O que meu avatar faria? Jogos, patologia e tomada de decisão arriscada (2013)

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

Sumário

Trabalhos recentes revelaram uma relação entre o uso patológico de videogames e o aumento da impulsividade entre crianças e adolescentes. Alguns estudos também demonstraram o aumento da tomada de risco fora do ambiente de videogame após o jogo, mas esse trabalho concentrou-se em grande parte em um gênero de videogame (ou seja, corrida). Motivado por esses achados, o objetivo do presente estudo foi examinar a relação entre o uso de videogames patológicos e não-patológicos, a impulsividade e a tomada de decisão arriscada. O presente estudo também investigou a relação entre a experiência com dois dos gêneros mais populares de videogames [ou seja, tiro em primeira pessoa (FPS) e estratégia] e tomada de decisão arriscada. Consistente com o trabalho anterior, ~ 7% da amostra atual de adultos em idade universitária preencheram os critérios para o uso de videogames patológicos. O número de horas gastas em jogos por semana foi associado ao aumento da impulsividade em uma medida de autorrelato e na tarefa de desconto temporal (TD). Essa relação era sensível ao gênero do videogame; Especificamente, a experiência com jogos de FPS foi positivamente correlacionada com a impulsividade, enquanto a experiência com jogos de estratégia foi negativamente correlacionada com a impulsividade. Horas por semana e sintomas patológicos previam maior risco na tarefa de risco e na tarefa de Iowa Gambling, acompanhada de pior desempenho geral, indicando que mesmo quando escolhas arriscadas não compensavam, indivíduos que passavam mais tempo jogando e endossavam mais sintomas de patologia o jogo continuou a fazer essas escolhas. Com base nesses dados, sugerimos que a presença de sintomas patológicos e o gênero do videogame (por exemplo, estratégia de FPS) podem ser fatores importantes na determinação de como a quantidade de experiência de jogo está relacionada à impulsividade e à tomada de decisões arriscadas.

Palavras-chave: videogames, tomada de decisão, risco, uso de videogames patológicos, impulsividade, processamento de recompensas

Pesquisas anteriores demonstraram que a experiência dos videogames influencia a cognição e a emoção de várias maneiras (West e Bailey, 2013). Por exemplo, a maior experiência de videogame está associada à diminuição do uso de controle cognitivo proativo (Kronenberger et al., 2005; Mathews et al. 2005; Bailey et al. 2010), diferenças na experiência e expressão de afeto positivo e negativo (Bartholow et al., 2006; Kirsh e montagens, 2007; Bailey et al. 2011), e um aumento no número de sintomas associados ao TDAH, particularmente para indivíduos que demonstram jogos de videogames patológicos (PVP; Gentile, 2009; Gentile et al. 2011; Pawlikowski e Brand, 2011). Resultados de numerosos estudos demonstram que a eficácia da tomada de decisão é moderada pela emoção, controle executivo ou cognitivo, e a presença de dependência química e comportamental (Tanabe et al., 2007; Weber e Johnson, 2009; Figner e Weber, 2011). Dada a associação entre a experiência de videogame, o PVP e o controle emocional e cognitivo, pode-se esperar que a experiência do videogame tenha um efeito negativo sobre a eficácia da tomada de decisão. Em apoio a essa hipótese, alguns estudos demonstraram que a exposição a videogames de corrida pode influenciar a tomada de decisão no mundo real relacionada ao comportamento de dirigir (Fischer et al., 2009; Beullens et al. 2011). O presente estudo se estende sobre as evidências existentes, examinando a relação entre outros gêneros de videogames [ie, tiro em primeira pessoa (FPS) e estratégia], PVP e tomada de decisão arriscada em um contexto de jogo.

Pesquisas que examinam a relação entre videogames e tomadas de decisão arriscadas têm se concentrado principalmente nos efeitos dos videogames sobre atitudes e engajamento em comportamentos de direção arriscados (por exemplo, excesso de velocidade, diversão, corridas de rua; ver Fischer et al., 2011). Com base em medidas de autorrelato, o tempo gasto jogando videogames de corrida está positivamente associado à participação em corridas de risco entre adolescentes e adultos, particularmente homens (Beullens et al., 2011) e negativamente associada à condução cautelosa (Fischer et al. 2007). Além disso, a exposição em laboratório a jogos de corrida aumenta as atitudes positivas em relação ao risco e maior risco em uma tarefa de direção simulada por computador (Fischer et al., 2007, 2009), o que pode ser devido, em parte, à maior autopercepção como um fator de risco (Fischer et al. 2009). Além disso, videogames de corrida parecem ser mais atraentes para indivíduos que estão predispostos a um aumento do risco de acidentes automobilísticos e mortes (National Highway Traffic Safety Administration, 2009). Com base nessas descobertas, parece que a exposição a longo e curto prazo dos videogames pode levar a mudanças de atitudes e envolvimento em comportamentos exemplificados no jogo.

O uso patológico de videogames representa um problema significativo para 8-9% de crianças e adolescentes (Gentile, 2009; Gentile et al. 2011). Indivíduos com mais sintomas de PVP relatam jogar videogames com mais frequência e por períodos mais longos, ignorando outras atividades (por exemplo, lição de casa, tarefas) para jogar videogames e usar videogames para escapar de seus problemas com mais frequência do que seus pares. A maior sintomatologia da PVP também está ligada a relatos de aumento de agressividade e impulsividade, baixo desempenho escolar e níveis elevados de sintomas relacionados à depressão e ao TDAH (Gentile et al., 2011).

O jogo patológico também pode estar relacionado a um aumento na tomada de decisões arriscadas. Pawlikowski e Brand (2011) examinou as diferenças individuais nos jogos e desempenho excessivos da Internet na tarefa Game of Dice, uma medida de tomada de decisão arriscada. Nesta tarefa, o participante tenta ganhar tanto dinheiro quanto possível, adivinhando que número viria do lançamento de um dado com lados 6. Jogadores de Internet excessivos selecionaram opções de baixa probabilidade com mais frequência do que os não jogadores, resultando em maiores perdas. Este comportamento é semelhante ao apresentado por indivíduos com problemas de jogo (Cavedini et al., 2002; Brand et al. 2005). Este trabalho sugere que o jogo patológico está positivamente associado a uma maior impulsividade e risco, acima e além da quantidade de tempo gasto em jogos.

Evidências de estudos que examinam o uso de substâncias e o problema do jogo podem fornecer informações sobre como o PVP influencia a tomada de decisões arriscadas. Uso de substâncias (Kirby et al., 1999; Mitchell, 1999; Kim et al. 2011) e problema do jogo (Brand et al., 2005; Slutske et al. 2005; Tanabe et al. 2007) estão ligados a aumentos na tomada de decisões arriscadas por meio de uma ou mais das seguintes vias: funções executivas interrompidas, sensibilidade alterada a resultados positivos e negativos ou impulsividade aumentada. Por exemplo, pacientes dependentes de álcool apresentam pior desempenho na Iowa Gambling Task (IGT; Kim et al., 2011), demorando mais para aprender com os resultados negativos (isto é, continuando a selecionar cartões dos “maus” decks) em comparação com pacientes não dependentes de álcool. O jogo patológico tem sido associado à diminuição da atividade pré-frontal no hemisfério direito durante o IGT, provavelmente refletindo mudanças na tomada de decisão envolvendo risco (Tanabe et al., 2007). Os efeitos da nicotina na impulsividade foram estudados extensivamente usando a tarefa de desconto temporal (TD) (por exemplo, Mitchell, 1999; Ohmura et al. 2005) em que os participantes escolhem entre recompensas menores entregues imediatamente ou após um pequeno atraso e recompensas maiores entregues após um longo período de tempo (Loewenstein e Thaler, 1989; Ler, 2004). A seleção da recompensa menor e imediata pode ser interpretada para refletir uma impulsividade maior. Os fumantes de cigarro são consistentemente mais impulsivos nessa tarefa do que os não-fumantes (Mitchell, 1999; Reynolds et al. 2004). Além disso, a medida em que os fumantes descontam os ganhos monetários atrasados ​​está correlacionada com sua ingestão diária de nicotina (Reynolds et al., 2004; Ohmura et al. 2005). Essas descobertas indicam que o abuso de substâncias e o problema do jogo são positivamente associados à seleção impulsiva de recompensas imediatas, possivelmente como resultado do enfraquecimento do controle sobre o comportamento.

Os videogames de corrida parecem estimular pensamentos relacionados a riscos e comportamentos de direção arriscados; no entanto, ainda não está claro se diferentes gêneros de videogames podem também preparar decisões arriscadas em outros domínios. Há evidências, no entanto, de que certos gêneros de videogame podem ter efeitos diferenciais no controle cognitivo, um conjunto de habilidades que permitem manter o processamento de informações direcionadas por objetivos (Basak et al., 2008; Bailey et al. 2010). Por exemplo, em um estudo de diferenças individuais (Bailey et al., 2010), descobriu que a experiência com videogames FPS foi correlacionada com uma redução no controle proativo (manutenção ativa e sustentada de informações relevantes para o objetivo) e não foi correlacionada com o controle reativo (mobilização de controle just-in-time após o conflito ser detectado; , 2012). Além disso, Swing (2012) demonstrou que 10 h de experiência em FPS resultou em uma redução no uso de controle proativo em um estudo de treinamento. Essas descobertas podem indicar que os jogadores de FPS podem ter mais probabilidade de tomar suas decisões no momento do que após deliberações ponderadas, uma tendência que pode se manifestar como preferência por recompensas imediatas, em vez de avaliação a longo prazo dos riscos e benefícios. Em contraste com os jogos FPS, os videogames de estratégia podem promover um aumento no planejamento cuidadoso e no controle executivo do comportamento. Basak et al. (2008) demonstrou que 23.5 h de treinamento em um videogame de estratégia melhorou a capacidade de troca de tarefas e a memória de trabalho. Esta área de pesquisa é relevante para o estudo atual porque estruturas neurais similares estão envolvidas no controle cognitivo e na tomada de decisão (Steinberg, 1998). 2008; Christopoulos et al. 2009). Portanto, os efeitos da exposição a videogames nessas áreas do cérebro podem ter consequências para a eficácia da tomada de decisões.

O objetivo do presente estudo foi ampliar o trabalho de Fischer et al. (2007, 2009para outros gêneros de videogames e contextos de tomada de decisão, a fim de fornecer uma compreensão mais abrangente de como a experiência de videogame está relacionada à tomada de decisões arriscadas. Para atingir este objetivo, várias tarefas de tomada de decisões envolvendo risco foram usadas. Nós nos concentramos em FPS e jogos de estratégia por causa de sua contínua popularidade entre os jogadores (The NDP Group, 2010), bem como seu potencial para influenciar a tomada de decisão de maneiras opostas. No estudo atual, os indivíduos relataram experiências passadas de videogame (ou seja, horas jogadas por semana, sintomas de PVP e gênero) e completaram um conjunto de questionários e tarefas computadorizadas avaliando decisões arriscadas. A análise de correlação canônica (CCA) foi usada para examinar as relações latentes entre experiência de videogame, PVP e sexo (ou seja, variáveis ​​preditoras) e medidas de tomada de decisão de risco (ou seja, variáveis ​​dependentes). Baseado em trabalhos anteriores (Gentile, 2009; Gentile et al. 2011), hipotetizamos que o número médio de horas gastas jogando videogames por semana e o número de sintomas patológicos endossados ​​predisseram impulsividade aumentada, tendência para recompensas imediatas ou maiores e maior seleção das opções mais arriscadas. Esperava-se que jogos de videogame de estratégia e estratégia de jogo estivessem associados diferentemente a decisões arriscadas; Esperava-se que os jogadores de FPS fossem mais impulsivos e sensíveis às recompensas, enquanto os jogadores de estratégia deveriam selecionar menos opções arriscadas e ser mais sensíveis a resultados negativos. Interações entre horas, PVP e gênero também foram examinadas, a fim de determinar se os efeitos da quantidade de tempo gasto jogando videogames e a co-ocorrência de patologia moderariam qualquer relação com o gênero.

Forma

Participantes

Os participantes eram alunos de graduação da 149 (70 do sexo feminino) da Iowa State University, com idade entre 16 e 30 anos. Devido a um erro no software, os dados para a fase de teste da tarefa de seleção probabilística foram perdidos para um participante. O consentimento informado foi obtido de todos os participantes e eles receberam crédito do curso por sua participação. O estudo foi aprovado pelo Institutional Review Board da universidade.

Materiais e design

Questionário de uso de mídia

O questionário de uso de mídia incluiu três questões de ordem superior. Duas perguntas pediram ao indivíduo para indicar o número de horas gastas jogando videogames em um dia típico (Pergunta 1, de segunda a sexta) ou fim de semana (Pergunta 2, sábado e domingo) para cada um dos quatro períodos de tempo (6 ao meio-dia, meio dia para 6 pm, 6 pm para meia-noite e meia-noite para 6 am). A terceira questão pedia ao participante para indicar com que frequência ele / ela tocava cada um dos diferentes gêneros de videogames e que videogame eles passavam a maior parte do tempo jogando. As variáveis ​​dependentes utilizadas foram o número total de horas gastas jogando videogames por semana e a classificação como um jogador de videogame FPS ou estratégia (12 ou 0) com base no gênero do videogame que relataram tocar com mais frequência. A confiabilidade interna foi alta para o número de horas jogadas (coeficiente α = 1) e pela quantidade de experiência com gêneros de videogames (coeficiente α = 0.85).

Escala de jogos patológicos

Uma versão revisada da escala PVP (Gentile, 2009; Gentile et al. 2011) foi composta por 13 itens que foram baseados nos critérios do DSM-IV para dependência do jogo. Os participantes responderam a cada pergunta selecionando "sim", "não", "às vezes" ou "não sei". A variável dependente foi o número de questões às quais eles responderam “sim” (1–13). A confiabilidade interna para a amostra atual foi aceitável (coeficiente α = 0.60).

Escala de impulsividade Barratt

A versão da Escala de Impulsividade de Barratt 11 (BIS-11; Patton et al., 1995) foi usado para medir a impulsividade geral. O BIS-11 é composto de declarações 30 (por exemplo, eu mudo de passatempos; eu planejo segurança no emprego) e para cada declaração os participantes selecionados entre as seguintes opções: “Raramente / Nunca”, “Ocasionalmente”, “Frequentemente” ou “Quase always / Always. ”Para a pontuação, as respostas foram codificadas numericamente de 1 (raramente / nunca) para 4 (quase sempre / sempre) e somadas para obter uma pontuação total (0 – 20). Escores mais altos indicam maiores níveis de impulsividade. A confiabilidade interna do BIS na amostra atual foi alta (coeficiente α = 0.75).

Escala de atitudes de risco

Uma versão modificada da Risk-Attitudes Scale (RAS; Weber et al., 2002) incluiu declarações 20 das subescalas éticas, de jogo e recreativas da medida original. Os participantes indicaram quão provável ou improvável eles estariam envolvidos no comportamento descrito em cada declaração em uma escala de 1 (muito improvável) a 5 (muito provável). A variável dependente foi a pontuação média em todos os itens (1 – 5). Escores mais altos refletem atitudes mais aceitáveis ​​em relação ao risco. A confiabilidade interna da medida na amostra atual foi alta (coeficiente α = 0.76).

Tarefa de jogos de azar em Iowa

Na IGT (Bechara et al., 1994) os participantes selecionaram um dos quatro tokens em cada tentativa para ganhar pontos. Cada token foi associado ao seu próprio conjunto de ganhos e perdas. Os participantes foram instruídos a tentar ganhar tantos pontos quanto possível antes do final da tarefa. O ganho ou perda de cada ficha foi predeterminado para cada um dos testes 100, de modo que selecionar dois dos símbolos (círculo ou quadrado) na maioria dos testes resulta em um ganho líquido de pontos, enquanto seleciona os outros dois tokens (cristal ou diamante) na maioria dos ensaios resulta em uma perda líquida de pontos. Os participantes não foram informados sobre quais tokens eram “bons” e quais eram “ruins”. Após a seleção de um token, o participante era informado do resultado (ganho ou perda) e do número total de pontos que haviam ganhado. Os tokens permaneceram na tela até que o participante fizesse uma seleção. O feedback foi exibido para 1500 ms e as chaves de resposta foram “i” (círculo), “r” (cristal), “c” (quadrado) e “m” (diamante). A variável dependente foi o número de vezes que os tokens “ruins” foram selecionados nos testes finais do 20.

