Viciado em Behav Rep. 2017 Jun; 5: 19 – 28.
Publicado on-line 2017 Feb 7. doi: 10.1016 / j.abrep.2017.02.002
PMCID: PMC5800554
PMID: 29450224
Idioma: Inglês | Alemão | Alemão
Rayna Sariyska,a,⁎ Bernd Lachmann,a Sebastian Markett,b,c Martin Reuter,b,c e Christian Montaga,d
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, 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, 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, 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, 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, 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, os participantes do sexo masculino mostraram deficiente tomada de decisão nos ensaios em que as imagens pornográficas foram associadas a baralhos de cartas desvantajosos. No entanto, também foram relatados resultados mistos sobre a tomada de decisão no contexto de PIU ou IGD. Em um estudo de 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 UIP como um transtorno do controle dos impulsos, vários estudos foram conduzidos para explorar as PIU 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). 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 esses resultados, comparando participantes saudáveis e jogadores excessivos de WoW 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:
Esperamos associações negativas entre PIU / IGD e habilidades de aprendizado implícitas (estudo 1).
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.
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% 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), composto por 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 de assunção de riscos, incluindo um item sobre tendências gerais de assunção de riscos ("Como você se descreveria de 0 (nada 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 julgamento, eles passariam para o próximo teste ganhando a soma das recompensas. Se eles abrissem uma caixa, contendo o diabo, entre as outras caixas, eles 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.
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 disponíveis apenas 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 em dinheiro após a conclusão do experimento e 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 viés de bootstrap (intervalos de confiança BCa de 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 | 0-900a | 160-520 |
| Tomada de risco (autorrelato) | 6.77 | 1.89 | 0-10 | 3-10 |
N = 79, risco (autorrelato) n = 64.
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.
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.
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) (ver 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.
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.
3. 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.
3.1. Métodos
3.1.1. 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. As 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 completa 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 do grupo de controle devido a valores extremos em sIAT e OGAS, e participantes com dados ausentes , 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 horas de jogos 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). Em relação à escolaridade, 10.7% relataram ter curso superior, outros 85.9% relataram ter diploma de nível A ou bacharelado profissional e 2.5% relataram ter concluído o ensino médio ou ensino médio moderno. Uma pessoa (0.9%) não respondeu aos itens referentes à escolaridade.
3.1.2. 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: impulsividade atencional é definida como uma incapacidade de focar a atenção ou concentrar-se; impulsividade motora envolve agir sem pensar, enquanto impulsividade não planejada 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.
3.1.3. 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.
3.1.4. análise estatística
A avaliação dos dados foi realizada de forma análoga ao estudo do 1.
3.2. 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 pontuações 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 (p) para diferenças de médias entre os participantes do controle e o grupo WoW para as variáveis experiência de jogo (anos), horas de jogos on-line por semana, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ e BIS-11.
| 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 | 0-900 | 370 – 510 / 305 – 525 | 0.678 | 0.500 |
| s-IAT | 21.67 | 6.53 | 23.79 | 6.90 | 12-60 | 12 – 42 / 14 – 41 | - 1.280 | 0.205 |
| OGAS | 8.67 | 2.39 | 15.79 | 5.85 | 7-35 | 7 – 17 / 9 – 29 | 94.5 | <0.001 |
| WoW-SPUQ | - | - | 87.57 | 23.26 | 27-189 | - / 53 - 134 | - | - |
| BIS-11 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 | 0-900 | 330 – 510 / 295 – 510 | - 0.678 | 0.501 |
| s-IAT | 18.58 | 4.99 | 21.44 | 5.24 | 12-60 | 13 – 36 / 14 – 30 | 199.5 | 0.047 |
| OGAS | 7.11 | 0.51 | 13.50 | 3.69 | 7-35 | 7 – 10 / 9 – 21 | 4.0 | <0.001 |
| WoW-SPUQ | - | - | 81.63 | 22.42 | 27-189 | - / 50 - 119 | - | - |
| BIS-11 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 |
Nota: Mann-Whitney-U-Test foi conduzido para comparar as médias das variáveis não normalmente distribuídas. Os resultados são exibidos em itálico na tabela.
