Толстогузов С.Н., Елифанов А.В., Машкина С.А., Найда Ю.В. Психофизиологические особенности молодых людей с признаками интернет-зависимости

Введение

Адап­та­ци­он­ные меха­низ­мы орга­низ­ма чело­ве­ка были сфор­ми­ро­ва­ны мил­ли­о­на­ми лет эво­лю­ции рода Homo и обра­зом жиз­ни охот­ни­ков-соби­ра­те­лей. Совре­мен­ная циви­ли­за­ция за послед­ние сто лет созда­ла огром­ное коли­че­ство фак­то­ров, вли­я­ю­щих на жизнь и здо­ро­вье чело­ве­ка, кото­рые во мно­гом не соот­вет­ству­ют его гене­ти­че­ским возможностям. 

Одним из таких искус­ствен­ных сре­до­вых аген­тов, ока­зы­ва­ю­щих серьез­ное вли­я­ние на жиз­не­де­я­тель­ность чело­ве­ка, явля­ет­ся инфор­ма­ци­он­ная нагруз­ка посред­ством сети Интер­нет, в том чис­ле тоталь­ное исполь­зо­ва­ние средств мобиль­но­го Интернета.

Циф­ро­вые устрой­ства, под­клю­чен­ные к сети Интер­нет, без­услов­но, рас­ши­ря­ют воз­мож­но­сти чело­ве­ка в тру­до­вой дея­тель­но­сти, облег­ча­ют реше­ние быто­вых и повсе­днев­ных задач, поз­во­ля­ют рас­ши­рить круг обще­ния и ком­му­ни­ка­ции. Но вме­сте с тем чрез­мер­ное исполь­зо­ва­ние гад­же­тов несет и серьез­ные рис­ки для здо­ро­вья и раз­ви­тия чело­ве­ка. Одним из таких рис­ков ста­но­вит­ся воз­мож­ность воз­ник­но­ве­ния интер­нет-зави­си­мо­сти (ИЗ), что осо­бен­но акту­аль­но для под­рост­ков и моло­дых людей.

Изу­че­нию вли­я­ния мобиль­ных элек­трон­ных устройств и мобиль­но­го Интер­не­та на здо­ро­вье детей и под­рост­ков за послед­ние два­дцать лет посвя­щен целый ряд науч­ных работ, как рос­сий­ских [1; 8; 16]; так и зару­беж­ных иссле­до­ва­те­лей [18; 23; 29]. При этом фокус вни­ма­ния уче­ных посте­пен­но сме­ща­ет­ся с про­блем изу­че­ния воз­дей­ствия физи­че­ских фак­то­ров гад­же­тов на орга­низм на явле­ния интер­нет-аддик­ции и их последствия.

По ста­ти­сти­че­ским дан­ным, рас­про­стра­не­ние ИЗ в моло­деж­ной сре­де весь­ма суще­ствен­но и про­дол­жа­ет рас­ти. Соглас­но иссле­до­ва­ни­ям, в Евро­пе и США рас­про­стра­нен­ность интер­нет-аддик­ций состав­ля­ет от 3 до 12% [24; 28], в КНР — от 16 до 21% [20], в Малай­зии дости­га­ет 36,9% [21].

Ана­лиз рас­про­стра­нен­но­сти ИЗв Рос­сий­ской Феде­ра­ции пока­зал, что выра­жен­ные аддик­тив­ные состо­я­ния у под­рост­ков и моло­дых людей зафик­си­ро­ва­ны у 5% обсле­до­ван­ных, а более 25% нахо­дят­ся в груп­пе рис­ка [4; 7].

Рас­смат­ри­вая интер­нет-аддик­ции как фор­му нару­ше­ния пове­де­ния в соци­аль­ной, лич­ной и про­фес­си­о­наль­ной (учеб­ной) жиз­ни чело­ве­ка, иссле­до­ва­те­ли отме­ча­ют сле­ду­ю­щие пове­ден­че­ские деви­а­ции: сни­же­ние позна­ва­тель­ной актив­но­сти инди­ви­да; суже­ние кру­га обще­ния либо его неиз­би­ра­тель­ность; болез­нен­ные реак­ции на кри­ти­че­ские заме­ча­ния; лож­ные утвер­жде­ния о вре­ме­ни, про­ве­ден­ном в сети Интер­нет [19; 27]. 

Подоб­ные обсто­я­тель­ства осо­бен­но экс­тре­маль­ны для детей и под­рост­ков, посколь­ку имен­но в этом воз­расте идет фор­ми­ро­ва­ние клю­че­вых пси­хи­че­ских функ­ций и чрез­мер­ное инфор­ма­ци­он­ное воз­дей­ствие Сети может нести суще­ствен­ные рис­ки для раз­ви­тия [2].

В иссле­до­ва­ни­ях Griffiths M.D. [22] ИЗ рас­смат­ри­ва­ет­ся частью более широ­ко­го явле­ния «тех­но­ло­ги­че­ской зави­си­мо­сти» чело­ве­ка и опре­де­ля­ет­ся как раз­но­вид­ность нехи­ми­че­ской зави­си­мо­сти, воз­ни­ка­ю­щей вслед­ствие чрез­мер­но­го исполь­зо­ва­ния тех­ни­че­ско­го устройства. 

По опи­са­нию иссле­до­ва­те­лей интер­нет-аддик­ций [3], тер­мин «интер­нет-зави­си­мое пове­де­ние» пред­ло­жил в 1995 году аме­ри­кан­ский уче­ный-пси­хи­атр А. Гол­дберг, исполь­зуя для опре­де­ле­ния «internet addiction disorder» — IAD сле­ду­ю­щие кри­те­рии: чрез­мер­ное коли­че­ство вре­ме­ни, кото­рое про­во­дит чело­век в Сети, навяз­чи­вые мыс­ли об Интер­не­те в отсут­ствие воз­мож­но­сти вой­ти в Сеть, а так­же меч­ты и фан­та­зии, свя­зан­ные с Интернетом.

Интер­нет-аддик­тив­ное пове­де­ние как реаль­но воз­ни­ка­ю­щую у людей зави­си­мость от Интер­не­та опи­са­ла K.S. Young [30], исполь­зо­вав так­же тер­мин «про­блем­ное исполь­зо­ва­ние Интер­не­та». К мар­ке­рам такой деви­а­ции K.С. Янг [17] отнес­ла: аффек­тив­ные пове­ден­че­ские реак­ции при исполь­зо­ва­нии Интер­не­та, воз­рас­та­ю­щую потреб­ность про­во­дить в Сети боль­ше вре­ме­ни, сни­же­ние воле­во­го кон­тро­ля за вре­ме­нем, появ­ле­ние и раз­ви­тие симп­то­мов отме­ны в отсут­ствие Интер­не­та, воз­ник­но­ве­ние про­блем с лич­ной жиз­нью (рабо­та, обу­че­ние, род­ные и близ­кие), обман себя и дру­гих людей о вре­ме­ни, про­ве­ден­ном в Интернете.

