Ученые обучили ИИ оценивать риск развития зависимости от видеоигр

JBA: нейросеть поставила точные диагнозы геймерам с игровым расстройством

Depositphotos

Австралийские ученые из Мельбурнского королевского технологического университета разработали модель искусственного интеллекта (ИИ), способную 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). Оно 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 о 30-летнем игровом опыте, 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 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.