ईईजी और ईआरपी आधारित इंटरनेट गेम की लत विश्लेषण (एक्सएनयूएमएक्स)

अध्ययन के लिए लिंक

ली, जे-यून; कांग, हैंग-बोंग;

सार

हाल ही में युवाओं का गेम एडिक्शन एक सामाजिक मुद्दा बन गया है। इसलिए, गेम की लत के निदान के लिए कई अध्ययन, ज्यादातर सर्वेक्षण किए गए हैं। इस पत्र में, हम सुझाव देते हैं कि ईईजी के आधार पर लत के स्तर को कैसे अलग किया जाए। इसके लिए, हम पहले इंटरनेट गेम (हाई-रिस्क ग्रुप, विजिलेंस ग्रुप, नॉर्मल ग्रुप, गुड-यूजर ग्रुप) को नशे की डिग्री के आधार पर चार समूहों में वर्गीकृत करते हैं, CSG (गेम बिहेवियर का आकलन करने के लिए व्यापक पैमाना) का उपयोग करते हैं और फिर उनके ईवेंट को मापते हैं। Go / NoGo टास्क में संभावित (ERP)। विशेष रूप से, हम NoGo प्रोत्साहन और गो प्रोत्साहन के चैनलों से P300, N400 और N200 के संकेतों को मापते हैं। इसके अलावा, हम ईईजी सिग्नल के असतत वेवलेट ट्रांसफॉर्म से अलग-अलग विशेषताओं को निकालते हैं और इन सुविधाओं का उपयोग इंटरनेट गेम की लत की डिग्री को भेद करने के लिए करते हैं। इस अध्ययन के प्रयोगों से पता चलता है कि उच्च-जोखिम और सतर्कता समूह, सामान्य और अच्छे उपयोगकर्ता समूहों की तुलना में Fz चैनल के कम गो-एनएक्सएनयूएमएक्स आयाम का प्रदर्शन करते हैं। Fz चैनल के Go-P200 और NoGo-P300 में, उच्च-जोखिम और सतर्कता समूह सामान्य और अच्छे उपयोगकर्ता समूह की तुलना में उच्च आयाम प्रदर्शित करते हैं। Pz चैनल के Go-N300 और NoGo-N400 में, उच्च-जोखिम और सतर्कता समूह सामान्य और अच्छे उपयोगकर्ता समूह की तुलना में कम आयाम प्रदर्शित करते हैं। ईईजी सिग्नल से प्रत्येक आवृत्ति बैंड के निकाले गए विशेषताओं के सीखने के अध्ययन के बाद परीक्षण ने 400% वर्गीकरण सटीकता दिखाई।