Таким обра­зом, пове­ден­че­ские реак­ции при про­блем­ном исполь­зо­ва­нии Сети и явле­ние ИЗ вполне мож­но рас­смат­ри­вать с пози­ций изу­че­ния нар­ко­ло­ги­че­ских аддик­ций, обу­слов­лен­ных пси­хо­ак­тив­ны­ми веще­ства­ми (ПАВ), что весь­ма важ­но для пони­ма­ния ней­ро­био­ло­ги­че­ских и физио­ло­ги­че­ских меха­низ­мов ИЗ.

Вме­сте с тем важ­ным для пони­ма­ния ситу­а­ции оста­ет­ся кри­те­рий избы­точ­но­сти пре­бы­ва­ния в Сети. Так, если в нача­ле двух­ты­сяч­ных в Рос­сии чело­ве­ка счи­та­ли «интер­не­то­го­ли­ком» при исполь­зо­ва­нии Интер­не­та более 38 часов в неде­лю [3], то к 2017 году сред­нее вре­мя пре­бы­ва­ния в Сети воз­рос­ло до 6,5—7 часов в день и более 45 часов в неде­лю [15].

Мож­но с уве­рен­но­стью кон­ста­ти­ро­вать, что пове­де­ние, ранее счи­тав­ше­е­ся деви­ант­ным, вме­сте с бур­ным раз­ви­ти­ем тех­ни­че­ских средств и элек­трон­ных устройств, все боль­ше ста­но­вит­ся обыч­ным для совре­мен­но­го укла­да жизни. 

Кри­те­рий вре­ме­ни пре­бы­ва­ния в Сети оста­ет­ся важ­ным мар­ке­ром воз­ник­но­ве­ния интер­нет-аддик­ций, но дале­ко не един­ствен­ным — на пер­вый план выхо­дят пока­за­те­ли пси­хи­че­ских и пси­хо­фи­зио­ло­ги­че­ских изме­не­ний чело­ве­ка, обу­слов­лен­ных чрез­мер­ным исполь­зо­ва­ни­ем Интернета.

Ана­лиз лите­ра­тур­ных источ­ни­ков [10; 11] пока­зы­ва­ет, что типич­ны­ми при­зна­ка­ми интер­нет-аддик­ции, свя­зан­ны­ми с исполь­зо­ва­ни­ем элек­трон­ных устройств и гад­же­тов, под­клю­чен­ных к Интер­не­ту, явля­ют­ся сле­ду­ю­щие синдромы:

• страх ока­зать­ся без мобиль­но­го устрой­ства даже на непро­дол­жи­тель­ное время;
• высо­кий уро­вень тре­вож­но­сти и дис­ком­фор­та при раз­ря­жен­ном элек­трон­ном устройстве;
• ком­пуль­сив­ное стрем­ле­ние к про­вер­ке сво­е­го смарт­фо­на (сооб­ще­ний, ново­стей из соци­аль­ных сетей, «лай­ков» и пр.);
• син­дром фан­том­но­го звон­ка — лож­ное вос­при­я­тие теле­фон­но­го звон­ка или виб­ра­ции гаджета;
• «жизнь» в соци­аль­ных сетях — посто­ян­ное пре­бы­ва­ние на свя­зи в соци­аль­ных сетях и мессенджерах;
• эффект тран­сак­тив­ной памя­ти или син­дром поис­ко­вой стро­ки — труд­но­сти с запо­ми­на­ни­ем инфор­ма­ции и лег­кость ее нахож­де­ния в Интернете;
• син­дром рас­се­ян­но­го вни­ма­ния — невоз­мож­ность сосре­до­то­чить­ся на акту­аль­ных зада­чах и дли­тель­ное вре­мя удер­жи­вать фокус дея­тель­но­сти (кли­по­вое вос­при­я­тие действительности);
• аффек­тив­ные нару­ше­ния — сни­же­ние эмпа­тии и спо­соб­но­сти к эмо­ци­о­наль­ной экспрессии.

Боль­шин­ство иссле­до­ва­ний ИЗ так или ина­че вклю­ча­ют в ана­лиз соци­аль­ные, пове­ден­че­ские и пси­хо­ло­ги­че­ские деви­а­ции. Тем не менее, несмот­ря на актив­ный поиск ней­ро­био­ло­ги­че­ских меха­низ­мов, посред­ством кото­рых сете­вая аддик­ция может воз­дей­ство­вать на когни­тив­ные функ­ции, струк­ту­ру и раз­ви­тие голов­но­го моз­га, отве­тов на мно­гие вопро­сы еще не полу­че­но [5; 7; 12].

В ряде иссле­до­ва­ний отме­ча­ет­ся, что под вли­я­ни­ем чрез­мер­но­го исполь­зо­ва­ния Сети про­ис­хо­дят изме­не­ния в дофа­минэр­ги­че­ской систе­ме голов­но­го моз­га, сви­де­тель­ствуя об уча­стии «систе­мы воз­на­граж­де­ния» моз­га в меха­низ­мах воз­ник­но­ве­ния интернет-зависимости. 

В рабо­тах с при­ме­не­ни­ем мето­да фМРТ фик­си­ро­ва­лось сни­же­ние плот­но­сти бело­го веще­ства в тех функ­ци­о­наль­ных обла­стях моз­га, кото­рые ответ­ствен­ны за пове­ден­че­ский, эмо­ци­о­наль­ный и воле­вой кон­троль, сен­со­мо­тор­ную коор­ди­на­цию [25].

У интер­нет-зави­си­мых лиц было так­же выяв­ле­но сни­же­ние раз­ме­ра вен­траль­но­го стри­а­ту­ма, струк­ту­ры кото­ро­го обес­пе­чи­ва­ют рабо­ту меха­низ­ма «награ­ды», как и при иных хими­че­ских и нехи­ми­че­ских зави­си­мо­стях [13].

Сле­ду­ет отме­тить, что про­ве­де­ние пси­хо­фи­зио­ло­ги­че­ских и физио­ло­ги­че­ских иссле­до­ва­ний ИЗ явля­ет­ся доста­точ­но акту­аль­ной задачей.

