Différences individuelles dans les motivations, les préférences et la pathologie des jeux vidéo: échelles des attitudes, des motivations et des expériences de jeu (2013)

Abstract

Introduction

L’industrie du jeu vidéo est l’un des secteurs de l’économie américaine à la croissance la plus rapide. Cette industrie a généré des ventes de 25 milliards de dollars dans 2011 et, de 2005 à 2009, a enregistré un taux de croissance annuel de plus de 5 fois supérieur à celui de l’ensemble de l’économie américaine au cours de la même période (Siwek, 2010). Les preuves suggèrent donc que les individus jouent à des jeux vidéo plus que jamais (voir Anderson et al., 2007). Par exemple, Gentile (2009) ont signalé que les personnes âgées de 8 à 18 jouent à des jeux vidéo pendant près de 15 h par semaine en moyenne. Considérant que de nombreuses recherches ont été consacrées aux effets du contenu des jeux, en particulier de la violence (voir Anderson et al., 2010), relativement peu de recherches ont examiné les facteurs susceptibles de contribuer à des schémas pathologiques (parfois appelés «addictifs») du jeu vidéo (Fisher, 1994; Chiu et al., 2004; Charlton et Danforth, 2007; Gentil, 2009; Gentile et al., 2011) et ce qui motive les gens à jouer et à préférer certains jeux aux autres (Przybylski et al., 2010). Le présent rapport contribue à la littérature émergente sur les différences individuelles dans les préférences et les motivations du jeu en développant et en validant un instrument permettant de mesurer ces construits.

Au fur et à mesure que les jeux vidéo gagnent en popularité, ils se diversifient également. Les jeux vidéo d'aujourd'hui constituent une myriade de studios, de développeurs et de genres différents. Les jeux spécifiques contiennent souvent une variété d'options, permettant au joueur d'interagir avec le jeu de différentes manières. Avec autant d'options à la fois entre et dans les jeux vidéo, il n'est pas surprenant que les individus préfèrent souvent un type de jeu à un autre, tout comme avec d'autres formes de médias populaires. Tout comme un passionné de cinéma peut favoriser Spielberg comme un autre préfère Tarantino, un joueur pourrait également apprécier les jeux de stratégie de Sid Meier (par exemple, Civilization) tandis qu'un autre préfère les jeux de tir à la première personne basés sur la narration de Ken Levine (par exemple, Bioshock).

Des recherches récentes confirment l'idée intuitive selon laquelle les différents joueurs ont des motivations et des préférences différentes pour les jeux vidéo. Par exemple, Ryan et al. (2006) a examiné les motivations des joueurs par l’application de la théorie de l’autodétermination (SDT) (Deci et Ryan, 1985). SDT prédit que les joueurs devraient profiter d'un jeu vidéo dans la mesure où il satisfait le besoin psychologique de base d'un joueur en matière d'autonomie (sentiment de contrôle), de compétence (le sentiment de bien performer) et de relation (amis et relations). Conformément à cette hypothèse, Ryan et al. (2006) a constaté que, chez tous les joueurs, l’expérience subjective d’autonomie, de compétence et de relations de jeu rendait les jeux plus motivants et plus attrayants pour le joueur. En outre, des jeux bien revus (par exemple, La légende de Zelda: Ocarina of Time) avaient tendance à mieux satisfaire les besoins que les flops critiques (par exemple, La vie d'un insecte). Il est important de noter que différents joueurs ont trouvé que les mêmes jeux qui rencontraient un succès critique satisfaisaient différemment leurs besoins en TDS et étaient donc agréablement différents. Ce phénomène suggère que les différences individuelles dans les préférences des joueurs peuvent modérer si un jeu donné satisfait ou étouffe les besoins du TSD, et ainsi, quels joueurs apprécieront quels jeux.

Les chercheurs, les joueurs et les développeurs de jeux s'intéressent depuis longtemps à la mesure des différences individuelles dans les motivations et les préférences du jeu. Les théories de la «personnalité du joueur» ont commencé avec Bartle (1996), qui ont spéculé sur le fait que les joueurs sont divisés en quatre types, en fonction du degré d’action de chaque joueur sur le monde du jeu et de la mesure dans laquelle chaque joueur apprécie les interactions avec les autres joueurs. Plus récemment, Sherry et al. (2006) a interrogé des étudiants américains de premier cycle dans des groupes de discussion afin de déterminer les dimensions des motivations liées à l'utilisation de jeux vidéo. Ils ont identifié six dimensions: l'excitation, le défi, la compétition, la diversion, la fantaisie et l'interaction sociale. Ces dimensions se sont avérées être de puissants prédicteurs du jeu vidéo dans une enquête ultérieure, de sorte que des cotes plus élevées d’excitation, de diversion et d’interaction sociale étaient associées à une augmentation du nombre d’heures d’utilisation hebdomadaire de jeux vidéo.

