, Nele Nyenhuisข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

, อันโตนีบาร์คข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

1Philipps-University, Marburg, ประเทศเยอรมัน

วิธีการ

ผลสอบ

สรุป

บทนำ

การเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปเกี่ยวข้องกับปัญหาด้านจิตสังคมเช่นการลดลงของผลการเรียนหรือการประกอบอาชีพ (Chen & Tzeng, 2010; Chiu, Lee, & Huang, 2004; กริฟฟิ ธ ส์เดวีส์และแชปเปลล์, 2004; Hellström, Nilsson, Leppert, & Slund, 2012; จองและคิม, 2011; หลิว & เผิง, 2009; เผิง & หลิว, 2010; Rehbein, Kleimann, & Mössle, 2010; Skoric, Teo และ Neo, 2009; Van Rooij, Kuss, Griffiths, Shorter, & Van de Mheen, 2013) ละเลยงานอดิเรกและความสัมพันธ์นอกเกม (Griffiths et al., 2004; Hellström et al., 2012; หลิว & เผิง, 2009; Lo, Wang, & Fang, 2005; Rehbein et al., 2010) ความขัดแย้งระหว่างบุคคล (Batthyány, Müller, Benker และWölfling, 2009; Hellström et al., 2012; Shen & Williams, 2011) ความเหงา (เลมเมนส์วาลเคนเบิร์กและปีเตอร์ 2011; Shen & Williams, 2011; Van Rooij, Schoenmakers, Vermulst, Van den Eijnden และ Van de Mheen, 2011) และการอดนอน (Achab et al., 2011; Griffiths et al., 2004; Hellström et al., 2012; Rehbein et al., 2010; Van Rooij et al., 2013).

ปัจจุบัน 671 ล้านคนทั่วโลกเล่นเกมคอมพิวเตอร์ (ซิงห์, 2013). เกมเล่นตามบทบาทออนไลน์มากมาย (MMORPG) บัญชีสำหรับหนึ่งในสี่ของรายได้ทั่วโลกสำหรับเกมคอมพิวเตอร์ (Barnett & Coulson, 2010) MMORPGs เป็นเกมแนวแฟนตาซีที่ผู้เล่นหลายพันคนโต้ตอบผ่านอวตารแต่ละตัว เพื่อที่จะประสบความสำเร็จผู้เล่นจะต้องให้ความร่วมมือ (โคลแอนด์กริฟฟิ ธ , 2007) และลงทุนอย่างต่อเนื่องมีเวลามากขึ้น (Van Rooij et al., 2011) MMORPG ไม่มีจุดสิ้นสุด (เช่นการต่อสู้ครั้งสุดท้าย) และยังคงอยู่; กล่าวคือเกมยังคงดำเนินต่อไปแม้ว่าผู้เล่นจะไม่ได้ลงชื่อเข้าใช้ (Barnett & Coulson, 2010) ผู้เล่นจะได้รับการเสริมเป็นระยะ ๆ ผ่านการได้รับระดับความสามารถทองเสมือนจริงหรืออุปกรณ์ที่ดีกว่า MMORPG ที่นิยมมากที่สุดคือ โลกของ Warcraft (WoW)ซึ่งมีสมาชิก 10 ล้านคน (Blizzard Entertainment, 2014) เนื่องจากลักษณะทางสังคมการคงอยู่และการเสริมแรงเป็นระยะ MMORPGs จึงมีความเสี่ยงสูงสำหรับการใช้งานที่มากเกินไป (Beutel, Hoch, WölflingและMüller, 2011) สมิ ธ (2007) มอบหมายให้นักเรียนที่ไม่ได้เล่นเกมคอมพิวเตอร์มาก่อนเพื่อเล่นเกมเดียว (โซโลอาร์เคดคอนโซลหรือ MMORPG) อย่างน้อยหนึ่งชั่วโมงต่อสัปดาห์ หลังจากหนึ่งเดือนผู้เล่น MMORPG รายงานว่าเล่นบ่อยกว่าผู้เข้าร่วมคนอื่น ๆ สุขภาพร่างกายและคุณภาพการนอนหลับที่แย่ลงและเกมดังกล่าวรบกวนการเรียนของพวกเขา

ความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตได้รวมอยู่ในภาคผนวกของ คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต (5^th รุ่น) เพื่อส่งเสริมการวิจัยเพิ่มเติม (สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน 2013) เกณฑ์การวินิจฉัยขึ้นอยู่กับเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้สารเสพติดและความผิดปกติของการพนัน (Petry et al., 2014) คำถามเกิดขึ้นว่าความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตและความผิดปกติเหล่านี้มีส่วนร่วมในการพัฒนาและการบำรุงรักษาความผิดปกติ (เช่นการปรับสภาพและกระบวนการที่ตั้งใจ)

ความลำเอียงที่ตั้งใจทำคือการค้นพบที่แข็งแกร่งในคนที่มีความผิดปกติในการใช้สารเสพติด (Cox, Fadardi และ Pothos, 2006; Robbins & Ehrman, 2004); มันปรากฏตัวในความสนใจที่เพิ่มขึ้นต่อสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับการติดยาเสพติดแต่ละ (Cox และคณะ 2006) เกี่ยวกับความผิดปกติของการพนันความลำเอียงเช่นนี้แสดงให้เห็นในสี่การศึกษา (บอยเออร์แอนด์ดิกเกอร์สัน, 2003; McCusker, Gettings และ Ireland, 1997; Molde et al., 2010; Vizcaino et al., 2013) ในขณะที่การศึกษาหนึ่งล้มเหลวในการค้นหาหลักฐาน (แอตกินส์แอนด์ชาร์ป 2006).

ตามทฤษฎีของความกังวลในปัจจุบันรัฐที่สร้างแรงบันดาลใจหรือความกังวลในปัจจุบันนั้นอยู่ระหว่างการตัดสินใจที่จะติดตามเป้าหมายและบรรลุหรือทำให้สำเร็จ (Cox และคณะ 2006) ผู้ที่มีความผิดปกติในการใช้สารเคมีมีเป้าหมายในการใช้สารเคมี สิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับมันมีค่าแรงจูงใจที่แข็งแกร่งสำหรับพวกเขา ดังนั้นพวกเขาจึงกลายเป็นศูนย์กลางของความสนใจและมีอคติตั้งใจต่อสิ่งเร้าเหล่านี้พัฒนา เมื่อเวลาผ่านไปสิ่งนี้อาจกลายเป็นสิ่งที่บอกเป็นนัยและอัตโนมัติ ในระหว่างที่เป็นกังวลปัจจุบันกระบวนการปรับสภาพสามารถพัฒนา ตามการปรับอากาศแบบดั้งเดิมการกระตุ้นที่เป็นกลาง (เช่นไฟแช็ก) จะถูกจับคู่ซ้ำ ๆ กับการกระตุ้นแบบไม่มีเงื่อนไข (เช่นนิโคติน) และกลายเป็นการกระตุ้นปรับอากาศ (CS) ที่ทำให้เกิดอารมณ์และความอยาก (ฟิลด์แอนด์ค็อกซ์, 2008) เนื่องจาก CS คาดการณ์ถึงยาเสพติดจึงมีความสำคัญมากกว่าสิ่งกระตุ้นอื่น ๆ และบุคคลนั้นเปลี่ยนความสนใจของพวกเขาไปทางนั้น อคติตั้งใจมีบทบาทในการบำรุงรักษาผู้เสพติด หากผู้ที่มีการใช้สารเสพติดสังเกตเห็นความผิดปกติเกี่ยวกับยาเสพติดบ่อยขึ้นพวกเขาจะรู้สึกอยาก (Field, Munafò, & Franken, 2009) ซึ่งในทางกลับกันอาจนำไปสู่การบริโภคใหม่และอาจทำให้การงดเว้นยากCox, Hogan, Kristian และ Race, 2002) แอลกอฮอล์อคติที่ตั้งใจให้เกี่ยวข้องกับแอลกอฮอล์ทำนายจำนวนการบริโภคแอลกอฮอล์ในอนาคต (Janssen, Larsen, Vollebergh และ Wiers, 2015) และการฝึกอบรมการปรับเปลี่ยนอคติอย่างตั้งใจปรับปรุงการเลิกบุหรี่ (Schoenmakers et al., 2010).

