ДАЛЕЕ ТЕКСТ ПЕРЕРАБОТАН МНОЙ. ЭТО НЕ СТАТЬЯ, А ПЕРЕПИСАННЫЙ МНОЙ ОСМЫСЛЕННЫЙ ТЕКСТ НА ОСНОВЕ СТАТЬИ. BRAND 2016

**Название:** Интеграция психологических и нейробиологических представлений о развитии и поддержании специфических расстройств, связанных с использованием Интернета: модель взаимодействия Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE)

**Авторы:** Matthias Brand, Kimberly Young, Christian Laier, Klaus Wölfling, Marc N. Potenza

**PII:** S0149-7634(16)30262-7  
**DOI:** http://dx.doi.org/doi:10.1016/j.neubiorev.2016.08.033  
**Reference:** NBR 2579

**Дата поступления:** 29-4-2016  
**Дата переработки:** 11-8-2016  
**Дата принятия:** 27-8-2016

**Ссылка для цитирования статьи:** Brand, Matthias, Young, Kimberly, Laier, Christian, Wölfling, Klaus, Potenza, Marc N., *Integrating psychological and neurobiological considerations regarding the development and maintenance of specific Internet-use disorders: An Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) model*. *Neuroscience and Biobehavioral Reviews* http://dx.doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.08.033

Это PDF-файл неотредактированной рукописи, принятой к публикации. В качестве услуги для наших читателей мы предоставляем эту раннюю версию рукописи. До публикации статьи в окончательном виде рукопись пройдет литературное редактирование, верстку и проверку корректуры. Обратите внимание, что в ходе производственного процесса могут быть обнаружены ошибки, которые могут повлиять на содержание, и что к журналу применяются все соответствующие правовые оговорки.

# Интеграция психологических и нейробиологических представлений о развитии и поддержании специфических расстройств, связанных с использованием Интернета: модель взаимодействия Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE)

Matthias Brand¹², Kimberly Young³, Christian Laier¹, Klaus Wölfling⁴, Marc N. Potenza⁵⁶⁷

¹ Общая психология: когниция и Центр исследований поведенческих зависимостей (CeBAR), Университет Дуйсбурга-Эссена, Германия  
² Институт магнитно-резонансной томографии имени Эрвина Л. Хана, Эссен, Германия  
³ Центр интернет-зависимости, Школа журналистики и массовых коммуникаций Russell J. Jandoli, Университет Сент-Бонавентура, Олеан, США  
⁴ Амбулаторная клиника поведенческих зависимостей, отделение психосоматической медицины и психотерапии, Университетский медицинский центр, Университет Иоганна Гутенберга в Майнце, Германия  
⁵ Отделения психиатрии, нейронаук и исследований детства, Медицинская школа Йельского университета, Нью-Хейвен, США  
⁶ Национальный центр по проблемам зависимости и злоупотребления психоактивными веществами, Медицинская школа Йельского университета, Нью-Хейвен, США  
⁷ Коннектикутский центр психического здоровья, Нью-Хейвен, США

**Автор для корреспонденции:**  
Prof. Dr. Matthias Brand  
General Psychology: Cognition and Center for Behavioral Addiction Research and Erwin L. Hahn Institute for Magnetic Resonance Imaging  
University of Duisburg-Essen  
Forsthausweg 2, 47057 Duisburg  
Тел.: ++49-203-3792541 Факс: ++49-203-3791846  
E-mail: matthias.brand@uni-due.de

## Основные положения

- Расстройства, связанные с использованием Интернета, предполагают взаимодействие компонентов «личность-аффект-когниция-исполнение».
- Аффект и когниция опосредуют процессы при расстройствах, связанных с использованием Интернета.
- Исполнительные и аффективные характеристики взаимодействуют в процессах расстройств, связанных с использованием Интернета.
- Процессы обусловливания влияют на взаимодействия «личность-аффект-когниция-исполнение».
- Функционирование вентрального стриатума и префронтальных отделов связано с расстройствами, связанными с использованием Интернета.

## Аннотация

За последние два десятилетия многие исследования были посвящены клиническому феномену расстройств, связанных с использованием Интернета, с особым акцентом на расстройство интернет-игр. Основываясь на предшествующих теоретических соображениях и эмпирических данных, мы предлагаем модель взаимодействия Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) для специфических расстройств, связанных с использованием Интернета. Модель I-PACE представляет собой теоретическую рамку для процессов, лежащих в основе развития и поддержания аддиктивного использования определенных интернет-приложений или сайтов, стимулирующих игровую активность, азартные игры, просмотр порнографии, покупки или коммуникацию. Модель построена как процессуальная. Специфические расстройства, связанные с использованием Интернета, рассматриваются как следствие взаимодействий между предрасполагающими факторами, такими как нейробиологические и психологические конституциональные особенности, модераторами, такими как стили совладания и связанные с Интернетом когнитивные искажения, и медиаторами, такими как аффективные и когнитивные реакции на ситуационные триггеры в сочетании со снижением исполнительного функционирования. Процессы обусловливания могут усиливать эти связи в рамках аддиктивного процесса. Хотя гипотезы о механизмах, лежащих в основе развития и поддержания специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, суммированные в модели I-PACE, еще должны быть дополнительно эмпирически проверены, предлагаются выводы для лечебных вмешательств.

**Ключевые слова:** Internet addiction, Internet-gaming disorder, Internet-use disorders, Cue-reactivity, Inhibitory control, Executive functions

## 1. Введение

Первое описание пациента с симптомами интернет-зависимости было опубликовано Kimberly Young (1996). Хотя вопрос о том, в какой степени Интернет может рассматриваться как объект зависимости или как средство, способствующее аддиктивному поведению (или следует ли вообще рассматривать чрезмерную либо проблемную вовлеченность в интернет-опосредованное поведение в рамках модели зависимости), остается дискуссионным (Petry & O'Brian, 2013), с 1996 года произошли значительные изменения в доступности и использовании Интернета. За последние два десятилетия исследования интернет-зависимости значительно расширились. Во многих работах оценивались эпидемиологические факторы аддиктивного использования Интернета, его распространенность в разных странах, а также коморбидные состояния и личностные корреляты (см. недавние обзоры Cash, Rae, Steel, & Winkler, 2012; Kuss & Lopez-Fernandez, 2016; Pezoa-Jares, Espinoza-Luna, & Vasquez-Medina, 2012; Pontes, Kuss, & Griffiths, 2015; Spada, 2014; Suissa, 2015). В пятом издании *Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders* (DSM-5) (APA, 2013) расстройство интернет-игр — как один из специфических типов интернет-зависимости — недавно было включено в раздел III, что подчеркивает высокую вероятность клинической значимости данного состояния, но одновременно указывает на необходимость дальнейших исследований для подтверждения его клинической релевантности и точной феноменологии. Хотя термин *Internet addiction* обсуждается неоднозначно (Starcevic, 2013), он, вероятно, остается наиболее часто используемым в международных публикациях (например, Brand, Laier, & Young, 2014; Brand, Young, & Laier, 2014; Chou, Condron, & Belland, 2005; Dong, Shen, Huang, & Du, 2013; Douglas et al., 2008; Griffiths, 1999; Hansen, 2002; Kuss & Griffiths, 2011a; Kuss, Griffiths, Karila, & Billieux, 2014; Weinstein & Lejoyeux, 2010; Widyanto & Griffiths, 2006; Young, 1998, 2004; Young, Yue, & Ying, 2011). Однако, учитывая споры вокруг употребления термина «зависимость» и чтобы сохранять согласованность с существующей номенклатурой DSM-5 и предлагаемой номенклатурой ICD-11, далее мы чаще будем использовать термин «расстройство(а), связанное(ые) с использованием Интернета», за исключением случаев, когда более уместно говорить именно об интернет-зависимости (например, при обращении к более ранней литературе).

Хотя DSM-5 фокусируется на интернет-играх, заметное число авторов указывает, что лица, обращающиеся за лечением, могут аддиктивно использовать и другие интернет-приложения или сайты. Наиболее характерные примеры включают азартные игры, порнографию, сайты социальных сетей и торговые сайты (Brand, Young, et al., 2014; Griffiths, 2012; Kuss & Griffiths, 2011b; A. Müller, Brand, Mitchell, & de Zwaan, in press; K. W. Müller et al., 2016; Young, Pistner, O'Mara, & Buchanan, 1999). Поэтому необходимо уточнять характер интернет-активности у лиц, сообщающих о признаках аддиктивного использования, поскольку зависимость формируется не от самого средства как такового, а от того содержания, которое используется (см. подробное обсуждение у Starcevic, 2013). Эмпирические данные также свидетельствуют в пользу различения более генерализованной интернет-зависимости и специфических типов аддиктивного интернет-использования (например, Montag et al., 2015; Pawlikowski et al., 2014). В соответствии с этим мы предлагаем использовать термин *specific Internet-use disorders*, который подразумевает обязательное указание используемого контента, например: расстройство интернет-игр, расстройство интернет-гемблинга, расстройство просмотра интернет-порнографии и т. д. (Brand, Young, et al., 2014). Осознание общих и отличительных процессов, лежащих в основе этих явлений, может существенно повлиять на политику, профилактические меры и клиническое лечение.

Как для исследований, так и для клинической практики теоретические модели механизмов, лежащих в основе развития и поддержания аддиктивного поведения, имеют очень большое значение. В отношении интернет-зависимости в 2014 году были опубликованы две теоретические модели: одна — Brand, Young, et al. (2014), и другая, сфокусированная на интернет-играх, — Dong and Potenza (2014). После публикации этих двух моделей появились новые исследовательские данные, которые частично подтверждают некоторые теоретические предположения этих моделей, но одновременно порождают и новые идеи относительно механизмов, вовлеченных в аддиктивный процесс. Соответственно, мы считаем, что пересмотр нашей модели специфических расстройств, связанных с использованием Интернета (Brand, Young, et al., 2014), является своевременным, поскольку теоретические модели и рамки должны модифицироваться на основе новых данных, появляющихся в исследованиях.

Цель настоящей статьи — предложить пересмотренную версию нашей модели специфических расстройств, связанных с использованием Интернета. Конкретные задачи заключаются в следующем. Во-первых, мы интегрируем в теоретическую модель современные исследования по расстройствам, связанным с использованием Интернета. Мы также включаем результаты и теоретические положения из других областей исследований, например обращаясь к концепциям, известным по исследованиям зависимости от психоактивных веществ. Это согласуется с идеей классифицировать расстройства, связанные с использованием Интернета, и другие поведенческие зависимости вместе с расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ, как аддиктивное поведение (cf. Chamberlain et al., 2015; Derbyshire & Grant, 2015; Fauth-Bühler & Mann, 2015; Fauth-Bühler, Mann, & Potenza, 2016; Grant, Brewer, & Potenza, 2006; Grant & Chamberlain, 2015; Grant, Potenza, Weinstein, & Gorelick, 2010; Kraus, Voon, & Potenza, 2016; Potenza, 2006; Robbins & Clark, 2015). Во-вторых, мы стремимся представить пересмотренную модель как общую модель для специфических типов расстройств, связанных с использованием Интернета, которая затем может быть дополнительно конкретизирована в будущих исследованиях применительно к отдельным формам интернет-использования (например, игры, азартные игры, порнография, киберсекс, социальные сети, покупки/шопинг и т. д.). В-третьих, мы стремимся выразить и проиллюстрировать процесс развития и поддержания специфических аддиктивных форм поведения. Делая это, мы явно различаем предрасполагающие факторы, делающие индивидов уязвимыми к развитию специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, и переменные, выступающие модераторами и медиаторами в рамках аддиктивного процесса. Переменные-модераторы и переменные-медиаторы являются важными компонентами теоретических моделей психиатрических/психологических расстройств, поскольку фармакологические и психологические вмешательства могут эффективно воздействовать именно на них, тогда как некоторые факторы уязвимости (например, генетическая уязвимость, личность) могут быть относительно стабильными (Brand, Laier, et al., 2014). Такие теоретические модели или их части затем могут быть преобразованы в статистические модели, которые могут быть эмпирически проверены в будущих исследованиях. Понимание механизмов, лежащих в основе этих явлений, позволяет разрабатывать и проверять меры политики, профилактики и лечения на основе систематических гипотез. Мы стремимся предложить такую теоретическую рамку для процессуальной модели, которая, как мы надеемся, будет стимулировать будущие исследования и клиническую практику.

## 2. Краткий обзор существующих моделей развития и поддержания расстройств, связанных с использованием Интернета

Модель интернет-зависимости, предложенная Brand, Young, et al. (2014), состоит из трех частей: модели, описывающей функциональное/здоровое использование Интернета, модели генерализованной интернет-зависимости (см. Davis, 2001) и глобальной модели специфических типов интернет-зависимости. Здесь мы сосредоточиваемся на пересмотре модели специфических расстройств, связанных с использованием Интернета. Специфические типы относятся к аддиктивному использованию одного определенного жанра приложений или сайтов, таких как игры, азартные игры, порнография/киберсекс, шопинг, социальные сети или коммуникация. Это означает, что мы постулируем наличие у индивидов «использования первого выбора», которое можно считать сопоставимым с «наркотиком первого выбора» у лиц с зависимостью от психоактивных веществ.

Эта модель специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, включает психопатологические особенности (например, депрессию, социальную тревожность), дисфункциональные личностные черты, а также другие переменные (например, уязвимость к стрессу) как факторы, отражающие предрасположенность. Помимо этих более общих факторов уязвимости, мы предположили, что люди обладают специфическими характеристиками, делающими их более уязвимыми к аддиктивному использованию определенных типов приложений или сайтов. Например, выраженная склонность к играм или высокая сексуальная возбудимость как таковая могут частично объяснять, почему люди чрезмерно используют определенные приложения/сайты (то есть связанные соответственно с играми или просмотром порнографии) для переживания удовлетворения и удовольствия. В терминах медиаторного эффекта мы также предположили, что предрасполагающие переменные могут не оказывать прямого влияния на развитие специфического расстройства, связанного с использованием Интернета, а быть связанными с определенными ожиданиями в отношении интернет-использования и дисфункциональными стилями совладания. Ожидания, связанные с использованием, и совладание рассматривались как личностные базовые когниции и могут представлять собой важные модераторные или медиаторные переменные. В качестве заключительной части модели использование приложения/сайта первого выбора приводит к переживанию удовлетворения и положительного подкрепления (Everitt & Robbins, 2016; Piazza & Deroche-Gamonet, 2013). Удовлетворение ведет к положительному (и частично отрицательному) подкреплению дисфункционального стиля совладания, ожиданий относительно использования определенных интернет-приложений/сайтов и некоторых базовых характеристик, в особенности психопатологических особенностей и специфических предпочтений. Мы далее утверждали, что эти механизмы научения могут делать для индивидов все более трудным осуществление исполнительного и тормозного контроля над своим интернет-поведением.

Теоретическая модель расстройства интернет-игр, предложенная Dong and Potenza (2014), также включает личностные установки и когнитивные процессы. Центральным для этой модели является связь между стилем принятия решений, ориентированным на поиск немедленного вознаграждения несмотря на долгосрочные негативные последствия, и мотивационным поиском (craving) в смысле стремления испытать удовольствие и/или уменьшить стресс. Третья область включает исполнительный контроль (торможение и мониторинг) над мотивационным поиском, который, как предполагается, снижен у лиц с расстройством интернет-игр. Это предположение согласуется с теориями и эмпирическими данными об исполнительном функционировании у лиц с зависимостью от психоактивных веществ (Goldstein & Volkow, 2011). В своей модели Dong and Potenza (2014) опираются на теории зависимости от психоактивных веществ, центрированные на вознаграждении. Одним из примеров является теория стимульной значимости и различение «нравится» (*liking*) и «хочется» (*wanting*) в отношении наркотика (Berridge, 2007; Berridge, Robinson, & Aldridge, 2009; Robinson & Berridge, 2001, 2008). Dong and Potenza (2014) также включили предложения по терапевтическим вмешательствам, которые могли бы быть направлены на специфические когнитивные и мотивационные факторы.

Обе модели, разделяющие несколько основных компонентов, теоретически правдоподобны, и на сегодняшний день исследования эмпирически проверили отдельные их части. Предыдущие исследования расстройства интернет-игр и других типов расстройств, связанных с использованием Интернета, показали, что определенные факторы уязвимости, мотивационный поиск и craving, когнитивные процессы и принятие решений действительно заслуживают внимания. На основе этих двух теоретических моделей и интеграции результатов недавних исследований расстройств, связанных с использованием Интернета, а также других областей исследований, мы предлагаем пересмотренную теоретическую процессуальную модель специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, цель которой — отразить аддиктивный процесс в развитии и поддержании специфических расстройств, связанных с использованием Интернета. Эту модель следует понимать как теоретическую рамку для расстройств, связанных с использованием Интернета, хотя ряд ее частей еще должен быть эмпирически проверен в будущих исследованиях, в частности в работах, сравнивающих разные типы расстройств, связанных с использованием Интернета.

## 3. Модель взаимодействия Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) для специфических расстройств, связанных с использованием Интернета

Модель I-PACE включает следующие основные компоненты: предрасполагающие переменные, аффективные и когнитивные реакции на внутренние или внешние стимулы, исполнительный и тормозный контроль, поведение принятия решений, приводящее к использованию определенных интернет-приложений/сайтов, а также последствия использования выбранных интернет-приложений/сайтов. Модель представлена на рисунке 1.

