CC BY
717
' Научный сетевой журнал
" МЕШиИНСКАЯ ПСИХОЛОГИЯ I В РШССИИ
ДИАГНОСТИКА ЗАВИСИМОСТИ ОТ ИНТЕРНЕТА: СРАВНЕНИЕ МЕТОДИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
Войскунский А.Е.1, Митина О.В. 2, Гусейнова А.А. 3, Рустамова Н.Э. 4
1 Войскунский Александр Евгеньевич
кандидат психологических наук, ведущий научный сотрудник, кафедра общей психологии, факультет психологии, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, ул. Манежная, 9/11, Москва, 125009, Российская Федерация. Тел.: 8(495) 629-37-23. E-mail: [email protected]
2 Митина Ольга Валентиновна
кандидат психологических наук, ведущий научный сотрудник, лаборатория психологии общения, факультет психологии, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, ул. Манежная, 9/11, Москва, 125009, Российская Федерация. Тел.: 8(495) 629-37-23. E-mail: [email protected]
3 Гусейнова Арифа Ариф гызы
студентка магистратуры факультета психологии филиала МГУ имени М.В. Ломоносова в Баку (Азербайджан).
E-mail: [email protected]
4 Рустамова Наиля Эльчин гызы
студентка магистратуры факультета психологии филиала МГУ имени М.В. Ломоносова в Баку (Азербайджан).
E-mail: nell. rustamova @gmail. com
Аннотация. Статья посвящена сравнению результатов применения трех опросных методик, которые призваны диагностировать зависимость от Интернета: методик К. Янг (исходно — на английском языке, адаптация выполнена В.А. Лоскутовой), И. Чен (исходно — на китайском языке, адаптация выполнена под руководством В.Л. Малыгина), а также Л.Н. Юрьевой и Т.Ю. Больбот (разработана в Днепропетровске, Украина). Сравнение проводилось в 2013— 2015 гг. применительно к одной и той же группе респондентов — школьников старших классов от 14 лет и старше (N = 70) и студентов не старше 24 лет (N = 92) в г. Баку (Азербайджан); все респонденты русскоязычные, т.е. получают среднее и высшее образование на русском языке. Интервалы между заполнением каждого из трех опросников составляли 7—10 дней. Целью работы было проверить, скоррелированы ли между собой результаты применения трех разработанных в разное время и в разных странах методик, т.е. диагностируют ли они одну и ту же психологическую реальность. Дополнительно проверялось, влияют ли на ответы респондентов половые и статусные/возрастные различия (т.е. между студентами и школьниками). Результаты показали следующее: все корреляции между ответами респондентов при работе с тремя опросниками оказались высокими; результаты применения методик можно считать сопоставимыми и допускающими процедуры сравнения; вышеуказанные различия между подвыборками — половыми и статусными — респондентов не значимы (за исключением единственного результата: для подвыборки студентов оказались значимо выше, чем для подвыборки школьников, корреляции между шкалами, разработанными Чен и Юрьевой — Больбот); на основе проведенного исследования представляется целесообразным применять рассмотренные диагностические методики в странах, в которых русский язык не является главным, однако там проживают русскоговорящие носители языка (как это имеет место в Азербайджане).
Ключевые слова: интернет-зависимость; диагностика; методики; сравнение методик; русскоязычная аудитория; Азербайджан.
УДК 616.89-008.44:004.77-07
Библиографическая ссылка по ГОСТ Р 7.0.5-2008
Диагностика зависимости от Интернета: сравнение методических средств / А.Е. Войскунский, О.В. Митина, А.А. Гусейнова [и др.] // Медицинская психология в России: электрон. науч. журн. - 2015. - N 4(33). - C. 11 [Электронный ресурс]. - URL: http://mprj.ru (дата обращения: чч.мм.гггг).
