Predicting the Students’ Internet Addiction Based on the Behavioral Activation / Inhibition Systems and Social Anxiety
محل انتشار: مجله بین المللی علوم رفتاری، دوره: 12، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 67
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_BEHAVS-12-1_005
تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1402
چکیده مقاله:
Abstract Introduction: The purpose of this research was to investigate the role of Behavioral activation/inhibition Systems and Social Anxiety in prediction of Students' Internet Addiction. Methods: The study uses a descriptive-correlative design. For this purpose, ۳۵۶ students were selected through random cluster sampling from Arak University (۱۷۲ males and ۱۸۴ females). They were asked to answer the Behavioral Inhibition/Activation Systems Scale, Internet Addiction Test and Social phobia Inventory. Then, the correlation and regression analyses were employed. Results: The results indicated that Social Anxiety were significantly and positively correlated with Internet Addiction, there was no significant relationship between Internet Addiction and Behavioral Activation System, and Behavioral inhibition System were significantly and positively correlated with Internet Addiction. Regression analysis showed that Social Anxiety and Behavioral inhibition System could predict Internet Addiction. Conclusion: Based on the present study results, it can be concluded that Social Anxiety and Behavioral inhibition System predicted higher levels of Internet Addiction.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahdiyeh Shafieetabar
PhD in Psychology, Department of Psychology, Faculty of Literature and Human Science, Arak University, Arak, Iran
Azra Zebardast
Ph.D in psychology, Department of psychology, Faculty of literature and human science, University of Guilan, Rasht, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :