JBA: нейросеть поставила точные диагнозы геймерам с игровым расстройством

Австралийские ученые из Мельбурнского королевского технологического университета разработали модель искусственного интеллекта (ИИ), способные точно определить риск развития зависимости от видеоигр у человека. Алгоритм использует данные об отношениях игроков с их виртуальными аватарами, возрасте и проведенном за игрой времени. Исследование опубликовано в научном журнале Journal of Behavioral Addictions (JBA).

Игровое расстройство — это психическое заболевание, признанное Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ). Он характеризуется увлеченностью видеоиграми в ущерб другим видам деятельности, нарушением самоконтроля и нежеланием отказываться от игры, несмотря на негативные последствия.

Для постановки диагноза проявления должны быть достаточно серьезными, чтобы существенно повредить личной, семейной, социальной, профессиональной и другим важным сферам жизни. Обычно для этого требуется не менее 12 месяцев наблюдений за пациентом.

В исследовании приняли участие 565 геймеров возрасте от 12 до 68 лет. Около половины участников были мужчинами. Они сообщили об игровом опыте продолжительностью до 30 лет, средняя продолжительность которого составила 5,6 года. Кроме того, они использовали социальные сети в среднем семь лет, проводя на этих платформах около трех часов в день. Среди них 55% работали полный рабочий день, 36% имели степень бакалавра и 30% были одиноки.

Авторы эксперимента дважды проверяли состояние участников дважды с шестимесячным интервалом между тестами. Участники прошли диагностическую оценку игрового расстройства и оценку своей связи со своим внутриигровым аватаром. Последний измерял степени идентификации со своим персонажем (например, «и я, и мой персонаж одинаковые»), погружение (например, «иногда я думаю только о своем персонаже, когда не играю») и компенсацию (например, «я бы предпочел быть как мой персонаж»).

В начале исследования чуть менее 20% участников были идентифицированы как подверженные риску игрового расстройства. Затем ученые разделили набор данных на две части: 80% для обучения моделей ИИ и 20% для проверки их качества прогнозирования.

После обучения модели ИИ могли точно идентифицировать участников, подверженных риску игрового расстройства, на основе их баллов по шкале связи пользователя с аватаром, возраста и продолжительности игры.

Ранее в США родители школьника подали в суд на разработчиков популярных онлайн-игр из-за зависимости, которая развилась у их ребенка.