Поступила в редакцию: 29.07.2015 Прошла рецензирование: 15.08.2015 Опубликована: 30.08.2015
Подготовлено при поддержке РГНФ, проект № 14-06-00740
На проблематику зависимости от Интернета решающим образом влияет надежность методов ее диагностики и измерения. Действительно, всякое проводимое исследование начинается с отделения исследуемой группы интернет-зависимых от не проявляющих такой зависимости испытуемых. За прошедшие 20 лет появился целый ряд методик измерения зависимости от Интернета, начиная с работ К. Янг [26; 27]. Поначалу каждый исследователь разрабатывал собственную методику измерения (в опубликованной в 2014 г. статье насчитали не менее 45 таких методик, не считая еще нескольких публикаций на китайском языке [22]), что нельзя не признать неудачным стечением обстоятельств в период зарождения новой исследовательской области. Неудача заключается в затруднениях при попытках сопоставления результатов исследований, проведенных разными специалистами с применением несовпадающих методических средств. Трудности подобного сопоставления результатов и отсутствие общепринятых методов отделения зависимых и независимых от Интернета пользователей отчасти обесценивают даже наиболее высокотехнологичные исследования (с применением методов ФМРТ, ПЭТ и др.), в которых сравниваются показатели зависимых от Интернета пользователей и представителей контрольной группы. Заслуживают внимания, впрочем, планы дополнить ставшие уже традиционными опросные методы выявления интернет-зависимых людей регистрацией нейронных структур головного мозга и особенностей межполушарной асимметрии [6; 13] или параметров вегетативной нервной системы [7; 11].
Традиционные методики диагностики зависимости от Интернета — это, как уже отмечено, опросные методики. За последнее десятилетие такие методики были предложены для оценки степени зависимости от Интернета пользователей из разных стран Европы, Азии, Северной и Южной Америки, Африки и Австралии. Измерительные методики по-прежнему нередко разрабатываются заново, однако достойна быть отмеченной и другая тенденция — переводить и адаптировать ранее апробированные (на других языках, в других культурных условиях) опросники. Перевод и адаптация, если при этом были должным образом учтены специфические несовпадающие условия той культуры, для носителей которой планируется применять конкретную методику, открывают дорогу для сравнительных выводов, связанных с развитием интернет-зависимости в разных популяциях, обществах, странах, культурах.
Неудивительно, что чаще всего переводятся и адаптируются сравнительно давно зарекомендовавшие себя методики, а не только что появившиеся в научной периодике. Одним из наиболее распространенных в разных странах следует признать предложенный и многократно использованный К. Янг Internet Addiction Test (IAT) из 20 вопросов. Так, данная методика не только многократно применялась в США и в других англоязычных странах, но и использовалась для изучения зависимости от Интернета в целом ряде стран Латинской Америки и Азии при непосредственном участии К. Янг [21]. Эта методика измерения интернет-зависимости была адаптирована также в России и неоднократно применялась [5].
Некоторые другие методики были кратко охарактеризованы в нашей работе [3]; за прошедшие годы число их существенно увеличилось. Следует отметить работу над построением методики PIUQ: Problematic Internet Use Questionnaire, в ее разработке участвуют венгерские психологи во главе с Ж. Деметровичем [18], к которым присоединились другие европейские специалисты, включая М. Гриффитса из Великобритании. Вместе с тем набрало определенный вес мнение, согласно которому наряду с зависимостью от Интернета (и тем более — зависимостью от применения компьютера), все чаще представляющейся явлением чересчур глобальным и потому недостаточно специфицированным, следует разрабатывать методики, характеризующие зависимость от конкретных сервисов Интернета — обычно говорят о коммуникативных и игровых сервисах. Разработчики новых методических средств следуют в данном случае за специалистами, которые эмпирически обосновывают наличие качественных различий между игровой зависимостью от игровых сервисов и коммуникативной зависимостью от способствующих общению интернет-сервисов [1; 23]. В силу сказанного проявляется отчетливая тенденция разрабатывать средства диагностики зависимости от общения в социальных сетях (что иногда не вполне правомерно именуется Фейсбук-зависимостью) [14; 20] и наряду с этим — средства диагностики компьютерно-игровой зависимости [2; 17; 25].
Остановимся на разработке и (частично) применении методик диагностики зависимости от Интернета в нашей стране, в русскоязычной среде. Так, ряд опросных методик, рассчитанных на взрослых и на детей, приведен в качестве приложения в книге [4]. В литературе встречается немало авторских методик, профессионально разрабатываемых педагогами и психологами, а в СМИ — отдельные опросники для привлечения интереса читателей; не будем на них останавливаться. Переведенные и адаптированные иноязычные опросные методики также пользуются немалой популярностью. Среди них, как уже упоминалось, методика диагностики зависимости от Интернета К. Янг в адаптации В.А. Лоскутовой (Буровой) [8; 9], а также переведенная и адаптированная под руководством В.Л. Малыгина шкала И. Чен [5], первоначально разработанная в Тайване. Эти две методики претерпели эмпирическое сравнение (в режиме онлайн на китайской аудитории) нагруженности пунктов, и на основе проведенного анализа заявлено о попытке составить суммарную улучшенную методику [28].