3.2.1. 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 ligado à impulsividade de atenção da subescala BIS-11 em participantes do grupo controle masculino. Todas as correlações significativas tabela 4 permaneceu significativa 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 controle, parceladas em machos e fêmeas.
| 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.
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, divididos em machos e fêmeas.
| GANHO | s-IAT | OGAS | Uau- 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 |
Para os participantes do sexo masculino, a correlação entre o GAIN 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.
3.2.2. 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 toda a amostra de participantes do controle, os resultados permaneceram não significativos (F (1,76) = 2.102, p = 0.151), enquanto que em toda a amostra de jogadores de WoW os resultados ganharam significância (F (1,43) = 4.298, p = 0.044) (ver FIG. 3) 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 para jogadoras de WoW foi não significativo (F (1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 e M2 = 213.75).
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.
3.3. Discussão
O objetivo do estudo 2 era replicar os resultados do estudo um, comparando jogadores de WoW e participantes de controle. As correlações negativas entre os escores GAIN e s-IAT e WoW-SPUQ mostraram uma tendência de significância apenas no grupo de jogadores do WoW masculino. No entanto, a amostra muito pequena de jogadores de WoW masculinos (n = 28) pode fornecer uma explicação para os efeitos mais fracos. A verificação de manipulação mostrou apenas uma diferença significativa entre o GANHO na primeira e nas últimas 18 tentativas no grupo de jogadores de WoW do sexo masculino, onde os participantes mostraram ganhos menores na segunda parte do experimento em comparação com a primeira parte. Gostaríamos de lembrar ao leitor que os participantes do estudo 2 receberam a quantia em dinheiro que ganharam durante o experimento e que estavam cientes desse fato antes de iniciar o experimento. Assim, neste caso, a motivação extrínseca dos participantes pode ter sido maior, em comparação com o estudo 1. Na verdade, comparando as médias do GANHO entre os participantes da Gamescom e os jogadores de WoW masculinos, é óbvio que embora os jogadores de WoW tenham pior na segunda parte do experimento, em comparação com a primeira parte do experimento, eles ainda ganharam mais no total do que os participantes masculinos da Gamescom (ver tabela 1, tabela 3: M = 413.61 para participantes da Gamescom e M = 443.04 para jogadores WoW masculinos). Assim, a fim de controlar um potencial efeito de interferência da motivação, realizamos uma análise adicional, utilizando a Escala de Motivos Unificados-10 (UMS-10; Schönbrodt & Gerstenberg, 2012). Os dados do USM-10 estavam disponíveis como parte do estudo longitudinal maior.
3.3.1. Análises adicionais
Em particular, conduzimos uma correlação parcial com a motivação de realização variável (UMS-10; Schönbrodt & Gerstenberg, 2012, O Alpha de Cronbach no presente estudo foi de 0.89), os escores s-IAT, WoW-SPUQ e o GAIN no estudo 2. A associação entre s-IAT e GAIN aumentou de r = - 0.296, p = 0.063 (ver tabela 5; teste unilateral) para r = - 0.322, p = 0.054 (teste unilateral). A associação entre WoW-SPUQ e GAIN também aumentou de r = - 0.313, p = 0.104 (ver tabela 5; teste bicaudal) para r = - 0.354, p = 0.082 (teste bicaudal). Com respeito às jogadoras de WoW e participantes de controle, as correlações entre o s-IAT, a pontuação de WoW-SPUQ e o GAIN permaneceram não significativas após o controle da motivação.
4. Estude 3
O foco do estudo 3 foi testar a associação entre PIU, IGD e impulsividade / tomada de risco usando medidas experimentais e de autorrelato.
4.1. Métodos
4.1.1. Participantes
Após a exclusão de cinco participantes com dados ausentes e um participante devido a respostas fora do intervalo (por exemplo, 200 horas de jogos de computador por semana), a amostra para o estudo atual resultou em N = 94 participantes (33 homens). A maioria deles eram estudantes de psicologia na Universidade de Ulm, Ulm, Alemanha. A idade média da amostra total foi M = 23.48 (SD = 3.55). Quanto à escolaridade, 27% relataram ter diploma universitário ou politécnico, outros 67% relataram ter diploma de nível A ou bacharelado profissional, 6% dos participantes (n = 6) não respondeu a perguntas sobre sua formação.
