Perbezaan individu dalam kebolehan pembelajaran tersirat dan tingkah laku impulsif dalam konteks kecanduan Internet dan Gangguan Permainan Internet di bawah pertimbangan gender (2018)

. 2017 Jun; 5: 19-28.

Diterbitkan dalam talian 2017 Feb 7. doi:  10.1016 / j.abrep.2017.02.002

PMCID: PMC5800554

PMID: 29450224

bahasa: English | German | German

1. Pengenalan

Internet telah menjejaki kehidupan seharian ramai di seluruh dunia, menawarkan cara mudah untuk mengumpulkan maklumat dan mengambil hiburan. Dengan semakin banyaknya pengguna Internet, menyumbang hampir 50% penduduk dunia pada masa ini (diakses pada 07.09.16. , bilangan laporan mengenai penggunaan Internet bermasalah (PIU) semakin meningkat. Dalam kajian perwakilan dari Jerman (N = 15,024 peserta) menunjukkan prevalensi ketagihan internet sebanyak 1.5%, dengan pengguna yang lebih muda menunjukkan kadar yang lebih tinggi (4% pada kumpulan kanak-kanak berumur 14-16 tahun). Percubaan pertama untuk menentukan dan mendiagnosis PIU1 telah dibuat oleh Kimberly Young pada tahun 1998 (lihat juga laporan kes pertama dari ). Sejak itu banyak ujian dan instrumen pemeriksaan telah dibangunkan (mis , , ), untuk dapat mengira kelaziman dalam populasi yang berlainan dan menyediakan pesakit dengan rawatan yang berkesan. Bagaimanapun, masih tiada klasifikasi nosologi PIU yang ada. Penyelidikan mengenai ketagihan permainan dalam talian seolah-olah menjadi satu langkah ke depan, seperti yang baru-baru ini Internet Gaming Disorder (IGD) telah dimasukkan ke dalam Seksyen III DSM-5, dengan cara ini menggalakkan pemeriksaan lanjut sebelum dipertimbangkan sebagai gangguan formal (). IGD dianggap sebagai bentuk khusus PIU, yang hanya bertindih dalam bahagian-bahagian kecil dengan bentuk PIU umum yang dijelaskan di atas (mis. , ).

1.1. PIU dan pembelajaran / membuat keputusan tersirat

Defisit dalam membuat keputusan telah ditunjukkan dalam banyak kajian, menyiasat pesakit dengan bahan dan kecanduan tingkah laku (mis , ). Kerana persamaan dalam konsepsi PIU dan kecanduan tingkah laku / bahan (), topik membuat keputusan juga mempunyai kaitan yang tinggi untuk lebih memahami sifat penggunaan Internet yang berlebihan. Apabila menilai keputusan membuat perbezaan antara membuat keputusan di bawah kekaburan dan membuat keputusan di bawah risiko telah dibuat (, ). Sedangkan dalam membuat keputusan di bawah kekaburan peraturan untuk keuntungan dan kerugian dan kebarangkalian hasil yang berbeda tidak dijelaskan secara jelas (diukur misalnya dengan (percobaan pertama) IOWA Perjudian Tugas atau IGT), dalam pengambilan keputusan di bawah risiko yang jelas informasi tentang potensi akibatnya, dan kebarangkalian keuntungan dan kerugian tersedia atau boleh dikira (diukur misalnya dengan Game of Dice Task atau GDT) (, ). Berdasarkan pembezaan ini dan pada model dwi-proses membuat keputusan (cth ), mencadangkan model teoritis untuk menjelaskan keputusan membuat risiko. Dalam model ini peranan fungsi eksekutif diserlahkan sebagai kunci relevan untuk membuat keputusan di bawah risiko, tetapi tidak membuat keputusan di bawah kekaburan. Ganjaran dan hukuman emosional sepatutnya disertai kedua-dua bentuk pengambilan keputusan. Oleh itu, kedua proses reflektif (dikawal oleh kognisi), bersama-sama dengan proses impulsif (yang disebabkan oleh jangkaan ganjaran dan hukuman emosi) mungkin terlibat dalam proses membuat keputusan di bawah keadaan risiko objektif). Selain itu, faktor-faktor seperti maklumat tentang situasi keputusan, sifat-sifat individu dan keadaan-keadaan teraruh keadaan dan pengaruh luaran telah dicadangkan untuk mempunyai kesan pengubahsuaian terhadap keputusan ().

Berkenaan dengan kecanduan Internet satu rangka teoritis baru dicadangkan oleh , yang dipanggil Interaksi Orang-Kesan-Kognisi-Pelaksanaan (I-PACE), di mana kecacatan fungsi eksekutif dan kawalan kendalian juga telah disifatkan sebagai relevan untuk pembangunan PIU. Menurut model ini, perkembangan dan penyelenggaraan gangguan penggunaan Internet tertentu merangkumi interaksi antara faktor-faktor predisposisi (misalnya keperibadian dan psikopatologi), penyederhana (contohnya gaya coping yang tidak berfungsi dan jangkaan internet), dan mediator (contohnya tindak balas afektif dan kognitif kepada isyarat keadaan). Interaksi rumit ini, digabungkan dengan kepuasan memuaskan dan penguat positif, sebagai akibat daripada penggunaan ciri tertentu Internet, dan dengan fungsi eksekutif yang berkurang dan kawalan kendali, dapat mengakibatkan gangguan penggunaan Internet tertentu.

Setakat ini, beberapa kajian empirikal telah dijalankan dalam konteks PIU, kawalan kendalian dan membuat keputusan. Kebanyakan mereka selaras dengan kerangka teoretikal yang dinyatakan di atas oleh . sebagai contoh melaporkan prestasi buruk dalam tugas perjudian dalam pengguna Internet yang berlebihan dan pilihan yang lebih perlahan strategi yang berjaya berbanding dengan mengawal peserta. Dalam kajian yang lebih baru, dilaporkan mengurangkan kemampuan membuat keputusan di bawah risiko dalam GDT dalam sekumpulan pemain World of Warcraft (WoW) berlebihan berbanding dengan peserta kawalan. menggunakan versi yang diubahsuai dari tugas Go / NoGo (di mana rangsangan yang berkaitan dengan permainan digunakan di samping rangsangan neutral) dan melaporkan pengurangan kawalan kendalian pada peserta dengan IGD, berbanding peserta kawalan. mendapati hasil yang serupa dengan versi IGT yang diubahsuai, apabila menggunakan gambar lucah dan neutral pada dek kad berfaedah dan / atau tidak merugikan. Di sini, para peserta lelaki menunjukkan keputusan yang tidak mencukupi dalam perbicaraan di mana gambar-gambar lucah dikaitkan dengan dek kad yang tidak diingini. Walau bagaimanapun, juga keputusan bercampur mengenai keputusan dalam konteks PIU atau IGD dilaporkan. Dalam kajian oleh contohnya peserta ketagihan Internet menunjukkan keputusan yang lebih baik, diukur dengan IGT, berbanding dengan peserta kawalan. Dalam kajian oleh yang telah disebutkan di atas, tidak ada perbezaan dalam membuat keputusan menggunakan IGT boleh didapati antara peserta yang sihat dan mereka yang mempunyai IGD. Untuk mengklasifikasikan keputusan-keputusan yang bertentangan ini, kajian selanjutnya, untuk mengkaji kemungkinan pemboleh ubah yang mengganggu, diperlukan. Satu pemboleh ubah tertentu diterangkan kemudian dalam kajian semasa.

1.2. PIU, pengambilan risiko dan impulsif

Disebabkan pencirian awal PIU sebagai gangguan kawalan impuls, beberapa kajian telah dilakukan untuk meneroka PIU dalam konteks impulsif dan mengambil risiko. and menunjukkan bahawa PIU positif dikaitkan dengan sifat impulsif, diukur dengan Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11). Berkenaan dengan kerangka teoretikal oleh , yang telah diperkenalkan di atas, impulsivity disebut di antara faktor personaliti, menunjukkan persatuan yang paling stabil dengan PIU dan, dengan itu, dicadangkan untuk menjadi salah satu faktor, mempengaruhi pembangunan dan penyelenggaraannya. Secara umum, impulsif dicirikan sebagai "kecenderungan ke arah tindak balas yang cepat dan tidak dirancang kepada rangsangan dalaman atau luaran tanpa mengambil kira akibat negatif reaksi-reaksi ini kepada individu impulsif atau orang lain" (). Tempoh yang berkaitan dengan pengambilan risiko ditakrifkan sebagai "tingkah laku yang dilakukan di bawah ketidakpastian, dengan atau tanpa akibat negatif yang wujud, dan tanpa perancangan luar jangka yang mantap" (). menggunakan Petugas Risiko Analog Balloon () untuk mengukur risiko, tetapi tidak menemui sebarang persamaan yang signifikan dengan PIU. Dalam kajian ini, kita sekali lagi mengkaji persatuan-persatuan ini, dengan menggunakan kedua-dua, laporan diri bersama-sama dengan langkah percubaan impulsivity / mengambil risiko.

