Цифровая аддикция подростков: сравнительный анализ диагностических критериев (МКБ-11/DSM-5), социокультурные предикторы и научно-обоснованные стратегии профилактики

В эпоху тотальной цифровизации, когда интернет проник во все сферы человеческой жизни, проблема интернет-зависимости (IA) среди подростков приобретает особую остроту и глобальное значение. То, что еще два десятилетия назад казалось маргинальным феноменом, сегодня стало предметом пристального внимания Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) и Американской психиатрической ассоциации (APA). Быстрый темп развития цифровых технологий, появление все новых интерактивных платформ, таких как TikTok, стриминговые сервисы и зачатки метавселенных, кардинально меняет ландшафт подросткового досуга, общения и даже самоидентификации. Эти изменения не только создают новые возможности, но и порождают специфические риски, связанные с формированием аддиктивного поведения.

Актуальность всестороннего и углубленного анализа проблемы интернет-зависимости подростков в России и мире продиктована несколькими ключевыми факторами.

1. Во-первых, это эволюция научных представлений и диагностических критериев. С официальным включением «Игрового расстройства» (Gaming Disorder, GD) в Международную классификацию болезней 11-го пересмотра (МКБ-11) с 1 января 2022 года, а также его упоминанием в Диагностическом и статистическом руководстве по психическим расстройствам 5-го издания (DSM-5-TR) как состояния, требующего дальнейшего исследования, поведенческие аддикции к цифровым технологиям получили официальное признание как серьезная клиническая проблема. Однако несовпадение этих критериев порождает разногласия в эпидемиологических данных и требует критического осмысления.
2. Во-вторых, стремительное развитие специфических цифровых сред требует не просто изучения «общей» интернет-зависимости, но и детального анализа механизмов влияния конкретных платформ. Алгоритмы TikTok, архитектура онлайн-игр, интерактивность стриминговых сервисов — каждый из этих элементов обладает уникальным аддиктивным потенциалом, который необходимо понимать для разработки эффективных профилактических и интервенционных стратегий.
3. В-третьих, российское общество, находясь на стыке глобальных цифровых трендов и уникальных социокультурных особенностей, демонстрирует свои специфические паттерны интернет-зависимого поведения. Гендерные различия в предпочтении аддиктивного контента, влияние семейных факторов и региональные особенности цифровизации требуют не просто экстраполяции зарубежных данных, но и проведения глубоких национальных исследований.

Данная работа ставит своей целью систематический анализ и обновление теоретико-методологических основ исследования социальных и социально-психологических аспектов интернет-зависимости подростков. Особое внимание будет уделено современным цифровым средам (социальные сети, онлайн-игры) и разработке актуальных профилактических стратегий, основанных на последних научных данных. Структура работы последовательно раскрывает концептуальные и диагностические аспекты, актуальную эпидемиологию в российском контексте, специфику аддикции в новых цифровых средах, социально-психологические предикторы, коморбидность и, наконец, научно-обоснованные методы профилактики и интервенции, подводя итог в заключении с обозначением перспектив для дальнейших исследований.

Концептуальные и дифференциально-диагностические основы цифровой аддикции

Представление о цифровой аддикции как о самостоятельном феномене является относительно новым в истории психиатрии и психологии, но его корни уходят в более широкое понимание поведенческих зависимостей. От первичных, несистематизированных наблюдений за «проблемным» использованием интернета в конце XX века до официального признания «Игрового расстройства» в МКБ-11 — этот путь был насыщен дискуссиями, исследованиями и эволюцией концепций. Сегодня мы стоим на пороге унификации понимания того, что представляет собой патологическая привязанность к цифровым технологиям, хотя различия в диагностических подходах все еще сохраняются.

Историко-теоретический обзор: от IAD до современных поведенческих аддикций

Начало исследования интернет-зависимости (Internet Addiction Disorder, IAD) можно отнести к середине 1990-х годов, когда Кимберли Янг впервые попыталась систематизировать симптомы, наблюдаемые у людей, чрезмерно использующих интернет. Её пионерские работы заложили основу для понимания IA как поведенческой аддикции, проявляющейся в компульсивном использовании интернета, сопровождающемся негативными последствиями в различных сферах жизни. Однако на протяжении долгого времени IAD оставалась предметом дискуссий, не получая однозначного признания в ведущих диагностических руководствах.

Ключевым прорывом в понимании поведенческих аддикций стала компонентная модель аддикции Гриффитса (Griffiths’ component model), разработанная Марком Гриффитсом. Эта модель, изначально применявшаяся для описания азартных игр, оказалась универсальной и эффективно описывает любой тип поведенческой зависимости, включая и те, что связаны с цифровыми технологиями. В основе модели лежат шесть ключевых компонентов, которые, по мнению Гриффитса, должны присутствовать в той или иной степени для диагностирования аддикции:

1. Значимость (Salience): Активность (например, использование интернета или социальных сетей) становится самой важной в жизни человека, доминируя в его мыслях, чувствах и поведении. Человек постоянно думает о ней, даже когда не участвует в ней.
2. Изменение настроения (Mood Modification): Человек использует активность для изменения своего эмоционального состояния, для достижения субъективно желаемого эффекта, такого как возбуждение, расслабление или избегание негативных эмоций (например, снятие стресса, тревоги, скуки).
3. Толерантность (Tolerance): Со временем требуется увеличивать интенсивность, частоту или продолжительность активности для достижения того же уровня удовлетворения или изменения настроения, что и раньше. Это аналогично толерантности к психоактивным веществам.
4. Синдром отмены (Withdrawal Symptoms): При прекращении или значительном сокращении активности у человека возникают неприятные физиологические (например, нарушения сна, беспокойство) или психологические (раздражительность, тревога, депрессия, пустота) симптомы.
5. Конфликт (Conflict): Поведенческая аддикция приводит к конфликтам в различных сферах жизни. Это могут быть внутриличностные конфликты (например, между желанием сократить использование и невозможностью это сделать), межличностные конфликты (с семьей, друзьями, коллегами из-за чрезмерного использования) или конфликты с другими видами деятельности (работа, учеба, хобби).
6. Рецидив (Relapse): После попытки сократить или полностью прекратить аддиктивное поведение человек возвращается к прежнему уровню использования, часто даже более интенсивному.

Модель Гриффитса стала фундаментальной основой для разработки многих современных шкал оценки цифровых аддикций, таких как Тест интернет-зависимости Чена (CIAS) или Шкала расстройства социальных сетей (The Social Media Disorder Scale, SMDS), которые валидированы и активно используются, в том числе, в исследованиях на российских выборках. Эти инструменты позволяют не просто констатировать факт чрезмерного использования, но и оценить наличие и выраженность каждого из этих аддуктивных компонентов, что критически важно для дифференциальной диагностики и разработки индивидуальных стратегий вмешательства. Отсутствие единой стандартизированной диагностической системы для Аддикции к социальным сетям (Social Media Addiction, SMA) лишь подчеркивает важность этой универсальной компонентной модели как теоретического якоря.

