Общая шкала проблемного использования интернета: апробация и валидизация в российской выборке третьей версии опросника

4929

Аннотация

Представлена третья версия шкалы проблемного использования интернета, разработанная на основе второй усовершенствованной версии шкалы (GPIUS2, Caplan, 2010). Исследование проводилось онлайн среди пользователей Android OS. Факторная структура проверялась на выборке из 204 человек (102 юноши и 102 девушки) от 14 до 21 года (Mвозр.=17,34; SD=2). Оценка конвергентной и интеркорреляционной валидности осуществлялась на выборках 1100 и 707 человек соответственно, большую часть которых составили девушки. Факторная структура опросника подтверждена посредством конфирматорного факторного анализа. Обнаружена взаимосвязь проблемного использования интернета с психопатологической симптоматикой и полом пользователей. Девушки более склонны к предпочтению онлайн-коммуникации и характеризуются большей компульсивностью и когнитивной поглощенностью жизнью в сети по сравнению с юношами, но менее склонны использовать сеть как стратегию регуляции настроения. Шкала может быть использована для тестирования проблемного использования интернета среди пользователей подросткового и юношеского возраста.

Общая информация

Ключевые слова: проблемное использование интернета, интернет-зависимость, пол, психопатология, GPIUS2, третья версия опросника, валидизация , подростки, молодежь

Рубрика издания: Апробация и валидизация методик

Тип материала: научная статья

DOI: https://doi.org/10.17759/cpp.2018260304

Для цитаты: Герасимова А.А., Холмогорова А.Б. Общая шкала проблемного использования интернета: апробация и валидизация в российской выборке третьей версии опросника // Консультативная психология и психотерапия. 2018. Том 26. № 3. С. 56–79. DOI: 10.17759/cpp.2018260304

Полный текст

 

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-зависи- мого 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.

1.   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.

2.    Скрининговая диагностика компьютерной зависимости (Л.Н. Юрьева, Т.Ю. Больбот, 2006).

3.    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 онлайн- коммуникациям, 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 (Мвозр = 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 опросника 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 количества 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 конфирматорно- го 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 х2=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 x2=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 а=0,89 для предпочтения онлайн-общения; а=0,73 для регуляции настроения; а=0,86 для компульсивного использования ; а=0,82 для когнитивной поглощенности; а=0,88 для негативных последствий . Для всего опросника а=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 (Х= 0,11; p=0,29) для группы девушек и в дальнейшем вычислялась свободно (табл. 1).

Учитывая различия по факторным нагрузкам и корреляциям остаточных членов, можно говорить о частичной метрической и измерительной инвариантности для юношей и девушек.

Таблица 1

Индексы соответствия половой инвариантности модели

Типы инвариантности

X (df)

CFI

RMSEA

А/ (df)

А CFI

А RMSEA

p

Конфигурационная инвариантность

220,94 (134)

0,948

0,080

-

-

-

-

Метрическая инвариантность (все факторные нагрузки уравнены)

243,87 (144)

0,940

0,082

22,93 (10)

0,008

0,003

<0,05

Метрическая инвариантность (п. 5 вычисляется свободно)

230,43 (143)

0,947

0,077

9,49 (9)

0,001

0,003

0,39

Измерительная инвариантность

243,78 (151)

0,944

0,078

13,35 (8)

0,003

0,001

0,1

На инвариантность модели также указывает значение критерия ACFI (не превышает пороговое значение 0,01), который в отличие от Х2 не так чувствителен к размеру выборки [16].

Итоговая модель с соответствующей нумерацией пунктов представлена на рис. 1.

Рис. 1. Пятифакторная модель опросника

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

Шкалы

Средний ранг в группе девушек

Средний ранг в группе юношей

U Манна— Уитни

Р

Предпочтение online- общения

115,08

89,92

6485,5

0,002

Регуляция настроения

108,86

96,14

5851,0

0,12

Компульсивное использование

116,55

88,45

6635,5

0,001

Когнитивная поглощен­ность

112,11

92,89

6182,5

0,02

Негативные последствия

108,22

96,78

5785,0

0,16

 

Конвергентная валидность

Конвергентная валидность исследовалась с помощью корреляционного анализа по критерию Спирмена показателей по шкалам опросников: проблемного использования интернета 3 (GPIUS3) и интернет-за- висимости Чена — CIAS (табл. 3).

Таблица 3

Корреляционные связи показателей проблемного использования интернета — шкал GPIUS3 и CIAS — по критерию Спирмена (N=1100)

 

Шкалы

Предпочтение онлайн-общения

Регуляция настроения

Компульсивное использование

Когнитивная поглощенность

Негативные последствия

Компульсивные симптомы

0,215**

0,291**

0,555**

0,481**

0,372**

Симптомы отмены

0,266**

0,358**

0,439**

0,566**

0,257**

Симптомы толерантности

0,187**

0,277**

0,513**

0,381**

0,393**

Проблемы внутриличностные и со здоровьем

0,227**

0,224**

0,385**

0,247**

0,529**

Управление временем

0,229**

0,275**

0,399**

0,334**

0,396**

Ключевые симптомы

0,261**

0,363**

0,581**

0,561**

0,395**

Проблемы

0,258**

0,273**

0,434**

0,317**

0,524**

Суммарный балл

0,281**

0,348**

0,557**

0,481**

0,501**

Примечание: «**» — корреляция значима на уровне р <0,01.

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 содержательно 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 вну- триличностные 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).

