На сегодняшний день пользователями всемирной сети являются более 76% жителей России [29]. За время распространения интернета успели войти в широкое употребление такие понятия, как интернет-зависимость, злоупотребление интернетом, компьютерное расстройство, патологическое использование интернета, проблемное использование интернета, компульсивное использование интернета, расстройство использования интернета, патологическое использование электронных медиа.
Этимология выражений свидетельствует о первоначальном негативном оценивании взаимодействия человека с сетевым пространством. Однако на сегодняшний день накоплено достаточное количество свидетельств неоднозначности взаимосвязи интернета и человека, его использующего.
Злоупотребление интернетом связывают с депрессией, суицидальным поведением и повышенной тревогой у подростков [15; 30], а также с социальной тревожностью [8; 41] и нарушениями процессов социального познания [7].
Вместе с тем в интернете становится возможным поддержание родственных связей на расстоянии [22] и получение мотивации и эмоциональной поддержки в тематических сообществах [28; 37].
Исследователи интернета говорят об эффектах социального растормаживания (disinhibition) и освобождения (liberating), безопасной среде, терапевтическом эффекте, интернет-дружбе и т. п. [1].
Интернет-зависимость не включена ни в МКБ-10, ни в DSM-V, ни в готовящуюся к выходу МКБ-11 [23]. В тоже время, при наличии интернет-зависимого поведения могут быть назначены антидепрессанты, антипсихотические средства, антагонисты опиоидных и глутаматных рецепторов и психостимуляторы, а также некоторые противоэпилептические препараты [39].
Представляется корректным замена используемого в научной дискуссии термина интернет-зависимость на менее стигматизирующее понятие — проблемное использование интернета. Последнее способствует акцентированию внимания на необходимости фиксации механизмов негативных последствий пользования интернетом и позволяет избежать стигматизации интернета как непосредственной причины зависимости.
На необходимость такого дифференцированного подхода указывают и отечественные авторы, вводя такие понятия, как баланс коммуникации онлайн и офлайн [7], компьютерная грамотность [3] и т. д.
Первые модели, описывающие проблемное использование интернета, относятся к середине 90-х гг. прошлого века и, по признанию Кимберли Янг (Kimberly Young) — автора одной из первых диагностических шкал и популярной книги «Пойманный в сеть» (Caught in the Net) — являются модификацией существующих критериев диагностики патологической азартной игры (гэмблинг) [42]. Уже в 1995 г. К. Янг основала центр интернет-аддикции (The Center for Internet Addiction) для помощи интернет-зависимым пользователям [35].
Для первых моделей дифференциации пользователей с наличием проблемного использования интернета основополагающим фактором служило количество времени, проводимого в сети. Сегодняшнее качество развития технологий не позволяет применять на практике установленные 20 лет назад нормы [17].
Влияние времени — не линейно. Как показывают некоторые исследования, современный подросток может проводить за различными устройствами до двух часов в будний день и до четырех часов в выходной без ущерба для психологического благополучия [40].
Признавая за проблемным использованием интернета самостоятельное расстройство, многие авторы относят его к сфере поведенческих нарушений [24]. При этом отмечается, что различные варианты активностей, осуществление которых возможно в интернете — игры, поиск, шопинг, социальное взаимодействие и т. д. — также влияют на характер взаимодействия и отношение к сети [25].
В своей когнитивно-бихевиоральной модели Ричард Дэвис (R.A. Davis) разделяет специфическое патологическое использование интернета (specific PIU) и общее патологическое использование интернета (generalized PIU). Автор подчеркивает, что зависимость формируется преимущественно от тех возможностей, которые можно осуществлять через сеть, и только у незначительного процента пользователей зависимость присутствует именно от самого интернета [18]. Другие же авторы рассматривают использование интернета в качестве компенсаторной стратегии, а не настоящей аддикции [31; 41].
В целом, современные представления о проблемном использовании интернета опираются на оценку личностной мотивации, последствий и контекста использования сети [19].
В последнее время появляются данные о роли генетического фактора в формировании проблемного использования интернета [26].
В 2014 г. насчитывалось 45 различных диагностических методик интернет-зависимости только на английском языке. Стефани Лакони (S. Laconi) разделяет методики по теоретическим представлениям, лежащим в их основе: патологический гемблинг; зависимость от веществ; когнитивно-бихевиоральная теория; экспертная оценка; отношение участников к тому, как интернет влияет на их поведение. В большинстве своем используются первые два подхода и их комбинации [34].
В обзорной статье, включающей 68 эпидемиологических исследований интернет-зависимости (опубликованных после 2000 г. и с размером выборки не менее 1000 человек), насчитывается 21 используемая методика.
Инструменты оценки опираются на официальные критерии для расстройств, вызванных употреблением веществ и игромании, или подсчитывается время, проведенное в интернете, и возникающие вследствие этого проблемы [33]. Чем меньше распространенность заболевания, тем ниже прогностическая способность измеряющих его шкал [20].
