kezelt fiatalok vagy szüleik. Ezekben
az
intézményekben
mindenféle
előzetes
hatékonyságvizsgálat,
vagy
hivatalosan elfogadott protokoll nélkül alkalmaztak kezelési metódusokat. A legtöbb ilyen táborban militarista jellegű foglalkozások, légkör, továbbá gyógyszeres kezelés és akár fájdalmas elektrokonvulzív terápia is szerepelt a repertoárban, de a beszámolók szerint nem volt ritka a fizikai abúzus, fogvatartás sem. Olyan esetekről is beszámoltak, amikor a már felnőtt korú fiatalt beleegyezése nélkül kezelték. Nagy nyilvánosságot kapott egy 16 éves fiú esete 2009-ben, aki egy ilyen táborban az érkezését követő 13 órán belül meghalt a bánásmód következtében. Az Egészségügyi Minisztérium végül 2009-ben betiltotta az elektrosokk használatát az internetfüggők kezelésében, valamint ajánlást fogalmazott meg a kezelőhelyek számára, amelyben a következő kérések szerepeltek:
46
1. Integrált pszichoszociális beavatkozások szükségesek megfelelően kiképzett szakemberek által. 2. Az absztinencia helyett a pszichés és viselkedéses problémák korrekcióját kell kitűzni terápiás célként, valamint az egészséges internethasználat kialakítását. 3. A bezárás és fizikai büntetés szigorúan tilos. 4. Pszichiátriai gyógyszert csak abban az esetben írhatnak fel, ha előtte annak megfelelő diagnózist állítottak fel, mint pl. szorongás, depresszió, kompulzív viselkedés. Invazív sebészeti eljárás szigorúan tilos. Azonban az ajánlás hatása meglehetősen limitált, ugyanis ezek a kezelőhelyek egyben nagyszerű üzleti vállalkozások is, hiszen a kezelésre a szülők hatalmas összeget kell, hogy befizessenek. Az általam meglátogatott internetfüggőket kezelő kórházban pl. a kezelés időtartama 3 hónap, amely idő alatt a kezelési költsége 8-900 ezer forintnak megfelelő RMB-re rúg. Az általam megkérdezett pszichiáternő meg is jegyezte, hogy az ilyen kezelést csak a gazdag szülők engedhetik meg gyermekük számára. Lau és mtsai (2011) arra is rámutatnak, hogy vajon mi a társadalmi oka annak, hogy Kínában ezek a kezelőhelyek ilyen népszerűek tudnak lenni (több, mint 300 ilyen hely létezik országszerte). Először is a kínai kormány számára az internet megjelenése az országban nagy kihívást jelentett. Mivel szerette volna kontrollálni az országba beáramló ideológiákat, kiépítette a Nagy Tűzfalat, amely cenzúrázza a Kínában megjelenő online (politikai, vallási és pornográf) tartalmakat. Az általános cenzúra mellett azonban a Kommunista Párt különös figyelmet fordít a fiatalokra, hiszen ők a leginkább „veszélyeztetettek” az internet által közvetített újdonságokra (információk, szórakozás). Így aztán 2005-től kezdődően meghirdették az anti-internetfüggőségi programot, amely támogatta a kapcsolódó kutatásokat és intervenciókat. A másik oldalról a szerzők azt emelik ki, hogy az internetfüggőség kezelését ígérő intézmények igazi fogyasztói nem az internetfüggők, hanem szüleik. Az 1978 óta meghirdetett egy gyermek politika arra buzdította a szülőket, hogy egyetlen gyermekük nevelésére, előrejutásának előmozdítására fordítsák minden energiájukat. Annál inkább nagy erőfeszítést jelent ez, mert Kínában a vizsgaközpontú oktatási rendszer segít kiválasztani azt a kis számú elitet, akik érvényesülése a leginkább biztosított. Így a problémás internethasználat, amely nagyban interferál a jó tanulmányi előmenetellel, elsőszámú közellenséggé vált a szülők szemében. Eme két hatás együttesen: az állam által propagált internetfüggőséget kezelő intézmények kínálata és a szülők igénye az
47
általuk kiemelten veszélyesnek tartott problémás internethasználat megszüntetésére vezetett a kialakult helyzethez. Az internetfüggőség kezelése – és az internet cenzúrája – mellett a másik problematikus terület az internetkávézók kérdése. Kínában rendkívül elterjedtek az internetkávézók, ahol főleg fiatalok (és fiúk) vannak jelen, és többségében online játékot folytatnak. A kínai kormány, hogy kontrollja alatt tartsa az internethasználatot, annak apropóján, hogy 2002-ben egy pekingi (illegális) internetkávézóban kitört tűz során 25 személy meghalt, korlátozni kezdte az internetkávézók terjedését, és befagyasztotta az újabb kávézók engedélyezését. Szintén 2002 óta hivatalosan tilos internetezni fiatalkorúaknak internetkávézóban. Sőt számos helyi önkormányzat a központi vizsgák közeledtekor egy hónapra bezárják az internetkávézókat annak érdekében, hogy ne zavarja a fiatalokat a tanulásban. Lindtner és Szablewicz (2010) szintén kiemelik az internetkávézókkal kapcsolatban, hogy a kínai kormány az internetfüggőség és az online játszás (amely az internetkávézókban a leggyakoribb tevékenység) összemosásával, és az internetkávézók, valamint az online játékok cenzúrájával igyekszik kontrollálni az online játékokkal kapcsolatos iparágat. Mindenesetre azt sikerült elérni a kormányzati kommunikációnak
(karöltve
az
internetfüggőségi
kutatásokkal),
hogy
az
internetfüggőség és az internetkávézók stigmatizálttá váltak a társadalomban. Az otthoni
internethozzáférés
terjedésével
az
internetkávézók
törzsközönsége
is
megváltozott, és manapság az internetkávézóban inkább az alacsony iskolázottságú, fiatalabb és/vagy alacsonyabb szocioökonómiai státusú, inkább vidéki réteg található meg (lsd. még Shang és mtsai, 2010). Szablewicz (2010) elemzésében a morális pánik elméletét alkalmazva 4 mutatja be az internetfüggőséggel, az online játszással és az internetkávézókkal kapcsolatos kínai hivatalos kommunikációt. A morális pánik az internetfüggőségre vonatkozóan jellegzetesen kínai kontextusban jelenik meg. A kínai hivatalos kommunikációban az internetfüggőséget a szellem ópiumaként aposztrofálják, ami egyrészt összekapcsolja az internetfüggőséget
a drogokkal, és
ezzel a deviancia, morálisan elítélendő
tevékenységként jelenítik meg, másrészt az ópium speciálisan kínai jelentéstartalma (vö. ópiumháború) miatt az „idegen, külföldi befolyás” tartalmat is magában foglalja. Az internetfüggőség körüli morális pánik eredetét tekintve egyrészről nyilvánvalóan állami oldalról táplálkozik, másrészről a társadalom széles rétegei számára jelent szorongást a 4
Hasonló kontextusban elemzik az internetfüggőséget Magyarországon Ritter és mtsai (2004).
48
modernizáció, a hirtelen változások, amelyek többek között az internethasználat gyors elterjedése is reprezentál számukra, és amely táptalaja lehet a morális pánik kialakulásának a média közvetítése által. Szablewicz ugyanakkor rámutat arra, hogy mikor a kínai kormány 2008-ban az internetfüggőséget mentális zavarként definiálta, egyben megváltoztatta az azzal kapcsolatos diskurzust is, hiszen az internetfüggőséget mint morális problémát inkább lehet külső okokra (külföldi befolyás, nyugatiasodás stb.) visszavezetni, míg ha mentális zavar, akkor belső okokkal kell magyarázni. Golub és Lingley (2008) hasonló megközelítésből a másik oldal, a használók szemszögéből is elemezte az internetfüggőséget mint társadalmi jelenséget és problémát. Elemzésük szerint az online játékban elmerülő fiatalok valóban az élet (és az iskolai követelményrendszer) stresszel teli közegéből való menekülésként élik meg az online játékot, valamint annak lehetőségeként, hogy a szüleiktől való eltávolodásként saját identitást építsenek. És az idősebb generációnak a gyors modernizációval szembeni szorongását és ezzel együtt a Nyugat előli elzárkózását a Qing dinasztia korának reakciójához hasonlítja a fiatal, internethasználók közössége, amely ugyanakkor összeomláshoz is vezetett. Az internetfüggőség a kínai közbeszédben való fokozott jelenléte tehát ebből a perspektívából egy társadalmi folyamat leképeződése, a gyors szocioökonómiai változások ambivalenciájának szimbólumaként jelenik meg. A fentiekkel összefüggő, de eddig még nem tárgyalt összetevője az internethasználattal kapcsolatos problémáknak Kínában a migráció kérdése. A tömeges migráció Kínában a falvakból a nagyvárosok irányába történik a modernizálódással párhuzamosan, hiszen az életszínvonal a városokban a fejlődés következtében egyre nő, amely a vidéki szegény tömegeket a jobb élet, kereset reményében migrációra készteti. Sok esetben a migráció úgy történik, hogy a gyerek(ek)et hátrahagyva az egyik, vagy akár mindkét szülő nagyvárosban vállal munkát. A hátrahagyott gyerekek számos kutatás szerint rosszabb egészségügyi státusszal rendelkeznek a szüleikkel nevelkedő gyerekekkel összehasonlítva, és számos egészséggel kapcsolatos viselkedést illetően rosszabb helyzetben vannak. Gao és mtsai (2010) a problémás internethasználatot is vizsgálati változók közé véve azt az eredményt kapták, hogy a fiúk esetében a hátrahagyott gyerekek között nagyobb az aránya a problémás internethasználatnak, mint a szüleikkel élő gyerekeknél. Természetesen a migrációnak lehet hatása azokra is, akik a szüleikkel tartanak, hiszen kiszakadnak eredeti szociális környezetükből, és a kollégistákhoz hasonlóan (akikről a korábbiakban már említett módon kiderült, hogy a problémás
49
internethasználatra veszélyeztetett csoporthoz tartoznak) sérülékenyebbé válhatnak az internetfüggőségre. Ezt támasztja alá egy friss vizsgálat is (Guo és mtsai, 2012), mely szerint a vizsgált migráns gyermekek között (8 és 17 éves kor közötti gyermekeket vizsgáltak) magasabb volt az internetfüggőség prevalenciája, mint a hátrahagyott gyermekek között. De nemcsak a gyermekek lehetnek veszélyeztetettek, maguknak a migráns munkásoknak is olcsó szórakozást jelent az internetbár egy olyan nagyvárosban, ahol nem ismernek senkit. III.2. Online játékfüggőség Dél-Koreában Az online játékban a másik nagyhatalom Dél-Korea, ahonnan szintén számos rémes történet érkezett az online játékfüggőkkel kapcsolatosan. Egy játékfüggő fiatalember édesanyját ölte meg, mert az meg akarta akadályozni a játszásban; egy kismama az internetkávézó vécéjében szülte meg gyermeket; egy házaspárt pedig elítéltek, mert kisbabájuk éhen halt, míg szülei virtuális gyermeküket gondozták az interneten stb. Dél-Korea speciális helyzetben van az internettel való ellátottság tekintetében a világon, ugyanis ez az ország rendelkezik a legjobban kiépített szélessávú internethozzáféréssel a lakosságra vetítve: a háztartások több, mint 90 %-a rendelkezik nagy sebességű internetkapcsolattal. Bae (2004) Japánt és Koreát hasonlította össze az internethasználatuk tekintetében. Koreát illetően azzal magyarázta az internet terjedésének sikerességét, hogy egyrészt ott kitűnő az oktatás, másrészt a billentyűzet könnyen használható a koreai nyelv esetében. Ezekhez járult hozzá a koreai kormány, amely nagymértékben reklámozta az információs technológia fontosságát, és segítette az internet terjedését. Többek között azzal, hogy igyekezett az internethez való hozzáférés különbözőségeit kiegyengetni, és elérte, hogy az emberek ugyanolyan jó eséllyel jussanak nagy sebességű internethez függetlenül attól, hogy vidéken vagy városban élnek. Ezt a folyamatot nagyban megkönnyítette az a tény, hogy a koreaiak kb. 81 %-a él városi környezetben (2006-os adat, Ok, 2011). Bae (2004) leírja a koreai internethasználat azon jellegzetességét is, hogy erőteljesen kapcsolati funkciót lát el az internet, és ezt a kollektivista kultúra jeleként értelmezi. Koreában a fiatalok többnyire online közösségekben vannak jelen az interneten, ahol lehetőségük nyílik az önkifejezés új módjait megtalálni (Ok, 2011).
50
Szintén népszerű tevékenység a bloggolás a fiatalok körében, amelyek szoros kapcsolatban állnak a közösségi hálókkal. Ok (2011) az online játszást pedig katalizátoraként írja le a szélessávú internet elterjedésének, hiszen az internethasználók jelentős része azért akart internethez jutni, hogy játszhasson. Korea rövid időn belül az online játékok területén a világ legnagyobb exportőre lett. Kezdetben leginkább fiatalok játszottak a minden sarkon megtalálható internetkávézókban (PC bang), és a közbeszéd inkább pozitív volt az online játszással kapcsolatosan. De a PC bang nemcsak egy hely, ahol a fiatalok internethez juthatnak játék céljából, hanem egy olyan közösségi helyként funkcionál, amely a fiatalok közti szociális kapcsolatokat is alakítja. Az online játék (MMORPG) szintén betölti ezt a funkciót, és virtuális szociális tereppé válik, ahol kapcsolatok, barátságok köttetnek. Az online játékfüggőség azonban Dél-Koreában oly nagy méreteket öltött, különösen a serdülők körében, hogy a kormány számos programot dolgozott ki a probléma kezelésére. Az egyik ilyen a Koo és mtsai (2011) által bemutatott internetfüggőket kezelő tábor (boot-camp). Az állami programot „Jump Up Internet Rescue School”-nak nevezték el, és a játékfüggő diákok 12 napos kezelést kapnak. A program célja, hogy olyan sportolási lehetőséget és egyéb kinti tevékenységeket biztosítsanak a résztvevőknek az internetes játékok és szörfözés helyett. Ezen kívül még tréningeket is tartanak, amelyek az agy frontális lebenyét tréningezi, hogy kognitív képességeiket fejlesszék (válaszgátlás pl.). De érzelmi kontroll képességének fejlesztését is megcélozzák. IV. Kutatási kérdések és a vizsgálatok bemutatásának struktúrája Jelen disszertáció keretein belül 6 empirikus kutatást mutatok be. Az első négy kutatás a Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ) kialakítását és pszichometriai vizsgálatát célozta: 1. kutatás: a Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ) kidolgozása 1037 fős, online, nem reprezentatív, magyar felnőtt mintán (Demetrovics, Szeredi, Nyikos, 2004; Demetrovics, Szeredi, Rózsa, 2008); 2. kutatás: a PIUQ konfirmátoros faktoranalízise 438 fős, offline felvételű, nem reprezentatív, magyar serdülő mintán (Koronczai és mtsai, 2011a);
51
3. kutatás: a PIUQ konfirmátoros faktoranalízise 963 fős, offline, reprezentatív, magyar felnőtt mintán (Koronczai és mtsai, 2011a); 4. kutatás: a PIUQ kultúrközi validálása 768 fős, offline, nem reprezentatív, kínai egyetemista mintán. A további két kutatásban a már validált PIUQ szolgált a problémás internethasználat mérésére. A két kutatás célkitűzése a problémás internethasználat és más – elsősorban személyiségpszichológiai, pszichopatológiai – változókkal való kapcsolatának feltárása. 5. kutatás: a problémás internethasználat, valamint a külsővel való elégedettség, szorongás, depresszió és önértékelés kapcsolatának vizsgálata 694 fős, online, felnőtt magyar mintán, útvonal-elemzés segítségével (Koronczai és mtsai, 2011b, és Koronczai és mtsai, 2013); 6. kutatás: a problémás internethasználat, valamint egyes személyiségvonások és pszichopatológiai tünetek kapcsolatának vizsgálata 246 fős, offline felvételű, kétféle almintából álló (diagnosztizált internetfüggő fiatalok és internetbárban megkeresett vendégek mintái), kínai felnőttek (18 éve felettiek) között útvonal-elemzés segítségével. V. Empirikus vizsgálatok V.1. A Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ) kidolgozása V.1.1. Bevezetés Ahogy az elméleti bevezetőben már kifejtésre került, az internetfüggőség a pszichológusok érdeklődési körébe az 1990-as évek második felében került (Young, 1997, 1998a, 1998b; Griffiths, 1998). Azonban számos elméleti és gyakorlati kérdés azóta sem tisztázódott egyértelműen, melyek közül az egyik kardinális kérdés, a megfelelő mérőeszközé. Ezen munka korábbi fejezeteiben (II/1., 2.) már röviden felsoroltam
azokat
a
mérőeszközöket,
amelyekkel
megkísérelték
mérni
az
internetfüggőséget, valamint néhány gyakrabban használt kérdőív tulajdonságait is bemutattam. Az ott leírtak alapján megállapítható, hogy nincs olyan mérőeszköz a problémás internethasználat mérésére, amely az alábbi kritériumoknak megfelelne:
52
(1) legyen komprehenzív, vagyis vizsgálja a problémás internethasználat több, lehetőleg az összes, komponensét; (2) legyen rövid, vagyis a vélhetőleg impulzív internethasználók populációhoz illeszkedő hosszát tekintve, valamint kutatási célokra is jól hasznosítható; (3) legyen valid és megbízható különböző adatfelvételi helyzetekben (pl. online adatfelvétel, papír-ceruza önkitöltős, vagy személyes adatfelvétel); (4) legyen valid és megbízható különböző életkori csoportokban (pl. serdülő és felnőtt); (5) legyen különböző kultúrákban is hasonlóan valid és megbízható; (6) legyen klinikai mintán validált. Első kutatási célként tehát logikus lépés kitűzni egy megfelelő pszichometriai jellemzőkkel bíró mérőeszközt a problémás internethasználat mérésére. V.1.2. Módszer V.1.2.1. Előzmények Egy korábbi vizsgálatunk során (Nyikos, Szeredi és Demetrovics, 2001), a problémás internethasználat mérésére egy 30 tételes kérdőívet állítottunk össze, amelyet Internetfüggőségi Kérdőívnek neveztünk. A kérdőív néhány tétel esetében Young (1998a) Internet Addikciós Skála (Internet Addiction Scale) kérdőíve tételeinek fordítását, más esetekben ezek módosítását tartalmazta, részben pedig a problémás internethasználatról olvasható önbeszámolók és elemzések alapján további tételeket generáltunk. Ezzel az Internetfüggőségi Kérdőívvel a kezdeti vizsgálatot követően is folytattuk az adatfelvételt két másik, hasonló felmérés keretében mindaddig, amíg elegendő vizsgálati adat gyűlt össze ahhoz, hogy a kérdőív pszichometriai elemzését elvégezhessük. Az adatfelvétel minden esetben az interneten keresztül történt. Cronk és West (2002) eredményei szerint az interneten történő adatfelvétel a válaszolási arányt igen,
de
az
eredményeket
nem
befolyásolja
a
papír-ceruza
módszerrel
összehasonlításban.
53
V.1.2.2. Minta Az adatfelvételre 2000 és 2002 között került sor. Az összesen felvett 1064 kérdőívből 1037 (97,5%) bizonyult értékelhetőnek. A válaszolók 54,1%-a volt férfi. Az átlagéletkor 23,3 év (szórás 9,1). A legfiatalabb válaszoló 9, míg a legidősebb 69 éves volt. A válaszolók többsége, közel háromnegyedük (72%) 14 és 28 év közötti. A nők átlagosan mintegy fél évvel fiatalabbak (23 évesek), mint a férfiak (23,6 év); a különbség nem szignifikáns (t=1,127). A vizsgálati személyek döntő többsége budapesti lakos (44%), és nagyjából ugyanennyien (43,9%) élnek egyéb városokban (megyeszékhelyen vagy más városban). Közel minden második válaszoló (44,7%) ép családban él (mindkét szülővel együtt), míg mintegy feleennyien (21,8%) vannak azok, akik partnerükkel vagy házastársukkal élnek együtt. További közel egyötöd (18,1 %) egyszülős családban (vagy csak az anyával, vagy csak az apával) él, míg 2,8% azok aránya, akik újrastrukturált (szülős és nevelőszülős) családban élnek. Jelentős részt tesznek ki a mintában az egyedül élők, majd minden tizedik kitöltő (9,1 %) nem osztja meg mással a lakását. A kitöltők valamivel több, mint fele (51,3%) elsődlegesen tanul, míg 43,8% azok aránya, akik elsődlegesen dolgoznak. A semmilyen elfoglaltsággal nem rendelkezők aránya 3,3%. Az iskolai végzettséget tekintve a vizsgálati személyek negyede (23,7%) rendelkezik felsőfokú végzettséggel, míg az érettségizettek aránya 43,9%. Valamivel több mint minden negyedik megkérdezett (27,7%) azonban legfeljebb az általános iskolát fejezte be. Ez azonban többnyire nem az alacsony iskolai végzettséget jelzi, hiszen a se szakmával, se érettségivel nem rendelkezők 96,1%-a nem idősebb 18 évesnél. Talán a nemek közötti mintegy fél éves életkori különbség is hozzájárul, hogy míg minden harmadik nő legfeljebb nyolc általánost végzett, addig ez csak minden negyedik-ötödik férfiról mondható el. Lényegesen magasabb, majdnem négyszeres ugyanakkor a férfiak aránya a szakmunkások között (7,1%, míg a nők esetében 1,9%). Az apák között valamivel kevesebb a legfeljebb 8 általánost végzettek aránya, mint az anyák esetében (1,5%, illetve 1,2%), míg a szakmunkások az apák között vannak többen (18,6%, illetve 11,6%). Érettségivel, illetve diplomával megközelítőleg azonos arányban rendelkeznek az apák és az anyák (69,1% és 72,5%)). Minden huszadik megkérdezett jelezte, hogy mindkét szülő felsőfokú diplomával rendelkezik, s pontosan
54
ugyanilyen arányban fordult elő, hogy az egyik szülőnek van diplomája. A leggyakoribb kombináció (61%), hogy mindkét szülő érettségizett. V.1.2.3. Kérdőívek Demográfiai adatok: 8 kérdés szerepelt a kitöltő nemére, életkorára, lakóhelyére, iskolai végzettségére stb. vonatkozóan. Számítógép- és internethasználatra vonatkozó kérdések: 25 kérdést tettünk fel a kitöltő számítógép- és internethasználati szokásaira vonatkozóan. Internetfüggőségi Kérdőív: 30 internethasználattal kapcsolatos állításra vonatkozóan kellett a kitöltőnek megállapítania, 1-től 5-ig terjedő skálán (ahol az egyes a „soha”, az ötös fokozat a „mindig”), hogy mennyire érzi igaznak magára vonatkozóan. Személyiséget vizsgáló kérdőívek: a későbbiek folyamán fogom részletezni a még felvett releváns kérdőíveket, most csak röviden jelzem, hogy mértünk depressziót, szorongást, élettel való elégedettséget, külsővel való elégedetlenséget, szülői bánásmódot, felnőtt kötődést. V.1.3. Eredmények V.1.3.1. Az Internetfüggőségi Kérdőív (IFK) adatainak elemzése, a PIUQ kialakítása Az 1037 kitöltő személyből összesen 84 fő (8,1%) hagyott kitöltetlenül egyetlen tételt, 19 személy (1,8%) nem válaszolt két tételre, míg 5 fő (0,5%) három tétel esetében nem adott választ az Internetfüggőségi Kérdőív megválaszolása során. Ezekben az esetekben a kitöltetlenül hagyott tételeket a többi személy válaszainak átlagával pótoltuk. Mint látni fogjuk a kérdőív kialakítása során mindazonáltal figyelembe vettük az egyes tételek „meg nem válaszolásának” kérdését is. V.1.3.1.1. Reliabilitásanalízis A tételeket első lépésben aszerint vizsgáltuk, hogy milyen arányban fordult elő, hogy az adott tételt nem válaszolták meg a vizsgálati személyek. A legmagasabb arányban
55
(5,1%) meg nem válaszolt tétel a 6. tétel volt („Milyen gyakran kapsz rossz jegyet, vagy hanyagolod el a tanulást az internetezés miatt?”), míg a 3. tétel („Milyen gyakran választod az internetezést a partnereddel való együttlét helyett?”) esetében 1,4% nem adott választ. Az összes többi tétel esetében kevesebb, mint 10 esetben (<1%) fordult elő, hogy nem született válasz. A 30 tételen elvégzett reliabilitásanalízis alapján kapott Cronbach-alfa 0,911. Az egyes tételek a többi tétellel való korrigált korrelációja (corrected item-total correlation) 0,26 és 0,66 között változott. Mindazonáltal 0,3 alatti korreláció összesen két esetben fordult elő: a 7. tétel esetében 0,26 („Milyen gyakran nézed meg, hogy kaptál-e e-mailt, mielőtt bármi más szükségeset csinálnál?”), illetve a 23. tétel esetében 0,29 („Milyen gyakran jut eszedbe, hogy segítséget kéne kérned internethasználatod miatt?”). V.1.3.1.2. Faktoranalízis A 30 tételen faktoranalízist végeztünk; varimax rotációval. Az analízis alapján négyfaktoros, illetve háromfaktoros megoldások születtek. Előbbi esetben az első három faktor megegyezett a háromfaktoros megoldás faktoraival, megjelent azonban egy három tételt tartalmazó negyedik faktor is. Ezek közül két tétel (22. és 23. tétel) a problémaészlelésre és a segítségkérés szükségességére vonatkozott, míg a harmadik (30. tétel) tartalmilag nem kötődött szorosan az előbbi kettőhöz, ugyanakkor viszonylagosan magasan korrelált az első két faktorral. Mivel az előbbi két tétel jól illeszkedett a harmadik faktorba is, végül ezen, negyedik faktor elvetése és a háromfaktoros megoldás alkalmazása mellett döntöttünk. A három faktor összesen a variancia 41,962%-át képes magyarázni. A háromfaktoros megoldás a következőképpen alakult. Az (1) első faktorba összesen 11 tétel került (5. táblázat5). Ezek a tételek tartalmilag egyrészt az internettel való gondolati elfoglaltság köré csoportosultak, vagyis olyan dolgokra vonatkoztak, hogy az illető napközben sokat ábrándozik, fantáziál az internetről, várja, hogy mikor kerül ismét számítógép (internet) közelébe, másrészt pedig az internethasználat hiánya keltette feszültségre, nyugtalanságra, lehangoltságra kérdeztek rá. Ezt a faktort „obszesszió” skálának neveztük el.
5
A 0,1-nél kisebb értékeket nem jelöltük.
56
A (2) második faktorba összesen 10 tétel került. Ezek tartalmilag a mindennapok részét képező tevékenységek, illetve alapvető szükségletek elhanyagolására vonatkoztak. Olyan tételek kerültek ide, amelyek az otthoni teendők, a munkatevékenység, a tanulás, az étkezés, a partnerkapcsolat vagy egyéb tevékenységek háttérbeszorulására, ezek a fokozott internethasználat következtében történő elhanyagolására kérdeztek rá. Éppen ezért a faktort „elhanyagolás” skálának neveztük el. A (3) harmadik faktorba 8 tétel került. Ezek a tételek az internethasználat kontrollálásának nehézségére utaltak. Azt fejezték ki, hogy a személy a tervezettnél gyakrabban és/vagy hosszabb ideig használja az internetet, illetve hogy tervei ellenére sem tudja csökkenteni az internethasználatát. A tételek utaltak az internethasználat problémaként való észlelésére is. A faktort „kontrollzavar” skálának neveztük el. 5. táblázat A 30 tételen elvégzett varimax rotációs faktoranalízis eredménye 1. faktor 2. faktor obszesszió elhanyagolás 27. Milyen gyakran ábrándozol az internetről? 0,789 15. Amikor nem vagy az interneten, milyen 0,752 0,198 gyakran fantáziálsz az internetről, vagy gondolsz arra, hogy milyen lenne most internetezni? 25. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, 0,693 0,242 feszültnek magad, ha nem internetezhettél annyit, amennyit szerettél volna? 28. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, 0,669 0,321 feszültnek magad, ha több napig nem tudtál internetezni? 20. Milyen gyakran fordul elő veled, hogy 0,633 0,256 depressziósnak, szomorúnak, idegesnek érzed magad, amikor nem internetezel, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezel az internetre? 12. Milyen gyakran foglalkoztat a gondolat, 0,631 0,407 hogy az életed internet nélkül üres, unalmas és örömtelen lenne? 26. Milyen gyakran álmodsz az internettel? 0,630 11. Milyen gyakran kapod magad azon, hogy 0,618 0,424 már azt várod, amikor újra internetezni fogsz? 10. Milyen gyakran tereled el a figyelmedet 0,480 0,375 életed zavaró gondolatairól az internet megnyugtató világával? 13. Milyen gyakran csattansz fel, kiabálsz 0,436 0,369 másokkal vagy idegeskedsz, ha valaki megzavar, miközben internetezel? 30. Milyen gyakran érzed úgy, hogy nem 0,423 0,174 tudsz a munkádra megfelelően koncentrálni, 6
3. faktor kontrollzavar 0,139 0,143
Korrigált Kommu- item-total nalitás6 korreláció 0,644 0,5327 0,626 0,6067
0,222
0,589
0,6367
0,135
0,569
0,6296
0,217
0,513
0,6033
0,568
0,6239
0,132 0,129
0,417 0,579
0,3826 0,6624
0,199
0,411
0,5783
0,145
0,347
0,5179
0,357
0,337
0,4930
A kommunalitás azt mutatja, hogy a három faktor az adott tétel hány százalékát magyarázza.
57
mert az internet jár a fejedben? 2. Milyen gyakran hanyagolod el otthoni teendőidet azért, hogy többet internetezhess? 14. Milyen gyakran internetezel, amikor aludnod kellene inkább? 3. Milyen gyakran választod az internetezést a partnereddel való együttlét helyett? 8. Milyen gyakran szenved hátrányt a munkád vagy a teljesítményed az internetezés miatt? 5. Milyen gyakran panaszkodnak a környezetedben lévők arra, hogy túl sok időt töltesz az interneten? 6. Milyen gyakran kapsz rossz jegyet, vagy hanyagolod el a tanulást az internetezés miatt? 19. Milyen gyakran választod az internetezést ahelyett, hogy elmennél valakivel szórakozni? 21. Milyen gyakran felejtesz el enni az internetezés miatt? 29. Milyen gyakran fordul elő, hogy az idődet az internetezéshez szükséges felszerelések (szoftverek, könyvek stb.) beszerzésével töltöd? 4. Milyen gyakran alakítasz ki új kapcsolatokat internethasználókkal? 7. Milyen gyakran nézed meg, hogy kaptál-e e-mailt, mielőtt bármi más szükségeset csinálnál? 24. Milyen gyakran érzed úgy, hogy csökkentened kéne az internetezéssel töltött időt? 17. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretnéd csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül? 18. Milyen gyakran próbálod titkolni, hogy mennyi időt töltöttél az interneten? 22. Milyen gyakran érzed úgy, hogy internethasználatod problémát okoz számodra? 1. Milyen gyakran érzed úgy, hogy tovább internetezel, mint ahogy előzőleg tervezted? 16. Milyen gyakran veszed észre magadon amikor internetezel, hogy azt mondod: „csak még egy pár perc és abbahagyom”? 23. Milyen gyakran jut eszedbe, hogy segítséget kéne kérned internethasználatod miatt? 9. Milyen gyakran kezdesz védekezni vagy titkolózni, ha azt kérdezik, mit csinálsz az interneten? a faktorok magyarázó ereje (%)7
0,177
0,733
0,144 0,102
0,176
0,599
0,5999
0,624
0,417
0,4699
0,572
0,340
0,3956
0,531
0,327
0,392
0,4681
0,266
0,528
0,236
0,405
0,5558
0,113
0,474
0,209
0,281
0,4146
0,298
0,457
0,307
0,4630
0,311
0,423
0,290
0,4647
0,224
0,410
0,225
0,3100
0,276
0,308
0,114
0,184
0,3753
0,286
0,173
0,114
0,2581
0,222
0,760
0,627
0,4573
0,285
0,720
0,616
0,5627
0,645
0,467
0,4213
0,162
0,602
0,417
0,4478
0,425
0,500
0,433
0,4366
0,289
0,488
0,385
0,5280
0,461
0,273
0,2857
0,217
0,3749
0,130 0,224 0,170
0,253 0,233
0,122
0,259
0,126
0,366
16,802
13,788
11,373
A továbbiakban az egyes tételeket mind tartalmilag, mind az egyes skálákban elfoglalt súlyuk mentén áttekintettük annak érdekében, hogy az egyes skálákat tovább szűkítve minél egyértelműbb faktorstruktúrát hozzunk létre. 7
A faktorok magyarázó erejére (a variancia hány százalékát magyarázza az adott faktor) vonatkozóan a rotáció utáni adatokat közöljük.
