##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Анотація
Анотація. Дослідження присвячене комплексний аналізу феномену інтернет-залежності серед української молоді в умовах стрімкої цифровізації та соціальної нестабільності. Актуальність роботи зумовлена необхідністю розуміння трансформації поведінкових патернів молодих людей, які використовують цифровий простір як основне середовище для соціальної взаємодії, дозвілля та навчання. Емпірична частина дослідження була проведена за допомогою структурованих Google-форм, що дало змогу зібрати якісні дані від 405 респондентів, серед яких переважну більшість склали студенти та викладачі з різних регіонів України. Аналіз охоплює ключові показники, такі як середньодобовий час перебування в мережі, функціональне призначення використання мережевих ресурсів, а також наявність психоемоційних або соціальних симптомів залежності.
Значна частина дослідження присвячена обробці даних із застосуванням методів машинного навчання. Зокрема, шляхом застосування алгоритму кластеризації k-середніх (k-means), авторами було виявлено та охарактеризовано чотири чіткі профілі користувачів інтернету. Перший кластер, визначений як «залежні», характеризується неконтрольованим часом перебування в мережі (понад 8 годин на добу) та заміщенням реальних соціальних функцій віртуальними. Друга група — «група ризику» — демонструє ознаки формування психологічної залежності та часткову втрату контролю над часом. Третій та четвертий кластери представляють «збалансованих» та «свідомих» користувачів відповідно, які демонструють прагматичний підхід до цифрових інструментів із мінімальним негативним впливом на їхню повсякденну продуктивність та ментальне здоров’я.
Результати дослідження виявили пряму кореляцію між тривалістю перебування в цифровому середовищі та рівнем соціального відчуження. Наукова новизна роботи полягає в емпіричному підтвердженні кластерної структури інтернет-залежності в період воєнного стану в Україні, що накладає додатковий психологічний стрес на молодь. Практична цінність отриманих результатів відображена у запропонованих індивідуалізованих стратегіях профілактики. Ці заходи спрямовані на зміщення акценту з обмежувальних методів на розвиток цифрової гігієни та емоційної саморегуляції, що стає основою для ефективної соціально-психологічної підтримки молоді в сучасних умовах.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Посилання
2. Internet addiction disorder. Availalbe online: URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Internet_addiction_disorder (accessed 01.07.2025)
3. Internet addiction: A systematic review of epidemiological research for the last decade. Available online: URL: https://www.academia.edu/53885451/Internet_addiction_A_systematic_review_of_epidemiological_research_for_the_last_decade (accessed 01.07.2025)
4. Internet Addiction: A Literature Review. Available online:: https://ijtarp.org/article/view/23785 (accessed 01.07.2025)
5. Chen Internet Addiction Scale. Availalbe online: URL: https://blocksurvey.io/templates/self-assessments/chen-internet-addiction-scale (accessed 01.07.2025)
6. Chen Internet Addiction Scale (CIAS). Availalbe online: URL: https://ebchelp.blueprint.ai/en/articles/9780205-chen-internet-addiction-scale-cias (accessed 01.07.2025)
7. Internet addiction test. Availalbe online: URL: https://www.iitk.ac.in/counsel/resources/IATManual.pdf (accessed 01.07.2025)
8. Assessment. Availalbe online: URL: https://internetaddiction.tungwahcsd.org/en/assessment/ (accessed 01.07.2025)
9. The Center for Internet Addiction. Availalbe online: URL: https://netaddiction.com/ (accessed 01.07.2025)
10. Bickham, D.S. (2021). Current research and viewpoints on Internet addiction in adolescents. Current Pediatrics Reports. 9, 1–10. https://doi.org/10.1007/s40124-020-00236-3
11. Cruz, F. A. D., Scatena, A., Andrade, A. L. M., & Micheli, D. (2018). Evaluation of Internet addiction and the quality of life of Brazilian adolescents from public and private schools. Estudos de Psicologia (Campinas), 35(2), 193–204. https://doi.org/10.1590/1982-02752018000200008
12. Dalal, P.K & Basu, D, (2016). Twenty years of Internet addiction. Quo Vadis?. Indian J Psychiatry, 58(1), 6–11. https://doi.org/10.4103/0019-5545.174354
13. Király, Griffiths, Urbán, Farkas, Kökönyei, Elekes, & Demetrovics. (2014). Problematic Internet Use and Problematic Online Gaming Are Not the Same: Findings from a Large Nationally Representative Adolescent Sample. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17(12), 749–754. https://doi.org/10.1089/cyber.2014.0475
14. Kurniasanti, K. S., Assandi, P., Ismail, R. I., Nasrun, M. W. S., & Wiguna, T. (2019). Internet addiction: a new addiction? Medical Journal of Indonesia, 28(1), 82. https://doi.org/10.13181/mji.v28i1.2752
15. A Comprehensive Guide to Cluster Analysis: Applications, Best Practices and Resources. Availalbe online: URL: https://www.displayr.com/understanding-cluster-analysis-a-comprehensive-guide/K-means clustering (accessed 01.07.2025)
16. Сlustering process. Availalbe online: URL: https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/clustering-process (accessed 01.07.2025)
17. Clustering Principles. Availalbe online: URL: https://www.ibm.com/docs/en/spss-statistics/saas?topic=hca-clustering-principles (accessed 01.07.2025)
18. The Ins and Outs of Clustering Algorithms — Towards Data Science. Availalbe online: URL: https://towardsdatascience.com/the-ins-and-outs-of-clustering-algorithms-acd4e33290c5 (accessed 01.07.2025)
19. Choosing the Right Clustering Algorithm for Your Dataset — KDnuggets. Availalbe online: URL: https://www.kdnuggets.com/2019/10/right-clustering-algorithm.html (accessed 01.07.2025)
20. The Ins and Outs of Clustering Algorithms — Towards Data Science. URL: https://towardsdatascience.com/the-ins-and-outs-of-clustering-algorithms-acd4e33290c5 (accessed 01.07.2025)