Addic Behavio Ad davranışı. 2017 Jun; 5: 19–28.
Online yayınlandı 2017 Feb 7. doi: 10.1016 / j.abrep.2017.02.002
PMCID: PMC5800554
Sayfalar: 29450224
Dil: İngilizce | Almanca | Almanca
Rayna Sariyska,a,⁎ Bernd Lachmann,a Sebastian Markett,b,c Martin Reuter,b,c ve Christian Montaga,d
1. Giriş
İnternet, dünya çapında birçok insanın günlük yaşamına girerek, bilgi toplamak ve eğlence tüketmek için kolay bir yol sunuyor. İnternet kullanıcılarının sayısının artmasıyla birlikte, şu anda dünya nüfusunun neredeyse% 50'ini (07.09.16 üzerinden erişilebilmektedir). http://www.internetlivestats.com/internet-users/), the number of reports on problematic Internet usage (PIU) is rising. In a representative study from Germany (N = 15,024 katılımcı) Rumpf, Meyer, Kreuzer, John ve Merkeerk (2011) İnternet bağımlılığında% 1.5'lik yaygınlıklar göstermiş, daha genç kullanıcılar daha yüksek oranlar göstermiştir (4-14 yaş grubunda% 16). İlk PIU'yu tanımlama ve teşhis etme girişimleri1 1998 yılında Kimberly Young tarafından yapılmıştır (ayrıca ilk vaka raporuna bakın). Genç, 1996). O zamandan beri çok sayıda test ve tarama aracı geliştirilmiştir (örneğin; Genç, 1998b, Genç, 1998a, Tao ve diğerleri, 2010), farklı popülasyonlarda prevalansları hesaplayabilmek ve hastalara etkili tedavi sağlayabilmek için. Bununla birlikte, PUB'nin nosolojik bir sınıflandırması hala yoktur. Çevrimiçi oyun bağımlılığı konusundaki araştırmalar bir adım ötede görünüyor, çünkü yakın zamanda İnternet Oyun Bozukluğu (IGD) DSM-5'in III. Bölümünde yer aldı, bu sayede resmi bir bozukluk olarak değerlendirilmesinden önce başka sınavları teşvik etti.Amerikan Psikiyatri Birliği). IGD, sadece yukarıda açıklanan genel PIU formu ile küçük parçalara binen spesifik bir PIU formu olarak kabul edilir (örn. Davis, 2001, Montag ve arkadaşları, 2015).
1.1. PUB ve dolaylı öğrenme / karar verme
Karar vermedeki eksiklikler sayısız çalışmada gösterilmiştir, bu da madde ve davranış bağımlılığı olan hastaları araştırır (örn. Bechara ve diğerleri, 2001, Schoenbaum ve diğerleri, 2006). PUB'nin kavramsallaştırılmasındaki benzerlik ve davranış / madde bağımlılığı nedeniyle (Genç, 1998a) Aşırı İnternet kullanımının doğasını daha iyi anlamak için karar verme konusu da oldukça önemlidir. Karar vermeyi değerlendirirken belirsizlik altındaki karar verme ile risk altındaki karar alma arasında bir ayrım yapılmıştır (Brand ve arkadaşları, 2006, Schiebener ve Markası, 2015). Belirsizlik altında karar vermede kazançlar ve kayıplara ilişkin kurallar ve farklı sonuçların olasılıkları açıkça açıklanmamıştır (örneğin (IOWA Kumar Görevi veya IGT'nin ilk denemeleriyle ölçülen), potansiyel hakkında riskli bilgiler altında karar vermede sonuçları ve kazançlar ve kayıplar için olasılıklar mevcuttur veya hesaplanabilir (örneğin, Zar Oyunu veya GDT Oyunu ile ölçülür) (Brand ve arkadaşları, 2006, Schiebener ve Markası, 2015). Bu farklılaşmaya ve karar vermenin ikili süreç modellerine dayanarak (örn. Epstein, 2003), Schiebener ve Marka (2015) Risk altındaki karar vermeyi açıklamak için teorik bir model önerdi. Bu modelde yürütme işlevlerinin rolü, risk altındaki karar verme ile ilgililiğin bir anahtarı olarak vurgulanır, ancak belirsizlik altında karar vermenin önemi yoktur. Duygusal ödül ve cezanın her iki karar verme biçimine de eşlik etmesi beklenir. Bu nedenle, her iki yansıtıcı süreç (bilişle kontrol edilir) ve dürtüsel süreçlerle (duygusal ödül ve cezanın öngörülmesi ile teşvik edilir) objektif risk koşullarında karar alma süreçlerinde yer alabilir (Schiebener & Marka, 2015). Ayrıca, karar durumu hakkında bilgi, bireysel özellikler ve durumun indüklediği durumlar ve dış etkiler gibi faktörlerin karar vermede modülatör etkileri olduğu ileri sürülmüştür (Schiebener & Marka, 2015).
İnternet bağımlılığı ile ilgili olarak yeni bir teorik çerçeve önerilmiştir. Marka, Genç, Laier, Wölfling ve Potenza (2016)“Yönetici-İşlev-Biliş-Yürütme” (I-PACE) etkileşimi olarak adlandırılır; burada yürütme işlevlerinde ve engelleyici kontrolde bir bozulma da PUB gelişimi için anlamlı olduğu vurgulanır. Bu modele göre, belirli İnternet kullanım bozukluklarının geliştirilmesi ve sürdürülmesi, ön-yerleştirme faktörleri (örneğin kişilik ve psikopatoloji), moderatörler (örneğin, işlevsel olmayan başa çıkma tarzı ve İnternet beklentileri) ve arabulucular (örneğin durumsal ipuçlarına duygusal ve bilişsel tepkiler) arasındaki etkileşimlerin temelini oluşturur. İnternet'in belirli bir özelliğinin kullanımının bir sonucu olarak, memnuniyet ve pozitif güçlendirme deneyimi ile birleştirilen bu karmaşık etkileşimler, azaltılmış yürütücü işlevler ve engelleyici kontrol ile belirli bir İnternet kullanım bozukluğu ile sonuçlanabilir.
Şimdiye kadar PUB, engelleyici kontrol ve karar verme bağlamında birkaç ampirik çalışma yapılmıştır. Çoğu, yukarıda belirtilen teorik çerçeveye uygundur. Brand ve ark. (2016). Sun ve diğ. (2009) Mesela, bir kumar görevinde aşırı İnternet kullanıcılarının daha kötü performans gösterdiğini ve kontrol katılımcılarına kıyasla daha başarılı bir strateji seçiminin daha yavaş olduğunu bildirdi. Daha yeni bir çalışmada, Pawlikowski ve Markası (2011) GDT'de risk altındaki düşük karar verme kabiliyetini kontrol grubu katılımcılarına kıyasla bir grup aşırı World of Warcraft (WoW) oyuncusu için bildirdi. Yao ve diğ. (2015) Go / NoGo görevinin (oyunla ilgili uyaranların nötr uyaranların yanında kullanıldığı yerlerde) değiştirilmiş bir versiyonunu kullandılar ve kontrol katılımcılarına kıyasla IGD'li katılımcılarda inhibitör kontrolde azalma bildirmişlerdir. Laier, Pawlikowski ve Marka (2014) found similar results with a modified version of the IGT, when using pornographic and neutral pictures on the advantageous and/or disadvantageous card decks. Here, male participants showed deficient decision making in trials where the pornographic pictures were associated with disadvantageous card decks. However, also mixed results concerning decision making in the context of PIU or IGD were reported. In a study by Ko ve diğ. (2010) örneğin, İnternet bağımlıları, kontrol katılımcılarına kıyasla, IGT ile ölçülen daha iyi karar vermeyi gösterdi. Tarafından yapılan çalışmada Yao ve diğ. (2015) Zaten yukarıda belirtilenlere göre, sağlıklı katılımcılar ile IGD'li hastalar arasında IGT kullanarak karar vermede bir fark bulunamamıştır. Bu çelişkili sonuçları çözmek için olası müdahale değişkenlerini incelemek için ileri çalışmalar gereklidir. Belirli bir değişken bu çalışmada daha sonra açıklanmaktadır.
1.2. PUB, risk alma ve dürtüsellik
Due to the initial characterization of PIU as an impulse control disorder, a number of studies were conducted to explore PIU in the context of impulsivity and risk-taking. Cao, Su, Liu ve Gao (2007) ve Lee ve diğ. (2012) PUB'nin Barratt Dürtüsellik Ölçeği (BIS-11) ile ölçülen özellik dürtüsellik ile pozitif ilişkili olduğunu göstermiştir. Teorik çerçeveye göre Brand ve ark. (2016)Yukarıda zaten tanıtılmış olan, PIU ile en sağlam ilişkiyi gösteren kişilik faktörleri arasında dürtüsellikten bahsedilir ve bu nedenle, gelişimini ve bakımını etkileyen faktörlerden biri olduğu öne sürülür. Genel olarak dürtüsellik, dürtüsel bireylere veya başkalarına bu reaksiyonların olumsuz sonuçlarına bakılmaksızın, iç veya dış uyaranlara hızlı, planlanmamış reaksiyonlara karşı bir yatkınlık olarak tanımlanmaktadır.Moeller, Barratt, Dougherty, Schmitz ve Swann, 2001; s. 1784). İlgili risk alma terimi, “belirsizlik altında, doğası gereği olumsuz sonuçları olan veya olmayan ve sağlam acil durum planlaması olmadan gerçekleştirilen davranışlar” olarak tanımlanmaktadır.Kreek, Nielsen, Butelman ve LaForge, 2005; s. 1453). Ko ve diğ. (2010) Balon Analog Risk Görevini uyguladı (Lejuez ve diğerleri, 2002) risk almayı ölçmek, ancak PUB ile anlamlı bir ilişki bulamamıştır. Bu çalışmada, her ikisi de kendi kendine raporlama ile birlikte deneysel dürtüsellik / risk alma önlemleri uygulayarak bu dernekleri bir kez daha araştırıyoruz.
1.3. PUB / IGD için cinsiyet rolü
İnternet bağımlılığı bağlamında bir diğer önemli konu, cinsiyete bağlı olarak İnternetin belirli özelliklerinin (örn. Çevrimiçi alışveriş, çevrimiçi oyun) tercih edilmesidir. Almanya'dan temsili bir çalışma, 77.1-14 yaş arası internet bağımlısı kadınların% 24'inin sosyal ağ sitelerini kullandığını, aynı yaştaki erkeklerin ise% 64,8'inin (Rumpf ve diğerleri, 2011). Aynı çalışmada İnternet bağımlısı kadınların% 7.2'si, İnternet'i çevrimiçi video oyunları oynamak için kullandıklarını bildirirken, aynı yaştaki erkeklerin% 14'sı (Rumpf ve diğerleri, 2011). Dolayısıyla, IGD ile ilgili olarak, erkek katılımcıların, kadın katılımcılara kıyasla, çevrimiçi oyun oynama tercihlerinin daha yüksek olduğu ve IGD geliştirme riskinin daha yüksek olduğu bildirildi. Dahası, Ko, Yen, Chen, Chen ve Yen (2005) Yaşlılık, düşük benlik saygısı ve düşük günlük yaşam doyumunun erkekler arasında daha şiddetli IGD ile ilişkili olduğunu, ancak kadınlarda olmadığını göstermiştir. Bu sonuçlara rağmen, katılımcıların cinsiyetini PUB bağlamında bir moderatör / arabulucu değişken olarak sistematik olarak değerlendiren az sayıda çalışma vardır. Bununla birlikte, bu farklılıkların alandaki bazı karşıt sonuçları hesaba katması mümkündür ve bu nedenle, sonraki çalışmalarda dikkate alınacaklardır.
The aim of our research project was to investigate the link between PIU, as well as IGD and implicit learning in a group of male participants with proneness to IGD (study 1). In study 2 we aimed at replicating these results, by comparing healthy participants and excessive WoW players under the consideration of gender. The purpose of study 3 was to explore the relationship between PIU, IGD and impulsivity/risk-taking (self-report and experimental data) in healthy participants.
Yukarıda belirtilen literatüre dayanarak, aşağıdaki hipotezleri formüle ettik:
We expect negative associations between PIU/IGD and implicit learning abilities (study 1).
We expect negative associations between PIU/IGD and implicit learning abilities (study 2). We expect this negative association to be strongest in the group of male WoW players.
We expect positive associations between PIU/IGD and the self-report and experimental measures of impulsivity/risk-taking in healthy participants (study 3).
2. Study 1
2.1. Yöntemler
2.1.1. Katılımcılar
N = 107 katılımcı (99 erkek, 8 kadın, yaş M = 19.52, SD = 3.57), dünyanın en büyük oyun etkinliği olan Almanya'daki "Gamescom 2013" e alındı. Ancak, mevcut örneklemdeki kadın katılımcı sayısının çok düşük olması nedeniyle (n = 8) ve yukarıda IGD bağlamında bildirilen cinsiyet farklılıkları (örn. Rumpf ve diğerleri, 2011), kadın katılımcıları çalışmanın analizlerinden çıkardık. Eksik verileri olan katılımcıları hariç tuttuktan sonra, örnek n = 79 erkek katılımcı (yaş M = 19.81, SD = 3.62). Eğitimleri ile ilgili olarak,% 8.9'u üniversite veya politeknik diplomasına sahip olduğunu,% 40.5'inin A düzeyinde veya mesleki lisans diplomasına sahip olduğunu ve% 26.6'sının ortaokul bitirme sertifikasına veya modern ortaokul diplomasına sahip olduğunu,% 24'inin ise okul diplomasına sahip olmadığını bildirdi.
2.1.2. önlemler
Katılımcılar İnternet bağımlılığı testinin (s-IAT) kısa bir sürümünde doldurdukları yaş, cinsiyet ve eğitim ile ilgili soruları cevapladılar. Pawlikowski, Altstötter-Gleich ve Marka, 2013; Mevcut örnekteki Cronbach's Alpha 0.70 idi, 12 Likert ölçekli madde (1 = asla 5'e = çok sık) ve Çevrimiçi Oyun Bağımlılığı Ölçeği (OGAS, Oyun Bağımlılığı Ölçeğinin değiştirilmiş bir versiyonu) Lemmens, Valkenburg ve Peter, 2009, where the word “online” was added to every item; Cronbach’s Alpha in the present sample was 0.66), consisting of 7 items, ranging between 1 = never and 5 = very often. Additionally, participants rated their computer gaming experience (e.g. “For how many years have you been playing computer games?” or “How many hours on average per week do you play online computer games?”). A self-report measure of risk-taking was administered, including one item on overall risk-taking tendencies (“How would you describe yourself from 0 (not at all willing to take risks) to 10 (absolutely willing to take risks)?”); German Socio-Econimic Panel (SOEP; Siedler, Schupp, Spiess ve Wagner, 2008). Hafifçe ayarlanmış deneysel bir görev ("Şeytanın sandığı") kullandık. Eisenegger ve diğ. (2010), in order to measure implicit learning. On each of a total of 36 trials, we presented ten pictures of closed wooden boxes on the computer screen. The boxes were aligned in one row and participants had the opportunity to subsequently open a self-selected number of boxes, working from left to right. Participants were instructed that nine of the boxes contained a virtual monetary reward (5 cents) and one contained a “devil”. If participants opened only reward boxes on a given trial, they proceeded to the next trial by gaining the sum of the rewards. If they opened a box, containing the devil, among with the other boxes, they lost everything on the current trial. The upcoming position of the devil was randomized among the 36 trials, but appeared on each position from 2 to 102 tam dört kez. Bu katılımcılara söz edilmemiş olsa da, bilişsel becerileri daha yüksek olan katılımcılar bu kural için açık bir anlayış geliştirmiş olabilir ve deney boyunca daha iyi performans göstermeyi öğrenmiş olabilir. Deney sonunda elde edilen parasal ödüllerin toplamına ayrıca “KAZANÇ” adı verilir ve örtük öğrenmenin bir ölçüsü olarak kullanılır. Deney düzeneği tasvir edilmiştir. İncir. 1.
Şeytanın sandığının deneysel kurulumu - sandığı şeytanla açmak, belirli bir denemede toplanan tüm paraları kaybetmeye yol açtı.
2.1.3. prosedür
All questionnaires only available in English were translated into German by our own work group. The participants first filled in the questionnaires and then completed the Devil’s chest experiment. Please note, that participants in study 1 did not receive any monetary reward after completing the experiment and that they were informed about this fact prior to completing the experiment.
2.1.4. İstatistiksel analizler
Aşağıdaki analizlerde, verilerin normalliği, önerilen kural tarafından uygulanarak incelenmiştir. Miles ve Shevlin (2001; s. 74), considering the skewness of the investigated variables. Correlation analyses were computed with Pearson’s or Spearman’s correlations, depending on the distribution of the data, and bootstrap bias-corrected and accelerated confidence intervals (BCa 95% confidence intervals) were computed for every correlation coefficient to further test their significance. Repeated measures ANOVA was used to test for implicit learning effects, when comparing the gain in the first 18 trials with the gain in the last 18 trials of the experiment.
2.1.5. ahlâk
Araştırma projesi (çalışmalar 1, 2 ve 3) Bonn, Almanya'nın Bonn Üniversitesi Yerel Etik Kurulu tarafından onaylandı. Çalışmaya başlamadan önce tüm denekler bilgilendirilmiş onam verdi.
2.2. Sonuçlar
İncelenen değişkenlerin ortalamaları ve standart sapmaları Tablo 1.
Tablo 1
Ortalama, standart sapma (SD) ve oyun deneyimi (yıl), haftada çevrimiçi oyun saatleri, s-IAT, OGAS, KAZANMA ve risk alma değişkenleri için olası / gerçek aralık.
| Anlamına gelmek | SD | Olası aralığı | Gerçek aralık | |
|---|---|---|---|---|
| Oyun uzmanlığı (yıl) | 11.09 | 4.31 | - | 3-24 |
| Haftalık çevrimiçi oyun saatleri | 22.24 | 16.00 | - | 0-70 |
| s-IAT | 23.86 | 5.38 | 12-60 | 12-43 |
| OGAS | 14.75 | 4.36 | 7-35 | 7-26 |
| KAZANÇ | 413.61 | 71.97 | 0-900a | 160-520 |
| Risk alma (öz raporlama) | 6.77 | 1.89 | 0-10 | 3-10 |
N = 79, risk alma (öz bildirim) n = 64.
2.2.1. Korelasyon analizleri
Yalnızca GAIN değişkeni normal olarak dağıtılmadı. Katılımcıların yaşı KAZANÇ (ρ = 0.27, p <0.05). Ayrıca, GAIN s-IAT puanı ile negatif bir korelasyon gösterdi (ρ = - 0.26, p <0.05). Ek olarak, GAIN için kısmi korelasyonları ve yaşı kontrol etmek için s-IAT skorunu hesapladık. Korelasyon önemli kaldı (r = - 0.28, p <0.05). GAIN ve OGAS puanı arasındaki negatif korelasyon marjinal olarak anlamlılığa ulaşmadı (ρ = - 0.20, p = 0.073) ve yaş kontrol edildikten sonra önemsiz kaldı (r = - 0.12, p = 0.292). BCa% 95 güven aralıklarının incelenmesinden sonra tüm önemli korelasyonlar anlamlı kalmıştır. Bakınız Tablo 2 for an overview of the results.
Tablo 2
"Şeytanın sandığı" deneyindeki GAIN ile s-IAT, OGAS skoru ve risk alma (kendi kendine bildirim) arasındaki korelasyonlar.
| KAZANÇ | s-IAT | OGAS | risk alma (öz raporlama) | |
|---|---|---|---|---|
| KAZANÇ | 1 | |||
| s-IAT | - 0.264⁎ | 1 | ||
| OGAS | - 0.203 | 0.511⁎⁎ | 1 | |
| risk alma (öz raporlama) | 0.148 | 0.129 | 0.187 | 1 |
N = 79, risk alma (öz bildirim) n = 64; Spearman korelasyonları şu şekilde tasvir edilmiştir: Italik.
2.2.2. Örtük öğrenmenin bir ölçüsü olarak "Şeytanın sandığı" deneyinin manipülasyon kontrolü
Tekrarlanan ölçümlerin sonuçları ANOVA, deneyin ilk 18 denemelerinde GAIN arasında, son 18 denemelerine göre anlamlı bir fark göstermiştir.F(1,78) = 17.303, p <0.01), katılımcıların deneyin ikinci bölümünde daha fazla para kazandıklarını gösterir (M1 = 192.34 ve M2 = 221.27 respectively) (see İncir. 2).
"Şeytanın sandığı" deneyinin son 18 denemesindeki GAIN ile ilk 18 denemedeki GAIN için ortalama ve standart hata. MU = para birimleri.
2.3. Tartışma
Özetlemek gerekirse, hipotezlerimizde önerildiği gibi, 1 İnternet bağımlılığı çalışmasında eksik örtük öğrenme yetenekleri ile ilişkilendirilmiştir. Bu sonuç, zayıf karar vermenin PUB bağlamında rolü için daha fazla kanıt sunar (örneğin; Brand ve arkadaşları, 2016). IGD ile birliktelik aynı yönde idi, ancak anlamlılığa ulaşamadı. Bu, bu çalışmada OGAS ölçeğinin nispeten küçük örneklem büyüklüğü ve / veya nispeten düşük iç tutarlılık (0.66) ile açıklanabilir. Bu ilişkileri daha fazla araştırmak ve erkek ve kadın katılımcılar ve oyuncular ile oyuncular olmayanlar arasındaki sonuçları karşılaştırmak için 2 çalışması yapılmıştır.
3. Study 2
İkinci çalışmanın amacı, WoW'a saf olmayan World of Warcraft (WoW) oyuncuları ve kontrol katılımcılarından oluşan bir örnek kullanarak 1. çalışmanın sonuçlarını tekrarlamaktı. Örtük öğrenmenin bir ölçüsü olarak s-IAT ve GAIN arasındaki ilişkinin IGD'ye yatkın erkek katılımcılarda gözlemlenebildiği göz önüne alındığında, çalışma 1'in sonuçlarının özellikle erkek WoW oyuncularında tekrarlanmasını görmekle ilgilendik.
3.1. Yöntemler
3.1.1. Katılımcılar
WoW players and control participants, took part in the study. The WoW players were recruited, using following criteria: WoW gaming experience for a minimum of two years. An exclusion criteria was playing other games than WoW for > 7 h per week, however, participants with no experience in other games were preferably recruited. Control persons needed to be WoW naïve, hence had no experience of playing this game before. Exclusion criteria for both groups of participants were visual impairment, difficulties in reading and writing, dyschromatopsia, concussion, long-term medication, neurological and psychiatric diseases, hearing disability and high substance use. After a thorough inspection of the sample we excluded one participant due to an eating disorder and daily cannabis consumption, one participants due to neurological and psychiatric disorders and one participant from the control group due to extreme values in sIAT and OGAS, and participants with missing data, which resulted in n = 77 kontrol katılımcısı (39 erkek) ve n = 44 WoW oyuncu (28 erkek). % 6.5 (n = 5) of control participants reported casual usage of online role-playing games (< 3 h gaming per week) and 23.4% (n = 18) Ego-shooter oyunlarının gündelik olarak kullanıldığını bildirdi (haftada 1 saatten az oyun). Toplam örneğin ortalama yaşı M = 23.70 (SD = 3.93). Regarding their education 10.7% reported having a university degree, another 85.9% reported having A-level or vocational baccalaureate diploma and 2.5% reported having secondary school leaving certificate or secondary modern school qualification. One person (0.9%) did not answer the items regarding education.
3.1.2. önlemler
İşte yine s-IAT (Pawlikowski ve arkadaşları, 2013; Mevcut örnekteki Cronbach's Alpha 0.76 idi), OGAS (GAS'ın bir modifikasyonu tarafından Lemmens ve diğerleri, 2009; Mevcut örnekte Cronbach's Alpha 0.88 idi) ve bilgisayar oyun deneyimi değerlendirildi. Ek olarak, 27 maddeden oluşan World of Warcraft'a Özgü Sorunlu Kullanım-Katılım Anketi (WoW-SPUQ) 1 = "tamamen katılmıyorum" ile 7 = "tamamen katılıyorum" (Peters ve Malesky, 2008; Mevcut örnekteki Cronbach's Alpha 0.89'dur) sadece WoW grubu tarafından doldurulmuştur. Ayrıca, Barratt Dürtüsellik Ölçeği (BIS-11; Patton ve Stanford, 1995; Cronbach’s Alpha in the present sample was 0.85) was administrated as a measure of impulsivity (30 items are scored on a scale, ranging from 1 = “rarely/never” to 4 = “almost always/always”). With this scale, three second order factors can be assessed: attentional impulsivity is defined as an inability to focus attention or concentrate; motor impulsiveness involves acting without thinking, while non-planning impulsiveness involves a lack of “futuring” or forethought (Stanford ve diğerleri, 2009). Bu çalışmada alt ölçekler için iç tutarlılıklar sırasıyla 0.73, 0.69 ve 0.69 idi.
3.1.3. prosedür
Katılımcılar, psikolojik değişkenlerin yanında biyolojik faktörleri ve IGD için rollerini araştırmak için büyük boylamsal bir çalışmaya katıldılar. Bu çalışma için, 1. çalışmadan elde edilen bulguları test etmek ve çoğaltmak için sadece ilk ölçüm noktasından elde edilen veriler kullanılmıştır (Şeytanın göğüs deneyini ikinci kez tamamlamak (T2), 1. çalışmadaki gibi onunla saf olmakla açıkça karşılaştırılamaz. ). Anketler ve deney 1. çalışmadaki sırayla tamamlandı. Ancak 1. araştırmaya kıyasla 2 katılımcıya "Şeytanın sandığı" deneyinde kazandıkları para miktarı ödendi ve bu konuda bilgilendirildi. deneyi tamamlamadan önce.
3.1.4. İstatistiksel analizler
Veri değerlendirmesi, 1'i incelemek için benzer şekilde yapılmıştır.
3.2. Sonuçlar
OGAS skoru ve haftada çevrimiçi oyun saatleri normal olarak erkek ve kadın kontrol katılımcıları gruplarında dağıtılmamıştır. Ayrıca, s-IAT skoru ve yaşı normalde kadın kontrol katılımcıları grubunda dağılmadı. GAIN ile erkek WoW oyuncuları grubunda s-IAT skoru arasındaki korelasyon, 1 çalışmasındaki bulgulara dayanarak, tek taraflı olarak test edildi.
Kontrol katılımcıları ve WoW oyuncuları için tanımlayıcı istatistikler Tablo 3. Here male and female control participants had significantly lower gaming experience, online gaming hours per week, and OGAS scores, compared to male and female WoW players (see Tablo 3). Ayrıca, kadın WoW oyuncuları, kadın kontrol katılımcılarına kıyasla, s-IAT'de önemli ölçüde daha yüksek puanlar gösterdi. Diğer tüm değişkenler kontrol katılımcıları ve WoW oyuncuları arasında anlamlı farklılık göstermedi.
Tablo 3
Ortalama, standart sapmalar (SD), olası / gerçek aralık, t-/U value and significance (p) for differences in means between the control participants and WoW group for the variables gaming experience (years), online gaming hours per week, GAIN, s-IAT, OGAS, WoW-SPUQ and BIS-11.
| Kontrol grubu | WoW oyuncuları | Olası aralığı | Gerçek aralık | t-/U değer | p | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Anlamına gelmek | SD | Anlamına gelmek | SD | |||||
| Erkek katılımcılar | ||||||||
| Oyun uzmanlığı (yıl) | 9.49 | 6.81 | 14.29 | 4.85 | - | 0-22 / 6-25 | - 3.369 | 0.001 |
| Haftalık çevrimiçi oyun saatleri | 1.18 | 2.11 | 19.71 | 11.44 | - | 0-9 / 0-50 | 30.0 | <0.001 |
| KAZANÇ | 450.77 | 39.10 | 443.04 | 54.30 | 0-900 | 370-510 / 305-525 | 0.678 | 0.500 |
| s-IAT | 21.67 | 6.53 | 23.79 | 6.90 | 12-60 | 12-42 / 14-41 | - 1.280 | 0.205 |
| OGAS | 8.67 | 2.39 | 15.79 | 5.85 | 7-35 | 7-17 / 9-29 | 94.5 | <0.001 |
| WoW-SPUQ | - | - | 87.57 | 23.26 | 27-189 | - / 53-134 | - | - |
| BIS-11 toplamı | 65.00 | 13.39 | 64.63 | 8.94 | 30-120 | 40-99 / 53-90 | 0.125 | 0.901 |
| BIS-11 dikkat | 17.13 | 4.95 | 16.57 | 2.85 | 8-32 | 8-30 / 12-21 | 0.579 | 0.565 |
| BIS-11 motor | 23.16 | 4.81 | 22.43 | 3.66 | 11-44 | 14-35 / 16-33 | 0.671 | 0.504 |
| BIS-11 planlama dışı | 24.71 | 5.32 | 25.74 | 4.77 | 11-44 | 14-40 / 16-40 | - 0.803 | 0.425 |
| Kadın katılımcılar | ||||||||
| Oyun uzmanlığı (yıl) | 3.86 | 5.76 | 11.50 | 5.29 | - | 0-15 / 1-20 | - 4.557 | <0.001 |
| Haftalık çevrimiçi oyun saatleri | 0.09 | 0.43 | 17.56 | 9.06 | - | 0-2.5 / 1-37.5 | 1.5 | <0.001 |
| KAZANÇ | 429.74 | 39.98 | 439.06 | 58.72 | 0-900 | 330-510 / 295-510 | - 0.678 | 0.501 |
| s-IAT | 18.58 | 4.99 | 21.44 | 5.24 | 12-60 | 13-36 / 14-30 | 199.5 | 0.047 |
| OGAS | 7.11 | 0.51 | 13.50 | 3.69 | 7-35 | 7-10 / 9-21 | 4.0 | <0.001 |
| WoW-SPUQ | - | - | 81.63 | 22.42 | 27-189 | - / 50-119 | - | - |
| BIS-11 toplamı | 61.25 | 9.14 | 61.73 | 6.16 | 30-120 | 37-87 / 53-77 | - 0.187 | 0.852 |
| BIS-11 dikkat | 16.61 | 3.55 | 17.06 | 3.38 | 8-32 | 10-25 / 10-22 | - 0.438 | 0.663 |
| BIS-11 motor | 21.08 | 3.93 | 21.80 | 3.97 | 11-44 | 12-31 / 17-29 | - 0.592 | 0.557 |
| BIS-11 planlama dışı | 23.97 | 4.16 | 23.31 | 2.70 | 11-44 | 13-35 / 17-27 | 0.584 | 0.562 |
Note: Mann-Whitney-U-Test was conducted for comparing the means of non-normally distributed variables. Results are depicted in italics in the table.
3.2.1. Korelasyon analizleri
Erkek veya kadın kontrol katılımcısı grupları için, katılımcıların yaşı GAIN, s-IAT veya OGAS skoru ile anlamlı olarak ilişkili değildi. Diğer tüm korelasyonlar Tablo 4. Here, GAIN was not significantly linked neither to the s-IAT nor to the OGAS score for male and female participants. Furthermore, the s-IAT score was positively linked to the BIS-11 subscale attentional impulsiveness in male control participants. All significant correlations in Tablo 4 remained significant after the inspection of the BCa 95% confidence intervals.
Tablo 4
Spearman and Pearson correlations for the variables GAIN, s-IAT, OGAS and BIS-11 for the group of control participants, splitted in males and females.
| KAZANÇ | s-IAT | OGAS | BIS-11 toplamı | BIS-11 dikkat | BIS-11 motor | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Erkek katılımcılar | ||||||
| KAZANÇ | 1 | |||||
| s-IAT | - 0.053 | 1 | ||||
| OGAS | 0.238 | 0.139 | 1 | |||
| BIS-11 toplamı | 0.020 | 0.248 | 0.349⁎ | 1 | ||
| BIS-11 dikkat | 0.109 | 0.426⁎⁎ | 0.301 | 0.866⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11 motor | - 0.064 | 0.094 | 0.338⁎ | 0.843⁎⁎ | 0.612⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 planlama dışı | 0.095 | 0.143 | 0.198 | 0.906⁎⁎ | 0.707⁎⁎ | 0.660⁎⁎ |
| Kadın katılımcılar | ||||||
| KAZANÇ | 1 | |||||
| s-IAT | 0.118 | 1 | ||||
| OGAS | - 0.088 | 0.257 | 1 | |||
| BIS-11 toplamı | - 0.139 | 0.232 | 0.156 | 1 | ||
| BIS-11 dikkat | 0.161 | 0.282 | - 0.022 | 0.749⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11 motor | - 0.219 | 0.201 | 0.292 | 0.764⁎⁎ | 0.312 | 1 |
| BIS-11 planlama dışı | - 0.138 | 0.118 | - 0.119 | 0.868⁎⁎ | 0.531⁎⁎ | 0.478⁎⁎ |
Spearman korelasyonları Italik.
n (erkek) = 39, n (erkek, BIS-11) = 38, n (kadın) = 38, n (kadın, BIS-11) = 36.
Erkek ve kadın WoW oyuncuları grubu için yaş GAIN, s-IAT, OGAS veya WoW-SPUQ skoru ile anlamlı korelasyon göstermedi. Diğer tüm korelasyonlar Tablo 5. Burada, GAIN s-IAT ile negatif olarak ilişkiliydi, ayrıca sadece WoW-SPUQ skoru yalnızca erkek WoW oyuncu grubundaydı. Bununla birlikte, bu korelasyonlar yalnızca anlamlılığa yönelik bir eğilim göstermiştir (r = - 0.30, p = 0.063, tek taraflı test ve r = - 0.313, p = 0.104, iki kuyruklu test). BCa% 95 güven aralıklarının incelenmesinden sonra tüm önemli korelasyonlar anlamlı kalmıştır.
Tablo 5
Spearman and Pearson correlations for the variables GAIN, s-IAT, OGAS, the WoW-SPUQ score and BIS-11 for the group of WoW players, splitted in males and females.
| KAZANÇ | s-IAT | OGAS | WoW- SPUQ | BIS-11 toplamı | BIS-11 dikkat | BIS-11 motor | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Erkek katılımcılar | |||||||
| KAZANÇ | 1 | ||||||
| s-IAT | - 0.296 | 1 | |||||
| OGAS | - 0.105 | 0.776⁎⁎ | 1 | ||||
| WoW-SPUQ | - 0.313 | 0.688⁎⁎ | 0.742⁎⁎ | ||||
| BIS-11 toplamı | 0.025 | 0.197 | 0.284 | 0.023 | 1 | ||
| BIS-11 dikkat | 0.054 | - 0.011 | 0.019 | - 0.219 | 0.658⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11 motor | - 0.038 | 0.170 | 0.231 | 0.187 | 0.761⁎⁎ | 0.218 | 1 |
| BIS-11 planlama dışı | 0.033 | 0.220 | 0.312 | 0.027 | 0.892⁎⁎ | 0.451⁎ | 0.521⁎⁎ |
| Kadın katılımcılar | |||||||
| KAZANÇ | 1 | ||||||
| s-IAT | 0.026 | 1 | |||||
| OGAS | - 0.024 | - 0.067 | 1 | ||||
| WoW-SPUQ | - 0.199 | 0.144 | 0.676⁎⁎ | ||||
| BIS-11 toplamı | 0.048 | 0.080 | - 0.614⁎ | - 0.157 | 1 | ||
| BIS-11 dikkat | - 0.139 | 0.194 | - 0.260 | 0.054 | 0.504 | 1 | |
| BIS-11 motor | 0.266 | - 0.013 | - 0.676⁎⁎ | - 0.305 | 0.845⁎⁎ | 0.170 | 1 |
| BIS-11 planlama dışı | 0.012 | - 0.166 | 0.057 | 0.256 | 0.420 | - 0.222 | 0.250 |
For male participants, the correlation between the GAIN in the experiment and the s-IAT score was tested one-sided.
n (erkek) = 28, n (erkek, BIS-11) = 27, n (kadın) = 16, n (kadın, BIS-11) = 15.
3.2.2. Örtük öğrenmenin bir ölçüsü olarak "Şeytanın sandığı" deneyinin manipülasyon kontrolü
Tekrarlanan ANOVA ölçümlerinin sonuçları, erkek grubundaki “Şeytanın sandığı” deneyinin ilk 18 ve son 18 denemesinde GAIN arasında anlamlı bir ortalama fark göstermedi (F (1, 38) = 1.949, p = 0.171; M1 = 232.56 ve M2 = 218.21) ve dişi (F (1, 37) = 0.594, p = 0.446; M1 = 221.18 and M2 = 209.87) control participants. For the whole sample of control participants the results remained non-significant (F(1,76) = 2.102, p = 0.151), whereas in the whole sample of WoW players the results gained significance (F(1,43) = 4.298, p = 0.044) (see İncir. 3). For the group of male WoW players, the difference between trials 1–18 and 19–36 reached significance (F(1,27) = 5.377, p = 0.028, M1 = 235.54 and M2 = 205.54; hence with a lower outcome in M2 compared to M1), whereas for female WoW players it was non-significant (F(1,15) = 0.295, p = 0.595, M1 = 225.31 ve M2 = 213.75).
Kontrol katılımcıları (sol grafik) ve WoW oyuncuları (sağ grafik) için "Şeytanın sandığı" deneyinin ilk 18 ve son 18 denemesinde GAIN için ortalama ve standart hata. MU = para birimleri.
3.3. Tartışma
The aim of study 2 was to replicate the results of study one, by comparing WoW players and control participants. The negative correlations between GAIN and s-IAT and WoW-SPUQ scores showed a trend towards significance only in the group of male WoW players. However, the very small sample of male WoW players (n = 28) might deliver an explanation for the weaker effects. The manipulation check only showed a significant difference between the GAIN in the first and last 18 trials in the group of male WoW players, where participants showed lower gains in the second part of the experiment compared to the first part. We would like to remind the reader that participants in study 2 were paid the amount of money, which they won during the experiment and that they were aware of this fact before starting the experiment. Thus, in this case the extrinsic motivation of the participants might have been higher, compared to study 1. In fact, comparing the means of the GAIN between the Gamescom participants and the male WoW players, it is obvious that even though WoW-players did worse in the second part of the experiment, compared to the first part of the experiment, they still won more in total than male Gamescom participants (see Tablo 1, Tablo 3: M = 413.61 for Gamescom participants and M = 443.04 for male WoW players). Thus, in order to control for a potential interfering effect of motivation, we conducted an additional analysis, using the Unified-Motive-Scale-10 (UMS-10; Schönbrodt & Gerstenberg, 2012). The USM-10 data was available as a part of the bigger longitudinal study.
3.3.1. Additional analyses
In particular, we conducted a partial correlation with the variable achievement motivation (UMS-10; Schönbrodt & Gerstenberg, 2012, Cronbach’s Alpha in the present study was 0.89), the s-IAT, WoW-SPUQ scores and the GAIN in study 2. The association between s-IAT and GAIN increased from r = - 0.296, p = 0.063 (see Tablo 5; one-tailed test) to r = - 0.322, p = 0.054 (one-tailed test). The association between WoW-SPUQ and GAIN also increased from r = - 0.313, p = 0.104 (see Tablo 5; two-tailed test) to r = - 0.354, p = 0.082 (two-tailed test). With respect to female WoW players and control participants, the correlations between the s-IAT, WoW-SPUQ score and GAIN remained non-significant after controlling for motivation.
4. Study 3
The focus of study 3 was to test the association between PIU, IGD and impulsivity/risk-taking by using both experimental and self-report measures.
4.1. Yöntemler
4.1.1. Katılımcılar
After the exclusion of five participants with missing data and one participant due to responses out of the range (e.g. 200 h of computer gaming per week) the sample for the current study resulted in N = 94 participants (33 males). Most of them were psychology students at Ulm University, Ulm, Germany. The mean age of the total sample was M = 23.48 (SD = 3.55). Regarding their education, 27% reported having university or polytechnic degree, another 67% reported having A-level or vocational baccalaureate diploma, 6% of participants (n = 6) did not answer questions on their education.
4.1.2. önlemler
The s-IAT (Pawlikowski ve arkadaşları, 2013; Cronbach’s Alpha in the present sample was 0.81), the OGAS (modified version of the GAS by Lemmens ve diğerleri, 2009; Cronbach’s Alpha in the present sample was 0.81), BIS-11 (Patton ve Stanford, 1995; Cronbach’s Alpha in the present sample was 0.80) and the overall risk-taking (The German Socio-Economic Panel, SOEP; Siedler et al., 2008) were assessed. The internal consistencies for the BIS-11 subscales were as follows: attentional impulsiveness 0.70, motor impulsiveness 0.70 and non-planning impulsiveness 0.39. Furthermore, the “Devil’s chest” experiment was slightly adjusted to measure impulsivity/risk-taking (compared to studies 1 and 2, here, the position of the “devil” was completely randomized among all of the trials, thus, learning was not possible). Here, the mean number of voluntarily opened boxes per trial (MNOB) was used as a measure of impulsivity/risk-taking. This is in line with the study by Eisenegger ve diğ. (2010).
4.1.3. prosedür
The questionnaires and the experiment were completed in the same order as in studies 1 and 2, however, here participants filled in the questionnaires on a computer screen. In this study participants received compensation (Amazon voucher or course credits) for their participation in the study, but they were not paid the particular amount of money, that they won in the computer experiment. Participants were informed about this procedure prior to completing the experiment.
4.1.4. İstatistiksel analizler
The statistical analyses were conducted analogously to studies 1 and 2.
4.2. Sonuçlar
Of note, the variables online gaming hours per week and the OGAS score were not normally distributed. Descriptive statistics are reported in Tablo 6. Participants had some expertise in gaming in terms of gaming expertise in years, but the actual time spent on online gaming is very low. Analog to study 2, here we compared, if male and female participants differed regarding the variables, depicted in Tablo 6. Significant differences were observed with the variables gaming expertise (years) (U(33,61) = 385.0, p < 0.001), online gaming hours per week (U(33,61) = 663.5, p < 0.001), risk-taking (self-report) (U(33,61) = 732.0, p < 0.05) and OGAS (U(33,61) = 562.5, p < 0.001), where male participants scored higher than female participants.
Tablo 6
Means, standard deviations (SD) and possible/actual range for the variables gaming experience (years), hours gaming per week, risk taking (self-report), s-IAT, OGAS, BIS-11 and MNOB.
| Anlamına gelmek | SD | Olası aralığı | Gerçek aralık | |
|---|---|---|---|---|
| Oyun uzmanlığı (yıl) | 6.31 | 6.51 | - | 0-21 |
| Haftalık çevrimiçi oyun saatleri | 0.56 | 1.86 | - | 0-15 |
| Risk alma (öz raporlama) | 5.10 | 1.82 | 0-10 | 1-9 |
| s-IAT | 22.99 | 5.71 | 12-60 | 12-42 |
| OGAS | 8.00 | 2.05 | 7-35 | 7-18 |
| BIS-11 toplamı | 61.37 | 9.17 | 30-120 | 44-84 |
| BIS-11 dikkat | 16.54 | 3.47 | 8-32 | 10-28 |
| BIS-11 motor | 21.68 | 4.33 | 11-44 | 14-35 |
| BIS-11 planlama dışı | 23.15 | 3.45 | 11-44 | 17-32 |
| MNOB | 4.90 | 0.79 | 0-10 | 3.22-7.5 |
4.2.1. Korelasyon analizleri
Age was correlated with the OGAS score (ρ = 0.24, p < 0.05). The correlation between MNOB with the OGAS score also reached significance (ρ = 0.21, p < 0.05). After controlling for age, the correlation between MNOB and the OGAS score increased to r = 0.37, p < 0.01 (r = 0.45, p < 0.05 in males and r = 0.28, p < 0.05 in females). All other correlations are presented in Tablo 7.
Tablo 7
Spearman and Pearson correlations for the variables MNOB, risk taking (self-report), s-IAT, OGAS and BIS-11.
| MNOB | Risk alma (öz raporlama) | s-IAT | OGAS | BIS-11 toplamı | BIS-11 dikkat | BIS-11 motor | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| MNOB | 1 | ||||||
| risk alma (öz raporlama) | 0.086 | 1 | |||||
| s-IAT | 0.115 | - 0.124 | 1 | ||||
| OGAS | 0.209⁎ | 0.092 | 0.235⁎ | 1 | |||
| BIS-11 toplamı | 0.316⁎⁎ | 0.458⁎⁎ | 0.150 | 0.283⁎⁎ | 1 | ||
| BIS-11 dikkat | 0.284⁎⁎ | 0.196 | 0.345⁎⁎ | 0.296⁎⁎ | 0.770⁎⁎ | 1 | |
| BIS-11 motor | 0.236⁎ | 0.576⁎⁎ | - 0.018 | 0.261⁎ | 0.847⁎⁎ | 0.443⁎⁎ | 1 |
| BIS-11 planlama dışı | 0.257⁎ | 0.299⁎⁎ | 0.075 | 0.148 | 0.821⁎⁎ | 0.487⁎⁎ | 0.551⁎⁎ |
Note: Spearman correlations are depicted in italics.
4.2.2. Manipulation check of the “Devil’s chest” experiment as a measure of impulsivity/risk-taking:
MNOB was positively correlated to the BIS-11 score of the participants (see Tablo 7), therefore the current measure is clearly associated with impulsive behavior. There was no significant correlation between MNOB and the self-report measure of overall risk-taking (see Tablo 7). Analogously to studies 1 and 2, we compared the GAIN in the first and last 18 trials to rule out the role of learning effects. No significant differences could be found for male (F(1,32) = 2.365, p = 0.134, M1 = 219.24 and M2 = 235.61) or female participants (F(1,60) = 0.155, p = 0.695, M1 = 224.02 and M2 = 220.57). The results for the whole sample also did not gain significance (F(1,93) = .265, p = 0.608) (see İncir. 4).
"Şeytanın sandığı" deneyinin son 18 denemesindeki GAIN ile ilk 18 denemedeki GAIN için ortalama ve standart hata. MU = para birimleri.
5. General discussion
In the following, a summary of the results of studies 1, 2 and 3 is provided along with a discussion on their contribution to the field.
In study 1, higher s-IAT scores were associated with worse performance on the implicit learning task among male participants, with a proneness to IGD. The OGAS score of the participants, however, was not significantly associated with the variable GAIN (although there was a trend towards significance). In study 2 we aimed at replication of results of study 1 in a group of WoW players and control participants. Here, the gender of the participants was also taken into consideration. High s-IAT scores, as well as high WoW-SPUQ scores showed a trend towards low GAIN in the experiment only in the group of male WoW gamers (r = - 0.322, p = 0.054, tek taraflı test ve r = - 0.354, p = 0.082, two-tailed test, respectively). The OGAS score was again not linked to GAIN in neither of the groups. In study 3, in a student sample, the experimental measure of risk taking, MNOB, was positively linked to the OGAS score, but not the s-IAT score, after controlling for age.
To sum up, it seems, that excessive use of the Internet is associated with deficiencies in implicit learning abilities. This association was observed with the s-IAT scores and the WoW-SPUQ score, but not OGAS scores in the current study. Existing literature delivers results supporting both: deficits in decision-making among problematic Internet users (e.g. Sun ve arkadaşları, 2009), as well as among excessive online gamers (e.g. Yao ve diğerleri, 2014). Moreover, recently a new theoretical model I-PACE (Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution) was proposed by Brand ve ark. (2016), which highlights the role of reduced executive functioning and impaired decision making for the development of specific PIU. The stronger effect found for the WoW-SPUQ score, compared to the OGAS score might reflect the choice of a more specific measurement to assess WOW addiction. However, further investigations are needed.
The fact that the association between PIU and reduced implicit learning ability in the present study was found only in the group of male participants with (proneness to) IGD (study 1 and 2) might further help explain the in part conflicting results on the relation between decision making and PIU in the literature (e.g. Ko ve arkadaşları, 2010, Sun ve arkadaşları, 2009). This association, however, seems plausible as studies suggest that IGD is primarily a male kind of addiction (e.g. Rumpf ve diğerleri, 2011).
Düşünen Hipotez 3, some significant associations could be found between impulsivity, measured with BIS-11, and PIU/IGD (studies 2 and 3), which is consistent with findings in the literature (e.g. Lee ve arkadaşları, 2012). Whereas the self-report measure of risk-taking (SOEP) was not linked to PIU/IGD in neither of the studies, the experimental measure of risk-taking/impulsivity was associated with the OGAS score (study 3), but not with the s-IAT score. This particular difference might be due to issues, concerning the reliability of the measures. While self-reported risk-taking was assessed with a single item, the experimental measure of risk-taking is expected to deliver objective and reliable data. With regard to the association between MNOB and the OGAS score, the Devil’s chest experiment (version 2, where the boxes were completely randomized over the 36 trials) might cover a more specific side of impulsivity (like risk-taking), which better characterizes IGD than generalized PIU. However, Ko ve diğ. (2010) showed no difference in risk-taking (measured with the BART) between Internet addicted subjects with a tendency towards IGD and control participants. Thus, this association needs further investigation.
The manipulation check of the “Devil’s chest” experiment to measure implicit learning was successful in study 1, thus, we assume that participants could implicitly extract and learn strategies to gain more money throughout the experiment. However, in study 2 no significant difference could be observed between the gain in trials 1–18 and 19–36 with the exception of the group of male WoW players, where participants showed lower gains in the second part of the experiment. Here, we showed in additional analyses that after controlling for achievement motivation, the negative association between GAIN and the s-IAT/WOW-SPUQ score got stronger. Hence, we suggest that in study 2 the implicit learning effect was overshadowed by the effects of achievement motivation, since participants were payed the amount of money that they won in the experiment. At this point, it needs to be noted that UMS-10 measures trait achievement motivation, thus, the tendency to be motivated towards bigger achievements in general, and not a state, thus, the motivation to win more in this particular experiment. However, by controlling for UMS-10 achievement motivation, we considered the role of individual differences in trait motivation for the performance in the Devil’s chest task within the sample.
The validation of the second version of the “Devil’s chest” experiment to measure risk taking/impulsivity, showed that the mean number of voluntarily opened boxes (MNOB) was not significantly linked to the self-report measure of risk-taking. This might be due to the fact that the SOEP assesses general risk taking with only one item, which in turn might have a negative influence on its reliability. However, MNOB was associated with the total BIS-11 score, as well as the subscales attentional, motor and non-planning impulsivity. These results are consistent with validation studies on similar behavioral measures of risk-taking like the BART (Lejuez ve diğerleri, 2002).
In the following, some of the strengths and limitation of the presented research will be discussed. One strength of the present investigation is that the role of gender was taken into consideration. Even though gender differences have been described in the context of IGD and PIU (Rumpf ve diğerleri, 2011), not many investigations have particularly assessed the role of gender when examining the association between PIU/IGD and implicit learning/risk taking, as in the present study. Moreover, in study 2 the group of WoW players was recruited, using strict criteria, and not by simply applying a cut-off value in a self-report questionnaire such as the OGAS. The use of a cut-off value is problematic, since many of the cut-offs, used in studies, are sometimes arbitrarily chosen and have not been appropriately validated in a clinical setting. Last, in studies 1 to 3 we assessed both PIU and IGD, which allows to further examining the similarities and unique characteristics of both disorders.
Limitations include the low number of participants per group, especially in study 2, and participants’ low age. Thus, future studies should examine more representative samples. Second, a comparison group of excessive Internet users, who were non-WoW players, was not included. Furthermore, the results of the study are based on correlational analyses, thus, no interpretations about causality are possible.
6. Sonuç
In sum, we were able to show that PIU is robustly associated with poor implicit learning abilities in male (WoW) gamers. This finding could be observed in two independent samples in the present study. Furthermore, a little bit weaker association between WOW-SPUQ and deficient implicit learning could be observed in the group of male WoW players. Moreover, higher scores on the OGAS were associated with higher tendencies for risk-taking behavior in study 3. The gender specific effect in studies 1 and 2 were further discussed in the study.
Role of funding sources
Christian Montag is awarded a Heisenberg-grant by the German Research Foundation (MO 2363/3-1). Furthermore, the present study is funded by a research grant on Internet and computer gaming addiction awarded to Christian Montag by the German Research Foundation (MO 2363/2-1). The German Research Foundation had no role in the study design, collection, analysis or interpretation of the data, writing the manuscript, or the decision to submit the paper for publication.
Katkıda
CM and RS designed the study. RS, BL and CM recruited and tested the participants. RS conducted the analyses and wrote the manuscript. BL double checked the statistical analyses and reviewed the manuscript. SM programmed the experimental tasks (versions 1 and 2) and gave a thorough feedback on the manuscript, after reviewing it. MR reviewed the manuscripts critically. All authors contributed to and have approved the final manuscript.
Teşekkür
We thank Ralf Reichert from Turtle Entertainment for giving us the chance to conduct our experiment at the GamesCom 2013. However, Turtle Entertainment did not make any profit or have an influence on the execution of the study.
We also would like to thank Maximilian Sieber and Otilia Pasnicu, who recruited and tested the participants for study 3 as part of their Bachelor theses.
Dipnotlar
1Throughout the present paper we will be using the term Problematic Internet Use (PIU) as a substitute for Internet addiction, as there is currently no existing official diagnosis in DSM-5 and ICD 10. As Internet Gaming Disorder (IGD) was included in the Appendix of DSM-5, this term will be used as a synonym of Online Gaming addiction. Please note that not every study, that we cite in the present article, investigated IGD, using the criteria suggested in DSM-5.
2Of note, the “devil” box was not programmed to appear in position 1, because this would have terminated the current trial without giving participants the opportunity to choose if they wanted to proceed by opening another box.
Referanslar
- American Psychiatric Association. Diagnostic and statistical manual of mental disorders 5th ed., (text rev., retrieved September 7th, 2016). http://www.dsm5.org/Pages/Default.aspx
- Bechara A., Dolan S., Denburg N., Hindes A., Anderson S.W., Nathan P.E. Decision-making deficits, linked to a dysfunctional ventromedial prefrontal cortex, revealed in alcohol and stimulant abusers. Neuropsychologia. 2001;39(4):376–389. [PubMed]
- Brand M., Labudda K., Markowitsch H.J. Neuropsychological correlates of decision-making in ambiguous and risky situations. Neural Networks. 2006;19(8):1266–1276. [PubMed]
- Brand M., Young K.S., Laier C., Wölfling K., Potenza M.N. Integrating psychological and neurobiological considerations regarding the development and maintenance of specific internet-use disorders: An interaction of person-affect-cognition-execution (I-PACE) model. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2016;71: 252-266. [PubMed]
- Cao F., Su L., Liu T., Gao X. The relationship between impulsivity and internet addiction in a sample of Chinese adolescents. European Psychiatry. 2007;22(7):466–471. [PubMed]
- Davis R.A. A cognitive-behavioral model of pathological internet use. Computers in Human Behavior. 2001;17 (2): 187-195.
- Eisenegger C., Knoch D., Ebstein R.P., Gianotti L.R., Sándor P.S., Fehr E. Dopamine receptor D4 polymorphism predicts the effect of L-DOPA on gambling behavior. Biological Psychiatry. 2010;67(8):702–706. [PubMed]
- Epstein S. Cognitive experiential self-theory of personality. In: Millon T., Lerner M.J., editors. Handbook of psychology. 5th ed. Wiley; Hoboken: 2003. pp. 159–184.
- Internet live stats Internet Users in the World. 2016. http://www.internetlivestats.com/internet-users/ Retrieved September 7th from.
- Ko C.H., Yen J.Y., Chen C.C., Chen S.H., Yen C.F. Gender differences and related factors affecting online gaming addiction among taiwanese adolescents. The Journal of Nervous and Mental Disease. 2005;193(4):273–277. (doi:00005053-200504000-00008 [pii]) [PubMed]
- Ko C.H., Hsiao S., Liu G., Yen J., Yang M., Yen C. The characteristics of decision making, potential to take risks, and personality of college students with internet addiction. Psychiatry Research. 2010;175(1):121–125. [PubMed]
- Kreek M.J., Nielsen D.A., Butelman E.R., LaForge K.S. Genetic influences on impulsivity, risk taking, stress responsivity and vulnerability to drug abuse and addiction. Nature Neuroscience. 2005;8(11):1450–1457. [PubMed]
- Laier C., Pawlikowski M., Brand M. Sexual picture processing interferes with decision-making under ambiguity. Archives of Sexual Behavior. 2014;43(3):473–482. [PubMed]
- Lee H.W., Choi J., Shin Y., Lee J., Jung H.Y., Kwon J.S. Impulsivity in internet addiction: A comparison with pathological gambling. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking. 2012;15(7):373–377. [PubMed]
- Lejuez C.W., Read J.P., Kahler C.W., Richards J.B., Ramsey S.E., Stuart G.L., …Brown R.A. Evaluation of a behavioral measure of risk taking: The balloon analogue risk task (BART) Journal of Experimental Psychology: Applied. 2002;8(2):75–84. [PubMed]
- Lemmens J.S., Valkenburg P.M., Peter J. Development and validation of a game addiction scale for adolescents. Media Psychology. 2009;12(1):77–95.
- Miles J., Shevlin M. Sage; 2001. Applying regression and correlation: A guide for students and researchers.
- Moeller F.G., Barratt E.S., Dougherty D.M., Schmitz J.M., Swann A.C. Psychiatric aspects of impulsivity. American Journal of Psychiatry. 2001;158(11):1783–1793. [PubMed]
- Montag C., Bey K., Sha P., Li M., Chen Y., Liu W., …Keiper J. Is it meaningful to distinguish between generalized and specific internet addiction? Evidence from a cross-cultural study from Germany, Sweden, Taiwan and China. Asia-Pacific Psychiatry. 2015;7(1):20–26. [PubMed]
- Patton J.H., Stanford M.S. Factor structure of the barratt impulsiveness scale. Journal of Clinical Psychology. 1995;51(6):768–774. [PubMed]
- Pawlikowski M., Brand M. Excessive internet gaming and decision making: Do excessive world of warcraft players have problems in decision making under risky conditions? Psychiatry Research. 2011;188(3):428–433. [PubMed]
- Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., Brand M. Validation and psychometric properties of a short version of Young’s internet addiction test. Computers in Human Behavior. 2013;29(3):1212–1223.
- Peters C.S., Malesky L.A., Jr. Problematic usage among highly-engaged players of massively multiplayer online role playing games. Cyberpsychology & Behavior. 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., Brand M. Decision making under objective risk conditions–a review of cognitive and emotional correlates, strategies, feedback processing, and external influences. Neuropsychology Review. 2015;25(2):171–198. [PubMed]
- Schoenbaum G., Roesch M.R., Stalnaker T.A. Orbitofrontal cortex, decision-making and drug addiction. Trends in Neurosciences. 2006;29(2):116–124. [PubMed]
- Schönbrodt F.D., Gerstenberg F.X. An IRT analysis of motive questionnaires: The unified motive scales. Journal of Research in Personality. 2012;46(6):725–742.
- Siedler T., Schupp J., Spiess C.K., Wagner G.G. The german socio-economic panel as a reference data set. Schmollers Jahrbuch. 2008;129(2):367–374.
- Stanford M.S., Mathias C.W., Dougherty D.M., Lake S.L., Anderson N.E., Patton J.H. Fifty years of the Barratt impulsiveness scale: An update and review. Personality and Individual Differences. 2009;47(5):385–395.
- Sun D., Chen Z., Ma N., Zhang X., Fu X., Zhang D. Decision-making and prepotent response inhibition functions in excessive internet users. CNS Spectrums. 2009;14(02):75–81. [PubMed]
- Tao R., Huang X., Wang J., Zhang H., Zhang Y., Li M. Proposed diagnostic criteria for internet addiction. Addiction. 2010;105(3):556–564. [PubMed]
- Yao Y., Chen P., Chen C., Wang L., Zhang J., Xue G., …Fang X. Failure to utilize feedback causes decision-making deficits among excessive internet gamers. Psychiatry Research. 2014;219(3):583–588. [PubMed]
- Yao Y.W., Wang L.J., Yip S.W., Chen P.R., Li S., Xu J., …Fang X.Y. Impaired decision-making under risk is associated with gaming-specific inhibition deficits among college students with Internet gaming disorder. Psychiatry Research. 2015;229(1):302–309. [PubMed]
- Young K.S. Psychology of computer use: XL. Addictive use of the internet: A case that breaks the stereotype. Psychological Reports. 1996;79(3):899–902. [PubMed]
- Young K.S. John Wiley & Sons; 1998. Caught in the net: How to recognize the signs of internet addiction—and a winning strategy for recovery.
- Young K.S. Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder. Cyberpsychology & Behavior. 1998;1(3):237–244.
;