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Enregistrement W4400916032 · doi:10.2196/54951

Probing the Role of Digital Payment Solutions in Gambling Behavior: Preliminary Results From an Exploratory Focus Group Session With Problem Gamblers

2024· article· en· W4400916032 sur OpenAlexvenueno aff
Nathan Lakew, Jakob Jönsson, Philip Lindner

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGambling Behavior and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)HarmPaymentFocus groupPsychologyContext (archaeology)Thematic analysisExploratory researchConsumer behaviourApplied psychologySocial psychologyMarketingBusinessQualitative researchAdvertisingSociologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Technology has significantly reshaped the landscape and accessibility of gambling, creating uncharted territory for researchers and policy makers involved in the responsible gambling (RG) agenda. Digital payment solutions (DPS) are the latest addition of technology-based services in gambling and are now prominently used for deposit and win withdrawal. The seamless collaboration between online gambling operators and DPS, however, has raised concerns regarding the potential role of DPS platforms in facilitating harmful behavior. OBJECTIVE: Using a focus group session with problem gamblers, this study describes a preliminary investigation of the role of DPS in the online gambling context and its influence on players' gambling habits, financial behavior, choices of gambling environment, and the overall outcome of gambling subjective experiences. METHODS: A total of 6 problem gamblers participated in a one-and-half-hour focus group session to discuss how DPSs are integrated into their everyday gambling habits, what motivates them to use DPS, and what shifts they observe in their gambling behavior. Thematic analysis was used to analyze the empirical evidence with a mix of inductive and deductive research approaches as a knowledge claim strategy. RESULTS: Our initial findings revealed that the influence of DPSs in online gambling is multifaced where, on the one hand, their ability to integrate with players' existing habits seamlessly underscores the facilitating role they play in potentially maximizing harm. On the other hand, we find preliminary evidence that DPSs can have a direct influence on gambling outcomes in both subtle and pervasive ways-nudging, institutionalizing, constraining, or triggering players' gambling activities. This study also highlights the increasingly interdisciplinary nature of online gambling, and it proposes a preliminary conceptual framework to illustrate the sociotechnical interplay between DPS and gambling habits that ultimately capture the outcome of gambling's subjective experience. CONCLUSIONS: Disguised as a passive payment enabler, the role of DPS has so far received scant attention; however, this exploratory qualitative study demonstrates that given the technological advantage and access to customer financial data, DPS can become a potent platform to enable and at times trigger harmful gambling. In addition, DPS's bird's-eye view of cross-operator gambling behavior can open up an opportunity for researchers and policy makers to explore harm reduction measures that can be implemented at the digital payment level for gambling customers. Finally, more interdisciplinary studies are needed to formulate the sociotechnical nature of online gambling and holistic harm minimization strategy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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