Профилирование онлайновых игроков: предварительное исследование
РЕЗЮМЕ
Азартные игры акт, в котором людям оценить вероятность возвращения риск. Хотя играть в азартные игры положительные качества, она представляет собой проблему для многих людей, потому что его наркотическом характере, которые могут привести к негативным социальным и финансовые последствия. Онлайн-игры, относительно новое явление, представляет собой новую альтернативу традиционным методам игр, таких как игровые автоматы, настольные игры, карточные игры и спортивных ставок. Это разведочных докладов исследование на выборке 58 игроков онлайн исследованы с помощью целевых методов отбора проб для изучения и сравнения взглядов и поведения поколения X и поколения У. Результаты исследования показывают, что существует достоверная положительная корреляция между "использование Интернета и азартные игры расходы "и" общие расходы и расходы азартных игр азартных игр через Интернет. Кроме того, два существенных различий между поколениями были определены. Во-первых, Generation X тратит больше времени на интернет-вторых, Generation X тратит больше денег на интернет азартные игры, несмотря на обоих поколений выставке аналогичных моделей от общего объема расходов азартных игр. Дальнейшее расследование показало, что поколение Х имеет значительно более высокие доходы и уровень образования, который может частично логически объяснить этот феномен.
Ключевые слова: Интернет, игры; онлайн игры исследований, игровые поведение
1. ВВЕДЕНИЕ
1,1 исследований Проблема этой разведочные исследования будет расследовать отношение, восприятия и поведения международных игроков онлайн. Онлайн-игры уделялось мало внимания, несмотря на академическую миллиардов долларов размера индустрии и потенциал отрицательных социально-экономических последствий.
Это исследование контрастов Generation X с Поколение Y в использовании Интернета в качестве канала азартных игр. Исследование выявляет сходство и аномалии в поведении, отношении и мотивации между этими двумя группами. Она также обеспечивает разведочных и описательных данных, из которых на базу для дальнейших исследований. Опыт, ценности и приоритеты меняются между этими двумя поколениями и влияние на их текущий образ жизни. Кроме того, экологические факторы играют важную роль в формировании взглядов и поведения, что приводит к предположению, что разные поколения группы могут демонстрировать различные модели поведения и отношения (Нил и др.., 2002).
Цели 1,2
Существует мало исследований по использованию сети Интернет для онлайновых игр. Понимание этого явления зависит от анекдота и спекуляции, игры компаний охраняются в распространении информации клиентам и финансовой информации. Таким образом, этот исследовательский проект преследует три цели:
* Определить переменные, связанные с онлайн-игр
* Изучить поведение, восприятие и отношение игроков к онлайн-игр
* Отличие поведения, восприятия и отношения традиционных игроков с теми, кто использует интернет для игр.
1,3 значимость исследования
Онлайн-игры получила быстрое признание и оказывается непростой задачей для правительства и общества в управлении. Это проявляется через он-лайн казино, ставки на спорт, и лотерей, среди других. Например размеров этого явления онлайн покер: количество проиграл в покер через сайты по всему миру оценивается в 60 млрд. долл. США в 2005 году.
Текущий мышления предлагает азартные игры имеет хорошее соответствие продукта с Интернетом в качестве альтернативного канала распределения благодаря цифровой формат продукта. Литературы показывает, что чем выше содержание информации продукта, более подходящий продукт для электронной коммерции (Doherty и др.., 1999; Phau и Пун, 2000).
По идее, Интернет является идеальным каналом для обслуживания потребностей игроков через тесная увязка присущих им свойств интернет с игорной деятельностью. Повсеместный характер Интернет облегчает доступ к всемирной аудитории 24x7. Функциональность игры в основном информацию, и поэтому его цифровой дистрибуции мгновенно по всему Интернету при низких предельных издержек. Интернет фирмы могут найти в любой части мира, со многими выборе оффшорной базы, чтобы воспользоваться благоприятной правил налогообложения. Игроки привлекает к интернету для многих причин, таких, как мгновенный результат (незначительное различие во времени между тем как делать ставки и получать результаты) (Брин, 2004), отсутствие ограничений по срокам, частного характера, онлайн игры, чтобы избежать негативных социальных стигмы, использование виртуальных денег, где чувство потери могут быть уменьшены, а также наличие у себя дома или на рабочем месте.
Австралийское правительство отреагировало на это явление, сделав его преступления к азартным играм услуг, чтобы обеспечить в Интернете и интерактивные игровые сервисы для австралийцев под Интерактивные азартные игры Билл 2001. Однако это законодательство не допустить возможности игры услуг, работающих в Австралии и маркетинга зарубежных клиентов или австралийцев доступа поставщиков услуг игр от берега. Технические барьеры для обеспечения соблюдения законодательства и предотвращения доступа австралийцев оффшорных сайты рассматриваются как правило, были неэффективными.
1,4 Ожидаемые результаты, стоимость и преимущества
Это исследование будет и далее развивать понимание азартные игры, является относительно новым явлением, который быстро превратился в индустрию доллара. Пагубные социальные и экономические последствия азартных игр были определены как значительные расходы в обществе. Законодательные меры контроля на сегодняшний день считаются недостаточными для предотвращения широкого распространения онлайн-играх. Исследования в области использования Интернета для облегчения игры находится в зачаточном состоянии.
Несколько групп, выиграют от этого исследования:
* Правительство и политиков. В настоящее время позиция правительства заключается в регулировании услуг. Это исследование будет информировать о текущем поведения и восприятия потребителей, с правительством, использовать эту информацию для принятия обоснованных решений
* Работников здравоохранения. Патологическая азартных игр признана психическим расстройством. Признавая, предшествующие факторы онлайн-игр и определения масштабов проблемы пойдет на пользу отрасли здравоохранения металла
* Научное сообщество, на основе развития знаний онлайн игры явление
* Понимание отрасли практикующих сегмента клиентской базы и одновременно удовлетворить рекреационные игрок, в то время как содействие внедрению стратегий по проблеме азартных игр.
Результаты этого исследования разведочных позволит будущим большим эмпирически правильным изучение этого явления как в Австралии и за рубежом. Продольного исследования этого явления определить его значение и рост или падение.
2. Обзор литературы
Негативные последствия игры были признаны в личных, работы, социальной, правовой и финансовой сфере (производительность Комиссия, 1999) Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (3-е изд., 1980) признает, навязчивый или патологическим игры, как психическим расстройством ( Langewisch и Фриш, 2005). Как контроля расстройство, характеризуется непреодолимое желание выполнить вредные действия (Langewisch и Фриш, 2005). Предполагается, что 2,1% населения Австралии взрослых или иной форме имеют проблемы азартных игр, а средний игрок проблемы потратив $ 12200 в год и затрагивающих 5-10 окружающих их людей. Неблагоприятные социально-экономические последствия для экономики Австралии, по оценкам, составит $ 1.2-$ 4,3 млрд, который включает банкротства, снижения производительности труда, разделения и развода, а также полиции и правосудия (Производительность Комиссия, 1999). Кроме того, негативные последствия незаконного игорного бизнеса и привлечения к уголовной элементы игры получили широкое признание в литературе (Макмиллен
Социально-экономические факторы оказывают существенное влияние на вероятность бытовых занимается азартными играми. Эти факторы включают национальностей (люди из некоторых стран имеют более высокую склонность играть), источников доходов (на благосостояние людей играть), а также уровня доходов (с низким уровнем дохода уровнях играть) (Лейтон и Уортингтон, 1999).
Международные исследователи выявили связь между распространенностью азартных игр расстройств и наличие услуг в игорном бизнесе (Вольберг, 2004). Интернет открывает доступ к игрокам у себя дома или работы 24x7 и кредитуется как представляющие большую угрозу для игроков проблемы из-за изоляции и анонимности участников (Босток, 2005).
Существуют опасения, что подростки находятся в особой опасности от проблемы азартных игр. Исследования среди учащихся средних школ оценкам 3-4% подростков опыт зависимостью от азартных игр (Центр исследований азартных игр, 2005). Это примерно вдвое больше, чем за весь населения Австралии. Их любимая деятельности карточные игры, покер-машины, гоночных и спортивных ставок, и интернет-игры, игроки с проблемой занимается широкий спектр азартных игр. Эти результаты показывают, что государственные законы, ограничить азартные игры через опасение, что молодые люди станут обычным игроков (таких, как интерактивные азартные игры австралийского правительства Билла 2001), может, мало что изменило в игорном привычки молодого поколения.
Основываясь на литературе, которая предлагает возраста демографические факторы принятия электронной коммерции, следующая гипотеза будет проверена:
H0 Gen X и Y Gen не отличаются от азартных игр потратить
H1 Gen X и Y Gen отличаются от азартных игр потратить
Существует мало опубликованных исследований упором на онлайн азартных игр отношение и поведение. Тем не менее, существует значительное литературе об онлайн-магазинов и поведения, отношений. Поэтому, как азартные игры является одной из форм электронной коммерции, онлайн литературы торгового может обеспечить пролить некоторый свет на азартные игры.
