Problémás okostelefon- és internethasználat középiskolás és egyetemista fiatalok körében – a veszélyeztetettség meghatározása klaszteranalízis alapján
BEVEZETÉS
Az internet térhódításával a távolság vagy az idő korábban ismert határai leomlottak, szinte korlátlan lehetőségek nyíltak meg mindennapi életünk számos színterén. A mai tizen- és huszonévesek már ebbe az internetalapú, „digitális életmódot” folytató világba születtek bele, ahol az internet és a különböző okoskészülékek alapvető részei a mindennapjaiknak, ráadásul számukra az internet használata egyenesen kikerülhetetlen és nélkülözhetetlen. Ennek a digitális életmódnak azonban kedvezőtlen hatásai és következményei is lehetnek, melyek a fiatalok testi és lelki egészségére egyaránt befolyással vannak (Jenaro és mtsai, 2007). Tanulmányunk fókuszába ezért két olyan jelenséget állítottunk – a problémás internethasználatot és a problémás okostelefon-használatot –, amelyek jelentős szerepet játszhatnak az iskoláskorú fiatalok életében, kihatnak tanulmányaikra, életvitelükre, jövőbeli terveikre. Ezzel kapcsolatban az egyik legfontosabb kérdés: kik a leginkább veszélyeztetettek, illetve milyen különbségek vannak azok között, akik veszélyeztetettek, és akik képesek a függőség csapdáját elkerülni? A válaszadáshoz pszichológiai jellemzőket is vizsgáltunk, amelyek segítségével elkülönítettük a fiatalok veszélyeztetettség szerinti klasztereit.
Az internet jelentősége a fiatalok életében
A 8–22 éves korosztály – tehát a Z-generáció – életében ma Magyarországon, az eNET-Telekom 2017-es felmérése szerint a legalapvetőbb szükséglet az internet-hozzáférés, míg a második helyen a zenehallgatási lehetőség, a harmadik helyen pedig a tisztálkodási lehetőség áll (eNet, 2017). Az internetalapú társadalomban nemcsak elkerülhetetlen, hanem valamilyen mértékben követelmény is, hogy a fiatalok akár napi több órát az internet előtt töltsenek tanulmányi feladataik megoldása, társas kapcsolataik fenntartása kapcsán. Xin és munkatársai (2018) vizsgálatában a 10 és 18 év közötti fiatalok második leggyakrabban végzett online tevékenysége az iskolai feladatokra való felkészülés és a házi feladatok elkészítése az internet használatával.
Sajnos az internethasználat paradox hatásai éppen a serdülő- és ifjúkorú fiatalokat érintik leginkább. A korosztályra jellemző komplex – fizikális, pszichológiai és szociális – változások folyamatával gyakran együtt járó fokozott kockázatvállalás és megnövekedett élménykeresés hátterében a fejlődő agy szerkezeti és működési sajátosságait találjuk. Mindezek miatt a serdülők és fiatal felnőttek kimondottan fogékonyak a különböző problémaviselkedések és addikciók, függőségek kialakulására (Johnson és Blum, 2012). Ezek közé sorolandóak az internettel és az okostelefonnal kapcsolatban kialakuló viselkedési addikciók, összefoglalóan IT (információtechnológiai) addikciók (Chen és mtsai, 2017; Cheung és mtsai, 2013).
A problémás internet- és okostelefon-használat értelmezése
Az internet és az okostelefon nem megfelelő vagy túlzott használata jellegzetes összetevőkből álló magatartásban, viselkedésben nyilvánul meg. Ezek az összetevők meghatározott struktúrába rendeződve, egységesen tárgyalható modellben ragadhatóak meg (Demetrovics, 2013). Viselkedési függőségek számos cselekvéshez – vásárlás, szerencsejáték, testedzés, munka stb. – vagyis többségében a normális életvitelhez tartozó tevékenységekhez kötődhetnek. Addikcióról akkor beszélünk, ha a viselkedés gyakorlása valamely szempontból szélsőséges irányba tolódik el (ez lehet a gyakoriság, a ráfordított időtartam vagy a pénz mennyiségének növekedése, az egyensúly felbomlása a napi teendők rovására, stb.). A viselkedéses addikció tárgya az egyén életének középpontjába kerül, mellette minden egyéb másodlagossá válik. Ezek köré szerveződik az élete, minden más tevékenység az addikció fenntartásának irányába mutat. Elekes Zsuzsanna (2009) szavaival:
A függőség kielégítése érdekében a szenvedélybeteg elhanyagolja életének korábban fontosnak számító dolgait, nem tud időt fordítani családjára, barátaira, párkapcsolatára. A viselkedési addikciók mindegyikét a túlzás jellemzi. A betegség lényege pontosan abban áll, hogy a normál mérték nem okoz örömet, nem nyújt kielégülést a személy számára. (104. o.)
Mindezek egyaránt igazak a problémás internethasználatra és a problémás okostelefon-használatra, tehát mindkettőt a viselkedési addikciók közé sorolhatjuk. A kutatók körében máig tartó vita van a fogalomhasználatról: vannak, akik a függőség, addikció kifejezést, míg mások a „problémás” jelzőt preferálják (Prievara és Pikó, 2016). Ezen viselkedési addikciókat továbbra sem tartalmazza „A mentális betegségek diagnosztikai és statisztikai kézikönyve”[1] azaz nem tekintjük külön betegségnek az internettel és okoskészülékekkel kapcsolatos problémákat. A pontos meghatározást az is nehezíti, hogy máig nincs konszenzus a tekintetben, hogy milyen kritériumrendszer alapján határozzuk meg és mérjük az internetfüggőséget (Koronczai, Demetrovics és Kun, 2010). Egységes definícó tehát továbbra sem létezik, s ez még inkább igaz az okostelefon-függőségre, ami csak nemrég került be a tudományos köztudatba; sokan azt is megkérdőjelezik, hogy létezik-e internettől függetlenül ez a jelenség. Ezért mi – a hazai gyakorlatnak megfelelően – a „problémás” jelzőt alkalmazzuk, amivel jelezni kívánjuk, hogy már a kórosnak tartható szint elérése előtt is komoly negatív hatásai lehetnek a túlzott internet- és okostelefon-használatnak az egyén személyközi kapcsolataira vagy egészségére nézve. Átfogó definíció hiányában a meghatározás és operacionalizálás alapja a különböző kritériumrendszerekhez tartozó sajátosságok megléte, melyek kiindulópontját a spektrumszemléletű modellek alkotják.
