1Philipps-University, Marburg, Niemcy
, Nele NyenhuisPowiązana informacja
, Antonia BarkePowiązana informacja
1Philipps-University, Marburg, Niemcy
ABSTRACT
Internet Gaming Disorder jest zawarty w Diagnostyczna i statystyczna instrukcja zaburzeń psychicznych (5th wydanie) jako zaburzenie zasługujące na dalsze badania. Kryteria diagnostyczne opierają się na kryteriach dotyczących zaburzeń związanych z używaniem substancji i zaburzeniami hazardu. Nadmierni hazardziści i osoby z zaburzeniami związanymi z używaniem substancji wykazują tendencję do baczności na bodźce związane z ich uzależnieniami. Zbadaliśmy, czy nadmierni gracze internetowi wykazują podobne nastawienie uwagi, stosując dwa ustalone paradygmaty eksperymentalne.
Metody
Mierzyliśmy czasy reakcji nadmiernych graczy internetowych i nie-graczy (N = 51, 23.7 ± 2.7 roku), używając nałogu Stroopa z neutralnymi słowami związanymi z komputerem, a także sondą wzrokową z obrazami komputerowymi i neutralnymi. Mieszane analizy projektowe wariancji z między-podmiotową grupą czynników (gracz / nie-gracz) i typem bodźca wewnątrzobiektu (związany z komputerem / neutralny) obliczono dla czasów reakcji, a także ocen wartościowości i znajomości materiał bodźca.
Efekt
W uzależnieniu Stroop znaleziono interakcję dla typu grupowego × słowo: Tylko gracze wykazywali dłuższe czasy reakcji na słowa związane z komputerem w porównaniu do słów neutralnych, wykazując w ten sposób stronniczość uwagi. W sondach wizualnych nie stwierdzono różnic w czasie reakcji między obrazami związanymi z komputerem a obrazami neutralnymi w obu grupach, ale gracze byli ogólnie szybsi.
wnioski
Nastawienie uwagi na bodźce związane z komputerem stwierdzono u nadmiernych graczy internetowych, stosując uzależnienie Stroop, ale nie za pomocą sondy wizualnej. Możliwe wyjaśnienie rozbieżności może polegać na tym, że sonda wizualna mogła być zbyt łatwa dla graczy.
Wprowadzenie
Nadmierne gry internetowe wiążą się z problemami psychospołecznymi, takimi jak malejąca wydajność akademicka lub zawodowa (Chen i Tzeng, 2010; Chiu, Lee i Huang, 2004; Griffiths, Davies i Chappell, 2004; Hellström, Nilsson, Leppert i Slund, 2012; Jeong i Kim, 2011; Liu i Peng, 2009; Peng i Liu, 2010; Rehbein, Kleimann i Mössle, 2010; Skoric, Teo i Neo, 2009; Van Rooij, Kuss, Griffiths, Shorter i Van de Mheen, 2013), zaniedbując hobby i relacje poza grą (Griffiths i in., 2004; Hellström i in., 2012; Liu i Peng, 2009; Lo, Wang i Fang, 2005; Rehbein i in., 2010), konflikty międzyludzkie (Batthyány, Müller, Benker i Wölfling, 2009; Hellström i in., 2012; Shen i Williams, 2011), samotność (Lemmens, Valkenburg i Peter, 2011; Shen i Williams, 2011; Van Rooij, Schoenmakers, Vermulst, Van den Eijnden i Van de Mheen, 2011) i pozbawienie snu (Achab i in., 2011; Griffiths i in., 2004; Hellström i in., 2012; Rehbein i in., 2010; Van Rooij i in., 2013).
Obecnie 671 milionów ludzi na całym świecie gra w gry komputerowe (Singh, 2013). Masowo multiplayer online RPG (MMORPG) stanowią jedną czwartą światowych przychodów z gier komputerowych (Barnett i Coulson, 2010). MMORPG to gry oparte na fantazji, w których tysiące graczy wchodzi w interakcję poprzez swój indywidualny charakter, awatar. Aby odnieść sukces, gracze muszą współpracować (Cole i Griffiths, 2007) i inwestujcie kolejno więcej czasu (Van Rooij i in., 2011). MMORPG nie mają punktu końcowego (takiego jak ostateczna bitwa) i są trwałe; to znaczy gra jest kontynuowana, nawet jeśli gracz nie jest zalogowany (Barnett i Coulson, 2010). Gracze są wzmacniani okresowo poprzez zdobywanie wyższych poziomów, umiejętności, wirtualnego złota lub lepszego wyposażenia. Najbardziej popularna gra MMORPG World of Warcraft (WoW), który ma 10 milionów subskrybentów (Blizzard Entertainment, 2014). Ze względu na ich społeczny charakter, wytrwałość i sporadyczne wzmacnianie gry MMORPG wiążą się z wysokim ryzykiem nadmiernego użycia (Beutel, Hoch, Wölfling i Müller, 2011). Smyth (2007) przydzielonych uczniom, którzy wcześniej nie grali w gry komputerowe, aby zagrać w jedną grę (solo, arcade, konsola lub MMORPG) przez co najmniej godzinę tygodniowo. Po miesiącu gracze MMORPG zgłosili grę częściej niż inni uczestnicy, gorsze zdrowie fizyczne i jakość snu, a gra bardziej przeszkadzała w badaniach.
Internet Gaming Disorder został dołączony do dodatku Diagnostyczna i statystyczna instrukcja zaburzeń psychicznych (5th wydanie), aby zachęcić do dalszych badań (Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne, 2013). Kryteria diagnostyczne opierają się na kryteriach dotyczących zaburzeń związanych z używaniem substancji i zaburzeniami hazardu (Petry i in., 2014). Powstaje pytanie, czy zaburzenia hazardu internetowego i te zaburzenia mają wspólne cechy w rozwoju i utrzymaniu zaburzenia (np. Uwarunkowania i procesy uwagi).
Tendencja uwagi jest silnym odkryciem u osób z zaburzeniami używania substancji (Cox, Fadardi i Pothos, 2006; Robbins i Ehrman, 2004); przejawia się to w zwiększonej uwadze na bodźce związane z każdym uzależnieniem (Cox i in., 2006). Jeśli chodzi o zaburzenia hazardu, takie uprzedzenia zostały wykazane w czterech badaniach (Boyer i Dickerson, 2003; McCusker, Gettings i Ireland, 1997; Molde i in., 2010; Vizcaino i in., 2013), podczas gdy w jednym badaniu nie udało się znaleźć na to dowodów (Atkins & Sharpe, 2006).
Zgodnie z teorią aktualnych obaw, stan motywacyjny lub bieżąca troska leży pomiędzy decyzją o dążeniu do celu a realizacją lub rezygnacją z celu (Cox i in., 2006). Ludzie z zaburzeniami używania substancji mają za cel używanie substancji. Powiązane z nim bodźce mają dla nich silną wartość motywacyjną. Stają się więc centrum uwagi i rozwija się nastawienie uwagi na te bodźce. Z czasem może to stać się niejawne i automatyczne. W trakcie bieżącego problemu mogą się rozwijać procesy kondycjonowania. Zgodnie z warunkowaniem klasycznym bodziec neutralny (np. Jaśniejszy) jest wielokrotnie łączony z bodźcem bezwarunkowym (np. Nikotyną) i staje się bodźcem warunkowym (CS), który powoduje pobudzenie i pragnienie (Field & Cox, 2008). Ponieważ CS przewiduje lek, jest on bardziej istotny niż inne bodźce i osoba przesuwa swoją uwagę w jego kierunku. Uporczywe uprzedzenia odgrywają rolę w utrzymaniu uzależnień. Jeśli osoby z zaburzeniami używania substancji częściej zauważają bodźce związane z narkotykami, doświadczają głodu (Field, Munafò i Franken, 2009), co z kolei może prowadzić do ponownego zużycia i może utrudnić utrzymanie abstynencji (Cox, Hogan, Kristian i Race, 2002). Uprzedzenia związane z alkoholem przewidywały wielkość przyszłego spożycia alkoholu (Janssen, Larsen, Vollebergh i Wiers, 2015), a trening modyfikacji nastawienia uwagi poprawił abstynencję (Schoenmakers i in., 2010).
Dwoma powszechnie stosowanymi miarami nastawienia uwagi są uzależnienie Stroop i sonda wzrokowa (Field & Cox, 2008). W uzależnieniu Stroop słowo związane z uzależnieniem lub neutralne jest przedstawione w jednym z kilku kolorów (Field & Cox, 2008). Uczestnicy proszeni są o wskazanie koloru, a czasy reakcji są mierzone. Nastawienie uwagi uwidacznia się w a wolniej reakcja na słowa związane z uzależnieniem. Podstawowy mechanizm polega na tym, że automatyczne przetwarzanie treści semantycznej bardziej istotnych słów przeszkadza w nazywaniu koloru słowa (Cox i in., 2006). Aby móc przypisać jakiekolwiek różnice w czasie reakcji do typu słowa, ważne jest, aby słowa związane z uzależnieniem i neutralne nie różniły się pod względem podstawowych cech, takich jak liczba liter, sylab i częstotliwość w języku; a ponieważ słowa uzależnienia pochodzą z jednej kategorii, tak powinny być neutralne słowa (Cox i in., 2006). W sondzie wizualnej obraz uzależnienia i neutralny obraz są prezentowane obok siebie (Field & Cox, 2008). Jedno ze zdjęć jest następnie zastępowane przez cel, a uczestnicy są instruowani, aby wskazać jego pozycję. Ponownie mierzy się czasy reakcji. Ogólnie rzecz biorąc, ludzie reagują szybciej na bodziec, gdy pojawia się w regionie uczestniczącym (Posner, Snyder i Davidson, 1980). Jeśli ludzie z zaburzeniami używania substancji reagują szybciej na cele zastępujące obrazy związane z uzależnieniem niż na neutralne, wnioskuje się, że uczestniczyli oni bardziej w obrazach związanych z uzależnieniem (Field & Cox, 2008). W tym przypadku pojawia się nastawienie uwagi szybciej czasy reakcji na materiał związany z uzależnieniem.
W przypadku nadmiernych graczy internetowych uprzedzenia dotyczące uwagi były badane tylko w odniesieniu do materiałów bezpośrednio związanych z grami. Wyniki były niejednorodne. Jedno zadanie Stroop nałogowe (Metcalf & Pammer, 2011) i jedno zadanie dot-probe (Lorenz i in., 2013) stwierdzili nastawienie uwagi na bodźce MMORPG, jedno uzależnienie Stroop i jedna sonda wzrokowa tego nie zrobiły (Van Holst i in., 2012). Naszym celem było rozszerzenie tych odkryć i zbadanie kwestii, czy nadmierni gracze wykazują tendencję do uważności nie tylko w odniesieniu do bodźców MMORPG, ale ogólnie do bodźców komputerowych. Komputery są regularnie łączone z grą i zgodnie z modelem (Field & Cox, 2008) powinny same stać się CS i wywołać uprzedzenia. Jeśli tak, byłoby to bardzo istotne dla utrzymania i traktowania nadmiernych gier internetowych.
Dlatego przetestowaliśmy następujące hipotezy:
Nadmierni gracze wykazywaliby się nastawieniem uwagi, tak że reagują wolniej na słowa związane z komputerem w porównaniu do neutralnych słów w uzależnieniu Stroop.
Nadmierni gracze wykazywaliby się nastawieniem uwagi, tak że szybciej reagują na cele prezentowane w pozycji bodźca związanego z komputerem w porównaniu z celami przedstawionymi w pozycji neutralnego obrazu w sondzie wzrokowej.
Metody
Uczestnicy
Obliczono wielkość próby apriorycznie z G * Power (wersja 3.1.9.2, Kilonia, Niemcy). Z α = 0.05, f = 0.25, a potęga 0.80 dała ogólną wielkość próby 34 uczestników. Studentów rekrutowano za pośrednictwem ogłoszeń na tablicach ogłoszeń na Uniwersytecie w Getyndze oraz na forach internetowych. Zostali sprawdzeni pod kątem korzystania z gier komputerowych. Uczniowie, którzy grali World Of Warcraft otrzymali link do kwestionariusza internetowego (SurveyMonkey, Portland, USA) i wypełnili niemiecką wersję Compulsive Internet Use Scale for WoW (CIUS-WoW) (Barke, Nyenhuis, Voigts, Gehrke i Kröner-Herwig, 2013) w domu. CIUS-World Of Warcraft środki nadmierne World Of Warcraft użycie elementów 14 i ma dobrą wewnętrzną spójność (α Cronbacha = .86) (Barke i in., 2013). Elementy są oceniane w pięciopunktowej skali od 0 (nigdy) do 4 (bardzo często), z wyższymi wynikami wskazującymi na większe wykorzystanie. Jeśli World Of Warcraft gracze mieli średni CIUS-World Of Warcraft wynik co najmniej 25 (najwyższy 25% wszystkich wyświetlanych World Of Warcraft gracze), zostali sklasyfikowani jako gracze nadmierni i zostali zaproszeni do udziału. Uczniowie, którzy nie grali w żadne gry komputerowe, zostali zaproszeni bezpośrednio do udziału. Udział wzięło dwudziestu jeden graczy i nie-graczy 30. Gracze mieli średni CIUS-World Of Warcraft wynik 29.0 ± 3.5. Średnio grali World Of Warcraft dla 15.4 ± 11.3 godzin w tygodniu. Dwóch graczy i jeden nie-gracz zostali wykluczeni z uzależnienia Stroop, ponieważ ich niezdolność do identyfikacji numerów na płytkach testowych testu Ishihary (Ishihara Farbtafel, 2009) wskazał problemy z widzeniem kolorów. Czasy reakcji jednego gracza nie mogły zostać przeanalizowane, ponieważ komputerowi nie udało się zapisać pliku dziennika.
