Индивидуальные различия в мотивах, предпочтениях и патологии в видеоиграх: игровые отношения, мотивы и переживания (2013)

Резюме

Введение

Индустрия видеоигр входит в число самых быстрорастущих секторов экономики США. В 2011 году объем продаж в этой отрасли составил 25 миллиардов долларов, а с 2005 по 2009 год темпы ее ежегодного роста более чем в 5 раз превышали темпы роста всей экономики США за тот же период (Siwek, 2010 ). Соответственно, данные свидетельствуют о том, что сейчас люди играют в видеоигры больше, чем когда-либо (см. Anderson et al., 2007 ). Например, Gentile ( 2009 ) сообщил, что люди в возрасте от 8 до 18 лет играют в видеоигры в среднем почти 15 часов в неделю. В то время как значительные исследования были посвящены влиянию игрового контента, особенно насилия (см. Anderson et al., 2010 ), сравнительно мало исследований было посвящено факторам, которые могут способствовать патологическим (иногда называемым «зависимыми») моделям поведения в видеоиграх (Fisher, 1994 ; Chiu et al., 2004 ; Charlton and Danforth, 2007 ; Gentile, 2009 ; Gentile et al., 2011 ), а также тому, что мотивирует людей играть в определенные игры и отдавать им предпочтение перед другими (Przybylski et al., 2010 ). Настоящий отчет вносит вклад в формирующуюся литературу об индивидуальных различиях в игровых предпочтениях и мотивах, разрабатывая и валидируя инструмент для измерения этих конструктов.

По мере роста популярности видеоигр, росло и их разнообразие. Сегодняшние видеоигры представляют собой множество различных студий, разработчиков и жанров. Конкретные игры часто содержат множество опций, позволяющих игроку взаимодействовать с игрой различными способами. При таком обилии вариантов как между видеоиграми, так и внутри них, неудивительно, что люди часто предпочитают один тип игр другому, как и в случае с другими формами популярного медиа. Подобно тому, как один киноман может предпочитать Спилберга, а другой — Тарантино, так и один геймер может наслаждаться стратегическими играми Сида Мейера (например, Civilization ), а другой — сюжетными шутерами от первого лица Кена Левина (например, Bioshock ).

Недавние исследования подтверждают интуитивно понятную идею о том, что у разных геймеров разные мотивы и предпочтения в отношении видеоигр. Например, Райан и др. ( 2006 ) исследовали мотивацию игроков, применяя теорию самоопределения (ТСО) (Деси и Райан, 1985 ). ТСО предсказывает, что игроки должны получать удовольствие от видеоигры, если она удовлетворяет их базовые психологические потребности в автономии (чувство контроля), компетентности (чувство того, что они хорошо справляются) и взаимосвязи (друзья и отношения). В соответствии с этой гипотезой, Райан и др. ( 2006 ) обнаружили, что у всех игроков субъективное переживание автономии, компетентности и взаимосвязи во время игры делало игры более мотивирующими и привлекательными. Кроме того, игры, получившие высокие оценки критиков (например, The Legend of Zelda: Ocarina of Time ), как правило, лучше удовлетворяли потребности, чем игры, провалившиеся в критике (например, A Bug's Life ). Важно отметить, что разные игроки по-разному воспринимали одни и те же игры, получившие признание критиков, как удовлетворяющие их потребности в рамках теории самоопределения и, следовательно, доставляющие им разное удовольствие. Это явление предполагает, что индивидуальные различия в предпочтениях игроков могут влиять на то, удовлетворяет ли конкретная игра потребности в рамках теории самоопределения или подавляет их, и, следовательно, какие игроки будут получать удовольствие от каких игр.

Исследователи, игроки и разработчики игр давно интересуются измерением индивидуальных различий в мотивации и предпочтениях в играх. Теории «личности игрока» начались с работы Бартла ( 1996 ), который предположил, что игроки делятся на четыре типа в зависимости от того, насколько каждый игрок предпочитает действовать (а не взаимодействовать) с игровым миром и насколько каждый игрок получает удовольствие от взаимодействия с другими игроками. Недавно Шерри и др. ( 2006 ) провели фокус-групповые интервью с американскими студентами, чтобы определить измерения мотивации использования видеоигр. Они выделили шесть измерений: возбуждение, вызов, соревнование, развлечение, фантазия и социальное взаимодействие. В последующем опросе было установлено, что эти измерения являются сильными предикторами игры в видеоигры: более высокие оценки возбуждения, развлечения и социального взаимодействия были связаны с большим количеством часов еженедельного использования видеоигр.

Другая модель представлена ​​в работе Йи и др. ( 2012 ; Йи, 2006a , b ). Йи и его коллеги провели опрос игроков массовых многопользовательских онлайн-ролевых игр (MMORPG), выделив три фактора, состоящие из десяти подкомпонентов. Эти факторы включали: Достижения, состоящие из подкомпонентов Развитие, Механика и Соревнование; Социальные аспекты, состоящие из общения, отношений и командной работы; и Погружение, состоящее из Открытия, Ролевой игры, Кастомизации и Эскапизма. Впоследствии было установлено, что эти факторы связаны с областями наибольшего развития игроков в World of Warcraft . Например, у игроков, больше ориентированных на Достижения, было больше внутриигровых «достижений» в сражениях между игроками и в совместных рейдах по подземельям, в то время как у игроков, больше ориентированных на Погружение, было пропорционально больше достижений, связанных с исследованием (Йи и др., 2012 ).

Эти три подхода пытались измерить и объяснить индивидуальные предпочтения в играх — подход, который мог бы объяснить, как одна и та же игра удовлетворяет потребности одного игрока в рамках теории самоопределения, подавляя при этом потребности другого. Действительно, факторы Йи ( 2006a ) кажутся особенно соответствующими мотивам теории самоопределения: игроки различаются в степени использования игр для удовлетворения чувства компетентности (т. е. фактор достижения Йи) или принадлежности (т. е. социальный фактор Йи). Шерри и др. ( 2006 ) аналогичным образом измеряли отношение к конкуренции и социальному взаимодействию. Различия в этих показателях, по-видимому, указывают на то, что игроки различаются по потребностям в рамках теории самоопределения, которые они стремятся удовлетворить посредством использования игр. Например, один игрок может использовать игры для ощущения принадлежности, в то время как другой использует их для ощущения компетентности.

Поскольку модели мотивации могут предсказывать количество часов, проведенных за видеоиграми (например, Sherry et al., 2006 ; Yee, 2006b ), понимание индивидуальных различий в мотивах игры может иметь решающее значение для понимания факторов, приводящих к проблемному использованию видеоигр, или тому, что некоторые называют «патологическим использованием видеоигр» (Gentile, 2009 ) или «патологическим использованием технологий» (Gentile et al., 2013 ). Первоначально адаптированные из критериев четвертого издания Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам (DSM-IV; Американская психиатрическая ассоциация, 2000 ) для игровой зависимости, показатели патологического использования видеоигр постоянно улучшаются в плане надежности и валидности. Как и азартные игры, чрезмерное использование видеоигр может иметь многочисленные негативные последствия для человека. Например, патологическое использование видеоигр связано с депрессией, тревожностью, социальной фобией и ухудшением успеваемости в школе (Gentile et al., 2011 ). В одном крайнем случае женщина настолько увлеклась игрой World of Warcraft , что ее трехлетняя дочь умерла от пренебрежения (Las Cruces Sun-News; Meeks, 2011 ).

Индивидуальные различия в мотивах и предпочтениях игроков в использовании видеоигр могут определять, какие геймеры получают удовольствие от здорового, сбалансированного игрового процесса, а какие подвержены риску патологического игрового поведения. Например, подобно тому, как мотивы преодоления трудностей связаны со злоупотреблением алкоголем (Cooper et al., 1988 , 1992 , 1995 ), данные свидетельствуют о том, что игроки, использующие видеоигры для того, чтобы убежать от своих проблем, испытывают больше проблем из-за своего игрового поведения (Yee, 2006b ; Kneer and Glock, 2013 ).

Действительно, есть основания полагать, что предпочтения в отношении определенных игровых функций могут быть связаны с патологическим увлечением играми. Исследователи предполагают, что определенные функции делают одни игры более вызывающими привыкание, чем другие (Wan and Chiou, 2007 ; King and Delfabbro, 2009 ; King et al., 2011 ). Например, интернет-игры, содержащие социальное взаимодействие, часто оказываются более вызывающими привыкание, чем офлайн-игры для одного игрока (Thomas and Martin, 2010 ). Кроме того, зависимые от игр люди, по сравнению с контрольной группой, сообщают о большем удовольствии от поиска редких внутриигровых предметов, которые могут помочь их игровому персонажу «повысить свой ранг» (King et al., 2010 ). По этим причинам исследователи склонны подозревать, что массовые многопользовательские онлайн-ролевые игры (MMORPG) вызывают особую зависимость (Linderoth and Bennerstedt, 2007 ; Hellström et al., 2012 ; Kneer and Glock, 2013 ), иногда до такой степени, что исключают все другие жанры из исследований игровой патологии (например, Yee, 2006b ; Hellström et al., 2012 ). Выявив различия в игровых предпочтениях, можно определить игроков, предпочитающих определенные стили игры, и установить, испытывают ли они больше симптомов патологического использования игр, чем другие игроки. Например, игроки могут различаться по степени мотивации, которую они испытывают к внутриигровым предметам или онлайн-социальному взаимодействию. Игроки, которых особенно привлекают внутриигровые награды, такие как трудоемкие достижения и редкие предметы, могут испытывать непреодолимое желание играть чрезмерно долго. Аналогично, игроки, предпочитающие игры с выраженным социальным компонентом, могут с большей вероятностью почувствовать себя обязанными играть в эту игру, что потенциально может привести к конфликтам между игровой жизнью и реальной жизнью.

Подкрепление поведения в игре потенциально связано с патологическим использованием игр. Ряд исследований связал игру в видеоигры с активацией сетей вознаграждения, также участвующих в употреблении наркотиков и наркотической зависимости (Koepp et al., 1998 ; Hoeft et al., 2008 ). Разработчики игр, стремящиеся удержать игроков, теперь применяют принципы оперантного обусловливания в дизайне игр (Skinner et al., 1997 ; Hopson, 2001 ). Игровые награды часто выдаются в соответствии с графиком вознаграждения с переменным соотношением, в котором для получения награды требуется переменное количество действий. Например, игрок в Diablo может найти мощное оружие у следующего убитого монстра, или это оружие может быть найдено только через тысячу монстров. Этот график вознаграждения способствует быстрому и частому вовлечению в поведение, и выученное поведение медленно угасает в отсутствие вознаграждения. Структура и важность этих графиков вознаграждения различаются в разных играх, что может привести к тому, что определенные виды видеоигр будут более тесно связаны с патологией. В поддержку этой гипотезы Йи ( 2006b ) обнаружил, что игроки, в большей степени мотивированные перспективой достижения целей и накопления редких предметов, демонстрировали больше симптомов патологического использования игр. Хотя большинство подходов теории самоопределения (SDT) сосредоточены на задачах, основанных на навыках, как источнике удовлетворения потребностей в компетенциях (Пшибыльский и др., 2010 ), накопление вознаграждений также может привести к формированию мощного аватара игрока и ощущению достижения и прогресса, что, вероятно, удовлетворяет потребности в компетенциях SDT даже в отсутствие сложных задач.

Социальные обязательства могут быть еще одной опасной особенностью игры. Во многих онлайн-играх игроки должны работать вместе для достижения целей более высокого порядка. В случае, если игрок является важным членом группы, он социально обязан играть до тех пор, пока остальные члены группы хотят играть (Кинг и Дельфаббро, 2009 ). «Социальные игры», такие как Farmville, также стремятся заставить игроков играть через регулярные промежутки времени, заставляя их зависеть друг от друга в плане ежедневного распределения внутриигровых ресурсов. Несмотря на эти потенциально отнимающие время социальные обязательства, многие игроки любят многопользовательские игры, вероятно, потому что особенности, связанные с социальными играми, предоставляют игрокам возможности для удовлетворения своих потребностей в принадлежности к группе.

Измерения мотивов игроков могут помочь определить, какие игроки особенно мотивированы вышеупомянутыми особенностями игры, и, следовательно, связаны ли эти особенности игры с большей патологией. Однако существует ряд способов улучшения измерений мотивов игроков для лучшего понимания предпочтений и патологии. Во-первых, с появлением других методов измерения мотивов и предпочтений в играх (Sherry et al., 2006 ; Yee, 2006a ) сюжет стал одной из основных мотиваций использования видеоигр, при этом некоторые игроки сравнивают свой опыт с более традиционными формами медиа, такими как фильмы, книги или искусство. Во-вторых, предыдущие исследования ограничивались небольшими подгруппами игрового населения. Например, Yee ( 2006a , b , 2012 ) изучал только игроков MMORPG, одного жанра видеоигр, в то время как исследование Sherry et al. ( 2006 ) было сосредоточено на игроках в возрасте 23 лет и младше.

Важно отметить, что до настоящего времени ни один метод не продемонстрировал способность различать игроков, предпочитающих разные игры. Способность различать игровые платформы, жанры и названия игр равносильна пониманию различий между различными видеоиграми и их потенциалом вызывать патологическое увлечение ими. Таким образом, всеобъемлющий и внешне валидный метод измерения предпочтений должен уметь различать поклонников разных стилей игр и даже разных игровых платформ. Например, люди, которые играют в игры преимущественно через такие платформы, как Facebook или iPhone (иногда называемые «казуальными геймерами»), должны заметно отличаться от людей, которые покупают игровые консоли специально для игры в видеоигры. Аналогично, поклонники разных игр должны различаться по своему энтузиазму в отношении различных игровых функций. Например, некоторые видеоигры получили высокую оценку критиков за свой сюжет (например, Mass Effect, Bioshock ) (Dahlen, 2007 ; Villoria, 2010 ), тогда как в других играх сюжет является второстепенным элементом, иногда вовсе игнорируемым (например, Super Mario Brothers, Team Fortress 2, DOOM ). Аналогично, в некоторых играх существуют активные многопользовательские сообщества (например, Minecraft, World of Warcraft ), в то время как другие представляют собой исключительно одиночные игры. В некоторых играх возможно постепенное накопление уровней и предметов с течением времени (например, Skyrim , World of Warcraft, Call of Duty ), в то время как другие игры представляют собой изолированные, некумулятивные игры (например, Starcraft, Civilization, Tetris ). Мы предполагаем, что у игроков могут быть предпочтения в отношении одного набора игровых механизмов по сравнению с другим, что создает значимые и предсказуемые закономерности ковариации между любимыми игровыми франшизами и измерениями мотивации.

