내 아바타는 무엇을 할 것인가? 게임, 병리학 및 위험한 의사 결정 (2013)

프론트 Psychol. 2013 9 월 10; 4 : 609. doi : 10.3389 / fpsyg.2013.00609. eCollection 2013.

추상

최근 연구에 따르면 병리학적인 비디오 게임 사용과 어린이와 청소년의 충동 성 증가 사이의 관계가 밝혀졌습니다. 또한 몇 가지 연구에 따르면 게임 플레이 후 비디오 게임 환경 외부에서 위험 감수가 증가한 것으로 나타 났지만이 작업은 비디오 게임의 한 장르 (예 : 레이싱)에 중점을 두었습니다. 이러한 연구 결과에 동기를 둔 현재 연구의 목표는 병리학 및 비 병리학 비디오 게임 사용, 충동 및 위험한 의사 결정의 관계를 조사하는 것이 었습니다. 이 연구는 또한 비디오 게임의 가장 인기있는 두 장르 (1 인칭 슈팅 게임 (FPS) 및 전략)의 경험과 위험한 의사 결정 간의 관계를 조사했습니다. 이전 작업과 일치하여 현재 대학생 성인의 ~ 7 %가 병리학적인 비디오 게임 사용 기준을 충족했습니다. 주당 게임에 소비 한 시간은 자체 보고서 측정 및 TD (temporal discounting) 작업에 대한 충동 증가와 관련이 있습니다. 이 관계는 비디오 게임의 장르에 민감했습니다. 구체적으로, FPS 게임 경험은 충동 성과 양의 상관 관계가있는 반면, 전략 게임 경험은 충동과 음의 상관 관계가있었습니다. 주당 시간과 병리학 적 증상은 위험 작업과 아이오와 도박 작업에서 더 큰 위험 감수를 예측했으며 전반적인 성능이 악화되어 위험한 선택이 돈을 지불하지 않아도 게임에 더 많은 시간을 소비하고 병리학 적 증상을 더 많이 승인 한 개인을 나타냅니다 게임은 계속해서 이러한 선택을했습니다. 이러한 데이터를 바탕으로 병리학 적 증상의 존재와 비디오 게임의 장르 (예 : FPS, 전략)가 게임 경험의 양이 충동 성 및 위험한 의사 결정과 어떻게 관련되는지 결정하는 데 중요한 요소가 될 수 있습니다.

키워드 : 비디오 게임, 의사 결정, 위험, 병적 비디오 게임 사용, 충동 성, 보상 처리

과거의 연구에 따르면 비디오 게임 경험은인지와 감정에 여러 가지 방식으로 영향을 미칩니다 (웨스트와 베일리, 2013). 예를 들어, 비디오 게임 경험이 향상되면 선제 적인지 제어 사용 감소와 관련이 있습니다 (Kronenberger et al., 2005; Mathews et al., 2005; 베일리 등 2010), 긍정적 영향과 부정적인 영향의 경험과 표현의 차이 (Bartholow et al., 2006; 커시와 마운트, 2007; 베일리 등 2011), 특히 병리학 적 비디오 게임 플레이 (PVP; Gentile, 2009; 이방인 등 2011; Pawlikowski 및 브랜드, 2011). 수많은 연구 결과에 따르면 의사 결정의 효과는 감정, 집행 또는인지 통제, 화학 및 행동 중독의 존재에 의해 완화된다는 것이 밝혀졌습니다 (Tanabe et al., 2007; 웨버와 존슨, 2009; 피 너와 베버, 2011). 비디오 게임 경험, PVP, 감정 및인지 제어 간의 연관성을 고려할 때, 비디오 게임 경험이 의사 결정의 효과에 해로운 영향을 미칠 것으로 기대할 수 있습니다. 이 가설을 뒷받침하는 몇 가지 연구에 따르면 레이싱 비디오 게임에 대한 노출이 운전 행동과 관련된 실제 의사 결정에 영향을 줄 수 있음이 입증되었습니다 (Fischer et al., 2009; Beullens 등 2011). 현재의 연구는 다른 장르의 비디오 게임 (즉, 1 인칭 슈팅 게임 (FPS)과 전략), PVP 및 도박 관련 위험한 의사 결정 간의 관계를 조사함으로써 기존의 증거를 확장합니다.

비디오 게임과 위험한 의사 결정의 관계를 조사한 연구는 주로 비디오 게임이 위험한 운전 행동에 대한 태도와 참여에 미치는 영향 (예 : 과속, 재미 타기, 거리 경주, Fischer et al., 2011). 자체보고 조치를 기반으로 비디오 게임을하는 데 소요되는 시간은 청소년과 성인, 특히 남성 사이에서 위험한 운전에 참여하는 것과 관련이 있습니다 (Beullens et al., 2011), 신중한 운전과 부정적인 관계가 있습니다 (Fischer et al., 2007). 또한, 레이싱 게임에 대한 실험실 노출은 컴퓨터 시뮬레이션 운전 작업에서 위험 감수 및 위험 감수에 대한 긍정적 인 태도를 증가시킵니다 (Fischer et al., 2007, 2009)는 위험한 운전자로서의 자기 인식이 부분적으로 높아져 발생할 수 있습니다 (Fischer et al., 2009). 또한 자동차 경주 및 비디오 게임은 자동차 사고 및 사망 위험이 높은 개인에게 가장 매력적인 것으로 보입니다 (National Highway Traffic Safety Administration, 2009). 이러한 발견에 기초하여, 단기 및 단기 비디오 게임 노출은 게임에서 예시되는 행동에 대한 태도 및 태도의 변화를 초래할 수있는 것으로 보인다.

병리학적인 비디오 게임 사용은 어린이와 청소년의 8–9 % (이방인, 2009; 이방인 등 2011). PVP 증상이 더 많은 개인은 비디오 게임을 더 자주 그리고 더 오랜 시간 동안보고, 다른 활동 (예 : 숙제, 집안일)을 건너 뛰어 비디오 게임을하고 비디오 게임을 사용하여 동료보다 더 자주 문제를 피하는 것으로보고합니다. 더 큰 PVP 증상은 또한 침략 및 충동의 증가, 학교에서의 성적 저하 및 우울증 및 ADHD와 관련된 증상의 증가에 대한보고와 관련이 있습니다 (Gentile et al., 2011).

