En dynamisk nettverkstilnærming til undersøkelse av effekten av daglige erfaringer på symptomer på pengespill-og dataspillproblemer

Det overordnede målet med dette prosjektet er benytte et systembasert og dynamisk perspektiv for å undersøke avhengighetsskapende atferd. Dette står i kontrast til å benytte tradisjonelle variabelsentrerte og lineære modeller.  Den metodologiske og analytiske tilnærmingen i prosjektet representerer derfor et innovativt rammeverk som for første gang anvendes i studiet av biopsykososiale risikofaktorer ved pengespill og dataspill.

Studie 1: Tverrsnittsbasert nettverksanalyse

Den første studien er basert på tverrsnittsdata med mål om å identifisere både felles og lidelsesspesifikke biopsykososiale risikofaktorer for pengespill og gaming. Et bredt spekter av biologiske, psykologiske og sosiale variabler kartlegges, og Gaussiske grafiske modeller (GGM-er) benyttes for å estimere nettverk basert på partielle korrelasjoner.

Denne tilnærmingen gjør det mulig å:

• Identifisere risikofaktorer som er unikt assosiert med gaming
• Identifisere risikofaktorer som er unikt assosiert med pengespill
• Avdekke hvilke risikofaktorer som deles på tvers av begge atferdene

Nettverksanalyse muliggjør estimering av direkte sammenhenger mellom variabler, samtidig som det kontrolleres for alle andre variabler i nettverket. Dette gir en mer presis fremstilling av den underliggende risikostrukturen.

Studie 2: Dagbokstudie om pengespill

Den andre studien benytter et svært innovativt longitudinelt design basert på en 40-dagers dagbokstudie (experience sampling-metodikk). Daglige svingninger i biopsykososiale risikofaktorer knyttet til pengespill måles på individnivå, noe som gjør det mulig å undersøke hvordan disse variablene samhandler dynamisk over tid.

For å analysere disse dataene anvendes longitudinell nettverksmodellering ved hjelp av en mlVAR-tilnærming (multilevel vector autoregressive model), som gjør det mulig å skille mellom:

• Temporale nettverk (forsinkede, retningsbestemte sammenhenger)
• Samtidige nettverk (sammenhenger innen samme dag)
• Mellom-person-nettverk (stabile individuelle forskjeller)

Dette analytiske rammeverket gjør det mulig å fange opp dynamiske prosesser der endringer i én risikofaktor kan forutsi endringer i andre over tid, og gir dermed en detaljert forståelse av sårbarhet knyttet til pengespill slik den utvikler seg i hverdagen.

Studie 3: Dagbokstudie om dataspill

Den tredje studien har samme design og metodikk i studie 2, men har fokus på dataspillatferd/gaming. Ved bruk av den samme 40-dagers dagboktilnærmingen modelleres daglige endringer i biopsykososiale risikofaktorer relatert til gaming gjennom longitudinell nettverksanalyse.

Samlet sett integrerer dette doktorgradsprosjektet tverrsnittlige og longitudinelle nettverkstilnærminger, dagbokdata og et biopsykososialt rammeverk for å gi en helhetlig og nyskapende forståelse av pengespill og gaming. Funnene forventes å ha viktige implikasjoner for teoriutvikling, presisjonsforebygging og målrettede intervensjoner, ved å identifisere sentrale og dynamiske risikofaktorer som kan fungere som optimale angrepspunkter for kliniske og folkehelserelaterte tiltak.