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Von der Internetsucht bis zur Psychoinformatik – eine psychologische Evaluation digitaler Kommunikationsmedien

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Die Maschine: Freund oder Feind?

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Zusammenfassung

Im vorliegenden Beitrag wird die Nutzung digitaler Kommunikationsmedien zunächst aus einer gesundheitspsychologischen Perspektive beleuchtet. Eine der Hauptfragen lautet hier, ob es sich bei der Internet- und Smartphone-Übernutzung tatsächlich um eine Sucht und damit um ein klinisch-psychologisch relevantes Problem handeln könnte. Daran anschließend wird der Einfluss der digitalen technologischen Neuerungen auf unser Alltagsleben aus einer ökonomisch-psychologischen Perspektive betrachtet. Von besonderem Interesse sind dabei sowohl die Themenkomplexe Produktivität und Produktivitätseinbußen als auch die Möglichkeit von Flow-Zuständen bei der Arbeit im digitalen Zeitalter. Zu guter Letzt wird im Beitrag das neue Feld der Psychoinformatik mit seinen Chancen und Risiken vorgestellt. Unter Zuhilfenahme von Methoden der Informatik können bereits heute Daten der (digitalen) Mensch-Maschine-Interaktion ausgewertet werden, um basierend auf diesen computer-algorithmischen Analysen Einblicke in die aktuelle Befindlichkeit oder Stimmung einer Person oder die Persönlichkeit eines Menschen zu bekommen. Der Beitrag schließt mit einer kurzen Gesamtübersicht, um die Frage zu beantworten, ob uns die immer rasanter verlaufenden digitalen Entwicklungen mehr Nutzen oder Kosten bringen.

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Notes

  1. 1.

    Das Internet beschreibt Computer, die miteinander vernetzt sind und über die wir dann kommunizieren können. Das WWW stellt dagegen eine von mehreren Software-Möglichkeiten dar, wie wir Informationen über vernetzte Computer teilen oder uns Zugang zu Informationen verschaffen können. Dies geschieht im WWW über Webseiten, die meist in der Programmiersprache HTML geschrieben werden. Weitere Möglichkeiten zum Informationsaustausch über das Internet stellen zum Beispiel E-Mails dar.

  2. 2.

    Tatsächlich gibt es einen Forschungszweig der sich mit der Frage beschäftigt, ob die Bestrahlung des Menschen durch Smartphones („Handystrahlung“) gesundheitsschädlich ist. Ich bin kein Experte für diese Fragestellung, allerdings scheint die Handystrahlung basierend auf einigen Studien keine wirkliche Gefährdung darzustellen (z. B. Kumlin et al. 2007).

  3. 3.

    http://www.wechat.com/en/. Zugegriffen: 22. Mai 2018.

  4. 4.

    In anderen Bereichen der Psychologie sind Zwillingsstudien schon sehr häufig durchgeführt worden. Es zeigte sich, dass in etwa 50 % der Unterschiede zwischen Menschen mit Hinblick auf ihre Persönlichkeit und je nach Studie bis zu 80 % der Unterschiede in Intelligenz durch die Genetik beeinflusst werden. Siehe auch die Übersichtsstudie von Polderman et al. (2015).

  5. 5.

    Der Begriff umfasst auch Zwillingsstudien. Es geht bei diesen Studien darum zu quantifizieren, wie viel Prozent eines bestimmten Phänotyps auf Genetik und Umwelt zurückzuführen sind.

  6. 6.

    http://www.who.int/features/qa/gaming-disorder/en/. Zugegriffen: 22. Mai 2018.

  7. 7.

    Die Zusammenhänge in der zitieren Studien sind korrelativer Natur und es lässt sich von diesem Datensatz kein Ursache-Wirkungsprinzip ableiten. Andere Studien legen aber nahe, dass der Wirkmechanismus in die dargestellte Richtung zu beobachten ist (z. B. Lam und Peng 2010).

  8. 8.