Сравнительный анализ критериев МКБ-11 (GD) и DSM-5-TR (IGD)

В то время как общая интернет-зависимость (IAD) остается предметом активных научных дебатов, ее специфические формы, такие как зависимость от онлайн-игр, получили официальное признание в двух ведущих международных диагностических системах – Международной классификации болезней 11-го пересмотра (МКБ-11) и Диагностическом и статистическом руководстве по психическим расстройствам 5-го издания (DSM-5-TR). Однако, несмотря на схожую направленность, их диагностические критерии не полностью совпадают, что приводит к значительной разнице в показателях распространенности и создает вызовы для исследователей и клиницистов.

МКБ-11 и Игровое расстройство (Gaming Disorder, GD):

С 1 января 2022 года МКБ-11 официально включила Gaming Disorder (GD) в раздел расстройств, связанных с аддиктивным поведением. Классификация ВОЗ является более консервативной и требует наличия трех основных диагностических признаков, которые должны наблюдаться на протяжении не менее 12 месяцев и приводить к значительным нарушениям в личной, семейной, социальной, образовательной, профессиональной или других важных областях функционирования:

1. Нарушение контроля над игрой: Это проявляется в нарушении способности контролировать начало, частоту, интенсивность, продолжительность, прекращение и контекст игры. Человек может пытаться сократить время игры, но безуспешно.
2. Нарастающий приоритет игры над другими интересами и повседневными делами: Игра становится центральной активностью, вытесняя другие интересы, такие как хобби, социальные контакты, учеба или работа. Человек может пренебрегать личной гигиеной, сном, питанием ради игры.
3. Продолжение или эскалация игры, несмотря на возникновение негативных последствий: Человек продолжает играть, даже если осознает, что это приводит к серьезным проблемам, таким как ухудшение здоровья, снижение успеваемости, конфликты с близкими или финансовые трудности.

DSM-5-TR и Расстройство интернет-игр (Internet Gaming Disorder, IGD):

В Диагностическом и статистическом руководстве по психическим расстройствам 5-го издания (DSM-5-TR) «Расстройство интернет-игр» (Internet Gaming Disorder, IGD) включено в Раздел III как состояние, требующее дальнейшего исследования, что означает признание проблемы, но с потребностью в дополнительных эмпирических данных для окончательного включения в основной раздел. DSM-5 предлагает более детализированный список из девяти симптомов, из которых для вероятного диагноза необходимо наличие пяти или более в течение 12 месяцев:

1. Обеспокоенность играми.
2. Симптомы отмены при прекращении игр (раздражительность, тревога, грусть).
3. Толерантность: необходимость увеличивать время игры для достижения удовлетворения.
4. Неудачные попытки сократить или контролировать игру.
5. Потеря интереса к другим хобби и развлечениям.
6. Продолжение игры, несмотря на знание о психосоциальных проблемах.
7. Обман членов семьи, терапевтов или других лиц относительно времени, проведенного в играх.
8. Использование игр для снятия негативного настроения (например, чувства беспомощности, вины, тревоги, депрессии).
9. Риск потери значимых отношений, работы или образовательных/карьерных возможностей из-за игры.

Сравнительный анализ и влияние на распространенность:

Очевидно, что концептуальные рамки GD (МКБ-11, 3 критерия) и IGD (DSM-5, 9 критериев) не полностью совпадают. МКБ-11 фокусируется на более широких, функциональных нарушениях контроля и приоритета, в то время как DSM-5 предлагает более детализированный, но, возможно, менее строгий перечень симптомов. Это несовпадение приводит к значительной разнице в показателях распространенности при использовании разных шкал. Например, мета-анализ, обобщающий данные по критериям DSM-5 и МКБ-11, показал, что общая (pooled) распространенность IGD составляет примерно 6,7% (95% ДИ: 5,7–7,7%), в то время как для GD по МКБ-11 этот показатель в том же исследовании был существенно ниже – 2,7% против 5,2% для IGD в другом исследовании. Другой крупный мета-анализ (84 исследования) определил общую распространенность игрового расстройства в 8,6% (95% ДИ: 6,9%–10,8%).

Таблица 1: Сравнительный анализ диагностических критериев Gaming Disorder (GD) и Internet Gaming Disorder (IGD)

Критерий/Система	МКБ-11 (GD)	DSM-5-TR (IGD)
Статус	Официально включено в раздел аддикций	Состояние, требующее дальнейшего исследования (Раздел III)
Количество основных признаков/симптомов	3	9 (для диагноза 5+)
Продолжительность для диагноза	Не менее 12 месяцев	Не менее 12 месяцев
Основные признаки/симптомы	Нарушение контроля над игрой. Нарастающий приоритет игры над другими интересами. Продолжение игры, несмотря на негативные последствия.	Обеспокоенность играми. Симптомы отмены. Толерантность. Неудачные попытки сократить. Потеря интереса к другим хобби. Продолжение, несмотря на проблемы. Обман. Использование для снятия негативного настроения. Риск потери значимых возможностей.
Ключевой фокус	Функциональные нарушения, потеря контроля, приоритет.	Широкий спектр поведенческих, эмоциональных и социальных симптомов.
Влияние на распространенность	Приводит к более низким оценкам распространенности из-за более строгих критериев.	Приводит к более высоким оценкам распространенности.

Эта разница в диагностических подходах является критически важной для исследователей, поскольку она напрямую влияет на эпидемиологические данные, сравнимость результатов исследований и, в конечном итоге, на разработку целенаправленных профилактических и лечебных программ. Для академической работы необходимо четко указывать, по какой классификации проводилось исследование, чтобы избежать ошибочных интерпретаций и сравнений. (Как эксперт, подчеркну: это фундамент для корректного научного диалога и клинической практики).

Актуальная эпидемиология и социокультурный контекст интернет-зависимости в Российской Федерации

Понимание масштабов проблемы интернет-зависимости требует не только теоретических изысканий, но и глубокого анализа эмпирических данных, характеризующих ее распространенность в различных демографических группах и регионах. Глобальные тенденции, безусловно, важны, но именно национальный и региональный контекст раскрывает специфику феномена, обусловленную социокультурными, экономическими и даже географическими факторами. Для Российской Федерации, с ее огромными территориями, разнообразным населением и неравномерной цифровизацией, эти особенности становятся особенно значимыми.

