Differenze individuali nelle capacità di apprendimento implicito e comportamento impulsivo nel contesto della dipendenza da Internet e del disturbo da gioco su Internet sotto la considerazione del genere (2017)

Disponibile online 7 febbraio 2017

• Rayna Sariyska^a,, ,
• Bernd Lachmann^a, ,
• Sebastian Markett^{b, c,} ,
• Martin Reuter^{b, c,} ,
• Christian Montag^{a, d,}

http://dx.doi.org/10.1016/j.abrep.2017.02.002

Highlight

• I punteggi più alti di dipendenza da Internet sono stati collegati a un apprendimento implicito carente.

• Questa associazione è stata trovata in due gruppi indipendenti di giocatori maschi (eccessivi).

• La dipendenza dal gioco online era legata a una maggiore assunzione di rischi nei partecipanti sani.

• L'apprendimento implicito e l'assunzione di rischi sono stati valutati utilizzando un compito sperimentale.

Astratto

Introduzione

In tre studi consecutivi, abbiamo mirato a indagare la relazione tra uso di Internet problematico (PIU), Internet Gaming Disorder (IGD) e capacità di apprendimento implicito e impulsività / assunzione di rischio tra i videogiocatori online e i partecipanti al controllo.

Metodi

Nello studio 1, N = 87 visitatori maschi, reclutati alla "Gamescom" di Colonia (2013), hanno compilato una versione breve dell'Internet Addiction Test (s-IAT), l'Online Gaming Addiction Scale (OGAS), e hanno completato un compito sperimentale di valutazione implicita capacità di apprendimento. Nello studio 2, un gruppo di giocatori di WoW e partecipanti di controllo hanno completato la stessa configurazione, al fine di replicare i risultati dello studio 1. Lo studio 3 ha utilizzato una versione modificata dell'esperimento per misurare l'impulsività / assunzione di rischio in un gruppo di partecipanti sani .

Risultati

Nello studio 1, i risultati hanno rivelato una significativa correlazione negativa tra il punteggio s-IAT e la misura dell'apprendimento implicito tra i partecipanti maschi di Gamescom. Nello studio 2, i punteggi di s-IAT e WoW erano correlati negativamente con l'apprendimento implicito solo nei giocatori di WoW maschili, che rispecchia i risultati dello studio 1. Nello studio 3, il punteggio OGAS era correlato positivamente con la misura sperimentale dell'impulsività / assunzione del rischio.

Conclusione

Nell'attuale progetto di ricerca, l'apprendimento implicito insufficiente era legato al PIU solo nei partecipanti maschi con (una tendenza verso) IGD. Questi risultati potrebbero aiutare a districare alcuni risultati opposti su questa relazione, quando si considera il genere dei partecipanti. Inoltre, le più alte tendenze di assunzione del rischio erano associate a IGD tra i partecipanti sani, suggerendo quindi il potenziale di assunzione del rischio come predittore di IGD in una popolazione non-giocatore.

Parole

• Dipendenza da Internet;
• Disordine di gioco di Internet;
• Apprendimento implicito;
• L'assunzione di rischi

1. introduzione

Internet ha trovato la sua strada nella vita quotidiana di molte persone in tutto il mondo, offrendo un modo semplice per raccogliere informazioni e consumare intrattenimento. Con il crescente numero di utenti di Internet, che rappresentano quasi il 50% della popolazione mondiale al momento (a cui si accede su 07.09.16. http://www.internetlivestats.com/internet-users/), il numero di rapporti sull'uso problematico di Internet (PIU) sta aumentando. In uno studio rappresentativo dalla Germania (N = 15,024 partecipanti) Rumpf, Meyer, Kreuzer, John e Merkeerk (2011) hanno mostrato prevalenze dell'1.5% nella dipendenza da Internet, con gli utenti più giovani che mostrano percentuali più elevate (4% nel gruppo di 14-16 anni). Primi tentativi di definire e diagnosticare PIU¹ sono stati realizzati da Kimberly Young nell'anno 1998 (vedi anche il primo caso di Giovane, 1996). Da allora sono stati sviluppati numerosi test e strumenti di screening (es Giovane, 1998b, Giovane, 1998a ed Tao et al., 2010), al fine di poter calcolare le prevalenze in diverse popolazioni e fornire ai pazienti un trattamento efficace. Tuttavia, non esiste ancora una classificazione nosologica del PIU. La ricerca sulla dipendenza da gioco online sembra essere un passo avanti, dal momento che recentemente Internet Gaming Disorder (IGD) è stato incluso nella Sezione III del DSM-5, in questo modo incoraggiando ulteriori esami prima della sua considerazione come disturbo formale (American Association Psichiatrico). L'IGD è considerata una forma specifica di PIU, che si sovrappone solo in piccole parti con la forma generalizzata di PIU sopra descritta (ad es. Davis, 2001 ed Montag et al., 2015).

