“I was that close”: Investigating Players’ Reactions to Losses, Wins, and Near-Misses on Scratch Cards
Notice bibliographique
Résumé
While scratch cards are a popular, accessible, and inexpensive form of gambling, very little is known about how they affect and influence the player. This study sought to understand the physiological and subjective experience of scratch card play, with special emphasis on the effect of near-miss outcomes (i.e. uncovering two out of three "grand prize" symbols needed to win said prize), which are remarkably prevalent in scratch card games. Thirty-eight undergraduate students from the University of Waterloo each played two custom scratch card games and experienced three types of outcomes (losses, wins and near-misses) while their skin conductance levels (SCLs) and post-reinforcement pauses were recorded. Each participant also rated each outcome in terms of its subjective level of arousal, valence, and frustration. Our results indicate that players interpreted near-misses as negatively valenced, highly arousing, frustrating losses, and were faster to move onto the next game following this type of outcome than following winning outcomes. Additionally, near-miss outcomes were associated with the largest amount of change in SCLs as the outcome was revealed. This work has implications for the problem gambling literature as it provides evidence of the frustration hypothesis of near-misses in scratch cards, and is the first study to examine the physiological and psychological experiences of scratch card players.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».