Гречаный С.В., Егоров А.Ю., Солдаткин В.А., Яковлев А.Н., Илюк Р.Д., Шмуклер А.Б. Интернет-аддикция у молодых взрослых: формы онлайн-активности, половые различия, коморбидные психические и наркологические расстройства

Введение

Интер­нет-зави­си­мость (ИЗ) счи­та­ет­ся одним из наи­бо­лее рас­про­стра­нен­ных вари­ан­тов нехи­ми­че­ских зави­си­мо­стей и име­ет зна­чи­тель­ные нега­тив­ные соци­аль­ные, меди­цин­ские и эко­но­ми­че­ские послед­ствия [7].

ИЗ выяв­ля­ет­ся пре­иму­ще­ствен­но сре­ди моло­дой части попу­ля­ции – у стар­ших под­рост­ков и моло­дых взрос­лых, что, оче­вид­но, обу­слов­ле­но наи­боль­шим уров­нем исполь­зо­ва­ния интер­не­та имен­но в этой воз­раст­ной когорте.

ИЗ, по раз­ным дан­ным, выяв­ля­ет­ся у 1,5–8,2% сре­ди насе­ле­ния Евро­пы и Север­ной Аме­ри­ки [17; 21] и у 9–36,9% под­рост­ков и моло­дых взрос­лых в стра­нах Юго-Восточ­ной Азии [15; 23; 27]. 

Соглас­но еди­нич­ным рос­сий­ским иссле­до­ва­ни­ям, интер­нет-зави­си­мость сре­ди мос­ков­ских под­рост­ков выяв­ля­ет­ся в 4,3% слу­ча­ях, а 29,3% это­го кон­тин­ген­та нахо­дит­ся в груп­пе рис­ка [10].

ИЗ выяв­ле­на у 12,0% обсле­до­ван­ных сту­ден­тов вузов в г. Уфе (Баш­кор­то­стан) [2]. Мони­то­ринг 16 574 уча­щих­ся сред­ней шко­лы пока­зал, что каж­дый тре­тий маль­чик и каж­дая пятая девоч­ка вхо­дят в груп­пу рис­ка ИЗ [11].

В ситу­а­ции, когда тера­пев­ти­че­ские под­хо­ды к ИЗ толь­ко раз­ра­ба­ты­ва­ют­ся, отсут­ству­ют стан­дар­ты не толь­ко фар­ма­ко­ло­ги­че­ской, но и пси­хо­ло­го-пси­хо­те­ра­пев­ти­че­ской помо­щи, осо­бую акту­аль­ность при­об­ре­та­ют ком­плекс­ные, муль­ти­дис­ци­пли­нар­ные иссле­до­ва­ния ИЗ, резуль­та­ты кото­рых крайне вос­тре­бо­ва­ны в целях про­фи­лак­ти­ки и ран­ней диа­гно­сти­ки забо­ле­ва­ния [7].

Отсут­ствие воз­мож­но­стей кли­ни­че­ской диа­гно­сти­ки ИЗ в рам­ках совре­мен­ной Меж­ду­на­род­ной клас­си­фи­ка­ции болез­ней 10-го пере­смот­ра (МКБ-10) созда­ет зна­чи­тель­ные про­бле­мы при про­ве­де­нии исследований. 

В насто­я­щее вре­мя изу­че­ние фено­ме­на ИЗ про­во­дит­ся с исполь­зо­ва­ни­ем пси­хо­мет­ри­че­ских шкал, кото­рые поз­во­ля­ют оце­нить нали­чие или высо­кий риск нали­чия ИЗ без поста­нов­ки кли­ни­че­ско­го диа­гно­за. Наи­бо­лее адек­ват­ной и при­ме­ни­мой в РФ явля­ет­ся «Шка­ла интер­нет-зави­си­мо­сти» (Chen Internet Addiction Scale, CIAS) [14] в адап­та­ции В.Л. Малы­ги­на с соавт. [9].

Пси­хо­мет­ри­че­ские инстру­мен­ты и шка­ла CIAS, в том чис­ле, не дают воз­мож­но­сти оцен­ки и ана­ли­за кон­крет­ных вари­ан­тов онлайн актив­но­сти лиц с ИЗ, кото­рые явля­ют­ся раз­но­об­раз­ны­ми и вари­а­бель­ны­ми и, воз­мож­но, могут иметь опре­де­лен­ную спе­ци­фич­ность, свя­зан­ную с полом и лич­ност­ны­ми осо­бен­но­стя­ми индивидуума. 

Ран­ние иссле­до­ва­ния ИЗ [25] выде­ля­ли, напри­мер, такие вари­ан­ты: про­фес­си­о­наль­ная дея­тель­ность при помо­щи ком­пью­те­ра, нося­щая обсес­сив­ный харак­тер; поиск инфор­ма­ции (ком­пуль­сив­ная «нави­га­ция»); пато­ло­ги­че­ская при­вя­зан­ность к опо­сре­до­ван­ным интер­не­том азарт­ным играм, онлай­но­вым аук­ци­о­нам, элек­трон­ным покуп­кам, зави­си­мость от обще­ния в чатах (соци­аль­ных сетях), груп­по­вых играх и теле­кон­фе­рен­ци­ях; кибер-сек­су­аль­ная зави­си­мость и т.д.

Важ­ны­ми и слож­ны­ми оста­ют­ся вопро­сы о том, какие вари­ан­ты онлайн-актив­но­сти в рам­ках ИЗ явля­ют­ся наи­бо­лее часты­ми сре­ди ИЗ-инди­ви­дум­мов, есть ли раз­ли­чия в онлайн-актив­но­сти меж­ду муж­чи­на­ми и жен­щи­на­ми, суще­ству­ют ли свя­зи вари­ан­тов онлайн-актив­но­сти с пси­хи­ат­ри­че­ской и нар­ко­ло­ги­че­ской комор­бид­но­стью, лич­ност­ным про­фи­лем индивидуума?

Мож­но пред­по­ло­жить, что раз­ные вари­ан­ты и фор­мы ИЗ-пове­де­ния раз­ли­ча­ют­ся по аддик­тив­но­му потен­ци­а­лу, пси­хо­па­то­ло­ги­че­ско­му про­фи­лю, в том чис­ле сопут­ству­ю­щим пси­хи­че­ским и нар­ко­ло­ги­че­ским рас­строй­ствам. Осно­ва­ни­ем для дан­но­го пред­по­ло­же­ния явля­ют­ся резуль­та­ты наше­го пред­ва­ри­тель­но­го пилот­но­го иссле­до­ва­ния, посвя­щен­но­му пси­хи­ат­ри­че­ской комор­бид­но­сти, пси­хо­па­то­ло­ги­че­ско­му про­фи­лю, уров­ню упо­треб­ле­ния алко­го­ля и др. у лиц с ИЗ, по срав­не­нию с кон­троль­ной груп­пой [4].

Сфор­му­ли­ро­ван­ная выше гипо­те­за под­твер­жда­ет­ся еди­нич­ны­ми рабо­та­ми, пока­зав­ши­ми, что про­блем­ные интер­нет-гем­бле­ры бли­же к хими­че­ски зави­си­мым лицам, по срав­не­нию с про­блем­ны­ми интер­нет-гей­ме­ра­ми [26]. У лиц, зави­си­мых от онлайн-гем­блин­га, наблю­да­ет­ся худ­ший про­гноз, чем при дру­гих фор­мах ИЗ [19].

В.Л. Малы­ги­ным с сотруд­ни­ка­ми [8] на при­ме­ре под­рост­ко­вой попу­ля­ции было пока­за­но, что исполь­зо­ва­ние мас­со­вых мно­го­поль­зо­ва­тель­ских роле­вых онлайн-игр (MMORPG – massive multiplayer online role-playing games) име­ет боль­шую аддик­то­ген­ность, по срав­не­нию с исполь­зо­ва­ни­ем сер­ви­сов онлайн-обще­ния, где под­рост­ки, ско­рее все­го, отра­ба­ты­ва­ют навы­ки меж­лич­ност­но­го обще­ния, под­го­тав­ли­вая себя к реаль­ным кон­так­там в социуме. 

Даже жанр игр при интер­нет-гей­мин­ге име­ет раз­ный аддик­тив­ный потен­ци­ал. Выяв­ле­но, напри­мер, что муль­ти­ро­ле­вые игры (MMORPG), спор­тив­ные игры и «шуте­ры» (напри­мер, FPS – first-person shooter games) чаще дру­гих при­во­дят к игро­вой зави­си­мо­сти [22].

Боль­шин­ство иссле­до­ва­ний выпол­не­но на под­рост­ках, одна­ко наи­бо­лее под­вер­жен­ны­ми ИЗ и слож­ны­ми для про­фи­лак­ти­ки и тера­пии явля­ют­ся моло­дые взрос­лые (18–23 года). В этой когор­те воз­мож­но­сти роди­тель­ско­го кон­тро­ля и вли­я­ния уже утра­че­ны, име­ют­ся финан­со­вые и вре­мен­ные воз­мож­но­сти для исполь­зо­ва­ния интер­не­та без огра­ни­че­ния. Изу­че­ние имен­но это­го кон­тин­ген­та наи­бо­лее адек­ват­но в плане кор­рект­но­го ана­ли­за кор­ре­ля­ций раз­ных форм онлайн-актив­но­сти в рам­ках ИЗ.

Целью иссле­до­ва­ния было изу­че­ние форм и содер­жа­ния онлайн-актив­но­сти, поло­вых раз­ли­чий, комор­бид­ной пси­хи­че­ской и нар­ко­ло­ги­че­ской пато­ло­гии у лиц с интер­нет-зави­си­мо­стью, выяв­лен­ной на осно­ва­нии шка­лы CIAS.

Материалы и методы исследования. Участники исследования

Иссле­до­ва­ние явля­ет­ся частью муль­ти­цен­тро­во­го наци­о­наль­но­го про­ек­та по изу­че­нию гене­ти­че­ских и пси­хо­ло­ги­че­ских мар­ке­ров ИЗ. Деталь­ное опи­са­ние мето­до­ло­гии и дизай­на иссле­до­ва­ния было опуб­ли­ко­ва­но ранее [6]. Для оцен­ки выра­жен­но­сти ИЗ была исполь­зо­ва­на шка­ла CIAS [14] в адап­та­ции В.Л. Малы­ги­на c соавт. [9].

