Disponível online 7 Fevereiro 2017
- Rayna Sariyskaa,, ,
- Bernd Lachmanna, ,
- Sebastian Markettb, c, ,
- Martin Reuterb, c, ,
- Christian Montaga, d,
http://dx.doi.org/10.1016/j.abrep.2017.02.002
Destaques
• As pontuações mais altas de dependência da Internet estavam ligadas à aprendizagem implícita deficiente.
• Esta associação foi encontrada em dois grupos independentes de gamers masculinos (excessivos).
• O vício em jogos on-line estava vinculado à maior aceitação de riscos em participantes saudáveis.
• Aprendizagem implícita e tomada de risco foram avaliados, usando uma tarefa experimental.
Sumário
Introdução
Em três estudos consecutivos, nosso objetivo foi investigar a relação entre o uso problemático da Internet (PIU), o Desvio de jogos na Internet (IGD) e as habilidades de aprendizado implícitas, e a impulsividade / risco entre gamers e participantes de controle on-line.
Métodos
No estudo 1, N = 87 visitantes do sexo masculino, recrutados na “Gamescom” em Colônia (2013), preencheram uma versão resumida do Internet Addiction Test (s-IAT), a Online Gaming Addiction Scale (OGAS), e completaram uma tarefa experimental para avaliar implícita habilidades de aprendizagem. No estudo 2, um grupo de jogadores de WoW e participantes de controle completaram a mesma configuração, a fim de replicar os resultados do estudo 1. O Estudo 3 usou uma versão modificada do experimento para medir a impulsividade / tomada de risco em um grupo de participantes saudáveis .
Resultados
No estudo 1, os resultados revelaram uma correlação negativa significativa entre o escore s-IAT e a medida de aprendizagem implícita entre os participantes masculinos da Gamescom. No estudo 2, as pontuações de dependência de s-IAT e WoW foram negativamente correlacionadas com a aprendizagem implícita apenas em jogadores de WoW masculinos, o que espelha os resultados do estudo 1. No estudo 3, o escore OGAS foi positivamente correlacionado com a medida experimental de impulsividade / risco.
Conclusão
No atual projeto de pesquisa, a aprendizagem implícita deficiente estava ligada à PIU apenas em participantes do sexo masculino com (tendência para) IGD. Esses achados podem ajudar a desfazer alguns resultados opostos nessa relação, quando se considera o gênero dos participantes. Além disso, as tendências de maior risco foram associadas à IGD entre os participantes saudáveis, sugerindo, assim, o potencial de tomada de risco como um preditor de IGD em uma população sem jogadores.
Palavras-chave
- Vício em internet;
- Desordem do jogo do Internet;
- Aprendizagem implícita;
- Assumir riscos
1. Introdução
A Internet encontrou seu caminho na vida cotidiana de muitas pessoas em todo o mundo, oferecendo uma maneira fácil de coletar informações e consumir entretenimento. Com o crescente número de usuários da Internet, representando quase 50% da população mundial no momento (acessado no 07.09.16. http://www.internetlivestats.com/internet-users/), o número de relatórios sobre o uso problemático da Internet (PIU) está aumentando. Em um estudo representativo da Alemanha (N = 15,024 participantes) Rumpf, Meyer, Kreuzer, John e Merkeerk (2011) apresentaram prevalências de 1.5% na dependência de internet, com os usuários mais jovens apresentando proporções mais elevadas (4% no grupo de 14 a 16 anos). Primeiras tentativas de definir e diagnosticar PIU1 foram feitas pela Kimberly Young no ano 1998 (ver também o primeiro relatório de Jovem, 1996). Desde então, numerosos testes e instrumentos de triagem foram desenvolvidos Young, 1998b, Jovem, 1998a e Tao e outros, 2010), a fim de calcular as prevalências em diferentes populações e fornecer aos pacientes um tratamento eficaz. No entanto, ainda não existe uma classificação nosológica da PIU. A pesquisa sobre o vício em jogos online parece estar um passo à frente, já que recentemente o Distúrbio de Jogo na Internet (IGD) foi incluído na Seção III do DSM-5, encorajando assim exames adicionais antes de sua consideração como um distúrbio formal (American Psychiatric Association). O IGD é considerado uma forma específica de PIU, que apenas se sobrepõe em pequenas partes com a forma generalizada de PIU descrita acima (por exemplo, Davis, 2001 e Montag et al., 2015).
1.1. PIU e aprendizagem implícita / tomada de decisão
Déficits na tomada de decisão têm sido demonstrados em inúmeros estudos, investigando pacientes com vícios de substância e comportamento Bechara et al., 2001 e Schoenbaum e outros, 2006). Por causa de semelhanças na conceituação de PIU e vício comportamental / substância (Jovem, 1998a), o tópico da tomada de decisão também é de alta relevância para entender melhor a natureza do uso excessivo da Internet. Ao avaliar a tomada de decisão, realizou-se uma diferenciação entre a tomada de decisão em ambiguidade e a tomada de decisão em risco (Brand et al., 2006 e Schiebener e Brand, 2015). Enquanto na tomada de decisão sob ambigüidade as regras para ganhos e perdas e as probabilidades de diferentes resultados não são explicitamente explicadas (medidas, por exemplo, com os primeiros ensaios da IOWA Gambling Task ou IGT), na tomada de decisão sob risco, informações explícitas sobre o potencial consequências e as probabilidades de ganhos e perdas estão disponíveis ou são calculáveis (medidas, por exemplo, com o Game of Dice Task ou GDT) (Brand et al., 2006 e Schiebener e Brand, 2015). Com base nesta diferenciação e nos modelos de processo dual de tomada de decisão (por exemplo, Epstein, 2003), Schiebener e Brand (2015) propuseram um modelo teórico para explicar a tomada de decisão sob risco. Nesse modelo, o papel das funções executivas é destacado como uma chave de relevância para a tomada de decisões sob risco, mas não para a tomada de decisão sob ambigüidade. Recompensa emocional e punição devem acompanhar ambas as formas de tomada de decisão. Assim, ambos os processos reflexivos (controlados pela cognição), juntamente com os processos impulsivos (induzidos pela antecipação de recompensa emocional e punição) podem estar envolvidos nos processos de tomada de decisão sob condições objetivas de risco (Schiebener & Brand, 2015). Além disso, fatores como informações sobre a situação de decisão, atributos individuais e estados induzidos situacionais e influências externas foram propostos para ter efeitos modulatórios na tomada de decisão (Schiebener & Brand, 2015).
Em relação ao vício em internet, um novo referencial teórico foi proposto por Brand, Young, Laier, Wölfling e Potenza (2016), denominado Interação de Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE), onde um enfraquecimento das funções executivas e controle inibitório também foi destacado como sendo de relevância para o desenvolvimento de UIP. De acordo com esse modelo, o desenvolvimento e a manutenção de transtornos específicos do uso da Internet estão subjacentes às interações entre fatores predisponentes (por exemplo, personalidade e psicopatologia), moderadores (estilo de enfrentamento disfuncional e expectativas da Internet) e mediadores (por exemplo, respostas afetivas e cognitivas a sinais situacionais). Essas interações complexas, combinadas com a experiência de gratificação e reforço positivo, como consequência do uso de uma determinada característica da Internet, e com funções executivas e controle inibitório reduzidos, podem resultar em um distúrbio específico do uso da Internet.
Até o momento, alguns estudos empíricos foram conduzidos no contexto da UIP, controle inibitório e tomada de decisão. A maioria deles está de acordo com o referencial teórico Brand et al. (2016). Sun et al. (2009) por exemplo, relataram pior desempenho em uma tarefa de jogo em usuários excessivos da Internet e escolha mais lenta de uma estratégia bem-sucedida em comparação aos participantes do controle. Em um estudo mais recente, Pawlikowski e Brand (2011) relataram a redução da capacidade de tomada de decisão sob risco no GDT em um grupo de jogadores de World of Warcraft (WoW) em excesso em comparação com os participantes do controle. Yao et al. (2015) usaram uma versão modificada da tarefa Go / NoGo (onde estímulos relacionados a jogos foram usados próximos a estímulos neutros) e relataram reduções no controle inibitório em participantes com IGD, em comparação com participantes do controle. Laier, Pawlikowski e Brand (2014) encontrou resultados semelhantes com uma versão modificada do IGT, ao usar imagens pornográficas e neutras nos baralhos de cartas vantajosos e / ou desvantajosos. Aqui, em uma amostra de usuários de pornografia masculina, os participantes mostraram deficiências na tomada de decisões em julgamentos em que as imagens pornográficas estavam associadas a baralhos de cartas desvantajosos. No entanto, também foram relatados resultados mistos sobre a tomada de decisão no contexto da UIP ou IGD. Em um estudo de C. Ko et al. (2010) por exemplo, os participantes viciados em Internet mostraram melhor tomada de decisão, medida com o IGT, em comparação com os participantes do controle. No estudo de Yao et al. (2015) já citado acima, nenhuma diferença na tomada de decisão usando o IGT poderia ser encontrada entre participantes saudáveis e aqueles com IGD. Para desenredar esses resultados conflitantes, são necessários mais estudos, examinando possíveis variáveis interferentes. Uma variável particular é descrita mais adiante no presente estudo.
1.2. PIU, risco e impulsividade
Devido à caracterização inicial da PIU como um transtorno do controle de Impulso, vários estudos foram conduzidos para explorar a UIP no contexto da impulsividade e tomada de risco. Cao, Su, Liu e Gao (2007) e Lee et al. (2012) mostraram que a PIU foi positivamente associada à impulsividade de característica, medida com a Escala de Impulsividade de Barratt (BIS-11). Com relação ao referencial teórico Brand et al. (2016)já mencionada acima, a impulsividade é mencionada entre os fatores de personalidade, mostrando associações mais estáveis com a UIP e, portanto, proposta como um dos fatores, influenciando seu desenvolvimento e manutenção. Em termos gerais, a impulsividade é caracterizada como “uma predisposição para reações rápidas e não planejadas a estímulos internos ou externos, sem levar em conta as conseqüências negativas dessas reações para os indivíduos impulsivos ou para os outros” (Moeller, Barratt, Dougherty, Schmitz, & Swann, 2001; p. 1784). O termo relacionado de assumir riscos é definido como “comportamentos realizados sob incerteza, com ou sem conseqüências negativas inerentes, e sem planejamento de contingência robusto” (Kreek, Nielsen, Butelman, & LaForge, 2005; p. 1453). C. Ko et al. (2010) aplicou a Tarefa de Risco Analógico de Balão (Lejuez et al., 2002) para medir riscos, mas não encontrou associação significativa com PIU. No presente estudo, estamos mais uma vez examinando essas associações, aplicando tanto o autorrelato quanto as medidas experimentais de impulsividade / risco.
1.3. O papel do gênero para a UIP / IGD
Outra questão importante no contexto do vício em Internet é a preferência por características específicas da Internet (por exemplo, compras online, jogos online), dependendo do gênero. Um estudo representativo da Alemanha mostrou que 77.1% das mulheres viciadas em Internet na idade de 14-24 anos usam sites de redes sociais, em comparação com 64,8% dos homens na mesma idade (Rumpf et al., 2011) No mesmo estudo, 7.2% das mulheres viciadas em Internet com idade entre 14 e 24 anos relataram usar a Internet para jogar videogames online, em comparação com 33.6% dos homens da mesma idade (Rumpf et al., 2011). Assim, parece que, no que diz respeito à IGD, os participantes do sexo masculino mostram maior preferência pelo jogo online, em comparação com os participantes do sexo feminino e foram relatados como estando em maior risco para desenvolver IGD. Além disso, Ko, iene, Chen, Chen e iene (2005) observaram que idade avançada, baixa autoestima e menor satisfação com a vida diária foram associadas com maior IGD entre os homens, mas não entre as mulheres. Apesar desses resultados, ainda existem poucos estudos, que consideram sistematicamente o gênero dos participantes como uma variável moderadora / mediadora no contexto da UIP. No entanto, é possível que essas diferenças sejam responsáveis por alguns resultados opostos no campo e, assim, nos estudos a seguir, eles serão levados em consideração.
O objetivo do nosso projeto de pesquisa foi investigar a ligação entre PIU, bem como IGD e aprendizagem implícita em um grupo de participantes do sexo masculino com propensão ao IGD (estudo 1). No estudo 2, pretendemos replicar estes resultados, comparando participantes saudáveis e jogadores de WoW excessivos sob a consideração de gênero. O objetivo do estudo 3 foi explorar a relação entre PIU, IGD e Impulsividade / tomada de risco (auto-relato e dados experimentais) em participantes saudáveis.
Com base na literatura supracitada, formulamos as seguintes hipóteses:
Hipótese 1.
Esperamos associações negativas entre PIU / IGD e habilidades de aprendizado implícitas (Estudo 1).
Hipótese 2.
Esperamos associações negativas entre PIU / IGD e habilidades de aprendizado implícitas (Estudo 2). Esperamos que esta associação negativa seja mais forte no grupo de jogadores masculinos do WoW.
Hipótese 3.
Esperamos associações positivas entre PIU / IGD e o auto-relato e medidas experimentais de impulsividade / tomada de risco em participantes saudáveis (Estudo 3).
2. Estude 1
2.1. Métodos
2.1.1. Participantes
N = 107 participantes (99 homens, 8 mulheres, idade M = 19.52, SD = 3.57) foram recrutados na “Gamescom 2013” na Alemanha, o maior evento de jogos do mundo. No entanto, porque o número muito baixo de participantes do sexo feminino na presente amostra (n = 8) e as diferenças de gênero relatadas acima no contexto do IGD (por exemplo Rumpf et al., 2011), excluímos as participantes femininas das análises posteriores do estudo. Depois de também excluir participantes com dados perdidos, a amostra resultou em n = 79 participantes do sexo masculino (idade M = 19.81, SD = 3.62). Em relação à escolaridade, 8.9% relataram ter curso superior ou politécnico, outros 40.5% relataram ter diploma de nível A ou bacharelado profissional e 26.6% relataram ter concluído o ensino médio ou ensino médio moderno, enquanto 24.1% relataram não ter diploma de ensino médio.