1.3. Peranan jantina untuk PIU / IGD

Isu penting lain dalam konteks ketagihan Internet adalah keutamaan ciri khas Internet (misalnya membeli-belah dalam talian, permainan dalam talian), bergantung pada jantina. Kajian perwakilan dari Jerman menunjukkan bahawa 77.1% wanita ketagihan Internet pada usia 14-24 tahun menggunakan laman rangkaian sosial berbanding 64,8% lelaki pada usia yang sama (). Dalam kajian yang sama 7.2% wanita ketagihan Internet pada usia antara 14 dan 24 tahun dilaporkan menggunakan Internet untuk bermain permainan video dalam talian, berbanding dengan 33.6% lelaki pada usia yang sama (). Oleh itu, seolah-olah berkenaan dengan IGD, peserta lelaki menunjukkan keutamaan yang lebih tinggi untuk permainan dalam talian, berbanding peserta wanita dan dilaporkan lebih berisiko untuk membangunkan IGD. Selain itu, mendapati bahawa umur yang lebih tua, harga diri yang rendah dan kepuasan hidup harian yang lebih rendah dikaitkan dengan IGD yang lebih teruk di kalangan lelaki, tetapi bukan wanita. Walaupun hasil ini masih terdapat beberapa kajian, yang secara sistematis mempertimbangkan jantina peserta sebagai pemboleh ubah moderator / mediator dalam konteks PIU. Walau bagaimanapun, adalah mungkin bahawa perbezaan ini menyumbang kepada beberapa keputusan menentang di lapangan dan, dengan itu, dalam kajian berikut, mereka akan dipertimbangkan.

Tujuan projek penyelidikan kami adalah untuk menyelidiki hubungan antara PIU, serta IGD dan pembelajaran tersirat dalam sekelompok peserta laki-laki dengan kesanggupan terhadap IGD (kajian 1). Dalam kajian 2, kami bertujuan mereplikasi keputusan ini, dengan membandingkan peserta yang sihat dan pemain WoW yang berlebihan di bawah pertimbangan jantina. Tujuan kajian 3 adalah untuk meneroka hubungan antara PIU, IGD dan impulsivity / mengambil risiko (laporan diri dan data percubaan) dalam peserta yang sihat.

Berdasarkan kesusasteraan tersebut, kami merumuskan hipotesis berikut:

Hipotesis 1 

Kami menjangkakan persatuan negatif antara PIU / IGD dan kebolehan pembelajaran tersirat (kajian 1).

Hipotesis 2 

Kami menjangkakan persatuan negatif antara PIU / IGD dan kebolehan pembelajaran tersirat (kajian 2). Kami menjangkakan persatuan negatif ini menjadi paling kuat dalam kumpulan pemain WoW lelaki.

Hipotesis 3 

Kami menjangkakan persatuan positif antara PIU / IGD dan langkah-langkah diri dan percubaan percabangan impulsif / mengambil risiko kepada peserta yang sihat (kajian 3).

2. Kajian 1

2.1. Kaedah

2.1.1. Peserta

N = 107 peserta (99 lelaki, 8 perempuan, umur M = 19.52, SD = 3.57) direkrut di "Gamescom 2013" di Jerman, acara permainan terbesar di dunia. Walau bagaimanapun, kerana bilangan peserta wanita yang sangat rendah dalam sampel ini (n = 8) dan perbezaan jantina yang dilaporkan di atas dalam konteks IGD (mis ), kami mengecualikan peserta wanita dari analisis lanjut kajian ini. Selepas juga mengecualikan peserta dengan data yang hilang, sampel tersebut menghasilkan n = 79 peserta lelaki (umur M = 19.81, SD = 3.62). Mengenai pendidikan mereka, 8.9% melaporkan memiliki ijazah universiti atau politeknik, 40.5% lagi melaporkan mempunyai diploma peringkat A atau vokasional dan 26.6% melaporkan mempunyai sijil cuti sekolah menengah atau kelayakan sekolah menengah menengah, sementara 24% melaporkan tidak memiliki diploma sekolah.

2.1.2. Langkah-langkah

Peserta menjawab soalan mengenai umur, jantina dan pendidikan mereka, diisi dalam versi pendek ujian kecanduan internet (s-IAT, ; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.70), berisi 12 item skala Likert (1 = tidak pernah menjadi 5 = sangat kerap) dan Skala Ketagihan Permainan Dalam Talian (OGAS, versi Skala Ketagihan Permainan yang dimodifikasi oleh , di mana perkataan "dalam talian" ditambahkan ke setiap item; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.66), terdiri dari 7 item, antara 1 = tidak pernah dan 5 = sangat kerap. Selain itu, peserta menilai pengalaman permainan komputer mereka (mis. “Sudah berapa tahun anda bermain permainan komputer?” Atau “Berapa jam rata-rata seminggu anda bermain permainan komputer dalam talian?”). Ukuran laporan risiko pengambilan diri diberikan, termasuk satu item mengenai keseluruhan kecenderungan mengambil risiko ("Bagaimana anda menggambarkan diri anda dari 0 (sama sekali tidak bersedia mengambil risiko) hingga 10 (benar-benar bersedia mengambil risiko)?" ); Panel Sosioekonomi Jerman (SOEP; ). Kami menggunakan tugas eksperimen yang sedikit disesuaikan ("Devil's chest"), yang digabungkan dari sebuah kajian oleh , untuk mengukur pembelajaran tersirat. Pada setiap ujian 36, kami mempersembahkan sepuluh gambar kotak kayu tertutup pada skrin komputer. Kotak tersebut diselaraskan dalam satu baris dan peserta mempunyai peluang untuk membuka kotak pilihan sendiri, yang bekerja dari kiri ke kanan. Peserta telah diarahkan bahawa sembilan kotak berisi ganjaran wang maya (5 sen) dan satu mengandungi "syaitan". Jika peserta hanya membuka kotak ganjaran pada percubaan yang diberikan, mereka meneruskan perbicaraan seterusnya dengan memperoleh jumlah ganjaran. Sekiranya mereka membuka kotak, mengandungi syaitan, di antara kotak-kotak lain, mereka kehilangan segala-galanya pada percubaan semasa. Kedudukan yang akan datang dari syaitan adalah rawak di antara percubaan 36, tetapi muncul pada setiap posisi dari 2 hingga 102 tepat empat kali. Walaupun ini tidak disebutkan kepada para peserta, peserta yang mempunyai kemahiran kognitif yang lebih tinggi mungkin telah mengerti pemahaman implisit untuk aturan ini dan mungkin telah belajar untuk melakukan yang lebih baik dalam perjalanan eksperimen. Jumlah ganjaran kewangan pada akhir eksperimen selanjutnya dirujuk sebagai "GAIN" dan akan digunakan sebagai ukuran pembelajaran tersirat. Penubuhan eksperimen digambarkan dalam Rajah 1.

 

Rajah 1

Susunan dada Iblis secara eksperimental - membuka dada dengan syaitan menyebabkan kehilangan semua syiling yang dikumpulkan dari percubaan tertentu.

2.1.3. Prosedur

Semua soal selidik yang hanya terdapat dalam bahasa Inggeris telah diterjemahkan ke dalam bahasa Jerman oleh kumpulan kerja kami sendiri. Peserta terlebih dahulu mengisi soal selidik dan kemudian menyelesaikan eksperimen dada Iblis. Harap maklum bahawa peserta kajian 1 tidak menerima ganjaran wang setelah menyelesaikan percubaan dan bahawa mereka diberitahu tentang fakta ini sebelum menyelesaikan eksperimen.

2.1.4. Analisis statistik

Untuk analisa berikut, normality data diperiksa dengan menggunakan peraturan praktikal, yang dicadangkan oleh , mengingat kecenderungan pemboleh ubah yang disiasat. Analisis korelasi dihitung dengan korelasi Pearson atau Spearman, bergantung kepada pengedaran data, dan selang keyakinan yang diperbaiki dan dipercepat bias bootstrap (BCa 95% selang keyakinan) dihitung untuk setiap pekali korelasi untuk menguji kepentingannya lebih lanjut. Langkah berulang ANOVA digunakan untuk menguji kesan pembelajaran tersirat, ketika membandingkan keuntungan dalam 18 percubaan pertama dengan keuntungan dalam 18 percubaan terakhir percubaan.