A viselkedési addikciók spektrumszemléletű modelljei
Az alábbiakban az obszesszív-kompulzív[2]spektrumhipotézis (Hollander, 1993), a jutalomhiányos tünetegyüttes-hipotézis (Blum és mtsai, 2000), a viselkedési addikciók komponens modellje (Griffiths, 1998) és a kognitív-viselkedési modell (Davis, 2001) jellemzőit mutatjuk be.
Az obszesszív-kompulzív spektrumhipotézis szerint a problémás internethasználat a spektrum két végpontja: a kompulzív (kockázatkerülő, azaz kényszeres) és impulzív (kockázatkereső, azaz lobbanékony) viselkedés között helyezendő el.
A jutalomhiányos tünetegyüttes-hipotézis lényege az agy ún. jutalmazó központjában a jutalmazásért felelős idegi átvivőanyag (dopamin) genetikailag meghatározott kóros alulműködése, melynek következtében egy-egy szokásos inger nem váltja ki a normális jutalmazási érzést. Ebben természetesen a kultúrának is szerepe lehet, hiszen a túlpörgetett, az azonnali sikerek elérésére buzdító fogyasztói kultúra eleve egy bizonyos szinthez szoktatja a fiatalokat, akik ennek hiányában unatkozni kezdenek.
A viselkedési addikciók komponens-modelljében Griffiths (1998) hat diagnosztikus kritériumot sorolt fel, ezeket tekintjük tehát a legfontosabb tüneteknek a problémás internet- és okostelefon-használatra vonatkozóan is. A szaliencia (kiemelkedés) azt jelenti, hogy az adott tevékenységet túlzásba viszi a személy, és az életének legmeghatározóbb részévé válik, ez uralja gondolatait és érzelmeit. A tolerancia (tűrés) azt jelzi, hogy egyre gyakoribb és intenzívebb bevonódásra van szükség ugyanolyan hatás eléréséhez. Ha pedig a viselkedés akadályozott, megvonási tünetek jelentkeznek: az egyén idegessé, levertté válik. Szintén az előbbiek következménye, hogy konfliktusok jelennek meg az adott viselkedés következtében, pl. az illető elhanyagolja a társas kapcsolatait, munkáját, tanulmányait, akár titkolózik vagy hazudik a tevékenységéről. A konfliktus fizikális vagy mentális egészségromlásban is megmutatkozhat (pl. alvásromlás). Jellemző az is, hogy a függő egyén hangulatszabályozásra használja az internetet vagy okostelefont, ami lehet a pozitív hangulat elérése vagy a negatív feloldása. Végül a relapszus (visszaesés) is a kényszeres viselkedés sajátja, a viselkedéskontroll zavarát igazolja (Demetrovics, 2013).
Davis (2001) a kognitív összetevők közé sorolta az észlelt szociális előnyöket, az észlelt szociális kontrollt és a megvonást, a viselkedési mintázatok közé pedig a kényszerességet, a hangulatszabályozást és az excesszív (túlzott) használatot. E hipotézisek közül egyiknek sincsen kizárólagos létjogosultsága a magyarázó okokat illetően, a kutatók ezt a négy modellt többnyire együttesen, némi hangsúlyeltolódással alkalmazzák.
Prevalencia-értékek[3]
A már fentebb taglalt helyzetkép miatt (sokféle módszer, konszenzushiány a definíciókban és a határok megállapításában) az előfordulási gyakoriság terén szélsőséges adatokat olvashatunk mind a problémás internet-, mind a problémás okostelefon-használat szakirodalmában. A távol-keleti országokból van a legtöbb prevalencia-adat, melyek a problémás internethasználat vonatkozásában 15–20% körül mozognak túlnyomórészt, de akár 50%-ig is terjedhetnek egyes országokban (Galán, 2014). Ezek a számok szinte kivétel nélkül a jelenleg oktatási kötelezettség alatt álló fiatalok között mért prevalencia-adatok. Magyar kutatások 5–8%-ban határozzák meg a problémás internethasználat előfordulását (Galán, 2014; Kiss és Pikó, 2017; Prievara, 2018). Az internetes tevékenység középpontjában legtöbbször a játék és a szociális tartalmak felkeresése és használata áll. A prevalencia értékek a problémás okostelefon-használat esetében szintén változóak: Chen és munkatársai (2017) 29,8%-ban határozzák meg ezt az értéket, míg más kutatók ennél alacsonyabb gyakoriságról számolnak be – szaúdi serdülők körében 11,6%-nak, egyiptomiak körében 6,1%-nak, Dél-Koreában 8,7%-nak találták (2014-es, illetve 2016-os adatok alapján) (Yıldız, 2017). Még nincs konszenzus abban, hogy mely skála, milyen kritériumrendszer alapján lenne a leghelyesebb mérni a súlyosságot és egyáltalán azt, hogy ki is számít problémás okostelefon-használónak. Továbbá az sem tisztázott még, hogy milyen alapokon nyugszik pontosan a problémás okostelefon-használat. Magyarországi prevalencia adatról jelenleg nem tudunk, csupán a használat tulajdonságaival kapcsolatban olvashatunk publikációkat (Körmendi, 2015).
Hasonlóságok és eltérések
Felmerül a kérdés, hogy beszélhetünk-e együttesen a problémás internet- és okostelefon-használatról, vagy két teljesen független jelenségről van szó. Több kutató is azon a véleményen van, hogy az okostelefonok csupán eszközök az internetezésben, az okostelefonok által biztosított lehetőséget csak internetkapcsolat birtokában tudjuk teljes körűen kihasználni. Ennek alapján feltételezik, hogy mind az oki, mind a tulajdonságbeli sajátosságok, tünetek, kockázati és védőfaktorok, mind a prevenciós irányvonalak tekintetében párhuzam vonható a problémás internet- és okostelefon-használat között (Mok és mtsai, 2014). Ezt az irány erősítik azok a kutatások, amelyek a kétféle viselkedési addikció között erős korrelációról számolnak be (Jun, 2015; Yayan és mtsai, 2018).
