비디오 게임의 동기, 선호도 및 병리의 개인차 : 게임 태도, 동기 및 경험 척도 (2013)

추상

개요

비디오 게임 산업은 미국 경제에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나입니다. 이 산업은 25에서 2011 십억 달러의 매출을 기록했으며 2005에서 2009로 연간 같은 성장률을 보였으며 같은 기간 동안 미국 전체 경제 성장률의 5보다 XNUMX를 초과했습니다 (Siwek, 2010). 증거에 따르면 개인은 비디오 게임을 그 어느 때보 다 더 많이하고 있습니다 (Anderson et al., 2007). 예를 들어, 이방인 (2009)에 따르면 8 ~ 18 이상인 개인은 평균 주당 거의 15 시간 동안 비디오 게임을합니다. 게임 콘텐츠, 특히 폭력의 영향에 대한 상당한 연구가 진행되었지만 (Anderson et al., 2010), 비디오 게임 플레이의 병리 적 (때때로 "중독"이라고도 함) 패턴에 영향을 줄 수있는 요인을 조사한 연구는 비교적 적습니다 (피셔, 1994; Chiu et al., 2004; 찰튼과 댄포스, 2007; 이방인, 2009; 이방인 등 2011) 및 사람들이 다른 게임보다 특정 게임을하고 게임을 선호하는 동기 (Przybylski et al., 2010). 이 보고서는 이러한 구성을 측정하기위한 도구를 개발하고 검증함으로써 게임 선호도와 동기의 개인 차이에 관한 최신 문헌에 기여합니다.

비디오 게임이 보편적 인 인기를 얻음에 따라 다양성도 증가했습니다. 오늘날의 비디오 게임은 무수히 많은 스튜디오, 개발자 및 장르를 구성합니다. 특정 게임에는 종종 다양한 옵션이 포함되어있어 플레이어가 다양한 방식으로 게임과 상호 작용할 수 있습니다. 비디오 게임 사이와 내에서 너무 많은 옵션이 있기 때문에 개인이 다른 형식의 대중 매체와 마찬가지로 한 게임 유형을 다른 유형보다 선호하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 다른 영화 애호가가 Tarantino를 선호하는 것처럼 Spielberg를 선호하는 것처럼 한 게이머도 Sid Meier의 전략 게임을 즐길 수 있습니다 (예 : 문명) 다른 사람은 Ken Levine의 내러티브 기반 XNUMX 인칭 슈팅 게임 (예 : 바이오 쇼크).

최근의 연구에 따르면 게이머마다 비디오 게임에 대한 동기와 선호도가 다르다는 직관적 인 아이디어가 뒷받침됩니다. 예를 들어 Ryan et al. (2006) 자기 결정 이론 (SDT)의 적용을 통해 선수의 동기를 조사했다 (Deci and Ryan, 1985). SDT는 플레이어의 기본 심리적 욕구 인 자율성 (통제 감), 능력 (잘 수행하고 있다는 감각), 관계 성 (친구 및 관계)을 충족하는 한 플레이어가 비디오 게임을 즐겨야한다고 예측합니다. 이 가설과 일치하여 Ryan et al. (2006)는 모든 플레이어에 걸쳐, 플레이 중 자율성, 역량 및 관련성에 대한 주관적인 경험이 게임을 더욱 동기 부여하고 플레이어에게 호소하게한다는 것을 발견했다. 또한 비판적으로 잘 검토 된 게임 (예 : 젤다의 전설 : 시간의 오카리나)는 임계 플롭보다 요구를 더 잘 충족시키는 경향이있었습니다 (예 : 곤충의 일생). 중요하게도, 다른 플레이어는 동일한 중요하고 성공적인 게임이 SDT 요구를 다르게 만족 시켜서 다른 즐거움을 느낀다는 것을 발견했습니다. 이 현상은 특정 게임이 SDT 요구를 충족시키는 지 또는 플레이어가 어떤 게임을 즐기는 지에 따라 플레이어 선호도의 개별적인 차이가 완화 될 수 있음을 시사합니다.

연구원, 플레이어 및 게임 개발자 모두 게임 동기와 선호도의 개인 차이를 측정하는 데 오랫동안 관심을 가져 왔습니다. “플레이어 성격”이론은 Bartle (1996)는 각 플레이어가 게임 세계에서 행동하는 것을 선호하는 정도와 각 플레이어가 다른 플레이어와의 상호 작용을 즐기는 정도에 따라 플레이어가 네 가지 유형 중 하나로 분리된다고 추측했습니다. 보다 최근에, Sherry et al. (2006)는 포커스 그룹의 미국 학부생들을 인터뷰하여 비디오 게임 사용 동기의 크기를 결정했습니다. 그들은 각성, 도전, 경쟁, 기분 전환, 환상 및 사회적 상호 작용의 여섯 가지 차원을 식별했습니다. 이러한 차원은 후속 조사에서 비디오 게임 플레이에 대한 강력한 예측 변수 인 것으로 밝혀졌으며, 더 높은 등급의 Arousal, Diversion 및 Social Interaction은 더 많은 주간 비디오 게임 사용 시간과 관련이있었습니다.