Desconto temporal

A tarefa de DT foi semelhante a McClure et al. (2004). Os participantes declararam sua preferência em uma série de escolhas entre uma quantia menor de dinheiro recebida em um momento anterior e uma quantia maior de dinheiro recebida em um momento posterior. Os participantes foram instruídos a tomar cada decisão como se recebessem a opção selecionada. As duas primeiras escolhas foram corrigidas para permitir que os participantes aprendessem como responder na tarefa. A primeira escolha exigia que os participantes selecionassem entre as mesmas quantias de dinheiro disponíveis em dois atrasos diferentes (por exemplo, $ 27.10 em semanas 2 vs. $ 27.10 no mês 1 e semanas 2) e a segunda escolha exigia que os participantes selecionassem entre duas quantias de dinheiro em que a quantia anterior é menor que 1 por cento da quantia posterior (por exemplo, $ 0.16 hoje vs. $ 34.04 no mês 1 e semanas 2). Os restantes ensaios 40 foram construídos combinando um dos atrasos iniciais (hoje, semanas 2 ou mês 1) com um dos atrasos posteriores (semanas 2, mês 1) e uma das seguintes diferenças percentuais na quantidade de dinheiro: 1, 3, 5, 10, 15, 25, 35, 50%. A quantia inicial de dinheiro foi sorteada aleatoriamente de um intervalo de $ 5 para $ 40 e, em seguida, a quantia maior de dinheiro foi definida para a diferença percentual especificada. Todas as combinações dos atrasos iniciais, atrasos atrasados ​​e diferenças percentuais foram utilizadas, excluindo aquelas em que o atraso posterior seria superior a 6 meses após a experiência. As duas opções foram exibidas em ambos os lados da tela com a recompensa menor, mais cedo, sempre apresentada à esquerda, e as opções permaneceram na tela até que uma resposta fosse feita. Um triângulo amarelo localizado abaixo de cada opção ficou vermelho por 2000 ms após a resposta para indicar a seleção. Isto foi seguido por uma tela em branco para 2000 ms e, em seguida, a próxima escolha apareceu. As teclas de resposta eram "v" para a opção à esquerda e "m" para a opção à direita. A variável dependente foi a porcentagem de escolhas em que a quantidade anterior / menor de dinheiro foi selecionada. Selecionar a opção anterior com mais frequência indica maior aversão ao risco.

Seleção probabilística

Na tarefa de seleção probabilística (Frank et al., 2004), os participantes visualizaram três pares de estímulos (AB, CD, EF) apresentados aleatoriamente e foram instruídos a selecionar um dos estímulos em cada par. O feedback probabilístico foi apresentado após cada seleção. No primeiro par, selecionar A levou a realimentação positiva (ou seja, “Correto!”) 80% do tempo e selecionar B levou a um feedback negativo (ou seja, “Incorreto”) 20% do tempo. No segundo par, a seleção de C levou a um feedback positivo de 70% do tempo e, no terceiro par, a seleção de E levou a um feedback positivo 60% do tempo. Os participantes realizaram três blocos de aprendizagem dos testes 60 (20 de cada par). No bloco final, os participantes viram todos os possíveis pares dos seis estímulos quatro vezes cada e não receberam nenhum feedback sobre suas escolhas. Os estímulos foram seis caracteres hiragana japoneses contrabalançados nas três probabilidades de feedback (ou seja, AB, CD, EF). Em todos os blocos, as figuras permaneceram na tela até que uma resposta fosse feita ou até que 4000 ms passasse se nenhuma resposta fosse detectada. Nos blocos de aprendizagem, o feedback foi exibido para 1500 ms. Houve um intervalo de resposta ao estímulo 500 ms no bloco final. As teclas de resposta foram “v” para selecionar a figura à esquerda e “m” para selecionar a figura à direita. As variáveis ​​dependentes foram a porcentagem de tentativas em que A foi escolhido (Escolha A) e B foi evitado (Evitar B) no bloco final. Maior seleção de A do que evitar B no bloco final indica aprendizagem baseada em resultados positivos e não negativos. Maior evitação de B do que a seleção de A no bloco final indica aprendizagem baseada em resultados negativos mais do que resultados positivos.

