Summary
Здесь мы представляем на основе компьютера, мульти-агентных игры Сота, который позволяет экспериментальные исследования коллективного человеческого движения поведение через черный точка аватары на виртуальный 2D гексагональной игровое поле. Можно задать различные экспериментальные условия, как переменная стимулов на цели поля или видение радиуса, и их влияние на поведение человеческого движения могут расследоваться.
Abstract
Коллективное поведение человека как группа движения часто показывает удивительно структуры и закономерности, как возникновение лидерства. Последние литературы показал, что эти шаблоны, часто видны на глобальном уровне группы, основываются на самоорганизации, индивидуального поведения, которые следуют несколько простых локальных параметров. Понимание динамики человеческого коллективное поведение может помочь улучшить координацию и руководство в группе и толпы сценариев, таких как определить идеальное расположение и количество аварийных выходов в зданиях.
В этой статье мы представляем экспериментальная парадигма соты, который может использоваться для систематического расследования условия и последствия коллективного поведения человека. Эта парадигма использует компьютерные многопользовательскую платформу, предоставляя параметр, который может быть в форме и адаптирована к различным типам вопросов исследования. Ситуационных условий (например, соотношения затрат выгод для определенного поведения, денежные стимулы и ресурсы, различного рода неопределенности) может устанавливаться экспериментаторов, в зависимости от исследования вопрос. Каждый участник движения регистрируются на сервере как гексагональной координат с отметками на точность 50 мс и с индивидуальных идентификаторов. Таким образом показатель может быть определена на игровое поле, и параметры движения (например, расстояние, скорость, кластеризация и т.д.) участников может быть измерена с течением времени. Перемещение данных в свою очередь могут сочетаться с-компьютеризированные данные из вопросников, получил в том же настройки эксперимента.
Сота парадигма прокладывает путь для новых типов экспериментов человеческого движения. Здесь мы показываем, что эти эксперименты может отображать результаты с достаточной внутренняя валидность содержательн углубить наше понимание поведения человека коллективных.
Introduction
Компьютерные Многоагентная игры Сота1 предлагает методологической парадигмы экспериментально расследовать как коллективное человеческого движения моделей и групповых структур возникают от индивидуального поведения. Участники человека визуально представлены как аватары (черных точек) на шестигранные виртуальный playfield, напоминающие соты (рис. 1). Участники переместить их аватарами через -мыши, чтобы достичь цели шестиугольников, тратить переместить ресурсы (1 видео) и максимально их денежного вознаграждения путем создания сплоченной группы (2 видео). Пространственные условия (например, видение радиус), награда структур (например, поля денежной цели) и каналы связи можно манипулировать для того, чтобы обнаружить, что и в какой степени эти правила условие влиять на координацию и руководство в коллективного движения.
Процедурные/условие правила игры, цели и вознаграждение мотиваторов были разработаны социальные психологи расследовать человека коллективного движения. В животных стаи, а также человека толпы можно наблюдать возникающих явлений (т.е. глобальных моделей) происходит от индивидуального поведения, что местным правилам. Например стаи рыб и стаи птиц, как кажется, двигаться как последовательной сущности к пространственной цели2,3,4, несмотря на большой группы размеров, которые снижают их потенциала для глобального или между отдельными связи. Эмпирические исследования5,6,7, поведенческой моделирования8,9,10и компьютерной симуляции11,12, 13 , показали, что в различных видов, в том числе люди14,,1516, сложные узоры на уровне группы возникают без внутреннего контроля или внешнего надзора. Местные индивидуальные движения и, зачастую, простые правила на микроскопическом уровне, достаточно для создания упорядоченного движения на макроскопическом уровне. Такие эксперименты внести вклад в увеличение доказательств2,6 , что не только большие стаи, но и небольшие группы (группы людей, а также других групп животных) координируется местными взаимодействия правила1.
Наш новаторский подход с использованием компьютерной многопользовательской Аватар игры показывает одно главное преимущество в изучении динамических человека коллективных явлений. Используя Сота аватар платформы1,,1718,19, пространственно временных поведения отдельных движения (движение регулируется фактического лица) могут быть полностью собраны данные на сервере, и развитие поведенческих моделей и коллективных структур могут быть проанализированы с точностью 50 мс (Таблица 1). Как визуального и слухового сенсорные сообщения может быть ограничен, требуя от участников использовать затычки для ушей и обшивка их рабочих станций с перегородки, Рой и другие условия поведения толпы могут быть аппроксимированы экспериментально. В ряде экспериментов1,17,18,19мы манипулировать видение радиус (Глобальный против местных, рис. 2), денежные стимулы (Рисунок 3А, b ), подгрупп (рис. 4) и совместное присутствие других игроков (рис. 5) для того, чтобы проверить воздействие этих переменных на возникновение коллективного поведения таких людей стекаются поведение17, руководство 1и18конкуренции. Для сбора данных, был использован установку десяти до двенадцати ноутбуков и один сервер (Рисунок 6).