    Das „r“ stellt in der Statistik das Korrelationsmaß nach Pearson (z. B. Bortz 2006) dar und beschreibt den Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Die Werte von Korrelationen können zwischen −1 und 1 schwanken. Je positiver der Wert zwischen 0 und 1 ausfällt, desto stärker fällt auch der Zusammenhang zwischen zwei Variablen aus. Dies funktioniert nach dem Prinzip je mehr von Variable A, desto mehr von Variable B. Ein einfaches Beispiel für eine positive Korrelation wäre Folgendes: Je größer eine Person ist, desto schwerer ist sie auch. Werte im negativen Bereich (zwischen 0 und −1) beschreiben inverse Zusammenhänge. Dies würde bedeuten, dass je mehr von Variable A zu beobachten ist, desto weniger von Variable B da wäre. Hier wäre folgendes Beispiel möglicherweise zutreffend: Je mehr Sport ich mache, desto weniger Kilogramm bringe ich auf die Waage.

  9. 9.

    Dies alles heißt nicht, dass man sich nicht auch gemeinsam an Inhalten von WhatsApp & Co. erfreuen kann. Hier geht es im wahrsten Sinne um Sprachlosigkeit statt Austausch durch die angeführte Mediennutzung.

  10. 10.

    Erwähnenswert ist, dass man bei allen möglichen Tätigkeiten in den Flow kommen kann. Dies kann beim Bergsteigen sein, beim Lesen oder auch beim Spielen eines Computerspiels auf dem Smartphone. Das Smartphone ist also lediglich ein Flow-Killer, wenn ich mich eigentlich auf eine andere Tätigkeit konzentrieren muss.

  11. 11.

    Der Begriff Text-Mining wird etwas weiter unten näher erläutert.

  12. 12.

    Offenheit für Erfahrungen beschreibt Menschen, die gerne reisen, intellektuell sind und aufgeschlossen gegenüber Veränderungen sind. Gewissenhafte Personen sind pünktlich und sorgfältig. Extravertiere Menschen zeichnen sich unter anderen durch Geselligkeit und Durchsetzungskraft aus. Verträgliche Menschen sind gute Teamplayer und neigen zu Empathie und fürsorglichem Verhalten. Neurotische Personen sind eher ängstlich, emotional instabil und haben öfters Schuldgefühle.

Literatur

  • Baird, B., Smallwood, J., Mrazek, M. D., Kam, J. W., Franklin, M. S., & Schooler, J. W. (2012). Inspired by distraction: Mind wandering facilitates creative incubation. Psychological Science, 23, 1117–1122.

    Article  Google Scholar 

  • Billieux, J., Schimmenti, A., Khazaal, Y., Maurage, P., & Heeren, A. (2015). Are we overpathologizing everyday life? A tenable blueprint for behavioral addiction research. Journal of Behavioral Addictions, 4(3), 119–123.

    Article  Google Scholar 

  • Bortz, J. (2006). Statistik: Für Human-und Sozialwissenschaftler. Heidelberg: Springer.

    Google Scholar 

  • Brand, M., Young, K. S., Laier, C., Wölfling, K., & Potenza, M. N. (2016). 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, 71, 252–266.

    Article  Google Scholar 

  • Bush, G., Luu, P., & Posner, M. I. (2000). Cognitive and emotional influences in anterior cingulate cortex. Trends in Cognitive Sciences, 4(6), 215–222.

    Article  Google Scholar 

  • Camardese, G., Leone, B., Walstra, C., Janiri, L., & Guglielmo, R. (2017). Pharmacological treatment of Internet addiction. In C. Montag & M. Reuter (Hrsg.), Internet addiction: Neuroscientific approaches and therapeutical implications including smartphone addiction (S. 151–165). Cham: Springer (Erstveröffentlichung 2015).

    Google Scholar 

  • Csikszentmihalyi, M. (2008). Flow: The Psychology of Optimal Experience. New York: Harper Perennial Modern Classics.

    Google Scholar 

  • Dau, W., Hoffmann, J. D. G., & Banger, M. (2017). Therapeutic interventions in the treatment of problematic Internet use—Experiences from Germany. In C. Montag & M. Reuter (Hrsg.), Internet addiction: Neuroscientific approaches and therapeutical implications including smartphone addiction (S. 183–217). Cham: Springer (Erstveröffentlichung 2015).