Tarefa de risco

Na tarefa de risco (Knoch et al., 2006), os participantes foram apresentados com seis caixas, cada qual com a mesma probabilidade de conter um token vencedor. Algumas caixas eram azuis e outras eram rosas. Os participantes foram instruídos a selecionar a cor da caixa que eles acreditavam conter o token vencedor. Se escolhessem corretamente, recebiam o número de pontos associados à cor que haviam selecionado, mas se estivessem incorretos, perderiam muitos pontos. Duas variáveis ​​foram manipuladas nesta tarefa. O nível de risco refere-se à proporção de caixas cor-de-rosa e azuis que podem ser 5: 1, 4: 2 ou 3: 3. Por exemplo, se houver caixas azuis 5 e caixa rosa 1, haverá uma chance 1 6 de que a caixa rosa contenha o token vencedor; portanto, selecionar rosa seria mais arriscado do que selecionar azul. O saldo de recompensa refere-se ao número de pontos que as cores valem e podem ser 90: 10, 80: 20, 70: 30 ou 60: 40. A cor com menos caixas sempre valeu o maior valor de pontos. No exemplo acima, por exemplo, selecionar rosa valeria 90 pontos enquanto selecionar azul valeria apenas pontos 10. Os participantes concluíram os testes 100. Quatro destes foram combinações do nível de risco 3: 3 com saldo de recompensa e não foram incluídos na análise. Os testes 96 restantes incluíram todas as outras combinações possíveis de nível de risco, equilíbrio de recompensa e cor. O nível de risco foi exibido acima das caixas em cada tentativa e o saldo de recompensa foi exibido abaixo. As exibições da caixa permaneceram na tela até que o participante respondesse seguido de feedback exibindo o resultado e o total de pontos para 1500 ms. As teclas de resposta foram “v” para selecionar rosa e “m” para selecionar azul. As variáveis ​​dependentes para essa medida foram o escore total no final da tarefa (Total de Risco) e o percentual de seleções de baixo risco (Risco Baixo).

Procedimento

Todos os estímulos foram apresentados usando o Software E-Prime 1.2 (Psychology Software Tools, Pittsburgh, PA). Os participantes assinaram o termo de consentimento livre e esclarecido e preencheram o BIS-11, a escala de jogos patológicos, o RAS e o questionário de uso de mídia. Metade dos participantes completaram as tarefas na seguinte ordem: TD, tarefa de risco, Iowa Gambling Task e Probabilistic Selection; a outra metade dos participantes completou as tarefas na ordem inversa. Os participantes também completaram as tarefas de campo de visão útil e de sinal de parada, mas como esses dados não abordam especificamente a relação entre os videogames e a tomada de decisões arriscadas, isso não é relatado aqui. Após a conclusão das tarefas, os participantes foram interrogados e agradecidos pela participação. O estudo inteiro levou ~ 90 min.

Resultados

Características da amostra

mesa Table11 inclui as médias, desvios padrão e intervalos de todas as variáveis ​​medidas. Mais da metade da amostra (64%) relatou jogar videogames pelo menos 2 h por semana. A quantidade média de tempo relatada jogando videogames foi 20.6 h por semana (SD = 25.4, 25th quartile = 0, 50th quartile = 13, 75th quartil = 34). Homens relataram jogar mais horas por semana (M = 28.2, SD = 21.9) do que as fêmeas (M = 12.1, SD = 26.5), t(147) = 4.06, p <0.001. Jogo patológico (ou seja, responder "sim" a 6 ou mais das afirmações na escala PVP) foi relatado por 7.4% (homens = 13.9%, mulheres = 0%) da amostra, consistente com a taxa observada em outras amostras de crianças e adolescentes (gentios, 2009; Gentile et al. 2011). O número médio de sintomas de jogo patológicos foi, M = 1.8, SD = 2.0. Machos relataram mais sintomas relacionados ao jogo patológico (M = 2.7, SD = 2.1) do que as fêmeas (M = 0.8, SD = 1.2), t(147) = 6.90, p <0.001.

tabela 1 

Estatísticas descritivas para todas as variáveis ​​independentes e dependentes.

Correlações de ordem zero

Correlações entre todas as variáveis ​​incluídas nas análises são apresentadas na Tabela Table2.2. O padrão de associação observado nessas variáveis ​​é brevemente resumido antes da consideração dos resultados da ACC, a fim de orientar o leitor para as relações fundamentais que estão presentes no conjunto de dados. Além das variáveis ​​observadas, foram computados cinco termos de interação bidirecional (ou seja, o número de horas gastas jogando videogames por semana (horas) com PVP e os dois gêneros de videogame (ou seja, FPS e estratégia) e PVP com os dois gêneros). Sexo (codificado dummy: Masculino = 1, Feminino = 2) foi negativamente correlacionado com Horas, FPS, PVP, RAS, Horas × PVP, Horas × FPS, Horas × Estratégia, PVP × FPS e PVP × Estratégia, indicando que os homens relataram maior experiência de videogame, jogos patológicos e assumir riscos do que as mulheres. Horas foi positivamente correlacionado com PVP, PVP × FPS e PVP × Strategy. O jogo FPS foi correlacionado positivamente com o PVP. O jogo de estratégia foi correlacionado positivamente com PVP e Horas × PVP. O número de sintomas de jogo patológicos foi correlacionado positivamente com Horas × FPS e Horas × Estratégia. Esses dados indicam que a prevalência de jogos patológicos aumenta com o número de horas gastas por semana em jogos, e isso é verdade tanto para jogos de FPS quanto para jogos de estratégia.

tabela 2 

Correlações entre todas as variáveis ​​e termos de interação.

Em consonância com nossas hipóteses, havia dois padrões de associação entre a experiência de videogame e as medidas de tomada de decisão arriscada (isto é, aumento da impulsividade, sensibilidade reduzida ao feedback negativo). A impulsividade autorreferida correlacionou-se positivamente com Horas e Horas × PVP, consistente com o trabalho anterior (Gentile et al., 2011). A seleção da recompensa menor e anterior na tarefa de TD foi correlacionada positivamente com FPS [FPS gamers: M = 0.79, SD = 0.17; jogadores não-FPS: M = 0.71, SD = 0.22; t(147) = −2.10, p = 0.04] e horas × FPS (figura (Figure1A), 1A), consistente com a hipótese de que esse gênero de videogame pode mudar o foco de um indivíduo para recompensas imediatas, resultando em uma tomada de decisão mais impulsiva.

