视频游戏成瘾的流行和预测因素:基于全国游戏玩家代表样本的研究(2016)

抽象

视频游戏已经成为世界上许多地方的热门休闲活动,并且越来越多的实证研究检查了由于过度游戏而出现问题的少数人。 本研究从挪威国家人口登记处随机抽取的游戏玩家样本中调查了视频游戏成瘾的流行率和预测因子(N = 3389)。 结果显示,有1.4%的上瘾游戏者,7.3%的问题游戏者,3.9%的活跃游戏者和87.4%的正常游戏者。 性别(男性)和年龄组(年轻)与上瘾,有问题和敬业度的玩家正相关。 出生地(非洲,亚洲,南美和中美洲)与成瘾者和有问题的游戏玩家呈正相关。 电子游戏成瘾与责任心负相关,与神经质积极相关。 心身健康状况不佳与问题游戏和参与游戏积极相关。 这些因素提供了对视频游戏成瘾领域的洞察力,并且可能有助于提供有关如何识别有可能成为成瘾游戏玩家风险的个人的指导。

关键词: 视频游戏成瘾,患病率,人格特质,心身健康,人口统计学变量

电子游戏是当代最受欢迎的娱乐活动之一。 研究表明,所有美国人中有59%玩电子游戏(Ipsos MediaCT )。 平均48%的欧洲人玩过电子游戏(Ipsos MediaCT ),并且有56%的挪威年轻人(年龄介于16至40岁之间)定期玩视频游戏(Mentzoni等。 )。 在一项调查中显示,在青少年中,参与者的比例甚至更高,一项调查显示,97%的12至17岁的美国人玩电子游戏(Lenhart等人。 ).

随着视频游戏的增加,有报道称有问题的游戏。 用于描述有问题的视频游戏的术语因研究文献而异(Brunborg等。 )。 在目前的研究中 电子游戏成瘾 术语被用作优选术语,并且将用于指视频游戏的问题或病态使用,其中游戏导致日常生活中的功能障碍。 Lemmens等人。 ()将视频游戏成瘾定义为“过度强迫使用导致社交和/或情感问题的计算机或视频游戏; 尽管存在这些问题,游戏玩家无法控制这种过度使用。“(Lemmens等人。 ,P。 78)。

鉴于之前的研究使用了不同的评估工具并包括不同的参与者群体,视频游戏成瘾的流行率因研究而异(Ferguson等。 )。 在文献综述中,Ferguson等。 ()发现视频游戏成瘾的患病率约为6.0%。 当排除那些可以归类为敬业游戏玩家的比例时,患病率降至3.1%。

采用后一种方法对视频游戏成瘾进行分类,其中反映显着性,容忍度和情绪修改的尺度项目被视为参与而非成瘾的指标,Brunborg等。 ()发现,在挪威青少年中,有4.2%的上瘾游戏者,12.9%的问题游戏者,4.9%的活跃游戏者和78%的非问题游戏者盛行。 相比之下,使用针对青少年游戏成瘾量表的原始评分标准(GASA; Lemmens等。 ),Mentzoni等。 ()估计,在具有代表性的16-40岁挪威人中,视频游戏成瘾和有问题的视频游戏的患病率分别为0.6%和4.1%。 GASA基于适用于病理性赌博的DSM-IV标准(King等。 ),因此,Mentzoni等人。 ()研究可能会高估患病率,因为包括Charlton's()参与标准会将许多玩家视为上瘾的时候。

研究普遍认为,与女性相比,男性报告的视频游戏问题更多(Brunborg等。 ; 弗格森等人。 ; Mentzoni等。 )。 关于年龄,一项研究发现,年龄较小是电子游戏有问题使用的强有力预测因素(Mentzoni等。 )。 因为(i)大多数关于视频游戏的研究是针对青少​​年和青少年进行的(Williams等。 )和/或游戏玩家的样本(庞特和格里菲斯 )和(ii)基于一般人口样本的研究很少(Wenzel等。 ),需要更多的研究来确定与发展视频游戏成瘾风险相关的社会人口学因素。

至于其他人口统计变量的重要性,研究文献相对稀少。 关于婚姻状况,一项研究报告说,典型的上瘾游戏玩家是单身(Wenzel等人。 ),另一项研究发现视频游戏成瘾与教育背景无关(Rehbein等。 )。 此外,已经表明失业可能是一个风险因素(Elliot et al。 并且与视频游戏成瘾量表的高分相关(Kim等人。 ).