Шка­ла CIAS поз­во­ля­ет изме­рять как спе­ци­фи­че­ские симп­то­мы зави­си­мо­сти (толе­рант­ность, абсти­нент­ный син­дром, ком­пуль­сив­ность), так и пси­хо­ло­ги­че­ские аспек­ты, такие как спо­соб­ность управ­лять сво­им вре­ме­нем и нали­чие внут­ри­лич­ност­ных проблем. 

Тест вклю­ча­ет пять оце­ноч­ных шкал: 1) шка­ла ком­пуль­сив­ных симп­то­мов (Сom); 2) шка­ла симп­то­мов отме­ны (Wit); 3) шка­ла толе­рант­но­сти (Tol); 4) шка­ла внут­ри­лич­ност­ных про­блем и про­блем, свя­зан­ных со здо­ро­вьем (IH); 5) шка­ла управ­ле­ния временем ™.

Поми­мо шкаль­ной оцен­ки суще­ству­ют 2 типа над­шкаль­ных кри­те­ри­ев: 1) инте­граль­ные (клю­че­вые) симп­то­мы непо­сред­ствен­но самой ИЗ, вклю­ча­ю­щий в себя пер­вые 3 шка­лы, и 2) кри­те­рий нега­тив­ных послед­ствий исполь­зо­ва­ния интер­не­та, вклю­ча­ю­щий послед­ние 2 шка­лы. Сум­ма всех шкал или общий CIAS балл, рав­ный Com + Wit + Tol + IH + TM, явля­ет­ся инте­граль­ным пока­за­те­лем – общим пока­за­те­лем нали­чия ИЗ поведения.

Участ­ни­ки иссле­до­ва­ния – лица с ИЗ наби­ра­лась в ука­зан­ных ниже цен­трах с исполь­зо­ва­ни­ем раз­лич­ных вари­ан­тов скри­нин­го­во­го, кон­суль­та­тив­но­го и про­фи­лак­ти­че­ско­го подходов.

• ФГБОУ ВО «Санкт-Петер­бург­ский госу­дар­ствен­ный педи­ат­ри­че­ский меди­цин­ский уни­вер­си­тет» Мин­здра­ва Рос­сии (г. Санкт-Петер­бург); при скри­нин­ге здо­ро­вых лиц: если участ­ник наби­рал более 65 бал­лов по шка­ле CIAS, его отно­си­ли к груп­пе с ИЗ вне зави­си­мо­сти от нали­чия жалоб и обра­ще­ний за помощью.
• ФГБОУ ВО «Ростов­ский госу­дар­ствен­ный меди­цин­ский уни­вер­си­тет» Мин­здра­ва Рос­сии (г. Ростов-на-Дону); при обра­ще­нии к сотруд­ни­кам кафед­ры за помо­щью (чаще – по ини­ци­а­ти­ве род­ных), в свя­зи с про­бле­ма­ми, свя­зан­ны­ми с исполь­зо­ва­ни­ем интер­не­та, а так­же обра­ще­ние по реко­мен­да­ции педа­го­гов шко­лы, как пра­ви­ло, обес­по­ко­ен­ных сни­же­ни­ем ака­де­ми­че­ской успе­ва­е­мо­сти уча­ще­го­ся из-за невоз­мож­но­сти пре­кра­ще­ния исполь­зо­ва­ния гаджетов.
• ГОБУЗ «Липец­кий област­ной нар­ко­ло­ги­че­ский дис­пан­сер» (г. Липецк); инфор­ма­ция об иссле­до­ва­нии была раз­ме­ще­на в поли­кли­ни­ке нар­ко­ло­ги­че­ско­го дис­пан­се­ра, сре­ди сту­ден­тов поли­тех­ни­че­ско­го уни­вер­си­те­та, а так­же в част­ных меди­цин­ских орга­ни­за­ци­ях и пси­хо­ло­ги­че­ском цен­тре. Груп­па фор­ми­ро­ва­лась за счет само­сто­я­тель­но обра­тив­ших­ся лиц (в нар­ко­ло­ги­че­ский дис­пан­сер, к пси­хо­ло­гу по месту уче­бы, лица, про­явив­шие инте­рес к иссле­до­ва­нию без запро­са на полу­че­ние помощи).
• ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.П. Серб­ско­го» (г. Москва); все лица, вошед­шие в груп­пу ИЗ, изна­чаль­но обра­ща­лись в Мос­ков­ский НИИ пси­хи­ат­рии – фили­ал ФГБУ «НМИЦ ПН им. В.П. Серб­ско­го», за кон­суль­та­тив­ной амбу­ла­тор­ной помо­щью в свя­зи с про­бле­ма­ми, вызван­ны­ми чрез­мер­ным вре­мя­пре­про­вож­де­ни­ем за ком­пью­тер­ны­ми игра­ми, что, как пра­ви­ло, сопро­вож­да­лось эмо­ци­о­наль­ны­ми и пове­ден­че­ски­ми рас­строй­ства­ми. Все обра­ще­ния были ини­ци­и­ро­ва­ны роди­те­ля­ми паци­ен­тов, в то вре­мя как у самих паци­ен­тов кри­ти­че­ское отно­ше­ние к зло­упо­треб­ле­нию ком­пью­тер­ны­ми игра­ми отсут­ство­ва­ло, несмот­ря на выра­жен­ные при­зна­ки дез­адап­та­ции (отчис­ле­ние из вуза, отсут­ствие посто­ян­но­го места рабо­ты, пре­бы­ва­ние на ижди­ве­нии у родителей).
• ФГБУ НМИЦ ПН им. В.М. Бех­те­ре­ва (Санкт­Пе­тер­бург); набор интер­нет-зави­си­мых осу­ществ­лял­ся через колл-центр кон­суль­та­тив­но­го отде­ле­ния, где была пред­став­ле­на инфор­ма­ция о том, что сотруд­ни­ки отде­ле­ния тера­пии боль­ных с аддик­тив­ной пато­ло­ги­ей осу­ществ­ля­ют кон­суль­та­тив­ную помощь про­блем­ным интер­нет-поль­зо­ва­те­лям. Все паци­ен­ты обра­ти­лись за помо­щью по насто­я­нию родственников.

Несмот­ря на орга­ни­за­ци­он­ные раз­ли­чия в спо­со­бах при­вле­че­ния участ­ни­ков к иссле­до­ва­нию, были уста­нов­ле­ны еди­ные кри­те­рии для их вклю­че­ния в груп­пу. Про­це­ду­ры и меро­при­я­тия иссле­до­ва­ния для всех участ­ни­ков были так­же идентичны. 

При вклю­че­нии в иссле­до­ва­ние все участ­ни­ки иссле­до­ва­ния про­хо­ди­ли пер­вич­ное скри­нин­го­вое обсле­до­ва­ние с помо­щью Крат­ко­го меж­ду­на­род­но­го ней­ро­пси­хи­ат­ри­че­ско­го опрос­ни­ка (The Mini international neuropsychiatric interview, MINI) на соот­вет­ствие кри­те­ри­ям включения/невключения.

Кри­те­рии включения:

1. Лица муж­ско­го и жен­ско­го пола евро­пей­ско­го про­ис­хож­де­ния в воз­расте от 16 до 34 лет включительно.
2. Коли­че­ство бал­лов по шка­ле CIAS – 65 и более, что соот­вет­ству­ет пси­хо­мет­ри­че­ско­му уров­ню ИЗ.
3. Участ­ник иссле­до­ва­ния дол­жен пони­мать суть иссле­до­ва­ния и под­пи­сать инфор­ми­ро­ван­ное доб­ро­воль­ное согла­сие на вклю­че­ние в иссле­до­ва­ние, являть­ся бла­го­на­деж­ным и гото­вым выпол­нять все про­це­ду­ры исследования.

Кри­те­рии невключения:

1. Сопут­ству­ю­щий пси­хи­че­ский диа­гноз, соот­вет­ству­ю­щий кри­те­ри­ям МКБ-10 в руб­ри­ках F00-09 и F20-29.
2. Эпи­зо­ды судо­рог в ана­мне­зе, за исклю­че­ни­ем слу­ча­ев еди­нич­ных про­стых феб­риль­ных судо­рог в воз­расте от 6 меся­цев до 5 лет (еди­нич­ные про­стые феб­риль­ные судо­ро­ги – судо­ро­ги без при­зна­ков фокаль­но­сти, про­дол­жи­тель­но­стью не более 15 минут, не свя­зан­ные с инфек­ци­он­ным забо­ле­ва­ни­ем ЦНС или тяже­лым мета­бо­ли­че­ским нарушением).
3. Ана­мнез участ­ни­ка содер­жит инфор­ма­цию об орга­ни­че­ском забо­ле­ва­нии голов­но­го моз­га – тяже­лая трав­ма, острое нару­ше­ние кро­во­об­ра­ще­ния голов­но­го моз­га или инфек­ци­он­ном забо­ле­ва­нии ЦНС с устой­чи­вым нев­ро­ло­ги­че­ским рас­строй­ством (фокаль­ным или диф­фуз­ным), тяже­лые сома­ти­че­ские забо­ле­ва­ния в ста­дии декомпенсации.
4. Участ­ник с поло­жи­тель­ным уста­нов­лен­ным ВИЧ-статусом. 

Кри­те­рии исклю­че­ния из исследования:

1. Участ­ник иссле­до­ва­ния дела­ет запрос об исклю­че­нии из исследования.
2. Участ­ни­ки иссле­до­ва­ния, кото­рые в любой момент иссле­до­ва­ния про­де­мон­стри­ро­ва­ли, что они не спо­соб­ны при­ни­мать уча­стие в иссле­до­ва­нии или не наце­ле­ны на кон­струк­тив­ное участие.

