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

Абстрактные

Введение

Индустрия видеоигр входит в число наиболее быстрорастущих секторов экономики США. Эта индустрия произвела $ 25 млрд. Продаж в 2011, а с 2005 до 2009 похвасталась годовым темпом роста, превышающим 5 раз больше темпов роста всей экономики США за тот же период (Siwek, 2010). Доказательства, соответственно, показывают, что люди сейчас играют в видеоигры больше, чем когда-либо (см. Anderson et al. 2007). Например, Язычник (2009) сообщили, что люди в возрасте 8 для 18 играют в видеоигры почти за 15 в неделю в среднем. В то время как значительные исследования были сосредоточены на влиянии содержания игры, в частности на насилие (см. Anderson et al. 2010), сравнительно небольшое исследование исследовало факторы, которые могли бы способствовать патологическим (иногда называемым «захватывающим») образцам видеоигры (Fisher, 1994; Chiu et al., 2004; Чарльтон и Данфорт, 2007; Джентиле, 2009; Gentile et al., 2011) и то, что побуждает людей играть и предпочитать определенные игры над другими (Przybylski et al., 2010). Текущий отчет способствует появлению литературы по отдельным различиям в предпочтениях и мотивах игры путем разработки и проверки инструмента для измерения этих конструкций.

По мере роста всеобщей популярности видеоигр росло и разнообразие. Сегодняшние видеоигры состоят из множества различных студий, разработчиков и жанров. Конкретные игры часто содержат множество опций, позволяющих игроку взаимодействовать с игрой по-разному. При таком большом количестве вариантов как между видеоиграми, так и внутри них неудивительно, что люди часто предпочитают один тип игры другому, как и в случае с другими формами популярных медиа. Подобно тому, как один киноман может отдать предпочтение Спилбергу, а другой - Тарантино, так и одному геймеру могут понравиться стратегические игры Сида Мейера (например, Civilization), в то время как другой предпочитает основанные на повествовании шутеры от первого лица Кена Левина (например, Bioshock).

Недавние исследования подтверждают интуитивная идея о том, что разные геймеры имеют разные мотивы и предпочтения для видеоигр. Например, Ryan et al. (2006) исследовали мотивацию игрока посредством применения теории самоопределения (SDT) (Deci and Ryan, 1985). SDT предсказывает, что игроки должны получать удовольствие от видеоигры, поскольку она удовлетворяет базовую психологическую потребность игрока в автономии (чувство контроля), компетентности (ощущение того, что он работает хорошо) и родстве (друзья и отношения). В соответствии с этой гипотезой Райан и др. (2006) обнаружили, что во всех игроках субъективный опыт автономии, компетентности и родства во время игры сделал игры более мотивирующими и привлекательными для игрока. Кроме того, критически хорошо рассмотренные игры (например, Легенда о Зельде: Окарина Времени) имели тенденцию лучше удовлетворять потребности, чем критические провалы (например, Жизнь жуков). Важно отметить, что разные игроки обнаружили, что одни и те же критически успешные игры по-разному удовлетворяют их потребности в SDT и тем самым по-разному приятны. Это явление говорит о том, что индивидуальные различия в предпочтениях игроков могут умерить, удовлетворяет ли конкретная игра или подавляет потребности SDT, и, таким образом, игрокам будут нравиться игры.

Исследователи, игроки и разработчики игр уже давно заинтересованы в измерении индивидуальных различий в мотивах и предпочтениях в игре. Теории «личности игрока» начались с Бартла (1996), который предположил, что игроки разделены на один из четырех типов в зависимости от степени, в которой каждый игрок предпочитает действовать (в отличие от взаимодействия) с игровым миром и степень, в которой каждый игрок имеет взаимодействие с другими игроками. Совсем недавно Sherry et al. (2006) опросили американских студентов в фокус-группах, чтобы определить размеры мотиваций использования видеоигр. Они определили шесть измерений: пробуждение, вызов, конкуренция, отклонение, фэнтези и социальное взаимодействие. Эти измерения были признаны сильными предикторами игры в видеоиграх в последующем опросе, так что более высокие оценки Arousal, Diversion и Social Interaction были связаны с более часами использования еженедельных видеоигр.

