AAA

Problematyczne użytkowanie internetu oraz portali społecznościowych wśród polskiej młodzieży

Łukasz Tomczyk

Na przestrzeni ostatnich lat obserwowane są intensywne zmiany w sposobach użytkowania technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT). Przeobrażenia dotyczą pozytywnych następstw wynikających z powszechności e-usług, zwiększenia szybkości i jakości połączeń internetowych, przeniesienia części żmudnych czynności ze sfery offline do online. Rozwój społeczeństwa informacyjnego, który nastąpił na przestrzeni poprzednich dekad, przyniósł także szereg wyzwań, związanych między innymi z bezpieczeństwem cyfrowym ujmowanym w perspektywie indywidulanej lub technicznej. Zagrożenia w cyberprzestrzeni dotyczące psychospołecznego funkcjonowania coraz częściej analizowane są w kontekście nie tylko braku kompetencji cyfrowych pozwalających na zabezpieczenie własnego cyfrowego środowiska, lecz także w aspekcie problematycznego użytkowania internetu.

Problematyczne użytkowanie internetu i uzależnienie od internetu - ramy teoretyczne

Obecnie internet stał się jednym z elementarnych narzędzi pracy i rozrywki. Powszechność i wysycenie aktywności życia codziennego, zawodowego, edukacyjnego, rozrywkowego zmienia spojrzenie użytkowników na style użytkowania mediów cyfrowych. Znacząco wydłuża się czas korzystania z mediów bazujących na internecie. Wynika to między innymi ze zjawiska konwergencji, a także naturalnych procesów związanych z rozwojem społeczeństwa informacyjnego. Sytuacja ta generuje wiele pozytywnych możliwości, poprawiających jakość życia, lecz także wyzwala negatywne zjawiska, chociażby takie jak Problematyczne Użytkowanie Internetu (PIU - Problematic Internet Use). Analizowane zjawisko jest zaburzeniem zachowania związanym z nadużywaniem urządzeń elektronicznych (np. telefonów, tabletów, komputerów) w celu nadmiarowego korzystania z aplikacji i stron internetowych. PIU upośledza konstruktywne użytkowanie nowych mediów, przyczyniając się do zmian psychospołecznego funkcjonowania. Zjawisko to posiada szereg elementów wspólnych z zaburzeniami oficjalnie klasyfikowanymi jako uzależnienie od gier czy też hazardu elektronicznego (np. wydłużenie czasu korzystania z ICT, zaniedbywanie obowiązków zawodowych i domowych oraz relacji międzyludzkich na rzecz ICT, okłamywanie innych osób w celu korzystania z ICT, nieadekwatne pory korzystania, problemy emocjonalne i inne). PIU często bywa traktowane jako synonim uzależnienia od internetu oraz jednostka chorobowa. Uzależnienie od internetu (choć sformułowania tego używa się w opracowaniach naukowych i potocznym dyskursie) ze względu na nieostre kryteria nie zostało jednak wpisane na listę chorób DSM (ang. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders - klasyfikacja zaburzeń psychicznych Amerykańskiego Towarzystwa Psychiatrycznego), czy też ICD (ang. International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems - Międzynarodowa Statystyczna Klasyfikacja Chorób i Problemów Zdrowotnych). Niemniej od wielu lat toczy się dyskusja nad nadmiernym, niekontrolowanym użytkowaniem portali społecznościowych, korzystaniem z serwisów strumieniowego przesyłania plików, zakupami internetowymi, czy też kompulsywnymi zachowaniami seksualnymi za pośrednictwem internetu (Tomczyk, 2019). Brak jasnych kryteriów diagnostycznych wyzwala spory wśród badaczy na temat skali zjawiska w grupach szczególnego ryzyka, na przykład adolescentów, pozbawionych należycie ukształtowanych mechanizmów obronnych oraz kompetencji cyfrowych zabezpieczających przed PIU.

Analizując wyniki badań można spotkać się z różnorodnymi kryteriami diagnostycznymi (Rębisz, Sikora, Smoleń-Rębisz, 2016; Olszewska, 2013; Kosek, 2009) oraz skalą, według której określa się, kto należy do grupy osób posiadających pełnoobjawowe PIU, czy też będących zagrożonymi PIU. Spoglądając na literaturę przedmiotu w Polsce zauważono, że problem PIU dotyczy od kilku do kilkunastu procent społeczeństwa w grupie adolescentów (Cyrklaff-Gorczyca, Kruszewski, 2018; Mróz, Solecki, 2017; Błachnio, Przepiórka, 2016). Przykładowo w ramach międzynarodowych badań EU NET ADB wyraźnie podkreślono znaczenie SNS (ang. Social Network Site, serwisy społecznościowe) w życiu młodych osób. Portale te stanowią elementarne miejsce wymiany informacji, socjalizacji medialnej, są źródłem pozyskiwania wiedzy o otaczającym świecie dla zdecydowanej większości nastolatków. Intensywność korzystania z SNS przez najmłodszych użytkowników budzi jednak wiele niepokojów wśród osób znaczących w procesie wychowawczym, odnoszących się do kwestii nadmiarowego i nieadekwatnego korzystania z tychże rozwiązań (Kotyśko i in., 2014). Jednocześnie autorzy raportu zwracają uwagę na fakt, że SNS stanowią dla młodych osób źródło problemów psychospołecznych, takich jak: wycofanie, lęki i depresje, objawy somatyczne, zaburzenia myśli i uwagi, zachowania agresywne oraz związane z niedostosowaniem (Makaruk, Wójcik, 2012). Intensywne użytkowanie SNS powiązane jest również z wysokim poziomem stresu oraz niepokoju (Atroszko i in., 2018). Zauważono także, że czas użytkowania SNS współwystępuje z PIU (Kircaburun, Griffiths, 2018). Warto jednocześnie podkreślić, że deklarowane natężenie wymienionych negatywnych zjawisk świata cyfrowego nie przekracza kilku procent i jest zazwyczaj powiązane z innymi czynnikami zakotwiczonymi w przestrzeni offline. Takie współwystępowanie problemów psychospołecznych z zagrożeniami świata cyfrowego jest typowe również dla innych negatywnych zjawisk, takich jak na przykład cyberprzemoc (Zych i in., 2017; Sarmiento i in., 2019). W dalszym ciągu PIU stanowi wyzwanie metodologiczne, wychowawcze, diagnostyczne, profilaktyczne. Niniejszy tekst wpisuje się w próbę ukazania skali zjawiska oraz czynników współtowarzyszących PIU w grupie adolescentów.

