Сензори (Базел). 2018 Jan 1; 18 (1). pii: E102. doi: 10.3390 / s18010102.
Kim H1, Ha J2,3, Chang WD4, Парк W5, Ким Л6, Im CH7.
Резюме
Увеличаването на броя на юношите с разстройство на игрите в Интернет (IGD), вид поведенческа зависимост, се превръща в проблем от обществено значение. Обучението на подрастващите да потискат желанието си за игри в ежедневни житейски ситуации е една от основните стратегии за лечение на IGD. Последните проучвания демонстрират, че компютърно подпомаганите методи за лечение, като неврофидбек терапия, са ефективни за облекчаване на симптомите на различни зависимости. Когато се прилага стратегия за компютърно лечение за лечение на IGD, е важно да се установи дали даден индивид в момента изпитва желание за игри. Събудихме желание за игри при 57 юноши с леко до тежко IGD, използвайки многобройни кратки видеоклипове, показващи геймплейни видеоклипове на три пристрастяващи игри. В същото време бяха записани различни биосигнали, включително фотоплетизмограма, галванична реакция на кожата и измервания на електроокулограма. След като наблюдавахме промените в тези биосигнали по време на желанието, класифицирахме желанието / нежеланието на всеки отделен участник, използвайки машина за поддържащ вектор. Когато се възпроизвеждат видеоклипове, редактирани, за да предизвикат желание за игри, се наблюдават значителни намаления на стандартното отклонение на сърдечната честота, броя на миганията на очите и сакадичните движения на очите, заедно със значително увеличение на средната честота на дишане. Въз основа на тези резултати успяхме да класифицираме дали отделен участник изпитва желание за игри със средна точност от 87.04%. Това е първото проучване, което се опитва да открие желание за игри при човек с IGD, използвайки мултимодални измервания на биосигнали. Нещо повече, това е първото, което показа, че електроокулограмата може да осигури полезни маркери за биосигнал за откриване на желание за игри.
Ключови думи: биосигнален анализ; лакомството пристрастяване към интернет игри; разстройство на интернет игри; машинно обучение
PMID: 29301261
DOI: 10.3390 / s18010102
;