Co zrobiłby mój awatar? Gry, patologia i ryzykowne podejmowanie decyzji (2013)

Front Psychol. 2013 Sep 10; 4: 609. doi: 10.3389 / fpsyg.2013.00609. eCollection 2013.

Kira Bailey,^1,^* Robert West,² i Judson Kuffel³

Informacje o autorze ► Uwagi na temat artykułu ► Informacje o prawach autorskich i licencji ►

Abstrakcyjny

Ostatnie prace ujawniły związek między patologicznym używaniem gier wideo a zwiększoną impulsywnością wśród dzieci i młodzieży. Kilka badań wykazało również zwiększone podejmowanie ryzyka poza środowiskiem gier wideo po zakończeniu gry, ale prace te koncentrowały się w dużej mierze na jednym gatunku gier wideo (tj. Wyścigach). Motywowane tymi odkryciami, celem obecnego badania było zbadanie związku między patologicznym i niepatologicznym wykorzystaniem gier wideo, impulsywnością i ryzykownym podejmowaniem decyzji. W bieżącym badaniu zbadano również związek między doświadczeniem z dwoma najpopularniejszymi gatunkami gier wideo [tj. FPS i strategią] a ryzykownym podejmowaniem decyzji. Zgodnie z poprzednimi pracami ~ 7% obecnej próby dorosłych w wieku studenckim spełniło kryteria patologicznego użycia gier wideo. Liczba godzin spędzonych na grach w tygodniu była związana ze zwiększoną impulsywnością na podstawie pomiaru własnego i zadania polegającego na dyskontowaniu czasowym (TD). Ten związek był wrażliwy na gatunek gier wideo; w szczególności doświadczenie z grami FPS było dodatnio skorelowane z impulsywnością, podczas gdy doświadczenie z grami strategicznymi było ujemnie skorelowane z impulsywnością. Liczba godzin tygodniowo i objawy patologiczne przewidywały większe podejmowanie ryzyka w zadaniu ryzykownym i zadaniu Iowa Gambling, któremu towarzyszy gorsza ogólna wydajność, co wskazuje, że nawet gdy ryzykowne wybory się nie opłaciły, osoby, które spędzały więcej czasu na grach i popierały więcej objawów patologicznych gry nadal dokonywały tych wyborów. Na podstawie tych danych sugerujemy, że obecność objawów patologicznych i gatunek gier wideo (np. FPS, strategia) mogą być ważnymi czynnikami w określaniu, w jaki sposób doświadczenie gry związane jest z impulsywnością i podejmowaniem ryzykownych decyzji.

Słowa kluczowe: gry wideo, podejmowanie decyzji, ryzyko, patologiczne korzystanie z gier wideo, impulsywność, przetwarzanie nagród

Wcześniejsze badania wykazały, że doświadczenia związane z grami wideo wpływają na poznawanie i emocje na wiele sposobów (West i Bailey, 2013). Na przykład lepsze wrażenia z gry wideo są związane ze zmniejszonym wykorzystaniem proaktywnej kontroli poznawczej (Kronenberger i in., 2005; Mathews i in., 2005; Bailey i in., 2010), różnice w doświadczeniu i wyrażaniu pozytywnego i negatywnego afektu (Bartholow i in., 2006; Kirsh and Mounts, 2007; Bailey i in., 2011) oraz wzrost liczby objawów związanych z ADHD, szczególnie u osób wykazujących patologiczną grę wideo (PVP; Gentile, 2009; Gentile i in., 2011; Pawlikowski i Brand, 2011). Wyniki licznych badań pokazują, że skuteczność podejmowania decyzji jest moderowana przez emocje, kontrolę wykonawczą lub kontrolę poznawczą oraz obecność uzależnienia chemicznego i behawioralnego (Tanabe i in., 2007; Weber and Johnson, 2009; Figner and Weber, 2011). Biorąc pod uwagę związek między doświadczeniem w grach wideo, PVP, a emocjami i kontrolą poznawczą, można oczekiwać, że doświadczenie w grach wideo będzie miało szkodliwy wpływ na skuteczność podejmowania decyzji. Na poparcie tej hipotezy kilka badań wykazało, że narażenie na gry wideo z wyścigów może mieć wpływ na podejmowanie rzeczywistych decyzji związanych z zachowaniem podczas jazdy (Fischer i in., 2009; Beullens i in., 2011). Obecne badanie rozciąga się na istniejące dowody, badając związek między innymi gatunkami gier wideo [tj. Strzelanka FPS i strategia], PVP i ryzykowne podejmowanie decyzji w kontekście hazardu.

Badania badające związek między grami wideo i ryzykownym podejmowaniem decyzji skupiły się głównie na wpływie gier wideo na wyścigi na postawy i zaangażowanie w ryzykowne zachowania podczas jazdy (np. Przekraczanie prędkości, jazda przyjemna, wyścigi uliczne; patrz Fischer i in., 2011). Opierając się na środkach samooceny, czas spędzony na graniu w gry wideo jest pozytywnie związany z udziałem w ryzykownej jeździe wśród nastolatków i dorosłych, zwłaszcza mężczyzn (Beullens i in., 2011) i negatywnie wiąże się z ostrożną jazdą (Fischer i in., 2007). Ponadto ekspozycja laboratoryjna na gry wyścigowe zwiększa pozytywne nastawienie do podejmowania ryzyka i zwiększania ryzyka w symulowanym komputerowo zadaniu prowadzenia pojazdu (Fischer i in., 2007, 2009), co może częściowo wynikać z większego postrzegania siebie jako ryzykownego kierowcy (Fischer i in., 2009). Ponadto gry wyścigowe wydają się być najbardziej atrakcyjne dla osób, które są predysponowane do zwiększonego ryzyka wypadków samochodowych i śmierci (National Highway Traffic Safety Administration, 2009). Na podstawie tych ustaleń wydaje się, że długotrwała i krótkotrwała ekspozycja na gry wideo może prowadzić do zmian postaw i zaangażowania w zachowania, których przykładem jest gra.

Patologiczne używanie gier wideo stanowi znaczący problem dla 8 – 9% dzieci i młodzieży (Gentile, 2009; Gentile i in., 2011). Osoby z większą ilością symptomów PVP zgłaszają częstsze i dłuższe granie w gry wideo, pomijanie innych czynności (np. Praca domowa, obowiązki domowe) w celu grania w gry wideo i używanie gier wideo w celu uniknięcia problemów częściej niż ich rówieśnicy. Większa symptomologia PVP jest również powiązana z doniesieniami o zwiększonej agresji i impulsywności, słabej wydajności w szkole oraz podwyższonym poziomie objawów związanych z depresją i ADHD (Gentile i in., 2011).

Gry patologiczne mogą być również związane ze wzrostem ryzykownego podejmowania decyzji. Pawlikowski and Brand (2011) zbadano indywidualne różnice w nadmiernej grze internetowej i wydajności w zadaniu Game of Dice, które jest miarą ryzykownego podejmowania decyzji. W tym zadaniu uczestnik próbuje zarobić jak najwięcej pieniędzy, zgadując, jaka liczba wyniknie z rzutu kością 6. Nadmierni gracze internetowi częściej niż osoby niebędące graczami wybierali opcje o niskim prawdopodobieństwie, co powoduje większe straty. To zachowanie jest podobne do zachowania osób z problemami z hazardem (Cavedini i in., 2002; Brand i in., 2005). Ta praca sugeruje, że patologiczne granie jest pozytywnie kojarzone z większą impulsywnością i podejmowaniem ryzyka, ponad czas spędzony na grach.

Dowody z badań nad używaniem substancji i problemowym hazardem mogą zapewnić wgląd w to, jak PVP wpływa na ryzykowne podejmowanie decyzji. Stosowanie substancji (Kirby i in., 1999; Mitchell, 1999; Kim i in., 2011) i problemowego hazardu (Brand i in., 2005; Slutske i in., 2005; Tanabe i inni, 2007) są powiązane ze wzrostem ryzykownego podejmowania decyzji przez co najmniej jedną z następujących ścieżek: zakłócone funkcje wykonawcze, zmieniona wrażliwość na pozytywne i negatywne wyniki lub zwiększona impulsywność. Na przykład pacjenci uzależnieni od alkoholu osiągają gorsze wyniki w Iowa Gambling Task (IGT; Kim i in., 2011), dłużej trwa wyciąganie wniosków z negatywnych wyników (tj. dalsze wybieranie kart z „złych” talii) w porównaniu z pacjentami niezależnymi od alkoholu. Patologiczny hazard wiąże się ze zmniejszoną aktywnością przedczołową w prawej półkuli podczas IGT, prawdopodobnie odzwierciedlającą zmiany w podejmowaniu decyzji wiążących się z ryzykiem (Tanabe i in., 2007). Wpływ nikotyny na impulsywność został szeroko zbadany przy użyciu zadania dyskontowania czasowego (TD) (np. Mitchell, 1999; Ohmura i in., 2005), w którym uczestnicy wybierają między mniejszymi nagrodami dostarczonymi natychmiast lub po krótkim opóźnieniu a większymi nagrodami dostarczonymi po dłuższym opóźnieniu (Loewenstein i Thaler, 1989; Czytać, 2004). Wybór mniejszej, natychmiastowej nagrody można interpretować tak, aby odzwierciedlał większą impulsywność. Palacze papierosów konsekwentnie wykonują to zadanie bardziej niż osoby niepalące (Mitchell, 1999; Reynolds i in., 2004). Ponadto stopień, w jakim palacze dyskontują opóźnione zyski pieniężne, jest skorelowany z ich dziennym spożyciem nikotyny (Reynolds i in., 2004; Ohmura i in., 2005). Odkrycia te wskazują, że nadużywanie substancji i problematyczne hazardy są pozytywnie powiązane z impulsywnym wyborem natychmiastowych nagród, być może w wyniku osłabionej kontroli nad zachowaniem.

Wyścigi gier wideo wydają się być głównymi myślami związanymi z ryzykiem i ryzykownymi zachowaniami podczas jazdy; jak dotąd jednak nie jest jasne, czy różne gatunki gier wideo mogą również powodować ryzykowne podejmowanie decyzji w innych dziedzinach. Istnieją jednak dowody na to, że niektóre gatunki gier wideo mogą mieć zróżnicowany wpływ na kontrolę poznawczą, czyli zestaw umiejętności, które pozwalają zachować ukierunkowane przetwarzanie informacji (Basak i in., 2008; Bailey i in., 2010). Na przykład w indywidualnym badaniu różnic (Bailey i in., 2010), stwierdzono, że doświadczenie związane z grami FPS było skorelowane ze zmniejszeniem proaktywnej kontroli (aktywne, trwałe utrzymywanie informacji istotnych z punktu widzenia celu) i nie było skorelowane z kontrolą reaktywną (mobilizacja kontroli w samą porę po wykryciu konfliktu; Braver , 2012). Ponadto Swing (2012) wykazał, że 10 h doświadczenia w FPS spowodowało ograniczenie stosowania kontroli proaktywnej w badaniu szkoleniowym. Odkrycia te mogą wskazywać, że gracze FPS mogą podejmować decyzje w tej chwili, a nie po przemyślanych rozważaniach, co może przejawiać się jako preferencja dla natychmiastowych nagród, a nie długoterminowa ocena ryzyka i korzyści. W przeciwieństwie do gier FPS, strategiczne gry wideo mogą promować zwiększenie starannego planowania i kontroli wykonawczej zachowań. Basak i in. (2008) wykazało, że 23.5 h szkolenia na strategicznej grze wideo poprawił zdolność przełączania zadań i pamięć roboczą. Ten obszar badań jest istotny dla obecnego badania, ponieważ podobne struktury neuronowe są zaangażowane w kontrolę poznawczą i podejmowanie decyzji (Steinberg, 2008; Christopoulos i in., 2009). Dlatego też wpływ ekspozycji na gry wideo na te obszary mózgu może mieć konsekwencje również dla skuteczności podejmowania decyzji.

Celem obecnego badania było rozszerzenie prac Fischera i in. (2007, 2009) do innych gatunków gier wideo i kontekstów decyzyjnych, aby zapewnić pełniejsze zrozumienie, w jaki sposób gry wideo są powiązane z ryzykownym podejmowaniem decyzji. Aby osiągnąć ten cel, zastosowano wiele zadań decyzyjnych wiążących się z ryzykiem. Skupiliśmy się na grach FPS i strategicznych grach wideo ze względu na ich ciągłą popularność wśród graczy (The NDP Group, 2010), a także ich potencjał wpływania na podejmowanie decyzji w przeciwny sposób. W bieżącym badaniu osoby zgłaszały wcześniejsze doświadczenia z grami wideo (tj. Godziny grania w tygodniu, objawy PVP i gatunek) oraz wypełniły zestaw kwestionariuszy i skomputeryzowane zadania oceniające podejmowanie ryzykownych decyzji. Kanoniczną analizę korelacji (CCA) wykorzystano do zbadania ukrytych związków między doświadczeniem w grach wideo, PVP i płcią (tj. Zmiennymi predykcyjnymi) oraz miarami ryzykownego podejmowania decyzji (tj. Zmiennych zależnych). Na podstawie wcześniejszych prac (Gentile, 2009; Gentile i in., 2011), postawiliśmy hipotezę, że średnia liczba godzin spędzonych na graniu w gry wideo na tydzień oraz liczba zatwierdzonych objawów patologicznych przewidywałaby zwiększoną impulsywność, tendencję do natychmiastowych lub większych nagród oraz większy wybór bardziej ryzykownych opcji. Oczekiwano, że gry FPS i strategiczne gry będą w różny sposób powiązane z ryzykowną decyzją; Gracze FPS mieli być bardziej impulsywni i wrażliwi na nagrody, podczas gdy gracze strategiczni mieli wybierać mniej ryzykownych opcji i byli bardziej wrażliwi na negatywne wyniki. Przebadano również interakcje między godzinami, PVP i gatunkiem, aby ustalić, czy wpływ czasu spędzonego na graniu w gry wideo i współwystępowanie patologii złagodziłoby jakiekolwiek związki z gatunkiem.

Metoda wykonania

Uczestnicy

Uczestnikami byli studenci 149 (kobiety 70) z Iowa State University w wieku od 16 do lat 30. Z powodu błędu w oprogramowaniu dane dla fazy testowej probabilistycznego zadania wyboru zostały utracone dla jednego uczestnika. Uzyskano świadomą zgodę od wszystkich uczestników, którzy otrzymali zaliczenie kursu za udział. Badanie zostało zatwierdzone przez Institutional Review Board uniwersytetu.

Materiały i wzornictwo

Kwestionariusz wykorzystania mediów

Kwestionariusz wykorzystania mediów obejmował trzy pytania wyższego rzędu. Dwa pytania zadały osobie wskazanie liczby godzin spędzonych na graniu w gry wideo w typowy dzień powszedni (pytanie 1, od poniedziałku do piątku) lub weekend (pytanie 2, sobota i niedziela) dla każdego z czterech okresów (6 od południa do południa do 6 pm, 6 pm do północy i północ do 6 am). Trzecie pytanie zadawało uczestnikowi wskazanie, jak często gra on / ona w różnych gatunkach gier wideo 12 i w jaką grę wideo spędzali najwięcej czasu. Zastosowane zmienne zależne to łączna liczba godzin spędzonych na graniu w gry wideo tygodniowo oraz klasyfikacja jako FPS lub strategicznego gracza (0 lub 1) w oparciu o gatunek gry wideo, w której najczęściej grali. Wewnętrzna niezawodność była wysoka dla liczby godzin granych (współczynnik α = 0.85) i dla doświadczenia z gatunkami gier wideo (współczynnik α = 0.87).

Patologiczna skala gier

Zmieniona wersja skali PVP (Gentile, 2009; Gentile i in., 2011) składał się z 13 pozycji opartych na kryteriach DSM-IV uzależnienia od hazardu. Uczestnicy odpowiadali na każde pytanie, wybierając „tak”, „nie”, „czasami” lub „nie wiem”. Zmienną zależną była liczba pytań, na które odpowiedzieli „tak” (1–13). Wiarygodność wewnętrzna dla aktualnej próby była akceptowalna (współczynnik α = 0.60).

Skala impulsywności Barratta

Wersja skali Barratt Impulsivity 11 (BIS-11; Patton i in., 1995) zastosowano do pomiaru ogólnej impulsywności. BIS-11 składa się z instrukcji 30 (np. Zmieniam hobby; planuję bezpieczeństwo pracy) i dla każdego z uczestników wybranych spośród następujących opcji: „Rzadko / Nigdy”, „Od czasu do czasu”, „Często” lub „Prawie” always / Always. ”W celu punktacji odpowiedzi zostały zakodowane numerycznie od 1 (rzadko / nigdy) do 4 (prawie zawsze / zawsze) i zsumowane w celu uzyskania całkowitego wyniku (0 – 20). Wyższe wyniki wskazują na wyższy poziom impulsywności. Wewnętrzna niezawodność BIS w bieżącej próbce była wysoka (współczynnik α = 0.75).

Skala postaw ryzyka

Zmodyfikowana wersja skali postaw ryzyka (RAS; Weber i in., 2002) zawierały oświadczenia 20 z podskal etycznych, hazardowych i rekreacyjnych pierwotnej miary. Uczestnicy wskazali, jak prawdopodobne lub mało prawdopodobne byłoby zaangażowanie się w zachowanie opisane w każdym stwierdzeniu w skali od 1 (bardzo mało prawdopodobne) do 5 (bardzo prawdopodobne). Zmienna zależna była średnim wynikiem dla wszystkich pozycji (1 – 5). Wyższe wyniki odzwierciedlają bardziej akceptowalny stosunek do ryzyka. Wewnętrzna niezawodność pomiaru w bieżącej próbce była wysoka (współczynnik α = 0.76).

Iowa zadanie hazardowe

W IGT (Bechara i in., 1994) uczestnicy wybrali jeden z czterech żetonów na każdej próbie, aby zdobyć punkty. Każdy token był powiązany z własnym zestawem zysków i strat. Uczestnicy zostali poinstruowani, aby spróbować zdobyć jak najwięcej punktów przed zakończeniem zadania. Zysk lub strata dla każdego tokena została z góry ustalona dla każdej próby 100, tak że wybranie dwóch żetonów (koła lub kwadratu) w większości prób skutkuje zyskiem netto punktów, przy jednoczesnym wyborze pozostałych dwóch żetonów (kryształu lub diamentu) w większości prób skutkuje utratą punktów netto. Uczestnikom nie powiedziano, które tokeny są „dobre”, a które „złe”. Po wybraniu tokena uczestnik został poinformowany o wyniku (zysku lub stracie) i całkowitej liczbie zdobytych punktów. Żetony pozostały na ekranie, dopóki uczestnik nie dokona wyboru. Informacja zwrotna była wyświetlana dla 1500 ms, a klawiszami odpowiedzi były „i” (okrąg), „r” (kryształ), „c” (kwadrat) i „m” (diament). Zmienna zależna była liczbą razy, gdy „złe” tokeny zostały wybrane w końcowych próbach 20.

Zniżki czasowe

Zadanie TD było podobne do McClure i in. (2004). Uczestnicy wyrazili swoje preferencje w szeregu wyborów między mniejszą kwotą pieniędzy otrzymaną wcześniej a większą ilością pieniędzy otrzymaną później. Poinstruowano uczestników, aby podejmowali każdą decyzję, tak jakby otrzymywali wybraną opcję. Dwie pierwsze opcje zostały naprawione, aby umożliwić uczestnikom nauczenie się, jak reagować w zadaniu. Pierwszy wybór wymagał od uczestników wyboru między tymi samymi kwotami pieniędzy dostępnymi w dwóch różnych opóźnieniach (np. $ 27.10 w tygodniach 2 vs. $ 27.10 w miesiącach 1 i tygodniach 2), a drugi wybór wymagał od uczestników wyboru między dwiema kwotami pieniędzy w której wcześniejsza kwota jest mniejsza niż 1 procent późniejszej kwoty (np. $ 0.16 dzisiaj vs. $ 34.04 w miesiącu 1 i tygodniach 2). Pozostałe próby 40 zostały skonstruowane poprzez połączenie jednego z wczesnych opóźnień (dzisiaj, tygodni 2 lub miesiąca 1) z jednym z późniejszych opóźnień (tygodnie 2, miesiąc 1) i jednego z następujących procentowych różnic w ilości pieniędzy: 1, 3, 5, 10, 15, 25, 35, 50%. Wczesna kwota została losowana z zakresu od 5 do 40, a następnie większa kwota została ustawiona na określoną różnicę procentową. Zastosowano wszystkie kombinacje wczesnych opóźnień, opóźnień i różnic procentowych, z wyjątkiem tych, w których późniejsze opóźnienie wynosiłoby więcej niż 6 miesięcy po eksperymencie. Dwie opcje były wyświetlane po obu stronach ekranu, a mniejsza, wcześniejsza nagroda zawsze była prezentowana po lewej stronie, a opcje pozostawały na ekranie, dopóki nie pojawiła się odpowiedź. Żółty trójkąt znajdujący się pod każdą opcją zmienił kolor na czerwony dla 2000 ms po odpowiedzi wskazującej wybór. Następnie pojawił się pusty ekran dla 2000 ms, a następnie pojawił się następny wybór. Kluczami odpowiedzi były „v” dla opcji po lewej stronie i „m” dla opcji po prawej stronie. Zmienna zależna była procentem wyborów, w których wybrano wcześniejszą / mniejszą kwotę pieniędzy. Częste wybieranie wcześniejszej opcji oznacza większą awersję do ryzyka.

Wybór probabilistyczny

W probabilistycznym zadaniu wyboru (Frank i in., 2004) uczestnicy oglądali trzy pary bodźców (AB, CD, EF) prezentowanych losowo i zostali poinstruowani, aby wybrać jeden z bodźców z każdej pary. Probabilistyczna informacja zwrotna była prezentowana po każdej selekcji. W pierwszej parze wybranie A doprowadziło do pozytywnego sprzężenia zwrotnego (tj. „Prawidłowo!”) 80% czasu i wybranie B doprowadziło do ujemnego sprzężenia zwrotnego (tj. „Niepoprawne”) 20% czasu. W drugiej parze wybranie C doprowadziło do pozytywnego sprzężenia zwrotnego 70% czasu, aw trzeciej parze wybranie E doprowadziło do pozytywnego sprzężenia zwrotnego 60% czasu. Uczestnicy przeprowadzili trzy bloki edukacyjne prób 60 (20 każdej pary). W ostatnim bloku uczestnicy oglądali wszystkie możliwe pary sześciu bodźców cztery razy i nie otrzymywali żadnych informacji zwrotnych na temat swoich wyborów. Bodźcem było sześć japońskich znaków Hiragana zrównoważonych przez trzy prawdopodobieństwa sprzężenia zwrotnego (tj. AB, CD, EF). We wszystkich blokach liczby pozostawały na ekranie, dopóki nie została udzielona odpowiedź lub do momentu minięcia 4000 ms, jeśli nie wykryto odpowiedzi. W blokach edukacyjnych wyświetlono informację zwrotną dla ms 1500. W ostatnim bloku wystąpił interwał odpowiedzi 500 ms na bodziec. Klawisze odpowiedzi to „v”, aby wybrać cyfrę po lewej stronie i „m”, aby wybrać cyfrę po prawej stronie. Zmienne zależne stanowiły odsetek prób, w których wybrano A (Wybierz A), a B uniknięto (Unikaj B) w ostatnim bloku. Większy wybór A niż unikanie B w ostatnim bloku oznacza uczenie się w oparciu o pozytywne, a nie negatywne wyniki. Większe unikanie B niż wybór A w ostatnim bloku wskazuje na uczenie się w oparciu o wyniki negatywne bardziej niż pozytywne.

Zadanie ryzyka

W zadaniu dotyczącym ryzyka (Knoch i in., 2006), uczestnikom przedstawiono sześć skrzynek, z których każda może zawierać zwycięski żeton. Niektóre pudełka były niebieskie, a inne różowe. Uczestnicy zostali poinstruowani, aby wybrać kolor pudełka, które według nich zawiera zwycięski żeton. Jeśli wybrali prawidłowo, otrzymali liczbę punktów związanych z wybranym kolorem, ale jeśli byli niepoprawni, stracili tyle punktów. W tym zadaniu zmanipulowano dwie zmienne. Poziom ryzyka odnosi się do stosunku różowych i niebieskich pól, które mogą być 5: 1, 4: 2 lub 3: 3. Na przykład, jeśli istnieją niebieskie pola 5 i różowe pudełko 1, wówczas istnieje szansa 1 w 6, że różowe pudełko zawiera zwycięski token; dlatego wybranie różu byłoby bardziej ryzykowne niż wybranie niebieskiego. Bilans nagrody odnosi się do liczby punktów wartych kolorów i może wynosić 90: 10, 80: 20, 70: 30 lub 60: 40. Kolor z mniejszą liczbą ramek zawsze był wart większej wartości punktowej. Na przykład w powyższym przykładzie wybranie koloru różowego byłoby warte punktów 90, a wybranie koloru niebieskiego byłoby warte tylko punktów 10. Uczestnicy ukończyli próby 100. Cztery z nich były kombinacjami poziomu ryzyka 3: 3 z równowagą nagrody i nie zostały uwzględnione w analizie. Pozostałe próby 96 obejmowały wszystkie inne możliwe kombinacje poziomu ryzyka, równowagi nagrody i koloru. Poziom ryzyka był wyświetlany nad polami na każdej próbie, a saldo nagrody pokazano poniżej. Wyświetlane pola pozostały na ekranie, dopóki uczestnik nie odpowiedział, a następnie informacje zwrotne pokazujące wynik i sumę punktów dla ms 1500. Klawisze odpowiedzi to „v”, aby wybrać różowy, a „m”, aby wybrać niebieski. Zmienne zależne dla tej miary to łączny wynik na końcu zadania (całkowite ryzyko) i odsetek wyborów niskiego ryzyka (niskie ryzyko).

Procedura

Wszystkie bodźce zostały przedstawione przy użyciu oprogramowania E-Prime 1.2 (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA). Uczestnicy podpisali świadomą zgodę i wypełnili BIS-11, patologiczną skalę gier, RAS i kwestionariusz użycia mediów. Połowa uczestników wykonała zadania w następującej kolejności: niszczyciel, zadanie ryzykowne, zadanie hazardu Iowa i wybór probabilistyczny; druga połowa uczestników wykonała zadania w odwrotnej kolejności. Uczestnicy wypełnili również użyteczne pola widzenia i zatrzymali sygnały, ale ponieważ dane te nie odnoszą się konkretnie do związku między grami wideo a ryzykownym podejmowaniem decyzji, nie jest to tutaj zgłaszane. Po zakończeniu zadań uczestnicy zostali przesłuchani i podziękowani za udział. Całe badanie zajęło ~ 90 min.

Efekt

Charakterystyka próbki

Stół Table11 obejmuje średnie, odchylenia standardowe i zakresy wszystkich mierzonych zmiennych. Ponad połowa próby (64%) zgłosiła granie w gry wideo co najmniej 2 h tygodniowo. Średni czas zgłaszany podczas grania w gry wideo wynosił 20.6 h tygodniowo (SD = 25.4, 25 kwartyl = 0, 50 kwartyl = 13, 75 kwartyl = 34). Mężczyźni zgłosili, że grają więcej godzin tygodniowo (M = 28.2, SD = 21.9) niż kobiety (M = 12.1, SD = 26.5), t₍₁₄₇₎ = 4.06, p <0.001. Patologiczne gry (tj. Odpowiadanie „tak” na 6 lub więcej stwierdzeń w skali PVP) zostało zgłoszone przez 7.4% (mężczyźni = 13.9%, kobiety = 0%), co jest zgodne z odsetkiem obserwowanym w innych próbach dzieci i młodzież (poganie, 2009; Gentile i in., 2011). Średnia liczba patologicznych objawów gry wynosiła M = 1.8, SD = 2.0. Mężczyźni zgłaszali więcej objawów związanych z patologiczną grą (M = 2.7, SD = 2.1) niż kobiety (M = 0.8, SD = 1.2), t₍₁₄₇₎ = 6.90, p <0.001.

Statystyka opisowa dla wszystkich zmiennych niezależnych i zależnych.

Korelacje zerowego rzędu

Korelacje między wszystkimi zmiennymi uwzględnionymi w analizach przedstawiono w tabeli Table2.2. Wzorzec asocjacji zaobserwowany w tych zmiennych jest krótko streszczony przed rozważeniem wyników CCA, aby zorientować czytelnika na podstawowe relacje obecne w zbiorze danych. Oprócz obserwowanych zmiennych obliczono pięć warunków dwukierunkowej interakcji (tj. Liczbę godzin spędzonych na graniu w gry wideo na tydzień (godziny) z PVP i dwa gatunki gier wideo (tj. FPS i strategia) oraz PVP z dwoma gatunkami). Płeć (kod fikcyjny: mężczyzna = 1, kobieta = 2) była ujemnie skorelowana z godzinami, FPS, PVP, RAS, godzinami × PVP, godzinami × FPS, godzinami × strategii, PVP × FPS i PVP × strategii, wskazując, że mężczyźni zgłaszali lepsze wrażenia z gier wideo, patologiczne gry i podejmowanie ryzyka niż kobiety. Godziny były dodatnio skorelowane ze strategią PVP, PVP × FPS i PVP ×. Gry FPS były pozytywnie skorelowane z PVP. Gra strategiczna była pozytywnie skorelowana z PVP i godzinami × PVP. Liczba patologicznych objawów gry była dodatnio skorelowana z Hours × FPS i Hours × Strategy. Dane te wskazują, że częstość patologicznego grania rośnie wraz z liczbą godzin spędzonych na grach tygodniowo, i że dotyczy to zarówno gier FPS, jak i gier strategicznych.

Korelacje między wszystkimi zmiennymi a warunkami interakcji.

Zgodnie z naszymi hipotezami istniały dwa wzorce powiązania między doświadczeniem w grach wideo a miarami ryzykownego podejmowania decyzji (tj. Zwiększona impulsywność, zmniejszona wrażliwość na negatywne informacje zwrotne). Zgłaszana impulsywność była dodatnio skorelowana z Godzinami i Godzinami × PVP, zgodnie z poprzednią pracą (Gentile i in., 2011). Wybór wcześniejszej, mniejszej nagrody w zadaniu TD był pozytywnie skorelowany z FPS [gracze FPS: M = 0.79, SD = 0.17; Gracze spoza FPS: M = 0.71, SD = 0.22; t₍₁₄₇₎ = -2.10, p = 0.04] i Godziny × FPS (ryc (Figure1A), 1A), zgodnie z hipotezą, że ten gatunek gier wideo może skierować uwagę jednostki na natychmiastową nagrodę, co skutkuje bardziej impulsywnym podejmowaniem decyzji.

Rysunek 1

() Średni odsetek wczesnych wyborów w zadaniu czasowego dyskontowania w funkcji godzin i identyfikacji jako gracza FPS. (B) Unikaj B w probabilistycznym zadaniu wyboru jako funkcji identyfikacji jako gracz strategiczny. Paski błędów reprezentują ...

Wybór złych pokładów w IGT był dodatnio skorelowany z Hours × PVP (ryc (Figure2A), 2A), wspierając ideę, że zwiększenie liczby godzin i patologii wiąże się ze zmniejszonym uczeniem się na podstawie negatywnych wyników. Odsetek wyborów niskiego ryzyka w zadaniu ryzyka był ujemnie skorelowany z godzinami, godzinami × PVP i godzinami × FPS, co wskazuje na większe ryzyko wśród graczy. Co ważne, całkowity wynik w zadaniu dotyczącym ryzyka był ujemnie skorelowany z Godzinami i Godzinami × PVP (ryc (Figure2B), 2B), wykazując, że częstsze wybieranie bardziej ryzykownej opcji miało szkodliwy wpływ na ogólne zyski dla osób z większym doświadczeniem w grach i objawami PVP. Podobnie wrażliwość na negatywne informacje zwrotne w probabilistycznym zadaniu selekcyjnym była ujemnie skorelowana z godzinami, co dodatkowo wskazuje na brak uczenia się na podstawie negatywnych wyników. Natomiast wrażliwość na negatywne opinie była dodatnio skorelowana z grami strategicznymi (ryc (Figure1B) .1B). Gracze strategiczni (M = 0.72, SD = 0.25) częściej unikał B niż gracze bez strategii (M = 0.62, SD = 0.23), t₍₁₄₆₎ = -2.09, p = 0.04, potwierdzający hipotezę, że ten gatunek może zachęcić graczy do uczenia się na błędach i unikania ich w przyszłości.

Rysunek 2

() Odsetek prób, w których wybrano „złe” talie w IGT i (B) łączna liczba punktów zdobytych w zadaniu ryzyka jako funkcja godzin i objawów PVP. Słupki błędów reprezentują błąd standardowy średniej.

Kanoniczna analiza korelacji

Aby zbadać ukryte powiązania między doświadczeniem w grach wideo i patologią (tj. Zmiennymi predykcyjnymi) a ryzykownym podejmowaniem decyzji (tj. Zmiennymi zależnymi; Figure3) 3) przeprowadzony CCA. Zalety stosowania tego podejścia i jego założeń zostały przedstawione w Sherry i Henson (2005). Co ważne, CCA zmniejsza ryzyko błędu typu I (tj. Fałszywe znaczące powiązania), jednocześnie umożliwiając badaczowi ocenę wielowymiarowych wspólnych zależności między dwoma zestawami zmiennych (tj. Wrażenia z gry wideo i ryzykowne podejmowanie decyzji). Analiza ujawniła dziewięć funkcji o kwadratowych korelacjach kanonicznych (R²_c) o wartości 0.39, 0.28, 0.19, 0.14, 0.11, 0.05, 0.03, 0.02 i 0.01 odpowiednio dla funkcji od pierwszej do dziewiątej. Pełny model był istotny przy zastosowaniu kryterium Wilksa λ = 0.25, F_{(117, 955)} = 1.68, p <0.001. Λ Wilksa reprezentuje wariancję niewyjaśnioną przez model, dlatego 1 - λ Wilksa reprezentuje pełną wielkość efektu modelu pod względem r². W tej analizie z dziewięcioma funkcjami kanonicznymi r² to 0.75, co wskazuje, że pełny model wyjaśnia 75% wariancji między dwoma zestawami zmiennych. Aby przetestować hierarchiczny układ funkcji pod kątem istotności statystycznej, zastosowano analizę redukcji wymiarów (Tabela (Table3) .3). Test pełnego modelu był istotny (tj. Funkcje 1 – 9), podobnie jak test Funkcji 2 – 9. Te dwie funkcje razem wyjaśniły 67% wariancji. Żadna z pozostałych funkcji nie wyjaśniła znacznej części wspólnej wariancji między zestawami zmiennych po wyodrębnieniu wcześniejszych funkcji. Pierwsza funkcja kanoniczna ujawniła korelację r = 0.62 między predyktorem a zmiennymi zależnymi, a druga funkcja kanoniczna ujawniła korelację r = 0.53 między zestawami zmiennych. Wskazuje to, że dla pierwszych dwóch funkcji kanonicznych dwa zestawy zmiennych były wysoce skorelowane (Sherry i Henson, 2005).

Rysunek 3

Ilustracja kanonicznej funkcji korelacji z dziesięcioma predyktorami (pola po lewej stronie) i ośmioma zmiennymi zależnymi (pola po prawej stronie). Korelacja kanoniczna to korelacja Pearsona r między dwiema ukrytymi zmiennymi (owalami), które są wyprowadzane ...

Testy funkcji kanonicznych.

Kanoniczne korelacje między zmiennymi (predyktorem i zależnymi) a funkcjami wskazują, które zmienne mają największy wpływ na funkcję i mogą być interpretowane w podobny sposób jak ładunki czynnikowe w analizie czynnikowej (Afifi i in., 2004). W próbce 148 an r 0.30 jest znaczący na poziomie 0.001; dlatego zmienne, dla których r ≥ 0.30 uznano za statystycznie istotne (Tabela (Table4) .4). Zgodnie z naszymi przewidywaniami, pierwsza funkcja reprezentuje pozytywny związek między godzinami i patologiczną grą, a podejmowaniem ryzyka, impulsywnością i różnicowym uczeniem się na podstawie pozytywnych i negatywnych informacji zwrotnych (rysunek (Figure4) .4). W szczególności pierwsza funkcja kanoniczna wyjaśniła 11.12% wariancji zmiennych zależnych i była najsilniej powiązana z RAS, sumą ryzyka, unikaniem B, wyborem A i BIS-11. Z wyjątkiem RAS znak korelacji był taki sam dla wszystkich zmiennych, wskazując, że były one dodatnio powiązane. Wyniki RAS były odwrotnie powiązane z innymi zmiennymi, co oznacza, że wyższe wyniki w RAS były związane z niższymi wynikami całkowitymi w zadaniu dotyczącym ryzyka. Pierwsza funkcja wyjaśniła 5.34% wariancji zmiennych predykcyjnych z pierwszorzędnym wkładem z Godzin × PVP, Godzin, Płeć, PVP i Godzin × FPS. Wszystkie te zmienne, z wyjątkiem płci, były pozytywnie powiązane ze zmiennymi zależnymi, wskazując więcej godzin, objawy patologiczne i czas spędzony w grach FPS, przewidywalną impulsywność, wrażliwość na sprzężenie zwrotne i straty w zadaniu ryzyka. Negatywne powiązanie z płcią wskazuje, że mężczyźni podejmują bardziej ryzykowne decyzje niż kobiety.

Korelacje kanoniczne po rotacji varimax zmiennych zależnych.

Rysunek 4

Graficzna reprezentacja istotnych funkcji kanonicznych i najsilniej wpływających predyktorów (lewa strona) i zmiennych zależnych (prawa strona). Linie ciągłe reprezentują pierwszą funkcję kanoniczną, a linie przerywane reprezentują drugą funkcję kanoniczną ...

Druga funkcja wyjaśniała 8.08% wariancji zmiennych zależnych i była najsilniej powiązana z BIS-11, sumą ryzyka i selekcjami niskiego ryzyka. Zgodnie z oczekiwaniami, dokonywanie wyborów niskiego ryzyka wiązało się z wyższymi wynikami zadania ryzyka i niższą impulsywnością. Druga funkcja wyjaśniała 2.94% wariancji zmiennych predykcyjnych i była przede wszystkim związana z FPS, godzinami × FPS, PVP, godzinami i płcią. Zgodnie z naszymi hipotezami doświadczenia z grami FPS i objawy PVP przewidywały gorszą wydajność w zadaniu związanym z ryzykiem (np. Mniej wyborów niskiego ryzyka i niższe wyniki całkowite) i większą impulsywność (rysunek (Figure4) .4). W przeciwieństwie do pierwszej funkcji, wyniki BIS-11 zostały tutaj silniej przewidziane, podkreślając wpływ na impulsywność i wspierając wcześniejsze prace (Gentile, 2009; Gentile i in., 2011).

Dyskusja

Obecne badanie zostało zaprojektowane w celu zbadania związków między doświadczeniem w grach wideo, patologiczną grą i ryzykownym podejmowaniem decyzji. Zgodny z poprzednią pracą (Gentile, 2009; Gentile i in., 2011), ~ 7% obecnej próby młodych dorosłych spełniało kryteria patologicznego grania. Ponadto w naszej próbie nie zaobserwowano patologicznego grania u kobiet. Biorąc pod uwagę równowagę płci w próbie, oznacza to, że około 14% mężczyzn, którzy brali udział w badaniu, zgłosiło patologiczne gry. Zaobserwowano znaczące korelacje między godzinami spędzonymi na grach, patologicznymi i gatunkami gier a impulsywnością, podejmowaniem ryzyka i wrażliwością na pozytywne i negatywne informacje zwrotne. CCA ujawniło, że patologiczne granie było pozytywnie powiązane z wrażliwością na sprzężenie zwrotne, podczas gdy granie w gry FPS było pozytywnie związane z impulsywnością i podejmowaniem ryzyka.

Raport własny i środki behawioralne ujawniły, że patologiczne granie i granie w gry FPS pozytywnie wiązało się z większą impulsywnością. Interakcja między godzinami a PVP była również pozytywnie związana z wynikami BIS-II, co wskazuje, że więcej objawów patologicznych było dodatnio związanych z większą impulsywnością (Gentile i in., 2011). Uzupełnieniem tego odkrycia była druga korelacja kanoniczna reprezentująca związek między grą patologiczną, grą FPS i impulsywnością. Dowody na zadanie TD potwierdzają również pogląd, że gatunek gry może wpływać na związek między grą a impulsywnością. W przypadku zadania TD wybór mniejszej nagrody, która została dostarczona wcześniej, może być uznany za wskaźnik impulsywności (Mitchell, 1999; Ohmura i in., 2005). W tym zadaniu wybór mniejszych nagród był pozytywnie związany z graniem w gry wideo FPS, ale nie z graniem w gry strategiczne. Związek między grami FPS a impulsywnością jest interesujący, biorąc pod uwagę dowody, że ta forma to gra, wiąże się również ze zmniejszeniem stosowania proaktywnej kontroli poznawczej (Bailey, 2009; Bailey i in., 2010; Huśtawka, 2012). Razem dane te mogą wskazywać, że granie w gry FPS i patologiczne wiąże się ze wzrostem zachowań impulsywnych, które wynika ze zmniejszenia wykorzystania proaktywnej kontroli poznawczej do kierowania zachowaniem.

Związek między grami a ryzykownymi decyzjami był wrażliwy na gatunek gier. W zadaniu ryzyka liczba godzin spędzonych na graniu w gry wideo, interakcja między godzinami a PVP oraz kategoryzacja jako gracz FPS były ujemnie skorelowane z odsetkiem wyborów niskiego ryzyka; oraz przewidywane godziny częstszego wybierania opcji wysokiego ryzyka w CCA. Towarzyszyło temu drastyczne zmniejszenie sumy punktów zdobytych na koniec zadania, co wskazuje, że wybór ryzykownych opcji w zadaniu ryzyka ostatecznie się nie opłaci. Podsumowując, odkrycia te dostarczają wyraźnych dowodów na to, że czas gry, patologia i gry FPS wpływają na wybór ryzykownych opcji przez daną osobę, a zachowanie to wydaje się utrzymywać pomimo szkodliwego wpływu na wydajność w czasie. W przeciwieństwie do gier FPS, gry strategiczne nie były tak silnie powiązane ze zwiększonym podejmowaniem ryzyka. Jednym z wyjaśnień zróżnicowanego wpływu gatunku gier jest to, że mogą wystąpić społeczne konsekwencje podejmowania impulsywnych decyzji w grze strategicznej, ponieważ sukces w grze często wymaga współpracy z zespołem. Należy zauważyć, że zarówno gry strategiczne, jak i gry FPS były dodatnio skorelowane z PVP i korelacją między objawami patologicznymi a strategią godzin × (r = 0.46) wydaje się być wyższy niż korelacja między PVP a godzinami × FPS (r = 0.29), chociaż ta różnica nie osiągnęła znaczenia, t₍₁₄₆₎ = 1.53, p > 0.05. Sugeruje to, że zarówno gry strategiczne, jak i FPS są powiązane z patologicznymi grami, ale konsekwencje dla impulsywności i podejmowania ryzyka nie są takie same dla obu gatunków. Może to wynikać ze struktury środowiska gier lub celów graczy w ramach różnych gatunków.

Wykonanie zadania dotyczącego ryzyka, zadania wyboru probabilistycznego oraz w mniejszym stopniu IGT dostarcza pewnych dowodów, że gry i patologia są pozytywnie powiązane ze zmniejszoną wrażliwością na negatywne wyniki. Czas gry był dodatnio skorelowany z gorszą wydajnością zadania związanego z ryzykiem (np. Niższy wynik całkowity) ze względu na większy wybór ryzykownych opcji. Przypuszczalnie po kilku wyborach ryzykownych opcji o niskiej szansie narastanie strat powinno zniechęcać do dalszego wyboru ryzykownej opcji, ale tak się nie stało. Podobnie informacje zwrotne dotyczące kilku prób IGT powinny skutkować zmniejszeniem wyboru spośród „złych” talii. Wyższe wyniki PVP i godziny gry były związane z większą selekcją z „złych” talii znacznie powyżej punktu, w którym informacja zwrotna była skuteczna w zmniejszaniu selekcji z tych talii wśród niepatologicznych wysokich graczy.

Wybór probabilistyczny (Frank i in., 2004) zapewniło wgląd w to, czy uczenie się przez wzmacnianie oparte na pozytywnych lub negatywnych opiniach było wrażliwe na gry. Zwiększona liczba gier FPS i patologia gier były związane ze spadkiem unikania B (tj. Uczenia się na podstawie negatywnych opinii). Gry strategiczne były jednak dodatnio skorelowane z unikaniem B (tj. r = 0.17), co sugeruje, że osoby identyfikujące się jako gracze strategiczni są bardziej wrażliwe na negatywne opinie. Podobnie jak w przypadku impulsywności, cechy gier strategicznych mogą wyjaśniać ten związek. Błędy w grze strategicznej mogą mieć długoterminowe konsekwencje w osiąganiu celów w grze, ponieważ rozgrywka zwykle obejmuje dłuższy okres czasu niż gra FPS. Dlatego błędy w strategicznej grze wideo mogą być kosztowne i warto byłoby zwrócić uwagę na negatywne wyniki i nauczyć się ich unikać w przyszłości.

Warto zwrócić uwagę na kilka ograniczeń obecnego badania. Po pierwsze, projekt nie był eksperymentalny i ma to dwie implikacje. Możliwe jest, że niektóre nie zmierzone zmienne zmienne uwzględniają ustalenia, a kierunek przyczynowości nie może zostać określony (tj. Czy granie w gry zwiększa ryzyko i impulsywność, czy też osoby impulsywne przyciągają gry wideo?). Przyszłe badania mogą rozwiązać ten problem, analizując krótko- i długoterminowy wpływ treningu gier wideo na ryzykowne podejmowanie decyzji, podobnie jak praca nad agresją (Anderson i in., 2010) i przetwarzania wizualno-przestrzennego (Bavelier i in., 2012). Po drugie, zbadano tylko dwa gatunki gier wideo, jednak gatunki badane w badaniu wydają się być najbardziej popularne wśród graczy (The NDP Group, 2010). Na podstawie bieżących danych i innych prac (np. Fischer i in., 2009), wydaje się, że związek między doświadczeniem w grach wideo i ryzykownym podejmowaniem decyzji będzie prawdopodobnie złagodzony przez gatunek gier wideo, przy czym niektóre efekty będą specyficzne dla jednego określonego gatunku (Green i Bavelier, 2003). Konieczne będą dalsze badania w celu lepszego zrozumienia skutków różnych gatunków i sposobu, w jaki efekty te mogą oddziaływać na osoby grające w więcej niż jeden gatunek. Wreszcie, obecne badanie koncentrowało się głównie na ryzykownym podejmowaniu decyzji w kontekście hazardu (tj. Uczestnicy próbowali zdobyć punkty w zadaniach decyzyjnych), dlatego dane nie mówią o podejmowaniu ryzyka w innych kontekstach, takich jak społeczne lub zachowanie akademickie. Inne badania wykazały wpływ prowadzenia gier wideo na postawy i zaangażowanie w ryzykowne zachowania podczas jazdy (Beullens i in., 2011), więc wraz z obecnymi ustaleniami wydaje się, że gry wideo mogą wpływać na podejmowanie ryzyka w ściśle powiązanych kontekstach, a także w różnych kontekstach (np. gry FPS przewidują wydajność w zadaniu dotyczącym ryzyka).

