1Philipps-University，德国马尔堡
1Philipps-University，德国马尔堡
摘要
互联网游戏障碍包含在 精神疾病诊断与统计手册 (5th 版本）作为一种值得进一步研究的疾病。 诊断标准基于物质使用障碍和赌博障碍的标准。 过多的赌徒和物质使用障碍患者对与其成瘾有关的刺激表现出注意力偏差。 我们通过使用两个已建立的实验范例来调查过度的互联网游戏玩家是否表现出类似的注意力偏差。
方法
我们测量了过多的网络游戏玩家和非游戏玩家的反应时间（N = 51，23.7±2.7岁），使用带有计算机相关文字和中性文字的成瘾Stroop，以及具有计算机相关文字和中性图片的视觉探针。 计算对象间因素组（游戏者/非游戏者）和对象内因素刺激类型（计算机相关/中性）的方差混合设计分析，以计算反应时间以及其价态和亲和力等级。刺激物质。
成果
在成瘾Stroop中，发现了组×字类型的交互：与中性词相比，只有游戏者对计算机相关词的反应时间更长，因此表现出注意力偏差。 在视觉探测中，两组中没有发现计算机相关图像和中性图像之间的反应时间差异，但游戏玩家总体上更快。
结论
在过度的网络游戏玩家中，通过使用成瘾的Stroop而不是使用视觉探测器，发现了对计算机相关刺激的注意偏向。 对于差异的可能解释可能在于视觉探测对于游戏玩家来说可能太容易了。
介绍
过度的网络游戏与心理社会问题相关，例如降低学业或职业表现（Chen＆Tzeng，2010年; 邱李＆黄（2004）; 格里菲思，戴维斯和查佩尔，2004年; Hellström，Nilsson，Leppert和＆Slund，2012年; Jeong＆Kim，2011年; 刘鹏，2009; 彭＆刘，2010; Rehbein，Kleimann和Mössle，2010年; Skoric，Teo和Neo，2009年; 范鲁伊（Van Rooij），库斯（Kuss），格里菲斯（Griffiths），肖特（Shorter）和范德梅恩（Van de Mheen），2013年），忽视游戏之外的爱好和关系（格里菲斯（Griffiths）等人，2004年; Hellström等人，2012年; 刘鹏，2009; 罗望芳，2005; Rehbein等人，2010年），人际冲突（Batthyány，Müller，Benker和Wölfling，2009年; Hellström等人，2012年; Shen＆Williams，2011年），寂寞（Lemmens，Valkenburg和Peter，2011年; Shen＆Williams，2011年; Van Rooij，Schoenmakers，Vermulst，Van den Eijnden和Van de Mheen，2011年）和睡眠剥夺（Achab等，2011; 格里菲斯（Griffiths）等人，2004年; Hellström等人，2012年; Rehbein等人，2010年; Van Rooij等人，2013年).
目前，全球671万人玩电脑游戏（辛格，2013). 大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG） 占全球电脑游戏收入的四分之一（巴尼特和库尔森，2010年）。 MMORPG是基于幻想的游戏，其中成千上万的玩家通过他们的个性角色 - 化身进行互动。 为了获得成功，玩家必须合作（科尔与格里菲斯（Cole＆Griffiths），2007年）并连续投入更多时间（Van Rooij等人，2011年）。 MMORPG没有终点（例如最后的战斗）并且是持久的; 也就是说，即使玩家没有登录，游戏也会继续（巴尼特和库尔森，2010年）。 通过获得更高等级，能力，虚拟黄金或更好的装备，间歇性地加强玩家。 最受欢迎的MMORPG是 魔兽世界（WOW），拥有10百万订户（暴雪娱乐，2014）。 由于其社交性质，持久性和间歇性强化，MMORPG具有过度使用的高风险（Beutel，Hoch，Wölfling和Müller，2011年）。 史密斯（2007分配以前没有玩电脑游戏的学生每周至少一小时玩一个（独奏，街机，控制台或MMORPG）。 一个月后，MMORPG玩家报告的游戏次数比其他参与者更频繁，身体健康状况和睡眠质量更差，游戏干扰更多。
网络游戏障碍已包含在附录中 精神疾病诊断与统计手册 (5th 版）鼓励进一步研究（美国精神病学协会，2013）。 诊断标准基于物质使用障碍和赌博障碍（Petry等，2014）。 问题在于互联网游戏障碍和这些障碍是否在疾病的发展和维持（例如，调节和注意过程）中具有共同特征。
对于使用物质使用障碍的人来说，注意力偏差是一个强有力的发现（考克斯，法达第和波索斯，2006年; 罗宾斯＆艾尔曼，2004年）; 它表现为对每种成瘾相关的刺激的更多关注（Cox等，2006）。 关于赌博障碍，这种偏见在四项研究中得到证实（博耶与迪克森，2003年; McCusker，Gettings和爱尔兰，1997年; Molde等人，2010年; Vizcaino等人，2013年），而一项研究未能找到证据（阿特金斯与夏普（Atkins＆Sharpe），2006年).
根据当前关注的理论，激励状态或当前关注点在于追求目标的决定与实现或放弃目标之间（Cox等，2006）。 物质使用障碍患者的目标是使用物质。 与之相关的刺激对他们有很强的动机价值。 因此，它们成为关注的焦点，并且对这些刺激的注意偏向发展。 随着时间的推移，这可能变得隐含和自动。 在当前关注的过程中，可以开发调节过程。 根据经典调理，中性刺激（例如，较轻）与无条件刺激（例如，尼古丁）重复配对，并成为引起唤醒和渴望的条件刺激（CS）（菲尔德与考克斯（2008））。 由于CS预测药物，它比其他刺激更显着，并且人们将注意力转向它。 注意偏见在维持成瘾方面发挥作用。 如果患有物质使用障碍的人更频繁地注意到与药物相关的刺激，他们会感到渴望（Field，Munafò和Franken，2009年），这反过来可能导致重新消费，并可能使保持困难（考克斯，霍根，克里斯蒂安和种族，2002年）。 酒精相关的注意力偏差预测了未来的酒精消费量（Janssen，Larsen，Vollebergh和Wiers，2015年）和注意力偏差修改训练改善禁欲（Schoenmakers等，2010).
两种常用的注意偏向措施是成瘾Stroop和视觉探头（菲尔德与考克斯（2008））。 在成瘾Stroop中，成瘾相关或中性词以多种颜色之一呈现（菲尔德与考克斯（2008））。 指示参与者指示颜色，并测量反应时间。 注意偏见表现在一个 比较慢 对成瘾相关词的反应。 潜在的机制是自动处理更突出的单词的语义内容会干扰单词的颜色命名（Cox等，2006）。 为了能够将反应时间的任何差异归因于单词类型，重要的是成瘾相关词和中性词在基本特征上没有区别，例如语言中的字母数，音节数和频率; 并且，由于成瘾词来自一个类别，所以中性词也应该是（Cox等，2006）。 在视觉探测中，并排呈现成瘾相关和中性图片（菲尔德与考克斯（2008））。 然后将其中一个图片替换为目标，并指示参与者指示其位置。 再次，测量反应时间。 一般来说，人们在有人照看的地区出现刺激时反应更快（Posner，Snyder和Davidson，1980年）。 如果使用物质使用障碍的人对替代成瘾相关图片而非中性图片的目标反应更快，则可以推断出他们更多地参与了与成瘾相关的图片（菲尔德与考克斯（2008））。 在这种情况下，注意力偏见表现在 快 对成瘾相关材料的反应时间。
对于过度的网络游戏玩家，仅针对与游戏直接相关的材料研究了注意力偏差。 结果是异质的。 一个成瘾的Stroop任务（梅特卡夫和帕默尔，2011年）和一个点探测任务（Lorenz等，2013）发现对MMORPG刺激的注意偏向，一个成瘾的Stroop和一个视觉探测未能这样做（Van Holst等人，2012年）。 我们的目标是扩展这些发现，并调查过度游戏玩家是否不仅对MMORPG刺激而且对一般的计算机刺激表现出注意力偏差的问题。 计算机定期与游戏体验配对并根据模型（菲尔德与考克斯（2008））他们自己应该成为CS并引起注意偏见。 如果是这样，这将与过度网络游戏的维护和处理高度相关。
因此，我们测试了以下假设：
过度游戏玩家会表现出注意力偏差，以至于与成瘾Stroop中的中性词相比，他们对计算机相关词的反应较慢。
过度的游戏玩家会表现出注意力偏差，使得他们对与计算机相关的刺激位置呈现的目标相比，在视觉探测器中的中性图片的位置上呈现的目标更快。
方法
参与者成员
计算样本量 先验 使用G * Power（版本3.1.9.2，基尔，德国）。 随着α= 0.05， f = 0.25，乘方为0.80，则得出34位参与者的总体样本量。 通过在哥廷根大学和在线论坛上的公告板上的广告招募学生。 对他们的计算机游戏使用情况进行了筛选。 玩过的学生 哇 给了一个基于网络的调查问卷的链接（SurveyMonkey，Portland，USA），并填写了德语版的 魔兽世界的强制性互联网使用量表（CIUS-WoW） (Barke，Nyenhuis，Voigts，Gehrke和Kröner-Herwig，2013年） 在家。 CIUS-哇 措施过度 哇 使用14项目并具有良好的内部一致性（Cronbach的α= .86）（Barke等人，2013年）。 这些物品的评分为0的五分制 （决不） 到4 （常常），分数越高表示使用越多。 如果 哇 球员有一个卑鄙的CIUS-哇 得分至少为25（所有筛选的最高25％） 哇 玩家），他们被归类为过度游戏玩家，并被邀请参加。 没有玩任何电脑游戏的学生被邀请直接参加。 二十一名游戏玩家和30非游戏玩家参与其中。 游戏玩家的平均CIUS-哇 得分为29.0±3.5。 平均而言，他们在玩耍 哇 每周15.4±11.3小时。 两名玩家和一名非游戏玩家被排除在成瘾Stroop之外，因为他们无法识别Ishihara测试的测试板上的数字（Ishihara Farbtafel，2009）表明色觉问题。 无法分析一个玩家的反应时间，因为计算机无法保存他的日志文件。
程序和措施
参与者完成了Ishihara Test的六个测试板（Ishihara Farbtafel，2009）。 测试板显示绿色和红色阴影的点，形成数字。 具有正常色觉的人应该能够正确识别数字。 测试色觉是必要的，因为参与者需要在成瘾Stroop中指示颜色。 他们回答了有关人口统计和计算机使用的问题 他们参与了成瘾的Stroop和视觉探测任务。 在参与者之间平衡任务的顺序以避免序列效应。 参与者在黑暗的实验室中进行了单独测试。 他们在标准的17英寸计算机显示器上完成了任务，并使用常规键盘，下巴支撑以确保62 cm与屏幕的距离恒定，并使用耳罩阻挡环境声音。 在实验任务之后，参与者在9的两个1点尺度上对任务中使用的单词和图片的效价和熟悉度进行了评分。 （非常不愉快） 到9 （非常愉快） 4th 和5th 轴车削中心 （非常陌生） 到9 （非常熟悉）。 所有参与者都获得了10欧元参与。
行为任务
两个任务都使用Presentation（版本14.8，Neurobehavioral Systems，Berkeley，USA）编程。 反应时间，按下的键和错过的目标保存为日志文件，然后导入统计软件以进行进一步处理。
成瘾Stroop
参与者看到属于类别办公室的20中性词（例如，电话）和20计算机相关词（例如，键盘）。 中性和计算机相关的单词在德语中具有相同的频率（InstitutfürDeutscheSprache，2009）以及相同数量的字母和音节。 每个单词以红色，黄色，绿色和蓝色显示一次，每个块产生160个刺激。 在两个街区之间，参与者休息了五分钟。 每次试验持续1000毫秒，受试者在灰色背景下的屏幕中央看到一个字。 每个单词都会出现直到按下某个键。 按下键后，在其余的试验中会出现白色固定叉。 1000毫秒后，下一个单词会自动出现。 单词和颜色的顺序是随机的。 键“ a”，“ s”，“ k”和“ l”上有四个颜色的贴纸。 参与者将四个手指放在键盘上，并指示他们尽快按下相应的键。 在进行实验之前，他们熟悉了这个任务，练习中使用10个动物词（每种颜色一次，即40个刺激）。
视觉探测
参加者查看了10张中性（例如，收音机）和10张与计算机相关的（例如，监视器）黑白图片（300×300像素）。 傅立叶分析确保图片类别在低级特征（例如对比度和细节）上没有差异。 在实验的整个过程中，灰色屏幕中间都可见一个白色的固定十字，并指示参与者始终固定。 对于每项试验，参与者在150或450毫秒[短期或长期刺激发作异步（SOA）]中并排观看了一张与计算机相关的图片和一张中性图片（请参见图XNUMX） 1）。 短SOA可用于衡量相关刺激的初始转变，而长SOA则评估脱离它的困难（Cox等，2006）。 在50毫秒内，图片被空白屏幕取代，然后出现目标（黄色正方形）代替其中一张图片200毫秒。 指示参与者使用键“ alt”（左目标）和键“ alt gr”（右目标）尽快指示目标位置。 之后，出现空白屏幕1000或2000 ms（两次试用间隔）。 在使用短SOA的试验中，此后空白屏幕显示300 ms，因此每个试验持续1700或2700 ms。 参加者通过六次带有动物照片的实践试验熟悉了这项任务，并完成了200项实验试验（100个短SOA和100个长SOA）。 将SOA，刺激间隔的持续时间以及图片和目标的位置随机化。
图1.视觉探针中的一个试验序列。 计算机相关图片和中性图片出现150或450毫秒（短期或长期刺激发作异步），然后出现空白屏幕50毫秒，在右侧或左侧出现黄色正方形（此处为白色）200秒钟ms，空白屏幕显示1000或2000 ms（两次试用间隔）。 在短暂刺激发作异步的试验中，此后黑屏显示300 ms，因此每次试验持续1700或2700 ms
统计分析
Statistica（版本10，StatSoft，Tulsa，USA）和SPSS（版本22，IBM，Armonk，USA）用于统计计算。 独立 t- 进行测试以比较年龄和私人电脑的使用情况和a χ2 分析以比较各组之间的性别分布。 通过使用2×2方差混合设计分析（ANOVA）分析成瘾Stroop中的反应时间，错误次数和错过的反应次数，以及刺激的效价和熟悉程度。 -主题因素组（游戏者/非游戏者）和主题内因素词/图片类型（与计算机相关/中立）。 通过使用2×2×2混合设计的ANOVA，受试者间因素组（游戏者/非游戏者）和受试者内因素SOA（150 ms / 450毫秒）和图片类型（与计算机相关/中立）。 反应时间的分析中仅包含正确的响应。 在成瘾的Stroop中，响应时间短于200毫秒的时间被排除在分析之外，因为它们被认为是由于对前一个单词的反应缓慢所致（惠兰，2008）。 计算ANOVA中所有显着效应的LSD事后检验。 显着性值设置为 p <.05和科恩 d 和 ŋ2 报告为效果大小的度量。
研究程序按照赫尔辛基宣言进行。 格奥尔格 - 奥古斯特大学的机构审查委员会，哥廷根批准了这项研究，因为作者之前曾在那里工作，并在那里进行了实验。 所有受试者都被告知该研究，并且所有受试者都提供了知
成果
人口统计
这些群体在性别方面没有显着差异， χ2（1）= 1.85， p > .10或年龄， t（45）= - 1.55， p > .10，但过多的游戏玩家将其计算机用于娱乐目的的时间要比非游戏玩家多， t（45）= 4.51， p <.001， d = 1.19。 见表 1 了解详情。
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表1。 过度的互联网游戏玩家和非游戏玩家的描述性统计数据
| 过度的网络游戏玩家（n = 21） | 非游戏玩家（n = 30） | |
|---|---|---|
| 性别男） | 81.0 | 63.3 |
| 年龄（岁） | 22.9±2.1 | 24.5±3.2 |
| 每日私人电脑使用量（小时） | 4.7±2.9 | 2.0±1.4 |
2×2 ANOVA显示对组没有主要影响， F（1,46）= 0.92， p = 34或字词类型， F（1,46）= 0.03， p = .86，但确实显示了组×单词类型的交互， F（1,46）= 12.13， p = .001， η2 = 01。 LSD事后测试显示，游戏者对计算机相关单词的反应（583.2±42.2）比对中性单词（573.7±41.2）的反应要慢，并且非游戏者对中性单词的反应（597.5±57.9）的反应要慢。计算机相关字词（587.0±50.3）。 见图 2 了解详情。
图2。 成瘾Stroop中性和计算机相关词的平均反应时间（±SE）。 括号表示重大的事后测试，*p <.05，**p <.01
参与者在所有试验的10.2％中按错键，在所有试验的6.2％中错过了一个单词。 使用2×2混合设计ANOVA分析参与者的错误。 它没有对集团产生主要影响， F（1,46）= 0.012， p = .92，字词类型， F（1,46）= 0.003， p = .96，或一个互动小组×单词类型 F（1,46）= 0.68， p 对于41×2方差分析= 2。 使用2×2方差分析分析遗漏的单词对小组没有产生主要影响， F（1,46）= 3.01， p = .09，字词类型， F（1,46）= 0.25， p = .62或互动群组×单词类型， F（1,46）= 0.25， p = .62。
视觉探测
2×2×2 ANOVA显示了对群体的主要影响， F（1,49）= 4.59， p = .037， ŋ2 = .06（玩家的反应总体上比非玩家更快），这是SOA的主要影响， F（1,49）= 51.34， p <.001， ŋ2 = .10（长期SOA参与者的反应比短期SOA参与者反应更快），但对于图片类型没有显示出主要影响， F（1,49）= 1.22， p = 28。 SOA×组没有交互， F（1,49）= 0.51， p = 48，图片类型×组， F（1,49）= 0.40， p = 84，SOA×图片类型， F（1,49）= 3.11， p = .08或SOA×图片类型×组， F（1,49）= 1.32， p = 26。 见表 2 图 3 了解详情。
图3。 在视觉探测中具有短期和长期刺激开始异步（SOA）的中性和计算机相关图片的平均反应时间（±SE）
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表2。 反应时间（ms）与中性和计算机相关的单词，在视觉探测中具有短和长刺激开始异步
| 短刺激发作不同步 | 长刺激开始异步 | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 一般 | 计算机相关 | 一般 | 计算机相关 | ||||||
| 团队 | n | M | SD | M | SD | M | SD | M | SD |
| 过度的网络游戏玩家 | 30 | 331.2 | 31.9 | 336.1 | 31.8 | 319.5 | 30.2 | 317.9 | 25.9 |
| 非游戏玩家 | 21 | 353.4 | 42.4 | 355.2 | 43.2 | 341.8 | 39.1 | 342.3 | 40.9 |
参与者在1.8％的试验中按错键。 再次使用2×2×2混合设计ANOVA分析参与者的错误。 该分析未显示对群体的主要影响， F（1,49）= 1.15， p = 29，图片类型， F（1,49）= 2.56， p = .12或SOA， F（1,49）= 0.05， p = .83，但确实显示了一个互动群组×图片类型， F（1,49）= 4.79， p = .033， ŋ2 = 01。 LSD事后测试显示，与计算机相关图片（4.7±3.7）相比，与中性图片（3.4±2.5）相比，游戏玩家所犯的错误更多。 非游戏者在中性图片（3.4±2.7）和计算机相关图片（3.2±2.3）的错误数量上没有差异。 组×SOA没有交互， F（1,49）= 2.20， p = .14，图片类型×SOA， F（1,49）= 0.002， p = 96，或组×图片类型×SOA， F（1,49）= 0.65， p = 42。 参与者没有错过任何目标。
价值和熟悉度
话
关于化合价，2×2 ANOVA显示出对单词类型的主要影响， F（1,46）= 11.60， p = .001， ŋ2 = .07和一个互动小组×单词类型， F（1,46）= 30.81， p <.001， ŋ2 = .19。 LSD事后测试显示，游戏玩家对计算机相关单词（6.4±1.3）的评价比对中性单词（5.2±0.7）的评价更高。 中性（5.6±0.8）和与计算机相关的单词（5.3±0.9）的非游戏者的效价等级没有差异。 对小组没有主要影响， F（1,46）= 1.52， p = 22。 见图 4a 了解详情。
图4。 成瘾Stroop和视觉探针中性和计算机相关词（左）和图片（右）的平均效价和熟悉度（±SE）。 括号表示重大的事后测试，*p <.05，**p <.01 ***p <.001
关于熟悉度，2×2 ANOVA显示了对群体的主要影响， F（1,46）= 4.38， p = .04， ŋ2 = 05和一组×单词类型的交互， F（1,46）= 13.79， p = .001， ŋ2 = .09。 LSD事后测试显示，游戏玩家对计算机相关单词（7.9±0.9）的了解比对中性单词（7.1±1.3）的了解更多； 非游戏者则相反（中性字：7.1±1.3；计算机相关字：6.6±1.4）。 字词类型没有主要影响， F（1,46）= 0.89， p = 35。 见图 4c 了解详情。
图片
关于效价，对组没有主要影响， F（1,49）= 1.79， p = .19或图片类型， F（1,49）= 2.59， p = 11×2方差分析的.2，但发现有相互作用， F（1,49）= 23.43， p <.001， ŋ2 = .07。 LSD事后测试显示，游戏玩家将与计算机相关的图片（6.5±1.5）评为比中性图片（5.8±1.4）更为正面，非游戏玩家对中性图片（5.9±1.3）的评分高于与计算机相关的图片-相关的（5.5±1.2）。 见图 4b 了解详情。
关于熟悉度，2×2 ANOVA显示了对图片类型的主要影响， F（1,49）= 12.65， p = .001， ŋ2 = .06和一组×图片类型的交互， F（1,49）= 10.21， p = .002， ŋ2 = .05。 LSD事后测试显示，游戏玩家对计算机相关图片（7.3 + 1.1）的了解比对中性图片（6.3 + 1.3）的了解更多。 非游戏者的熟悉程度在中性图片（6.2 + 1.0）和计算机相关图片（6.3 + 1.3）之间没有差异。 对小组没有主要影响， F（1,49）= 2.85， p = 10。 见图 4d 了解详情。
讨论和结论
我们使用成瘾Stroop和视觉探测来检查过度的互联网游戏玩家是否表现出对计算机相关刺激的注意偏向。 支持我们的第一个假设，与成瘾的Stroop中性词相比，游戏玩家对计算机相关的反应更慢。 然而，在视觉探针中计算机相关和中性图片之后，它们的反应时间没有差异。 因此，我们的第二个假设不受支持。
过度游戏玩家在成瘾Stroop中表现出注意偏向的发现扩展了Metcalf和Pammer的结果（2011）。 不仅是MMORPG单词，还有与计算机相关的单词，例如 监控，吸引了过多的网络游戏玩家的注意力，并导致干扰行为任务。 这与模型一致，根据该模型，注意偏差是由经典调节引起的，因为与游戏体验的背景相关的刺激而不是内容成为CS。 而且，根据当前关注的理论（Cox等，2006），计算机对于追求游戏目标的人们具有强烈的激励价值。 与我们的结果相反，Van Holst等人。 （2012）没有发现游戏和中性词之间的反应时间差异。 这种差异的一个可能的解释可能是他们调查了一个不太均匀的样本，并使用了更多的异源刺激材料：他们的参与者玩了不同类型的游戏，参与者看到的词来自这些不同的游戏，所以他们可能不一样所有玩家的相关性。
与Van Holst等类似。 （2012）我们没有在视觉探针中显示出反应时间上的注意偏见，但我们发现与中立图片相比，只有过多的互联网游戏玩家对跟随计算机相关图片的目标做出的错误明显更多。 这可能表明，看到与计算机相关的图片会导致人们全神贯注于干扰正确定位目标的计算机游戏。 但是，由于参与者总体上犯的错误很少，因此需要谨慎解释此结果。 与我们的研究相反，Lorenz等。 （2013）发现过度的注意偏见 哇 游戏玩家 哇点探针中相关的图片。 可以想象， 哇与计算机相关的图片相比，相关图片更受关注。
Dye，Green和Bavelier的评论（2009）结果是玩动作视频游戏可以改善反应时间。 这可能是游戏玩家总体上比视觉探测中的非游戏玩家更快的原因。 然而，游戏玩家在成瘾Stroop上的速度并不快。 可能地，对位于一个位置或另一个位置的目标的反应与其常规游戏体验相比更类似于指示单词的颜色。 此外，作为任务基础的机制不同：在成瘾Stroop中，处理计算机相关单词的语义 干涉 命名单词的颜色，而在视觉探测中，将注意力分配给计算机相关的图片 功能有助于 检测跟随它的目标。
过度的网络游戏玩家而不是非游戏玩家认为计算机相关的文字和图片比中性游戏更加积极，并且更熟悉它们，显示出预期的模式并支持刺激选择。
由于实验结果相互矛盾，因此需要进一步研究以探讨过度网络游戏玩家的注意力偏差。 我们倾向于得出游戏玩家表现出注意力偏差的结论，这与患有物质使用障碍的人的研究结果一致（Cox等，2006; 罗宾斯＆艾尔曼，2004年）和赌博障碍（博耶与迪克森，2003年; McCusker等，1997; Molde等人，2010年; Vizcaino等人，2013年），以及我们的成瘾Stroop。 视觉探针中没有效果的一个原因可能是该任务太容易使游戏玩家无法发现偏差。 我们研究中过多的游戏者对所有目标的平均反应时间为326毫秒。 与此相比，物质使用障碍患者的反应时间在361到643毫秒之间（Bradley，Field，Mogg和De Houwer，2004年; 布拉德利，莫格，莱特和菲尔德，2003年; Ehrman等，2002; 菲尔德与考克斯（2008）; 菲尔德，伊斯特伍德，布拉德利和莫格，2006年; 菲尔德，莫格和布拉德利，2004年; 菲尔德，莫格，泽特勒和布拉德利，2004年; 鲁布曼，彼得斯，莫格，布拉德利和迪肯，2000年; Mogg，Bradley，Field和De Houwer，2003年）。 即使游戏玩家更加注意与计算机相关的刺激，这也可能仍无法促进检测跟随这些刺激的目标，因为对目标的反应可能很容易，以至于简化无法进一步缩短反应时间。 眼动追踪可用于发现是否有过多的互联网游戏玩家将注意力转移到与计算机相关的图片上。 Marks等。 （2014在调查沉迷于可卡因的人时，将视觉探针与眼动追踪结合起来。 作者发现反应时间没有差异，但眼动追踪显示，沉迷于可卡因的人在注定成瘾相关的图片上比在中性图片上更长。
我们的研究结果应根据其局限性来解释：该样本由大学生组成，因此限制了推广性。 对于参与者来说，视觉探测可能太容易了，因此，未来的研究应该使用更具挑战性的范例。 在本研究的方法论优势中，应该算出Cox等人（2006）满足有效成瘾Stroop的要求，并且通常避免计算机相关和中性刺激之间的低水平差异，这可能影响反应时间。
总之，Stroop成瘾，但不是视觉探测，为过度网络游戏玩家存在注意偏见提供了证据。 进一步的研究应该采用直接测量注意力偏差的方法，例如眼动追踪。
NN和AB设计了这项研究。 FJ为设计做出了贡献。 FJ和AB进行了统计分析。 FJ撰写了手稿的初稿，所有作者都参与并批准了最终的手稿。 所有作者都可以完全访问研究中的所有数据，并对数据的完整性和数据分析的准确性负责。
作者宣称没有利益冲突。
我们感谢Julia Meister和Lisa-Maria Benedickt在数据收集方面提供的宝贵帮助。
参考资料
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