Особо отметим методику диагностики зависимости от Интернета, разработанную украинскими специалистами, адаптированную в русскоязычной среде жителей Украины и, насколько можно судить, не применявшуюся (или почти не применявшуюся) в России [12]. Крайне любопытна сама перспектива применения (в данном случае — и разработки) диагностической методики, предназначенной для русскоязычных жителей в стране, в которой русский язык не является основным. Проверке обоснованности такой перспективы отчасти посвящено данное исследование, в котором выборке из представителей постоянно проживающей вне России русскоязычной аудитории последовательно предложены три методики диагностики зависимости от Интернета: две методики были ранее переведены (с английского и с китайского языков) и адаптированы в России, а одна методика разработана и адаптирована среди русскоязычных жителей Украины. Решение вопроса о целесообразности применения тех или иных диагностических методик в некоторой новой популяции мы ставим в зависимость от того, коррелируют ли разные методики между собой и, значит, соответствует ли каждая из них той реальности, измерять которую они предназначены. Ответ на этот вопрос покажет, насколько перспективно применять предназначенные для россиян диагностические методики в странах, в которых имеются значительные группы населения, повседневно пользующиеся русским языком.
Итак, в ходе исследования проверялась гипотеза о наличии связи между опросниками, измеряющими интернет-зависимость: предположение о том, что перечисленные выше опросники в равной степени выявляют интернет-зависимость, а потому каждый рассмотренный опросник может обоснованно применяться для измерения зависимости от Интернета, не выглядит очевидным. Последнее обстоятельство (т.е. недостаточная очевидность предположения), по-видимому, побуждает немалое количество специалистов продолжать разрабатывать новые методические средства.
Надо к тому же учитывать, что психологическая реальность, скрывающаяся за представлениями об интернет-зависимости, постоянно меняется из-за быстрого развития информационных технологий и созданных на их основе сервисов, применяемых пользователями. В связи со сказанным дополнительной задачей становится проверка соответствия друг другу диагностических методик зависимости от Интернета, разработанных в разное время, т. е. с интервалом в 8—10 лет. А именно, проверяются корреляции между предложенной в прошлом веке методикой К. Янг, разработанной десять лет назад методикой Л.Н. Юрьевой и Т.Ю. Больбот, а также адаптированной два года назад методикой И. Чен.
Наконец, как уже отмечалось, проверяется перспектива применения русскоязычных диагностических средств в популяциях, в которых русский язык не является главным языком. Проверка соответствия методик диагностики зависимости от Интернета заявленной психологической проблеме решается нами путем сравнения уже разработанных и испытанных методик между собой, а не путем сравнения с результатами изучения близких проблемных областей, поскольку специалистам до сих пор не удалось прийти к единому мнению относительно степени близости интернет-зависимости другим психологическим феноменам и явлениям.
Исследование проведено в 2013—2015 гг. в г. Баку, столице Азербайджана. Информационные и особенно мобильные технологии занимают важное место и в экономике этой страны, и в бытовой жизни населения. В г. Баку проживает значительная русскоязычная диаспора, она включает людей разного происхождения, ибо процент этнически русского населения достаточно невысок — менее 2% (https://ru.wikipedia.org). В стране сохранилось образование (в том числе высшее) на русском языке. Для обоснования сказанного достаточно упомянуть не только школы, классы, факультеты и университетские группы с обучением на русском языке, но и филиалы российских университетов — таких заметных, как МГУ имени М.В. Ломоносова и МГМУ имени Н.И. Пирогова (филиал открывается в 2015 г.) с систематическим обучением студентов на русском языке.
