Addict Behav Rep, 2017 Jun; 5: 19-28.
Опубликован онлайн 2017 Feb 7. DOI: 10.1016 / j.abrep.2017.02.002
PMCID: PMC5800554
PMID: 29450224
Язык: Английский | Немецкий | Немецкий
Райна Сарыски,a,⁎ Бернд Лахманн,a Себастьян Маркетт,b,c Мартин Рейтер,b,c и Кристиан Монтагa,d
1. Вступление
Интернет нашел свой путь в повседневной жизни многих людей во всем мире, предлагая простой способ сбора информации и потребления развлечений. С ростом числа пользователей Интернета, на данный момент приходится почти 50% мирового населения (доступ к ним осуществляется на 07.09.16. http://www.internetlivestats.com/internet-users/), число отчетов о проблемном использовании Интернета (PIU) растет. В представительном исследовании из Германии (N = 15,024 участника) Румпф, Мейер, Крейзер, Джон и Меркекер (2011) показали распространенность интернет-зависимости 1.5%, при этом более молодые пользователи демонстрируют более высокую долю (4% в группе 14–16 лет). Первые попытки определить и диагностировать PIU1 были сделаны Кимберли Янг в год 1998 (см. также первый отчет о случаях из Молодой, 1996). С тех пор были разработаны многочисленные тесты и инструменты для скрининга (например, Молодой, 1998b, Молодой, 1998a, Tao et al., 2010), чтобы иметь возможность рассчитать распространенность в разных популяциях и обеспечить пациентам эффективное лечение. Однако до сих пор нет существующей нозологической классификации ОРП. Исследование онлайн-азартных игр, похоже, на один шаг вперед, так как недавно в Разделе III DSM-5 был включен интернет-игровой расстройство (IGD), посредством которого поощрение дальнейших экзаменов до его рассмотрения как формального расстройства (Американская психиатрическая ассоциация). IGD рассматривается как особая форма PIU, которая только перекрывается небольшими частями с обобщенной формой PIU, описанной выше (например, Дэвис, 2001, Montag et al., 2015).
1.1. ГРП и неявное обучение / принятие решений
Дефициты при принятии решений были показаны в многочисленных исследованиях, исследующих пациентов с зависимостями от веществ и поведения (например, Бечара и др., 2001, Schoenbaum и др., 2006). Из-за сходства в концептуализации PIU и поведенческой / наркотической зависимости (Молодой, 1998a), тема принятия решений также имеет большое значение для лучшего понимания характера чрезмерного использования Интернета. При оценке принятия решений была проведена дифференциация между принятием решений в рамках двусмысленности и принятия решений под угрозой (Brand и др., 2006, Schiebener и Brand, 2015). В то время как при принятии решений по двусмысленности правила получения прибыли и убытков и вероятности различных результатов неявно объясняются (например, с помощью (первых испытаний) задачи IOWA Gambling Task или IGT), при принятии решений в рамках риска явная информация о потенциале последствия и вероятности для прибылей и убытков доступны или являются расчетными (например, с помощью игры «Игра в кости» или GDT) (Brand и др., 2006, Schiebener и Brand, 2015). На основе этой дифференциации и моделей двойного процесса принятия решений (например, Эпштейн, 2003), Schiebener и Brand (2015) предложил теоретическую модель для объяснения принятия решений под угрозой. В этой модели роль исполнительных функций подчеркивается как ключ к релевантности для принятия решений под угрозой, но не к принятию решений по двусмысленности. Эмоциональное вознаграждение и наказание должны сопровождать обе формы принятия решений. Таким образом, как отражающие процессы (контролируемые познанием), так и импульсные процессы (вызванные ожиданием эмоциональной награды и наказания) могут быть вовлечены в процессы принятия решений в условиях объективного риска (Schiebener & Brand, 2015 г.). Кроме того, предложены такие факторы, как информация о ситуации с принятием решений, отдельных атрибутах и ситуационных индуцированных состояниях и внешних воздействиях, которые оказывают модулирующее воздействие на принятие решений (Schiebener & Brand, 2015 г.).
Что касается интернет-зависимости, то новая теоретическая основа была предложена Brand, Young, Laier, Wölfling и Potenza (2016), называемого «Взаимодействие между лицом-зависимым-познанием-исполнением (I-PACE)», где также подчеркивается ухудшение исполнительных функций и тормозного контроля, что имеет значение для развития ГРП. Согласно этой модели развитие и поддержание специфических расстройств интернета лежит в основе взаимодействия между предрасполагающими факторами (например, личность и психопатология), модераторами (например, дисфункциональный стиль преодоления и ожиданиями в Интернете) и посредниками (например, аффективные и когнитивные ответы на ситуативные сигналы). Эти сложные взаимодействия в сочетании с удовлетворением удовлетворения и позитивным подкреплением вследствие использования определенной функции Интернета и с уменьшенными исполнительными функциями и тормозным контролем могут привести к определенному беспорядку в использовании Интернета.
До сих пор было проведено несколько эмпирических исследований в контексте ГРП, тормозного контроля и принятия решений. Большинство из них в соответствии с вышеупомянутой теоретической Brand et al. (2016). Sun et al. (2009) например, продемонстрировали худшую производительность в задаче азартных игр у чрезмерных пользователей Интернета и более медленный выбор успешной стратегии по сравнению с участниками контроля. В более недавнем исследовании, Pawlikowski и бренд (2011) сообщил о снижении способности принимать решения, подверженные риску в GDT, в группе чрезмерных игроков World of Warcraft (WoW) по сравнению с участниками контроля. Yao et al. (2015) использовали модифицированную версию задачи Go / NoGo (где стимулы, связанные с игрой, использовались рядом с нейтральными стимулами) и сообщали об уменьшении ингибирующего контроля у участников с IGD по сравнению с контрольными участниками. Laier, Pawlikowski и Brand (2014) были получены аналогичные результаты с модифицированной версией IGT, при использовании порнографические и нейтральные фотографии на выгодных и / или невыгодных карточных колод. Здесь участники мужского пола показали дефицитное принятие решений в исследованиях, где порнографические снимки были связаны с невыгодными перфокартами. Однако сообщалось также о смешанных результатах, касающихся принятия решений в контексте ОРП или ИГД. В исследовании, проведенном Ko et al. (2010) например, участники, подключенные к Интернету, продемонстрировали лучшее решение, измеряемое с помощью IGT, по сравнению с участниками контроля. В исследовании Yao et al. (2015) уже упомянутое выше, никакой разницы в принятии решений с использованием IGT не может быть найдено между здоровыми участниками и лицами с IGD. Чтобы расчленить эти противоречивые результаты, необходимы дальнейшие исследования, исследующие возможные мешающие переменные. Одна конкретная переменная описана ниже в текущем исследовании.
1.2. PIU, риск и импульсивность
Из-за первоначальной характеристики PIU в качестве расстройства импульсного контроля был проведен ряд исследований для изучения PIU в контексте импульсивности и риска. Цао, Су, Лю и Гао (2007) и Lee et al. (2012) показали, что PIU положительно ассоциируется с характерной импульсивностью, измеренной с помощью шкалы импульсной устойчивости Barratt (BIS-11). Что касается теоретической Brand et al. (2016), уже введенная выше, импульсивность упоминается среди личностных факторов, показывающая наиболее стабильные ассоциации с ОРП и, таким образом, предлагается одним из факторов, влияющих на ее развитие и поддержание. В широком смысле импульсивность характеризуется как «предрасположенность к быстрым, незапланированным реакциям на внутренние или внешние раздражители без учета негативных последствий этих реакций на импульсивных индивидуумов или других» (Мёллер, Баррат, Догерти, Шмитц и Суонн, 2001; п. 1784). Связанный с этим термин «риск» определяется как «поведение, выполняемое в условиях неопределенности, с или без присущих негативных последствий и без надежного планирования на случай непредвиденных обстоятельств» (Крик, Нильсен, Бутельман и ЛаФордж, 2005; п. 1453). Ko et al. (2010) применил задачу аналогового риска баллона (Lejuez et al., 2002) для измерения риска, но не обнаружил существенной связи с ОРП. В настоящем исследовании мы снова изучаем эти ассоциации, применяя как самостоятельный отчет, так и экспериментальные меры импульсивности / риска.
