CC BY
11
ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
DOI 10.25588/CSPU.2021.161.1.013
УДК 159.9.07 ББК 88.8
П. Е. Григорьев1, А. С. Гальченко2, Л. В. Поскотинова3
1ORCID № 0000-0001-7390-9109 Доцент, доктор биологических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории фитореабилитации человека, Никитский ботанический сад — Национальный научный центр РАН, пгт. Никита, Республика Крым, Российская Федерация; профессор кафедры «Психология», Севастопольский государственный университет, г. Севастополь, Российская Федерация; ведущий научный сотрудник отдела физиотерапии, медицинской климатологии и курортных факторов, Академический научно-исследовательский институт физических методов лечения, медицинской климатологии и реабилитации имени И. М. Сеченова, г. Ялта, Республика Крым, Российская Федерация.
E-mail: grigorievpe@cfuv.ru
2ORCID № 0000-0003-2068-895X Ученый секретарь, Крымский республиканский институт постдипломного педагогического образования, г. Симферополь, Республика Крым, Российская Федерация. Q E-mail: asg.7@mail.ru
1 3ORCID № 0000-0002-7537-0837
Доцент, доктор биологических наук, главный научный сотрудник, заведующий лабораторией биоритмологии, ^ Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени
академика Н. П. Лаверова Уральского отделения Российской академии наук, г. Архангельск, Российская Федерация.
ж E-mail: liliya200572@mail.ru
у
ВЗАИМОСВЯЗЬ СИМПТОМАТИКИ ИНТЕРНЕТ-ЗАВИСИМОСТИ И ВРЕМЕНИ СНА ^ У СТАРШЕКЛАССНИКОВ С ПРОВОДИМЫМ
В ИНТЕРНЕТЕ ВРЕМЕНЕМ
«о
Л
го
^ Аннотация
Введение. Наибольший риск формирования интернет-зависимости приходится на старший подростковый возраст, когда
образовательный процесс требует все большего времени нахождения в интернете. Поэтому в исследованиях интернет-зависимости следует разграничивать время в интернете, затрачиваемое на 1) 3 учебу, 2) социальные сети и внеучебный контент, 3) игры. Нуждаются в дополнительном прояснении вопросы о связях времени сна как важном факторе здоровья с временем пребывания в интернете и симптомами интернет-зависимости. Цель статьи: Анализ взаимо- |
связей проводимого в интернете времени, симптомов интернет- к
|
зависимости, времени сна. к
Материалы и методы. Испытуемые: 54 старшеклассника §
|
16-17 лет. Применялся тест интернет-зависимого поведения С. Че- р
е
на. Проводилось анкетирование для выяснения среднего общего з
а
времени сна, нахождения в интернете с разделением на виды ак- и
и
тивности. Использовались описательные статистики, корреляцион- |
о
ный анализ, критерий Колмогорова-Смирнова. и
Результаты. На учебу в интернете тратится 48 % или 2,1 ч, на общение и развлекательный контент — 41 % или 1,9 ч., на игры — 11 % или 0,5 ч. в сутки. Общее время в интернете значимо коррелирует с компульсивностью и суммарным баллом интернет-зависимости. Со временем на учебу в интернете и компульсивностью связь практически отсутствует, как и с субшкалой межличностных проблем и проблем со здоровьем. Время на соцсети и не связанный с о
§
учебой развлекательный контент особенно тесно связано с компуль- I
0
№ о
сивностью и толерантностью: наряду с навязчивой потребностью возвращаться к этой активности нарастает потребность во времени
р
о о
проводить за ней. Время на игры в интернете заметно не коррелиру- и ет с интернет-зависимостью. Время сна значимо не коррелирует с параметрами интернет-зависимости, а также временем нахождения в интернете.
Обсужде§ие. Подчеркивается, что в отличие от данных некоторых других исследований, для данной выборки игры в интернете не обладали заметным аддиктивным потенциалом. Это может быть обусловлено как меньшим временем, затрачиваемым на игры
§
т е р § е
ре
ее е
§ е
в интернете у респондентов рассматриваемой выборки, так и с интересами и потребностями старшеклассников, связанными с успешным обучением и общением.
