Differenze individuali nei motivi, nelle preferenze e nella patologia nei videogiochi: le abitudini di gioco, le motivazioni e le scale di esperienze (2013)

Astratto

Introduzione

L'industria dei videogiochi è tra i settori in più rapida crescita dell'economia statunitense. Questo settore ha generato $ 25 miliardi di vendite in 2011 e da 2005 a 2009, ha registrato un tasso di crescita annuo superiore a 5 rispetto al tasso di crescita dell'intera economia statunitense nello stesso periodo (Siwek, 2010). L'evidenza suggerisce corrispondentemente che le persone giocano ai videogiochi ora più che mai (vedi Anderson et al., 2007). Ad esempio, Gentile (2009) ha riferito che gli individui di età compresa tra 8 e 18 giocano in media i videogiochi per quasi 15 h alla settimana. Mentre una considerevole ricerca si è concentrata sugli effetti dei contenuti del gioco, in particolare sulla violenza (vedi Anderson et al., 2010), relativamente poca ricerca ha studiato i fattori che potrebbero contribuire a modelli patologici (a volte chiamati "addictive") di videogiochi (Fisher, 1994; Chiu et al., 2004; Charlton e Danforth, 2007; Gentile, 2009; Gentile et al., 2011) e ciò che motiva le persone a giocare e preferire determinati giochi rispetto ad altri (Przybylski et al., 2010). Il rapporto attuale contribuisce alla letteratura emergente sulle differenze individuali nelle preferenze e nei motivi del gioco sviluppando e convalidando uno strumento per misurare questi costrutti.

Poiché i videogiochi sono cresciuti in popolarità universale, sono cresciuti anche nella diversità. I videogiochi di oggi costituiscono una miriade di studi, sviluppatori e generi diversi. Giochi specifici spesso contengono una varietà di opzioni, consentendo al giocatore di interagire con il gioco in molti modi diversi. Con così tante opzioni sia tra che all'interno dei videogiochi, non sorprende che le persone spesso preferiscano un tipo di gioco a un altro, proprio come con altre forme di media popolari. Proprio come un appassionato di film può favorire Spielberg mentre un altro preferisce Tarantino, così anche un giocatore potrebbe apprezzare i giochi di strategia di Sid Meier (ad es. Civilization) mentre un altro preferisce gli sparatutto in prima persona basati sulla narrativa di Ken Levine (ad esempio, Bioshock).

L'idea intuitiva secondo cui i diversi giocatori hanno diversi motivi e preferenze per i videogiochi è supportata da una recente ricerca. Ad esempio, Ryan et al. (2006) ha esaminato le motivazioni del giocatore attraverso l'applicazione della teoria dell'autodeterminazione (SDT) (Deci e Ryan, 1985). SDT prevede che i giocatori dovrebbero divertirsi con un videogioco nella misura in cui soddisfa il bisogno psicologico di base di un giocatore di autonomia (un senso di controllo), competenza (un senso che si sta comportando bene) e relazione (amici e relazioni). Coerentemente con questa ipotesi, Ryan et al. (2006) ha rilevato che, attraverso tutti i giocatori, l'esperienza soggettiva di autonomia, competenza e relazionalità durante il gioco ha reso i giochi più motivanti e attraenti per il giocatore. Inoltre, i giochi criticamente ben recensiti (ad es. The Legend of Zelda: Ocarina of Time) tendevano a soddisfare meglio i bisogni rispetto ai flop critici (es. Vita da insetto). È importante sottolineare che diversi giocatori hanno riscontrato che gli stessi giochi di successo critico rispondono in modo diverso alle loro esigenze di SDT e quindi sono in modo diverso divertente. Questo fenomeno suggerisce che le differenze individuali nelle preferenze del giocatore possono moderare se un particolare gioco soddisfa o reprime i bisogni dell'SDT, e quindi quali giocatori apprezzeranno quali giochi.

Ricercatori, giocatori e sviluppatori di giochi sono stati a lungo interessati a misurare le differenze individuali nelle motivazioni e nelle preferenze del gioco. Le teorie sulla "personalità del giocatore" sono iniziate con Bartle (1996), che ha ipotizzato che i giocatori siano separati in uno di quattro tipi in base al grado in cui ogni giocatore preferisce agire (al contrario di interagire con) il mondo di gioco e il grado in cui ogni giocatore gode di interazione con altri giocatori. Più recentemente, Sherry et al. (2006) ha intervistato studenti universitari americani in gruppi di discussione per determinare le dimensioni delle motivazioni di utilizzo dei videogiochi. Hanno identificato sei dimensioni: Arousal, Challenge, Competition, Diversion, Fantasy e Social Interaction. Queste dimensioni sono risultate essere dei forti predittori di videogioco in un successivo sondaggio, in modo tale che valutazioni più elevate di Arousal, Diversion e Social Interaction fossero associate a più ore di utilizzo settimanale dei videogiochi.

