อวาตาร์ของฉันจะทำอะไร? การเล่นเกมพยาธิวิทยาและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง (2013)

ด้านหน้า Psychol 2013 ก.ย. 10; 4: 609 doi: 10.3389 / fpsyg.2013.00609 eCollection 2013

นามธรรม

ผลงานล่าสุดได้เปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างการใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยากับการเพิ่มความหุนหันพลันแล่นในเด็กและวัยรุ่น การศึกษาบางส่วนได้แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นนอกเหนือจากสภาพแวดล้อมของวิดีโอเกมหลังการเล่นเกม แต่งานนี้เน้นไปที่วิดีโอเกมหนึ่งประเภท (เช่นการแข่ง) แรงบันดาลใจจากการค้นพบเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายของการศึกษาในปัจจุบันคือการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างการใช้วิดีโอเกมพยาธิวิทยาและไม่ใช่พยาธิวิทยาการกระตุ้นและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง การศึกษาในปัจจุบันยังได้ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างประสบการณ์กับสองประเภทที่ได้รับความนิยมมากที่สุดของวิดีโอเกม [เช่นนักกีฬาคนแรก (FPS) และกลยุทธ์] และการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง สอดคล้องกับการทำงานก่อนหน้า ~ 7% ของตัวอย่างปัจจุบันของผู้ใหญ่วัยวิทยาลัยตรงตามเกณฑ์สำหรับการใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยา จำนวนชั่วโมงที่ใช้ในการเล่นเกมต่อสัปดาห์มีความสัมพันธ์กับการเพิ่มแรงกระตุ้นในรายงานการรายงานตนเองและงานลดราคาชั่วคราว ความสัมพันธ์นี้มีความอ่อนไหวต่อประเภทของวิดีโอเกม โดยเฉพาะประสบการณ์ของเกม FPS มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความหุนหันพลันแล่นในขณะที่ประสบการณ์กับเกมวางแผนมีความสัมพันธ์เชิงลบกับความหุนหันพลันแล่น ชั่วโมงต่อสัปดาห์และอาการทางพยาธิวิทยาทำนายความเสี่ยงที่มากขึ้นในงานเสี่ยงและงานการพนันในรัฐไอโอวาพร้อมด้วยประสิทธิภาพโดยรวมที่แย่ลงแสดงให้เห็นว่าแม้ว่าตัวเลือกที่มีความเสี่ยงไม่ได้จ่ายออกไปบุคคลที่ใช้เวลาเล่นเกมมากขึ้น เกมยังคงทำการเลือกเหล่านี้ จากข้อมูลเหล่านี้เราขอแนะนำว่าการปรากฏตัวของอาการทางพยาธิวิทยาและประเภทของวิดีโอเกม (เช่น FPS กลยุทธ์) อาจเป็นปัจจัยสำคัญในการพิจารณาว่าจำนวนประสบการณ์เกมเกี่ยวข้องกับการกระตุ้นและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงอย่างไร

คำสำคัญ: วิดีโอเกม, การตัดสินใจ, ความเสี่ยง, การใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยา, การกระตุ้น, การประมวลผลรางวัล

การวิจัยที่ผ่านมาแสดงให้เห็นว่าประสบการณ์วิดีโอเกมมีอิทธิพลต่อความรู้ความเข้าใจและอารมณ์ในหลาย ๆ ทาง (ตะวันตกและเบลีย์ 2013) ตัวอย่างเช่นประสบการณ์วิดีโอเกมที่มากขึ้นเกี่ยวข้องกับการลดการใช้การควบคุมความรู้ความเข้าใจเชิงรุก (Kronenberger และคณะ, 2005; แมทธิวส์และคณะ 2005; Bailey และคณะ 2010) ความแตกต่างในประสบการณ์และการแสดงออกของผลกระทบเชิงบวกและเชิงลบ (Bartholow et al., 2006; Kirsh และ Mounts 2007; Bailey และคณะ 2011) และการเพิ่มจำนวนของอาการที่เกี่ยวข้องกับโรคสมาธิสั้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่แสดงให้เห็นถึงการเล่นวิดีโอเกมทางพยาธิวิทยา (PVP; Gentile, 2009; คนต่างชาติและคณะ 2011; Pawlikowski และแบรนด์ 2011) ผลจากการศึกษาจำนวนมากแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของการตัดสินใจมีการควบคุมโดยอารมณ์การควบคุมหรือการควบคุมความรู้ความเข้าใจและการปรากฏตัวของการติดสารเคมีและพฤติกรรม (Tanabe et al., 2007; เวเบอร์และจอห์นสัน 2009; Figner และ Weber 2011) เมื่อพิจารณาถึงความสัมพันธ์ระหว่างประสบการณ์วิดีโอเกม PVP และการควบคุมอารมณ์และความรู้ความเข้าใจเราคาดว่าประสบการณ์วิดีโอเกมจะมีผลเสียต่อประสิทธิภาพของการตัดสินใจ เพื่อสนับสนุนสมมติฐานนี้มีงานวิจัยจำนวนน้อยที่แสดงให้เห็นว่าการเปิดรับวิดีโอเกมแข่งรถสามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจในโลกแห่งความจริงที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการขับขี่ (Fischer et al., 2009; Beullens et al., 2011) การศึกษาในปัจจุบันขยายไปถึงหลักฐานที่มีอยู่โดยการตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างประเภทอื่น ๆ ของวิดีโอเกม [เช่นนักกีฬาคนแรก (FPS) และกลยุทธ์], PVP และการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงในบริบทการพนัน

การวิจัยตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างวิดีโอเกมและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงได้มุ่งเน้นไปที่ผลกระทบของวิดีโอเกมแข่งรถที่มีต่อทัศนคติและการมีส่วนร่วมในพฤติกรรมการขับขี่ที่มีความเสี่ยง (เช่นการเร่งความเร็วการขี่สนุกการแข่งรถบนถนน 2011) ตามมาตรการรายงานตนเองเวลาที่ใช้ในการเล่นวิดีโอเกมแข่งรถมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการมีส่วนร่วมในการขับขี่ที่มีความเสี่ยงในหมู่วัยรุ่นและผู้ใหญ่โดยเฉพาะเพศชาย (Beullens et al., 2011) และเกี่ยวข้องกับการขับขี่อย่างระมัดระวัง (Fischer et al., 2007) นอกจากนี้การเปิดรับเกมแข่งรถในห้องปฏิบัติการจะเพิ่มทัศนคติเชิงบวกที่มีต่อการเสี่ยงและการเสี่ยงยิ่งขึ้นในงานการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ (Fischer et al., 2007, 2009) ซึ่งอาจเกิดจากการรับรู้ตนเองในฐานะตัวขับเคลื่อนที่มีความเสี่ยง (Fischer et al., 2009) นอกจากนี้เกมแข่งรถยังมีความน่าสนใจมากที่สุดสำหรับผู้ที่มีความเสี่ยงต่ออุบัติเหตุและการเสียชีวิตที่เพิ่มขึ้น (การบริหารความปลอดภัยการจราจรบนทางหลวงแห่งชาติ 2009) จากการค้นพบเหล่านี้ปรากฏว่าการเปิดรับวิดีโอเกมระยะยาวและระยะสั้นสามารถนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงทัศนคติและการมีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่เป็นแบบอย่างในเกม

การใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยาเป็นปัญหาสำคัญสำหรับ 8 – 9% ของเด็กและวัยรุ่น (คนต่างชาติ, 2009; คนต่างชาติและคณะ 2011) ผู้ที่มีอาการ PVP มากกว่ารายงานว่าเล่นวิดีโอเกมบ่อยขึ้นและใช้เวลานานกว่าข้ามกิจกรรมอื่น ๆ (เช่นการบ้านทำงานบ้าน) เพื่อเล่นวิดีโอเกมและใช้วิดีโอเกมเพื่อหลบหนีปัญหาของพวกเขาบ่อยกว่าเพื่อน อาการ PVP ที่ยิ่งใหญ่นั้นเชื่อมโยงกับรายงานของความก้าวร้าวและแรงกระตุ้นที่เพิ่มขึ้น, ประสิทธิภาพที่ไม่ดีในโรงเรียน, และระดับอาการที่เกี่ยวข้องกับภาวะซึมเศร้าและโรคสมาธิสั้น (Gentile et al., 2011).

การเล่นเกมทางพยาธิวิทยาอาจเกี่ยวข้องกับการเพิ่มความเสี่ยงในการตัดสินใจ Pawlikowski และแบรนด์ (2011) ตรวจสอบความแตกต่างของแต่ละบุคคลในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตและประสิทธิภาพที่มากเกินไปในภารกิจ Game of Dice ซึ่งเป็นตัวชี้วัดการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง ในภารกิจนี้ผู้เข้าร่วมพยายามทำเงินให้มากที่สุดโดยคาดเดาว่าตัวเลขใดจะเกิดขึ้นจากการตายของฝ่าย 6 นักเล่นอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปเลือกตัวเลือกความน่าจะเป็นที่ต่ำบ่อยกว่าผู้ที่ไม่ใช่นักเล่นเกมส่งผลให้เกิดการสูญเสียมากขึ้น พฤติกรรมนี้คล้ายกับที่แสดงโดยบุคคลที่มีปัญหาการเล่นการพนัน (Cavedini et al., 2002; ยี่ห้อและคณะ 2005) งานนี้แสดงให้เห็นว่าการเล่นเกมทางพยาธิวิทยามีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการกระตุ้นและรับความเสี่ยงมากขึ้นเกินกว่าระยะเวลาที่ใช้ในการเล่นเกม