Эти­че­ские прин­ци­пы. Все участ­ни­ки иссле­до­ва­ния под­пи­са­ли доб­ро­воль­ное инфор­ми­ро­ван­ное согла­сие на вклю­че­ние в иссле­до­ва­ние. Пер­со­наль­ные дан­ные участ­ни­ков иссле­до­ва­ния были пол­но­стью скры­ты, участ­ни­ки иден­ти­фи­ци­ро­ва­ны по кодам иссле­до­ва­ния. Наци­о­наль­ное муль­ти­цен­тро­вое иссле­до­ва­ние было одоб­ре­но локаль­ным эти­че­ским коми­те­том ФГБУ НМИЦ ПН им. В.М. Бех­те­ре­ва (Санкт-Петер­бург).

Психометрические инструменты исследования

Исполь­зо­ва­лись сле­ду­ю­щие пси­хо­мет­ри­че­ские методики:

• Тест AUDIT (Alcohol Use Disorders Identification Test) для выяв­ле­ния нару­ше­ний, свя­зан­ных с упо­треб­ле­ни­ем алко­го­ля, и нали­чия докли­ни­че­ских форм алко­голь­ной зави­си­мо­сти [12].
• Опрос­ник «Symptom Checklist-90-Revised» (SCL-90-R) [16], пред­на­зна­чен­ный для оцен­ки широ­ко­го кру­га пси­хо­па­то­ло­ги­че­ских симп­то­мов, в осо­бен­но­сти у боль­ных с сома­ти­зи­ро­ван­ны­ми рас­строй­ства­ми, алко­голь­ной зави­си­мо­стью и дру­ги­ми фор­ма­ми зависимости.
• Опрос­ник депрес­сии Бека (Beck Depression Inventory, BDI), пред­на­зна­чен­ный для оцен­ки нали­чия и сте­пе­ни выра­жен­но­сти депрес­сив­ных симп­то­мов у обсле­ду­е­мо­го на теку­щий пери­од вре­ме­ни. Исполь­зо­ва­лась адап­ти­ро­ван­ная в РФ вер­сия [1].
• Гос­пи­таль­ная шка­ла тре­во­ги и депрес­сии (Hospital Anxiety and Depression Scale, HADS) была раз­ра­бо­та­на для пер­вич­но­го выяв­ле­ния и оцен­ки выра­жен­но­сти аффек­тив­ных нару­ше­ний в усло­ви­ях обще­ме­ди­цин­ской прак­ти­ки. Исполь­зо­ва­лась адап­ти­ро­ван­ная в РФ вер­сия [1].
• Про­дро­маль­ный опрос­ник -16 (Prodromal Questionnaire, PQ-16) пред­на­зна­чен для скри­нин­га состо­я­ний высо­ко­го рис­ка раз­ви­тия рас­стройств пси­хо­ти­че­ско­го спек­тра [20].

Для ана­ли­за форм и содер­жа­ния онлайн-актив­но­сти исполь­зо­ва­ли ори­ги­наль­ный полу­струк­ту­ри­ро­ван­ный опрос­ник «Анке­та исполь­зо­ва­ния интер­не­та», вклю­ча­ю­щая деталь­ные вопро­сы о коли­че­стве часов поль­зо­ва­ния интер­не­том, содер­жа­нии и раз­но­вид­но­стях отдель­ных форм интер­нет-актив­но­сти и др. [9].

Статистический анализ

Ста­ти­сти­че­ский ана­лиз был про­ве­ден с исполь­зо­ва­ни­ем: χ2-кри­те­рия Пир­со­на, непа­ра­мет­ри­че­ско­го U-кри­те­рия Ман­на-Уит­ни, t-кри­те­рия Стью­ден­та (для пара­мет­ри­че­ских дан­ных), кор­ре­ля­ци­он­но­го ана­ли­за по Спирмену. 

При­ме­не­ние пара­мет­ри­че­ских или непа­ра­мет­ри­че­ских ста­ти­сти­че­ских мето­дов обос­но­вы­ва­лось вычис­ле­ни­ем зна­че­ний асим­мет­рии и экс­цес­са всех изу­ча­е­мых харак­те­ри­стик выбор­ки и их стан­дарт­ных оши­бок. В каче­стве кри­те­рия ста­ти­сти­че­ской досто­вер­но­сти рас­смат­ри­вал­ся уро­вень зна­чи­мо­сти р ≤ 0,05.

Результаты исследования и их обсуждение

Была набра­на груп­па лиц в коли­че­стве 49 чел. (37 муж­чин (75,5%) и 12 жен­щин (24,5%)), в воз­расте 16–34 лет (сред­ний воз­раст – 22,04 ± 0,34 года), чей сум­мар­ный балл по шка­ле CIAS соста­вил 65 бал­лов и выше, что соот­вет­ству­ет уров­ню ИЗ. 

В груп­пе ИЗ 52,2% име­ли сред­нее, 19,6% – сред­не­спе­ци­аль­ное, 28,3% – выс­шее обра­зо­ва­ние. Рабо­та­ли или учи­лись – 71,7%, 19,6% состо­я­ли в бра­ке, 8,7% име­ли детей. 

Боль­шин­ство участ­ни­ков сооб­щи­ли, что не име­ют допол­ни­тель­ных хоб­би и увле­че­ний (81,6%), в том чис­ле все жен­щи­ны в изу­ча­е­мой груп­пе (100,0%), а сре­ди муж­чин таких отве­тов было мень­ше (75,6%, р = 0,06).

Все обсле­до­ван­ные (100,0%) име­ли домаш­ний интер­нет, боль­шин­ство из кото­рых (37 чел., 75,5%) не име­ли огра­ни­че­ний в его исполь­зо­ва­нии. При иссле­до­ва­нии этой харак­те­ри­сти­ки при­ни­ма­лись во вни­ма­ние все воз­мож­ные спо­со­бы досту­па к интер­не­ту (ком­пью­тер, план­шет, мобиль­ный телефон). 

Сред­ний воз­раст тех, кого не огра­ни­чи­ва­ли (20,83 ± 1,302 года), досто­вер­но не отли­чал­ся от под­верг­ших­ся огра­ни­че­нию (22,43 ± 1,302 года, t = 1,086, p = 0,283).

Не было выяв­ле­но так­же свя­зи меж­ду полом обсле­до­ван­ных и фак­том огра­ни­че­ния исполь­зо­ва­ния интер­не­та – в 4-х слу­ча­ях (33,3%) огра­ни­че­ни­ям под­вер­га­лись жен­щи­ны, в 8 слу­ча­ях (23,5%) – муж­чи­ны (χ² = 0,442; р = 0,506).

Неко­то­рые харак­те­ри­сти­ки поль­зо­ва­ния интер­не­том участ­ни­ка­ми иссле­до­ва­ния пред­став­ле­ны в таб­ли­це 1. Сред­ний балл по шка­ле CIAS соста­вил 76,03 ± 1,581, у жен­щин его зна­че­ние ока­за­лось досто­вер­но выше – 82,08 ± 2,68, чем у муж­чин – 73,91 ± 1,80 (р = 0,03).

Таблица 1. Некоторые характеристики пользования интернетом

Участ­ни­ки к момен­ту обсле­до­ва­ния посто­ян­но поль­зо­ва­лись интер­не­том от 4 до 12 лет (в сред­нем – 9,67 ± 0,439 года). Сред­не­су­точ­ная про­дол­жи­тель­ность поль­зо­ва­ния интер­не­том соста­ви­ла от 1 до 16 час в день (8,06 ± 0,516 час), сред­няя про­дол­жи­тель­ность поль­зо­ва­ния интер­не­том в неде­лю была от 7 до 112 часов (53,92 ± 3,471 часа).

Формы интернет-активности и частота их использования

Дан­ные пред­став­ле­ны в таб­ли­це 2.

Таблица 2. Формы интернет-активности среди лиц с ИЗ (ранжировано по частоте встречаемости)

Из таб­ли­цы вид­но, что наи­бо­лее часты­ми фор­ма­ми интер­нет-актив­но­сти были «Поиск инфор­ма­ции» (91,8%) и «Соци­аль­ные сети» (91,8%). К ним при­бе­га­ло боль­шин­ство сре­ди обсле­до­ван­ных – 45 чел. (91,8%; χ² = 34,306; р = 0,0001).

Мень­шая часть обсле­до­ван­ных участ­во­ва­ла в фору­мах – 16 чел. (32,7%; χ² = 5,898; р = 0,015), исполь­зо­ва­ли сред­ства интер­нет-свя­зи типа «скайп» и др. – 11 чел. (22,4%; χ² = 14,878; р = 0,001), игра­ли в азарт­ные игры – 9 чел. (18,4%; χ² = 19,612; р = 0,0001), посе­ща­ли сай­ты зна­комств – 9 чел. (18,4%; χ² = 19,612; р = 0,0001).

Досто­вер­но не раз­ли­ча­лось чис­ло обсле­до­ван­ных, кто играет/не игра­ет в онлайн-игры – 31 чел. (63,3%; χ² = 1,653; р = 0,199), посещает/не посе­ща­ет сай­ты для взрос­лых – 18 чел. (36,7%; χ² = 3,449; р = 0,063), совершает/не совер­ша­ет покуп­ки в интер­нет-мага­зи­нах – 28 чел. (57,1%; χ² = 1,000; р = 0,317), скачивает/не ска­чи­ва­ет музы­ку и филь­мы через интер­нет – 31 чел. (63,3%; χ² = 3,449; р = 0,063).

Раз­ли­чий меж­ду муж­чи­на­ми и жен­щи­на­ми по часто­те встре­ча­е­мо­сти форм интер­нет-актив­но­сти не выяв­ле­но, за исклю­че­ни­ем «Сай­тов для взрос­лых» (р = 0,002) – фор­мы, на исполь­зо­ва­ние кото­рой не ука­за­ла ни одна из женщин.