또 다른 모델은 Yee et al. (2012; 예, 2006a,b). Yee와 동료들은 MMORPG (Massively Multiplayer Online Role-Playing Games) 플레이어를 조사하여 XNUMX 개의 하위 구성 요소로 구성된 세 가지 요소를 확인했습니다. 이러한 요소에는 다음이 포함됩니다. 성취, 하위 구성 요소로 구성된 발전, 역학 및 경쟁; 사회화, 관계 및 팀워크로 구성된 사회; 디스커버리, 롤 플레잉, 커스터마이징, 도피로 구성된 몰입감. 이러한 요인은 이후 플레이어의 가장 큰 발전 영역과 관련이있는 것으로 밝혀졌습니다. 월드 오브 워크래프트. 예를 들어, 업적 중심의 플레이어가 많을수록 플레이어 대 플레이어 전투 및 협동 던전 공격에서 게임 내 "업적"의 비율이 높았으며, 몰입 형 플레이어는 탐험과 관련하여 더 많은 성과를 보였습니다 (Yee et al. , 2012).

이 세 가지 접근 방식은 각각 게임에서 개인의 선호도를 측정하고 설명하려고 시도했습니다. 이는 동일한 게임이 한 플레이어의 SDT 요구 사항을 충족하는 동시에 다른 플레이어를 억제하는 방법을 설명 할 수있는 접근 방식입니다. 사실, Yee 's (2006a) 요인은 특히 SDT 동기와 일치하는 것으로 보입니다. 플레이어는 게임을 사용하여 역량 (예 : Yee의 성취 요인) 또는 관련성 (예 : Yee의 사회적 요인)을 충족시키는 정도에 따라 다릅니다. Sherry et al. (2006) 경쟁과 사회적 상호 작용에 대한 유사하게 측정 된 태도. 이 측정 값의 차이는 플레이어가 게임 사용을 통해 충족시키려는 SDT 요구 사항이 다양하다는 것을 나타냅니다. 예를 들어 한 플레이어는 게임을 사용하여 관련성을 경험하는 반면 다른 플레이어는 게임을 사용하여 역량을 경험할 수 있습니다.

동기 모델은 비디오 게임을하는 데 소비 된 시간을 예측할 수 있기 때문에 (예 : Sherry et al., 2006; 예, 2006b), 게임 동기의 개인 차이를 이해하는 것은 비디오 게임 사용에 문제가 있거나 "병리 적 비디오 게임 사용"(이방인, 2009) 또는 "병리학 적 기술 사용"(Gentile et al., 2013). 원래 진단 및 통계 매뉴얼, 제 4 판 (DSM-IV; American Psychiatric Association, 2000) 도박 중독에 대한 기준, 병리학적인 비디오 게임 사용의 척도는 신뢰성과 타당성에서 꾸준히 개선되었습니다. 도박과 마찬가지로 비디오 게임을 과도하게 사용하면 개인에게 수많은 악영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 병리학적인 비디오 게임 사용은 우울증, 불안, 사회 공포증 및 학교 성적 장애와 관련이 있습니다 (Gentile et al., 2011). 극단적 인 경우에, 여자는 게임에 너무 몰두되었다 월드 오브 워크래프트 그녀의 3 살짜리 딸이 태만으로 죽었다는 것 (Las Cruces Sun-News; Meeks, 2011).

플레이어의 동기와 비디오 게임 사용 선호도의 개인차에 따라 어떤 게이머가 건강하고 균형 잡힌 게임 사용을 즐기는 지, 어떤 게이머가 병적 게임 사용 위험에 처해 있는지 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 대처 동기가 알코올 남용과 관련이있는 것과 매우 유사합니다 (Cooper et al., 1988, 1992, 1995)에 따르면, 비디오 게임을 사용하여 문제를 피하는 플레이어는 게임 사용으로 인해 더 큰 문제가 발생한다는 증거가 있습니다 (예, 2006b; 무릎을 꿇고 글록, 2013).

실제로 특정 게임 기능에 대한 선호도가 병리학 적 게임 사용과 관련이 있다고 생각할만한 이유가 있습니다. 연구원들은 특정 기능으로 인해 일부 게임이 다른 게임보다 중독성이 있다고 제안했습니다 (Wan and Chiou, 2007; 왕과 델 파브로, 2009; King 등 2011). 예를 들어 사회적 상호 작용이 포함 된 인터넷 게임은 오프라인 싱글 플레이어 비디오 게임 (Thomas 및 Martin, 2010). 또한 중독자들은 컨트롤에 비해 게임 캐릭터가 "등급"을 높일 수있는 희귀 한 게임 아이템을 찾는 데 더 큰 즐거움을보고합니다 (King et al., 2010). 이러한 이유로 연구원들은 대규모 멀티 플레이어 온라인 롤 플레잉 게임 (MMORPG)을 특히 중독성 (Linderoth and Bennerstedt, 2007; Hellström et al., 2012; 무릎을 꿇고 글록, 2013), 때로는 게임 병리학 연구에서 다른 모든 장르를 배제하는 정도까지 (예 : Yee, 2006b; Hellström et al., 2012). 게임 선호도의 차이를 식별하여 특정 게임 스타일을 선호하는 플레이어를 식별하고 다른 플레이어보다 병리학 적 게임 사용 증상이 더 많은지 여부를 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 플레이어는 게임 내 아이템 또는 온라인 소셜 상호 작용에 의해 동기가 부여되는 정도가 달라질 수 있습니다. 시간이 많이 걸리는 업적 및 희귀 아이템과 같이 게임 내 보상에 특히 흥분한 플레이어는 과도한 기간 동안 플레이하도록 강요받을 수 있습니다. 마찬가지로, 사회적 요소가 강한 게임을 선호하는 플레이어는 게임을해야 할 의무가 더 커져서 게임 생활과 실제 생활 사이에 갈등이 생길 수 있습니다.