((Пожалуйста, вставьте рисунок 1 здесь))

### 3.1. Предрасполагающие переменные, представляющие базовые характеристики личности: P-компонент модели

#### 3.1.1. Биопсихологическая конституция

Предрасполагающие переменные вносят вклад в базовые характеристики личности, которые могут быть относительно стабильными во времени. Наиболее ранними предрасполагающими факторами являются генетические факторы и другие биологические детерминанты человеческого поведения, такие как онтогенетические особенности и ранний детский опыт, а также их биологические последствия и влияние на обучение. Что касается возможного генетического вклада в расстройства, связанные с использованием Интернета, исследования показывают, что до 48% индивидуальных различий по признакам этих расстройств могут объясняться генетическими факторами, хотя оценки наследуемости варьируют между исследованиями (Deryakulu & Ursavas, 2014; M. Li, Chen, Li, & Li, 2014; Vink, Beijsterveldt, Huppertz, Bartels, & Boomsma, 2015). Одним из примеров генетических вариаций, связанных с расстройствами, связанными с использованием Интернета, являются вариации, относящиеся к дофаминовой системе (в частности, полиморфизмы COMT Val158Met и ANKK1/DRD2 Taq Ia), о чем сообщали Han et al. (2007). Этот результат согласуется с данными, связывающими кандидатные полиморфизмы с другими поведенческими зависимостями, например патологическим гемблингом (Goudriaan, Oosterlaan, Beurs, & van den Brink, 2004; Potenza, 2013). С расстройствами, связанными с использованием Интернета, также была связана полиморфная область 5-HTTLPR, ассоциированная с транспортером серотонина, гена, кодирующего транспортер серотонина (SLC6A3) (Y. S. Lee et al., 2008). Что касается холинергической системы как третьей потенциальной нейрохимической системы, вовлеченной в расстройства, связанные с использованием Интернета, Montag, Kirsch, Sauer, Markett, and Reuter (2012) сообщили о связи между генетической вариацией гена CHRNA4 (связанного с холинергическим никотиновым/ацетилхолиновым рецептором) и признаками расстройств, связанных с использованием Интернета. Однако эти исследования обычно включали относительно небольшие, не вполне охарактеризованные выборки и анализы, нацеленные на конкретные кандидатные полиморфизмы. В целом, хотя ряд первых работ дает предварительные свидетельства возможного генетического вклада в расстройства, связанные с использованием Интернета, необходимы дальнейшие исследования, в том числе исследования полногеномных ассоциаций. Вероятно также, что лица с различными типами расстройств, связанных с использованием Интернета, представляют собой гетерогенную группу с точки зрения их генетических профилей. В большинство генетических исследований включались лица с расстройством интернет-игр или же разные типы использования не различались (Weinstein & Lejoyeux, 2015). В будущих исследованиях следует специально уточнять «использование первого выбора» и сравнивать генетические профили между различными формами расстройств, связанных с использованием Интернета (например, связанными с играми, азартными играми, просмотром порнографии, покупками и социальными сетями).

Другими биопсихологическими факторами, которые могут повышать уязвимость к развитию психического расстройства в целом или аддиктивного поведения в частности, являются негативные переживания раннего детства, такие как ранняя травма, эмоциональное или физическое насилие и социальная изоляция. В соответствии с этим некоторые исследования обнаружили корреляции между негативными жизненными событиями раннего периода и расстройствами, связанными с использованием Интернета (Dalbudak, Evren, Aldemir, & Evren, 2014; Hsieh et al., 2016). Негативные жизненные события в раннем детстве также связывались с небезопасным стилем привязанности, который, в свою очередь, был связан с расстройствами, связанными с использованием Интернета (например, Odaci & Çikrikçi, 2014; Schimmenti, Passanisi, Gervasi, Manzella, & Famà, 2014), включая проблемное использование интернет-порнографии (Kor et al., 2014). Одним из биологических коррелятов небезопасного стиля привязанности является более низкий уровень окситоцина, что также связывалось с развитием аддиктивного поведения (Baskerville & Douglas, 2010; Sarnyai & Kovács, 2014). В соответствии с этим стрессовые переживания в раннем детстве делают индивидов более уязвимыми к интенсивной реакции на стресс в подростковом и взрослом возрасте (Elsey et al., 2015), а также к развитию психических расстройств (Chen & Baram, 2016) и аддиктивного поведения (Briand & Blendy, 2010). В этом контексте опыт раннего детства в сочетании со стилями воспитания, семейной атмосферой и использованием Интернета и медиа самими родителями также может оказывать важное влияние на интернет-использование детьми и подростками и на развитие расстройства, связанного с использованием Интернета (Lam & Wong, 2015; Zhang, Brook, Leukefeld, & Brook, 2016).

#### 3.1.2. Психопатологические особенности, личность и социальные когниции

Помимо этих факторов уязвимости, которые формируются сравнительно рано или даже определяются пренатально, существует обширный массив литературы о корреляциях и коморбидности различных психопатологических особенностей и признаков расстройств, связанных с использованием Интернета. Депрессия, расстройства (социальной) тревоги, а также синдром дефицита внимания/гиперактивности (ADHD) рассматривались как три основные коморбидные группы состояний при расстройствах, связанных с использованием Интернета (см. метаанализы Ho et al., 2014; Prizant-Passal, Shechner, & Aderka, 2016). Что касается личностных факторов, наиболее устойчивые связи были обнаружены между признаками расстройств, связанных с использованием Интернета, и высокой импульсивностью, низкой самооценкой, низкой добросовестностью, высокой застенчивостью, высоким нейротизмом, склонностью к прокрастинации и низкой самонаправленностью (Ebeling-Witte, Frank, & Lester, 2007; Floros, Siomos, Stogiannidou, Giouzepas, & Garyfallos, 2014; Hardie & Tee, 2007; H. K. Kim & Davis, 2009; Koo & Kwon, 2014; K. W. Müller, Beutel, Egloff, & Wölfling, 2014; Niemz, Griffiths, & Banyard, 2005; Sariyska et al., 2014; Thatcher, Wretschko, & Fridjhon, 2008; Wang, Ho, Chan, & Tse, 2015; Weinstein et al., 2015). Социальные когниции прежде всего связывались с чрезмерным использованием интернет-приложений/сайтов, включающих коммуникативные функции (например, сайты социальных сетей и онлайновые ролевые игры). В этом контексте важными считались воспринимаемый дефицит социальной поддержки, чувство изоляции и одиночество (Caplan, 2007; Morahan-Martin & Schumacher, 2003; Odacı & Kalkan, 2010; Pontes, Griffiths, & Patrão, 2014). И вновь вероятно, что лица с различными типами расстройств, связанных с использованием Интернета, имеют специфические личностные профили. Между различными группами могут существовать некоторые общие черты. Например, в недавних метаанализах наблюдались более высокие показатели ADHD и более высокая импульсивность (см. приведенные выше ссылки). Однако также вероятно, что различные типы расстройств, связанных с использованием Интернета, связаны со специфическими личностными чертами. Одним из примеров служит упомянутая выше связь между социальными когнициями и чрезмерным использованием коммуникативных приложений. В будущих исследованиях следует прямо изучать личностные профили при разных формах расстройств, связанных с использованием Интернета, чтобы выявить общие и уникальные корреляты дисфункционального использования определенных интернет-приложений, как это уже делалось в других областях (например, в отношении расстройств, связанных с употреблением психоактивных веществ).

#### 3.1.3. Мотивы использования

Упомянутые выше предрасполагающие факторы могут представлять собой потенциальные факторы риска развития аддиктивного использования Интернета без учета конкретных приложений/сайтов, которые выбирает человек. Хотя большинство упомянутых исследований касались интернет-игр или не определяли точно конкретную форму использования первого выбора, некоторые специфические предрасположенности могут объяснять индивидуальные мотивы или предпочтения в пользу чрезмерного использования определенных приложений или сайтов. Социальные аспекты особенно значимы при использовании онлайновых коммуникативных приложений/сайтов (Kuss & Griffiths, 2011b). Экстраверсия и открытость опыту (Correa, Hinsley, & de Zuniga, 2010), а также нарциссизм (T. Ryan & Xenos, 2011) также рассматриваются как важные в этом контексте. Сексуальная возбудимость, напротив, должна играть более центральную роль при проблемном использовании интернет-порнографии и киберсекса (Laier & Brand, 2014; Lu, Ma, Lee, Hou, & Liao, 2014). Специфические мотивы могут предрасполагать людей к выбору определенных форм интернет-использования, таких как сайты интернет-порнографии и киберсекса (Paul & Shim, 2008; Reid, Garos, & Carpenter, 2011), игры (Billieux et al., 2013; Demetrovics et al., 2011; King & Delfabbro, 2014; Kuss, Louws, & Wiers, 2012; R. M. Ryan, Rigby, & Przybylski, 2006; Yee, 2006) или шопинг (Kukar-Kinney, Ridgway, & Monroe, 2009). Могут иметь смысл и дальнейшие подразделения, например разделение мотивов использования порнографии и приложений для секс-знакомств либо разграничение торговых сайтов и сайтов онлайн-аукционов. Однако эмпирические данные о таких специфических предрасположенностях немногочисленны. Мы полагаем, что определенные предпочтения и мотивы значимы для выбора приложений/сайтов первого выбора. Будущие исследования должны учитывать различные приложения/сайты первого выбора при изучении мотивов использования в контексте расстройств, связанных с использованием Интернета.

### 3.2. Аффективные и когнитивные реакции на внешние или внутренние стимулы: A- и C-компоненты модели

После рассмотрения общих и специфических факторов уязвимости к развитию специфического расстройства, связанного с использованием Интернета, остается вопрос, почему некоторые люди могут использовать определенные интернет-приложения/сайты аддиктивным образом. Иными словами, каковы механизмы, лежащие в основе решения использовать приложение/сайт и приводящие к снижению контроля над интернет-использованием в определенных ситуациях?

Ситуационные факторы воспринимаются субъективно, и это субъективное восприятие приводит к аффективным и когнитивным реакциям, связанным с уровнем воспринимаемого стресса (Dickerson & Kemeny, 2004; Koolhaas et al., 2011). Воспринимаемый стресс, возникающий вследствие межличностных конфликтов или аномального настроения (например, депрессивного или тревожного состояния, эйфории), может влиять на когнитивные процессы, например фокусируя внимание на краткосрочных вознаграждениях и рискованном принятии решений (Starcke & Brand, 2012, in press). Субъективные стрессовые реакции на ситуационные факторы могут влиять на то, решит ли человек использовать Интернет как потенциальное средство совладания с соответствующими когнициями и аффектами (Tavolacci et al., 2013). Мы предполагаем, что и внутренние, и внешние стимулы могут обусловливаться в рамках аддиктивного процесса (Kalivas & Volkow, 2005; Volkow, Wang, Fowler, & Tomasi, 2012), а затем запускать аффективные и когнитивные процессы, приводящие к решению использовать интернет-приложение/сайт первого выбора. В соответствии с этим лица с расстройством интернет-игр могут реагировать изменениями настроения и другими симптомами отмены при столкновении с интернет-связанными сигналами, а сигналы, связанные с зависимостью, могут ассоциироваться с ожидаемым удовлетворением или уменьшением симптомов отмены (Kaptsis, King, Delfabbro, & Gradisar, 2016; Osborne et al., 2016; Romano, Osborne, Truzoli, & Reed, 2013).

#### 3.2.1. Совладание

Переживаемый в повседневной жизни стресс и последующее использование Интернета как средства совладания с проблемными или стрессовыми жизненными событиями также рассматривались как важные факторы, потенциально способствующие развитию расстройств, связанных с использованием Интернета (Tang et al., 2014; Whang, Lee, & Chang, 2003). В частности, в этом контексте проблематичными считались склонности к импульсивным стратегиям совладания при столкновении с повседневным стрессом (Tonioni et al., 2014). Некоторые авторы концептуализируют расстройства, связанные с использованием Интернета, как дисфункциональное совладание с повседневной жизнью (Kardefelt-Winther, 2014). Мы предполагаем, что лица, обладающие большей уязвимостью к стрессу (как предрасполагающим фактором) в сочетании с дисфункциональными/импульсивными стратегиями совладания, могут быть более склонны реагировать стремлением к регуляции настроения при столкновении со стрессовой ситуацией. Такое взаимодействие затем может приводить к более высокой вероятности использования интернет-приложения/сайта первого выбора, если у индивида имеется (имплицитное или эксплицитное) ожидание либо иллюзия того, что использование Интернета снимает стресс, или существуют другие интернет-связанные когнитивные искажения.

#### 3.2.2. Связанные с Интернетом когнитивные искажения

Несколько когнитивных факторов, таких как общие дисфункциональные установки, связаны с признаками расстройств, связанных с использованием Интернета (Noh & Kim, 2016), в сочетании с интернет-связанными ожиданиями или даже иллюзиями (то есть ложными представлениями об эффектах использования определенных приложений/сайтов (Taymur et al., 2016)), а также с имплицитными ассоциациями. В предлагаемой модели эти примеры эксплицитных и имплицитных когниций, касающихся интернет-использования и их потенциальных эффектов для индивида, суммируются под термином «связанные с Интернетом когнитивные искажения». Признаки интернет-зависимости могут положительно ковариировать как с позитивными ожиданиями (например, пережить удовольствие), так и с ожиданиями избегания (например, уйти от реальности) на двумерном уровне (Brand, Laier, et al., 2014; Y. H. Lee, Ko, & Chou, 2014; Turel, Serenko, & Giles, 2011; Xu, Turel, & Yuan, 2012). Более того, было показано, что позитивные метакогниции относительно использования Интернета опосредуют связь между эмоциональной дизрегуляцией и интернет-зависимостью (Casale, Caplan, & Fioravanti, 2016), а также связь между психопатологическими симптомами (депрессией, социальной тревогой) и аддиктивным использованием сайтов социальных сетей (Wegmann, Stodt, & Brand, 2015). Эти ожидания частично перекрываются с мотивами использования Интернета (см. выше). Различие состоит в стабильности и конкретности эффектов. Мотивы считаются относительно стабильными и предрасполагают к общему поведению приближения по отношению к определенным приложениям. Конкретные ожидания относятся к представлениям и мыслям о конкретных эффектах, которые, вероятнее всего, даст использование определенного приложения или сайта в определенной ситуации. Такие ожидания могут быть эксплицитными или имплицитными, и один из лежащих в их основе когнитивных процессов состоит в том, что частое использование приложения и переживание положительных результатов (например, удовольствия или ухода от реальности) приводит к позитивным (имплицитным) ассоциациям, которые могут повышать вероятность повторного использования этого приложения (подкрепление). Имплицитные ассоциации обладают надежной прогностической ценностью в контексте зависимостей от психоактивных веществ (см. метаанализ Rooke, Hine, & Thorsteinsson, 2008). Такие имплицитные ассоциации были продемонстрированы для интернет-игр (Yen et al., 2011), интернет-порнографии (Snagowski, Wegmann, Pekal, Laier, & Brand, 2015) и гемблинга (например, Brevers et al., 2013) с использованием модифицированной версии теста имплицитных ассоциаций (*Implicit Association Test*; Greenwald, McGhee, & Schwartz, 1998). На основе этих исследований нескольких аспектов эксплицитных и имплицитных когниций мы предлагаем, что связанные с Интернетом когнитивные искажения, включающие эксплицитные ожидания и иллюзии, а также имплицитные ассоциации, могут ускоряюще влиять на cue-reactivity и craving, если индивид сталкивается с интернет-связанными сигналами и другими ситуационными переменными (например, отрицательным или очень положительным настроением, стрессом).

#### 3.2.3. Реактивность на сигналы и craving

Одним из основных процессов, лежащих в основе снижения поведенческого контроля, является *craving*, который в модели Dong and Potenza (2014) также определялся как мотивационный поиск. Первоначально этот термин относился к трудно преодолимому побуждению употребить вещество. *Craving* может запускаться реактивностью на сигналы (*cue-reactivity*), которая является результатом столкновения с обусловленными стимулами, связанными с зависимостью (Breiner, Stritzke, & Lang, 1999; Carter & Tiffany, 1999). Реактивность на сигналы развивается на основе (ассоциативных) механизмов научения, в особенности процессов обусловливания (Carter & Tiffany, 1999; Loeber & Duka, 2009; Tiffany, Carter, & Singleton, 2000), которые обеспечивают основную физиологическую, эмоциональную и мотивационную основу craving (Robinson & Berridge, 1993, 2000). Понятия реактивности на сигналы и craving были перенесены из исследований зависимостей от психоактивных веществ в исследования поведенческих зависимостей, например в отношении расстройства гемблинга (например, Potenza, 2008; Potenza et al., 2003; Wölfling et al., 2011). Несколько исследований с использованием fMRI изучали мозговые корреляты реактивности на сигналы и craving у лиц с расстройством гемблинга (Crockford, Goodyear, Edwards, Qickfall, & el-Guebaly, 2005; Goudriaan, de Ruiter, van den Brink, Oosterlaan, & Veltman, 2010; Kober et al., 2016; Miedl, Büchel, & Peters, 2014; Potenza et al., 2003; Wulfert, Maxson, & Jardin, 2009). Эти исследования обычно выявляют участие вентрального стриатума (и частично других структур расширенной лимбической системы) в переживании craving при столкновении с сигналами, связанными с зависимостью. В последнее время нейронные корреляты реактивности на сигналы и craving, также с устойчивым акцентом на вентральный стриатум, были продемонстрированы у испытуемых с расстройством интернет-игр (Ahn, Chung, & Kim, 2015; Ko et al., 2009; Liu et al., 2016; Thalemann, Wölfling, & Grüsser, 2007), гиперсексуальным поведением (Klucken, Wehrum-Osinsky, Schweckendiek, Kruse, & Stark, 2016; Voon et al., 2014) и проблемами использования интернет-порнографии (Brand, Snagowski, Laier, & Maderwald, 2016). Эти результаты хорошо согласуются с предшествующими поведенческими исследованиями, показывающими важную роль craving и ожидания сексуального удовлетворения у лиц с проблемами киберсекса (Brand et al., 2011; Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, & Brand, 2013), и демонстрируют вовлеченность вентрального стриатума в процесс реактивности на сигналы и craving при поведенческих зависимостях.

