internetnutzungskompetenz als determinante funktionaler ... · internet literacy domains could play...
TRANSCRIPT
Internetnutzungskompetenz als Determinante funktionaler und dysfunktionaler
Facetten der Internetnutzung
Von der Fakultät für Ingenieurwissenschaften
Abteilung Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaft
Fachgebiet Allgemeine Psychologie: Kognition
der Universität Duisburg-Essen
zur Erlangung des akademischen Grades
Doktor der Naturwissenschaften (Dr. rer. nat.)
genehmigte kumulative Dissertation
von
Benjamin André Stodt
aus
Iserlohn
Gutachter: Prof. Dr. Matthias Brand
Gutachter: Prof. Dr. Christian Montag
Tag der mündlichen Prüfung: 03.12.2018
Wir haben so viel Ungeklärtes auf dieser Welt;
damit das so bleibt, haben wir die Wissenschaft.
Otto Waalkes
Danksagung I
Danksagung
Hätte mir jemand zu Beginn meines Studiums gesagt, dass ich fast auf den Tag genau zehn Jahre später meine
Dissertation abgebe, hätte ich dies wahrscheinlich eher belächelt und für unmöglich befunden. Wie so häufig kam
es aber nunmal anders als ich dachte. Die Entscheidung zu promovieren fiel mir infolge meines Studiums sehr
leicht und heute kann ich sagen, dass sie richtig war. Rückblickend war es jedoch auch nicht immer einfach. Häufig
ging es eher zwei Schritte zurück, als einen vorwärts. Aber was sang bereits ein berühmter Mann mit Hut?
„Du gehst deinen Weg, ob grade, ob schräg, ist doch egal - du machst dein Ding.“
An dieser Stelle möchte ich mich nun bei den Menschen bedanken, die mich auf meinem Weg, bei „meinem Ding“,
begleitet und unterstützt haben.
Allen voran bedanke ich mich bei Prof. Matthias Brand, der meine Promotion betreut hat. Danke für dein frühes
Vertrauen, deine Unterstützung und die Chance, zu einem spannenden Thema zu forschen.
Bedanken möchte ich mich auch bei meinem Zweitgutachter Prof. Christian Montag. Vielen Dank für den
spannenden Austausch und deine wertvollen Ratschläge beim gemeinsamen Projekt.
Ebenfalls möchte ich mich bei Mechthild Appelhoff und Dr. Meike Isenberg von der Landesanstalt für Medien
NRW für die Förderung der gemeinsamen Projekte zu einem höchst spannenden und wichtigen Thema, das
Interesse an unserer Arbeit sowie die stets netten Kooperationstreffen bedanken.
Ich bedanke mich bei allen Co-Autorinnen und Co-Autoren der dieser Dissertation zugrunde liegenden Schriften
für ihre Unterstützung und ihr Feedback während des Schreibens.
Natürlich bedanke ich mich beim gesamten Team der Allgemeinen Psychologie: Kognition. In den vergangenen
acht Jahren habe ich hier viele tolle Menschen kennengelernt, viele interessante und lehrreiche Gespräche geführt
und in vielen spannenden Projekten gearbeitet. Aus meiner Sicht wäre es unfair, einzelne Menschen aus diesem
Team namentlich hervorzuheben. Deshalb richte ich meinen Dank an alle Weggefährtinnen und Weggefährten der
letzten acht Jahre. Danke für die Motivation, den konstruktiven Austausch und die vielen Erlebnisse außerhalb
und innerhalb Duisburgs.
Ich bedanke mich bei Sina Ostendorf für dein Feedback, deine Korrekturen und deine Unterstützung bei der
Finalisierung dieser Arbeit. Danke für deine motivierenden Worte und dein offenes Ohr.
Bei meinen Freunden und meiner gesamten Familie bedanke ich mich für den Rückhalt und die wichtigen
Momente der Abwechslung in den letzten Jahren und Monaten. Tanja Gorba danke ich für das eifrige
Korrekturlesen dieser Arbeit. Nicht zuletzt danke ich meiner Mutter Dagmar Stodt-Welz. Danke für deine
Unterstützung beim Verfolgen meines Ziels, deine Geduld, deinen Glauben an mich und den mir zugesprochenen
Mut.
Danke.
II Erklärung über die eigenständige Verfassung der vorgelegten Dissertation
Erklärung über die eigenständige Verfassung der vorgelegten Dissertation
Hiermit versichere ich, dass die vorgelegte Dissertation gemäß §9 der Promotionsordnung der
Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Duisburg-Essen vom 06. August 2015
eine selbstständig durchgeführte und eigenständig verfasste Forschungsleistung darstellt und
ich keine anderen als die angegebenen Hilfsmittel und Quellen benutzt habe. Alle Stellen, die
wörtlich oder sinngemäß aus anderen Schriften entnommen sind, habe ich als solche kenntlich
gemacht. Die Arbeit lag weder in gleicher noch in ähnlicher Form einem anderen
Prüfungsausschuss vor.
Duisburg, den
Ort, Datum Benjamin Stodt, M.Sc.
Publikationshinweise III
Publikationshinweise
Schrift 1:
Stodt, B., Wegmann, E., & Brand, M. (2016). Predicting dysfunctional Internet use: The role
of age, conscientiousness, and Internet literacy in Internet addiction and cyberbullying.
International Journal of Cyber Behavior, Psychology and Learning, 6, 28-43.
doi:10.4018/IJCBPL.2016100103
Schrift 2:
Stodt, B., Brand, M., Sindermann, C., Wegmann, E., Li, M., Zhou, M., … Montag, C. (2018).
Investigating the effect of personality, Internet literacy, and use expectancies in Internet-use
disorder: A comparative study between China and Germany. International Journal of
Environmental Research and Public Health, 15, 579. doi:10.3390/ijerph15040579
Schrift 3:
Stodt, B. & Brand, M. (in revision). Perceiving online-communication overload can be
explained by the interaction of Internet-use expectancies and specific Internet literacy domains.
IV Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Danksagung ................................................................................................................................. I
Erklärung über die eigenständige Verfassung der vorgelegten Dissertation ........................... II
Publikationshinweise ................................................................................................................ III
Abbildungsverzeichnis ............................................................................................................. VII
Tabellenverzeichnis ................................................................................................................ VIII
Abkürzungsverzeichnis ............................................................................................................. IX
Zusammenfassung .................................................................................................................... 10
General Abstract ....................................................................................................................... 11
1 Einleitung ......................................................................................................................... 12
2 Theoretischer Hintergrund ............................................................................................ 15
2.1 Zahlen zur Internetnutzung ........................................................................................ 15
2.2 Dysfunktionale Facetten der Internetnutzung ............................................................ 18
2.2.1 Cybermobbing ..................................................................................................... 20
2.2.1.1 Fallbeispiele ................................................................................................. 21
2.2.1.2 Definition, Kriterien und Formen des (Cyber-)Mobbings ........................... 22
2.2.1.3 Häufigkeiten, Alters- und Geschlechtereffekte ............................................ 26
2.2.1.4 Folgen, Ursachen und weitere Beteiligte ..................................................... 29
2.2.1.5 Zusammenfassung Cybermobbing ............................................................... 34
2.2.2 Internet Use Disorder .......................................................................................... 34
2.2.2.1 Beispielhafte Szenarien der Entstehung und Aufrechterhaltung einer
Internet Use Disorder ................................................................................... 35
2.2.2.2 Terminologie ................................................................................................ 36
2.2.2.3 Prävalenz ...................................................................................................... 38
2.2.2.4 Klassifikation und Diagnostik ...................................................................... 39
2.2.2.5 Empirische Befunde ..................................................................................... 44
Inhaltsverzeichnis V
2.2.2.6 Theoretische Rahmenmodelle und Konzeptionen zur Entstehung und
Aufrechterhaltung einer Internet Use Disorder ............................................ 49
2.2.2.7 Zusammenfassung Internet Use Disorder .................................................... 55
2.2.3 Technostress ........................................................................................................ 56
2.2.3.1 Definition ..................................................................................................... 57
2.2.3.2 Aktueller Forschungsstand und empirische Befunde .................................. 64
2.2.3.3 Zusammenfassung Technostress .................................................................. 67
2.3 Medien- und Internetnutzungskompetenz .................................................................. 68
2.3.1 Konzepte, Modelle und Definitionen der Medien- sowie
Internetnutzungskompetenz ................................................................................ 69
2.3.2 Internetnutzungskompetenz als Determinante dysfunktionaler Facetten der
Internetnutzung ................................................................................................... 77
2.3.2.1 Die Rolle der Internetnutzungskompetenz beim Cybermobbing ................. 78
2.3.2.2 Die Rolle der Internetnutzungskompetenz bei der Entwicklung einer
Internet Use Disorder ................................................................................... 80
2.3.2.3 Die Rolle der Internetnutzungskompetenz beim Erleben von
Technostress ................................................................................................. 81
2.3.3 Zusammenfassung Medien- und Internetnutzungskompetenz ............................ 83
3 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus ................ 84
3.1 Schrift 1: Predicting dysfunctional Internet use: The role of age, conscientiousness,
and Internet literacy in Internet addiction and cyberbullying .................................... 89
3.2 Schrift 2: Investigating the effect of personality, Internet literacy, and use
expectancies in Internet-use disorder: A comparative study between China and
Germany .................................................................................................................... 91
3.3 Schrift 3: Perceiving online-communication overload can be explained by the
interaction of Internet-use expectancies and specific Internet literacy domains ....... 95
4 Diskussion ........................................................................................................................ 98
4.1 Diskussion der Effekte einer Internetnutzungskompetenz im Rahmen einer
Cybermobbing-Täterschaft ........................................................................................ 99
VI Inhaltsverzeichnis
4.2 Diskussion der Effekte einer Internetnutzungskompetenz im Rahmen der
Entstehung und Aufrechterhaltung einer Internet Use Disorder ............................. 101
4.3 Diskussion der Effekte einer Internetnutzungskompetenz im Rahmen des Erlebens
von Technostress ..................................................................................................... 103
4.4 Zwischenfazit ........................................................................................................... 106
4.5 Weitere Korrelate einer Internetnutzungskompetenz ............................................... 107
4.6 Zusammenführung der Ergebnisse und abschließende Diskussion der Relevanz
einer Internetnutzungskompetenz ............................................................................ 110
4.7 Praktische Implikationen und Handlungsempfehlungen ......................................... 118
4.8 Limitationen und Ausblick ....................................................................................... 122
4.9 Zusammenfassung und Konklusion ......................................................................... 125
5 Literaturverzeichnis ...................................................................................................... 127
Abbildungsverzeichnis VII
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1. Kognitiv-behaviorales Modell zur Entstehung und Aufrechterhaltung einer
Internet Gaming Disorder (eigene Darstellung und Übersetzung nach
Dong & Potenza, 2014). ................................................................................. 52
Abbildung 2. I-PACE Modell zur Entstehung und Aufrechterhaltung einer spezifischen
IUD (eigene Darstellung und Übersetzung nach Brand et al., 2016). ............ 55
Abbildung 3. Eigene grafische Darstellung der Konzeption der Medienkompetenz nach
Baacke (1999). ............................................................................................... 70
Abbildung 4. Überarbeitetes Konzept der New Media Literacy (eigene Darstellung und
Übersetzung nach T.-B. Lin et al., 2013). ...................................................... 74
Abbildung 5. Eigene grafische Darstellung der 21st-Century Digital Skills nach van Laar
et al. (2017). ................................................................................................... 75
Abbildung 6. Grafische Darstellung des Modells der Internetnutzungskompetenz nach
Stodt et al. (2015). .......................................................................................... 77
Abbildung 7. Vereinfachte grafische Darstellung der untersuchten Faktoren in den
einzelnen Schriften des Kumulus. .................................................................. 88
Abbildung 8. Schematische Darstellung der Zusammenhänge zwischen den vier
Dimensionen der Internetnutzungskompetenz und den drei untersuchten
dysfunktionalen Facetten einer Internetnutzung. ......................................... 107
Abbildung 9. Theoretisches Modell der Entstehung dysfunktionaler Facetten der
Internetnutzung. ............................................................................................ 118
Abbildung 10. Medienkompetenzrahmen NRW (eigene grafische Darstellung nach LVR
Zentrum für Medien und Bildung, 2018). .................................................... 121
VIII Tabellenverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Tabelle 1. Diagnosekriterien einer unspezifischen IUD in Anlehnung an die
Diagnosekriterien einer Internet Gaming Disorder inklusive beispielhafter
Erläuterungen (vgl. American Psychiatric Association, 2013) ...................... 42
Tabelle 2. Definitionen der fünf Arten von Technostressoren im beruflichen Kontext
(in Anlehnung an Tarafdar et al. (2007) und Krishnan (2017)). .................... 59
Tabelle 3. Überblick über die Dimensionen eines technologieinduzierten Overloads
samt allgemeiner Definition und OKA-spezifischer Beispiele. ..................... 63
Abkürzungsverzeichnis IX
Abkürzungsverzeichnis
DSM-5 Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (5th Edition)
I-PACE Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution
ICD-11 International Classification of Diseases and Related Health Problems (11th
Revision)
IUD Internet Use Disorder
OKA Onlinekommunikationsanwendung(en)
SNS Soziale Netzwerkseite(n)
10 Zusammenfassung
Zusammenfassung
Neben den vielen Vorteilen, die das Internet tagtäglich bietet, sind immer häufiger Phänomene
zu beobachten, die mit negativen Konsequenzen für Nutzerinnen und Nutzer sowie deren
Mitmenschen einhergehen. Zu solchen dysfunktionalen Facetten zählen zum Beispiel das
Schikanieren anderer Personen online (Cybermobbing), die pathologische Nutzung des
Internets (Internet Use Disorder) sowie das Erleben einer kognitiven Überlastung, welche durch
die Nutzung neuer Technologien entstehen kann (Technostress). Die psychologische Forschung
zu diesen drei Phänomenen beschäftigte sich vor allem mit zugrunde liegenden
Personenmerkmalen, Prädispositionen, Kognitionen und deren Wirkmechanismen sowie
möglichen Konsequenzen. Nur wenige Arbeiten untersuchten protektive Faktoren, die das
Risiko dysfunktionaler Nutzungsweisen beziehungsweise negative Konsequenzen mindern
können. Die vorliegende kumulative Dissertation beschäftigt sich mit der Frage, welche Rolle
spezifische Internetnutzungskompetenzen beim Cybermobbing, bei der Entwicklung und
Aufrechterhaltung einer Internet Use Disorder sowie beim Erleben von Technostress spielen
können. Des Weiteren wird untersucht, in welchem Zusammenhang
Internetnutzungskompetenzen, Personenmerkmale sowie internetbasierte Kognitionen stehen
und auf welche Weise sie die genannten dysfunktionalen Facetten gemeinsam erklären können.
Schrift 1 zeigt, dass neben einem jüngeren Alter und einem niedrigen Grad an
Gewissenhaftigkeit vor allem niedrige reflektierende Kompetenzen die Wahrscheinlichkeit
einer Cybermobbing-Täterschaft vorhersagen. Eine höhere Ausprägung einer Internet Use
Disorder zeigte sich vor allem bei Personen mit höheren technischen und interaktiven
Kompetenzen sowie einer niedrigen Selbstregulation. Diese Korrelate werden durch die
Befunde von Schrift 2 bestätigt, wobei hier zusätzlich nationale Unterschiede zwischen einer
deutschen und einer chinesischen Stichprobe hinsichtlich einer Internet Use Disorder und deren
Korrelaten zu beobachten sind. In der dritten Schrift zeigen sich produktive und interaktive
Kompetenzen sowie eine schlechtere Selbstregulation als Determinanten von Technostress.
Zusammenfassend weisen die Schriften darauf hin, dass höhere reflektierende und
selbstregulatorische Kompetenzen mit einem geringeren Aufkommen dysfunktionaler Facetten
der Internetnutzung einhergehen. Eine höhere Ausprägung in den Kompetenzdimensionen der
technischen Expertise sowie Produktion und Interaktion können das Auftreten von
Internetrisiken hingegen verstärken. Die Befunde werden unter Berücksichtigung bisheriger
Forschungsergebnisse gemeinsam diskutiert und anschließend in einem theoretischen Modell
zur Erklärung eines dysfunktionalen Internetnutzungsverhaltens integriert.
General Abstract 11
General Abstract
Next to many advantages offered by the Internet, phenomena encompassing negative
consequences for its users and their peers are becoming increasingly common. Such
dysfunctional facets include, for example, the harassment of others online (cyberbullying), the
pathological use of the Internet (Internet-use disorder), and the experience of a cognitive
overload caused by the use of new technologies (technostress). Psychological research on these
three phenomena mostly investigated underlying personal characteristics, predispositions,
cognitions, psychological mechanisms and potential consequences. Only a few studies
examined protective factors that could reduce the risk of a dysfunctional Internet use or negative
consequences. The present cumulative PhD-thesis deals with the question which role specific
Internet literacy domains could play in performing cyberbullying, in the development and
maintenance of an Internet-use disorder, and in the experience of technostress. It also examines
the relationship between Internet literacy domains, personal characteristics, and Internet-based
cognitions as well as how they can collectively explain the three dysfunctional facets. Scripture
1 shows that in addition to a younger age and a lower degree of conscientiousness, low reflective
competencies predict the likelihood of cyberbullying perpetration. A higher level of an Internet-
use disorder was particularly evident in individuals with higher technical expertise, higher
productive and interactive competencies, and low self-regulation. These correlates are
replicated by the findings of scripture 2, where additional national differences between a
German and a Chinese sample regarding symptoms of an Internet-use disorder and its correlates
have been observed. The third scripture shows productive and interactive competences as well
as a lower self-regulation as determinants of technostress. In summary, the scriptures indicate
that higher levels of reflective and self-regulative competences are associated with lower levels
of dysfunctional facets of Internet use. However, higher technical expertise as well as higher
competencies regarding production and interaction can increase the occurrence of Internet risks.
The findings will be discussed by taking previous research into account and will subsequently
be integrated into a theoretical model to explain dysfunctional Internet use behavior.
12 Einleitung
1 Einleitung
„Michael, this is your official welcome to CSNET.”
Diese Nachricht erhielt Michael Rotert, Wissenschaftler an der Universität Karlsruhe, am
3. August 1984. Verschickt wurde diese Nachricht bereits einen Tag zuvor über das 1981
gegründete Forschungsnetzwerk CSNET, einem Vorläufer des heutigen Internets. Sie gilt als
erste innerhalb Deutschlands verschickte E-Mail. Über 30 Jahre später hat sich das Internet zu
einem Netzwerk entwickelt, welches nicht nur Universitäten weltweit miteinander vernetzt,
sondern mittlerweile knapp vier Milliarden Menschen erreicht (International
Telecommunication Union, 2017; Internet Live Stats, 2018). Während die erste in Deutschland
verschickte E-Mail noch einen ganzen Tag zur Übermittlung benötigte, vergeht heute je nach
Inhalt und Verbindung keine Sekunde für die Übertragung einer Nachricht über das Internet,
sei es per E-Mail, Instant Messenger oder über soziale Medien und Netzwerke. Allein über den
Messenger WhatsApp werden heute weltweit durchschnittlich fast 21 Millionen Nachrichten
pro Minute verschickt (Haufe, 2016). Doch das Internet wird heute nicht nur zur
Kommunikation und Interaktion mit anderen genutzt. Es wird auch dazu genutzt, um schnell
an Informationen zu gelangen, von zu Hause aus einzukaufen, die nächste Bahnverbindung
herauszusuchen, mit anderen gemeinsam zu spielen oder sich schlichtweg unterhalten zu lassen.
Und dabei ist der Nutzer/die Nutzerin heute nicht mehr an einen bestimmten Ort gebunden.
Denn seit der Entwicklung des Smartphones haben immer mehr Menschen das Internet stets in
der Hosentasche. Nicht zuletzt hat dies zur Folge, dass das Internet mit seiner Vielzahl an
Möglichkeiten aus dem beruflichen und privaten Alltag vieler Menschen nicht mehr
wegzudenken ist.
Doch neben allen Vorteilen und Chancen, die das Internet als solches bietet, und zwar
genau dann, wenn es funktional genutzt wird, werden immer häufiger dysfunktionale und
gefährdende Verhaltensweisen erkennbar. Dabei wird das Internet zum einen als erweiterte
Plattform genutzt, um zum Beispiel Daten auszuspähen, andere Menschen online zu
schikanieren oder anderweitig anzugreifen. Zum anderen wird immer häufiger von Personen
berichtet, die Probleme aufgrund ihrer persönlichen Internetnutzung erfahren, beispielsweise,
weil sie die Nutzung einer bestimmten Anwendung selbst nicht mehr kontrollieren können und
andere wichtige Dinge aufgrund ihres exzessiven Nutzungsverhaltens vernachlässigen. Darüber
hinaus berichten Personen, dass sie sich häufig gestresst fühlen und sie die vielen Nachrichten
und Informationen, die über soziale Netzwerke und Messenger verschickt werden, zum Teil
überfordern.
Einleitung 13
Die Zahl solcher Fälle steigt weiter an und auch die Forschung in diesen Bereichen
gewinnt immer mehr an Aufmerksamkeit. Dabei steht häufig die Forschungsfrage im
Vordergrund, welche personenbezogenen Faktoren beim Entstehungs- und
Fortsetzungsprozess eines solchen Verhaltens eine zentrale Rolle spielen. Was sind die Gründe
dafür, dass Menschen das Internet nutzen, um andere zu beleidigen? Welche Merkmale machen
es wahrscheinlicher, dass sie sich dazu entscheiden? Wie kommt es, dass sich eine Person
immer häufiger dem Internet oder einer bestimmten Applikation zuwendet und dafür alltägliche
Pflichten und Hobbies vernachlässigt? Warum schaffen es viele Menschen nur noch schwer,
für eine bestimmte Zeit nicht auf ihr Smartphone zu schauen? Und wie kann man diesen
Verhaltensweisen möglicherweise vorbeugen?
Die vorliegende kumulative Dissertation verfolgt daher das Ziel, Antworten auf diese
Fragen zu finden und die bisherige Erkenntnislage zu erweitern. Genauer betrachtet soll als
zentraler Untersuchungsgegenstand die Rolle verschiedener Internetnutzungskompetenzen im
Zusammenspiel mit prädisponierenden Persönlichkeitsfacetten und weiteren internetbezogenen
Variablen bei drei dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung eruiert werden. Dabei soll sich
im Konkreten sowohl mit der Thematik des Cybermobbings, der Internet Use Disorder (IUD)
sowie dem Erleben von Technostress empirisch auseinandergesetzt werden. Cybermobbing
beschreibt dabei das absichtliche Schikanieren und Bloßstellen anderer mittels elektronischer
Kommunikationsmittel. Eine IUD, die häufig auch als Internetsucht bezeichnet wird, beschreibt
die exzessive oder pathologische Nutzung des Internets und das Erfahren der daraus
resultierenden negativen Konsequenzen. Das Erleben von Technostress umfasst die kognitive
Überforderung des Nutzers/der Nutzerin, unter anderem aufgrund einer steigenden Interaktion
über soziale Medien.
Wie bereits erwähnt, soll bei der Betrachtung dieser Phänomene stets die Rolle
verschiedener Facetten einer Internetnutzungskompetenz untersucht werden. Die
Internetnutzungskompetenz stellt, wie auch die Medienkompetenz, ein medienpsychologisches
und -pädagogisches, mehrdimensionales Konstrukt dar, bestehend aus verschiedenen
Kompetenzen, die dem Nutzer/der Nutzerin eine funktionale und gewinnbringende Nutzung
des Internets ermöglichen sollen. Internetnutzungskompetenzen sowie Medienkompetenzen im
Allgemeinen werden als notwendiges „Handwerkszeug“ verstanden, um verantwortlich mit
dem Internet und anderen Medien umgehen zu können und stehen daher bereits in vielen
Schulen auf dem Lehrplan. Bislang weitestgehend ungeklärt ist jedoch, welche Kompetenzen
wichtig sind, um die Wahrscheinlichkeit des Eingehens und Auftretens dysfunktionaler und
risikobehafteter Verhaltensweisen im Internet zu reduzieren.
14 Einleitung
Nachdem sich im theoretischen Hintergrund dieser Arbeit systematisch mit den
bisherigen Forschungserkenntnissen und Theorien in den Bereichen der generellen
Internetnutzung (Kapitel 2.1), des Cybermobbings (Kapitel 2.2.1), der IUD (Kapitel 2.2.2), dem
Technostress (Kapitel 2.2.3) sowie der Internetnutzungs- und Medienkompetenz (Kapitel 2.3)
auseinandergesetzt wurde, werden im Anschluss die zentralen Untersuchungsziele abgeleitet
(Kapitel 3). Auf die Zusammenfassung der im Rahmen dieser kumulativen Dissertation
durchgeführten Studien (Kapitel 3.1 bis 3.3) folgend, werden die Hauptergebnisse der Studien
unter Berücksichtigung der zugrunde liegenden theoretischen Annahmen und weiterer
Forschungsarbeiten diskutiert (Kapitel 4.1 bis 4.5). Auf Grundlage der Befunde der Schriften
des Kumulus und bisherigen Forschungsarbeiten wird anschließend ein theoretisches
Rahmenmodell zur Entstehung dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung hergeleitet und
präsentiert (Kapitel 4.6). Im Anschluss werden praktische Implikationen abgeleitet (Kapitel
4.7). Die Arbeit schließt mit der Anführung von Limitationen sowie einem Ausblick auf
weiteren Forschungsbedarf (Kapitel 4.8) und einer kurzen Zusammenfassung samt Konklusion
(Kapitel 4.9).
Theoretischer Hintergrund 15
2 Theoretischer Hintergrund
2.1 Zahlen zur Internetnutzung
Das Internet stellt heute ein in vielerlei Hinsicht unverzichtbares Medium dar, um verschiedene
alltäglich aufkommende Bedürfnisse zu befriedigen, sei es bei der Suche nach Informationen,
(z.B. das Finden des schnellstmöglichen Weges zum Hotel via Google Maps), beim Spielen
von Onlinespielen, Schauen von Serien und Filmen, beim Hören von Musik oder im Rahmen
eines sozialen Austausches. Im Folgenden werden verschiedene Statistiken zur welt- sowie
deutschlandweiten Internetnutzung zusammengefasst. Der Fokus liegt dabei auf Statistiken
zum Internetzugriff, den meistgenutzten Internetanwendungen und der mobilen
Internetnutzung.
Die weltweite Zahl an Internetnutzerinnen und -nutzern hat sich in den letzten zehn
Jahren beinahe verdreifacht (International Telecommunication Union, 2017), was maßgeblich
auf neue technologische Innovationen zurückzuführen ist, die einen einfachen mobilen und
standortunabhängigen Zugang ermöglichen. Hochrechnungen zufolge wird auch in der Zukunft
die Anzahl an Internetnutzerinnen und -nutzern weiter steigen (International
Telecommunication Union, 2017). Derzeit nutzen weltweit zwischen 3.6 und 4.2 Milliarden
Menschen das Internet, was einem Anteil von circa 50 Prozent der Weltbevölkerung entspricht
(International Telecommunication Union, 2017; Internet Live Stats, 2018; Internet World Stats,
2018b). In Deutschland waren 2017 sogar knapp 90 Prozent der Bevölkerung online (Internet
World Stats, 2018a) und 64 Prozent besaßen einen mobilen Internetzugang (Initiative D21,
2018). Deutsche verbringen im Durchschnitt 149 Minuten täglich im Internet (ARD/ZDF-
Onlinestudie, 2017b). Die Nutzungszeit von Jugendlichen liegt mit durchschnittlich 221
Minuten pro Tag deutlich höher (Feierabend, Plankenhorn & Rathgeb, 2017). Insgesamt lässt
sich hier erkennen, dass sich das Smartphone als wichtigstes Endgerät zur Internetnutzung
etabliert hat: Allein mit ihm wird das Internet weltweit täglich über drei Stunden genutzt
(Statista, 2018e). Knapp zwei Drittel der Befragten einer Studie aus 2017 bestätigten, dass das
Smartphone für sie das wichtigste Gerät für den Zugriff auf das Internet ist (Statista, 2018j).
Lediglich jeweils circa 20 Prozent nannten Laptops und Desktop PCs als wichtigstes Gerät. Das
Tablet war es nur für zwei Prozent der Befragten. Unter deutschen Jugendlichen stellt das
Smartphone eine noch zentralere Rolle dar. In der aktuellen JIM-Studie des
Medienpädagogischen Forschungsverbundes Südwest (JIM steht für Jugend, Information,
(Multi-) Media) gaben 81 Prozent der befragten Jugendlichen im Alter zwischen 12 und 19
Jahren an, dass das Smartphone am häufigsten für den Internetzugriff genutzt wird (Feierabend
16 Theoretischer Hintergrund
et al., 2017). Der Computer folgt weit abgeschlagen bei lediglich acht Prozent der Jugendlichen
(Feierabend et al., 2017).
Blickt man genauer auf die häufigsten Onlineaktivitäten, meistbesuchten Internetseiten
und mobilen Apps, wird deutlich, dass neben der Nutzung von Suchmaschinen die Nutzung von
Entertainment-Plattformen und Social Media bei vielen Nutzern und Nutzerinnen den
Hauptanteil der Internetnutzung ausmacht (Feierabend et al., 2017; Initiative D21, 2018;
Nielsen Digital Content Measurement, 2018). Social Media wird verstanden als „a group of
Internet-based applications that build on the ideological and technological foundations of Web
2.0, and that allow the creation and exchange of user generated content [eine Gruppe von
internetbasierten Anwendungen, die auf den ideologischen und technischen Grundlagen des
Web 2.0 basieren und das Erstellen und den Austausch von nutzergenerierten Inhalten
erlauben]” (Kaplan & Haenlein, 2010, S. 61). Zu diesen Anwendungen zählen unter anderem
soziale Netzwerke (wie zum Beispiel Facebook, Twitter und Instagram), Instant Messaging
Services (wie zum Beispiel WhatsApp, der Facebook Messenger und Snapchat) oder Blogs.
Allein das soziale Netzwerk Facebook weist monatlich weltweit 2.2 Milliarden aktive
Nutzerinnen und Nutzer auf, wovon 1.4 Milliarden das Netzwerk täglich besuchen
(AllFacebook.de, 2018). Die am zweithäufigsten genutzte Anwendung stellt die Video-
Plattform YouTube dar (1.5 Milliarden Nutzerinnen/Nutzer), gefolgt vom Facebook Messenger
und WhatsApp (jeweils 1.3 Milliarden Nutzerinnen/Nutzer; Statista, 2018h). Es wird
angenommen, dass unter allen 16- bis 24-Jährigen, die einen Zugang zum Internet haben,
jeder/jede mindestens eine Social Media Anwendung nutzt beziehungsweise dort angemeldet
ist (Statista, 2018a). Mindestens ein soziales Netzwerk nutzen geschätzt 46.3 Millionen
Deutsche aktiv (56 Prozent der Gesamtbevölkerung; Statista, 2018c). Der Anteil sinkt mit
zunehmendem Alter, wobei schätzungsweise weiterhin 93 Prozent der 55- bis 64-jährigen
Internetnutzer und -nutzerinnen auch mindestens ein soziales Netzwerk nutzen (Statista,
2018a). Im gesamten Jahr 2018 sollen schätzungsweise 2.18 Milliarden Nutzerinnen und
Nutzer auf ihr soziales Netzwerk über das Smartphone zugreifen (Statista, 2018b). Bis 2021
soll diese Zahl auf bis zu 2.62 Milliarden steigen (Statista, 2018b). In Deutschland nutzen über
ein Fünftel der Gesamtbevölkerung täglich Facebook, ein Drittel mindestens einmal pro Woche
(ARD/ZDF-Onlinestudie, 2017a). Jedoch lassen sich unter Jugendlichen im Alter zwischen 14
und 29 Jahren zuletzt rückläufige Zahlen beobachten (Feierabend, Plankenhorn & Rathgeb,
2015). Demnach nutzten 2015 nur noch 58 Prozent der befragten Jungen und 56 Prozent der
befragten Mädchen täglich oder mehrmals die Woche eine soziale Netzwerkseite (SNS). Im
Jahr 2011 beliefen sich die Anteile noch auf 73 Prozent (Jungen) beziehungsweise 83 Prozent
Theoretischer Hintergrund 17
(Mädchen; Ebert, Feierabend, Karg & Rathgeb, 2011). Insgesamt lässt sich in den letzten Jahren
außerdem beobachten, dass sich die inhaltliche Verteilung der Internetnutzung bei deutschen
Jugendlichen von der Nutzung von Kommunikationsanwendungen (2008: 48 Prozent; 2017: 38
Prozent) zur vermehrten Nutzung von Unterhaltungsplattformen (2008: 18 Prozent; 2017: 30
Prozent) verlagert (Feierabend et al., 2017). Dabei stellt YouTube heute das wichtigste
Internetangebot unter Jugendlichen dar, insbesondere unter jüngeren und männlichen Nutzern
(Feierabend et al., 2017). Auf den Plätzen dahinter liegen WhatsApp, Instagram und Snapchat
(mit jeweils häufigeren Nennungen durch weibliche Jugendliche). Facebook spielt bei beiden
Geschlechtern eher eine untergeordnete Rolle (Feierabend et al., 2017).
Die Wichtigkeit des sozialen Austauschs als Funktion verschiedener Internetangebote
wird diversen Studien zufolge allerdings immer deutlicher. Bei der Frage, auf welche App im
Alltag zu keiner Zeit verzichtet werden will, nannten über drei Viertel der deutschen Befragten
den Messenger-Dienst WhatsApp, gefolgt vom sozialen Netzwerk Facebook inklusive
Facebook Messenger (23 Prozent) und dem Kartendienst Google Maps (20 Prozent; Statista,
2018d). Über WhatsApp und den Facebook Messenger werden weltweit zusammen täglich um
die 100 Milliarden Nachrichten verschickt (AllFacebook.de, 2018). Knapp 80 Prozent der
weltweit aktiven Nutzerinnen und Nutzer von WhatsApp nutzen den Messenger täglich, über
50 Prozent öfter als einmal pro Tag (Statista, 2018f). Eine deutschlandweite Umfrage zeigte,
dass 55 Prozent der Bevölkerung WhatsApp täglich nutzen, 64 Prozent mindestens wöchentlich
(ARD/ZDF-Onlinestudie, 2017a). Dabei wird WhatsApp seltener rein passiv genutzt
(Nachrichten lesen, Bilder und Videos ansehen), sondern in erster Linie aktiv (Verfassen
eigener Nachrichten und Beiträge, kommentieren, Bilder oder Videos hochladen; Statista,
2018g). Bei Facebook ist die Nutzungsweise ausgeglichen, beim Video-Netzwerk YouTube
werden Inhalte eher passiv konsumiert als aktiv produziert (Statista, 2018g). Neben der sozialen
Interaktion werden soziale Netzwerke weltweit in den vergangenen Jahren auch immer häufiger
zum Konsum von Nachrichten genutzt. Dazu dienen am häufigsten Facebook und YouTube
(Statista, 2018i).
Die dargestellten Nutzungszahlen, Statistiken und Voraussagen verdeutlichen, dass sich
die Nutzung des Internets sowie insbesondere der Zugriff über mobile Endgeräte als tägliche
Routine im Leben vieler Menschen nicht nur in Deutschland, sondern sogar weltweit etabliert
hat. Sprach man früher noch davon „online zu gehen“ und den Zugang zum Internet aktiv
herbeizuführen, heißt der Normalzustand heute „Permanently Online, Permanently Connected
[permanent online, permanent verbunden]“ (Vorderer & Kohring, 2013). Der von Peter
Vorderer geprägte Ausdruck zielt dabei auch auf die Tatsache ab, dass der Konsum von
18 Theoretischer Hintergrund
Onlineinhalten und die Interaktion mit anderen Personen häufig parallel zu anderen
(Offline-)Aktivitäten stattfinden, was durch verschiedene Motivationen und Bedürfnisse des
Nutzers/der Nutzerin begründet ist (Vorderer, 2015; Vorderer & Kohring, 2013; Vorderer,
Krömer & Schneider, 2016). Die vorliegende Arbeit verfolgt allerdings nicht das Ziel, negative
Effekte des Internets in den Vordergrund zu stellen oder aber das Internet zu verteufeln. Der
mediatisierte Alltag hat wie bereits dargelegt, vieles erleichtert und wird auch in Zukunft noch
weitere Möglichkeiten eröffnen, von denen viele Bereiche profitieren werden. Die Intention
dieser Arbeit ist es daher vielmehr, ein Auge auf das risikohafte Potential des Internets zu
werfen und dabei insbesondere auf Menschen, die von problematischen Verhaltensweisen und
negativen Gefühlszuständen aufgrund ihrer Internetnutzung berichten. Dabei soll vor allem
eruiert werden, welche personenspezifischen Faktoren und Internetnutzungskompetenzen
Prädiktoren dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung darstellen.
2.2 Dysfunktionale Facetten der Internetnutzung
Das Internet und verschiedene Onlineangebote sind heute mit vielen Vorteilen für den
Nutzer/die Nutzerin verbunden. Sie vereinfachen zum Beispiel die Kommunikation mit
Freunden, ermöglichen eine schnelle Informationssuche und bieten vielfache
Unterhaltungsmöglichkeiten (vgl. Blank & Lutz, 2016). Jedoch wird das Internet neben den
genannten positiven Nutzungsweisen immer häufiger auch dysfunktional genutzt. Dabei gehen
Nutzerinnen und Nutzer häufig unbewusst ein Risiko ein, wie zum Beispiel beim Kontakt zu
fremden Personen und einer möglichen Einladung zu persönlichen Treffen oder aber bei der
Konfrontation mit pornografischem oder gewalthaltigem Material (z.B. Endrass et al., 2009;
Livingstone, Haddon, Görzig & Ólafsson, 2011; Peterson & Densley, 2017; Segatto, 2012).
Oder aber es kommt erst im Verlauf der eigenen Internetnutzung zu Ereignissen, die nicht in
der eigentlichen Absicht des Nutzers oder der Nutzerin lagen (z.B. eine Verschlechterung des
allgemeinen Wohlbefindens oder das Erleben von negativen Gefühlen wie Stress und Angst,
wenn man nicht online sein kann). Auf der anderen Seite gibt es auch Internetnutzerinnen und
-nutzer, die bewusst Risiken und Gefahren für sich selbst oder andere Personen in Kauf nehmen
(z.B. strafrechtliche Verfolgung infolge des Konsums illegaler Inhalte im Internet, die
Vernachlässigung alltäglicher Pflichten, um mehr Zeit im Internet verbringen zu können oder
Mobbing gegenüber anderen Internetnutzerinnen und -nutzern).
In der vorliegenden Arbeit sollen die soeben dargelegten bewussten dysfunktionalen
Verhaltensweisen zusammen mit dem unbeabsichtigten Eingehen oder Erleben von
Onlinerisiken unter dem Terminus der dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung
Theoretischer Hintergrund 19
zusammengefasst werden. Es wird dabei angenommen, dass knapp ein Fünftel aller
Jugendlichen bereits eine oder sogar mehrere solcher Facetten erlebt hat und dass die Zahl an
Betroffenen weiter steigt (Livingstone & Smith, 2014). Eine weitere Studie geht sogar von
knapp 46 Prozent an jugendlichen Internetnutzern und -nutzerinnen aus, die mit mindestens
einem der genannten Phänomene oder Risiken bewusst oder unbewusst in Kontakt kamen
(Mascheroni & Cuman, 2014). Dies verdeutlicht die ernstzunehmende Problematik, welche
sich auch in der steigenden Zahl an Forschungsarbeiten widerspiegelt, die in den letzten 20
Jahren zu diesem Themenbereich veröffentlicht wurden. Dabei wurden insbesondere die
Problematiken des Cybermobbings (vgl. Kowalski, Giumetti, Schroeder & Lattanner, 2014;
Watts, Wagner, Velasquez & Behrens, 2017; Zych, Ortega-Ruiz & Del Rey, 2015) und der
exzessiven Nutzung des Internets (vgl. Brand, Young, Laier, Wölfling & Potenza, 2016; Kuss,
Griffiths, Karila & Billieux, 2014; Spada, 2014) betrachtet. Ein relatives neues Thema im
Bereich der Nutzung von Onlinekommunikationsanwendungen (OKA) stellt das Erleben einer
kognitiven Überlastung aufgrund zu vieler Kommunikationsanfragen und Informationen dar,
was auch als Technostress bezeichnet wird (vgl. X. Cao & Sun, 2018; LaRose, Connolly, Lee,
Li & Hales, 2014). In den nachfolgenden Kapiteln wird die aktuelle Forschungslage zu den drei
genannten dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung – dem Cybermobbing und der
exzessiven und unkontrollierten Internetnutzung (IUD) sowie dem Erleben von
Technostress – zusammengefasst. Dabei werden verschiedene theoretische Ansätze sowie
empirische Befunde zu grundlegenden Einflussfaktoren und psychologischen Mechanismen
der jeweiligen dysfunktionalen Facette erläutert. Genauer gesagt wird sich vor allem auf die
zugrunde liegenden Mechanismen und Prädiktoren der Entscheidung, das Internet in einer
dysfunktionalen Art und Weise zu nutzen (IUD und Cybermobbing) sowie der Anfälligkeit, im
Rahmen der eigenen Internetnutzung Technostress zu erleben, konzentriert. Letzteres
Phänomen stellt dabei wie zuvor bereits dargelegt eine unbeabsichtigte dysfunktionale Facette
der Internetnutzung dar und unterscheidet sich in diesem Gesichtspunkt von den Phänomenen
des Cybermobbings und der IUD. Jedoch wird auch hier angenommen, dass es sich beim
Technostress um eine Konsequenz aus der Interaktion verschiedener Prädispositionen und
Merkmalen der persönlichen Internetnutzung handelt.
20 Theoretischer Hintergrund
2.2.1 Cybermobbing
Das Thema Cybermobbing1 ist in den vergangenen Jahren nicht nur in den Medien aufgrund
prominenter Fälle verstärkt thematisiert worden. Auch die psychologische Forschung hat sich
vermehrt mit den Fragestellungen auseinandergesetzt, welche Personen sich dazu entscheiden,
eine andere Person online zu schikanieren oder welche Faktoren dazu führen können, dass eine
Person überhaupt von anderen im Internet gemobbt wird. Dabei lag der Fokus insbesondere auf
den grundlegenden Personenmerkmalen, Motiven und situativen Einflüssen. Eine Basis dafür
bildet die empirische Forschung zum klassischen beziehungsweise traditionellen Mobbing, zu
der die Befunde aus der Cybermobbing-Forschung viele Überschneidungen offenbaren. Das
Mobbing im virtuellen Raum weist jedoch auch einige Alleinstellungsmerkmale auf, die im
weiteren Verlauf dieses Kapitels aufgezeigt werden.
Insbesondere junge Internetnutzerinnen und -nutzer stufen Cybermobbing
beziehungsweise die Tatsache „online fertiggemacht zu werden“ als ein ernstzunehmendes
Risiko ein, unabhängig davon, ob sie bereits selbst Erfahrungen gesammelt haben oder nicht
(Borgstedt, Roden, Borchard, Rätz & Ernst, 2014). Des Weiteren werden die Konsequenzen
von Cybermobbing schlimmer empfunden als die des traditionellen Mobbings (Borgstedt et al.,
2014). Dabei werden Fotos und Videos als besonders schädlich für die Opfer bewertet, da sie
in den meisten Fällen reale Situationen abbilden, einfach weiterzuverbreiten, aber nur schwer
restlos zu löschen sind, und somit schnell ein großes Publikum erreichen können (Slonje &
Smith, 2008).
Im Folgenden sollen zunächst prominente Beispiele von Cybermobbing-Fällen
dargelegt werden, welche die Besonderheiten des Cybermobbings im Vergleich zu
traditionellen Mobbing-Formen sowie die Tragweite des Handelns der Täter und Täterinnen
und die Folgen für die Opfer verdeutlichen sollen. Anschließend wird auf Grundlage der
Definition traditionellen Mobbings das Phänomen des Cybermobbings inklusive seiner
Definition, Erscheinungsformen und Prävalenzraten thematisiert. Des Weiteren werden die
verschiedenen zugrunde liegenden Motive der Täterinnen und Täter sowie weitere Ursachen
des Cybermobbings dargelegt, ehe darauffolgend die in der Literatur berichteten
Persönlichkeitsmerkmale der im Rahmen einer Cybermobbing-Handlung beteiligten Personen
zusammengefasst werden.
1 Im Folgenden werden die im deutschsprachigen Raum geläufigeren Begriffe „Mobbing“ (abgeleitet vom
englischen Begriff „to mob“ = anpöbeln, fertigmachen) beziehungsweise „Cybermobbing“ synonym zum in der
internationalen Literatur verbreiteten Terminus „Bullying“ („to bully“ = quälen, schikanieren) beziehungsweise
„Cyberbullying“ verwendet.
Theoretischer Hintergrund 21
2.2.1.1 Fallbeispiele
In der Vergangenheit trugen sich bereits eine Vielzahl von Cybermobbing-Fällen zu, die auch
medial für Aufmerksamkeit sorgten. So nahm sich zum Beispiel die damals 13-jährige
Amerikanerin Megan Meier das Leben, nachdem sie plötzlich von ihrem virtuellen Freund über
das soziale Netzwerk MySpace vermehrt beleidigt und gedemütigt wurde (Spiegel Online,
2007). Erst im Nachhinein stellte sich heraus, dass es sich bei ihrer Onlinebekanntschaft nicht
um den gutaussehenden Jungen handelte, für den Megan ihn hielt, sondern um eine ehemalige
Freundin, die sich bei ihr lediglich für die gescheiterte Freundschaft rächen wollte, und, dass
diese ehemalige Freundin nicht allein handelte, sondern von ihrer Mutter sowie einem 18-
jährigen Bekannten darin unterstützt wurde, den Fake-Account zu erstellen und die Nachrichten
an Megan zu verfassen.
Ein weiterer ernster Fall von Cybermobbing ist der des amerikanischen Studenten Tyler
Clementi, welcher im Alter von 18 Jahren ebenfalls in Folge fortwährender Demütigungen und
Bloßstellungen Suizid beging (The Guardian, 2010). Von Tyler wurden Videos und
Livestreams aus seinem Zimmer an Mitstudierende verbreitet, in denen zu sehen war, wie Tyler
einen anderen Mann küsste. Aufgenommen wurden diese Videos heimlich von Tylers
Zimmergenossen. Nach der Veröffentlichung der Videos wurde Tyler online sowie in der
Universität schikaniert und beschimpft. Das Eindringen in die eigene Privatsphäre und die
widerwillige Offenlegung seiner sexuellen Orientierung setzten Tyler einem öffentlichen,
psychischen Druck aus, der letztlich zu seinem Suizid führte.
Der wohl bekannteste Cybermobbing-Fall ist der von Amanda Todd (Welt, 2012).
Nachdem die 15-jährige Schülerin über mehrere Jahre hinweg online schikaniert wurde, da
Nacktaufnahmen von ihr an die Öffentlichkeit gelangten, stellte sie selbst ein Video online, in
dem sie auf handbeschriebenen Karten von ihrem Schicksal und ihren Gefühlen infolge des
fortwährenden Mobbings erzählte. Sie musste aufgrund der Cybermobbing-Attacken auch
mehrfach die Schule wechseln, was jedoch nicht dazu führte, dass die Beleidigungen ihr
gegenüber abnahmen. Die Bilder verbreiteten sich unwiderruflich und zudem so schnell, dass
sie selbst keinen Einfluss mehr darauf nehmen konnte. Auch Amanda Todd hielt den
öffentlichen Demütigungen letzten Endes nicht Stand und begann eine Woche, nachdem sie das
Video online stellte, Suizid.
Die dargestellten Beispiele stellen Cybermobbing-Fälle dar, die die Rolle des Internets
bei dieser neuen Form des Mobbings illustrieren. Im Fall von Megan Meier war es mithilfe
einer SNS möglich, ein Fake-Profil zu erstellen, mit dem die Täter beziehungsweise Täterinnen
unerkannt und ungehemmt ihr Opfer schikanieren konnten. Im Fall von Tyler Clementi stellten
22 Theoretischer Hintergrund
neue OKA, die eine schnelle Verbreitung der Videos ermöglichten, für den Täter die geeigneten
Kanäle dar, um ihn bloßzustellen. Tyler war es zudem nicht möglich, die Inhalte zu entfernen,
da diese schon mehrfach über verschiedene Kanäle geteilt wurden. Im Falle von Amanda Todd
führten die schnellen Kommunikationswege über OKA dazu, dass sich das diffamierende
Bildmaterial schnell und unaufhaltsam an ein Publikum von nicht abschätzbarer Größe
verbreitete. Jedoch nutzte sie für ihren öffentlichen Hilferuf auch die Möglichkeiten des
Internets, um Gehör zu suchen und vielen Menschen sowie anderen möglichen Mobbing-
Opfern von ihren Erfahrungen zu berichten.
An dieser Stelle soll ausdrücklich darauf hingewiesen werden, dass nicht jede
Cybermobbing-Handlung bis zum Suizid des Opfers führen muss. Wie im späteren Verlauf
dieses Kapitels dargelegt wird, gibt es auch Personen, die infolge einer Cybermobbing-Attacke
von wenigen bis keinen psychischen Problemen oder anderen negativen Konsequenzen
berichten (vgl. Ortega, Elipe, Mora-Merchán, Calmaestra & Vega, 2009). Andere wiederum
erleben emotionale Schwierigkeiten, welche sie im Laufe der Zeit überstehen. Insgesamt
betrachtet stellt Cybermobbing allerdings ein aus psychologischer Sicht ernstzunehmendes
Thema und Phänomen dar, welches daher in dieser Arbeit als eine dysfunktionale Facette der
Internetnutzung nähere Betrachtung finden soll.
2.2.1.2 Definition, Kriterien und Formen des (Cyber-)Mobbings
Die Forschung im Bereich Mobbing begann vor 45 Jahren mit den Arbeiten von Dan Olweus,
der in seinen Büchern das Mobbing in Schulen thematisierte (Olweus, 1973, 1993). Neben der
Schule oder dem Pausenhof als bekannter Mobbing-Schauplatz, kann Mobbing auch am
Arbeitsplatz oder innerhalb anderer sozialer Gruppen, wie zum Beispiel dem Sportverein,
auftreten (z.B. Leymann, 1996; Pontzer, 2009). Definiert wird Mobbing dabei als eine
wiederholte und über einen längeren Zeitraum stattfindende negative Handlung einer Person
oder Personengruppe gegenüber einer anderen Person oder Personengruppe (Olweus, 1993).
Dabei ist der wiederholende Charakter der Handlung entscheidend und unterscheidet das
Mobbing von einmaligen Hänseleien oder Beschimpfungen. Solberg und Olweus (2003)
sprechen in diesem Rahmen von zwei bis drei monatlichen aggressiven Handlungen gegenüber
einer Person oder Personengruppe, die notwendig sind, um diese als Mobbing zu deklarieren.
Des Weiteren stellen die Absicht des Täters/der Täterin das Opfer schädigen zu wollen sowie
ein zugrunde liegendes Macht- und Kräfteungleichgewicht zwischen Täter/Täterin und Opfer
entscheidende Aspekte und Kriterien einer Mobbing-Handlung dar (Olweus, 1993; Stephenson
& Smith, 1989). Diese drei Komponenten (Wiederholung über längeren Zeitraum, Absicht und
Theoretischer Hintergrund 23
Macht- beziehungsweise Kräfteungleichgewicht) haben sich in der Vergangenheit als zentrale,
strenge Merkmale einer Mobbing-Handlung etabliert (vgl. Smith, del Barrio & Tokunaga,
2013).
Ferner wird zwischen den drei folgenden Arten einer Mobbing-Handlung
unterschieden: dem verbalen, physischen und relationalen Mobbing (vgl. Cassidy, Jackson &
Brown, 2009; Ortega et al., 2009). Verbales Mobbing umfasst dabei Beleidigungen oder
Beschimpfungen des Täters/der Täterin gegenüber dem Opfer, wobei physisches Mobbing
körperliche Gewalt wie Schläge oder Tritte umfasst. Als relationales Mobbing wird das
Verbreiten von Gerüchten über das Opfer oder der absichtliche Ausschluss aus sozialen
Gruppen verstanden. Akte des verbalen und physischen Mobbings, bei denen es zu einem
direkten Kontakt (Face-to-Face) zwischen Täter/Täterin und Opfer kommt, werden dabei als
direkte Formen von Mobbing zusammengefasst, während relationales Mobbing, bei der die
Handlung häufig mediiert über Dritte ausgeführt wird beziehungsweise es zu keinem direkten
Kontakt zwischen Täter/Täterin und Opfer kommen muss, als indirekte Form verstanden wird
(vgl. Cassidy et al., 2009; Ortega et al., 2009). Zur indirekten Form zählt einigen Autorinnen
und Autoren zufolge auch das Cybermobbing (Jackson, Cassidy & Brown, 2009; Ortega et al.,
2009), welches sich im Zuge der Digitalisierung und neuen technologischen Entwicklungen in
den letzten Jahren als ein ernstzunehmendes Internetrisiko und eine weitere Form des Mobbings
etablierte. In ihrem Beginn vor knapp 15 Jahren griff die wissenschaftliche Forschung zum
Thema Cybermobbing zunächst auf die grundlegenden Befunde und Theorien aus der
Forschung zum traditionellen Mobbing zurück, zum Beispiel auf die bereits untersuchten
Motive und Merkmale der involvierten Personen, um die Gründe einer Cybermobbing-
Handlung zu erläutern und näher zu untersuchen. Zusätzlich wurden die technologischen
Merkmale, die es unter anderem ermöglichen, dass eine Person unerkannt eine andere Person
mittels Textnachrichten verletzen oder mit einer einzigen Handlung bereits ein breites
Publikum erreichen kann, berücksichtigt.
In den meisten Arbeiten wird Cybermobbing somit in Anlehnung an die Definition
traditionellen Mobbings als eine aggressive, absichtliche Handlung gegenüber einer anderen
Person definiert. Hinzu kommt, dass im Falle von Cybermobbing dafür elektronische
Kommunikationsmittel eingesetzt werden. Smith et al. (2008) definieren Cybermobbing
dementsprechend als „aggressive, intentional act, carried out by a group or individual, using
electronic forms of contact, repeatedly and over time against a victim who cannot easily defend
him or herself [aggressive, intentionale Handlung, die von einer Gruppe oder einem einzelnen
Individuum mithilfe elektronischer Kommunikationsmittel wiederholt und über einen längeren
24 Theoretischer Hintergrund
Zeitraum gegenüber einem Opfer, welches sich nicht ohne weiteres dagegen wehren kann,
durchgeführt wird]“ (S. 376). Eine weitere häufig verwendete und zitierte Definition von
Tokunaga (2010) beschreibt Cybermobbing als „any behavior performed through electronic or
digital media by individuals or groups that repeatedly communicates hostile or aggressive
messages intended to inflict harm or discomfort on others [jedes Verhalten, bei dem
elektronische oder digitale Medien von einem einzelnen Individuum oder einer Gruppe dazu
genutzt werden, feindselige und aggressive Nachrichten zu verschicken, um anderen bewusst
zu schaden oder Schmerz zuzufügen]” (S. 278).
Die Definitionen verdeutlichen, dass auch im Rahmen des Mobbings im virtuellen
Raum bestimmte Kriterien erfüllt sein müssen, um eine Handlung als Mobbing zu
klassifizieren. So herrscht Einigkeit darüber, dass eine Mobbing-Handlung als Cybermobbing
deklariert werden kann, wenn dabei elektronische Kommunikationsmittel (z.B. der Computer
oder das Smartphone) beziehungsweise bestimmte Internetapplikationen (z.B. SNS oder Instant
Messenger) genutzt werden. Studien zufolge findet Cybermobbing dabei heutzutage
insbesondere auf SNS (z.B. Facebook), über Instant Messenger (z.B. WhatsApp) oder in
Chatrooms statt (Glüer & Lohaus, 2015; Leest & Schneider, 2017; Lenhart et al., 2011). Durch
die Nutzung des virtuellen Raumes ist ein „Face-to-Face“-Kontakt zwischen Täter/Täterin und
Opfer dementsprechend nicht mehr notwendig.
Die Definition nach Smith et al. (2008) umfasst außerdem den Wiederholungsaspekt
des Cybermobbings. Dieser Aspekt wird heute jedoch von verschiedenen Autorinnen und
Autoren kritisch erachtet und nicht zwangsläufig als festes Kriterium einer Cybermobbing-
Handlung angesehen, da beim Cybermobbing durch die Nutzung elektronischer
Kommunikationsmittel bereits mit einer einmaligen Handlung (z.B. dem Verschicken eines
diffamierenden Bildes oder peinlichen Videos) ein großes Publikum erreicht werden kann und
die Empfänger das Material wiederum selbst an andere weiterschicken können (vgl. Dooley,
Pyżalski & Cross, 2009; Peter & Petermann, 2018). Diese Dynamik macht es für das Opfer
umso schwieriger, zu erfahren, wer aus dem Freundes- und Bekanntenkreis das Material bereits
gesehen oder selbst auch weiterverbreitet haben könnte. Dies kommt der relationalen Form des
traditionellen Mobbings am nächsten, wo zum Beispiel ein Gerücht über das Opfer verbreitet
wird und es schwierig ist, nachzuempfinden, inwieweit sich dieses bereits weiterverbreitet hat.
