Individualne razlike v implicitnih učnih sposobnostih in impulzivnem vedenju v kontekstu internetne odvisnosti in motnje internetnih iger na srečo ob upoštevanju spola (2018)

. 2017 junij; 5: 19 – 28.

Objavljeno na spletu 2017 Feb 7. doi:  10.1016 / j.abrep.2017.02.002

PMCID: PMC5800554

PMID: 29450224

Jezik: Angleščina | nemški | nemški

1. Uvod

Internet je našel svojo pot v vsakdanjem življenju mnogih ljudi po vsem svetu, saj ponuja preprost način za zbiranje informacij in uživanje zabave. Z naraščajočim številom uporabnikov interneta, ki trenutno predstavlja skoraj 50% svetovne populacije (dostop do 07.09.16. , število poročil o problematični uporabi interneta (PIU) narašča. V reprezentativni študiji iz Nemčije (N = 15,024 udeležencev) pokazala razširjenost 1.5% odvisnosti od interneta, pri mlajših uporabnikih pa večji delež (4% v skupini med 14-16 let). Prvi poskusi opredelitve in diagnoze PIU1 izdelala Kimberly Young v letu 1998 (glej tudi prvo poročilo primera iz ). Od takrat so bili razviti številni testi in presejalni instrumenti (npr , , ), da bi lahko izračunali razširjenost v različnih populacijah in bolnikom zagotovili učinkovito zdravljenje. Vendar pa še vedno ne obstaja nosološka klasifikacija PIU. Zdi se, da je raziskava o odvisnosti od spletnih iger korak naprej, saj je bila nedavno internetna igralna motnja (IGD) vključena v oddelek III DSM-5, kar pomeni spodbudo za nadaljnje preglede, preden se obravnava kot formalna motnja (). IGD velja za specifično obliko PIU, ki se v majhnih delih prekriva le z zgoraj opisano posplošeno obliko PIU (npr. , ).

1.1. JIU in implicitno učenje / odločanje

Primanjkljaji pri odločanju so bili prikazani v številnih raziskavah, ki so preučevale bolnike s odvisnostmi od snovi in ​​vedenja (npr , ). Zaradi podobnosti v konceptualizaciji PIU in vedenjske / odvisnosti od snovi () je tema odločanja tudi zelo pomembna za boljše razumevanje narave prekomerne uporabe interneta. Pri ocenjevanju odločitve je bila sprejeta razlika med odločanjem v dvoumnosti in odločanjem v nevarnosti (, ). Medtem ko pri odločanju pod dvoumnostjo pravila za dobičke in izgube ter verjetnosti različnih rezultatov niso izrecno pojasnjena (merjena npr. S (prvimi preskusi) IOWA igralniške naloge ali IGT), pri odločanju pod izrecno tveganimi informacijami o potencialu posledice in verjetnosti za dobičke in izgube so na voljo ali jih je mogoče izračunati (merimo npr. z nalogo igre z kockami ali z GDT) (, ). Na podlagi te diferenciacije in na dvoprocesnih modelih odločanja (npr ), predlagal teoretični model za razlago odločanja v tveganju. V tem modelu je vloga izvršilnih funkcij poudarjena kot ključna za odločanje pri tveganju, ne pa za nejasnost pri sprejemanju odločitev. Čustveno nagrajevanje in kazen naj bi spremljali obe obliki odločanja. Tako lahko obe odsevni procesi (pod nadzorom kognicije), skupaj z impulzivnimi procesi (ki jih povzroči pričakovanje čustvene nagrade in kazni) sodelujejo v procesih odločanja pod pogoji objektivnega tveganja (). Poleg tega se predlaga, da imajo dejavniki, kot so informacije o odločitveni situaciji, posamezni atributi in situacijsko inducirana stanja ter zunanji vplivi, ki imajo modulacijske učinke na odločanje ().

Kar zadeva odvisnost od interneta, je predlagal nov teoretični okvir , ki se imenuje Interakcija izvajanja oseb-vpliv-kognicija (I-PACE), pri čemer je bilo izpostavljeno tudi, da sta oslabitev izvršilnih funkcij in zaviralni nadzor pomembna za razvoj enote. V skladu s tem modelom razvoj in vzdrževanje specifičnih motenj uporabe interneta temeljita na interakcijah med predisponirajočimi dejavniki (npr. Osebnost in psihopatologija), moderatorji (npr. Disfunkcionalnim slogom spoprijemanja in pričakovanji interneta) in mediatorji (npr. Afektivni in kognitivni odzivi na situacijske znake). Te zapletene interakcije, skupaj z izkušnjo zadovoljstva in pozitivne okrepitve, kot posledica uporabe določenih funkcij interneta in z zmanjšanimi izvršilnimi funkcijami in zaviralnim nadzorom, lahko povzročijo posebno motnjo uporabe interneta.

Do zdaj je bilo izvedenih nekaj empiričnih raziskav v okviru PIU, zaviralnega nadzora in odločanja. Večina jih je v skladu z zgoraj omenjenim teoretičnim okvirom do . na primer poročali o slabši uspešnosti pri igrah na srečo pri prekomernih uporabnikih interneta in počasnejši izbiri uspešne strategije v primerjavi z nadzornimi udeleženci. V novejši študiji je dr. so poročali o zmanjšani zmožnosti odločanja v skupini GDT v skupini pretiranih igralcev World of Warcraft (WoW) v primerjavi s kontrolnimi udeleženci. uporabila spremenjeno različico naloge Go / NoGo (kjer so se poleg nevtralnih dražljajev uporabljali dražljaji) in poročala o zmanjšanju zaviralne kontrole pri udeležencih z IGD v primerjavi s kontrolnimi udeleženci. ugotovili so podobne rezultate s spremenjeno različico IGT pri uporabi pornografskih in nevtralnih slik na ugodnih in / ali neugodnih karticah. Tu so moški udeleženci pokazali pomanjkljivo odločanje v preskušanjih, kjer so bile pornografske slike povezane z neugodnimi karticami. Poročali so tudi o mešanih rezultatih v zvezi z odločanjem v okviru PIU ali IGD. V študiji avtorja na primer udeleženci, odvisni od interneta, so pokazali boljše odločanje, merjeno z IGT, v primerjavi s kontrolnimi udeleženci. V študiji avtorja že zgoraj navedeno, med zdravimi udeleženci in tistimi z IGD ni bilo mogoče najti nobene razlike pri odločanju o uporabi IGT. Za ločitev teh nasprotujočih si rezultatov so potrebne nadaljnje študije s preučitvijo možnih motečih spremenljivk. Ena posebna spremenljivka je opisana kasneje v trenutni študiji.

1.2. PIU, tveganje in impulzivnost

Zaradi prvotne karakterizacije PIU kot motnje nadzora impulzov so bile izvedene številne študije za raziskovanje PIU v kontekstu impulzivnosti in tveganj. in pokazali, da je PIU pozitivno povezan z impulzivnostjo lastnosti, merjeno z Barrattovo impulzivno lestvico (BIS-11). V zvezi s teoretičnim okvirom, ki ga , že predstavljeno zgoraj, je impulzivnost omenjena med osebnostnimi dejavniki, ki kaže na najbolj stabilne povezave s PIU, zato se predlaga, da je eden od dejavnikov, ki vpliva na njen razvoj in vzdrževanje. Na splošno je impulzivnost označena kot "nagnjenost k hitrim, nenačrtovanim reakcijam na notranje ali zunanje dražljaje, ne glede na negativne posledice teh reakcij na impulzivne posameznike ali na druge" (). Povezani izraz prevzemanja tveganja je opredeljen kot „vedenja, ki se izvajajo v negotovosti, z ali brez inherentnih negativnih posledic in brez robustnega načrtovanja ukrepov ob nepredvidljivih dogodkih“ (). uporabil nalogo Analog Testa z balonom () meriti tveganje, vendar ni ugotovila nobene pomembne povezave z enoto za upravljanje naložb. V pričujoči študiji se še enkrat ukvarjamo s temi združenji, tako da uporabimo oboje, samoporočanje, skupaj z eksperimentalnimi ukrepi impulzivnosti / tveganje.

1.3. Vloga spola za PIU / IGD

Drugo pomembno vprašanje v okviru zasvojenosti z internetom je prednost posebnih lastnosti interneta (npr. Spletno nakupovanje, spletne igre na srečo), odvisno od spola. Reprezentativna študija iz Nemčije je pokazala, da 77.1% žensk, zasvojenih z internetom, v starosti 14–24 let uporablja spletna mesta za socialno mreženje v primerjavi s 64,8% moških pri isti starosti (). V isti študiji je 7.2% žensk, zasvojenih z internetom, starih med 14 in 24 let, poročalo, da uporabljajo internet za igranje spletnih video iger, v primerjavi s 33.6% moških v isti starosti (). Tako se zdi, da v zvezi z IGD moški udeleženci kažejo večjo prednost pred spletnimi igrami v primerjavi z ženskami in so poročali, da so bolj ogroženi zaradi razvoja IGD. Še več, ugotovili, da so starejša starost, nižja samopodoba in nižje vsakodnevno zadovoljstvo življenja povezani s hujšim IGD pri moških, ne pa pri ženskah. Kljub tem rezultatom še vedno obstaja le nekaj raziskav, ki sistematično obravnavajo spol udeležencev kot spremenljivko moderatorja / mediatorja v okviru PIU. Mogoče pa je, da te razlike upoštevajo nekatere nasprotujoče si rezultate na terenu, zato jih bodo v naslednjih študijah upoštevali.

Namen našega raziskovalnega projekta je bil raziskati povezavo med PIU, pa tudi IGD in implicitnim učenjem v skupini moških udeležencev, ki so nagnjeni k IGD (študija 1). V raziskavi 2 smo želeli ponoviti te rezultate s primerjavo zdravih udeležencev in pretiranih WoW igralcev, ki upoštevajo spol. Namen študije 3 je bil raziskati razmerje med PIU, IGD in impulzivnostjo / tveganjem (samoporočanje in eksperimentalni podatki) pri zdravih udeležencih.

Na podlagi omenjene literature smo oblikovali naslednje hipoteze:

Hipoteza 1 

Pričakujemo negativne povezave med PIU / IGD in implicitnimi sposobnostmi učenja (študij 1).

Hipoteza 2 

Pričakujemo negativne povezave med PIU / IGD in implicitnimi sposobnostmi učenja (študij 2). Pričakujemo, da je ta negativna povezava najmočnejša v skupini moških igralcev WoW.

Hipoteza 3 

Pričakujemo pozitivne povezave med PIU / IGD ter samoporočanjem in eksperimentalnimi ukrepi impulzivnosti / tveganju pri zdravih udeležencih (študija 3).

2. Študij 1

2.1. Metode

2.1.1. Udeleženci

N = 107 udeležencev (99 moških, 8 žensk, starost M = 19.52, SD = 3.57) so bili zaposleni na "Gamescom 2013" v Nemčiji, največjem svetovnem igralniškem dogodku. Ker pa je zelo malo žensk v sedanjem vzorcu (n = 8) in zgoraj zabeležene razlike med spoloma v okviru IGD (npr ) smo iz nadaljnjih analiz študije izključili udeleženke. Po izključitvi udeležencev z manjkajočimi podatki je vzorec povzročil n = 79 udeležencev moškega spola (starost M = 19.81, SD = 3.62). Glede njihove izobrazbe je 8.9% poročalo, da ima univerzitetno ali politehnično izobrazbo, še 40.5% jih je navedlo, da imajo diplomo A ali poklicno srednjo šolo, 26.6% pa jih je potrdilo, da imajo maturo ali srednješolsko izobrazbo, medtem ko jih je 24% navedlo, da nimajo nobene šolske diplome.

2.1.2. Ukrepi

Udeleženci so odgovarjali na vprašanja o starosti, spolu in izobrazbi, izpolnili so kratko različico testa odvisnosti od interneta (s-IAT, ; Cronbach's Alpha v pričujočem vzorcu je znašal 0.70) in je vseboval 12 Likertovih elementov (1 = nikoli do 5 = zelo pogosto) in lestvico zasvojenosti s spletnimi igrami (OGAS, spremenjeno različico lestvice odvisnosti od iger). , kjer je bila beseda "na spletu" dodana vsakemu elementu; Cronbachova alfa v sedanjem vzorcu je bila 0.66), sestavljena iz 7 predmetov, ki se gibljejo med 1 = nikoli in 5 = zelo pogosto. Poleg tega so udeleženci ocenili svoje izkušnje z računalniškimi igrami (npr. "Koliko let že igrate računalniške igre?" Ali "Koliko ur povprečno na teden igrate spletne računalniške igre?"). Izveden je bil ukrep samoporočanja o tveganju, vključno z eno postavko o splošnih tendencah prevzemanja tveganj (»Kako bi se opisali od 0 (sploh ne bi bili pripravljeni tvegati) do 10 (popolnoma pripravljeni tvegati)?« ); Nemški socialno-ekonomski svet (SOEP; ). Uporabili smo nekoliko prilagojeno eksperimentalno nalogo ("Hudičeva skrinja"), vključeno v študijo avtorja , da bi merili implicitno učenje. Na vsakem od skupno poskusov 36 smo na računalniškem zaslonu predstavili deset slik zaprtih lesenih škatel. Škatle so bile poravnane v eni vrsti in udeleženci so imeli možnost naknadno odpreti samo-izbrano število škatel, ki delujejo od leve proti desni. Udeleženci so dobili navodila, da devet škatel vsebuje virtualno denarno nagrado (5 centov), ​​v enem pa „hudič“. Če so udeleženci na določenem preizkusu odprli samo nagradne škatle, so nadaljevali z naslednjim preizkusom in tako pridobili seštevek nagrad. Če so med drugimi škatlami odprli škatlo z vragom, so na trenutnem preizkušanju izgubili vse. Prihajajoči položaj hudiča je bil naključno razporejen med preskušanji 36, vendar se je pojavil na vsaki poziciji od 2 do 102 točno štirikrat. Čeprav to udeležencem z višjimi kognitivnimi sposobnostmi to ni omenjalo, so morda razvili implicitno razumevanje tega pravila in bi se med eksperimentom morda naučili boljšega delovanja. Skupne denarne nagrade do konca eksperimenta se v nadaljevanju imenujejo "PRIHODKI" in bodo uporabljene kot merilo implicitnega učenja. Poskusna postavitev je upodobljena Slika 1.

 

Slika 1

Eksperimentalna postavitev hudičeve skrinje - odpiranje skrinje s hudičem je privedlo do izgube vseh zbranih kovancev določenega sojenja.

2.1.3. Postopek

Vse vprašalnike, ki so na voljo samo v angleščini, je naša delovna skupina prevedla v nemščino. Udeleženci so najprej izpolnili vprašalnike in nato zaključili eksperiment Hudičeve skrinje. Upoštevajte, da udeleženci v študiji 1 po zaključku poskusa niso prejeli nobene denarne nagrade in da so bili o tem obveščeni pred zaključkom poskusa.

2.1.4. Statistične analize

Za naslednje analize je bila normalnost podatkov preverjena z uporabo pravila, ki jo je predlagal , upoštevajoč neskladnost preiskovanih spremenljivk. Korelacijske analize so bile izračunane s Pearsonovo ali Spearmanovo korelacijo, odvisno od porazdelitve podatkov, za vsak korelacijski koeficient pa so bili izračunani intervali zaupanja s popravkom pristranskosti in pospešeni intervali zaupanja (BCa 95% intervali zaupanja) za nadaljnji preizkus njihove pomembnosti. Ponavljajoči se ukrepi ANOVA je bil uporabljen za testiranje implicitnih učnih učinkov pri primerjavi dobička v prvih 18 preskušanjih z dobičkom v zadnjih 18 preskusih poskusa.

