¿Por qué algunos juegos son más adictivos que otros: los efectos de la sincronización y la recompensa en la perseverancia en un juego de tragamonedas (2016)?

Richard JE James,¹ Claire O'Malley,^1,2 y Richard J. Tunney^1,*

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La manipulación de diferentes características de comportamiento de los juegos de juego puede afectar potencialmente la medida en que los individuos perseveran en el juego y su transición a comportamientos problemáticos. Esto tiene un impacto potencial para las tecnologías de juego móvil e intervenciones de juego responsable. Dos modelos de laboratorio pertinentes a esto son el efecto de extinción de refuerzo parcial (PREE) y el efecto de espaciamiento de prueba. Ambos podrían acelerar o retrasar la adquisición y extinción del comportamiento condicionado. Informamos un experimento que manipuló la tasa de refuerzo y el intervalo entre ensayos (ITI) en una máquina tragamonedas simulada en la que los participantes tenían la posibilidad de elegir entre apostar y saltarse en cada prueba, antes de medir el juego perseverante en extinción, seguido de mediciones de la ilusión. De control, depresión e impulsividad. Supusimos que los ITI más largos junto con las bajas tasas de refuerzo observadas en el juego conducirían a una mayor perseverancia. Además, planteamos la hipótesis, dado que se sabe que el tiempo es importante para mostrar el control ilusorio y potencialmente para perseverar en el juego, que la exposición previa a intervalos más largos podría afectar las ilusiones de control. Se observó una interacción entre ITI y la tasa de refuerzo, ya que los jugadores con poco refuerzo con un ITI largo jugaban durante más tiempo. Los encuestados también mostraron extinción y un PREE. Los jugadores expuestos a una mayor tasa de refuerzo apostaron por más tiempo en la adquisición. La impulsividad se asoció con una perseverancia prolongada en la extinción, y los jugadores más deprimidos en el grupo ITI corto de refuerzo alto persistieron durante más tiempo. El desempeño en el juicio de contingencia no apoyó la segunda hipótesis: el único contraste significativo observado fue que los participantes se calibraron mejor a medida que avanzaba la tarea.

Retraso, espaciamiento de prueba e ITIs

Aumentar el intervalo entre los juegos de apuestas podría ser fundamental para fomentar el juego continuo y podría ser un componente detrás de la popularidad de ciertos juegos. Los juegos de lotería, por ejemplo, tienen retrasos prolongados entre las apuestas y son a menudo los juegos más populares y jugados con mayor frecuencia (Wardle et al., 2011). Si bien esto puede deberse a que las loterías están altamente disponibles (entre numerosas consideraciones), en algunas jurisdicciones (por ejemplo, el Reino Unido) se ofrecen otros juegos junto con los boletos de lotería (por ejemplo, tarjetas de rascar), controlando la disponibilidad. A pesar de esto, muchas más personas juegan a la lotería que los juegos disponibles de forma similar, y lo hacen con más frecuencia. Sin embargo, el riesgo percibido de daño es muy bajo, aunque no está claro si la "adicción" al juego se encuentra en juegos específicos (Afifi et al., 2014) o características de comportamiento específicas (Griffiths y Auer, 2013). Algunos videojuegos móviles explotan efectos similares al imponer retrasos entre los juegos de juegos similares a los juegos de azar. Apuestas en juego, que está asociada con el móvil (Hing et al., 2014) y el problema del juego (Gray et al., 2012; LaPlante et al., 2014), combina juego continuo y discontinuo. Comprender el papel del tiempo y la latencia en el comportamiento del juego tiene consecuencias importantes para las nuevas formas de juego, como el juego móvil (donde las apuestas en juego se promueven en gran medida), ya que la forma en que las personas usan los teléfonos inteligentes puede aumentar las latencias entre los juegos. En juego se refiere a las apuestas realizadas en un evento (por ejemplo, un partido de fútbol) mientras que el evento en sí está ocurriendo, mientras que en las formas tradicionales de apuestas, la apuesta se realiza antes del evento. Griffiths y Auer (2013) argumentar que las apuestas en juego pueden ser más adictivas porque son más continuas. Sin embargo, persisten considerables discontinuidades en el juego, ya que las apuestas permanecen restringidas dentro de un evento. Datos reales sobre apuestas en juego (LaBrie et al., 2007) revela hallazgos mixtos: aunque existe un claro riesgo de problemas con el juego, los hallazgos no concluyen de manera decisiva que esto se deba a su naturaleza continua; los jugadores en juego hicieron menos apuestas y hubo poca diferencia en los niveles diarios de apuestas. Aunque los apostadores en juego apostaron más dinero en general, la mediana apostada fue menor que las apuestas deportivas tradicionales, y los apostadores en juego tuvieron una pérdida neta menor. Gray et al. (2012) sugiere que la inmediatez entre la apuesta y el resultado puede ser instrumental para atraer a los jugadores arriesgados o impulsivos al juego en juego.

