- 24/11/2023
- Category: Commentaries ID
Penulis: Leonardo
Editor: Perdana Karim & Alfredo Putrawidjoyo
Saat ini, gim daring telah menjadi primadona. Hingga tahun 2023, terdapat setidaknya 173,27 juta akun pengguna gim daring di Indonesia (Statista, 2023). Selain itu, APJII (2023) menunjukkan bahwa mayoritas (42,23%) dari mereka memainkan gim daring selama >4 jam.
Di sisi lain, berbagai penelitian menyebutkan bahwa indikator penggunaan internet berlebih adalah durasi penggunaan harian >5 jam (Lin dkk., 2015; Tamura dkk., 2017). Indikator ini tidak disebutkan langsung dalam Manual Diagnostik dan Statistik Gangguan Mental edisi ke-5 (DSM-V). Namun, penelitian-penelitian sebelumnya kerap menunjukkan penggunaan internet >5 jam per hari sering kali menimbulkan masalah fisik (insomnia, sakit kepala, penurunan penglihatan) (Bener dkk., 2019) dan psikososial (impulsif, agresif, adiktif) (Stojković dkk., 2022).
We Are Social (2023) menyebutkan bahwa rata-rata penggunaan internet masyarakat Indonesia adalah 7 jam 42 menit per hari. Gim daring hanya menjadi salah satu kepentingan dalam menggunakan internet. Masih terdapat keperluan-keperluan lain, seperti sosial media, siniar, dll. yang membuat penggunaan internet harian melebihi 5 jam (Agatha, 2023). Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan internet masyarakat tergolong dalam kategori berlebih.
Fakta ini sangatlah mengkhawatirkan. Sebab, penggunaan internet berlebih rentan merupakan penggunaan bermasalah (problematic use) (Brailovskaia dkk., 2021; Brooks & Clark, 2019). Sementara itu, penggunaan bermasalah dapat menyebabkan berbagai problem psikologis seperti yang telah disebutkan sebelumnya.
Namun, indikator “berlebih” tersebut hanya berlaku untuk penggunaan internet yang bersifat periferal. Penggunaan yang sifatnya sentral, seperti kepentingan akademik dan profesional, tidak termasuk dalam kategori berlebih walaupun digunakan >5 jam (Filiz, 2015). Sebab, penggunaan periferal yang berlebih cenderung membuat preferensi (hal yang disenangi) dan aspirasi (hal yang penting) individu berkorelasi negatif (Cocchi dkk., 2013). Dengan kata lain, kontrol diri individu menjadi lemah. Sementara itu, penggunaan sentral >5 jam justru menguatkan kontrol diri individu (Buckner dkk., 2008).
Oleh karena itu, penggunaan internet dan gim dari pada atlet e-sport secara logis tidak termasuk dalam kategori berlebih. Sebab, ekosistem industri e-sport menuntut para atletnya untuk menggunakan gawai, internet, dan gim daring lebih intensif (Ma dkk., 2013). Hal ini diafirmasi oleh (Gong dkk., 2019) yang menemukan bahwa fungsi kognitif atlet e-sport papan atas lebih unggul dibandingkan pemain papan bawah.
Namun, penelitian-penelitian lain menemukan bahwa atlet e-sport cenderung memiliki masalah kognitif yang sama seperti pengguna internet bermasalah (Ioannidis dkk., 2019; Şenyiğit & Kıran, 2019). Dengan kata lain, para atlet e-sport tidak kebal terhadap gangguan penggunaan bermasalah. Padahal, preferensi dan aspirasi atlet e-sport cenderung koheren dan penggunaannya dilakukan secara profesional. Lalu, mengapa hal tersebut dapat terjadi?
