Por que alguns jogos são mais viciante que os outros: os efeitos do tempo e o retorno da perseverança em um jogo de caça-níqueis (2016)

Richard JE James,¹ Claire O'Malley,^1,2 e Richard J. Tunney^1,*

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A manipulação de diferentes características comportamentais dos jogos de azar pode potencialmente afetar a medida em que os indivíduos perseveram no jogo e sua transição para comportamentos problemáticos. Isso tem um impacto potencial para as tecnologias de jogos em dispositivos móveis e para as intervenções responsáveis ​​em jogos de azar. Dois modelos de laboratório pertinentes a este são o efeito de extinção de reforço parcial (PREE) e o efeito de espaçamento de ensaio. Ambos podem acelerar ou retardar a aquisição e a extinção do comportamento condicionado. Relatamos um experimento que manipulou a taxa de reforço e Intervalo Intervalo (ITI) em uma slot machine simulada onde os participantes podiam escolher entre jogar e pular em cada tentativa, antes que o jogo perseverativo fosse medido em extinção, seguido por medições da ilusão. de controle, depressão e impulsividade. Nossa hipótese é que as ITIs mais longas, em conjunto com as baixas taxas de reforço observadas no jogo, levariam a uma maior perseverança. Nós hipotetizamos ainda, dado que o tempo é conhecido por ser importante em mostrar controle ilusório e potencialmente em perseverar no jogo, que a exposição prévia a intervalos mais longos poderia afetar ilusões de controle. Uma interação entre ITI e taxa de reforço foi observada, como jogadores reforçados com um longo ITI jogado por mais tempo. Os entrevistados também exibiram extinção e um PREE. Jogadores expostos a uma taxa maior de reforço apostaram por mais tempo na aquisição. A impulsividade foi associada à perseverança prolongada em extinção, e os jogadores mais deprimidos no grupo ITI curto de alto reforço perseveraram por mais tempo. O desempenho no julgamento de contingência não sustentou a segunda hipótese: o único contraste significativo observado foi que os participantes ficaram mais bem calibrados à medida que a tarefa progredia.

Atraso, espaçamento de teste e ITIs

Aumentar o intervalo entre as apostas pode ser fundamental para incentivar o jogo continuado e pode ser um componente por trás da popularidade de certos jogos. Os jogos de lotaria, por exemplo, prolongam os atrasos entre as apostas e são frequentemente os jogos mais populares e frequentemente jogados (Wardle e outros, 2011). Embora isso possa ser porque as loterias são altamente disponíveis (entre inúmeras considerações), em algumas jurisdições (por exemplo, no Reino Unido), outros jogos são oferecidos juntamente com bilhetes de loteria (por exemplo, raspadinhas), controlando a disponibilidade. Apesar disso, muito mais pessoas jogam na loteria do que jogos similarmente disponíveis, e fazem isso com mais frequência. No entanto, o risco percebido de dano é muito baixo, embora não esteja claro se o 'vício' do jogo está em jogos específicos (Afifi et al., 2014) ou características comportamentais específicas (Griffiths e Auer, 2013). Alguns jogos de vídeo para dispositivos móveis exploram efeitos semelhantes ao impor atrasos entre jogos de jogos semelhantes a jogos de azar. Apostas em jogo, associadas a mobile (Hing e outros, 2014) e problema do jogo (Gray et al., 2012; LaPlante et al., 2014), combina jogo contínuo e descontínuo. Compreender o papel do tempo e da latência no comportamento do jogo tem consequências importantes para as formas mais recentes de jogo, como o jogo móvel (em que as apostas ao vivo são fortemente promovidas), pois a maneira como as pessoas usam smartphones aumenta as latências entre as jogadas. Em jogo refere-se a apostas feitas em um evento (por exemplo, uma partida de futebol) enquanto o evento em si está ocorrendo, enquanto nas formas tradicionais de apostas a aposta é feita antes do evento. Griffiths e Auer (2013) argumentar que as apostas em jogo podem ser mais viciantes porque são mais contínuas. No entanto, descontinuidades consideráveis ​​persistem em jogo, pois as apostas permanecem limitadas em um evento. Dados reais sobre apostas em jogo (LaBrie et al., 2007) revela achados mistos: embora haja um risco claro de problema de jogo, os resultados não concluem de forma decisiva que isso se deve à sua natureza contínua; Os jogadores em jogo fizeram menos apostas e houve pouca diferença nos níveis diários de apostas. Embora os apostadores em jogo apostassem mais dinheiro no geral, a mediana apostada era menor do que as apostas esportivas tradicionais, e os apostadores em jogo tiveram uma perda líquida menor. Gray et al. (2012) sugerem que o imediatismo entre aposta e resultado pode ser fundamental para atrair jogadores arriscados ou impulsivos para o jogo em jogo.