병리학 적 게임은 위험한 의사 결정의 증가와 관련이있을 수 있습니다. Pawlikowski 및 브랜드 (2011)는 위험한 의사 결정의 척도 인 Game of Dice 작업에서 과도한 인터넷 게임 및 성능의 개인 차이를 조사했습니다. 이 작업에서 참가자는 6 쪽 주사위의 롤에서 나오는 숫자를 추측하여 가능한 많은 돈을 벌려고합니다. 과도한 인터넷 게이머는 비 게이머보다 낮은 확률 옵션을 더 자주 선택하여 더 큰 손실을 입었습니다. 이 문제는 도박 문제가있는 개인이 표시 한 것과 유사합니다 (Cavedini et al., 2002; Brand et al., 2005). 이 연구는 병리학 적 게임이 게임 시간보다 더 많은 충동 성과 위험 감수와 긍정적으로 관련되어 있음을 시사합니다.

물질 사용 및 문제성 도박을 조사한 연구에서 얻은 증거는 PVP가 위험한 의사 결정에 어떤 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 물질 사용 (Kirby et al., 1999; 미첼, 1999; Kim 등, 2011) 및 문제성 도박 (Brand et al., 2005; Slutske et al., 2005; Tanabe 등, 2007)는 다음 중 하나 이상의 경로를 통해 위험한 의사 결정의 증가와 관련이 있습니다. 실행 기능 중단, 긍정적 및 부정적 결과에 대한 민감성 변경 또는 충동 성 증가. 예를 들어, 알코올 의존 환자는 Iowa Gambling Task (IGT; Kim et al., 2011), 비 알코올 의존 환자에 비해 부정적인 결과 (즉, "나쁜"덱에서 카드를 계속 선택하는 것)를 배우는 데 더 오래 걸립니다. 병리 적 도박은 IGT 동안 우반구에서의 전두엽 활동 감소와 관련이 있으며, 위험과 관련된 의사 결정의 변화를 반영 할 가능성이 높습니다 (Tanabe et al., 2007). 임펄스에 대한 니코틴의 효과는 일시적인 할인 (TD) 작업 (예 : Mitchell, 1999; Ohmura et al., 2005) 참가자가 즉시 또는 짧은 지연 후 제공되는 더 작은 보상과 더 긴 지연 후 제공되는 더 큰 보상 중에서 선택합니다 (Loewenstein 및 Thaler, 1989; 독서, 2004). 더 작고 즉각적인 보상을 선택하면 더 큰 충동 성을 반영 할 수 있습니다. 담배 흡연자는 비 흡연자보다이 과제에 지속적으로 더 충동 적입니다 (Mitchell, 1999; 레이놀즈 (Reynolds) 등, 2004). 또한 흡연자가 지연된 금전적 이익을 할인하는 정도는 일일 니코틴 섭취량과 관련이 있습니다 (Reynolds et al., 2004; Ohmura et al., 2005). 이러한 결과는 물질 남용 및 문제 도박이 행동에 대한 통제력이 약화되어 즉각적인 보상을 충동 적으로 선택하는 것과 긍정적으로 관련되어 있음을 나타냅니다.

레이싱 비디오 게임은 위험 관련 사고와 위험한 운전 행동을 주도하는 것으로 보입니다. 그러나 다른 장르의 비디오 게임이 다른 영역에서 위험한 의사 결정을 내릴 수 있는지 여부는 아직 확실하지 않습니다. 그러나, 비디오 게임의 특정 장르는 목표 지향 정보 처리를 유지할 수있게하는 일련의 능력 인인지 제어에 차별적 인 영향을 미칠 수 있다는 증거가있다 (Basak et al., 2008; 베일리 등 2010). 예를 들어, 개인차 연구 (Bailey et al., 2010), FPS 비디오 게임 경험은 사전 통제 감소 (목표 관련 정보의 능동적이고 지속적인 유지 관리)와 상관 관계가 있으며 사후 통제 (충돌이 감지 된 후 제어를 적시에 동원); , 2012). 또한 스윙 (2012)는 FPS 경험의 10 h가 훈련 연구에서 사전 통제의 사용을 감소 시켰음을 입증했습니다. 이러한 결과는 FPS 게이머가 신중한 심의가 아닌 순간에 결정을 내릴 가능성이 더 높을 수 있음을 나타낼 수 있으며, 이는 위험과 혜택에 대한 장기적인 평가보다는 즉각적인 보상을 선호하는 경향이 있습니다. FPS 게임과는 달리 전략 비디오 게임은 신중한 계획 및 행동 제어를 강화할 수 있습니다. Basak et al. (2008)는 전략 비디오 게임에 대한 교육의 23.5 h가 작업 전환 능력과 작업 메모리를 향상 시켰음을 보여주었습니다. 비슷한 신경 구조가인지 제어 및 의사 결정에 관여하기 때문에이 연구 영역은 현재 연구와 관련이 있습니다 (Steinberg, 2008; Christopoulos et al., 2009). 따라서 이러한 뇌 영역에 대한 비디오 게임 노출의 영향은 의사 결정의 효과에도 영향을 줄 수 있습니다.