1.1. PIU e apprendimento implicito / processo decisionale

Deficit nel processo decisionale sono stati dimostrati in numerosi studi, investigando pazienti con dipendenze da sostanze e comportamenti (es Bechara et al., 2001 ed Schoenbaum et al., 2006). A causa delle somiglianze nella concettualizzazione di PIU e della dipendenza comportamentale / della sostanza (Giovane, 1998a), l'argomento del processo decisionale è anche di grande rilevanza per comprendere meglio la natura dell'uso eccessivo di Internet. Nel valutare la decisione è stata fatta una differenziazione tra il processo decisionale in base all'ambiguità e il processo decisionale a rischio (Brand et al., 2006 ed Schiebener e Brand, 2015). Mentre nel processo decisionale in condizioni di ambiguità le regole per guadagni e perdite e le probabilità di esiti diversi non sono esplicitamente spiegate (misurate ad esempio con le (prime prove del) IOWA Gambling Task o IGT), nel processo decisionale sono a rischio informazioni esplicite sul potenziale conseguenze, e le probabilità di guadagni e perdite sono disponibili o sono calcolabili (misurate ad es. con il Game of Dice Task o GDT) (Brand et al., 2006 ed Schiebener e Brand, 2015). Basato su questa differenziazione e sui modelli di processo a doppio processo (es Epstein, 2003), Schiebener e Brand (2015) ha proposto un modello teorico per spiegare il processo decisionale a rischio. In questo modello il ruolo delle funzioni esecutive è evidenziato come una chiave di rilevanza per il processo decisionale a rischio, ma non il processo decisionale in condizioni di ambiguità. La ricompensa e la punizione emozionali dovrebbero accompagnare entrambe le forme di decisione. Pertanto, sia i processi riflessivi (controllati dalla cognizione), sia i processi impulsivi (indotti dall'anticipazione della ricompensa e della punizione emotive) possono essere coinvolti nei processi decisionali in condizioni di rischio oggettivo (Schiebener & Brand, 2015). Inoltre, sono stati proposti fattori come informazioni sulla situazione decisionale, attributi individuali e stati indotti dalla situazione e influenze esterne per avere effetti modulatori sul processo decisionale (Schiebener & Brand, 2015).

Riguardo alla dipendenza da Internet, è stato proposto un nuovo quadro teorico Brand, Young, Laier, Wölfling e Potenza (2016), chiamata Interazione di Affetto-Cognizione-Esecuzione (I-PACE), dove è stato anche evidenziato che una menomazione delle funzioni esecutive e del controllo inibitorio è rilevante per lo sviluppo di PIU. Secondo questo modello, lo sviluppo e il mantenimento di specifici disturbi dell'uso di Internet sono alla base delle interazioni tra fattori predisponenti (es. Personalità e psicopatologia), moderatori (es. Stile di coping disfunzionale e aspettative Internet) e mediatori (es. Risposte affettive e cognitive a segnali situazionali). Queste complesse interazioni, combinate con l'esperienza della gratificazione e del rinforzo positivo, come conseguenza dell'uso di una determinata caratteristica di Internet, e con funzioni esecutive e controllo inibitorio ridotte, potrebbero causare uno specifico disturbo dell'uso di Internet.