Представляется интересным исследование, проведенное среди пользователей Facebook, которым предложили поучаствовать в компании «99 дней свободы», подразумевающей полный отказ от использования данной социальной сети. Одной из причин, почему пользователи все-таки возвращались в сеть, оказалась их убежденность в том, что у них есть Facebook-аддикция [11].
Это представляется достаточно интересным в связи с вышедшей годом ранее статьей, авторы которой утверждают, что Facebook может вызывать зависимость наравне с наркотическими средствами [27].
На русском языке существуют три методики, направленные на диагностику проблемного использования интернета.
- Тест на определение интернет-зависимости — Chen Internet Addiction Scale (CIAS, Chen S.H. с соавт.); перевод В.Л. Малыгина, В.Л. Феклисова в 2011 г.
- Скрининговая диагностика компьютерной зависимости (Л.Н. Юрьева, Т.Ю. Больбот, 2006).
- Тест на интернет-зависимость — Internet Addiction Test (IAT, K. Young); перевод и модификация В.А. Лоскутовой в 2004 г.
В результате сравнительного анализа был сделан вывод, что все три методики исследуют одну психологическую реальность [2].
Теоретическим базисом для Chen Internet Addiction Scale являются модели пристрастия к азартным играм и субъективное ощущение зависимости. Для методики Internet Addiction Test — только азартные игры [34]. При оценке состояния существенную роль играет фактор времени, упоминаемый выше.
К более новым инструментам относится шкала Generalized Problematic Internet Use Scale 2 (GPIUS2) Скота Каплана (S. Caplan), основанная на предложенной Ричардом Девисом (R. Davis) когнитивно-бихевиоральной модели проблемного использования интернета [14; 18].
Первая версия опросника, вышедшая в 2002 г., содержала 7 аспектов проблемного использования интернета (изменение настроения, получение социальных выгод, негативные последствия, компульсивное использование, чрезмерное время онлайн, симптомы отмены и ощущение социального контроля в среде интернет) и состояла из 26 утверждений [12].
Последующие исследования показали возможность объединения двух пар факторов в факторы более высокого порядка: социальные выгоды и социальный контроль в единый фактор предпочтение онлайн-общения, а компульсивное использование и когнитивную поглощенность в общий фактор недостаточная саморегуляция.
Новые данные позволили уточнить модель и разработать вторую версию шкалы, включающую 15 вопросов. Фактор предпочтение онлайн-общения стал фактором первого порядка, а фактор недостаточная саморегуляция — второго, включающим следующие факторы первого порядка: когнитивная поглощенность и компульсивное использование [14].
Когнитивно-поведенческая модель предполагает, что проблемное использование интернета включает в себя искаженные когнитивные процессы (в рассматриваемой шкале когнитивная поглощенность — это нарушение процессов внимания и способности сконцентрироваться на чем-либо в обычной жизни — режиме офлайн — из-за постоянного мысленного возвращения в пространство интернета), а также дисфункциональное поведение (например, невыполнение обязанностей в профессиональной и семейной жизни), которое приводит к соответствующим негативным последствиям в повседневной жизни [18].
Согласно модели, люди, предпочитающие интерактивное социальное взаимодействие, с большей вероятностью используют интернет для регуляции своего настроения [13], а также они склонны к компульсивному использованию интернета (т. е. к снижению волевой регуляции и трудностям осознанного планирования своей активности в интернете).
Лица, использующие интернет для регуляции настроения, как правило, имеют недостаточную саморегуляцию. Недостаточная же саморегуляция в использовании интернета приводит к отрицательным последствиям в повседневной жизни [14].
Вторая версия шкалы (GPIUS2) валидизирована и апробирована в Германии [10], Португалии [9; 37], Италии [21].
Описание шкалы проблемного использования интернета
Вторую версию шкалы проблемного использования интернета GPIUS2 разработал Скот Каплан (S. Caplan) — автор первой версии — в 2010 г.
Шкала включает 15 утверждений с 7-бальной оценкой согласия, каждое из которых относится к одному из пяти упомянутых выше факторов проблемного использования интернета:
- предпочтение онлайн-общения — отдается предпочтение онлайнкоммуникациям, а не лицом к лицу;
- регуляция настроения — мотивацией выхода в сеть служит улучшение эмоционального состояния;
- когнитивная поглощенность — отражает неконтролируемое регулярное мысленное возращение в онлайн-пространство;
- компульсивное использование — отражает трудности планирования своего пребывания в сети;
- негативные последствия — отражает влияние интернета на повседневную жизнь.
Ее преимущество по сравнению с другими шкалами изучения активности в интернете заключается, как мы уже упоминали, в замене понятия «интернет-зависимость» на понятие «проблемное использование интернета», а также в относительной краткости и наличии теоретической базы в виде когнитивно-бихевиоральной модели пользования интернетом.
Важным также является отсутствие некоторых устаревших формулировок, которые связаны с другим техническим уровнем пользования интернетом (например, сенсорные экраны вместо пользования мышкой и т. п.).