현재 연구의 목표는 Fischer et al. (2007, 2009) 비디오 게임 경험이 위험한 의사 결정과 어떤 관련이 있는지에 대한보다 포괄적 인 이해를 제공하기 위해 다른 비디오 게임 장르 및 의사 결정 상황에 적용됩니다. 이 목표를 달성하기 위해 위험과 관련된 여러 의사 결정 작업이 사용되었습니다. 우리는 플레이어들 사이에서 지속적인 인기로 인해 FPS 및 전략 비디오 게임에 중점을 두었습니다 (NDP 그룹, 2010)뿐만 아니라 반대 방향으로 의사 결정에 영향을 미칠 수있는 잠재력. 현재 연구에서 개인은 과거의 비디오 게임 경험 (예 : 주당 플레이 시간, PVP 증상 및 장르)을보고하고 위험한 의사 결정을 평가하는 일련의 설문지와 전산화 된 작업을 완료했습니다. CCA (Canonical Correlation Analysis)를 사용하여 비디오 게임 경험, PVP 및 섹스 (예측 변수) 및 잠재적 인 의사 결정 (예 : 종속 변수) 간의 잠재적 관계를 조사했습니다. 이전 작업 (이방인, 2009; 이방인 등 2011), 우리는 일주일에 비디오 게임을하는 데 소요되는 평균 시간과 승인 된 병리학 적 증상의 수는 충동 증가, 즉각적 또는 더 큰 보상에 대한 편견, 더 위험한 옵션의 선택 증가를 예측할 것이라고 가설을 세웠습니다. FPS와 전략 비디오 게임은 위험한 결정과 차별적으로 연관 될 것으로 예상되었다. FPS 게이머는 보상에 더 충동적이고 민감 할 것으로 예상되는 반면, 전략 게이머는 덜 위험한 옵션을 선택하고 부정적인 결과에 더 민감 할 것으로 예상되었습니다. 비디오 게임을하는 데 소요되는 시간과 병리의 동시 발생이 장르와의 관계를 완화 시킬지 여부를 결정하기 위해 시간, PVP 및 장르 간의 상호 작용도 조사했습니다.

방법

참가자

참가자는 149에서 70 세까지 Iowa State University의 16 학부생 (30 여성)이었습니다. 소프트웨어 오류로 인해 한 참가자의 확률 선택 작업 테스트 단계에 대한 데이터가 손실되었습니다. 모든 참가자로부터 사전 동의를 얻어 참여에 대한 코스 크레딧을 받았습니다. 이 연구는 대학의 기관 검토위원회에 의해 승인되었습니다.

재료 및 디자인

미디어 사용 설문지

미디어 사용 설문지에는 3 가지 상위 질문이 포함되었습니다. 두 가지 질문으로 각 요일 (1 am ~ 정오, 정오)에 대해 일반적인 평일 (월요일부터 금요일까지 질문) 또는 주말 (질문 2, 토요일 및 일요일)에 비디오 게임을하는 데 소요 된 시간을 나타냅니다. -오후 6, 오후 6-자정, 자정-6 am). 세 번째 질문은 참가자에게 6의 각기 다른 장르의 비디오 게임을 얼마나 자주하고 있는지, 가장 많은 시간을 소비 한 비디오 게임을 표시하도록 요청했습니다. 사용 된 종속 변수는 주당 비디오 게임을하는 데 소요 된 총 시간 수와 FPS 또는 가장 자주 재생되는 비디오 게임의 장르를 기반으로하는 전략 비디오 게임 플레이어 (12 또는 0)로 분류되었습니다. 내부 신뢰도는 재생 시간 (계수 α = 1)과 비디오 게임 장르 경험 (계수 α = 0.85)에 대해 높았습니다.

병리학적인 게임 규모

PVP 스케일 개정판 (이방인, 2009; 이방인 등 2011)는 도박 중독에 대한 DSM-IV 기준에 따라 13 개 항목으로 구성되었습니다. 참가자들은 "예", "아니요", "가끔"또는 "모름"을 선택하여 각 질문에 응답했습니다. 종속 변수는 "예"(1-13)로 응답 한 질문의 수입니다. 현재 샘플의 내부 신뢰도는 허용 가능했습니다 (계수 α = 0.60).

바랏 임펄스 규모

Barratt Impulsiveness Scale Version 11 (BIS-11; Patton 등, 1995)를 사용하여 일반적인 충동도를 측정 하였다. BIS-11는 30 명세서 (예 : 취미 변경, 직업 보안 계획) 및 다음 옵션 중에서 선택된 각 진술 참가자로 구성됩니다. 상시 / 항상.”점수를 매기기 위해 응답을 1 (드물게 / 절대)에서 4 (거의 항상 / 항상)로 수치화하고 총 점수 (0-20)를 얻기 위해 합산했습니다. 높은 점수는 더 높은 수준의 충동도를 나타냅니다. 현재 샘플에서 BIS의 내부 신뢰성은 높았습니다 (계수 α = 0.75).

위험 태도 규모

위험 태도 척도 (RAS; Weber et al., 2002)에는 원래 측정 값의 윤리적, 도박, 오락 적 하위 척도의 20 진술이 포함되었습니다. 참가자들은 1 (매우 가능성이 없음)에서 5 (매우 가능성이 있음)까지 각 진술에 설명 된 행동에 참여할 가능성이 높거나 적다는 것을 나타 냈습니다. 종속 변수는 모든 항목의 평균 점수 (1–5)입니다. 점수가 높을수록 위험에 대한 수용 태도가 높아집니다. 현재 샘플에서 측정의 내부 신뢰성은 높았습니다 (계수 α = 0.76).

아이오와 도박 업무

IGT에서 (Bechara et al., 1994) 참가자는 점수를 얻기 위해 각 평가판에서 4 개의 토큰 중 하나를 선택했습니다. 각 토큰은 고유 한 손익 세트와 관련이 있습니다. 참가자들은 과제가 끝나기 전에 가능한 많은 점수를 획득하도록 지시 받았다. 각 토큰의 이득 또는 손실은 100 시험마다 미리 정해져서, 대부분의 시험에서 두 개의 토큰 (원 또는 사각형)을 선택하면 포인트가 증가하고 다른 두 개의 토큰 (크리스탈 또는 다이아몬드)은 선택됩니다 대부분의 시험에서 점수의 순 손실이 발생합니다. 참가자들은 어떤 토큰이 "좋았으며"어떤 토큰이 "나쁜지"알 수 없었습니다. 토큰이 선정 된 후 참가자는 결과 (득 또는 손실)와 그들이 얻은 총 포인트 수를 알게되었습니다. 참가자가 선택할 때까지 토큰은 화면에 남아있었습니다. 1500 ms에 대한 피드백이 표시되었으며 응답 키는 "i"(원), "r"(크리스탈), "c"(사각형) 및 "m"(다이아몬드)입니다. 종속 변수는 최종 20 시험에서 "나쁜"토큰이 선택된 횟수입니다.