4.1.2. Medidas
O s-IAT (Pawlikowski et al., 2013; O Alpha de Cronbach na presente amostra foi de 0.81), o OGAS (versão modificada do GAS por Lemmens et al., 2009; O alfa de Cronbach na presente amostra foi de 0.81), BIS-11 (Patton & Stanford, 1995; O Alpha de Cronbach na presente amostra foi de 0.80) e a assunção de risco geral (The German Socio-Economic Panel, SOEP; Siedler e outros, 2008) foram avaliadas. As consistências internas para as subescalas do BIS-11 foram as seguintes: impulsividade atencional 0.70, impulsividade motora 0.70 e impulsividade não planejada 0.39. Além disso, o experimento do "peito do diabo" foi ligeiramente ajustado para medir a impulsividade / assunção de riscos (em comparação com os estudos 1 e 2, aqui, a posição do "diabo" foi completamente aleatória entre todos os testes, portanto, o aprendizado não foi possível ) Aqui, o número médio de caixas abertas voluntariamente por ensaio (MNOB) foi usado como uma medida de impulsividade / risco. Isso está de acordo com o estudo de Eisenegger et al. (2010).
4.1.3. Procedimento
Os questionários e o experimento foram concluídos na mesma ordem dos estudos 1 e 2, entretanto, aqui os participantes preencheram os questionários na tela do computador. Neste estudo, os participantes receberam uma compensação (voucher da Amazon ou créditos do curso) por sua participação no estudo, mas não receberam a quantia específica de dinheiro que ganharam no experimento de computador. Os participantes foram informados sobre este procedimento antes de concluir o experimento.
4.1.4. análise estatística
As análises estatísticas foram realizadas de forma análoga aos estudos 1 e 2.
4.2. Resultados
É importante observar que as variáveis horas de jogos on-line por semana e a pontuação da OGAS não foram distribuídas normalmente. Estatísticas descritivas são relatadas em tabela 6. Os participantes tinham alguma experiência em jogos em termos de experiência em jogos em anos, mas o tempo real gasto em jogos online é muito baixo. Analógico para estudar 2, aqui nós comparamos, se os participantes masculinos e femininos diferiram em relação às variáveis, descritas em tabela 6. Diferenças significativas foram observadas com as variáveis perícia em jogos (anos) (U(33,61) = 385.0, p <0.001), horas de jogo online por semana (U(33,61) = 663.5, p <0.001), risco (autorrelato) (U(33,61) = 732.0, p <0.05) e OGAS (U(33,61) = 562.5, p <0.001), onde participantes do sexo masculino pontuaram mais do que participantes do sexo feminino.
tabela 6
Média, desvio padrão (DP) e alcance possível / real para as variáveis experiência de jogo (anos), horas de jogo por semana, assunção de riscos (auto-relato), s-IAT, OGAS, BIS-11 e MNOB.
| Média | SD | Gama possível | Alcance real | |
|---|---|---|---|---|
| Experiência em jogos (anos) | 6.31 | 6.51 | - | 0-21 |
| Horas de jogo online por semana | 0.56 | 1.86 | - | 0-15 |
| Tomada de risco (autorrelato) | 5.10 | 1.82 | 0-10 | 1-9 |
| s-IAT | 22.99 | 5.71 | 12-60 | 12-42 |
| OGAS | 8.00 | 2.05 | 7-35 | 7-18 |
| BIS-11 total | 61.37 | 9.17 | 30-120 | 44-84 |
| BIS-11 attentional | 16.54 | 3.47 | 8-32 | 10-28 |
| Motor BIS-11 | 21.68 | 4.33 | 11-44 | 14-35 |
| BIS-11 não planejamento | 23.15 | 3.45 | 11-44 | 17-32 |
| MNOB | 4.90 | 0.79 | 0-10 | 3.22-7.5 |
4.2.1. Análises de correlação
A idade foi correlacionada com a pontuação OGAS (ρ = 0.24, p <0.05). A correlação entre MNOB com o escore OGAS também atingiu significância (ρ = 0.21, p <0.05). Depois de controlar a idade, a correlação entre MNOB e a pontuação OGAS aumentou para r = 0.37, p <0.01 (r = 0.45, p <0.05 em homens e r = 0.28, p <0.05 em mulheres). Todas as outras correlações são apresentadas em tabela 7.
tabela 7
Correlações de Spearman e Pearson para as variáveis MNOB, tomada de risco (autorrelato), s-IAT, OGAS e BIS-11.
| MNOB | Tomada de risco (autorrelato) | s-IAT | OGAS | BIS-11 total | BIS-11 attentional | Motor BIS-11 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MNOB | 1 | ||||||
| tomada de risco (autorrelato) | 0.086 | 1 | |||||
| s-IAT | 0.115 | - 0.124 | 1 | ||||
| OGAS | 0.209⁎ | 0.092 | 0.235⁎ | 1 | |||
| BIS-11 total | 0.316⁎⁎ | 0.458⁎⁎ | 0.150 | 0.283⁎⁎ | 1 | ||
| BIS-11 attentional | 0.284⁎⁎ | 0.196 | 0.345⁎⁎ | 0.296⁎⁎ | 0.770⁎⁎ | 1 | |
| Motor BIS-11 | 0.236⁎ | 0.576⁎⁎ | - 0.018 | 0.261⁎ | 0.847⁎⁎ | 0.443⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 não planejamento | 0.257⁎ | 0.299⁎⁎ | 0.075 | 0.148 | 0.821⁎⁎ | 0.487⁎⁎ | 0.551⁎⁎ |
Nota: As correlações de Spearman estão descritas em itálico.
4.2.2. Verificação da manipulação do experimento do "peito do diabo" como uma medida de impulsividade / tomada de risco:
A MNOB foi positivamente correlacionada com a pontuação BIS-11 dos participantes tabela 7), portanto, a medida atual está claramente associada ao comportamento impulsivo. Não houve correlação significativa entre a MNOB e a medida de autorrelato do risco global (ver tabela 7). Analogamente aos estudos 1 e 2, comparamos o GAIN no primeiro e no último teste 18 para descartar o papel dos efeitos de aprendizagem. Não foram encontradas diferenças significativas para o sexo masculino (F(1,32) = 2.365, p = 0.134, M1 = 219.24 e M2 = 235.61) ou participantes do sexo feminino (F(1,60) = 0.155, p = 0.695, M1 = 224.02 e M2 = 220.57). Os resultados para toda a amostra também não ganharam significância (F (1,93) = 265, p = 0.608) (ver FIG. 4).
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.
5. Discussão geral
A seguir, um resumo dos resultados dos estudos 1, 2 e 3 é fornecido junto com uma discussão sobre sua contribuição para o campo.
No estudo 1, escores mais altos do IAT foram associados com pior desempenho na tarefa de aprendizagem implícita entre os participantes do sexo masculino, com uma propensão para IGD. O escore OGAS dos participantes, no entanto, não foi significativamente associado à variável GAIN (embora houvesse uma tendência à significância). No estudo 2 procuramos na réplica de resultados do estudo 1 em um grupo de jogadores de WoW e participantes de controle. Aqui, o gênero dos participantes também foi levado em consideração. As pontuações altas do s-IAT, bem como as pontuações altas do WoW-SPUQ mostraram uma tendência de baixo GAN no experimento apenas no grupo de jogadores do WoW masculino (r = - 0.322, p = 0.054, teste unilateral e r = - 0.354, p = 0.082, teste bicaudal, respectivamente). A pontuação OGAS novamente não foi associada ao GAIN em nenhum dos grupos. No estudo 3, em uma amostra de estudantes, a medida experimental de tomada de risco, MNOB, foi positivamente associada ao escore OGAS, mas não ao escore s-IAT, após o controle por idade.
Em suma, parece que o uso excessivo da Internet está associado a deficiências nas habilidades de aprendizado implícitas. Essa associação foi observada com os escores do IAT-s e o escore do WoW-SPUQ, mas não os escores da OGAS no presente estudo. A literatura existente fornece resultados que suportam ambos: os défices na tomada de decisões entre os utilizadores problemáticos da Internet (por exemplo, Sun et al., 2009), bem como entre jogadores on-line excessivos (por Yao et al., 2014). Além disso, recentemente um novo modelo teórico I-PACE (Interação de Person-Affect-Cognition-Execution) foi proposto por Brand et al. (2016), que destaca o papel da redução do funcionamento executivo e da tomada de decisão prejudicada para o desenvolvimento de PIU específicas. O efeito mais forte encontrado para o escore do WoW-SPUQ, comparado ao escore OGAS, pode refletir a escolha de uma medida mais específica para avaliar a dependência do WOW. No entanto, mais investigações são necessárias.