Целью настоящего исследования было исследование предпочтений и мотивов видеоигр среди широкой выборки участников и при этом разработка и предоставление первоначальной достоверности информации о новой мере этих конструкций. Это усилие улучшает предыдущую работу, пытаясь измерить более широкий спектр потенциальных мотивов и изучая более разнообразное население геймеров, в том числе игроков из множества жанров игр и нечастых (случайных) игроков. Подтверждая эту меру путем сравнения с предпочтительными видеоиграми и игровыми платформами, это исследование позволяет исследовать, связаны ли определенные игровые мотивы, жанры игр или игровые платформы с большей частотой использования патологической игры.

методы

Результаты

Факторная структура

Многие пункты имели сильно искаженную структуру. Для улучшения результатов факторного анализа мы перекодировали редкие и крайние ответы в следующий по степени экстремальности ответ (см. Wilcox, 1995 ). Например, по пункту, где только три участника ответили «5 — Полностью согласен», этот ответ был перекодирован как «4 — Согласен» . Таким образом были скорректированы 1 из 121 пунктов¹^.

Чтобы установить и обосновать факторную структуру мотивов и предпочтений, мы провели анализ аналитических факторов с разделением наполовину (EFA) и подтверждающий факторный анализ (CFA). Участники были рандомизированы в группу ОДВ или КФА. Из участников 332, назначенных группе EFA, 50 были студентами колледжей.

Факторный анализ (EFA) проводился итеративным методом с использованием пакета «nFactors» для R (Raiche and Magis, 2010 ). Сначала данные были подвергнуты параллельному анализу (см. Fabrigar et al., 1999 ). Параллельный анализ выполняет разложение матрицы данных на главные факторы и сравнивает его с разложением матрицы рандомизированных данных на главные факторы. Этот анализ позволяет получить компоненты, собственные значения (величины) которых в наблюдаемых данных больше, чем в рандомизированных данных. Затем данные были подвергнуты факторному анализу с использованием косой промакс-ротации с рекомендуемым количеством факторов из параллельного анализа, извлеченных из исходной матрицы данных. Мы проверили факторные нагрузки и исключили элементы со слабыми нагрузками (ни одна нагрузка не > 0.30). Мы также исключили элементы, которые демонстрировали сложные нагрузки (элементы, которые имели нагрузку > 0.30 более чем на один фактор) в течение двух последовательных итераций. Мы повторяли этот итеративный процесс (параллельный анализ, а затем исключение некачественных и сложных элементов) до тех пор, пока не было достигнуто стабильное решение (т.е. ни один элемент не соответствовал критериям исключения).

Окончательное решение включало девять факторов. Десятый фактор, «Прокрастинация», был рекомендован параллельным анализом, но он состоял всего из двух пунктов с очень похожими формулировками и был отброшен. Два пункта из работы Шерри и др. ( 2006 ) не попали в ранее подтвержденный фактор: «Мне очень приятно переходить на следующий уровень» и «Я играю, пока не выиграю игру или не пройду уровень» попали в фактор «Гриндинг», а не в какой-либо фактор, связанный с трудностями. Это, вероятно, было связано с неоднозначностью слова «уровень», которое может относиться либо к части или этапу игры (например, в экшен-игре — прохождение уровня и переход к следующему), либо к накоплению силы аватара (например, «повышение уровня» в ролевой игре, тем самым становясь сильнее). Таким образом, хотя факторные нагрузки этих пунктов были приблизительно простыми, они были отброшены, чтобы избежать любой неоднозначности.

Полный список гипотетических названий факторов и их значений представлен в таблице 1.1 . Элементы, оставшиеся после последней итерации, перечислены в таблицах 2,2 , отсортированы по факторам и перенумерованы. Факторные нагрузки для этих элементов приведены в таблице 3.3 . Межфакторные корреляции и коэффициенты альфа Кронбаха для каждого фактора суммированы в таблице 44.

 

Таблица 1

ИГРЫ и их гипотетические значения.

 

Таблица 2

Список предметов в игровых отношениях, мотивах и масштабах опыта (ИГРЫ).

 

Таблица 3

Факторные нагрузки.