Das Nicht-Wissen über die aktiven und/oder die passiven Täterinnen und Täter, über die Anzahl
der Empfängerinnen und Empfänger eines bloßstellenden Bildes oder Videos sowie die
öffentlich sichtbare Anzahl an Likes und Kommentaren zu einem solchen Bild oder Video kann
auf Seiten des Opfers zu negativen psychischen und psychosomatischen Konsequenzen führen
Theoretischer Hintergrund 25
(z.B. Campbell, Spears, Slee, Butler & Kift, 2012; Fisher, Gardella & Teurbe-Tolon, 2016;
Kowalski, Limber & McCord, 2018; Popow, Ohmann & Paulus, 2018; Vieno et al., 2014; Watts
et al., 2017). Mehr zu den in einer Cybermobbing-Handlung involvierten Personen und
negativen Konsequenzen für die Opfer sind Kapitel 2.2.1.4 zu entnehmen.
Auch der Aspekt des Macht- und Kräfteungleichgewichts spielt im virtuellen Raum eine
andere Rolle als im klassischen Mobbing-Kontext, da im Internet eine physische Überlegenheit
des Täters/der Täterin gegenüber dem Opfer weniger relevant ist (vgl. Peter & Petermann,
2018). Eine Dominanz des Täters/der Täterin gegenüber dem Opfer kann sich verschiedenen
Autorinnen und Autoren zufolge jedoch auf Basis einer höheren technischen Expertise, zum
Beispiel im Umgang mit Bild- oder Videobearbeitungssoftware oder einem geübteren Umgang
mit OKA äußern (Olweus & Limber, 2018; Vandebosch & Van Cleemput, 2008). Ein weiteres
mögliches Ungleichgewicht zwischen Täter/Täterin und Opfer kann durch den sozialen Status
oder die Position in einer Gruppe (was sich zum Beispiel an der Anzahl an Freunden
widerspiegelt) ergeben (Solberg & Olweus, 2003). Des Weiteren kann die Anonymität des
Täters/der Täterin, die er/sie zum Beispiel durch die Erstellung eines Fake-Profils auf einer
SNS erreichen kann, dazu beitragen, dass sich das Opfer nur schwer gegen die Handlung(en)
wehren kann (vgl. Ferrara, Ianniello, Villani & Corsello, 2018). Auch dies kann zu einem
ungleichen Machtverhältnis führen, in dem sich das Opfer unterlegen fühlt. Die Anonymität
kann es dem Täter beziehungsweise der Täterin zudem erleichtern, das Opfer online zu
schikanieren, was er/sie sich im realen Leben vielleicht nicht trauen würde (Dredge, Gleeson
& de la Piedad Garcia, 2014; Hinduja & Patchin, 2008). Die größere physische Distanz
zwischen den Protagonisten im virtuellen Raum kann darüber hinaus zu einem enthemmenden
und somit auch verstärkenden Effekt auf Seiten des Täters/der Täterin führen (R. Y. M. Wong,
Cheung & Xiao, 2018). Dieser generell im Internet zu beobachtende Effekt wird auch als Online
Disinhibition Effect [Onlineenthemmungseffekt] bezeichnet (Suler, 2004). Hinzu kommt, dass
durch die indirekte und asynchrone Kommunikation sowie durch die Distanz zum Opfer der
Täter beziehungsweise die Täterin keine Rückmeldung darüber erhält, wie das Opfer auf eine
diffamierende Nachricht oder ein peinliches Bild reagiert (Ferrara et al., 2018). Diese fehlende
Rückmeldung über die emotionalen Reaktionen des Opfers sowie den weiteren Auswirkungen
der eigenen Handlung können dazu führen, dass der Täter beziehungsweise die Täterin das
Mobbing fortsetzt, vor allem, wenn dieser/diese eine generell niedrig ausgeprägte
Empathiefähigkeit aufweist (Kokkinos & Voulgaridou, 2017; Slonje, Smith & Frisén, 2013;
Zych, Baldry, Farrington & Llorent, 2018).
26 Theoretischer Hintergrund
Zusammengefasst kann festgehalten werden, dass sich bei einer Cybermobbing-
Handlung ein Macht- bzw. Kräfteungleichgewicht zwischen dem Täter/der Täterin und dem
Opfer anders darstellt als beim traditionellen Mobbing beziehungsweise dass sich das
Ungleichgewicht eher durch die mögliche Anonymität, einen höheren sozialen Status oder einer
höheren technischen Expertise des Täters/der Täterin äußern kann (Dooley et al., 2009).
Außerdem können die oben genannten Faktoren es auch unterlegenen Personen erleichtern, sich
im Internet oder mithilfe des Smartphones aggressiv gegenüber anderen zu verhalten (z.B.
Dredge et al., 2014; Hinduja & Patchin, 2008; R. Y. M. Wong et al., 2018).
Wie eingangs bereits erläutert, ordnen verschiedene Autorinnen und Autoren das
Cybermobbing als indirekte, relationale Mobbingform ein (Jackson et al., 2009; Ortega et al.,
2009), da der direkte Kontakt zwischen Täter/Täterin und Opfer nicht erforderlich ist und das
Mobbing über elektronische Kommunikationsmittel viele Überschneidungen zum
traditionellen Mobbing aufweist (Alonso & Romero, 2017; Englander, Donnerstein, Kowalski,
Lin & Parti, 2018; Olweus & Limber, 2018). Langos (2012) sowie Peter und Petermann (2018)
schlagen wiederum vor, Mobbing-Akte im virtuellen Raum nochmals in direkte und indirekte
Akte zu unterteilen. So stellen zum Beispiel private Chats zwischen Täter/Täterin und Opfer
eine direkte Form des Cybermobbings dar, wohingegen Gruppenchats mit mehreren
Mitgliedern, die allesamt zum Beispiel ein peinliches Video des Opfers erhalten, eine indirekte
Form darstellen. Im Rahmen der indirekten Form muss das Opfer unter Umständen auch nicht
Mitglied des Gruppenchats sein.
Auf Grundlage der bisherigen Literatur und theoretischen Annahmen wird insgesamt
deutlich, dass Cybermobbing eine neue Form aggressiver Verhaltensweisen darstellt, die
keineswegs bloß eine Erweiterung des traditionellen Mobbings in einer neuen Umgebung ist.
Mobile Endgeräte, das Internet sowie verschiedene Applikationen bringen neue Möglichkeiten
und Funktionen mit sich, welche potentielle Täterinnen und Täter heutzutage dysfunktional und
unzweckmäßig nutzen können. Diese Möglichkeiten machen sich immer mehr Personen
zunutze, um anderen gezielt zu schaden. Folgend sollen die Häufigkeit des Auftretens von
Cybermobbing sowie empirische Ergebnisse zu Alterseffekten und Geschlechterunterschieden
näher beleuchtet werden.
2.2.1.3 Häufigkeiten, Alters- und Geschlechtereffekte
Eine Vielzahl empirischer Studien zum Thema Cybermobbing zeigt, wie häufig die
Probandinnen und Probanden der jeweiligen Studie in der Vergangenheit bereits als
Täter/Täterin oder als Opfer in einer oder mehreren Cybermobbing-Handlungen involviert
Theoretischer Hintergrund 27
waren. Vergleicht man diese Studien miteinander und zieht man aktuelle Meta-Analysen hinzu,
fällt auf, dass die berichteten Zahlen stark variieren, was insbesondere auf die in der
entsprechenden Studie verwendete Methodik sowie die zugrunde liegende Definition des
Phänomens zurückzuführen ist (Kowalski et al., 2014; Peter & Petermann, 2018). Bislang hat
sich noch kein geeignetes, global einsetzbares Messinstrument basierend auf einer einheitlichen
Cybermobbing-Definition etabliert, was die Vergleichbarkeit der verschiedenen Befunde und
Viktimisierungsraten erschwert. So variiert in den verschiedenen empirischen Arbeiten unter
anderem die Begrifflichkeit des Phänomens (z.B. Cybermobbing, Cyberbullying,
Onlinebelästigung, Cyberviktimisierung oder auch Onlineaggression), die Fragestellung (z.B.
„Wie häufig wurdest du online belästigt?“, „Wurdest du bereits einmal online belästigt?“ oder
„Kennst du jemanden, der bereits einmal über das Internet fertiggemacht wurde?“) und auch
der gefragte Zeitraum der Handlung (z.B. „in den letzten sechs Wochen“, „in den letzten sechs
Monaten“, „im letzten Jahr“ oder schlicht „in der Vergangenheit“; Kowalski et al., 2014). Des
Weiteren muss beim Vergleich und der Einordnung der jeweiligen Zahlen berücksichtigt
werden, dass es sich dabei selten um bevölkerungsrepräsentative Studien handelt und demnach
auch die untersuchte Altersgruppe, der Zeitpunkt der Untersuchung sowie das Land, in der die
Studie durchgeführt wurde, einen Einfluss auf die berichteten Prävalenzraten haben kann (vgl.
Kowalski et al., 2014; Kowalski et al., 2018; Olweus, 2013). Unter Berücksichtigung der oben
genannten Aspekte soll folgend dennoch auf die in verschiedenen Studien berichteten
Häufigkeiten von Cybermobbing eingegangen werden.
In einer Überblicksarbeit von Brochado, Soares und Fraga (2017), in der die Autorinnen
insgesamt 159 internationale Studien aus den Jahren 2004 bis 2014 verglichen, wurden
Viktimisierungsraten zwischen 4.5 und 65 Prozent berichtet. Täter/Täterinnen von
Cybermobbing waren der Arbeit zufolge 1.4 bis 44.1 Prozent der jeweils untersuchten
Stichproben. Die Zahl von Personen, die bereits sowohl Täter- als auch Opfer-Erfahrungen
hatten, belief sich auf fünf bis 64.3 Prozent. In der jährlich erscheinenden JIM-Studie ließen
sich unter deutschen Jugendlichen im Alter zwischen 12 und 19 Jahren zuletzt insgesamt
steigende Prävalenzraten beobachten (Feierabend et al., 2017). Dabei gaben acht Prozent der
Befragten an, bereits einmal selbst von Cybermobbing betroffen gewesen zu sein. Vierzig
Prozent berichteten außerdem, mindestens eine Person zu kennen, die bereits Opfer von
Cybermobbing geworden ist. Zudem scheint Cybermobbing ebenfalls häufig mit traditionellem
Mobbing einherzugehen. So zeigen weitere Studien, dass Opfer von Cybermobbing häufig zur
gleichen Zeit auch Mobbing außerhalb des Internets ausgesetzt sind (Alonso & Romero, 2017;
Englander et al., 2018; Kowalski et al., 2018; Olweus & Limber, 2018). In einer Studie von
28 Theoretischer Hintergrund
Waasdorp und Bradshaw (2015) berichteten zum Beispiel über die Hälfte der Probandinnen
und Probanden sowohl bereits in traditionellem als auch in Cybermobbing involviert gewesen
zu sein. Lediglich fünf Prozent gaben an, ausschließlich online schikaniert worden zu sein.
Verschiedene Befunde lassen sich außerdem bezüglich geschlechterspezifischer
Unterschiede beobachten. Verschiedene Studien zeigen, dass männliche Personen häufiger
sowohl als Täter als auch als Opfer von Cybermobbing in Erscheinung treten (z.B. Dilmac,
2009; Erdur-Baker, 2010; Faucher, Jackson & Cassidy, 2014; Francisco, Veiga Simão, Ferreira
& Martins, 2015; Q. Li, 2006; Ozturk & Akcan, 2016). Nach Kowalski et al. (2018) fand
allerdings eine Vielzahl von Studien heraus, dass Mädchen häufiger Cybermobbing zum Opfer
fallen als Jungen, auf Täterseite jedoch kein Geschlechterunterschied festzustellen ist.
Zusätzlich wird in einigen Studien angenommen, dass Mädchen eher das Internet als Plattform
nutzen, um jemanden zu schikanieren, und auch generell häufiger relationales Mobbing
betreiben, wie das Verbreiten von Gerüchten oder den absichtlichen Ausschluss anderer aus
sozialen Gruppen, als Jungen (Bergmann & Baier, 2018; Cassidy, Brown & Jackson, 2012;
Smith et al., 2008). In einer Studie unter deutschen Jugendlichen und jungen Erwachsenen
berichteten mehr Jungen als Mädchen bereits einmal mittels bloßstellender Bilder oder Videos
gemobbt worden zu sein (Leest & Schneider, 2017). Bei allen weiteren Formen waren jeweils
die befragten Mädchen häufiger betroffen (Beschimpfungen und Beleidigungen, Verbreiten
von Gerüchten, Ausgrenzung sowie Erpressung). Weitere Studien fanden weder auf der Täter-
noch auf der Opferseite signifikante Geschlechterunterschiede (Tokunaga, 2010; Wolak,
Mitchell & Finkelhor, 2007; N. Wong & McBride, 2018).
Weiter wurde in Studien gezeigt, dass Cybermobbing am häufigsten unter Teenagern
zu beobachten ist (vgl. Brochado et al., 2017), und dass Jugendliche zwischen 13 und 15 Jahren
häufiger betroffen sind als Kinder oder junge Erwachsene (Tokunaga, 2010). Dennoch ist
Cybermobbing auch immer häufiger unter jungen Erwachsenen und Studierenden zu
beobachten (z.B. Francisco et al., 2015; Gahagan, Vaterlaus & Frost, 2016; Kokkinos, Baltzidis
& Xynogala, 2016; Kowalski, Morgan, Drake-Lavelle & Allison, 2016; Lund & Ross, 2017;
Selkie, Kota, Chan & Moreno, 2015; Washington, 2015; Watts et al., 2017). Einer Studie unter
amerikanischen College-Studierenden zufolge waren bereits 19 Prozent der Befragten selbst
ein- oder zweimal über das Internet schikaniert worden, drei Prozent häufiger als zweimal
(MacDonald & Roberts-Pittman, 2010). Selbst die Täterrolle eingenommen haben der Studie
zufolge neun Prozent der Befragten (MacDonald & Roberts-Pittman, 2010). Jedoch zeigte sich
in der Vergangenheit auch, dass mit zunehmendem Alter und steigender Bildung die Ablehnung
gegenüber Cybermobbing steigen kann (Boulton, Lloyd, Down & Marx, 2012). Daher stellt
Theoretischer Hintergrund 29
sich die Frage, warum dennoch unter älteren Personen (z.B. Studierenden) Cybermobbing
betrieben wird. Verschiedene Arbeiten stellten hier heraus, dass Jugendliche beziehungsweise
junge Erwachsene, die bereits in unteren Schulklassen Erfahrungen als Cybermobbing-Täter/-
Täterin gesammelt haben, auch in höheren Klassen, auf einer neuen Schule oder in der
Universität Cybermobbing betreiben oder diesem zum Opfer fallen (z.B. Ak, Özdemir &
Kuzucu, 2015; Beran, Rinaldi, Bickham & Rich, 2012; Chapell, Hasselman, Kitchin & Lomon,
2006; Kraft & Wang, 2010; Lappalainen, Meriläinen, Puhakka & Sinkkonen, 2011; Patchin &
Hinduja, 2006).
Trotz heterogener Befunde hinsichtlich der Verbreitung des Phänomens sowie
Geschlechterunterschieden wird deutlich, dass Cybermobbing heutzutage ein nicht zu
unterschätzendes internetbezogenes Problem unter Jugendlichen und auch jungen Erwachsenen
darstellt. Ausgehend von den niedrigsten berichteten Prävalenzraten konnte ein bedeutsamer
Anteil von Personen identifiziert werden, der in der Vergangenheit bereits eine oder mehrere
Personen online schikaniert hat. Außerdem wurde eine relevante Anzahl an Personen bereits
einmal online belästigt, was häufig mit negativen Konsequenzen für die Opfer einhergeht.
Folgend sollen empirische Befunde zu Ursachen von Cybermobbing sowie die möglichen
Folgen für die Opfer näher betrachtet werden.
2.2.1.4 Folgen, Ursachen und weitere Beteiligte
Wie bereits die Fallbeispiele verdeutlichen, kann Cybermobbing starke negative Einflüsse auf
das psychologische Wohlergehen der Betroffenen haben (Baier, Hong, Kliem & Bergmann,
2018; Englander et al., 2018). Opfer von Cybermobbing berichten zum Beispiel von
psychosozialen Problemen, sozialer Ängstlichkeit, Traurigkeit, Wut, Frustration, Hilflosigkeit
und Minderwertigkeitsgefühlen, welche häufig zu schlechten schulischen Leistungen,
Konzentrationsschwierigkeiten oder gar Suizidgedanken führen können (z.B. Balakrishnan,
2018; Kraft & Wang, 2010; Leest & Schneider, 2017; Popow et al., 2018; Tokunaga, 2010;
Watts et al., 2017; Wright, 2017; Ybarra, Diener-West & Leaf, 2007). In einer Studie von
Ortega et al. (2009) wurde herausgestellt, dass Opfer von traditionellem Mobbing mit
unterschiedlichen Gefühlen und emotionalen Zuständen auf eine Mobbing-Handlung reagieren.
So ergab sich zum Beispiel eine inhaltliche Clusterung bestehend aus Opfern, die infolge einer
Viktimisierung entweder gestresst und verärgert reagierten, von Gefühlen der Ängstlichkeit und
Unruhe berichteten oder aber keinerlei negative Emotionen erlebten. Unter den Opfern von
Cybermobbing hingegen zeigten sich lediglich zwei Cluster hinsichtlich der emotionalen
Reaktionen: Entweder berichteten die Opfer von keinen oder von einer Kombination aller in
30 Theoretischer Hintergrund
der Studie berücksichtigten negativen Emotionen. Dieses Ergebnis verdeutlicht, dass
Cybermobbing im Vergleich zu traditionellen Arten des Mobbings einen deutlich
gravierenderen negativen Einfluss auf die Gefühlszustände der Opfer haben kann. In einer
deutschen Studie gaben knapp ein Drittel der Personen mit Opfererfahrungen an, dass sie
zurückliegende Cybermobbing-Handlungen auch nach einer längeren Zeit noch belasten (Leest
& Schneider, 2017). Zum Teil können durch eine Viktimisierung auch längerfristige
gesundheitliche Folgen entstehen. So berichten Opfer von überdauernden
psychopathologischen Symptomen, wie Depressivität und Ängstlichkeit, sowie häufig
auftretenden psychosomatischen Beschwerden wie Kopf- oder Bauchschmerzen (Balakrishnan,
2018; Campbell et al., 2012; Englander et al., 2018; Fahy et al., 2016; Fisher et al., 2016;
Kowalski et al., 2018; Popow et al., 2018; Selkie et al., 2015; Vieno et al., 2014; Watts et al.,
2017). Außerdem konnten verschiedene Studien zeigen, dass sich Opfer von Cybermobbing
(zum Teil aus Scham) nur selten Freunden, Eltern, Lehrern oder anderen Personen anvertrauen
und stattdessen versuchen, alleine mit der Situation zurechtzukommen beziehungsweise sich
häufig zurückziehen, um weiteren Konflikten aus dem Weg zu gehen (z.B. Q. Li, 2006; Patchin
& Hinduja, 2010).
Häufig liegt es an bestimmten Alleinstellungsmerkmalen des Opfers, warum er oder sie
gemobbt wird. Dazu zählen zum Beispiel die Nationalität oder Herkunft, die Religion, die
sexuelle Orientierung, körperliche Eigenschaften, Behinderungen, das äußere
Erscheinungsbild, auffällig gute oder schlechte Schulnoten oder aber besondere Fähigkeiten
(vgl. Cassidy et al., 2009; Kowalski et al., 2018; Kowalski et al., 2016; Zerach, 2016).
„Typische“ Opfer ziehen sich zusätzlich häufig aus ihrem sozialen Umfeld zurück und sind
dementsprechend weniger beliebt (Kowalski et al., 2018). Weiter konnten die Häufigkeit der
Internetnutzung sowie die verbrachte Zeit auf SNS als signifikante Prädiktoren einer
Cybermobbing-Täterschaft sowie -Viktimisierung eruiert werden (Álvarez-García, Pérez,
González & Pérez, 2015; Athanasiou et al., 2018; Bergmann & Baier, 2018; Didden et al., 2009;
Floros, Siomos, Fisoun, Dafouli & Geroukalis, 2013; Kowalski et al., 2018; Park, Na & Kim,
2014; Ybarra & Mitchell, 2004b). Andere Studien stellten Zusammenhänge zwischen einer
problematischen beziehungsweise pathologischen Internetnutzung und einer Cybermobbing-
Viktimisierung heraus (Boniel-Nissim & Sasson, 2018; Hsieh et al., 2018; Jia et al., 2018; Jung
et al., 2014; Strittmatter et al., 2014; Yudes-Gómez, Baridon-Chauvie & González-Cabrera,
2018; Zsila et al., 2018). Auch wird von verschiedenen Autorinnen und Autoren angenommen,
dass ein erhöhter Konsum antisozialer und gewaltsamer Medieninhalte (z.B. Videos oder
Theoretischer Hintergrund 31
Videospiele) in einem positiven Zusammenhang mit einer Cybermobbing-Täterschaft steht
(Bergmann & Baier, 2018; den Hamer & Konijn, 2015).
Individuelle Charakteristiken, die mit einer Viktimisierung in Zusammenhang stehen,
stellen unter anderem eine erhöhte emotionale Instabilität sowie Introversion und ein niedriger
Grad an Gewissenhaftigkeit dar (Alonso & Romero, 2017; Cassidy et al., 2009). Opfer von
Cybermobbing gelten zudem als durchsetzungsschwach und besitzen einen niedrigeren
Selbstwert (Brewer & Kerslake, 2015; Fisher et al., 2016; Kowalski et al., 2018; Patchin &
Hinduja, 2010). Außerdem zeigen sie niedrigere soziale Kompetenzen (Hunt, Peters & Rapee,
2012; Kowalski et al., 2018).
In einem Überblicksartikel zu 18 Meta-Analysen, welche die Zusammenhänge
verschiedener individueller sowie gemeinschaftlicher Faktoren und einer Cybermobbing-
Viktimisierung untersuchten, stellten Zych, Farrington und Ttofi (2018) verschiedene
protektive Faktoren heraus, welche das Cybermobbing-Risiko verringern können. Hier stellten
sich unter anderem ausgeprägtere selbstorientierte Kompetenzen als entscheidende protektive
Faktoren dar. Zusätzlich zeigten ein positives Schul- und Familien-Klima sowie ein hoher
sozioökonomischer Status und soziale Unterstützung einen protektiven Einfluss. Auf
individueller Ebene zeigten sich unter anderem eine seltenere Technologie-Nutzung, ein
höherer Selbstwert sowie höhere soziale Kompetenzen als protektive Faktoren (Zych,
Farrington, et al., 2018).
Täterinnen und Täter von Cybermobbing verfolgen häufig bestimmte Motive, wie zum
Beispiel die Aufwertung des eigenen Ansehens oder Selbstbildes (Cassidy et al., 2009; Romera,
Cano, García Fernández & Ortega-Ruiz, 2016). Dabei sehen sie Cybermobbing als Möglichkeit
an, sich mitzuteilen und von anderen wahrgenommen zu werden (Cassidy et al., 2009).
Jemanden im Internet zu schikanieren, sehen sie zudem als einfache Möglichkeit an,
Überlegenheit zu demonstrieren und schnell eigene Bedürfnisse zu befriedigen, ohne dass sie
dabei erwischt werden (Smith et al., 2008). Als weitere Gründe werden das Erleben von Spaß,
Langeweile, Eifersucht und Rache am Opfer genannt, oder weil es andere auch tun (Leest &
Schneider, 2017; Slonje & Smith, 2008; Smith et al., 2008; Smith, Talamelli, Cowie, Naylor &
Chauhan, 2004; Varjas, Talley, Meyers, Parris & Cutts, 2010). Ferner berichten Täter und
Täterinnen, dass sie sich infolge des Cybermobbing-Aktes humorvoll, bekannt, kraftvoll und
gut fühlen (Leest & Schneider, 2017; Mishna, Cook, Gadalla, Daciuk & Solomon, 2010;
Patchin & Hinduja, 2006). Im Hinblick auf grundlegende Persönlichkeitsmerkmale eines
Cybermobbing-Täters oder einer Cybermobbing-Täterin wurden in vergangenen Studien
insbesondere ein niedriger Grad an Verträglichkeit und Gewissenhaftigkeit sowie ein höherer
32 Theoretischer Hintergrund
Grad an Neurotizismus herausgestellt (z.B. Resett & Gamez-Guadix, 2017; van Geel,
Goemans, Toprak & Vedder, 2016; Zych, Farrington, et al., 2018). Studien zum Einfluss des
Persönlichkeitsspektrums der Dark Triad (Charakteristika, die vor allem mit gefühlloser
interpersoneller Manipulation einhergehen) konnten zeigen, dass Täterinnen und Täter in allen
drei Merkmalen (Narzissmus, Psychopathie und Machiavellismus) hohe Ausprägungen
aufweisen und demnach häufig selbstverliebt, egoistisch und rücksichtslos handeln (z.B. Fanti,
Demetriou & Hawa, 2012; Gibb & Devereux, 2014; Goodboy & Martin, 2015; Pabian, De
Backer & Vandebosch, 2015; Paulhus & Williams, 2002; van Geel et al., 2016). Zusätzlich
handeln Cybermobbing-Täter und -Täterinnen häufig impulsiv und zeigen eine niedrige
Selbstkontrolle (z.B. Bayraktar, Machackova, Dedkova & Cerna, 2014; Gámez-Guadix & Gini,
2016; Kokkinos, Antoniadou & Markos, 2014). Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass auch
Cybermobbing-Täter und -Täterinnen einen niedrigen Selbstwert aufweisen können (Bergmann
& Baier, 2018; Brewer & Kerslake, 2015; Zych, Farrington, et al., 2018) und, dass ihre sozialen
sowie emotionalen Kompetenzen weniger stark ausgeprägt sind, was sich insbesondere darin
äußert, dass sie häufig antisoziale, aggressive Strategien verfolgen, eine positive Einstellung
gegenüber Gewalt zeigen und eine niedrige Empathiefähigkeit aufweisen (z.B. Agatston,
Kowalski & Limber, 2007; Bergmann & Baier, 2018; Brewer & Kerslake, 2015; Jung et al.,
2014; Kokkinos et al., 2014). Demnach unterschätzen sie auch häufig den negativen Einfluss
ihres Handelns auf das Wohlergehen der betroffenen Person (Campbell et al., 2012). Auf Seiten
technologiebezogener Kompetenzen wird ihnen eine ausgeprägtere technische Expertise
zugeschrieben (Didden et al., 2009; Walrave & Heirman, 2011). Darüber hinaus konnte
herausgestellt werden, dass Täterinnen und Täter sowohl online als auch offline häufig riskante
und delinquente Verhaltensweisen offenbaren, wie zum Beispiel Substanzmissbrauch oder den
Konsum gewalthaltiger Medien und Videospiele (Bergmann & Baier, 2018; den Hamer &
Konijn, 2015; den Hamer, Konijn & Keijer, 2013; Kowalski et al., 2014). Ebenfalls konnten
Zusammenhänge zwischen einer problematischen/pathologischen Internetnutzung und einer
Cybermobbing-Täterschaft identifiziert werden (Casas, Del Rey & Ortega-Ruiz, 2013; Eksi,
2012; Jung et al., 2014; Kırcaburun et al., 2018; Yudes-Gómez et al., 2018).
Im Überblicksartikel von Zych, Farrington und Ttofi (2018) zu protektiven Faktoren
beim Cybermobbing stellten sich insbesondere eine gute akademische Leistung sowie
ausgeprägtere Sozialkompetenzen als starke protektive Faktoren hinsichtlich einer
Cybermobbing-Täterschaft dar. Des Weiteren zeigten Faktoren wie eine positive schulische
und häusliche Umgebung, eine gute Beziehung zu den Eltern sowie ein höherer Peer-Status
einen protektiven Einfluss. Als individuelle Faktoren erwiesen sich außerdem eine niedrigere
Theoretischer Hintergrund 33
Technologie-Nutzung, ein höherer Selbstwert sowie ein gutes emotionales Management als
schützende Faktoren (Zych, Farrington, et al., 2018).
Neben den Opfern von Cybermobbing sowie den Tätern und Täterinnen können noch
weitere Personen an einer Cybermobbing-Handlung beteiligt sein. Die sogenannten Opfer-
Täter/Opfer-Täterinnen stellen Personen dar, die bereits mindestens einmal selbst Opfer von
Cybermobbing waren, jedoch bereits auch mindestens einmal eine andere Person online
schikaniert haben. Zu den prädisponierenden Merkmalen von Opfer-Tätern/Opfer-Täterinnen
gibt es im Vergleich zu den Rollen der reinen Täter/Täterinnen und Opfer nur wenige
empirische Erkenntnisse. Opfer-Täter/Opfer-Täterinnen werden jedoch als vorwiegend einsam,
durchsetzungsschwach, impulsiv, aggressiv und emotional instabil beschrieben (Bayraktar et
al., 2014; Brewer & Kerslake, 2015; Pontzer, 2009). Zudem handeln Opfer-Täter/Opfer-
Täterinnen im Vergleich zu reinen Tätern/Täterinnen online enthemmter, haben häufiger
schulische Probleme, sind anfälliger für Langeweile und zeigen häufiger Ängstlichkeit und
Unsicherheit im Sozialkontakt (Haynie, Eitel, Saylor, Yu & Simons-Morton, 2001; Kokkinos
et al., 2014; Völlink, Bolman, Dehue & Jacobs, 2013).
Des Weiteren können neben dem Täter/der Täterin, der/die das Cybermobbing aktiv
initiiert, auch Personen involviert sein, die bereits vorhandenes Material (z.B. Bilder, Videos
oder Gerüchte) weiterverbreiten, liken oder kommentieren und das Opfer somit indirekt weiter
schädigen. Diese Art der Beteiligung wird auch als passives oder sekundäres Cybermobbing
bezeichnet (Bhat, Chang & Linscott, 2010) und ist im Mobbingprozess durchaus üblich. Dies
zeigt eine Studie von Slonje, Smith und Frisén (2013), in der neun Prozent der untersuchten
Stichprobe angaben, bereits einmal Material, durch das andere Personen online schikaniert
wurden, an Freunde weitergeleitet zu haben. Dies passierte laut der Studie zwar häufig
unbewusst, in über der Hälfte der Fälle jedoch mit der klaren Intention, dem Opfer zu schaden.
Bislang gibt es keine empirischen Befunde zu dezidierten Persönlichkeitseigenschaften
passiver Cybermobbing-Täter/-Täterinnen, jedoch ist anzunehmen, dass es hierbei deutliche
Überschneidungen zu den bekannten Charakteristika der aktiven Täter und Täterinnen gibt.
Die Rolle der passiven Täter/Täterinnen beim Cybermobbing wird von verschiedenen
Autorinnen und Autoren auch mit der Rolle der aus dem traditionellen Mobbing bekannten
Bystander gleichgesetzt (Gahagan et al., 2016; Shultz, Heilman & Hart, 2014). Jedoch gibt es
neben den Bystandern, die den Täter/die Täterin durch Befürwortung der Handlung oder durch
das Weiterleiten von Inhalten unterstützen, auch diejenigen, die dem Opfer dabei zu helfen, das
Cybermobbing zu stoppen (DeSmet et al., 2016; DeSmet et al., 2014; Gahagan et al., 2016).
Auch zu den Persönlichkeitseigenschaften von Bystandern gibt es bislang nur wenige
34 Theoretischer Hintergrund
empirische Befunde (vgl. Balakrishnan, 2018). Es konnte aber beispielsweise bereits gezeigt
werden, dass eine höhere Impulsivität eher dazu führt, das Opfer nicht zu unterstützen
(Erreygers, Pabian, Vandebosch & Baillien, 2016).
2.2.1.5 Zusammenfassung Cybermobbing
Cybermobbing stellt eine Form des Mobbings dar, die über elektronische
Kommunikationsplattformen, wie zum Beispiel OKA, stattfindet. Im Gegensatz zur
traditionellen Form des Mobbings tragen digitale Kommunikationsplattformen dazu bei, dass
bereits eine einzelne aggressive, schikanierende Handlung ein für das Opfer meist
unabschätzbares Publikum erreicht. Außerdem ermöglichen verschiedene Internetplattformen
den Täterinnen und Tätern, anonym und mit einer physischen Distanz zu handeln, was
wiederum enthemmend wirkt und die Onlineschikane erleichtert. Die in den vorherigen
Kapiteln dargestellten Studien verdeutlichen insgesamt, dass Cybermobbing ein
ernstzunehmendes internetbezogenes Problem unter Jugendlichen und auch Studierenden
darstellt. Trotz der genannten methodischen Limitationen, die unter anderem eine Schätzung
von Prävalenzraten erschweren, herrscht in bisherigen Arbeiten Einigkeit über die negativen
Konsequenzen des Cybermobbings für die Opfer. Weitere Studien geben Aufschluss über
mögliche Ursachen des Cybermobbings sowie Persönlichkeitseigenschaften und soziale
Kompetenzen von Cybermobbing-Opfern. Auf Seiten der Täterinnen und Täter konnten in
bisherigen Arbeiten verschiedene Motive, Persönlichkeitseigenschaften sowie soziale und
emotionale Kompetenzen herausgestellt werden, welche zu aktivem und passivem
Cybermobbing führen beziehungsweise dieses begünstigen können.
2.2.2 Internet Use Disorder
Während beim Cybermobbing das Internet lediglich den Zweck des erweiterten
Handlungsraumes erfüllt, um anderen Personen zu schaden, können das Internet selbst oder
bestimmte Angebote und Anwendungen wie Onlinespiele oder soziale Netzwerke für einzelne
Personen zum Teil so reizvoll und gratifizierend sein, dass sie ihre Nutzung im Laufe der Zeit
immer schwerer kontrollieren können und dadurch negative Konsequenzen erfahren. Eine
solche exzessive, unkontrollierte und pathologische Nutzung des Internets wird heute in
Fachkreisen auch als Internet Use Disorder [Internetnutzungsstörung] bezeichnet. Beim
Verständnis einer IUD ist es wichtig zu konstatieren, dass der zeitliche Faktor – also die Zeit
wie lange oder wie häufig eine Person das Internet nutzt, um einer bestimmten Aktivität
nachzugehen – nicht das (einzige) entscheidende Kriterium darstellt. Einen bedeutsameren
Theoretischer Hintergrund 35
Stellenwert nehmen hier negative Konsequenzen ein, die eine Person aufgrund ihrer
Internetnutzung zum Beispiel im Alltag erlebt. Im Folgenden sollen kurze Beispiele dazu
dienen, die Problematik einer solchen exzessiven Nutzung darzustellen.
2.2.2.1 Beispielhafte Szenarien der Entstehung und Aufrechterhaltung einer Internet Use
Disorder
Beispiel 1: Ein Familienvater, welcher abends um 18 Uhr von der Arbeit nach Hause kommt
und sich unmittelbar an seinen Computer setzt, um für zwei bis drei Stunden Onlinepoker zu
spielen, verbringt zwar objektiv gesehen nicht viel Zeit am Tag im Internet, vernachlässigt aber
womöglich das gemeinsame Abendessen mit seiner Frau und seinen Kindern, geht keinen
häuslichen Verpflichtungen nach oder erzeugt Misstrauen, da er seiner Familie nicht erzählt,
was er online macht. Es kann sogar sein, dass er seiner Familie verschweigt, dass er viel Geld
beim Onlinepoker verloren hat. Trotz mehrfacher Gespräche mit seiner Familie, die ihn bereits
eindringlich darum gebeten hat, die Internetnutzung einzustellen oder zu verringern, ändert er
sein Verhalten nicht. All dies kann neben den finanziellen Problemen letztlich dazu führen, dass
sich seine Frau und seine Familie von ihm trennen.
Beispiel 2: Ein Schüler spielt zunächst lediglich ein bis zwei Stunden nach der Schule
ein Onlinerollenspiel, ohne dabei seine Hausaufgaben, Hobbies oder alltägliche Pflichten zu
vernachlässigen. Mit der Zeit investiert er aufgrund verschiedener Faktoren (z.B. Belohnungen
innerhalb des Spiels, die nur ab einer bestimmten Spielzeit erreicht werden können) mehr und
mehr Zeit für das Onlinerollenspiel und sagt dafür Treffen mit Freunden oder das wöchentliche
Fußballtraining ab. Immer häufiger findet er keine Zeit mehr dafür, gewissenhaft seine
Hausaufgaben zu erledigen, was im späteren Verlauf auch dazu führt, dass sich seine
Schulnoten verschlechtern. Häufig fehlt ihm Schlaf, da er bis spät in die Nacht spielt, er
verschläft die ersten Schulstunden oder bleibt ganz zu Hause und das Onlinerollenspiel
entwickelt sich zu seiner Hauptbeschäftigung während soziale Kontakte und alltägliche
Pflichten vernachlässigt werden.
Beispiel 3: Eine Schülerin verbringt viel Zeit damit, mit Freundinnen und Freunden über
soziale Netzwerke oder Messenger-Dienste zu kommunizieren. Sie ist Mitglied in vielen
Gruppenchats und bleibt so in ihrem Freundeskreis immer auf dem neuesten Stand. Wenn sie
etwas Spannendes erlebt, teilt sie dieses mit anderen, indem sie in ihrem sozialen Netzwerk
Bilder oder Einträge postet, auf die sie in Form von Likes und Kommentaren positive
Rückmeldungen erhält. Auch wenn es ihr einmal schlechter geht, nutzt sie diesen Weg, um zum
Beispiel ihr eigenes Selbstbild aufzuwerten. Dies führt letztlich dazu, dass sie immer häufiger
36 Theoretischer Hintergrund
Dinge von sich postet und immer mehr Zeit damit verbringt, auf Kommentare zu antworten,
die Posts anderer Onlinefreunde zu verfolgen oder aber sich in Gruppenchats zu beteiligen. Ihre
Gedanken drehen sich mit der Zeit nur noch um ihre sozialen Netzwerke und Messenger,
weshalb sie regelmäßig und immer häufiger ihr Smartphone auf neue eingegangene
Nachrichten prüft. Weil sie nichts verpassen will oder sogar Angst davor entwickelt, dass sie
etwas zu spät mitbekommt, fällt es ihr immer schwerer, ihr Smartphone zur Seite zu legen und
sich auf andere Dinge zu konzentrieren, worunter ihre sozialen „Face-to-Face“-Interaktionen,
ihre Aufmerksamkeit im Schulunterricht oder ihre Leistungen bei wichtigen Aufgaben leiden.
Diese beispielhaften Szenarien verdeutlichen die neben der online verbrachten Zeit
entscheidenden Symptome und Kriterien einer IUD, wie zum Beispiel die häufigen Gedanken
an die Internetnutzung, die Vernachlässigung sozialer Beziehungen, der Kontrollverlust über
die eigene Internetnutzung oder die Inkaufnahme negativer familiärer, beruflicher oder
schulischer Konsequenzen (Byun et al., 2009; C. Chou, Condron & Belland, 2005; Weinstein
& Lejoyeux, 2010). Wie im weiteren Verlauf dieser Arbeit deutlich wird, nutzt die Mehrheit
aller Nutzerinnen und Nutzer das Internet zwar in einem funktionalen Umfang, ohne die
Kontrolle über die eigene Nutzung zu verlieren, ein beachtlicher Teil erfährt jedoch negative
Konsequenzen im Alltag und einen subjektiven Leidensdruck aufgrund einer dysfunktionalen
Internetnutzung (siehe Kapitel 2.2.2.3). Nachdem auf die Terminologie und die Klassifikation
sowie Diagnostik einer IUD eingegangen wird (Kapitel 2.2.2.2 und 2.2.2.4), werden empirische
Arbeiten fokussiert, die Aufschluss darüber geben, welche Merkmale und Faktoren einen
Einfluss darauf haben können, dass das Internet vermehrt auf eine dysfunktionale und
exzessive, unkontrollierte Weise genutzt wird (Kapitel 2.2.2.5). Die aus diesen empirischen
Befunden abgeleiteten theoretischen Rahmenmodelle zur Entstehung und Aufrechterhaltung
einer unspezifischen oder spezifischen IUD schließen dieses Kapitel ab (Kapitel 2.2.2.6).
2.2.2.2 Terminologie
In der empirischen Forschung lassen sich bis heute verschiedene Begrifflichkeiten, welche
allesamt eine exzessive, unkontrollierte und mit negativen Konsequenzen verbundene
Internetnutzung beschreiben, finden. Kimberly Young beschrieb in ihrer ersten Arbeit zur
Thematik den Fall eines Patienten, der im Rahmen einer Therapiesitzung von einer
übermäßigen Nutzung des Internets und damit verbundenen Problemen in seinem Alltag
berichtete (Young, 1996). Diese Problematik bezeichneten sie und weitere Autorinnen und
Autoren in darauffolgenden Arbeiten als Internet Addiction [Internetsucht] (Byun et al., 2009;
C. Chou et al., 2005; z.B. Griffiths, 2000; Kuss et al., 2014; Widyanto & Griffiths, 2006; Young,
Theoretischer Hintergrund 37
1998b, 1999). Aufgrund der damals noch fehlenden Evidenz hinsichtlich der Klassifizierung
einer unkontrollierten Nutzung des Internets als Suchterkrankung, führten weitere Autorinnen
und Autoren unter anderem die Begriffe des Problematic Internet Use [problematische
Internetnutzung], Pathological Internet Use [pathologische Internetnutzung], Compulsive
Internet Use [zwanghafte Internetnutzung] oder Excessive Internet Use [exzessive
Internetnutzung] ein (vgl. Laconi, Tricard & Chabrol, 2015). Zuletzt hat sich angelehnt an den
Terminus der Internet Gaming Disorder, der Terminus Internet Use Disorder für eine
unspezifische, nicht an eine spezifische Anwendung gebundene, unkontrollierte Nutzung des
Internets etabliert (vgl. Brand et al., 2016). Die verschiedenen Begrifflichkeiten lassen sich
jedoch weitestgehend synonym verwenden, da sie alle ein problematisches
Internetnutzungsverhalten beschreiben, welches nicht kontrolliert werden kann und zu
negativen Konsequenzen im Alltag und einem subjektiven Leidensdruck führt.
Neben der unspezifischen IUD, welche die unkontrollierte, exzessive Nutzung des
Internets ohne eine klare Präferenz für eine bestimmte Anwendung, Applikation oder
Nutzungsform umfasst, wurde sich in Arbeiten der letzten Jahre aber auch auf spezifische
Facetten einer IUD fokussiert. Young, Pistner, O'Mara und Buchanan (1999) beschrieben
bereits Ende der 90er Jahre die folgenden fünf Cyber Disorders: Cybersexual Addiction (die
zwanghafte Nutzung von Cybersex- und Onlinepornografieseiten), Cyber Relationship
Addiction (übermäßige Beteiligung an Onlinebeziehungen), Net Compulsions (zwanghaftes
Onlinekaufen, Onlineglückspiel oder Onlinehandel), Information Overload (zwanghaftes
Surfen durch das Internet und die Nutzung von Suchmaschinen) sowie Computer Addiction
(zwanghaftes Spielen von Computerspielen).
In den vergangenen Jahren haben empirische Arbeiten insbesondere die folgenden fünf
Facetten einer spezifischen IUD untersucht: Onlinespiele, Onlineglücksspiele, Cybersex und
Onlinepornografie, Onlineshopping und -kaufen sowie Onlinekommunikation (vgl. Brand et
al., 2016). Anders als bei der unspezifischen, generalisierten Internetnutzung wird dabei
angenommen, dass Personen eine „First Choice“-Applikation oder -Facette im Internet
exzessiv und unkontrolliert nutzen, wie zum Beispiel das Spielen von Onlinespielen, die
Nutzung von OKA oder das Anschauen von Videos auf Pornografie-Seiten. Neben dieser
„First Choice“-Applikation oder -Facette spielen die anderen Nutzungsformen jeweils keine,
oder wenn überhaupt, dann eine untergeordnete Rolle. Somit spielt bei Personen, die Symptome
einer spezifischen IUD aufweisen, nicht das Internet und seine Vielfalt an verschiedenen
Angeboten und Nutzungsmöglichkeiten die entscheidende Rolle, sondern die Attraktivität
einzelner Nutzungsmöglichkeiten, Websites oder Applikationen.
38 Theoretischer Hintergrund
Verschiedene Studien konnten zeigen, dass für die Entwicklung einer spezifischen IUD
individuelle Nutzungsmotive zugrunde liegen können (vgl. Brand et al., 2016). So wird
angenommen, dass diese spezifischen Motive die Wahl der jeweiligen Internetanwendung
prädisponieren können. Diese Nutzungsmotive müssen dabei jedoch nicht zwangsläufig auf das
Internet bezogen sein. Bereits Davis (2001) vermutete, dass das Internet die Entwicklung eines
süchtigen Verhaltens wahrscheinlicher macht oder beschleunigen kann, wenn sich bereits
pathologische Verhaltensweisen außerhalb des Internets entwickelt haben. Personen, die
exzessives Onlineglücksspiel betreiben, können demnach auch außerhalb des Internets eine
gewisse Affinität gegenüber Glücksspiel aufweisen (Gainsbury, Wood, Russell, Hing &
Blaszczynski, 2012). Exzessive Nutzer von Internetpornografie weisen gegebenenfalls generell
eine höhere sexuelle Erregbarkeit auf oder besitzen andere spezifische Nutzungsmotive (Laier
& Brand, 2014; Paul & Shim, 2008). Jedoch können verschiedene Eigenschaften des Internets
und der jeweiligen Anwendungen und Angebote (z.B. die schnelle und einfache Verfügbarkeit
sowie die Möglichkeit der Anonymität) ebenfalls dazu beitragen, dass sich im Laufe des
„Sucht“-Prozesses die Nutzung des spezifischen Onlineangebots zur alltäglichen
Hauptbeschäftigung entwickelt. Der Einfluss prädisponierender Faktoren sowie Interaktions-
und Mediationseffekte bei der Entwicklung einer spezifischen IUD wird im Kapitel zu
theoretischen Rahmenmodellen (Kapitel 2.2.2.6) näher betrachtet.
2.2.2.3 Prävalenz
Unterschiedliche verwendete Diagnosekriterien und -instrumente zur Erfassung der
Symptomatik einer IUD sowie das Fehlen repräsentativer epidemiologischer Studien
erschweren derzeit noch die Bestimmung valider Auftrittshäufigkeiten einer IUD in der
nationalen und internationalen Bevölkerung (siehe Kapitel 2.2.2.4). In verschiedenen
internationalen Überblicksartikeln wurden Prävalenzraten von unter einem bis 13 Prozent
berichtet (Morris & Voon, 2016; Spada, 2014; Weinstein & Lejoyeux, 2010). Je nach Nation
oder Stichprobe konnten sogar Prävalenzen von bis zu 26.7 Prozent beobachtet werden (Kuss
et al., 2014). In einer deutschen repräsentativen Umfrage wurde die Prävalenz einer IUD auf
einen Prozent der Bevölkerung geschätzt, wobei die Verbreitung unter 14- bis 24-Jährigen mit
geschätzten 2.4 Prozent höher ausfiel (Rumpf, Meyer, Kreuzer & John, 2011).
Hinsichtlich der Verbreitung spezifischer Formen einer IUD gibt es ebenfalls
heterogene Befunde. So wiesen in einer Studie von K. W. Müller et al. (2015) zum Beispiel 1.6
Prozent der Stichprobe Kriterien einer Internet Gaming Disorder auf und weitere 5.1 Prozent
wurden als gefährdet eingestuft. In einer Überblicksarbeit von Kuss und Griffiths (2012)
Theoretischer Hintergrund 39
wurden Studien mit Prävalenzraten einer Internet Gaming Disorder von bis zu zwölf Prozent
berichtet, je nach Alter, Geschlecht und den zugrundliegenden Diagnosekriterien der jeweiligen
Stichprobe. Andreassen (2015) berichtet in ihrer Überblicksarbeit zur pathologischen SNS-
Nutzung von Prävalenzraten zwischen 1.6 Prozent und 34 Prozent und kritisiert dabei zum
einen den Einsatz zu vieler verschiedener Messinstrumente über unterschiedliche Studien
hinweg und zum anderen das Arbeiten mit meist kleinen, nicht repräsentativen Stichproben,
was eine valide Schätzung von Prävalenzraten zudem erschwere. In einer belgischen Studie
wurde eine pathologische Nutzung von SNS auf 2.9 Prozent in der Gesamtbevölkerung
geschätzt (De Cock et al., 2014). Ross, Månsson und Daneback (2012) berichteten in ihrer
Studie zur pathologischen Nutzung von Internetpornografie innerhalb einer schwedischen
Stichprobe, dass fünf Prozent der Frauen und 13 Prozent der Männer ein leicht problematisches
Verhalten zeigten und sich zwei Prozent der Frauen und fünf Prozent der Männer mit
ernstzunehmenden Problemen hinsichtlich der Nutzung von Onlinepornografieseiten
konfrontiert sahen.
Insgesamt zeigt sich bei diesen Prävalenzschätzungen, dass sowohl die unspezifische
als auch die spezifische IUD ein Problem bei einer bedeutenden Anzahl an Personen darstellen
kann. Jedoch fehlen für eine valide Schätzung derzeit noch repräsentative Studien für die
jeweilige Gesamtbevölkerung sowie einheitliche Diagnosekriterien.
2.2.2.4 Klassifikation und Diagnostik
Die klinische Bedeutsamkeit einer exzessiven Nutzung des Internets oder spezifischer
Onlineangebote steht aufgrund der bisherigen empirischen Befundlage außer Frage. Bislang
wurde jedoch lediglich das exzessive, unkontrollierte Onlinespielen in die gängigen
internationalen Klassifikationssysteme psychischer Störungen sowie anderer Erkrankungen
aufgenommen. So wurde die Internet Gaming Disorder als Forschungsdiagnose in die Sektion
III der aktuell fünften Version des diagnostischen und statistischen Manuals psychischer
Störungen (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, DSM-5; American
Psychiatric Association, 2013) integriert. In der Sektion III des DSM-5 sind klinische
Erscheinungsbilder aufgeführt, bei denen insgesamt noch weiterer Forschungsbedarf für eine
offizielle Klassifizierung und mögliche Diagnose notwendig ist. Die Aufnahme als
Forschungsdiagnose unterstreicht jedoch, dass die bisherigen Befunde auf eine Existenz dieser
Störung hinweisen.
Die Gaming Disorder (Predominantly Online) wurde jüngst als diagnostizierbare
Verhaltenssucht in der Kategorie Disorders Due To Addictive Behaviours [Störungen aufgrund
40 Theoretischer Hintergrund
süchtigen Verhaltens] in die internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und
verwandter Gesundheitsprobleme (International Classification of Diseases and Related Health
Problems, ICD-11; World Health Organization, 2018) aufgenommen. Dabei werden die
folgenden Kriterien zur Diagnose einer Gaming Disorder herangezogen:
1) Beeinträchtigte Kontrolle über das Spielen (z.B. hinsichtlich Beginn, Häufigkeit,
Intensität, Dauer, Beendigung, Kontext).
2) Zunehmende Priorität des Spielens in dem Maße, dass das Spielen Vorrang vor
anderen Lebensinteressen und täglichen Aktivitäten hat.
3) Fortsetzung oder Eskalation des Spielens trotz des Auftretens negativer Folgen.
Laut ICD-11 (World Health Organization, 2018) kann es im Rahmen einer Gaming
Disorder sowohl in persönlichen, familiären, sozialen, erzieherischen, beruflichen als auch in
anderen wichtigen Lebensbereichen zu erheblichen Beeinträchtigungen kommen. Dabei kann
das exzessive Spielverhalten entweder kontinuierlich oder wiederkehrend episodisch auftreten.
Für die Diagnose einer Gaming Disorder wird vorgeschlagen, dass die Symptome des
exzessiven Spielens in den zurückliegenden zwölf Monaten zu beobachten sind, dieser
Beobachtungszeitraum kann jedoch verkürzt werden, sofern alle diagnostischen Kriterien
erfüllt sind und eine schwerwiegende Symptomatik festgestellt wurde. Ebenfalls unter der
Kategorie Disorders Due To Addictive Behaviours ist im ICD-11 die Gambling Disorder
(Predominantly Online) verortet, welche die exzessive Nutzung von Glücksspiel im Internet
(z.B. Poker oder Lotterien) umfasst (World Health Organization, 2018).
Über die Existenz weiterer spezifischer IUDs beziehungsweise einer unspezifischen,
exzessiven Nutzungsart des Internets herrscht bislang noch Uneinigkeit. Neben der Internet
Gaming Disorder und Internet Gambling Disorder, welche die vergleichsweise höchsten
empirischen Evidenzen aufweisen, weisen weitere Studien sowie Überblicksartikel auch auf
die Problematiken einer Internet Communication Disorder (die unkontrollierte Nutzung von
OKA wie soziale Netzwerke oder Messenger-Dienste), Internet Buying Disorder
beziehungsweise Internet Shopping Disorder (auch als Onlinekaufsucht bezeichnet) sowie
einer Internet Pornography Use Disorder (die pathologische, exzessive Nutzung von Cybersex
und Onlinepornografieseiten) hin (vgl. Brand et al., 2016). Im Rahmen der empirischen
Untersuchung von Korrelaten sowie Entstehungs- und Aufrechterhaltungsmechanismen dieser
spezifischen IUDs sowie der unspezifischen Nutzungsform werden die Kriterien einer
Symptomatik an den vorgeschlagenen Diagnosekriterien einer Internet Gaming Disorder sowie
Theoretischer Hintergrund 41
anderer Verhaltenssüchte (wie zum Beispiel dem pathologischen Glücksspiel) angelehnt.
Tabelle 1 umfasst die an die im DSM-5 vorgeschlagenen diagnostischen Kriterien einer Internet
Gaming Disorder angelehnten Kriterien für eine unspezifische IUD (vgl. Brand & Laier, 2013;
Griffiths, 2005).
42 Theoretischer Hintergrund
Tabelle 1
Diagnosekriterien einer unspezifischen IUD in Anlehnung an die Diagnosekriterien einer
Internet Gaming Disorder inklusive beispielhafter Erläuterungen (vgl. American Psychiatric
Association, 2013)
Kriterium Erläuterung
Hauptbeschäftigung - Vorherrschende Gedanken über vergangene oder
zukünftige Onlineaktivitäten
- Nutzung des Internets als dominierende Aktivität im
Alltag
Entzugssymptome - Symptomatik auf kognitiver und mentaler Ebene, zum
Beispiel eine erhöhte Reizbarkeit oder Gefühle wie
Ängstlichkeit und Traurigkeit, wenn das Internet nicht
genutzt werden kann
Toleranzentwicklung - Bedürfnis, immer mehr Zeit für die Nutzung des
Internets oder der favorisierten Anwendung
aufzubringen
Kontrollverlust - Versuche, die eigene Internetnutzung zu kontrollieren
und zu reduzieren, bleiben erfolglos
Interessensverlust - Andere Hobbies, Freizeitaktivitäten oder auch soziale
Kontakte werden vernachlässigt, um mehr Zeit online
zu verbringen
Fortsetzung - Auch bei bereits erfahrenen negativen Konsequenzen
und psychosozialen Folgen wird die Nutzung des
Internets fortgeführt
Verfälschte Darstellung - Gegenüber Therapeuten, Freunden oder
Familienmitgliedern wird die Dauer der eigenen
Internetnutzung verfälscht dargestellt oder gar
verschwiegen
Reduktion negativer Stimmung - Nutzung des Internets, um einer negativen
Stimmungslage zu entfliehen oder diese zu reduzieren
Riskieren negativer
Konsequenzen
- Inkaufnahme des Verlustes sozialer Beziehungen oder
schulischer/beruflicher Chancen aufgrund der eigenen
Internetnutzung
Theoretischer Hintergrund 43
Die meisten bis heute entwickelten Fragebögen zur Diagnose einer unspezifischen oder
spezifischen IUD basieren auf den in Tabelle 1 zusammengefassten Kriterien oder den Kriterien
anderer substanzgebundener oder -ungebundener Süchte (Verhaltenssüchte) und ermöglichen
eine Erfassung der subjektiven Belastung aufgrund der eigenen Internetnutzung. Der erste
publizierte diagnostische Fragebogen stammt von Kimberly Young (1998b), die acht Items mit
einem dichotomen Antwortformat (ja/nein) entwickelte, welche die Hauptsymptome einer IUD
abbildeten. Dabei kann bei Personen, die fünf oder mehr dieser Fragen mit ja beantworten, von
einer IUD-Symptomatik ausgegangen werden. Zu kritisieren ist hier, dass dieser Fragebogen
keine Auskunft darüber gibt, wie schwer die Symptomatik bei der jeweiligen Person ausgeprägt
ist. So wurden in den darauffolgenden Jahren insbesondere Fragebögen mit Intervallskalen
entwickelt und in Studien eingesetzt. Der etablierteste und in internationalen Studien am
häufigsten eingesetzte Fragebogen stammt ebenfalls von Kimberly Young (1998a): Der
Internet Addiction Test (IAT) erfasst mittels 20 Items verschiedene Anzeichen einer
unspezifischen IUD. Jedes Item umfasst dabei eine Frage oder Aussage, welche vom Probanden
oder von der Probandin auf einer fünf-stufigen Skala von „nie/selten“ bis „immer“ zu
beantworten ist. Der sich daraus ergebende Gesamtsummenscore aus allen 20 Items ermöglicht
schließlich eine Einschätzung über die Höhe der jeweiligen Symptombelastung. Der IAT weist
über verschiedene Studien hinweg gute psychometrische Werte auf (Widyanto & McMurran,
2004) und wurde unlängst in verschiedene Sprachen übersetzt (vgl. Pawlikowski, Altstötter-
Gleich & Brand, 2013). Außerdem liegt mit dem Short Internet Addiction Test (s-IAT;
Pawlikowski et al., 2013) bereits eine valide, gekürzte und somit für den Einsatz in Studien
ökonomischere Version des IATs vor, welche auf insgesamt zwölf Items die Symptomschwere
einer IUD erfasst. Der Vorteil dieses Fragebogens besteht außerdem darin, dass seine Items
leicht auf spezifische Formen einer IUD anzupassen sind. So wurde der s-IAT bereits in
verschiedenen Studien zur Erfassung der Symptombelastung hinsichtlich einer Internet
Communication Disorder (z.B. Wegmann, Stodt & Brand, 2015), Internet Pornography Use
Disorder (z.B. Antons & Brand, 2018), Internet Buying Disorder/Pathological Buying (z.B.