La literatura de aprendizaje asociativo indica que el aumento de las latencias entre refuerzos facilita la adquisición de conductas condicionadas (Gallistel y Gibbon, 2000). Gallistel y Gibbon's (2000) el modelo de tiempo plantea la hipótesis de que una disminución en la proporción entre refuerzos e ITI en condicionamiento clásico y operante reduce el número de refuerzos a la adquisición. Se afirma que esto es independiente del refuerzo parcial, lo que aumenta el número de ensayos pero no refuerzos. La literatura sobre el efecto de "espaciamiento de prueba", estudiada principalmente en el contexto del condicionamiento clásico (Barela, 1999; Stout et al., 2003; Sunsay et al., 2004; Moody et al., 2006; Sunsay y Bouton, 2008; Miguez et al., 2014), ha encontrado que los ensayos dispersos facilitan el acondicionamiento.

Es menos claro si las latencias mayores en la extinción afectan el rendimiento. Gallistel y Gibbon (2000) Afirmar que el intervalo sin refuerzo en lugar de eventos sin refuerzo es clave, y que los refuerzos omitidos en la extinción no se ven afectados por el refuerzo parcial. Otra investigación ha identificado los efectos de ITI en la extinción, con una mayor supresión de la respuesta observada con ITI más cortos (Mackintosh, 1974; Moody et al., 2006).

Se piensa que el tiempo es un componente importante de la ilusión de control (Msetfi et al., 2005, 2007; Baker et al., 2010), un sesgo cognitivo que prevalece en los juegos de azar problemáticos (La fortuna y el bien, 2012). Las ilusiones de control, operacionalizadas como una sobreestimación de la relación entre una respuesta y un resultado, pueden inducirse mediante una tarea de juicio de contingencia en la que estos eventos no están relacionados, pero el resultado ocurre con mucha frecuencia. Los ejemplos estándar de esta tarea incluyen un botón que empuja la tarea asociada con la activación de una luz (Alloy y Abramson, 1979), o una tarea de toma de decisiones médicas que juzga la relación entre un fármaco experimental y la mejora del paciente (Orgaz et al., 2013). El grado en que los individuos no deprimidos muestran ilusiones de control se ve afectado por la latencia entre los ensayos: los ITI más largos se asocian con un control ilusorio más fuerte en los individuos no deprimidos (Msetfi et al., 2005). Los apostadores con problemas muestran mayores ilusiones de control en los paradigmas de juicio de contingencia (Orgaz et al., 2013), aunque la dirección causal de esta relación sigue sin estar clara: la exposición extensa a ciertos programas de refuerzo puede aumentar las ilusiones de control, o los individuos susceptibles a las ilusiones de control pueden tener más probabilidades de desarrollar problemas de juego. Incluimos una tarea derivada del mismo paradigma que Orgaz et al. (2013), que se les pidió a los participantes que completen después de la tarea de la máquina tragamonedas. También medimos la depresión cuando los individuos deprimidos parecen hacer juicios más calibrados en este paradigma (Alloy y Abramson, 1979) con un ITI más largo (Msetfi et al., 2005). El estado de ánimo desordenado también se ha identificado como un camino potencial para los problemas de juego (Blaszczynski y Nower, 2002).