За прошедшие 8 лет со времени создания второй версии шкалы условия пользования интернетом опять претерпели существенную динамику, которую мы постарались учесть в предлагаемой третьей версии шкалы.
Так, при переводе нами использовалось понятие «социальные сети» вместо более широкого понятия «интернет», для сужения контекста и четкости понимания респондентами смысла вопроса, так как данная активность в настоящее время является наиболее распространенной в интернете, а также понятие «сеть» для обозначения интернет/онлайн как информационного пространства.
Данный перевод оставляет пространство для свободной интерпретации респондентом понятия «сеть/онлайн», наделения их собственным смыслом, и не ограничивается определением наличия проблемного использования только социальных сетей.
Также была использована гендерно-нейтральная форма предложений, так как данная тема может быть значима для некоторых подростков.
Метод
Выборка и процедура исследования. Сбор всех данных проводился анонимно, заочно, посредством приложения на базе Android OS, размещенного в магазине приложений Google Play. Пользователи могли самостоятельно находить приложение по ключевым словам и в соответствующих рубриках магазина.
Однако основная часть респондентов прошли тестирование в период с 24 по 25 мая 2018 г. после выхода рекламной рекомендации у блогера в сети Instagram.
Мотивацией к использованию приложения служила выводимая краткая психологическая характеристика пользователя по итогам прохождения каждого теста, а также отсутствие какой-либо коммерческой составляющей (реклама, покупки и т. п.).
Перед каждым выбранным тестом пользователю предлагалась инструкция, адаптированная под специфику проведения исследования — каждый вопрос размещается на отдельной странице, пользователю предоставляется некоторая информация о выбранном тесте.
Например, инструкция нашей версии шкалы проблемного использования интернета 3: «На следующей странице Вам будут предложены утверждения. Просьба оценить, насколько Вы согласны с каждым из них. На основе полученных ответов возможно определение особенностей использования Вами интернета и социальных сетей. Тест содержит 15 вопросов».
Защитой от неосмысленного пролистывания страниц служила небольшая (0,75 секунд) задержка перед возможностью перехода к следующему вопросу. Для различных операций проводились извлечения пересекающихся выборок из общей собранной базы.
Для исследования факторной инвариантности опросника и проверки его теоретической модели использовалась выборка из 204 человек (102 юноши и 102 девушки, полностью совпадающие по возрастным когортам) от 14 до 21 года (Mвозр.=17,34; SD=2).
Для оценки конвергентной валидности использовалась выборка из 1100 человек в возрасте от 14 до 21 года (M возр.==16,31; SD=1,76), 1036 из которых девушки. Интеркорреляционная валидность опросни ка проверялась на выборке из 707 человек в возрасте от 14 до 21 года (M возр.==16,24; SD=1,78), 665 из которых девушки.
Методики. Для оценки конвергентной валидности использовалась шкала интернет-зависимости (Chen Internet Addiction Scale, CIAS, 2003) в переводе Малыгина В.Л., Феклисова К.А. (2011).
Тест состоит из 26 вопросов, каждый их которых относится к одной из пяти шкал: компульсивные симптомы (Com), отражающие дефицит самоконтроля при использовании интернета; симптомы отмены (Wit), отражающие психологический дискомфорт при отсутствии доступа в сеть; симптомы толерантности (Tol), отражающие потребность в увеличении количе ства времени, затрачиваемого на интернет; внутриличностные проблемы и проблемы со здоровьем (IH), отражающие пренебрежение социальной жизнью и физический дискомфорт — нарушение сна, боли в спине, головные боли; проблемы с управлением временем (TM), отражающие приоритет интернета в повседневном функционировании человека.
При обработке подсчитываются отдельно три интегративных показателя: ключевые симптомы интернет-зависимости (IA-Sym), проблемы связанные с интернет-зависимостью (IA-RP) и общий CIAS балл [5].
Эта методика ориентирована по большей части на пользователей стационарных компьютеров, продолжительное пребывание за которыми может порождать разнообразный физический дискомфорт и пренебрежение повседневной активностью.
Для проверки интеркорреляционной валидности и оценки рисков проблемного использования интернета для психического здоровья использовался опросник выраженности психопатологической симптоматики — Simptomchecklist-90-Revised, SCL-90-R (Derogatis L.R., Rickels K., Rock A.F., 1976; Тарабрина Н.В., 2001) [6].
Тест состоит из 90 вопросов и девяти шкал: соматизация (SOM), обсессивно-компульсивное расстройство (OC), интерперсональная чувствительность (INT), депрессия (DEP), тревога (ANX), враждебность (HOS), фобическая тревога (PHOB), параноидное мышление (PAR), психотизм (PSY).
При обработке подсчитываются дополнительно три интегративных показателя: общий индекс тяжести (GSI), общее число утвердительных ответов (PST), индекс симптоматического дистресса (PSDI) [6].
