Влияние последовательного выигрыша и проигрыша на последующее игровое поведение: анализ эмпирических данных игроков в баккара казино

Рейтинг: 4.6 из 5
Автор
Вадим Соколов
Рейтинг автора
4.6

Пристрастие к азартным играм характеризуется сильными побуждениями неоднократно участвовать в азартных играх и очень пагубно сказывается на финансовом и социальном благополучии людей. Фундаментальный вопрос в азартных играх заключается в том, как повторяющееся и рискованное поведение ставок меняется в зависимости от истории исходов. Мы использовали эмпирические данные об игроках, играющих в баккару, одну из самых популярных игр казино, чтобы изучить влияние последовательного выигрыша и проигрыша на последующее игровое поведение. В частности, мы проанализировали данные 7 935 566 игр, сыгранных 3986 игроками в наземном казино, чтобы изучить изменения суммы ставок и ставки ставок на руки с разными ставками дивидендов в соответствии с предыдущими последовательными выигрышами или проигрышами. Результаты показали, что размер ставки в баккара постепенно увеличивается в зависимости от длины серии.и этот эффект был более выражен после последовательного выигрыша, чем после последовательного проигрыша. Пропорции множественных ставок, включая «длинные» - руки с низким процентом выигрыша и высокими ставками дивидендов, - уменьшались после последовательного проигрыша, но увеличивались после последовательного выигрыша. Настоящее исследование, являющееся первой попыткой проанализировать большой набор данных о ставках в баккара, показывает, что игроки меняют свое игровое поведение, становясь более безрассудным после того, как они выиграли больше подряд, чем проиграли подряд.указывает на то, что игроки меняют свое игровое поведение на более безрассудное, когда им приходится чаще выигрывать подряд, чем проигрывать подряд.указывает на то, что игроки меняют свое игровое поведение на более безрассудное, когда им приходится чаще выигрывать подряд, чем проигрывать подряд.

Вступление

Азартные игры в казино - очень большая и распространенная отрасль во многих странах, хотя ее расширение неизбежно усиливает опасения по поводу беспорядков, связанных с азартными играми. В четвертом издании Диагностического и статистического руководства (DSM-IV) игровое расстройство классифицировано как расстройство контроля над импульсами, но недавно в DSM-V оно было переклассифицировано как расстройство, связанное с употреблением психоактивных веществ и привыкание (American Psychiatric Association, 2013; Nicholson et al. ., 2019). Эта реклассификация повлекла за собой введение новых требований к поставщикам социальных и медицинских услуг по решению проблем, связанных с азартными играми, так же, как они решают проблемы зависимости от психоактивных веществ. Поэтому исследователям необходимо решить срочную задачу по выявлению потенциальных факторов риска пристрастия к азартным играм; они также должны оценивать и руководить эффективной политикой и ответственными операциями в сфере азартных игр.

В прошлых исследованиях было предложено несколько биопсихосоциальных моделей, таких как модель путей (Blaszczynski & Nower, 2002) или когнитивно-поведенческая модель (Sharpe & Tarrier, 1993), чтобы объяснить прогрессирование игровой зависимости от первоначального участия до нарушения контроля и настойчивости. Одним из ключевых элементов, разделяемых этими моделями, является предположение о том, что постоянство игрового поведения тесно связано с опытом выигрышей. Люди получают подкрепление в виде денежного вознаграждения, зависящего от периодических выигрышей, что увеличивает вероятность возврата к азартным играм. Модели отмечают, что опыт проигрышей также способствует продолжению игрового поведения, особенно проблемной игры. Полосы проигрышей или накопление проигрышей неизбежно происходят в азартных играх,что приводит к «преследованию», характеризующемуся продолжением азартных игр, чтобы вернуть потерянные деньги (American Psychiatric Association, 2013). Таким образом, как выигрыш, так и проигрыш приводят к продолжению азартных игр, а также то, как повторяющееся и рискованное поведение в азартных играх меняется в зависимости от истории исходов, является одним из фундаментальных вопросов в проблемной игре.