Figura 1 

(UMA) Proporção média de seleções precoces na tarefa de desconto temporal em função de Horas e identificação como jogador de FPS. (B) Evite B na tarefa de seleção probabilística em função da identificação como jogador de estratégia. Barras de erro representam ...

A seleção de pavimentos ruins no IGT foi correlacionada positivamente com Horas × PVP (Figura (Figure2A), 2A), apoiando a ideia de que o acréscimo de horas e patologia está relacionado à redução do aprendizado de resultados negativos. A porcentagem de seleções de baixo risco na tarefa de risco foi negativamente correlacionada com Horas, Horas × PVP e Horas × FPS, indicando maior risco em jogadores. É importante ressaltar que a pontuação total na tarefa de risco foi negativamente correlacionada com Horas e Horas × PVP (Figura (Figure2B), 2B), demonstrando que a seleção da opção mais arriscada teve um efeito prejudicial nos ganhos gerais para indivíduos com mais experiência em jogos e sintomas de PVP. Da mesma forma, a sensibilidade ao feedback negativo na tarefa de seleção probabilística foi correlacionada negativamente com Horas, indicando ainda falha em aprender com resultados negativos. Em contraste, a sensibilidade ao feedback negativo foi correlacionada positivamente com os jogos de Estratégia (Figura (Figure1B) .1B). Jogadores de estratégia (M = 0.72, SD = 0.25) evitou B com mais frequência do que os jogadores não estratégicos (M = 0.62, SD = 0.23), t(146) = −2.09, p = 0.04, apoiando a hipótese de que este gênero pode encorajar os jogadores a aprender com os erros e evitar cometê-los no futuro.

Figura 2 

(UMA) Proporção de julgamentos em que os decks “ruins” foram selecionados na IGT e (B) total de pontos ganhos na tarefa de risco como uma função de sintomas de horas e PVP. Barras de erro representam erro padrão da média.

Análise de correlação canônica

Examinar as associações latentes entre experiência e patologia de videogames (isto é, variáveis ​​preditoras) e tomada de decisão arriscada (isto é, variáveis ​​dependentes; Figura 3) 3) um CCA realizado. As vantagens de utilizar esta abordagem e os seus pressupostos foram delineadas em Sherry e Henson (2005). É importante ressaltar que o CCA reduz a chance de erro Tipo I (isto é, associações significativas espúrias) enquanto permite que um investigador avalie as relações compartilhadas multivariadas entre os dois conjuntos de variáveis ​​(por exemplo, experiência de videogame e tomada de decisão arriscada). A análise revelou nove funções com correlações canônicas quadradas (R2c) de 0.39, 0.28, 0.19, 0.14, 0.11, 0.05, 0.03, 0.02 e 0.01 para as funções um a nove, respectivamente. O modelo completo foi significativo usando o critério de Wilks λ = 0.25, F(117, 955) = 1.68, p <0.001. O λ de Wilks representa a variância inexplicada pelo modelo, portanto, 1 - o λ de Wilks representa o tamanho do efeito do modelo completo em termos de r2. Nesta análise com nove funções canônicas, o r2 foi 0.75, indicando que o modelo completo explicou 75% da variância entre os dois conjuntos de variáveis. Para testar o arranjo hierárquico das funções para significância estatística, foi utilizada uma análise de redução de dimensão (Tabela (Table3) .3). O teste do modelo completo foi significativo (isto é, Funções 1 – 9), assim como o teste das funções 2 – 9. Juntas, essas duas funções explicaram 67% da variação. Nenhuma das outras funções explicou uma proporção significativa da variância compartilhada entre os conjuntos de variáveis ​​após a extração das funções anteriores. A primeira função canônica revelou uma correlação de r = 0.62 entre as variáveis ​​preditoras e dependentes, e a segunda função canônica revelou uma correlação de r = 0.53 entre os conjuntos de variáveis. Isso indica que, para as duas primeiras funções canônicas, os dois conjuntos de variáveis ​​eram altamente correlacionados (Sherry e Henson, 2005).

Figura 3 

Ilustração da função de correlação canônica com dez preditores (caixas no lado esquerdo) e oito variáveis ​​dependentes (caixas no lado direito). A correlação canônica é a de Pearson r entre as duas variáveis ​​latentes (ovais), que são derivadas ...
tabela 3 

Testes de funções canônicas.

As correlações canônicas entre as variáveis ​​(preditor e dependente) e as funções indicam quais variáveis ​​têm a maior contribuição para a função e podem ser interpretadas de maneira semelhante às cargas fatoriais em uma análise fatorial (Afifi et al., 2004). Em uma amostra de 148, um r de 0.30 é significativo no nível 0.001; portanto variáveis ​​para as quais r ≥ 0.30 foram considerados estatisticamente significativos (Table4) .4). Em consonância com as nossas previsões, a primeira função representa uma associação positiva entre horas e jogo patológico, e tomada de risco, impulsividade e aprendizagem diferencial de feedback positivo e negativo (Figura (Figure4) .4). Especificamente, a primeira função canônica explicou 11.12% da variância nas variáveis ​​dependentes e foi mais fortemente relacionada a RAS, Risco Total, Evitar B, Escolher A e BIS-11. Com exceção do RAS, o sinal da correlação foi o mesmo para todas as variáveis, indicando que elas estavam relacionadas positivamente. Os escores RAS foram inversamente relacionados com as outras variáveis, o que significa que escores mais altos no SRA foram associados a escores totais mais baixos na tarefa de risco. A primeira função explicou 5.34% da variância nas variáveis ​​preditoras com contribuições principais de Horas × PVP, Horas, Sexo, PVP e Horas × FPS. Todas essas variáveis, exceto sexo, foram relacionadas positivamente com as variáveis ​​dependentes, indicando mais horas, sintomas patológicos, e os tempos gastos jogando jogos de FPS predisseram impulsividade, sensibilidade ao feedback e perdas na tarefa de risco. A associação negativa com o sexo indica que os homens se envolvem em decisões mais arriscadas do que as mulheres.