Trotzke, Starcke, Müller & Brand, 2015) oder auch Internet Gaming Disorder (z.B. Vogel et
al., 2018) eingesetzt. Neben dem IAT und seiner Kurzversion finden sich in der empirischen
Forschung weitere Instrumente zur Erfassung einer unspezifischen IUD beziehungsweise
spezifischer pathologischer Nutzungsformen, wie zum Beispiel die Compulsive Internet Scale
(Meerkerk, Van den Eijnden, Vermulst & Garretsen, 2009), die Generalized Problematic
Internet Use Scale (Caplan, 2002), die Skala zur Erfassung von Internet- und
Computerspielsucht (Wölfling, Beutel & Müller, 2012), die Smartphone Addiction Scale
44 Theoretischer Hintergrund
(Kwon et al., 2013), die Bergen Facebook Addiction Scale (Andreassen, Torsheim, Brunborg
& Pallesen, 2012) oder der IGD-20 Test (Pontes, Király, Demetrovics & Griffiths, 2014). Für
eine ausführliche Übersicht über verschiedene Fragebögen zur Erfassung einer IUD und eine
kritische Auseinandersetzung wird an dieser Stelle auf die Überblicksarbeit von Laconi,
Rodgers und Chabrol (2014) verwiesen. Der Einsatz verschiedener Fragebögen und
diagnostischer Instrumente hat, wie bereits in Kapitel 2.2.2.3 erwähnt, zur Folge, dass der
studienübergreifende Vergleich von Forschungsergebnissen, wie zum Beispiel von
Prävalenzraten, nur bedingt möglich ist. Auch wenn sich die meisten der eingesetzten
Fragebögen an den Diagnosekriterien einer Internet Gaming Disorder oder anderer
Verhaltenssüchte orientieren, ist ein valides, global einsetzbares Instrument von enormer
Wichtigkeit, und dies sowohl für die Therapie als auch für die zukünftige Forschung und die
empirische Evidenz einer unspezifischen IUD sowie spezifischer Formen (vgl. Laconi et al.,
2014).
2.2.2.5 Empirische Befunde
Neben der Forschung zur Diagnostik und Epidemiologie einer IUD wurden in vergangenen
Studien auch individuelle prädisponierende Einflussfaktoren bei der Entstehung und
Aufrechterhaltung einer IUD untersucht. Im Folgenden soll zunächst ein Überblick über die
empirischen Befunde zur Rolle von Persönlichkeitsmerkmalen, persönlichen Prädispositionen,
soziodemografischen Variablen sowie sozialen Einflussfaktoren im Rahmen einer IUD
gegeben werden. Daran anschließend folgt ein kurzer Überblick zu neuropsychologischen
Korrelaten einer IUD.
Eine Vielzahl von Studien konnte aufzeigen, dass das Auftreten einer unspezifischen
oder spezifischen IUD häufig mit psychopathologischen Symptomen wie einer erhöhten
Depressivität, Ängstlichkeit oder sozialen Unsicherheit assoziiert ist (Banjanin, Banjanin,
Dimitrijevic & Pantic, 2015; Brand, Laier & Young, 2014; Caplan, 2007; Ha et al., 2007; Ho
et al., 2014; C.-H. Ko, Yen, Yen, Chen & Chen, 2012; Laconi et al., 2015; Peper & Harvey,
2018; Prizant-Passal, Shechner & Aderka, 2016; Wegmann & Brand, 2016; Wegmann et al.,
2015; Weinstein & Lejoyeux, 2010; Whang, Lee & Chang, 2003; Yen, Ko, Yen, Wu & Yang,
2007). Weitere Studien konnten Zusammenhänge zwischen einer erhöhten IUD-Symptomatik
und aggressiven, feindseligen Tendenzen sowie einem vermehrten Substanzmissbrauch
eruieren (Adiele & Olatokun, 2014; Chamberlain et al., 2016; Floros, Siomos, Stogiannidou,
Giouzepas & Garyfallos, 2014b; Chih-Hung Ko, Yen, Liu, Huang & Yen, 2009; Sung, Shin &
Cho, 2013). Auf Ebene der korrelierenden Persönlichkeitsmerkmale konnten außerdem eine
Theoretischer Hintergrund 45
erhöhte Schüchternheit (F. Cao, Su, Liu & Gao, 2007; Chak & Leung, 2004; Odacı & Çelik,
2013; Pawlikowski, Nader, Burger, Stieger & Brand, 2014), ein geringer Selbstwert (H.-K. Kim
& Davis, 2009; Nie, Zhang & Liu, 2017; Sariyska et al., 2014; Stieger & Burger, 2010; Yao,
He, Ko & Pang, 2013), eine niedrige Selbstausrichtung (Hahn, Reuter, Spinath & Montag,
2017; Montag, Jurkiewicz & Reuter, 2010; Sariyska et al., 2014), geringe
Selbstwirksamkeitserwartungen (z.B. Ceyhan & Ceyhan, 2008; M.-P. Lin, Ko & Wu, 2008),
fehlende soziale Unterstützung (z.B. Brand, Laier, et al., 2014; Griffiths, 2000; Hardie & Tee,
2007) sowie eine erhöhte subjektiv empfundene Einsamkeit (Brand, Laier, et al., 2014; Caplan,
2007; Hardie & Tee, 2007; J. Kim, LaRose & Peng, 2009; W. Li, Zhang, Xiao & Nie, 2016)
herausgestellt werden. Als weitere koexistierende Faktoren zeigten sich in verschiedenen
Studien die Aufmerksamkeitsdefizit/Hyperaktivitätsstörung (ADHS; z.B. Sariyska, Reuter,
Lachmann & Montag, 2015; Yen et al., 2007; Yoo et al., 2004) und eine erhöhte Impulsivität
(F. Cao et al., 2007; Floros et al., 2014b; H. W. Lee et al., 2012; W. Li et al., 2016). Zahlreiche
Studien untersuchten außerdem die Zusammenhänge zwischen einer IUD und den Big Five
Persönlichkeitsmerkmalen. Die stabilsten und am häufigsten replizierten signifikanten
Prädiktoren für eine IUD stellten dabei ein erhöhter Grad an Neurotizismus (Floros et al.,
2014b; Hardie & Tee, 2007; Tsai et al., 2009; C.-W. Wang, Ho, Chan & Tse, 2015; Yan, Li &
Sui, 2014) sowie eine niedrige Extraversion (z.B. Hardie & Tee, 2007; Xiuqin et al., 2010; Yan
et al., 2014) und eine niedrige Gewissenhaftigkeit (z.B. Charlton & Danforth, 2010;
Pawlikowski et al., 2013; C.-W. Wang et al., 2015) dar. Des Weiteren berichten verschiedene
Arbeiten, dass genetische Faktoren (Deryakulu & Ursavaş, 2014; Hahn et al., 2017; M. Li,
Chen, Li & Li, 2014; Montag & Reuter, 2017) sowie frühkindliche Erfahrungen (z.B. Lam,
Peng, Mai & Jing, 2009; C. Zhang, Brook, Leukefeld & Brook, 2016) einen Einfluss auf die
Entwicklung einer IUD haben können.
Offen bleibt hierbei die Einordnung der genannten Faktoren im
„Suchtentstehungsprozess“. Es ist davon auszugehen, dass die grundlegenden
Persönlichkeitsfaktoren (Traits), wie die Big Five Persönlichkeitseigenschaften, sowie
Merkmale wie Schüchternheit, Selbstwert oder Impulsivität stabile Personenmerkmale
beschreiben, die individuell fest verankert sind und demnach persönliche Prädispositionen bei
der Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD darstellen (Brand et al., 2016). Anzeichen
einer Psychopathologie, wie Depressivität, soziale Unsicherheit oder Ängstlichkeit können
wiederum sowohl der Auslöser einer verstärkten Nutzung des Internets oder spezifischer
Nutzungsformen sein oder komorbid auftreten beziehungsweise die Folge einer exzessiven
Nutzung sein (vgl. Brand et al., 2016; Floros, Siomos, Stogiannidou, Giouzepas & Garyfallos,
46 Theoretischer Hintergrund
2014a; Ho et al., 2014). Beispielhaft können eine erhöhte Unsicherheit im Sozialkontakt oder
Schüchternheit dazu führen, dass eine Person lieber über die Nutzung von SNS soziale Kontakte
pflegt, statt dies in der Freizeit zu tun, da sie hier nicht in direktem Kontakt mit anderen stehen
muss. Ein weiteres Beispiel kann eine Person sein, bei der das Spielen von Onlinespielen die
Hauptbeschäftigung im Alltag darstellt und sich dadurch im Laufe der Zeit immer mehr ihrem
sozialen Umfeld entzieht, was letztlich dazu führen kann, dass bei ihr depressive Symptome
oder Gefühle der Einsamkeit auftreten.
Neben den oben dargelegten Personenmerkmalen wurden in verschiedenen Studien
ebenfalls neuropsychologische Korrelate einer unspezifischen oder spezifischen IUD eruiert.
So stehen unter anderem Defizite im Entscheidungsverhalten, verminderte
Arbeitsgedächtnisleistungen oder Schwierigkeiten hinsichtlich der eigenen Impulskontrolle mit
der Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD in Zusammenhang (Dong, Lu, Zhou & Zhao,
2010; Sun et al., 2009; Z.-H. Zhou, Yuan, Yao, Li & Cheng, 2010). Demnach fällt es Personen
mit Symptomen einer IUD unter anderem schwer, langfristig vorteilhafte Entscheidungen zu
treffen oder Handlungsimpulse zu unterdrücken. Dabei weisen Studien zur IUD,
substanzgebundenen und substanzungebundenen Süchten sowie Impulskontrollstörungen
konvergierende Befunde zu zugrunde liegenden Mechanismen auf, was letztlich auch die
klinische Relevanz einer IUD unterstreicht (Brand et al., 2005; Brand, Rothbauer, Driessen &
Markowitsch, 2008; Dong et al., 2010; Goudriaan, De Ruiter, Van den Brink, Oosterlaan &
Veltman, 2010; Goudriaan, Grekin & Sher, 2011; Sun et al., 2009; Verdejo-García, Bechara,
Recknor & Pérez-García, 2006; Verdejo-García et al., 2010; Z.-H. Zhou et al., 2010). Für einen
Überblick über die Rolle von exekutiven Funktionen und Entscheidungsprozessen bei einer
IUD sei an dieser Stelle auf die Arbeit von Schiebener und Brand (2017) verwiesen.
Darüber hinaus konnten verschiedene Bildgebungsstudien neuronale Strukturen
herausstellen, die mit einer unspezifischen oder spezifischen IUD assoziiert sind (z.B. Dong,
Hu, Lin & Lu, 2013; Hong et al., 2013; D. Lee, Park, Namkoong, Kim & Jung, 2018; W. Li et
al., 2015; Montag et al., 2018; Pan et al., 2018). Die Mehrheit dieser Studien stützt dabei vor
allem die Annahme ähnlicher neurobiologischer Mechanismen und zugrunde liegender
Suchtkonzepte wie bei substanzgebunden Abhängigkeiten (vgl. Brand & Laier, 2013). Ein
häufig eingesetztes Verfahren stellt der Vergleich der Hirnaktivitäten von Probanden mit und
ohne eine IUD-Symptomatik dar, zum Beispiel während der Präsentation von suchtassoziierten
Reizen (z.B. Bilder/Screenshots aus Onlinerollenspielen). Unter Einsatz funktionaler
Magnetresonanztomografie zeigten sich zum Beispiel unter exzessiven Spielern des
Onlinerollenspiels World of Warcraft stärkere Aktivierungen in Hirnregionen, die vor allem
Theoretischer Hintergrund 47
mit Craving-Reaktionen assoziiert sind (rechter dorsolateraler präfrontaler und orbitofrontaler
Kortex, Nucleus accumbens, bilateraler anteriorer Gyrus cinguli und medialer frontaler Kortex;
C-H. Ko et al., 2009). Im Rahmen dieser Studie standen höhere Aktivierungen in den genannten
Hirnregionen ebenfalls im Zusammenhang mit einem erhöhten Spieldrang infolge der
Präsentation der Stimuli, was ebenfalls die Annahme der Rolle des Cravings bei der Entstehung
und Aufrechterhaltung einer IUD stützt (C-H. Ko et al., 2009). Eine weitere Studie konnte
aufzeigen, dass pathologische Onlinespieler während der Bearbeitung eines
kognitionspsychologischen Entscheidungsparadigmas im Vergleich zu Nicht-Spielern höhere
Aktivierungen im rechten orbitofrontalen Kortex und schwächere Aktivierungen im anterioren
Gyrus cinguli aufzeigten (Dong, Huang & Du, 2011). Aus den jeweiligen Aktivierungen und
der Leistung im experimentellen Paradigma schlussfolgerten die Autoren, dass Personen mit
einer IUD-Symptomatik eher kurzfristige Belohnungen bevorzugen und langfristige
beziehungsweise später auftretende Konsequenzen in Kauf nehmen, was sich ebenfalls mit
Befunden aus der Forschung zu substanzgebundenen Süchten deckt (z.B. Bechara & Martin,
2004; Brand et al., 2008). Des Weiteren zeigen sich unter Personen mit einer IUD veränderte
Hirnstrukturen, die als neuronales Korrelat einer niedrigen kognitiven Kontrolle gelten (Y.
Zhou et al., 2011). Aus diesen Ergebnissen kann geschlussfolgert werden, dass Suchtkonzepte,
die vor allem aus dem Bereich der substanzgebundenen Abhängigkeiten bekannt sind, wie zum
Beispiel Craving und das Streben nach unmittelbarer Belohnung und die Inkaufnahme
langfristiger Konsequenzen, ebenso zentrale Mechanismen bei der Entstehung und
Aufrechterhaltung einer IUD darstellen können, was die klinische Relevanz des Phänomens
nochmals stützt (vgl. Brand & Laier, 2013).
Die Mehrheit empirischer Arbeiten konnte zusätzlich aufzeigen, dass Männer einem
höheren Risiko der Entwicklung und Aufrechterhaltung einer unspezifischen IUD ausgesetzt
sind als Frauen (z.B. H. Cao, Sun, Wan, Hao & Tao, 2011; Chang et al., 2015; Durkee et al.,
2012; Chih-Hung Ko et al., 2009; Lam et al., 2009; Pezoa-Jares, Espinoza-Luna & Vasquez-
Medina, 2012; Vigna-Taglianti et al., 2017; Yen et al., 2007; Yu & Shek, 2013). Andere Studien
konnten keine Geschlechterunterschiede in der Symptomausprägung einer unspezifischen IUD
nachweisen (z.B. Koyuncu, Unsal & Arslantas, 2014; Kuss, Griffiths & Binder, 2013; H. Wang
et al., 2011) und lediglich eine kleine Anzahl von Untersuchungen konnte eine höhere
Ausprägung einer unspezifischen IUD unter Frauen zeigen (King, Delfabbro, Zwaans &
Kaptsis, 2013; Rehbein & Mößle, 2013). Betrachtet man die spezifischen Facetten einer IUD,
zeigt sich ein differenzierteres Bild. So konnte gezeigt werden, dass Symptombelastungen
hinsichtlich einer Internet Gaming Disorder (z.B. Gentile et al., 2011; Haagsma, King, Pieterse
48 Theoretischer Hintergrund
& Peters, 2013; Ho et al., 2014; King et al., 2013), Internet Gambling Disorder (z.B. Tsitsika,
Critselis, Janikian, Kormas & Kafetzis, 2011) und Internet Pornography Use Disorder (z.B.
Rehbein & Mößle, 2013) vermehrt unter Männern auftreten, wohingegen der Anteil von Frauen
bei einer Internet Communication Disorder (z.B. De Cock et al., 2014; Rehbein & Mößle, 2013)
und einer Internet Buying Disorder (z.B. Rose & Dhandayudham, 2014) höher ausgeprägt ist.
Die derzeitige empirische Befundlage verdeutlicht außerdem, dass die Entstehung und
Aufrechterhaltung einer unspezifischen IUD insbesondere unter Jugendlichen und jungen
Erwachsenen ein Risiko darstellt (vgl. Chakraborty, Basu & Vijaya Kumar, 2010; Kaess et al.,
2016; Kawabe, Horiuchi, Ochi, Oka & Ueno, 2016; Kuss, van Rooij, Shorter, Griffiths & van
de Mheen, 2013). So stellen Jugendliche die Altersgruppe dar, die das Internet häufig nutzt
beziehungsweise diesem ausgesetzt ist und zudem besonders anfällig für süchtige
Verhaltensweisen erscheint (Grant, Potenza, Weinstein & Gorelick, 2010; Vigna-Taglianti et
al., 2017). Dabei gelten verschiedene Internetanwendungen für sie als beliebte Tools, die sie
täglich nutzen, zum Beispiel zur Unterhaltung, um neue Freundschaften zu knüpfen oder
bestehende aufrecht zu halten, um die eigene Identität zu entwickeln, aber auch um sie als
(Zufluchts-)Ort aufzusuchen, um negativen Gefühlen aus dem Weg zu gehen (Castiglione,
2008; Van den Eijnden, Meerkerk, Vermulst, Spijkerman & Engels, 2008). Nach Vigna-
Taglianti et al. (2017) sind es insbesondere weibliche Internetnutzerinnen, die im jüngeren Alter
eine IUD-Symptomatik aufweisen. Erst mit steigendem Alter berichten häufiger männliche
Internetnutzer von Symptomen einer IUD (Vigna-Taglianti et al., 2017). Es wird zusätzlich
angenommen, dass ein Suchtverhalten, welches sich in der Jugend entwickelt, häufig bis ins
Erwachsenenalter aufrechterhalten bleibt (Coffey, Carlin, Lynskey, Li & Patton, 2003).
Es konnte ebenso gezeigt werden, dass Personen bei aufkommenden Problemen oder
Konflikten insbesondere dann das Internet als Zufluchtsort nutzen, wenn sie eine erhöhte
Stressanfälligkeit aufweisen (z.B. W.-P. Chou et al., 2015; Yan et al., 2014). Die Nutzung des
Internets entwickelt sich somit zu einer problemvermeidenden Strategie oder auch einem
dysfunktionalen Copingstil und es entstehen bestimmte Erwartungen an die eigene Nutzung,
wie zum Beispiel die Nutzung des Internets zum Erleben von Freude oder zur Flucht vor einer
negativen Stimmungslage (Brand, Laier, et al., 2014; Brand, Young & Laier, 2014; Ebeling-
Witte, Frank & Lester, 2007). Solche Internetnutzungserwartungen aber auch dysfunktionale
Copingstrategien konnten in einer Studie von Brand, Laier und Young (2014) als mediierende
Faktoren zwischen bestimmten Persönlichkeitsmerkmalen (niedriger Selbstwert, niedrige
Selbstwirksamkeitserwartungen und erhöhte Stressanfälligkeit), psychopathologischen
Symptomen (Depressivität und soziale Ängstlichkeit) sowie sozialen Kognitionen (emotionale
Theoretischer Hintergrund 49
Einsamkeit und fehlende soziale Unterstützung) und einer exzessiven, unspezifischen
Internetnutzung eruiert werden. Die möglichen Interaktionen zwischen verschiedenen
Kernmerkmalen einer Person, Copingstilen, internetbezogenen Kognitionen sowie
kognitiven/affektiven Reaktionen und verminderten Exekutivfunktionen inklusive
verschiedener Verstärkungsmechanismen bei der Entstehung und Aufrechterhaltung einer
spezifischen IUD werden im theoretischen Rahmenmodell von Brand et al. (2016) abgebildet,
welches im kommenden Kapitel näher erläutert wird.
2.2.2.6 Theoretische Rahmenmodelle und Konzeptionen zur Entstehung und
Aufrechterhaltung einer Internet Use Disorder
Folgend soll auf verschiedene theoretische Modelle zur Entstehung und Aufrechterhaltung
einer IUD eingegangen werden. Außerdem werden Konzepte, die vorwiegend aus der
Erforschung substanzgebundener Süchte bekannt sind, in letzter Zeit jedoch auch im Rahmen
von unspezifischen sowie spezifischen IUDs diskutiert und adaptiert wurden, vorgestellt.
Abschließend soll die Arbeit von Brand et al. (2016) fokussiert werden, welche die bisherigen
empirischen Befunde zu Korrelaten und Entstehungsmechanismen einer IUD und die Konzepte
der Suchtforschung in einem Prozessmodell der Entstehung und Aufrechterhaltung einer
spezifischen IUD zusammenbringt.
Das erste theoretische Rahmenmodell zur Entwicklung einer IUD lieferte Davis (2001).
In seinem kognitiv-behavioralen Modell zur pathologischen Internetnutzung unterscheidet er
(wie viele weitere Autorinnen und Autoren nach ihm) zwischen einer generalisierten und einer
spezifischen IUD. Die generalisierte IUD umfasst dabei die Nutzung des Internets als
multidimensionales Werkzeug inklusive der Nutzung von Kommunikationsmöglichkeiten.
Dabei wird eine generalisierte IUD insbesondere durch soziale Isolation, fehlende soziale
Unterstützung und maladaptive Kognitionen (Gedanken über die Welt und einen selbst)
bedingt. Eine spezifische IUD beschreibt Davis hingegen als exzessive Nutzung einer
bestimmten Internetanwendung, wie Internetsexseiten oder Onlineglücksspiel. Er nimmt
zudem an, dass eine sich online zeigende pathologische Verhaltensweise auch außerhalb des
Internets existieren beziehungsweise fortgesetzt werden kann. So kann eine Person, die
Symptome einer Internet Gambling Disorder aufweist, auch außerhalb des Internets, zum
Beispiel in Spielcasinos, diese pathologische Verhaltensweise zeigen. Beide Formen der IUD
werden nach Davis von maladaptiven Kognitionen der Person beeinflusst, welche wiederum
während der Nutzung des Internets von situativen Reizen und psychopathologischen
Symptomen, wie Depressivität oder soziale Ängstlichkeit, verstärkt werden können. Die
50 Theoretischer Hintergrund
Nutzung des Internets wird von Davis dabei als eine Copingstrategie angesehen, um mit
externen Stressoren und psychopathologischen Symptomen umzugehen. Des Weiteren geht
Davis davon aus, dass eine wiederholte erfahrene Belohnung infolge der Internetnutzung
ähnlich wie bei Konditionierungsprozessen maladaptive Kognitionen verstärken kann, was
wiederum dazu führt, dass sich häufiger dem Internet oder einer spezifischen Anwendung
zugewandt wird. Das Modell von Davis stellte zu Beginn der Forschung in diesem Bereich eine
wichtige Grundlage für die ersten empirischen Arbeiten zur Entstehung und Aufrechterhaltung
einer unspezifischen oder spezifischen IUD sowie für die mögliche Einordnung einer IUD als
Suchterkrankung dar.
Heute finden im Rahmen der Forschung zu den Entstehungsprozessen einer
unspezifischen oder spezifischen IUD auch immer häufiger Konzepte aus dem Bereich der
stoffgebundenen Süchte Einzug. Dazu zählt zum Beispiel das Konzept des Wanting-Liking-
Learning, welches die drei Phasen der Suchentwicklung beschreibt (Berridge, Robinson &
Aldridge, 2009). Dabei wird angenommen, dass die Entwicklung eines Suchtverhaltens mit
einer Vorliebe zur positiven Wirkung einer Substanz beginnt (Liking), was in der zweiten Phase
dazu führt, dass die jeweilige Person die Substanz immer häufiger einnehmen möchte
(Wanting). Die dritte Phase umfasst das Lernen (Learning) dieser Handlungsmuster
beziehungsweise die Reaktion auf einen Suchtreiz oder einen internen Reiz mit der Absicht,
die jeweilige Substanz zu konsumieren. So kann zum Beispiel bei einer Person das Sehen einer
Flasche Alkohol dazu führen, dass er/sie den Drang entwickelt, unmittelbar Alkohol
konsumieren zu wollen. Neben einem solchen externen Reiz kann im fortgeschrittenen Prozess
der Entstehung einer Sucht auch eine negative Stimmung dazu führen, dass die Person den
Alkohol konsumieren möchte, wenn sie zuvor „erlernt“ hat, dass sie die negativen Gefühle so
kompensieren kann und sich im Anschluss besser fühlt. Die beschriebene Reiz-Reaktion wird
in der Suchtforschung auch unter den Begriffen Cue Reactivity (das „Anspringen“ auf einen
bestimmten suchtassoziierten Reiz) und Craving (das durch eine internen oder externen Reiz
induzierte Substanzverlangen beziehungsweise im Falle einer IUD die Begierde, das Internet
oder eine bestimmte Anwendung zu nutzen) zusammengefasst (vgl. Carter & Tiffany, 1999;
Starcke, Antons, Trotzke & Brand, 2018). Beide Reaktionen können dabei auch auf
neuropsychologischer und physiologischer Ebene deutlich werden. So konnten verschiedene
Studien neuronale und physiologische Reaktionen von Probanden auf spezifische
suchtrelevante Stimuli nachweisen (vgl. Kuss & Griffiths, 2012 sowie Kapitel 4.2.2.5). Auch
im Kontext der Erforschung von Entstehungsmechanismen einer IUD konnten mehrere
Untersuchungen zeigen, dass die Konfrontation mit spezifischen suchtrelevanten Reizen, wie
Theoretischer Hintergrund 51
zum Beispiel Bilder von Onlinespielen oder Smartphonetöne, zu Reaktionen auf Seiten der
Probanden und Probandinnen führen, die ähnlich den Reaktionen im Rahmen von
Substanzabhängigkeiten sind (vgl. Kuss & Griffiths, 2012; Wegmann, Stodt & Brand, 2017).
Diese Ergebnisse stärken dementsprechend die Gemeinsamkeiten einer IUD mit anderen
Suchterkrankungen.
Im Rahmen von Substanzabhängigkeiten argumentieren verschiedene Autoren, dass
positive und negative Verstärkungsmechanismen sowie Fähigkeiten zur Verhaltenssteuerung
und -kontrolle eine entscheidende Rolle bei der Entstehung und Aufrechterhaltung einer
Suchterkrankung spielen (Carter & Tiffany, 1999; Robinson & Berridge, 2008). Überträgt man
diese Annahmen auf den Bereich der Verhaltenssucht beziehungsweise einer exzessiven und
unkontrollierten Internetnutzung, stellen solche positiven Verstärker zum Beispiel das Erleben
von Spaß während eines Onlinespiele oder die Unterhaltung beim Besuch von SNS dar.
Negative Verstärkung umfasst hingegen die Vermeidung negativer/unangenehmer externer
oder interner Reize, indem eine bestimmtes Verhalten gezeigt wird. Dies kann zum Beispiel
das Aufsuchen einer Videoplattform zur Ablenkung von Problemen oder zum Abbau von
erlebtem Stress sein. Sofern dieses Verhalten dann für die jeweilige Person zum gewünschten
Ziel führt, erhöht dies die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Verhalten erneut und gegebenenfalls
auch häufiger und länger gezeigt wird (vgl. Brand et al., 2016).
Ein weiteres theoretisches Rahmenmodell wurde von Dong und Potenza (2014)
veröffentlicht. In ihrem kognitiv-behavioralen Modell zur Entstehung und Aufrechterhaltung
einer Internet Gaming Disorder nehmen die Autoren unter anderem Bezug auf klassische
Theorien und Konzeptionen der Suchtforschung, wie das Konzept des Wanting-Liking-
Learning, der Cue Reactivity, dem Craving sowie der Belohnungserwartung. Des Weiteren
fokussiert sich das Modell auf die Interaktion zwischen Personenmerkmalen und kognitiven
Komponenten im Suchtprozess. Eine zentrale Komponente stellen für Dong und Potenza dabei
die Aspekte des Strebens nach Motivation beziehungsweise (Craving) dar, welche letztlich zum
Suchtverhalten führen können und dabei vornehmlich von vier Komponenten beeinflusst
werden (vgl. Abbildung 1). So gehen die Autoren davon aus, dass das Streben nach Belohnung
und Stressabbau sowie eine reduzierte exekutive Kontrolle (Inhibitionskontrolle,
Fehlerüberwachung und weitere exekutive Funktionen) und Prozesse des
Entscheidungsverhaltens (Abwägen zwischen kurzfristiger Belohnung und Erleben
langfristiger negativer Konsequenzen) das Craving nach Onlinespielen sowie die Absicht des
Spielens erhöhen. Konditionierungsprozesse und wiederholte Verhaltensweisen können dabei
dazu führen, dass exekutive Kontrollfunktionen weiter beeinträchtigt sowie das Streben nach
52 Theoretischer Hintergrund
Belohnungsgefühlen und der Wunsch nach Stressabbau weiter verstärkt werden, was wiederum
langfristig das pathologische Verhalten bedingen kann. Dong und Potenza verorten in ihrem
Modell zudem verschiedene therapeutische Ansätze, welche an bestimmten Komponenten im
Suchtprozess ansetzen und für die Behandlung einer Internet Gaming Disorder hilfreich
erscheinen. Auch wenn es sich bei der Internet Gaming Disorder (neben der Internet Gambling
Disorder) bislang um die einzige anerkannte und klassifizierte Form einer IUD handelt (vgl.
ICD-11; World Health Organization, 2018) und Dong und Potenza sich im Rahmen ihres
Modells dementsprechend auf die im klinischen und therapeutischen Kontext relevanteste Form
einer spezifischen IUD konzentrierten, erscheint ein Rahmenmodell sinnvoll, welches mit Blick
auf zukünftige Studien Interaktionen zwischen affektiven und kognitiven Prozessen sowie
zugrunde liegenden persönlichen Prädispositionen abbildet.
Abbildung 1. Kognitiv-behaviorales Modell zur Entstehung und Aufrechterhaltung einer
Internet Gaming Disorder (eigene Darstellung und Übersetzung nach Dong & Potenza, 2014).
Ausgehend von den bisherigen theoretischen Rahmenmodellen und Konzeptionen aus
dem Bereich der substanzgebundenen und -ungebundenen Suchterkrankungen entwickelten
Brand et al. (2016) das theoretische Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution Model
(I-PACE Modell), welches ein Prozessmodell zur Entstehung und Aufrechterhaltung
verschiedener spezifischer Formen einer IUD darstellt und bisherige Modelle um weitere
psychologische und neurobiologische Ansätze aus der Suchtforschung erweitert. Das Modell
bezieht sich dabei ausschließlich auf die Nutzung der jeweiligen „First Choice“-
Internetanwendung, die für eine Person die Hauptbeschäftigung darstellt, und baut auf den
Theoretischer Hintergrund 53
bisherigen empirischen Befunden zur exzessiven und unkontrollierten Nutzung von
Onlinespielen, Onlineglücksspiel, Onlinepornografie und OKA auf. Das Modell geht dabei von
mehreren Ebenen der Entstehung und Aufrechterhaltung einer spezifischen IUD aus (siehe
Abbildung 2). Die erste Ebene umfasst die Kernmerkmale einer Person und geht von der
Relevanz bestimmter prädisponierender, stabiler Persönlichkeitsmerkmale wie sozialen
Kognitionen, Persönlichkeitseigenschaften, biopsychologischen Konstitutionen,
psychopathologischen Symptomen und spezifischen Nutzungsmotiven aus. All diese
Merkmale haben sich bereits in verschiedenen empirischen Arbeiten als prädisponierende
Faktoren und Korrelate einer IUD herausgestellt (siehe Kapitel 2.2.2.5). Bis auf die
spezifischen Motive für die Nutzung einer bestimmten Anwendung wird davon ausgegangen,
dass die dargestellten Merkmale, wie zum Beispiel ein niedriger Grad an Gewissenhaftigkeit,
impulsives Verhalten, Stressanfälligkeit sowie depressive Symptome, global mit allen
spezifischen Formen einer IUD in Zusammenhang stehen. Des Weiteren wird angenommen,
dass die Kernmerkmale einer Person einen Effekt darauf haben, wie bestimmte Situationen
wahrgenommen werden (z.B. Situationen, in denen die Person mit einem suchtrelevanten
Stimulus konfrontiert ist, Stress erlebt oder vor einem persönlichen Konflikt steht). Im Modell
wird davon ausgegangen, dass solche Situationen wiederum dazu führen, dass die jeweilige
Person eine affektive oder kognitive Reaktion zeigt, welche sich zum Beispiel im Drang, die
präferierte Internetanwendung zu nutzen, äußert (vergleiche auch die Konzepte des Liking-
Wanting-Learning und Cue Reactivity/Craving). Darüber hinaus wird im Modell angenommen,
dass der Einfluss der Kernmerkmale einer Person auf die affektiven und kognitiven Reaktionen
unter anderem durch dysfunktionale Bewältigungsstrategien (Copingstile) oder auch
internetbezogene kognitive Tendenzen, wie bestimmte Erwartungen gegenüber der Nutzung
des Internets (z.B. negativen Emotionen zu entfliehen oder Spaß zu erleben), mediiert wird.
Zusätzlich wird angenommen, dass diese Erwartungshaltungen und Problemlösestrategien
sowie mögliche reduzierte Exekutivfunktionen und fehlende Inhibitionskontrolle mit den
genannten kognitiven und affektiven Prozessen interagieren und im Zusammenspiel letztlich
dazu führen können, dass sich zur Nutzung einer bestimmten Anwendung entschieden wird.
Die eigentliche Nutzung führt anschließend zur Befriedigung individueller Bedürfnisse und
zum Erleben von Gratifikation. Diese Gratifikation verstärkt letztlich die internetbasierten
Kognitionen insofern, dass die Person lernt, dass die Nutzung von zum Beispiel OKA dabei
helfen kann, Freude zu erleben oder neue Kontakte zu knüpfen. Außerdem etabliert sich die
Nutzung der präferierten Internetanwendung immer stärker als Vermeidungs- und
Problemlösestrategie (Copingstrategie). In Folge dieser Konditionierungsprozesse sucht die
54 Theoretischer Hintergrund
Person immer häufiger das Internet auf, um ihre individuellen Bedürfnisse zu befriedigen. Die
Nutzung der Anwendung stellt schließlich ihre Hauptbeschäftigung dar, wodurch sie negative
Konsequenzen in ihrem Alltag erfährt (vergleiche Kapitel 2.2.2.4). Im späteren Verlauf des
Suchtprozesses wird die spezifische Anwendung dann jedoch nicht mehr nur zu
Gratifikationszwecken genutzt, sondern vor allem, um Defizite oder Probleme zu kompensieren
(z.B., wenn die Nutzung von OKA zur Kompensation von negativen Gefühle oder fehlenden
sozialen Kontakten im realen Leben führen soll). Des Weiteren verdeutlicht das I-PACE
Modell, dass das wiederholte exzessive Verhalten mit der Zeit dazu führt, dass bestimmte
Symptomatiken stabilisiert und intensiviert werden können, zum Beispiel Depressivität oder
Gefühle der Einsamkeit. Für eine detaillierteren Überblick über die einzelnen Einflussfaktoren
sowie Interaktionseffekte und Verstärkungsmechanismen des Modells sowie die theoretischen
Grundlagen wird auf die Arbeit von Brand et al. (2016) verwiesen.
Theoretischer Hintergrund 55
Abbildung 2. I-PACE Modell zur Entstehung und Aufrechterhaltung einer spezifischen IUD
(eigene Darstellung und Übersetzung nach Brand et al., 2016).
2.2.2.7 Zusammenfassung Internet Use Disorder
Die IUD bezeichnet das Störungsbild einer exzessiven, pathologischen Nutzung des Internets.
Unterschieden wird dabei zwischen einer unspezifischen IUD, bei der das Internet vom
Nutzer/von der Nutzerin ohne eine klar präferierte Internetanwendung exzessiv genutzt wird
und einer spezifischen IUD, bei der eine Person lediglich eine bestimmte Internetanwendung
oder ein bestimmtes Internetangebot exzessiv nutzt. Bisherige Studien fokussierten sich dabei
insbesondere auf die spezifischen Formen des Onlinespielens, des Onlineglückspiels, des
Onlinekaufens, der Onlinepornografienutzung sowie der Onlinekommunikation. Namentlich
wurden die Gaming Disorder (Predominantly Online) sowie die Gambling Disorder
(Predominantly Online) bereits als eine spezifische IUD in das internationale
56 Theoretischer Hintergrund
Klassifikationssystem ICD-11 aufgenommen. Aufgrund der bisherigen empirischen Befunde
ist die klinische Bedeutsamkeit einer IUD sowie weiterer spezifischer Formen neben der
Gaming Disorder ersichtlich. So verdeutlichen auch verschiedene internationale
Prävalenzschätzungen (auch wenn diese mit Vorsicht zu interpretieren sind), dass sowohl die
unspezifische als auch die spezifische IUD eine ernstzunehmende Problematik darstellt. Zur
Diagnose einer möglichen Symptomatik werden Diagnosekriterien vorgeschlagen, die sich an
substanzgebundenen Abhängigkeiten und Verhaltenssüchten orientieren. Dazu zählen unter
anderem die Nutzung des Internets als tägliche Hauptbeschäftigung, das Erleben eines
Kontrollverlustes über die eigene Internetnutzung sowie die vermehrte Nutzung des Internets
zur Reduktion negativer Stimmung. Weitere empirische Arbeiten konnten verschiedene
begünstigende Faktoren im Rahmen der Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD
herausstellen. Dazu gehören unter anderem bestimmte Persönlichkeitsfacetten, soziale
Kognitionen, psychopathologische Symptome, Copingstile sowie internetbasierte Kognitionen.
Dabei fassen verschiedene theoretische Rahmenmodelle wie das I-PACE Modell die
Wirkmechanismen dieser Determinanten im Rahmen eines Suchtprozesses zusammen und
geben Aufschluss über mögliche Interaktions- und Mediationseffekte bei der Entstehung und
Aufrechterhaltung einer spezifischen IUD. Auch im Rahmen der Erforschung dieser
dysfunktionalen Facette der Internetnutzung lag bisher wenig Aufmerksamkeit auf möglichen
Faktoren, welche im Entstehungsprozess einer spezifischen IUD einen protektiven Einfluss
nehmen und negative Konsequenzen aufgrund einer dysfunktionalen Nutzung des Internets
vermeiden können. Ähnlich wie im Bereich des Cybermobbings erscheint auch hier die
Eruierung des Effekts spezifischer medien- beziehungswiese internetbezogener Kompetenzen
als Präventionsmöglichkeiten sinnvoll.
2.2.3 Technostress
Akuter Stress kann in verschiedensten alltäglichen Situationen ausgelöst werden, sei es im
Beruf, bei privaten Konflikten oder in der Freizeit. Menschen empfinden Stress, wenn ihre
individuellen mentalen oder physischen Kapazitäten durch eine bestimmte Situation oder bei
besonderen Anforderungen, die dann häufig als unvorhersehbar und schwer zu kontrollieren
empfunden werden, überschritten werden (Dickerson & Kemeny, 2004; Koolhaas et al., 2011).
Das Empfinden von Stress kann im weiteren Verlauf sowohl zu psychologischen (sinkendes
Wohlempfinden, Nervosität, Ängstlichkeit) als auch physiologischen Reaktionen (erhöhte
Herzfrequenz, erhöhter Blutdruck, neuronale Veränderungen, Steigerung der elektrodermalen
Theoretischer Hintergrund 57
Aktivität) führen (z.B. Hellhammer, Wüst & Kudielka, 2009; Thayer, Åhs, Fredrikson, Sollers
III & Wager, 2012).
Im Rahmen neuer Medien und Technologien wird angenommen, dass unter anderem
immer neue Innovationen, die ständige Erreichbarkeit über das Smartphone und die damit
einhergehende „Always On“-Mentalität (vgl. Knop, Hefner, Schmitt & Vorderer, 2015) einen
negativen Einfluss auf das menschliche Wohlbefinden haben können (vgl. Maier, Laumer,
Eckhardt & Weitzel, 2015; Maier, Laumer, Weinert & Weitzel, 2015). Im Folgenden soll der
sogenannte Technostress, welcher bereits Mitte der 1980er Jahre zum ersten Mal näher definiert
wurde (z.B. Brod, 1984; Hiltz & Turoff, 1985), und seine verschiedenen Dimensionen und
Erscheinungsformen näher beleuchtet werden. Im Anschluss an die Definition verschiedener
Begrifflichkeiten werden die verschiedenen Dimensionen des Technostresses, die sich zunächst
eher auf den allgemeinen Einfluss neuer Technologien auf das menschliche Empfinden und
Verhalten bezogen, auf den Bereich der sozialen Medien und OKA übertragen. Anschließend
werden verschiedene empirische Studien vorgestellt, die sowohl Einflussfaktoren beim
Entstehen von Technostress als auch mögliche Konsequenzen eines erhöhten Stressempfindens
untersucht haben.
2.2.3.1 Definition
Technostress wird definiert als „a modern disease of adaptation caused by an inability to cope
with the new technologies [eine moderne Erkrankung der Anpassung, die durch eine
Unfähigkeit, mit den neuen Technologien umzugehen, verursacht wird]“ (Brod, 1984; S. 6).
Andere Autoren verstehen Technostress als „any negative impact on attitudes, thoughts,
behaviors, or body physiology that is caused either directly or indirectly by technology [jegliche
negative Auswirkung auf Einstellungen, Gedanken, Verhaltensweisen oder Körperphysiologie,
die entweder direkt oder indirekt durch Technologie verursacht wird]“ (Weil & Rosen, 1997;
S. 5).
Das Erleben von Technostress, welches zunächst im beruflichen Kontext untersucht
wurde (Brod, 1984; Ragu-Nathan, Tarafdar, Ragu-Nathan & Tu, 2008), kann dabei durch
verschiedene situative und individuelle Faktoren hervorgerufen werden. In diesem Zuge
wurden fünf Typen von Techno Creators (im Folgenden bezeichnet als Technostressoren)
definiert, die dazu führen können, dass Personen durch die Nutzung von Informations- und
Kommunikationstechnologien Technostress erleben (Krishnan, 2017; Tarafdar, Tu, Ragu-
Nathan & Ragu-Nathan, 2007). Im beruflichen Kontext unterschieden die Autorinnen und
Autoren dabei zwischen den folgenden fünf Technostressoren: Techno Overload [Überlastung],
58 Theoretischer Hintergrund
Techno Insecurity [Unsicherheit], Techno Invasion [Invasion], Techno Uncertainty
[Ungewissheit] und Techno Complexity [Komplexität]. Die jeweiligen Definitionen dieser fünf
Technostressoren sind Tabelle 2 zu entnehmen.
Theoretischer Hintergrund 59
Tabelle 2
Definitionen der fünf Arten von Technostressoren im beruflichen Kontext (in Anlehnung an
Tarafdar et al. (2007) und Krishnan (2017))
Technostressor Definition
Techno Overload
[Überlastung]
Entsteht, wenn Arbeitskräfte durch die Nutzung neuer Technologien
- schneller und mehr arbeiten müssen als sie in der Lage sind
- ihre vertrauten Arbeitsabläufe ändern und anpassen müssen
- mit einer höheren generellen Arbeitsbelastung konfrontiert sind
Techno Insecurity
[Unsicherheit]
Entsteht, wenn Arbeitskräfte
- ihren Arbeitsplatz aufgrund der Einführung neuer Technologien
sowie durch Kolleginnen oder Kollegen gefährdet sehen, die
besser mit neuen Technologien umgehen können
- es als notwendig empfinden, ihr Wissen und ihre Kompetenzen
im Umgang mit neuen Technologien stets aufbessern zu müssen,
da sie sonst ersetzt werden könnten
Techno Invasion
[Invasion]
Entsteht, wenn Arbeitskräfte
- das Gefühl haben, dass neue Technologien in ihren privaten
Alltag eindringen
- auch Zeit in ihrer Freizeit oder ihrem Urlaub Zeit aufbringen
müssen, um auf dem Laufenden zu bleiben
Techno Uncertainty
[Ungewissheit]
Entsteht, wenn Arbeitskräfte
- das Gefühl haben, dass es ständig neue Entwicklungen
hinsichtlich des Einsatzes neuer Technologien in ihrem
Unternehmen geben kann
- das Gefühl haben, dass es ständig neue Entwicklungen und
Updates in Soft- und Hardware geben kann, die sie für ihre
Arbeit nutzen müssen
Techno Complexity
[Komplexität]
Entsteht, wenn Arbeitskräfte
- neue Technologien und ihre Nutzung als zu komplex
wahrnehmen
- nicht genug über die Technologien wissen, die notwendig sind,
um ihre Arbeit zufriedenstellend zu erledigen
- nicht genug Zeit haben, um neue Technologien zu verstehen
sowie ihr IT-Wissen und ihre Kompetenzen zu verbessern
60 Theoretischer Hintergrund
Allgemein beschreibt Technostress einen durch die Nutzung neuer Technologien
hervorgerufenen Zustand, der sowohl psychologische als auch körperliche Reaktionen auslösen
kann. Dabei wird angenommen, dass dieses Stressempfinden seinen Ursprung vor allem in
einer kognitiven Überlastung (vergleiche Stressor Techno Overload) hat. Dieser Overload
entsteht genau dann, wenn ein Nutzer oder eine Nutzerin mit mehr Input konfrontiert ist, als
er/sie effizient verarbeiten oder funktional für sich nutzen kann, beziehungsweise wenn die
Anforderungen einer Technologie die von ihm/ihr wahrgenommene Leistungsfähigkeit
übersteigen und es ihm/ihr schwerfällt, damit umzugehen (vgl. Ayyagari, Grover & Purvis,
2011; Tarafdar et al., 2007). Dabei wird angenommen, dass dieser Zustand zu weiteren
negativen Konsequenzen führen kann, wie zum Beispiel Erschöpfung oder Kummer
(X. Cao & Sun, 2018). Über die Definition von zum Beispiel Tarafdar et al. (2007) hinaus
unterscheiden vergangene Arbeiten zusätzlich zwischen verschiedenen Arten des
technologieinduzierten Overloads, welche sich hinsichtlich des Triggers, der zur
Überforderung auf Seiten des Individuums führt, unterscheiden. Dabei wird zwischen den
folgenden inhaltlichen Dimensionen eines technologieinduzierten Overloads unterschieden, die
nicht mehr nur im arbeitsbezogenen Kontext eine Rolle spielen, sondern auch im Rahmen der
privaten Nutzung an Relevanz gewinnen: System Feature Overload [Überlastung durch
Systemfunktionen], Information Overload [Überlastung durch Information], Communication
Overload [Überlastung durch Kommunikation] und Social Overload [soziale Überlastung] (X.
Cao & Sun, 2018; Karr-Wisniewski & Lu, 2010; Maier, Laumer, Eckhardt, et al., 2015). Diese
Dimensionen sollen im Folgenden näher erläutert werden.
System Feature Overload bezeichnet den Zustand, wenn eine Technologie als zu
kompliziert für eine bestimmte Aufgabe wahrgenommen wird. Zusätzlich kann die Erweiterung
bestehender Technologien um weitere Funktionen dazu führen, dass der jeweilige Nutzer/die
jeweilige Nutzerin das System als zu komplex wahrnimmt, was ihn/sie zunehmend überfordert
und daran hindert mit der Technologie effizient umzugehen (Karr-Wisniewski & Lu, 2010).
Diese Art der Überlastung ähnelt auch dem Konzept der Techno Complexity (vgl. Tabelle 2).
Information Overload tritt auf, wenn ein Individuum in kurzer Zeit zu vielen
Informationen über technologiebasierte Kanäle ausgesetzt ist, die er/sie weder aufnehmen noch
effektiv verarbeiten kann (X. Cao & Sun, 2018; Misra & Stokols, 2012).
Communication Overload (oder auch Connection Overload) beschreibt die
Überlastung, die auf eine zu hohe Menge eingehender Nachrichten und
Kommunikationsanfragen zurückzuführen ist, welche die Kapazitäten des Individuums
übersteigen (Cho, Ramgolam, Schaefer & Sandlin, 2011; LaRose et al., 2014). Manche
Theoretischer Hintergrund 61
Autorinnen und Autoren setzen die Dimensionen des Information und Communication
Overload gleich, da es sich in beiden Fällen um eine Überforderung auf Seiten des Rezipienten
von Inhalten handelt (z.B. Hiltz & Turoff, 1985; Misra & Stokols, 2012). Im Folgenden sollen
die Dimensionen jedoch weiter getrennt voneinander behandelt werden, was auch die im
späteren Verlauf gegebenen Beispiele bezüglich des wahrgenommenen Technostresses bei der
Nutzung von Social Media und OKA begründen.
Social Overload bezeichnet das Gefühl eines Nutzers oder einer Nutzerin, zu häufig von
anderen online um soziale Unterstützung gebeten zu werden, aber auch die Überlastung, zu
häufig und zu vielen anderen Personen online Hilfe anzubieten und sich zu kümmern (Maier,
Laumer, Eckhardt, et al., 2015).
Das Konzept des Technostresses bzw. technologieinduzierten Overloads, seine
Prädiktoren sowie sein Einfluss auf das menschliche Verhalten wurden in der vergangenen
Forschung insbesondere im beruflichen Kontext untersucht (siehe Kapitel 2.2.3.2), wobei sich
dabei auf die grundlegende, vom Medium unabhängige Definition des Phänomens bezogen
wurde. Im privaten Kontext aber nimmt die tägliche Onlinekommunikation heutzutage immer
mehr Zeit und kognitive Kapazitäten der Nutzerinnen und Nutzer ein, welche ständig mit neuen,
eingehenden Nachrichten und Kommunikationsanforderungen konfrontiert sind (A. R. Lee,
Son & Kim, 2016; Reinecke et al., 2016). Auch in diesem Zusammenhang wird davon
gesprochen, dass die Nutzerinnen und Nutzer von OKA eine Art Technostress erleben. Für die
vorliegende Arbeit erscheint es demnach sinnvoll, die bestehenden Konzepte und Dimensionen
des Technostresses zu spezifizieren und auf die private Nutzung des Internets beziehungsweise
von OKA zu übertragen.
Im Kontext von OKA lässt sich der System Feature Overload als wahrgenommene
Überlastung beschreiben, die zum Beispiel auf die wachsende Anzahl verschiedenster
Applikationen oder auf die häufigen Updates, die den Anwendungen neue Funktionen
hinzufügen, zurückzuführen ist. Diese Änderungen können insbesondere bei Personen mit einer
niedrigeren technischen Expertise dazu führen, dass sie gegebenenfalls eine Aversion
gegenüber neuen Funktionen und technischen Innovationen entwickeln (vgl. Karr-Wisniewski
& Lu, 2010; S. Zhang, Zhao, Lu & Yang, 2016).
Eine Person kann darüber hinaus einen Information Overload empfinden, wenn sie mehr
Informationen ausgesetzt ist, als sie im Endeffekt effektiv wahrnehmen und verarbeiten kann.
Ein Beispiel im Rahmen von Social Media und OKA kann die Facebook-Timeline darstellen,
die es einem Facebook-Nutzer/einer Facebook-Nutzerin erschwert, zwischen persönlich
relevanten und irrelevanten Informationen zu unterscheiden beziehungsweise die für sie
62 Theoretischer Hintergrund
wichtigen Informationen herauszufiltern (vgl. A. R. Lee et al., 2016; Maier, 2014; Misra &
Stokols, 2012; S. Zhang et al., 2016).
Überfüllte Gruppenchats oder private Nachrichten über OKA können beim Empfänger
oder bei der Empfängerin einen Communication Overload auslösen, wenn sie dabei zum
Beispiel das Gefühl haben, nicht schnell genug auf Mitteilungen antworten zu können, der
häufige Nachrichteneingang ihre derzeitige Tätigkeit unterbricht oder sie in Chats mit mehreren
Teilnehmerinnen und Teilnehmern nicht direkt erkennen, welche Mitteilungen für sie relevant
sind (X. Cao & Sun, 2018; A. R. Lee et al., 2016; Maier, 2014; S. Zhang et al., 2016). Eine
Studie von Blabst und Diefenbach (2017) konnte zum Beispiel zeigen, dass eine hohe Anzahl
offener Chats in WhatsApp zu einem erhöhten Stresslevel führt.
Communication Overload unterscheidet sich vom Information Overload dabei wie
folgt: Communication Overload beschreibt die persönliche Überlastung aufgrund von direkter
Kommunikation mit anderen beziehungsweise aufgrund des Erhalts von Mitteilungen, die an
einen selbst oder an eine eindeutig definierte Gruppe von Empfängerinnen/Empfängern
gerichtet sind. Information Overload bezieht sich dahingegen auf Schwierigkeiten bei der
Rezeption von Inhalten, die nicht persönlich an einen selbst gerichtet sind, sondern eine breite
Masse erreichen sollen, wie zum Beispiel Inhalte zur Unterhaltung, aktuelle Nachrichten oder
der Post eines Freundes/einer Freundin, der/die damit seine gesamte Freundesliste oder
gegebenenfalls die Öffentlichkeit erreichen will.
Das Empfinden von Social Overload bei der Nutzung von OKA entspricht (ähnlich zum
Communication Overload) einer Überlastung aufgrund direkter „Peer-to-Peer“-
Kommunikation. Die steigende Nutzung von OKA führt auch dazu, dass deren Nutzerinnen
und Nutzer häufiger mit sozialen Anfragen von Kommunikationspartnerinnen und -partnern
konfrontiert werden, welche gemäß sozialer Normen eine schnelle Reaktion erfordern. Social
Overload bezeichnet dabei das Gefühl, zu viele Anfragen zu sozialer Unterstützung über OKA
zu erhalten, aber auch zu viel soziale Unterstützung über verschiedene Applikationen zu geben
(vgl. Maier, 2014; Maier, Laumer, Eckhardt, et al., 2015).
Für einen zusammenfassenden Überblick über die Dimensionen/Arten eines
technologieinduzierten Overloads, deren allgemeine Definitionen sowie Beispiele in Bezug auf
die empfundene Überlastung durch OKA dient Tabelle 3.
Theoretischer Hintergrund 63
Tabelle 3
Überblick über die Dimensionen eines technologieinduzierten Overloads samt allgemeiner
Definition und OKA-spezifischer Beispiele
Dimension Allgemeine Definition Beispiel im Rahmen von OKA
System Feature
Overload
[Überlastung durch
Systemfunktionen]
- Technologie oder neue
Funktionen durch Updates
werden als zu kompliziert
und komplex
wahrgenommen und können
nicht effizient genutzt
werden
- Überforderung bei der Wahl der
richtigen Applikation mit den
persönlich wichtigen
Funktionalitäten
- Überforderung durch Updates,
welche neue Funktionalitäten mit
sich bringen, die man zunächst
erlernen muss
Information
Overload
[Überlastung durch
Information]
- das Gefühl, mehr
Informationen ausgesetzt zu
sein, als man aufnehmen
oder effektiv verarbeiten
kann
- Überforderung durch die
Konfrontation mit zu vielen
Informationen (z.B. in einer
Facebook-Timeline) und das
daraus resultierende
Herausfiltern von relevanten
Informationen
Communication
Overload
[Überlastung durch
Kommunikation]
- Konfrontation mit einer
Menge an eingehenden
Nachrichten und
Kommunikationsanfragen,
welche die eigenen
Kapazitäten übersteigen
- Überforderung, auf Mitteilungen
in zum Teil unpassenden
Situationen schnell reagieren zu
müssen
- Überforderung, in Gruppenchats
persönlich relevante Nachrichten
zu erkennen
Social Overload
[soziale
Überlastung]
- das Gefühl, zu häufig um
Hilfe oder Unterstützung
gebeten zu werden
- das Gefühl, sich zu häufig
um die Belange anderer zu
kümmern und zu helfen
- das Gefühl, zu häufig private
Nachrichten zu erhalten, in
denen um Hilfe oder
Unterstützung gebeten wird
- das Bedürfnis/Gefühl,
unmittelbar auf diese antworten
zu müssen, da es den eigenen
sozialen Normen entspricht
64 Theoretischer Hintergrund
2.2.3.2 Aktueller Forschungsstand und empirische Befunde
Die Anzahl an Studien zum Erleben von Technostress bei der Nutzung sozialer Medien und
OKA fällt im Vergleich zu den Studien zu anderen internetbezogenen Problematiken noch
relativ gering aus. Im arbeitsbezogenen Kontext wurde die Rolle des Technostresses allerdings
bereits tiefergehend untersucht, wie zum Beispiel der Einfluss von Technostress auf die
Produktivität von Arbeitskräften (z.B. Hwang & Cha, 2018; Karr-Wisniewski & Lu, 2010). Im
Folgenden soll zunächst auf Studien eingegangen werden, die den negativen Einfluss neuer
Technologien auf die individuelle Leistungsfähigkeit und das Wohlbefinden im
arbeitsbezogenen Kontext erforscht haben. Diese sollen als Grundlage für die im Anschluss
vorgestellten Studien zum Einfluss verschiedener Determinanten auf das Erleben von
Technostress durch die Nutzung von OKA sowie den daraus folgenden persönlichen
Konsequenzen dienen.