На сегодняшний день во многих исследованиях изучались психологические процессы, лежащие в основе того, как результаты предыдущих решений влияют на последующие решения в различных областях, включая лотереи, цены на акции и другие (обзор см. В Oskarsson et al., 2009). Более конкретно, предыдущие исследования азартных игр были сосредоточены главным образом на том, приведет ли выигрыш или проигрыш к более рискованным ставкам, и результаты неоднозначны (например, Cummins et al., 2009; Kostek & Ashrafioun, 2014; Leopard, 1978; Mentzoni et al. др., 2012; Монаган и др., 2009; Смит и др., 2009; Талер и Джонсон, 1990). Например, Леопард (1978) сообщил, что люди стали более склонны рисковать после проигрыша в азартной игре. Перед началом каждого из четырех игровых заданий испытуемым давали по 10 долларов США.Сумма денег, которая была у участников в конце каждого игрового задания, была суммирована для определения общей выплаты. Результаты показали, что 67% участников стали более рисковать, когда они проигрывали, а не когда выигрывали. Smith et al. (2009) также сообщили, что опытные игроки в покер, как правило, играют менее осторожно после крупного проигрыша, очевидно, надеясь на удачные комбинации, которые компенсируют их проигрыш. Напротив, Талер и Джонсон (1990) сообщили, что рискованное поведение увеличивается после выигрыша в азартной игре. Они представили участникам список гипотетических утверждений, таких как «вы выиграли / проиграли X, теперь выбирайте между азартной игрой A и уверенным исходом B». Здесь игра А была рискованным вариантом с более высокой потенциальной выплатой, в то время как уверенный исход B был безрисковым вариантом с меньшей выплатой.Они обнаружили, что участники с большей вероятностью выберут рискованный вариант игры А после выигрыша, чем после проигрыша. Еще одно свидетельство получено в результате эксперимента, проведенного Cummins et al. (2009). Они проверили, действительно ли студенты колледжа делают ставки более опрометчиво после экспериментально вызванной выигрышной или проигрышной серии в компьютерной карточной игре. Они показали, что участники, которые изначально выиграли, делали ставки значительно более безрассудно, чем участники, которые изначально проиграли.Они показали, что участники, которые изначально выиграли, делали ставки значительно более безрассудно, чем участники, которые изначально проиграли.Они показали, что участники, которые изначально выиграли, делали ставки значительно более безрассудно, чем участники, которые изначально проиграли.

Кажется, что результаты вышеупомянутых исследований подтверждают разные выводы, но они не обязательно исключают друг друга. Вместо этого возможно, что как последовательные выигрыши, так и последовательные проигрыши приводят к рискованным ставкам. Например, Ma et al. (2014) использовали данные с сайта, посвященного азартным играм, и обнаружили, что как долгосрочные совокупные прибыли, так и убытки положительно предсказывают увеличение количества онлайн-гемблинга. Lister et al. (2016) использовали иммерсивное казино с виртуальной реальностью и сообщили, что игроки с более высокой мотивацией к выигрышу с большей вероятностью будут проявлять погоню в ответ как на выигрыши, так и на проигрыши. Эти результаты предполагают согласование двух конкурирующих гипотез о влиянии выигрыша или проигрыша на последующее игровое поведение.

Хотя эти прошлые исследования позволили получить представление об изменениях в поведении ставок, основным ограничением является то, что во многих исследованиях использовались строго контролируемые экспериментальные парадигмы, которые не имеют экологической обоснованности. В частности, в некоторых исследованиях участники сталкивались с заранее определенными исходами (например, Cummins et al., 2009; Kostek & Ashrafioun, 2014; Mentzoni et al., 2012), а в других использовались гипотетические сценарии, а не реальная игра в азартные игры (например, Thaler & Johnson , 1990). Эти подходы обеспечивают хорошо контролируемую настройку для проверки конкретных гипотез, но данные в основном основаны на «умеренно» мотивированных участниках, что затрудняет выявление точных эффектов, связанных с реальными денежными решениями. Это ограничение можно преодолеть, используя полевые данные из казино. Игроки казино,в отличие от типичных студентов университетов, участвующих в экспериментальных исследованиях, они мотивированы принимать реальные решения, используя свои собственные деньги, тем самым обеспечивая надежную проверку того, как результаты предыдущих решений влияют на последующее игровое поведение.