tabela 4 

Correlações canônicas após rotação varimax das variáveis ​​dependentes.
Figura 4 

Representação gráfica das funções canônicas significativas e os preditores contribuindo mais fortes (lado esquerdo) e variáveis ​​dependentes (lado direito). Linhas sólidas representam a primeira função canônica e linhas tracejadas representam a segunda função canônica. ...

A segunda função explicou 8.08% da variância nas variáveis ​​dependentes e foi mais fortemente relacionada às seleções BIS-11, Risco Total e baixo risco. Como esperado, a escolha de baixo risco foi associada a pontuações mais altas na tarefa de risco e menor impulsividade. A segunda função explicou 2.94% da variância nas variáveis ​​preditoras e foi relacionada principalmente ao FPS, horas × FPS, PVP, horas e sexo. Em consonância com nossas hipóteses, a experiência com videogames em FPS e sintomas de PVP previu pior desempenho na tarefa de risco (por exemplo, menos seleções de baixo risco e escores totais mais baixos) e maior impulsividade (Figura (Figure4) .4). Em contraste com a primeira função, pontuações BIS-11 foram mais fortemente previstas aqui, enfatizando os efeitos sobre a impulsividade e apoiando o trabalho anterior (Gentile, 2009; Gentile et al. 2011).

Discussão

O estudo atual foi projetado para examinar as relações entre a experiência de videogames, o jogo patológico e a tomada de decisões arriscadas. Consistente com o trabalho anterior (gentio, 2009; Gentile et al. 2011), 7% da amostra atual de jovens adultos preencheram os critérios para jogos patológicos. Além disso, o jogo patológico não foi observado em mulheres na nossa amostra. Dado o equilíbrio entre os sexos na amostra, isto significa que cerca de 14% dos homens que participaram no estudo relataram jogo patológico. Correlações significativas foram observadas entre horas gastas em jogos, jogo patológico e gênero de jogo, e impulsividade, tomada de risco e sensibilidade a feedback positivo e negativo. O CCA revelou que o jogo patológico foi relacionado positivamente à sensibilidade do feedback, enquanto que jogar jogos FPS foi positivamente relacionado à impulsividade e tomada de risco.

O auto-relato e as medidas comportamentais revelaram que jogos patológicos e jogos de FPS foram positivamente associados a uma maior impulsividade. A interação entre horas e PVP também foi positivamente relacionada aos escores do BIS-II, indicando que mais sintomas patológicos foram positivamente associados com maior impulsividade (Gentile et al., 2011). Complementando esse achado, a segunda correlação canônica representou a associação entre jogo patológico, jogo de FPS e impulsividade. A evidência para a tarefa de TD também suporta a ideia de que o gênero de jogo pode influenciar a associação entre jogo e impulsividade. Para a tarefa de TD, a seleção da recompensa menor que é entregue mais cedo poderia ser tomada como um índice de impulsividade (Mitchell, 1999; Ohmura et al. 2005). Nesta tarefa, a seleção de recompensas menores foi positivamente associada aos videogames FPS, mas não aos videogames de estratégia. A associação entre jogos de FPS e impulsividade é interessante, dado que a evidência de que esta forma de jogo também está associada a uma redução no uso de controle cognitivo pró-ativo (Bailey, 2009; Bailey et al. 2010; Balanço, 2012). Juntos, esses dados podem indicar que jogar jogos de FPS e jogo patológico estão associados a um aumento no comportamento impulsivo que resulta de uma diminuição na utilização do controle cognitivo proativo para orientar o comportamento.

A associação entre jogos e decisões arriscadas era sensível ao gênero do jogo. Na tarefa de risco, o número de horas gastas jogando videogame, a interação entre horas e PVP e a categorização como um jogador FPS foram todos negativamente correlacionados com a porcentagem de seleções de baixo risco; e horas previstas selecionando a opção de alto risco com mais frequência no CCA. Isso foi acompanhado por uma redução dramática no total de pontos ganhos no final da tarefa, indicando que a seleção de opções de risco na tarefa de risco não valeu a pena no final. Juntas, essas descobertas fornecem evidências claras de que o tempo de jogo, a patologia e os jogos FPS influenciam a seleção de opções arriscadas de um indivíduo, e esse comportamento parece continuar, apesar de seu efeito prejudicial no desempenho ao longo do tempo. Em contraste com os jogos FPS, os jogos de estratégia não estavam tão fortemente relacionados ao aumento da tomada de risco. Uma explicação para a influência diferencial do gênero do jogo é que provavelmente haverá repercussões sociais na tomada de decisões impulsivas em um jogo de estratégia, uma vez que o sucesso no jogo geralmente requer a cooperação de uma equipe. É importante notar que ambos os jogos de estratégia e jogos FPS foram positivamente correlacionados com PVP e a correlação entre sintomas patológicos e horas × estratégia (r = 0.46) pareceu ser maior que a correlação entre PVP e horas × FPS (r = 0.29), embora essa diferença não tenha alcançado significância, t(146) = 1.53, p > 0.05. Isso sugere que tanto os jogos de estratégia quanto os FPS estão associados a jogos patológicos, mas que as consequências para a impulsividade e o risco não são as mesmas para os dois gêneros. Isso pode ser devido à estrutura do ambiente de jogo ou aos objetivos dos jogadores nos diferentes gêneros.

