Addict Behav Rep. 2017 juni; 5: 19-28.
Online gepubliceerd 2017 Feb 7. doi: 10.1016 / j.abrep.2017.02.002
PMCID: PMC5800554
PMID: 29450224
Rayna Sariyska,a,⁎ Bernd Lachmann,a Sebastian Markett,b,c Martin Reuter,b,c en Christian Montaga,d
1. Invoering
Het internet heeft zijn weg gevonden naar het dagelijks leven van veel mensen over de hele wereld en biedt een eenvoudige manier om informatie te verzamelen en entertainment te consumeren. Met het groeiende aantal internetgebruikers, momenteel goed voor bijna 50% van de wereldbevolking (toegankelijk via 07.09.16. http://www.internetlivestats.com/internet-users/), het aantal meldingen over problematisch internetgebruik (PIU) stijgt. In een representatieve studie uit Duitsland (N = 15,024 deelnemers) Rumpf, Meyer, Kreuzer, John en Merkeerk (2011) toonde een prevalentie van 1.5% bij internetverslaving, waarbij jongere gebruikers hogere percentages vertoonden (4% in de groep van 14-16-jarigen). Eerste pogingen om PIU te definiëren en diagnosticeren1 zijn gemaakt door Kimberly Young in het jaar 1998 (zie ook eerste case report van Young, 1996). Sindsdien zijn er tal van tests en screeningsinstrumenten ontwikkeld (bijv Young, 1998b, Young, 1998a, Tao et al., 2010), om prevalenties in verschillende populaties te kunnen berekenen en patiënten effectieve behandeling te bieden. Er is echter nog steeds geen bestaande nosologische classificatie van PIU. Het onderzoek naar online gokverslaving lijkt een stap voor te blijven, aangezien recent Internet Gaming Disorder (IGD) is opgenomen in sectie III van DSM-5, door op deze manier verdere onderzoeken aan te moedigen voordat deze als een formele stoornis worden beschouwd (American Psychiatric Association). IGD wordt beschouwd als een specifieke vorm van PIU, die slechts in kleine delen overlapt met de gegeneraliseerde vorm van PIU zoals hierboven beschreven (bijv. Davis, 2001, Montag et al., 2015).
1.1. PIU en impliciet leren / besluitvorming
Tekorten bij de besluitvorming zijn in talloze onderzoeken aangetoond, waarbij patiënten met substantie- en gedragsverslavingen (bijv Bechara et al., 2001, Schoenbaum et al., 2006). Vanwege overeenkomsten in de conceptualisering van PIU en gedragsmatige / substantieverslaving (Young, 1998a), het onderwerp van de besluitvorming is ook van groot belang voor een beter begrip van de aard van overmatig internetgebruik. Bij het beoordelen van de besluitvorming is een onderscheid gemaakt tussen besluitvorming onder onduidelijkheid en besluitvorming onder risico (Brand et al., 2006, Schiebener en Brand, 2015). Bij het nemen van beslissingen onder onduidelijkheid worden de regels voor winsten en verliezen en de kansen op verschillende uitkomsten niet expliciet verklaard (bijvoorbeeld gemeten met de (eerste proeven van de) IOWA Gambling Task of IGT), bij het nemen van beslissingen onder risico expliciete informatie over het potentieel gevolgen, en de kansen op winsten en verliezen zijn beschikbaar of zijn berekenbaar (gemeten bijvoorbeeld met de Game of Dice Task of GDT) (Brand et al., 2006, Schiebener en Brand, 2015). Gebaseerd op deze differentiatie en op de dual-process-modellen van besluitvorming (bijv Epstein, 2003), Schiebener en Brand (2015) een theoretisch model voorgesteld om de besluitvorming onder risico uit te leggen. In dit model wordt de rol van uitvoerende functies benadrukt als een sleutel van relevantie voor besluitvorming onder risico, maar niet besluitvorming onder onduidelijkheid. Emotionele beloning en straf worden geacht beide vormen van besluitvorming te begeleiden. Zowel reflectieve processen (gecontroleerd door cognitie), als impulsieve processen (geïnduceerd door het anticiperen op emotionele beloning en straf) kunnen dus betrokken zijn bij besluitvormingsprocessen onder objectieve risicocondities (Schiebener & Brand, 2015). Bovendien is voorgesteld dat factoren zoals informatie over de beslissingsituatie, individuele attributen en situationeel geïnduceerde toestanden en externe invloeden modulerende effecten hebben op de besluitvorming (Schiebener & Brand, 2015).
Met betrekking tot internetverslaving werd een nieuw theoretisch kader voorgesteld door Brand, Young, Laier, Wölfling en Potenza (2016), een Interactie van Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) genoemd, waarbij een benadeling van uitvoerende functies en remmende controle ook is gemarkeerd als zijnde van belang voor de ontwikkeling van PIU. Volgens dit model liggen de ontwikkeling en het onderhoud van specifieke internetgebruiksstoornissen ten grondslag aan interacties tussen predisponerende factoren (bijv. Persoonlijkheid en psychopathologie), moderatoren (bijv. Disfunctionele copingstijl en internetverwachtingen) en bemiddelaars (bijv. Affectieve en cognitieve reacties op situationele aanwijzingen). Deze complexe interacties, gecombineerd met ervaren bevrediging en positieve versterking, als gevolg van het gebruik van een bepaald kenmerk van het internet, en met beperkte uitvoerende functies en remmende controle, zouden kunnen resulteren in een specifieke internetgebruiksstoornis.
Tot nu toe zijn enkele empirische studies uitgevoerd in de context van PIU, remmende controle en besluitvorming. De meeste van hen zijn in overeenstemming met het bovengenoemde theoretische raamwerk van Brand et al. (2016). Sun et al. (2009) bijvoorbeeld gerapporteerd slechter prestaties in een goktaak bij overmatige internetgebruikers en langzamere keuze van een succesvolle strategie in vergelijking met controle deelnemers. In een meer recente studie, Pawlikowski en Brand (2011) gerapporteerd verminderde beslissingsvermogen onder risico in de GDT in een groep van buitensporige World of Warcraft (WoW) spelers in vergelijking met controle deelnemers. Yao et al. (2015) gebruikte een aangepaste versie van de Go / NoGo-taak (waarbij gaming-gerelateerde stimuli werden gebruikt naast neutrale stimuli) en meldde verlagingen van de remmende controle bij deelnemers met IGD, in vergelijking met controle-deelnemers. Laier, Pawlikowski en Brand (2014) vond vergelijkbare resultaten met een aangepaste versie van de IGT, bij gebruik van pornografische en neutrale afbeeldingen op de voordelige en / of ongunstige kaartspellen. Hier toonden mannelijke deelnemers een gebrekkige besluitvorming in onderzoeken waarbij de pornografische afbeeldingen werden geassocieerd met ongunstige kaartspellen. Er werden echter ook gemengde resultaten gerapporteerd met betrekking tot de besluitvorming in de context van PIU of IGD. In een onderzoek van Ko et al. (2010) zo lieten internet-verslaafde deelnemers betere besluitvorming zien, gemeten met de IGT, vergeleken met controle-deelnemers. In de studie van Yao et al. (2015) hierboven reeds geciteerd, was er geen verschil in besluitvorming met behulp van de IGT tussen gezonde deelnemers en mensen met IGD. Om deze tegenstrijdige resultaten te ontwarren, zijn verdere studies nodig die mogelijke storende variabelen onderzoeken. Een bepaalde variabele wordt later in het huidige onderzoek beschreven.
1.2. PIU, risicobereidheid en impulsiviteit
Vanwege de initiële karakterisering van PIU als een stoornis in de impulscontrole, werden een aantal studies uitgevoerd om PIU te onderzoeken in de context van impulsiviteit en het nemen van risico's. Cao, Su, Liu en Gao (2007) en Lee et al. (2012) toonde aan dat PIU positief geassocieerd was met trekimpulsiviteit, gemeten met de Barratt Impulsiveness Scale (BIS-11). Met betrekking tot het theoretisch kader van Brand et al. (2016), hierboven al geïntroduceerd, wordt impulsiviteit genoemd als een van de persoonlijkheidsfactoren, die de meest stabiele associaties met PIU vertoont en wordt daarom voorgesteld als een van de factoren die de ontwikkeling en het onderhoud beïnvloeden. In het algemeen wordt impulsiviteit gekenmerkt als "een aanleg voor snelle, ongeplande reacties op interne of externe stimuli, zonder rekening te houden met de negatieve gevolgen van deze reacties op de impulsieve individuen of anderen" (Moeller, Barratt, Dougherty, Schmitz, & Swann, 2001; p. 1784). De gerelateerde term van het nemen van risico's wordt gedefinieerd als "gedrag uitgevoerd onder onzekerheid, met of zonder inherente negatieve gevolgen, en zonder robuuste noodplanning" (Kreek, Nielsen, Butelman en LaForge, 2005; p. 1453). Ko et al. (2010) heeft de Balloon Analog Risk Task toegepast (Lejuez et al., 2002) om het nemen van risico's te meten, maar vond geen significante associatie met PIU. In de huidige studie onderzoeken we opnieuw deze associaties door zowel zelfrapportage als experimentele metingen van impulsiviteit / het nemen van risico's toe te passen.
1.3. De rol van geslacht voor PIU / IGD
Een andere belangrijke kwestie in de context van internetverslaving is de voorkeur voor specifieke kenmerken van internet (bijv. Online winkelen, online gamen), afhankelijk van geslacht. Een representatieve studie uit Duitsland toonde aan dat 77.1% van de internetverslaafde vrouwen in de leeftijd van 14–24 jaar sociale netwerksites gebruikt, vergeleken met 64,8% mannen op dezelfde leeftijd (Rumpf et al., 2011). In dezelfde studie meldde 7.2% van de internetverslaafde vrouwen op de leeftijd tussen 14 en 24 jaar dat ze internet gebruikten om online videogames te spelen, vergeleken met 33.6% van de mannen op dezelfde leeftijd (Rumpf et al., 2011). Het lijkt dus dat met betrekking tot IGD, mannelijke deelnemers een hogere voorkeur hebben voor online gamen, vergeleken met vrouwelijke deelnemers en er werd gerapporteerd dat ze meer risico lopen om IGD te ontwikkelen. Bovendien, Ko, Yen, Chen, Chen en Yen (2005) waargenomen dat oudere leeftijd, lager zelfbeeld en lagere dagelijkse levenstevredenheid geassocieerd waren met meer ernstige IGD bij mannen, maar niet bij vrouwen. Ondanks deze resultaten zijn er nog maar een paar studies die systematisch het geslacht van deelnemers beschouwen als een moderator / bemiddelaarsvariabele in de context van PIU. Het is echter mogelijk dat deze verschillen verantwoordelijk zijn voor enkele tegengestelde resultaten in het veld en daarom zullen ze in de volgende studies in overweging worden genomen.
Het doel van ons onderzoeksproject was om het verband te onderzoeken tussen PIU, evenals IGD en impliciet leren in een groep mannelijke deelnemers met aanleg voor IGD (onderzoek 1). In onderzoek 2 hebben we ernaar gestreefd deze resultaten te repliceren door gezonde deelnemers en overmatige WoW-spelers te vergelijken op basis van geslacht. Het doel van onderzoek 3 was om de relatie tussen PIU, IGD en impulsiviteit / het nemen van risico's (zelfrapportage en experimentele gegevens) bij gezonde deelnemers te onderzoeken.
Op basis van de bovengenoemde literatuur formuleerden we de volgende hypotheses:
We verwachten negatieve associaties tussen PIU / IGD en impliciete leervaardigheden (onderzoek 1).
We verwachten negatieve associaties tussen PIU / IGD en impliciete leervaardigheden (onderzoek 2). We verwachten dat deze negatieve associatie het sterkst is in de groep mannelijke WoW-spelers.
We verwachten positieve associaties tussen PIU / IGD en de zelfrapportage en experimentele metingen van impulsiviteit / het nemen van risico's bij gezonde deelnemers (studie 3).
2. Bestudeer 1
2.1. methoden
2.1.1. Deelnemers
N = 107 deelnemers (99 mannen, 8 vrouwen, leeftijd M = 19.52, SD = 3.57) werden gerekruteerd op de "Gamescom 2013" in Duitsland, 's werelds grootste game-evenement. Omdat het zeer lage aantal vrouwelijke deelnemers in de huidige steekproef (n = 8) en de hierboven gerapporteerde sekseverschillen in de context van IGD (bijv Rumpf et al., 2011), hebben we de vrouwelijke deelnemers uitgesloten van de verdere analyses van het onderzoek. Na ook deelnemers met ontbrekende gegevens te hebben uitgesloten, resulteerde de steekproef in n = 79 mannelijke deelnemers (leeftijd M = 19.81, SD = 3.62). Met betrekking tot hun opleiding gaf 8.9% aan een universitair of polytechnisch diploma te hebben, nog eens 40.5% meldde een A-niveau of een baccalaureaat-diploma te hebben en 26.6% meldde een diploma secundair onderwijs of een middelbare moderne school te hebben, terwijl 24% aangaf geen schooldiploma te hebben.
2.1.2. Maatregelen
Deelnemers beantwoordden vragen over hun leeftijd, geslacht en opleiding, vulden een korte versie van de internetverslavingsproef (s-IAT, Pawlikowski, Altstötter-Gleich, & Brand, 2013; Cronbach's Alpha in de huidige steekproef was 0.70), met 12 Likert-geschaalde items (1 = nooit tot 5 = heel vaak) en de Online Game Addiction Scale (OGAS, een aangepaste versie van de Gaming Addiction Scale van Lemmens, Valkenburg en Peter, 2009, waar het woord "online" aan elk item is toegevoegd; Cronbach's Alpha in de huidige steekproef was 0.66), bestaande uit 7 items, variërend tussen 1 = nooit en 5 = heel vaak. Bovendien beoordeelden de deelnemers hun ervaring met computerspelletjes (bijv. "Hoeveel jaar speel je al computerspelletjes?" Of "Hoeveel uur speel je gemiddeld per week online computerspellen?"). Er werd een zelfrapportagemaatregel voor het nemen van risico's afgenomen, inclusief een item over algemene tendensen om risico's te nemen ("Hoe zou u uzelf omschrijven van 0 (helemaal niet bereid om risico's te nemen) tot 10 (absoluut bereid om risico's te nemen)?" ); Duits Socio-Econimic Panel (SOEP; Siedler, Schupp, Spiess en Wagner, 2008). We gebruikten een licht aangepaste experimentele taak (“Devil's chest”), opgenomen uit een studie van Eisenegger et al. (2010), om impliciet leren te meten. Op elk van de in totaal 36-onderzoeken presenteerden we tien foto's van gesloten houten kisten op het computerscherm. De vakken werden in één rij uitgelijnd en de deelnemers kregen de gelegenheid om vervolgens een zelfgekozen aantal vakjes te openen, werkend van links naar rechts. Deelnemers kregen de opdracht dat negen van de vakken een virtuele geldbeloning bevatten (5 cent) en één bevatte een "duivel". Als deelnemers tijdens een bepaalde proef alleen beloningsdozen openden, gingen ze door naar de volgende proef door de som van de beloningen te ontvangen. Als ze een doos openden die de duivel bevatte, tussen de andere dozen, verloren ze alles van de huidige rechtszaak. De aankomende positie van de duivel was willekeurig verdeeld over de 36-proeven, maar verscheen op elke positie van 2 tot 102 precies vier keer. Hoewel dit niet aan de deelnemers werd genoemd, hadden deelnemers met een hogere cognitieve vaardigheden misschien een impliciet begrip voor deze regel uitgewerkt en mogelijk geleerd om beter te presteren in de loop van het experiment. Het totaal van geldelijke beloningen aan het einde van het experiment wordt verder "GAIN" genoemd en zal worden gebruikt als een maat voor impliciet leren. De experimentele opstelling is afgebeeld in Fig 1.
Experimentele opstelling van de kist van de duivel - het openen van de kist met de duivel leidde tot het verlies van alle verzamelde munten van een bepaalde proef.
2.1.3. Procedure
Alle vragenlijsten die alleen in het Engels beschikbaar waren, werden door onze eigen werkgroep naar het Duits vertaald. De deelnemers vulden eerst de vragenlijsten in en voltooiden vervolgens het Devil's chest-experiment. Houd er rekening mee dat deelnemers aan onderzoek 1 geen geldelijke beloning hebben ontvangen na het voltooien van het experiment en dat ze hierover zijn geïnformeerd voordat het experiment werd voltooid.
2.1.4. statistische analyse
Voor de volgende analyses werd de normaliteit van de gegevens onderzocht door de vuistregel toe te passen, voorgesteld door Miles en Shevlin (2001; p. 74), gezien de scheefheid van de onderzochte variabelen. Correlatieanalyses werden berekend met de correlaties van Pearson of Spearman, afhankelijk van de verdeling van de gegevens, en bootstrap bias-gecorrigeerde en versnelde betrouwbaarheidsintervallen (BCa 95% betrouwbaarheidsintervallen) werden berekend voor elke correlatiecoëfficiënt om hun significantie verder te testen. Herhaalde metingen ANOVA werd gebruikt om te testen op impliciete leereffecten, bij het vergelijken van de winst in de eerste 18 proeven met de winst in de laatste 18 proeven van het experiment.
2.1.5. Ethiek
Het onderzoeksproject (studies 1, 2 en 3) werd goedgekeurd door de plaatselijke ethische commissie van de Universiteit van Bonn, Bonn, Duitsland. Alle proefpersonen hebben geïnformeerde toestemming gegeven voor het voltooien van het onderzoek.
2.2. Resultaten
Middelen en standaardafwijkingen van de variabelen die onderzocht worden, worden gepresenteerd in Tabel 1.
Tabel 1
Gemiddelde, standaarddeviatie (SD) en mogelijk / actueel bereik voor de speelervaring van variabelen (jaren), online gaming-uren per week, s-IAT, OGAS, WINST en het nemen van risico's (zelfrapportage).
| Gemiddelde | SD | Mogelijk bereik | Actueel bereik | |
|---|---|---|---|---|
| Gaming-expertise (jaren) | 11.09 | 4.31 | - | 3-24 |
| Online gaming uren per week | 22.24 | 16.00 | - | 0-70 |
| s-IAT | 23.86 | 5.38 | 12-60 | 12-43 |
| Ogas | 14.75 | 4.36 | 7-35 | 7-26 |
| GAIN | 413.61 | 71.97 | 0-900a | 160-520 |
| Risicobereidheid (zelfrapportage) | 6.77 | 1.89 | 0-10 | 3-10 |
N = 79, risico nemen (zelfrapportage) n = 64.
2.2.1. Correlatieanalyses
Alleen de variabele GAIN werd niet normaal verdeeld. De leeftijd van de deelnemers was positief gecorreleerd met GAIN (ρ = 0.27, p <0.05). Bovendien vertoonde GAIN een negatieve correlatie met de s-IAT-score (ρ = - 0.26, p <0.05). Daarnaast hebben we gedeeltelijke correlaties berekend voor GAIN en de s-IAT-score om te controleren op leeftijd. De correlatie bleef significant (r = - 0.28, p <0.05). De negatieve correlatie tussen GAIN en de OGAS-score bereikte marginaal geen significantie (ρ = - 0.20, p = 0.073) en bleef niet significant na correctie voor leeftijd (r = - 0.12, p = 0.292). Alle significante correlaties bleven significant na inspectie van de BCa 95% betrouwbaarheidsintervallen. Alsjeblieft zie Tabel 2 voor een overzicht van de resultaten.
Tabel 2
Correlaties tussen GAIN in het “Devil's chest” -experiment en de s-IAT, OGAS-score en het nemen van risico's (zelfrapportage).
| GAIN | s-IAT | Ogas | risico nemen (zelfrapportage) | |
|---|---|---|---|---|
| GAIN | 1 | |||
| s-IAT | - 0.264⁎ | 1 | ||
| Ogas | - 0.203 | 0.511⁎⁎ | 1 | |
| risico nemen (zelfrapportage) | 0.148 | 0.129 | 0.187 | 1 |
N = 79, risico nemen (zelfrapportage) n = 64; Spearman-correlaties worden weergegeven in cursief.
2.2.2. Manipulatiecontrole van het "Devil's chest" -experiment als een maat voor impliciet leren
De resultaten van de ANOVA met herhaalde metingen toonden een significant gemiddeld verschil tussen de GAIN in de eerste 18-proeven van het experiment, vergeleken met de laatste 18-onderzoeken (F(1,78) = 17.303, p <0.01), waaruit blijkt dat deelnemers meer geld wonnen in het tweede deel van het experiment (M1 = 192.34 en M2 = 221.27 respectievelijk) (zie Fig 2).
Middelen en de standaardfout voor de GAIN in de eerste 18 proeven versus de GAIN in de laatste 18 proeven van het "Devil's chest" -experiment. MU = monetaire eenheden.
2.3. Discussie
Samenvattend, zoals voorgesteld in onze hypothesen, in studie 1 was internetverslaving geassocieerd met gebrekkige impliciete leervermogens. Dit resultaat levert verder bewijs voor de rol van slechte besluitvorming in de context van PIU (bijv Brand et al., 2016). De associatie met IGD was in dezelfde richting echter bereikte geen significantie. Dit kan worden verklaard door de relatief kleine steekproefomvang en / of de relatief lage interne consistentie (0.66) van de OGAS-schaal in dit onderzoek. Om deze relaties verder te onderzoeken en de resultaten te vergelijken tussen mannelijke en vrouwelijke deelnemers en tussen gamers en niet-gamers, is studie 2 uitgevoerd.
3. Bestudeer 2
Het doel van de tweede studie was om de resultaten van studie 1 te repliceren door een steekproef te gebruiken van World of Warcraft (WoW) -spelers en controledeelnemers, die naïef waren voor WoW. Gezien het feit dat de associatie tussen de s-IAT en GAIN als maat voor impliciet leren kon worden waargenomen bij mannelijke deelnemers die vatbaar zijn voor IGD, waren we geïnteresseerd in replicatie van de resultaten van studie 1, met name bij mannelijke WoW-gamers.
3.1. methoden
3.1.1. Deelnemers
WoW-spelers en controledeelnemers namen deel aan het onderzoek. De WoW-spelers werden gerekruteerd op basis van de volgende criteria: WoW-game-ervaring gedurende minimaal twee jaar. Een uitsluitingscriterium was het spelen van andere games dan WoW voor> 7 uur per week, maar deelnemers zonder ervaring in andere games werden bij voorkeur gerekruteerd. Controlepersonen moesten WoW-naïef zijn en hadden daarom nog geen ervaring met het spelen van dit spel. Uitsluitingscriteria voor beide groepen deelnemers waren slechtziendheid, problemen met lezen en schrijven, dyschromatopsie, hersenschudding, langdurige medicatie, neurologische en psychiatrische aandoeningen, gehoorstoornissen en hoog middelengebruik. Na een grondige inspectie van de steekproef hebben we één deelnemer uitgesloten vanwege een eetstoornis en dagelijkse cannabisconsumptie, één deelnemer vanwege neurologische en psychiatrische stoornissen en één deelnemer uit de controlegroep vanwege extreme waarden in sIAT en OGAS, en deelnemers met ontbrekende gegevens , wat resulteerde in n = 77 controledeelnemers (39 mannen) en n = 44 WoW-spelers (28 mannen). 6.5% (n = 5) van de controledeelnemers meldde informeel gebruik van online rollenspellen (<3 uur gamen per week) en 23.4% (n = 18) meldden incidenteel gebruik van Ego-shooter-spellen (<1 uur gamen per week). De gemiddelde leeftijd van de totale steekproef was M = 23.70 (SD = 3.93). Met betrekking tot hun opleiding gaf 10.7% aan een universitair diploma te hebben, nog eens 85.9% gaf aan een A-niveau of baccalaureaat-diploma te hebben en 2.5% gaf aan een diploma secundair onderwijs of een diploma secundair modern onderwijs te hebben. Eén persoon (0.9%) beantwoordde de vragen over onderwijs niet.
3.1.2. Maatregelen
Ook hier is de s-IAT (Pawlikowski et al., 2013; Cronbach's Alpha in de huidige steekproef was 0.76), OGAS (een wijziging van de GAS door Lemmens et al., 2009; Cronbach's Alpha in de huidige steekproef was 0.88) en de computer game-ervaring werd beoordeeld. Bovendien bevat de World of Warcraft Specific Problematic Usage-Engagement Questionnaire (WoW-SPUQ), bestaande uit 27 items, beoordeeld op een schaal van 1 = "helemaal niet mee eens" tot 7 = "helemaal mee eens" (Peters & Malesky, 2008; Cronbach's Alpha in de huidige steekproef was 0.89) werd alleen ingevuld door de WoW-groep. Bovendien is de Barratt Impulsivity Scale (BIS-11; Patton en Stanford, 1995; Cronbach's Alpha in de huidige steekproef was 0.85) werd toegediend als een maat voor impulsiviteit (30 items worden gescoord op een schaal, variërend van 1 = "zelden / nooit" tot 4 = "bijna altijd / altijd"). Met deze schaal kunnen drie factoren van de tweede orde worden beoordeeld: aandachtsimpulsiviteit wordt gedefinieerd als een onvermogen om de aandacht te richten of te concentreren; motorische impulsiviteit impliceert handelen zonder na te denken, terwijl niet-planning impulsiviteit een gebrek aan 'toekomst' of vooruitdenken inhoudt (Stanford et al., 2009). Interne consistenties voor de subschalen in de huidige studie waren respectievelijk 0.73, 0.69 en 0.69.
3.1.3. Procedure
De deelnemers namen deel aan een grote longitudinale studie om biologische factoren te onderzoeken naast psychologische variabelen en hun rol voor IGD. Voor het huidige onderzoek werden alleen de gegevens van het eerste meetpunt gebruikt om de bevindingen van onderzoek 1 te testen en te repliceren (het voltooien van het Devil's chest-experiment voor een tweede keer (T2) is duidelijk niet vergelijkbaar met naïef ermee zijn zoals in onderzoek 1. ). De vragenlijsten en het experiment werden in dezelfde volgorde ingevuld als in onderzoek 1. In vergelijking met onderzoek 1 kregen de deelnemers in onderzoek 2 echter het bedrag dat ze hadden gewonnen in het experiment met de 'Duivelskist' en werden ze hierover geïnformeerd. voordat u het experiment voltooit.
3.1.4. statistische analyse
De gegevensbeoordeling werd analoog uitgevoerd om 1 te bestuderen.
3.2. Resultaten
De OGAS-score en de online gaming-uren per week waren niet-normaal verdeeld in de groepen mannelijke en vrouwelijke controledeelnemers. Bovendien waren de s-IAT-score en leeftijd niet-normaal verdeeld in de groep vrouwelijke controledeelnemers. De correlatie tussen GAIN en de s-IAT-score in de groep mannelijke WoW-spelers werd eenzijdig getest, op basis van de bevindingen in onderzoek 1.
Beschrijvende statistieken voor controle-deelnemers en WoW-spelers worden gepresenteerd Tabel 3. Hier hadden controlegroepjes voor mannen en vrouwen een aanzienlijk lagere game-ervaring, online gaming-uren per week en OGAS-scores vergeleken met mannelijke en vrouwelijke WoW-spelers (zie Tabel 3). Bovendien vertoonden vrouwelijke WoW-spelers significant hogere scores op de s-IAT, vergeleken met vrouwelijke controledeelnemers. Alle andere variabelen verschilden niet significant tussen controle-deelnemers en de WoW-spelers.
Tabel 3
Middelen, standaarddeviaties (SD), mogelijk / actueel bereik, t-/U waarde en significantie (p) voor verschillen in gemiddelden tussen de controledeelnemers en de WoW-groep voor de speelbeleving van variabelen (jaren), online speeluren per week, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ en BIS-11.
| Controlegroep | WoW-spelers | Mogelijk bereik | Actueel bereik | t-/U waarde | p | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemiddelde | SD | Gemiddelde | SD | |||||
| Mannelijke deelnemers | ||||||||
| Gaming-expertise (jaren) | 9.49 | 6.81 | 14.29 | 4.85 | - | 0-22 / 6-25 | - 3.369 | 0.001 |
| Online gaming uren per week | 1.18 | 2.11 | 19.71 | 11.44 | - | 0-9 / 0-50 | 30.0 | <0.001 |
| GAIN | 450.77 | 39.10 | 443.04 | 54.30 | 0-900 | 370-510 / 305-525 | 0.678 | 0.500 |
| s-IAT | 21.67 | 6.53 | 23.79 | 6.90 | 12-60 | 12-42 / 14-41 | - 1.280 | 0.205 |
| Ogas | 8.67 | 2.39 | 15.79 | 5.85 | 7-35 | 7-17 / 9-29 | 94.5 | <0.001 |
| WoW-SPUQ | - | - | 87.57 | 23.26 | 27-189 | - / 53-134 | - | - |
| BIS-11 totaal | 65.00 | 13.39 | 64.63 | 8.94 | 30-120 | 40-99 / 53-90 | 0.125 | 0.901 |
| BIS-11 aandacht | 17.13 | 4.95 | 16.57 | 2.85 | 8-32 | 8-30 / 12-21 | 0.579 | 0.565 |
| BIS-11-motor | 23.16 | 4.81 | 22.43 | 3.66 | 11-44 | 14-35 / 16-33 | 0.671 | 0.504 |
| BIS-11 niet-planning | 24.71 | 5.32 | 25.74 | 4.77 | 11-44 | 14-40 / 16-40 | - 0.803 | 0.425 |
| Vrouwelijke deelnemers | ||||||||
| Gaming-expertise (jaren) | 3.86 | 5.76 | 11.50 | 5.29 | - | 0-15 / 1-20 | - 4.557 | <0.001 |
| Online gaming uren per week | 0.09 | 0.43 | 17.56 | 9.06 | - | 0-2.5 / 1-37.5 | 1.5 | <0.001 |
| GAIN | 429.74 | 39.98 | 439.06 | 58.72 | 0-900 | 330-510 / 295-510 | - 0.678 | 0.501 |
| s-IAT | 18.58 | 4.99 | 21.44 | 5.24 | 12-60 | 13-36 / 14-30 | 199.5 | 0.047 |
| Ogas | 7.11 | 0.51 | 13.50 | 3.69 | 7-35 | 7-10 / 9-21 | 4.0 | <0.001 |
| WoW-SPUQ | - | - | 81.63 | 22.42 | 27-189 | - / 50-119 | - | - |
| BIS-11 totaal | 61.25 | 9.14 | 61.73 | 6.16 | 30-120 | 37-87 / 53-77 | - 0.187 | 0.852 |
| BIS-11 aandacht | 16.61 | 3.55 | 17.06 | 3.38 | 8-32 | 10-25 / 10-22 | - 0.438 | 0.663 |
| BIS-11-motor | 21.08 | 3.93 | 21.80 | 3.97 | 11-44 | 12-31 / 17-29 | - 0.592 | 0.557 |
| BIS-11 niet-planning | 23.97 | 4.16 | 23.31 | 2.70 | 11-44 | 13-35 / 17-27 | 0.584 | 0.562 |
Opmerking: Mann-Whitney-U-Test werd uitgevoerd om de gemiddelden van niet-normaal verdeelde variabelen te vergelijken. De resultaten zijn cursief weergegeven in de tabel.
3.2.1. Correlatieanalyses
Voor de groepen mannelijke of vrouwelijke controle-deelnemers was de leeftijd van de deelnemers niet significant gecorreleerd aan GAIN, S-IAT of de OGAS-score. Alle andere correlaties worden gepresenteerd in Tabel 4. Hier was GAIN niet significant verbonden met de s-IAT noch met de OGAS-score voor mannelijke en vrouwelijke deelnemers. Bovendien was de s-IAT score positief gekoppeld aan de BIS-11 subschaal aandachtsimpulsiviteit bij mannelijke controle deelnemers. Alle significante correlaties in Tabel 4 bleef significant na de inspectie van de BCa 95% betrouwbaarheidsintervallen.
Tabel 4
Spearman- en Pearson-correlaties voor de variabelen GAIN, s-IAT, OGAS en BIS-11 voor de groep controledeelnemers, opgesplitst bij mannen en vrouwen.
| GAIN | s-IAT | Ogas | BIS-11 totaal | BIS-11 aandacht | BIS-11-motor | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Mannelijke deelnemers | ||||||
| GAIN | 1 | |||||
| s-IAT | - 0.053 | 1 | ||||
| Ogas | 0.238 | 0.139 | 1 | |||
| BIS-11 totaal | 0.020 | 0.248 | 0.349⁎ | 1 | ||
| BIS-11 aandacht | 0.109 | 0.426⁎⁎ | 0.301 | 0.866⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11-motor | - 0.064 | 0.094 | 0.338⁎ | 0.843⁎⁎ | 0.612⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 niet-planning | 0.095 | 0.143 | 0.198 | 0.906⁎⁎ | 0.707⁎⁎ | 0.660⁎⁎ |
| Vrouwelijke deelnemers | ||||||
| GAIN | 1 | |||||
| s-IAT | 0.118 | 1 | ||||
| Ogas | - 0.088 | 0.257 | 1 | |||
| BIS-11 totaal | - 0.139 | 0.232 | 0.156 | 1 | ||
| BIS-11 aandacht | 0.161 | 0.282 | - 0.022 | 0.749⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11-motor | - 0.219 | 0.201 | 0.292 | 0.764⁎⁎ | 0.312 | 1 |
| BIS-11 niet-planning | - 0.138 | 0.118 | - 0.119 | 0.868⁎⁎ | 0.531⁎⁎ | 0.478⁎⁎ |
Spearman-correlaties zijn afgebeeld in cursief.
n (mannen) = 39, n (mannen, BIS-11) = 38, n (vrouwen) = 38, n (vrouwen, BIS-11) = 36.
Voor de groep mannelijke en vrouwelijke WoW-spelers was de leeftijd niet significant gecorreleerd met GAIN, S-IAT, OGAS of de WoW-SPUQ-score. Alle andere correlaties worden gepresenteerd in Tabel 5. Hier was GAIN negatief geassocieerd met de s-IAT, evenals de WoW-SPUQ-score alleen in de groep mannelijke WoW-spelers. Deze correlaties vertoonden echter slechts een trend in de richting van significantie (r = - 0.30, p = 0.063, eenzijdige test en r = - 0.313, p = 0.104, tweezijdige toets). Alle significante correlaties bleven significant na inspectie van de BCa 95% betrouwbaarheidsintervallen.
