Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân Đoạn Người Chơi Đánh Bạc Trung Quốc Dựa Trên Hình Thức Đánh Bạc: Phân Tích Lớp Tiềm Ẩn
Tóm tắt
Việc phân đoạn người chơi đánh bạc là cần thiết để hiểu rõ những đặc điểm riêng biệt của họ và thực hiện các biện pháp tùy chỉnh trong công tác giảm thiểu thiệt hại. Các nghiên cứu trước đây thường áp dụng động lực và mức độ tham gia đánh bạc làm tiêu chí phân đoạn. Tuy nhiên, các tiêu chí này ít có thể được nhận diện thông qua quan sát. Các hình thức đánh bạc, được sử dụng trong các nghiên cứu phân đoạn đánh bạc gần đây, dễ quan sát hơn, tạo điều kiện thuận lợi cho công tác phòng ngừa và điều trị của chính phủ và những người thực hành, vì các đoạn được xác định có triệu chứng rối loạn đánh bạc riêng biệt. Do đánh bạc rất phổ biến trong cộng đồng người Trung Quốc và ít thông tin được biết đến về nhóm sắc tộc này liên quan đến các hình thức đánh bạc, phân tích lớp tiềm ẩn đã được sử dụng để phân loại 855 người chơi đánh bạc Trung Quốc tại Macau dựa trên sự tham gia của họ trong 11 hình thức đánh bạc trong 12 tháng qua. Phân tích đã xác định ba phân khúc riêng biệt: người chơi đánh bạc tại sòng bạc, người chơi xổ số và người chơi đánh bạc xã hội. Những khác biệt về xã hội - nhân khẩu giữa ba phân khúc đã được tiết lộ. Người chơi đánh bạc tại sòng bạc, so với những người chơi khác, có khả năng cao hơn gặp phải triệu chứng của DSM-V, đặc biệt là triệu chứng thoát khỏi thực tế và tự cứu. Người chơi xổ số và người chơi đánh bạc xã hội chỉ khác nhau ở một triệu chứng, trong đó người chơi xã hội có khả năng cao hơn trong việc theo đuổi những gì họ đã mất. Dựa trên những kết quả này, các nhà làm chính sách ở Macau được khuyến nghị ưu tiên các biện pháp giảm thiểu thiệt hại của họ, chẳng hạn như yêu cầu các sòng bạc cung cấp đào tạo cho công nhân để giúp nhận diện các triệu chứng rối loạn đánh bạc và rằng công nhân nên can thiệp khi phát hiện các triệu chứng thoát khỏi thực tế và tự cứu từ những người chơi đánh bạc. Cần đặc biệt chú ý đến những người chơi đánh bạc nam tại sòng bạc Macau, những người thất nghiệp hoặc có trình độ học vấn cao nhất là tốt nghiệp trung học.
Từ khóa
#Phân đoạn người chơi đánh bạc #Rối loạn đánh bạc #Phân tích lớp tiềm ẩn #Macau #Chính sách giảm thiểu thiệt hạiTài liệu tham khảo
American Gaming Association. (2018). Economic impact of the US gaming industry. Retrieved from https://www.americangaming.org/wp-content/uploads/2018/06/OE-AGA-Economic-Impact-US-2018-June.pdf. 28 March 2019.
American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders: DSM-5 (5th ed.). Washington, DC: American Psychiatric Association.
Barsky, J. (2018). Fishing for whales: A segmentation model for social casinos. International Journal of Quality and Service Sciences,10(4), 400–421.
Boldero, J. M., Bell, R. C., & Moore, S. M. (2010). Do gambling activity patterns predict gambling problems? A latent class analysis of gambling forms among Australian youth. International Gambling Studies,10(2), 151–163.
Cantinotti, M., & Ladouceur, R. (2008). Harm reduction and electronic gambling machines: Does this pair make a happy couple or is divorce foreseen? Journal of Gambling Studies,24(1), 39–54.
Challét-Bouju, G., Hardouin, J. B., Lagadec, M., Burlacu, S., Valleur, M., Magalon, D., et al. (2016). Profiles of problem and non-problem gamblers, depending on their preferred gambling activity. Addiction Research & Theory,24(3), 209–222.
Challet-Bouju, G., Hardouin, J. B., Renard, N., Legauffre, C., Valleur, M., Magalon, D., et al. (2015). A gamblers clustering based on their favorite gambling activity. Journal of Gambling Studies,31(4), 1767–1788.
Chen, S. C., Shoemaker, S., & Zemke, D. M. V. (2013). Segmenting slot machine players: a factor-cluster analysis. International Journal of Contemporary Hospitality Management,25(1), 23–48.
Cotte, J. (1997). Chances, trances, and lots of slots: Gambling motives and consumption experiences. Journal of Leisure Research,29(4), 380–406.
Dowling, N. A., Smith, D., & Thomas, T. (2005). Electronic gaming machines: Are they the ‘crack-cocaine’ of gambling? Addiction,100(1), 33–45.
Ferris, J., & Wynne, H. (2001). The Canadian Problem Gambling Index: Final report. Ottowa: Canadian Centre on Substance Abuse.
Fong, L. H. N., Chui, P. M. W., Cheong, I. S. C., & Fong, D. K. C. (2018a). Moderating effects of social support on job stress and turnover intentions. Journal of Hospitality Marketing & Management,27(7), 795–810.
Fong, D. K. C., Fong, L. H. N., Chark, R., & Chui, P. M. W. (2018b). The bias of size in gambling decisions: Evidence from a casino game. Cornell Hospitality Quarterly,59(1), 78–84.
Fong, D. K. C., & Ozorio, B. (2005). Gambling participation and prevalence estimates of pathological gambling in a Far-east gambling city: Macao. UNLV Gaming Research & Review Journal,9(2), 15–28.
Gainsbury, S. M., Russell, A., Blaszczynski, A., & Hing, N. (2015). The interaction between gambling activities and modes of access: A comparison of Internet-only, land-based only, and mixed-mode gamblers. Addictive Behaviors,41, 34–40.
Geiser, C. (2013). Data analysis with Mplus. New York, NY: The Guildford Press.
Goudriaan, A. E., Slutske, W. S., Krull, J. L., & Sher, K. J. (2009). Longitudinal patterns of gambling activities and associated risk factors in college students. Addiction (Abingdon, England),104(7), 1219. https://doi.org/10.1111/j.1360-0443.2009.02573.x.
Griffiths, M., & Barnes, A. (2008). Internet gambling: An online empirical study among student gamblers. International Journal of Mental Health and Addiction,6(2), 194–204.
Hand, C., & Singh, J. (2014). Segmenting the betting market in England. International Journal of Market Research,56(1), 111–127.
Heiskanen, M., & Toikka, A. (2016). Clustering Finnish gambler profiles based on the money and time consumed in gambling activities. Journal of Gambling Studies,32(2), 363–377.
Lam, D. (2007). An exploratory study of gambling motivations and their impact on the purchase frequencies of various gambling products. Psychology & Marketing,24(9), 815–827.
LaPlante, D. A., Kleschinsky, J. H., LaBrie, R. A., Nelson, S. E., & Shaffer, H. J. (2009). Sitting at the virtual poker table: A prospective epidemiological study of actual Internet poker gambling behavior. Computers in Human Behavior,25(3), 711–717.
LaPlante, D. A., Nelson, S. E., LaBrie, R. A., & Shaffer, H. J. (2011). Disordered gambling, type of gambling and gambling involvement in the British Gambling Prevalence Survey 2007. The European Journal of Public Health,21(4), 532–537.
Lee, C. K., Lee, Y. K., Bernhard, B. J., & Yoon, Y. S. (2006). Segmenting casino gamblers by motivation: A cluster analysis of Korean gamblers. Tourism Management,27(5), 856–866.
Lesieur, H. R., & Blume, S. B. (1987). The south oaks gambling screen (SOGS): A new instrument for the identification of pathological gamblers. American Journal of Psychiatry,144(9), 1184–1188.
Macau Gaming Inspection and Coordination Bureau. (2017). Gaming statistics. Retrieved July 8, 2019 from http://www.dicj.gov.mo/web/en/information/DadosEstat/2016/content.html#n1.
Moufakkir, O., Singh, A. J., der Woud, A. M., & Holecek, D. (2004). Impact of light, medium and heavy spenders on casino destinations: Segmenting gaming visitors based on amount of non-gaming expenditures. UNLV Gaming Research & Review Journal,8(1), 59–71.
Muthén, L. K., & Muthén, B. O. (2015). Mplus user’s guide (7th ed.). Los Angeles, CA: Muthén & Muthén.
Nylund, K., Asparouhov, T., & Muthén, B. O. (2007). Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling: A Monte Carlo simulation study. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal,14(4), 535–569.
Park, M., Yang, X., Lee, B., Jang, H. C., & Stokowski, P. A. (2002). Segmenting casino gamblers by involvement profiles: A Colorado example. Tourism Management,23(1), 55–65.
Rennert, L., Denis, C., Peer, K., Lynch, K. G., Gelernter, J., & Kranzler, H. R. (2014). DSM-5 gambling disorder: Prevalence and characteristics in a substance use disorder sample. Experimental and Clinical Psychopharmacology,22(1), 50–56.
Ronzitti, S., Soldini, E., Lutri, V., Smith, N., Clerici, M., & Bowden-Jones, H. (2016). Types of gambling and levels of harm: A UK study to assess severity of presentation in a treatment-seeking population. Journal of Behavioral Addictions,5(3), 439–447.
Studer, J., Baggio, S., Mohler-Kuo, M., Simon, O., Daeppen, J. B., & Gmel, G. (2016). Latent Class Analysis of gambling activities in a sample of young Swiss men: Association with gambling problems, substance use outcomes, personality traits and coping strategies. Journal of Gambling Studies,32(2), 421–440.
Tang, C. S. K., & Wu, A. M. S. (2009). Screening for college problem gambling in Chinese societies: Psychometric properties of the Chinese version of the South Oaks Gambling Screen (C-SOGS). International Gambling Studies,9(3), 263–274.
Tang, C. S. K., Wu, A. M. S., Tang, J. Y. C., & Yan, E. C. W. (2010). Reliability, validity, and cut scores of the South Oaks Gambling Screen (SOGS) for Chinese. Journal of Gambling Studies,26(1), 145–158.
Walker, D. M., & Sobel, R. S. (2016). Social and economic impacts of gambling. Current Addiction Reports,3(3), 293–298.
Welte, J. W., Barnes, G. M., Wieczorek, W. F., Tidwell, M. C. O., & Hoffman, J. H. (2007). Type of gambling and availability as risk factors for problem gambling: A tobit regression analysis by age and gender. International Gambling Studies,7(2), 183–198.
Welte, J. W., Barnes, G., Wieczorek, W., Tidwell, M., & Parker, J. (2004). Risk factors for pathological gambling. Addictive Behaviors,29(2), 323–335.
Wong, I. A., Fong, H. I. V., & Liu, M. T. (2012). Understanding perceived casino service difference among casino players. International Journal of Contemporary Hospitality Management,24(5), 753–773.
Wu, A. M. S., Lai, M. H. C., & Tong, K. K. (2014). Gambling disorder: Estimated prevalence rates and risk factors in Macao. Psychology of Addictive Behaviors,28(4), 1190–1197.