O fato de que a associação entre UIP e capacidade de aprendizado implícita reduzida no presente estudo foi encontrada apenas no grupo de participantes do sexo masculino com predisposição ao IGD (estudo 1 e 2) pode ajudar ainda mais a explicar os resultados em parte conflitantes sobre a relação entre tomada de decisão e PIU na literatura (por exemplo, Ko et al., 2010, Sun et al., 2009). Essa associação, no entanto, parece plausível, pois estudos sugerem que o IGD é principalmente um tipo de dependência do sexo masculino (por exemplo, Rumpf et al., 2011).
Considerando Hipótese 3, algumas associações significativas podem ser encontradas entre a impulsividade, medida com BIS-11, e PIU / IGD (estudos 2 e 3), o que é consistente com os achados da literatura (por exemplo, Lee et al., 2012) Considerando que a medida de assunção de risco de autorrelato (SOEP) não foi associada a PIU / IGD em nenhum dos estudos, a medida experimental de assunção de risco / impulsividade foi associada ao escore OGAS (estudo 3), mas não com o pontuação s-IAT. Esta diferença particular pode ser devido a problemas, relativos à confiabilidade das medidas. Embora a assunção de riscos auto-relatada tenha sido avaliada com um único item, espera-se que a medida experimental de assunção de riscos forneça dados objetivos e confiáveis. No que diz respeito à associação entre MNOB e o escore OGAS, o experimento de peito do Diabo (versão 2, onde as caixas foram completamente randomizadas ao longo dos 36 testes) pode abranger um lado mais específico da impulsividade (como assumir riscos), que caracteriza melhor o IGD do que a PIU generalizada. Contudo, Ko et al. (2010) não mostrou diferença na tomada de risco (medida com o BART) entre os indivíduos dependentes de Internet com uma tendência para os participantes do IGD e controle. Assim, esta associação precisa de mais investigações.
A verificação de manipulação do experimento “Baú do Diabo” para medir a aprendizagem implícita foi bem-sucedida no estudo 1, portanto, presumimos que os participantes puderam extrair e aprender implicitamente estratégias para ganhar mais dinheiro ao longo do experimento. No entanto, no estudo 2, nenhuma diferença significativa pode ser observada entre o ganho nas tentativas 1–18 e 19–36, com exceção do grupo de jogadores de WoW masculinos, onde os participantes mostraram ganhos menores na segunda parte do experimento. Aqui, mostramos em análises adicionais que, depois de controlar a motivação de realização, a associação negativa entre GAIN e a pontuação s-IAT / WOW-SPUQ ficou mais forte. Portanto, sugerimos que no estudo 2 o efeito de aprendizagem implícito foi ofuscado pelos efeitos da motivação para realização, uma vez que os participantes receberam a quantia de dinheiro que ganharam no experimento. Neste ponto, deve-se notar que o UMS-10 mede a motivação para realização do traço, portanto, a tendência a ser motivado para realizações maiores em geral, e não um estado, portanto, a motivação para ganhar mais neste experimento em particular. No entanto, ao controlar a motivação de realização do UMS-10, consideramos o papel das diferenças individuais na motivação do traço para o desempenho na tarefa de peito do Diabo dentro da amostra.
A validação da segunda versão do experimento “Tórax do Diabo” para medir a assunção de risco / impulsividade mostrou que o número médio de caixas abertas voluntariamente (MNOB) não foi significativamente relacionado à medida de autorrelato de assunção de risco. Isso pode ser devido ao fato de que o SOEP avalia a assunção de risco geral com apenas um item, que por sua vez pode ter uma influência negativa em sua confiabilidade. Porém, o MNOB foi associado ao escore total do BIS-11, bem como às subescalas impulsividade atencional, motora e impulsividade não planejada. Esses resultados são consistentes com estudos de validação em medidas comportamentais semelhantes de tomada de risco, como o BART (Lejuez et al., 2002).