Un autre modèle vient de Yee et al. (2012; Oui, 2006,b). Yee et ses collègues ont interrogé les joueurs de jeux de rôle en ligne massivement multijoueurs (MMORPG), identifiant trois facteurs composés de dix sous-composants. Ces facteurs comprenaient: le rendement, composé des sous-composantes: avancement, mécanique et compétition; Social, comprenant la socialisation, les relations et le travail d'équipe; et Immersion, comprenant la découverte, le jeu de rôle, la personnalisation et l'évasion. Ces facteurs se sont depuis avérés liés aux domaines de plus grand progrès des joueurs World of Warcraft. Par exemple, les joueurs les plus performants avaient une plus grande proportion de «réalisations» dans les combats joueur par joueur et les raids de donjons coopératifs, tandis que les joueurs plus orientés Immersion avaient proportionnellement davantage de réalisations liées à l'exploration (Yee et al. , 2012).

Ces trois approches ont chacune tenté de mesurer et d'expliquer les préférences individuelles dans les jeux - une approche qui pourrait expliquer comment le même jeu satisfait les besoins SDT d'un joueur tout en étouffant ceux d'un autre. En effet, Yee's (2006) les facteurs semblent particulièrement en accord avec les motivations du SDT: les joueurs diffèrent dans la mesure où ils utilisent des jeux pour satisfaire des sentiments de compétence (c'est-à-dire le facteur de réussite de Yee) ou de lien (c'est-à-dire le facteur social de Yee). Sherry et coll. (2006) des attitudes mesurées de la même manière à l’égard de la concurrence et des interactions sociales. La variation de ces mesures semblerait indiquer que les joueurs varient dans les besoins en TSD qu’ils cherchent à satisfaire par le jeu. Par exemple, un joueur peut utiliser des jeux pour faire l'expérience de la relation, alors qu'un autre les utilise pour faire l'expérience de la compétence.

Comme les modèles de motivation peuvent prévoir les heures passées à jouer à des jeux vidéo (par exemple, Sherry et al., 2006; Oui, 2006b), la compréhension des différences individuelles dans les motivations des jeux peut être cruciale pour comprendre les facteurs qui conduisent à une utilisation problématique du jeu vidéo, ou ce que certains ont appelé «l’utilisation pathologique de jeux vidéo» (Gentile, 2009) ou «utilisation de la technologie pathologique» (Gentile et al., 2013). Adapté à l'origine du Manuel de diagnostic et de statistique, quatrième édition (DSM-IV; American Psychiatric Association, 2000) les critères de dépendance au jeu, la fiabilité et la validité des mesures de l’utilisation des jeux vidéo pathologiques ont été constamment améliorées. À l'instar du jeu, l'utilisation excessive de jeux vidéo peut avoir de nombreuses conséquences négatives pour l'individu. Par exemple, l’utilisation de jeux vidéo pathologiques est associée à la dépression, à l’anxiété, à la phobie sociale et à l’altération des performances scolaires (Gentile et al., 2011). Dans un cas extrême, une femme est devenue tellement préoccupée par le jeu World of Warcraft sa fille âgée de 3 est morte de négligence (Las Cruces Sun-News; Meeks, 2011).

Les différences individuelles dans les motivations et les préférences des joueurs dans l'utilisation des jeux vidéo peuvent déterminer quels joueurs apprécient une utilisation saine et équilibrée du jeu et quels joueurs sont exposés à un risque d'utilisation pathologique du jeu. Par exemple, tout comme la façon dont les motifs d'adaptation sont associés à l'abus d'alcool (Cooper et al., 1988, 1992, 1995), les preuves suggèrent en conséquence que les joueurs qui utilisent des jeux vidéo pour échapper à leurs problèmes rencontrent de plus grands problèmes en raison de leur utilisation du jeu (Yee, 2006b; Kneer et Glock, 2013).

En effet, il y a des raisons de croire que les préférences pour certaines fonctionnalités de jeu peuvent être liées à l'utilisation de jeux pathologiques. Des chercheurs ont suggéré que certaines caractéristiques rendent certains jeux plus addictifs que d’autres (Wan et Chiou, 2007; King et Delfabbro, 2009; King et al., 2011). Par exemple, les jeux Internet contenant des interactions sociales sont souvent plus addictifs que les jeux vidéo en mode hors connexion, à un seul joueur (Thomas et Martin, 2010). De plus, les toxicomanes, comparés aux témoins, ont davantage de plaisir à trouver des objets rares dans le jeu susceptibles d’aider leur personnage de jeu à «se classer» (King et al., 2010). Pour ces raisons, les chercheurs ont tendance à suspecter les jeux de rôle en ligne massivement multijoueurs (MMORPG) de créer une dépendance particulièrement forte (Linderoth et Bennerstedt, 2007; Hellström et al., 2012; Kneer et Glock, 2013), parfois au point d’exclure tous les autres genres des études de pathologie du jeu (par exemple, Yee, 2006b; Hellström et al., 2012). En identifiant les différences dans les préférences de jeu, il peut être possible d'identifier les joueurs qui préfèrent certains styles de jeu et de déterminer s'ils présentent davantage de symptômes d'utilisation du jeu pathologique que d'autres joueurs. Par exemple, les joueurs peuvent être motivés par des éléments du jeu ou des interactions sociales en ligne. Les joueurs qui sont particulièrement excités par les récompenses en jeu, telles que les réalisations qui prennent du temps et des objets rares, peuvent être contraints de jouer pendant des périodes excessives. De même, les joueurs qui préfèrent les jeux avec une forte composante sociale risquent d’être davantage obligés de jouer au jeu, ce qui peut entraîner des conflits entre la vie de jeu et la vie réelle.