2.1.5. Etika

Raziskovalni projekt (študije 1, 2 in 3) je odobril Lokalni etični odbor Univerze v Bonnu, Bonn, Nemčija. Vsi udeleženci so pred zaključkom študije dali informirano privolitev.

2.2. Rezultati

Sredstva in standardni odkloni spremenljivk, ki jih preiskujemo, so predstavljeni v Tabela 1.

Tabela 1

Srednja vrednost, standardni odklon (SD) in možni / dejanski razpon za spremenljivke igralne izkušnje (leta), spletne igralne ure na teden, s-IAT, OGAS, GAIN in tveganje (samoporočanje).

 PomeniSDMožen dometDejansko območje
Strokovno znanje (leta)11.094.31-3-24
Ure spletnih iger na teden22.2416.00-0-70
s-IAT23.865.3812-6012-43
OGAS14.754.367-357-26
GAIN413.6171.970-900a160-520
Tveganje (samoporočanje)6.771.890-103-10
 

N = 79, tveganje (samoprijava) n = 64.

aUpoštevajte, da je bilo največje možno območje za spremenljivko GAIN ocenjeno pod predpostavko, da se bo hudič na vsaki poziciji med 2 in 10 pojavil točno štirikrat.

2.2.1. Korelacijske analize

Samo spremenljivka GAIN ni bila običajno porazdeljena. Starost udeležencev je bila pozitivno povezana z GAIN (ρ = 0.27, p <0.05). Poleg tega je GAIN pokazal negativno korelacijo s s-IAT oceno (ρ = - 0.26, p <0.05). Poleg tega smo izračunali delne korelacije za GAIN in s-IAT rezultat za nadzor starosti. Korelacija je ostala pomembna (r = - 0.28, p <0.05). Negativna korelacija med GAIN in oceno OGAS rahlo ni dosegla pomembnosti (ρ = - 0.20, p = 0.073) in po nadzoru starosti ni bil pomemben (r = - 0.12, p = 0.292). Vse pomembne korelacije so ostale pomembne tudi po pregledu 95% intervalov zaupanja BCa. Prosim poglej Tabela 2 za pregled rezultatov.

Tabela 2

Korelacije med GAIN v eksperimentu "Hudičeva skrinja" in s-IAT, oceno OGAS in prevzemanjem tveganja (samoprijava).

 GAINs-IATOGAStveganje (samoporočanje)
GAIN1   
s-IAT- 0.264⁎1  
OGAS- 0.2030.511⁎⁎1 
tveganje (samoporočanje)0.1480.1290.1871
 

N = 79, tveganje (samoprijava) n = 64; Korelacije Spearmana so prikazane v Ležeče.

⁎⁎p <0.01.
⁎p <0.05.

2.2.2. Preverjanje manipulacije eksperimenta »Hudičeva skrinja« kot merilo implicitnega učenja

Rezultati ponovljenih ukrepov ANOVA so pokazali pomembno povprečno razliko med GAIN v prvih preskušanjih preizkusa 18 v primerjavi z zadnjimi preskusi 18 (F(1,78) = 17.303, p <0.01), kar kaže, da so udeleženci v drugem delu poskusa zaslužili več denarja (M1 = 192.34 in M2 = 221.27) (glej Slika 2).

 

Slika 2

Pomeni in standardna napaka za GAIN v prvih 18 poskusih v primerjavi z GAIN v zadnjih 18 preizkusih eksperimenta "Hudičeva skrinja". MU = denarne enote.

2.3. Diskusija

Če povzamemo, kot je bilo predlagano v naših hipotezah, je bila v študiji 1 internetna odvisnost povezana s pomanjkljivimi implicitnimi učnimi sposobnostmi. Ta rezultat zagotavlja nadaljnje dokaze o vlogi slabega odločanja v okviru PIU (npr ). Povezava z IGD je bila v isti smeri, vendar ni dosegla pomena. To je mogoče razložiti z razmeroma majhno velikostjo vzorca in / ali relativno nizko notranjo konsistentnostjo (0.66) lestvice OGAS v tej študiji. Da bi nadalje raziskovali te odnose in primerjali rezultate med moškimi in ženskami ter med igralci in igralci, ki niso igralci, je bila izvedena študija 2.

3. Študij 2

Cilj druge študije je bil ponoviti rezultate študije 1 z uporabo vzorca igralcev World of Warcraft (WoW) in udeležencev nadzora, ki so bili naivni do WoW. Glede na to, da je bilo povezavo med s-IAT in GAIN kot merilom implicitnega učenja mogoče opaziti pri moških, ki so nagnjeni k IGD, smo bili zainteresirani za ponovitev rezultatov študije 1, zlasti pri moških igralcih WoW.

3.1. Metode

3.1.1. Udeleženci

V študiji so sodelovali igralci WoW in udeleženci nadzora. Igralci WoW so bili rekrutirani po naslednjih merilih: WoW igralniške izkušnje najmanj dve leti. Merila za izključitev je bilo igranje drugih iger kot WoW> 7 ur na teden, vendar so bili po možnosti zaposleni udeleženci brez izkušenj v drugih igrah. Nadzorne osebe so morale biti naivne WoW, zato prej niso imeli izkušenj z igranjem te igre. Merila za izključitev za obe skupini udeležencev so bile motnje vida, težave pri branju in pisanju, diskromatopsija, pretres možganov, dolgotrajna uporaba zdravil, nevrološke in psihiatrične bolezni, okvara sluha in velika uporaba snovi. Po temeljitem pregledu vzorca smo izključili enega udeleženca zaradi prehranjevalne motnje in vsakodnevnega uživanja konoplje, enega udeleženca zaradi nevroloških in psihiatričnih motenj in enega udeleženca iz kontrolne skupine zaradi ekstremnih vrednosti v sIAT in OGAS ter udeležence z manjkajočimi podatki , kar je povzročilo n = 77 udeležencev nadzora (39 moških) in n = 44 igralcev WoW (28 moških). 6.5% (n = 5) udeležencev nadzora je poročalo o nenamerni uporabi spletnih iger za igranje vlog (<3 ure igranja na teden) in 23.4% (n = 18) poročali o priložnostni uporabi iger Ego-strelec (<1 h iger na teden). Povprečna starost celotnega vzorca je bila M = 23.70 (SD = 3.93). Kar zadeva njihovo izobrazbo, je 10.7% poročalo, da ima univerzitetno izobrazbo, še 85.9% jih je poročalo o diplomi A-stopnje ali poklicni maturi in 2.5% o diplomi o srednji šoli ali srednji sodobni šoli. Ena oseba (0.9%) ni odgovorila na vprašanja glede izobrazbe.

3.1.2. Ukrepi

Tu je spet s-IAT (; Cronbachova alfa v sedanjem vzorcu je bila 0.76), OGAS (sprememba GAS z ; Cronbach's Alpha v sedanjem vzorcu je bila 0.88) in ocenjena je bila izkušnja računalniških iger. Poleg tega je poseben vprašalnik World of Warcraft za problematično uporabo in sodelovanje (WoW-SPUQ), sestavljen iz 27 elementov, ocenjen na lestvici od 1 = "popolnoma se ne strinjam" do 7 = "popolnoma se strinjam" (; Cronbachova Alfa v sedanjem vzorcu je bila 0.89) je izpolnila samo skupina WoW. Poleg tega Barrattova lestvica impulzivnosti (BIS-11; ; Cronbachova alfa v sedanjem vzorcu je bila 0.85) kot mera impulzivnosti (30 točk je ocenjenih na lestvici, od 1 = "redko / nikoli" do 4 = "skoraj vedno / vedno"). S to lestvico lahko ocenimo tri dejavnike drugega reda: pozornost na impulzivnost je opredeljena kot nezmožnost osredotočanja pozornosti ali koncentracije; motorična impulzivnost vključuje delovanje brez razmišljanja, medtem ko nenačrtovalna impulzivnost vključuje pomanjkanje "prihodnosti" ali premišljenosti (). Notranje skladnosti za podskuse v tej študiji so bile 0.73, 0.69 in 0.69.

3.1.3. Postopek

Udeleženci so sodelovali v veliki longitudinalni študiji za raziskovanje bioloških dejavnikov poleg psiholoških spremenljivk in njihove vloge za IGD. V tej študiji so bili za preskušanje in ponovitev ugotovitev iz študije 1 uporabljeni samo podatki iz prve merilne točke (dokončanje poskusa Hudičevega prsnega koša že drugič (T2) očitno ni primerljivo s tem, da bi bili z njim naivni kot v študiji 1 ). Vprašalniki in poskus so bili izpolnjeni v enakem vrstnem redu kot v študiji 1. V primerjavi s študijo 1 pa so v študiji 2 udeležencem izplačali znesek, ki so ga osvojili v poskusu "Hudičeva skrinja", in so bili o tem obveščeni pred dokončanjem poskusa.

3.1.4. Statistične analize

Ocenjevanje podatkov je bilo izvedeno analogno študiji 1.

3.2. Rezultati

Rezultat OGAS in spletne igralne ure na teden nista običajno razdeljena v skupine moških in ženskih kontrolnih udeležencev. Poleg tega s-IAT ocena in starost običajno nista bila razporejena v skupini žensk v kontrolni skupini. Povezava med oceno GAIN in s-IAT v skupini moških igralcev WoW je bila testirana enostransko, na podlagi ugotovitev v študiji 1.

Opisni statistični podatki za udeležence nadzora in igralce WoW so predstavljeni v Tabela 3. Tu so imeli moški in ženski kontrolni udeleženci občutno nižjo igralno izkušnjo, spletne igralne ure na teden in ocene OGAS v primerjavi z moškimi in ženskami WoW igralcev (glej Tabela 3). Še več, ženske WoW igralke so pokazale znatno višje ocene na s-IAT v primerjavi z ženskami v kontrolni skupini. Vse druge spremenljivke se med udeležencemi nadzora in igralci WoW niso bistveno razlikovale.

Tabela 3

Sredstva, standardni odmiki (SD), možni / dejanski razpon, t-/U vrednost in pomen (p) za razlike v sredstvih med udeleženci nadzora in WoW skupino za spremenljivke igralne izkušnje (leta), spletne igralne ure na teden, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ in BIS-11.

 Kontrolna skupina 

WoW igralci 

Možen dometDejansko območjet-/U vrednostp
PomeniSDPomeniSD
Moški udeleženci
Strokovno znanje (leta)9.496.8114.294.85-0 – 22 / 6 – 25- 3.3690.001
Ure spletnih iger na teden1.182.1119.7111.44-0 – 9 / 0 – 5030.0<0.001
GAIN450.7739.10443.0454.300-900370 – 510 / 305 – 5250.6780.500
s-IAT21.676.5323.796.9012-6012 – 42 / 14 – 41- 1.2800.205
OGAS8.672.3915.795.857-357 – 17 / 9 – 2994.5<0.001
WoW-SPUQ--87.5723.2627-189- / 53 – 134--
BIS-11 skupaj65.0013.3964.638.9430-12040 – 99 / 53 – 900.1250.901
BIS-11 pozoren17.134.9516.572.858-328 – 30 / 12 – 210.5790.565
Motor BIS-1123.164.8122.433.6611-4414 – 35 / 16 – 330.6710.504
Neplaniranje BIS-1124.715.3225.744.7711-4414 – 40 / 16 – 40- 0.8030.425
 
Udeleženke ženskega spola
Strokovno znanje (leta)3.865.7611.505.29-0 – 15 / 1 – 20- 4.557<0.001
Ure spletnih iger na teden0.090.4317.569.06-0 – 2.5 / 1 – 37.51.5<0.001
GAIN429.7439.98439.0658.720-900330 – 510 / 295 – 510- 0.6780.501
s-IAT18.584.9921.445.2412-6013 – 36 / 14 – 30199.50.047
OGAS7.110.5113.503.697-357 – 10 / 9 – 214.0<0.001
WoW-SPUQ--81.6322.4227-189- / 50 – 119--
BIS-11 skupaj61.259.1461.736.1630-12037 – 87 / 53 – 77- 0.1870.852
BIS-11 pozoren16.613.5517.063.388-3210 – 25 / 10 – 22- 0.4380.663
Motor BIS-1121.083.9321.803.9711-4412 – 31 / 17 – 29- 0.5920.557
Neplaniranje BIS-1123.974.1623.312.7011-4413 – 35 / 17 – 270.5840.562
 

Opomba: Mann-Whitney-U-test je bil izveden za primerjavo sredstev normalno porazdeljenih spremenljivk. Rezultati so prikazani s poševnim tiskom v tabeli.

3.2.1. Korelacijske analize

Za skupine moških ali žensk kontrolnih udeležencev starost udeležencev ni bila bistveno povezana z oceno GAIN, s-IAT ali ocene OGAS. Vse druge korelacije so predstavljene v Tabela 4. Tu GAIN ni bil bistveno povezan niti s s-IAT niti z oceno OGAS za moške in ženske. Poleg tega je bila s-IAT ocena pozitivno povezana z nazorno impulzivnostjo podkale BIS-11 pri moških. Vse pomembne korelacije v Tabela 4 po pregledu BCa 95% intervalov zaupanja je ostal pomemben.

Tabela 4

Korelacije Spearman in Pearson za spremenljivke GAIN, s-IAT, OGAS in BIS-11 za skupino kontrolnih udeležencev, razdeljene na moške in ženske.

 GAINs-IATOGASBIS-11 skupajBIS-11 pozorenMotor BIS-11
Moški udeleženci
GAIN1     
s-IAT- 0.0531    
OGAS0.2380.1391   
BIS-11 skupaj0.0200.2480.349⁎1  
BIS-11 pozoren0.1090.426⁎⁎0.3010.866⁎⁎1 
Motor BIS-11- 0.0640.0940.338⁎0.843⁎⁎0.612⁎⁎1
Neplaniranje BIS-110.0950.1430.1980.906⁎⁎0.707⁎⁎0.660⁎⁎
 
Udeleženke ženskega spola
GAIN1     
s-IAT0.1181    
OGAS- 0.0880.2571   
BIS-11 skupaj- 0.1390.2320.1561  
BIS-11 pozoren0.1610.282- 0.0220.749⁎⁎1 
Motor BIS-11- 0.2190.2010.2920.764⁎⁎0.3121
Neplaniranje BIS-11- 0.1380.118- 0.1190.868⁎⁎0.531⁎⁎0.478⁎⁎
 

Spearmanove korelacije so prikazane v Ležeče.

n (moški) = 39, n (moški, BIS-11) = 38, n (ženske) = 38, n (ženske, BIS-11) = 36.

⁎⁎p <0.01.
⁎p <0.05.

Za skupino WoW igralcev moških in žensk starost ni bila bistveno povezana z oceno GAIN, s-IAT, OGAS ali ocene WoW-SPUQ. Vse druge korelacije so predstavljene v Tabela 5. Tu je bil GAIN negativno povezan s s-IAT, pa tudi rezultat WoW-SPUQ samo v skupini moških igralcev WoW. Vendar so te korelacije le pokazale trend k pomenu (r = - 0.30, p = 0.063, enostranski test in r = - 0.313, p = 0.104, dvostranski test). Vse pomembne korelacije so ostale pomembne tudi po pregledu 95% intervalov zaupanja BCa.

Tabela 5

Korelacije Spearman in Pearson za spremenljivke GAIN, s-IAT, OGAS, oceno WoW-SPUQ in BIS-11 za skupino WoW igralcev, razdeljene na moške in ženske.