Целью насто­я­ще­го иссле­до­ва­ния явля­лось изу­че­ние пси­хо­фи­зио­ло­ги­че­ских осо­бен­но­стей и харак­те­ри­стик дея­тель­но­сти цен­траль­ной нерв­ной систе­мы (ЦНС) у моло­дых людей с при­зна­ка­ми ИЗ.

Материалы и методы исследования

В иссле­до­ва­нии при­ня­ли уча­стие 108 школь­ни­ков (56 юно­шей и 52 девуш­ки) — уча­щих­ся 10—11-х клас­сов гим­на­зий г. Тюме­ни (далее — гим­на­зи­сты, стар­ше­класс­ни­ки), а так­же 59 сту­ден­тов (33 юно­ши и 26 деву­шек) 1—3-го кур­сов очной фор­мы есте­ствен­но­на­уч­ных направ­ле­ний под­го­тов­ки Тюмен­ско­го госу­дар­ствен­но­го уни­вер­си­те­та, посто­ян­но про­жи­ва­ю­щих на тер­ри­то­рии Тюмен­ской области. 

Меди­ан­ный воз­раст уча­щих­ся гим­на­зий соста­вил 16,57±0,93 лет, сту­ден­тов — 21,08±1,76 лет. Испы­ту­е­мые отби­ра­лись на доб­ро­воль­ной основе. 

Кри­те­ри­я­ми вклю­че­ния слу­жи­ли: 1—2-я груп­пы дис­пан­сер­но­го наблю­де­ния, обу­че­ние в стар­ших клас­сах гим­на­зии или на 1—3-м кур­се очной фор­мы обу­че­ния в вузе; кри­те­ри­я­ми исклю­че­ния явля­лись нали­чие в ана­мне­зе нев­ро­ло­ги­че­ских нару­ше­ний и обостре­ние забо­ле­ва­ний любых нозо­ло­гий в послед­ние две неде­ли перед исследованием.

Одно­крат­ное скри­нин­го­вое иссле­до­ва­ние про­во­ди­лись в спо­кой­ной и ком­форт­ной обста­нов­ке на доб­ро­воль­цах, в пер­вой поло­вине дня, до или вме­сто учеб­ных заня­тий, в меж­сес­си­он­ный пери­од (сту­ден­ты) и пери­о­ды отсут­ствия экза­ме­нов в гимназии.

Вви­ду отсут­ствия в дан­ном иссле­до­ва­нии зна­чи­мых раз­ли­чий по пси­хо­фи­зио­ло­ги­че­ским пара­мет­рам меж­ду юно­ша­ми и девуш­ка­ми диф­фе­рен­ци­а­цию экс­пе­ри­мен­таль­ных дан­ных по полу не приводим.

С помо­щью мето­ди­ки опре­де­ле­ния интер­нет-зави­си­мо­сти Чена (шка­ла Chinese Internet Addiction Scale—CIAS) в адап­та­ции В.Л. Малы­ги­на [6] уча­щи­е­ся 10—11-х клас­сов были раз­де­ле­ны на три груп­пы: без при­зна­ков ИЗ — 42 чело­ве­ка (кон­троль­ная груп­па); груп­па рис­ка — 27 чело­век; интер­нет-зави­си­мые — 39 стар­ше­класс­ни­ков. Сту­ден­ты были так­же раз­де­ле­ны на груп­пы: 40 чело­век без ИЗ (кон­троль­ная груп­па) и 19 чело­век — сту­ден­ты из груп­пы рис­ка воз­ник­но­ве­ния ИЗ. 

Сто­ит отме­тить, что, несмот­ря на серьез­ные уси­лия и мони­то­ринг ИЗ, выявить сту­ден­тов с выра­жен­ны­ми при­зна­ка­ми интер­нет-аддик­ции по шка­ле CIAS (≥65 бал­лов) нам не удалось.

С исполь­зо­ва­ни­ем теста Чена опре­де­ля­ли сле­ду­ю­щие пока­за­те­ли интернет-аддикции:

• ком­пуль­сив­ные симп­то­мы — шка­ла (Compulsive Symptom Scale—Com) — стрем­ле­ние к пре­бы­ва­нию в интер­нет-про­стран­стве, посто­ян­ная потреб­ность выхо­да в Сеть;
• симп­то­мы отме­ны — шка­ла (Withdrawal Symptom Scale—Wit) — высо­кий дис­ком­форт при невоз­мож­но­сти зай­ти в Интернет;
• толе­рант­ность — шка­ла (Tolerance Scale—Tol) — инте­гри­ро­ван­ность лич­ных свя­зей с интернет-пространством;
• про­бле­мы со здо­ро­вьем — шка­ла (Intrapersonal and Health Problem Scale—IH) — воз­мож­ные нега­тив­ные послед­ствия для физи­че­ско­го и пси­хи­че­ско­го благополучия;
• управ­ле­ние вре­ме­нем — шка­ла (Time Management Scale—TM) — вли­я­ние сети Интер­нет на гра­фик жизни.

По сум­ме зна­че­ний шкал Com, Wit и Tol полу­ча­ли над­шкаль­ный кри­те­рий инте­граль­ных (клю­че­вых) симп­то­мов ИЗ (Total score on the Key Symptoms of Internet Addiction Scale—IA-Sym). По сум­ме зна­че­ний шкал IH и TM полу­ча­ли над­шкаль­ный кри­те­рий нега­тив­ных послед­ствий исполь­зо­ва­ния Интер­не­та (Total score on the Internet Addiction Problem Scale—IA-RP).

Сум­ма всех шкал дава­ла общий CIAS-балл (Total CIAS score), по нему и про­ис­хо­ди­ло деле­ние участ­ни­ков иссле­до­ва­ния по груп­пам ИЗ.

Со смарт­фо­нов испы­ту­е­мых фик­си­ро­ва­ли сред­нее экран­ное вре­мя пре­бы­ва­ния в Сети (часов в день) за послед­нюю неделю.

Сре­ди участ­ни­ков иссле­до­ва­ния был про­ве­ден опрос по оцен­ке того, какую долю вре­ме­ни в сети Интер­нет они про­во­дят: в соци­аль­ных сетях и мес­сен­дже­рах; играя и про­смат­ри­вая видео, слу­шая музы­ку; зани­ма­ясь поис­ком инфор­ма­ции по уче­бе или рабо­те. Так­же было пред­ло­же­но оце­нить по 10-балль­ной шка­ле сте­пень тре­во­ги и дис­ком­фор­та в слу­ча­ях, когда гад­жет был забыт дома или ока­зал­ся разряжен.