Глобальная и региональная распространенность: количественные показатели

На глобальном уровне проблема игрового расстройства (Gaming Disorder, GD) и расстройства интернет-игр (Internet Gaming Disorder, IGD) является значимой, особенно среди подростков. Несмотря на методологические различия в диагностических критериях, мета-анализы предоставляют достаточно консистентную картину. Так, общая распространенность клинического GD (по критериям МКБ-11) среди всего населения оценивается примерно в 1–3%. Однако, когда речь заходит о подростковой популяции, эти цифры значительно возрастают. Например, в Европе показатели проблемного гейминга, т.е. использования, которое еще не достигло клинического уровня аддикции, но уже вызывает негативные последствия и относится к группе риска, достигают 12%. Глобальные мета-анализы, обобщающие данные по критериям GD/IGD, указывают на общую распространенность игрового расстройства в среднем на уровне 8,6% (95% ДИ: 6,9%–10,8%) среди подростков, подтверждая серьезность проблемы.

Что касается Российской Федерации, то данные, хотя и менее многочисленные по сравнению с некоторыми западными странами, тем не менее, демонстрируют схожие, а порой и уникальные паттерны. Исследование, проведенное среди подростков Центральной Сибири в 2019 году, показало общую распространенность интернет-зависимости (по тесту CIAS, который является валидированным инструментом) на уровне 6,8%. Это значение хорошо вписывается в общемировые диапазоны, но нуждается в уточнении в свете последних тенденций.

Более свежие данные, полученные в 2021 году на крупной выборке из того же региона (N=4615 подростков), уточняют общую распространенность интернет-зависимости (по CIAS) до 7,1%. Это подчеркивает стабильность и актуальность проблемы. Однако особого внимания заслуживает тот факт, что 41,1% подростков были отнесены к группе дезадаптивного использования интернета (Maladaptive Internet Use, MIU). Этот показатель является критически важным, поскольку MIU представляет собой промежуточное состояние, предшествующее формированию полноценной аддикции. Это огромная группа риска, требующая целенаправленных превентивных мер. Высокий процент MIU свидетельствует о том, что значительная часть подростков уже испытывает трудности с саморегуляцией цифрового поведения, что может легко перерасти в клиническую форму зависимост�� без своевременной интервенции. (По моему опыту, именно эта «серая зона» дезадаптивного использования является главной мишенью для профилактики, поскольку позволяет избежать развития полноценного расстройства).

Таблица 2: Сравнительные данные о распространенности интернет-зависимости/игрового расстройства

Источник/Популяция	Показатель распространенности	Диагностические критерии/Инструмент	Особенности
Глобальные мета-анализы	8,6% (95% ДИ: 6,9–10,8%)	GD/IGD	Общая распространенность игрового расстройства среди подростков.
МКБ-11 (GD)	1–3% (общее население)	GD (клинический)	Более строгие критерии, приводящие к меньшим показателям.
Европа (подростки)	12%	Проблемный гейминг	Группа риска, предшествующая аддикции.
Центральная Сибирь (2019)	6,8%	CIAS (общая IA)	Исходные данные по российскому региону.
Центральная Сибирь (2021)	7,1% (общая IA)	CIAS (общая IA)	Актуализированные данные, подтверждающие стабильность проблемы.
Центральная Сибирь (2021)	41,1%	CIAS (MIU)	Доля подростков в группе дезадаптивного использования, высокий риск развития аддикции.
Исследования (пример)	5,2% (для DSM-5 IGD) vs 2,7% (для ICD-11 GD)	DSM-5 IGD vs ICD-11 GD	Показательная разница в распространенности в зависимости от диагностической системы.

Эти цифры не просто статистика; они отражают серьезную социальную проблему, требующую внимания на государственном уровне. Высокий процент дезадаптивного использования означает, что сотни тысяч российских подростков находятся в зоне риска, и каждый из них потенциально может столкнуться с негативными последствиями для своего психического здоровья, образования и социального развития.

Гендерная специфика и семейные факторы риска в российской выборке

Эпидемиологические данные, помимо общих показателей распространенности, часто раскрывают и специфические паттерны, связанные с демографическими характеристиками. В контексте интернет-зависимости, гендерные и возрастные различия, а также влияние семейных факторов, играют ключевую роль в формировании групп риска. Российские исследования вносят свой вклад в понимание этих нюансов, иногда противореча общемировым тенденциям, что подчеркивает важность регионального анализа.

В мировой практике принято считать, что юноши чаще страдают от игрового расстройства (IGD/GD), в то время как девушки более склонны к аддикции к социальным сетям (SMA). Однако в российской выборке (Центральная Сибирь) интернет-зависимость (по CIAS) чаще встречалась у девушек (8,2% против 5,1% у юношей) и в старшей подгруппе (15–18 лет: 7,8%). Это частичное противоречие общемировым данным требует более глубокого осмысления. Возможно, общая интернет-зависимость у российских девушек включает в себя более широкий спектр онлайн-активностей, выходящих за рамки традиционных социальных сетей, или же методология измерения (например, использование CIAS, которое не всегда дифференцирует типы интернет-активности) влияет на эти результаты. (Важно отметить, что общая интернет-зависимость может маскировать специфические гендерные паттерны, требующие более точных инструментов).

Тем не менее, когда дело доходит до типа аддиктивного контента, российские данные демонстрируют четко выраженное гендерное распределение, которое вполне согласуется с глобальными трендами. Юноши в два раза чаще страдают зависимостью от игр (39,1%), что подтверждает их предрасположенность к игровым аддикциям. В то же время, девушки в три раза чаще подвержены зависимости от социальных сетей (31,3%). Эти цифры не просто показывают статистическую разницу; они указывают на различные механизмы формирования аддикции и различные триггеры для каждого пола. Юноши могут искать в играх соревнование, достижение, уход от реальности, тогда как девушки могут стремиться к социальному подтверждению, поддержке, самопрезентации в социальных сетях.

Таблица 3: Гендерные различия в распространенности и типах аддиктивного контента (Российская выборка)

Показатель	Девушки	Юноши	Общая выборка
Общая IA (по CIAS)	8,2%	5,1%	7,1%
IA в старшей подгруппе (15-18 лет)	7,8%	—	—
Аддикция к играм (IGD)	—	39,1%	—
Аддикция к социальным сетям (SMA)	31,3%	—	—

Помимо гендерных аспектов, огромное влияние на формирование интернет-зависимости оказывают семейные факторы. Семья является первичной средой социализации подростка, и ее дисфункции могут значительно повысить риск развития аддиктивного поведения. Среди социально-демографических факторов, влияющих на повышение уровня IA, отмечены семьи с одним работающим родителем и семьи с более чем двумя детьми. Эти факторы, на первый взгляд, кажутся чисто демографическими, но они часто коррелируют с более глубокими проблемами.