Заключе§ие. Время сна практически не зависит от уровня интернет-зависимости и времени нахождения в интернете. Потребление учебного контента по абсолютному и относительному времени находится на первом месте, при этом не вызывая серьезных рисков интернет-зависимости. Соцсети и развлекательный контент обладает наибольшим аддиктивным потенциалом по всем параметрам интернет-зависимости, что является тревожной тенденцией.
Ключевые слова: интернет-зависимость; старший подростковый возраст; старшеклассники; время в интернете; время сна; обучение в интернете; социальные сети и развлекательный контент; игры в интернете.
Основные положения:
- определены структурные и временные составляющие среднесуточного пребывания в интернете и времени сна у выборки российских старшеклассников 16-17 лет;
- выявлены особенности связи времени, проводимого в интернете, в том числе, за разными видами активности, и структурой
§ интернет-зависимости;
§
и - проверена гипотеза о связи среднесуточного времени сна и
о
ск компонентами интернет-зависимости, а также временем, проводи-
По сц
ч
о
к §
е ч
мым в интернете.
1 Введение (Introduction)
Интернет-зависимость (ИЗ) вызывает головную боль, скованность в теле, боли в спине, шее и бессонницу [1]. Обнаружена отрица-^ тельная корреляция между качеством сна и уровнем ИЗ у старшеклассников [2]. Установлено, что 55 % обучающихся университетов используют интернет более 4 часов в сутки; 50 % имеют заметную ИЗ; причем она сильнее в менее 6 часов в сутки [3].
«о
е
Л
г
^ ИЗ; причем она сильнее выражена у студентов, которые тратят на сон
Наибольший риск формирования ИЗ приходится на 15-16 лет [4]. Однако образовательный процесс требует все большего времени нахождения в интернете, поэтому в исследованиях ИЗ следует разгра- to ничивать время, затрачиваемое на учебу, социальные сети и внеучеб-ный контент, а также игры в интернете. Показано, что у школьников время нахождения в интернете положительно коррелирует с ИЗ, отрицательно сказываясь на решении когнитивных задач; при этом именно в старших классах интернет все больше превращается из развлечения в средство когнитивного развития [5]. к
Однако не до конца исследованным на современном этапе у российских старшеклассников остаются вопросы связи ИЗ с ее отдельными симптомами и их взаимосвязью, что необходимо для изучения психологических механизмов ИЗ. Дополнительно следует прояснить вопрос о возможной связи времени сна, времени в интернете и симптомов ИЗ у старшеклассников. Особенно актуален для изучения вопрос о связи ИЗ с основными видами активности в интернете: 1) обучением, 2) социальными сетями и другим не связанным с учебой контентом, 2) играми.
Цель исследования: анализ взаимосвязей проводимого в интернете времени, симптомов интернет-зависимости, времени сна. 2 Материалы и методы (Materials and methods) Выборка. Общий объем выборки — 54 обучающихся обще- с
сн
образовательных учреждений, проживающих в г. Симферополь Рес- к
ов
публики Крым (39 девушек, 15 юношей). Возраст респондентов — с 16-17 лет. !
во
Участие испытуемых было добровольным с получением ин- и формированного согласия и одобрено этическим комитетом ФГБУН ФИЦКИА РАН (протокол № 3 от 12.02.2020).
Методики. С целью диагностики интернет-зависимого поведения применялся тест С. Чена [6] в адаптации К. А. Феклисова и В. Л. Малыгина [7]. Данный тест был выбран на том основании, что его эффективность для диагностики интернет-зависимости доказана [7], и он в значительной степени отражает универсальные
компоненты всех вариантов аддикций [7]. Тест состоит из пяти оценочных шкал: шкала компульсивных симптомов (Com); шкала симптомов отмены (Wit); шкала толерантности (То1); шкала внут-риличностных проблем и проблем, связанных со здоровьем (IH); шкала управления временем (ТМ); а также суммарного балла ИЗ. Также испытуемые опрашивались по следующей анкете:
1) Сколько времени Вы, как правило, проводите в интернете ежесуточно?