Finora, sono stati condotti alcuni studi empirici nel contesto di PIU, controllo inibitorio e processo decisionale. La maggior parte di essi sono in accordo con il già citato quadro teorico di Brand et al. (2016). Sun et al. (2009) ad esempio, ha riportato prestazioni peggiori in un gioco d'azzardo in utenti Internet eccessivi e una scelta più lenta di una strategia di successo rispetto ai partecipanti al controllo. In uno studio più recente, Pawlikowski e Brand (2011) riportava una ridotta capacità decisionale a rischio nel GDT in un gruppo di eccessivi giocatori di World of Warcraft (WoW) rispetto ai partecipanti al controllo. Yao et al. (2015) ha utilizzato una versione modificata del compito Go / NoGo (dove gli stimoli correlati al gioco sono stati utilizzati accanto a stimoli neutri) e ha riportato riduzioni del controllo inibitorio nei partecipanti con IGD, rispetto ai partecipanti al controllo. Laier, Pawlikowski e Brand (2014) trovato risultati simili con una versione modificata dell'IGT, quando si usano immagini pornografiche e neutrali sui mazzi di carte vantaggiosi e / o svantaggiosi. Qui, in un campione di utenti di pornografia maschile, i partecipanti hanno mostrato un processo decisionale carente nelle prove in cui le immagini pornografiche erano associate a mazzi di carte svantaggiosi. Tuttavia, sono stati riportati anche risultati misti sul processo decisionale nel contesto di PIU o IGD. In uno studio di C. Ko et al. (2010) ad esempio, i partecipanti dipendenti da Internet hanno mostrato un processo decisionale migliore, misurato con l'IGT, rispetto ai partecipanti al controllo. Nello studio di Yao et al. (2015) già citato sopra, nessuna differenza nel processo decisionale utilizzando l'IGT potrebbe essere trovata tra partecipanti sani e quelli con IGD. Per districare questi risultati contrastanti sono necessari ulteriori studi, esaminando possibili variabili interferenti. Una particolare variabile è descritta più avanti nel presente studio.

1.2. PIU, assunzione di rischi e impulsività

A causa della caratterizzazione iniziale della PIU come disturbo del controllo dell'impulso, sono stati condotti numerosi studi per esplorare il PIU nel contesto dell'impulsività e dell'assunzione di rischi. Cao, Su, Liu e Gao (2007) ed Lee et al. (2012) ha mostrato che PIU era positivamente associato all'impulsività caratteristica, misurata con la Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11). Rispetto al quadro teorico di Brand et al. (2016), già introdotto sopra, l'impulsività è menzionata tra i fattori di personalità, mostrando le associazioni più stabili con PIU e, quindi, è proposta come uno dei fattori che ne influenzano lo sviluppo e la manutenzione. In generale, l'impulsività è caratterizzata come "una predisposizione a reazioni rapide e non pianificate a stimoli interni o esterni, senza riguardo alle conseguenze negative di queste reazioni agli individui impulsivi o agli altri" (Moeller, Barratt, Dougherty, Schmitz e Swann, 2001; p. 1784). Il termine correlato di assunzione del rischio è definito come "comportamenti eseguiti in condizioni di incertezza, con o senza conseguenze negative intrinseche e senza una solida pianificazione di emergenza" (Kreek, Nielsen, Butelman e LaForge, 2005; p. 1453). C. Ko et al. (2010) applicato il Balloon Analog Risk Task (Lejuez et al., 2002) per misurare l'assunzione di rischi, ma non ha trovato alcuna associazione significativa con PIU. Nel presente studio, stiamo ancora una volta esaminando queste associazioni, applicando entrambi i self-report insieme a misure sperimentali di impulsività / assunzione di rischi.

1.3. Il ruolo del genere per PIU / IGD

Un altro problema importante nel contesto della dipendenza da Internet è la preferenza di caratteristiche specifiche di Internet (ad es. Acquisti online, giochi online), a seconda del sesso. Uno studio rappresentativo dalla Germania ha mostrato che il 77.1% delle donne dipendenti da Internet di età compresa tra i 14 ei 24 anni utilizza siti di social networking rispetto al 64,8% dei maschi della stessa età (Rumpf et al., 2011). Nello stesso studio, il 7.2% delle donne dipendenti da Internet di età compresa tra 14 e 24 anni ha riferito di utilizzare Internet per giocare ai videogiochi online, rispetto al 33.6% dei maschi della stessa età (Rumpf et al., 2011). Pertanto, sembra che per quanto riguarda la IGD, i partecipanti maschi mostrano maggiore preferenza per i giochi online, rispetto ai partecipanti di sesso femminile e sono stati segnalati come più a rischio di sviluppare IGD. Inoltre, Ko, Yen, Chen, Chen e Yen (2005) ha osservato che l'età avanzata, la bassa autostima e la minore soddisfazione giornaliera sono stati associati a IGD più grave tra i maschi, ma non alle femmine. Nonostante questi risultati, ci sono ancora solo alcuni studi che considerano sistematicamente il genere dei partecipanti come una variabile moderatore / mediatore nel contesto del PIU. Tuttavia, è possibile che queste differenze spieghino alcuni risultati opposti sul campo e, quindi, nei seguenti studi saranno presi in considerazione.

