Lee, Jae-Yoon; Kang, Hang-Bong;
- Zeitschriftentitel : Zeitschrift der Korea Multimedia Society
- Band 17, Ausgabe 11, 2014, S. 1325-1334
- Herausgeber: Korea Multimedia Society
- DOI: 10.9717/kmms.2014.17.11.1325
Abstrakt
In letzter Zeit ist die Spielsucht junger Menschen zu einem gesellschaftlichen Problem geworden. Daher wurden viele Studien, hauptsächlich Umfragen, zur Diagnose von Spielsucht durchgeführt. In diesem Artikel schlagen wir vor, wie man Suchtgrade anhand des EEG unterscheiden kann. Zu diesem Zweck klassifizieren wir zunächst vier Gruppen nach dem Grad der Sucht nach Internetspielen (Hochrisikogruppe, Wachsamkeitsgruppe, Normalgruppe, Gruppe mit guten Nutzern) mithilfe von CSG (Comprehensive Scale for Assessing Game Behavior) und messen dann deren Ereignisbezogenheit Potenzial (ERP) in der Go/NoGo-Aufgabe. Konkret messen wir die Signale von P300, N400 und N200 aus den Kanälen des NoGo-Stimulus und Go-Stimulus. Darüber hinaus extrahieren wir unterschiedliche Merkmale aus der diskreten Wavelet-Transformation des EEG-Signals und verwenden diese Merkmale, um den Grad der Sucht nach Internetspielen zu unterscheiden. Die Experimente in dieser Studie zeigen, dass die Gruppen mit hohem Risiko und der Wachsamkeit eine geringere Go-N200-Amplitude des Fz-Kanals aufweisen als die Gruppen mit normalen und guten Benutzern. In Go-P300 und NoGo-P300 des Fz-Kanals weisen Hochrisiko- und Wachsamkeitsgruppen eine höhere Amplitude auf als normale und gute Benutzergruppen. Bei Go-N400 und NoGo-N400 des Pz-Kanals weisen die Gruppen „Hochrisiko“ und „Wachsamkeit“ eine geringere Amplitude auf als die Gruppen „Normal“ und „Gut“. Der Test nach der Lernstudie der extrahierten Eigenschaften jedes Frequenzbandes aus dem EEG-Signal zeigte eine Klassifizierungsgenauigkeit von 85 %.
;