Efecto de extinción de refuerzo parcial e impulsividad

El efecto de extinción del refuerzo parcial (PREE, por sus siglas en inglés) es una paradoja conductual en la que los comportamientos débilmente reforzados persisten durante más tiempo sin refuerzo en relación con los reforzadores que ocurren de manera más consistente (Mackintosh, 1974; Bouton y otros, 2014), como durante un período prolongado de pérdidas en el juego (Dickerson, 1979; Fantino et al., 2005; Horsley et al., 2012). Se han identificado déficits parciales de refuerzo en jugadores de alta frecuencia¹, que llevan más tiempo que los jugadores recreativos para extinguir estas asociaciones (Horsley et al., 2012), un cambio que podría ocurrir a partir de la exposición crónica a los programas de refuerzo en el juego. Horsley et al. (2012) informan que aunque se cree que el refuerzo parcial es un componente importante en el juego, la base de evidencia es escasa. La falta de extinción ha sido identificada como un marcador de problemas de juego (Weatherly et al., 2004). La falta de extinción también directa (p. Ej., Los esfuerzos fallidos para detener el juego, las apuestas más de lo previsto) o indirectamente (p. Ej., Perseguir pérdidas) corresponde a los indicadores de Trastorno de juego (Asociación Americana de Psiquiatría, 2013) o problemas de juego (Lesieur y Blume, 1987).

No es sorprendente que el PREE se haya vinculado con los juegos de azar, y se ha prestado mucha atención al estudio de esto en las máquinas tragamonedas. Las máquinas tragamonedas tienden a tener una tasa de refuerzo muy baja (aunque esto varía en las máquinas computarizadas), y los jugadores perseveran en el juego a pesar de las crecientes secuencias de pérdidas. Existe una literatura que ha usado las tareas de las máquinas tragamonedas para probar los efectos del refuerzo parcial en el aprendizaje operante. Lewis y Duncan (1956, 1957, 1958a,b) realizaron una serie de experimentos utilizando juegos de azar simulados para probar teorías de refuerzo parcial, y encontraron que las probabilidades de recompensa más bajas estaban asociadas con una mayor perseverancia. Poon y Halpern (1971) utiliza un paradigma similar para probar Capaldi's (1966; Capaldi y Martins, 2010) teorías de refuerzo parcial mediante la manipulación de la orden de prueba en una tarea de máquina tragamonedas con un pequeño número de pruebas de adquisición. Kassinove y Schare (2001) manipuló grandes ganancias y casi fallas en el comportamiento perseverante en la extinción en un paradigma similar de máquinas tragamonedas, encontrando que la densidad de casi faltas afectó la medida en que los participantes persistían en el juego pero no las grandes victorias.

Los diferentes esquemas de refuerzo pueden afectar la forma en que se extinguen los comportamientos (Madden et al., 2007; Haw, 2008a) El juego opera en un programa de reforzamiento de proporción aleatoria, un subconjunto del programa de proporción variable. Menos entendido que los programas de relación variable, es informativo contrastar cómo los programas de relación aleatoria difieren de los programas de relación variable. La distribución típica, el número de intentos hasta que una respuesta se refuerza en un plan de cocción aleatoria sigue un patrón en forma de L; el número de intentos disminuye rápidamente después de un pequeño número de jugadas pero continúa indefinidamente con muy poca probabilidad. En contraste, en un programa de proporción variable, generalmente (pero no necesariamente) es el caso de que la probabilidad de que el número de intentos se refuerce se distribuye de manera uniforme, y existe un límite superior en el número de intentos antes de que se refuerce un comportamiento (Haw, 2008a). Los estudios que comparan estos horarios no han mostrado diferencias claras; Hurlburt et al. (1980) No se encontraron diferencias entre los esquemas de proporción variable y aleatoria en el juego, aunque se han identificado debilidades con este estudio (Haw, 2008b). Crossman et al. (1987) No se encontraron diferencias entre los tres esquemas de refuerzo de relación (variable, fijo y aleatorio) en animales. Estudios recientes han sugerido que los programas de proporción aleatoria demuestran un comportamiento más perseverante en comparación con los programas de proporción fija, particularmente cuando el número de ensayos a reforzar es muy grande (Madden et al., 2007).

