CORRELATION OF INTERNET ADDICTION WITH CODEPENDENCY AND TEMPERAMENT

Abstract


In recent decades, the availability of the Internet has become almost ubiquitous. However, this fact has led to the fact that many experts began to notice the negative consequences of using the Internet, and therefore research in this area is particularly relevant. Our study included 57 participants, with an average age of 28.12±9.31 years, most of whom were women (45). All passed the CIAS scale for Internet addiction, the Weinhold codependency scale, the EPI personality questionnaire, as well as some questions on the social profile. After processing the data obtained, all respondents were divided into 3 groups: Internet addicts (N=9), those who are prone to forming Internet addiction (N=24), and the minimum risk of Internet addiction (N=24). When comparing the data between these groups, the following conclusions were made: codependent people are more likely to form Internet addiction, training/working off line, and younger age contributes to the formation of Internet addiction.

Full Text

Актуальность. Интернет-аддикция (ИА) относится к группе нехимических (поведенческих) зависимостей и реализуется посредством современных технологий [1]. Является ли она отдельной нозологической единицей или нет, в настоящее время до сих пор не установлено. ИА, по мнению ряда авторов, не является отдельным расстройством, а представляет группу различных поведенческих зависимостей, при этом гаджет/компьютер является лишь средством для их реализации [1, 4]. В настоящее время не существует четких и общих для всех критериев, по которым оценивали бы данное расстройство. Различные исследователи используют разные методы, при этом интерпретация результатов, даже если тест был один и тот же, может различаться [1, 2]. В связи с вышесказанным, становится очевидным, что не существует полной картины данного расстройства. Это выражается, прежде всего, в эпидемиологической составляющей, так по данным авторов интернет-зависимость в различных группах населения распространена в пределах 0,8-36,9% [1, 2, 3, 4]. Очевидно, что наибольшее распространение интернет-аддикция получила в восточных странах [2, 4], а также если сравнивать данные начала двадцать первого века и современные, то становится ясным, что данное расстройство становится все более и более актуальным. Этот факт можно объяснить тем, что в настоящее время интернет стал более доступным. Помимо этого, данный вид аддикции характерен преимущественно для лиц молодого возраста [1, 4, 5], для мужчин более значим гейминг, в то время как для девушек - общение в различных мессенджерах [1]. Однако в настоящее время игнорировать данное расстройство становится все более затруднительным, так, например одна из разновидностей интернет-зависимости - «расстройство интернет игр» («Internet gaming disorder» - IGD) был включен в DSM-5 в главу «условия для дальнейшего изучения» [1, 4]. Кроме этого, предполагается включить это расстройство в МКБ-11 [1]. Существует ряд факторов, которые могут предрасполагать к появлению ИА. Несомненна роль генетического домена, так если в семье у одного из родственников был тот или иной вид аддикции, то риск для последующих поколений возрастает. Кроме этого, ряд авторов отмечает некоторые черты личности, которые можно заметить еще в преморбиде [1, 4]. Таковыми могут являться экстраверсия [5, 6, 7], нейротизм [6, 7, 8], нарциссизм [7], импульсивность, поиск новизны [1, 4]. Для интернет-аддикции, как и для любой другой поведенческой зависимости, характерны следующие черты: они часто встречаются в обществе; последствия нехимических зависимостей могут быть столь же серьезны, как и химических; часто эти расстройства имеют семейный контекст; исходя из этого пациенты с данными видами аддикций нуждаются в семейной психотерапии [9]. Отчасти эти критерии схожи с другим расстройством, а именно с созависимыми отношениями [10]. По данным Уайнхолда, 98% американцев страдают этим расстройством. При этом паттерны данного расстройства являются общественной нормой и активно поддерживаются в социуме. Сходство интернет-зависимости и созависимости проявляется и в том, что последняя также формируется в семье. Так, созависимостью называют приобретенное дисфункциональное поведение, возникающее вследствие незавершенности решения одной или более задач развития личности в раннем детстве, а именно в возрасте 2-3 лет. В это время ребенок должен завершить психологическое рождение, т.