Другая модель - от Yee et al. (2012; Yee, 2006a,b). Йи и его коллеги опросили игроков в многопользовательских ролевых онлайн-играх (MMORPG), выявив три фактора, состоящие из десяти подкомпонентов. Эти факторы включали: достижение, состоящее из подкомпонентов «Продвижение», «Механика» и «Соревнование»; Социальные, состоящие из общения, отношений и командной работы; и «Погружение», состоящее из открытий, ролевых игр, настройки и бегства от реальности. С тех пор было обнаружено, что эти факторы относятся к областям наибольшего прогресса игроков в World of Warcraft, Например, больше игроков, ориентированных на достижение цели, имели большую долю в «играх» в игре и противников в кооперативных подземельях, в то время как больше игроков, ориентированных на Иммерсион, имели пропорционально больше достижений, связанных с разведкой (Yee et al. , 2012).

Каждый из этих трех подходов пытается измерить и объяснить индивидуальные предпочтения в играх - подход, который мог бы объяснить, как одна и та же игра удовлетворяет потребности одного игрока в SDT, подавляя потребности другого. Действительно, Йи (2006a) факторы кажутся особенно соответствующими мотивам SDT: игроки различаются в той степени, в которой они используют игры для реализации чувства Компетентности (т. е. фактора достижения Йи) или близости (т. е. социального фактора Йи). Шерри и др. (2006) аналогично измеренное отношение к конкуренции и социальному взаимодействию. Разница в этих мерах, по-видимому, указывает на то, что игроки различаются в отношении потребностей SDT, которые они стремятся выполнить посредством использования игры. Например, один игрок может использовать игры, чтобы испытать связанность, в то время как другой вместо них использует их, чтобы испытать компетенцию.

Поскольку мотивы модели могут предсказать часы, потраченные на игры в видеоигры (например, Sherry et al., 2006; Yee, 2006b), понимание индивидуальных различий в мотивах игры может иметь решающее значение для понимания факторов, которые приводят к проблемному использованию видеоигр, или того, что некоторые называют «использованием патологической видеоигры» (Gentile, 2009) или «использование патологической технологии» (Gentile et al., 2013). Первоначально адаптированный из Диагностического и статистического руководства, четвертое издание (DSM-IV, Американская психиатрическая ассоциация, 2000) критерии зависимости от азартных игр, показатели использования патологической видеоигры неуклонно улучшались в надежности и достоверности. Как и в азартных играх, чрезмерное использование видеоигр может иметь многочисленные неблагоприятные последствия для человека. Например, использование патологической видеоигры связано с депрессией, беспокойством, социальной фобией и ухудшением школьной деятельности (Gentile et al., 2011). В одном крайнем случае женщина стала настолько озабочена игрой World of Warcraft что ее 3-летняя дочь умерла от пренебрежения (Las Cruces Sun-News, Meeks, 2011).

Индивидуальные различия в мотивах и предпочтениях игроков при использовании видеоигр могут определять, какие игроки наслаждаются здоровым и сбалансированным использованием игры, а какие игроки подвержены риску патологического использования игры. Например, очень похоже на то, как мотивы совладания связаны со злоупотреблением алкоголем (Cooper et al., 1988, 1992, 1995), свидетельства соответственно свидетельствуют о том, что игроки, которые используют видеоигры для выхода из своих проблем, испытывают большие проблемы из-за использования своей игры (Yee, 2006b; Кнеер и Глок, 2013).