1.3. Роль гендерных вопросов для ОРП / ИГД
Другой важный вопрос в контексте интернет-зависимости - предпочтение определенных функций Интернета (например, онлайн-шоппинга, онлайн-игр) в зависимости от пола. Репрезентативное исследование, проведенное в Германии, показало, что 77.1% зависимых от Интернета женщин в возрасте 14–24 лет используют сайты социальных сетей по сравнению с 64,8% мужчин того же возраста (Rumpf et al., 2011). В том же исследовании 7.2% зависимых от Интернета женщин в возрасте от 14 до 24 лет сообщили об использовании Интернета для онлайн-видеоигр, по сравнению с 33.6% мужчин того же возраста (Rumpf et al., 2011). Таким образом, кажется, что в отношении ИГД участники-мужчины демонстрируют более высокое предпочтение онлайн-игр, по сравнению с участниками-женщинами, и, как сообщается, они более подвержены риску развития ИГД. Более того, Ко, Йен, Чэнь, Чэнь и Йен (2005) что более высокий возраст, низкая самооценка и более низкая повседневная удовлетворенность жизнью связаны с более серьезным ИГД среди мужчин, но не у женщин. Несмотря на эти результаты, существует еще несколько исследований, которые систематически рассматривают гендер участников как переменную модератора / посредника в контексте ОРП. Однако возможно, что эти различия объясняют некоторые противоположные результаты в этой области и, таким образом, в следующих исследованиях они будут приняты во внимание.
Цель нашего исследовательского проекта состояла в том, чтобы исследовать связь между PIU, а также IGD и неявное обучение в группе мужчин-участников с склонностью к IGD (исследование 1). В исследовании 2 мы стремились тиражировать эти результаты, сравнивая здоровых участников и чрезмерных игроков WoW при учете пола. Цель исследования 3 состояла в том, чтобы исследовать связь между PIU, IGD и импульсивностью / риском (самоотчет и экспериментальные данные) у здоровых участников.
Основываясь на вышеупомянутой литературе, мы сформулировали следующие гипотезы:
Мы ожидаем отрицательных ассоциаций между PIU / IGD и неявными способностями к обучению (исследование 1).
Мы ожидаем отрицательных ассоциаций между PIU / IGD и неявными способностями к обучению (исследование 2). Мы ожидаем, что эта негативная ассоциация будет сильнейшей в группе мужчин WoW-игроков.
Мы ожидаем положительных связей между PIU / IGD и самоотчетами и экспериментальными мерами импульсивности / риска для здоровых участников (исследование 3).
2. Исследование 1
2.1. методы
2.1.1. участники
N = 107 участников (99 мужчин, 8 женщин, возраст M = 19.52, SD = 3.57) были набраны на Gamescom 2013 в Германии, крупнейшем игровом событии в мире. Однако из-за очень небольшого количества женщин-участниц в настоящей выборке (n = 8) и указанные выше гендерные различия в контексте IGD (например, Rumpf et al., 2011), мы исключили женщин-участников из дальнейших анализов исследования. После того, как исключить участников с отсутствующими данными, образец привел к n = 79 участников мужского пола (возраст M = 19.81, SD = 3.62). Что касается своего образования, 8.9% сообщили, что имеют университетскую или политехническую степень, еще 40.5% сообщили, что имеют аттестат об окончании средней школы или диплом профессионального бакалавра, 26.6% сообщили, что имеют аттестат об окончании средней школы или современную среднюю школу, а 24% сообщили, что не имеют школьного аттестата.
2.1.2. меры
Участники ответили на вопросы о своем возрасте, полом и образовании, заполнили короткую версию теста на интернет-зависимость (s-IAT, Павликовски, Altstötter-Gleich, & Brand, 2013 г.; Альфа Кронбаха в данном примере составляла 0.70), содержащая 12 элементов по шкале Лайкерта (от 1 = никогда до 5 = очень часто) и шкалу зависимости от онлайн-игр (OGAS, модифицированная версия шкалы игровой зависимости от Лемменс, Валкенбург и Питер, 2009 г., где к каждому пункту добавлено слово «онлайн»; Альфа Кронбаха в данной выборке составляла 0.66), состоящая из 7 пунктов, в диапазоне от 1 = никогда и 5 = очень часто. Кроме того, участники оценили свой опыт компьютерных игр (например, «Сколько лет вы играете в компьютерные игры?» Или «Сколько часов в среднем в неделю вы играете в компьютерные онлайн-игры?»). Был проведен самоотчет о принятии риска, в том числе один пункт об общих тенденциях принятия риска («Как бы вы охарактеризовали себя от 0 (совсем не готовы рисковать) до 10 (абсолютно готовы идти на риск)?» ); Немецкая социально-экономическая группа (SOEP; Siedler, Schupp, Spiess, & Wagner, 2008 г.). Мы использовали слегка скорректированную экспериментальную задачу («Сундук дьявола»), взятую из исследования Eisenegger et al. (2010), чтобы измерить неявное обучение. В каждом из испытаний 36 мы представили десять снимков закрытых деревянных коробок на экране компьютера. Ящики были выровнены в одну строку, и участники имели возможность впоследствии открыть самозабросное количество ящиков, работающих слева направо. Участникам было дано указание, что девять из ящиков содержат виртуальное денежное вознаграждение (5 центов), а в одном - «дьявол». Если участники открыли только бонусные шкалы на данном испытании, они перешли к следующему испытанию, получив сумму вознаграждений. Если они открыли коробку, содержащую дьявола, среди других ящиков, они потеряли все в текущем испытании. Предстоящая позиция дьявола была рандомизирована среди испытаний 36, но появилась на каждой позиции от 2 до 102 ровно четыре раза. Хотя это не было упомянуто участникам, участники с более высокими познавательными навыками могли бы разработать неявное понимание этого правила и, возможно, научились лучше работать в ходе эксперимента. Сумма денежных вознаграждений к концу эксперимента далее упоминается как «GAIN» и будет использоваться в качестве меры неявного обучения. Экспериментальная установка изображена в Рис 1.
Экспериментальная установка сундука дьявола - открытие сундука с дьяволом приводило к потере всех собранных монет данного испытания.
2.1.3. Процедура
Все анкеты, доступные только на английском языке, были переведены на немецкий язык нашей собственной рабочей группой. Сначала участники заполнили анкеты, а затем завершили эксперимент с дьявольской грудью. Обратите внимание, что участники исследования 1 не получали никакого денежного вознаграждения после завершения эксперимента и что они были проинформированы об этом факте до завершения эксперимента.
2.1.4. Статистический анализ
Для следующих анализов нормальность данных исследовалась с применением эмпирического правила, предложенного Майлз и Шевлин (2001, стр. 74), учитывая асимметрию исследуемых переменных. Корреляционный анализ был рассчитан с помощью корреляций Пирсона или Спирмена, в зависимости от распределения данных, и были рассчитаны доверительные интервалы с поправкой на смещение и ускоренные доверительные интервалы (95% доверительные интервалы BCa) для дальнейшего тестирования их значимости. Повторные измерения ANOVA использовался для проверки неявных эффектов обучения при сравнении выигрыша в первых 18 испытаниях с выигрышем в последних 18 испытаниях эксперимента.