58
Egy tétel (7. tétel) egyik faktorban sem jelent meg egyértelműen (több faktorral is korrelált, de valamennyivel 0,3 alatti szinten), illetve egyéb mutatói (kommunalitás, item-totál korreláció) is azt jelezték, hogy nem illeszkedik a skála egészébe. Három további tétel (4., 9. és 30. tétel), bár 0,3-as szinten jelent meg (legalább) egy faktorban, hasonlóan magas korrelációt mutatott más faktorokkal is. Ily módon ezeket is kizártuk a további elemzésből. A továbbiakban elhagytuk a 6. tételt, mivel alacsony kommunalitása mellett ez volt az a tétel, amelyet a válaszolók viszonylagosan magas arányban (5,1%) nem válaszoltak meg. Ezt követően az egyes skálákból azokat a tételeket hagytuk el, amelyek magas (általában 0,3 feletti) korrelációt mutattak valamelyik másik skálával is. Ily módon az „obszesszió” skálából kivettük a 10., 11., 12, és 13. tételeket, az „elhanyagolás” skálából a 21. és a 29. tételt, valamint a „kontrollzavar” skálából az 1. tételt. Így végül összesen két tétel esetében (8. és 28. tétel) fordul elő, hogy az valamely más skálával is 0,3 fölötti korrelációt mutat. Ily módon végül három, egyenként hat-hat tételt tartalmazó, skálát kaptunk, amelyeket a 6. táblázat8 mutat be. 6. táblázat A 18 tételes PIUQ faktorstruktúrája9 1. faktor obszesszió 4. Milyen gyakran ábrándozol az internetről? (27) 1. Amikor nem vagy az interneten, milyen gyakran fantáziálsz az internetről, vagy gondolsz arra, hogy milyen lenne most internetezni? (15) 7. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha nem internetezhettél annyit, amennyit szerettél volna? (25) 10. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha több napig nem tudtál internetezni? (28) 13. Milyen gyakran fordul elő veled, hogy depressziósnak, szomorúnak, idegesnek érzed magad, amikor nem internetezel, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezel az internetre? (20) 16. Milyen gyakran álmodsz az internettel? (26) 2. Milyen gyakran hanyagolod el otthoni teendőidet azért, hogy többet internetezhess? (2) 5. Milyen gyakran internetezel, amikor aludnod kellene inkább? (14) 8. Milyen gyakran választod az internetezést a partnereddel való együttlét helyett? (3)
8 9
2. faktor elhanyagolás
3. faktor kontrollzav ar
0,789 0,752 0,693 0,669
0,321
0,633
0,630 0,733 0,624 0,572
A 0,1-nél kisebb értékeket nem jelöltük. A tétel után zárójelben olvasható szám, a tétel eredeti sorszáma.
59
0,531
11. Milyen gyakran szenved hátrányt a munkád vagy a teljesítményed az internetezés miatt? (8) 14. Milyen gyakran panaszkodnak a környezetedben lévők arra, hogy túl sok időt töltesz az interneten? (5) 17. Milyen gyakran választod az internetezést ahelyett, hogy elmennél valakivel szórakozni? (19) 3. Milyen gyakran érzed úgy, hogy csökkentened kéne az internetezéssel töltött időt? (24) 6. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretnéd csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül? (17) 9. Milyen gyakran próbálod titkolni, hogy mennyi időt töltöttél az interneten? (18) 12. Milyen gyakran érzed úgy, hogy internethasználatod problémát okoz számodra? (22) 15. Milyen gyakran veszed észre magadon amikor internetezel, hogy azt mondod: „csak még egy pár perc és abbahagyom”? (16) 18. Milyen gyakran jut eszedbe, hogy segítséget kéne kérned internethasználatod miatt? (23)
0,327
0,528 0,457 0,760 0,720 0,645 0,602 0,488 0,461
V.1.3.1.3. A skálák bemutatása A három alskálán, illetve főskálán reliabilitásanalízist végeztünk (7. táblázat). Mindhárom alskála és a főskála esetében is 0,7 feletti Cronbach-alfát kaptunk, ami a skálák magas koherenciáját jelzi. A legmagasabb érték (0,87) a teljes skála viszonylatában jelentkezett. Ezzel összhangban szintén magas, egy tétel kivételével (18. tétel: 0,32), 0,4 feletti item-totál korrelációkat kaptunk valamennyi item esetében az alskálák vizsgálatakor, s ugyanennek a tételnek a kivételével (18. tétel: 0,2951) 0,38 fölötti értékek mutatkoztak a teljes skála elemzésekor is. 7. táblázat Az egyes tételek átlaga, szórása, illetve a korrigált item-totál korrelációk az alskálák és a teljes skála vonatkozásában
obszesszió skála 1. Milyen gyakran ábrándozol az internetről? (27) 4. Amikor nem vagy az interneten, milyen gyakran fantáziálsz az internetről, vagy gondolsz arra, hogy milyen lenne most internetezni? (15) 7. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha nem internetezhettél annyit, amennyit szerettél volna? (25) 10. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha több napig nem tudtál internetezni? (28)
Korrigált item-total korreláció (az alskálában)
Átlag
szórás
Korrigált item-total korreláció (a főskálában)
,6817 ,6876
1,4534 1,7002
,7907 ,9491
,5063 ,5793
,6807
1,5676
,8862
,6111
,6643
1,7269
,9947
,5954
60
13. Milyen gyakran fordul elő veled, hogy depressziósnak, szomorúnak, idegesnek érzed magad, amikor nem internetezel, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezel az internetre? (20) 16. Milyen gyakran álmodsz az internettel? (26)
,6067
1,4829
,8704
,5782
,4944
1,2037
,5523
,3843
9,1347
3,8551
,6158
2,3414
1,0578
,5649
,4601
2,7557
1,2226
,4366
,4699
1,5977
,9518
,3901
,4219
1,9149
,9395
,4365
,4969
2,2537
1,2429
,5430
,4340
1,7312
1,0348
,4550
12,5947
4,2903
,6201
1,9512
1,0293
,4804
,6829
2,0336
1,1541
,5769
,4908
1,5364
,9450
,4347
,4638
1,4515
,7943
,4715
,4783
2,6291
1,2115
,5232
,3242
1,1820
,5486
,2951
10,7839
3,9435
32,5133
9,8466
obszesszió (Cronbach-alfa: 0,8477) elhanyagolás skála 2. Milyen gyakran hanyagolod el otthoni teendőidet azért, hogy többet internetezhess? (2) 5. Milyen gyakran internetezel, amikor aludnod kellene inkább? (14) 8. Milyen gyakran választod az internetezést a partnereddel való együttlét helyett? (3) 11. Milyen gyakran szenved hátrányt a munkád vagy a teljesítményed az internetezés miatt? (8) 14. Milyen gyakran panaszkodnak a környezetedben lévők arra, hogy túl sok időt töltesz az interneten? (5) 17. Milyen gyakran választod az internetezést ahelyett, hogy elmennél valakivel szórakozni? (19) elhanyagolás (Cronbach-alfa: 0,7425) kontrollzavar skála 3. Milyen gyakran érzed úgy, hogy csökkentened kéne az internetezéssel töltött időt? (24) 6. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretnéd csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül? (17) 9. Milyen gyakran próbálod titkolni, hogy mennyi időt töltöttél az interneten? (18) 12. Milyen gyakran érzed úgy, hogy internethasználatod problémát okoz számodra? (22) 15. Milyen gyakran veszed észre magadon amikor internetezel, hogy azt mondod: „csak még egy pár perc és abbahagyom”? (16) 18. Milyen gyakran jut eszedbe, hogy segítséget kéne kérned internethasználatod miatt? (23) kontrollzavar (Cronbach-alfa: 0,7614) Problémás Internethasználat (Cronbach-alfa: 0,8725)
Az egyes tételek és ennek következtében az alskálák is, viszonylagosan alacsony átlagértékeket adtak. A legmagasabb érték az elhanyagolás skála esetében született (átlagosan 2,1-es pontszám), míg a legalacsonyabb átlagot az obszesszió skála adta (átlagos érték: 1,5). A skála egészén 32,5-es átlag mutatkozott, ami összességében 1,8es tételátlagot jelent. Az egyes alskálák 0,5 körüli korrelációt mutattak egymással (8. táblázat), míg a főskála valamennyi alskálával 0,8 fölött korrelált.
61
8. táblázat Az egyes alskálák egymással és a teljes skálával való korrelációja (valamennyi esetben p<0,01) obszesszió 0elhanyagolás PIH-skála
obszesszió
elhanyagolás ,513
,802
,837
kontrollzavar ,468 ,501 ,802
V.1.3.1.4. A PIUQ teszt-reteszt reliabilitása A skálák teszt-reteszt reliabilitását Pearson-korrelációval ellenőriztük. 63 egyetemista vett részt a vizsgálatban, akik a PIUQ kitöltését megismételték 3 hét múlva. Az adatgyűjtések egy egyetemi előadást követően történtek csoportos formában. Az eredményeket a 9. táblázatban közöljük. A főskála tekintetében a korreláció értéke magasnak bizonyult (0,909; p<0,0001). Az alskálák esetében az értékek 0,763 és 0,904 között fordultak elő. 9. táblázat A teszt-reteszt vizsgálat eredményei (minden esetben p<0,0001) obszesszió 0elhanyagolás Kontrollzavar PIH-skála
korreláció 0,820 0,904 0,763 0,903
A továbbiakban a PIUQ pontszáma és az egyes szociodemográfiai jellemzők, illetve az internethasználatot jellemző adatok közötti kapcsolatot mutatjuk be. V.1.3.2. Problémás internethasználat és szociodemográfiai jellemzők A PIUQ egészén nem találtunk szignifikáns különbséget a férfiak és nők között. Ugyanakkor a kontrollzavar dimenzióban a nők, az elhanyagolás dimenzióban pedig a férfiak mutattak szignifikánsan magasabb átlagot a másik nem képviselőinél (10. táblázat). 10. táblázat Nemi különbségek a PIUQ egyes alskálái mentén Faktor Obszesszió Elhanyagolás Kontrollzavar PIH-skála
Nem Férfi Nő Férfi Nő Férfi Nő Férfi Nő
N 556 472 556 472 556 472 556 472
Átlag 9,1 9,2 13,0 12,1 10,3 11,3 32,4 32,6
Szórás 3,8 3,9 4,4 4,1 3,7 4,1 9,7 10,0
F 0,712
P n.sz.
3,441
0,001
3,769
<0,0001
0,302
n.sz.
62
Az egyes alskálák értékeinek az életkor mentén történő alakulását az 5. ábra mutatja. Tekintve, hogy az egymás utáni korcsoportok között egyetlen alskálán és a PIUQ egészén sem mutatkozott szignifikáns különbség, így ezeket páronként – illetve az utolsó három korcsoport esetében hármasával - összevontuk. A legfiatalabb korosztály (9-18 év) az obszesszió és a kontrollzavar skála mentén mindkét másik csoportnál (1928 év, illetve 29-69 év) szignifikánsan magasabb pontszámot adott
10
, míg az
elhanyagolás skálán a különbség csak a 19-28 évesekkel összehasonlításban szignifikáns (p<0,01 minden esetben, kivéve a kontrollzavar esetében a legfiatalabbakat és a legidősebbeket összehasonlítva: p=0,03). A két idősebb korosztály között a különbség egyetlen esetben sem szignifikáns. Ugyanez a tendencia jelentkezett a PIUQ egészén is. Így a legfiatalabbak mindkét másik csoportnál szignifikánsan magasabb értéket (34,9; szórás 9,8) jeleztek (p<0,00001, illetve p=0,002), míg a 19-28 évesek (31,1; szórás 9,4), illetve a 29-69 évesek (32; szórás 10,1) között nem mutatkozott szignifikáns különbség. 5. ábra A három alskála értékeinek alakulása a különböző életkori csoportokban
13 12 11
obszesszió
10
elhanyagolás kontrollzavar
9 8 7 9-13 év 14-18 év 19-23 év 24-28 év 29-33 év 34-38 év 39-69év
A lakóhely szerint valamennyi alskála és a teljes skála esetében is a fővárosiak és a falun élők alacsonyabb átlagpontszámokat mutattak, mint a megyeszékhelyeken vagy az egyéb városokban lakók. A különbség mindazonáltal egyedül az obszesszió skála vonatkozásában szignifikáns (6. ábra); Budapest és az egyéb város kategória összehasonlításában
(p=0,02).
A
Budapesten
élőket
a
nem
budapestiekkel
összehasonlítva, valamennyi skála esetében előbbiek mutatják az alacsonyabb értékeket, de a különbség ismét csak az obszesszió skála esetében szignifikáns (p<0,01), míg a teljes PIUQ és a kontrollzavar esetében tendencia jellegű (p<0,1).
10
Az egy szempontos varianciaanalízist követően Tukey HSD, illetve Games-Howell próbát alkalmaztunk.
63
6. ábra A három alskála és a PIUQ értékeinek alakulása a lakhely szerint
12, 11, Budapest 10,
megyeszékhely
9,5
egyéb város falu, község, tanya
8,5 7,5
obszesszió
elhanyagolás
kontrollzavar
Azt vizsgálva, hogy az, hogy a személy kivel, kikkel él együtt milyen összefüggést mutat a problémás internethasználattal, mindösszesen két szignifikáns eltérést találtunk. E szerint az ép családban élők mind az egyedül élőknél, mind pedig az egyéb kategóriába soroltaknál (ebbe a partnerükkel, illetve barátjukkal élőket, valamint az egyéb kategóriát vontuk össze) magasabb pontszámot értek el az obszesszió skálán (p<0,05 mindkét esetben). Az iskolai végzettség mentén semmilyen különbség nem mutatkozott a csupán érettségizettek és a felsőfokú végzettséggel is rendelkezők között. Ugyanakkor az érettségivel nem rendelkezők mindegyik alskála és a teljes PIUQ esetében is magasabb átlagpontszámot mutattak, mint akár az érettségivel rendelkezők, akár a diplomások. A különbség, az érettségizettek és a nem érettségizettek az elhanyagolás skálán történő összehasonlítását leszámítva, minden esetben szignifikáns (az obszesszió és a teljes PIUQ esetében p<0,0001; a kontrollzavar skála, érettségizett – nem érettségizett összehasonlításában p<0,05; a többi esetben p<0,01). Az eredmények mindazonáltal részben az életkornak tudhatóak be. Így ha csak a 18 évesnél idősebbekkel számolunk, úgy az érettségizettek és a nem érettségizettek között a szignifikáns különbség csak az obszesszió skálán marad meg (p<0,05), míg a diplomások és a nem érettségizettek között szignifikáns különbség az elhanyagolás skálán (p<0,05), míg tendencia mértékű az obszesszió skála és a PIUQ vonatkozásában mutatkozik.
64
7. ábra A három alskála értékeinek alakulása iskolai végzettség szerint 13,5 12,5 1. oszlop: nincs érettségije
11,5
2. oszlop: érettségizett
10,5 9,5
3. oszlop: felsőfokú diploma
8,5 7,5
obszesszió
elhanyagolás kontrollzavar
Az elsődleges elfoglaltságot tekintve elmondható, hogy az elsődlegesen dolgozók valamennyi alskála (és a főskála) esetében alacsonyabb értékeket jeleznek mind az elsődlegesen tanulókkal, mind a semmilyen elfoglaltsággal nem rendelkezőkkel szemben. A tanulókkal szemben a különbség az obszesszió, a kontrollzavar és a teljes esetében
PIUQ
szignifikáns
(p<0,001).
A
semmilyen
elfoglaltsággal
nem
rendelkezőkkel összehasonlításban tendenciaszintű különbség található az elhanyagolás és a teljes PIUQ esetében. A PIUQ értékei a tanulók esetében 33,6 (szórás 9,8), a dolgozók között 31,1 (szórás 9,8), míg az elfoglaltsággal nem rendelkezőknél 35 (szórás 10,6). A 18 évesek és a náluk fiatalabbak kizárásával mindazonáltal a szignifikáns különbségek jó része eltűnik. Szignifikáns különbség csak az elhanyagolás skálán marad; itt a semmilyen elfoglaltsággal nem rendelkezők mutatnak magasabb értéket a dolgozóknál (p<0,05) és tendencia szinten magasabb értéket a tanulóknál. 8. ábra A három alskála értékeinek alakulása az elsődleges elfoglaltság szerint (n=988) 14,5 13,5 12,5 11,5
1. oszlop: tanul
10,5
2. oszlop: dolgozik 3. oszlop: egyik sem
9,5 8,5 7,5
obszesszió
elhanyagolás
kontrollzavar
65
V.1.3.3.1. Az internethasználat jellemzői A következőkben röviden összefoglaljuk a vizsgálati személyek internethasználattal és néhány devianciával kapcsolatos legfontosabb jellemzőit, majd az ezen jellemzők mentén a PIUQ-skálán mutatkozó különbségeket ismertetjük. A válaszolók 92,4%-ának van otthon számítógépe, s ötből négy személynek (80,9%) internethozzáférése is van az otthonában. Utóbbiak közül ötből négyen (82,7%) az otthoni internetezést részesítik előnyben. A megkérdezettek átlagosan 7,3 éve használnak számítógépet (szórás: 4,2) és 2,9 éve internetet (szórás: 1,9). Minden második megkérdezett (50,3%) hat évnél régebben használ számítógépet, s megközelítőleg ugyanekkora az aránya azoknak (52,2%), akik két évnél régebben interneteznek. Minden negyedik személy (25,2%) egy évnél nem használja régebben az internetet. A válaszolók mintegy harmada (34,1%) átlagosan legfeljebb napi egy órát használja a számítógépét munkavégzésre, míg azok aránya, akik napi öt óránál többet dolgoznak számítógépen 26,6%. Az internet esetében 61,2% azok aránya, akik napi egy óránál nem használják többet az internetet munkavégzés céljából, s 9% azok aránya, aki napi öt óránál hosszabb ideig teszik ezt. Munkavégzésen kívül 20,3% használja legfeljebb napi egy órát, s 28,1% öt óránál többet a számítógépét, míg az internethasználatot tekintve ezek az arányok 26,6% és 20,3% (11. táblázat). 11. táblázat A heti átlagos internethasználat adatai munkavégzés és munkavégzésen kívüli tevékenység esetén Heti átlagos internethasználat 0-7 óra 8-14 óra 15-21 óra 22-35 óra 36-49 óra 50 vagy több óra összesen
munkavégzésre (%) 61,2 17,3 5,4 7,0 4,0 5,1 100,0
nem munkavégzésre (%) 26,6 22,0 17,7 13,3 8,6 11,8 100,0
A vizsgált mintában az internet első számú felhasználási módja az online kommunikáció (chat), illetve az interneten való szabad szörfözés volt. A megkérdezettek átlagosan az interneten töltött idejük több mint egynegyedét (26,5%)
66
szentelték az előbbi, s 22,3%-át az utóbbi tevékenységnek. Szintén jelentős (16,4%) volt az e-mail használata, illetve a különböző programok letöltése (11,5%). A válaszolók több mint felének (58,6%) legfeljebb öt olyan kapcsolata van, amelyet kizárólag az internetes kapcsolattartás jellemez, ugyanakkor 12,2% azok aránya, akik 20-nál több ilyen kapcsolattal rendelkeznek. Háromból két megkérdezettnek ugyanakkor van legalább egy olyan kapcsolata, amely bár az interneten köttetett, személyes találkozás is lett belőle; s 16,8% azok aránya, akik 5-nél több ilyen kapcsolatukról számoltak be. A válaszolók közel kétharmada (63%) legfeljebb 10%-ra teszi azon ismerősei arányát, akiket az interneten ismert meg, míg 3,6% azok aránya, akik kapcsolataiknak több mint 60%-át az internetről eredeztetik. Érdekes, hogy a közeli, baráti kapcsolatok esetében mindkét szélsőérték magasabb. Így a megkérdezettek mintegy háromnegyede (72,2%) esetében legfeljebb 10% az internetes eredetű közelebbi kapcsolatok aránya, ugyanakkor 4,4% nyilatkozott úgy, hogy ezen kapcsolatainak több, mint 60%-a az internetről származik. A szenvedélybetegségeket tekintve 25,1% a valaha illegális szereket kipróbálók aránya, míg 46,5% nyilatkozott úgy, hogy használt már nyerőautomatát. Mindössze 13,2% azonban az, aki 10-nél több alkalommal tette ezt. Játékgépet, nem nyerési céllal, 58,2% használt (36,2% több, mint 10 alkalommal). Minden harmadik személy (34,2%) úgy nyilatkozott, hogy még soha nem volt részeg, s közel ugyanennyien (36,2%) jelezték, hogy 10-nél több alkalommal is lerészegedtek már. 6,3% jelezte, hogy kezelték már valamilyen pszichiátriai problémával. V.1.3.3.2. Internethasználati jellemzők és a PIUQ Az elsősorban otthon internetezők valamennyi alskálán és a teljes PIUQ is szignifikánsan magasabb értéket mutattak, mint a munkahelyi internetezők (12. táblázat). Hasonlóképp összefüggés mutatkozott az internethasználat ideje és problémássága között, az összefüggés azonban fordított irányú. Így a legmagasabb PIUQ-pontszámot a legfeljebb egy éve internetezők, míg a legalacsonyabbat a négy évnél régebben internetet használók mutatták. Utóbbiak esetében a különbség, mind a legfeljebb egy éve internetezőkkel, mind a másik két csoporttal (1-2, illetve 2-4 éve internetezők) összehasonlításban szignifikáns.
67
12. táblázat Néhány az internethasználattal kapcsolatos jellemző és a PIUQ összefüggése Hol használja az internetet elsődlegesen? Hány éve használja az internetet?
Átlagosan heti hány órát tölt a számítógép előtt nem munkavégzés céljából? Átlagosan heti hány órát tölt az interneten nem munkavégzés céljából? Hány kizárólagosan az interneten keresztül fenntartott kapcsolata van? Hány, az interneten kialakult és személyes találkozáshoz is elvezető kapcsolata van? Ismertségi körének hány százaléka internetes eredetű? Közeli baráti kapcsolatainak hány százaléka internetes eredetű? A személyes találkozásokat is tartalmazó kapcsolatainak hány százaléka internetes eredetű?
otthon munkahelyen 0 - 1 év 1 - 2 év 2 - 4 év 4 évnél régebben 0 - 7 óra 8 - 35 óra több, mint 36 óra 0 - 7 óra 8 - 35 óra több mint 36 óra 0 1 - 5 db több mint 5 0 1 - 5 db több mint 5 0 - 10% 10 - 100% 0 - 10% 10 - 100% 0 - 10% 10 - 100%
n 536 226 257 231 320 212
PIUQ 34,6 29,0 34,1 32,6 32,9 29,9
szórás 10,1 8,9 9,6 9,9 10,4 8,6
162 412 224 217 434 166 132 352 343 267 334 225 521 306 598 230 642 186
27,6 32,5 38,5 28,5 33,3 38,5 28,9 31,7 36,2 31,3 33,1 35,4 31,4 36,2 31,6 36,9 32,1 36,9
7,5 9,3 10,9 8,8 9,5 10,8 8,9 9,3 10,6 9,8 9,9 10,6 9,5 10,6 9,6 10,7 9,8 10,8
t/F 7,56
p <0,0001
7,742
<0,0001
65,247
<0,0001
50,389
<0,0001
32,391
<0,0001
9,927
<0,0001
6,533
<0,0001
6,597
<0,0001
5,495
<0,0001
Nem mutatkozott szignifikáns összefüggés a munkavégzés céljából számítógép előtt töltött órák és a PIUQ-n elért pontszám alakulása között, annál inkább megmutatkozott azonban a különbség a nem munkavégzési célból számítógép előtt töltött órák vonatkozásában. A napi legfeljebb 1, legfeljebb 5, illetve 5-nél több órát gép előtt töltőket összehasonlítva valamennyi csoport között szignifikáns különbség mutatkozott mindhárom alskála és a főskála vonatkozásában is. A magasabb értékeket minden esetben a több időt gép előtt töltők jelezték. Ugyanez az eredmény mutatkozott meg az internethasználatra szánt idő viszonylatában is, azaz a munkavégzéssel kapcsolatos internetezési idő nem mutatott összefüggést az internettel kapcsolatos problémákkal, a nem munkavégzési célú internethasználati idő növekedésével párhuzamosan azonban nőtt a PIUQ és alskáláink mutatott problémásság mértéke (9. ábra).
68
9. ábra A nem munkavégzéssel kapcsolatos internethasználat ideje és a PIUQ alskálái (n=817) 1. oszlop: 0-7 ó/hét 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7
2. oszlop: 8-14 ó/hét 3. oszlop: 15-21 ó/hét 4. oszlop: 22-35 ó/hét 5. oszlop: 36-49 ó/hét obszesszió
elhanyagolás
kontrollzavar
6. oszlop: több, mint 49 ó/hét
Az internet különböző felhasználási módjainak mértéke és az internethasználat problémássága között korrelációt számítva 0,1 feletti pozitív értéket egyedül az online kommunikáció esetében kaptunk. Ily módon azok, akik az internet használatában több időt szentelnek ezeknek a tevékenységeknek, magasabb problémásságot mutatnak (r = 0,275). Hasonló mértékű, de fordított összefüggés mutatkozott az e-mailezés (r = -0,233) és a szörfözés (r = -0,213), és kisebb mértékű, de szintén fordított irányú a tanulás (r = 0,127) esetében (p<0,01 minden esetben). Szignifikánsan több problémát jeleztek a PIUQ-n azok, akik ötnél több, kizárólag az interneten keresztül fenntartott kapcsolattal rendelkeznek, mint azok, akiknek ennél kevesebb vagy egyetlen ilyen kapcsolatuk sincs, s ugyanígy több problémát jeleztek azok is, akik több olyan kapcsolattal rendelkeznek, amelyet az interneten kötöttek, de később személyes találkozás is kialakult. Ugyanez a tendencia mutatkozott a kapcsolati élet egyéb jellemzőit vizsgálva is. Így mindazok esetében, akiknek ismeretségi köre, barátaik, vagy személyes kapcsolataik 10%-nál nagyobb arányban származik az internetről szignifikánsan több internethasználattal kapcsolatos problémát jeleztek, mint ennél kevesebb ilyen jellegű kapcsolattal jellemezhető társaik (12. táblázat). V.1.3.4. Problémás internethasználat és néhány egyéb deviancia Az illegális szerek kipróbálása és a lerészegedés nem mutatott szignifikáns kapcsolatot a PIUQ értékével, bár utóbbi esetében azok, akik még soha nem voltak részegek tendenciaszerűen alacsonyabb értéket mutattak, mint az életükben valaha lerészegedők. A játékautomatán (nem nyerési célzattal) többször játszók magasabb PIUQ-pontszámot
69
mutattak, mint a kevesebbet játszók, bár a valaha játszók és a soha játékautomatákat ki nem próbálók között nem volt szignifikáns különbség. Szignifikánsan magasabb PIUQértéket jeleztek azonban azok, akik többször játszottak már nyerőgéppel, s a különbség a valaha játszók és a soha nem játszók viszonylatában is megmutatkozott. 13. táblázat Néhány deviancia és a PIUQ összefüggése Használt-e valaha illegális drogot?
Játszott-e valaha nyerőautomatán?
Játszott-e valaha játékautomatán nem nyereményért? Volt-e valaha részeg?
soha 1 - 10 alkalommal több mint 10 alkalommal soha 1 - 10 alkalommal több mint 10 alkalommal soha 1 - 10 alkalommal több mint 10 alkalommal soha 1 - 10 alkalommal több mint 10 alkalommal
n 591 123 75 425 264 105 341 247 202 278 241 294
PIUQ 32,9 33,3 33,4 32,2 33,3 35,5 32,9 32,1 34,7 32,1 33,4 33,7
szórás 10,1 10,3 11,1 10,0 10,3 10,6 10,5 9,5 10,5 9,7 9,8 10,9
t/F 0,131
p n.sz.
4,501
0,011
3,691
0,025
1,924
n.sz.
Bár valamennyi alskálán és a PIUQ-n is magasabb értéket jeleztek azok, akik álltak már kezelés alatt pszichiátriai betegség miatt (a PIUQ esetében az értékek 32, 9 és 34,9; szórás 10,2 mindkét esetben), a különbség egyetlen esetben sem szignifikáns. V.1.3.5. Mennyire problémás a problémás internethasználat? Tekintve, hogy nem áll rendelkezésünkre viszonyítási pont - sem klinikai vizsgálati eredménnyel, sem más, korábban már validált kérdőívvel nem áll módunkban összevetni az eredményeket -, így a kapott adatokat önmagukban tudjuk elemzés tárgyává tenni. Az internethasználat problémássága szempontjából - a PIUQ alapján - oly módon képeztünk csoportokat, hogy az adott személy az átlagtól (32,51) hány szórásnyi (9,85) távolságra helyezkedik el. Így az átlagos (ÁCs - átlag plusz/mínusz egy szórás) csoport mellett még egy átlagos alatti (ÁACs - átlag mínusz egy szórásnál kevesebb pontszám) és két átlag feletti csoportot (ÁFCs) hoztunk létre. Az egyikbe az átlag plusz egy szórás (ÁFCs1), a másikba (ÁFCs2) az átlag plusz két szórás feletti pontszámú személyek kerültek (14. táblázat).
70
14. táblázat A PIUQ alapján képzett csoportok csoport és definíció
n
%
átlag pontszám 20,4
szórás
13,1
pontszám (definíció szerint) < 22,7
ÁACs (átlag mínusz egy szórásnál kevesebb pontszám) ÁCs (átlag plusz/mínusz egy szórás) ÁFCs1 (átlag plusz egy szórásnál magasabb pontszám) ÁFCs2 (átlag plusz két szórásnál magasabb pontszám)
136 751 105
72,4 10,1
22,7 =< és <= 42,4 42,4 < és <= 52,2
31,1 46,7
5,5 2,8
45
4,3
52,2 <
59,4
5,3
1,3
Az egyes csoportok főbb jellemzőit tekintve elmondhatjuk, hogy nem mutatkozott szignifikáns nemi különbség a csoportok között, ugyanakkor az átlagéletkorban az ÁACs tagjai idősebbnek, míg az ÁFCs1 csoport tagjai fiatalabbnak bizonyultak a többi csoport tagjainál (15. táblázat). 15. táblázat A négy csoport jellemzése néhány alapvető szempont mentén férfiak aránya (%) átlagéletkor a budapesti lakosok aránya (%) az ép családban élők aránya (%) az egyedül élők aránya (%) a partnerrel, házastárssal élők aránya (%) a felsőfokú végzettséggel rendelkező apák aránya (%) az elsődlegesen tanulók aránya (%) az elsődlegesen dolgozók aránya (%) a semmilyen elfoglaltsággal nem rendelkezők aránya (%) a legfeljebb 8 általánost végzettek aránya (%) a felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya (%) van otthoni internet hozzáférése (%) elsősorban otthon használ számítógépet (%) elsősorban otthon használ internetet (%) hány éve használ számítógépet hány éve használ internetet heti 35 óránál többet használja a számítógépet munkavégzésre (%) heti 35 óránál többet használja a számítógépet munkavégzésen kívül (%)
ÁACs 53,7 25,2 49,2 34,4 3,1 35,9
ÁCs 54,8 23,2 45,3 46,3 10,4 19,9
ÁFCs1 48,5 21,7 30,1 47,0 8,0 19,0
ÁFCs2 55,6 23,6 37,8 43,6 7,7 17,ö ?
8,2
7,9
5,1
2,3
36,6 58,8 3,1
52,4 42,7 3,1
59,8 37,1 3,1
57,8 33,3 6,7
14,2
28,1
38,6
35,6
34,3
23,3
17,8
17,8
64,4 45,6
82,3 68,2
90,5 82,4
84,4 84,2
44,7
71,9
85,7
85,7
8,6 3,7 34,4
7,1 2,9 24,9
7,2 2,7 25,5
6,8 2,4 28,6
8,9
25,4
51,6
60,0
t / F / 2 0,686 3,075
p11 n.sz. 0,02712
5,204 9,104
0,001 <0,0001
Azokban az összehasonlításokban, ahol 2-szer 2-esnél nagyobb mátrix esetében végeztünk 2 próbát, ott a szignifikancia szintet nem jelöltük, hiszen az nem pusztán a bal oldali oszlopban megfogalmazott állításra vonatkozó számítást tartalmazza. 12 A páronkénti összehasonlítás csak az ÁACs és az ÁFCs1 viszonylatában szignifikáns. 11
71
heti 35 óránál többet használja az internetet munkavégzésre (%) heti 35 óránál többet használja az internetet munkavégzésen kívül (%) hány százalékban használja az internetet szörfözésre hány százalékban használja az internetet online kommunikációra (chat, irc) hány százalékban használja az internetet e-mailezésre hány százalékban használja az internetet pornóoldalak nézegetésére hány százalékban használja az internetet tanulásra hány százalékban használja az internetet párkeresésre 5-nél több kizárólag interneten keresztül fenntartott kapcsolat (%) 5-nél több interneten kötött és személyes találkozásig jutott kapcsolat (%) 10% feletti az internetes eredetű ismerősök aránya (%) 10% feletti az internetes eredetű barátok aránya (%) 10% feletti az internetes eredetű, de találkozással végződött kapcsolatok aránya (%) valaha illegális drogot használók aránya (%) valaha nyerőatumotán játszók aránya (%) valaha játékgépen játszók aránya (nem nyerési céllal) (%) valaha lerészegedők aránya (%) valaha pszichiátriai betegséggel kezeltek aránya (%)
9,4
8,3
14,0
10,0
5,8
19,1
33,0
46,30
30,5
22,1
16,2
15,1
12,136
<0,0001
12,2
27,1
36,1
37,3
21,674
<0,0001
24,3
15,9
12,5
10,1
14,195
<0,0001
1,3
3,8
2,8
2,5
3,651
0,012
7,0
5,0
3,7
3,1
4,120
0,007
1,7
3,9
3,6
6,9
3,209
0,023
22,6
40,5
60,4
61,9
36,436
<0,0001
18,9
26,6
40,2
28,6
11,717
0,008
21,0
36,1
53,3
54,8
27,946
<0,0001
12,3
26,3
48,9
41,5
37,657
<0,0001
12,3
20,9
40,2
31,0
25,523
<0,0001
32,7
23,9
24,1
24,4
3,544
n.sz.