A literatura de aprendizagem associativa indica que o aumento das latências entre os reforços facilita a aquisição de comportamentos condicionados (Gallistel e Gibbon, 2000). Gallistel e Gibbon (2000) O modelo de temporização hipotetiza que uma diminuição na razão entre reforços e ITI no condicionamento clássico e operante reduz o número de reforços para aquisição. Isto é reivindicado como independente de reforço parcial, o que aumenta o número de ensaios mas não reforços. A literatura sobre o efeito de 'espaçamento de ensaio', estudado principalmente no contexto do condicionamento clássico (Barela, 1999; Stout et al., 2003; Sunsay et al., 2004; Moody et al., 2006; Sunsay e Bouton, 2008; Miguez et al., 2014), descobriu que ensaios dispersos facilitam o condicionamento.

É menos claro se as maiores latências em extinção afetam o desempenho. Gallistel e Gibbon (2000) afirmam que o intervalo sem reforço, em vez de eventos não reforçadores, é fundamental, e que os reforços omitidos em extinção não são afetados pelo reforço parcial. Outras pesquisas identificaram efeitos da ITI na extinção, com maior supressão da resposta observada com ITIs mais curtos (Mackintosh, 1974; Moody et al., 2006).

O tempo é considerado um componente importante da ilusão de controle (Msetfi et al., 2005, 2007; Baker et al., 2010), um viés cognitivo que é prevalente no jogo problemático (Fortune e Goodie, 2012). Ilusões de controle, operacionalizadas como uma superestimação da relação entre uma resposta e um resultado, podem ser induzidas usando uma tarefa de julgamento de contingência na qual esses eventos não estão relacionados, mas o resultado ocorre com muita frequência. Exemplos padrão desta tarefa incluem uma tarefa de envio de botão associada à ativação de uma luz (Liga e Abramson, 1979), ou uma tarefa de tomada de decisão médica que julgue a relação entre um medicamento experimental e melhoria do paciente (Orgaz et al., 2013). A extensão em que os indivíduos não deprimidos mostram ilusões de controle é afetada pela latência entre os estudos: ITIs mais longas estão associadas a um controle ilusório mais forte em indivíduos não deprimidos (Msetfi et al., 2005). Os jogadores problemáticos mostram ilusões mais fortes de controle em paradigmas de julgamento de contingência (Orgaz et al., 2013), embora a direção causal dessa relação ainda não esteja clara: a exposição extensiva a certos esquemas de reforço pode aumentar as ilusões de controle, ou indivíduos suscetíveis a ilusões de controle podem ter maior probabilidade de desenvolver problemas de jogo. Incluímos uma tarefa derivada do mesmo paradigma que Orgaz et al. (2013), que os participantes foram convidados a completar após a tarefa da máquina caça-níqueis. Nós também medimos a depressão como indivíduos deprimidos parecem fazer julgamentos mais calibrados neste paradigma (Liga e Abramson, 1979) com um ITI mais longo (Msetfi et al., 2005). O humor desordenado também foi identificado como um caminho potencial para o problema do jogo (Blaszczynski e Nower, 2002).

Efeito de Extinção de Reforço Parcial e Impulsividade

O efeito de extinção de reforço parcial (PREE) é um paradoxo comportamental no qual comportamentos fracamente reforçados persistem por mais tempo sem reforço em relação a reforços de ocorrência mais consistente (Mackintosh, 1974; Bouton e outros, 2014), como durante um período prolongado de perdas no jogo (Dickerson, 1979; Fantino e outros, 2005; Horsley et al., 2012). Déficits de reforçamento parcial foram identificados em jogadores de alta frequência¹, que demoram mais do que os jogadores recreativos a extinguir estas associações (Horsley et al., 2012), uma mudança que pode ocorrer da exposição crônica aos horários de reforço no jogo. Horsley et al. (2012) relatam que, embora a hipótese de reforço parcial seja um componente importante no jogo, a base de evidências é esparsa. A falta de extinção foi identificada como um marcador do jogo problemático (Weatherly et al., 2004). A falha em extinguir também diretamente (por exemplo, esforços malsucedidos para parar o jogo, jogar mais do que o pretendido) ou indiretamente (por exemplo, perseguir perdas) corresponde a indicadores para Desordem de Jogo (Associação Americana de Psiquiatria, 2013) ou problema de jogo (Lesieur e Blume, 1987).

Não surpreende que o PREE tenha sido vinculado ao jogo, e considerável atenção foi dedicada ao estudo deste assunto em máquinas caça-níqueis. As máquinas caça-níqueis tendem a ter uma taxa muito baixa de reforço (embora isso varie em máquinas computadorizadas), e os jogadores perseveram no jogo apesar das sequências crescentes de perdas. Há uma literatura que usa tarefas de caça-níqueis para investigar os efeitos do reforço parcial na aprendizagem operante. Lewis e Duncan (1956, 1957, 1958a,b) conduziram uma série de experimentos usando o jogo simulado para testar teorias de reforçamento parcial, descobrindo que probabilidades de recompensa mais baixas estavam associadas a uma maior perseverança. Poon e Halpern (1971) usou um paradigma semelhante para testar Capaldi's (1966; Capaldi e Martins, 2010) teorias de reforço parcial, manipulando a ordem experimental em uma tarefa de caça-níqueis com um pequeno número de tentativas de aquisição. Kassinove e Schare (2001) Manipulou grandes vitórias e quase derrotas no comportamento perseverativo em extinção em um paradigma similar de caça-níqueis, descobrindo que a densidade do near-miss afetava a extensão em que os participantes persistiam no jogo, mas não grandes vitórias.

Diferentes horários de reforços afetam potencialmente a forma como os comportamentos se extinguem (Madden et al., 2007; Haw, 2008aO jogo opera em um esquema de taxa aleatória de reforço, um subconjunto do cronograma de razão variável. Menos bem entendido do que os planejamentos de razão variável, é informativo contrastar como os programas de razão aleatória diferem dos planejamentos de razão variável. A distribuição típica o número de tentativas até que uma resposta seja reforçada em uma programação de razão aleatória segue um padrão em forma de L; o número de tentativas cai rapidamente após um pequeno número de jogadas, mas continua indefinidamente com uma probabilidade muito baixa. Em contraste com um cronograma de razão variável, é geralmente (mas não necessariamente) o caso em que a probabilidade do número de tentativas de reforço é uniformemente distribuída, e há um limite superior no número de tentativas antes de um comportamento ser reforçado (Haw, 2008a). Estudos comparando esses esquemas não mostraram diferenças claras; Hurlburt et al. (1980) não encontraram diferença entre os horários de razão variável e aleatória no jogo, embora tenham sido identificadas fraquezas com este estudo (Haw, 2008b). Crossman et al. (1987) não encontraram diferença entre os três esquemas de reforçamento da razão (variável, fixa e aleatória) em animais. Estudos recentes sugeriram que os planejamentos de rácios aleatórios demonstram um comportamento mais perseverante em comparação com os planejamentos com taxa fixa, particularmente quando o número de tentativas de reforço é muito grande (Madden et al., 2007).