สองมาตรการที่ใช้กันทั่วไปสำหรับการตั้งค่าแบบเอนเอียง (Attentional Bias) ได้แก่ การเสพติด Stroop และ Visual probe (ฟิลด์แอนด์ค็อกซ์, 2008) ในการเสพติด Stroop คำที่เกี่ยวข้องกับการเสพติดหรือคำที่เป็นกลางจะถูกนำเสนอในหนึ่งในหลายสี (ฟิลด์แอนด์ค็อกซ์, 2008) ผู้เข้าร่วมจะได้รับคำแนะนำให้ระบุสีและเวลาในการตอบสนองจะถูกวัด อคติที่ตั้งใจแสดงออกมาในตัว ช้าลง ปฏิกิริยาต่อคำที่เกี่ยวข้องกับการเสพติด กลไกพื้นฐานคือการประมวลผลอัตโนมัติของเนื้อหาความหมายของคำที่มีความหมายมากกว่านั้นรบกวนการตั้งชื่อสีของคำ (Cox และคณะ 2006) เพื่อให้สามารถระบุความแตกต่างของเวลาตอบสนองกับชนิดของคำได้สิ่งสำคัญคือคำที่เกี่ยวข้องกับการเสพติดและเป็นกลางจะไม่แตกต่างกันในลักษณะพื้นฐานเช่นจำนวนตัวอักษรพยางค์และความถี่ในภาษา และเนื่องจากคำที่ติดอยู่นั้นมาจากหมวดหมู่เดียวดังนั้นคำที่เป็นกลางควรจะเป็น (Cox และคณะ 2006) ในโพรบแบบมองเห็นภาพที่เกี่ยวข้องกับการเสพติดและภาพที่เป็นกลางจะถูกนำเสนอแบบเคียงข้างกัน (ฟิลด์แอนด์ค็อกซ์, 2008) จากนั้นหนึ่งในรูปภาพจะถูกแทนที่ด้วยเป้าหมายและผู้เข้าร่วมจะได้รับคำแนะนำเพื่อระบุตำแหน่งของมัน มีการวัดเวลาปฏิกิริยาอีกครั้ง โดยทั่วไปผู้คนจะตอบสนองต่อสิ่งกระตุ้นได้เร็วขึ้นเมื่อปรากฏในภูมิภาคที่เข้าร่วมPosner, Snyder และ Davidson, 1980) หากผู้ที่มีความผิดปกติในการใช้สารเสพติดตอบสนองได้เร็วขึ้นสำหรับเป้าหมายที่แทนที่รูปภาพที่เกี่ยวข้องกับการเสพติดมากกว่าภาพที่เป็นกลางก็จะอนุมานว่าพวกเขาเข้าร่วมมากกว่ารูปภาพที่เกี่ยวข้องกับการเสพติด (ฟิลด์แอนด์ค็อกซ์, 2008) ในกรณีนี้ความเอนเอียงจะปรากฏออกมา เร็วขึ้น เวลาปฏิกิริยาต่อวัสดุที่เกี่ยวข้องกับการเสพติด

สำหรับผู้เล่นเกมอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปอคติตั้งใจได้รับการตรวจสอบเฉพาะในเรื่องที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาโดยตรงกับเกม ผลลัพธ์ที่ได้ต่างกัน หนึ่งงานติดยาเสพติด Stroop (Metcalf & Pammer, 2011) และงาน dot-probe หนึ่งรายการ (Lorenz et al., 2013) พบอคติที่มุ่งเน้นต่อสิ่งเร้า MMORPG, การเสพติด Stroop และการสอบสวนด้วยภาพหนึ่งรายการล้มเหลวในการทำเช่นนั้น (Van Holst et al., 2012) มันเป็นเป้าหมายของเราที่จะขยายการค้นพบเหล่านี้และเพื่อตรวจสอบคำถามว่าผู้เล่นเกมมากเกินไปแสดงอคติอย่างตั้งใจไม่เพียง แต่มุ่งไปสู่สิ่งเร้า MMORPG เท่านั้น แต่ยังรวมถึงสิ่งเร้าทางคอมพิวเตอร์โดยทั่วไปด้วย คอมพิวเตอร์มีการจับคู่เป็นประจำกับประสบการณ์การเล่นเกมและตามรุ่น (ฟิลด์แอนด์ค็อกซ์, 2008) ควรเป็น CS และก่อให้เกิดอคติอย่างตั้งใจ ถ้าเป็นเช่นนั้นสิ่งนี้จะเกี่ยวข้องอย่างมากกับการบำรุงรักษาและการดูแลเกมบนอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไป

ดังนั้นเราจึงทดสอบสมมติฐานต่อไปนี้:

นักเล่นเกมที่มากเกินไปจะแสดงอคติตั้งใจเช่นที่พวกเขาทำปฏิกิริยากับคำที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ช้ากว่าเมื่อเทียบกับคำที่เป็นกลางในการติดยาเสพติด Stroop