Procedura i środki
Uczestnicy ukończyli sześć płytek testowych testu Ishihary (Ishihara Farbtafel, 2009). Płytki testowe pokazują kropki w odcieniach zieleni i czerwieni, które tworzą liczby. Osoby o normalnym widzeniu kolorów powinny być w stanie prawidłowo zidentyfikować liczby. Testowanie widzenia kolorów było konieczne, ponieważ uczestnicy musieli wskazać kolory w uzależnieniu Stroop. Odpowiedzieli na pytania dotyczące demografii i korzystania z komputera. Wzięli udział w uzależnieniu Stroop i zadaniach wizualnej sondy. Kolejność zadań była zrównoważona między uczestnikami, aby uniknąć efektów sekwencji. Uczestnicy byli testowani indywidualnie w zaciemnionym laboratorium. Wykonali zadania na standardowym monitorze komputerowym 17 i używali zwykłej klawiatury, podbródka, aby zapewnić stałą odległość 62 cm od ekranu, oraz nauszniki, aby zablokować dźwięk otoczenia. Po zadaniach eksperymentalnych uczestnicy ocenili wartościowość i znajomość słów oraz obrazów użytych w zadaniach w dwóch skalach 9-point, począwszy od 1 (bardzo nieprzyjemne) do 9 (bardzo przyjemny) i 1 (bardzo nieznane) do 9 (bardzo znane). Wszyscy uczestnicy otrzymali 10 euro za udział.
Zadania behawioralne
Oba zadania zostały zaprogramowane za pomocą Prezentacji (wersja 14.8, Neurobehavioral Systems, Berkeley, USA). Czasy reakcji, wciśnięte klawisze i nieodebrane cele zostały zapisane jako pliki dziennika, a następnie zaimportowane do oprogramowania statystycznego w celu dalszego przetwarzania.
Uzależnienie Stroop
Uczestnicy zobaczyli neutralne słowa 20 należące do kategorii biuro (np. Telefon) i słowa związane z komputerem 20 (np. Klawiatura). Słowa neutralne i związane z komputerem miały równe częstotliwości w języku niemieckim (Institut für Deutsche Sprache, 2009) oraz taką samą liczbę liter i sylab. Każde słowo zostało przedstawione raz na czerwono, żółto, zielono i niebiesko, co dało 160 bodźców na każdy blok. Pomiędzy dwoma blokami uczestnicy mieli pięciominutową przerwę. Każda próba trwała 1000 ms, podczas której badani widzieli jedno słowo na środku ekranu na szarym tle. Każde słowo było prezentowane aż do naciśnięcia klawisza. Po naciśnięciu klawisza przez pozostałą część próby pojawił się biały krzyż fiksacji. Po 1000 ms następne słowo pojawiło się automatycznie. Kolejność słów i kolorów była losowa. Klawisze „a”, „s”, „k” i „l” miały naklejki z czterema kolorami. Uczestnicy położyli cztery palce na klawiaturze i zostali poinstruowani, aby jak najszybciej nacisnąć odpowiedni klawisz. Przed przystąpieniem do eksperymentalnych bloków zapoznali się z zadaniem w ramach ćwiczeń z 10 słowami zwierzęcymi (po jednym w każdym kolorze, czyli 40 bodźców).
Sonda wizualna
Uczestnicy obejrzeli 10 neutralnych (np. Radio) i 10 związanych z komputerem (np. Monitor) czarno-białych zdjęć (300 × 300 pikseli). Analiza Fouriera zapewniła, że kategorie obrazu nie różnią się pod względem cech niskiego poziomu, takich jak kontrast i szczegółowość. Biały krzyż fiksacyjny był widoczny na środku szarego ekranu przez cały czas trwania eksperymentu i uczestnicy zostali poinstruowani, aby przez cały czas fiksować. W każdym badaniu uczestnicy oglądali jeden obraz związany z komputerem i jeden neutralny obraz obok siebie przez 150 lub 450 ms [asynchroniczny początek krótkiego lub długiego bodźca (SOA)] (patrz rysunek 1). Krótkie SOA można wykorzystać do pomiaru początkowego przesunięcia do odpowiedniego bodźca, podczas gdy długie SOA oceniają trudności w odejściu od niego (Cox i in., 2006). Na 50 ms obrazy zostały zastąpione pustym ekranem, po czym w miejsce jednego ze zdjęć na 200 ms pojawił się cel (żółty kwadrat). Uczestnicy zostali poinstruowani, aby jak najszybciej wskazać pozycję docelową za pomocą klawisza „alt” (lewe cele) i klawisza „alt gr” (prawe cele). Następnie przez 1000 lub 2000 ms (interwał międzypróbowy) pojawił się pusty ekran. W próbach z krótką SOA, pusty ekran był prezentowany później przez 300 ms, tak aby każda próba trwała 1700 lub 2700 ms. Uczestnicy zapoznali się z zadaniem w sześciu próbach praktycznych na zdjęciach zwierząt i wykonali 200 prób eksperymentalnych (100 krótkich i 100 długich SOA). SOA, czas trwania interwału między bodźcami oraz położenie obrazów i celów zostały randomizowane.
Rycina 1. Sekwencja jednej próby w sondzie wizualnej. Obraz związany z komputerem i obraz neutralny pojawiał się przez 150 lub 450 ms (asynchroniczne początki krótkich lub długich bodźców), po czym był pusty ekran przez 50 ms, żółty kwadrat (tutaj przedstawiony na biało) po prawej lub lewej stronie przez 200 ms ms i pusty ekran przez 1000 lub 2000 ms (interwał między próbami). W próbach z asynchronicznym początkiem krótkiego bodźca, pusty ekran był prezentowany później przez 300 ms, tak aby każda próba trwała 1700 lub 2700 ms.
Analiza statystyczna
Statistica (wersja 10, StatSoft, Tulsa, USA) i SPSS (wersja 22, IBM, Armonk, USA) zostały wykorzystane do obliczeń statystycznych. Niezależny t-testy zostały przeprowadzone w celu porównania wieku i korzystania z komputera osobistego a χ2 analiza porównująca rozkład płci między grupami. Czasy reakcji, liczba błędów i liczba pominiętych odpowiedzi w uzależnieniu Stroopa, a także wartościowość i znajomość bodźców zostały przeanalizowane za pomocą analizy wariancji 2 × 2 mieszanego projektu (ANOVA) z - grupa czynników podmiotów (gracze / osoby niebędące graczami) i typ słowa / obrazu związany z tematem (związany z komputerem / neutralny). Czasy reakcji i liczbę błędów w sondzie wizualnej analizowano za pomocą mieszanej analizy ANOVA 2 × 2 × 2 z między-podmiotową grupą czynników (gracze / osoby niebędące graczami) i wewnętrznymi czynnikami SOA (150 ms / 450 ms) i typ obrazu (związany z komputerem / neutralny). W analizach czasów reakcji uwzględniono tylko prawidłowe odpowiedzi. W przypadku uzależnienia Stroopa czasy odpowiedzi krótsze niż 200 ms zostały wykluczone z analizy, ponieważ uznano, że wynikają one z powolnych reakcji na poprzednie słowo (Whelan, 2008). Testy post hoc LSD obliczono dla wszystkich znaczących efektów w ANOVA. Wartość istotności została ustawiona na p <05 i Cohena d i ŋ2 są zgłaszane jako miary wielkości efektu.