일시적 할인

TD 과제는 McClure et al. (2004). 참가자들은 초기에 적은 금액의 돈과 나중에받는 많은 양의 돈 사이에서 일련의 선택을 선호한다고 밝혔다. 참가자는 자신이 선택한 옵션을받는 것처럼 각 결정을 내려야했습니다. 처음 두 선택은 참가자가 과제에 응답하는 방법을 배울 수 있도록 수정되었습니다. 첫 번째 선택은 참가자가 두 가지 다른 지연 (예 : 27.10 주에 $ 2 대 27.10 월과 1 주에 $ 2)에서 사용할 수있는 동일한 금액의 돈 중에서 선택하도록 요구했으며 두 번째 선택은 참가자가 두 금액의 돈 중에서 선택하도록 요구했습니다 이전 금액이 이후 금액의 1 % 미만인 경우 (예 : 오늘 $ 0.16 vs. 34.04 월 및 1 주에 $ 2). 나머지 40 시험은 초기 지연 (오늘, 2 주 또는 1 월) 중 하나와 이후 지연 (2 주, 1 월) 중 하나와 다음 금액의 차이 (1, 3, 5, 10, 15, 25, 35, 50 %. 초기 금액은 $ 5에서 $ 40 범위에서 무작위로 추첨 된 후 더 많은 금액이 지정된 백분율 차이로 설정되었습니다. 실험 후 6 개월 이상 지연되는 지연을 제외하고 초기 지연, 지연 지연 및 백분율 차이의 모든 조합이 사용되었습니다. 두 가지 옵션은 화면 왼쪽에 항상 작고 초기 보상이 제시된 상태로 표시되었으며 응답 할 때까지 화면에 남아있었습니다. 각 옵션 아래에있는 노란색 삼각형은 응답 후 2000 ms 동안 빨간색으로 바뀌어 선택을 나타냅니다. 이어서 2000 ms 동안 빈 화면이 나타나고 다음 선택이 나타납니다. 왼쪽의 옵션은 응답 키가 "v"이고 오른쪽의 옵션은 "m"입니다. 종속 변수는 이전 / 더 적은 금액의 돈을 선택한 곳의 비율입니다. 이전 옵션을 더 자주 선택하면 더 큰 위험 회피를 나타냅니다.

확률 론적 선택

확률 론적 선택 과제 (Frank et al., 2004) 참가자들은 무작위로 제시된 3 쌍의 자극 (AB, CD, EF)을보고 각 쌍에서 자극 중 하나를 선택하도록 지시 받았다. 각 선택 후에 확률 적 피드백이 제시되었다. 첫 번째 쌍에서 A를 선택하면 시간의 80 %가 양의 피드백 (즉, "올바른!")이되고 B를 선택하면 시간의 20 %가 음의 피드백이됩니다 (예 : "잘못된"). 두 번째 쌍에서 C를 선택하면 시간의 양수 피드백 70 %가되고, 세 번째 쌍에서 E를 선택하면 시간의 양수 피드백 60 %가됩니다. 참가자는 60 시험 (각 쌍의 20)에 대해 3 개의 학습 블록을 수행했습니다. 마지막 블록에서 참가자는 6 가지 자극의 가능한 모든 쌍을 각각 4 번씩보고 선택에 대한 피드백을받지 못했습니다. 자극은 3 개의 피드백 확률 (즉, AB, CD, EF)에 걸쳐 균형 잡힌 6 명의 일본 히라가나 캐릭터였다. 모든 블록에서, 수치는 응답이 이루어질 때까지 또는 응답이 감지되지 않으면 4000 ms가 경과 할 때까지 화면에 남아있었습니다. 학습 블록에서 1500 ms에 대한 피드백이 표시되었습니다. 마지막 블록에 500 ms 자극에 대한 반응 간격이있었습니다. 응답 키는 "v"로 왼쪽 그림을 선택하고 "m"은 오른쪽 그림을 선택했습니다. 종속 변수는 최종 블록에서 A를 선택하고 (A를 선택) B를 피한 경우 (A를 피함) 시행의 백분율입니다. 마지막 블록에서 B를 피하는 것보다 A를 더 많이 선택하면 부정적인 결과보다는 긍정적 인 결과에 근거한 학습을 ​​나타냅니다. 마지막 블록에서 A를 선택하는 것보다 B를 피하는 것은 긍정적 결과보다 부정적인 결과에 기초한 학습을 ​​나타냅니다.

위험 작업

위험 과제에서 (Knoch et al., 2006) 참가자에게는 6 개의 상자가 제공되었으며 각 상자에는 당첨 토큰이 포함될 가능성이 높습니다. 일부 상자는 파란색이고 다른 상자는 분홍색이었습니다. 참가자는 우승 토큰을 포함하고 있다고 생각되는 상자의 색상을 선택하라는 지시를 받았습니다. 그들이 올바르게 선택하면 선택한 색상과 관련된 포인트 수를 받았지만, 정확하지 않으면 많은 포인트를 잃었습니다. 이 작업에서 두 ​​가지 변수가 조작되었습니다. 위험 수준은 5 : 1, 4 : 2 또는 3 : 3 일 수있는 분홍색과 파란색 상자의 비율을 나타냅니다. 예를 들어, 5 파란색 상자와 1 분홍색 상자가 있으면 1에 6 확률로 분홍색 상자에 승리 토큰이 포함됩니다. 따라서 분홍색을 선택하는 것이 파란색을 선택하는 것보다 위험합니다. 보상 균형은 색상의 가치가있는 포인트 수를 말하며 90 : 10, 80 : 20, 70 : 30 또는 60 : 40 일 수 있습니다. 더 적은 상자가있는 색상은 항상 더 큰 포인트 값의 가치가있었습니다. 예를 들어 위의 예에서 분홍색을 선택하면 90 포인트의 가치가 있고 파란색을 선택하면 10 포인트의 가치가 있습니다. 참가자는 100 시험을 완료했습니다. 이 중 4 개는 3 : 3 수준의 위험 수준과 보상 균형의 조합으로 분석에 포함되지 않았습니다. 나머지 96 시험에는 가능한 모든 위험 수준, 보상 균형 및 색상 조합이 포함되었습니다. 각 평가판의 상자 위에 위험 수준이 표시되었고 보상 잔액이 아래에 표시되었습니다. 참가자가 응답 할 때까지 1500 ms의 결과 및 총점을 표시하는 피드백이 표시 될 때까지 상자 표시가 화면에 남아 있습니다. 응답 키는 "v"로 분홍색을 선택하고 "m"으로 파란색을 선택했습니다. 이 측정에 대한 종속 변수는 작업 종료시 총 점수 (위험 총계)와 낮은 위험 선택 비율 (낮은 위험)이었습니다.