게임 내 행동 강화는 병적 게임 사용과 관련이 있습니다. 많은 연구들이 비디오 게임 플레이를 약물 사용 및 중독과 관련된 보상 네트워크의 활성화와 연결시켰다 (Koepp et al., 1998; Hoeft et al., 2008). 플레이어의 참여를 유지하려는 게임 디자이너는 이제 게임 컨디셔닝 원리를 게임 디자인에 적용하고 있습니다 (Skinner et al., 1997; 홉슨, 2001). 게임 내 보상은 종종 가변 비율 보상 일정에 따라 분배되며, 보상을 받으려면 다양한 행동이 필요합니다. 예를 들어 디아블로 플레이어는 자신이 죽인 바로 다음 몬스터에서 강력한 무기를 찾거나 그 무기를 나중에 수천 마리의 몬스터까지 찾을 수 없습니다. 이 보상 일정은 신속하고 잦은 행동 참여를 촉진하며, 보상이 없으면 학습 된 행동이 느리게 소화됩니다. 이러한 보상 일정의 구조와 중요성은 게임마다 다르므로 특정 종류의 비디오 게임이 병리와 더 밀접하게 관련 될 수 있습니다. 이 가설을지지하는 Yee (2006b)는 목표를 달성하고 희귀 한 아이템을 축적한다는 전망에 더 동기 부여 된 플레이어가 병리학적인 게임 사용의 증상을 더 많이 나타냄을 발견했습니다. 대부분의 SDT 관점은 역량 요구 충족의 원천으로서 기술 기반의 도전에 초점을 맞추고 있지만 (Przybylski et al., 2010), 보상의 축적은 또한 강력한 플레이어 아바타와 성취 및 진행의 ​​느낌으로 이어질 수 있으며, 도전이없는 경우에도 SDT 역량 요구를 충족시킬 수 있습니다.

사회적 의무는 또 다른 위험한 게임 기능 일 수 있습니다. 많은 온라인 게임에서 플레이어는 고차원 목표를 달성하기 위해 협력해야합니다. 플레이어가 그룹의 필수 멤버 인 경우, 나머지 그룹이 플레이하기를 원하는 한 플레이어는 사회적으로 의무를 져야합니다 (King and Delfabbro, 2009). Farmville과 같은“소셜 게임 (social games)”은 또한 게임 내 자원의 일일 할당량에 대해 플레이어가 서로 의존하게함으로써 플레이어가 규칙적인 간격으로 게임을 할 의무를 갖도록 노력합니다. 잠재적으로 시간이 오래 걸리는 사회적 의무에도 불구하고, 많은 플레이어는 멀티 플레이어 게임을 즐길 수 있습니다. 아마도 소셜 게임과 관련된 기능은 플레이어가 SDT 관련 요구를 충족시킬 수있는 기회를 제공하기 때문입니다.

플레이어 동기의 측정은 상기 게임 특징에 의해 어떤 플레이어가 특히 동기 부여되는지를 알려주고, 따라서 이러한 게임 특징이 더 큰 병리와 관련되어 있는지 여부를 알려준다. 그러나 선호도와 병리를 더 잘 이해하기 위해 플레이어 동기 측정을 개선 할 수있는 여러 가지 방법이 있습니다. 첫째, 다른 게임 동기와 선호도 측정법 개발 이후 (Sherry et al., 2006; 예, 2006a), 스토리는 비디오 게임 사용의 주요 동기로 등장했으며 일부 플레이어는 자신의 경험을 영화, 책 또는 예술과 같은 전통적인 미디어 형식에 비유했습니다. 다음으로, 이전의 노력은 게임 인구의 작은 하위 집합으로 제한되었습니다. 예를 들어 Yee (2006a,b, 2012)는 단일 장르의 비디오 게임 인 MMORPG 플레이어 만 연구했지만 Sherry et al. 's 연구 (2006)는 23 이하의 게이머에게 초점을 맞췄습니다.

중요하게도, 현재까지의 조치는 다른 게임의 플레이어를 구별하는 능력을 보여주지 못했습니다. 게임 플랫폼, 장르 및 타이틀을 구별하는 능력은 다양한 비디오 게임과 병리학 적 사용을 유도하는 다양한 잠재력의 차이점을 이해하는 데 중요합니다. 따라서, 포괄적이고 외부 적으로 유효한 선호도 측정은 다른 스타일의 게임 팬과 다른 게임 플랫폼을 구별 할 수 있어야합니다. 예를 들어 Facebook 또는 iPhone과 같은 부수적 플랫폼 ( "캐주얼 게이머")을 통해 주로 게임을하는 사람들은 비디오 게임을하기 위해 게임 콘솔을 구매하는 사람들과는 상당히 달라야합니다. 마찬가지로, 다른 게임의 팬은 다른 게임 기능에 대한 열의가 달라야합니다. 예를 들어, 일부 비디오 게임은 스토리 텔링에 대해 비평 적으로 찬사를 받았습니다 (예 : 매스 이펙트, 바이오 쇼크) (달린, 2007; 빌 로리아, 2010), 다른 게임에서 스토리는 부수적 인 프레이밍 장치이며 때로는 완전히 무시됩니다 (예 : 슈퍼 마리오 브라더스, 팀 포트리스 2, DOOM). 마찬가지로 일부 게임에는 활발한 멀티 플레이어 커뮤니티가 있습니다 (예 : 마인 크래프트, 월드 오브 워크래프트) 다른 사람들은 독점적으로 싱글 플레이어 경험입니다. 일부 게임에서는 시간이 지남에 따라 레벨 업과 아이템을 꾸준히 축적 할 수 있습니다 (예 : 스카이 림, 월드 오브 워크래프트, 콜 오브 듀티), 다른 게임은 격리 된 비 누적 게임 (예 : 스타 크래프트, 문명, 테트리스). 우리는 플레이어들이 다른 게임 메커니즘보다 선호하는 게임 프랜차이즈와 동기 측정 사이에 의미 있고 예측 가능한 공변량 패턴을 만들어 내기 위해 하나의 게임 메커니즘을 선호 할 것으로 기대합니다.