2.1.5. Этика
Исследовательский проект (исследования 1, 2 и 3) был одобрен Местным этическим комитетом Боннского университета, Бонн, Германия. Все испытуемые предоставили информированное согласие до завершения исследования.
2.2. Результаты
Средства и стандартные отклонения исследуемых переменных представлены в Таблица 1.
Таблица 1
Среднее стандартное отклонение (SD) и возможный / фактический диапазон для игрового процесса переменных (лет), онлайн-часов в неделю, s-IAT, OGAS, GAIN и принятия риска (самоотчет).
| среднее | SD | Возможный диапазон | Фактический диапазон | |
|---|---|---|---|---|
| Игровой опыт (годы) | 11.09 | 4.31 | – | 3-24 |
| Время онлайн-игры в неделю | 22.24 | 16.00 | – | 0-70 |
| S-IAT | 23.86 | 5.38 | 12-60 | 12-43 |
| ОГАС | 14.75 | 4.36 | 7-35 | 7-26 |
| GAIN | 413.61 | 71.97 | 0-900a | 160-520 |
| Принятие риска (самоотчет) | 6.77 | 1.89 | 0-10 | 3-10 |
N = 79, риск (самоотчет) n = 64.
2.2.1. Корреляционный анализ
Только переменная GAIN нормально не распределялась. Возраст участников положительно коррелировал с GAIN (ρ = 0.27, p <0.05). Более того, GAIN показал отрицательную корреляцию с показателем s-IAT (ρ = - 0.26, p <0.05). Кроме того, мы вычислили частичные корреляции для GAIN и s-IAT для контроля возраста. Корреляция оставалась значимой (r = - 0.28, p <0.05). Отрицательная корреляция между GAIN и оценкой OGAS незначительно не достигла значимости (ρ = - 0.20, p = 0.073) и оставалась незначимой после учета возраста (r = - 0.12, p = 0.292). Все значимые корреляции оставались значимыми после проверки 95% доверительных интервалов BCa. Посмотри пожалуйста Таблица 2 для обзора результатов.
Таблица 2
Корреляция между GAIN в эксперименте «Сундук дьявола» и s-IAT, оценкой OGAS и принятием риска (самоотчет).
| GAIN | S-IAT | ОГАС | риск (самоотчет) | |
|---|---|---|---|---|
| GAIN | 1 | |||
| S-IAT | - 0.264⁎ | 1 | ||
| ОГАС | - 0.203 | 0.511⁎⁎ | 1 | |
| риск (самоотчет) | 0.148 | 0.129 | 0.187 | 1 |
N = 79, идет на риск (самоотчет) n = 64; Корреляции Спирмена изображены на Курсив.
2.2.2. Манипуляционная проверка эксперимента «Дьявольская грудь» как мера неявного обучения
Результаты повторных измерений ANOVA показали значительную среднюю разницу между GAIN в первых испытаниях 18 эксперимента, по сравнению с последними испытаниями 18 (F(1,78) = 17.303, p <0.01), показывая, что участники выиграли больше денег во второй части эксперимента (M1 = 192.34 и M2 = 221.27 соответственно) (см. Рис 2).
Средние значения и стандартная ошибка для GAIN в первых 18 испытаниях по сравнению с GAIN в последних 18 испытаниях эксперимента «Сундук дьявола». MU = денежные единицы.
2.3. обсуждение
Подводя итог, как было предложено в наших гипотезах, в исследовании 1 интернет-зависимость была связана с недостаточными неявными способностями к обучению. Этот результат дает дополнительные доказательства роли плохого принятия решений в контексте ГРП (например, Brand и др., 2016). Связь с ИГД была в том же направлении, однако, не достигла значения. Это может быть объяснено относительно небольшим размером выборки и / или относительно низкой внутренней консистенцией (0.66) шкалы OGAS в этом исследовании. Чтобы продолжить исследование этих отношений и сравнить результаты между участниками мужского и женского пола, а также между игроками и не-игроками, было проведено исследование 2.
3. Исследование 2
Целью второго исследования было воспроизвести результаты исследования 1, используя выборку игроков World of Warcraft (WoW) и участников контрольной группы, которые были наивны по отношению к WoW. Учитывая, что связь между s-IAT и GAIN как мерой неявного обучения может наблюдаться у участников-мужчин со склонностью к IGD, мы были заинтересованы в воспроизведении результатов исследования 1, особенно у мужчин-игроков WoW.
3.1. методы
3.1.1. участники
В исследовании принимали участие игроки и контрольные участники WoW. Игроки WoW были отобраны по следующим критериям: Опыт игры в WoW не менее двух лет. Критерием исключения было участие в других играх, кроме WoW, более 7 часов в неделю, однако желательно набирать участников без опыта в других играх. Управляющие должны были быть наивными в WoW, поэтому раньше не играли в эту игру. Критериями исключения для обеих групп участников были нарушение зрения, трудности с чтением и письмом, дисхроматопсия, сотрясение мозга, длительное лечение, неврологические и психические заболевания, нарушение слуха и злоупотребление психоактивными веществами. После тщательного изучения выборки мы исключили одного участника из-за расстройства пищевого поведения и ежедневного потребления каннабиса, одного участника из-за неврологических и психических расстройств и одного участника из контрольной группы из-за экстремальных значений sIAT и OGAS, а также участников с отсутствующими данными. , что привело к n = 77 контрольных участников (39 мужчин) и n = 44 игрока WoW (28 мужчин). 6.5% (n = 5) участников контрольной группы сообщили о случайном использовании онлайн-ролевых игр (<3 часов игр в неделю) и 23.4% (n = 18) сообщили о случайном использовании игр Ego-shooter (<1 часа игр в неделю). Средний возраст всей выборки составил M = 23.70 (SD = 3.93). Что касается своего образования, то 10.7% сообщили, что имеют высшее образование, еще 85.9% сообщили, что имеют диплом A-level или диплом профессионального бакалавра, а 2.5% сообщили, что имеют аттестат об окончании средней школы или аттестат об окончании средней школы. Один человек (0.9%) не ответил на вопросы, касающиеся образования.
3.1.2. меры
Здесь снова s-IAT (Pawlikowski et al., 2013; Альфа Кронбаха в данном образце была 0.76), OGAS (модификация ГАЗа от Lemmens и др., 2009; Альфа Кронбаха в данной выборке составляла 0.88) и оценивались опыт компьютерных игр. Кроме того, опросник World of Warcraft для конкретных проблемных пользователей (WoW-SPUQ), состоящий из 27 пунктов, оценивается по шкале от 1 = «совершенно не согласен» до 7 = «полностью согласен» (Питерс и Малески, 2008; Альфа Кронбаха в данном образце составляла 0.89) была заполнена только группой WoW. Кроме того, шкала импульсивности Барратта (BIS-11; Паттон и Стэнфорд, 1995 г.; Альфа Кронбаха в данной выборке составляла 0.85) использовалась как мера импульсивности (30 пунктов оцениваются по шкале от 1 = «редко / никогда» до 4 = «почти всегда / всегда»). С помощью этой шкалы можно оценить три фактора второго порядка: импульсивность внимания определяется как неспособность сосредоточить внимание или сконцентрироваться; двигательная импульсивность предполагает действие, не задумываясь, в то время как непреднамеренная импульсивность предполагает отсутствие «будущего» или предусмотрительности (Стэнфорд и др., 2009). Внутренняя консистенция для подшкалов в настоящем исследовании была 0.73, 0.69 и 0.69 соответственно.