2.1.5. Etika

Projek penyelidikan (kajian 1, 2 dan 3) telah diluluskan oleh Jawatankuasa Etika Tempatan Universiti Bonn, Bonn, Jerman. Semua mata pelajaran diberikan persetujuan yang dimaklumkan sebelum menyelesaikan kajian.

2.2. Keputusan

Cara dan penyimpangan piawai bagi pembolehubah yang disiasat dinyatakan dalam Jadual 1.

Jadual 1

Berarti, sisihan piawai (SD) dan julat kemungkinan / sebenar untuk pengalaman permainan pembolehubah (tahun), jam permainan dalam talian seminggu, s-IAT, OGAS, GAIN dan pengambilan risiko (laporan sendiri).

 MaksudnyaSDJulat yang mungkinJulat sebenar
Kepakaran permainan (tahun)11.094.31-3-24
Jam permainan dalam talian setiap minggu22.2416.00-0-70
s-IAT23.865.3812-6012-43
OGAS14.754.367-357-26
MENDAPAT413.6171.970-900a160-520
Pengambilan risiko (laporan diri)6.771.890-103-10
 

N = 79, pengambilan risiko (laporan diri) n = 64.

aSila ambil perhatian bahawa julat maksimal untuk pembolehubah GAIN dianggarkan di bawah andaian bahawa syaitan akan muncul pada setiap kedudukan antara 2 dan 10 untuk betul-betul empat kali.

2.2.1. Analisis korelasi

Hanya pemboleh ubah GAIN yang tidak diedarkan secara normal. Umur peserta berkorelasi positif dengan GAIN (ρ = 0.27, p <0.05). Lebih-lebih lagi, GAIN menunjukkan korelasi negatif dengan skor s-IAT (ρ = - 0.26, p <0.05). Sebagai tambahan, kami mengira korelasi separa untuk GAIN dan skor s-IAT untuk dikawal untuk usia. Hubungannya tetap ketara (r = - 0.28, p <0.05). Hubungan negatif antara GAIN dan skor OGAS sedikit sebanyak tidak mencapai kepentingan (ρ = - 0.20, p = 0.073) dan kekal tidak penting setelah mengawal usia (r = - 0.12, p = 0.292). Semua korelasi yang signifikan kekal signifikan setelah pemeriksaan selang keyakinan 95% BCa. Sila lihat Jadual 2 untuk gambaran keseluruhan hasilnya.

Jadual 2

Korelasi antara GAIN dalam eksperimen "dada Iblis" dan skor s-IAT, OGAS dan pengambilan risiko (laporan diri).

 MENDAPATs-IATOGASmengambil risiko (laporan diri)
MENDAPAT1   
s-IAT- 0.264⁎1  
OGAS- 0.2030.511⁎⁎1 
mengambil risiko (laporan diri)0.1480.1290.1871
 

N = 79, pengambilan risiko (laporan diri) n = 64; Korelasi Spearman digambarkan dalam Italic.

⁎⁎p <0.01.
⁎p <0.05.

2.2.2. Pemeriksaan manipulasi eksperimen "dada Iblis" sebagai ukuran pembelajaran tersirat

Keputusan langkah-langkah berulang ANOVA menunjukkan perbezaan min yang signifikan antara GAIN dalam percubaan pertama 18 percubaan, berbanding dengan percubaan 18 yang terakhir (F(1,78) = 17.303, p <0.01), menunjukkan bahawa peserta memenangi lebih banyak wang dalam bahagian kedua percubaan (M1 = 192.34 dan M2 = 221.27 masing-masing) (lihat Rajah 2).

 

Rajah 2

Bermakna dan kesalahan standard untuk GAIN dalam 18 percubaan pertama berbanding GAIN dalam 18 percubaan terakhir eksperimen "Devil's chest". MU = unit wang.

2.3. Perbincangan

Untuk meringkaskan, seperti yang dicadangkan dalam hipotesis kita, dalam kajian ketagihan Internet 1 dikaitkan dengan kebolehan pembelajaran tersirat yang kurang. Hasil ini memberikan bukti lanjut tentang peranan keputusan yang lemah dalam konteks PIU (mis ). Persatuan dengan IGD berada di arah yang sama, bagaimanapun, tidak mencapai makna. Ini mungkin dijelaskan oleh saiz sampel yang agak kecil dan / atau konsistensi dalaman yang rendah (0.66) daripada skala OGAS dalam kajian ini. Untuk meneruskan hubungan ini dan membandingkan hasil antara peserta lelaki dan perempuan dan antara pemain dan bukan pemain, kajian 2 telah dijalankan.

3. Kajian 2

Tujuan kajian kedua adalah untuk meniru hasil kajian 1, dengan menggunakan sampel pemain World of Warcraft (WoW) dan peserta kawalan, yang naif kepada WoW. Memandangkan bahawa hubungan antara s-IAT dan GAIN sebagai ukuran pembelajaran tersirat dapat diperhatikan pada peserta lelaki dengan sebutan IGD, kami tertarik untuk melihat replikasi hasil kajian 1 terutama pada pemain WoW lelaki.

3.1. Kaedah

3.1.1. Peserta

Pemain WoW dan peserta kawalan, mengambil bahagian dalam kajian ini. Pemain WoW direkrut, menggunakan kriteria berikut: Pengalaman permainan WoW selama minimum dua tahun. Kriteria pengecualian adalah bermain permainan lain daripada WoW selama> 7 jam seminggu, namun, peserta yang tidak mempunyai pengalaman dalam permainan lain lebih baik direkrut. Orang kawalan perlu naif WoW, oleh itu tidak mempunyai pengalaman bermain permainan ini sebelumnya. Kriteria pengecualian bagi kedua-dua kumpulan peserta adalah masalah penglihatan, kesukaran membaca dan menulis, diskromatopsia, gegar otak, ubat jangka panjang, penyakit neurologi dan psikiatri, kecacatan pendengaran dan penggunaan bahan yang tinggi. Setelah pemeriksaan menyeluruh terhadap sampel, kami mengecualikan satu peserta kerana gangguan makan dan penggunaan ganja setiap hari, satu peserta disebabkan oleh gangguan neurologi dan psikiatri dan satu peserta dari kumpulan kawalan kerana nilai ekstrem dalam sIAT dan OGAS, dan peserta dengan data yang hilang , yang mengakibatkan n = 77 peserta kawalan (39 lelaki) dan n = 44 pemain WoW (28 lelaki). 6.5% (n = 5) peserta kawalan melaporkan penggunaan permainan main peranan dalam talian secara santai (<3 jam permainan seminggu) dan 23.4% (n = 18) melaporkan penggunaan kasual permainan Ego-shooter (<1 jam permainan setiap minggu). Umur min bagi keseluruhan sampel adalah M = 23.70 (SD = 3.93). Mengenai pendidikan mereka, 10.7% melaporkan memiliki ijazah universiti, 85.9% lagi melaporkan memiliki diploma peringkat A atau vokasional dan 2.5% melaporkan mempunyai sijil cuti sekolah menengah atau kelayakan sekolah menengah menengah. Satu orang (0.9%) tidak menjawab item mengenai pendidikan.

3.1.2. Langkah-langkah

Di sini sekali lagi s-IAT (; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.76), OGAS (pengubahsuaian GAS oleh ; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.88) dan pengalaman bermain komputer dinilai. Selain itu, Soal Selidik Penggunaan-Penglibatan Bermasalah Khusus Dunia Warcraft (WoW-SPUQ), yang terdiri daripada 27 item, dinilai pada skala dari 1 = "tidak setuju sepenuhnya" hingga 7 = "setuju sepenuhnya" (; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.89) diisi oleh kumpulan WoW sahaja. Lebih-lebih lagi, Skala Impulsiviti Barratt (BIS-11; ; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.85) diberikan sebagai ukuran impulsif (30 item diberi skor dalam skala, mulai dari 1 = "jarang / tidak pernah" hingga 4 = "hampir selalu / selalu"). Dengan skala ini, tiga faktor urutan kedua dapat dinilai: impulsif perhatian didefinisikan sebagai ketidakupayaan untuk memusatkan perhatian atau menumpukan perhatian; impulsif motor melibatkan bertindak tanpa berfikir, sementara impulsif tanpa perancangan melibatkan kekurangan "masa depan" atau pemikiran awal (). Konsistensi dalaman untuk subskala dalam kajian ini masing-masing adalah 0.73, 0.69 dan 0.69.