    Google Scholar 

  • Davis, R. A. (2001). A cognitive-behavioral model of pathological Internet use. Computers in Human Behavior, 17(2), 187–195.

    Article  Google Scholar 

  • Duke, É., & Montag, C. (2017a). Smartphone addiction, daily interruptions and self-reported productivity. Addictive Behaviors Reports, 6, 90–95.

    Article  Google Scholar 

  • Duke, É., & Montag, C. (2017b). Smartphone addiction and beyond: Initial insights on an emerging research topic and its relationship to Internet addiction. In C. Montag & M. Reuter (Hrsg.), Internet addiction: Neuroscientific approaches and therapeutical implications including smartphone addiction (S. 359–372). Cham: Springer.

    Chapter  Google Scholar 

  • Elhai, J. D., Levine, J. C., Dvorak, R. D., & Hall, B. J. (2016). Fear of missing out, need for touch, anxiety and depression are related to problematic smartphone use. Computers in Human Behavior, 63, 509–516.

    Article  Google Scholar 

  • Eichstaedt, J. C., Smith, R. J., Merchant, R. M., Ungar, L. H., Crutchley, P., Preoţiuc-Pietro, D., et al. (2018). Facebook language predicts depression in medical records. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(44), 11203–11208.

    Article  Google Scholar 

  • Fiske, D. W. (1949). Consistency of the factorial structures of personality ratings from different sources. The Journal of Abnormal and Social Psychology, 44, 329–344.

    Article  Google Scholar 

  • Flaxman, S., Goel, S., & Rao, J. M. (2016). Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption. Public Opinion Quarterly, 80(S1), 298–320.

    Article  Google Scholar 

  • Frewer, A., & Stockhorst, S. (2003). Bibliomanie als Krankheit und Kulturphänomen. Pathographische Fallstudien zur Rezeption von Magister Tinius (1768–1846). KulturPoetik, 3, 246–262.

    Google Scholar 

  • Golan, O., & Baron-Cohen, S. (2006). Systemizing empathy: Teaching adults with Asperger syndrome or high-functioning autism to recognize complex emotions using interactive multimedia. Development and Psychopathology, 18, 591–617.

    Article  Google Scholar 

  • Goldberg, L. R. (1992). The development of markers for the Big-Five factor structure. Psychological Assessment, 4, 26–42.

    Article  Google Scholar 

  • Hadar, A., Hadas, I., Lazarovits, A., Alyagon, U., Eliraz, D., & Zangen, A. (2017). Answering the missed call: Initial exploration of cognitive and electrophysiological changes associated with smartphone use and abuse. PLoS One, 12(7), e0180094.

    Article  Google Scholar 

  • Hahn, E., Reuter, M., Spinath, F. M., & Montag, C. (2017). Internet addiction and its facets: The role of genetics and the relation to self-directedness. Addictive Behaviors, 65, 137–146.

    Article  Google Scholar 

  • Han, I., & Yang, K. S. (2009). Characteristic analysis for cognition of dangerous driving using automobile black boxes. International Journal of Automotive Technology, 10, 597–605.

    Article  Google Scholar 

  • Holt-Lunstad, J., Birmingham, W. A., & Light, K. C. (2008). Influence of a “warm touch” support enhancement intervention among married couples on ambulatory blood pressure, oxytocin, alpha amylase, and cortisol. Psychosomatic Medicine, 70, 976–985.

    Article  Google Scholar 

  • Insel, T. R. (2017). Digital phenotyping: technology for a new science of behavior. Jama, 318(13), 1215–1216.

    Article  Google Scholar 

  • Internet World Stats. (2018). http://www.internetworldstats.com/stats.htm. Zugegriffen: 11. Febr. 2019.

  • Kern, M. L., Eichstaedt, J. C., Schwartz, H. A., Dziurzynski, L., Ungar, L. H., Stillwell, D. J., Kosinski, M., Ramones, S. M., & Seligmann, M. E. P. (2014). The online social self an open vocabulary approach to personality. Assessment, 21, 158–169.