Un altro modello viene da Yee et al. (2012; Yee, 2006a,b). Yee e colleghi hanno intervistato i giocatori di Massively Multiplayer Online Role-Playing Games (MMORPG), identificando tre fattori composti da dieci sottocomponenti. Questi fattori includevano: Realizzazione, costituita da sottocomponenti Avanzamento, Meccanica e Competizione; Sociale, composto da socializzazione, relazioni e lavoro di squadra; e Immersion, che consiste in Discovery, Role-Playing, Customization ed Escapism. Da allora è stato scoperto che questi fattori sono correlati ai domini di maggiore progresso dei giocatori in World of Warcraft. Ad esempio, più giocatori orientati all'obiettivo avevano una percentuale maggiore di "traguardi" all'interno del gioco nei combattimenti giocatore-contro-giocatore e in dungeon cooperativi, mentre più giocatori orientati all'immersione avevano proporzionalmente più risultati relativi all'esplorazione (Yee et al. , 2012).

Ciascuno di questi tre approcci ha tentato di misurare e spiegare le preferenze individuali nei giochi, un approccio che potrebbe spiegare come lo stesso gioco soddisfi le esigenze di SDT di un giocatore mentre soffoca quelle di un altro. In effetti, Yee's (2006a) sembrano particolarmente in linea con le motivazioni SDT: i giocatori differiscono nella misura in cui usano i giochi per soddisfare sentimenti di competenza (ad esempio, il fattore di successo di Yee) o correlazione (ad esempio, fattore sociale di Yee). Sherry et al. (2006) atteggiamenti misurati in modo simile verso la competizione e l'interazione sociale. La varianza in queste misure sembrerebbe indicare che i giocatori variano nei bisogni dell'SDT che cercano di soddisfare attraverso l'uso del gioco. Ad esempio, un giocatore può usare i giochi per provare la Relatività, mentre un altro invece li usa per provare la Competenza.

Poiché i modelli motivazionali possono prevedere le ore trascorse a giocare ai videogiochi (ad esempio, Sherry et al., 2006; Yee, 2006b), comprendere le differenze individuali nelle motivazioni del gioco può essere cruciale per comprendere i fattori che portano a un uso problematico dei videogiochi, o quello che alcuni hanno definito "uso di giochi video patologici" (Gentile, 2009) o "uso della tecnologia patologica" (Gentile et al., 2013). Originariamente adattato dal Manuale Diagnostico e Statistico, quarta edizione (DSM-IV, American Psychiatric Association, 2000) i criteri per la dipendenza dal gioco d'azzardo, le misure di utilizzo patologico dei videogiochi sono costantemente migliorate in termini di affidabilità e validità. Come il gioco d'azzardo, l'uso eccessivo dei videogiochi può avere numerose conseguenze negative per l'individuo. Ad esempio, l'uso patologico dei videogiochi è associato a depressione, ansia, fobia sociale e prestazioni scolastiche compromesse (Gentile et al., 2011). In un caso estremo, una donna è diventata così preoccupata del gioco World of Warcraft che la figlia di 3 è morta di abbandono (Las Cruces Sun-News; Meeks, 2011).

Le differenze individuali nelle motivazioni e nelle preferenze dei giocatori nell'uso dei videogiochi possono determinare quali giocatori godono di un uso sano ed equilibrato del gioco e quali sono a rischio di un uso patologico del gioco. Ad esempio, proprio come le motivazioni di coping sono associate all'abuso di alcol (Cooper et al., 1988, 1992, 1995), la prova suggerisce che i giocatori che usano i videogiochi per sfuggire ai loro problemi incontrano maggiori problemi a causa del loro uso di gioco (Yee, 2006b; Kneer e Glock, 2013).

In effetti, c'è motivo di credere che le preferenze per certe caratteristiche del gioco possano essere correlate all'utilizzo patologico del gioco. I ricercatori hanno suggerito che alcune caratteristiche rendono alcuni giochi più avvincenti di altri (Wan e Chiou, 2007; King e Delfabbro, 2009; King et al., 2011). Ad esempio, i giochi su internet che contengono interazione sociale sono spesso più avvincenti dei videogiochi single player offline (Thomas e Martin, 2010). Inoltre, i tossicodipendenti, rispetto ai controlli, segnalano un maggiore divertimento nel trovare oggetti di gioco rari che possono aiutare il loro personaggio di gioco a "classificarsi" (King et al., 2010). Per questi motivi, i ricercatori hanno avuto la tendenza a sospettare che i giochi di ruolo online (MMORPG) di Massively Multiplayer siano particolarmente avvincenti (Linderoth e Bennerstedt, 2007; Hellström et al., 2012; Kneer e Glock, 2013), a volte fino al punto di escludere tutti gli altri generi dagli studi sulla patologia del gioco (es., Yee, 2006b; Hellström et al., 2012). Identificando le differenze nelle preferenze di gioco, potrebbe essere possibile identificare i giocatori che preferiscono determinati stili di gioco e determinare se provano più sintomi di uso patologico del gioco rispetto ad altri giocatori. Ad esempio, i giocatori possono variare nella misura in cui sono motivati ​​dagli oggetti di gioco o dall'interazione sociale online. I giocatori particolarmente eccitati dai premi in-game, come i risultati che richiedono tempo e oggetti rari, potrebbero sentirsi costretti a giocare per periodi eccessivi. Allo stesso modo, i giocatori che preferiscono i giochi con una forte componente sociale potrebbero ritrovarsi più propensi a diventare obbligati a giocare, con possibili conflitti tra la vita di gioco e la vita reale.