La tarea de máquinas tragamonedas que describimos en este informe se diseñó para que se les pidiera a los participantes que arriesgaran el dinero que habían ganado durante el experimento, pero la cantidad de dinero ganado aumentaría gradualmente. Las condiciones de bajo refuerzo intentaron crear una situación similar a los juegos de azar con dinero real. Una crítica de muchos experimentos con máquinas tragamonedas fue que estos estudios tendían a utilizar una alta tasa de refuerzo en relación con las máquinas tragamonedas reales (Kassinove y Schare, 2001; Harrigan, 2007). Una máquina tragamonedas de tres carretes tiene una probabilidad de ganancia de 9%, pero esto varía en las máquinas computarizadas (Harrigan y Dixon, 2009). En la investigación del juego (por ejemplo, MacLin et al., 2007; Dixon et al., 2011) Se han usado tasas de refuerzo más altas (20%) en paradigmas de extinción. Decidimos usar una tasa de refuerzo de 30%, que opera en un plan de proporción de refuerzo aleatorio similar al de las máquinas tragamonedas reales.

La impulsividad autonotificada se midió. La impulsividad predice el juego perseverante frente a las crecientes pérdidas y es un camino hacia el problema del juego. Breen y Zuckerman (1999) descubrió que los jugadores impulsivos "perseguían" las pérdidas durante más tiempo en un juego de apuestas donde la probabilidad de ganar disminuía a medida que el experimento continuaba. La impulsividad se ha identificado como un factor de riesgo para el juego problemático, los jugadores problemáticos (MacLaren et al., 2011; Kräplin y otros, 2014) muestran una mayor impulsividad autoinformada.

Para probar si estos efectos de comportamiento fomentan el juego perseverante, realizamos un experimento de dos partes en el que se manipuló la ITI y la tasa de refuerzo. Los participantes fueron asignados a uno de cuatro grupos y expuestos a una tasa alta o baja de refuerzo, y una ITI larga o corta entre los juegos. Las asociaciones se extinguieron después de que se hubiera ganado una cierta cantidad de dinero. Los participantes posteriormente completaron una tarea de juicio de contingencia en la que juzgaron la eficacia de un fármaco experimental. La literatura sobre el refuerzo parcial predice que las personas expuestas a una tasa de refuerzo más baja perseverarán por más tiempo. Las cuentas de extinción basadas en ensayos predicen que los ensayos de extinción en masa deberían suprimir la respuesta más rápida, en oposición a una cuenta basada en el tiempo donde no debería haber diferencia. Los apostadores impulsivos también deben perseverar por más tiempo en la extinción, sobre la base de experimentos previos que buscan perseverancia en la persecución de la pérdida.

Diseño

El experimento fue un diseño factorial entre sujetos 2 × 2, la tasa de refuerzo y la ITI fueron los factores manipulados. Las tasas de refuerzo fueron 0.7 y 0.3. Los ITI fueron largos (10 s) o cortos (3 s).

En cada prueba, los participantes tenían la opción de apostar o no. El número de ensayos en los que los participantes decidieron apostar fue la variable dependiente. También se registró el resultado de la apuesta y la cantidad de dinero que los participantes habían ganado. La fase de extinción se dividió en bloques de ensayos 10 para su análisis. A los participantes también se les administró una tarea de juicio de contingencia. En el juicio de contingencia, las medidas de tarea fueron la proporción de ensayos en los que se administró el medicamento y el juicio de contingencia emitido por los participantes. La impulsividad y la depresión se midieron utilizando la Escala de impulsividad de Barratt (BIS-11; Patton et al., 1995) y el Inventario de Depresión de Beck (BDI; Beck et al., 1961) respectivamente. El BIS-11 es una medida del ítem 30 que mide tres factores de orden superior de impulsividad no planificativa e impulsiva (Patton et al., 1995). El BDI es una medida de 24-item que mide múltiples niveles de severidad de depresión, discrimina la depresión de la ansiedad y tiene una fuerte consistencia interna (Beck et al., 1988). No se tomaron medidas adicionales de diferencia individual o comportamiento aparte de las reportadas en este documento.