Результаты
Факторная структура
Факторная структура проверялась посредством конфирматорного факторного анализа в среде разработки RStudio (версия R 3.5.0) посредством пакета lavaan 0.6-1 (Yves Rosseel).
Выбранный метод анализа (MLM) учитывает отклоняющиеся от нормального распределения данные и использует устойчивые (robust) статистики.
Оригинальная модель содержит 15 пунктов, объединенных в пять факторов первого порядка по три пункта в каждом факторе — предпочтение онлайн-общения, регуляция настроения, когнитивная поглощенность, компульсивное использование и негативные последствия.
Факторы первого порядка — компульсивное использование и когнитивная поглощенность — составляют фактор второго порядка — недостаточная саморегуляция.
Модель показала недостаточно удовлетворительные индексы пригодности (SB χ²=231,41; df=82; CFI=0,91; TLI=0,89; RMSEA=0,096; 90% доверительный интервал от 0,081 до 0,112; SRMR=0,071; p<0,001).
После исключения пункта 7, который, согласно индексам модификации Лагранжа, имел высокую ковариацию с пунктами, входящими в факторы когнитивная поглощенность и компульсивное использование, и добавления остаточных корреляций для пунктов 9 и 12, 11 и 12, индексы пригодности модели пришли к необходимому соответствию (SB χ²=94,59; df=65; CFI=0,98; TLI=0,97; RMSEA=0,051; 90% доверительный интервал от 0,026 до 0,073; SRMR=0,05; p=0,01).
Все свободно вычисляемые нагрузки пунктов опросника и корреляции между факторами были значимы при p<0,05.
Внутренняя согласованность
Внутренняя согласованность шкал показала достаточно высокие результаты. Альфа Кронбаха α=0,89 для предпочтения онлайн-общения; α=0,73 для регуляции настроения; α=0,86 для компульсивного использования; α=0,82 для когнитивной поглощенности; α=0,88 для негативных последствий. Для всего опросника α=0,9.
Проверка инвариантности
Для групп юношей и девушек модель была проверена на конфигурационную, метрическую и измерительную инвариантность.
Факторная нагрузка пункта 5 оказалась незначительной и незначимой (λ= 0,11; p=0,29) для группы девушек и в дальнейшем вычислялась свободно (табл. 1).
Таблица 1. Индексы соответствия половой инвариантности модели
Учитывая различия по факторным нагрузкам и корреляциям остаточных членов, можно говорить о частичной метрической и измерительной инвариантности для юношей и девушек.
На инвариантность модели также указывает значение критерия ΔCFI (не превышает пороговое значение 0,01), который в отличие от χ² не так чувствителен к размеру выборки [16].
Итоговая модель с соответствующей нумерацией пунктов представлена на рис. 1.
Для трех шкал опросника — предпочтение онлайн-общения, когнитивная поглощенность и компульсивное использование — результаты девушек оказались значимо выше результатов юношей (табл. 2).
Таблица 2. Различия между юношами и девушками
Конвергентная валидность
Конвергентная валидность исследовалась с помощью корреляционного анализа по критерию Спирмена показателей по шкалам опросников: проблемного использования интернета 3 (GPIUS3) и интернет-зависимости Чена — CIAS (табл. 3).
Таблица 3. Корреляционные связи показателей проблемного использования интернета — шкал GPIUS3 и CIAS — по критерию Спирмена (N=1100)
Мы исходили из следующей общей классификации корреляционных связей: 1) сильная, или тесная, при коэффициенте корреляции rs > 0,70; 2) средняя при 0,50 < rs < 0,69; 3) умеренная при 0,30 < rs < 0,49; 4) слабая при 0,20 < rs < 0,29; 5) очень слабая при rs < 0,19.
Все шкалы опросников взаимосвязаны друг с другом, причем во многих случаях отмечаются средние и умеренные по силе корреляции с высоким уровнем значимости, что указывает на сходство измеряемого шкалами конструкта.
Наличие как сильных, так и слабых корреляционных связей со шкалами ставшей уже классической методики оценки интернет-зависимости CIAS говорит, с одной стороны, о достаточно высокой конвергентной валидности, а с другой — о новых возможностях методики в диагностике проблемного пользования интернетом по сравнению с традиционно применяемой.
Шкала компульсивные симптомы опросника CIAS содержатель но соответствует шкалам компульсивное использование и когнитивная поглощенность опросника GPIUS2 и фактору второго порядка — недостаточная саморегуляция, так как включает в себя вместе пункты обсессивного и компульсивного использования интернета.
Шкала внутриличностные проблемы и проблемы со здоровьем опросника CIAS основывается на выявлении личностных и физических проблем со здоровьем. Она может быть частично содержательно соотнесена со шкалой негативные последствия опросника GPIUS2. Последняя содержит пункты общего характера оценки последствий и не касается физического здоровья.
Соотнесение других шкал опросников представляется затруднительным в связи с различными методологическими представлениями, лежащими в их основании.