Ugyanakkor vannak ettől eltérő vélemények, amelyek a két jelenséget együttesen kutatva az eltéréseket hangsúlyozzák (vö. Choi és mtsai, 2015). Bár a problémás okostelefon-használat egyik fontos rizikófaktora maga az internethasználat (és ez fordítva is igazolható), vannak eltérő korrelátumok is. Míg a problémás okostelefon-használatra a lányok, nők körében nagyobb a hajlam, és elsősorban az interperszonális kommunikáció megerősítésére szolgál, addig a problémás internethasználat a fiúk, férfiak körében gyakoribb (Choi és mtsai, 2015). A nemi különbségeket más kutatás is megerősítette (Mok és mtsai, 2014). Yıldız (2017) az érzelmi szabályozásban talált eltérést, ami azonban inkább mennyiségi: a problémás internethasználatot erőteljesebben befolyásolják az érzelemszabályozás elemei, mint a problémás okostelefon-használatot.
Hazai adatok szerint 2017-ben a magyar emberek 65%-a (több mint 6 millió fő) birtokolt okostelefont (Consumer Barometer, 2017). Így megszűntek azok a kötöttségek, melyek addig feltételei voltak az internet elérésének. Másrészt internet nélkül is lehet okostelefont kezelni (játszani, fotókat és videókat készíteni, különböző alkalmazásokat böngészni). A viselkedésbeli különbségek tehát elsősorban a használatbeli sajátosságokra vezethetők vissza.
Negatív következmények és veszélyek
A folyamatos online lét iránti igény és az okostelefonok egyre növekvő népszerűsége felveti, hogy érdemes a viselkedési addikciók jellemzőit az internettel és az okostelefonokkal kapcsolatban kialakuló problémás viselkedésformákkal összekapcsolni. Egyrészt az iskolai élettel kapcsolatban említhetők meg negatív következmények, melyek magukban foglalják a nem megfelelő eszközhasználat miatt romló teljesítményt, a koncentráció csökkenését, a tanárokkal való rossz viszonyt, a társas kapcsolatok hanyatlását (Xin és mtsai, 2018). Kwon és munkatársai (2013) beszámolnak a fizikális egészséggel kapcsolatos bántalmakról is, mint például a nyaki izommerevség, homályos látás, csukló vagy hátfájdalom. Ezeken kívül a szóbeli memória, a koncentráció és a kifejezőkészség hanyatlásáról mint nemkívánatos hatásokról is olvashatunk (Dworak és mtsai, 2007). Különböző alvászavarok, mint például inszomnia és rossz alvásminőség is jelentkezhetnek következményként (Lam, 2014). A problémás felhasználót érintő negatív pszichológiai következmények közül érdemes megemlíteni a stressz megemelkedett szintjét (Prievara és Pikó, 2016), a depresszió előfordulásának megnövekedését (Kim és mtsai, 2014; Choi és mtsai, 2015), a szociális szorongást és magányosságot az offline világban (Gross, Juvonen és Gable, 2002) és egyéb szorongásos zavarokat (Shapira és mtsai, 2000).
Rizikó- és védőfaktorok
A prevenció szempontjából nélkülözhetetlen megtalálni azokat a kockázatot emelő, illetve védő faktorokat, amelyek hozzájárulhatnak a problémás internet és/vagy okostelefon-használathoz. A kockázati tényezők közül a kutatások szerint jelentős hatást gyakorolt az unalom, amit egy relatíve alacsony arousal-állapothoz[4]társult elégedetlenségként, tehát sajátos ingerszituációhoz kötött állapotként írhatunk le (Ulicza és mtsai, 2010). A „relatív” jelző itt igen fontos, hiszen napjaink felgyorsult világában nagyobb az ingergazdagság iránti igény, mint korábban bármikor. Jelentős különbség lehet azonban az egyének között az unalomra való hajlam mértékében vagy az unalomtűrésben (Hunter és mtsai, 2016). Az unalomra való hajlam nemcsak problémás internet- és okostelefon-használatra hajlamosít, hanem ezen keresztül különböző pszichés problémák megjelenésére is (Elhai és mtsai, 2017; Lin, Lin és Wu, 2009). Az unalomra való hajlam mellett az élménykeresés szintén összefügg a problémás internethasználattal, amely az unalom elűzéséhez szükséges ingerszint elérését biztosítja, amellett, hogy élményszerzésre is használható (Rahmani és Lavasani, 2011).
Az élménykeresés tehát a másik legfontosabb rizikófaktor, ami a függőségeknek a jutalmazási központtal való szoros kapcsolatából is fakad (Shi, Chen és Tian, 2011). Az élménykeresést emiatt mind a kémiai (pl. alkohol-, drogfogyasztás, dohányzás), mind pedig a viselkedési függőségek (pl. okostelefon) esetében kockázati tényezőnek találták (Wang és mtsai, 2018). Ahogy egy kutatás rámutatott, az élménykeresés főként akkor vezet függőséghez, ha az gátlástalansággal párosul (Lin és Tsai, 2002).
Az élménykereséssel összefüggésben meg kell említeni a flow jelenségét is. A flow (azaz áramlat) Csikszentmihályi (2015) értelmezésében olyan optimális élmény, melynek során belefeledkezünk valamely tevékenységbe. Számos pozitív hatása mellett azonban az internet túlzott mértékű használatára is hajlamosíthat, amennyiben ezt internetes áramlatélmény formájában tapasztaljuk meg (Retti, 2001).
A rizikófaktorok mellett ugyanilyen fontos a védőfaktorok felkutatása. Jelentős protektív faktorként írták le a kutatások az önbecsülést (Kim és Davis, 2009). Az önbecsülés szerepe meghatározó az online eltöltött idő menedzselésében, illetve az interperszonális kapcsolatok kezelésében (Bozoglan, Demirer és Sahin, 2013). Egy egyetemistákat vizsgáló kutatásban a patológiás internethasználók arányát 2005-ben 18,3%-nak találták, az érintettség egyértelműen összefüggött az alacsony önértékeléssel és szociális gátoltsággal (Niemz, Griffiths és Banyard, 2005).
