From Screens to Insomnia: How are digital stressors related to sleep characteristics?



Cite item

Full Text

Abstract

Background. Studying the relationships between digital stressors and sleep characteristics is important for developing effective prevention and support strategies in the context of information overload and digital activity of contemporaries.

Objective. The aim of the study was to examine the relationships between digital stressors and sleep characteristics (its quality and duration, taking sleeping pills, bedtime and time spent falling asleep).

Study design. The data was collected through an online survey using the Yandex.Toloka platform.

Participants. The study involved 1008 respondents, including 436 men and 572 women aged 18 to 80 years (M = 38.3; Me = 36; SD = 11.4).

Measurements. The questionnaire contained a number of questions about sleep characteristics, as well as the Cyberchondria Severity Scale (CSS), the Doomscrolling Scale (DS), and the Bergen Social Media Addiction Scale (BSMAS).

Results. Data analysis showed that respondents with higher rates of cyberchondria, mind-scrolling, and social media addiction reported lower sleep quality, more frequent use of sleeping pills, more time spent falling asleep, and shorter sleep duration.

Conclusions. The results emphasize the need to develop digital hygiene strategies, as well as conduct educational programs on digital literacy, introduce practices of conscious use of technology and support specialists in the field of psychology and medicine to comprehensively manage digital habits and minimize their impact on health and psychoemotional state.

Full Text

Введение

 

В последние десятилетия цифровые технологии стали неотъемлемой частью повседневной жизни, изменив формат общения, труда, досуга и доступа к информации. Стремительное проникновение цифровых устройств в быт и рабочее пространство привело к возникновению новых вызовов для психического здоровья и психологического благополучия современников [1]. Одним из таких вызовов является влияние цифровых стрессоров на качество сна [2]. Длительное использование экранных устройств, избыточное потребление информационного контента, склонность к думскроллингу и другие формы цифровой активности оказывают значительное воздействие на сон человека [3].

Сон является одним из ключевых факторов поддержания физического и психического здоровья. Нарушения сна, такие как бессонница, тревожное засыпание, сокращение продолжительности сна и нарушение его структуры, приводят к увеличению риска развития депрессии, тревожных расстройств, когнитивного истощения и сердечно-сосудистых заболеваний [4; 5; 6]. В контексте цифрового общества проблема ухудшения качества сна приобретает особую актуальность, поскольку постоянное взаимодействие с гаджетами в вечернее и ночное время способствует нарушению циркадных ритмов [7], сокращению продолжительности сна [8] и увеличению его фрагментации как у детей [9; 10] и подростков [11], так и взрослых [12] и пожилых людей [13].

Несмотря на обилие исследований, изучающих отдельно влияние гаджетов и цифровых феноменов на качество сна, существует вполне резонная необходимость их объединения в единую терминологию для более глубокого анализа их совокупного влияния. В этой связи предлагается введение термина «цифровые стрессоры» для консолидации феноменов, возникающих в результате цифрового поведения и информационной активности, которые выступают стрессогенными триггерами и влияют на физиологические и психологические процессы человека. Рассматриваемые нами взаимосвязанные компоненты (думскроллинг, киберхондрия и зависимость от социальных сетей) отражают разные грани взаимодействия человека с информационной средой, при этом их общее воздействие определяется как перегрузка когнитивных ресурсов, повышение уровня тревожности, нарушение механизмов восстановления, провоцирование информационного невроза.

Введение термина «цифровые стрессоры» связано с необходимостью системного осмысления новых вызовов цифровой эпохи и обусловлено следующими аспектами:

  1. В современной научной литературе отдельные термины, такие как «информационная перегрузка» или «интернет-зависимость», не охватывают специфических механизмов, связанных с интерактивными и эмоционально насыщенными аспектами цифрового поведения. Цифровые стрессоры включают в себя не только объем информации, но и ее эмоциональную окраску, скорость поступления и повторяющееся воздействие на человека.
  2. Влияние цифровых стрессоров проявляется не только на уровне когнитивной сферы, но и в изменении психофизиологических процессов, таких как нарушение сна, повышение уровня кортизола и снижение вариабельности сердечного ритма. Эти эффекты невозможно адекватно описать в рамках традиционных понятий информационного стресса, что требует расширения теоретического аппарата.
  3. Термин «цифровые стрессоры» органично интегрирует результаты исследований в области психологии, нейронаук и физиологии, позволяя описывать явления на стыке когнитивной перегрузки, эмоциональной нестабильности и социальных взаимодействий.
  4. Концепция цифровых стрессоров дает возможность разрабатывать комплексные стратегии управления стрессом, направленные на формирование навыков цифровой гигиены и профилактики когнитивного выгорания, что весьма продуктивно к использованию в клинической практике для диагностики и коррекции расстройств, связанных с цифровой активностью.

