Viele Kinder spielen Computer- und Videospiele („Gaming“). Übermäßiges Gaming kann jedoch in problematischem Gaming oder gar einer Computerspielabhängigkeit („Gaming Disorder“) münden, wobei deren Ätiologie im Kindesalter noch nicht vollständig geklärt ist. Aufgrund des psychologischen Konzepts „Lernen am Modell“ ist ein Einfluss des elterlichen Gaming denkbar. Zudem können Tendenzen zur Aufmerksamkeitsdefizit‑/Hyperaktivitätsstörung (ADHS) bei Kindern eine Gaming Disorder begünstigen. Dabei könnte elterliches Gaming noch verstärkend wirken. Diese Aspekte sollten mit der vorliegenden Studie untersucht werden.

Hintergrund und Fragestellungen

Gaming und Gaming Disorder – Definition und Diagnose

Gaming, das online oder offline Spielen von Computer- und Videospielen mittels Computer, Laptop, Konsole, Smartphone oder Tablet (Pontes et al. 2019), erfreut sich großer Beliebtheit. Im Januar 2020 spielten in Deutschland 2,7 Mio. Kinder (bis 9 Jahre) und 5,3 Mio. 10- bis 19-Jährige zumindest gelegentlich Computer- und Videospiele (game 2020). Ein zu langes und häufiges Gaming birgt jedoch Gefahren, wie beispielsweise schlechtere schulische Leistungen (Adelantado-Renau et al. 2019). Zudem kann sich übermäßiges Gaming zu einem problematischen Gaming bis hin zu einer Gaming Disorder entwickeln. Seit Mai 2019 findet sich diese Verhaltensabhängigkeit als offizielle Diagnose in der 11. Ausgabe der International Classification of Diseases for Mortality and Morbidity Statistics (ICD-11 MMS; World Health Organization 2020), wobei deren Ätiologie noch nicht vollständig geklärt ist (auf ein Entstehungsmodell der „Internet Gaming Disorder“ soll jedoch verwiesen werden: Dong und Potenza 2014). Unter anderem scheint das Geschlecht eine Rolle zu spielen, da Jungen bzw. Männer häufiger problematisches Gaming zeigen als Mädchen bzw. Frauen (Andreassen et al. 2016; Bonnaire und Phan 2017; Vadlin et al. 2016). Zudem werden ein jüngeres Alter (Andreassen et al. 2016; Vadlin et al. 2016), Impulsivität (Choo et al. 2015; King et al. 2019) sowie bei Kindern und Jugendlichen auch elterliches Gaming (Batthyány et al. 2009; Wu et al. 2016) als mögliche Ursachen diskutiert.

Die vorliegende Arbeit knüpft daran an und untersucht in einer Eltern-Kind-Stichprobe die Fragestellungen, ob:

  • Zusammenhänge zwischen elterlichem und kindlichem Gaming bestehen,

  • Gaming und Tendenzen zur ADHS bei Kindern miteinander assoziiert sind und

  • diese Assoziationen durch das Gaming-Verhalten der Eltern moderiert werden.

Gaming – Haben Eltern einen Einfluss auf ihre Kinder?

Dass Eltern und familiäre Beziehungen das Gaming-Verhalten von Kindern beeinflussen können, zeigte bereits eine Metaanalyse, in der problematisches Gaming bei Kindern und Jugendlichen mit einer niedrigeren Dauer an gemeinsamer Familienzeit, weniger elterlicher Zuneigung und mehr elterlicher Feindseligkeit assoziiert war (Schneider et al. 2017). Basierend auf der „Social Learning Theory“ von Bandura (Lernen am Modell; Bandura 1978; Bandura et al. 1963) wäre denkbar, dass elterliches Gaming ebenfalls einen Einfluss auf das Gaming-Verhalten von Kindern hat. Kinder, deren Eltern Gaming ausüben, könnten das Spielen von Computerspielen als besonders erstrebenswert wahrnehmen. Das könnte wiederum dazu führen, dass diese Kinder ebenfalls Computerspiele spielen und dies zudem intensiver tun als Kinder, deren Eltern nicht spielen. Durch elterliches Gaming könnte somit langfristig die Entstehung einer Gaming Disorder bei Kindern und Jugendlichen begünstigt werden.

Nur wenige Studien berücksichtigten elterliches Gaming in Untersuchungen zum Gaming-Verhalten von Kindern und Jugendlichen. Dabei wurde überwiegend gemeinsames Gaming von Eltern und Kindern im Rahmen der aktiven „Mentoring“-Strategie betrachtet (Überwachung der Internet- und Gaming-Aktivitäten des Kindes; z. B. Benrazavi et al. 2015; Lee und Kim 2017). Lediglich zwei Studien untersuchten, ob Eltern auch ohne ihre Kinder Computerspiele spielten, und wie dies mit dem Gaming-Verhalten der Kinder zusammenhing. Dabei spielten Eltern von Jugendlichen mit pathologischem Gaming häufiger selbst Computerspiele als Eltern von Jugendlichen, die nur selten spielten (Batthyány et al. 2009). Zudem gab es positive Zusammenhänge zwischen problematischem Gaming bei Jugendlichen und der Häufigkeit des elterlichen Online-Gaming sowie der Häufigkeit, mit der die Eltern sie zum Spielen von Online-Spielen aufforderten (Wu et al. 2016).

Es wurden die folgenden Hypothesen angenommen:

Hypothese 1.

Elterliches und kindliches Gaming sind nicht unabhängig voneinander. In der Gruppe der computerspielenden Eltern ist der Anteil an computerspielenden Kindern höher als in der Gruppe der nicht-computerspielenden Eltern.

Hypothese 2.

Die Werte von Eltern und Kindern im Gaming Disorder Test (GDT) sind positiv miteinander assoziiert.

Zusammenhang mit der Aufmerksamkeitsdefizit-/ Hyperaktivitätsstörung

Bei der ADHS handelt es sich um eine neurologische Entwicklungsstörung, die häufig im Kindesalter auftritt und bis ins Erwachsenenalter bestehen kann (American Psychiatry Association 2013). Zu den Hauptsymptomen zählen Unaufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität, wobei Jungen 2‑ bis 4‑mal häufiger betroffen sind als Mädchen (American Psychiatry Association 2013). Die ADHS wird häufig von komorbiden Substanzkonsumstörungen begleitet (American Psychiatry Association 2013), weshalb auch Zusammenhänge mit der Gaming Disorder denkbar sind. Dafür spricht, dass Impulsivität ein Risikofaktor für die Entstehung einer Gaming Disorder darstellt (Choo et al. 2015; King et al. 2019). Zusätzlich fanden sich bereits positive Zusammenhänge zwischen ADHS-Tendenzen und „Addictive Video Gaming“ bei Erwachsenen (Andreassen et al. 2016; Mathews et al. 2019). Zudem wurden Assoziationen zwischen der „Computer Gaming Disorder“ und Tendenzen zu Hyperaktivität/Impulsivität bei Jungen bzw. Tendenzen zur Unaufmerksamkeit bei Mädchen berichtet. Interessanterweise hing dabei jedoch nur Unaufmerksamkeit bei Jungen sowie Mädchen mit längerem und häufigerem Gaming zusammen (Paulus et al. 2018). Hinzu kommt, dass Jugendliche mit ADHS-Symptomen ein 2,43-mal höheres Risiko für problematisches Gaming haben als Jugendliche ohne ADHS-Symptome (Vadlin et al. 2016). Für Erwachsene mit einer ADHS-Diagnose wurde sogar ein 13,51-mal höheres Risiko für eine diagnostizierte Internet Gaming Disorder angegeben als für Erwachsene ohne ADHS (Yen et al. 2017). In einer 4‑jährigen Längsschnittstudie zeigte sich zudem, dass ADHS-Symptome bei Kindern zu längerem Gaming führten, Gaming umgekehrt jedoch nicht die ADHS-Symptome verstärkte (Stenseng et al. 2020). Daher wurden die folgenden Hypothesen aufgestellt:

Hypothese 3.

Computerspielende Kinder haben höhere ADHS-Tendenzen als nicht-computerspielende Kinder.

Hypothese 4.

Bei Kindern sind GDT-Werte und ADHS-Tendenzen positiv assoziiert.

Es ist denkbar, dass Kinder eher ein problematisches Gaming entwickeln, wenn zwei Risikofaktoren zusammen auftreten. In diesem Fall wären dies die ADHS-Tendenzen des Kindes bei gleichzeitigem Vorliegen eines problematischen Gaming-Verhaltens der Eltern. Deshalb wird zudem ein möglicher Moderationseffekt untersucht:

Hypothese 5.