Im organisationalen Bereich konnten verschiedene empirische Arbeiten zeigen, dass die
Einführung neuer Technologien in den Arbeitsalltag zu einer Überforderung auf Seiten der
Arbeitskräfte führen kann, beispielsweise, wenn die Nutzung dieser mit zu häufigen Updates
der jeweiligen Systeme, sich stetig ändernden Funktionen und einer dadurch erhöhten
Komplexität einhergeht (vgl. Ragu-Nathan et al., 2008; Riedl, 2013; Riedl, Kindermann,
Auinger & Javor, 2012). Diese Überforderung kann letztlich zu einer schlechteren Produktivität
auf Seiten der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer führen (Maier, Wirth, Laumer & Weitzel,
2017; Ragu-Nathan et al., 2008; Tarafdar et al., 2007). Weiteren Autorinnen und Autoren
zufolge kann Technostress auch einen Einfluss auf längerfristige gesundheitliche Aspekte
haben (Boonjing & Chanvarasuth, 2017; Maier et al., 2017). Im Zuge der Etablierung neuer
internetbasierter Kommunikationstechnologien am Arbeitsplatz (z.B. der E-Mail) konnte
zusätzlich gezeigt werden, dass die ständige Verfügbarkeit über computervermittelte
Kommunikationsmöglichkeiten zu einem erhöhten Erleben von Technostress auf Seiten der
Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer führen kann. Rennecker und Derks (2013) führen dabei
an, dass insbesondere der empfundene Druck, schnellstmöglich auf eine E-Mail antworten zu
müssen, die fehlende Kontrolle über eingehende Nachrichten, häufige Unterbrechungen im
Alltag durch den Eingang neuer E-Mails sowie das Aufkommen neuer, unerwarteter Aufgaben
zu einer wahrgenommen Überlastung auf Seiten der Arbeitskräfte führen kann. Subjektiv
störende Funktionen eines Systems konnten als weitere Determinanten von Technostress und
einer daran anschließenden subjektiven Belastung herausgestellt werden (Ayyagari et al.,
2011). Karr-Wisniewski und Lu (2010) untersuchten den Zusammenhang zwischen den
Technostress-Dimensionen System Feature Overload, Information Overload sowie
Theoretischer Hintergrund 65
Communication Overload und der Produktivität bei Knowledge Workers (Arbeitskräfte, deren
Hauptkapital das eigene Wissen darstellt). Dabei stellte sich ein signifikanter, negativer
Zusammenhang zwischen Communication Overload und der arbeitsbezogenen Produktivität
heraus. Zudem konnten bei Personen, die auf den Einsatz von Technologien bei der Ausführung
ihrer Arbeit angewiesen sind, mittlere bis hohe negative Effekte zwischen allen Dimensionen
des Technostresses und der Arbeitsproduktivität beobachtet werden. Knowledge Workers, die
nicht auf den Einsatz von Technologien angewiesen waren, wurden dementsprechend weniger
von einer technologischen Überlastung beeinträchtigt (Karr-Wisniewski & Lu, 2010). Des
Weiteren konnten Zusammenhänge zwischen den in Kapitel 2.2.3.1 dargestellten
Technostressoren (Techno Overload, Techno Insecurity, Techno Invasion, Techno Uncertainty
und Techno Complexity) und den Big Five Persönlichkeitsmerkmalen herausgestellt werden
(Krishnan, 2017). So zeigte sich, dass eine höhere Verträglichkeit, ein höherer Neurotizismus
sowie eine niedrigere Offenheit für neue Erfahrungen mit einer erhöhten Wahrnehmung von
Technostressoren einhergehen. Weitere Studien zeigten einen negativen Einfluss der (privaten)
Nutzung von OKA und dem damit einhergehenden Technostress auf die akademische sowie
arbeitsbezogene Leistung, unter anderem durch häufige Ablenkungen durch das Smartphone
(z.B. Boonjing & Chanvarasuth, 2017; Brooks, 2015; Brooks & Califf, 2017; Duke & Montag,
2017; Ou & Davison, 2011; Samaha & Hawi, 2016). Dabei kann die private Nutzung von OKA
am Arbeitsplatz zu vermehrten Unterbrechungen und somit auch zu einer schlechteren
Arbeitsleistung führen (Duke & Montag, 2017; Ou & Davison, 2011).
Im Zuge der „Always On“- beziehungsweise „Permanently Online“-Mentalität (vgl.
Knop et al., 2015; Vorderer & Kohring, 2013) wurde sich erst in den vergangenen Jahren
verstärkt empirisch mit dem Thema Technostress außerhalb des arbeitsbezogenen Kontexts
auseinandergesetzt und mögliche Einflussfaktoren sowie insbesondere Folgen einer
entsprechenden Überlastung des Nutzers/der Nutzerin sozialer Medien oder OKA eruiert.
Dabei lag der Fokus insbesondere auf den Konsequenzen des empfundenen Technostresses. In
einer Längsschnittstudie mit subjektiven Maßen konnte der Effekt einer erhöhten
technologiebasierten Überlastung auf einen schlechteren allgemeinen Gesundheitszustand, ein
höheres Stresserleben sowie weniger Zeit für kontemplative Aktivitäten gezeigt werden (Misra
& Stokols, 2012). Reinecke et al. (2016) stellten bei der Untersuchung verschiedener
Altersgruppen den Effekt von wahrgenommenem Stress aufgrund eines Communication
Overloads und gesteigertem Internetmultitasking auf das Auftreten eines Burnouts sowie
psychopathologischer Symptome (Depressivität und Ängstlichkeit) heraus. Weitere Studien
zeigten den Effekt von erhöhtem Connection Overload auf eine negative Stimmung (LaRose et
66 Theoretischer Hintergrund
al., 2014). Maier und Kollegen (2015) konnten den Einfluss verschiedener Stressoren auf das
Gefühl einer Erschöpfung durch die Nutzung von SNS nachweisen und dementsprechend
Befunde aus dem organisationalen Bereich (Ayyagari et al., 2011; Tarafdar et al., 2007;
Tarafdar, Tu, Ragu-Nathan & Ragu-Nathan, 2011) auf den Bereich der Nutzung von SNS
übertragen. Des Weiteren kann nach einer Studie von X. Cao und Sun (2018) eine erhöhte
Überlastung durch die Nutzung von sozialen Medien sowohl zu einem Regret [Bedauern] als
auch einer Exhaustion [Erschöpfung] auf Seiten der Nutzerinnen und Nutzer führen. Diesen
Befund stützen die Ergebnisse einer Studie von A. R. Lee et al. (2016), die herausfanden, dass
erhöhter Information, Communication und System Feature Overload zu einer sogenannten SNS
Fatigue führen können, was die Autorinnen und Autoren als subjektives Gefühl der Ermüdung
durch die Nutzung von SNS definieren. Diese mentalen Zustände können wiederum dazu
führen, dass Personen die Nutzung von sozialen Medien reduzieren oder gar vollständig
einstellen (X. Cao & Sun, 2018; S. Zhang et al., 2016). In einer weiteren Studie konnten Maier,
Laumer, Eckhardt, et al. (2015) sowohl psychologische (erhöhte Erschöpfung und niedrige
Zufriedenheit) als auch behaviorale Konsequenzen (Intention, die SNS-Nutzung zu beenden)
als Folgen einer erhöhten sozialen Überlastung durch die Nutzung von SNS aufzeigen. Eine
erhöhte soziale Überlastung entsteht den Autorinnen und Autoren zufolge wiederum durch eine
erhöhte Nutzung von SNS, eine höhere Anzahl an Freunden auf SNS und bestimmte
Beziehungskriterien (wie zum Beispiel die Wichtigkeit sozialer Normen).
Neben den von Maier, Laumer, Eckhardt, et al. (2015) dargelegten Prädiktoren eines
erhöhten Social Overloads konnten weitere Determinanten des Technostresses und dessen
Subformen herausgestellt werden. Dazu zählen neben grundlegenden
Persönlichkeitseigenschaften, wie den Big Five (Hsiao, 2017; Hsiao, Shu & Huang, 2017;
Korzynski, Treacy & Kets de Vries, 2016) auch eine höhere externale Kontrollüberzeugung
(Locus of Control) und ein höherer Materialismus (Hsiao, 2017), Sensationssuche (Sensation
Seeking; Misra & Stokols, 2012), ein niedrigerer Selbstwert (Korzynski et al., 2016), IT-
bezogene Achtsamkeit (Maier et al., 2017), sozialer Druck und die Angst, außen vor zu bleiben
(Fear of Missing Out; Beyens, Frison & Eggermont, 2016; Reinecke et al., 2016),
Internetmultitasking (Reinecke et al., 2016) sowie IT-Selbstwirksamkeit (Shu, Tu & Wang,
2011).
Verschiedene Arbeiten beleuchteten zudem den Zusammenhang von Technostress und
einer exzessiven, pathologischen Nutzung des Internets beziehungsweise des Smartphones zur
Nutzung von OKA. Dabei herrscht bislang jedoch Uneinigkeit darüber, ob die Symptomatik
einer IUD den Prädiktor (Boonjing & Chanvarasuth, 2017; Hsiao, 2017; Hsiao et al., 2017; Y.
Theoretischer Hintergrund 67
K. Lee, Chang, Cheng & Lin, 2016; Y. K. Lee, Chang, Lin & Cheng, 2014) oder die
Konsequenz erlebten Technostresses (Brooks, Longstreet & Califf, 2017) darstellen oder sich
beide Phänomene gegenseitig bedingen (Samaha & Hawi, 2016).
2.2.3.3 Zusammenfassung Technostress
Technostress beschreibt einen durch die Verwendung neuer Technologien hervorgerufenen
Zustand, der sowohl psychologische als auch körperliche Reaktionen auf Seiten der
Nutzerinnen und Nutzern hervorrufen kann. Dieses Phänomen wurde zunächst im
arbeitsbezogenen Kontext näher erforscht, wobei verschiedene Arten von technologischen
Stressoren herausgestellt wurden. Dazu gehört neben der Annahme und Befürchtung, dass
komplexe und vorrangig beruflich genutzte Technologien mehr und mehr in den privaten Alltag
eindringen, insbesondere die auf Seiten des Nutzers/der Nutzerin erlebte kognitive Überlastung
aufgrund der stetig wachsenden Anzahl neuer technologischer Entwicklungen und deren
Funktionen, mit denen sie sich konfrontiert sehen. Diese beschriebene wahrgenommene
Überlastung kann dabei zu negativen Konsequenzen führen, wie zum Beispiel einer
Unzufriedenheit im Job oder einer verminderten Arbeitsleistung. Des Weiteren unterscheiden
bisherige Arbeiten zwischen einem System Feature Overload, Information Overload,
Communication Overload sowie Social Overload. Dabei spielen diese Formen des Overloads
nicht nur im beruflichen Kontext eine Rolle, sondern auch immer mehr im privaten Alltag bei
der Nutzung von OKA. So können zum Beispiel überfüllte News Feeds oder Gruppenchats
dazu führen, dass sich Nutzerinnen und Nutzer schnell überfordert fühlen und Stressreaktionen
zeigen. Erste empirische Ergebnisse zeigen dabei, dass die häufige Nutzung von OKA und eine
damit einhergehende Überlastung unter anderem einen negativen Einfluss auf das
Wohlbefinden des Nutzers/der Nutzerin haben kann. Ebenfalls konnten bisherige Arbeiten
bereits Zusammenhänge zwischen einem erhöhten Technostress/Overload und
Persönlichkeitsmerkmalen sowie der exzessiven und unkontrollierten Nutzung des Internets
beziehungsweise von OKA herausstellen. Insgesamt handelt es sich hier jedoch noch um einen
relativ neuen Forschungsbereich, bei dem es – ähnlich wie bei den Phänomenen des
Cybermobbings und der IUD – insbesondere noch an empirischen Untersuchungen zu
protektiven Mechanismen fehlt. Die Eruierung von individuellen Kompetenzen, die ein
Stresserleben, welches auf die Nutzung von neuen Technologien zurückzuführen ist, auffangen
beziehungsweise mindern können, erscheint insbesondere vor dem Hintergrund der steigenden
Nutzerzahlen von OKA und der stets wachsenden Integration neuer Technologien in den Alltag
von enormer Bedeutsamkeit.
68 Theoretischer Hintergrund
2.3 Medien- und Internetnutzungskompetenz
Wie in den zurückliegenden Kapiteln dargelegt, sind unter Internetnutzerinnen und -nutzern
neben funktionalen Nutzungsweisen immer häufiger auch dysfunktionale und risikobehaftete
Verhaltensweisen zu beobachten. Dazu gehören unter anderem Erfahrungen mit Cybermobbing
(vgl. Kapitel 2.2.1), die exzessive und unkontrollierte Nutzung des Internets beziehungsweise
spezifischer Anwendungen (vgl. Kapitel 2.2.2) sowie das Erleben von Technostress, zum
Beispiel in Form einer kognitiven Überlastung durch die Nutzung von OKA (vgl. Kapitel
2.2.3). Zur Vorbeugung solcher dysfunktionalen Nutzungsfacetten werden verschiedene
Präventions- und Interventionsmaßnahmen diskutiert, unter anderem die Förderung
verschiedener Medien- beziehungsweise Internetkompetenzen (z.B. Gui, Fasoli & Carradore,
2017; Leung & Lee, 2011, 2012; Livingstone, 2008; Livingstone et al., 2011; Livingstone &
Helsper, 2009). So erscheint es aufgrund der fortwährenden Digitalisierung, des immer
stärkeren Einzugs des Internets in den menschlichen Alltag sowie stets neuer technologischer
Entwicklungen sinnvoll, den souveränen Umgang mit Medien gezielt zu fördern, um sowohl
die Potentiale des jeweiligen Mediums gewinnbringend für sich zu nutzen als auch mit
möglichen Risiken umgehen und sich vor negativen Konsequenzen schützen zu können.
Die Entwicklung digitaler Kompetenzen stellt für die European Commission (2018)
eine dringliche Bildungsaufgabe dar. Digitale Kompetenzen umfassen dabei „die sichere,
kritische und verantwortungsvolle Nutzung von und Auseinandersetzung mit digitalen
Technologien für die allgemeine und berufliche Bildung, die Arbeit und die Teilhabe an der
Gesellschaft“. Im Gegensatz zur 2006 herausgegebenen Definition von Computerkompetenz2
verdeutlicht die neue Definition der European Commission noch einmal die Relevanz der
verantwortungsvollen, kritischen Nutzung und Auseinandersetzung mit neuen Technologien
mit dem Ziel, gesellschaftliche Teilnahme zu unterstützen, digitales Wohlergehen zu fördern
und (funktionale) Problemlösefähigkeiten zu entwickeln.
Im Folgenden sollen weitere Definitionen und Konzepte der Medien- sowie
Internetnutzungskompetenz dargelegt werden, um im Anschluss die Rolle eines kompetenten
Internetnutzungsverhaltens im Rahmen der dysfunktionalen und risikobehafteten
Internetnutzung zu verdeutlichen.
2 2006er Definition von Computerkompetenz der European Commission: „Computerkompetenz umfasst die
sichere und kritische Anwendung der Technologien der Informationsgesellschaft (TIG) für Arbeit, Freizeit und
Kommunikation. Sie wird unterstützt durch Grundkenntnisse der IKT: Benutzung von Computern, um
Informationen abzufragen, zu bewerten, zu speichern, zu produzieren, zu präsentieren und auszutauschen, über
Internet zu kommunizieren und an Kooperationsnetzen teilzunehmen“ (European Commission, 2018).
Theoretischer Hintergrund 69
2.3.1 Konzepte, Modelle und Definitionen der Medien- sowie
Internetnutzungskompetenz
In der Literatur lassen sich heute viele verschiedene Konzeptionen und Definitionen des
Medien- beziehungsweise Internetkompetenz-Begriffs finden. Im Folgenden sollen die
einschlägigen Konzepte und Modelle erläutert und angeführt werden, bevor im anschließenden
Kapitel empirische Befunde zum Einfluss verschiedener Kompetenzen auf die dysfunktionale
Nutzung des Internets zusammengefasst werden.
Das in Deutschland wohl bekannteste und am häufigsten referenzierte
Medienkompetenz-Modell stammt von Baacke (1999). Er definiert Medienkompetenz als eine
Teilmenge der übergeordneten Kommunikationskompetenz und stellt sie als eine menschliche
Grundausstattung dar, die im Laufe eines Lebens auch aufgrund neuer gesellschaftlicher und
technologischer Entwicklungen stets weitergebildet werden muss. Bei seiner Konzeption
berücksichtigt er insbesondere Aspekte der massenmedialen Kommunikation und hebt hervor,
dass rein technische und praktische Kompetenzen mit einer reflektierten Herangehensweise und
Mediennutzung einhergehen müssen. Sein auf verschiedene Medienformate anwendbares
Medienkompetenzmodell besteht dabei aus vier Dimensionen, wobei die ersten beiden
Dimensionen (Medienkritik und Medienkunde) die Vermittlung und den Erwerb von
Medienkompetenz abbilden und die dritte und vierte Dimension (Mediennutzung und
Mediengestaltung) die Ziele und das Handeln der Mediennutzerinnen und -nutzer umfassen.
Die vier Dimensionen sollen im Folgenden kurz zusammengefasst werden.
Die Dimension der Medienkritik umfasst die Kompetenz, auf Grundlage bisheriger
Erfahrungen und vorhandenem Wissen mit Medien und medialen Inhalten kritisch-reflektiert
umzugehen. Diese Kompetenz ist notwendig, um zum Beispiel die Vertrauenswürdigkeit eines
Mediums beziehungsweise einer medial-verbreiteten Nachricht oder Information zu bewerten.
Zusätzlich ermöglicht diese Kompetenzfacette die kritische Betrachtung des eigenen
Medienhandelns. Bei der Analyse von Medieninhalten und der Reflexion des eigenen
Verhaltens spielen hier auch ethische und soziale Bewertungspunkte eine entscheidende Rolle.
Die Dimension der Medienkunde beinhaltet das reine theoretische und praktische Wissen über
heutige Medien und Mediensysteme. Baacke (1999) unterscheidet hier nochmal zwischen
informativem Wissen, also das theoretische Wissen über ein Medium, und instrumentell-
qualifikatorischem Wissen, welches den Nutzer/die Nutzerin von Medien dazu befähigt,
sein/ihr Wissen zu übertragen und so auch unbekannte Medien oder technische Geräte ohne
spezifisches Vorwissen bedienen zu können. In der dritten Dimension (Mediennutzung)
verortet Baacke (1999) sowohl die Rezeption und Verarbeitung/Anwendung von
70 Theoretischer Hintergrund
Medieninhalten, als auch das interaktive Handeln beziehungsweise die Produktion eigener
Inhalte, falls das Medium den Nutzer/die Nutzerin dazu auffordert. Die vierte und letzte
Dimension der Medienkompetenz umfasst die Mediengestaltung. Heutige Medien und
Mediensysteme besitzen nicht mehr nur einen rezeptiven Charakter, sondern können auch
interaktiv genutzt werden. Dabei haben jede Nutzerin und jeder Nutzer heute die Möglichkeit,
Medien selbst aktiv mitzugestalten und weiterzuentwickeln. Eine hohe Kompetenz in dieser
Dimension ermöglicht es, eigene Inhalte, Meinungen und Beiträge einzubringen
beziehungsweise zu produzieren. Abbildung 3 stellt die Dimensionen des
Medienkompetenzmodells nach Baacke (1999) nochmals schematisch dar.
Abbildung 3. Eigene grafische Darstellung der Konzeption der Medienkompetenz nach Baacke
(1999).
Nach Livingstone (2004) umfasst Media Literacy [Medienkompetenz] „the ability to
access, analyse, evaluate and create messages across a variety of contexts [die Fähigkeit, in
verschiedenen Kontexten auf Informationen zuzugreifen, sie zu analysieren, auszuwerten und
zu erstellen]“ (S. 2). Die vier Dimensionen ihrer Medienkompetenz-Definition (Access
[Zugriff], Analysis [Analyse], Evaluation [Bewertung] und Content Creation [Produktion von
Inhalten]) lassen sich ähnlich wie die Dimensionen des Medienkompetenz-Modells nach
Baacke (1999) auf die Nutzung verschiedener Medienformate anwenden, beziehen sich jedoch
insbesondere auf die funktionale und sichere Nutzung neuer Informations- und
Kommunikationstechnologien. Die Dimension Access beschreibt dabei den generellen Zugriff
auf Medien und die Möglichkeit, diese selbstbestimmt nutzen zu können. Nach Livingstone
(2004) muss der Zugang zu Medien in der Bevölkerung möglichst gleichverteilt sein, da es
ansonsten zu einer Ungleichheit in Wissen, Kommunikation und Partizipation über und mit
Medien führt. Die Dimension Analysis umfasst die Entwicklung eines Verständnisses für unter
anderem Medientechnologien, -kategorien sowie das Publikum bestimmter Medien und
Medieninhalte. Analytische Kompetenzen, insbesondere im Rahmen der Internetnutzung, seien
nach Livingstone (2004) wichtig, um alle Möglichkeiten und Potentiale des Mediums
Theoretischer Hintergrund 71
auszuschöpfen und für sich nutzen zu können. Die Dimension Evaluation umfasst die kritische
Auseinandersetzung mit Medien und Medieninhalten wie zum Beispiel die Bewertung der
Qualität eines Beitrags oder des eigenen Wissens über Medien (z.B., ob man genügend
Kenntnisse zur Nutzung eines bestimmten Mediums besitzt) und dem eigenen Medienwissen
(z.B. ausreichende Kenntnisse für die Nutzung eines Mediums). Die letzte Dimension Content
Creation umfasst Kompetenzen zur Erstellung und Veröffentlichung eigener Medieninhalte.
Die Produktion eigener Inhalte fördert nach Livingstone die Auseinandersetzung mit
beziehungsweise ein besseres Verständnis für professionell produzierte Beiträge. Diese
Dimension gewinnt insbesondere im Rahmen neuer Medien an Relevanz für alle
Mediennutzerinnen und -nutzer.
Neben den beiden oben dargelegten bekannten Medienkompetenzmodellen haben sich
in der Vergangenheit noch weitere Konzeptionen etabliert (z.B. Aufenanger, 1997; Groeben,
2002; Theunert & Schorb, 2010). Auch diese Modelle beschreiben Medienkompetenz allesamt
als ein mehrdimensionales Konstrukt oder Kompetenzbündel, bei denen rein technische
Kompetenzen oder Wissen nicht ausreichen, um ein Medium funktional, selbstbestimmt und
erfolgreich nutzen zu können. Vielmehr scheinen eine kritische Auseinandersetzung mit
Medieninhalten, eine verstärkte Reflexion über die eigene Mediennutzung sowie ein kreativer
und produktiver Zugang zu (neuen) Medien von Bedeutung. Ähnliche Kompetenzen stellen
auch einen Bestandteil in spezifischen Kompetenzmodellen, welche den Umgang mit dem
Internet als Medium fokussieren, dar.
Ähnlich wie in anderen Forschungsfeldern (vgl. Kapitel 2.2.2.2) fehlt es auch bei der
Beschreibung einer spezifischen Internetkompetenz an einer einheitlichen Begrifflichkeit. So
finden sich in der deutschsprachigen Literatur zum Beispiel die Termini
Informationskompetenz (Hapke, 2007) und Internetnutzungskompetenz (Glüer & Lohaus,
2018; Stodt, Wegmann & Brand, 2015), in internationalen Arbeiten die Begriffe Internet
Literacy (Livingstone, Bober & Helsper, 2005), Computer Literacy (Richter, Naumann &
Groeben, 2001), Digital Literacy (Buckingham, 2008), Information Literacy (Hobbs, 2006),
Social Media Literacy (Vanwynsberghe, Boudry & Verdegem, 2011) oder New Media Literacy
(Chen, Wu & Wang, 2011; T.-B. Lin, Li, Deng & Lee, 2013). Dabei ist zu beachten, dass die
in der Literatur zu findenden Konzeptionen und Modelle jeweils unterschiedliche Facetten und
Schwerpunkte umfassen. Folgend sollen Konzeptionen einer Internetnutzungskompetenz (ab
sofort als Synonym für die oben genannten, verschiedenen Begrifflichkeiten verwendet)
vorgestellt werden, die allesamt Kompetenzen eines selbstbestimmten, kritischen und
reflektierten Umgangs mit dem Internet umfassen und die Grundlage verschiedener
72 Theoretischer Hintergrund
theoretischer sowie empirischer Arbeiten darstellen. Das zum Ende diesen Kapitels vorgestellte
Modell der Internetnutzungskompetenz von Stodt et al. (2015) sowie dessen
Operationalisierung, die einen zentralen Bestandteil der adressierten Fragestellungen dieser
kumulativen Dissertation darstellt, baut dabei maßgeblich auf diese Konzepte auf. Außerdem
soll die Darstellung der verschiedenen Konzepte dazu dienen, die bisherigen empirischen
Befunde zum Zusammenhang von Kompetenzen und dysfunktionalen Verhaltensweisen im
Internet im späteren Verlauf besser einordnen zu können. Einen Überblick über weitere
einschlägige Modelle und Konzepte gibt die Arbeit von Iordache, Mariën und Baelden (2017).
Für Döring (2003) stellt eine funktionale Internetnutzung das Einbringen bereits
vorhandener Kommunikations- und Sozialkompetenzen dar, genauso wie die Kompetenz,
Potentiale und Risiken des Internets und des eigenen Nutzungsverhaltens wahrzunehmen.
Neben einem generellen medientechnischen Wissen rückt hier vor allem die reflektierte
Integration des Internets in den Alltag sowie der kritische Umgang mit eigenen
Wissensdefiziten in den Vordergrund. Zudem befürwortet die Autorin, dass neben kreativen
Kompetenzen zur Produktion von Inhalten auch selbstregulatorische Kompetenzen für eine
funktionale Internetnutzung vorhanden sein müssen. Eine solche Selbstregulation äußert sich
dabei durch eine zeitliche Strukturierung und Kontrolle der eigenen Internetnutzung.
Buckingham (2008, 2010) spricht sich in seinem Rahmenwerk zur Digital Literacy
dafür aus, dass neben reinen technischen Kompetenzen, welche schnell zu erlernen sind,
insbesondere bewertende, reflektierende und analytische Kompetenzen für eine funktionale
Internetnutzung an Bedeutsamkeit gewinnen. Den Hauptgrund für die Relevanz solcher
Kompetenzen sieht er dabei in den immer stärker verschwimmenden Grenzen zwischen der
Rezeption und der eigenen Produktion von Onlineinhalten. Neben den technischen Grundlagen
sieht Buckingham die vier folgenden Kompetenzfacetten als entscheidend an: Representation
[Darstellung] (das Wissen darüber, wie digitale Medien die Welt darstellen sowie die
Kompetenz, Information hinsichtlich ihrer Glaubwürdigkeit zu bewerten, die Motivationen der
Autorinnen und Autoren zu verstehen und diese mit anderen Quellen zu vergleichen), Language
[Sprache] (das Verständnis über Sprache, Rhetoriken und audio-visuelle Inhalte sowie die
Kompetenz, diese zusammen mit den zugrunde liegenden Absichten der Verfasser zu verstehen
und zu bewerten), Production [Produktion] (das Verständnis darüber, dass digitale Inhalte auch
dazu genutzt werden können, um Nutzerinnen und Nutzer auf kommerzielle aber auch nicht-
kommerzielle Art und Weise zu beeinflussen) und Audience [Publikum] (das Bewusstsein über
die eigene Position als Rezipient und Produzent sowie das Verständnis darüber, wie digitale
Inhalte aufgebaut sind, um ein bestimmtes Publikum zu erreichen). Buckingham spricht sich
Theoretischer Hintergrund 73
deutlich dafür aus, dass diese vier grundlegenden Kompetenzen wichtig für das Verständnis
sind, wie das Internet als Medium funktioniert, wie Inhalte dort dargestellt werden, welche Ziele
damit verfolgt werden und welche Rolle der Nutzer/die Nutzerin dabei selbst spielt. Die
Vermittlung einer Digital Literacy fernab von rein technischem Wissen erscheint insbesondere
unter dem Gesichtspunkt sinnvoll, dass das Internet heute nicht mehr nur ein technisches Tool
darstellt, sondern sich vielmehr zu einem wichtigen Bestandteil des kulturellen und sozialen
Miteinanders entwickelt hat (Buckingham, 2008, 2010).
Das Konzept der New Media Literacy stellt eine Erweiterung der bekannten Konzepte
der Digital Literacy und Information Literacy dar und bezieht sich vordergründig auf die
Nutzung des Internets und das im Rahmen des Web 2.0 zu beobachtende Phänomen der
Medienkonvergenz (Chen et al., 2011). In diesem Modell wird das Kontinuum zwischen dem
Konsumieren und Prosumieren3 von Inhalten mit den von Buckingham (2003) vorgestellten
Facetten der funktionalen und kritischen Medienkompetenz kombiniert. Auf der
konsumierenden Seite befinden sich dabei die Kompetenzen, die für den Zugang zu neuen
Medien, zur Analyse und Bewertung von rezipierten Inhalten, zur Nutzung von
Kommunikationsmöglichkeiten sowie zum Ausüben von Kritik und Synthese relevant sind.
Auf der prosumierenden Seite stehen Kompetenzen zur Erstellung und Produktion von
Medieninhalten sowie zur aktiven und interaktiven Teilnahme im Web 2.0. Die einzelnen
Kompetenzfacetten sind dabei sowohl funktionalen Medienkompetenzen (z.B. der Zugriff oder
die reine Nutzung des Internets für einen bestimmten Zweck) als auch den kritischen
Medienkompetenzen zuzuordnen (z.B. die Analyse und Bewertung von konsumierten Inhalten
sowie die Berücksichtigung des gesellschaftlichen Einflusses eigens produzierter Inhalte).
Dementsprechend unterscheiden die Autorinnen und Autoren zwischen den folgenden vier
Rollen, die eine kompetente und souveräne Nutzung neuer Medien ermöglicht: die beiden
Rollen des funktionalen und des kritischen Medienkonsumenten und die beiden Rollen des
funktionalen und des kritischen Medienprosumenten. Das Modell der New Media Literacy
wurde mittlerweile von T.-B. Lin et al. (2013) überarbeitet, wobei den vier Rollen des
Mediennutzers/der Mediennutzerin insgesamt zehn Indikatoren einer kompetenten
Internetnutzung zugeordnet wurden. Außerdem wurden im aktualisierten Rahmenwerk die
Möglichkeiten und Potentiale des Web 2.0 stärker berücksichtigt und hervorgehoben. Zur
Nutzung dieser Potentiale seien den Autorinnen und Autoren zufolge insbesondere die
Kompetenzen der Verteilung, Produktion und Erstellung von Inhalten sowie die aktive
3 Als Prosument wird eine Person bezeichnet, die sowohl als Produzent als auch als Konsument von
Medieninhalten in Erscheinung tritt.
74 Theoretischer Hintergrund
Teilnahme am Onlinegeschehen von Bedeutung. Dieses Rahmenwerk wurde später als
Grundlage zur Entwicklung eines Testinstruments zur Erfassung der individuellen New Media
Literacy genutzt (L. Lee, Chen, Li & Lin, 2015). Eine grafische Darstellung des überarbeiteten
Konzepts der New Media Literacy findet sich in Abbildung 4. Für detailliertere Definitionen
der einzelnen Indikatoren einer New Media Literacy wird auf die Arbeiten von T.-B. Lin et al.
(2013) und L. Lee et al. (2015) verwiesen.
Abbildung 4. Überarbeitetes Konzept der New Media Literacy (eigene Darstellung und
Übersetzung nach T.-B. Lin et al., 2013).
Van Laar, van Deursen, van Dijk und de Haan (2017) übertrugen und erweiterten das
Konzept der 21st-Century Skills [Fertigkeiten des 21. Jahrhunderts], welche ursprünglich als
notwendige Kompetenzen für einen erfolgreichen Einstieg in das heutige Berufsleben galten
(vgl. Voogt & Roblin, 2012), auf den digitalen Kontext und konnten in ihrem Review-Artikel
aus insgesamt 75 Artikeln zwölf 21st-Century Digital Skills [digitale Fertigkeiten des 21.
Jahrhunderts] extrahieren. Die Autorin und die Autoren merkten dabei kritisch an, dass beim
Theoretischer Hintergrund 75
ursprünglichen Konzept der 21st-Century Skills, in dem digitale Kompetenzen bereits eine
eigene Dimension darstellten, zu wenig Aufschluss darüber gegeben wurde, welche
Kompetenzen relevant sind, um das volle Potential heutiger Informations- und
Kommunikationstechnologien auszuschöpfen. Unter die 21st-Century Digital Skills fallen
sowohl allgemeine Kernkompetenzen als auch bestimmte kontextbezogene Kompetenzen.
Dabei sind die Kernkompetenzen für die Ausübung eines breiten Spektrums an Aufgaben
erforderlich und stellen die Grundlage für die kontextbezogenen Kompetenzen dar. Zu den
Kernkompetenzen gehören unter anderem technische Kompetenzen (Nutzung von Hard- und
Software sowie Onlineumgebungen, um praktische Aufgaben zu erledigen),
Kommunikationsfähigkeiten (funktionale Nutzung von OKA, um Wissen und Informationen
mit anderen zu teilen), kritisches Denken (Nutzung von Informations- und
Kommunikationstechnologien, um beurteilen zu können, ob eine Information oder erhaltene
Nachricht glaubwürdig erscheint) sowie Problemlösefähigkeiten (durch die Nutzung von
Informations- und Kommunikationstechnologien und gleichzeitiger Anwendung eigenen
Wissens die Lösung für ein Problem finden). Zu den kontextbezogenen Kompetenzen zählen
unter anderem das ethische Bewusstsein (sich online sozial verantwortlich verhalten sowie
Bewusstsein und Wissen über rechtliche und ethische Aspekte), Flexibilität (das eigene Denken
und Verhalten an sich stets weiterentwickelnde Informations- und
Kommunikationstechnologien anpassen) sowie die Selbstgerichtetheit (sich im Rahmen der
Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien Ziele setzen und den eigenen
Fortschritt beurteilen). Alle 21st-Century Digital Skills sind in Abbildung 5 zusammengefasst.
Für eine detaillierte Darstellung der einzelnen Dimensionen wird auf den Überblicksartikel von
van Laar et al. (2017) verwiesen.
Abbildung 5. Eigene grafische Darstellung der 21st-Century Digital Skills nach van Laar et al.
(2017).
76 Theoretischer Hintergrund
Auf Grundlage verschiedener Konzeptionen und Definitionen medien- und
internetbezogener Kompetenzen sowie empirischer Befunde zu deren Einfluss im Rahmen
dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung (siehe Kapitel 2.3.2) stellten Stodt et al. (2015)
das vierdimensionale Modell der Internetnutzungskompetenz auf (siehe Abbildung 6). Jede der
vier Dimensionen umfasst dabei ein Bündel an Kompetenzen, welches einen
Internetnutzer/eine Internetnutzerin dazu befähigt, das Internet funktional zu nutzen und dabei
alle Potentiale und Möglichkeiten auszuschöpfen. Die Autoren und die Autorin verfolgten
insbesondere das Ziel, ein Modell zu etablieren, welches zwar aus mehreren Dimensionen
besteht, im Gegensatz zu anderen bestehenden und zum Teil komplexen Konzeptionen dennoch
eingängig ist und dessen Dimensionen insbesondere die relevanten Kompetenzen umfassen, die
bei der Prävention verschiedener dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung eine
bedeutungsvolle Rolle einnehmen. Zusätzlich wurde das Ziel einer praktischen Anwendbarkeit
und leichten Operationalisierbarkeit verfolgt. Das Modell samt seiner vier Dimensionen bildet
demnach auch die theoretische Grundlage des Fragebogens zur Erfassung einer
selbstwahrgenommenen Internetnutzungskompetenz, der in den drei Studien des Kumulus eine
zentrale Rolle spielt. Inhaltlich stellen sich die vier Dimensionen nach Stodt et al. (2015) wie
folgt auf:
1) Technische Expertise: Die Dimension der technischen Expertise stellt die Grundlage
für weitere Kompetenzfacetten dar und umfasst die Kompetenz, sowohl Hard- und
Software als auch Internetanwendungen bedienen zu können. Dazu gehört auch die
Motivation, sich selbstständig neues Wissen und neue Kenntnisse anzueignen und
auf dem neusten Stand hinsichtlich neuer Entwicklungen zu sein. Darüber hinaus
sind für diese Dimension Kenntnisse darüber entscheidend, wie beziehungsweise
mithilfe welcher Anwendung ein bestimmtes Ziel erreicht werden kann.
2) Produktion und Interaktion: Diese Dimension umfasst zum einen Wissen darüber,
auf welchem Weg man sich online beteiligen kann, zum anderen fällt es Personen,
die eine hohe Kompetenz in dieser Dimension aufweisen, leicht, sich online
mitzuteilen. Dabei beinhaltet diese Dimension nicht nur das technische Wissen über
zum Beispiel die Nutzung sozialer Netzwerke, sondern vielmehr das Bewusstsein
darüber, sich auf verschiedene Weisen online kreativ einbringen zu können, zu
kommunizieren, Kontakte zu pflegen und eigene Inhalte zu produzieren.
3) Reflexion und kritische Analyse: Personen mit einer hohen Kompetenz in dieser
Dimension können die Glaubwürdigkeit und den Zweck von Onlineinhalten sowie
Theoretischer Hintergrund 77
vom Onlineverhalten anderer bewerten, einordnen und relevante Informationen
herausfiltern. Zusätzlich umfasst diese Dimension das Wissen über mögliche
Konsequenzen des eigenen Onlineverhaltens (z.B. beim Posten von Beiträgen oder
bei der Angabe persönlicher Informationen).
4) Selbstregulation: Diese Dimension umfasst die Kompetenz, das eigene
Internetnutzungsverhalten anhand bestimmter Maßstäbe kontrollieren und
regulieren zu können. Im Vordergrund steht dabei die Vermeidung einer
dysfunktionalen, mit negativen Konsequenzen verbundenen Nutzung des Internets.
Dazu zählt zum Beispiel ein festgelegter zeitlicher Rahmen der eigenen Nutzung,
um alltägliche Pflichten oder soziale Belange nicht zu vernachlässigen.
Abbildung 6. Grafische Darstellung des Modells der Internetnutzungskompetenz nach Stodt et
al. (2015).
2.3.2 Internetnutzungskompetenz als Determinante dysfunktionaler Facetten der
Internetnutzung
Trotz der Existenz verschiedener theoretischer Modelle und Konzeptionen einer Medien- oder
Internetnutzungskompetenz, die allesamt individuelle Kompetenzen für eine funktionale und
selbstbestimmte Nutzung des Internets umfassen, gibt es derzeit noch wenige Arbeiten, die den
Zusammenhang verschiedener Kompetenzen und einer dysfunktionalen, risikohaften Nutzung
des Internets empirisch untersucht haben. Dennoch wird angenommen, dass bestimmte
Internetnutzungskompetenzen das Erleben von Onlinerisiken vermeiden oder auch begünstigen
können. In einer Studie von Livingstone und Helsper (2009) konnte gezeigt werden, dass
Internetnutzungskompetenzen den Einfluss von demografischen Variablen auf eine vorteilhafte
Nutzung des Internets mediieren. Jedoch zeigte sich hier auch, dass Personen, die die Vorteile
und Möglichkeiten des Internets effektiv für sich nutzen, auch anfälliger für das Erleben von
Internetrisiken und dem Eingehen dysfunktionaler Nutzungsarten sind. Diesen Effekt erklären
78 Theoretischer Hintergrund
die Autorinnen damit, dass Personen, die die Chancen des Internets wahrnehmen, auch mehr
Zeit online verbringen und somit auch wahrscheinlicher Onlinerisiken zum Opfer fallen
können. Des Weiteren zeigten Lee und Chae (2012), dass niedrigere
Internetnutzungskompetenzen eher zu riskanten Onlineverhaltensweisen führen. Dabei wird
dieser Effekt nochmals verstärkt, wenn ebenfalls eine hohe Onlinepartizipation vorliegt.
Im Folgenden wird ein Überblick über die Ergebnisse empirischer Arbeiten zur Rolle
von Medien- und Internetnutzungskompetenzen beim Erleben der im Vorfeld vorgestellten
dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung (Cybermobbing, IUD, Technostress) gegeben.
Da nur wenige Studien den Effekt mehrdimensionaler Kompetenzmodelle untersucht haben,
werden dabei auch Arbeiten berücksichtigt, die den Einfluss von spezifischen, nicht in einem
Kompetenzmodell verankerten, internetbezogenen Kompetenzen untersuchten.
2.3.2.1 Die Rolle der Internetnutzungskompetenz beim Cybermobbing
Aufgrund der weitreichenden negativen Folgen von Cybermobbing auf der Opferseite (siehe
Kapitel 2.2.1.4) stellt die Untersuchung präventiver Faktoren zur Reduktion von Cybermobbing
einen wichtigen Forschungsbereich dar. In diesem Zusammenhang wird der Vermittlung von
Medien- und Internetnutzungskompetenzen ein großer Stellenwert zugeschrieben (vgl. Bhat et
al., 2010). Bei der Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Internetnutzungskompetenzen
und Cybermobbing konnte die Mehrheit an Studien herausstellen, dass niedrigere allgemeine
Kompetenzen (z.B. das Verhalten in unangenehmen oder riskanten Situationen online) mit
einer erhöhten Wahrscheinlichkeit einer Cybermobbing-Täterschaft sowie einer
-Viktimisierung einhergehen (z.B. Chang et al., 2015; Leung & Lee, 2011). Unter
Cybermobbing-Opfern konnte zudem ein negativer Zusammenhang zwischen
Internetnutzungskompetenzen und dem Erleben von Stress gezeigt werden (Staude-Müller,
Hansen & Voss, 2012). Opfer mit höheren Kompetenzen empfinden demnach weniger negative
Gefühle infolge eines Vorfalls. Reine technische Kompetenzen zeigen verschiedene Studien
hingegen als positive Determinante einer Cybermobbing-Täterschaft. Dabei machen sich
Täterinnen und Täter diese häufig zu Nutze, um Macht und Stärke gegenüber anderen zu
demonstrieren (z.B. Livingstone et al., 2011; Slonje et al., 2013). Eine höhere wahrgenommene
technische Expertise stellt zudem eine entscheidende Komponente im Rahmen des
angenommenen Kräfte- und Machtungleichgewichts zwischen Täter/Täterin und Opfer dar und
ist dementsprechend eher eine begünstigende Kompetenzfacette (Walrave & Heirman, 2011;
Ybarra & Mitchell, 2004a).
Theoretischer Hintergrund 79
Van Royen, Poels, Vandebosch und Adam (2017) konnten einen positiven Effekt einer
zur Reflexion anregenden Nachricht auf die Entscheidung, einen schikanierenden Kommentar
zu posten, nachweisen. Die Autorinnen und der Autor gingen dabei davon aus, dass unter
Jugendlichen, welche häufig impulsive und unkontrollierte Verhaltensweisen zeigen, die auch
häufig zur Schikane anderer im Internet führen, die Schaffung eines reflektierten Verhaltens
die Wahrscheinlichkeit reduzieren kann, andere Personen online zu schikanieren. Es zeigte
sich, dass die jugendlichen Probandinnen und Probanden in einem fiktiven Szenario infolge
einer Nachricht, die zum Beispiel über die möglichen Folgen des eigenen Kommentars
aufklärte, weniger wahrscheinlich einen verletzenden Kommentar posten würden. Am
effektivsten stellte sich diese Methode unter Personen dar, die generell eine bessere
Verhaltenskontrolle aufwiesen. Die Studie verdeutlicht somit den positiven Einfluss eines
reflektierteren Verhaltens auf die Reduktion einer Onlineschikane.
Eine weitere Kompetenzfacette, die im Rahmen von Cybermobbing untersucht wurde,
ist die sogenannte Online Netiquette. Diese umfasst insbesondere die Reflexion der eigenen
Internetnutzung unter Betrachtung moralischer und ethischer Werte. Eine niedrig ausgeprägte
Online Netiquette steht dabei mit einer höheren Wahrscheinlichkeit von Cybermobbing in
Verbindung (Kumazaki, Suzuki, Katsura, Sakamoto & Kashibuchi, 2011; Park et al., 2014).
Zudem zeigte die Studie von Kumazaki et al. (2011), dass eine erhöhte technische Expertise im
Umgang mit Informations- und Kommunikationstechnologien zwar wahrscheinlicher zu einer
Cybermobbing-Täterschaft führen kann, gleichzeitig aber Wissen über Online Netiquette eine
Aufhebung dieses Effekts ermöglicht. Ähnliche Werte sind Bestandteil des Konzeptes der
ethischen Medienkompetenz (C. R. Müller, Pfetsch & Ittel, 2014). Eine höhere ethische
Medienkompetenz konnte dabei als moderierender Faktor identifiziert werden, welcher den
signifikanten Einfluss eines erhöhten Mediennutzungsverhaltens auf die Wahrscheinlichkeit
einer Cybermobbing-Täterschaft sowie -Viktimisierung aufhebt (C. R. Müller et al., 2014).
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass im Rahmen des Cybermobbings
verschiedene internetbasierte Kompetenzen eine entscheidende Rolle einzunehmen scheinen.
Wohingegen eine höhere technische Expertise einen positiven Effekt auf das Ausüben von
Cybermobbing zu haben scheint (z.B. Livingstone et al., 2011), sind reflektierende
Kompetenzen eher mit einer möglichen Vermeidung von Cybermobbing assoziiert (z.B. das
Überdenken des eigenen Verhaltens unter Berücksichtigung moralischer und ethischer Werte;
vgl. C. R. Müller et al., 2014; Van Royen et al., 2017). Dennoch bedarf es weiterer
Untersuchungen, welche die Rolle spezifischer Medien- und Internetnutzungskompetenzen
beim Cybermobbing eruieren. Es fehlt dabei vor allem an Studien, welche protektive und auch
80 Theoretischer Hintergrund
begünstigende Kompetenzen, die allesamt Bestandteil von mehrdimensionalen Modellen der
Medien- oder Internetnutzungskompetenz sind, im Rahmen einer Cybermobbing-Handlung
untersuchen.
2.3.2.2 Die Rolle der Internetnutzungskompetenz bei der Entwicklung einer Internet Use
Disorder
Auch im Rahmen der Entwicklung und Aufrechterhaltung einer IUD konnte bereits ein Einfluss
verschiedener internetbezogener Kompetenzen eruiert werden. Verschiedene Studien
berichteten dabei von einer negativen Korrelation zwischen der selbstbewerteten
Internetnutzungskompetenz und der Symptomschwere einer IUD (Chang et al., 2015;
Langarizadeh, Naghipour, Tabatabaei, Mirzaei & Eslami Vaghar, 2018). Leung und Lee (2011,
2012) konnten ebenfalls Zusammenhänge zwischen Internetnutzungskompetenzen und
Symptomen einer IUD unter Jugendlichen identifizieren. Dabei standen höhere Kompetenzen
hinsichtlich der Produktion eigener Onlineinhalte und ein höheres Interesse bezüglich neuer
Technologien mit einer höheren Ausprägung einer IUD in Verbindung. Außerdem korrelierten
verschiedene (eher technisch ausgerichtete) Dimensionen einer Internetnutzungskompetenz mit
einer besseren schulischen Leistung, höhere IUD-Symptome hingegen mit einer schlechteren
Leistung (Leung & Lee, 2012).
Des Weiteren konnte die Durchführung eines Medienkompetenz-
Interventionsprogramms im Schulkontext einen Effekt auf die exzessive Nutzung von
Onlinespielen zeigen (Walther, Hanewinkel & Morgenstern, 2014). So zeigte sich unter den
Schülerinnen und Schülern, die das Programm in vier Schulstunden durchlaufen haben, im
Vergleich zur Kontrollgruppe ohne Interventionsprogramm ein niedrigerer Anstieg an täglicher
und wöchentlicher Spielzeit sowie eine geringere Anzahl an Schülerinnen und Schülern mit
einem exzessiven Onlinespielverhalten.
Als spezifische Kompetenzfacette konnte in verschiedenen Arbeiten insbesondere die
individuelle Selbstregulationskompetenz und Selbstkontrolle als protektiver Faktor hinsichtlich
der Entwicklung und Aufrechterhaltung einer IUD identifiziert werden (z.B. Billieux & Van
der Linden, 2012; Gökçearslan, Mumcu, Haşlaman & Çevik, 2016; Haagsma et al., 2013; Van
den Eijnden, Spijkerman, Vermulst, van Rooij & Engels, 2010; van Deursen, Bolle, Hegner &
Kommers, 2015; Wegmann et al., 2015). Eine mangelnde Selbstregulationskompetenz stellt im
Rahmen verschiedener Suchterkrankungen einen entscheidenden Prädiktor dar (Billieux & Van
der Linden, 2012; LaRose, Lin & Eastin, 2003). Dabei wird angenommen, dass eine fehlende
Selbstregulation vorrangig durch Emotionen und von konditionierten automatischen Prozessen
Theoretischer Hintergrund 81
hervorgerufen wird (Billieux & Van der Linden, 2012; Metcalfe & Mischel, 1999). Mangelnde
Selbstregulation wird in der Suchtforschung auch häufig mit defizitären kognitiven Funktionen
wie fehlender Impuls- und Inhibitionskontrolle sowie Problemen im Abschätzen langfristiger
Konsequenzen gleichgesetzt (vgl. Billieux & Van der Linden, 2012). Im Rahmen dieser Arbeit
wird die Selbstregulationskompetenz jedoch als internetbezogene Kompetenz definiert, die es
einem Individuum ermöglicht, seine eigene Internetnutzung zu kontrollieren, keine Pflichten
und soziale Beziehungen aufgrund der eigenen Internetnutzung zu vernachlässigen sowie das
eigentliche Ziel der Internetnutzung nicht aus den Augen zu verlieren (vgl. Stodt et al., 2015).
Die Rolle der Selbstregulation wurde in bisherigen Studien hauptsächlich bei
spezifischen IUDs untersucht. Im Rahmen einer pathologischen Nutzung des Smartphones
zeigten van Deursen et al. (2015), dass ein niedrigeres Alter eher zu Defiziten in der
Selbstregulationskompetenz führen kann, dies wiederum sozialen Stress und Symptome eines
süchtigen Smartphoneverhaltens begünstigt. Eine weitere Studie bestätigte den negativen
Effekt der Selbstregulation auf eine pathologische Nutzung des Smartphones (Gökçearslan et
al., 2016). Wegmann et al. (2015) konnten darüber hinaus die Selbstregulationskompetenz als
mediierende Variable innerhalb des Effekts von psychopathologischen Symptomen auf die
Symptome einer Internet Communication Disorder eruieren. Des Weiteren stellten Haagsma et
al. (2013) den Einfluss von Defiziten in der Selbstregulation auf die zu beobachtenden
negativen Konsequenzen durch Onlinespiele heraus.
Insgesamt zeigt die bisherige Befundlage einen bedeutsamen Einfluss der
Selbstregulationskompetenz auf die Entwicklung und Aufrechterhaltung exzessiver und
unkontrollierter Verhaltensweisen im Internet, wobei Defizite in der eigenen Selbstregulation
zu höheren Problematiken führen können (z.B. van Deursen et al., 2015; Wegmann et al., 2015).
Darüber hinaus zeigte sich auch, dass interaktive Kompetenzen sowie ein höheres technisches
Interesse mit einer höheren Symptombelastung hinsichtlich einer IUD in Zusammenhang
stehen (Leung & Lee, 2011, 2012). Der Effekt einer Medienkompetenzschulung zur Prävention
exzessiven Onlinespielens konnte ebenfalls bestätigt werden (Walther et al., 2014). Dennoch
mangelt es auch hier an Studien, die den Effekt mehrdimensionaler Medien- oder
Internetnutzungskompetenz-Modelle auf die Symptombelastung hinsichtlich einer IUD
untersuchen.
2.3.2.3 Die Rolle der Internetnutzungskompetenz beim Erleben von Technostress
Auch zur Vermeidung von Technostress beziehungsweise einer kognitiven Überlastung durch
die Nutzung von OKA wird der individuellen Kompetenz zur Selbstregulation ein wichtiger
82 Theoretischer Hintergrund
Stellenwert zugeschrieben. X. Cao und Sun (2018) gehen davon aus, dass Internetnutzerinnen
und -nutzer, die eine gute Selbstregulationskompetenz ihr Eigen nennen, trotz steigender
Kommunikationsanfragen und Bedürfnissen anderer Nutzerinnen und Nutzer in der Lage sind,
in diesen Situationen zum Beispiel die Nutzung ihrer sozialen Medien zu reduzieren, um einen
möglichen Overload zu vermeiden. Auf der anderen Seite sehen sie Personen, die ihre eigene
Nutzung schlecht regulieren und kontrollieren können, mit verschiedenen Arten eines
Overloads konfrontiert. Im Rahmen des Konzepts des Digital Well-Beings [digitales
Wohlbefinden] wird sich dafür ausgesprochen, dass Internetnutzerinnen und -nutzer spezifische
Kompetenzen benötigen, um effektiv mit digitalen Stimuli (z.B. Informationen oder
Kommunikationsanfragen) umgehen, diese hinsichtlich ihrer Relevanz für persönliche
Bedürfnisse, Ziele und das subjektive Wohlbefinden filtern und ein übermäßiges Multitasking,
eine exzessive Nutzung eines Mediums oder zeitliche Verluste vermeiden zu können (Gui et
al., 2017). Diese Kompetenzen sollten es dem Nutzer/der Nutzerin zudem ermöglichen, Stress
zu reduzieren, sich auf wichtige Aufgaben zu konzentrieren, die Aufmerksamkeit auf
irrelevante Inhalte oder Anfragen zu minimieren und bei der Verfolgung eines bestimmten Ziels
nicht unterbrochen zu werden. Neben solchen regulatorischen Kompetenzen gehören dazu auch
technische Kompetenzen, beispielsweise das Wissen darüber, wie Mitteilungen auf dem
Smartphone oder auf SNS ausgeschaltet werden können.
Trotz einer Vielzahl theoretischer Annahmen über mögliche Kompetenzen zur
Vermeidung von Technostress haben sich bislang wenige Arbeiten konkret mit diesem Thema
empirisch auseinandergesetzt. Im organisationalen Kontext konnten Tu, Wang und Shu (2005)
zum einen zeigen, dass sich Arbeiterinnen und Arbeiter mit einer niedrigeren Computer
Literacy bei einem Techno Overload weniger gestresst fühlen, zum anderen jedoch einen
erhöhten Grad an Stress bei hoher Techno Complexity erleben. Ebenfalls konnten Ragu-Nathan
et al. (2008) auf organisationaler Ebene Faktoren identifizieren, die das Erleben von
Technostress bei der Nutzung neuer Informations- und Kommunikationssysteme verhindern
können. Dazu zählen zum einen technischer Support von Seiten des Unternehmens sowie Kurse
zur Vermittlung von technischem Wissen und möglichen Strategien zur Stressreduktion. Im
Kontext der privaten Nutzung sozialer Medien führen nach einer Studie von LaRose et al.
(2014) Defizite in der eigenen Selbstregulation zunächst zu negativen Folgen aufgrund des
eigenen Nutzungsverhaltens, was darauffolgendes Stresserleben und eine negative Stimmung
hervorrufen kann. Des Weiteren konnte ein negativer Effekt der Selbstregulationskompetenz
auf das Erleben sozialen Stresses im Rahmen einer exzessiven Nutzung des Smartphones
herausgestellt werden (van Deursen et al., 2015).
Theoretischer Hintergrund 83
So zeigt sich, dass insbesondere eine höhere Selbstregulationskompetenz sowie
technisches Wissen eine protektive und präventive Rolle bezüglich des Erlebens von
Technostress zu spielen scheinen (z.B. LaRose et al., 2014; Ragu-Nathan et al., 2008).