 GAINs-IATOGASWoW-
SPUQ		BIS-11 skupajBIS-11 pozorenMotor BIS-11
Moški udeleženci
GAIN1      
s-IAT- 0.2961     
OGAS- 0.1050.776⁎⁎1    
WoW-SPUQ- 0.3130.688⁎⁎0.742⁎⁎    
BIS-11 skupaj0.0250.1970.2840.0231  
BIS-11 pozoren0.054- 0.0110.019- 0.2190.658⁎⁎1 
Motor BIS-11- 0.0380.1700.2310.1870.761⁎⁎0.2181
Neplaniranje BIS-110.0330.2200.3120.0270.892⁎⁎0.451⁎0.521⁎⁎
 
Udeleženke ženskega spola
GAIN1      
s-IAT0.0261     
OGAS- 0.024- 0.0671    
WoW-SPUQ- 0.1990.1440.676⁎⁎    
BIS-11 skupaj0.0480.080- 0.614⁎- 0.1571  
BIS-11 pozoren- 0.1390.194- 0.2600.0540.5041 
Motor BIS-110.266- 0.013- 0.676⁎⁎- 0.3050.845⁎⁎0.1701
Neplaniranje BIS-110.012- 0.1660.0570.2560.420- 0.2220.250
 

Pri moških je bila enostransko preizkušena korelacija med oceno GAIN v poskusu in s-IAT oceno.

n (moški) = 28, n (moški, BIS-11) = 27, n (ženske) = 16, n (ženske, BIS-11) = 15.

⁎⁎p <0.01.
⁎p <0.05.

3.2.2. Preverjanje manipulacije eksperimenta »Hudičeva skrinja« kot merilo implicitnega učenja

Rezultati ponavljajočih se meritev ANOVA niso pokazali pomembne povprečne razlike med PRIDOBITEV med prvimi 18 in zadnjimi 18 preskusi eksperimenta "Hudičev prsni koš" v skupini moških (F (1, 38) = 1.949, p = 0.171; M1 = 232.56 in M2 = 218.21) in ženske (F (1, 37) = 0.594, p = 0.446; M1 = 221.18 in M2 = 209.87) udeleženci nadzora. Za celoten vzorec kontrolnih udeležencev so rezultati ostali nepomembni (F (1,76) = 2.102, p = 0.151), medtem ko so v celotnem vzorcu igralcev WoW rezultati dobili pomembnost (F (1,43) = 4.298, p = 0.044) (glej Slika 3). Za skupino moških igralcev WoW je razlika med preizkusi 1–18 in 19–36 dosegla pomen (F (1,27) = 5.377, p = 0.028, M1 = 235.54 in M2 = 205.54; torej z nižjim izidom v M2 v primerjavi z M1), medtem ko za igralke WoW ni bil pomemben (F (1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 in M2 = 213.75).

 

Slika 3

Sredstva in standardna napaka za GAIN med prvimi 18 v primerjavi z zadnjimi 18 preizkusi eksperimenta "Hudičev skrinj" za udeležence nadzora (levi graf) in WoW-igralce (desni graf). MU = denarne enote.

3.3. Diskusija

Cilj študije 2 je bil ponoviti rezultate študije s primerjavo WoW igralcev in nadzornih udeležencev. Negativne korelacije med rezultati GAIN in s-IAT in WoW-SPUQ so pokazale trend pomembnosti le v skupini moških igralcev WoW. Vendar pa je zelo majhen vzorec moških igralcev WoW (n = 28) lahko pojasni šibkejše učinke. Preverjanje manipulacije je pokazalo le pomembno razliko med PRIDOBITVIJO v prvem in zadnjih 18 preizkusih v skupini moških igralcev WoW, kjer so udeleženci v drugem delu poskusa pokazali nižji dobiček v primerjavi s prvim delom. Bralca želimo spomniti, da so udeleženci v študiji 2 prejeli denarni znesek, ki so ga osvojili med poskusom in da so se tega zavedali že pred začetkom eksperimenta. Tako bi bila v tem primeru zunanja motivacija udeležencev morda višja v primerjavi s študijo 1. Pravzaprav je ob primerjavi sredstev GAIN med udeleženci Gamescoma in moškimi igralci WoW očitno, da čeprav so igralci WoW še slabše v drugem delu poskusa v primerjavi s prvim delom poskusa so še vedno osvojili več kot moški udeleženci Gamescoma (glej Tabela 1, Tabela 3: M = 413.61 za udeležence Gamescoma in M ​​= 443.04 za moške igralce WoW). Tako smo za nadzor morebitnega motečega učinka motivacije izvedli dodatno analizo z uporabo Unified-Motive-Scale-10 (UMS-10; ). Podatki USM-10 so bili na voljo kot del večje vzdolžne študije.

3.3.1. Dodatne analize

Zlasti smo izvedli delno korelacijo z motivacijo spremenljivih dosežkov (UMS-10; , Cronbach's Alpha v tej študiji je bil 0.89), s-IAT, WoW-SPUQ in GAIN v študiji 2. Povezava med s-IAT in GAIN se je povečala z r = - 0.296, p = 0.063 (glej Tabela 5; enkraten test) do r = - 0.322, p = 0.054 (preskus z enim repom). Povezava med WoW-SPUQ in GAIN se je prav tako povečala r = - 0.313, p = 0.104 (glej Tabela 5; dvotirni test) do r = - 0.354, p = 0.082 (dvostranski test). Kar zadeva igralke WoW in udeleženke nadzora, korelacije med s-IAT, WoW-SPUQ in GAIN po nadzoru motivacije niso bile pomembne.

4. Študij 3

Fokus študije 3 je bil preizkus povezave med PIU, IGD in impulzivnostjo / tveganjem z uporabo eksperimentalnih ukrepov in ukrepov samoporočanja.

4.1. Metode

4.1.1. Udeleženci

Po izključitvi petih udeležencev z manjkajočimi podatki in enega udeleženca zaradi odzivov zunaj dosega (npr. 200 ur računalniškega igranja na teden) je vzorec za trenutno študijo N = 94 udeležencev (33 moških). Večina jih je bila študentov psihologije na univerzi v Ulmu v nemškem Ulmu. Povprečna starost celotnega vzorca je bila M = 23.48 (SD = 3.55). Kar zadeva njihovo izobrazbo, je 27% poročalo, da ima univerzitetno ali politehnično izobrazbo, še 67% pa jih je imelo diplomo A ali poklicno srednjo šolo, 6% udeležencev (n = 6) ni odgovarjal na vprašanja o svoji izobrazbi.

4.1.2. Ukrepi

S-IAT (; Cronbachova alfa v sedanjem vzorcu je bila 0.81), OGAS (spremenjena različica GAS z ; Cronbachova alfa v sedanjem vzorcu je bila 0.81), BIS-11 (; Cronbachova alfa v sedanjem vzorcu je bila 0.80) in splošno tveganje (Nemški socialno-ekonomski svet, SOEP; ). Notranje skladnosti za podmerila BIS-11 so bile naslednje: impulzivnost pozornosti 0.70, impulzivnost motorja 0.70 in impulzivnost neplaniranja 0.39. Poleg tega je bil poskus »Hudičeve skrinje« nekoliko prilagojen za merjenje impulzivnosti / tveganja (v primerjavi s študijama 1 in 2 je bil položaj »hudiča« popolnoma naključen med vsemi poskusi, zato učenje ni bilo mogoče ). Tu je bilo kot merilo impulzivnosti / prevzemanja tveganj uporabljeno povprečno število prostovoljno odprtih škatel na poskus (MNOB). To je v skladu s študijo .

4.1.3. Postopek

Vprašalniki in poskus so bili izpolnjeni v istem vrstnem redu kot v študijah 1 in 2, vendar so tukaj udeleženci izpolnili vprašalnike na računalniškem zaslonu. V tej študiji so udeleženci prejeli odškodnino (Amazonov bon ali tečaj za dobroimetje) za svoje sodelovanje v študiji, vendar jim ni bil plačan poseben znesek denarja, ki so ga dobili v računalniškem eksperimentu. Udeleženci so bili o tem postopku obveščeni pred zaključkom poskusa.