Действительно, есть основания полагать, что предпочтения некоторых игровых функций могут быть связаны с использованием патологической игры. Исследователи предположили, что некоторые функции делают некоторые игры более захватывающими, чем другие (Ван и Чиу, 2007; Король и Дельфаббро, 2009; King et al., 2011). Например, интернет-игры, содержащие социальное взаимодействие, часто оказываются более увлекательными, чем автономные, однопользовательские видеоигры (Thomas and Martin, 2010). Кроме того, наркоманы, по сравнению с контрольными, сообщают о большем удовольствии в поиске редких предметов в игре, которые могут помочь их игровому персонажу «ранга» (King et al., 2010). По этим причинам исследователи склонны подозревать массово многопользовательские онлайн-ролевые игры (MMORPG) как особенно захватывающие (Линдерот и Беннерштедт, 2007; Hellström et al., 2012; Кнеер и Глок, 2013), иногда до степени исключения всех других жанров из исследований игровой патологии (например, Yee, 2006b; Hellström et al., 2012). Определяя различия в предпочтениях в игре, можно определить игроков, которые предпочитают определенные стили игры, и определить, испытывают ли они больше симптомов использования патологической игры, чем другие игроки. Например, игроки могут варьироваться в зависимости от того, в какой степени они мотивированы игровыми предметами или интерактивным социальным взаимодействием. Игроки, которые особенно в восторге от игровых наград, таких как трудоемкие достижения и редкие предметы, могут оказаться вынужденными играть в течение чрезмерных периодов. Точно так же игроки, которые предпочитают игры с сильным социальным компонентом, могут оказаться более склонными к игре в игру, что может привести к конфликтам между игровой жизнью и реальной жизнью.

Усиление поведения в игре потенциально связано с использованием патологической игры. Ряд исследований связал игру в видеоигры с активацией сетей вознаграждений, также связанных с употреблением наркотиков и наркоманией (Koepp et al., 1998; Hoeft et al., 2008). Разработчики игр, стремящиеся удержать игроков, теперь применяют принципы оперантной подготовки к игровому дизайну (Skinner et al., 1997; Hopson, 2001). Воинственные награды часто распределяются в соответствии с графиком вознаграждения с переменным коэффициентом, в котором для получения вознаграждения требуется переменное количество действий. Например, Diablo игрок может найти мощное оружие на самом ближайшем монстре, которого она убивает, или что оружие может быть найдено до тысячи монстров позже. Это вознаграждение поощряет быстрое, частое участие в поведении, а учащенное поведение медленно гасит в отсутствие вознаграждения. Структура и важность этих графиков вознаграждений варьируются между играми, что может привести к тому, что некоторые виды видеоигр будут более тесно связаны с патологией. Поддерживая эту гипотезу, Йи (2006b) обнаружили, что игроки, более мотивированные перспективой достижения целей и накопления редких предметов, проявили больше симптомов использования патологической игры. В то время как большинство перспектив SDT были сосредоточены на проблеме, основанной на навыках, в качестве источника удовлетворения потребностей в компетентности (Przybylski et al., 2010), накопление вознаграждений также может привести к мощному игроку и ощущениям достижения и прогресса, что, вероятно, удовлетворяет требованиям компетентности SDT, даже в отсутствие проблем.

Социальное обязательство может быть еще одной опасной игрой. Во многих онлайн-играх игроки должны работать вместе, чтобы достичь более высоких целей. В случае, если игрок является существенным членом группы, игрок социально обязан играть до тех пор, пока остальная часть группы хочет играть (King and Delfabbro, 2009). «Социальные игры», такие как Фармвилл, также стремятся заставить игроков играть равномерно, заставляя игроков зависеть друг от друга за ежедневные ассигнования ресурсов в игре. Несмотря на эти потенциально трудоемкие социальные обязательства, многие игроки пользуются многопользовательскими играми, вероятно, потому, что функции, связанные с социальными играми, предоставляют игрокам возможность выполнять свои потребности в SDT-связи.

Измерения мотивов игрока означают, что игроки особенно мотивированы вышеупомянутыми функциями игры, и, таким образом, связаны ли эти особенности игры с большей патологией. Тем не менее, существует ряд способов, в которых измерения мотивов игрока могут быть улучшены для лучшего понимания предпочтений и патологии. Во-первых, начиная с разработки других игровых мотивов и предпочтений (Sherry et al., 2006; Yee, 2006a), рассказы стали главной мотивацией в использовании видеоигр, а некоторые игроки сравнили свой опыт с более традиционными формами средств массовой информации, такими как фильмы, книги или искусство. Затем предыдущие усилия были ограничены небольшими подмножествами игрового населения. Например, Йи (2006a,b, 2012) изучали только игроков MMORPG, одного жанра видеоигры, в то время как Шерри и др. исследование (2006) сфокусированы на геймерах возраста 23 и моложе.