Еще одно ограничение прошлых исследований состоит в том, что даже в случае полевых исследований данные об игровом поведении были агрегированы или доступны лишь частично (например, Croson & Sundali, 2005; Keren & Wagenaar, 1985; Narayanan & Manchanda, 2012; Oldman, 1974; Сундали и Кросон, 2006). Например, Narayanan и Manchanda (2012) сообщили, что примерно 8% потребителей в их выборке могут быть классифицированы как зависимые на основании данных, полученных в основном от игроков, играющих в игровые автоматы. Однако самым низким уровнем данных в их исследовании была «игра», которая начинается, когда покупатель начинает играть на станции, и заканчивается, когда она выходит из станции. Таким образом, данные для точной последовательности действий в игре, например, каждый раз, когда потребитель кладет монету в игровой автомат, не сохранялись.Это ограничение не позволяет исследователям в достаточной степени анализировать изменения в поведении ставок в зависимости от последовательного выигрыша и последовательного проигрыша.

В этом исследовании мы используем большой набор эмпирических данных об игроках, играющих в баккара в казино, чтобы изучить влияние последовательного выигрыша и проигрыша на последующие ставки. Баккара - самая популярная игра среди игроков казино, особенно в Восточной Азии, на которую приходится большая часть доходов казино в таких игорных анклавах, как Специальный административный регион Макао (SAR) (Loi & Kim, 2010; Philander et al., 2016). Текущий набор данных об игроках в баккара имеет две важные особенности, которые подходят для настоящего расследования. Во-первых, система, используемая в настоящем исследовании, отслеживает все ставки, сделанные всеми игроками в баккару в течение дня. В частности, данные получены из «азартных игр на основе учетной записи игрока» (Gainsbury, 2011), которая основана на централизованной учетной записи, связанной с физическим лицом. То есть,система имеет уникальные идентификаторы игроков, что позволяет нам анализировать демографические данные игроков, включая возраст (с шагом 5 лет), пол и этническую принадлежность. Во-вторых, продолжительность игры в баккара составляет не более нескольких минут, и, следовательно, игроки часто участвуют в повторных раундах (например, даже сотни раз в течение дня). Таким образом, текущий набор данных содержит обширную информацию об игровом поведении каждого игрока, что позволяет нам тщательно анализировать, как рискованное поведение ставок меняется в зависимости от истории исходов.Текущий набор данных содержит обширную информацию об игровом поведении каждого игрока, что позволяет нам тщательно анализировать, насколько рискованное поведение ставок меняется в зависимости от истории исходов.Текущий набор данных содержит обширную информацию об игровом поведении каждого игрока, что позволяет нам тщательно анализировать, насколько рискованное поведение ставок меняется в зависимости от истории исходов.

Основная цель настоящего исследования состояла в том, чтобы определить - используя эмпирические данные игроков казино - выигрыш или проигрыш, которые с большей вероятностью приведут к рискованным ставкам. Для этого мы воспользовались правилами баккары: когда игроки делают ставки, они могут определять размер ставки и выбирать разные ставки дивидендов для каждой руки (например, 1 к 1, 8 к 1 или 11 к 1). . Таким образом, мы можем проанализировать, как результаты предыдущих решений влияют на последующие решения с точки зрения как суммы ставки, так и ставки дивидендов. Насколько нам известно, настоящее исследование, основанное на эмпирических данных об игроках, играющих в баккара, является первым, демонстрирующим, что игроки склонны переходить к более рискованному поведению при ставках после последовательного выигрыша, чем после последовательного проигрыша.

