ビデオゲーム中毒の有病率と予測因子：ゲーマーの全国代表者サンプル（2016）に基づく研究

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抽象

ビデオゲームは、最も人気のある現代のレクリエーション活動の59つです。 全アメリカ人のXNUMX％がビデオゲームをプレイしていることが示されています（Ipsos MediaCT 2014）。 ヨーロッパ人の平均48％がビデオゲームをプレイしたことがあります（Ipsos MediaCT 2012）、そしてノルウェーの若年成人（56〜16歳）の40％が定期的にビデオゲームをプレイしています（Mentzoni etal。 2011）。 97〜12歳のアメリカ人の17％がビデオゲームをプレイしていることを示す調査で示されているように、青年の間では、プレーヤーの割合はさらに高くなっています（Lenhart etal。 2008).

ビデオゲームのプレイが増加するにつれて、プレイに問題があるという報告があります。 問題のあるビデオゲームのプレイを説明するために使用される用語は、研究文献によって異なります（Brunborg et al。 2013）。 本研究では ビデオゲーム中毒 優先用語として使用され、ゲームが日常生活の機能障害につながるビデオゲームの問題のあるまたは病理学的な使用を指すために使用されます。 Lemmens et al。 （2009）ビデオゲーム中毒を、「社会的および/または感情的な問題を引き起こすコンピューターまたはビデオゲームの過度かつ強制的な使用」と定義します。 これらの問題にもかかわらず、ゲーマーはこの過剰な使用を制御できません。」（Lemmens et al。 2009、p。 78）。

以前の研究ではさまざまな評価手段が使用され、多様な参加者グループが含まれていたため、ビデオゲーム中毒の有病率は研究間で異なります（Ferguson et al。 2011）。 文献レビューで、ファーガソン等。 （2011）ビデオゲーム中毒の有病率は約6.0％でした。 熱心なゲーマーとして分類できるものを除外すると、有病率は3.1％に低下しました。

ビデオゲーム中毒を分類するこの後者のアプローチを採用します。この方法では、顕著性、耐性、および気分の変化を反映するスケールアイテムが中毒ではなく、エンゲージメントの指標と見なされました。 （2013）ノルウェーの若者の間で、中毒ゲーマーの4.2％、問題のあるゲーマーの12.9％、熱心なゲーマーの4.9％、問題のないゲーマーの78％の有病率が見つかりました。 対照的に、青年期のゲーム依存症スケールの元のスコアリング基準を使用する（GASA; Lemmens etal。 2009）、Mentzoni et al。 （2011）16〜40歳のノルウェー人の代表的なサンプルの有病率は、ビデオゲーム中毒と問題のあるビデオゲームでそれぞれ0.6％と4.1％であると推定されました。 GASAは、病的賭博に適合したDSM-IV基準に基づいています（King etal。 2013）、したがって、Mentzoni et al。 （2011）チャールトンの（2002）エンゲージメント基準は、多くのゲーマーがそうでないかもしれない中毒者として特定します。

研究は一般に、男性は女性に比べてビデオゲームに関連する問題を報告することに同意しています（Brunborg et al。 2013; ファーガソン等。 2011; Mentzoni et al。 2011）。 年齢に関して、ある研究では、若い年齢がビデオゲームの問題のある使用の強力な予測因子であることがわかりました（Mentzoni et al。 2011）。 （i）ビデオゲームに関する研究のほとんどは、青少年および青少年を対象に実施されているためです（Williams et al。 2009）および/またはゲーマーのサンプル（Pontes and Griffiths） 2014）、および（ii）一般的な人口サンプルに基づいた研究が不足している（Wenzel et al。 2009）、ビデオゲーム中毒を発症するリスクに関連する社会人口学的要因を特定するには、より多くの研究が必要です。

他の人口統計学的変数の重要性に関しては、研究文献は比較的少ない。 婚ital状態に関して、ある研究では、典型的な中毒ゲーマーは独身であると報告しました（Wenzel et al。 2009）、別の研究では、ビデオゲーム中毒は学歴に依存しないことが判明しました（Rehbein et al。 2010）。 さらに、失業が危険因子である可能性が示されています（Elliot et al。 2012）、およびビデオゲーム中毒スケールの高得点に関連付けられています（Kim et al。 2008).