Kwestia PIU stała się na przestrzeni ostatnich lat wiodącym zagadnieniem dla pedagogów mediów, profilaktyków zachowań ryzykownych, rodziców, reprezentantów mediów (Fineberg i in., 2018). Zauważalne wydłużenie czasu stosowania ICT oraz nasycenie przestrzeni offline rozwiązaniami ze świata online zmienia zachowania wszystkich użytkowników nowych mediów bez względu na wiek (Szpunar, 2017). Brak umiejętnego użytkowania ICT zdaniem wielu badaczy prowadzi do nowego rodzaju choroby określanej mianem uzależnienia od internetu (Griffiths i in., 2014b; Macur i in., 2016). Do dnia dzisiejszego jednak jednostka taka nie została uznana za oficjalny problem zdrowotny klasyfikowany według skal DSM czy też ICD, w przeciwieństwie do uzależnienia od hazardu czy też gier komputerowych (Griffiths i in., 2014a; Király i in., 2015). Brak jednoznacznych kryteriów diagnostycznych uniemożliwia przyporządkowanie zachowań związanych z PIU jako ukazujących sytuację chorobową. Istnieje zatem wiele sporów medialnych, metodologicznych, diagnostycznych, profilaktycznych służących wypracowaniu wspólnego stanowiska dającego w pełni akceptowane kryteria oceny uzależnienia od internetu (Demetrovics, Griffiths, 2012). Dlatego też w opracowaniach psychologów i pedagogów coraz częściej pojawia się określenie Problematyczne Użytkowanie Internetu, które w przeciwieństwie do słowa "uzależnienie" nie stygmatyzuje, lecz pokazuje występowanie sytuacji wymagających wsparcia edukacyjnego i profilaktycznego (DeJong, 2014). Wśród grup szczególnie zagrożonych PIU wymieniani są adolescenci. To właśnie ta grupa zdaniem badaczy cechuje się obniżoną samokontrolą oraz podatnością na intensywne użytkowanie e-usług, które prowadzi do PIU (Lai, Kwan, 2017; Suris i in., 2014). Wokół zjawiska PIU czy też IAD (ang. Internet Addiction - uzależnienie od internetu) narosło sporo mitów wprowadzających chaos w rzetelnej dyskusji oraz diagnozie na temat psychospołecznego funkcjonowania młodzieży.

Metodologia badań

Badania związane z diagnozą PIU wśród polskiej młodzieży zostały zakotwiczone w metodologii nauk społecznych ze szczególnym wykorzystaniem narzędzi i teorii pedagogiki mediów. Inspiracją do napisania tekstu jest szeroko tocząca się debata na temat kryteriów uzależnienia od internetu oraz problematycznego użytkowania internetu realizowana również w ramach sieci badawczej COST Action CA16207 European Network for Problematic Usage of the Internet.

Cel badań

Celem badań była diagnoza skali zjawiska problematycznego użytkowania internetu (PIU) oraz problematycznego użytkowania serwisów społecznościowych (SNS). Badania wpisują się w nurt analiz przyporządkowanych do pedagogiki mediów w paradygmacie ryzyka. Celem szczegółowym było ukazanie czynników współwystępujących z PIU. Wśród faktorów ochronnych wyodrębniono m.in.: kontrolę rodzicielską oraz zasady związane z użytkowaniem telefonów komórkowych w szkole, a także samokontrolę, konstruktywne użytkowanie internetu i posiadanie kompetencji cyfrowych w zakresie ochrony wizerunku. Czynniki ochronne zostały wybrane na podstawie wcześniejszych badań prowadzonych przez autora jako kluczowe w obszarze stylów użytkowania ICT przez młodzież. Autor ma świadomość, że zaprezentowane predykatory nie wyczerpują w pełni palety faktorów ochronnych. Zgromadzone wyniki mają charakter badań stosowanych, pozwalających na wyprofilowanie grup ryzyka zagrożonych PIU oraz podjęcie działań profilaktycznych. W ramach realizacji badań postawiono następujące pytania: Jaka jest skala zjawiska PIU wśród adolescentów? W jakim zakresie cechy socjodemograficzne różnicują PIU wśród adolescentów? W jakim zakresie wybrane czynniki ochronne i ryzykowne współwystępują z PIU?

Narzędzie badawcze

Badania zostały zaprojektowane zgodnie z założeniami pedagogicznych badań ilościowych. W ramach badań wykorzystano technikę sondażu diagnostycznego z użyciem kwestionariusza. Ankieta badawcza została skonstruowana poprzez wykorzystanie własnych wskaźników badawczych oraz triangulację zapożyczonych narzędzi badawczych, szczegółowo opisanych w dalszej części artykułu. Narzędzie składało się z elementarnej części pozwalającej na zebranie danych socjometrycznych, takich jak: płeć, wiek, miejsce zamieszkania, rodzaj szkoły, średnia ocen szkolnych oraz ocena z zachowania w poprzednim semestrze. W części odnoszącej się do badań stylu użytkowania nowych mediów wykorzystano narzędzia:

