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Behavior

छत्ते सामूहिक मानव व्यवहार पर अनुसंधान के लिए प्रतिमान

Published: January 19, 2019 doi: 10.3791/58719
Automatic Translation
1, 2, 3
1Institute for Psychology, University of Goettingen, 2Courant Research Centre Evolution of Social Behavior, University of Goettingen, 3Department of Psychiatry and Psychotherapy, University Medical Centre Goettingen

Summary

यहाँ, हम कंप्यूटर आधारित, बहु एजेंट खेल छत्ते, जो एक आभासी 2d षट्कोण खेलने पर काले-डॉट-बदलते रूपों के माध्यम से सामूहिक मानव आंदोलन व्यवहार की प्रयोगात्मक जांच में सक्षम बनाता है प्रस्तुत करते हैं । अलग प्रयोगात्मक शर्तों, लक्ष्य क्षेत्रों या दृष्टि त्रिज्या पर चर प्रोत्साहन की तरह, सेट किया जा सकता है, और मानव आंदोलन व्यवहार पर उनके प्रभाव की जांच की जा सकती है ।

Abstract

सामूहिक मानव व्यवहार जैसे समूह आंदोलन अक्सर आश्चर्य की बात पैटर्न और नेतृत्व के उद्भव के रूप में नियमितीकरण, दिखाता है । हाल के साहित्य से पता चला है कि इन नमूनों, अक्सर समूह के वैश्विक स्तर पर दिखाई, आत्म पर आधारित है संगठित, व्यक्तिगत व्यवहार है कि कई सरल स्थानीय मापदंडों का पालन करें । मानव सामूहिक व्यवहार की गतिशीलता को समझना इस तरह के आदर्श स्थान और इमारतों में आपातकालीन निकास की संख्या की पहचान के रूप में समूह और भीड़ परिदृश्यों में समंवय और नेतृत्व में सुधार करने में मदद कर सकते हैं ।

इस अनुच्छेद में, हम प्रायोगिक प्रतिमान छत्ते, जो व्यवस्थित परिस्थितियों और मानव सामूहिक व्यवहार के प्रभाव की जांच करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है वर्तमान । इस प्रतिमान का उपयोग करता है एक कंप्यूटर आधारित बहु प्रयोक्ता मंच, एक सेटिंग है कि आकार और अनुसंधान के सवालों के विभिंन प्रकार के लिए अनुकूलित किया जा सकता है प्रदान । स्थिति स्थितियों (जैसे, विशिष्ट व्यवहार, मौद्रिक प्रोत्साहन और संसाधनों, अनिश्चितता के विभिंन डिग्री के लिए लागत लाभ के अनुपात) प्रयोगकर्ता द्वारा सेट किया जा सकता है, अनुसंधान के सवाल पर निर्भर करता है । प्रत्येक भागीदार की गति ५० ms की सटीकता और व्यक्तिगत आईडी के साथ टाइमस्टैम्प के साथ षट्कोण निर्देशांक के रूप में सर्वर द्वारा दर्ज की गई हैं । इस प्रकार, एक मीट्रिक खेलने पर परिभाषित किया जा सकता है, और आंदोलन मापदंडों (जैसे, दूरी, वेग, क्लस्टरिंग, आदि) प्रतिभागियों की समय के साथ मापा जा सकता है. आंदोलन डेटा बारी में एक ही प्रयोग सेटअप के भीतर हुई प्रश्नावली से गैर कंप्यूटरीकृत डेटा के साथ संयुक्त किया जा सकता है ।

छत्ते प्रतिमान मानव आंदोलन प्रयोगों के नए प्रकार के लिए रास्ता फ़र्श है । हम यहां प्रदर्शित करते है कि इन प्रयोगों के लिए पर्याप्त आंतरिक वैधता के साथ परिणाम प्रदान कर सकते है सार्थक मानव सामूहिक व्यवहार की हमारी समझ को गहरा ।