หลักฐานจากการศึกษาการตรวจสอบการใช้สารเสพติดและปัญหาการพนันอาจให้ข้อมูลเชิงลึกว่า PVP มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงอย่างไร การใช้สาร (Kirby et al., 1999; มิทเชลล์ 1999; คิมและคณะ 2011) และปัญหาการพนัน (Brand et al., 2005; Slutske et al., 2005; ทานาเบะและคณะ 2007) มีการเชื่อมโยงกับการเพิ่มความเสี่ยงในการตัดสินใจผ่านหนึ่งในเส้นทางต่อไปนี้: ฟังก์ชั่นผู้บริหารที่ถูกรบกวนการเปลี่ยนแปลงความไวต่อผลลัพธ์ในเชิงบวกและเชิงลบหรือเพิ่มแรงกระตุ้น ตัวอย่างเช่นผู้ป่วยติดสุรามีอาการแย่ลงในงานการพนันไอโอวา (IGT; Kim et al., 2011) ใช้เวลานานในการเรียนรู้จากผลลัพธ์เชิงลบ (กล่าวคือเลือกการ์ดจากสำรับ "ไม่ดี" อย่างต่อเนื่อง) เมื่อเทียบกับผู้ป่วยที่ไม่มีแอลกอฮอล์ การพนันทางพยาธิวิทยามีความเกี่ยวข้องกับการลดลงของกิจกรรม prefrontal ในซีกขวาในช่วง IGT ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในการตัดสินใจเกี่ยวกับความเสี่ยง (Tanabe et al., 2007) ผลของนิโคตินที่มีต่อแรงกระตุ้นได้รับการศึกษาอย่างกว้างขวางโดยใช้งานการลดเวลาชั่วคราว (เช่นมิตเชลล์) 1999; Ohmura และคณะ 2005) ที่ผู้เข้าร่วมเลือกระหว่างรางวัลขนาดเล็กที่ส่งมอบทันทีหรือหลังจากช่วงเวลาสั้น ๆ และรางวัลใหญ่กว่าที่ส่งมอบหลังจากการล่าช้าอีกต่อไป (Loewenstein และ Thaler, 1989; อ่าน, 2004) การเลือกรางวัลที่เล็กลงและทันทีสามารถตีความเพื่อสะท้อนให้เห็นถึงแรงกระตุ้นที่มากขึ้น ผู้สูบบุหรี่มีความหุนหันพลันแล่นในงานนี้มากกว่าผู้ไม่สูบบุหรี่ (มิทเชล 1999; Reynolds และคณะ 2004) นอกจากนี้ขอบเขตที่ส่วนลดของผู้สูบบุหรี่ล่าช้ากำไรทางการเงินมีความสัมพันธ์กับปริมาณนิโคตินของพวกเขาทุกวัน (Reynolds et al., 2004; Ohmura และคณะ 2005) การค้นพบเหล่านี้บ่งชี้ว่าการใช้สารเสพติดและปัญหาการพนันมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการเลือกรางวัลทันทีซึ่งอาจเป็นผลมาจากการควบคุมพฤติกรรมที่อ่อนแอ

เกมแข่งรถวิดีโอดูเหมือนความคิดที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงและพฤติกรรมการขับขี่ที่มีความเสี่ยง อย่างไรก็ตามมันยังไม่เป็นที่ชัดเจนว่าประเภทวิดีโอเกมที่แตกต่างกันอาจมีความเสี่ยงในการตัดสินใจในโดเมนอื่น ๆ หรือไม่ อย่างไรก็ตามมีหลักฐานว่าประเภทของวิดีโอเกมบางเกมอาจมีผลกระทบที่แตกต่างกันในการควบคุมการรับรู้ซึ่งเป็นชุดของความสามารถที่อนุญาตให้หนึ่งในการรักษาการประมวลผลข้อมูลตามเป้าหมาย (Basak et al., 2008; Bailey และคณะ 2010) ตัวอย่างเช่นในการศึกษาความแตกต่างของแต่ละบุคคล (Bailey et al., 2010) พบว่าประสบการณ์กับวิดีโอเกมของ FPS มีความสัมพันธ์กับการลดการควบคุมเชิงรุก (การบำรุงรักษาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายอย่างต่อเนื่อง) และไม่สัมพันธ์กับการควบคุมปฏิกิริยา (การควบคุมการตอบสนองแบบทันเวลาพอดีหลังจากตรวจพบความขัดแย้ง , 2012) นอกจากนี้สวิง (2012) แสดงให้เห็นว่า 10 ชั่วโมงของประสบการณ์ FPS ส่งผลให้ลดการใช้การควบคุมเชิงรุกในการศึกษาฝึกอบรม การค้นพบเหล่านี้อาจบ่งบอกว่านักเล่นเกม FPS อาจมีแนวโน้มที่จะตัดสินใจในช่วงเวลาที่ดีกว่าหลังจากการไตร่ตรองอย่างถี่ถ้วนซึ่งเป็นแนวโน้มที่สามารถแสดงความพึงพอใจสำหรับผลตอบแทนทันทีมากกว่าการประเมินความเสี่ยงและผลประโยชน์ระยะยาว ตรงกันข้ามกับเกม FPS เกมกลยุทธ์อาจส่งเสริมการวางแผนที่รอบคอบและการควบคุมพฤติกรรม Basak และคณะ (2008) แสดงให้เห็นว่า 23.5 ชั่วโมงของการฝึกอบรมเกี่ยวกับวิดีโอเกมกลยุทธ์ปรับปรุงความสามารถในการสลับงานและหน่วยความจำในการทำงาน การวิจัยในสาขานี้มีความเกี่ยวข้องกับการศึกษาในปัจจุบันเนื่องจากโครงสร้างประสาทที่คล้ายกันมีส่วนเกี่ยวข้องในการควบคุมการรับรู้และการตัดสินใจ (Steinberg, 2008; Christopoulos และคณะ, 2009) ดังนั้นผลกระทบจากการสัมผัสกับวิดีโอเกมในพื้นที่สมองเหล่านี้อาจมีผลต่อประสิทธิภาพในการตัดสินใจเช่นกัน

เป้าหมายของการศึกษาในปัจจุบันคือการขยายผลงานของ Fischer และคณะ (2007, 2009) ประเภทวิดีโอเกมอื่น ๆ และบริบทการตัดสินใจเพื่อให้เข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นว่าประสบการณ์วิดีโอเกมเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงอย่างไร เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้เราได้ใช้งานการตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงหลายครั้ง เรามุ่งเน้นไปที่ FPS และวิดีโอเกมกลยุทธ์เนื่องจากความนิยมอย่างต่อเนื่องในหมู่ผู้เล่น (กลุ่ม NDP 2010) ตลอดจนศักยภาพของพวกเขาที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจในทางตรงข้าม ในการศึกษาปัจจุบันผู้คนรายงานประสบการณ์วิดีโอเกมที่ผ่านมา (เช่นชั่วโมงที่เล่นต่อสัปดาห์อาการ PVP และประเภท) และทำแบบสอบถามและงานคอมพิวเตอร์ที่ประเมินการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงแคนนอน (CCA) ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์แฝงระหว่างประสบการณ์วิดีโอเกม PVP และเพศ (เช่นตัวแปรทำนาย) และมาตรการของการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง (เช่นตัวแปรตาม) ขึ้นอยู่กับงานก่อนหน้า (คนต่างชาติ 2009; คนต่างชาติและคณะ 2011) เราตั้งสมมติฐานว่าจำนวนชั่วโมงโดยเฉลี่ยที่ใช้ในการเล่นวิดีโอเกมต่อสัปดาห์และจำนวนของอาการทางพยาธิวิทยาที่ได้รับการรับรองจะทำนายการกระตุ้นที่เพิ่มขึ้นอคติต่อรางวัลในทันทีหรือที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและการเลือกตัวเลือกที่มีความเสี่ยงมากขึ้น FPS และวิดีโอเกมกลยุทธ์คาดว่าจะมีความสัมพันธ์ที่แตกต่างกับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง นักเล่นเกม FPS คาดว่าจะกระตุ้นและให้ความสำคัญกับผลตอบแทนมากขึ้นในขณะที่นักเล่นเกมกลยุทธ์คาดว่าจะเลือกตัวเลือกที่มีความเสี่ยงน้อยลงและอ่อนไหวต่อผลลัพธ์เชิงลบมากขึ้น นอกจากนี้ยังมีการตรวจสอบปฏิสัมพันธ์ระหว่างชั่วโมง PVP และประเภทเพื่อตรวจสอบว่าผลกระทบของระยะเวลาที่ใช้ในการเล่นวิดีโอเกมและการเกิดขึ้นของพยาธิวิทยาจะช่วยบรรเทาความสัมพันธ์กับประเภทใด ๆ หรือไม่

วิธี

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

ผู้เข้าร่วมเป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรี 149 (หญิง 70) จาก Iowa State University อายุตั้งแต่ 16 ถึง 30 ปี เนื่องจากข้อผิดพลาดในซอฟต์แวร์ข้อมูลสำหรับขั้นตอนการทดสอบของงานการเลือกความน่าจะเป็นหายไปสำหรับผู้เข้าร่วมหนึ่งคน ได้รับความยินยอมจากผู้เข้าร่วมทุกคนและได้รับเครดิตหลักสูตรสำหรับการเข้าร่วม การศึกษาได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการพิจารณาของสถาบัน

วัสดุและการออกแบบ

แบบสอบถามการใช้งานสื่อ

แบบสอบถามการใช้งานสื่อรวมถึงคำถามสั่งซื้อที่สูงขึ้นสามคำถาม คำถามสองข้อถามให้แต่ละคนระบุจำนวนชั่วโมงที่ใช้เล่นวิดีโอเกมในวันธรรมดา (คำถาม 1 วันจันทร์ถึงวันศุกร์) หรือสุดสัปดาห์ (คำถาม 2 วันเสาร์และวันอาทิตย์) สำหรับแต่ละช่วงเวลาสี่ช่วง (6 ถึงเที่ยงเที่ยง ถึง 6 pm, 6 pm ถึงเที่ยงคืนและเที่ยงคืนถึง 6 am) คำถามที่สามขอให้ผู้เข้าร่วมระบุว่าเขา / เธอเล่น 12 แต่ละประเภทที่แตกต่างกันของวิดีโอเกมและวิดีโอเกมที่พวกเขาใช้เวลาเล่นมากที่สุด ตัวแปรตามที่ใช้คือจำนวนชั่วโมงที่ใช้ในการเล่นวิดีโอเกมต่อสัปดาห์และการจัดหมวดหมู่เป็น FPS หรือเครื่องเล่นวิดีโอเกมกลยุทธ์ (0 หรือ 1) ตามประเภทของวิดีโอเกมที่พวกเขารายงานว่าเล่นบ่อยที่สุด ความน่าเชื่อถือภายในสูงสำหรับจำนวนชั่วโมงที่เล่น (ค่าสัมประสิทธิ์α = 0.85) และสำหรับจำนวนประสบการณ์กับประเภทของวิดีโอเกม (ค่าสัมประสิทธิ์α = 0.87)

ระดับการเล่นเกมทางพยาธิวิทยา

PVP scale ฉบับปรับปรุง (คนต่างชาติ, 2009; คนต่างชาติและคณะ 2011) ประกอบด้วย 13 รายการที่เป็นไปตามเกณฑ์ DSM-IV สำหรับการติดการพนัน ผู้เข้าร่วมตอบคำถามแต่ละข้อโดยเลือก“ ใช่”“ ไม่”“ บางครั้ง” หรือ“ ไม่รู้” ตัวแปรตามคือจำนวนคำถามที่ตอบว่า“ ใช่” (1–13) ความน่าเชื่อถือภายในสำหรับตัวอย่างปัจจุบันเป็นที่ยอมรับได้ (ค่าสัมประสิทธิ์α = 0.60)

