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Enregistrement W2991498540 · doi:10.1007/s10899-019-09913-5

Rare Loot Box Rewards Trigger Larger Arousal and Reward Responses, and Greater Urge to Open More Loot Boxes

2019· article· en· W2991498540 sur OpenAlexafffund
Chanel J. Larche, Katrina Chini, Christopher Lee, Mike J. Dixon, Myra A. Fernandes

Notice bibliographique

RevueJournal of Gambling Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyArousalParallelsReinforcementSocial psychologyReactivity (psychology)Cognitive psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Loot boxes are a purchasable video-game feature consisting of randomly determined, in-game virtual items. Due to their chance-based nature, there is much debate as to whether they constitute a form of gambling. We sought to address this issue by examining whether players treat virtual loot box rewards in a way that parallels established reward reactivity for monetary rewards in slots play. Across two sets of experiments, we show that loot boxes containing rarer items are more valuable, arousing, rewarding and urge-inducing to players, similar to the way slots gamblers treat rare large wins in slots play. Importantly, we show in Experiment 2 that the duration of Post Reinforcement Pauses, an index of reward reactivity, are longer for boxes with rarer items. Boxes containing rarer rewards also trigger larger Skin Conductance Responses and larger force responses-indices of positive arousal. Findings of Experiment 2 also revealed that there was an increase in anticipatory arousal prior to the reveal of loot box rewards. Collectively, our results elucidate the structural similarities between loot boxes and specific gambling games. The fact that players find rarer game items hedonically rewarding and motivating has implications for potential risky or excessive loot box use for some players.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,909

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations93
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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