37,5
47,2
47,0
58,5
5,885
n.sz.
53,4
57,7
58,1
51,2
1,245
n.sz.
67,6 2,8
64,7 6,9
67,0 6,6
73,8 7,1
1,720 2,611
n.sz. n.sz.
A fenti eredményeket összefoglalva elmondhatjuk, hogy az átlagosnál kevesebb problémát jelző személyek (ÁACs tagjai) általában idősebbek, jellemzőbben budapestiek, partnerükkel, házastársukkal inkább élnek együtt (bár az ép, eredeti családban élők aránya is viszonylag magas), gyakoribb, hogy édesapjuk és ők maguk is felsőfokú végzettségű, valamint jellemzőbb rájuk a dolgozó életforma, a másik három csoporthoz viszonyítva. Kevésbé rendelkeznek otthoni internethozzáféréssel és kevésbé használják otthonukban a számítógépet vagy internetet. Ugyanakkor ezen csoport tagjai használnak a legrégebb óta számítógépet, illetve internetet. Ők azok, akik elsősorban munkavégzésre használják a számítógépet (amennyiben viszonylag sok időt töltenek a gép előtt), azonban a hosszabb idejű internethasználat egyáltalán nem jellemzi őket sem munkavégzés céljából, sem azon kívül. Internethasználati szokásaikat tekintve az ÁACs
72
tagjaira jellemzőbb leginkább a szörfözés, az e-mail használata és a tanulási szándékú internetezés, és legkevésbé az online kommunikáció, valamint a partnerkeresési célú használat. Ennek megfelelően kevesebb az olyan ismeretségük, amely az interneten köttetett. Meglepő módon (bár az eredmény nem szignifikáns) ezen személyekre volt legjellemzőbb az illegális szerek használata, azonban alacsonyabb köztük a valaha játékgépet használók, illetve pszichiátriai megbetegedéssel kezeltek aránya. Az átlagos csoport (ÁCs) tagjai még mindig jellemzően budapesti lakosok, leginkább ép családban élnek, de itt a legmagasabb az egyedül élők aránya. Nagyjából fele-fele arányban jellemző közöttük a munkavégzés és a tanulás. Náluk már – akár a magasabb pontszámú csoportoknál – az otthoni internethasználat dominál. Ezen csoport tagjai nagyjából
ugyanolyan
arányban
használják
hosszabb
ideig
a
számítógépet
munkavégzésre és munkavégzésen kívül. A nagyobb mennyiségű internethasználat azonban már ebben a csoportban is (mint az átlag feletti pontszámúaknál) inkább munkavégzésen kívüli használat. Az átlagos pontszámú használók hasonló arányban használják az internetet szörfözésre, online kommunikációra és e-mailezésre, de ez az a csoport, akik a legmagasabb százalékban keresik fel a pornóoldalakat. Esetükben, az előző csoportnál jellemzőbb a párkeresési célú internethasználat, ennek megfelelően az internetes ismerkedés különböző formái (mind csak az interneten fenntartott, mind a személyes találkozást is tartalmazó) sem ritkák. A deviáns viselkedési formák közül a nyerőautomaták használatát tekintve emelkednek ki valamelyest az ÁACs és az ÁFCs2 tagjaihoz viszonyítva. Az átlag felett egy szórással elhelyezkedő csoport (ÁFCs1) tagjai a legfiatalabbak, köztük a legkisebb a budapesti lakosok aránya, és esetükben a legjellemzőbb, hogy ép családban élnek, valamint hogy elsődlegesen tanulnak. Náluk a legnagyobb a csak általános iskolai végzettséggel rendelkezők aránya és – valószínűleg életkorukból adódóan - legkisebb a felsőfokú végzettségűeké. A számítógépet és az internetet egyaránt inkább munkavégzésen kívül használják. Internethasználatukra nagymértékben jellemző az online kommunikáció és párhuzamosan az internetes ismerkedés. Sokuknak van csak interneten fenntartott kapcsolatokat, de erre a csoportra ugyanakkor különösen jellemző az olyan interneten kötött kapcsolatok, amely személyes találkozásig vezettek. Az átlag felett két szórással elhelyezkedő csoport (ÁFCs2) tagjai, vagyis a legtöbb internethasználattal kapcsolatos problémát jelző fiatalok között a legmagasabb a férfiak aránya (bár nem szignifikáns az eredmény). Ők élnek a legnagyobb arányban
73
újrastrukturált családban, és a legkisebb arányban ép családban, de alacsony közöttük az egyedül élők, illetve a házastársukkal, partnerükkel élők aránya. Náluk a legalacsonyabb a felsőfokú végzettséggel rendelkező apák aránya, és az előző csoporthoz hasonlóan jellemző esetükben a legfeljebb nyolc általánossal rendelkezők magas, illetve a felsőfokú végzettséggel rendelkezők alacsony aránya. Bár az előző csoporthoz hasonlóan elsődlegesen tanulnak, közöttük minden más csoporthoz képest több mint kétszeres a semmilyen elfoglaltsággal nem rendelkezők (se nem dolgozók, se nem tanulók) aránya (6,7 %). Ezen csoport tagjai a „legfrissebb” számítógép-, illetve internethasználók, azaz ők használják a legrövidebb ideje ezeket az eszközöket. Esetükben a legmagasabb a nagy óraszámú, munkavégzésen kívüli számítógép- és internethasználat aránya (átlagosan 6,8, illetve 2,4 éve). Míg az előző csoport (ÁFCS1) tagjainak pontosan harmada (33 %) használja munkavégzésen kívül heti 35 óránál többet az internetet, addig az ÁFCS2 csoport tagjai között ez az arány 46,3 % (az ÁCs csoport esetében ez az arány 19,1 %, míg az ÁACs esetében 5,8 %). Az internet felhasználási módjai közül esetükben a legjellemzőbb az online kommunikáció, és köztük a legmagasabb a párkeresési célú internethasználat százalékos aránya is. Magas az internetes eredetű kapcsolataik száma, de ugyanakkor ugyanakkor a személyes találkozással járó internetes kapcsolataik aránya nem haladja meg az ÁCs tagjainál megmutatkozó mértéket, azaz kisebb valószínűséggel kerülnek személyes kapcsolatba azokkal a személyekkel, akiket az internen keresztül megismernek. A deviáns viselkedésformákat tekintve itt a legmagasabb a valaha nyerőautomatát használók aránya. V.1.4. Következtetések A fent bemutatott vizsgálatban a Problematic Internet Use Questionnaire kialakításával és első alkalmazásával kapcsolatos főbb eredményeket mutattuk be. Az eredmények alapján elmondhatjuk, hogy a legfiatalabb korosztály (9-18 éves kor közöttiek) érte el a legmagasabb pontszámot PIUQ-n, amely jelzi, hogy az internet – mint sok más addiktív viselkedéshez hasonlóan – a fiatalok számára jelentik a legnagyobb veszélyt. Ez az eredmény már számos más vizsgálatban hasonlóan alakult mind itthon (Ritter és mtsai, 2004), mind külföldön (Ferraro és mtsai, 2007; Bakken és mtsai, 2009; Morrison és Gore, 2010). Fontos eredmény, hogy a dolgozók kevesebb internethasználattal
74
kapcsolatos problémát jeleztek, mint a tanulók és különösen a semmilyen elfoglaltsággal nem rendelkezők. Ez feltehetőleg, az életkori jellemzőkön túl, az időt jobban
strukturáló
tevékenységek,
elsősorban
a
munka
protektív
jellegével
magyarázható. Hasonló eredményt publikált Frangos, Frangos és Sotiropoulos (2011), akik vizsgálatában a problémás internethasználat kockázati faktorai között szerepelt a munkanélküli programba való jelentkezés is. Tovább erősíti a munkavégzés szerepének fenti értelmezését az az eredmény is, hogy a problémás internethasználat nem általában az interneten töltött idővel, hanem a nem munkavégzési céllal interneten töltött idővel mutat szoros kapcsolatot. Magasabb PIUQ-pontszámot adtak az otthon internetezők, ugyanakkor a legproblémásabbnak a legfeljebb egy éve internetezők, míg legkevésbé a négy évnél régebben internetet használók mutatkoztak. Bár keresztmetszeti vizsgálatunk nem ad egyértelmű bizonyítékot, a fenti eredmény alapján hipotézisként felmerül, hogy az internethasználat kezdeti intenzívebb használata idővel normalizáltabbá válhat. Anekdotikus beszámolók és egyes vizsgálati eredmények egyaránt erősítik ezt a felvetést (Kraut és mtsai, 2002; Ritter és mtsai, 2004). Az internet felhasználási módjait nézve az eredmények, más vizsgálatok tapasztalataival összhangban (lsd. II.7.2. fejezetben már írtak, magyar mintán pedig: Ritter, 2004), egyértelműen jelzik, hogy a problémás használók elsősorban online kommunikációra használják az internetet, míg az alacsony PIUQ-pontszámot adóknál a szörfözés, levelezés, valamint a tanulás céljából történő internetezés a jellemző használati mód. Ez az eredmény nem meglepő, ha figyelembe vesszük, hogy az online kommunikáció azonnalisága az addikciók egyik legalapvetőbb jellemzőjét, a késleltetés képességének hiányát feltételezi, szemben például az e-maillel, ahol a válaszra akár napokig vár a levelet feladó (Grezsa, Takács, Demetrovics, 2001). A faktorok eltérő működése megmutatta, hogy a férfiak és nők között más tényezők játszhatnak szerepet a problémás internethasználatban. Míg a férfiaknál inkább az egyes fontos tevékenységek elhanyagolása, addig a nőknél inkább a kontroll elvesztése a jellemzőbb. V.1.5. Összegzés Az általunk kidolgozott Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ) mind pszichometriai jellemzőit tekintve, mind értelmezési, tartalmi jegyeit nézve jól
75
használható eszköznek bizonyult. A PIUQ kialakítása során kapott háromfaktoros modell, mind teoretikusan, mind empirikusan jól alátámasztható. A faktorstruktúra és a tartalmuk igen hasonlít az eredeti Young-féle Internet Addikciós Teszt két vizsgálatban is háromfaktorosnak talált struktúrájához (Chang és Law, 2008; Widyanto, Griffiths és Brunsden, 2011). Chang és Law (2008) „Megvonás és társas problémák” faktora a PIUQ Obszesszió alskálájához hasonlatos, míg az „Időkezelés és teljesítmény” faktor a Kontrollzavar alskálához, valamint a „Valóság helyettesítése” faktor az Elhanyagolás alskálával rokonítható. Hasonlóan mondható Widyanto és mtsai (2011) vizsgálati eredményére vonatkozóan, hogy az egyik faktor, amely az érzelmi/pszichológiai konfliktust méri, az Elhanyagolás alskálára hajaz; a második faktor, mely az időkezelési problémákat írják körbe, a Kontrollzavarral vethetők össze; míg a harmadik faktor, mely a hangulatszabályozást mér az internethasználat által, az Obszesszió alfaktornak feleltethető meg tartalmilag. A fenti eredmények tükrében úgy tűnik, hogy a problémás internethasználat jelenségének viselkedési addikciós keretben történő értelmezése reális megközelítés lehet. Az internethasználat problémássága ugyanis magán hordozza azokat a legfontosabb jellemzőket, amelyek mindenfajta addikció esetében meghatározó jelentőségűek (Rácz, 1999; Németh, 2000; Demetrovics és Kun, 2010; Potenza, 2009). Ezek a kényszeresség, úgy is mint kontrollzavar (3. faktor), azaz legyőzhetetlen vágy az adott viselkedés kivitelezésére, valamint ezzel összefüggésben a gondolati lefoglaltság (1. faktor), különösen a cselekvés kivitelezésében megjelenő akadályoztatás esetén, illetve szintén ugyanebben az esetben a hiánytünetek (jelen esetben feszültség, nyugtalanság) megjelenése. És ide tartozik, a problémásság talán legfontosabb jelzője, az élet egyéb, korábban fontosnak tartott területeinek az elhanyagolása (2. faktor), a tanulási és/vagy munkatevékenység leromlása, a (valóságos, teherbíró) társas kapcsolatok sérülése és az egyéb alapvető szükségletek (alvás, evés) háttérbe szorulása. V.2. A Problematic Internet Use Questionnaire validálása Ahogy az előző fejezetben már említettem, egy pszichometriailag jól működő kérdőív ismérve, hogy többféle mintán is megőrizze korábban már mutatott jó pszichomteriai mutatóit. Ezért a PIUQ további validálására volt szükség az első felmérést követően.
76
V.2.1. A PIUQ konfirmátoros faktoranalízise serdülő mintán, off-line, csoportos adatfelvételben Egyik törekvésünk az első vizsgálat után, amely online adatfelvétel volt, az volt, hogy bebizonyítsuk, a PIUQ megőrzi faktorstruktúráját és pszichometriai tulajdonságait offline adatfelvétel esetén is. A minta megválasztásában az is szerepet játszott, hogy a legérintettebb korosztálynak a serdülők tűntek, így tehát középiskolás korosztály vizsgálatát tűztük ki célul. V.2.1.1. Módszer V.2.1.1.1. Minta és eljárás Nyolc pécsi középiskolát kértünk fel a vizsgálatban való részvételre13. Az iskolákat úgy választottuk ki, hogy reprezentálják sokféleségükben a középiskolákat helyszínük és a környékük szocioökonómiai sajátosságai tekintetében. Minden középiskolából egy második és egy harmadik osztályt választottunk ki random módon. A résztvevőket megkértük, hogy osztályukban töltsék ki a kérdőívet egy tanóra keretében, ily módon a minta sajátosságai a tanórán résztvevők összetételét tükrözik. Az előzetes szülői beleegyezést követően a diákokat mind szóban, mind írásban tájékoztattuk a kutatásról, arról, hogy a részvétel önkéntes és anonim. 457 fő töltötte ki a kérdőívet, 19 fő esetében a nagy számú kitöltetlen válasz miatt, kérdőívüket eltávolítottuk a mintából. A végső minta elemszáma így 438 főre módosult (195 fiú és 243 lány). Az átlagéletkor 16,02 év volt (SD = 0,69 év). A lányok nagyobb aránya
a
mintában
egybevág
a
gimnáziumok
nemi
összetételi
arányával
Magyarországon. V.2.1.1.2. Mérőeszköz A Problematic Internet Use Questionnaire, melyet a korábbi fejezetben részletesen már bemutattam.
13
Az adatfelvételt Papp Krisztina végezte.
77
V.2.1.1.3. Statisztikai eljárás Az elemzéseket az SPSS 16.0 és MPlus 6.0 statisztikai szoftverekkel végeztük. Konfirmátoros faktoranalízis módszerével teszteltük a problémás internethasználat mérési modelljét. A normál eloszlástól való eltérés miatt a „robust weighted least squares” (WLSMV14) becslési módszert használtuk Brown (2006), valamint Muthén és Muthén (1998-2007) ajánlása alapján. Két mérési modellt hasonlítottunk össze: az egyfaktoros és az eredeti másodrendű 3-faktoros struktúrát egy másodlagos faktorral (lsd.10. ábra). Az egyfaktoros megoldás felvetését az indokolta, hogy a három alskála a korábbi vizsgálatban magasan korrelált egymással (lsd. 8. táblázat). 10. ábra A problémás internethasználat háromfaktoros modellje (az ábra eredetije: Koronczai és mtsai, 2011) Item 1 Item 4 Item 7 Item 10
Obsession
Item 13 Item 16 Item 2 Item 5 Item 8 Item 11
Neglect
Problematic Internet Use
Item 14 Item 17 Item 3 Item 6 Item 9
Control disorder
Item 12 Item 15 Item 18
A modell illeszkedését a következő mutatókkal vizsgáltuk: chi-négyzet érték, reziduumok átlagos négyzetgyöke, a modellilleszkedés standard hibája (RMSEA; rootmean-squared error of approximation), komparatív illeszkedési mutató (CFI; comparative fit index), Tucker-Lewis illeszkedési mutató (TLI). A kielégítő értékek a CFI és TLI esetében a 0,95 felettiek, míg az RMSEA esetében a 0,05 alatti érték mutat kitűnő illeszkedést, a 0,08 alatti érték elfogadható illeszkedésre utal, ugyanakkor a 0,10
14
A WLSMV módszer az egyes tételekre adott válaszokat ordinális változóként kezeli.
78
feletti érték már rossz illeszkedést jelez. A WLSMV becslési eljárás esetében konfidencia intervallumot nem alkalmaztunk. A két modell illeszkedését a Muthén és Muthén által javasolt formulával hasonlítottuk össze, mivel a WLSMV becslési módszerrel kapott khi-négyzet értékek közötti különbség nem khi-négyzet eloszlást követ, továbbá a szabadságfokok közötti különbség nem alkalmazható a megszokott módon, azaz maximum likelihood (ML) módszernél megszokott módon. A khi-négyzet értékek közötti különbséget az MPlus 6.0-val teszteltük. Mivel nincs meghatározott cut-off pontszám, vagy valamely meghatározott „golden standard” arra nézve, hogy kit nevezhetünk internetfüggőnek, látens profil elemzést végeztünk 1-3 klaszterrel, hogy azonosíthassuk a problémás használók csoportját. A látens profilelemzés a klaszterelemzéshez hasonló, kategorikus látens változók feltételezésével, folytonos manifeszt indikátorok alkalmazása mellett történő modell alapú elemzés. A megfigyelt indikátoros változók az Obszesszió, Elhanyagolás és Kontrollzavar skála pontértékei voltak. A látens osztályok meghatározásánál több kritériumot alkalmaztunk: BIC (Bayesian Information Criteria Parsimony Index), a keresztklasszifikáció
minimuma,
az
entrópia
és
a
csoportok
(klaszterek)
értelmezhetősége. A végső döntésnél még támaszkodtunk a Lo-Mendell-Rubin tesztre, ami összehasonlítja az aktuális modellt (n csoport) az eggyel kisebb számú csoportot (n1 csoport) feltételező modellel. A szignifikáns (p<0,05) érték azt jelzi, hogy az n-1 csoportot tartalmazó modellt elutasítjuk, és az aktuális modellt (n csoport) megtartjuk. A nagyobb mintákon történő későbbi vizsgálatokat megkönnyítendő érdemesnek tartottunk kidolgozni a Problematic Internet Use Questionnaire rövid változatát. Mindhárom alskálára külön-külön feltáró faktroanalízist végeztünk, illetve item-total korrelációkat számoltunk. A konstruktumok eredeti tartalmát is figyelembe véve alskálánként 3-3 olyan tételt választottunk ki, amelyeket magas item-totál korrelációk és faktortöltések jellemeztek.
79
V.2.1.2. Eredmények V.2.1.2.1. A mérési modell tesztelése Az egyfaktoros és a 3-faktoros megoldások illeszkedési mutatóit a 16. táblázatban láthatjuk. Az abszolút fit index (chi-négyzet) mindkét modell esetében szignifikáns volt (p<0,001), de ez a mutató túl érzékeny nagyobb minták esetén. Nem alkalmaztuk a χ2/df arányszámot sem mint illeszkedési mutatót a szakirodalmi ajánlás értelmében (Wheaton, 1987). Ahogy a táblázatból leolvasható az egyfaktoros megoldás a mutatók szerint kevéssé adekvátan illeszkedik az adatokhoz, ugyanakkor a 3-faktoros megoldás illeszkedési mutatói jó illeszkedést jeleznek. 16. táblázat A konfirmátoros faktoranalízis illeszkedési mutatói az egy- és háromfaktoros modellek tesztelése során Χ2 Df TLI CFI RMSEA
Egy-faktor 516,6 135 0,931 0,939 0,080
3-faktor 396,5 132 0,951 0,958 0,068
A két mérési modell statisztikai összevetése (chi-square difference test) során megállapítható, hogy a háromfaktoros megoldás szignifikánsan jobban illeszkedik az adatokhoz, mint az egyfaktoros megoldás (χ2 different test = 92,2, df = 3, p<0,001). A háromfaktoros megoldás sztenderdizált faktortöltéseit a 17. táblázat mutatja be. Minden faktortöltés 0,40 feletti. Az elsődleges faktorok másodlagos faktorra eső faktortöltései szintén magasak (obszesszió: 0,85; elhanyagolás 0,98; kontrollzavar 0,92). Az alskálák, illetve a teljes skála átlagait, szórásait és a Cronbach-alfe értékeit a 17. táblázat mutatja be. 17. táblázat A 3-faktoros megoldás faktortöltéseink sztenderdizált értékei a PIUQ itemjeit tekintve 1. faktor obszesszió 1. Amikor nem vagy az interneten, milyen gyakran fantáziálsz az internetről, vagy gondolsz arra, hogy milyen lenne most internetezni? 4. Milyen gyakran ábrándozol az internetről?
2. faktor elhanyagolás
3. faktor kontrollzav ar
0,690 0,710
80
7. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha nem internetezhettél annyit, amennyit szerettél volna? 10. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha több napig nem tudtál internetezni? 13. Milyen gyakran fordul elő veled, hogy depressziósnak, szomorúnak, idegesnek érzed magad, amikor nem internetezel, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezel az internetre? 16. Milyen gyakran álmodsz az internettel? 2. Milyen gyakran hanyagolod el otthoni teendőidet azért, hogy többet internetezhess? 5. Milyen gyakran internetezel, amikor aludnod kellene inkább? 8. Milyen gyakran választod az internetezést a partnereddel való együttlét helyett? 11. Milyen gyakran szenved hátrányt a munkád vagy a teljesítményed az internetezés miatt? 14. Milyen gyakran panaszkodnak a környezetedben lévők arra, hogy túl sok időt töltesz az interneten? 17. Milyen gyakran választod az internetezést ahelyett, hogy elmennél valakivel szórakozni? 3. Milyen gyakran érzed úgy, hogy csökkentened kéne az internetezéssel töltött időt? 6. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretnéd csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül? 9. Milyen gyakran próbálod titkolni, hogy mennyi időt töltöttél az interneten? 12. Milyen gyakran érzed úgy, hogy internethasználatod problémát okoz számodra? 15. Milyen gyakran veszed észre magadon amikor internetezel, hogy azt mondod: „csak még egy pár perc és abbahagyom”? 18. Milyen gyakran jut eszedbe, hogy segítséget kéne kérned internethasználatod miatt? Cronbach-alfa Átlag Szórás
0,824 0,870 0,879
0,706 0,802 0,682 0,638 0,790 0,844 0,664 0,792 0,866 0,821 0,656 0,724 0,444 0,76 8,3 2,9
0,78 8,9 3,3
0,75 9,0 3,6
V.2.1.2.2. Látens profil elemzés A PIUQ három dimenziójának faktorpontszámait használva látens profil elemzést végeztünk 1-3 klaszterrel. A teszteredmények és az illeszkedési mutatók a 18. táblázatban találhatók (AIC: Akaike Information Criteria, BIC: Bayesian Information Criteria, SSA BIC: Sample Size Adjusted BIC, L-M-R teszt: Lo-Mendell-Rubin adjusted likelihood ratio test). Az eredmények két látens osztály meglétét tárták fel. Az egyik klaszter az internethasználók többségét reprezentálja (82 %). Ezt a klasztert nem jellemzi problémás internethasználat (a PIUQ pontszám átlaga 22,78, SD = 3,89, 95 % CI: [22,38-23,19]). A másik klaszterbe tartozik az internethasználók kisebbsége (18 %):
81
magas pontszámokkal a PIUQ alfaktorain. Az PIUQ átlagpontszáma itt 41,23 (SD = 6,94, 95 % CI: [39,67-42,78]). Az eredmények alapján tehát – egyelőre – a PIUQskálán a 41 pontnál magasabb pontszámmal rendelkezőket definiáljuk problémás internethasználóknak. 18. táblázat A látens profil analízis illeszkedési mutatói A látens osztályok száma 1 2 3
AIC
BIC
SSABIC
Entrópia
L-M-R teszt
p
2509,0 1505,5 1091,9
2533,5 1546,3 1149,1
2514,4 1514,6 1104,7
0,969 0,948
972 405
0,0002 0,0585
V.2.1.2.3. A PIUQ rövid verziójának kialakítása Kialakítottuk a PIUQ rövid verzióját a három alskála item-total korrelációinak megvizsgálásával. Az egyfaktoros feltáró faktoranalízist minden alskála esetén különkülön elvégeztük. Három olyan tételt választottunk ki alskálánként, amelyek magas fokú item-total korrelációkat és faktortöltéseket jeleztek, miközben a faktorok tartalmát is szem előtt tartottuk. A rövid verzióban az Obszesszió alskála a 7., 10., 13. tételeket, az Elhanyagolás alskála a 2., 5., 14. tételeket, a Kontrollzavar alskála a 3., 6., és 9. tételeket tartalmazta az eredeti 18-itemes kérdőívből. A Cronbach-alfa a teljes rövid skálán 0,87 volt. A látens profilelemzés alapján a cut-off pont a 22 pontnál alakult ki. V.2.1.3. Következtetések A konfirmátoros faktoranalízis teljes mértékben alátámasztotta az eredeti háromfaktoros modell megfelelőségét, szemben az egyfaktoros lehetséges alternatív modellel. A cutoff pont vizsgálatakor láthatjuk, hogy a korábbi, online vizsgálathoz hasonlóan alakult az a ponthatár, ahonnan már detektálni lehet a problémás internethasználati viselkedést. Az előző ilyen pontszám, az átlagtól egy szórásnyira lévő csoport alsó ponthatára volt: 42, a mostani pedig ezen a serdülő mintán 41 pontnál alakult a látens profil elemzés elvégzése után. De míg az online felnőtt mintában (amelyben az átlagéletkor 23,3 év volt, amely azért még mindig elég fiatal) a problémásnak definiálhatók köre 14,4 % volt, a serdülőknél ez a szám 18 %, tehát ismét alátámasztódott az a korábbi megállapításunk, hogy a fiatalabbak több problémás viselkedést mutatnak.
82
Bár ebben a vizsgálatban az eredmények biztatóak voltak, folytatnunk kellett a még szélesebb körű validálást, kiterjesztve eltérő adatfelvételi módokra és más típusú mintákra. V.2.2. A PIUQ további validálása felnőtt reprezentatív mintán, offline, egyéni adatfelvétellel V.2.2.1. Módszer V.2.2.1.1. Minta és eljárás A Problematic Internet Use Questionnaire felvételére az Országos Lakossági Adatfelvétel az Addiktológiai Problémákról (OLAAP) felmérés keretében került sor 2007-ben (Paksi és mtsai, 2009). A célpopuláció a magyarországi 18-64 éves népesség (az Elektronikus Közszolgáltatások Központi Hivatala nyilvántartása szerint érvényes lakcímmel rendelkező állandó lakosság). A minta kiválasztása Budapesten egy, vidéken két lépcsőben zajlott. A vidéki minta első lépcsőjében regionális elhelyezkedés és településméret szerint rétegzett, véletlen mintavételi eljárással választották ki a mintába kerülő településeket. .Ezt követően a második lépcsőben a kiválasztott településeken életkor szerint rétegzett véletlen mintavételi eljárással választották ki a megkérdezendő személyeket. A fővárosi minta esetében főbb korcsoportok és kerületek szerint rétegzett véletlen mintavételi eljárást alkalmaztak. Az alacsony elérési aránnyal jellemezhető, ugyanakkor a vizsgált magatartások szempontjából fokozottan érintett 18-34 éves korosztályt kétszeresen felülreprezentálták. A kutatás bruttó főmintája 3183 főre terjedt ki. A mintaveszteség pótlására illesztett pótmintát alkalmaztak. Az adatfelvételre egy előzetes írásos felkérés és ismertető után került sor megbízhatóan kiképzett és kiválasztott kérdezőbiztosok alkalmazásával. A kutatás során személyes megkereséssel zajló, kevert – azaz a face-to-face kérdezési módszert önkitöltős elemekkel kombináló – kérdezi technikát alkalmaztak. A PIUQ felvétele a kérdezőbiztos jelenlétében, önkitöltős módszerrel történt. A PIUQ-t kitöltők létszáma 2710 fő volt (válaszolási arány: 85,1 % volt). Közülük 1023 fő számolt be arról, hogy heti szinten, vagy gyakrabban használ
Internetet, így ők töltötték ki az
internethasználatukra vonatkozó kérdőívet. A végső minta 963 fő volt (akik hajlandóak
83
voltak válaszolni a kérdőívre), átlagéletkor 33,6 év (SD = 11,8 év), a férfiak arány 49,9 % volt. V.2.2.1.2. Mérőeszköz A vizsgálat tesztbattériája igen kiterjedt volt (Paksi és mtsai, 2009), de a mostani elemzés fókusza szempontjából a PIUQ emelendő ki. V.2.2.1.3. Statisztikai elemzés A statisztikai eljárások alkalmazott köre és eljárásmódja ugyanaz volt, melyet már V.1.1.3. alfejezetben leírtam. V.2.2.2. Eredmények V.2.2.2.1. A mérési modell tesztelése Az illeszkedési mutatók a háromfaktoros és az egyfaktoros megoldásokra vonatkozóan a 19. táblázatban láthatók. 19. táblázat A konfirmátoros faktoranalízis illeszkedési mutatói az egy- és háromfaktoros modellek tesztelése során Χ2 Df TLI CFI RMSEA
Egy-faktor 819,4 135 0,944 0,951 0,072
3-faktor 663,0 132 0,956 0,962 0,065
Láthatjuk, hogy hasonlóan a serdülő mintához, a felnőtt reprezentatív minta esetében is a 3-faktoros megoldás illeszkedési mutató bizonyultak jobbaknak. A statisztikai összehasonlításkor az adatok szignifikánsan jobban illeszkednek a háromfaktoros modellhez, mint az egyfaktoroshoz (chi-square difference test = 123,9, df = 3, p<0,001). A sztenderdizált faktortöltések értékei a 3-faktoros megoldást esetében a 20. táblázatban láthatók, az értékek 0,62 és 0,92 között mozognak. Az elsődleges faktorok a
84
másodlagos faktorokra eső töltései: Obszesszió 0,91, Elhanyagolás 0,99, Kontrollzavar 0,93. 20. táblázat A 3-faktoros megoldás faktortöltéseink sztenderdizált értékei a PIUQ itemjeit tekintve 1. faktor obszesszió 1. Amikor nem vagy az interneten, milyen gyakran fantáziálsz az internetről, vagy gondolsz arra, hogy milyen lenne most internetezni? 4. Milyen gyakran ábrándozol az internetről? 7. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha nem internetezhettél annyit, amennyit szerettél volna? 10. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha több napig nem tudtál internetezni? 13. Milyen gyakran fordul elő veled, hogy depressziósnak, szomorúnak, idegesnek érzed magad, amikor nem internetezel, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezel az internetre? 16. Milyen gyakran álmodsz az internettel? 2. Milyen gyakran hanyagolod el otthoni teendőidet azért, hogy többet internetezhess? 5. Milyen gyakran internetezel, amikor aludnod kellene inkább? 8. Milyen gyakran választod az internetezést a partnereddel való együttlét helyett? 11. Milyen gyakran szenved hátrányt a munkád vagy a teljesítményed az internetezés miatt? 14. Milyen gyakran panaszkodnak a környezetedben lévők arra, hogy túl sok időt töltesz az interneten? 17. Milyen gyakran választod az internetezést ahelyett, hogy elmennél valakivel szórakozni? 3. Milyen gyakran érzed úgy, hogy csökkentened kéne az internetezéssel töltött időt? 6. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretnéd csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül? 9. Milyen gyakran próbálod titkolni, hogy mennyi időt töltöttél az interneten? 12. Milyen gyakran érzed úgy, hogy internethasználatod problémát okoz számodra? 15. Milyen gyakran veszed észre magadon amikor internetezel, hogy azt mondod: „csak még egy pár perc és abbahagyom”? 18. Milyen gyakran jut eszedbe, hogy segítséget kéne kérned internethasználatod miatt? Cronbach-alfa Átlag Szórás
2. faktor elhanyagolás
3. faktor kontrollzav ar
0,773 0,791 0,857 0,852 0,913
0,902 0,822 0,693 0,795 0,731 0,774 0,713 0,762 0,863 0,861 0,652 0,701 0,925 0,84 7,3 2,6
0,77 8,0 2,8
0,77 7,9 2,7
85
V.2.2.2.2. Nemi különbségek vizsgálata A teljes PIUQ-skálán és az alskálákon elért pontszámok tekintetében nemi különbséget találtunk a kétmintás t-próba elvégzése után: a férfiak mindenhol szignifikánsan magasabb pontszámot értek el, mint a nők (21. táblázat). 21. táblázat Nemi különbségek a PIUQ és alskálái mentén Faktor Obszesszió Elhanyagolás Kontrollzavar PIH-skála
Nem Férfi Nő Férfi Nő Férfi Nő Férfi Nő
N 483 483 483 483 483 483 483 483
Átlag 7,6 7,2 8,6 7,7 8,2 7,8 24,4 22,7
Szórás 2,8 2,5 3,2 2,6 2,9 2,6 8,0 7,0
t 2,507
sig 0,012
4,552
0,000
2,239
0,025
3,495
0,000
V.2.2.2.3. Látens profil elemzés A korábbiakhoz hasonló módon történt a látens profil elemzés 1-3 osztállyal. Az illeszkedési mutatók és tesztértékek a 22. táblázatban láthatók. 22. táblázat A látens profil analízis illeszkedési mutatói A látens osztályok száma 1 2 3
AIC
BIC
SSABIC
Entrópia
L-M-R teszt
p
4329,7 1870,9 444,4
4358,9 1919,6 512,6
4339,9 1887,9 468,2
0,983 0,964
2377 1382
0,0073 0,0679
Ismételten két látens osztályt eredményezett az elemzés, ahol az első osztály az internethasználók többsége (89 %), alacsony szintű problémás internethasználattal (átlagpontszám a PIUQ-en 21,93, SD = 3,76, 95 % CI: [21,14-21,64]). A kisebb osztály az internethasználók kisebbsége (11 %), magasabb PIUQ-pontszámmal (átlag: 41,09, SD = 7,37, 95 % CI: [39,68-42,51]. A cut-off pont szintén 41 pontnál alakult ki. V.2.2.2.4. A PIUQ rövid verziója a felnőtt mintán Hasonló eljárás után a korábban kialakított rövid verzió Cronbach-alfa értéke a teljes skálán 0,84 lett, míg a rövid verzió cut-off pontja ezen a mintán is 22 pont.