Tabel 5
Spearman- en Pearson-correlaties voor de variabelen GAIN, s-IAT, OGAS, de WoW-SPUQ-score en BIS-11 voor de groep WoW-spelers, opgesplitst bij mannen en vrouwen.
| GAIN | s-IAT | Ogas | Wauw- SPUQ | BIS-11 totaal | BIS-11 aandacht | BIS-11-motor | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mannelijke deelnemers | |||||||
| GAIN | 1 | ||||||
| s-IAT | - 0.296 | 1 | |||||
| Ogas | - 0.105 | 0.776⁎⁎ | 1 | ||||
| WoW-SPUQ | - 0.313 | 0.688⁎⁎ | 0.742⁎⁎ | ||||
| BIS-11 totaal | 0.025 | 0.197 | 0.284 | 0.023 | 1 | ||
| BIS-11 aandacht | 0.054 | - 0.011 | 0.019 | - 0.219 | 0.658⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11-motor | - 0.038 | 0.170 | 0.231 | 0.187 | 0.761⁎⁎ | 0.218 | 1 |
| BIS-11 niet-planning | 0.033 | 0.220 | 0.312 | 0.027 | 0.892⁎⁎ | 0.451⁎ | 0.521⁎⁎ |
| Vrouwelijke deelnemers | |||||||
| GAIN | 1 | ||||||
| s-IAT | 0.026 | 1 | |||||
| Ogas | - 0.024 | - 0.067 | 1 | ||||
| WoW-SPUQ | - 0.199 | 0.144 | 0.676⁎⁎ | ||||
| BIS-11 totaal | 0.048 | 0.080 | - 0.614⁎ | - 0.157 | 1 | ||
| BIS-11 aandacht | - 0.139 | 0.194 | - 0.260 | 0.054 | 0.504 | 1 | |
| BIS-11-motor | 0.266 | - 0.013 | - 0.676⁎⁎ | - 0.305 | 0.845⁎⁎ | 0.170 | 1 |
| BIS-11 niet-planning | 0.012 | - 0.166 | 0.057 | 0.256 | 0.420 | - 0.222 | 0.250 |
Voor mannelijke deelnemers werd de correlatie tussen de GAIN in het experiment en de s-IAT-score eenzijdig getest.
n (mannen) = 28, n (mannen, BIS-11) = 27, n (vrouwen) = 16, n (vrouwen, BIS-11) = 15.
3.2.2. Manipulatiecontrole van het "Devil's chest" -experiment als een maat voor impliciet leren
De resultaten van de herhaalde metingen ANOVA lieten geen significant gemiddeld verschil zien tussen de GAIN tijdens de eerste 18 en de laatste 18 proeven van het 'Devil's chest'-experiment in de groep mannen (F (1, 38) = 1.949, p = 0.171; M1 = 232.56 en M2 = 218.21) en vrouwelijk (F (1, 37) = 0.594, p = 0.446; M1 = 221.18 en M2 = 209.87) controledeelnemers. Voor de hele steekproef van controledeelnemers bleven de resultaten niet significant (F (1,76) = 2.102, p = 0.151), terwijl in de hele steekproef van WoW-spelers de resultaten significant werden (F (1,43) = 4.298, p = 0.044) (zie Fig 3). Voor de groep mannelijke WoW-spelers bereikte het verschil tussen de proeven 1-18 en 19-36 significantie (F (1,27) = 5.377, p = 0.028, M1 = 235.54 en M2 = 205.54; dus met een lagere uitkomst in M2 vergeleken met M1), terwijl het voor vrouwelijke WoW-spelers niet significant was (F (1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 en M2 = 213.75).
Middelen en de standaardfout voor de GAIN tijdens de eerste 18 vs. de laatste 18 proeven van het “Devil's chest” -experiment, voor controledeelnemers (linker grafiek) en WoW-spelers (rechter grafiek). MU = monetaire eenheden.
3.3. Discussie
Het doel van studie 2 was om de resultaten van studie één te repliceren, door WoW-spelers te vergelijken en deelnemers te controleren. De negatieve correlaties tussen GAIN en s-IAT en WoW-SPUQ-scores vertoonden alleen in de groep mannelijke WoW-spelers een trend naar significantie. Het zeer kleine aantal mannelijke WoW-spelers (n = 28) zou een verklaring kunnen zijn voor de zwakkere effecten. De manipulatiecontrole toonde alleen een significant verschil tussen de GAIN in de eerste en de laatste 18 proeven in de groep mannelijke WoW-spelers, waar deelnemers lagere winsten lieten zien in het tweede deel van het experiment in vergelijking met het eerste deel. We willen de lezer eraan herinneren dat de deelnemers aan onderzoek 2 het geldbedrag hebben gekregen dat ze tijdens het experiment hebben gewonnen en dat ze hiervan op de hoogte waren voordat ze met het experiment begonnen. Dus in dit geval was de extrinsieke motivatie van de deelnemers mogelijk hoger dan in studie 1. In feite is het, als we de gemiddelden van de GAIN tussen de Gamescom-deelnemers en de mannelijke WoW-spelers vergelijken, duidelijk dat, hoewel WoW-spelers dat wel deden slechter in het tweede deel van het experiment, vergeleken met het eerste deel van het experiment, ze wonnen in totaal nog steeds meer dan mannelijke Gamescom-deelnemers (zie Tabel 1, Tabel 3: M = 413.61 voor Gamescom-deelnemers en M = 443.04 voor mannelijke WoW-spelers). Om een mogelijk storend effect van motivatie te controleren, hebben we dus een aanvullende analyse uitgevoerd met behulp van de Unified-Motive-Scale-10 (UMS-10; Schönbrodt & Gerstenberg, 2012). De USM-10-gegevens waren beschikbaar als onderdeel van de grotere longitudinale studie.
3.3.1. Aanvullende analyses
In het bijzonder hebben we een gedeeltelijke correlatie met de variabele prestatie-motivatie uitgevoerd (UMS-10; Schönbrodt & Gerstenberg, 2012, Cronbach's Alpha in de huidige studie was 0.89), de s-IAT, WoW-SPUQ scores en de GAIN in studie 2. De associatie tussen s-IAT en GAIN nam toe van r = - 0.296, p = 0.063 (zie Tabel 5; eenzijdige test) r = - 0.322, p = 0.054 (eenzijdige toets). De associatie tussen WoW-SPUQ en GAIN nam ook toe van r = - 0.313, p = 0.104 (zie Tabel 5; tweezijdige toets) aan r = - 0.354, p = 0.082 (tweezijdige toets). Met betrekking tot vrouwelijke WoW-spelers en controledeelnemers bleven de correlaties tussen de s-IAT, WoW-SPUQ-score en GAIN niet significant na correctie voor motivatie.
4. Bestudeer 3
De focus van onderzoek 3 was om de associatie tussen PIU, IGD en impulsiviteit / het nemen van risico's te testen door zowel experimentele als zelfrapportagemetingen te gebruiken.
4.1. methoden
4.1.1. Deelnemers
Na de uitsluiting van vijf deelnemers met ontbrekende gegevens en één deelnemer vanwege reacties buiten het bereik (bijv. 200 uur computergamen per week) resulteerde de steekproef voor het huidige onderzoek in N = 94 deelnemers (33 mannen). De meesten van hen waren psychologiestudenten aan de Universiteit van Ulm, Ulm, Duitsland. De gemiddelde leeftijd van de totale steekproef was M = 23.48 (SD = 3.55). Met betrekking tot hun opleiding gaf 27% aan een universitaire of polytechnische graad te hebben, nog eens 67% gaf aan een A-niveau of een baccalaureaat-diploma te hebben, 6% van de deelnemers (n = 6) beantwoordden geen vragen over hun opleiding.
4.1.2. Maatregelen
De s-IAT (Pawlikowski et al., 2013; Cronbach's Alpha in de huidige steekproef was 0.81), de OGAS (aangepaste versie van de GAS door Lemmens et al., 2009; Cronbach's Alpha in de huidige steekproef was 0.81), BIS-11 (Patton en Stanford, 1995; De alfa van Cronbach in de huidige steekproef was 0.80) en de algemene risicobereidheid (The German Socio-Economic Panel, SOEP; Siedler et al., 2008) werden beoordeeld. De interne consistenties voor de BIS-11-subschalen waren als volgt: aandachtsimpulsiviteit 0.70, motorische impulsiviteit 0.70 en niet-planningsimpulsiviteit 0.39. Bovendien werd het 'Devil's chest'-experiment enigszins aangepast om impulsiviteit / het nemen van risico's te meten (vergeleken met onderzoek 1 en 2, hier was de positie van de' duivel 'volledig gerandomiseerd tussen alle onderzoeken, dus leren was niet mogelijk ). Hier werd het gemiddelde aantal vrijwillig geopende dozen per proef (MNOB) gebruikt als een maat voor impulsiviteit / het nemen van risico's. Dit sluit aan bij het onderzoek van Eisenegger et al. (2010).
