Otros titulos
이어 의
Autor
Autor (es) alternativo (s)
마리아 하 피즈
Consejero (s)
Jung yong kim
Fecha de asunto
2018 - 02
Publisher
한양 대학교
Grado
Médico
Resumen
Durante los últimos años, la adicción al juego ha recibido una mayor atención por parte de psicólogos, psiquiatras, padres, maestros, medios de comunicación y organizaciones de salud mental y, en cierta medida, por parte de jugadores de todo el mundo. Algunos investigadores usan la terminología de uso problemático o excesivo del juego en lugar del desorden para denotar el uso dañino de los videojuegos. Según los estudios empíricos publicados, la mayoría de ellos desde principios de 2000 hasta la fecha, parece que el juego excesivo o la adicción al juego pueden tener efectos perjudiciales en los individuos, de la misma manera que otras adicciones tradicionales, incluidas las adicciones al uso de sustancias. Además, no hay criterios de selección uniformes, psicológicos o fisiológicos disponibles y el alcance se ha visto obstaculizado por el uso de criterios inconsistentes y no estandarizados para detectar la adicción a juegos móviles. La mayoría de los métodos de reclutamiento tienen sesgos de muestreo serios con una dependencia excesiva de las muestras auto-seleccionadas. Claramente, existe una brecha en la comprensión actual establecida de la adicción al juego. Existe una necesidad de investigación epidemiológica para determinar la aparición y prevalencia de problemas clínicamente significativos asociados con la adicción al juego, para garantizar una mejor recuperación y tratamiento. Se sugiere un diseño para hacer frente a estos problemas que diagnostican fisiológicamente la adicción al juego a partir de datos encefalográficos e implementan los resultados obtenidos en forma de un dispositivo o aplicación para usarlos prácticamente como una advertencia para ser atrapados en la adicción al juego. Este estudio examina los atributos de frecuencia y tiempo de dominio de EEG para buscar la posibilidad de detectar cualquier distinción entre jugadores de juegos móviles adictos y no adictos. Manual de la Escala Integral para Evaluar el Comportamiento del Juego (CGS) Se usó 2010 para registrar la información demográfica básica y la categorización previa del dispositivo del juego. La señal de EEG se analizó en los dominios de tiempo y frecuencia para llevar a cabo una investigación detallada sobre los correlatos de la adicción a juegos móviles que diferencian las dos categorías, es decir, Jugadores adictos y no adictos. El análisis en los dominios de tiempo y frecuencia ayudó simultáneamente a discriminar la región del cuero cabelludo y la frecuencia específica entre los dos grupos. La correlación cruzada y las observaciones del estudio del poder total de los datos espectrales ayudaron a concentrarse en la región occipital. Un análisis más detallado ayudó a encontrar la frecuencia específica que distingue a los sujetos adictos de los sujetos no adictos. La prueba T se realizó para verificar las diferencias descriptivas en la media y la desviación estándar de los valores del espectro de potencia entre grupos de sujetos adictos y no adictos. Se observó que la variación en los valores medios y la propagación de la desviación estándar de los datos espectrales de los sujetos adictos era mucho mayor que en los sujetos no adictos. Se observó que la tendencia general en las frecuencias alfa, beta y theta era dominante y distintiva que otras frecuencias en sujetos adictos. Se ajustó un modelo de regresión logística a los datos espectrales de la región occipital. El modelo se probó después del entrenamiento con las muestras disponibles y la precisión de la predicción confirmó que el modelo se puede aplicar como una herramienta práctica para diagnosticar la adicción al juego mediante el uso de la señal de EEG de la región occipital utilizando el modelo de los componentes de frecuencia theta solamente. Se sugiere un diseño basado en las herramientas estadísticas y el modelo de regresión, que se puede utilizar como aplicación en dispositivos móviles. Los datos de EEG se pueden recopilar de los auriculares de sensor / electrodo simple o doble disponibles en el mercado. Los datos se pueden incrustar en la aplicación, lo que computará el nivel de detección de adicciones.
URI
http://www.dcollection.net/handler/hanyang/000000104854http://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/68160
Aparece en las colecciones:
ESCUELA DE GRADUADOS [S] (대학원) > INGENIERÍA DE GESTIÓN INDUSTRIAL (경영 공학과) > Tesis (Ph.D.)
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