Artículo

Predicción de los estados de flow según la personalidad en jugadores amateurs de deportes electrónicos

González, Pablo Christian Icon

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Fecha

03/2020

Editorial

Fundación Acta Fondo para la Salud Mental

Revista

Acta Psiquiátrica y Psicológica de América Latina

Título del libro

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Fecha del evento

Institución organizadora

ISSN

0001-6896

eISSN

2362-3829

ISBN

Idioma

Español

Tipo del evento

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Resumen

Los deportes electrónicos han estado ganando terreno en los últimosaños, convirtiéndose en uno de los principales pasatiempos de niñosy adolescentes. Debido a este crecimiento, la psicología científica hacomenzado a estudiar a quienes juegan estos deportes, siguiendo loslineamientos de la psicología deportiva clásica y utilizando variablesde estudio tradicionales en deportistas, como es el estado de Flow. Elobjetivo de este estudio fue analizar qué rasgos de personalidad predicenlos estados de Flow en jugadores amateurs de uno de estosdeportes electrónicos: el League of Legends. Se conformó una muestrade 302 (91% masculino) jugadores amateurs, con una media deedad de 23 años. Los resultados arrojaron que los mayores predictorespositivos del estado de Flow fueron la apertura a la experiencia yla extroversión, como así también el neuroticismo resultó ser un predictornegativo.
Electronic sports have gained ground in recent years, becoming one of the main hobbies of children and adolescents. Thanks to this growth, scientific psychology has undergone the study of players dedicated to these sports, following the guidelines of classical sports psychology and using traditional variables in athletes, such as the state of Flow. The objective of this study was to analyze what personality traits predict the Flow state in amateur players of one of these esports, League of Legends. A sample of 302 (91% male) amateur players was formed, with an average age of 23. The results showed that the greatest positive predictors of the Flow state were openness to experience and extroversión, and neuroticism proved to be a negative predictor.

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