    Article  Google Scholar 

  • Killingsworth, M. A., & Gilbert, D. T. (2010). A wandering mind is an unhappy mind. Science, 330(6006), 932.

    Article  Google Scholar 

  • Klimecki, O. M., Leiberg, S., Ricard, M., & Singer, T. (2014). Differential pattern of functional brain plasticity after compassion and empathy training. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 9, 873–879.

    Article  Google Scholar 

  • Ko, C. H., Liu, G. C., Hsiao, S., Yen, J. Y., Yang, M. J., Lin, W. C., Yen, C. F., Chen, C. S., & Chen, C. S. (2009). Brain activities associated with gaming urge of online gaming addiction. Journal of Psychiatric Research, 43, 739–747.

    Article  Google Scholar 

  • Kosinski, M., Stillwell, D., & Graepel, T. (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110, 5802–5805.

    Article  Google Scholar 

  • Kumlin, T., Iivonen, H., Miettinen, P., Juvonen, A., van Groen, T., Puranen, L., Pitkäaho, R., Juutilainen, J., & Tanila, H. (2007). Mobile phone radiation and the developing brain: Behavioral and morphological effects in juvenile rats. Radiation Research, 168, 471–479.

    Article  Google Scholar 

  • Kushlev, K. (2015). Digitally connected, socially disconnected: Can smartphones compromise the benefits of interacting with others? Doctoral dissertation, University of British Columbia.

    Google Scholar 

  • Kushlev, K., & Dunn, E. W. (2015). Checking email less frequently reduces stress. Computers in Human Behavior, 43, 220–228.

    Article  Google Scholar 

  • Kushlev, K., Proulx, J., & Dunn, E. W. (2016, May). Silence your phones: Smartphone notifications increase inattention and hyperactivity symptoms. In Proceedings of the 2016 CHI conference on human factors in computing systems (S. 1011–1020). ACM.

    Google Scholar 

  • Kwon, M., Lee, J. Y., Won, W. Y., Park, J. W., Min, J. A., Hahn, C., Gu, X., Choi, J. H., & Kim, D. J. (2013a). Development and validation of a Smartphone Addiction Scale (SAS). PLoS One, 8, e56936.

    Article  Google Scholar 

  • Kwon, M., Kim, D. J., Cho, H., & Yang, S. (2013b). The smartphone addiction scale: Development and validation of a short version for adolescents. PLoS One, 8, e83558.

    Article  Google Scholar 

  • Lachmann, B., Sariyska, R., Kannen, C., Cooper, A., & Montag, C. (2016). Life satisfaction and problematic Internet use: Evidence for gender specific effects. Psychiatry Research, 238, 363–367.

    Article  Google Scholar 

  • Lachmann, B., Sariyska, R., Kannen, C., Stavrou, M., & Montag, C. (2017). Commuting, life-satisfaction and Internet addiction. International Journal of Environmental Research and Public Health, 14(10), 1176.

    Article  Google Scholar 

  • Lachmann, B., Sindermann, C., Sariyska, R. Y., Luo, R., Melchers, M. C., Becker, B., & Montag, C. (2018). The role of empathy and life satisfaction in Internet and smartphone use disorder. Frontiers in Psychology, 9, 398.

    Article  Google Scholar 

  • Lam, L. T., & Peng, Z. W. (2010). Effect of pathological use of the Internet on adolescent mental health: A prospective study. Archives of Pediatrics and Adolescent Medicine, 164, 901–906.

    Article  Google Scholar 

  • Lanaj, K., Johnson, R. E., & Barnes, C. M. (2014). Beginning the workday yet already depleted? Consequences of late-night smartphone use and sleep. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 124, 11–23.

    Article  Google Scholar 

  • Lemola, S., Perkinson-Gloor, N., Brand, S., Dewald-Kaufmann, J. F., & Grob, A. (2015). Adolescents’ electronic media use at night, sleep disturbance, and depressive symptoms in the smartphone age. Journal of Youth and Adolescence, 44, 405–418.