4.1.3. Procedure
De vragenlijsten en het experiment zijn in dezelfde volgorde voltooid als in de onderzoeken 1 en 2, maar deelnemers vulden de vragenlijsten in op een computerscherm. In deze studie ontvingen de deelnemers compensatie (Amazon-voucher of studiepunten) voor hun deelname aan de studie, maar ze kregen niet het specifieke bedrag betaald dat ze in het computer-experiment hadden gewonnen. Deelnemers werden voor het voltooien van het experiment op de hoogte gebracht van deze procedure.
4.1.4. statistische analyse
De statistische analyses werden analoog uitgevoerd aan studies 1 en 2.
4.2. Resultaten
Merk op dat de variabelen online gaming-uren per week en de OGAS-score normaal niet werden verdeeld. Beschrijvende statistieken worden gerapporteerd in Tabel 6. Deelnemers beschikten in jaren over enige expertise op het gebied van gaming-expertise, maar de daadwerkelijke tijd besteed aan online gamen is zeer laag. Analoog om 2 te bestuderen, hier vergeleken we, als mannelijke en vrouwelijke deelnemers verschilden ten aanzien van de variabelen, afgebeeld in Tabel 6. Significante verschillen werden waargenomen met de variabelen gaming-expertise (jaren) (U(33,61) = 385.0, p <0.001), uren online gamen per week (U(33,61) = 663.5, p <0.001), nemen van risico's (zelfrapportage) (U(33,61) = 732.0, p <0.05) en OGAS (U(33,61) = 562.5, p <0.001), waar mannelijke deelnemers hoger scoorden dan vrouwelijke deelnemers.
Tabel 6
Middelen, standaarddeviaties (SD) en mogelijk / actueel bereik voor de speelervaring van variabelen (jaren), uren gaming per week, het nemen van risico's (zelfrapportage), s-IAT, OGAS, BIS-11 en MNOB.
| Gemiddelde | SD | Mogelijk bereik | Actueel bereik | |
|---|---|---|---|---|
| Gaming-expertise (jaren) | 6.31 | 6.51 | - | 0-21 |
| Online gaming uren per week | 0.56 | 1.86 | - | 0-15 |
| Risicobereidheid (zelfrapportage) | 5.10 | 1.82 | 0-10 | 1-9 |
| s-IAT | 22.99 | 5.71 | 12-60 | 12-42 |
| Ogas | 8.00 | 2.05 | 7-35 | 7-18 |
| BIS-11 totaal | 61.37 | 9.17 | 30-120 | 44-84 |
| BIS-11 aandacht | 16.54 | 3.47 | 8-32 | 10-28 |
| BIS-11-motor | 21.68 | 4.33 | 11-44 | 14-35 |
| BIS-11 niet-planning | 23.15 | 3.45 | 11-44 | 17-32 |
| MNOB | 4.90 | 0.79 | 0-10 | 3.22-7.5 |
4.2.1. Correlatieanalyses
Leeftijd was gecorreleerd met de OGAS-score (ρ = 0.24, p <0.05). De correlatie tussen MNOB en de OGAS-score bereikte ook significantie (ρ = 0.21, p <0.05). Na correctie voor leeftijd nam de correlatie tussen MNOB en de OGAS-score toe tot r = 0.37, p <0.01 (r = 0.45, p <0.05 bij mannen en r = 0.28, p <0.05 bij vrouwen). Alle andere correlaties worden gepresenteerd in Tabel 7.
Tabel 7
Spearman en Pearson correlaties voor de variabelen MNOB, risk taking (self-report), s-IAT, OGAS en BIS-11.
| MNOB | Risicobereidheid (zelfrapportage) | s-IAT | Ogas | BIS-11 totaal | BIS-11 aandacht | BIS-11-motor | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MNOB | 1 | ||||||
| risico nemen (zelfrapportage) | 0.086 | 1 | |||||
| s-IAT | 0.115 | - 0.124 | 1 | ||||
| Ogas | 0.209⁎ | 0.092 | 0.235⁎ | 1 | |||
| BIS-11 totaal | 0.316⁎⁎ | 0.458⁎⁎ | 0.150 | 0.283⁎⁎ | 1 | ||
| BIS-11 aandacht | 0.284⁎⁎ | 0.196 | 0.345⁎⁎ | 0.296⁎⁎ | 0.770⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11-motor | 0.236⁎ | 0.576⁎⁎ | - 0.018 | 0.261⁎ | 0.847⁎⁎ | 0.443⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 niet-planning | 0.257⁎ | 0.299⁎⁎ | 0.075 | 0.148 | 0.821⁎⁎ | 0.487⁎⁎ | 0.551⁎⁎ |
Opmerking: Spearman-correlaties worden cursief weergegeven.
4.2.2. Manipulatiecontrole van het 'Devil's chest'-experiment als een maat voor impulsiviteit / het nemen van risico's:
MNOB was positief gecorreleerd aan de BIS-11 score van de deelnemers (zie Tabel 7), daarom is de huidige maat duidelijk gekoppeld aan impulsief gedrag. Er was geen significante correlatie tussen MNOB en de zelfrapportagemaatstaf voor algehele risicobereidheid (zie Tabel 7). Analoog aan studies 1 en 2, vergeleken we de GAIN in de eerste en laatste 18-proeven om de rol van leereffecten uit te sluiten. Er waren geen significante verschillen te vinden voor mannen (F(1,32) = 2.365, p = 0.134, M1 = 219.24 en M2 = 235.61) of vrouwelijke deelnemers (F(1,60) = 0.155, p = 0.695, M1 = 224.02 en M2 = 220.57). De resultaten voor de hele steekproef werden ook niet significant (F (1,93) = .265, p = 0.608) (zie Fig 4).
Middelen en de standaardfout voor de GAIN in de eerste 18 proeven versus de GAIN in de laatste 18 proeven van het "Devil's chest" -experiment. MU = monetaire eenheden.
5. Algemene discussie
Hieronder volgt een samenvatting van de resultaten van studies 1, 2 en 3, samen met een bespreking van hun bijdrage aan het veld.
In studie 1 waren hogere s-IAT-scores geassocieerd met slechtere prestaties op de impliciete leertaak onder mannelijke deelnemers, met een aanleg voor IGD. De OGAS-score van de deelnemers was echter niet significant geassocieerd met de variabele GAIN (hoewel er een trend naar significantie was). In onderzoek 2 hebben we ons gericht op de replicatie van studieresultaten van 1 in een groep WoW-spelers en controle-deelnemers. Hier werd ook het geslacht van de deelnemers in overweging genomen. Hoge s-IAT-scores, evenals hoge WoW-SPUQ-scores toonden een trend naar lage GAIN in het experiment alleen in de groep van mannelijke WoW-gamers (r = - 0.322, p = 0.054, eenzijdige test en r = - 0.354, p = 0.082, respectievelijk tweezijdige toets). De OGAS-score was in geen van de groepen wederom niet gekoppeld aan GAIN. In onderzoek 3, in een studentensteekproef, was de experimentele maatstaf voor het nemen van risico's, MNOB, positief gekoppeld aan de OGAS-score, maar niet aan de s-IAT-score, na correctie voor leeftijd.
Samengevat lijkt het erop dat overmatig gebruik van internet wordt geassocieerd met tekortkomingen in impliciete leervaardigheden. Deze associatie werd waargenomen met de s-IAT-scores en de WoW-SPUQ-score, maar niet met OGAS-scores in de huidige studie. Bestaande literatuur levert resultaten op die beide ondersteunen: tekortkomingen in de besluitvorming bij problematische internetgebruikers (bijv Sun et al., 2009), evenals onder overmatige online gamers (bijv Yao et al., 2014). Bovendien werd onlangs een nieuw theoretisch model I-PACE (Interactie van persoon-affect-cognitie-uitvoering) voorgesteld door Brand et al. (2016), wat de rol van verminderd uitvoerend functioneren en verminderde besluitvorming voor de ontwikkeling van specifieke PIU benadrukt. Het sterkere effect dat wordt gevonden voor de WoW-SPUQ-score, in vergelijking met de OGAS-score, kan een weerspiegeling zijn van de keuze voor een meer specifieke meting om WOW-verslaving te beoordelen. Verdere onderzoeken zijn echter nodig.