著者の知る限り、全国人口ベースの研究におけるビデオゲーム中毒と原産国との関係を調査した研究はありません。 したがって、この問題をさらに調査する必要があります。 最近の有病率調査の要約では、西ヨーロッパ、北米、およびオーストラリアの人口と比較して、東アジアの人口で問題のあるビデオゲームの有病率が高いことがわかりました（King et al。 2012）。 移行は、精神疾患につながる可能性のあるストレス誘発効果があることが示唆されています（Bhugra and Jones 2001）、しかし、状況はまちまちであり、移民が精神的健康の問題から保護されている移民の頑健性の効果も発見されています（Algeria et al。 2008）。 ケーススタディでは、孤独を克服する方法として、引っ越しが過剰なオンラインゲームの要因になる可能性があることが報告されています（グリフィス 2000).

Five-Factor Model（CostaおよびMcCraeに基づく性格特性 1992）以前は、異なる行動中毒とリンクされていました（Andreassen et al。 2013）。 5要素モデルは、5つの主要な次元を区別します：（1）神経症（例：神経質で不安になりやすい）、（2）外向性（例：おしゃべりで発信）、（3）経験への開放性（想像力と知的指向） ）、（4）同意性（例：同情的で温かい）および（5）良心性（例：組織的かつ迅速であること）（ウィギンズ 1996).

以前の研究では、ビデオゲーム中毒は神経症と正の相関があり、外向性、同意性と負の相関があることが示されています（Peters and Malesky 2008）と良心（Peters and Malesky 2008; アンドレアセン他 2013）。 これらの以前の研究では、オープン性に関しては関連性が見つかりませんでした。 この分野の研究はまだ限られているため、より多くの研究が必要です。 本研究は、性格特性がビデオゲーム関連の行動を説明できる程度への洞察を提供します。 さらに、本研究は、ビデオゲーマーのさまざまなグループのさまざまな性格プロファイルへの新しい洞察を提供します。

ビデオゲーム中毒に関連して、多くの負の心理的健康への影響が報告されています（Choo et al。 2010）、うつ病など（Mentzoni et al。 2011; ヴァン・ロージ他 2010）、自殺念慮（Wenzel et al。 2009; レーベイン等。 2010）および不安（Wenzel et al。 2009; レーベイン等。 2010）。 さらに、ある研究では、ビデオゲーム中毒の男の子は睡眠障害のレベルが高いことがわかりました（Rehbein et al。 2010）。 さらに、Brunborgと同僚（2013問題のあるゲーマーまたは中毒のゲーマーである若者は、問題のないゲーマーと比較して、気分が悪く、いらいらしたり、気分が悪くなったり、神経質になったり、疲れたり疲れたり、恐れたりするリスクが高いと報告しました。 ただし、ゲーム時間は同程度であるが中核的な中毒基準を支持していない非常に熱心なゲーマーは、これらの健康上の苦情に対して大きなリスクを示しませんでした。

健康とビデオゲーム中毒との関係についていくつかの研究が行われていますが、ゲーマーの全国的に代表的なサンプルを使用した研究はほとんどありません。 本研究では全国的に代表的なサンプルを使用しているため、これは研究文献のこのギャップの一因となっています。 さらに、ゲーマーのさまざまなグループに関連して健康を調査する研究はほとんどないため、この研究はこの点に関してこの文献にも追加されます。

本研究の最初の目的は、ゲーマーの全国的な代表集団における正常、従事、問題、および依存症のゲーマーの有病率を推定することでした。 2番目の目的は、人口統計学的要因、性格特性、心身の健康がさまざまなゲームカテゴリにどの程度関連しているかを調査することでした。

方法

結果

表 Table11 は、サンプルの記述データを示しています。 過去6か月間にビデオゲームをプレイしたと報告した男性の割合は62.7で、37.3％が女性でした（N = 3389）。 テーブル Table22 チャールトンのコアおよび周辺因子のソリューションを使用して、ビデオゲームのサンプルおよび人口全体のサンプルの有病率（加重）を示します。 ビデオゲーム中毒の推定罹患率は、ビデオゲームサンプルでは1.41％（CI = 1.03、1.80）、人口サンプル全体では0.53％（CI = 0.39、0.67）でした。

 

テーブル1

サンプルの記述データ（N = 3389）

 

テーブル2

ゲーマー集団および全体としてのゲーマーのさまざまなグループの有病率（加重）率

表 Table33 Lemmensの元のスコアリング後の、ビデオゲームサンプルおよび人口全体のサンプルの有病率（加重）を示します。 ビデオゲーム中毒の推定罹患率は、ビデオゲームサンプルでは0.89％（CI = 0.58、1.19）、人口サンプル全体では0.33％（CI = 0.21、0.44）でした。

 

テーブル3

Lemmensの元のスコアリング後の、ゲーマーの人口および全体の人口におけるゲーマーのさまざまなグループの有病率（加重）率

表 Table44 スタディのすべての予測変数間の相関を示します。 最も強い相関関係は、年齢と教育レベルの間でした（r = 0.35）、婚姻状況と教育（r = 0.38）、およびそれ以上の年齢層と婚姻状況（r = 0.38）。

 

テーブル4

すべての研究変数（性別、年齢層、婚status状況、出生地、教育レベル、雇用状況、性格[外向性、同意性、良心、知性/想像力]間の相関係数（ピアソン相関）およびファイ係数 ...