2.1.2. Medidas
Os participantes responderam perguntas sobre sua idade, sexo e educação, preenchidos em uma versão curta do teste de dependência da Internet (s-IAT, Pawlikowski, Altstötter-Gleich, & Brand, 2013; O Alpha de Cronbach na presente amostra foi de 0.70), contendo 12 itens em escala de Likert (1 = nunca a 5 = muito frequentemente) e a Escala de Dependência em Jogos Online (OGAS, uma versão modificada da Escala de Dependência em Jogos por Lemmens, Valkenburg e Peter, 2009, onde a palavra “online” foi adicionada a todos os itens; O Alpha de Cronbach na presente amostra foi de 0.66), consistindo em 7 itens variando entre 1 = nunca e 5 = muito frequentemente. Além disso, os participantes avaliaram sua experiência com jogos de computador (por exemplo, “Há quantos anos você joga jogos de computador?” Ou “Quantas horas em média por semana você joga jogos de computador online?”). Foi administrada uma medida de autoavaliação da assunção de riscos, incluindo um item sobre tendências gerais de assunção de riscos ("Como você se descreveria de 0 (nem um pouco disposto a correr riscos) a 10 (absolutamente disposto a correr riscos?") ; Painel Sócio-Econômico Alemão (SOEP; Siedler, Schupp, Spiess e Wagner, 2008) Usamos uma tarefa experimental ligeiramente ajustada ("tórax do diabo"), incorporada a partir de um estudo de Eisenegger et al. (2010), a fim de medir a aprendizagem implícita. Em cada um dos testes 36, apresentamos dez imagens de caixas de madeira fechadas na tela do computador. As caixas foram alinhadas em uma linha e os participantes tiveram a oportunidade de abrir posteriormente um número de caixas selecionadas, trabalhando da esquerda para a direita. Os participantes foram instruídos que nove das caixas continham uma recompensa monetária virtual (centavos 5) e uma continha um "diabo". Se os participantes abrissem apenas caixas de recompensa em um determinado teste, eles iriam para o próximo teste ganhando a soma das recompensas. Se eles abrissem uma caixa contendo o diabo entre as outras caixas, perderiam tudo no julgamento atual. A próxima posição do diabo foi randomizada entre os testes 36, mas apareceu em cada posição de 2 para 102 exatamente quatro vezes. Embora isso não tenha sido mencionado para os participantes, os participantes com maiores habilidades cognitivas podem ter elaborado um entendimento implícito para essa regra e podem ter aprendido a ter um melhor desempenho no decorrer do experimento. O total de recompensas monetárias até o final do experimento é ainda chamado de “GAIN” e será usado como uma medida de aprendizado implícito. A montagem experimental é descrita em FIG. 1.
FIG. 1.
Configuração experimental do baú do diabo - abrir o baú com o diabo levou à perda de todas as moedas coletadas em um determinado julgamento.
2.1.3. Procedimento
Todos os questionários em inglês foram traduzidos para o alemão por nosso próprio grupo de trabalho. Os participantes primeiro preencheram os questionários e depois concluíram o experimento do peito do Diabo. Observe que os participantes do estudo 1 não receberam nenhuma recompensa monetária após a conclusão do experimento e que foram informados sobre esse fato antes de concluí-lo.
2.1.4. análise estatística
Para as seguintes análises, a normalidade dos dados foi examinada aplicando-se a regra geral, sugerida por Miles e Shevlin (2001; p. 74), considerando a assimetria das variáveis investigadas. As análises de correlação foram calculadas com as correlações de Pearson ou de Spearman, dependendo da distribuição dos dados, e intervalos de confiança corrigidos e acelerados de bootstrap (intervalos de confiança BCa 95%) foram calculados para cada coeficiente de correlação para testar sua significância. ANOVA de medidas repetidas foi usado para testar os efeitos de aprendizagem implícitos, ao comparar o ganho nas primeiras 18 tentativas com o ganho nas últimas 18 tentativas do experimento.
2.1.5. Ética
O projeto de pesquisa (estudos 1, 2 e 3) foi aprovado pelo Comitê de Ética Local da Universidade de Bonn, Bonn, Alemanha. Todos os sujeitos forneceram consentimento informado antes de concluir o estudo.
2.2. Resultados
As médias e desvios-padrão das variáveis sob investigação são apresentados em tabela 1.
Tabela 1.
Média, desvio padrão (DP) e intervalo possível / real para as variáveis experiência de jogo (anos), horas de jogo online por semana, s-IAT, OGAS, GAIN e risco (auto-relato).
|
Média |
SD |
Gama possível |
Alcance real |
|
|---|---|---|---|---|
|
Experiência em jogos (anos) |
11.09 | 4.31 | - | 3-24 |
|
Horas de jogo online por semana |
22.24 | 16.00 | - | 0-70 |
|
s-IAT |
23.86 | 5.38 | 12-60 | 12-43 |
|
OGAS |
14.75 | 4.36 | 7-35 | 7-26 |
|
GANHO |
413.61 | 71.97 | 0-1620a | 160-520 |
|
Tomada de risco (autorrelato) |
6.77 | 1.89 | 1-10 | 3-10 |
N = 79, risco (autorrelato) n = 64.
a
Observe que o intervalo máximo possível para a variável GAIN foi estimado sob a suposição de que o diabo apareceria em cada uma das 36 tentativas na posição 10 e o participante pararia a tentativa atual na posição 9. Assim, o diabo não interromperia o processo de abertura de caixas e os participantes ganhariam a maior quantia possível de dinheiro por tentativa (= 45 MU) em cada tentativa consecutiva. No entanto, realisticamente, há uma possibilidade muito baixa de que esse evento ocorra.