Der elterliche GDT-Wert moderiert die positive Assoziation zwischen dem GDT-Wert der Kinder und deren ADHS-Tendenzen. Je höher der elterliche GDT-Wert, desto stärker ist die Assoziation zwischen dem GDT-Wert und den ADHS-Tendenzen bei Kindern.

Studiendesign und Untersuchungsmethoden

Ablauf

Die Erhebung erfolgte über eine zweiteilige anonyme Online-Elternbefragung, wobei Proband*innen v. a. mithilfe von Influencer*innen auf sozialen Medien rekrutiert wurden. Der erste Teil der Elternbefragung erfasste u. a. Gaming und ADHS-Tendenzen des Kindes, der zweite Teil u. a. Gaming der Eltern. Alle Teilnehmenden erhielten vor der Befragung eine digitale Probandeninformation und stimmten der Teilnahme digital zu. Vorgehen und Studiendesign sind konform mit der aktuellen Fassung der Deklaration von Helsinki und wurden von der Ethikkommission der Universität Ulm geprüft und genehmigt. Das Vorgehen und die Hypothesen der vorliegenden Arbeit wurden am 22.06.2020 im Open Science Framework (https://osf.io/t82m6) präregistriert.

Stichprobe

Es beantworteten 260 Proband*innen beide Teile der Elternbefragung vollständig. Ausgeschlossen wurden neun Eltern mit Kindern unter drei Jahren und zwei Eltern, die innerhalb des Erhebungszeitraums zweimal an der Befragung teilgenommen hatten. Die finale Stichprobe umfasste 249 Teilnehmende. Die Elternstichprobe war M = 34,94 Jahre alt (SD ± 4,88 Jahre; Spanne: 23 bis 51 Jahre) und setzte sich aus 244 Frauen (98,0 %), 4 Männern und einem diversen Elternteil zusammen. Der Großteil der Eltern besaß ein Fachabitur oder einen höheren Bildungsabschluss (n = 194; 77,9 %). Es waren 28 (11,2 %) Eltern alleinerziehend.

Die Kinderstichprobe war M = 5,72 Jahre alt (SD ± 2,18 Jahre; Spanne: 3 bis 11 Jahre) und bestand aus 144 Jungen (57,8 %) und 105 Mädchen. Bei 247 (99,2 %) Kindern handelte es sich um die leiblichen Kinder, zwei waren Pflegekinder. Es besuchten 92 Kinder (36,9 %) den Kindergarten, 13 (5,2 %) den Kindergarten und gleichzeitig die Vorschule, 2 (0,8 %) nur die Vorschule, 85 (34,1 %) die Grundschule, 10 (4,0 %) eine sonstige Schule und 47 (18,9 %) waren weder im Kindergarten noch in der (Vor‑)Schule.

Fragebogen

Gaming Disorder Test

Im Selbstbericht werden die Schwere und negativen Konsequenzen des Gaming (hier als „problematisches Gaming“ bezeichnet) innerhalb der letzten 12 Monate erfasst (Pontes et al. 2019). Zur Erfassung des problematischen Gaming der Kinder wurde eine zweite Version mit dem Zusatz „Mein Kind“ erstellt (Zusatzmaterial online: Gaming Disorder Test – Fremdbericht für Kinder). Beide Versionen bestehen aus 4 Items (Likert-Skala: 1 [nie] bis 5 [sehr oft]). Der Modell-Fit für die Kinderversion war unzureichend (χ2(2) = 26,90, p < 0,001; Comparative Fit Index [CFI] = 0,87; Tucker-Lewis Index [TLI] = 0,61; Root Mean Square Error of Approximation [RMSEA] = 0,33; Standardized Root Mean Residual [SRMR] = 0,07). Doch die Faktorladungen der Items (λ1 = 0,68, λ2 = 0,74, λ3 = 0,85, λ4 = 0,73) entsprachen denen von Pontes et al. (2019), wo allerdings nur der Selbstbericht-Fragebogen präsentiert wird. Der Modell-Fit für die Selbstberichtsversion war perfekt (χ2(2) = 0,44, p = 0,803; CFI = 1,00; TLI = 1,04; RMSEA = 0,00; SRMR = 0,01). Es wurden getrennte Summenwerte für den Selbstbericht (αEltern = 0,76) und Fremdbericht (αKinder = 0,80) berechnet. Der GDT wurde jeweils nur ausgefüllt, wenn zumindest gelegentlich Computerspiele gespielt wurden (Frage im Ja/Nein-Antwortformat), was auf 98 Eltern und 114 Kinder zutraf.

