從欣蕊 武澤宇 曼祖拉·艾山江 姜云鵬,2,3 劉 妍 吳 瑕,2,3

·元分析(Meta-Analysis)·

動作電子游戲?qū)Σ煌⒁庾泳W(wǎng)絡(luò)的影響——來自元分析的證據(jù)*

從欣蕊1武澤宇1曼祖拉·艾山江1姜云鵬1,2,3劉 妍1吳 瑕1,2,3

(1天津師范大學(xué)心理學(xué)部;2教育部人文社會科學(xué)重點研究基地天津師范大學(xué)心理與行為研究院;3學(xué)生心理發(fā)展與學(xué)習(xí)天津市高校社會科學(xué)實驗室, 天津 300387)

動作電子游戲是指要求參與者在廣闊的視野中處理多個復(fù)雜且快速變化的信息, 并對這些刺激做出快速而準(zhǔn)確反應(yīng)的游戲。以往研究對動作電子游戲是否能夠促進(jìn)注意能力的發(fā)展存在爭議。采用元分析的方法, 研究分析了動作電子游戲?qū)ψ⒁饧捌渥泳W(wǎng)絡(luò)的影響, 并考察行為指標(biāo)作為調(diào)節(jié)變量時, 在動作電子游戲與注意之間關(guān)系產(chǎn)生的影響。共計納入符合要求的文獻(xiàn)28篇, 其中包含71個效應(yīng)量, 涉及被試3359人。研究結(jié)果顯示, 動作電子游戲?qū)ψ⒁饩X的影響最為顯著, 呈現(xiàn)為中等偏高程度的影響, 而注意定向呈現(xiàn)中等偏低程度的影響, 對注意的執(zhí)行控制呈現(xiàn)低程度的影響。動作電子游戲?qū)ψ⒁獾挠绊戇€受到行為指標(biāo)的調(diào)節(jié), 反應(yīng)時均大于正確率的效應(yīng)值, 說明考察注意水平時反應(yīng)時更加敏感。這些結(jié)果表明, 動作電子游戲與注意中的警覺功能關(guān)系最為密切, 且會受到行為指標(biāo)選取的影響。研究進(jìn)一步明確了動作電子游戲與注意的關(guān)系, 為不同研究之間的結(jié)果比較提供依據(jù)。

動作電子游戲, 注意, 元分析, 調(diào)節(jié)效應(yīng), 警覺

1 引言

《2021年中國游戲產(chǎn)業(yè)報告》數(shù)據(jù)顯示, 2020年至2021年中國游戲用戶規(guī)模增長平穩(wěn), 達(dá)到6.66億人, 比上年增長0.22%。游戲用戶逐漸增多, 電子游戲已經(jīng)成為人們的主要休閑娛樂方式之一。雖然電子游戲的分類多且雜, 但是動作電子游戲(Action Video Games)具有快節(jié)奏(就移動物體的速度而言, 存在許多高度短暫的事件, 并且需要在嚴(yán)格的時間限制下作出相應(yīng)的反應(yīng))、高度的知覺與運(yùn)動負(fù)荷(需要同時跟蹤多個項目, 并且不斷重新評估多種可能的目標(biāo)狀態(tài))、需要迅速執(zhí)行多種運(yùn)動計劃、在高度集中與更加分散的注意力狀態(tài)之間不斷切換的特點(Bediou et al., 2018)。許多研究發(fā)現(xiàn), 動作電子游戲玩家在很多認(rèn)知方面都要優(yōu)于非動作電子游戲玩家(Bavelier et al., 2012; Bediou et al., 2018)。動作電子游戲?qū)?個認(rèn)知過程(知覺、注意、空間認(rèn)知、抑制、多任務(wù)/任務(wù)切換和語言認(rèn)知)均有不同程度的積極影響, 其中對知覺、空間認(rèn)知和注意力的影響更加穩(wěn)定(Bediou et al., 2018)。在現(xiàn)實生活中, 通過動作電子游戲訓(xùn)練的方式, 可以使玩家獲得更快、更高效地執(zhí)行新任務(wù)的能力(Green & Bavelier, 2015)。因此, 探討動作電子游戲?qū)ψ⒁獾挠绊? 可以更好的了解其對個體發(fā)展的作用, 比如對個體反應(yīng)速度、注意容量、視覺?動作協(xié)調(diào)以及目標(biāo)搜索等能力的影響。