    Article  Google Scholar 

  • Liu, M., Ballard, G., & Ibbs, W. (2010). Work flow variation and labor productivity: Case study. Journal of Management in Engineering, 27(4), 236–242.

    Article  Google Scholar 

  • Luo, S., Jin, J., & Li, J. (2009). A smart fridge with an ability to enhance health and enable better nutrition. International Journal of Multimedia Ubiquitous Engineering, 4, 66–80.

    Google Scholar 

  • Markowetz, A. (2015). Digitaler Burnout: Warum unsere permanente Smartphone-Nutzung gefährlich ist. Munich: Droemer eBook.

    Google Scholar 

  • Markowetz, A., Błaszkiewicz, K., Montag, C., Switala, C., & Schläpfer, T. (2014). Psycho-Informatics: Big data shaping modern psychometrics. Medical Hypotheses, 82, 405–411.

    Article  Google Scholar 

  • Matz, S. C., & Netzer, O. (2017). Using big data as a window into consumers’ psychology. Current Opinion in Behavioral Sciences, 18, 7–12.

    Article  Google Scholar 

  • Matz, S. C., Kosinski, M., Nave, G., & Stillwell, D. J. (2017). Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. Proceedings of the national academy of sciences, 114(48), 12714–12719.

    Google Scholar 

  • McCrae, R. R., & Allik, I. U. (2002). The five-factor model of personality across cultures. New York: Springer Science & Business Media. https://www.springer.com/de/book/9780306473548

  • Melchers, M., Li, M., Chen, Y., Zhang, W., & Montag, C. (2015). Low empathy is associated with problematic use of the internet: Empirical evidence from China and Germany. Asian Journal of Psychiatry, 17, 56–60.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C. (2015). Smartphone & Co.: Warum wir auch digitale Freizonen brauchen? Wirtschaftspsychologie Aktuell, 2, 19–22.

    Google Scholar 

  • Montag, C. (2016). Persönlichkeit. Auf der Suche nach unserer Individualität. Berlin: Springer.

    Book  Google Scholar 

  • Montag, C. (2017). Homo Digitalis: Smartphones, soziale Netzwerke und das Gehirn. Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Montag, C. (2018). 3. Filterblasen: „Wie wirken sich Filterblasen unter Berücksichtigung von Persönlichkeit auf (politische) Einstellung aus?“. Hassrede und Radikalisierung im Netz, 31. https://www.isdglobal.org/wp-content/uploads/2018/10/ISD-Radicalisation-in-the-Network_Report_German_web.pdf#page=31.

  • Montag, C., & Diefenbach, S. (2018). Towards Homo Digitalis: Important research issues for psychology and the neurosciences at the dawn of the Internet of things and the digital society. Sustainability, 10(2), 415.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., & Reuter, M. (Hrsg.). (2017). Internet addiction: Neuroscientific approaches and therapeutical implications including smartphone addiction. Berlin: Springer.

    Google Scholar 

  • Montag, C., & Walla, P. (2016). Carpe Diem instead of losing your social mind: Beyond digital addiction or why we all suffer from digital overuse. Cogent Psychology, 3, 1157281.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Jurkiewicz, M., & Reuter, M. (2010). Low self-directedness is a better predictor for problematic Internet use than high neuroticism. Computers in Human Behavior, 26, 1531–1535.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Flierl, M., Markett, S., Walter, N., Jurkiewicz, M., & Reuter, M. (2011). Internet addiction and personality in first-person-shooter-video-gamers. The Journal of Media Psychology, 23, 163–173.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Reuter, M., Jurkiewicz, M., Markett, S., & Panksepp, J. (2013). Imaging the structure of the human anxious brain: A review of findings from neuroscientific personality psychology. Reviews in the Neurosciences, 24(2), 167–190.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Błaszkiewicz, K., Lachmann, B., Andone, I., Sariyska, R., Trendafilov, B., Reuter, M., & Markowetz, A. (2014). Correlating personality and actual phone usage: Evidence from psychoinformatics. Journal of Individual Differences, 3, 158–165.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Bey, K., Sha, P., Li, M., Chen, Y. F., Liu, W. Y., Zhou, Y. K., Li, C., Markett, S., & Reuter, M. (2015a). 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.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Błaszkiewicz, K., Sariyska, R., Lachmann, B., Andone, I., Trendafilov, B., Eibes, M., & Markowetz, A. (2015b). Smartphone usage in the 21st century: Who’s active on Whatsapp? BMC Research Notes, 8, 331.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Kannen, C., Lachmann, B., Sariyska, R., Duke, É., Reuter, M., & Markowetz, A. (2015c). The importance of analogue zeitgebers to reduce digital addictive tendencies in the 21st century. Addictive Behaviors Reports, 2, 23–27.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Duke, É., & Markowetz, A. (2016a). Towards psychoinformatics: Computer science meets psychology. Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2016, (Article ID 2983685). https://www.hindawi.com/journals/cmmm/2016/2983685/abs/.