Il rinforzo del comportamento nel gioco è potenzialmente correlato all'uso del gioco patologico. Numerosi studi hanno collegato il gioco dei videogiochi all'attivazione di reti di ricompensa coinvolte anche nell'uso di droghe e nella dipendenza (Koepp et al., 1998; Hoeft et al., 2008). I progettisti di giochi che cercano di mantenere i giocatori impegnati ora applicano i principi del condizionamento operante al design del gioco (Skinner et al., 1997; Hopson, 2001). I premi in-game vengono spesso erogati in base a un programma di ricompensa a rapporto variabile, in cui è richiesto un numero variabile di azioni per guadagnare un premio. Ad esempio, a Diablo il giocatore può trovare un'arma potente sul mostro successivo che uccide, o quell'arma non può essere trovata fino a un migliaio di mostri dopo. Questo programma di ricompensa favorisce un coinvolgimento rapido e frequente del comportamento e il comportamento appreso è lento a estinguere in assenza di ricompensa. La struttura e l'importanza di questi programmi di ricompensa variano a seconda dei giochi, il che potrebbe causare l'associazione di determinati tipi di videogiochi alla patologia. Sostenendo questa ipotesi, Yee (2006b) ha rilevato che i giocatori più motivati ​​dalla prospettiva di completare gli obiettivi e di accumulare oggetti rari esibivano più sintomi di uso patologico del gioco. Mentre la maggior parte delle prospettive SDT si sono concentrate sulla sfida basata sull'abilità come fonte di soddisfazione dei bisogni di competenze (Przybylski et al., 2010), l'accumulo di ricompense può anche portare ad un avatar giocatore potente e sentimenti di successo e progresso, probabilmente soddisfacendo i bisogni di competenza SDT, anche in assenza di sfida.

L'obbligo sociale potrebbe essere un'altra caratteristica di gioco pericolosa. In molti giochi online, i giocatori devono lavorare insieme per raggiungere obiettivi di ordine superiore. Nel caso in cui un giocatore sia un membro essenziale di un gruppo, il giocatore è socialmente obbligato a giocare fino a quando il resto del gruppo vuole giocare (King e Delfabbro, 2009). I "giochi sociali" come Farmville si sforzano anche di obbligare i giocatori a giocare a intervalli regolari facendo in modo che i giocatori dipendano l'uno dall'altro per le assegnazioni giornaliere delle risorse del gioco. Nonostante questi obblighi sociali potenzialmente dispendiosi in termini di tempo, molti giocatori godono di giochi multiplayer, probabilmente perché le funzionalità associate ai giochi sociali offrono ai giocatori l'opportunità di soddisfare le loro esigenze di correlazione SDT.

Le misurazioni delle motivazioni dei giocatori indicano che i giocatori sono particolarmente motivati ​​dalle caratteristiche di gioco di cui sopra, e quindi se queste caratteristiche di gioco sono associate a una maggiore patologia. Tuttavia, ci sono un certo numero di modi in cui le misurazioni delle motivazioni del giocatore potrebbero essere migliorate per comprendere meglio le preferenze e la patologia. In primo luogo, poiché lo sviluppo di altri motivi di gioco e le misure delle preferenze (Sherry et al., 2006; Yee, 2006a), le storie sono emerse come una delle principali motivazioni nell'uso dei videogiochi, con alcuni giocatori che paragonano la loro esperienza a forme di media più tradizionali come film, libri o arte. Successivamente, gli sforzi precedenti sono stati limitati a piccoli sottogruppi della popolazione di gioco. Ad esempio, Yee (2006a,b, 2012) ha studiato solo i giocatori di MMORPG, un singolo genere di videogioco, mentre Sherry et al ricerca (2006) incentrato sui giocatori di età 23 e più giovani.

È importante sottolineare che nessuna misura fino ad oggi ha dimostrato una capacità di discriminare tra giocatori di giochi diversi. La capacità di discriminare tra piattaforme di gioco, generi e titoli equivale a comprendere le differenze tra i diversi videogiochi e le loro diverse potenzialità per ispirare l'uso patologico. Pertanto, una misura di preferenze completa ed esternamente valida dovrebbe essere in grado di discriminare tra fan di diversi stili di gioco e persino diverse piattaforme di gioco. Ad esempio, le persone che giocano principalmente attraverso piattaforme secondarie come Facebook o iPhone (a volte chiamate "casual gamers") devono essere misurabili in modo diverso dalle persone che acquistano le console di gioco appositamente per giocare ai videogiochi. Allo stesso modo, i fan di diversi giochi dovrebbero variare nel loro entusiasmo per le diverse caratteristiche del gioco. Ad esempio, alcuni videogiochi sono stati elogiati criticamente per la loro narrazione (es. Mass Effect, Bioshock) (Dahlen, 2007; Villoria, 2010), mentre in altri giochi, la trama è un dispositivo di incorniciatura incidentale, a volte ignorata a titolo definitivo (ad es. Super Mario Brothers, Team Fortress 2, DOOM). Allo stesso modo, alcuni giochi hanno vivaci comunità multiplayer (es. Minecraft, World of Warcraft) mentre altri sono esclusivamente esperienze a giocatore singolo. Alcuni giochi consentono il costante accumulo di livelli e oggetti nel tempo (ad es. Skyrim, World of Warcraft, Call of Duty), mentre altri giochi si svolgono in giochi isolati e non cumulativi (ad es. Starcraft, Civilization, Tetris). Ci aspettiamo che i giocatori possano avere preferenze per un insieme di meccanismi di gioco rispetto ad un altro, creando modelli di covariazione significativi e prevedibili tra le serie di giochi preferiti e le misurazioni del motivo.

