视频游戏或视频游戏成瘾是否与抑郁，学业成就，剧烈饮酒或行为问题相关？ （2014）

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抽象

介绍

一些研究表明，视频游戏的使用与许多不同的问题有关（格里菲思，库斯和金，2012年）。 以前的研究表明，在视频游戏上花费的时间与较高的抑郁水平相关（Lemona等，2011），降低学业成绩（Anand，2007; 外邦人，林奇，林德和沃尔什，2004年），更多的酒精消费（Ream，Elliott和Dunlap，2011年），并处理问题（Holtz＆Appel，2011年）。 这表明游戏量可以预测消极结果。 然而，研究还发现，花在电子游戏上的时间是 不能 与消极结果有关（例如 德赛，克里希南·萨林，卡瓦洛和波坦察，2010年; 弗格森，2011; 弗格森，圣米格尔，加尔萨和杰拉贝克，2012年; 冯·萨利希（Von Salisch），沃格森（Vogelgesang），克里斯汀·奥普（Kristen＆Oppl），2011年）。 这表明游戏量本身并不一定与有害影响有关。 更大的一致意见是，遇到与游戏相关的问题与其他负面后果有关。 例如，研究表明，视频游戏 瘾 与抑郁有关（Gentile等，2011; Mentzoni等，2011），学业成绩不佳（Skoric，Teo和Neo，2009年），酒精使用问题（Ream等人，2011），并处理问题（Rehbein，Kleinmann，Mediasci和Möβle，2010年).

尽管有大量研究关注视频游戏成瘾，但仍然缺乏关于使用哪些术语，如何定义现象以及应该使用哪些方法来衡量它的共识。 根据文献综述， King，Haagsma，Delfabbro，Gradisar和Griffiths（2013） 提出视频游戏成瘾的核心特征是当不能玩视频游戏时失败的退出症状，失去对视频游戏花费的时间的控制，以及在视频游戏中产生的个人关系和学校/工作承诺方面的冲突。 视频游戏成瘾不被认为是正式的精神病诊断，但它被列为最近出版的第五版“精神障碍诊断和统计手册”中进一步研究的条件（美国精神病学协会，2013）。 在关于如何构思视频游戏成瘾的持续辩论中，有人建议应将高度参与与成瘾区分开来（例如 查尔顿和丹佛斯，2007年）。 花在游戏上的时间可能产生的负面影响可能取决于个人和背景因素。 因此，研究人员已经开始区分对视频游戏的热情和与游戏相关的问题（Brunborg等，2013; 查尔顿和丹佛斯，2007年; 弗格森，库尔森和巴内特，2011年; Rehbein等，2010; Skoric等，2009）。 新出现的证据表明，视频游戏成瘾与消极后果有关，但与游戏的高度互动并不是（Brunborg等，2013; Ferguson等，2011; Skoric等，2009).

在对视频游戏的使用与消极结果之间的因果关系方向提出索赔之前，这一研究领域仍有一段路要走。 一个复杂因素是，在许多情况下，报告的结果可以通过未测量的第三变量来解释。 例如，报道的视频游戏和行为问题之间的关系可以通过高感觉寻求来解释。 研究表明，寻求感觉可能与视频游戏和违规行为有关（Jensen，Weaver，Ivic和Imboden，2011年）。 此外，视频游戏和抑郁之间的关系可以通过特质焦虑来解释（Mentzoni等，2011）。 研究人员有时试图通过在回归模型中包含这些变量来控制第三个变量（例如性别，年龄和社会经济地位，智力，人格）。 但是，由于总会遗漏变量，这种方法可能不足并导致估计偏差（Verbeek，2012）。 处理这种省略的可变偏差的一种方法是第一差分（FD）。 FD要求对同一个体进行多次观察的数据（面板数据），并提供防止由于省略的时不变个体变量导致的偏差的保护措施（Allison，1990; Nordström和Pape，2010年; Wooldridge，2001）。 FD方法在下面的统计部分中描述。

在目前的研究中，我们研究了视频游戏花费的时间与几种可能的负面结果（抑郁，学业成绩差，酒精中毒和行为问题）之间的关系，以及视频游戏成瘾与相同负面结果之间的关系。 。 目前的研究首次使用FD来研究视频游戏使用与相关问题之间的关系。 因此，在研究视频游戏的负面结果时，我们的研究首先控制所有可能的时间不变的个体变量。

方法

措施

视频游戏使用。 对两个问题的回答用于估计过去四周的游戏时间。 一个问题是关于典型游戏会话的持续时间（得分0 =“通常不做”，0.5 =“小于1小时”，1.5 =“1-2小时”，2.5 =“2-3小时”，3.5 =“3-4小时”，5 =“4-6小时”，7 =“超过6小时”。另一个问题是关于游戏的频率（得分0 =“从不，或几乎从不”，2 = “一个月1-3天”，4 =“一周一天”，14 =“一周几天”，30 =“每天或几乎每天”。游戏时间是数量和频率问题的乘积分数范围从0到210。

