Конструирование виртуального самосознания в онлайн-видеоиграх: исследование репертуарной сетки

ВВЕДЕНИЕ

С момента появления онлайн-видеоигр растет интерес к тому, как люди ведут себя в социальных сетях в виртуальных медиа, что дает людям возможность принять совершенно новую личность в качестве индивидуального персонажа. Предыдущее исследование наблюдало тенденцию игроков создавать своего персонажа видеоигры так, чтобы он больше напоминал их идеальное «я», чем их реальное, и фактически сообщало, что их виртуальный аватар имеет более желательные черты личности, чем их настоящее «я». Кроме того, в более недавнем исследовании было замечено, что уровень погружения во время игры и большое расхождение между идеальным и реальным «я» способствовали тому, что люди создавали своих виртуальных персонажей как более похожих на свое идеальное «я». Таким образом, люди, которые уже удовлетворены своим реальным «я», могут вместо этого склоняться к созданию виртуального «я», которое полностью отличается как от их реального, так и от идеального «я». Было показано, что сам факт изучения различных идентичностей приносит пользу сам по себе, без необходимости в том, чтобы новые идентичности соответствовали каким-либо предполагаемым ограничениям.

Однако ни одно из этих исследований не проводилось с использованием конструктивистской структуры. Теории, основанные на этой структуре, такие как Теория личных конструктов (PCT), обеспечивают индивидуальную оценку восприятия каждым человеком мира и самих себя вместо того, чтобы классифицировать их по заранее установленным измерениям, которые могут принадлежать или не принадлежат их смысловой системе. . Основываясь на этой теории, метод репертуарной сетки позволяет оценить степень, в которой люди воспринимают себя похожими или отличными от других людей, и их представление о том, какими они хотели бы быть (т. Е. «Идеальное я»). Более того, в области исследования видеоигр PCT также позволяет исследовать толкование геймерами своего виртуального «я» и то, похоже ли оно больше на их идеальное «я», на их реальное «я» или ни на что. Из репертуарной сетки можно также извлечь другие меры, которые помогут в этом исследовании, такие как несоответствие их идеального Я, которое представляет собой дистанцию ​​между реальным Я и идеальным Я, наличие когнитивных конфликтов в системах конструктов участников, или их межличностная дифференциация конструктов, определяемая как тенденция системы конструктов воспринимать себя и другие элементы через несколько измерений, с разными нюансами (показатель когнитивной сложности). Для этого проекта исследователи извлекут две дополнительные меры в результате включения виртуального «я» в сетку участников. Этими мерами являются само-виртуальное несоответствие, понимаемое как расстояние между действительным Я и виртуальным Я, и виртуально-идеальное несоответствие, которое представляет собой расстояние между виртуальным Я и идеальным Я. Эти меры позволят оценить, в какой степени виртуальные персонажи видеоигр воспринимаются участниками как похожие или отличные от их реальной идентичности вне игры и их представления о том, какими они хотели бы быть.

Другие факторы могут повлиять на исследование личности игроков с помощью их виртуальных личностей. Таким образом, будут включены другие инструменты для измерения психологического стресса участников, а также более конкретные, такие как те, которые нацелены на уровень погружения во время игры и основные мотивы, которые привлекают их к игре.

Как упоминалось ранее, эмпирических данных по этому вопросу пока нет. Однако с теоретической точки зрения может быть несколько конфигураций отношений между реальным, идеальным и виртуальным «я», что приводит к четырем типам интерпретации виртуального «я» игроками онлайн-видеоигр. Исследователи маркировали каждый тип игроков в соответствии с тем, как они интерпретируют свое виртуальное «я» по отношению к своему реальному и идеальному «я».

• Первый - это игроки проекционного типа, относящиеся к тем, кто интерпретирует свою виртуальную идентичность как близкую к своему идеальному я, предположительно для экспериментов с теми атрибутами, которые они считают более желательными. Люди, которые считают себя более далекими от своего идеального «я», могут подпадать под эту категорию. Это может служить стратегией для получения признания в виртуальной среде, в то время как в реальном мире они в основном испытывают несостоятельность, потому что их «я» далеко от идеала.
• Второй тип, названный исследователями игроком исследовательского типа. В отличие от предыдущего типа, эти игроки создают виртуальные аватары, более далекие как от их реальной, так и от идеальной личности, как способ исследовать альтернативные личности, не обязательно связанные с их потребностью испытать свои идеальные качества, а скорее для удовольствия от исследования. совсем другая личность. Те игроки, которые уже ощущают себя очень близкими к своему идеальному я, с большей вероятностью попадут в этот тип, поскольку у них не будет такой необходимости испытывать свое идеальное я через виртуального персонажа.
• Для третьего типа был выбран термин игрок проксимального типа. Он охватывает игроков, чье виртуальное «я» похоже на их реальное «я», независимо от его отдаленности от идеального «я». С таким типом игроков можно столкнуться либо тогда, когда уровень погружения во время игры был слишком низким, чтобы они чувствовали себя отождествленными со своим виртуальным аватаром, либо в том случае, когда они играли в игру в более соревновательной манере, а не в как модальность взаимодействия с другими персонажами. Другое объяснение того, почему этот тип игроков может не выражать другой аспект своего «я» через свой виртуальный аватар, может быть из-за низкой дифференциации межличностных конструктов, из-за которой им будет труднее удерживать разные экземпляры своей идентичности.
• Наконец, есть игрок неопределенного типа, в том числе те игроки, чье виртуальное «я» воспринимается как почти равноудаленное от их реального и идеального «я», при этом эти двое не обязательно близки. Хотя с математической точки зрения это может быть возможным следствием отношений действительно-идеального-виртуального «я», нет теоретической предпосылки, объясняющей эту возможность. Следовательно, его следует рассматривать как редкую возможность для тщательного изучения в случае, если его распространенность была значительной.