2) Каков процент (от 0 до 100 %) от общего времени пребывания в интернете Вы уделяете:
- потребностям школьной программы, в том числе дистанционному обучению_%;
- пребыванию в социальных сетях, просматриванию и прослушиванию контента, не связанного с потребностями школьной программы_%;
- играм в интернете_%;
3) Сколько времени в среднем Вы спите в сутки? Исходя из ответов на первый и второй вопросы анкеты, вычислялось абсолютное время в интернете, уделяемое, соответственно: 1) учебе; 2) социальным сетям и не связанному с обучением контенту; 3) играм в интернете.
| Методы статистической обработки данных: описательные
статистики (среднее арифметическое, стандартная ошибка средне-
о
го), коэффициент линейной корреляции Пирсона (R), критерий Кол-
В
fej могорова-Смирнова для проверки рядов данных на нормальность распределения. При оценке значимости коэффициентов корреляции использовали общую классификацию тесноты связи по Э. В. Иван-теру, А. В. Коросову [8] по абсолютной величине: 0-0,19 — очень ^ слабая корреляция; 0,2-0,29 — слабая корреляция; 0,3-0,49 — умеренная корреляция; 0,5-0,69 — средняя корреляция; 0,7-1 — силь-| ная корреляция и частную (значимые, при которых уровень статистической значимости p<0,05; высоко значимые при p < 0,01 и
£
hq
^ очень высоко значимые при p < 0,001).
3 Результаты (Results)
В процентном соотношении в интернете — на учебу в среднем приходилось 47,61 ± 2,86 % общего времени, на соцсети и дру- t гой развлекательный не связанный с учебой контент — 40,98 ± 2,75 %, на игры в интернете — 11,41 ± 2,14 %.
В абсолютном выражении на учебу в интернете испытуемые тратили в 2,08 ± 0,19 ч, на соцсети и не связанный с учебой контент — 1,88 ± 0,19 ч, на игры — 0,50 ± 0,13 ч. Общее время пребывания в интернете в сутки составило 4,44 ± 0,31 ч. При этом среднее вре- к мя сна составило 6,89±0,22 ч в сутки.
Отсутствуют корреляции между временем сна и общим пребыванием в интернете (R = -0,15; p = 0,26), временем на учебу в интернете и временем сна корреляция составила (R = -0,034; p = 0,81); временем на игры в интернете (R = 0,009; p = 0,95). Можно отметить лишь обратную связь между временем на соцсети и развлекательный контент (R = -0,25; p = 0,072) на уровне тенденции к значимости, что, впрочем, не позволяет сделать вывод о достоверной связи этих параметров.