#### 3.2.4. Стремление к регуляции настроения

При столкновении с аномальным настроением, симптомами отмены или craving может развиваться стремление регулировать переживаемое настроение. Процесс эмоциональной регуляции является важным аспектом множества психопатологических состояний, включая зависимости (Aldao, Nolen-Hoeksema, & Schweizer, 2010; Gross & Jazaieri, 2014; Thorberg & Lyvers, 2006). Сообщалось, что аддиктивное поведение может использоваться дисфункциональным образом для совладания с переживаемыми аверсивными аффективными реакциями на внутренние или внешние сигналы; например, в отношении курения, употребления алкоголя, использования интернет-порнографии, а также онлайновых игр или социальных сетей (Holahan, Moos, Holahan, Cronkite, & Randall, 2001; Hormes, Kearns, & Timko, 2014; Kuss, 2013; Laier & Brand, 2014; J.-R. Li, Wang, & Lin, 2012; Shapiro, Jamner, Davydov, & James, 2002). Воздерживающиеся лица, находящиеся в восстановлении после наркотической зависимости, могут иметь повышенный риск рецидива в ситуациях, когда они сталкиваются с внутренними или внешними сигналами, ассоциированными с прежним приемом наркотика (Welberg, 2013). Мы предполагаем, что стремление к регуляции настроения является важным фактором в развитии расстройств, связанных с использованием Интернета, поскольку оно может влиять на решение использовать определенные интернет-приложения/сайты на ранних этапах аддиктивного процесса. Более того, позднее в рамках аддиктивного процесса эта роль может становиться еще более значимой, поскольку осознание переживаемых проблем должно вести к усилению аверсивного настроения, тогда как навыки совладания снижаются в пользу дисфункционального совладания за счет использования интернет-приложений/сайтов первого выбора.

#### 3.2.5. Аттенциональные смещения

Аттенциональные смещения и их связи с реакциями craving изучались в исследованиях зависимостей от психоактивных веществ (например, Christiansen, Schoenmakers, & Field, 2015; Field & Cox, 2008; Field, Munafò, & Franken, 2009). Имплицитные когниции, в частности тенденции приближения и избегания, связывались с реакциями craving у лиц с зависимостью от психоактивных веществ (например, R. W. Wiers & Stacy, 2006). Представление о том, что аттенциональные смещения могут направлять аддиктивное поведение, хорошо согласуется с недавними двухрежимными теориями аддиктивного поведения (например, Bechara, 2005; Evans & Coventry, 2006; Stacy & Wiers, 2010). Эти подходы разделяют общий взгляд на природу зависимости, согласно которому аддиктивное поведение может быть результатом взаимодействия двух типов процессов. Первый тип — импульсивный или относительно автоматический режим переработки, второй — относительно контролируемый и рефлексивный режим переработки. Этот общий подход, рассматривающий аддиктивное поведение как результат импульсивного и обдуманного режимов когнитивной переработки, согласуется с современными теориями принятия решений (например, Schiebener & Brand, 2015) и моделями двойной переработки в когнитивной психологии, касающимися рассуждения и мышления (Evans, 2003; Kahneman, 2003; Stanovich & West, 2000).

Свидетельства аттенционального смещения были обнаружены у проблемных игроков (Ciccarelli, Nigro, Griffiths, Cosenza, & D’Olimpio, 2016). Аттенциональное смещение у лиц с проблемами интернет-игр недавно было продемонстрировано Jeromin, Nyenhuis, & Barke (2016), где оно измерялось с помощью двух инструментов, широко применяемых в исследованиях зависимостей от психоактивных веществ: задачи Addiction Stroop и visual-probe tests (Field & Cox, 2008). Лица с проблемами интернет-игр по сравнению с лицами без таких проблем медленнее реагировали на слова, связанные с компьютером, чем на нейтральные слова, во время выполнения варианта зависимости-Stroop, что можно рассматривать как аттенциональное смещение в сторону стимулов, связанных с зависимостью. Эти результаты согласуются с данными исследований использования Интернета и видеоигр, в которых также применялась задача Addiction Stroop (Metcalf & Pammer, 2011; van Holst et al., 2012), хотя в исследовании van Holst et al. (2012) время реакции на сигналы, связанные с зависимостью, и на нейтральные слова не различалось. Что касается результатов visual-probe, различий во времени реакции не было обнаружено ни в одном из исследований (Jeromin et al., 2016; van Holst et al., 2012), однако участники допускали больше ошибок при идентификации целей в условии со словами, связанными с компьютером, что указывает на возможную интерференцию между аттенциональным смещением и правильным определением позиции цели. Еще более отчетливые результаты были получены у пациентов с гиперсексуальным поведением по сравнению со здоровыми добровольцами при выполнении visual-probe task: лица с гиперсексуальным поведением демонстрировали более выраженное аттенциональное смещение в сторону явно сексуальных стимулов по сравнению с нейтральными изображениями (Mechelmans et al., 2014).

Еще одно направление исследований в области аффективно-аттенциональных процессов у зависимых лиц связано с отношением между craving и тенденцией приближаться к стимулам, связанным с зависимостью, либо избегать их (Breiner et al., 1999). Исследования предлагают многомерную модель алкогольной зависимости, которая фокусируется на оценочном пространстве ситуации при столкновении со стимулами, связанными с зависимостью. Положительные или отрицательные ожидания относительно эффектов приема вещества могут влиять на склонность приближаться к связанным с веществом сигналам или избегать их. Положительные ожидания должны вести к тенденциям приближения, а отрицательные — к тенденциям избегания. Подход/избегание также согласуется с упомянутыми выше двухпроцессными моделями аддиктивного поведения. Одной из задач, часто используемых в исследованиях употребления алкоголя для измерения тенденций приближения и избегания, является *Approach-Avoidance Task*, первоначально разработанная Rinck and Becker (2007) для изучения лиц с тревожным расстройством (арахнофобией). Задача предполагает физическое движение джойстиком, и участники должны как можно быстрее тянуть представленные на экране компьютера стимулы к себе (условие приближения) либо отталкивать их от себя (условие избегания). Многочисленные исследования показывают, что зависимые испытуемые реагируют быстрее, когда им нужно приблизиться к связанным с веществом стимулам, по сравнению с независи мыми лицами или по сравнению с условием избегания (Cousijn et al., 2012; Cousijn, Goudriaan, & Wiers, 2011; C. E. Wiers et al., 2013). Используя *Approach-Avoidance Task*, Snagowski and Brand (2015) обнаружили, что лица с проблемным использованием интернет-порнографии (в аналоговой выборке) могут быть связаны как с тенденциями приближения, так и с тенденциями избегания, поскольку они обнаружили квадратичную связь в своей выборке пользователей порнографии. Хотя эти результаты следует интерпретировать осторожно, поскольку они нуждаются в репликации и переносе на другие типы расстройств, связанных с использованием Интернета, представляется целесообразным рассматривать такие тенденции приближения и избегания как потенциальные механизмы, лежащие в основе аддиктивного использования определенных интернет-приложений/сайтов.

В целом предрасполагающие факторы вместе с дисфункциональными стилями совладания, ожиданиями в отношении интернет-использования, иллюзиями и имплицитными ассоциациями могут влиять на интенсивность реактивности на сигналы и craving, а также других специфических когнитивных и аффективных процессов, таких как аттенциональные смещения и тенденции приближения к стимулам, связанным с зависимостью. В соответствии с некоторыми данными о возможных взаимодействиях, хотя исследований, прямо рассматривающих эффекты взаимодействия между переменными, пока немного, мы предполагаем, что предрасполагающие переменные действуют совместно со стилями совладания и интернет-связанными искажениями, приводя к специфическим паттернам аффективных и когнитивных реакций в определенных ситуациях. Аффективные и когнитивные реакции как результат эффектов взаимодействия включают реактивность на сигналы, craving, стремление к регуляции настроения и аттенциональные смещения. Мы рассматриваем их как важные процессы, влияющие на решения об использовании определенных приложений/сайтов. Однако мы также предполагаем существование медиаторных переменных между аффективными и когнитивными реакциями и решением использовать Интернет, и эти медиаторные факторы могут находиться в областях тормозного контроля и исполнительного функционирования.

### 3.3. Исполнительные функции, тормозный контроль и решение использовать определенные приложения/сайты: E-компонент модели

Потенциальное влияние снижения исполнительного функционирования и снижения тормозного контроля было центральным элементом модели расстройства интернет-игр Dong and Potenza (2014), а также модели Brand, Young, et al. (2014), хотя в последнем случае это не было явно показано на рисунке, а было описано в тексте (Brand, Young, et al., 2014). Представление о том, что исполнительные функции вносят важный вклад в развитие и поддержание специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, основывается на нейропсихологических и нейронаучных исследованиях, а также на теориях зависимости от психоактивных веществ (Bechara, 2005; Goldstein et al., 2009; Goldstein & Volkow, 2002, 2011; Kalivas & Volkow, 2005; Koob & Volkow, 2010; Volkow & Fowler, 2000; Volkow, Fowler, Wang, & Goldstein, 2002; Volkow et al., 2012). Эти модели предполагают, что сниженная функция префронтальной коры связана с нарушением торможения реакции и приписыванием значимости (*impaired response inhibition and salience attribution*; IRISA-модель) у лиц с зависимостями. Главная характеристика этой модели заключается в повышенной значимости стимулов, связанных с наркотиком, и одновременном снижении чувствительности к естественным, не связанным с веществом подкреплениям. Вследствие этого взаимодействия возникают снижение контроля над аддиктивным поведением и ослабление торможения неблагоприятных решений (cf. Goldstein & Volkow, 2011). Мы утверждаем, что сниженный контроль над принятием решений в контексте зависимостей может быть распространен и на поведенческие зависимости, и на специфические расстройства, связанные с использованием Интернета.

Исполнительные функции, тормозный контроль и принятие решений изучались в контексте расстройств, связанных с использованием Интернета, с особым акцентом на расстройство интернет-игр (например, Dong, Hu, Lin, & Lu, 2013; Pawlikowski & Brand, 2011; Sun et al., 2009). Данные о тормозном контроле у лиц с расстройствами, связанными с использованием Интернета, неоднозначны, хотя большинство исследований выявило по крайней мере умеренное снижение исполнительных функций у таких лиц (Dong, Hu, et al., 2013; Dong, Lu, Zhou, & Zhao, 2010; Dong, Zhou, & Zhao, 2011; Sun et al., 2009; van Holst et al., 2012). Похоже, то же относится и к принятию решений, поскольку некоторые исследования не обнаружили общих различий между испытуемыми с расстройствами, связанными с использованием Интернета, и без них в задачах принятия решений в условиях неопределенности, измеряемых с помощью Iowa Gambling Task (Yao et al., 2015), тогда как другие выявили худшее выполнение у затронутых лиц по сравнению со здоровыми добровольцами (Sun et al., 2009). Более последовательно существенные нарушения принятия решений обнаруживались в задачах, оценивающих решения в условиях риска (Dong & Potenza, 2016; Pawlikowski & Brand, 2011; Seok, Lee, Sohn, & Sohn, 2015; Yao et al., 2015). При сравнении лиц с расстройствами, связанными с использованием Интернета, и лиц с расстройствами, связанными с употреблением алкоголя, обе группы демонстрировали сопоставимый уровень выполнения задач на исполнительные функции, и обе группы набирали значительно меньше баллов, чем здоровые добровольцы (Z. Zhou, Zhu, Li, & Wang, 2014).

Большинство исследований тормозного контроля с использованием Go/No-Go Task на сегодняшний день применяли версии с нейтральными стимулами (то есть без стимулов, связанных с зависимостью) и не обнаруживали снижения поведенческой эффективности (Ding et al., 2014), хотя результаты неоднозначны в различных исследованиях (см. метаанализ Smith, Mattick, Jamadar, & Iredale, 2014). Как и в исследованиях аттенциональных смещений, исследования могли бы быть более информативными, а результаты — более согласованными, если бы использовались стимулы, связанные с зависимостью. Мы предполагаем, что испытуемые со специфическими расстройствами, связанными с использованием Интернета, могут испытывать трудности с торможением реакций на стимулы, представляющие их использование первого выбора, как это было показано у лиц с эпизодическим чрезмерным употреблением алкоголя (Czapla et al., 2015) и у лиц с зависимостью от психоактивных веществ (например, Pike, Stoops, Fillmore, & Rush, 2013). В этом контексте Z. Zhou, Yuan, and Yao (2012) использовали задачу переключения с сигналами, репрезентирующими интернет-игры, и обнаружили снижение торможения реакции и умственной гибкости. В версии Go/No-Go Task, специфичной к сигналам, у лиц с расстройством интернет-игр сообщалось о снижении тормозного контроля, связанного с сигналами (Yao et al., 2015). Еще одним примером является исследование Nie, Zhang, Chen, and Li (2016), показавшее нарушение торможения реакции и рабочей памяти у подростков с расстройством, связанным с использованием Интернета, в Stop Signal Task и 2-back Task, включавших в качестве сигналов слова, связанные с Интернетом. В соответствии с этим результатом Laier, Pawlikowski, and Brand (2014) использовали модифицированную Iowa Gambling Task с порнографическими и нейтральными изображениями на выгодных и невыгодных колодах карт (и наоборот в другой группе испытуемых). В выборке мужчин — пользователей порнографии — те индивиды, которые выполняли задачу с порнографическими изображениями на невыгодных колодах, продолжали выбирать карты из этих колод, несмотря на получение высоких потерь. Этот эффект усиливался у участников, сообщавших о высоком субъективном craving после предъявления порнографических изображений в дополнительной экспериментальной задаче.

Результаты о снижении исполнительного функционирования и тормозного контроля, возможно как следствии реактивности на сигналы и craving, согласуются с данными нейровизуализационных исследований (cf. Kuss & Griffiths, 2012; Meng, Deng, Wang, Guo, & Li, 2015; Sepede et al., 2016). Структурные различия у лиц с расстройством интернет-игр и без него были обнаружены как в сером, так и в белом веществе префронтальных областей мозга и дополнительных мозговых регионах, таких как лимбические структуры (например, Hong, Kim, et al., 2013; Hong, Zalesky, et al., 2013; H. Wang et al., 2015; Y. Zhou et al., 2011). Функциональные мозговые корреляты расстройства интернет-игр также описаны в префронтальной коре и лимбических структурах (Dong, Devito, Du, & Cui, 2012; Dong, Hu, et al., 2013; Dong, Lin, Zhou, & Lu, 2014). Предполагались также изменения в дофаминергических системах (S. H. Kim et al., 2011), которые могут быть связаны с переработкой подкрепления (Jović & Đinđić, 2011). Исследования также начинают объединять данные нейропсихологических исследований и нейровизуализационных оценок у лиц с расстройством интернет-игр или проблемным игровым поведением, показывая, что дефициты исполнительных функций и тормозного контроля связаны с функциональными изменениями во фронто-стриарных цепях (Luijten, Meerkerk, Franken, van de Wetering, & Schoenmakers, 2015; Seok et al., 2015; Yuan et al., 2016).