4.1.4. Statistične analize

Statistične analize so bile izvedene analogno študiji 1 in 2.

4.2. Rezultati

Omenimo, da spremenljive ure spletnih iger na teden in ocena OGAS običajno niso razporejene. Opisne statistike so predstavljene v Tabela 6. Udeleženci so imeli nekaj let izkušenj z igranjem iger na področju igranja, vendar je dejanski čas, porabljen za spletno igranje, zelo nizek. Analogno študiju 2, tukaj smo primerjali, če so se udeleženci moškega in ženskega spola razlikovali glede na spremenljivke, prikazane v Tabela 6. Pomembne razlike so opazili pri spremenljivkah strokovnega znanja in izkušenj (let) (U)(33,61) = 385.0, p <0.001), ure spletnega igranja na teden (U(33,61) = 663.5, p <0.001), tveganje (samoprijava) (U(33,61) = 732.0, p <0.05) in OGAS (U(33,61) = 562.5, p <0.001), kjer so moški dosegli višje rezultate kot ženske.

Tabela 6

Sredstva, standardna odstopanja (SD) in možni / dejanski razpon za spremenljivke igralne izkušnje (leta), ure igralnih iger na teden, tveganje (samoporočanje), s-IAT, OGAS, BIS-11 in MNOB.

 PomeniSDMožen dometDejansko območje
Strokovno znanje (leta)6.316.51-0-21
Ure spletnih iger na teden0.561.86-0-15
Tveganje (samoporočanje)5.101.820-101-9
s-IAT22.995.7112-6012-42
OGAS8.002.057-357-18
BIS-11 skupaj61.379.1730-12044-84
BIS-11 pozoren16.543.478-3210-28
Motor BIS-1121.684.3311-4414-35
Neplaniranje BIS-1123.153.4511-4417-32
MNOB4.900.790-103.22-7.5
 

4.2.1. Korelacijske analize

Starost je bila korelirana z oceno OGAS (ρ = 0.24, p <0.05). Korelacija med MNOB in oceno OGAS je prav tako dosegla pomembnost (ρ = 0.21, p <0.05). Po nadzoru starosti se je korelacija med MNOB in oceno OGAS povečala na r = 0.37, p <0.01 (r = 0.45, p <0.05 pri moških in r = 0.28, p <0.05 pri ženskah). Vse druge korelacije so predstavljene v Tabela 7.

Tabela 7

Korelacije Spearman in Pearson za spremenljivke MNOB, prevzemanje tveganja (samoporočanje), s-IAT, OGAS in BIS-11.

 MNOBTveganje (samoporočanje)s-IATOGASBIS-11 skupajBIS-11 pozorenMotor BIS-11
MNOB1      
tveganje (samoporočanje)0.0861     
s-IAT0.115- 0.1241    
OGAS0.209⁎0.0920.235⁎1   
BIS-11 skupaj0.316⁎⁎0.458⁎⁎0.1500.283⁎⁎1  
BIS-11 pozoren0.284⁎⁎0.1960.345⁎⁎0.296⁎⁎0.770⁎⁎1 
Motor BIS-110.236⁎0.576⁎⁎- 0.0180.261⁎0.847⁎⁎0.443⁎⁎1
Neplaniranje BIS-110.257⁎0.299⁎⁎0.0750.1480.821⁎⁎0.487⁎⁎0.551⁎⁎
 

Opomba: Korelacije Spearmana so prikazane v poševnem tisku.

⁎⁎p <0.01.
⁎p <0.05.

4.2.2. Preverjanje manipulacije v poskusu "Hudičeve skrinje" kot merilo impulzivnosti / tveganja:

MNOB je bil pozitivno povezan z oceno BIS-11 udeležencev (glej Tabela 7), zato je trenutni ukrep očitno povezan z impulzivnim vedenjem. Med MNOB in ukrepom samostojnega poročila o celotnem prevzemanju tveganja ni bilo pomembne povezave (glej Tabela 7). Analogno študijam 1 in 2 smo primerjali GAIN v prvem in zadnjem preskusu 18, da smo izključili vlogo učnih učinkov. Za moške ni bilo mogoče najti bistvenih razlik (F(1,32) = 2.365, p = 0.134, M1 = 219.24 in M2 = 235.61) ali udeleženke (F(1,60) = 0.155, p = 0.695, M1 = 224.02 in M2 = 220.57). Rezultati za celoten vzorec tudi niso dobili pomembnosti (F (1,93) = .265, p = 0.608) (glej Slika 4).

 

Slika 4

Pomeni in standardna napaka za GAIN v prvih 18 poskusih v primerjavi z GAIN v zadnjih 18 preizkusih eksperimenta "Hudičeva skrinja". MU = denarne enote.

5. Splošna razprava

V nadaljevanju je podan povzetek rezultatov študij 1, 2 in 3 ter razprava o njihovem prispevku na tem področju.

V študiji 1 so bili višji rezultati s-IAT povezani z slabšo uspešnostjo pri implicitni učni nalogi med moškimi udeleženci s nagnjenostjo k IGD. Vendar pa ocena OGAS udeležencev ni bila pomembno povezana s spremenljivko GAIN (čeprav je bil trend pomembnosti). V raziskavi 2 smo želeli podvajati rezultate študije 1 v skupini igralcev WoW in kontrolnih udeležencev. Tu je bil upoštevan tudi spol udeležencev. Visoki rezultati s-IAT in visoki rezultati WoW-SPUQ so v eksperimentu pokazali trend nizkega GAIN-a le v skupini moških WoW igralcev (r = - 0.322, p = 0.054, enostranski test in r = - 0.354, p = 0.082, dvostranski test). Ocena OGAS v nobeni od skupin spet ni bila povezana z GAIN. V študiji 3 je bil v vzorcu študentov eksperimentalno merilo tveganja MNOB pozitivno povezano z oceno OGAS, ne pa tudi s-IAT, po kontroli starosti.

Če povzamemo, se zdi, da je prekomerna uporaba interneta povezana s pomanjkanjem implicitnih učnih sposobnosti. To povezavo smo opazili z oceno s-IAT in oceno WoW-SPUQ, v trenutni študiji pa ne z ocenami OGAS. Obstoječa literatura daje rezultate, ki podpirajo oboje: primanjkljaj pri odločanju med problematičnimi uporabniki interneta (npr ), pa tudi med prekomernimi spletnimi igralci (npr ). Poleg tega je pred kratkim predlagal nov teoretični model I-PACE (Interakcija človeka-afekta-spoznavanje-usmrtitev) , ki poudarja vlogo zmanjšanega izvajalskega delovanja in oslabljenega odločanja za razvoj posebnih enot za upravljanje. Močnejši učinek za oceno WoW-SPUQ v primerjavi z oceno OGAS lahko odraža izbiro natančnejše meritve za oceno zasvojenosti z WOW. Vendar so potrebne nadaljnje preiskave.

Dejstvo, da je bila povezava med PIU in zmanjšano implicitno sposobnostjo učenja v tej študiji ugotovljena le v skupini moških udeležencev s (nagnjenostjo k) IGD (študija 1 in 2), lahko še dodatno pomaga razložiti delno nasprotujoče si rezultate o odnosu med odločanje in PIU v literaturi (npr , ). Ta povezava pa se zdi verjetna, saj študije kažejo, da je IGD predvsem moška odvisnost (npr ).