Lo scopo del nostro progetto di ricerca è stato quello di studiare il legame tra PIU, IGD e apprendimento implicito in un gruppo di partecipanti maschi con predisposizione all'IGD (studio 1). Nello studio 2 abbiamo mirato a replicare questi risultati, confrontando i partecipanti sani e gli eccessivi giocatori di WoW sotto la considerazione del genere. Lo scopo dello studio 3 era quello di esplorare la relazione tra PIU, IGD e Impulsività / assunzione di rischi (self-report e dati sperimentali) in soggetti sani.

Sulla base della letteratura di cui sopra, abbiamo formulato le seguenti ipotesi:

Ipotesi 1.

Ci aspettiamo associazioni negative tra PIU / IGD e capacità di apprendimento implicito (Studio 1).

Ipotesi 2.

Ci aspettiamo associazioni negative tra PIU / IGD e capacità di apprendimento implicito (Studio 2). Ci aspettiamo che questa associazione negativa sia più forte nel gruppo di giocatori di WoW maschi.

Ipotesi 3.

Ci aspettiamo che le associazioni positive tra PIU / IGD e il self-report e le misure sperimentali di impulsività / assunzione di rischi nei partecipanti sani (Studio 3).

2. Studia 1

2.1. metodi

2.1.1. I partecipanti

N = 107 partecipanti (99 maschi, 8 femmine, età M = 19.52, SD = 3.57) sono stati reclutati alla "Gamescom 2013" in Germania, il più grande evento di gioco del mondo. Tuttavia, poiché il numero molto basso di partecipanti di sesso femminile nel presente campione (n = 8) e le differenze di genere sopra riportate nel contesto dell'IGD (es Rumpf et al., 2011), abbiamo escluso le partecipanti femminili dalle ulteriori analisi dello studio. Dopo aver escluso anche i partecipanti con dati mancanti, l'esempio ha avuto esito positivo n = 79 partecipanti maschi (età M = 19.81, SD = 3.62). Per quanto riguarda la propria istruzione, l'8.9% ha dichiarato di essere in possesso di un diploma universitario o politecnico, un altro 40.5% ha riferito di avere un diploma di maturità professionale o di livello professionale e il 26.6% ha dichiarato di avere un diploma di scuola secondaria o una qualifica di scuola secondaria moderna, mentre il 24.1% ha dichiarato di non avere un diploma di scuola superiore.