据作者所知,没有研究调查视频游戏成瘾与国家人口研究中的原籍国之间的关系。 因此,应该进一步探讨这个问题。 最近流行率研究的总结发现,与西欧,北美和澳大利亚人群相比,东亚人群中有问题的视频游戏的流行率更高(King等人。 )。 人们认为迁移具有诱导压力的作用,可导致精神疾病(Bhugra和Jones )但是情况好坏参半,并且还发现了移民稳健的影响,移民可以免受心理健康问题的影响(阿尔及利亚等。 )。 案例研究报告说,移动国家可能是过度在线游戏的一个因素,作为克服孤独的一种方式(格里菲斯 ).

基于五因素模型的人格特质(Costa和McCrae 以前曾与不同的行为成瘾联系在一起(Andreassen等人。 )。 五因素模型区分五个主要维度:(1)神经质(例如,容易紧张和焦虑),(2)外向(例如,健谈和外向),(3)开放体验(具有想象力和智力导向) ),(4)令人愉快(例如,同情和温暖)和(5)责任心(例如,有组织和迅速)(Wiggins) ).

之前的研究表明,视频游戏成瘾与神经质有正相关,与外向性,可接受性呈负相关(Peters和Malesky) 并且尽责(Peters和Malesky ; Andreassen等人。 )。 这些先前的研究发现在开放性方面没有关联。 由于该领域的研究仍然有限,因此需要进行更多的研究。 本研究提供了洞察人格特质可以解释视频游戏相关行为的程度。 此外,本研究提供了对不同视频游戏者群体的不同个性特征的新见解。

据报道,与视频游戏成瘾相关的一些负面心理健康后果(Choo等人。 ),如抑郁症(Mentzoni等。 ; 范罗吉等人。 ),自杀意念(Wenzel等人。 ; Rehbein等。 )和焦虑(Wenzel等人。 ; Rehbein等。 )。 此外,一项研究发现,视频游戏上瘾男孩的睡眠障碍程度较高(Rehbein等。 )。 此外,Brunborg及其同事(据报道,与无问题的游戏玩家相比,那些有问题或上瘾的游戏玩家的年轻人更容易感到低落,烦躁或心情不好,紧张,疲惫和疲惫,并感到害怕。 然而,具有相当数量的游戏时间但没有认可核心成瘾标准的高度参与的游戏玩家并未表现出更大的风险。

尽管已经对健康与视频游戏成瘾之间的关系进行了多项研究,但很少有研究使用全国代表性的游戏玩家样本。 由于本研究使用了具有全国代表性的样本,因此它对研究文献中的这一差距有所贡献。 此外,由于很少有研究调查与不同游戏玩家群体相关的健康状况,本研究也将在这方面增加这些文献。

本研究的第一个目的是估计全国代表性游戏玩家群体中正常,参与,问题和成瘾游戏玩家的流行率。 第二个目的是调查人口统计学因素,人格特质和心身健康与不同游戏类别的关联程度。

付款方式

参与者成员

参与者是从挪威国家人口登记处随机选择的。 总样本包括24,000人。 他们收到了一份问卷,评估人口统计学,电子游戏成瘾,人格因素和健康变量。 最多有两个提醒被发送给那些没有回应的人。 由于各种原因(例如,错误的地址,已故的参与者,病得无法回答,在研究时在国外或对挪威语不了解),总共退回了875份问卷。 因此,总共收到了10,081个有效答案,答复率为43.6%。 3389名年龄在16-74岁(1351名女性,平均年龄= 32.6岁)的受访者中的一部分表示在最近6个月内玩过电子游戏。

不同类别的游戏玩家(上瘾,问题,参与和正常游戏玩家)的流行率以四种不同的方式计算。 使用了两个不同的样本,一个包括所有参与者(N = 10,081),并且仅包括活跃玩家。 此外,使用Charlton's()分为核心和外围成瘾标准,以及Lemmens等人描述的原始一维尺度评分方法。 ()。 报告的所有流行率均使用反向概率权重加权。