  • Montag, C., Hahn, L., Reuter, M., Spinath, F., Davis, K., & Panksepp, J. (2016b). The role of nature and nurture for individual differences in primary emotional systems: Evidence from a twin study. PLoS One, 11, e0151405.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Sindermann, C., Becker, B., & Panksepp, J. (2016c). An affective neuroscience framework for the molecular study of Internet addiction. Frontiers in Psychology, 7, 1906.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Duke, É., & Reuter, M. (2017). A short summary of neuroscientific findings on Internet addiction. In C. Montag & M. Reuter (Hrsg.), Internet addiction: Neuroscientific approaches and therapeutical implications including smartphone addiction (S. 131–139). Cham: Springer (Erstveröffentlichung 2015).

    Chapter  Google Scholar 

  • Montag, C., Markowetz, A., Blaszkiewicz, K., Andone, I., Lachmann, B., Sariyska, R., et al. (2017). Facebook usage on smartphones and gray matter volume of the nucleus accumbens. Behavioural brain research, 329, 221–228.

    Article  Google Scholar 

  • Montag, C., Becker, B., & Gan, C. (2018). The Multipurpose Application WeChat: A Review on Recent Research. Frontiers in psychology, 9.

    Google Scholar 

  • Montag, C., Zhao, Z., Sindermann, C., Xu, L., Fu, M., Li, J., et al. (2018). Internet communication disorder and the structure of the human brain: Initial insights on WeChat addiction. Scientific Reports, 8(1), 2155.

    Article  Google Scholar 

  • Mooneyham, B. W., & Schooler, J. W. (2013). The costs and benefits of mind-wandering: A review. Canadian Journal of Experimental Psychology/Revue Canadienne de Psychologie Expérimentale, 67(1), 11.

    Article  Google Scholar 

  • Müller, K. W., Glaesmer, H., Brähler, E., Woelfling, K., & Beutel, M. E. (2014). Prevalence of Internet addiction in the general population: Results from a German population-based survey. Behaviour & Information Technology, 33(7), 757–766.

    Article  Google Scholar 

  • Müller, M., Brand, M., Mies, J., Lachmann, B., Sariyska, R. Y., & Montag, C. (2017). The 2D: 4D marker and different forms of Internet use disorder. Frontiers in Psychiatry, 8, 213.

    Article  Google Scholar 

  • Onnela, J. P., & Rauch, S. L. (2016). Harnessing smartphone-based digital phenotyping to enhance behavioral and mental health. Neuropsychopharmacology, 41(7), 1691.

    Article  Google Scholar 

  • Panksepp, J. (1998). Affective neuroscience: The foundations of human and animal emotions. Oxford: Oxford University Press.

    Google Scholar 

  • Polderman, T. J., Benyamin, B., De Leeuw, C. A., Sullivan, P. F., Van Bochoven, A., Visscher, P. M., & Posthuma, D. (2015). Meta-analysis of the heritability of human traits based on fifty years of twin studies. Nature Genetics, 47(7), 702–709.

    Article  Google Scholar 

  • Rumpf, H. J., Meyer, C., Kreuzer, A., John, U., & Merkeerk, G. J. (2011). Prävalenz der Internetabhängigkeit (PINTA). Bericht an das Bundesministerium für Gesundheit.