Participantes

Un total de participantes de 122 fueron reclutados de la comunidad de la Universidad de Nottingham para participar en este estudio (Edad media = 22.63, SD = 3.96, género - hembras 69 y machos 53)². Este estudio se llevó a cabo de acuerdo con y con la aprobación ética del Comité de Revisión de Ética de la Escuela de Psicología de la Universidad de Nottingham. Todos los participantes dieron su consentimiento por escrito antes del comienzo del experimento.

No hubo evidencia de diferencias de rasgos entre los grupos. Se realizó un Análisis de Varianza de una vía (ANOVA) en ambos cuestionarios, y los ANOVA para el BIS [F(4,166) = 1.543, p = 0.192] y el BDI [F(4,166) = 0.662, p = 0.619] no fueron significativos.

Procedimiento

Los participantes fueron asignados aleatoriamente a una de cuatro condiciones. En la primera parte del experimento, se pidió a los participantes que participaran en un paradigma PREE en el contexto de una máquina tragamonedas simulada (Figura Figura11). Se les dijo a los participantes cómo funcionaba la máquina tragamonedas y la magnitud de la recompensa para cada tipo de resultado ganador. La máquina tragamonedas simulada era una máquina tragamonedas simple de una línea con tres carretes. Los participantes ganaron dinero si los iconos en tres carretes coincidían. Había cinco iconos diferentes (limón, cereza, pera, naranja y siete afortunados), con valores ganadores de 10, 15, 20, 25 y 30p. La probabilidad de que se produjera cada resultado ganador fue la misma, por lo que el resultado ganador promedio fue 20p ($ 0.35).

 

FIGURA 1

Durante la tarea de refuerzo parcial.

Para cada prueba, a los participantes se les dio la opción entre apostar y saltar. Los botones se destacaron para que los participantes conocieran las dos opciones que tenían. Independientemente de si eligieron apostar o no, las imágenes en los tres carretes presentados en la pantalla actualizaron cada 500 ms para dar la apariencia de movimiento. En 1500, 3000 y 4500 ms, uno de los carretes (de izquierda a derecha) dejó de tambalear. Si los carretes coincidían y el participante jugaba, a los participantes se les otorgaba dinero correspondiente al valor de los iconos en el carrete. Si los rodillos no coincidían, perdían la apuesta que habían realizado, que se fijó en 3p (£ 0.03, equivalente a alrededor de US $ 0.05). Las ganancias y pérdidas fueron acompañadas por comentarios visuales y auditivos que diferían para cada resultado. Estos ruidos eran diferentes si los participantes se saltaban la apuesta. A lo largo de la tarea los participantes fueron informados de su balance actual. Entre cada prueba, los botones en la pantalla permanecieron en rojo, lo que significa que los participantes no pudieron hacer otra apuesta. El ITI para la condición de ITI corto fue 3000 ms y 10000 para la condición de ITI largo.

A los participantes se les presentaron pruebas de práctica 10 antes de que el juego comenzara a acreditar o deducir dinero del jugador. Los participantes fueron informados cuando los ensayos de práctica habían terminado. Una vez que comenzaron las pruebas experimentales, los participantes jugaron hasta que alcanzaron el criterio, establecido como haber ganado más de £ 10.00 (US $ 15.40) en el banco. Una vez que los participantes alcanzaron el criterio, fueron expuestos a los ensayos de extinción de 50, donde no era posible ganar dinero de la máquina tragamonedas, y luego la tarea terminó automáticamente. La extinción se midió mediante la supresión de su comportamiento de juego; Los participantes no fueron informados de la fase de extinción al final del experimento. Las pruebas de práctica tuvieron pruebas ganadoras (que no se pagaron) y la fase de extinción no tuvo ganancias ni dinero. Las fases de práctica y extinción fueron idénticas en cada condición, excepto a los diferentes participantes de ITI que fueron expuestos.