 

Таблица 4

Межфакторные корреляции и альфа Кронбаха.

Отношения между скрытыми факторами и предпочтениями в игре

Игровые франшизы

Если решение с 9 факторами отражает обоснованные индивидуальные различия в игровых предпочтениях, то они должны коррелировать с конкретными игровыми франшизами. Например, геймеры, которые называют сюжетные франшизы (например, Mass Effect ) среди своих любимых, должны иметь более высокие, чем в среднем, показатели по фактору «Сюжет», тогда как игроки, которым нравятся игры с открытым миром и свободным режимом (например, Skyrim ), должны иметь более высокие, чем в среднем, показатели по фактору «Автономия». Таким образом, в последующих анализах изучалось, можно ли предсказать факторные оценки участников в зависимости от игр, которые они указали в числе трех своих любимых.

Для каждой из 20 наиболее часто указываемых любимых игровых франшиз был создан вектор с фиктивным кодом (0 = нет; 1 = да), указывающий, включил ли участник эту франшизу в тройку своих любимых видеоигр. Затем был проведен многофакторный дисперсионный анализ (MANOVA) для определения того, можно ли предсказать факторные оценки GAMES как функцию векторов любимых игр. Таким образом, анализ сравнивал, получали ли геймеры, которым нравилась определенная игровая франшиза, в целом более низкие или более высокие баллы по определенному фактору из 9-факторного решения. Все результаты представлены в виде сумм квадратов типа III, что отражает уникальную дисперсию в каждом факторе после исключения дисперсии, обусловленной другими игровыми франшизами. Анализ был ограничен участниками, которые указали хотя бы одну из этих 20 игровых франшиз в качестве любимой ( n = 531). Влияние каждой любимой игровой франшизы на каждый фактор суммировано в таблице 55.

 

Таблица 5

Коэффициенты любимых игровых франшиз на баллы за ИГРЫ.

Игровых платформ

Аналогично, если факторы GAMES обладают внешней валидностью, они должны быть связаны с выбором игроками игровых платформ. Например, серьезные игроки, которые покупают оборудование специально для игр, должны отличаться от игроков, которые играют в игры лишь время от времени (например, на мобильном телефоне или в аккаунте Facebook, используемом в основном не для игр). Таким образом, игроки, которые указали на типичное использование определенных платформ, могут иметь более высокие или более низкие показатели по определенным факторам, чем другие игроки. Как и прежде, для каждого участника были созданы фиктивные коды для платформ, которые они указали как используемые для игр. Мы провели еще один многомерный дисперсионный анализ (MANOVA), чтобы проверить, предсказывает ли выбор платформы показатели 9 факторов. Возраст был включен в качестве ковариаты. Результаты суммированы в таблице 6.6. В целом, игроки на специализированных игровых платформах, таких как ПК, PS3 и XBOX 360, имеют более высокие показатели по сюжету, насильственному вознаграждению, эскапизму и социальному взаимодействию, в то время как игроки на случайных платформах, таких как телефоны и Facebook, имеют более высокие показатели по неприятию потерь и монотонному игровому процессу.

 

Таблица 6

Коэффициенты влияния игровой платформы на факторы GAMES.

Модели использования

Для определения того, предсказывают ли факторные оценки частоту использования игр участниками, долю свободного времени, затрачиваемого на игры, и их самооценку отношения к играм (казуальные или хардкорные), был проведен множественный регрессионный анализ. Результаты суммированы в таблице 7.7 . В целом, более высокие баллы по показателям «Сюжет», «Насильственное вознаграждение», «Эскапизм», «Социальное взаимодействие» и «Автономия» были связаны с более частой игрой, большей долей свободного времени, затрачиваемого на видеоигры, и самооценкой себя как «хардкорного» игрока. Более высокие баллы по показателям «Неприятие потерь» и «Персонализация» были связаны с меньшей частотой игры, меньшей долей свободного времени, затрачиваемого на игры, и самооценкой себя как «казуального» игрока.

 

Таблица 7

Отношения между факторами GAMES и шаблонами использования игры.

Корреляции с возрастом

Корреляции между возрастом и факторами GAMES были проверены с помощью преобразований Fisher-z-z. Сорок семь участников не дали свой возраст и были исключены из этого анализа, оставив образец n = 736; таким образом, все ts представляют 734 степени свободы. Возраст значительно коррелировал с Catharsis (r = -0.08, p = 0.004), Loss-Aversion (r = -0.10, p = 0.001), Социальное взаимодействие (r = -0.17, p <0.001), настройка (r = -0.06, p = 0.02), шлифование (r = -0.12, p <0.001) и автономность (r = 0.10, p = 0.002). Возраст не был достоверно коррелирован со Историей (r = 0.02, p = 0.14), Violent Reward (r = 0.02, p = 0.15) или Escapism (r = 0.02, p = 0.17).