    Google Scholar 

  • Sariyska, R., Reuter, M., Bey, K., Sha, P., Li, M., Chen, Y. F., Liu, W. Y., Zhu, Y. K., Li, C., Suárez-Rivillas, A., Feldmann, M., Hellmann, M., Markett, S., & Montag, C. (2014). Self-esteem, personality and Internet addiction: A cross-cultural comparison study. Personality and Individual Differences, 61–62, 28–33.

    Article  Google Scholar 

  • Sariyska, R., Reuter, M., Lachmann, B., & Montag, C. (2015). ADHD is a better predictor for problematic Internet use than depression: Evidence from Germany. Journal of Addiction Research & Therapy, 6, 1. https://doi.org/10.4172/2155-6105.1000209.

    Article  Google Scholar 

  • Sha, P., Sariyska, R., Riedl, R., Lachmann, B., & Montag, C. (2018). Linking Internet Communication and Smartphone Use Disorder by taking a closer look at the Facebook and WhatsApp applications. Addictive Behaviors Reports, 100148.

    Google Scholar 

  • Stachl, C., & Bühner, M. (2015). Show me how you drive and I’ll tell you who you are recognizing gender using automotive driving parameters. Procedia Manufacturing, 3, 5587–5594.

    Article  Google Scholar 

  • Statista.com. http://www.statista.com/statistics/330695/number-of-smartphone-users-worldwide/. Zugegriffen: 11. Febr. 2019.

  • Tao, R., Huang, X., Wang, J., Zhang, H., Zhang, Y., & Li, M. (2010). Proposed diagnostic criteria for Internet addiction. Addiction, 105, 556–564.

    Article  Google Scholar 

  • Tupes, E. C., & Christal, R. E. (1992). Recurrent personality factors based on trait ratings. Journal of personality, 60(2), 225–251.

    Google Scholar 

  • Vink, J. M., Beijsterveldt, T. C., Huppertz, C., Bartels, M., & Boomsma, D. I. (2015). Heritability of compulsive Internet use in adolescents. Addiction Biology, 21, 460–468.

    Article  Google Scholar 

  • Yarkoni, T. (2012). Psychoinformatics: New Horizons at the interface of the psychological and computing sciences. Current Directions in Psychological Science, 21, 391–397.

    Article  Google Scholar 

  • Young, K. S. (1996). Psychology of computer use: XL. Addictive use of the Internet: A case that breaks the stereotype. Psychological Reports, 79(3), 899–902.

    Article  Google Scholar 

  • Young, K. S. (1998). Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder. CyberPsychology & Behavior, 1(3), 237–244.

    Article  Google Scholar 

  • YouYou, W., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112, 1036–1040.

    Article  Google Scholar 

  • Zhou, Y., Lin, F. C., Du, Y. S., 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(1), 92–95.

    Article  Google Scholar 

  • Zhou, F., Montag, C., Sariyska, R., Lachmann, B., Reuter, M., Weber, B., et al. (2019). Orbitofrontal gray matter deficits as marker of Internet gaming disorder: converging evidence from a cross‐sectional and prospective longitudinal design. Addiction biology, 24(1), 100–109.

    Article  Google Scholar 

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Authors and Affiliations

  1. Institut für Psychologie und Pädagogik, Universität Ulm, Ulm, Deutschland

    Christian Montag

  2. The Clinical Hospital of Chengdu Brain Science Institute, MOE Key Lab for Neuroinformation, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China

    Christian Montag

Authors
  1. Christian Montag
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Corresponding author

Correspondence to Christian Montag .

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Editors and Affiliations

  1. Universität Bonn , Abteilung für Medienwissenschaft, Bonn, Germany

    Caja Thimm

  2. Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG), Berlin, Germany

    Thomas Christian Bächle

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Montag, C. (2019). Von der Internetsucht bis zur Psychoinformatik – eine psychologische Evaluation digitaler Kommunikationsmedien. In: Thimm, C., Bächle, T. (eds) Die Maschine: Freund oder Feind?. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-22954-2_13

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  • Print ISBN: 978-3-658-22953-5

  • Online ISBN: 978-3-658-22954-2

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