2.1.2. Le misure

I partecipanti hanno risposto a domande sulla loro età, sesso e istruzione, compilati in una versione breve del test di dipendenza da Internet (s-IAT, Pawlikowski, Altstötter-Gleich e Brand, 2013; L'alfa di Cronbach nel presente campione era 0.70), contenente 12 elementi in scala Likert (da 1 = mai a 5 = molto spesso) e la scala di dipendenza dal gioco online (OGAS, una versione modificata della scala di dipendenza da gioco di Lemmens, Valkenburg e Peter, 2009, dove la parola "online" è stata aggiunta a ogni articolo; L'alfa di Cronbach nel presente campione era 0.66), composto da 7 elementi compresi tra 1 = mai e 5 = molto spesso. Inoltre, i partecipanti hanno valutato la loro esperienza di gioco per computer (ad esempio "Per quanti anni giochi ai giochi per computer?" O "Quante ore in media alla settimana giochi a giochi per computer online?"). È stata somministrata una misura di auto-segnalazione dell'assunzione di rischi, incluso un elemento sulle tendenze complessive all'assunzione di rischio ("Come ti descriveresti da 0 (per niente disposto a correre rischi) a 10 (assolutamente disposto a correre rischi?") ; German Socio-Econimic Panel (SOEP; Siedler, Schupp, Spiess e Wagner, 2008). Abbiamo usato un compito sperimentale leggermente aggiustato ("Il petto del diavolo"), incorporato da uno studio di Eisenegger et al. (2010), al fine di misurare l'apprendimento implicito. Su ciascuno di un totale di prove 36, abbiamo presentato dieci immagini di scatole di legno chiuse sullo schermo del computer. Le scatole erano allineate in una fila ei partecipanti hanno avuto l'opportunità di aprire successivamente un numero di scatole auto-selezionate, lavorando da sinistra a destra. I partecipanti sono stati istruiti che nove delle scatole contenevano una ricompensa monetaria virtuale (centesimi 5) e una conteneva un "diavolo". Se i partecipanti aprivano solo riquadri di ricompensa in un determinato processo, procedevano alla successiva prova guadagnando la somma dei premi. Se hanno aperto una scatola, contenente il diavolo tra le altre caselle, hanno perso tutto nella versione di prova corrente. La posizione imminente del diavolo è stata randomizzata tra gli studi 36, ma è apparsa su ogni posizione da 2 a 10² esattamente quattro volte. Sebbene questo non sia stato menzionato ai partecipanti, i partecipanti con capacità cognitive superiori potrebbero aver elaborato una comprensione implicita per questa regola e potrebbero aver imparato a comportarsi meglio nel corso dell'esperimento. Il totale delle ricompense monetarie entro la fine dell'esperimento è ulteriormente denominato "GUADAGNO" e sarà utilizzato come misura dell'apprendimento implicito. L'installazione sperimentale è raffigurata in Fig. 1.

Fig. 1. 

Configurazione sperimentale del forziere del diavolo: l'apertura del forziere con il diavolo ha portato alla perdita di tutte le monete raccolte in un determinato processo.

Figura opzioni

2.1.3. Procedura

Tutti i questionari in inglese sono stati tradotti in tedesco dal nostro gruppo di lavoro. I partecipanti hanno prima compilato i questionari e poi completato l'esperimento sul petto del diavolo. Tieni presente che i partecipanti allo studio 1 non hanno ricevuto alcuna ricompensa in denaro dopo aver completato l'esperimento e che sono stati informati di questo fatto prima di completare l'esperimento.

2.1.4. analisi statistiche

Per le seguenti analisi è stata esaminata la normalità dei dati applicando la regola empirica, suggerita da Miglia e Shevlin (2001; P. 74), considerando l'asimmetria delle variabili investigate. Le analisi di correlazione sono state calcolate con le correlazioni di Pearson o di Spearman, a seconda della distribuzione dei dati, e per ogni coefficiente di correlazione sono stati calcolati intervalli di confidenza accelerati e corretti per bias bootstrap (intervalli di confidenza BCa al 95%) per verificarne ulteriormente la significatività. Misure ripetute ANOVA è stato utilizzato per testare gli effetti di apprendimento implicito, confrontando il guadagno nelle prime 18 prove con il guadagno nelle ultime 18 prove dell'esperimento.

2.1.5. Etica

Il progetto di ricerca (studi 1, 2 e 3) è stato approvato dal Comitato etico locale dell'Università di Bonn, Bonn, Germania. Tutti i soggetti hanno fornito il consenso informato prima di completare lo studio.

2.2. Αποτελέσματα

I mezzi e le deviazioni standard delle variabili in esame sono presentati in Tabella 1.

Tabella 1.

Media, deviazione standard (SD) e intervallo possibile / effettivo per le variabili esperienza di gioco (anni), ore di gioco online a settimana, s-IAT, OGAS, GAIN e assunzione di rischio (self-report).

N = 79, assunzione di rischi (autovalutazione) n = 64.

a

Si prega di notare che l'intervallo massimo possibile per la variabile GAIN è stato stimato partendo dal presupposto che il diavolo sarebbe apparso in ciascuna delle 36 prove sulla posizione 10 e il partecipante avrebbe interrotto l'attuale prova alla posizione 9. Quindi, il diavolo non avrebbe interrotto il processo di apertura delle scatole e i partecipanti avrebbero vinto la più alta quantità di denaro possibile per prova (= 45 MU) in ogni prova consecutiva. Tuttavia, realisticamente c'è una possibilità molto bassa che questo evento si verifichi.