Le renforcement du comportement dans le jeu est potentiellement lié à l'utilisation d'un jeu pathologique. Un certain nombre d’études ont lié le jeu vidéo à l’activation de réseaux de récompense également impliqués dans l’abus de drogues et la toxicomanie (Koepp et al., 1998; Hoeft et al., 2008). Les concepteurs de jeux qui cherchent à garder les joueurs engagés appliquent maintenant les principes du conditionnement opérant à la conception de jeux (Skinner et al., 1997; Hopson, 2001). Les récompenses en jeu sont souvent distribuées selon un calendrier de récompenses à ratio variable, dans lequel un nombre variable d'actions est requis pour gagner une récompense. Par exemple, un Diablo Le joueur peut trouver une arme puissante sur le monstre suivant, ou cette arme peut ne pas être trouvée avant un millier de monstres plus tard. Cet horaire de récompense favorise un comportement rapide et fréquent, et le comportement appris est lent à s'éteindre en l'absence de récompense. La structure et l’importance de ces calendriers de récompense varient d’un jeu à l’autre, ce qui peut amener certains types de jeux vidéo à être plus étroitement liés à la pathologie. Soutenant cette hypothèse, Yee (2006b) ont constaté que les joueurs plus motivés par la perspective d’atteindre leurs objectifs et d’accumuler des objets rares présentaient davantage de symptômes de jeu pathologique. Bien que la plupart des perspectives du TSD se soient concentrées sur le défi fondé sur les compétences en tant que source de satisfaction des besoins en compétences (Przybylski et al., 2010), l’accumulation de récompenses peut également donner lieu à un avatar puissant et à des sentiments de réussite et de progrès, susceptibles de satisfaire les besoins en compétences du TSD, même en l’absence de défi.

L'obligation sociale peut être un autre élément dangereux du jeu. Dans de nombreux jeux en ligne, les joueurs doivent travailler ensemble pour atteindre des objectifs plus ambitieux. Dans le cas où un joueur est un membre essentiel d'un groupe, le joueur est socialement obligé de jouer aussi longtemps que le reste du groupe veut jouer (King et Delfabbro, 2009). Des «jeux sociaux» tels que Farmville s’efforcent également d’obliger les joueurs à jouer à des intervalles réguliers en faisant en sorte que les joueurs dépendent les uns des autres pour l’affectation quotidienne de ressources dans le jeu. Malgré ces obligations sociales potentiellement chronophages, de nombreux joueurs apprécient les jeux multijoueurs, probablement parce que les fonctionnalités associées aux jeux sociaux offrent aux joueurs la possibilité de répondre à leurs besoins en matière de TDS.

Les mesures des motivations des joueurs indiquent quels sont les joueurs qui sont particulièrement motivés par les caractéristiques de jeu ci-dessus, et donc si ces caractéristiques de jeu sont associées à une pathologie plus importante. Toutefois, il est possible d’améliorer les mesures des motivations des joueurs pour mieux comprendre les préférences et la pathologie. Tout d’abord, depuis le développement d’autres motifs de jeu et mesures de préférences (Sherry et al., 2006; Oui, 2006), les histoires sont apparues comme une motivation majeure dans l’utilisation des jeux vidéo, certains joueurs comparant leur expérience à des formes médiatiques plus traditionnelles comme les films, les livres ou l’art. Ensuite, les efforts précédents ont été limités à de petits sous-ensembles de la population de joueurs. Par exemple, Yee (2006,b, 2012) n’a étudié que les joueurs de MMORPG, un seul genre de jeu vidéo, tandis que Sherry et autres recherche (2006) ciblant les joueurs d’âge 23 et plus jeunes.

Fait important, aucune mesure à ce jour n'a démontré une capacité à discriminer entre les joueurs de différents jeux. La capacité de faire la distinction entre les plates-formes de jeu, les genres et les titres revient à comprendre les différences entre divers jeux vidéo et leurs différents potentiels pour inspirer une utilisation pathologique. Ainsi, une mesure complète et valide des préférences de l'extérieur devrait être en mesure de faire la distinction entre les fans de différents styles de jeu et même de différentes plates-formes de jeu. Par exemple, les personnes qui jouent à des jeux principalement via des plateformes accessoires telles que Facebook ou iPhone (parfois appelées «joueurs occasionnels») devraient être sensiblement différentes de celles qui achètent des consoles de jeu spécifiquement pour jouer à des jeux vidéo. De même, l'enthousiasme des fans pour différents jeux devrait varier. Par exemple, certains jeux vidéo ont été salués par la critique pour leur narration (par exemple, Effet de masse, Bioshock) (Dahlen, 2007; Villoria, 2010), alors que dans d’autres jeux, l’histoire est un dispositif de cadrage accessoire, parfois totalement ignoré (par exemple, Super Mario Brothers, équipe Fortress 2, DOOM). De même, certains jeux ont des communautés multijoueurs vivantes (par exemple, Minecraft, World of Warcraft) tandis que d’autres sont exclusivement des expériences solo. Certains jeux permettent l’accumulation régulière de niveaux et d’objets au fil du temps (par exemple, Skyrim, World of Warcraft, appel du devoir), tandis que d’autres jeux ont lieu dans des jeux isolés, non cumulatifs (par exemple, Starcraft, Civilisation, Tetris). Nous nous attendons à ce que les joueurs puissent avoir des préférences pour un ensemble de mécanismes de jeu plutôt que pour un autre, créant ainsi des schémas de covariation significatifs et prévisibles entre les franchises de jeux préférées et les mesures de motivation.