Introduction

कंप्यूटर आधारित बहु-एजेंट खेल छत्ते1 एक methodological प्रतिमान प्रदान करता है कि कैसे सामूहिक मानव आंदोलन पैटर्न और समूह संरचनाओं व्यक्तिगत व्यवहार से उभरने की जांच करने के लिए । मानव प्रतिभागियों नेत्रहीन बदलते रूपों (काले डॉट्स) एक षट्कोण आभासी खेलने एक छत्ते जैसी (चित्रा 1) पर के रूप में प्रतिनिधित्व कर रहे हैं । प्रतिभागियों माउस के माध्यम से अपने बदलते रूपों हटो-क्लिक करें लक्ष्य षट्कोण तक पहुंचने के लिए, कदम संसाधनों (वीडियो 1) खर्च करते हैं, और एकजुट समूहों (वीडियो 2) के निर्माण के द्वारा अपने मौद्रिक पुरस्कार को अधिकतम । स्थानिक स्थितियों (जैसे, दृष्टि त्रिज्या), इनाम संरचनाओं (जैसे, मौद्रिक लक्ष्य क्षेत्रों), और संचार चैनलों के क्रम में हेरफेर किया जा सकता है पता चलता है जो और किस हद तक इन शर्त नियम प्रभाव समंवय और नेतृत्व सामूहिक आंदोलन में ।

मानव सामूहिक आंदोलन की जांच के लिए खेल के प्रक्रियागत/शर्त नियम, लक्ष्य, और इनाम प्रेरकों को सामाजिक मनोवैज्ञानिकों द्वारा डिजाइन किया गया है । पशु झुंड के रूप में के रूप में अच्छी तरह से मानव भीड़ में, एक आपात घटना का पालन कर सकते है (यानी, वैश्विक पैटर्न) व्यक्तिगत व्यवहार है कि स्थानीय नियमों के बाद से transpiring । उदाहरण के लिए, मछली और पक्षियों के झुंड के स्कूलों में एक स्थानिक लक्ष्य2,3,4, बड़े समूह आकार है कि वैश्विक या अंतर व्यक्तिगत संचार के लिए अपनी क्षमता को कम करने के बावजूद की दिशा में सुसंगत संस्थाओं के रूप में ले जाने लगते हैं । अनुभवजंय अनुसंधान5,6,7, व्यवहार मॉडलिंग8,9,10, और कंप्यूटर सिमुलेशन11,12, 13 से पता चला है कि विविध प्रजातियों में, मानव सहित14,15,16, समूह स्तर पर जटिल पैटर्न आंतरिक नियंत्रण या बाहरी पर्यवेक्षण के बिना उभरने । स्थानीय व्यक्तिगत आंदोलन और, अक्सर बार, सूक्ष्म स्तर पर सरल नियमों macroscopic स्तर पर अर्दली आंदोलन उत्पन्न करने के लिए पर्याप्त हैं । इस तरह के प्रयोगों सबूत2,6 कि न केवल बड़े झुंड लेकिन यह भी छोटे समूहों (मानव समूहों के रूप में अंय पशु समूहों के रूप में अच्छी तरह से) स्थानीय संपर्क नियम1द्वारा समंवित है बढ़ाने के लिए योगदान करते हैं ।

हमारे उपंयास दृष्टिकोण कंप्यूटर आधारित बहु प्रयोक्ता अवतार खेल का उपयोग गतिशील मानव सामूहिक घटना शोध में एक मुख्य लाभ से पता चलता है । छत्ते अवतार मंच1,17,18,19, spatio-व्यक्तिगत आंदोलन व्यवहार का लौकिक डेटा का उपयोग कर (वास्तविक व्यक्तियों द्वारा नियंत्रित आंदोलन) पूरी तरह से सर्वर द्वारा एकत्र किया जा सकता है, और व्यवहार पैटर्न और सामूहिक संरचनाओं के विकास ५० ms (तालिका 1) की एक सटीकता के साथ विश्लेषण किया जा सकता है । के रूप में दृश्य और श्रवण संवेदी संचार प्रतिभागियों earplugs का उपयोग करने के लिए और विभाजन दीवारों, झुंड और अंय भीड़ व्यवहार की स्थिति के साथ अपने कार्यस्थानों डिब्बे प्रयोग की आवश्यकता द्वारा प्रतिबंधित किया जा सकता है अनुमानित किया जा सकता है । कई प्रयोगों में1,17,18,19, हम हेरफेर दृष्टि त्रिज्या (ग्लोबल बनाम स्थानीय, चित्रा 2), मौद्रिक प्रोत्साहन (3 ए आंकड़ा, बी ), उपसमूह (चित्रा 4), और अंय खिलाड़ियों की सह उपस्थिति (चित्रा 5) के लिए सामूहिक व्यवहार पैटर्न के उद्भव पर इन चर के प्रभाव का परीक्षण करने के लिए इस तरह के रूप में मानव घुट्टी व्यवहार17, नेतृत्व 1, और प्रतियोगिता18। डेटा एकत्रित करने के लिए, दस से बारह नोटबुक्स का सेटअप और एक सर्वर उपयोग किया गया (आरेख 6) ।

