Degré d'analyse de la dépendance au jeu sur Internet (2014) basé sur EEG et ERP

LIEN POUR ÉTUDIER

Lee, Jae-Yoon; Kang, Hang-Bong;

Abstract

La dépendance des jeunes au jeu est récemment devenue un problème social. Par conséquent, de nombreuses études, principalement des enquêtes, ont été menées pour diagnostiquer la dépendance au gibier. Dans cet article, nous suggérons comment distinguer les niveaux de dépendance fondés sur l'EEG. À cette fin, nous classifions d’abord quatre groupes en fonction du degré de dépendance aux jeux sur Internet (groupe à risque élevé, groupe de vigilance, groupe de normaux, groupe de bons utilisateurs) à l’aide de la CSG (Échelle complète d’évaluation du comportement de jeu), puis mesurons leur événement. Potentiel (ERP) dans la tâche Go / NoGo. Plus précisément, nous mesurons les signaux de P300, N400 et N200 à partir des canaux du stimulus NoGo et du stimulus Go. De plus, nous extrayons des caractéristiques distinctes de la transformée en ondelettes discrète du signal EEG et les utilisons pour distinguer les degrés de dépendance aux jeux sur Internet. Les expériences de cette étude montrent que le groupe à risque élevé et le groupe de vigilance présentent une amplitude de canal Fz Go-N200 inférieure à celle des groupes d'utilisateurs normaux et de bons utilisateurs. Dans Go-P300 et NoGo-P300 du canal Fz, les groupes à risque élevé et Vigilance présentent une amplitude supérieure à celle des groupes Normal et Bon utilisateur. Dans les canaux Go-N400 et NoGo-N400 du canal Pz, les groupes à risque élevé et de vigilance présentent une amplitude inférieure aux groupes d'utilisateurs normal et normal. Après l’apprentissage des caractéristiques extraites de chaque bande de fréquences du signal EEG, le test a montré une précision de classification 85%.