3.1.3. Prosedur

Para peserta mengambil bahagian dalam kajian membujur besar untuk menyiasat faktor biologi di sebelah pemboleh ubah psikologi dan peranan mereka untuk IGD. Untuk kajian ini, hanya data dari titik pengukuran pertama digunakan untuk menguji dan meniru penemuan dari kajian 1 (menyelesaikan eksperimen dada Iblis untuk kali kedua (T2) jelas tidak dapat dibandingkan dengan naif dengannya seperti dalam kajian 1 ). Soal selidik dan eksperimen diselesaikan mengikut urutan yang sama seperti dalam kajian 1. Berbanding dengan kajian 1, namun, dalam kajian tersebut 2 peserta dibayar sejumlah wang yang mereka menangkan dalam eksperimen "dada Iblis" dan mereka diberitahu tentang fakta ini sebelum menyelesaikan eksperimen.

3.1.4. Analisis statistik

Penilaian data dijalankan secara analogi untuk mengkaji 1.

3.2. Keputusan

Skor OGAS dan jam perjudian dalam talian seminggu tidak diedarkan dalam kumpulan peserta kawalan lelaki dan wanita. Selain itu, skor dan umur s-IAT tidak diedarkan dalam kumpulan peserta kawalan wanita. Korelasi antara GAIN dan skor s-IAT dalam kumpulan pemain WoW lelaki diuji satu sisi, berdasarkan hasil kajian 1.

Statistik deskriptif untuk peserta kawalan dan pemain WoW dibentangkan dalam Jadual 3. Di sini peserta kawalan lelaki dan wanita mengalami pengalaman permainan yang jauh lebih rendah, jam permainan dalam talian setiap minggu, dan skor OGAS, berbanding pemain WoW lelaki dan wanita (lihat Jadual 3). Selain itu, pemain WoW wanita menunjukkan skor yang lebih tinggi pada s-IAT, berbanding peserta kawalan wanita. Semua pemboleh ubah lain tidak banyak berbeza antara peserta kawalan dan pemain WoW.

Jadual 3

Bermakna, sisihan piawai (SD), julat mungkin / sebenar, t-/U nilai dan kepentingan (p) bagi perbezaan antara peserta kawalan dan kumpulan WoW untuk pengalaman permainan pembolehubah (tahun), jam permainan dalam talian setiap minggu, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ dan BIS-11.

 Kumpulan kawalan 

Pemain WoW 

Julat yang mungkinJulat sebenart-/U nilaip
MaksudnyaSDMaksudnyaSD
Peserta lelaki
Kepakaran permainan (tahun)9.496.8114.294.85-0-22 / 6-25- 3.3690.001
Jam permainan dalam talian setiap minggu1.182.1119.7111.44-0-9 / 0-5030.0<0.001
MENDAPAT450.7739.10443.0454.300-900370-510 / 305-5250.6780.500
s-IAT21.676.5323.796.9012-6012-42 / 14-41- 1.2800.205
OGAS8.672.3915.795.857-357-17 / 9-2994.5<0.001
WoW-SPUQ--87.5723.2627-189- / 53-134--
Jumlah BIS-1165.0013.3964.638.9430-12040-99 / 53-900.1250.901
BIS-11 perhatian17.134.9516.572.858-328-30 / 12-210.5790.565
Motor BIS-1123.164.8122.433.6611-4414-35 / 16-330.6710.504
BIS-11 bukan perancangan24.715.3225.744.7711-4414-40 / 16-40- 0.8030.425
 
Peserta wanita
Kepakaran permainan (tahun)3.865.7611.505.29-0-15 / 1-20- 4.557<0.001
Jam permainan dalam talian setiap minggu0.090.4317.569.06-0-2.5 / 1-37.51.5<0.001
MENDAPAT429.7439.98439.0658.720-900330-510 / 295-510- 0.6780.501
s-IAT18.584.9921.445.2412-6013-36 / 14-30199.50.047
OGAS7.110.5113.503.697-357-10 / 9-214.0<0.001
WoW-SPUQ--81.6322.4227-189- / 50-119--
Jumlah BIS-1161.259.1461.736.1630-12037-87 / 53-77- 0.1870.852
BIS-11 perhatian16.613.5517.063.388-3210-25 / 10-22- 0.4380.663
Motor BIS-1121.083.9321.803.9711-4412-31 / 17-29- 0.5920.557
BIS-11 bukan perancangan23.974.1623.312.7011-4413-35 / 17-270.5840.562
 

Nota: Mann-Whitney-U-Test telah dijalankan untuk membandingkan cara pembolehubah tidak diedarkan secara normal. Keputusan digambarkan dalam huruf miring dalam jadual.

3.2.1. Analisis korelasi

Bagi kumpulan peserta kawalan lelaki atau wanita, umur peserta tidak berkorelasi dengan ketara kepada GAIN, s-IAT atau skor OGAS. Semua korelasi lain dibentangkan dalam Jadual 4. Di sini, GAIN tidak banyak dikaitkan dengan s-IAT atau skor OGAS untuk peserta lelaki dan perempuan. Tambahan pula, skor s-IAT dikaitkan secara positif dengan impulsif perhatian BIS-11 subscale dalam peserta kawalan lelaki. Semua korelasi penting dalam Jadual 4 kekal signifikan selepas pemeriksaan selang keyakinan BCA 95.

Jadual 4

Spearman dan Pearson korelasi untuk pembolehubah GAIN, s-IAT, OGAS dan BIS-11 untuk kumpulan peserta kawalan, yang dibahagikan kepada lelaki dan perempuan.

 MENDAPATs-IATOGASJumlah BIS-11BIS-11 perhatianMotor BIS-11
Peserta lelaki
MENDAPAT1     
s-IAT- 0.0531    
OGAS0.2380.1391   
Jumlah BIS-110.0200.2480.349⁎1  
BIS-11 perhatian0.1090.426⁎⁎0.3010.866⁎⁎1 
Motor BIS-11- 0.0640.0940.338⁎0.843⁎⁎0.612⁎⁎1
BIS-11 bukan perancangan0.0950.1430.1980.906⁎⁎0.707⁎⁎0.660⁎⁎
 
Peserta wanita
MENDAPAT1     
s-IAT0.1181    
OGAS- 0.0880.2571   
Jumlah BIS-11- 0.1390.2320.1561  
BIS-11 perhatian0.1610.282- 0.0220.749⁎⁎1 
Motor BIS-11- 0.2190.2010.2920.764⁎⁎0.3121
BIS-11 bukan perancangan- 0.1380.118- 0.1190.868⁎⁎0.531⁎⁎0.478⁎⁎
 

Koordinat Spearman digambarkan dalam Italic.

n (lelaki) = 39, n (lelaki, BIS-11) = 38, n (wanita) = 38, n (wanita, BIS-11) = 36.

⁎⁎p <0.01.
⁎p <0.05.

Bagi kumpulan pemain WoW lelaki dan wanita, umur tidak berkorelasi dengan GAIN, s-IAT, OGAS atau skor WoW-SPUQ. Semua korelasi lain dibentangkan dalam Jadual 5. Di sini, GAIN dikaitkan secara negatif dengan s-IAT, serta skor WoW-SPUQ hanya dalam kumpulan pemain WoW lelaki. Walau bagaimanapun, korelasi ini hanya menunjukkan trend ke arah kepentingan (r = - 0.30, p = 0.063, ujian satu sisi dan r = - 0.313, p = 0.104, ujian dua ekor). Semua korelasi yang signifikan kekal signifikan setelah pemeriksaan selang keyakinan 95% BCa.

Jadual 5

Spearman dan Pearson korelasi untuk pembolehubah GAIN, s-IAT, OGAS, skor WoW-SPUQ dan BIS-11 untuk kumpulan pemain WoW, yang terbelah pada lelaki dan perempuan.