Целью настоящего исследования является изучение взаимосвязи цифровых стрессоров и характеристик сна (его качества и продолжительности, приема снотворных, времени отхода ко сну и времени, затрачиваемого на засыпание).

Гипотезой исследования выступает предположение, что такие цифровые стрессоры, как киберхондрия, думскроллинг и зависимость от социальных сетей связаны с ухудшением качества и продолжительности сна, более частым использованием снотворных, более поздним временем отхода ко сну и более долгим временем, затрачиваемым на засыпание. Данная гипотеза основана на результатах более ранних исследований, согласно которым использование перед сном электронных устройств, излучающих свет, усугубляет проявления бессонницы за счет подавления выработки мелатонина и появления нейрофизиологического возбуждения [14], а использование мобильных устройств перед сном и ночью особенно сильно связано с задержкой времени отхода ко сну, дневной усталостью и снижением качества сна [15].

 

Метод

 

Схема проведения исследования. Сбор данных был осуществлен с помощью сервиса Yandex.Toloka.

 

Выборка исследования. В исследовании приняли участие 1008 респондентов, в том числе 436 мужчин и 572 женщины в возрасте от 18 до 80 лет (M = 38,3; Me = 36; SD = 11,4).

 

Методы исследования. Участники исследования ответили на ряд вопросов о характеристиках сна, в частности, таких характеристиках, как качество сна («Как бы вы охарактеризовали качество вашего сна за последний месяц?»), прием снотворных («За последний месяц как часто вы принимали лекарства, которые помогают уснуть?»), время отхода ко сну («В какое время вы обычно ложились спать в течение последнего месяца?»), время, затрачиваемое на засыпание («Сколько времени вам обычно требовалось, чтобы заснуть?»), продолжительность сна («Сколько часов в среднем вы спали за ночь в течение последнего месяца?»).

Кроме того, анкета содержала следующие инструменты:

  1. Шкала киберхондрии (Cyberchondria Severity Scale, CSS) оценивает склонность человека к навязчивым и чрезмерно интенсивным поискам информации о здоровье и болезнях в Интернете [16; 17].
  2. Шкала думскроллинга (Doomscrolling Scale, DS) измеряет склонность человека, использующего социальные сети, обращать внимание на негативную информацию в своих новостных лентах [18; 19].
  3. Бергенская шкала зависимости от социальных сетей (Bergen Social Media Addiction Scale, BSMAS) диагностирует степень тяжести зависимости человека от использования социальных сетей [20; 21].

Анализ данных был осуществлен в программе Jamovi 2.3.21.

 

Результаты

 

В табл. 1 показана статистика ответов респондентов на вопросы о характеристиках сна. В большинстве случаев россияне оценивали свой сон как достаточно хороший, отрицали прием снотворных, ложились спать до полуночи, тратили на засыпание менее получаса и спали не менее семи часов в течение последнего месяца.

 

Таблица 1

Статистика ответов респондентов на вопросы о характеристиках сна

 

Ответы

n (%)

Качество сна

Очень плохое

63 (6,3%)

Скорее плохое

309 (30,7%)

Достаточно хорошее

532 (52,8%)

Очень хорошее

104 (10,3%)

Прием снотворных

Ни разу в течение последнего месяца

700 (69,4%)

Менее, чем один раз в неделю

136 (13,5%)

Один или два раза в неделю

115 (11,4%)

Три или более раз в неделю

57 (5,7%)

Время отхода ко сну

До 22:00

92 (9,1%)

От 22:00 до 23:00

260 (25,8%)

От 23:00 до 00:00

298 (29,6%)

От 00:00 до 01:00

190 (18,8%)