Самоорганизации координации отдельных видов деятельности в группе-ныне живущих видов привлекла большое научное внимание, особенно в течение последнего десятилетия. Экзамены проводятся широкомасштабные, от простых тропа формирования и пути выбора в муравьи на возникновение сложных вихревых структур в косяки рыб и даже сегрегации двунаправленных потоков пешеходов2.
С нашим сотовым парадигмы мы способствуем методологический подход к эмпирически исследовать влияние различных ситуационных вариантов/ограничений, различных правил поведения и индивидуальных особенностей на микроскопическом уровне на появление макроскопические поведенческие структуры в организме человека. Важным преимуществом является, что парадигма предлагает строго контролируемый экспериментальные параметры, определяемые экспериментаторов, что делает его возможным для манипуляции для измерения результатов одного эксперимента или сравнить несколько экспериментов. Виртуального игрового поля может быть настроен согласно требованиям дизайна исследования, и сенсорных каналов между участниками могут быть ликвидированы или уменьшена согласно параметрам эксперимента. Кроме того экологические affordances может быть в форме (например, конкурентоспособной, неконкурентной консенсус и спасение настройки). Таким образом, наша платформа обеспечивает внутренняя валидность (т.е., как можно ближе на вопросы исследования соответствия дизайн исследования), предлагая возможность манипулировать/контроля переменных, имеющих отношение к вопросу конкретных исследований, с использованием человека регулируется движение данных для изучения человеческого движения. Полевые эксперименты оказывают выгоды с точки зрения внешней действительности (обобщения) результаты15,,2021 в реальном мире, потому что они не исключают неизвестных неконтролируемой/непреодолимые социальные последствия сигналы, а также и пункт невербального поведения людей1.
Сота компьютерные игры Многоагентная служил расследовать появление координации и руководства шаблонов человеческого игроков, перемещение их аватары на виртуальный игровое поле. Только участники получили местные информацию о денежных стимулов доступная на шестиугольники цели, которые включали стимулом для сплоченности группы, основанные на Умножение денежной награды на количество совместно игроков, которые также оказались на той же цели шестиугольника. В нашей первой серии исследований мы ограничены настройки эксперимента два простых параметров роятся поведение (выравнивание и сплоченности) и сократили взаимной информации передачи «чтение/передачи» только движение поведение других участников. Затем мы разнообразны взгляд радиус поведение других участников движения либо представление глобального или локального виртуального игрового поля, который состоит из 97 меньше шестиугольников и ограниченные ресурсы длительного движения (возможные ходы) игроков.
Формы и элементы виртуальной платформы и экспериментатора определенные параметры игры могут быть воспроизведены на указанной платформе может быть разработанв соответствиис вопросы конкретных исследований. В зависимости от цели исследования может быть изменен размер игрового поля; цвета, формы и смысли аватары могут быть адаптированы; ресурсы могут быть реализованы; и награда структура и содержание может быть изменено. Больше или меньше информации, неопределенность и конфликтующие настройки также может быть реализовано22. Также возможны различные глобального игрока Просмотр информации и управления. Таким образом через экспериментальные инструкции, экологические affordances эксперимента могут быть изменены (например, консенсус против побег сценарий). В следующем разделе мы будет уточнить, как эти переменные могут быть применены, описывая реальные исследования, которое некоторые из этих параметров используется для ответа на вопросы конкретного исследования.
Protocol
Сбора данных и анализа данных в рамках этого проекта были утверждены Комитетом по этике Георг-Элиас-Мюллер института психологии университета Геттингена (Предложение 039/2012).
1. Экспериментальная установка
- Выберите место, которое находится вне области высокого трафика, такие как в компьютерной лаборатории или другой указанный район с отдельных рабочих станций, которые могут быть настроены как LAN (локальная сеть).
- Организовать для ноутбуков 10-12 того же типа, чтобы использоваться для эксперимента, а также один компьютер в качестве сервера (рисунок 6). Программы сервера, а также клиентские программы нужно среды выполнения JAVA, которая доступна на всех распространенных операционных системах (Raspberry Pi как клиент может хватить).
- Конфигурация оборудования
- Организуйте ноутбуков на отдельных рабочих станций столы со стульями, как показано на рисунке 7.