Посколь­ку исполь­зо­ван­ная в рабо­те полу­стан­дар­ти­зи­ро­ван­ная «Анке­та участ­ни­ка иссле­до­ва­ния» содер­жит вопро­сы, поз­во­ля­ю­щие подроб­но опи­сать лишь две фор­мы интер­нет-актив­но­сти – актив­ность в соци­аль­ных сетях и онлайн-игро­вая актив­ность, то в насто­я­щей рабо­те подроб­но пред­став­ле­на харак­те­ри­сти­ка толь­ко двух ука­зан­ных форм. Ана­ли­зи­ро­ва­лись дан­ные толь­ко 46 опро­шен­ных, так как 3 чел. при запол­не­нии анкет допу­сти­ли тех­ни­че­ские ошиб­ки из-за чего их резуль­та­ты ока­за­лось невоз­мож­но оценить.

Характеристика интернет-активности в социальных сетях (сс)

Резуль­та­ты иссле­до­ва­ния интер­нет-актив­но­сти в СС пред­став­ле­ны в таб­ли­це 3. 

Таблица 3. Характеристики интернет-активности в социальных сетях

На исполь­зо­ва­ние СС ука­за­ли 45 чел. сре­ди обсле­до­ван­ных (табл. 2). При этом окон­ча­тель­но ана­ли­зу были под­верг­ну­ты дан­ные 42 обсле­до­ван­ных по ука­зан­ной выше при­чине (трое были исклю­че­ны из общей ста­ти­сти­ки из-за оши­бок в запол­не­нии анкет). 

СС была назва­на наи­бо­лее частой фор­мой интер­нет-актив­но­сти 25 чел. (54,3% участ­ни­ков, 21,76 ± 0,926 лет). При этом сре­ди жен­щин она наблю­да­лась досто­вер­но чаще (83,3%), чем сре­ди муж­чин (50,0%, р = 0,047). Боль­шин­ство (85,7%) исполь­зо­ва­ли СС еже­днев­но. Мень­шая часть опро­шен­ных – толь­ко 7 чел. (16,7%), захо­ди­ли в СС под «ник­ней­мом», т.е. не сооб­ща­ли сво­их лич­ных данных. 

Обсле­ду­е­мые поль­зо­ва­лись несколь­ки­ми соци­аль­ны­ми сетя­ми одно­вре­мен­но (от 1 до 8), Me (min–max) [25%; 75%] = 2 (1–8) [1,00; 4,00], при­чем для жен­щин этот пока­за­тель ока­зал­ся досто­вер­но боль­ше 3,5 (1–8) [2,00; 5,75], чем для муж­чин (1 (1–7) [2,00; 3,00], р = 0,028).

Про­дол­жи­тель­ность пре­бы­ва­ния в СС коле­ба­лась от 15 мин до 21 часа в сут­ки, что в общей груп­пе соста­ви­ло 2,25 [1,50; 6,25] часа. Этот пока­за­тель был несколь­ко выше у жен­щин – 5,00 [1,87; 7,75] часов, чем у муж­чин – 2,00 [1,50; 4,25] часа (раз­ли­чия на уровне тен­ден­ции p = 0,057).

Пре­ва­ли­ру­ю­щие фор­мы актив­но­сти в соци­аль­ных сетях были: пере­пис­ка с дру­зья­ми (52,4%), про­смотр фото­гра­фий или видео, посвя­щен­ных опре­де­лен­ной теме (21,4%), про­смотр лич­ных фото­гра­фий или видео (2,4%), уча­стие в обсуж­де­ни­ях в груп­пах (2,4%), поиск новых зна­комств (2,4%), дру­гое (19,0%).

Коли­че­ство дру­зей в соци­аль­ных сетях обсле­до­ван­ных варьи­ро­ва­ло от 0 до 8500, Me [25%; 75%] = 122,50 [64,50; 405,25], раз­ли­чий меж­ду муж­чи­на­ми и жен­щи­на­ми не выяв­ле­но (у муж­чин – 117,50 [45,00; 415,00], у жен­щин – 142,50 [100,00; 378,25] (p = 0,500).

Характеристика игровой интернет-активности

Резуль­та­ты иссле­до­ва­ния игро­вой интер­нет-актив­но­сти пред­став­ле­ны в таб­ли­це 4.

Таблица 4. Характеристики онлайн-игровой активности

В онлайн-игры игра­ли 31 чел. (63,3%) из 49 опро­шен­ных. Сре­ди них для 14 (45,2%, сред­ний воз­раст 22,71 ± 1,340 лет) онлайн-игры были веду­щей фор­мой интер­нет-актив­но­сти с пре­ва­ли­ро­ва­ни­ем у муж­чин (р = 0,042). По всем осталь­ным харак­те­ри­сти­кам (пла­та за игры, уча­стие в игро­вом сооб­ще­стве и «жела­ние играть боль­ше») раз­ли­чий меж­ду муж­чи­на­ми и жен­щи­на­ми не отмечено.

Коли­че­ство исполь­зу­е­мых игр в онлайн-режи­ме коле­ба­лось от 1 до 5. Опро­шен­ные в 41,9% слу­ча­ев исполь­зо­ва­ли какую-либо одну люби­мую игру, в 32,3% слу­ча­ях – две игры, в 16,1% слу­ча­ях – три. Но лишь в 5 слу­ча­ях (16,1%) это были игры «чисто­го» жан­ра: спор­тив­ные симу­ля­то­ры, голо­во­лом­ки и эко­но­ми­че­ские стратегии. 

В осталь­ных слу­ча­ях (83,9%) – это раз­но­об­раз­ные («поли­мо­даль­ные») по жан­ру игры, вклю­ча­ю­щие в себя эле­мен­ты симу­ля­то­ров, исто­ри­че­ских сет­тин­гов, ска­зоч­но-мифи­че­ских и фан­та­сти­че­ских про­из­ве­де­ний, воен­ной стра­те­гии («вар­гей­мы»), осу­ществ­ля­е­мые в инди­ви­ду­аль­ном или мас­со­вом мно­го­поль­зо­ва­тель­ском режи­ме, аркад­но­го типа (игры с корот­ким по вре­ме­ни интен­сив­ным игро­вым про­цес­сом) или игры с дли­тель­ным сюже­том и др.

Часто­та исполь­зо­ва­ния MMORPG-игр. Необ­хо­ди­мость отдель­но­го изу­че­ния часто­ты и вре­ме­ни исполь­зо­ва­ния MMORPG-игр опре­де­ля­лась тем, что, соглас­но выше­ука­зан­ным источ­ни­кам лите­ра­ту­ры, дан­ный игро­вой жанр в боль­шей сте­пе­ни свя­зан с раз­ви­ти­ем ИЗ (онлайн-гей­мин­га), по срав­не­нию с дру­ги­ми раз­но­вид­но­стя­ми интернет-активности. 

MMORPG пред­став­ля­ют собой роле­вую раз­но­вид­ность MMOG (Massively Multiplayer Online Game, мас­со­вых мно­го­поль­зо­ва­тель­ских онлайн-игр), т.е. игр, в кото­рые может одно­вре­мен­но играть боль­шое коли­че­ство людей. 

Боль­шин­ство MMORPG име­ют фэн­те­зий­ный сет­тинг. Их дей­ствие раз­во­ра­чи­ва­ет­ся сре­ди эль­фов, орков и дра­ко­нов, дру­гих миров, отда­лен­ных пла­нет, поста­по­ка­лип­ти­че­ских руин. 

При­ме­ра­ми попу­ляр­ных MMORPGигр явля­ют­ся: World of Warcraft, Guild Wars 2, The Elder Scrolls Online, Star Wars: The Old Republic и EVE Online. Часто­та исполь­зо­ва­ния MMORPG-игр сре­ди тех, кто играл в онлайн-игры, пред­став­ле­на в таб­ли­це 5.

Таблица 5. Частота использования ММORPG-игр

Участ­ни­ки иссле­до­ва­ния игра­ли в MMORPG мини­мум – 1 час в сут­ки, мак­си­мум – 22 часа в день, Me [25%; 75%] = 1,00 [1,00; 4,00]. Эти пока­за­те­ли для муж­чин (1,50 [1,00; 4,75]) и для жен­щин (1,00 [1,00; 1,00]) были срав­ни­мы (р = 0,234). Один час и менее в MMORPG игра­ли боль­ше поло­ви­ны опро­шен­ных (51,1%), а 2 часа – уже лишь 12,9%.

Более поло­ви­ны опро­шен­ных (51,6%), как вид­но из таб­ли­цы 5, игра­ли в MMORPG реже 1 раза в месяц. Интер­пре­та­ция дан­ных резуль­та­тов в сово­куп­но­сти с общи­ми полу­чен­ны­ми дан­ны­ми пред­став­ле­на ниже.

Коморбидные психические расстройства

Сре­ди обсле­до­ван­ных диа­гноз пси­хи­че­ско­го рас­строй­ства по MINI был постав­лен 25 чел. (54,3%), от 16 до 24 лет. Сред­ний воз­раст обсле­до­ван­ных с пси­хи­ат­ри­че­ским диа­гно­зом (23,16 ± 0,873 года) не отли­чал­ся от осталь­ной выбор­ки (20,67 ± 0,996 года, t = 1,890, р = 0,067).

Сре­ди обсле­до­ван­ных с пси­хи­че­ски­ми рас­строй­ства­ми было 19 (51,4%) муж­чин и 6 (50,0%) жен­щин. У 14 чел. (28,6%) был выстав­лен один диа­гноз, у 5 чел. (10,2%) – два, у 6 (12,2%) – три диагноза. 

Харак­те­ри­сти­ка комор­бид­ных пси­хи­че­ских рас­стройств с уче­том пол­но­го переч­ня выстав­лен­ных диа­гно­зов пред­став­ле­на в таб­ли­це 6.

Таблица 6. Коморбидные интернет-зависимости психические расстройства

Как вид­но из таб­ли­цы, досто­вер­ных раз­ли­чий рас­про­стра­нен­но­сти комор­бид­ных пси­хи­че­ских рас­стройств по полу не выявлено.

Характеристика употребления алкоголя

Боль­шая часть опро­шен­ных – 42 чел. (91,3%), име­ла низ­кий риск упо­треб­ле­ния алко­го­ля по дан­ным шка­лы AUDIT (0–7 бал­лов). У 4 чел. (8,1%) выяв­ле­на угро­за зло­упо­треб­ле­ния, пси­хи­ат­ри­че­ский диа­гноз был постав­лен двум их них. 