Когни­тив­ную гиб­кость изу­ча­ли при помо­щи Струп-теста, поз­во­ля­ю­ще­го коли­че­ствен­но оце­нить когни­тив­ную пластичность/ригидность и пере­клю­че­ние вни­ма­ния. Испы­ту­е­мым после­до­ва­тель­но предъ­яв­ля­ли 15 кон­гру­энт­ных и 15 некон­гру­энт­ных проб, фик­си­ро­ва­лись ошиб­ки и вре­мя реакции.

Умствен­ную рабо­то­спо­соб­ность опре­де­ля­ли с исполь­зо­ва­ни­ем кор­рек­тур­ной про­бы — колец Лан­доль­та (Рос­сия, «ИМАТОН») [14]. Рас­чет коли­че­ствен­ных и каче­ствен­ных пока­за­те­лей умствен­ной рабо­то­спо­соб­но­сти поз­во­лил оце­нить базо­вые свой­ства ЦНС испы­ту­е­мых (силу, подвиж­ность и урав­но­ве­шен­ность нерв­ных про­цес­сов), а так­же эффек­тив­ность диф­фе­рен­ци­ро­воч­но­го торможения.

Ско­рость пси­хо­мо­тор­ных реак­ций (про­стой зри­тель­но-мотор­ной — ПЗМР и слож­ной зри­тель­но-мотор­ной — СЗМР реак­ций), а так­же кри­ти­че­скую часто­ту сли­я­ния мель­ка­ний (КЧСМ) изме­ря­ли при помо­щи аппа­рат­но-про­грамм­но­го ком­плек­са «НС-Пси­хо­тест» (Рос­сия, Ива­но­во, ООО «Ней­ро­софт»).

Ста­ти­сти­че­скую обра­бот­ку дан­ных осу­ществ­ля­ли в MS Excel с опре­де­ле­ни­ем сте­пе­ни досто­вер­но­сти раз­ли­чий меж­ду груп­па­ми с при­зна­ка­ми ИЗ и кон­троль­ны­ми груп­па­ми по t-кри­те­рию Стью­ден­та. Досто­вер­ны­ми счи­та­лись раз­ли­чия при уровне зна­чи­мо­сти не менее 95% (p<0,05).

Результаты исследования и их обсуждение

По резуль­та­там оцен­ки интер­нет-аддик­ций с исполь­зо­ва­ни­ем теста Чена досто­вер­но более высо­кие пока­за­те­ли отно­си­тель­но кон­троль­ных групп были заре­ги­стри­ро­ва­ны: в груп­пе ИЗ уча­щих­ся гим­на­зии по шка­ла­мIH (p<0,001), IA-Sym (p<0,001), IA-RP (p<0,001), и Total CIAS score (p<0,001); в груп­пе рис­ка ИЗ стар­ше­класс­ни­ков лишь по Total CIAS score (p<0,05); в груп­пе рис­ка ИЗ сту­ден­тов по шка­лам IH (p<0,05), IA-Sym (p<0,01) и Total CIAS score (p<0,001) (табл. 1).

Таблица 1. Значения шкал интернет-зависимости по Чену (CIAS) в группах гимназистов и студентов, M ± m

N	Груп­па	Com	Wit	Tol	IH	TM	IA-Sym	IA-RP	CIAS
Уча­щи­е­ся гимназий
42	Кон­троль (нор­ма)	8,22 ± 2,14	10,56 ± 2,56	7,99 ± 2,12	9.39 ± 2,78	10,55 ± 2,79	26,77 ± 3,66	19,94 ± 3,78	46,71 ± 2,92
27	Груп­па риска	9,66 ± 2,54	10,12 ± 3,78	11,38 ± 2,49	14,22 ± 2,59	13,88 ± 2,87	31,16 ± 3,19	28,10 ± 3,22	59,26 ± 3,66*
39	ИЗ	13,92 ± 2,17	14,06 ± 2,33	12,67 ± 2,04	17,39 ± 2,85***	17,20 ± 2,03	40,65 ± 3,38***	34,59 ± 3,49***	75,24 ± 3,21***
Сту­ден­ты
40	Кон­троль (нор­ма)	5,55 ± 1,27	6,39 ± 1,11	6,18 ± 1,88	5,74 ± 1,07	7,29 ± 2,03	18,12 ± 2,44	13,03 ± 2,24	31,15 ± 2,88
19	Груп­па риска	10,17 ± 2,33	10,24 ± 2,46	9,65 ± 1,98	11,07 ± 2,21*	8,04 ± 2,21	30,06 ± 2,75**	19,11 ± 2,61	49,17 ± 3,24***
-	ИЗ	-	-	-	-	--	-	-	-

При­ме­ча­ние: зна­чи­мость раз­ли­чий с кон­троль­ной груп­пой: «*» — p<0,05; «**» — p<0,01; «***» — p<0,001.

Как у стар­ше­класс­ни­ков, так и у сту­ден­тов сред­нее экран­ное вре­мя пре­бы­ва­ния в Сети (часов в день) в груп­пах с риском интер­нет-аддик­ции и ИЗ было досто­вер­но выше кон­тро­ля (p<0,001) (рис. 1). При этом стар­ше­класс­ни­ки исполь­зо­ва­ли мобиль­ные гад­же­ты чаще студентов.

Оцен­ка доли вре­ме­ни, про­ве­ден­но­го в Интер­не­те, пока­за­ла, что у стар­ше­класс­ни­ков до 50% интен­ций было свя­за­но с соци­аль­ны­ми сетя­ми и мес­сен­дже­ра­ми, тогда как в груп­пах сту­ден­тов поло­ви­на сете­во­го вре­ме­ни при­хо­ди­лась на поиск инфор­ма­ции по уче­бе или рабо­те (рис. 2).

По резуль­та­там опро­са в ситу­а­ци­ях отме­ны досту­па в сеть Интер­нет высо­кий уро­вень тре­вож­но­сти и дис­ком­фор­та был отме­чен у гим­на­зи­стов в кон­троль­ной груп­пе и груп­пе ИЗ, у сту­ден­тов в груп­пе рис­ка ИЗ (p<0,001). Уме­рен­ный уро­вень тре­вож­но­сти зафик­си­ро­ван в кон­троль­ной груп­пе сту­ден­тов и груп­пе рис­ка ИЗ стар­ше­класс­ни­ков (p<0,001) (рис. 3).