Важно отметить, что никакая мера на сегодняшний день не продемонстрировала способность различать игроков разных игр. Способность различать игровые платформы, жанры и названия эквивалентна пониманию различий между различными видеоиграми и их различным потенциалом, чтобы вдохновлять на патологическое использование. Таким образом, всеобъемлющая и внешне действительная мера предпочтений должна быть способна различать поклонников разных стилей игры и даже разных игровых платформ. Например, люди, которые играют в игры, прежде всего через случайные платформы, такие как Facebook или iPhone (иногда называемые «случайными геймерами»), должны заметно отличаться от людей, которые покупают игровые консоли специально для игры в видеоигры. Точно так же поклонники разных игр должны отличаться своим энтузиазмом к различным игровым функциям. Например, некоторые видеоигры были критически оценены за их рассказывание историй (например, Mass Effect, Bioshock) (Dahlen, 2007; Villoria, 2010), тогда как в других играх рассказ - случайное устройство кадрирования, иногда игнорируемое прямо (например, Super Mario Brothers, Team Fortress 2, DOOM). Аналогичным образом, в некоторых играх есть многопользовательские сообщества (например, Minecraft, World of Warcraft), в то время как другие - исключительно однопользовательские. Некоторые игры позволяют стабильно накапливать уровни и предметы со временем (например, Skyrim, Мир Warcraft, Call of Duty), в то время как другие игры проходят в изолированных, некумулятивных играх (например, Starcraft, Civilization, Tetris). Мы ожидаем, что у игроков могут быть предпочтения для одного набора игровых механизмов над другим, создавая осмысленные и предсказуемые шаблоны ковариации между любимыми игровыми франшизами и измерениями мотива.

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

Итоги

Факторная структура

Многие предметы были сильно искажены. В целях повышения эффективности факторного анализа мы перекодировали редкие и экстремальные ответы на самый экстремальный ответ (см. Wilcox, 1995). Например, по элементу, в котором только три участника ответили «5-Полностью согласен», этот ответ был перекодирован как «4-Согласен». Сорок пять элементов 121 были скорректированы таким образом¹.

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.

EFA проводили в итерационном процессе, используя пакет «nFactors» для R (Raiche and Magis, 2010). Во-первых, данные были представлены на параллельный анализ (см. Fabrigar et al., 1999). Параллельный анализ выполняет разложение по главным факторам матрицы данных и сравнивает его с разложением по главным факторам рандомизированной матрицы данных. Этот анализ дает компоненты, собственные значения (величины) которых больше в наблюдаемых данных по сравнению с рандомизированными данными. Затем данные были отправлены в EFA с использованием наклонного вращения promax с рекомендованным количеством факторов из параллельного анализа, извлеченного из исходной матрицы данных. Мы проверили факторные нагрузки и уронили предметы со слабыми нагрузками (без нагрузки> 0.30). Мы также отбросили элементы, которые демонстрировали сложные нагрузки (элементы, загруженные более чем на 0.30 по более чем одному фактору) для двух последовательных итераций. Мы повторяли этот итерационный процесс (параллельный анализ и затем отбрасывание плохих и сложных элементов) до тех пор, пока не было достигнуто стабильное решение (т. Е. Ни один элемент не достиг критериев исключения).