Позднее 01:00

168 (16,7%)

Время, затрачиваемое на засыпание

Меньше 1 минуты

48 (4,8%)

От 1 до 10 минут

285 (28,3%)

От 10 до 30 минут

417 (41,4%)

От 30 минут до 1 часа

174 (17,3%)

Больше 1 часа

84 (8,3%)

Продолжительность сна

5 часов и меньше

112 (11,1%)

6 часов

240 (23,8%)

7 часов

347 (34,4%)

8 часов

248 (24,6%)

9 часов и больше

61 (6,1%)

 

Воспринимаемое качество сна было более высоким у мужчин, респондентов с более низкими показателями киберхондрии, думскроллинга и зависимости от социальных сетей (модель 1; R = 0,250; R2 = 0,063; F (5) = 13,4, p < 0,001). Снотворные чаще принимали респонденты более молодого возраста, респонденты с более высокими показателями киберхондрии, думскроллинга и зависимости от социальных сетей (модель 2; R = 0,378; R2 = 0,143; F (5) = 33,4, p < 0,001). О более позднем времени отхода ко сну сообщали респонденты более молодого возраста (модель 3; R = 0,125; R2 = 0,016; F (5) = 3,18, p = 0,008). Время, затрачиваемое на засыпание, было самым продолжительным у женщин, респондентов с более высокими показателями киберхондрии, думскроллинга и зависимости от социальных сетей (модель 4; R = 0,176; R2 = 0,031; F (5) = 6,39, p < 0,001). Продолжительность сна была выше у женщин, респондентов с более низкими показателями киберхондрии, думскроллинга и зависимости от социальных сетей (модель 5; R = 0,121; R2 = 0,015; F (5) = 2,99, p = 0,011). В табл. 2 представлены данные закономерности.

 

Таблица 2

Роль цифровых стрессоров в характеристиках сна россиян

 

Предикторы

B

SE

β

t

p

95%L

95%U

Модель 1. Зависимая переменная: качество сна

Пол

0,170

0,047

0,113

3,587

<0,001

0,077

0,262

Возраст

0,002

0,002

0,038

1,245

0,213

0,001

0,006

Киберхондрия

-0,036

0,006

-0,546

-5,747

<0,001

0,048

0,023

Думскроллинг

-0,034

0,006

-0,597

-5,578

<0,001

0,046

0,022

Зависимость от соцсетей

-0,032

0,006

-0,865

-5,147

<0,001

0,020

0,044

Модель 2. Зависимая переменная: прием снотворных

Пол

-0,086

0,055

-0,095

-1,56

0,118

-0,194

-0,022

Возраст

-0,006

0,002

-0,082

-2,78

0,006

-0,011

-0,001

Киберхондрия

0,036

0,007

0,447

4,93

<0,001

0,021

0,050

Думскроллинг

0,041

0,007

0,594

5,80

<0,001

0,027

0,055

Зависимость от соцсетей

0,026

0,007

0,584

3,63

<0,001

0,040

0,012

Модель 3. Зависимая переменная: время отхода ко сну

Пол

-0,037

0,079

-0,031

-0,476

0,634

-0,192

0,118

Возраст

-0,012

0,003

-0,115

-3,632

<0,001

-0,019

-0,006

Киберхондрия

0,004

0,010

0,045

0,460

0,645

-0,016

0,025

Думскроллинг

0,006

0,010

0,068

0,616

0,538

-0,014

0,026

Зависимость от соцсетей

0,008

0,010

0,139

0,807

0,420

0,023

0,012

Модель 4. Зависимая переменная: время, затрачиваемое на засыпание

Пол

-0,196

0,064

-0,198

-3,059

0,002

-0,321

-0,007

Возраст

0,002

0,003

0,026

0,828

0,408

-0,003

0,008

Киберхондрия

0,022

0,008

0,248

2,566

0,010

0,005

0,038

Думскроллинг

0,026

0,008

0,339

3,112

0,002

0,009

0,042

Зависимость от соцсетей

0,019

0,008

0,388

2,266

0,024

0,035

0,002

Модель 5. Зависимая переменная: продолжительность сна

Пол

-0,143

0,070

-0,132

-2,027

0,043

-0,281

-0,004

Возраст

0,001

0,003

-0,015

-0,481

0,631

-0,007

0,004

Киберхондрия

-0,025

0,009

-0,268

-2,754

0,006

-0,044

-0,007

Думскроллинг

-0,026

0,009

-0,320

-2,911

0,004

-0,044

-0,009

Зависимость от соцсетей

-0,028

0,009

-0,517

-3,000

0,003

-0,010

0,046

Примечание. Пол представлен как dummy-переменная (0 = женщины, 1 = мужчины).

