Diferencias individuales en motivos, preferencias y patología en videojuegos: las escalas de actitudes, motivos y experiencias de juego (2013)

Resumen

Introducción

La industria de los videojuegos se encuentra entre los sectores de más rápido crecimiento de la economía estadounidense. Esta industria generó $ 25 mil millones en ventas en 2011, y de 2005 a 2009, tuvo una tasa de crecimiento anual superior a 5 por la tasa de crecimiento de toda la economía de los EE. UU. Durante ese mismo período (Siwek, 2010). La evidencia sugiere que los individuos juegan videojuegos ahora más que nunca (ver Anderson et al., 2007). Por ejemplo, gentil (2009) informaron que las personas de 8 a 18 juegan videojuegos por un promedio de casi 15 h por semana. Mientras que una considerable investigación se ha centrado en los efectos de los contenidos de los juegos, particularmente la violencia (ver Anderson et al., 2010), comparativamente poca investigación ha investigado los factores que podrían contribuir a los patrones patológicos (a veces llamados "adictivos") de los videojuegos (Fisher, 1994; Chiu et al. 2004; Charlton y Danforth, 2007; Gentil, 2009; Gentile et al. 2011) y qué motiva a las personas a jugar y prefieren ciertos juegos sobre otros (Przybylski et al., 2010). El informe actual contribuye a la literatura emergente sobre las diferencias individuales en las preferencias y motivos del juego mediante el desarrollo y la validación de un instrumento para medir estos constructos.

A medida que los videojuegos han ganado popularidad universal, también han aumentado su diversidad. Los videojuegos de hoy en día constituyen una gran variedad de estudios, desarrolladores y géneros diferentes. Los juegos específicos a menudo contienen una variedad de opciones, lo que permite al jugador interactuar con el juego de muchas formas diferentes. Con tantas opciones entre los videojuegos y dentro de ellos, no es sorprendente que las personas a menudo prefieran un tipo de juego a otro, al igual que ocurre con otras formas de medios populares. Así como un entusiasta de las películas puede favorecer a Spielberg como otro prefiere Tarantino, un jugador también podría disfrutar de los juegos de estrategia de Sid Meier (p. Ej., Civilization) mientras que otro prefiere los shooters en primera persona basados ​​en la narrativa de Ken Levine (por ejemplo, Bioshock).

La idea intuitiva de que los diferentes jugadores tienen diferentes motivos y preferencias para los videojuegos está respaldada por investigaciones recientes. Por ejemplo, Ryan et al. (2006) examinó las motivaciones de los jugadores a través de la aplicación de la teoría de la autodeterminación (SDT) (Deci y Ryan, 1985). SDT predice que los jugadores deberían disfrutar de un videojuego en la medida en que satisfaga la necesidad psicológica básica de un jugador de autonomía (un sentido de control), competencia (un sentido de que uno se está desempeñando bien) y afinidad (amigos y relaciones). De acuerdo con esta hipótesis, Ryan et al. (2006) encontró que, entre todos los jugadores, la experiencia subjetiva de autonomía, competencia y parentesco durante el juego hizo que los juegos fueran más motivadores y atractivos para el jugador. Además, los juegos críticamente revisados ​​(por ejemplo, La Leyenda de Zelda: Ocarina of Time) tendieron a satisfacer mejor las necesidades que los fracasos críticos (por ejemplo, La vida de un bicho). Es importante destacar que los diferentes jugadores consideraron que los mismos juegos con éxito crítico satisfacen de manera diferente sus necesidades de SDT y, por lo tanto, son agradables de manera diferente. Este fenómeno sugiere que las diferencias individuales en las preferencias de los jugadores pueden moderar si un juego en particular satisface o reprime las necesidades de SDT y, por lo tanto, qué jugadores disfrutarán de qué juegos.

Investigadores, jugadores y desarrolladores de juegos han estado interesados ​​en medir las diferencias individuales en las motivaciones y preferencias del juego. Las teorías de la "personalidad del jugador" comenzaron con Bartle (1996), quienes especularon que los jugadores se separan en uno de cuatro tipos según el grado en que cada jugador prefiere actuar (en lugar de interactuar con) el mundo del juego y el grado en que cada jugador disfruta de la interacción con otros jugadores. Más recientemente, Sherry et al. (2006) entrevistaron a estudiantes universitarios estadounidenses en grupos focales para determinar las dimensiones de las motivaciones de uso de los videojuegos. Identificaron seis dimensiones: excitación, desafío, competencia, diversión, fantasía e interacción social. Se encontró que estas dimensiones eran fuertes predictores del juego de videojuegos en una encuesta posterior, por lo que las calificaciones más altas de Arousal, Diversion e Social Interaction se asociaron con más horas de uso semanal de videojuegos.

Otro modelo proviene de Yee et al. (2012; Yee 2006a,b). Yee y sus colegas encuestaron a los jugadores de juegos de rol en línea multijugador masivo (MMORPG), identificando tres factores compuestos por diez subcomponentes. Estos factores incluyeron: Logro, que consta de los subcomponentes Avance, Mecánica y Competencia; Social, que consiste en socialización, relaciones y trabajo en equipo; e inmersión, que consta de descubrimiento, juego de roles, personalización y escapismo. Desde entonces, se ha descubierto que estos factores se relacionan con los dominios de mayor avance de los jugadores en World of Warcraft. Por ejemplo, más jugadores orientados a Logros tuvieron una mayor proporción de "logros" en el juego en el combate de jugador contra jugador y redadas de mazmorras cooperativas, mientras que más jugadores orientados a la Inmersión tuvieron proporcionalmente más logros relacionados con la exploración (Yee et al. , 2012).

Cada uno de estos tres enfoques ha intentado medir y explicar las preferencias individuales en los juegos, un enfoque que podría explicar cómo el mismo juego satisface las necesidades de SDT de un jugador mientras sofoca las de otro. De hecho, Yee's (2006a) los factores parecen estar particularmente en consonancia con los motivos de TED: los jugadores difieren en la medida en que usan los juegos para satisfacer sentimientos de competencia (es decir, el factor de logro de Yee) o parentesco (es decir, el factor social de Yee). Sherry y col. (2006) actitudes similares medidos hacia la competencia y la interacción social. La variación en estas medidas parecería indicar que los jugadores varían en las necesidades de SDT que buscan satisfacer a través del uso del juego. Por ejemplo, un jugador puede usar los juegos para experimentar la Relatividad, mientras que otro los usa para experimentar la Competencia.

Dado que las modelos motrices pueden predecir las horas que pasan jugando videojuegos (por ejemplo, Sherry et al., 2006; Yee 2006b), entender las diferencias individuales en los motivos de los juegos puede ser crucial para entender los factores que llevan al uso problemático de los videojuegos, o lo que algunos han llamado "uso patológico de los videojuegos" (Gentile, 2009) o "uso de tecnología patológica" (Gentile et al., 2013). Originalmente adaptado del Manual estadístico y de diagnóstico, cuarta edición (DSM-IV; American Psychiatric Association, 2000) Los criterios para la adicción al juego, las medidas del uso patológico de los videojuegos han mejorado constantemente en fiabilidad y validez. Al igual que los juegos de azar, el uso excesivo de videojuegos puede tener numerosas consecuencias adversas para el individuo. Por ejemplo, el uso patológico de videojuegos está asociado con la depresión, la ansiedad, la fobia social y el rendimiento escolar deficiente (Gentile et al., 2011). En un caso extremo, una mujer estaba tan preocupada con el juego. World of Warcraft que su hija de 3 años murió de negligencia (Las Cruces Sun-News; Meeks, 2011).

Las diferencias individuales en los motivos y preferencias de los jugadores en el uso de videojuegos pueden determinar qué jugadores disfrutan de un uso saludable y equilibrado del juego y qué jugadores están en riesgo de un uso patológico del juego. Por ejemplo, al igual que los motivos de afrontamiento se asocian con el abuso de alcohol (Cooper et al., 1988, 1992, 1995), la evidencia sugiere que los jugadores que usan videojuegos para escapar de sus problemas experimentan mayores problemas debido a su uso del juego (Yee, 2006b; Kneer y Glock, 2013).

De hecho, hay razones para creer que las preferencias para ciertas características del juego pueden estar relacionadas con el uso patológico del juego. Los investigadores han sugerido que ciertas características hacen que algunos juegos sean más adictivos que otros (Wan y Chiou, 2007; Rey y Delfabbro, 2009; King et al. 2011). Por ejemplo, los juegos de Internet que contienen interacción social a menudo son más adictivos que los juegos de video sin conexión, para un solo jugador (Thomas y Martin, 2010). Además, los adictos, en comparación con los controles, reportan un mayor disfrute al encontrar elementos raros en el juego que pueden ayudar a su personaje a "clasificarse" (King et al., 2010). Por estas razones, los investigadores han tendido a sospechar que los Juegos de rol en línea masivos multijugador (MMORPG) son particularmente adictivos (Linderoth y Bennerstedt, 2007; Hellström et al. 2012; Kneer y Glock, 2013), a veces hasta el punto de excluir todos los otros géneros de los estudios de patología de juegos (por ejemplo, Yee, 2006b; Hellström et al. 2012). Al identificar las diferencias en las preferencias del juego, es posible identificar jugadores que prefieren ciertos estilos de juego y determinar si experimentan más síntomas de uso patológico del juego que otros jugadores. Por ejemplo, los jugadores pueden variar en la medida en que están motivados por los elementos del juego o la interacción social en línea. Los jugadores que están particularmente entusiasmados con las recompensas en el juego, como los logros que consumen mucho tiempo y objetos raros, pueden verse obligados a jugar por períodos excesivos. Del mismo modo, los jugadores que prefieren los juegos con un componente social fuerte pueden encontrarse más propensos a verse obligados a jugar, lo que posiblemente genere conflictos entre la vida del juego y la vida real.

El refuerzo del comportamiento en el juego está potencialmente relacionado con el uso patológico del juego. Varios estudios han relacionado el juego de videojuegos con la activación de redes de recompensa que también participan en el uso de drogas y la adicción (Koepp et al., 1998; Hoeft et al. 2008). Los diseñadores de juegos que buscan mantener a los jugadores comprometidos ahora están aplicando los principios del condicionamiento operante al diseño del juego (Skinner et al., 1997; Hopson, 2001). Las recompensas en el juego a menudo se entregan de acuerdo con un programa de recompensas de proporción variable, en el que se requiere un número variable de acciones para obtener una recompensa. Por ejemplo, un Diablo el jugador puede encontrar un arma poderosa en el siguiente monstruo al que mata, o esa arma no se puede encontrar hasta mil monstruos más tarde. Este programa de recompensas fomenta el compromiso rápido y frecuente de la conducta, y la conducta aprendida se extingue lentamente en ausencia de la recompensa. La estructura y la importancia de estos programas de recompensa varían entre los juegos, lo que puede hacer que ciertos tipos de videojuegos estén más relacionados con la patología. Apoyando esta hipótesis, Yee (2006b) encontraron que los jugadores más motivados por la posibilidad de completar objetivos y acumular objetos raros exhibían más síntomas de uso patológico del juego. Si bien la mayoría de las perspectivas de SDT se han centrado en el desafío basado en habilidades como una fuente de cumplimiento de las necesidades de competencia (Przybylski et al., 2010), la acumulación de recompensas también puede llevar a un avatar de jugador poderoso y sentimientos de logro y progreso, que probablemente satisfagan las necesidades de competencia de SDT, incluso en ausencia de desafío.

La obligación social puede ser otra característica peligrosa del juego. En muchos juegos en línea, los jugadores deben trabajar juntos para lograr objetivos de mayor orden. En el caso de que un jugador sea un miembro esencial de un grupo, el jugador está obligado socialmente a jugar mientras el resto del grupo quiera jugar (King y Delfabbro, 2009). Los "juegos sociales" como Farmville también se esfuerzan por obligar a los jugadores a jugar a intervalos regulares haciendo que los jugadores dependan unos de otros para las asignaciones diarias de recursos en el juego. A pesar de estas obligaciones sociales que pueden consumir mucho tiempo, muchos jugadores disfrutan de los juegos multijugador, probablemente porque las características asociadas con los juegos sociales brindan oportunidades para que los jugadores satisfagan sus necesidades relacionadas con SDT.

Las mediciones de los motivos de los jugadores sirven para informar qué jugadores están particularmente motivados por las características anteriores del juego y, por lo tanto, si estas características del juego están asociadas con una patología mayor. Sin embargo, hay varias formas en que las mediciones de los motivos de los jugadores podrían mejorarse para comprender mejor las preferencias y la patología. Primero, desde el desarrollo de otros motivos de juego y medidas de preferencias (Sherry et al., 2006; Yee 2006a), las historias han surgido como una motivación importante en el uso de videojuegos, ya que algunos jugadores comparan su experiencia con formas de medios más tradicionales como películas, libros o arte. A continuación, los esfuerzos anteriores se han restringido a pequeños subconjuntos de la población de juegos. Por ejemplo, Yee (2006a,b, 2012) estudió solo jugadores de MMORPGs, un solo género de videojuegos, mientras que Sherry et al. investigación (2006) Enfocado a jugadores de edad 23 y menores.

Es importante destacar que ninguna medida hasta la fecha ha demostrado una capacidad para discriminar entre jugadores de diferentes juegos. La capacidad de discriminar entre plataformas de juegos, géneros y títulos equivale a comprender las diferencias entre los diversos videojuegos y sus diferentes potenciales para inspirar el uso patológico. Por lo tanto, una medida de preferencias integral y externamente válida debería poder discriminar entre los fanáticos de diferentes estilos de juego e incluso diferentes plataformas de juego. Por ejemplo, las personas que juegan juegos principalmente a través de plataformas incidentales como Facebook o iPhone (a veces llamadas "jugadores ocasionales") deben ser considerablemente diferentes de las personas que compran consolas de juegos específicamente para jugar videojuegos. Del mismo modo, los fanáticos de los diferentes juegos deben variar su entusiasmo por las diferentes características del juego. Por ejemplo, algunos videojuegos han sido elogiados críticamente por su narración (por ejemplo, Mass Effect, Bioshock) (Dahlen, 2007; Villoria, 2010), mientras que en otros juegos, la historia es un dispositivo de encuadre incidental, que a veces se ignora por completo (por ejemplo, Super Mario Brothers, Team Fortress 2, DOOM). Del mismo modo, algunos juegos tienen comunidades multijugador animadas (por ejemplo, Minecraft, World of Warcraft) mientras que otros son experiencias exclusivamente de un solo jugador. Algunos juegos permiten la acumulación constante de niveles y elementos a lo largo del tiempo (por ejemplo, Skyrim, World of Warcraft, Call of Duty), mientras que otros juegos tienen lugar en juegos aislados, no acumulativos (por ejemplo, Starcraft, Civilización, Tetris). Esperamos que los jugadores puedan tener preferencias por un conjunto de mecanismos de juego sobre otro, creando patrones de covariación significativos y predecibles entre las franquicias de juegos favoritos y las mediciones de motivos.

El propósito del presente estudio fue investigar las preferencias y los motivos de los videojuegos entre una amplia muestra de participantes y, al hacerlo, desarrollar y proporcionar información de validez inicial sobre una nueva medida de estas construcciones. Este esfuerzo mejora el trabajo anterior al intentar medir una variedad más amplia de motivos potenciales y al estudiar una población más diversa de jugadores, incluidos jugadores de numerosos géneros de juego y jugadores infrecuentes (ocasionales). Al validar esta medida mediante comparaciones con los juegos de video y las plataformas de juego preferidos, este estudio puede explorar si ciertos motivos del juego, géneros de juego o plataformas de juego están asociados con una mayor incidencia de uso patológico del juego.

Métodos

Resultados

Estructura factorial

Muchos artículos fueron altamente sesgados. Para mejorar el rendimiento del análisis factorial, recodificamos respuestas raras y extremas a la siguiente respuesta más extrema (ver Wilcox, 1995). Por ejemplo, en un elemento donde solo tres participantes respondieron "5 — Muy de acuerdo", esa respuesta se recodificó como "4 - De acuerdo". Cuarenta y cinco de los elementos de 121 se ajustaron de esta manera¹.

Para establecer y validar nuestra estructura factorial de motivos y preferencias, realizamos un proceso de análisis factorial exploratorio a medias divididas (EFA) y análisis factorial confirmatorio (CFA). Los participantes fueron asignados al azar al grupo EFA o CFA. De los participantes de 332 asignados al grupo de EPT, 50 eran estudiantes universitarios.

La EPT se realizó en un proceso iterativo utilizando el paquete “nFactors” para R (Raiche y Magis, 2010). Primero, los datos se sometieron a un análisis paralelo (ver Fabrigar et al., 1999). El análisis paralelo realiza una descomposición de factores principales de la matriz de datos y la compara con una descomposición de factores principales de una matriz de datos aleatoria. Este análisis produce componentes cuyos valores propios (magnitudes) son mayores en los datos observados en relación con los datos aleatorizados. A continuación, los datos se enviaron a un EFA utilizando una rotación promax oblicua con el número recomendado de factores del análisis paralelo extraído de la matriz de datos original. Inspeccionamos las cargas factoriales y dejamos caer artículos con cargas débiles (sin carga> 0.30). También eliminamos elementos que demostraron cargas complejas (elementos que cargaron> 0.30 en más de un factor) durante dos iteraciones consecutivas. Repetimos este proceso iterativo (análisis paralelo y luego descartando ítems pobres y complejos) hasta que se alcanzó una solución estable (es decir, ningún ítem alcanzó los criterios de exclusión).

La solución final consistió en nueve factores. Un décimo factor, la dilación, fue recomendado por un análisis paralelo, pero estaba compuesto de solo dos elementos con expresiones muy similares y se descartó. Dos artículos de Sherry et al. (2006) no pudo cargar sobre su factor previamente validado: "Me resulta muy gratificante llegar al siguiente nivel" y "Juego hasta que gane un juego o complete un nivel" cargado en el factor Grinding en lugar de cualquier factor relacionado con el desafío. Esto se debió probablemente a la ambigüedad de la palabra "nivel", que puede aplicarse a una parte o etapa de un juego (por ejemplo, en un juego de acción, superar un nivel y pasar a la siguiente) o a la acumulación de la fuerza del avatar (por ejemplo, "subir de nivel" en un juego de rol, por lo que se vuelve más fuerte). Por lo tanto, aunque las cargas de estos artículos eran aproximadamente simples, los artículos se descartaron para evitar cualquier ambigüedad.

Se puede ver una lista completa de los nombres de los factores hipotéticos y los significados en la Tabla Table1.1. Los elementos que quedaron después de la iteración final se enumeran en la Tabla Table2,2, ordenados por factor y renumerados. Las cargas factoriales para estos artículos están disponibles en la Tabla Table3.3. Las correlaciones entre factores y los alfa de Cronbach para cada factor se resumen en la Tabla Table44.

 

Tabla 1

Factores de JUEGOS y sus significados hipotéticos..

 

Tabla 2

Lista de elementos en las escalas de actitudes, motivaciones y experiencias de juego (JUEGOS).

 

Tabla 3

Cargas factoriales.

 

Tabla 4

Correlaciones entre factores y alfa de Cronbach.

Relaciones entre factores latentes y preferencias de juego.

Franquicias de juegos

Si la solución 9-factor representa diferencias individuales válidas en las preferencias del juego, deben coincidir con franquicias de juego específicas. Por ejemplo, los jugadores que enumeran franquicias basadas en historias (por ejemplo, Mass Effect) entre sus favoritos debe ser más alto que el promedio en el factor Historia, mientras que los jugadores que disfrutan de juegos de mundo libre y de forma libre (por ejemplo, Skyrim) debe tener puntuaciones superiores a la media en el factor de autonomía. Por lo tanto, los siguientes análisis examinaron si las puntuaciones de los factores de los participantes se podían predecir en función de los juegos que habían incluido entre sus tres favoritos.

Para cada una de las franquicias de juegos favoritos indicadas con más frecuencia, se creó un vector con código ficticio (20 = no; 0 = sí) para indicar si un participante incluyó esa franquicia entre sus mejores videojuegos favoritos de 1. Luego se realizó un análisis de varianza múltiple (MANOVA) para determinar si las puntuaciones del factor GAMES podrían predecirse en función de los vectores de los juegos favoritos. Por lo tanto, el análisis comparó si los jugadores que disfrutaban de una franquicia de juego en particular obtuvieron puntajes más altos o más bajos en un factor en particular de la solución del factor 3. Todos los resultados se presentan como Sumas de cuadrados Tipo III, lo que representa la varianza única en cada factor después de dividir la varianza debida a otras franquicias de juegos. El análisis se limitó a aquellos participantes que habían indicado que al menos una de estas franquicias de juegos 9 era su favorita (n = 531). La influencia de cada franquicia de juego favorita en cada factor se resume en la Tabla Table55.

 

Tabla 5

Coeficientes de las franquicias de juegos favoritos en las puntuaciones del factor GAMES.

Juego de plataformas

Del mismo modo, si los factores JUEGOS son válidos externamente, deberían estar relacionados con las opciones de plataformas de juego de los jugadores. Por ejemplo, los jugadores serios que compran hardware específicamente para jugar deben ser diferentes de los jugadores que solo juegan de manera incidental (es decir, en un teléfono celular o una cuenta de Facebook que es propiedad principalmente por razones ajenas al juego). Por lo tanto, los jugadores que indicaron que normalmente usan ciertas plataformas pueden ser más altos o más bajos en ciertos factores que otros jugadores. Como antes, se crearon códigos ficticios para cada sujeto para las plataformas que informaron que usaban para jugar. Realizamos otro MANOVA para ver si la elección de la plataforma predijo las puntuaciones de los 9 factores. La edad se ingresó como una covariable. Los resultados se resumen en la tabla Table6.6. En general, los jugadores de plataformas de juegos dedicadas como PC, PS3 y XBOX 360 son más altos en Historia, Recompensa violenta, Escapismo e Interacción social, mientras que los jugadores en plataformas incidentales como los teléfonos y Facebook son más altos en Aversión y rechazo.

 

Tabla 6

Coeficientes de los efectos de la plataforma de juego sobre los factores de JUEGOS..

Patrones de uso

Se realizó una regresión múltiple para determinar si las puntuaciones de los factores predecían la frecuencia de uso de los participantes, la proporción de tiempo libre dedicado al uso del juego y la actitud autodescripta hacia los juegos (casual o hardcore). Los resultados se resumen en la tabla Table7.7. En general, las puntuaciones más altas de Historia, Recompensa violenta, Escapismo, Interacción social y Autonomía se asociaron con jugar con mayor frecuencia, gastar una mayor proporción de tiempo libre en videojuegos y la autodescripción de un jugador "hardcore". Las puntuaciones más altas en pérdida-aversión y personalización se asociaron con una menor frecuencia de juego, una menor proporción de tiempo libre dedicado a los juegos y una autodescripción como un jugador "casual".

 

Tabla 7

Relaciones entre factores de JUEGOS y patrones de uso del juego..

Correlaciones con la edad

Las correlaciones entre la edad y los factores de JUEGOS se inspeccionaron mediante transformaciones de Fisher r-to-z. Cuarenta y siete participantes no dieron su edad y fueron excluidos de este análisis, dejando una muestra de n = 736; así, todo ts representan los grados de libertad 734. La edad se correlacionó significativamente con la catarsis (r = −0.08, p = 0.004), pérdida-aversión (r = −0.10, p = 0.001), interacción social (r = −0.17, p <0.001), personalización (r = −0.06, p = 0.02), Molienda (r = −0.12, p <0.001) y Autonomía (r = 0.10, p = 0.002). La edad no se correlacionó significativamente con la historia (r = 0.02, p = 0.14), Recompensa Violenta (r = 0.02, p = 0.15), o Escapismo (r = 0.02, p = 0.17).

Discusión

Los objetivos del presente informe fueron desarrollar y validar una medida para evaluar las diferencias individuales en los motivos y preferencias del juego y evaluar hasta qué punto estos factores están relacionados con los juegos patológicos. Sobre la base de la EPT y la CFA y los análisis que incluyen las franquicias de juegos, esta medida parece demostrar una excelente confiabilidad interna, como lo demuestra el ajuste del modelo del CFA a partir del análisis de la mitad dividida, y la validez, como lo demuestra la forma en que las preferencias de la franquicia del juego se relacionan con estructura factorial. Además, mientras que los procesos de autoselección hacen que la muestra se componga principalmente de jugadores "hardcore" (hombres blancos que juegan diariamente), el reclutamiento adicional de estudiantes universitarios de 300 ayuda a diversificar la muestra del estudio a mujeres y jugadores menos serios.

Esta medida mejora en los instrumentos anteriores de varias maneras. Primero, se basa en las variables latentes de estos estudios previos agregando nuevos factores, particularmente Story, que se ha convertido en una faceta cada vez más importante para los jugadores en la última década. También creemos que el factor de molienda es de importancia teórica, y puede (en combinación con la pérdida) predecir cómo diferentes jugadores satisfacen de manera diferente las necesidades de competencia de SDT. Se ha dicho que hay "dos tipos de juegos: los que se ganan por habilidad y los que se ganan por tiempo" (Barón, 1999). Estos dos factores pueden predecir si un jugador tendrá más probabilidades de encontrar satisfacción con la competencia a través del desafío de ampollas o mediante la obtención de recompensas por parte del paciente. Además, estudios anteriores se basaron en muestras limitadas: Yee (2006a,b); Yee et al. (2012) usaron solo jugadores de MMORPGS (un popular, aunque nicho, género de videojuegos), y Sherry et al. (2006) Utilizaron solo voluntarios 23 y menores. Nuestra muestra muestra jugadores de una amplia gama de edades y géneros, que incluyen tanto a jugadores de MMORPG como a estudiantes universitarios, pero también muchos más.

Nuestros factores demostraron una excelente confiabilidad. Además, se encontró que los puntajes de los factores estaban relacionados con las franquicias favoritas de los participantes de manera sensata. Por ejemplo, los fanáticos de los juegos de rol y las franquicias basadas en historias como Final Fantasy, Mass Effect, Planescape: Tormentoy Media vida Tuvo mejores puntajes de historia que los fanáticos de otros juegos. Del mismo modo, los jugadores de juegos de rol de forma libre como Skyrim or Fallout tenían puntuaciones de Autonomía más altas, mientras que los jugadores de los escritores cuidadosamente Call of Duty La franquicia tuvo menores puntajes de autonomía. Los juegos de rol de 60 o más horas de duración Skyrim y Final Fantasy cada uno se asoció con puntuaciones más altas de molienda. Los violentos Grand Theft Auto Se asoció con mayor Recompensa de Violencia y Catarsis Violenta.

Nuestros factores también parecen representar diferencias entre jugadores de diferentes plataformas de juego. Por ejemplo, los usuarios de las tres plataformas de videojuegos más convencionales —Playstation 3, XBOX 360 y computadoras personales— valoraban más las historias de videojuegos, la violencia y el escapismo. Sin embargo, los jugadores de PC también fueron notablemente más altos en Autonomía, posiblemente reflejando la tendencia de esta plataforma a videojuegos más abiertos, ricos en opciones y modificables. También eran mucho más capaces de tolerar pérdidas. En comparación, los jugadores de plataformas secundarias como el teléfono y los juegos de Facebook encontraron que las pérdidas eran más frustrantes. Los jugadores de teléfonos también obtuvieron puntuaciones más altas en Grinding. Muchos juegos de teléfono implican un juego simple y rápido con moneda del juego ganada progresivamente que luego se puede canjear por varias actualizaciones (es decir, Jetpack Joyride, Tiny Tower, Off the Leash, Ponche búsqueda). Además, estos juegos a menudo son "gratuitos", que no cuestan nada de instalación y en su lugar son financiados por jugadores que convierten el dinero del mundo real a la moneda del juego para comprar estas mejoras. Ya que nuestra escala de Grinding mide ambas actitudes hacia ganar y pagar recompensas en el juego, consideramos esta evidencia adicional de la validez de nuestras escalas. Sin embargo, ningún teléfono o juego de Facebook llegó a los títulos favoritos de 20, por lo que aún no se ha determinado si este modelo de negocio es la causa real de la relación observada entre los juegos de teléfono y Grinding.

Las relaciones entre ciertos puntajes de factor y puntajes en el cuestionario de patología sugieren un posible papel para este instrumento en la identificación de aquellos en riesgo de uso excesivo de videojuegos. Al comprender los motivos, los hábitos y los géneros preferidos de las personas con problemas de videojuegos, podemos estar mejor equipados para diagnosticar y tratar el uso excesivo de videojuegos. Por ejemplo, los jugadores que intentan "escapar" a sí mismos a través de la inmersión de fantasía o el juego de roles parecen correr un mayor riesgo. Parece probable que el uso de videojuegos para escapar de los problemas pueda llevar a un círculo vicioso. También sugiere que el uso de juegos patológicos puede ser un síntoma de otros problemas subyacentes (por ejemplo, depresión, fobia social) que pueden ser más difíciles de tratar; si alguien está usando videojuegos para escapar de estos problemas, entonces la abstención de los videojuegos solo puede tratar Esos síntomas del uso de videojuegos al tiempo que dejan intacto el problema subyacente. Esto replica informes anteriores de un enlace entre el escapismo y la patología de Yee (2006b). Es interesante observar esta relación a la luz de las consideraciones de que ya no se menciona "jugar para eliminar el estado de ánimo disfórico" como un síntoma de patología del juego, ya que parece ser una forma de uso del juego "socialmente normativa" (Gentile et al., En revisión). ). Si bien el escapismo puede no ser un síntoma del uso patológico de los videojuegos, parece estar asociado de manera consistente con la patología del juego (Yee et al., 2012; Kneer y Glock, 2013). Sugerimos que las investigaciones futuras no pasen por alto los posibles vínculos entre el estado de ánimo disfórico, el afrontamiento, el escape personal y la patología de los videojuegos.

También encontramos alguna evidencia de una interacción jugador-juego en patología. Los jugadores que tienen motivos sociales más altos para jugar juegos también son más propensos a tener patología de videojuegos. Como se mencionó en la introducción, los juegos con mecánica de juego multijugador y las relaciones de jugador a jugador pueden ser difíciles de abandonar, ya que la presión de los compañeros y la obligación social contribuyen al juego continuo. También se descubrió una relación entre Grinding y patología, apoyando nuestra hipótesis de que aquellos jugadores obligados a moler durante horas y completar el 100% del contenido de sus videojuegos experimentarían mayores problemas. En investigaciones anteriores, Yee (2006b) sugirió una relación entre los motivos de avance y el cuestionario de diagnóstico de patología de Young. El estudio actual reproduce esta relación en una muestra más amplia (es decir, jugadores de todos los juegos, no solo MMORPG) con una medida novedosa.

La evidencia de que el uso problemático de los videojuegos está relacionado con la regulación de las emociones o la autoescapada sugiere que el uso patológico de los juegos puede estar motivado por mecanismos psicológicos similares a los del abuso de sustancias (Cooper et al., 1988, 1992, 1995). La perspectiva de que el uso patológico de videojuegos comparte una motivación subyacente con las adicciones a las drogas y los juegos de azar es teóricamente atractiva y sugiere una estructura confiable e invariable que subyace a las adicciones en general (Shaffer et al., 2004). Sin embargo, se necesita mucha más investigación para verificar esta posibilidad.

Mientras que los MMORPGs como World of Warcraft Desde hace mucho tiempo se sospecha que es particularmente peligroso, la presente investigación proporciona una idea de por qué estos juegos pueden ser especialmente propensos a fomentar el uso problemático. Estos juegos ofrecen los tres factores de riesgo descubiertos: Escapismo a través de la inmersión en la fantasía; Evolucione ganando recompensas a través del juego frecuente o comprando divisas en el juego con dinero del mundo real; y la interacción social a través de la cooperación organizada del jugador, la competencia y la socialización. Aún así, instamos a los investigadores de patología de juegos a considerar todo tipo de juegos en su investigación. Después de todo, hace solo 30 años que "adicción a los juegos" era sinónimo de juegos arcade de un solo jugador sin recompensas persistentes que ganar (por ejemplo, Comando de Misiles, Asteroides, Galaga). Los juegos de este estilo son muy diferentes de los MMORPG actuales. Este estudio proporciona herramientas iniciales para comprender el uso de juegos en muchos géneros y estilos diferentes, incluso deportes y otros juegos que no son de video.

La presente investigación también ayuda a crear una herramienta para comprender las diferencias individuales entre jugadores y fuentes de satisfacción. Se ha demostrado que los juegos de mala calidad (malas críticas) satisfacen las necesidades de SDT que los juegos de alta calidad (buenas críticas) (Ryan et al., 2006). Sin embargo, incluso entre dos juegos aclamados por la crítica, diferentes jugadores obtuvieron diferentes cantidades de cumplimiento de SDT y disfrutaron estos juegos en diferentes grados en consecuencia. Estos motivos pueden interactuar con las propiedades de un juego dado para determinar cómo satisface de manera diferencial las necesidades psicológicas de los diferentes jugadores. Por ejemplo, los jugadores con alta Aversión a pérdidas pueden encontrar un juego desafiante "frustrante" o "injusto", mientras que un jugador con baja Aversión a pérdidas puede encontrarlo emocionante. La comprensión de estas diferencias individuales puede facilitar que los desarrolladores de juegos, los críticos y los consumidores comprendan si un juego en particular se adaptará al gusto del consumidor. Se necesitan investigaciones futuras para demostrar si las medidas de motivos y preferencias pueden predecir la satisfacción del jugador.

También nos gustaría seguir desarrollando nuevos elementos para esta escala. En particular, no estamos seguros de que la aversión a pérdidas, la autonomía y la personalización midan completamente los constructos previstos. Esperábamos que Loss Aversion abarcara mejor toda la competencia y el desafío, en lugar de específicamente la experiencia de perder. Es posible que todos los jugadores disfruten de un desafío, en la medida en que sea apropiado para su nivel de habilidad. Elementos como “Encuentro que los juegos fáciles son demasiado aburridos” y “Me siento orgulloso cuando domino un aspecto de un juego” no se cargaron. De manera similar, el factor Autonomía parece representar principalmente la importancia de la exploración del mundo abierto y la diversidad de opciones disponibles. Esperábamos que este factor también midiera la capacidad de tomar decisiones, explorar soluciones y probar estrategias sin mensajes tutoriales intrusivos o sugerencias condescendientes. Sin embargo, elementos como "Prefiero los juegos que te dicen qué hacer y cuándo hacerlo" y "Me gusta descubrir juegos por mi cuenta" tenían efectos de techo / piso pronunciados y ofrecían muy poca variación, por lo que no se cargaban en ningún factor. Finalmente, la personalización no fue significativamente mayor para los fanáticos de Minecraft, quizás porque tres de los cuatro elementos se relacionan con la personalización del avatar y solo un elemento se refiere a la construcción de cosas. Es posible que los esfuerzos futuros amplíen el alcance de este factor.

Además, aunque logramos resultados aceptables al examinar las relaciones entre las puntuaciones de los factores y los juegos favoritos de los participantes, los estudios futuros podrían mejorar este enfoque. En primer lugar, instruir a los participantes para que informaran sobre tres de sus "juegos favoritos" provocó cierta contaminación de nostalgia. Muchos participantes respondieron con qué videojuegos jugaban hace 10 años, en lugar de qué juegos les resultaría más divertido jugar en ese momento. Además, la estructura de respuesta abierta de este ítem no arrojó un poder estadístico excelente, ya que los encuestados mencionaron cientos de videojuegos diferentes, lo que provocó que se descartaran muchas respuestas y que otras se agregaran de la mejor manera posible según el mejor juicio del investigador. En el futuro, planeamos restringir las opciones de juegos favoritos a una selección de opciones sólida, diversa pero limitada.

El estudio actual está limitado por su diseño transversal, lo que hace que sea imposible determinar la dirección de la causalidad, en su caso, en las relaciones entre los motivos y la patología. La futura investigación longitudinal es necesaria para determinar los patrones de desarrollo motriz y patología a lo largo del tiempo. Los datos longitudinales permitirían inspecciones de la causalidad de Granger (Granger, 1969) entre los motivos y el estado patológico, determinar si los motivos conducen a la patología o la patología conduce a los motivos. Además, nos permitiría determinar la naturaleza de los cambios normativos en los motivos a lo largo del tiempo. La presente investigación no puede diferenciar los cambios en los motivos debido a la edad de los motivos asociados con la cohorte de edad.

Este estudio experimentó un fuerte desgaste de los sujetos, ya que muchos sujetos que comenzaron el estudio lo abandonaron antes de finalizar la encuesta o respondieron "No Aplica". La encuesta fue bastante onerosa, y la mayoría de los participantes tardaron un mínimo de 20 o más. Las investigaciones futuras intentarán utilizar encuestas más pequeñas y menos onerosas. Esto será asistido por el estudio actual, que redujo la medida de JUEGOS de los elementos 121 a los elementos 60 (incluido el poder de atención). El grupo más pequeño de elementos reducirá el tiempo requerido para completar la encuesta y la probabilidad de que al menos una pregunta se marque como "No aplicable", lo que reduce el desgaste.

Concluimos instando a los investigadores a considerar las características específicas de los jugadores, sus personalidades y los juegos que juegan. Un error común en la investigación de videojuegos es tratar los juegos como máquinas homogéneas que convierten el tiempo en oro virtual y dragones muertos, o, peor aún, un vehículo para la entrega de escenas de violencia a un espectador pasivo. Los jugadores son participantes activos en sus juegos y exhiben preferencias heterogéneas en los juegos que juegan. Los jugadores están motivados para jugar juegos en la medida en que esos juegos puedan satisfacer las necesidades psicológicas (Przybylski et al., 2010), pero diferentes jugadores buscarán satisfacer esas necesidades de diferentes maneras. Para comprender mejor los jugadores, las preferencias y la patología, debemos investigar la interacción de la personalidad y los mecanismos de juego de los jugadores.

Nota del autor

Esta investigación fue apoyada por una beca Bond Life Sciences otorgada a Joseph Hilgard.

AGRADECIMIENTOS

Notas a pie de página

Referencias