Исследования показывают, что на повышение риска IA влияют семейные факторы, связанные с недостатком внимания и мониторинга. В частности, одиночное родительство (single-parenting) может приводить к тому, что подросток получает меньше родительского внимания и контроля из-за занятости единственного родителя. Это создает вакуум, который может быть заполнен чрезмерным использованием интернета. Неадекватное функционирование семьи в целом, включающее конфликты, отсутствие поддержки или нечеткие границы, также является мощным предиктором.

Особенно стоит отметить, что IA коррелирует с более высоким уровнем материнской депрессии и тревожности в клинических выборках. Депрессивное или тревожное состояние матери может привести к снижению её способности к эмоциональному взаимодействию с ребенком, уменьшению родительского мониторинга и созданию более напряженной домашней атмосферы. Подростки в таких семьях могут использовать интернет как механизм ухода от проблем, способ совладания с негативными эмоциями или источник эмоционального удовлетворения, которого им не хватает в реальной жизни. Материнская депрессия и тревожность, таким образом, могут выступать одним из механизмов риска в неполных семьях, создавая двойной удар по психологическому благополучию ребенка. (Как эксперт, подчеркну: работа с семейной средой, особенно с психическим здоровьем родителей, является критическим, но часто упускаемым аспектом эффективной профилактики).

Понимание этих гендерных и семейных факторов является ключевым для разработки целевых профилактических программ. Они должны учитывать не только общие риски, но и специфические уязвимости каждой группы подростков, а также необходимость работы с семейной системой для создания более поддерживающей и безопасной среды.

Специфика Аддикции в Современных Цифровых Средах (TikTok, Стриминг, Метавселенные)

Цифровой ландшафт постоянно меняется, и вместе с ним эволюционируют формы и механизмы формирования аддиктивного поведения. Если ранее исследования фокусировались на «общей» интернет-зависимости или игровых расстройствах, то появление таких платформ, как TikTok, развитие стриминговых сервисов и перспективы метавселенных, требуют более глубокого и специфического анализа. Эти среды обладают уникальными архитектурными и алгоритмическими особенностями, которые могут усиливать аддиктивный потенциал, воздействуя на психоэмоциональное состояние подростков особым образом.

Психологический профиль и FoMO как ключевой предиктор

Понимание того, почему одни подростки развивают интернет-зависимость, а другие нет, лежит в плоскости их индивидуального психологического профиля. Исследования выявили ряд устойчивых психологических предикторов, которые значительно повышают риск формирования аддикции к интернету и социальным сетям. К ним относятся низкая самооценка, высокий уровень нейротизма, импульсивность, социальная тревожность и склонность к нарциссизму.

• Низкая самооценка: Подростки с низкой самооценкой часто ищут подтверждения своей значимости и ценности во внешнем мире. Цифровые платформы, особенно социальные сети, предоставляют им легкий доступ к «лайкам», комментариям и подписчикам, которые могут временно повышать чувство собственной важности. Однако это приводит к формированию порочного круга: чем больше зависимости от внешнего подтверждения, тем ниже внутренняя самооценка.
• Нейротизм: Высокий уровень нейротизма характеризуется эмоциональной нестабильностью, склонностью к переживанию негативных эмоций, таких как тревога, депрессия, гнев. Интернет, в данном контексте, может выступать как механизм ухода от этих неприятных переживаний, что, в свою очередь, усиливает аддиктивное поведение.
• Импульсивность: Люди с высокой импульсивностью испытывают трудности с контролем своих желаний и немедленным удовлетворением потребностей. Это делает их особенно уязвимыми перед привлекательными, но потенциально аддиктивными цифровыми стимулами.
• Социальная тревожность: Подростки, испытывающие социальную тревожность, часто боятся негативной оценки в реальных социальных взаимодействиях. Онлайн-среда предоставляет им кажущуюся безопасной альтернативу для общения, где можно тщательно контролировать свою самопрезентацию и избегать прямого контакта. Это приводит к предпочтению онлайн-взаимодействия офлайн-взаимодействию, что является ключевым элементом теории дефицита социальных навыков (Social skills deficit theory). Данная теория объясняет, что подростки с низкой социальной компетентностью стремятся избежать психосоциальных проблем в реальной жизни, таких как страх осуждения или неловкости, компенсируя это в виртуальном пространстве.
• Склонность к нарциссизму: Хотя нарциссизм часто ассоциируется с завышенной самооценкой, его проблемные формы также могут способствовать аддикции. Социальные сети становятся идеальной платформой для самолюбования, поиска восхищения и демонстрации идеализированного образа себя, что может привести к компульсивному использованию.

Особое место среди предикторов занимает феномен Страха упущенной выгоды (FoMO — Fear of Missing Out). Это широко распространенное переживание, характеризующееся навязчивым опасением пропустить интересные события, возможности социального взаимодействия или новый контент, которые происходят прямо сейчас, но в которых человек не участвует. FoMO является значимым психологическим предиктором аддикции к социальным сетям и коррелирует с более высоким уровнем одиночества, усиливая цикл компульсивного использования. Подростки, испытывающие FoMO, постоянно проверяют свои социальные сети, чтобы быть «в курсе», боясь пропустить что-то важное. Это постоянное сканирование информации, в свою очередь, усиливает чувство неполноценности, тревоги и одиночества, поскольку они видят идеализированные жизни других, что побуждает их к еще более активному использованию платформ.

Мета-анализ, обобщающий данные 32 исследований (N=26 166), количественно подтверждает сильную связь SMA с психологическими предикторами. В частности:

• FoMO имеет самую сильную положительную корреляцию (r = 0.41). Это означает, что чем выше уровень FoMO, тем выше вероятность развития аддикции к социальным сетям.
• Одиночество также показывает значительную положительную корреляцию (r = 0.21). Одинокие подростки используют социальные сети в попытке компенсировать недостаток реального общения, но часто это лишь усугубляет их состояние.
• Низкая самооценка имеет значительную отрицательную корреляцию (r = -0.24), что подтверждает ее роль как фактора риска.

Эти количественные показатели не просто иллюстрируют связи, но и подчеркивают, что психологическое благополучие подростка напрямую связано с его паттернами использования цифровых технологий. Аддикция к социальным сетям часто является не причиной, а следствием более глубоких психологических проблем, которые подростки пытаются решить, используя онлайн-среду. (По моему мнению, здесь кроется ключевой терапевтический вызов: работа не только с поведением, но и с корневыми психологическими дефицитами).

Аддиктивный потенциал современных платформ (TikTok и стриминг)

Эволюция цифровых платформ привела к созданию новых, уникальных сред, обладающих беспрецедентным аддиктивным потенциалом. Среди них выделяется TikTok – социальная сеть, основанная на коротких видеороликах, которая стремительно завоевала популярность, особенно среди подростков. Ее успех во многом обусловлен инновационным алгоритмом и специфическим дизайном, которые способствуют формированию компульсивного использования.

