Обнаружение тяги к играм в подростках с расстройством интернет-игр с использованием мультимодальных биосигналов (2018)

Датчики (Базель). 2018 Jan 1; 18 (1). pii: E102. doi: 10.3390 / s18010102.

Ким Х1, Ха J2,3, Чанг WD4, Парк W5, Ким Л6, Я CH7.

АБСТРАКТ НАЯ

Увеличение числа подростков с расстройством интернет-игр (IGD), типом поведенческой зависимости, становится проблемой, вызывающей обеспокоенность общества. Обучение подростков подавлению тяги к играм в повседневных жизненных ситуациях - одна из основных стратегий лечения IGD. Недавние исследования продемонстрировали, что компьютерные методы лечения, такие как нейробиоуправление, эффективны для облегчения симптомов различных зависимостей. Когда компьютерная стратегия лечения применяется к лечению IGD, важно определить, испытывает ли человек в настоящее время тягу к играм. Мы пробудили тягу к играм у 57 подростков с легкой или тяжелой формой IGD, используя многочисленные короткие видеоклипы, демонстрирующие игровые видеоролики трех захватывающих игр. В то же время регистрировались различные биосигналы, включая фотоплетизмограмму, кожно-гальваническую реакцию и измерения электроокулограммы. Наблюдая за изменениями этих биосигналов во время состояния тяги, мы классифицировали состояния тяги / отсутствия тяги каждого отдельного участника с помощью машины вектора поддержки. При воспроизведении видеоклипов, отредактированных для пробуждения тяги к играм, наблюдалось значительное уменьшение стандартного отклонения частоты сердечных сокращений, количества морганий глаз и саккадических движений глаз, а также значительное увеличение средней частоты дыхания. Основываясь на этих результатах, мы смогли определить, испытывал ли отдельный участник тягу к играм, со средней точностью 87.04%. Это первое исследование, в котором была предпринята попытка обнаружить тягу к играм у человека с IGD с помощью измерений мультимодальных биосигналов. Более того, это первое, что показало, что электроокулограмма может предоставить полезные маркеры биосигнала для обнаружения тяги к играм.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: биосигнальный анализ; тяга; интернет-игра; расстройство интернет-игр; машинное обучение

PMID: 29301261

DOI: 10.3390 / s18010102