A védőfaktorok közül az önkontroll talán a legfontosabb elem; nem véletlenül tartják a viselkedési függőségeket impulzuskontroll-zavarnak (Mei és mtsai, 2016). Az önkontrollnak kiemelt szerepe van a viselkedés késleltetésében és az ezzel kapcsolatos döntésekben, s ezáltal a túlzott internethasználat védőfaktora lehet (Geng és mtsai, 2018). Okostelefon-használattal kapcsolatban pedig újabban azt állapították meg, hogy az alacsony önkontroll összefügg az okostelefon jelzéseire adott azonnali válaszreakcióval (Berger, Wyss és Knoch, 2018).
Végül említésre méltó a korábbi kutatások alapján a reziliencia, vagyis az egyén viselkedésének rugalmas ellenállási képessége, mely szintén jelentős védelmet nyújt (Robertson, Yan és Rapoza, 2018). A szociodemográfiai változókat is figyelembe véve a szerzők arra a megállapításra jutottak, hogy a magasabb rezilienciaszinttel rendelkezők kevésbé hajlamosak problémás internethasználatra, elsősorban az online játékokkal kapcsolatosan. Egy másik kutatásban kifejezetten a közösségi oldalakkal kapcsolatos függőség védőfaktoraként azonosították a rezilienciát (Hou és mtsai, 2017).
A KUTATÁSRÓL
A kutatás célja
Jelen kutatásunk célja az volt, hogy olyan, egymástól jól elhatárolható csoportokat, ún. klasztereket hozzunk létre a kérdőívünket kitöltő fiatalok mintájában, amelyek a problémás okostelefon- és internethasználat mértéke és a szakirodalom alapján ezekkel összefüggésbe hozható, legrelevánsabb pszichológiai változók – kockázati és védőfaktorok – bevonásával a veszélyeztetettséget, illetve a védettséget körvonalazzák. Célunk volt továbbá, hogy a csoportok körülhatárolását követően, azok karakterisztikája alapján és a meghatározott csoportokba tartozók arányainak ismeretében helyzetképet adjunk az általunk vizsgált populációról. Vizsgálatunkat a szakirodalom által is legveszélyeztetettebbnek tartott életszakaszban lévő populáción végeztük, vagyis a középiskolások és az egyetemisták csoportján. Ők a leginkább érintettek a témában életkori sajátosságaik miatt (átmenet a serdülő- és felnőttkor között; fogékonyság az addiktív jellegű magatartás-
formák kialakítására; elvárás a társak részéről; megnövekedett internetelérési igény tanulmányaik kapcsán; szülői kontroll hiánya) (Aboujaoude, 2010; Johnson és Blum, 2012; Kandell, 1998).
Minta és módszerek
Keresztmetszeti vizsgálatunkhoz az adatokat 2017 novemberétől 2018 januárjáig gyűjtöttük össze egy online kérdőíven keresztül.[5]Mintánkban magyar állampolgárságú, 14 és 28 év közötti fiatalok szerepeltek. Összesen 249-en vettek részt a kutatásban, amiből 155 fő lány (62,2%), 94 fő pedig fiú (37,8%) volt. Legtöbben a 25 évesek töltötték ki a kérdőívet (12,0%), átlagéletkoruk 22,5 év, a szórás pedig 3,5.
A kérdőív publikus linkjét különböző közösségi oldalakon, illetve olyan, egyetemisták és középiskolások köreiben népszerű csoportokban, fórumokon osztottuk meg, ahol viszonylag nagyobb részvételi arány volt várható. A kérdőív önkéntes és anonim jellegű volt, kitöltése körülbelül 20 percet vett igénybe.
A link megnyitása után magáról a kutatásról közöltünk néhány sornyi tájékoztatást, melyben az adatfelvétel célját, önkéntes voltát, illetve a kutatók neveit és elérhetőségeit tüntettük fel. Ezután a szociodemográfiai adatok megadása következett: nem, életkor, iskolázottság, család anyagi helyzete (alsó, alsó-közép, közép, felső-közép és felső osztályba történő önbesorolás) és struktúrája (teljes család, nem teljes család).
A felhasznált mérőeszközökről
- Az ún. problémás okostelefon-használat (POH) felméréséhez a 26 itemes Smartphone Addiction Inventory (SPAI) (Lin és mtsai, 2014) magyar nyelvű változatát (Csibi, Demetrovics és Szabó, 2017) használtuk fel. A kérdőív tételeit egy hatfokú Likert-skálán értékelhette a kitöltő egytől (egyáltalán nem értek egyet) hatig (teljes mértékben egyetértek), például: „Többször is megszóltak, hogy túl sok időt töltök az okostelefonommal.” A skála megbízhatósági értéke 0,914 volt.
- A problémás internethasználathoz (PIH) kapcsolódó kérdőív esetében – Problémás Internethasználat Kérdőív (Demetrovics, 2004) – pedig egy ötfokú Likert-skálán egytől (soha) ötig (mindig) kellett megítélniük a résztvevőknek, hogy az adott viselkedés mennyire jellemző rájuk, például: „Amikor nem vagy az interneten, milyen gyakran fantáziálsz az internetről, vagy gondolsz arra, hogy milyen lenne most internetezni?” A skála Cronbach-α érték[6] 0,88 volt.
- Ezt a részt követte hat különböző skála.
- A 8-tételes Szenzoros Élménykeresés Skála (BSSS-8: Brief Sensation Seeking Scale – Rövidített Szenzoros Élménykeresés Skála) (Hoyle, Stephenson, Palmgreen, Lorch és Donohew, 2002; Mayer és mtsai, 2012) esetében a kitöltők egy ötfokozatú Likert-skálán egytől (egyáltalán nem értek egyet) ötig (teljesen egyetértek) jelölték be, hogy mennyire jellemző rájuk az adott állítás, például „Szeretem az új és izgalmas kalandokat, még akkor is, ha ehhez át kell lépnem a szabályokat”. A Cronbach-α megbízhatósági mutató értéke 0,78 volt.
- Ezután a Rosenberg Önértékelés Skála (Rosenberg, 1965) magyar változata (Sallay és mtsai, 2014) következett. Négyfokú Likert-skálán kellett bejelölni az egyetértésüket egytől (egyáltalán nem értek egyet) négyig (teljesen egyetértek) a kérdőívben felsorakoztatott tíz állítással, például „Néha azt gondolom, hogy semmiben sem vagyok jó”. A megbízhatósági érték 0,90 volt.