Обсуждение результатов

Полученные данные демонстрируют, что цифровые стрессоры, включая киберхондрию, думскроллинг и зависимость от социальных сетей, оказывают системное влияние на характеристики сна, отражаясь на его качестве, продолжительности, использовании снотворных препаратов, времени отхода ко сну и времени, затрачиваемом на засыпание. Эти явления следует рассматривать как важные аспекты цифрового поведения, непосредственно связанные с нарушением регуляции сна в условиях современной информационной среды.

Киберхондрия и ее взаимосвязи с характеристиками сна

Киберхондрия, в самом широком смысле определяемая как навязчивый поиск информации о здоровье в интернете, является значимым цифровым стрессором, нарушающим характеристики сна. Люди, страдающие киберхондрией, склонны к длительному чтению тревожной информации о болезнях, что усиливает их беспокойство и приводит к усилению гипервозбуждения в ночное время. Это препятствует расслаблению и оттягивает наступление сна. Кроме того, такое поведение часто сопровождается поиском медицинской информации поздно вечером или ночью, что еще больше нарушает циркадные ритмы. Чрезмерное внимание к своему здоровью в ночное время способствует формированию негативных ожиданий относительно сна («боязнь не уснуть»), что приводит к еще большему ухудшению его качества. Данные закономерности подтверждают результаты более ранних эмпирических исследований взаимосвязи между киберхондрией и качеством сна [22].

Думскроллинг и его взаимосвязи с характеристиками сна

Думскроллинг, или привычка постоянно просматривать негативные новости, связан с увеличением уровня тревожности и психоэмоционального напряжения, что существенно влияет на характеристики сна. Проблема усугубляется тем, что новостной контент, который чаще всего потребляется перед сном, акцентируется на стрессовых и тревожных событиях, таких как катастрофы, политические кризисы или социальные проблемы [23]. Это усиливает эмоциональную реакцию и приводит к сложностям с расслаблением. Такая практика не только задерживает отход ко сну, но и нарушает его структуру. Постоянное потребление негативного контента перед сном может способствовать развитию ночных пробуждений, фрагментации сна и даже кошмаров. В свою очередь, недосыпание делает человека более склонным к думскроллингу на следующий день, создавая порочный круг.

Зависимости от социальных сетей и ее взаимосвязи с характеристиками сна

Зависимость от социальных сетей выступает значительным цифровым стрессором, который влияет на характеристики сна через несколько механизмов [24]. Во-первых, длительное использование соцсетей перед сном приводит к задержке отхода ко сну, так как их алгоритмы стимулируют непрерывное вовлечение и прокрастинацию. Пользователи часто вовлекаются в бесконечную прокрутку новостных лент или просмотр контента, что увеличивает время бодрствования вечером.

Во-вторых, социальные сети создают эмоциональную перегрузку, связанную с тревожностью, завистью или социальным сравнением. Это состояние усиливает психофизиологическое возбуждение, которое препятствует расслаблению, необходимому для засыпания. Совокупное воздействие приводит к ухудшению субъективного восприятия сна, что формирует замкнутый круг: недостаток сна, вызванный активностью в социальных сетях, способствует дальнейшему усилению зависимости, так как человек ищет в цифровой среде способы компенсации дефицита энергии или эмоций.

Цифровые стрессоры как совокупное явление

Объединяя вышеописанные механизмы, можно отметить, что цифровые стрессоры действуют как комплексное явление, затрагивающее как поведенческие, так и физиологические аспекты сна. Длительное взаимодействие с экранами перед сном, информационная перегрузка и тревожность, вызванные цифровой активностью, нарушают баланс между состояниями бодрствования и сна, что ведет к ухудшению как объективных, так и субъективных характеристик сна.