Игровые формы поведения могут быть объяснены понимания характеристик потребителей, восприятие и отношение (Karayanni, 2003). Интернет клиенты могут отличаться от существующих клиентов, так и понимание клиентов и интернет раздражителей, к которым они, скорее всего, ответ будет позволяют фирмам с учетом новых рыночных возможностей (Sauer и Бертон, 1999). Таким образом, выявление игроков интернет, даже если они могут быть трудно достичь, имеет чрезвычайно важное значение электронной торговли должна быть успешной (Reynolds, 1997).
Возраст, доходы и гендерные предложил в качестве важных факторов при прогнозировании онлайн покупки (Dholakia и Uusitalo, 2002; Doherty и Эллиса-Чедвик, 2003; Джойн и др.., 2003; Monsuwe и др.., 2004). Изучение интернет покупатели обнаружили, что молодые люди, скорее всего делать покупки в Интернете, и что экономическая активность в прямой зависимости от количества времени, потраченного на поиск в интернете, но отрицательно относящихся к проблематике о сделке безопасности на основе (Джойн и др.., 2003). (2003) литературы Доэрти и Эллис-Чадвиком анализ показал, что покупатели интернет преимущественно младшего взрослого мужского населения. Исследования студентов высших учебных заведений (Секстон и др.., 2002) показали, пола, общего использования компьютера и время, затраченное на работу деятельность, связанную с сыграли важную роль в прогнозировании Интернетом. Кроме того, греческие покупатели продуктовый интернет зачастую очень образованных молодых мужчин с повышенным уровнем доходов (Vrechopoulos и др.., 2001). Некоторые считают, молодых людей (16-28-летних) более положительно отнесся к интернет-магазин, чем в более старшем возрасте студентов (Деннис и др.. 2002).
Основываясь на литературе, которая предлагает возраста демографические факторы принятия электронной коммерции, следующая гипотеза будет проверена:
H0 Gen X и Y Gen не отличаются в своих онлайновых азартных игр расходов
H1 Gen X и Y Gen отличаются в своих онлайновых азартных игр расходов
Некоторые исследования показывают отсутствие систематических связей между демографией и internetrelated поведения, потребления (Голдсмит, 2001). Отношение, инновационность, и предрасположенность, а не только использование, должны будут прогнозировать потребления (Голдсмит, 2001; Phau и Пун, 2000; Vijayasarathy и Джонс, 2000). Некоторые авторы показывают слабую поддержку демографические факторы, предопределяющие розничной выбор канала (Беллмана и др.., 1999; и др. Блейк., 2003; Голдсмит, 2001; Kamarainen и др.., 2001; Monsuwe и др.., 2004). Скорее, поведенческих характеристик, таких как продолжительность использования Интернета, онлайн частота покупки и сумма покупки, было показано, коррелирует с интернет-магазин предпочтение. Важность сделки эффективности услуг и ассортимента продукции увеличился с числом час, проведенный в Интернете.
Кроме того, прошлое поведение считается хорошим предсказателем будущего онлайн и оффлайн покупки с демографическими (возраст, доход и образование) имеет лишь незначительное влияние, а тем более, если человек уже подключен к Интернету (Беллмана и др.., 1999; Monsuwe и др.., 2004). Другие хорошие предикторы и проводной, образ жизни и время голода (Беллмана и др.., 1999). Проводной образ жизни можно охарактеризовать как воспользовавшись интернет течение многих лет, получает много писем ежедневно, используя Интернет как часть своей повседневной работе, и позитивное отношение к информационным технологиям повышения производительности труда, а время голодания испытывают те, кто работают много часов; Действительно, склонность к онлайн электронной коммерции больше двойного дохода домохозяйств и увеличивает как общее количество часов, отработанных членов семьи увеличивается (Беллмана и др.., 1999).
Использование инновационной теории принятия, интернет-игроков может быть классифицировано как новаторы и в начале усыновителей. Продолжение внедрения и использования интернет-услуг предполагает, что раннее большинство будет следовать. Если это так, подразделения социально-демографических характеристик покупателей интернет может развиваться в увязке с общими закономерностями населения.
Голдсмит (2001) ссылается на исследования Forrester Research (компании Интернет исследований) выяснять, почему люди идут в Интернете. Сочетание демографических, поведенческих и образа жизни данных, они разделены на сегменты рынка по мотивам (семья, карьера, развлечения), технология ориентации (оптимистов и пессимистов), а доходы группы (высокая и низкая). Это исследование является примером того, как практикующие использовать несколько атрибутов потребителей к профилю онлайн потребителя.