е. научиться быть психологически независимым от матери, полагаться на себя и не ожидать решения того что кто-то будет управлять его поведением [11]. Для данного расстройства характерны следующие симптомы: ощущение зависимости от людей; ощущение унижение от пребывания в ловушке контролирующих взаимоотношений; низкая самооценка; потребность в постоянном одобрении и поддержке со стороны окружающих; ощущение бессилия своих попыток что-либо изменить в деструктивных отношениях; постоянная потребность в каких-либо химических веществах, работе, сексе и других внешних стимулах для отвлечения от своих негативных переживаний; неопределенность своих психологических границ; ощущение себя в роли мученика или шута; неспособность испытывать чувство истинной близости и любви [11]. Материал и методы исследования. Опрос респондентов проводился онлайн через Google-формы. В исследовании приняли участие 57 заинтересованных респондентов средний возраст 28,12±9,31 (от 18 до 52 лет) (45-девушек, 12-мужчин). Участникам было предложено пройти следующие тесты: Методика «Шкала Интернет-зависимости Чена» (Шкала CIAS в адаптации В.Л. Малыгина и К.А. Феклисова). В представленной методике содержится 26 вопросов, по 5 различным шкалам, а также есть общая шкала - сумма. Для ИА рефератными значениями являются следующие: Минимальный риск возникновения ИА: компульсивные симптомы 7,59,- 9,78; симптомы отмены 7,875 - 11, 52; шкала толерантности 6,5 - 7,89; шкала внутриличностных проблем и проблем, связанных со здоровьем 8,87-11,89; шкала управления временем 7,25-10,63; общий балл 16,12-42. Склонность к возникновению интернет-зависимого поведения: компульсивные симптомы 9,78-13,5; симптомы отмены 11,52-17,5; шкала толерантности 7,89-11,66; шкала внутриличностных проблем и проблем, связанных со здоровьем 11,89-17,16; шкала управления временем 10,63-15,83; общий балл 43-64. Выраженный и устойчивый паттерн интернет-зависимого поведения: компульсивные симптомы 13,5; симптомы отмены 17,5; шкала толерантности 11,66; шкала внутриличностных проблем и проблем, связанных со здоровьем 17,16; шкала управления временем 15,83; общий балл от 65. Шкала созависимости Уайнхольд (The Codependency Self-Inventory Scale, в адаптации О.Г. Лопуховой). В данном опроснике содержится 20 вопросов, на которые даются ответы от 1-4 (1-никогда, 4 - почти всегда), результаты суммируются интерпретация, следующая 60-80 - очень высокая степень зависимых моделей; 40-59 - высокая степень зависимых моделей; 30-39 - средняя степень зависимых и/или контрзависимых моделей; 20-29 - очень мало зависимых и/или высокая степень контрзависимых моделей. Личностный опросник EPI (Eysenck Personality Inventory в адаптации А.Г. Шмелева). В данный опросник входит 57 вопросов, и 3 шкалы - экстраверсия-интроверсия, нейротизм, ложные ответы. Для экстраверсии-интроверсии 12 является промежуточным значением, в то время как для нейротизма 9-13, если по шкале лжи сумма больше 4-х, то респондент не искренен в ответах; вопросы на социально-демографический профиль (пол, возраст, сфера деятельности, образование, с какой целью чаще используют интернет и т.п.). Полученные результаты и их обсуждение. После обработки полученных результатов респонденты были разделены на три группы: с выраженным и устойчивым паттерном формирования ИА - N=9 (1); со склонностью к формированию ИА - N=24 (2); с минимальным риском ИА - N=24 (3). В таблице №1 представлен социальный портрет респондентов в различных группах. Таким образом, исходя из представленных данных, портрет аддикта будет следующим: в основном зависимы девушки, большинство из которых получает высшее образование on-line или совмещает работу и учебу в медицине, при этом состоит в отношениях/браке, имеет братьев или сестер и не имеет детей. В большинстве случаев использует для выхода в интернет смартфон или ПК и стационарный компьютер, при этом время on-line проводит в различных мессенджерах или ищет необходимую информацию. Таблица 1. Социальный портрет респондентов Параметры Группа 1 (N=9) Группа 2 (N=24) Группа 3 (N=24) 22 [4,136], 18-29 41,5 [8,176] 21,0-52,00 