В совокупности снижение исполнительных функций, тормозного контроля и качества принятия решений присутствует у лиц с расстройствами, связанными с использованием Интернета, или у лиц, которые, по-видимому, имеют повышенный риск формирования аддиктивных паттернов интернет-использования, особенно в ситуациях, когда они сталкиваются с сигналами, связанными с интернет-зависимостью. Нейронные корреляты расстройства интернет-игр и других расстройств, связанных с использованием Интернета (например, Brand et al., 2016), могут отражать дезадаптивное взаимодействие реактивности на сигналы/craving и сниженного префронтального/исполнительного функционирования, как это предполагается для зависимостей от психоактивных веществ (Goldstein & Volkow, 2011; Koob & Volkow, 2010; Volkow & Fowler, 2000; Volkow et al., 2002). Мы предполагаем, что дисфункциональное взаимодействие между слабым исполнительным контролем и ситуационно ускоренным поиском вознаграждения как результатом реактивности на сигналы и craving может способствовать неблагоприятному принятию решений. Решение использовать определенные интернет-приложения/сайты с целью уменьшить craving и повысить настроение рассматривается как поиск краткосрочно привлекательного поведения, приводящего к переживанию удовлетворения несмотря на негативные долгосрочные последствия. Этот предполагаемый тип дисфункционального взаимодействия между исполнительным контролем и поиском вознаграждения недавно был подчеркнут в fMRI-исследовании Dong, Lin, Hu, Xie, and Du (2015). Они использовали fMRI в состоянии покоя и показали снижение функциональной связности в так называемой сети исполнительного контроля (включая латеральные префронтальные и теменные области) у лиц с расстройством интернет-игр по сравнению со здоровыми добровольцами. Кроме того, лица с расстройством интернет-игр демонстрировали повышенную функциональную связность в сетях, связанных с вознаграждением (включая вентральный стриатум и орбитофронтальную кору). Dong и коллеги предполагают, что дисбаланс между сетью исполнительного контроля и сетью вознаграждения представляет собой механизм, наблюдаемый у лиц с расстройством интернет-игр, при котором снижение исполнительного контроля ведет к ослаблению торможения мотивационного поиска и craving, что в результате приводит к чрезмерным интернет-играм. Мы согласны с этой интерпретацией, что отражено в нашей модели в пути от аффективных и когнитивных реакций через снижение исполнительных функций и тормозного контроля к неблагоприятному принятию решений. Будущие исследования могут изучать принятие решений, исполнительные функции и тормозный контроль как с использованием стимулов, связанных с зависимостью, так и без них, а также сравнивать показатели между различными типами расстройств, связанных с использованием Интернета. Такие исследования могли бы дать более полную картину того, как конкретные когнитивные процессы могут быть вовлечены в развитие и поддержание специфических расстройств, связанных с использованием Интернета.

### 3.4. Последствия использования интернет-приложений/сайтов первого выбора

Решение использовать определенные приложения/сайты и само поведение их использования могут приводить к краткосрочным положительным переживаниям и удовлетворению, по крайней мере на ранних стадиях аддиктивного процесса. Кроме того — и, возможно, что еще важнее, — использование определенных интернет-приложений/сайтов и получаемое при этом удовлетворение должно также приводить к усилению реактивности на сигналы и craving как реакций на определенные стимулы, в результате как павловских, так и инструментальных процессов обусловливания. Важность обусловливания в развитии аддиктивного поведения была теоретически предложена, например, в рамках теории сенситизации стимульной значимости (Berridge et al., 2009; Robinson & Berridge, 1993, 2001, 2008), и была эмпирически продемонстрирована при зависимостях от психоактивных веществ (Duka et al., 2011; Hogarth, Dickinson, & Duka, 2010; Hogarth, Dickinson, Hutton, Elbers, & Duka, 2006; Loeber & Duka, 2009), например с помощью задачи Pavlovian Instrumental Transfer Task (Hogarth, Dickinson, Wright, Kouvaraki, & Duka, 2007). Недавние данные свидетельствуют о том, что сходные процессы обусловливания также вовлечены в развитие реактивности на сигналы и craving в контексте расстройства использования интернет-порнографии (Klucken et al., 2016; Snagowski, Laier, Duka, & Brand, in press). Хотя для других типов расстройств, связанных с использованием Интернета, эмпирические данные о процессах обусловливания пока отсутствуют, мы предполагаем, что переживание удовлетворения вследствие использования интернет-приложений/сайтов первого выбора приводит к положительному подкреплению, которое составляет основу формирования стабилизирующейся реактивности на сигналы и craving. В соответствии с этим мы также предполагаем, что на основе обучения с подкреплением дисфункциональные стили совладания и интернет-связанные когнитивные искажения положительно и частично отрицательно подкрепляются и тем самым усиливаются. Все эти механизмы подкрепления могут повышать вероятность того, что индивиды будут повторно использовать приложения/сайты первого выбора. Эти механизмы также могут делать более вероятным использование приложений/сайтов первого выбора во многих ситуациях, подобно тому, что наблюдается при зависимостях от психоактивных веществ. Вследствие процессов обусловливания при зависимостях от психоактивных веществ развивается генерализация ситуационных признаков, запускающих реактивность на сигналы и craving, а аддиктивное поведение становится привычным и/или компульсивным (cf. Everitt, 2014; Everitt & Robbins, 2005, 2016). Предлагаемый цикл подкрепления, отражающий временную динамику в средней/серой части модели (рисунок 1), представлен на рисунке 2.

((Пожалуйста, вставьте рисунок 2 здесь))

Аддиктивный процесс в целом, как предполагается, включает переход от более произвольного и импульсивного потребления наркотика к более привычному или компульсивному паттерну употребления, и в рамках этого процесса положительные и рекреационные чувства, связанные с приемом наркотика, могут становиться менее важными по сравнению с переживанием прямых эффектов наркотика (Everitt & Robbins, 2016; Piazza & Deroche-Gamonet, 2013). Мы предполагаем, что на ранних стадиях процесса специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, удовлетворение является главным, но не исключительным движущим фактором, который приводит к изменениям аффективных и когнитивных реакций на стимулы, связанные с интернет-зависимостью. По мере прогрессирования аддиктивного процесса уровень переживаемого удовлетворения снижается. Одновременно в ходе зависимости возрастает уровень компенсаторных эффектов. По мере снижения контроля над использованием специфических интернет-приложений/сайтов могут усиливаться негативные последствия, которые могут включать социальную изоляцию и одиночество, конфликты с родителями или сверстниками, чувство непонимания, ощущение пустоты и другие отрицательные эмоции и переживания. Эти чувства и потери социальных контактов либо другие проблемы могут еще больше усугубляться из-за повторного использования интернет-приложений/сайтов первого выбора, при этом удовлетворение становится менее важным, а компенсация — более важной. Предполагаемый сдвиг от удовлетворения к компенсации в аддиктивном процессе суммирован на рисунке 3.

((Пожалуйста, вставьте рисунок 3 здесь))

## 4. Клинические следствия

Учитывая признанную клиническую значимость расстройств, связанных с использованием Интернета, клиницисты и исследователи разрабатывают специфические методы лечения для лиц с проблемами интернет-использования (Young, 2009), хотя в 2013 году в DSM-5 в качестве исследовательского диагноза в разделе III было включено только расстройство интернет-игр. Предлагались как фармакологические, так и психологические методы лечения, аналогичные тем, что рекомендуются при расстройстве гемблинга и других поведенческих зависимостях (например, Grant, Schreiber, & Odlaug, 2013; Yau & Potenza, 2015), а первоначальные исследования показывают различную степень эффективности (Cash et al., 2012; Santos et al., 2016; Winkler, Dörsing, Rief, Shen, & Glombiewski, 2013; Young, 2013). Kimberly Young (2011) предложила когнитивно-поведенческую терапию интернет-зависимости (CBT-IA), которая в настоящее время рассматривается как метод выбора (Cash et al., 2012; Winkler et al., 2013). Однако необходимы крупномасштабные рандомизированные контролируемые исследования для дальнейшей оценки эффективности вмешательств, а также дополнительные работы для определения возможностей их переноса в не исследовательские условия. Кроме того, поскольку ни одно лекарственное средство не имеет утвержденных показаний для расстройств, связанных с использованием Интернета, необходимы дополнительные исследования в области разработки фармакотерапии.

Предложенная теоретическая рамка может использоваться для содействия будущим клиническим вмешательствам. Учитывая, что некоторые предрасполагающие факторы могут быть немодифицируемыми (например, генетика, ранний детский опыт), а другие — трудно изменяемыми (например, психопатологические факторы уязвимости, личность), мы предполагаем, что лечение в первую очередь должно быть направлено на модераторные и медиаторные переменные, которые теоретически могут быть изменены посредством фармакотерапии или психотерапии. В этом контексте также важно отметить, что даже некоторые предрасположенности, такие как генетическая конституция и уязвимость к стрессу, взаимодействуют с другими модераторными и медиаторными переменными. Например, уязвимость к стрессу может модерировать связь между исполнительными функциями и принятием решений (Starcke & Brand, in press) и, следовательно, может влиять на успех терапии. Эти предрасполагающие факторы следует изучать в лечебных контекстах, чтобы лучше наблюдать потенциальные взаимодействия между личностными факторами в процессе лечения. Переменные, на которые можно воздействовать непосредственно в CBT, включают стили совладания, интернет-связанные ожидания, аттенциональные смещения, реактивность на сигналы и craving, а также исполнительные функции и тормозный контроль.

В CBT-IA интернет-поведение индивида анализируется и отслеживается с учетом его ситуационных, эмоциональных и когнитивных контекстов. Кроме того, рассматриваются последующие подкрепляющие эффекты интернет-использования. Этот процесс помогает сформировать понимание когнитивных допущений и искажений, связанных с использованием Интернета и ситуационными триггерами. Эта первая фаза CBT-IA учитывает несколько переменных, включенных в теоретическую модель, в частности совладание с жизненными ситуациями, являющимися высокорисковыми в отношении чрезмерного использования Интернета, ожидания и иллюзии относительно использования Интернета, а также подкрепляющие эффекты интернет-использования. Затем с помощью методов когнитивной реструктуризации и рефрейминга можно воздействовать на интернет-связанные когнитивные искажения.

Учитывая, что и эксплицитные, и имплицитные когниции, а также способность индивида к обусловливанию могут взаимодействовать друг с другом (Bernardin, Maheut-Bosser, & Paille, 2014; Forrest, Smith, Fussner, Dodd, & Clerkin, 2016; R. W. Wiers, Boelema, Nikolaou, & Gladwin, 2015), лечение должно быть направлено не только на эксплицитные (вербализуемые) ожидания, но и на имплицитные когниции. S. Lee and Lee (2015) предположили, что базовые положения об имплицитных и эксплицитных когнициях, согласующиеся с ролью тенденций приближения/избегания, могут быть встроены в терапию как часть психообразования пациента. Исследования зависимостей от психоактивных веществ показывают, что дисфункциональные эффекты имплицитных когниций потенциально могут быть переобучены, например таким образом, чтобы увеличить вероятность того, что переживание craving будет приводить скорее к избеганию, чем к тенденциям приближения (Eberl et al., 2013a, 2013b; R. W. Wiers, Eberl, Rinck, Becker, & Lindenmeyer, 2011). Одним из способов переноса концепции переобучения на лечение расстройств, связанных с использованием Интернета, могло бы быть адаптирование существующих тренировочных программ, в которых пациенты учатся избегать интернет-связанных стимулов (например, отталкивая их джойстиком, поскольку это распространенный тренировочный метод). Однако следует отметить, что для выявления оптимального числа тренировочных сессий (Eberl et al., 2013b), а также для оценки их эффективности необходимо проведение систематических исследований. Другие методы могли бы учитывать имплицитные ассоциации, как это делалось при расстройствах, связанных с употреблением алкоголя (Houben, Schoenmakers, & Wiers, 2010; C. E. Wiers et al., 2015). Однако данные об эффективности таких методов ограничены.

Аттенциональные смещения также могут снижаться в программах переобучения внимания (например, Christiansen et al., 2015; Schoenmakers et al., 2010). Тесно связана с этим идея о том, что способность индивида тормозить определенные действия может быть модифицирована посредством тренинга (например, Bowley et al., 2013; Houben & Jansen, 2011; Houben, Nederkoorn, Wiers, & Jansen, 2011), например с помощью модифицированных версий Go/No-Go Task. Адаптация этих техник может оказаться полезной для повышения тормозного контроля и исполнительного функционирования и может быть включена в лечение расстройств, связанных с использованием Интернета, если будущие исследования покажут, что они действительно ведут к успеху лечения. Процессы обусловливания, представляющие собой основные процессы, лежащие в основе расстройств, связанных с использованием Интернета, могут быть адресованы методами cue-exposure therapy (Park et al., 2015). Хотя cue-exposure therapy может не устранять уже существующие ассоциации, интенсивность переживаемого craving может снижаться (Pericot-Valverde, García-Rodríguez, Gutiérrez-Maldonado, & Secades-Villa, 2015), что согласуется с современными нейровизуализационными данными о снижении реактивности на сигналы вследствие cue-exposure therapy у воздерживающихся лиц с алкогольной зависимостью (Vollstädt-Klein et al., 2011), хотя ее эффективность обсуждается неоднозначно (Everitt & Robbins, 2016).

Подводя итог, мы предлагаем считать важным оценивание когнитивных функций индивидов, включая аттенциональные смещения, имплицитные и эксплицитные когниции, исполнительные функции и способности тормозного контроля, в контексте клинического лечения. Мы также предполагаем, что включение нейропсихологического тренинга с акцентом на специфичные для Интернета процессы контроля может повышать вероятность положительных исходов CBT в контексте расстройств, связанных с использованием Интернета.

## 5. Критические замечания и будущие направления

Хотя область исследований расстройств, связанных с использованием Интернета, за последние два десятилетия быстро развивалась и по этим явлениям существует множество работ, в знаниях по-прежнему остаются существенные пробелы, особенно в отношении лечебных вмешательств. Несколько аспектов существующих исследований ограничивают наши нынешние знания. Во-первых, большинство эмпирических исследований сосредоточено на расстройстве интернет-игр или не проводит различий между различными типами интернет-использования. Во-вторых, многие предыдущие исследования рассматривали отдельные переменные, такие как личность, генетические корреляты и когнитивные функции, относительно изолированно друг от друга и только для одной формы расстройств, связанных с использованием Интернета. В-третьих, большинство исследований имеет поперечный дизайн, что ограничивает понимание развития и поддержания расстройств, связанных с использованием Интернета. Некоторые лонгитюдные исследования существуют (например, Strittmatter et al., 2016; Zhang et al., 2016), но их мало и они ограничены, например, с точки зрения времени оценки. В-четвертых, большинство исследований сосредоточено на подростках и молодых взрослых и не включает вопросы, касающиеся раннего развития расстройств, такие как особенности родителей и семьи. В-пятых, гендерные аспекты не рассматривались систематически в метаанализах, поскольку большинство исследований, посвященных расстройству интернет-игр (а также просмотру интернет-порнографии), включает главным образом или исключительно мужчин.

Учитывая этот дефицит систематических исследований, предложенную модель нельзя считать окончательной. Хотя мы попытались включить результаты современных исследований из различных областей, не все аспекты, включенные в модель, эмпирически проверены для всех типов расстройств, связанных с использованием Интернета. Кроме того, по некоторым аспектам, например личности или принятия решений, результаты неоднозначны, как мы уже обсуждали в соответствующих разделах. Тем не менее мы полагаем, что предложенная модель обладает потенциалом повлиять на будущие исследования, предоставляя явную рамку для проверки гипотез относительно взаимодействий специфических характеристик, включая личностные особенности, а также когнитивные и аффективные процессы.

В будущих исследованиях взаимодействия между базовыми личностными, когнитивными и аффективными характеристиками следует рассматривать более систематически. В частности, требуется более глубокое понимание взаимодействий между личностью и другими чертами, с одной стороны, и когнитивными и аффективными переменными, которые могут развиваться в рамках аддиктивного процесса, — с другой; к ним относятся реактивность на сигналы, craving, аттенциональное смещение и исполнительные функции. Изучение взаимодействий этих переменных вместо их раздельного рассмотрения представляется очень важным для более глубокого понимания природы и динамики расстройств, связанных с использованием Интернета. Хотя расстройство интернет-игр является типом расстройства, связанного с использованием Интернета, который, вероятно, наиболее заметен в клинической практике и опубликованной исследовательской литературе, важно также учитывать другие потенциальные типы расстройств, связанных с использованием Интернета, и сравнивать профили и лежащие в их основе механизмы между различными типами. Например, рассмотрения и внимания заслуживают интернет-игры, интернет-гемблинг, интернет-порнография и связанные с ней формы поведения и расстройства, среди прочего. Недостаток знаний в этих областях мог ограничивать рассмотрение расстройств, связанных с использованием Интернета, в DSM-5 и может затруднять усилия, связанные с тем, как эти расстройства будут рассматриваться в других классификационных системах, таких как ICD-11.

Исходя из текущего состояния исследований, мы предлагаем включить расстройства, связанные с использованием Интернета, в предстоящую ICD-11. Важно отметить, что помимо расстройства интернет-игр проблемным образом используются и другие типы приложений. Один из подходов мог бы предполагать введение общего термина *Internet-use disorder*, который затем можно было бы уточнять с учетом приложения первого выбора, которое используется (например, расстройство интернет-игр, расстройство интернет-гемблинга, расстройство использования интернет-порнографии, расстройство интернет-коммуникации и расстройство интернет-шопинга). Общий термин *Internet-use disorder* может также охватывать смешанные формы проблемного или аддиктивного использования более чем одного приложения (например, смешанный тип расстройства интернет-игр и интернет-гемблинга). На основании данных, представленных нами в данном синтетическом обзоре, мы выдвигаем гипотезу, что, хотя доказательства в деталях пока еще непоследовательны и необходимы будущие исследования, различные типы расстройств, связанных с использованием Интернета, вероятно, имеют некоторые общие базовые аспекты, а модель I-PACE объединяет эти сходства в структурированной рамке для прямого и систематического изучения.

