Engineered highs: reward variability and frequency as potential prerequisites for behavioural addiction
Notice bibliographique
Résumé
Influential learning-based accounts of substance addictions posit the attribution of incentive salience to drug-associated cues, and its escalation by the direct dopaminergic effects of drugs. In translating this account to disordered gambling, we have noted how the intermittent nature of monetary rewards in gambling (i.e. the variable ratio) may allow for analogous learning processes, via effects on dopaminergic signalling. The aim of the present article is to consider how multiple sources of reward variability operate within modern gambling products, and how similar sources of variability, as well as some novel sources of variability, also apply to other digital products implicated in behavioural addictions, including gaming, shopping, social media and online pornography. Online access to these activities facilitates not only unparalleled accessibility but also introduces novel forms of reward variability, as seen in the effects of infinite scrolls and personalized recommendations. We use the term uncertainty to refer to the subjective experience of reward variability. We further highlight two psychological factors that appear to moderate the effects of uncertainty: 1) the timecourse of uncertainty, especially with regard to its resolution, 2) the frequency of exposure, allowing temporal compression. Collectively, the evidence illustrates how qualitative and quantitative variability of reward can confer addictive potential to non-drug reinforcers by exploiting the psychological and neural processes that rely on predictability to guide reward seeking behaviour.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».