Glede na to, Hipoteza 3lahko najdemo nekaj pomembnih povezav med impulzivnostjo, merjeno z BIS-11, in PIU / IGD (študiji 2 in 3), kar je skladno z ugotovitvami v literaturi (npr. ). Medtem ko ukrep samoporočanja o tveganju (SOEP) v nobeni od študij ni bil povezan s PIU / IGD, je bil eksperimentalni ukrep tveganja / impulzivnosti povezan z oceno OGAS (študija 3), ne pa tudi z rezultat s-IAT. Ta posebna razlika je lahko posledica težav v zvezi z zanesljivostjo ukrepov. Medtem ko je bilo tveganje, o katerem so poročali sami, ocenjeno z eno samo postavko, naj bi eksperimentalno merilo tveganja prineslo objektivne in zanesljive podatke. Kar zadeva povezavo med MNOB in oceno OGAS, lahko poskus Hudičevega prsnega koša (različica 2, kjer so bila polja popolnoma naključna v 36 preskusih) zajame bolj specifično plat impulzivnosti (kot je tveganje), ki bolje označuje IGD kot splošni PIU. Vendar niso pokazale razlike v tveganju (merjeno z BART) med osebami, odvisnimi od interneta, s težnjo po IGD in udeleženci v kontrolni skupini. To združenje zato potrebuje nadaljnjo preiskavo.

Preverjanje manipulacije eksperimenta "Hudičeve skrinje" za merjenje implicitnega učenja je bilo v 1. študiji uspešno, zato predpostavljamo, da bi lahko udeleženci implicitno izvlekli in se naučili strategij, da bi skozi ves eksperiment pridobili več denarja. Vendar v študiji 2 ni bilo mogoče opaziti nobene pomembne razlike med dobičkom v preskusih 1–18 in 19–36, z izjemo skupine moških igralcev WoW, kjer so udeleženci v drugem delu poskusa pokazali nižji dobiček. Tu smo v dodatnih analizah pokazali, da se je po nadzoru motivacije za dosežke negativna povezava med GAIN in s-IAT / WOW-SPUQ oceno okrepila. Zato predlagamo, da so v študiji 2 implicitni učni učinek zasenčili učinki motivacije za dosežke, saj je bil udeležencem izplačan znesek, ki so ga osvojili v eksperimentu. Na tej točki je treba opozoriti, da UMS-10 meri motivacijo dosežkov lastnosti, torej težnjo, da se motivira k večjim dosežkom na splošno, in ne državi, torej motivaciji za večjo zmago v tem konkretnem eksperimentu. Vendar pa smo z nadzorom motivacije za dosežek UMS-10 upoštevali vlogo posameznih razlik v motivaciji lastnosti za uspešnost pri nalogi Hudičeve skrinje v vzorcu.

Potrditev druge različice eksperimenta "Hudičeve skrinje" za merjenje tveganja / impulzivnosti je pokazala, da povprečno število prostovoljno odprtih zabojev (MNOB) ni bilo pomembno povezano z ukrepom samoprijave tveganj. To je lahko posledica dejstva, da SOEP splošno tveganje ocenjuje le z enim elementom, kar bi lahko negativno vplivalo na njegovo zanesljivost. Vendar pa je bil MNOB povezan s skupnim rezultatom BIS-11, pa tudi s pod skalami pozornosti, motorične in nenačrtovane impulzivnosti. Ti rezultati se ujemajo z validacijskimi študijami podobnih vedenjskih ukrepov za prevzemanje tveganj, kot je BART ().

V nadaljevanju bodo obravnavane nekatere prednosti in omejitve predstavljenih raziskav. Ena od prednosti te preiskave je, da je bila upoštevana vloga spola. Čeprav so bile razlike med spoloma opisane v okviru IGD in PIU () ni veliko raziskav posebej ocenilo vlogo spola pri preučevanju povezanosti med PIU / IGD in implicitnim učenjem / tveganjem, kot je v tej študiji. Poleg tega je bila v študiji 2 zaposlena skupina WoW igralcev z uporabo strogih meril in ne s preprosto uporabo mejne vrednosti v vprašalniku za samoporočanje, kot je OGAS. Uporaba mejne vrednosti je problematična, saj so mnoge mejne vrednosti, uporabljene v študijah, včasih poljubno izbrane in niso bile ustrezno potrjene v kliničnem okolju. Nazadnje smo v študijah od 1 do 3 ocenili PIU in IGD, kar omogoča nadaljnje preučevanje podobnosti in edinstvenih značilnosti obeh motenj.

Omejitve vključujejo majhno število udeležencev na skupino, zlasti v študiji 2, in nizko starost udeležencev. Tako naj bi prihodnje študije preučevale bolj reprezentativne vzorce. Drugič, ni bila vključena primerjalna skupina pretiranih uporabnikov interneta, ki niso bili igralci WoW. Poleg tega rezultati študije temeljijo na korelacijskih analizah, zato razlage o vzročnosti niso možne.

6. Zaključek

Če povzamemo, smo lahko pokazali, da je PIU močno povezan s slabimi implicitnimi sposobnostmi učenja pri moških (WoW) igralcih. To ugotovitev bi lahko opazili v dveh neodvisnih vzorcih v tej študiji. Poleg tega je bilo v skupini moških WoW igralcev mogoče opaziti nekoliko šibkejšo povezavo med WOW-SPUQ in pomanjkljivim implicitnim učenjem. Poleg tega so bili višji rezultati na OGAS povezani z višjimi težnjami za tvegano vedenje v študiji 3. V študiji so bili dodatno obravnavani vplivi spola v študijah 1 in 2.

Vloga virov financiranja

Christian Montag je od nemške fundacije za raziskave (MO 2363 / 3-1) prejel štipendijo Heisenberg. Poleg tega se ta študija financira z raziskovalno štipendijo o odvisnosti od interneta in računalniških iger, ki jo je Christian Montag dodelila Nemška raziskovalna fundacija (MO 2363 / 2-1). Nemška fundacija za raziskave ni imela nobene vloge pri načrtovanju, zbiranju, analizi ali interpretaciji podatkov, pisanju rokopisa ali odločitvi, da bo prispevek predložil v objavo.

Avtorji

CM in RS sta zasnovala študijo. RS, BL in CM so zaposlili in preizkusili udeležence. RS je opravila analize in napisala rokopis. BL je dvakrat preveril statistične analize in pregledal rokopis. SM je sprogramiral eksperimentalne naloge (različici 1 in 2) in po pregledu prejel temeljite povratne informacije o rokopisu. MR je rokopise kritično pregledal. Vsi avtorji so prispevali in odobrili končni rokopis.

Priznanja

Zahvaljujemo se Ralfu Reichertu iz organizacije Turtle Entertainment, ki nam je dal priložnost, da izvedemo eksperiment na GamesCom 2013. Vendar Turtle Entertainment ni prinesel nobenega dobička ali vpliva na izvedbo študije.

Prav tako bi se radi zahvalili Maximilianu Sieberju in Otilii Pasnicu, ki so rekrutirali in testirali udeležence za študij 3 kot del svojih diplomskih nalog.

Opombe

1V tem prispevku bomo uporabljali izraz Problematična uporaba interneta (PIU) kot nadomestek internetne zasvojenosti, saj za DSM-5 in ICD 10 trenutno ni uradne diagnoze. Ker je motnja internetne igre (IGD) vključena v prilogo DSM-5, bo ta izraz uporabljen kot sinonim zasvojenosti s spletnimi igrami. Upoštevajte, da ni vsaka raziskava, ki jo navajamo v tem članku, raziskala IGD z uporabo meril, predlaganih v DSM-5.

2Opozoriti je treba, da "hudičevo" polje ni bilo programirano, da bi se prikazalo v položaju 1, ker bi to prekinilo trenutno preskušanje, ne da bi udeležencem dali možnost, da izberejo, če želijo nadaljevati z odpiranjem drugega polja.