Как и во многих других регионах, в Азербайджане проблематика интернет-зависимости привлекает внимание и широкой публики (прежде всего — родителей и педагогов), и специалистов [10]. В Бакинском филиале МГУ имени М.В. Ломоносова выполнено несколько курсовых и дипломных работ по данной тематике (А. Гусейнова, Н. Кабальнов, А. Рагимова, Н. Рустамова). Стоит отметить, что проблемная область зависимости от Интернета вызывает закономерный интерес у специалистов из Турции — страны, родственной Азербайджану по языку [15; 16; 19]: возможно, опыт турецких коллег может быть использован при необходимости осуществления исследования с участием не владеющих (или недостаточно владеющих) русским языком пользователей из Азербайджана.
В исследовании сравнивались результаты опроса одной и той же выборки респондентов по 3 русскоязычным методам: К. Янг — В.А. Лоскутовой, И. Чен и Л.Н. Юрьевой — Т.Ю. Больбот. Процедура состояла в следующем: 1) при первой встрече респонденты давали ответы на опросник Янг — Лоскутовой, 2) через 7—10 дней они заполняли шкалу Чен, 3) при третьей встрече (также через 7—10 дней) они
заполняли опросник Юрьевой — Больбот. Указанные временные промежутки были выдержаны для того, чтобы ответы на различающиеся, однако похожие опросники не влияли друг на друга. Респонденты — пользователи Интернета школьного (70 человек) и студенческого (92 человека) возраста — опрашивались в режиме офлайн. Перед предъявлением первой методики проводилось короткое интервью. В табл. 1 представлено распределение по возрасту участников, вошедших в две подвыборки, — студентов и школьников старших классов (9—11).
Таблица 1
Распределение респондентов по возрасту
Возраст (лет) Студе нты ШКОЛЬНИКИ
Количество % Количество %
14 6 8,57
15 29 41,43
16 2 2,17 22 31,43
17 12 13,04 10 14,29
18 20 21,74 3 4,29
19 12 13,04
20 22 23,91
21 9,7В
22 7 7,61
23 2 2,17
24 6 6,52
Всего 92 100 70 100
В табличных данных видны определенные пересечения по возрастным группам. Пересечения не вызывают удивления: известно, что одни дети поступают в школу на 1— 2 года раньше или позже других, студентами также становятся в разном (в том числе в довольно юном) возрасте. Социальный статус в данном случае более значим для рассмотрения особенностей использования Интернета, чем календарный возраст: при наличии респондентов одинакового возраста рассмотрение особенностей применения ими Интернета (в том числе потенциальной зависимости) скорее зависит от того, студенты они или школьники, а не от возраста.
Другой важный фактор, который может влиять на использование Интернета, — это пол. Мальчики и девочки используют Интернет для разных целей. В обществе (особенно в довольно традиционном, с достаточно жестким гендерным разделением) имеются имплицитные нормы и требования к нормам пользования Интернетом в отношении мальчиков и девочек. В табл. 2 представлено количество респондентов женского и мужского пола.
Таблица 2
Гендерное распределение респондентов в подвыборках
Выборка Всего
1 студенты 2 школьники
0 женщины Тендер 1 мужчины 55 37 92
37 33 70
Всего 92 70 162
Как видно, выборка смещена в сторону представительниц женского пола: это отчасти объясняется тем, что опрос проводили студентки. Подвыборка школьников значительно более сбалансирована в гендерном плане, нежели подвыборка студентов. Отметим, что девушки зачастую чаще, чем юноши, применяют Интернет, как показывают данные в табл. 3.
Таблица 3
Процентное распределение ответов на вопрос, как часто вы пользуетесь Интернетом
Женщины Мужчины Женщины Мужчины
Частота % Частота %
Студенты
Редко 1 1,82 2 5,41
Иногда 6 10,91 6 16,22
Часто 4В 87,2 7 29 78,38
Школьники
Никогда 1 2,70 4 12,12
Редко 2 5,41
Иногда 6 16,22 3 9,09
Часто 28 75,68 26 78,79
Априорно можно было бы допустить, что факторы пола и социального статуса (школьник или студент) оказывают влияние на зависимость от Интернета или отсутствие такой зависимости. Иными словами, могут быть обоснованы аргументы, согласно которым пол и социальный статус гипотетически влияют на интернет-зависимость. Однако проверка независимости переменных, связанных с полом и социальным статусом, по фи-критерию продемонстрировала уровень значимости 0,378. Это показывает, что подвыборки сбалансированы по полу. Данное обстоятельство позволяет примириться с фактом смещения выборки в сторону представительниц женского пола.