3.1.3. Процедура
Участники приняли участие в большом продольном исследовании для изучения биологических факторов наряду с психологическими переменными и их роли в IGD. В настоящем исследовании только данные из первой точки измерения использовались для проверки и воспроизведения результатов исследования 1 (повторное завершение эксперимента с грудью Дьявола (Т2) явно не сравнимо с тем, чтобы быть наивным с ним, как в исследовании 1. ). Анкеты и эксперимент были заполнены в том же порядке, что и в исследовании 1. Однако, по сравнению с исследованием 1, в исследовании 2 участникам выплачивалась сумма денег, которую они выиграли в эксперименте «Сундук дьявола», и они были проинформированы об этом факте. до завершения эксперимента.
3.1.4. Статистический анализ
Оценка данных проводилась аналогично исследованию 1.
3.2. Результаты
Счет OGAS и часы онлайн-игр в неделю были неравномерно распределены среди групп мужчин и женщин, контролирующих участников. Кроме того, оценка и возраст s-IAT были неравномерно распределены в группе женщин-контрольных участников. Корреляция между GAIN и оценкой s-IAT в группе мужчин WoW-игроков была проверена односторонней, основанной на результатах исследования 1.
Описательная статистика для участников контроля и игроков WoW представлена в Таблица 3, Здесь участники мужского и женского контроля имели значительно более низкий игровой опыт, онлайн-игры в неделю и оценки OGAS по сравнению с мужчинами и женщинами WoW-игроков (см. Таблица 3). Кроме того, женщины WoW-игроки показали значительно более высокие баллы по s-IAT, по сравнению с женщинами-участниками контроля. Все остальные переменные существенно не отличались между участниками контроля и игроками WoW.
Таблица 3
Средство, стандартные отклонения (SD), возможный / фактический диапазон, t-/U ценность и значимость (p) для различий в средствах между участниками контроля и группой WoW для переменных игр (лет), онлайн-часов в неделю, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ и BIS-11.
| Контрольная группа | Игроки WoW | Возможный диапазон | Фактический диапазон | t-/U ценностное | p | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| среднее | SD | среднее | SD | |||||
| Участники мужского пола | ||||||||
| Игровой опыт (годы) | 9.49 | 6.81 | 14.29 | 4.85 | – | 0-22 / 6-25 | - 3.369 | 0.001 |
| Время онлайн-игры в неделю | 1.18 | 2.11 | 19.71 | 11.44 | – | 0-9 / 0-50 | 30.0 | <0.001 |
| GAIN | 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 |
| ОГАС | 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 всего | 65.00 | 13.39 | 64.63 | 8.94 | 30-120 | 40-99 / 53-90 | 0.125 | 0.901 |
| Внимание BIS-11 | 17.13 | 4.95 | 16.57 | 2.85 | 8-32 | 8-30 / 12-21 | 0.579 | 0.565 |
| Двигатель BIS-11 | 23.16 | 4.81 | 22.43 | 3.66 | 11-44 | 14-35 / 16-33 | 0.671 | 0.504 |
| BIS-11 без планирования | 24.71 | 5.32 | 25.74 | 4.77 | 11-44 | 14-40 / 16-40 | - 0.803 | 0.425 |
| Участники | ||||||||
| Игровой опыт (годы) | 3.86 | 5.76 | 11.50 | 5.29 | – | 0-15 / 1-20 | - 4.557 | <0.001 |
| Время онлайн-игры в неделю | 0.09 | 0.43 | 17.56 | 9.06 | – | 0-2.5 / 1-37.5 | 1.5 | <0.001 |
| GAIN | 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 |
| ОГАС | 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 всего | 61.25 | 9.14 | 61.73 | 6.16 | 30-120 | 37-87 / 53-77 | - 0.187 | 0.852 |
| Внимание BIS-11 | 16.61 | 3.55 | 17.06 | 3.38 | 8-32 | 10-25 / 10-22 | - 0.438 | 0.663 |
| Двигатель BIS-11 | 21.08 | 3.93 | 21.80 | 3.97 | 11-44 | 12-31 / 17-29 | - 0.592 | 0.557 |
| BIS-11 без планирования | 23.97 | 4.16 | 23.31 | 2.70 | 11-44 | 13-35 / 17-27 | 0.584 | 0.562 |
Примечание: Mann-Whitney-U-Test был проведен для сравнения средств неравномерно распределенных переменных. Результаты показаны курсивом в таблице.
3.2.1. Корреляционный анализ
Для групп мужчин или женщин контрольных участников возраст участников не был достоверно коррелирован с оценкой GAIN, s-IAT или OGAS. Все остальные корреляции представлены в Таблица 4, Здесь GAIN не был существенно связан ни с s-IAT, ни с показателем OGAS для мужчин и женщин. Кроме того, оценка s-IAT была положительно связана с импульсивностью внимания подсистемы BIS-11 у мужчин-контролеров. Все существенные корреляции в Таблица 4 оставалось значительным после проверки доверительных интервалов BCa 95%.
Таблица 4
Спирмен и Пирсон для переменных GAIN, s-IAT, OGAS и BIS-11 для группы участников контроля, разделенных у мужчин и женщин.
| GAIN | S-IAT | ОГАС | BIS-11 всего | Внимание BIS-11 | Двигатель BIS-11 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Участники мужского пола | ||||||
| GAIN | 1 | |||||
| S-IAT | - 0.053 | 1 | ||||
| ОГАС | 0.238 | 0.139 | 1 | |||
| BIS-11 всего | 0.020 | 0.248 | 0.349⁎ | 1 | ||
| Внимание BIS-11 | 0.109 | 0.426⁎⁎ | 0.301 | 0.866⁎⁎ | 1 | |
| Двигатель BIS-11 | - 0.064 | 0.094 | 0.338⁎ | 0.843⁎⁎ | 0.612⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 без планирования | 0.095 | 0.143 | 0.198 | 0.906⁎⁎ | 0.707⁎⁎ | 0.660⁎⁎ |
| Участники | ||||||
| GAIN | 1 | |||||
| S-IAT | 0.118 | 1 | ||||
| ОГАС | - 0.088 | 0.257 | 1 | |||
| BIS-11 всего | - 0.139 | 0.232 | 0.156 | 1 | ||
| Внимание BIS-11 | 0.161 | 0.282 | - 0.022 | 0.749⁎⁎ | 1 | |
| Двигатель BIS-11 | - 0.219 | 0.201 | 0.292 | 0.764⁎⁎ | 0.312 | 1 |
| BIS-11 без планирования | - 0.138 | 0.118 | - 0.119 | 0.868⁎⁎ | 0.531⁎⁎ | 0.478⁎⁎ |
Корреляции Спирмена изображены в Курсив.
n (мужчины) = 39, n (мужчины, BIS-11) = 38, n (женщины) = 38, n (женщины, BIS-11) = 36.
Для группы игроков WoW для мужчин и женщин возраст не был достоверно коррелирован с оценкой GAIN, s-IAT, OGAS или WoW-SPUQ. Все остальные корреляции представлены в Таблица 5, Здесь GAIN был отрицательно связан с s-IAT, а также с оценкой WoW-SPUQ только в группе игроков WoW. Однако эти корреляции показали только тенденцию к значимости (r = - 0.30, p = 0.063, односторонний тест и r = - 0.313, p = 0.104, двусторонний тест). Все значимые корреляции оставались значимыми после проверки 95% доверительных интервалов BCa.