Пока­за­те­ли гиб­ко­сти когни­тив­но­го про­цес­са по тесту Стру­па были в диа­па­зоне нор­мы в кон­троль­ной груп­пе и груп­пе рис­ка, как у гим­на­зи­стов, так и у сту­ден­тов, тогда как в груп­пе ИЗ стар­ше­класс­ни­ков была зафик­си­ро­ва­на досто­вер­ная когни­тив­ная ригид­ность в кон­гру­энт­ных (p<0,01) и некон­гру­энт­ных (p<0,001) про­бах (табл. 2). По коли­че­ству оши­бок досто­вер­ных раз­ли­чий не наблюдалось.

Таблица 2. Показатели гибкости когнитивного процесса по тесту Струпа, M ± m

N	Груп­па	Тест Стру­па 1-я часть (кон­гру­энт­ная про­ба), с на решение	Тест Стру­па 2-я часть (некон­гру­энт­ная про­ба), с на решение	Сум­мар­ное коли­че­ство оши­бок по двум про­бам теста Струпа
Уча­щи­е­ся гимназий
42	Кон­троль (нор­ма)	1,00 ± 0,03	1,17 ± 0,04	0,77 ± 0,17
27	Груп­па риска	1,18 ± 0,09	1,27 ± 0,08	1,12 ± 0,21
39	ИЗ	1,19 ± 0,05**	1,49 ± 0,08***	1,13 ± 0,17
Сту­ден­ты
40	Кон­троль (нор­ма)	1,07 ± 0,05	1,12 ± 0,07	1,05 ± 0,11
19	Груп­па риска	1,11 ± 0,06	1,14 ± 0,05	1,22 ± 0,15
-	ИЗ	-	-	-

При­ме­ча­ние: зна­чи­мость раз­ли­чий с кон­троль­ной груп­пой: «**» — p<0,01; «***» — p<0,001.

Харак­те­ри­сти­ки когни­тив­ной рабо­то­спо­соб­но­сти опре­де­ля­ли по резуль­та­там кор­рек­тур­ной про­бы (коль­ца Э. Лан­доль­та). Коли­че­ствен­ные пока­за­те­ли — пока­за­тель коли­че­ства пере­ра­бот­ки инфор­ма­ции (S) и пока­за­тель сред­ней про­дук­тив­но­сти (Pt) во всех груп­пах испы­ту­е­мых нахо­ди­лись на высо­ком уровне и уровне выше сред­не­го, досто­вер­ных меж­груп­по­вых отли­чий по ним не отмечено. 

Еще один коли­че­ствен­ный пока­за­тель — коэф­фи­ци­ент вынос­ли­во­сти (Кр) в кон­троль­ных груп­пах и груп­пах рис­ка у стар­ше­класс­ни­ков и сту­ден­тов нахо­дил­ся в пре­де­лах сред­них зна­че­ний, одна­ко в груп­пе ИЗ гим­на­зи­стов Кр зафик­си­ро­ван на низ­ком уровне (p<0,001) (табл. 3).

Таблица 3. Количественные и качественные показатели умственной работоспособности, M ± m

N	Груп­па	S, ед.	Pt, ед.	Kp, %	At, ед.	Ta, %	Pmax-Pmin, ед.
Уча­щи­е­ся гимназий
42	Кон­троль (нор­ма)	1,47 ± 0,03	311,11 ± 9,25	7,77 ± 1,25	0,92 ± 0,01	4,24 ± 0,37	84,54 ± 11,36
27	Груп­па риска	1,42 ± 0,02	297,56 ± 7,88	8,36 ± 2,12	0,91 ± 0,02	8,86 ± 0,42***	124,62 ± 14,94*
39	ИЗ	1,44 ± 0,02	288,62 ± 9,29	16,24 ± 2,09***	0,76 ± 0,03***	9,98 ± 1,52***	179,34 ± 13,29***
Сту­ден­ты
40	Кон­троль (нор­ма)	1,46 ± 0,03	302,55 ± 10,28	10,28 ± 4,58	0,95 ± 0,03	6,53 ± 1,36	88,88 ± 10,50
19	Груп­па риска	1,48 ± 0,04	306,74 ± 12,97	11,42 ± 3,61	0,93 ± 0,03	8,22 ± 2,21	96,69 ± 11,72
-	ИЗ	-	-	-	-	-	-

При­ме­ча­ние: зна­чи­мость раз­ли­чий с кон­троль­ной груп­пой: «*» — p<0,05; «***» — p<0,001.

Каче­ствен­ные пока­за­те­ли умствен­ной рабо­то­спо­соб­но­сти были не столь одно­род­ны. Так, пока­за­тель сред­ней точ­но­сти рабо­ты (At) в кон­троль­ных и груп­пах рис­ка у сту­ден­тов и гим­на­зи­стов был на уровне выше сред­не­го, тогда как в груп­пе стар­ше­класс­ни­ков с ИЗ зафик­си­ро­ван на досто­вер­но низ­ком уровне (p<0,001). При этом коэф­фи­ци­ент точ­но­сти (Та) во всех выбор­ках, кро­ме кон­троль­ной у гим­на­зи­стов, сви­де­тель­ство­вал об уме­рен­ном уровне утомления. 

Коле­ба­ния про­дук­тив­но­сти рабо­ты (Pmax-Pmin) во всех груп­пах сту­ден­тов и в кон­троль­ной груп­пе стар­ше­класс­ни­ков не выхо­ди­ли за пре­де­лы 100 ед., в груп­пах рис­ка и ИЗ гим­на­зи­стов суще­ствен­но пре­вы­си­ли зна­че­ния кон­тро­ля (p<0,05; p<0,001).

Пока­за­те­ли КЧСМ в боль­шин­стве иссле­до­ван­ных групп соот­вет­ство­ва­ли нор­маль­ным зна­че­ни­ям, исклю­че­ние соста­ви­ла лишь груп­па сту­ден­тов с риском ИЗ — КЧСМ у них была досто­вер­но выше кон­тро­ля (p<0,01) (табл. 4).

Таблица 4. Критическая частота слияния мельканий (КЧСМ), скорость простой зрительно-моторной (ПЗМР) и сложной зрительно-моторной (СЗМР) реакций, M ± m

N	Груп­па	КЧСМ, Гц	ПЗМР, мс	СЗМР, мс
Уча­щи­е­ся гимназий
42	Кон­троль (нор­ма)	35,24 ± 0,74	232,98 ± 12,74	306,66 ± 14,84
27	Груп­па риска	35,65 ± 0,83	263,96 ± 14,22	421,21 ± 12,14***
39	ИЗ	37,22 ± 1,25	254,37 ± 13,97	436,66 ± 14,52***
Сту­ден­ты
40	Кон­троль (нор­ма)	35,55 ± 0,52	198,64 ± 15,25	348,66 ± 18,24
19	Груп­па риска	41,95 ± 1,99**	228,18 ± 14,70	361,22 ± 15,57
-	ИЗ	-	-	-

При­ме­ча­ние: зна­чи­мость раз­ли­чий с кон­троль­ной груп­пой: «**» — p<0,01; «***» — p<0,001.