Opzioni di tabella

2.2.1. Analisi di correlazione

Solo la variabile GAIN non era normalmente distribuita. L'età dei partecipanti è stata positivamente correlata al GAIN (ρ = 0.27, p <0.05). Inoltre, GAIN ha mostrato una correlazione negativa con il punteggio s-IAT (ρ = - 0.26, p <0.05). Inoltre, abbiamo calcolato correlazioni parziali per GAIN e il punteggio s-IAT per controllare l'età. La correlazione è rimasta significativa (r = - 0.28, p <0.05). La correlazione negativa tra GAIN e il punteggio OGAS non ha raggiunto marginalmente la significatività (ρ = - 0.20, p = 0.073) e sono rimasti non significativi dopo il controllo per età (r = - 0.12, p = 0.292). Tutte le correlazioni significative sono rimaste significative dopo l'ispezione degli intervalli di confidenza al 95% BCa. Perfavore guarda Tabella 2 per una panoramica dei risultati. (Vedere Fig. 2 ed Fig. 3.)

Tabella 2.

Correlazioni tra GAIN nell'esperimento "Devil's chest" e s-IAT, punteggio OGAS e assunzione di rischi (auto-report).

N = 79, assunzione di rischi (autovalutazione) n = 64; Le correlazioni di Spearman sono illustrate in Italico.

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p <0.01.

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p <0.05.

Opzioni di tabella

Fig. 2. 

Le medie e l'errore standard per il GAIN nelle prime 18 prove contro il GAIN nelle ultime 18 prove dell'esperimento "Il petto del diavolo". MU = unità monetarie.

Figura opzioni

Fig. 3. 

Le medie e l'errore standard per il GAIN durante le prime 18 prove contro le ultime 18 dell'esperimento "Il petto del diavolo", per i partecipanti al controllo (grafico a sinistra) e giocatori WoW (grafico a destra). MU = unità monetarie.

Figura opzioni

2.2.2. Controllo della manipolazione dell'esperimento "Il petto del diavolo" come misura dell'apprendimento implicito

I risultati delle misure ripetute ANOVA hanno mostrato una significativa differenza media tra il GAIN nei primi studi 18 dell'esperimento, rispetto agli ultimi studi 18 (F(1,78) = 17.303, p <0.01), che mostra che i partecipanti hanno vinto più soldi nella seconda parte dell'esperimento (M₁ = 192.34 e M₂ = 221.27 rispettivamente).

2.3. Discussione

Riassumendo, come proposto nelle nostre ipotesi, nello studio 1 la dipendenza da Internet è stata associata ad abilità di apprendimento implicite carenti. Questo risultato fornisce ulteriori prove del ruolo del processo decisionale nel contesto del PIU (es Brand et al., 2016). L'associazione con IGD era nella stessa direzione, tuttavia, non ha raggiunto un significato. Questo potrebbe essere spiegato dalla dimensione del campione relativamente piccolo e / o dalla consistenza interna relativamente bassa (0.66) della scala OGAS in questo studio. Per indagare ulteriormente su queste relazioni e confrontare i risultati tra partecipanti di sesso maschile e femminile e tra giocatori e non giocatori, è stato condotto uno studio su 2.

2.4. Studia 2

Lo scopo del secondo studio era replicare i risultati dello studio 1, utilizzando un campione di giocatori di World of Warcraft (WoW) e partecipanti di controllo, che erano ingenui con WoW. Dato che l'associazione tra s-IAT e GAIN come misura dell'apprendimento implicito poteva essere osservata nei partecipanti maschi con predisposizione all'IGD, eravamo interessati a vedere la replica dei risultati dello studio 1 in particolare nei giocatori maschi di WoW.