2.2.1. Análises de correlação
Apenas a variável GAIN não teve distribuição normal. A idade dos participantes foi positivamente correlacionada com GAIN (ρ = 0.27, p <0.05). Além disso, GAIN mostrou uma correlação negativa com o escore s-IAT (ρ = - 0.26, p <0.05). Além disso, calculamos correlações parciais para GAIN e o escore s-IAT para controlar a idade. A correlação permaneceu significativa (r = - 0.28, p <0.05). A correlação negativa entre GAIN e a pontuação OGAS marginalmente não atingiu significância (ρ = - 0.20, p = 0.073) e permaneceu não significativo após o controle para a idade (r = - 0.12, p = 0.292). Todas as correlações significativas permaneceram significativas após a inspeção dos intervalos de confiança de 95% do BCa. Por favor, veja tabela 2 para uma visão geral dos resultados. (Vejo FIG. 2 e FIG. 3.)
Tabela 2.
Correlações entre o GAIN no experimento “Devil's chest” e o s-IAT, pontuação OGAS e tomada de risco (autorrelato).
|
GANHO |
s-IAT |
OGAS |
tomada de risco (autorrelato) |
|
|---|---|---|---|---|
|
GANHO |
1 | |||
|
s-IAT |
- 0.264⁎ | 1 | ||
|
OGAS |
- 0.203 | 0.511⁎⁎ | 1 | |
|
tomada de risco (autorrelato) |
0.148 | 0.129 | 0.187 | 1 |
N = 79, tomada de risco (autorrelato) n = 64; Correlações de Spearman são representadas em Itálico.
⁎⁎
p <0.01.
⁎
p <0.05.
FIG. 2.
Médias e o erro padrão para o GANHO nas primeiras 18 tentativas vs. o GANHO nas últimas 18 tentativas do experimento “Baú do Diabo”. MU = unidades monetárias.
FIG. 3.
Médias e o erro padrão para o GANHO durante as primeiras 18 contra as últimas 18 tentativas do experimento “Baú do Diabo”, para participantes de controle (gráfico à esquerda) e jogadores de WoW (gráfico à direita). MU = unidades monetárias.
2.2.2. Verificação da manipulação do experimento "tórax do diabo" como uma medida de aprendizagem implícita
Os resultados das medidas repetidas ANOVA mostraram uma diferença média significativa entre o GAIN nos primeiros ensaios 18 da experiência, em comparação com os últimos ensaios 18 (F(1,78) = 17.303, p <0.01), mostrando que os participantes ganharam mais dinheiro na segunda parte do experimento (M1 = 192.34 e M2 = 221.27 respectivamente).
2.3. Discussão
Resumindo, como proposto em nossas hipóteses, no estudo 1, o vício em Internet foi associado a deficiências nas habilidades de aprendizado implícitas. Este resultado fornece mais evidências para o papel da má tomada de decisão no contexto da UIP (por exemplo, Brand et al., 2016). A associação com IGD foi na mesma direção, no entanto, não atingiu significância. Isso pode ser explicado pelo tamanho da amostra relativamente pequeno e / ou pela consistência interna relativamente baixa (0.66) da escala OGAS neste estudo. A fim de investigar melhor essas relações e comparar os resultados entre participantes masculinos e femininos e entre jogadores e não jogadores, o estudo 2 foi conduzido.
2.4. Estude 2
O objetivo do segundo estudo foi replicar os resultados do estudo 1, usando uma amostra de jogadores de World of Warcraft (WoW) e participantes de controle, que eram ingênuos ao WoW. Dado que a associação entre o s-IAT e GAIN como uma medida de aprendizagem implícita pode ser observada em participantes do sexo masculino com tendência para IGD, estávamos interessados em ver a replicação dos resultados do estudo 1, particularmente em jogadores de WoW do sexo masculino.
2.5. Métodos
2.5.1. Participantes
Jogadores WoW e participantes de controle, participaram do estudo. Os jogadores de WoW foram recrutados, usando os seguintes critérios: Experiência em jogos de WoW por um mínimo de dois anos. Um critério de exclusão foi jogar outros jogos que não WoW por> 7 horas por semana, no entanto, participantes sem experiência em outros jogos foram recrutados preferencialmente. Pessoas de controle precisavam ser ingênuas no WoW, portanto, não tinham experiência de jogar este jogo antes. Os critérios de exclusão para ambos os grupos de participantes foram deficiência visual, dificuldades de leitura e escrita, discromatopsia, concussão, medicação de longa duração, doenças neurológicas e psiquiátricas, deficiência auditiva e alto uso de substâncias. Após uma inspeção minuciosa da amostra, excluímos um participante devido a um transtorno alimentar e consumo diário de cannabis, um participante devido a distúrbios neurológicos e psiquiátricos e um participante devido a valores extremos, e participantes com dados ausentes, o que resultou em n = 77 participantes de controle (39 homens) e n = 44 jogadores WoW (28 homens). 6.5% (n = 5) dos participantes de controle relataram o uso casual de jogos de RPG online (<3 h de jogos de computador por semana) e 23.4% (n = 18) relatou o uso casual de jogos Ego-shooter (<1 hora de jogo por semana). A idade média da amostra total foi M = 23.70 (SD = 3.93). Quanto à escolaridade, 10.7% referiram ter curso superior, outros 85.9% referiram possuir diploma de nível A ou bacharelado profissional e 2.5% referiram ter concluído o ensino médio ou ensino médio moderno. Uma pessoa não respondeu aos itens referentes à escolaridade.