Вели­чи­на ПЗМР в выбор­ках испы­ту­е­мых харак­те­ри­зо­ва­лась боль­шой вари­а­бель­но­стью, во всех груп­пах была в пре­де­лах нор­мы и не име­ла досто­вер­ных меж­груп­по­вых различий. 

В отли­чие от про­стой, слож­ная зри­тель­но-мотор­ная реак­ция у гим­на­зи­стов с риском ИЗ и ИЗ была досто­вер­но выше кон­тро­ля (p<0,001). У сту­ден­тов таких меж­груп­по­вых раз­ли­чий по СЗМР отме­че­но не было.

Отсут­ствие досто­вер­ных меж­груп­по­вых раз­ли­чий по отдель­ным шка­лам интер­нет-аддик­ции тем не менее поз­во­ли­ло их зафик­си­ро­вать в над­шкаль­ных пока­за­те­лях клю­че­вых симп­то­мов зави­си­мо­сти (IA-Sym) и кри­те­ри­ях нега­тив­ных послед­ствий (IA-RP), а так­же инте­граль­ном пат­терне аддик­тив­но­го пове­де­ния (Total CIAS score), что и послу­жи­ло осно­ва­ни­ем для выде­ле­ния групп испы­ту­е­мых в насто­я­щем исследовании. 

Отсут­ствие в выбор­ке сту­ден­тов пред­ста­ви­те­лей с выра­жен­ным ИЗ-пове­де­ни­ем так­же осо­бо харак­те­ри­зу­ет эту соци­аль­но-воз­раст­ную груп­пу моло­дых людей. 

Обос­но­ван­ность выде­ле­ния групп рис­ка ИЗ и ИЗ в насто­я­щем иссле­до­ва­нии под­твер­жда­ет­ся и дан­ны­ми сред­не­го экран­но­го вре­ме­ни мобиль­ных гад­же­тов, под­клю­чен­ных к Интернету. 

Так, если пре­бы­ва­ние в Сети до 7 часов в день еще мож­но отне­сти к услов­но нор­маль­но­му пове­де­нию, то зафик­си­ро­ван­ные 10 и более часов в день одно­знач­но под­твер­жда­ют риск воз­ник­но­ве­ния ИЗ и соот­вет­ству­ют резуль­та­там Total CIAS score, полу­чен­ным в насто­я­щей работе.

Рас­смот­ре­ние струк­ту­ры интер­нет-актив­но­сти ука­зы­ва­ет на воз­раст­ной пере­ход от доми­ни­ро­ва­ния обще­ния в соци­аль­ных сетях и мес­сен­дже­рах у стар­ше­класс­ни­ков к исполь­зо­ва­нию сете­во­го вре­ме­ни для реше­ния учеб­ных и рабо­чих задач у студентов. 

Более высо­кая раци­о­наль­ность и ути­ли­тар­ность в исполь­зо­ва­нии мобиль­ных гад­же­тов сту­ден­та­ми по срав­не­нию со школь­ни­ка­ми сви­де­тель­ству­ет, веро­ят­но, о вли­я­нии сту­ден­че­ско­го обра­за жиз­ни и тре­бо­ва­ний сре­ды выс­ше­го учеб­но­го заведения.

Инте­рес­но отме­тить, что в боль­шин­стве иссле­до­ван­ных групп смо­де­ли­ро­ван­ная ситу­а­ция невоз­мож­но­сти вос­поль­зо­вать­ся мобиль­ным гад­же­том вызы­ва­ла высо­кую сте­пень бес­по­кой­ства и тре­вож­но­сти. Уме­рен­ная выра­жен­ность син­дро­ма отме­ны отме­ча­лась лишь в кон­троль­ной груп­пе студентов.

Ана­лиз соб­ствен­но пси­хо­фи­зио­ло­ги­че­ских пока­за­те­лей поз­во­лил выявить осо­бен­но­сти когни­тив­ных воз­мож­но­стей и про­цес­сов пере­ра­бот­ки инфор­ма­ции в раз­лич­ных груп­пах испытуемых. 

Так, тест Стру­па, изме­ря­ю­щий раз­ли­чия логи­че­ско­го и зри­тель­но­го вос­при­я­тия и фик­си­ру­ю­щий сте­пень вер­баль­но-цве­то­вой интер­фе­рен­ции в ЦНС, пока­зал в груп­пе ИЗ стар­ше­класс­ни­ков сни­же­ние спо­соб­но­сти к диф­фе­рен­ци­ро­воч­но­му тор­мо­же­нию в нерв­ной систе­ме и сви­де­тель­ство­вал о сла­бой авто­ма­ти­за­ции позна­ва­тель­ных функ­ций, что, по мне­нию ряда авто­ров [9], может гово­рить о низ­кой гиб­ко­сти и ригид­но­сти мышления.

Резуль­та­ты кор­рек­тур­ных проб по коли­че­ствен­ным харак­те­ри­сти­кам умствен­ной рабо­то­спо­соб­но­сти так­же выяви­ли в груп­пе ИЗ стар­ше­класс­ни­ков низ­кую функ­ци­о­наль­ную подвиж­ность нерв­ной систе­мы по про­цес­сам воз­буж­де­ния и тор­мо­же­ния, а так­же низ­кую спо­соб­ность к их вза­им­но­му превращению. 

Каче­ствен­ные пока­за­те­ли умствен­ной рабо­то­спо­соб­но­сти ука­зы­ва­ли на низ­кую спо­соб­ность ИЗ стар­ше­класс­ни­ков к без­оши­боч­но­му выпол­не­нию дея­тель­но­сти, сни­жен­ной вынос­ли­во­сти и высо­кой вари­а­тив­но­сти (неста­биль­но­сти) в пока­за­те­лях про­дук­тив­но­сти работы. 

Вме­сте с тем по пока­за­те­лям КЧСМ и про­стой зри­тель­но-мотор­ной реак­ции в груп­пах рис­ка ИЗ и ИЗ стар­ше­класс­ни­ков ско­рост­ные харак­те­ри­сти­ки нерв­ной систе­мы нахо­ди­лись в пре­де­лах нормы. 