La présente étude visait à étudier les préférences et les motivations des jeux vidéo parmi un large échantillon de participants et, ce faisant, à développer et à fournir des informations de validité initiales sur une nouvelle mesure de ces construits. Cet effort améliore les travaux antérieurs en tentant de mesurer une plus grande variété de motifs potentiels et en étudiant une population de joueurs plus diversifiée, comprenant des joueurs de nombreux genres de jeux et des joueurs occasionnels (occasionnels). En validant cette mesure par le biais de comparaisons avec des jeux vidéo et des plateformes de jeux préférés, cette étude permet de déterminer si certains motifs de jeu, certains genres de jeux ou plateformes de jeux sont associés à une incidence plus grande d’utilisation de jeux pathologiques.

Méthodologie

Résultats

Structure factorielle

De nombreux articles étaient fortement asymétriques. Afin d’améliorer les performances de l’analyse factorielle, nous avons recodé les réponses rares et extrêmes à la réponse la plus extrême (voir Wilcox, 1995). Par exemple, sur un élément pour lequel seuls trois participants ont répondu «5 - Fortement en accord», cette réponse a été enregistrée comme «4 - En accord». Quarante-cinq des éléments 121 ont été ajustés de cette manière.¹.

Pour établir et valider la structure factorielle de nos motivations et de nos préférences, nous avons procédé à une analyse factorielle exploratoire en moitiés (EFA) et à une analyse factorielle confirmatoire (CFA). Les participants ont été assignés au hasard au groupe EFA ou CFA. Parmi les participants 332 affectés au groupe EFA, 50 étaient des étudiants de premier cycle.

EFA a été réalisé dans un processus itératif en utilisant le package «nFactors» pour R (Raiche et Magis, 2010). Tout d'abord, les données ont été soumises à une analyse parallèle (voir Fabrigar et al., 1999). L'analyse parallèle effectue une décomposition en facteurs principaux de la matrice de données et la compare à une décomposition en facteurs principaux d'une matrice de données aléatoires. Cette analyse donne des composants dont les valeurs propres (magnitudes) sont plus grandes dans les données observées par rapport aux données randomisées. Ensuite, les données ont été soumises à un EFA en utilisant une rotation oblique promax avec le nombre recommandé de facteurs de l'analyse parallèle extraite de la matrice de données originale. Nous avons inspecté les chargements factoriels et laissé tomber les articles avec des chargements faibles (pas de chargement> 0.30). Nous avons également supprimé les éléments qui présentaient des chargements complexes (éléments chargés> 0.30 sur plus d'un facteur) pendant deux itérations consécutives. Nous avons répété ce processus itératif (analyse parallèle puis abandon des éléments pauvres et complexes) jusqu'à ce qu'une solution stable soit atteinte (c'est-à-dire qu'aucun élément n'atteignait les critères d'exclusion).

La solution finale consistait en neuf facteurs. Une analyse parallèle a recommandé un dixième facteur, la procrastination, mais il n’était composé que de deux éléments de formulation très similaire et a été écarté. Deux articles de Sherry et al. (2006) n’a pas réussi à peser sur son facteur précédemment validé: «Je trouve cela très enrichissant d’atteindre le niveau suivant» et «Je joue jusqu’à ce que je gagne un jeu ou que je complète un niveau» s’appuyant sur le facteur Grinding plutôt que sur un facteur lié à un défi. Cela était probablement dû à l’ambiguïté du mot «niveau», qui peut s’appliquer à une partie ou à une phase d’un jeu (par exemple, dans un jeu d’action, battre un niveau et passer au niveau suivant) ou à l’accumulation de la force de l’avatar (par exemple, «monter de niveau» dans un jeu de rôle, devenant ainsi plus fort). Ainsi, bien que les chargements de ces articles soient approximativement simples, ils ont été jetés pour éviter toute ambiguïté.

Une liste complète des noms de facteurs hypothétiques et de leur signification peut être consultée dans le tableau suivant. Table1.1. Les éléments restants après l'itération finale sont répertoriés dans le tableau Table2,2, triés par facteur et renumérotés. Les charges factorielles pour ces articles sont disponibles dans le tableau Table3.3. Les corrélations inter-facteurs et les alphas de Cronbach pour chaque facteur sont résumés dans le tableau Table44.

 

Tableau 1

Les facteurs GAMES et leurs significations hypothétiques.

 

Tableau 2

Liste d'éléments dans les échelles d'attitudes, de motivations et d'expériences de jeu (GAMES).

 

Tableau 3

Charges de facteur.

 

Tableau 4

Corrélations inter-facteurs et alphas de Cronbach.