Рассмотрим показатели интернет-зависимости применительно к каждой из трех методик. Все шкалы оказались достаточно согласованными на всех подвыборках. Поэтому в табл. 4 приведены показатели согласованности, вычисленные относительно полной выборки.
Таблица 4
Показатели надежности-согласованности Альфа Кронбаха
Методика Надежность альфа Кронбаха
Янг/Лоскутова 0,883
Чен 0,92 8
Юр ьева/Бол ьбот 0,861
Сверхвысокая надежность методики Чен может, вообще говоря, вызвать удивление. Ведь формулировки ряда пунктов в трех опросниках очень близки по смыслу, и можно предположить, что ответы характеризуют не выраженность конструкта,
а согласие с определенным утверждением. Однако внимательный анализ содержания пунктов показывает, что формально схожие вопросы очень часто относятся к разным аспектам диагностируемого конструкта. Так что в данном случае эта сверхнадежность есть плюс методики Чен.
В таблице 5 представлены показатели описательной статистики по всем трем методикам.
Таблица 5
Показатели описательной статистики по 3 шкалам, диагностирующим
интернет-зависимость
Женщины Мужчины
Выборка Среднее Стандартное отклонение Асимметрия Эксцесс Среднее Стандартное отклонение Асимметрия Эксцесс
3 Янг / Лоскутова 1,74В 0,464 0,614 -0,62.5 1,719 0,491 0,762 -0,314
1- I Чен 1,819 0,536 0,542 -0,656 1,924 0,640 0,900 0,110
4 Юрьева / Больбот 1,711 0,505 0,684 -0,219 1,799 0,496 0,763 0,059
ь Стандартная ошибка 0,322 0,634 0,388 0,759
г ^ Янг / Лоскутова 2,258 0,778 0,773 -0,596 2,070 0,542 0,286 -0,058
г I [Ч -о о Чен 1,972 0,571 0,536 -0,406 1,853 0,467 0,816 1,494
Юрьева / Больбот 1,924 0,540 0,288 -0,908 1,860 0,462 0,518 -0,193
^ 3 Стандартная ошибка 0,388 0,759 0,409 0,798
Сопоставление усредненных показателей по критерию Стьюдента в обеих выборках по социальному статусу (школьники или студенты) не выявило гендерных различий. А вот сопоставление по статусу выявило большую декларируемую зависимость у школьников, причем по шкалам Янг — Лоскутовой и Юрьевой — Больбот это различие статистически значимо.
Вычисленные корреляции Пирсона между результатами респондентов, отвечавших на вопросы в рамках трех методик, представляют существенный результат проведенного исследования. В табл. 6 приведены корреляции между ответами респондентов на вопросы в рамках соответствующих методик (верхний треугольник — для студентов, нижний треугольник — для школьников).
Таблица 6
Корреляции между шкалами для студентов и школьников
Янг / Лоскутова Чен Юрьева / Больбот
Янг ! Лоскутова 0,788 0,663
Чен 0,636 0,842
Юрьева / Больбот 0,769 0,584
Табличные данные показывают, что все корреляции достаточно высокие. При этом корреляция между методиками Чен и Юрьевой — Больбот в группе студентов значимо выше, если сравнить ее с корреляцией между теми же методиками в подгруппе школьников. Тем самым показатели корреляции в двух возрастных/статусных подвыборках не являются абсолютно идентичными.
Общий итог состоит в том, что все три примененные в данном исследовании методики скоррелированы и во многом взаимозаменяемы и, как можно полагать, описывают одну и ту же психологическую реальность, именуемую зависимостью от Интернета. Во всяком случае, это утверждение справедливо применительно к русскоязычной выборке в г. Баку и, предположительно, к аналогичным выборкам в других странах. Тем самым можно полагать, что сопоставимы результаты исследований, проведенных с применением трех рассмотренных в данной статье методик: Янг — Лоскутовой, Чен или Юрьевой — Больбот.