ЦЕЛИ:

В рамках этого проекта исследователи стремятся изучить, как различные личности могут быть изучены благодаря виртуальной среде, и как различные факторы могут повлиять на это исследование личности. В частности, они хотят оценить, как разные люди могут по-разному создавать свое виртуальное «я» и как эти различия могут отражаться в предсказанной ранее типологии игроков.

Что касается опыта игрока во время игры, исследователи хотят выяснить, может ли уровень воспринимаемого погружения влиять на интерпретацию игроками своего виртуального «я». Кроме того, мотивация игроков играть в онлайн-видеоигры может привести к различному опыту виртуального «я», и поэтому они хотят выяснить, повлияет ли конкурентная ориентация игроков на склонность исследовать альтернативные идентичности через свои виртуальные аватары по сравнению с теми, кто больше наслаждается социальные аспекты. С другой стороны, исследователи хотят изучить психологический стресс и самооценку игроков как факторы, влияющие на то, как они проецируют свое идеальное «я» на своих персонажей.

Другая цель состоит в том, чтобы изучить роль когнитивных конфликтов или дилемм в том, как участники виртуально представляют себя. Исследователи ожидают, что большее количество внутренних конфликтов может повлиять на то, как игроки исследуют разные личности с помощью виртуального аватара, поскольку когнитивный конфликт может быть источником диссонанса, когда человек истолковывает свое идеальное «я».

Во-вторых, исследователи стремятся изучить роль других переменных в том, как эти игроки воспринимают свое виртуальное «я», таких как дифференциация их межличностных конструктов, показатель когнитивной сложности. Однако эта задача будет изучена более исследовательским образом, поскольку теоретической базы по этому вопросу пока нет.

ПРОЦЕДУРА

С участниками свяжутся, сделав онлайн-звонок на интернет-форумах и попросив игроков, которые могут быть заинтересованы в участии, получить доступ к онлайн-опросу с использованием Qualtrics.

Опрос начнется с формы информированного согласия, предварительно одобренной этическим комитетом. После прочтения и принятия информированного согласия участникам будут представлены вопросы о демографических данных и игровых привычках, такие как возраст, пол, страна, статус занятости, среднее количество часов игры в неделю, играют ли они профессионально, и есть ли у них запись о тяжелом психическом заболевании или злоупотреблении психоактивными веществами. После этого они ответят на опросники PENS, CORE-OM и RSE. Общая продолжительность опроса составит примерно 12 минут.

После прохождения опроса участникам будет предложено указать дату и час, когда они смогут назначить виртуальную встречу, проводимую Discord, одним из самых распространенных программ для видеоконференций в игровом сообществе. Во время этой встречи исследователь-докторант проведет участнику RGT, которая продлится от 45 до 90 минут. Каждая сетка будет проанализирована с помощью программного обеспечения GRIDCOR 6.0 или более продвинутой версии.

Участники не получат никакой оплаты за свое сотрудничество, но по завершению этого проекта желающие получат краткий отчет об их оценках.

Для анализа собранных данных будет использоваться программное обеспечение RStudio. Исследователи проведут кластерный анализ K-средних, в котором они укажут участников, которые будут объединены в три группы, используя их собственные виртуальные и виртуальные идеальные расхождения в качестве критериев кластеризации. Как только анализ отобразит три кластера, исследователи пометят их в соответствии с ранее упомянутыми типологиями игроков. Ожидается, что будет одна группа, в которой самовиртуальное несоответствие будет ниже, что указывает на проксимальный тип игроков. Исследователи также ожидают, что два оставшихся кластера будут дифференцированы с точки зрения виртуально-идеального несоответствия. Те, у кого расхождение выше, будут помечены как исследовательские, а те, у кого расхождение меньше, будут помечены как прогнозные. Также ожидается, что участники проекционного типа будут иметь более низкую самооценку, чем другие кластеры.

Будет проведен односторонний дисперсионный анализ, чтобы оценить, существует ли значительная разница в самовиртуальном несоответствии между игроками проксимального типа и двумя другими группами. Будет проведен еще один однофакторный дисперсионный анализ для проверки наличия статистически значимой разницы между игроками проекционного и исследовательского типов с точки зрения самоидеального несоответствия. С помощью этого анализа исследователи рассчитывают подтвердить типологию игроков в онлайн-видеоигры на основе их интерпретации своего виртуального «я».

После этого исследователи проведут модель множественной линейной регрессии, взяв за результат самовиртуальное несоответствие и используя в качестве независимых переменных опыт погружения, взятый из соответствующей шкалы PENS, и степень когнитивной сложности, полученную с помощью меры когнитивной дифференциации из сетки.

Будет проведен еще один односторонний ANOVA, чтобы проверить, существуют ли различия между тремя группами с точки зрения их мотивации к социальным или соревновательным аспектам игры, которые будут выведены с помощью шкал «связанности» и «компетентности» из РУЧКИ.

Наконец, исследователи реализуют модель множественной линейной регрессии в каждой группе игроков, принимая виртуально-идеальное несоответствие в качестве результата для типов проекции и исследования, тогда как результатом для проксимального типа будет самовиртуальное несоответствие, и использование в качестве предикторов уровня когнитивного конфликта, уровня когнитивной дифференциации и показателей самооценки, психологического дистресса, погруженности, связанности и компетентности.