Таблица 4

Корреляционные связи шкал опросников GPIUS3 и SCL-90
по критерию Спирмена (N=707)

Шкалы

Предпочтение онлайн-общения

Регуляция настроения

Когнитивная поглощенность

Компульсивное использование

Негативные последствия

Соматизация

0,174**

0,228**

0,219**

0,184**

0,182**

Обсессивно-компульсив­ные расстройства

0,238**

0,269**

0,323**

0,293**

0,264**

Интерперсональная чувствительность

0,331**

0,272**

0,289**

0,253**

0,263**

Депрессия

0,258**

0,304**

0,288**

0,243**

0,222**

Тревожность

0,200**

0,240**

0,254**

0,211**

0,170**

Враждебность

0,165**

0,207**

0,292**

0,245**

0,211**

Фобическая тревожность

0,347**

0,231**

0,268**

0,210**

0,179**

Паранойяльные симптомы

0,246**

0,198**

0,257**

0,193**

0,195**

Психотизм

0,202**

0,203**

0,257**

0,209**

0,283**

Общий индекс тяжести

0,278**

0,295**

0,321**

0,270**

0,263**

Общее число утвердительных ответов

0,263**

0,232**

0,328**

0,245**

0,284**

Наличие симптоматического дистресса

0,235**

0,269**

0,238**

0,235**

0,180**

Примечание: «**» — корреляция значима на уровне р <0,01.

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].

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 (в=0,32) и регуляции настроения (в=0,38). Регуляция настроения оказалась существенным предиктором недостаточной саморегуляции (в=0,44). А недостаточная саморегуляция оказалась значимым преди­ктором негативных последствий (в=0,58). Все эффекты значимы при p<0,001.

Модель имеет достаточную пригодность (х2=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).

Рис. 2. Стандартизованные оценки структурной модели

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 компульсив- ностью 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

  1. 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. URL: http://ppj.spbu.ru/index. php/psy/article/download/73/46/ (дата обращения: 18.07.2018).
  2. Войскунский А.Е., Митина О.В., Гусейнова А.А. Диагностика зависимости от интернета: сравнение методических средств [Электронный ресурс] // Медицинская психология в России. 2015. Т. 4 № 33. URL: http://mprj.ru/ archiv_global/2015_4_33/nomer12.php (дата обращения: 18.07.2018).
  3. Ермолова Т.В., Литвинов А.В., Флорова Н.Б. Компьютерная зависимость и компьютерная грамотность: две стороны единого процесса [Электронный ресурс] // Современная зарубежная психология. 2017. Т. 6. № 4. С. 46—55. doi:10.17759/jmfp.2017060405
  4. Крюкова Т.Л. Психология совладающего поведения в разные периоды жизни. Кострома: КГУ имени Н.А. Некрасова, 2010. 380 с.
  5. Малыгин В.Л., Феклисов К.А. Интернет-зависимое поведение. Критерии и методы диагностики [Электронный ресурс]. М.: МГМСУ, 2011. 32 c. URL: http://www.medpsy.ru/library/library135.pdf (дата обращения: 18.07.2018).
  6. Тарабрина Н.В. Практикум по психологии посттравматического стресса. СПб: Питер, 2001. 272 с.
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. Barke A., Nyenhuis N., Kröner-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
  11. 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). URL.: http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/205 6305115614851?width=921.6&height=921.6&TB_iframe=true (дата обращения: 10.08.2018). doi:10.1177/2056305115614851
  12. 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
  13. 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
  14. 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
  15. Casale S., Lecchi S., Fioravanti G. The Association Between Psychological Well- Being 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
  16. 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
  17. 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
  18. 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/S0747- 5632(00)00041-8
  19. 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
  20. 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
  21. 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
  22. Francisco V. ‘The Internet Is Magic’: Technology, Intimacy and Transnational Families // Critical Sociology. 2015. Vol. 41 (1). P. 173—190. doi:10.1177/0896920513484602
  23. 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
  24. 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
  25. 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 cross-sectional study // Addictive Behaviors Reports. 2016. Vol. 1. P. 19—25. doi:10.1016/j. abrep.2015.03.002
  26. 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
  27. 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
  28. 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
  29. Internet World Stats [Электронный ресурс]. URL: https://www.internetworldstats. com/europa2.htm (дата обращения: 14.08.2018)
  30. 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
  31. 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
  32. 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
  33. 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
  34. 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
  35. Net Addiction [Электронный ресурс]. URL: http://netaddiction.com/kimberly-young/ (дата обращения: 14.08.2018)
  36. 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. URL: http://www.ijis.net/ijis8_1/ijis8_1_nimrod.pdf. (дата обращения: 18.07.2018).
  37. 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
  38. 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
  39. Przybylski A.K., Weinstein N. A Large-Scale Test of the Goldilocks Hypothesis: Quantifying the Relations Between Digital-Screen Use and the Mental Well- Being of Adolescents // Psychological Science. 2017. Vol. 28 (2). P. 204—215. doi:10.1177/0956797616678438
  40. 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
  41. 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
  42. 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

Информация об авторах

Герасимова Анна Александровна, Медицинский психолог, ФГБУ Национальный медицинский исследовательский центр кардиологии Минздрава России, Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5298-6084, e-mail: anna.al.gerasimova@gmail.com

Холмогорова Алла Борисовна, доктор психологических наук, профессор, декан факультета консультативной и клинической психологии, ФГБОУ ВО «Московский государственный психолого-педагогический университет» (ФГБОУ ВО МГППУ), ведущий научный сотрудник, ГБУЗ «НИИ СП имени Н.В. Склифосовского ДЗМ», Москва, Россия, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5194-0199, e-mail: kholmogorova@yandex.ru

Метрики

Просмотров

Всего: 4730
В прошлом месяце: 150
В текущем месяце: 17

Скачиваний

Всего: 4929
В прошлом месяце: 89
В текущем месяце: 7