Далее с целью выявления взаимосвязи параметров интернет-зависимого поведения с временем, проводимым в интернете, и временем сна был проведен корреляционный анализ, результаты которого представлены в таблице (Таблица 1). с
о с
н и
ко в
с п р о в о д и
к н
т е р н е
ре
еме е
н
е
Таблица 1 — Взаимосвязь симптомов интернет-зависимого поведения с временем, проводимым в интернете и временем сна
Table 1 — Relationship of symptoms of Internet addiction behavior with time spent on the Internet and sleep
time
Показатель Com Wit Tol IH TM Сумма баллов
Общее время в интернете R = 0,500 R = 0,457 R = 0,490 R = 0,420 R = 0,500 R = 0,570
р < 0,001 p = 0,001 p < 0,001 p = 0,002 p < 0,001 p < 0,001
Время на учебу R = 0,250 R = 0,360 R = 0,400 R = 0,160 R = 0,310 R = 0,350
p = 0,070 p = 0,008 p = 0,003 p = 0,251 p = 0,023 p = 0,009
Время на соцсети и другой контент R = 0,450 R = 0,340 R = 0,440 R = 0,320 R = 0,280 R = 0,440
p = 0,001 p = 0,011 p = 0,001 p = 0,020 p = 0,044 p = 0,001
Время на игры R = 0,140 R = 0,044 R = -0,054 R = 0,270 R = 0,330 R = 0,180
p = 0,298 p = 0,754 p = 0,694 p = 0,047 p = 0,016 p = 0,202
Время на сон R = -0,040 R = -0,013 R = -0,077 R = -0,110 R = -0,087 R = -0,079
p = 0,773 p = 0,925 p = 0,582 p = 0,415 p = 0,531 p = 0,573
Общее время в интернете обнаруживает средние очень высоко значимые положительные корреляции с субшкалой Сот, а
также с суммарным баллом опросника С. Чена. Также близкая к з
а
средней высоко значимая корреляция выявляется между общим временем в интернете и шкалой То1. Таким образом, чем больше
временем, которое, однако не носит существенного характера. При этом наличие умеренной высоко значимой корреляции со временем
большим переходом к дистанционным формам обучения и потреблением учебного контента посредством интернета, и не являться негативным фактором интернет-зависимости. Отмечается высоко
о с
Й
¡о
ь
респонденты проводят времени в интернете, тем сильнее их жела- с
м
ние вновь вернуться к данному занятию, и при этом им хочется а проводить там все больше времени. Умеренные высоко значимые а положительные корреляции обнаруживаются и с другими симптомами ИЗ, что в целом определяет весьма тревожную картину влия-
ки и
§
ния времени в интернете на эмоционально волевую, личностную р
§е
сферы, а также проблемы управления временем и связанные со з
а
здоровьем. и
с
и
Со временем на учебу в интернете и параметром Сот присутствует лишь слабая и статистически незначимая положительная корреляция, то есть старшеклассники не испытывают особого желания вновь и вновь возвращаться к учебной деятельности, ведь она требует сознательных усилий, в отличие от общения и игр. Отсутствует корреляция времени на учебу в интернете с величиной И: время в интернете на учебу не усугубляет проблем со здоровьем и межличностные проблемы. Небольшая умеренная положительная значимая корреляция между временем на учебу и ТМ сви- с
с§
детельствует о некотором нарушении в управлении собственным ик
о
№ с
р о
о
на учебу и параметром То1 может свидетельствовать о возрастаю- и щей потребности взаимодействовать с учебным контентом именно через интернет. С учетом отсутствия компульсии к этой активности необходимость проводить всё больше времени за учебой в интер-
№ и
§
кй р§
нете может лишь отражать современные реалии, связанные со все е
ре
ее е
§ е
значимая умеренная корреляция параметра Wit со временем на учебу. То есть симптомы отмены выражены, но не слишком заметно. Вполне вероятно, что часть испытуемых может испытывать определенный дискомфорт при лишении возможности решать учебные задачи с помощью интернета и, тем самым, иметь необходимый инструментарий, без которого обучение в современных условиях, без преувеличения, немыслимо.
Время на соцсети и не связанный с учебой развлекательный контент (кроме игр) коррелирует сильнее всего с параметрами Com и Tol, что характеризует своего рода порочный круг. Человеку необходимо все больше и больше времени проводить в интернете за данными видами занятий, и при этом он испытывает навязчивую потребность возвращаться к ним вновь и вновь. Такого рода соотношение определяет тревожную тенденцию, в том числе ухода в виртуальное общение, навязчивое самопозиционирование и т. п. Остальные параметры ИЗ также значимо коррелируют со временем в интернете на общение и не связанный с учебой контент.
Время на игры в интернете не обнаруживает сколько-нибудь существенных корреляций с симптомами ИЗ. Существенного внимания заслуживает лишь умеренная положительная корреляция времени на игры с параметром ТМ, которая, впрочем, присуща в | подобной степени и другим видам активности в интернете. Следо-
о
ск вательно, игры в интернете в данном возрасте и у данной категории
^ испытуемых (старшеклассников) не таят в себе серьезной угрозы.