- A harmadik kérdőív az önkontroll mérésével volt kapcsolatos. A Luszczynska és mtsai (2004) által megalkotott Önkontroll Kérdőív, melyet a Szegedi Tudományegyetem Általános Orvostudományi Kar Magatartástudományi Intézetének munkatársai fordítottak le, hét itemet tartalmazott, mint például „Kontrollálni tudom a feladattól elkalandozó gondolataimat”. Négyfokú Likert-skálán kellett értékelniük a kitöltőknek az állításokat egytől (egyáltalán nem jellemző) négyig (teljes mértékben jellemző). A reliabilitás értéke 0,84 volt.
- A 20 tételt magába foglaló Flow Állapot Kérdőívben (Magyaródi és mtsai, 2013) ötfokú Likert-skálán egytől (egyáltalán nem illik rám) ötig (nagyon illik rám) válaszolhattak a kitöltők, hogy egy általuk választott, internethez kapcsolható tevékenység közben mennyire jellemezték őket a felsorolt állítások, mint például: „Az idő gyorsabban ment, mint ahogy gondoltam”. A skála Cronbach-α értéke 0,89 volt.
- A 10 itemes Reziliencia Kérdőív (Járai és mtsai, 2015) a Connor–Davidson Reziliencia Skála 25 itemes változatának (Campbell-Sills és Stein, 2007) rövidített és magyar nyelvre adaptált változata. Ötfokú Likert-skálán nullától (egyáltalán nem igaz) négyig (szinte mindig igaz) kellett jelölni, hogy milyen mértékben volt jellemző rájuk az adott kijelentés az elmúlt hónapban, például: „Képes vagyok arra, hogy alkalmazkodjak a változásokhoz”. A megbízhatósági érték 0,84 volt.
- Az utolsó kérdőív a Farmer és Sundberg (1986) nevéhez fűződő 28 tételes Unalomra Való Hajlam Skála (Boredom Proneness Scale) Horváth Gábor által lefordított magyar megfelelője volt. Hétfokú Likert-skálán egytől (egyáltalán nem jellemző) hétig (mindig jellemző) jelölhették be a kitöltők, mennyire jellemző rájuk az adott állítás, mint például: „Gyakran céltalannak látom magam, nem tudom, mit csináljak”.
A Cronbach-α megbízhatósági mutató értéke 0,71 volt.
Adatelemzés
A statisztikai elemzés az IBM SPSS Statistics 24 programmal történt, a maximális szignifikancia-szintet a 0,05-ös értékben határoztuk meg. Az adatelemzést leíró statisztikával kezdtük, ahol a kutatásban szereplő változók átlag és szórás értékeit nemenként adtuk meg, kétmintás t-próbával tesztelve a szignifikanciát. Ezt követően került sor a kutatásunk középpontjában álló elemzésre, az okostelefon- és az internethasználat, valamint a pszichológiai változók alapján kialakítható klaszterek jellemzőinek meghatározására.[7]Végül, a kialakult klasztereket a szociodemográfiai változók (nem, iskolatípus, társadalmi helyzet önbesorolás, családszerkezet, életkor) mentén elemeztük, kétmintás t-próbát és varianciaanalízist (ANOVA) alkalmazva a szignifikancia megállapításához.
A KUTATÁS EREDMÉNYEI
A változók leíró statisztikája
Az eredmények elemzését a leíró statisztikával kezdtük (1. táblázat). Megállapítható, hogy három skála esetében szignifikáns csupán a különbség a nemek között, a fiúk javára. Az élménykeresés skáláján (BSSS-8) a fiúk (átlag=26,05; szórás=6,48) szignifikánsan nagyobb értéket értek el, mint a lányok (átlag=23,88; szórás=6,47): [t(247)=2,564, p<0,05]. A Rosenberg Önértékelés Skálán szintén a fiúk értek el szignifikánsan magasabb értékeket (átlag=31,37; szórás=5,95), mint a lányok (átlag=28,86; szórás=6,41): [t(247)=3,074, p<0,01]. Eltérés mutatkozott még a 10 itemes Reziliencia Kérdőív esetében is, ahol szintén a fiúk értek el szignifikánsan magasabb pontszámot (átlag=28,7; szórás=5,88), mint a lányok (átlag=26,99; szórás=6,9): [t(247)=2,00, p<0,05]. Nem volt eltérés a POH, a PIH, az önkontroll, a flow és az unalom pontszámaiban.
Prevalencia-értékek
Az alkalmazott skálák esetében nem rendelkezünk a problémás használatra jellemző objektív mérőszámmal, ezért Demetrovics (2004) módszerét követve az átlagpontszámtól való szóráseltérésekkel kalkuláltuk a problémás használók ponthatárait. Ezen a módon a vizsgált minta jellemzői alapján határozhatjuk meg a rizikócsoportot. Kutatásunkban az átlag fölött legalább két szórással található személyeket tekintettük problémás használóknak. A problémás internethasználat esetében az elérhető maximális pontszám 90 volt, a minimum pedig 18. Az elért legmagasabb pontszám 61, a legalacsonyabb 18 pont volt, az átlag 35 pont, a szórás 10. Ezek alapján az 55 pontnál többet elérő használók számítottak problémás használónak, így az általunk vizsgált fiatalok között a problémás internethasználat prevalenciája 6%-nak bizonyult. Ugyanezt a módszer alkalmazva, az okostelefon-használatnál elérhető maximális pontszám 156 pont volt, a minimum pedig 26, az átlag 55 pont, a szórás 19,25. Az elért legmagasabb pontszám 122, a legalacsonyabb 26 pont volt. A határérték ezek alapján 93,5 pont, a problémás okostelefon használat prevalenciája pedig 4%.
Klaszteranalízis
A K-közép algoritmusú klaszteranalízis során négy klasztert azonosítottunk, melyeket a 2. táblázatban mutatunk be. Varianciaanalízis (ANOVA) segítségével határoztuk meg az ideális klaszterszámot. A táblázatban bemutatjuk a klasztereket, a nyers és az ún. z-score (standardizált) átlagértékeket a szórásokkal, valamint az F-értékeket.[8]Amint a varianciaanalízis eredményeiből látszik, a klaszterek minden változó mentén jól elkülönülnek, a rizikófaktorok mentén különösen (innen is kiemelkedik az unalomra való hajlam).