86
V.2.2.3. Következtetések A PIUQ faktorstruktúrája immár a második mintán is megerősítődött, a pszichometriai mutatók hasonlóan jóknak bizonyultak, mint korábban. A látens profil elemzés után kialakított cut-off pont alapján a problémás internethasználók aránya ezen a felnőtt reprezentatív mintán 11 % volt, amely jól illeszkedik a korábban kapott adatokhoz (serdülő mintán 18 %, felnőtt online mintán, amely átlagéletkora alacsonyabb, mint a reprezentatív mintának: 14,4 %). Továbbá a 9-itemes rövid PIUQ ezen a mintán is jó reliabilitásúnak mutatkozott. A nemi különbségek vizsgálata során egyelőre eltűnni látszik a reprezentatív mintán a korábban kapott eredmény, amely szerint a nők és a férfiak a PIUQ más-más alskáláján értek el magasabb pontszámot. Ezen a mintán minden alskálán és a teljes skálán is egyértelmű a férfiak fölénye, amely egybevág azokkal a külföldi és hazai eredményekkel, miszerint a problémás internethasználat jobban érinti a férfiakat. Amint láttuk a PIUQ jól vizsgázott mind online, mind offline adatfelvételi helyzetben, valamint különböző életkori csoportokban is megőrizte pszichometriai kiválóságát. Ugyanakkor hátra van még annak a vizsgálata, hogy kérdőívünk hogyan működik a mi – nyugati típusú – kultúránktól eltérő kultúrában. V.2.3. A PIUQ kulturális validálása kínai egyetemista mintán15 V.2.3.1. Bevezetés Korábban, a IV.1. fejezetben már leírt kritériumokból, amelyek teljesülése szükséges egy jól használható kérdőívhez, az általunk kifejlesztett Problematic Internet Use Questionnaire immár teljesíti a komprehenzivitást, hiszen a problémás internethasználat
három
alapvető
aspektusát
méri
(obszesszió,
elhanyagolás,
kontrollzavar). Hosszabb (18 tételes) és rövidebb (9 tételes) változata egyaránt megbízható struktúrával rendelkezik, s gyors mérésre alkalmas; illetve többféle adatfelvételi módozatban és különböző korosztályok esetén is validnak bizonyult. 15
A kutatási projektet a Science and Technology Fellowship Programme China, Európai Unió által támogatott kutatói ösztöndíj segítségével valósítottam meg.
87
Alkalmazása azonban eddig nagyobbrészt nyugati kultúrákban, individualista társadalmakban történt (Kelley és Gruber, 2010; Koronczai et al., 2011; Zahodne et al., 2011). Egy friss iráni vizsgálatban ugyan használták a kérdőívet, de pszichometriai adatot nem közölt a szerző (Mazhari, 2012). Ily módon indokolt a kérdőív a nyugatitól lényegesen eltérő kultúrában történő validálása is. Célunk ennek megfelelően a PIUQ kínai populáción történő validálása volt. Mivel a kínai nyelv és kultúra nagy populációt érint, a PIUQ kultúrközi validálásának ideális helyszíne Kína. Kínai nyelvterületen ezidáig vagy olyan kérdőíveket használtak az internetfüggőség vizsgálatára, amely kizárólag kínai nyelven létezik, mert kínai kutatók fejlesztették ki kínai populációs vizsgálatra (ilyen a Chen Internet Addiction Scale; Chen és mtsai, 2003, és a Chinese Internet Addiction Inventory; Huang és mtsai, 2007), vagy pedig a világ más táján is gyakran használt kérdőívek egyikét (a Young által kifejlesztett kérdőívek közül: 8, 10, 20 itemes változatok; Young, 1998a; Young, 1998b; Shek, Tang, Lo, 2008). Kérdőívünk validálásához (concurrent validation) egy olyan kérdőívet választottunk, amely eredetileg is kínai nyelvű, kínai populáción kifejlesztett, ugyanakkor jól dokumentált és validált (konfirmációs analízis történt, klinikai mintán is vizsgált), vagyis az Chinese Internet Addiction Inventory-ra (Huang és mtsai, 2007) esett választásunk. V.2.3.2. Módszer V.2.3.2.1. Minta és eljárás A vizsgálatban résztvevő egyetemisták négy pekingi egyetemről kerültek ki (Beijing Foreign Studies University, Communication University of China, University of International Business and Economics, Chinese People’s Public Security University). A diákok előzetes rövid szóbeli tájékoztatás után előadásuk megkezdése vagy befejezése előtt 10 perccel töltötték ki a kérdőíveket. A kérdőív kitöltése önkéntes volt, a kutatásban motivációs ajándékot nem alkalmaztunk. A vizsgálat önkitöltős, papírceruza kérdőívekből állt, amelyek kitöltését egy írásos tájékoztató szöveg elolvasása, illetve a beleegyező nyilatkozat aláírása előzte meg. Az egyik egyetemen (Communication University of China) az adatgyűjtés módja eltért a többitől, ugyanis ott
88
nem azonnal és az előadáson töltötték ki a diákok a kérdőíveket, hanem elvitték, majd pár nap múlva hozták vissza őket kitöltve. Az adatfelvételre 2011. április és június közötti időszakban került sor. A kutatást a ELTE PPK Kutatásetikai Bizottsága engedélyezte. Összesen 807 fő töltötte ki a kérdőívet. 10 %-ot meghaladó hiány miatt 39 személy adatait kizártuk. A végső minta ily módon 768 fő (542 fő nő, 226 fő férfi). Az átlagéletkor 20,6 év (SD = 1,56), a férfiak aránya 29,4 %. V.2.3.2.2. Mérőeszközök Szociodemográfiai adatok. Rákérdeztünk a kitöltő nemére, születési idejére, lakóhelyére, valamint hogy kivel él egy háztartásban, milyen nemzetiségű, milyennek ítéli meg életszínvonalát. Internethasználati
szokások.
Megkérdeztük,
hogy a
kitöltőnek
van-e
otthon
internethozzáférése, hol internetezik, mennyit, és mire használja az internetet. Problematic Internet Use Questionnaire rövid formája. Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ) mandarin nyelvű fordítását alkalmaztuk a felmérés során. A fordításban a pekingi Chinese Academy of Sciences Pszichológia Intézetének munkatársai voltak segítségünkre. A PIUQ (a szakma szabályai szerint történő) mandarinra fordítását nemcsak az angol verzióval vetette egybe a mandarin anyanyelvű pszichológus szakembergárda, hanem a magyar nyelvű eredeti kérdőív alapján
is
ellenőrizte a kínai nyelvű verziót egy magyar anyanyelvű sinológus szakember. Chinese Internet Addiction Inventory (CIAI) (Huang et al., 2007). A mandarin nyelvű kérdőívet kínai egyetemista mintán fejlesztették ki. A kiinduló 42 itemből végül 31 tétel három
faktorba
rendeződik,
melyek
a
Hangulatszabályozás
(utalva
az
internethasználatra hangulatszabályozás céljából és a menekülő coping mechanizmusra), Dependencia (tolerancia, bevonódás, megvonási tünetek), és Konfliktusok (negatív következmények, visszaesés). A kitöltőnek 5-fokú Likert skálán kell megítélnie, hogy az állítást milyen gyakran érzi magára igaznak magára vonatkozóan. A skála belső konzisztenciája a teljes skálát és az alskálákat is tekintve kitűnő volt (Cronbach-alfa: 0,93 a teljes skálán, 0,91 a Konfliktusok alskálán, 0,79 a Hangulatszabályozás alskálán, 0,81 a Dependencia alskálán). A statisztikai elemzéshez az SPSS 16.0 és az MPlus 6.0 szoftvereket használtuk.
89
V.2.3.3. Eredmények V.2.3.3.1. Internethasználati szokások Az egyetemisták több, mint fele (58%) az internetet legfeljebb napi 1-2 órát használja tanulás céljából, és 67,5% szintén legfeljebb ilyen időtartamban használja egyéb, nem tanulási célból. Az internetet napi négy óránál (nem tanulási céllal) többet használók aránya 6,2%. A válaszolók többsége az internetet e-mailírásra, böngészésre, online kommunikációra, letöltésre használja elsősorban, míg vásárlásra néha, játékra, ismerkedésre, fórumlátogatásra, blogolásra ritkán. A válaszolók döntő többsége (77 %) bevallása szerint az internetet tanulás céljából használja (lsd. 23. táblázat). 23. táblázat Az internethasználat jellemzői a kínai egyetemista mintában
Kevesebb, mint egy órát naponta 1-2 órát naponta 3-4 órát naponta 5-6 órát naponta Több, mint 6 órát egy nap
Mennyi időt töltesz az interneten tanulási célból? (%) 16,0 42,0 31,9 7,7 2,3
Mennyi időt töltesz az interneten tanuláson kívül? (%) 14,6 52,9 26,4 4,7 1,5
V.2.3.3.2. A PIUQ-9 és a CIAI pszichometriai jellemzői A Problematic Internet Use Questionnaire rövid formája (PIUQ-9) Konfirmátoros faktoranalízissel megerősítettük a kérdőív háromfaktoros struktúráját. A faktoranalízist a „maximum likelihood parameter estimates with standard errors and chi-square test statistics” eljárással végeztük (MLR; Muthén and Muthén, 1998-2007. A háromfaktoros modell illeszkedési mutatói jó illeszkedést mutattak az adatokra vonatkozóan, miután a 6. és 9. tétel közötti hibakovariancától megtisztítottuk a modellt (χ2=118.5 df=23 p<0.001; CFI=0.946; TLI=0.915; RMSEA= 0.074 [0.061-0.087]; SRMR=0.060). A háromfaktoros modell sztenderdizált faktortöltései megtekinthetők a 24. táblázatban. Minden faktortöltés 0,40 feletti. A táblázatból leolvasható a teljes skála és az alskálák átlagai, szórásai és a Cronbach-alfa értékei (a teljes skálát tekintve a Cronbach-alfa értéke 0,840). Az alskálák korrelációi egymással relatíve magasak, lsd. a 25. táblázatban.
90
24. táblázat A háromfaktoros modell sztenderdizált faktortöltései 1. faktor obszesszió 5. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha nem internetezhettél annyit, amennyit szerettél volna?
0,717
7. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha több napig nem tudtál internetezni? 8. Milyen gyakran fordul elő veled, hogy depressziósnak, szomorúnak, idegesnek érzed magad, amikor nem internetezel, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezel az internetre? 1. Milyen gyakran hanyagolod el otthoni teendőidet azért, hogy többet internetezhess? 3. Milyen gyakran internetezel, amikor aludnod kellene inkább? 9. Milyen gyakran panaszkodnak a környezetedben lévők arra, hogy túl sok időt töltesz az interneten? 2. Milyen gyakran érzed úgy, hogy csökkentened kéne az internetezéssel töltött időt? 4. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretnéd csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül? 6. Milyen gyakran próbálod titkolni, hogy mennyi időt töltöttél az interneten? Cronbach-alfa Átlag Szórás
0,741
2. faktor elhanyagolás
3. faktor kontrollzav ar
0,810
0,542 0,657 0,545 0,716 0,833 0,488 0,796 5,27 2,32
0,607 6,38 2,17
0,697 6,99 2,54
V.2.3.3.3. Konkurens validitás A PIUQ-9 és alskálái, valamint a CIAI és faktorai korrelációs elemzésének eredményeit a 25. táblázat tartalmazza. 25. táblázat A PIUQ-9 és alskálái, valamint a CIAI és faktorainak korrelációi Obszesszió Obszesszió Elhanyagolás Kontrollzavar PIUQ-9 teljes skála Konfliktusok Hangulatszabályozás Dependencia CIAI teljes skála
Elhanyagolás
Kontrollzavar
PIUQ
Konfliktusok
0,519 0,489 0,795
0,649 0,854
0,863
0,678 0,441
0,702 0,482
0,658 0,445
0,806 0,545
0,494
0,624 0,691
0,610 0,709
0,596 0,671
0,727 0,822
0,757 0,925
Hangulatszabályozás
Depresszió
0,617 0,743
0,902
91
V.2.3.3.4. Nemi különbségek A PIUQ-9 skálán egyedül az Obszesszió alskála esetében mutatkozott szignifikáns nemi különbség: a férfiak magasabb átlagot mutattak, mint a nők. Ugyanakkor a CIAI esetében egyedül a Dependencia alskálán nincs szignifikáns nemi különbség, míg a többi alskála és a skála egészén a férfiak magasabb pontszámot értek el (26. táblázat). 26. táblázat Nemi különbségek a PIUQ-9 és a CIAI teljes skáláján és alskáláikon Obesszió Elhanyagolás Kontrollzavar PIH-K-9 teljes skála Konfliktusok Hangulatszabályozás Dependencia CIAI teljes skála
Átlag (SD) 5,27 (2,32) 6,38 (2,17) 6,99 (2,54) 18,60 (5,89) 27,67 (9,65) 17,61 (4,86) 16,97 (5,62) 61,97 (17,46)
Férfiak (SD) 5,54 (2,57) 6,55 (2,31) 6,82 (2,62) 18,89 (6,47) 27,73 (10,55) 18,32 (5,06) 17,43 (5,18) 65,18 (18,68)
Nők (SD) 5,15 (2,20) 6,31 (2,11) 7,06 (2,51) 18,48 (5,64) 26,83 (9,14) 17,32 (4,75) 16,78 (5,54) 60,71 (16,80)
t 1,982 1,355 1,209 0,823 3,506 2,537 1,449 2,963
p 0,048 0,176 0,227 0,411 0,001 0,011 0,148 0,003
V.2.3.3.5. A problémás internethasználat korrelátumai A korrelációs számítások elvégzése után (az eredményeket lsd. a 27. táblázatban) szignifikáns korreláció mutatkozott az internetezés napi időtartama tanulás és egyéb célból, valamint a problémás internethasználat pontszámai között, azonban igazán erős kapcsolatot csak a nem tanulásra fordított internetezés ideje mutatott a problémás használattal. Ez a korreláció a legerősebb az Elhanyagolás faktor esetében volt a nem tanulási célú internethasználat idejével.
27.
táblázat
Korrelációk
az
internetezés
napi
időtartama
és
a
problémás
internethasználat között
hány órát használja az internetet naponta munkavégzés vagy tanulás céljából? hány órát használja egy átlagos nap az internetet egyéb célokra? Obszesszió
Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed)
hány órát használja az internetet naponta munkavégzés vagy tanulás céljából? 1 767
hány órát használja egy átlagos nap az internetet egyéb célokra? ,272** ,000 767
,272** ,000 767 ,116** ,001
1 768 ,225** ,000
92
Elhanyagolás
Kontrollzavar
PIUQ-9 összpontszám
N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N
764 ,136** ,000 759 ,157** ,000 759 ,163** ,000 749
765 ,329** ,000 760 ,237** ,000 760 ,313** ,000 750
V.2.3.4. Következtetések A PIUQ 9 tételes verziója kínai mintán is megőrizte háromfaktoros struktúráját az elvégzett konfirmátoros faktoranalízis illeszkedési mutatói tanúsága szerint. A PIUQ-9 belső konzisztenciája jó, egyedül talán az Elhanyagolás alskála mutat kevesebb reliabilitást (0,607). Ennek talán lehet az az oka, hogy a 3 tételből kettő esetében értelmezésük más kontextusba kerül, ha meggondoljuk, ezek a pekingi diákok többségében kollégisták, így sem az otthoni teendők, sem a környezetben lévők panasza nem annyira releváns, mint az otthon élő diákok esetében. A konkurens validitási vizsgálatot követően azt találtuk, hogy a CIAI magas fokon korrelált a PIUQ összpontszámával. Az az alskálák korrelációiból látszik, hogy a CIAI alskálái kicsit mást mérnek, mint a PIUQ alskálái, de a korrelációk még a két különböző kérdőív alskálái között is relatíve magas. A nemi különbségre áttérve azt láthatjuk, hogy az Obszesszió alskálán a férfiak szignifikánsan több pontszámot értek el, mint a nők. Ez az eredmény nem meglepő a korábbiak tükrében (a magyar reprezentatív felnőtt mintán minden alskálán a férfiak mutattak magasabb pontszámokat), hogy itt kicsit gyengébbnek mutatkoztak a nemi különbségek, magyarázható a kissé speciális mintával, melyben a nők száma felülreprezentált volt. A nem tanulási célú internetezés és a problémás internethasználat (legfőképp az Elhanyagolás) korrelációja ismét nem meglepő eredmény, számos más esetben kiderült már,
hogy
elsősorban
a
szórakozási
célú
internetezés
kapcsolódik
az
internetfüggőséggel.
93
V.3. A problémás internethasználat személyiségpszichológiai korrelátumai Miután a problémás internethasználatot mérő kérdőívünket, a Problematic Internet Use Questionnaire-t létrehoztuk és teljes körűen, megnyugtatóan validáltuk, immár lehetségessé vált, hogy személyiségpszichológiai szempontból is megvizsgálhassuk a jelenséget. Az elméleti fejezetben már olvasható volt, hogy melyek azok a fő témák, személyiségvonások vagy pszichopatológiai tünetek, amelyek relevánsan vetődnek fel a problémás internethasználattal kapcsolatban. Azonban mindezidáig kevés azon kutatások száma, amelyek komplex modellben szemlélik a különböző szóba jöhető tényezőket a problémás internethasználat vonatkozásában, ezért további vizsgálataink igyekeznek növelni a modellszemléletű kutatások számát.
V.3.1.
A
testi
megjelenéssel
való
elégedetlenség
szerepe
a
problémás
internethasználatban V.3.1.1. Bevezetés A problémás internethasználat, internetfüggőség és egyes személyiségdimenziók, bizonyos pszichopatológiai tünetek közötti kapcsolat jól dokumentált (pl. Armstrong, Philips és Saling, 2000; Morahan-Martin és Schumacher, 2000; Shapira, Lin és Tsai, 2002; Yoo és mtsai, 2004; Collins, Freeman & Chamarro-Premuzic, 2011). Ugyanakkor a kutatások túlnyomó többsége egyszerű kapcsolatokat vizsgált, azaz egy-egy relevánsnak tűnő dimenzió kapcsolatát vagy hatását elemezte. Ezen kutatásokból felhalmozódott tudás azonban ma már lehetővé teszi, hogy különböző dimenziókat egy közös modellbe sűrítve elemezzük. A kutatások egyértelműen megerősítik az internetfüggőség és a depresszív tünetek közötti pozitív kapcsolatot (pl. Young és Rodgers, 1998a; Ha és mtsai, 2007; Morrison és Gore, 2010; Wei, Chen, Huang, Bai, 2012). Hasonló eredmények mutatkoznak a szorongás vonatkozásában is (lásd pl. Caplan, 2007; Ni, Yan, Chen, Liu, 2009; Xiuqin és mtsai, 2010; Lee és Stapinski, 2012). Klinikai kutatások hasonlóképp azt jelzik, az internetfüggőséggel
diagnosztizált
betegek
között
a
depresszió,
az
egyéb
hangulatzavarok, valamint a szorongásos tünetek (pl. a szociális fóbia, generalizált szorongás) jelentik a leggyakoribb problémát (Shapira és mtsai, 2000; Ko, Yen, Chen,
94
Chen, Yen, 2008; Bernardi és Pallanti, 2009; Tsitsika és mtsai, 2011). A keresztmetszeti kutatásokon túl néhány longitudinális vizsgálat is készült, melyek eredményei, a depresszió és a problémás internethasználat kapcsolatát tekintetében, ellentmondásosak. Többségében arra mutatnak rá, hogy az internetfüggőség vagy az internethasználat egy módja növeli a depressziós tünetek megjelenésének valószínűségét egy későbbi időpontban (Kraut és mtsai, 1998; Bessiere, Kiesler, Kraut, Boneva, 2008; Van den Eijnden, Meerkerk, Vermulst, Spijkerman, Engels, 2008; Selfhout, Branje, Delsing, Bogt és Meeus, 2009; Bessiere, Pressman, Kiesler és Kraut, 2010; Lam és Peng, 2010; Dong, Liu, Zhou és Zhao, 2011). Ugyanakkor egy másik vizsgálat szerint – egyebek mellett – a depresszió és a szociális fóbia megléte bejósolja
az internetfüggőség
megjelenését két éves időtartamot tekintve (Ko, Yen, Chen, Yeh, Yen, 2009). Szintén összefüggés mutatkozik a problémás internethasználat és az alacsony önértékelés között (Armstrong és mtsai, 2000; Nyikos, Szeredi és Demetrovics, 2001; Caplan, 2002; Niemz, Griffiths és Banyard, 2005; Yang és Tung, 2007; De Berardis és mtsai, 2009; longitudinális vizsgálatban: Ko, Yen, Yen, Lin, Yang, 2007). Kim és Davis (2009) komplex modellje az alacsony önértékelés direkt és indirekt (szorongáson keresztüli) hatását igazolta a problémás internethasználattal kapcsolatban. Felmerül azonban az is, hogy az alacsony önértékelés a szorongáson kívül a depresszión keresztül közvetítődve is hat az internethasználat problémásságára. Az alacsony önértékelés és a depresszív tünetek (Brown, Andrews, Harris, Adler és Bridge, 1986; Roberts, Kassel és Gotlib, 1995; Schmitz, Kugler és Rollnik, 2003; Orth, Robins és Roberts, 2008), valamint az alacsony önértékelés és a szorongásos zavarok kapcsolata ugyanis jól dokumentált (Lee és Hankin, 2009; DeJong, Sportel, DeHullu és Nauta, 2011). Mindeddig csak nagyon kevéssé vizsgálták azonban a külső megjelenéssel való elégedettség szerepét az internetfüggőség vonatkozásában. Tudomásom szerint két vizsgálat foglalkozott a témával. Az egyik a testtel kapcsolatos önértékelés jelentőségét vizsgálta a problémás internethasználat vonatkozásában, és az eredmény szerint a túlsúllyal
kapcsolatos
gondolati
elfoglaltság
prediktora
a
problémás
internethasználatnak a férfiak esetében (Hetzel-Riggin és Pritchard, 2011). A másik kutatás pedig azt találta, hogy az internetfüggőség tünetei, valamint a test megjelenítésének elkerülése (body image avoidance = olyan viselkedéses tendenciákat jelöl, amelyek gyakran kísérik a testképzavarokat; olyan helyzetek elkerülése, amelyek kiváltják a fizikai megjelenésért való aggodalmaskodást, mint pl. a fizikai közelség,
95
társas események, szűk ruhák elkerülése) kapcsolódnak egymással mindkét nem esetén (Rodgers és mtsai, 2013). Azért is meglepő a kutatások hiánya ebben a témában, hiszen a szakirodalom rámutat, hogy az internet azon jellegzetessége, hogy a személy fizikailag nincs jelen a kommunikáció során, lehetőséget teremt a valós és vélt testi fogyatékosságok elrejtésére (Young, 1998b; Griffiths, 2000). A testi megjelenéssel való elégedettség önértékelésre gyakorolt hatását ugyanakkor számos kutatás alátámasztotta (Mable, Balance, Galgan, 1986; Davison és McCabe, 2006; Delfabbro, Winefield, Anderson, Hammarström, Winefield, 2011), mint ahogyan a testi megjelenéssel való elégedettség és a depresszió (Marsella, Shizuru, Brennan & Kameoka, 1981; Wiedermann & Pryor, 2000; Gavin, Simon & Ludman, 2010), valamint a szorongás (Kostanski & Gullone, 1998; Izgic, Akyüz, Dogan és Kugu, 2004; Sujoldzic & De Lucia, 2007) kapcsolata is jól dokumentált. A fentiekkel összefüggésben egy olyan modellt alakítottunk ki, amelyben a fent említett tényezők egymásra vonatkozó hatását – a korábbi kutatásoktól eltérően – nem szeparáltan, hanem egy közös modellben tudjuk vizsgálni. Ugyanakkor, a depresszióval, szorongással és önértékeléssel kapcsolatos eddigi eredmények modellbe foglalása mellett, a modellünket kiegészítettük a testi megjelenéssel való elégedettség eddig nem vizsgált dimenziójával. Feltételeztük, hogy a testi megjelenéssel való elégedettség negatív kapcsolatban áll mind a depresszióval, mind a szorongásos tünetekkel, mind pedig az önértékeléssel (11. ábra). Szintén feltételeztük, hogy a testi megjelenéssel való elégedettség közvetlenül is, de ezen három tényező mediálása révén is hat az internetfüggőség alakulására. Az önértékelés vonatkozásában szintén azt feltételeztük, hogy az közvetlen módon is, de a depresszió és a szorongás mediálása révén is hat a problémás internethasználatra. Továbbá feltételezzük, hogy az ajánlott modell mindkét nem esetében változatlan.
96
11. ábra Hipotetikus modell az önértékelés, depresszió és szorongás mediáló szerepéről a külsővel való elégedettség és a problémás internethasználat kapcsolatában
Depresszió
Obszesszió
Külsővel való elégedettség
Önértékelés
Problémás internethasználat
Elhanyagolás
Kontrollzavar Szorongás
V.3.1.2. Módszer V.3.1.2.1. Minta és eljárás Az elemzés alá vett minta a IV.2.2. fejezetben már leírt online minta leválasztásából alakult ki. A kiugró, de kevés számú életkori csoportokat (a szélső értékek közelében) vettük ki a mintából, valamint azokat, akik a pszichológiai kérdőívek megválaszolása során sok hiányt hagytak. Ily módon kialakult egy 694 fős elemzési minta, melyben az átlagéletkor 21,5 év (SD = 5,2; 14 és 34 év között) volt, a férfiak aránya 58,5 %. Több, mint egyötöde a résztvevőknek (21,5 %) felsőfokú végzettségű volt, míg 46,2 % gimnáziumot végzett. Alig több, mint a fele a kitöltőknek 8 és 35 órát használja az internetet nem munkához kapcsolódóan. Kb. egy negyedük kevesebb, mint 8 órát használja az internetet hetente szórakozásra, míg egy ötödük (20,5 %) több, mint 35 órát ugyanilyen módon.
97
V.3.1.2.2. Mérőeszközök Problematic Internet Use Questionnaire. A korábbiakban már részletesen bemutatott kérdőív 18 tételes változatát használtuk. Önértékelés. Mérésére a Rosenberg-féle Önértékelés Skála magyar nyelvű fordítását alkalmaztuk (Rosenberg, 1965). A skála 5 pozitív és 5 negatív módon megfogalmazott kijeelntést tartalmaz, amelyekre a választ 4-pontos Likert skálán kell megjelölni. A kérdőív magyar populáción történő validitásvizsgálata pozitívan megtörtént (Urban és mtsai, 2012). Szorongás. Az Állapot-Vonás Szorongás Skála (STAI) (Spielberger, Gorsuch, & Lushene, 1970; Sipos, Sipos, Spielberger, 1988) segítségével mértük a résztvevők vonás szorongását. A 20 tételes kérdőív 4-pontos Likert skálát alkalmaz. A skála pszichometriai jellemzőit számos kultúrában megfelelőnek találták, Magyarországon is (Sipos és mtsai, 1988; Demetrovics, 2007). Depresszió. A kérdőívcsomagban a “Center for Epidemiological Studies Depression Scale”-t (CES-D) (Radloff, 1977) alkalmaztuk. A 20 tételes önbeszámolós mérőeszközben a magasabb pontszám nagyobb fokú depressziót jelez (0 és 60 pont közötti értékek). A CES-D jó reliabilitását és validitását megőrizte számos populációs vizsgálat során (pl. Lewinsohn, Hoberman, Rosenbaum, 1988), köztük magyar mintán is (Demetrovics, 2007). Testi megjelenéssel való elégedettség. Az általunk összeállított 8 tételt tartalmazó kérdőív. A saját külső megítélével kapcsolatos tételeket 5-pontos Likert skálán kellett megítélniük a kitöltőknek attól függően, hogy elégedettek, vagy elégedetlenek fizikai megjelenésükkel. A tételek magas belső konzisztenciát mutattak (Cronbach-alfa = 0.809). V.3.1.2.3. Statisztikai elemzés A stukturális egyenletek modellezését (SEM) használtuk a feltételezett mediációs modell tesztelésére. A normál eloszlástól való eltérés miatt az összes SEM analízis esetében a “maximum likelihood estimation robust to non-normality (MLR)”-t használtuk (Muthén és Muthén, 1998–2007). A modell nemi invarianciáját, azaz
98
alkalmazhatóságát mind a nőknél, mind a férfiaknál multi-group elemzés módszerével vizsgáltuk meg (Arbuckle, 1997). A modell illeszkedésének vizsgálatkor – a korábbiakhoz hasonlóan - a CFI, TLI vagy NNFI (nonnormed fit index), RMSEA és SRMR (reziduumok átlagos négyzetgyöke) mutatókat használtuk. Ahogy már láttuk, a CFI és TLI kívánatos értékei 0,90 felettiek (Bentler, 1990). Az RMSEA esetében ez a szám 0,08 vagy kevesebb (Browne and Cudeck, 1993). Az SRMR 0,08 alatti értéke jelzi a jó illeszkedést (Kline, 2005). A leíró elemzéseket az SPSS19.0 statisztikai programcsomaggal (SPSS Inc., 2010), a SEM vizsgálatokat az MPlus 6.0 (Muthén & Muthén, 1998-2007) programmal végeztük. V.3.1.3. Eredmények V.3.1.3.1. Leíró statisztikák Az eredményeket, a nemi különbségekkel együtt, a 28. táblázat tartalmazza. Az Obszesszió alskála kivételével a teljes PIUQ-n szignifikáns különbséget találtunk a férfiak és a nők között. A férfiak magasabb önértékelésről számoltak be, elégedettebbek voltak a külsejükkel, és több elhanyagolásos problémát jeleztek a PIUQ-n. A nők magasabb pontszámot értek el a szorongás és a depresszió skálákon, és több kontrollproblémát jeleztek a PIH-kérdőíven. A hatásméret (Cohen d) kicsinek bizonyult az élettel való elégedettséget mérő kérdőíven és a Kontrollzavar alskálán (0,36 és 0,27), és elhanyagolható az összes többi skálán (0,20 alatt). 28. táblázat Átlagok, szórások és konfidencia intervallumok nemek szerint, a teljes mintán és a hatásméret (Cohen d)
PIUQ összpontszám Obszesszió Elhanyagolás Kontrollzavar Rosenberg Önértékelés STAI
Teljes Minta Átlag (Szórás) [95% CI] 32.77 (10.40) [31.96-33.58] 9.30 (4.12) [8.98-9.62] 12.69 (4.43) [12.35-13.03] 10.91 (4.07) [10.60-11.22] 28.95 (5.45) [28.52-29.38] 43.35 (11.43)
Férfiak Átlag (Szórás) [95% CI] 32.46 (10.13) [31.43-33.50] 9.18 (4.03) [8.77-9.59] 13.01 (4.56) [12.55-13.47] 10.46 (3.89) [10.07-10.85] 29.34 (5.70) [28.75-29.93] 42.47 (11.29)
Nők Átlag (Szórás) [95% CI] 33.21 (10.78) [31.91-34.51] 9.47 (4.33) [8.95-9.99] 12.24 (4.20) [11.74-12.74] 11.54 (4.24) [11.03-12.05] 28.42 (5.04) [27.81-29.03] 44.54 (11.53)
t-test
Cohen d
0.89n.s.
0.07
0.90n.s.