## 6. Заключение

Модель взаимодействия Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) для специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, направлена на предоставление теоретической рамки, различающей предрасполагающие факторы и модераторные и медиаторные переменные. Стили совладания и связанные с Интернетом когнитивные искажения главным образом концептуализируются как модераторные переменные, которые могут влиять на связи между предрасполагающими факторами и аспектами расстройств, связанных с использованием Интернета. Стили совладания и когнитивные искажения могут также выступать как медиаторные переменные, на которые, например, влияют психопатологические особенности и личностные/темпераментные характеристики. Далее мы выдвигаем гипотезу о существовании эффектов модерируемой медиации между предрасполагающими факторами и модераторами/медиаторами — стилями совладания и связанными с Интернетом когнитивными искажениями. Аффективные и когнитивные реакции (например, реактивность на сигналы и craving, аттенциональные смещения) на определенные ситуационные стимулы обозначаются как медиаторные переменные. Эти реакции должны определяться предрасположенностями, но еще сильнее — стилями совладания и связанными с Интернетом когнитивными искажениями, и считаются формирующимися в рамках аддиктивного процесса в результате процессов обусловливания в терминах положительного и отрицательного подкрепления. Эти аффективные и когнитивные реакции на ситуационные стимулы могут снижать тормозный контроль и исполнительное функционирование, что затем вносит вклад в решение использовать интернет-приложения/сайты первого выбора. Этот процесс рассматривается как частичная медиация, то есть прямые эффекты аффективных и когнитивных реакций на решения использовать определенные приложения/сайты сами по себе также сильны, однако эти эффекты частично опосредуются снижением тормозного контроля как результатом реакций на ситуационные особенности. Иными словами, предложенная модель I-PACE направлена на суммирование механизмов, лежащих в основе развития и поддержания специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, в терминах процессуальной модели, указывающей на временную динамику аддиктивного процесса. Вентральный стриатум и префронтальные области мозга рассматриваются как важные нейронные участники взаимодействия реактивности на сигналы и craving со снижением исполнительных функций и ухудшением навыков принятия решений у лиц со специфическими расстройствами, связанными с использованием Интернета. Хотя компоненты и процессы в рамках модели I-PACE выведены из предшествующих теоретических и эмпирических исследований, предполагаемые механизмы должны систематически изучаться в будущих работах. Предположения модели должны быть более подробно конкретизированы для отдельных типов расстройств, связанных с использованием Интернета, например расстройства интернет-игр, интернет-гемблинга, использования интернет-порнографии, интернет-шопинга и интернет-коммуникации. Мы надеемся, что модель I-PACE для специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, будет вдохновлять будущие исследования и клиническую практику и окажется полезной для формулирования ясных исследовательских гипотез в быстро развивающейся и важной научной области.

## Финансирование

Dr. Potenza получал поддержку от National Center for Responsible Gaming и National Center on Addiction and Substance Abuse. Содержание рукописи является исключительно ответственностью авторов и не обязательно отражает официальную позицию какой-либо из финансирующих организаций.

## Заявление о конфликте интересов

Авторы сообщают, что у них отсутствуют финансовые конфликты интересов в отношении содержания данной рукописи. Dr. Potenza получал финансовую поддержку или вознаграждение в следующих формах: он консультировал и выступал советником для Boehringer Ingelheim, Ironwood, Lundbeck, INSYS, Shire, RiverMend Health, Opiant/Lakelight Therapeutics и Jazz Pharmaceuticals; получал исследовательскую поддержку от NIH, Veteran’s Administration, Mohegan Sun Casino, National Center for Responsible Gaming, а также от Pfizer, Forest Laboratories, Ortho-McNeil, Psyadon, Oy-Control/Biotie и Glaxo-SmithKline pharmaceuticals; участвовал в опросах, почтовых рассылках или телефонных консультациях, связанных с наркотической зависимостью, расстройствами импульсного контроля или другими вопросами здоровья; консультировал юридические фирмы и федеральную службу публичной защиты по вопросам, связанным с расстройствами импульсного контроля; оказывает клиническую помощь в рамках программы Problem Gambling Services Program Департамента психического здоровья и служб по лечению зависимостей штата Коннектикут; проводил экспертные оценки грантов для NIH и других организаций; редактировал журналы и разделы журналов; выступал с академическими лекциями на больших клинических обходах, мероприятиях CME и в других клинических или научных форматах; а также подготовил книги или главы книг для издателей текстов по психическому здоровью. Остальные авторы сообщают об отсутствии биомедицинских финансовых интересов или иных конфликтов интересов.

## Подписи к рисункам

**Рисунок 1.** Модель развития и поддержания специфического расстройства, связанного с использованием Интернета. Жирные стрелки обозначают основные пути аддиктивного процесса.

**Рисунок 2.** Цикл подкрепления, представляющий временную динамику аффективных и когнитивных вкладов в процесс развития и поддержания специфического расстройства, связанного с использованием Интернета. Жирные стрелки обозначают основные пути аддиктивного процесса с самого начала. Более тонкие стрелки указывают на дополнительные взаимодействия, развивающиеся в рамках аддиктивного процесса.

**Рисунок 3.** Предполагаемый сдвиг от удовлетворения к компенсации в аддиктивном процессе.

## Перевод надписей на рисунках

### Рисунок 1

- **Biopsychological constitution** — Биопсихологическая конституция  
  - Genetic factors — Генетические факторы  
  - Early childhood experiences — Опыт раннего детства  
  - Stress vulnerability — Уязвимость к стрессу
- **Psychopathology** — Психопатология  
  - Depression — Депрессия  
  - Social anxiety — Социальная тревожность  
  - ADHD — СДВГ
- **Personality** — Личность  
  - Impulsivity — Импульсивность  
  - Low self-esteem — Низкая самооценка  
  - Low conscientiousness — Низкая добросовестность
- **Social cognitions** — Социальные когниции  
  - Loneliness — Одиночество  
  - Perceived social support — Воспринимаемая социальная поддержка  
  - Social distrust — Социальное недоверие
- **Specific motives for using** — Специфические мотивы использования  
  - Games — Игры  
  - Gambles — Азартные игры  
  - Cybersex and pornography — Киберсекс и порнография  
  - Shopping sites — Торговые сайты  
  - Communication sites/apps — Коммуникационные сайты/приложения
- **Person’s core characteristics** — Базовые характеристики личности
- **Subjectively perceived situation** — Субъективно воспринимаемая ситуация  
  - Confrontation with addiction-related cues — Столкновение с сигналами, связанными с зависимостью  
  - Stress, personal conflicts, abnormal mood — Стресс, личные конфликты, аномальное настроение
- **Coping style** — Стиль совладания
- **Internet-related cognitive bias** — Связанные с Интернетом когнитивные искажения  
  - Expectancies — Ожидания  
  - Illusions — Иллюзии  
  - Implicit associations — Имплицитные ассоциации
- **Affective and cognitive responses** — Аффективные и когнитивные реакции  
  - Cue reactivity — Реактивность на сигналы  
  - Craving — Craving  
  - Urge for mood regulation — Стремление к регуляции настроения  
  - Attentional bias — Аттенциональное смещение
- **Reductions of executive functions/inhibitory control** — Снижение исполнительных функций/тормозного контроля
- **Decision to use a certain application** — Решение использовать определенное приложение
- **Gratification** — Удовлетворение
- **Compensation** — Компенсация
- **Reinforcement** — Подкрепление
- **Specific Internet-use disorder** — Специфическое расстройство, связанное с использованием Интернета
- **Diminished control over the Internet use** — Сниженный контроль над интернет-использованием
- **Negative consequences in daily life** — Негативные последствия в повседневной жизни
- **Stabilization and Intensification** — Стабилизация и интенсификация

### Рисунок 2

- **Internet-related cognitive bias and coping style** — Связанные с Интернетом когнитивные искажения и стиль совладания
- **Affective and cognitive responses to external or internal triggers** — Аффективные и когнитивные реакции на внешние или внутренние триггеры
- **Reductions of executive functions/inhibitory control** — Снижение исполнительных функций/тормозного контроля
- **Using a certain application** — Использование определенного приложения
- **Gratification** — Удовлетворение
- **Compensation** — Компенсация

### Рисунок 3

- **Gratification** — Удовлетворение
- **Compensation** — Компенсация
- **Addiction process** — Аддиктивный процесс


## Список литературы (без изменений)
Ahn, H. M., Chung, H. J., & Kim, S. H. (2015). Altered brain reactivity to game cues
        after gaming experience. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking,
        18, 474-479. doi:10.1089/cyber.2015.0185
Aldao, A., Nolen-Hoeksema, S., & Schweizer, S. (2010). Emotion-regulation
        strategies across psychopathology: A meta-analytic review. Clinical
        Psychology Review, 30, 217-237. doi:10.1016/j.cpr.2009.11.004
APA. (2013). Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders 5th Edition.
        Washington DC: APA.
Baskerville, T. A., & Douglas, A. J. (2010). Dopamine and oxytocin interactions
        underlying behaviors: Potential contributions to behavioral disorders. CNS
        Neuroscience and Therapeutics, 16, 92–123.
Bechara, A. (2005). Decision making, impulse control and loss of willpower to resist
        drugs: A neurocognitive perspective. Nature Neuroscience, 8, 1458-1463.
        doi:10.1038/nn1584
Bernardin, F., Maheut-Bosser, A., & Paille, F. (2014). Cognitive impairments in
        alcohol-dependent        subjects.   Frontiers     in    Psychiatry,    5,  1-6.
        doi:10.3389/fpsyt.2014.00078
Berridge, K. C. (2007). The debate over dopamine’s role in reward: The case for
        incentive salience. Psychopharmacology, 191, 391-431.
Berridge, K. C., Robinson, T. E., & Aldridge, J. W. (2009). Dissecting components of
        reward: ‘Liking’, ‘wanting’, and learning. Current Opinions in Pharmacology, 9,
        65-73. doi:10.1016/j.coph.2008.12.014
Billieux, J., Van Der Linden, M., Achab, S., Khazaal, Y., Paraskevopoulos, L., Zullino,
        D., & Thorens, G. (2013). Why do you play World of Warcraft? An in-depth
        exploration of self-reported motivations to play online and in-game behaviours
        in the virtual world of Azeroth. Computers in Human Behavior, 29, 103–109.
Bowley, C., Faricy, C., Hegarty, B., Johnston, S., Smith, J. L., Kelly, P. J., & Rushby,
        J. A. (2013). The effects of inhibitory control training on alcohol consumption,
        implicit alcohol-related cognitions and brain electrical activity. International
        Journal of Psychophysiology, 89, 342-348. doi:10.1016/j.ijpsycho.2013.04.011
Brand, M., Laier, C., Pawlikowski, M., Schächtle, U., Schöler, T., & Altstötter-Gleich,
        C. (2011). Watching pornographic pictures on the Internet: Role of sexual
        arousal ratings and psychological-psychiatric symptoms for using Internet sex
        sites excessively. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 14,
        371-377. doi:10.1089/cyber.2010.0222
Brand, M., Laier, C., & Young, K. S. (2014). Internet addiction: Coping styles,
        expectancies, and treatment implications. Frontiers in Psychology, 5, 1256.
        doi:10.3389/fpsyg.2014.01256
Brand, M., Snagowski, J., Laier, C., & Maderwald, S. (2016). Ventral striatum activity
        when watching preferred pornographic pictures is correlated with symptoms of
        Internet pornography addiction. Neuroimage, 129, 224-232.
Brand, M., Young, K. S., & Laier, C. (2014). Prefrontal control and Internet addiction:
        A theoretical model and review of neuropsychological and neuroimaging
        findings.       Frontiers     in     Human        Neuroscience,       8,    375.
        doi:10.3389/fnhum.2014.00375
Breiner, M. J., Stritzke, W. G. K., & Lang, A. R. (1999). Approaching avoidance. A
        step essential to the understanding of craving. Alcohol Research & Therapy,
        23, 197-206.





Brevers, D., Cleeremans, A., Hermant, C., Tibboel, H., Kornreich, C., Verbanck, P., &
       Noël, X. (2013). Implicit gambling attitudes in problem gamblers: Positive but
       not negative implicit associations. Journal of Behavioral Therapy and
       Experimental Psychiatry, 44, 94-97. doi:10.1016/j.jbtep.2012.07.008
Briand, L. A., & Blendy, J. A. (2010). Molecular and genetic substrates linking stress
       and addiction. Brain Research, 1314, 219–234.
Caplan, S. E. (2007). Relations among loneliness, social anxiety, and problematic
       Internet     use.     Cyberpsychology      &     Behavior,     10,    234-242.
       doi:10.1089/cpb.2006.9963
Carter, B. L., & Tiffany, S. T. (1999). Meta-analysis of cue-reactivity in addiction
       research. Addiction, 94, 327-340.
Casale, S., Caplan, S. E., & Fioravanti, G. (2016). Positive metacognitions about
       Internet use: The mediating role in the relationship between emotional
       dysregulation and problematic use. Addictive Behaviors, 59, 84–88.
       doi:10.1016/j.addbeh.2016.03.014
Cash, H., Rae, C. D., Steel, A. H., & Winkler, A. (2012). Internet addiction: A brief
       summary of research and practice. Current Psychiatry Reviews, 8, 292-298.
       doi:10.2174/157340012803520513
Chamberlain, S. R., Lochner, C., Stein, D. J., Goudriaan, A. E., van Holst, R. J.,
       Zohar, J., & Grant, J. E. (2015). Behavioural addiction - A rising tide?
       European          Neuropsychopharmacology,          S0924-977,        266-267.
       doi:10.1016/j.euroneuro.2015.08.013
Chen, Y., & Baram, T. Z. (2016). Toward understanding how early-life stress
       reprograms         cognitive      and      emotional       brain     networks.
       Neuropsychopharmacology, 41, 197-206. doi:10.1038/npp.2015.181
Chou, C., Condron, L., & Belland, J. C. (2005). A review of the research on Internet
       addiction. Educational Psychology Review, 17, 363-387. doi:10.1007/s10648-
       005-8138-1
Christiansen, P., Schoenmakers, T. M., & Field, M. (2015). Less than meets the eye:
       Reappraising the clinical relevance of attentional bias in addiction. Addictive
       Behaviors, 44, 43–50.
Ciccarelli, M., Nigro, G., Griffiths, M. D., Cosenza, M., & D’Olimpio, F. (2016).
       Attentional biases in problem and non-problem gamblers. Journal of Affective
       Disorders, 198, 135–141.
Correa, T., Hinsley, A. W., & de Zuniga, H. G. (2010). Who interacts on the Web?
       The intersection of users’ personality and social media use. Computers in
       Human Behavior, 26, 247-253.
Cousijn, J., Goudriaan, A. E., Ridderinkhof, K. R., Van Den Brink, W., Veltman, D. J.,
       & Wiers, R. W. (2012). Approach-bias predicts development of cannabis
       problem severity in heavy cannabis users: Results from a prospective FMRI
       study. PLoS One, 7, e42394. doi:10.1371/journal.pone.0042394
Cousijn, J., Goudriaan, A. E., & Wiers, R. W. (2011). Reaching out towards cannabis:
       Approach-bias in heavy cannabis users predicts changes in cannabis use.
       Addiction, 106, 1667-1674. doi:10.1111/j.1360-0443.2011.03475.x.
Crockford, D. N., Goodyear, B., Edwards, J., Qickfall, J., & el-Guebaly, N. (2005).
       Cue-induced brain acitvity in pathological gamblers. Biological Psychiatry, 58,
       787-795.
Czapla, M., Simon, J., Friederich, H.-C., Herpertz, S. C., Zimmermann, P., & Loeber,
       S. (2015). Is binge drinking in young adults associated with an alcohol-specific
       impairment of response inhibition? European Addiction Research, 21, 105-
       113.