Diagnose-Checkliste Aufmerksamkeitsdefizit‑/Hyperaktivitätsstörung (DCL-ADHS)

Mithilfe der 18 Items der DCL-ADHS werden die ICD-10-Diagnosekriterien der ADHS im Kindesalter erfasst (Likert-Skala: 0 [nicht vorhanden] bis 3 [sehr stark ausgeprägt]; Döpfner et al. 2008). Zur Erfassung im Fremdbericht durch die Eltern erhielten alle Items den Zusatz „Mein Kind“. Der beste Modell-Fit wurde für das Modell mit drei separaten, interkorrelierten Faktoren für Unaufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität erzielt (χ2(132) = 311,02, p < 0,001; CFI = 0,92; TLI = 0,91; RMSEA = 0,07; SRMR = 0,06). Deshalb wurden im Gegensatz zur Präregistrierung drei separate Mittelwerte für die Skalen Unaufmerksamkeit (9 Items; α = 0,90), Hyperaktivität (5 Items; α = 0,86) und Impulsivität (4 Items; α = 0,81) berechnet.

Kontrollvariablen

Das Alter der Eltern und Kinder sowie das Geschlecht der Kinder wurden als Kontrollvariablen betrachtet. Die Elternstichprobe beinhaltete zu wenige Männer (n = 4), um das elterliche Geschlecht ebenfalls zu berücksichtigen.

Statistische Analysen

Die Modell-Fits der Fragebogen wurden mithilfe konfirmatorischer Faktorenanalysen (Schätzer: Maximum Likelihood) untersucht. Die Normalverteilung wurde anhand der Kriterien Schiefe und Kurtosis < 2 beurteilt (Miles und Shevlin 2001), was für die Kurtosis der elterlichen und kindlichen GDT-Werte nicht der Fall war (Tab. 1). Deshalb wurden nichtparametrische Testverfahren angewandt. Potenzielle Einflüsse des Alters (Eltern und Kinder) und des kindlichen Geschlechts wurden mittels Spearman-Korrelationen, Mann-Whitney U‑Tests und eines χ2-Unabhängigkeitstests überprüft (2-seitige Testungen). Die Kontrollvariablen waren mit verschiedenen interessierenden Variablen assoziiert, weshalb diese in weiteren Analysen, wenn möglich, kontrolliert wurden. Zur Überprüfung der ersten Hypothese wurde ein χ2-Unabhängigkeitstest berechnet (keine Kontrolle für Alter und Geschlecht möglich). Hypothese 2 wurde in der Teilstichprobe spielender Eltern und Kinder (n = 60), getrennt für Jungen und Mädchen, mit partiellen Spearman-Korrelationen überprüft (kontrolliert: Alter der Eltern, Alter der Kinder). Hypothese 3 wurde mithilfe des Mann-Whitney U‑Tests für Jungen und Mädchen getrennt überprüft (keine Kontrolle für Alter möglich). Hypothese 4 wurde in der Teilstichprobe der spielenden Kinder (n = 114) mit partiellen Spearman-Korrelationen, getrennt für Jungen und Mädchen, überprüft (kontrolliert: Alter der Eltern, Alter der Kinder). Die Hypothesen 1 bis 4 wurden einseitig getestet. Blockweise hierarchische Regressionen (Kriterium: GDT-Wert Kind) wurden in der Teilstichprobe spielender Eltern und Kinder (n = 60) zur Überprüfung von Hypothese 5 berechnet. Modell 1 beinhaltete die Kontrollvariablen (Block 1), Modell 2 zusätzlich die Haupteffekte (Block 2: Unaufmerksamkeit, Hyperaktivität, Impulsivität, GDT-Wert der Eltern) und Modell 3 zudem die Interaktionseffekte (Block 3). Zur Interpretation von Interaktionseffekten wurden alle metrischen Variablen z‑standardisiert. In der Präregistrierung wurden die ADHS-Tendenzen als Kriterien und der GDT-Wert der Kinder als Prädiktor beschrieben. Da dies insgesamt in neun separaten Regressionsmodellen resultieren würde, wurde das Vorgehen entsprechend angepasst.