 MENDAPATs-IATOGASWoW-
SPUQ		Jumlah BIS-11BIS-11 perhatianMotor BIS-11
Peserta lelaki
MENDAPAT1      
s-IAT- 0.2961     
OGAS- 0.1050.776⁎⁎1    
WoW-SPUQ- 0.3130.688⁎⁎0.742⁎⁎    
Jumlah BIS-110.0250.1970.2840.0231  
BIS-11 perhatian0.054- 0.0110.019- 0.2190.658⁎⁎1 
Motor BIS-11- 0.0380.1700.2310.1870.761⁎⁎0.2181
BIS-11 bukan perancangan0.0330.2200.3120.0270.892⁎⁎0.451⁎0.521⁎⁎
 
Peserta wanita
MENDAPAT1      
s-IAT0.0261     
OGAS- 0.024- 0.0671    
WoW-SPUQ- 0.1990.1440.676⁎⁎    
Jumlah BIS-110.0480.080- 0.614⁎- 0.1571  
BIS-11 perhatian- 0.1390.194- 0.2600.0540.5041 
Motor BIS-110.266- 0.013- 0.676⁎⁎- 0.3050.845⁎⁎0.1701
BIS-11 bukan perancangan0.012- 0.1660.0570.2560.420- 0.2220.250
 

Bagi peserta lelaki, korelasi antara GAIN dalam eksperimen dan skor s-IAT diuji satu sisi.

n (lelaki) = 28, n (lelaki, BIS-11) = 27, n (wanita) = 16, n (wanita, BIS-11) = 15.

⁎⁎p <0.01.
⁎p <0.05.

3.2.2. Pemeriksaan manipulasi eksperimen "dada Iblis" sebagai ukuran pembelajaran tersirat

Hasil pengukuran berulang ANOVA tidak menunjukkan perbezaan min yang signifikan antara GAIN semasa percubaan 18 pertama dan 18 terakhir percubaan "dada Iblis" pada kumpulan lelaki (F (1, 38) = 1.949, p = 0.171; M1 = 232.56 dan M2 = 218.21) dan wanita (F (1, 37) = 0.594, p = 0.446; M1 = 221.18 dan M2 = 209.87) mengawal peserta. Untuk keseluruhan sampel peserta kawalan hasilnya tidak signifikan (F (1,76) = 2.102, p = 0.151), sedangkan dalam keseluruhan sampel pemain WoW hasilnya mendapat kepentingan (F (1,43) = 4.298, p = 0.044) (lihat Rajah 3). Bagi kumpulan pemain WoW lelaki, perbezaan antara percubaan 1–18 dan 19–36 mencapai kepentingan (F (1,27) = 5.377, p = 0.028, M1 = 235.54 dan M2 = 205.54; oleh itu dengan hasil yang lebih rendah di M2 berbanding M1), sedangkan untuk pemain WoW wanita itu tidak signifikan (F (1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 dan M2 = 213.75).

 

Rajah 3

Bermakna dan ralat standard untuk GAIN semasa percubaan 18 pertama dan 18 terakhir percubaan "dada Iblis", untuk peserta kawalan (grafik kiri) dan pemain WoW (grafik kanan). MU = unit wang.

3.3. Perbincangan

Tujuan kajian 2 adalah untuk meniru hasil kajian satu, dengan membandingkan pemain WoW dan peserta kawalan. Korelasi negatif antara skor GAIN dan s-IAT dan WoW-SPUQ menunjukkan trend ke arah kepentingan hanya dalam kumpulan pemain WoW lelaki. Walau bagaimanapun, sampel kecil pemain WoW lelaki (n = 28) mungkin memberikan penjelasan untuk kesan yang lebih lemah. Pemeriksaan manipulasi hanya menunjukkan perbezaan yang signifikan antara GAIN pada 18 percubaan pertama dan terakhir dalam kumpulan pemain WoW lelaki, di mana peserta menunjukkan keuntungan yang lebih rendah pada bahagian kedua eksperimen berbanding bahagian pertama. Kami ingin mengingatkan pembaca bahawa peserta dalam kajian 2 dibayar sejumlah wang, yang mereka menangkan semasa eksperimen dan bahawa mereka menyedari hakikat ini sebelum memulakan eksperimen. Oleh itu, dalam kes ini, motivasi ekstrinsik peserta mungkin lebih tinggi, berbanding dengan kajian 1. Sebenarnya, membandingkan kaedah GAIN antara peserta Gamescom dan pemain WoW lelaki, jelas bahawa walaupun pemain WoW melakukan lebih teruk pada bahagian kedua eksperimen, berbanding bahagian pertama eksperimen, mereka masih menang lebih banyak daripada peserta lelaki Gamescom (lihat Jadual 1, Jadual 3: M = 413.61 untuk peserta Gamescom dan M = 443.04 untuk pemain WoW lelaki). Oleh itu, untuk mengawal kemungkinan kesan motivasi yang mengganggu, kami melakukan analisis tambahan, menggunakan Unified-Motive-Scale-10 (UMS-10; ). Data USM-10 boleh didapati sebagai sebahagian daripada kajian membujur yang lebih besar.

3.3.1. Analisis tambahan

Khususnya, kami melakukan korelasi sebahagian dengan motivasi pencapaian yang berubah-ubah (UMS-10; , Cronbach's Alpha dalam kajian ini adalah 0.89), skor s-IAT, WoW-SPUQ dan GAIN dalam kajian 2. Perkaitan antara s-IAT dan GAIN meningkat dari r = - 0.296, p = 0.063 (lihat Jadual 5; ujian satu-ekor) ke r = - 0.322, p = 0.054 (ujian satu ekor). Perkaitan antara WoW-SPUQ dan GAIN juga meningkat dari r = - 0.313, p = 0.104 (lihat Jadual 5; ujian dua-ekor) ke r = - 0.354, p = 0.082 (ujian dua ekor). Berkenaan dengan pemain WoW wanita dan peserta kawalan, korelasi antara skor s-IAT, skor WoW-SPUQ dan GAIN tetap tidak signifikan setelah mengawal motivasi.

4. Kajian 3

Fokus kajian 3 adalah untuk menguji persatuan antara PIU, IGD dan impulsivity / mengambil risiko dengan menggunakan kedua-dua langkah percubaan dan laporan diri.

4.1. Kaedah

4.1.1. Peserta

Selepas pengecualian lima peserta dengan data yang hilang dan satu peserta kerana respons di luar jangkauan (mis. 200 jam permainan komputer setiap minggu) sampel untuk kajian semasa menghasilkan N = 94 peserta (33 lelaki). Sebilangan besar mereka adalah pelajar psikologi di Universiti Ulm, Ulm, Jerman. Umur min bagi keseluruhan sampel adalah M = 23.48 (SD = 3.55). Mengenai pendidikan mereka, 27% melaporkan memiliki ijazah universiti atau politeknik, 67% lagi melaporkan memiliki diploma peringkat sarjana atau vokasional, 6% peserta (n = 6) tidak menjawab soalan mengenai pendidikan mereka.

4.1.2. Langkah-langkah

S-IAT (; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.81), OGAS (versi GAS yang diubah suai oleh ; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.81), BIS-11 (; Cronbach's Alpha dalam sampel ini adalah 0.80) dan keseluruhan pengambilan risiko (Panel Sosio-Ekonomi Jerman, SOEP; ) dinilai. Konsistensi dalaman untuk subskala BIS-11 adalah seperti berikut: impulsif perhatian 0.70, impulsif motor 0.70 dan impulsif bukan perancangan 0.39. Selanjutnya, eksperimen "dada Iblis" sedikit disesuaikan untuk mengukur impulsif / pengambilan risiko (dibandingkan dengan kajian 1 dan 2, di sini, kedudukan "syaitan" secara rawak sepenuhnya di antara semua percubaan, oleh itu, pembelajaran tidak mungkin dilakukan) ). Di sini, jumlah rata-rata kotak yang dibuka secara sukarela setiap percubaan (MNOB) digunakan sebagai ukuran impulsif / pengambilan risiko. Ini sejajar dengan kajian oleh .

4.1.3. Prosedur

Soal selidik dan eksperimen diselesaikan dalam susunan yang sama seperti dalam kajian 1 dan 2, bagaimanapun, di sini peserta mengisi borang soal selidik pada skrin komputer. Dalam kajian ini, para peserta menerima pampasan (kredit baucer atau kredit kursus) untuk penyertaan mereka dalam kajian ini, tetapi mereka tidak dibayar jumlah wang tertentu, yang mereka menang dalam percubaan komputer. Para peserta dimaklumkan mengenai prosedur ini sebelum menyelesaikan eksperimen.

4.1.4. Analisis statistik

Analisis statistik dijalankan secara analog dengan kajian 1 dan 2.