Dalbudak, E., Evren, C., Aldemir, S., & Evren, B. (2014). The severity of Internet
      addiction risk and its relationship with the severity of borderline personality
      features, childhood traumas, dissociative experiences, depression and anxiety
      symptoms among Turkish university students. Psychiatry Research, 219, 577–
      582.
Davis, R. A. (2001). A cognitive-behavioral model of pathological Internet use.
      Computers in Human Behavior, 17, 187-195. doi:10.1016/S0747-
      5632(00)00041-8
Demetrovics, Z., Urbán, R., Nagygyörgy, K., Farkas, J., Zilahy, D., Mervó, B., . . . E.,
      H. (2011). Why do you play? The development of the motives for online
      gaming questionnaire (MOGQ). Behavior Research Methods, 43, 814–825.
      doi:10.3758/s13428-011-0091-y
Derbyshire, K. L., & Grant, J. E. (2015). Compulsive sexual behavior: A review of the
      literature.     Journal      of     Behavioral    Addictions,       4,     37-43.
      doi:10.1556/2006.4.2015.003
Deryakulu, D., & Ursavas, Ö. F. (2014). Genetic and environmental influences on
      problematic Internet use: A twin study. Computers in Human Behavior, 39,
      331–338 doi:10.1016/j.chb.2014.07.038
Dickerson, S. S., & Kemeny, M. E. (2004). Acute stressors and cortisol responses: A
      theoretical integration and synthesis of laboratory research. Psychological
      Bulletin, 130, 355-391.
Ding, W. N., Sun, J. H., Sun, Y. W., Chen, X., Zhou, Y., Zhuang, Z. G., . . . Du, Y. S.
      (2014). Trait impulsivity and impaired prefrontal impulse inhibition function in
      adolescents with internet gaming addiction revealed by a Go/No-Go fMRI
      study. Behavioral and Brain Function, 10, 20. doi:10.1186/1744-9081-10-20
Dong, G., Devito, E. E., Du, X., & Cui, Z. (2012). Impaired inhibitory control in
      “internet addiction disorder”: A functional magnetic resonance imaging study.
      Psychiatry Research, 203, 153–158. doi:10.1016/j.pscychresns.2012.02.001
Dong, G., Hu, Y., Lin, X., & Lu, Q. (2013). What makes Internet addicts continue
      playing online even when faced by severe negative consequences? Possible
      explanations from an fMRI study. Biological Psychology, 94, 282-289.
      doi:10.1016/j.biopsycho.2013.07.009
Dong, G., Lin, X., Hu, Y., Xie, C., & Du, X. (2015). Imbalanced functional link
      between executive control network and reward network explain the online-
      game seeking behaviors in Internet gaming disorder. Scientific Reports, 5,
      9197. doi:10.1038/srep09197
Dong, G., Lin, X., Zhou, H., & Lu, Q. (2014). Cognitive flexibility in internet addicts:
      fMRI evidence from difficult-to-easy and easy-to-difficult switching situations.
      Addictive Behaviors, 39, 677-683. doi:10.1016/j.addbeh.2013.11.028
Dong, G., Lu, Q., Zhou, H., & Zhao, X. (2010). Impulse inhibition in people with
      Internet addiction disorder: Electrophysiological evidence from a Go/NoGo
      study. Neuroscience Letters, 485, 138-142.
Dong, G., & Potenza, M. N. (2014). A cognitive-behavioral model of Internet gaming
      disorder: Theoretical underpinnings and clinical implications. Journal of
      Psychiatric Research, 58, 7-11. doi:10.1016/j.jpsychires.2014.07.005
Dong, G., & Potenza, M. N. (2016). Risk-taking and risky decision-making in Internet
      gaming disorder: Implications regarding online gaming in the setting of
      negative consequences. Journal of Psychiatric Research, 73, 1–8.
      doi:10.1016/j.jpsychires.2015.11.011





Dong, G., Shen, Y., Huang, J., & Du, X. (2013). Impaired error-monitoring function in
        people with internet addiction disorder: An event-related fMRI study. European
        Addiction Research, 19, 269-275. doi:10.1159/000346783
Dong, G., Zhou, H., & Zhao, X. (2011). Male Internet addicts show impaired
        executive control ability: Evidence from a color-word Stroop task.
        Neuroscience Letters, 499, 114–118. doi:0.1016/j.neulet.2011.05.047
Douglas, A. C., Mills, J. E., Niang, M., Stepchenkova, S., Byun, S., Ruffini, C., . . .
        Blanton, M. (2008). Internet addiction: Meta-synthesis of qualitative research
        for the decade 1996-2006. Computers in Human Behavior, 24, 3027-3044.
Duka, T., Trick, L., Nikolaou, K., Gray, M. A., Kempton, M. J., Williams, H., . . .
        Stephens, D. N. (2011). Unique brain areas associated with abstinence control
        are damaged in multiply detoxified alcoholics. Biological Psychiatry, 70, 545-
        552. doi:10.1016/j.biopsych.2011.04.006
Ebeling-Witte, S., Frank, M. L., & Lester, D. (2007). Shyness, Internet use, and
        personality.     Cyberpsychology         &      Behavior,     10,      713-716.
        doi:10.1089/cpb.2007.9964
Eberl, C., Wiers, R. W., Pawelczack, S., Rinck, M., Becker, E. S., & Lindenmeyer, J.
        (2013a). Approach bias modification in alcohol dependence: Do clinical effects
        replicate and for whom does it work best? Developmental Cognitive
        Neuroscience, 4, 38-51. doi:10.1016/j.dcn.2012.11.002
Eberl, C., Wiers, R. W., Pawelczack, S., Rinck, M., Becker, E. S., & Lindenmeyer, J.
        (2013b). Implementation of approach bias re-training in alcoholism. How many
        sessions are needed? Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 38(2),
        587-594. doi:10.1111/acer.12281
Elsey, J., Coates, A., Lacadie, C. M., McCrory, E. J., Sinha, R., Mayes, L. C., &
        Potenza, M. N. (2015). Childhood trauma and neural responses to
        personalized stress, favorite-food and neutral-relaxing cues in adolescents.
        Neuropsychopharmacology, 40, 1580-1589.
Evans, J. S. B. T. (2003). In two minds: Dual-process accounts of reasoning. Trends
        in Cognitive Sciences, 7, 454-459. doi:10.1016/j.tics.2003.08.012
Evans, J. S. B. T., & Coventry, K. (2006). A dual process approach to behavioural
        addiction: The case of gambling. In R. W. Wiers & A. W. Stacy (Eds.),
        Handbook of Implicit Cognition and Addiction (pp. 29–43). Thousand Oaks,
        CA: Sage.
Everitt, B. J. (2014). Neural and psychological mechanisms underlying compulsive
        drug seeking habits and drug memories - indications for novel treatments of
        addiction. European Journal of Neuroscience, 40, 2163-2182.
Everitt, B. J., & Robbins, T. W. (2005). Neural systems of reinforcement for drug
        addiction: From actions to habits to compulsion. Nature Neuroscience, 8,
        1481–1489. doi:10.1038/nn1579
Everitt, B. J., & Robbins, T. W. (2016). Drug addiction: Updating actions to habits to
        compulsions ten years on. Annual Review of Psychology, 67, 23-50.
        doi:10.1146/annurev-psych-122414-033457
Fauth-Bühler, M., & Mann, K. (2015). Neurobiological correlates of internet gaming
        disorder: Similarities to pathological gambling. Addictive Behaviors, EPub
        ahead of print. doi:10.1016/j.addbeh.2015.11.004
Fauth-Bühler, M., Mann, K., & Potenza, M. N. (2016). Pathological gambling: A
        review of the neurobiological evidence relevant for its classification as an
        addictive disorder. Addiction Biology. doi:10.1111/adb.12378





Field, M., & Cox, W. M. (2008). Attentional bias in addictive behaviors: A review of its
        development, causes, and consequences. Drug and Alcohol Dependence, 97,
        1-20. doi:10.1016/j.drugalcdep.2008.03.030
Field, M., Munafò, M. R., & Franken, I. H. A. (2009). A meta-analytic investigation of
        the relationship between attentional bias and subjective craving in substance
        abuse. Psychological Bulletin, 135, 589-607. doi:10.1037/a0015843
Floros, G., Siomos, K., Stogiannidou, A., Giouzepas, I., & Garyfallos, G. (2014). The
        relationship between personality, defense styles, internet addiction disorder,
        and psychopathology in college students. Cyberpsychology, Behavior and
        Social Networking, 17, 672-676.
Forrest, L. N., Smith, A. R., Fussner, L. M., Dodd, D. R., & Clerkin, E. M. (2016).
        Using implicit attitudes of exercise importance to predict explicit exercise
        dependence symptoms and exercise behaviors. Psychology of Sport and
        Exercise, 22, 91-97. doi:10.1016/j.psychsport.2015.06.006
Goldstein, R. Z., Craig, A. D., Bechara, A., Garavan, H., Childress, A. R., Paulus, M.
        P., & Volkow, N. D. (2009). The neurocircuitry of impaired insight in drug
        addiction.      Trends      in     Cognitive       Sciences,     13,     372-380.
        doi:10.1016/j.tics.2009.06.004
Goldstein, R. Z., & Volkow, N. D. (2002). Drug addiction and its underlying
        neurobiological basis: Neuroimaging evidence for the involvement of the
        frontal cortex. American Journal of Psychiatry, 159, 1642–1652.
        doi:10.1176/appi.ajp.159.10.1642
Goldstein, R. Z., & Volkow, N. D. (2011). Dysfunction of the prefrontal cortex in
        addiction: Neuroimaging findings and clinical implications. Nature Reviews
        Neuroscience, 12, 652-669.
Goudriaan, A. E., de Ruiter, M. B., van den Brink, W., Oosterlaan, J., & Veltman, D.
        J. (2010). Brain activation patterns associated with cue reactivity and craving
        in abstinent problem gamblers, heavy smokers and healthy controls: An fMRI
        study. Addiction Biology, 15, 491-503. doi:10.1111/j.1369-1600.2010.00242.x
Goudriaan, A. E., Oosterlaan, J., Beurs, E., & van den Brink, W. (2004). Pathological
        gambling: A comprehensive review of biobehavioral findings. Neuroscience
        and Biobehavioral Reviews, 28, 123-141. doi:10.1016/j.neubiorev.2004.03.001
Grant, J. E., Brewer, J. A., & Potenza, M. N. (2006). The neurobiology of substance
        and behavioral addictions. CNS Spectrum, 11, 924-930.
Grant, J. E., & Chamberlain, S. R. (2015). Gambling disorder and its relationship with
        substance use disorders: Implications for nosological revisions and treatment.
        American Journal of Addiction, 24, 126-131. doi:10.1111/ajad.12112
Grant, J. E., Potenza, M. N., Weinstein, A., & Gorelick, D. A. (2010). Introduction to
        behavioral addictions. The American Journal of Drug and Alcohol Abuse, 36,
        233–241.
Grant, J. E., Schreiber, L. R., & Odlaug, B. L. (2013). Phenomenology and treatment
        of behavioural addictions. Canadian Journal of Psychiatry, 58, 252-259.
Greenwald, A. G., McGhee, D. E., & Schwartz, J. L. (1998). Measuring individual
        differences in implicit cognition: The implicit association test. Journal of
        Personality and Social Psychology, 74, 1464-1480.
Griffiths, M. D. (1999). Internet addiction: Fact or fiction? Psychologist, 12, 246-250.
Griffiths, M. D. (2012). Internet sex addiction: A review of empirical research.
        Addiction         Research         and          Theory,       20,        111-124.
        doi:10.3109/16066359.2011.588351





Gross,   J. J., & Jazaieri, H. (2014). Emotion, emotion regulation, and
      psychopathology: An affective science perspective. Clinical Psychological
      Science, 2, 387–401. doi:10.1177/2167702614536164
Han, D. H., Lee, Y. S., Yang, K. C., Kim, E. Y., Lyoo, I. K., & Renshaw, P. F. (2007).
      Dopamine genes and reward dependence in adolescents with excessive
      Internet video game play. Journal of Addiction Medicine, 1, 133-138.
Hansen, S. (2002). Excessive Internet usage or 'Internet Addiction'? The implications
      of diagnostic categories for student users. Journal of Computer Assisted
      Learning, 18, 235-236. doi:10.1046/j.1365-2729.2002.t01-2-00230.x
Hardie, E., & Tee, M. Y. (2007). Excessive Internet use: The role of personality,
      loneliness, and social support networks in Internet Addiction. Australian
      Journal of Emerging Technologies and Society, 5, 34-47.
Ho, R. C., Zhang, M. W. B., Tsang, T. Y., Toh, A. H., Pan, F., Lu, Y., . . . Mak, K.-K.
      (2014). The association between internet addiction and psychiatric co-
      morbidity: A meta-analysis. BMC Psychiatry, 14, 183. doi:10.1186/1471-244X-
      14-183
Hogarth, L., Dickinson, A., & Duka, T. (2010). The associative basis of cue-elicited
      drug     taking     in   humans.      Psychopharmacology,        208,      337-351.
      doi:10.1007/s00213-009-1735-9
Hogarth, L., Dickinson, A., Hutton, S. B., Elbers, N., & Duka, T. (2006). Drug
      expectancy is necessary for stimulus control of human attention, instrumental
      drug-seeking behaviour and subjective pleasure. Psychopharmacology, 185,
      495-504. doi:10.1007/s00213-005-0287-x
Hogarth, L., Dickinson, A., Wright, A., Kouvaraki, M., & Duka, T. (2007). The role of
      drug expectancy in the control of human drug seeking. Journal of
      Experimental Psychology: Animal Behavior Processes, 33, 484-496.
      doi:10.1037/0097-7403.33.4.484
Holahan, C. J., Moos, R. H., Holahan, C. K., Cronkite, R. C., & Randall, P. K. (2001).
      Drinking to cope, emotional distress and alcohol use and abuse: A ten-year
      model.      Journal      of     Studies     on     Alcohol,      62,       190–198.
      doi:10.15288/jsa.2001.62.190
Hong, S.-B., Kim, J.-W., Choi, E.-J., Kim, H.-H., Suh, J.-E., Kim, C.-D., . . . Yi, S.-H.
      (2013). Reduced orbitofrontal cortical thickness in male adolescents with
      internet addiction. Behavioral and Brain Function, 9, 11. doi:10.1186/1744-
      9081-9-11
Hong, S.-B., Zalesky, A., Cocchi, L., Fornito, A., Choi, E.-J., Kim, H.-H., . . . Yi, S.-H.
      (2013). Decreased functional brain connectivity in adolescents with internet
      addiction. PLoS One, 8, e57831. doi:10.1371/journal.pone.0057831
Hormes, J. M., Kearns, B., & Timko, C. A. (2014). Craving Facebook? Behavioral
      addiction to online social networking and its association with emotion
      regulation deficits. Addiction, 109, 2079–2088. doi:10.1111/add.12713
Houben, K., & Jansen, A. (2011). Training inhibitory control. A recipe for resisting
      sweet temptations. Appetite, 56, 345-349. doi:10.1016/j.appet.2010.12.017
Houben, K., Nederkoorn, C., Wiers, R. W., & Jansen, A. (2011). Resisting temptation:
      Decreasing alcohol-related affect and drinking behavior by training response
      inhibition.    Drug      and      Alcohol     Dependence,       116,       132-136.
      doi:10.1016/j.drugalcdep.2010.12.011
Houben, K., Schoenmakers, T. M., & Wiers, R. W. (2010). I didn't feel like drinking
      but I don't know why: The effects of evaluative conditioning on alcohol-related
      attitudes, craving and behavior. Addictive Behaviors, 35(12), 1161-1163.
      doi:10.1016/j.addbeh.2010.08.012



Hsieh, Y. P., Shen, A. C. T., Wei, H. S., Feng, J. Y., Huang, S. C. Y., & Hwa, H. L.
       (2016). Associations between child maltreatment, PTSD, and internet
       addiction among Taiwanese students. Computers in Human Behavior, 56,
       209–214. doi:10.1016/j.chb.2015.11.048
Jeromin, F., Nyenhuis, N., & Barke, A. (2016). Attentional bias in excessive Internet
       gamers: Experimental investigations using an addiction Stroop and a visual
       probe. Journal of Behavioral Addictions, 5, 32-40.
Jović, J., & Đinđić, N. (2011). Influence of dopaminergic system on Internet addiction.
       Acta Medica Medianae, 50, 60-66. doi:10.5633/amm.2011.0112
Kahneman, D. (2003). A perspective on judgment and choice: Mapping bounded
       rationality. American Psychologist, 58, 697-720. doi:10.1037/0003-
       066X.58.9.697
Kalivas, P. W., & Volkow, N. D. (2005). The neural basis of addiction: A pathology of
       motivation and choice. American Journal of Psychiatry, 162, 1403–1413.
Kaptsis, D., King, D. L., Delfabbro, P. H., & Gradisar, M. (2016). Withdrawal
       symptoms in internet gaming disorder: A systematic review. Clinical
       Psychology Review, 43, 58-66. doi:10.1016/j.cpr.2015.11.006
Kardefelt-Winther, D. (2014). A conceptual and methodological critique of internet
       addiction research: Towards a model of compensatory internet use.
       Computers in Human Behavior, 31, 351–354. doi:10.1016/j.chb.2013.10.059
Kim, H. K., & Davis, K. E. (2009). Toward a comprehensive theory of problematic
       Internet use: Evaluating the role of self-esteem, anxiety, flow, and the self-
       rated importance of Internet activities. Computers in Human Behavior, 25,
       490-500. doi:10.1016/j.chb.2008.11.001
Kim, S. H., Baik, S.-H., Park, C. S., Kim, S. J., Choi, S. W., & Kim, S. E. (2011).
       Reduced striatal dopamine D2 receptors in people with Internet addiction.
       Neuroreport, 22, 407-411. doi:10.1097/WNR.0b013e328346e16e
King, D. L., & Delfabbro, P. H. (2014). The cognitive psychology of Internet gaming
       disorder. Clinical Psychology Review, 34, 298–308.
Klucken, T., Wehrum-Osinsky, S., Schweckendiek, J., Kruse, O., & Stark, R. (2016).
       Altered appetitive conditioning and neural connectivity in subjects with
       compulsive sexual behavior. Journal of Sexual Medicine, 13, 627-636.
       doi:10.1016/j.jsxm.2016.01.013
Ko, C.-H., Liu, G. C., Hsiao, S., Yen, J. Y., Yang, M. J., Lin, W. C., . . . Chen, C. S.
       (2009). Brain activities associated with gaming urge of online gaming
       addiction.     Journal       of   Psychiatric   Research,        43,    739-747.
       doi:10.1016/j.jpsychires.2008.09.012
Kober, H., Lacadie, C., Wexler, B. E., Malison, R. T., Sinha, R., & Potenza, M. N.
       (2016). Brain activity during cocaine craving and gambling urges: An fMRI
       study. Neuropsychopharmacology, 41, 628-637.
Koo, H. J., & Kwon, J. H. (2014). Risk and protective factors of Internet addiction: A
       meta-analysis of empirical studies in Korea. Yonsei Medical Journal, 55, 1691-
       1711.
Koob, G. F., & Volkow, N. D. (2010). Neurocircuitry of addiction.
       Neuropsychopharmacology, 35, 217–238.
Koolhaas, J. M., Bartolomucci, A., Buwalda, B., de Boer, S. F., Flügge, G., Korte, S.
       M., . . . Fuchs, E. (2011). Stress revisited: A critical evaluation of the stress
       concept. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 35, 1291-1301.
       doi:10.1016/j.neubiorev.2011.02.003