Atlet E-Sport, Pemain Nonatlet, dan Pengguna Internet Bermasalah
Walaupun sama-sama memainkan gim daring, terdapat perbedaan mendasar antara atlet e-sport dan pemain nonatlet. Atlet e-sport merupakan pemain gim daring yang bertujuan untuk berkompetisi, bukan berekreasi (Ma dkk., 2013). Selain itu, gim juga menjadi bagian dari pekerjaan profesional mereka. Hingga saat ini, setidaknya terdapat 18.219 atlet aktif e-sport di dunia, 720 di antaranya merupakan orang Indonesia (eSports Earnings, 2023). Maka, tidak heran apabila terdapat disparitas rata-rata durasi penggunaan gim daring antara pemain nonatlet (+4 jam) (APJII, 2023) dan atlet e-sport (8,54 jam) (Limelight Networks, 2021).
Selain aspek demografis, terdapat pula perbedaan dalam aspek neuropsikologis. Pada atlet e-sport, bagian otak Default Mode Network (DMN) yang mengatur preferensi dan Central Executive Network (CEN) yang mengatur aspirasi memiliki koherensi tinggi (Gong dkk., 2019). Artinya, individu mampu mengarahkan perilakunya untuk mencapai cita-cita atau tujuan hidupnya. Hal ini cenderung lebih rendah pada pemain nonatlet (Gong dkk., 2019).
Namun, Deluze dkk., (2017) menemukan bahwa inhibisi kontrol pada atlet e-sport ditemukan rendah. Selain itu, Klaffehn dkk., (2018) juga membuktikan hasil yang sama pada fleksibilitas kognitif. Inhibisi kontrol merupakan kemampuan untuk mengesampingkan hal-hal distraktif. Sementara itu, fleksibilitas kognitif merupakan kemampuan menyelesaikan masalah secara fleksibel dan adaptasi terhadap tugas baru. Dua hal ini menjadi konstruk psikologis yang merefleksikan fungsi kognitif otak, khususnya bagian DMN dan CEN (Diamond, 2013). Artinya, hasil tersebut menunjukkan bahwa DMN dan CEN bekerja secara antikorelatif. Hal yang sama terjadi pada pengguna internet bermasalah.
Ekosistem Kompetitif E-Sport
Leis dan Lautenbach (2020) mengklasifikasikan e-sport ke dalam dua jenis, yaitu kompetitif dan nonkompetitif. Perbedaan antara dua jenis e-sport tersebut terletak pada level sekresi hormon kortisol yang terkait dengan stres (van Paridon dkk., 2017). Sekresi ini tidak hanya terjadi pada saat kompetisi, namun bersifat antisipatif. Artinya, atlet e-sport cenderung mengalami paparan kortisol dan stres secara intens dalam jangka waktu yang lama.
Eksposur stres tersebut dapat menyebabkan ketidakseimbangan kognitif antara DMN dan CEN (Clemens dkk., 2017). Bagian DMN otak mengalami peningkatan regulasi dan aktivasi sebagai respons dari stres dan antisipasi terhadapnya. Dalam tahap kronis, DMN bahkan dapat menimbulkan alert default state —tubuh merasa sedang dalam kondisi bahaya— yang berkepanjangan. Sementara itu, CEN mengalami penurunan regulasi dan aktivasi.
Ketidakseimbangan ini juga diperkuat dengan ketimpangan konektivitas dengan bagian Salience Network (SN) otak yang berperan terhadap pengaturan atensi (Pyeon dkk., 2021). DMN mengalami hiperkonektivitas dengan SN, sedangkan CEN mengalami hipokonektivitas —penurunan tingkat konektivitas. Berbagai hubungan antikorelatif inilah yang menyebabkan regulasi dan kontrol diri individu menjadi menurun, khususnya pada atlet e-sport.
Solusi atas Kontradiksi
Sifat kompetitif e-sport menjadi aspek moderator utama yang dapat menjawab disparitas berbagai penelitian sebelumnya (Leis & Lautenbach, 2020). Tentu, kekhasan sistemik ini tidak dapat dicerabut dari ekosistem e-sport dan internalisasi orientasi kompetitif para atletnya. Oleh karena itu, diperlukan suatu intervensi psikologis untuk ‘mengakalinya’.