2.5.2. Medidas
Aqui novamente o s-IAT (Pawlikowski et al., 2013; O alfa de Cronbach na presente amostra foi de 0.76), OGAS (uma modificação do GAS por Lemmens et al., 2009; O Alpha de Cronbach na presente amostra foi de 0.88) e a experiência em jogos de computador foi avaliada. Além disso, o Questionário de Engajamento de Uso Problemático Específico de World of Warcraft (WoW-SPUQ), consistindo de 27 itens, classificados em uma escala de 1 = "discordo totalmente" a 7 = "concordo totalmente" (Peters & Malesky, 2008; O alfa de Cronbach na presente amostra foi de 0.89) foi preenchido apenas pelo grupo WoW. Além disso, a Escala de Impulsividade Barratt (BIS-11; Patton & Stanford, 1995; O Alpha de Cronbach na presente amostra foi de 0.85) foi administrado como uma medida de impulsividade (30 itens são pontuados em uma escala, variando de 1 = “raramente / nunca” a 4 = “quase sempre / sempre”). Com essa escala, três fatores de segunda ordem podem ser avaliados: A impulsividade da atenção é definida como uma incapacidade de focar ou concentrar a atenção; A impulsividade motora envolve agir sem pensar, enquanto a impulsividade sem planejamento envolve uma falta de "futuro" ou premeditação (Stanford et al., 2009). As consistências internas para as subescalas do presente estudo foram 0.73, 0.69 e 0.69, respectivamente.
2.5.3. Procedimento
Os participantes participaram de um grande estudo longitudinal para investigar fatores biológicos ao lado de variáveis psicológicas e seu papel para IGD. Para o presente estudo, apenas os dados do primeiro ponto de medição foram usados para testar e replicar os resultados do estudo 1 (completar o experimento do peito do Diabo pela segunda vez (T2) claramente não é comparável a ser ingênuo como no estudo 1 ) Os questionários e o experimento foram concluídos na mesma ordem do estudo 1. Em comparação com o estudo 1, no entanto, no estudo 2 os participantes receberam a quantia de dinheiro que ganharam no experimento “Baú do Diabo” e foram informados sobre esse fato antes de concluir o experimento.
2.5.4. análise estatística
A avaliação dos dados foi realizada de forma análoga ao estudo do 1.
2.6. Resultados
A pontuação da OGAS e as horas de jogos on-line por semana foram distribuídas de forma não normal nos grupos de participantes do controle masculino e feminino. Além disso, o escore s-IAT e a idade foram distribuídos de forma não-normal no grupo de participantes do sexo feminino. A correlação entre o GAIN e o escore s-IAT no grupo de jogadores do WoW foi testada em um lado, com base nos achados do estudo 1.
Estatísticas descritivas para participantes de controle e jogadores de WoW são apresentadas em tabela 3. Aqui, os participantes do controle masculino e feminino tiveram experiência de jogo significativamente menor, horas de jogos on-line por semana e pontuação OGAS, em comparação com jogadores de WoW masculinos e femininos tabela 3). Além disso, as jogadoras de WoW do sexo feminino apresentaram escores significativamente maiores no IAT-s, em comparação aos participantes do sexo feminino. Todas as outras variáveis não diferiram significativamente entre os participantes de controle e os jogadores de WoW.
Tabela 3.
Médias, desvios-padrão (DP), alcance possível / real, t-/U valor e significância para diferenças de médias entre o grupo de controle e WoW (p) para as variáveis experiência de jogo (anos), horas de jogos online por semana, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ e BIS-11 para o WoW e controle de participantes.