0.07
2.21*
0.18
3.39**
0.27
4.38**
0.18
2.23*
0.18
99
Szorongás CES-D Depresszió Külsővel való elégedettség
[42.45-44.25] 35.63 (10.98) [34.76-36.50] 26.26 (6.42) [25.75-26.77]
[41.30-43.64] 34.82 (10.54) [33.72-35.92] 27.23 (6.07) [26.60-27.86]
[43.14-45.94] 36.73 (11.49) [35.33-38.13] 24.93 (6.65) [24.12-25.74]
2.22*
0.17
2.13*
0.36
A belső konzisztencia magasnak bizonyult (0,75 felett) az összes skála esetében (29. táblázat). 29. táblázat Korrelációk és Cronbach-alfák
(1) PIUQ összp (2) Obszeszió
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
Cronbachα
0.83
0.85
0.80
-0.35
0.43
0.44
-0.35
0.885
0.55
0.50
-0.29
0.36
0.36
-0.27
0.870
0.49
-0.30
0.34
0.36
-0.26
0.761
-0.31
0.37
0.36
-0.33
0.763
-0.70
-0.60
0.50
0.872
0.80
-0.48
0.911
-0.34
0.911
(3) Elhanyagolás (4) Kontrollzavar (5) Rosenberg Önértékelés (6) STAI Szorongás (7) CES-D Depresszió (8) Külsővel való elégedettség
0.809
V.3.1.3.2. Mediációs vizsgálat Mediációs modellünket a SEM módszerrel vizsgáltuk. Mivel a nemi különbség megléte ismert az önértékelés, depresszió és szorongás vonatkozásában, multi-group elemzést végeztünk kontrollálva az iskolázottságot és az életkort. Két modell illeszkedését vizsgáltuk: (1) M1: feltételezi, hogy a problémás internethasználat látens változójának faktortöltései a két nem esetében invariánsak, (2) M2: feltételezi, hogy mind a faktortöltések, mind a strukturális útvonalak (együtthatók) invariánsak a két nem esetében. Az eredmények alapján mindkét modell illeszkedési mutatói megfelelőek: M1 (χ2=61.507
[χ2Males=31.190
χ2Females=30.317]
df=28;
CFI=0.980
TLI=0.952
RMSEA=0.060 SRMR=0.024) és M2 (χ2=71.232 [χ2Males=34.990 χ2Females=36.242] df=37; CFI=0.979 TLI=0.963 RMSEA=0.053 SRMR=0.038). Mivel az illeszkedés nem romlott szignifikánsan (Satorra-Bentler scaled χ2 difference test = 1.124 Δdf=9 p>0.05) a második modellben (M2) (lsd. a 12. ábrát), a mediációs modell invarianciája a két nem vonatkozásában alátámasztást nyert.
100
Az eredmények alapján a testtel való elégedettség közvetlen hatása a problémás internethasználatra mindkét nem esetében szignifikáns. A testi megjelenéssel való elégedettség szignifikánsan hat az önértékelésre és a szorongásra is, ugyanakkor nem magyarázta a depressziót. A közvetlen hatás az önértékelés és problémás internethasználat között nem volt szignifikáns. Ugyanakkor az önértékelésnek közvetett hatását azonosítottuk. Az önértékelés a problémás internethasználatra elsődlegesen a depresszión keresztül fejti ki hatását, míg az önértékelés, szorongás és a problémás internethasználat útvonal nem bizonyult szignifkánsnak (p> 0.05). 12. ábra Az önértékelés, depresszió és szorongás mediáló szerepe a külsővel való megelégedettség és a problémás internethasználat kapcsolatában16
Depresszió -0,07/-0,07
Külsővel való elégedettség
0,46/0,54
Önértékelés
0,69/0,67
-0,59/-0,51
0,01/-0,00
0,32/0,31 0,73/0,74
Problémás internethasználat
Obszesszió
0,70/0,80 Elhanyagolás
-0,64/-0,57 0,68/0,70 -0,18/-0,18
0,13/0,13
Kontrollzavar
Szorongás -0,21/-0,21
A közvetett útvonal tekintetében csak a “testi megjelenéssel való elégedettség” → “önértékelés” → “depresszió” → “problémás internethasználat” útvonal bizonyult szignifikánsnak (a sztenderdizált közvetett hatás -0.086, p<0.001 a férfiaknál, és -0.085 p<0.001 a nőknél). A mediáció nagyságát a mediált hatás és teljes hatás százalékos arányával becsültük meg. A mediációs útvonal aránya 29 % volt mind a nőknél, mind a férfiaknál. 16
A szaggatott vonalak nem szignifikáns útvonalakat jelölnek, az oda-vissza nyíl pedig a kovarianciát jelzi a szorongás és a depresszió hibatagjai között; az útvonal koefficiensek első értéke a férfi mintán, a második a nőin kapott érték.
101
A testtel való magasabb fokú elégedettség magasabb önértékeléssel kapcsolódott. A nagyobb önértékelés ugyanakkor kisebb mértékű depresszióval, továbbá kevésbé problémás internethasználattal asszociálódott. Az összes többi útvonal – amely a testi megjelenéssel való elégedettségtől a problémás internethasználatig futott – nem volt szignifikáns (p>0.05). A modell a problémás internethasználat összvarianciájának 33,5 %-át magyarázta a férfiak körében, és 31,5 %-át a nőknél. V.3.1.4. Következtetések A vizsgálat során sikerült alátámasztani, hogy a külsővel való elégedettség mind közvetlen, mind közvetett úton (a negatív önértékelés – depresszió útvonalon át) negatívan kapcsolódik a problémás internethasználattal. A modell érvényesnek mutatkozott mindkét nemnél, ellentétben
Hetzel-Riggin
és
Pritchard
(2011)
eredményeivel, akik csak a férfiak esetében találtak kapcsolatot a külsővel való elégedetlenség és problémás internethasználat között; de egybevágóan Rodgers és mtsai (2013) által találtakkal. Az eredmények alátámasztják azokat a megállapításokat, mely szerint az alacsony önértékelés és a depressziós tünetek, valamint a problémás internethasználat vagy online játékfüggőség között kapcsolat van (pl. Kuss és Griffiths, 2012). Ugyanakkor a fizikai megjelenés dimenziója, melyet vizsgálatunk emelt be a vizsgálandó faktorok körébe, újdonságnak számít. Úgy tűnik (a magyarázott variancia százaléka alapján), hogy a fizikai megjelenés szubjektív megítélése jelentős szerepet játszhat abban, hogy az egyén elmerül a virtuális média világában, ahol elrejtheti valós fizikai jellemzőit, és lehetőséget kap arra, hogy egy alternatív, vágyott virtuális megjelenést kreáljon a maga számára (különösen az online játékok adnak erre kiváló terepet, lsd. 13. ábrát). A negatív testkép jelentőségét alátámasztja az evészavarok és a problémás internethasználat komorbiditása (pl. Shapira és mtsai, 2000; Bernardi és Pallanti, 2009; Tao és Liu, 2009), hiszen a testi megjelenéssel való elégedetlenség és abnormális étkezési szokások kapcsolata közismert (pl. Juarascio, Perone, Timko, 2011; Mäkinen, Puukko-Viertiomies, Lindberg, Siimes, Aalberg, 2012; Sonneville és mtsai, 2012). Ezt alá is támasztja Rodgers és mtsai (2013) azon eredménye, hogy az internetfüggőség tünetei, és a test megjelenítésének elkerülése szignifikánsan előrejelzik az evészavarokat a nők körében.
102
Természetesen
óvatosnak
kell
lenni
az
eredmények
értelmezésében,
hiszen
keresztmetszeti kutatást végeztünk, mely során az adatok önbeszámolón alapulnak, és a vizsgálati személyek önmaguk döntöttek arról, hogy résztvesznek-e a kutatásban vagy sem (az online adatfelvételből adódóan, amely felveti továbbá az adatok ellenőrizhetőségének, valódiságának kérdését is). Érdemes lenne a kutatást a későbbiekben longitudinális elrendezésben megismételni. Ismert ugyanis, hogy a problémás internethasználat kapcsolódik a nem megfelelő étkezési és alvási szokásokkal, és szegényes fizikai aktivitással (Grover, Chakraborty, Basu, 2010; Gao és mtsai, 2010; Cheng és mtsai, 2012), amelyek önmagukban is elhízáshoz vezetnek, ezzel ördögi körbe kapcsolva az esetlegesen eleve meglévő testtel való elégedetlenséget és problémás internethasználat kapcsolatát. Vizsgálatunk eredményeire alapozva kijelenthetjük, hogy érdemes lenne a problémás internethasználat kezelési folyamatába bekapcsolni a saját testtel való kapcsolat átdolgozását, amely területen különösen érzékeny és fontos lehet a serdülők kezelése esetén. De fontos téma lehet a testtel való kapcsolat a problémás internethasználat prevenciós beavatkozásai között.
103
13. ábra Robbie Cooper fotói online szerepjátékot játszókról és avatarjaikról (Cooper, 2007)
104
V.3.2. Egyes személyiségvonások és pszichopatológiai tünetek szerepe a problémás internethasználat alakulásában V.3.2.1. Bevezetés Ahogy már az elméleti bevezető részben, valamint az előző alfejezetben is tárgyaltam, a problémás
internethasználatot
több
vizsgálat
is
kapcsolatba
hozta
különféle
pszichopatológiai tünetekkel. A következőkben azonban egy kicsit specifikusabban szeretném bemutatni, melyek voltak azok a kutatások, melyekben a problémás internethasználatot kifejezetten pszichopatológiai tünetlistával vizsgálták együtt. A legszélesebb körben használt tünetlista az internetfüggőséggel összefüggésben, a Symptom Checklist-90-R (SCL-90-R, Derogatis, 1983). Ahogy a problémás internethasználat más kutatási kérdései esetében, itt is jórészt keresztmetszeti kutatások történtek nem reprezentatív mintákon. Kétféle mintán végeztek mérést: 1. egyrészt nem klinikai mintán vizsgálódtak (Yang és mtsai, 2005; Jang, Hwang és Choi, 2008; Alavi és mtsai, 2012), másrészt pedig diagnosztizált internetfüggők között (Huang és mtsai, 2010; Tonioni és mtsai, 2012). Az összes kutatás megegyezett abban, hogy a problémás internethasználat és a depressziós tünetek mennyisége kapcsolódnak egymással. A kutatások többsége (Yang és mtsai, 2005; Jang, Hwang és Choi, 2008; Huang és mtsai, 2010) az obszesszívkompulzív tünetek mennyiségével is kapcsolatba hozta az internetfüggőséget. Két kutatás (Yang és mtsai, 2005; Huang és mtsai, 2010) ugyanúgy azt találta, hogy a problémás internethasználók
nagyobb mértékű ellenségességet és több paranoid
gondolatot mutatnak. A két klinikai mintán történő felmérés pedig abban egyezett meg, hogy a szorongásos tünetek nagysága is kapcsolódik az internetfüggőséggel. Egy iráni kutatás (Alavi és mtsai, 2012) az összes pszichopatológiai tünet megnövekedett mértékét igazolta a problémás internethasználat esetében. Egyetlen longitudinális kutatás lelhető fel a szakirodalomban a pszichopatológiai tünetek és a problémás internethasználat kapcsolatának alakulása témájában, amely útmutatást adhat az ok-okozati viszonyok lehetséges magyarázatára. Dong, Zhou és Zhao (2011a) 2132 elsőéves hallgatónál mértek pszichopatológiai tünetek jelenlétét. Egy év múlva a diákoknál megvizsgálták, hogy hány internetfüggő személy van (aki ugyanakkor az egyetem megkezdése előtt nem volt járatos az internethasználatban),
105
illetve ismételten megnézték a pszichopatológiai tünetek mennyiségét ezeknél az internetfüggőknél. Az eredmények azt mutatták, hogy az obszesszív-kompulzív tünetek már az addikció kialakulása előtt abnormális mértékűek voltak. Egy év múlva pedig az obszesszív-kompulzív, a depressziós, a szorongásos tünetek és az ellenségesség volt szignifikánsan magasabb az internetfüggők körében a kínai normaértékhez viszonyítva. A függő személyek egy évvel korábbi értékeihez képest pedig változás mutatkozott a depressziós, szorongásos tünetek, az ellenségesség, interperszonális szenzitivitás és pszichoticizmus mértékében. Ez alapján az feltételezhető, hogy utóbbi tünetek az internetfüggőség kialakulásának következményei, míg az obszesszív-kompulzív tünetek az internetfüggőség prediktorai. Másik
vizsgálódási
területem
a
személyiségvonások
és
az
internetfüggőség
kapcsolatának áttekintése – kihagyva ez alkalommal a Cloninger-féle megközelítést, amely
távolabb
esik
mind
a
Big
5,
mind
Eysenck,
illetve
Cattell
személyiségkoncepciójától. Ezen a téren – a pszichopatológiai tünetlistával történő mérésektől kissé eltérően – az eredmények heterogének, amelynek oka lehet, hogy talán a személyiségvonások nagyobb mértékben függnek a vizsgált minták jellegzetességeitől, és a felhasznált kérdőívektől. A legtöbb kutatás Eysenck által kidolgozott kérdőíveket használt. Ezen kutatások (Cao és Su, 2007; Tosun és Lajunen, 2009; Huang és mtsai, 2010) többségében azt találták, hogy pszichoticizmus összefügg a problémás internethasználattal. Eysenck koncepciójában a pszichoticizmus nem a pszichotikus epizódok jelenlétével függ össze, mint inkább az agresszivitással, impulzivitással, ellenségességgel. Két kutatásban (Cao és Su, 2007; Tsai és mtsai, 2009) a neuroticizmus kapcsolódott az internethasználati problémákkal, míg Huang és mtsai (2010) az introverziót találtak jellemzőnek az internetfüggő serdülőknél. Yang és mtsai (2005) 15 és 19 év közöttiek között végeztek vizsgálatot – többek között – a 16 Personality Factory Questionnaire (Cattell, Cattell és Cattell, 1993) kérdőívvel. Azt találták, hogy az excesszív internethasználókat jobban befolyásolják az érzelmeik, emocionálisan kevésbé stabilak, nagy képzelőtehetségűek, gondolataikban elmélyültek, önállóak, kísérletezőek és előnyben részesítik saját döntéseiket. Ezek a jellemzők leginkább a neuroticizmussal és az introverzióval hozhatók kapcsolatba. A Big 5 elméletét használó kérdőívet, a NEO Five-Factor Personality Inventory-t (Costa és McCrae, 1992) alkalmazó kutatás (Wilson, Fornasier és White, 2010) az előzőektől eltérő eredménnyel zárult. Ennek okat lehet, hogy a kutatók kifejezetten a fiatalok SNS-
106
használatát (MySpace, Facebook) vizsgálták. Itt az derült ki, hogy az extrovertált és kevésbé lelkiismeres személyek számoltak be intenzívebb SNS-használatról és addiktív tendenciákról. A fent idézett kutatások mindegyike a mért változók hatását a problémás internethasználatra külön-külön vizsgálta. Egyetlen olyan tanulmányt találtam a szakirodalomban, amely egy-egy személyiségvonás, pszichopatológiai tünet és a problémás internethasználat változóit egyetlen modellben egyesítette volna. Van der Aa és mtsai (2009) azt vizsgálták holland serdülők (11 és 21 év közöttiek) nagy mintáján, hogy vajon melyek azok a személyiségvonások, amelyek mértéke befolyásolja a napi internethasználat és egyes jólléti mutatók (magányosság, depressziós hangulat, önértékelés) között a kompulzív internethasználat mediátori szerepét. A 14. ábra mutatja azt a modellt, amely érvényességét vizsgáltak a különböző személyiségvonású serdülők esetében. Eredményeik szerint a napi internethasználat – kompulzív internethasználat – magányosság útvonal volt szignifikánsan különböző mértékben korreláló az extrovertált és introvertált serdülők esetében, valamint a kevésbé barátságos – barátságos, illetve az érzelmileg stabil – instabil fiataloknál. Nem volt szignifikáns befolyásoló hatása a modellre a lelkiismeretesség és nyitottság vonásoknak. 14. ábra Van der Aa és mtsai (2009) által vizsgált mediátoros modell Magányosság
napi internethasználat
Kompulzív internethasználat
önértékelés
Depresszív hangulat
A személyiségvonások és pszichopatológiai tünetek modellben történő vizsgálata láthatóan ritka. Ez indokolta, hogy kutatási célként tűztem ki eme változók egy
107
modellen belüli vizsgálatát. Mivel a korábbi kutatások eredményei egyértelműen nem jelölték ki, mely változók kapcsolódnak legerősebben a problémás internethasználathoz, ezért a modell felállítása előtt lineáris regressziót végeztünk, hogy kijelöljük a legjobb prediktorváltozókat a problémás internethasználat vonatkozásában. Ennek megfelelően a vizsgált modellt a későbbiekben mutatom be. V.3.2.2. Módszer V.3.2.2.1. Minta és eljárás A minta két részmintából tevődött össze. Mindkét adatgyűjtés Pekingben történt, vagyis minden résztvevő kínai anyanyelvű. A kutatás adatfelvétele 2011. második felétől 2012. első feléig tartott mindkét alminta esetében. Az egyik esetben a kutatás helyszíne a már korábban említett első pekingi internetfüggő fiatalokat (is) kezelő klinika volt (Addiction Medicine Center of General Hospital of Beijing Military Area Command of Chinese PLA), ahol az adatgyűjtést a klinika munkatársai végezték. A klinika internetfüggőket kezelő részlegének terápiás modelljét Huang, Li és Tao (2010) tanulmányában olvashatjuk. E helyütt csak annyit fontos tudni, hogy a bentfekvéses kezelés időtartama 3 hónap, amelyért a szülőknek fizetniük kell. A kezelést igénybe vevők többsége serdülő és fiatal felnőtt. A kutatásban résztvevő serdülők, valamint szüleik a kérdőívcsomag kitöltése előtt tájékoztatást kaptak a kutatás céljait illetően, illetve beleegyező nyilatkozatot írtak alá. Az adatgyűjtés időszaka alatt minden klinikán diagnózist és kezelést kapó fiatal résztvett a kutatásban. A klinikán kezelt fiatalok túlnyomó többsége fiú, lányokat elenyésző számban hoznak el a szüleik kezelésre. A másik kutatási projekt adatfelvétele Peking Chaoyang kerületében történt, kb. 15 internetbár két-háromszori felkeresésével. Az adatfelvétel egy kínai anyanyelvű asszisztens segítségével történt úgy, hogy először az internetbár menedzserétől kértünk engedélyt a kutatáshoz. A felkeresett bárok közül csak kettőnél fordult elő, hogy az adatgyűjtést nem engedélyezte a menedzser. Utána az asszisztens minden internetbáros vendéget végigkérdezett, hogy részt venne-e a kutatásban. A válaszolási arány 10 % körül alakult. Az internetbárban szintén jobbára férfiak voltak a vendégek. A válaszolási arányban nemi különbség nem volt érzékelhető. A kitöltendő kérdőívcsomag online volt elérhető, melyet az internetbár vendégei az éppen használt számítógépükön töltöttek ki
108
a felkérést követően azonnal. A kérdőív kitöltésének befejezése után felajánlottunk motivációs ajándékot (üdítőt vagy két óra ingyenes internetidőt). A kitöltők többsége nem igényelte az ajándékot. Mindkét kutatást a ELTE PPK Kutatásetikai Bizottsága engedélyezte. A minta statisztikai elemzéséből a 18 év alattiakat kizártuk. Két kérdőívet azért nem értékeltünk, mert hiányzott a nemre vonatkozó adat. A végső minta létszáma 246 fő lett. Ebből 24 fő származott a klinikai mintából és a fennmaradó 222 fő pedig az internetbár vendégei közül kerültek ki. A klinikai almintában nem volt nő, az internetbár vendégei között pedig a női kitöltők arány 11,3 % volt. Az átlagéletkor a mintában 23,09 év (szórás: 4,67) volt. V.3.2.2.2. Mérőeszközök Szociodemográfiai adatok és internethasználati szokások. Rákérdeztünk a kitöltő néhány alapvető adatára, valamint megkérdeztük, hogy a kitöltőnek van-e otthon internethozzáférése, hol internetezik, mennyit, és mire használja az internetet. Problematic Internet Use Questionnaire rövid formája. Problematic Internet Use Questionnaire (PIUQ) korábban már említett, 9 itemes, mandarin nyelvű fordítását alkalmaztuk a felmérés során. Big Five Mini-Markers (Saucier, 1994). A kérdőív Goldberg, eredetileg 100 melléknevet tartalmazó kérdőívének (Goldberg, 1992) rövidített, 40 melléknevet tartalmazó változata. A kitöltőnek 9-fokú skálán kell megítélnie a mellékneveket, hogy milyen mértékben írják le pontosan őt. A melléknevek öt faktorba tömörülnek, melyek együttesen írják le a kitöltő személyiségét: I. Extraverzió, II. Szeretetreméltóság, III. Lelkiismeretesség,
IV.
Érzelmi
stabilitás,
V.
Intellektus,
Nyitottság
vagy
Képzeletgazdagság. Brief Symptom Inventory (Derogatis, 1993). A kérdőív a Symptom Checklist-90-R (Derogatis, 1983) rövidebb változata, amely 53 itemből áll. A kitöltő 5-fokú Likertskálán ítéli meg, hogy az itembe szereplő probléma milyen mértékben zavarta az elmúlt héten. A kérdőív a klinikailag releváns pszichológiai tüneteket sorolja fel, melyek indikátorai az emocionális distressznek. Az itemek 9 fő dimenzió mentén csoportosulnak:
szomatizáció,
obsszesziv-kompulzív
tünetek,
interperszonális
érzékenység, depresszió, szorongás, ellenségesség, fóbiás szorongás, paranoia,
109
pszichoticizmus. További három index is számítható az itemek alapján: Globális Súlyossági Index (GSI), amely a 9 dimenzió pontszámának összegéből és további 4, ezeken kívüli itemből számítódik. A GSI a legérzékenyebb indikátora a distressz szintjének. További index a Pozitív Tünetek Összesen (PST), amely a tünetek intenzitásáról ad információt, valamint a Pozitív Tünet Distressz Index (PSDI), amely a tünetek számáról tájékoztat. Önértékelés. Mérésére a Rosenberg-féle Önértékelés Skála magyar nyelvű fordítását alkalmaztuk (Rosenberg, 1965). A skála 5 pozitív és 5 negatív módon megfogalmazott kijelentést tartalmaz, amelyekre a választ 4-pontos Likert skálán kell megjelölni. V.3.2.2.3. Statisztikai elemzés A leíró elemzéseket és a lineáris regressziós vizsgálatot az SPSS19.0 statisztikai programcsomaggal (SPSS Inc., 2010) végeztük. V.3.2.3. Eredmények V.3.2.3.1. Internethasználati szokások A kitöltők az internetet munkavégzés vagy tanulás céljából többségében (28,4 %) napi 3-4 órát használják. Nem sokkal marad el ettől az aránytól a napi 1-2 órát, valamint a maximum 1 órát használók százalékos aránya (20,2, illetve 20,6 %). Ugyanakkor a válaszolók 11,5 %-a jelölte meg, hogy napi több, mint 8 órát használja az internetet e célból (30. táblázat). A válaszolók többsége (32,6 %) az internetet egyéb (nem tanulási, munkavégzési célból) további napi 1-2 órát használja. Alig marad el ettől a napi 3-4 órát interneten szórakozók aránya (31,8 %). Több, mint 8 órát jelölt meg a válaszolók 7,4 %-a (31. táblázat).
30. táblázat Napi hány órát használja az internetet munkavégzés vagy tanulás céljából? Gyakoriság
Százalék
110
maximum egy órát
50
20,6
1-2 órát
49
20,2
3-4 órát naponta
69
28,4
5-6 órát
26
10,7
7-8 órát naponta
21
8,6
többet, mint 8 órát egy nap
28
11,5
Összesen
243
100,0
31. táblázat Napi hány órát használja egy átlagos nap az internetet nem munkavégzés céljából? Gyakoriság
Százalék
maximum 1 órát
34
14,0
1-2 órát
79
32,6
3-4 órát
77
31,8
5-6 órát
24
9,9
7-8 órát
10
4,1
több, mint 8 órát
18
7,4
242
100,0
Összesen
A többségnek (71,4 %) van otthon internetkapcsolata. A kérdőívet kitöltők arra a kérdésre, hogy milyen gyakran használják az internetet különböző tevékenységekre, többségüket tekintve azt válaszolták, hogy napi többször böngésznek a neten információszerzés céljából (61,4 %-uk), napi többször játszanak az interneten (32,7 %uk), napi több alkalommal csetelnek (54,3 %-uk). Kisebb mértékben használják az internetet elektronikus levelezés (e-mail) céljából (28,8 % csak kevesebbszer, mint heti egy alkalommal), tartalmak letöltése céljából (28,6 % kevesebbszer, mint egy héten egyszer), közösségi oldalak látogatása céljából (47,3 % kevesebb, mint heti egyszer), online vásárlás céljából (62,6 % kevesebb, mint heti egyszer), új kapcsolatok létesítése céljából (73,2 % kevesebb, mint heti egyszer), fórumokon való beszélgetés céljából (53,4 % kevesebb, mint heti egyszer), blogok olvasása, írása céljából (kevesebb, mint heti egyszer 38,9 %-uk).
V.3.2.3.2. A problémás internethasználat mértéke
111
Korábbi kutatásaink eredményeképpen a PIUQ-9 skála cut-off pontjaként a 22 pontot határoztuk meg. Mivel mindkét minta feltételezhetően intenzív internethasználókat tartalmazott, ezért érdemes megvizsgálni, hány százalékuk határozható meg problémás internethasználónak a PIUQ-9-cel való mérés alapján (32. táblázat). Ugyanakkor az elvégzett khi-négyzet próba alapján nincs szignifikáns különbség a két almintában aszerint, hogy hány problémás használót tartalmaznak (Pearson Chi-Square = 1,334, df=1, p = 0,248). 32. táblázat A problémás internethasználók aránya a két mintában PIUQ csoport (fő) nem problémás 21pontig klinika % a csoporton belül internetbár % a csoporton belül
problémás 22 ponttól
12
10
54,5%
45,5%
143
71
66,8%
33,2%
V.3.2.3.3. A skálák egymás közötti korrelációja és lineáris regressziós vizsgálatok A PIUQ és alskáláinak az önértékeléssel, a pszichopatológiai tünetlista alskáláival és a személyiségvonásokat mérő alskáláival való korrelációit a 33. és 34. táblázatok tartalmazzák. Lineáris regresszió elemzést alkalmaztunk annak a vizsgálatára, hogy a csoporttagság (klinikai vs. internetbár) és a nem kontrollálása mellett, a Lelkiismeretesség és az Érzelmi Stabilitás, illetve az önértékelés modellbe léptetésével mely pszichopatológiai tünetcsoport az, amely magyarázza a problémás internethasználat mértékét (függő változó). Az elemzést az MPlus 6.0 (Muthén & Muthén, 1998-2007) programmal végeztük, MLR becsléssel, amelyet a PIUQ összpontszámának nem normális eloszlása indokolt. Az eredményeket a 35. táblázat mutatja. A táblázatból kiolvasható, hogy egyedül a BSI obszesszív-kompulzív tüneteket mérő alskálájának problémás internethasználatra vonatkozó előrejelző hatása bizonyult szignifikánsnak. Mivel a harmadik modellben szerepel az összes BSI alskála, ezért kézenfekvőnek tűnt egy olyan lineáris regresszióelemzést elvégezni, amelyben a GSI-t léptettük be az összes alskála helyett (36. táblázat). Így a lelkiismeretesség és a Globális Súlyossági
112
Index mutatkoztak szignifikánsan prediktívnek a problémás internethasználatra vonatkozóan.
113
33. táblázat A PIUQ és alskáláinak az önértékeléssel és a Big5 dimenziókkal való korrelációja Elhanyagolás
Obsz. Obsz.
Elhanyagolás
Kontrollz.
Pearson Correlation Sig.
1
Pearson Correlation Sig.
,660**
Pearson Correlation Sig.
**
Barátságosság -,159*
Lelkiismeretesség -,288**
Érzelmi stabilitás -,308**
,000
,005
,003
,016
,000
,000
,223
,686**
,900**
-,336**
-,110
-,055
-,354**
-,232**
,000
,000
,000
,000
,101
,413
,000
,000
,996
1
**
**
*
-,076
**
**
-,098
,254
,000
,000
,140
-,116
**
**
-,071
,660**
PIUQ összes ,854**
,000
,000
1
,000 ,563
-,185**
Extraverzió -,197**
Kontrollzavar ,563**
,686
**
,000
,000
**
**
,859
Önért.
-,290
,000
,000
,039
1
**
*
**
PIUQ összes
Pearson Correlation Sig.
,854
,000
,000
,000
Önért.
Pearson Correlation Sig.
-,185**
-,336**
-,290**
-,320**
,005
,000
,000
,000
Pearson Correlation Sig.
-,197**
-,110
-,137*
-,170*
,077
,003
,101
,039
,011
,256
Pearson Correlation Sig. Pearson Correlation Sig.
-,159*
-,055
-,076
-,116
,199**
,016 -,288**
,413 -,354**
,254 -,317**
,084 -,372**
,000
,000
,000
**
**
**
Extraverzió
Barátságosság
Lelkiismeretesség
Érzelmi stabilitás Nyitottság
Pearson Correlation Sig. Pearson Correlation Sig.
-,308
,900
-,232
,859
-,244
-,137
-,320
-,170
-,317
-,372
-,244
-,308
Nyitottság -,081
,000
,011
,084
,000
,000
,287
1
,077
,199**
,259**
,191**
,093
,256
,003
,000
,004
,169
1
,473**
,440**
,469**
,445**
,000
,000
,000
,000
,473**
1
,491**
,565**
,454**
,003 ,259**
,000 ,440**
,491**
,000 1
,000 ,490**
,000 ,525**
,000
,000
,000
,000
,000
,000
**
**
**
**
1
,246** ,000 1
-,308
,191
,469
,565
,490
**
,000 -,081
,000 ,000
,000 -,098
,000 -,071
,004 ,093
,000 ,445**
,000 ,454**
,000 ,525**
,246**
,223
,996
,140
,287
,169
,000
,000
,000
,000
34. táblázat A PIUQ és alskáláinak a pszichopatológiai tünetlista dimenzióival való korrelációja Obsz. Pearson Correlation Sig. Pearson Elhanyagolás Correlation Sig. Kontroll- Pearson Correlation zavar Sig. Pearson PIUQ Correlation összes Sig. Szomati- Pearson Correlation záció Sig. Pearson Obsz.Correlation komp. Sig. Pearson InterCorrelation persz. Érz. Sig. Pearson Depr. Correlation Sig. Pearson SzoCorrelation rongás Sig. Pearson EllenséCorrelation gesség Sig. Fóbiás sz. Pearson Correlation Sig. Paranoia Pearson Correlation Sig. Pszichot. Pearson Correlation Sig. Obsz.
1
Elhanyagolás ,660**
Kontrollzavar ,563**
PIUQ összp. ,854**
Szomatizáció ,255**
Obsz.komp. ,388**
Interpersz. érz. ,264**
Depr.
Szoron-gás
,660**
,000 1
,000 ,686**
,000 ,900**
,000 ,245**
,000 ,397**
,000 ,334**
,000 ,391**
,000 ,250**
,000 ,314**
,000 ,563**
,686**
,000 1
,000 ,859**
,000 ,266**
,000 ,346**
,000 ,271**
,000 ,337**
,000 ,274**
,000 ,854**
,000 ,900**
,859**
,000 1
,000 ,294**
,000 ,435**
,000 ,339**
,000 ,425**
,000 ,255**
,000 ,245**
,000 ,266**
,294**
,000 1
,000 ,634**
,000 ,606**
,000 ,388**
,000 ,397**
,000 ,346**
,000 ,435**
,634**
,000 1
,000 ,264**
,000 ,334**
,000 ,271**
,000 ,339**
,000 ,606**
,000 ,377**
,000 ,391**
,000 ,337**
,000 ,425**
,000 ,343**
,000 ,250**
,000 ,274**
,000 ,266**
,000 ,314**
,000 ,287**
Fóbiás sz.
Pszichot.