Relations entre les facteurs latents et les préférences de jeu

Franchises de jeux

Si la solution 9-factor représente des différences individuelles valides dans les préférences de jeu, elles doivent être associées à des franchises de jeu spécifiques. Par exemple, les joueurs qui répertorient des franchises basées sur des histoires (par exemple, Mass Effect) parmi leurs favoris devrait être plus élevé que la moyenne du facteur Story, alors que les joueurs qui aiment les jeux de type libre et à monde ouvert (par exemple, Skyrim) doit avoir des scores supérieurs à la moyenne sur le facteur d'autonomie. Ainsi, les analyses suivantes ont examiné si les scores factoriels des participants pouvaient être prédits en fonction des jeux qu'ils avaient listés parmi leurs trois favoris.

Un vecteur factice (20 = no; 0 = yes) a été créé pour chacune des franchises de jeux favoris 1 les plus fréquemment indiquées, afin d'indiquer si un participant l'a classée parmi ses meilleurs jeux vidéo préférés 3. Une analyse de variance multiple (MANOVA) a ensuite été réalisée pour déterminer si les scores aux facteurs GAMES pouvaient être prédits en fonction des vecteurs des jeux préférés. Ainsi, l’analyse a permis de comparer si les joueurs bénéficiant d’une franchise de jeu particulière obtenaient généralement un score inférieur ou supérieur sur un facteur donné de la solution de facteur 9. Tous les résultats sont présentés sous forme de sommes de carrés de type III, représentant ainsi la variance unique de chaque facteur après déduction de la variance due aux autres franchises de jeux. L’analyse a été limitée aux participants ayant indiqué au moins une de ces franchises de jeux 20 parmi leurs favoris (n = 531). L’influence de chaque jeu préféré sur chaque facteur est résumée dans le tableau Table55.

 

Tableau 5

Coefficients des franchises de jeux préférées sur les scores du facteur GAMES.

plates-formes de jeux

De même, si les facteurs GAMES sont valides en externe, ils doivent être liés aux choix des joueurs en matière de plates-formes de jeu. Par exemple, les joueurs sérieux qui achètent du matériel spécifiquement pour jouer à des jeux devraient être différents des joueurs qui ne jouent à des jeux qu'incidemment (c'est-à-dire sur un téléphone portable ou un compte Facebook détenu principalement pour des raisons non liées au jeu). Ainsi, les joueurs qui ont indiqué utiliser généralement certaines plates-formes peuvent être plus ou moins élevés sur certains facteurs que d'autres joueurs. Comme auparavant, des codes factices ont été créés pour chaque sujet pour les plates-formes qu'ils ont déclaré utiliser pour jouer à des jeux. Nous avons effectué un autre MANOVA pour voir si le choix de la plateforme prédisait les scores à 9 facteurs. L'âge a été entré comme covariable. Les résultats sont résumés dans le tableau Table6.6. En général, les joueurs de plates-formes de jeu dédiées telles que PC, PS3 et XBOX 360 sont plus performants dans Story, Violent Reward, Escapism et Social Interaction, tandis que les joueurs de plates-formes accessoires comme les téléphones et Facebook ont ​​plus de chances de gagner de l'aversion et du broyage.

 

Tableau 6

Coefficients des effets de la plateforme de jeu sur les facteurs GAMES.

Modes d'utilisation

Une régression multiple a été menée pour déterminer si les scores factoriels prédisaient la fréquence d'utilisation des participants, la proportion de temps libre consacré à l'utilisation du jeu et l'attitude autodéclarée envers les jeux (occasionnels ou hardcore). Les résultats sont résumés dans le tableau Table7.7. En général, des scores plus élevés d’histoire, de récompense violente, d’évasion, d’interaction sociale et d’autonomie étaient associés au fait de jouer plus souvent, de consacrer plus de temps libre aux jeux vidéo et de se décrire comme un joueur «hardcore». Des scores plus élevés en matière d'aversion aux pertes et de personnalisation sont associés à une fréquence de jeu réduite, à une proportion moins importante de temps libre consacré aux jeux et à une auto-description en tant que joueur «occasionnel».

 

Tableau 7

Relations entre les facteurs de jeu et les modes d'utilisation du jeu.

Corrélations avec l'âge

Les corrélations entre l'âge et les facteurs GAMES ont été examinées via des transformations de Fisher de r à z. Quarante-sept participants n’ont pas indiqué leur âge et ont été exclus de cette analyse, laissant un échantillon de n = 736; donc tout ts représentent les degrés de liberté 734. L’âge était significativement corrélé avec Catharsis (r = −0.08, p = 0.004), perte d’aversion (r = −0.10, p = 0.001), interaction sociale (r = −0.17, p <0.001), Personnalisation (r = −0.06, p = 0.02), Rectification (r = −0.12, p <0.001) et Autonomie (r = 0.10, p = 0.002). L’âge n’était pas significativement corrélé avec Story (r = 0.02, p = 0.14), récompense violente (r = 0.02, p = 0.15), ou évasion (r = 0.02, p = 0.17).

a lieu

Le présent rapport avait pour objectif de mettre au point et de valider une mesure permettant d’évaluer les différences individuelles dans les motivations et les préférences du jeu et d’évaluer dans quelle mesure ces facteurs sont liés au jeu pathologique. D'après les analyses EFA et CFA et les analyses, y compris les franchises de jeux, cette mesure semble démontrer une excellente fiabilité interne, comme en témoigne l'ajustement du modèle de CFA issu de l'analyse divisée par demi, et sa validité, ainsi que le montrent la manière dont les préférences de structure factorielle. De plus, alors que les processus d’auto-sélection font en sorte que l’échantillon se compose principalement de joueurs «hardcore» (hommes blancs jouant quotidiennement), le recrutement supplémentaire d’étudiants de premier cycle du 300 contribue à diversifier l’échantillon de l’étude auprès des femmes et des joueurs moins sérieux.