Jeda waktu antarturnamen menjadi masa paling signifikan dalam pemulihan psikologis atlet e-sport (Andre dkk., 2020). Selain rekreasi, kepribadian altruis para atlet juga perlu dibentuk melalui kegiatan-kegiatan sosial. Sebuah penelitian metaanalisis menemukan bahwa interaksi sosial yang bersifat altruis, seperti kegiatan relawan, dapat meningkatkan integrasi fungsional antara DMN dan CEN (Feng dkk., 2021). Peningkatan ini dipengaruhi oleh sekresi hormon serotonin ketika seseorang melakukan kegiatan sosial yang altruis (Kiser dkk., 2012). Eksposur serotonin memberikan dampak yang cenderung bertolak belakang dengan kortisol, seperti menstabilkan emosi dan mengurangi kecemasan. Maka, serotonin sering disebut sebagai hormon kebahagiaan.Berdasarkan temuan-temuan di atas, pihak-pihak yang terlibat di dalam industri e-sport, termasuk klub dan organisasi, perlu mengantisipasi mudarat dan memaksimalkan manfaat bagi para atletnya. Beberapa cara yang dapat dilakukan, yaitu dengan rutin mengadakan intervensi psikologis oleh psikolog olahraga, mengurangi intensitas latihan pada waktu-waktu tertentu, dan membentuk perilaku altruis para atlet melalui kegiatan sosial. Tentu berbagai langkah tersebut bukan sekadar kewajiban, melainkan demi keberlanjutan e-sport itu sendiri.
Daftar Pustaka
Andre, T. L., Walsh, S. M., Valladao, S., & Cox, D. (2020). Physiological and perceptual response to a live collegiate esports tournament. International Journal of Exercise Science, 13(6), 1418.
APJII. (2023). Survei Internet Indonesia .
Bener, A., Yildirim, E., Torun, P., Çatan, F., Bolat, E., Alıç, S., Akyel, S., & Griffiths, M. D. (2019). Internet addiction, fatigue, and sleep problems among adolescent students: A large-scale study. International Journal of Mental Health and Addiction, 17, 959–969.
Brailovskaia, J., Stirnberg, J., Rozgonjuk, D., Margraf, J., & Elhai, J. D. (2021). From low sense of control to problematic smartphone use severity during Covid-19 outbreak: The mediating role of fear of missing out and the moderating role of repetitive negative thinking. PLoS One, 16(12), e0261023.
Brooks, G. A., & Clark, L. (2019). Associations between loot box use, problematic gaming and gambling, and gambling-related cognitions. Addictive behaviors, 96, 26–34.
Buckner, R. L., Andrews‐Hanna, J. R., & Schacter, D. L. (2008). The brain’s default network: anatomy, function, and relevance to disease. Annals of the new York Academy of Sciences, 1124(1), 1–38.
Clemens, B., Wagels, L., Bauchmüller, M., Bergs, R., Habel, U., & Kohn, N. (2017). Alerted default mode: functional connectivity changes in the aftermath of social stress. Scientific reports, 7(1), 40180.
Cocchi, L., Zalesky, A., Fornito, A., & Mattingley, J. B. (2013). Dynamic cooperation and competition between brain systems during cognitive control. Trends in cognitive sciences, 17(10), 493–501.
Deleuze, J., Christiaens, M., Nuyens, F., & Billieux, J. (2017). Shoot at first sight! First person shooter players display reduced reaction time and compromised inhibitory control in comparison to other video game players. Computers in Human Behavior, 72, 570–576.
Diamond, A. (2013). Executive functions. Annual review of psychology, 64, 135–168.
eSports Earnings. (2023, Februari 1). Leading eSports countries ranked by number of active eSports competition players worldwide in 2022. https://remote-lib.ui.ac.id:6499/statistics/780631/esports-competition-country-number-of-players-world/.