순서

모든 자극은 E-Prime 1.2 Software (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA)를 사용하여 제시되었습니다. 참가자들은 사전 동의에 서명하고 BIS-11, 병리학 적 게임 규모, RAS 및 미디어 사용 설문지를 작성했습니다. 참가자 중 절반이 TD, 위험 작업, 아이오와 도박 작업 및 확률 선택 순서로 작업을 완료했습니다. 참가자의 나머지 절반은 작업을 역순으로 완료했습니다. 참가자는 유용한 시야 및 정지 신호 작업도 완료했지만 이러한 데이터는 비디오 게임과 위험한 의사 결정의 관계를 구체적으로 다루지 않으므로 여기에보고되지 않습니다. 작업이 완료된 후 참가자들은 브리핑을 받고 참여해 주셔서 감사했습니다. 전체 연구는 ~ 90 분이 걸렸습니다.

결과

샘플 특성

작업대 Table11 평균, 표준 편차 및 모든 측정 변수의 범위를 포함합니다. 샘플의 절반 이상 (64 %)이 주당 최소 2 시간 이상 비디오 게임을하고 있다고보고했습니다. 비디오 게임을하는 것으로보고 된 평균 시간은 주당 20.6 시간 (SD = 25.4, 25th 사 분위수 = 0, 50th 사 분위수 = 13, 75th 사 분위수 = 34). 남성은 일주일에 더 많은 시간을 재생한다고보고했습니다 (M = 28.2, SD 여성 (21.9)보다 여성 (M = 12.1, SD = 26.5), t(147) = 4.06, p <0.001. 병리학 적 게임 (즉, PVP 척도에서 6 개 이상의 진술에 "예"응답)은 샘플의 7.4 % (남성 = 13.9 %, 여성 = 0 %)로보고되었으며, 이는 다른 샘플에서 관찰 된 비율과 일치합니다. 어린이와 청소년 (이방인, 2009; 이방인 등 2011). 병리학 적 게임 증상의 평균 수는 M = 1.8, SD = 2.0. 남성은 병리학 적 게임과 관련된 더 많은 증상을보고했습니다.M = 2.7, SD 여성 (2.1)보다 여성 (M = 0.8, SD = 1.2), t(147) = 6.90, p <0.001.

표 1 

모든 독립 및 종속 변수에 대한 기술 통계.

0 차 상관

분석에 포함 된 모든 변수 간의 상관 관계가 표에 나와 있습니다. Table2.2. 이러한 변수에서 관찰 된 연관 패턴은 데이터 세트에 존재하는 기본 관계에 독자를 향하게하기 위해 CCA의 결과를 고려하기 전에 간략하게 요약됩니다. 관찰 된 변수 외에도, 5 가지 양방향 상호 작용 항 (PVP 및 2 가지 비디오 게임 장르 (FPS 및 전략)과 PVP로 주당 비디오 게임을하는 데 걸린 시간 (시간), PVP)이 계산되었습니다. 두 장르로). 성별 (더미 코드 : 남성 = 1, 여성 = 2)은 시간, FPS, PVP, RAS, 시간 × PVP, 시간 × FPS, 시간 × 전략, PVP × FPS 및 PVP × 전략과 음의 상관 관계가있어 남성이보고했음을 나타냅니다. 여성보다 더 큰 비디오 게임 경험, 병적 게임 및 위험 감수. 시간은 PVP, PVP × FPS 및 PVP × 전략과 양의 상관 관계가있었습니다. FPS 게임은 PVP와 양의 상관 관계가있었습니다. 전략 게임은 PVP 및 Hours × PVP와 양의 상관 관계가있었습니다. 병리학 적 게임 증상의 수는 시간 × FPS 및 시간 × 전략과 양의 상관 관계가있었습니다. 이 데이터는 병적 게임의 보급이 주당 게임 시간에 따라 증가한다는 것을 나타내며, 이는 FPS 및 전략 게임 모두에 해당됩니다.

표 2 

모든 변수와 교호 작용 용어 간의 상관.

우리의 가설과 일치하게, 비디오 게임 경험과 위험한 의사 결정 수단 (즉, 충동도 증가, 부정적인 피드백에 대한 민감도 감소) 사이에는 두 가지 패턴의 연관성이있었습니다. 자체보고 된 충동 성은 이전 작업과 일치하여 시간 및 시간 × PVP와 양의 상관 관계가있었습니다 (Gentile et al., 2011). TD 과제에서 더 작고 작은 보상을 선택하는 것은 FPS와 긍정적 인 상관 관계가있었습니다 [FPS 게이머 : M = 0.79, SD = 0.17; 비 FPS 게이머 : M = 0.71, SD = 0.22; t(147) = -2.10, p = 0.04] 및 시간 × FPS (그림 (그림 1A), 1A),이 장르의 비디오 게임이 개인의 초점을 즉각적인 보상으로 전환 할 수 있다는 가설과 일치하여보다 충동적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

그림 1 

(A) 시간 할인 및 FPS 게이머로 식별되는 시간 할인 작업에서 초기 선택의 평균 비율. (B) 전략적 게이머로서의 식별 기능으로서 확률 선택 작업에서 B를 피하십시오. 오차 막대는 ...