Lo scopo del presente studio era quello di investigare le preferenze e le motivazioni dei videogiochi tra un vasto campione di partecipanti e, nel fare ciò, di sviluppare e fornire informazioni di validità iniziale su una nuova misura di questi costrutti. Questo sforzo migliora il lavoro precedente tentando di misurare una più ampia varietà di potenziali motivi e studiando una popolazione più diversificata di giocatori, compresi i giocatori di numerosi generi di giochi e giocatori poco frequenti (occasionali). Convalidando questa misura attraverso confronti con i videogiochi e le piattaforme di gioco preferiti, questo studio è in grado di esplorare se determinati motivi di gioco, generi di gioco o piattaforme di gioco sono associati a una maggiore incidenza di uso patologico del gioco.

Metodi

Risultati

Struttura del fattore

Molti articoli erano molto distorti. Al fine di migliorare le prestazioni dell'analisi fattoriale, abbiamo ricodificato le risposte rare ed estreme alla successiva risposta più estrema (vedi Wilcox, 1995). Ad esempio, su un articolo in cui solo tre partecipanti hanno risposto "5-Strongly Agree", tale risposta è stata ricodificata come "4-Agree". Quarantacinque degli articoli 121 sono stati adattati in questo modo¹.

Per stabilire e convalidare le nostre motivazioni e la struttura dei fattori di preferenze, abbiamo condotto un processo di analisi del fattore esplorativo a metà divisa (EFA) e analisi del fattore di conferma (CFA). I partecipanti sono stati assegnati in modo casuale al gruppo EFA o CFA. Dei partecipanti 332 assegnati al gruppo EFA, 50 erano studenti universitari.

L'EFA è stato eseguito in un processo iterativo utilizzando il pacchetto "nFactors" per R (Raiche e Magis, 2010). Innanzitutto, i dati sono stati sottoposti ad un'analisi parallela (vedi Fabrigar et al., 1999). L'analisi parallela esegue una scomposizione dei fattori principali della matrice di dati e la confronta con una scomposizione dei fattori principali di una matrice di dati randomizzata. Questa analisi produce componenti i cui autovalori (magnitudini) sono maggiori nei dati osservati rispetto ai dati randomizzati. Successivamente, i dati sono stati presentati a un EFA utilizzando una rotazione promax obliqua con il numero raccomandato di fattori dall'analisi parallela estratti dalla matrice di dati originale. Abbiamo ispezionato i carichi del fattore e gli articoli lasciati cadere con carichi deboli (nessun carico> 0.30). Abbiamo anche eliminato gli elementi che mostravano caricamenti complessi (elementi che caricavano> 0.30 su più di un fattore) per due iterazioni consecutive. Abbiamo ripetuto questo processo iterativo (analisi parallela e quindi eliminazione di elementi poveri e complessi) finché non è stata raggiunta una soluzione stabile (ovvero, nessun elemento ha raggiunto i criteri di esclusione).

La soluzione finale consisteva in nove fattori. Un decimo fattore, la procrastinazione, era raccomandato dall'analisi parallela, ma era composto solo da due voci con formulazioni molto simili e fu scartato. Due articoli di Sherry et al. (2006) non è riuscito a caricare il loro fattore precedentemente convalidato: "Trovo molto gratificante passare al livello successivo" e "Gioco fino a quando vinco una partita o completa un livello" caricato sul fattore di macinazione piuttosto che su qualsiasi fattore correlato alla sfida. Ciò è probabilmente dovuto all'ambiguità della parola "livello", che può essere applicata a una porzione oa una fase di un gioco (ad esempio, in un gioco d'azione, superando un livello e passando a quello successivo) o all'accumulo di forza dell'avatar (ad esempio, "salire di livello" in un gioco di ruolo, diventando così più forte). Pertanto, sebbene i caricamenti di questi articoli fossero approssimativamente semplici, gli articoli sono stati scartati per evitare qualsiasi ambiguità.

Un elenco completo dei nomi e dei significati dei fattori ipotetici può essere visualizzato nella Tabella Table1.1. Gli elementi rimasti dopo l'iterazione finale sono elencati in Tabella Table2,2, ordinato per fattore e rinumerato. I caricamenti dei fattori per questi articoli sono disponibili in Tabella Table3.3. Le correlazioni tra fattori e gli alfa di Cronbach per ciascun fattore sono riassunti nella tabella Table44.

 

Tabella 1

Fattori GAMES e loro significati ipotizzati.

 

Tabella 2

Elenco di elementi nelle scale di atteggiamenti, motivazioni ed esperienze di gioco (GAMES).