Слож­но­сти у ИЗ-испы­ту­е­мых воз­ни­ка­ли при необ­хо­ди­мо­сти диф­фе­рен­ци­ров­ки посту­па­ю­щих сиг­на­лов при изме­ре­нии СЗМР, что отча­сти вери­фи­ци­ру­ет дан­ные, полу­чен­ные при изме­ре­нии умствен­ной работоспособности.

Заключение

Таким обра­зом, мож­но отме­тить, что наи­бо­лее выра­жен­ные нега­тив­ные харак­те­ри­сти­ки, свя­зан­ные с низ­кой надеж­но­стью пере­ра­бот­ки инфор­ма­ции, низ­кой вынос­ли­во­стью и спо­соб­но­стью к диф­фе­рен­ци­ров­ке в ЦНС, а так­же пони­жен­ным селек­тив­ным вос­при­я­ти­ем инфор­ма­ции отме­че­ны в груп­пе ИЗ стар­ше­класс­ни­ков и отча­сти в груп­пах рис­ка ИЗ гим­на­зи­стов и студентов. 

В груп­пах с про­яв­ле­ни­я­ми интер­нет-аддик­ций так­же отме­че­ны низ­кая когни­тив­ная гиб­кость и ригид­ность мышления.

Без­услов­но, оста­ет­ся откры­тым вопрос о при­чин­но-след­ствен­ных свя­зях, о том, что имен­но вли­я­ет на пси­хо­фи­зио­ло­ги­че­ские осо­бен­но­сти при ИЗ-состо­я­ни­ях. При этом полу­чен­ные дан­ные застав­ля­ют вновь пере­смот­реть про­бле­ма­ти­ку так назы­ва­е­мо­го google-эффек­та [26] и тре­бу­ют про­дол­же­ния иссле­до­ва­ний в дан­ной области.

Литература

1. Гри­го­рьев Ю.Г., Самой­лов А.С., Буш­ма­нов А.Ю., Хор­се­ва Н.И. Мобиль­ная связь и здо­ро­вье детей: про­бле­ма тре­тье­го тыся­че­ле­тия // Меди­цин­ская радио­ло­гия и ради­а­ци­он­ная без­опас­ность. 2017. № 62(2). С. 39—46.
2. Дёмин Д.Б. Моз­го­вая актив­ность у под­рост­ков с раз­лич­ным уров­нем рис­ка интер­нет-зави­си­мо­сти // Эко­ло­гия чело­ве­ка. № 6. С. 21—27.
3. Дру­жи­лов С.А. Гиги­е­ни­че­ские аспек­ты инфор­ма­ци­он­но-тех­но­ло­ги­че­ской зави­си­мо­сти чело­ве­ка в новой реаль­но­сти // Гиги­е­на и сани­та­рия. 2019. № 98(7). С. 748—753.
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. С.С. Кор­са­ко­ва. 2020. № 120(3). С. 13—18.
5. Малы­гин В.Л., Хоме­ри­ки Н.С., Смир­но­ва Е.А., Анто­нен­ко А.А. Интер­нет-зави­си­мое пове­де­ние // Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. C.C. Кор­са­ко­ва. 2011. № 111(8). С. 86—92.
6. Малы­гин В.Л., Фек­ли­сов К.А., Искан­ди­ро­ва А.С. Интер­нет-зави­си­мое пове­де­ние. Кри­те­рии и мето­ды диа­гно­сти­ки: учеб. посо­бие. М.: МГМСУ, 2011. 32 c.
7. 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). С. 1—22.
8. Милуш­ки­на О.Ю., Попов В.И., Скоб­ли­на Н.А., Мар­ке­ло­ва С.В., Соко­ло­ва Н.В. Исполь­зо­ва­ние элек­трон­ных устройств участ­ни­ка­ми обра­зо­ва­тель­но­го про­цес­са при тра­ди­ци­он­ной и дистан­ци­он­ной фор­мах обу­че­ния // Вест­ник РГМУ. 2020. № (3). С. 85—91.
9. Олен­ко Е.С., Кири­чук В.Ф., Кодо­чи­го­ва А.И., Юпа­тов В.Д., Фоми­на Е.В., Коно­ва­ло­ва А.А.Осо­бен­но­сти состо­я­ния моз­го­вой гемо­ди­на­ми­ки у моло­дых муж­чин в зави­си­мо­сти от их когни­тив­ной функ­ции // Жур­нал выс­шей нерв­ной дея­тель­но­сти им. И.П. Пав­ло­ва. 2020. № 70(1). С. 25—30.
10. Пере­жо­гин Л.О. Про­грам­ма пси­хо­те­ра­пев­ти­че­ской помо­щи несо­вер­шен­но­лет­ним, обна­ру­жи­ва­ю­щим при­зна­ки зави­си­мо­сти от интер­не­та и мобиль­ных устройств // Прак­ти­че­ская меди­ци­на. 2019. № 3. С. 96—99.
11. Пере­жо­гин Л.О., Вострок­ну­тов Н.В. Нехи­ми­че­ская зави­си­мость в дет­ской пси­хи­ат­ри­че­ской прак­ти­ке // Рос­сий­ский пси­хи­ат­ри­че­ский жур­нал. 2009. № 4. С. 86—91.
12. Раба­да­но­ва А.И., Чер­ке­со­ва Д.У., Баба­е­ва Э.М., Ашур­бе­ко­ва М.И. Элек­три­че­ская актив­ность моз­га и меж­по­лу­шар­ные вза­и­мо­дей­ствия при фор­ми­ро­ва­нии интер­нет-зави­си­мо­сти // Изве­стия Самар­ско­го науч­но­го цен­тра Рос­сий­ской ака­де­мии наук. 2017. № 19(2). С. 518—522.
13. Соро­ки­на Н.Д., Пер­цов С.С., Селиц­кий Г.В., Цага­шек А.В., Жер­де­ва А.С. Ней­ро­фи­зио­ло­ги­че­ские и кли­ни­ко-био­ло­ги­че­ские осо­бен­но­сти интер­нет-аддик­ции // Жур­нал нев­ро­ло­гии и пси­хи­ат­рии им. С.С. Кор­са­ко­ва. 2019. № 119(12). С. 51—56.
14. Сысо­ев В.Н. Тест Э. Лан­доль­та. Диа­гно­сти­ка рабо­то­спо­соб­но­сти: метод. руко­вод­ство. СПб.: ИМАТОН, 2000. 32 с.
15. Тен­ден­ции раз­ви­тия инфор­ма­ци­он­но­го обще­ства в Рос­сий­ской Феде­ра­ции: крат­кий ста­ти­сти­че­ский сбор­ник. М.: НИУ ВШЭ, 2020. 220 с.
16. Уша­ков И.Б., Попов В.И., Скоб­ли­на Н.А., Мар­ке­ло­ва С.В. Дли­тель­ность исполь­зо­ва­ния мобиль­ных элек­трон­ных устройств как совре­мен­ный фак­тор рис­ка здо­ро­вью детей, под­рост­ков и моло­де­жи // Эко­ло­гия чело­ве­ка. 2021. № 7. С. 43—50.
17. Янг К.С. Кли­ни­че­ские аспек­ты интер­нет-зави­си­мо­го пове­де­ния // Меди­цин­ская пси­хо­ло­гия в Рос­сии: науч­ный сете­вой жур­нал. 2015. № 4(33).
18. Ben-Yehuda L., Greenberg L., Weinstein A. Internet addiction by using the smartphone-relationships between internet addiction, frequency of smartphone use and the state of mind of male and female students // Journal of Reward Deficiency Syndrome and Addiction Science. 2016. № 2(1). Р. 22. DOI:10.17756/jrdsas.2016-024
19. Cerniglia L., Zoratto F., Cimino S., Laviola G., Ammanti M., Adriani W. Internet Addiction in adolescence: Neurobiological, psychosocial and clinical issues // Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2017. № 76(PtA). Р. 174—184. DOI:10.1016/j.neubiorev.2016.12.024
20. Chi X., Lin L., Zhang P. Internet Addiction among college students in China: Prevalence and psychosocial correlates // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2016. № 19(9). Р. 567—573. DOI:10.1089/cyber.2016.0234
21. Ching S.M., Hamidin A., Vasudevan R., Sazlyna M.S., Wan Aliaa W.S., Foo Y.L., Yee A., Hoo F.K. Prevalence and factors associated with internet addiction among medical students — A cross-sectional study in Malaysia // Med Journal Malaysia. 2017. № 72(1). Р. 7—11. URL: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28255133/
22. Griffiths M.D. Technological addictions // Clin. Psychol. 1995. № 76. Р. 14—19.
23. Kuss D.J., Griffiths M.D., Binder J.F. Internet addiction in students: Prevalence and risk factors // Computers in Human Behavior. 2013. № 29(3). Р. 959—966. DOI:10.1016/j.chb.2012.12.024
24. Müller K.W., Dreier M., Duven E., Giralt S., Beutel M.E., Wölfling K. Adding clinical validity to the statistical power of large-scale epidemiological surveys on internet addiction in adolescence: a combined approach to investigate psychopathology and development-specific personality traits associated with internet addiction // Journal of Clinical Psychiatry. 2017. № 78(3). Р. 244—251. DOI:10.4088/JCP.15m10447
25. Regard M., Knoch D., Gutling E., Landis T. Brain damage and addictive behavior: a neuropsychological and electroencephalogram investigation with pathologic gamblers // Cognitive and Behavioral Neurology. 2003. № 16(1). Р. 47—53. DOI:10.1097/00146965-200303000-00006
26. Sparrow B., Liu J., Wegner Daniel M. Google Effects on Memory: Cognitive Consequences of Having Information at Our Fingertips // Science. 2011. № 333(6043). Р. 776—778. DOI:10.1126/science.1207745
27. Turel O., Brevers D., Bechara A. Time distortion when users at-risk for social media addiction engage in non-social media tasks // Journal of Psychiatric Research. 2018. № 2. Р. 84—88. DOI:10.1016/j.jpsychires.2017.11.014
28. Weinstein A., Lejoyeux M. Internet addiction or excessive internet use // American Journal of Drug and Alcohol Abuse. 2010. № 36(5). Р. 277—283. DOI:10.3109/00952990.2010.491880
29. Whang L. S.-M., Lee S., Chang G. Internet over-users’ psychological pro-files: a behavior sampling analysis on internet addiction // CyberPsychology and Behavior. 2003. № 6. Р. 143—150. DOI:10.1089/109493103321640338
30. Young K.S. Psychology of computer use: XL. Addictive use of the internet: a case that breaks the stereotype // Psychological Reports. 1996. № 79. Р. 899—902. DOI:10.2466/pr0.1996.79.3.899