Cette mesure améliore les instruments précédents de plusieurs manières. Premièrement, il s’appuie sur les variables latentes de ces études précédentes en ajoutant de nouveaux facteurs, notamment Story, qui est devenu une facette de plus en plus importante pour les acteurs au cours de la dernière décennie. Nous pensons également que le facteur de broyage a une importance théorique et pouvons (en combinaison avec Losing) prédire comment différents acteurs satisferont différemment les besoins en compétences du TSD. On dit qu’il existe «deux types de jeux: ceux qui sont gagnés grâce à un talent et ceux qui sont gagnés avec le temps» (Baron, 1999). Ces deux facteurs peuvent prédire si un joueur sera plus susceptible de trouver la satisfaction de sa compétence par le biais d’un défi difficile ou par le fait que le patient obtiendra des récompenses. En outre, des études antérieures ont utilisé des échantillons limités: Yee (2006,b) Yee et al. (2012) n’utilisait que des lecteurs de MMORPGS (un genre populaire, bien que de niche, des jeux vidéo), et Sherry et al. (2006) n’utilisait que les volontaires 23 et les plus jeunes. Notre échantillon regroupe des acteurs de tous âges et genres, comprenant à la fois des joueurs et des étudiants de premier cycle, mais aussi bien d’autres.

Nos facteurs ont démontré une excellente fiabilité. De plus, les scores factoriels se sont avérés être liés aux franchises préférées des participants de manière sensible. Par exemple, les fans de jeux de rôle et de franchises basées sur des histoires comme Final Fantasy, Mass Effect, Planescape: Tourmentet Demi vie avait de meilleurs scores de l'histoire que les fans d'autres jeux. De même, les joueurs de RPG de forme libre aiment Skyrim or Fallout avait des scores plus élevés en autonomie, tandis que les joueurs du groupe soigneusement écrit Call of Duty la franchise avait des scores plus faibles en autonomie. Les jeux de rôle 60, ou plus, de plusieurs heures Skyrim ainsi que Final Fantasy ont été associés à des scores de broyage plus élevés. Le violent Grand Theft Auto était associé à une récompense de violence plus élevée et à une violence catharsis.

Nos facteurs semblent également représenter des différences entre les joueurs de différentes plates-formes de jeu. Par exemple, les utilisateurs des trois plates-formes de jeux vidéo les plus conventionnelles - Playstation 3, XBOX 360 et ordinateurs personnels - accordaient une plus grande importance aux histoires de jeux vidéo, à la violence et à l'évasion. Cependant, les joueurs sur PC étaient également nettement plus élevés en autonomie, reflétant peut-être la tendance de cette plate-forme à des jeux vidéo plus ouverts, riches en choix et modifiables. Ils étaient également beaucoup plus capables de tolérer les pertes. En comparaison, les joueurs de plates-formes accessoires telles que les jeux sur téléphone et Facebook ont ​​constaté que les pertes étaient plus frustrantes. Les joueurs de téléphone ont également obtenu des scores plus élevés sur Grinding. De nombreux jeux sur téléphone impliquent un gameplay simple et rapide avec une monnaie de jeu progressivement gagnée qui peut ensuite être échangée contre diverses mises à niveau (c.-à-d. Jetpack Joyride, Tour minuscule, Sans laisse, Quête poinçon). De plus, ces jeux sont souvent «gratuits», ils ne coûtent rien à installer et sont plutôt financés par des joueurs qui convertissent de l'argent réel en monnaie du jeu pour acheter ces mises à niveau. Étant donné que notre échelle de broyage mesure à la fois les attitudes vis-à-vis des gains et des récompenses en jeu, nous examinons cette preuve supplémentaire de la validité de nos échelles. Cependant, aucun téléphone ou jeu Facebook ne figure parmi les titres favoris de 20. Il reste donc à déterminer si ce modèle économique est la cause réelle de la relation observée entre les jeux sur téléphone et Grinding.