Reference

  • Ameriško psihiatrično združenje. Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj 5th ed., (Rev. Besedila, pridobljeno septembra 7th, 2016). http://www.dsm5.org/Pages/Default.aspx
  • Bechara A., Dolan S., Denburg N., Hindes A., Anderson SW, Nathan PE Primanjkljaji pri odločanju, povezani z disfunkcionalno ventromedialno predfrontalno skorjo, odkrito pri uživalcih alkohola in stimulansov. Nevropsihologija. 2001;39 (4): 376 – 389. [PubMed]
  • Brand M., Labudda K., Markowitsch HJ Neuropsihološki korelati odločanja v dvoumnih in tveganih situacijah. Nevronske mreže. 2006;19(8):1266–1276. [PubMed]
  • Blagovna znamka M., Young KS, Laier C., Wölfling K., Potenza MN Vključevanje psiholoških in nevrobioloških premislekov glede razvoja in vzdrževanja specifičnih motenj uporabe interneta: Interakcija modela vpliva na spoznavanje-izvrševanje (I-PACE) . Nevroznanost in biološko vedenjski pregledi. 2016;71: 252 – 266. [PubMed]
  • Cao F., Su L., Liu T., Gao X. Razmerje med impulzivnostjo in internetno zasvojenostjo na vzorcu kitajskih mladostnikov. Evropska psihiatrija. 2007;22 (7): 466 – 471. [PubMed]
  • Davis RA Kognitivno-vedenjski model patološke uporabe interneta. Računalniki v človeškem vedenju. 2001;17 (2): 187-195.
  • Eisenegger C., Knoch D., Ebstein RP, Gianotti LR, Sándor PS, Fehr E. Polimorfizem D4 receptorja za dopamin napoveduje vpliv L-DOPA na igralniško vedenje. Biološka psihiatrija. 2010;67(8):702–706. [PubMed]
  • Epstein S. Kognitivna izkustvena samoteorija osebnosti. V: Millon T., Lerner MJ, uredniki. Priročnik psihologije. 5th ed. Wiley; Hoboken: 2003. strani 159 – 184.
  • Internet v živo statistika Uporabniki interneta v svetu. 2016. http://www.internetlivestats.com/internet-users/ Pridobljeno septembra 7th od.
  • Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF Razlike med spoloma in z njimi povezani dejavniki, ki vplivajo na zasvojenost s spletnimi igrami med tajvanskimi mladostniki. Časopis za živčno in duševno bolezen. 2005;193(4):273–277. (doi:00005053-200504000-00008 [pii]) [PubMed]
  • Ko CH, Hsiao S., Liu G., Yen J., Yang M., Yen C. Značilnosti odločanja, potencial za tveganje in osebnost študentov z internetno zasvojenostjo. Raziskave psihiatrije. 2010;175(1):121–125. [PubMed]
  • Kreek MJ, Nielsen DA, Butelman ER, LaForge KS Genetski vpliv na impulzivnost, prevzemanje tveganj, odzivnost na stres in ranljivost za zlorabo drog in odvisnosti. Naravna nevroznanost. 2005;8(11):1450–1457. [PubMed]
  • Laier C., Pawlikowski M., Blagovna znamka M. Seksualna obdelava slik v nejasnosti posega v odločanje. Arhivi spolnega vedenja. 2014;43(3):473–482. [PubMed]
  • Lee HW, Choi J., Shin Y., Lee J., Jung HY, Kwon JS Impulsivity v internetni odvisnosti: Primerjava s patološkim igranjem na srečo. Kiberpsihologija, vedenje in socialna omrežja. 2012;15(7):373–377. [PubMed]
  • Lejuez CW, Preberi JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL,… Brown RA Ocenjevanje vedenjskega ukrepa za sprejemanje tveganj: Naloga analognega tveganja z balonom (BART) Journal of Experimental Psychology: Applied. 2002;8(2):75–84. [PubMed]
  • Lemmens JS, Valkenburg PM, Peter J. Razvoj in potrjevanje lestvice odvisnosti od iger za mladostnike. Psihologija medijev. 2009;12(1):77–95.
  • Miles J., Shevlin M. Sage; 2001. Uporaba regresije in korelacije: Vodnik za študente in raziskovalce.
  • Moeller FG, Barratt ES, Dougherty DM, Schmitz JM, Swann AC Psihiatrični vidiki impulzivnosti. Ameriški časopis za psihiatrijo. 2001;158(11):1783–1793. [PubMed]
  • Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen Y., Liu W.,… Keiper J. Ali je smiselno razlikovati med posplošeno in specifično odvisnostjo od interneta? Dokazi iz medkulturne študije iz Nemčije, Švedske, Tajvana in Kitajske. Azijsko-pacifiška psihiatrija. 2015;7(1):20–26. [PubMed]
  • Patton JH, Stanford MS Faktorska struktura barrattove impulzivne lestvice. Časopis za klinično psihologijo. 1995;51(6):768–774. [PubMed]
  • Pawlikowski M., Blagovna znamka M. Prekomerno igranje spletnih iger in sprejemanje odločitev: Ali imajo čezmerni igralci Warcraft težave pri odločanju v tveganih pogojih? Raziskave psihiatrije. 2011;188(3):428–433. [PubMed]
  • Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., Brand M. Validacija in psihometrične lastnosti kratke različice Youngovega testa zasvojenosti z internetom. Računalniki v človeškem vedenju. 2013;29(3):1212–1223.
  • Peters CS, Malesky LA, Jr. Problematična uporaba med zelo angažiranimi igralci množičnih večigralskih spletnih iger na srečo. Kiberpsihologija in vedenje. 2008;11(4):481–484. [PubMed]
  • Rumpf H., Meyer C., Kreuzer A., ​​John U., Merkeerk G. Vol. 31. 2011. Prävalenz der internetabhängigkeit (PINTA). Bericht an Das Bundesministerium Für Gesundheit. Greifswald Und Lübeck. (12ff)
  • Schiebener J., blagovna znamka M. Odločanje v objektivnih pogojih tveganja - pregled kognitivnih in čustvenih korelatov, strategij, obdelave povratnih informacij in zunanjih vplivov. Pregled nevropsihologije. 2015;25(2):171–198. [PubMed]
  • Schoenbaum G., Roesch MR, Stalnaker TA Orbitofrontalna skorja, odločanje in odvisnost od drog. Trendi v nevroznanosti. 2006;29(2):116–124. [PubMed]
  • Schönbrodt FD, Gerstenberg FX Analiza motivnega vprašalnika IRT: poenotene motivne lestvice. Časopis za raziskave osebnosti. 2012;46(6):725–742.
  • Siedler T., Schupp J., Spiess CK, Wagner GG Nemški družbeno-ekonomski panel kot referenčni nabor podatkov. Schmollers Jahrbuch. 2008;129(2):367–374.
  • Stanford MS, Mathias CW, Dougherty DM, Lake SL, Anderson NE, Patton JH Petdeset let Barrattove lestvice impulzivnosti: posodobitev in pregled. Osebnostne in individualne razlike. 2009;47(5):385–395.
  • Sun D., Chen Z., Ma N., Zhang X., Fu X., Zhang D. Funkcije sprejemanja odločitev in prepotentni odziv pri prevelikih uporabnikih interneta. Spektri CNS. 2009;14(02):75–81. [PubMed]
  • Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. Predlagana diagnostična merila za zasvojenost z internetom. Zasvojenost 2010;105(3):556–564. [PubMed]
  • Yao Y., Chen P., Chen C., Wang L., Zhang J., Xue G.,… Fang X. Neuporaba povratnih informacij povzroča primanjkljaj pri sprejemanju odločitev med prekomernimi internetnimi igralci. Raziskave psihiatrije. 2014;219(3):583–588. [PubMed]
  • Yao YW, Wang LJ, Yip SW, Chen PR, Li S., Xu J.,… Fang XY Močno oslabljeno odločanje je povezano s specifičnimi primanjkljaji inhibicije iger med študenti z motnjo internetnega igranja. Raziskave psihiatrije. 2015;229(1):302–309. [PubMed]
  • Mladi KS Psihologija uporabe računalnika: XL. Zasvojenost z internetom: primer, ki ruši stereotip. Psihološka poročila. 1996;79(3):899–902. [PubMed]
  • Mladi KS John Wiley & Sons; 1998. Ujeti v mrežo: Kako prepoznati znake zasvojenosti z internetom in zmagovalno strategijo za okrevanje.
  • Young KS Internet zasvojenost: Pojav nove klinične motnje. Kiberpsihologija in vedenje. 1998;1(3):237–244.