Интеркорреляционная валидность
Все шкалы опросника проблемного использования интернета положительно коррелируют со всеми шкалами психопатологической симптоматики SCL-90-R, причем преобладают слабые корреляционные связи, однако с высоким уровнем значимости (табл. 4).
Шкала предпочтение онлайн-общения имеет наиболее сильную взаимосвязь (на уровне умеренной) с интерперсональной чувствительностью (чувство неполноценности и личностной неадекватности, особенно при сравнении себя с другими, постоянные негативные ожидания в коммуникациях с людьми) и фобической тревожностью (чувство страха и неловкости в транспорте, открытых и людных местах и страх остаться одному).
Это косвенно подтверждает данные других авторов о том, что предпочтение онлайн-общения связано с повышенной социальной тревожностью [8].
Таблица 4. Корреляционные связи шкал опросников GPIUS3 и SCL-90 по критерию Спирмена (N=707)
Шкала регуляция настроения имеет наиболее сильную взаимосвязь (на уровне умеренной) со шкалой депрессия опросника SCL-90-R (отражает различные симптомы депрессии, включая суицидальные мысли, чувство безнадежности, утрату чувства удовольствия и интереса к жизни).
Это подтверждает когнитивно-бихевиоральную модель, согласно которой использование интернета можно рассматривать как стратегию совладания с негативными эмоциями.
Шкала когнитивная поглощенность имеет целых три умеренно высокие корреляции с показателями опросника SCL-90-R, с показателем обсессивно-компульсивной симптоматики (навязчивые сомнения, трудности принятия решений, повторяющиеся неотвязные неприятные мысли), а также наиболее сильные связи по сравнению с другими шкалами GPIUS2 с общим индексом психопатологической симптоматики GSI (интегральным, наиболее важным показателем психического неблагополучия) и индексом PST (отражающим общее количество положительных ответов на разные вопросы шкалы).
Таким образом, охваченность сознания мыслями об интернете в периоды отсутствия контакта с ним или доступа к нему дало наиболее сильные корреляции с общими показателями психического неблагополучия, что хорошо согласуется с теоретической основой шкалы GPIUS2, в которой подчеркивается важность деструктивных когнитивных процессов в проблемном пользовании интернетом.
Проверка теоретической модели
После подтверждения измерительного соответствия модели была произведена проверка отношений ее теоретических конструктов.
Результаты показали, что модель пригодна для оценки уровня деструктивности использования социальных сетей в русскоязычной популяции и имеет значимые связи между всеми входящими в нее переменными.
Предпочтение online-общения оказалось значительным предиктором недостаточной саморегуляции (β=0,32) и регуляции настроения (β=0,38). Регуляция настроения оказалась существенным предиктором недостаточной саморегуляции (β=0,44). А недостаточная саморегуляция оказалась значимым предиктором негативных последствий (β=0,58). Все эффекты значимы при p<0,001.
Модель имеет достаточную пригодность (χ²=168,18; df=71; CFI=0,94; TLI=0,92; RMSEA=0,082; SRMR=0,05; p<0,001) и объясняет 41% дисперсии недостаточной саморегуляции, 34% дисперсии негативных последствий и 14% дисперсии регуляции настроения (рис. 2).
Обсуждение
Шкала проблемного использования интернета GPIUS2 является современным инструментом измерения когнитивных процессов и особенностей поведения человека в сети, учитывая его непосредственный пользовательский опыт.
Само ее название, в котором авторы вместо понятие «интернет-зависимость» используют понятие «проблемное пользование интернетом», больше соответствует современным тенденциям дифференцированного подхода к пользованию интернетом без стигматизации этого процесса, ставшего уже неотъемлемой частью культуры современного информационного общества.
Модификация авторами статьи опросника GPIUS2 в форме замены термина «интернет» на термины «онлайн» и «социальные сети» позволила освободить его от недостатка, связанного с чрезмерно широким смыслом термина «интернет», который употребляется в оригинальной версии.
Во избежание путаницы представляется целесообразным дать данной модификации название «Общая шкала проблемного использования интернета-3» или GPIUS3.
Частичная инвариантность теста связана со шкалой регуляция настроения, для которой группа девушек имеет более низкие факторные нагрузки по ее пунктам.
На теоретическом уровне можно предположить, что девушки в отличие от юношей менее склонны решать проблемы с настроением посредством общения через социальные сети и в случае наличия пониженного настроения могут использовать другие стратегии.
Это согласуется с данными о связи гендерной идентичности с предпочитаемыми копингами [4] и требует дальнейшего изучения, особенно в связи с трансформацией коммуникативных связей и гендерных стереотипов в современном информационном обществе.
Опросник успешно переведен и апробирован в нескольких странах. Некоторые конечные модели отличаются от оригинальной. Но ни в одном из рассматриваемых исследований не потребовалось исключение пунктов опросника.
В Италии и Германии наибольшую пригодность продемонстрировала четырехфакторная модель проблемного использования интернета (компульсивное использование и когнитивная поглощенность были объединены в фактор недостаточная саморегуляция) [22].