Например, постоянное воздействие синего света от экранов подавляет выработку мелатонина, что задерживает наступление сна. Одновременно с этим повышенная тревожность, вызванная киберхондрией и думскроллингом, усиливает активацию симпатической нервной системы, что мешает расслаблению. Это сочетание физиологических и психологических факторов объясняет, почему цифровые стрессоры оказывают столь мощное влияние на качество сна.

Результаты исследования указывают на необходимость разработки стратегий управления цифровым поведением, особенно в вечернее время. Ограничение времени использования гаджетов перед сном, отказ от чтения тревожного контента и замена цифровых ритуалов вечерними расслабляющими практиками, такими как чтение книг или медитация, могут существенно улучшить характеристики сна. Особое внимание должно быть уделено образовательным инициативам, направленным на повышение осведомленности о цифровых стрессорах и их влиянии на сон. Например, программы цифровой грамотности [25] могут помочь людям развить навыки сознательного использования технологий и минимизации их негативного воздействия на психоэмоциональное состояние и здоровье.

Выводы

  1. Термин «цифровые стрессоры» предоставляет основу для системного анализа влияния цифровой среды на здоровье и поведение человека. Его введение позволяет не только объединить разрозненные явления в единую концепцию, но и создать предпосылки для разработки эффективных стратегий профилактики и коррекции цифрового стресса.
  2. Цифровые стрессоры (думскроллинг, киберхондрия и зависимость от социальных сетей) существенно влияют на характеристики сна, в частности, снижают качество и продолжительность сна, повышают время отхода ко сну, время, затрачиваемое на засыпание, увеличивают риск приема снотворных.
  3. Полученные результаты подчеркивают важность разработки комплексных стратегий управления цифровым поведением, включающих цифровую гигиену, осознанность, практики релаксации и регулярные перерывы от экранов. Эти подходы должны основываться на научно обоснованных рекомендациях и индивидуализированных программах поддержки для разных возрастных групп и социальных контекстов.

 

Ограничения и перспективы исследования

Используемые субъективные методы оценки качества сна в виде самоотчетов могут иметь погрешности и зависеть от восприятия участников. Кроме того, в настоящем исследовании не применялись полисомнографические инструменты мониторинга сна, что ограничило получение точных объективных данных о структуре и параметрах сна; в будущих исследованиях эти методы могут быть использованы для более детализированного анализа. Проведенное нами исследование не учитывало детализированные привычки респондентов в использовании цифровых устройств, включая длительность ежедневного взаимодействия, типы платформ и целей использования. Поведение респондентов в цифровой среде могло изменяться в зависимости от рабочего стиля, социальной активности и личных предпочтений, что затрудняет однозначные выводы. Участвовавшие в опросе респонденты могли иметь предшествующие психические и физические состояния (депрессия, тревожность, усталость), влияющие на сон, которые не учитывались в настоящем исследовании. Социальная поддержка и уровень стресса также могли влиять на субъективное качество сна и не контролировались в исследовании. Эти ограничения необходимо учитывать при интерпретации результатов исследования и их применении в более широком контексте изучения влияния цифровых стрессоров на здоровье и работоспособность.

Перспективным направлением исследований является изучение эффекта синдрома упущенной выгоды (FoMO, Fear of Missing Out), который усиливает психологическую напряженность за счет страха пропустить важную информацию в цифровом пространстве. В русле изучения влияния цифровой среды на психологическое благополучие и физиологические процессы перспективными направлениями могут быть также и следующие цифровые феномены: цифровая депривация (Digital Deprivation) как состояние тревоги или дискомфорта, возникающее при невозможности использовать цифровые устройства или выходить в интернет; навязчивое отслеживание метрик (Metrics Obsession) как чрезмерное внимание к количественным показателям, таким как лайки, просмотры и подписчики, характерное для пользователей социальных сетей; технологический перфекционизм (Technological Perfectionism) как потребность всегда быть доступным, отвечать на сообщения без задержек или выполнять задачи с использованием цифровых устройств с максимальной эффективностью; геймификация повседневной жизни (Gamification of Life) как использование игровых механик в различных аспектах жизни через мобильные приложения (например, фитнес, обучение); навязчивая проверка устройств (Compulsive Checking Behavior) как частая проверка уведомлений, сообщений или новостных лент, которая приводит к отвлечению и нарушению концентрации; интернет-фатиг (Internet Fatigue) как усталость от постоянного пребывания в онлайн-пространстве, включая зум-усталость и перегрузку от дистанционного взаимодействия, а также мета-цифровая реальность (Meta-Digital Reality) как влияние новых технологий, таких как виртуальная и дополненная реальность, на психологическое состояние, включая эффекты переноса эмоций из цифровой реальности в реальную жизнь. Изучение этих феноменов поможет глубже понять взаимодействие человека с цифровой средой, выявить его риски и разработать более эффективные стратегии адаптации и цифровой гигиены.