В
fej Возможно, причиной тому служит тот факт, что игровая деятельность не является ведущей в возрасте 16-17 лет (в отличие от общения) и не столь значимой, как успешное освоение учебного материала в выпускных классах.
^ Между временем сна и ИЗ отсутствует значимая корреляция
в,
л по всем параметрам. Разве что крайне слабая и незначимая отрица-
ро
s тельная отмечается между параметром IH и временем сна, что,
впрочем, объяснимо с тех позиций, что интернет-зависимые, как ^ было показано выше, проводят больше времени в интернете, а значит,
у них остается меньше времени на сон.
Показательно наличие близкой к значимой слабой отрицательной корреляции между временем сна и временем на соцсети и з
а
и
не связанный с учебой контент (R = -0,25; p = 0,072), в то время, как с общим временем в интернете, временем на учебу и на игры корреляций нет. Таким образом, излишняя увлеченность общением в интернете и просмотром не связанного с учебой контента может | повлечь за собой некоторое сокращение времени сна, что является а неблагоприятным обстоятельством. |
4 Обсуждение (Discussion) |
s
В целом, полученные нами результаты свидетельствуют о §
s
наличии связи между проводимым в интернете времени и ИЗ. В то
же время, связь между временем сна и ИЗ практически отсутствует,
так же, как и между временем сна и пребыванием в интернете
(кроме ожидаемой небольшой тенденции к обратной связи времени I
на сон и пребыванием в соцсетях и прочим внеучебным контентом, S . S
кроме игр). |
Среди интернет-зависимых студентов университетов Гон- | конга обнаружена высокая коморбидность бессонницы с ИЗ [9]. Однако в нашем исследовании практически не было выявлено кор- ^ реляций между уровнем ИЗ и временем сна. Это может быть обусловлено самыми разными причинами. Во-первых, среднее время § сна в исследованной выборке и так невелико и составляет менее 7 часов в сутки; во-вторых, современные подростки с детства ис- р пользуют гаджеты и компьютеры, и к их использованию могла произойти своего рода адаптация, когда их использование не столь заметно влияет на легкость засыпания; возможна, впрочем, и обратная ситуация, когда в этом возрасте механизмы адаптации еще не нарушаются в той мере, чтобы влиять на качество сна, посколь- | ку цитированные выше результаты о меньшей продолжительности сна у интернет-зависимых касаются лиц более взрослого возраста. Так или иначе, этот вопрос нуждается в дальнейшем прояснении.
Наличие умеренных и средних значимых и высоко значимых корреляций всех симптомов ИЗ с общим временем в интернете является ожидаемым результатом, поскольку интернет предоставляет безграничный арсенал для любой активности, имеющей аддиктив-ный потенциал.
Обнадеживающие данные получены о том, что все же почти половину времени в интернете испытуемые посвящают учебе (в среднем 48 %). При этом на игры тратится всего лишь в среднем 11 % времени. Несколько неожиданным оказался результат о том, что игры в интернете обладают для рассматриваемой выборки наименьшим аддиктивным действием, что не согласуется с данными других исследователей [10; 11]. Возможно, это связано как раз с тем, что на сами игры тратится не слишком много времени у данной выборки. Это может быть связано с тем, что в возрасте 16-17 лет у большинства старшеклассников главные мотивы связаны с учебной деятельностью и межличностным общением, что находит отражение в процентном соотношении затрачиваемого времени на учебу (48 %) и соцсети с развлекательным контентом (41 %). 5 Заключение (Conclusion)
Обнаружены существенные взаимосвязи общего времени, | проводимого в интернете российскими старшеклассниками, прожи-| вающими на юге европейской части России, как с отдельными симптомами ИЗ, так и с общим баллом (R = 0,57, р < 0,001). Испытуемые ^ в процентном отношении больше всего тратят времени на учебу в fej интернете (48 %), общение и развлекательный контент (41 %), и меньше всего — на игры в интернете (11 %). В абсолютном выражении в среднем на учебу тратится 2,1 ч, на соцсети и развлечения — 1,9 и на игры — 0,5 ч в сутки. Среднее время сна у испытуемых 6,9 ч ^ в сутки, при этом не обнаружилось статистически значимых корреляций с временем в интернете и параметрами ИЗ. | Показательно, что игры вызывают наименьшую степень ИЗ,
что связано, вероятно, с их наименьшим вкладом в общее время в ин-^ тернете у данной выборки. Наибольшие связи симптомы ИЗ обнару-
£
hq
живаются со временем, проводимым в соцсетях и за развлекательным контентом, прежде всего, по параметрам компульсивности и толерантности, то есть респонденты стремятся возвращаться в интернет и з
а
и
при этом проводить там все больше времени за общением и развлечениями. Наибольшая корреляция ИЗ со временем в интернете для учебы наблюдалась с параметром толерантности, что может быть истолковано неоднозначно и нуждается в дальнейшем прояснении. s
В психолого-педагогическом сопровождении следует обра- а тить внимание на виртуализацию общения и потребление развлека- к тельного контента посредством интернета, что представляет угро- ин жающую тенденцию для обучающихся старших классов в контексте ер их социализации и ментального здоровья.