Окончательное решение состояло из девяти факторов. Десятый фактор, Промедление, был рекомендован параллельным анализом, но он состоял только из двух предметов с очень похожими формулировками и был отброшен. Два предмета от Sherry et al. (2006) не удалось загрузить свой ранее проверенный фактор: «Мне очень полезно перейти на следующий уровень» и «Я играю, пока не выиграю игру или не завершу уровень», загруженный на коэффициент шлифования, а не любой фактор, связанный с вызовом. Вероятно, это связано с двусмысленностью слова «уровень», которое может применяться либо к части или стадии игры (например, в игре действий, избиению уровня и переходу к следующему), либо к накоплению (например, «выравнивание» в ролевой игре, тем самым усиливаясь). Таким образом, хотя нагрузки этих предметов были примерно простыми, предметы были отброшены, чтобы избежать какой-либо двусмысленности.

Полный список гипотетических имен факторов и их значений можно увидеть в таблице Table1.1, Элементы, оставшиеся после окончательной итерации, перечислены в таблице Table2,2, отсортированные по фактору и перенумерованные. Факторные нагрузки для этих предметов доступны в таблице Table3.3. Межфакторные корреляции и альфа Кронбаха для каждого фактора приведены в таблице. Table44.

 

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 9-фактора представляет собой действительные индивидуальные различия в настройках игры, они должны коварировать с определенными игровыми франшизами. Например, геймеры, которые перечисляют франшизы на основе истории (например, Mass Effect) среди их фаворитов должно быть выше среднего по Фактору Истории, тогда как игроки, которые любят игры открытого мира, бесплатные игры (например, Skyrim) должен иметь баллы выше среднего по фактору автономности. Таким образом, следующий анализ проверял, можно ли предсказать факторные оценки участников в зависимости от игр, которые они указали среди трех своих фаворитов.

Для каждого из наиболее часто упоминаемых любимых игр 20, был создан фиктивный код (0 = no; 1 = yes), чтобы указать, включил ли участник эту франшизу в свои любимые видеоигры 3. Затем был проведен множественный анализ дисперсии (MANOVA), чтобы определить, можно ли предсказать предсказания фактора GAMES как функцию векторов любимых игр. Таким образом, анализ сравнил ли геймеров, которые пользовались определенной игрой франшизы, как правило, оценивались ниже или выше по конкретному фактору из решения 9-фактора. Все результаты представлены в виде сумм квадратов типа III, что представляет собой уникальную дисперсию каждого фактора после частичного отклонения от других игровых франшиз. Анализ был ограничен теми участниками, которые указали по крайней мере одну из этих франшиз игры 20 в качестве фаворита (n = 531). Влияние каждой любимой игровой франшизы на каждый фактор суммируется в таблице Table55.

 

Таблица 5

Коэффициенты любимых игровых франшиз на баллы за ИГРЫ.

Игровых платформ

Аналогичным образом, если факторы GAMES имеют внешнюю силу, они должны быть связаны с выбором игровых платформ игроками. Например, серьезные игроки, которые покупают оборудование специально для игр, должны отличаться от игроков, которые играют в игры только случайно (например, с помощью мобильного телефона или учетной записи Facebook, принадлежащей в основном неигровым причинам). Таким образом, игроки, которые указали, что обычно используют определенные платформы, могут быть выше или ниже по определенным факторам, чем другие игроки. Как и прежде, для каждого испытуемого были созданы фиктивные коды для платформ, которые они использовали для игр. Мы выполнили еще один MANOVA, чтобы увидеть, предсказывает ли выбор платформы 9-факторные оценки. Возраст был введен как ковариата. Результаты представлены в таблице. Table6.6, В общем, игроки посвященных игровых платформ, таких как ПК, PS3 и XBOX 360, выше на Story, Violent Reward, Escapism и Social Interaction, в то время как игроки на случайных платформах, таких как телефоны и Facebook, выше на Loss-Aversion and Grinding.

 

Таблица 6

Коэффициенты влияния игровой платформы на факторы GAMES.