Tab. 1 Deskriptive Statistiken relevanter Variablen
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Es wurde ein generelles α‑Level von 0,05 angenommen und bei Bedarf Bonferroni-korrigiert. Die Analysen wurden in SPSS 26 und R (Paket lavaan; Rosseel 2012) durchgeführt.

Ergebnisse

Deskriptive Statistiken

Deskriptive Statistiken der relevanten Variablen finden sich in Tab. 1.

Zusammenhänge der Kontrollvariablen mit Gaming und ADHS-Tendenzen

Alter der Eltern und Kinder

Nur das Alter von Eltern und Kindern (ρ = 0,29, p < 0,001) sowie das Alter der Kinder und Tendenzen zur Hyperaktivität (ρ = −0,18, p = 0,004) korrelierten signifikant. Keine weiteren Korrelationen mit dem Alter der Eltern bzw. der Kinder waren signifikant. Es lagen keine Altersunterschiede zwischen computerspielenden Eltern und denen, die nicht spielten, vor. In der Gruppe der computerspielenden Kinder waren die Eltern und Kinder signifikant älter als in der Gruppe der Kinder, die keine Computerspiele spielten (Alter der Eltern: U = 5961,50, p = 0,002, MSpieler = 36,02, MNichtspieler = 34,02; Alter Kinder: U = 4338,00, p < 0,001, MSpieler = 6,61, MNichtspieler = 4,97).

Geschlecht der Kinder

Gaming und das Geschlecht der Kinder waren unabhängig voneinander (χ2(1) = 2,45, p = 0,118). Jungen waren älter (U = 6280,50, p = 0,021), hatten höhere GDT-Werte (U = 845,50, p < 0,001), stärkere Tendenzen zur Unaufmerksamkeit (U = 5831,00, p = 0,002) und stärkere Tendenzen zur Impulsivität (U = 6454,50, p = 0,047) als Mädchen (Tab. 1).

Elterliches und kindliches Gaming

Elterliches und kindliches Gaming waren voneinander abhängig (χ2(1) = 15,52, p < 0,001), da in der Gruppe der computerspielenden Eltern der Anteil an computerspielenden Kindern größer war als der Anteil an nicht-computerspielenden Kindern. Umgekehrt war in der Gruppe der nicht-computerspielenden Eltern der Anteil an computerspielenden Kindern geringer als der Anteil an nicht-computerspielenden Kindern (Tab. 2).

Tab. 2 Kreuztabelle der beobachteten und erwarteten Häufigkeiten von computerspielenden und nicht-computerspielenden Eltern und Kindern
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Darüber hinaus waren die GDT-Werte der Eltern mit denen der Jungen (ρ = 0,34, p = 0,029; n = 34) und Mädchen (ρ = 0,35, p = 0,047; n = 26) signifikant positiv korreliert, wobei beide Korrelationen nach der Bonferroni-Korrektur des α‑Levels (0,05/2 = 0,025) nicht mehr signifikant waren.

ADHS-Tendenzen und Gaming bei Kindern

Computerspielende Mädchen und Jungen hatten keine höheren Tendenzen zu Unaufmerksamkeit, Hyperaktivität und Impulsivität als Jungen und Mädchen, die keine Computerspiele spielten (Tab. 3).

Tab. 3 Vergleich der Tendenzen zur Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung von computerspielenden und nicht-computerspielenden Kindern, getrennt nach Geschlecht
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In der Gruppe der computerspielenden Kinder fielen die Korrelationen zwischen dem GDT-Wert und ADHS-Tendenzen bei Jungen und Mädchen unterschiedlich aus. Bei Jungen wurde nur die Korrelation des GDT-Werts mit Impulsivität signifikant (ρ = 0,23, p = 0,028; n = 72), bei Mädchen nur die Korrelation mit Unaufmerksamkeit (ρ = 0,38, p = 0,008; n = 42). Die übrigen Korrelationen waren nicht signifikant (Jungen: Unaufmerksamkeit: ρ = 0,17, p = 0,075, Hyperaktivität: ρ = 0,09, p = 0,226; Mädchen: Hyperaktivität: ρ = 0,14, p = 0,186, Impulsivität: ρ = 0,15, p = 0,173). Nach der Bonferroni-Korrektur des α‑Levels (0,05/6 = 0,0083) war nur die Korrelation der Mädchen signifikant.