Procedury badawcze zostały przeprowadzone zgodnie z Deklaracją Helsińską. Komisja ds. Przeglądu instytucjonalnego Uniwersytetu Georg-August w Goettingen zatwierdziła badanie, ponieważ autorzy pracowali tam wcześniej i eksperymenty były tam przeprowadzane. Wszyscy pacjenci zostali poinformowani o badaniu i wszyscy udzielili świadomej zgody.
Efekt
Demografia
Grupy nie różniły się istotnie pod względem płci, χ2(1) = 1.85, p > .10 lub wiek, t(45) = –1.55, p > .10, ale nadmierni gracze spędzali więcej czasu na korzystaniu z komputera w celach rekreacyjnych niż osoby niebędące grami, t(45) = 4.51, p <001, d = 1.19. Zobacz tabelę 1 dla szczegółów.
|
Tabela 1. Statystyki opisowe dla nadmiernych graczy internetowych i nie-graczy
| Nadmierni gracze internetowi (n = 21) | Nie-gracze (n = 30) | |
|---|---|---|
| Płeć mężczyzna) | 81.0 | 63.3 |
| Wiek (lata) | 22.9 ± 2.1 | 24.5 ± 3.2 |
| Prywatne wykorzystanie komputera na dzień (h) | 4.7 ± 2.9 | 2.0 ± 1.4 |
ANOVA 2 × 2 nie wykazała głównego efektu dla grupy, F(1,46) = 0.92, p = 34 lub typ słowa, F(1,46) = 0.03, p = .86, ale pokazał interakcję dla typu słowo grupa ×, F(1,46) = 12.13, p = .001, η2 = 01. Testy post-hoc LSD ujawniły, że gracze wolniej reagowali na słowa związane z komputerem (583.2 ± 42.2) niż na słowa neutralne (573.7 ± 41.2), a osoby niebędące graczami reagowały wolniej na słowa neutralne (597.5 ± 57.9) niż na słowa związane z komputerem (587.0 ± 50.3). Patrz rysunek 2 dla szczegółów.
Rysunek 2. Średnie czasy reakcji (± SE) do neutralnych i związanych z komputerem słów w uzależnieniu Stroop. Nawiasy wskazują znaczące testy post-hoc, *p <05, **p <01
Uczestnicy nacisnęli niewłaściwy klawisz w 10.2% wszystkich prób i przegapili słowo w 6.2% wszystkich prób. Błędy uczestników analizowano za pomocą ANOVA 2 × 2. Nie przyniósł głównego efektu dla grupy, F(1,46) = 0.012, p = .92, typ słowa, F(1,46) = 0.003, p = 96 lub interakcja typu grupa × słowo F(1,46) = 0.68, p = 41 dla ANOVA 2 × 2. Analiza pominiętych słów z ANOVA 2 × 2 nie przyniosła głównego efektu dla grupy, F(1,46) = 3.01, p = .09, typ słowa, F(1,46) = 0.25, p = 62 lub grupa interakcji × typ słowa, F(1,46) = 0.25, p = 62.
Sonda wizualna
ANOVA 2 × 2 × 2 wykazała główny efekt dla grupy, F(1,49) = 4.59, p = .037, ŋ2 = 06 (gracze reagowali ogólnie szybciej niż osoby niebędące graczami) i główny efekt w przypadku SOA, F(1,49) = 51.34, p <001, ŋ2 = .10 (uczestnicy reagowali szybciej po długich SOA niż po krótkich SOA), ale nie wykazało to żadnego głównego wpływu na typ obrazu, F(1,49) = 1.22, p = 28. Nie było interakcji dla grupy SOA ×, F(1,49) = 0.51, p = 48, typ obrazu × grupa, F(1,49) = 0.40, p = .84, typ obrazu SOA ×, F(1,49) = 3.11, p = 08 lub SOA × typ obrazu × grupa, F(1,49) = 1.32, p = 26. Zobacz tabelę 2 i Rysunek 3 dla szczegółów.
Rysunek 3. Średni czas reakcji (± SE) na neutralne i związane z komputerem obrazy z krótkimi i długimi asynchroniami rozpoczęcia stymulacji (SOA) w sondzie wzrokowej
|
Tabela 2. Czasy reakcji (ms) do słów neutralnych i związanych z komputerem z krótkimi i długimi asynchroniami początku bodźca w sondzie wzrokowej
| Krótka asynchronia początku bodźca | Długa asynchronia początku bodźca | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Neutralny | Związane z komputerem | Neutralny | Związane z komputerem | ||||||
| Zarządzanie | n | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD |
| Nadmierni gracze internetowi | 30 | 331.2 | 31.9 | 336.1 | 31.8 | 319.5 | 30.2 | 317.9 | 25.9 |
| Nie-gracze | 21 | 353.4 | 42.4 | 355.2 | 43.2 | 341.8 | 39.1 | 342.3 | 40.9 |
Uczestnicy nacisnęli niewłaściwy klawisz w 1.8% prób. Błędy uczestników zostały ponownie przeanalizowane za pomocą ANOVA 2 × 2 × 2. Ta analiza nie wykazała głównego efektu dla grupy, F(1,49) = 1.15, p = 29, typ obrazu, F(1,49) = 2.56, p = 12 lub SOA, F(1,49) = 0.05, p = 83, ale pokazał grupę interakcji × typ zdjęcia, F(1,49) = 4.79, p = .033, ŋ2 = 01. Testy post-hoc LSD ujawniły, że gracze popełnili więcej błędów przy obrazach komputerowych (4.7 ± 3.7) niż przy obrazach neutralnych (3.4 ± 2.5). Osoby nie będące graczami nie różniły się liczbą błędów z obrazami neutralnymi (3.4 ± 2.7) i obrazami komputerowymi (3.2 ± 2.3). Nie było interakcji dla grupy × SOA, F(1,49) = 2.20, p = 14, typ obrazu × SOA, F(1,49) = 0.002, p = 96 lub grupa × typ obrazu × SOA, F(1,49) = 0.65, p = 42. Uczestnicy nie przegapili żadnego celu.
Walencja i znajomość
Słowa
Jeśli chodzi o wartościowość, ANOVA 2 × 2 wykazała główny efekt dla typu słowa, F(1,46) = 11.60, p = .001, ŋ2 = 07 i grupa interakcji × typ słowa, F(1,46) = 30.81, p <001, ŋ2 = 19. Testy post-hoc LSD wykazały, że gracze oceniali słowa związane z komputerem (6.4 ± 1.3) jako bardziej pozytywne niż słowa neutralne (5.2 ± 0.7). Oceny wartościowości nie graczy nie różniły się dla słów neutralnych (5.6 ± 0.8) i związanych z komputerem (5.3 ± 0.9). Nie było efektu głównego dla grupy, F(1,46) = 1.52, p = 22. Patrz rysunek 4a dla szczegółów.