Сред­ний воз­раст тех, у кого был выяв­лен рис­ко­ван­ный уро­вень упо­треб­ле­ния (28,75 ± 2,496 года), пре­вы­шал воз­раст осталь­ной выбор­ки (21,38 ± 0,625 года, t = 3,419, p = 0,010).

Не было выяв­ле­но вза­и­мо­свя­зи меж­ду коли­че­ством паци­ен­тов с пси­хи­ат­ри­че­ским диа­гно­зом и коли­че­ством паци­ен­том с риском зло­упо­треб­ле­ния алко­го­лем (р = 0,855).

Пси­хо­мет­ри­че­ские харак­те­ри­сти­ки лиц с комор­бид­ны­ми пси­хи­че­ски­ми рас­строй­ства­ми пред­став­ле­ны в таб­ли­це 7.

Таблица 7. Психометрические характеристики у обследованных в зависимости от наличия коморбидного психического расстройства

Ана­ли­зи­ру­е­мые груп­пы не отли­ча­лись по аддик­тив­ным пока­за­те­лям – выра­жен­но­сти интер­нет-зави­си­мо­сти и уров­ню потреб­ле­ния алко­го­ля. У паци­ен­тов с комор­бид­ной пси­хи­че­ской пато­ло­ги­ей было пред­ска­зу­е­мо выше зна­че­ние уров­ня депрес­сии соглас­но мето­ди­ке Бэка (р = 0,043) и тре­во­ги по HADS на уровне тен­ден­ции (р = 0,080).

Сравнительная характеристика социально-сетевой и онлайн-игровой форм интернет-активности

Далее отдель­но иссле­до­ва­лась груп­па поль­зу­ю­щих­ся соци­аль­ны­ми сетя­ми (42 чел.) и груп­па поль­зу­ю­щих­ся онлайн-игра­ми (31 чел.). В рам­ках каж­дой груп­пы изу­ча­лись свя­зи на осно­ве ран­го­вой кор­ре­ля­ции по Спир­ме­ну меж­ду коли­че­ствен­ны­ми харак­те­ри­сти­ка­ми интер­нет-актив­но­сти и коли­че­ствен­ны­ми дан­ны­ми пси­хо­мет­ри­че­ских шкал (HADS, BDI, PQ-16 и SCL-90-R).

Кро­ме того, были выде­ле­ны 2 груп­пы обсле­до­ван­ных: 1) с веду­щей интер­нет-актив­но­стью в соци­аль­ных сетях (СС) (25 чел.); 2) с веду­щей актив­но­стью в виде онлайн-игр (ОЛИ) (14 чел.). То есть дан­ные фор­мы интер­нет-актив­но­сти обсле­ду­е­мые поста­ви­ли на пер­вое место в общем рей­тин­ге исполь­зо­ва­ния интернета. 

В выде­лен­ных груп­пах были сопо­став­ле­ны такие пара­мет­ры, как пси­хо­мет­ри­че­ские харак­те­ри­сти­ки (табл. 8) и выра­жен­ность симп­то­мов и про­яв­ле­ний интер­нет-зави­си­мо­сти с уче­том под­шкал и индек­сов в соста­ве шка­лы CIAS (табл. 9).

Таблица 8. Психометрические характеристики в группах с разными формами

Таблица 9. Выраженность симптомов и проявлений интернет-зависимости согласно CIAS в группах с разными формами интернет-активности

Выяв­ле­но, что при сопо­ста­ви­мых зна­че­ни­ях уров­ня тре­во­ги, депрес­сии, про­дро­маль­ных пси­хо­ти­че­ских симп­то­мов и обще­го пси­хо­па­то­ло­ги­че­ско­го про­фи­ля отме­ча­ют­ся досто­вер­но более высо­кие зна­че­ния общей сум­мы бал­лов по шка­ле AUDIT, т.е. боль­шая выра­жен­ность «алко­голь­ных про­блем» в груп­пе «Соци­аль­ные сети» (р = 0,038). При этом, раз­ли­чий по спе­ци­фи­че­ско­му фраг­мен­ту шка­лы AUDIT (п. 4–6), отра­жа­ю­ще­му высо­кую веро­ят­ность нали­чия алко­голь­ной зави­си­мо­сти, меж­ду груп­па­ми не выяв­ле­но (р = 0,942).

Веро­ят­но, повы­шен­ный балл AUDIT в груп­пе СС каса­ет­ся коли­че­ствен­ных харак­те­ри­стик упо­треб­ле­ния алко­го­ля, о чем сви­де­тель­ству­ет и то, что меди­а­ны зна­че­ний AUDIT каж­дой груп­пы нахо­дят­ся в диа­па­зоне «без­опас­но­го уров­ня» упо­треб­ле­ния алко­го­ля. Срав­не­ние групп по кли­ни­че­ским оце­ноч­ным гра­да­ци­ям шкал AUDIT, BDI и HADS не выяви­ло досто­вер­ных различий.

В груп­пе СС были досто­вер­но выше зна­че­ния субш­ка­лы «Ком­пуль­сив­ные симп­то­мы» (р = 0,013), «Симп­то­мы отме­ны» (р = 0,03), «Клю­че­вые симп­то­мы интер­нет-зави­си­мо­сти» (р = 0,024). Общий балл CIAS был выше на уровне тен­ден­ции (р = 0,098).

Таким обра­зом, в груп­пе СС по срав­не­нию с груп­пой ОЛИ отме­ча­лась тен­ден­ция к более выра­жен­ной общей аддик­тив­но­сти с досто­вер­ным пре­об­ла­да­ни­ем ком­пуль­сив­ных симп­то­мов и симп­то­мов отмены.

Корреляционный анализ связей характеристик социально-сетевой и онлайн-игровой форм интернет-активности с данными психометрических шкал

Соци­аль­ные сети. Как вид­но из таб­ли­цы 10, воз­раст обсле­до­ван­ных обрат­но уме­рен­но кор­ре­ли­ро­вал с коли­че­ством часов исполь­зо­ва­ния интер­не­та в неде­лю, т.е. чем стар­ше был обсле­до­ван­ный, тем мень­шее чис­ло часов в неде­лю он уде­лял интернету. 

Одно­вре­мен­но с этим, воз­раст обсле­до­ван­ных уме­рен­но пря­мо кор­ре­ли­ро­вал с общим бал­лом шка­лы AUDIT, т.е. чем дли­тель­нее обсле­до­ван­ный поль­зо­вал­ся интер­не­том в тече­ние жиз­ни, тем выше был уро­вень потреб­ле­ния алко­го­ля и его последствий. 

Общий балл шка­лы AUDIT был напря­мую свя­зан с дли­тель­ность поль­зо­ва­ния интер­не­том в тече­ние жиз­ни и обрат­но – с коли­че­ством часов поль­зо­ва­ния соци­аль­ны­ми сетя­ми в неде­лю и в сутки. 

Таблица 10. Значимые корреляционные связи показателей интернет-активности в социальных сетях с психометрическими характеристиками

В каче­стве осо­бен­но­стей мож­но отме­тить отсут­ствие каких-либо зна­чи­мых кор­ре­ля­ци­он­ных свя­зей меж­ду воз­рас­том, харак­те­ри­сти­ка­ми интер­нет-актив­но­сти в соци­аль­ных сетях и пока­за­те­ля­ми пси­хо­мет­ри­че­ских шкал (HADS, BDI, PQ-16 и SCL-90-R).

Онлайн-игры. Как вид­но из таб­ли­цы 11, воз­раст обсле­до­ван­ных имел обрат­ную вза­и­мо­связь с коли­че­ством часов пре­бы­ва­ния в интер­не­те в неде­лю и пря­мо кор­ре­ли­ро­вал со зна­че­ни­я­ми тре­во­ги и депрес­сии по HADS. 

Таблица 11. Значимые корреляционные связи показателей онлайн-игровой активности с психометрическими характеристиками

Вре­мя поль­зо­ва­ния интер­не­том в неде­лю было обрат­но вза­и­мо­свя­за­но с сум­мой балов по шка­ле AUDIT и выра­жен­но­стью депрес­сии по HADS, т.е. меж­ду вре­ме­нем интер­нет-актив­но­сти обсле­до­ван­ных в неде­лю и уров­нем потреб­ле­ния алко­го­ля и его послед­ствий суще­ству­ет обрат­ная закономерность.

Обсуж­дая сход­ство и раз­ли­чие кор­ре­ля­ци­он­ных свя­зей в двух изу­ча­е­мых груп­пах по веду­щей фор­ме интер­нет-актив­но­сти (соци­аль­ные сети и онлайн-игры), необ­хо­ди­мо ска­зать, что такая важ­ная состав­ля­ю­щая, как вре­мя поль­зо­ва­ния интер­не­том, харак­те­ри­зу­ю­щая аддик­тив­ную толе­рант­ность, в обе­их груп­пах име­ла обрат­ные вза­и­мо­от­но­ше­ния с выра­жен­но­стью «алко­голь­ных проблем». 

Одна­ко если в груп­пе с пре­об­ла­да­ни­ем онлайн-игр «алко­голь­ные про­бле­мы» име­ли обрат­ную связь толь­ко с про­ве­ден­ным вре­ме­нем в интер­не­те в неде­лю, то в груп­пе с пре­об­ла­да­ю­щей актив­но­стью в соци­аль­ных сетях это свя­за­но как с вре­ме­нем, про­во­ди­мым в неде­лю, так и в сут­ки. То есть о выше ука­зан­ной зако­но­мер­но­сти сре­ди зави­си­мых от соци­аль­ных сетей мож­но гово­рить с боль­шей уверенностью.

Отсут­ствие свя­зи «алко­голь­ных про­блем» с суточ­ной толе­рант­но­стью в груп­пе онлайн-игро­вой актив­но­сти может объ­яс­нять­ся неко­то­рой спе­ци­фи­кой интер­нет-игр, в част­но­сти их исполь­зо­ва­ни­ем в режи­ме “action”. Это выпол­не­ние крат­ко­вре­мен­но­го, но насы­щен­но­го, осу­ществ­ля­е­мо­го в высо­ком ско­рост­ном режи­ме фраг­мен­та игры с огра­ни­чен­но постав­лен­ной зада­чей с после­ду­ю­щим быст­рым выхо­дом из игры для вос­ста­нов­ле­ния и закреп­ле­ния результата. 