ระดับความหุนหันพลันแล่นของบารัต

เครื่องชั่ง Barratt Impulsiveness รุ่น 11 (BIS-11; Patton et al., 1995) ถูกใช้เพื่อวัดแรงกระตุ้นทั่วไป BIS-11 ประกอบด้วยคำสั่ง 30 (เช่นฉันเปลี่ยนงานอดิเรกฉันวางแผนเพื่อความปลอดภัยในการทำงาน) และสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละคำสั่งที่เลือกระหว่างตัวเลือกต่อไปนี้: "ไม่ค่อย / ไม่เคย" "เป็นครั้งคราว" หรือบ่อยครั้ง เสมอ / เสมอ” สำหรับการให้คะแนนคำตอบจะถูกเข้ารหัสเป็นตัวเลขจาก 1 (แทบจะไม่เคยเลย / ไม่เคย) ถึง 4 (เกือบตลอดเวลา / เสมอไป) และรวมเข้าด้วยกันเพื่อให้ได้คะแนนรวม (0 – 20) คะแนนที่สูงขึ้นบ่งบอกถึงระดับแรงกระตุ้นที่สูงขึ้น ความน่าเชื่อถือภายในของ BIS ในตัวอย่างปัจจุบันสูง (ค่าสัมประสิทธิ์α = 0.75)

มาตรวัดระดับความเสี่ยง

Scale-Attitude Scale (RAS; Weber et al., เวอร์ชั่นที่แก้ไขแล้ว) 2002) รวมคำสั่ง 20 จากส่วนย่อยทางจริยธรรมการพนันและการพักผ่อนหย่อนใจของมาตรการเดิม ผู้เข้าร่วมระบุว่าพวกเขาจะมีส่วนร่วมในพฤติกรรมที่อธิบายหรือไม่น่าจะเป็นไปได้ที่จะอธิบายในแต่ละแถลงการณ์ในระดับตั้งแต่ 1 (ไม่น่าเป็นไปได้มาก) ถึง 5 (น่าจะเป็นมาก) ตัวแปรตามคือคะแนนเฉลี่ยของทุกรายการ (1 – 5) คะแนนที่สูงขึ้นสะท้อนทัศนคติที่ยอมรับต่อความเสี่ยงได้มากขึ้น ความน่าเชื่อถือภายในของการวัดในตัวอย่างปัจจุบันมีสูง (ค่าสัมประสิทธิ์α = 0.76)

งานการพนันไอโอวา

ใน IGT (Bechara et al., 1994) ผู้เข้าร่วมเลือกหนึ่งในสี่โทเค็นในแต่ละการทดลองเพื่อรับคะแนน โทเค็นแต่ละอันเกี่ยวข้องกับชุดของกำไรและขาดทุนของตนเอง ผู้เข้าร่วมได้รับคำแนะนำให้พยายามทำแต้มให้ได้มากที่สุดก่อนสิ้นสุดภารกิจ กำไรหรือขาดทุนสำหรับแต่ละโทเค็นถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการทดลอง 100 แต่ละครั้งเช่นการเลือกโทเค็นสองอัน (วงกลมหรือสี่เหลี่ยม) ในการทดลองส่วนใหญ่จะได้รับคะแนนสุทธิโดยเลือกโทเค็นอีกสองอัน (คริสตัลหรือเพชร) ผลการทดสอบส่วนใหญ่ทำให้สูญเสียคะแนน ผู้เข้าร่วมไม่ได้บอกว่าโทเค็นใดเป็น "ดี" และ "ไม่ดี" หลังจากเลือกโทเค็นแล้วผู้เข้าร่วมจะได้รับแจ้งถึงผลลัพธ์ (กำไรหรือขาดทุน) และคะแนนรวมทั้งหมดที่พวกเขาได้รับ โทเค็นยังคงอยู่บนหน้าจอจนกว่าผู้เข้าร่วมจะทำการเลือก ความคิดเห็นถูกแสดงสำหรับ 1500 ms และปุ่มตอบกลับคือ“ i” (วงกลม),“ r” (คริสตัล),“ c” (สี่เหลี่ยม) และ“ m” (เพชร) ตัวแปรตามคือจำนวนครั้งที่เลือกโทเค็น“ ไม่ดี” ในการทดลอง 20 สุดท้าย

ลดราคาชั่วคราว

งาน TD คล้ายกับ McClure และคณะ (2004) ผู้เข้าร่วมระบุความชอบในชุดของตัวเลือกระหว่างจำนวนเงินที่น้อยกว่าที่ได้รับในเวลาก่อนหน้าและจำนวนเงินที่ได้รับในภายหลัง ผู้เข้าร่วมได้รับคำสั่งให้ทำการตัดสินใจแต่ละครั้งราวกับว่าพวกเขาจะได้รับตัวเลือกที่พวกเขาเลือก ตัวเลือกสองตัวแรกได้รับการแก้ไขเพื่อให้ผู้เข้าร่วมเรียนรู้วิธีตอบสนองต่องาน ตัวเลือกแรกจำเป็นต้องมีผู้เข้าร่วมเพื่อเลือกระหว่างจำนวนเงินเท่ากันที่มีอยู่ในสองความล่าช้าที่แตกต่างกัน (เช่น $ 27.10 ใน 2 สัปดาห์เทียบกับ $ 27.10 ในเดือน 1 และ 2 สัปดาห์) และตัวเลือกที่สอง ซึ่งจำนวนเงินก่อนหน้านี้น้อยกว่าร้อยละ 1 ของจำนวนเงินภายหลัง (เช่น $ 0.16 วันนี้เทียบกับ $ 34.04 ในเดือน 1 และ 2 สัปดาห์) การทดลอง 40 ที่เหลือถูกสร้างขึ้นโดยการรวมหนึ่งในความล่าช้าก่อนหน้านี้ (วันนี้, 2 สัปดาห์หรือ 1 เดือน) กับหนึ่งในความล่าช้าในภายหลัง (2 สัปดาห์, 1 เดือน) และหนึ่งในความแตกต่างเปอร์เซ็นต์ต่อไปนี้: 1, 3, 5, 10, 15, 25, 35, 50% จำนวนเงินเริ่มแรกถูกสุ่มจากช่วง $ 5 ถึง $ 40 จากนั้นจำนวนเงินที่มากขึ้นจะถูกตั้งค่าเป็นผลต่างเปอร์เซ็นต์ที่ระบุ ชุดค่าผสมทั้งหมดของความล่าช้าก่อนกำหนดความล่าช้าล่าช้าและความแตกต่างของเปอร์เซ็นต์ถูกนำมาใช้ยกเว้นชุดที่ล่าช้าภายหลังจะมากกว่าเดือน 6 หลังจากการทดสอบ ตัวเลือกทั้งสองแสดงขึ้นที่ด้านใดด้านหนึ่งของหน้าจอโดยมีขนาดเล็กลงรางวัลก่อนหน้านี้จะแสดงทางซ้ายมือเสมอและตัวเลือกยังคงอยู่บนหน้าจอจนกว่าจะมีการตอบกลับ สามเหลี่ยมสีเหลืองที่อยู่ด้านล่างแต่ละตัวเลือกเปลี่ยนเป็นสีแดงสำหรับ 2000 ms หลังจากการตอบสนองเพื่อระบุการเลือก ตามด้วยหน้าจอว่างเปล่าสำหรับ 2000 ms จากนั้นตัวเลือกถัดไปจะปรากฏขึ้น คีย์การตอบสนองคือ“ v” สำหรับตัวเลือกทางด้านซ้ายและ“ m” สำหรับตัวเลือกทางด้านขวา ตัวแปรตามคือเปอร์เซ็นต์ของตัวเลือกที่เลือกจำนวนเงินก่อนหน้า / น้อยกว่า การเลือกตัวเลือกก่อนหน้านี้บ่อยขึ้นบ่งชี้ว่ามีความเสี่ยงมากขึ้น

การเลือกความน่าจะเป็น

ในงานการเลือกความน่าจะเป็น (Frank et al., 2004) ผู้เข้าร่วมดูสิ่งเร้าสามคู่ (AB, CD, EF) นำเสนอแบบสุ่มและได้รับคำแนะนำให้เลือกสิ่งเร้าหนึ่งอย่างในแต่ละคู่ ข้อเสนอแนะความน่าจะเป็นที่นำเสนอหลังจากการเลือกแต่ละ ในคู่แรกการเลือก A นำไปสู่การตอบรับเชิงบวก (เช่น "ถูกต้อง!") 80% ของเวลาและการเลือก B นำไปสู่การตอบกลับเชิงลบ (เช่น "ไม่ถูกต้อง") 20% ของเวลา ในคู่ที่สองการเลือก C นำไปสู่การตอบรับเชิงบวก 70% ของเวลาและในการเลือกคู่ที่สาม E นำไปสู่การตอบรับเชิงบวก 60% ของเวลา ผู้เข้าร่วมดำเนินการบล็อกการเรียนรู้สามชุดของการทดลอง 60 (20 ของแต่ละคู่) ในบล็อกสุดท้ายผู้เข้าร่วมดูคู่ที่เป็นไปได้ของสิ่งเร้าทั้งหกทั้งสี่ครั้งและไม่ได้รับคำติชมเกี่ยวกับทางเลือกของพวกเขา สิ่งเร้านั้นมีตัวอักษรฮิระงะนะญี่ปุ่นหกตัวที่ยกระดับความน่าจะเป็นป้อนกลับทั้งสาม (เช่น AB, CD, EF) ในบล็อกทั้งหมดตัวเลขยังคงอยู่บนหน้าจอจนกว่าจะมีการตอบสนองหรือจนกว่า 4000 ms จะผ่านหากไม่พบการตอบสนอง ในบล็อกการเรียนรู้ผลตอบรับจะปรากฏขึ้นสำหรับ 1500 ms มีช่วงเวลาตอบสนองต่อการกระตุ้นของ 500 ms ในบล็อกสุดท้าย ปุ่มคำตอบคือ“ v” เพื่อเลือกรูปด้านซ้ายและ“ m” เพื่อเลือกรูปด้านขวา ตัวแปรตามคือเปอร์เซ็นต์ของการทดลองที่เลือก A (เลือก A) และหลีกเลี่ยง B (หลีกเลี่ยง B) ในบล็อกสุดท้าย การเลือก A มากกว่าการหลีกเลี่ยง B ในบล็อกสุดท้ายบ่งชี้ว่าการเรียนรู้อยู่บนพื้นฐานของผลบวกมากกว่าผลลัพธ์เชิงลบ การหลีกเลี่ยง B ที่มากกว่าการเลือก A ในบล็อกสุดท้ายบ่งชี้ว่าการเรียนรู้ขึ้นอยู่กับผลลัพธ์เชิงลบมากกว่าผลลัพธ์เชิงบวก

งานที่มีความเสี่ยง

ในงานความเสี่ยง (Knoch et al., 2006) ผู้เข้าร่วมถูกนำเสนอด้วยหกกล่องแต่ละคนมีแนวโน้มที่จะมีโทเค็นที่ชนะเท่ากัน กล่องบางกล่องเป็นสีน้ำเงินและกล่องอื่น ๆ ก็เป็นสีชมพู ผู้เข้าร่วมถูกสั่งให้เลือกสีของกล่องที่พวกเขาเชื่อว่ามีโทเค็นที่ชนะ หากพวกเขาเลือกอย่างถูกต้องพวกเขาจะได้รับจำนวนคะแนนที่เกี่ยวข้องกับสีที่พวกเขาเลือก แต่ถ้าพวกเขาไม่ถูกต้องพวกเขาจะเสียคะแนนนั้นไป ตัวแปรสองตัวถูกจัดการในงานนี้ ระดับความเสี่ยงหมายถึงอัตราส่วนของกล่องสีชมพูและสีน้ำเงินซึ่งสามารถเป็น 5: 1, 4: 2 หรือ 3: 3 ตัวอย่างเช่นหากมีกล่องสีน้ำเงิน 5 และกล่องสีชมพู 1 นั่นหมายความว่ามี 1 ใน 6 โอกาสที่กล่องสีชมพูประกอบด้วยโทเค็นที่ชนะ ดังนั้นการเลือกสีชมพูจะมีความเสี่ยงมากกว่าการเลือกสีน้ำเงิน ความสมดุลของรางวัลหมายถึงจำนวนแต้มสีที่มีค่าและสามารถเป็น 90: 10, 80: 20, 70: 30 หรือ 60: 40 สีที่มีกล่องน้อยลงจะคุ้มค่ากับค่าที่มากขึ้นเสมอ ในตัวอย่างด้านบนตัวอย่างเช่นการเลือกสีชมพูจะมีค่าคะแนน 90 ในขณะที่การเลือกสีน้ำเงินจะคุ้มค่ากับคะแนน 10 เท่านั้น ผู้เข้าร่วมเสร็จสิ้นการทดลอง 100 สี่สิ่งเหล่านี้เป็นการรวมกันของระดับความเสี่ยง 3: 3 กับความสมดุลของรางวัลและไม่รวมอยู่ในการวิเคราะห์ การทดลอง 96 ที่เหลือรวมถึงการรวมระดับความเสี่ยง, ความสมดุลของรางวัลและสีที่เป็นไปได้ทั้งหมด ระดับความเสี่ยงปรากฏเหนือกล่องในแต่ละการทดลองและยอดคงเหลือของรางวัลจะแสดงอยู่ด้านล่าง กล่องยังคงปรากฏบนหน้าจอจนกว่าผู้เข้าร่วมจะตอบกลับตามด้วยข้อเสนอแนะที่แสดงผลลัพธ์และคะแนนรวมสำหรับ 1500 ms ปุ่มตอบรับคือ“ v” เพื่อเลือกสีชมพูและ“ m” เพื่อเลือกสีน้ำเงิน ตัวแปรตามสำหรับมาตรการนี้คือคะแนนรวมเมื่อสิ้นสุดงาน (Total Risk) และเปอร์เซ็นต์ของการเลือกความเสี่ยงต่ำ (Low Risk)

การรักษาอื่นๆ

สิ่งกระตุ้นทั้งหมดถูกนำเสนอโดยใช้ซอฟต์แวร์ E-Prime 1.2 (เครื่องมือซอฟต์แวร์จิตวิทยา, Pittsburgh, PA) ผู้เข้าร่วมลงนามความยินยอมที่ได้รับการบอกกล่าวและกรอก BIS-11 มาตราส่วนการเล่นเกมทางพยาธิวิทยา RAS และแบบสอบถามการใช้งานสื่อ ครึ่งหนึ่งของผู้เข้าร่วมทำภารกิจตามลำดับต่อไปนี้: TD, งานเสี่ยง, งานพนันไอโอวา, และการคัดเลือกน่าจะเป็น; อีกครึ่งหนึ่งของผู้เข้าร่วมทำภารกิจในลำดับที่กลับกัน ผู้เข้าร่วมยังทำภารกิจมุมมองและสัญญาณหยุดให้เสร็จสิ้น แต่เนื่องจากข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ระบุถึงความสัมพันธ์ระหว่างวิดีโอเกมและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงโดยเฉพาะจึงไม่มีการรายงานที่นี่ หลังจากเสร็จสิ้นงานผู้เข้าร่วมจะถูกซักถามและขอบคุณสำหรับการเข้าร่วม การศึกษาทั้งหมดใช้เวลา ~ 90 นาที

ผลสอบ

ลักษณะตัวอย่าง

ตาราง Table11 รวมถึงค่าเฉลี่ยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและช่วงของตัวแปรที่วัดได้ทั้งหมด มากกว่าครึ่งหนึ่งของกลุ่มตัวอย่าง (64%) รายงานว่าเล่นวิดีโอเกมอย่างน้อย 2 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ระยะเวลาโดยเฉลี่ยที่รายงานว่าเล่นวิดีโอเกมคือ 20.6 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ (SD = 25.4, 25th ควอไทล์ = 0, 50th ควอไทล์ = 13, 75th ควอไทล์ = 34) ผู้ชายรายงานว่าเล่นชั่วโมงต่อสัปดาห์มากขึ้น (M = 28.2, SD = 21.9) มากกว่าเพศหญิง (M = 12.1, SD = 26.5) t(147) = 4.06, p <0.001. การเล่นเกมทางพยาธิวิทยา (เช่นการตอบสนอง“ ใช่” ถึง 6 ข้อหรือมากกว่าของข้อความในระดับ PVP) ได้รับการรายงานโดย 7.4% (ชาย = 13.9%, หญิง = 0%) ของกลุ่มตัวอย่างซึ่งสอดคล้องกับอัตราที่สังเกตได้ในตัวอย่างอื่น ๆ ของ เด็กและวัยรุ่น (คนต่างชาติ, 2009; คนต่างชาติและคณะ 2011) จำนวนเฉลี่ยของอาการการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาคือ M = 1.8, SD = 2.0 เพศชายรายงานอาการเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้องกับการเล่นเกมทางพยาธิวิทยา (M = 2.7, SD = 2.1) มากกว่าเพศหญิง (M = 0.8, SD = 1.2) t(147) = 6.90, p <0.001.

1 ตาราง 

สถิติเชิงพรรณนาสำหรับตัวแปรอิสระและตัวแปรตามทั้งหมด.

ความสัมพันธ์แบบไม่มีการสั่งซื้อ

ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งหมดที่รวมอยู่ในการวิเคราะห์จะแสดงในตาราง Table2.2. รูปแบบของการเชื่อมโยงที่พบในตัวแปรเหล่านี้จะถูกสรุปโดยย่อก่อนที่จะพิจารณาผลลัพธ์ของ CCA เพื่อปรับทิศทางผู้อ่านไปยังความสัมพันธ์พื้นฐานที่มีอยู่ในชุดข้อมูล นอกจากตัวแปรที่สังเกตเห็นแล้วคำศัพท์การโต้ตอบสองทางห้าคำถูกคำนวณ (เช่นจำนวนชั่วโมงที่ใช้เล่นวิดีโอเกมต่อสัปดาห์ (ชั่วโมง) ด้วย PVP และวิดีโอเกมสองประเภท (เช่น FPS และกลยุทธ์) และ PVP กับทั้งสองประเภท) เพศ (หลอกตารหัส: ชาย = 1, หญิง = 2) มีความสัมพันธ์เชิงลบกับชั่วโมง, FPS, PVP, RAS, ชั่วโมง× PVP, ชั่วโมง× FPS, ชั่วโมง×กลยุทธ์, PVP × FPS, และกลยุทธ์ PVP ×, แสดงว่าเพศชายรายงาน ประสบการณ์วิดีโอเกมที่มากขึ้นการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาและการเสี่ยงชีวิตมากกว่าผู้หญิง ชั่วโมงมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับกลยุทธ์ PVP, PVP × FPS และ PVP × เกม FPS มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับ PVP การเล่นเกมกลยุทธ์มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับ PVP และชั่วโมง× PVP จำนวนอาการที่เกิดจากการเล่นเกมทางพยาธิวิทยามีความสัมพันธ์เชิงบวกกับกลยุทธ์ชั่วโมง× FPS และชั่วโมง× ข้อมูลเหล่านี้บ่งชี้ว่าความแพร่หลายของการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาเพิ่มขึ้นตามจำนวนชั่วโมงที่ใช้เล่นเกมต่อสัปดาห์และนี่เป็นความจริงสำหรับทั้งเกม FPS และเกมวางแผน

2 ตาราง 

ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งหมดและเงื่อนไขการโต้ตอบ.

สอดคล้องกับสมมติฐานของเรามีสองรูปแบบของความสัมพันธ์ระหว่างประสบการณ์วิดีโอเกมและมาตรการของการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง (เช่นเพิ่มแรงกระตุ้นลดความไวต่อการตอบรับเชิงลบ) แรงกระตุ้นที่รายงานด้วยตนเองมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับชั่วโมงและชั่วโมง× PVP ซึ่งสอดคล้องกับงานก่อนหน้านี้ (Gentile et al., 2011) การเลือกก่อนหน้านี้รางวัลที่น้อยกว่าในงาน TD มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเกม FPS [เกม FPS: M = 0.79, SD = 0.17; นักเล่นเกมที่ไม่ใช่ FPS: M = 0.71, SD = 0.22; t(147) = −2.10 p = 0.04] และชั่วโมง× FPS (รูปที่ (Figure1A) 1A) สอดคล้องกับสมมติฐานที่ว่าวิดีโอเกมประเภทนี้สามารถเปลี่ยนจุดสนใจของแต่ละคนไปสู่รางวัลทันทีส่งผลให้เกิดการตัดสินใจที่หุนหันพลันแล่นมากขึ้น

รูป 1 

(A) สัดส่วนเฉลี่ยของการเลือกก่อนกำหนดในงานลดเวลาชั่วคราวเป็นฟังก์ชันของชั่วโมงและการระบุตัวตนในฐานะนักเล่นเกม FPS (B) หลีกเลี่ยง B ในภารกิจการเลือกความน่าจะเป็นเพื่อระบุตัวตนในฐานะนักเล่นเกมกลยุทธ์ แถบข้อผิดพลาดแสดง ...

การเลือกจากสำรับที่ไม่ดีใน IGT มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับชั่วโมง× PVP (รูปที่ (Figure2A) 2A) สนับสนุนแนวคิดที่ว่าชั่วโมงที่เพิ่มขึ้นและพยาธิวิทยาเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ที่ลดลงจากผลลัพธ์เชิงลบ เปอร์เซ็นต์ของการเลือกความเสี่ยงต่ำในงานเสี่ยงมีความสัมพันธ์เชิงลบกับชั่วโมงชั่วโมง× PVP และชั่วโมง× FPS ซึ่งบ่งชี้ถึงความเสี่ยงที่มากขึ้นในหมู่นักเล่นเกม ที่สำคัญคะแนนรวมในงานความเสี่ยงมีความสัมพันธ์เชิงลบกับชั่วโมงและชั่วโมง× PVP (รูปที่ (Figure2B) 2B) แสดงให้เห็นว่าการเลือกตัวเลือกที่เสี่ยงกว่าบ่อยครั้งมีผลเสียต่อกำไรโดยรวมสำหรับผู้ที่มีประสบการณ์การเล่นเกมและอาการ PVP มากขึ้น ความไวต่อความคิดเห็นเชิงลบในงานการเลือกความน่าจะเป็นมีความสัมพันธ์เชิงลบกับชั่วโมงแสดงถึงความล้มเหลวในการเรียนรู้เพิ่มเติมจากผลลัพธ์เชิงลบ ในทางตรงกันข้ามความไวต่อความคิดเห็นเชิงลบมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับเกมกลยุทธ์ (รูปที่ (Figure1B) .1B) นักเล่นเกมกลยุทธ์ (M = 0.72, SD = 0.25) หลีกเลี่ยง B บ่อยกว่าเกมเมอร์ที่ไม่ใช่กลยุทธ์ (M = 0.62, SD = 0.23) t(146) = −2.09 p = 0.04 สนับสนุนสมมติฐานที่ประเภทนี้อาจส่งเสริมให้ผู้เล่นเรียนรู้จากความผิดพลาดและหลีกเลี่ยงการสร้างพวกเขาในอนาคต

รูป 2 

(A) สัดส่วนของการทดลองที่เลือก "ไม่ดี" ใน IGT และ (B) คะแนนรวมที่ได้รับในงานความเสี่ยงซึ่งเป็นฟังก์ชั่นของชั่วโมงและอาการ PVP แถบข้อผิดพลาดแสดงถึงข้อผิดพลาดมาตรฐานของค่าเฉลี่ย

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์แบบแคนนอน

เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์แฝงระหว่างประสบการณ์วิดีโอเกมและพยาธิวิทยา (เช่นตัวแปรทำนาย) และการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง (เช่นตัวแปรตาม Figure3) 3) ดำเนินการ CCA ข้อดีของการใช้วิธีการนี้และข้อสันนิษฐานได้ถูกอธิบายไว้ใน Sherry และ Henson (2005) ที่สำคัญ CCA ลดโอกาสของข้อผิดพลาด Type I (เช่นการเชื่อมโยงที่สำคัญแบบลวงตา) ในขณะที่ให้ผู้ตรวจสอบประเมินความสัมพันธ์แบบหลายตัวแปรที่ใช้ร่วมกันระหว่างตัวแปรสองชุด (เช่นประสบการณ์วิดีโอเกมและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง) การวิเคราะห์เผยให้เห็นเก้าฟังก์ชั่นที่มีความสัมพันธ์เป็นที่ยอมรับยกกำลังสอง (R2c) ของ 0.39, 0.28, 0.19, 0.14, 0.11, 0.05, 0.03, 0.02 และ 0.01 สำหรับฟังก์ชันที่หนึ่งถึงเก้าตามลำดับ แบบจำลองเต็มมีความสำคัญโดยใช้เกณฑ์λ = 0.25 ของ Wilks F(117, 955) = 1.68, p <0.001. λของ Wilks หมายถึงความแปรปรวนที่ไม่ได้อธิบายโดยแบบจำลองดังนั้น 1 - Wilks λจึงแสดงขนาดเอฟเฟกต์แบบจำลองเต็ม r2. ในการวิเคราะห์นี้มีเก้าฟังก์ชันตามมาตรฐาน r2 คือ 0.75 ซึ่งระบุว่าแบบจำลองเต็มรูปแบบอธิบาย 75% ของความแปรปรวนระหว่างชุดตัวแปรสองชุด เพื่อทดสอบการจัดเรียงลำดับชั้นของฟังก์ชั่นสำหรับนัยสำคัญทางสถิติใช้การวิเคราะห์การลดขนาด (ตาราง (Table3) .3) การทดสอบแบบจำลองเต็มรูปแบบมีความสำคัญ (เช่นฟังก์ชัน 1 – 9) เช่นเดียวกับการทดสอบฟังก์ชั่น 2 – 9 ฟังก์ชั่นทั้งสองนี้ร่วมกันอธิบาย 67% ของความแปรปรวน ไม่มีฟังก์ชั่นอื่น ๆ อธิบายสัดส่วนที่สำคัญของความแปรปรวนที่ใช้ร่วมกันระหว่างชุดตัวแปรหลังจากการแยกฟังก์ชั่นก่อนหน้า ฟังก์ชั่นที่ยอมรับกันครั้งแรกเผยให้เห็นความสัมพันธ์ของ r = 0.62 ระหว่างตัวทำนายและตัวแปรตามและฟังก์ชันบัญญัติที่สองได้เปิดเผยความสัมพันธ์ของ r = 0.53 ระหว่างชุดตัวแปร สิ่งนี้บ่งชี้ว่าสำหรับฟังก์ชั่นบัญญัติสองประการแรกชุดตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์สูง (เชอร์รี่และเฮนสัน 2005).

รูป 3 

ภาพประกอบของฟังก์ชันสหสัมพันธ์แคนนอนที่มีตัวทำนายสิบตัว (กล่องด้านซ้าย) และตัวแปรตามแปดตัว (กล่องทางด้านขวา) ความสัมพันธ์ที่เป็นที่ยอมรับคือของเพียร์สัน r ระหว่างตัวแปรแฝงสองตัว (ovals) ซึ่งได้มา ...
3 ตาราง 

การทดสอบฟังก์ชั่นที่เป็นที่ยอมรับ.

ความสัมพันธ์แบบบัญญัติระหว่างตัวแปร (ตัวทำนายและขึ้นอยู่กับ) และฟังก์ชั่นบ่งชี้ว่าตัวแปรใดมีส่วนร่วมที่แข็งแกร่งที่สุดในฟังก์ชั่นและสามารถตีความได้ในลักษณะที่คล้ายกันเช่นการโหลดปัจจัยในการวิเคราะห์ปัจจัย (Afifi et al., 2004) ในตัวอย่างของ 148 นั้น r 0.30 มีความสำคัญในระดับ 0.001 ดังนั้นตัวแปรที่ r ≥ 0.30 ถูกพิจารณาว่ามีนัยสำคัญทางสถิติ (ตาราง (Table4) .4) สอดคล้องกับการคาดการณ์ของเราฟังก์ชั่นแรกหมายถึงความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างชั่วโมงและการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาและการเสี่ยง, แรงกระตุ้นและการเรียนรู้ที่แตกต่างจากการตอบรับเชิงบวกและเชิงลบ (รูปที่ (Figure4) .4) โดยเฉพาะฟังก์ชั่นที่ยอมรับได้ครั้งแรกอธิบาย 11.12% ของความแปรปรวนในตัวแปรตามและเกี่ยวข้องมากที่สุดกับ RAS, ผลรวมความเสี่ยง, หลีกเลี่ยง B, เลือก A และ BIS-11 ยกเว้น RAS เครื่องหมายของความสัมพันธ์นั้นเหมือนกันสำหรับตัวแปรทั้งหมดซึ่งบ่งชี้ว่าพวกเขามีความสัมพันธ์เชิงบวก คะแนน RAS นั้นสัมพันธ์กับตัวแปรอื่น ๆ ซึ่งหมายความว่าคะแนนที่สูงขึ้นของ RAS นั้นสัมพันธ์กับคะแนนรวมที่ต่ำกว่าในงานที่มีความเสี่ยง ฟังก์ชั่นแรกอธิบาย 5.34% ของความแปรปรวนในตัวแปรทำนายที่มีการสนับสนุนหลักจากชั่วโมง× PVP, ชั่วโมง, เพศ, PVP และชั่วโมง× FPS ตัวแปรทั้งหมดเหล่านี้ยกเว้นเพศมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับตัวแปรตามซึ่งบ่งบอกถึงจำนวนชั่วโมงอาการทางพยาธิวิทยาและเวลาที่ใช้ในการเล่นเกม FPS ที่ทำนายแรงกระตุ้นความไวต่อข้อเสนอแนะและการสูญเสียงานเสี่ยง ความสัมพันธ์เชิงลบกับเพศระบุว่าเพศชายมีส่วนร่วมในการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงมากกว่าผู้หญิง

4 ตาราง 

Canonical correlations หลังจากการหมุน varimax ของตัวแปรตาม.
รูป 4 

การแสดงภาพกราฟิกของฟังก์ชันบัญญัติที่สำคัญและตัวทำนายที่แข็งแกร่งที่สุด (ด้านซ้าย) และตัวแปรตาม (ด้านขวา) เส้นทึบแสดงถึงฟังก์ชั่นที่ยอมรับได้เป็นครั้งแรกและเส้นประที่เป็นตัวแทนของบัญญัติที่สอง ...

ฟังก์ชันที่สองอธิบาย 8.08% ของความแปรปรวนในตัวแปรตามและเกี่ยวข้องมากที่สุดกับ BIS-11 ความเสี่ยงรวมและการเลือกความเสี่ยงต่ำ ตามที่คาดไว้การเลือกความเสี่ยงต่ำมีความเกี่ยวข้องกับคะแนนที่สูงขึ้นในงานที่มีความเสี่ยงและแรงกระตุ้นลดลง ฟังก์ชั่นที่สองอธิบาย 2.94% ของความแปรปรวนในตัวแปรทำนายและส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ FPS, ชั่วโมง× FPS, PVP, ชั่วโมงและเพศ สอดคล้องกับสมมติฐานของเราประสบการณ์กับวิดีโอเกม FPS และอาการ PVP ทำนายประสิทธิภาพที่แย่ลงในงานที่มีความเสี่ยง (เช่นการเลือกความเสี่ยงต่ำน้อยลงและคะแนนรวมที่ต่ำกว่า) และแรงกระตุ้นมากขึ้น (รูปที่ (Figure4) .4) ตรงกันข้ามกับฟังก์ชั่นแรกคะแนน BIS-11 ถูกคาดการณ์ไว้ที่นี่มากขึ้นโดยเน้นผลกระทบต่อการกระตุ้นและสนับสนุนงานก่อนหน้า (คนต่างชาติ, 2009; คนต่างชาติและคณะ 2011).

การสนทนา

การศึกษาในปัจจุบันถูกออกแบบมาเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างประสบการณ์วิดีโอเกมการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยง สอดคล้องกับงานก่อนหน้า (คนต่างชาติ, 2009; คนต่างชาติและคณะ 2011), ~ 7% ของกลุ่มตัวอย่างปัจจุบันของคนหนุ่มสาวพบเกณฑ์สำหรับการเล่นเกมทางพยาธิวิทยา ยิ่งไปกว่านั้นการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาไม่พบในสตรีในตัวอย่างของเรา เมื่อพิจารณาถึงความสมดุลของเพศในตัวอย่างนี้หมายความว่าประมาณร้อยละ 14 ของผู้ชายที่เข้าร่วมในการศึกษารายงานการเล่นเกมทางพยาธิวิทยา ความสัมพันธ์ที่สำคัญถูกพบระหว่างชั่วโมงการเล่นเกมที่ใช้เวลา, การเล่นเกมทางพยาธิวิทยาและประเภทเกมและแรงกระตุ้น, การเสี่ยงและความไวต่อข้อเสนอแนะในเชิงบวกและเชิงลบ CCA เปิดเผยว่าการเล่นเกมทางพยาธิวิทยามีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความไวของข้อเสนอแนะในขณะที่การเล่นเกม FPS มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการกระตุ้นและความเสี่ยง

การรายงานด้วยตนเองและมาตรการด้านพฤติกรรมพบว่าการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาและการเล่นเกม FPS มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการกระตุ้นที่มากขึ้น การทำงานร่วมกันระหว่างชั่วโมงกับ PVP นั้นสัมพันธ์กับคะแนน BIS-II ในทางบวกซึ่งบ่งชี้ว่าอาการทางพยาธิวิทยาอื่น ๆ มีความสัมพันธ์ทางบวกกับการกระตุ้นมากขึ้น (Gentile et al., 2011) การเสริมการค้นพบนี้ความสัมพันธ์แบบบัญญัติที่สองเป็นตัวแทนของความสัมพันธ์ระหว่างการเล่นเกมทางพยาธิวิทยาการเล่นเกม FPS และการกระตุ้น หลักฐานสำหรับภารกิจ TD ยังสนับสนุนแนวคิดที่ว่าประเภทเกมอาจมีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์ระหว่างการเล่นเกมและการกระตุ้น สำหรับภารกิจ TD การเลือกรางวัลเล็ก ๆ ที่ส่งมอบก่อนหน้านี้อาจนำไปเป็นดัชนีของแรงกระตุ้น (Mitchell, 1999; Ohmura และคณะ 2005) ในภารกิจนี้การเลือกรางวัลเล็ก ๆ นั้นมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับวิดีโอเกม FPS ที่เล่น แต่ไม่ใช่กับวิดีโอเกมกลยุทธ์การเล่น ความสัมพันธ์ระหว่างการเล่นเกม FPS และการกระตุ้นนั้นเป็นที่น่าสนใจเนื่องจากหลักฐานที่แสดงว่ารูปแบบนี้เป็นการเล่นเกมที่เกี่ยวข้องกับการลดการใช้การควบคุมความรู้ความเข้าใจเชิงรุก (Bailey, 2009; Bailey และคณะ 2010; แกว่ง, 2012) ข้อมูลเหล่านี้ร่วมกันอาจบ่งบอกว่าการเล่นเกม FPS และการเล่นเกมทางพยาธิวิทยามีความสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นของพฤติกรรมหุนหันพลันแล่นซึ่งเป็นผลมาจากการลดลงของการใช้การควบคุมความรู้ความเข้าใจเชิงรุกเพื่อนำพฤติกรรม

ความเชื่อมโยงระหว่างการเล่นเกมและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงมีความอ่อนไหวต่อประเภทเกม ในงานที่มีความเสี่ยงจำนวนชั่วโมงที่ใช้ในการเล่นวิดีโอเกมการโต้ตอบระหว่างชั่วโมงกับ PVP และการจัดหมวดหมู่เป็นเกมเมอร์ FPS ล้วนมีความสัมพันธ์เชิงลบกับเปอร์เซ็นต์ของการเลือกความเสี่ยงต่ำ และชั่วโมงคาดการณ์ว่าจะเลือกตัวเลือกที่มีความเสี่ยงสูงบ่อยกว่าใน CCA สิ่งนี้มาพร้อมกับการลดลงอย่างมากในคะแนนรวมที่ได้รับในตอนท้ายของภารกิจซึ่งแสดงให้เห็นว่าการเลือกตัวเลือกที่มีความเสี่ยงในงานเสี่ยงไม่ได้ผลในที่สุด เมื่อนำมารวมกันการค้นพบเหล่านี้แสดงให้เห็นชัดเจนว่าเวลาในการเล่นเกมพยาธิวิทยาและเกม FPS มีอิทธิพลต่อการเลือกตัวเลือกที่มีความเสี่ยงของแต่ละบุคคลและพฤติกรรมนี้ดูเหมือนจะดำเนินต่อไปแม้ว่าจะมีผลเสียต่อประสิทธิภาพในช่วงเวลาหนึ่งก็ตาม ในทางตรงกันข้ามกับการเล่นเกม FPS การเล่นเกมกลยุทธ์ไม่เกี่ยวข้องอย่างมากกับการรับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้น คำอธิบายอย่างหนึ่งสำหรับอิทธิพลที่แตกต่างกันของประเภทเกมคือมีแนวโน้มที่จะมีผลกระทบทางสังคมในการตัดสินใจอย่างหุนหันพลันแล่นในเกมกลยุทธ์เนื่องจากความสำเร็จในเกมมักต้องอาศัยความร่วมมือกับทีม สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าทั้งเกมกลยุทธ์และเกม FPS มีความสัมพันธ์ในเชิงบวกกับ PVP และความสัมพันธ์ระหว่างอาการทางพยาธิวิทยาและชั่วโมง×กลยุทธ์ (r = 0.46) ดูเหมือนจะสูงกว่าความสัมพันธ์ระหว่าง PVP และชั่วโมง× FPS (r = 0.29) ถึงแม้ว่าความแตกต่างนี้จะไม่บรรลุเป้าหมาย t(146) = 1.53, p > 0.05 สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าทั้งเกมกลยุทธ์และเกม FPS เกี่ยวข้องกับการเล่นเกมทางพยาธิวิทยา แต่ผลที่ตามมาของความหุนหันพลันแล่นและการรับความเสี่ยงนั้นไม่เหมือนกันสำหรับทั้งสองประเภท อาจเป็นเพราะโครงสร้างของสภาพแวดล้อมการเล่นเกมหรือเป้าหมายของผู้เล่นในประเภทต่างๆ

ประสิทธิภาพของงานที่มีความเสี่ยงงานการเลือกความน่าจะเป็นและในระดับที่น้อยกว่านั้น IGT ให้หลักฐานว่าการเล่นเกมและพยาธิวิทยามีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความไวต่อผลลัพธ์เชิงลบที่ลดลง เวลาของเกมมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับประสิทธิภาพที่ต่ำกว่าของงานเสี่ยง (เช่นคะแนนรวมต่ำกว่า) เนื่องจากการเลือกตัวเลือกที่มีความเสี่ยงมากขึ้น สันนิษฐานว่าหลังจากการเลือกตัวเลือกที่มีความเสี่ยงต่ำหลายครั้งการสะสมของการสูญเสียควรเป็นตัวยับยั้งสำหรับการเลือกตัวเลือกที่มีความเสี่ยงต่อไป แต่สิ่งนี้ดูเหมือนจะไม่เป็นเช่นนั้น ในทำนองเดียวกันความคิดเห็นเกี่ยวกับการทดลองหลายครั้งของ IGT น่าจะส่งผลให้การเลือกลดลงจากเด็ค“ ไม่ดี” คะแนน PVP ที่สูงขึ้นและการเล่นเกมชั่วโมงมีความสัมพันธ์กับการเลือกที่มากขึ้นจากเด็ค“ ไม่ดี” ที่ผ่านจุดที่การตอบรับมีประสิทธิภาพในการลดการเลือกจากเด็คเหล่านี้ในหมู่นักเล่นเกมระดับสูงที่ไม่ใช่พยาธิวิทยา

งานการเลือกความน่าจะเป็น (Frank et al., 2004) ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเรียนรู้ที่เสริมด้วยการตอบรับเชิงบวกหรือเชิงลบว่ามีความไวต่อการเล่นเกม การเล่นเกม FPS และพยาธิวิทยาของเกมที่เพิ่มขึ้นนั้นเกี่ยวข้องกับการหลีกเลี่ยง B ที่ลดลง (เช่นการเรียนรู้จากการตอบรับเชิงลบ) อย่างไรก็ตามเกมกลยุทธ์มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการหลีกเลี่ยง B (เช่น r = 0.17) แนะนำว่าบุคคลที่ระบุว่าเป็นนักเล่นเกมกลยุทธ์มีความไวต่อการตอบรับเชิงลบมากกว่า เช่นเดียวกับความหุนหันพลันแล่นลักษณะของเกมกลยุทธ์อาจอธิบายความสัมพันธ์นี้ ข้อผิดพลาดในเกมที่ใช้กลยุทธ์อาจมีผลระยะยาวในการบรรลุเป้าหมายในเกมเพราะการเล่นเกมมักจะขยายกรอบเวลานานกว่าวิดีโอเกม FPS ดังนั้นความผิดพลาดในวิดีโอเกมกลยุทธ์จึงมีค่าใช้จ่ายสูงและจะได้รับประโยชน์จากการให้ความสนใจกับผลลัพธ์เชิงลบและการเรียนรู้เพื่อหลีกเลี่ยงผลลัพธ์เหล่านั้นในอนาคต

การศึกษาในปัจจุบันมีข้อ จำกัด เล็กน้อยที่ควรระวัง ก่อนการออกแบบไม่ได้ทดลองและสิ่งนี้มีสองนัย เป็นไปได้หรือไม่ที่ตัวแปรที่ไม่ผ่านการวัดบางตัวมีผลต่อการค้นพบและไม่สามารถกำหนดทิศทางของสาเหตุได้ (เช่นการเล่นเกมเพิ่มความเสี่ยงต่อการถูกกระตุ้นและหุนหันพลันแล่น การศึกษาในอนาคตอาจแก้ไขปัญหานี้ได้โดยดูที่ผลกระทบระยะสั้นและระยะยาวของการฝึกอบรมวิดีโอเกมเกี่ยวกับการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงคล้ายกับการทำงานกับการรุกราน (Anderson et al., 2010) และการประมวลผล visuospatial (Bavelier et al., 2012) ประการที่สองมีการตรวจสอบวิดีโอเกมเพียงสองประเภทอย่างไรก็ตามประเภทที่ตรวจสอบในการศึกษามีแนวโน้มที่จะได้รับความนิยมสูงสุดในหมู่นักเล่นเกม (The NDP Group 2010) อ้างอิงข้อมูลปัจจุบันและงานอื่น ๆ (เช่น Fischer et al., 2009) ปรากฏว่าการเชื่อมโยงระหว่างประสบการณ์วิดีโอเกมและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงมีแนวโน้มที่จะถูกควบคุมโดยประเภทของวิดีโอเกมโดยมีเอฟเฟกต์บางอย่างเฉพาะสำหรับประเภทหนึ่ง (สีเขียวและ Bavelier 2003) การวิจัยเพิ่มเติมจะมีความจำเป็นเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบของประเภทต่าง ๆ และลักษณะพิเศษเหล่านี้อาจโต้ตอบในบุคคลที่เล่นมากกว่าหนึ่งประเภท ในที่สุดการศึกษาปัจจุบันมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจที่มีความเสี่ยงในบริบทของการพนัน (เช่นผู้เข้าร่วมพยายามที่จะได้รับคะแนนในการตัดสินใจ) ดังนั้นข้อมูลไม่ได้พูดถึงการรับความเสี่ยงในบริบทอื่น ๆ เช่นสังคมหรือ พฤติกรรมทางวิชาการ การศึกษาอื่น ๆ ได้แสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการขับวิดีโอเกมที่มีต่อทัศนคติและพฤติกรรมการขับขี่ที่มีความเสี่ยง (Beullens et al., 2011) ดังนั้นเมื่อรวมกับการค้นพบในปัจจุบันพบว่าวิดีโอเกมอาจมีอิทธิพลต่อการรับความเสี่ยงในบริบทที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดและในบริบทที่แตกต่างกันมากขึ้น (เช่นเกม FPS ทำนายประสิทธิภาพในงานเสี่ยง)

การศึกษาในปัจจุบันได้ขยายวรรณกรรมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างประสบการณ์วิดีโอเกมและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงสูงกว่าพฤติกรรมการขับขี่ที่มีความเสี่ยง (Fischer et al., 2009; Beullens et al., 2011) และบ่งชี้ว่าอาการทางพยาธิวิทยาและประเภทมีบทบาทสำคัญในการกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างประสบการณ์การเล่นเกมและการตัดสินใจ เราได้แสดงให้เห็นว่าการใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยามีความเกี่ยวข้องกับการเพิ่มแรงกระตุ้นการเสี่ยงและการสูญเสียในงานที่เหมือนการพนัน การค้นพบจากห้องปฏิบัติการเหล่านี้สอดคล้องกับรายงานโลกแห่งความจริงเกี่ยวกับผลที่ตามมาจากการเล่นวิดีโอเกมที่มากเกินไปรวมถึงความขัดแย้งในครอบครัว (Warren, 2011) การสูญเสียทางการเงิน (Doan และ Strickland, 2012) และแม้แต่ความตาย (ข่าวบีบีซี 2005) ในตัวอย่างปัจจุบันทั้งวิดีโอเกม FPS และเกมวางแผนกลยุทธ์สองประเภทยอดนิยมมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับอาการทางพยาธิวิทยา งานนี้เน้นความสำคัญของการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจสาเหตุและการรักษาของการใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยาและเพื่อสำรวจผลกระทบของประเภทต่าง ๆ

คำชี้แจงความขัดแย้งทางผลประโยชน์

ผู้เขียนประกาศว่าการวิจัยได้ดำเนินการในกรณีที่ไม่มีความสัมพันธ์ทางการค้าหรือทางการเงินใด ๆ ที่อาจตีความได้ว่าเป็นความขัดแย้งทางผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น