Het feit dat de associatie tussen PIU en het verminderde impliciete leervermogen in de huidige studie alleen werd gevonden in de groep van mannelijke deelnemers met (gevoeligheid voor) IGD (onderzoek 1 en 2) zou verder de deels tegengestelde resultaten over de relatie tussen besluitvorming en PIU in de literatuur (bijv Ko et al., 2010, Sun et al., 2009). Deze associatie lijkt echter plausibel, aangezien studies suggereren dat IGD in de eerste plaats een mannelijke vorm van verslaving is (bijv Rumpf et al., 2011).
aangezien Hypothese 3, enkele significante associaties konden worden gevonden tussen impulsiviteit, gemeten met BIS-11 en PIU / IGD (studies 2 en 3), wat consistent is met bevindingen in de literatuur (bijv. Lee et al., 2012). Terwijl de zelfrapportagemaat voor het nemen van risico's (SOEP) in geen van de onderzoeken was gekoppeld aan PIU / IGD, was de experimentele maat voor het nemen van risico's / impulsiviteit geassocieerd met de OGAS-score (onderzoek 3), maar niet met de s-IAT-score. Dit specifieke verschil kan te wijten zijn aan problemen met de betrouwbaarheid van de maatregelen. Hoewel zelfgerapporteerde risicobereidheid werd beoordeeld met een enkel item, wordt verwacht dat de experimentele maatstaf voor het nemen van risico's objectieve en betrouwbare gegevens oplevert. Met betrekking tot de associatie tussen MNOB en de OGAS-score, zou het Devil's chest-experiment (versie 2, waar de boxen volledig gerandomiseerd waren over de 36 proeven) een meer specifieke kant van impulsiviteit kunnen bestrijken (zoals het nemen van risico's), wat IGD beter kenmerkt. dan gegeneraliseerde PIU. Echter, Ko et al. (2010) toonde geen verschil in het nemen van risico's (gemeten met de BART) tussen internetverslaafde personen met een neiging naar IGD en controle deelnemers. Daarom moet deze associatie verder worden onderzocht.
De manipulatiecontrole van het "Devil's chest" -experiment om impliciet leren te meten, was succesvol in studie 1, dus we gaan ervan uit dat deelnemers impliciet strategieën konden extraheren en leren om meer geld te verdienen tijdens het experiment. In studie 2 kon echter geen significant verschil worden waargenomen tussen de winst in de proeven 1–18 en 19–36, met uitzondering van de groep mannelijke WoW-spelers, waar de deelnemers lagere winsten lieten zien in het tweede deel van het experiment. Hier hebben we in aanvullende analyses laten zien dat na controle voor prestatiemotivatie, de negatieve associatie tussen GAIN en de s-IAT / WOW-SPUQ-score sterker werd. Daarom suggereren we dat in onderzoek 2 het impliciete leereffect werd overschaduwd door de effecten van prestatiemotivatie, aangezien deelnemers het bedrag kregen dat ze in het experiment hadden gewonnen. Op dit punt moet worden opgemerkt dat UMS-10 de motivatie voor het behalen van eigenschappen meet, dus de neiging om gemotiveerd te worden naar grotere prestaties in het algemeen, en niet een toestand, dus de motivatie om meer te winnen in dit specifieke experiment. Door echter te controleren op UMS-10-prestatiemotivatie, hebben we de rol van individuele verschillen in kenmerkmotivatie voor de prestatie in de taak van de duivel op de borst in de steekproef overwogen.
De validatie van de tweede versie van het "Devil's chest" -experiment om het nemen van risico's / impulsiviteit te meten, toonde aan dat het gemiddelde aantal vrijwillig geopende dozen (MNOB) niet significant verband hield met de zelfrapportage van het nemen van risico's. Dit kan te wijten zijn aan het feit dat de SOEP het nemen van algemene risico's beoordeelt met slechts één item, wat op zijn beurt een negatieve invloed kan hebben op de betrouwbaarheid ervan. MNOB was echter geassocieerd met de totale BIS-11-score, evenals met de subschalen aandacht, motoriek en niet-planning impulsiviteit. Deze resultaten zijn consistent met validatiestudies naar vergelijkbare gedragsmatige maatregelen voor het nemen van risico's zoals de BART (Lejuez et al., 2002).
In het volgende zullen enkele van de sterke punten en beperkingen van het gepresenteerde onderzoek worden besproken. Een sterkte van het huidige onderzoek is dat de rol van het geslacht in overweging is genomen. Hoewel genderverschillen zijn beschreven in de context van IGD en PIU (Rumpf et al., 2011), niet veel onderzoeken hebben in het bijzonder de rol van geslacht geëvalueerd bij het onderzoeken van het verband tussen PIU / IGD en impliciet leren / risico nemen, zoals in dit onderzoek. Bovendien werd in onderzoek 2 de groep WoW-spelers gerekruteerd, met behulp van strikte criteria, en niet door eenvoudigweg een afkapwaarde toe te passen in een zelfrapportagevragenlijst zoals de OGAS. Het gebruik van een afkapwaarde is problematisch, omdat veel van de cut-offs, die in onderzoeken worden gebruikt, soms arbitrair worden gekozen en niet op de juiste wijze zijn gevalideerd in een klinische omgeving. Als laatste, in studies 1 tot 3, hebben we zowel PIU als IGD beoordeeld, waarmee we de overeenkomsten en unieke kenmerken van beide stoornissen nader kunnen onderzoeken.
Beperkingen zijn onder meer het lage aantal deelnemers per groep, vooral in onderzoek 2, en de lage leeftijd van de deelnemers. Daarom zouden toekomstige studies meer representatieve monsters moeten onderzoeken. Ten tweede werd een vergelijkingsgroep van excessieve internetgebruikers, die geen WoW-spelers waren, niet meegenomen. Bovendien zijn de resultaten van het onderzoek gebaseerd op correlationele analyses, waardoor interpretaties over causaliteit niet mogelijk zijn.
6. Conclusie
Kortom, we hebben kunnen aantonen dat PIU stevig geassocieerd is met slechte impliciete leervaardigheden bij mannelijke (WoW) gamers. Deze bevinding kon worden waargenomen in twee onafhankelijke monsters in de onderhavige studie. Bovendien kon een kleine zwakkere associatie tussen WOW-SPUQ en deficiënt impliciet leren worden waargenomen in de groep mannelijke WoW-spelers. Bovendien waren hogere scores op de OGAS geassocieerd met hogere tendensen voor risicogedrag in onderzoek 3. Het genderspecifieke effect in onderzoeken 1 en 2 werd verder besproken in het onderzoek.
De rol van financieringsbronnen
Christian Montag ontvangt een Heisenberg-subsidie van de Duitse onderzoeksstichting (MO 2363 / 3-1). Bovendien wordt de huidige studie gefinancierd door een onderzoekssubsidie voor internet- en computergamingverslaving toegekend aan Christian Montag door de Duitse onderzoeksstichting (MO 2363 / 2-1). De Duitse onderzoeksstichting had geen rol in het ontwerp, de verzameling, de analyse of de interpretatie van de gegevens, het schrijven van het manuscript of de beslissing om het document ter publicatie in te dienen.
medewerkers
CM en RS hebben de studie ontworpen. RS, BL en CM hebben de deelnemers gerekruteerd en getest. RS voerde de analyses uit en schreef het manuscript. BL controleerde de statistische analyses dubbel en beoordeelde het manuscript. SM programmeerde de experimentele taken (versies 1 en 2) en gaf een grondige feedback op het manuscript, na het te hebben bekeken. MR beoordeelde de manuscripten kritisch. Alle auteurs hebben bijgedragen aan en hebben het definitieve manuscript goedgekeurd.
Danksagung
We danken Ralf Reichert van Turtle Entertainment voor het feit dat hij ons de kans heeft gegeven om ons experiment op de GamesCom 2013 uit te voeren. Turtle Entertainment heeft echter geen winst gemaakt en heeft geen invloed op de uitvoering van het onderzoek.
We willen ook Maximilian Sieber en Otilia Pasnicu bedanken, die de deelnemers hebben geworven en getest voor studie 3 als onderdeel van hun bachelorthese.
voetnoten
1In deze paper gebruiken we de term Problematic Internet Use (PIU) als een vervanging voor internetverslaving, omdat DSM-5 en ICD 10 momenteel geen officiële diagnose stellen. Omdat Internet Gaming Disorder (IGD) is opgenomen in de bijlage van DSM-5, zal deze term worden gebruikt als een synoniem voor Online Gaming-verslaving. Merk op dat niet elke studie, die we in dit artikel citeren, IGD heeft onderzocht, met behulp van de criteria die in DSM-5 zijn gesuggereerd.
