本发明专利技术属于心理健康评估与诊断技术领域，公开了一种基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法及系统，包括：基于DSM‑5网络游戏障碍的诊断标准，开发一系列题项，用于反映个体可能存在的IGD症状；利用诊断分类模型（DCM）对题项进行分析，以识别出各个题项与IGD症状之间的关联性及其模式；通过实证研究来验证工具的心理计量属性，包括信度、效度和因子结构，并根据DCM的分析结果开发个性化的干预策略。本发明专利技术利用诊断分类模型进行了细粒度的症状分析，为心理健康领域提供了新的研究路径；能够识别出不同的网络游戏成瘾亚型，为制定个性化的干预策略提供依据；构建了一种结合理论严谨性和实践应用性的网络游戏成瘾诊断工具。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于心理健康评估与诊断，尤其涉及一种基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法及系统。
技术介绍
1、随着互联网和数字技术的快速发展，网络游戏成为全球范围内广泛参与的娱乐形式。然而，随之而来的网络游戏成瘾问题逐渐成为社会、家庭乃至个人健康的重要隐患。美国精神病学会在2013年的《精神疾病诊断与统计手册》第五版（dsm-5）中首次将网络游戏成瘾（internet gaming disorder, igd）定义为一种可能的精神健康问题，标志着对该问题的正式关注。自此，igd的诊断和评估成为心理健康研究和临床实践中的一个重要议题。根据dsm-5，网络游戏成瘾是一种持续或反复玩电子游戏的行为模式，表现为控制能力受损，且不论这种行为导致何种不良后果，都将玩游戏的优先级置于其他日常活动之上。这种行为模式通常至少持续12个月，表现出以下主要特征:
2、1. 思维沉浸：游戏成瘾者即使不在游戏时，其思维也持续围绕游戏内容，如游戏策略、过往失误等，这种过度的思维沉浸可能干扰日常生活和工作。
3、2. 耐受性：随着游戏行为的持续，游戏成瘾者对之前的游戏时间和强度感到不满足，需要通过增加游戏时间或强度来达到满足感。
4、3. 戒断症状：在停止游戏后出现的种种不适反应，如焦虑、对游戏的强烈渴望等。
5、4. 持续性：表现为持续的游戏倾向，尽管尝试停止、控制或减少游戏活动，但均未成功。
6、5. 逃避性：作为一种机制，通过游戏来避免或减轻负面情绪状态，包括无助、内疚、焦虑或抑郁。
>7、6. 失控性：即使游戏成瘾者意识到游戏带来的负面后果，也无法控制自己的游戏行为。8、7. 欺骗：表现为向他人隐瞒或误报游戏行为的程度。
9、8. 突显性：游戏成为游戏成瘾者生活中最重要的活动，其它活动和责任相比显得次要，游戏活动侵占了其他社交和娱乐活动的时间。
10、9. 冲突性：游戏成瘾者因过度游戏而频繁出现内部矛盾和与他人的冲突。
11、此外，现有研究表明，igd的表现形式多样，不同个体之间的症状组合和严重程度可能有显著差异，这进一步增加了诊断的复杂性。因此，传统的诊断工具和分析方法难以满足精确诊断和个性化干预的需求。鉴于此，开发一种能够准确分析和识别个体igd症状特征的新型诊断工显得尤为迫切。
12、诊断分类模型（diagnostic classification models，dcm），也称为认知诊断模型（cognitive diagnostic models），在心理测量学中被广泛应用于复杂数据的分析和人群中潜在亚型的识别。dcm包括几种主要的模型类别，如广义的确定性输入噪声“与”门模型（g-dina）、一般诊断模型（gdm）、结构化潜类分析（slca）、以及正则化潜类分析（rlca）。每种模型都有其特定的应用场景和优势。例如，g-dina模型能够处理多维技能结构，并允许对项目响应概率的复杂建模；而gdm提供了一个更通用的框架，允许连续和离散的潜在变量。slca和rlca模型则专注于受限的潜类模型，通过对项目响应概率的功能限制，来估计个体的能力或技能。总之，作为潜类别模型（latent class models）的一个子集，dcm主要用于阐明可观察响应模式与分类潜变量之间的关系。这些模型通过对每个项目的概率表现进行分析，能够揭示不同障碍属性组合下症状表现的概率，进而识别出个体或群体中的特定特征或能力结构。
13、在dcm的研究和应用中，q矩阵的构建和验证也是一个关键步骤，它定义了项目和技能之间的关联。随着技术的发展，如正则化方法和最大后验（map）估计，研究者能够更有效地从数据中识别和估计潜在的技能结构和个体能力。此外，dcm的实施也涉及多种统计方法和算法，例如最大似然估计（mle）和贝叶斯估计方法。这些方法用于估计模型参数，包括题目参数（如难度、区分度）和个体参数（即个体在每个症状上显著的概率）。通过这些参数，dcm能够为每个作答者提供一个详细的症状显著概率评估，从而支持个性化的心理及健康干预和治疗。
14、dcm的发展可追溯至20世纪80年代，最初用于教育评估中，目的是识别学生的具体技能掌握情况。随着时间的推移，研究者开始探索dcm在其他领域，尤其是心理健康和心理障碍诊断中的应用。自2010年以来，伴随着计算技术的发展和大数据分析能力的提升，dcm在处理多维潜在结构的分析和提供更细粒度诊断信息方面显示出其独特的优势。与传统的心理测量理论如经典测验理论（classical test theory，ctt）和项目反应理论（itemresponse theory，irt）相比，dcm在处理多维潜在构念和进行更细粒度分析方面具有明显优势。dcm能够增强诊断信息的利用率，并巧妙地捕捉属性间的交互作用，这是irt在多属性分析方面的不足之处。通过dcm，研究者能够对各种症状或技能的表现概率进行精确的测量和分析，为诊断提供了更为丰富和精细的数据支持。尽管dcm在教育评估中的应用已相对成熟，其在心理障碍，特别是互联网游戏障碍（igd）诊断中的应用仍然处于初步探索阶段。igd的复杂性要求诊断工具能够准确识别和区分不同的游戏行为和心理状况，dcm以其能够提供个性化和精确诊断的潜力，为igd的诊断和干预提供了新的视角，为解决上述挑战提供了新的可能性。