A tarefa da máquina caça-níqueis que delineamos neste relatório foi projetada para que os participantes fossem solicitados a arriscar o dinheiro que haviam ganhado durante o experimento, mas a quantidade de dinheiro ganho aumentaria gradualmente. As condições de baixo reforço tentaram criar uma situação semelhante ao jogo a dinheiro real. Uma crítica de muitos experimentos de caça-níqueis foi que esses estudos tendiam a utilizar uma alta taxa de reforço em relação às máquinas caça-níqueis reais (Kassinove e Schare, 2001; Harrigan, 2007). Uma slot machine mecânica de três rolos tem uma probabilidade de ganho de 9%, mas isso varia em máquinas computadorizadas (Harrigan e Dixon, 2009). Na pesquisa de jogo (por exemplo, MacLin et al., 2007; Dixon e outros, 2011) maiores taxas de reforço (20%) têm sido usadas em paradigmas de extinção. Decidimos usar uma taxa de reforço de 30%, operando em um esquema de taxa aleatória de reforço semelhante ao jogo de slot machine real.

A impulsividade auto-relatada foi medida impulsividade prevê jogo perseverante em face de perdas crescentes, e é um caminho para o problema do jogo. Breen e Zuckerman (1999) descobriram que os jogadores impulsivos "perseguiam" as perdas por mais tempo em um jogo de apostas, em que a probabilidade de ganho diminuía à medida que o experimento continuava. A impulsividade foi identificada como fator de risco para jogadores problemáticos,MacLaren et al., 2011; Kräplin et al., 2014) mostram maior impulsividade autorreferida.

Para testar se esses efeitos comportamentais encorajam o jogo perseverativo, conduzimos um experimento em duas partes, no qual o ITI e a taxa de reforço foram manipulados. Os participantes foram designados para um dos quatro grupos e expostos a uma taxa alta ou baixa de reforço, e um ITI longo ou curto entre as jogadas. As associações foram extintas depois de uma certa quantia de dinheiro ter sido ganha. Subsequentemente, os participantes completaram uma tarefa de julgamento de contingência na qual julgaram a eficácia de um medicamento experimental. A literatura sobre reforçamento parcial prediz que os indivíduos expostos a uma taxa menor de reforço irão perseverar mais tempo. Os relatos de extinção baseados em ensaios preveem que os julgamentos de extinção em massa devem suprimir a resposta mais rápida, ao contrário de um relato baseado no tempo em que não deveria haver diferença. Os jogadores impulsivos também deveriam perseverar por mais tempo em extinção, com base em experimentos prévios em busca da perseverança na perseguição da perda.

Design

O experimento foi um experimento fatorial 2 × 2 entre os indivíduos, a taxa de reforço e ITI foram os fatores manipulados. As taxas de reforço foram 0.7 e 0.3. ITIs eram longos (10 s) ou curtos (3 s).

Em cada tentativa, os participantes tinham a opção de jogar ou não. O número de tentativas em que os participantes decidiram apostar foi a variável dependente. O resultado da aposta e a quantidade de dinheiro que os participantes haviam ganho também foram registrados. A fase de extinção foi dividida em blocos de ensaios 10 para análise. Os participantes também receberam uma tarefa de julgamento de contingência. Na tarefa de julgamento de contingência, as medidas eram da proporção de julgamentos em que o medicamento era administrado e o julgamento de contingência feito pelos participantes. Impulsividade e depressão foram medidas usando a Escala de Impulsividade de Barratt (BIS-11; Patton e outros, 1995) e Inventário de Depressão de Beck (BDI; Beck et al., 1961) respectivamente. O BIS-11 é uma medida 30-item que mede três fatores de ordem superior de atenção, não-planejamento e impulsividade motora (Patton e outros, 1995). O BDI é uma medida 24-item que mede múltiplos níveis de gravidade da depressão, discrimina a depressão da ansiedade e tem uma forte consistência interna (Beck et al., 1988). Nenhuma medida adicional de diferença ou comportamento individual foi tomada para além das aqui relatadas.

