Сетевой анализ взаимосвязи личностных особенностей игроков подросткового и юношеского возраста с их поведением в виртуальном пространстве на примере групповой компьютерной игры dota 2

Введение

Видео игры и их исследования

С методологической точки зрения исследования в этой области требуют адекватных инструментов для изучения поведения в видеоиграх. В частности, необходим инструментарий для выявления критериев, которые могут быть связаны с определенными чертами личности. При этом с учетом разнообразия современных видеоигр и предлагаемых в них моделей поведения, обобщение результатов исследования может оказаться затруднительным.

В то же время для построения объяснительных моделей сегодня необходимы дополнительные исследования, позволяющие прослеживать связи между предпочитаемыми игроками типами игр и своеобразием их поведения в виртуальном игровом пространстве.

Текущее исследование

Игра « 2» (« 2») была выбрана для эмпирического исследования в связи с рядом обстоятельств. Во-первых, в течение определенного периода времени « 2» была одной из самых популярных видеоигр среди подростков и молодежи (около 12,5 миллионов пользователей по всему миру). Во-вторых, игра предоставляет доступ к истории сессий, что позволяет анализировать поведение игроков в лонгитюдных исследованиях. В-третьих, игра предлагает большое разнообразие ролей с разными игровыми функциями и возможностями.

Методы

Видеоигра “ 2” и показатели ее эффективности

« 2» — это многопользовательская онлайн-видеоигра на боевой арене. Игра разработана как продолжение игры « » корпорацией . В «Dota 2» матчи играют между двумя командами по пять игроков, при этом каждая команда занимает и защищает свою отдельную «базу» на карте. Каждый из десяти игроков управляет могущественным персонажем — «героем», обладающим уникальными способностями и особым стилем игры. Во время матча игроки собирают очки опыта и предметы для своих героев, чтобы победить героев другой команды в битве «игрок против игрока». Команда побеждает, если первой разрушит большое сооружение, расположенное на базе конкурирующей команды, называемое «Древним».

Игра предлагает большое разнообразие ролей с различными игровыми функциями и возможностями. Так, игроки могут сотрудничать друг с другом, чтобы побеждать сложных игровых противников в рейдах, или атаковать и убивать чужие аватары в действиях «игрок против игрока», таких как поля сражений.

Игровое поведение отражается в многочисленных показателях, которые можно использовать для объективного анализа. К ним относятся:

• частота игр и время, проведенное в игре (дата и время матча);
• результаты матча (результат матча: победа; поражение);
• количество прерванных матчей (прерванные матчи: да; нет);
• количество сыгранных игроком бот-матчей (бот-матч: да; нет);
• количество игровых убийств, смертей и помощи, выполненных игроком (KDA);
• выбранный игроком герой (имя героя; роль героя);
• уровень развиваемого игроком «навыка» (нормальный навык; высокий навык; очень высокий навык).

Процедура и этика исследования

Описание выборки

Участниками исследования стали 203 игрока в -2 из России, из которых 100 человек были исключены, т.к. они не заполнили все анкеты, предложенные в исследовании. Из 103 участников, включенных в анализ, 98 (95,1%) были мужчинами.

Возраст участников варьировался от 14 до 25 лет, при этом средний возраст игроков составил 18,3 года ( = 2,9). Большинство участников (79; 76,7%) были моложе 21 года.

Частота игры в видеоигры среди участников текущей выборки колебалась от менее одного раза в месяц 6 (5,8%) до семи дней в неделю 32 (31,1%). Среди 103 участников 34% (35 участников) не сообщили о частоте использования видеоигр, 29,1% (30 участников) сообщили, что играют один раз в неделю, три раза в неделю или более 3 раз в неделю. Количество партий, сыгранных участниками исследования, варьировалось от 8 до 8451 матча (М = 1710; = 1476) за игровой стаж через 1–10 лет ( = 7,1; = 2,8).

Методики исследования

Тест «-сортировка» В. Стефансона (“Test Q-Sort”)

Тест различий между «Я-реальным» и «Я-идеальным» (“Test Self-ideal”)

Опросник ролевого конфликта (« »)

Опросник «Подростковый эгоцентризм- социоцентризм» AES Р. Энрайта (“Test Enright”)

Кроме тестовых переменных учитывался также возраст и игровой опыт игроков в годах.

Результаты сетевого корреляционного анализа

Характеристики выборки

Рис. 1. Средний игровой опыт игрока для имеющейся возрастной шкалы

Корреляционный анализ

Обозначения личностных, психологических и игровых факторов приведены в таблице 1 ниже.

Обозначения личностных, психологических и игровых факторов

Рис. 2. Сеть частных корреляций, отражающая связи между исследуемыми факторами: возраст игроков AG и игровой опыт GE, личные тестовые характеристики 1-9, , 1-6, 1-5, и игровыми рейтингами , , 1-9, 1-9, 1-9, 1-9, 1-9, 1-9, 1-9, , , , , 1-9, , , (параметр λ = 0.1, гиперпараметр γ = 0.5).

Как показывает рисунок 2, факторы разного типа группируются и образуют в сети определенные кластеры. Кластеризация в большей мере относится к игровым факторам, посвященным игровым классам и суммарным коэффициентам. Характеристики личного психологического тестирования также более или менее сгруппированы. Между тем понятно, что они не сильно связаны со всеми игровыми ставками. Более того, не все ссылки, представленные на рисунке 2, действительно содержательны. Детальная проверка связи тестовых факторов с игровыми показала, что лишь некоторые игровые показатели имеют более или менее значимые корреляции с личностными и тестовыми психологическими факторами.