以往考察動作電子游戲與注意關(guān)系的研究表明, 適當(dāng)玩動作電子游戲能提高玩家的注意力水平。張豹等人(2019)提到, 動作電子游戲?qū)ψ⒁獾囊种茍?zhí)行、空間維度、資源容量等都具有積極的影響。Chisholm和Kingstone (2015)采用復(fù)合搜索任務(wù), 將選擇和反應(yīng)過程分開, 探究動作電子游戲?qū)ψ⒁夥峙淇刂颇芰Φ挠绊? 結(jié)果顯示動作電子游戲玩家在選擇和反應(yīng)過程的表現(xiàn)均優(yōu)于非動作電子游戲玩家, 說明動作電子游戲?qū)ν婕业淖⒁夥峙淇刂颇芰Ξa(chǎn)生了積極的影響; Chen等人(2018)采用有用視野任務(wù)(useful field of view task)考察動作電子游戲玩家與非動作電子游戲玩家在注意力表現(xiàn)方面的差異, 結(jié)果顯示動作電子游戲玩家在反應(yīng)速度和準(zhǔn)確性上顯著優(yōu)于非玩家, 表明動作電子游戲玩家在空間注意和選擇方面更為優(yōu)秀, 動作電子游戲可以增強(qiáng)玩家的注意水平。然而, 也有研究未能發(fā)現(xiàn)動作電子游戲?qū)ψ⒁猱a(chǎn)生影響。如Irons等(2011)發(fā)現(xiàn), 動作電子游戲玩家與非動作電子游戲玩家在側(cè)翼兼容任務(wù)(flanker compatibility task)中的表現(xiàn)并沒有顯著差異。Murphy和Spencer (2009)采用有用視野范式也發(fā)現(xiàn), 相對于非動作電子游戲玩家, 動作電子游戲玩家的注意力并未發(fā)現(xiàn)顯著提升。Karle等(2010)也發(fā)現(xiàn), 與非動作電子游戲玩家相比, 動作電子游戲玩家在與任務(wù)切換相關(guān)的認(rèn)知控制過程并沒有表現(xiàn)得更優(yōu)秀。因此, 動作電子游戲是否能夠提高注意水平仍存在矛盾的結(jié)果, 其機(jī)制仍不清楚。

以往研究結(jié)果存在矛盾的原因可能是忽視了注意存在多種子網(wǎng)絡(luò)。注意按照功能可以分為警覺、定向與執(zhí)行控制三個子網(wǎng)絡(luò)(Xuan et al., 2016; Posner & Fan, 2008; Fan et al., 2002; Posner & Dehaene, 1994; Posner & Petersen, 1990)。注意警覺是指保持高度敏感的準(zhǔn)備狀態(tài)以接受外部刺激信息, 方便對目標(biāo)任務(wù)作出反應(yīng)(Posner, 1978); 注意定向是指在大量外界輸入的信息中選擇注意特征信息的能力(Corbetta & Shulman, 2002; Fan et al., 2005; Posner, 1980); 注意的執(zhí)行功能是指認(rèn)知操作進(jìn)行監(jiān)控和解決存在相互競爭的心理沖突的能力(Fan et al., 2009)。通過注意網(wǎng)絡(luò)測試(attention network test, ANT)評估警覺、定向與執(zhí)行功能之間的關(guān)系, 結(jié)果表明這三種網(wǎng)絡(luò)之間不存在相關(guān)性(Fan et al., 2002), 說明它們彼此獨立。然而, 以往考察動作電子游戲與注意關(guān)系的研究往往只關(guān)注了其中一種子網(wǎng)絡(luò), 如Dale和Green (2017)采用簡單反應(yīng)時任務(wù)(Simple RT task)來考察注意警覺子網(wǎng)絡(luò), 發(fā)現(xiàn)動作電子游戲玩家的表現(xiàn)比非動作電子游戲玩家更好; Kozhevnikov等(2018)采用注意瞬脫范式(Attentional blink task)來考察注意定向子網(wǎng)絡(luò), 發(fā)現(xiàn)玩動作電子游戲的參與者(而不是那些僅僅觀察動作電子游戲的人)在時間和空間方面的注意力表現(xiàn)出顯著的暫時性的提升; Green等(2006)采用列舉任務(wù)(Enumeration task)來考察注意的執(zhí)行控制子網(wǎng)絡(luò), 發(fā)現(xiàn)在任務(wù)中動作電子游戲玩家比非動作電子游戲玩家要有更長的反應(yīng)時, 任務(wù)表現(xiàn)更差。這些結(jié)果的差異可能是由于動作電子游戲針對不同的注意子網(wǎng)絡(luò)的效果不同而造成的。Wu等人(2021)采用ANT范式同時測試動作電子游戲?qū)X、定向和執(zhí)行控制的影響, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)動作電子游戲只與警覺子網(wǎng)絡(luò)有顯著相關(guān), 與定向和執(zhí)行控制之間不存在顯著相關(guān)。雖然以往研究針對不同的注意子網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)了不同的結(jié)果, 但尚沒有研究針對動作電子游戲?qū)Σ煌泳W(wǎng)絡(luò)的作用差異進(jìn)行比較研究, 也無法進(jìn)一步探究以往研究結(jié)果矛盾的原因。