Другие исследования показывают, есть разница между неопытных и опытных потребителей в сети, с неопытных пользователей, имеющих высшее воспринимаемый уровень неопределенности в электронной коммерции. Опыт работы с электронной торговли резко сокращается клиентов неопределенности (Teo и Ю., 2005). В обзоре о тенденциях в области электронной коммерции принятия, Reynolds (2002) сообщили, что опытные пользователи Интернета тратят 13% своего времени просмотра, второй только для отправки и чтения электронной почты (+26%). Более трети покупателей (34%) ожидал или покупали у магазина, увидев стоящего на Интернете, а 27% покупателей купил через интернет, увидев ее в магазине (Reynolds, 2002). Научных исследований, что социально-демографических факторов, связанных с электронной торговлей поведения, аналогичные доклады Австралийского статистического бюро (2004).
Различные поколения, как правило, разница характеристик. Generation X было приписано с признаками отсутствие оптимизма в отношении будущего, цинизм, отчужденность и отсутствие доверия к традиционным общественным ценностям. В отличие от поколения Y, как правило, высокий уровень образования и контроль за их жизнью, уделяя особое внимание вопросам образования и карьеры, а не ответственности и брака. Кроме того, они, как правило, технологически передовых, очень модного и интернет-подкованных (Neuborne и Кервин, 1999).
Окончательного испытания гипотез, следовательно, является:
H0 Gen X и Y Gen не отличаются по времени, затрачиваемого на интернет
H1 Gen X и Y Gen отличаются времени, затрачиваемого на интернет
3. МЕТОДОЛОГИЯ
Населения, находящегося под исследование состояло из членов Generation X и поколение Y кто играть в Интернете. Generation X включает в себя тех, кто родился между 1965 и 1981 г. (т. е. в возрасте 24-40 лет); Поколение Y тех, кто родился между 1982 и 1999 (т. е. в возрасте 8-23 лет). Из этических соображений и осознанного согласия, ни участники в возрасте до 18 лет, и поэтому образец Поколение Y лиц в исследовании был фактически ограничен в возрасте 18-23 лет. Интернет игроков составляют небольшую долю общего населения, и их трудно идентифицировать. Это поисковые исследования использовались целевые методы отбора проб, таким образом, чтобы исследовать три гипотезы представлены выше.
Обзор инструментов, разработанных в консультации с 6 ученых, которые являются экспертами в области маркетинга, была основана на категории, определенные в литературе. Обратная связь с летчиком-испытателем был использован для уточнения вопросы анкеты. Окончательный инструмент обследования составили открытые вопросы и 5 повестки дня Лайкерта масштаб для оценки отношения, масштаб категоризации для исследования поведенческих проблем и номинальной и масштаб категоризации для изучения демографических вопросов.
Данные были собраны неслучайной выборки из трех источников: торговый метод перехвата, проведенного в Сиднее, Австралия ЦКБ, где исследователи подходили каждый десятый человек; удобства выборки студентов и аспирантов по маркетингу колледжа Сидней бизнеса, которые были приглашены для участия; и онлайн лавинообразный метод, при котором подготовленных исследователей разговаривал с людьми по всему миру в чатах и предложила им заполнить онлайновый опрос.
Эти данные были введены в таблицы Excel для очистки и переведен в SPSS для проверки гипотез, используя независимые т-тестов и корреляций. Переменные были рассмотрены пол, возраст, доход, интернет использование, азартные игры тратить в месяц, и интернет-азартная игра тратить в месяц. Данные не были нормально распределенной в переменных использования Интернета, азартные игры и проводят азартные игры интернет потратить как это наблюдается в гистограммы, нормальные участки вероятности или Шапиро-Уилкса статистики (р <0,05). Кроме того, степень асимметрии и эксцесса значения были отнесены к категории крайней во всех трех переменных (Кокс, 2005:35-36). Таким образом, данные журнала преобразованы (Кокс, 2005) для нормализации данных моделей.
Возможные ограничения исследования включают ошибки выборки, в результате неслучайной выборки, а ответ смещения, такие, как ощущение респондентов смущает честно ответив на вопросы анкеты. Таким образом, результаты применимы только к опрошенных и не могут передаваться для населения в целом. Несмотря на эти ограничения, это разведочные исследования позволили предварительные выводы о явлении, которое трудно определить и исследовать.