2.5. metodi

2.5.1. I partecipanti

Giocatori di WoW e partecipanti di controllo, hanno preso parte allo studio. I giocatori di WoW sono stati reclutati, utilizzando i seguenti criteri: esperienza di gioco WoW per un minimo di due anni. Un criterio di esclusione era giocare ad altri giochi oltre a WoW per> 7 ore a settimana, tuttavia, i partecipanti senza esperienza in altri giochi erano preferibilmente reclutati. Le persone di controllo dovevano essere naïve a WoW, quindi non avevano alcuna esperienza prima di giocare a questo gioco. I criteri di esclusione per entrambi i gruppi di partecipanti erano disabilità visiva, difficoltà di lettura e scrittura, discromatopsia, commozione cerebrale, farmaci a lungo termine, malattie neurologiche e psichiatriche, disabilità uditiva e uso elevato di sostanze. Dopo un'ispezione approfondita del campione abbiamo escluso un partecipante a causa di un disturbo alimentare e consumo quotidiano di cannabis, un partecipante a causa di disturbi neurologici e psichiatrici e un partecipante a causa di valori estremi e partecipanti con dati mancanti, il che ha portato a n = 77 partecipanti al controllo (39 maschi) e n = 44 giocatori WoW (28 maschi). 6.5% (n = 5) dei partecipanti al controllo ha riferito di un utilizzo occasionale di giochi di ruolo online (<3 ore di gioco al computer a settimana) e il 23.4% (n = 18) ha riportato un utilizzo occasionale di giochi sparatutto con l'ego (<1 ora di gioco a settimana). L'età media del campione totale era M = 23.70 (SD = 3.93). Per quanto riguarda la propria istruzione, il 10.7% ha dichiarato di essere in possesso di un titolo universitario, un altro 85.9% ha riferito di avere un diploma di maturità professionale o di livello professionale e il 2.5% ha dichiarato di avere un diploma di scuola secondaria o una qualifica di scuola secondaria moderna. Una persona non ha risposto alle domande riguardanti l'istruzione.

2.5.2. Le misure

Anche qui la s-IAT (Pawlikowski et al., 2013; L'alfa di Cronbach nel presente campione era 0.76), OGAS (una modifica del GAS di Lemmens et al., 2009; L'Alfa di Cronbach nel presente campione era 0.88) e l'esperienza di gioco per computer è stata valutata. Inoltre, il Questionario sull'impegno per l'utilizzo problematico specifico di World of Warcraft (WoW-SPUQ), composto da 27 elementi, valutato su una scala da 1 = "completamente in disaccordo" a 7 = "completamente d'accordo" (Peters & Malesky, 2008; L'Alfa di Cronbach nel presente campione era 0.89) è stato inserito solo dal gruppo WoW. Inoltre, la Barratt Impulsivity Scale (BIS-11; Patton e Stanford, 1995; L'Alfa di Cronbach nel presente campione era 0.85) è stato somministrato come misura di impulsività (30 item sono valutati su una scala, che va da 1 = “raramente / mai” a 4 = “quasi sempre / sempre”). Con questa scala, è possibile valutare tre fattori del secondo ordine: L'impulsività attenzionale è definita come un'incapacità di focalizzare l'attenzione o concentrarsi; L'impulsività motoria implica agire senza pensare, mentre l'impulsività non pianificatoria implica una mancanza di "futuro" o previdenza (Stanford et al., 2009). Le consistenze interne per le sottoscale nel presente studio sono state rispettivamente 0.73, 0.69 e 0.69.

2.5.3. Procedura

I partecipanti hanno preso parte a un ampio studio longitudinale per indagare i fattori biologici accanto alle variabili psicologiche e il loro ruolo per l'IGD. Per il presente studio, solo i dati del primo punto di misurazione sono stati utilizzati per testare e replicare i risultati dello studio 1 (completare l'esperimento del petto del diavolo per la seconda volta (T2) non è chiaramente paragonabile all'essere ingenui come nello studio 1 ). I questionari e l'esperimento sono stati completati nello stesso ordine dello studio 1. Rispetto allo studio 1, tuttavia, nello studio 2 i partecipanti sono stati pagati la somma di denaro che hanno vinto nell'esperimento "Il petto del diavolo" e sono stati informati di questo fatto prima di completare l'esperimento.

2.5.4. analisi statistiche

La valutazione dei dati è stata condotta analoga mente per studiare 1.

2.6. Αποτελέσματα

Il punteggio OGAS e le ore di gioco online settimanali non erano normalmente distribuiti nei gruppi di partecipanti di controllo maschile e femminile. Inoltre, il punteggio e l'età s-IAT non erano distribuiti normalmente nel gruppo di partecipanti al controllo femminile. La correlazione tra GAIN e il punteggio s-IAT nel gruppo di giocatori di WoW maschili è stata testata su un lato, in base ai risultati dello studio 1.