При этом следует учитывать один существенный нюанс, выявленный в проведенном исследовании. А именно, корреляции между шкалами Чен и Юрьевой — Больбот для студентов, т.е. условно — для более старшего возраста (хотя имеются отдельные пересечения в возрасте двух подгрупп), значимо выше, чем для школьников, и тем более выше, чем для корреляций между методиками Чен и Янг — Лоскутовой или между методиками Янг — Лоскутовой и Юрьевой — Больбот. В качестве объяснения можно допустить, что для старших школьников интернет-зависимость менее актуальная и менее существенная проблема, чем для их несколько более старших братьев и сестер, обладающих социальным статусом студентов.
Литература
1. Антоненко А.А. Интернет-зависимость подростков от компьютерных игр и онлайн-общения: клинико-психологические особенности и профилактика: автореф. ... канд. психол. наук. - М., 2014.
2. Беловол Е.В., Колотилова И.В. Разработка опросника для оценки степени увлеченности ролевыми компьютерными играми // Психологический журнал. - 2011. - Т. 32, № 6. - С. 49-58.
3. Войскунский А.Е. Методологические аспекты зависимости от Интернета: зарубежные исследования // Интернет-зависимость: психологическая зависимость и динамика развития / ред.-сост. А.Е. Войскунский. - М.: Акрополь, 2009. - С. 101-111.
4. Егоров А.Ю. Нехимические зависимости. - СПб.: Речь, 2007.
5. Интернет-зависимое поведение у подростков. Клиника, диагностика, профилактика / В.Л. Малыгин, А.Б. Искандирова, Н.С. Хомерики [и др.]. - М.: Изд-во «Мнемозина», 2010. - 136 с.
6. Интернет-зависимость и ее взаимосвязь с межполушарной асимметрией и поведенческими особенностями личности / Л.К. Антропова, О.О. Андронникова, В.Ю. Куликов [и др.] // Медицина и образование в Сибири: Сетевое научное издание. - 2011. - № 3 [Электронный ресурс]. - URL: http://ngmu.ru/cozo/mos/article/text_full.php?id=489
7. Исайчев С.А., Читалкина Н.К. Данные нейронауки позволяют создавать новые способы диагностики и терапии зависимости от компьютерных игр // Дети в информационном обществе. - 2011. - Вып. 7. - С. 70-75.
8. Короленко Ц.П., Лоскутова В.А. Интернет-зависимость в русскоязычном секторе Интернета // Бюллетень СО РАМН. - 2004. - № 3 (113). - С. 45-51.
9. Лоскутова В.А. Интернет-зависимость в медицинской парадигме // Интернет-зависимость: психологическая зависимость и динамика развития / ред.-сост. А.Е. Войскунский. - М.: Акрополь, 2009. - С. 152-164.
10. Мустафаева Г.Н. Социальные аспекты интернет-зависимости // Национальный психологический журнал. - 2012. № 2 [8]. - C. 95-99.
11. Смолл Г., Ворган Г. Мозг онлайн: Человек в эпоху Интернета. - М.: КоЛибри, 2011.
12. Юрьева Л.Н., Больбот Т.Ю. Компьютерная зависимость: формирование и диагностика, коррекция и профилактика. - Днепропетровск: Пороги, 2006.
13. Abnormal White Matter Integrity in Adolescents with Internet Addiction Disorder: A Tract-Based Spatial Statistics Study / F. Lin, Y. Zhou, Y. Du [et al.] // PLoS ONE. - 2012. -Vol. 7, № 1.
14. Andreassen C.S., Pallesen S. Social Network Site Addiction - An Overview // Current Pharmaceutical Design. - 2014. - Vol. 20. - P. 4053-4061.
15. Ceyhan A.A., Ceyhan E. Loneliness, Depression, and Computer Self-Efficacy as Predictors of Problematic Internet Use // Cyberpsychology & Behavior. - 2008. - Vol. 11, № 6. -Р. 699-701.
16. Ceyhan E., Ceyhan A.A., Gurcan A. The validity and reliability of the problematic Internet scale usage // Educational Sciences: Theory & Practice. - 2007. - Vol. 7. - P. 387-416.
17. Core and Peripheral Criteria of Video Game Addiction in the Game Addiction Scale for Adolescents / G.S. Brunborg, D. Hanss, R.A. Mentzoni [et al.] // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. - 2015. - Vol. 18, № 5. - Р. 280-285.