В немецком исследовании была использована 5-бальная шкала вместо 7-бальной. В сравнении с девушками немецкие юноши в среднем получили более высокие баллы по шкалам опросника [10].
На португальской выборке модель имеет большую по сравнению с нашими данными предсказательную силу (модель объясняет 82% дисперсии негативных последствий, 56% дисперсии недостаточной саморегуляции и 34% дисперсии регуляции настроения) [9].
Более глубокое сравнение представляется затруднительным в связи с использованием авторами различных сопутствующих методик для тестирования конвергентной и интеркорреляционной валидности.
В нашем случае при разработке русскоязычной модифированной версии был исключен один из пунктов опросника (их стало 14, а не 15) и изменены формулировки некоторых вопросов.
Выводы
Общая шкала проблемного использования интернета-3 (GPIUS3) показала достаточно хорошие психометрические свойства — высокую согласованность шкал, достаточно высокие интеркорреляционную и конвергентную валидность. Подтверждена факторная структура исходной модели.
Таким образом, можно говорить о достаточной пригодности GPIUS3 (модифицированной версии шкалы GPIUS2) для использования в российской подростковой и молодежной выборках.
Установленная частичная инвариантность опросника для юношей и девушек (у шкалы регуляция настроения факторные нагрузки девушек ниже факторных нагрузок юношей) требует дальнейшего изучения.
Обнаружены различия в характере проблемного пользования интернетом у девушек и юношей. Девушки более склонны к предпочтению онлайн-коммуникации и характеризуются большей компульсивностью и когнитивной поглощенностью жизнью в сети по сравнению с юношами.
Проблемное пользование интернетом оказалось взаимосвязано с психопатологической симптоматикой. Наиболее высокие корреляции индексов общего психического неблагополучия опросника SCL-90-R отмечаются со шкалой когнитивная поглощенность. Последнее свидетельствует о важности искаженных когнитивных процессов как механизма проблемного пользования интернетом.
Приложение. Общая шкала проблемного использования интернета-3 (GPIUS3)
Инструкция. На следующей странице Вам будут предложены утверждения. Просьба оценить, насколько Вы согласны с каждым из них. На основе полученных ответов возможно определение особенностей использования Вами интернета и социальных сетей.
Полностью не согласен (1), Не согласен (2), Скорее не согласен (3), Ни то ни другое (4), Скорее согласен (5), Согласен (6), Полностью согласен (7).
| № | Утверждения | Ответ |
| 1 | Для меня более комфортно социальное взаимодействие online, чем лицом к лицу | |
| 2 | Когда я не бываю online какое-то время, то меня начинает беспокоить мысль о выходе в сеть | |
| 3 | Я предпочитаю общаться с людьми online, чем лицом к лицу | |
| 4 | Я использую социальные сети, чтобы почувствовать себя лучше, когда мне грустно | |
| 5 | Я использую социальные сети, чтобы поговорить с другими, когда чувствую себя в изоляции | |
| 6 | Мне сложно контролировать количество времени проводимого online | |
| 7 | Я использую социальные сети, чтобы почувствовать себя лучше, когда расстраиваюсь | |
| 8 | Я буду чувствовать себя потерянно, если не смогу быть online | |
| 9 | Мне трудно контролировать мое пребывание в сети | |
| 10 | Я навязчиво думаю о выходе в сеть, когда я offline | |
| 11 | Когда я offline, мне сложно сопротивляться желанию выйти в сеть | |
| 12 | Я предпочитаю социальные взаимодействия online, чем общение лицом к лицу | |
| 13 | Мое использование социальных сетей создало проблемы в моей жизни | |
| 14 | Мое использование социальных сетей создало трудности в управлении жизнью |
Соответствующие баллы суммируются для подсчета каждой шкалы.
Шкалы
Предпочтение онлайн-общения — 1, 3, 12.
Регуляция настроения — 4, 5, 7.
Когнитивная поглощенность — 2, 8, 10.
Компульсивное использование — 6, 9, 11.
Негативные последствия — 13, 14.
ЛИТЕРАТУРА
- Антонова Н.А., Ерицян К.Ю., Марарица Л.В. Романтические знакомства в сети интернет: изучение феномена [Электронный ресурс] // Петербургский психологический журнал. 2015. № 10. С. 1—29.
- Войскунский А.Е., Митина О.В., Гусейнова А.А. Диагностика зависимости от интернета: сравнение методических средств // Медицинская психология в России. 2015. Т. 4 № 33.
- Ермолова Т.В., Литвинов А.В., Флорова Н.Б. Компьютерная зависимость и компьютерная грамотность: две стороны единого процесса // Современная зарубежная психология. 2017. Т. 6. № 4. С. 46—55. doi:10.17759/jmfp.2017060405
- Крюкова Т.Л. Психология совладающего поведения в разные периоды жизни. Кострома: КГУ имени Н.А. Некрасова, 2010. 380 с.