Обсуждение

Целью текущего отчета было разработать и утвердить меру для оценки индивидуальных различий в мотивах и предпочтениях в игре и оценить, насколько эти факторы связаны с патологическими играми. Основываясь на EFA и CFA и анализах, включая игровые франшизы, эта мера, как представляется, демонстрирует отличную внутреннюю надежность, о чем свидетельствует модельный подход CFA от анализа с половинной половиной и валидность, о чем свидетельствует то, как предпочтения франшизы игры связаны с факторная структура. Кроме того, в то время как процессы самоотбора заставляют выборку состоять в основном из «хардкорных» игроков (белых мужчин, которые играют ежедневно), дополнительный набор студентов из колледжа 300 помогает диверсифицировать образец исследования женщинам и менее серьезным игрокам.

Этот метод превосходит предыдущие инструменты по ряду параметров. Во-первых, он опирается на латентные переменные предыдущих исследований, добавляя новые факторы, в частности, сюжет, который стал все более важным аспектом для игроков в последнее десятилетие. Мы также считаем, что фактор «гриндинга» имеет теоретическое значение и может (в сочетании с фактором «проигрыша») предсказывать, как разные игроки по-разному удовлетворяют потребности в компетентности в рамках теории самоопределения. Было сказано, что существует «два типа игр: те, в которых побеждают благодаря навыкам, и те, в которых побеждают благодаря времени» (Барон, 1999 ). Эти два фактора могут предсказать, будет ли игрок с большей вероятностью получать удовлетворение от компетентности через сложные испытания или через терпеливое получение наград. Кроме того, предыдущие исследования основывались на ограниченных выборках: Йи ( 2006a , b ); Йи и др. ( 2012 ) использовали только игроков в MMORPG (популярный, хотя и нишевой, жанр видеоигр), а Шерри и др. ( 2006 ) использовали только добровольцев в возрасте 23 лет и младше. В нашей выборке представлены игроки самых разных возрастов и жанров, включая как любителей MMORPG, так и студентов, а также многих других.

Наши факторы продемонстрировали отличную надежность. Более того, было обнаружено, что факторные оценки разумным образом связаны с любимыми франшизами участников. Например, поклонники ролевых и сюжетных франшиз, таких как Final Fantasy, Mass Effect, Planescape: Torment и Half-Life, имели более высокие оценки по сюжету, чем поклонники других игр. Аналогично, игроки в ролевые игры со свободным режимом, такие как Skyrim или Fallout, имели более высокие оценки по автономии, в то время как игроки в тщательно продуманную франшизу Call of Duty имели более низкие оценки по автономии. Ролевые игры Skyrim и Final Fantasy , длящиеся 60 и более часов, были связаны с более высокими оценками по «гринджу». Жестокая Grand Theft Auto была связана с более высокими оценками по вознаграждению за насилие и «катарсису насилия».

Наши факторы, по-видимому, также отражают различия между игроками на разных игровых платформах. Например, пользователи трех наиболее распространенных платформ для видеоигр — PlayStation 3, Xbox 360 и персональных компьютеров — придавали большее значение сюжету, насилию и эскапизму в видеоиграх. Однако игроки на ПК также заметно чаще демонстрировали автономию, что, возможно, отражает тенденцию этой платформы к более открытым, богатым на выбор и модифицируемым видеоиграм. Они также были гораздо более способны переносить поражения. По сравнению с ними, игроки на таких второстепенных платформах, как мобильные игры и игры на Facebook, находили поражения более неприятными. Игроки на телефонах также чаще демонстрировали «гринд». Многие мобильные игры включают в себя простой, быстрый игровой процесс с постепенно зарабатываемой внутриигровой валютой, которую затем можно обменять на различные улучшения (например, Jetpack Joyride, Tiny Tower, Off the Leash , Punch Quest ). Более того, эти игры часто являются «бесплатными», их установка ничего не стоит, а финансирование осуществляется за счет игроков, которые конвертируют реальные деньги во внутриигровую валюту для покупки улучшений. Поскольку наша шкала «Гриндинга» измеряет как отношение к заработку, так и к оплате внутриигровых наград, мы считаем это дополнительным доказательством достоверности наших шкал. Однако ни одна игра для телефонов или Facebook не вошла в список 20 самых популярных игр, поэтому еще предстоит определить, является ли эта бизнес-модель фактической причиной наблюдаемой связи между играми для телефонов и «Гриндингом».