此外, 動作電子游戲?qū)ψ⒁庾泳W(wǎng)絡(luò)的影響可能會受到不同的行為指標(biāo)的調(diào)節(jié)。動作電子游戲涉及“觸發(fā)快樂”行為(Bediou et al., 2018), 這種行為會使玩家認(rèn)為速度比準(zhǔn)確性更重要, 更快的選擇能體驗到更多的快樂。因此, 測試的行為指標(biāo)不同可能會對結(jié)果產(chǎn)生影響, 反應(yīng)速度會比準(zhǔn)確性產(chǎn)生更大的效應(yīng)值。以往研究注意與動作電子游戲的關(guān)系常測量三個方面：使用側(cè)翼任務(wù)(Eriksen & Eriksen, 1974)、視覺搜索(Treisman & Gelade, 1980)和列舉(Jevons, 1871)測量注意資源的分配, 采用反應(yīng)時作為指標(biāo); 使用有用視野范式(Sekuler & Ball, 1986)測量注意視野大小, 采用正確率作為指標(biāo); 使用注意瞬脫任務(wù)測量注意時間維度的信息處理, 采用正確率作為指標(biāo)(Raymond et al., 1992; Brodbeck & Dupuis, 2020)。當(dāng)選取反應(yīng)時為指標(biāo)時, 動作電子游戲?qū)ψ⒁庥胸?fù)向的影響(Irons et al., 2011), 而選擇正確率為指標(biāo)時, 動作電子游戲則對注意存在正向作用(Jacques & Seitz, 2020), 因此, 將反應(yīng)指標(biāo)作為調(diào)節(jié)變量來考察動作電子游戲?qū)Σ煌⒁庾泳W(wǎng)絡(luò)的影響, 能夠更加準(zhǔn)確地概括和評估動作電子游戲與注意之間的關(guān)系。

綜上所述, 為了解決動作電子游戲?qū)ψ⒁獾牟煌绊懯欠裼勺⒁庾泳W(wǎng)絡(luò)不同而引起的問題, 本研究采用元分析的方法進(jìn)行探究。在此基礎(chǔ)之上, 選取行為指標(biāo)(反應(yīng)時、正確率)作為調(diào)節(jié)變量探究其在動作電子游戲與注意子網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。

圖1 元分析文獻(xiàn)篩選流程圖

2 研究方法

2.1 文獻(xiàn)搜索

文獻(xiàn)檢索時間設(shè)定為從2006年1月到2021年12月。其中, 中文文獻(xiàn)的檢索選用兩種數(shù)據(jù)庫：中國知網(wǎng)期刊全文數(shù)據(jù)庫(CNKI)和萬方數(shù)據(jù)庫, 分別對“動作電子游戲”、“注意”等關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。

英文文獻(xiàn)在Web of Science、PubMed和PsycInfo三個數(shù)據(jù)庫里進(jìn)行檢索, 將關(guān)鍵詞：“action video game” “shooter game” “fighting game” “MOBA” “sport game” “driving game”分別與“attention” “visual search” “orienting” “orientation” “alerting” “executive control”搭配, 搜索篇名與摘要中存在關(guān)鍵詞。最后采用文獻(xiàn)回溯的方法和Google Scholar進(jìn)行文獻(xiàn)補(bǔ)查。*雖然很多游戲也加入了動作元素, 例如角色扮演游戲(RPG)類型、策略游戲類型等, 但目前對它們是否歸屬于動作電子游戲存在較大爭議 (Dale & Green, 2019; Wu et al., 2021; Bedion et al., 2017), 故并未納入到本研究之中。

2.2 納入標(biāo)準(zhǔn)

本元分析參考以往的文獻(xiàn), 選定納入標(biāo)準(zhǔn)為：(1)研究必須為考察動作電子游戲與玩家注意之間的關(guān)系; (2)實驗研究必須為動作電子游戲組與非動作電子游戲組進(jìn)行對照; (3)只納入明確報告被試樣本量以及研究方法, 并且提供了詳細(xì)的可計算的效果量相關(guān)統(tǒng)計信息(例如樣本量、均值、值或值、值等)且不存在明顯錯誤, 沒有完整報告效果量的文獻(xiàn)被排除; (4)在文獻(xiàn)中的被試數(shù)據(jù)不能重復(fù), 數(shù)據(jù)重復(fù)的文獻(xiàn)只選擇含有更充分信息的進(jìn)行編碼。文獻(xiàn)類型排除綜述、會議摘要和專利; (5)在同一文獻(xiàn)中包含多個獨立樣本的情況下, 進(jìn)行分別編碼, 每個獨立樣本編碼一次; (6)文獻(xiàn)研究的對象不能是特殊的人群, 例如存在生理疾病的樣本被排除。最終符合標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)有28篇, 一共71個效應(yīng)量。其中英文文獻(xiàn)25篇, 包括66個效應(yīng)量; 中文3篇, 包括5個效應(yīng)量。本研究文獻(xiàn)篩選流程圖如圖1所示。

2.3 文獻(xiàn)編碼

經(jīng)過篩選后, 將收集到的符合各標(biāo)準(zhǔn)的文獻(xiàn)進(jìn)行特征編碼: 記錄文章信息(作者和出版時間)、男性比例、平均年齡和樣本量等(見表1)。

2.4 數(shù)據(jù)分析

2.4.1 效應(yīng)量

由于每篇文獻(xiàn)中可能存在多個效應(yīng)量, 在同一篇文獻(xiàn)中設(shè)置多個條件, 就會使篩選得到符合條件的效應(yīng)量過多, 導(dǎo)致某一篇文獻(xiàn)在元分析研究中占比過大, 導(dǎo)致結(jié)果的偏差(Borenstein et al., 2009)。本研究采用Comprehensive Meta Analysis 3.0 (CMA 3.0)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并, 將合并效應(yīng)量(pooled effect size)作為納入元分析的最終效應(yīng)量。元分析一般使用的效應(yīng)量有兩個：一個為標(biāo)準(zhǔn)化平均差(); 另一個為相關(guān)系數(shù)()。本研究選取Cohen’s作為效應(yīng)量, 實驗組為動作電子游戲玩家, 對照組為非動作電子游戲玩家。

表1 納入元分析的原始研究信息

續(xù)表

續(xù)表

注：(1)為節(jié)省篇幅大部分文獻(xiàn)只列出了第一作者; (2)同一研究的多個獨立樣本用字母表示區(qū)分。

2.4.2 模型選擇與異質(zhì)性分析

現(xiàn)有元分析研究中一般存在兩種經(jīng)常使用的統(tǒng)計模型, 一個是固定效應(yīng)模型(fixed effect model)另一個是隨機(jī)效應(yīng)模型(random effect model), 而模型的選擇要基于研究假設(shè)(Borenstein et al., 2010)。在固定效應(yīng)模型是假設(shè)存在一個真實的效應(yīng)量, 它是分析中所有研究的基礎(chǔ), 所有觀察到的效應(yīng)差異都可能是由于抽樣誤差引起的(邵嶸等, 2019)。在隨機(jī)效應(yīng)模型假設(shè)中, 每個研究背后的真實效應(yīng)量是不同的, 有可能所有的研究都有一個共同的效應(yīng)大小, 但也有可能每個研究的效應(yīng)大小不同, 而其中的原因可能是由于被試特征差異、范式的差異等, 但其元分析結(jié)論更加具有推廣性(曾憲卿等, 2021)。由于本元分析納入研究的文獻(xiàn)中在多方面存在差異, 例如研究范式、指標(biāo)、被試性別等, 然而最終的結(jié)果可能受到以上因素影響, 因此選擇隨機(jī)模型較為合理(吳鵬, 劉華山, 2014)。

除此之外, 為了更準(zhǔn)確的選擇統(tǒng)計模型, 本研究還會采用檢驗和2檢驗來進(jìn)行異質(zhì)性檢驗。值顯著表示研究之間存在異質(zhì)性;2指標(biāo)用于描述樣本中由于研究之間的真正異質(zhì)性而不是單純的抽樣誤差所造成的變異率的百分比,2越大, 異質(zhì)性越大(Higgins et al., 2003),2≤25%說明異質(zhì)性低,2≥75%說明異質(zhì)性高(Huedo- Medina et al., 2006)?？傮w分析2檢驗與檢驗以確定每個樣本是否具有顯著的異質(zhì)性水平(準(zhǔn)實驗研究和真實實驗), 從而評估采用哪種模型更加的合理, 而2＞ 25%是選取隨機(jī)模型的必要條件(曾憲卿等, 2021)。