Problematisches Gaming bei Kindern – Relevanz elterlicher GDT-Werte und kindlicher ADHS-Tendenzen

Modell 3 der blockweisen hierarchischen Regression, in dem Kontrollvariablen, Haupteffekte und Interaktionen enthalten waren, klärte signifikant die meiste Varianz des kindlichen GDT-Werts auf (R2bereinigt = 0,45, F(10,49) = 5,80, p < 0,001). Signifikante Prädiktoren waren das kindliche Geschlecht sowie die Interaktion aus Impulsivität und dem elterlichen GDT-Wert. Kinder mit einer hohen Impulsivität, deren Eltern hohe GDT-Werte hatten, hatten signifikant höhere GDT-Werte und wiesen somit eher ein problematisches Gaming-Verhalten auf als Kinder mit einer hohen Impulsivität, deren Eltern niedrige GDT-Werte hatten. Es soll angemerkt werden, dass in Modell 2 der GDT-Wert der Eltern ein signifikant positiver Prädiktor für den kindlichen GDT-Wert war (Tab. 4).

Tab. 4 Blockweise hierarchische Regressionen zur Vorhersage des kindlichen GDT-Werts
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Diskussion

Interpretation der Ergebnisse

In dieser präregistrierten Studie wurde untersucht, ob i) das Gaming von Eltern und Kindern zusammenhängt, ii) ADHS-Tendenzen und Gaming von Kindern miteinander assoziiert sind, und iii) diese Assoziationen durch das Gaming-Verhalten der Eltern moderiert werden.

Das Gaming von Eltern und Kindern war voneinander abhängig, und es gab zudem einen positiven Zusammenhang zwischen problematischem Gaming (GDT-Wert) bei Eltern und Kindern. Allerdings war Gaming bei Kindern nicht prinzipiell mit höheren ADHS-Tendenzen assoziiert. Doch korrelierte bei computerspielenden Kindern problematisches Gaming positiv mit Tendenzen zu Impulsivität bei Jungen bzw. mit Tendenzen zu Unaufmerksamkeit bei Mädchen. Ein problematisches Gaming-Verhalten der Eltern verstärkte den Zusammenhang zwischen Impulsivität und problematischem Gaming bei Kindern i. Allg.

Die vorliegenden Ergebnisse unterstützen die Annahme, dass Eltern durch ihr eigenes Gaming einen Einfluss auf das Gaming-Verhalten ihre Kinder haben, worauf schon frühere Studienergebnisse hindeuteten (Batthyány et al. 2009; Wu et al. 2016). Dieser Zusammenhang kann möglicherweise durch das psychologische Konzept „Lernen am Modell“ (Bandura 1978; Bandura et al. 1963) erklärt werden, wonach Kinder das Verhalten ihrer Eltern nachahmen. Kinder beobachten, wie ihre Eltern Computerspiele ausführen, und möchten dies ebenfalls tun. Hier sollten sich Eltern ihrer Vorbildfunktion bewusst sein und das eigene Gaming einschränken, insbesondere wenn ihr Kind problematische Gaming-Tendenzen entwickelt. Denn übermäßiges Gaming kann nicht nur zu schlechteren schulischen Leistungen der Kinder führen (Adelantado-Renau et al. 2019), sondern langfristig eine Gaming Disorder zur Folge haben. Diese Gefahr sollte nicht unterschätzt werden, da diese Verhaltensabhängigkeit u. a. mit Kontrollverlust und Interessenverlust an anderen Aktivitäten als dem Gaming einhergehen kann (World Health Organization 2020).

