网络成瘾｜台湾研究团队近日开发一套网络成瘾监测系统，透过分析脑电波活动，协助辨识青少年是否有网络成瘾的风险。研究发现网络成瘾者部分脑区活动较活跃，可能与冲动控制及奖赏系统失衡有关。

台湾研发网络成瘾监测系统

“互联网成瘾”是社会近年备受关注的议题。台湾国家卫生研究院与国立清华大学、阳明交通大学等团队合作，开发互联网成瘾状态自动分类系统，帮助早期识别互联网成瘾、及时介入。

台湾国家卫生研究院称，现时的互联网成瘾自评工具，容易受到偏误影响，因此开发此系统，从客观数据角度了解成瘾行为背后的神经机制、对脑部功能上的影响，以及认知健康的评测方法。

招募92名大学生进行实验　观察脑部运作

研究团队将“脑电波同步性”结合机器学习技术，用于辨识大学生互联网成瘾状态，开发出准确率高达86%的自动分类系统。

团队招募了92名大学生进行实验，当中42名学生为网瘾组，50名为健康对照组。

成瘾者部分脑区较活跃　或与冲动控制、奖赏系统失衡有关

研究期间，参加者只需安静休息，然后研究人员会透过脑电图记录他们的大脑活动，观察不同脑区会否同步活动和运作。

研究比较了两组人不同脑区的连结情况。结果发现，有网络成瘾问题的学生，在专注力、抑制控制与视觉处理等脑区，活动同步程度明显较高，推测这与他们冲动控制、奖赏系统失衡有关。

另外，研究团队使用了电脑模型分析这些脑波特征，发现单靠脑波数据已经能准确分辨是否存在网络成瘾倾向，效果显著优于传统的自评量表。

有助早期鉴别互联网成瘾　未来有望应用于长者认知监测

团队指出，这套系统未来有机会应用在青少年校园健康筛检、精神科初步鉴别，甚至长者认知健康监测，补足现行主观自评工具易受偏误影响的限制。

团队进一步表示，这套系统未来亦有望扩展应用于老年族群孤独、抑郁与认知退化等精神健康评估，能为发展科学、客观的心理健康工具开启新方向。