Andere Titel
심리 생리학적 분석및 분류
Autor
Alternative(r) Autor(en)
마리아하피즈
Berater (s)
Jung Yong Kim
Ausgabedatum
2018-02
Publisher
한양 대학교
Grad
Arzt
Abstrakt
In den letzten Jahren hat die Spielsucht zunehmende Aufmerksamkeit von Psychologen, Psychiatern, Eltern, Lehrern, Medien und Organisationen für psychische Gesundheit und in gewissem Maße auch von Spielern auf der ganzen Welt erhalten. Einige Forscher verwenden die Terminologie problematischer oder übermäßiger Spielnutzung anstelle von Störung, um die schädliche Nutzung von Videospielen zu bezeichnen. Basierend auf veröffentlichten empirischen Studien, die größtenteils von Anfang 2000 bis heute stammen, scheint es, dass übermäßiges Spielen oder Spielsucht potenziell schädliche Auswirkungen auf den Einzelnen haben, genauso wie andere traditionelle Süchte, einschließlich Substanzabhängigkeiten. Darüber hinaus stehen keine einheitlichen psychologischen oder physiologischen Screeningkriterien zur Verfügung, und der Umfang wurde durch die Verwendung inkonsistenter und nicht standardisierter Kriterien zur Erkennung von Handyspielsucht eingeschränkt. Die meisten Rekrutierungsmethoden weisen schwerwiegende Stichprobenverzerrungen auf und stützen sich zu sehr auf selbst ausgewählte Stichproben. Es besteht eindeutig eine Lücke im derzeit etablierten Verständnis der Spielsucht. Es besteht Bedarf an epidemiologischer Forschung, um das Auftreten und die Prävalenz klinisch bedeutsamer Probleme im Zusammenhang mit Spielsucht zu bestimmen und eine bessere Genesung und Behandlung sicherzustellen. Zur Bewältigung dieser Probleme wird ein Entwurf vorgeschlagen, der die Spielsucht physiologisch anhand enzephalographischer Daten diagnostiziert und die erzielten Ergebnisse in ein Gerät oder eine Anwendung umsetzt, um sie praktisch als Warnung vor einer Spielsucht zu nutzen. Diese Studie untersucht die Frequenz- und Zeitbereichsattribute des EEG, um die Möglichkeit zu suchen, einen Unterschied zwischen süchtigen und nicht süchtigen Handyspielspielern zu erkennen. Das Comprehensive Scale for Assessing Game Behavior (CGS) Manual 2010 wurde verwendet, um die grundlegenden demografischen Informationen und die Vorkategorisierung in Bezug auf Spielgeräte zu erfassen. Das EEG-Signal wurde im Zeit- und Frequenzbereich analysiert, um eine detaillierte Untersuchung der Korrelate der Handyspielsucht durchzuführen und die beiden Kategorien zu unterscheiden, d. h süchtige und nicht süchtige Spieler. Die gleichzeitige Analyse sowohl im Zeit- als auch im Frequenzbereich trug dazu bei, die Kopfhautregion und die spezifische Frequenz zwischen den beiden Gruppen zu unterscheiden. Kreuzkorrelationen und Beobachtungen aus der Untersuchung der Gesamtstärke der Spektraldaten halfen dabei, sich auf die Okzipitalregion zu konzentrieren. Eine weitere detaillierte Analyse half dabei, die spezifische Häufigkeit zu ermitteln, die die süchtigen Probanden von den nicht süchtigen Probanden unterscheidet. Der T-Test wurde durchgeführt, um die beschreibenden Unterschiede im Mittelwert und in der Standardabweichung der Leistungsspektrumwerte zwischen süchtigen und nicht süchtigen Probandengruppen zu überprüfen. Es wurde beobachtet, dass die Variation der Mittelwerte und der Streuung der Standardabweichung der Spektraldaten von süchtigen Probanden deutlich größer war als bei nicht süchtigen Probanden. Es wurde beobachtet, dass der Gesamttrend der Alpha-, Beta- und Theta-Frequenzen dominanter und deutlicher war als bei anderen Frequenzen bei süchtigen Probanden. Ein logistisches Regressionsmodell wurde an die Spektraldaten aus der Okzipitalregion angepasst. Das Modell wurde nach dem Training mit den verfügbaren Proben getestet und die Vorhersagegenauigkeit bestätigte, dass das Modell als praktisches Werkzeug zur Diagnose von Spielsucht eingesetzt werden kann, indem das EEG-Signal aus der Hinterhauptregion verwendet und nur die Modellierung der Theta-Frequenzkomponenten verwendet wird. Basierend auf den statistischen Tools und der Regressionsmodellierung wird ein Design vorgeschlagen, das als Anwendung auf mobilen Geräten verwendet werden kann. EEG-Daten können mit im Handel erhältlichen Einzel- oder Doppelelektroden-/Sensor-Headsets erfasst werden. Die Daten können in die Anwendung eingebettet werden, die den Grad der Suchterkennung berechnet.
URI
http://www.dcollection.net/handler/hanyang/000000104854http://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/68160
Erscheint in Sammlungen:
GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > INDUSTRIEMANAGEMENT-ENGINEERING > Abschlussarbeiten (Ph.D.)
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