2.4.3 發(fā)表偏倚檢驗

發(fā)表偏倚(publication bias)指當(dāng)研究結(jié)果的發(fā)表取決于結(jié)果的性質(zhì)和方向時, 已發(fā)表的研究結(jié)果可能與未發(fā)表的研究結(jié)果存在系統(tǒng)差異, 只發(fā)表表明重要發(fā)現(xiàn)的結(jié)果會擾亂有利于積極結(jié)果的研究結(jié)果的平衡(Song et al., 2010)。但由于發(fā)表偏倚屬于客觀存在的因素, 目前并沒有找到特別好的方法的可以對其進(jìn)行修正(Reed, 2015)。前研究者們用于檢驗發(fā)表偏倚的方法有很多種, 比如：等級相關(guān)測驗法(Rank Correlation Test)、剪補(bǔ)法(Trim and fill)、漏斗圖法(Funnel plot)、失安全系數(shù)(Rosenthal'sN)和Egger線性回歸檢驗(Egger linear regression test)。本研究采用漏斗圖法與失安全系數(shù)(Rosenthal'sN)方法進(jìn)行發(fā)表偏倚檢驗。對于漏斗圖法, 圖中呈現(xiàn)為一個倒漏斗狀, 證明研究可能不存在發(fā)表偏倚; 關(guān)于失安全系數(shù)(Rosenthal'sN)的方法, 如果系數(shù)大于5+ 10,為效應(yīng)量數(shù)(Rosenberg, 2005), 則認(rèn)為出現(xiàn)發(fā)表偏倚的可能性較低。

3 研究結(jié)果

3.1 異質(zhì)性檢驗

對元分析中所包含的效應(yīng)量進(jìn)行異質(zhì)性檢驗, 憑借異質(zhì)性結(jié)果決定采用隨機(jī)效果模型還是固定效果模型(見表2)。值顯著表示研究之間存在異質(zhì)性, 對注意的定向、執(zhí)行控制和警覺分別進(jìn)行檢驗, 其值分別為(定向) = 54.16 (0.003)、(執(zhí)行控制) = 46.66 (0.027)、(警覺) = 24.70 (0.003), 注意的三個子網(wǎng)絡(luò)均表明了顯著的異質(zhì)性。關(guān)于2的大小界定, 當(dāng)2≤ 25%時, 判斷各個研究之間為低度異質(zhì)性、當(dāng)2≥75%時, 認(rèn)為各個研究之間為高度異質(zhì)性, 當(dāng)25% <2< 75%時, 認(rèn)為研究間存在中度異質(zhì)性(Borenstein et al., 2009)。對注意的子網(wǎng)絡(luò)分別進(jìn)行2檢驗, 結(jié)果分別為2(定向) = 46.46%,2(執(zhí)行控制) = 35.71%和2(警覺) = 63.56%。注意的三個子網(wǎng)絡(luò)均為中等異質(zhì)性。因此兩種方法都可以證明注意的三個子網(wǎng)絡(luò)均應(yīng)選取隨機(jī)效應(yīng)模型。

3.2 主效應(yīng)檢驗

3.2.1 注意的定向

在注意的定向這一結(jié)果變量上, 采用隨機(jī)效應(yīng)模型對動作電子游戲玩家和非動作電子游戲玩家的差異進(jìn)行分析, 如表3所示, 平均效應(yīng)量(Cohen’s)值為0.58, 關(guān)于效應(yīng)量大小的界定, 0.2、0.5、0.8分別為小、中、大效應(yīng)量(Cohen, 1992), 此結(jié)果為中效應(yīng)量, 雙側(cè)檢驗< 0.001, 95%的置信區(qū)間為[0.42, 0.74], 說明動作電子游戲玩家和非動作電子游戲玩家在注意的定向上的存在顯著差異。

3.2.2 注意的執(zhí)行控制

如表3所示, 在注意的執(zhí)行控制中, 采用隨機(jī)效應(yīng)模型分析其對動作電子游戲玩家和非動作電子游戲玩家的影響。結(jié)果顯示, 平均效應(yīng)量(Cohen’s)值為0.39, 結(jié)果為小效應(yīng)量, 雙側(cè)檢驗0.001, 95%的置信區(qū)間為[0.25, 0.53], 說明動作電子游戲玩家和非動作電子游戲玩家在注意的執(zhí)行控制上的存在顯著差異。