Модели использования

Была проведена множественная регрессия, чтобы определить, предсказывали ли факторные оценки частоту использования участниками, долю свободного времени, потраченного на использование игр, и самоописанное отношение к играм (казуальные или хардкорные). Результаты представлены в таблице. Table7.7, В целом, более высокие оценки Story, Violent Reward, Escapism, Social Interaction и Autonomy были связаны с тем, что они играли чаще, тратя большую часть свободного времени на видеоигры и самоописание как «хардкор». Более высокие баллы по отвращению к убыткам и настройке были связаны с уменьшенной частотой игры, меньшей долей свободного времени, потраченного на игры, и самоописанием как «случайного» 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.

Эта мера улучшает предыдущие инструменты несколькими способами. Во-первых, он основывается на скрытых переменных этих предыдущих исследований, добавляя новые факторы, в частности Story, который стал все более важным аспектом для игроков в последнее десятилетие. Мы также считаем, что коэффициент шлифования имеет теоретическое значение и может (в сочетании с Losing) прогнозировать, как разные игроки по-разному удовлетворяют требованиям SDT для компетентности. Было сказано, что есть «два вида игр: те, которые выиграны из-за мастерства, и те, которые выиграны из-за времени» (барон, 1999). Эти два фактора могут предсказать, будет ли игрок с большей вероятностью находить удовлетворенность компетентностью посредством волдыря или путем получения вознаграждения за вознаграждение. Кроме того, в предыдущих исследованиях использовались ограниченные образцы: Yee (2006a,b); Yee et al. (2012) использовались только игроки MMORPGS (популярная, хотя ниша, жанр видеоигр) и Sherry et al. (2006) использовали только добровольцев 23 и моложе. В нашем примере представлены игроки из самых разных возрастов и жанров, в которые входят как игроки MMORPG, так и студенты, но еще и многое другое.

Наши факторы продемонстрировали отличную надежность. Более того, было обнаружено, что факторные оценки разумным образом связаны с любимыми франшизами участников. Например, любителям ролевых и сюжетных франшиз нравится Final Fantasy, Mass Effect, Planescape: Tormentкачества Период полураспада имели более высокие оценки в истории, чем любители других игр. Аналогичным образом, игроки RPG в свободной форме, такие как Skyrim or Fallout имели более высокие оценки автономии, в то время как игроки тщательно написанных Call of Duty франшиза имела более низкие оценки автономии. РПГ с 60 или более часами Skyrim и Final Fantasy были связаны с более высокими показателями шлифования. Сильный Grand Theft Auto был связан с Высшим Вознаграждением Насилия и Насильственным Катарсисом.

Наши факторы также отражают различия между игроками на разных игровых платформах. Например, пользователи трех самых обычных платформ видеоигр - Playstation 3, XBOX 360 и персональных компьютеров - придали большее значение историям из видеоигр, насилию и бегству от реальности. Тем не менее, компьютерные геймеры также были заметно выше в автономности, что, возможно, отражает тенденцию этой платформы к более открытым, богатым выбором и изменяемым видеоиграм. К тому же они были гораздо более способны терпеть потери. Для сравнения, игроки случайных платформ, таких как игры для телефонов и Facebook, обнаружили, что проигрыши были более разочаровывающими. Игроки в телефонные игры также получили более высокие баллы по шлифованию. Многие телефонные игры включают в себя простой и быстрый игровой процесс с постепенно зарабатываемой внутриигровой валютой, которую затем можно обменять на различные улучшения (т. Е. Jetpack Joyride, Tiny Tower, Off the Leash, Удар Quest). Более того, эти игры часто «свободны в игре», которые ничего не стоят для установки и вместо этого финансируются игроками, которые конвертируют реальные деньги в валюту в игре, чтобы приобрести эти обновления. Поскольку наша шкала «Шлифовка» измеряет оба подхода к зарабатыванию и оплате вознаграждений в игре, мы считаем это еще одним доказательством обоснованности наших масштабов. Однако никакие телефонные или Facebook-игры не попали в любимые заголовки 20, поэтому еще предстоит определить, является ли эта бизнес-модель фактической причиной наблюдаемых отношений между телефонными играми и Grinding.