4. РЕЗУЛЬТАТЫ И АНАЛИЗ
Оригинальных данных завершенных исследований (N = 481) составила торговый перехватить интервью (N = 84), студенты (N = 334) и аспирантуру (п = 16) маркетинг студентов и онлайн-опросов (п = 47). Подмножество 58 полезная ответов от тех, кто об азартных играх в Интернете состоит из студентов (п = 27), онлайн-респондентов (N = 19) и торговый центр опрошенных (п = 12).
Анализ гендерных показали, что мужчины (n = 47) в значительной степени Outnumbered женщин (п = 9).
Более трех четвертей определили игроков онлайн регулярно покупать в Интернете (п = 45), по сравнению с лишь 12 респондентов, которые этого не делают.
Выявленные онлайновых игроков обследования широкого спектра профессий: студенты дневного отделения (п = 22), профессиональной или управленческой (п = 12), служащие (п = 9), временных работников (п = 8), сделки ( п = 3), неполный рабочий день студентов (п = 2) и безработных (п = 1).
Чаще всего уровень образования определены игроки интернет был TAFE / колледж или степень бакалавра (как п = 16); другим уровнем образования средней школы (N = 13), степень магистра (п = 10) и PhD (п = 2 ).
Чаще всего уровень доходов среди интернет-игроков было меньше $ 20000 в год (N = 29), а затем на $ 20,000-40,000 (п = 12), $ 40,000-60,000 (п = 8), $ 60,000-80,000 (п = 3), $ 80000 - 100 000 (п = 1) и более $ 100 000 (п = 2).
Результаты показали, что более определили игроков интернет были из молодого поколения Y (п = 33), чем из поколения X (п = 22).
Эти данные были первоначально оценены с помощью соотношения переменных общего использования Интернета, всего игорного проводят азартные игры и интернет тратить. Использование Интернета была оценена на основе полной часов респондентов сообщили, что используют интернет дома и на работе. Всего проводят азартные игры была оценена в исследовании инструментом, с помощью добавления вся игорная деятельность, как сообщили в долларах в месяц, и интернет-азартная игра тратить была оценена в исследовании инструментом, с помощью добавления всех интернет-организация азартных игр, как сообщили в долларах в месяц.
Первоначальный визуальный анализ (гистограммы, коробка участков и участков нормальной QQ) и Шапиро-Уилкса статистики (р <0,05) указали, что данные по всем трем переменным не были распределены нормально. Таким образом, все переменные в перекодировать нормально распределенных данных с помощью логарифмического преобразования (Кокс, 2005). Вход превращается данные, свидетельствующие о нормальной модели распределения были подтверждены Шапиро-Уилкса статистики, где р> 0,05.
Линейная корреляция три переменные определены два значимая связь (р <0,000) между переменными с положительными коэффициентами корреляции: (I) от общего объема использования Интернета и игорного потратить (г = 0,588) и (II) между общей суммой расходов и игорных азартных игр через Интернет рублей (г = 0,638). Таблица 1 дает информацию о соотношении трех переменных.
Было отмечено, что хотя 58 респондентов сообщили, азартные игры в интернете, азартные игры провести полный и интернет-азартная игра тратить было меньше ответов. О проверке оригиналы документов опроса, респонденты не смогли завершить долларов проиграл вопросы и, таким образом данные не хватало для этих переменных.
Дальнейший анализ наняла независимых т-тесты для сравнения средств Generation X и Y поколения для переменных от общего объема использования Интернета, всего игорного проводят азартные игры и интернет тратить. В сравнении Generation X (п = 22) и поколение Y (п = 30) на основе переменной общее количество часов провел в интернете, существенная разница наблюдается (р = 0,005) со средствами 3,13 и 2,53, соответственно. Значительная разница в средствах позволяет предположить, что Gen X респондентов опроса тратить больше времени на интернет, чем Gen Ю.
С другой стороны, сопоставление Поколение X (п = 21) и "Поколение Y (п = 21), исходя из общей переменной играть тратить, показали никакого существенного различия (р = 0,807), со средствами 5,09 и 4,96, соответственно. Решения об отсутствии значимых различий в средствах предположить, что Gen X и Y Gen респондентов подобное поведение в размере деньги проиграл. Сравнение Generation X (п = 14) и поколение Y (п = 30), на основе переменной интернет азартные игры тратить, показали значительные различия (р = 0,004) со средствами 5,40 и 3,57, соответственно. Эти результаты позволяют предположить, что Gen X респондентов тратят больше денег, азартные игры в Интернете, чем Gen Ю.