程序

该研究以卑尔根大学为基础,并在2013秋季期间代表挪威赌博和基金会管理局进行。 所有参与者都通过邮寄方式收到问卷。 与会者被告知,答复将得到保密处理,并且有关响应者的信息将被安全存储。 那些回答调查问卷的人有机会参加抽奖活动,获得价值500 Norwegian Kroner的礼券。 该研究得到了挪威西部地区医学与健康相关研究伦理委员会的批准(编号2013 / 120)。

仪器功能

关于参与者背景的一般问题包括性别,年龄,婚姻状况(已婚/同居或单身/分居/离婚/丧偶/ w夫),他们有照顾责任的儿童人数(从零到五或更多),最高完成教育(从未完成小学到完成博士),去年100 000 NOK(从99,000到1,000,000或以上)的大宗税前个人收入,就业状况(全职工作,兼职,学生,家庭主妇,残疾/接受社会保障或退休)和出生地(挪威,北欧地区但挪威以外的国家,欧洲,非洲,亚洲,北美洲,南美洲,中美洲或大洋洲的国家)。

使用Mini International Item Pool(Mini-IPIP; Donellan et al。 )。 Mini-IPIP基于五因素人格模型,包含20项目,其中每个人格特质由四个项目组成。 包括的维度是:1)神经质; 2)外向; 3)智力/想象力; 4)宜人; 和5)尽职尽责。 每个项目以五点李克特量表(1 = 坚决不同意 到5 = 非常同意)。 当前研究中规模的内部一致性(Cronbach's alpha)是0.80用于外向,0.75用于表示同意,0.68用于表示尽责,0.70用于神经质,0.66用于智力/想象(n = 3622)。

构建评估心身健康症状的八项量表(头痛,肩颈痛,胃/肠痛,睡眠问题,感到悲伤/情绪低落,感到焦躁不安和紧张,白天感到疲倦或困倦,以及心悸)基于先前为心身症状开发的量表(Eriksen等。 ; Hagquist ; Kroenke等。 ; 高田和坂田 ; Thorndike等人。 )。 要求参与者考虑过去两个月中经历这些症状的频率,选择以下选项:“从不”,“每月少于一次”,“每月2-1次”,“ 3-1次”每周”和“每周2次或更多次”。 量表的内部一致性(Cronbach's alpha)为3(n = 3622)。 所有八个项目的总分除以八,并用于分析。

七项青少年游戏成瘾量表(GASA; Lemmens等。 )用于评估游戏成瘾。 受访者表示他们的回答是五分制(1 = 决不要 到5 = 经常)。 规模的内部一致性(Cronbach's alpha)是0.84(n = 3622)。

受访者分为四类不同的游戏玩家,即上瘾游戏玩家,问题玩家,参与游戏玩家和普通游戏玩家(Brunborg等。 , )。 受访者表示,测量成瘾核心成分(复发,戒断,冲突和问题)的所有四个项目至少“有时”(3)被归类为沉迷于视频游戏。 对两个或三个相同项目至少“有时”(3)得分的受访者被归类为问题游戏玩家。 受访者在前三个项目(显着性,宽容度,情绪调整)上至少得分3但是在多个核心标准上未获得3或以上评分的受访者被归类为参与者。 其余的受访者被归类为无问题的游戏玩家。

人口统计学变量以下列方式记录:性别被二分(1 = 和2 = ),构建了三个年龄组(1 = 5174,2 = 3150 和3 = 1630),婚姻状况被二分(1 = 和伴侣住在一起 和2 = 独居),出生地分为三组(1 = 非洲,亚洲,南美洲和中美洲,2 = 欧洲,北美洲,大洋洲 和3 = 挪威),教育水平分为三组(1 = 低中或高中教育, 2 = 高等中等职业教育 4th 和5th 轴车削中心 =高等教育),就业状况被二分(1 = 失业的 和2 = 就业).