2Merk op dat het vak "duivel" niet was geprogrammeerd om op positie 1 te verschijnen, omdat dit de huidige proef zou hebben beëindigd zonder de deelnemers de mogelijkheid te geven om te kiezen of ze wilden doorgaan door een nieuw vak te openen.
Referenties
- American Psychiatric Association. Diagnostische en statistische handleiding van psychische stoornissen 5th ed., (Tekst rev., Opgehaald september 7th, 2016). http://www.dsm5.org/Pages/Default.aspx
- Bechara A., Dolan S., Denburg N., Hindes A., Anderson SW, Nathan PE Besluitvormingstekorten, gekoppeld aan een disfunctionele ventromediale prefrontale cortex, onthuld in alcohol en stimulerende misbruikers. Neuropsychologia. 2001;39 (4) 376-389. [PubMed]
- Merk M., Labudda K., Markowitsch HJ Neuropsychologische correlaten van besluitvorming in dubbelzinnige en risicovolle situaties. Neurale netwerken. 2006;19(8):1266–1276. [PubMed]
- Brand M., Young KS, Laier C., Wölfling K., Potenza MN Integratie van psychologische en neurobiologische overwegingen met betrekking tot de ontwikkeling en instandhouding van specifieke internetgebruiksstoornissen: een interactie van person-affect-cognition-executie (I-PACE) -model . Neuroscience & Biobehavioral beoordelingen. 2016;71: 252-266. [PubMed]
- Cao F., Su L., Liu T., Gao X. De relatie tussen impulsiviteit en internetverslaving in een steekproef van Chinese adolescenten. Europese psychiatrie. 2007;22 (7) 466-471. [PubMed]
- Davis RA Een cognitief-gedragsmodel van pathologisch internetgebruik. Computers in menselijk gedrag. 2001;17 (2) 187-195.
- Eisenegger C., Knoch D., Ebstein RP, Gianotti LR, Sándor PS, Fehr E. Dopamine receptor D4-polymorfisme voorspelt het effect van L-DOPA op het gokgedrag. Biologische psychiatrie. 2010;67(8):702–706. [PubMed]
- Epstein S. Cognitieve ervaringsgerichte zelftheorie van persoonlijkheid. In: Millon T., Lerner MJ, redacteuren. Handboek van de psychologie. 5th ed. Wiley; Hoboken: 2003. pp. 159-184.
- Internet live statistieken Internetgebruikers in de wereld. 2016. http://www.internetlivestats.com/internet-users/ Gevonden september 7th van.
- Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF Geslachtsverschillen en gerelateerde factoren die van invloed zijn op online gameverslaving onder Taiwanese adolescenten. The Journal of Nervous and Mental Disease. 2005;193(4):273–277. (doi:00005053-200504000-00008 [pii]) [PubMed]
- Ko CH, Hsiao S., Liu G., Yen J., Yang M., Yen C. De kenmerken van besluitvorming, potentieel om risico's te nemen, en persoonlijkheid van studenten met internetverslaving. Psychiatrie onderzoek. 2010;175(1):121–125. [PubMed]
- Kreek MJ, Nielsen DA, Butelman ER, LaForge KS Genetische invloeden op impulsiviteit, risicobereidheid, stressgevoeligheid en kwetsbaarheid voor drugsmisbruik en -verslaving. Nature Neuroscience. 2005;8(11):1450–1457. [PubMed]
- Laier C., Pawlikowski M., Brand M. Seksuele beeldverwerking hindert de besluitvorming onder dubbelzinnigheid. Archieven van seksueel gedrag. 2014;43(3):473–482. [PubMed]
- Lee HW, Choi J., Shin Y., Lee J., Jung HY, Kwon JS Impulsiviteit bij internetverslaving: een vergelijking met pathologisch gokken. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken. 2012;15(7):373–377. [PubMed]
- Lejuez CW, Read JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL, ... Brown RA Evaluatie van een gedragsmaatstaf voor het nemen van risico's: De ballon-analoge risicotaak (BART) Journal of Experimental Psychology: Applied. 2002;8(2):75–84. [PubMed]
- Lemmens JS, PM Valkenburg, Peter J. Ontwikkeling en validatie van een schaalverslaving voor adolescenten. Mediapsychologie. 2009;12(1):77–95.
- Miles J., Shevlin M. Sage; 2001. Regressie en correlatie toepassen: een gids voor studenten en onderzoekers.
- Moeller FG, Barratt ES, Dougherty DM, Schmitz JM, Swann AC Psychiatrische aspecten van impulsiviteit. American Journal of Psychiatry. 2001;158(11):1783–1793. [PubMed]
- Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen Y., Liu W., ... Keiper J. Is het zinvol onderscheid te maken tussen gegeneraliseerde en specifieke internetverslaving? Bewijsmateriaal van een interculturele studie uit Duitsland, Zweden, Taiwan en China. Azië-Pacific Psychiatry. 2015;7(1):20–26. [PubMed]
- Patton JH, Stanford MS Factor-structuur van de barratt-impulsiviteitsschaal. Journal of Clinical Psychology. 1995;51(6):768–774. [PubMed]
- Pawlikowski M., merk M. Excessieve internetgaming en besluitvorming: heeft een buitensporige wereld van oorlogvoerende spelers problemen met het nemen van beslissingen onder risicovolle omstandigheden? Psychiatrie onderzoek. 2011;188(3):428–433. [PubMed]
- Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., Brand M. Validatie en psychometrische eigenschappen van een korte versie van Young's internetverslavingstest. Computers in menselijk gedrag. 2013;29(3):1212–1223.
- Peters CS, Malesky LA, Jr. Problematisch gebruik door zeer betrokken spelers van massively multiplayer online rollenspellen. Cyberpsychologie en gedrag. 2008;11(4):481–484. [PubMed]
- Rumpf H., Meyer C., Kreuzer A., John U., Merkeerk G. Vol. 31. 2011. Prävalenz der internetabhängigkeit (PINTA). Bericht aan Das Bundesministerium Für Gesundheit. Greifswald Und Lübeck. (12ff)
- Schiebener J., merk M. Besluitvorming onder objectieve risicocondities: een beoordeling van cognitieve en emotionele correlaten, strategieën, feedbackverwerking en externe invloeden. Neuropsychology Review. 2015;25(2):171–198. [PubMed]
- Schoenbaum G., Roesch MR, Stalnaker TA Orbitofrontale cortex, besluitvorming en drugsverslaving. Trends in neurowetenschappen. 2006;29(2):116–124. [PubMed]
- Schönbrodt FD, Gerstenberg FX Een IRT-analyse van motievenvragenlijsten: de uniforme motiefschalen. Journal of Research in Personality. 2012;46(6):725–742.
- Siedler T., Schupp J., Spiess CK, Wagner GG Het Duitse sociaaleconomische panel als referentiegegevensset. Schmollers Jahrbuch. 2008;129(2):367–374.
- Stanford MS, Mathias CW, Dougherty DM, Lake SL, Anderson NE, Patton JH Vijftig jaar Barratt-impulsiviteitsschaal: een update en beoordeling. Persoonlijkheid en individuele verschillen. 2009;47(5):385–395.
- Sun D., Chen Z., Ma N., Zhang X., Fu X., Zhang D. Besluitvorming en prepotente reactie-inhibitiefuncties bij overmatige internetgebruikers. CNS Spectrums. 2009;14(02):75–81. [PubMed]
- Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. Voorgestelde diagnostische criteria voor internetverslaving. Verslaving. 2010;105(3):556–564. [PubMed]
- Yao Y., Chen P., Chen C., Wang L., Zhang J., Xue G., ... Fang X. Het niet gebruiken van feedback veroorzaakt beslissingsproblemen bij overmatige internet gamers. Psychiatrie onderzoek. 2014;219(3):583–588. [PubMed]
- Yao YW, Wang LJ, Yip SW, Chen PR, Li S., Xu J., ... Fang XY Verminderde besluitvorming onder risico houdt verband met gaming-specifieke inhibitie-tekorten bij studenten met internetgaming-stoornis. Psychiatrie onderzoek. 2015;229(1):302–309. [PubMed]
- Young KS Psychology of computer use: XL. Verslavend gebruik van internet: een zaak die het stereotype doorbreekt. Psychologische rapporten. 1996;79(3):899–902. [PubMed]
- Jonge KS John Wiley & Sons; 1998. Gevangen in het net: hoe de tekenen van internetverslaving te herkennen - en een winnende strategie voor herstel.
- Jonge KS-internetverslaving: de opkomst van een nieuwe klinische aandoening. Cyberpsychologie en gedrag. 1998;1(3):237–244.
;