IGT의 불량 데크 선택은 시간 × PVP와 양의 상관 관계가있었습니다 (그림 (그림 2A), 2A), 시간과 병리의 증가는 부정적인 결과의 학습 감소와 관련이 있다는 생각을 뒷받침합니다. 위험 작업에서 낮은 위험 선택 비율은 시간, 시간 × PVP 및 시간 × FPS와 음의 상관 관계가있어 게이머들 사이에서 더 큰 위험을 감수합니다. 중요하게도 위험 작업의 총 점수는 시간 및 시간 × PVP와 음의 상관 관계가있었습니다 (그림 (그림 2B), 2B)에 따르면, 더 위험한 옵션을 선택하면 더 많은 게임 경험과 PVP 증상이있는 개인의 전반적인 이익에 해로운 영향을 미쳤습니다. 유사하게, 확률 론적 선택 과제에서 부정적인 피드백에 대한 민감도는 시간과 음의 상관 관계를 보였으며, 이는 부정적인 결과로부터 배우지 못하는 것을 추가로 나타낸다. 반대로 부정적인 피드백에 대한 민감도는 전략 게임과 양의 상관 관계가있었습니다 (그림 (그림 1B) .1B). 전략 게이머 (M = 0.72, SD = 0.25)는 전략이 아닌 게이머보다 B를 더 자주 피했습니다 (M = 0.62, SD = 0.23), t(146) = -2.09, p = 0.04,이 장르는 플레이어가 실수로부터 배우고 장래에 실수를하지 않도록 장려 할 수 있다는 가설을 뒷받침합니다.

그림 2 

(A) IGT에서“나쁜”데크가 선택된 시험의 비율 (B) 시간 및 PVP 증상의 함수로 위험 작업에서 얻은 총 점수. 오차 막대는 평균의 표준 오차를 나타냅니다.

정식 상관 분석

비디오 게임 경험과 병리학 (예측 변수)과 위험한 의사 결정 (예 : 종속 변수; Figure3) 3) CCA 실시. 이 접근 방식의 장점과 그 가정은 셰리와 헨슨에 요약되어 있습니다.2005). 중요하게도 CCA는 유형 I 오류 가능성을 줄이면서 (탐정 적 유의미한 연관) 조사자는 두 변수 세트 (예 : 비디오 게임 경험 및 위험한 의사 결정) 간의 다변량 공유 관계를 평가할 수 있습니다. 분석 결과 정사각형 상관 관계를 갖는 9 가지 기능이 밝혀졌습니다 (R2c)의 0.39, 0.28, 0.19, 0.14, 0.11, 0.05, 0.03, 0.02 및 0.01 (함수 0.25부터 XNUMX까지 각각). 전체 모델은 Wilks의 λ = XNUMX 기준을 사용하여 유의했습니다. F(117, 955) = 1.68, p <0.001. Wilks의 λ는 모델에서 설명 할 수없는 분산을 나타냅니다. 따라서 1—Wilks의 λ는 다음과 같은 측면에서 전체 모델 효과 크기를 나타냅니다. r2. 9 개의 정규 함수를 사용한이 분석에서 r2 0.75는 전체 모형이 두 변수 세트 간 분산의 75 %를 설명했음을 나타냅니다. 통계적 유의성에 대한 함수의 계층 적 배열을 테스트하기 위해 차원 축소 분석이 사용되었습니다 (표 (Table3) .3). 함수 1–9의 테스트와 마찬가지로 전체 모델 테스트는 중요했습니다 (즉, 함수 2–9). 이 두 함수는 함께 분산의 67 %를 설명했습니다. 다른 함수들 중 어느 것도 이전 함수들의 추출 후 변수 세트들 사이의 공유 분산의 상당한 비율을 설명하지 않았다. 첫 번째 표준 함수는 r = 예측 변수와 종속 변수 사이의 0.62, 그리고 두 번째 정규 함수는 r 변수 세트 사이의 0.53. 이것은 처음 두 표준 함수에 대해 두 변수 세트가 서로 밀접하게 관련되어 있음을 나타냅니다 (Sherry와 Henson, 2005).

그림 3 

예측 변수 10 개 (왼쪽 상자)와 8 개의 종속 변수 (오른쪽 상자)가있는 표준 상관 함수의 그림입니다. 정식 상관 관계는 Pearson의 r 두 개의 잠재 변수 (ovals) 사이에서 ...
표 3 

표준 함수 테스트.

변수 (예측 자 및 종속 변수)와 함수 사이의 정식 상관 관계는 어떤 변수가 함수에 가장 큰 영향을 미치는지를 나타내며, 요인 분석에서 인자 로딩과 유사한 방식으로 해석 될 수 있습니다 (Afifi et al., 2004). 148 샘플에서 r 0.30 / 0.001는 XNUMX 수준에서 중요합니다. 따라서 변수 r ≥ 0.30는 통계적으로 유의 한 것으로 간주되었습니다 (표 (Table4) .4). 우리의 예측과 일치하게, 첫 번째 기능은 시간과 병리학적인 게임 사이의 긍정적 인 연관성과 긍정적이고 부정적인 피드백으로부터의 위험 감수, 충동 성 및 차등 학습을 나타냅니다 (그림 (그림 4) .4). 특히 첫 번째 정규 함수는 종속 변수의 분산의 11.12 %를 설명했으며 RAS, 위험 총계, B 피, A 선택 및 BIS-11와 가장 밀접한 관련이있었습니다. RAS를 제외하고 상관 관계의 부호는 모든 변수에 대해 동일하여 양의 관련성을 나타냅니다. RAS 점수는 다른 변수와 반비례 관계가 있었으며, RAS 점수가 높을수록 위험 과제에 대한 총 점수가 낮았습니다. 첫 번째 함수는 Hours × PVP, Hours, Sex, PVP 및 Hours × FPS의 1 차 기여로 예측 변수의 분산의 5.34 %를 설명했습니다. 성별을 제외한 모든 변수는 종속 변수와 긍정적으로 관련되어있어 더 많은 시간, 병리학 적 증상 및 FPS 게임을하는 데 소요되는 시간이 충동 성, 피드백에 대한 민감성 및 위험 과제의 손실을 예측했습니다. 성별과의 부정적인 관계는 남성이 여성보다 더 위험한 의사 결정에 참여했음을 나타냅니다.