Rysunek 4. Średnia wartościowość i znajomość (± SE) słów neutralnych i związanych z komputerem (po lewej) i obrazów (po prawej) w uzależnieniu Stroop i sonda wzrokowa. Nawiasy wskazują znaczące testy post-hoc, *p <05, **p <01 ***p <001
Jeśli chodzi o znajomość, ANOVA 2 × 2 wykazała główny efekt dla grupy, F(1,46) = 4.38, p = .04, ŋ2 = 05 i interakcja typu grupa × słowo, F(1,46) = 13.79, p = .001, ŋ2 = 09. Testy post-hoc LSD wykazały, że gracze są bardziej zaznajomieni ze słowami związanymi z komputerem (7.9 ± 0.9) niż ze słowami neutralnymi (7.1 ± 1.3); Odwrotna sytuacja dotyczyła osób niebędących graczami (słowa neutralne: 7.1 ± 1.3; słowa związane z komputerem: 6.6 ± 1.4). Nie było żadnego głównego efektu dla typu słowa, F(1,46) = 0.89, p = 35. Patrz rysunek 4c dla szczegółów.
Zdjęcia
Jeśli chodzi o wartościowość, nie było głównych efektów dla grupy, F(1,49) = 1.79, p = .19 lub typ obrazu, F(1,49) = 2.59, p = 11 dla ANOVA 2 × 2, ale znaleziono interakcję, F(1,49) = 23.43, p <001, ŋ2 = 07. Testy post-hoc LSD wykazały, że gracze oceniali obrazy związane z komputerem (6.5 ± 1.5) jako bardziej pozytywne niż obrazy neutralne (5.8 ± 1.4), a osoby nie będące graczami oceniały neutralne obrazy (5.9 ± 1.3) jako bardziej pozytywne niż obrazy komputerowe. pokrewne (5.5 ± 1.2). Patrz rysunek 4b dla szczegółów.
Jeśli chodzi o znajomość, ANOVA 2 × 2 pokazała główny efekt dla typu obrazu, F(1,49) = 12.65, p = .001, ŋ2 = 06 i interakcja typu grupa × obrazek, F(1,49) = 10.21, p = .002, ŋ2 = 05. Testy post-hoc LSD wykazały, że gracze są bardziej zaznajomieni z obrazami związanymi z komputerem (7.3 + 1.1) niż z obrazami neutralnymi (6.3 + 1.3). Oceny znajomości osób niebędących graczami nie różniły się między obrazami neutralnymi (6.2 + 1.0) i obrazami komputerowymi (6.3 + 1.3). Nie było efektu głównego dla grupy, F(1,49) = 2.85, p = 10. Patrz rysunek 4d dla szczegółów.
Dyskusja i wnioski
Wykorzystaliśmy Stroop uzależniający i sondę wzrokową, aby sprawdzić, czy nadmierni gracze internetowi nie wykazują nastawienia uwagi na bodźce związane z komputerem. Wspierając naszą pierwszą hipotezę, gracze zareagowali wolniej na związane z komputerem w porównaniu do neutralnych słów w uzależnieniu Stroop. Jednak czasy reakcji nie różniły się między celami po obrazach związanych z komputerem i neutralnych w sondzie wzrokowej. Tak więc nasza druga hipoteza nie była obsługiwana.
Stwierdzenie, że nadmierni gracze wykazują tendencję do uważnego postrzegania uzależnienia Stroop rozszerza wyniki z Metcalfa i Pammera (2011). Nie tylko słowa MMORPG, ale także słowa związane z komputerami w ogóle, takie jak monitor, zwrócił uwagę nadmiernych graczy internetowych i spowodował ingerencję w zadanie behawioralne. Jest to zgodne z modelem, zgodnie z którym uprzedzenia uwagi są powodowane przez warunkowanie klasyczne, w którym bodźce związane z kontekstem, a nie treścią, doświadczenia gry stają się CS. Ponadto, zgodnie z teorią aktualnych obaw (Cox i in., 2006) komputery mają silną wartość motywacyjną dla osób, które dążą do celu, jakim jest granie. W przeciwieństwie do naszych wyników Van Holst i wsp. (2012) nie znalazł różnicy czasu reakcji między słowami gry i neutralnymi. Możliwym wyjaśnieniem tej rozbieżności może być to, że badali mniej jednorodną próbkę i wykorzystywali bardziej heterogeniczny materiał stymulujący: ich uczestnicy grali w różne rodzaje gier, a słowa, które oglądali uczestnicy, wynikały z tych różnych gier, aby nie były równe znaczenie dla wszystkich graczy.
Podobnie jak Van Holst i in. (2012) nie wykazaliśmy uważności w czasie reakcji w sondach wizualnych, ale odkryliśmy, że tylko nadmierni gracze internetowi popełnili znacznie więcej błędów w przypadku celów podążających za obrazami komputerowymi w porównaniu z obrazami neutralnymi. Może to wskazywać, że oglądanie obrazów związanych z komputerem doprowadziło do zaabsorbowania grami komputerowymi, które zakłócały prawidłowe zlokalizowanie celu. Niemniej jednak, ponieważ uczestnicy popełnili na ogół tak niewiele błędów, wynik ten należy interpretować z ostrożnością. W przeciwieństwie do naszego badania Lorenz i wsp. (2013) stwierdził nadmierne nastawienie uwagi World Of Warcraft gracze w kierunku World Of Warcraftpowiązane obrazy w sondzie punktowej. Możliwe, World Of Warcraftzwiązane z obrazem przyciągają więcej uwagi niż zdjęcia związane z komputerem.
Recenzja Dye, Green i Bavelier (2009) doszło do tego, że granie w gry wideo poprawia czasy reakcji. To może być powód, dla którego gracze byli szybsi ogólnie niż nie-gracze w sondzie wizualnej. Jednak gracze nie byli szybsi w uzależnieniu Stroop. Być może reakcja na cel, który znajduje się w jednym lub drugim miejscu, jest bardziej podobny do ich zwykłego doświadczenia w grach niż wskazanie koloru słowa. Ponadto mechanizmy leżące u podstaw zadań różnią się: w uzależnieniu Stroop, przetwarzaniu semantycznego znaczenia słowa związanego z komputerem przeszkadza z nazywaniem koloru słowa, podczas gdy w sondzie wizualnej, przypisywanie uwagi do obrazu związanego z komputerem ułatwia wykrywanie celu po nim.
Nadmierni gracze internetowi, ale nie gracze, którzy ocenili związane z komputerem słowa i obrazy bardziej pozytywne niż neutralne i byli z nimi bardziej zaznajomieni, pokazując oczekiwany wzór i wspierając wybór bodźca.