4.2. Keputusan

Nota, pembolehubah jam permainan dalam talian setiap minggu dan skor OGAS tidak diedarkan secara normal. Statistik deskriptif dilaporkan dalam Jadual 6. Peserta mempunyai kepakaran dalam permainan dari segi kepakaran permainan dalam beberapa tahun, tetapi masa sebenar yang digunakan untuk permainan dalam talian adalah sangat rendah. Analog untuk mengkaji 2, di sini kita membandingkan, jika peserta lelaki dan wanita berbeza mengenai pembolehubah, digambarkan dalam Jadual 6. Perbezaan penting diperhatikan dengan kepakaran permainan pembolehubah (tahun) (U(33,61) = 385.0, p <0.001), jam permainan dalam talian setiap minggu (U(33,61) = 663.5, p <0.001), pengambilan risiko (laporan diri) (U(33,61) = 732.0, p <0.05) dan OGAS (U(33,61) = 562.5, p <0.001), di mana peserta lelaki mendapat markah lebih tinggi daripada peserta wanita.

Jadual 6

Bermakna, penyimpangan piawai (SD) dan julat kemungkinan / sebenar bagi pengalaman permainan pembolehubah (tahun), jam permainan setiap minggu, mengambil risiko (laporan diri), s-IAT, OGAS, BIS-11 dan MNOB.

 MaksudnyaSDJulat yang mungkinJulat sebenar
Kepakaran permainan (tahun)6.316.51-0-21
Jam permainan dalam talian setiap minggu0.561.86-0-15
Pengambilan risiko (laporan diri)5.101.820-101-9
s-IAT22.995.7112-6012-42
OGAS8.002.057-357-18
Jumlah BIS-1161.379.1730-12044-84
BIS-11 perhatian16.543.478-3210-28
Motor BIS-1121.684.3311-4414-35
BIS-11 bukan perancangan23.153.4511-4417-32
MNOB4.900.790-103.22-7.5
 

4.2.1. Analisis korelasi

Umur dihubungkan dengan skor OGAS (ρ = 0.24, p <0.05). Korelasi antara MNOB dengan skor OGAS juga mencapai kepentingan (ρ = 0.21, p <0.05). Setelah mengawal usia, korelasi antara skor MNOB dan OGAS meningkat menjadi r = 0.37, p <0.01 (r = 0.45, p <0.05 pada lelaki dan r = 0.28, p <0.05 pada wanita). Semua korelasi lain ditunjukkan dalam Jadual 7.

Jadual 7

Spearman dan Pearson korelasi untuk pembolehubah MNOB, mengambil risiko (laporan diri), s-IAT, OGAS dan BIS-11.

 MNOBPengambilan risiko (laporan diri)s-IATOGASJumlah BIS-11BIS-11 perhatianMotor BIS-11
MNOB1      
mengambil risiko (laporan diri)0.0861     
s-IAT0.115- 0.1241    
OGAS0.209⁎0.0920.235⁎1   
Jumlah BIS-110.316⁎⁎0.458⁎⁎0.1500.283⁎⁎1  
BIS-11 perhatian0.284⁎⁎0.1960.345⁎⁎0.296⁎⁎0.770⁎⁎1 
Motor BIS-110.236⁎0.576⁎⁎- 0.0180.261⁎0.847⁎⁎0.443⁎⁎1
BIS-11 bukan perancangan0.257⁎0.299⁎⁎0.0750.1480.821⁎⁎0.487⁎⁎0.551⁎⁎
 

Nota: Korelasi Spearman digambarkan dalam huruf miring.

⁎⁎p <0.01.
⁎p <0.05.

4.2.2. Pemeriksaan manipulasi eksperimen "dada Iblis" sebagai ukuran impulsif / pengambilan risiko:

MNOB secara positif berkorelasi dengan skor BIS-11 peserta (lihat Jadual 7), oleh itu langkah semasa jelas berkaitan dengan tingkah laku impulsif. Tidak terdapat korelasi yang signifikan antara MNOB dan langkah pelaporan diri secara keseluruhan terhadap risiko (lihat Jadual 7). Secara analog dengan kajian 1 dan 2, kami membandingkan GAIN dalam ujian 18 pertama dan terakhir untuk menolak peranan kesan pembelajaran. Tidak terdapat perbezaan yang signifikan untuk lelaki (F(1,32) = 2.365, p = 0.134, M1 = 219.24 dan M2 = 235.61) atau peserta wanita (F(1,60) = 0.155, p = 0.695, M1 = 224.02 dan M2 = 220.57). Hasil untuk keseluruhan sampel juga tidak mendapat kepentingan (F (1,93) = .265, p = 0.608) (lihat Rajah 4).

 

Rajah 4

Bermakna dan kesalahan standard untuk GAIN dalam 18 percubaan pertama berbanding GAIN dalam 18 percubaan terakhir eksperimen "Devil's chest". MU = unit wang.

5. Perbincangan umum

Dalam berikut, ringkasan hasil kajian 1, 2 dan 3 disediakan bersama perbincangan mengenai sumbangan mereka ke lapangan.

Dalam kajian 1, skor s-IAT yang lebih tinggi dikaitkan dengan prestasi yang lebih teruk pada tugas pembelajaran yang tersirat di kalangan peserta lelaki, dengan kecenderungan terhadap IGD. Walau bagaimanapun, skor OGAS para peserta tidak dikaitkan dengan GAIN yang berubah-ubah (walaupun terdapat kecenderungan ke arah kepentingan). Dalam kajian 2 kami mensasarkan replikasi hasil kajian 1 dalam sekumpulan pemain WoW dan peserta kawalan. Di sini, jantina para peserta juga dipertimbangkan. Skor s-IAT yang tinggi, serta skor WoW-SPUQ yang tinggi menunjukkan trend ke arah rendah GAIN dalam percubaan hanya dalam kumpulan pemain WoW lelaki (r = - 0.322, p = 0.054, ujian satu sisi dan r = - 0.354, p = 0.082, ujian dua ekor, masing-masing). Skor OGAS sekali lagi tidak dikaitkan dengan GAIN dalam kedua-dua kumpulan. Dalam kajian 3, dalam sampel pelajar, ukuran eksperimen pengambilan risiko, MNOB, dikaitkan secara positif dengan skor OGAS, tetapi bukan skor s-IAT, setelah mengendalikan usia.

Kesimpulannya, penggunaan internet yang berlebihan dikaitkan dengan kekurangan dalam kemampuan pembelajaran yang tersirat. Persatuan ini diperhatikan dengan skor s-IAT dan skor WoW-SPUQ, tetapi tidak skor OGAS dalam kajian semasa. Sastera sedia ada menyampaikan hasil yang menyokong kedua-dua: defisit dalam membuat keputusan di kalangan pengguna Internet bermasalah (cth ), dan juga di kalangan pemain dalam talian yang berlebihan (cth ). Lebih-lebih lagi, baru-baru ini model teoretikal baru I-PACE (Interaksi Orang-Mempengaruhi-Kognisi-Pelaksanaan) telah dicadangkan oleh , yang menonjolkan peranan berkurangnya fungsi eksekutif yang berkurangan dan membuat pengurangan keputusan bagi pembangunan PIU tertentu. Kesan yang lebih kuat yang didapati untuk skor WoW-SPUQ, berbanding dengan skor OGAS mungkin mencerminkan pilihan pengukuran yang lebih khusus untuk menilai ketagihan WOW. Walau bagaimanapun, siasatan lanjut diperlukan.

Hakikat bahawa persatuan antara PIU dan mengurangkan keupayaan pembelajaran yang tersirat dalam kajian ini didapati hanya dalam kumpulan peserta lelaki dengan (ketebalan kepada) IGD (kajian 1 dan 2) dapat membantu lebih lanjut menerangkan hasil yang bertentangan di antara hubungan membuat keputusan dan PIU dalam literatur (mis , ). Persatuan ini, bagaimanapun, seolah-olah munasabah seperti kajian menunjukkan bahawa IGD adalah terutamanya jenis ketagihan lelaki (mis ).

mempertimbangkan Hipotesis 3, beberapa persatuan yang penting boleh didapati di antara impulsiviti, diukur dengan BIS-11, dan PIU / IGD (kajian 2 dan 3), yang selaras dengan penemuan dalam literatur (mis. ). Walaupun ukuran laporan diri mengambil risiko (SOEP) tidak berkaitan dengan PIU / IGD dalam kedua-dua kajian, ukuran eksperimental pengambilan risiko / impulsif dikaitkan dengan skor OGAS (kajian 3), tetapi tidak dengan skor s-IAT. Perbezaan ini mungkin disebabkan oleh isu-isu, mengenai kebolehpercayaan langkah-langkah. Walaupun pengambilan risiko yang dilaporkan sendiri dinilai dengan satu item, ukuran eksperimental pengambilan risiko diharapkan dapat memberikan data yang objektif dan dapat dipercayai. Berkenaan dengan hubungan antara MNOB dan skor OGAS, eksperimen dada Iblis (versi 2, di mana kotak-kotak itu secara rawak sepenuhnya selama 36 percubaan) mungkin merangkumi sisi impulsif yang lebih spesifik (seperti pengambilan risiko), yang lebih mencirikan IGD daripada PIU umum. Walau bagaimanapun, tidak menunjukkan perbezaan dalam mengambil risiko (diukur dengan BART) antara subjek ketagihan Internet dengan kecenderungan ke arah IGD dan mengawal peserta. Oleh itu, persatuan ini memerlukan siasatan lanjut.