 

Tabella 3

Fattori di carico.

 

Tabella 4

Correlazioni interfattoriali e alfa di Cronbach.

Relazioni tra fattori latenti e preferenze di gioco

Franchise di giochi

Se la soluzione del fattore 9 rappresenta differenze individuali valide nelle preferenze di gioco, dovrebbero essere utili con specifici giochi in franchising. Ad esempio, i giocatori che elencano i franchise basati su storie (es. Mass Effect) tra i loro preferiti dovrebbe essere superiore alla media sul fattore Story, mentre i giocatori che amano i giochi open-world, free-form (es. Skyrim) dovrebbe avere punteggi superiori alla media sul fattore Autonomia. Pertanto, le seguenti analisi hanno esaminato se i punteggi dei fattori dei partecipanti potevano essere previsti in funzione dei giochi che avevano elencato tra i loro tre preferiti.

Per ciascuna delle serie di giochi preferiti 20 più frequentemente indicate, è stato creato un vettore con codice fittizio (0 = no; 1 = sì) per indicare se un partecipante ha elencato quella franchigia tra i suoi migliori videogiochi preferiti 3. È stata quindi condotta un'analisi multipla della varianza (MANOVA) per determinare se i punteggi dei fattori GAMES potevano essere previsti come funzione dei vettori dei giochi preferiti. Pertanto, l'analisi ha messo a confronto se i giocatori che hanno goduto di un particolare franchise di gioco in genere hanno ottenuto punteggi più bassi o più alti su un particolare fattore dalla soluzione del fattore 9. Tutti i risultati sono presentati come Somma di Quadrati di Tipo III, rappresentando quindi la varianza unica di ciascun fattore dopo aver parzializzato la varianza a causa di altri franchise di giochi. L'analisi era limitata ai partecipanti che avevano indicato come preferito uno di questi giochi in 20 (n = 531). L'influenza di ciascun franchise di gioco preferito su ciascun fattore è riassunta in Tabella Table55.

 

Tabella 5

Coefficienti delle serie di giochi preferiti sui punteggi dei fattori GAMES.

Piattaforme di gioco

Allo stesso modo, se i fattori GAMES sono validi esternamente, dovrebbero essere correlati alle scelte dei giocatori sulle piattaforme di gioco. Ad esempio, i giocatori seri che acquistano hardware specificamente per giocare ai giochi dovrebbero essere diversi dai giocatori che giocano solo incidentalmente (cioè, su un telefono cellulare o un account Facebook di proprietà principalmente per motivi non di gioco). Pertanto, i giocatori che hanno indicato di utilizzare in genere determinate piattaforme potrebbero essere più alti o più bassi su determinati fattori rispetto ad altri giocatori. Come prima, sono stati creati codici fittizi per ogni soggetto per le piattaforme che hanno riferito di utilizzare per giocare. Abbiamo eseguito un altro MANOVA per vedere se la scelta della piattaforma prevedeva i punteggi dei 9 fattori. L'età è stata inserita come covariata. I risultati sono riassunti nella tabella Table6.6. In generale, i giocatori di piattaforme di gioco dedicate come PC, PS3 e XBOX 360 sono più alti su Story, Violent Reward, Escapism e Social Interaction, mentre i giocatori su piattaforme secondarie come i telefoni e Facebook sono più alti su Loss-Aversion and Grinding.

 

Tabella 6

Coefficienti degli effetti della piattaforma di gioco sui fattori GAMES.

Modelli di utilizzo

È stata condotta una regressione multipla per determinare se i punteggi dei fattori prevedevano la frequenza di utilizzo dei partecipanti, la proporzione del tempo libero dedicato all'uso del gioco e l'atteggiamento auto-descritto nei confronti dei giochi (casual o hardcore). I risultati sono riassunti nella tabella Table7.7. In generale, i punteggi più alti di Story, Violent Reward, Escapism, Social Interaction e Autonomy erano associati a giocare più frequentemente, spendendo una maggiore proporzione di tempo libero nei videogiochi e l'auto-descrizione come giocatore "hardcore". Punteggi più alti in termini di avversione alla perdita e personalizzazione erano associati a una ridotta frequenza di gioco, a una percentuale minore del tempo libero dedicato ai giochi e alla descrizione di se stessi come giocatore "casuale".

 

Tabella 7

Relazioni tra fattori GAMES e modelli di utilizzo del gioco.

Correlazioni con l'età

Le correlazioni tra età e fattori GAMES sono state ispezionate tramite trasformazioni r-to-z di Fisher. Quarantasette partecipanti non hanno dato la loro età e sono stati esclusi da questa analisi, lasciando un campione di n = 736; quindi, tutto ts rappresentano i gradi di libertà 734. L'età era significativamente correlata con la catarsi (r = -0.08, p = 0.004), Loss-Aversion (r = -0.10, p = 0.001), interazione sociale (r = -0.17, p <0.001), personalizzazione (r = -0.06, p = 0.02), Rettifica (r = -0.12, p <0.001) e Autonomia (r = 0.10, p = 0.002). L'età non era significativamente correlata con Story (r = 0.02, p = 0.14), ricompensa violenta (r = 0.02, p = 0.15), o Escapism (r = 0.02, p = 0.17).