Об авторах

• Сер­гей Нико­ла­е­вич Тол­сто­гу­зов — кан­ди­дат био­ло­ги­че­ских наук, доцент кафед­ры ана­то­мии и физио­ло­гии чело­ве­ка и живот­ных, Тюмен­ский госу­дар­ствен­ный уни­вер­си­тет (ФГАОУ ВО Тюм­ГУ), Тюмень, Россия.
• Андрей Васи­лье­вич Ели­фа­нов — кан­ди­дат био­ло­ги­че­ских наук, про­фес­сор кафед­ры ана­то­мии и физио­ло­гии чело­ве­ка и живот­ных, Тюмен­ский госу­дар­ствен­ный уни­вер­си­тет (ФГАОУ ВО Тюм­ГУ), Тюмень, Россия.
• София Ана­то­льев­на Маш­ки­на — сту­дент­ка кафед­ры ана­то­мии и физио­ло­гии чело­ве­ка и живот­ных, Тюмен­ский госу­дар­ствен­ный уни­вер­си­тет (ФГАОУ ВО Тюм­ГУ), Тюмень, Россия.
• Юлия Вик­то­ров­на Най­да — сту­дент­ка кафед­ры ана­то­мии и физио­ло­гии чело­ве­ка и живот­ных, Тюмен­ский госу­дар­ствен­ный уни­вер­си­тет (ФГАОУ ВО Тюм­ГУ), Тюмень, Россия.

Смот­ри­те также:

• Вайн­штейн А. Интер­нет-зави­си­мость: диа­гно­сти­ка, комор­бид­ность и лечение
• Камен­ская В.Г. Пси­хо­ло­ги­че­ские и пси­хо­био­ло­ги­че­ские под­хо­ды к изу­че­нию пове­де­ния под­рост­ков в циф­ро­вой среде
• Малы­гин В.Л., Мер­ку­рье­ва Ю.А., Крас­нов И.О. Ней­ро­пси­хо­ло­ги­че­ские осо­бен­но­сти как фак­то­ры рис­ка фор­ми­ро­ва­ния интер­нет-зави­си­мо­го пове­де­ния у подростков
• Стар­чен­ко­ва А.М., Урсу А.В., Худя­ков А.В. Комор­бид­ные рас­строй­ства у лиц моло­до­го воз­рас­та с интер­нет-зави­си­мым поведением