Таблица 5
Спирмен и Пирсон для переменных GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ и BIS-11 для группы игроков WoW, разбитых у мужчин и женщин.
| GAIN | S-IAT | ОГАС | Вот это да- SPUQ | BIS-11 всего | Внимание BIS-11 | Двигатель BIS-11 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Участники мужского пола | |||||||
| GAIN | 1 | ||||||
| S-IAT | - 0.296 | 1 | |||||
| ОГАС | - 0.105 | 0.776⁎⁎ | 1 | ||||
| WoW-SPUQ | - 0.313 | 0.688⁎⁎ | 0.742⁎⁎ | ||||
| BIS-11 всего | 0.025 | 0.197 | 0.284 | 0.023 | 1 | ||
| Внимание BIS-11 | 0.054 | - 0.011 | 0.019 | - 0.219 | 0.658⁎⁎ | 1 | |
| Двигатель BIS-11 | - 0.038 | 0.170 | 0.231 | 0.187 | 0.761⁎⁎ | 0.218 | 1 |
| BIS-11 без планирования | 0.033 | 0.220 | 0.312 | 0.027 | 0.892⁎⁎ | 0.451⁎ | 0.521⁎⁎ |
| Участники | |||||||
| GAIN | 1 | ||||||
| S-IAT | 0.026 | 1 | |||||
| ОГАС | - 0.024 | - 0.067 | 1 | ||||
| WoW-SPUQ | - 0.199 | 0.144 | 0.676⁎⁎ | ||||
| BIS-11 всего | 0.048 | 0.080 | - 0.614⁎ | - 0.157 | 1 | ||
| Внимание BIS-11 | - 0.139 | 0.194 | - 0.260 | 0.054 | 0.504 | 1 | |
| Двигатель BIS-11 | 0.266 | - 0.013 | - 0.676⁎⁎ | - 0.305 | 0.845⁎⁎ | 0.170 | 1 |
| BIS-11 без планирования | 0.012 | - 0.166 | 0.057 | 0.256 | 0.420 | - 0.222 | 0.250 |
Для участников-мужчин корреляция между GAIN в эксперименте и оценкой s-IAT была проверена односторонней.
n (мужчины) = 28, n (мужчины, BIS-11) = 27, n (женщины) = 16, n (женщины, BIS-11) = 15.
3.2.2. Манипуляционная проверка эксперимента «Дьявольская грудь» как мера неявного обучения
Результаты повторных измерений ANOVA не показали значительной разницы в средних между GAIN в течение первых 18 и последних 18 испытаний эксперимента «Сундук дьявола» в группе мужчин (F (1, 38) = 1.949, p = 0.171; M1 = 232.56 и M2 = 218.21) и розетка (F (1, 37) = 0.594, p = 0.446; M1 = 221.18 и M2 = 209.87) контрольных участников. Для всей выборки контрольных участников результаты остались незначимыми (F (1,76) = 2.102, p = 0.151), тогда как для всей выборки игроков WoW результаты приобрели значимость (F (1,43) = 4.298, p = 0.044) (см. Рис 3). Для группы игроков-мужчин в WoW разница между испытаниями 1–18 и 19–36 достигла значимости (F (1,27) = 5.377, p = 0.028, M1 = 235.54 и M2 = 205.54; следовательно, с более низким результатом в M2 по сравнению с M1), тогда как для женщин-игроков WoW он был незначительным (F (1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 и M2 = 213.75).
Средние значения и стандартная ошибка GAIN во время первых 18 против последних 18 испытаний эксперимента «Сундук дьявола» для контрольных участников (левый график) и игроков WoW (правый график). MU = денежные единицы.
3.3. обсуждение
Цель исследования 2 состояла в том, чтобы повторить результаты исследования, сравнив игроков WoW и участников контроля. Отрицательные корреляции между оценками GAIN и s-IAT и WoW-SPUQ показали тенденцию к значимости только в группе мужчин WoW-игроков. Тем не менее, очень небольшая выборка мужчин WoW-игроков (n = 28) может дать объяснение более слабым эффектам. Проверка манипуляции показала только значительную разницу между GAIN в первом и последних 18 испытаниях в группе мужчин-игроков WoW, где участники показали меньший выигрыш во второй части эксперимента по сравнению с первой частью. Мы хотели бы напомнить читателю, что участникам исследования 2 была выплачена сумма денег, которую они выиграли во время эксперимента, и что они знали об этом факте до начала эксперимента. Таким образом, в этом случае внешняя мотивация участников могла быть выше, чем в исследовании 1. Фактически, сравнивая средние значения GAIN между участниками Gamescom и игроками-мужчинами в WoW, очевидно, что даже несмотря на то, что игроки WoW хуже во второй части эксперимента по сравнению с первой частью эксперимента, они все равно выиграли в сумме больше, чем участники Gamescom мужского пола (см. Таблица 1, Таблица 3: M = 413.61 для участников Gamescom и M = 443.04 для игроков WoW мужского пола). Таким образом, чтобы контролировать потенциальный мешающий эффект мотивации, мы провели дополнительный анализ, используя Unified-Motive-Scale-10 (UMS-10; Шенбродт и Герстенберг, 2012 г.). Данные USM-10 были доступны в рамках более крупного продольного исследования.
3.3.1. Дополнительные анализы
В частности, мы провели частичную корреляцию с мотивацией переменных достижений (UMS-10; Шенбродт и Герстенберг, 2012 г., Альфа Кронбаха в настоящем исследовании составляла 0.89), оценки s-IAT, WoW-SPUQ и GAIN в исследовании 2. Связь между s-IAT и GAIN увеличилась с r = - 0.296, p = 0.063 (см. Таблица 5; односторонний тест) до r = - 0.322, p = 0.054 (односторонний тест). Связь между WoW-SPUQ и GAIN также увеличилась с r = - 0.313, p = 0.104 (см. Таблица 5; двухсторонний тест) до r = - 0.354, p = 0.082 (двусторонний тест). Что касается женщин-игроков WoW и участников контрольной группы, корреляция между s-IAT, оценкой WoW-SPUQ и GAIN оставалась незначительной после контроля мотивации.
4. Исследование 3
Фокус исследования 3 состоял в том, чтобы проверить связь между PIU, IGD и импульсивностью / риском, используя как экспериментальные, так и самоотчетные меры.
4.1. методы
4.1.1. участники
После исключения пяти участников с недостающими данными и одного участника из-за ответов, выходящих за пределы допустимого диапазона (например, 200 часов компьютерных игр в неделю), выборка для текущего исследования привела к N = 94 участника (33 мужчины). Большинство из них были студентами-психологами в Ульмском университете, Ульм, Германия. Средний возраст всей выборки составил M = 23.48 (SD = 3.55). Что касается своего образования, 27% сообщили, что имеют университетскую или политехническую степень, еще 67% сообщили, что имеют диплом A-level или диплом профессионального бакалавра, 6% участников (n = 6) не ответили на вопросы о своем образовании.
4.1.2. меры
S-IAT (Pawlikowski et al., 2013; Альфа Кронбаха в данном образце составляла 0.81), OGAS (модифицированная версия GAS от Lemmens и др., 2009; Альфа Кронбаха в данном образце составила 0.81), BIS-11 (Паттон и Стэнфорд, 1995 г.; Альфа Кронбаха в данной выборке составляла 0.80) и общее принятие риска (Немецкая социально-экономическая группа, SOEP; Siedler и др., 2008) были оценены. Внутренняя согласованность для подшкал BIS-11 была следующей: импульсивность внимания 0.70, импульсивность моторики 0.70 и импульсивность без планирования 0.39. Кроме того, эксперимент «Сундук дьявола» был немного скорректирован для измерения импульсивности / принятия риска (по сравнению с исследованиями 1 и 2, здесь положение «дьявола» было полностью рандомизировано среди всех испытаний, поэтому обучение было невозможно ). Здесь среднее количество добровольно открытых коробок на испытание (MNOB) использовалось в качестве меры импульсивности / принятия риска. Это соответствует исследованию Eisenegger et al. (2010).