Метод

Базовая настройка баккара

Баккара - одна из самых популярных карточных игр, в которую играют в казино (дополнительный рисунок 1). Участник может сделать ставку, угадав, выиграет рука «игрок» или «рука банкира». Участник также может сделать ставку «ничья», ожидая ничьей. Все ставки должны быть в пределах лимита стола. Максимальный и минимальный лимиты ставок назначаются за каждым столом, и участник может выбрать желаемый лимит. Дилер вытягивает карты в руки игрока и банкира в соответствии с правилами розыгрыша, и выигрывает рука, ближайшая к 9. Когда сумма становится двузначным числом, первая цифра отбрасывается, и только вторая цифра сохраняет свое значение. Каждая рука игрока и банкира получает по две или три карты, и победитель будет определен по сумме этих карт. Все выигрышные ставки на руку игрока будут выплачены 1 к 1. Однакосогласно правилу комиссии (см. ниже), все выигрышные ставки на руку банкира должны будут выплатить 5% комиссионных заведению. Выигрышная ставка на ничью выплачивается 8 к 1. Первоначальная ставка (игрок / банкир) не взимается.

Процедура игры следующая: после того, как дилер закончит тасовать карты, игроку выдается индикаторная карточка для разрезания карт. После разреза дилер загружает карты в башмак, чтобы начать игру. Игра начинается, когда дилер ведет ставки. Дилер продолжает игру в соответствии с правилами розыгрыша. После объявления о прекращении ставок ставки не принимаются. Все ставки должны быть в пределах лимита. Когда появится индикаторная карточка, эта игра будет последней игрой в туфле. Ошибки дилера во время игры обрабатываются в соответствии с правилами казино для конкретных случаев.

К настоящему исследованию относятся несколько вариантов игры: комиссия / отсутствие комиссии и парные ставки. Согласно правилу комиссии, пять процентов ставки выигравшего банкира будут вычтены в качестве комиссии из выплаты. В соответствии с правилом отсутствия комиссии со ставки выигравшего банкира комиссия не удерживается. Тем не менее, 50% ставки выигравшего банкира будет вычтено в качестве комиссии, когда банкир выиграет в сумме 6. В текущем наборе данных большинство игр основано на правиле отсутствия комиссии (примерно пятая часть столов баккара на основании правила комиссии).

Если первые две карты в руке игрока или банкира составляют пару (две карты с одинаковым номиналом), победитель получит выплату в размере от одной до одиннадцати. В случае отсутствия пары ставка снимается. Ставки на пары доступны как для руки игрока, так и для руки банкира. 10 - J, 10 - Q, 10 - K, J - Q, J - K и Q - K считаются как 0 в баккаре, но ни одна из этих комбинаций не является парой. Ставка на ничью или ставка на пару принимаются без исходной ставки (игрока / банкира). Карточный розыгрыш должен быть открытым.

В баккаре разрешены множественные ставки (например, ставка на банкира, ничью и пару одновременно). Статистическая частота выигрышей для баккары с восемью колодами следующая: 44,62% ​​для игроков, 45,86% для банкиров, 9,52% для ничьей и 7,47% для пар. Преимущество казино в каждой руке составляет 1,24% для игроков, 1,06% для банкиров (для правила без комиссии 1,45%), 14,36% для ничьей и 10,36% для пар. Поэтому в настоящем исследовании мы рассматриваем ставки на ничьи и пары как «безрассудные» ставки. Правила игры и другие подробности изложены в дополнительных материалах.

