Moderating effects of information-oriented versus escapism-oriented motivations on the relationship between psychological well-being and problematic use of video game live-streaming services
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Video game live-streaming platforms are widely used by gamers. However, the excessive use of such services has rarely been examined. Although psychosocial well-being and motivations for use have been demonstrated to play major roles in online addiction, understanding the moderating mechanism of these two factors is warranted. Video game live-streaming platforms are an ideal context for studying the moderating role of both informational and escapism motivations, because viewers on such platforms can learn gaming strategies or escape from the reality. METHODS: This study collected survey data from 508 users of the highly popular game-streaming service Twitch. The sample was divided into two groups based on the respondents' use motivations. Regression models with interaction terms were fitted, followed by a simple slope test, to verify the hypotheses. RESULTS: For the escapism-oriented group, a moderating effect of escapism on the relationship between loneliness and negative outcomes was found; the relationship was positive for low and moderate levels of escapism, but it was non-significant for individuals with high levels of escapism. For the information-oriented group, information seeking was observed to exert a moderating effect on the relationship between stress and negative outcomes; the relationship was negative for low and moderate levels of information seeking, but it was non-significant for individuals demonstrating high levels of information seeking. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The findings promote understanding regarding how individuals using similar Internet-related coping strategies to deal with problems differ in their propensity for experiencing negative consequences when motivation levels and online environments are considered.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».