视频游戏成瘾。 七个版本的“青少年游戏成瘾量表”（Lemmens，法肯堡和彼得，2009年）用于衡量视频游戏成瘾。 这7个项目中的每一项都衡量了DSM的成瘾标准之一：显着性，耐受性，情绪调整，退缩，复发，冲突和问题。 五分制（1 =“从不”，2 =“几乎从不”，3 =“有时”，4 =“经常”，5 =“经常”）被用于受访者表示每个事件的频率在过去六个月里发生过。 在分析中使用七个分数的平均值（范围1-5）。 当前研究中Cronbach的α量表是t86的.1和t90的.2。

萧条。 使用来自霍普金斯症状检查表的六个项目测量抑郁症（德罗加蒂斯，利普曼，里克尔斯，乌伦哈特和科维，1974年）。 受访者被要求说明他们在前一周经历了以下六次投诉的程度：“感到厌倦了做事”，“难以入睡”，“感到不开心，悲伤或沮丧”，“感到绝望未来“，”感到紧张或关键“，”太过担心事情“。 响应是在四点量表上进行的（1 =“完全没有心疼”，2 =“有点苦恼”，3 =“非常苦恼”，4 =“非常痛苦”）。 在分析中使用从1到4的平均分数。 Cronbach的规模α是t85的.1和t87的.2。

学术成就。 受访者表示他们上次收到学校成绩单时收到的三个科目的成绩。 主题是挪威语，数学和英语。 挪威的等级范围从最大6到最小1，其中1表示失败。 三个等级的平均值被用作学业成绩的指标。

重度间歇性饮酒。 受访者被要求说明他们在前一年有多少次“醉得太多，以至于你明显感到醉酒”。 响应是0 =“0次”，1 =“1时间”，3.5 =“2-5次”，8 =“6-10次”，25 =“10-50次”，50 =“超过50倍”。

进行问题。 使用13关于前一年不同类型的问题行为的问题来衡量行为问题，并按照Pedersen，Mastekaasa和Wichstrøm（2001）的建议进行分类。 第一类是“严重的行为问题”，包括以下问题项目：“被盗物品价值超过NOK 1000”，¹ “破坏或破坏的价值超过NOK 1000”，“故意破坏或破坏诸如窗户，公共汽车座位，电话亭或邮箱之类的东西”，“在某个地方破碎以窃取某些东西”，以及“使用武器进行战斗” 。 第二类“侵略性行为问题”包括“与老师发生暴力争吵”，“老师发誓”，“因为你做错了事而被调到校长”，以及“课堂”。 最后一类“隐蔽行为问题”包括“避免支付电影院，乘坐公共汽车或乘坐火车或类似物品”，“一整天跳过学校”，“从商店价值低于500 NOK的被盗物品”等项目，“在没有通知你父母的情况下离开了整整一个晚上，或者告诉你的父母你在别的地方而不是你真正的”。 响应是在从0到50时间的范围内进行的，然而，它们是二分的（是= 1，否= 0），并且在分析中使用每个类别的得分总和。

成果

表1 显示研究变量的均值，标准差和Spearman等级顺序相关性。 在t1上花费的时间与在t2上花费的时间显着且正相关。 t1的视频游戏成瘾与t2的视频游戏成瘾显着正相关。 游戏时间与视频游戏成瘾（t1和t2）显着正相关。 t1游戏时间与t1和t2的抑郁，学业成绩，严重CP和攻击性CP显着负相关，与t1（但不是t2）的重度间歇性饮酒和t2的隐性CP显着负相关（但不是在t1）。 t1的视频游戏成瘾与t1的抑郁显着正相关，但与t2无显着正相关，与t1和t2的学业成绩显着负相关，t1的重度偶发饮酒但t2没有。 t1的视频游戏成瘾与t1和t2的严重，攻击性和隐蔽CP显着正相关。 尽管这些相关系数中的一些具有统计学意义，但应该注意它们的有效尺寸范围从弱到中等。

 

表1。

手段，标准差 （SD） 和Spearman对所有研究变量的排序相关系数进行排序

FD模型的结果显示在 表2。 由于除了包括学术成就在内的所有回归模型都包括记录的独立变量和因变量，因此系数是弹性​​，这意味着自变量的1％增加与等于因变量中的系数的百分比变化相关联。 表2 显示博彩金额与任何因变量之间没有显着关联，除了积极的CP，其影响幅度可以忽略不计。 然而，视频游戏成瘾的效果大小更大且具有统计意义。 根据这些模型，视频游戏成瘾的10％增加与抑郁症的2.5％增加，平均等级的1.7点减少，严重行为问题的3.3％增加，侵略性行为问题的5.9％增加以及5.8％增加有关。隐蔽的行为问题。 然而，视频游戏成瘾并不与重度间歇性饮酒的频率有关。

 

表2。

使用第一差异回归模型，抑郁，学业成就，剧烈饮酒和行为问题（CP）在游戏数量和视频游戏成瘾方面退步

讨论

当前研究中的游戏成瘾水平与之前使用相同测量仪器的研究相当。 我们样本中的平均得分（1.47时1和1.37时2）与荷兰两个青少年游戏者样本（1.52和1.54）的报告相似（Lemmens等，2009）。 它也与德国青少年人口的报道相似（平均值= 1.46）（Festl，Scharkow和Quant，2013年).