Theoretische Arbeiten nehmen darüber hinaus die Wirksamkeit weiterer spezifischer
Kompetenzen zur Reduzierung von Technostress an (siehe Konzept des Digital Well-Beings;
Gui et al., 2017), bislang steht die empirische Bestätigung relevanter Facetten eines
mehrdimensionalen Kompetenzmodells jedoch noch aus.
2.3.3 Zusammenfassung Medien- und Internetnutzungskompetenz
In der Literatur lassen sich verschiedene Termini, Konzepte und Definitionen einer Medien-
oder Internetkompetenz finden. Die beschriebenen Konzepte umfassen dabei neben reinen
technischen Kompetenzen auch solche, die Nutzerinnen und Nutzer dazu befähigen sollen,
reflektiert, kritisch und kreativ mit (neuen) Medien umzugehen. Ebenso wird in verschiedenen
Konzepten der Entwicklung sozialer Medien Rechnung getragen, indem die Rolle des
Nutzers/der Nutzerin sowohl als Rezipient/Rezipientin als auch als Produzent/Produzentin
verstärkt berücksichtigt wird. Das dieser Arbeit zugrundliegende mehrdimensionale Konzept
der Internetnutzungskompetenz baut auf die im Vorfeld vorgestellten Definitionen und
Konzepte von Medien- und Internetkompetenzen auf und umfasst die Dimensionen der
technischen Expertise, Produktion und Interaktion, Reflexion und kritischen Analyse sowie der
Selbstregulation. Empirische Arbeiten schenkten in der Vergangenheit nur wenig
Aufmerksamkeit auf den potentiellen Zusammenhang zwischen verschiedenen
internetbezogenen Kompetenzen und dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung. Dennoch
weisen erste empirische Arbeiten darauf hin, dass das Ausüben von Cybermobbing, die
Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD sowie das Erleben von Technostress in
Zusammenhang mit verschiedenen internetbasierten Kompetenzen stehen kann. Insgesamt
bedarf es jedoch weiterer systematischer Untersuchungen des protektiven oder auch
verstärkenden Charakters von Internetnutzungskompetenzen im Rahmen funktionaler und
dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung, auch um daraus mögliche Präventions- und
Interventionsmöglichkeiten abzuleiten.
84 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus
3 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus
Die in den vorherigen Kapiteln dargelegten theoretischen Grundlagen verdeutlichen, dass das
Internet von der Mehrheit seiner Nutzerinnen und Nutzer auf verschiedenste Weise funktional
und gewinnbringend genutzt wird (siehe Kapitel 2.1), jedoch immer wieder auch Gefahren und
Risiken zu beobachten sind, die durch dysfunktionale Internetnutzungsfacetten entstehen
können (siehe Kapitel 2.2). Dabei können dysfunktionale Facetten der Internetnutzung
verschiedenartig ausfallen. Zum Beispiel kann das Internet als Plattform genutzt werden, um
aggressives Verhalten zu zeigen und andere Nutzerinnen und Nutzer absichtlich zu
schikanieren oder aber es wird auf eine unkontrollierte Weise genutzt, was letztlich negative
Konsequenzen im privaten oder beruflichen Umfeld des Nutzers/der Nutzerin nach sich zieht.
Verschiedene Beispiele solcher dysfunktionalen Facetten und Onlinerisiken erlangten in den
vergangenen Jahren vor allem mediale Aufmerksamkeit. Doch auch die Zahl wissenschaftlicher
Veröffentlichungen zum Thema Cybermobbing sowie zur Entstehung und Aufrechterhaltung
einer IUD hat seit den ersten Publikationen vor 15 bis 20 Jahren stets zugenommen. In beiden
Bereichen konnte die bisherige Forschung darüber aufklären, welche Merkmale und
Charakteristiken von Nutzerinnen und Nutzern und welche situativen Einflüsse eine
dysfunktionale Nutzung des Internets begünstigen können (siehe Kapitel 2.2.1.3 bis 2.2.1.4
sowie 2.2.2.5 und 2.2.2.6). Dazu zählen unter anderem soziodemografische Faktoren,
grundlegende Persönlichkeitseigenschaften, spezifische Motive und Kognitionen sowie zum
Teil auch kognitive und exekutive Funktionen. Neben der Erforschung prädiktiver Faktoren
eines dysfunktionalen Nutzungsverhaltens beschäftigten sich weitere Arbeiten mit den
möglichen Konsequenzen des Cybermobbings sowie einer IUD. Dabei kann es sowohl bei den
Opfern einer Cybermobbing-Attacke als auch bei Personen mit einem exzessiven,
pathologischen Nutzungsverhalten zu weitreichenden gesundheitlichen und sozialen
Problemen kommen (siehe Kapitel 2.2.1.4 und 2.2.2.4). Im Rahmen der Forschung zur Nutzung
sozialer Medien und OKA stellt die Problematik des Technostresses ein noch recht
unerforschtes, aber aufgrund der stetigen Weiterentwicklung sozialer Medien, der
dazugehörigen „Always On“-Mentalität sowie ersten empirischen Ergebnissen, die bei
manchen Nutzerinnen und Nutzern auf die Existenz eines technologieinduzierten Overloads
hinweisen, ein höchst relevantes Thema dar. Auch hier liegen bereits erste empirische
Evidenzen hinsichtlich begünstigender Faktoren sowie möglichen Folgen des erlebten
Technostresses vor (siehe Kapitel 2.2.3.2). Aufgrund der weitreichenden negativen
Konsequenzen, die mit den beschriebenen dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung
einhergehen können, ist die Notwendigkeit spezifischer Präventionsmaßnahmen zur
Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus 85
Vermeidung eines solchen Verhaltens oder für einen besseren Umgang mit einer anfallenden
Problematik klar ersichtlich. So machen auch Vondráčková und Gabrhelík (2016) in ihrem
Überblicksartikel zur Prävention einer IUD deutlich, dass zukünftige Forschungsarbeiten ihren
Fokus noch stärker auf die Bewertung spezifischer individueller Kompetenzen legen sollten,
die relevant für die Prävention einer IUD sind. Im Rahmen aller drei genannten
Forschungsfelder konnten bereits bestimmte internetbasierte Kompetenzen identifiziert
werden, die in Abhängigkeit des Untersuchungsgegenstandes mal verstärkend, in den meisten
Fällen jedoch präventiv und protektiv wirken (siehe Kapitel 2.3.2.1 bis 2.3.2.3). Die meisten
Kompetenzen ließen sich dabei einer bestimmten inhaltlichen Dimension verschiedener
etablierter Definitionen oder Modelle einer Medien- oder Internetnutzungskompetenz zuordnen
(siehe Kapitel 2.3.1) und manche Kompetenzen wurden unabhängig davon untersucht. Dazu
gehören neben reinen technischen Kompetenzen hinsichtlich des Umgangs mit Informations-
und Kommunikationstechnologien unter anderem Kompetenzen zur effektiven Interaktion über
das Internet sowie reflektierende und selbstregulatorische Kompetenzen. Als Limitation der
bisherigen Forschung bleibt anzumerken, dass sowohl Internetnutzungskompetenzen als auch
die Maße der jeweiligen Internetrisiken in der Vergangenheit häufig mit verschiedenen
Messinstrumenten erfasst wurden, was die Vergleichbarkeit der Ergebnisse erschwert, zumal
die Messinstrumente zur Erfassung von Medien- oder Internetnutzungskompetenzen selten
einem theoretischen Modell zugrunde liegen.
Um diesem Problem entgegenzutreten, verfolgt die vorliegende Dissertation vor allem
das Ziel, die Rolle verschiedener Kompetenzen, die Bestandteil eines mehrdimensionalen
Modells der Internetnutzungskompetenz sind, beim Aufkommen dysfunktionaler Facetten der
Internetnutzung zu prüfen. Als Grundlage soll dafür das Modell der Internetnutzungskompetenz
von Stodt et al. (2015) dienen, dessen vier distinkte Dimensionen allesamt Kompetenzen eines
funktionalen Umgangs mit dem Internet umfassen und zusätzlich nicht auf eine bestimmte
Form einer dysfunktionalen Internetnutzung oder ein spezifisches Onlinerisiko zugeschnitten
sind. Außerdem wurde das Modell bereits in Form eines Fragebogens operationalisiert, weshalb
die Möglichkeit eines Einsatzes in verschiedenen Studiendesigns besteht. Die gewonnenen
Erkenntnisse können für die Praxis dazu dienen, Maßnahmen zur Prävention von
dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung wissenschaftlich fundiert gestalten zu können
und spezifische Handlungsempfehlungen zu formulieren. Durch die Überprüfung des
präventiven Wertes eines mehrdimensionalen Kompetenzmodells können universelle
Trainingsmaßnahmen abgeleitet werden, die eine Prävention von verschiedenen
dysfunktionalen Onlineverhaltensweisen oder Onlinerisiken gewähren. Außerdem gilt es im
86 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus
Rahmen aller drei dysfunktionalen Verhaltensweisen das Verständnis über die zugrunde
liegenden psychologischen Mechanismen zu erweitern. So soll auch die Frage beantwortet
werden, wie sich die Zusammenhänge zwischen Internetnutzungskompetenzen und
dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung in die bisherige Forschung integrieren lassen. Es
erscheint daher sinnvoll zu untersuchen, wie Internetnutzungskompetenzen in Kombinationen
mit weiteren grundlegenden Personenmerkmalen und internetbezogenen Kognitionen das
Eingehen oder Erleben dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung erklären können. Eine
Grundlage dazu bietet das theoretische Rahmenmodell I-PACE von Brand et al. (2016),
welches im Rahmen der Entstehung und Aufrechterhaltung einer spezifischen IUD die
Interaktion verschiedener prädisponierender Personenmerkmale mit spezifischen Kognitionen,
Motivationen und exekutiven Funktionen annimmt. Aufgrund der eher dünnen Erkenntnislage
und fehlenden empirischen Evidenz hinsichtlich des Effekts spezifischer
Internetnutzungskompetenzen im Entstehungsprozess einer spezifischen IUD, hielten solche
Kompetenzen noch keinen Einzug in das I-PACE Modell oder anderen theoretischen
Rahmenmodellen. Auf Basis der theoretischen Annahmen und bisherigen empirischen
Befundlage ist es jedoch denkbar, dass solchen Kompetenzen sowohl im Rahmen der
Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD sowie der Entscheidung zum Betreiben von
Cybermobbing und der Entstehung von Technostress eine entscheidende Rolle spielen können.
Dementsprechend stellt das übergeordnete Ziel der drei Studien des Kumulus die
Identifikation und empirische Prüfung relevanter Dimensionen einer
Internetnutzungskompetenz im Rahmen der möglichen Prävention dysfunktionaler Facetten der
Internetnutzung dar. Dabei wird sich auf die Phänomene der IUD, des Cybermobbings sowie
des Technostresses konzentriert. Zusätzlich soll der Einfluss der verschiedenen
Kompetenzdimensionen unter gleichzeitiger Berücksichtigung stabiler Personenmerkmale,
(sozio-)demografischer Variablen sowie weiteren internetbasierten Kognitionen untersucht
werden, um diesbezüglich die bisherige empirische Befundlage zu erweitern. Insgesamt soll
mit der vorliegenden Dissertation ein besseres Verständnis hinsichtlich möglicher präventiver
sowie auch verstärkender psychologischer Wirkmechanismen beim Eingehen und Erleben
dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung ermöglicht werden. Die gewonnenen
Erkenntnisse sollen insbesondere zur Ableitung von Handlungsempfehlungen und möglichen
Präventionsmaßnahmen zur Vermittlung spezifischer Internetnutzungskompetenzen dienen.
Basierend auf den zuvor dargestellten theoretischen Grundlagen und Forschungslücken
lautet die Leitfrage der vorliegenden kumulativen Dissertation wie folgt:
Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus 87
Welche Rolle spielen spezifische Internetnutzungskompetenzen in Ergänzung zu
Personenmerkmalen und internetbasierten Kognitionen bei dysfunktionalen Facetten der
Internetnutzung?
Auf Grundlage dieser Leitfrage sollen in den Schriften des Kumulus dabei die folgenden
Fragestellungen adressiert werden:
Fragestellung 1: Welche Rolle spielen spezifische Internetnutzungskompetenzen bei
a) der aktiven und passiven Beteiligung an Cybermobbing?
b) der Entwicklung und Aufrechterhaltung einer IUD?
c) dem Erleben von Technostress?
Fragestellung 2: In welchem Zusammenhang stehen spezifische Internetnutzungs-
kompetenzen und (sozio-)demografische Faktoren, verschiedene
Personenmerkmale sowie internetbasierte Kognitionen und auf welche
Weise erklären sie gemeinsam
a) die aktive und passive Beteiligung an Cybermobbing?
b) die Entwicklung und Aufrechterhaltung einer IUD?
c) das Erleben von Technostress?
Zur Beantwortung dieser Forschungsfragen wurden im Rahmen dieser kumulativen
Dissertation drei Studien durchgeführt. Die erste Schrift des Kumulus adressiert die
Fragestellung, welche Rollen die vier Dimensionen einer Internetnutzungskompetenz (Stodt et
al., 2015) bei einer Cybermobbing-Täterschaft (Fragestellung 1a) sowie der Entstehung und
Aufrechterhaltung einer unspezifischen IUD spielen (Fragestellung 1b). Zusätzlich wurden in
dieser Studie die Rollen des Alters als soziodemografische Variable sowie des Grades an
Gewissenhaftigkeit als stabile Persönlichkeitseigenschaft untersucht. Die Studie soll dabei
einen ersten Aufschluss darüber geben, inwiefern die Ausprägung bestimmter
Kompetenzdimensionen unter Berücksichtigung des Alters und der grundlegenden
Gewissenhaftigkeit das Eingehen einer Cybermobbing-Täterschaft (Fragestellung 2a) oder die
Symptombelastung einer IUD (Fragestellung 2b) vorhersagen kann. Gleichzeitig kann der
Vergleich zwischen zwei dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung hinsichtlich des
Einflusses spezifischer Kompetenzen erfolgen, um den universellen Wert des Modells zur
Internetnutzungskompetenz zu prüfen.
88 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus
Die zweite Schrift des Kumulus beschäftigt sich ausschließlich mit der dysfunktionalen
Internetnutzung am Beispiel einer unspezifischen IUD und deren Ausprägung innerhalb einer
deutschen und einer chinesischen Stichprobe. Diese beiden Nationen wurden gewählt, weil sie
zwei Repräsentanten einer fortschrittlichen Digitalisierung und Verbreitung des Internets
darstellen (vgl. Internet Live Stats, 2017; Internet World Stats, 2017). Die Studie verfolgt dabei
vor allem zwei Ziele. Zum einen gilt es zu untersuchen, inwiefern bisherige Ergebnisse zum
Zusammenhang der Symptomschwere hinsichtlich einer IUD, Persönlichkeitseigenschaften,
internetbezogenen Kognitionen (Internetnutzungserwartungen) und spezifischen
Internetnutzungskompetenzen innerhalb beider Stichproben repliziert werden können
(Fragestellung 1a und 1b). Das zweite Ziel umfasst die Identifikation potentieller nationaler
Unterschiede im Einfluss von Internetnutzungskompetenzen und -erwartungen sowie stabilen
Persönlichkeitseigenschaften auf die Symptombelastung bei einer unspezifischen IUD
(Fragestellung 2b).
Das Ziel der dritten Schrift des Kumulus besteht darin, zu prüfen, ob internetbezogene
Kognitionen und Kompetenzen ebenfalls im Rahmen einer noch recht unerforschten
dysfunktionalen Facette – dem Empfinden von Technostress aufgrund einer häufigen Nutzung
von OKA – entscheidende Prädiktoren darstellen können. Dabei wird zusätzlich untersucht,
inwiefern Internetnutzungserwartungen und -kompetenzen bei der Vorhersage von
Technostress miteinander interagieren, um die zugrunde liegenden psychologischen
Wirkmechanismen weiter zu eruieren (Fragestellung 1c und 2c).
Abbildung 7 stellt die inhaltliche Ausrichtung der drei Schriften des Kumulus samt
deren Überschneidungen visuell dar.
Abbildung 7. Vereinfachte grafische Darstellung der untersuchten Faktoren in den einzelnen
Schriften des Kumulus.
Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus 89
Im Folgenden werden die drei Schriften des Kumulus zusammengefasst. Dabei wird
insbesondere auf die zugrunde liegenden Hypothesen, Hauptergebnisse und
-schlussfolgerungen der jeweiligen Studie eingegangen. Für eine detaillierte
Studienbeschreibung samt Limitationen und weiterem Forschungsbedarf wird auf die
jeweiligen Artikel im Anhang verwiesen.
3.1 Schrift 1: Predicting dysfunctional Internet use: The role of age, conscientiousness,
and Internet literacy in Internet addiction4 and cyberbullying
Das Internet bietet seinen Nutzerinnen und Nutzern eine Vielzahl von Chancen und neuen
Möglichkeiten, wie zum Beispiel die schnelle Informationssuche, der einfache Austausch mit
Freunden oder Bekannten oder aber verschiedene Unterhaltungsmöglichkeiten. Dies sind nur
wenige Beispiele dafür, wie das Internet bzw. verschiedene Onlineplattformen und
Anwendungen funktional genutzt werden können. Personen berichten jedoch auch immer
häufiger von negativen Konsequenzen aufgrund einer dysfunktionalen oder risikohaften
Nutzung des Internets (z.B. Guan & Subrahmanyam, 2009; Livingstone, 2008). Zwei sowohl
in der medialen Berichterstattung als auch in der wissenschaftlichen Forschung prominente
Beispiele einer solchen dysfunktionalen Internetnutzung, insbesondere unter Jugendlichen und
jungen Erwachsenen, stellen die IUD und das Cybermobbing dar (z.B. Kowalski et al., 2014;
Rumpf et al., 2011; Slonje & Smith, 2008; Spada, 2014). Dabei lässt sich die IUD den
Verhaltenssüchten zuordnen und beschreibt die exzessive und unkontrollierte Nutzung des
Internets aufgrund derer die betroffene Person unter anderem negative Konsequenzen im
privaten Alltag oder beruflichen Umfeld erlebt sowie einen subjektiven Leidensdruck erfährt
(z.B. Brand, Young, et al., 2014; Young, 1999). Auf der anderen Seite wird Cybermobbing als
eine aggressive Handlung beschrieben, bei der eine Person eine andere Person vorsätzlich
mittels moderner elektronischer Kommunikationsmittel schikaniert (Smith et al., 2008).
Unterschieden wird dabei zusätzlich zwischen aktivem Cybermobbing, bei dem der Täter/die
Täterin die Onlineschikane selbst initiiert, und passivem Cybermobbing, bei dem der Täter/die
Täterin bereits vorhandenes, schädigendes Material kommentiert, likt oder weiterverbreitet. In
4 Beim Verfassen der ersten Publikation dieser kumulativen Dissertation wurde der Begriff „Internet Addiction“
beziehungsweise „Internetsucht“ als Terminus für eine suchtartige, exzessive und unkontrollierte Internetnutzung
verwendet. In Anlehnung an die Klassifizierung der „Internet Gaming Disorder“ als Forschungsdiagnose im
DSM-5 (American Psychiatric Association, 2013) sowie der „Gaming Disorder“ als Verhaltenssucht im ICD-11
(World Health Organization, 2018) wurde sich erst nach Veröffentlichung dieses Artikels auf die Verwendung des
Terminus „Internet Use Disorder“ für eine generalisierte „Internetnutzungsstörung“ geeinigt (siehe auch Brand et
al., 2016). Die Begriffe „Internet Addiction“ („Internetsucht“) und „Internet Use Disorder“ sind dementsprechend
synonym zu verstehen.
90 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus
beiden Bereichen verfolgte die empirische Forschung in den vergangenen Jahren unter anderem
das Ziel, Prädiktoren der Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD sowie der
Cybermobbing-Täterschaft zu eruieren. Dabei wurden für beide Phänomene unter anderem ein
jüngeres Alter (z.B. Kowalski et al., 2014; Van den Eijnden et al., 2008) sowie ein niedriger
Grad an Gewissenhaftigkeit (z.B. Charlton & Danforth, 2010; Del Barrio, Aluja & García,
2004) als begünstigende Personenmerkmale herausgestellt. Aufgrund der hohen und zum Teil
steigenden Prävalenzraten beider Phänomene erscheint die Entwicklung und Etablierung von
spezifischen Präventionsprogrammen von besonderer Bedeutung. Insbesondere werden in
diesem Rahmen verschiedene Medien- beziehungsweise Internetnutzungskompetenz-Konzepte
diskutiert, welche neben reinen technischen Kompetenzen auch reflektierende und analytische
sowie selbstregulierende Kompetenzen umfassen und das Risiko einer dysfunktionalen
Internetnutzung verhindern sollen (Bhat et al., 2010; Chang et al., 2015; Leung & Lee, 2011,
2012; Livingstone, 2008).
Ziel der vorliegenden Studie war es, die Rolle des Alters und der Gewissenhaftigkeit
sowie vier neu konzipierter Dimensionen einer Internetnutzungskompetenz sowohl bei der
Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD als auch bei einer Cybermobbing-Täterschaft zu
untersuchen. Dabei wurde angenommen, dass ein junges Alter, ein niedriger Grad an
Gewissenhaftigkeit, eine hohe technische Expertise, eine positive Einstellung gegenüber
Onlineproduktion und -interaktion, niedrige reflektierende Kompetenzen sowie eine niedrige
Selbstregulationskompetenz sowohl die Symptomschwere hinsichtlich einer IUD als auch
aktives sowie passives Cybermobbing vorhersagen. Zusätzlich wurde angenommen, dass
Personen, die bereits einmal Cybermobbing aktiv oder passiv betrieben haben, eine höhere
Symptomschwere hinsichtlich einer IUD aufweisen, als Personen, die noch nie eine andere
Person online schikaniert haben.
Zur Prüfung der Hypothesen beantworteten 631 (365 weibliche und 266 männliche)
Probandinnen und Probanden im Alter von 14 bis 29 Jahren (M = 19.86, SD = 4.58) Fragebögen
zur Erfassung der Internetnutzungskompetenz, des Persönlichkeitsfaktors Gewissenhaftigkeit,
der Symptomschwere einer IUD sowie der Erfahrung als aktiver und passiver Cybermobbing-
Täterinnen und -Täter. Die untersuchte Stichprobe bestand dabei mehrheitlich aus Schülerinnen
und Schülern (40.1 Prozent) sowie Studierenden (20.3 Prozent).
Schrittweise lineare Regressionsanalysen konnten zeigen, dass ein jüngeres Alter, eine
niedrigere Gewissenhaftigkeit, eine höhere technische Expertise, positivere Einstellungen
gegenüber Onlineproduktion und -interaktion sowie eine geringere
Selbstregulationskompetenz signifikante Prädiktoren einer IUD darstellen. Hinsichtlich des
Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus 91
Cybermobbing-Verhaltens (sowohl aktiv als auch passiv) erwiesen sich in binär-logistischen
Regressionsanalysen ebenfalls ein niedrigeres Alter und ein niedrigerer Grad an
Gewissenhaftigkeit als signifikante Prädiktoren. Als weiterer Prädiktor konnte hier eine
niedrigere Ausprägung der Internetnutzungskompetenz-Dimension der Reflexion und kritische
Analyse herausgestellt werden. Außerdem wiesen Cybermobbing-Täterinnen und -Täter im
Vergleich zu Personen ohne Erfahrungen als Täterin/Täter höhere Kompetenzen in der
Dimension der Produktion und Interaktion und niedrigere Kompetenzen in den Dimensionen
der Reflexion und kritischen Analyse sowie der Selbstregulation auf. Zusätzlich zeigte sich ein
schwacher positiver Zusammenhang zwischen einer Cybermobbing-Täterschaft (sowohl aktiv
als auch passiv) und der Symptomschwere einer IUD.
In der vorliegenden Studie konnten ein jüngeres Alter und ein niedrigerer Grad an
Gewissenhaftigkeit als Prädiktoren beider dysfunktionalen Internetnutzungsfacetten repliziert
werden (Andreassen et al., 2013; Morrison & Gore, 2010; Pawlikowski et al., 2013; Slonje &
Smith, 2008; Widyanto & McMurran, 2004). Die Ergebnisse verdeutlichen außerdem die
Relevanz bestimmter Dimensionen einer Internetnutzungskompetenz im Rahmen einer
funktionalen und dysfunktionalen Internetnutzung (Bhat et al., 2010; Leung & Lee, 2011,
2012). So zeigte sich zum einen, dass höhere Kompetenzen in den Dimensionen der technischen
Expertise sowie Produktion und Interaktion die Symptomschwere einer IUD positiv verstärken
können. Zum anderen zeigte sich, dass eine höhere Selbstregulationskompetenz (bei der
Vorhersage einer suchtartigen Nutzung des Internets) und eine erhöhte Reflexionskompetenz
(bei der Vorhersage einer Cybermobbing-Täterschaft) präventiv wirken können und somit eine
IUD-Symptomatik beziehungsweise die Wahrscheinlichkeit einer Cybermobbing-Täterschaft
verringern können. Aufgrund der Ergebnisse dieser Studie wird vorgeschlagen, aktuelle
Lehrpläne und Präventionsprogramme zur Vermittlung von Medien- und
Internetnutzungskompetenzen hinsichtlich reflektierender und regulatorischer Kompetenzen zu
erweitern.
3.2 Schrift 2: Investigating the effect of personality, Internet literacy, and use
expectancies in Internet-use disorder: A comparative study between China and
Germany
In den letzten 20 Jahren rückte das Phänomen der IUD immer stärker in den wissenschaftlichen
Fokus und dessen klinische Relevanz wurde durch viele empirische Arbeiten unterstrichen.
Zurückliegende Studien und Meta-Analysen wiesen dabei auch auf variierende Prävalenzraten
einer IUD hin, je nach Abhängigkeit der Nationalität und des kulturellen Hintergrunds der
92 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus
untersuchten Stichproben. Das globale Aufkommen einer IUD wurde dabei auf ungefähr sechs
Prozent beziffert (Cheng & Li, 2014). In einer repräsentativen Studie innerhalb Deutschlands
wurde die Prävalenz einer IUD auf 1 Prozent geschätzt, mit einem höheren Anteil bei 14- bis
24-Jährigen (2.4 Prozent; Rumpf et al., 2011). Für asiatische Länder wurden Prävalenzraten
von bis zu 38 Prozent berichtet (C.-H. Ko et al., 2012; Kuss et al., 2014; Spada, 2014). Die
Diskrepanz zwischen den berichteten Prävalenzraten lässt sich unter anderem auf den Einsatz
verschiedener Diagnoseverfahren und zugrunde liegender Cut-Off Scores zurückführen (Kuss
et al., 2014), was eine vorsichtige Interpretation der genannten Prävalenzen erfordert. Neben
der Forschung zur Prävalenz einer IUD beschäftigten sich vergangene Studien ebenso mit den
psychologischen Einflussfaktoren und Mechanismen bei der Entstehung und Aufrechterhaltung
einer IUD, wobei nur wenige länderübergreifende Studien kulturelle Unterschiede hinsichtlich
des Einflusses von Persönlichkeitsfacetten und internetbezogenen State-Variablen
(Zustandsvariablen) untersuchten. In länderspezifischen Studien konnte unter anderem der
Einfluss der Big Five Persönlichkeitseigenschaften bei der Entwicklung und Aufrechterhaltung
einer IUD aufgezeigt werden (z.B. hohe Ausprägung an Neurotizismus sowie niedrige
Ausprägung hinsichtlich Extraversion und Gewissenhaftigkeit; vgl. Brand et al., 2016), wobei
auch grundlegende kulturelle Unterschiede hinsichtlich der Ausprägung der Big Five
Persönlichkeitseigenschaften herausgestellt wurden (D. P. Schmitt, McCrae, Bennett &
Grammer, 2007). Zusätzlich zu individuellen Prädispositionen und Persönlichkeitsmerkmalen
(Traits) konnten vergangene Studien ebenfalls den Einfluss internetbezogener
Zustandsvariablen (States) auf eine IUD-Symptomatik hervorheben. Dabei wurden
insbesondere Internetnutzungserwartungen (z.B. die Erwartung, ein bestimmtes Bedürfnis
durch die Nutzung des Internets zu befriedigen) und spezifische Internetnutzungskompetenzen
(insbesondere höhere produktive/interaktive und niedrigere selbstregulatorische Kompetenzen)
als signifikante Einflussfaktoren und Korrelate bei der Entstehung und Aufrechterhaltung einer
IUD eruiert (Brand, Laier, et al., 2014; Brand et al., 2016).
In der vorliegenden Studie wurde der Einfluss dieser Variablen auf die
Symptomschwere hinsichtlich einer IUD in Deutschland und China (als zwei Repräsentanten
für eine fortschrittliche Digitalisierung und Verbreitung des Internets innerhalb ihres jeweiligen
Kontinents; Internet Live Stats, 2017; Internet World Stats, 2017) untersucht. Das erste Ziel der
Studie bestand darin, zu untersuchen, inwiefern bisherige Befunde zum Zusammenhang
zwischen Personenmerkmalen, Internetnutzungserwartungen sowie spezifischen
Internetnutzungskompetenzen und einer IUD innerhalb einer deutschen und einer chinesischen
Stichprobe repliziert werden können. Dabei wurde angenommen, dass in beiden Ländern
Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus 93
insbesondere eine niedrigere Extraversion und ein höherer Neurotizismus mit einer höheren
Symptomschwere hinsichtlich einer IUD einhergehen. Zusätzlich wurde für beide Länder
angenommen, dass höhere Internetnutzungserwartungen sowie höhere produktive/interaktive
Kompetenzen und eine niedrigere Selbstregulationskompetenz hinsichtlich der eigenen
Internetnutzung in Verbindung mit einer IUD stehen. Als weiteres Ziel sollten potentielle
Unterschiede zwischen den beiden Nationen hinsichtlich der oben genannten Faktoren und
deren Rolle in der Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD untersucht werden.
Insgesamt 411 deutsche (M = 20.70 Jahre, SD = 3.34 Jahre) und 410 chinesische (M =
20.72 Jahre, SD = 2.65 Jahre) Teilnehmerinnen und Teilnehmer bearbeiteten in verschiedenen
Onlinestudien Fragebögen zur Erfassung von Tendenzen hinsichtlich einer IUD, den Big Five
Persönlichkeitsmerkmalen, Internetnutzungserwartungen sowie den vier Dimensionen der
Internetnutzungskompetenz. Beide (für die jeweilige Gesamtbevölkerung nicht
repräsentativen) Stichproben bestanden mehrheitlich aus Studierenden.
In der deutschen Stichprobe wiesen 13 Prozent eine problematische und sechs Prozent
eine pathologische Nutzung des Internets auf. Unter den chinesischen Teilnehmerinnen und
Teilnehmern zeigten 28 Prozent eine problematische und 23 Prozent eine pathologische
Internetnutzung (jeweils erfasst mittels Short Internet Addiction Test; Pawlikowski et al., 2013).
Im Vergleich zur deutschen Stichprobe wies die chinesische Stichprobe insgesamt eine
signifikant höhere Symptomatik hinsichtlich einer IUD, höhere Internetnutzungserwartungen
(sowohl hinsichtlich positiver Verstärkung als auch Vermeidungserwartungen) sowie höhere
produktive/interaktive und niedrigere reflektierende Kompetenzen auf. Innerhalb der deutschen
Stichprobe konnten signifikante bivariate Korrelationen zwischen der Symptomschwere einer
IUD und einem höheren Grad an Neurotizismus sowie einem niedrigeren Grad an Extraversion
und Gewissenhaftigkeit aufgezeigt werden. In der chinesischen Stichprobe korrelierten alle
Facetten der Big Five signifikant mit der Ausprägung einer IUD (bis auf einen positiven
Zusammenhang zwischen Neurotizismus und IUD ausschließlich negative Korrelationen). Die
Effektstärken der Korrelationen fielen dabei in der chinesischen Stichprobe insgesamt
signifikant höher aus als in der deutschen Stichprobe (mit Ausnahme der Korrelation zwischen
Extraversion und IUD, bei der kein signifikanter Unterschied zwischen den Nationen gefunden
wurde). Hinsichtlich der Internetnutzungserwartungen zeigten sich in beiden Nationen gleich
hohe Zusammenhänge mit einer IUD. Während in der deutschen Stichprobe eine höhere
technische Expertise, höhere produktive/interaktive Kompetenzen sowie eine niedrigere
Selbstregulationskompetenz mit einer erhöhten Tendenz hinsichtlich einer IUD einhergingen,
stellten in der chinesischen Stichprobe lediglich höhere produktive/interaktive Kompetenzen
94 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus
und eine höhere Reflexionskompetenz signifikante Korrelate dar. Die Korrelationen zwischen
der Ausprägung einer IUD und den Kompetenzen der Reflexion sowie Regulation
unterschieden sich dabei signifikant in ihren Effektstärken zwischen den Nationen. In zwei
zusätzlichen Analysen wurde der Effekt der Internetnutzungskompetenz-Dimension Reflexion
und kritische Analyse sowie Selbstregulation auf die Symptomatik einer IUD näher betrachtet.
Dabei zeigte sich, dass chinesische Teilnehmerinnen und Teilnehmer mit höheren
reflektierenden Kompetenzen die höchste IUD-Symptomatik aufwiesen, wobei die
Reflexionskompetenz keinen Effekt innerhalb der deutschen Stichprobe zeigte. Zusätzlich
wiesen innerhalb der deutschen Stichproben die Personen mit einer niedrigeren
Selbstregulationskompetenz die höchsten Symptome einer IUD auf, wohingegen im Vergleich
der Effekt in der chinesischen Stichprobe nur gering ausfiel.
Die Ergebnisse dieser Studie geben Hinweise auf potentielle kulturelle Unterschiede
zwischen Deutschland und China hinsichtlich der Ausprägung einer IUD, dem Einfluss
verschiedener Persönlichkeitsmerkmale sowie internetbezogenen Erwartungen und
Kompetenzen. Mit der Nutzung desselben diagnostischen Fragebogens in beiden Nationen
konnten signifikant höhere Prävalenzen einer IUD in der chinesischen Stichprobe gefunden
werden. Auch wenn das Aufkommen einer IUD unter chinesischen Teilnehmerinnen und
Teilnehmern weitaus höher ausfiel als in bisherigen Studien (H. Cao et al., 2011; Chi, Lin &
Zhang, 2016; Liu, Fang, Deng & Zhang, 2012), konnten höhere Prävalenzen in asiatischen im
Vergleich zu westlichen Ländern repliziert und bestätigt werden (Kuss et al., 2014; L. Zhang,
Amos & McDowell, 2008). Die gefundenen signifikanten Zusammenhänge zwischen den Big
Five Persönlichkeitsmerkmalen und einer IUD in beiden Nationen standen in Einklang mit
bisherigen Studien (z.B. Brand et al., 2016; K. W. Müller, Beutel, Egloff & Wölfling, 2014;
Pawlikowski et al., 2013; C.-W. Wang et al., 2015), wobei in der chinesischen Stichprobe
insgesamt stärkere Korrelationen zu beobachten waren. Ebenso haben sich die positiven
Zusammenhänge zwischen Internetnutzungserwartungen und den Symptomen einer IUD
bestätigt (Brand, Laier, et al., 2014; Brand et al., 2016), wobei hier keine Unterschiede zwischen
den Nationen gefunden wurden. Dass die Selbstregulationskompetenz im Vergleich zur
deutschen Stichprobe in der chinesischen Stichprobe in keinem Zusammenhang mit einer IUD-
Symptomatik stand, dafür aber eine höhere Kompetenz hinsichtlich Reflexion und kritischer
Analyse, lässt auf unterschiedliche länderspezifische Mechanismen bei der Entstehung und
Aufrechterhaltung einer IUD schließen, welche unter anderem auf kulturelle und
gesellschaftliche Unterschiede zurückzuführen sind. Die Befunde hinsichtlich des Einflusses
internetbezogener Erwartungen und Kompetenzen ermöglichen zudem die Ableitung
Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus 95
praktischer Implikationen sowohl für Deutschland als auch für China, wie zum Beispiel die
Förderung bestimmter funktionaler Kompetenzen in Präventions- oder
Interventionsprogrammen.
3.3 Schrift 3: Perceiving online-communication overload can be explained by the
interaction of Internet-use expectancies and specific Internet literacy domains
Seit der ersten Veröffentlichung und weltweiten Etablierung des Smartphones hat sich die Art
und Weise, wie Menschen miteinander kommunizieren und schnell an Informationen gelangen
können, bedeutsam verändert. Neben den vielen Vorteilen, die soziale Netzwerke (z.B.
Facebook) oder Instant Messenger (z.B. WhatsApp) bieten, wurde in der Vergangenheit auch
immer häufiger von negativen Konsequenzen, die durch die Nutzung von OKA entstehen
können, berichtet. Eine solche negative Konsequenz beschreibt auch das Erleben von
Technostress, welcher grundlegend durch eine empfundene Schwierigkeit, mit neuen
Technologien effizient umzugehen, entstehen kann (Brod, 1984). Dabei wurden bereits die
Auswirkungen von Technostress im arbeitsbezogenen Kontext untersucht und dort zum
Beispiel der negative Effekt auf die Arbeitsleistung aufgezeigt (Brooks & Califf, 2017; Hwang
& Cha, 2018; Ragu-Nathan et al., 2008). Im Rahmen der Onlinekommunikation wurden
verschiedene Arten des Technostresses beschrieben. Dabei lag der Fokus der vorliegenden
Studie zum einen auf dem Gefühl, in kurzer Zeit zu vielen Informationen über
technologiebasierte Kanäle ausgesetzt zu sein, die weder aufgenommen noch effektiv
verarbeiten werden können (im Folgenden bezeichnet als Online Information Overload; vgl.
Schrift 3; X. Cao & Sun, 2018; Misra & Stokols, 2012), und zum anderen auf der Überlastung,
die aufgrund zu vieler eingehender Mitteilungen, welche die mentalen Kapazitäten des
Individuums übersteigen, entstehen kann (im Folgenden bezeichnet als Online Commuication
Overload; vgl. Schrift 3; Cho et al., 2011; LaRose et al., 2014). Neben den psychologischen
und behavioralen Konsequenzen von Technostress beziehungsweise technologieinduziertem
Overload konnte bereits der Einfluss von Persönlichkeitsmerkmalen und sozialen Bedürfnissen
auf das Empfinden von Technostress ergründet werden (z.B. Beyens et al., 2016; Korzynski et
al., 2016). In verwandten Forschungsbereichen wurden Internetnutzungserwartungen sowie
spezifische Internetnutzungskompetenzen als signifikante Determinanten einer exzessiven und
unkontrollierten Nutzung des Internets sowie von OKA eruiert (z.B. Brand, Laier, et al., 2014;
Wegmann & Brand, 2016; Wegmann et al., 2015). In der vorliegenden Studie wurde
angenommen, dass diese internetbezogenen Kognitionen und Kompetenzen ebenfalls beim
96 Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus
Empfinden von Technostress im Zuge der Nutzung von OKA signifikante Prädiktoren
darstellen können.
Es wurden die Hypothesen aufgestellt, dass verschiedene Ausprägungen hinsichtlich der
Dimensionen der Internetnutzungskompetenz (höhere technische Expertise und
produktive/interaktive Kompetenzen sowie eine niedrigere Reflexions- und
Selbstregulationskompetenz) sowohl mit einer erhöhten Wahrnehmung eines Online
Information Overloads als auch eines Online Communication Overloads einhergehen. Des
Weiteren wurde ein positiver Zusammenhang zwischen Internetnutzungserwartungen und einer
erhöhten Wahrnehmung eines technologieinduzierten Overloads angenommen. Zusätzlich
wurde untersucht, inwiefern Internetnutzungserwartungen und -kompetenzen bei der
Vorhersage von Technostress miteinander interagieren.
Zur Adressierung der Hypothesen und der Fragestellung nahmen insgesamt 208
Probanden (122 weiblich, 86 männlich) im Alter von 18 bis 57 Jahren (M = 24.51, SD = 8.46)
an einer Onlinestudie teil. Dabei sollten Fragebögen zum Empfinden von Technostress,
Internetnutzungserwartungen und den vier Dimensionen der Internetnutzungskompetenz
bearbeitet werden. Die Stichprobe bestand mehrheitlich aus Studierenden, Angestellten sowie
Auszubildenden.
Die Wahrnehmung von Online Communication Overload korrelierte signifikant mit
höheren Internetnutzungserwartungen sowie höheren produktiven/interaktiven und niedrigeren
selbstregulativen Kompetenzen. Lediglich ein schwacher, positiver Zusammenhang lag
zwischen internetbezogenen Vermeidungserwartungen und dem Grad an wahrgenommenem
Online Information Overload vor. Moderierte Regressionsanalysen konnten zudem signifikante
Interaktionseffekte zwischen Internetnutzungserwartungen sowie den
Internetnutzungskompetenz-Dimensionen Produktion und Interaktion sowie Selbstregulation
bei der Vorhersage eines Online Communication Overloads aufzeigen.
Die angenommenen Hypothesen konnten dementsprechend teilweise bestätigt werden.
Die signifikanten Interaktionseffekte verdeutlichten insgesamt, dass der Online
Communication Overload dann anstieg, wenn auch hohe positive Internetnutzungserwartungen
und hohe produktive/interaktive Kompetenzen vorlagen. Ein niedriger Grad an Online
Communication Overload wurde dabei bei Personen gefunden, die eine gute
Selbstregulationskompetenz und niedrigere positive Erwartungen an die eigene Internetnutzung
besaßen. Einen hohen Grad an Overload verzeichneten wiederum Personen mit hohen positiven
Erwartungen und gleichzeitig niedriger Selbstregulationskompetenz und hohen
produktiven/interaktiven Kompetenzen. Ein ähnliches Bild zeigte sich bei Personen mit hohen
Untersuchungsziele und Zusammenfassung der Schriften des Kumulus 97
Vermeidungserwartungen. Diese wiesen bei gleichzeitig hohen produktiven/interaktiven
Kompetenzen sowie einer niedrigeren Selbstregulation den höchsten Online Communication
Overload auf. Die vorliegende Studie erweitert die bisherigen Erkenntnisse zum Einfluss
bestimmter Personenmerkmale auf Verhaltensvariablen (Beyens et al., 2016; Hsiao et al., 2017;
Y. K. Lee et al., 2014) und gibt weiteren Aufschluss darüber, wann Personen die Nutzung von
OKA als belastend wahrnehmen. Zukünftige Studien sollten diese Befunde nutzen, um den
ganzheitlichen Prozess der Entstehung von Technostress im Zuge der Nutzung von OKA
abzubilden. Hohe selbstregulatorische Kompetenzen hinsichtlich der eigenen Internetnutzung
zeigten sich auch in dieser Studie als protektiver Faktor. In der Praxis können sowohl die
Stärkung der eigenen Selbstregulation als auch das Aufzeigen alternativer technologiebasierter
Copingstrategien Möglichkeiten zur Vermeidung von Technostress darstellen.
98 Diskussion
4 Diskussion
Das Ziel der vorliegenden Dissertation und der Schriften des Kumulus besteht darin, die Rolle
verschiedener internetbezogener Kompetenzen im Rahmen von drei dysfunktionalen Facetten
der Internetnutzung – einer Cybermobbing-Täterschaft, einer IUD sowie dem Erleben von
Technostress – zu eruieren. Dabei werden unter anderem gemeinsame Einflüsse von
Kompetenzen und Personenmerkmalen sowie soziodemografischen Variablen auf bestimmte
dysfunktionale Facetten betrachtet, aber auch Interaktionen mit internetbezogenen Kognitionen
untersucht und zudem nationale Unterschiede beleuchtet. Die Ergebnisse der ersten Schrift des
Kumulus verdeutlichen dabei, dass neben einem jüngeren Alter und einem niedrigeren Grad an
Gewissenhaftigkeit bestimmte Dimensionen einer Internetnutzungskompetenz Prädiktoren
einer höheren IUD-Symptomatik darstellen, aber auch mit einer aktiven und passiven
Cybermobbing-Täterschaft einhergehen. Genauer betrachtet zeigt sich, dass höhere technische
sowie produktive und interaktive Kompetenzen die Symptomschwere einer IUD positiv
verstärken können. Außerdem ist zu beobachten, dass im Rahmen einer IUD vor allem eine
höhere Selbstregulationskompetenz und im Rahmen einer Cybermobbing-Täterschaft höhere
Reflexions- und kritische Analysekompetenz präventiv wirken können. Die Ergebnisse
verdeutlichen demnach sowohl den negativ verstärkenden Charakter als auch den protektiven
Wert einzelner Dimensionen der Internetnutzungskompetenz. Die Effekte der vier
Dimensionen einer Internetnutzungskompetenz auf eine IUD-Symptomatik konnten im
Rahmen der zweiten Schrift des Kumulus innerhalb einer deutschen Stichprobe repliziert
werden. Des Weiteren existieren den Daten zufolge kulturelle Unterschiede zwischen
Deutschland und China hinsichtlich der Ausprägung einer IUD und dem Einfluss von
Internetnutzungskompetenzen, von Internetnutzungserwartungen und von
Persönlichkeitsmerkmalen. Dabei steht (anders als in der deutschen Stichprobe) die
Selbstregulationskompetenz in der chinesischen Stichprobe in keinem Zusammenhang mit der
Symptombelastung einer IUD. Auf der anderen Seite korreliert eine höhere
Reflexionskompetenz in der chinesischen Stichprobe positiv mit einer Symptomausprägung
einer IUD, was letztlich auf kulturell unterschiedliche Mechanismen bei der Entstehung und
Aufrechterhaltung einer IUD schließen lässt. Die dritte Schrift des Kumulus, in der wieder eine
rein deutsche Stichprobe untersucht wurde, weist vor allem darauf hin, dass das Erleben eines
Online Communication Overloads mit höheren Internetnutzungserwartungen (sowohl
Vermeidungserwartungen als auch positive Erwartungen), höheren produktiven und
interaktiven Kompetenzen sowie einer niedrigeren Selbstregulationskompetenz einhergeht.
Des Weiteren zeigen sich signifikante Interaktionseffekte zwischen
Diskussion 99
Internetnutzungserwartungen sowie den Kompetenzdimensionen Produktion und Interaktion
sowie Selbstregulation bei der Vorhersage eines Online Communication Overloads.
Im Folgenden werden die Hauptergebnisse hinsichtlich des Einflusses von
Internetnutzungskompetenzen für die jeweiligen dysfunktionalen Facetten einer
Internetnutzung getrennt betrachtet und vor dem Hintergrund bisheriger Forschung diskutiert.
Anschließend werden die Befunde zu weiteren Korrelaten einer Internetnutzungskompetenz
zusammengefasst und theoretisch eingeordnet. Darauf folgt eine gesamtheitliche Diskussion
der Relevanz einer Internetnutzungskompetenz im Rahmen von dysfunktionalen Facetten der
Internetnutzung sowie die Integration der Befunde in ein theoretisches Rahmenmodell. Daran
anschließend werden auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse und Annahmen praktische
Implikationen und Handlungsempfehlungen abgeleitet, welche für zukünftige
Trainingsmaßnahmen zur Prävention und Reduktion einer von dysfunktionalen Facetten der
Internetnutzung genutzt werden können. Abschließend werden Limitationen aufgezeigt, ein
Ausblick über weiteren Forschungsbedarf wird gegeben und ein kurzes Fazit gezogen.
4.1 Diskussion der Effekte einer Internetnutzungskompetenz im Rahmen einer
Cybermobbing-Täterschaft
Die Ergebnisse der ersten Schrift des Kumulus weisen auf signifikante Unterschiede
hinsichtlich produktiver und interaktiver Kompetenzen sowie der Reflexions- und
Selbstregulationskompetenz zwischen Cybermobbing-Tätern/-Täterinnen und denjenigen
Personen hin, die noch nicht in der Rolle des Täters/der Täterin waren. Diese Ergebnisse stehen
zum Teil in Einklang mit Befunden bisheriger Forschungsarbeiten. So konnten in anderen
Studien zum Beispiel höhere ethische Medienkompetenzen sowie eine höhere Online
Netiquette als protektive Faktoren einer Cybermobbing-Täterschaft aufgezeigt werden
(Kumazaki et al., 2011; C. R. Müller et al., 2014; Park et al., 2014). Beide Konzepte umfassen
dabei Kompetenzen der Reflexion des eigenen Handelns hinsichtlich ethischer und moralischer
Werte. Führt man diese Befunde mit den Ergebnissen aus der ersten Schrift des Kumulus, die
eine geringere Reflexionskompetenz als signifikanten Prädiktor der Wahrscheinlichkeit einer
Cybermobbing-Täterschaft aufzeigten, zusammen, bedeutet dies im Umkehrschluss, dass es
Cybermobbing-Tätern/-Täterinnen offenbar generell schwerfällt, Inhalte, die sie rezipieren,
hinsichtlich ihrer Glaubwürdigkeit und Absicht kritisch zu hinterfragen. Außerdem lässt sich
darauf schließen, dass es Cybermobbing-Tätern/-Täterinnen schwerer fällt, das eigene Handeln
kritisch zu reflektieren und über mögliche Konsequenzen und Folgen nachzudenken. Dies steht
auch in Einklang mit dem Ergebnis früherer Studien, dass Cybermobbing-Täter und
100 Diskussion
-Täterinnen ein höheres impulsives, unkontrolliertes Verhalten aufzeigen, weniger
Empathiefähigkeit und Einfühlungsvermögen besitzen und dementsprechend die
Konsequenzen für das Opfer nicht richtig einschätzen können (z.B. Del Rey et al., 2016; Floros
et al., 2013; Vazsonyi, Machackova, Sevcikova, Smahel & Cerna, 2012; Zych et al., 2015).
Hinsichtlich der technischen Expertise zeigten sich im Gruppenvergleich (allerdings) wider
Erwarten keine Unterschiede zwischen Tätern/Täterinnen und Nicht-Tätern/Nicht-Täterinnen,
was zunächst im Widerspruch zu bisherigen Studien und Annahmen steht, die davon ausgehen,
dass das Macht- und Kräfteungleichgewicht (siehe Kapitel 2.2.1.2) beim Cybermobbing auch
auf eine höhere technische Expertise des Täters/der Täterin zurückzuführen ist (z.B. Festl,
2016; Kumazaki et al., 2011; Livingstone et al., 2011; Slonje et al., 2013). Zieht man jedoch
die Ergebnisse zur Dimension der Produktion und Interaktion heran, so bestätigt die höhere
Ausprägung auf Seiten der Cybermobbing-Täter/-Täterinnen die Annahme, dass
Täter/Täterinnen gute Kenntnisse über die Eigenschaften und Möglichkeiten des Internets und
insbesondere sozialer Medien besitzen und sich diese in ihrem Vorgehen gezielt zu Nutze
machen (Floros et al., 2013; Kwan & Skoric, 2013; Park et al., 2014). So scheint im Rahmen
des Mobbings über OKA weniger eine reine Expertise hinsichtlich der technischen
Handhabung von Internetanwendungen und internetfähiger Hardware die ausschlaggebende
Rolle zu spielen, sondern vielmehr ein höheres Wissen darüber, wie das Internet als Plattform
genutzt werden kann, um mit anderen Nutzerinnen und Nutzern zu interagieren
beziehungsweise eine höhere Aufgeschlossenheit gegenüber der eigenen Partizipation auf
sozialen Medien (z.B. das Kommentieren von Postings anderer Nutzerinnen und Nutzer oder
dem Posten eigener Beiträge). Eine höhere Expertise der Täterin/des Täters kann demnach eher
in diesen Bereichen zu einem möglichen Kräfteungleichgewicht führen. Eine niedrigere
Selbstregulationskompetenz hinsichtlich der eigenen Internetnutzung auf Seiten der
Cybermobbing-Täter/-Täterinnen steht in Einklang mit Arbeiten, die bereits Zusammenhänge
zwischen Cybermobbing-Verhalten und Tendenzen zu einer problematischen, unkontrollierten
Internetnutzung feststellen konnten (z.B. Chang et al., 2015; Jung et al., 2014; Nartgün &
Cicioglu, 2015; Yudes-Gómez et al., 2018). So scheinen Internetnutzer/-nutzerinnen, die das
Internet übermäßig und unkontrolliert nutzen und demnach diesbezüglich eine geringe
Selbstregulationskompetenz besitzen, auch dazu zu neigen, Cybermobbing zu betreiben.
Auf regressionsanalytischer Ebene können die oben genannten Effekte allerdings nicht
gänzlich bestätigt werden. Lediglich eine niedrigere Reflexionskompetenz zeigt sich als
signifikanter Prädiktor bei der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer aktiven oder passiven
Cybermobbing-Täterschaft und stellt zur Folge die einzige Dimension der
Diskussion 101
Internetnutzungskompetenz dar, die in einer höheren Ausprägung zur Vermeidung oder
Reduktion von Cybermobbing-Verhalten dienen kann. Außerdem zeigt sich, dass die kritische
Reflexionskompetenz zusätzlich zum Alter der Probandinnen und Probanden sowie deren Grad
an genereller Gewissenhaftigkeit signifikante Varianzanteile eine Cybermobbing-Täterschaft
aufklärt. Bei jüngeren Personen, die generell wenig Selbstdisziplin zeigen und gleichzeitig
Probleme darin haben, Onlineinhalte und die Absichten anderer Internetnutzerinnen und
-nutzer kritisch zu reflektieren, scheint das Risiko höher zu sein, Cybermobbing zu betreiben.
Dabei stellt die Reflexionskompetenz unter diesen Variablen denjenigen Faktor dar, der von
außen, zum Beispiel durch Trainingsmaßnahmen, zu beeinflussen ist und als Zugangspunkt zu
einer möglichen Prävention von Cybermobbing-Verhalten dienen kann. So konnte bereits eine
andere Studie den protektiven Effekt einer zur Reflexion anregenden Mitteilung auf die
Intention, eine beleidigende Nachricht zu posten, demonstrieren (Van Royen et al., 2017).
Weitere mögliche Trainingsmaßnahmen und praktische Implikationen werden in Kapitel 4.7
näher beleuchtet.
Die weiteren Kompetenzdimensionen, bei denen zuvor eine unterschiedliche
Ausprägung zwischen Personen mit und ohne Erfahrungen als Cybermobbing-Täter/-Täterin
aufgezeigt wurde (eine offenere Einstellung gegenüber der Interaktion und Produktion über
soziale Medien sowie Probleme darin, das eigene Internetnutzungsverhalten anhand eigener
Standards zu kontrollieren und zu regulieren), klären demgegenüber keine weiteren
Varianzanteile auf und scheinen demnach weniger geeignet zur direkten Vorhersage von
Cybermobbing-Verhalten zu sein.
4.2 Diskussion der Effekte einer Internetnutzungskompetenz im Rahmen der
Entstehung und Aufrechterhaltung einer Internet Use Disorder
Der Zusammenhang zwischen spezifischen Internetnutzungskompetenzen und einer IUD stellt
ebenfalls den Untersuchungsgegenstand von Schrift 1 sowie von Schrift 25 des Kumulus dar.
Auf korrelativer Ebene zeigen sich in beiden Schriften fast durchgängig für alle vier
Dimensionen der Internetnutzungskompetenz signifikante positive sowie negative
Zusammenhänge mit der Symptomausprägung einer IUD. Lediglich die Dimensionen der
Reflexion und kritischen Analyse wies nur in Schrift 1 des Kumulus eine schwache negative
5 Im Folgenden werden zunächst nur die Ergebnisse der deutschen Stichprobe (Schrift 2 des Kumulus) diskutiert
und theoretisch eingeordnet. Die gefundenen Effekte innerhalb der chinesischen Stichprobe sowie nationale
Unterschiede werden im weiteren Verlauf des Diskussionsteils aufgegriffen und theoretisch eingeordnet.
102 Diskussion
Korrelation mit der Symptomausprägung einer IUD auf. Personen, die das Internet pathologisch
und unkontrolliert nutzen, scheint demnach auch die Kompetenz zu fehlen, die
Glaubwürdigkeit und Absichten von Inhalten, die sie online konsumieren, einschätzen zu
können. Dieser Zusammenhang konnte in Schrift 2 des Kumulus jedoch nicht repliziert werden.
Zudem existieren bislang noch keine weiteren empirischen Arbeiten, die diesen
Zusammenhang explizit geprüft haben. Die empirische Evidenz eines Einflusses reflektierender
Kompetenzen, zumindest mit der inhaltlichen Ausrichtung der in dieser Arbeit geprüften
Dimension, auf die Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD ist demnach zu bezweifeln
und es benötigt weitere Studien, um einen möglichen Effekt zu eruieren.