Kor, A., Zilcha-Mano, S., Fogel, Y. A., Mikulincer, M., Reid, R. C., & Potenza, M. N.
       (2014). Psychometric development of the Problematic Pornography Use
       Scale. Addictive Behaviors, 39, 861–868. doi:10.1016/j.addbeh.2014.01.027
Kraus, S. W., Voon, V., & Potenza, M. N. (2016). Should compulsive sexual behavior
       be considered an addiction? Addiction, EPub ahead of print.
       doi:10.1111/add.13297
Kukar-Kinney, M., Ridgway, N. M., & Monroe, K. B. (2009). The relationship between
       consumers’ tendencies to buy compulsively and their motivations to shop and
       buy on the Internet. Journal of Retailing, 85, 298-307.
Kuss, D. J. (2013). Internet gaming addiction: Current perspectives. Psychology
       Research and Behavior Management, 6, 125–137.
Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2011a). Internet gaming addiction: A systematic review
       of empirical research. International Journal Of Mental Health And Addiction,
       10, 278-296. doi:0.1007/s11469-011-9318-5
Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2011b). Online social networking and addiction: A
       review of the psychological literature. International Journal of Enviromental
       Research and Public Health, 8, 3528-3552. doi:10.3390/ijerph8093528
Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2012). Internet and gaming addiction: A systematic
       literature review of neuroimaging studies. Brain Sciences, 2, 347-374.
       doi:10.3390/brainsci2030347
Kuss, D. J., Griffiths, M. D., Karila, M., & Billieux, J. (2014). Internet addiction: A
       systematic review of epidemiological research for the last decade. Current
       Pharmaceutical Design, 20, 4026-4052.
Kuss, D. J., & Lopez-Fernandez, O. (2016). Internet addiction and problematic
       Internet use: A systematic review of clinical research. World Journal of
       Psychiatry, 6, 143–176. doi:10.5498/wjp.v6.i1.143.
Kuss, D. J., Louws, J., & Wiers, R. W. (2012). Online gaming addiction? Motives
       predict addictive play behavior in Massively Multiplayer Online Role-Playing
       Games. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 15, 480–485.
Laier, C., & Brand, M. (2014). Empirical evidence and theoretical considerations on
       factors contributing to cybersex addiction from a cognitive-behavioral view.
       Sexual          Addiction       &        Compulsivity,        21,      305-321.
       doi:10.1080/10720162.2014.970722
Laier, C., Pawlikowski, M., & Brand, M. (2014). Sexual picture processing interferes
       with decision-making under ambiguity. Archives of Sexual Behavior, 43, 473-
       482. doi:10.1007/s10508-013-0119-8
Laier, C., Pawlikowski, M., Pekal, J., Schulte, F. P., & Brand, M. (2013). Cybersex
       addiction: Experienced sexual arousal when watching pornography and not
       real-life sexual contacts makes the difference. Journal of Behavioral
       Addictions, 2, 100-107. doi:10.1556/JBA.2.2013.002
Lam, L. T., & Wong, E. M. (2015). Stress moderates the relationship between
       problematic Internet use by parents and problematic Internet use by
       adolescents.       Journal    of      Adolescent    Health,     56,    300-306.
       doi:10.1016/j.jadohealth.2014.10.263
Lee, S., & Lee, J.-H. (2015). The effect of automatic attentional bias modiﬁcation on
       alcohol        ambivalence.       Addictive      Behaviors,       46,     58-64.
       doi:10.1016/j.addbeh.2015.03.010
Lee, Y. H., Ko, C. H., & Chou, C. (2014). Re-visiting Internet addiction among
       Taiwanese students: A cross-sectional comparison of students' expectations,
       online gaming, and online social interaction. Journal of Abnormal Child
       Psychology, [Epub ahead of print].



Lee, Y. S., Han, D. H., Yang, K. C., Daniels, M. A., Na, C., Kee, B. S., & Renshaw, P.
        F. (2008). Depression like characteristics of 5HTTLPR polymorphism and
        temperament in excessive internet users. Journal of Affective Disorders, 109,
        165–169.
Li, J.-R., Wang, C.-H., & Lin, C.-W. (2012). Locus of control, emotion venting strategy
        and Internet addiction. International Journal of Social, Behavioral, Educational,
        Economic, Business and Industrial Engineering, 6, 3392-3395.
Li, M., Chen, J., Li, N., & Li, X. (2014). A twin study of problematic internet use: Its
        heritability and genetic association with effortful control. Twin Research and
        Human Genetics, 17, 279–287.
Liu, L., Yip, S. W., Zhang, J.-T., Wang, L.-J., Shen, Z.-J., Liu, B., . . . Fang, X. Y.
        (2016). Activation of the ventral and dorsal striatum during cue reactivity in
        Internet gaming disorder. Addiction Biology.
Loeber, S., & Duka, T. (2009). Acute alcohol impairs conditioning of a behavioural
        reward-seeking response and inhibitory control processes - Implications for
        addictive disorders. Addiction, 104, 2013–2022. doi:10.1111/j.1360-
        0443.2009.02718.x
Lu, H., Ma, L., Lee, T., Hou, H., & Liao, H. (2014). The link of sexual sensation
        seeking to acceptance of cybersex, multiple sexual partners, and one-night
        stands among Taiwanese college students. Journal of Nursing Research, 22,
        208-215.
Luijten, M., Meerkerk, G. J., Franken, I. H., van de Wetering, B. J., & Schoenmakers,
        T. M. (2015). An fMRI study of cognitive control in problem gamers. Psychiatry
        Research, 231, 262-268. doi:10.1016/j.pscychresns.2015.01.004
Mechelmans, D. J., Irvine, M., Banca, P., Porter, L., Mitchell, S., Mole, T. B., . . .
        Voon, V. (2014). Enhanced attentional bias towards sexually explicit cues in
        individuals with and without compulsive sexual behaviours. PLoS One, 9,
        e105476.
Meng, Y., Deng, W., Wang, H., Guo, W., & Li, T. (2015). The prefrontal dysfunction in
        individuals with Internet gaming disorder: A meta-analysis of functional
        magnetic resonance imaging studies. Addiction Biology, 20, 799–808.
        doi:10.1111/adb.12154
Metcalf, O., & Pammer, K. (2011). Attentional bias in excessive massively multiplayer
        online role-playing gamers using a modified stroop task. Computers in Human
        Behavior, 27, 1942-1947. doi:10.1016/j.chb.2011.05.001
Miedl, S. F., Büchel, C., & Peters, J. (2014). Cue-induced craving increases
        impulsivity via changes in striatal value signals in problem gamblers. Journal
        of Neuroscience, 34, 4750-4755. doi:10.1523/JNEUROSCI.5020-13.2014
Montag, C., Bey, K., Sha, P., Li, M., Chen, Y. F., Liu, W. Y., . . . Reuter, M. (2015). Is
        it meaningful to distinguish between generalized and specific Internet
        addiction? Evidence from a cross‐cultural study from Germany, Sweden,
        Taiwan and China. Asia‐Pacific Psychiatry, 7, 20-26.
Montag, C., Kirsch, P., Sauer, C., Markett, S., & Reuter, M. (2012). The role of the
        CHRNA4 gene in internet addiction: A case-control Study. Journal of Addiction
        Medicine, 6, 191–195
Morahan-Martin, J., & Schumacher, P. (2003). Loneliness and social uses of the
        internet. Computers in Human Behavior, 19, 659-671. doi:10.1016/S0747-
        5632(03)00040-2
Müller, A., Brand, M., Mitchell, J. E., & de Zwaan, M. (in press). Pathological Online
        Shopping. In M. Potenza (Ed.), Online Addiction. Oxford: Oxford University
        Press.



Müller, K. W., Beutel, M. E., Egloff, B., & Wölfling, K. (2014). Investigating risk factors
        for Internet Gaming Disorder: A comparison of patients with addictive gaming,
        pathological gamblers and healthy controls regarding the Big Five personality
        traits. European Addiction Research, 20, 129-136. doi:10.1159/000355832
Müller, K. W., Dreier, M., Beutel, M., Duven, E., Giralt, S., & Wölfling, K. (2016). A
        hidden type of internet addiction? Intense and addictive use of social
        networking sites in adolescents. Computers in Human Behavior, 55, 172-177.
        doi:10.1016/j.chb.2015.09.007
Nie, J., Zhang, W., Chen, J., & Li, W. (2016). Impaired inhibition and working memory
        in response to internet-related words among adolescents with internet
        addiction: A comparison with attention-deficit/hyperactivity disorder. .
        Psychiatry Research, 236, 28-34. doi:10.1016/j.psychres.2016.01.004
Niemz, K., Griffiths, M. D., & Banyard, P. (2005). Prevalence of pathological Internet
        use among university students and correlations with self-esteem, the General
        Health Questionnaire (GHQ), and disinhibition. Cyberpsychology & Behavior,
        8, 562-570. doi:10.1089/cpb.2005.8.562
Noh, D., & Kim, S. (2016). Dysfunctional attitude mediates the relationship between
        psychopathology and Internet addiction among Korean college students: A
        cross-sectional observational study. International Journal of Mental Health
        Nursing. doi:10.1111/inm.12220
Odaci, H., & Çikrikçi, Ö. (2014). Problematic internet use in terms of gender,
        attachment styles and subjective well-being in university students. Computers
        in Human Behavior, 32, 61–66.
Odacı, H., & Kalkan, M. (2010). Problematic Internet use, loneliness and dating
        anxiety among young adult university students. Computers and Education, 55,
        1091–1097.
Osborne, L. A., Romano, M., Re, F., Roaro, A., Truzoli, R., & Reed, P. (2016).
        Evidence for an Internet addiction disorder: Internet exposure reinforces color
        preference in withdrawn problem users. Journal of Clinical Psychiatry, 77,
        269–274. doi:10.4088/JCP.14m09658
Park, C.-B., Park, S. M., Gwak, A. R., Sohn, B. K., Lee, J.-Y., Jung, H. Y., . . . Choi,
        J.-S. (2015). The effect of repeated exposure to virtual gambling cues on the
        urge        to    gamble.        Addictive       Behaviors,       41,        61-64.
        doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.027
Paul, B., & Shim, J. W. (2008). Gender, sexual affect, and motivations for Internet
        pornography use. International Journal of Sexual Health, 20, 187–199.
        doi:10.1080/19317610802240154
Pawlikowski, M., & Brand, M. (2011). Excessive Internet gaming and decision
        making: Do excessive World of Warcraft-players have problems in decision
        making under risky conditions? Psychiatry Research, 188, 428-433.
        doi:10.1016/j.psychres.2011.05.017
Pawlikowski, M., Nader, I. W., Burger, C., Biermann, I., Stieger, S., & Brand, M.
        (2014). Pathological Internet use – It is a multidimensional and not a
        unidimensional construct. Addiction Research & Theory, 22, 166-175.
        doi:10.3109/16066359.2013.793313
Pericot-Valverde, I., García-Rodríguez, O., Gutiérrez-Maldonado, J., & Secades-Villa,
        R. (2015). Individual variables related to craving reduction in cue exposure
        treatment. Addictive Behaviors, 49, 59-63. doi:10.1016/j.addbeh.2015.05.013
Petry, N. M., & O'Brian, C. P. (2013). Internet gaming disorder and the DSM-5.
        Addiction, 108, 1186-1187. doi:10.1111/add.12162




Pezoa-Jares, R. E., Espinoza-Luna, I. L., & Vasquez-Medina, J. A. (2012). Internet
       addiction: A review. Journal of Addiction Research & Therapy, S6, 004.
       doi:10.4172/2155-6105.S6-004
Piazza, P. V., & Deroche-Gamonet, V. (2013). A multistep general theory of transition
       to addiction. Psychopharmacology, 229, 387-413.
Pike, E., Stoops, W. W., Fillmore, M. T., & Rush, C. R. (2013). Drug-related stimuli
       impair inhibitory control in cocaine abusers. Drug and Alcohol Dependence,
       133, 768-771. doi:10.1016/j.drugalcdep.2013.08.004
Pontes, H. M., Griffiths, M. D., & Patrão, I. M. (2014). Internet addiction and
       loneliness among children and adolescents in the education setting: An
       empirical pilot study. Aloma, 32(91-98).
Pontes, H. M., Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2015). Clinical psychology of Internet
       addiction: A review of its conceptualization, prevalence, neuronal processes,
       and implications for treatment. Neuroscience and Neuroeconomics, 4, 11–23.
Potenza, M. N. (2006). Should addictive disorders include non-substance-related
       conditions? Addiction, 101, 142-151. doi:10.1111/j.1360-0443.2006.01591.x
Potenza, M. N. (2008). The neurobiology of pathological gambling and drug
       addiction: An overview and new findings. Philosophical Transactions of the
       Royal Society of London Series B, 363, 3181–3189.
Potenza, M. N. (2013). How central is dopamine to pathological gambling or
       gambling disorder? Frontiers in Behavioral Neuroscience, 7, 206.
       doi:10.3389/fnbeh.2013.00206
Potenza, M. N., Steinberg, M. A., Skudlarski, P., Fulbright, R. K., Lacadie, C. M.,
       Wilber, M. K., . . . Wexler, B. E. (2003). Gambling urges in pathological
       gambling. A functional magnetic resonance imaging study. Archives of
       General Psychiatry, 60, 828-836.
Prizant-Passal, S., Shechner, T., & Aderka, I. M. (2016). Social anxiety and internet
       use – A meta-analysis: What do we know? What are we missing? Computers
       in Human Behavior, 62, 221–229. doi:10.1016/j.chb.2016.04.003
Reid, R. C., Garos, S., & Carpenter, B. N. (2011). Reliability, validity, and
       psychometric development of the Hypersexual Behavior Inventory in an
       outpatient sample of men. Sexual Addiction & Compulsivity, 18, 30–51.
Rinck, M., & Becker, E. (2007). Approach and avoidance in fear of spiders. Journal of
       Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 38, 105-120.
Robbins, T. W., & Clark, L. (2015). Behavioral addictions. Current Opinions in
       Neurobiology, 30, 66-72. doi:10.1016/j.conb.2014.09.005
Robinson, T. E., & Berridge, K. C. (1993). The neural basis of drug craving: An
       incentive-sensitization theory of addiction. Brain research. Brain research
       reviews, 18, 247-291.
Robinson, T. E., & Berridge, K. C. (2000). The psychology and neurobiology of
       addiction: An incentive–sensitization view. Addiction, 95, 91-117.
Robinson, T. E., & Berridge, K. C. (2001). Incentive-sensitization and addiction.
       Addiction, 96, 103-114.
Robinson, T. E., & Berridge, K. C. (2008). The incentive sensitization theory of
       addiction: Some current issues. Philosophical Transactions of the Royal
       Society B, 363, 3137-3146. doi:10.1098/rstb.2008.0093
Romano, M., Osborne, L. A., Truzoli, R., & Reed, P. (2013). Differential psychological
       impact of internet exposure on internet addicts. PLoS One, 8, e55162.
       doi:0.1371/journal.pone.0055162





Rooke, S. E., Hine, D. W., & Thorsteinsson, E. B. (2008). Implicit cognition and
      substance use: A meta-analysis. Addictive Behaviors, 33, 1314-1328.
      doi:10.1016/j.addbeh.2008.06.009
Ryan, R. M., Rigby, C. S., & Przybylski, A. (2006). The motivational pull of video
      games: A self-determination theory approach. Motivation and Emotion, 30,
      347-363.
Ryan, T., & Xenos, S. (2011). Who uses Facebook? An investigation into the
      relationship between the Big Five, shyness, narcissism, loneliness, and
      Facebook usage. Computers in Human Behavior, 27, 1658-1664.
Santos, V. A., Freire, R., Zugliani, M., Cirillo, P., Santos, H. H., Nardi, A. E., & King,
      A. L. (2016). Treatment of Internet addiction with anxiety disorders: Treatment
      protocol and preliminary before-after results involving pharmacotherapy and
      modified cognitive behavioral therapy. JMIR Research Protocols, 5, e46.
      doi:10.2196/resprot.5278
Sariyska, R., Reuter, M., Bey, K., Sha, P., Li, M., Chen, Y. F., . . . Montag, C. (2014).
      Self-esteem, personality and Internet addiction: A cross-cultural comparison
      study. Personality and Individual Differences, 61-62, 28-33.
Sarnyai, Z., & Kovács, G. L. (2014). Oxytocin in learning and addiction: From early
      discoveries to the present. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 119, 3–
      9. doi:10.1016/j.pbb.2013.11.019
Schiebener, J., & Brand, M. (2015). Decision making under objective risk conditions -
      a review of cognitive and emotional correlates, strategies, feedback
      processing, and external influences. Neuropsychology Review, 25, 171-198.
Schimmenti, A., Passanisi, A., Gervasi, A. M., Manzella, S., & Famà, F. I. (2014).
      Insecure attachment attitudes in the onset of problematic internet use among
      late adolescents. Child Psychiatry and Human Development, 45, 588–595.
Schoenmakers, T. M., de Bruin, M., Lux, I. F., Goertz, A. G., van Kerkhof, D. H., &
      Wiers, R. W. (2010). Clinical effectiveness of attentional bias modification
      training in abstinent alcoholic patients. Drug and Alcohol Dependence, 109,
      30-36. doi:10.1016/j.drugalcdep.2009.11.022
Seok, J. W., Lee, K. H., Sohn, S., & Sohn, J. H. (2015). Neural substrates of risky
      decision making in individuals with Internet addiction. Australian and New
      Zealand Journal of Psychiatry, 49, 923-932. doi:10.1177/0004867415598009
Sepede, G., Tavino, M., Santacroce, R., Fiori, F., Salerno, R. M., & Di Giannantonio,
      M. (2016). Functional magnetic resonance imaging of internet addiction in
      young      adults.    World      Journal        of   Radiology,     8,    210–225.
      doi:10.4329/wjr.v8.i2.210
Shapiro, D., Jamner, L. D., Davydov, D. M., & James, P. (2002). Situations and
      moods associated with smoking in everyday life. Psychology of Addictive
      Behaviors, 16, 342–345. doi:10.1037/0893-164X.16.4.342
Smith, J. L., Mattick, R. P., Jamadar, S. D., & Iredale, J. M. (2014). Deficits in
      behavioural inhibition in substance abuse and addiction: a meta-analysis. Drug
      and Alcohol Dependence, 145, 1-33. doi:10.1016/j.drugalcdep.2014.08.009
Snagowski, J., & Brand, M. (2015). Symptoms of cybersex addiction can be linked to
      both approaching and avoiding pornographic stimuli: Results from an analog
      sample of regular cybersex users. Frontiers in Psychology, 6, 653.
Snagowski, J., Laier, C., Duka, T., & Brand, M. (in press). Subjective craving for
      pornography and associative learning predict tendencies towards cybersex
      addiction in a sample of regular cybersex users. Sexual Addiction &
      Compulsivity.