본 연구의 목적은 광범위한 참가자들 사이에서 비디오 게임 선호도와 동기를 조사하고, 그렇게함으로써 이러한 구성의 새로운 척도에 대한 초기 유효성 정보를 개발하고 제공하는 것이 었습니다. 이 노력은 더 다양한 잠재적 동기를 측정하려고 시도하고 수많은 게임 장르의 플레이어와 드문 (캐주얼) 플레이어를 포함하여 더 다양한 게이머 집단을 연구함으로써 이전 작업을 개선합니다. 선호하는 비디오 게임 및 게임 플랫폼과의 비교를 통해이 측정 값을 검증함으로써이 연구는 특정 게임 동기, 게임 장르 또는 게임 플랫폼이 병리학적인 게임 사용의 발생률과 관련이 있는지 여부를 조사 할 수 있습니다.

행동 양식

결과

요인 구조

많은 항목이 비뚤어졌습니다. 요인 분석의 성능을 향상시키기 위해 다음 극단 반응에 대해 희귀 반응과 극한 반응을 코딩했습니다 (Wilcox, 1995). 예를 들어 참가자가 3 명만 "5— 강력히 동의"로 응답 한 항목에서 해당 응답은 "4— 동의"로 기록되었습니다. 121 항목 중 45 개가 이러한 방식으로 조정되었습니다.¹.

우리의 동기와 선호 요인 구조를 확립하고 검증하기 위해 분할 반 탐색 요소 분석 (EFA) 및 확인 요소 분석 (CFA) 프로세스를 수행했습니다. 참가자는 EFA 또는 CFA 그룹에 무작위로 할당되었습니다. EFA 그룹에 배정 된 332 참가자 중 50는 대학 학부생이었습니다.

EFA는 R에 대한 "nFactors"패키지 (Raiche and Magis, 2010). 먼저, 데이터를 병렬 분석에 제출했다 (Fabrigar et al., 1999). 병렬 분석은 데이터 행렬의 주 요인 분해를 수행하고이를 무작위 데이터 행렬의 주 요인 분해와 비교합니다. 이 분석은 무작위 데이터에 비해 관측 된 데이터에서 고유 값 (크기)이 더 큰 성분을 산출합니다. 다음으로, 데이터는 원래 데이터 매트릭스에서 추출 된 병렬 분석의 권장 요인 수와 함께 비스듬한 promax 회전을 사용하여 EFA에 제출되었습니다. 인자 적재를 검사하고 적재량이 약한 품목을 떨어 뜨 렸습니다 (부하 없음> 0.30). 또한 두 번의 연속 반복에 대해 복잡한 로딩을 보여주는 항목 (두 개 이상의 요소에 0.30 이상로드 된 항목)을 삭제했습니다. 안정된 솔루션에 도달 할 때까지 (즉, 제외 기준에 도달 한 항목이 없음)이 반복 프로세스 (병렬 분석 후 불량하고 복잡한 항목 삭제)를 반복했습니다.

최종 솔루션은 9 가지 요소로 구성되었습니다. 열 번째 요소 인 지연은 병렬 분석에 의해 권장되었지만 매우 유사한 표현을 가진 두 항목으로 만 구성되어 폐기되었습니다. Sherry 등의 두 가지 항목. (2006)는 이전에 검증 된 요소를로드하지 못했습니다. "다음 레벨에 도달하면 매우 보람이 있습니다"및 "챌린지 관련 요소가 아니라 그라인딩 요소에로드 된"게임에서 승리하거나 레벨을 완료 할 때까지 게임을합니다. " 이것은 "레벨"이라는 단어의 모호성 때문일 수 있는데, 이는 게임의 일부 또는 단계 (예 : 액션 게임, 레벨을 치고 다음 레벨로 넘어가는 경우) 또는 누적에 적용될 수 있습니다. 아바타의 강도 (예 : 롤 플레잉 게임에서 "레벨링"을 통해 더 강해짐). 따라서, 이들 물품의 로딩은 대략 간단하지만, 모호성을 피하기 위해 아이템을 버렸다.

가상 요인 이름과 의미의 전체 목록은 표에 나와 있습니다. Table1.1. 최종 반복 후에 남은 항목이 표에 나열됩니다. Table2,2요인별로 정렬하고 번호를 다시 매 깁니다. 이러한 항목에 대한 요인 하중은 표에서 확인할 수 있습니다. Table3.3. 요 인간 상관 관계와 각 요인에 대한 Cronbach의 알파는 표에 요약되어 있습니다. Table44.

 

표 1

게임 요소와 가설의 의미.

 

표 2

게임 태도, 동기 부여 및 경험 척도 (GAMES)의 항목 목록.

 

표 3

팩터 로딩.

 

표 4

요 인간 상관 관계 및 Cronbach의 알파.