  • Kontrola rodzicielska związana z użytkowaniem nowych mediów (zastosowano 4-stopniową skalę od nie - nigdy, do tak - zawsze, obejmującą kwestie: kontroli zasad użytkowania ICT, sprawdzania aktywności internetowych, ustalania czasu korzystania z mediów cyfrowych, ustalania rodzajów programów, gier i stron internetowych użytkowanych przez adolescentów oraz zainstalowanych aplikacji wspomagających kontrolę rodzicielską). Narzędzie zostało zaczerpnięte ze wcześniejszych autorskich badań dotyczących uzależnienia od internetu - Problematycznego Użytkowania Internetu (Tomczyk, Wąsiński, 2017).
  • Zasady użytkowania ICT w szkole (wykorzystano 4-stopniową skalę od nie ??- nigdy, do tak - zawsze, obejmującą zagadnienia: ustalenie i egzekwowanie zasad użytkowania telefonów komórkowych oraz prowadzenie zajęć dotyczących bezpiecznego użytkowania mediów cyfrowych w środowisku szkolnym) (Kopecký, Szotkowski i Krejčí, 2012).
  • Zaangażowanie w piractwo komputerowe - perspektywa pobierania plików chronionych prawem autorskim (wykorzystano 5-stopniową skalę Likerta) (Tomczyk, 2018).
  • Ochrona wizerunku w sieci (w narzędziu zapytano o sześć sytuacji problematycznych dotyczących ochrony własnego wizerunku w sieci, związanego z sytuacjami: przesyłania własnych intymnych zdjęć, przesyłania osobistych zdjęć nieznajomym, wysyłania nieznajomym zdjęć własnej twarzy, tworzenia tajemnic związanych z aktywnością dotyczącą innych osób, przyjmowania zaproszeń od nieznajomych w SNS, spotykania się w przestrzeni online z osobami poznanymi w sieci). Na skali od 0 - nigdy do 6 - bardzo często, zobrazowano występowanie sytuacji problematycznych dotyczących ochrony wizerunku w sieci (Chráska i in., 2012a; Chráska i in., 2012b).
  • Skala aktywności w portalach społecznościowych (została ustalona, bazując na aktywnościach uczniów, odnosząc się do: liczby posiadanych kont w SNS, liczby znajomych w SNS, liczby dziennych logowań w SNS). Skala przyjęła zakres od 0 - nieaktywni w SNS do 15 ?- bardzo aktywni w SNS. Skala została wyliczona jako suma aktywności w wyodrębnionych trzech obszarach. Inspiracją do pytań były cykliczne badania w ramach EU KIDS Online oraz opracowania pedagogów mediów skupionych wokół London School of Economics (Livingstone, 2014).
  • Zmodyfikowana wersja The Bergen Facebook Addiction Scale (Andreassen, Torsheim, Brunborg i Pallesen, 2012) charakteryzująca sposoby użytkowania SNS, a także następstwa wynikające z nieprawidłowego użytkowania SNS. Narzędzie składa się z 4 pytań (nieustanne myślenie o Facebooku w sytuacji offline, coraz większa potrzeba korzystania z SNS, używanie SNS do zapominania o problemach osobistych, negatywny wpływ SNS na wyniki szkolne) i bazuje na skali Likerta (od 0 - nigdy do 5 - bardzo często). Finalny wynik zawiera się w interwale od 0 - brak występowania problematycznego użytkowania Facebooka do 20 - wysoki poziom problematycznych sytuacji związanych z SNS.
  • Skala Problematycznego Użytkowania Internetu zawierająca sześć faktorów określających PIU poprzez: obawy dotyczące poziomu uzależnienia, zaniedbywanie czasu poświęconego na wypoczynek, aby korzystać z internetu, wyobrażenia życia bez internetu, permanentnego zalogowania w czasie wolnym, spędzania coraz większej ilości czasu online, występowania odczucia nudy w sytuacji braku możliwości zalogowania się do internetu. Skalę zbudowano w oparciu o wyniki badań na temat PIU, realizowanych wcześniej w Polsce (Wąsiński i Tomczyk, 2015). Skala ta przyjęła wartości od 0 - brak PIU do 6 - wysoki poziom PIU.
  • Skala konstruktywnego użytkowania nowych technologii (Stošić i Stošić, 2015; Stošić i Fadiya, 2017), obejmująca deklaracje związane z: samodzielnym konstruowaniem stron internetowych, oceną własnej wiedzy użytkowej w zakresie kreatywnego użytkowania ICT, prowadzenia bloga lub strony internetowej oraz umieszczania w internecie własnej twórczości. Zmienna ta przyjęła wartości od 0 - nikłe konstruktywne użytkowanie ICT do 4 - wysoki poziom konstruktywnego użytkowania ICT.

Spójność wewnętrzna dla całego narzędzia wyniosła alfa Cronbacha = 0,728. Można zatem uznać, że narzędzie cechuje zadowalający poziom spójności wewnętrznej.

Próba badawcza

Badaniami objęto 2670 młodych osób zamieszkujących Polskę. Badania zostały przeprowadzone na terenie województwa śląskiego, małopolskiego i podkarpackiego w 2017 roku. W wypełnieniu ankiet w formie elektronicznej (ankieta online) uczestniczyli uczniowie szkół gimnazjalnych i ponadgimnazjalnych różnego typu (liceum, technikum, szkoła zawodowa). Wśród badanej próby można wyodrębnić: 1366 chłopców (51,2%) oraz 1304 dziewczęta (48,8%). Przeważająca większość młodych osób zamieszkiwała tereny wiejskie 59,9%, natomiast 40,1% uczyło się w szkołach zlokalizowanych na terenie miejskim. Wśród badanych adolescentów 55,4% pobierało naukę w szkole gimnazjalnej, 18,1% w technikum, 23,1% w liceum a 3,5% - w szkole zawodowej. Średnia wieku ankietowanej młodzieży wyniosła 15,43 lat, przy odchyleniu standardowym 1,50 oraz medianie 16.

Procedura badań

Badania zrealizowano w ramach badań statutowych Wydziału Pedagogicznego Uniwersytetu Pedagogicznego w Krakowie z zachowaniem etyki ilościowych badań pedagogicznych (m.in. utrzymano anonimowość dla zgromadzonych danych, umożliwiono odstąpienie od procesu badawczego na każdym etapie wypełniania ankiety, narzędzie zostało ocenione w aspekcie etycznym). Dobór szkół do badania przeprowadzono w sposób nielosowy ze względu na ograniczenia finansowe w projekcie - w badaniach wzięli udział przedstawiciele jednostek oświatowych współpracujących z Uniwersytetem Pedagogicznym w Krakowie. Uczestnictwo w badaniach wymagało uzyskania trzyetapowej zgody: dyrektora placówki oświatowej, wychowawcy klasy oraz osób niepełnoletnich objętych badaniem.

Wyniki

Na podstawie zgromadzonych danych zauważono, że młode osoby bardzo rzadko wykorzystują ICT w sposób kreatywny, a więc prowadzą własne strony internetowe czy też blogi. Pomimo nikłego użytkowania ICT w sposób kreatywny, na podstawie analizy statystyk opisowych zaobserwowano, że średni czas stosowania nowych mediów oscyluje wokół 6 godzin dziennie (z uwzględnieniem aktywnego używania smartfonów). Najczęściej ICT wykorzystywane są w celu logowania się w SNS. W tym wypadku fakt intensywnego użytkowania ICT należy jednocześnie odnieść do kwestii PIU oraz Bergen Scale. Oba zjawiska nie występują powszechnie wśród młodych osób (liczebność mody). Biorąc pod uwagę wartości statystyk opisowych ze zgromadzonych danych można wyodrębnić grupy adolescentów posiadających maksymalne natężenie cech świadczących o uzależnieniu od Facebooka czy też PIU. Wśród badanej grupy młodzieży zauważono niski poziom kontroli rodzicielskiej w odniesieniu do czasu i sposobu użytkowania mediów cyfrowych (dominujące wskazanie - całkowity brak kontroli rodzicielskiej). Jednocześnie zaobserwowano, że kontrola użytkowania np. smartfonów oraz ogólne przestrzeganie zasad związanych z ICT występuje o wiele systematyczniej w środowisku szkolnym niż domowym. Szczegółowe statystyki opisowe zostały zaprezentowane w tabeli 1.