26 [9,462], 18-48 абс. % абс. % абс. % Пол мужчин 1 11,1% 7 29,2% 5 20,8% женщин 8 88,9% 17 70,8% 19 79,2% Занятость учеба 4 44,4% 6 25,0% 7 29,2% работа 2 22,2% 12 50,0% 12 50,0% совмещаю учебу и работу 3 33,3% 5 20,8% 4 16,7% иное 0 0,00% 1 4,2% 1 4,2% Образование (получил/получаю) школа 0 0,00% 1 4,2% 2 8,3% сред. проф. 0 0,00% 2 8,3% 3 12,5% высшее 9 100% 21 87,5% 19 79,2% Сфера деятельности медицина 5 55,6% 5 20,8% 12 50% гуманитарная 1 11,1% 12 50,0% 8 33,3% иная (техническая, творческая, образование, it и др.) 3 33,3% 7 28,4% 4 16,7% Работа/учеба on-line 7 77,8% 17 70,8% 10 41,7% off-line 2 22,2% 7 29,2% 14 58,3% Семейное положение в браке 3 33,3% 9 37,5% 8 33,3% в отношениях 3 33,3% 7 29,2% 7 29,2% свободен (а) 3 33,3% 8 33,3% 9 37,5% Наличие детей да 2 22,2% 5 20,8% 8 33,3% нет 7 77,8% 19 79,2% 16 66,7% Сибсы да 7 77,8% 16 66,7% 19 79,2% нет 2 22,2% 8 33,3% 5 20,8% Устройство для выхода в интернет компьютер 1 11,1% 4 16,7% 3 12,5% смартфон 4 44,4% 6 25,0% 11 45,8% компьютер/смартфон 4 44,4% 14 58,3% 10 41,7% Время провождения онлайн (2 варианта) мессенджеры 4 22,2% 14 29,2% 16 34,8% игры 1 5,6% 4 8,3% 3 6,5% поиск информации 4 22,2% 14 29,2% 11 23,9% шопинг 1 5,6% 0 0% 3 6,5% музыка, фильмы 3 16,7% 11 22,9% 9 19,6% веб-серфинг 2 11,1% 1 2,1% 1 2,2% порнография 1 5,6% 2 4,2% 3 6,5% В дальнейшем мы проанализировали результаты опросников в выделенных группах (табл. 2). Таблица 2. Результаты тестирования в различных группах. Признак Группа 1 (N=9) Группа 2 (N=24) Группа 3 (N=24) Шкала CIAS (среднее [стандартное отклонение] диапазон) Компульсивные симптомы 14,11 [2,97] 9,00-20,00 10,08 [1,99] 6,00-15,00 6,33 [1,61] 5,00-10,0 Симптомы отмены 13,55 [2,12] 9,00-16,00 10,2 [1,64] 8,00-14,00 7,25 [1,62] 5,00-11,0 Симптомы толерантности 12,44 [1,74] 9,00-14,00 9,91 [2,04] 6,00-13,00 6,00 [1,31] 4,00-9,00 Внутриличностные проблемы и проблемы со здоровьем 20,66 [5,04] 9,00-27,00 13,17 [2,09] 9,00-17,00 8,29 [1,42] 7,00-11,0 Проблемы с управлением временем 14,22 [3,19] 9,00-18,00 8,91 [2,68] 5,00-14,00 6,37 [1,58] 5,00-11,00 Общий балл 75 [7,87] 65,00-85,00 52,29 [5,46] 44,00-62,00 34,25 [4,80] 26,0-42,0 Шкала созависимости Уайнхольд (среднее [стандартное отклонение] диапазон) Шкала созависимости 51,77 [8,64] 42,00-68,00 43,33 [8,17] 34,00-64,00 37,83 [9,39] 22,0-61,0 Опросник EPI (среднее [стандартное отклонение] диапазон) Шкала экстраверсия-интроверсия 13,77 [2,43] 10,00-17,00 12,29 [3,71] 6,00-21,00 12,87 [3,32] 5,00-19,00 Нейротизм 15,11 [5,08] 7,00-23,00 13,33 [4,84] 2,00-21,00 12,81 [5,70] 3,00-21,00 Шкала лжи 2,89 [1,61] 1,00-6,00 2,95 [1,08] 1,00-5,00 3,71 [2,33] 0,00-7,00 Исходя из представленных выше данных становится известным, что интернет-аддикты в большинстве случаев моложе, показатели созависимости возрастают по мере роста ИА, кроме этого, имеется незначительный прирост по шкалам экстраверсия-интроверсия (ближе к экстраверсии) и нейротизм в зависимости от роста ИА. При сравнении обозначенных параметров по критерию Манна-Уитни были обнаружены следующие результаты: в группе 1 и 3 были достоверны различия по возрасту (U=56,00, p=0,036) и шкале созависимости (U=28,5, p=0,001). Между группами 1 и 2 не было выявлено статистически значимых различий. А в группах 2 и 3 достоверными были различия по шкале созависимости (U=193,0, p=0.05) При анализе всех данных были выявлены корреляционные взаимосвязи между интерент-аддикцией и созависимостью, обучением/работой off line, а также более младшим возрастом. Остальные же параметры были связаны с ИА опосредованно (рисунок 1). Рис. 1. Корреляционные взаимосвязи изученных параметров Выводы. Установлено, что по мере роста интернет-зависимого поведения возрастают модели созависимых отношений, что дает нам основание полагать, что предпосылки к интернет-аддикции, как и к созависимости, закладываются в условиях семьи. ИА формируется чаще у лиц младшего возраста. Интересным фактом является и то, что очное обучение/работа связаны с большими проявлениями ИА, что дает повод задуматься об удовлетворенности респондентов своей профессиональной жизнью. В настоящем исследовании не было обнаружено достоверных различий между ИА и темпераментом респондентов. Такие результаты возможны из-за маленькой выборки и требуют дальнейшего продолжения исследования.