Participantes

Um total de participantes 122 foram recrutados da comunidade da Universidade de Nottingham para participar neste estudo (média de idade = 22.63, SD = 3.96, gênero - 69 fêmeas e machos 53)². Este estudo foi realizado de acordo e com aprovação ética pelo Comitê de Revisão de Ética da Escola de Psicologia da Universidade de Nottingham. Todos os participantes deram consentimento por escrito antes do início do experimento.

Não houve evidência de qualquer diferença de características entre os grupos. Uma Análise de Variância unidirecional (ANOVA) foi realizada em ambos os questionários, e os ANOVAs para o BIS [F(4,166) = 1.543, p = 0.192] e o BDI [F(4,166) = 0.662, p = 0.619] não foram significativos.

Procedimento

Os participantes foram aleatoriamente designados para uma das quatro condições. Para a primeira parte do experimento, os participantes foram convidados a participar de um paradigma PREE no contexto de uma slot machine simulada (Figura Figura 11). Os participantes foram informados sobre como funcionava a máquina caça-níqueis e a magnitude do pagamento para cada tipo de resultado vencedor. A slot machine simulada era uma simples slot machine de uma linha com três bobinas. Os participantes ganharam dinheiro se os ícones em três rolos combinassem. Havia cinco ícones diferentes (limão, cereja, pêra, laranja e sete sortudos), com valores vencedores de 10, 15, 20, 25 e 30p. A probabilidade de cada resultado vencedor ser o mesmo, portanto, o resultado médio vitorioso foi 20p ($ 0.35).

 

FIGURA 1

Captura de tela dos participantes da exibição da máquina caça-níqueis foi dada durante a tarefa de reforço parcial.

Para cada tentativa, os participantes tiveram a escolha entre jogar e pular. Os botões foram destacados para que os participantes ficassem cientes das duas escolhas que tinham. Independentemente de eles escolherem jogar ou não, as imagens nos três rolos apresentados na tela são atualizadas a cada 500 ms para dar a aparência de movimento. Em 1500, 3000 e 4500 ms, um dos rolos (da esquerda para a direita) parou de funcionar. Se os carretéis coincidissem e o participante jogasse, os participantes receberiam dinheiro correspondente ao valor dos ícones no carretel. Se os rolos não coincidissem, eles perderam a aposta que haviam feito, que foi fixada em 3p (£ 0.03, equivalente a cerca de US $ 0.05). As vitórias e as perdas foram acompanhadas por feedback visual e auditivo que diferiram para cada resultado. Esses barulhos eram diferentes se os participantes pulassem a aposta. Durante toda a tarefa, os participantes foram informados do seu saldo atual. Entre cada tentativa, os botões na tela permaneciam vermelhos, significando que os participantes não podiam fazer outra aposta. O ITI para a condição ITI curta foi 3000 ms e 10000 ms para a condição ITI longa.

Os participantes foram apresentados às provas práticas do 10 antes de o jogo começar a creditar ou a deduzir dinheiro do jogador. Os participantes foram informados quando os testes práticos terminaram. Assim que os testes experimentais começaram, os participantes jogaram até atingirem o critério, definido como tendo ganhado mais de £ 10.00 (US $ 15.40) no banco. Uma vez que os participantes atingiram o critério, eles foram expostos às provas de extinção 50, onde não foi possível ganhar dinheiro com a máquina caça-níqueis e, em seguida, a tarefa terminou automaticamente. A extinção foi medida pela supressão de seu comportamento de jogo; os participantes não foram informados da fase de extinção no final do experimento. Os testes práticos tiveram testes vencedores (que não pagaram), e a fase de extinção não teve vitórias nem dinheiro. As fases de prática e extinção eram idênticas em cada condição, a que os diferentes participantes do ITI estavam expostos.