Tabela 1. Statystyki opisowe dla zmiennych ujętych w badaniu

  Średnia Mediana Moda Liczność Mody Minimum Maksimum Odch. Std.
Konstruktywne wykorzystanie ICT 1,14 1,00 0,00 962,00 0,00 4,00 1,11
PIU 1,77 1,00 1,00 686,00 0,00 6,00 1,57
Średni dzienny czas korzystania z ICT 5,84 5,00 5,00 381,00 0,20 24,00 4,09
Skala Bergen 6,59 7,00 0,00 285,00 0,00 16,00 4,07
Aktywność w SNS 8,51 9,00 12,00 454,00 0,00 15,00 3,07
Ochrona wizerunku 1,84 1,00 0,00 735,00 ,00 6,00 1,63
Piractwo 1,06 1,00 0,00 1069,00 0,00 3,00 1,07
Rodzice - kontrola użytkowania ICT 0,58 0,43 0,00 649,00 0,00 3,00 0,64
Zasady i kontrola użytkowania telefonów komórkowych w szkole 1,74 2,00 3,00 981,00 0,00 3,00 1,19
Zajęcia w szkole związane z bezpieczeństwem cyfrowym 1,622,00 3,00 810,00 0,00 3,00 1,17

N= 2670
Źródło: opracowanie własne.

Zjawisko PIU jako wiodący temat niniejszego opracowania należy rozpatrywać również w zakresie liczby czynników występujących jednocześnie. Skumulowane wartości PIU zaprezentowano w tabeli nr 2. Niespełna jedna czwarta badanych młodych osób deklaruje, że żaden z czynników PIU nie wystąpił w ich życiu na przestrzeni ostatniego roku. Kolejna jedna czwarta badanych przyznała, że tylko jedna sytuacja PIU miała miejsce. Jedynie ponad 2,2% ankietowanych cechuje się występowaniem wszystkich czynników PIU w najwyższym natężeniu, natomiast niespełna 8% posiada połowę predykatorów charakteryzujących nieumiejętne korzystanie z nowych mediów.

Tabela 2. Liczba skumulowanych czynników PIU

Liczba skumulowanych czynników PIU Liczba Liczba Skumulow. Procent Skumulow. procent
0 661 661 24,75 24,75
1 686 1347 25,698 50,44
2 575 192221,53 71,98
3 349 2271 13,07 85,05
4 201 2472 7,52 92,58
5 139 2611 5,20 97,79
6 59 2670 2,20 100,00
Braki 0 2670 0,00 100,00

Źródło: opracowanie własne.

Zagadnienie zarówno konstruktywnego, jak i negatywnego użytkowania ICT może być różnicowane ze względu na płeć. Na podstawie jednoczynnikowej analizy wariancji ANOVA zauważono, że nieco intensywniej z SNS korzystają dziewczęta (liczba znajomych i kontakt z nimi, czas poświęcony na użytkowanie, liczba kont w SNS) niż chłopcy F(1, 2668)=100,05, p=0,0000. Jednocześnie to właśnie dziewczęta cechują się podwyższonymi wynikami problematycznego użytkowania SNS mierzonego skalą Bergen F(1, 2668)=159,79, p=0,0000. Interesujący jest również fakt, że chłopcy nieco częściej podejmują zachowania związane z pobieraniem w sposób nielegalny plików chronionych prawem autorskim F(1, 2668)=197,78, p=0,0000. Szczegółowe różnice oraz ich brak ze względu na płeć zaprezentowano na rysunku 1.

Rysunek 1. Różnice w zmiennych wynikające z płci

Źródło: opracowanie własne.

Analizując różnice dotyczące PIU F(1, 2529)=1,4936, p=0,22177 i Bergen F(1, 2529)=0,61499, p=0,43299 nie zauważono istotnych statystycznie różnic pomiędzy uczniami mieszkającymi na terenach wiejskich lub miejskich. Zaobserwowano jednak, że nieco wyższe wyniki z testu mierzącego symptomy PIU osiągają uczniowie szkół gimnazjalnych. Użycie skali pomiarowej z Bergen wykazało, że w grupie problematycznie użytkujących SNS znaleźli się uczniowie szkół gimnazjalnych oraz szkół zawodowych F(3, 2666)=3,6717, p=0,01176. Szczegółowe wyniki badania poziomu PIU wśród uczniów w zależności typu szkoły, do której uczęszczają, zaprezentowano w tabeli 3.

Tabela 3. PIU a typ szkoły

Poziom Czynnika N PIU Średnie PIU Odch.st. PIU Bł. std. PIU -95,00% PIU +95,00%
  2670 1,77 1,57 0,03 1,71 1,83
Gimnazjum 1478 1,86 1,64 0,04 1,77 1,94
Technikum 483 1,65 1,44 0,07 1,52 1,78
Liceum 616 1,70 1,50 0,061,58 1,82
Zawodowa 93 1,65 1,34 0,14 1,37 1,92

Źródło: opracowanie własne.

Ocena z zachowania różnicuje wyniki testów mierzących PIU. Zarówno dla klasycznego testu bazującego na pytaniach z narzędzia Kimberly Young F(4, 2665)=16,007, p=0,00000, jak również skali Bergen uczniowie z niższymi ocenami z zachowania osiągają wyższe wyniki F(5, 2664)=7,7049, p=0,00000 świadczące o PIU. Pytanie prowadzące do dalszych badań powinno jednak zostać sfokusowane na ukazaniu przyczyn i następstw, a więc czy występowanie PIU prowadzi do obniżenia ocen, czy też niższe noty szkolne prowadzą do przeniesienia aktywności w przestrzeń sieciową? Współzależność pomiędzy ocenami z zachowania a wynikami z testu zaprezentowano na rysunku 2.

Rysunek 2. Wyniki według skali Bergen a oceny z zachowania

Źródło: opracowanie własne.

Jednocześnie biorąc pod uwagę szczegółową analizę ocen z zachowania oraz wyniki z testu mierzącego PIU zauważono dwie kwestie: wszystkie grupy bez względu na oceny z zachowania posiadają zbliżony rozrzut wartości z wyniku testu, a więc są bardziej homogeniczne niż można wnioskować jedynie na podstawie jednoczynnikowej analizy wariancji. Potwierdza się jednak, że młodzież z niższymi ocenami z zachowania cechuje się nieco wyższym stopniem PIU niż jej rówieśnicy uzyskujący wyższe oceny z zachowania. Zależność została zaprezentowana na rysunku numer 3.

Rysunek 3. Wynik testu mierzącego PIU a oceny z zachowania

Źródło: opracowanie własne.