- Подключения ноутбуков к Ethernet-кабели компьютера через сервера и сетевой коммутатор для создания локальной вычислительной сети.
- Установка перегородок между отдельных рабочих станций для предотвращения визуальной коммуникации чувств (глаза, жестов, мимики и т.д.) между соседними участников.
- Приобрести беруши (для одноразового использования) для распространения среди всех участников для предотвращения звукового общения между участниками.
2. участник набора
- Выберите набор место там, где существует большое количество людей, таких как вестибюль аудитории.
- Адрес потенциальных новобранцев с использованием стандартизированных текст, поясняющий назначение и фон эксперимент, продолжительность эксперимента, максимальная выплата рассчитывается по производительности и требования для участия в многопользовательской игре на заведение принадлежит Ноутбуки.
- Обеспечить, чтобы участники могли понять английские и немецкие инструкции и вопросники, относящиеся к экспериментам.
- Если экспериментальный дизайн включает в себя использование цвета, убедитесь, что участники свободны от любой цветовой слепоты, которая может помешать им дифференциации используемые цвета.
- Не вербовать предыдущих участников, как участники должны быть наивным эксперимент.
- Привести готовы новобранцев в зону ожидания вне области подбора. Убедительная просьба, что они ожидают завершения найма группы без говорить друг с другом. Объясните, что это ограничение связано с целостности экспериментальных результатов.
- После того, как были набраны 10-12 участников, привести их в заранее компьютерной лаборатории или заданной области, где будет проходить эксперимент.
- Прежде чем участники занять свои места в раздел заключенная станций, имеют знак в форме назначения осознанного согласия участников.
- Распространите затычки для ушей гигиенических, одноразового использования для всех участников. Сообщите им, что запрещается аудиовизуальной коммуникации с другими участниками. Таким образом использование затычки для ушей и раздела заключенная станций является обязательным.
- У участников занять свои места в раздел заключенная рабочих станций.
3. Экспериментальная процедура
Примечание: В этой экспериментальной процедуре, игра, используемые Boos и др. 1 описан в качестве примера приложения.
- Фаза подготовки
- Программа сама форматируется как zip файл HC.zip, содержащий 1 runnables HC.jar, 2) три файла конфигурации, а именно: hc_server.config, hc_panel.config и hc_client.config и 3) две вложенные папки с именем intro и rawdata.
- Создайте общую папку на компьютере сервера и распакуйте HC.zip в этой папке.
- На каждом клиентском компьютере, смонтировать и доступ к общей папке и откройте терминал (Linux, Mac OS X: прожектор | Поиск | терминала) или запроса (Windows: Поиск «cmd»), соответственно. Используйте команду «dir» или «ls», так что распакованные файлы появляются на каждом терминале.
- Выполните команду «java-версия» на каждом из терминалов для обеспечения среды исполнения java. Если нет, установите java перед продолжением.
- Посмотрите в трех настройки файлов.
- Отредактируйте hc_server.configure для настройки 1) количество игроков, 2) минимальные цифры и максимальное количество шагов, которые каждый игрок может сделать, 3) значения так называемых Наггетс, и 4) восприятие радиус состояния (локальной или глобальной).
Примечание: Две восприятие условия являются глобальные состояния (игрок может видеть позиции аватары всех участников) и местные условия (игрок может видеть только аватары, прилегающих к их аватар; см. рис. 3) - Редактируйте hc_client.configure рассказать клиентам IP-адреса сервера.
- В hc_panel.config Отрегулируйте размер шестиугольников согласно разрешение экрана.
- Отредактируйте hc_server.configure для настройки 1) количество игроков, 2) минимальные цифры и максимальное количество шагов, которые каждый игрок может сделать, 3) значения так называемых Наггетс, и 4) восприятие радиус состояния (локальной или глобальной).
- Во-первых, запуск программы сервера HC_Gui.jar (рис. 8) с помощью команды «java-jar HC_Gui.jar». Затем запустите клиентские программы на каждой рабочей станции, с помощью команды «java-jar HC_ClientAppl.jar».
Примечание: Экраны клиентов следует отображать сообщение, «пожалуйста, подождите. Компьютер подключается к серверу». На сервере GUI линия отображается IP-адрес каждого из клиентов. Когда все клиенты подключены, программа сервера отображает сообщение, «все клиенты подключены. Готовы начать?»
Примечание: Экспериментатора может подготовить сессии до этой точки. - Когда все участники заняли свои места, дать окончательные инструкции, прежде чем они вставить затычки для ушей.
