欧洲28国青少年赌博频率的跨司法管辖区关联因素：基于机器学习的研究

本研究针对欧洲青少年赌博行为存在显著跨国差异的问题，采用随机森林（RF）机器学习方法分析ESPAD调查中7,765名16岁赌博青少年的158项风险因素。研究发现赌博率最高为黑山（26.5%），最低为马耳他（5.5%），酒精使用是跨国共性预测因子，而烟草/药物使用、夜间外出等则呈现地域特异性。成果为制定文化适应性预防策略提供数据支持，发表于《Psychiatry Research》。

　　

赌博在青少年群体中已成为全球性公共卫生问题，随着在线赌博平台兴起，未成年人接触赌博的机会显著增加。尽管各国法律对未成年人赌博有严格限制，但欧洲各国青少年赌博率仍存在惊人差异——从马耳他的5.5%到黑山的26.5%，这种差异背后隐藏着怎样的社会文化密码？更值得警惕的是，赌博行为往往与物质滥用、心理健康问题形成恶性循环，而现有研究多局限于单一国家分析。为破解这一难题，由西班牙消费部资助的国际研究团队首次采用机器学习方法，对28个欧洲国家的青少年赌博行为展开全景式解码。

研究团队利用2019年欧洲学校酒精和其他药物调查项目（ESPAD）数据，采用随机森林（Random Forest, RF）这一能处理高维度变量的机器学习算法，对7,765名16岁赌博青少年的158项风险因素进行重要性排序。样本覆盖常规教育、职业培训等各类学校，排除特殊教育群体，确保数据代表性。技术路线包含特征选择、模型训练和交叉验证等关键步骤，通过计算变量重要性得分（Variable Importance Measures）识别跨国一致性预测因子。

【INTRODUCTION】部分揭示，赌博在青少年中具有"双重面孔"——既是社交娱乐，又可能发展为病态赌博（problem gambling）。研究特别指出，在线赌博的匿名性和便捷性显著降低了青少年的参与门槛。

【Design】显示研究设计创新性：通过比较28个司法管辖区数据，首次系统评估法律环境、文化规范等宏观因素与个体行为的交互作用。样本筛选采用分层随机抽样，确保每个国家至少1,500名参与者。

【Characteristics of the sample】呈现关键基线数据：男性赌博率（11%）是女性（3.19%）的3.4倍。频率分布显示，爱尔兰81.5%赌博者属低频（每月≤1次），而格鲁吉亚46.38%达到中高频（每月2-4次）。

【DISCUSSION】深度解析发现：1）酒精使用是28国共同预测因子，特别是社交饮酒（social drinking）和情绪调节饮酒（mood regulation drinking）动机；2）游戏行为（gaming）与赌博在11国呈现显著关联，暗示数字娱乐的成瘾共性；3）父母监管（parental monitoring）强度与赌博频率呈负相关，但在南欧国家相关性更强；4）夜间外出（going out at night）作为风险因子，在低纬度国家表现更突出，可能与作息文化差异有关。

结论部分强调，该研究突破传统统计方法局限，通过机器学习识别出赌博行为的"核心-外围"风险结构：酒精使用构成跨文化核心风险，而烟草/药物使用、休闲方式等形成文化敏感的外围因素。研究团队建议：1）针对酒精使用开展联合干预；2）根据地域特征调整预防策略——如南欧应加强家庭监管，北欧需关注数字娱乐转化风险。这些发现为欧盟制定差异化的青少年赌博防控指南提供了实证依据，特别是对即将出台的《欧洲未成年人赌博预防公约》具有直接参考价值。值得注意的是，研究也暴露出现有监测体系的不足——ESPAD问卷尚未充分涵盖加密货币赌博等新兴形式，这将是未来研究的重要方向。