Hinsichtlich technischer Kompetenzen zeigt sich in beiden Schriften ein kleiner
positiver Effekt und hinsichtlich produktiver/interaktiver Kompetenzen ein mittlerer positiver
Effekt. Personen, die demnach höhere technische Kompetenzen sowie einen höheren
produktiven und interaktiven Zugang zum Internet aufweisen, scheinen auch eher anfällig für
eine problematische oder pathologische Nutzungsweise des Internets zu sein, was sich mit den
in Kapitel 4.1 dargelegten Annahmen deckt und mögliche Verknüpfungspunkte zwischen den
Phänomenen des Cybermobbings und der IUD darstellen kann (eine Zusammenführung der
Ergebnisse erfolgt in Kapitel 4.6). Die Ergebnisse bestätigen ebenfalls frühere Studien, die
höheres technisches Wissen und eine positivere und offenere Einstellung gegenüber der
Nutzung von OKA als positive Prädiktoren einer IUD identifizieren konnten (Leung & Lee,
2011, 2012; Wegmann et al., 2015). Der positive Zusammenhang zwischen technischer
Expertise und den Symptomen einer IUD lässt sich aber möglicherweise auch darauf
zurückführen, dass Personen, die das Internet exzessiv nutzen, sich eventuell selbst auch eher
eine höhere Expertise im Umgang mit technischen Geräten und Funktionen von
Internetanwendungen zuschreiben, da sie diese auch täglich für einen großen Zeitraum nutzen.
Außerdem konnte herausgestellt werden, dass Personen, die eine positive Einstellung
gegenüber Onlineinteraktion und -partizipation haben, das Internet häufiger auch zu
Kommunikationszwecken nutzen (Ledbetter et al., 2011) und die Präferenz für OKA
gegebenenfalls zu einem gestörten Nutzungsverhalten führen kann (Fioravanti, Dèttore &
Casale, 2012). Diese Befunde weisen darauf hin, dass der Einfluss produktiver und interaktiver
Kompetenzen innerhalb der Entstehung und Aufrechterhaltung einer spezifischen IUD
beziehungsweise einer Internet Communication Disorder möglicherweise ausgeprägter
ausfällt. Die Untersuchung des Einflusses produktiver und interaktiver Kompetenzen (Schriften
1 und 2 des Kumulus) im Rahmen spezifischer IUDs (wie z.B. einer Internet Communication
Disorder) und die Prüfung möglicher Übereinstimmungen mit einer unspezifischen IUD
Diskussion 103
beziehungsweise die Identifizierung möglicher Unterschiede sollte Gegenstand zukünftiger
Arbeiten sein.
Schriften 1 und 2 des Kumulus verdeutlichen außerdem, dass niedrigere
Selbstregulationskompetenzen mit höheren Symptomen einer IUD einhergehen. Dies bedeutet,
dass Personen, die sich im Rahmen ihrer eigenen Internetnutzung schlechter an persönliche
Standards halten können, wie zum Beispiel an einen vorher geplanten zeitlichen Rahmen zur
Nutzung des Internets, und Probleme damit haben, ihr Nutzungsverhalten selbstbestimmt zu
regulieren, eher eine exzessive und pathologische Nutzung des Internets aufweisen. Dies steht
in Einklang mit verschiedenen Studien, die bereits eine fehlende Selbstregulationskompetenz
als Einflussvariable bei einer exzessiven Internetnutzung identifiziert haben (z.B. Gökçearslan
et al., 2016; Haagsma et al., 2013; Van den Eijnden et al., 2010; van Deursen et al., 2015;
Wegmann et al., 2015). Zumal stellt eine mangelnde Kontrolle über die eigene Internetnutzung
ein wichtiges Diagnosekriterium einer IUD dar (vgl. Tabelle 1; Kriterien Kontrollverlust und
Fortsetzung; Brand & Laier, 2013; Griffiths, 2005).
In einer linearen Regressionsanalyse (Schrift 1 des Kumulus) gehörten die beiden
Dimensionen der Produktion und Interaktion sowie Selbstregulation zwar zu den Prädiktoren
mit den höchsten eigens aufgeklärten Varianzanteilen einer exzessiven Internetnutzung, die
Tatsache, dass alle Dimensionen eigene signifikante Varianzanteile aufklären, stärkt jedoch die
Annahme und Relevanz einer mehrdimensionalen Konzeption von Internetnutzungskompetenz
als Determinante der Entwicklung und Aufrechterhaltung einer IUD. Die unterschiedlichen
Effekte der einzelnen Kompetenzdimensionen verdeutlichen, dass höhere internetbezogene
Kompetenzen nicht zwingend zu einer Reduktion von problematischem
Internetnutzungsverhalten führen. Die Analysen der ersten beiden Schriften des Kumulus
verdeutlichen vielmehr, dass technologiebasierte Kompetenzen wie Hard- und Softwareskills
sowie Wissen über die Nutzungsmöglichkeiten und Potentiale heutiger sozialer Medien und
OKA in einem positiven Zusammenhang mit den Symptomen einer IUD stehen und somit das
Risiko des Eingehens dysfunktionaler Verhaltensweisen im Internet erhöhen können.
Kompetenzen zur Selbstregulation scheinen hingegen negativ mit Tendenzen einer IUD
assoziiert zu sein, was für einen präventiven Wert dieser Dimensionen spricht.
4.3 Diskussion der Effekte einer Internetnutzungskompetenz im Rahmen des Erlebens
von Technostress
Die Befunde aus Schrift 3 des Kumulus legen nahe, dass das Erleben eines erhöhten Online
Communication Overloads, mit höheren Internetnutzungskompetenzen hinsichtlich der
104 Diskussion
Produktion und Interaktion sowie niedrigeren Ausprägungen in der selbst eingeschätzten
Selbstregulationskompetenz einhergeht (mit jeweils schwachen bis mittleren Effektstärken).
Personen, die das Internet demnach als effiziente Plattform zur Partizipation und Interaktion
mit anderen Nutzerinnen und Nutzern wahrnehmen und/oder schlechter ihre eigene
Internetnutzung kontrollieren und regulieren können, scheinen auch eher von eingehenden
Mitteilungen überfordert. Bisherige Arbeiten fanden ähnliche Zusammenhänge (z.B. X. Cao &
Sun, 2018; LaRose et al., 2014), jedoch muss an dieser Stelle angemerkt werden, dass es zum
jetzigen Zeitpunkt insgesamt noch zu wenige Studien gibt, welche die Prädiktoren und
Entstehungsmechanismen eines durch die Nutzung von OKA herbeigeführten Technostresses
systematisch untersucht haben. Die Befunde der dritten Schrift des Kumulus geben einen
Hinweis darauf, dass eine höhere Beteiligung in sozialen Medien, die zudem von einer geringen
Selbstregulationskompetenz hinsichtlich der eigenen Internetnutzung begleitet wird, zum
Erleben von Technostress führen kann. Außerdem zeigt sich, dass die technische Expertise
sowie reflektierende Kompetenzen keinen Einfluss auf die Höhe eines erlebten Online
Communication Overloads haben. Reine technische Kompetenzen führen demnach weder dazu,
dass eine individuelle Überlastung aufgrund einer übermäßigen Nutzung von OKA
beziehungsweise eingehenden Nachrichten entsteht, noch hilft technisches Wissen dabei, diese
zu vermeiden. Dabei wären beide Zusammenhänge denkbar gewesen, da sowohl angenommen
werden kann, dass höhere technische Kompetenzen zu einer häufigeren Nutzung des Internets
führen (z.B. Livingstone & Helsper, 2009) als auch, dass ein höheres Wissen über bestimmte
Funktionalitäten, zum Beispiel, wie man das Smartphone in den Nicht-Stören-Modus schaltet,
dazu führt, dass man sich weniger von Benachrichtigungen überlastet fühlt (vgl. Gui et al.,
2017).
Die Kompetenz der Reflexion und kritischen Analyse spielt in dieser Arbeit ebenso wie
die technische Expertise keine Rolle beim Erleben eines Online Communication Overloads.
Dies kann unter anderem an der inhaltlichen Ausrichtung der Skala des Fragebogens zur
Erfassung von Internetnutzungskompetenz liegen. Möglicherweise scheinen im Rahmen des
Erlebens von Technostress eher Kompetenzen relevant zu sein, die eine stärkere Reflexion des
Verhaltens des Nutzers/der Nutzerin selbst ermöglichen und weniger die Kompetenz,
einschätzen zu können, ob eine Information oder eine Nachricht glaubwürdig ist oder was ein
anderer Nutzer/eine andere Nutzerin mit seinem/ihrem Verhalten online bezwecken will.
Entscheidender scheint es, ob der Nutzer/die Nutzerin fähig ist, sein/ihr eigenes
Nutzungsverhalten zu reflektieren sowie der Frage nachzugehen, warum er/sie eine
Überlastung empfindet, um daraus mögliche Problemlösestrategien zu entwickeln. In diesem
Diskussion 105
Zusammenhang bedarf es jedoch noch weiterer Forschung und den dargelegten Annahmen fehlt
derzeit noch die empirische Grundlage.
Personen, die einen Online Information Overload erleben beziehungsweise höhere
Werte in dieser Skala aufweisen, fühlen sich vor allem mit zu vielen irrelevanten Informationen
auf SNS oder über OKA konfrontiert, die sie zum Teil gar nicht aufnehmen oder verarbeiten
können (Maier, 2014). Dabei handelt es sich vor allem um Posts von Freunden/Freundinnen
oder Beiträge von Seiten, die der Nutzer/die Nutzerin abonniert hat, welche ihn/sie meist nicht
direkt erreichen, sondern erst, wenn er/sie die SNS besucht (außer es wurden dafür spezifische
Benachrichtigungen eingestellt). Außerdem zählen dazu Beiträge in Gruppenchats, die
meistens nicht direkt an eine bestimmte Person, sondern alle Gruppenteilnehmer gerichtet sind.
Der Nutzer/die Nutzerin kann demnach selbst entscheiden, wann er/sie diese Informationen
aufnehmen will und er/sie fühlt sich möglicherweise einem geringeren Druck ausgesetzt,
schnell reagieren zu müssen. Da der Hauptteil der Informationen auch nicht an den Nutzer/die
Nutzerin selbst gerichtet ist, kann es sein, dass er/sie keinen beziehungsweise nur einen
niedrigeren sozialen Druck empfindet, schnell alle neuen Informationen konsumieren zu
müssen. Die dabei fehlende soziale Komponente kann ein möglicher Hinweis darauf sein,
warum anders als beim Online Communication Overload, bei dem soziale Aspekte eine größere
Rolle spielen (vgl. Kapitel 2.2.3.1), produktive/interaktive sowie selbstregulatorische
Internetnutzungskompetenzen scheinbar keine einflussreiche Rolle spielen. Das soziale
Netzwerk Facebook wirbt zudem bei den Nutzerinnen und Nutzern damit, den eigenen News
Feed so gestalten zu können, dass sie nur noch relevante Inhalte von vorher festgelegten
abonnierten Seiten und Freunden/Freundinnen angezeigt bekommen (Facebook, 2017). Die
nötigen Einstellungen, um seinen News Feed zu individualisieren, sind dabei so einfach
vorzunehmen, dass dafür nicht zwingend eine hohe technische Expertise auf Seiten des
Nutzers/der Nutzerin vorliegen muss. So können auch Personen ohne ein großes technisches
Hintergrundwissen einer möglichen Informationsüberlastung aus dem Weg gehen, was den
nicht vorhandenen Einfluss der technischen Expertise auf den Grad des erlebten Online
Information Overloads erklären könnte. Die nicht vorhandene Korrelation zwischen der
Dimension der Reflexion und kritischen Analyse und dem Erleben eines Online Information
Overloads lässt sich, wie bereits zuvor dargelegt, auf die inhaltliche Ausrichtung der Skala des
genutzten Fragebogens zurückführen. Zudem scheint die Kompetenz, Inhalte hinsichtlich ihrer
Glaubwürdigkeit einschätzen zu können, erst relevant zu sein, wenn sich stärker mit einem
Beitrag auseinandergesetzt wird und noch nicht bereits bei der Sichtung relevanter Beiträge.
Insgesamt gesehen scheinen demnach keine höheren (oder niedrigeren)
106 Diskussion
Internetnutzungskompetenzen notwendig zu sein, um unwichtige Informationen im Internet
auszublenden beziehungsweise sich aufgrund zu vieler irrelevanter Informationen nicht
überlastet zu fühlen. Es können vielmehr andere Kompetenzen eine Rolle spielen, die zu einem
besseren Umgang mit einer Informationsflut im Internet beitragen. Dies könnten zum Beispiel
eine höhere Selbstwirksamkeit sein, also die Überzeugung, selbst mit einer möglichen
Informationsflut umgehen und relevante Information herausfiltern zu können (J. B. Schmitt,
Debbelt & Schneider, 2018), oder eine generell höhere kognitive Belastungsfähigkeit, um auch
während parallel durchzuführender Aufgaben (Multitasking) eine gewissenhafte Rezeption und
Aufnahme von Informationen zu ermöglichen (Karr-Wisniewski & Lu, 2010).
Der gefundene Interaktionseffekt zwischen den Nutzungskompetenzen und
Nutzungserwartungen auf das Erleben eines Online Communication Overloads wird an
inhaltlich passender Stelle in Kapitel 4.5 diskutiert.
4.4 Zwischenfazit
Insgesamt zeigen die drei Schriften des Kumulus, dass die einzelnen Dimensionen der
Internetnutzungskompetenz relevante und distinkte Merkmale für sowohl die Entstehung als
auch die Vermeidung dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung beziehungsweise
möglichen Folgen darstellen können. So weisen die Ergebnisse darauf hin, dass vor allem
selbstregulatorische Kompetenzen dysfunktionale Facetten vermindern können, während
höhere Kompetenzen in der Onlinepartizipation und -interaktion das Risiko dysfunktionaler
Verhaltensweisen und Reaktionen erhöhen. Die Kompetenz der Reflexion und kritischen
Analyse zeigt einen kleinen Effekt im Rahmen einer Cybermobbing-Täterschaft sowie im
Rahmen einer IUD (nur in Schrift 1 des Kumulus) und erweist sich dabei als möglicher
präventiver Faktor. Zusätzlich zeigt sich, dass die technische Expertise nur einen kleinen,
jedoch positiven Effekt auf die Symptombelastung einer IUD aufweist und sich im Rahmen des
Cybermobbings und des Erlebens von Technostress eher nicht als relevante Determinante
erweist. Der positive Zusammenhang zwischen technischer Expertise und den Symptomen
einer IUD lässt sich möglicherweise auch darauf zurückzuführen, dass Personen, die das
Internet exzessiv nutzen, sich selbst auch eher eine höhere Expertise im Umgang mit
technischen Geräten und Funktionen von Internetanwendungen zuschreiben, da sie diese auch
täglich für einen großen Zeitraum nutzen. Daraus lässt sich schließen, dass eine grundlegende
Anwendungskompetenz und technisches Know-how nicht automatisch einen funktionalen
Umgang mit dem Internet ermöglicht, sofern keine weiteren Kompetenzen, wie zum Beispiel
eine erhöhte Reflexions- oder Selbstregulationskompetenz, vorhanden sind. Abbildung 8 fasst
Diskussion 107
die Haupteffekte der einzelnen Kompetenzdimensionen auf die dysfunktionalen Facetten der
Internetnutzung grafisch zusammen.
Abbildung 8. Schematische Darstellung der Zusammenhänge zwischen den vier Dimensionen
der Internetnutzungskompetenz und den drei untersuchten dysfunktionalen Facetten einer
Internetnutzung. Schmale Pfade visualisieren kleine Effektstärken, dicke Pfade visualisieren
mittlere bis große Effektstärken. Die gestrichelte Linie weist auf einen möglichen Effekt hin,
der sich jedoch nur in einer Schrift des Kumulus zeigte. Pluszeichen stellen positive Effekte
dar, Minuszeichen negative Effekte. Dysfunktionales Verhalten verstärkende Kompetenzen
sind in der ersten, oberen Ebene dargestellt. Die zweite Ebene umfasst die protektiven
Kompetenzfacetten.
4.5 Weitere Korrelate einer Internetnutzungskompetenz
In den drei Schriften des Kumulus werden neben Zusammenhängen von
Internetnutzungskompetenzen und dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung außerdem
Zusammenhänge mit Personenmerkmalen und internetbezogenen Kognitionen aufgezeigt.
Dabei zeigen die ersten beiden Schriften des Kumulus widersprüchliche Ergebnisse hinsichtlich
eines Alterseffekts bei der Ausprägung spezifischer Kompetenzen. So zeigt sich in Schrift 1
des Kumulus ein schwacher negativer Zusammenhang zwischen dem Alter der Probandinnen
und Probanden und der Höhe einer produktiven/interaktiven Kompetenz. Die Ergebnisse der
zweiten Schrift des Kumulus können diesen Befund jedoch nicht bestätigen. So zeigt sich hier
kein signifikanter Zusammenhang zwischen dem Alter und der Höhe von produktiven und
interaktiven Kompetenzen, sondern stattdessen eine mit dem Alter steigende technische
Expertise, jedoch ebenfalls mit einer schwachen Effektstärke. In einer Studie von van Deursen
und van Dijk (2010) mit Probandinnen und Probanden in einem Alter von 18 bis 80 Jahren
108 Diskussion
konnte gezeigt werden, dass ältere Probandinnen und Probanden bei Aufgaben, in denen
grundlegende technische Internetkompetenzen benötigt wurden, schlechter abschnitten als
jüngere Teilnehmerinnen und Teilnehmer. Das Alter der Stichproben aus den Schriften 1 und
2 des Kumulus war mit durchschnittlichen 20 Jahren jedoch insgesamt recht jung und auch das
maximale Alter mit 29 beziehungsweise 30 Jahren befindet sich noch innerhalb des Ranges der
Digital Natives, die generell eine höhere Medien-Affinität und ausgeprägtere Kompetenzen
hinsichtlich neuer Medien aufweisen (Prensky, 2001), was insgesamt die nicht gefundenen
beziehungsweise kleinen Alterseffekte erklärt. Es ist davon auszugehen, dass der Alterseffekt
erst bei einem höheren Altersrange zu beobachten ist (vgl. van Deursen & van Dijk, 2010).
Des Weiteren zeigten sich Zusammenhänge zwischen der Persönlichkeitseigenschaft
Gewissenhaftigkeit und zwei spezifischen Kompetenzdimensionen (Schrift 1 des Kumulus).
Personen mit einer niedrigen Ausprägung des Persönlichkeitsmerkmals Gewissenhaftigkeit,
was unter anderem für eine niedrige Sorgfalt und Verlässlichkeit sowie schlechte
Organisationsfähigkeit und Disziplin schließen lässt, können demnach ebenfalls ihr eigenes
Onlineverhalten schlechter regulieren und sind auch eher aufgeschlossen hinsichtlich der
Teilnahme und Interaktion im Internet (Schrift 1 des Kumulus). Dies geht überein mit Studien,
die zeigen konnten, dass eine höhere Gewissenhaftigkeit in einem negativen Zusammenhang
mit der Nutzung des Internets und Formen der Onlinekommunikation stehen (z.B. Butt &
Phillips, 2008; Swickert, Hittner, Harris & Herring, 2002; Wilson, Fornasier & White, 2010).
Es wird dabei angenommen, dass Personen, die hoch gewissenhaft sind und demnach
pflichtbewusst und verantwortungsvoll ihren Aufgaben nachgehen, die Nutzung des Internets
oder von OKA gering halten, da sie diese als zu hohes Risiko der Ablenkung oder
Prokrastination empfinden (vgl. C. Ross et al., 2009). Moore und McElroy (2012) gehen davon
aus, dass hoch gewissenhafte Personen nicht dazu bereit sind, viel Zeit und viele Ressourcen
für die Nutzung von Facebook aufzubringen, da sie dies zu sehr vom Verfolgen ihrer Ziele
ablenkt. In ihrer Studie konnten sie diese Annahme bestätigen und aufzeigen, dass
gewissenhafte Personen weniger Beiträge auf Facebook posten. Landers und Lounsbury (2006)
sowie McElroy, Hendrickson, Townsend und DeMarie (2007) konnten außerdem zeigen, dass
gewissenhafte Personen das Internet eher zu akademischen Zwecken nutzen und weniger in
ihrer Freizeit. Die Ergebnisse der ersten Schrift des Kumulus stützen diese Befunde indem sie
zeigen, dass Personen mit einem niedrigeren Grad an Gewissenhaftigkeit zudem
aufgeschlossener gegenüber der Nutzung des Internets zu Kommunikationszwecken sowie zur
Produktion eigener Beiträge sind und Probleme hinsichtlich ihrer eigenen
Regulationskompetenz besitzen.
Diskussion 109
Schrift 2 des Kumulus adressiert zusätzlich die Fragestellung, ob nationale Unterschiede
hinsichtlich der Ausprägung einzelner Internetnutzungskompetenzen existieren und ob deren
Effekte auf die Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD in zwei verschiedenen Kulturen
unterschiedlich ausgeprägt sind. Innerhalb der deutschen Stichprobe replizieren und stützen die
korrelativen Zusammenhänge zwischen den Dimensionen der Internetnutzungskompetenz und
der Symptomausprägung einer IUD die Befunde aus Schrift 1 des Kumulus. Innerhalb der
chinesischen Stichprobe zeigten sich jedoch andere Effekte. Hier stellten ausgeprägtere
Reflexions- und Analysekompetenzen signifikante positive Korrelate einer IUD dar,
wohingegen Selbstregulation keinen Effekt auf die Symptombelastung einer IUD zu haben
scheint. Die unterschiedlichen länderspezifischen Effekte lassen auf unterschiedliche
Mechanismen bei der Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD schließen, welche unter
anderem auf kulturelle und gesellschaftliche Unterschiede, wie kollektivistische und
individualistische Hintergründe, zurückgeführt werden können (Hofstede, 1984; Wheeler, Reis
& Bond, 1989). Für eine ausführliche Diskussion möglicher kultureller Effekte wird auf Schrift
2 des Kumulus verwiesen. Das Modell der Internetnutzungskompetenz (vgl. Abbildung 6) gilt
es demnach für den internationalen Einsatz weiter zu prüfen.
Schrift 3 des Kumulus gibt zusätzlich Aufschluss darüber, in welchem Zusammenhang
Internetnutzungskompetenzen und spezifische Nutzungserwartungen stehen.
Internetnutzungserwartungen stellen im I-PACE Modell von Brand et al. (2016)
internetbezogene Kognitionen dar, welche den Einfluss persönlicher Kernmerkmale auf die
unkontrollierte Nutzung einer spezifischen Internetanwendung mediieren können. Sowohl
Vermeidungserwartungen als auch positive Internetnutzungserwartungen stehen in Schrift 3
des Kumulus in Zusammenhang mit höheren produktiven/interaktiven Kompetenzen als auch
einer niedrigeren Selbstregulationskompetenz. Personen, die demnach das Internet als
Möglichkeit wahrnehmen, einfach mit anderen interagieren und eigene Inhalte produzieren zu
können, scheinen auch eher die Erwartung zu haben, durch ihre Nutzung Freude zu erleben
oder negative Gefühle zu reduzieren, was sich in einer verminderten Kontrolle über ihre eigene
Internetnutzung widerspiegeln kann. Dies steht in Einklang mit Befunden von Wegmann et al.
(2015), die neben bivariaten Korrelationen zwischen den genannten Kompetenzdimensionen
und Nutzungserwartungen außerdem Selbstregulation auf der einen Seite sowie positive als
auch Vermeidungserwartungen auf der anderen Seite als zwei Mediatoren im
Entstehungsprozess einer exzessiven Nutzung von OKA identifizieren konnten. Zusätzlich
weisen die Ergebnisse der dritten Schrift des Kumulus darauf hin, dass der erlebte Online
Communication Overload am höchsten ausgeprägt ist, wenn hohe
110 Diskussion
Internetnutzungserwartungen und gleichzeitig hohe produktive/interaktive und niedrige
selbstregulatorische Kompetenzen vorliegen. Personen, die demnach offen gegenüber der
Nutzung von OKA und SNS sind und diese gezielt aufsuchen, um sich eigentlich unterhalten
zu fühlen und/oder alltäglichen Problemen aus dem Weg zu gehen, gleichzeitig aber
Schwierigkeiten darin haben, das Internet selbstbestimmt und kontrolliert zu nutzen, sich eher
überfordert und gestresst von der sozialen Interaktion über OKA und SNS fühlen. Dieses
Ergebnis lässt sich in die Befunde aus Schrift 1 und 2 integrieren. Dort konnten
übereinstimmende Effekte der Kompetenzdimensionen der Produktion und Interaktion sowie
Selbstregulation und Internetnutzungserwartungen auf die Symptome einer IUD herausgestellt
werden. Demnach scheinen die Kompetenzfacetten und Nutzungserwartungen, die bei der
Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD eine Rolle spielen, auch im Rahmen des Erlebens
eines Online Communication Overloads entscheidende Prädiktoren zu sein. An dieser Stelle
stellt sich jedoch die Frage, ob das Erleben eines Online Communication Overloads Ursache,
Folge oder ein parallel zu beobachtendes Phänomen zu einer exzessiven Nutzung des Internets
darstellt. Bisherige empirische Arbeiten zeigen hier widersprüchliche Ergebnisse. So weisen
verschiedene Studien darauf hin, dass eine exzessive Nutzung des Internets oder des
Smartphones beziehungsweise die daraus resultierenden negativen Konsequenzen zum Erleben
von Technostress führen können (Hsiao, 2017; Hsiao et al., 2017; Y. K. Lee et al., 2014).
Demgegenüber stehen Studien, die einen umgekehrten Effekt annehmen (Brooks et al., 2017;
Choi & Lim, 2016; Maier, Laumer, Weinert, et al., 2015). Zukünftige Studien sollten diese
Zusammenhänge in Kombinationen mit weiteren prädisponierenden Variablen näher prüfen,
um so Aussagen über die Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen Technostress und einer IUD
treffen zu können.
4.6 Zusammenführung der Ergebnisse und abschließende Diskussion der Relevanz
einer Internetnutzungskompetenz
Wie in den vorherigen Kapiteln dargelegt, lassen sich die Befunde des Kumulus gut in die
bisherige Literatur und theoretischen Annahmen zu Determinanten und psychologischen
Mechanismen einer dysfunktionalen Internetnutzung und dem Erleben möglicher
Konsequenzen einer übermäßigen Nutzung einordnen. Im Folgenden soll ein theoretisches
Rahmenmodell zur Entstehung dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung vorgeschlagen
werden, welches die Befunde des Kumulus mit den Ergebnissen bisheriger Forschungsarbeiten
verknüpft und die Gemeinsamkeiten zwischen den drei Facetten beleuchtet. Hierzu soll bereits
an dieser Stelle betont werden, dass das Modell keinen Anspruch auf Vollständigkeit hat,
Diskussion 111
sondern insbesondere versucht, die wichtigsten Befunde der einschlägigen Arbeiten aus den
Bereichen des Cybermobbings, der IUD sowie des Technostresses zu verknüpfen und die
Befunde des Kumulus dort zu integrieren. Das Modell erhebt außerdem nicht den Anspruch
eines testbaren pfadanalytischen Modells, sondern soll an dieser Stelle lediglich zur
Veranschaulichung der Ergebnisse und derzeitigen Forschungslage dienen. Das Modell kann
in der Zukunft ebenfalls genutzt werden, um Hypothesen zu generieren und potentielle
Fragestellungen abzuleiten. Das Modell beinhaltet demnach auch theoretisch angenommene,
jedoch noch nicht ausreichend empirisch geprüfte Zusammenhänge, die als Anstoß für
kommende Studien dienen können. Das grafische Modell ist Abbildung 9 zu entnehmen. Auf
dessen einzelne Komponenten und Wirkungspfade wird im Folgenden eingegangen.
Das vorgeschlagene Modell orientiert sich am schematischen Aufbau des I-PACE
Modells nach Brand et al. (2016), welches die Entstehungsmechanismen einer spezifischen
IUD beschreibt. Da das I-PACE Modell jedoch in erster Linie auf etablierten
Suchtprozessmodellen und fundierten Erkenntnissen zu Entstehungsmechanismen einer
Suchterkrankung basiert, worunter sich die Phänomene des Cybermobbings und
Technostresses nicht verorten lassen, wird das vorgeschlagene Modell folglich deutlich
reduzierter gestaltet. Es fokussiert sich dabei insbesondere auf die zugrunde liegenden
Mechanismen und Prädiktoren der Entscheidung, das Internet in einer dysfunktionalen Art und
Weise zu nutzen beziehungsweise anfällig dafür zu sein, im Rahmen der eigenen
Internetnutzung Technostress zu erleben. Letzteres Phänomen wird dabei etwas losgelöst vom
Cybermobbing und einer pathologischen Internetnutzung betrachtet, da sich der
Internetnutzer/die Internetnutzerin nicht bewusst dazu entscheidet, eine kognitive Überlastung,
zum Beispiel infolge einer erhöhten Onlinekommunikation, zu erleben. Vielmehr wird im
Folgenden angenommen, dass es sich dabei um eine Konsequenz aus der Interaktion
verschiedener Prädispositionen und Merkmale der persönlichen Internetnutzung handelt. Ein
weiterer Fokus in diesem Modell liegt auf der Rolle der einzelnen Dimensionen der
Internetnutzungskompetenz (im Modell in doppelt gerahmten Kästchen dargestellt), die in
dieser Dissertation vorrangig untersucht wurden.
Die erste Ebene des Modells beinhaltet die persönlichen Merkmale oder auch
Prädispositionen des Internetnutzers/der Internetnutzerin. Bisherige Studien, inklusive den
Schriften des Kumulus, konnten aufzeigen, dass soziale Kognitionen, Persönlichkeitsfaktoren,
demografische Variablen sowie psychopathologische Symptome in allen der drei untersuchten
dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung eine wesentliche Rolle spielen (vgl. Kapitel
2.2.1.4, 2.2.2.5, 2.2.2.6 und 2.2.3.2). Sowohl im Rahmen einer Cybermobbing-Täterschaft als
112 Diskussion
auch einer IUD zeigen sich soziales Misstrauen beziehungsweise fehlende/wenige soziale
Beziehungen als relevante soziale Kognitionen (Brand et al., 2016; Festl & Quandt, 2013;
Romera et al., 2016). Die Fear of Missing Out zeigte sich sowohl in der Technostress-
Forschung (Beyens et al., 2016; Reinecke et al., 2016) als auch bei der Entwicklung einer
spezifischen IUD (Elhai, Levine, Dvorak & Hall, 2016; Oberst, Wegmann, Stodt, Brand &
Chamarro, 2017; Stead & Bibby, 2017; Wegmann, Oberst, Stodt & Brand, 2017) in
vergangenen Arbeiten als relevanter Einflussfaktor, wobei sich die Fear of Missing Out im
Rahmen einer IUD weniger als stabiles Kernmerkmal erwies, sondern vielmehr als mediierende
internetbasierte Kognition (Wegmann, Oberst, et al., 2017). In Bezug auf die Entwicklung und
Aufrechterhaltung einer IUD sowie einer Cybermobbing-Täterschaft stellten sich in der
Vergangenheit ebenfalls eine fehlende soziale Unterstützung und eine erhöhte Einsamkeit als
prädiktive soziale Kognitionen heraus (z.B. Brand et al., 2016; Brewer & Kerslake, 2015; Peper
& Harvey, 2018; Yao & Zhong, 2014). Auf Seiten der stabilen Persönlichkeitsmerkmale zeigen
Studien aus allen drei Bereichen signifikante Zusammenhänge zwischen den Big Five und den
untersuchten dysfunktionalen Facetten. So konnte Schrift 1 des Kumulus einen niedrigeren
Grad an Gewissenhaftigkeit als korrelierende Persönlichkeitseigenschaft bei einer
Cybermobbing-Täterschaft sowie Symptomen einer IUD identifizieren, was in Einklang mit
weiteren Arbeiten steht, die zusätzlich Einflüsse der anderen Big Five Persönlichkeitsmerkmale
im Rahmen einer Cybermobbing-Täterschaft (niedrigere Gewissenhaftigkeit und
Verträglichkeit; van Geel et al., 2016), der IUD (höherer Neurotizismus sowie niedrigere
Gewissenhaftigkeit, Verträglichkeit, Extraversion und Offenheit; Kayiş et al., 2016; Kuss, van
Rooij, et al., 2013; Pawlikowski et al., 2013; Yueyue Zhou, Li, Li, Wang & Zhao, 2017) sowie
des Erlebens von Technostress eruieren konnten (höherer Neurotizismus sowie niedrigere
Offenheit, Gewissenhaftigkeit und Extraversion; Krishnan, 2017). Eine weitere Facetten-
übergreifende Persönlichkeitseigenschaft stellt die Impulsivität dar, welche in hoher
Ausprägung sowohl beim Cybermobbing (Gámez-Guadix & Gini, 2016; Kokkinos et al., 2014)
als auch bei einer IUD eine Rolle spielt (F. Cao et al., 2007; Floros et al., 2013; H. W. Lee et
al., 2012). Außerdem konnten vergangene empirische Arbeiten einen niedrigeren Selbstwert
als Korrelat einer Cybermobbing-Täterschaft (Brewer & Kerslake, 2015; Fan, Chu, Zhang &
Zhou, 2016; Patchin & Hinduja, 2010), einer IUD (H.-K. Kim & Davis, 2009; Niemz, Griffiths
& Banyard, 2005; Sariyska et al., 2014; Servidio, Gentile & Boca, 2018) sowie des Entstehens
von Technostress feststellen (Korzynski et al., 2016). Hinsichtlich demografischer Variablen
zeigen Schrift 1 des Kumulus sowie bisherige Arbeiten, dass eher jüngere Internetnutzer und
-nutzerinnen als Cybermobbing-Täter/-Täterinnen in Erscheinung treten (z.B. Brochado et al.,
Diskussion 113
2017) oder aber Symptome einer IUD aufweisen (z.B. Kaess et al., 2016; Kuss, van Rooij, et
al., 2013). Demgegenüber ist der Einfluss soziodemografischer Faktoren auf das Erleben von
Technostress bislang noch wenig untersucht, jedoch kann ein jüngeres Alter ebenfalls als
signifikantes Korrelat des Erlebens eines Online Communication Overloads angenommen
werden, da insbesondere Jugendliche und junge Erwachsene OKA in großem Ausmaß nutzen
und durch die vielen Nachrichten, die sie täglich erhalten, auch einen höheren sozialen Druck,
schnell auf Nachrichten antworten zu müssen, empfinden (Pielot, Church & de Oliveira, 2014).
Psychopathologische Symptome konnten ebenfalls als persönliche Prädispositionen bei einer
Cybermobbing-Täterschaft (inbesondere eine höhere Agressivität; z.B. Jung et al., 2014;
Kokkinos et al., 2014), der Entwicklung einer exzessiven, pathologischen Nutzung des Internets
(vor allem depressive Symptomatiken, Aggressivität und Ängstlichkeit; z.B. Brand, Laier, et
al., 2014; Floros et al., 2014a, 2014b; Chih-Hung Ko et al., 2009; Sung et al., 2013) und dem
Erleben von Technostress (ebenfalls erhöhte Depressivität und Ängstlichkeit; Reinecke et al.,
2016) eruiert werden. In den bisherigen Arbeiten zum Thema Technostress besteht jedoch die
Frage, ob Technostress zu einer erhöhten Psychopathologie führt oder diese das Erleben von
Technostress eher begünstigt (Reinecke et al., 2016). Außerdem scheint es möglich, dass sich
beide Faktoren – ähnlich wie es im Prozess der Entstehung und Aufrechterhaltung einer IUD
angenommen wird (vgl. Brand et al., 2016) – mit der Zeit gegenseitig verstärken.
Die Ausführungen verdeutlichen, dass es durchaus Gemeinsamkeiten auf Ebene der
Merkmale und Charakteristiken einer Person gibt, die dazu beitragen können, dass ein
Nutzer/eine Nutzerin sich im Internet dysfunktional verhält, negative Konsequenzen aufgrund
seiner/ihrer Internetnutzung erfährt oder eine mögliche Überlastung aufgrund zu vieler sozialer
Interaktion online erlebt. So zeigten sich für alle drei dysfunktionalen Facetten vor allem
schlechte soziale Beziehungen und Kognitionen, verschiedene Ausprägungen hinsichtlich der
Big Five, ein geringer Selbstwert und depressive Symptome als signifikante Determinanten.
Im Rahmen des vorgeschlagenen Prozessmodells wird nun angenommen, dass die
beschriebenen dysfunktionalen Persönlichkeitsmerkmale einen Einfluss darauf haben, wie
Personen eine bestimmte Situation wahrnehmen und wie sie handeln, wenn sie mit einem
Problem oder Bedürfnis konfrontiert sind. Die Reaktion des Nutzers/der Nutzerin und die
darauffolgende Entscheidung, ein bestimmtes Onlineverhalten zu zeigen, wird dabei
maßgeblich von verwendeten Strategien, internetbezogenen Kognitionen und den
Internetnutzungskompetenzen beeinflusst. Auf die spezifischen Strategien und Kognitionen
wird im Folgenden getrennt nach der jeweiligen Nutzungsfacette näher eingegangen. Die Rolle
der Internetnutzungskompetenzen wird danach für alle drei Facetten beleuchtet.
114 Diskussion
Arbeiten zum Thema Cybermobbing nehmen an, dass Täterinnen und Täter antisoziale
und aggressive Strategien verwenden, um ihren Opfern zu schaden (z.B. Bergmann & Baier,
2018; Jung et al., 2014; Kokkinos et al., 2014). Außerdem verfolgen Sie unter anderem das
Motiv, durch ihre Tat ihr eigenes Ansehen und Selbstbild aufzuwerten (Romera et al., 2016).
Diese Strategien und Motive können auch als sogenannte Copingmechanismen
beziehungsweise Bewältigungsstrategien verstanden werden. So ist anzunehmen, dass
Cybermobbing-Täterinnen und -Täter in Situationen, in denen sie sich schlecht fühlen, OKA
nutzen, um andere Personen zu schikanieren und sich dadurch besser zu fühlen oder sozial
wahrgenommen zu werden (vgl. Cassidy et al., 2009). Basierend auf dem Motiv und der
Absicht, Cybermobbing zu betreiben, stellt das Internet somit das Mittel zum Zweck dar. Dabei
wird davon ausgegangen, dass das Internet einen geschützten, anonymen Raum darstellt, um
das Bedürfnis zu befriedigen (vgl. Smith et al., 2008). Bestimmte Prädispositionen (z.B. ein
niedriger Selbstwert, Feindseligkeit und impulsives Verhalten) können demnach in bestimmten
Situationen (z.B. wenn der Täter/die Täterin selbst schikaniert wird oder aber vor einem
Problem steht; vgl. Calvete, Orue, Estévez, Villardón & Padilla, 2010; Wachs, Wolf & Pan,
2012) dazu führen, dass er/sie ein gewisses Bedürfnis entwickelt, sich seinen/ihren Problemen
zu entziehen, wofür er/sie bestimmte Strategien und Kognitionen entwickelt, die letztlich dazu
führen, dass auf Grundlage dessen eine bestimmte Reaktion gezeigt und sich für die Nutzung
des Internets und die jeweilige Handlung entschieden wird.
Ähnliche Verhaltensmuster zeigen sich bei der Entscheidung, das Internet immer wieder
aufzusuchen und eine exzessive und unkontrollierte Nutzungsart zu entwickeln. Der im
vorgeschlagenen Modell angenommene Prozess orientiert sich dabei am I-PACE Modell von
Brand et al. (2016), stellt die dort angenommen Wirkmechanismen jedoch vereinfacht und ohne
die dort angenommenen Verstärkungs- und Intensivierungsmechanismen dar, da die empirische
Evidenz zu Verstärkungsmechanismen oder Konditionierungseffekten für die anderen beiden
dysfunktionalen Facetten (Cybermobbing und Technostress) noch nicht ausreichend
beziehungsweise gar nicht vorliegen. Im Rahmen der Entwicklung und Aufrechterhaltung einer
IUD wird davon ausgegangen, dass die Kernmerkmale einer Person den Ausschlag dafür geben,
wie eine bestimmte Situation subjektiv wahrgenommen wird. Dies kann zum Beispiel die
Konfrontation mit einem suchtrelevanten Stimulus oder das Erleben von Stress oder
persönlichen Konflikten sein. Solche Situationen führen wiederum zu einer individuellen
Reaktion, welche sich im Bedürfnis, das Internet zu nutzen, äußert. Mediiert wird der Einfluss
der Kernmerkmale auf die jeweilige Reaktion durch dysfunktionale Bewältigungsstrategien
beziehungsweise Copingstile (z.B. die Nutzung des Internets als Fluchtmöglichkeit vor
Diskussion 115
persönlichen Problemen) oder auch internetbezogene Kognitionen, wie zum Beispiel
Internetnutzungserwartungen (z.B. die Nutzung des Internets, um sich besser zu fühlen und
Probleme zu vergessen; Brand, Laier, et al., 2014; Brand et al., 2016). Personen mit einer
Persönlichkeit, die zum Beispiel geprägt ist von erhöhter Einsamkeit, depressiven Symptomen
oder sozialer Ängstlichkeit, nehmen das Internet als Ort wahr, um persönliche Dissonanzen
auszugleichen. Die erlangte Gratifikation kann im weiteren Verlauf dann zur wiederholten und
exzessiven Nutzung führen, die mit negativen Konsequenzen und Problemen im Alltag
einhergeht.
Wie im Vorfeld dargelegt, stellt das Erleben von Technostress im Rahmen des
angenommenen theoretischen Modells nicht die Konsequenz einer aktiven Entscheidung des
Internetnutzers/der Internetnutzerin dar, sondern eher eine ungeplante Begleiterscheinung der
eigenen Internetnutzung. Auch wenn es noch an empirischer Evidenz zum Erleben von
Technostress im Rahmen der persönlichen Internetnutzung fehlt, soll das Phänomen des
Technostresses ebenfalls im angenommenen theoretischen Modell integriert werden, um im
Anschluss die Rolle der Internetnutzungskompetenz für alle drei Facetten gemeinsam
darzulegen. Eine gemeinsame Integration in das Modell macht insofern Sinn, als dass bei der
Darstellung der Kernmerkmale einer Person verdeutlicht werden konnte, dass bei Personen, die
Cybermobbing betreiben, eine IUD entwickeln oder aber durch die Nutzung von OKA Stress
erleben, ähnliche persönliche Prädispositionen (stabile Persönlichkeitsmerkmale,
psychopathologische Symptome, soziale Kognitionen) zugrunde liegend scheinen. Auch im
Rahmen der Entwicklung eines erhöhten Stresserlebens kann angenommen werden, dass
Personen mit diesen Merkmalen das Internet als möglichen Raum zur Flucht vor Problemen
oder zur Unterhaltung wahrnehmen und es dementsprechend auch wiederholt nutzen. Die
Befunde aus Schrift 3 des Kumulus zeigen außerdem, dass Personen, die eine höhere Erwartung
haben, dass das Internet dabei helfen kann, Probleme zu vergessen oder Spaß zu erleben, auch
eine höhere Belastung empfinden, die von der Nutzung von OKA ausgeht. Die häufige Nutzung
des Internets kann dann zu einer Überlastung auf Seiten des Nutzers/der Nutzerin führen,
welche sich in Gefühlen von Stress äußert (Blabst & Diefenbach, 2017; Maier, Laumer,
Eckhardt, et al., 2015). Dementsprechend wird das Erleben von Technostress beziehungsweise
eines Overloads als Resultat der persönlichen Internetnutzung sowie sozialen und
internetbasierten Kognitionen im Modell integriert. Dabei gilt auch hier das Zusammenspiel
und die Wechselwirkung von dysfunktionalen Persönlichkeitsmerkmalen und
Internetnutzungserwartungen sowie -kompetenzen als Auslöser des Erlebens von Technostress.
116 Diskussion
Es bleibt die Frage offen, welche Rolle nun die Internetnutzungskompetenzen in diesem
beschriebenen Prozess spielen können. Die übereinstimmenden Ergebnisse aus den Schriften 1
und 2 des Kumulus zeigen, dass Symptome einer IUD positiv mit technischen und produktiven
Kompetenzen sowie negativ mit Selbstregulationskompetenzen zusammenhängen. Bei einer
Cybermobbing-Täterschaft hat sich vor allem die Kompetenzdimension der Reflexion und
kritischen Analyse als bedeutsamer Prädiktor gezeigt (Schrift 1 des Kumulus). Einen Online
Communication Overload erleben vor allem Personen, die hohe produktive und interaktive
sowie schlechte selbstregulatorische Kompetenzen aufweisen (Schrift 3 des Kumulus).
Dementsprechend stellen technische sowie produktive Kompetenzen eher positiv verstärkende
Kompetenzfacetten dar, wohingegen reflektierende und selbstregulatorische Kompetenzen eher
in einem negativen Zusammenhang mit den untersuchten Facetten stehen und deshalb
möglichem dysfunktionalen Verhalten und dessen Folgen entgegenwirken können. Im
vorgeschlagenen Modell sind die vier Dimensionen an verschiedenen Stellen im
Entscheidungs- und Entwicklungsprozess abgebildet. Zunächst wird angenommen, dass die
positiv verstärkenden Kompetenzen Einfluss auf den Effekt zwischen Personenmerkmalen und
der Wahrnehmung der Situation und der anschließenden Reaktion und Nutzungsintention
nehmen. Sowohl höheres technisches Wissen als auch eine positive Einstellung gegenüber
Onlineinteraktion ermöglichen einen offeneren Zugang zu neuen Medien und führen auch eher
zur Entscheidung, diese zu nutzen (z.B. Ledbetter et al., 2011; Leung & Lee, 2012). Ebenso
umfasst die Dimension der Produktion und Interaktion vor allem die Wahrnehmung des
Internets als möglichen Raum zur kreativen Produktion eigener Inhalte und zur Kommunikation
mit anderen (Stodt et al., 2015). Auf Grundlage der Befunde des Kumulus wird demnach auch
angenommen, dass höhere Ausprägungen in diesen beiden Dimensionen eher dazu führen,
häufiger das Internet als Mittel zu nutzen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen oder Bedürfnis
zu befriedigen. Niedrigere Ausprägungen dieser Kompetenzen hingegen führen
möglicherweise eher dazu, dass sich nicht als erstes dem Internet zugewendet wird oder
technische Hilfsmittel zur Lösung eines Problems beziehungsweise zur Bedürfnisbefriedigung
genutzt werden. Die beiden protektiven Kompetenzfacetten der Reflexion und Selbstregulation
werden im Modell als mögliche intervenierende Variablen zwischen der Reaktion auf eine
Situation sowie der anschließenden Nutzungsintention und der letztlichen Nutzung des
Internets integriert. Der Besitz reflektierender und regulatorischer Kompetenzen ermöglicht
direkt nach der Intention, ein bestimmtes Verhalten zu zeigen oder eine bestimmte Anwendung
nutzen zu wollen, eine dysfunktionale Nutzung beziehungsweise Verhaltensweise abzuwenden.
Höhere reflektierende und regulatorische Kompetenzen tragen maßgeblich dazu dabei,
Diskussion 117
verstärkt über die möglichen Konsequenzen des eigenen Handelns sowie über das eigene
Nutzungsmotiv nachzudenken, was letztlich dazu führt, dass sich entgegen der eigentlichen
Nutzungsintention entschieden wird (vgl. Stodt et al., 2015). Kann ein Internetnutzer/eine
Internetnutzerin dementsprechend gut über rezipierte Inhalte und das eigene Verhalten
reflektieren, sich an das eigene Zeitmanagement halten und mögliche entstehende
Problematiken im Auge behalten, kann dies auch dazu führen, dass die Internetnutzung an
dieser Stelle nicht fortgesetzt oder gar begonnen wird und das geplante Verhalten nicht gezeigt
wird. Wie bereits ausführlich dargelegt, stellen die Befunde der Schriften des Kumulus einen
ersten Schritt in der Identifizierung möglicher protektiver und verstärkender
Internetnutzungskompetenzen dar. Die im vorgeschlagenen Modell angenommenen
Wirkmechanismen der vier Kompetenzfacetten sollten demnach in zukünftigen Studien mit
Hilfe von Mediations- und Moderationsanalysen sowie Pfadmodellen weiter geprüft werden,
um mögliche präventive Mechanismen und Wechselwirkungen zu eruieren.
Zuletzt soll noch kurz auf mögliche direkte Überschneidungen und Zusammenhänge
zwischen den drei dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung eingegangen werden. Sowohl
Schrift 1 des Kumulus als auch vergangene Forschungsarbeiten konnten Zusammenhänge
zwischen einer pathologischen Internetnutzung und einer Cybermobbing-Täterschaft
feststellen (Casas et al., 2013; Chang et al., 2015; Eksi, 2012; Jung et al., 2014; Kırcaburun et
al., 2018; Yudes-Gómez et al., 2018). Demnach erscheint es durchaus möglich, dass Personen,
die zum Beispiel zunächst eine IUD entwickeln, im Rahmen ihrer Internetnutzung als
Hauptbeschäftigung weitere dysfunktionale Verhaltensweisen zeigen und zum Beispiel andere
Nutzerinnen und Nutzer schikanieren (vgl. Casas et al., 2013; Eksi, 2012). Andersherum kann
man vermuten, dass Personen, die andere online bloßstellen, gleichzeitig eine exzessive
Nutzung des Internets entwickeln, da sie zum Beispiel verfolgen wollen, was ihr Opfer gerade
tut, oder sie nach einer neuen Angriffsfläche suchen. Weitere Arbeiten konnten zudem den
Zusammenhang von Technostress und einer exzessiven, pathologischen Nutzung des Internets
herausstellen, wobei die Ursache-Wirkungs-Beziehung hier noch ungeklärt ist (Boonjing &
Chanvarasuth, 2017; Brooks et al., 2017; Choi & Lim, 2016; Hsiao, 2017; Hsiao et al., 2017;
Y. K. Lee et al., 2016; Y. K. Lee et al., 2014). Auch wenn es bereits erste empirische Evidenzen
hinsichtlich einer Koexistenz verschiedener dysfunktionaler Facetten oder Onlinerisiken gibt,
bedarf es hier jedoch ebenfalls noch weiterer empirischer Forschung, vor allem um mögliche
gemeinsame Determinanten zu eruieren, die dann in Präventions- und
Interventionsprogrammen gezielt adressiert werden können. Hierfür kann das dargestellte
Modell als theoretische Grundlage dienen.
118 Diskussion
Abbildung 9. Theoretisches Modell der Entstehung dysfunktionaler Facetten der
Internetnutzung.
4.7 Praktische Implikationen und Handlungsempfehlungen
Im Folgenden sollen aus den Befunden der drei Schriften des Kumulus sowie den theoretischen
Annahmen praktische Implikationen abgeleitet werden. Dabei sollen auch erste Ideen zur
Integration der Ergebnisse, zum Beispiel im Rahmen von Medienkompetenz-Programmen,
angeführt werden.
Zunächst erscheint es wichtig nochmals zu verdeutlichen, dass das Internet mit all
seinen verschiedenen Nutzungsmöglichkeiten trotz der aufgezeigten Gefahren und
dysfunktionalen Facetten von einer Vielzahl Menschen jeden Alters genutzt wird und die
weltweiten Nutzungszahlen auch in den nächsten Jahren weiter steigen werden (vgl. Kapitel
2.1). Viele Applikationen sind heute nicht mehr aus dem privaten und beruflichen Alltag vieler
Menschen wegzudenken, sei es das soziale Netzwerk, der Messenger-Dienst oder die
Suchmaschine. Das Internet stellt demnach vor allem ein Werkzeug dar, das viele alltägliche
Diskussion 119
Aufgaben erleichtert und viele Nutzungsmöglichkeiten bietet. Des Weiteren ist klar ersichtlich,
dass sich das heutige Kommunikationsverhalten, nicht zuletzt durch die weite Verbreitung des
Smartphones, maßgeblich verändert hat. Auch dies bringt viele Vorteile mit sich. So kann
heutzutage zum Beispiel mit weit entfernt lebenden Verwandten oder Freunden ohne großen
Aufwand über Messenger-Dienste kommuniziert und Bilder oder Videos austauscht werden.
Wie eingangs bereits erwähnt, verfolgt diese Arbeit nicht das Ziel, das Internet oder das heutige
Nutzungsverhalten vieler Menschen zu verurteilen oder gar zu verteufeln. Der Hauptteil der
Internetnutzerinnen und Internetnutzer nutzt Onlineanwendungen und Apps in einer
funktionalen Art und Weise und integriert sie in den Alltag, ohne dass negative Konsequenzen
oder Probleme entstehen. Nichtsdestotrotz sind bei einigen Menschen diverse Problematiken
zu beobachten, die direkt oder indirekt mit der eigenen Nutzung des Internets oder der Nutzung
von anderen in Beziehung stehen (vgl. Kapitel 2.2). Die vorliegende Arbeit verfolgt daher das
Ziel, die Rolle von vermittelbaren Kompetenzen im Rahmen dysfunktionaler Facetten der
Internetnutzung herauszustellen. Dabei können und sollen die gewonnenen Ergebnisse auch
einen Anstoß für mögliche medienpädagogische Präventions- oder Trainingsprogramme geben.
Das Modell der Internetnutzungskompetenz stellte sich in der vorliegenden Arbeit als ein
Konstrukt dar, welches unterschiedliche Dimensionen umfasst, die mit verschiedenen
dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung in Beziehung stehen können. Auch wenn sich
eher technisch-orientierte Kompetenzen als positive Korrelate einer dysfunktionalen
Internetnutzung gezeigt haben, sollten diese Kompetenzen weiterhin einen fundamentalen
Bestandteil in Medienkompetenz-Programmen ausmachen. Technische Kompetenzen und
Wissen über heutige Informations- und Kommunikationstechnologien, insbesondere im
Bereich Social Media, sowie eine offene Einstellung gegenüber OKA und SNS stellen
grundlegende Kompetenzen dar, die einen Zugang zu und effektiven Umgang mit neuen
Medien ermöglichen (vgl. Buckingham, 2007). Die Ergebnisse der Schriften dieser Dissertation
weisen jedoch darauf hin, dass diese Kompetenzen auch dysfunktionale Facetten der
Internetnutzung begünstigen können (vgl. Befunde zur Entstehung und Aufrechterhaltung einer
IUD sowie zum Erleben von Technostress). Für eine mögliche Prävention dysfunktionaler
Facetten der Internetnutzung und deren Folgen scheinen allerdings vielmehr reflektierende und
selbstregulierende Kompetenzen eine entscheidende Rolle spielen (vgl. Befunde zu
Cybermobbing, IUD und Technostress). Die Vermittlung von Kompetenzen, die einen
Internetnutzer/eine Internetnutzerin dazu anleiten, Inhalte, mit denen sie online konfrontiert
sind, stärker hinsichtlich ihrer Glaubwürdigkeit und Absicht zu reflektieren, selbst nicht
vorschnell und verantwortungslos im Internet zu handeln, sondern stets mögliche
120 Diskussion
Konsequenzen zu berücksichtigen, persönlichen Regeln bezüglich der eigenen Internetnutzung
zu folgen und vor allem Wissen gewinnbringend einzusetzen, nehmen an dieser Stelle einen
zentralen Bestandteil ein und sollten einen verstärkten Einzug in heutige Medienkompetenz-
Programme und Lehrpläne erhalten. So kann bei einer gezielten Vermittlung reflektierender
und regulatorischer Kompetenzen zum Beispiel nicht nur dem Risiko der Entstehung einer
problematischen oder pathologischen Internetnutzung sowie der Bereitschaft, Cybermobbing
zu betreiben, vorgebeugt oder bereits einer existierenden Problematik entgegengewirkt werden,
sondern simultan auch das Risiko des Erlebens einer kognitiven Überlastung aufgrund
fortwährender Onlinekommunikation (Technostress) verringert werden. Die frühe Vermittlung
von reflektierenden und selbstregulatorischen Kompetenzen kann zudem einen
gewissenhafteren und selbstbestimmten Umgang mit dem Medium Internet fördern und somit
exzessiven, impulsiven oder delinquenten Verhaltensweisen entgegenwirken. Generell kann
kritisch hinterfragt werden, inwiefern es überhaupt sinnvoll erscheint, einen zu großen
Schwerpunkt auf die Vermittlung technischer Expertise und sogenannten Hard-Skills zu legen,
da sich Kinder und Jugendliche diese Kompetenzen bereits eigenständig im Rahmen ihrer
privaten Nutzung und persönlichen Interessen aneignen. Eine frühzeitige Vermittlung
reflektierender und selbstregulatorischer Kompetenzen ist insofern sinnvoller, da Kinder und
Jugendliche in diesem Alter wahrscheinlich empfänglicher für eine Kompetenzvermittlung sind
und gerade diese Kompetenzen die Entstehung dysfunktionaler Verhaltensweisen
beziehungsweise das Erleben von negativen Gefühlen aufgrund der eigenen Internetnutzung
vermeiden können.