잠재 요인과 게임 선호도의 관계

게임 프랜차이즈

9 팩터 솔루션이 게임 기본 설정에서 유효한 개인 차이를 나타내는 경우 특정 게임 프랜차이즈와 일치해야합니다. 예를 들어 스토리 기반 프랜차이즈를 나열하는 게이머 (예 : 매스 이펙트)는 즐겨 찾기 중에서 스토리 요소에서 평균보다 높아야하지만 오픈 월드 자유 형식 게임 (예 : 스카이 림)은 자율성 요인에서 평균 이상의 점수를 가져야합니다. 따라서 다음 분석은 참가자의 요인 점수가 자신이 좋아하는 세 가지 게임 중 나열된 게임의 함수로 예측할 수 있는지 여부를 조사했습니다.

20가 가장 많이 선호하는 게임 프랜차이즈 각각에 대해, 더미 코딩 된 (0 = 아니오; 1 = 예) 벡터는 참가자가 자신의 프랜차이즈를 3 인기 비디오 게임 중에서 가장 많이 열거했는지 여부를 표시하기 위해 만들어졌습니다. 다중 분산 분석 (MANOVA)을 수행하여 GAMES 계수 점수가 선호하는 게임의 벡터 함수로 예측 될 수 있는지 여부를 결정했습니다. 따라서 분석은 특정 게임 프랜차이즈를 즐기는 게이머가 일반적으로 9-factor 솔루션의 특정 요인에 대해 점수가 낮거나 높은지 여부를 비교했습니다. 모든 결과는 Type III Squares of Squares로 표시되므로 다른 게임 프랜차이즈로 인한 분산을 부분 화 한 후 각 요소의 고유 한 분산을 나타냅니다. 20 게임 프랜차이즈 중 하나 이상을 즐겨 찾기로 표시 한 참가자로 분석이 제한되었습니다 (n = 531). 각 요인에 대한 각 즐겨 찾는 게임 프랜차이즈의 영향이 표에 요약되어 있습니다. Table55.

 

표 5

GAMES 계수 점수에서 좋아하는 게임 프랜차이즈 계수.

게임 플랫폼

마찬가지로 GAMES 요소가 외부 적으로 유효한 경우 플레이어의 게임 플랫폼 선택과 관련이 있어야합니다. 예를 들어, 게임을하기 위해 특별히 하드웨어를 구입하는 진지한 플레이어는 우연히 게임을하는 플레이어와 달라야합니다 (예 : 주로 게임이 아닌 이유로 소유 한 휴대폰 또는 Facebook 계정). 따라서 일반적으로 특정 플랫폼을 사용한다고 표시 한 플레이어는 특정 요인에서 다른 플레이어보다 높거나 낮을 수 있습니다. 이전과 마찬가지로 게임 플레이에 사용하는 플랫폼에 대해 각 주제에 대해 더미 코드가 생성되었습니다. 플랫폼 선택이 9 가지 요인 점수를 예측했는지 확인하기 위해 또 다른 MANOVA를 수행했습니다. 연령은 공변량으로 입력되었습니다. 결과는 표에 요약되어 있습니다. Table6.6. 일반적으로 PC, PS3 및 XBOX 360와 같은 전용 게임 플랫폼의 플레이어는 Story, Violent Reward, Escapism 및 Social Interaction에서 높으며, 전화 및 Facebook과 같은 우발적 인 플랫폼의 플레이어는 Loss-Aversion 및 Grinding에서 더 높습니다.

 

표 6

GAMES 요인에 대한 게임 플랫폼 효과 계수.

사용 패턴

요인 점수가 참가자의 사용 빈도, 게임 사용에 소요되는 여가 시간의 비율 및 게임에 대한 자기 설명 적 태도 (캐주얼 또는 하드 코어)를 예측하는지 여부를 결정하기 위해 다중 회귀를 수행했습니다. 결과는 표에 요약되어 있습니다. Table7.7. 일반적으로 높은 스토리, 폭력적인 보상, 도피, 사회적 상호 작용 및 자율성 점수는 비디오 게임에 더 많은 여가 시간을 보내고“하드 코어”플레이어로서의 자기 설명을하는 경우가 더 많습니다. Loss-aversion 및 Customization에서 더 높은 점수는 줄어든 플레이 빈도, 게임에 소요되는 여분의 시간이 적고 "캐주얼"플레이어로서의 자기 설명과 관련이 있습니다.

 

표 7

게임 요소와 게임 사용 패턴의 관계.

나이와의 상관 관계

Fisher r-to-z 변환을 통해 연령과 GAMES 요인 간의 상관 관계를 검사했습니다. 47 명의 참가자는 연령을 밝히지 않았으며이 분석에서 제외되었으며 n = 736; 따라서 모든 txNUMX 자유도를 나타냅니다. 나이는 카타르시스와 유의 한 상관 관계가 있었다 (r = -0.08, p = 0.004), 손실 혐오 (r = -0.10, p = 0.001), 소셜 상호 작용 (r = -0.17, p <0.001), 사용자 지정 (r = -0.06, p = 0.02), 연삭 (r = -0.12, p <0.001) 및 자율성 (r = 0.10, p = 0.002). 나이는 스토리와 크게 관련이 없었습니다 (r = 0.02, p = 0.14), 폭력 보상 (r = 0.02, p = 0.15) 또는 이스케이프 (r = 0.02, p = 0.17).