Az első csoportba a minta 18,48%-a (46 fő) tartozott. Ide az erős védelmet élvező, de a problémás használatra leginkább hajlamos egyének kerültek, akikre jellemző az élménykeresés magas szintje. Ez alapján adtuk meg a klaszter nevét is: erősen védett, de problémás használatra hajlamos élménykeresők csoportja. Védelmüket a reziliencia (29,09), az önkontroll (19,22) és az önbecsülés (29,33) magas értékei biztosítják, míg náluk találtuk az unalom (123,59) és az élménykeresés (28,24) legmagasabb értékeit, ami az ide tartozókat hajlamossá teszi a problémás használatra.
1. táblázat
A skálák leíró statisztikája nemenkénti bontásban. Kétmintás t-próba eredményei. *p<0,05 **p<0,01
2. táblázat
Az okostelefon- és az internethasználat, valamint a pszichológiai változók alapján létrehozott klaszterek jellemzői. POH=problémás okostelefon-használat; PIH=problémás internethasználat. #ANOVA
A második klaszter tagjaira jellemző, hogy nincsenek veszélyben, esetükben nem kimagaslóak sem a rizikó- (POH: 38,71; PIH: 28,66), sem pedig a védőfaktorok értékei (önbecsülés: 29,9; önkontroll: 20,18; reziliencia: 28,88). Ezek alapján a csoportot a nem veszélyeztetett, kiegyensúlyozott felhasználók csoportjának neveztük el, a minta 26,1%-a (65 fő) került ide.
A harmadik szegmens a kissé hajlamos, de védett és tudatos felhasználóké, melybe a vizsgált populáció legnagyobb hányada, 39,76% (99 fő) tartozott. A védelmet a problémás használat (POH: 47,79; PIH: 32,22), az élménykeresés (22,96), és az unalomra való hajlam (88,4) alacsony értékei, illetve a protektív tényezők (önbecsülés: 30,92; önkontroll: 20,45; reziliencia: 27,42) magas pontszámai biztosítják.
A negyedik, a kifejezetten problémás, védelem nélküli felhasználók klaszterébe a minta 15,66%-a (39 fő) tartozott. Ebben a csoportban a legmagasabbak a problémás használat értékei (POH: 82,95; PIH: 47,46), míg a védelmet jelentő faktorok pontszámai a legalacsonyabbak (önbecsülés: 27,36; önkontroll: 18,33; reziliencia: 24,41).
A klaszterek szociodemográfiai eltérései
Az egyes klaszterek és a szociodemográfiai változók (nem, iskolatípus, társadalmi helyzet, családi struktúra) között az életkor kivételével nem találtunk szignifikáns összefüggést. Így is érdemes azonban pár kiugró tendenciára felhívni a figyelmet. A nem szerinti hovatartozást a 3. táblázat mutatja be.
3. táblázat
Az egyes klaszterekre jellemző nemenkénti megoszlás összehasonlítása. Khi-négyzet próba[9]
Bár az összefüggés a nemmel nem szignifikáns (χ2=0,885, p>0,05), a lányok közül többen tartoztak a kissé hajlamos, de védett és tudatos felhasználók csoportjába (41,9% vs. 36,2%). Hasonlóan, mint az iskolatípus szerint (4. táblázat), ahol középiskolásokhoz képest a felsőfokú intézményben tanulók tartoztak többen ebbe a csoportba (42,1% vs. 31,6%; χ2=2,877, p>0,05). A társadalmi önbesorolás hasonló képet mutat (5. táblázat): az önmagukat a felső és felső-közép osztályba sorolók közül a legtöbben (44,4%), míg az alsó- és alsó-közép osztályba tartozók közül a legkevesebben (31,5%) ebbe a klaszterbe kerültek (χ2=5,037, p>0,05). Végül a családi struktúra szerinti eltérések (6. táblázat) nem mutattak semmilyen tendenciát (χ2=0,047, p>0,05).
Az életkor jelentősége viszont meghatározó a csoportbeli hovatartozás szempontjából. A problémás használók életkora az alacsonyabb, a védett és tudatos felhasználóké pedig a magasabb kor felé tolódik el. A 7. táblázatban a klaszterek és az életkor kapcsolatára vonatkoztatott varianciaanalízis eredményei (ANOVA) láthatóak, ahol szignifikáns különbségek mutatkoznak közöttük [F(3,245)=3,747, p<0,05].
4. táblázat
Az egyes klaszterekre jellemző iskolatípusonkénti megoszlás összehasonlítása. Khi-négyzet próba
5. táblázat
Az egyes klaszterekre jellemző társadalmi önbesorolás megoszlásának összehasonlítása. Khi-négyzet próba
6. táblázat
Az egyes klaszterekre jellemző családszerkezeti megoszlás összehasonlítása. Khi-négyzet próba
7. táblázat
Az egyes klaszterekre jellemző életkori átlagok összehasonlítása. Varianciaanalízis (ANOVA). * p <0,05
KÖVETKEZTETÉSEK
Kutatásunkban arra fókuszáltunk, hogy meghatározzuk a 14–28 éves fiatalok azon csoportjait, akik a problémás okostelefon- és internethasználat szempontjából különböző mértékben veszélyeztettetek. Ehhez olyan személyiségbeli változókat – rizikó- és védőfaktorokat – vontunk be (élménykeresés, önértékelés, önkontroll, flow, reziliencia, unalomra való hajlam), melyek feltételezhetően összefüggésbe hozhatók ezen viselkedési addikciókkal. Ezt követően megvizsgáltuk, hogy az egyes klaszterek miként jellemezhetőek a különböző szociodemográfiai paraméterek mentén.
Az általunk megállapított prevalencia értéke a problémás internethasználat esetében hasonló az eddigi hazai publikációkban leírtakhoz (Galán, 2014; Kiss és Pikó, 2017; Prievara, 2018), azonban az okostelefon-használattal kapcsolatban nem találtunk prevalencia adatot jelen tanulmány elkészültéig, így összehasonlítást nem tudunk végezni. A korábbi adatokkal összevetve azt mondhatjuk, hogy a problémás internethasználat esetében viszonylagos stagnálás figyelhető meg, azaz nem változott drasztikusan a problémás használók aránya az elmúlt évek adataihoz képest.
