As críticas ao uso desta medida contemplam tanto a falta de padronização nas instruções, procedimentos e escalas utilizadas, quanto nas estratégias de análise (Elson, Mohseni, Breuer, Scharkow, & Quandt, 2014), resultando em um conjunto de inconsistências que fragilizam a medida, podendo inclusive resultar em conclusões diferentes a depender das estratégias de tratamento e análise de dados selecionadas pelo pesquisador. Estudos sobre o impacto dos jogos digitais na dimensão afetiva enfocam, principalmente, a medida de estados afetivos por meio de escalas explícitas, com a Positive and Negative Affect Schedule e a State Hostility Scale , na tentativa de se verificar possíveis alterações destes estados a curto prazo. Sínteses das principais evidências empíricas sobre agressividade (Anderson & Bushman, 2001; Anderson et al., 2010) e prosocialidade (Greitemeyer & Mügge, 2014) apontam que a exposição a jogos violentos tendem a aumentar a ocorrência de afetos negativos e reduzir a de afetos positivos, quando comparados a jogos neutros ou prosociais (e uma relação inversa pode ser observada no caso destes últimos). Exemplos de construtos associados a essa dimensão versam sobre, além de estados afetivos, processos de dessensibilização (Huesmann, 2007), cooperação e empatia (Greitemeyer, 2013b), bem como sentimentos agressivos (Jeong, Biocca, & Bohil, 2012). Considerando a diversidade de variáveis previstas no GLM, faz-se necessário compreender quais outras variáveis podem intermediar a relação entre jogos e comportamento, o que pode inclusive esclarecer os diferentes resultados encontrados na literatura. Para se atingir este objetivo, uma estratégia natural de pesquisa é explorar relações de mediação entre variáveis. Pesquisadores que estudam tanto o comportamento agressivo (Barlett & Anderson, 2013) quanto prosocial (Greitemeyer & Osswald, 2009) tem sugerido que se considerar variáveis mediadoras é um dos caminhos mais profícuos para o desenvolvimento teórico e metodológico da área.
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