表 Table55 オッズ比（OR）と95％信頼区間（95％CI）の観点から、単変量（粗）多項ロジスティック回帰分析の結果を示します。

 

テーブル5

ビデオゲーム中毒（1 =中毒ゲーマー、2 =問題ゲーマー、3 =エンゲージゲーマー、4 =通常ゲーマー）が従属変数を構成する多項ロジスティック回帰分析（粗）、通常ゲーマーは参照カテゴリを構成

表 Table66 調整された多項回帰分析のデータを示します。

 

テーブル6

重回帰分析（調整済み）、ビデオゲーム中毒（1 =中毒ゲーマー、2 =問題ゲーマー、3 =エンゲージゲーマー、4 =通常ゲーマー）が従属変数を構成し、通常ゲーマーが参照カテゴリを構成

粗雑な分析と調整された分析の両方で、中毒、問題、または熱心なゲーマーは性別と有意かつ否定的に関連しており、男性の回答者は女性の回答者よりもこれらすべてのカテゴリーに属している可能性が高いことを示しています。

31〜50歳であることは、粗分析と調整済み分析の両方で、コントラストグループ（16〜30歳）と比較して、中毒または問題のあるゲーマーであることと有意かつ否定的に関連していました。 51〜80歳であることは、大まかな分析の対照グループと比較して、中毒ゲーマー、問題ゲーマー、または熱心なゲーマーであることに否定的に関連していました。 性格特性を調整する場合、効果は依然として有意でしたが、心身の健康を調整する場合、熱心なゲーマーであることとの関連は有意なままではありませんでした。

アフリカ、アジア、南アメリカまたは中米で生まれたことは、粗雑な分析と調整された分析の両方で中毒または問題のあるゲーマーであることと積極的かつ有意に関連していました。 大まかな分析では、外向性の高得点は、低得点の場合と比較して、中毒または熱心なゲーマーであることと有意かつ否定的に関連していました。 調整された分析では、有意な関連性はありませんでした。 おおまかな分析では、嗜好性は、中毒、問題、または熱心なゲーマーであることと有意かつ否定的に関連していました。 調整された分析のみで、問題のあるゲーマーであるという否定的な関連性が残った。 誠実さのために、粗野な分析と調整された分析の両方で、中毒、問題、または熱心なゲーマーであるという重要かつ否定的な関連がありました。 大まかな分析では、神経症は、中毒、問題、または熱心なゲーマーであることと積極的かつ有意に関連していました。 ただし、調整されたモデルでは、熱心なゲーマーであることとの関連は重要なままではありませんでした。 粗雑で調整された分析では、知性/想像力は問題ゲーマーであることと有意かつ積極的に関連していました。

心身の健康尺度のスコアが低いことは、粗雑な分析で中毒、問題、または熱心なゲーマーであることと負の関連がありました。 調整されたモデルでは、中毒ゲーマーであることとの関連は重要なままではありませんでした。

すべての予測変数を含む完全なモデル（調整済み分析）は統計的に有意でした（χ² = 358.24、 df = 45、 p <.01）。 さらに、モデルは全体として、ビデオゲーム中毒の分散の10.6％（CoxおよびSnell Rの17.3乗）と88.3％（Nagelkerke RのXNUMX乗）の間で説明され、すべてのケースのXNUMX％を正しく分類しました。

議論

サンプル全体を使用し、GASAの元のスコアを適用すると、中毒ゲーマーの有病率（0.33％）と問題ゲーマーの有病率（3.0.​​0.6％）の両方が、以前のノルウェーの研究（中毒ゲーマー：4.1％、問題ゲーマー）よりも低かった。 ：XNUMX％; Mentzoni etal。を参照してください。 2011）。 さらに、中毒のゲーマーの有病率は、世界中で発見されたものよりも低かった（6.0％、Ferguson etal。 2011）。 これは、ノルウェーではビデオゲーム中毒の有病率が世界中よりも低いことを示している可能性があります。また、Ferguson et al。 （2011）若者と若い成人を対象とした研究のみが含まれていました。