토론

현재 보고서의 목표는 게임 동기와 선호도의 개별적인 차이를 평가하고 이러한 요인이 병리 적 게임과 관련되는 정도를 평가하는 척도를 개발하고 검증하는 것이 었습니다. EFA 및 CFA 및 게임 프랜차이즈를 포함한 분석을 기반으로,이 측정은 분할 반 분석에서 CFA의 모델 적합과 게임 프랜차이즈 선호가 관련성에 의해 입증 된 바와 같이 유효성에 의해 입증 된 바와 같이 우수한 내부 신뢰성을 나타내는 것으로 보입니다. 요인 구조. 또한 자체 선택 프로세스로 인해 샘플이 주로 "하드 코어"플레이어 (매일 재생하는 백인 남성)로 구성되지만 300 대학 학부생을 추가로 모집하면 연구 샘플을 여성 및 덜 심각한 플레이어로 다양화할 수 있습니다.

이 측정은 여러 가지 방법으로 이전 계측기에서 향상됩니다. 먼저, 지난 10 년 동안 플레이어들에게 점점 중요한 측면이 된 새로운 스토리, 특히 스토리를 추가함으로써 이전 연구의 잠재 변수를 기반으로합니다. 우리는 또한 그라인딩 팩터가 이론적으로 중요하다고 생각하며, 다른 플레이어들이 SDT의 역량 요구를 어떻게 다르게 만족시키는 지 (손실과 결합하여) 예측할 수 있습니다. "기술로이긴 게임과 시간으로이긴 게임"이라는 두 가지 종류의 게임이 있다고합니다 (바론, 1999). 이 두 가지 요소는 플레이어가 물집 도전이나 환자의 보상 획득을 통해 역량 만족도를 찾을 가능성이 더 높은지를 예측할 수 있습니다. 또한 이전 연구는 제한된 샘플을 사용했습니다.2006a,b); Yee et al. (2012)는 MMORPGS (틈새, 비디오 게임 장르 임)의 플레이어 만 사용했으며 Sherry et al. (2006)는 23 이하의 지원자 만 사용했습니다. 우리의 샘플은 MMORPG 플레이어와 학부생을 포함하여 더 많은 연령대와 장르의 플레이어를 포함합니다.

우리의 요인들은 뛰어난 신뢰성을 보여주었습니다. 또한 요인 점수는 참가자가 선호하는 프랜차이즈와 합리적으로 관련이있는 것으로 나타났습니다. 예를 들어 롤 플레잉 팬과 같은 스토리 기반 프랜차이즈 파이널 판타지, 매스 이펙트, 플레인 스케이프 : 고통및 하프 라이프 다른 게임 팬보다 스토리 점수가 더 높았습니다. 마찬가지로 자유 형식 RPG 플레이어는 스카이 림 or 낙진 자율성 점수가 높았으며 신중하게 작성된 플레이어 콜 오브 듀티 프랜차이즈는 자율성 점수가 낮았습니다. 60 또는 한 시간 이상의 RPG 스카이 림 및 최종 판타지 각각 더 높은 분쇄 점수와 관련이있었습니다. 폭력적인 차량 절도 더 높은 폭력 보상 및 폭력 카타르시스와 관련이있었습니다.

우리의 요인은 또한 다른 게임 플랫폼의 플레이어 간의 차이점을 나타내는 것 같습니다. 예를 들어, 가장 일반적인 세 ​​가지 비디오 게임 플랫폼 인 Playstation 3, XBOX 360 및 개인용 컴퓨터 사용자는 비디오 게임 이야기, 폭력 및 도피에 더 큰 가치를 두었습니다. 그러나 PC 게이머는 Autonomy에서 눈에 띄게 높았으며, 이는 아마도 더 개방적이고 선택이 풍부하며 수정 가능한 비디오 게임에 대한이 플랫폼의 경향을 반영 할 수 있습니다. 그들은 또한 손실을 훨씬 더 견딜 수있었습니다. 이에 비해 전화 및 Facebook 게임과 같은 부수적 인 플랫폼의 플레이어는 손실이 더 실망스러운 것으로 나타났습니다. 전화 게이머는 Grinding에서도 더 높은 점수를 받았습니다. 많은 전화 게임에는 점진적으로 획득 한 게임 내 통화로 간단하고 빠른 게임 플레이가 포함되며,이를 다양한 업그레이드 (예 : Jetpack Joyride, 작은 타워, 가죽 끈에서, 펀치 퀘스트). 더욱이,이 게임들은 종종 "무료 게임"으로, 설치 비용이 들지 않으며, 업그레이드를 구매하기 위해 실제 돈을 게임 내 통화로 전환하는 플레이어들에 의해 자금을 지원받습니다. 우리의 그라인딩 스케일은 게임 내 보상에 대한 수입과 지불에 대한 두 가지 태도를 모두 측정하기 때문에 스케일의 유효성에 대한 추가 증거를 고려합니다. 그러나 20 인기 타이틀로 만든 전화 또는 Facebook 게임은 없으므로이 비즈니스 모델이 전화 게임과 Grinding 사이의 관찰 된 관계의 실제 원인인지 여부는 아직 결정되지 않았습니다.