|
Grupo de controle |
Jogadores de WoW |
Gama possível |
Alcance real |
t-/U valor |
p |
|||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Média |
SD |
Média |
SD |
|||||
| Participantes masculinos | ||||||||
|
Experiência em jogos (anos) |
9.49 | 6.81 | 14.29 | 4.85 | - | 0 – 22 / 6 – 25 | - 3.369 | 0.001 |
|
Horas de jogo online por semana |
1.18 | 2.11 | 19.71 | 11.44 | - | 0 – 9 / 0 – 50 | 30.0 | <0.001 |
|
GANHO |
450.77 | 39.10 | 443.04 | 54.30 | 0-1620 | 370 – 510 / 305 – 525 | 0.678 | 0.500 |
|
s-IAT |
21.67 | 6.53 | 23.79 | 6.90 | 12-60 | 12 – 42 / 14 – 41 | - 1.280 | 0.205 |
|
OGAS |
8.67 | 2.39 | 15.79 | 5.85 | 7-35 | 7 – 17 / 9 – 29 | 94.5 | <0.001 |
|
WoW-SPUQ |
- | - | 87.57 | 23.26 | 27-189 | - / 53 - 134 | - | - |
|
BIS-11 total |
65.00 | 13.39 | 64.63 | 8.94 | 30-120 | 40 – 99 / 53 – 90 | 0.125 | 0.901 |
|
BIS-11 attentional |
17.13 | 4.95 | 16.57 | 2.85 | 8-32 | 8 – 30 / 12 – 21 | 0.579 | 0.565 |
|
Motor BIS-11 |
23.16 | 4.81 | 22.43 | 3.66 | 11-44 | 14 – 35 / 16 – 33 | 0.671 | 0.504 |
|
BIS-11 não planejamento |
24.71 | 5.32 | 25.74 | 4.77 | 11-44 | 14 – 40 / 16 – 40 | - 0.803 | 0.425 |
| Participantes do sexo feminino | ||||||||
|
Experiência em jogos (anos) |
3.86 | 5.76 | 11.50 | 5.29 | - | 0 – 15 / 1 – 20 | - 4.557 | <0.001 |
|
Horas de jogo online por semana |
0.09 | 0.43 | 17.56 | 9.06 | - | 0 – 2.5 / 1 – 37.5 | 1.5 | <0.001 |
|
GANHO |
429.74 | 39.98 | 439.06 | 58.72 | 0-1620 | 330 – 510 / 295 – 510 | - 0.678 | 0.501 |
|
s-IAT |
18.58 | 4.99 | 21.44 | 5.24 | 12-60 | 13 – 36 / 14 – 30 | 199.5 | 0.047 |
|
OGAS |
7.11 | 0.51 | 13.50 | 3.69 | 7-35 | 7 – 10 / 9 – 21 | 4.0 | <0.001 |
|
WoW-SPUQ |
- | - | 81.63 | 22.42 | 27-189 | - / 50 - 119 | - | - |
|
BIS-11 total |
61.25 | 9.14 | 61.73 | 6.16 | 30-120 | 37 – 87 / 53 – 77 | - 0.187 | 0.852 |
|
BIS-11 attentional |
16.61 | 3.55 | 17.06 | 3.38 | 8-32 | 10 – 25 / 10 – 22 | - 0.438 | 0.663 |
|
Motor BIS-11 |
21.08 | 3.93 | 21.80 | 3.97 | 11-44 | 12 – 31 / 17 – 29 | - 0.592 | 0.557 |
|
BIS-11 não planejamento |
23.97 | 4.16 | 23.31 | 2.70 | 11-44 | 13 – 35 / 17 – 27 | 0.584 | 0.562 |
2.6.1. Análises de correlação
Para os grupos de participantes do sexo masculino ou feminino, a idade dos participantes não se correlacionou significativamente com o GAIN, s-IAT ou o escore OGAS. Todas as outras correlações são apresentadas tabela 4. Aqui, o GAIN não estava significativamente ligado nem ao s-IAT nem ao OGAS para os participantes masculinos e femininos. Além disso, o escore s-IAT foi positivamente relacionado à impulsividade atencional da subescala BIS-11 em participantes do grupo controle masculino. Todas as correlações significativas permaneceram significativas após a inspeção dos intervalos de confiança% BCa 95.
Tabela 4.
Correlações de Spearman e Pearson para as variáveis GAIN, s-IAT, OGAS e BIS-11 para o grupo de participantes-controle.
|
GANHO |
s-IAT |
OGAS |
BIS-11 total |
BIS-11 attentional |
Motor BIS-11 |
|
|---|---|---|---|---|---|---|
| Participantes masculinos | ||||||
|
GANHO |
1 | |||||
|
s-IAT |
- 0.053 | 1 | ||||
|
OGAS |
0.238 | 0.139 | 1 | |||
|
BIS-11 total |
0.020 | 0.248 | 0.349⁎ | 1 | ||
|
BIS-11 attentional |
0.109 | 0.426⁎⁎ | 0.301 | 0.866⁎⁎ | 1 | |
|
Motor BIS-11 |
- 0.064 | 0.094 | 0.338⁎ | 0.843⁎⁎ | 0.612⁎⁎ | 1 |
|
BIS-11 não planejamento |
0.095 | 0.143 | 0.198 | 0.906⁎⁎ | 0.707⁎⁎ | 0.660⁎⁎ |
| Participantes do sexo feminino | ||||||
|
GANHO |
1 | |||||
|
s-IAT |
0.118 | 1 | ||||
|
OGAS |
- 0.088 | 0.257 | 1 | |||
|
BIS-11 total |
- 0.139 | 0.232 | 0.156 | 1 | ||
|
BIS-11 attentional |
0.161 | 0.282 | - 0.022 | 0.749⁎⁎ | 1 | |
|
Motor BIS-11 |
- 0.219 | 0.201 | 0.292 | 0.764⁎⁎ | 0.312 | 1 |
|
BIS-11 não planejamento |
- 0.138 | 0.118 | - 0.119 | 0.868⁎⁎ | 0.531⁎⁎ | 0.478⁎⁎ |
Correlações de Spearman são descritas Itálico.
n (homens) = 39, n (homens, BIS-11) = 38, n (mulheres) = 38, n (mulheres, BIS-11) = 36.
⁎⁎
p <0.01.
⁎
p <0.05.