Ponieważ wyniki eksperymentów są ze sobą sprzeczne, potrzebne są dalsze badania, aby zbadać stronniczość u nadmiernych graczy internetowych. Skłaniamy się ku wnioskowi, że gracze wykazują tendencję uwagi, co jest zgodne z wynikami badań przeprowadzonych na ludziach z zaburzeniami używania substancji (Cox i in., 2006; Robbins i Ehrman, 2004) i zaburzenia hazardu (Boyer i Dickerson, 2003; McCusker i in., 1997; Molde i in., 2010; Vizcaino i in., 2013), a także nasz nałóg Stroopa. Jednym z powodów braku efektu w sondzie wizualnej może być to, że zadanie było zbyt łatwe dla graczy, aby wykryć błąd. Przeciętni gracze w naszym badaniu mieli średni czas reakcji 326 ms na wszystkie cele. W porównaniu z tym, osoby z zaburzeniami związanymi z używaniem substancji wykazują czasy reakcji od 361 do 643 ms (Bradley, Field, Mogg i De Houwer, 2004; Bradley, Mogg, Wright i Field, 2003; Ehrman i in., 2002; Field & Cox, 2008; Field, Eastwood, Bradley i Mogg, 2006; Field, Mogg i Bradley, 2004; Field, Mogg, Zetteler i Bradley, 2004; Lubman, Peters, Mogg, Bradley i Deakin, 2000; Mogg, Bradley, Field i De Houwer, 2003). Możliwe, że nawet jeśli gracze zwracali większą uwagę na bodźce związane z komputerem, to i tak mogło to nie ułatwiać wykrywania celów podążających za tymi bodźcami, ponieważ być może reakcja na cele była tak łatwa, że facylitacja nie mogła jeszcze bardziej poprawić czasu reakcji. Śledzenie wzroku może posłużyć do sprawdzenia, czy nadmierna liczba graczy internetowych skupia się na obrazach komputerowych. Marks i in. (2014) połączyła wizualną sondę ze śledzeniem wzroku podczas badania osób uzależnionych od kokainy. Autorzy nie stwierdzili różnicy w czasie reakcji, ale śledzenie oka pokazało, że ludzie uzależnieni od kokainy utrwalają się dłużej na obrazach związanych z uzależnieniem niż na neutralnych.
Wyniki naszego badania należy interpretować w świetle jego ograniczeń: Próba składała się ze studentów uczelni wyższych, ograniczając tym samym możliwość uogólniania. Prawdopodobnie sonda wizualna była zbyt łatwa dla uczestników, a zatem przyszłe badania powinny stosować bardziej wymagający paradygmat. Do metodycznych mocnych stron niniejszego badania należy zaliczyć, że Cox i wsp. (2006) spełnione zostały wymagania dotyczące prawidłowego uzależnienia Stroop i zasadniczo uniknięto niewielkich różnic między bodźcami związanymi z komputerem a bodźcami obojętnymi, co może wpłynąć na czasy reakcji.
Podsumowując, uzależnienie Stroop, ale nie sonda wzrokowa, dostarczyło dowodów na istnienie nastawienia uwagi w nadmiernych graczach internetowych. Dalsze badania powinny być kontynuowane poprzez zastosowanie bezpośrednich pomiarów tendencji uwagi, takich jak śledzenie wzroku.
NN i AB zaprojektowali badanie. FJ przyczynił się do projektu. FJ i AB przeprowadzili analizy statystyczne. FJ napisał pierwszy szkic manuskryptu i wszyscy autorzy przyczynili się do ostatecznego manuskryptu i zatwierdzili go. Wszyscy autorzy mieli pełny dostęp do wszystkich danych w badaniu i biorą odpowiedzialność za integralność danych i dokładność analizy danych.
Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.
Dziękujemy Julii Meister i Lisa-Maria Benedickt za ich nieocenioną pomoc w gromadzeniu danych.
Referencje
| Achab, S., Nicolier, M., Mauny, F., Monnin, J., Trojak, B., Vandel, P., Sechter, D., Gorwood, P. i Haffen, E. (2011). Gry RPG online dla wielu graczy: Porównanie cech uzależnionych i nie-uzależnionych graczy rekrutowanych online we francuskiej populacji dorosłych. BMC Psychiatry, 11 (1), 144. doi: 10.1186 / 1471-244X-11-144 CrossRef, Medline | |
| Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne. (2013). Podręcznik diagnostyczny i statystyczny zaburzeń psychicznych: DSM-5TM (5th wyd.). Arlington, VA: American Psychiatric Publishing. CrossRef | |
| Atkins, G. i Sharpe, L. (2006). Uprzedzenia poznawcze w problematycznym hazardzie. Gambling Research: Journal of the National Association for Gambling Studies, 15 (2), 35–43. | |
| Barke, A., Nyenhuis, N., Voigts, T., Gehrke, H. i Kröner-Herwig, B. (2013). Skala kompulsywnego korzystania z Internetu (CIUS) dostosowana do oceny nadmiernej liczby gier wieloosobowych. Journal of Addiction Research & Therapy, 4 (5), 164–170. doi: 10.4172 / 2155-6105.1000164 | |
| Barnett, J. i Coulson, M. (2010). Praktycznie prawdziwe: psychologiczne spojrzenie na gry online dla wielu graczy. Review of General Psychology, 14 (2), 167–179. doi: 10.1037 / a0019442 CrossRef | |
| Batthyány, D., Müller, K. W., Benker, F. i Wölfling, K. (2009). Gry komputerowe: Charakterystyka kliniczna uzależnienia i nadużyć wśród nastolatków. Wiener klinische Wochenschrift, 121, 502–509. doi: 10.1007 / s00508-009-1198-3 CrossRef, Medline | |
| Beutel, M. E., Hoch, C., Wölfling, K. i Müller, K. W. (2011). Klinische Merkmale der Computerspiel- und Internetsucht am Beispiel der Inanspruchnehmer einer Spielsuchtambulanz. Zeitschrift für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, 57 (1), 77–90. CrossRef, Medline | |
| Blizzard Entertainment. (2014). World of Warcraft® przewyższa 10 milionów abonentów jako Warlords of DraenorTM rozpoczyna się. Źródło: http://blizzard.gamespress.com/world-of-warcraft-surpasses-10-million-subscribers-as-warlords-of-drae, Archived under http://www.webcitation.org/6Z8WXvpVf | |
| Boyer, M. i Dickerson, M. (2003). Uważne nastawienie i uzależniające zachowanie: Automatyczność w zmodyfikowanym zadaniu Stroopa związanym z hazardem. Uzależnienie, 98, 61–70. CrossRef, Medline | |