,000 ,210**
,000 ,219**
,000 ,269**
,000 ,262**
,002 ,261**
,001 ,184**
,000 ,326**
,000 ,334**
,000 ,326**
,000 ,294**
,006 ,264**
,000 ,350**
,000 ,689**
,000 ,785**
,000 ,650**
,000 ,696**
,000 ,678**
,000 ,705**
,000 ,719**
,000 ,743**
,000 ,661**
,000 ,719**
,000 ,662**
,000 ,634**
,000 ,708**
,719**
,000 1
,000 ,768**
,000 ,700**
,000 ,668**
,000 ,681**
,000 ,686**
,000 ,690**
,000 ,689**
,000 ,743**
,768**
,000 1
,000 ,776**
,000 ,694**
,000 ,700**
,000 ,715**
,000 ,813**
,000 ,334**
,000 ,785**
,000 ,661**
,000 ,700**
,776**
,000 1
,000 ,665**
,000 ,772**
,000 ,722**
,000 ,781**
,000 ,262**
,000 ,326**
,000 ,650**
,000 ,719**
,000 ,668**
,000 ,694**
,665**
,000 1
,000 ,700**
,000 ,707**
,000 ,671**
,000 ,210**
,000 ,261**
,000 ,294**
,000 ,696**
,000 ,662**
,000 ,681**
,000 ,700**
,000 ,772**
,700**
,000 1
,000 ,711**
,000 ,702**
,000 ,278**
,002 ,219**
,000 ,184**
,000 ,264**
,000 ,678**
,000 ,634**
,000 ,686**
,000 ,715**
,000 ,722**
,000 ,707**
,711**
,000 1
,000 ,747**
,000 ,317**
,001 ,269**
,006 ,326**
,000 ,350**
,000 ,705**
,000 ,708**
,000 ,690**
,000 ,813**
,000 ,781**
,000 ,671**
,000 ,702**
,747**
,000 1
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,000
,287
**
Paranoia
,317**
,343
**
Ellenségesség ,266**
**
,377
**
,278
115
35. táblázat A lineáris regresszió eredményei (1) Sztenderdizált β
Szignifikancia
nem
-,011
,811
csoport
-,133
,171
BF Lelkiismeretesség
-,132
,090
BF Érzelmi stabilitás
-,143
,055
önértékelés
-,073
,393
BSI szomatizáció
,021
,869
BSI obszesszív-kompulzív
,263
,022
-,019
,844
BSI depresszió
,244
,060
BSI szorongás
,001
,992
BSI ellenségesség
,024
,835
BSI fóbia
-,044
,739
BSI paranoia
-,175
,108
BSI interperszonális érzékenység
BSI pszichoticizmus ,017 ,882 BF: Big Five Mini-Markers (Saucier, 1994); BSI: Brief Symptom Inventory (Derogatis, 1993)
36. táblázat A lineáris regresszió eredményei (2) Sztenderdizált β Szignifikancia nem
-,028
,557
csoport
-,136
,178
BF Lelkiismeretesség
-,218
,005
BF Érzelmi stabilitás
-,082
,268
önértékelés
-,077
,392
BSI Globális Súlyossági Index ,293 ,003 BF: Big Five Mini-Markers (Saucier, 1994); BSI: Brief Symptom Inventory (Derogatis, 1993)
V.3.2.4. Diszkusszió Az előzetes elvárásoknak megfelelően az eredmények azt mutatták, hogy az internetfüggőségi klinikán kezelésben résztvevők, illetve a minta nagyobb részét kitevő internetbárban megforduló vendégek között sokkal nagyobb a kérdőívünk alapján problémás internethasználónak mondhatók aránya, mint a korábban bemutatott magyar minták esetében (a normál magyar populáción a problémás használók a minta 18 %-át tették ki, míg itt 45,5 % és 33,2 % volt az arány). Ezek az intenzív internethasználók – a személyes benyomásomnak megfelelően – elsősorban online játékot folytattak, csevegtek, vagy szörföltek a neten.
A
többszörös
lineáris
regressziós
elemzés
alapján
feltehetjük,
hogy
a
személyiségfaktorok közül a lelkiismeretesség és az érzelmi stabilitás tűnik fontosnak a problémás internethasználat vonatkozásában, míg a pszichopatológiai tünetek közül az obszesszív-kompulzív tünetek, és a depresszió. Mindezek jól egybevágnak azokkal korábbi
vizsgálati
eredményekkel,
amelyeket
a
bevezetőben
közöltünk
a
pszichopatológiai tünetek tekintetében. A személyiségfaktorok terén pedig azt mondhatjuk, hogy a jelen vizsgálatunkban használt kérdőívet ismeretem szerint még nem
használták
intenzív
internethasználók
személyiségének
feltérképezésére.
Ugyanakkor Wilson, Fornasier és White (2010) korábban említett vizsgálatukban a Big 5 elméletéhez illeszkedő kérdőívet alkalmaztak, azonban ők egy speciális, és a most vizsgált szintén speciális mintától eltérő körben használták (SNS-használók), így inkább az a meglepő, hogy egy tényezőben, a lelkiismeretesség kérdésében, mégis hasonló képet kaptunk: vagyis a kevésbé lelkiismeretes személyek esetében valószínűbb a problémás internethasználat. Ugyanakkor az érzelmi stabilitás fontos befolyásoló szerepére Van der Aa és mtsai (2009) tanulmánya hívta fel a figyelmet. V.3.2.5. A mediációs modell bemutatása és vizsgálata A
feltáró
lineáris
regressziós
vizsgálatok
nyomán
kirajzolódik
egy
személyiségfaktorokat és pszichológiai tüneteket is magába foglaló modell koncepciója. A szakirodalomban számos tanulmány bizonyította már a depressziós tünetek és az érzelmi instabilitás, neuroticizmus kapcsolatát (csak legújabban pl. Bunevicius, Katkute, Bunevicius, 2008; Wongpakaran, Wongpakaran és van Reekum, 2012; Foli, South, Lim, Hebdon, 2012; Grav, Stordal, Romild és Hellzen, 2012; Hayward és mtsai, 2013). A lelkiismeretesség és az obszesszív-kompulzív személyiség, és tünetek esetében is kimutattak kapcsolatot (Blais, 1997; Rector, Richter és Bagby, 2005; Aelterman és mtsai, 2011; Samuel és Widiger, 2011). Ugyanakkor a kutatások arra is rámutatnak, hogy a depresszióval a neuroticizmus mellett a lelkiismeretesség is kapcsolódik (nagyobb neuroticizmus/negatív érzelmek és alacsonyabb lelkiismeretesség irányban) (pl. Klein, Kotov és Bufferd, 2011; Weber és mtsai, 2012; Settles és mtsai, 2012 ; Hayward és mtsai, 2013), valamint az obszesszívkompulzív tünetek és az emocionális stabilitás vagy neuroticizmus kapcsolata is
117
bizonyított (Gershuny és mtsai, 2000; Rector, Richter és Bagby, 2005; Hur, 2009; Rosellini és Brown, 2011). Ezen fejezet bevezetőjében már tárgyaltam a pszichopatológiai tünetek, köztük a depresszió és az obszesszív-kompulzív tünetek (Yang és mtsai, 2005; Jang, Hwang és Choi, 2008; Alavi és mtsai, 2012; Huang és mtsai, 2010; Dong és mtsai, 2011a; Tonioni és mtsai, 2012), valamint a személyiségdimenziók, nevezetesen a neuroticizmus, lelkiismeretesség (Cao és Su, 2007; Tsai és mtsai, 2009; Wilson, Fornasier és White, 2010), és a problémás internethasználat kapcsolatát. Továbbá mivel a két alminta eltért a problémás internethasználat mértékében, a csoporttagság is bekerült a modellbe. Van der Aa és mtsai (2009) mediációs modelljétől eltérően, a fentebb bemutatott saját eredményekre alapozva a következő hipotetikus modellt ajánlottuk vizsgálatra: 15. ábra A depresszió és az obszesszív-kompulzív tünetek mediáló szerepe az érzelmi stabilitás és lelkiismeretesség – problémás internethasználat kapcsolatában
csoporttagság Emocionális stabilitás
Lelkiismeretesség
Obszesszió
Depresszió
Obszesszívkompulzív tünetek
Problémás internethasználat
Elhanyagolás
Kontrollzavar
Feltevésem szerint alapvetően két különböző útja lehet a problémás internethasználat kialakulásának, amely egy irányba mutat azokkal a kutatási eredményekkel, miszerint az internalizáló viselkedés, vagy problémák (szorongás, depresszió, disztímia stb.) a neuroticizmus
személyiségvonással kapcsolódik
jobban, míg az
externalizáló
problémák (agresszió, hiperaktivitás, antiszociális viselkedés stb.) a lelkiismeretesség vonásával asszociálódik (Jensen-Campbell és Malcolm, 2007; Miller, Lynam és Jones, 2008; Roberts és mtsai, 2009; De Bolles és mtsai, 2012). Az egyik út, mikor egy
118
érzelmileg labilis személyiségjellemzőjű egyén negatív hangulatú időszakában válik problémás internethasználóvá azáltal, hogy megpróbálja hangulatát szabályozni az internethasználat segítségével. Egy másik típusú út pedig lehet az, mikor egy kevésbé lelkiismeretes személy válik hajlamossá a kényszeres internethasználatra. Utóbbinál (mivel
a
lelkiismeretesség
és
az
obszesszív-kompulzív
tünetek
kapcsolata
ellentmondásos: pozitív és negatív korreláció egyaránt lehetséges) érdemes átgondolni azt is, hogy milyen mérőeszközzel vizsgálódunk. A lelkiismeretesség mérésére használt Big-Five Mini-Markers olyan mellékneveket használ, mint a „figyelmetlen”, „hatékony”, „szervezett”, „rendetlen” vagy „rendszeres”. Az obszesszív-kompulzív tünetek mennyiségének meghatározására a Brief Symptom Inventory olyan tételeket alkalmaz, mint „Problémát jelent visszaemlékezni dolgokra.”, „Gátolva érzi magát dolgok elvégzésében.”, „Kényszer, hogy újra és újra ellenőrizd, amit csinálsz”, „Nehezen határozol, döntesz.”, „Gondolataid üressé válnak.”, „Nehezen koncentrálsz.”. Mindezen melléknevek és itemek tartalmukat tekintve köthetők a végrehajtó funkciók ernyőfogalmához. (Mind a lelkiismeretesség, mind az obszesszív-kompulzív tünetek számos kutatásban összefüggtek a végrehajtó funkciókkal: Helmstaedter, 2001; Robin, Fogel és Nutter-Upham, 2011; La Paglia és mtsai, 2012; Hosenbocus és Chahal, 2012.) Vagyis fogalmazhatunk úgy is, hogy azok a személyek, akik a végrehajtó funkció tekintetében deficiteket mutatnak, és ez megnyilvánul abban is, hogy személyiségüket tekintve kevésbé lelkiismeretesek, valamint nagyobb eséllyel mutatnak obszesszívkompulzív tüneteket, valószínűbben válnak problémás internethasználóvá. A problémás internethasználóknál, legtöbbször online játékfüggőknél, a végrehajtó funkciók deficitjét találták néhány ázsiai kutatásban (Dong, Zhou és Zhao, 2011b; Zhou, Yuan és Yao, 2012). Egyes kutatási eredmények azt mutatják, hogy a problémás internethasználók esetében az összes pszichopatológiai tünet mértéke megnövekedett mértéket mutatott (Alavi és mtsai, 2012) – hasonlóan a most vizsgálandó minta korrelációs eredményeihez (vö. 33., 34. táblázat). Valamint egy-egy személyiségvonás több pszichopatológiai tünet, pszichiátriai zavar esetén mutathat a normál populációhoz képest eltérő mértéket (Pine, Cohen és Brook, 2001; Oreml, Rosmalen és Farmer, 2004; Griffith és mtsai, 2010; Kotov és mtsai, 2010; Steinhausen és mtsai, 2013). Így aztán további lehetséges mediációs modellként tesztelni érdemes egy olyan modellt, amelyben nem egy-egy
119
pszichopatológiai tünet szerepel, hanem a Globális Súlyossági Index mediálja a problémás internethasználat mértékét. 16. ábra A Globális Súlyossági Index mediátori szerepe az érzelmi stabilitás, lelkiismeretesség és problémás internethasználat kapcsolatában csoporttagság
Obszesszió
Emocionális stabilitás Globális súlyossági index Lelkiismeretesség
Problémás internethasználat
Elhanyagolás
Kontrollzavar
V.3.2.6. Módszer A minta jellemzőit és a mérőeszközöket már korábban ismertettem. V.3.2.6.1. Statisztikai elemzés A stukturális egyenletek modellezését (SEM) használtuk a feltételezett mediációs modellek tesztelésére, a “maximum likelihood estimation robust to non-normality (MLR)” használatával (Muthén és Muthén, 1998–2007). A modell illeszkedésének vizsgálatkor a CFI, TLI, RMSEA és SRMR mutatókat használtuk (a mutatók bemutatása és értékeinek magyarázatát lsd. a V.2.1.1.3. fejezetben). A vizsgálatokat az MPlus 6.0 (Muthén & Muthén, 1998-2007) programmal végeztük.
120
V.3.2.7. Eredmények Az első mediációs modell illeszkedési mutatói megfelelőnek bizonyultak: χ2=10.152 df=14 p=0.7510; CFI=1.000 TLI=1.016 RMSEA=0.000 (0.000-0.044) SRMR=0.025). Az
eredmények
alapján
a
lelkiismeretesség
közvetlen
hatása
a
problémás
internethasználatra szignifikáns, míg az érzelmi stabilitás közetlen hatása már nem bizonyult szignifikánsnak. A két pszichopatológiai skála, vagyis a depresszió és az obszesszív-kompulzív tünetek csak tendencia szinten (p<0.1) magyarázzák a problémás internethasználatot. A személyiségdimenziók és a pszichopatológiai tünetek közötti kapcsolat az eredmények szerint a következőképpen alakul. Mind az emocionális stabilitás, mind a lelkiismeretesség szignifikánsan magyarázza a depresszív és az obszesszív-kompulzív tüneteket. A lelkiismeretesség közvetlen hatást fejtett ki a problémás internethasználatra, az obszesszív-kompulzív tüneteken keresztüli közvetett hatása tendenciaszintű (a sztenderdizált indirekt hatás = -0.0660 p=0.086),. Az érzelmi stabilitás csak közvetett úton hat, az érzelmi stabilitás – depressziós tünetek – problémás internethasználat útvonalon keresztül tendenciaszerű hatás mutatható ki (sztenderdizált indirekt hatás = 0.051, p=0.073). Az alacsonyabb érzelmi stabilitás a depressziós és az obszesszívkompulzív tünetek fokozott előfordulásán keresztül nagyobb mértékű problémás internethasználattal
kapcsolódik
össze.
Hasonló
módon,
a
kisebb
mértékű
lelkiismeretesség több depresszív és obszesszív-kompulzív tünettel jár együtt, valamint önmagában is problémásabb internethasználattal kapcsolódik. Szignifikáns volt a csoporttagság hatása is a problémás internethasználatra: a klinikai minta kitöltői nagyobb pontszámot értek a Problematic Internet Use Questionnaire kérdőíven, mint az internetbárban kérdőívet kitöltők. A modell a problémás internethasználat összvarianciájának 34,8 %-át magyarázza.
121
17. ábra A depresszív és az obszesszív-kompulzív tünetek mediációs modellje17 -0,041
csoporttagság -0,268
Emocionális stabilitás
Depresszió
0,189
Obszesszió
-0,232
-0,175 0,740 -0,212
0,691
Problémás internethasználat
0,494
Lelkiismeretesség -0,313
Obszesszívkompulzív tünetek
Elhanyagolás 0,893
0,211 0,763
Kontrollzavar -0,244
Következő modellünkben az egyes pszichoptaológiai tünetek helyett a Globális Súlyossági
Indexet alkalmaztuk.
következőképp
alakultak:
A második modell illeszkedési mutatói a
χ2=9.982
df=11
p=0.5320;
CFI=1.000
TLI=1.006
RMSEA=0.000 SRMR=0.027). Az útvonalak áttekintése után megállapíthatjuk (lsd. 18. ábra), hogy hasonlóan alakulnak a változók közötti komplex kapcsolatok, mint az előző modellben. A közvetlen és a közvetett utakat vizsgálva kiderül, hogy a lelkiismeretesség közvetlenül, míg az érzelmi stabilitás csak közvetett módon, a Globális Súlyossági Indexen keresztül (sztenderdizált indirekt hatás = -0.100 p<0.001), magyarázza
a problémás
internethasználatot. A „lelkiismeretesség – Globális Súlyossági Index – problémás internethasználat” útvonal nem szignifikáns (sztenderdizált indirekt hatás = -0.043, p>0.05). A modell a problémás internethasználat összvarianciájának 31,7 %-át magyarázza.
17
A szaggatott vonalak a nem szignifikáns útvonalakat jelölik, a pontvonalak pedig a tendencia szintű hatásokat.
122
18. ábra A Globális Súlyossági Index mediációs szerepe -0,029
csoporttagság -0,324
Emocionális stabilitás
Globális súlyossági index
0,310
Obszesszió
-0,234
0,74
Problémás internethasználat
0,493 -0,171
Lelkiismeretesség
Elhanyagolás 0,897
0,766
Kontrollzavar -0,298
V.3.2.8. Diszkusszió A mediációs modell útvonalelemzésének eredményei részben alátámasztották a kiinduló hipotézist, részben pedig új gondolatokat vetnek fel. Egyrészt igazolódott, hogy mind az érzelmi
stabilitás,
mind
a
lelkiismeretesség
személyiségdimenziók
befolyást
gyakorolnak a problémás internethasználat mértékére. (A tendencia szintű kapcsolat jelen helyzetben feltehetően egy létező kapcsolatot jelent, amely megerősödhetne egy nagyobb számú minta esetében.) Ugyanakkor elképzelhető, hogy nem ugyanaz a szerepük a problémás internethasználat kialakulása, vagy fennmaradás, negatív következményeinek intenzitása szempontjából (jelen kutatás az ok-okozati viszonyok megállapítására nem alkalmas). Az eredmények alapján az feltételezhető, hogy az érzelmi labilitás lehet felelős inkább a pszichopatológiai tünetek mértékére (nem specifikusan csak a depresszió, de az obszesszív-kompulzív tünetek mennyiségére is), míg az alacsony mértékű lelkiismeretességnek mind közvetlenül az internethasználat problematikussá válásában, mind a pszichopatológiai tünetek kialakulásában lehet szerepe. Ezek az eredmények a problémás internethasználat elméleti keretben történő értelmezése szempontjából azt a megközelítést támasztják alá egyrészt, mely szerint a problémás internethasználat egy impulzuskontroll-zavar, hiszen az alacsony mértékű lelkiismeretesség másik megfogalmazása éppen a nagyobb fokú impulzivitás, és a
123
problémás internethasználat impulzivitással való kapcsolatára számos kutatás felhívta már a figyelmet (Cao és mtsai, 2007; Mottram és Fleming, 2009; Lee és mtsai, 2012). Ide kapcsolhatók azok a kutatási adatok is, mely szerint az internetfüggőség és az ADHD (Yen és mtsai, 2009b; Weiss és mtsai, 2011; Carli és mtsai, 2013), valamint az externalizáló serdülőkori problémaviselkedések, pl. a szerhasználat (Ko és mtsai, 2006; Yen és mtsai, 2009c; Fisoun és mtsai, 2012; Lee és mtsai, 2013) összefüggéseit vizsgálták, vagy a kognitív funkciókat, agyi elváltozásokat, működést vizsgáló kutatások eredményei (Dong, Zhou, Zhao, 2011b; Pawlikowski és Brand, 2011; Zhou, Yuan,
Yao,
2012).
Másrészt
a
problémás
internethasználat
mint
(negatív)
hangulatszabályozás, vagy menekülés a szorongásos, vagy depresszív érzések elől (pl. Demetrovics és mtsai, 2011; Li, Liau és Khoo, 2011; Kwon, Chung és Lee, 2011) egy másik fontos kutatási vonal a nemzetközi szakirodalomban, mely jól rímel jelen kutatási eredményünkhöz, mely azt mondja, hogy az emocionális labilitás, érzelmi kiegyensúlyozatlanság egyes pszichopatológiai tünetcsoporton keresztül (szorongásos, depressziós problémák – vagyis internalizáló zavarok) fejt ki hatást a problémás internethasználat kialakulására. VI. Limitációk Szeretném megemlíteni a disszertáció kutatásaink néhány korlátját, amelyek szem előtt tartása fontos az eredmények értelmezéséhez, és megfelelő kontextusba helyezéséhez. Legfontosabb korlát a kutatások keresztmetszeti jellege, amely arra a lényeges kérdésre nem tud választ adni, hogy mik az ok-okozati összefüggések pl. a pszichopatológiai tünetek és a problémás internethasználat között. Ennek tisztázására feltétlen egyre több longitudinális kutatásra lesz szükség a jövőben, mert máig csekély a rövid és hosszabb távú prospektív vizsgálatok száma. Szintén korlátnak tekintendő, hogy néhány kutatásunkban hozzáférhetőségi adatgyűjtés történt, amelyet azonban indokolt a kutatások exploratív jellege. Ugyanakkor ez megnöveli az adattorzulás lehetőségét, és mindenképp vizsgálni kell a kérdéseket random mintavételű adatgyűjtés keretében is. Megfontolandó a pekingi internetfüggőket kezelő klinikában gyűjtött adatok kapcsán, hogy ugyan minden ott kezelt személyt bevontunk az adatfelvételben, de önmagában a klinikán történő megjelenés olyan szűrőként funkcionált, amely az adatok
124
értelmezésekor figyelembe kell venni. Kulturális különbségként (is) értelmezhető az az adat, hogy a kezelésben résztvevő személyek túlnyomó többsége fiú. Ugyan a legtöbb kutatás egyetért abban, hogy a férfiak körében több az internetfüggő, mégis Kínában a fiúk még ehhez képest is felülreprezentáltak mind az internetbárokban, mind a klinikán. Utóbbinak oka lehet a kínai társadalom azon beállítódása, mely szerint a fiúk értékesebbek, mint a lányok (Banister, 2004; Gupta, 2005; Hesketh, Lu és Xing, 2011). Előbbinek pedig magyarázatul szolgálhat az a társadalmi ítélet, hogy az internetbárba járók problémásak, amely viselkedést kevésbé fogadják el lányok esetében, mint fiúknál. Ennek következtében a női internetbárba látogatók fokozottabban vannak kitéve elítélő gondolatoknak, hozzáállásnak, mint a férfiak. Ezek a kulturális összetevők és az abból adódó elérhetőség kutatási szempontból torzítja a kutatási eredményeket, hiszen rejtve marad a női problémás internethasználók köre. Minden kérdőíves adatfelvételnél meg kell említeni az adatok beszámolásból adódó torzulását, mely lehet tudatos is, de akár nem tudatos. Mivel Kínában az internetbárral kapcsolatosan számos tiltás, valamint negatív beállítódás él, fokozott a veszély, hogy bizonyos szenzitívnek számító adatok esetében (pl. életkor) történt tudatos torzítás, vagy adathiány a kitöltők részéről. Ahogy a disszertáció bevezetőjében már említettem, hogy az Amerikai Pszichiáterek Társasága nemrégiben a további kutatást igénylő pszichiátriai zavarok közé vette fel az „internet use gaming disorder”-t. Ez is mutatja, hogy a legújabb kutatási megközelítések abba az irányba mutatnak, hogy egyre inkább a specifikus internethasználathoz kötődő problémákat vizsgálják, mint általánosságban véve a problémás internethasználatot. Úgy tűnik, hogy az online játékfüggőség kezd a leginkább elfogadottá válni pszichiátriai zavarként a specifikus internethasználati problémák közül, valamint még mindig nem tekintik elfogadottnak az addiktológiai értelmezési keretet a probléma megközelítésében, amit mutathat az „addiction” kifejezés kerülése az amerikai pszichiáterek részéről a zavar kapcsán. Ennek következtében limitációnak is tekinthető, hogy adatfelvételeink során általában véve vizsgáltam a problémás internethasználatot, és nem különböztettem meg egymástól vizsgálati személyeket aszerint, hogy az internet mely alkalmazása okozott náluk problémákat.
125
VII. Az empirikus kutatások eredményeinek összefoglalása és kitekintés A disszertációm alapjául szolgáló kutatássorozat első része arra a célra irányult, hogy létrehozzunk egy minél szélesebb körben validált, minél szélesebb körben biztonsággal használható kérdőívet, amely a problémás internethasználat mértékének mérésére, esetleg diagnózisára használható. Munkám elején összefoglaltam, hogy milyen kritériumoknak kell megfelelnie egy pszichometriailag jól felépített mérőeszköznek: (1) legyen komprehenzív, (2) rövid, (3) legyen valid és megbízható különböző adatfelvételi helyzetekben, (4) és különböző életkori csoportokban, (5) továbbá különböző kultúrákban, (6) valamint klinikai mintán is. Ezek közül a kritériumok közül a Problematic Internet Use Questionnaire megfelelőnek bizonyult az alábbiaknak. (1) A problémás internethasználat három lényeges összetevőjét méri: a mindennapi tevékenység elhanyagolását, internettel való gondolati elfoglaltságot (obszesszió) és internethasználat kontrollálásának nehézségét. (2) Több változatát is kidolgoztuk, melyek közül a leghosszabb (18 tételes) is megfelelően rövid ahhoz, hogy időtakarékos mérőeszközként használhassák. A Kínában végzett vizsgálatok közül pedig többen a 9 itemes PIUQ-t használtuk, mely hasonlóan jó pszichometriai jellemzőkkel bírt, mint a hosszabb változat. (3) A PIUQ jól működött mind online felmérésben, mind pedig offline módon történő adatgyűjtés során, akár csoportos adatfelvételnél, akár szemtől szembeni, kétszemélyes helyzetben felvett kérdőív-kitöltés során. (4)
Szintén
megőrizte
a
PIUQ
faktorstruktúráját,
valamint
pszichometriai
megfelelőségét felnőtt és serdülő minta esetében egyaránt. (5) Hasonlóan jól működött a Problematic Internet Use Questionnaire kínai nyelvű változata is, többféle kínai populáción használva. (6) Habár klinikai mintán is használtuk a PIUQ kínai nyelvű változatát, azonban adatfelvételi eljárásunk nem tette lehetővé, hogy klinikai használhatóságát is vizsgálni tudjuk. Összefoglalva kimondhatjuk, hogy a Problematic Internet Use Questionnaire különféle kultúrákban, különféle adatfelvételi helyzetben, és különböző életkori mintákon is hasonlóan jó pszichometriai jellemzőket mutató, validált mérőeszköz. Ezt felismerve, vagy elismerve a PIUQ publikálását követően már több nemzetközi kutatásban
126
használták mérőeszközünket más kutatók is (ezek közül megjelent: Kelley és Gruber, 2010; Zahodne és mtsai, 2011; Mazhari, 2012). Az utolsó két kutatásban a PIUQ-t olyan mediációs vizsgálatokban használtuk mérőeszköznek, amely néhány jelentősnek látszó, pszichológiai relevanciával bíró tényezőt,
konstruktumot
foglalt
modellbe.
A
kutatások
során
a
következő
megállapításokat támasztottuk alá:
az internethasználó saját külső megjelenésével való elégedetlensége mind közvetlenül, mind közvetett úton (a negatív önértékelés – depresszió útvonalon át) negatívan kapcsolódik a problémás internethasználattal, vagyis az a személy, aki nem elégedett saját külsejével, kevésbé érzi magát értékesnek, több depressziós érzéssel küzd és hajlamosabb a fokozottabb, maladaptív internethasználatra;
az érzelmi labilitás és a lelkiismeretesség, mint személyiségvonások, több pszichopatológiai tünettel (elsősorban depressziós és obszesszív-kompulzív tünetekkel)
kapcsolódik,
így
közvetett
módon,
problémásabb
internethasználathoz vezet, ugyanakkor az alacsony mértékű lelkiismeretesség közvetlen módon is kapcsolódik a problémás internethasználattal. Mindkét kutatás azt volt hivatott szemléltetni, hogy érdemes komplex modellben gondolkodni, és a modellt tesztelve az eredményeket ezen keresztül interpretálni, mert olyan új összefüggésekre derülhet fény, amelyekre a modellépítés nélkül nem jutottunk volna hozzá. Ilyen fontos, jelen kutatásban nyert adat, a saját külső megítélése a problémás internethasználat hátterében, amelyet pontosabb kutatási dizájn (validált mérőeszköz a testképre vonatkozóan, vagy az evészavarok vizsgálata a mintában) felállításával mindenképpen érdemes lenne tovább vizsgálni. Hasonlóan hasznos gondolat a különböző személyiségvonások eltérő szerepe a problémás internethasználat mértékének alakulásában. Feltevésem szerint ugyanis nem létezik egyetlen ok, vagy személyiségtípus, patológia, amely internetfüggőséghez vezet, inkább többféle útvonal van, amely sokféle módon juttat el a problémás használathoz. Ennek megfelelően érdemes lehet az elsődleges internethasználat tekintetében homogén mintákon vizsgálódni, hogy minél jobban vizsgálhatóvá váljanak ezek a különféle utak. Valamint az online játék mellett érdemes figyelmet fordítani a közösségi
127
hálóhasználattal kapcsolatos zavarokra, amelyre vonatkozóan még kevés, de egyre növekvő számú kutatás irányul. A limitációk figyelembevételével és a pontosabb kutatási dizájnok kidolgozása után a további kutatások fontossága és relevanciája vitathatatlan, hiszen az internethasználat terjedése még mindig folyik, és egyre fiatalabb korosztályok használják egyre hosszabb ideig az internetet, amely sok kérdést vet fel, amelyeket kutatási kérdéssé alakítva várnak megválaszolást.
128
VIII. Irodalom Aboujaoude, E. (2011). Virtually you – The dangerous powers of the epersonality. New York, London: W. W. Norton & Company. Aboujaoude, E., Koran, L. M., Gamel, N., Large, M. D., & Serpe, R. T. (2006). Potential Markers for Problematic Internet Use: A Telephone Survey of 2,513 Adults. CNS Spectrums, 11(10), 750-755. Aelterman, N., De Clercq, B., De Bolle, M., De Fruyt, F. (2011). General and maladaptive personality dimensions in pediatric obsessive-compulsive symptoms. Child Psychiatry and Human Development, 42(1), 24-41. Ak, S., Koruklu, N., Yilmaz, Y. (2012). A Study on Turkish Adolescent’s Internet Use: Possible Predictors of Internet Addiction. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 2012. Dec. 19. Alavi, S. S., Alaghemandan, H., Maracy, M. R., Jannatifard, F., Eslami, M., Ferdosi, M. (2012). Impact of addiction to internet on a number of psychiatric symptoms in students of isfahan universities, Iran, 2010. International Journal of Preventive Medicine, 3(2), 122-7. Andreassen, C. S., Torsheim, T., Brunborg, G. S., Pallesen, S. (2012). Development of a Facebook Addiction Scale. Psychological Reports, 110(2), 501-17. Arbuckle, J.L. (1997). Amos Users’ Guide Version 3.6. Chicago, IL: Smallwaters Corporation. Armstrong, L., Phillips, J. G., Saling, L. L. (2000) Potential determinants of heavier Internet usage. International Journal of Human Computer Studies, 53, 537-550. Bae, Y. (2004). Diffusion and usage patterns of the internet in Korea and Japan: a comparison of policy and cultural factors. Development and society, 33(2), 229-250. Bakken, I. J., Wenzel, H. G., Götestam, K. G., Johansson, A., Oren, A. (2009). Internet addiction among Norwegian adults: a stratified probability sample study. Scandinavian Journal of Psychology, 50(2), 121-7. Banister, J. (2004). Shortage of girls in China today. Journal of Population Research, 21(1), 19-45.
129
Barke, A., Nyenhuis, N., Kröner-Herwig, B. (2012). The german version of the internet addiction test: a validation study. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(10), 534-42. Bayraktar, F., Gün, Z. (2005). Incidence and correlates of Internet usage among adolescents in North Cyprus. Cyberpsychology and Behavior, 10(2), 191-7. Beard, K. W., Wolf, E. M. (2001). Modification in the Proposed Diagnostic Criteria for Internet Addiction. Cyberpsychology and Behavior, 4(3), 377-383. Beard, K. W. (2005). Internet addiction: a review of current assessment techniques and potential assessment questions. Cyberpsychology and Behavior, 8(1), 7– 14. Beard, K. W. (2011). Working with Adolescents Addicted to the Internet. InYoung, K. S., de Abreu, C. N. (Eds.), Internet Addiction – A Handbook and Guide to Evaluations and Treatment (Chapter 10, Vol. 173-190.). John Wiley & Sons, Inc., New Jersey. Bentler, P.M. (1990). Comparative Fit Indexes in Structural Equation Models. Psychological Bulletin, 107(2), 238–246. Beranuy, M., Oberst, U., Carbonell, X., Chamarro, A. (2009). Problematic Internet and mobile phone use and clinical symptoms in college students: The role of emotional intelligence. Computers in Human Behavior, 25, 1182-1187. Bernardi, S., Pallanti, S. (2009). Internet addiction: a descriptive clinical study focusing on comorbidities and dissociative symptoms. Comprehensive Psychiatry, 50(6), 510-516. Bessiere, K., Kiesler, S., Kraut, R., & Boneva, B. S. (2008). Effects of internet use and social resources on changes in depression. Information, Communication & Society, 11(1), 47-70. Blais, M. A. (1997). Clinician ratings of the five-factor model of personality and the DSM-IV personality disorders. The Journal of Nervous and Mental Disease, 185(6), 388-93. Blankers, M., Koeter, M. W., Schippers, G. M. (2011). Internet therapy versus internet self-help versus no treatment for problematic alcohol use: A randomized controlled trial. Journal of consulting and clinical psychology, 79(39), 330-41.
130
Bostwick, J. M., Bucci, J. A. (2008). Internet sex addiction treated with naltrexone. Mayo Clinic Proceedings, 83(2), 226-30. Brenner, V. (1997). Psychology of computer use: XLVII. Parameters of Internet use, abuse and addiction: The first 90 days of the Internet Usage Survey. Psychological Reports, 80, 879-882. Brown, T. A. (2006). Confirmatory factor analysis for applied research. New York: Guilford Press. Brown, G. W., Andrews, B., Harris, T., Adler, Z., & Bridge, L. (1986). Social support, self-esteem and depression. Psychological Medicine, 16, 813-831. Browne, M. V., & Cudek, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.) Testing structural equation models (pp. 136–162), Newbury Park, CA: Sage. Bunevicius, A., Katkute, A., Bunevicius, R. (2008). Symptoms of anxiety and depression in medical students and in humanities students: relationship with big-five personality dimensions and vulnerability to stress. The International Journal of Social Psychiatry, 54(6), 494-501. Canbaz, S., Sunter, A. T., Peksen, Y., Canbaz, M. A. (2009). Prevalence of the Pathological Internet Use in a Sample of Turkish School Adolescents. Iranian Journal of Public Health, 38(4), 64-71. Cao, F., Su, L. (2007). Internet addiction among Chinese adolescents: prevalence and psychological features. Child: Care, Health and Development, 33(3), 275-81. Cao, F., Su, L., Liu, T., Gao, X. (2007). The relationship between impulsivity and Internet addiction in a sample of Chinese adolescents. European Psychiatry, 22, 466-471. Cao, H., Sun, Y., Wan, Y., Hao, J., Tao, F. (2011). Problematic Internet use in Chinese adolescents and its relation to psychosomatic symptoms and life satisfaction. BMC Public Health, 11, 802. Caplan, S. E. (2002). Problematic Internet use and psychosocial well-being: Development of a theory-based cognitive-behavioral measurement instrument. Computers in Human Behavior, 18, 553-575.