Discussione

Gli obiettivi del rapporto attuale erano di sviluppare e convalidare una misura per valutare le differenze individuali nelle motivazioni e preferenze del gioco e per valutare la misura in cui questi fattori sono correlati al gioco patologico. Basato su EFA e CFA e su analisi che includono franchigie di giochi, questa misura sembra dimostrare un'eccellente affidabilità interna, come evidenziato dall'adattamento del modello del CFA all'analisi della metà del gruppo e dalla validità, come evidenziato dal modo in cui le preferenze del franchise di gioco sono correlate al struttura dei fattori. Inoltre, mentre i processi di auto-selezione fanno sì che il campione sia composto principalmente da giocatori "hardcore" (maschi bianchi che giocano quotidianamente), il reclutamento supplementare degli studenti universitari 300 aiuta a diversificare il campione dello studio per le femmine e per i giocatori meno seri.

Questa misura migliora su strumenti precedenti in vari modi. Innanzitutto, si basa sulle variabili latenti di questi studi precedenti aggiungendo nuovi fattori, in particolare Story, che è diventato un aspetto sempre più importante per i giocatori nell'ultimo decennio. Riteniamo inoltre che il fattore di Grinding sia di importanza teorica e che (in combinazione con Losing) possa prevedere come i diversi giocatori soddisfino in modo diverso i bisogni di competenza della SDT. È stato detto che ci sono "due tipi di giochi: quelli vinti a causa dell'abilità, e quelli vinti a causa del tempo" (Baron, 1999). Questi due fattori possono predire se un giocatore sarà più propenso a trovare la soddisfazione della competenza attraverso la sfida della vescica o attraverso il guadagno di premi da parte del paziente. Inoltre, studi precedenti hanno attinto campioni limitati: Yee (2006a,b); Yee et al. (2012) utilizzato solo i giocatori di MMORPGS (un genere popolare, anche se di nicchia, di videogiochi), e Sherry et al. (2006) usato solo volontari 23 e più giovani. Il nostro esempio presenta giocatori di una vasta gamma di età e generi, che include sia giocatori MMORPG che studenti universitari, ma in aggiunta molti altri.

I nostri fattori hanno dimostrato un'eccellente affidabilità. Inoltre, è stato riscontrato che i punteggi dei fattori erano correlati ai franchise preferiti dai partecipanti in modi ragionevoli. Ad esempio, i fan dei giochi di ruolo e dei franchise basati su storie come Final Fantasy, Mass Effect, Planescape: Tormente Metà vita aveva punteggi di storia più alti rispetto ai fan di altri giochi. Allo stesso modo, i giocatori di giochi di ruolo gratuiti come Skyrim or Fallout ha avuto punteggi di Autonomia più alti, mentre i giocatori sono stati attentamente scritturati Call of Duty franchising aveva punteggi di autonomia più bassi. I giochi di ruolo 60 o più lunghi di ore Skyrim ed Final Fantasy erano associati a punteggi di macinazione più alti. Il violento Grand Theft Auto era associato a una maggiore ricompensa della violenza e alla catarsi violenta.

I nostri fattori sembrano anche rappresentare le differenze tra i giocatori di diverse piattaforme di gioco. Ad esempio, gli utenti delle tre piattaforme di videogiochi più convenzionali - Playstation 3, XBOX 360 e personal computer - hanno attribuito maggior valore alle storie di videogiochi, alla violenza e all'evasione. Tuttavia, i giocatori su PC erano anche notevolmente più alti in Autonomy, probabilmente riflettendo la tendenza di questa piattaforma per videogiochi più aperti, ricchi di scelta e modificabili. Erano anche molto più capaci di tollerare le perdite. In confronto, i giocatori di piattaforme occasionali come i giochi per telefono e Facebook hanno trovato le perdite più frustranti. Anche i giocatori di telefoni hanno ottenuto punteggi più alti su Grinding. Molti giochi per telefono comportano un gameplay semplice e rapido con valuta di gioco guadagnata progressivamente che può quindi essere scambiata per vari aggiornamenti (ad es. Jetpack Joyride, Tiny Tower, Fuori dal guinzaglio, Punch Quest). Inoltre, questi giochi sono spesso "free-to-play", non costano nulla da installare e sono invece finanziati da giocatori che convertono denaro reale in valuta di gioco per acquistare questi aggiornamenti. Poiché la nostra scala Grinding misura entrambi gli atteggiamenti verso il guadagno e il pagamento per i premi in-game, consideriamo questa ulteriore prova della validità delle nostre scale. Tuttavia, nessun telefono o gioco di Facebook è entrato nei titoli preferiti 20, quindi è ancora da stabilire se questo modello di business è la vera causa della relazione osservata tra i giochi telefonici e Grinding.