A seguir, alguns dos pontos fortes e limitações da pesquisa apresentada serão discutidos. Uma das forças da presente investigação é que o papel do gênero foi levado em consideração. Embora as diferenças de gênero tenham sido descritas no contexto da IGD e da UIP (Rumpf et al., 2011), muitas investigações não avaliaram particularmente o papel do gênero ao examinar a associação entre PIU / IGD e aprendizagem implícita / tomada de risco, como no presente estudo. Além disso, no estudo 2, o grupo de jogadores de WoW foi recrutado, usando critérios rigorosos, e não simplesmente aplicando um ponto de corte em um questionário de autorrelato, como o OGAS. O uso de um valor de corte é problemático, uma vez que muitos dos pontos de corte, usados em estudos, são às vezes arbitrariamente escolhidos e não foram devidamente validados em um ambiente clínico. Por fim, nos estudos 1 a 3, avaliamos tanto a PIU quanto a IGD, o que permite examinar mais detalhadamente as semelhanças e características únicas de ambos os transtornos.
As limitações incluem o baixo número de participantes por grupo, especialmente no estudo 2, e a baixa idade dos participantes. Assim, estudos futuros devem examinar amostras mais representativas. Em segundo lugar, um grupo de comparação de usuários excessivos da Internet, que não eram jogadores de WoW, não foi incluído. Além disso, os resultados do estudo são baseados em análises correlacionais, portanto, nenhuma interpretação sobre causalidade é possível.
6. Conclusão
Em suma, fomos capazes de mostrar que a PIU está fortemente associada a habilidades de aprendizagem implícitas pobres em jogadores do sexo masculino (WoW). Esse achado pode ser observado em duas amostras independentes no presente estudo. Além disso, uma associação um pouco mais fraca entre o WOW-SPUQ e a aprendizagem implícita deficiente pode ser observada no grupo de jogadores de WoW masculinos. Além disso, escores mais altos na OGAS foram associados a tendências mais altas para comportamentos de risco no estudo 3. O efeito específico de gênero nos estudos 1 e 2 foi discutido mais adiante no estudo.
Papel das fontes de financiamento
Christian Montag é premiado com uma bolsa de Heisenberg pela Fundação Alemã de Pesquisa (MO 2363 / 3-1). Além disso, o presente estudo é financiado por uma bolsa de pesquisa sobre vício em jogos de computador e Internet concedida a Christian Montag pela Fundação Alemã de Pesquisa (MO 2363 / 2-1). A Fundação Alemã de Pesquisa não teve nenhum papel no desenho do estudo, coleta, análise ou interpretação dos dados, redação do manuscrito, ou a decisão de submeter o artigo para publicação.
Contribuintes
CM e RS projetaram o estudo. RS, BL e CM recrutaram e testaram os participantes. RS conduziu as análises e escreveu o manuscrito. BL checou as análises estatísticas e revisou o manuscrito. SM programado as tarefas experimentais (versões 1 e 2) e deu um feedback completo sobre o manuscrito, depois de revê-lo. MR revisou os manuscritos criticamente. Todos os autores contribuíram e aprovaram o manuscrito final.
Agradecimentos
Agradecemos a Ralf Reichert, da Turtle Entertainment, por nos dar a chance de conduzir nosso experimento no GamesCom 2013. No entanto, a Turtle Entertainment não obteve nenhum lucro ou influenciou a execução do estudo.
Também gostaríamos de agradecer a Maximilian Sieber e Otilia Pasnicu, que recrutaram e testaram os participantes para o estudo 3 como parte de suas teses de bacharelado.
Notas de rodapé
1Ao longo do presente artigo, estaremos usando o termo Internet Problem Use (PIU) como um substituto para o vício em Internet, já que atualmente não há diagnóstico oficial existente no DSM-5 e no ICD 10. Como Internet Disorder Gaming (IGD) foi incluído no Apêndice do DSM-5, este termo será usado como sinônimo de vício em jogos online. Por favor, note que nem todo estudo, que citamos no presente artigo, investigou o IGD, usando os critérios sugeridos no DSM-5.
2É de notar que a caixa “diabo” não foi programada para aparecer na posição 1, porque isso teria terminado o teste atual sem dar aos participantes a oportunidade de escolher se eles queriam continuar abrindo outra caixa.
Referências
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