Zauważono, że PIU współwystępuje ze skalą ryzyka Bergen. Konstrukt PIU jest nieco szerszy niż problematyczne użytkowanie SNS, dlatego też uzyskane współwystępowanie mierzone czynnikiem korelacji liniowej przyjmuje siłę średniej zależności. Ponadto wraz z wiekiem adolescentów wzrasta nieco występowanie PIU. Widoczne jest jednak, że czas poświęcany na użytkowanie ICT wyraźnie pozytywnie koreluje z PIU oraz problematycznym użytkowaniem SNS. Równocześnie wzmożona aktywność w SNS jest łączona zarówno z jednym, jak i drugim niekorzystnym zjawiskiem. Kontrola rodzicielska nie wpływa wyraźnie na ograniczenie analizowanych zachowań ryzykownych (poza na przykład piractwem). Udział w programach profilaktyki szkolnej również nie przyczynił się do obniżenia zjawiska PIU czy wyników mierzonych w skali Bergen. Wszystkie zaprezentowane współzależności zaprezentowano w tabeli 4.

Tabela 4. Współwystępowanie czynników

  1. Wiek 2. Dzienny czas użytkowania internetu 3. Konstruktywne wykorzystanie ICT 4. PIU 5. BERGEN 6. Aktywność w SNS 7. Ochrona wizerunku 8. Piractwo 9. Rodzice - kontrola 10. Szkoła zasady 11. Szkoła programy bezpieczeństwo cyfrowe
2. 0,10*** 1,00         
3. 0,01 0,17*** 1,00        
4. -0,05** 0,29*** 0,08*** 1,00       
5. -0,03 0,18*** 0,01 0,41*** 1,00      
6. 0,17*** 0,22*** 0,05** 0,18*** 0,44*** 1,00     
7. 0,10*** 0,26*** 0,21*** 0,24*** 0,23*** 0,26*** 1,00    
8. 0,24*** 0,18*** 0,17*** 0,09*** -0,01 0,09*** 0,27*** 1,00   
9. -0,29*** -0,12*** 0,06** -0,06** -0,05** -0,18*** -0,05** -0,15*** 1,00  
10. -0,14*** -0,09*** 0,01 -0,03 0,04* 0,08*** -0,06* -0,08*** 0,21*** 1,00 
11. -0,22*** -0,03 -0,01 -0,01 -0,01 -0,08*** -0,05* -0,11*** 0,23*** 0,32*** 1,00

*<0,05, **<0,001, ***<0,0001
Źródło: opracowanie własne.


Biorąc pod uwagę złożoność PIU, postanowiono dokonać szczegółowej analizy z uwzględnieniem istotnych czynników powiązanych z badanym zjawiskiem. W tym celu posłużono się regresją wieloraką, w ramach której założono, że zmienną zależną będzie wynik pomiaru PIU, natomiast niezależnymi pozostałe elementy wchodzące w skład narzędzia badawczego. Pierwszy model uwzględniający czynniki ze względu na istotność statystyczną wyklucza konstruktywne wykorzystanie ICT jako czynnika warunkującego PIU. Jednocześnie z modelu 1 z podobnej przyczyny usunięto czynnik szkolny związany ze stawianiem granic i przestrzeganiem zasad użytkowania smartfonów. Pierwszy model zaprezentowano w tabeli 5.

Tabela 5. Regresja wieloraka PIU - model 1

N=2670 R= 0,35469520 R^2= 0,12580868 Popraw. R2= 0,12350991
F(7,2662)=54,729 p<0,0000
b* Bł. std. z b* b Bł. std. z b t(2662) p
W. wolny &nbps;   1,90 0,33 5,80 0,00
Wiek 0,10 0,02 0,10 0,02 5,03 0,00
Średni dzienny czas użytkowania ICT 0,27 0,02 0,10 0,01 13,85 0,00
Konstruktywne wykorzystanie 0,01 0,02 0,02 0,03 0,78 0,43
Aktywność w SNS 0,15 0,02 0,08 0,01 7,76 0,00
Piractwo 0,07 0,02 0,10 0,03 3,60 0,00
Rodzice - kontrola 0,11 0,02 0,27 0,05 5,56 0,00
Granice użytkowania smartfonów w szkole -0,03 0,02 -0,04 0,02 -1,50 0,13

Źródło: opracowanie własne.

Po usunięciu nieistotnych statystycznie składników uzyskano model uwzględniający wszystkie istotnie statystycznie predykatory. Zaproponowany model 2, ukazany w tabeli 6, wyjaśnia jedynie 12% zmienności zjawiska PIU. Model ten obejmuje czynniki takie jak wiek, średni dzienny czas użytkowania ICT, aktywność w SNS, piractwo oraz kontrolę rodzicielską. Interpretując czynniki składowe zauważa się, że przy wzroście wieku o jeden rok zwiększy się również o około 0,1 poziom PIU przy zachowaniu w stanie niezmienionym pozostałych współczynników. Paradoksalnie kontrola rodzicielska użytkowania mediów cyfrowych nie warunkuje obniżenia PIU, co świadczy o potrzebie rozbudowanych badań nad socjalizacją i wychowaniem w środowisku rodzinnym.

Tabela 6. Regresja wieloraka PIU - model 2

N=2670 R= 0,35339373 R^2= 0,12488713 Popraw. R2= 0,12324465
F(5,2664)=54,729 p<0,0000
b* Bł. std. z b* b Bł. std. z b t(2662) p
W. wolny &nbps;   1,82 0,32 5,67 0,00
Wiek 0,10 0,02 0,10 0,02 4,95 0,00
Średni dzienny czas użytkowania ICT 0,27 0,02 0,10 0,02 4,95 0,00
Konstruktywne wykorzystanie 0,27 0,02 0,10 0,01 14,24 0,00
Aktywność w SNS 0,15 0,02 0,08 0,01 7,81 0,00
Piractwo 0,07 0,02 0,11 0,03 3,81 0,00
Rodzice - kontrola 0,11 0,02 0,26 0,05 5,50 0,00

Źródło: opracowanie własne.

Biorąc pod uwagę niehomogeniczność zjawiska PIU, postanowiono przeprowadzić analizę skupień. Dzięki tej technice istnieje możliwość wyodrębnienia specyficznych grup w badanej próbie ze względu na uzyskane wartości w poszczególnych zmiennych. W tym celu posłużono się metodą k-średnich. Wielokrotna analiza uwzględniająca zróżnicowaną liczbę skupień ukazała zasadność podziału niniejszej próby na dwie elementarne grupy, które zostały zobrazowane na rysunku 4. Badana próba posiada wiele wspólnych cech, m.in. odnoszących się do poziomu kontroli rodzicielskiej, piractwa, czy konstruktywnego wykorzystania ICT. Czynnikiem, który znacząco dzieli próbę jest między innymi średni czas użytkowania mediów cyfrowych (w tym przypadku można wyodrębnić intensywnych użytkowników, których średnie wartości dzienne sięgają 8 godzin). Kolejnymi elementami różnicującymi obie grupy są wynik skali z Bergen oraz poziom aktywności w SNS. Możemy zatem mówić o intensywnie użytkujących nowe media młodych osobach, które cechują się jednocześnie podwyższonymi predykatorami świadczącymi o PIU (N=1299, 48,65%) oraz grupie mniej intensywnych użytkowników, osiągających znikome wartości pomiarowe świadczące o PIU oraz problematycznym użytkowaniu SNS (N=1371, 51,35%). Warto jednak podkreślić, że w obu podgrupach można wprowadzić bardziej szczegółowy podział, jednakże zniekształca on całościowy obraz. Rozróżnienie grup zaprezentowano na rysunku 4.