В таких усло­ви­ях более инфор­ма­тив­ной для оцен­ки мас­шта­бов игро­вой онлайн-зави­си­мо­сти явля­ет­ся оцен­ка толе­рант­но­сти, изме­рен­ной в тече­ние дли­тель­но­го про­ме­жут­ка вре­ме­ни, что и про­де­мон­стри­ро­ва­ли полу­чен­ные нами результаты. 

Это сов­па­да­ет с пред­став­лен­ны­ми выше резуль­та­та­ми отно­си­тель­но исполь­зо­ва­ния игр жан­ра MMORPG, соглас­но кото­рым более поло­ви­ны опро­шен­ных (51,1%) уде­ля­ет им 1 час и менее, а 2 часа – лишь 12,9%, т.е. пред­по­чте­ние отда­ет­ся доволь­но крат­ко­вре­мен­ным фор­мам игро­во­го режима.

Полу­чен­ные дан­ные, каса­ю­щи­е­ся обрат­ной вза­и­мо­свя­зи уров­ня упо­треб­ле­ния алко­го­ля и вре­ме­ни поль­зо­ва­ния интер­не­том, несколь­ко про­ти­во­ре­чат име­ю­щим­ся лите­ра­тур­ным све­де­ни­ям о свя­зи меж­ду ИЗ и дру­ги­ми аддик­ци­я­ми – таба­ко­ку­ре­ни­ем, алко­го­лиз­мом, нар­ко­ма­ни­ей, пато­ло­ги­че­ским гэм­блин­гом [8; 11]. Так, извест­но о более высо­ком рис­ке алко­го­ли­за­ции и нар­ко­ти­за­ции в буду­щем у тех, кто в под­рост­ко­вом и моло­дом воз­расте (15–20 лет) обна­ру­жи­вал при­зна­ки ИЗ [3].

О высо­кой комор­бид­но­сти ИЗ и хими­че­ских зави­си­мо­стей сооб­ща­ет­ся и в иссле­до­ва­ни­ях, про­ве­ден­ных в Азии. Так обсле­до­ва­ние 2,5 тыс. сту­ден­тов кол­ле­джей выяви­ло ИЗ у 12,3% и зло­упо­треб­ле­ние алко­го­лем у 6,6%, при­чем часто обе аддик­ции соче­та­лись [16].

Учи­ты­вая, что в нашей выбор­ке выра­жен­ность «алко­голь­ных про­блем» отри­ца­тель­но кор­ре­ли­ро­ва­ла толь­ко с одним из пока­за­те­лей ИЗ – вре­ме­нем, про­ве­ден­ным в сети, или интер­нет-толе­рант­но­стью, вопрос о вза­и­мо­свя­зи упо­треб­ле­ния алко­го­ля с онлайн-зави­си­мо­стью в рам­ках насто­я­ще­го иссле­до­ва­ния не может быть одно­знач­но решен и ста­нет пред­ме­том после­ду­ю­щих наших иссле­до­ва­ний в этом направлении.

Серьез­ным отли­чи­ем груп­пы ОЛИ от груп­пы СС явля­ет­ся выяв­лен­ные внут­ри нее кор­ре­ля­ции изу­ча­е­мых пара­мет­ров с пока­за­те­ля­ми тре­во­ги и депрес­сии по HADS. 

Уро­вень и депрес­сии, и тре­во­ги был тем выше, чем стар­ше участ­ни­ки иссле­до­ва­ния. Не исклю­че­но, что это может быть спе­ци­фи­че­ским про­яв­ле­ни­ем раз­ви­ва­ю­щей­ся зави­си­мо­сти или лич­ност­ны­ми чер­та­ми участ­ни­ков этой группы. 

Обрат­ную кор­ре­ля­цию уров­ня депрес­сии (не тре­во­ги) с пока­за­те­лем «аддик­тив­ной толе­рант­но­сти» (вре­ме­нем исполь­зо­ва­ния интер­не­та в неде­лю) мож­но рас­смат­ри­вать в рам­ках про­яв­ле­ния син­дро­ма отме­ны с нарас­та­ни­ем депрес­сив­но­го уров­ня при сни­же­нии «дозы» интернета.

Срав­ни­тель­ный ана­лиз кор­ре­ля­ци­он­ных свя­зей внут­ри групп СС и ОЛИ поз­во­ля­ет так­же сде­лать вывод о воз­мож­ной роли воз­раст­но­го фак­то­ра при раз­ных фор­мах интернет-активности. 

Общее в обе­их груп­пах было то, что воз­раст обсле­до­ван­ных имел обрат­ную вза­и­мо­связь с интер­нет-толе­рант­но­стью: в пер­вом слу­чае с вре­ме­нем исполь­зо­ва­ния интер­не­та в неде­лю, во вто­ром слу­чае – с вре­ме­нем поль­зо­ва­ния интер­не­том в день. То есть мож­но пред­по­ло­жить, что паци­ен­ты более стар­ше­го воз­рас­та огра­ни­чи­ва­лись мень­шим чис­лом онлайн-часов, что, по-види­мо­му, отра­жа­ло воз­раст­ное уве­ли­че­ние опы­та орга­ни­за­ции интернет-активности. 

С дру­гой сто­ро­ны, если в груп­пе СС отчет­ли­во про­сле­жи­ва­лась вза­и­мо­связь воз­рас­та обсле­до­ван­ных с «алко­голь­ны­ми про­бле­ма­ми» (бал­лы по AUDIT), то в груп­пе ОЛИ это была пря­мая связь с коли­че­ствен­ны­ми зна­че­ни­я­ми тре­во­ги и депрессии. 

Вза­и­мо­связь игро­вой онлайн-актив­но­сти с тре­вож­но-депрес­сив­ны­ми харак­те­ри­сти­ка­ми пере­кли­ка­ет­ся с дан­ны­ми В.Л. Малы­ги­на и кол­лег [8] о том, что у под­рост­ков, пред­по­чи­та­ю­щих мас­со­вые мно­го­поль­зо­ва­тель­ские роле­вые онлайн-игры, по срав­не­нию с пред­по­чи­та­ю­щи­ми сер­ви­сы онлайн-обще­ния, досто­вер­но боль­ше выра­же­ны пока­за­те­ли тре­вож­но­сти и депрес­сив­но­сти соглас­но тесту SCL-90-R.

Наи­бо­лее зна­чи­мые раз­ли­чия групп СС и ОЛИ по аддик­тив­ным харак­те­ри­сти­кам (шка­ла CIAS) каса­ют­ся пре­об­ла­да­ю­щих зна­че­ний в груп­пе СС ком­пуль­сив­ных симп­то­мов, симп­то­мов отме­ны и ком­по­зит­но­го пока­за­те­ля клю­че­вых симп­то­мов интер­нет-зави­си­мо­сти при тен­ден­ции к пре­об­ла­да­нию сум­мар­но­го пока­за­те­ля аддик­тив­но­сти. Это зна­чит, что при соци­аль­но-сете­вой фор­ме интер­нет-актив­но­сти более выра­же­на тяга, позыв к интер­не­ту и тяже­лее пере­жи­ва­ет­ся вынуж­ден­ный пере­рыв в его использовании.

Груп­пы СС и ОЛИ в пси­хо­па­то­ло­ги­че­ском аспек­те сопо­ста­ви­мы друг с дру­гом, что под­твер­жда­ет­ся ста­ти­сти­че­ски не раз­ли­ча­ю­щи­ми­ся зна­че­ни­я­ми уров­ня тре­во­ги, депрес­сии, про­дро­маль­ных пси­хо­ти­че­ских симп­то­мов и обще­го пси­хо­па­то­ло­ги­че­ско­го профиля.

Обсуж­дая раз­ли­чия уров­ня упо­треб­ле­ния алко­го­ля в изу­ча­е­мых груп­пах, необ­хо­ди­мо ска­зать, что более высо­кие зна­че­ния шка­лы AUDIT в груп­пе СС не каса­ют­ся симп­то­мов алко­голь­ной зави­си­мо­сти, по кото­рым срав­ни­ва­е­мые груп­пы не отли­ча­ют­ся, а диа­па­зон сум­мар­ных зна­че­ний по AUDIT не пре­вы­ша­ет уров­ня без­опас­но­го употребления.

Заключение и выводы

Наи­бо­лее важ­ны­ми выво­да­ми про­ве­ден­но­го иссле­до­ва­ния явля­ют­ся следующие:

1. изу­че­ние часто­ты исполь­зо­ва­ния 10 наи­бо­лее рас­про­стра­нен­ных форм онлайн-актив­но­сти у лиц с интер­нет-зави­си­мо­стью пока­за­ло, что наи­бо­лее часто из них исполь­зу­ют­ся такие фор­мы, как «Соци­аль­ные сети» (91,8%) и «Поиск инфор­ма­ции» (91,8%);
2. сум­мар­ный балл по CIAS был досто­вер­но выше у жен­щин, по срав­не­нию с муж­чи­на­ми (р = 0,03). Сре­ди тех, у кого веду­щей фор­мой интер­нет-актив­но­сти были соци­аль­ные сети, пре­об­ла­да­ли жен­щи­ны (р = 0,047). Муж­чи­ны в коли­че­ствен­ном отно­ше­нии пре­об­ла­да­ли сре­ди тех, у кого веду­щей фор­мой интер­нет-актив­но­сти были онлайн-игры (р = 0,042);
3. комор­бид­ные интер­нет-зави­си­мо­сти пси­хи­че­ские рас­строй­ства встре­ча­ют­ся в 54,3% слу­ча­ях и пред­став­ле­ны сле­ду­ю­щи­ми веду­щи­ми рас­строй­ства­ми (по часто­те встре­ча­е­мо­сти): рас­строй­ства настро­е­ния (35,7%); нев­ро­ти­че­ские, свя­зан­ные со стрес­сом рас­строй­ства (33,3%); рас­строй­ства лич­но­сти, при­вы­чек и вле­че­ний (23,8%); упо­треб­ле­ние пси­хо­ак­тив­ных веществ с вред­ны­ми послед­стви­я­ми (4,8%); шизо­ти­пи­че­ское рас­строй­ство (2,4%);
4. срав­не­ние двух групп обсле­до­ван­ных – с пре­ва­ли­ру­ю­щей актив­но­стью в соци­аль­ных сетях и с пре­ва­ли­ру­ю­щей онлайн-игро­вой актив­но­стью, выяви­ло: а) в пер­вом слу­чае более высо­кий уро­вень «алко­голь­ных про­блем», не пре­вы­ша­ю­щий, одна­ко, диа­па­зо­на рис­ко­ван­но­го упо­треб­ле­ния; б) тен­ден­цию к пре­об­ла­да­нию общей выра­жен­но­сти симп­то­мов зави­си­мо­сти при отчет­ли­во более высо­ком уровне клю­че­вых симп­то­мов аддик­ции (ком­пуль­сив­ные симп­то­мы и симп­то­мы отме­ны); в) сопо­ста­ви­мые пока­за­те­ли пси­хо­мет­ри­че­ских шкал при соци­аль­но-сете­вой и онлайн-игро­вой активностях.