表2 效應(yīng)值異質(zhì)性檢驗

表3 主效應(yīng)分析

3.2.3 注意的警覺

采用隨機(jī)效應(yīng)模型對注意覺警對動作電子游戲玩家和非動作電子游戲玩家的影響進(jìn)行分析。結(jié)果如表3所示, 平均效應(yīng)量(Cohen’s)值為0.75, 雙側(cè)檢驗0.001, 95%的置信區(qū)間為[0.41, 1.10], 說明動作電子游戲玩家和非動作電子游戲玩家在注意警覺上的存在顯著差異, 并且根據(jù)Cohen (1992)對效應(yīng)量大小的劃分, 動作電子游戲?qū)ψ⒁饩X有中等程度的影響。

3.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)

主要就行為指標(biāo)(反應(yīng)時與正確率)作為調(diào)節(jié)變量, 探究其是否對注意的子網(wǎng)絡(luò)起到調(diào)節(jié)作用。

3.3.1 注意的定向的調(diào)節(jié)變量分析

采用隨機(jī)效應(yīng)模型對行為指標(biāo)進(jìn)行分析, 其中行為指標(biāo)的效應(yīng)量值分別為(反應(yīng)時) = 0.83;(正確率) = 0.64;(注視時間) = 0.06, 組間異質(zhì)性檢驗顯示出顯著的異質(zhì)性(Q= 24.81,0.001), 亞組分析詳細(xì)結(jié)果見表4。

3.3.2 注意的執(zhí)行控制的調(diào)節(jié)變量分析

采用隨機(jī)效應(yīng)模型對行為指標(biāo)進(jìn)行分析, 其中行為指標(biāo)的效應(yīng)量值分別為(反應(yīng)時) = 0.53;(正確率) = 0.30;(任務(wù)得分) = 0.64, 組間異質(zhì)性檢驗顯示出不顯著的異質(zhì)性(Q= 3.95,=0.139), 亞組分析詳細(xì)結(jié)果見表4。

表4 調(diào)節(jié)變量分析結(jié)果

注：Q：組間異質(zhì)性檢驗

3.3.3 注意的警覺的調(diào)節(jié)變量分析

采用隨機(jī)效應(yīng)模型對行為指標(biāo)進(jìn)行分析, 其中行為指標(biāo)的效應(yīng)量值分別為(反應(yīng)時) = 0.77;(正確率) = 0.20;(靈敏度) = 0.85;(似然比) = 0.21;(一致性) = 1.73, 組間異質(zhì)性檢驗顯示出顯著的異質(zhì)性(Q= 20.45,= 0.025), 亞組分析詳細(xì)結(jié)果見表4。

3.4 發(fā)表偏移檢驗

漏斗圖均勻分布在左右兩側(cè), 表明在本分析中, 各主要效應(yīng)存在發(fā)表偏差的可能性較低。但由于漏斗圖是一種主觀的檢驗發(fā)表偏倚的方法, 所以還要使用失安全系數(shù)檢驗進(jìn)一步分析(見表5)。

本研究中各主效應(yīng)的失安全系數(shù)均大于臨界值, 注意定向的臨界值為712; 注意執(zhí)行控制的臨界值為373; 注意的警覺的臨界值為120, 注意子網(wǎng)絡(luò)5+10檢驗值均小于其臨界值。綜合以上結(jié)果表明本研究出現(xiàn)發(fā)表偏倚的可能性較小。

表5 發(fā)表偏倚檢驗

4 討論

研究通過元分析對動作電子游戲與不同注意子網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系進(jìn)行考察。結(jié)果顯示, 動作電子游戲?qū)ψ⒁獾亩ㄏ?、警覺、執(zhí)行控制三個方面均有不同程度的影響, 其中對于警覺的影響最為顯著, 呈現(xiàn)為中等偏高程度; 對于定向的影響為中等程度, 但數(shù)值與小效應(yīng)量所屬范圍差異較小; 對執(zhí)行控制呈現(xiàn)低等程度的影響, 實際意義較低。結(jié)果說明, 動作電子游戲?qū)ψ⒁庾泳W(wǎng)絡(luò)均會產(chǎn)生影響, 但對警覺的影響要大于定向和執(zhí)行控制, 前人研究中存在的矛盾結(jié)果可能是由于考察的注意子網(wǎng)絡(luò)不同而導(dǎo)致的。研究解釋了以往研究存在爭議和矛盾, 進(jìn)一步細(xì)化了動作電子游戲與注意的關(guān)系, 為大腦可塑性的發(fā)展和動作電子游戲的教育意義提供了新的證據(jù)。