6 Благодарности (Acknowledgments)
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-013-00060. Авторы выражают благодарность за финансовую поддержку исследования.
Библиографический список и
1. Guzel N., Kahveci I., Solak N., Comert M. & Turan F. (2018), "In- а ternet addiction and its impact on physical health", Turkish medical student v journal, no. 5, pp. 32-36. DOI: 10.4274/tmsj.2018.05.03.0002.
2. Celebioglu A. Aytekin A., Kugukoglu S. & Ayran G. (2020), "The f effect of Internet addiction on sleep quality in adolescents", Journal of Child and Adolescent Psychiatric Nursing, vol. 33, pp. 221-228. DOI: с
о
10.1111/jcap.12287. и
3. Abdel-Salam D., Alrowaili H., Albedaiwi H., Alessa A. & Alfay- § yadh H. (2019), "Internet addiction", The Journal of the Egyptian Public с Health Association, vol. 94, no. 12. DOI: 10.1186/s42506-019-0009-6. |
4. Karacic S. & Oreskovic S. (2017), "Internet Addiction Through the Phase of Adolescence: A Questionnaire Study", JMIR Mental Health, vol. 4, | no. 2. DOI: 10.2196/mental.5537.
5. Симановский А. Э. Использование школьниками Интернет-ресурсов v для решения учебных и познавательных задач // Ярославский педагогический | вестник. 2020. № 6 (117). С. 22-29. н
6. Chen, S., Weng, L., Su, Y., Wu, H. & Yang, P. (2003), "Develop- т ment of a Chinese Internet addiction scale and its psycho-metric study", Chi- № nese Journal of Psychology, vol. 45, pp. 279-294. M
7. Методологические подходы к раннему выявлению Интернет- § зависимого поведения / В. Л. Малыгин [и др.] // Медицинская психология в Рос-
сии : электронный научный журнал. 2011. № 6. URL: http://www.medpsy.ru/mprj/archiv_global/2011_6_11/nomer/nomer03.php (дата обращения: 28.01.2021).
8. Ивантер Э. В., Коросов А. В. Основы биометрии: введение в статистический анализ биологических явлений и процессов. Петрозаводск : Издательство Петрозаводского государственного университета, 1992. - 168 с.
9. Cheung L. & Wong W. (2011), "The effects of insomnia and internet addiction on depression in Hong Kong Chinese adolescents: An exploratory cross - sectional analysis", Journal of sleep research, vol. 20, pp. 311317. DOI: 10.1111/j.1365-2869.2010.00883.x.
10. Hamid M. & Mohamed N. (2021), "Overview of internet gaming disorder (IGD)", Academia Letters, article 729. DOI: 10.20935/AL729.
11. Hassan S., Bhateja S., Arora G. & Prathyusha F. (2020), "Addiction to internet games", Journal of Management Research and Analysis, no. 7, pp. 52-56. DOI: 10.18231/j.jmra.2020.011.