Depois de completar o paradigma PREE, os participantes foram convidados a fazer uma série de julgamentos de contingência sobre a eficácia de uma droga experimental fictícia relacionada à recuperação do paciente. O paradigma de julgamento de contingência foi adaptado de um estudo publicado anteriormente (Orgaz et al., 2013). Neste paradigma, os participantes foram apresentados informações sobre uma droga fictícia que foi projetado para curar uma doença fictícia infecciosa da pele que teve consequências desagradáveis ​​quando um surto / crise ocorreu. Os participantes tiveram a opção de escolher entre administrar a droga e não administrar a droga, e eles receberam feedback sobre o resultado imediatamente depois (se a situação do paciente melhorou ou não). O paradigma foi projetado para provocar ilusões de controle por ter uma alta densidade de resultados - a taxa básica do resultado desejado (paciente recuperado) era alta (0.8) e era completamente independente da decisão dos usuários. Após tomarem a decisão, os participantes foram informados do resultado da escolha e houve uma pequena pausa (3500 ms) antes de serem novamente apresentados à decisão.

Após cada conjunto de testes 10, os participantes foram solicitados a avaliar a eficácia do medicamento. Os participantes foram convidados a julgar a eficácia do medicamento em uma escala de 0 para 100. Isso foi representado por uma barra sombreada no meio da tela, na qual eles receberam feedback sobre o número que escolheram, determinado por quão longe a barra clicou. Os participantes poderiam repetir clicando no controle deslizante até que estivessem felizes com a escolha, e foram solicitados a confirmar sua escolha usando um botão separado.

Abordagem analítica

Para avaliar o tempo de extinção para cada grupo, a proporção de apostas feitas foi calculada em cinco blocos de testes 10. A análise dos dados procedeu em duas etapas. Primeiramente, os ANOVAs fatoriais foram conduzidos nos dados de julgamento de contingência e extinção, com uma ANOVA de projeto misto 5 (bloco) × 2 (ITI) × 2 (Taxa de Reforço) sendo conduzida. Uma ANOVA de projeto misto 10 × 2 × 2 foi realizada nos juízos de contingência 10 participantes. Para testar os efeitos das diferenças individuais no comportamento do jogo e no jogo perseverante, uma série de modelos de regressão de poisson foram estimados com base no número de testes em que os participantes apostaram durante a aquisição e a extinção. Isso foi realizado em três etapas. Primeiro, um modelo inicial foi construído onde não foram inseridas covariáveis ​​no modelo. Em seguida, construiu-se um segundo modelo de regressão no qual ITI, taxa de reforço, escores do BIS, escores do BDI e um termo de interação entre ITI e taxa de reforço foram incluídos. ITI e taxa de reforço foram codificados dummy (ROR alto = 1, baixo = 0; curto ITI = 1, longo = 0), e os escores do BIS / BDI foram reescalonados com uma média de 0. Isso foi comparado com um modelo nulo usando um teste de razão de verossimilhança (LRT). Os LRTs são normalmente usados ​​na modelagem de variáveis ​​latentes para comparar entre dois modelos aninhados, por exemplo, na análise de classe latente (Collins e Lanza, 2010), ou entre o ajuste de dois modelos de regressão, como neste caso. Isso foi então comparado com um modelo completo em que os termos de interação foram modelados em cada covariável.

Neste ponto, os dados foram testados para examinar se os dados se encaixam em uma distribuição de poisson. Crucialmente, a regressão de poisson assume que a média e a variância condicionais são iguais. Embora os desvios dessa suposição tenham pouco efeito sobre os coeficientes gerais de regressão, quando a superdispersão (a variância sendo maior que a média) é substancial, isso tende a deprimir os erros padrão, aumentando o risco de resultados falso-positivos. Enquanto erros padrão robustos podem ser usados ​​para ajustar estesCameron e Trivedi, 2009), uma alternativa é estimar um modelo de regressão binomial negativo, que inclui um parâmetro extra para modelar a superdispersão. Para os dados de aquisição, essa abordagem foi adotada. Para os dados de extinção, enquanto os dados eram superdispersos, o nível de dispersão era consideravelmente menor, e assim os erros padrão robustos foram aplicados ao modelo de regressão.

