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Enregistrement W4403807026 · doi:10.2196/60476

Safe Listening Beliefs, Attitudes, and Practices Among Gamers and Esports Participants: International Web-Based Survey

2024· article· en· W4403807026 sur OpenAlexvenueno aff
Nicola Diviani, Shelly Chadha, Peter Mulas, Sara Rubinelli

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTechnology Use by Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésPreprintActive listeningPsychologyInternet privacyComputer scienceWorld Wide WebCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The global rise of video gaming and esports has raised significant concerns about hearing loss due to loud sound exposure. While these activities provide entertainment and have applications in health care, the auditory health risks and behavioral factors influencing listening habits among gamers remain underexplored. Research is needed to develop tailored interventions that address the unique barriers, attitudes, and beliefs of gamers and esports participants, promoting safer listening practices and minimizing auditory health risks. OBJECTIVE: This study aimed to explore listening behaviors, attitudes, and awareness regarding hearing health risks among video gamers and esports participants. The findings are intended to guide the design and implementation of technological features that encourage safer listening practices, in alignment with the World Health Organization's Safe Listening initiative. METHODS: An open web-based survey was conducted from September 2022 to January 2023, targeting video gamers and esports enthusiasts. Participants were recruited via World Health Organization social media platforms and outreach to stakeholders. The survey assessed gaming behaviors, listening habits, awareness about hearing health, beliefs, readiness to change listening behaviors, and communication preferences. Data were analyzed using descriptive statistics and multinomial logistic regression. RESULTS: A total of 488 responses were collected, with 67.2% (n=328) of participants identifying as male, and 56.4% (n=275) having a college degree or higher. Of the respondents, 90.8% (n=443) were actively engaged in video gaming, while 54.9% (n=268) viewed esports, and 13.9% (n=68) participated in esports events. Notably, 24.8% (n=110) of gamers, 18.3% (n=49) of esports viewers, and 37.1% (n=23) of esports players reported using high or very high volume settings. Despite around half of the participants experiencing symptoms indicative of hearing damage (eg, ringing in the ears), only 34.3% (n=152) of gamers, 35.8% (n=92) of esports players, and 39.7% (n=27) of esports viewers reported taking sound breaks every hour. The study identified a balanced distribution across readiness-to-change stages, with 30.3% (n=148) in the precontemplation stage, 35.3% (n=173) in the contemplation stage, and 34.2% (n=167) in the action stage. Factors such as perceived susceptibility to hearing loss, perceived benefits of preventive action, and self-efficacy significantly influenced readiness to change. Communication preferences indicated that 51% (n=249) of participants were interested in receiving more information on hearing health, with health care professionals and governmental agencies being the most trusted sources. CONCLUSIONS: The findings highlight an urgent need for interventions to promote safe listening practices among gamers, emphasizing a gap between awareness and preventive action. The integration of safe listening features into video games and esports platforms, along with targeted communication strategies, can enhance auditory health awareness and protective behaviors. Future research should evaluate the effectiveness of these interventions to ensure comprehensive auditory health protection in the digital entertainment sector.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,876

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,381 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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