動作電子游戲?qū)ψ⒁獾淖泳W(wǎng)絡(luò)均存在顯著影響。這與以往研究發(fā)現(xiàn)的動作電子游戲?qū)ψ⒁庥绊戄^大的結(jié)果是相符的(Brodbeck & Dupuis, 2020; Feng & Spence, 2018)?？赡艿脑蚴怯捎趧幼麟娮佑螒蚓哂性S多認(rèn)知刺激元素：移動的目標(biāo)、地圖的記憶、謎題的解決、手眼運(yùn)動的協(xié)調(diào), 通常還需要決策的速度(Hubert-Wallander et al., 2011; Spence & Feng, 2010)。而玩家為了在游戲中獲得勝利, 則必須要將注意力分配到游戲中, 在角色移動的視角、空間的環(huán)境和裝備的選擇之間不斷切換(El-Nasr & Yan, 2006; Hubert‐Wallander et al., 2011)。玩家在游戲時多種刺激元素會對不同的注意子網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生影響, 比如移動目標(biāo)的快速判斷對警覺、選擇功能產(chǎn)生影響; 對于視角與裝備的切換方面會對注意定向產(chǎn)生影響等等。而隨著游戲時間的增加, 這些任務(wù)經(jīng)驗均可以使注意力技能得到提高。

然而, 雖然動作電子游戲?qū)ψ⒁獾娜齻€子網(wǎng)絡(luò)均存在顯著影響, 但其影響程度存在顯著差異。其中對于警覺的影響是最大的, Wu等人(2021)采用ANT范式進(jìn)行實驗發(fā)現(xiàn), 動作電子游戲?qū)ψ⒁獾挠绊懪c警覺功能顯著相關(guān)。這可能是由于動作電子游戲中玩家對敵人的識別是因為運(yùn)動或亮度瞬變來識別的, 為了應(yīng)對游戲中即將到來的挑戰(zhàn), 玩家在準(zhǔn)備狀態(tài)中更加敏感, 從而對警覺功能產(chǎn)生了影響。Cain等人(2014)采用反線索任務(wù)(Anti-cueing Task)和注意瞬脫任務(wù)證實, 動作電子游戲玩家相較于非動作電子游戲玩家在注意方面產(chǎn)生的諸多好處可能是通過改善外源性(刺激驅(qū)動)注意力的執(zhí)行控制, 這也可能是動作電子游戲?qū)ψ⒁獾木X影響最大的緣由。Wu等人(2021)研究顯示, 相對于非動作電子游戲玩家, 動作電子游戲玩家在注意的子網(wǎng)絡(luò)之間表現(xiàn)出更多的相關(guān)性。而注意網(wǎng)絡(luò)的相互作用能夠影響注意功能的效率(Fan et al., 2009; Xuan et al., 2016)。警覺與執(zhí)行控制之間相互作用會增強(qiáng)沖突效應(yīng)(Fan et al., 2009), 定向可以提高執(zhí)行控制的效率(Fan et al., 2009; Spagna et al., 2015), 并且警覺可以影響定向的行為效應(yīng)(Fuentes & Campoy, 2008)。然而動作電子游戲?qū)ψ⒁獾木X影響最大, 警覺網(wǎng)絡(luò)會抑制執(zhí)行控制網(wǎng)絡(luò)(孫玉靜, 尚雪松, 2017), 這可能是導(dǎo)致動作電子游戲?qū)τ谧⒁獾亩ㄏ蚝蛨?zhí)行控制的影響均較低, 但對于執(zhí)行控制的影響是最小的緣由。由此可見, 在進(jìn)行動作電子游戲?qū)ψ⒁獾挠绊懙难芯繒r要區(qū)分對不同子網(wǎng)絡(luò)的選擇和測量, 并在相同的注意子網(wǎng)絡(luò)之間進(jìn)行比較, 避免由于注意的子網(wǎng)絡(luò)不同進(jìn)行比較而產(chǎn)生的結(jié)果存在較大差異。