对于人格特质和心身健康测量,中位数分割用于对两个参数进行二分,创建得分高于(1)和低于(2)的人群特征的中位数,并创建得分高于(2)及以下(1)的群体心身健康的中位数。

统计报表

根据分布计算名义变量的描述性统计量。 计算Pearson乘积-矩相关系数是为了调查研究中预测变量之间的相互关系。 使用最近6个月内报告玩过视频游戏的样本,使用分类视频游戏变量(“上瘾的游戏者”,“问题游戏者”,“敬业游戏者”和“正常游戏者”)进行了粗略和调整后的多项式回归分析。因变量。 “普通玩家”被用作参考类别。 在第一步中输入性别,年龄,出生地,婚姻状况,受教育程度和就业状况,在第二步中包括人格,在第三步中输入心身健康。 进行此类分析的前提条件已得到满足。 统计分析使用 .

成果

Table11 显示样本的描述性数据。 最近6个月内报告玩电子游戏的男性比例为62.7%,女性为37.3%(N = 3389)。 表 Table22 使用Charlton的核心和外围因子解决方案显示视频游戏样本和整个人口样本的流行率(加权)。 视频游戏成瘾的流行度估计是视频游戏样本中的1.41%(CI = 1.03,1.80),以及整个群体样本的0.53%(CI = 0.39,0.67)。

表1 

样本的描述性数据(N = 3389)
表2 

游戏玩家群体和整个群体中不同玩家群体的流行率(加权)率

Table33 显示了Lemmens原始得分后视频游戏样本和整个人口样本的流行率(加权)率。 视频游戏成瘾的流行度估计是视频游戏样本中的0.89%(CI = 0.58,1.19),以及整个群体样本的0.33%(CI = 0.21,0.44)。

表3 

Lemmens原创得分后,游戏玩家群体和整个人群中不同玩家群体的流行率(加权)

Table44 显示研究中所有预测变量之间的相关性。 最强的相关性是年龄和教育水平之间(r = 0.35),婚姻状况和受教育程度(r = 0.38),以及年龄段和婚姻状况(r = 0.38)。

表4 

所有研究变量之间的相关系数(Pearson相关)和Phi系数(性别,年龄组,婚姻状况,出生地,教育程度,就业状况,人格[外向性,宜人性,责任心,智力/想象力, ...

Table55 以优势比(OR)和95%置信区间(95%CI)表示单变量(粗)多项逻辑回归分析的结果。

表5 

视频游戏成瘾(1 =上瘾游戏玩家,2 =问题游戏玩家,3 =参与游戏玩家,4 =正常游戏玩家)的多项逻辑回归分析(粗略)包含因变量,其中普通游戏玩家包含参考类别

Table66 从调整后的多项式回归分析中提供数据。

表6 

多重回归分析(调整),其中视频游戏成瘾(1 =上瘾的游戏玩家,2 =问题玩家,3 =参与游戏玩家,4 =正常游戏玩家)包含因变量,其中普通玩家包括参考类别

在原始和调整后的分析中,成瘾,问题或参与的游戏玩家与性别显着且负相关,表明男性受访者比女性受访者更可能属于所有这些类别。

在粗略分析和调整后的分析中,与对照组(31-50岁)相比,年龄为16-30岁与成瘾或问题游戏者显着负相关。 与粗略分析中的对比组相比,年龄为51-80岁与成瘾的游戏玩家,问题游戏玩家或敬业游戏玩家负相关。 在调整人格特质时,效果仍然很显着,但是在调整心身健康时,与从事游戏的玩家的联系并不显着。

出生在非洲,亚洲,南美洲或中美洲与原始和调整分析中成瘾或问题游戏玩家的积极和显着相关。 在原始分析中,与具有低分数的那些相比,外向性的高分与与上瘾或参与的玩家相比显着且负相关。 在调整后的分析中,没有一个关联仍然显着。 在原始分析中,同意性与成瘾,问题或参与游戏玩家显着且负面相关。 仅在调整后的分析中,与问题游戏者的负相关仍然存在。 为了尽职尽责,在原始分析和调整分析中,与成瘾,问题或参与的游戏玩家存在显着和消极的关联。 在原始分析中,神经质主义与成瘾,有问题或参与的游戏玩家正相关且显着相关。 然而,在调整后的模型中,与参与游戏玩家的联系并不重要。 在粗略和调整后的分析中,智力/想象力与作为问题的游戏玩家显着正相关。

在心身健康量表中得分较低与原始分析中成瘾,问题或参与的游戏玩家负相关。 在调整后的模型中,与上瘾游戏玩家的联系并不重要。

包含所有预测因子的完整模型(调整后的分析)具有统计学意义(χ2 = 358.24, df = 45, p <.01)。 此外,该模型总体上解释了视频游戏成瘾差异的10.6%(Cox和Snell R平方)和17.3%(Nagelkerke R平方)之间,并正确分类了所有案例的88.3%。

讨论

使用整个样本并应用GASA的原始评分,上瘾游戏者的患病率(0.33%)和问题游戏者的患病率(3.0.​​0.6%)均低于挪威之前的一项研究(成瘾游戏者:4.1%,有问题游戏者:XNUMX%;参见Mentzoni等。 )。 此外,上瘾的游戏玩家的患病率低于全球范围内的患病率(6.0%,Ferguson等。 )。 这可能表明挪威的视频游戏成瘾率高于全球,或者可能反映出Ferguson等人的文献综述。 ()仅包括对年轻人和年轻人的研究。

相比之下,当使用活跃视频游戏玩家的样本和干扰方法时,所有玩家群体的流行率数字都更高:上瘾(1.41%),问题(7.3%)和参与(3.9%)。 然而,上瘾游戏玩家的流行程度低于世界范围内(Ferguson等人。 )。 此外,将这些结果与Brunborg等人进行比较时。 (),使用青少年人口,这里报告的流行数量低于所有类别的游戏玩家。 因此,后一发现支持弗格森等人报道的流行率的解释。 ()因为它仅包括青少年和年轻人的研究,所以很高。

本研究的结果与先前的研究结果一致,即男性报告的游戏问题多于女性(Brunborg等。 ; 弗格森等人。 ; Mentzoni等。 )。 在本研究中,男性比女性更容易成为上瘾游戏玩家类别的2.9倍。 此外,在分析中包含人格特质和心身健康时,没有任何值得注意的变化。 这表明性别与这些变量无关。 结果进一步支持研究表明单身与过度使用视频游戏正相关(Wenzel等。 )和文献表明年龄较小与视频游戏使用有关(Mentzoni等。 )。 最年轻组的受访者更可能属于上瘾组而不是中年(2.9次更可能)和最老年龄组(4次更可能)。 此外,年龄最小的受访者比最年长的年龄组更有可能属于问题游戏者群体(4.2次数更多)。 然而,应该注意的是,游戏是一种相对较新的现象,因此群组效应可能起作用。 随着年轻的视频游戏一代的成长,游戏可能会更加均匀地分布在不同年龄段的游戏中。

与在挪威出生的受访者相比,出生在非洲,亚洲,南美洲或中美洲的受访者更有可能成为上瘾游戏玩家群体的4.9倍,并且3.1更有可能属于问题游戏玩家群体。 目前的作者尚无法确定以前调查移民中视频游戏成瘾的研究。 以前的调查结果不一,关于移民是否属于一般心理健康问题的风险群体(例如,Bhugra和Jones ; 阿尔及利亚等。 )。 然而,之前的研究发现,与西欧,北美和澳大利亚人群相比,东亚人群中有问题的视频游戏的流行率更高(King等人。 ),这可能会支持这个地区的移民可能更容易发展视频游戏成瘾的想法,因为他们普遍对游戏感兴趣,而不是因为移民。 然而,也可能是游戏为孤独和/或非整合的个人提供社交渠道,并且他们可以使用在线媒体作为与其他志趣相投的人形成友谊的方式(Cole和Griffiths) ).

视频游戏成瘾与教育水平无关,与先前的研究一致(Rehbein等。 )。 然而,本研究的结果表明,问题和参与的游戏玩家的教育程度较低。 有人可以推测,受教育程度较高的玩家会比他们受教育程度较低的游戏玩家花更多的时间和精力在他们的职业生涯中,因此花费更少的时间玩游戏。 与这种关联相关的混淆变量可能是年轻时代,因为受教育程度最低的受访者群体将包括已完成教育程度的成年人和仍在学习的青少年。 这种解释部分得到了结果的支持,其中发现了年龄和教育水平之间的适度相关性。

