The relationship between structural characteristics and gambling behaviour: An online gambling player tracking study
Notice bibliographique
Résumé
Structural characteristics of games have been regarded as important aspects in the possible development of problematic gambling. The most important factors along with individual susceptibility and risk factors of the individual gambler are the structural characteristics such as the speed and frequency of the game (and more specifically event frequency, bet frequency, event duration, and payout interval). To date, the association between structural characteristics and behavior has not been studied in an online gambling environment. The present study investigated the association between structural characteristics and online gambling behavior in an ecologically valid setting using data from actual gamblers. The authors were given access to data from a large European online gambling operator with players from Germany, Austria, UK, Poland, and Slovenia. The sample comprised 763,490 sessions between November 27, 2020 and April 15, 2021 utilizing data from 43,731 players. A machine learning tree-based algorithm with structural characteristics and session metrics explained 26% of the variance of the number of games played in a session. The results also showed that only 7.7% of the variance in the number of bets placed in a session was explained by the game's structural characteristics alone. The most important structural characteristic with respect to the number of games played in a session was the event frequency of the game followed by the maximum amount won on a single bet in a session.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».