นักเล่นเกมที่มากเกินไปจะแสดงอคติที่ตั้งใจเช่นนั้นพวกเขาจะตอบสนองได้เร็วขึ้นต่อเป้าหมายที่แสดงในตำแหน่งของสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์เมื่อเทียบกับเป้าหมายที่นำเสนอในตำแหน่งของภาพที่เป็นกลางในโพรบเสมือน

ประชากร

กลุ่มไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวกับเพศ χ²(1) = 1.85 p > .10 หรืออายุ t(45) = –1.55 p > .10 แต่ผู้เล่นเกมมากเกินไปใช้เวลากับคอมพิวเตอร์เพื่อการสันทนาการมากกว่าผู้ที่ไม่ใช่นักเล่นเกม t(45) = 4.51 p <.001, d = 1.19. ดูตาราง 1 เพื่อดูรายละเอียด

 

ตาราง 1 สถิติเชิงพรรณนาสำหรับนักเล่นอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปและไม่ใช่ผู้เล่นเกม

 

2 × 2 ANOVA ไม่แสดงผลหลักสำหรับกลุ่ม F(1,46) = 0.92 p = .34 หรือประเภทคำ F(1,46) = 0.03 p = .86 แต่มันแสดงการโต้ตอบสำหรับประเภทคำกลุ่ม× F(1,46) = 12.13 p = .001 η²  = .01. การทดสอบหลังเลิกงาน LSD พบว่าผู้เล่นเกมตอบสนองต่อคำที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ช้ากว่า (583.2 ± 42.2) มากกว่าคำที่เป็นกลาง (573.7 ± 41.2) และผู้ที่ไม่ใช่นักเล่นเกมตอบสนองช้ากว่าคำที่เป็นกลาง (597.5 ± 57.9) คำที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ (587.0 ± 50.3) ดูรูปภาพ 2 เพื่อดูรายละเอียด

   

รูปที่ 2 เวลาเฉลี่ยในการตอบสนอง (± SE) ถึงคำที่เป็นกลางและเกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ในการเสพติด Stroop วงเล็บระบุการทดสอบหลังการทดสอบที่สำคัญ *p <.05, **p <.01

ผู้เข้าร่วมกดปุ่มผิดใน 10.2% ของการทดลองทั้งหมดและพลาดคำหนึ่งคำใน 6.2% ของการทดลองทั้งหมด ข้อผิดพลาดของผู้เข้าร่วมถูกวิเคราะห์ด้วย 2 × 2 ANOVA ผสมการออกแบบ มันไม่ได้ให้ผลหลักสำหรับกลุ่ม F(1,46) = 0.012 p = .92, ประเภทคำ, F(1,46) = 0.003 p = .96 หรือกลุ่มปฏิสัมพันธ์×ประเภทคำ F(1,46) = 0.68 p = .41 สำหรับ 2 × 2 ANOVA การวิเคราะห์คำที่พลาดด้วย 2 × 2 ANOVA ไม่ได้ให้ผลหลักสำหรับกลุ่ม F(1,46) = 3.01 p = .09, ประเภทคำ, F(1,46) = 0.25 p = .62 หรือกลุ่มปฏิสัมพันธ์×ประเภทคำ F(1,46) = 0.25 p = .62

หัววัดสายตา

2 × 2 × 2 ANOVA แสดงผลหลักสำหรับกลุ่ม F(1,49) = 4.59 p = .037 ŋ² = .06 (นักเล่นเกมตอบสนองโดยรวมเร็วกว่าผู้ที่ไม่ใช่นักเล่นเกม) และเอฟเฟกต์หลักสำหรับ SOA F(1,49) = 51.34 p <.001, ŋ²  = .10 (ผู้เข้าร่วมตอบสนองได้เร็วขึ้นหลังจาก SOAs นานกว่าที่ทำหลังจาก SOAs สั้น ๆ ) แต่ไม่แสดงผลหลักสำหรับประเภทรูปภาพ F(1,49) = 1.22 p = .28. ไม่มีการโต้ตอบสำหรับกลุ่ม SOA × F(1,49) = 0.51 p = .48 ประเภทรูปภาพ×กลุ่ม F(1,49) = 0.40 p = .84 ประเภทรูปภาพ SOA × F(1,49) = 3.11 p = .08 หรือ SOA ×ประเภทรูปภาพ×กลุ่ม, F(1,49) = 1.32 p = .26. ดูตาราง 2 รูปและ 3 เพื่อดูรายละเอียด

  