これに対して、アクティブなビデオゲーマーのサンプルと干渉アプローチを使用した場合、有病者数はすべてのゲーマーグループで高く、中毒（1.41％）、問題（7.3％）、関与（3.9％）でした。 しかし、中毒ゲーマーの有病率は世界中で発見されているものよりも低かった（Ferguson et al。 2011）。 さらに、これらの結果をBrunborgらと比較する場合。 （2013）、思春期の人口を使用した人、ここで報告された有病率は、ゲーマーのすべてのカテゴリーでより低いです。 したがって、この後者の発見は、有病率がファーガソンらによって報告されたという解釈を支持しています。 （2011）若者と若年成人のみを対象とした研究が含まれていたため、高かった。

本研究の結果は、男性は女性よりもゲームに関する問題を報告しているという以前の研究と一致しています（Brunborg et al。 2013; ファーガソン等。 2011; Mentzoni et al。 2011）。 本研究では、男性は女性よりも2.9倍、中毒ゲーマーカテゴリに属していました。 さらに、分析に人格特性と心身の健康を含めると、注目すべき変更はありませんでした。 これは、性別がこれらの変数に依存しないことを示唆しています。 この結果は、独身であることはビデオゲームの過度の使用と積極的に関連していることを示唆する研究をさらに裏付けています（Wenzel et al。 2009）、および若い年齢はビデオゲームの使用に関する問題に関連していることを示唆する文献（Mentzoni et al。 2011）。 最年少グループの回答者は、中年（2.9倍の確率）および最年長グループ（4倍の確率）よりも中毒グループに属する可能性が高かった。 さらに、最も若い年齢層の回答者は、最も古い年齢層よりも問題のあるゲーマーのグループに属している可能性が高かった（4.2倍の可能性が高い）。 ただし、ゲームは比較的新しい現象であるため、コホート効果が発生する可能性があることに注意してください。 若いビデオゲーム世代が成長するにつれて、ゲームはおそらくより多くの年齢層に均一に分散されるでしょう。

アフリカ、アジア、南アメリカ、または中央アメリカで生まれた回答者は、ノルウェーで生まれた回答者と比較して、中毒ゲーマーのグループに属する可能性が4.9倍、問題のあるゲーマーのグループに属する可能性が3.1倍でした。 現在の著者は、移民のビデオゲーム中毒を調査する以前の研究を特定することができませんでした。 移民が一般的なメンタルヘルス問題のリスクグループに属しているかどうかに関して、以前の調査結果は混同されています（例：ブーグラとジョーンズ 2001; アルジェリア等。 2008）。 しかし、以前の研究では、西ヨーロッパ、北米、およびオーストラリアの人口と比較して、東アジアの人口で問題のあるビデオゲームの有病率が高いことがわかりました（King et al。 2012）、この地域からの移民は、移民のためではなく、ゲームに対する一般的な関心のために、ビデオゲーム中毒を発症しやすいという考えを支持する可能性があります。 しかし、ゲームは孤独な人や統合されていない人に社会的なアウトレットを提供し、他の志を同じくする個人との友情を築く方法としてオンラインメディアを使用する可能性もあります（コールとグリフィス 2007).

ビデオゲーム中毒は教育レベルに依存せず、以前の研究（Rehbein et al。 2010）。 ただし、本研究の結果は、問題を抱えたゲーマーの教育レベルが低いことを示唆しています。 教育レベルの高いゲーマーは、教育レベルの低いゲーマーよりも多くの時間と労力を彼らのキャリアに投入し、したがってゲームに費やす時間を減らすと推測できます。 この関連に関連する交絡変数は若い可能性があります。これは、教育レベルが最も低い回答者のグループが、学位を修了した成人とまだ勉強中の青年の両方で構成されるためです。 そのような解釈は、年齢と教育レベルの間の中程度の相関関係が見つかった結果によって部分的にサポートされています。

以前の研究では、失業率と問題のあるビデオゲームおよびインターネットの使用との間に関連性が見られました（Elliot et al。 2012; キムら。 2008）、しかし、この関連は、ビデオゲーム中毒に関連する現在の研究では見つかりませんでした。 現在の結果は、神経症、良心、知性/想像力に関する性格とビデオゲーム中毒に関する以前の発見も裏付けています（Peters and Malesky 2008; アンドレアセン他 2013）。 神経症に強い人はより多くの不安と抑うつを経験できるため（コスタとマクレー 1992）、彼らは彼らの問題の逃避としてビデオゲームのプレイを使うかもしれません。 さらに、神経症的傾向が高いことは、衝動性に関連することが示されています（CostaおよびMcCrae 1992）、それはビデオゲームをすることを支持して他の活動を捨てることをより簡単にするかもしれません。 本研究の結果は、良心的得点が高い回答者は中毒ゲーマーのグループに属する可能性が3倍低く、良心は中毒、問題、または熱心なゲーマーと負の関連があることを示しました。 これの考えられる理由は、良心で高い得点をした人​​は通常、忠実で自己規律があるということかもしれません（コスタとマクレー 1992）、重いビデオゲームのプレイと互換性がないと言える特性。