Взаимосвязь между определенными факторными показателями и баллами по анкете патологии предполагает возможную роль этого инструмента в выявлении лиц, подверженных риску чрезмерного использования видеоигр. Понимание мотивов, привычек и предпочтительных жанров людей с проблемами, связанными с видеоиграми, позволит нам лучше диагностировать и лечить чрезмерное использование видеоигр. Например, игроки, пытающиеся «убежать» от себя посредством погружения в фантазию или ролевых игр, по-видимому, подвержены повышенному риску. Вероятно, использование видеоигр для избегания проблем может привести к порочному кругу. Это также предполагает, что патологическое использование игр может быть симптомом других основных проблем (например, депрессии, социальной фобии), которые могут быть труднее поддаваться лечению — если кто-то использует видеоигры для избегания этих проблем, то отказ от видеоигр может лечить только эти симптомы, оставляя основную проблему нетронутой. Это подтверждает предыдущие сообщения о связи между эскапизмом и патологией, полученные Йи ( 2006b ). Интересно отметить эту взаимосвязь в свете соображений о том, что «игра для снятия дисфорического настроения» больше не должна включаться в список симптомов игровой патологии, поскольку она, по-видимому, является «социально нормативной» формой использования игр (Gentile et al., в процессе рецензирования). Хотя эскапизм может и не являться симптомом патологического использования видеоигр, он, по-видимому, постоянно ассоциируется с игровой патологией (Yee et al., 2012 ; Kneer and Glock, 2013 ). Мы предполагаем, что будущие исследования не должны игнорировать возможные связи между дисфорическим настроением, стратегиями преодоления трудностей, самоизбеганием и игровой патологией.

Мы также обнаружили некоторые доказательства взаимодействия игрока и игры в контексте патологии. Игроки, у которых более высокие социальные мотивы для игры, также с большей вероятностью будут иметь патологию, связанную с видеоиграми. Как упоминалось во введении, от игр с многопользовательской механикой и межигровыми отношениями может быть трудно отказаться, поскольку давление со стороны сверстников и социальные обязательства способствуют продолжению игры. Также была обнаружена связь между «гриндом» и патологией, что подтверждает нашу гипотезу о том, что игроки, вынужденные часами заниматься «гриндом» и проходить 100% контента своих видеоигр, будут испытывать большие проблемы. В предыдущем исследовании Йи ( 2006b ) предположил связь между мотивами продвижения и диагностическим опросником патологии Янга. Настоящее исследование воспроизводит эту связь на более широкой выборке (т.е., игроки всех игр, а не только MMORPG) с использованием нового метода измерения.

Данные, свидетельствующие о связи проблемного использования видеоигр с регуляцией эмоций или стремлением к самоизбеганию, позволяют предположить, что патологическое использование игр может быть мотивировано психологическими механизмами, аналогичными тем, которые приводят к злоупотреблению психоактивными веществами (Купер и др., 1988 , 1992 , 1995 ). Предположение о том, что патологическое использование видеоигр имеет общую мотивацию с наркотической и игровой зависимостью, теоретически привлекательно и предполагает надежную и неизменную структуру, лежащую в основе зависимостей в целом (Шаффер и др., 2004 ). Однако для подтверждения этой возможности необходимы дополнительные исследования.

Хотя MMORPG, такие как World of Warcraft, давно подозреваются в особой опасности, данное исследование дает некоторое представление о том, почему эти игры могут быть особенно склонны к проблемному использованию. Эти игры предлагают все три обнаруженных фактора риска: эскапизм через погружение в фэнтези; «гринд» путем получения наград за частое прохождение игры или покупку внутриигровой валюты за реальные деньги; и социальное взаимодействие через организованное сотрудничество игроков, конкуренцию и социализацию. Тем не менее, мы призываем исследователей игровой патологии учитывать все виды игр в своих исследованиях. В конце концов, всего 30 лет назад «игровая зависимость» была синонимом однопользовательских аркадных экшен-игр без постоянных наград (например, Missile Command, Asteroids, Galaga ). Игры этого стиля сильно отличаются от современных MMORPG. Это исследование предоставляет первоначальные инструменты для понимания использования игр в самых разных жанрах и стилях — даже спортивных и других не видеоиграх.

Настоящее исследование также помогает создать инструмент для понимания индивидуальных различий между игроками и источниками удовлетворения. Было показано, что игры низкого качества (с плохими критическими отзывами) хуже удовлетворяют потребности в теории самоопределения, чем игры высокого качества (с хорошими критическими отзывами) (Ryan et al., 2006 ). Однако даже между двумя играми, получившими признание критиков, разные игроки получали разное количество удовлетворения в рамках теории самоопределения и, соответственно, наслаждались этими играми в разной степени. Эти мотивы могут взаимодействовать со свойствами данной игры, определяя, как она по-разному удовлетворяет психологические потребности разных игроков. Например, игроки с высоким уровнем неприятия потерь могут считать сложную игру «разочаровывающей» или «несправедливой», в то время как игрок с низким уровнем неприятия потерь может находить ее захватывающей. Понимание этих индивидуальных различий может облегчить разработчикам игр, критикам и потребителям понимание того, подойдет ли конкретная игра вкусу потребителя. Необходимы дальнейшие исследования, чтобы показать, могут ли показатели мотивов и предпочтений предсказывать удовлетворенность игроков.

