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2015年
69期
14-15
,共2页
网络成瘾%青少年%行为特征
網絡成癮%青少年%行為特徵
망락성은%청소년%행위특정
Internet addiction%Adolescents%Behavioral Characteristics
目的:本文主要是探讨和分析网络成瘾的青少年的网络相关行为特征。方法随机选择1000例青少年作为调研对象,通过网络成瘾测验、诊断问卷以及行为调查问卷等方式进行调查。结果其中网络成瘾共有97例(9.7%),这些网络成瘾的青少年中开始接触网络年龄相对较小、网龄较长、上网频率较高。成瘾组青少年每周上网时间为正常组青少年上网时间的3倍,拥有个人电脑、上网条件都要优于正常上网少年,成瘾组青少年大都选择在网吧或者宿舍上网。成瘾组青少年少年内容大都集中在网络游戏、色情网站、网络双向沟通等,网络成瘾组青少年更倾向于上网的焦虑以及快感等,对于网络的消极评价更多。结论网络成瘾青少年对于网络情感、认知以及网络活动存在的认知和正常使用者相比较存在一定的差异,其网络内容偏好对于网络成瘾的预测具有显著的影响。
目的:本文主要是探討和分析網絡成癮的青少年的網絡相關行為特徵。方法隨機選擇1000例青少年作為調研對象,通過網絡成癮測驗、診斷問捲以及行為調查問捲等方式進行調查。結果其中網絡成癮共有97例(9.7%),這些網絡成癮的青少年中開始接觸網絡年齡相對較小、網齡較長、上網頻率較高。成癮組青少年每週上網時間為正常組青少年上網時間的3倍,擁有箇人電腦、上網條件都要優于正常上網少年,成癮組青少年大都選擇在網吧或者宿捨上網。成癮組青少年少年內容大都集中在網絡遊戲、色情網站、網絡雙嚮溝通等,網絡成癮組青少年更傾嚮于上網的焦慮以及快感等,對于網絡的消極評價更多。結論網絡成癮青少年對于網絡情感、認知以及網絡活動存在的認知和正常使用者相比較存在一定的差異,其網絡內容偏好對于網絡成癮的預測具有顯著的影響。
목적:본문주요시탐토화분석망락성은적청소년적망락상관행위특정。방법수궤선택1000례청소년작위조연대상,통과망락성은측험、진단문권이급행위조사문권등방식진행조사。결과기중망락성은공유97례(9.7%),저사망락성은적청소년중개시접촉망락년령상대교소、망령교장、상망빈솔교고。성은조청소년매주상망시간위정상조청소년상망시간적3배,옹유개인전뇌、상망조건도요우우정상상망소년,성은조청소년대도선택재망파혹자숙사상망。성은조청소년소년내용대도집중재망락유희、색정망참、망락쌍향구통등,망락성은조청소년경경향우상망적초필이급쾌감등,대우망락적소겁평개경다。결론망락성은청소년대우망락정감、인지이급망락활동존재적인지화정상사용자상비교존재일정적차이,기망락내용편호대우망락성은적예측구유현저적영향。
Objectiveto explore and analyze on the characteristics of Internet-related behaviors in adolescents with Internet Addiction Disorder(IAD).Methods The Internet addiction test, the diagnosis questionnaire and the questionnaire survey are done by 1000 cases of randomly selected young people.Results 97 cases (9.7%) of IAD with a very young beginner, a long time and high frequcency. The teenagers with IAD spend more than 3 length of time than the normal ones. Such children always own a personal computer, easier to surf online. The Internet cafe and dormitory are good choices, mainly playing internet games, browsing pornographic websites, taking network two-way communication, ect. These teenagers prefer to the anxiety and pleasure of the internet with morenegative messagers on it.Conclusion Internet addiction has a significant difference in the perception of network emotion, cognition, and network activity compared with the normal, and it has a significant effect on the prediction of Internet addiction.