ピーターズとマレスキーとは対照的に（2008）、外向性または同意性とビデオゲーム中毒の間に有意な関係は見つかりませんでした。 ピーターズとマレスキー（2008）特定のオンラインゲーム（World of Warcraftなど）のゲーマーのサンプルを使用した場合、ビデオゲーム中毒と外向性または同意性との関係は、このゲームをプレイする人または同様のタイプのゲームにのみ当てはまる場合があります。

以前の研究とは異なり（Rehbein et al。 2010; ブランボーグ等。 2013）現在の研究の結果は、ビデオゲーム中毒と心身の健康状態の間に関連性がないことを示しています。 ただし、心身の健康に関するスコアが低いことと、問題のあるゲーマーのグループまたは熱心なゲーマーのグループに属していることとの間に関連性が見つかりました。 結果は、心身症状の高得点グループは、低得点グループよりも問題ゲーマーのグループに属する可能性が3倍高いことを示しています。 本研究の結果が以前の調査結果と異なる理由は、心身の健康の評価に違いがあるかもしれない。 たとえば、Brunborgら。 （2013現在の研究ではいくつかの項目を一緒にプールしながら、心身の健康の特定の要因、例えば「気分が悪い」、「睡眠障害」、「疲れている」に注目しました。 さらに、現在の研究がいくつかの人口統計学的変数と人格要因を制御しているという事実は、異なる結果が見つかった理由をさらに説明するかもしれません。 調査された性格特性がゲーマーの異なるグループ内で異なる関連性を示すため、結果はゲーマーの異なるグループ間の区別をサポートします。 たとえば、神経症の特性は中毒ゲーマーや問題のあるゲーマーにとってのみ重要であり、熱心なゲーマーにとっては重要ではありません。

国民人口レジストリからランダムに選択されたサンプルを使用することにより、ビデオゲーム人口全体で結果を一般化できます。 これまでにそのような研究が不足していることを考えると、さらなる人口ベースの研究が必要です（Wenzel et al。 2009）。 さらに、ほとんどの以前の研究は青少年およびティーンエイジャーについて実施されています（Williams et al。 2009）。 現在の研究では、異なるスコアリング方法を使用することにより、異なる有病率も取得しました。 このように、この研究は以前の研究とは異なる有病率を比較する機会を提供します。

本研究の1つの欠点は、異なる種類のゲームを区別しなかったことです。 研究では、ゲームの特性がビデオゲーム中毒の発生に重要であることが示されています（King et al。 2011）。 などの特定のゲームを使用したいくつかの研究 エバークエスト （ウィリアムズら 2008; グリフィスら 2004）現在の研究とは異なる結果が報告されており、MMORPGは、たとえば他のゲームよりも中毒性が高いことがわかっています（Rehbein et al。 2010）。 ゲーマーの4つの異なるグループに属するゲーマーにとって、特定のタイプのゲームをプレイすることが典型的かどうかを明確にするためには、さらなる調査が必要です。 大陸よりも詳細な代替選択肢が使用されていた場合、出生地に関する結果も異なる可能性があります。 また、この調査では、回答者がどの程度プレーしているかという指標もありませんでした。 断面設計により、本研究はさらに限定されており、変数間の因果関係を推論することはできません。 変数間の方向性について結論を出すために、さらなる縦断的研究が必要です。 この研究はまた、自己報告データを利用する既知の多くのバイアス（例えば、想起バイアス、社会的望ましさバイアスなど）に苦しんでいます。

結論

本研究では、中毒ゲーマーの普及率は1.4％、問題ゲーマーは7.3％、エンゲージゲーマーは3.9％であることが示されました。 結果は、ビデオゲーム中毒に関連する次の要因を特定しました：男性の性別、年齢の若さ、一人暮らし、アフリカ、アジア、南アメリカ、または中央アメリカでの生まれ、良心の点数が低い、神経症の点数が高い、心身の健康が悪い。 これらの要因は、ビデオゲーム中毒の分野への洞察を提供し、中毒ゲーマーになるリスクのある人を特定する方法についてのガイダンスを提供するのに役立ちます。

脚注

参考文献