Получение данных

Данные были собраны за столами для игры в баккара в наземном казино, расположенном в столичном регионе Кореи с 20 апреля 2017 года по 31 января 2018 года. Казино является дочерней компанией SEGA SAMMY HOLDINGS Inc., финансирующей данное исследование. . Казино открыто для работы двадцать четыре часа в сутки, семь дней в неделю. Все клиенты являются иностранными гражданами, и им необходимо создать учетную запись клиента с помощью идентификационных карт. Соглашение казино прямо заявляет, что неидентифицированные игровые данные о клиентах могут быть проанализированы в целях академических исследований. Данные поступают в электронном виде из систем распознавания карт и чипов, которые отслеживают все ставки, сделанные всеми игроками в баккару в течение дня. В частности, система записывает, кто играет в баккара (на основе идентификационной карты), за каким столом и сиденьем находится игрок,сколько фишек ставит игрок, и результаты каждой игры с помощью таблиц баккары с электронным регулированием, которые могут распознавать количество фишек. Система идентификационных карт имеет уникальные идентификаторы игроков, что позволяет нам анализировать демографические данные игроков, включая возраст, пол и этническую принадлежность, хотя она не содержит никаких маркеров проблемной игры, таких как самоисключение. Мы получили деидентифицированные данные из казино через SEGA SAMMY HOLDINGS Inc. После того, как все данные были анонимными, при сохранении данных о поле, этнической принадлежности и возрасте с шагом 5 лет, исследователи не смогли идентифицировать людей. . Поскольку это исследование носило ретроспективный характер, от клиентов не было получено письменного информированного согласия. Из-за контракта с финансирующим органом текущий набор данных не является общедоступным в репозитории.Это исследование было одобрено Этическим комитетом Киотского университета по углубленным исследованиям разума (29-P-26).

Набор данных включал 27 641 игрока, сыгравшего 18 673 193 игры. Из них игры, в которые играли люди, которые 1) были в возрасте от 21 до 80 лет, 2) посещали стол баккара не менее 3 дней (диапазон: 3–220 дней) и 3) сделали более 70 ставок за одну или несколько сессий. в течение одного из приездных дней были извлечены. Число 70 было определено на основании того факта, что игра в баккара раздается из колодки, содержащей 8 колоды карт, перетасованных вместе, и примерно после 70 игр колодка заменяется новым набором из 8 колод. Таким образом, число 70 указывает на то, что за столами для игры в баккара неоднократно играли в азартные игры. Мы исключили из анализа все данные с суммой ставки 0, что указывало на то, что игроки остались за столом, но не сделали ставки. Мы также исключили данные, в которых игроки использовали только бесплатные фишки,но мы проанализировали данные, в которых игроки использовали свои собственные фишки в сочетании с дополнительными фишками (см. Дополнительные материалы). Затем мы ограничили наш анализ играми, которые отражают влияние последовательного выигрыша или проигрыша (один, два и три раза) на изменение суммы ставки для каждой игры и пропорции ставки (т.е. ставки дивидендов. В результате было проанализировано 7 935 566 игр, сыгранных 3986 игроками.Было проанализировано 986 ​​игроков.Было проанализировано 986 ​​игроков.

статистический анализ

Чтобы прояснить влияние последовательного выигрыша и последовательного проигрыша на последующее поведение в азартных играх, мы проанализировали изменения суммы ставки в каждой игре и изменения пропорций ставки на разных уровнях дивидендной ставки (например, игрок / банкир, ничья). , и пара). Мы рассматривали результат каждой игры как выигрыш, если сумма выплаты превышала сумму ставки, как проигрыш, если сумма ставки превышала сумму выплаты, или как ничью, если две суммы были равны. Мы также рассматривали серию результатов игры как последовательные выигрыши или последовательные проигрыши, если предыдущая победа / проигрыш сопровождалась последующей победой / проигрышем в течение 10 минут (дополнительный рисунок 2). Таким образом, мы не моделировали, что произошло между двумя играми, если две игры были разделены более чем 10-минутными интервалами. Кроме того, чтобы обеспечить достаточное количество проанализированных экземпляров,мы не моделировали исходы, которым предшествовали более четырех последовательных побед или поражений.