About the authors

V. V. Shishkov

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: vvshishkov@yandex.ru

P. A. Kokurenkova

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: poly.kokurenkowa@yandex.ru

A. R. Sokolov

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: lehasokol.1998@gmail.com

M. Yu. Ulyanova

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: margaritaulianova99@gmail.com

A. B. Ilyichev

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: alexbori@rambler.ru

V. V. Pozdnyak

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: egodoe@yandex.ru

Yu. V. Khutoryanskaya

St. Petersburg State Pediatric Medical University

Email: julia.khutoryanskaya@gmail.com

References

  1. Егоров А.Ю., Солдаткин В.А. Интернет-зависимость: клинико-диагностические маркеры и подходы к терапии. Учебное пособие - М.: Русайнс, - 254 с. @@Egorov A.Yu., Soldatkin V.A. Internet addiction: clinical and diagnostic markers and approaches to therapy. Textbook - M .: Rusays, - 254 p.
  2. Kuss DJ, Griffiths MD, Karila L, Billieux J. Internet addiction: a systematic review of epidemiological research for the last decade. Curr Pharm Des 2014;20(25):4026-52. doi: 10.2174/13816128113199990617.
  3. Кибитов А.О., Трусова А.В., Егоров А.Ю. Интернет-зависимость: клинические, биологические, генетические и психологические аспекты. Вопросынаркологии. 2019. № 2. С. 22-47. @@Kibitov A.O., Trusova A.V., Egorov A.Yu. Internet addiction: clinical, biological, genetic and psychological aspects. Questions of narcology. 2019.No. 2.P. 22-47.
  4. Mihara S, Higuchi S. Cross-sectional and longitudinal epidemiological studies of Internet gaming disorder: A systematic review of the literature. Psychiatry Clin Neurosci 2017 Jul;71(7):425-444. doi: 10.1111/pcn.12532. Epub 2017 May 31.
  5. Grammenos P, Syrengela NA, Magkos E, Tsohou A. Internet Addiction of Young Greek Adults: Psychological Aspects and Information Privacy. Adv Exp Med Biol 2017;989:67-78. doi: 10.1007/978-3-319-57348-9_6.
  6. Peris M, Barrera U, Schoeps K, Montoya-Castilla I. Psychological Risk Factors that Predict Social Networking and Internet Addiction in Adolescents. Int J Environ Res Public Health 2020 Jun 26;17(12):4598. doi: 10.3390/ijerph17124598.
  7. Marengo D, Poletti I, Settanni M. The interplay between neuroticism, extraversion, and social media addiction in young adult Facebook users: Testing the mediating role of online activity using objective data. Addict Behav 2020 Mar; 102:106150.doi: 10.1016/j.addbeh.2019.106150. Epub 2019 Oct 21.
  8. Егоров А.Ю. Нехимические (поведенческие) аддикции: вопросы типологии, диагностики и классификации. Вопросы наркологии. 2020. №4 (187) с. 7-23 @@Egorov A.Yu. Non-chemical (behavioral) addiction: issues of typology, diagnosis and classification. Addiction issues. 2020. No. 4 (187) p. 7-23
  9. Котляров А.В. Другие наркотики, или Homo addictus. - М.: Психотерапия, 2006. - 480 с. @@Kotlyarov A.V. Other drugs, or Homo addictus. - M .: Psychotherapy, 2006 .-- 480 p.
  10. Уайнхолд Б., Уайнхолд Д. Освобождение от созависимости. - М.: Независимая фирма «Класс», 2002. - 224 с. @@Winehold B., Winehold D. Liberation from codependency. - M .: Independent firm "Class", 2002. - 224 p.
  11. Шишков В.В., Кощавцев А.Г., Поздняк В.В., Ильичев А.Б., Гречаный С.В. Пограничные психические расстройства в детском возрасте. Учебное пособие по редакцией С.В. Гречаного. СПбГПМУ, 2015. - 60 с. @@Shishkov V.V., Koschavtsev A.G., Pozdnyak V.V., Ilyichev A.B., Grechany S.V. Borderline mental disorders in childhood. Textbook edited by S.V. Grechanogo. SPbGPMU, 2015 .-- 60 p.

Statistics

Views

Abstract - 1

PDF (Russian) - 1

Article Metrics

Metrics Loading ...

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies