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id: wiki-2026-0508-addiction-neuroscience
title: Addiction Neuroscience
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aliases: [중독 신경과학, addiction, dopamine pathway, mesolimbic, reward system]
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tags: [neuroscience, psychology, addiction, dopamine, reward-system, behavioral-design, game-design, ethics]
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (manual cleanup 2026-05-09)
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  language: psychology / neuroscience
  applicable_to: [Game Design, Behavioral Economics, UX]
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# Addiction Neuroscience

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> **Reward circuit (mesolimbic dopamine) 의 reinforcement + prefrontal cortex 의 control 약화 → 의지 X**. "도덕적 약점" 가 아닌 brain disease. Game / app 의 "engagement" 디자인 가 이 mechanism 활용 (윤리적 deal).

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

### 핵심 brain circuit
1. **Mesolimbic (reward)**: VTA → nucleus accumbens → 즐거움 / motivation. 도파민 dominant.
2. **Prefrontal cortex (PFC)**: planning / impulse control / decision.
3. **Amygdala**: emotional salience / craving cue.
4. **Hippocampus**: context / memory of reward.

매 addiction 의 cycle:
- **Binge / Intoxication**: VTA → NAc spike (도파민).
- **Withdrawal / Negative Affect**: amygdala 의 stress, dysphoria.
- **Preoccupation / Anticipation**: PFC 약화 → impulse 우세.

### Mechanism 의 단계
1. **Initial**: substance / behavior 가 도파민 surge.
2. **Tolerance**: 같은 effect 의 더 큰 dose.
3. **Sensitization**: cue (광고, 알림) 의 craving ↑.
4. **Dependence**: withdrawal 의 negative state.
5. **Compulsion**: PFC 약 → 자동.
6. **Relapse**: cue / stress → 재발.

### 매 addiction 가 같은 path
- 약물: alcohol, nicotine, opioid, stimulant.
- 행동: gambling, gaming, social media, porn, food, shopping.

→ "Behavioral addiction" 가 DSM-5 의 official (gambling만, gaming 가 ICD-11).

### 게임 / 앱 디자인 의 응용 (윤리적 주의)
**Slot machine 기법** (Skinner box 기반):
- Variable reward (예측 X = 도파민 ↑).
- Loot box / gacha.
- Daily login bonus / streak.
- Push notification 의 craving cue.
- Feed 의 infinite scroll (anticipation 의 끝없음).
- "5 분만" intent → 1 hour.

→ "Engagement" 가 design 의 가장 큰 win 가, addiction 의 victim 도 만듦.

**현대 backlash**:
- China 가 minor 의 game time 1 hour / day.
- EU 가 loot box 의 gambling regulation.
- Apple / Google 가 screen time 도구.
- "Humane tech" movement (Tristan Harris).

### Game design 의 ethical 고려
- **Hook model** (Eyal): trigger → action → variable reward → investment. 매 cycle = 의존.
- **Dark pattern**: 매 user 의 vulnerability 의 exploit (FOMO, sunk cost).
- **Pay-to-progress**: 매 advance 의 friction → micro-transaction.

VS:
- **Player wellbeing**: 매 session 의 satisfying ending.
- **Healthy break**: "you've played 1 hour" reminder.
- **Spending limit**: 매 user 의 voluntary cap.

→ "내 게임 가 사용자 의 건강 위에 build 되는가?" 의 질문.

### 치료
- **CBT (인지행동치료)**: cue 의 reframe.
- **약물**: methadone (opioid), naltrexone (alcohol).
- **Habit replacement**: 매 trigger 의 다른 response.
- **Community / 12-step**: peer support.
- **DBS (deep brain stimulation)**: 강한 case.
- **Psychedelic-assisted (실험)**: psilocybin / ketamine.

### 신경가소성 (positive note)
- 매 addiction 의 brain change = reversible (시간 + 재활).
- 6 month-1 year 의 abstinence + therapy = 큰 회복.
- "Once an addict, always" 의 myth — biological 의 fact 가 아닌.

## 💻 패턴 (응용 — 윤리적 design)

### Variable reward (Skinner box) — 비윤리적
```ts
function loot(roll: number): Reward {
  if (roll < 0.001) return RARE;     // 0.1%
  if (roll < 0.01) return EPIC;      // 1%
  if (roll < 0.1) return COMMON;     // 10%
  return NOTHING;                     // 89%
}
```

→ 0.1% 의 RARE 가 도파민 surge. 매 player 의 anticipation 유지.
→ 윤리적 / 법적 risk: gambling regulation.

### Healthy alternative
```ts
function dailyReward(streak: number): Reward {
  // 명시적 progression, predictable.
  return {
    coins: 100 + streak * 10,
    item: streak >= 7 ? EPIC : COMMON,
  };
}
```

→ Predictable + fair. 도파민 surge 가 적은 가, satisfaction 가 더 큰 (sense of achievement).

### Wellbeing reminder
```ts
function checkSession(playTime: number) {
  if (playTime > 60 * 60) {
    showReminder({
      title: '1 hour played',
      body: 'Take a break? Save and continue later.',
      cta: ['Continue', 'Save & Quit'],
    });
  }
}
```

→ User 의 control 우선.

### Spending limit
```ts
function checkPurchase(monthlySpend: number, attemptedSpend: number) {
  if (monthlySpend + attemptedSpend > userSetLimit) {
    showWarning('Monthly limit reached. Resume next month?');
    return false;
  }
  return true;
}
```

→ Self-imposed cap. 책임 game design.

## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

| 디자인 결정 | Healthy | Addictive |
|---|---|---|
| Reward | Predictable + fair | Variable random |
| Spending | Limit + transparent | Hidden + escalating |
| Time | Session bookend | Endless |
| Notification | Useful info | Craving cue |
| Friction | Easy quit | Hard quit (sunk cost) |
| Goals | Clear endpoints | Moving goalposts |

**기본값**: User wellbeing > engagement metric. Long-term retention 가 healthy design 의 진짜 win.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **"의지력 vs brain disease"**: 옛 = personal failure. 현 = neurobiological. 매 addict 의 stigma ↓ + treatment access ↑.
- **Addiction vs habit**: 같은 mechanism 가, severity 가 다름. 매 daily coffee 가 mild dependence (withdrawal: headache 1 day) 가 OK 가, opioid 가 life-threatening.
- **Behavioral addiction 의 controversy**: gaming disorder 의 ICD-11 inclusion 가 debate. 매 gamer 가 addict X.
- **Dopamine 의 simplification**: "도파민 = pleasure" 의 myth. Real = "wanting / motivation" (Berridge). Liking ≠ wanting.
- **AI 의 personalization → addiction risk**: 매 user 의 vulnerability 의 ML 가 detect → 매 max engagement. TikTok / Instagram 의 알고리즘.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- 부모: [[Reward-System]]
- 관련 brain region: [[Dopamine-Pathway]] · [[Prefrontal-Cortex]]
- 응용: [[Loot-Box-Mechanics]]
- Adjacent: [[Neuroplasticity]] · [[Reward-Prediction-Error]] · [[Operant-Conditioning]]

## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

**언제 이 지식을 쓰는가:**
- 게임 / 앱 의 engagement design 의 윤리적 review.
- Loot box / gacha 의 player impact 분석.
- "Why is X game so addicting" 의 mechanism 설명.
- Habit-tracking / wellbeing app 의 design.
- Player retention 의 healthy 방법.
- Recovery / wellness app 의 feature.

**언제 쓰면 안 되는가:**
- 의료 / 정신 진단 (반드시 expert consult).
- Specific 약물 dosage 또는 treatment plan.
- Legal regulation 의 specific implementation (lawyer).
- 매 user 의 psychological profile 의 invasive use.
- Marketing 의 manipulation (윤리적 violation).

## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns) — 윤리적 design 관점
- **변수 reward 만 사용**: gambling-like, regulation risk.
- **Hidden odds**: 매 player 의 informed choice X.
- **Sunk cost fallacy 의 active exploit**: "이미 100 hour 투자 → 못 그만"
- **FOMO push notification**: 매 alert 가 craving cue.
- **No spending limit**: 매 player 의 self-control 의 100% reliance.
- **Endless scroll / no break**: physiological addiction 의 design.
- **Personalization 의 max engagement only**: TikTok 식, ethical X.
- **Refund 어려움 (especially minor)**: 부모 의 trust violation.

## 🧪 검증 상태 (Validation)
- **정보 상태:** verified (concept-level).
- **출처 신뢰도:** B (NIDA / NIH 의 대중 자료, Nora Volkow 의 paper, Anna Lembke "Dopamine Nation", Adam Alter "Irresistible").
- **검토 이유:** Manual cleanup. Mechanism 가 안정 합의. Specific 약 / treatment 는 의학 전문가.

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- **기존 유사 문서:** [[Dopamine]] (subset), [[Reward-System]] (parent), [[Game-Design-Ethics]] (응용).
- **처리 방식:** KEEP (focused on addiction specifically).
- **처리 이유:** Game design 와 의 connection 의 강조.

## 🕓 변경 이력 (Changelog)
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|------|-----------|-----------|--------|
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 | UPDATE | A |
| 2026-05-09 | Manual cleanup — duplicate header 제거, code pattern + 윤리적 design + 안티패턴 추가 | UPDATE | B |