Уникальный аддиктивный потенциал платформы TikTok связан с ее алгоритмом, который мастерски создает «состояние потока» (flow experience). Состояние потока, концептуализированное М. Чиксентмихайи, характеризуется полным погружением в деятельность, наслаждением процессом, высокой концентрацией и искажением восприятия времени. Алгоритм TikTok достигает этого эффекта, непрерывно предлагая персонализированный контент, который максимально соответствует интересам пользователя. Это создает ощущение бесконечного потока релевантных и увлекательных видео.

Алгоритм TikTok не просто предлагает контент; он создает персонализированную систему доставки дофамина. Дофамин, нейромедиатор, ассоциирующийся с ожиданием вознаграждения и удовольствием, активно выделяется при просмотре каждого нового, интересного видео. Ключевым механизмом является непрерывная прокрутка (continuous scrolling), которая обеспечивает бесконечный поток контента без каких-либо остановок или явных точек завершения. В отличие от других платформ, таких как Instagram, где пользователь сам выбирает, что смотреть, TikTok активно «кормит» пользователя контентом, минимизируя усилия и максимизируя моментальное удовлетворение. Это приводит к высокому уровню наслаждения и искажения времени (time distortion), когда часы, проведенные в приложении, кажутся минутами. Отсутствие «дна» в ленте создает своего рода «игровую петлю», где каждая прокрутка — это «колесо фортуны», которое обещает новое, потенциально еще более интересное вознаграждение. (Это напрямую влияет на ваш контроль над временем и вниманием, заставляя проводить на платформе больше времени, чем планировалось).

Проблемное использование TikTok (PTU) среди подростков часто является стратегией эмоционально-сфокусированного совладания (emotion-focused coping). Это означает, что подростки используют приложение не столько для общения или развлечения, сколько для отвлечения от реальных проблем, снижения негативного настроения, снятия стресса, тревоги или скуки. Вместо того чтобы активно решать свои трудности, они погружаются в мир TikTok, который предлагает мгновенное, но временное облегчение. Такой способ совладания, хоть и кажется эффективным в краткосрочной перспективе, в долгосрочной лишь усугубляет проблемы, препятствуя развитию здоровых механизмов решения жизненных задач.

PTU среди подростков ассоциируется с рядом серьезных негативных последствий: социальная изоляция, чувство одиночества, синдром упущенной выгоды (FoMO) и повышенный уровень стресса, тревоги и депрессии. Зависимость от виртуального мира TikTok приводит к отстранению от реального общения, что усиливает чувство одиночества. FoMO, в свою очередь, заставляет подростков постоянно проверять ленту, боясь пропустить что-то «важное», что только усиливает цикл аддиктивного поведения.

Сравнение с общей интернет-зависимостью показывает, что конкретные платформы, такие как социальные сети, более уязвимы для лиц с низкой самооценкой, ищущих социального подтверждения и страдающих от одиночества. Если общая интернет-зависимость может включать различные виды активности (игры, поиск информации), то аддикция к TikTok и другим социальным сетям целенаправленно эксплуатирует потребность в социальном признании, принадлежности и преодолении одиночества. Таким образом, эти платформы не просто являются «инструментами» аддикции, но активно формируют ее специфические механизмы, требующие целенаправленных подходов к профилактике и интервенции.

Стриминговые платформы (Netflix, YouTube, Twitch) также обладают значительным аддиктивным потенциалом, хотя и несколько иным по механизму. «Запойный просмотр» (binge-watching) сериалов или бесконечное потребление видеоконтента на YouTube или Twitch также вызывает состояние потока и может приводить к искажению времени. Отсутствие четких пауз между сериями или видео, а также персонализированные рекомендации, создают ощущение бесконечного погружения. Для подростков стриминг может стать способом эскапизма, ухода от школьных нагрузок, семейных конфликтов или социальной неуверенности.

Метавселенные, находящиеся на ранней стадии развития, уже демонстрируют потенциал для создания еще более глубокого и иммерсивного аддиктивного опыта. Полное погружение в виртуальную реальность, возможность создавать альтернативные личности и взаимодействовать в новых формах, может привести к еще более сильному отрыву от ре��льности и формированию аддикции, превосходящей по своим последствиям существующие формы. Эти новые среды требуют постоянного мониторинга и исследований для своевременного выявления и предотвращения потенциальных рисков.

Коморбидность и риски психосоциальной дезадаптации

Интернет-зависимость редко существует в вакууме. Напротив, она часто сопутствует другим психическим расстройствам, значительно усугубляя их течение и усложняя процесс диагностики и лечения. Этот феномен, известный как коморбидность, является критически важным аспектом для понимания всей глубины проблемы цифровой аддикции подростков и требует комплексного подхода. Взаимосвязь между чрезмерным использованием интернета и другими ментальными проблемами может быть двунаправленной: интернет-зависимость может быть как симптомом или механизмом совладания с уже существующими расстройствами (например, депрессией или тревогой), так и фактором, способствующим их развитию или обострению.

Количественная связь с тревогой и депрессией

Одним из наиболее часто встречающихся и хорошо задокументированных коморбидных состояний является связь интернет-зависимости с депрессией и тревогой. Подростки, страдающие интернет-зависимостью, имеют значительно повышенный риск развития этих аффективных расстройств по сравнению со своими сверстниками, не имеющими аддиктивного поведения. Это не просто качественное наблюдение, но и количественно подтвержденный факт, полученный в результате многочисленных исследований, включая мета-анализы.

Исследования демонстрируют убедительную количественную коморбидность: подростки с IA имеют значительно повышенный риск развития депрессии с отношением шансов (ОР) 1.99. Это означает, что вероятность развития депрессии у интернет-зависимых подростков почти в два раза выше, чем у тех, кто не страдает от этой аддикции. Аналогично, риск развития тревожности также существенно повышен, составляя ОР = 1.80. Более того, риск одновременной коморбидности тревоги-депрессии у подростков с IA достигает ОР = 2.12. Эти цифры подчеркивают, что интернет-зависимость не является изолированной проблемой, а часто является частью более сложного психопатологического профиля, что требует от специалистов мультимодального подхода к лечению.

Механизмы этой коморбидности многогранны. Во-первых, подростки с уже существующей депрессией или тревогой могут обращаться к интернету как к механизму эскапизма и самолечения. Виртуальный мир предлагает временное отвлечение от негативных эмоций, чувство анонимности, возможность контролировать социальные взаимодействия и получать мгновенное удовлетворение. Однако, в долгосрочной перспективе, чрезмерное использование интернета лишь усугубляет симптомы депрессии и тревоги, приводя к социальной изоляции, нарушению режима сна, снижению физической активности и ухудшению успеваемости, что, в свою очередь, усиливает чувство безнадежности и тревоги.