รูปที่ 3 เวลาเฉลี่ยในการตอบสนอง (± SE) ต่อภาพที่เป็นกลางและเกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์พร้อมการกระตุ้นแบบสั้นและระยะยาวที่เริ่มมีอาการไม่ตรงกัน (SOA) ในการตรวจสอบด้วยภาพ

 

ตาราง 2 เวลาตอบสนอง (ms) ถึงคำที่เป็นกลางและเกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์พร้อมการกระตุ้นแบบสั้นและยาวแบบอะซิงโครนัสในโพรบแบบมองเห็น

 

ผู้เข้าร่วมกดปุ่มผิดใน 1.8% ของการทดลอง ข้อผิดพลาดของผู้เข้าร่วมถูกวิเคราะห์อีกครั้งด้วย 2 × 2 × 2 ANOVA ผสมการออกแบบ การวิเคราะห์นี้ไม่ได้แสดงผลหลักสำหรับกลุ่ม F(1,49) = 1.15 p = .29 ประเภทรูปภาพ F(1,49) = 2.56 p = .12 หรือ SOA F(1,49) = 0.05 p = .83 แต่แสดงกลุ่มปฏิสัมพันธ์×ประเภทรูปภาพ F(1,49) = 4.79 p = .033 ŋ²  = .01. การทดสอบหลังการทำงานของ LSD พบว่าผู้เล่นเกมทำข้อผิดพลาดกับภาพที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ (4.7 ± 3.7) มากกว่าภาพที่เป็นกลาง (3.4 ± 2.5) ผู้ที่ไม่ใช่เกมเมอร์ไม่แตกต่างกันในจำนวนข้อผิดพลาดกับภาพที่เป็นกลาง (3.4 ± 2.7) และรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ (3.2 ± 2.3) ไม่มีการโต้ตอบสำหรับ group × SOA F(1,49) = 2.20 p = .14 ประเภทรูปภาพ× SOA F(1,49) = 0.002 p = .96 หรือกลุ่ม×ประเภทรูปภาพ× SOA, F(1,49) = 0.65 p = .42. ผู้เข้าร่วมไม่พลาดเป้า

ความมั่นใจและความคุ้นเคย

คำ

เกี่ยวกับความจุ 2 × 2 ANOVA แสดงผลหลักสำหรับประเภทของคำ F(1,46) = 11.60 p = .001 ŋ² = .07 และกลุ่มปฏิสัมพันธ์×ประเภทคำ F(1,46) = 30.81 p <.001, ŋ²  = .19. การทดสอบหลังเลิกงาน LSD พบว่าผู้เล่นเกมให้คะแนนคำที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ (6.4 ± 1.3) เป็นคำเชิงบวกมากกว่าคำที่เป็นกลาง (5.2 ± 0.7) การให้คะแนนความจุของผู้ที่ไม่ใช่นักเล่นเกมไม่แตกต่างกันสำหรับคำที่เป็นกลาง (5.6 ± 0.8) และคำที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ (5.3 ± 0.9) ไม่มีผลกระทบหลักสำหรับกลุ่ม F(1,46) = 1.52 p = .22. ดูรูปภาพ 4a เพื่อดูรายละเอียด

  

รูปที่ 4 ค่าเฉลี่ยและความคุ้นเคย (± SE) ของคำที่เป็นกลางและเกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ (ซ้าย) และรูปภาพ (ขวา) ในการเสพติด Stroop และโพรบที่มองเห็น วงเล็บระบุการทดสอบหลังการทดสอบที่สำคัญ *p <.05, **p  <.01 ***p  <.001

เกี่ยวกับความคุ้นเคย 2 × 2 ANOVA แสดงผลหลักสำหรับกลุ่ม F(1,46) = 4.38 p = .04 ŋ² = .05 และปฏิสัมพันธ์ประเภทคำกลุ่ม× F(1,46) = 13.79 p = .001 ŋ²  = .09. การทดสอบหลังเลิกงาน LSD พบว่าผู้เล่นเกมคุ้นเคยกับคำที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ (7.9 ± 0.9) มากกว่าคำที่เป็นกลาง (7.1 ± 1.3) สิ่งที่ตรงกันข้ามเป็นจริงสำหรับผู้ที่ไม่ใช่นักเล่นเกม (คำที่เป็นกลาง: 7.1 ± 1.3 คำที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์: 6.6 ± 1.4) ไม่มีผลกระทบหลักสำหรับประเภทคำ F(1,46) = 0.89 p = .35. ดูรูปภาพ 4c เพื่อดูรายละเอียด