특정 요인 점수와 병리 설문지의 점수 간의 관계는 비디오 게임 남용 위험이있는 요소를 식별하는 데이 도구의 가능한 역할을 제안합니다. 비디오 게임 문제가있는 사람들의 동기, 습관 및 선호하는 장르를 이해함으로써 과도한 비디오 게임 사용을 진단하고 치료할 수있는 더 나은 장비를 갖추게됩니다. 예를 들어 판타지 몰입 또는 역할극을 통해 자신을 탈출하려고하는 플레이어는 위험이 높아진 것 같습니다. 문제를 피하기 위해 비디오 게임을 사용하는 것은 악순환으로 이어질 수 있습니다. 또한 병리학적인 게임 사용은 치료가 더 어려울 수있는 다른 근본적인 문제 (예 : 우울증, 사회 공포증)의 증상 일 수 있음을 시사합니다. 누군가가 비디오 게임을 사용하여 이러한 문제를 피할 경우 비디오 게임의 절제는 치료 만 할 수 있습니다 근본적인 문제는 그대로두고 비디오 게임 사용의 증상. 이것은 Yee의 도피와 병리학 사이의 연결에 대한 이전 보고서를 복제합니다.2006b). 이러한 관계는 게임 병리 현상의 증상으로 더 이상 "이화 작용을 제거하기위한 게임"을 더 이상 게임 병리의 증상으로 표시하지 않는 것을 고려할 때 흥미 롭습니다. ). 이스케이프는 병리학적인 비디오 게임 사용의 증상이 아닐 수 있지만, 게임 병리와 일관되게 연관되어있는 것 같습니다 (Yee et al., 2012; 무릎을 꿇고 글록, 2013). 장래의 연구는 불쾌한 기분, 대처, 자기 탈출, 비디오 게임 병리 사이의 가능한 연결을 무시하지 말 것을 제안합니다.

또한 병리학에서 플레이어 게임 상호 작용에 대한 증거를 발견했습니다. 게임 플레이에 대한 사회적 동기가 높은 플레이어도 비디오 게임 병리를 가질 가능성이 높습니다. 소개에서 언급했듯이, 동료 압력과 사회적 의무가 지속적인 플레이에 기여하기 때문에 멀티 플레이어 게임 메커니즘과 플레이어 간 관계가있는 게임은 종료하기 어려울 수 있습니다. 그라인딩과 병리학 사이의 관계도 발견되었으며, 그 플레이어는 몇 시간 동안 갈아서 비디오 게임 콘텐츠의 100 %를 완성하는 데 더 큰 문제가 발생할 것이라는 가설을 뒷받침합니다. 이전 연구에서 Yee (2006b)은 발전 동기와 영의 병리 진단 설문지 사이의 관계를 제안했습니다. 현재 연구는이 관계를보다 광범위한 샘플 (즉, MMORPG뿐만 아니라 모든 게임의 플레이어)에서 새로운 측정으로 복제합니다.

문제 비디오 게임 사용이 감정 조절 또는 자기 탈출과 관련이 있다는 증거는 병리학 적 게임 사용이 강력한 물질 남용과 유사한 심리적 메커니즘에 의해 동기 부여 될 수 있음을 시사합니다 (Cooper et al., 1988, 1992, 1995). 병리학적인 비디오 게임 사용이 약물 및 도박 중독과 근본적인 동기를 공유한다는 전망은 이론적으로 매력적이며 일반적으로 중독의 기본이되는 안정적이고 변하기 쉬운 구조를 암시합니다 (Shaffer et al., 2004). 그러나이 가능성을 확인하려면 훨씬 더 많은 연구가 필요합니다.

MMORPG와 같은 월드 오브 워크래프트 오랫동안 위험이 의심되는 현재의 연구는 이러한 게임이 왜 문제가있는 사용을 촉진 할 수 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 게임은 발견 된 세 ​​가지 위험 요소를 모두 제공합니다. 판타지 몰입을 통한 도피; 잦은 플레이를 통해 보상을 받거나 실제 화폐로 게임 내 화폐를 구매함으로써 그라인딩; 조직화 된 플레이어 협력, 경쟁 및 사회화를 통한 사회적 상호 작용. 여전히, 우리는 게임 병리학 연구자들에게 그들의 연구에서 모든 방식의 게임을 고려할 것을 촉구합니다. 결국 30 년 전만해도“게임 중독”은 지속적인 보상이없는 싱글 플레이어 아케이드 액션 게임과 동의어였습니다 (예 : 미사일 사령부, 소행성, 갈라가). 이 스타일의 게임은 오늘날의 MMORPG와 매우 다릅니다. 이 연구는 스포츠 및 기타 비 비디오 게임을 포함하여 다양한 장르와 스타일에서 게임 사용을 이해하기위한 초기 도구를 제공합니다.

이 연구는 또한 플레이어와 만족의 소스 간의 개인 차이를 이해하기위한 도구를 만드는 데 도움이됩니다. 품질이 낮은 게임 (나쁜 비평 리뷰)이 고품질 게임 (좋은 비평 리뷰)보다 SDT 요구를 만족시키는 데 더 나쁘다는 것이 입증되었습니다 (Ryan et al., 2006). 그러나 비평가들의 찬사를받은 두 게임 사이에서도 다른 플레이어는 서로 다른 양의 SDT 이행을 도출했으며 그에 따라 이러한 게임을 서로 다른 수준으로 즐겼습니다. 이러한 동기는 특정 게임의 속성과 상호 작용하여 다른 플레이어의 심리적 요구를 어떻게 다르게 충족하는지 결정할 수 있습니다. 예를 들어, Loss Aversion이 높은 플레이어는 도전적인 게임이 "절망적"이거나 "불공평"하다고 느낄 수있는 반면 Loss Aversion이 낮은 플레이어는 스릴을 느낄 수 있습니다. 이러한 개인차를 이해하면 게임 개발자, 비평가 및 소비자가 특정 게임이 소비자의 취향에 맞는지 쉽게 이해할 수 있습니다. 동기와 선호도 측정이 플레이어 만족도를 예측할 수 있는지 여부를 입증하려면 향후 연구가 필요합니다.