Después de completar el paradigma PREE, se pidió a los participantes que hicieran una serie de juicios de contingencia sobre la eficacia de un fármaco experimental ficticio relacionado con la recuperación del paciente. El paradigma de juicio de contingencia fue adaptado de un estudio publicado anteriormente (Orgaz et al., 2013). En este paradigma, a los participantes se les presentó información sobre una droga ficticia que fue diseñada para curar una enfermedad de la piel infecciosa de ficción que tuvo consecuencias desagradables cuando ocurrió un brote / crisis. A los participantes se les dio la opción de elegir entre administrar el medicamento y no administrar el medicamento, y se les dio información sobre el resultado inmediatamente después (si la situación del paciente había mejorado o no). El paradigma se diseñó para generar ilusiones de control al tener una alta densidad de resultados: la tasa base del resultado deseado (paciente recuperado) fue alta (0.8) y fue completamente independiente de la decisión del usuario. Después de tomar su decisión, los participantes fueron informados del resultado de la elección, y hubo una pequeña pausa (3500 ms) antes de que se le presentara la decisión nuevamente.

Después de cada serie de ensayos 10, se pidió a los participantes que juzgaran la efectividad del medicamento. Se pidió a los participantes que juzgaran la efectividad del medicamento en una escala de 0 a 100. Esto se representó mediante una barra sombreada en el centro de la pantalla, en la que se les dio información sobre el número que eligieron, determinado por la distancia a la que hicieron clic en la barra. Los participantes podían repetir haciendo clic a lo largo del control deslizante hasta que estuvieran contentos con su elección, y se les pedía que confirmaran su elección utilizando un botón separado.

Enfoque analítico

Para evaluar la duración de la extinción para cada grupo, la proporción de apuestas realizadas se promedió en cinco bloques de ensayos 10. El análisis de datos procedió en dos etapas. En primer lugar, se realizaron ANOVA factoriales en los datos de extinción y de juicio de contingencia, con un ANOVA mixto de 5 (bloque) × 2 (ITI) × 2 (tasa de refuerzo) que se está llevando a cabo. Se realizó un ANOVA de diseño mixto 10 × 2 × 2 sobre los juicios de contingencia de 10 que realizaron los participantes. Para probar los efectos de las diferencias individuales en el comportamiento del juego y el juego perseverante, se estimó una serie de modelos de regresión de Poisson en función del número de ensayos que los participantes apostaron durante la adquisición y la extinción. Esto se llevó a cabo en tres pasos. Primero, se construyó un modelo inicial donde no se ingresaron covariables en el modelo. Luego, se construyó un segundo modelo de regresión en el que se incluyó ITI, tasa de refuerzo, puntuaciones BIS, puntuaciones BDI y un término de interacción entre ITI y tasa de refuerzo. ITI y la tasa de refuerzo fueron codificados ficticios (alto ROR = 1, bajo = 0; ITI corto = 1, largo = 0), y las puntuaciones de BIS / BDI se reajustaron con una media de 0. Esto se comparó con un modelo nulo mediante una prueba de razón de verosimilitud (LRT). Los LRT se utilizan normalmente en el modelado de variables latentes para comparar entre dos modelos anidados, por ejemplo, en el análisis de clases latentes (Collins y Lanza, 2010), o entre el ajuste de dos modelos de regresión, como en este caso. Luego se comparó con un modelo completo en el que se modelaron los términos de interacción en cada covariable.