Eine Orientierung für ein über die Vermittlung technischer Expertise hinausgehendes
Medienkompetenz-Programm stellt zum Beispiel der Medienkompetenzrahmen NRW (LVR
Zentrum für Medien und Bildung, 2018) dar. Dieser umfasst neben Kompetenzen zur
praktischen Handhabung von digitalen Medien auch Kompetenzen zur adäquaten
Kommunikation mit anderen, dem Produzieren und Präsentieren eigener Inhalte im Internet,
der kritischen Reflexion von Inhalten, Wissen über digitale Prinzipien und Hintergründe sowie
seit einer Aktualisierung im Oktober 2017 auch die Kompetenz der selbstregulierten
Mediennutzung (siehe Abbildung 10). Einzelne Subkategorien der sechs Hauptkompetenzen
lassen sich hierbei auch den Dimensionen des in dieser Arbeit untersuchten Modells der
Internetnutzungskompetenz (Stodt et al., 2015) zuordnen. So lässt sich die Dimension der
technischen Expertise vor allem in der ersten Kategorie des Medienkompetenzrahmens NRW
verorten (Subkategorien Medienausstattung und digitale Werkzeuge). Produktive und
interaktive Kompetenzen finden Einzug in Kategorie 4 (Produzieren und Präsentieren), diese
Diskussion 121
ist jedoch stärker auf die praktische, kreative Beteiligung im Internet ausgerichtet. Die
Dimension der Reflexion und kritischen Analyse lässt sich sowohl in Kategorie 2
(Subkategorien Informationsbewertung und -kritik) sowie Kategorie 5 (Subkategorie
Medienanalyse) des Medienkompetenzrahmens NRW einordnen. Die
Selbstregulationskompetenz ist ebenfalls direkter Bestandteil von Kategorie 5 (Subkategorie
Selbstregulierte Mediennutzung). Die Befunde dieser Arbeit stützen demnach auch die
Aufnahme einzelner Kompetenzen als Bestandteil in den Medienkompetenzrahmen NRW.
Jedoch ist auch zu erkennen, dass das Modell der Internetnutzungskompetenz nicht alle der
vorgeschlagenen Kategorien umfasst sowie die inhaltlichen Ausrichtungen der einzelnen
Dimensionen leichte Unterschiede aufweisen. Eine Eruierung des direkten Einflusses weiterer
Kompetenzen, die Bestandteil des Medienkompetenzrahmens NRW sind (z.B. der Einfluss von
Wissen über Datenschutz und Informationssicherheit sowie Kommunikationsregeln),
beziehungsweise eine inhaltliche Justierung des derzeitigen Modells der
Internetnutzungskompetenz kann Gegenstand kommender Studien sein. Dieser Aspekt wird in
Kapitel 4.8 näher beleuchtet.
Abbildung 10. Medienkompetenzrahmen NRW (eigene grafische Darstellung nach LVR
Zentrum für Medien und Bildung, 2018). Fett dargestellte Kategorien stellen inhaltliche
Überschneidungen mit dem Modell der Internetnutzungskompetenz nach Stodt et al. (2015)
und den im Rahmen dieser Arbeit identifizierten einflussreichen Kompetenzdimensionen dar.
Es wird somit auf Grundlage der empirischen Ergebnisse dieser Dissertation
vorgeschlagen, die Vermittlung reflektierender und selbstregulatorischer Kompetenzen stärker
in aktuelle Medienkompetenz-Programme oder Lehrpläne zu integrieren. Dabei soll nicht von
der Vermittlung technischer Kompetenzen und Wissen über neue Medien abgesehen werden,
sondern vielmehr frühzeitig auf das Zusammenspiel verschiedener Kompetenzdimensionen
wertgelegt werden, um das eigene Wissen und die eigenen Kompetenzen funktional, reflektiert
und ohne sich selbst und anderen zu schaden, einzusetzen. Dabei sollten Jugendliche und junge
Erwachsene zum Beispiel dazu angehalten werden, im Rahmen ihrer eigenen Internetnutzung
122 Diskussion
stets zu reflektieren, ob ein Beitrag wirklich gepostet oder geteilt werden sollte oder ob dies
eventuell mit negativen Konsequenzen für einen selbst oder andere verbunden sein kann und
es andere Personen eventuell verletzen könnte. Sie sollten zudem reflektieren, ob sie zu viel
Zeit im Internet verbringen und ob dies noch gewinnbringend und selbstbestimmt erfolgt, oder
ob es in bestimmten Situationen auch mal sinnvoll sein kann, für eine gewisse Zeit auf das
Internet oder das Smartphone zu verzichten, um anderen Dingen nachzugehen und weniger
kognitive Belastung zu erfahren. Zusätzlich sollte deutlich werden, dass das Internet zwar als
Mittel verwendet werden kann, um Bedürfnisse zu befriedigen, es selbst jedoch nicht die
Befriedigung darstellten sollte und dessen Nutzung sich auch nicht zur vornehmlichen Strategie
zur Lösung von Problemen entwickeln sollte.
Für verschiedene Ansätze, wie bestimmte Kompetenzen vermittelt werden können, soll
an dieser Stelle auf weiterführende medienpädagogische Angebote und Materialien wie die EU-
Initiative klicksafe.de, die Internetpräsenz des Internet-ABCs (internet-abc.de) sowie das
Medienkompetenzportal NRW (www.medienkompetenzportal-nrw.de) verwiesen werden.
4.8 Limitationen und Ausblick
Über die in den jeweiligen Diskussionsabschnitten in den drei Schriften des Kumulus
genannten Limitationen und möglichen weiteren Fragestellungen hinaus, sollen im Folgenden
weitere allgemeine Limitationen dieser Dissertation aufgezeigt und ein kurzer Ausblick auf
weiteren Forschungsbedarf gegeben werden.
Zum einen muss angemerkt werden, dass alle im Rahmen der drei Studien eingesetzten
Fragebögen auf Selbsteinschätzungen beruhen. Dies kann im Zuge des Fragebogens zur
Erfassung der Internetnutzungskompetenz zur Über- oder Unterschätzung der eigenen
internetbezogenen Kompetenzen geführt haben, was dementsprechend einen Einfluss auf die
gemessenen Zusammenhänge genommen haben könnte. Auch bei der Abfrage, ob ein
Proband/eine Probandin bereits als Täter/Täterin von Cybermobbing in Erscheinung getreten
ist, kann es zum Teil zu falschen Angaben gekommen sein, da sich Personen eventuell nicht
dazu bekennen wollten, dass sie in der Vergangenheit bereits einmal eine andere Person online
schikaniert haben. Außerdem ließen sich in Schrift 1 des Kumulus generell wenige
Probandinnen und Probanden mit einer Vergangenheit als Cybermobbing-Täter/-Täterin
identifizieren. Obwohl bei der Konstruktion der Fragebögen auf eine möglichst hohe
Standardisierung, zum Beispiel durch eindeutige Begriffsdefinitionen und ausführliche
Instruktionen, geachtet wurde, kann eine Beantwortung der Fragebögen nach sozialer
Erwünschtheit nicht vollends ausgeschlossen werden. Die daraus resultierende niedrige
Diskussion 123
Varianz im Cybermobbing-Maß kann zu den relativ niedrigen beobachteten Effekten der
untersuchten Prädiktoren geführt haben. Es ist denkbar, dass innerhalb einer Stichprobe mit
einem größeren Anteil von Personen mit Erfahrungen als Cybermobbing-Täter/-Täterin größere
Effekte unter anderem in Bezug auf die korrelierenden Dimensionen der
Internetnutzungskompetenz aufzuzeigen gewesen wären. Ähnliches gilt für die Erfassung der
Symptomschwere hinsichtlich einer IUD. Alle drei Studien des Kumulus wurden innerhalb von
Gelegenheits- beziehungsweise Analogstichproben und nicht unter bestimmten
Patientengruppen mit einer diagnostizierten Problematik oder Pathologie durchgeführt. Es kann
demnach möglich sein, dass sich unter pathologischen Internetnutzerinnen und -nutzern andere,
stärkere Effekte beobachten lassen. Dass es sich dennoch um geeignete Stichproben zur
Prüfung der angenommenen Hypothesen handelte, zeigen zum einen die gefundenen
Prävalenzraten einer IUD, die im Einklang mit bisherigen Forschungsergebnissen stehen, sowie
die gefundenen Korrelate, die sich trotz einer nicht-diagnostizierten Pathologie mit den
Ergebnissen anderer Studien decken. Außerdem bestand ein Ziel der Studien darin,
Kompetenzdimensionen zu identifizieren, die in jüngeren Altersgruppen sowohl mit
funktionalen als auch dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung in Verbindung stehen.
Hierfür scheinen die untersuchten Stichproben insgesamt sinnvoll.
Des Weiteren muss berücksichtigt werden, dass auf Grundlage der gefundenen
Korrelationen zwischen spezifischen Internetnutzungskompetenzen und dysfunktionalen
Facetten der Internetnutzung noch keine Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge angenommen
werden können. Basierend auf den theoretischen Annahmen und der Tatsache, dass es bisher
noch wenig empirische Forschung in diesem Bereich gibt, stellen die Befunde jedoch einen
bedeutsamen Schritt zur Identifikation der Rolle spezifischer Kompetenzen im Rahmen einer
funktionalen und dysfunktionalen Internetnutzung dar. Um zu prüfen, inwiefern die
Vermittlung von spezifischen Kompetenzen einen Einfluss auf eine problematisches
Nutzungsverhalten haben kann beziehungsweise welchen präventiven Wert bestimmte
Kompetenzen aufweisen, werden in Zukunft Längsschnittstudien benötigt. Zusätzlich besteht
Verbesserungsbedarf bei der Operationalisierung der inhaltlichen Dimensionen des Modells
der Internetnutzungskompetenz (Stodt et al., 2015). So sollten vor allem die Dimensionen der
Produktion und Interaktion sowie Reflexion und kritische Analyse für die Durchführung
zukünftiger Studien um Items erweitert werden, die noch stärker den kreativen und produktiven
Zugang zu Social Media sowie die stärkere Reflexion des eigenen Internetverhaltens und nicht
nur die Kompetenz zur Bewertung fremder Inhalte erfassen. Ein Ansatzpunkt kann dafür die
inhaltliche Gestaltung der Kategorien des Medienkompetenzrahmens NRW (LVR Zentrum für
124 Diskussion
Medien und Bildung, 2018) darstellen. Dort werden in den Kategorien Produzieren und
Präsentieren (Kategorie 4) sowie Analysieren und Reflektieren (Kategorie 5) unter anderem
zusätzliche Kompetenzen in der Medienproduktion, der eigenen Meinungsbildung und dem
Wissen über kreative Gestaltungsmittel integriert. Des Weiteren umfasst das Konzept der New
Media Literacy (T.-B. Lin et al., 2013) weitere Dimensionen einer kritischen Medienkompetenz
(Evaluation, Synthese, Analyse, Kreation und Partizipation), die ebenfalls als Grundlage und
Ausgangspunkt für mögliche inhaltliche Erweiterungen des Fragebogens zur Erfassung von
Internetnutzungskompetenz dienen können.
Die untersuchten Beispiele dysfunktionaler Facetten der Internetnutzung
(Cybermobbing, IUD und Technostress) haben im Rahmen dieser Arbeit einige
Gemeinsamkeiten aufgezeigt, zum Beispiel auf Ebene der persönlichen Prädispositionen sowie
Kognitionen und Kompetenzen, welche im angenommenen theoretischen Modell dargestellt
sind (siehe Abbildung 9). Dennoch dürfen sie nicht vollends vereinheitlicht werden. Zwar
wurden Zusammenhänge zwischen einer erhöhten Symptomausprägung einer IUD und einer
Cybermobbing-Täterschaft gefunden, dennoch ist nicht davon auszugehen, dass beide
Phänomene auf denselben psychologischen Wirkmechanismen beruhen beziehungsweise alle
Cybermobbing-Täter/-Täterin früher oder später eine pathologische Nutzung des Internets
aufweisen oder eine pathologische Internetnutzung irgendwann dazu führt, dass man selbst
andere Personen online schikaniert. Außerdem zeigten sich ähnliche zugrunde liegende Effekte
von prädisponierenden internetbezogenen Kompetenzen und Kognitionen bei einer IUD und
dem Erleben von Technostress. Dennoch ist auch hier davon auszugehen, dass den beiden
Phänomenen jeweils eigene spezifische Prädispositionen zugrundliegen und nicht jede Person
mit einer exzessiven Internetnutzung auch gleichzeitig oder infolgedessen eine kognitive
Überlastung oder Stress empfindet. Nichtsdestotrotz gibt es nun empirische Evidenzen dafür,
dass es gewisse Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Phänomenen geben kann, die
nicht unbeachtet bleiben sollten. Diese Erkenntnis erscheint insofern als wichtig, da sie die
mögliche globale, präventive oder intervenierende Wirksamkeit der
Internetnutzungskompetenz für verschiedene dysfunktionale Facetten der Internetnutzung
unterstreicht. Zukünftige Studien sollten die potentiellen Gemeinsamkeiten dieser und weiterer
dysfunktionaler Facetten und Onlinerisiken eruieren, um so mögliche übergreifende
Präventionsprogramme abzuleiten.
Diskussion 125
4.9 Zusammenfassung und Konklusion
Die vorliegende kumulative Dissertation verdeutlicht den präventiven sowie begünstigenden
Wert verschiedener Dimensionen der Internetnutzungskompetenz beim Eingehen und Erleben
von dysfunktionalen Facetten der Internetnutzung. Dabei wurden drei dysfunktionale Facetten
der Internetnutzung fokussiert: das Betreiben von Cybermobbing, die Entwicklung und
Aufrechterhaltung einer exzessiven und unkontrollierten Internetnutzung (IUD) sowie das
Erleben von Technostress. Dabei zeigten sich sowohl jüngere Personen mit einem niedrigeren
Grad an Gewissenhaftigkeit und einem Mangel an reflektierenden Kompetenzen als Täterinnen
und Täter von Cybermobbing (Schrift 1 des Kumulus). Eine höhere Symptombelastung durch
eine exzessive und unkontrollierte Internetnutzung (IUD) wiesen demgegenüber jüngere
Personen mit höheren technischen und interaktiven Kompetenzen sowie insbesondere niedrigen
selbstregulatorischen Kompetenzen auf. Diese Effekte zeigten sich sowohl innerhalb der
Stichprobe der Studie aus Schrift 1 sowie der deutschen Stichprobe der Studie aus Schrift 2 des
Kumulus. In Schrift 1 zeigte sich zusätzlich ein schwacher negativer Zusammenhang zwischen
reflektierenden Kompetenzen und einer höheren IUD-Symptomatik, der sich in Schrift 2 jedoch
nicht bestätigen konnte. In Schrift 2 des Kumulus konnten zusätzlich nationale Unterschiede
im Einfluss von Internetnutzungskompetenzen auf Symptome einer IUD herausgestellt werden.
Innerhalb der chinesischen Stichprobe zeigte sich demnach kein signifikanter Einfluss der
Kompetenzdimension Selbstregulation, jedoch zeigten Personen mit höheren reflektierenden
Kompetenzen eine höhere Symptombelastung aufgrund einer exzessiven und pathologischen
Internetnutzung. Die dritte im Rahmen dieser kumulativen Dissertation untersuchte Facette
stellt der erlebte Technostress dar, der mit einer erhöhten wahrgenommenen Kommunikations-
und Informationsflut im Internet einhergeht (Schrift 3 des Kumulus). Hier zeigten sich ebenfalls
ein offenerer Zugang und eine positivere Einstellung zu OKA sowie schlechtere
Selbstregulationskompetenzen als Determinanten einer erhöhten Überlastung aufgrund
zunehmender Onlinekommunikation. Außerdem konnten signifikante Wechselwirkungen
zwischen Internetnutzungskompetenzen und -erwartungen bei der Aufklärung eines Online
Communication Overloads aufgezeigt werden, wobei Personen mit hohen
produktiven/interaktiven sowie niedrigen selbstregulatorischen Kompetenzen und gleichzeitig
hohen Erwartungen an das Internet zum Erleben positiver oder zur Vermeidung negativer
Gefühle die höchste Überlastung zeigten.
Somit zeigen die Ergebnisse aus den Schriften des Kumulus, dass spezifische
Kompetenzen dafür entscheidend zu sein scheinen, ob und wie jemand das Internet vorteilhaft
oder weniger vorteilhaft für sich oder andere nutzt. Dabei wiesen die Kompetenzdimensionen
126 Diskussion
nicht immer dieselben Effekte auf und die Rolle der Dimensionen ist abhängig von der
jeweiligen untersuchten dysfunktionalen Internetnutzungsfacette. Die Ergebnisse des Kumulus
weisen darauf hin, dass die Effekte einzelner Prädispositionen und Kognitionen (z.B. eine
niedrige Gewissenhaftigkeit, hohe Internetnutzungserwartungen) auf das Eingehen
dysfunktionaler Internetnutzungsfacetten sowie das Erleben negativer Konsequenzen und
Probleme im Alltag mit Hilfe guter reflektierender und selbstregulatorischer Kompetenzen
aufgefangen werden können. Die Kompetenzdimensionen der technischen Expertise sowie
Produktion und Interaktion erwiesen sich insgesamt als weniger relevant für die Vermeidung
der untersuchten Facetten, sodass davon auszugehen ist, dass ein grundlegendes Wissen und
Anwendungskompetenzen nicht zwangsläufig einen funktionalen Umgang mit dem Internet
gewährleisten. Die Befunde der Schriften des Kumulus wurden im Rahmen dieser Arbeit
gemeinsam mit den Ergebnissen vorheriger Studien in dem theoretischen Gesamtmodell zur
Erklärung dysfunktionalen Internetnutzungsverhaltens integriert. Dadurch wurde die
allgemeine Relevanz der Internetnutzungskompetenz im Rahmen der Entwicklung einer IUD,
dem Eingehen einer Cybermobbing-Täterschaft und dem Erleben von Technostress
verdeutlicht und Gemeinsamkeiten zwischen den drei dysfunktionalen Facetten aufgezeigt. Das
theoretische Modell gilt es in Zukunft zu prüfen und soll künftigen Studien als Grundlage zur
Herleitung von Fragestellungen und Hypothesen bei der Erforschung möglicher
Wechselwirkungen zwischen Personenmerkmalen, Kognitionen und Kompetenzen dienen.
Die Befunde der drei Schriften des Kumulus stellen einen wichtigen Schritt zur
Aufklärung präventiver und protektiver Korrelate einer dysfunktionalen Internetnutzung dar
und sollten genutzt werden, um Präventions- und Interventionsprogramme sowie
Medienkompetenz-Trainings zu ergänzen und weiterzuentwickeln.
Literaturverzeichnis 127
5 Literaturverzeichnis
Adiele, I. & Olatokun, W. (2014). Prevalence and determinants of Internet addiction among adolescents.
Computers in Human Behavior, 31, 100-110. doi:10.1016/j.chb.2013.10.028
Agatston, P. W., Kowalski, R. & Limber, S. (2007). Students' perspectives on cyber bullying. Journal of
Adolescent Health, 41, 59-60. doi:10.1016/j.jadohealth.2007.09.003
Ak, Ş., Özdemir, Y. & Kuzucu, Y. (2015). Cybervictimization and cyberbullying: The mediating role of anger,
don't anger me! Computers in Human Behavior, 49, 437-443. doi:10.1016/j.chb.2015.03.030
AllFacebook.de. (2018). Nutzerzahlen: Facebook, Instagram, Messenger und WhatsApp, Highlights, Umsätze,
uvm. (Stand April 2018). Zugriff am 24.05.2018 unter https://allfacebook.de/toll/state-of-facebook
Alonso, C. & Romero, E. (2017). Aggressors and victims in bullying and cyberbullying: A study of personality
profiles using the five-factor model. Spanish Journal of Psychology, 20, e76. doi:10.1017/sjp.2017.73
Álvarez-García, D., Pérez, J. C. N., González, A. D. & Pérez, C. R. (2015). Risk factors associated with
cybervictimization in adolescence. International Journal of Clinical and Health Psychology, 15, 226-
235. doi:10.1016/j.ijchp.2015.03.002
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th edition).
Washington, DC: American Psychiatric Publishing.
Andreassen, C. S. (2015). Online social network site addiction: A comprehensive review. Current Addiction
Reports, 2, 175-184. doi:10.1007/s40429-015-0056-9
Andreassen, C. S., Griffiths, M. D., Gjertsen, S. R., Krossbakken, E., Kvam, S. & Pallesen, S. (2013). The
relationships between behavioral addictions and the five-factor model of personality. Journal of
Behavioral Addictions, 2, 90-99. doi:10.1556/JBA.2.2013.003
Andreassen, C. S., Torsheim, T., Brunborg, G. S. & Pallesen, S. (2012). Development of a Facebook Addiction
Scale. Psychological Reports, 110, 501-517. doi:10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517
Antons, S. & Brand, M. (2018). Trait and state impulsivity in males with tendency towards Internet-pornography-
use disorder. Addictive Behaviors, 79, 171-177. doi:10.1016/j.addbeh.2017.12.029
ARD/ZDF-Onlinestudie. (2017a). Nutzung von WhatsApp und Onlinecommunitys 2016 und 2017. Zugriff am
23.05.2018 unter http://www.ard-zdf-onlinestudie.de/whatsapponlinecommunities/
ARD/ZDF-Onlinestudie. (2017b). Tägliche Nutzungsdauer Internet - Gesamtbevölkerung. Zugriff am 23.05.2018
unter http://www.ard-zdf-onlinestudie.de/onlinenutzung/nutzungsdauer/taegliche-nutzung/
Athanasiou, K., Melegkovits, E., Andrie, E. K., Magoulas, C., Tzavara, C. K., Richardson, C., . . . Tsitsika, A. K.
(2018). Cross-national aspects of cyberbullying victimization among 14-17-year-old adolescents across
seven European countries. BMC Public Health, 18, 800. doi:10.1186/s12889-018-5682-4
Aufenanger, S. (1997). Medienpädagogik und Medienkompetenz. Eine Bestandsaufnahme. In Enquete-
Kommission Zukunft der Medien in Wirtschaft und Gesellschaft. Deutschlands Weg in die
Informationsgesellschaft. Deutscher Bundestag (Hrsg.) Medienkompetenz im Informationszeitalter (S.
15-22). Bonn: ZV Zeitungs-Verlag.
Ayyagari, R., Grover, V. & Purvis, R. (2011). Technostress: Technological antecendents and implications. MIS
Quarterly, 35, 831-858. doi:10.2307/41409963
128 Literaturverzeichnis
Baacke, D. (1999). Medienkompetenz als zentrales Operationsfeld von Projekten. In D. Baacke, S. Kornblum &
J. Lauffer (Hrsg.), Handbuch Medien: Medienkompetenz. Modelle und Projekte (S. 31-35). Bonn:
Bundeszentrale für politische Bildung.
Baier, D., Hong, J. S., Kliem, S. & Bergmann, M. C. (2018). Consequences of bullying on adolescents' mental
health in Germany: Comparing face-to-face bullying and cyberbullying. Journal of Child and Family
Studies. doi:10.1007/s10826-018-1181-6
Balakrishnan, V. (2018). Actions, emotional reactions and cyberbullying - From the lens of bullies, victims, bully-
victims and bystanders among Malaysian young adults. Telematics and Informatics, 35, 1190-1200.
doi:10.1016/j.tele.2018.02.002
Banjanin, N., Banjanin, N., Dimitrijevic, I. & Pantic, I. (2015). Relationship between Internet use and depression:
Focus on physiological mood oscillations, social networking and online addictive behavior. Computers
in Human Behavior, 43, 308-312. doi:10.1016/j.chb.2014.11.013
Bayraktar, F., Machackova, H., Dedkova, L. & Cerna, A. (2014). Cyberbullying: The discriminant factors among
cyberbullies, cybervictims, and cyberbully-victims in a Czech adolescent sample. Journal of
Interpersonal Violence, 30, 3192-3216. doi:10.1177/0886260514555006
Bechara, A. & Martin, E. M. (2004). Impaired decision making related to working memory deficits in individuals
with substance addictions. Neuropsychology, 18, 152-162. doi:10.1037/0894-4105.18.1.152
Beran, T. N., Rinaldi, C., Bickham, D. S. & Rich, M. (2012). Evidence for the need to support adolescents dealing
with harassment and cyber-harassment: Prevalence, progression, and impact. School Psychology
International, 33, 562-576. doi:10.1177/0143034312446976
Bergmann, M. & Baier, D. (2018). Prevalence and correlates of cyberbullying perpetration. Findings from a
German representative student survey. International Journal of Environmental Research and Public
Health, 15, 274. doi:10.3390/ijerph15020274
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
Beyens, I., Frison, E. & Eggermont, S. (2016). "I don't want to miss a thing": Adolescents' fear of missing out and
its relationship to adolescents' social needs, Facebook use, and Facebook related stress. Computers in
Human Behavior, 64, 1-8. doi:10.1016/j.chb.2016.05.083
Bhat, C. S., Chang, S.-H. & Linscott, J. A. (2010). Addressing cyberbullying as a media literacy issue. New
Horizons in Education, 58, 34-43.
Billieux, J. & Van der Linden, M. (2012). Problematic use of the Internet and self-regulation: A review of the
initial studies. The Open Addiction Journal, 5, 24-29. doi:10.2174/1874941001205010024
Blabst, N. & Diefenbach, S. (2017). WhatsApp and wellbeing: A study on WhatsApp usage, communication quality
and stress. Proceedings of British HCI 2017 – Digital make-Believe, Sunderland, UK.
Blank, G. & Lutz, C. (2016). Benefits and harms from Internet use: A differentiated analysis of Great Britain. New
Media & Society, 20, 618-640. doi:10.1177/1461444816667135
Boniel-Nissim, M. & Sasson, H. (2018). Bullying victimization and poor relationships with parents as risk factors
of problematic Internet use in adolescence. Computers in Human Behavior, 88, 176-183.
doi:10.1016/j.chb.2018.05.041
Boonjing, V. & Chanvarasuth, P. (2017). Risk of overusing mobile phones: Technostress effect. Procedia
Computer Science, 111, 196-202. doi:10.1016/j.procs.2017.06.053
Literaturverzeichnis 129
Borgstedt, S., Roden, I., Borchard, I., Rätz, B. & Ernst, S. (2014). DIVSI U25-Studie: Kinder, Jugendliche und
junge Erwachsene in der digitalen Welt. Hamburg.
Boulton, M., Lloyd, J., Down, J. & Marx, H. (2012). Predicting undergraduates' self-reported engagement in
traditional and cyberbullying from attitudes. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15,
141-147. doi:10.1089/cyber.2011.0369
Brand, M., Kalbe, E., Labudda, K., Fujiwara, E., Kessler, J. & Markowitsch, H. J. (2005). Decision-making
impairments in patients with pathological gambling. Psychiatry Research, 133, 91-99.
doi:10.1016/j.psychres.2004.10.003
Brand, M. & Laier, C. (2013). Neuropsychologie der pathologischen Internetnutzung. Sucht, 59, 143-152.
doi:10.1024/0939-5911.a000246
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., Rothbauer, M., Driessen, M. & Markowitsch, H. J. (2008). Executive functions and risky decision-
making in patients with opiate dependence. Drug and Alcohol Dependence, 97, 64-72.
doi:10.1016/j.drugalcdep.2008.03.017
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
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 &
Biobehavioral Reviews, 71, 252-266. doi:10.1016/j.neubiorev.2016.08.033
Brewer, G. & Kerslake, J. (2015). Cyberbullying, self-esteem, empathy and loneliness. Computers in Human
Behavior, 48, 255-260. doi:10.1016/j.chb.2015.01.073
Brochado, S., Soares, S. & Fraga, S. (2017). A scoping review on studies of cyberbullying prevalence among
adolescents. Trauma, Violence, & Abuse, 18, 523-531. doi:10.1177/1524838016641668
Brod, C. (1984). Technostress: The human cost of the computer revolution. Boston, MA: Addison Wesley
Publishing Company.
Brooks, S. (2015). Does personal social media usage affect efficiency and well-being? Computers in Human
Behavior, 46, 26-37. doi:10.1016/j.chb.2014.12.053
Brooks, S. & Califf, C. B. (2017). Social media-induced technostress: Its impact on the job performance of IT
professionals and the moderating role of job characteristics. Computer Networks, 114, 143-153.
doi:10.1016/j.comnet.2016.08.020
Brooks, S., Longstreet, P. & Califf, C. B. (2017). Social media induced technostress and its impact on Internet
addiction: A distraction-conflict theory perspective. AIS Transactions on Human-Computer Interaction,
9, 99-122. doi:10.17705/1thci.00091
Buckingham, D. (2003). Media education: Literacy, learning and contemporary culture. Cambridge: Polity Press.
Buckingham, D. (2007). Digital media literacies: Rethinking media education in the age of the Internet. Research
in Comparative and International Education, 2, 43-55. doi:10.2304/rcie.2007.2.1.43
Buckingham, D. (2008). Defining digital literacy - What young people need to know about digital media. New
York, NY: Peter Lang.
130 Literaturverzeichnis
Buckingham, D. (2010). Defining digital literacy. What young people need to know about digital media. In B.
Buchmair (Hrsg.) Medienbildung in neuen Kulturräumen (S. 59-71). Wiesbaden: Springer VS.
Butt, S. & Phillips, J. G. (2008). Personality and self reported mobile phone use. Computers in Human Behavior,
24, 346-360. doi:10.1016/j.chb.2007.01.019
Byun, S., Ruffini, C., Mills, J. E., Douglas, A. C., Niang, M., Stepchenkova, S., . . . Blanton, M. (2009). Internet
addiction: Metasynthesis of 1996-2006 quantitative research. Cyberpsychology & Behavior, 12, 203-207.
doi:10.1089/cpb.2008.0102
Calvete, E., Orue, I., Estévez, A., Villardón, L. & Padilla, P. (2010). Cyberbullying in adolescents: Modalities and
aggressors' profile. Computers in Human Behavior, 26, 1128-1135. doi:10.1016/j.chb.2010.03.017
Campbell, M., Spears, B., Slee, P., Butler, D. & Kift, S. (2012). Victims' perceptions of traditional and
cyberbullying, and the psychosocial correlates of their victimisation. Emotional and Behavioural
Difficulties, 17, 389-401. doi:10.1080/13632752.2012.704316
Cao, F., Su, L., Liu, T. & Gao, X. (2007). The relationship between impulsivity and Internet addiction in a sample
of Chinese adolescents. European Psychiatry, 22, 466-471. doi:10.1016/j.eurpsy.2007.05.004
Cao, H., Sun, Y., Wan, Y., Hao, J. & Tao, F. (2011). Problematic Internet use in Chinese adolescents and its
relation to psychosomatic symptoms and life satisfaction. BMC Public Health, 11, 802.
doi:10.1186/1471-2458-11-802
Cao, X. & Sun, J. (2018). Exploring the effect of overload on the discontinuous intention of social media users:
An S-O-R perspective. Computers in Human Behavior, 81, 10-18. doi:10.1016/j.chb.2017.11.035
Caplan, S. E. (2002). Problematic Internet use and psychosocial well-being: Development of a theory-based
cognitive-behavioral measurement instrument. Computers in Human Behavior, 18, 553-575.
doi:10.1016/S0747-5632(02)00004-3
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. doi:10.1046/j.1360-0443.1999.9433273.x
Casas, J. A., Del Rey, R. & Ortega-Ruiz, R. (2013). Bullying and cyberbullying: Convergent and divergent
predictor variables. Computers in Human Behavior, 29, 580-587. doi:10.1016/j.chb.2012.11.015
Cassidy, W., Brown, K. N. & Jackson, M. (2012). 'Under the radar': Educators and cyberbullying in schools.
School Psychology International, 33, 520-532. doi:10.1177/0143034312445245
Cassidy, W., Jackson, M. & Brown, K. N. (2009). Sticks and stones can break my bones, but how can pixels hurt
me?: Students' experiences with cyber-bullying. School Psychology International, 30, 383-402.
doi:10.1177/0143034309106948
Castiglione, J. (2008). Internet abuse and possible addiction among undergraduates: A developing concern for
library and university administrators. Library Review, 57, 358-371. doi:10.1108/00242530810875140
Ceyhan, A. A. & Ceyhan, E. (2008). Loneliness, depression, and computer self-efficacy as predictors of
problematic Internet use. Cyberpsychology & Behavior, 11, 699-701. doi:10.1089/cpb.2007.0255
Chak, K. & Leung, L. (2004). Shyness and locus of control as predictors of Internet addiction and Internet use.
Cyberpsychology & Behavior, 7, 559-570. doi:10.1089/1094931042403073
Chakraborty, K., Basu, D. & Vijaya Kumar, K. G. (2010). Internet addiction: Consensus, controversies, and the
way ahead. East Asian Archives of Psychiatry, 20, 123-132.
Literaturverzeichnis 131
Chamberlain, S. R., Lochner, C., Stein, D. J., Goudriaan, A. E., van Holst, R. J., Zohar, J. & Grant, J. E. (2016).
Behavioural addiction - A rising tide? European Neuropsychopharmacology, 26, 841-855.
doi:10.1016/j.euroneuro.2015.08.013
Chang, F.-C., Chiu, C.-H., Miao, N.-F., Chen, P.-H., Lee, C.-M., Chiang, J.-T. & Pan, Y.-C. (2015). The
relationship between parental mediation and Internet addiction among adolescents, and the association
with cyberbullying and depression. Comprehensive Psychiatry, 57, 21-28.
doi:10.1016/j.comppsych.2014.11.013
Chapell, M. S., Hasselman, S. L., Kitchin, T. & Lomon, S. N. (2006). Bullying in elementary school, high school,
and college. Adolescence, 41, 633-648.
Charlton, J. P. & Danforth, I. D. W. (2010). Validating the distinction between computer addiction and
engagement: Online game playing and personality. Behaviour & Information Technology, 29, 601-613.
doi:10.1080/01449290903401978
Chen, D.-T., Wu, J. & Wang, Y.-M. (2011). Unpacking new media literacy. Journal of Systemics, Cybernetics and
Informatics, 9, 84-88.
Cheng, C. & Li, A. Y.-l. (2014). Internet addiction prevalence and quality of (real) life: A meta-analysis of 31
nations across seven world regions. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17, 755-760.
doi:10.1089/cyber.2014.0317
Chi, X., Lin, L. & Zhang, P. (2016). Internet addiction among college students in China: Prevalence and
psychosocial correlates. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 19, 567-573.
doi:10.1089/cyber.2016.0234
Cho, J., Ramgolam, D. I., Schaefer, K. M. & Sandlin, A. N. (2011). The rate and delay in overload: An
investigation of communication overload and channel synchronicity on identification and job satisfaction.
Journal of Applied Communication Research, 39, 38-54. doi:10.1080/00909882.2010.536847
Choi, S. B. & Lim, M. S. (2016). Effects of social and technology overload on psychological well-being in young
South Korean adults: The mediatory role of social network service addiction. Computers in Human
Behavior, 61, 245-254. doi:10.1016/j.chb.2016.03.032
Chou, C., Condron, L. & Belland, J. C. (2005). A review of the research on Internet addiction. Educational
Psychology Review, 17, 363-388. doi:10.1007/s10648-005-8138-1
Chou, W.-P., Ko, C.-H., Kaufman, E. A., Crowell, S. E., Hsiao, R. C., Wang, P.-W., . . . Yen, C.-F. (2015).
Association of stress coping strategies with Internet addiction in college students: The moderating effect
of depression. Comprehensive Psychiatry, 62, 27-33. doi:10.1016/j.comppsych.2015.06.004
Coffey, C., Carlin, J. B., Lynskey, M., Li, N. & Patton, G. C. (2003). Adolescent precursors of cannabis
dependence: Findings from the Victorian adolescent health cohort study. British Journal of Psychiatry,
182, 330-336. doi:10.1192/bjp.182.4.330
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
De Cock, R., Vangeel, J., Klein, A., Minotte, P., Rosas, O. & Meerkerk, G.-J. (2014). Compulsive use of social
networking sites in Belgium: Prevalence, profile, and the role of attitude toward work and school.
Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17, 166-171. doi:10.1089/cyber.2013.0029
132 Literaturverzeichnis
Del Barrio, V., Aluja, A. & García, L. F. (2004). Relationship between empathy and the big five personality traits
in a sample of Spanish adolescents. Social Behavior and Personality, 32, 677-682.
doi:10.2224/sbp.2004.32.7.677
Del Rey, R., Lazuras, L., Casas, J. A., Barkoukis, V., Ortega-Ruiz, R. & Tsorbatzoudis, H. (2016). Does empathy
predict (cyber) bullying perpetration, and how do age, gender and nationality affect this relationship?
Learning and Individual Differences, 45, 275-281. doi:10.1016/j.lindif.2015.11.021
den Hamer, A. H. & Konijn, E. A. (2015). Adolescents' media exposure may increase their cyberbullying behavior:
A longitudinal study. Journal of Adolescent Health, 56, 203-208. doi:10.1016/j.jadohealth.2014.09.016
den Hamer, A. H., Konijn, E. A. & Keijer, M. G. (2013). Cyberbullying behavior and adolescents' use of media
with antisocial content: A cyclic process model. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17,
74-81. doi:10.1089/cyber.2012.0307
Deryakulu, D. & Ursavaş, 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
DeSmet, A., Bastiaensens, S., Van Cleemput, K., Poels, K., Vandebosch, H., Cardon, G. & De Bourdeaudhuij, I.
(2016). Deciding whether to look after them, to like it, or leave it: A multidimensional analysis of
predictors of positive and negative bystander behavior in cyberbullying among adolescents. Computers
in Human Behavior, 57, 398-415. doi:10.1016/j.chb.2015.12.051
DeSmet, A., Veldeman, C., Poels, K., Bastiaensens, S., Van Cleemput, K., Vandebosch, H. & De Bourdeaudhuij,
I. (2014). Determinants of self-reported bystander behavior in cyberbullying incidents amongst
adolescents. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17, 207-215.
doi:10.1089/cyber.2013.0027
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. doi:10.1037/0033-
2909.130.3.355
Didden, R., Scholte, R. H., Korzilius, H., De Moor, J. M., Vermeulen, A., O’Reilly, M., . . . Lancioni, G. E. (2009).
Cyberbullying among students with intellectual and developmental disability in special education
settings. Developmental Neurorehabilitation, 12, 146-151. doi:10.1080/17518420902971356
Dilmac, B. (2009). Psychological needs as a predictor of cyber bullying: A preliminary report on college students.
Educational Sciences: Theory and Practice, 9, 1307-1325.
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., Huang, J. & Du, X. (2011). Enhanced reward sensitivity and decreased loss sensitivity in Internet
addicts: An fMRI study during a guessing task. Journal of Psychiatric Research, 45, 1525-1529.
doi:10.1016/j.jpsychires.2011.06.017
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.
doi:10.1016/j.neulet.2010.09.002
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
Literaturverzeichnis 133
Dooley, J. J., Pyżalski, J. & Cross, D. (2009). Cyberbullying versus face-to-face bullying - A theoretical and
conceptual review. Zeitschrift für Psychologie/Journal of Psychology, 217, 182-188. doi:10.1027/0044-
3409.217.4.182
Döring, N. (2003). Sozialpsychologie des Internet. Die Bedeutung des Internet für Kommunikationsprozesse,
Identitäten, soziale Beziehungen und Gruppen. Göttingen: Hogrefe.
Dredge, R., Gleeson, J. F. M. & de la Piedad Garcia, X. (2014). Risk factors associated with impact severity of
cyberbullying victimization: A qualitative study of adolescent online social networking.
Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17, 287-291. doi:10.1089/cyber.2013.0541
Duke, É. & Montag, C. (2017). Smartphone addiction, daily interruptions and self-reported productivity. Addictive
Behaviors Reports, 6, 90-95. doi:10.1016/j.abrep.2017.07.002
Durkee, T., Kaess, M., Carli, V., Parzer, P., Wasserman, C., Floderus, B., . . . Wasserman, D. (2012). Prevalence
of pathological Internet use among adolescents in Europe: Demographic and social factors. Addiction,
107, 2210-2222. doi:10.1111/j.1360-0443.2012.03946.x
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
Ebert, L., Feierabend, S., Karg, U. & Rathgeb, T. (2011). JIM 2011 - Jugend, Information, (Multi-) Media -
Basisstudie zum Medienumgang 12- bis 19-Jähriger in Deutschland. Stuttgart.
Eksi, F. (2012). Examination of narcissistic personality traits' predicting level of Internet addiction and cyber
bullying through path analysis. Educational Sciences: Theory and Practice, 12, 1694-1706.
doi:10.1109/ctte.2017.8260932
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.
doi:10.1016/j.chb.2016.05.079
Endrass, J., Urbaniok, F., Hammermeister, L. C., Benz, C., Elbert, T., Laubacher, A. & Rossegger, A. (2009). The
consumption of Internet child pornography and violent and sex offending. BMC Psychiatry, 9, 43.
doi:10.1186/1471-244X-9-43
Englander, E., Donnerstein, E., Kowalski, R., Lin, C. A. & Parti, K. (2018). Defining cyberbullying. Pediatrics,
140, 148-151. doi:10.1542/ peds.2016-1758U
Erdur-Baker, O. (2010). Cyberbullying and its correlation to traditional bullying, gender and frequent and risky
usage of Internet-mediated communication tools. New Media & Society, 12, 109-125.
doi:10.1177/1461444809341260
Erreygers, S., Pabian, S., Vandebosch, H. & Baillien, E. (2016). Helping behavior among adolescent bystanders
of cyberbullying: The role of impulsivity. Learning and Individual Differences, 48, 61-67.
doi:10.1016/j.lindif.2016.03.003
European Commission. (2018). Digitale Kompetenzen und Technologie in der Bildung. Zugriff am 01.08.2018
unter https://ec.europa.eu/education/policy/strategic-framework/education-technology_de
Facebook. (2017). Wiederaufnahme der Kampagne „Mache Facebook zu deinem Facebook“. Zugriff am
30.08.2018 unter https://de.newsroom.fb.com/news/2017/07/wiederaufnahme-mache-facebook-zu-
deinem-facebook/
134 Literaturverzeichnis
Fahy, A. E., Stansfeld, S. A., Smuk, M., Smith, N. R., Cummins, S. & Clark, C. (2016). Longitudinal associations
between cyberbullying involvement and adolescent mental health. Journal of Adolescent Health, 59, 502-
509. doi:10.1016/j.jadohealth.2016.06.006
Fan, C.-Y., Chu, X.-W., Zhang, M. & Zhou, Z.-K. (2016). Are narcissists more likely to be involved in
cyberbullying? Examining the mediating role of self-esteem. Journal of Interpersonal Violence,
0886260516666531. doi:10.1177/0886260516666531
Fanti, K. A., Demetriou, A. G. & Hawa, V. V. (2012). A longitudinal study of cyberbullying: Examining risk and
protective factors. European Journal of Developmental Psychology, 9, 168-181. doi:10.
1080/17405629.2011.643169
Faucher, C., Jackson, M. & Cassidy, W. (2014). Cyberbullying among university students: Gendered experiences,
impacts, and perspectives. Education Research International, 2014, 698545. doi:10.1155/2014/698545
Feierabend, S., Plankenhorn, T. & Rathgeb, T. (2015). JIM 2015 - Jugend, Information, (Multi-) Media -
Basisstudie zum Medienumgang 12- bis 19-Jähriger in Deutschland. Stuttgart.
Feierabend, S., Plankenhorn, T. & Rathgeb, T. (2017). JIM 2017 - Jugend, Information, (Multi-) Media -
Basisstudie zum Medienumgang 12- bis 19-Jähriger in Deutschland. Stuttgart.
Ferrara, P., Ianniello, F., Villani, A. & Corsello, G. (2018). Cyberbullying a modern form of bullying: Let's talk
about this health and social problem. Italian Journal of Pediatrics, 44, 14. doi:10.1186/s13052-018-0446-
4
Festl, R. (2016). Perpetrators on the Internet: Analyzing individual and structural explanation factors of
cyberbullying in school context. Computers in Human Behavior, 59, 237-248.
doi:10.1016/j.chb.2016.02.017
Festl, R. & Quandt, T. (2013). Social relations and cyberbullying: The influence of individual and structural
attributes on victimization and perpetration via the Internet. Human Communication Research, 39, 101-
126. doi:10.1111/j.1468-2958.2012.01442.x
Fioravanti, G., Dèttore, D. & Casale, S. (2012). Adolescent Internet addiction: Testing the association between
self-esteem, the perception of Internet attributes, and preference for online social interactions.
Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15, 318-323. doi:10.1089/cyber.2011.0358
Fisher, B. W., Gardella, J. H. & Teurbe-Tolon, A. R. (2016). Peer cybervictimization among adolescents and the
associated internalizing and externalizing problems: A meta-analysis. Journal of Youth and Adolescence,
45, 1727-1743. doi:10.1007/s10964-016-0541-z
Floros, G., Siomos, K., Fisoun, V., Dafouli, E. & Geroukalis, D. (2013). Adolescent online cyberbullying in
Greece: The impact of parental online security practices, bonding, and online impulsiveness. The Journal
of School Health, 83, 445-453. doi:10.1111/josh.12049
Floros, G., Siomos, K., Stogiannidou, A., Giouzepas, I. & Garyfallos, G. (2014a). Comorbidity of psychiatric
disorders with Internet addiction in a clinical sample: The effect of personality, defense style and
psychopathology. Addictive Behaviors, 39, 1839-1845. doi:10.1016/j.addbeh.2014.07.031
Floros, G., Siomos, K., Stogiannidou, A., Giouzepas, I. & Garyfallos, G. (2014b). The relationship between
personality, defense styles, Internet addiction disorder, and psychopathology in college students.
Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 17, 672-676. doi:10.1089/cyber.2014.0182
Francisco, S. M., Veiga Simão, A. M., Ferreira, P. C. & Martins, M. J. D. D. (2015). Cyberbullying: The hidden
side of college students. Computers in Human Behavior, 43, 167-182. doi:10.1016/j.chb.2014.10.045
Literaturverzeichnis 135
Gahagan, K., Vaterlaus, J. M. & Frost, L. R. (2016). College student cyberbullying on social networking sites:
Conceptualization, prevalence, and perceived bystander responsibility. Computers in Human Behavior,
55, 1097-1105. doi:10.1016/j.chb.2015.11.019
Gainsbury, S., Wood, R., Russell, A., Hing, N. & Blaszczynski, A. (2012). A digital revolution: Comparison of
demographic profiles, attitudes and gambling behavior of Internet and non-Internet gamblers. Computers
in Human Behavior, 28, 1388-1398. doi:10.1016/j.chb.2012.02.024
Gámez-Guadix, M. & Gini, G. (2016). Individual and class justification of cyberbullying and cyberbullying
perpetration: A longitudinal analysis among adolescents. Journal of Applied Developmental Psychology,
44, 81-89. doi:10.1016/j.appdev.2016.04.001
Gentile, D. A., Choo, H., Liau, A., Sim, T., Li, D., Fung, D. & Khoo, A. (2011). Pathological video game use
among youths: A two-year longitudinal study. Pediatrics, 127, e319-e329. doi:10.1542/peds.2010-1353
Gibb, Z. G. & Devereux, P. G. (2014). Who does that anyway? Predictors and personality correlates of
cyberbullying in college. Computers in Human Behavior, 38, 8-16. doi:10.1016/j.chb.2014.05.009
Glüer, M. & Lohaus, A. (2015). Frequency of victimization experiences and well-being among online, offline, and
combined victims on social online network sites of German children and adolescents. Frontiers in Public
Health, 3, 274. doi:10.3389/fpubh.2015.00274
Glüer, M. & Lohaus, A. (2018). Elterliche und kindliche Einschätzung von elterlichen Medienerziehungsstrategien
und deren Zusammenhang mit der kindlichen Internetnutzungskompetenz. Praxis der Kinderpsychologie
und Kinderpsychiatrie, 67, 181-203. doi:10.13109/prkk.2018.67.2.181
Gökçearslan, Ş., Mumcu, F. K., Haşlaman, T. & Çevik, Y. D. (2016). Modelling smartphone addiction: The role
of smartphone usage, self-regulation, general self-efficacy and cyberloafing in university students.
Computers in Human Behavior, 63, 639-649. doi:10.1016/j.chb.2016.05.091
Goodboy, A. K. & Martin, M. M. (2015). The personality profile of a cyberbully: Examining the dark triad.
Computers in Human Behavior, 49, 1-4. doi:10.1016/j.chb.2015.02.052
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., Grekin, E. R. & Sher, K. J. (2011). Decision making and response inhibition as predictors of
heavy alcohol use: A prospective study. Alcoholism: Clinical and Experimental Research, 35, 1050-1057.
doi:10.1111/j.1530-0277.2011.01437.x
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. doi:10.3109/00952990.2010.491884
Griffiths, M. D. (2000). Does Internet and computer "addiction" exist? Some case study evidence.
Cyberpsychology & Behavior, 3, 211-218. doi:10.1089/109493100316067
Griffiths, M. D. (2005). A 'components' model of addiction within a biopsychosocial framework. Journal of
Substance Use, 10, 191-197. doi:10.1080/14659890500114359
Groeben, N. (2002). Dimensionen der Medienkompetenz: Deskriptive und normative Aspekte. In N. Groeben &
B. Hurrelmann (Hrsg.), Medienkompetenz. Voraussetzungen, Dimensionen, Funktionen (S. 160-197).
Weinheim, München: Juventa.
136 Literaturverzeichnis
Guan, S.-S. A. & Subrahmanyam, K. (2009). Youth Internet use: Risks and opportunities. Current Opinion in
Psychiatry, 22, 351-356. doi:10.1097/YCO.0b013e32832bd7e0
Gui, M., Fasoli, M. & Carradore, R. (2017). "Digital well-being". Developing a new theoretical tool for media
literacy research. Italian Journal of Sociology of Education, 9, 155-173. doi:10.14658/pupj-ijse-2017-1-
8
Ha, J. H., Kim, S. Y., Bae, S. C., Bae, S., Kim, H., Sim, M., . . . Cho, S. C. (2007). Depression and Internet
addiction in adolescents. Psychopathology, 40, 424-430. doi:10.1159/000107426
Haagsma, M. C., King, D. L., Pieterse, M. E. & Peters, O. (2013). Assessing problematic video gaming using the
theory of planned behavior: A longitudinal study of Dutch young people. International Journal of Mental
Health and Addiction, 11, 172-185. doi:10.1007/s11469-012-9407-0
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.
doi:10.1016/j.addbeh.2016.10.018
Hapke, T. (2007). Informationskompetenz 2.0 und das Verschwinden des „Nutzers". Bibliothek Forschung und
Praxis, 31, 137-149. doi:10.1515/bfup.2007.137
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.
Haufe. (2016). 21 Millionen WhatsApp-Nachrichten in einer Minute. Zugriff am 23.05.2018 unter
https://www.haufe.de/unternehmensfuehrung/wirtschaft-maerkte/21-millionen-whatsapp-nachrichten-
in-einer-minute_60_342376.html
Haynie, D. L., Eitel, P., Saylor, K., Yu, K. & Simons-Morton, B. (2001). Bullies, victims, and bully/victims:
Distinct groups of at-risk youth. Journal of Early Adolescence, 21, 29-49.
doi:10.1177/0272431601021001002
Hellhammer, D. H., Wüst, S. & Kudielka, B. M. (2009). Salivary cortisol as a biomarker in stress research.
Psychoneuroendocrinology, 34, 163-171. doi:10.1016/j.psyneuen.2008.10.026
Hiltz, S. R. & Turoff, M. (1985). Structuring computer-mediated communication systems to avoid information
overload. Communications of the ACM, 28, 680-689. doi:10.1145/3894.3895
Hinduja, S. & Patchin, J. W. (2008). Cyberbullying: An exploratory analysis of factors related to offending and
victimization. Deviant Behavior, 29, 129-156. doi:10.1080/01639620701457816
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
Hobbs, R. (2006). Reconceptualizing media literacy for the digital age. In A. Martin & D. Madigan (Hrsg.), Digital
literacies for learning (S. 99-109). London: Facet.
Hofstede, G. (1984). Culture's consequences: International differences in work-related values. Newbury Park,
CA: Sage Publications.
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
Hsiao, K.-L. (2017). Compulsive mobile application usage and technostress: The role of personality traits. Online
Information Review, 41, 272-295. doi:10.1108/OIR-03-2016-0091
Literaturverzeichnis 137
Hsiao, K.-L., Shu, Y. & Huang, T. C. (2017). Exploring the effect of compulsive social app usage on technostress
and academic performance: Perspectives from personality traits. Telematics and Informatics, 34, 679-
690. doi:10.1016/j.tele.2016.11.001
Hsieh, Y.-P., Wei, H.-S., Hwa, H.-L., Shen, A. C.-T., Feng, J.-Y. & Huang, C.-Y. (2018). The effects of peer
victimization on children's Internet addiction and psychological distress: The moderating roles of
emotional and social intelligence. Journal of Child and Family Studies, 1-12. doi:10.1007/s10826-018-
1120-6
Hunt, C., Peters, L. & Rapee, R. M. (2012). Development of a measure of the experience of being bullied in youth.
Psychological Assessment, 24, 156-165. doi:10.1037/a0025178
Hwang, I. & Cha, O. (2018). Examining technostress creators and role stress as potential threats to employees'
information security compliance. Computers in Human Behavior, 81, 282-293.
doi:10.1016/j.chb.2017.12.022
Initiative D21. (2018). D21 Digital Index 2017/2018 - Jährliches Lagebild zur Digitalen Gesellschaft. Berlin,
Deutschland.
International Telecommunication Union. (2017). Measuring The Information Society Report 2017 - Volume 1.
Genf.
Internet Live Stats. (2017). Internet users by country. Zugriff am 26.01.2018 unter
http://www.internetlivestats.com/internet-users-by-country/
Internet Live Stats. (2018). Internet users. Zugriff am 23.05.2018 unter http://www.internetlivestats.com/internet-
users/
Internet World Stats. (2017). World Internet users and 2017 population stats. Zugriff am 26.01.2018 unter
http://www.internetworldstats.com/stats.htm
Internet World Stats. (2018a). Internet usage in the European Union. Zugriff am 23.05.2018 unter
https://www.internetworldstats.com/stats9.htm
Internet World Stats. (2018b). World Internet users and 2018 population stats. Zugriff am 23.05.2018 unter
http://www.internetworldstats.com/stats.htm
Iordache, C., Mariën, I. & Baelden, D. (2017). Developing digital skills and competences: A quick-scan analysis
of 13 digital literacy models. Italian Journal of Sociology of Education, 9, 6-30. doi:10.14658/pupj-ijse-
2017-1-2
Jackson, M., Cassidy, W. & Brown, K. N. (2009). "you were born ugly and youl die ugly too": Cyber-bullying as
relational aggression. In Education, 15, 68-82.
Jia, J., Li, D., Li, X., Zhou, Y., Wang, Y., Sun, W. & Zhao, L. (2018). Peer victimization and adolescent Internet
addiction: The mediating role of psychological security and the moderating role of teacher-student
relationships. Computers in Human Behavior, 85, 116-124. doi:10.1016/j.chb.2018.03.042
Jung, Y.-E., Leventhal, B., Kim, Y. S., Park, T. W., Lee, S.-H., Lee, M., . . . Chung, S.-K. (2014). Cyberbullying,
problematic Internet use, and psychopathologic symptoms among Korean youth. Yonsei Medical Journal,
55, 826-830. doi:10.3349/ymj.2014.55.3.826
Kaess, M., Parzer, P., Brunner, R., Koenig, J., Durkee, T., Carli, V., . . . Wasserman, D. (2016). Pathological
Internet use is on the rise among European adolescents. Journal of Adolescent Health, 59, 236-239.
doi:10.1016/j.jadohealth.2016.04.009
138 Literaturverzeichnis
Kaplan, A. M. & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media.
Business Horizons, 53, 59-68. doi:10.1016/j.bushor.2009.09.003
Karr-Wisniewski, P. & Lu, Y. (2010). When more is too much: Operationalizing technology overload and
exploring its impact on knowledge worker productivity. Computers in Human Behavior, 26, 1061-1072.
doi:10.1016/j.chb.2010.03.008
Kawabe, K., Horiuchi, F., Ochi, M., Oka, Y. & Ueno, S.-I. (2016). Internet addiction: Prevalence and relation with
mental states in adolescents. Psychiatry and Clinical Neurosciences, 70, 405-412. doi:10.1111/pcn.12402
Kayiş, A. R., Satici, S. A., Yilmaz, M. F., Şimşek, D., Ceyhan, E. & Bakioǧlu, F. (2016). Big five-personality trait
and Internet addiction: A meta-analytic review. Computers in Human Behavior, 63, 35-40.
doi:10.1016/j.chb.2016.05.012
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, J., LaRose, R. & Peng, W. (2009). Loneliness as the cause and the effect of problematic Internet use: The
relationship between Internet use and psychological well-being. Cyberpsychology & Behavior, 12, 451-
455. doi:10.1089/cpb.2008.0327
King, D. L., Delfabbro, P. H., Zwaans, T. & Kaptsis, D. (2013). Clinical features and axis I comorbidity of
Australian adolescent pathological Internet and video game users. Australian & New Zealand Journal of
Psychiatry, 47, 1058-1067. doi:10.1177/0004867413491159
Kırcaburun, K., Kokkinos, C. M., Demetrovics, Z., Király, O., Griffiths, M. D. & Çolak, T. S. (2018). Problematic
online behaviors among adolescents and emerging adults: Associations between cyberbullying
perpetration, problematic social media use, and psychosocial factors. International Journal of Mental
Health and Addiction, 1-18. doi:10.1007/s11469-018-9894-8
Knop, K., Hefner, D., Schmitt, S. & Vorderer, P. (2015). Mediatisierung mobil - Handy- und mobile
Internetnutzung von Kindern und Jugendlichen (LfM-Schriftenreihe Medienforschung Band 77). Leipzig:
VISTAS Verlag.
