AI Summary & Key Takeaways
AI InsightConclusion: Results show that involvement in bullying, depression, and lowself-esteem are predictors of internet addiction.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Objective: This study aims to investigate the prevalence of internet addiction (IA), the predictors of IA, and itsrelation with depressive symptoms, self-esteem, and peer bullying. Methods: The sample of this study wereselected from high school students in the city center of Mus, Turkey, by using a multistage sampling method.Students completed the Internet Addiction Scale, Peer Bullying Questionnaire, Beck Depression Inventory, andCoopersmith Self-Esteem Inventory. Data obtained from 1150 students were analyzed. Results: The prevalenceof internet addiction was 11.7%. IA scores correlated negatively with self-esteem scores and positively withdepression scores. Students involved in the bullying cycle had a statistically significantly higher mean internetaddiction score than those who were not involved in the cycle. Results of binary logistic regression analysis showthat students who are both bully and victim are more likely to be addicted to the internet (odds ratio=1.68) thanstudents who are not in the bullying cycle. Every unit increase in the depression score is associated with a 3.8%increase in the odds of being addicted to the internet. For every unit increase in the self-esteem score, the odds ofinternet addiction decreases by 1.7%. Conclusion: Results show that involvement in bullying, depression, and lowself-esteem are predictors of internet addiction. Depression and low self-esteem should be the concurrent predictorsfor both bullying and internet addiction. Clinical interventions for internet addiction or bullying should include depression and low self-esteem. (Anatolian Journal of Psychiatry 2020; 21(5):483-490)
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı, internet bağımlılığının yaygınlığı ve belirleyicilerinin incelenmesi, depresif belirtiler, benlik saygısı ve akran zorbalığı ile ilişkisinin araştırılmasıdır. Yöntem: Bu çalışmanın örneklemi, Muş şehir merkezinde bulunan lise öğrencilerinden çok aşamalı bir örnekleme yöntemi kullanılarak seçilmiştir. İnternet Bağımlılığı Ölçeği, Akran Zorbalığı Anketi, Beck Depresyon Ölçeği ve Coopersmith Benlik Saygısı Envanterini dolduran 1150 öğrenciden elde edilen veriler analiz edilmiştir. Sonuçlar: İnternet bağımlılığının yaygınlığı %11.7 idi. İnternet bağımlılığı puanları benlik saygısı puanları ile negatif, depresyon puanları ile pozitif yönde ilişkilidir. Zorbalık döngüsüne katılan öğrenciler, döngü içinde bulunmayanlara göre istatistiksel olarak anlamlı derecede yüksek bir ortalama internet bağımlılığı puanına sahipti. Binary lojistik regresyon analizinin sonuçları hem zorba, hem de mağdur olan öğrencilerin zorbalık döngüsünde olmayan öğrencilere göre internete bağımlı olma olasılıklarının daha yüksek (Odds ratio=1.68) olduğunu göstermektedir. Depresyon puanındaki her birim artış, internet bağımlılığı olma olasılığında %3.8'lik bir artışla ilişkilidir. Benlik saygısı puanındaki her birim artışta internet bağımlılığı olasılığı %1.7oranında azalmaktadır. Tartışma: Sonuçlar, zorbalık döngüsüne girmenin, depresif belirtilerin ve düşük özgüvenin, internet bağımlılığının belirleyicileri olduğunu göstermektedir. Depresyon ve düşük özgüven, hem internet bağımlılığının, hem de zorbalığa karışmanın risk etkenleridir. İnternet bağımlılığı ve zorbalığa yönelik klinik müdahaleler, depresyon ve düşük özgüven içermelidir. (Anadolu Psikiyatri Derg 2020; 21(5):483-490)