Le relazioni tra determinati punteggi fattoriali e punteggi nel questionario sulla patologia suggeriscono un possibile ruolo di questo strumento nell'individuare quelli a rischio di uso eccessivo dei videogiochi. Comprendendo i motivi, le abitudini e i generi preferiti di coloro che hanno problemi con i videogiochi, possiamo essere meglio attrezzati per diagnosticare e trattare l'uso eccessivo di videogiochi. Ad esempio, i giocatori che stanno cercando di "sfuggire" se stessi attraverso l'immersione o il gioco di ruolo sembrano essere maggiormente a rischio. Sembra probabile che l'utilizzo di videogiochi per sfuggire ai problemi possa portare a un circolo vizioso. Suggerisce anche che l'uso patologico del gioco può essere un sintomo di altri problemi di base (ad es. Depressione, fobia sociale) che possono essere più difficili da trattare: se qualcuno usa i videogiochi per sfuggire a questi problemi, l'astensione dai videogiochi potrebbe trattare solo quei sintomi del videogioco si usano lasciando intatto il problema sottostante. Questo replica le precedenti segnalazioni di un legame tra escapismo e patologia da Yee (2006b). Questa relazione è interessante notare alla luce delle considerazioni per non elencare più "suonare per rimuovere l'umore disforico" come un sintomo di patologia del gioco, in quanto sembra essere una forma "socialmente normativa" di uso del gioco (Gentile et al., In esame ). Anche se l'escapismo potrebbe non essere un sintomo di uso patologico dei videogiochi, sembra essere coerentemente associato alla patologia del gioco (Yee et al., 2012; Kneer e Glock, 2013). Suggeriamo che la ricerca futura non trascuri i possibili collegamenti tra umore disforico, coping, auto-fuga e patologia dei videogiochi.

Abbiamo anche trovato alcune prove per un'interazione giocatore-gioco in patologia. I giocatori che hanno maggiori motivi sociali per giocare hanno anche maggiori probabilità di avere una patologia del videogioco. Come accennato nell'introduzione, i giochi con meccaniche di gioco multiplayer e le relazioni giocatore-giocatore possono essere difficili da chiudere, poiché la pressione tra pari e l'obbligo sociale contribuiscono al gioco continuo. È stata inoltre scoperta una relazione tra Grinding e patologia, supportando la nostra ipotesi che quei giocatori costretti a macinare per ore e completare la 100% del contenuto dei loro videogiochi avrebbero avuto problemi maggiori. Nella ricerca precedente, Yee (2006b) ha suggerito una relazione tra i motivi di avanzamento e il questionario diagnostico di patologia di Young. L'attuale studio replica questa relazione in un campione più ampio (cioè giocatori di tutti i giochi, non solo MMORPG) con una nuova misura.

L'evidenza che l'utilizzo del videogioco problematico è legato alla regolazione delle emozioni o all'auto-fuga suggerisce che l'uso patologico del gioco può essere motivato da meccanismi psicologici simili a quelli di abuso di sostanze irresistibili (Cooper et al., 1988, 1992, 1995). La prospettiva che il gioco patologico di video giochi condivide una motivazione di fondo con dipendenze da droga e gioco d'azzardo è teoricamente attraente e suggerisce una struttura affidabile e invariabile sottostante dipendenze in generale (Shaffer et al., 2004). Tuttavia, sono necessarie molte più ricerche per verificare questa possibilità.

Mentre MMORPG come World of Warcraft sono stati a lungo sospettati di essere particolarmente pericolosi, la presente ricerca fornisce alcune informazioni sul motivo per cui questi giochi possono essere particolarmente propensi a promuovere l'uso problematico. Questi giochi offrono tutti e tre i fattori di rischio scoperti: Escapism attraverso l'immersione fantastica; Grinding guadagnando ricompense attraverso il gioco frequente o l'acquisto di valuta nel gioco con denaro reale; e interazione sociale attraverso la cooperazione organizzata dei giocatori, la competizione e la socializzazione. Tuttavia, invitiamo i ricercatori della patologia del gioco a considerare tutti i tipi di giochi nella loro ricerca. Dopotutto, era solo 30 anni fa che la "dipendenza da gioco" era sinonimo di giochi d'azione arcade per giocatore singolo, senza ricompense persistenti da guadagnare (es. Comando missilistico, asteroidi, Galaga). I giochi in questo stile sono molto diversi dai MMORPG di oggi. Questo studio fornisce gli strumenti iniziali per comprendere l'uso del gioco in molti generi e stili diversi, anche negli sport e in altri videogiochi.

La presente ricerca aiuta anche a creare uno strumento per comprendere le differenze individuali tra i giocatori e le fonti di soddisfazione. È stato dimostrato che i giochi di scarsa qualità (cattive recensioni critiche) sono peggio per soddisfare le esigenze di SDT rispetto ai giochi di alta qualità (buone recensioni critiche) (Ryan et al., 2006). Tuttavia, anche tra due giochi acclamati dalla critica, giocatori diversi hanno ottenuto quantità diverse di soddisfazione SDT e hanno apprezzato questi giochi in misura diversa di conseguenza. Questi motivi possono interagire con le proprietà di un dato gioco per determinare in che modo soddisfa in modo differenziato i bisogni psicologici tra i diversi giocatori. Ad esempio, i giocatori con un alto grado di avversione alla perdita possono trovare un gioco impegnativo "frustrante" o "ingiusto", mentre un giocatore con avversione alla perdita bassa può trovarlo elettrizzante. La comprensione di queste differenze individuali può rendere più facile per gli sviluppatori di giochi, i critici e i consumatori capire se un particolare gioco soddisferà i gusti del consumatore. Sono necessarie ricerche future per dimostrare se le motivazioni e le misure delle preferenze possono predire la soddisfazione del giocatore.