Соотношения между определенными факторами и оценками в анкете патологии указывают на возможную роль этого инструмента в выявлении тех, кто подвержен риску чрезмерного использования видеоигр. Понимая мотивы, привычки и предпочитаемые жанры тех, у кого проблемы с видеоиграми, мы можем быть лучше оснащены для диагностики и лечения чрезмерного использования видеоигр. Например, игроки, которые пытаются «убежать» через фантастическое погружение или ролевую игру, по-видимому, подвергаются повышенному риску. Похоже, что использование видеоигр для устранения проблем может привести к порочному циклу. Это также предполагает, что использование патологической игры может быть симптомом других основных проблем (например, депрессия, социальная фобия), которые могут быть более трудными для лечения - если кто-то использует видеоигры, чтобы избежать этих проблем, тогда воздержание от видеоигр может лечить только эти симптомы использования видеоигр оставляют неповрежденную проблему. Это повторяет предыдущие сообщения о связи между эскапизмом и патологией от Yee (2006b). Это отношение интересно отметить в свете соображений, чтобы больше не перечислить «играя, чтобы удалить дисфорическое настроение», как признак игровой патологии, поскольку она представляется «социально-нормативной» формой использования игры (Gentile et al., На рассмотрении ). Хотя эскапизм не может быть симптомом использования патологической видеоигры, он, по-видимому, последовательно связан с игровой патологией (Yee et al., 2012; Кнеер и Глок, 2013). Мы предполагаем, что в будущих исследованиях не будут проигнорированы возможные связи между дисфорическим настроением, совпадением, самоисцелением и патологией видеоигр.

Мы также обнаружили некоторые доказательства взаимодействия игрока и игры в патологии. Игроки, которые имеют более высокие социальные мотивы для игр, также с большей вероятностью имеют патологию видеоигр. Как упоминалось во введении, игры с многопользовательской игровой механикой и взаимоотношениями между игроками могут быть трудно бросить, поскольку давление со стороны сверстников и социальное обязательство способствуют продолжению игры. Отношения также были обнаружены между шлифованием и патологией, подтверждая нашу гипотезу о том, что те игроки, которые вынуждены изнашиваться в течение нескольких часов и полные 100% содержания своих видеоигр, будут испытывать большие проблемы. В предыдущих исследованиях Yee (2006b) предположил взаимосвязь между мотивами продвижения и диагностическим опросником патологии Юнга. В текущем исследовании эта взаимосвязь воспроизводится на более широкой выборке (то есть среди игроков всех игр, а не только MMORPG) с новым измерением.

Доказательства того, что проблема использования видеоигр связана с регулированием эмоций или самоисключанием, свидетельствует о том, что использование патологической игры может быть обусловлено психологическими механизмами, аналогичными тем, которые вызываются злоупотреблением психоактивными веществами (Cooper et al., 1988, 1992, 1995). Перспектива, что использование патологической видеоигры разделяет основную мотивацию с наркоманией и азартными играми, теоретически привлекательна и предлагает надежную и неизменную структуру, лежащую в основе зависимостей вообще (Shaffer et al., 2004). Однако для проверки этой возможности требуется гораздо больше исследований.

Хотя MMORPG, такие как World of Warcraft давно подозреваются в том, что они особенно опасны, настоящее исследование дает некоторое представление о том, почему эти игры особенно могут способствовать проблематичному использованию. Эти игры предлагают все три выявленных фактора риска: эскапизм через фантастическое погружение; Шлифование за счет вознаграждения за счет частых игр или покупки внутриигровой валюты с реальными деньгами; и социальное взаимодействие посредством организованного взаимодействия игроков, конкуренции и социализации. Тем не менее, мы призываем исследователей игровой патологии рассматривать всевозможные игры в своих исследованиях. В конце концов, это было всего лишь 30 лет назад, что «игровая зависимость» была синонимом однопользовательских аркадных экшн-игр без постоянных вознаграждений, чтобы заработать (например, Ракетное командование, астероиды, Галага). Игры в этом стиле сильно отличаются от сегодняшних MMORPG. Это исследование предоставляет начальные инструменты для понимания использования игр в самых разных жанрах и стилях - даже в спортивных и других, не связанных с видеоиграми.