Para o grupo de jogadores de WoW do sexo masculino e feminino, a idade não foi significativamente correlacionada com GAIN, s-IAT, OGAS ou a pontuação WoW-SPUQ. Todas as outras correlações são apresentadas tabela 5. Aqui, o GAIN foi associado negativamente com o s-IAT, assim como a pontuação do WoW-SPUQ apenas no grupo de jogadores masculinos do WoW. No entanto, essas correlações mostraram apenas uma tendência à significância (r = - 0.30, p = 0.063, teste unilateral e r = - 0.313, p = 0.104, teste bicaudal). Todas as correlações significativas permaneceram significativas após a inspeção dos intervalos de confiança de 95% do BCa.
Tabela 5.
Correlações de Spearman e Pearson para as variáveis GAIN, s-IAT, OGAS, escore WoW-SPUQ e BIS-11 para o grupo de jogadores de WoW.
|
GANHO |
s-IAT |
OGAS |
WoW-SPUQ |
BIS-11 total |
BIS-11 attentional |
Motor BIS-11 |
|
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Participantes masculinos | |||||||
|
GANHO |
1 | ||||||
|
s-IAT |
- 0.296 | 1 | |||||
|
OGAS |
- 0.105 | 0.776⁎⁎ | 1 | ||||
|
WoW-SPUQ |
- 0.313 | 0.688⁎⁎ | 0.742⁎⁎ | ||||
|
BIS-11 total |
0.025 | 0.197 | 0.284 | 0.023 | 1 | ||
|
BIS-11 attentional |
0.054 | - 0.011 | 0.019 | - 0.219 | 0.658⁎⁎ | 1 | |
|
Motor BIS-11 |
- 0.038 | 0.170 | 0.231 | 0.187 | 0.761⁎⁎ | 0.218 | 1 |
|
BIS-11 não planejamento |
0.033 | 0.220 | 0.312 | 0.027 | 0.892⁎⁎ | 0.451⁎ | 0.521⁎⁎ |
| Participantes do sexo feminino | |||||||
|
GANHO |
1 | ||||||
|
s-IAT |
0.026 | 1 | |||||
|
OGAS |
- 0.024 | - 0.067 | 1 | ||||
|
WoW-SPUQ |
- 0.199 | 0.144 | 0.676⁎⁎ | ||||
|
BIS-11 total |
0.048 | 0.080 | - 0.614⁎ | - 0.157 | 1 | ||
|
BIS-11 attentional |
- 0.139 | 0.194 | - 0.260 | 0.054 | 0.504 | 1 | |
|
Motor BIS-11 |
0.266 | - 0.013 | - 0.676⁎⁎ | - 0.305 | 0.845⁎⁎ | 0.170 | 1 |
|
BIS-11 não planejamento |
0.012 | - 0.166 | 0.057 | 0.256 | 0.420 | - 0.222 | 0.250 |
Correlações de Spearman são descritas Itálico. Para os participantes do sexo masculino, a correlação entre o ganho no experimento e o escore s-IAT foi testada unilateralmente.
n (homens) = 28, n (homens, BIS-11) = 27, n (mulheres) = 16, n (mulheres, BIS-11) = 15.
⁎⁎
p <0.01.
⁎
p <0.05.
2.6.2. Verificação da manipulação do experimento "tórax do diabo" como uma medida de aprendizagem implícita
Os resultados da ANOVA de medidas repetidas não mostraram uma diferença média significativa entre o GANHO durante as primeiras 18 e as últimas 18 tentativas do experimento "Tórax do Diabo" no grupo de homens (F (1, 38) = 1.949, p = 0.171; M1 = 232.56 e M2 = 218.21) e feminino (F (1, 37) = 0.594, p = 0.446; M1 = 221.18 e M2 = 209.87) participantes de controle. Para o grupo de jogadores de WoW do sexo masculino, a diferença entre as tentativas 1-18 e 19-36 atingiu significância (F (1,27) = 5.377, p = 0.028, M1 = 235.54 e M2 = 205.54; portanto, com um resultado inferior em M2 em comparação com M1), enquanto que para as jogadoras de WoW permaneceu não significativo (F (1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 e M2 = 213.75).
Nota para os usuários:
Manuscritos aceitos são artigos na imprensa que foram revisados e aceitos para publicação pelo Conselho Editorial desta publicação. Eles ainda não foram editados e / ou formatados no estilo da publicação, e podem ainda não ter a funcionalidade completa do ScienceDirect, por exemplo, arquivos suplementares ainda precisam ser adicionados, links para referências podem não ser resolvidos ainda etc. ainda mudar antes da publicação final.
Embora os manuscritos aceitos ainda não tenham todos os dados bibliográficos disponíveis, eles já podem ser citados utilizando o ano de publicação online e o DOI, conforme segue: autor (es), título do artigo, Publicação (ano), DOI. Consulte o estilo de referência do periódico para a aparência exata desses elementos, abreviatura dos nomes do periódico e uso de pontuação.
Quando o artigo final for atribuído a volumes / edições da Publicação, o Artigo na versão Press será removido e a versão final aparecerá nos volumes / edições publicados associados da Publicação. A data em que o artigo foi disponibilizado pela primeira vez online será transferida.