Near-Misses and Stop Buttons in Slot Machine Play: An Investigation of How They Affect Players, and May Foster Erroneous Cognitions
Notice bibliographique
Résumé
In modern casinos, multiline slot machines are becoming increasingly popular compared to traditional, three-reel slot machines. A paucity of research has examined how the unique presentation of near-misses and the use of a stop button in multiline slot machines impact erroneous cognitions related to the perception of skill and agency during play. Our goal therefore was to determine the prevalence of erroneous cognitions pertaining to near-miss outcomes and the usage of a stop button and then to see whether the stop button affected players' experiences of winning, losing and near-miss outcomes. We recruited 132 gamblers from a casino in Ontario. They played two versions of a slot machine simulator: one with a stop button and one without a stop button. We measured player's arousal [skin conductance responses (SCRs), pressure on the spin-button), and behavioural responses (post-reinforcement pauses (PRPs)] to wins, losses and near-misses during play. We predicted more robust physiological SCRs and longer PRPs to wins in the stop button game. We also predicted that near-misses encountered in the stop button game would trigger greater levels of arousal and frustration in players, as indexed by larger SCRs, and greater force applied to the spin button to initiate the next spin. Erroneous cognitions pertaining to the stop button and near-misses respectively were assessed following play. Results showed that a small but meaningful percentage of players held erroneous cognitions about the stop button (13.6%) and near-misses (16%). Players depressed the spin button harder, and had larger SCRs for all outcomes when using the stop button. Players also paused longer for near-misses in the game involving the stop button. Our findings converge to suggest that the stop button encourages an erroneous perception of skill in some players, and consequentially impacts how such players perceive their outcomes in multiline slot machines.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».