Feng, C., Eickhoff, S. B., Li, T., Wang, L., Becker, B., Camilleri, J. A., Hetu, S., & Luo, Y. (2021). Common brain networks underlying human social interactions: Evidence from large-scale neuroimaging meta-analysis. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 126, 289–303.
Filiz, A. K. A. R. (2015). Purposes, causes and consequences of excessive internet use among Turkish adolescents. Eurasian Journal of Educational Research, 15(60), 35-56.
Gong, D., Ma, W., Liu, T., Yan, Y., & Yao, D. (2019). Electronic-sports experience related to functional enhancement in central executive and default mode areas. Neural Plasticity, 2019.
Ioannidis, K., Hook, R., Goudriaan, A. E., Vlies, S., Fineberg, N. A., Grant, J. E., & Chamberlain, S. R. (2019). Cognitive deficits in problematic internet use: meta-analysis of 40 studies. The British Journal of Psychiatry, 215(5), 639–646.
Kiser, D., SteemerS, B., Branchi, I., & Homberg, J. R. (2012). The reciprocal interaction between serotonin and social behaviour. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 36(2), 786–798.
Klaffehn, A. L., Schwarz, K. A., Kunde, W., & Pfister, R. (2018). Similar task-switching performance of real-time strategy and first-person shooter players: Implications for cognitive training. Journal of Cognitive Enhancement, 2, 240–258.
Leis, O., & Lautenbach, F. (2020). Psychological and physiological stress in non-competitive and competitive esports settings: A systematic review. Psychology of sport and exercise, 51, 101738.
Limelight Networks. (2021, Maret 16). Average weekly hours spent playing video games in selected countries worldwide as of January 2021 . https://remote-lib.ui.ac.id:6499/statistics/273829/average-game-hours-per-day-of-video-gamers-in-selected-countries/.
Lin, Y.-H., Lin, Y.-C., Lee, Y.-H., Lin, P.-H., Lin, S.-H., Chang, L.-R., Tseng, H.-W., Yen, L.-Y., Yang, C. C. H., & Kuo, T. B. J. (2015). Time distortion associated with smartphone addiction: Identifying smartphone addiction via a mobile application (App). Journal of psychiatric research, 65, 139–145.
Ma, H., Wu, Y., & Wu, X. (2013). Research on essential difference of e-sport and online game. Informatics and management science V, 615–621.
Pyeon, A., Choi, J., Cho, H., Kim, J.-Y., Choi, I. Y., Ahn, K.-J., Choi, J.-S., Chun, J.-W., & Kim, D.-J. (2021). Altered connectivity in the right inferior frontal gyrus associated with self-control in adolescents exhibiting problematic smartphone use: A fMRI study. Journal of Behavioral Addictions, 10(4), 1048–1060.
Şenyiğit, A., & Kıran, B. (2019). Investigation of problematic internet use according to cognitive flexibility levels of high school students. International Journal of Eurasia Social Sciences. C, 10(35), 162–168.
Statista. (2023, November 8). Number of digital video game users worldwide from 2017 to 2027, by segment (in billions). https://remote-lib.ui.ac.id:6499/forecasts/456610/video-games-users-in-the-world-forecast.
Stojković, I., Vukosavljević-Gvozden, T., David, I., & Purić, D. (2022). Internet addiction in adolescents: a rational emotive and cognitive behavior therapy perspective. Journal of Rational-Emotive & Cognitive-Behavior Therapy, 40(4), 817–840.
Tamura, H., Nishida, T., Tsuji, A., & Sakakibara, H. (2017). Association between excessive use of mobile phone and insomnia and depression among Japanese adolescents. International journal of environmental research and public health, 14(7), 701.van Paridon, K. N., Timmis, M. A., Nevison, C. M., & Bristow, M. (2017). The anticipatory stress response to sport competition; a systematic review with meta-analysis of cortisol reactivity. BMJ open sport & exercise medicine, 3(1), e000261.