Дальнейшее независимых т-тесты были использованы для выявления потенциальных переменных объяснить, почему Gen Y тратить меньше времени на интернет и авантюр менее в Интернете. Переменных доходов и образования данные были преобразованы в журнале соответствуют обычным распределенных данных предположений.
В сравнении Generation X (п = 21) и поколение Y (п = 32), на основе переменной дохода показали значительное различие (р <0,000) со средствами 0,782 и 0,236, соответственно. Значительная разница в средствах позволяет предположить, что Gen X респондентов зарабатывают значительно больше, чем Gen Ю. Кроме того, сравнение Generation X (п = 22) и Y (п = 33), на основе переменной высоком уровне полученного образования, показал, существенная разница (р = 0,001) при среднем 1,061 и 0,597 соответственно. Значительная разница в средствах позволяет предположить, что Gen X респондентов значительно больше, чем традиционное образование Gen Ю.
5. ОБСУЖДЕНИЕ И ВЫВОДЫ
Корреляции поддержки различных понятий в литературе, где линейной корреляции показывает положительную связь между использованием Интернета и азартные игры (г = 0,588). Литературы показывает, что более знание и опыт, которые человек имеет с использованием интернет большей склонности лицо будет иметь для участия в электронной коммерции. Это исследование поддерживает эту концепцию. Кроме того, положительные линейные корреляции между общей суммой расходов азартных игр и онлайн азартных игр расходов (г = 0,638) поддерживает концепцию, что онлайн-канал подходит для сегмента игорного населения. Это ясно, если эти он-лайн игроков представляют собой "новаторов, которые могут стать катализатором для волн '' раннего усыновителей. Альтернативные предложения и правдоподобные объяснения этого явления может быть, что интернет игроки становятся "подключен" на онлайн-игр и, следовательно, по умолчанию, больше времени проводить в интернете. Это альтернативное объяснение может также справедливо и в отношении этих лиц крючковатым 'на онлайн знакомств, порнографию или сайты аукциона. Однако, в любом случае дальнейших эмпирических исследований следует проводить для определения предшествующих переменных и установить причинно-следственную связь.
При анализе времени, затраченного Gen X и Y Gen в интернете, существенная разница наблюдается между этими двумя группами (р = 0,005), с Gen X тратить больше времени на интернет. Это отклонение нулевой гипотезы противоречит широко распространенного убеждения, что молодые люди используют Интернет более старших поколений. Он предположил, что это явление может только справедливы для сравнительно небольшой группы онлайновых игроков в данном исследовании и, следовательно, не распространяется на население в целом.
При анализе общей игорного расходования Gen X и Gen Y, не существенная разница наблюдается между этими двумя группами, с р = 0,807 обеспечения доказательств, на нулевой гипотезы.
При анализе азартные игры расходуют из Gen X и Gen Y, существенная разница наблюдается между 2 группами (р = 0,004), с низким значением р предоставления доказательств против нулевой гипотезы. Дальнейшие исследования показали, что доход и образование, также существенно различаются между Generation X и Y, где р <0,000 и р = 0,001 соответственно. Хотя анализ не может установить причинно-следственную связь, то можно утверждать, что Gen X игроков онлайн имеют лучшие рабочие места для производства больший доход и, следовательно, возможность поставить более высокие суммы.
Сопоставление результатов производительности комиссии (1999) и исследований по сообщениям о мотивации на игру показывает аналогичные результаты для мечта выиграть деньги для благотворительности, как любимое занятие и пройти время. Тем не менее, различия наблюдаются в мотивации социальных причин, атмосфера и азарт, вера в удачу, и избиения шансы. Таблица 2 показывает результаты двух исследований в отношении мотивации игроков.
Причины различий в подходах между исследований не могут быть установлены на основе данных. Тем не менее, можно утверждать, что респонденты в исследовании были отобраны на основе поведения на интернет азартных игр, принимая во внимание, что, по оценкам, менее 1% людей, играть онлайн, что группа проанализировала можно охарактеризовать как "серьезные" игроки. Таким образом, они будут проявлять сильное позитивное отношение по сравнению с образцом общего населения опрошенных Производительность комиссии (1999). Онлайновых игроков сообщить чувство высокой мотивацией в способности обеспечить азартных игр: социальный опыт с атмосферой и волнение, вера в удачу, влияющих на положительный исход, и их способность победить трудности. Для серьезного сегмента игрок, практиков отрасли необходимо выявлять и управлять эффективно группы в целях обеспечения максимальной социально-экономические результаты для обеих selfinterest и ответственность общества.