Obecne badanie rozszerza literaturę na temat związku między doświadczeniem w grach wideo i ryzykownym podejmowaniem decyzji poza ryzykownymi zachowaniami podczas jazdy (Fischer i in. 2009; Beullens i in., 2011) i wskazuje, że objawy patologiczne i gatunek odgrywają kluczową rolę w określaniu związku między doświadczeniem w grach a podejmowaniem decyzji. Wykazaliśmy, że patologiczne korzystanie z gier wideo wiąże się ze zwiększoną impulsywnością, większym ryzykiem i większymi stratami w zadaniach podobnych do hazardu. Te ustalenia laboratoryjne są zgodne z rzeczywistymi doniesieniami o konsekwencjach nadmiernej gry wideo, w tym niezgody rodzinnej (Warren, 2011), strata finansowa (Doan i Strickland, 2012), a nawet śmierć (BBC News, 2005). W bieżącej próbie, zarówno FPS, jak i strategiczne gry wideo, dwa popularne gatunki, były pozytywnie skorelowane z objawami patologicznymi. Ta praca podkreśla znaczenie dalszych badań dla zrozumienia etiologii i leczenia patologicznego użycia gier wideo oraz zbadania efektów różnych gatunków.

Oświadczenie o konflikcie interesów

Autorzy oświadczają, że badanie zostało przeprowadzone przy braku jakichkolwiek powiązań handlowych lub finansowych, które mogłyby być interpretowane jako potencjalny konflikt interesów.