समूह में व्यक्तिगत गतिविधियों के स्व-संगठित समंवय प्रजातियों के रहने वाले विशेष रूप से पिछले दशक के भीतर बहुत वैज्ञानिक ध्यान आकर्षित किया है । परीक्षाओं को लेकर व्यापक हैं, सरल निशान गठन और चींटियों में पथ चयन से मछली shoals में भंवर संरचनाओं के जटिल उद्भव के लिए, और यहां तक कि पैदल चलने वालों की द्वि-दिशा प्रवाह के पृथक्करण2।

हमारे छत्ते प्रतिमान के साथ, हम empirically के उद्भव पर सूक्ष्म स्तर पर विविध स्थिति विकल्प/बाधाओं, विविध व्यवहार नियमों, और व्यक्तिगत विशेषताओं के प्रभाव की जांच करने के लिए एक methodological दृष्टिकोण योगदान macroscopic मनुष्यों में व्यवहार संरचनाओं । एक महत्वपूर्ण लाभ यह है कि प्रतिमान सख्ती से नियंत्रित प्रयोगात्मक प्रयोगों द्वारा परिभाषित सेटिंग्स प्रदान करता है, यह हेरफेर के लिए एक ही प्रयोग के परिणामों को मापने के लिए संभव बनाने या कई प्रयोगों की तुलना. आभासी खेलने अध्ययन डिजाइन की आवश्यकताओं के अनुसार विन्यस्त किया जा सकता है, और प्रतिभागियों के बीच संवेदी संचार चैनलों को समाप्त किया जा सकता है या प्रयोग के मापदंडों के अनुसार कम. इसके अतिरिक्त, पर्यावरण affordances (जैसे, प्रतिस्पर्धी, गैर प्रतिस्पर्धी आम सहमति, और बचाव सेटिंग्स) के आकार का हो सकता है । इस प्रकार, हमारे मंच आंतरिक वैधता लागू (यानी, अध्ययन डिजाइन मिलान के रूप में बारीकी से अनुसंधान प्रश्नों के लिए) में हेरफेर करने की संभावना की पेशकश द्वारा विशिष्ट अनुसंधान प्रश्न के लिए प्रासंगिक नियंत्रण चर, का उपयोग कर मानव आंदोलन डेटा नियंत्रित करने के लिए मानव आवाजाही की जांच । फ़ील्ड प्रयोगों को वास्तविक दुनिया के लिए15,20,21 परिणामों की बाह्य वैधता (सामांयीकरण) के संदर्भ में लाभ प्रदान करते हैं, क्योंकि वे अज्ञात बेकाबू/insuppressible सामाजिक के बाधा प्रभाव नहीं करते cues के रूप में के रूप में अच्छी तरह से गैर और मानव में पैरा-मौखिक व्यवहार1।

कंप्यूटर आधारित बहु एजेंट खेल छत्ते के समंवय और मानव खिलाड़ियों के नेतृत्व पैटर्न आभासी खेलने पर उनके बदलते रूपों के उद्भव की जांच करने के लिए कार्य किया है । प्रतिभागियों को केवल लक्ष्य षट्कोण पर प्राप्य मौद्रिक प्रोत्साहनों के बारे में स्थानीय जानकारी प्रदान की गई, जिसमें सह-खिलाड़ियों की संख्या द्वारा मौद्रिक पुरस्कारों की बहुलता के आधार पर समूह सामंजस्य के लिए प्रोत्साहन भी शामिल था, जो एक ही लक्ष्य पर समाप्त हुए षट्भुज. अध्ययन की हमारी पहली श्रृंखला में, हम बजबजा व्यवहार (संरेखण और सामंजस्य) के दो सरल मापदंडों के लिए प्रयोग सेटअप प्रतिबंधित और कम पारस्परिक जानकारी के हस्तांतरण "पढ़ने के लिए" अंय प्रतिभागियों के केवल आंदोलन के व्यवहार का प्रसारण । हम तो अंय भागीदार आंदोलन के व्यवहार की दृष्टि त्रिज्या विविध आभासी खेलने, जो ९७ छोटे षट्कोण के होते है या तो एक वैश्विक या स्थानीय दृष्टिकोण के लिए, और सीमित व्यय आंदोलन संसाधनों (संभव चालें) खिलाड़ियों की ।