Les relations entre certains scores de facteurs et les scores du questionnaire de pathologie suggèrent que cet instrument pourrait jouer un rôle dans l'identification des personnes exposées à un risque de surutilisation des jeux vidéo. En comprenant les motivations, les habitudes et les genres préférés de ceux qui ont des problèmes de jeu vidéo, nous pouvons être mieux équipés pour diagnostiquer et traiter une utilisation excessive de jeux vidéo. Par exemple, les joueurs qui tentent de «s'échapper» par l'immersion fantasmatique ou par le jeu de rôle semblent courir un risque accru. Il semble probable que l'utilisation de jeux vidéo pour résoudre des problèmes puisse conduire à un cercle vicieux. Cela suggère également que l'utilisation de jeux pathologiques peut être un symptôme d'autres problèmes sous-jacents (par exemple, la dépression, la phobie sociale) qui peuvent être plus difficiles à traiter - si quelqu'un utilise des jeux vidéo pour échapper à ces problèmes, l'abstention des jeux vidéo ne traitera ces symptômes de jeu vidéo tout en laissant le problème sous-jacent intact. Ceci reproduit les rapports précédents d'un lien entre l'évasion et la pathologie de Yee (2006b). Il est intéressant de noter cette relation à la lumière de considérations pour ne plus énumérer «jouer pour éliminer l'humeur dysphorique» comme symptôme de la pathologie du jeu, car il semble s'agir d'une forme d'utilisation du jeu «socialement normative» (Gentile et al., À l'étude ). Bien que l’évasion ne soit pas un symptôme de l’utilisation pathologique des jeux vidéo, elle semble être systématiquement associée à la pathologie du jeu (Yee et al., 2012; Kneer et Glock, 2013). Nous suggérons que les recherches futures n'ignorent pas les liens possibles entre l'humeur dysphorique, la capacité d'adaptation, l'auto-évasion et la pathologie des jeux vidéo.

Nous avons également trouvé des preuves d'une interaction joueur-jeu en pathologie. Les joueurs qui ont des motivations sociales plus élevées pour jouer à des jeux sont également plus susceptibles d'avoir une pathologie du jeu vidéo. Comme indiqué dans l'introduction, il peut être difficile d'arrêter les jeux comportant des mécanismes de jeu multijoueurs et des relations entre joueurs, car la pression des pairs et les obligations sociales contribuent à la poursuite du jeu. Une relation a également été découverte entre Grinding et la pathologie, confortant notre hypothèse selon laquelle les joueurs contraints de moudre pendant des heures et de compléter 100% du contenu de leurs jeux vidéo rencontreraient de plus grands problèmes. Dans des recherches antérieures, Yee (2006b) a suggéré une relation entre les motifs d'avancement et le questionnaire diagnostique de Young de la pathologie. L'étude actuelle reproduit cette relation dans un échantillon plus large (c'est-à-dire les joueurs de tous les jeux, pas seulement les MMORPG) avec une nouvelle mesure.

La preuve que l’utilisation problématique de jeux vidéo est liée à la régulation des émotions ou à l’auto-évasion suggère que l’utilisation de jeux pathologiques peut être motivée par des mécanismes psychologiques similaires à ceux qui conduisent à la toxicomanie (Cooper et al., 2004). 1988, 1992, 1995). La perspective que l'utilisation de jeux vidéo pathologiques partage une motivation sous-jacente avec les dépendances aux drogues et au jeu est théoriquement attrayante et suggère une structure fiable et invariable sous-jacente aux dépendances en général (Shaffer et al., 2001). 2004). Cependant, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour vérifier cette possibilité.

Alors que les MMORPG tels que World of Warcraft On soupçonne depuis longtemps d’être particulièrement dangereux, la présente recherche explique en détail pourquoi ces jeux sont particulièrement susceptibles de favoriser une utilisation problématique. Ces jeux offrent les trois facteurs de risque découverts: l'évasion par l'immersion fantastique; Commencez par gagner des récompenses en jouant fréquemment ou en achetant de la monnaie dans le jeu avec de l'argent réel; et interaction sociale par la coopération organisée entre les joueurs, la compétition et la socialisation. Néanmoins, nous exhortons les chercheurs en pathologie des jeux à prendre en compte toutes sortes de jeux dans leurs recherches. Après tout, c’était il ya quelques années à peine 30 que «jeu addiction» était synonyme de jeux d’action arcade à un joueur sans récompense persistante à gagner (par exemple, Missile Command, Astéroïdes, Galaga). Les jeux de ce style sont très différents des MMORPG actuels. Cette étude fournit des outils initiaux pour comprendre l'utilisation des jeux dans de nombreux genres et styles différents, même les jeux sportifs et autres jeux non vidéo.

La présente recherche contribue également à créer un outil permettant de comprendre les différences individuelles entre les acteurs et les sources de satisfaction. Il a été démontré que les jeux de mauvaise qualité (mauvaises critiques) satisfaisaient moins bien les besoins en TSD que les jeux de haute qualité (bonnes critiques) (Ryan et al., 2006). Cependant, même entre deux jeux acclamés par la critique, différents joueurs ont obtenu différentes quantités de réalisation SDT et ont apprécié ces jeux à des degrés différents en conséquence. Ces motifs peuvent interagir avec les propriétés d'un jeu donné pour déterminer comment il répond différemment aux besoins psychologiques des différents joueurs. Par exemple, les joueurs ayant une forte aversion aux pertes peuvent trouver un jeu difficile «frustrant» ou «injuste», tandis qu'un joueur ayant une faible aversion aux pertes peut le trouver passionnant. Une compréhension de ces différences individuelles peut permettre aux développeurs de jeux, aux critiques et aux consommateurs de comprendre plus facilement si un jeu particulier conviendra au goût du consommateur. Des recherches futures sont nécessaires pour démontrer si les motivations et les mesures des préférences peuvent prédire la satisfaction des joueurs.