อ้างอิง

  • Afifi A. , Clark VA, May S. (2004) การวิเคราะห์หลายตัวแปรที่ใช้คอมพิวเตอร์ช่วย 4th Edn Boca Raton, FL: แชปแมนและฮอล
  • Anderson CA, Shibuya A. , Ihori N. , Swing EL, Bushman BJ, Sakamoto A. , และคณะ (2010) วิดีโอเกมที่มีความรุนแรงมีผลต่อความก้าวร้าวการเอาใจใส่และพฤติกรรมสังคมในประเทศตะวันออกและตะวันตก จิตวิทยา วัว. 136, 151 – 173 10.1037 / a0018251 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • เบลีย์เค. (2009). ความแตกต่างระหว่างบุคคลในประสบการณ์วิดีโอเกม: การควบคุมความรู้ความเข้าใจการประมวลผลทางอารมณ์และการประมวลผลข้อมูล Ames, Iowa: วิทยานิพนธ์ระดับปริญญาโทที่ยังไม่ได้ตีพิมพ์, มหาวิทยาลัยแห่งรัฐไอโอวา
  • Bailey K. , West R. , Anderson CA (2011) ความสัมพันธ์ระหว่างการสัมผัสเรื้อรังกับความรุนแรงของวิดีโอเกมและการประมวลผลภาพอารมณ์: การศึกษา ERP Cogn มีผลต่อ Behav Neurosci 11, 259 – 276 10.3758 / s13415-011-0029-y [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Bailey KM, West R. , Anderson CA (2010) ความสัมพันธ์เชิงลบระหว่างประสบการณ์วิดีโอเกมและการควบคุมการรับรู้เชิงรุก สรีรวิทยา 47, 34 – 42 10.1111 / j.1469-8986.2009.00925.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Bartholow BD, Bushman BJ, Sestir MA (2006) การเปิดรับวิดีโอเกมที่มีความรุนแรงเรื้อรังและการลดความรุนแรงลงสู่ความรุนแรง: ข้อมูลที่เป็นไปได้เกี่ยวกับพฤติกรรมและเหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับสมอง J. ประสบการณ์ Soc จิตวิทยา 42, 532 – 539 10.1016 / j.jesp.2005.08.006 [ข้ามอ้างอิง]
  • Basak C. , Boot WR, Voss MW, Kramer AF (2008) สามารถฝึกฝนในวิดีโอเกมกลยุทธ์แบบเรียลไทม์ซึ่งช่วยลดความรู้ความเข้าใจในผู้สูงอายุ จิตวิทยา อายุ 23, 765 – 777 10.1037 / a0013494 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Bavelier D. , CS สีเขียว, Pouget A. , Schrater P. (2012) ความยืดหยุ่นของสมองในช่วงชีวิต: เรียนรู้ที่จะเรียนรู้และเล่นวิดีโอเกม Annu รายได้ Neurosci 35, 391 – 416 10.1146 / annurev-neuro-060909-152832 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • ข่าวบีบีซี (2005, สิงหาคม 10) S เกาหลีเสียชีวิตหลังจากเซสชั่นเกม มีออนไลน์ที่: http://news.bbc.co.uk/2/hi/technology/4137782.stm
  • Bechara A. , Damasio A. , Damasio H. , Anderson S. (1994) ความรู้สึกไวต่อผลกระทบในอนาคตหลังจากความเสียหายต่อเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าของมนุษย์ ความรู้ความเข้าใจ 50, 7 – 15 10.1016 / 0010-0277 (94) 90018-3 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Beullens MA, Roe K. , Van den Bulck J. (2011). เกมเมอร์ที่ยอดเยี่ยมไดรเวอร์ที่ยอดเยี่ยม? ผลกระทบของการเล่นวิดีโอเกมของวัยรุ่นที่มีต่อพฤติกรรมการขับรถ: การศึกษาแบบสองคลื่น Accid. ก้น. ก่อนหน้า 43, 58–65 10.1016 / j.aap.2010.07.011 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • ยี่ห้อ M. , Kalbe E. , Labudda K. , Fujiwara E. , Kessler J. , Markowitsch HJ (2005) การตัดสินใจบกพร่องในผู้ป่วยที่มีการพนันทางพยาธิวิทยา จิตเวชศาสตร์ 133, 91 – 99 10.1016 / j.psychres.2004.10.003 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Braver TS (2012) ลักษณะตัวแปรของการควบคุมการรับรู้: กรอบกลไกคู่ แนวโน้ม Cogn Neurosci 16, 106 – 113 10.1016 / j.tics.2011.12.010 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Cavedini P. , Riboldi G. , Keller R. , D'Annucci A. , Bellodi L. (2002). ความผิดปกติของกลีบหน้าผากในผู้ป่วยการพนันทางพยาธิวิทยา จิตเวช. จิตเวชศาสตร์ 51, 334–341 10.1016 / S0006-3223 (01) 01227-6 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Christopoulos GI, Tobler PN, Bossaerts P. , Dolan RJ, Schultz W. (2009) ประสาทมีความสัมพันธ์กับมูลค่าความเสี่ยงและความเกลียดชังความเสี่ยงที่เอื้อต่อการตัดสินใจภายใต้ความเสี่ยง J. Neurosci 29, 12574 – 12583 10.1523 / JNEUROSCI.2614-09.2009 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Doan AP, Strickland B. (2012) ติดเกม: ล่อและค่าใช้จ่ายของการเสพติดวิดีโอเกม FEP นานาชาติ มีออนไลน์ที่: http://www.amazon.com/gp/product/193557602X/
  • Figner B. , Weber EU (2011) ใครจะเสี่ยงเมื่อไหร่และเพราะอะไร ปัจจัยกำหนดความเสี่ยง ฟี้ ผบ. จิตวิทยา วิทย์ 20, 211 – 216 10.1177 / 0963721411415790 [ข้ามอ้างอิง]
  • Fischer P. , Greitemeyer T. , Kastenmuller A. , Vogrincic C. , Sauer A. (2011) ผลกระทบของการเปิดรับสื่อความเสี่ยงที่มีต่อความรู้ความเข้าใจอารมณ์และพฤติกรรมที่เป็นบวก: การวิเคราะห์อภิมาน จิตวิทยา วัว. 137, 367 – 390 10.1037 / a0022267 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Fischer P. , Greitemeyer T. , Morton T. , Kastenmuller A. , Postmes T. , Frey D. , et al. (2009) เอฟเฟกต์ของเกมแข่งรถ: ทำไมวิดีโอเกมแข่งรถจึงเพิ่มความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้น Pers Soc จิตวิทยา วัว. 35, 1395 – 1409 10.1177 / 0146167209339628 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Fischer P. , Kubitzki J. , Guter S. , Frey D. (2007) การขับขี่เสมือนจริงและการเสี่ยง: การทำเกมแข่งรถช่วยเพิ่มความรู้ความเข้าใจผลกระทบและพฤติกรรม J. ประสบการณ์ จิตวิทยา Appl 13, 22 – 31 10.1037 / 1076-898X.13.1.22 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Frank MJ, Seeberger LC, O'Reilly RC (2004) โดยแครอทหรือแท่ง: การเรียนรู้การเสริมสร้างความรู้ความเข้าใจในพาร์กินโซนิซึม วิทยาศาสตร์ 306 พ.ศ. 1940– พ.ศ. 1943 10.1126 / science.1102941 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • คนต่างชาติ D. (2009) การใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยาในวัยเด็ก 8 ถึง 18 จิตวิทยา วิทย์ 20, 594 – 602 10.1111 / j.1467-9280.2009.02340.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • คนต่างชาติ DA, Choo H. , Liau A. , Sim T. , Li D. , Fung D. , et al. (2011) การใช้วิดีโอเกมทางพยาธิวิทยาในวัยรุ่น: การศึกษาระยะยาวสองปี กุมารเวชศาสตร์ 127, e319 – e329 10.1542 / peds.2010-1353 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • CS สีเขียว, Bavelier D. (2003) วิดีโอเกมแอ็คชั่นจะปรับเปลี่ยนความสนใจแบบภาพ ธรรมชาติ 423, 534 – 537 10.1038 / nature01647 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Kim Y. , Sohn H. , Jeong J. (2011) การเปลี่ยนแปลงล่าช้าจากการกำกวมเป็นการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงในการติดเหล้าในช่วงงานพนันของไอโอวา จิตเวชศาสตร์ 190, 727 – 731 10.1016 / j.psychres.2011.05.003 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Kirby K. , Petry NM, Bickel WK (1999) ผู้เสพติดเฮโรอีนมีอัตราคิดลดที่สูงกว่าสำหรับรางวัลล่าช้ากว่าการควบคุมโดยไม่ใช้ยา J. ประสบการณ์ จิตวิทยา พลเอก 128, 78 – 87 10.1037 / 0096-3445.128.1.78 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Kirsh SJ, Mounts JRW (2007) การเล่นวิดีโอเกมที่รุนแรงส่งผลกระทบต่อการรับรู้อารมณ์ใบหน้า Aggress Behav 33, 353 – 358 10.1002 / ab.20191 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Knoch D. , Gianotti LRR, Pascual-Leone A. , Treyer V. , Regard M. , Hohmann M. , et al. (2006) การหยุดชะงักของเยื่อหุ้มสมอง prefrontal ขวาโดยการกระตุ้นแม่เหล็ก transcranial ซ้ำ transcranial ความถี่ต่ำก่อให้เกิดพฤติกรรมเสี่ยง J. Neurosci 26, 6469 – 6472 10.1523 / JNEUROSCI.0804-06.2006 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Kronenberger WG, Matthews VP, Dunn DW, Wang Y. , Wood EA, Giauque AL, และคณะ (2005) การเปิดรับสื่อความรุนแรงและการทำงานของผู้บริหารในวัยรุ่นที่ก้าวร้าวและควบคุม เจ. คลีนิก จิตวิทยา 61, 725 – 737 10.1002 / jclp.20022 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Loewenstein G. , Thaler RH (1989) ความผิดปกติ: ทางเลือกระหว่างกัน เจอี. Perspect 3, 181 – 193 10.1257 / jep.3.4.181 [ข้ามอ้างอิง]
  • Mathews VP, Kronenberger WG, Wang Y. , Lurito JT, Lowe MJ, Dunn DW (2005) การเปิดโปงความรุนแรงของสื่อและการกระตุ้นสมองส่วนหน้าวัดจากการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กในวัยรุ่นที่ก้าวร้าวและไม่ก้าวร้าว เจคอมพิวเตอร์ ช่วยเหลือ Tomogr 29, 287 – 292 10.1097 / 01.rct.0000162822.46958.33 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • McClure SM, Laibson DI, Loewenstein G. , Cohen JD (2004) แยกระบบประสาทให้ความสำคัญกับผลตอบแทนทางการเงินทันทีและล่าช้า วิทยาศาสตร์ 306, 503 – 507 10.1126 / วิทยาศาสตร์. 1100907 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Mitchell SH (1999) มาตรการความหุนหันพลันแล่นในผู้สูบบุหรี่และผู้ไม่สูบบุหรี่ Psychopharmacology 146, 455 – 464 10.1007 / PL00005491 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • การบริหารความปลอดภัยการจราจรบนทางหลวงแห่งชาติ. (2009) ระบบรายงานการวิเคราะห์ความตาย มีออนไลน์ที่: http://www.nhtsa.gov/FARS (เข้าถึงมิถุนายน 20, 2011)
  • Ohmura Y. , Takahashi T. , Kitamura N. (2005) การลดความล่าช้าในการรับผลกำไรและขาดทุนทางการเงินโดยผู้สูบบุหรี่ Psychopharmacology 182, 508 – 515 10.1007 / s00213-005-0110-8-XNUMX [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995). โครงสร้างปัจจัยของระดับความหุนหันพลันแล่นของ Barratt J. Clin. Psychol. 51, 768–774 10.1002 / 1097-4679 (199511) 51: 6 <768 :: AID-JCLP2270510607> 3.0.CO; 2-1 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Pawlikowski M. , Brand M. (2011) การเล่นเกมอินเทอร์เน็ตและการตัดสินใจที่มากเกินไป: ทำผู้เล่น World of Warcraft มากเกินไปมีปัญหาในการตัดสินใจภายใต้เงื่อนไขที่มีความเสี่ยง จิตเวชศาสตร์ 188, 428 – 433 10.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • อ่าน D. (2004) ตัวเลือกระหว่างกาลในคู่มือการตัดสินและการตัดสินใจของแบล็กเวลล์บรรณาธิการ Koehler DJ, Harrey N. บรรณาธิการ (Malden, MA: Blackwell;), 424 – 443
  • Reynolds B. , Richards JB, Horn K. , Karraker K. (2004) การลดความล่าช้าและการลดความน่าจะเป็นที่สัมพันธ์กับสถานะการสูบบุหรี่ในผู้ใหญ่ Behav กระบวนการ 65, 35 – 42 10.1016 / S0376-6357 (03) 00109-8 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Sherry A. , Henson RK (2005) การดำเนินการและตีความการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบบัญญัติในการวิจัยบุคลิกภาพ: ไพรเมอร์ที่ใช้งานง่าย J. Pers. ประเมินผล 84, 37 – 48 10.1207 / s15327752jpa8401_09 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Slutske WE, Caspi A. , Moffitt TE, Poultin R. (2005) บุคลิกภาพและปัญหาการพนัน: การศึกษาในอนาคตของกลุ่มเกิดของคนหนุ่มสาว. โค้ง. พลศาสตร์จิตเวช 62, 769 – 775 10.1001 / archpsyc.62.7.769 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • Steinberg L. (2008) มุมมองทางประสาทวิทยาศาสตร์ทางสังคมเกี่ยวกับการรับความเสี่ยงของวัยรุ่น dev Rev. 28, 78 – 106 10.1016 / j.dr.2007.08.002 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • สวิง EL (2012) เสียบเข้ากับ: ผลกระทบของการใช้สื่ออิเล็กทรอนิกส์ที่มีต่อปัญหาความสนใจ, การควบคุมความรู้ความเข้าใจ, การมองเห็นและการรุกราน วิทยานิพนธ์ปริญญาเอกที่ไม่ได้เผยแพร่มหาวิทยาลัยไอโอวาสเตตอาเมสไอโอวา
  • Tanabe J. , Thompson L. , Claus E. , Dalwani M. , Hutchison K. , Banich MT (2007) กิจกรรมเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าจะลดลงในการเล่นการพนันและผู้ใช้สารที่ไม่พนันในระหว่างการตัดสินใจ ครวญเพลง Mapp สมอง 28, 1276 – 1286 10.1002 / hbm.20344 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
  • กลุ่ม NDP (2010) การวิจัยตลาดบันเทิง มีออนไลน์ที่: http://www.npd.com/corpServlet?nextpage=entertainment-categories_s.html (เข้าถึงมิถุนายน 15, 2011)
  • Warren L. (2011, 31 พฤษภาคม). วิดีโอเกมถูกกล่าวหาว่าหย่าร้างเนื่องจากผู้ชาย 'ชอบ World of Warcraft กับภรรยาของพวกเขา' เดลิเมล์ออนไลน์ได้ที่: http://www.dailymail.co.uk/news/article-1392561/World-Warcraft-video-games-blamed-divorce-men-prefer-wives.html#ixzz2dO45VChT
  • Weber EU, Blais A.-R. , Betz NE (2002) มาตรวัดระดับความเสี่ยงเฉพาะของโดเมน: การวัดการรับรู้ความเสี่ยงและพฤติกรรมเสี่ยง J. Behav decis หมาก 15, 263 – 290 10.1002 / bdm.414 [ข้ามอ้างอิง]
  • Weber EU, Johnson EJ (2009) การตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน: คำอธิบายทางจิตวิทยาเศรษฐกิจและเศรษฐศาสตร์ประสาทของการตั้งค่าความเสี่ยงในระบบประสาท: การตัดสินใจและสมองสหพันธ์ Glimcher PW, Camerer CF, Fehr E. , Poldrack RA, บรรณาธิการ (London: Academic Press;), 127 – 144
  • West R. , Bailey K. (2013) วิดีโอเกมและความสนใจใน The Oxford Handbook of Media Psychology, ed Dill K. , editor (New York, NY: Oxford University Press;), 403 – 420