Referencje

Afifi A., Clark VA, May S. (2004). Komputerowa analiza wielowymiarowa, 4th Edn. Boca Raton, Floryda: Chapman and Hall
Anderson CA, Shibuya A., Ihori N., Swing EL, Bushman BJ, Sakamoto A., i in. (2010). Gwałtowny wpływ gier wideo na agresję, empatię i zachowania prospołeczne w krajach wschodnich i zachodnich. Psychol. Byk. 136, 151 – 173 10.1037 / a0018251 [PubMed] [Cross Ref]
Bailey K. (2009). Indywidualne różnice w doświadczeniach z grami wideo: kontrola poznawcza, przetwarzanie afektywne i przetwarzanie wzrokowo-przestrzenne. Ames, Iowa: niepublikowana praca magisterska, Iowa State University
Bailey K., West R., Anderson CA (2011). Związek między chronicznym narażeniem na przemoc w grach wideo a afektywnym przetwarzaniem obrazu: badanie ERP. Cogn. Wpłynąć. Behav Neurosci. 11, 259 – 276 10.3758 / s13415-011-0029-y [PubMed] [Cross Ref]
Bailey KM, West R., Anderson CA (2010). Negatywny związek między doświadczeniem w grach wideo a proaktywną kontrolą poznawczą. Psychofizjologia 47, 34 – 42 10.1111 / j.1469-8986.2009.00925.x [PubMed] [Cross Ref]
Bartholow BD, Bushman BJ, Sestir MA (2006). Przewlekła, gwałtowna ekspozycja gier wideo i odczulanie na przemoc: dane dotyczące potencjału mózgu związane z zachowaniem i zdarzeniami. J. Exp. Soc. Psychol. 42, 532 – 539 10.1016 / j.jesp.2005.08.006 [Cross Ref]
Basak C., Boot WR, Voss MW, Kramer AF (2008). Może trenować w strategicznej grze wideo w czasie rzeczywistym, aby złagodzić spadek zdolności poznawczych u osób starszych. Psychol. Starzenie się 23, 765 – 777 10.1037 / a0013494 [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed] [Cross Ref]
Bavelier D., Green CS, Pouget A., Schrater P. (2012). Plastyczność mózgu przez całe życie: nauka uczenia się i gry akcji. Annu. Wielebny Neurosci. 35, 391 – 416 10.1146 / annurev-neuro-060909-152832 [PubMed] [Cross Ref]
BBC News (2005, sierpień 10). S Korean umiera po sesji gry. Dostępne online na: http://news.bbc.co.uk/2/hi/technology/4137782.stm
Bechara A., Damasio A., Damasio H., Anderson S. (1994). Niewrażliwość na przyszłe konsekwencje wynikające z uszkodzenia ludzkiej kory przedczołowej. Cognition 50, 7 – 15 10.1016 / 0010-0277 (94) 90018-3 [PubMed] [Cross Ref]
Beullens MA, Roe K., Van den Bulck J. (2011). Znakomity gracz, doskonały kierowca? Wpływ grania w gry wideo przez nastolatków na zachowanie kierowcy: dwufalowe badanie panelowe. Wypadek. Analny. Poprz. 43, 58–65 10.1016 / j.aap.2010.07.011 [PubMed] [Cross Ref]
Marka M., Kalbe E., Labudda K., Fujiwara E., Kessler J., Markowitsch HJ (2005). Zaburzenia podejmowania decyzji u pacjentów z patologicznym hazardem. Psychiatry Res. 133, 91 – 99 10.1016 / j.psychres.2004.10.003 [PubMed] [Cross Ref]
Braver TS (2012). Zmienna natura kontroli poznawczej: struktura podwójnych mechanizmów. Trendy Cogn. Neurosci. 16, 106 – 113 10.1016 / j.tics.2011.12.010 [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed] [Cross Ref]
Cavedini P., Riboldi G., Keller R., D'Annucci A., Bellodi L. (2002). Dysfunkcja płata czołowego u pacjentów z patologicznym hazardem. Biol. Psychiatry 51, 334–341 10.1016 / S0006-3223 (01) 01227-6 [PubMed] [Cross Ref]
Christopoulos GI, Tobler PN, Bossaerts P., Dolan RJ, Schultz W. (2009). Neuronowe korelaty wartości, ryzyka i awersji do ryzyka przyczyniające się do podejmowania decyzji w ramach ryzyka. J. Neurosci. 29, 12574 – 12583 10.1523 / JNEUROSCI.2614-09.2009 [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed] [Cross Ref]
Doan AP, Strickland B. (2012). Gry uzależnione od gier: przynęta i koszt uzależnień od gier wideo. FEP International. Dostępne online na: http://www.amazon.com/gp/product/193557602X/
Figner B., Weber EU (2011). Kto podejmuje ryzyko, kiedy i dlaczego? Determinanty podejmowania ryzyka. Curr. Reż. Psychol. Sci. 20, 211 – 216 10.1177 / 0963721411415790 [Cross Ref]
Fischer P., Greitemeyer T., Kastenmuller A., Vogrincic C., Sauer A. (2011). Wpływ ekspozycji mediów gloryfikujących ryzyko na poznania, emocje i zachowania pozytywne pod względem ryzyka: przegląd metaanalityczny. Psychol. Byk. 137, 367 – 390 10.1037 / a0022267 [PubMed] [Cross Ref]
Fischer P., Greitemeyer T., Morton T., Kastenmuller A., Postmes T., Frey D. i in. (2009). Efekt gry wyścigowej: dlaczego gry wyścigowe zwiększają skłonność do podejmowania ryzyka. Pers. Soc. Psychol. Byk. 35, 1395 – 1409 10.1177 / 0146167209339628 [PubMed] [Cross Ref]
Fischer P., Kubitzki J., Guter S., Frey D. (2007). Wirtualna jazda i podejmowanie ryzyka: czy gry wyścigowe zwiększają świadomość, wpływ i zachowania związane z podejmowaniem ryzyka? J. Exp. Psychol. Appl. 13, 22 – 31 10.1037 / 1076-898X.13.1.22 [PubMed] [Cross Ref]
Frank MJ, Seeberger LC, O'Reilly RC (2004). Marchewką lub kijem: nauka ze wzmocnieniem poznawczym w parkinsonizmie. Science 306, 1940–1943 10.1126 / science.1102941 [PubMed] [Cross Ref]
Gentile D. (2009). Patologiczne wykorzystanie gier wideo w wieku od 8 do 18. Psychol. Sci. 20, 594 – 602 10.1111 / j.1467-9280.2009.02340.x [PubMed] [Cross Ref]
Gentile DA, Choo H., Liau A., Sim T., Li D., Fung D., i in. (2011). Patologiczne wykorzystanie gier wideo wśród młodzieży: dwuletnie badanie podłużne. Pediatrics 127, e319 – e329 10.1542 / peds.2010-1353 [PubMed] [Cross Ref]
Green CS, Bavelier D. (2003). Akcyjna gra wideo modyfikuje wizualną selektywną uwagę. Nature 423, 534 – 537 10.1038 / nature01647 [PubMed] [Cross Ref]
Kim Y., Sohn H., Jeong J. (2011). Opóźnione przejście od dwuznacznych do ryzykownych decyzji dotyczących uzależnienia od alkoholu podczas Iowa Gambling Task. Res Psychiatry. 190, 727 – 731 10.1016 / j.psychres.2011.05.003 [PubMed] [Cross Ref]
Kirby K., Petry NM, Bickel WK (1999). Uzależnieni od heroiny mają wyższe stopy dyskontowe dla nagród opóźnionych niż kontrole niestosujące narkotyków. J. Exp. Psychol. Gen. 128, 78 – 87 10.1037 / 0096-3445.128.1.78 [PubMed] [Cross Ref]
Kirsh SJ, Mounts JRW (2007). Gwałtowna gra wideo wpływa na rozpoznawanie emocji twarzy. Agresja Behav 33, 353 – 358 10.1002 / ab.20191 [PubMed] [Cross Ref]
Knoch D., Gianotti LRR, Pascual-Leone A., Treyer V., Regard M., Hohmann M. i in. (2006). Zakłócenie prawej kory przedczołowej przez powtarzalną przezczaszkową stymulację magnetyczną niskiej częstotliwości wywołuje zachowania ryzykowne. J. Neurosci. 26, 6469 – 6472 10.1523 / JNEUROSCI.0804-06.2006 [PubMed] [Cross Ref]
Kronenberger WG, Matthews VP, Dunn DW, Wang Y., Wood EA, Giauque AL, i in. (2005). Ekspozycja na przemoc medialną i funkcjonowanie wykonawcze u agresywnych i kontrolnych nastolatków. J. Clin. Psychol. 61, 725 – 737 10.1002 / jclp.20022 [PubMed] [Cross Ref]
Loewenstein G., Thaler RH (1989). Anomalie: wybór międzyokresowy. J. Econ. Perspektywa 3, 181 – 193 10.1257 / jep.3.4.181 [Cross Ref]
Mathews VP, Kronenberger WG, Wang Y., Lurito JT, Lowe MJ, Dunn DW (2005). Ekspozycja na przemoc w mediach i aktywacja płata czołowego mierzona funkcjonalnym obrazowaniem rezonansu magnetycznego u agresywnych i nieagresywnych nastolatków. J. Comput. Wspierać. Tomogr. 29, 287 – 292 10.1097 / 01.rct.0000162822.46958.33 [PubMed] [Cross Ref]
McClure SM, Laibson DI, Loewenstein G., Cohen JD (2004). Oddzielne systemy neuronowe cenią natychmiastowe i opóźnione nagrody pieniężne. Science 306, 503 – 507 10.1126 / science.1100907 [PubMed] [Cross Ref]
Mitchell SH (1999). Mierniki impulsywności u palaczy papierosów i osób niepalących. Psychofarmakologia 146, 455 – 464 10.1007 / PL00005491 [PubMed] [Cross Ref]
Krajowa administracja bezpieczeństwa ruchu drogowego. (2009). System raportowania analizy fatality. Dostępne online na: http://www.nhtsa.gov/FARS (Dostęp do czerwca 20, 2011).
Ohmura Y., Takahashi T., Kitamura N. (2005). Dyskontowanie opóźnionych probabilistycznych zysków i strat pieniężnych przez palaczy papierosów. Psychofarmakologia 182, 508 – 515 10.1007 / s00213-005-0110-8 [PubMed] [Cross Ref]
Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995). Struktura czynnikowa skali impulsywności Barratta. J. Clin. Psychol. 51, 768–774 10.1002 / 1097-4679 (199511) 51: 6 <768 :: AID-JCLP2270510607> 3.0.CO; 2-1 [PubMed] [Cross Ref]
Pawlikowski M., Brand M. (2011). Nadmierna gra internetowa i podejmowanie decyzji: czy nadmierni gracze World of Warcraft mają problemy z podejmowaniem decyzji w ryzykownych warunkach. Res Psychiatry. 188, 428 – 433 10.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [Cross Ref]
Przeczytaj D. (2004). Wybór między porodem, w Blackwell Handbook of Judgement and Decision Making, red. Koehler DJ, Harrey N., redaktorzy. (Malden, MA: Blackwell;), 424 – 443
Reynolds B., Richards JB, Horn K., Karraker K. (2004). Opóźnianie dyskontowania i dyskontowanie prawdopodobieństwa związane ze statusem palenia papierosów u dorosłych. Behav Przetwarza 65, 35 – 42 10.1016 / S0376-6357 (03) 00109-8 [PubMed] [Cross Ref]
Sherry A., Henson RK (2005). Przeprowadzanie i interpretacja kanonicznej analizy korelacji w badaniach osobowości: podkład przyjazny dla użytkownika. J. Pers. Oszacować. 84, 37 – 48 10.1207 / s15327752jpa8401_09 [PubMed] [Cross Ref]
Slutske WE, Caspi A., Moffitt TE, Poultin R. (2005). Osobowość i hazard problemowy: prospektywne badanie kohorty urodzeniowej młodych dorosłych. Łuk. Gen. Psychiatry. 62, 769 – 775 10.1001 / archpsyc.62.7.769 [PubMed] [Cross Ref]
Steinberg L. (2008). Perspektywa neurobiologii społecznej na temat podejmowania ryzyka przez młodzież. Dev. Wersja 28, 78 – 106 10.1016 / j.dr.2007.08.002 [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed] [Cross Ref]
Huśtawka EL (2012). Podłączony: wpływ wykorzystania mediów elektronicznych na problemy z uwagą, kontrolę poznawczą, uwagę wzrokową i agresję. Niepublikowana rozprawa doktorska, Iowa State University, Ames, IA.
Tanabe J., Thompson L., Claus E., Dalwani M., Hutchison K., Banich MT (2007). Aktywność kory przedczołowej jest zmniejszona u osób uprawiających hazard i nieuznających substancji podczas podejmowania decyzji. Szum. Mózg Mapp. 28, 1276 – 1286 10.1002 / hbm.20344 [PubMed] [Cross Ref]
Grupa NDP. (2010). Badania rynku rozrywki. Dostępne online na: http://www.npd.com/corpServlet?nextpage=entertainment-categories_s.html (Dostęp do czerwca 15, 2011).
Warren L. (2011 maja 31). Gry wideo są obwiniane o rozwód, ponieważ mężczyźni „wolą World of Warcraft od swoich żon”. Daily Mail Online pod adresem: http://www.dailymail.co.uk/news/article-1392561/World-Warcraft-video-games-blamed-divorce-men-prefer-wives.html#ixzz2dO45VChT
Weber EU, Blais A.-R., Betz NE (2002). Skala podejścia do ryzyka specyficzna dla dziedziny: mierzenie postrzegania ryzyka i zachowań związanych z ryzykiem. J. Behav. Decis. Mak. 15, 263 – 290 10.1002 / bdm.414 [Cross Ref]
Weber EU, Johnson EJ (2009). Niepewne decyzje: psychologiczne, ekonomiczne i neuroekonomiczne wyjaśnienia preferencji ryzyka, w Neuroeconomics: Decision Making and the Brain, red. Glimcher PW, Camerer CF, Fehr E., Poldrack RA, redaktorzy. (Londyn: Academic Press;), 127 – 144
West R., Bailey K. (2013). Gry wideo i uwaga, w The Oxford Handbook of Media Psychology, red. Dill K., redaktor. (New York, NY: Oxford University Press;), 403 – 420