우리는 또한이 규모에 대한 새로운 아이템을 계속 개발하고 싶습니다. 특히 Loss Aversion, Autonomy 및 Customization이 의도 한 구성을 완전히 측정하는지 확실하지 않습니다. 우리는 Loss Aversion이 특히 패배 경험보다는 경쟁과 도전 전체를 더 잘 포괄하기를 바랐습니다. 모든 플레이어가 자신의 기술 수준에 적합한 한 도전을 즐길 수 있습니다. "쉬운 게임이 너무 지루하다고 생각한다", "게임의 한 부분을 마스터하면 자랑 스러워요"와 같은 항목이로드되지 않았습니다. 마찬가지로 자율성 요인은 주로 오픈 월드 탐험의 중요성과 이용 가능한 선택의 다양성을 나타내는 것 같습니다. 우리는이 요소가 결정을 내리고, 솔루션을 탐색하고, 방해가되는 튜토리얼 메시지 나 경솔한 힌트없이 전략을 시도하는 능력을 측정 할 수 있기를 바랐습니다. 그러나 "무엇을 언제해야하는지 알려주는 게임을 선호합니다."및 "내가 게임을 스스로 파악하는 것을 좋아합니다."와 같은 항목은 천장 / 바닥 효과가 뚜렷하고 차이가 거의 없었기 때문에로드에 실패했습니다. 인자. 마지막으로, 사용자 정의는 마인 크래프트아마도 4 개의 항목 중 3 개는 아바타 사용자 정의와 관련이 있고 하나의 항목 만 건물을 구성하기 때문입니다. 향후의 노력으로이 요소의 범위가 넓어 질 수 있습니다.

또한 요인 점수와 참가자가 좋아하는 게임 간의 관계를 조사하여 허용 가능한 결과를 얻었지만 향후 연구에서이 접근 방식을 개선 할 수 있습니다. 첫째, 참가자들에게 "좋아하는 게임"중 세 가지를보고하도록 지시하는 것은 특정 향수의 오염을 유발했습니다. 많은 참가자들이 주어진 순간에 가장 즐겁게 플레이 할 수있는 게임이 아니라 10 년 전 어떤 비디오 게임을 플레이하고 있었는지 대답했습니다. 또한 응답자들이 수백 개의 서로 다른 비디오 게임을 언급했기 때문에이 항목의 개방형 응답 구조는 뛰어난 통계적 힘을 얻지 못하여 많은 응답이 폐기되고 다른 응답은 연구원의 최선의 판단에 따라 최대한 집계되었습니다. 앞으로 우리는 좋아하는 게임의 선택을 강력하고 다양하지만 제한된 선택으로 제한 할 계획입니다.

현재의 연구는 단면 설계에 의해 제한되기 때문에 동기와 병리 사이의 관계에서 인과 관계의 방향을 결정하는 것이 불가능합니다. 미래의 종단 연구는 시간이 지남에 따른 동기 발달 및 병리의 패턴을 결정하는 데 필요합니다. 경도 데이터는 Granger 인과 관계를 검사 할 수 있습니다 (Granger, 1969) 동기와 병리 상태 사이에서 동기가 병리를 유발하는지 또는 병리가 동기를 유발하는지 여부를 결정합니다. 또한 시간이 지남에 따라 동기의 규범 적 변화의 본질을 결정할 수 있습니다. 본 연구는 연령 코호트와 관련된 동기로부터의 연령으로 인한 동기의 변화를 풀 수 없다.

이 연구는 설문을 마치기 전에 연구를 시작한 많은 사람들이“해당 내용에 해당하지 않습니다.”라는 답변을했기 때문에 주제가 급격히 줄어 들었습니다. 설문 조사는 매우 부담이 많았으며 대부분의 참가자를 20 분 이상 완료해야했습니다. 향후 연구는 더 작고 부담이 적은 설문 조사를 사용하려고 시도 할 것입니다. 이것은 현재 연구에서 도움이 될 것이며, GAMES 측정 값을 121 항목에서 60 항목 (주의 프록시 포함)으로 줄였습니다. 작은 항목의 풀은 설문 조사를 완료하는 데 필요한 시간과 적어도 하나의 질문이 "해당 사항 없음"으로 표시 될 가능성을 줄여서 감소를 줄입니다.

우리는 연구자들에게 플레이어의 특성, 성격 및 그들이하는 게임을 고려하도록 촉구합니다. 비디오 게임 연구의 일반적인 함정은 게임을 가상 금으로 바꾸고 용을 죽이거나 용의자 또는 폭력적인 장면을 패시브 관중에게 전달하는 수단으로 바꾸는 균질 한 기계로 취급하는 것입니다. 플레이어는 게임에 적극적으로 참여하고 있으며 게임에서 이기종 선호를 나타냅니다. 플레이어는 그러한 게임이 심리적 요구를 충족시킬 수있는 한 게임을하도록 동기를 부여받습니다 (Przybylski et al., 2010)이지만 다른 플레이어는 다른 방법으로 이러한 요구를 충족 시키려고합니다. 플레이어, 선호도 및 병리를 가장 잘 이해하려면 다양한 플레이어 성격과 게임 메커니즘의 상호 작용을 조사해야합니다.

저자 노트

이 연구는 Joseph Hilgard에게 수여 된 Bond Life Sciences Fellowship에 의해 뒷받침되었습니다.

감사의

각주

참고자료