131
Caplan, S. E. (2005). A Social Skill Account of Problematic Internet Use. Journal of Communication, 55 (4), 721-736. Carli, V., Durkee, T., Wassermann, D., Haldaczky, G., Despalins, R., Kramarz, E., Wasserman, C., Sarchiapone, M., Hoven, C. W., Brunner, R., Kaess, M. (2013). The Association between Pathological Internet Use and Comorbid Psychopatology: A Systematic Review. Psychopathology, 46(1), 1-13. Caplan, S. E. (2007). Relations among loneliness, social anxiety, and problematic Internet use. CyberPsychology and Behavior, 10(2), 234-42. Cattel, R. B., Cattell, A. K., Cattell, H. E. P. (1993). 16PF Fifth Edition Questionnaire. Champaign, IL: Institute for Personality and Ability Testing. Ceyhan, E., Ceyhan, A. A., Gürcan, A. (2007). The validity and Reliability of the Problematic Internet Usage Scale. Educational Science: Theory and Practice, 7(1), 411-416. Chang, M. K., Law, S. P. M. (2008). Factor structure for Young’s Internet Addiction Test: A confirmatory study. Computers in Human Behavior, 24, 2597-2619. Charlton, J. (2002). A Factor Analytic Investigation of Computer Addiction and Engagement. The British Journal of Psychology, 93, 329-344. Charlton, J. P., Danforth, I. D. W. (2007). Distinguishing addiction and high engagement in the context of online game playing. Computers in Human Behavior, 23, 1531-1548. Chen, S. H., Weng, L. C., Su, Y. J., Wu, H. M., Yang, P. F. (2003). Development of Chinese Internet Addiction Scale and its psychometric study. Chinese Journal of Psychology, 45, 279-94. Cheng, S. H., Shih, C. C., Lee, I. H., Hou, Y. W., Chen, K. C., Chen, K. T., Yang, Y. K., Yang, Y. C. (2012). A study on the sleep quality of incoming university students. Psychiatry Research, 197(3), 270-4. Cho, S.-C., Kim, J.-W., Kim, B.-N., Lee, J.-H., Kim, E.-H. (2008). Biogenetic Temperament and Character Profiles and Attention Deficit Hyperactivity Disorder Symptoms in Korean Adolescents with Problematic Internet Use. Cyberpsychology and Behavior, 11 (6), 735-737.
132
Choi, K., Son, H., Park, M., Han, J., Kim, K., Lee, B., Gwak, H. (2009). Internet overuse and excessive daytime sleepiness in adolescents. Psychiatry and Clinical Neurosciences, 63(4): 455-62. Chong Guan, N., Isa, S. M., Hashim, A. H., Pillai, S. K., Harbajan Singh, M. K. (2012). Validity of the Malay Version of the Internet Addiction Test: A Study on a Group of Medical Students in Malaysia. Asia-Pacific Journal of Public Health, 2012 May 31. Chou, C. (2001). Internet abuse and addiction among Taiwan college students: An online interview study. Cyberpsychology and Behavior, 4(5), 573-585. Chou, C., Condron, L., & Belland, J. C. (2005). A Review of the Research on Internet Addiction. Educational Psychology Review, 17(4), 363-388. Chrismore, S., Betzelberger, E., Bier, L., Camacho, T. (2011). Twelve-step recovery in inpatient treatment for internet addiction. In Young, K. S., de Abreu, C. N. (Eds.) Internet Addiction– A Handbook and Guide to Evaluations and Treatment (Chapter 12, Vol. 205-222.). John Wiley & Sons, Inc., New Jersey. Civljak, M., Sheikh, A., Stead, L. F., Car, J. (2010). Internet-based interventions for smoking cessation. Cochrane database of systematic reviews, 9, CD007078. Clark, D. J, Frith, K. H., Demi, A. S. (2004). The physical, behavioural, and psychosocial consequences of internet use in college studenst. Computers, Informatics, Nursing, 22, 153-161. Collins, E., Freeman, J., Chamarro-Premuzic, T. (2011). Personality traits associated with problematic and non-problematic massively multiplayer online role playing game use. Personality and Individual Differences, 52, 133-138. Cooper, R (2007). Alter Ego: Avatars and Their Creators. London: Chris Boot Ltd. Costa, P. T., McCrae, R. R. (1992). The NEO-PI-R professional manual: Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI-R) and NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI). Odessa, FL: Psychological Assessment Resources. Cronk, B. C., West, J. L. (2002). Personality research on the Internet: a comparison of Web-based and traditional instruments in take-home and in-class settings. Behavior Research Methods, Instruments & Computers, 34, 177-80.
133
Csányi, V., Miklósi, Á. (2010). Fékevesztett evolúció. Megszaladási jelenségek az emberi evolúcióban. Budapest: Typotex. Dalbudak, E., Evren, C., Aldemir, S., Coskun, K. S., Ugurlu, H., Yildirim, F. G. (2013). Relationship of Internet Addiction severity with depression, anxiety, and alexithymia, temperament and character in university students. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2013 Jan 30, Epub ahead of print. Davis, R. A. (2001). A cognitive–behavioral model of pathological Internet use. Computers in Human Behavior, 17, 187-195. Davis, R. A., Flett, G. L., & Besser, A. (2002). Validation of a new scale for measuring problematic Internet use: Implications for pre-employment screening. Cyberpsychology and Behavior, 5, 331-345. Davison, T. E., & McCabe, M. P. (2006). Adolescent body image and psychosocial functioning. Journal of Social Psychology, 146(1), 15-30. De Abreu, C. N., Góes, D. S. (2011) Psychotherapy for Internet Addiction. In Young, K. S., de Abreu, C. N. (Eds), Internet Addiction– A Handbook and Guide to Evaluations and Treatment (Chapter 9, Vol. 155-172.). John Wiley & Sons, Inc., New Jersey. De Berardis, D. D., D’Albenzio, A., Gambi, F., Sepede, G., Valchera, A., Conti, C. M., Fulcheri, M., Cavuto, M., Ortolani, C., Salerno, R. M., Serroni, N., Ferro, F. M. (2009). Alexithymia and Its Relationships with Dissociative Experiences and Internet Addiction in a Nonclinical Sample. Cyberpsychology and Behavior, 12 (1), 67- 69. De Bolle, M., Beyers, W., De Clercq, B., De Fruyt, F. (2012). General personality and psychopathology in referred and nonreferred children and adolescents: an investigation of continuity, pathoplasty, and complication models. Journal of Abnormal Psychology, 121(4), 958-70. De Jong, P. J., Sportel, B. E., De Hullu, E., & Nauta, M. H. (2012). Cooccurrence of social anxiety and depression symptoms in adolescence: differential links with implicit and explicit self-esteem? Psychological Medicine, 42(3), 475-484. Delfabbro, P. H., Winefield, A. H., Anderson, S., Hammarström, A., & Winefield, H. (2011). Body image and psychological well-being in adolescents: the
134
relationship between gender and school type. Journal of Genetic Psychology, 172(1), 67-83. Dell’Osso, B., Altamura, A. C., Hadley, S. J., Baker, B., Hollander, E. (2006). An open label trial of escitalopram in the treatment of compulsive-impulsive internet usage disorder. European Neuropsychopharmacology, 16(S1), 82-83. Dell’Osso, B., Hadley, S., Allen, A., Baker, B., Chaplin, W. F., Hollander, E. (2008). Escitalopram in the treatment of impulsive-compulsive internet usage disorder: an open-label trial followed by a double-bind disconuation phase. Journal of Clinical Psychiatry, 69(3), 452-6. Demetrovics Zs. (2007). Drog, család, személyiség. Budapest: L’Harmattan. Demetrovics, Zs., Kun, B. (2010). A viselkedési függőségek és az impulzuskontroll egyéb zavarainak helye az addikciók spektrumán. In: Demetrovics, Zs., Kun, B. (szerk) Az addiktológia alapjai IV. (pp. 29-39). Budapest: Eötvös Kiadó. Demetrovics, Zs., Szeredi, B., Nyikos, E. (2004). A Problémás Internethasználat Kérdőív bemutatása. Psychiatria Hungarica, 19(2), 141–160. Demetrovics, Zs., Szeredi, B., & Rózsa, S. (2008). The three-factor model of Internet addiction: The development of the Problematic Internet Use Questionnaire. Behavior Research Methods, 40(2), 563-574. Demetrovics, Zs., Koronczai, B. (2010a). Az internet árnyoldala: problémák és függőség. Oktatás-Informatika, 2(1-2), 44-50. Demetrovics, Zs., Koronczai, B. (2010b). Az internetfüggőség néhány pszichológiai vonatkozása. In J. Talyigás (szerk.) Az internethasználat a kockázatok és mellékhatások tekintetében (pp. 121-132). Budapest: Scolar. Demetrovics, Zs., Urbán, R., Nagygyörgy, K., Farkas, J., Zilahy, D., Mervó, B., Reindl, A., Ágoston, C., Kertész, A., Harmath, E. (2011). Why do you play? The development of the motives for online gaming questionnaire (MOGQ). Behavior Research Methods, 43(3), 814-25. Derogatis, L. (1983). Symptom Checklist 90-Revised. Pearson Assessments: New Jersey. Derogatis, L R. (1983). Brief Symptom Inventory: Administration, scoring and procedures manual (4th ed.). Minneapolis, MN: NCS, Perason, Inc.
135
Douglas, A. C., Mills, J. E., Niang, M., Stepchenkova, S., Byun, S., Ruffini, C., Lee, S. K., Loutfi, J., Lee, J-K., Atallah, M., Blanton, M. (2008). Internet addiction: Meta-synthesis of qualitative research for the decade 1996-2006. Computers in Human Behavior, 24, 3027-3044. Dong, G., Devito, E., Huang, J., Du, X. (2012). Diffusion tensor imaging reveals thalamus and posterior cingulate cortex abnormalities in internet gaming addicts. Journal of Psychiatric Research. 46(9), 1212-6. Dong, G., Devito, E. E., Du, X., Cui, Z. (2012). Impaired inhibitory control in ‘internet addiction disorder’: A functional magnetic resonance imaging study. Psychiatry Research, 203(2-3), 153-8. Dong, G., Huang, J., Du, X. (2011). Enhanced reward sensitivity and decreased loss sensitivity in Internet addicts: an fMRI study during a guessing task. Journal of Psychiatric Research, 45(11), 1525-9. Dong, G., Huang, J., Du, X. (2012). Alterations in regional homogeneity of resting-state brain activity in internet gaming addicts. Behavioral and Brain Functions, 8(1), 41. Dong, G., Lu, Q., Zhou, H., Zhao, X. (2011a). Precursor or sequela: pathological disorders in people with Internet addiction disorder. PloS One, 6(2), e14703. doi: 10.1371/journal.pone.0014703. Dong, G., Zhou, H., Zhao, X. (2010). Impulse inhibition in people with Internet addiction disorder: electrophysiological evidence from a Go/NoGo study. Neuroscience Letters, 485(2), 138-42. Dong, G., Zhou, H., Zhao, X. (2011b). Male Internet addicts show impaired executive control ability: evidence from a color-word Stroop task. Neuroscience Letters, 499(2), 114-8. Du, Y. S., Jiang, W., Vance, A. (2010). Longer term effect of randomized, controlled group cognitive behavioural therapy for Internet addiction in adolescent students in Shanghai. The Australian and New Zealand Journal of Psychiatry, 44(2), 129-34. Durkee, T., Kaess, M., Carli, V., Parzer, P., Wasserman, C., Floderus, B., Apter, A., Balázs, J., Barzilay, S., Bobes, J., Brunner, R., Corcoran, P., Cosman, D., Cotter, P.,
136
Despalins, R., Graber, N., Guillemin, F., Haring, C., Kahn, J. P., Mandelli, L., Marusic, D., Mészáros, G., Musa, G. J., Postuvan, V., Resch, F., Saiz, P. A., Sisask, M., Varnik, A., Sarchiapone, M., Hoven, C. W., Wasserman, D. (2012). Prevalence of pathological internet use among adolescents in Europe: demographic and social factors. Addiction, 107(12), 2210-22. Eidenbenz, F. (2011). Systemic dynamics with adolescents addicted to the internet. In Young, K. S., de Abreu, C. N. (Eds), Internet Addiction– A Handbook and Guide to Evaluations and Treatment (Chapter 14, Vol. 245-266.). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Erikson, E. H. (1968). Identity: Youth and crisis. New York: Norton. Feng, Y., Niu, T., Xing, H., Xu, X., Chen, C., Peng, S., Wang, L., Laird, N., Xu, X. (2004). A common haplotype of the nicotine acetylcholine receptor alpha 4 subunit gene is associated with vulnerability to nicotine addiction in men. American Journal of Human Genetics, 75(1), 112-21. Ferraro, G., Caci, B., D’Amico, A., Di Blasi, M. (2007). Internet addiction disorder: an Italian study. Cyberpsychology and Behavior, 10(2): 170-5. Fisoun, V., Floros, G., Siomos, K., Geroukalis, D., Navridis, K. (2012). Internet addiction as an important predictor in early detection of adolescent drug use experienceimplications for research and practice. Journal of Addiction Medicine, 6(1), 77-84. Foli, K. J., South, S. C., Lim, E., Hebdon, M. (2012). Maternal postadoption depression, unmet expectations, and personality traits. Journal of American Psychiatric Nurses Association, 18(5), 267-77. Frangos, C. C., Frangos, C. C., Sotiropoulos, I. (2011). Problematic Internet Use among Greek university students: an ordinal logistic regression with risk factors of negative psychological beliefs, pornographic sites, and online games. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(1-2), 51-8. Fu, K-W., Chan, W. S. C., Wong, P. W. C., Yip, P. S. F. (2010). Internet addiction: prevalence, discriminant validity and correlates among adolescents in Hong Kong. The British Journal of Psychiatry, 196, 486-492.
137
Gao, Y., Li, L. P., Kim, J. H., Congdon, N., Lau, J., Griffiths, S. (2010). The impact of parental migration on health status and health behaviours among left behind adolescent school children in China. BMC Public Health, 10, 56. Gavin, A. R., Simon, G. E., Ludman, E. J. (2010). The association between obesity, depression, and educational attainment in women: the mediation role of body image dissatisfaction. Journal of Psychosomatic Research, 69(6), 573-81. Gershuny, B. S., Sher, K. J., Rossy, L., Bishop, A. K. (2000). Distinguishing manifestiations of anxiety: how do personality traits of compulsive checkers differ from other anxious individuals? Behavior, Research and Therapy, 38(3), 229-41. Goldberg, L. R. (1992). The development of markers for the Big-Five factor structure. Journal of Personality and Social Psychology, 59, 1216-1229. Grav, S., Stordal, E., Romild, U. K., Hellzen, O. (2012). The relationship among neuroticism, extraversion, and depression in the HUNT Study: in relation to age and gender. Issues in Mental Health Nursing, 33(11), 777-85. Grezsa, F., S. Takács, Zs., Demetrovics, Zs. (2001). WWW.NECC.HU – Ifjúsági Mentálhigiénés Szolgálat az Interneten. Új Pedagógiai Szemle, 51(5), 115-120. Greenfield, D. (2011). The Addictive Properties of Internet Usage. In Young, K. S., de Abreu, C. N. (Eds.), Internet Addiction – A Handbook and Guide to Evaluation and Treatment (pp. 135-155). New Jersey: John Wiley & Sons, Inc. Griffith, J. W., Zinbarg, R. E., Craske, M. G., Mineka, S., Rose, R. D., Waters, A. M., Sutton, J. M. (2010). Neuroticism as a common dimension in the internalizing disorders. Psychological Medicine, 40(7), 1125-36. Griffiths, M. D. (1998). Internet addiction: Does it really exist?. In Gackenbach, J. (ed.), Psychology and the Internet: Intrapersonal, Interpersonal, and Transpersonal Implications. New York: Academic Press. Griffiths, M. (2000). Does Internet and computer ‘Addiction’ exist? Some case study evidence. CyberPsychology and Behavior, 3, 211-218. Griffiths, M., Wardle, H., Orford, J., Sproston, K., Erens, B. (2009). Sociodemographic correlates of internet gambling: findings from the 2007 british gambling prevalence survey. Cyberpsychology and Behavior, 12(2), 199-202.
138
Grohol, J. (2012). Final DSM 5 Approved by American Psychiatric Association. Psych
Central.
Retrieved
on
December
29,
2012,
from
http://psychcentral.com/blog/archives/2012/12/02/final-dsm-5-approved-by-americanpsychiatric-association/. Grover, S., Chakraborty, K., Basu, D. (2010). Pattern of Internet use among professionals in India: Critical look at a surprising survey result. Industrial Psychiatry Journal, 19(2), 94-100. Golub, A., Lingley, K. (2008). „Just like the Qing Empire” Internet Addiction, MMOGs, and Moral Crisis in Contemporary China. Games and Culture, 3(1), 59-75. Gong, J., Chen, X., Zeng, J., Li, F., Zhou, D., Wang, Z. (2009). Adolescent addictive internet use and drug abouse in Wuhan, China. Addictions Research and Theory, 17(3), 291-305. Guo, J., Chen, L., Wang, X., Liu, Y., Chui, C. H., He, H., Qu, Z., Tian, D. (2012). The relationship between Internet addiction and depression among migrant children and left-behind children in China. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(11), 585-90. Gupta, M. D. (2005). Explaining Asia’s „missing women”: a new look at the data. Population and Development Review, 31(3), 529-535. Ha, J. H., Kim, S. Y. K., Bae, S. C., Bae, S., Kim, H., Sim, M., Lyoo, I. K., Cho, S. C. (2007). Depression and Internet Addiction in Adolescents. Psychopatology, 40, 424-430. Han, D. H., Hwang, J. W., Renshaw, P. F. (2010). Bupropion sustained release treatment decreases craving for video games and cue-induced brain activity in patients with Internet video game addiction. Experimental and clinical psychopharmacology, 18(4), 297-304. Han, D. H., Kim, Y. S., Lee, Y. S., Min, K. J., Renshaw, P. F. (2010). Changes in cue-induced, prefrontal cortex activity with video-game play. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(6), 655-61. Han, D. H., Lee, Y. S., Na, C., Ahn, J. Y., Chung, U. S., Daniels, M. A., Haws, C. A., Renshaw, P. F. (2009). The effect of methylphenidate on Internet video game
139
play in children with attention-deficit/hyperactivity disorder. Comprehensive psychiatry, 50(3), 251-6. Han, D. H., Renshaw, P. F. (2012). Bupropion in the treatment of problematic online game play in patients with major depressive disorder. Journal of psychopharmacology, 26(5), 689-96. Hayward, R. D., Taylor, W. D., Smoski, M. J., Steffens, D. C., Payne, M. E. (2013). Association of five-factor model personality domains and facets with presence, onset, and treatment outcomes of major depression in older adults. The American Journal of Geriatric Psychiatry, 21(1), 88-96. Helmstaedter, C. (2001). Behavioral aspects of frontal lobe epilepsy. Epilepsy and Behavior, 2(5), 384-395. Hesketh, T., Lu, L., Xing, Z. W. (2011). The consequences of son preference and sex-selective abortion in China and other Asian countries. Canadian Medical Association Journal, 183(12), 1374-1377. Hetzel-Riggin, M. D., Pritchard, J. R. (2011). Predicting problematic Internet use in men and women: the contributions of psychological distress, coping style, and body esteem. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(9), 519-25. Hosenbocus, S., Chahal, R. (2012). A review of executive function deficits and pharmacological management in children and adolescents. Journal of the Canadian Academy of Child and Adolescent Psychiatry, 21(3), 223-9. Hou, H., Jia, S., Hu, S., Fan, R., Sun, W., Sun, T., Zhang, H. (2012). Reduced Striatal Dopamine Transporters in People with Internet Addiction Disorder. Journal of Biomedicine an Biotechnology, 2012, 1-5. Hsu, S. H., Wen, M-H., Wu, M-C. (2009). Exploring user experiences as predictors of MMORPG addiction. Computers and Education, 53, 990-999. Huang, Z., Wang, M., Qian, M., Zhong, J., Tao, R. (2007). Chinese Internet Addiction Inventory: developing a measure of problematic Internet use for Chinese college students. Cyberpsychology and Behavior, 10(6), 805-11. Huang, X-Q., Li, M-C., Tao, R. (2010). Treatment of Internet Addiction. Current Psychiatry Reports, 12, 462-470.
140
Huang, X., Zhang, H., Li, M., Wang, J., Zhang, Y., Tao, R. (2010). Mental Health, Personality, and Parental Rearing Styles of Adolescents with Internet Addiction Disorder. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(4), 401-406. Hur, Y. M. (2009). Genetic and environmental covariatons among obsessivecompulsive symptoms, neuroticism, and extraversion in South Korean adolescent and young adult twins. Twin Research and Human Genetics, 12(2), 142-8. Iacovelli, A., Valenti, S. (2009). Internet addiction’s effect on likeability and rapport. Computers in Human Behavior, 25, 439-443. Izgic, F., Akyüz, G., Dogan, O., & Kugu, N. (2004). Social phobia among university students and its relation to self-esteem and body image. Canadian Journal of Psychiatry, 49, 630-634. Jang, K. S., Hwang, S. Y., Choi, J. Y. (2008). Internet Addiction and Psychiatric Symptoms Among Korean Adolescents. Journal of School Health, 78, 165-171. Jang, M. H., Ji, E. S. (2012). Gender differences in associations between parental problem drinking and early adolescents’ Internet addiction. Journal of Specialists in Pediatric Nursing, 17(4), 288-300. Jensen-Campbell, L. A., Malcolm, K. T. (2007). The importance of conscientiousness in adolescent interpersonal relationships. Personality and Social Psychology Bulletin, 33(3), 368-83. Jia, R., Jia, H. H. (2009). Factorial validity of problematic Internet use scales. Computers in Human Behavior, 25 (6), 1335-1342. Jia, R., Jia, H. H. (2011). PIU Construct Development: Factorial Analytic and Definitional Issues. In H. O. Price (Ed.), Internet Addiction (pp. 29-47). New York: Nova Science Publishers, Inc. Johansson, A., Götestam, K. G. (2004). Internet addiction: characteristics of a questionnaire and prevalence in Norwegian youth (12-28 years). Scandinavian Journal of Psychology, 45(3), 223-9. Juarascio, A. S., Perone, J., Timko, C. A. (2011). Moderators of the relationship between body image dissatisfaction and disordered eating. Eating Disorders, 19(4), 346-54.
141
Kandell, J. J. (1998). Internet addiction on campus: The vulnerability of college students. Cyberpsychology and Behavior, 1(1), 11-17. Kelley, K. J., Gruber, E. M. (2010). Psychometric properties of the Problematic Internet Use Questionnaire. Computers in Human Behavior, 10(6), 805-11. Khazaal, Y., Billieux, J., Thorens, G., Khan, R., Louati, Y., Scarlatti, E., Theintz, F., Lederrey, J., Van Der Linden, M., Zullino, D. (2008). French validation of the internet addiction test. CyberPsychology & Behavior, 11(6), 703-6. King, D. L., Delfabbro, P. H., Griffiths, M. D., Gradisar, M. (2011). Assessing clinical trials of Internet addiction treatment: a systematic review and CONSORT evaluation. Clinical psychology review, 31(7), 1110-6. Kim, H-K., Davis, K., E. (2009). Toward a comprehensive theory of problematic Internet use: Evaluating the role of self-esteem, anxiety, flow, and the self-rated importance of Internet activities. Computers in Human Behavior, 25, 490-500. Kim, E. J., Namkoong, K., Ku, T., Kim, S. J. (2008). The relationship between online game addiction and agression, self-control and narcissistic personality traits. European Psychiatry, 23, 212-218. Kim, J. H., Lau, C. H., Cheuk, K-K., Kan, P., Hui, H. L. C., Griffiths, S. M. (2010). Brief report: Predictors of heavy Internet use and associations with healthpromoting and health risk behaviors among Hong Kong university students. Journal of Adolescence, 33(1), 215-220. Kim, K., Ryu, E., Chon, M-Y., Yeun, E-J., Choi, S-Y., Seo, J-S., Nam, B-W. (2006). Internet addiction in Korean adolescents and suicidal ideation: A questionnaire survey. International Journal of Nursing Studies, 43(2), 185-192. Kim, S. H., Baik, S. H., Park, C. S., Kim, S. J., Choi, S. W., Kim, S. E. (2011). Reduced striatal dopamine D2 receptors in people with Internet addiction. Neuroreport, 22(8), 407-11. Klein, D. N., Kotov, R., Bufferd, S. J. (2011). Personality and depression: explanatory models and review of the evidence. Annual Review of Clinical Psychology, 7, 269-95. Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling (2nd ed.). New York, NY: Guilford Press.
142
Ko, C. H., Liu, G. C., Yen, J. Y., Chen, C. Y., Yen, C. F., Chen, C. S. (2011). Brain correlates of craving for online gaming under cue exposure in subjects with Internet gaming addiction in remitted subjects. Addiction biology, 2011. Oct 26. (Epub ahead of print). Ko, C. H., Yen, J. Y., Chen, C. S., Chen, C. C., Yen, C. F. (2008). Psychiatric comorbidity of internet addiction in college students: an interview study. CNS Spectrums, 13(2), 147-53. Ko, C. H., Yen, J. Y., Chen, C. C., Chen, S. H., Wu, K., Yen, C. F. (2006). Tridimensional Personality of Adolescents With Internet Addiction and Substance Use Experience. Canadian Journal of Psychiatry, 51, 887-94. Ko, C. H., Yen, J. Y., Chen, C. S., Yeh, Y. C., Yen, C. F. (2009). Predictive Values of Psychiatric Symptoms for Internet Addiction in Adolescents. Archives of Pediatrics and Adolescent Medicine, 163(10), 937-943. Ko, C. H., Hsiao, S., Liu, G. C., Yen, J. Y., Yang, M. J., Yen, C. F. (2010). The characteristics of decision making, potential to take risks, and personality of college students with Internet addiction. Psychiatry Research, 175(1-2), 121-5. Koo, Ch., Wati, Y., Choong, C. L., Young Oh, H. (2011). Internet-Addicted Kids and South Korean Government Efforts: Boot-Camp Case. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(6), 391-394. Korkeila, J. Kaarlas, S., Jaaskelainen, M., Vahlberg, T., Taiminen, T. (2010). Attached to the web – harmful use of the Internet and its correlates. European Psychiatry, 25(4), 236-41. Kormas, G., Cristelis, E., Janikian, M., Kafetzis, D., Tsitsika, A. (2011). Risk factors and psychosocial characteristics of potential problematic and problematic internet use among adolescents: A cross-sectional study. BMC Public Health, 11, 595. Koronczai, B., Demetrovics, Zs., Kun, B. (2010). Internetfüggőség és problémás internethasználat. In Demetrovics, Zs., Kun, B. (szerk.), Az addiktológia alapjai IV. (pp. 253-279). Budapest: ELTE Eötvös Kiadó. Koronczai, B., Urbán, R., Kökönyei, Gy., Paksi, B., Papp, K., Kun, B., Arnold, P., Kállai, J., Demetrovics, Zs. (2011a). Confirmation of the Three-Factor Model of
143
Problematic Internet Use on Off-line Adolescent and Adult Samples. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(11), 657-64. Koronczai, B., Kökönyei, Gy., Urbán, R., Demetrovics, Zs. (2011b). A testi megjelenéssel
való
elégedetlenség
szerepe
a
problémás
internethasználatban.
Addiktológia – Addictologia Hungarica, 10(1), 43-44. Koronczai, B., Kökönyei, Gy., Urbán, R., Griffiths, M. D., Demetrovics, Zs. (2013). The mediation role of self-esteem, depression and anxiety between satisfaction with body appearance and problematic internet use. A kézirat elbírálás alatt. Kostanski, M., & Gullone, E. (1998). Adolescent body image dissatisfaction: relationships with self-esteem, anxiety, and depression controlling for body mass. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 39(2), 255-62. Kotov, R., Gamez, W., Schmidt, F., Watson, D. (2010). Linking “big” personality traits to anxiety, depressive, and substance use disorders: a meta-analysis. Psychological Bulletin, 136(5), 768-821. Kraut, R., Kiesler, S., Boneva, B., Cummings, J. N., Helgeson, V., & Crawford, A. M. (2002). Internet paradox revisited. Journal of Social Issues, 58(1), 49-74. Kraut, R., Lundmark, V., Patterson, M., Kiesler, S., Mukopadhyay, T., Scherlis, W. (1998). Internet Paradox: a social technology that reduces social involvement and psychological well-being? American Psychologist, 55, 1017-1031. Kuss, D. J., Griffiths, M. D. (2011). Online social networking and addiction – a review of the psychological literature. International Journal of Environmental Research and Public Health, 8(9), 3528-52. Kwon, J. H., Chung, C. S., Lee, J. (2012). The effects of escape from self and interpersonal relationship on the pathological use of Internet games. Community Mental Health Journal, 47(1), 113-21. Lenihan, F. (2007). Computer addiction – a sceptical view. Advances in Psychiatric Treatment, 13, 31-33. La Paglia, F., La Cascia, C., Rizzo, R., Riva, G., La Barbera, D. (2012). Assessment of executive functions in patients with obsessive compulsive disorder by Neuro VR. Studies in Health Technology and Informatics, 181, 98-102.
144
LaRose, R., Eastin, M. S., & Gregg, J. (2001). Reformulating the Internet paradox: Social cognitive explanations of Internet use and depression. Journal of Online Behavior, 1 (2). Lam, L. T., Peng, Z-w., Mai, J-c., Jing, J. (2009). Factors Associated with Internet Addiction among Adolescents. Cyberpsychology and Behavior, 12(5), 551-555. Lau, C. H., Griffiths, S. M., Kim, J. H. (2011). An inspiration from internet addiction mal-treatment in China. In H. O. Price (Ed.), Internet Addiction (pp. 71-84). New York: Nova Science Publishers, Inc. Lee, H. W., Choi, J. S., Shin, Y. C., Lee, J. Y., Jung, H. Y., Kwon, J. S. (2012). Impulsivity in internet addiction: a comparison with pathological gambling. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(7), 373-7. Lee, Y. S., Han, D. H., Yang, K. C., Daniels, M. A., Na, C., Kee, B. S., Renshaw, P. F. (2008). Depression like characteristics of 5HTTLPR polymorphism and temperament in excessive internet users. Journal of Affectiv Disorders, 109(1-2), 165-9. Lee, Y. S., Han, D. H., Kim, S. M., Renshaw, P. F. (2013). Substance abuse precedes internet addiction. Addictive Behaviors, 38(4), 2022-5. Lee, A., & Hankin, B. L. (2009). Insecure attachment, dysfunctional attitudes, and low self-esteem predicting prospective symptoms of depression and anxiety during adolescence. Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 38(2), 219-231. Lee, B. W., Stapinski, L. A. (2012). Seeking safety on the internet: relationship between social anxiety and problematic internet use. Journal of Anxiety Disorder, 26(1), 197-205. Lewinsohn, P. M., Hoberman, H. M., & Rosenbaum, M. (1988). A prospective study of risk factors for unipolar depression. Journal of Abnormal Psychology, 97, 251264. Li, D., Liau, A., Khoo, A. (2011). Examining the influence of actual-ideal selfdiscrepancies, depression, and escapism, on pathological gaming among massively multiplayer online adolescent gamers. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(9), 535-9. Li, S-M., Chung, T-M. (2006). Internet function and Internet addictive behavior. Computers in Human Behavior, 22, 1067-1071.
145
Liberatore, K. A., Rosario, K., Colón-De Martí, L. N., Martínez, K. G. (2011). Prevalence of Internet addiction in Latino adolescents with psychiatric diagnosis. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(6), 399-402. Lin, F., Zhou, Y., Du, Y., Qin, L., Zhao, Z., Xu, J., Lei, H. (2012). Abnormal white matter integrity in adolescents with internet addiction disorder: a tract-based spatial statistics study. Plos One, 7(1), e30253. Lin, M. P., Ko, H. C., Wu, J. Y. (2011). Prevalence and psychosocial risk factors associated with internet addiction in a nationally representative sample of college students in Taiwan. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(12), 741-6. Lin, S. S., Tsai, C. C. (1999). Internet addiction among high schoolers in Taiwan. Paper presented at the 106th annual convention of the American Psychological Association, Boston, MA. Lin, S. S. J., Tsai, C-C. (2002). Sensation seeking and internet dependence of Taiwanese high school adolescents. Computers in Human Behavior, 18, 411-426. Lindtner, S., Szalewicz, M. (2010). China’s many Internets: Participation and Digital Game Play across a Changing Technology Landscape. A paper submission to the China Internet Research Conference 2010: Internet and Modernity with Chinese Characteristics: Institutions, Cultures and Social Formations Hosted at the School of Journalism and Communcation, Beijing. Liu, J., Gao, X. P., Osunde, I., Li, X., Zhou, S. K., Zheng, H. R., Li, L. J. (2010). Increased regional homogeneity in internet addiction disorder: a resting state functional magnetic resonance imaging study. Chinese Medical Journal, 123(14), 1904-8. Liu, M., Peng, W. (2009). Cognitive and psychological predictors of the negative outcomes associated with playing MMOGs (massevily multiplayer online games). Computers in Human Behavior, 25(6), 1306-1311. Lu, D. W., Wang, J. W., Huang, A. C. (2010). Differentiation of Internet addiction risk level based on autonomic nervous responses: the Internet-addiction hypothesis of autonomic activity. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(4), 371-8. Mable, H. M., Balance, W. D. G., Galgan, R. J. (1986). Body-image distortion and dissatisfaction in university students. Perceptual and Motor Skills, 63(2), 907-911.