Tanulmányunk fókuszában a klaszterelemzés állt, amelynek eredményeként négy egymástól jól elkülöníthető csoportot, klasztert azonosítottunk a problémás internet- és okostelefon-használat, valamint a hat pszichológiai változó közötti összefüggések alapján. Az egyes klaszterek így nem csupán rizikóprofilt körvonalaznak, hanem a személyiségfejlesztés, valamint a prevenció lehetséges irányvonalait is kijelölik.
A minta legnagyobb hányadát (mintegy 40%-ot) a kissé hajlamos, de védett és tudatos felhasználók jelentették. Bár ők is ki vannak téve a problémás használat veszélyeinek, azonban az internetet nem élménykeresésre használják, illetve megfelelő mértékű önbecsüléssel és önkontrollal rendelkeznek. Ezek a pszichológiai jellemzők korábbi kutatásokban is meghatározó védőfaktoroknak bizonyultak (Kim és Davis, 2009; Mei és mtsai, 2016).
Biztató, hogy a második legnagyobb csoportot (kb. 26%-ot) a nem veszélyeztetett, kiegyensúlyozott használók adták, ez az arány azonban csak a minta egynegyedét jelenti. Körükben a problémás internet- és okostelefon-használat viszonylag alacsony értékeket mutatott, s bár az élménykeresés és az unalomra való hajlam mértékletesen jellemző rájuk, kellő önkontrollal és önbecsüléssel képesek ezeket ellensúlyozni. Ezek az eredmények szintén az önkontroll és az önbecsülés szerepét hangsúlyozzák (Kim és Davis, 2009; Mei és mtsai, 2016).
Valamivel több mint 18%-ot tesznek ki az erősen védett, de problémás használatra hajlamos élménykeresők. Ők azok, akiket – bár nem a legmagasabb pontszámot kapták a problémás használatra vonatkozó skálákon – az élménykeresés motivál. Korábbi kutatásokban is ez a kockázati tényező szerepelt kiemelt helyen (Shi, Chen és Tian, 2011). Az ide tartozók a legmagasabb pontszámot kapták a flow, valamint az unalomra való hajlam skálákon, ami szintén alátámasztja az online élménykeresés motivációját, és hogy ezek a kockázati tényezők egymással is összefüggnek (Elhai és mtsai, 2017; Lin, Lin és Wu, 2009; Retti, 2001). Habár a védelem faktorai is erősen jelen vannak az életükben – erre utal a reziliencia magas értéke –, mégis veszélyeztetettnek számítanak az előbbiek miatt. Érdekes, hogy a reziliencia nyújtotta védelem csak a nagyfokú veszélyeztetettségnél jelenik meg. Korábbi tanulmányok is fontosnak tartják a rezilienciát mint védőfaktort (lásd Robertson, Yan és Rapoza, 2018), saját kutatásunkban azonban a kisebb veszélyeztetettségű csoportokban az önkontroll és az önbecsülés szerepe meghatározóbbnak látszik.
Végül a minta mintegy 15,7%-át a kifejezetten problémás, védelem nélküli használók csoportja alkotja, akik nemcsak a legmagasabb pontszámot értek el a problémás internet- és okostelefon-használatot mérő skálákon, de alacsony az önértékelésük, az önkontrolljuk és a rezilienciájuk is. Ők nem egyszerűen veszélyeztetettek, hanem veszélyben is vannak a vizsgált viselkedési addikciók szempontjából.
A szociodemográfiai mutatók szerinti eltérések tovább árnyalják a képet. A szakirodalom nagyobb része azt támasztja alá, hogy nemi különbségek vannak a két entitás veszélyeztető szerepét illetően: míg az internettel kapcsolatos problémás használat inkább a fiúkat érinti, a lányok körében gyakoribb az okostelefonok nem megfelelő és túlzott használata (Choi és mtsai, 2015). Emellett vannak olyan tanulmányok is, melyek megkérdőjelezik ezt a jelentős eltérést a nemek tekintetében (Chen és mtsai, 2017). Jelen kutatás ez utóbbi publikációk táborát erősíti, hiszen mi is azt állapítottuk meg, hogy a nemi hovatartozás egyik esetben sem állt szignifikáns kapcsolatban a problémás használattal. A pszichológiai változók esetében ugyan találtunk különbségeket: a három szignifikáns eltérés közül mindegyik skála a fiúk esetében mutatott nagyobb átlagértékeket, azaz a fiúkra nem csupán az élménykeresés és az önértékelés volt jellemzőbb, hanem a nagyobb fokú reziliencia is. Ezek azt a korábbi feltevést igazolják, hogy az internet- és eszközhasználatot illetően abban van valójában jelentős különbség, hogy milyen célból és milyen érzelmi töltettel használják ezeket a fiúk és a lányok. A fiúk magasabb értékei az élménykeresés skáláján azt támasztják alá, hogy ők inkább az extrinzik motiváció által vezérelve használják az internetet, tehát inkább játékra, kihívást jelentő elfoglaltságra (Rees és Noyes, 2007). Emellett a lányok alacsonyabb értékei az önbecsülés és a reziliencia skáláján arra nyújtanak bizonyítékot, hogy ők inkább érzelmi okok miatt vonódnak be az internethasználatba, jellemző rájuk, hogy az emocionális megerősítés és a szociális kapcsolatok keresése a gyakoribb a használat során (vö. Weiser, 2004).
Az azonosított négy csoport jellemzőinek ismeretében elmondhatjuk, hogy a klaszterek nem különböznek a nem és a társadalmihelyzet-mutatók szerint, ami tükrözi, hogy az internet- és okostelefon-használat általánosan és széleskörűen elterjedt. Ellenben a problémás használók életkora az alacsonyabb, a védett és tudatos felhasználóké pedig a magasabb kor felé tolódott el, ami a fiatalabb korosztályok veszélyeztetettségéből eredeztethető (van Deursen és mtsai, 2015). Ezt a tendenciát társíthatjuk ahhoz is, hogy a fiatalabb generáció tagjai sokkal inkább hajlandóak és képesek az új technikai lehetőségekhez igazodni és azokat eredményesen használni (Charness és Bosman, 1992). Továbbá, ahogyan már a bevezetőben is említettük, a közösségi média óriási szerepe a kommunikációban igen erős függési helyzetbe kényszerítheti a fiatalokat (Lenhart és mtsai, 2010). A kötelező jellegű és társadalmilag elvárt internethasználat és okostelefon-birtoklás mellett pedig a szórakoztató és kényelmi funkciókban betöltött szerep is jelentős faktor abban, hogy a fiatalok életében mennyire központi helyet tölt be az online jelenlét.