Snagowski, J., Wegmann, E., Pekal, J., Laier, C., & Brand, M. (2015). Implicit
       associations in cybersex addiction: Adaption of an Implicit Association Test
       with pornographic pictures. Addictive Behaviors, 49, 7–12.
Spada, M. M. (2014). An overview of problematic Internet use. Addictive Behaviors,
       39, 3-6. doi:10.1016/j.addbeh.2013.09.007
Stacy, A. W., & Wiers, R. W. (2010). Implicit cognition and addiction: A tool for
       explaining paradoxical behavior. Annual Review of Clinical Psychology, 6,
       551-575. doi:10.1146/annurev.clinpsy.121208.131444
Stanovich, K. E., & West, R. F. (2000). Individual differences in reasoning:
       Implications for the rationality debate? Behavioral and Brain Sciences, 23,
       645-726.
Starcevic, V. (2013). Is Internet addiction a useful concept? Australian and New
       Zealand Journal of Psychiatry, 47, 16-19. doi:10.1177/0004867412461693
Starcke, K., & Brand, M. (2012). Stress and decision making: A selective review.
       Neuroscience          &      Biobehavioral      Reviews,       36,     1228-1248.
       doi:10.1016/j.neubiorev.2012.02.003
Starcke, K., & Brand, M. (in press). Effects of stress on decisions under uncertainty:
       A meta-analysis. Psychological Bulletin.
Strittmatter, E., Parzer, P., Brunner, R., Fischer, G., Durkee, T., Carli, V., . . . Kaess,
       M. (2016). A 2-year longitudinal study of prospective predictors of pathological
       Internet use in adolescents. European Child & Adolescence Psychiatry, 25,
       725-734. doi:10.1007/s00787-015-0779-0
Suissa, A. J. (2015). Cyber addictions: Toward a psychosocial perspective. Addictive
       Behaviors, 43, 28-32. doi:10.1016/j.addbeh.2014.09.020
Sun, D.-L., Chen, Z. J., Ma, N., Zhang, X.-C., Fu, X.-M., & Zhang, D. R. (2009).
       Decision-making and prepotent response inhibition functions in excessive
       Internet users. CNS Spectrums, 14, 75-81.
Tang, J., Yu, Y., Du, Y., Ma, Y., Zhang, D., & Wang, J. (2014). Prevalence of internet
       addiction and its association with stressful life events and psychological
       symptoms among adolescent internet users. Addictive Behaviors, 39, 744-
       747. doi:10.1016/j.addbeh.2013.12.010
Tavolacci, M., Ladner, J., Grigioni, S., Richard, L., Villet, H., & Dechelotte, P. (2013).
       Prevalence and association of perceived stress, substance use and behavioral
       addictions: A cross-sectional study among university students in France,
       2009–2011. BMC Public Health, 13, 724.
Taymur, I., Budak, E., Demirci, H., Akdağ, H. A., Güngör, B. B., & Özdel, K. (2016). A
       study of the relationship between internet addiction, psychopathology and
       dysfunctional beliefs. Computers in Human Behavior, 61, 532–536.
Thalemann, R., Wölfling, K., & Grüsser, S. M. (2007). Specific cue reactivity on
       computer game-related cues in excessive gamers. Behavioral Neuroscience,
       121, 614-618. doi:10.1037/0735-7044.121.3.614
Thatcher, A., Wretschko, G., & Fridjhon, P. (2008). Online flow experiences,
       problematic Internet use and Internet procrastination. Computers in Human
       Behavior, 24, 2236-2254. doi:10.1016/j.chb.2007.10.008
Thorberg, F. A., & Lyvers, M. (2006). Negative mood regulation (NMR) expectancies,
       mood, and affect intensity among clients in substance disorder treatment
       facilities. Addictive Behaviors, 31, 811–820. doi:10.1016/j.addbeh.2005.06.008
Tiffany, S. T., Carter, B. L., & Singleton, E. G. (2000). Challenges in the manipulation,
       assessment and interpretation of craving relevant variables. Addiction, 95,
       177-187.




Tonioni, F., Mazza, M., Autullo, G., Cappelluti, R., Catalano, V., Marano, G., . . . Lai,
       C. (2014). Is Internet addiction a psychopathological condition distinct from
       pathological      gambling?      Addictive     Behaviors,      39,     1052-1056.
       doi:10.1016/j.addbeh.2014.02.016
Turel, O., Serenko, A., & Giles, P. (2011). Integrating technology addiction and use:
       An empirical investigation of online auction users. MIS Quarterly, 35, 1043-
       1061.
van Holst, R. J., Lemmens, J. S., Valkenburg, P. M., Peter, J., Veltman, D. J., &
       Goudriaan, A. E. (2012). Attentional bias and disinhibition toward gaming cues
       are related to problem gaming in male adolescents. Journal of Adolescent
       Health, 50, 541-546. doi:10.1016/j.jadohealth.2011.07.006
Vink, J. M., Beijsterveldt, T. C., Huppertz, C., Bartels, M., & Boomsma, D. I. (2015).
       Heritability of compulsive Internet use in adolescents. Addiction Biology, EPub
       ahead of print. doi:10.1111/adb.12218
Volkow, N. D., & Fowler, J. S. (2000). Addiction, a disease of compulsion and drive:
       Involvement of the orbitofrontal cortex. Cerebral Cortex, 10, 318-325.
Volkow, N. D., Fowler, J. S., Wang, G. J., & Goldstein, R. Z. (2002). Role of
       dopamine, the frontal cortex and memory circuits in drug addiction: Insight
       from imaging studies. Neurobiology of Learning and Memory, 78, 610-624.
Volkow, N. D., Wang, G. J., Fowler, J. S., & Tomasi, D. (2012). Addiction circuitry in
       the human brain. Annual Review of Pharmacology and Toxicology, 52, 321-
       336. doi:10.1146/annurev-pharmtox-010611-134625
Vollstädt-Klein, S., Löber, S., Kirsch, M., Back, P., Richter, A., Bühler, M., . . . Kiefer,
       F. (2011). Effects of cue-exposure treatment on neural cue reactivity in alcohol
       dependence: A randomized trial. Biological Psychiatry, 69, 1060-1066.
       doi:10.1016/j.biopsych.2010.12.016
Voon, V., Mole, T. B., Banca, P., Porter, L., Morris, L., Mitchell, S., . . . Irvine, M.
       (2014). Neural correlates of sexual cue reactivity in individuals with and
       without compulsive sexual behaviours. PLoS One, 9, e102419.
       doi:10.1371/journal.pone.0102419
Wang, C. W., Ho, R. T., Chan, C., L., & Tse, S. (2015). Exploring personality
       characteristics of Chinese adolescents with internet-related addictive
       behaviors: Trait differences for gaming addiction and social networking
       addiction. Addictive Behaviors, 42, 32-35.
Wang, H., Jin, C., Yuan, K., Shakir, T. M., Mao, C., Niu, X., . . . Zhang, M. (2015).
       The alteration of gray matter volume and cognitive control in adolescents with
       internet gaming disorder. Frontiers in Behavioral Neuroscience, 9, 64.
       doi:10.3389/fnbeh.2015.00064
Wegmann, E., Stodt, B., & Brand, M. (2015). Addictive use of social networking sites
       can be explained by the interaction of Internet use expectancies, Internet
       literacy, and psychopathological symptoms. Journal of Behavioral Addictions,
       4, 155-162. doi:10.1556/2006.4.2015.021
Weinstein, A., Dorani, D., Elhadif, R., Bukovza, Y., Yarmulnik, A., & Dannon, P.
       (2015). Internet addiction is associated with social anxiety in young adults.
       Annals of Clinical Psychiatry, 27, 4–9.
Weinstein, A., & Lejoyeux, M. (2010). Internet addiction or excessive Internet use.
       American Journal of Drug and Alcohol Abuse, 36, 277-283.
       doi:10.3109/00952990.2010.491880
Weinstein, A., & Lejoyeux, M. (2015). New developments on the neurobiological and
       pharmaco-genetic mechanisms underlying internet and videogame addiction.
       American Journal of Addiction, 24, 117-125. doi:10.1111/ajad.12110.



Welberg, L. (2013). Addiction: Craving: A core issue. Nature Reviews Neuroscience,
       14, 307. doi:10.1038/nrn3483
Whang, L. S. M., Lee, S., & Chang, G. (2003). Internet over-users' psychological
       profiles: A behavior sampling analysis on Internet addiction. Cyberpsychology
       & Behavior, 6, 143-150. doi:10.1089/109493103321640338
Widyanto, L., & Griffiths, M. D. (2006). ‘Internet Addiction’: A critical review.
       International Journal of Mental Health and Addiction, 4, 31-51.
       doi:10.1007/s11469-006-9009-9
Wiers, C. E., Kühn, S., Javadi, A. H., Korucuoglu, O., Wiers, R. W., Walter, H., . . .
       Bermpohl, F. (2013). Automatic approach bias towards smoking cues is
       present in smokers but not in ex-smokers. Psychopharmacology, 229, 187-
       197. doi:10.1007/s00213-013-3098-5
Wiers, C. E., Ludwig, V. U., Gladwin, T. E., Park, S. Q., Heinz, A., Wiers, R. W., . . .
       Bermpohl, F. (2015). Effects of cognitive bias modiﬁcation training on alcohol
       approach tendencies in male alcohol-dependent patients. Addiction Biology,
       20, 990-999. doi:10.1111/adb.12221
Wiers, R. W., Boelema, S. R., Nikolaou, K., & Gladwin, T. E. (2015). On the
       development of implicit and control processes in relation to substance use in
       adolescence. Current Addiction Reports, 2(2), 141-155. doi:10.1007/s40429-
       015-0053-z
Wiers, R. W., Eberl, C., Rinck, M., Becker, E. S., & Lindenmeyer, J. (2011).
       Retraining automatic action tendencies changes alcoholic patients' approach
       bias for alcohol and improves treatment outcome. Psychological Science,
       22(4), 490-497. doi:10.1177/0956797611400615
Wiers, R. W., & Stacy, A. W. (2006). Implicit cognition and addiction. Current
       Directions in Psychological Science, 15, 292-296. doi:10.1111/j.1467-
       8721.2006.00455.x
Winkler, A., Dörsing, B., Rief, W., Shen, Y., & Glombiewski, J. A. (2013). Treatment
       of internet addiction: A meta-analysis. Clinical Psychology Review, 33, 317-
       329. doi:10.1016/j.cpr.2012.12.005
Wölfling, K., Mörsen, C. P., Duven, E., Albrecht, U., Grüsser, S. M., & Flor, H. (2011).
       To gamble or not to gamble: At risk for craving and relapse – learned
       motivated attention in pathological gambling. Biological Psychology, 87, 275-
       281.
Wulfert, E., Maxson, J., & Jardin, B. (2009). Cue-specific reactivity in experienced
       gamblers. Psychology of Addictive Behaviors, 23, 731-573.
Xu, Z. C., Turel, O., & Yuan, Y. F. (2012). Online game addiction among adolescents:
       Motivation and prevention factors. European Journal of Information Systems,
       21, 321-340. doi:10.1057/ejis.2011.56
Yao, Y. W., Wang, L. J., Yip, S. W., Chen, P. R., Li, S., Xu, J., . . . Fang, X. Y. (2015).
       Impaired decision-making under risk is associated with gaming-specific
       inhibition deficits among college students with Internet gaming disorder.
       Psychiatry Research, 229, 302-309. doi:10.1016/j.psychres.2015.07.004
Yau, Y. H., & Potenza, M. N. (2015). Gambling disorder and other behavioral
       addictions: Recognition and treatment. Harvard Review of Psychiatry, 23, 134-
       146. doi:10.1097/HRP.0000000000000051
Yee, N. (2006). Motivations for play in online games. Cyberpsychology & Behavior, 9,
       772-775. doi:10.1089/cpb.2006.9.772
Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S., Tang, T. C., Huang, T. H., & Ko, C. H. (2011).
       Cue-induced positive motivational implicit response in young adults with




      Internet gaming addiction. Psychiatry Research, 190, 282-286.
      doi:10.1016/j.psychres.2011.07.003
Young, K. S. (1996). Addictive use of the Internet: A case that breaks the stereotype.
      Psychological Reports, 79, 899-902. doi:10.2466/pr0.1996.79.3.899
Young, K. S. (1998). Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder.
      Cyberpsychology & Behavior, 3, 237-244. doi:10.1089/cpb.1998.1.237
Young, K. S. (2004). Internet Addiction: A new clinical phenomenon and its
      consequences. American Behavioral Scientist, 48, 402-415.
Young, K. S. (2009). Internet addiction: Diagnosis and treatment considerations.
      Journal of Contemporary Psychotherapy, 39, 241-246.
Young, K. S. (2011). CBT-IA: The first treatment model to address Internet addiction.
      Journal of Cognitive Therapy, 25, 304-312. doi:10.1891/0889-8391.25.4.304
Young, K. S. (2013). Treatment outcomes using CBT-IA with Internet-addicted
      patients.      Journal     of     Behavioral       Addictions,     2,     209-215.
      doi:10.1556/JBA.2.2013.4.3
Young, K. S., Pistner, M., O'Mara, J., & Buchanan, J. (1999). Cyber disorders: The
      mental health concern for the new millennium. Cyberpsychology & Behavior,
      2, 475-479. doi:10.1089/cpb.1999.2.475
Young, K. S., Yue, X. D., & Ying, L. (2011). Prevalence estimates and etiologic
      models of internet addiction. In K. S. Young & C. N. Abreu (Eds.), Internet
      addiction (pp. 3-18). Hoboken, N.J: John Wiley & Sons.
Yuan, K., Yu, D., Cai, C., Feng, D., Li, Y., Bi, Y., . . . Tian, J. (2016). Frontostriatal
      circuits, resting state functional connectivity and cognitive control in internet
      gaming disorder. Addiction Biology. doi:10.1111/adb.12348
Zhang, C., Brook, J. S., Leukefeld, C. G., & Brook, D. W. (2016). Longitudinal
      psychosocial factors related to symptoms of Internet addiction among adults in
      early         midlife.       Addictive        Behaviors,          62,       65-72.
      doi:10.1016/j.addbeh.2016.06.019
Zhou, Y., Lin, F.-C., Du, Y.-S., Qin, L.-D., Zhao, Z.-M., Xu, J.-R., & Lei, H. (2011).
      Gray matter abnormalities in Internet addiction: A voxel-based morphometry
      study.       European       Journal       of       Radiology,      79,      92-95.
      doi:10.1016/j.ejrad.2009.10.025
Zhou, Z., Yuan, G., & Yao, J. (2012). Cognitive biases toward Internet game-related
      pictures and executive deficits in individuals with an Internet game addiction.
      PLoS One, 7, e48961. doi:doi: 10.1371/journal.pone.0048961
Zhou, Z., Zhu, H., Li, C., & Wang, J. (2014). Internet addictive individuals share
      impulsivity and executive dysfunction with alcohol-dependent patients.
      Frontiers in Behavioral Neuroscience, 8, 288. doi:10.3389/fnbeh.2014.00288