Rysunek 4. Analiza skupień w badanej próbie

Źródło: opracowanie własne.

Dyskusja

Biorąc pod uwagę zgromadzone wyniki zauważono, że media cyfrowe wykorzystywane są przez młode osoby raczej w sposób rozrywkowo-komunikacyjny niż konstruktywno-kreatywny. Zebrane dane są w tym obszarze spójne chociażby z międzynarodowymi analizami prowadzonymi w ramach sieci badawczej EU KIDS Online (Pyżalski i in.., 2019). Ponadto analizowana próba badawcza pozwoliła na wysnucie wniosku, że młodzież jest grupą niehomogeniczną w obszarze posiadanych faktorów PIU, czasu użytkowania mediów cyfrowych, czy też problematycznego użytkowania SNS. To właśnie predykatory Bergen i PIU najbardziej różnicują badaną próbę, która dzieli się na dwie grupy: intensywnie użytkujących nowe media - posiadających cechy PIU oraz mniej zaangażowanych w e-aktywności użytkowników z mniejszą liczbą symptomów PIU. Jednocześnie należy podkreślić, że jedynie 2,2% badanych posiada wszystkie oznaki PIU, natomiast 8% deklaruje, że z wymienionych sytuacji dotyczy ich połowa. Jak zauważono na podstawie zgromadzonych ankiet jedna czwarta badanych nie posiada żadnego syndromu PIU na najwyższym poziomie. Zebrane dane są spójne z najnowszymi wynikami polskiej edycji badań EU KIDS Online, które burzą mit na temat destruktywnego użytkowania mediów cyfrowych przez wszystkie młode osoby (Pyżalski i in., 2019). Oczywiście tak postawione stwierdzenie wymaga uzupełnienia o perspektywę okresu rozwojowego, gdzie aktywności w SNS (np. kontakt ze znajomymi, zdobywanie elementarnych informacji przydatnych w działaniach rozrywkowych, edukacyjnych) są równie istotne jak działania podejmowane w przestrzeni offline oraz nie świadczą tym samym jednocześnie o PIU. Konieczne staje się zatem postawienie raczej pytania nie o ilość czasu poświęcanego na użytkowanie ICT, lecz o jakość i rodzaje czynności podejmowanych w cyberprzestrzeni oraz wynikające z tego konsekwencje - o czym często wspominają we własnych opracowaniach reprezentanci różnorodnych polskich ośrodków badawczych: Jacek Pyżalski (2012), Piotr Plichta (2017), Katarzyna Potyrała (2017), Grzegorz Stunża (2017), Agata Błachnio i in. (2019), Sławomir Rębisz i in. (2016).

Psychospołeczne funkcjonowanie młodzieży zainteresowało badaczy ze względu na podwyższoną skłonność do podejmowania przez adolescentów zachowań ryzykownych zarówno w przestrzeni online, jak i offline (Błachnio, Przepiórka, 2018; Błachnio i in., 2016). Na podstawie niniejszych badań zauważono, że owa skłonność do ryzyka nie charakteryzuje równomiernie całej badanej próby, lecz wybrane grupy wyodrębnione ze względu na cechy socjodemograficzne. Przykładowo, skłonność do nadużywania SNS jest bardziej typowa dla dziewcząt, natomiast piractwo występuje częściej wśród chłopców (Tomczyk, 2018). Z kolei adolescenci z gimnazjum oraz szkół zawodowych cechują się obniżonym poziomem samokontroli, co oznacza wyższe prawdopodobieństwo zagrożenia PIU. Interesującą współzależność wymagającą dalszych badań zauważono między zjawiskiem niskich ocen średnich z przedmiotów i zachowania, a podwyższonymi symptomami PIU. Warto jednak spojrzeć z różnorodnych perspektyw na niniejszą zależność przed wyciągnięciem jednoznacznych wniosków. Występowanie takiej współzależności, istotnej statystycznie może wynikać nie tylko z PIU, które przekłada się na obniżenie wyników szkolnych ze względów na ciągłe bycie w przestrzeni online, lecz również być powiązane z chęcią ukazania samego siebie w lepszym świetle w ramach badań (np. przez uczniów z wysokimi wynikami szkolnymi i bardzo dobrym zachowaniem). Zależność taka może mieć również swoje podstawy w błędnej socjalizacji i wychowaniu medialnym w środowisku rodzinnym (Ogonowska, 2012). Czynnik wymieniony w ostatnim zdaniu jest kluczowy, gdyż jak ukazały zgromadzone dane kontrola rodzicielska związana z użytkowaniem ICT nie przyczynia się znacząco do obniżenia PIU. Błędne jest zatem utożsamianie kontroli rodzicielskiej z socjalizacją medialną. Ponadto należy zastanowić się nad poszukiwaniem innych znaczących czynników środowiskowych i indywidulanych warunkujących PIU. Błędne jest również przenoszenie pełnej odpowiedzialności ze środowiska rodzinnego na profilaktykę szkolną, ponieważ i ten rodzaj działań okazuje się nie w pełni skuteczny.

Szczegółowa analiza skali PIU i problematycznego użytkowania SNS ukazała, że oba zjawiska współwystępują. Oczywiście PIU jest zagadnieniem zawierającym w sobie różnorodne formy nieprawidłowego użytkowania mediów cyfrowych, takie jak: FOMO (ang. Fear Of Missing Out - lęk przed odłączeniem), uzależnienie od zakupów, gier, hazardu, seksu czy też szeregu innych behawioralnych aspektów towarzyszących użytkowaniu internetu (Jupowicz-Ginalska i in., 2018; Solecki, 2017). Wraz z rozwojem społeczeństwa informacyjnego (Ziemba, 2018), którego egzemplifikacją są usługi cyfrowe, wzrastać będzie paleta patologicznych zachowań przyporządkowanych do PIU.