×

About the authors

Aleksandr Aleksandrovich Maksimenko

HSE University

Author for correspondence.
Email: Maximenko.Al@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0891-4950
https://www.hse.ru/org/persons/303615329
Russian Federation

Alyona Anatolyevna Zolotareva

HSE University

Email: alena.a.zolotareva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5724-2882
Russian Federation

Dmitry Valerievich Kashirskiy

РГГУ

Email: psymath@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8251-2653
Russian Federation

References

  1. Czeisler C.A., Shanahan T.L. Problems associated with use of mobile devices in the sleep environment-streaming instead of dreaming. JAMA Pediatrics. 2016;170(12):1146–1147. doi: 10.1001/jamapediatrics.2016.2986
  2. Dibben G.O., Martin A., Shore C.B., Johnstone A., McMellon C., Palmer V., Pugmire J., Riddell J., Skivington K., Wells V., McDaid L., Simpson S.A. Adolescents’ interactive electronic device use, sleep and mental health: a systematic review of prospective studies. Journal of Sleep Research. 2023;32(5):e13899. doi: 10.1111/jsr.13899
  3. Lund L., Sølvhøj I.N., Danielsen D., Andersen S. Electronic media use and sleep in children and adolescents in western countries: a systematic review. BMC Public Health. 2021;21(1):1598. doi: 10.1186/s12889-021-11640-9
  4. Blom K., Forsell E., Hellberg M., Svanborg C., Jernelöv S., Kaldo V. Psychological treatment of comorbid insomnia and depression: A double-blind randomized placebo-controlled trial. Psychotherapy and Psychosomatics. 2024;93(2):100–113. doi: 10.1159/000536063
  5. Geoffroy P.A., Hoertel N., Etain B., Bellivier F., Delorme R., Limosin F., Peyre H. Insomnia and hypersomnia in major depressive episode: Prevalence, sociodemographic characteristics and psychiatric comorbidity in a population-based study. Journal of Affective Disorder. 2018;15(226):132–141. doi: 10.1016/j.jad.2017.09.032
  6. Mirchandaney R., Barete R., Asarnow L.D. Moderators of cognitive behavioral treatment for insomnia on depression and anxiety outcomes. Current Psychiatry Reports. 2022;24(2):121–128. doi: 10.1007/s11920-022-01326-3
  7. Meyer N., Lok R., Schmidt C., Kyle S.D., McClung C.A., Cajochen C., Scheer F.A.J.L., Jones M.W., Chellappa S.L. The sleep-circadian interface: A window into mental disorders. Proceeding National Academic of Science U S A. 2024;121(9):e2214756121. doi: 10.1073/pnas.2214756121
  8. Lee S.A., Mukherjee D., Rush J., Lee S., Almeida D.M. Too little or too much: nonlinear relationship between sleep duration and daily affective well-being in depressed adults. BMC Psychiatry. 2024;24:323. doi: 10.1186/s12888-024-05747-7
  9. Leung T.N.H., Wong K.L., Chan A.K.C., Li A.M. Common childhood sleep problems and disorders. Current Pediatric Reviews. 2024;20(1):27–42. doi: 10.2174/1573396318666220827102018
  10. Tedford S.E., Romano L., Gozal D., Medalie L. Digital solutions for sleep problems in children: A pilot study. Pediatrics Pulmonology. 2022;57(8):1914–1920. doi: 10.1002/ppul.25402
  11. Baweja R., Calhoun S., Baweja R., Singareddy R. Sleep problems in children. Minerva Pediatrics. 2013;65(5):457–472.
  12. Hysing M., Heradstveit O., Harvey A.G., Nilsen S.A., Bøe T., Sivertsen B. Sleep problems among adolescents within child and adolescent mental health services. An epidemiological study with registry linkage. European Child and Adolescent Psychiatry. 2022;31(1):121–131. doi: 10.1007/s00787-020-01676-4