Настоящее исследование также помогает создать инструмент для понимания индивидуальных различий между игроками и источниками удовлетворения. Было продемонстрировано, что некачественные игры (плохие критические обзоры) хуже удовлетворяют потребности SDT, чем высококачественные игры (хорошие критические обзоры) (Ryan et al., 2006). Однако даже между двумя играми, получившими признание критиков, разные игроки получали разное количество SDT и, соответственно, получали удовольствие от этих игр. Эти мотивы могут взаимодействовать со свойствами данной игры, чтобы определить, насколько она по-разному удовлетворяет психологические потребности разных игроков. Например, игроки с высоким уровнем неприятие проигрышей могут найти сложную игру «разочаровывающей» или «несправедливой», а игрок с низким уровнем неприязни к проигрышам может найти ее захватывающей. Понимание этих индивидуальных различий может помочь разработчикам игр, критикам и потребителям понять, подойдет ли конкретная игра потребителю. Дальнейшие исследования необходимы, чтобы продемонстрировать, могут ли показатели мотивов и предпочтений предсказать удовлетворенность игроков.

Мы также хотели бы продолжить разработку новинок для этого масштаба. В частности, мы не уверены, что неприятие потерь, автономия и персонализация полностью соответствуют предполагаемым конструкциям. Мы надеялись, что «Неприятие потери» будет лучше охватывать все соревнования и вызовы, а не просто опыт проигрыша. Вполне возможно, что всем игрокам нравится вызов, если это соответствует их уровню мастерства. Такие пункты, как «Я считаю, что простые игры слишком скучны» и «Я горжусь, когда осваиваю какой-либо аспект игры», не загрузились. Точно так же фактор автономии, по-видимому, в первую очередь отражает важность исследования открытого мира и разнообразие доступных вариантов. Мы надеялись, что этот фактор также будет измерять способность принимать решения, исследовать решения и опробовать стратегии без навязчивых обучающих сообщений или снисходительных намеков. Однако такие элементы, как «Я предпочитаю игры, которые говорят вам, что делать и когда это делать» и «Мне нравится придумывать игры самостоятельно», имели ярко выраженные эффекты потолка / пола и предлагали очень небольшую вариативность, тем самым не загружая ни одного фактор. Наконец, кастомизация не была значительно выше для поклонников Minecraft, возможно, потому, что три из четырех элементов относятся к настройке аватара, и только один элемент относится к созданию вещей. Будущие усилия могут быть способны расширить сферу действия 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.

Текущее исследование ограничено его конструкцией поперечного сечения, что не позволяет определить направление причинности, если таковое имеется, в отношениях между мотивами и патологией. Будущие продольные исследования необходимы для определения закономерностей развития мотива и патологии с течением времени. Продольные данные позволяли бы проводить проверки причинности Грейнджера (Granger, 1969) между мотивами и патологическим статусом, определяющим, приводят ли мотивы к патологии или патологии мотивы. Кроме того, это позволило бы нам определить характер нормативных изменений мотивов с течением времени. Настоящее исследование не может распутать изменения в мотивах из-за возраста по мотивам, связанным с возрастной когорты.

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 настоятельно призываем исследователей рассмотреть конкретные характеристики игроков, их личностей и игры, в которые они играют. Общей ошибкой в ​​исследованиях видеоигр является рассмотрение игр как однородных машин, которые преобразуют время в виртуальное золото и убитых драконов, или, что еще хуже, средство для доставки сцен насилия пассивному зрителю. Игроки являются активными участниками своих игр и демонстрируют гетерогенные предпочтения в играх, в которые они играют. Игроки мотивированы играть в игры, поскольку эти игры могут обеспечить выполнение психологических потребностей (Przybylski et al., 2010), но разные игроки будут стремиться удовлетворить эти потребности различными способами. Чтобы лучше понять игроков, предпочтения и патологию, мы должны исследовать взаимодействие различных персонажей игроков и игровых механизмов.

Примечание автора

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

Благодарности

Сноски

Рекомендации