- Нажмите кнопку «OK», чтобы начать сеанс. Расписка эксперимент только контролируется инструкциям на экранах отображается для участников. Инструкции для одного эксперимента требуют несколько страниц на экране, и чтение стало возможным благодаря участников подкачки и обратно в случае необходимости.
Примечание: Каждый участник обозначает, назначенного кнопке на экране, что ознакомился инструкции. Эксперимент не может начаться до тех пор, пока все участники закончил читать инструкции.
- Этап тестирования
- Соблюдать ли участники мыши контролируют их аватар dot (дважды, как большой, как аватар видимых точек других участников) на игровое поле Виртуальный 97-шестиугольник сота (см. Рисунок 1).
- У участников начать этап тестирования в центре поля, а затем перейти на HoneyComb виртуального игрового поля согласно ранее предоставленные инструкции на экране.
- Все инструкции о том, как играть в игру помещены как редактируемые html файлы в папке программы Сота игры. Увидеть подпапки интро/de и интро/en немецкие и английские инструкции, соответственно.
- У игроков левой кнопкой на прилегающих небольшой шестигранной их выбора для того, чтобы переместить их аватар dot. Только соседние поля могут быть выбраны для первоначального и последующего перемещения.
Примечание: После каждого перемещения, небольшой хвост появляется на 4000 мс для каждого участника, указывая последнего направления, откуда он родом.
- Позвольте каждому участнику участвовать только один раз для того, чтобы избежать возможных погрешностей.
Примечание: Игра, описанные здесь требуется 5-10 мин, включая чтение инструкций. В целом, 400 участников в 40 человек десять групп были протестированы Boos и др. 1. - Не перезапускайте эксперимент с теми же участниками, если есть технический разбивка или если участник не.
4. После тестирования
- После завершения игры, у участников заполнить анкеты оценки демографических данных, большой пять личностные факторы, предполагаемые уровни стресса или спокойствие и платят удовлетворение (выплачивается по завершении эксперимента). Эти вопросники могут быть предложены как отдельных html файлов.
- Хотя участники заполняют анкеты, подготовьте анонимные конверты с соответствующей суммы денег, заработанных в игре соты только что завершил. На экране сервер предусмотрены игры Сота вычисленное сумм для каждого игрока.
- Распространять полученные выплаты участникам, как они выходят из зоны контроля.
- Закройте программу сервера, а затем закройте клиент программы после закрытия программы сервера.
- Передача данных в виде 2 текстовые файлы, отмеченные в день - и -штамп времени эксперимента, чтобы USB stick.
Representative Results
Начальный эксперимент с сотовым парадигмы показали, что люди основные признаки стекаются поведения, такие как поиск близости других, не будучи вознаграждены17. Впоследствии, мы рассмотрели вопрос о том, как отдельных людей могут координироваться поведенчески достичь той же физической цели/цели также расследование Boos et al. 1, сосредоточив внимание не только на неспецифические стекаются поведение, но и поведение группы координации и руководства. С помощью описанных выше эксперимент определенных параметров, были определены цели шестиугольника места, и денежное вознаграждение вариант был использован для изучения общих целей на основе общей стимулов, а также мотивация к сплоченности группы. Мотивация достижения сплоченности группы повысился, устанавливая дополнительное вознаграждение, основанный на сколько других участников, в конечном итоге в том же цель шестиугольнике. В каждой из 40 человек десять групп были созданы две подгруппы (состоит из двух случайно выбранных лиц группы меньшинства и большинства группа, состоящая из оставшихся восьми), предоставляя следующие уровни информации. Две группы меньшинств были проинформированы о местонахождении одного шестиугольника двух евро премии и пять один евро премии шестиугольников (рис. 9, слева). Восемь членов группы большинства не были информированы о двух евро премии шестиугольника и вместо этого были показаны расположения шести одинаково вознаграждены цель одна евро шестиугольников (рис. 9, право). Никто из участников сказали, что там были разные подгруппы.
Мы разработали наши исследования вопросы согласно Couzin et al.' s23 компьютерной имитационной модели. Потому что только информация среди игроков были свои способности воспринимать движения других игроков, мы стремились увидеть (i), если эта информация является достаточной для группы проинформировал/выше вознаграждены меньшинств для координации движений несведущих/нижний вознаграждены группа большинства и если это так, (ii) как двойной приз цели сообщил группы меньшинств будет/может привести к их цели двух евро шестиугольника неосведомленных большинство. Как отмечалось ранее, мы ограничены, они изучения конструкции для двух основных параметров роятся поведение, 1) выравнивание (членов группы продвижения к цели шестиугольник) и 2) сплоченности (группа членов, стремясь к перемещение как группа). Для параметра "выравнивание" мы создали шесть цели шестиугольников, которые предоставлены денежные выплаты. Для параметра сплоченности (т.е., делая выбор перемещения, которые были согласованы с перемещается с другими участниками), мы получили участники вознаграждение, основанный на количестве аватаров в конце, которые были в том же шестиугольнике как свои собственные.