Sono presentate statistiche descrittive per i partecipanti al controllo e i giocatori di WoW Tabella 3. Qui i partecipanti al controllo maschile e femminile hanno avuto un'esperienza di gioco significativamente inferiore, ore di gioco online a settimana e punteggio OGAS, rispetto ai giocatori di WoW maschili e femminili (vedere Tabella 3). Inoltre, i giocatori di WoW femminili hanno ottenuto punteggi significativamente più alti su s-IAT, rispetto ai partecipanti al controllo femminile. Tutte le altre variabili non differivano significativamente tra i partecipanti al controllo e i giocatori di WoW.

Tabella 3.

Mezzi, deviazioni standard (SD), intervallo possibile / attuale, t-/U valore e significato per le differenze di mezzi tra il gruppo di controllo e WoW (p) per le variabili esperienza di gioco (anni), ore di gioco online a settimana, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ e BIS-11 per WoW e controllare i partecipanti.

Opzioni di tabella

2.6.1. Analisi di correlazione

Per i gruppi di partecipanti di controllo maschi o femmine, l'età dei partecipanti non era significativamente correlata al GAIN, s-IAT o al punteggio di OGAS. Tutte le altre correlazioni sono presentate in Tabella 4. Qui, GAIN non era significativamente legato né allo s-IAT né al punteggio OGAS per i partecipanti di sesso maschile e femminile. Inoltre, il punteggio s-IAT è stato positivamente collegato all'impulso di attenzione alla sottoscala BIS-11 nei partecipanti di controllo maschile. Tutte le correlazioni significative sono rimaste significative dopo l'ispezione degli intervalli di confidenza% di BCa 95.

Tabella 4.

Correlazioni di Spearman e Pearson per le variabili GAIN, s-IAT, OGAS e BIS-11 per il gruppo di partecipanti al controllo.

Le correlazioni di Spearman sono raffigurate in Italico.

n (maschi) = 39, n (maschi, BIS-11) = 38, n (femmine) = 38, n (femmine, BIS-11) = 36.

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p <0.01.

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p <0.05.

Opzioni di tabella

Per il gruppo di giocatori di WoW maschili e femminili, l'età non era significativamente correlata con GAIN, s-IAT, OGAS o il punteggio di WoW-SPUQ. Tutte le altre correlazioni sono presentate in Tabella 5. Qui, GAIN era associato negativamente allo s-IAT, così come il punteggio WoW-SPUQ solo nel gruppo di giocatori di WoW maschi. Tuttavia, queste correlazioni hanno mostrato solo una tendenza verso la significatività (r = - 0.30, p = 0.063, test unilaterale e r = - 0.313, p = 0.104, test a due code). Tutte le correlazioni significative sono rimaste significative dopo l'ispezione degli intervalli di confidenza al 95% BCa.

Tabella 5.

Correlazioni tra Spearman e Pearson per le variabili GAIN, s-IAT, OGAS, il punteggio di WoW-SPUQ e BIS-11 per il gruppo di giocatori di WoW.

Le correlazioni di Spearman sono raffigurate in Italico. Per i partecipanti di sesso maschile, la correlazione tra il guadagno nell'esperimento e il punteggio s-IAT è stata testata su un lato.

n (maschi) = 28, n (maschi, BIS-11) = 27, n (femmine) = 16, n (femmine, BIS-11) = 15.

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p <0.01.

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p <0.05.

Opzioni di tabella

2.6.2. Controllo della manipolazione dell'esperimento "Il petto del diavolo" come misura dell'apprendimento implicito

I risultati delle misurazioni ripetute ANOVA non hanno mostrato una differenza media significativa tra il GAIN durante le prime 18 prove e le ultime 18 prove dell'esperimento "Il petto del diavolo" nel gruppo di maschi (F (1, 38) = 1.949, p = 0.171; M1 = 232.56 e M2 = 218.21) e femmina (F (1, 37) = 0.594, p = 0.446; M1 = 221.18 e M2 = 209.87) controllano i partecipanti. Per il gruppo di giocatori maschi di WoW, la differenza tra le prove 1-18 e 19-36 ha raggiunto la significatività (F (1,27) = 5.377, p = 0.028, M1 = 235.54 e M2 = 205.54; quindi con un risultato inferiore in M2 rispetto a M1), mentre per le giocatrici WoW è rimasto non significativo (F (1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 e M2 = 213.75).

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