Во-вторых, интернет-зависимость сама по себе может способствовать развитию или обострению депрессивных и тревожных состояний. Постоянное сравнение себя с идеализированными образами в социальных сетях, кибербуллинг, нарушение сна из-за ночного использования гаджетов, снижение физической активности и реальных социальных контактов – все это мощные факторы, способствующие развитию негативных эмоциональных состояний. Цикл компульсивного использования интернета, сопровождающийся чувством вины и стыда, также может усугубление депрессивных переживаний.

Кроме депрессии и тревоги, IA также связана с другими проблемами:

• Проблемы со сном: Чрезмерное использование гаджетов, особенно перед сном, нарушает циркадные ритмы, снижает качество и продолжительность сна. Хроническое недосыпание, в свою очередь, является мощным фактором риска для развития тревоги, депрессии, снижения когнитивных функций и общего ухудшения здоровья.
• Склонность к избегающему поведению: Подростки с IA часто предпочитают онлайн-взаимодействия реальным, что является формой избегания. Это может приводить к дальнейшему снижению социальных навыков и усилению социальной изоляции, замыкая порочный круг.

IA и участие в кибербуллинге

Еще одним серьезным аспектом психосоциальной дезадаптации, тесно связанным с интернет-зависимостью, является участие в кибербуллинге. Кибербуллинг – это агрессивное, преднамеренное действие, совершаемое с использованием электронных средств связи, неоднократно и постоянно против жертвы, которая не может легко себя защитить. Интернет-зависимость может выступать как фактор риска для участия в кибербуллинге, как в роли агрессора, так и в роли жертвы, что, в свою очередь, усиливает психологический дистресс и академические проблемы.

• Интернет-зависимость как предиктор агрессора: Подростки, страдающие интернет-зависимостью, могут проявлять повышенную импульсивность, снижение эмпатии и чувство анонимности в онлайн-среде, что облегчает им участие в кибербуллинге. Чувство вседозволенности, отсутствие немедленной обратной связи и возможность скрывать свою личность могут способствовать агрессивному поведению. Более того, некоторые исследования показывают, что агрессоры в кибербуллинге могут сами страдать от низкой самооценки и использовать агрессию как способ самоутверждения или борьбы со своими внутренними проблемами.
• Интернет-зависимость как предиктор жертвы: Жертвы кибербуллинга часто испытывают чувство одиночества, низкую самооценку и социальную тревожность – те же психологические предикторы, что и у интернет-зависимых подростков. Для таких подростков интернет может быть единственным способом общения, что делает их более уязвимыми для нападений. Постоянное нахождение в онлайн-среде также увеличивает вероятность столкновения с агрессией.

Участие в кибербуллинге, будь то в роли агрессора или жертвы, является мощным фактором, усиливающим психологический дистресс. Жертвы кибербуллинга часто страдают от депрессии, тревоги, посттравматического стрессового расстройства, имеют суицидальные мысли и проблемы с самооценкой. Агрессоры, в свою очередь, также могут испытывать проблемы с психическим здоровьем, включая поведенческие расстройства и антисоциальные тенденции.

Таблица 4: Количественные показатели коморбидности IA с психическими расстройствами и рисками

Коморбидное состояние	Отношение шансов (ОР) для IA	Ключевые механизмы/Последствия
Депрессия	1.99	Эскапизм, социальная изоляция, нарушение сна, снижение самооценки.
Тревожность	1.80	Избегающее поведение, FoMO, нарушение сна, социальная изоляция.
Коморбидность тревоги-депрессии	2.12	Усиление негативных циклов, затруднение лечения.
Проблемы со сном	Значительная корреляция	Нарушение циркадных ритмов, снижение качества жизни, когнитивные нарушения.
Участие в кибербуллинге	Сильная связь (агрессор/жертва)	Психологический дистресс, снижение самооценки, академические проблемы, суицидальные мысли.

Таким образом, интернет-зависимость не просто отдельное поведенческое расстройство; она является индикатором и усилителем более широкого спектра психосоциальных проблем у подростков. Этот комплексный характер проблемы требует интегрированных подходов к диагностике, профилактике и лечению, учитывающих все коморбидные состояния. (Мой опыт показывает, что игнорирование коморбидности ведет к неэффективному лечению и высоким рискам рецидивов).

Научно-Обоснованные Стратегии Профилактики и Интервенции

Борьба с цифровой аддикцией подростков требует не только глубокого понимания ее механизмов и предикторов, но и разработки и внедрения эффективных, научно обоснованных стратегий профилактики и интервенции. Эти стратегии должны быть многоуровневыми, охватывающими как индивидуальную работу с подростками, так и воздействие на семейную и образовательную среду. В условиях постоянного развития цифровых технологий, особую важность приобретает доказательная база, подтверждающая эффективность тех или иных подходов.

Когнитивно-поведенческая терапия (CBT) и ее модификации

Среди всех терапевтических подходов к лечению цифровой аддикции, Когнитивно-поведенческая терапия (CBT) и ее модификации признаны наиболее распространенными и научно обоснованными методами. CBT основана на предположении, что проблемное поведение и эмоциональные расстройства являются результатом дисфункциональных мыслей (когниций) и паттернов поведения. Цель терапии – помочь индивиду выявить и изменить эти неадаптивные мысли и поведенческие реакции.

Эффективные CBT-программы для интернет-зависимости, такие как PROTECT, включают ряд ключевых компонентов:

1. Психообразование: Это первый и фундаментальный шаг, в ходе которого подросток и его родители получают информацию об интернет-зависимости: ее симптомах, причинах, механизмах развития (например, дофаминовая петля), негативных последствиях и доступных методах лечения. Понимание проблемы снижает стигматизацию и повышает мотивацию к изменениям.
2. Когнитивная реструктуризация: Этот компонент направлен на выявление и изменение иррациональных, дисфункциональных убеждений, связанных с использованием интернета. Например, подросток может считать, что «только в онлайн-играх я чувствую себя успешным» или «социальные сети – единственный способ быть в курсе событий». Терапевт помогает критически оценить эти мысли и заменить их на более реалистичные и адаптивные. Это может включать переоценку ценности онлайн-взаимодействия по сравнению с реальным, развитие навыков критического мышления по отношению к контенту. (Позволяет подросткам переосмыслить свои убеждения и выработать более здоровые паттерны поведения).
3. Тренировка жизненных навыков (Life Skills Training): Цель этого блока – развитие у подростка адаптивных стратегий решения проблем и совладания со стрессом, которые не связаны с использованием интернета. Это могут быть навыки эффективного общения, решения конфликтов, управления временем, развития хобби и интересов вне сети. Особое внимание уделяется развитию навыков самоконтроля и планирования.
4. Обучение эмоциональной регуляции: Многие подростки используют интернет для снятия негативного настроения (эмоционально-сфокусированное совладание). CBT помогает им освоить более здоровые способы управления эмоциями, такие как техники релаксации, медитация, физическая активность, ведение дневника чувств или обращение за социальной поддержкой.
5. Контроль стимулов и планирование альтернативных активностей: Подростку помогают выявить триггеры, провоцирующие чрезмерное использование интернета, и разработать стратегии их избегания или изменения. Это может включать установление четких временных лимитов, создание «безгаджетовых зон» дома, планирование реальных активностей, которые заменят время, проведенное в сети.
6. Предотвращение рецидивов: На этом этапе подросток учится распознавать признаки возможного возвращения к проблемному поведению и разрабатывать стратегии реагирования на них. Это включает осознание факторов риска (например, стресс, скука) и подготовку к ним.