| Bradley, B., Field, M., Mogg, K. i De Houwer, J. (2004). Błędy uważności i oceny dla wskazówek palenia w uzależnieniu od nikotyny: Składowe procesy uprzedzeń w orientacji wzrokowej. Behavioral Pharmacology, 15, 29–36. doi: 10.1097 / 00008877-200402000-00004 CrossRef, Medline | |
| Bradley, B., Mogg, K., Wright, T. i Field, M. (2003). Ostrożność w uzależnieniu od narkotyków: czujność na bodźce związane z papierosami u palaczy. Psychologia zachowań uzależniających, 17 (1), 66–72. doi: 10.1037 / 0893-164X.17.1.66 CrossRef, Medline | |
| Chen, S.-Y. i Tzeng, J.-Y. (2010). Profile praktyk kobiet i mężczyzn z uczelni, intensywnie korzystających z internetu, ich stopnie naukowe i przystosowanie psychospołeczne. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 13 (3), 257–262. CrossRef, Medline | |
| Chiu, S.-I., Lee, J.-Z., & Huang, D.-H. (2004). Uzależnienie od gier wideo u dzieci i młodzieży na Tajwanie. Cyberpsychology & Behavior, 7 (5), 571–581. CrossRef, Medline | |
| Cole, H. i Griffiths, M. D. (2007). Interakcje społeczne w grach RPG dla wielu graczy. CyberPsychology & Behavior, 10 (4), 575–583. doi: 10.1089 / cpb.2007.9988 CrossRef, Medline | |
| Cox, W. M., Fadardi, J. S., & Pothos, E. M. (2006). Test uzależnienia-Stroopa: rozważania teoretyczne i zalecenia proceduralne. Biuletyn psychologiczny, 132 (3), 443–476. doi: 10.1037 / 0033-2909.132.3.443 CrossRef, Medline | |
| Cox, W. M., Hogan, L. M., Kristian, M. R., & Race, J. H. (2002). Uprzedzenie alkoholowe jako predyktor wyników leczenia osób nadużywających alkoholu. Uzależnienie od narkotyków i alkoholu, 68, 237–243. doi: 10.1016 / S0376-8716 (02) 00219-3 CrossRef, Medline | |
| Dye, M. W. G., Green, C. S. i Bavelier, D. (2009). Zwiększenie szybkości przetwarzania dzięki grom akcji. Current Directions in Psychological Science, 18 (6), 321–326. doi: 10.1111 / j.1467-8721.2009.01660.x CrossRef, Medline | |
| Ehrman, R. N., Robbins, S. J., Bromwell, M. A., Lankford, M. E., Monterosso, J. R., & O'Brien, C. P. (2002). Porównanie tendencyjności uwagi ze wskazówkami dotyczącymi palenia u obecnych palaczy, byłych palaczy i osób niepalących za pomocą zadania z sondą punktową. Uzależnienie od narkotyków i alkoholu, 67 (2), 185–191. doi: 10.1016 / S0376-8716 (02) 00065-0 CrossRef, Medline | |
| Field, M. i Cox, W. M. (2008). Uważna stronniczość zachowań uzależniających: przegląd jej rozwoju, przyczyn i konsekwencji. Uzależnienie od narkotyków i alkoholu, 97 (1–2), 1–20. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2008.03.030 CrossRef, Medline | |
| Field, M., Eastwood, B., Bradley, B. P. i Mogg, K. (2006). Selektywne przetwarzanie wskazówek dotyczących konopi indyjskich u zwykłych użytkowników konopi. Uzależnienie od narkotyków i alkoholu, 85, 75–82. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2006.03.018 CrossRef, Medline | |
| Field, M., Mogg, K. i Bradley, B. P. (2004). Stronniczość poznawcza i głód narkotykowy u rekreacyjnych użytkowników konopi. Uzależnienie od narkotyków i alkoholu, 74 (1), 105–111. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2003.12.005 CrossRef, Medline | |
| Field, M., Mogg, K., Zetteler, J. i Bradley, B. P. (2004). Uważne uprzedzenia związane z oznakami alkoholu u osób pijących dużo i słabo: Rola początkowej orientacji i utrzymania uwagi. Psychopharmacology, 176 (1), 88–93. doi: 10.1007 / s00213-004-1855-1 CrossRef, Medline | |
| Field, M., Munafò, M. R., & Franken, I. H. A. (2009). Metaanalityczne badanie związku między tendencją uwagi a subiektywnym pragnieniem uzależnienia. Biuletyn psychologiczny, 135 (4), 589–607. doi: 10.1037 / a0015843 CrossRef, Medline | |
| Griffiths, M. D., Davies, M. N., & Chappell, D. (2004). Czynniki demograficzne i zmienne w grach komputerowych online. Journal of Adolescence, 7 (1), 87–96. CrossRef | |
| Hellström, C., Nilsson, K. W., Leppert, J. i Slund, C. (2012). Wpływy motywów do gry i czasu spędzonego na graniu na negatywne konsekwencje dorastania w grach komputerowych online. Computers in Human Behavior, 28, 1379–1387. doi: 10.1016 / j.chb.2012.02.023 CrossRef | |
| Institut für Deutsche Sprache. (2009). DeReWo Korpusbasierte Wortformenliste. Pobrane z http://www1.ids-mannheim.de/kl/projekte/methoden/derewo.html, Zarchiwizowane pod http://www.webcitation.org/6ZLwqqE8l | |
| Ishihara Farbtafel. (2009). Pobrane z http://www.docstoc.com/docs/5184693/color-blindness-test, Zarchiwizowane pod http://www.webcitation.org/6Z8WkPjqt | |
| Janssen, T., Larsen, H., Vollebergh, W. A. M. i Wiers, R. W. (2015). Relacje podłużne między uprzedzeniami poznawczymi a spożyciem alkoholu przez młodzież. Addictive Behaviors, 44, 51–57. doi: 10.1016 / j.addbeh.2014.11.018 CrossRef, Medline | |
| Jeong, E. J. i Kim, D. H. (2011). Działania społeczne, poczucie własnej skuteczności, postawy wobec gier i uzależnienie od gier. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 14 (4), 213–21. doi: 10.1089 / cyber.2009.0289 CrossRef, Medline | |
| Lemmens, J. S., Valkenburg, P. M. i Peter, J. (2011). Psychospołeczne przyczyny i konsekwencje patologicznej gry. Computers in Human Behavior, 27 (1), 144–152. doi: 10.1016 / j.chb.2010.07.015 CrossRef | |
| Liu, M. i Peng, W. (2009). Poznawcze i psychologiczne predyktory negatywnych skutków grania w gry MMOG (gry online dla wielu graczy). Computers in Human Behavior, 25 (6), 1306–1311. doi: 10.1016 / j.chb.2009.06.002 CrossRef | |
| Lo, S., Wang, C. i Fang, W. (2005). Fizyczne relacje międzyludzkie i niepokój społeczny wśród graczy grających w gry online. CyberPsychology & Behavior, 8 (1), 15–20. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.15 CrossRef, Medline | |