4.1.3. Процедура
Анкеты и эксперимент были завершены в том же порядке, что и в исследованиях 1 и 2, однако здесь участники заполнили анкеты на экране компьютера. В этом исследовании участники получили компенсацию (ваучер или аккредитив Amazon) за участие в исследовании, но им не выплатили определенную сумму денег, которую они выиграли в компьютерном эксперименте. Участников проинформировали об этой процедуре до завершения эксперимента.
4.1.4. Статистический анализ
Статистический анализ проводился аналогично исследованиям 1 и 2.
4.2. Результаты
Следует отметить, что переменные онлайн-игры в неделю и оценка OGAS обычно не распространяются. Описательная статистика представлена в Таблица 6, Участники имели определенный опыт в играх с точки зрения игрового опыта в течение многих лет, но фактическое время, потраченное на онлайн-игры, очень низкое. Аналог исследования 2, здесь мы сравнивали, если бы мужчины и женщины-участники отличались относительно переменных, изображенных в Таблица 6, Значительные различия наблюдались при использовании переменных игр (лет) (U(33,61) = 385.0, p <0.001), часов онлайн-игр в неделю (U(33,61) = 663.5, p <0.001), готовность к риску (самоотчет) (U(33,61) = 732.0, p <0.05) и OGAS (U(33,61) = 562.5, p <0.001), где участники-мужчины набрали больше баллов, чем участники-женщины.
Таблица 6
Среднее стандартное отклонение (SD) и возможный / фактический диапазон для игрового процесса с переменными (годы), часовая игра в неделю, принятие риска (самоотчет), s-IAT, OGAS, BIS-11 и MNOB.
| среднее | SD | Возможный диапазон | Фактический диапазон | |
|---|---|---|---|---|
| Игровой опыт (годы) | 6.31 | 6.51 | – | 0-21 |
| Время онлайн-игры в неделю | 0.56 | 1.86 | – | 0-15 |
| Принятие риска (самоотчет) | 5.10 | 1.82 | 0-10 | 1-9 |
| S-IAT | 22.99 | 5.71 | 12-60 | 12-42 |
| ОГАС | 8.00 | 2.05 | 7-35 | 7-18 |
| BIS-11 всего | 61.37 | 9.17 | 30-120 | 44-84 |
| Внимание BIS-11 | 16.54 | 3.47 | 8-32 | 10-28 |
| Двигатель BIS-11 | 21.68 | 4.33 | 11-44 | 14-35 |
| BIS-11 без планирования | 23.15 | 3.45 | 11-44 | 17-32 |
| МНОБ | 4.90 | 0.79 | 0-10 | 3.22-7.5 |
4.2.1. Корреляционный анализ
Возраст коррелировал с оценкой OGAS (ρ = 0.24, p <0.05). Корреляция между MNOB и оценкой OGAS также достигла значимости (ρ = 0.21, p <0.05). После учета возраста корреляция между MNOB и оценкой OGAS увеличилась до r = 0.37, p <0.01 (r = 0.45, p <0.05 у мужчин и r = 0.28, p <0.05 у женщин). Все остальные корреляции представлены в Таблица 7.
Таблица 7
Спирмен и Пирсон для переменных MNOB, принятия риска (самоотчет), s-IAT, OGAS и BIS-11.
| МНОБ | Принятие риска (самоотчет) | S-IAT | ОГАС | BIS-11 всего | Внимание BIS-11 | Двигатель BIS-11 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| МНОБ | 1 | ||||||
| риск (самоотчет) | 0.086 | 1 | |||||
| S-IAT | 0.115 | - 0.124 | 1 | ||||
| ОГАС | 0.209⁎ | 0.092 | 0.235⁎ | 1 | |||
| BIS-11 всего | 0.316⁎⁎ | 0.458⁎⁎ | 0.150 | 0.283⁎⁎ | 1 | ||
| Внимание BIS-11 | 0.284⁎⁎ | 0.196 | 0.345⁎⁎ | 0.296⁎⁎ | 0.770⁎⁎ | 1 | |
| Двигатель BIS-11 | 0.236⁎ | 0.576⁎⁎ | - 0.018 | 0.261⁎ | 0.847⁎⁎ | 0.443⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 без планирования | 0.257⁎ | 0.299⁎⁎ | 0.075 | 0.148 | 0.821⁎⁎ | 0.487⁎⁎ | 0.551⁎⁎ |
Примечание. Корреляции Спирмена изображены курсивом.
4.2.2. Манипуляционная проверка эксперимента «Дьявольская грудь» как мера импульсивности / принятия риска:
MNOB был положительно коррелирован со счетом BIS-11 участников (см. Таблица 7), поэтому текущая мера явно связана с импульсивным поведением. Не было существенной корреляции между MNOB и мерой самоотчета общего риска (см. Таблица 7). Аналогично исследованиям 1 и 2 мы сравнили GAIN в первом и последнем испытаниях 18, чтобы исключить роль эффектов обучения. Никаких существенных различий не было обнаружено у мужчин (F(1,32) = 2.365, p = 0.134, М1 = 219.24 и M2 = 235.61) или участниц (F(1,60) = 0.155, p = 0.695, М1 = 224.02 и M2 = 220.57). Результаты для всей выборки также не приобрели значимости (F (1,93) = 265, p = 0.608) (см. Рис 4).
Средние значения и стандартная ошибка для GAIN в первых 18 испытаниях по сравнению с GAIN в последних 18 испытаниях эксперимента «Сундук дьявола». MU = денежные единицы.
5. Обсуждение
Ниже приводится краткое изложение результатов исследований 1, 2 и 3 наряду с обсуждением их вклада в поле.
В исследовании 1 более высокие оценки s-IAT были связаны с худшими показателями по неявной задаче обучения среди участников мужского пола с склонностью к IGD. Однако оценка OGAS участников не была в значительной степени связана с переменной GAIN (хотя была тенденция к значимости). В исследовании 2 мы стремились тиражировать результаты исследования 1 в группе игроков WoW и участников контроля. Здесь также учитывался пол участников. Высокие оценки s-IAT, а также высокие оценки WoW-SPUQ показали тенденцию к низкому GAIN в эксперименте только в группе мужчин WoW-геймеров (r = - 0.322, p = 0.054, односторонний тест и r = - 0.354, p = 0.082, двусторонний тест соответственно). Оценка OGAS снова не была связана с GAIN ни в одной из групп. В исследовании 3 в выборке студентов экспериментальный показатель принятия риска, MNOB, был положительно связан с оценкой OGAS, но не с оценкой s-IAT, после контроля возраста.
Подводя итог, кажется, что чрезмерное использование Интернета связано с недостатками в неявных способностях к обучению. Эта ассоциация наблюдалась с оценками s-IAT и оценкой WoW-SPUQ, но не показателями OGAS в текущем исследовании. Существующая литература предоставляет результаты, которые поддерживают как недостатки в принятии решений среди проблемных пользователей Интернета (например, Sun и др., 2009), а также среди чрезмерных онлайн-геймеров (например, Яо и др., 2014). Кроме того, в последнее время была предложена новая теоретическая модель I-PACE («Взаимодействие взаимодействия с человеком и ее познанием») Brand et al. (2016), в котором подчеркивается роль сокращенного исполнительного функционирования и нарушенного принятия решений для разработки конкретных ГРП. Более сильный эффект для оценки WoW-SPUQ по сравнению с показателем OGAS может отражать выбор более конкретного измерения для оценки зависимости WOW. Однако необходимы дальнейшие исследования.
Тот факт, что связь между PIU и уменьшенной неявной способностью к обучению в настоящем исследовании была обнаружена только в группе мужчин-участников с (склонностью к) IGD (исследование 1 и 2), может также помочь объяснить частично противоречивые результаты в отношении соотношения между принятия решений и PIU в литературе (например, Ko et al., 2010, Sun и др., 2009). Однако эта ассоциация кажется правдоподобной, поскольку исследования показывают, что IGD - это прежде всего мужской тип зависимости (например, Rumpf et al., 2011).
