Lee, Jae-Yoon; Kang, Hang-Bong;
- Titlul ziarului: Jurnalul Societății Multimedia din Coreea
- Volumul 17, Ediția 11, 2014, pp.1325-1334
- Editura: Korea Multimedia Society
- DOI : 10.9717/kmms.2014.17.11.1325
Abstract
Recent, dependența de jocuri a tinerilor a devenit o problemă socială. Prin urmare, au fost efectuate multe studii, în mare parte sondaje, pentru a diagnostica dependența de jocuri. În această lucrare, sugerăm cum să distingem nivelurile de dependență pe baza EEG. În acest scop, clasificăm mai întâi patru grupuri în funcție de gradul de dependență de jocurile de pe internet (grup cu risc ridicat, grup de vigilență, grup normal, grup de utilizatori buni) folosind CSG (Scala cuprinzătoare pentru evaluarea comportamentului jocului) și apoi le măsurăm legate de eveniment. Potenţial (ERP) în sarcina Go/NoGo. Mai exact, măsurăm semnalele P300, N400 și N200 de la canalele stimulului NoGo și stimulului Go. În plus, extragem caracteristici distincte din transformarea wavelet discretă a semnalului EEG și folosim aceste caracteristici pentru a distinge gradele de dependență de jocurile pe internet. Experimentele din acest studiu arată că grupul cu risc ridicat și vigilență prezintă o amplitudine Go-N200 mai mică a canalului Fz decât grupurile de utilizatori Normal și Bun. În Go-P300 și NoGo-P300 ale canalului Fz, grupurile cu risc ridicat și vigilență prezintă o amplitudine mai mare decât grupul de utilizatori Normal și Bun. În Go-N400 și NoGo-N400 ale canalului Pz, grupul cu risc ridicat și vigilență prezintă o amplitudine mai mică decât grupul de utilizatori Normal și Bun. Testul după studiul de învățare a caracteristicilor extrase ale fiecărei benzi de frecvență din semnalul EEG a arătat o precizie de clasificare de 85%.
;