Kutatásunk korlátai közé tartozik, hogy adataink egy nem túl nagy elemszámú keresztmetszeti vizsgálatból származnak, emiatt az eredmények és következtetések érvényessége limitált. Szintén a korlátok közé sorolhatóak az online lekérdezésből fakadó esetleges torzítások. Kérdőívünket azok a fiatalok töltötték ki, akik aktívan jelen vannak, sőt interaktív tevékenységet folytatnak azokon a közösségi oldalakon, ahol megosztottuk a kérdőív linkjét. Így a kapott klaszterek nem az egész populációt írják le, ráadásul az impulzívabb válaszadók feltételezett nagyobb arányú jelenléte a veszélyeztetettebb viselkedésmódok felé tolhatja az eredményeket. Ezenkívül, mivel önbevalláson alapult a kitöltés, nem lehetünk biztosak abban, hogy néhány kérdésnél nem a társadalmilag elvárt és kedvező megítélésre okot adó választ jelölték be a válaszadók, habár a kérdőív anonimitása miatt semmilyen személyazonosításra alkalmas adatot nem kértünk. Végül, a skálák által felmért pszichológiai faktorok között előfordulhatnak átfedések, illetve lehetnek olyan rizikó- és protektív faktorok, melyeket jelen kutatás nem térképezett fel. Ugyanakkor a felmérés előnye a részletessége: a résztvevők motiváltak voltak, hiánytalanul kitöltötték a számos pszichológiai vonatkozást tükröző kérdőívet.
Eredményeink további adalékokat nyújtanak annak igazolására, hogy szükség van az egyéb problémaviselkedések (drog, alkohol, dohányzás, kockázatos szexuális viselkedés) mellett a problémás internet- és okostelefon-használat prevenciójára is (Xin és mtsai, 2018). Az iskolai környezet megfelelő terepet biztosíthat egy olyan komplex program számára, amelyben a szülők, a tanárok, az iskolapszichológusok és a diákok is részt vennének. Az egyre korábbi életkorban megkezdett internet- és okostelefon-használat szükségessé teszi, hogy mindezt már az általános iskola alsóbb osztályaiban megkezdjük. Egy ilyen program feladata, hogy kitérjen a tudatos használat ismertetésére, feltárja a mélyebb pszichológiai okokat, és azok figyelembevételével kínáljon hatékony lehetőségeket a problémás viselkedés mérséklésére, a helyes, tudatos és célirányos használat ismertetésére és alkalmazásának bevezetésére (Prievara és Pikó, 2016). A pedagógiai kihívás abban rejlik, hogy mit tud tenni az iskola ennek a helyes és megfelelő használatnak az előmozdításában, hogyan tudnak együttműködni a szereplők, hogy az internet és okostelefonok nyújtotta végtelen lehetőség a diákok tanulmányi teljesítményét, személyiségfejlődését, szociális kibontakozását segítse, ne pedig hátráltassa, akár egy addiktív magatartásforma kialakulásához vezetve. Számolni kell azzal is, hogy a problémás internet- és mobiltelefon használat következtében a tanulmányi teljesítményben, tanulási motivációban és koncentrációban is csökkenés következhet be. Ezek megelőzése érdekében fontos, hogy az oktató célratörően és hatékonyan tudja felhasználni a modern technológiai eszközöket a tanóra alatt vagy az otthoni feladatok kijelölése terén (lásd pl. Havassy András (2016) kiváló gyakorlatát).
Jelen tanulmány alátámasztja azt a megfigyelést, hogy az okoskészülékek és az internet használatának megkezdése egyre fiatalabb életkorra tehető, amiből az következik, hogy minél korábban szükséges tájékoztatással ellátni a fiatalokat, hogy megfelelő módon, körültekintően, tudatosan és biztonságosan tudják használni a világhálót és a különböző okoskészülékeket. A kutatásunkban kapott klaszterek által megjelenített sajátosságokat figyelembe véve célszerűnek tartjuk többkomponensű stratégiákat kidolgozva célzott prevenciós programok létrehozását a problémás használat csökkentése érdekében. Végül, úgy gondoljuk, hogy az itt bemutatott klaszterek adalékként szolgálhatnak a fiatalok internet- és okostelefon-használatáról való további gondolkodáshoz, hozzájárulva a veszélyben lévő fiatalok valódi életproblémájára való érzékenyítés mellett ahhoz is, hogy a többségbe tartozó nem-problémás, a veszélyekkel szemben védett fiatalok pszichológiai jellemzőit is feltérképezzük. Mindezzel elősegíthetjük az internet- és okostelefon-használat megítélésének objektívebb megközelítését, kijelölve a hatékony és nem problémás használat útvonalait, lehetőségeit.
Footnotes
- ^ DSM-V, American Psychiatric Association, 2013
- ^ A kényszerbetegségek pszichiátriai megnevezése (A szerk.)
- ^ Előfordulási gyakoriság (A szerk.)
- ^ Általános agyi aktivációs szint (A szerk.)
- ^ A kutatás az SZTE Neveléstudományi Doktori Iskola etikai engedélyével készült, minden szempontból megfelelt az etikai követelményeknek.
- ^ A tesztek megbízhatóságának indikátoraként használt mutató, értéke 0 és 1 közé eshet. (A szerk.)
- ^ A klaszteranalízis úgy alakít ki a vizsgált populációban csoportokat, hogy a csoportok közötti varianciát maximalizálja, míg a csoporton belüli varianciát minimalizálja (a különböző változók vizsgálata során hasonló tendenciákat mutatók egy csoportba kerülnek). (A szerk.)
- ^ Az F-értékkel azt ellenőrizhetjük, hogy a klaszeterek közötti variancia nagyobb-e a klaszteren belülinél. A táblázatban a csillagok jelzik, hogy a program az F-értéket minden esetben megfelelőnek találta. (A szerk.)
- ^ A khi-négyzet próba azt vizsgálja, hogy van-e összefüggés a független változó (pl. nemek) és a klaszterekhez tartozás között. Szignifikáns összefüggésről p<0,05 esetén beszélhetünk (ilyenkor annak a valószínűsége, hogy a kapott összefüggés a véletlen műve, kisebb, mint 5%). (A szerk.)