Um número de outliers foi encontrado na baixa taxa de dados de extinção de reforço. Um exame dos dados indicou que um número de jogadores no baixo reforço, condição ITI longa parou de jogar menos de dois jogos em extinção ocorrendo e que estes eram pontos de dados periféricos. Esses participantes (n = 3) relatado em debrief eles trataram £ 10 como salientes, parando imediatamente depois que eles ganharam 10 ou pararam para permanecer acima de £ 10, independente de qualquer mudança na contingência. Esses participantes foram excluídos de uma análise mais aprofundada.

Comportamento de jogo

Para estudar o efeito de variáveis ​​comportamentais e de traço no comportamento de aquisição, um modelo de regressão binomial negativo de offset foi usado para controlar os efeitos diferenciais de exposição, onde as mesmas variáveis ​​foram usadas para os modelos fatorial restrito e completo como os dados de extinção. Estes revelaram que o modelo restrito (mesa Table11) foi um melhor ajuste do que o modelo nulo (G² = 22.74, p <0.001), mas que um modelo fatorial completo não se ajustou melhor do que o modelo restrito (G² = 6.359, p = 0.784). Isto revelou que os participantes expostos a uma taxa mais elevada de reforço apostaram mais frequentemente na aquisição.

 

tabela 1

Offset modelo de regressão binomial negativa de dados de aquisição.

Tarefa PREE

A ANOVA realizada nos dados de extinção revelou os principais efeitos do bloqueio, F(2.541,292.187) = 131.095, p <0.001, η2p = 0.533, onde o contraste linear foi significativo, F(1,115) = 229.457, p <0.001, η2p = 0.666, e a taxa de reforço, F(1,115) = 82.912, p <0.001, η2p = 0.419, mas nenhum efeito principal do ITI, F(1,115) = 1.455, p = 0.23. Houve interação entre bloco e taxa de reforço, F(2.541,292.187) = 22.801, p <0.001, η2p = 0.165, e uma interação adicional entre a taxa de reforço e ITI, F(1,115) = 6.317, p = 0.0133, η2p = 0.052. Não houve interação entre o bloqueio e o ITI, F(2.541,292.187) = 1.124, p = 0.334, ou uma interação de três vias, F(2.541,292.187) <1. O principal efeito do bloqueio indicou que as respostas diminuíram à medida que o número do bloqueio aumentou (ou seja, os participantes se extinguiram). Isso interagiu com a taxa de reforço, pois os participantes expostos a uma taxa mais alta de reforço se extinguiram mais rapidamente, sugerindo a presença de um PREE. O principal efeito da taxa de reforço significou o mesmo achado. A taxa de reforço e interação ITI indicou que, quando havia uma baixa taxa de reforço com um ITI longo, os participantes jogavam por mais tempo na extinção (Figura Figura 22). O bloqueio e a taxa de efeitos de reforço e a interação entre o bloqueio e a taxa de reforço foram todos grandes em tamanho (η2p > 0.12), enquanto a interação entre a taxa de reforço e a interação ITI teve um efeito pequeno a médio.

 

FIGURA 2

Dados de extinção para todos os grupos, em blocos de ensaios 10.