Pemeriksaan manipulasi percubaan "dada Iblis" untuk mengukur pembelajaran tersirat berjaya dalam kajian 1, oleh itu, kami menganggap bahawa peserta dapat secara tidak langsung mengekstrak dan belajar strategi untuk mendapatkan lebih banyak wang sepanjang eksperimen ini. Walau bagaimanapun, dalam kajian 2 tidak ada perbezaan yang signifikan yang dapat dilihat antara keuntungan dalam percubaan 1–18 dan 19–36 kecuali kumpulan pemain WoW lelaki, di mana peserta menunjukkan keuntungan yang lebih rendah pada bahagian kedua eksperimen. Di sini, kami menunjukkan dalam analisis tambahan bahawa setelah mengawal motivasi pencapaian, hubungan negatif antara GAIN dan skor s-IAT / WOW-SPUQ semakin kuat. Oleh itu, kami mencadangkan bahawa dalam kajian 2 kesan pembelajaran tersirat dibayangi oleh kesan motivasi pencapaian, kerana peserta dibayar sejumlah wang yang mereka menangkan dalam eksperimen tersebut. Pada titik ini, perlu diperhatikan bahawa UMS-10 mengukur motivasi pencapaian sifat, oleh itu, kecenderungan untuk dimotivasi ke arah pencapaian yang lebih besar pada umumnya, dan bukan negara, oleh itu, motivasi untuk menang lebih banyak dalam eksperimen ini. Namun, dengan mengendalikan motivasi pencapaian UMS-10, kami mempertimbangkan peranan perbezaan individu dalam motivasi sifat untuk prestasi dalam tugas dada Iblis dalam sampel.

Pengesahan versi kedua eksperimen "dada Iblis" untuk mengukur pengambilan risiko / impulsif, menunjukkan bahawa jumlah min kotak terbuka secara sukarela (MNOB) tidak berkaitan secara signifikan dengan ukuran laporan risiko pengambilan diri. Ini mungkin disebabkan oleh fakta bahawa SOEP menilai pengambilan risiko umum hanya dengan satu item, yang pada gilirannya mungkin mempunyai pengaruh negatif terhadap kebolehpercayaannya. Walau bagaimanapun, MNOB dikaitkan dengan skor BIS-11 total, serta impulsiviti perhatian, motor dan bukan perancangan subskala. Hasil ini selaras dengan kajian pengesahan mengenai tindakan tingkah laku pengambilan risiko yang serupa seperti BART ().

Dalam berikut, beberapa kekuatan dan batasan penyelidikan yang dibentangkan akan dibincangkan. Satu kekuatan siasatan semasa ialah peranan jantina telah dipertimbangkan. Walaupun perbezaan gender telah diterangkan dalam konteks IGD dan PIU (), tidak banyak penyiasatan menilai terutamanya peranan jantina ketika mengkaji persatuan antara PIU / IGD dan pembelajaran tersamar / pengambilan risiko, seperti dalam kajian ini. Selain itu, dalam kajian 2, kumpulan pemain WoW telah diambil, menggunakan kriteria yang ketat, dan bukan hanya menggunakan nilai cut-off dalam soal selidik sendiri seperti OGAS. Penggunaan nilai cut-off bermasalah, kerana banyak cut-off, yang digunakan dalam kajian, kadang-kadang dipilih secara sewenang-wenang dan tidak disahkan secara tepat dalam keadaan klinikal. Terakhir, dalam kajian 1 ke 3 kami menilai kedua PIU dan IGD, yang membolehkan untuk terus mengkaji persamaan dan ciri unik kedua-dua gangguan tersebut.

Batasan merangkumi bilangan peserta yang rendah bagi setiap kumpulan, terutama dalam kajian 2, dan usia yang rendah peserta. Oleh itu, kajian masa depan harus mengkaji lebih banyak sampel yang mewakili. Kedua, kumpulan perbandingan pengguna Internet yang berlebihan, yang bukan pemain bukan WoW, tidak disertakan. Selanjutnya, hasil kajian dibuat berdasarkan analisis korelasi, oleh itu, tidak mungkin tafsiran mengenai sebab-akibat.

6. Kesimpulannya

Secara keseluruhannya, kita dapat menunjukkan bahawa PIU dikaitkan dengan kebolehan pembelajaran implicit yang lemah dalam pemain lelaki (WoW). Temuan ini boleh dilihat dalam dua sampel bebas dalam kajian ini. Tambahan pula, persatuan yang lebih lemah antara WOW-SPUQ dan pembelajaran tersirat kekurangan boleh dilihat dalam kumpulan pemain WoW lelaki. Selain itu, markah yang lebih tinggi pada OGAS dikaitkan dengan kecenderungan yang lebih tinggi untuk tingkah laku mengambil risiko dalam kajian 3. Kesan khusus jantina dalam kajian 1 dan 2 telah dibincangkan dalam kajian ini.

Peranan sumber pembiayaan

Christian Montag dianugerahkan geran Heisenberg oleh Yayasan Penyelidikan Jerman (MO 2363 / 3-1). Tambahan pula, kajian ini dibiayai oleh geran penyelidikan mengenai ketagihan permainan Internet dan komputer yang diberikan kepada Christian Montag oleh Yayasan Penyelidikan Jerman (MO 2363 / 2-1). Yayasan Penyelidikan Jerman tidak mempunyai peranan dalam reka bentuk kajian, pengumpulan, analisis atau penafsiran data, menulis manuskrip, atau keputusan untuk menyerahkan kertas untuk penerbitan.

Penyumbang

CM dan RS merancang kajian ini. RS, BL dan CM merekrut dan menguji peserta. RS menjalankan analisis dan menulis manuskrip. BL double memeriksa analisis statistik dan meninjau naskah. SM memprogramkan tugas eksperimen (versi 1 dan 2) dan memberi maklum balas yang teliti pada manuskrip itu, setelah meninjaunya. MR mengkaji manuskrip secara kritikal. Semua penulis menyumbang dan telah meluluskan manuskrip terakhir.

Penghargaan

Kami mengucapkan terima kasih kepada Ralf Reichert dari Turtle Entertainment kerana memberikan kami peluang untuk melakukan percubaan kami di GamesCom 2013. Walau bagaimanapun, Turtle Entertainment tidak membuat apa-apa keuntungan atau mempunyai pengaruh terhadap pelaksanaan kajian itu.

Kami juga ingin mengucapkan terima kasih kepada Maximilian Sieber dan Otilia Pasnicu, yang merekrut dan menguji peserta untuk belajar 3 sebagai sebahagian daripada tesis Sarjana Muda mereka.

Nota kaki

1Sepanjang kertas ini kita akan menggunakan istilah Internet Use Problem (PIU) sebagai pengganti ketagihan Internet, kerana saat ini tidak ada diagnosis resmi yang ada di DSM-5 dan ICD 10. Sebagai Gangguan Internet Permainan (IGD) dimasukkan ke dalam Lampiran DSM-5, istilah ini akan digunakan sebagai sinonim ketagihan Permainan Online. Sila ambil perhatian bahawa tidak setiap kajian, yang kita nyatakan dalam artikel ini, disiasat IGD, menggunakan kriteria yang dicadangkan dalam DSM-5.

2Daripada nota, kotak "syaitan" tidak diprogramkan untuk muncul di kedudukan 1, kerana ini akan menamatkan percubaan semasa tanpa memberi peserta peluang untuk memilih jika mereka mahu meneruskan dengan membuka kotak lain.