표 4 

종속 변수의 가변 최대 회전 후 정식 상관.
그림 4 

중요한 표준 함수와 가장 강력한 기여 예측 변수 (왼쪽) 및 종속 변수 (오른쪽)를 그래픽으로 표시합니다. 실선은 첫 번째 정식 함수를 나타내고 점선은 두 번째 정식 함수를 나타냅니다. ...

두 번째 함수는 종속 변수의 분산의 8.08 %를 설명했으며 BIS-11, 위험 총계 및 낮은 위험 선택과 가장 밀접한 관련이있었습니다. 예상 한 바와 같이, 낮은 위험 선택은 위험 과제에서 높은 점수와 낮은 임펄스와 관련이 있습니다. 두 번째 함수는 예측 변수의 분산의 2.94 %를 설명했으며 주로 FPS, 시간 × FPS, PVP, 시간 및 성별과 관련이있었습니다. 우리의 가설, FPS 비디오 게임 및 PVP 증상에 대한 경험에 따르면 위험 과제의 성능 저하 (예 : 위험도가 낮은 선택 및 총 점수가 낮음) 및 충동 성이 더 높을 것으로 예상됩니다 (그림 (그림 4) .4). 첫 번째 기능과 달리, BIS-11 점수는 여기에서 더욱 강하게 예측되어 충동성에 대한 영향을 강조하고 이전 작업을 지원했습니다 (이방인, 2009; 이방인 등 2011).

토론

현재의 연구는 비디오 게임 경험, 병리학 적 게임 및 위험한 의사 결정 간의 관계를 조사하기 위해 고안되었습니다. 이전 작업과 일치 (이방인, 2009; 이방인 등 2011), 현재 청년 성인 샘플의 ~ 7 %가 병리학 게임의 기준을 충족했습니다. 또한, 우리 샘플에서 여성에서 병리학 적 게임은 관찰되지 않았다. 표본의 성별 균형을 감안할 때 이는 연구에 참여한 남성의 약 14 %가 병리학 적 게임을보고했음을 의미합니다. 게임 시간, 병적 게임 및 게임 장르, 충동 성, 위험 감수성, 긍정적 및 부정적 피드백에 대한 민감성간에 상당한 상관 관계가 관찰되었습니다. CCA는 병리학 적 게임은 피드백 감도와 긍정적으로 관련이 있고 FPS 게임은 충동 성과 위험 감수와 긍정적으로 관련이 있음을 밝혔다.

자기보고 및 행동 측정 결과 병리학 적 게임과 FPS 게임을하는 것이 더 큰 충동 성과 관련이 있음을 보여주었습니다. 시간과 PVP 사이의 상호 작용은 또한 BIS-II 점수와 긍정적으로 관련되어 있으며, 더 많은 병리학 적 증상이 더 큰 충동 성과 긍정적으로 연관되어 있음을 나타낸다 (Gentile et al., 2011). 이 발견을 보완하면서, 두 번째 정식 상관은 병리 적 게임, FPS 게임 및 충동 성 사이의 연관성을 나타냈다. TD 과제에 대한 증거는 또한 게임 장르가 게임과 충동 성의 연관성에 영향을 줄 수 있다는 생각을 뒷받침합니다. TD 과제의 경우, 이전에 제공되는 더 작은 보상의 선택은 충동 지수 (Mitchell, 1999; Ohmura et al., 2005). 이 작업에서는 작은 보상을 선택하는 것이 전략 비디오 게임을하는 것이 아니라 FPS 비디오 게임을하는 것과는 긍정적 인 관련이있었습니다. FPS 게임과 임펄스의 연관성은 흥미 롭습니다. 이러한 형태의 게임이 사전인지 제어의 사용 감소와 관련이 있다는 증거가 있습니다 (Bailey, 2009; 베일리 등 2010; 그네, 2012). 이러한 데이터를 종합하면 FPS 게임과 병리학적인 게임이 행동을 유도하기위한 사전인지 제어의 활용 감소로 인한 충동적인 행동의 증가와 관련이 있음을 나타낼 수 있습니다.

게임과 위험한 결정 사이의 연관성은 게임 장르에 민감했습니다. 위험 작업에서 비디오 게임을하는 데 소요 된 시간, 시간과 PVP 간의 상호 작용, FPS 게이머로의 분류는 모두 낮은 위험 선택의 비율과 음의 상관 관계가있었습니다. CCA에서 고위험 옵션을 더 자주 선택할 것으로 예상되는 시간입니다. 이로 인해 작업이 끝날 때 획득 한 총 점수가 급격히 감소하여 위험 작업에서 위험한 옵션을 선택하는 것이 결국 보상을받지 못했음을 나타냅니다. 종합 해보면, 이러한 발견은 게임 시간, 병리학 및 FPS 게임이 개인의 위험한 옵션 선택에 영향을 미친다는 분명한 증거를 제공하며, 이러한 행동은 시간이 지남에 따라 성능에 해로운 영향을 미침에도 불구하고 계속되는 것으로 보입니다. FPS 게임과 달리 전략 게임은 위험 감수 증가와 밀접한 관련이 없습니다. 게임 장르의 차별적 영향에 대한 한 가지 설명은 게임에서 성공하려면 종종 팀과의 협력이 필요하기 때문에 전략 게임에서 충동적인 결정을 내리는 데 사회적 영향이있을 가능성이 있다는 것입니다. 전략 게임과 FPS 게임 모두 PVP와 양의 상관 관계가 있으며 병리학 적 증상과 시간 × 전략 간의 상관 관계가 있다는 점에 유의해야합니다 (r = 0.46)는 PVP와 시간 × FPS (r 이 차이가 의미에 도달하지는 않았지만 t(146) = 1.53, p > 0.05. 이것은 전략과 FPS 게임이 병리 적 게임과 관련되어 있지만 충동 성과 위험 감수에 대한 결과는 두 장르에서 동일하지 않음을 시사합니다. 이는 게임 환경의 구조 또는 다른 장르의 플레이어 목표 때문일 수 있습니다.