P. Ye. Grigoriev1, A. S. Galchenko2, L. V. Poskotinova3
^RCID No. 0000-0001-7390-9109 Docent, Doctor of Biological Sciences, Leading Researcher of the Laboratory of Human Phytorehabilitation, Nikitsky Botanical Garden — National Scientific Center of the Russian
Academy of Sciences, Nikita, Republic of Crimea, Russia; Professor at the Department of Psychology, Sevastopol State University,
Sevastopol', Russia; Leading Researcher of the Department of Physiotherapy, Medical Climatology and Resort Factors, Academic Research Institute of Physical Methods of Treatment, Medical Climatology and Rehabilitation named after I. М. Sechenov, Yalta, Republic of Crimea, Russia. a E-mail: grigorievpe@cfuv.ru
о
ü 2ORCID No. 0000-0003-2068-895X
8
ь? Scientific Secretary, Crimean Republican Institute of Postgraduate
о
Pedagogical Education, Simferopol', Republic of Crimea, Russia. ^ E-mail: asg.7@mail.ru
ií 3ORCID No. 0000-0002-7537-0837
«
13
Docent, Doctor of Biological Sciences, Chief Researcher, Head of the Laboratory of Biorhythmology, Federal Research Center for the Comprehensive Study of the Arctic named after Academician N.P. Laverov of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Arkhangelsk, Russia. E-mail: liliya200572@mail.ru
a О
fi .50
С
о
é RELATIONSHIP OF SYMPTOMS OF THE INTERNET
£
DEPENDENCE AND SLEEP TIME HIGH SCHOOLS ^ WITH CONDUCTED ONLINE TIME
Abstract
Introduction. The greatest risk of the formation of Internet addiction occurs in older adolescence, when the educational process requires more and more time spent on the Internet. Therefore, in studies of Internet addiction, it is necessary to distinguish between the time spent on the Internet, spent on 1) study, 2) social networks and extra - curricular content, 3) games. The relationships between sleep time as an important health factor and Internet time and symptoms of Internet addiction need further clarification. Purpose of the article: To analyse the relationship of time spent on the Internet, symptoms of Internet addiction, sleep
time. y
3
&
R
e
0 s s
1 3
Materials and methods. Subjects: 54 high school students aged 16-17. The S. Chen test of Internet addicted behavior was used. A survey was carried out to find out the average total sleep f time, being on the Internet, divided into types of activity. De- f scriptive statistics, correlation analysis, Kolmogorov-Smirnov test were used.
b
f
f ^
Results. 48 % or 2.1 hours are spent on studying on the In- f
s
ternet, 41 % or 1.9 hours on communication and entertainment f
a
content, 11 % or 0.5 hours a day on games. The total time on the ^ Internet is highly significantly positively correlated with compul- 3 siveness and the total score for Internet addiction. With time for studying on the Internet and compulsiveness, there is practically J no correlation, as well as with the subscale of interpersonal and health problems. Time spent on social media and non-school entertainment content is especially closely associated with compul-siveness and tolerance: along with the compulsive need to return
o
to these activities, the need to spend time on it grows. Time spent || on the Internet games does not significantly correlate with Inter- ?? net addiction. There are no significant correlations between sleep time and Internet addiction parameters, as well as time spent on the Internet.
C6
h
s h o o
a >
0 .g
1
o £
R ^
Is O
fi ^
.50
C o Cg
£
Discussion. It is emphasized that, in contrast to the data of some other studies, for this sample, games in Internet did not have a noticeable addictive potential. This may be due to both less time spent playing online games and the interests and needs of older teens for successful learning and communication.
Conclusion. Sleep time practically does not depend on the level of Internet addiction and the time spent on the Internet. Consumption of educational content in absolute and relative time is in the first place, while not causing serious risks of Internet addiction. Social media and entertainment content has the greatest addictive potential across all dimensions of internet addiction, representing a disturbing trend.