Здесь мы отмечаем, что карты, используемые в баккаре, не имеют корреляции между собой; таким образом, предыдущие осознания влияют на будущие вероятности. В этом смысле наши данные страдают от нарушения независимых и идентичных предположений о распределении (iid), хотя эффект минимален, учитывая, что практически невозможно контролировать частоту выигрышей на основе информации об оставшихся картах в колодах.

Мы применили обобщенное линейное моделирование смешанных эффектов (GLMM) с использованием пакета glmmTMB (Brooks et al., 2017), реализованного в R (R Core Team, 2019), где модели, содержащие фиксированные и случайные эффекты, подбираются с использованием оценки максимального правдоподобия. Визуализация интересующих условий регрессионной модели была выполнена с использованием пакетов sjPlot (Lüdecke, 2019) и ggplot2 (Wickham, 2016). Мы ввели предыдущий результат каждой игры (1 = выигрыш, -1 = проигрыш) и повторение результатов (один, два и три раза), а также их взаимодействия как фиксированные эффекты. Перед анализом были стандартизированы порядковые номера выигрышей или проигрышей. В дополнение к фиксированным эффектам, в анализ были включены все возможные случайные эффекты (т.е. случайное пересечение и наклоны) для участников (Barr et al., 2013).Мы применяем преобразование журнала к сумме ставки в каждой игре, чтобы уменьшить асимметрию, а также облегчить интерпретацию результатов. Модели были подобраны с использованием гауссова семейства в сумме ставок в каждой игре или биномиального семейства в пропорциях ставок на разных уровнях ставки дивидендов. Величина эффекта рассчитывалась с помощью пакета MuMIn R (Barton, 2019), который рассчитывает предельные и условные коэффициенты детерминации для моделей со смешанными эффектами. Маргинальный R 2 модели (R 2который рассчитывает предельные и условные коэффициенты детерминации для моделей со смешанными эффектами. Маргинальный R 2 модели (R 2который вычисляет предельные и условные коэффициенты детерминации для моделей со смешанными эффектами. Маргинальный R 2 модели (R 2m ) вычисляет дисперсию, объясняемую фиксированными эффектами, тогда как условное R 2 модели (R 2 c ) вычисляет дисперсию, объясняемую как фиксированными, так и случайными эффектами.

Полученные результаты

Демография игроков

Дополнительная таблица 1 показывает возраст, пол и этническую принадлежность проанализированных игроков. Доступные данные о возрасте основаны на пятилетнем приращении. Расчетный средний возраст составлял 46,4 года. Большинство игроков составляли мужчины, а доля японских и китайских игроков составляла примерно по 40%. Таким образом, типичный игрок в нашей выборке - азиатский мужчина средних лет.

Сумма ставки на каждую игру

В таблице 1 приведены результаты суммы ставок для каждой игры. Мы обнаружили значительный главный эффект предшествующего исхода каждой игры (выигрыш против проигрыша), предполагая, что участники имели тенденцию ставить больше денег после проигрыша, чем после победы (B = -0,006, 95% ДИ [-0,009, -0,002] , z = −3,332,pрpm был 0,0003, а R 2 cбыло 0,723. Результат эффекта взаимодействия показан на рисунке 1. Мы обнаружили, что участники имели тенденцию ставить больше денег после последовательного выигрыша (B = 0,034, 95% ДИ [0,032, 0,036], z = 38,568,pppp= 0,938), и она изменилась, когда длина полосы была 3 (B = 0,011, 95% ДИ [0,005, 0,017], z = 3,584,p

Новости спорта

Изначально сайт создавался для пользователей со всех стран мира. Международный домен ориентирован на самых разных пользователей. Страницы сайта переведены на 46 языков, среди которых есть и азербайджанский. Это выгодно выделяет платформу на фоне конкурентов, так как многие из них либо не работают на территории данной страны, либо не имеют местной локализации.

Больше новостей