आकार और आभासी मंच के तत्वों और प्रयोग करने में सक्षम खेल के मापदंडों पर खेला जा करने के लिए कहा मंच विशिष्ट अनुसंधान के सवालों के अनुसार डिजाइन किया जा सकता है । अनुसंधान लक्ष्य के आधार पर, खेलने का आकार बदला जा सकता है; रंग, आकार, और बदलते रूपों के अर्थ अनुकूलित किया जा सकता है; संसाधनों को कार्यांवित किया जा सकता है; और इनाम संरचना और सामग्री विविध किया जा सकता है । अधिक या कम जानकारी, अनिश्चितता, और परस्पर विरोधी वरीयताओं को भी लागू किया जा सकता है22। बदलती वैश्विक खिलाड़ी-दृश्य जानकारी और नियंत्रण भी संभव है । इसलिए, प्रायोगिक निर्देशों के माध्यम से, प्रयोग के पर्यावरणीय affordances (जैसे, एक आम सहमति बनाम एस्केप परिदृश्य) बदला जा सकता है । अगले भाग में, हम स्पष्ट करेंगे कि कैसे इन चर एक वास्तविक अध्ययन है कि इन मानकों के कुछ इस्तेमाल के लिए विशिष्ट अध्ययन के सवालों का जवाब का वर्णन द्वारा लागू किया जा सकता है ।

Protocol

इस परियोजना में डाटा संग्रह और डाटा एनालिसिस Georg-एलियास-म्यूलर इंस्टीट्यूट ऑफ साइकोलॉजी ऑफ गौटिंगेन (प्रस्ताव 039/2012) की एथिक्स कमेटी द्वारा अनुमोदित किया गया है ।

1. प्रायोगिक सेटअप

  1. कोई स्थान चुनें जो किसी उच्च-ट्रैफ़िक क्षेत्र से दूर हो, जैसे कि कंप्यूटर लैब या अन्य निर्दिष्ट क्षेत्र में, जिसे किसी LAN (लोकल एरिया नेटवर्क) के रूप में कॉन्फ़िगर किया जा सकता है.
  2. प्रयोग के लिए एक ही प्रकार के 10 से 12 नोटबुक्स के लिए व्यवस्थित करें और साथ ही सर्वर (चित्रा 6) के रूप में कार्य करने के लिए एक कंप्यूटर का उपयोग करें । सर्वर कार्यक्रम के रूप में अच्छी तरह के रूप में ग्राहक कार्यक्रम एक जावा क्रम पर्यावरण, जो सभी आम ऑपरेशन सिस्टम पर उपलब्ध है (एक रास्पबेरी Pi के रूप में ग्राहक पर्याप्त कर सकते हैं) की जरूरत है ।
  3. उपकरण विंयास
    1. आरेख 7में दर्शाए अनुसार कुर्सियों के साथ व्यक्तिगत कार्यस्थान तालिकाओं पर नोटबुक्स व्यवस्थित करें ।
    2. कनेक्टर्स ईथरनेट केबल्स के माध्यम से सर्वर कंप्यूटर के लिए नोटबुक और एक स्थानीय क्षेत्र नेटवर्क बनाने के लिए एक नेटवर्क स्विच ।
    3. पड़ोसी प्रतिभागियों के बीच दृश्य संवेदी संचार (नेत्र संपर्क, हाथ इशारों, चेहरे का भाव, आदि) को रोकने के लिए व्यक्तिगत कार्यस्थानों के बीच विभाजन दीवार स्थापित करें ।
    4. प्रतिभागियों के बीच श्रव्य संचार को रोकने के लिए सभी सहभागियों को वितरित किए जाने वाले earplugs (एक समय के उपयोग के लिए) प्राप्त करें ।