Rujukan

  • Persatuan Psikiatri Amerika. Manual diagnostik dan statistik gangguan mental 5th ed., (Teks rev., Diambil pada September 7th, 2016). http://www.dsm5.org/Pages/Default.aspx
  • Bechara A., Dolan S., Denburg N., Hindes A., Anderson SW, Nathan PE Defisit membuat keputusan, yang dikaitkan dengan korteks prefrontal ventrenedial yang tidak berfungsi, didedahkan dalam penyalah gunaan alkohol dan perangsang. Neuropsychologia. 2001;39 (4): 376-389. [PubMed]
  • Jenama M., Labudda K., Markowitsch HJ Neuropsychological berkorelasi membuat keputusan dalam situasi yang samar-samar dan berisiko. Rangkaian Neural. 2006;19(8):1266–1276. [PubMed]
  • Brand M., Young KS, Laier C., Wölfling K., Potenza MN Mengintegrasikan pertimbangan psikologi dan neurobiologi mengenai perkembangan dan pemeliharaan gangguan penggunaan internet tertentu: Interaksi model-pelaksanaan-kognisi-pelaksanaan (I-PACE) . Ulasan Neurosains & Biobehavioral. 2016;71: 252-266. [PubMed]
  • Cao F., Su L., Liu T., Gao X. Hubungan antara impulsivity dan ketagihan internet dalam sampel remaja China. Psikiatri Eropah. 2007;22 (7): 466-471. [PubMed]
  • Davis RA Sebuah model kognitif-tingkah laku penggunaan internet patologi. Komputer dalam Perilaku Manusia. 2001;17 (2): 187-195.
  • Eisenegger C., Knoch D., Ebstein RP, Gianotti LR, Sándor PS, Reseptor Fehr E. Dopamine Polimorfisme D4 meramalkan kesan L-DOPA terhadap tingkah laku perjudian. Psikiatri Biologi. 2010;67(8):702–706. [PubMed]
  • Epstein S. Kognitif teori kendiri personaliti pengalaman. In: Millon T., Lerner MJ, editor. Buku panduan psikologi. 5th ed. Wiley; Hoboken: 2003. ms 159-184.
  • Statistik Internet secara langsung Pengguna Internet di Dunia. 2016. http://www.internetlivestats.com/internet-users/ Diambil September 7th dari.
  • Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF Perbezaan jantina dan faktor berkaitan yang mempengaruhi ketagihan permainan dalam talian di kalangan remaja Taiwan. Jurnal Penyakit Saraf dan Mental. 2005;193(4):273–277. (doi:00005053-200504000-00008 [pii]) [PubMed]
  • Ciri-ciri membuat keputusan, berpotensi mengambil risiko, dan personaliti pelajar kolej dengan ketagihan internet. Penyelidikan Psikiatri. 2010;175(1):121–125. [PubMed]
  • Kreek MJ, Nielsen DA, Butelman ER, LaForge KS Pengaruh genetik terhadap impulsif, pengambilan risiko, respons respons tekanan dan kelemahan terhadap penyalahgunaan dadah dan ketagihan. Alam Neurosains. 2005;8(11):1450–1457. [PubMed]
  • Laier C., Pawlikowski M., Brand M. Pemprosesan gambar seksual mengganggu dengan membuat keputusan di bawah kekaburan. Arkib Perilaku Seksual. 2014;43(3):473–482. [PubMed]
  • Lee HW, Choi J., Shin Y., Lee J., Jung HY, Kwon JS Impulsivity dalam ketagihan internet: Perbandingan dengan perjudian patologi. Rangkaian Cyberpsychology, Behavior dan Sosial. 2012;15(7):373–377. [PubMed]
  • Evaluasi ukuran tingkah laku pengambilan risiko: Tugas risiko analog belon (BART) Jurnal Psikologi Eksperimen: Digunakan. 2002;8(2):75–84. [PubMed]
  • Lemmens JS, PM Valkenburg, Peter J. Pembangunan dan pengesahan skala kecanduan permainan untuk remaja. Psikologi Media. 2009;12(1):77–95.
  • Miles J., Shevlin M. Sage; 2001. Memohon regresi dan korelasi: Panduan untuk pelajar dan penyelidik.
  • Moeller FG, Barratt ES, Dougherty DM, Schmitz JM, Swann AC Psikiatri aspek impulsivity. Jurnal Psikiatri Amerika. 2001;158(11):1783–1793. [PubMed]
  • Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen Y., Liu W., ... Keiper J. Adalah bermakna untuk membezakan antara ketagihan internet umum dan khusus? Bukti dari kajian lintas budaya dari Jerman, Sweden, Taiwan dan China. Psikiatri Asia Pasifik. 2015;7(1):20–26. [PubMed]
  • Patton JH, Struktur Faktor Stanford MS skala impulsiveness barratt. Jurnal Psikologi Klinikal. 1995;51(6):768–774. [PubMed]
  • Pawlikowski M., Jenama M. Permainan internet yang berlebihan dan membuat keputusan: Adakah pemain warcraft dunia yang berlebihan mempunyai masalah dalam membuat keputusan di bawah keadaan berisiko? Penyelidikan Psikiatri. 2011;188(3):428–433. [PubMed]
  • Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., Brand M. Pengesahan dan sifat psikometrik versi pendek ujian ketagihan internet Young. Komputer dalam Tingkah Laku Manusia. 2013;29(3):1212–1223.
  • Peters CS, Malesky LA, Jr. Penggunaan yang bermasalah di kalangan pemain yang sangat terlibat dalam permainan peranan dalam talian berbilang pemain secara besar-besaran Cyberpsychology & Behavior. 2008;11(4):481–484. [PubMed]
  • Rumpf H., Meyer C., Kreuzer A., ​​John U., Merkeerk G. Vol. 31. 2011. Prävalenz der internetabhängigkeit (PINTA). Bericht an Das Bundesministerium Für Gesundheit. Greifswald Und Lübeck. (12ff)
  • Schiebener J., Brand M. Keputusan membuat keputusan di bawah keadaan risiko objektif - kajian koresponden kognitif dan emosi, strategi, pemprosesan maklum balas, dan pengaruh luar. Kajian Neuropsikologi. 2015;25(2):171–198. [PubMed]
  • Schoenbaum G., Roesch MR, Stalnaker TA Orbitofrontal korteks, membuat keputusan dan ketagihan dadah. Trend dalam neurosains. 2006;29(2):116–124. [PubMed]
  • Schönbrodt FD, Gerstenberg FX Analisis IRT soal selidik motif: Skala motif yang bersatu. Jurnal Penyelidikan Dalam Keperibadian. 2012;46(6):725–742.
  • Siedler T., Schupp J., Spiess CK, Wagner GG Panel sosio-ekonomi jerman sebagai set rujukan data. Schmollers Jahrbuch. 2008;129(2):367–374.
  • Stanford MS, Mathias CW, Dougherty DM, Lake SL, Anderson NE, Patton JH Lima puluh tahun skala impulsiveness Barratt: Kemas kini dan ulasan. Perbezaan Keperibadian dan Individu. 2009;47(5):385–395.
  • Sun D., Chen Z., Ma N., Zhang X., Fu X., Zhang D. Pengambilan keputusan dan pencegahan tindak balas tindak balas kepada pengguna internet berlebihan. Spektrum CNS. 2009;14(02):75–81. [PubMed]
  • Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. Mencadangkan kriteria diagnostik untuk ketagihan internet. Ketagihan. 2010;105(3):556–564. [PubMed]
  • Yao Y., Chen P., Chen C., Wang L., Zhang J., Xue G., ... Fang X. Kegagalan untuk menggunakan maklum balas menyebabkan defisit membuat keputusan di kalangan pemain internet yang berlebihan. Penyelidikan Psikiatri. 2014;219(3):583–588. [PubMed]
  • Yao YW, Wang LJ, Yip SW, Chen PR, Li S., Xu J., ... Fang XY Pengambilan keputusan yang terjejas di bawah risiko dikaitkan dengan defisit perencatan spesifik permainan di kalangan pelajar kolej dengan gangguan permainan Internet. Penyelidikan Psikiatri. 2015;229(1):302–309. [PubMed]
  • Young KS Psikologi penggunaan komputer: XL. Penggunaan internet ketagihan: Kes yang memecah stereotaip. Laporan Psikologi. 1996;79(3):899–902. [PubMed]
  • Young KS John Wiley & Anak; 1998. Terperangkap dalam jaring: Bagaimana mengenali tanda-tanda ketagihan internet - dan strategi kemenangan untuk pemulihan.
  • Ketagihan Internet KS Muda: Kemunculan gangguan klinikal baru. Cyberpsychology & Behavior. 1998;1(3):237–244.