На рисунке 3 представлена сеть частных корреляций 28 факторов, показывающая взаимосвязь всех личностных и психологических факторов с отдельными игровыми факторами 6S, 1H, 9H, 1N, 3N, 8N, AK, AA. Видно, что психологические факторы тестов связаны с относительно небольшим количеством игровых факторов, и эти связи в целом не очень сильны.

Рис. 3. Сеть частных корреляций, отражающая связи между 28 исследуемыми факторами: возраст игроков AG и игровой опыт GE, личные тестовые характеристики 1-9, , 1-6, 1-5 и игровые рейтинги 6, 1, 9, 1, 3, 8, , (параметр = 0.1, гиперпараметр = 0.01).

Значимые корреляции Спирмена между факторами игры, игрока и теста показаны в таблице 2 ниже. Величина представленных корреляций лежит в диапазоне: 0,19 < ρ < 0,40.

Фактор возраста AG положительно коррелирует (ρ=0,30**, табл. 2) с психологическим фактором R5 (ролевой опыт). Игроки с большей потребностью в ролевом опыте, как правило, старше. Тестовый фактор R5 положительно коррелирует с игровым фактором 8N – 8 класс обычных способностей (ρ=0,20*, табл. 2).

Корреляция Спирмена между личностными, тестовыми и игровыми факторами

Фактор игрового опыта  положительно коррелирует (=0,23*, табл. 2) с психологическим фактором 4 (необщительность). Игроки с большим игровым опытом менее общительны (по-видимому, излишнее общение отвлекает от игры). Игровой опыт также способствует увеличению среднего количества игроков, помогающих другим игрокам в игре (=0,19*, табл. 2). В игре трудно выиграть без взаимопомощи игроков в команде.

Факторы и с высокой степенью значимости (<0,001) коррелируют (0,34<<0,44) со всей группой игровых факторов 1, 1-9 (последние 9 факторов соответствуют высокому уровню игровых навыков). Фактор 1 расположен в сети отдельно от других факторов среднего -типа и ближе к группе факторов высокого Н-типа (рис. 2) – см. светло зеленый узел, который находится рядом с кластером желтых узлов. Именно поэтому на рис. 3 фактор 1 расположен рядом с факторами 1 и 9. Почти все эти игровые факторы (1, 1, 2, 6, 7, 9) значимо (<0,05) отрицательно коррелируют с фактором 3 (0,19<<0,24, табл. 2). Фактор 1 соответствует игрокам с обычными навыками, а факторы -типа соответствуют игрокам с высокими навыками. Увеличение значений этих факторов связано со снижением 3, что означает снижение трудности совмещения ролей в группе высококвалифицированных игроков. Следует отметить, что в группе очень высококвалифицированных игроков такой зависимости не наблюдается.

Игроки, которые в среднем больше помогают в играх, значимо положительно коррелируют с фактором YA (ρ = 0,25**) и отрицательно с факторами Q2 (ρ = -0,26**) и E3 (ρ = -0,20*) (табл. 2). С одной стороны, это говорит о том, что эти игроки более зависимы от других игроков, а с другой стороны, они менее сосредоточены на себе. Психологический фактор Q3, определяющий общительность, отрицательно коррелирует с игровым фактором 3N (ρ = -0,21*). Игроки, которые в среднем убивают больше в процессе игры, как правило, имеют относительно более высокие баллы E2 (ρ=0,24*, табл. 2). Судя по всему, они больше ориентируются на воображаемую, а не на реальную аудиторию.

Игровой фактор 6S имеет достоверную положительную корреляцию с психологическим фактором E5, определяющим социальные и политические интересы, и игровым опытом GE (ρ=0,21*), и в то же время отрицательно коррелирует с игровым фактором помощи AA (ρ = -0,40***, табл. 2).

Важно отметить, что отмеченные выше корреляции игровых факторов 1Н, 3Н, 8Н, 1Н, 2Н, 6Н, 7Н, 9Н, 6S с показателями психологических тестов имеют относительно низкий уровень значимости.

Заключение

На основе корреляционного анализа выявлены небольшие статистически значимые связи между личностными психологическими и игровыми факторами. Для выявления большего количества и, возможно, более значимых связей между игровыми и психологическими показателями, по-видимому, необходимо увеличить выборку испытуемых.

Выявленные на основе корреляционного анализа взаимосвязи показывают, что потребность в ролевом опыте в целом возрастает с возрастом игроков. При этом игроки с большим игровым опытом менее общительны, однако они более активны политически и готовы помогать другим игрокам в игре. С одной стороны, данное обстоятельство говорит о том, что эти игроки более зависимы, а с другой – что они менее сосредоточены на себе. Понятно, что игроки, которые меньше помогают, более независимы и сосредоточены на себе. Готовность помочь также связана с большей разницей между «Я-реальным» и «Я-идеальным».

Можно также утверждать, что игроки, которые в среднем совершают больше «убийств» в процессе игры, как правило, больше сосредоточены на воображаемой, а не на реальной аудитории.

Факторы нормальной и высокой квалификации игроков, по-видимому, связаны с плохой совместимостью этих игроков с теми ролями, которые им приходится примерять в игре. В результате сложность совмещения ролей отрицательно коррелирует с уровнем навыков, необходимых игроку. В группе очень опытных игроков такой зависимости не наблюдается.

В целом полученные данные лишний раз подтверждают взаимосвязь между личностными характеристиками и особенностями поведения в виртуальной игровой реальности.