Podsumowanie

PIU stało się jednym z wyzwań cywilizacyjnych, łączonych z intensywnym rozwojem społeczeństwa informacyjnego, wszechobecnością i konwergencją mediów, a także przenoszeniem usług ze świata offline w przestrzeń cyfrową. PIU, pomimo że jest intuicyjnie dostrzegalne, nie posiada do tej pory ukonstytuowanych kryteriów diagnostycznych. W ramach dyskursu nad analizowaną problematyką można zauważyć opinie negujące potrzeby tworzenia narzędzi diagnostycznych, m.in. z powodu niewystarczającej wiedzy na temat dynamiki rozwoju e-usług. W literaturze przedmiotu oraz potocznych narracjach można się również spotkać z opiniami osób znaczących dla procesu wychowania (przede wszystkim rodziców i pedagogów), którzy dostrzegają potrzebę działań wyprzedzających dla PIU, FOMO i innych form, będących egzemplifikacją zagrożeń świata cyfrowego. Prowadzony dialog, bazujący na rzetelnych, transparentnych kryteriach diagnostycznych może przyczynić się na przestrzeni kolejnych lat do wypracowania uniwersalnych ram teoretycznych oraz diagnostycznych pozwalających na jednoznaczne wyodrębnianie osób posiadających realny i poważny problem dotyczący uzależnienia od internetu.

Inspiracją do napisania artykułu jest udział autora w międzynarodowej sieci badawczej COST Action CA16207 European Network for Problematic Usage of the Internet.