В обе­их рас­смат­ри­ва­е­мых груп­пах выяв­ле­ны обрат­ные зако­но­мер­но­сти меж­ду аддик­тив­ной толе­рант­но­стью (вре­ме­нем исполь­зо­ва­ния интер­не­та в неде­лю) и выра­жен­но­стью упо­треб­ле­ния алкоголя. 

То есть, исхо­дя из полу­чен­ных резуль­та­тов мож­но сде­лать осто­рож­ный вывод о том, что дли­тель­ность исполь­зо­ва­ния интер­не­та при изу­чен­ных фор­мах интер­нет-аддик­ции явля­ет­ся пара­мет­ром, частич­но заме­ща­ю­щим алкоголизацию. 

Одно­вре­мен­но с этим необ­хо­ди­мо ска­зать, что целост­ное изу­че­ние всех вза­и­мо­свя­зей меж­ду интер­нет-зави­си­мо­стью и выра­жен­но­стью «алко­голь­ных про­блем» нуж­да­ет­ся в после­ду­ю­щем деталь­ном исследовании.

Пока­за­на важ­ная роль воз­раст­но­го фак­то­ра. Воз­раст обсле­до­ван­ных имел обрат­ную вза­и­мо­связь с «алко­голь­ны­ми про­бле­ма­ми» в груп­пе пре­ва­ли­ру­ю­щей актив­но­сти от соци­аль­ных сетей и пря­мые вза­и­мо­от­но­ше­ния с выра­жен­но­стью тре­во­ги и депрес­сии в груп­пе пре­ва­ли­ру­ю­щей онлайн-игро­вой активности.

Ограничения исследования

В нашем иссле­до­ва­нии исполь­зо­ва­лись раз­ные орга­ни­за­ци­он­ные прин­ци­пы рекрут­мен­та обсле­до­ван­ных (анке­ти­ро­ва­ние здо­ро­вых лиц, обра­ще­ние по ини­ци­а­ти­ве педа­го­ги­че­ских работ­ни­ков, само­сто­я­тель­ное обра­ще­ние, инфор­ма­ция колл-цен­тра), а отбор про­ве­ден толь­ко на осно­ва­нии пси­хо­мет­ри­че­ско­го кри­те­рия (общий балл по шка­ле CIAS – 65 и выше). 

Таким обра­зом, в еди­ную груп­пу попа­ли лица с раз­ной сте­пе­нью осо­зна­ния соб­ствен­ной аддик­тив­ной про­бле­мы; как с нали­чи­ем, так и отсут­стви­ем кли­ни­че­ских жалоб; лица, чьи род­ствен­ни­ки счи­та­ли их как зави­си­мы­ми, так и без при­зна­ков зави­си­мо­сти. Это мог­ло повли­ять на ряд ана­ли­зи­ру­е­мых пока­за­те­лей, одна­ко не носит кри­ти­че­ско­го характера.

Иссле­до­ван­ная выбор­ка не явля­ет­ся одно­род­ной по комор­бид­ным пси­хи­че­ским рас­строй­ствам, кото­рые при­сут­ство­ва­ли в 54,3% слу­ча­ях и были пред­став­ле­ны несколь­ки­ми диа­гно­сти­че­ски­ми руб­ри­ка­ми (F12, F31–33, F60, F40–42) и раз­ным коли­че­ством комор­бид­ных диа­гно­зов, что мог­ло повли­ять на резуль­та­ты скри­нин­го­во­го опро­са и иска­зить началь­ные кри­те­рии отбора.

Не было еди­ных воз­раст­ных прин­ци­пов орга­ни­за­ции иссле­до­ва­ния. Кри­те­рий отбо­ра вклю­чал в себя лиц как под­рост­ко­во­го (с 16 до 18 лет), так и моло­до­го воз­рас­та (с 18 до 34 лет). Дан­ное огра­ни­че­ние частич­но ниве­ли­ру­ет­ся широ­ко обсуж­да­е­мой в насто­я­щее вре­мя услов­но­стью воз­раст­ных гра­ниц раз­ви­тия лич­но­сти, так что при­сут­ствие в выбор­ке совер­шен­но­лет­них и несо­вер­шен­но­лет­них боль­ше вли­я­ло на осо­бен­но­сти запол­не­ния инфор­ми­ро­ван­но­го согласия.

В нашем иссле­до­ва­нии была изу­че­на неболь­шая груп­па лиц с интер­нет-зави­си­мо­стью, резуль­та­ты носят пилот­ный харак­тер, тре­бу­ет­ся ана­лиз боль­ших групп для под­твер­жде­ния пред­ва­ри­тель­ных результатов.

Изу­чен­ные нами в дан­ной рабо­те фор­мы интер­нет-актив­но­сти не были сопо­став­ле­ны со здо­ро­вой выбор­кой, то есть с теми, кто по бал­лам CIAS не соот­вет­ство­вал гра­да­ции интернет-зависимости.

Важ­ным пре­иму­ще­ством дан­но­го иссле­до­ва­ния явля­ет­ся ком­плекс­ный харак­тер ана­ли­за раз­лич­ных харак­те­ри­стик лиц с интер­нет-зави­си­мо­стью у моло­дых взрос­лых, что выпол­не­но впер­вые в России. 

Срав­не­ние резуль­та­тов наше­го иссле­до­ва­ния с иссле­до­ва­ни­я­ми на под­рост­ках затруд­не­но в свя­зи со спе­ци­фи­кой под­рост­ко­во­го контингента. 

Резуль­та­ты про­ве­ден­но­го иссле­до­ва­ния дают воз­мож­ность ана­ли­за ИЗ как вари­ан­та нехи­ми­че­ской аддик­ции у моло­дых лиц.

Рабо­та выпол­не­на при финан­со­вой под­держ­ке РФФИ в рам­ках науч­но­го про­ек­та №18-29-22079.