Сота игровое поле содержит 97 шестиугольников. Все участники аватары начали игру вместе в соты среднего шестиугольника. Каждый игрок получил максимум 15 шаг граф. Все были ограничены для перемещения их аватар (через щелчок мыши) только через один из шестиугольника шесть сторон соседних шестиугольника. Игра закончилась, когда каждый Аватар был на поле выигрыш или когда каждый игрок полностью использовал их 15 шаг граф.
Фактор дополнительный эксперимент был реализован для ответа на третий вопрос исследования: (iii) затрагивает ли восприятие радиус (Глобальный против местных условий) других участников движения координации. Восприятие половина из 40 человек десять групп был ограничен на выборочной основе, что означает, что группы двадцати (местных условий) могли воспринимать движение только аватары, прилегающих к их аватар. Остальные двадцать группы 10 человек (глобальное состояние) могли воспринимать аватар расположения всех участников и движений.
Вопрос ответ (ii), [который характеристики движения групп меньшинств привело к больше успеха (успешно достичь цели поля как группы и поэтому более денежное вознаграждение)], мы определены и проанализированы различные движения поведения, включая первый двигатель, Общие движения пути/направления двух меньшинств участников, длины пути, среднее время между ходов, первоначальный перемещение порядка среди участников, большой пять характеристик личности (Экстраверсия, открытость и т.д.) и компьютерной грамотности. Статистическая процедура, конечное смесь модель с двумя биномы и подробные результаты публикуются в Boos и др. 1.
Наши исследования показали, что в группе людей, назначенные аватары в 2D Сота играть поле (перемещение по данным описанные выше параметры и условия), 20% из них (2-х человек меньшинство) исключительно на основании их движения успешно может привести остальные 80%, даже когда их восприятие было ограничено только смежные аватары на игровое поле. Здесь успешное руководство этих участников группы меньшинства 2-х человек предполагает, что их коллеги участники сделали аналогичные первые шаги и что эти участники 2-х человек меньшинств были сначала сделать первоначальный шаг1 (2 видео). Подробные параметры поведения движения этой группы приведена в таблице 2. Углубленный анализ дисперсии группы со временем приводится на рисунке 10. Мы также обнаружили, удивительно, что личность переменные ни компьютерной грамотности среди участников этих меньшинств играет важную роль в их успехе.
Рисунок 1: игровое поле на базе компьютера Многоагентная игры Сота. Визуальное представление человека игроков как аватары (черных точек) на шестиугольника виртуального игрового поля. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 2: местные против глобальные перспективы. Участники с местной перспективы можно увидеть только другие игроки аватары в пределах их визуального диапазона. В этом случае заметный игрок (красный) может только увидеть 4 из 9 совместного игроков. Глобальной точки зрения, если настроено, обеспечит видимость со всех игроков. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 3: денежные стимулы. Эта иллюстрация показывает как денежные стимулы могут быть реализованы в рамках Сота игры. Аватары, помеченные как серый находятся вне радиуса местными восприятия и таким образом являются невидимыми для соответствующих игрока. Показано два различных точек зрения. (a) информированных игрок: этот игрок обладает с одним полем вознаграждены выше цели, который помечен как «€€», (b) неосведомленных игрок: этот игрок предоставляется шесть одинаково нижней вознаграждены цели поля, которые помечены как «€». Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 4: подгруппа Аватара эксперимент. В этом случае две подгруппы создаются окраску аватары участников, как синий и желтый. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 5: Одноместный против Совместная игра. Эта иллюстрация показывает две разные параметры из одного игрока точки зрения, сопоставимые с Belz et al. 17 (1a/b) одиночная игра: Сопредседатель игроков являются невидимыми и не удается найти на шестиугольника виртуального игрового поля, (2а/b) Совместная игра: Сопредседатель игроков видны, пока они остаются в пределах радиуса местными восприятия других игроков. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 6: Конфигурация сервера и клиента. Десять-двенадцать ноутбуков (клиентов C1 до C12) следует расположены в непосредственной близости от (и подключен к) на компьютере сервера. Использование разделов, обшивка каждый участник рабочей станции (указывается как толстые линии) запрещает визуальной коммуникации с другими вне виртуальной среды. Из-за меньше задержки и пропускной способности более надежных данных рекомендуется использовать LAN-кабели вместо WLAN. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 7: параметр Контекстная. Коммуникации (сенсорные, визуальные, слуховые) среди участников ограничен из-за использования перегородок и затычки для ушей. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 8: графический интерфейс на сервере. Для каждого подключенного клиента есть линия, показывающая IP и другие данные (например, количество ходов, позиция, подлежащих выплате каждому игроку). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 9: успешное руководство. На левой стороне, скриншот показывает один информированных игрок приближается к денежной цели поле (см. также рис. 4), успешно ведущих пять других игроков к своей цели поле. На правой стороне неосведомленных игрок потерял зрение совместного игроков. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Рисунок 10: углубленный анализ пространственной дисперсии временем игр (группа 44). Среднее расстояние между членами группы со временем для всей группы (Средняя группа), по сравнению с игроками, которые были проинформированы о местонахождении выше вознаграждены €€ цели поле (сообщил 1, сообщил 2) и восемь несведущих игроков ( Неосведомленных). К концу игры один игрок неосведомленных потерял группы и прибыл на € цели поле (изолированные игрока). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
Видео 1: пример коллективного движения с точки зрения неосведомленных игрока (группа 44). Пожалуйста нажмите здесь, чтобы посмотреть это видео. (Правой кнопкой мыши для загрузки.)