  13. Feinsilver S.H. Normal and abnormal sleep in the elderly. Clinics of Geriatric Medicine. 2021;37(3):377–386. doi: 10.1016/j.cger.2021.04.001
  14. Shechter A., Kim E.W., St-Onge M.P., Westwood A.J. Blocking nocturnal blue light for insomnia: A randomized controlled trial. Journal of Psychiatric Research. 2018;96:196–202. doi: 10.1016/j.jpsychires.2017.10.015
  15. Paudel S., Jancey J., Subedi N., Leavy J. Correlates of mobile screen media use among children aged 0-8: A systematic review. BMJ Open. 2017;7:e014585. doi: 10.1136/bmjopen-2016-014585
  16. Barke A., Bleichhardt G., Rief W., Doering B.K. The Cyberchondria Severity Scale (CSS): German validation and development of a short form. International Journal of Behavioral Medicine. 2016;23(5):595–605. doi: 10.1007/s12529-016-9549-8
  17. Deyneka O.S., Maksimenko A.A., Zabelina E.V., Garkusha S.A. Rezul’taty adaptatsii korotkoi versii metodiki vyrazhennosti kiberkhondrii na rossiiskoi vyborke [Results of adaptation of the short version of the method of expression of cyberchondria in the Russian sample]. Psikhologicheskii zhurnal = Psychological Journal, 2023;44(1):101–112. doi: 10.31857/S020595920024365-7 (In Russ.).
  18. Sharma B., Lee S.S., Johnson B.K. The dark at the end of the tunnel: Doomscrolling on social media newsfeeds. Technology, Mind, and Behavior. 2022;3(1). doi: 10.1037/tmb0000059
  19. Maksimenko A.A., Deyneka O.S., Mortikova I.A. Infodemicheskii dumskrolling i psikhologicheskoe blagopoluchie rossiyan [Infodemic doomscrolling and the psychological well-being of Russians]. Obshchestvo: sotsiologiya, psikhologiya, pedagogika = Society: Sociology, Psychology, Pedagogics, 2022;(12):129–136. doi: 10.24158/spp.2022.12.20 (In Russ.).
  20. Andreassen C.S., Torsheim T., Brunborg G.S., Pallesen S. Development of a Facebook Addiction Scale. Psychological Reports. 2012;110(2):501–517. doi: 10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517
  21. Shubin S.B. Psikhologicheskie osobennosti tsifrovoi aktivnosti podrostkov na primere sotsial’nykh setei: obzor inostrannykh issledovanii [Psychological features of adolescent digital activity on the example of social networks: The review of foreign studies]. Pedagogika i psikhologiya obrazovaniya = Pedagogy and Psychology of Education, 2020;3:173–191. doi: 10.31862/2500-297X-2020-3-173-191 (In Russ.).
  22. Yalçın İ., Boysan M., Eşkisu M., Çam Z. Health anxiety model of cyberchondria, fears, obsessions, sleep quality, and negative affect during COVID-19. Current Psychology. 2022;14:1–18. doi: 10.1007/s12144-022-02987-2
  23. Tandon A., Kaur P., Dhir A., Mäntymäki M. Sleepless due to social media? Investigating problematic sleep due to social media and social media sleep hygiene. Computers in Human Behavior. 2020;113:id 106487. doi: 10.1016/j.chb.2020.106487
  24. Zhu X., Zheng T., Ding L., Zhang X. Exploring associations between eHealth literacy, cyberchondria, online health information seeking and sleep quality among university students: A cross-section study. Heliyon. 2023;9,(6):e17521. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e17521
  25. Maksimenko A.A., Deyneka O.S., Dukhanina L.N. Barriers to information culture formation and information literacy improvement // Perspectives of science and education. 2022;2(56):39-61. doi: 10.32744/pse.2022.3

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 78166 от 20.03.2020.