15、通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
16、（1）传统的诊断工具和分析方法难以满足精确诊断和个性化干预的需求；
17、（2）dcm在心理障碍，特别是互联网游戏障碍（igd）诊断中的应用仍然处于初步探索阶段。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法及系统。
2、本专利技术是这样实现的，一种基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，包括：
3、步骤一，基于dsm-5网络游戏障碍的诊断标准，开发一系列题项，用于反映个体可能存在的igd症状；
4、步骤二，利用诊断分类模型（dcm）对题项进行分析，以识别出各个题项与igd症状之间的关联性及其模式；
5、步骤三，通过实证研究来验证工具的心理计量属性，包括信度、效度和因子结构，并根据dcm的分析结果开发个性化的干预策略。
6、进一步，所述题项为二分计分题项，每个题项的答案只有两种可能，认可或否认；题项共有27个，每个网络游戏成瘾症状对应三个题项，用于测量该症状的不同方面。
7、进一步，所述诊断分类模型为广义确定性输入噪声“与”门模型（g-dina），该模型能够处理多维属性结构，并允许对项目反应概率的复杂建模。
8、进一步，所述个性化干预策略包括根据个体的网络游戏成瘾症状程度、成瘾亚型等信息，提供关于个体网络游戏成瘾状态的反馈和建议，以及指导个体寻找适当的治疗或干预措施。
9、本专利技术的另一目的在于提供一种基于诊断分类模型的网络游戏成瘾本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，其特征在于，所述题项为二分计分题项，每个题项的答案只有两种可能，认可或否认；题项共有27个，每个网络游戏成瘾症状对应三个题项，用于测量该症状的不同方面。
3.根据权利要求1所述的基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，其特征在于，所述诊断分类模型为广义确定性输入噪声“与”门模型，该模型能够处理多维属性结构，并允许对项目反应概率的复杂建模。
4.根据权利要求1所述的基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，其特征在于，所述个性化干预策略包括根据个体的网络游戏成瘾症状程度、成瘾亚型等信息，提供关于个体网络游戏成瘾状态的反馈和建议，以及指导个体寻找适当的治疗或干预措施。
5.一种实施如权利要求1-4任意一项所述基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断系统，其特征在于，所述基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断系统包括：
6.根据权利要求5所述的基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断系统，其特征在于，所述服务器端包括以下模块：
7.根据权利要求5所述的基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断系统，其特征在于，所述DC-IGD工具的工作流程：
8.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-4任意一项所述基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-4任意一项所述基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法的步骤。
10.一种信息数据处理终端，其特征在于，所述信息数据处理终端用于实现如权利要求5-7任意一项所述基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断系统。
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【技术特征摘要】
1.一种基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，其特征在于，所述题项为二分计分题项，每个题项的答案只有两种可能，认可或否认；题项共有27个，每个网络游戏成瘾症状对应三个题项，用于测量该症状的不同方面。
3.根据权利要求1所述的基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，其特征在于，所述诊断分类模型为广义确定性输入噪声“与”门模型，该模型能够处理多维属性结构，并允许对项目反应概率的复杂建模。
4.根据权利要求1所述的基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断方法，其特征在于，所述个性化干预策略包括根据个体的网络游戏成瘾症状程度、成瘾亚型等信息，提供关于个体网络游戏成瘾状态的反馈和建议，以及指导个体寻找适当的治疗或干预措施。
5.一种实施如权利要求1-4任意一项所述基于诊断分类模型的网络游戏成瘾诊断系统，其特征在于，所述基...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟军，刘思杨，郭晓荣，孙晓军，刘勤学，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：
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