Литература

1. Андрю­щен­ко А.В., Дроби­жев М.Ю., Доб­ро­воль­ский А.В. Срав­ни­тель­ная оцен­ка шкал CES-D, BDI и HADS в диа­гно­сти­ке депрес­сий в обще­ме­ди­цин­ской прак­ти­ке // Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. – 2003. – №5. – С. 11–18.
2. Баки­ров Л.Р. Пси­хо­мет­ри­че­ские пока­за­те­ли интер­нет-аддик­ции у студентов–пользователей ком­пью­те­ра // Нев­ро­ло­ги­че­ский вест­ник. Жур­нал им. В.М. Бех­те­ре­ва. – 2015. – №2. – С. 94–96.
3. Его­ров А.Ю. Совре­мен­ные пред­став­ле­ния об интер­нет-аддик­ци­ях и под­хо­дах к их кор­рек­ции // Меди­цин­ская пси­хо­ло­гия в Рос­сии. – 2015. – №4 (33) [Элек­трон­ный ресурс]. 
4. Его­ров А.Ю., Гре­ча­ный С.В., Чупро­ва Н.А., Сол­дат­кин В.А., Яко­влев А.Н., Илюк Р.Д., Нико­ли­шин А.Е., Пони­зов­ский П.А., Ван­тей В.Б., Гро­мы­ко Д.И., Дол­гих Н.В., Еро­фе­е­ва Н.А., Позд­няк В.В., Ильи­чев А.Б., Хуто­рян­ская Ю.В., Его­ров А.А., Маго­ме­до­ва Е.А., Неча­е­ва А.И., Паш­ке­вич Н.В., Семе­но­ва Ю.В., Сидо­ров А.А., Ханы­ков В.В., Киби­тов А.А., Кру­пиц­кий Е.М., Шмуклер А.Б., Киби­тов А.О. Кли­ни­ко-пси­хо­па­то­ло­ги­че­ские осо­бен­но­сти лиц с интер­нет-зави­си­мо­стью: опыт пилот­но­го иссле­до­ва­ния // Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. C.C. Кор­са­ко­ва. – 2020. – Т. 120. – №3. – С. 13–18. – doi: 10.17116/jnevro202012003113.
5. Его­ров А.Ю., Куз­не­цо­ва Н.А., Пет­ро­ва Е.А. Осо­бен­но­сти лич­но­сти под­рост­ков с Интер­нет-зави­си­мо­стью // Вопро­сы пси­хи­че­ско­го здо­ро­вья детей и под­рост­ков. – 2005. – Т. 5. – №2. – С. 20–27.
6. Киби­тов А.О., Его­ров А.Ю., Тру­со­ва А.В., Нико­ли­шин А.Е., Гре­ча­ный С.В., Рыба­ко­ва К.В., Илюк Р.Д., Сол­дат­кин В.А., Бара­нок Н.В., Яко­влев А.Н., Пони­зов­ский П.А., Ханы­ков В.В., Бро­дян­ский В.М., Чупро­ва Н.А., Соло­вье­ва М.Г., Кру­пиц­кий Е.М., Шмуклер А.Б. Систе­ма ком­плекс­ных моле­ку­ляр­но-гене­ти­че­ских и пси­хо­ло­ги­че­ских мар­ке­ров высо­ко­го рис­ка раз­ви­тия интер­нет-зави­си­мо­сти: воз­мож­но­сти изу­че­ния, дизайн и мето­до­ло­гия иссле­до­ва­ния // Нар­ко­ло­гия. – 2019. – Т. 18. – №8. – С. 18–39.
7. Киби­тов А.О., Тру­со­ва А.В., Его­ров А.Ю. Интер­нет-зави­си­мость: кли­ни­че­ские, био­ло­ги­че­ские, гене­ти­че­ские и пси­хо­ло­ги­че­ские аспек­ты // Вопро­сы нар­ко­ло­гии. – 2019. – №3 (174). – С. 22–47.
8. Малы­гин В.Л., Анто­нен­ко А.А., Мер­ку­рье­ва Ю.А., Искан­ди­ро­ва А.С. Пси­хо­па­то­ло­ги­че­ские фено­ме­ны, сопро­вож­да­ю­щие Интер­нет-зави­си­мое пове­де­ние у под­рост­ков // Мед­пси­хо­ло­гия в Рос­сии. – 2014. – №3 (26) [Элек­трон­ный ресурс]. 
9. Малы­гин В.Л., Фек­ли­сов К.А., Искан­ди­ро­ва А.С. и др. Интер­нет-зави­си­мое пове­де­ние. Кри­те­рии и мето­ды диа­гно­сти­ки : учеб­ное посо­бие. – М.: МГМСУ, 2011.
10. Малы­гин В.Л., Хоме­ри­ки Н.С., Анто­нен­ко А.А. Инди­ви­ду­аль­но-пси­хо­ло­ги­че­ские свой­ства под­рост­ков как фак­то­ры рис­ка фор­ми­ро­ва­ния интер­нет-зави­си­мо­го пове­де­ния // Меди­цин­ская пси­хо­ло­гия в Рос­сии. – 2015. – № 1 (30) [Элек­трон­ный ресурс]. 
11. Сквор­цо­ва Е.С., Пост­ни­ко­ва Л.К. Рас­про­стра­нен­ность и струк­ту­ра заня­тий интер­не­том сре­ди уча­щих­ся под­рост­ков // Вопро­сы нар­ко­ло­гии. – 2015. – №4. – С. 29–40.
12. Babor T.F., Higgins-Biddle J.C., Monteiro M.G. el al. AUDIT, The Alcohol Use Disorders Identification Test: Guidelines for Use in Primary Care, Second edition. – World Health Organization, 2001.
13. Bozkurt H., Coskun M., Ayaydin H., Adak I., Zoroglu S.S. Prevalence and patterns of psychiatric disorders in referred adolescents with Internet addiction // Psychiatry Clin. Neurosci. – 2013. – Vol. 67. – N5. – P. 352–359. – doi: 10.1111/pcn.12065.
14. Chen S.H., Weng L.C., Su Y.J. et al. Development of Chinese Internet Addiction Scale and its psychometric study // Chin. J. Psychol. – 2003. – Vol. 45. – N3. – P. 279–294. – doi: 10.1037/ t44491-000.
15. Ching S.M., Hamidin A., Vasudevan R. et al. Prevalence and factors associated with internet addiction among medical students – a crosssectional study in Malaysia // Med. J. Malaysia. – 2017. – Vol. 72. – N1. – P. 7–11.
16. Derogatis L.R., Cleary P.A. Confirmation of the dimensional structure of the scl-90: A study in construct validation // J. Clin. Psychol. – 1977. – Vol. 33. – P. 981–989. – doi: 10.1002/10974679(197710).
17. Durkee T., Kaess M., Carli V. et al. Prevalence of pathological internet use among adolescents in Europe: demographic and social factors // Addiction. – 2012. – Vol. 107. – N12. – P. 2210–2222. – doi: 10.1111/j.1360-0443.2012.03946.x.
18. Kim B.S., Chang S.M., Park J.E. et al. Prevalence, correlates, psychiatric comorbidities, and suicidality in a community population with problematic Internet use // Psychiatry Res. – 2016. – Vol. 244. – P. 249–256. – doi: 10.1016/j.psychres.2016.07.009.
19. Ko C.H., Yen J.Y., Yen C.F. et al. Factors predictive for incidence and remission of internet addiction in young adolescents: a prospective study // Cyber Psychol. and Behavior. – 2007. – Vol. 10. – N4. – P. 545–551. – doi: 10.1089/cpb.2007.9992.
20. Loewy R.L., Bearden C.E., Johnson J.K. et al. The prodromal questionnaire (PQ): preliminary validation of a self-report screening measure for prodromal and psychotic syndromes // Schizophr. Res. – 2005. – Vol. 79. – N1. – P. 117–125. – doi: 10.1016/j.schres.2005.03.007.
21. Müller K.W., Dreier M., Duven E. et al. Approach to investigate psychopathology and developmentspecific personality traits associated with Internet Addiction // J. Clin. Psychiatry. – 2017. – Vol. 78. – N3. – P. 244–251. – doi: 10.4088/JCP.15m10447.
22. Na E., Choi I., Lee T.H. et al. The influence of game genre on Internet gaming disorder // J. Behav. Addict. – 2017. – Vol. 29. – P. 1–8. – doi: 10.1556/2006.6.2017.033.
23. Shao Y.J., Zheng T., Wang Y.Q. et al. Internet addiction detection rate among college students in the People’s Republic of China: a meta-analysis // Child. Adolesc. Psychiatry. Ment. Health. – 2018. – Vol. 12. – P. 25. – doi: 10.1186/s13034-018-0231-6.
24. Yen J.Y., Ko C.H., Yen C.F. et al. The association between harmful alcohol use and Internet addiction among college students: comparison of personality // Psychiatry Clin. Neurosci. – 2009. – Vol. 63. – N2. – P. 218-224.
25. Young K.S. Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder // Cyber Psychology and Behavior. – 1998. – Vol. 1. – P. 237–244.
26. Walther B., Morgenstern M., Hanewinkel R. Co-occurrence of addictive behaviours: personality factors related to substance use, gambling and computer gaming // Eur. Addict. Res. – 2012. – Vol. 18. – N4. – P. 167–74. – doi: 10.1159/000335662.
27. Wang C.W., Chan C.L., Mak K.K. et al. Prevalence and correlates of video and internet gaming addiction among Hong Kong adolescents: a pilot study // Scientific World Journal. – 2014. 

Об авторах

• Севе­рин Вяче­сла­во­вич Гре­ча­ный — док­тор меди­цин­ских наук, доцент, заве­ду­ю­щий кафед­рой пси­хи­ат­рии и нар­ко­ло­гии ФГБОУ ВО «Санкт-Петер­бург­ский госу­дар­ствен­ный педи­ат­ри­че­ский меди­цин­ский уни­вер­си­тет» Мин­здра­ва РФ.
• Алек­сей Юрье­вич Его­ров — док­тор меди­цин­ских наук, про­фес­сор, заве­ду­ю­щий лабо­ра­то­ри­ей ней­ро­фи­зио­ло­гии и пато­ло­гии пове­де­ния Инсти­ту­та эво­лю­ци­он­ной физио­ло­гии и био­хи­мии им. И.М. Сече­но­ва Рос­сий­ской ака­де­мии наук; про­фес­сор кафед­ры пси­хи­ат­рии и нар­ко­ло­гии меди­цин­ско­го факуль­те­та Санкт-Петер­бург­ско­го госу­дар­ствен­но­го уни­вер­си­те­та; про­фес­сор кафед­ры пси­хи­ат­рии и нар­ко­ло­гии Севе­ро-запад­но­го госу­дар­ствен­но­го меди­цин­ско­го уни­вер­си­те­та им. И.И. Мечникова.
• Вик­тор Алек­сан­дро­вич Сол­дат­кин — док­тор меди­цин­ских наук, доцент, заве­ду­ю­щий кафед­рой пси­хи­ат­рии и нар­ко­ло­гии ФГБОУ ВО «Ростов­ский госу­дар­ствен­ный меди­цин­ский уни­вер­си­тет» Мин­здра­ва России.
• Алек­сей Нико­ла­е­вич Яко­влев — кан­ди­дат меди­цин­ских наук, заме­сти­тель глав­но­го вра­ча ГУЗ «Липец­кий област­ной нар­ко­ло­ги­че­ский диспансер».
• Рус­лан Дмит­ри­е­вич Илюк — кан­ди­дат меди­цин­ских наук, веду­щий науч­ный сотруд­ник, руко­во­ди­тель отде­ле­ния аддик­тив­ных рас­стройств ФГБУ «Наци­о­наль­ный меди­цин­ский иссле­до­ва­тель­ский центр пси­хи­ат­рии и нев­ро­ло­гии им. В.М. Бех­те­ре­ва» Мин­здра­ва РФ.
• Алек­сандр Бори­со­вич Шмуклер — док­тор меди­цин­ских наук, про­фес­сор, заме­сти­тель дирек­то­ра по науч­ной рабо­те Мос­ков­ско­го НИИ пси­хи­ат­рии, фили­а­ла «Наци­о­наль­ный меди­цин­ский иссле­до­ва­тель­ский центр пси­хи­ат­рии и нар­ко­ло­гии им. В.П. Серб­ско­го» Мин­здра­ва РФ.

Смот­ри­те также:

• Коро­лен­ко Ц.П., Лос­ку­то­ва В.А. Интер­нет-зави­си­мость в рус­ско­языч­ном сек­то­ре интернета
• Неврю­ев А.Н. Раз­ви­тие циф­ро­вой зави­си­мо­сти: обзор совре­мен­ных зару­беж­ных исследований
• Семе­но­ва Н.Б. Совре­мен­ные пред­став­ле­ния о роли соци­аль­ных фак­то­ров в раз­ви­тии интер­нет-зави­си­мо­го пове­де­ния у детей и под­рост­ков (по мате­ри­а­лам зару­беж­ных исследований)
• Топиль­ская О.А. Оцен­ка уров­ня интер­нет-аддик­ции у сту­ден­че­ской моло­де­жи: диа­гно­сти­че­ский инструментарий