- Малыгин В.Л., Феклисов К.А. Интернет-зависимое поведение. Критерии и методы диагностики [Электронный ресурс]. М.: МГМСУ, 2011. 32 c.
- Тарабрина Н.В. Практикум по психологии посттравматического стресса. СПб: Питер, 2001. 272 с.
- Холмогорова А.Б., Клименкова Е.Н. Общение в Интернете и эмпатия в подростковом и юношеском возрастах // Психологическая наука и образование psyedu.ru. 2016. Т. 8. № 4. С. 129—141. doi:10.17759/ psyedu.2016080413
- Холмогорова А.Б, Авакян Т.В, Клименкова Е.Н, Малюкова Д.А. Общение в интернете и социальная тревожность у подростков из разных социальных групп // Консультативная психология и психотератия. 2015. Т. 24. № 4. С. 102—129. doi:10.17759/cpp.2015230407
- Assunção S., Matos P.M. The Generalized Problematic Internet Use Scale 2: Validation and test of the model to Facebook use // Journal of Adolescence. 2017. Vol. 54. P. 51—59. doi:10.1016/j.adolescence.2016.11.007
- Barke A., Nyenhuis N., Kr ner-Herwig B. The German version of the Generalized Pathological Internet Use Scale 2: a validation study // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2014. Vol. 17 (7). P. 474—482. doi:10.1089/cyber.2013.0706
- Baumer E.P.S., Guha S., Quan E., Mimno D., Gay G.K. Missing Photos, Suffering Withdrawal, or Finding Freedom? How Experiences of Social Media Non-Use Influence the Likelihood of Reversion [Электронный ресурс] // Social Media + Society. 2015. Vol. 1 (2). doi:10.1177/2056305115614851
- Caplan S.E. Problematic Internet use and psychosocial well-being: development of a theory-based cognitive—behavioral measurement instrument // Computers in Human Behavior. 2002. Vol. 18. P. 553—575. doi:10.1016/S0747-5632(02)00004-3
- Caplan S.E. Relations Among Loneliness, Social Anxiety, and Problematic Internet Use // CyberPsychology & Behavior. 2007. Vol. 10 (2). P. 234—242. doi:10.1089/ cpb.2006.9963
- Caplan S.E. Theory and measurement of generalized problematic Internet use: A two-step approach // Computers in Human Behavior. 2010. Vol. 26 (5). P. 1089— 1097. doi:10.1016/j.chb.2010.03.012
- Casale S., Lecchi S., Fioravanti G. The Association Between Psychological WellBeing and Problematic Use of Internet Communicative Services Among Young People // The Journal of Psychology: Interdisciplinary and Applied. 2015. Vol. 149 (5). P. 480—497. doi:10.1080/00223980.2014.905432
- Cheung G.W., Rensvold B. Evaluating Goodness-of-Fit Indexes for Testing Measurement Invariance // Structural Equation Modeling. 2002. Vol. 9 (2). P. 233— 255. doi:10.1207/S15328007SEM09025
- Dalal P.K., Basu D. Twenty years of Internet addiction … Quo Vadis? // Indian Journal Psychiatry. 2016. Vol. 56 (1). P. 6—11. doi:10.4103/0019-5545.174354
- Davis R.A. A cognitive-behavioral model of pathological Internet use // Computers in Human Behavior. 2001. Vol. 17 (2). P. 187—195. doi:10.1016/S07475632(00)00041-8
- Demetrovics Z., Király O. Internet/gaming addiction is more than heavy use over time: Commentary on Baggio and colleagues (2015) // Addiction. 2016. Vol. 111(3). P. 523—524. doi:10.1111/add.13244
- Demetrovics Z., Maraz A., Király O. Commentary on: Are we overpathologizing everyday life? A tenable blueprint for behavioral addiction research. The diagnostic pitfalls of surveys: If you score positive on a test of addiction, you still have a good chance not to be addicted // Journal of Behavioral Addictions. 2015. Vol. 4 (3). P. 151—154. doi:10.1556/2006.4.2015.026
- Fioravanti G., Primi C., Casale S. Psychometric Evaluation of the Generalized Problematic Internet Use Scale 2 in an Italian Sample // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2013. Vol. 16 (10). P. 761—766. doi:10.1089/ cyber.2012.0429
- Francisco V. ‘The Internet Is Magic’: Technology, Intimacy and Transnational Families // Critical Sociology. 2015. Vol. 41 (1). P. 173—190. doi:10.1177/0896920513484602
- Grant J.E., Chamberlain S. Expanding the definition of addiction: DSM-5 vs. ICD-11 // CNS Spectrums. 2016. Vol. 21 (4). P. 300—303. doi:10.1017/ S1092852916000183
- Griffiths M.D. Does internet and computer “addiction” exist? Some case study evidence // CyberPsychology & Behavior. 2000. Vol. 3 (2). P. 211—218. doi:10.1089/109493100316067
- Griffiths M.D., Pontes M.H., Szabo A. The impact of Internet-based specific activities on the perceptions of Internet addiction, quality of life, and excessive usage: A crosssectional study // Addictive Behaviors Reports. 2016. Vol. 1. P. 19—25. doi:10.1016/j. abrep.2015.03.002
- Hahn E., Reuter M., Spinatha F.M, Montag C. Internet addiction and its facets: The role of genetics and the relation to self-directedness // Addictive Behaviors. 2017. Vol. 39. P. 137—146. doi:10.1016/j.addbeh.2016.10.018
- Hormes J.M., Kearns B., Timko C.A. Craving Facebook? Behavioral addiction to online social networking and its association with emotion regulation deficits // Addiction. 2014. Vol. 109 (12). P. 2079—2088. doi:10.1111/add.12713
- Hwang K.O., Ottenbacher A.J., Green A.P., Cannon-Diehl M.R., Richardson O., Bernstam E.V., Thomas E.J. Social support in an Internet weight loss community // International Journal of Medical Informatics. 2009. Vol. 79 (1). P. 5—13. doi:10.1016/j.ijmedinf.2009.10.003
- Internet World Stats [Электронный ресурс].