2. प्रतिभागी भर्ती

  1. एक भर्ती स्थान चुनें जहां लोगों की एक बड़ी राशि है, जैसे एक सभागार के प्रवेश द्वार हॉल ।
  2. पता क्षमता मानकीकृत पाठ है कि उद्देश्य और प्रयोग, प्रयोग की अवधि, अधिकतम भुगतान प्रदर्शन के अनुसार की गणना की पृष्ठभूमि बताते हैं, और एक multiplayer खेल में भागीदारी के लिए आवश्यकता का उपयोग कर रंगरूटों संस्था के स्वामित्व वाले लैपटॉप ।
  3. सुनिश्चित करें कि प्रतिभागियों अंग्रेजी और जर्मन निर्देशों और प्रश्नावली प्रयोगों से संबंधित समझ सकते हैं ।
  4. यदि प्रयोगात्मक डिजाइन रंग का उपयोग भी शामिल है, यह सुनिश्चित करना है कि प्रतिभागियों को किसी भी रंग का अंधापन है कि उंहें इस्तेमाल रंग अंतर से रोक सकता है के लिए स्वतंत्र हैं ।
  5. पिछले प्रतिभागियों की भर्ती मत करो, के रूप में प्रतिभागियों प्रयोग करने के लिए भोली होना चाहिए ।
  6. सीसा की भर्ती क्षेत्र से दूर एक प्रतीक्षा क्षेत्र के लिए तैयार रंगरूटों । कृपया अनुरोध है कि वे एक दूसरे से बात किए बिना समूह भर्ती के पूरा होने का इंतजार है । समझाएं कि यह प्रतिबंध प्रायोगिक परिणामों की अखंडता से संबंधित है ।
  7. एक बार 10 से 12 प्रतिभागियों की भर्ती की गई है, उंहें पूर्व की व्यवस्था कंप्यूटर प्रयोगशाला या निर्दिष्ट क्षेत्र में नेतृत्व जहां प्रयोग जगह ले जाएगा ।
  8. इससे पहले कि प्रतिभागियों को पार्टीशन-डिब्बे वाले कार्यस्थानों में उनके स्थान ले, सहभागियों ने सूचित सहमति निर्दिष्ट प्रपत्र पर हस्ताक्षर करें ।
  9. सभी सहभागियों को स्वच्छ, एक बार उपयोग earplugs वितरित करें । उन्हें सूचित करें कि अन्य प्रतिभागियों के साथ श्रव्य-दृश्य संचार वर्जित है. इसलिए, earplugs और विभाजन-डिब्बे वाले कार्यस्थानों का उपयोग अनिवार्य है ।
  10. प्रतिभागियों को विभाजन-डिब्बे में अपनी जगह ले लिया कार्यस्थानों ।

3. प्रायोगिक प्रक्रिया

नोट: इस प्रयोगात्मक प्रक्रिया में, खेल Boos एट अल द्वारा इस्तेमाल किया । 1 एक अनुप्रयोग उदाहरण के रूप में वर्णित है ।