| Lorenz, R. C., Krüger, J.-K., Neumann, B., Schott, B. H., Kaufmann, C., Heinz, A., & Wüstenberg, T. (2013). Reaktywność sygnałów i ich hamowanie u patologicznych graczy komputerowych. Addiction Biology, 18 (1), 134–146. doi: 10.1111 / j.1369-1600.2012.00491.x CrossRef, Medline | |
| Lubman, D. I., Peters, L. A., Mogg, K., Bradley, B. P. i Deakin, J. F. (2000). Ostrożne nastawienie na sygnały narkotykowe w uzależnieniu od opiatów. Medycyna psychologiczna, 30 (30), 169–175. doi: 10.1017 / S0033291799001269 CrossRef, Medline | |
| Marks, K. R., Roberts, W., Stoops, W. W., Pike, E., Fillmore, M. T., & Rush, C. R. (2014). Czas fiksacji jest czułą miarą tendencyjności uwagi dotyczącej kokainy. Uzależnienie, 109, 1501–1508. doi: 10.1111 / add.12635 CrossRef, Medline | |
| McCusker, C. G., Gettings, B., & Ireland, N. (1997). Automatyczność poznawczych uprzedzeń w zachowaniach uzależniających: dalsze dowody dotyczące hazardzistów. British Journal of Clinical Psychology, 36, 543–554. CrossRef, Medline | |
| Metcalf, O. i Pammer, K. (2011). Ostrożne uprzedzenia u graczy RPG w trybie masowym, używających zmodyfikowanego zadania Stroopa. Computers in Human Behavior, 27 (5), 1942–1947. doi: 10.1016 / j.chb.2011.05.001 CrossRef | |
| Mogg, K., Bradley, B. P., Field, M., & De Houwer, J. (2003). Ruchy oczu na obrazach związanych z paleniem u palaczy: związek między uprzedzeniami uwagi a niejawnymi i jawnymi miarami wartości bodźca. Uzależnienie, 98, 825–836. doi: 10.1046 / j.1360-0443.2003.00392.x CrossRef, Medline | |
| Molde, H., Pallesen, S., Sætrevik, B., Hammerborg, D. K., Laberg, J. C., & Johnsen, B.-H. (2010). Uważne uprzedzenia wśród patologicznych hazardzistów. International Gambling Studies, 10 (1), 45–59. doi: 10.1080 / 14459791003652501 CrossRef | |
| Peng, W. i Liu, M. (2010). Uzależnienie od gier online: wstępne badanie w Chinach. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 13 (3), 329–333. CrossRef, Medline | |
| Petry, NM, Rehbein, F., Gentile, DA, Lemmens, JS, Rumpf, H.-J., Mößle, T., Bischof, G., Tao, R., Fung, DS, Borges, G., Auriacombe , M., González Ibáñez, A., Tam, P. i O'Brien, CP (2014). Międzynarodowy konsensus dotyczący oceny zaburzeń związanych z grami internetowymi przy użyciu nowego podejścia DSM-5. Uzależnienie, 109 (9), 1399–1406. doi: 10.1111 / add.12457 CrossRef, Medline | |
| Posner, M. I., Snyder, C. R., & Davidson, B. J. (1980). Uwaga i wykrywanie sygnałów. Journal of Experimental Psychology, 109 (2), 160–174. doi: 10.1037 / 0096-3445.109.2.160 CrossRef, Medline | |
| Rehbein, F., Kleimann, M. i Mössle, T. (2010). Częstość występowania i czynniki ryzyka uzależnienia od gier wideo w okresie dojrzewania: wyniki ogólnokrajowego badania w Niemczech. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 13 (3), 269–277. doi: 10.1089 / cyber.2009.0227 CrossRef, Medline | |
| Robbins, S. J. i Ehrman, R. N. (2004). Rola uważności w nadużywaniu substancji. Behavioral and Cognitive Neuroscience Reviews, 3, 243–260. CrossRef, Medline | |
| Schoenmakers, T. M., de Bruin, M., Lux, I. F. M., Goertz, A. G., Van Kerkhof, D. H., & Wiers, R. W. (2010). Skuteczność kliniczna treningu modyfikacji tendencyjności uwagi u abstynentów alkoholików. Uzależnienie od narkotyków i alkoholu, 109 (1–3), 30–36. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2009.11.022 CrossRef, Medline | |
| Shen, C. i Williams, D. (2011). Rozpakowywanie czasu online: Łączenie Internetu i masowego korzystania z gier online dla wielu graczy z dobrostanem psychospołecznym. Communication Research, 38 (1), 123–149. doi: 10.1177 / 0093650210377196 CrossRef | |
| Singh, A. (2013). Asia Pacific ma największą dzienną widownię gier online. Pobrane z http://www.comscore.com/Insights/Data-Mine/Asia-Pacific-Has-Largest-Daily-Online-Gaming-Audience, Zarchiwizowane pod http://www.webcitation.org/6Z8WKx7kk | |
| Skoric, M. M., Teo, L. L. C. i Neo, R. L. (2009). Dzieci i gry wideo: uzależnienie, zaangażowanie i osiągnięcia szkolne. CyberPsychology & Behavior, 12 (5), 567–572. CrossRef, Medline | |
| Smyth, J. M. (2007). Poza samoselekcjonowaniem w grach wideo: eksperymentalne badanie konsekwencji masowej gry RPG online dla wielu graczy. CyberPsychology & Behavior, 10 (5), 717–721. doi: 10.1089 / cpb.2007.9963 CrossRef, Medline | |
| Van Holst, R. J., Lemmens, J. S., Valkenburg, P. M., Peter, J., Veltman, D. J., & Goudriaan, A. E. (2012). Ostrożne nastawienie i brak zahamowań w stosunku do wskazówek dotyczących gier są związane z problematycznymi grami u nastolatków płci męskiej. Journal of Adolescent Health, 50 (6), 541–546. doi: 10.1016 / j.jadohealth.2011.07.006 CrossRef, Medline | |
| Van Rooij, A. J., Kuss, D., Griffiths, M. D., Shorter, G. W., & Van de Mheen, D. (2013). (Współ) występowanie problematycznych gier wideo, używania substancji i problemów psychospołecznych u nastolatków. Journal of Behavioural Addictions, 3 (3), 157–165. doi: 10.1556 / JBA.3.2014.013 Połączyć | |
| Van Rooij, A. J., Schoenmakers, T. M., Vermulst, A. A., Van den Eijnden, R. J. J. M. i Van de Mheen, D. (2011). Uzależnienie od gier wideo online: identyfikacja uzależnionych nastolatków graczy. Uzależnienie, 106 (1), 205–212. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2010.03104.x CrossRef, Medline | |
| Vizcaino, E. J. V., Fernandez-Navarro, P., Blanco, C., Ponce, G., Navio, M., Moratti, S., & Rubio, G. (2013). Utrzymanie uwagi i patologiczny hazard. Psychology of Addictive Behaviors, 27 (3), 861–867. doi: 10.1037 / a0032656 CrossRef, Medline | |
| Whelan, R. (2008). Skuteczna analiza danych dotyczących czasu reakcji. Zapis psychologiczny, 58, 475 – 482. |
;