En este punto, los datos se probaron para examinar si los datos se ajustaban a una distribución de Poisson. Crucialmente, la regresión de Poisson asume que la media condicional y la varianza son iguales. Si bien las desviaciones de este supuesto tienen poco efecto sobre los coeficientes de regresión global, cuando la sobredispersión (la varianza es mayor que la media) es sustancial, esto tiende a deprimir los errores estándar, lo que aumenta el riesgo de resultados falsos positivos. Mientras que los errores estándar robustos se pueden utilizar para ajustar estos (Cameron y Trivedi, 2009), una alternativa es estimar un modelo de regresión binomial negativo, que incluye un parámetro adicional para modelar la sobredispersión. Para los datos de adquisición, se tomó este enfoque. Para los datos de extinción, mientras que los datos se distribuyeron en exceso, el nivel de dispersión fue considerablemente menor, por lo que se aplicaron errores estándar robustos al modelo de regresión.

Se encontraron varios valores atípicos en la baja tasa de datos de extinción de refuerzos. Un examen de los datos indicó que un número de jugadores en el refuerzo bajo, condición ITI prolongada dejaron de jugarse a menos de dos juegos de azar en la extinción y que estos eran puntos de datos externos. Estos participantes (n = 3) informaron en resumen que trataron a £ 10 como saliente, ya sea deteniéndose inmediatamente después de ganar £ 10 o detenidos para permanecer por encima de £ 10, independientemente de cualquier cambio en la contingencia. Estos participantes fueron excluidos de un análisis más detallado.

Comportamiento de juego

Para estudiar el efecto de las variables de comportamiento y rasgo en el comportamiento de adquisición, se usó un modelo de regresión binomial con compensación negativa para controlar los efectos diferenciales de la exposición, donde se usaron las mismas variables para los modelos factoriales restringidos y completos como los datos de extinción. Estos revelaron que el modelo restringido (Mesa Table11) se ajustó mejor que el modelo nulo (G² = 22.74, p <0.001), pero que un modelo factorial completo no se ajustaba mejor que el modelo restringido (G² = 6.359, p = 0.784). Esto reveló que los participantes expuestos a una mayor tasa de refuerzo jugaban con más frecuencia en la adquisición.

 

Tabla 1

Offset negativo del modelo de regresión binomial de datos de adquisición.

PREE Task

El ANOVA realizado sobre los datos de extinción reveló los principales efectos del bloqueo, F(2.541,292.187) = 131.095, p <0.001, η2p = 0.533, donde el contraste lineal fue significativo, F(1,115) = 229.457, p <0.001, η2p = 0.666, y la tasa de refuerzo, F(1,115) = 82.912, p <0.001, η2p = 0.419, pero sin efecto principal de ITI, F(1,115) = 1.455, p = 0.23. Hubo una interacción entre bloque y tasa de refuerzo, F(2.541,292.187) = 22.801, p <0.001, η2p = 0.165, y una interacción adicional entre la tasa de refuerzo y la ITI, F(1,115) = 6.317, p = 0.0133, η2p = 0.052. No hubo interacción entre bloque e ITI, F(2.541,292.187) = 1.124, p = 0.334, o una interacción de tres vías, F(2.541,292.187) <1. El efecto principal del bloqueo indicó que las respuestas disminuyeron a medida que aumentaba el número de bloque (es decir, los participantes se extinguieron). Esto interactuó con la tasa de refuerzo, ya que los participantes expuestos a una mayor tasa de refuerzo se extinguieron más rápidamente, lo que sugiere la presencia de un PREE. El efecto principal de la tasa de refuerzo significó el mismo hallazgo. La tasa de refuerzo y la interacción ITI indicó que cuando había una tasa baja de refuerzo con un ITI largo, los participantes jugaban durante más tiempo en extinción (Figura Figura22). El bloqueo y la velocidad de los efectos de refuerzo, y la interacción entre el bloqueo y la velocidad de refuerzo fueron todos de gran tamaño (η2p > 0.12), mientras que la interacción entre la tasa de refuerzo y la interacción ITI fue un efecto de pequeño a mediano.

 

FIGURA 2

Diagrama de datos de extinción para todos los grupos, en bloques de ensayos 10.