目前的研究表明，视频游戏成瘾与较高的抑郁水平，较差的学业成绩和更多的行为问题有关。 这与其他几项研究一致，这些研究调查了视频游戏遇到问题可能带来的不利影响（Gentile等，2011; Lemmens等，2009; Mentzoni等，2011; Ream等人，2011; Rehbein等，2010; Skoric等，2009）。 然而，游戏时间和负面结果之间的关联可以忽略不计。 这些发现与之前的一些研究不符（Anand，2007; Gentile等，2004; Holtz＆Appel，2011年; Lemona等，2011; Ream等人，2011），但我们的研究结果支持有利于越来越多观念的研究，即强烈参与视频游戏并不一定与消极结果相关，研究人员需要区分强烈参与游戏和视频游戏成瘾（Brunborg等，2013; 查尔顿和丹佛斯，2007年; Desai等人，2010; Ferguson等，2011, 2012; Rehbein等，2010; Skoric等，2009; von Salisch等，2011).

尽管当前研究具有优势，但仍有一些局限性需要解决。 尽管与该领域的其他研究相比，样本量较大，但t1和t2之间存在较高的损耗，并且确实参与两个时间点的子样本可能无法代表挪威青少年人口。 通过对性别，年龄和学业成绩的数据进行加权，对此问题进行了一些修正，但应该注意将研究结果推广到研究样本之外。 其次，虽然第一种差分方法避免了由时间不变的个体效应导致的遗漏变量偏差，但它并不能控制时间的可能影响 变种 省略变量。 因此，观察到的效应可能是间接的，并且由未知的中间变量产生偏差。 第三，研究中使用的所有信息都是自我报告的，因此容易受到自我报告偏见的影响。 第四，我们没有区分不同类型的视频游戏。 可能是某些游戏可能与负面结果更密切相关，而其他类型的游戏则相反。 因此，未来的研究可能会受益于区分不同类型的游戏。 第五，由于我们的研究缺乏实验设计，因此不可能对因果关系的方向性作出决定。 情况可能是，例如抑郁导致视频游戏出现问题，而不是相反。 也可能是这种关系与难以捉摸的起点相互作用的情况，并且构成了向下螺旋，其中视频游戏成瘾导致抑郁，这反过来导致视频游戏成瘾。 这种形式的关系对于学业成绩，行为问题和视频游戏成瘾之间的关系也可能是正确的。

尽管在未来的研究中应该解决这些局限性，但是当前研究的意义首先在于该领域的研究可能会继续区分游戏时间和视频游戏成瘾。 我们的结果表明游戏成瘾与消极结果之间的关系相对较强，而且这些关系并非虚假。 这对未来的研究有意义，旨在建立视频游戏成瘾与消极结果之间的因果关系。 目前的研究还有助于实现在流行病学研究中建立因果关系的拟议要求（希尔，1965），但看 罗斯曼，格陵兰和拉什（2008） 对这些标准进行严格评估。 依赖变量和自变量之间的关系相当强，我们的研究结果与先前的研究一致，在控制混杂因素（特异性）之后存在关联，似乎存在线性关系（生物梯度），并且结果在理论上是合理的。 然而，缺乏可以确定因果关系的时间顺序的研究。 未来的纵向研究将有助于确定这种时间性。 还缺乏应该进行的实验研究，以便更密切地研究因果机制。 最后，需要研究调查未来实验和流行病学研究结果之间的一致性。

总之，当前研究的结果表明，视频游戏成瘾与抑郁，学业成绩下降和行为问题有关，但与严重的情节饮酒无关。 然而，该研究还表明，游戏所花费的时间与相同的结果无关。 这些发现对未来的研究有意义，旨在建立视频游戏成瘾与消极结果之间的因果关系。

脚注

资金来源

什么都没有消失。

作者的贡献

GSB：研究概念和设计，分析和解释数据，统计分析，撰写稿件，研究监督。 RAM：研究概念和设计，分析和解释数据，撰写手稿。 LRF：研究概念和设计，分析和解释数据，撰写手稿。 作者可以完全访问研究中的所有数据，并负责数据的完整性和数据分析的准确性。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

参考资料