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
Ko, C.-H., Yen, J.-Y., Liu, S.-C., Huang, C.-F. & Yen, C.-F. (2009). The associations between aggressive
behaviors and Internet addiction and online activities in adolescents. Journal of Adolescent Health, 44,
598-605. doi:10.1016/j.jadohealth.2008.11.011
Ko, C.-H., Yen, J.-Y., Yen, C.-F., Chen, C.-S. & Chen, C.-C. (2012). The association between Internet addiction
and psychiatric disorder: A review of the literature. European Psychiatry, 27, 1-8.
doi:10.1016/j.eurpsy.2010.04.011
Kokkinos, C. M., Antoniadou, N. & Markos, A. (2014). Cyber-bullying: An investigation of the psychological
profile of university student participants. Journal of Applied Developmental Psychology, 35, 204-214.
doi:10.1016/ j.appdev.2014.04.001
Kokkinos, C. M., Baltzidis, E. & Xynogala, D. (2016). Prevalence and personality correlates of Facebook bullying
among university undergraduates. Computers in Human Behavior, 55, 840-850.
doi:10.1016/j.chb.2015.10.017
Literaturverzeichnis 139
Kokkinos, C. M. & Voulgaridou, I. (2017). Relational and cyber aggression among adolescents: Personality and
emotion regulation as moderators. Computers in Human Behavior, 68, 528-537.
doi:10.1016/j.chb.2016.11.046
Koolhaas, J., Bartolomucci, A., Buwalda, B., de Boer, S., Flügge, G., Korte, S., . . . Palanza, P. (2011). Stress
revisited: A critical evaluation of the stress concept. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 35, 1291-
1301. doi:10.1016/j.neubiorev.2011.02.003
Korzynski, P., Treacy, E. F. & Kets de Vries, M. F. R. (2016). You and your technostress: Relating personality
dimensions to ICT-related stress. INSEAD Working Paper No. 2016/31/EFE.
Kowalski, R. M., Giumetti, G. W., Schroeder, A. N. & Lattanner, M. R. (2014). Bullying in the digital age: A
critical review and meta-analysis of cyberbullying research among youth. Psychological Bulletin, 140,
1073-1137. doi:10.1037/a0035618
Kowalski, R. M., Limber, S. P. & McCord, A. (2018). A developmental approach to cyberbullying: Prevalence
and protective factors. Aggression and Violent Behavior. doi:10.1016/j.avb.2018.02.009
Kowalski, R. M., Morgan, C. A., Drake-Lavelle, K. & Allison, B. (2016). Cyberbullying among college students
with disabilities. Computers in Human Behavior, 57, 416-427. doi:10.1016/j.chb.2015.12.044
Koyuncu, T., Unsal, A. & Arslantas, D. (2014). Assessment of Internet addiction and loneliness in secondary and
high school students. Journal of the Pakistan Medical Association, 64, 998-1002.
Kraft, E. & Wang, J. (2010). An exploratory study of the cyberbullying and cyberstalking experiences and factors
related to victimization of students at a public liberal arts college. International Journal of Technoethics,
1, 74-91. doi:10.4018/jte.2010100106
Krishnan, S. (2017). Personality and espoused cultural differences in technostress creators. Computers in Human
Behavior, 66, 154-167. doi:10.1016/j.chb.2016.09.039
Kumazaki, A., Suzuki, K., Katsura, R., Sakamoto, A. & Kashibuchi, M. (2011). The effects of netiquette and ICT
skills on school-bullying and cyber-bullying: The two-wave panel study of Japanese elementary,
secondary, and high school students. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 29, 735-741.
doi:10.1016/j.sbspro.2011.11.299
Kuss, D. J. & Griffiths, M. D. (2012). Internet gaming addiction: A systematic review of empirical research.
International Journal of Mental Health and Addiction, 10, 278-296. doi:10.1007/s11469-011-9318-5
Kuss, D. J., Griffiths, M. D. & Binder, J. F. (2013). Internet addiction in students: Prevalence and risk factors.
Computers in Human Behavior, 29, 959-966. doi:10.1016/j.chb.2012.12.024
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.
doi:10.2174/13816128113199990617
Kuss, D. J., van Rooij, A. J., Shorter, G. W., Griffiths, M. D. & van de Mheen, D. (2013). Internet addiction in
adolescents: Prevalence and risk factors. Computers in Human Behavior, 29, 1987-1996.
doi:10.1016/j.chb.2013.04.002
Kwan, G. C. E. & Skoric, M. M. (2013). Facebook bullying: An extension of battles in school. Computers in
Human Behavior, 29, 16-25. doi:10.1016/j.chb.2012.07.014
Kwon, M., Lee, J.-Y., Won, W.-Y., Park, J.-W., Min, J.-A., Hahn, C., . . . Kim, D.-J. (2013). Development and
validation of a Smartphone Addiction Scale (SAS). PLoS ONE, 8, e56936.
doi:10.1371/journal.pone.0056936
140 Literaturverzeichnis
Laconi, S., Rodgers, R. F. & Chabrol, H. (2014). The measurement of Internet addiction: A critical review of
existing scales and their psychometric properties. Computers in Human Behavior, 41, 190-202.
doi:10.1016/j.chb.2014.09.026
Laconi, S., Tricard, N. & Chabrol, H. (2015). Differences between specific and generalized problematic Internet
uses according to gender, age, time spent online and psychopathological symptoms. Computers in Human
Behavior, 48, 236-244. doi:10.1016/j.chb.2015.02.006
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
Lam, L. T., Peng, Z.-W., Mai, J.-C. & Jing, J. (2009). Factors associated with Internet addiction among
adolescents. Cyberpsychology & Behavior, 12, 551-555. doi:10.1089/cpb.2009.0036
Landers, R. N. & Lounsbury, J. W. (2006). An investigation of big five and narrow personality traits in relation to
Internet usage. Computers in Human Behavior, 22, 283-293. doi:10.1016/j.chb.2004.06.001
Langarizadeh, M., Naghipour, M., Tabatabaei, S. M., Mirzaei, A. & Eslami Vaghar, M. (2018). Prediction of
Internet addiction based on information literacy among students of Iran University of Medical Sciences.
Electronic Physician, 10, 6333-6340. doi:10.19082/6333
Langos, C. (2012). Cyberbullying: The challenge to define. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking,
15, 285-289. doi:10.1089/cyber.2011.0588
Lappalainen, C., Meriläinen, M., Puhakka, H. & Sinkkonen, H. (2011). Bullying among university students - Does
it exist? Finnish Journal of Youth Research, 29, 64-80.
LaRose, R., Connolly, R., Lee, H., Li, K. & Hales, K. D. (2014). Connection overload? A cross cultural study of
the consequences of social media connection. Information Systems Management, 31, 59-73.
doi:10.1080/10580530.2014.854097
LaRose, R., Lin, C. A. & Eastin, M. S. (2003). Unregulated Internet usage: Addiction, habit, or deficient self-
regulation? Media Psychology, 5, 225-253. doi:10.1207/S1532785XMEP0503
Ledbetter, A. M., Mazer, J. P., DeGroot, J. M., Meyer, K. R., Mao, Y. & Swafford, B. (2011). Attitudes toward
online social connection and self-disclosure as predictors of Facebook communication and relational
closeness. Communication Research, 38, 27-53. doi:10.1177/0093650210365537
Lee, A. R., Son, S. M. & Kim, K. K. (2016). Information and communication technology overload and social
networking service fatigue: A stress perspective. Computers in Human Behavior, 55, 51-61.
doi:10.1016/j.chb.2015.08.011
Lee, D., Park, J., Namkoong, K., Kim, I. Y. & Jung, Y.-C. (2018). Gray matter differences in the anterior cingulate
and orbitofrontal cortex of young adults with Internet gaming disorder: Surface-based morphometry.
Journal of Behavioral Addictions, 7, 21-30. doi:10.1556/2006.7.2018.20
Lee, H. W., Choi, J.-S., Shin, Y.-C., Lee, J.-Y., Jung, H. Y. & Kwon, J. S. (2012). Impulsivity in Internet addiction:
A comparison with pathological gambling. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15, 373-
377. doi:10.1089/cyber.2012.0063
Lee, L., Chen, D.-T., Li, J.-Y. & Lin, T.-B. (2015). Understanding new media literacy: The development of a
measuring instrument. Computers & Education, 85, 84-93. doi:10.1016/j.compedu.2015.02.006
Literaturverzeichnis 141
Lee, S.-J. & Chae, Y.-G. (2012). Balancing participation and risks in children's Internet use: The role of Internet
literacy and parental mediation. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 15, 257-262.
doi:10.1089/cyber.2011.0552
Lee, Y. K., Chang, C. T., Cheng, Z. H. & Lin, Y. (2016). Helpful-stressful cycle? Psychological links between
type of mobile phone user and stress. Behaviour & Information Technology, 35, 75-86.
doi:10.1080/0144929X.2015.1055800
Lee, Y. K., Chang, C. T., Lin, Y. & Cheng, Z. H. (2014). The dark side of smartphone usage: Psychological traits,
compulsive behavior and technostress. Computers in Human Behavior, 31, 373-383.
doi:10.1016/j.chb.2013.10.047
Leest, U. & Schneider, C. (2017). Cyberlife II – Spannungsfeld zwischen Faszination und Gefahr. Cybermobbing
bei Schülerinnen und Schülern. Karlsruhe.
Lenhart, A., Madden, M., Smith, A., Purcell, K., Zickuhr, K. & Rainie, L. (2011). Teens, kindness and cruelty on
social network sites - How American teens navigate the new world of "digital citizenship". Washington,
DC.
Leung, L. & Lee, P. S. N. (2011). The influences of information literacy, Internet addiction and parenting styles
on Internet risks. New Media & Society, 14, 117-136. doi:10.1177/1461444811410406
Leung, L. & Lee, P. S. N. (2012). Impact of Internet literacy, Internet addiction symptoms, and Internet activities
on academic performance. Social Science Computer Review, 30, 403-418.
doi:10.1177/0894439311435217
Leymann, H. (1996). The content and development of mobbing at work. European Journal of Work and
Organizational Psychology, 5, 165-184. doi:10.1080/13594329608414853
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.
doi:10.1017/thg.2014.32
Li, Q. (2006). Cyberbullying in schools - A research of gender differences. School Psychology International, 27,
157-170. doi: 10.1177/0143034306064547
Li, W., Li, Y., Yang, W., Wei, D., Li, W., Hitchman, G., . . . Zhang, Q. (2015). Brain structures and functional
connectivity associated with individual differences in Internet tendency in healthy young adults.
Neuropsychologia, 70, 134-144. doi:10.1016/j.neuropsychologia.2015.02.019
Li, W., Zhang, W., Xiao, L. & Nie, J. (2016). The association of Internet addiction symptoms with impulsiveness,
loneliness, novelty seeking and behavioral inhibition system among adults with attention-
deficit/hyperactivity disorder (ADHD). Psychiatry Research, 243, 357-364.
doi:10.1016/j.psychres.2016.02.020
Lin, M.-P., Ko, H.-C. & Wu, J. Y.-W. (2008). The role of positive/negative outcome expectancy and refusal self-
efficacy of Internet use on Internet addiction among college students in Taiwan. Cyberpsychology &
Behavior, 11, 451-457. doi:10.1089/cpb.2007.0121
Lin, T.-B., Li, J.-Y., Deng, F. & Lee, L. (2013). Understanding new media literacy: An explorative theoretical
framework. Journal of Educational Technology & Society, 16, 160-170.
Liu, Q.-X., Fang, X.-Y., Deng, L.-Y. & Zhang, J.-T. (2012). Parent-adolescent communication, parental Internet
use and Internet-specific norms and pathological Internet use among Chinese adolescents. Computers in
Human Behavior, 28, 1269-1275. doi:10.1016/j.chb.2012.02.010
142 Literaturverzeichnis
Livingstone, S. (2004). What is media literacy? Intermedia, 32, 18-20.
Livingstone, S. (2008). Internet literacy: Young people's negotiation of new online opportunities. In T. McPherson
(Hrsg.) Digital youth, innovation, and the unexpected (S. 101-122). Cambridge, MA: The MIT Press.
Livingstone, S., Bober, M. & Helsper, E. (2005). Internet literacy among children and young people: Findings
from the UK Children Go Online project, London.
Livingstone, S., Haddon, L., Görzig, A. & Ólafsson, K. (2011). Risks and safety on the Internet: The perspective
of European children - Full findings and policy implications from the EU Kids Online survey of 9-16 year
olds and their parents in 25 countries. London.
Livingstone, S. & Helsper, E. (2009). Balancing opportunities and risks in teenagers' use of the Internet: The role
of online skills and Internet self-efficacy. New Media & Society, 12, 309-329.
doi:10.1177/1461444809342697
Livingstone, S. & Smith, P. K. (2014). Annual research review: Harms experienced by child users of online and
mobile technologies: The nature, prevalence and management of sexual and aggressive risks in the digital
age. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 55, 635-654. doi:10.1111/jcpp.12197
Lund, E. M. & Ross, S. W. (2017). Bullying perpetration, victimization, and demographic differences in college
students: A review of the literature. Trauma, Violence, & Abuse, 18, 348-360.
doi:10.1177/1524838015620818
LVR Zentrum für Medien und Bildung. (2018). Medienkompetenzrahmen NRW - Die Herausforderung:
Medienkompetenz als Bildungsaufgabe. Zugriff am 30.08.2018 unter
https://www.medienpass.nrw.de/de/inhalt/ziele
MacDonald, C. D. & Roberts-Pittman, B. (2010). Cyberbullying among college students: Prevalence and
demographic differences. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 9, 2003-2009.
doi:10.1016/j.sbspro.2010.12.436
Maier, C. (2014). Technostress - Theoretical foundation and empirical evidence. (Dissertation), University of
Bamberg, Bamberg, Germany.
Maier, C., Laumer, S., Eckhardt, A. & Weitzel, T. (2015). Giving too much social support: Social overload on
social networking sites. European Journal of Information Systems, 24, 447-464. doi:10.1057/ejis.2014.3
Maier, C., Laumer, S., Weinert, C. & Weitzel, T. (2015). The effects of technostress and switching stress on
discontinued use of social networking services: A study of Facebook use. Information Systems Journal,
25, 275-308. doi:10.1111/isj.12068
Maier, C., Wirth, J., Laumer, S. & Weitzel, T. (2017). Personality and technostress: Theorizing the influence of
IT mindfulness. Thirty Eighth International Conference on Information Systems, South Korea.
Mascheroni, G. & Cuman, A. (2014). Net children go mobile: Final report. Mailand: Educatt.
McElroy, J. C., Hendrickson, A. R., Townsend, A. M. & DeMarie, S. M. (2007). Dispositional factors in Internet
use: Personality versus cognitive style. MIS Quarterly, 31, 809-820. doi:10.2307/25148821
Meerkerk, Van den Eijnden, R. J. J. M., Vermulst, A. A. & Garretsen, H. F. L. (2009). The Compulsive Internet
Use Scale (CIUS): Some psychometric properties. Cyberpsychology & Behavior, 12, 1-6.
doi:10.1089/cpb.2008.0181
Metcalfe, J. & Mischel, W. (1999). A hot/cool-system analysis of delay of gratification: Dynamics of willpower.
Psychological Review, 106, 3-19. doi:10.1037/0033-295x.106.1.3
Literaturverzeichnis 143
Mishna, F., Cook, C., Gadalla, T., Daciuk, J. & Solomon, S. (2010). Cyber bullying behaviors among middle and
high school students. The American Journal of Orthopsychiatry, 80, 362-374. doi:10.1111/j.1939-
0025.2010.01040.x
Misra, S. & Stokols, D. (2012). Psychological and health outcomes of perceived information overload.
Environment and Behavior, 44, 737-759. doi:10.1177/0013916511404408
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.
doi:10.1016/j.chb.2010.05.021
Montag, C. & Reuter, M. (2017). Molecular genetics, personality, and Internet addiction revisited. In C. Montag
& M. Reuter (Hrsg.), Internet Addiction: Neuroscientific Approaches and Therapeutical Interventions (S.
141-160). Heidelberg: Springer International Publishing.
Montag, C., Zhao, Z., Sindermann, C., Xu, L., Fu, M., Li, J.-Y., . . . Becker, B. (2018). Internet communication
disorder and the structure of the human brain: Initial insights on WeChat addiction. Scientific Reports, 8,
2155. doi:10.1038/s41598-018-19904-y
Moore, K. & McElroy, J. C. (2012). The influence of personality on Facebook usage, wall postings, and regret.
Computers in Human Behavior, 28, 267-274. doi:10.1016/j.chb.2011.09.009
Morris, L. S. & Voon, V. (2016). Dimensionality of cognitions in behavioral addiction. Current Behavioral
Neuroscience Reports, 3, 49-57. doi:10.1007/s40473-016-0068-3
Morrison, C. M. & Gore, H. (2010). The relationship between excessive Internet use and depression: A
questionnaire-based study of 1,319 young people and adults. Psychopathology, 43, 121-126.
doi:10.1159/000277001
Müller, C. R., Pfetsch, J. & Ittel, A. (2014). Ethical media competence as a protective factor against cyberbullying
and cybervictimization among German school students. Cyberpsychology, Behavior, and Social
Networking, 17, 644-651. doi:10.1089/cyber.2014.0168
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., Janikian, M., Dreier, M., Wölfling, K., Beutel, M. E., Tzavara, C., . . . Tsitsika, A. (2015). Regular
gaming behavior and Internet gaming disorder in European adolescents: Results from a cross-national
representative survey of prevalence, predictors, and psychopathological correlates. European Child and
Adolescent Psychiatry, 24, 565-574. doi:10.1007/s00787-014-0611-2
Nartgün, S. S. & Cicioglu, M. (2015). Problematic Internet use and cyber bullying in vocational school.
International Online Journal of Educational Sciences, 7, 10-26. doi:10.15345/iojes.2015.03.018
Nie, J., Zhang, W. & Liu, Y. (2017). Exploring depression, self-esteem and verbal fluency with different degrees
of Internet addiction among Chinese college students. Comprehensive Psychiatry, 72, 114-120.
doi:10.1016/j.comppsych.2016.10.006
Nielsen Digital Content Measurement. (2018). Daten und Fakten zur Internetnutzung im Dezember 2017 -
Jahresbericht 2017. Zugriff am 23.05.2018 unter https://www.die-medienanstalten.de/fileadmin/
user_upload/die_medienanstalten/Themen/Forschung/Internetnutzung/Nielsen_Jahresbericht_2017.pdf
144 Literaturverzeichnis
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
Oberst, U., Wegmann, E., Stodt, B., Brand, M. & Chamarro, A. (2017). Negative consequences from heavy social
networking in adolescents: The mediating role of fear of missing out. Journal of Adolescence, 55, 51-60.
doi:10.1016/j.adolescence.2016.12.008
Odacı, H. & Çelik, Ç. B. (2013). Who are problematic Internet users? An investigation of the correlations between
problematic Internet use and shyness, loneliness, narcissism, aggression and self-perception. Computers
in Human Behavior, 29, 2382-2387. doi:10.1016/j.chb.2013.05.026
Olweus, D. (1973). Hackkycklingar och översittare: Forskning om skolmobbning. Stockholm: Almqvist &
Wiksell.
Olweus, D. (1993). Bullying at school - What we know and what we can do. Oxford: Wiley-Blackwell.
Olweus, D. (2013). School bullying: Development and some important challenges. Annual Review of Clinical
Psychology, 9, 751-780. doi:10.1146/annurev-clinpsy-050212-185516
Olweus, D. & Limber, S. P. (2018). Some problems with cyberbullying research. Current Opinion in Psychology,
19, 139-143. doi:10.1016/j.copsyc.2017.04.012
Ortega, R., Elipe, P., Mora-Merchán, J. A., Calmaestra, J. & Vega, E. (2009). The emotional impact on victims of
traditional bullying and cyberbullying. Zeitschrift für Psychologie/Journal of Psychology, 217, 197-204.
doi:10.1027/0044-3409.217.4.197
Ou, C. X. J. & Davison, R. M. (2011). Interactive or interruptive? Instant messaging at work. Decision Support
Systems, 52, 61-72. doi:10.1016/j.dss.2011.05.004
Ozturk, E. & Akcan, G. (2016). Preventing and coping strategies for cyber bullying and cyber victimization.
International Journal of Social, Behavioral, Economic, Business and Industrial Engineering, 10, 1698-
1701.
Pabian, S., De Backer, C. J. S. & Vandebosch, H. (2015). Dark triad personality traits and adolescent cyber-
aggression. Personality and Individual Differences, 75, 41-46. doi:10.1016/j.paid.2014.11.015
Pan, N., Yang, Y., Du, X., Qi, X., Du, G., Zhang, Y., . . . Zhang, Q. (2018). Brain structures associated with
Internet addiction tendency in adolescent online game players. Frontiers in Psychiatry, 9, 67.
doi:10.3389/fpsyt.2018.00067
Park, S., Na, E.-Y. & Kim, E.-M. (2014). The relationship between online activities, netiquette and cyberbullying.
Children and Youth Services Review, 42, 74-81. doi:10.1016/j.childyouth.2014.04.002
Patchin, J. W. & Hinduja, S. (2006). Bullies move beyond the schoolyard: A preliminary look at cyberbullying.
Youth Violence and Juvenile Justice, 4, 148-169. doi:10.1177/1541204006286288
Patchin, J. W. & Hinduja, S. (2010). Cyberbullying and self-esteem. The Journal of School Health, 80, 614-621.
doi:10.1111/j.1746-1561.2010.00548.x
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
Paulhus, D. L. & Williams, K. M. (2002). The dark triad of personality: Narcissism, machiavellianism, and
psychopathy. Journal of Research in Personality, 36, 556-563. doi:10.1016/S0092-6566(02)00505-6
Literaturverzeichnis 145
Pawlikowski, M., Altstötter-Gleich, C. & Brand, M. (2013). Validation and psychometric properties of a short
version of Young's Internet Addiction Test. Computers in Human Behavior, 29, 1212-1223.
doi:10.1016/j.chb.2012.10.014
Pawlikowski, M., Nader, I. W., Burger, C., 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
Peper, E. & Harvey, R. (2018). Digital addiction: Increased loneliness, anxiety, and depression. NeuroRegulation,
5, 3-8. doi:10.15540/nr.5.1.3
Peter, I. K. & Petermann, F. (2018). Cyberbullying: A concept analysis of defining attributes and additional
influencing factors. Computers in Human Behavior, 86, 350-366. doi:10.1016/j.chb.2018.05.013
Peterson, J. & Densley, J. (2017). Cyber violence: What do we know and where do we go from here? Aggression
and Violent Behavior, 34, 193-200. doi:10.1016/j.avb.2017.01.012
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
Pielot, M., Church, K. & de Oliveira, R. (2014). An in-situ study of mobile phone notifications. Proceedings of the
16th International Conference on Human-Computer Interaction with Mobile Devices & Services,
Toronto, Canada.
Pontes, H. M., Király, O., Demetrovics, Z. & Griffiths, M. D. (2014). The conceptualisation and measurement of
DSM-5 Internet gaming disorder: The development of the IGD-20 Test. PLoS ONE, 9, e110137.
doi:10.1371/journal.pone.0110137
Pontzer, D. (2009). A theoretical test of bullying behavior: Parenting, personality, and the bully/victim
relationship. Journal of Family Violence, 25, 259-273. doi:10.1007/s10896-009-9289-5
Popow, C., Ohmann, S. & Paulus, F. (2018). „Cyberbullying“ unter Jugendlichen. Monatsschrift Kinderheilkunde,
166, 498-503. doi:10.1007/s00112-018-0464-8
Prensky, M. (2001). Digital natives, digital immigrants part 1. On The Horizon, 9, 1-6.
doi:10.1108/10748120110424816
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
Ragu-Nathan, T. S., Tarafdar, M., Ragu-Nathan, B. S. & Tu, Q. (2008). The consequences of technostress for end
users in organizations: Conceptual development and validation. Information Systems Research, 19, 417-
433. doi:10.1287/isre.1070.0165
Rehbein, F. & Mößle, T. (2013). Video game and Internet addiction: Is there a need for differentiation? Sucht, 59,
129-142. doi:10.1024/0939-5911.a000245
Reinecke, L., Aufenanger, S., Beutel, M. E., Dreier, M., Quiring, O., Stark, B., . . . Müller, K. W. (2016). Digital
stress over the life span: The effects of communication load and Internet multitasking on perceived stress
and psychological health impairments in a German probability sample. Media Psychology, 20, 90-115.
doi:10.1080/15213269.2015.1121832
Rennecker, J. & Derks, D. (2013). Email overload: Fine tuning the research lense. In D. Derks & A. Bakker
(Hrsg.), The psychology of digital media at work (S. 14-38). Hove: Psychology Press.
146 Literaturverzeichnis
Resett, S. & Gamez-Guadix, M. (2017). Traditional bullying and cyberbullying: Differences in emotional
problems, and personality. Are cyberbullies more machiavellians? Journal of Adolescence, 61, 113-116.
doi:10.1016/j.adolescence.2017.09.013
Richter, T., Naumann, J. & Groeben, N. (2001). Das Inventar zur Computerbildung (INCOBI): Ein Instrument zur
Erfassung von Computer Literacy und computerbezogenen Einstellungen bei Studierenden der Geistes-
und Sozialwissenschaften. Psychologie in Erziehung und Unterricht, 48, 1-13.
Riedl, R. (2013). Mensch-Computer-Interaktion und Stress. HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik, 294, 97-106.
doi:10.1007/BF03342073
Riedl, R., Kindermann, H., Auinger, A. & Javor, A. (2012). Technostress from a neurobiological perspective:
System breakdown increases the stress hormone cortisol in computer users. Business and Information
Systems Engineering, 4, 61-69. doi:10.1007/s12599-012-0207-7
Robinson, T. E. & Berridge, K. C. (2008). The Incentive Sensitization Theory of addiction: Some current issues.
Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences, 363, 3137-3146.
doi:10.1098/rstb.2008.0093
Romera, E. M., Cano, J.-J., García Fernández, C. M. & Ortega-Ruiz, R. (2016). Cyberbullying: Social competence,
motivation and peer relationships. Comunicar, 48, 71-79. doi:10.3916/C48-2016-07
Rose, S. & Dhandayudham, A. (2014). Towards an understanding of Internet-based problem shopping behaviour:
The concept of online shopping addiction and its proposed predictors. Journal of Behavioral Addictions,
3, 83-89. doi:10.1556/JBA.3.2014.003
Ross, C., Orr, E. S., Sisic, M., Arseneault, J. M., Simmering, M. G. & Orr, R. R. (2009). Personality and
motivations associated with Facebook use. Computers in Human Behavior, 25, 578-586.
doi:10.1016/j.chb.2008.12.024
Ross, M. W., Månsson, S. A. & Daneback, K. (2012). Prevalence, severity, and correlates of problematic sexual
Internet use in Swedish men and women. Archives of Sexual Behavior, 41, 459-466. doi:10.1007/s10508-
011-9762-0
Rumpf, H.-J., Meyer, C., Kreuzer, A. & John, U. (2011). Prävalenz der Internetabhängigkeit (PINTA). Bericht an
das Bundesministerium für Gesundheit. Zugriff am 18.01.2018 unter
https://www.bundesgesundheitsministerium.de/fileadmin/Dateien/5_Publikationen/Drogen_und_Sucht/
Berichte/Forschungsbericht/Studie_Praevalenz_der_Internetabhaengigkeit__PINTA_.pdf
Samaha, M. & Hawi, N. S. (2016). Relationships among smartphone addiction, stress, academic performance, and
satisfaction with life. Computers in Human Behavior, 57, 321-325. doi:10.1016/j.chb.2015.12.045
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. doi:10.1016/j.paid.2014.01.001
Sariyska, R., Reuter, M., Lachmann, B. & Montag, C. (2015). Attention deficit/hyperactivity disorder is a better
predictor for problematic Internet use than depression: Evidence from Germany. Journal of Addiction
Research & Therapy, 6, 209. doi:10.4172/2155-6105.1000209
Schiebener, J. & Brand, M. (2017). Decision-making and related processes in Internet gaming disorder and other
types of Internet-use disorders. Current Addiction Reports, 4, 262-271. doi:10.1007/s40429-017-0156-9
Literaturverzeichnis 147
Schmitt, D. P., McCrae, R. R., Bennett, K. L. & Grammer, K. (2007). The geographic distribution of big five
personality traits - Patterns and profiles of human self-description across 56 nations. Journal of Cross-
Cultural Psychology, 38, 173-212. doi:10.1177/0022022106297299
Schmitt, J. B., Debbelt, C. A. & Schneider, F. M. (2018). Too much information? Predictors of information
overload in the context of online news exposure. Information, Communication & Society, 21, 1151-1167.
doi:10.1080/1369118X.2017.1305427
Segatto, B. (2012). The Internet and children. A look at online risks among adolescents. Italian Journal of
Sociology of Education, 3, 123-137.
Selkie, E. M., Kota, R., Chan, Y.-F. & Moreno, M. (2015). Cyberbullying, depression, and problem alcohol use
in female college students: A multisite study. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 18,
79-86. doi:10.1089/cyber.2014.0371
Servidio, R., Gentile, A. & Boca, S. (2018). The mediational role of coping strategies in the relationship between
self-esteem and risk of Internet addiction. Europe's Journal of Psychology, 14, 176-187.
doi:10.5964/ejop.v14i1.1449
Shu, Q., Tu, Q. & Wang, K. (2011). The impact of computer self-efficacy and technology dependence on
computer-related technostress: A social cognitive theory perspective. International Journal of Human-
Computer Interaction, 27, 923-939. doi:10.1080/10447318.2011.555313
Shultz, E., Heilman, R. & Hart, K. J. (2014). Cyber-bullying: An exploration of bystander behavior and motivation.
Cyberpsychology: Journal of Psychosocial Research on Cyberspace, 8, 3. doi:10.5817/cp2014-4-3
Slonje, R. & Smith, P. K. (2008). Cyberbullying: Another main type of bullying? Scandinavian Journal of
Psychology, 49, 147-154. doi:10.1111/j.1467-9450.2007.00611.x
Slonje, R., Smith, P. K. & Frisén, A. (2013). The nature of cyberbullying, and strategies for prevention. Computers
in Human Behavior, 29, 26-32. doi:10.1016/j.chb.2012.05.024
Smith, P. K., del Barrio, C. & Tokunaga, R. S. (2013). Definitions of bullying and cyberbullying: How useful are
the terms? In S. Bauman, J. Walker & D. Cross (Hrsg.), Principles of cyberbullying research: Definitions,
measures, and methodology (S. 29-40). Philadelphia, PA: Routledge.
Smith, P. K., Mahdavi, J., Carvalho, M., Fisher, S., Russell, S. & Tippett, N. (2008). Cyberbullying: Its nature and
impact in secondary school pupils. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 49, 376-385.
doi:10.1111/j.1469-7610.2007.01846.x
Smith, P. K., Talamelli, L., Cowie, H., Naylor, P. & Chauhan, P. (2004). Profiles of non-victims, escaped victims,
continuing victims and new victims of school bullying. British Journal of Educational Psychology, 74,
565-581. doi:10.1348/0007099042376427
Solberg, M. E. & Olweus, D. (2003). Prevalence estimation of school bullying with the Olweus Bully/Victim
Questionnaire. Aggressive Behavior, 29, 239-268. doi:10.1002/ab.10047
Spada, M. M. (2014). An overview of problematic Internet use. Addictive Behaviors, 39, 3-6.
doi:10.1016/j.addbeh.2013.09.007
Spiegel Online. (2007). Cybermobbing - Tod eines Teenagers. Zugriff am 06.07.2018 unter
http://www.spiegel.de/netzwelt/web/cyber-mobbing-tod-eines-teenagers-a-518042.html
Starcke, K., Antons, S., Trotzke, P. & Brand, M. (2018). Cue-reactivity in behavioral addictions: A meta-analysis
and methodological considerations. Journal of Behavioral Addictions, 7, 227-238.
doi:10.1556/2006.7.2018.39
148 Literaturverzeichnis
Statista. (2018a). Anteil der Internetnutzer, die soziale Netzwerke nutzen, nach Altersgruppen weltweit im 3.
Quartal 2016. Zugriff am 24.05.2018 unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/498799/
umfrage/anteil-der-internetnutzer-mit-social-media-account-weltweit-nach-alter/
Statista. (2018b). Anzahl der Mobiltelefon-Nutzer, die soziale Netzwerke über ihr Mobiltelefon nutzen, weltweit in
den Jahren 2014 bis 2016 sowie eine Prognose bis 2021 (in Milliarden). Zugriff am 24.05.2018 unter
https://de.statista.com/statistik/daten/studie/569165/umfrage/anzahl-der-mobilen-nutzer-sozialer-
netzwerke-weltweit/
Statista. (2018c). Anzahl der monatlich aktiven Nutzer von sozialen Netzwerken in Deutschland in den Jahren
2015 und 2016 sowie eine Prognose bis 2022 (in Millionen). Zugriff am 24.05.2018 unter
https://de.statista.com/statistik/daten/studie/554909/umfrage/anzahl-der-nutzer-sozialer-netzwerke-in-
deutschland/
Statista. (2018d). Auf welche der folgenden Apps möchten Sie im Alltag zu keiner Zeit verzichten? Zugriff am
24.05.2018 unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/608343/umfrage/umfrage-zum-verzicht-
auf-verschiedene-apps-in-deutschland/
Statista. (2018e). Durchschnittliche tägliche Nutzungsdauer des mobilen Internets auf Smartphones durch
Millennials weltweit in den Jahren 2012 bis 2016 (in Stunden). Zugriff am 24.05.2018 unter
https://de.statista.com/statistik/daten/studie/543481/umfrage/taegliche-nutzungsdauer-des-mobilen-
internets-durch-millennials-weltweit/
Statista. (2018f). Häufigkeit der Nutzung von WhatsApp durch aktive WhatsApp-Nutzer weltweit im Jahr 2016.
Zugriff am 24.05.2018 unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/504942/umfrage/
nutzungshaeufigkeit-von-whatsapp-weltweit/
Statista. (2018g). Inwiefern nutzen Sie folgende Social Media Angebote in Ihrer Freizeit? Zugriff am 24.05.2018
unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/245427/umfrage/regelmaessige-nutzung-sozialer-
netzwerke-in-deutschland/
Statista. (2018h). Ranking der größten sozialen Netzwerke und Messenger nach der Anzahl der monatlich aktiven
Nutzer (MAU) im Januar 2018 (in Millionen). Zugriff am 24.05.2018 unter
https://de.statista.com/statistik/daten/studie/181086/umfrage/die-weltweit-groessten-social-networks-
nach-anzahl-der-user/
Statista. (2018i). Über welche der folgenden sozialen Netzwerke haben Sie in der letzten Woche im Internet
Nachrichten konsumiert? Zugriff am 24.05.2018 unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/
499352/umfrage/soziale-netzwerke-als-nachrichtenquelle-weltweit/
Statista. (2018j). Welches ist für Sie das wichtigste Endgerät für die Internetnutzung, egal ob unterwegs oder zu
Hause? Zugriff am 24.05.2018 unter https://de.statista.com/statistik/daten/studie/781162/
umfrage/bedeutung-von-endgeraeten-fuer-die-internetnutzung-weltweit/
Staude-Müller, F., Hansen, B. & Voss, M. (2012). How stressful is online victimization? Effects of victim's
personality and properties of the incident. European Journal of Developmental Psychology, 9, 260-274.
doi:10.1080/17405629.2011.643170
Stead, H. & Bibby, P. A. (2017). Personality, fear of missing out and problematic Internet use and their relationship
to subjective well-being. Computers in Human Behavior, 76, 534-540. doi:10.1016/j.chb.2017.08.016
Stephenson, P. & Smith, D. (1989). Bullying in the junior school. In D. P. Tattum & D. A. Lane (Hrsg.), Bullying
in schools (S. 45-57). Stoke-on-Trent: Trentham Books.
Literaturverzeichnis 149
Stieger, S. & Burger, C. (2010). Implicit and explicit self-esteem in the context of Internet addiction.
Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13, 681-688. doi:10.1089/cyber.2009.0426
Stodt, B., Wegmann, E. & Brand, M. (2015). Geschickt geklickt?! - Zum Zusammenhang von
Internetnutzungskompetenzen, Internetsucht und Cybermobbing bei Jugendlichen und jungen
Erwachsenen (LfM-Schriftenreihe Medienforschung Band 78). Leipzig: VISTAS Verlag.
Strittmatter, E., Brunner, R., Fischer, G., Parzer, P., Resch, F. & Kaess, M. (2014). Der Zusammenhang von
Mobbingerfahrungen, Copingstilen und pathologischem Internetgebrauch bei Jugendlichen. Zeitschrift
für Kinder- und Jugendpsychiatrie und Psychotherapie, 42, 85-94. doi:10.1024/1422-4917/a000275
Suler, J. (2004). The online disinhibition effect. Cyberpsychology & Behavior, 7, 321-326.
doi:10.1089/1094931041291295
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.
doi:10.1017/s1092852900000225
Sung, M., Shin, Y.-M. & Cho, S.-M. (2013). Factor structure of the Internet Addiction Scale and its associations
with psychiatric symptoms for Korean adolescents. Community Mental Health Journal, 50, 612-618.
doi:10.1007/s10597-013-9689-0
Swickert, R. J., Hittner, J. B., Harris, J. L. & Herring, J. A. (2002). Relationships among Internet use, personality,
and social support. Computers in Human Behavior, 18, 437-451. doi:10.1016/S0747-5632(01)00054-1
Tarafdar, M., Tu, Q., Ragu-Nathan, B. S. & Ragu-Nathan, T. S. (2007). The impact of technostress on role stress
and productivity. Journal of Management Information Systems, 24, 301-328. doi:10.2753/MIS0742-
1222240109
Tarafdar, M., Tu, Q., Ragu-Nathan, T. S. & Ragu-Nathan, B. S. (2011). Crossing to the dark side: Examining
creators, outcomes, and inhibitors of technostress. Communications of the ACM, 54, 113-120.
doi:10.1145/1995376.1995403
Thayer, J. F., Åhs, F., Fredrikson, M., Sollers III, J. J. & Wager, T. D. (2012). A meta-analysis of heart rate
variability and neuroimaging studies: Implications for heart rate variability as a marker of stress and
health. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 36, 747-756. doi:10.1016/j.neubiorev.2011.11.009
The Guardian. (2010). Tyler Clementi, student outed as gay on Internet, jumps to his death. Zugriff am 06.07.2018
unter https://www.theguardian.com/world/2010/sep/30/tyler-clementi-gay-student-suicide
Theunert, H. & Schorb, B. (2010). Sozialisation, Medienaneignung und Medienkompetenz in der mediatisierten
Gesellschaft. In M. Hartmann & A. Hepp (Hrsg.), Die Mediatisierung der Alltagswelt (S. 243-254).
Wiesbaden: VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Tokunaga, R. S. (2010). Following you home from school: A critical review and synthesis of research on
cyberbullying victimization. Computers in Human Behavior, 26, 277-287. doi:10.1016/j.chb.2009.11.014
Trotzke, P., Starcke, K., Müller, A. & Brand, M. (2015). Pathological buying online as a specific form of Internet
addiction: A model-based experimental investigation. PLoS ONE, 10, e0140296.
doi:10.1371/journal.pone.0140296
Tsai, H. F., Cheng, S. H., Yeh, T. L., Shih, C.-C., Chen, K. C., Yang, Y. C. & Yang, Y. K. (2009). The risk factors
of Internet addiction - A survey of university freshmen. Psychiatry Research, 167, 294-299.
doi:10.1016/j.psychres.2008.01.015
150 Literaturverzeichnis
Tsitsika, A., Critselis, E., Janikian, M., Kormas, G. & Kafetzis, D. A. (2011). Association between Internet
gambling and problematic Internet use among adolescents. Journal of Gambling Studies, 27, 389-400.
doi:10.1007/s10899-010-9223-z
Tu, Q., Wang, K. & Shu, Q. (2005). Computer-related technostress in China. Communications of the ACM, 48,
77-81. doi:10.1145/1053291.1053323
Van den Eijnden, R. J. J. M., Meerkerk, G.-J., Vermulst, A. A., Spijkerman, R. & Engels, R. C. M. E. (2008).
Online communication, compulsive Internet use, and psychosocial well-being among adolescents: A
longitudinal study. Developmental Psychology, 44, 655-665. doi:10.1037/0012-1649.44.3.655
Van den Eijnden, R. J. J. M., Spijkerman, R., Vermulst, A. A., van Rooij, T. J. & Engels, R. C. M. E. (2010).
Compulsive Internet use among adolescents: Bidirectional parent-child relationships. Journal of
Abnormal Child Psychology, 38, 77-89. doi:10.1007/s10802-009-9347-8
van Deursen, A. J. A. M., Bolle, C. L., Hegner, S. M. & Kommers, P. A. M. (2015). Modeling habitual and
addictive smartphone behavior - The role of smartphone usage types, emotional intelligence, social stress,
self-regulation, age, and gender. Computers in Human Behavior, 45, 411-420.
doi:10.1016/j.chb.2014.12.039
van Deursen, A. J. A. M. & van Dijk, J. A. G. M. (2010). Internet skills and the digital divide. New Media &
Society, 13, 893-911. doi:10.1177/1461444810386774
van Geel, M., Goemans, A., Toprak, F. & Vedder, P. (2016). Which personality traits are related to traditional
bullying and cyberbullying? A study with the big five, dark triad and sadism. Personality and Individual
Differences, 106, 231-235. doi:10.1016/j.paid.2016.10.063
van Laar, E., van Deursen, A. J. A. M., van Dijk, J. A. G. M. & de Haan, J. (2017). The relation between 21st-
century skills and digital skills or literacy: A systematic literature review. Computers in Human Behavior,
72, 577-588. doi:10.1016/j.chb.2017.03.010
Van Royen, K., Poels, K., Vandebosch, H. & Adam, P. (2017). "Thinking before posting?" Reducing cyber
harassment on social networking sites through a reflective message. Computers in Human Behavior, 66,
345-352. doi:10.1016/j.chb.2016.09.040
Vandebosch, H. & Van Cleemput, K. (2008). Defining cyberbullying: A qualitative research into the perceptions
of youngsters. Cyberpsychology & Behavior, 11, 499-503. doi:10.1089/cpb.2007.0042
Vanwynsberghe, H., Boudry, E. & Verdegem, P. (2011). Mapping social media literacy. Towards a conceptual
framework. Brüssel, Löwen, Gent: EMSOC.
Varjas, K., Talley, J., Meyers, J., Parris, L. & Cutts, H. (2010). High school students' perceptions of motivations
for cyberbullying: An exploratory study. Western Journal of Emergency Medicine, 11, 269-273.
doi:10.1177/0044118x11398881
Vazsonyi, A. T., Machackova, H., Sevcikova, A., Smahel, D. & Cerna, A. (2012). Cyberbullying in context: Direct
and indirect effects by low self-control across 25 European countries. European Journal of
Developmental Psychology, 9, 210-227. doi:10.1080/17405629.2011.644919
Verdejo-García, A., Bechara, A., Recknor, E. C. & Pérez-García, M. (2006). Executive dysfunction in substance
dependent individuals during drug use and abstinence: An examination of the behavioral, cognitive and
emotional correlates of addiction. Journal of the International Neuropsychological Society, 12, 405-415.
doi:10.1017/s1355617706060486
Literaturverzeichnis 151
Verdejo-García, A., Del Mar Sánchez-Fernández, M., Alonso-Maroto, L. M., Fernández-Calderón, F., Perales, J.
C., Lozano, O. & Pérez-García, M. (2010). Impulsivity and executive functions in polysubstance-using
rave attenders. Psychopharmacology, 210, 377-392. doi:10.1007/s00213-010-1833-8
Vieno, A., Gini, G., Lenzi, M., Pozzoli, T., Canale, N. & Santinello, M. (2014). Cybervictimization and somatic
and psychological symptoms among Italian middle school students. European Journal of Public Health,
8, 433-437. doi:10.1093/eurpub/cku191
Vigna-Taglianti, F., Brambilla, R., Priotto, B., Angelino, R., Cuomo, G. & Diecidue, R. (2017). Problematic
Internet use among high school students: Prevalence, associated factors and gender differences.
Psychiatry Research, 257, 163-171. doi:10.1016/j.psychres.2017.07.039
Vogel, V., Kollei, I., Duka, T., Snagowski, J., Brand, M., Müller, A. & Loeber, S. (2018). Pavlovian-to-
instrumental transfer: A new paradigm to assess pathological mechanisms with regard to the use of
Internet applications. Behavioural Brain Research, 347, 8-16. doi:10.1016/j.bbr.2018.03.009
Völlink, T., Bolman, C. A. W., Dehue, F. & Jacobs, N. C. L. (2013). Coping with cyberbullying: Differences
between victims, bully-victims and children not involved in bullying. Journal of Community & Applied
Social Psychology, 23, 7-24. doi:10.1002/casp.2142
Vondráčková, P. & Gabrhelík, R. (2016). Prevention of Internet addiction: A systematic review. Journal of
Behavioral Addictions, 5, 568-579. doi:10.1556/2006.5.2016.085
Voogt, J. & Roblin, N. P. (2012). A comparative analysis of international frameworks for 21st century
competences: Implications for national curriculum policies. Journal of Curriculum Studies, 44, 299-321.
doi:10.1080/00220272.2012.668938
Vorderer, P. (2015). Der mediatisierte Lebenswandel. Publizistik, 60, 259-276. doi:10.1007/s11616-015-0239-3
Vorderer, P. & Kohring, M. (2013). Permanently online: A challenge for media and communication research.
International Journal of Communication, 7, 188-196. doi:1932-8086/2013FEA0002
Vorderer, P., Krömer, N. & Schneider, F. M. (2016). Permanently online - permanently connected: Explorations
into university students' use of social media and mobile smart devices. Computers in Human Behavior,
63, 694-703. doi:10.1016/j.chb.2016.05.085
Waasdorp, T. E. & Bradshaw, C. P. (2015). The overlap between cyberbullying and traditional bullying. Journal
of Adolescent Health, 56, 483-488. doi:10.1016/j.jadohealth.2014.12.002
Wachs, S., Wolf, K. D. & Pan, C.-C. (2012). Cybergrooming: Risk factors, coping strategies and associations with
cyberbullying. Psicothema, 24, 628-633.
Walrave, M. & Heirman, W. (2011). Cyberbullying: Predicting victimisation and perpetration. Children & Society,
25, 59-72. doi:10.1111/ j.1099-0860.2009.00260.x
Walther, B., Hanewinkel, R. & Morgenstern, M. (2014). Effects of a brief school-based media literacy intervention
on digital media use in adolescents: Cluster randomized controlled trial. Cyberpsychology, Behavior, and
Social Networking, 17, 616-623. doi:10.1089/cyber.2014.0173
Wang, C.-W., Ho, R. T. H., Chan, C. L. W. & 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. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2014.10.039
Wang, H., Zhou, X., Lu, C., Wu, J., Deng, X. & Hong, L. (2011). Problematic Internet use in high school students
in Guangdong Province, China. PLoS ONE, 6, e19660. doi:10.1371/journal.pone.0019660
152 Literaturverzeichnis
Washington, E. T. (2015). An overview of cyberbullying in higher education. Adult Learning, 26, 21-27.
doi:10.1177/1045159514558412.
Watts, L. K., Wagner, J., Velasquez, B. & Behrens, P. I. (2017). Cyberbullying in higher education: A literature
review. Computers in Human Behavior, 69, 268-274. doi:10.1016/j.chb.2016.12.038
Wegmann, E. & Brand, M. (2016). Internet-communication disorder: It's a matter of social aspects, coping, and
Internet-use expectancies. Frontiers in Psychology, 7, 1747. doi:10.3389/fpsyg.2016.01747
Wegmann, E., Oberst, U., Stodt, B. & Brand, M. (2017). Online-specific fear of missing out and Internet-use
expectancies contribute to symptoms of Internet-communication disorder. Addictive Behaviors Reports,
5, 33-42. doi:10.1016/j.abrep.2017.04.001
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
Wegmann, E., Stodt, B. & Brand, M. (2017). Cue-induced craving in Internet-communication disorder using visual
and auditory cues in a cue-reactivity paradigm. Addiction Research & Theory, 26, 306-314.
doi:10.1080/16066359.2017.1367385
Weil, M. M. & Rosen, L. D. (1997). Technostress: Coping with Technology @Work @Home @Play. New York,
NY: Wiley.
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
Welt. (2012). Der stumme Hilferuf der Amanda Todd (†15). Zugriff am 06.07.2018 unter
https://www.welt.de/vermischtes/article110103789/Der-stumme-Hilferuf-der-Amanda-Todd-15.html
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
Wheeler, L., Reis, H. T. & Bond, M. H. (1989). Collectivism-individualism in everyday social life: The middle
kingdom and the melting pot. Journal of Personality and Social Psychology, 57, 79-86.
doi:10.1037/0022-3514.57.1.79
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
Widyanto, L. & McMurran, M. (2004). The psychometric properties of the Internet Addiction Test.
Cyberpsychology & Behavior, 7, 443-450. doi:10.1089/cpb.2004.7.443
Wilson, K., Fornasier, S. & White, K. M. (2010). Psychological predictors of young adults' use of social
networking sites. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13, 173-177.
doi:10.1089/cyber.2009.0094
Wolak, J., Mitchell, K. & Finkelhor, D. (2007). Unwanted and wanted exposure to online pornography in a national
sample of youth Internet users. Pediatrics, 119, 247-257. doi:10.1542%2Fpeds.2006-1891
Wölfling, K., Beutel, M. & Müller, K. (2012). Construction of a standardized clinical interview to assess Internet
addiction: First findings regarding the usefulness of AICA-C. Journal of Addiction Research and
Therapy, S6, 003. doi:10.4172/2155‑6105.S6‑003
Wong, N. & McBride, C. (2018). Fun over conscience: Fun-seeking tendencies in cyberbullying perpetration.
Computers in Human Behavior, 86, 319-329. doi:10.1016/j.chb.2018.05.009
Literaturverzeichnis 153
Wong, R. Y. M., Cheung, C. M. K. & Xiao, B. (2018). Does gender matter in cyberbullying perpetration? An
empirical investigation. Computers in Human Behavior, 79, 247-257. doi:10.1016/j.chb.2017.10.022
World Health Organization. (2018). ICD-11 - Mortality and Morbidity Statistics. Zugriff am 25.06.2018 unter
https://icd.who.int/dev11/l-m/en
Wright, M. F. (2017). Adolescents' emotional distress and attributions for face-to-face and cyber victimization:
Longitudinal linkages to later aggression. Journal of Applied Developmental Psychology, 48, 1-13.
doi:10.1016/j.appdev.2016.11.002
Xiuqin, H., Huimin, Z., Mengchen, L., Jinan, W., Ying, Z. & Ran, T. (2010). Mental health, personality, and
parental rearing styles of adolescents with Internet addiction disorder. Cyberpsychology, Behavior, and
Social Networking, 13, 401-406. doi:10.1089/cyber.2009.0222
Yan, W., Li, Y. & Sui, N. (2014). The relationship between recent stressful life events, personality traits, perceived
family functioning and Internet addiction among college students. Stress and Health, 30, 3-11.
doi:10.1002/smi.2490
Yao, M. Z., He, J., Ko, D. M. & Pang, K. (2013). The influence of personality, parental behaviors, and self-esteem
on Internet addiction: A study of Chinese college students. Cyberpsychology, Behavior, and Social
Networking, 17, 104-110. doi:10.1089/cyber.2012.0710
Yao, M. Z. & Zhong, Z.-J. (2014). Loneliness, social contacts and Internet addiction: A cross-lagged panel study.
Computers in Human Behavior, 30, 164-170. doi:10.1016/j.chb.2013.08.007
Ybarra, M. L., Diener-West, M. & Leaf, P. J. (2007). Examining the overlap in Internet harassment and school
bullying: Implications for school intervention. Journal of Adolescent Health, 41, 42-50.
doi:10.1016/j.jadohealth.2007.09.004
Ybarra, M. L. & Mitchell, K. J. (2004a). Online aggressor/targets, aggressors, and targets: A comparison of
associated youth characteristics. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 45, 1308-1316.
doi:10.1111/j.1469-7610.2004.00328.x
Ybarra, M. L. & Mitchell, K. J. (2004b). Youth engaging in online harassment: Associations with caregiver-child
relationships, Internet use, and personal characteristics. Journal of Adolescence, 27, 319-336.
doi:10.1016/j.adolescence.2004.03.007
Yen, J.-Y., Ko, C.-H., Yen, C.-F., Wu, H.-Y. & Yang, M.-J. (2007). The comorbid psychiatric symptoms of
Internet addiction: Attention deficit and hyperactivity disorder (ADHD), depression, social phobia, and
hostility. Journal of Adolescent Health, 41, 93-98. doi:10.1016/j.jadohealth.2007.02.002
Yoo, H. J., Cho, S. C., Ha, J., Yune, S. K., Kim, S. J., Hwang, J., . . . Lyoo, I. K. (2004). Attention deficit
hyperactivity symptoms and Internet addiction. Psychiatry and Clinical Neurosciences, 58, 487-494.
doi:10.1111/j.1440-1819.2004.01290.x
Young, K. S. (1996). Psychology of computer use: XL. 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. (1998a). Caught in the net: How to recognize the signs of Internet addiction - And a winning strategy
for recovery. New York, NY: Wiley.
Young, K. S. (1998b). Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder. Cyberpsychology & Behavior,
1, 237-244. doi:10.1089/cpb.1998.1.237
Young, K. S. (1999). Internet addiction: Symptoms, evaluation, and treatment. In L. VandeCreek & T. L. Jackson
(Hrsg.), Innovations in Clinical Practice (Vol. 17, S. 19-31). Sarasota, FL: Professional Resource Press.
154 Literaturverzeichnis
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
Yu, L. & Shek, D. T. L. (2013). Internet addiction in Hong Kong adolescents: A three-year longitudinal study.
Journal of Pediatric and Adolescent Gynecology, 26, 10-17. doi:10.1016/j.jpag.2013.03.010
Yudes-Gómez, C., Baridon-Chauvie, D. & González-Cabrera, J.-M. (2018). Cyberbullying and problematic
Internet use in Colombia, Uruguay and Spain: Cross-cultural study. Comunicar, 26, 49-58.
doi:10.3916/C56-2018-05
Zerach, G. (2016). Pathological narcissism, cyberbullying victimization and offending among homosexual and
heterosexual participants in online dating websites. Computers in Human Behavior, 57, 292-299.
doi:10.1016/j.chb.2015.12.038
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
Zhang, L., Amos, C. & McDowell, W. C. (2008). A comparative study of Internet addiction between the United
States and China. Cyberpsychology & Behavior, 11, 727-729. doi:10.1089/cpb.2008.0026
Zhang, S., Zhao, L., Lu, Y. & Yang, J. (2016). Do you get tired of socializing? An empirical explanation of
discontinuous usage behaviour in social network services. Information and Management, 53, 904-914.
doi:10.1016/j.im.2016.03.006
Zhou, Y., Li, D., Li, X., Wang, Y. & Zhao, L. (2017). Big five personality and adolescent Internet addiction: The
mediating role of coping style. Addictive Behaviors, 64, 42-48. doi:10.1016/j.addbeh.2016.08.009
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, 92-95.
doi:10.1016/j.ejrad.2009.10.025
Zhou, Z.-H., Yuan, G.-Z., Yao, J.-J., Li, C. & Cheng, Z.-H. (2010). An event-related potential investigation of
deficient inhibitory control in individuals with pathological Internet use. Acta Neuropsychiatrica, 22,
228-236. doi:10.1111/j.1601-5215.2010.00444.x
Zsila, Á., Orosz, G., Király, O., Urbán, R., Ujhelyi, A., Jármi, É., . . . Demetrovics, Z. (2018). Psychoactive
substance use and problematic Internet use as predictors of bullying and cyberbullying victimization.
International Journal of Mental Health and Addiction, 16, 466-479. doi:10.1007/s11469-017-9809-0
Zych, I., Baldry, A. C., Farrington, D. P. & Llorent, V. J. (2018). Are children involved in cyberbullying low on
empathy? A systematic review and meta-analysis of research on empathy versus different cyberbullying
roles. Aggression and Violent Behavior. doi:10.1016/J.AVB.2018.03.004
Zych, I., Farrington, D. P. & Ttofi, M. M. (2018). Protective factors against bullying and cyberbullying: A
systematic review of meta-analyses. Aggression and Violent Behavior. doi:10.1016/j.avb.2018.06.008
Zych, I., Ortega-Ruiz, R. & Del Rey, R. (2015). Systematic review of theoretical studies on bullying and
cyberbullying: Facts, knowledge, prevention, and intervention. Aggression and Violent Behavior, 23, 1-
21. doi:10.1016/j.avb.2015.10.001