Diferencias individuales

Para probar el papel de las diferencias individuales en el juego perseverante, se utilizó un procedimiento de regresión de Poisson en el número de juegos en extinción. El LRT indicó que el modelo restringido inicial era un mejor ajuste de los datos en comparación con el modelo nulo (G² = 581.15, p <0.001). El modelo de regresión restringido (Mesa Table22) indicó que las tasas de refuerzo más bajas y las ITI más largas predijeron un juego perseverante más prolongado. Estos términos interactuaron de la misma manera que el ANOVA factorial. Posteriormente se llevó a cabo un modelo de regresión que incluye términos de interacción entre las diferentes covariables (Mesa Table33) con las mismas variables que la regresión en Mesa Table11. Un LRT que comparó los modelos de regresión factorial restringida y completa indicó que el modelo factorial completo era un mejor ajuste de los datos (G² = 66.44, p <0.001). Esto reveló los mismos efectos significativos que anteriormente, pero también que una mayor impulsividad autoinformada predijo un juego perseverante más prolongado. Hubo una tendencia que sugería que esto interactuaba con la tasa de refuerzo, y los individuos menos impulsivos parecían perseverar menos en condiciones de bajo refuerzo. Las puntuaciones de las dos medidas psicométricas interactuaron, y hubo una interacción de tres vías entre ITI, tasa de refuerzo y BDI, con más individuos deprimidos en la alta tasa de refuerzo, juego corto de ITI en grupo durante más tiempo en extinción (Figura Figura33).

 

Tabla 2

Modelo de regresión de poisson restringido de datos de extinción con errores estándar robustos.

 

Tabla 3

Modelo de regresión de poisson completo de datos de extinción con errores estándar robustos.

 

FIGURA 3

Diagrama de caja del estado de depresión y proporción de apuestas en extinción para cada una de las cuatro condiciones.

Tarea de Juicio de Contingencia

El análisis de los datos de juicio de contingencia reveló que un efecto principal importante del bloqueo, F(6.526,737.416) = 3.735, p = 0.001, η2p = 0.032. El efecto principal del bloque también incluyó un contraste lineal significativo, F(1,113) = 10.312, p = 0.002, η2p = 0.084, lo que indica que los participantes se calibraron mejor ya que posteriormente hicieron juicios sobre la eficacia del medicamento (Figura Figura44). Principales efectos de la ITI, F(1,113) <1, y tasa de refuerzo, F(1,113) <1, no se observaron. Interacciones entre bloque e ITI, F(6.526, 737.415) <1, bloqueo y tasa de refuerzo, F(6.526,737.415) <1, e ITI y tasa de refuerzo, F(1,113) = 1.109, p = 0.295, no fueron significativos. Una interacción de tres vías entre bloque, tasa de refuerzo, F(6.526,737.416) = 1.048, p = 0.399, tampoco fue significativo.

 

FIGURA 4

Diagrama de los juicios de contingencia media en los juicios de 10 que hicieron los participantes.

Fondos. Esta investigación contenida en este informe fue financiada por el Consejo de Investigación Económica y Social (ES / J500100 / 1) y el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (EP / GO37574 / 1).

¹Este estudio informa que su muestra de jugadores de alta frecuencia (n = 19) contenía solo tres jugadores patológicos, y el número promedio de criterios de juego patológico del DSM-IV respaldados fue 2.3, lo que indica que se trata de una diferencia encontrada en niveles de juego problemático de bajo a moderado.

²Un número de participantes en condiciones abandonadas (n = 18). Los participantes que se retiraron fueron remuestreados. Todos los participantes que abandonaron la escuela completaron medidas de depresión e impulsividad. La mayoría de estos abandonos (82%) se encontraban en la tasa baja de refuerzo, condición ITI alta. Se llevaron a cabo pruebas no paramétricas para comprobar si los participantes que abandonaron el estudio difirieron de otros participantes de la misma condición en algún aspecto. No se observaron diferencias significativas en las puntuaciones de impulsividad o depresión, ni la tasa de apuestas antes de abandonar el estudio (prueba de rango con signo de Wilcoxon, p > 0.05). Todos los participantes fueron informados al retirarse del experimento. Los participantes que abandonaron informaron que se retiraron del experimento porque la duración del estudio estaba en conflicto con otros compromisos (por ejemplo, conferencias).

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