之前的研究发现失业与有问题的视频游戏和互联网使用之间存在关联(Elliot et al。 ; Kim等人。 ),但在本研究中未发现与视频游戏成瘾相关的这种关联。 目前的结果也支持以前关于神经质,责任心和智力/想象力的人格和视频游戏成瘾的发现(Peters和Malesky) ; Andreassen等人。 )。 因为神经质高的人可能会经历更多的焦虑和抑郁(Costa和McCrae ),他们可能会利用视频游戏来解决他们的问题。 此外,神经质的高度已被证明与冲动有关(Costa和McCrae ),这可能会更容易丢弃其他有利于玩视频游戏的活动。 本研究的结果显示,在尽职尽责方面得分较高的受访者属于上瘾游戏玩家群体的可能性要低三倍,而且尽职尽责与上瘾,有问题或参与其中的游戏玩家负相关。 可能的原因可能是那些在责任心方面得分高的人通常是尽职尽责和自律的(Costa和McCrae) ),可以说是与重型视频游戏不兼容的特征。

与Peters和Malesky相反(),在外向性或同意性与视频游戏成瘾之间没有发现显着的关系。 因为Peters和Malesky()使用来自特定在线游戏(即魔兽世界)的游戏玩家样本,视频游戏成瘾与外向或友好之间的联系可能仅适用于玩这种游戏的人或类似类型的游戏。

与以前的研究不同(Rehbein等。 ; Brunborg等。 )目前研究的结果表明,视频游戏成瘾与不良的心身健康之间没有关联。 然而,发现了在心身健康方面得分较低与在问题游戏玩家群体中或在参与游戏玩家群体中的关联。 结果表明,心理症状高评分组属于问题游戏者群体的可能性是低得分组的三倍。 本研究结果与先前研究结果不同的原因可能是心身健康评估的差异。 例如,Brunborg等人。 ()研究了心身健康的特殊因素,如“感觉低落”,“困难睡眠”和“疲倦”,而目前的研究汇总了几个项目。 此外,目前的研究控制了几个人口统计变量和人格因素的事实可能进一步解释为什么会发现不同的结果。 结果支持不同玩家群体之间的区别,因为所调查的人格特征在不同的游戏玩家群体中显示出不同的关联。 例如,神经质的特征仅对上瘾的游戏玩家和问题游戏玩家有意义,但对于参与游戏玩家则不然。

通过使用从国家人口登记处随机选择的样本,可以在视频游戏人群中推广结果。 鉴于迄今为止缺乏此类研究,因此需要进一步开展基于人群的研究(Wenzel等。 )。 此外,大多数先前的研究都是针对青少​​年和青少年进行的(Williams等。 )。 目前的研究还通过使用不同的评分方法获得了不同的患病率。 通过这种方式,该研究提供了一个比较以往研究中不同患病率的机会。

本研究的一个缺点是它没有区分不同类型的游戏。 研究表明,游戏的特征在视频游戏成瘾的发展中具有重要意义(King et al。 )。 一些研究使用特定的游戏,如 无尽的任务 (威廉姆斯等人。 ; 格里菲斯等人。 )已经报告了与目前的研究不同的结果,并且例如发现MMORPG比其他游戏更容易上瘾(Rehbein等人。 )。 需要更多的研究来阐明特定类型的游戏是否是属于四个不同游戏玩家群体的游戏玩家的典型游戏。 如果使用比大陆更详细的反应替代方案,关于出生地的结果也可能不同。 该研究还缺乏衡量受访者参与程度的指标。 由于横截面设计,本研究进一步受到限制,并且我们无法推断出变量之间的因果关系。 为了得出变量之间的方向性,需要进一步的纵向研究。 该研究还受到许多已知利用自我报告数据的偏见(例如,回忆偏见,社会期望偏差等)的影响。

结论

目前的研究显示,上瘾游戏玩家的流行率为1.4%,问题游戏玩家为7.3%,参与游戏玩家为3.9%。 结果确定了与视频游戏成瘾相关的以下因素:男性,年龄小,独居,出生在非洲,亚洲,南美洲或中美洲,在责任心方面得分低,神经质得分高,并且心身健康状况不佳。 这些因素提供了对视频游戏成瘾领域的深入了解,并且可以帮助提供关于如何识别有成为上瘾游戏玩家风险的人的指导。

脚注

Charlotte Thoresen Wittek和TuriReitenFinserås是第一作者

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