- Kaess M. et al. Pathological Internet use among European adolescents: psychopathology and self-destructive behaviours // European Child & Adolescent Psychiatry. 2014. Vol. 23 (11). P. 1093—1102. doi:10.1007/s00787-014-0562-7
- Kardefelt-Winther D. A conceptual and methodological critique of internet addiction research: Towards a model of compensatory internet use // Computers in Human Behavior. 2014. Vol. 31. P. 351—354. doi:10.1016/j.chb.2013.10.059
- Ko H.C., Wu J.Y., Lane H.Y. Personality Disorders in Female and Male College Students With Internet Addiction // The Journal Of Nervous And Mental Disease. 2016. Vol. 204 (3). P. 221—225. doi:10.1097/NMD.0000000000000708
- Kuss D.J., Griffiths M.D., Karila L., Billieux J. Internet Addiction: A Systematic Review of Epidemiological Research for the Last Decade // Current Pharmaceutical Design. 2014. Vol. 20 (25). P. 4026—4052. doi:10.2174/13816128113199990617
- Laconi S., Rodgers F., Chabrol H. The measurement of Internet addiction: A critical review of existing scales and their psychometric properties // Computers in Human Behavior. 2014. Vol. 41. P. 190—202. doi:10.1016/j.chb.2014.09.026
- Net Addiction [Электронный ресурс].
- Nimrod G. Challenging the Internet Paradox: Online Depression Communities and Well-Being [Электронный ресурс] // International Journal of Internet Science. 2013. Vol. 8 (1). P. 30—48.
- Pontes H.M., Caplan S.E., Griffiths M.D. Psychometric Validation Of The Generalized Problematic Internet Use Scale 2 In A Portuguese Sample // Computers in Human Behavior. 2016. Vol. 63. P. 823—833. doi:10.1016/j.chb.2016.06.015
- Przepiorka A.M., Blachnio A., Miziak B., Czuczwar S.J. Clinical approaches to treatment of Internet addiction // Pharmacological Reports. 2014. Vol. 66 (2). P. 187—191. doi:10.1016/j.pharep.2013.10.001
- Przybylski A.K., Weinstein N. A Large-Scale Test of the Goldilocks Hypothesis: Quantifying the Relations Between Digital-Screen Use and the Mental WellBeing of Adolescents // Psychological Science. 2017. Vol. 28 (2). P. 204—215. doi:10.1177/0956797616678438
- Schimmenti A., Caretti V. Psychic retreats or psychic pits? Unbearable states of mind and technological addiction // Psychoanalytic Psychology. 2010. Vol. 2 (27). P. 115—132. doi:10.1037/a0019414
- Yang C.C., Brownb B.B. Factors involved in associations between Facebook use and college adjustment: Social competence, perceived usefulness, and use patterns // Computers in Human Behavior. 2015. P. 245—253. doi:10.1016/j.chb.2015.01.015
- Young K.S. Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder // CyberPsychology & Behavior. 1998. Vol. 1 (3). P. 237—244. doi:10.1089/ cpb.1998.1.25
Об авторах
- Анна Александровна Герасимова — ФГБОУ ВО МГППУ, факультет консультативной и клинической психологии, Москва, Россия.
- Алла Борисовна Холмогорова — доктор психологических наук, профессор, декан факультета консультативной и клинической психологии, ФГБОУ ВО МГППУ; заведующая лабораторией консультативной психологии и психотерапии МНИИ психиатрии — филиала ФГБУ «ФМИЦПН имени В.П. Сербского» Минздрава России, Москва, Россия.
Смотрите также:
- Захарова Т.Ю., Синогина Е.С., Манина А.П. Исследование кибераддикции у подростков с помощью опросных психодиагностических методов
- Методика «Незаконченные предложения» Щепилиной Е.А., Жичкиной А.Е.
- Опросник «Восприятие Интернета» Щепилиной Е.А.
- Опросник поведения в Интернете Жичкиной А.Е.