O desempenho na tarefa de risco, a tarefa de seleção probabilística e, em menor grau, a IGT fornece alguma evidência de que jogos e patologia estão positivamente associados à diminuição da sensibilidade a resultados negativos. O tempo de jogo foi correlacionado positivamente com pior desempenho na tarefa de risco (por exemplo, menor pontuação total) devido à maior seleção de opções de risco. Presumivelmente, após várias seleções das opções arriscadas de baixa chance, a acumulação de perdas deveria ser um impedimento para uma seleção adicional da opção arriscada, mas isso não parece ser o caso. Da mesma forma, o feedback sobre vários ensaios da IGT deve resultar na diminuição da seleção dos decks "ruins". Maiores escores de PVP e horas de jogo foram associados a uma maior seleção dos decks “ruins” bem além do ponto em que o feedback foi efetivo na diminuição da seleção desses decks entre os gamers não-patológicos de alto nível.

A tarefa de seleção probabilística (Frank et al., 2004forneceu informações sobre se o aprendizado por reforço impulsionado por feedback positivo ou negativo era sensível aos jogos. O aumento da patologia de jogos e jogos de FPS foi associado a uma diminuição na evitação de B (isto é, aprender com feedback negativo). No entanto, jogos de estratégia foram positivamente correlacionados com a evitação de B (ie, r = 0.17), sugerindo que os indivíduos que se identificam como jogadores de estratégia são mais sensíveis ao feedback negativo. Assim como na impulsividade, as características dos jogos de estratégia podem explicar essa relação. Erros em um jogo de estratégia podem ter conseqüências de longo prazo para alcançar objetivos no jogo, porque o jogo geralmente se estende por um período de tempo maior do que um videogame FPS. Portanto, os erros em um videogame de estratégia podem ser caros, e um deles se beneficiaria de prestar atenção aos resultados negativos e aprender a evitar esses resultados no futuro.

Existem algumas limitações do estudo atual digno de nota. Primeiro, o design não foi experimental e isso tem duas implicações. É possível que algumas variáveis ​​não mensuradas respondam pelos achados, e a direção da causalidade não possa ser definida (ou seja, os jogos aumentam a tomada de risco e a impulsividade, ou os indivíduos impulsivos são atraídos pelos videogames?). Estudos futuros podem abordar essa questão observando os efeitos de curto e longo prazo do treinamento em videogames sobre decisões de risco, semelhantes ao trabalho sobre a agressão (Anderson et al., 2010) e processamento visuoespacial (Bavelier et al., 2012). Em segundo lugar, apenas dois gêneros de videogames foram examinados, no entanto, os gêneros examinados no estudo tendem a ser os mais populares entre os gamers (The NDP Group, 2010). Com base nos dados atuais e outros trabalhos (por exemplo, Fischer et al., 2009), parece que a associação entre experiência em videojogos e tomada de decisão arriscada é provavelmente moderada pelo género de videojogos, sendo alguns efeitos específicos de um género específico (Green e Bavelier, 2003). Mais pesquisas serão necessárias para entender melhor os efeitos de diferentes gêneros e como esses efeitos podem interagir em indivíduos que jogam mais de um gênero. Finalmente, o presente estudo focalizou principalmente a tomada de decisão arriscada no contexto do jogo (ou seja, os participantes estavam tentando ganhar pontos nas tarefas de tomada de decisão), portanto os dados não falam sobre assumir riscos em outros contextos, como social ou comportamento acadêmico. Outros estudos demonstraram os efeitos da condução de videogames em atitudes e engajamento em comportamentos de direção de risco (Beullens et al., 2011), assim, juntamente com as descobertas atuais, parece que os videogames podem influenciar a tomada de riscos em contextos intimamente relacionados, bem como em contextos mais diferentes (por exemplo, jogos de FPS predizem o desempenho na tarefa de risco).

O presente estudo amplia a literatura sobre a relação entre experiência em videogames e tomada de decisão arriscada além do comportamento de condução arriscado (Fischer et al., 2009; Beullens et al. 2011), e indica que os sintomas patológicos e o gênero desempenham um papel fundamental na determinação da relação entre experiência de jogo e tomada de decisão. Nós demonstramos que o uso patológico de videogames está associado a um aumento da impulsividade, maior risco e maiores perdas em tarefas similares ao jogo. Essas constatações baseadas em laboratório são consistentes com relatos reais das conseqüências da reprodução excessiva de videogames, incluindo a discórdia familiar (Warren, 2011), perdas financeiras (Doan e Strickland, 2012) e até a morte (BBC News, 2005). Na amostra atual, tanto os videogames FPS quanto os de estratégia, dois gêneros populares, correlacionaram-se positivamente com os sintomas patológicos. Este trabalho destaca a importância de mais pesquisas para entender a etiologia e o tratamento do uso de videogames patológicos e para explorar os efeitos de diferentes gêneros.

Declaração de conflito de interesse

Os autores declaram que a pesquisa foi realizada na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que possam ser interpretadas como um potencial conflito de interesses.

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