Мы также хотели бы продолжить разработку новых пунктов для этой шкалы. В частности, мы не уверены, что факторы «Неприятие потерь», «Автономия» и «Персонализация» в полной мере измеряют предполагаемые конструкты. Мы надеялись, что фактор «Неприятие потерь» лучше охватит всю суть конкуренции и вызова, а не только опыт проигрыша. Возможно, все игроки получают удовольствие от вызова, если он соответствует их уровню мастерства. Пункты, такие как «Я считаю простые игры слишком скучными» и «Я испытываю гордость, когда осваиваю какой-либо аспект игры», не загрузились. Аналогично, фактор «Автономия», по-видимому, в основном отражает важность исследования открытого мира и разнообразие доступных вариантов. Мы надеялись, что этот фактор также будет измерять способность принимать решения, искать решения и пробовать стратегии без навязчивых обучающих сообщений или снисходительных подсказок. Однако пункты, такие как «Я предпочитаю игры, которые говорят, что делать и когда делать» и «Мне нравится разбираться в играх самостоятельно», имели выраженные эффекты потолка/пола и предлагали очень небольшую вариативность, поэтому не загрузились ни в один из факторов. Наконец, показатель кастомизации не оказался значительно выше среди поклонников Minecraft , возможно, потому что три из четырех пунктов касаются настройки аватара, и только один пункт относится к строительству. В будущем можно будет расширить охват этого фактора.

Кроме того, несмотря на то, что мы достигли приемлемых результатов, исследуя взаимосвязь между факторными оценками и любимыми играми участников, будущие исследования могут улучшить этот подход. Во-первых, указание участникам сообщить о трех своих «любимых играх» вызвало определенное заражение ностальгией. Многие участники ответили, в какие видеоигры они играли 10 лет назад, а не в какие игры им было бы наиболее интересно играть в данный момент. Кроме того, структура открытого ответа по этому пункту не дала отличной статистической мощности, поскольку респонденты упомянули сотни различных видеоигр, из-за чего многие ответы были отброшены, а другие были агрегированы как можно лучше, согласно здравому смыслу исследователя. В будущем мы планируем ограничить выбор любимых игр надежным, разнообразным, но ограниченным выбором.

Настоящее исследование ограничено своим поперечным дизайном, что не позволяет определить направление причинно-следственной связи, если таковая имеется, между мотивами и патологией. Для определения закономерностей развития мотивов и патологии во времени необходимы будущие лонгитудинальные исследования. Лонгитюдные данные позволили бы изучить причинно-следственную связь по Грейнджеру (Granger, 1969 ) между мотивами и патологическим состоянием, определив, приводят ли мотивы к патологии или патология приводит к мотивам. Кроме того, это позволило бы определить характер нормативных изменений мотивов во времени. Настоящее исследование не позволяет отделить изменения мотивов, связанные с возрастом, от мотивов, связанных с возрастной когортой.

В этом исследовании наблюдалось резкое истощение предмета, так как многие субъекты, которые начали исследование, прекратили работу до окончания опроса или ответили «Не применимо». Опрос был довольно обременительным, и большинство участников 20 мин или больше. Будущие исследования будут пытаться использовать более мелкие, менее обременительные обследования. Этому будет помогать текущее исследование, которое уменьшает показатель GAMES от элементов 121 до элементов 60 (включая прокси для внимания). Меньший пул предметов уменьшит время, необходимое для завершения обследования, и вероятность того, что по крайней мере один вопрос будет отмечен как «Не применимо», тем самым уменьшая потерю.

В заключение мы призываем исследователей учитывать специфические характеристики игроков, их личности и игры, в которые они играют. Распространенная ошибка в исследованиях видеоигр заключается в том, чтобы рассматривать игры как однородные механизмы, которые превращают время в виртуальное золото и убитых драконов, или, что еще хуже, как средство для демонстрации сцен насилия пассивному зрителю. Игроки являются активными участниками своих игр и демонстрируют разнородные предпочтения в играх, в которые они играют. Игроки мотивированы играть в игры постольку, поскольку эти игры могут обеспечить удовлетворение психологических потребностей (Przybylski et al., 2010 ), но разные игроки будут стремиться удовлетворить эти потребности разными способами. Чтобы лучше понять игроков, их предпочтения и патологию, мы должны исследовать взаимодействие различных личностных особенностей игроков и игровых механизмов.

Примечание автора

Это исследование было поддержано стипендией Bond Life Sciences, присужденной Джозефу Хильгарду.

Благодарности

Сноски

Референсы