Модификации CBT могут включать диалектическую поведенческую терапию (DBT), терапию принятия и ответственности (ACT), которые интегрируют элементы осознанности и работы с ценностями, что особенно эффективно для подростков с коморбидными эмоциональными расстройствами.

Эффективность школьно-ориентированных программ и роль цифровой грамотности

Первичная профилактика интернет-зависимости, направленная на широкие слои подростков до появления проблем, является одним из наиболее перспективных направлений. В этом контексте школьно-ориентированные профилактические программы показали высокую эффективность. Школа является идеальной площадкой для такой работы, поскольку она охватывает практически всех подростков и предоставляет структурированную среду для обучения и развития.

Систематические обзоры и мета-анализы подтверждают, что школьно-ориентированные программы, особенно те, которые активно включают родителей и используют терапевтический подход, эффективны в снижении мер проблемного использования цифровых технологий. Мета-анализ 34 школьных программ (охватывающих возрастную группу 6–19 лет) показал, что они обладают высокой эффективностью в снижении проблемного использования цифровых технологий, демонстрируя большой размер эффекта: d = 1.47 сразу после вмешательства и d = 1.13 при последующем наблюдении. Размер эффекта (d) по Коэну является стандартизированной мерой, где d=0.2 считается малым, d=0.5 средним, а d=0.8 и выше — большим эффектом. Таким образом, эти данные свидетельствуют о значимом и устойчивом положительном влиянии таких программ, что означает реальную возможность существенно улучшить благополучие тысяч подростков.

Ключевым элементом эффективной школьной профилактики является повышение цифровой грамотности подростков. Однако это не просто обучение техническим навыкам использования программ или интернета. Эффективная профилактика через цифровую грамотность сосредоточена на критической интернет-грамотности, которая включает:

1. Саморегуляцию: Обучение подростков навыкам самоконтроля в цифровой среде. Это включает установление лимитов времени использования (Screen Time), отслеживание собственных триггеров (ситуаций, эмоций, которые провоцируют чрезмерное использование), развитие способности делать осознанные паузы и переключаться на другие виды деятельности. Программы могут включать обучение техникам управления временем, постановке целей и самоограничению.
2. Критическую оценку информации и контента: Подростков необходимо учить распознавать манипулятивные алгоритмы, которые используются социальными сетями и игровыми платформами (например, алгоритмы TikTok, направленные на удержание внимания). Они должны понимать, как реклама, пропаганда и фейковые новости влияют на их восприятие и поведение. Развитие критического мышления помогает подросткам не стать пассивными потребителями, а осознанно взаимодействовать с цифровым контентом.
3. Развитие медиакомпетентности: Обучение ответственному и безопасному поведению в интернете, включая вопросы конфиденциальности, кибербезопасности, этики онлайн-общения и распознавания рисков (например, кибербуллинга, груминга).

Важной составляющей школьных программ является вовлечение родителей. Программы, которые активно информируют родителей о рисках, обучают их методам мониторинга и создания поддерживающей домашней среды, демонстрируют более высокую эффективность. Это может включать совместные занятия, родительские собрания с экспертами, распространение информационных материалов.

Вспомогательные методы: групповое консультирование и физические активности

Помимо основных методов, существуют также адъювантные (вспомогательные) подходы, которые дополняют CBT и школьные программы, способствуя комплексному улучшению состояния подростков с интернет-зависимостью. Эти методы демонстрируют доказанную эффективность в улучшении самоконтроля и снижении общих показателей IA и коморбидных расстройств.

1. Групповое консультирование (Group Counseling): Групповая терапия предоставляет подросткам уникальную возможность осознать, что они не одиноки в своей проблеме. Взаимодействие с равными, которые переживают схожие трудности, способствует взаимной поддержке, обмену опытом и снижению стигматизации. В группе подростки могут отрабатывать социальные навыки, получать обратную связь, развивать эмпатию и учиться новым стратегиям совладания. Групповой формат также может быть более доступным и менее затратным.
2. Физические упражнения и спортивные интервенции: Все больше исследований показывают, что физическая активность является мощным буфером против развития психических расстройств и эффективным вспомогательным методом в их лечении. Регулярные физические упражнения способствуют улучшению настроения, снижению тревожности и депрессии, улучшению когнитивных функций, включая самоконтроль и внимание. Они также предоставляют здоровую альтернативу чрезмерному использованию гаджетов, способствуют развитию социальных навыков через командные виды спорта и улучшают качество сна. Включение спортивных программ или индивидуальных занятий в план интервенции может значительно повысить ее общую эффективность.
3. Майндфулнес и медитативные практики: Тренировка осознанности (майндфулнес) помогает подросткам развивать способность к наблюдению за своими мыслями и эмоциями без осуждения, что является ключевым для улучшения эмоциональной регуляции и снижения импульсивности. Практики майндфулнес могут помочь распознавать триггеры, ведущие к чрезмерному использованию интернета, и реагировать на них более адаптивно.

Комплексный подход, включающий индивидуальную терапию (CBT), широкомасштабные школьные программы, активное вовлечение родителей и использование вспомогательных методов, таких как групповое консультирование и физическая активность, является наиболее перспективным для эффективной профилактики и коррекции цифровой аддикции подростков. Эти стратегии должны постоянно адаптироваться к изменяющемуся цифровому ландшафту и новым вызовам, которые он создает.

Заключение и перспективы исследования

Проблема цифровой аддикции подростков в современном мире перестала быть маргинальным феноменом, превратившись в серьезный вызов для общественного здравоохранения и образования. Стремительное развитие цифровых технологий и появление новых, все более иммерсивных платформ, таких как TikTok и метавселенные, требует постоянного обновления теоретико-методологических подходов и практических стратегий.