Видео 2: пример коллективного движения с точки зрения двух информированных игроков в ту же игру, как видео 1 (группа 44) . Пожалуйста нажмите здесь, чтобы посмотреть это видео. (Правой кнопкой мыши для загрузки.)
| НРГ | время | PID | S1 | S2 | ||
| ... | ||||||
| 5 | 14:56:42, 281 | 5 | 2 | 2 | ||
| 5 | 14:56:42 500 | 2 | 3 | 5 | ||
| ... | ||||||
| 5 | 14:56:44, 593 | 0 | 3 | 6 | NNug = 2 | not_moved |
| 5 | 14:56:44, 578 | 3 | 2 | 2 | ||
| 5 | 14:56:44, 796 | 7 | 3 | 3 | ||
| 5 | 14:56:45, 125 | 6 | -5 | -3 | ||
| 5 | 14:56:46, 109 | 1 | 2 | 2 | ||
| 5 | 14:56:46, 281 | 5 | 2 | 2 | not_moved | |
| 5 | 14:56:46, 765 | 3 | 3 | 3 | ||
| 5 | 14:56:47, 531 | 4 | 2 | 3 | not_moved | |
| 5 | 14:56:48, 187 | 9 | 3 | 6 | NNug = 2 | not_moved |
| 5 | 14:56:48, 625 | 2 | 3 | 6 | NNug = 2 | not_moved |
| 5 | 14:56:48, 625 | 8 | 3 | 2 | not_moved | |
| 5 | 14:56:48, 640 | 6 | -6 | -3 | NNug = 1 | |
| 5 | 14:56:48, 640 | 4 | 3 | 4 | ||
| 5 | 14:56:48, 953 | 7 | 3 | 3 | not_moved | |
| 5 | 14:56:49, 390 | 5 | 3 | 3 | ||
| ... | ||||||
| 5 | 14:56:52, 671 | 4 | 3 | 4 | not_moved | |
| 5 | 14:56:52, 687 | 6 | -6 | -3 | NNug = 1 | not_moved |
Таблица 1: Формат данных. Каждый участник движется и связанные метки на шестиугольника виртуального игрового поля записываются как гексагональной координаты в отдельных строках, что позволяет использовать иерархическое/смешанная моделирования. В таблице приведены выдержки из набора данных, генерируемых группы, состоящие из 10 игроков (группа 44).