위험 과제, 확률 론적 선택 과제와 IGT의 성과는 게임과 병리학이 부정적인 결과에 대한 민감도 감소와 긍정적으로 관련되어 있다는 증거를 제공한다. 게임 시간은 위험 옵션의 선택 폭이 넓어 위험 작업의 성능 저하 (예 : 총 점수 낮음)와 양의 상관 관계가있었습니다. 아마도 낮은 확률의 위험한 옵션을 여러 번 선택한 후에는 손실의 발생이 위험한 옵션을 추가로 선택하는 데 방해가되지만, 그렇지 않은 것 같습니다. 마찬가지로, 여러 IGT 시험에 대한 피드백은“나쁜”데크에서 선택이 줄어들 것입니다. PVP 점수가 높고 게임 시간이 길수록 병리학 적 높은 게이머들 사이에서 이러한 데크의 선택을 줄이는 데 피드백이 효과적인 지점을 지나친 "나쁜"데크에서 더 많은 선택과 관련이있었습니다.

확률 론적 선택 과제 (Frank et al., 2004)는 긍정적 또는 부정적 피드백에 의한 강화 학습이 게임에 민감한 지 여부에 대한 통찰력을 제공했습니다. 증가 된 FPS 게임 및 게임 병리학은 B 회피 (즉, 부정적인 피드백으로부터의 학습)의 감소와 관련이있다. 그러나 전략 게임은 B를 피하는 것과 양의 상관 관계가 있었다 (즉, r = 0.17)는 전략 게이머로 식별되는 개인이 부정적인 피드백에 더 민감하다는 것을 나타냅니다. 충동 성과 마찬가지로 전략 게임의 특성이 이러한 관계를 설명 할 수 있습니다. 전략 게임에서의 실수는 게임 플레이가 일반적으로 FPS 비디오 게임보다 더 긴 시간 범위에 걸쳐 있기 때문에 게임에서 목표를 달성하는 데 장기적인 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 전략 비디오 게임의 실수는 비용이 많이들 수 있으며, 부정적인 결과에주의를 기울이고 향후 이러한 결과를 피하는 법을 배우는 것이 도움이 될 것입니다.

주목할 가치가있는 현재 연구에는 몇 가지 한계가 있습니다. 첫째, 디자인은 실험적이지 않았으며 두 가지 의미가 있습니다. 측정되지 않은 일부 변수가 결과를 설명 할 수 있으며 원인의 방향을 정의 할 수 없습니다 (즉, 게임을하는 것이 위험 감수 및 충동 성을 증가 시키거나 충동적인 개인이 비디오 게임에 끌리는가?). 향후 연구는 공격에 대한 연구와 유사한 위험한 의사 결정에 대한 비디오 게임 교육의 단기 및 장기 효과를 살펴봄으로써이 문제를 해결할 수 있습니다 (Anderson et al., 2010) 및 가상 공간 처리 (Bavelier et al., 2012). 둘째, 두 가지 장르의 비디오 게임 만 조사했지만이 조사에서 조사한 장르는 게이머들 사이에서 가장 인기있는 경향이 있습니다 (NDP 그룹, 2010). 현재 데이터 및 기타 작업 (예 : Fischer et al., 2009), 비디오 게임 경험과 위험한 의사 결정 간의 연관성은 비디오 게임 장르에 의해 완화 될 가능성이 있으며 일부 효과는 특정 장르 (녹색 및 Bavelier, 2003). 다른 장르의 영향과 이러한 장르가 여러 장르를 연주하는 개인에서 어떻게 상호 작용할 수 있는지 이해하려면 추가 연구가 필요합니다. 마지막으로, 본 연구는 도박과 관련하여 위험한 의사 결정에 주로 중점을 두 었으며 (즉, 참가자는 의사 결정 작업에서 점수를 얻으려고 시도 했으므로) 데이터는 사회적 또는 학업 행동. 다른 연구에 따르면 위험한 운전 행동에 대한 태도와 참여에 대한 비디오 게임 운전의 효과가 입증되었습니다 (Beullens et al., 2011), 현재의 발견과 함께 비디오 게임은 밀접한 관련이있는 상황뿐만 아니라 더 다른 상황에서도 (예 : FPS 게임이 위험 과제의 성과를 예측하는) 위험 감수에 영향을 미칠 수있는 것으로 보입니다.

현재의 연구는 위험한 운전 행동을 넘어서 비디오 게임 경험과 위험한 의사 결정의 관계에 관한 문헌을 확장시킨다 (Fischer et al., 2009; Beullens 등 2011) 및 병리학 적 증상 및 장르가 게임 경험과 의사 결정 간의 관계를 결정하는 데 중요한 역할을한다는 것을 나타냅니다. 우리는 병적 인 비디오 게임 사용이 도박과 같은 과제에서 충동 성 증가, 위험 감수 및 손실 증가와 관련이 있음을 증명했습니다. 이 실험실 기반의 결과는 가족 불일치를 포함한 과도한 비디오 게임 재생의 결과에 대한 실제 보고서와 일치합니다. 2011), 재정 손실 (Doan and Strickland, 2012), 심지어 죽음 (BBC News, 2005). 현재 샘플에서 두 가지 인기있는 장르 인 FPS와 전략 비디오 게임은 병리학 적 증상과 양의 상관 관계가있었습니다. 이 연구는 병리학적인 비디오 게임 사용의 원인과 치료법을 이해하고 다른 장르의 영향을 탐색하기위한 추가 연구의 중요성을 강조합니다.

이해 충돌 선언

저자는이 연구가 잠재적 인 이해 상충으로 해석 될 수있는 상업적 또는 재정적 관계가없는 상태에서 수행되었다고 선언합니다.

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