  1. तैयारी चरण
    1. कार्यक्रम ही एक ज़िप फ़ाइल एचसी. zip युक्त 1) runnables एचसी. जार, 2) विंयास के लिए तीन फाइलें, अर्थात् hc_server. config, hc_panel. config, और hc_client. config, और 3) दो सबफ़ोल्डर नाम परिचय और rawdata के रूप में स्वरूपित है ।
    2. सर्वर कंप्यूटर पर एक साझा फ़ोल्डर बनाएं और इस फ़ोल्डर में HC. zip खोलना ।
    3. प्रत्येक क्लाइंट कंप्यूटर पर, माउंट और इस साझा फ़ोल्डर तक पहुंचने और एक टर्मिनल (Linux, Mac OS X: स्पॉटलाइट । खोज । टर्मिनल) या एक प्रॉंप्ट (Windows: खोज "cmd"), क्रमशः । आदेश का प्रयोग करें "dir" या "ls" ताकि unzippित फ़ाइलें प्रत्येक टर्मिनल पर दिखाई देते हैं ।
    4. एक जावा रनटाइम वातावरण उपलब्ध है यह सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक टर्मिनल पर आदेश "जावा संस्करण" निष्पादित करें । यदि नहीं, जारी रखने से पहले जावा स्थापित करें ।
    5. तीन कॉंफ़िगर फ़ाइलों में देखो ।
      1. संपादित करें hc_server. configure को कॉंफ़िगर 1) खिलाड़ियों की संख्या, 2) ंयूनतम संख्या और चालें प्रत्येक खिलाड़ी कर सकते है की अधिकतम संख्या, 3) तथाकथित सोने की डली के मूल्यों, और 4) धारणा त्रिज्या हालत (स्थानीय या वैश्विक) ।
        नोट: दो धारणा शर्तों वैश्विक स्थिति (खिलाड़ी सभी प्रतिभागियों के बदलते रूपों की स्थिति देख सकते हैं) और स्थानीय स्थिति (खिलाड़ी केवल उन बदलते रूपों उनके अवतार से सटे देख सकते हैं; चित्रा 3 देखें)
      2. सर्वर का IP क्लाइंट को बताने के लिए hc_client. configure संपादित करें ।
      3. hc_panel. config में, स्क्रीन के संकल्प के अनुसार षट्कोण के आकार को समायोजित करें ।
    6. सबसे पहले, सर्वर प्रोग्राम HC_Gui. jar (चित्रा 8) कमांड "जावा-जार HC_Gui. jar" का उपयोग शुरू करते हैं । फिर, प्रत्येक कार्यस्थान पर क्लाइंट प्रोग्राम प्रारंभ करें "जावा-जार HC_ClientAppl. jar" आदेश का उपयोग कर ।
      नोट: ' ग्राहकों स्क्रीन संदेश प्रदर्शित करना चाहिए, "कृपया प्रतीक्षा करें । कंप्यूटर सर्वर से कनेक्ट हो रहा है. " सर्वर GUI में, प्रत्येक क्लाइंट का IP पता प्रदर्शित करने के लिए एक पंक्ति प्रकट होता है । सभी क्लाइंट कनेक्ट हैं, तो सर्वर प्रोग्राम संदेश प्रदर्शित करता है, "सभी क्लाइंट कनेक्टेड हैं । शुरू करने के लिए तैयार हैं? "
      नोट: प्रयोगकर्ता इस बिंदु तक सत्र तैयार कर सकता है.
    7. जब सभी प्रतिभागी अपनी जगह ले चुके हैं तो earplugs डालने से पहले अंतिम निर्देश दे दें ।
    8. सत्र प्रारंभ करने के लिए "ठीक" क्लिक करें । Hereon, प्रयोग केवल प्रतिभागियों को दिखाई स्क्रीन पर निर्देशों के द्वारा नियंत्रित किया जाता है । एक प्रयोग के लिए निर्देश एकाधिक स्क्रीन पृष्ठों की आवश्यकता है, और पढ़ना संभव प्रतिभागियों पृष्ठन द्वारा आगे और पीछे के रूप में आवश्यक बनाया है ।
      नोट: प्रत्येक प्रतिभागी स्क्रीन पर एक निर्दिष्ट बटन क्लिक करके इंगित करता है कि वह निर्देशों को पढ़ चुका है । यह प्रयोग तब तक शुरू नहीं हो सकता जब तक सभी प्रतिभागी निर्देशों को पढ़ न लें ।
  2. परीक्षण चरण
    1. निरीक्षण कि क्या प्रतिभागियों माउस को नियंत्रित कर रहे है उनके अवतार डॉट (दो बार के रूप में अंय प्रतिभागियों के दिखाई अवतार डॉट्स के रूप में बड़े) छत्ते पर आभासी ९७-षट्कोण खेलने ( चित्रा 1देखें) ।
    2. प्रतिभागियों के मैदान के केंद्र में परीक्षण चरण शुरू, तो छत्ते आभासी खेलने पर स्क्रीन पर पहले से उपलब्ध कराए गए निर्देशों के अनुसार कदम ।
      1. कैसे खेल खेलने के लिए पर सभी निर्देशों के छत्ते खेल के कार्यक्रम फ़ोल्डर के भीतर संपादन योग्य html-फ़ाइलें के रूप में रखा जाता है । क्रमश: जर्मन और अंग्रेज़ी निर्देशों के लिए सबफ़ोल्डर्स परिचय/
      2. अपने अवतार डॉट ले जाने के लिए अपनी पसंद के आसंन छोटे षट्कोण में खिलाड़ियों को छोड़ दिया है-क्लिक करें । प्रारंभिक और बाद की चालों के लिए केवल सन्निकट फ़ील्ड्स को चुना जा सकता है.
        नोट: प्रत्येक चाल के बाद, एक छोटी सी पूंछ प्रत्येक भागीदार के लिए ४००० ms के लिए प्रकट होता है, अंतिम दिशा का संकेत है जिसमें से वह/
    3. प्रत्येक भागीदार को केवल एक बार भाग लेना संभव पूर्वाग्रहों से बचने के लिए अनुमति देते हैं ।
      नोट: खेल यहां वर्णित 5-10 मिनट की आवश्यकता है, निर्देश के पढ़ने सहित । कुल मिलाकर, ४० १० में ४०० प्रतिभागियों-व्यक्ति समूहों Boos एट अल द्वारा परीक्षण किया गया । 1.
    4. एक तकनीकी ब्रेकडाउन है या यदि कोई सहभागी विफल रहता है, तो एक ही सहभागियों के साथ प्रयोग को पुनरारंभ न करें ।