Это экспериментальное исследование внесло и подтвердили три основные выводы:
* Существует разница между двумя поколениями в времени, затрачиваемого на интернет
* Существует значительная разница между двумя поколениями с учетом их привычкам азартные игры, несмотря на отсутствие наблюдаемых различий в их азартных игр расходов
* Доходов и образования между группами существенно отличается, которые интуитивно можно объяснить причину Gen X тратит больше денег на Интернет, поскольку они имеют больше дохода. Однако то, что остается неясным, почему две группы будет иметь те же игры тратить.
Следующий шаг состоит в распространении этой исследовательской эмпирически изучить эти вопросы в различных ситуациях при помощи вероятностной выборки с учетом демографических тенденций. В центре внимания будущих исследований является профиля онлайн игроков, как в поведении и демографической ситуации, чтобы определить роль Интернета в удовлетворении игроков, а также определить предшествующих факторов в отношении предсказания людей, которые находятся в наибольшей опасности стать проблемой игроков так вмешательства стратегии по сокращению проблема азартных игр могут быть введены.
Ссылки:
ABS, "Меры, основанной на знаниях экономики и общества, Австралии", информационно-коммуникационным технологиям (ИКТ), показатели, Канберра, Австралийское бюро статистики, 2004.
Беллмана, Стивен, Лозе, Джеральд Л., Джонсон, Эрик Дж. ", предикторы Интернет Поведение Покупка", Сообщения ACM, Vol. 42 (12), 1999, 32.
Блейк, Brian F., Нойендорф, Кимберли А. и Valdiserri, Ciolin М., "инновационность и разнообразие интернет-магазин", интернет-исследований: Электронные сетевых приложений и политики, Vol.13 (3), 2003, 156-69.
Босток, William W. ", азартные игры политика Австралии: Мотивации, последствия и варианты", журнал "Вопросы азартных игр, Vol. 13, 2005.
Брин-РБ ", быстрое начало патологических азартных игр в машине игроков: репликации", Международный журнал по охране психического здоровья и наркомании, т. 2, 2004, 44-49
Центр исследований азартных игр ", подростков Азартные игры в ACT", доклад Комиссии ACT азартные игры, март 2005.
Кокс, Шеридан J., SPSS: анализ без Тоска, Мильтон: John Wiley
Деннис Чарльз Харрис, Лиза и Санду, Balraj, "Из кирпича кликов: понимание электронной потребителей", Качественные исследования рынка: Международный научный журнал, т. 5 (4), 2002, 281-290.
Dholakia, Ruby Рой и Uusitalo, Ути ", переход на электронные магазины: потребительские свойства и восприятие торговых льгот", Международный журнал по розничной
Doherty, Neil F. и Эллиса-Чедвик, Fiona Е., "Взаимоотношения между предприятиями розничной торговли", ориентированной стратегии и электронной коммерции: эмпирический анализ ", интернет-исследований: Электронные сетевых приложений и политики, Vol. 13 (3), 2003, 170-172.
Gartner Group, "CRM в сфере труда: Восемь характеристики CRM победителей", <A HREF = "http://www.bentley.edu/empl/c/chin/mk/crm.htm" целевых = "_blank" относительной = " NOFOLLOW "> www.bentley.edu / етр / с / подбородка / мк / <crm.htm / A>. (Ред.): Gartner Group, 2001.
Голдсмит, Рональд Е., "Использование доменов Конкретные Инновационность шкала для выявления новых потребителей Интернет", интернет-исследований: Электронные сетевых приложений и политики, Vol. 11 (2), 2001, 149-158.
Hitwise, "Интернет игорного бизнеса", Hitwise Великобритания, 2005.
Хоффман, Донна Л. Новак, Томас П., Venkatesh, Alladi, "С интернет стали неотъемлемой частью", Сообщения ACM, Vol. 47 (7), 2004, 37-42.
Джойн, Джессика L., Шерер, Клиффорд У. и Шойфеле, Dietram А., "Исследование мотивации потребителя веб использование и их последствия для электронной коммерции", журнал по вопросам потребительского маркетинга, Vol. 20 (2), 2003, 90-108.
Кале, Sudhir H., "CRM в игры: Это не crapshot", UNLV Игровые исследований
Kamarainen, Веса, Smaros, Johanna, Холмстром, Ян и Jaakola, Томи, "Экономическая эффективность egrocery бизнеса", Международный журнал по розничной
Karayanni, Деспина A., "Web-покупатели и не покупатели: совместимость, относительные преимущества и демография", Европейская Business Review, Vol. 15 (3), 2003, 141-152.