| Группа 44 (пример) |
∑ Перемещение |
Ранг 1st Перемещение |
Задержка | Выплата | Окончательное Расстояние |
Расстояние €€-поле |
Время | % поля изучение |
| переменные (a) индивидуального уровня | ||||||||
| Игрок ID01 | 6 | 1 | 1,73 | 18 | 0,67 | 0 | - | - |
| ID1 игрока | 6 | 10 | 3,74 | 9 | 0,67 | 0 | - | - |
| ID2 игрока | 6 | 3 | 2,19 | 9 | 0,67 | 0 | - | - |
| Игрок ID3 | 7 | 9 | 2,68 | 9 | 0,67 | 0 | - | - |
| ID4 игрока | 6 | 7 | 4,38 | 9 | 0,67 | 0 | - | - |
| Игрок ID5 | 9 | 8 | 3,98 | 9 | 0,67 | 0 | - | - |
| Игрок ID6 | 12 | 5 | 2,70 | 1 | 6,00 | 6 | - | - |
| Игрок ID71 | 6 | 6 | 4,96 | 18 | 0,67 | 0 | - | - |
| ID8 игрока | 9 | 4 | 4,03 | 9 | 0,67 | 0 | - | - |
| ID9 игрока | 6 | 2 | 2,45 | 9 | 0,67 | 0 | - | - |
| (b) группа переменных уровня | ||||||||
| Несведущий | 7,63 | 5,88 | 3,27 | 8 | 1,33 | 0,75 | - | - |
| Проинформировал | 6,00 | 4,00 | 3,35 | 18 | 0,67 | 0,00 | - | - |
| Вся группа | 7,30 | - | 3,28 | 10 | 1,20 | 0,60 | 39,02 | 27,84 |
Таблица 2: подробные результаты анализа поведения движения группы (группа 44). () На индивидуальном уровне и (b) для уровня группировки перечислены результаты. На уровне группы средства были рассчитаны для неосведомленных большинство (восемь игроков), обоснованные меньшинства (два игрока) и всей группы (10 игроков). 1 Игроки с идентификаторами 0 и 7 были выбраны случайным образом информироваться о месте нахождения цели выше вознаграждены €€-поля; ∑ Движется = общее количество ходов; Ранг 1stдвигаться = rank 1st шаг в связи с другими игроками; Задержка = среднее движение задержка между двумя шагами в сек.; Выигрыш = индивидуальные награды после завершения игры в €; Окончательное расстояние = Среднее расстояние каждого игрока для всех оставшихся игроков в конце игры; Расстояние до €€-поле = Расстояние до цели поле €€ к концу игры; Время = общая продолжительность игры в сек.; исследовал % поля = процент общего поля (97 шестиугольников) изучены группой. Смотрите также фигура 10 углубленный анализ дисперсии группы со временем игр, видео 1 и видео 2 для коллективного движения группы и в таблице 1 для отрывок движения данных.
Discussion
Один фундаментальный вопрос в использовании мульти клиент виртуальных сред как парадигмы исследования расследовать коллективное поведение человека является ли результаты применимы к фактическим сценариям. Другими словами методологический подход дают результаты с достаточной экологические или внешней действительности? Представляя участников как аватары на виртуального игрового поля и давая им двигаться через мыш clicks уменьшает социальные сигналы. Кроме того, сохраняя связь до минимума позволяет экспериментаторов расследовать какие молчаливого поведенческих сигналы передаются среди людей, которые могут повлиять на поведение человека группы координации и руководства и под которой экологические часть (например спасения, конкуренция, эвакуации) эти поведения страдают больше и в какой степени. До тех пор, как существует строгое соблюдение двух этапов предварительного тестирования в протокол и процедур тестирования, этот упрощенный подход гарантирует внутренняя валидность. Чтобы разрешить передачу результатов «реальных» группы и динамика толпы, этапа экспериментальной установки и тестирования может быть постепенно изменена стать более комплекс (например, позволяя для дополнительной связи за рамки простой передачи/чтения движения поведение, добавив информацию об индивидуальных особенностях семантически встроенных в различные сценарии реального мира, и др.) и описанных в экране инструкции читал участниками до начала игры.
Для решения вопроса о внешней действительности, шестигранная playfield [изначально решили стандартизировать движений игрока в стандартизированных, двумерные гексагональной координаты (предварительное тестирование) юзабилити и сокращение смешанных факторов] может быть изменено. Двухмерную сетку с выбором свободного движения позволит игрокам создавать более постоянной и сложные движения данных. Например, трехмерной среде, созданной путем единства или Unreal двигателя, также может повысить экологические/внешней действительности. Однако с каждым шагом на пути к lessoning ограничение передвижения, возникает проблема. С ростом сложности свободы передвижения в имитируемых сценарии, влияние привходящих факторов (например, межличностных различий как опыт работы с компьютером, знакомство с пространственной ориентации в трехмерных играх) увеличивается, что может привести к предвзятым результаты и снизить внутренняя валидность.
Преимущество метода, изложенных в протоколе Сота-что его можно комбинировать с компьютерных моделей и используется как парадигма эмпирически проверить если коллективные закономерностей, обнаруженных в компьютерное моделирование также проводить для поведения в группах людей. Для повышения внешней действительности таких испытаний, участников следует просить в вопроснике, после тестирования этапа если они считали достаточно и по-человечески представлены их аватары и имеют ли они возможность воспринимать их совместного игроков как человека актеров. Протокол определяет физическое присутствие Сопредседатель игроков, сидящих в рабочих станциях рядом друг с другом (несмотря на то, что параметры протокола препятствует сенсорные слухового или визуального общения) для того, чтобы укрепить эти чувства человеческого воплощения.
