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Enregistrement W3085087735 · doi:10.3389/fpsyg.2020.02165

How Passion for Playing World of Warcraft Predicts In-Game Social Capital, Loneliness, and Wellbeing

2020· article· en· W3085087735 sur OpenAlexafffund
Regan L. Mandryk, Julian Frommel, Ashley A. Armstrong, Daniel Johnson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésPassionLonelinessPsychologySocial psychologyHarmSocial capitalContext (archaeology)Social mediaSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Playing digital games can nurture wellbeing by helping players recover from daily stressors, cope with life's challenges, practice emotion regulation, and engage in meaningful social interaction; however, this same leisure activity can also result in problematic gaming (i.e., harmful play at the expense of healthy behaviors), and social isolation that damages wellbeing. Research consistently demonstrates that the value or harm of gaming on wellbeing cannot be determined solely from whether and how much people play, but rather depends on contingent factors related to the player, the game, and the gaming context. In this paper, we aim to model contingent factors that differentiate between beneficial and harmful outcomes within players of the same massively multiplayer online role playing game (MMORPG). We model how passion for gaming-defined as a strong desire to engage in a beloved activity that is enjoyed and valued, in which time and energy is invested, and that ultimately integrates into a person's identity-affects loneliness and wellbeing. We employ the dualistic model that divides passion into harmonious passion (HP)-characterized by a balanced and authentic relationship with the beloved activity, and obsessive passion (OP)-characterized by preoccupation and inflexible persistence toward the loved activity. We sampled 300 frequent World of Warcraft (WoW) players, recruited from online forums, and used structural equation modeling (SEM) to investigate the effects of their passion for playing WoW on in-game social capital, loneliness, and wellbeing. We demonstrate that HP for playing WoW facilitates in-game social capital (both bridging and bonding), combats loneliness, and increases wellbeing, whereas OP also builds social capital, but these social ties do not combat loneliness, and OP is directly associated with increased loneliness. Further, the positive effect of HP on wellbeing is mediated through an increase in bonding social capital and a resulting decrease in loneliness. Our findings highlight that passion orientation is important for characterizing the relationship between gaming and wellbeing. We contribute to the conversation on combating problematic gaming, while also promoting digital gaming as an appealing leisure activity that provides enjoyment, recovery, and meaningful social interaction for the millions of gamers who benefit from its captivation.

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)0,000
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations106
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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