Nous aimerions également continuer à développer de nouveaux articles pour cette échelle. En particulier, nous ne sommes pas certains que l'aversion aux pertes, l'autonomie et la personnalisation mesurent pleinement les constructions prévues. Nous espérions que l'aversion à la perte engloberait mieux l'ensemble de la compétition et des défis, plutôt que spécifiquement l'expérience de la perte. Il est possible que tous les joueurs apprécient un défi, dans la mesure où cela convient à leur niveau de compétence. Des éléments tels que «Je trouve que les jeux faciles sont trop ennuyeux» et «Je me sens fier quand je maîtrise un aspect d'un jeu» n'ont pas pu être chargés. De même, le facteur Autonomie semble représenter principalement l'importance de l'exploration du monde ouvert et la diversité des choix disponibles. Nous avions espéré que ce facteur mesurerait également la capacité de prendre des décisions, d'explorer des solutions et d'essayer des stratégies sans messages didactiques intrusifs ou conseils condescendants. Cependant, des éléments tels que "Je préfère les jeux qui vous disent quoi faire et quand le faire" et "J'aime découvrir des jeux par moi-même" avaient des effets de plafond / plancher prononcés et offraient très peu de variance, échouant ainsi à se charger sur tout facteur. Enfin, la personnalisation n'était pas significativement plus élevée pour les fans de Minecraft, peut-être parce que trois des quatre éléments concernent la personnalisation de l’avatar et qu’un seul concerne la construction. Les efforts futurs pourraient peut-être élargir la portée de ce facteur.

De plus, bien que nous ayons obtenu des résultats acceptables en examinant les relations entre les scores factoriels et les jeux préférés des participants, des études futures pourraient améliorer cette approche. Premièrement, demander aux participants de rapporter trois de leurs «jeux préférés» a induit une certaine contamination de la nostalgie. De nombreux participants ont répondu avec quels jeux vidéo ils jouaient il y a 10 ans, plutôt que quels jeux ils trouveraient le plus agréable à jouer à un moment donné. De plus, la structure de réponse ouverte de cet élément n'a pas donné une excellente puissance statistique, car les répondants ont mentionné des centaines de jeux vidéo différents, ce qui a conduit à rejeter de nombreuses réponses et à agréger d'autres au mieux selon le meilleur jugement du chercheur. À l'avenir, nous prévoyons de limiter les choix de jeux préférés à une sélection de choix robuste, diversifiée mais limitée.

La présente étude est limitée par sa conception transversale, ce qui ne permet pas de déterminer le sens de la causalité, le cas échéant, dans les relations entre les motifs et la pathologie. De futures recherches longitudinales sont nécessaires pour déterminer les modèles de développement de la motivation et la pathologie au fil du temps. Les données longitudinales permettraient d’inspecter la causalité de Granger (Granger, 1969) entre les motifs et l'état pathologique, déterminer si les motifs mènent à la pathologie ou si la pathologie conduit à des motifs. De plus, cela nous permettrait de déterminer la nature des changements normatifs dans les motivations au fil du temps. La présente recherche ne permet pas de distinguer les changements de motivation dus à l’âge des motivations associées à la cohorte d’âge.

Cette étude a connu une forte attrition de sujets, de nombreux sujets ayant commencé l’étude avant de terminer l’enquête ou ayant répondu «Non applicable». L’enquête était assez lourde, obligeant la plupart des participants à remplir au moins 20. Les recherches futures tenteront d'utiliser des enquêtes plus petites et moins lourdes. Cette étude sera facilitée par l’étude en cours, qui a permis de réduire la mesure GAMES des éléments 121 aux éléments 60 (y compris le proxy pour attirer l’attention). Le plus petit nombre d'éléments réduira le temps requis pour répondre au sondage et la probabilité qu'au moins une question soit marquée «Sans objet», ce qui réduira l'attrition.

Nous concluons en invitant les chercheurs à prendre en compte les caractéristiques spécifiques des joueurs, de leurs personnalités et des jeux auxquels ils jouent. Un des pièges fréquents dans la recherche sur les jeux vidéo est de traiter les jeux comme des machines homogènes qui convertissent le temps en or virtuel et en dragons tués, ou pire, en un véhicule permettant de livrer des scènes de violence à un spectateur passif. Les joueurs participent activement à leurs jeux et affichent des préférences hétérogènes dans les jeux auxquels ils jouent. Les joueurs sont motivés à jouer à des jeux dans la mesure où ces jeux peuvent répondre à des besoins psychologiques (Przybylski et al., 2010), mais différents acteurs chercheront à répondre à ces besoins de différentes manières. Pour mieux comprendre les joueurs, les préférences et la pathologie, nous devons étudier l'interaction de la personnalité des joueurs et des mécanismes de jeu.

Note de l'auteur

Cette recherche a été financée par une bourse Bond Life Sciences Fellowship attribuée à Joseph Hilgard.

Remerciements

Notes

Bibliographie