18. Demetrovics Z., Szeredi B., Rosza S. The three-factor model of Internet addiction: the development of the Problematic Internet Use Questionnaire // Behavior Research Methods. -2008. - Vol. 40. - P. 563-573.
19. Evaluation of psychometric properties of the internet addiction scale in a sample of Turkish high school students / F. Canan, A. Ataoglu, L.A. Nichols [et al.] // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. - 2010. - Vol. 13. - P. 317-320.
20. Griffiths M.D. Social Networking Addiction: Emerging Themes and Issues // Journal of Addiction Research & Therapy. - 2013. - Issue. 4.
21. Internet Addiction: A Handbook and Guide to Evaluation and Treatment / Ed. by K.S. Young, C.N. Abreu. - Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2011.
22. Laconi S., Rodgers R.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.
23. Problematic Internet Use and Problematic Online Gaming Are Not the Same: Findings from a Large Nationally Representative Adolescent Sample / O. Kiraly, M.D. Griffiths, R. Urban [et al.] // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. - 2014. - Vol. 17. -№ 12. - P. 749-754.
24. Psychometric properties of the Problematic Online Gaming Questionnaire Short-Form (POGQ-SF) and prevalence of problematic online gaming in a national sample of adolescents / O. Papay, R. Urban, M.D. Griffiths [et al.] // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. -2013. - Vol. 16, № 5. - Р. 340-348.
25. The development of the Problematic Online Gaming Questionnaire (POGQ) / Z. Demetrovics, R. Urban, K. Nagygyorgy [at al.] // PLoS ONE. - 2012. - Vol. 7, № 5.
26. Young K.S. Addictive use of the Internet: A case that breaks the stereotype // Psychological Reports. - 1996. - Vol. 79. - P. 899-902.
27. Young K.S. Caught in the Net: How to Recognize the Signs оf Internet Addiction -and a Winning Strategy for Recovery. - New York, N.Y.: John Wiley & Sons, 1998.
28. Zhang J., Xin T. Measurement of Internet Addiction: An Item Response Analysis Approach // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. - 2013. - Vol. 16, № 6. -Р. 464-468.
Measurement of Internet addiction: comparison of diagnostic methods
Voiskunskii Aleksandr Evgen'evich1 E-mail: [email protected]
Mitina Ol'ga Valentinovna1 E-mail: [email protected]
Guseinova Arifa1
E-mail: [email protected]
Rustamova Nailya1
E-mail: [email protected]
1 Lomonosov Moscow State University
Manezhnaya str. 9/11, Moscow, 125009, Russian Federation Phone: 8(495) 629-37-23
Abstract. The paper presents the results of a comparative study: the same group of respondents (high school students, 14+ y.o., N = 70 and college/university students, 24 y.o. and less, N = 92) replied to the three questionnaires designed to measure Internet addiction, namely: the scale suggested by K. Young (adapted to the Russian audience by V.A. Loskutova; the scale by I. Chen (adapted to the Russian audience under supervision of V.L. Malygin) and the Russian-language scale designed and adapted in the Ukraine by L.N. Yuryeva and T.Yu. Bolbot. The comparative study was held in 2013-2015 in Baku, the capital city of Azerbaijan within the same group of respondents, all speakers of Russian who get education in high schools and colleges or universities located in Baku and teaching in Russian. Lag time between responses to each of the three scales was 7 to 10 days. The goal was to find out whether the responses to the three scales (designed and adapted in different countries with the time interval ~15 years) correlate to each other, i.e. whether the scales are targeted to describe the same psychological reality called the Internet addiction. Additionally it was planned to examine whether gender and status (i.e. a high school or college/university student) differences are significant. The results are the following: all the correlations between the respondents' responses are high; thus, the scales are comparable and the results gained via any of the three scales can be compared; the gender and status related differences between the results are insignificant (but for just one result, namely: the correlation between the responses to the Chen and Yuryeva/Bolbot scales given by college/university students is significantly higher than the corresponding results related to the high school students' sample); the perspective of using the Russian-language diagnostic scales outside Russia is promising, applied to the countries where Russian speaking groups of population live and use the Russian language, as in the case of Azerbaijan.
Key words: Internet addiction; diagnostics; methods; comparison of methods; speakers of Russian; Azerbaijan.
The study was supported by the Russian Humanitarian Science Foundation (RHSF), project 14-06-00740.