принимая во внимание Гипотеза 3, были обнаружены некоторые значительные ассоциации между импульсивностью, измеренной с помощью BIS-11 и PIU / IGD (исследования 2 и 3), что согласуется с выводами в литературе (например, Lee et al., 2012). В то время как самооценка принятия риска (SOEP) не была связана с PIU / IGD ни в одном из исследований, экспериментальная мера принятия риска / импульсивности была связана с оценкой OGAS (исследование 3), но не с оценка s-IAT. Это конкретное различие может быть связано с проблемами, связанными с надежностью мер. Хотя самооценка принятия риска оценивалась с помощью одного пункта, ожидается, что экспериментальная мера принятия риска предоставит объективные и надежные данные. Что касается связи между MNOB и оценкой OGAS, эксперимент с грудью дьявола (версия 2, где квадраты были полностью рандомизированы по 36 испытаниям) может охватывать более конкретную сторону импульсивности (например, принятие риска), которая лучше характеризует IGD. чем обобщенный ГРП. Однако, Ko et al. (2010) не выявило различий в оценке риска (измеренных с помощью BART) между субъектами, зависимыми от Интернета, с тенденцией к IGD и контрольным участникам. Таким образом, эта ассоциация нуждается в дальнейшем исследовании.
Проверка манипуляций в эксперименте «Сундук дьявола» для измерения неявного обучения была успешной в исследовании 1, поэтому мы предполагаем, что участники могли неявно извлекать и изучать стратегии, чтобы получить больше денег на протяжении всего эксперимента. Однако в исследовании 2 не наблюдалось значительной разницы между выигрышем в испытаниях 1–18 и 19-36, за исключением группы мужчин-игроков в WoW, где участники показали меньший выигрыш во второй части эксперимента. Здесь мы показали в дополнительном анализе, что после контроля мотивации достижения отрицательная связь между GAIN и показателем s-IAT / WOW-SPUQ стала сильнее. Следовательно, мы предполагаем, что в исследовании 2 эффект неявного обучения был омрачен эффектами мотивации достижения, поскольку участникам выплачивалась сумма денег, которую они выиграли в эксперименте. Здесь необходимо отметить, что UMS-10 измеряет мотивацию достижения черты характера, таким образом, тенденцию быть мотивированным к большим достижениям в целом, а не состояние, таким образом, мотивацию побеждать больше в этом конкретном эксперименте. Тем не менее, контролируя мотивацию достижения UMS-10, мы учли роль индивидуальных различий в мотивации черт для выполнения задания «Дьявольская грудь» в выборке.
Проверка второй версии эксперимента «Сундук дьявола» для измерения принятия риска / импульсивности показала, что среднее количество добровольно открытых ящиков (MNOB) не было существенно связано с самоотчетной мерой принятия риска. Это может быть связано с тем, что SOEP оценивает общий риск только с одним элементом, что, в свою очередь, может отрицательно повлиять на его надежность. Тем не менее, MNOB был связан с общим баллом BIS-11, а также с субшкалами внимательности, двигательной и непреднамеренной импульсивности. Эти результаты согласуются с валидационными исследованиями аналогичных поведенческих мер принятия риска, таких как BART (Lejuez et al., 2002).
Ниже будут рассмотрены некоторые из сильных сторон и ограничение представленных исследований. Одной из сильных сторон настоящего исследования является то, что роль пола принимается во внимание. Хотя гендерные различия были описаны в контексте ИГД и ОРП (Rumpf et al., 2011), не многие исследования особенно оценивали роль пола при изучении взаимосвязи между PIU / IGD и неявным обучением / риском, как и в настоящем исследовании. Более того, в исследовании 2 группа WoW-игроков была набрана, используя строгие критерии, а не просто применяя значение отсечки в анкетах с самоотчетами, таких как OGAS. Использование значения отсечки является проблематичным, поскольку многие из отсечений, используемых в исследованиях, иногда произвольно выбираются и не были надлежащим образом проверены в клинических условиях. Наконец, в исследованиях 1 по 3 мы оценили как PIU, так и IGD, что позволяет дополнительно исследовать сходства и уникальные характеристики обоих расстройств.
Ограничения включают небольшое количество участников в группе, особенно в исследовании 2, и малый возраст участников. Таким образом, в будущих исследованиях следует изучить более репрезентативные образцы. Во-вторых, не была включена группа сравнения с чрезмерным количеством пользователей Интернета, которые не играли в WoW. Кроме того, результаты исследования основаны на корреляционном анализе, поэтому никакие интерпретации причинно-следственной связи невозможны.
6. Заключение
В целом, мы смогли показать, что PIU надежно ассоциируется с плохими неявными способностями к обучению у мужчин (WoW). Этот вывод можно было наблюдать в двух независимых образцах в настоящем исследовании. Кроме того, немного слабее связь между WOW-SPUQ и недостаточным неявным обучением можно наблюдать в группе мужчин WoW-игроков. Более того, более высокие баллы по ОГАС были связаны с более высокими тенденциями к рискованному поведению в исследовании 3. Генетический эффект в исследованиях 1 и 2 был дополнительно обсужден в исследовании.
Роль источников финансирования
Кристиан Монтаг получил грант Гейзенберга Немецким исследовательским фондом (MO 2363 / 3-1). Кроме того, настоящее исследование финансируется за счет гранта на исследования в области Интернета и компьютерной игры, присужденного Кристиан Монтаг Немецким исследовательским фондом (MO 2363 / 2-1). Немецкий исследовательский фонд не играл никакой роли в разработке, сборе, анализе или интерпретации данных, написании рукописи или решении представить документ для публикации.
Соавторы
CM и RS разработали исследование. RS, BL и CM набирали и тестировали участников. РС провел анализ и написал рукопись. BL double проверил статистический анализ и рассмотрел рукопись. SM запрограммировал экспериментальные задачи (версии 1 и 2) и дал полную оценку рукописи, после ее рассмотрения. MR критически рассмотрел рукописи. Все авторы внесли свой вклад и одобрили окончательную рукопись.
Благодарности
Мы благодарим Ральфа Райхерт из Turtle Entertainment за предоставленную нам возможность провести наш эксперимент на GamesCom 2013. Тем не менее, Turtle Entertainment не приносила никакой пользы или не влияла на выполнение исследования.
Мы также хотели бы поблагодарить Максимилиана Зибера и Отилию Паснюку, которые набрали и протестировали участников для изучения 3 в рамках своих диссертаций по бакалавриату.
Сноски
1В настоящей статье мы будем использовать термин «Проблемное использование Интернета» (PIU) в качестве замены интернет-зависимости, поскольку в настоящее время нет официального официального диагноза в DSM-5 и ICD 10. Поскольку интернет-игровое расстройство (IGD) было включено в Приложение DSM-5, этот термин будет использоваться как синоним зависимости онлайн-игр. Обратите внимание, что не каждое исследование, которое мы приводим в настоящей статье, исследовало IGD, используя критерии, предложенные в DSM-5.
2Следует отметить, что окно «devil» не было запрограммировано на позицию 1, потому что это прекратило бы текущую пробную версию, не давая участникам возможность выбрать, хотите ли они продолжить, открыв еще одну коробку.