Vorremmo anche continuare a sviluppare nuovi articoli per questa scala. In particolare, non siamo sicuri che l'avversione alla perdita, l'autonomia e la personalizzazione misurino pienamente i costrutti previsti. Speravamo che Loss Aversion potesse comprendere meglio l'intera competizione e la sfida, piuttosto che specificamente l'esperienza di perdere. È possibile che tutti i giocatori apprezzino una sfida, nella misura in cui è appropriato al loro livello di abilità. Elementi come "Trovo che i giochi facili siano troppo noiosi" e "Sono orgoglioso quando padroneggio un aspetto di un gioco" non sono stati caricati. Allo stesso modo, il fattore Autonomia sembra rappresentare principalmente l'importanza dell'esplorazione del mondo aperto e la diversità delle scelte disponibili. Avevamo sperato che questo fattore misurasse anche la capacità di prendere decisioni, esplorare soluzioni e provare strategie senza messaggi tutorial invadenti o suggerimenti condiscendenti. Tuttavia, elementi come "Preferisco i giochi che ti dicono cosa fare e quando farlo" e "Mi piace capire i giochi da solo" avevano effetti soffitto / pavimento pronunciati e offrivano una variazione minima, non riuscendo così a caricare fattore. Infine, la personalizzazione non era significativamente più alta per i fan di Minecraft, forse perché tre dei quattro articoli riguardano la personalizzazione dell'avatar e solo un elemento riguarda la costruzione di cose. Gli sforzi futuri potrebbero essere in grado di ampliare la portata di questo fattore.

Inoltre, mentre abbiamo ottenuto risultati accettabili esaminando le relazioni tra i punteggi dei fattori e i giochi preferiti dei partecipanti, studi futuri potrebbero migliorare questo approccio. In primo luogo, istruire i partecipanti a segnalare tre dei loro "giochi preferiti" ha indotto una certa contaminazione di nostalgia. Molti partecipanti hanno risposto con quali videogiochi stavano giocando 10 anni fa, piuttosto che con quali giochi avrebbero trovato più divertente giocare in un dato momento. Inoltre, la struttura a risposta aperta di questo elemento non ha prodotto un potere statistico eccellente, poiché gli intervistati hanno menzionato centinaia di videogiochi diversi, causando l'eliminazione di molte risposte e l'aggregazione di altre nel miglior modo possibile secondo il miglior giudizio del ricercatore. In futuro, abbiamo in programma di limitare la scelta dei giochi preferiti a una selezione di scelte robusta, diversificata ma limitata.

L'attuale studio è limitato dalla sua struttura trasversale, che lascia impossibile determinare la direzione della causalità, se esiste, nelle relazioni tra motivi e patologia. La ricerca longitudinale futura è necessaria per determinare i modelli di sviluppo del motivo e patologia nel tempo. I dati longitudinali consentirebbero ispezioni della causalità di Granger (Granger, 1969) tra motivi e stato patologico, determinare se i motivi portano a patologia o patologia porta a motivazioni. Inoltre, ci permetterebbe di determinare la natura dei cambiamenti normativi nelle motivazioni nel tempo. La presente ricerca non può districare i cambiamenti nei motivi dovuti all'età da motivi associati alla coorte di età.

Questo studio ha sperimentato un attrito soggetto, dal momento che molti soggetti che hanno iniziato lo studio si sono licenziati prima di terminare il sondaggio o hanno risposto "Non applicabile". Il sondaggio è stato piuttosto oneroso, portando la maggior parte dei partecipanti a 20 almeno una volta. La ricerca futura tenterà di utilizzare indagini più piccole e meno onerose. Questo sarà supportato dallo studio corrente, che ha ridotto la misura GAMES dagli articoli 121 agli articoli 60 (incluso il proxy per l'attenzione). Il minor numero di articoli diminuirà il tempo richiesto per completare il sondaggio e la probabilità che almeno una domanda sia contrassegnata come "Non applicabile", riducendo quindi l'attrito.

Concludiamo invitando i ricercatori a considerare le caratteristiche specifiche dei giocatori, le loro personalità e i giochi che giocano. Una trappola comune nella ricerca sui videogiochi consiste nel trattare i giochi come macchine omogenee che convertono il tempo in oro virtuale e draghi uccisi, o peggio, un veicolo per la consegna di scene di violenza a uno spettatore passivo. I giocatori partecipano attivamente ai loro giochi e mostrano preferenze eterogenee nei giochi che giocano. I giocatori sono motivati ​​a giocare in quanto tali giochi possono soddisfare i bisogni psicologici (Przybylski et al., 2010), ma i diversi giocatori cercheranno di soddisfare tali bisogni in modi diversi. Per comprendere al meglio giocatori, preferenze e patologia, dobbiamo indagare sull'interazione tra la personalità dei giocatori e i meccanismi di gioco.

Nota dell'autore

Questa ricerca è stata supportata da una borsa di studio Bond Life Sciences assegnata a Joseph Hilgard.

Ringraziamenti

Le note

Riferimenti