Diferenças individuais

Para testar o papel das diferenças individuais no jogo perseverativo, foi utilizado um procedimento de regressão de poisson sobre o número de apostas em extinção. O LRT indicou que o modelo restrito inicial era um melhor ajuste dos dados em comparação com o modelo nulo (G² = 581.15, p <0.001). O modelo de regressão restrito (mesa Table22) indicou que taxas mais baixas de reforço e ITIs mais longas previam um jogo perseverativo mais longo. Esses termos interagiram da mesma maneira que o ANOVA fatorial. Um outro modelo de regressão incluindo termos de interação entre as diferentes covariáveis ​​foi subseqüentemente conduzido (mesa Table33) com as mesmas variáveis ​​que a regressão em mesa Table11. Um LRT comparando os modelos de regressão fatorial restrita e completa indicou que o modelo fatorial completo foi um melhor ajuste dos dados (G² = 66.44, p <0.001). Isso revelou os mesmos efeitos significativos de antes, mas também que a impulsividade auto-relatada mais elevada previa jogo perseverativo mais longo. Houve uma tendência sugerindo que isso interagia com a taxa de reforço, com indivíduos menos impulsivos parecendo perseverar menos em condições de baixo reforço. Pontuações nas duas medidas psicométricas interagiram, e houve uma interação de três vias entre ITI, taxa de reforço e BDI, com mais indivíduos deprimidos na alta taxa de reforço, grupo ITI curto jogando por mais tempo na extinção (Figura Figura 33).

 

tabela 2

Modelo restrito de regressão de poisson de dados de extinção com erros padrão robustos.

 

tabela 3

Modelo completo de regressão de poisson de dados de extinção com erros padrão robustos.

 

FIGURA 3

Boxplot do estado de depressão e proporção de apostas em extinção para cada uma das quatro condições.

Tarefa de Julgamento de Contingência

A análise dos dados do julgamento de contingência revelou que um efeito principal significativo do bloqueio, F(6.526,737.416) = 3.735, p = 0.001, η2p = 0.032. O principal efeito do bloco também incluiu um contraste linear significativo, F(1,113) = 10.312, p = 0.002, η2p = 0.084, indicando que os participantes se tornaram mais bem calibrados, pois subsequentemente fizeram julgamentos sobre a eficácia do medicamento (Figura Figura 44). Principais efeitos do ITI, F(1,113) <1, e taxa de reforço, F(1,113) <1, não foram observados. Interações entre bloco e ITI, F(6.526, 737.415) <1, bloco e taxa de reforço, F(6.526,737.415) <1, e ITI e taxa de reforço, F(1,113) = 1.109, p = 0.295, não foram significativos. Uma interação de três vias entre bloco, taxa de reforço, F(6.526,737.416) = 1.048, p = 0.399, também não foi significativo.

 

FIGURA 4

Plot of mean julgamentos de contingência em todos os julgamentos 10 participantes fizeram.

Financiamento. Esta pesquisa contida neste relatório foi financiada pelo Conselho de Pesquisas Econômicas e Sociais (ES / J500100 / 1) e Conselho de Pesquisas de Engenharia e Ciências Físicas (EP / GO37574 / 1).

¹Este estudo relata que sua amostra de jogadores de alta frequêncian = 19) continha apenas três jogadores patológicos, e o número médio de critérios de Jogo Patológico do DSM-IV endossado foi 2.3, indicando que esta é uma diferença encontrada em níveis baixos a moderados de jogo problemático.

²Um número de participantes em todas as condições desistiu (n = 18). Os participantes que se retiraram foram reamostrados. Todos os participantes que abandonaram medidas completas de depressão e impulsividade. A maioria destes desistentes (82%) estavam na baixa taxa de reforço, condição ITI alta. Testes não paramétricos foram realizados para testar se os participantes que abandonaram a escola diferiram dos demais participantes da mesma condição em qualquer consideração. Não foram observadas diferenças significativas nos escores de impulsividade ou depressão, nem na taxa em que estavam jogando antes do abandono (Wilcoxon's signed rank test, p > 0.05). Todos os participantes foram informados após a retirada do experimento. Os participantes que desistiram relataram que desistiram do experimento porque a duração do estudo entrava em conflito com outros compromissos (por exemplo, palestras).

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