В целом, методы, применяемые Сота подход, изложенный в протокол предварительного испытания и после тестирования этапы предоставляют Роман парадигмы, чтобы исследовать основные механизмы коллективных явлений, таких как Группа координации, руководства и внутригрупповых differentiatioн. Наиболее существенным недостатком метода является его уязвимость к человеческой ошибки вербовщиков, особенно если они не являются достаточно жесткими, в обеспечении того, чтобы участники не общаться друг с другом на этапах предварительного тестирования и тестирования.
Disclosures
Авторы не имеют ничего сообщать.
Acknowledgments
Это исследование финансировалось немецкой инициативы Excellence (институциональная стратегия: https://www.uni-goettingen.de/en/32632.html). Мы благодарим Маргарита Нефф-Генрих за ее Английский пруфридинг.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Notebooks | |||
| Partition walls between work stations | |||
| Earplugs | |||
| Equipment for LAN installation |
References
- Boos, M., Pritz, J., Lange, S., Belz, M.
- Moussaid, M., Garnier, S., Theraulaz, G., Helbing, D. Collective information processing and pattern formation in swarms, flocks, and crowds. Topics in Cognitive Science. 1 (3), 469-497 (2009).
- Sumpter, D. J. T. Collective Animal Behavior. , Princeton University Press. Princeton. (2010).
- Krause, J., et al. Fish shoal composition: mechanisms and constraints. Proceedings - Royal Society. Biological Sciences. 267 (1456), 2011-2017 (2000).
- Camazine, S., et al. Self-Organization in Biological Systems. , Princeton University Press. Princeton. (2003).
- King, A. J., Sueur, C., Huchard, E., Cowlishaw, G. A rule-of-thumb based on social affiliation explains collective movements in desert baboons. Animal Behavior. 82 (6), 1337-1345 (2011).
- Fischer, J., Zinner, D. Communication and cognition in primate group movement. International Journal of Primatology. 32 (6), 1279-1295 (2011).
- Couzin, I. D., Krause, J. Self-organization and collective behavior in vertebrates. Advances in the Study of Behavior. 32, 1-75 (2003).
- Katz, Y., Tunstrøm, K., Ioannou, C. C., Huepe, C., Couzin, I. D. Inferring the structure and dynamics of interactions in schooling fish. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (46), 18720-18725 (2011).
- Guy, S. J., Curtis, S., Lin, M. C., Manocha, D. Least-effort trajectories lead to emergent crowd behaviors. Physical Review E: Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 85 (1), 016110 (2012).
- Shao, W., Terzopoulos, D.
- Reynolds, C. W. Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. Seminal Graphics. , ACM. 273-282 (1987).
- Pelechano, N., Allbeck, J. M., Badler, N. I. Controlling individual agents in high-density crowd simulation. Proceedings of the 2007 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. , 99-108 (2007).
- Helbing, D., Molnár, P., Farkas, I. J., Bolay, K.
- Dyer, J. R. G., Johansson, A., Helbing, D., Couzin, I. D., Krause, J. Leadership, consensus decision making and collective behavior in humans. Philosophical Transactions - Royal Society. Biological Sciences. 364 (1518), 781-789 (2009).
- Moussaid, M., Schinazi, V. R., Kapadia, M., Thrash, T. Virtual Sensing and Virtual Reality: How New Technologies can Boost Research on Crowd Dynamics. Frontiers in Robotics and AI. , (2018).
- Belz, M., Pyritz, L. W., Boos, M.
- Boos, M., Franiel, X., Belz, M. Competition in human groups - Impact on group cohesion, perceived stress and outcome satisfaction. Behavioral Processes. 120, 64-68 (2015).
- Boos, M., Li, W., Pritz, J. Patterns of Group Movement on a Virtual Playfield: Empirical and Simulation Approaches. Social Network Analysis: Interdisciplinary Approaches and Case Studies. Fu, X., Luo, J. -D., Boos, M. , 197-223 (2017).
- Dyer, J. R. G., et al. Consensus decision making in human crowds. Animal Behavior. 75 (2), 461-470 (2008).
- Faria, J. J., Dyer, J. R. G., Tosh, C. R., Krause, J. Leadership and social information use in human crowds. Animal Behavior. 79 (4), 895-901 (2010).
- Conradt, L. Models in animal collective decision-making: information uncertainty and conflicting preferences. Interface Focus. 2 (2), 226-240 (2011).
- Couzin, I. D., Krause, J., Franks, N. R., Levin, S. A. Effective leadership and decision-making in animal groups on the move. Nature. 433, 513-516 (2005).