Langewisch, Марк Фриш и W, G Рон, "Классификация патологических азартных игр, как расстройство импульсным управлением", Электронный журнал азартные вопросы, Vol. 3, 2005.
Лейтон, Аллан и Уортингтон, Андрей, "Влияние социально-экономических факторов на игорный расходов", Международный журнал социальной экономики, Vol. 26 (1), 1999, 430-440.
Льюис, Angela, "Интернет-зависимость - Cyber изобретение, или" Cyn 'времени? ", Австралийские консультации Ассоциации Journal, июль, 2001.
Макмиллен J. и Вулли, Р., с отмыванием денег в австралийских казино, Австралийский институт исследований Азартные игры - УВВС, 2001.
Monsuwe, Тонита Переа у, Dellaert, Бенедикт GC и Deruyter Ко ", Что заставляет потребителей покупать в Интернете? Обзор литературы", Международный научный журнал "Управление сфера услуг, Vol. 15 (1), 2004, 102-121.
Нил, CM, Quester, П. и Хокинс Д., Потребительское поведение: их значение для стратегии маркетинга (3-е изд.), Санкт-Петербург: McGraw-Hill, 2002.
Neuborne Е., Кервин, К., "Поколение Y", в Business Week Online, Vol. 2004: Инк McGraw-Hill Companies, 1999.
Phau, Ян и Пун, Суй Мэн, "Факторы, влияющие на виды выпускаемой продукции и услуг, приобретаемых через Интернет", интернет-исследований: Электронные сетевых приложений и политики, Vol. 10 (2), 2000, 102-113.
Производительность комиссии, промышленности Австралии азартных игр, Содружество Австралия, 1999.
Ranaweera, Chatura, Макдугалл, Гордон и Bansal, Harvir ", модели поведения интернет-клиентов в первые сделки: Ведение последствий характеристик клиентов", Теория маркетинга, Vol. 5 (1), 2005, 51-74.
Рейнольдс, Джонатан, "Charting многоканальный будущем: варианты и ограничений", Международный журнал по розничной
Sauer, C. и Бертон, С., есть ли место для универмагов в Интернете? Уроки отказались пилота. Журнал в области информационных технологий, Vol. 14, 1999, 387-398.
Секстон, Рэндалл С. Джонсон, Ричард А. и Хайнит, Майкл A., "Предсказание Интернет / электронная коммерция использовать", интернет-исследований: Электронные сетевых приложений и политики, Vol. 12 (5), 2002, 402-410.
Teo, Томпсон и SH Yuanyou, Ю. (2005), "Интернет покупательское поведение: экономика транзакционных издержек", Omega, Vol. 33 (5), 2005, 451-466.
Vijayasarathy, Лев Р. Джонс, Джозеф М., "Печать и Интернет-каталог торгового: оценка позиции и намерения", интернет-исследований: Электронные сетевых приложений и политики, Vol. 10 (3), 2000, 191-202.
Вольберг, Рейчел A., "Пятнадцать лет проблемы азартных игр распространенности исследований: Что мы знаем? Куда мы идем?" Электронный журнал азартные вопросы, Vol. 10 октября 2004 года.
Vrechopoulos, Адам П., Siomkos, Джордж Дж. и Doukidis, Георгий I. ", интернет-магазин принятия греческих потребителей", Европейский журнал Инновационный менеджмент, Vol. 4 (3), 2001, 142-153.
Уотсон, Л. и Кале, S., "Знайте, когда нужно держать их: Применение значение казино жизни концепцию игры казино стол", Международная азартные исследований, 2003.
АВТОР профили:
Джеффри Ли исследователь Джеффри Ли, старший преподаватель на факультете маркетинга, имеет степень бакалавра в области прикладных наук и MBA и DBA от MGSM. Во время своего официального исследования, лекции и исследования, Джеффри завершила несколько других проектов, научных исследований, включая исследования в интерактивном режиме музыка, образование и отраслевых исследований.
Гленн Пирс исследователь Гленн Пирс, старший преподаватель Школы маркетинга, имеет степень бакалавра, магистра в области маркетинга и доктора ОТС ". Во время официальных исследований, чтения лекций и научных исследований, Гленн широкий ассортимент наградами научно-исследовательских проектов, направленных на исследования в области образования.
Джеффри Ли, Университет Западного Сиднея, Австралия
Гленн Пирс, Университет Западного Сиднея, Австралия