В ходе данного аналитического обзора были суммированы ключевые выводы, которые имеют фундаментальное значение для понимания и решения проблемы:

1. Необходимость компаративного диагноза: Показаны значительные расхождения в диагностических критериях и, как следствие, в показателях распространенности игрового расстройства между МКБ-11 (GD) и DSM-5 (IGD). Эта разница (например, 2,7% против 5,2%) подчеркивает важность четкого указания используемой классификации в исследованиях и клинической практике для обеспечения валидности данных и сравнимости результатов. Унификация подходов или разработка конверсионных моделей остается актуальной задачей.
2. Важность учета региональных и гендерных факторов: Российские эпидемиологические данные (общая распространенность IA – 7,1%, доля дезадаптивного использования – 41,1% в Центральной Сибири) демонстрируют как общие тенденции, так и специфические паттерны. В частности, гендерное распределение по типу аддиктивного контента (девушки чаще страдают от SMA – 31,3%, юноши – от IGD – 39,1%) и влияние семейных факторов (одиночное родительство, материнская депрессия/тревожность) требуют целевых, дифференцированных профилактических программ.
3. Детализированный анализ аддиктивных механизмов современных платформ: Механизм «непрерывной прокрутки» в TikTok, создающий персонализированную дофаминовую петлю и состояние потока, а также использование платформы как стратегии эмоционально-сфокусированного совладания, являются примерами того, как дизайн цифровых сред может усиливать аддиктивный потенциал. Это требует не только изучения общих факторов, но и глубокого понимания психотехнологических особенностей каждой конкретной платформы.
4. Количественное подтверждение коморбидности: Интернет-зависимость тесно связана с другими психическими расстройствами. Количественные метрики, такие как повышенный риск коморбидности тревоги-депрессии (ОР = 2.12), депрессии (ОР = 1.99) и тревожности (ОР = 1.80), а также связь с кибербуллингом, подчеркивают, что IA – это часть более сложного психосоциального комплекса, требующего комплексной диагностики и интервенции.
5. Значимость доказательных профилактических программ с высоким размером эффекта: Когнитивно-поведенческая терапия (CBT) остается золотым стандартом лечения. Однако особую надежду представляют школьно-ориентированные профилактические программы, демонстрирующие высокий размер эффекта (d = 1.47), особенно те, что включают родителей и фокусируются на критической интернет-грамотности и навыках саморегуляции. Вспомогательные методы, такие как групповое консультирование и физическая активность, также вносят существенный вклад.

Перспективы для дальнейших исследований:

• Лонгитюдные исследования: Крайне необходимы долгосрочные исследования для установления причинно-следственных связей между использованием цифровых платформ и развитием аддиктивного поведения, а также для оценки устойчивости эффектов профилактических программ.
• Изучение новых цифровых сред: С появлением и развитием метавселенных, новых форм стриминговых сервисов и интерактивных онлайн-платформ необходимо постоянно мониторить и исследовать их аддиктивный потенциал, влияние на психическое здоровье подростков и разрабатывать превентивные стратегии на опережение.
• Культуральные и кросс-культурные сравнения: Дальнейшее изучение социокультурных и региональных особенностей интернет-зависимости, особенно в контексте различных российских регионов, позволит разработать более адаптированные и эффективные интервенции.
• Нейробиологические аспекты: Исследования, использующие методы нейровизуализации, могут углубить понимание нейробиологических механизмов формирования цифровых аддикций, что откроет новые пути для фармакологической и нейромодуляционной терапии.
• Разработка и валидация новых диагностических инструментов: В свете динамичного развития цифровых платформ необходимо разрабатывать и валидировать новые шкалы и опросники, которые смогут адекватно оценивать специфические формы цифровой аддикции (например, аддикцию к TikTok, стримингу, метавселенным) с учетом их уникальных характеристик.

Таким образом, комплексный подход к проблеме цифровой аддикции подростков, включающий постоянное обновление теоретических моделей, тщательный анализ эмпирических данных, учет социокультурного контекста и внедрение научно обоснованных профилактических программ, является ключом к обеспечению здорового и безопасного развития молодежи в цифровую эпоху.

Список использованной литературы

1. A Correlational Study of Tiktok Addiction on Adolescents’ Mental Health. ijrtssh.com
2. A meta-analysis of psychological interventions for Internet/smartphone addiction among adolescents. nih.gov
3. A Review of Social Media’s Impact on the Mental Health of Adolescents. scholarlyreview.org
4. Brown.edu (What Makes TikTok so Addictive?: An Analysis of the Mechanisms Underlying the World’s Latest Social Media Craze)
5. Development and Validation of the Social Network Addiction Scale (SNAddS-6S). mdpi.com
6. Digital Addiction Intervention for Children and Adolescents: A Scoping Review. nih.gov
7. Exploring Problematic TikTok Use and Mental Health Issues: A Systematic Review of Empirical Studies. nih.gov
8. Exploring the Relationship between Social Networking Addiction, Fear of Missing Out, Loneliness and TikTok Use among Adolescents. heraldopenaccess.us
9. Frontiersin.org (Mapping research on ICT addiction: a comprehensive review of Internet, smartphone, social media, and gaming addictions)
10. Full article: Social Networking Addiction Scale. tandfonline.com
11. Interventions for Digital Addiction: Umbrella Review of Meta-Analyses. jmir.org
12. Internet Addiction and Sleep Problems among Russian Adolescents: A Field School-Based Study. mdpi.com
13. Internet Addiction in Adolescents: The PROTECT Program for Evidence-Based Prevention and Treatment. researchgate.net
14. Internet Gaming Disorder — American Psychiatric Association. psychiatry.org
15. Internet Gaming Disorder in DSM-5 and ICD-11: A Case of the Glass Half Empty or Half Full. nih.gov
16. Meta-Analysis of Internet Gaming Disorder Prevalence: Assessing the Impacts of DSM-5 and ICD-11 Diagnostic Criteria. mdpi.com
17. PREVALENCE OF INTERNET-ADDICTION AMONG ADOLESCENTS OF CENTRAL SIBERIA. orscience.ru
18. Problematic use or addiction? A scoping review on conceptual and operational definitions of negative social networking sites use in adolescents. researchgate.net
19. Psychological Risk Factors that Predict Social Networking and Internet Addiction in Adolescents. nih.gov
20. Social Media Addiction and Lie Concept from a Psychological Perspective. dergipark.org.tr
21. The effectiveness of school-based interventions to reduce problematic digital technology use and screen time: A systematic review and meta-analysis. nih.gov
22. The impact of internet addiction on cyberbullying among adolescents: Causes, psychological effects, and intervention strategies. nursingjournal.net
23. The prevalence of internet addiction and related factors among high school students in Babol in 2021. mubabol.ac.ir
24. The Russian rural school children of adolescent age as Internet users. journal-nriph.ru
25. WHO Gaming Disorder in ICD-11. isa-guide.de
26. Gaming disorder — World Health Organization. who.int