Keywords: Internet addiction; Older teens; High school pupils; Internet time; Time of sleep; Internet learning; Social networks and entertainment in Internet; Internet gaming.
Highlights:
The structural and temporal components of the average daily stay on the Internet and sleep time in a sample of Russian high school pupils aged 16-17 years have been determined;
The peculiarities of the correlations between the time spent on the Internet, including different types of activity, and the structure of Internet addiction have been revealed;
Tested the hypothesis about the relationship between the average daily sleep time and the components of Internet addiction, as well as the time spent on the Internet.
References
1. Guzel N., Kahveci I., Solak N., Comert M. & Turan F. (2018), "Internet addiction and its impact on physical health", Turkish medical student journal, no. 5, pp. 32-36. DOI: 10.4274/tmsj.2018.05.03.0002.
2. Celebioglu A. Aytekin A., Kugukoglu S. & Ayran G. (2020), "The effect of Internet addiction on sleep quality in adolescents", Journal of Child and Adolescent Psychiatric Nursing, vol. 33, pp. 221-228. DOI: 10.1111/jcap.12287.
3. Abdel-Salam D., Alrowaili H., Albedaiwi H., Alessa A. & Alfay-yadh H. (2019), "Internet addiction", The Journal of the Egyptian Public Health Association, vol. 94, no. 12. DOI: 10.1186/s42506-019-0009-6.
4. Karacic S. & Oreskovic S. (2017), "Internet Addiction Through the Phase of Adolescence: A Questionnaire Study", JMIR Mental Health, vol. 4, no. 2. DOI: 10.2196/mental.5537.
5. Simanovskiy A.E. (2020), Ispol'zovaniye shkol'nikami Internet-resursov dlya resheniya uchebnykh i poznavatel'nykh zadach [The use of Internet resources by schoolchildren for solving educational and cognitive tasks], Yaroslavskiy pedagogicheskiy vestnik, 6 (117), 22-29. (In Russian).
6. Chen, S., Weng, L., Su, Y., Wu, H. & Yang, P. (2003), "Develop- R
i
ment of a Chinese Internet addiction scale and its psycho -metric study", Chi- a"
nese Journal of Psychology, vol. 45, pp. 279-294. §
7. Malygin V.L., Feklisov K.A., Iskandirova A.B. & Antonenko A.A. ^ (2011), Metodologicheskiye podkhody k rannemu vyyavleniyu Internet - ^ zavisimogo povedeniya [Methodological approaches to early detection of In- ^
ternet-dependent behavior], Meditsinskaya psikhologiya v Rossii [Electron- ^
&
ic], 6. Available at: http://www.medpsy.ru/mprj/archiv_global/2011_6_11/nomer/ nomer03.php (Accessed: 28.01.2021). (In Russian).
8. Ivanter E.V. & Korosov A.V. (1992), Osnovy biometrii: vvedeniye v statisticheskiy analiz biologicheskikh yavleniy i protsessov [Fundamentals of Biometrics: An Introduction to the Statistical Analysis of Biological Phenomena and Processes], Izdatel'stvo Petrozavodskogo gosudarstvennogo uni- i versiteta, Petrozavodsk, 168 p. (In Russian). b
9. Cheung L. & Wong W. (2011), "The effects of insomnia and inter
net addiction on depression in Hong Kong Chinese adolescents: An explora- b
n
tory cross - sectional analysis", Journal of sleep research, vol. 20, pp. 311- g 317. DOI: 10.1111/j.1365-2869.2010.00883.x.
10. Hamid M. & Mohamed N. (2021), "Overview of internet gaming disorder (IGD)", Academia Letters, article 729. DOI: 10.20935/AL729.
11. Hassan S., Bhateja S., Arora G. & Prathyusha F. (2020), "Addiction to internet games", Journal of Management Research and Analysis, no.
7, pp. 52-56. DOI: 10.18231/j.jmra.2020.011. —
f
S h o o
S
g
C6
? s
o
o
b ^
O
s
——1 n
b