Das Ergebnis, dass Gaming bei Kindern nicht automatisch mit höheren ADHS-Tendenzen einhergeht, ist durchaus nachvollziehbar, denn das Ausüben eines bestimmten Verhaltens sagt noch nichts über dessen Intensität aus. Zudem ist es unwahrscheinlich, dass alle 34,3 Mio. Gamer in Deutschland (game 2020) unter einer ADHS oder einer Gaming Disorder leiden. Allerdings stellt das Vorhandensein von ADHS-Symptomen einen Risikofaktor für problematisches Gaming dar (Vadlin et al. 2016; Yen et al. 2017). Die gefundenen positiven Korrelationen zwischen problematischem Gaming und Tendenzen zu Impulsivität bei Jungen bzw. Unaufmerksamkeit bei Mädchen replizieren frühere Studienergebnisse (Andreassen et al. 2016; Mathews et al. 2019; Paulus et al. 2018) und deuten darauf hin, dass bereits (subklinisch) erhöhte ADHS-Tendenzen mit einem stärkeren problematischen Gaming-Verhalten assoziiert sind. Obwohl es sich um korrelative Zusammenhänge handelt, zeigt eine aktuelle Längsschnittstudie die Wirkrichtung des Zusammenhangs auf. Demnach führen ADHS-Symptome zu längeren Gaming-Zeiten bei Kindern, wohingegen längere Gaming-Zeiten umgekehrt keinen Anstieg der ADHS-Symptome zur Folge haben (Stenseng et al. 2020). Vor allem Eltern von Kindern mit einer ADHS-Diagnose sollten deshalb darauf achten, dass ihre Kinder nicht zu viel und zu lange Computerspiele spielen. Allgemein sollte Kindern neben dem Gaming noch genügend Zeit zum Spielen in der realen Welt bleiben, da besonders körperbetontes Spielen wichtig für die kognitive, emotionale und soziale Entwicklung ist (LaFreniere 2013; Lindsey und Colwell 2013; Pellegrini und Smith 1998).

Stärken und Limitationen

Die vorliegende Studie zeichnet sich durch ihre Präregistrierung aus und durch die Berücksichtigung von zwei möglichen Risikofaktoren (elterliches Gaming und ADHS-Tendenzen des Kindes) sowie deren Interaktion für die Entstehung eines problematischen Gaming-Verhaltens bei Kindern. Dadurch wurde ein wichtiger Beitrag geleistet, die grundlegenden Mechanismen der Gaming Disorder im Kindesalter zu verstehen. Darüber hinaus wurde zur Erfassung des problematischen Gaming ein Fragebogen verwendet, der die Diagnosekriterien der Gaming Disorder gemäß des ICD-11 abbildet (Pontes et al. 2019; World Health Organization 2020).

Allerdings können die Ergebnisse der vorliegenden Studie nicht generalisiert werden. Das liegt u. a. an der Elternstichprobe, die vorwiegend aus Müttern bestand, sowie an der kleinen Teilstichprobe aus computerspielenden Eltern und deren computerspielenden Kindern. Es ist zu vermuten, dass die überwiegend weibliche Stichprobe durch Selbstselektion zustande kam, da die Rekrutierung hauptsächlich über soziale Medien erfolgte, die stärker von Frauen genutzt werden. Die Interpretation der Ergebnisse im Zusammenhang mit elterlichem Gaming ist deshalb eingeschränkt. Da Männer gemäß der Literatur höhere GDT-Werte aufweisen als Frauen, könnten die Zusammenhänge zwischen elterlichem und kindlichem Gaming entsprechend anders ausfallen. Trotz der überwiegend weiblichen Elternstichprobe wurden dennoch Effekte in die erwartete Richtung gefunden, die die bestehende Literatur replizieren. Gleichwohl ist weitere Forschung mit größeren und heterogeneren Stichproben nötig. Auch hinsichtlich der Kausalität können keine Aussagen getroffen werden. Zwar ist aus theoretischen Überlegungen eine Beeinflussung des kindlichen Gaming durch das der Eltern wahrscheinlicher als der umgekehrte Effekt, doch diese Annahme muss durch Längsschnittstudien bestätigt werden. Zudem wurden Daten, basierend auf Selbst- und Fremdberichten, analysiert, woraus sich ebenfalls Einschränkungen hinsichtlich der Ergebnisinterpretation ergeben. Zu guter Letzt zeigte der GDT im Fremdbericht einen unzureichenden Modell-Fit. Hier werden in Zukunft Verbesserungen vorgenommen werden müssen.

Fazit für die Praxis

  • Eltern sollten sich des Einflusses ihres Gaming-Verhaltens auf das ihrer Kinder bewusst sein und ggf. ihre eigenen Gaming-Zeiten einschränken, wodurch sie ihre Kinder und sich selbst vor der Entstehung einer Gaming Disorder bewahren könnten.

  • Besonders Eltern von Kindern mit einer ADHS sollten auf deren Gaming-Zeiten achten, da für diese Kinder ein erhöhtes Risiko besteht, eine Gaming Disorder zu entwickeln.

  • Allgemein sollte darauf geachtet werden, dass Kindern neben dem Gaming noch ausreichend Zeit für körperbetontes Spielen in der realen Welt bleibt.