此外, 分析把行為指標(biāo)作為調(diào)節(jié)變量, 以此更加明確地探究動作電子游戲和不同注意子網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系。本研究納入的文獻(xiàn)中涉及的任務(wù)類型有反應(yīng)時、正確率、注視時間、似然比、靈敏度和一致性, 各種類型的效應(yīng)值大小不一樣, 其中反應(yīng)時和正確率更具有代表性。調(diào)節(jié)變量分析發(fā)現(xiàn), 行為指標(biāo)在注意的定向與警覺中均表現(xiàn)出顯著的調(diào)節(jié)作用, 效應(yīng)值均為反應(yīng)時大于正確率。這可能因為相較于正確率, 在一些注意測試任務(wù)中反應(yīng)時的靈敏度更高。例如在Flanker任務(wù)中, 反應(yīng)時結(jié)果顯著而正確率結(jié)果不顯著(Li et al., 2019; Wu et al., 2021)。與非動作電子游戲玩家相比, 動作電子游戲玩家分散注意能力更強(qiáng), 所以他們在一些目標(biāo)檢測任務(wù)中, 面對低概率目標(biāo)時會表現(xiàn)出更低的注意力成本(Greenfield et al., 1994), 即犧牲正確率減少對視覺刺激的反應(yīng)時間(Orosy- Fildes & Allan, 1989; Yuji, 1996)。反應(yīng)時的靈敏度更高還可能是因為在注意相關(guān)測試任務(wù)中可能會有多個按鍵可供選擇, 由于工作記憶(注：記住每根手指所按的按鍵)和策略(注：手指的位置, 使用一只手還是兩只手等等)等問題導(dǎo)致正確率下降, 由此變得不靈敏。此外, 行為指標(biāo)出現(xiàn)顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)也可能是因為動作電子游戲玩家在游戲中需要對速度?準(zhǔn)確率進(jìn)行平衡, 以射擊游戲為例, 玩家要進(jìn)行持續(xù)的掃描屏幕、移動鼠標(biāo), 發(fā)現(xiàn)目標(biāo)時需要快速反應(yīng)多次集中射擊, 在此基礎(chǔ)上增強(qiáng)對敵人打擊的準(zhǔn)確率, 從而導(dǎo)致動作電子游戲玩家反應(yīng)速度的追求要優(yōu)于對準(zhǔn)確率的追求。也有研究發(fā)現(xiàn), 無論警覺性水平如何, 信息都以相同的速度積累, 但當(dāng)警覺性較高的時候, 反應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)會更為寬松(Fan et al., 2002), 游戲中玩家為了取得勝利會處于高度警覺狀態(tài), 為了追求速度與刺激, 會導(dǎo)致其適當(dāng)放棄準(zhǔn)確率。因此, 未來的研究應(yīng)當(dāng)注意對行為變量的選取, 采用更加切合研究的行為變量測量動作電子游戲與注意之間的關(guān)系。

5 結(jié)論

(1)動作電子游戲?qū)ψ⒁饩X會產(chǎn)生較大影響。

(2)動作電子游戲?qū)ψ⒁獾淖饔檬苄袨橹笜?biāo)的調(diào)節(jié), 反應(yīng)時較正確率的效應(yīng)量更大。

(*表示納入元分析的文獻(xiàn))

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Effects of action video games on different attentional subnetworks: Evidence from a meta-analysis

CONG Xinrui1, WU Zeyu1, MANZULA·Aishanjiang1, JIANG Yunpeng1,2,3, LIU Yan1, WU Xia1,2,3

(1Faculty of Psychology, Tianjin Normal University;2Key Research Base of Humanities and Social Sciences of the Ministry of Education, Academy of Psychology and Behavior;3Tianjin Social Science Laboratory of Students' Mental Development and Learning, Tianjin 300387, China)

Action video games (AVG) require players to process and quickly respond to multiple complex and rapidly changing pieces of information in a wide field of view. Previous research has debated whether AVG can promote the development of attentional skills. We used a meta-analysis approach to analyze the effects of AVG on attention and its sub-networks. The effects of behavioral indicators as moderating variables in the relationship between them were also examined. A total of 28 eligible papers with 71 effect sizes involving 3359 subjects was included. The results showed that AVG had the most significant effect on attentional alertness, with a relatively high effect, while attentional orientation and executive control had a relatively low effects. Additionally, the effect of AVG on attention was moderated by behavioral indicators, with reaction times being greater than the effect of accuracy, suggesting that reaction times are more sensitive when examining attention functions. These findings suggest that AVG are most closely related to the alertness function and are influenced by the performance of reaction times. The present study clarifies the relationship between AVG and attention and provides a basis for comparison of results across studies.

action video games (AVG), attention, meta-analysis, moderating effect, alertness

B849

2022-11-18

* 天津市教育科學(xué)規(guī)劃課題(CBE210101)資助。

吳瑕, E-mail: wuxia@tjnu.edu.cn