146
Mäkinen, M., Puukko-Viertomies, L. R., Lindberg, N., Siimes, M. A., Aalberg, V. (2012). Body dissatisfaction and body mass in girls and boys transitioning from early to mid-adolescence: additional role of self-esteem and eating habits. BMC Psychiatry, 12, 35. Marsella, A. J., Shizuru, L., Brennan, J., Kameoka, V. (1981). Depression and body image satisfaction. Journal of Cross-Cultural Psychology, 12(3), 360-371. Mazhari, S. (2012). Association between Problematic Internet Use and Impulse Control Disorder among Iranian University Students. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15(5), 270-3. Meerkerk, G.-J., Van Den Eijnden, R. J. J. M., Vermulst, A. A., Garretsen, H. F. L. (2009). The Compulsive Internet Use Scale (CIUS): Some Psychometric Properties. CyberPsychology & Behavior, 12(1), 1-6. Mehroof, M., Griffiths, M. D. (2010). Online gaming addiction: the role of sensation seeking, self-control, neuroticism, agression, state anxiety, and trait anxiety. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(3), 313-6. Miller, J. D., Lynam, D. R., Jones, S. (2008). Externalizing behavior through the lens of the five-factor model: a focus on agreeableness and conscientiousness. Journal of Personality Assessment, 90(2), 158-64. Montag, C., Kirsch, P., Sauer, C., Markett, S., Reuter, M. (2012). The role of the CHRNA4 gene in internet addiction: a case-control study. Journal of Addiction Medicine, 6(3), 191-5. Morahan-Martin, J., Schumacher, P. (2000). Incidence and correlates of pathological Internet use among college students. Computers in Human Behavior, 16, 13-29. Morrison, C. M., Gore, H. (2010). The relationship between excessive Internet use and depression: a questionnaire-based study of 1,319 young people and adults. Psychopathology, 43(2), 121-6. Mottram, A. J., Fleming, M. J. (2009). Extraversion, impulsivity, and online group membership as predictors of problematic internet use. Cyberpsychology and Behavior, 12(3), 319-21.
147
Murali, V., George, S. (2007). Lost online: an overview of internet addiction. Advances in Psychiatric Treatment, 13, 24-30. Muthén, L. K., Muthén, B. O. (1998-2007). Mplus users guide. 5th ed. Los Angeles, CA: Muthén & Muthén. Mythily, S., Qiu, S., Winslow, M. (2008). Prevalence and Correlates of Excessive Internet Use among Youth in Singapore. Annals Academy of Medicine Singapore, 37, 9-14. Nalwa, K., Anand, A. P. (2003). Internet addiction in students: A cause of concern. Cyberpsychology and Behavior, 6(6), 653-656. Németh, A. (2000). A viselkedési addikciók jellegzetességei. In: Németh A., Gerevich J. (szerk.) Addikciók (pp. 167-175). Budapest: Medicina Könyvkiadó. Ni, X., Yan, H., Chen, S., & Liu, Z. (2009). Factors influencing internet addiction in a sample of freshmen university students in China. CyberPsychology and Behavior, 12(3), 327-30. Niemz, K., Griffiths, M., Banyard, P. (2005). Prevalence of pathological Internet use among university students and correlations with self-esteem, the General Health Questionnaire (GHQ), and disinhibition. Cyberpsychology and Behavior, 8(6), 562-70. Nunnally, J. C., & Bernstein, I. (1994). Psychometric theory (3. kiadás). New York, NY: McGraw-Hill. Nyikos, E., Szeredi, B., Demetrovics, Zs. (2001). Egy új viselkedéses addikció: Az internethasználat személyiségpszichológiai korrelátumai. Pszichoterápia, 10, 168182. Ok, H. (2011). New media practices in Korea. International Journal of Communication, 5, 320-348. Ormel, J., Rosmalen, J., Farmer, A. (2004). Neuroticism: a non-informative marker of vulnerability to psychopathology. Social Psychiatry and Psychiatric Epidemiology, 39(11), 906-12. Orth, U., Robins, R. W., & Roberts, B. W. (2008). Low self-esteem prospectively predicts depression in adolescence and young adulthood. Personality Processes and Individual Differences, 95(3), 695-708.
148
Orzack, M. H., Orzack, D. S. (1999). Treatment of computer addicts with complex co-morbid psychiatric disorders. Cyberpsychology and Behavior, 2(5), 465473. Padgett, P. M. (2007). Personal safety and sexual safety for women using online personal ads. Sexuality Research & Social Policy, 4(2), 27-37. Paksi, B., Rózsa, S., Kun, B., Arnold, P., Demetrovics, Zs. (2009). A magyar népesség addiktológiai problémái: az Országos Lakossági Adatfelvétel az Addiktológiai Problémákról (OLAAP) reprezentatív felmérés módszertana és a minta leíró jellemzői. Mentálhigiéné és Pszichoszomatika, 10(4), 273-300. Park, H. S., Kim, S. H., Bang, S. A., Yoon, E. J., Cho, S. S., Kim, S. E. (2010). Altered regional cerebral glucose metabolism in internet game overusers: a 18Ffluorodeoxyglucose positron emission tomography study. CNS Spectrums, 15(3), 15966. Park, S., Hong, K. E., Park, E. J., Ha, K. S., Yoo, H. J. (2012). The association between problematic inernet use and depression, suicidal ideation and bipolar disorder symptoms in Korean adolescents. The Australian and New Zealand Journal of Psychiatry. 2012 Oct 9 Epub ahead of print. Park, S. K., Kim, J. Y., Cho, C. B. (2008). Prevalence of internet addiction and correlations with family factors among South Korean adolescents. Adolescence, 43(172), 895-909. Parker, J. D. A., Taylor, R. N., Eastabrook, J. M., Schell, S. L., Wood, L. M. (2008). Problem gambling in adolescence: Relationships with internet misuse, gambing abuse and emotional intelligence. Personality and Individual Differences, 45, 174-180. Pawlikoswski, M., Brand, M. (2011). Excessive Internet gaming and decision making: do excessive World of Warcraft players have problems in decision making under risky conditions?. Psychiatry research, 188(3), 428-33. Peters, C., Bodkin, C. D. (2007). An exploratory investigation of problematic online auction behaviors: Experiences of eBay users. Journal of Retailing and Consumer Services, 14, 1-16. Pine, D. S., Cohen, P., Brook, J. S. (2001). Emotional reactivity and risk for psychopathology among adolescents. CNS Spectrums, 6(1), 27-35.
149
Postel, M. G., de Haan, H. A., ter Huurne, E. D., van der Palen, J., Becker, E. S., de Jong, C. A. (2011). Attrition in web-based treatment for proble drinkers. Journal of medical internet research, 13(4), e117. Potenza, M. N. (2009). Non-substance and substance addictions. Addiction, 104(6), 1016-1017. Rabin, L. A., Fogel, J., Nutter-Upham, K. E. (2011). Academic procrastination in college students: the role of self-reported executive function. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology, 33(3), 344-57. Radloff, L. S. (1977). The CES-D scale: A self-report depression scale for research in the general population. Applied Psychological Measurement, 1(3), 385-401. Rácz, J. (1999). Addiktológia. Tünettan és Intervenciók. Budapest: HIETE. Rector, N. A., Richter, M. A., Bagby, R. M. (2005). The impact of personality on symptom expression in obsessive-compulsive disorder. The Journal of Nervous and Mental Disease, 193(4), 231-6. Rice, L., Markey, P. M. (2009). The role of extraversion and neuroticism in influencing anxiety following computer-mediated interactions. Personality and Individual Differences, 46, 35-39. Ritter, A., Fábián, Zs., Pillók, P., Hoyer M. (2004). Felmérés a magyarországi Internet-használatról: betegség, vagy korosztályra jellemző tünet? Információs Társadalom, 4(1), 121-134. Roberts, B. W., Jackson, J. J., Berger, J. M., Trautwein, U. (2009). Conscientiousness and externalizing psychopathology: overlap, developmental pattens, and etiology of two related constructs. Development and Psychopathology, 21(3), 87188. Rodgers, R. F., Melioli, T., Laconi, S., Bui, E., Chabrol, H. (2013). Internet addiction symptoms, disordered eating, and body image avoidance. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16(1), 56-60. Rosellini, A. J., Brown, T. A. (2011). The NEO Five-Factor Inventory: latent structure and relationships with dimensions of anxiety and depressive disorders in a large clinical sample. Assessment, 18(1), 27-38.
150
Rosenberg, M. (1965). Society and the adolescent self-image, Princeton, NJ: Princeton University Press. Saccone, N. L., Schwantes-An, T. H., Wang, J. C., Grucza, R. A., Breslau, N., Hatsukami, D., Johnson, E. O., Rice, J. P., Goate, A. M., Bierut, L. J. (2010). Multiple cholinergic nicotinic receptor genes affect nicotine dependence risk in African and European Americans. Genes, brain and behavior, 9(7), 741-50. Samuel, D. B., Widiger, T. A. (2011). Conscientoiusness and absessivecompulsive personality disorder. Personality Disorders, 2(3), 161-74. Sato, T. (2006). Internet Addiction among Students: Prevalence and psychological problems in Japan. Japan Medical Association Journal, 49(7-8), 279-283. Saucier, G. (1994). Mini-Markers: A brief version of Goldberg’s unipolar BigFive Markers. Journal of Personality Assessment, 63(3), 506-516. Schaub, M., Sullivan, R., Stark, L. (2011). Snow control – an RCT protocol for a web-based self-help therapy to reduce cocaine consumption in problematic cocaine users. BMC Psychiatry, 11, 153. Schmitz, N., Kugler, J., & Rollnik, J. (2003). On the relation between neuroticism, self-esteem, and depression: results from the National Comorbidity Survey. Comprehensive Psychiatry, 44(3), 169-176. Settles, R. E., Fischer, S., Cyders, M. A., Combs, J. L., Gunn, R. L., Smith, G. T. (2012). Negative urgency: a personality predictor of externalizing behavior characterized by neuroticism, low conscientiousness, and disagreeableness. Journal of Abnormal Psychology, 121(1), 160-72. Shaffer, H. J., Hall, M. N., Bilt, J. V. (2000). „Computer Addiction”: A Critical Consideration. American Journal of Orthopsychiatry, 70(2), 162-168. Shang, W., Li, G., Arogundade, O., Jiang, X. (2010). Understanding Cybercafés Users
behavior
in
Mainland
China:
An
Exploratory
Study.
http://www.upf.edu/amymahan/_pdf/10_26x_10_ShangLiArogundalexJiang_Understan dingCybercax_ISO-8859-1_Q_fxE9sUsersBehaviorinMainlan.pdf, 2012. 07. 20. Shapira, N. A., Goldsmith, T. D., Keck, P. E., Khosla, U. M., McElroy, S. L. (2000). Psychiatric features of individuals with problematic internet use. Journal of Affective Disorders, 57, 267-272.
151
Shapira, N. A., Lessig, M. C., Goldsmith, T. D., Szabo, S. T., Lazoritz, M., Gold, M. S., Stein, D.J. (2003). Problematic internet use: proposed classification and diagnostic criteria. Depress Anxiety, 17(4), 207–216. Shek, D. T. L., Tang, V. M. Y., Lo, C. Y. (2008). Internet Addiction in Chinese Adolescents in Hong Kong: Assessment, Profiles, and Psychosocial Correlates. The Scientific World Journal, 8, 776-787. Shepherd, R-M., Edelmann, R. J. (2005). Reasons for internet use and social anxiety. Personality and Individual Differences, 39, 949-958. Siomos, K.E., Dafouli, E. D., Braimiotis, D. A., Mouzas, O. D., Angelopoulos, N. V. (2008). Internet addiction amond Greek adolescent students. Cyberpsychology and Behavior, 11(6), 653-7. Siomos, K., Floros, G., Evaggelia, D., Farkonas, D., Sergentani, E., Lamprou, M., Geroukalis, D. (2012). Evolution ofn Internet addiction in Greek adolescent students over a two-year period: the impact of parental bonding. European Child and Adolescent Psychiatry, 21(4), 211-9. Sipos K., Sipos M., Spielberger, C. D. (1988). A State-Trait Anxiety Inventory (STAI) magyar változata. In: F. Mérei, & F. Szakács (szerk.) Pszichodiagnosztikai Vademecum I/2 (pp. 123-135). Budapest: Tankönyvkiadó. Smahel, D., Brown, B. B., Blinka, L. (2012). Associations between online friendship and Internet addiction among adolescents and emerging adults. Developmental Psychology, 48(2), 381-8. Sonneville, K. R., Calzo, J. P., Horton, N. J., Haines, J., Austin, S. B., Field, A. E. (2012). Body satisfaction, weight gain and binge eating among overweight adolescent girls. International Journal of Obesity, 36(7), 944-9. Spada, M., M., Langston, B., Nikcevic, A., V., Moneta, G., B. (2008). The role of metacognitions in problematic internet use. Computers in Human Behavior, 24(5), 2325-2335. Spielberger, C. D., Gorsuch, R.L., and Lushene. R.E. (1970). Manual for the State-Trait Anxiety Inventory. Palo Alto, CA: Consulting Psychologists Press. SPSS Inc. (2010). SPSS for Windows, Release 19.0. Chicago: SPSS Inc, 2010.
152
Steinhausen, H. C., Göllner, J., Brandeis, D., Müller, U. C., Valko, L, Drechsler, R. (2013). Psychopathology and personality in parents of children with ADHD. Journal of Attention Disorders, 17(1), 38-46. Su, W., Fang, X., Miller, J. K., Wang, Y. (2011). Internet-based intervention for the treatment of online addiction for college students in China: a pilot study of the Healthy Online Self-helping Center. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(9), 497-503. Sujoldzic, A., & De Lucia, A. (2007). A cross-cultural study of adolescents – BMI, body image and psychological well-being. Collegium Antropologicum, 31(1), 123-30. Sun, D. L., Chen, Z. J., Ma, N., Zhang, X. C., Fu, X. M., Zhang, D. R. (2009). Decision-making and prepotent response inhibition functions in excessive internet users. CNS Spectrums, 14(2), 75-81. Sun, P., Anderson Johnson, C., Palmer, P., Arpawong, T. E., Unger, J. B., Xie, B., Rohrbach, L. A., Spruijt-Metz, D., Sussman, S. (2012). Concurrent and predictive relationships between compulsive internet use and substance use: findings from vocational high school students in China and the USA. International Journal of Environmental Research and Public Health, 9, 660-673. Szablewicz, M. (2010). The ill effects of „opium for the spirit”: a critical cultural analysis of China’s Internet addiction moral panic. Chinese Journal of Communication, 3(4), 453-470. Tao, Z. L., Liu, Y. (2009). Is there a relationship between Internet dependence and eating disorders? A comparison study of Internet dependents and non-Internet dependents. Eating and weight disorders, 14(2-3), e77-83. Thatcher, A., Goolam, S (2005). Development and psychometric properties of the Problematic Internet Use Questionnaire. South African Journal of Psychology, 35(4), 793-809. Tonioni, F., D’Alessandris, L., Lai, C., Martinelli, D., Corvino, S., Vasale, M., Fanella, F., Aceto, P., Bria, P. (2012). Internet addiction: hours spent online, behaviors and psychological symptoms. General Hospital Psychiatry, 34(1), 80-7.
153
Tosun, L. P., Lajunen, T. (2009). Why do young adults develop a passion for Internet activities? The associations among personality, revealing “true self” on the Internet, and passion for the Internet. Cyperpsychology and Behavior, 12(4), 401-6. Treuer, T., Fabian, Z., Furedi, J. (2001). Internet addiction associated with features of impulse control disorder: Is it a real psychiatric disorder? Journal of Affective Disorders, 66, 283-239. Tsai, H. F., Cheng, S. H., Yeh, T. L., Shih, C. C., Chen, K. C., Yang, Y. C., Yang, Y. K. (2009). The risk factors of Internet addiction – a survey of university freshmen. Psychiatry Research, 167(3), 294-9. Tsitsika, A., Critselis, E., Louizou, A., Janikian, M., Freskou, A., Marangou, E., Kormas, G., Kafetzis, D. A. (2011). Determinants of Internet Addiction among Adolescents: A Case-Control Study. The Scientific World Journal, 11, 866-874. Urbán, R., Szigeti R., Kökönyei Gy., & Demetrovics, Z. (2012). Testing competing factor structures, gender invariance, and temporal stability of the Rosenberg Self-Esteem Scale in adolescents. A kézirat bírálás alatt. Van den Eijnden, R. J., Meerkerk, G. J., Vermulst, A. A., Spijkerman, R., Engels, R. C. (2008). Online communication, compulsive Internet use, and psychosocial weelbeing among adolescents: a longitudinal study. Developmental Psychology, 44 (3), 65565. Van der Aa, N., Overbeek, G., Engels, R. C., Scholte, R. H., Meerkerk, G. J., Van den Eijnden, R. J. (2009). Daily and compulsive internet use and well-being in adolescence: a diathesis-stress model based on big five personality traits. Journal of Youth and Adolescence, 38(6), 765-76. Van der Zanden, R. A., Speetjens, P. A., Arntz, K. S., Onrust, S. A. (2010). Online group course for parents with mental illness: development and pilot study. Journal of medical internet research, 12(5), e50. Van Rooij, A. J., Schoenmakers, T. M., van de Eijnden, R., J., van de Mheen, D. (2010). Compulsive Internet use: the role of online gaming and other internet applications. Journal of Adolescent Health, 47(1), 51-7. Walther, J. B. (1996). Computer-mediated communication: Impersonal, interpersonal and hyperpersonal interaction. Communication Research, 23, 3-43.
154
Wang, H., Zhou, X., Lu, C., Wu, J., Deng, X., Hong, L. (2011). Problematic Internet Use in High School Students in Guangdong Province, China. Plos One, 6(5), e19660. Wang, W. (2001). Internet dependency and psychosocial maturity among college students. International Journal of Human-Computer Studies, 55, 919-938. Weber, K., Giannakopoulos, P., Bacchetta, J. P., Quast, S., Herrmann, F. R., Delaloye, C., Ghisletta, P., De Ribaupierre, A., Canuto, A. (2012). Personality traits are associated with acute major depression across the age spectrum. Aging and Mental Health, 16(4), 472-80. Wei, H-T., Chen, M-H., Huang, P-C., Bai, Y-M. (2012). The Association between Online Gaming, Social Phobia, and Depression: an Internet Survey. BMC Psychiatry, 12(1), 92. Weiss, M. D., Baer, S., Allan, B. A., Saran, K., Schibuk, H. (2011). The screens culture: impact on ADHD. Attention Deficit and Hyperactivity Disorders, 3(4), 327-34. Whang, L. S-M., Lee, S., Chang, G. (2003). Internet Over-Users’ Psychological Profiles: A Behavior Sampling Analysis on Internet Addiction. Cyberpsychology and Behavior, 6(2), 143-149. Wheaton, B. (1987). Assessment of fit in overidentified models with latent variables. Sociological Methods and Research, 16, 118-154. Widyanto, L., McMurran, M. (2004). The Psychometric Properties of the Internet Addiction Test. Cyberpsychology and Behavior, 7(4), 443-450. Widyanto, L., Griffiths, M. D., Brunsden, V. (2011). A psychometric comparison of the Internet Addiction test, the Internet-Related Problem Scale, and selfdiagnosis. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14(3), 141-9. Wiederman, M. W., & Pryor, T. L. (2000). Body dissatisfaction, bulimia, and depression among women: the mediating role of drive for thinness. International Journal of Eating disorders, 27(1), 90-95. Wilson, K., Fornasier, S., White, K. M. (2010). Psychological predictors of young adults’ use of social networking sites. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(2), 173-7.
155
Winterer, G., Musso, F., Konrad, A., Vucurevic, G., Stoeter, P., Sander, T., Gallinat, J. (2007). Association of attentional network function with exon 5 variations of the CHRNA4 gene. Human Molecular Genetics, 16(18), 2165-74. Wongpakaran, N., Wongpakaran, T., van Reekum, R. (2012). Social inhibition as a mediator of neurotisicm and depression in the elderly. BMC Geriatrics, 12, 41. Xiuqin, H., Huimin, Z., Mengchen, L., Jinan, W., Ying, Z., & Ran, T. (2010). Mental health, personality, and parental rearing styles of adolescents with Internet addiction disorder. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13(4), 401-6. Xu, J., Shen, L. X., Yan, C. H., Hu, H., Yang, F., Wang, L., Kotha, S. R., Zhang, L. N., Liao, X. P., Zhang, L. N., Ouyang, F. X., Zhang, J. S., Shen, X. M. (2012). Personal characteristics related to the risk of adolescent internet addiction: a survey in Shanghai, China. BMC Public Health, 12(1), 1106. Yang, C. K., Choe, B. M., Baity, M., Lee, J. H., Cho, J. S. (2005). SCL-90-R and 16PF profiles of senior high school students with excessive internet use. Canadian Journal of Psychiatry, 50(7), 407-14. Yang, S. C., Tung, C-J. (2007). Comparison of Internet addicts and non-addicts in Taiwanese high school. Computers in Human Behavior, 23(1), 79-96. Yellowlees, P. M., Marks, S. (2007). Problematic Internet use or Internet addiction?. Computers in Human Behavior, 23, 1447-1453. Yen, C. F., Ko, C. H., Yen, J. Y., Chang, Y. P., Cheng, C. P. (2009a). Multidimensional discriminative factors for Internet addiction among adolescents regarding gender and age. Psychiatry and Clinical Neurosciences. 63(3), 357-64. Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S., Tang, T. C., Ko, C. H. (2009b). The Association between Adult ADHD Symptoms and Internet Addiction among College Students: The Gender Difference. Cyberpsychology and Behavior, 12(2), 187-191. Yen, J. Y, Ko, C. H., Yen, C. F., Chen, C. S., Chen, C. C. (2009c). The association between harmful alcohol use and Internet addiction among college students: comparison of personality. Psychiatry and Clinical Neurosciences, 63(2), 218-24. Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S., Tang, T. C., Huang, T. H., Ko, C. H. (2011). Cue-induced positive motivational implicit response in young adults with Internet gaming addiction. Psychiatry research, 190(2-3), 282-6.
156
Yoo, H. J., Cho, S. C., Ha, J., Yune, S. K., Kim, S. J., Hwang, J., Chung, A., Sung, Y. H., Lyoo, A. I. K. (2004). Attention deficit hyperactivity symptoms and Internet addiction. Psychiatry and Clincal Neurosciences, 58, 487-494. Young, K. S. (1997). What Makes the Internet Addictive: Potential Explanations for Pathological Internet Use. Paper presented at the 105th annual conference of the American Psychological Association, Chicago. Young, K. S. (1998a). Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder. Cyberpsychology and Behavior, 1(3), 237-244. Young, K. S. (1998b). Caught in the Net: How to recognize the signs of Internet addiction – and a winning strategy for recovery. New York: Wiley. Young, K. S. (1999). Internet Addiction: Symptoms, Evaluation, And Treatment. In L. VandeCreek & T. Jackson (Eds.), Innovations in Clinical Practice: A Source Book (Vol. 17., pp. 19-31). Sarasota, FL: Professional Resource Press. Young, K. S. (2007). Cognitive behavior therapy with Internet addicts: treatment outcomes and implications. Cyberpsychology and Behavior, 10(5), 671-9. Young, K. S., Rodgers, R. C. (1998a). The Relationship Between Depression and Internet Addiction. Cyberpsychology and Behavior, 1(1), 25-28. Young, K. S., Rodgers, R. C. (1998b). Internet Addiction: Personality Traits Assiciated with Its Development. Paper presented at the 69th annual meeting of the Eastern Psychological Association in April 1998. Young, K. S., Pistner, M., O’Mara, J., & Buchanan, J. (1999). Cyber disorders: The mental health concern for the new millennium. Cyberpsychology and Behavior, 2(5), 475-479. Yuan, K., Qin, W., Wang, G., Zeng, F., Zhao, L., Yang, X., Liu, P., Sun, J., von Deneen, K. M., Gong, Q., Liu, Y., Tian, J. (2011). Microstructure abnormalities in adolescents with internet addiction disorder. PloS One, 6(6), e20708. Zahodne, L. B., Susatia, F., Bowers, D., Ong, T. L., Jacobson, C. E., Okun, M. S., Rodriguez, R. L., Malaty, I. A., Foote, K. D., Fernandez, H. H. (2011). Binge eating in Parkinson’s Disease: Prevalence, Correlates and the Contribution of Deep Brain Stimulation. Journal of Neuropsychiatry and Clinical Neurosciences, 23(1), 56-62.
157
Zhou, Y., Lin, F. C., Du, Y. S., Qin, L. D., Zhao, Z. M., Xu, J. R., Lei, H. (2011). Gray matter abnormalities in Internet addiction: a voxel-based morphometry study. European Journal of Radiology, 79(1), 92-5. Zhou, Z., Yuan, G., Yao, J. (2012). Cognitive biases toward Internet gamerelated pictures and executive deficits in individuals with an Internet game addiction. Plos One, 7(11): e48961 .doi: 10.137/journal.pone.0048961. Zhu, T. M., Li, H., Jin, R. J., Zheng, Z., Luo, Y., Ye, H., Zhu, H. M. (2012). Effects of electroacupuncture combined psycho-intervention on cognitive function and event-related potentials P300 and mismatch negativity in patients with internet addiction. Chinese journal of integrative medicine, 18(2), 146-51.
158
IX. Mellékletek IX.1. A Problematic Internet Use Questionnaire 18-itemes változata felnőttek számára Az alábbiakban az internethasználatával kapcsolatos állításokat olvashat. Kérjük, jelezze az 1-től 5-ig terjedő skálán, hogy az egyes állítások mennyire jellemzőek Önre!
1
2
3
4
majdnem mindig/ mindig 5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
soha ritkán időnként gyakran 1. Amikor nincs az interneten, milyen gyakran fantáziál az internetről, vagy gondol arra, hogy milyen lenne most internetezni? 2. Milyen gyakran hanyagolja el otthoni teendőit azért, hogy többet internetezhessen? 3. Milyen gyakran érzi úgy, hogy csökkentenie kellene az internetezéssel töltött időt? 4. Milyen gyakran ábrándozik az internetről? 5. Milyen gyakran internetezik olyankor, amikor inkább aludnia kellene? 6. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretné csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül? 7. Milyen gyakran érzi nyugtalannak, feszültnek magát, ha nem internetezhetett annyit, amennyit szeretett volna? 8. Milyen gyakran választja az internetezést a partnerével való együttlét helyett? 9. Milyen gyakran próbálja titkolni, hogy mennyi időt töltött az interneten? 10. Milyen gyakran érzi nyugtalannak, feszültnek magát, ha több napig nem tudott internetezni? 11. Milyen gyakran szenved hátrányt a munkája vagy a teljesítménye az internetezés miatt? 12. Milyen gyakran érzi úgy, hogy internethasználata problémát okoz az Ön számára? 13. Milyen gyakran fordul elő Önnel, hogy depressziósnak, szomorúnak,
159
idegesnek érzi magát, amikor nem internetezik, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezik az internetre? 14. Milyen gyakran panaszkodnak a környezetében lévők arra, hogy túl sok időt tölt az interneten? 15. Milyen gyakran veszi észre magán, amikor internetezik, hogy azt mondja: „csak még egy pár perc és abbahagyom”? 16. Milyen gyakran álmodik az internettel? 17. Milyen gyakran választja az internetezést ahelyett, hogy elmenne valakivel szórakozni? 18. Milyen gyakran jut eszébe, hogy segítséget kellene kérnie egy pszichológustól vagy pszichiátertől internethasználata miatt?
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
IX.2. A Problematic Internet Use Questionnaire 18-itemes változata serdülők számára Az alábbiakban az internethasználatoddal kapcsolatos állításokat olvashatsz. Kérjük, jelezd az 1-től 5-ig terjedő skálán, hogy az egyes állítások mennyire jellemzőek rád!
1
2
3
4
majdnem mindig/ mindig 5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
soha ritkán időnként gyakran 1. Amikor nem vagy az interneten, milyen gyakran fantáziálsz az internetről, vagy gondolsz arra, hogy milyen lenne most internetezni? 2. Milyen gyakran hanyagolod el otthoni teendőidet azért, hogy többet internetezhess? 3. Milyen gyakran érzed úgy, hogy csökkentened kellene az internetezéssel töltött időt? 4. Milyen gyakran ábrándozol az internetről? 5. Milyen gyakran internetezel olyankor, amikor inkább aludnod kellene? 6. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretnéd csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül?
160
7. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha nem internetezhettél annyit, amennyit szerettél volna? 8. Milyen gyakran választod az internetezést a barátaiddal való együttlét helyett? 9. Milyen gyakran próbálod titkolni, hogy mennyi időt töltöttél az interneten? 10. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, feszültnek magad, ha több napig nem tudtál internetezni? 11. Milyen gyakran szenved hátrányt az iskolai teljesítményed az internetezés miatt? 12. Milyen gyakran érzed úgy, hogy internethasználatod problémát okoz számodra? 13. Milyen gyakran fordul elő veled, hogy depressziósnak, szomorúnak, idegesnek érzed magad, amikor nem internetezel, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezel az internetre? 14. Milyen gyakran panaszkodnak a környezetedben lévők arra, hogy túl sok időt töltesz az interneten? 15. Milyen gyakran veszed észre magadon, amikor internetezel, hogy azt mondod: „csak még egy pár perc és abbahagyom”? 16. Milyen gyakran álmodsz az internettel? 17. Milyen gyakran választod az internetezést ahelyett, hogy elmennél valakivel szórakozni? 18. Milyen gyakran jut eszedbe, hogy segítséget kellene kérned egy pszichológustól vagy pszichiátertől internethasználatod miatt?
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
161
IX.3. A Problematic Internet Use Questionnaire 9-itemes változata serdülők számára Az alábbiakban az internethasználatoddal kapcsolatos állításokat olvashatsz. Kérjük, jelezd az 1-től 5-ig terjedő skálán, hogy az egyes állítások mennyire jellemzőek rád!
soha ritkán néha gyakran mindig 1. Milyen gyakran érzed úgy, hogy 1 2 3 4 5 csökkentened kellene az internetezéssel töltött időt? 2. Milyen gyakran hanyagolod el otthoni 1 2 3 4 5 teendőidet azért, hogy többet internetezhess? 3. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, 1 2 3 4 5 feszültnek magad, ha nem internetezhettél annyit, amennyit szerettél volna? 4. Milyen gyakran van úgy, hogy szeretnéd 1 2 3 4 5 csökkenteni az internetezéssel töltött időt, de nem sikerül? 5. Milyen gyakran internetezel olyankor, 1 2 3 4 5 amikor inkább aludnod kellene? 6. Milyen gyakran érzed nyugtalannak, 1 2 3 4 5 feszültnek magad, ha több napig nem tudtál internetezni? 7. Milyen gyakran próbálod titkolni, hogy 1 2 3 4 5 mennyi időt töltöttél az interneten? 8. Milyen gyakran panaszkodnak a 1 2 3 4 5 környezetedben lévők arra, hogy túl sok időt töltesz az interneten? 9. Milyen gyakran fordul elő veled, hogy 1 2 3 4 5 depressziósnak, szomorúnak, idegesnek érzed magad, amikor nem internetezel, és ez az érzés elmúlik, amikor újra bejelentkezel az internetre? IX.4. A külső megjelenéssel való elégedettséget vizsgálatára használt saját kérdőívünk Az alábbiakban néhány állítást olvashatsz magadra vonatkozóan. Kérjük, jelezd az 1-től 5ig terjedő skálán, hogy az egyes állítások mennyire jellemzőek rád!
nagyon nem nem értek közömbös értek vele vele egyet egyet 1. A külsőm legtöbbször 1 2 3
egyetértek vele 4
nagyon egyetértek vele 5
tetszik az embereknek.
162
2. Sokszor úgy érzem, ha
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
4. Szeretem a testem.
1
2
3
4
5
5. Ha szép embert látok,
1
2
3
4
5
6. Fürdőruhában feszengek.
1
2
3
4
5
7.
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
szebb
lennék,
több
kapcsolatom lenne. 3.
Ha
tehetném,
sokat
változtatnék a külsőmön.
rosszul érzem magam. Ha
tükörbe
nézek,
negatív megjegyzést teszek magamra. 8. Nem vagyok elégedett a kilóim számával.
163
