ГоловнаАрхiв номерiв2021Том 29, випуск 3 (108)Новий інструмент у діагностиці кіберзалежності
Назва статтi Новий інструмент у діагностиці кіберзалежності
Автори Юр’єва Людмила Миколаївна
Шорніков Андрій Воломирович
З рубрики НА ДОПОМОГУ ПРАКТИЧНОМУ ЛІКАРЮ
Рiк 2021 Номер журналу Том 29, випуск 3 (108) Сторінки 57-62
Тип статті Наукова стаття Індекс УДК 616.89-008.48:004.738.5:159.9.072]-037-07 Індекс ББК -
Анотацiя DOI : https://doi.org/10.36927/2079-0325-V29-is3-2021-11

Зі збільшенням проникнення мережі Інтернет в життя людей виникла потреба перегляду діагностичних інструментів, які використовують для діагностики залежності від Інтернету. Також потребує переосмислення і само поняття Інтернет-залежність, оскільки нині воно відображає не зміст, а форму залежності. Метою цієї роботи були розробка, оцінка психометричної надійності та валідація нового діагностичного інструменту для виявлення кіберзалежності. Запропонована «Шкала кіберзалежності Юр'євої — Шорнікова» (YSCAS) складається з 18 тверджень які оцінюють за 5-бальною шкалою Лайкерта. У дослідженні взяли участь 217 осіб (з них 151 — жінки) віком від 19 до 69 років. На першому етапі оцінювали внутрішню узгодженість шкали YSCAS, зовнішню та змістову валідності, на другому — стійкість, конструктну та критеріальну валідності. Під час оцінювання внутрішньої узгодженості та однорідності шкали YSCAS альфа Кронбаха становила 0,84. Доведено, що немає впливу статі на показники запропонованої шкали. Коефіцієнт кореляції Спірмена між показниками YSCAS і шкали інтернет-залежності Чена становив rs = 0,8044 (p < 0,001), що свідчить про високу критеріальну валідність. Оцінюючи конструктну валідність запропонованої шкали, ми встановили, що шкалу YSCAS слід вважати однофакторною, яка не має субшкал в своїй структурі. Запропонована методика діагностики кіберзалежності показала високу якість прогностичної моделі за допомогою ROC-аналізу: площа під кривою (AUC) становила 0,971 (95 % ДІ 0,88; 1,0). Чутливість шкали становила 100,0 % при специфічності 90,4 %. В результаті апробації запропонованої психодіагностичної методики «Шкала кіберзалежності Юр'євої — Шорнікова» встановлено, що цей психодіагностичний інструмент є надійним і достовірним способом діагностики кіберзалежності.
Ключовi слова нтернет-залежність, кіберадикція, адиктивна поведінка, тест, YSCAS
Доступ до повної статтi pdf Скачати
Перелiк
використаної
лiтератури		 1. Starcevic V. Is internet addiction a useful concept? // The Australian and New Zealand Journal of Psychiatry. 2013. Vol. 47, No. 1. P. 16—19. DOI: https://doi.org/10.1177/ 0004867412461693.
2. Integrating psychological and neurobiological considerations regarding the development and maintenance of specific internet-use disorders: an interaction of person-affect-cognition-execution (I-PACE) model / M. Brand, K. S. Young, C. Laier [et al.] // Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2016. Vol. 71. P. 252—266. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.08.033.
3. Lin X. Development of an online and offline integration hypothesis for healthy internet use: theory and preliminary evidence / X. Lin, W. Su, M. N. Potenza // Frontiers in Psychology. 2018. Vol. 9. P. 492. DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.00492.
4. Sánchez Palacios B. I. La ciberadicción en el rendimiento académico de los estudiantes de educación básica superior de la escuela cicerón robles velásquez, 2019 / B. I. Sánchez Palacios, G. Zambrano Vera // Caribeña de Ciencias Sociales. 2020, agosto. URL: https://www.eumed.net/rev/caribe/2020/08/ciberadiccion.html (дата звернення 08.09.2021).
5. Венгер О. П. Розвиток депресії, тривоги та стресу в людей, що страждають від інтернет-залежності, під час пандемії COVID-19 / О. П. Венгер, Т. І. Іваніцька // Здобутки клінічної і експериментальної медицини. 2021. № 1. С. 34—38. DOI: https://doi.org/10.11603/1811-2471.2021.v.i1.11991.
6. Development of a Chinese Internet addiction scale and its psychometric study / S.-H. Chen, L.-J. Weng, Y.-J. Su [et al.] // Chinese Journal of Psychology. 2003. Vol. 45, No. 3. P. 279—294. URL: https://www.scienceopen.com/document?vid=2aa9a936-d31d-4b42-a191-cbc10a163fe2.
7. Методологические подходы к раннему выявлению интернет-зависимого поведения / В. Л. Малыгин, К. А. Феклисов, А. Б. Искандирова, А. А. Антоненко // Медицинская психология в России. 2011. № 6 (11). URL: http: // medpsy.ru/mprj/archiv_global/2011_6_11/nomer/nomer03.php (дата звернення 08.09.2021).
8. Григорьев С. Г. Роль и место логистической регрессии и ROC-анализа в решении медицинских диагностических задач / С. Г. Григорьев, Ю. В. Лобзин, Н. В. Скрипченко // Журнал инфектологии. 2016. Т. 8, № 4. С. 36—45.
9. Best practices for developing and validating scales for health, social, and behavioral research: a primer / G. O. Boateng, T. B. Neilands, E. A. Frongillo [et al.] // Frontiers in Public Health. 2018. Vol. 6. P. 149. DOI: https://doi.org/10.3389/fpubh.2018.00149.