Рекомендации
- Американская психиатрическая ассоциация. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам 5th ed., (Текст rev., Извлеченный в сентябре 7th, 2016). http://www.dsm5.org/Pages/Default.aspx
- Бечара А., Долан С., Денбург Н., Хиндес А., Андерсон С. В., Натан П. П. Дефицит развития, связанный с дисфункциональной вентромедиальной префронтальной корой, выявлен у лиц, злоупотребляющих алкоголем и стимуляторами. Neuropsychologia. 2001;39 (4): 376-389. [PubMed]
- Brand M., Labudda K., Markowitsch HJ Нейропсихологические корреляты принятия решений в двусмысленных и рискованных ситуациях. Нейронные сети. 2006;19(8):1266–1276. [PubMed]
- Brand M., Young KS, Laier C., Wölfling K., Potenza MN. Объединение психологических и нейробиологических соображений, касающихся развития и поддержания конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета: модель взаимодействия человека-аффекта-познания-исполнения (I-PACE) . Неврология и биоповеденческие обзоры. 2016;71: 252-266. [PubMed]
- Cao F., Su L., Liu T., Gao X. Связь между импульсивностью и интернет-зависимостью в выборке китайских подростков. Европейская психиатрия. 2007;22 (7): 466-471. [PubMed]
- Дэвис Р. А. Когнитивно-поведенческая модель патологического интернет-использования. Компьютеры в человеческом поведении. 2001;17 (2): 187-195.
- Eisenegger C., Knoch D., Ebstein RP, Gianotti LR, Sándor PS, Fehr E. Дофаминовый рецептор Полиморфизм D4 предсказывает влияние L-DOPA на поведение азартных игр. Биологическая психиатрия. 2010;67(8):702–706. [PubMed]
- Эпштейн С. Когнитивная эмпирическая само-теория личности. В: Millon T., Lerner MJ, редакторы. Справочник по психологии. 5th ed. Wiley; Hoboken: 2003. pp. 159-184.
- Интернет в прямом эфире Интернет-пользователи в мире. 2016. http://www.internetlivestats.com/internet-users/ Получено сентябрь 7th.
- Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF Гендерные различия и связанные с ними факторы, влияющие на зависимость онлайн-игр среди подростков из тайваньцев. Журнал нервных и психических заболеваний. 2005;193(4):273–277. (doi:00005053-200504000-00008 [pii]) [PubMed]
- Ko CH, Hsiao S., Liu G., Yen J., Yang M., Yen C. Характеристики принятия решений, потенциальные риски и личность студентов колледжа с интернет-зависимостью. Исследование психиатрии. 2010;175(1):121–125. [PubMed]
- Kreek MJ, Nielsen DA, Butelman ER, LaForge KS Генетические влияния на импульсивность, риск, стрессоустойчивость и уязвимость к злоупотреблению наркотиками и наркомании. Природа Нейронаука. 2005;8(11):1450–1457. [PubMed]
- Laier C., Pawlikowski M., Brand M. Сексуальная обработка изображения препятствует принятию решений по двусмысленности. Архив сексуального поведения. 2014;43(3):473–482. [PubMed]
- Lee HW, Choi J., Shin Y., Lee J., Jung HY, Kwon JS Импульсивность в интернет-зависимости: сравнение с патологическими азартными играми. Киберпсихология, поведение и социальные сети. 2012;15(7):373–377. [PubMed]
- Lejuez CW, Read JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL, ... Brown RA Оценка поведенческой меры риска: баллонная задача аналогового риска (BART) Journal of Experimental Psychology: Applied. 2002;8(2):75–84. [PubMed]
- Lemmens JS, Валкенбург П.М., Питер Дж. Разработка и проверка шкалы игровой зависимости для подростков. Психология СМИ. 2009;12(1):77–95.
- Майлз Дж., Шевлин М. Саге; 2001. Применение регрессии и корреляции: руководство для студентов и исследователей.
- Moeller FG, Barratt ES, Dougherty DM, Schmitz JM, Swann AC Психиатрические аспекты импульсивности. Американский журнал психиатрии. 2001;158(11):1783–1793. [PubMed]
- Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen Y., Liu W., ... Keiper J. Имеет ли смысл различать обобщенную и специфическую интернет-зависимость? Данные из кросс-культурного исследования из Германии, Швеции, Тайваня и Китая. Азиатско-Тихоокеанская психиатрия. 2015;7(1):20–26. [PubMed]
- Patton JH, Stanford MS Факторная структура шкалы импульсивности баррата. Журнал клинической психологии. 1995;51(6):768–774. [PubMed]
- Pawlikowski M., Brand M. Чрезмерное интернет-игра и принятие решений: неужели в мире игроков с мировым оружием возникают проблемы при принятии решений в опасных условиях? Исследование психиатрии. 2011;188(3):428–433. [PubMed]
- Павликовски М., Альтштеттер-Гляйх К., Брэнд М. Валидация и психометрические свойства короткой версии интернет-теста Янга. Компьютеры в поведении человека. 2013;29(3):1212–1223.
- Петерс К.С., Малески Л.А., мл. Проблемное использование активными игроками многопользовательских ролевых онлайн-игр. Киберпсихология и поведение. 2008;11(4):481–484. [PubMed]
- Rumpf H., Meyer C., Kreuzer A., John U., Merkeerk G. Vol. 31. 2011. Prävalenz der internetabhängigkeit (PINTA). Bericht a Das Bundesministerium Für Gesundheit. Грайфсвальд Унд Любек. (12ff)
- Schiebener J., Brand M. Принятие решений в условиях объективного риска - обзор когнитивных и эмоциональных коррелятов, стратегий, обработки обратной связи и внешних воздействий. Обзор нейропсихологии. 2015;25(2):171–198. [PubMed]
- Schoenbaum G., Roesch MR, Stalnaker TA Орбитофронтальная кора, принятие решений и наркомания. Тенденции в нейронауках. 2006;29(2):116–124. [PubMed]
- Schönbrodt FD, Gerstenberg FX Анализ IRT мотивированных вопросников: унифицированные мотивы. Журнал исследований в области личности. 2012;46(6):725–742.
- Siedler T., Schupp J., Spiess CK, Wagner GG. Немецкая социально-экономическая панель в качестве справочного набора данных. Schmollers Jahrbuch. 2008;129(2):367–374.
- Stanford MS, Mathias CW, Dougherty DM, Lake SL, Anderson NE, Patton JH Пятьдесят лет шкалы импульсивности Барратта: обновление и обзор. Личность и индивидуальные различия. 2009;47(5):385–395.
- Sun D., Chen Z., Ma N., Zhang X., Fu X., Zhang D. Принятие решений и препотентные функции ингибирования ответа у чрезмерных пользователей Интернета. CNS Spectrums. 2009;14(02):75–81. [PubMed]
- Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. Предлагаемые диагностические критерии для интернет-зависимости. Зависимость. 2010;105(3):556–564. [PubMed]
- Yao Y., Chen P., Chen C., Wang L., Zhang J., Xue G., ... Fang X. Неиспользование обратной связи вызывает дефицит решений среди чрезмерных интернет-геймеров. Исследование психиатрии. 2014;219(3):583–588. [PubMed]
- Yao YW, Wang LJ, Yip SW, Chen PR, Li S., Xu J., ... Fang XY Нарушение процесса принятия решений под угрозой связано с дефицитом торможения, специфичным для игр среди студентов колледжа с расстройством интернет-игр. Исследование психиатрии. 2015;229(1):302–309. [PubMed]
- Young KS Психология использования компьютеров: XL. Захватывающее использование Интернета: случай, который нарушает стереотип. Психологические отчеты. 1996;79(3):899–902. [PubMed]
- Young KS John Wiley & Sons; 1998. Поймано в сети: как распознать признаки интернет-зависимости и выигрышная стратегия выздоровления.
- Юный К.С. Интернет-зависимость: появление нового клинического расстройства. Киберпсихология и поведение. 1998;1(3):237–244.
;