Bibliografia

  • Andreassen, C.S., Torsheim, T., Brunborg, G.S., Pallesen, S. (2012). Development of a Facebook Addiction Scale. Psychological Reports, 110(2), 501-517. https://doi.org/10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517.
  • Atroszko, P.A., Balcerowska, J.M., Bereznowski, P., Biernatowska, A., Pallesen, S., Schou Andreassen, C. (2018). Facebook addiction among polish undergraduate students: Validity of measurement and relationship with personality and well-being. Computers in Human Behavior, 85, 329-338. https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.04.001.
  • Błachnio, A., Przepiórka, A. (2016). Personality and positive orientation in Internet and Facebook addiction. An empirical report from Poland. Computers in Human Behavior, 59, 230-236. DOI: 10.1016/j.chb.2016.02.018.
  • Błachnio, A., Przepiórka, A. (2018). Facebook intrusion, fear of missing out, narcissism, and life satisfaction: A cross-sectional study. Psychiatry Research, 259, 514-519. DOI: 10.1016/j.psychres.2017.11.012.
  • Błachnio, A., Przepiórka, A., Pantic, I. (2016). Association between Facebook addiction, self-esteem and life satisfaction: A cross-sectional study. Computers in Human Behavior, 55, 701-705. DOI: 10.1016/j.chb.2015.10.026.
  • Błachnio, A., Przepiórka, A., Gorbaniuk, O., Benvenuti, M., Ciobanu, A.M., Senol-Durak, E., ...Ben-Ezra, M. (2019). Cultural Correlates of Internet Addiction. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 22(4), 258-263. DOI: 10.1089/cyber.2018.0667.
  • Chráska, M., Kopecký, K., Krejčí, V., Szotkowski, R. (2012a). Is a Victim also an Attacker? Research of Cyberbullying at Czech Pupils and Students in the Whole Czech Republic I. Journal of Technology and Information Education, 4(1), 75-79. DOI: 10.5507/jtie.2012.013.
  • Chráska, M., Kopecký, K., Krejčí, V., Szotkowski, R. (2012b). Is a Victim also an Attacker? Research of Cyberbullying at Czech Pupils and Students in the Whole Czech Republic II. Journal of Technology and Information Education, 4(2), 16-20. DOI: 10.5507/jtie.2012.027.
  • Cyrklaff-Gorczyca, M., Kruszewski, T. (2018). Uzależnienie od gier internetowych - opis badania i propozycja korekty postaw. Rozprawy Społeczne, 12(4), 46-55. DOI: 10.29316/rs.2018.36.
  • DeJong, S. (2014). Problematic Internet Use: A Case of Social Media Addiction. Adolescent Psychiatry, 4(2), 112-115. DOI: 10.2174/221067660402140709122403.
  • Demetrovics, Z., Griffiths, M.D. (2012). Behavioral addictions: Past, present and future. Journal of Behavioral Addictions, 1(1), 1-2. DOI: 10.1556/jba.1.2012.1.0.
  • Fineberg, N., Demetrovics, Z., Stein, D., Ioannidis, K., Potenza, M., Grünblatt, E., ...Chamberlain, S. (2018). Manifesto for a European research network into Problematic Usage of the Internet. European Neuropsychopharmacology, 28(11), 1232-1246. DOI: 10.1016/j.euroneuro.2018.08.004.
  • Griffiths, M. D., King, D. L., Demetrovics, Z. (2014a). DSM-5 internet gaming disorder needs a unified approach to assessment. Neuropsychiatry, 4(1), 1-4. DOI: 10.2217/npy.13.82.
  • Griffiths, M.D., Kuss, D.J., Demetrovics, Z. (2014b). Social Networking Addiction: An Overview of Preliminary Findings. W: K.P. Rosenberg, L.C. Feder (red.), Behavioral Addictions: Criteria, Evidence, and Treatment (s. 119-141). Elsevier Inc.. DOI: 10.1016/B978-0-12-407724-9.00006-9.
  • Jupowicz-Ginalska, A., Jasiewicz, J., Kisilowska, M., Baran, T., Wysocki, A. (2018). FOMO. Polacy a lęk przed odłączeniem - raport z badań. Warszawa: Wydział Dziennikarstwa Informacji i Bibliologii UW.
  • Király, O., Griffiths, M.D., Demetrovics, Z. (2015). Internet Gaming Disorder and the DSM-5: Conceptualization, Debates, and Controversies. Current Addiction Reports, 2(3), 254-262. DOI: 10.1007/s40429-015-0066-7.
  • Kircaburun, K., Griffiths, M.D. (2018). Instagram addiction and the Big Five of personality: The mediating role of self-liking. Journal of Behavioral Addictions, 7(1), 158-170. DOI: 10.1556/2006.7.2018.15.
  • Kopecký, K., Szotkowski, R., Krejčí, V. (2012). The Risks of Internet Communication 3. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 69, 1348-1357. DOI: 10.1016/j.sbspro.2012.12.072.
  • Kosek, M. (2009). Uzależnienie od internetu jako jedna z przyczyn rozwodu. Zeszyty Prawnicze, 9(2), 121. DOI: 10.21697/zp.2009.9.2.06.
  • Kotyśko, M., Izdebski, P., Michalak, M., Andryszak, P., Pluto-Prądzyńska, A. (2014). Nadmierne korzystanie z sieci społecznościowych. Alkoholizm i Narkomania, 27(2), 177-194. DOI: 10.1016/s0867-4361(14)70012-4.
  • Lai, F.T.T., Kwan, J. L.Y. (2017). Socioeconomic influence on adolescent problematic Internet use through school-related psychosocial factors and pattern of Internet use. Computers in Human Behavior, 68, 121-136. DOI: 10.1016/j.chb.2016.11.021.
  • Livingstone, S. (2014). Developing social media literacy: How children learn to interpret risky opportunities on social network sites. Communications, 39(3), 283-303. DOI: 10.1515/commun-2014-0113.
  • Macur, M., Király, O., Maraz, A., Nagygyörgy, K., Demetrovics, Z. (2016). Prevalence of problematic internet use in Slovenia. Slovenian Journal of Public Health, 55(3), 202-211. DOI: 10.1515/sjph-2016-0026.
  • Makaruk, K., Wójcik, Ł. (2012). EU NET ADB - Badanie nadużywania internetu przez młodzież w Polsce. Warszawa: Fundacja Dzieci Niczyje.
  • Mróz, A., Solecki, R. (2017). Postawy rodziców wobec aktywności nastolatków w internecie w percepcji uczniów (Attitudes of parents toward online activity of teenagers in perception of students). e-mentor, 4(71), 19-24. DOI: 10.15219/em71.1316.
  • Ogonowska, A. (2012). Edukacja medialna: ziemia wciąż nieznana?... Kultura-Społeczeństwo-Edukacja, (1), 173. DOI: 10.14746/kse.2012.1.11.
  • Olszewska, E. (2013). Uzależnienie od telefonu komórkowego jako nowe wyzwanie edukacji dla bezpieczeństwa. Journal of Science of the Gen. Tadeusz Kosciuszko Military Academy of Land Forces, 170(4), 16-27. DOI: 10.5604/17318157.1115170.
  • Plichta, P. (2017). Socjalizacja i wychowanie dzieci i młodzieży z niepełnosprawnością intelektualną w erze cyfrowej. Toruń: Wydaw. Adam Marszałek.
  • Potyrała, K. (2017). iEdukacja. Synergia nowych mediów i dydaktyki. Kraków: Wydawnictwo Uniwersytetu Pedagogicznego.
  • Pyżalski, J. (2012). From cyberbullying to electronic aggression: typology of the phenomenon. Emotional and Behavioural Difficulties, 17(3-4), 305-317. DOI: 10.1080/13632752.2012.704319.
  • Pyżalski, J., Zdrodowska, A., Tomczyk, Ł., Abramczuk, K. (2019). Polskie badania EU KIDS ONLINE. Najważniejsze wyniki i wnioski. Poznań: Wydawnictwo Naukowe UAM.
  • Rębisz, S., Sikora, I., Smoleń-Rębisz, K. (2016). Poczucie samotności a poziom uzależnienia od internetu wśród adolescentów. Edukacja - Technika - Informatyka, 15(1), 90-98. DOI: 10.15584/eti.2016.1.13.
  • Sarmiento, A., Herrera-López, M., Zych, I. (2019). Is cyberbullying a group process? Online and offline bystanders of cyberbullying act as defenders, reinforcers and outsiders. Computers in Human Behavior, 99, 328-334. DOI: 10.1016/j.chb.2019.05.037.
  • Solecki, R. (2017). Aktywność młodzieży w cyberprzestrzeni. Warszawa-Milanówek: Oficyna Wydawnicza Von Velke.
  • Stošić, L., Fadiya, S.O. (2017). The attitudes of students towards the use of ICT during their studies. Russian Psychological Journal, 14(1), 135-148. DOI: 10.21702/rpj.2017.1.9.
  • Stošić, L., Stošić, I. (2015). Perceptions of teachers regarding the implementation of the internet in education. Computers in Human Behavior, 53, 462-468. DOI: 10.1016/j.chb.2015.07.027.
  • Stunża, G.D. (2017). Edukacja wersja beta. Pokolenie Z i pokolenie Alfa a kompetencje uczestnictwa w kulturze. Kultura Popularna, 4(50), 86-95. DOI: 10.5604/01.3001.0010.0046.
  • Suris, J.C., Akre, C., Ambresin, A.-E., Berchtold, A., Piguet, C., Zimmermann, G. (2014). Problematic Internet Use and Substance Use in Adolescence. Journal of Adolescent Health, 54(2), S8. DOI: 10.1016/j.jadohealth.2013.10.032.
  • Szpunar, M. (2017). Imperializm kulturowy internetu. Kraków: Instytut Dziennikarstwa, Mediów i Komunikacji Społecznej Uniwersytetu Jagiellońskiego.
  • Tomczyk, Ł. (2018). Digital piracy among adolescents - scale and conditions. W: Ł. Tomczyk. A. Ryk. J. Prokop (red.). New trends and research challenges in pedagogy and andragogy. Kraków: Uniwersytet Pedagogiczny w Krakowie.
  • Tomczyk, Ł. (2019). Problematyczne użytkowanie internetu PIU, W: J. Pyżalski, A. Zdrodowska, Ł. Tomczyk., K. Abramczuk (red). Polskie badania EU KIDS ONLINE 2018. Najważniejsze wyniki i wnioski (s. 95-99). Poznań: Wydawnictwo Naukowe UAM.
  • Tomczyk, Ł., Wąsiński, A. (2017). Parents in the Process of Educational Impact in the Area of the Use of New Media by Children and Teenagers in the Family Environment. TED EGITIM VE BILIM, 42(190), 305-323. DOI: 10.15390/eb.2017.4674.
  • Wąsiński, A., Tomczyk, Ł. (2015). Factors reducing the risk of internet addiction in young people in their home environment. Children and Youth Services Review, 57, 68-74. DOI: 10.1016/j.childyouth.2015.07.022.
  • Ziemba, E. (2018). The contribution of ICT adoption to sustainability: households' perspective. Information Technology & People. DOI: 10.1108/itp-02-2018-0090.
  • Zych, I., Baldry, A.C., Farrington, D.P. (2017). School Bullying and Cyberbullying: Prevalence, characteristics, outcomes, and prevention. W: V.B. Van Hasselt, M.L. Bourke (red.), Handbook of Behavioral Criminology (s. 113-138). DOI: 10.1007/978-3-319-61625-4_8.
INFORMACJE O AUTORZE

Łukasz Tomczyk

Inżynier informatyki, doktor filozofii - specjalność edukacja dorosłych (Uniwersytet Karola w Pradze), doktor nauk społecznych w zakresie pedagogiki (Uniwersytet Pedagogiczny). Adiunkt w Instytucie Nauk o Wychowaniu UP Kraków. Laureat prestiżowego stypendium dla młodych naukowców Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego w latach 2018-2020. Członek polskiego zespołu badawczego EU KIDS Online oraz sieci badawczej COST Action CA16207 European Network for Problematic Usage of the Internet. Autor ponad 120 publikacji naukowych poświęconych edukacji dorosłych oraz pedagogice mediów. Kierownik kilku międzynarodowych projektów badawczych - obecnie Smart Ecosystem for Learning and Inclusion ERA-LAC. Redaktor naczelny serii "Czech-Polish-Slovak studies in andragogy and social gerontology".