4. पद-परीक्षण चरण

  1. एक बार खेल पूरा हो गया है, प्रतिभागियों के जनसांख्यिकीय डेटा, बड़े पांच व्यक्तित्व कारकों, तनाव या शांति के कथित स्तर का आकलन प्रश्नावली भरने, और संतुष्टि का भुगतान (प्रयोग के पूरा होने पर भुगतान किया जाना है) । इन प्रश्नावली खड़े अकेले html-फ़ाइलों के रूप में पेश किया जा सकता है ।
  2. जबकि प्रतिभागियों प्रश्नावली भरने, छत्ते खेल में अर्जित पैसे की उचित राशि के साथ गुमनाम लिफाफे तैयार बस पूरा किया । खेल के छत्ते-गणना की राशि प्रत्येक खिलाड़ी के लिए भुगतान किया जा करने के लिए सर्वर स्क्रीन पर निर्धारित कर रहे हैं ।
  3. अर्जित भुगतान प्रतिभागियों को वितरित के रूप में वे परीक्षण क्षेत्र से बाहर निकलें ।
  4. सर्वर प्रोग्राम बंद करें, फिर सर्वर प्रोग्राम बंद समाप्त होने के बाद क्लाइंट प्रोग्राम बंद करें ।
  5. एक यूएसबी स्टिक के लिए, प्रयोग के दिन और समय स्टांप द्वारा चिह्नित 2 पाठ फ़ाइलों के रूप में, डेटा स्थानांतरण ।

Representative Results

छत्ते प्रतिमान के साथ एक प्रारंभिक प्रयोग का प्रदर्शन किया है कि मनुष्य ऐसे दूसरों की निकटता की मांग के रूप में झुंड व्यवहार के बुनियादी लक्षण दिखाई,17पुरस्कृत किए बिना जा रहा है । बाद में, हम कैसे व्यक्तिगत मानव व्यवहार किया जा सकता है एक ही भौतिक लक्ष्य तक पहुंचने के लिए समंवित/लक्ष्य भी Boos एट अल द्वारा जांच के सवाल को संबोधित किया । 1, न केवल विशिष्ट झुंड व्यवहार पर ध्यान केंद्रित है, लेकिन यह भी समूह समंवय और नेतृत्व व्यवहार । उपर्युक्त प्रयोग-निर्धारित मापदंडों का उपयोग करते हुए, लक्ष्य षट्कोण स्थानों को परिभाषित किया गया था, और साझा प्रोत्साहन के आधार पर साझा लक्ष्यों की जांच करने के लिए एक मौद्रिक इनाम विकल्प का उपयोग किया गया था, साथ ही साथ समूह सामंजस्य की ओर प्रेरणा भी । समूह सामंजस्य प्राप्त करने के लिए प्रेरणा एक अतिरिक्त इनाम निर्धारित द्वारा बढ़ाया गया था कि कितने अंय प्रतिभागियों के आधार पर एक ही लक्ष्य षट्कोण में समाप्त हो गया । ४० १०-व्यक्ति समूहों, दो उपसमूहों में से प्रत्येक के भीतर (एक अल्पसंख्यक समूह दो बेतरतीब ढंग से चयनित व्यक्तियों और एक बहुमत शेष आठ के शामिल समूह के शामिल) जानकारी के निंनलिखित स्तर देकर बनाया गया । दोनों अल्पसंख्यक समूह के सदस्यों को १ २-यूरो पुरस्कार षट्कोण और ५ १-यूरो पुरस्कार षट्कोण (चित्रा 9, बाएं) के स्थान के बारे में बताया गया । बहुसंख्यक समूह के आठ सदस्यों को दो यूरो के पुरस्कार षट्कोण के बारे में नहीं बताया गया और इसके बदले उन्हें छः समान रूप से पुरस्कृत एक-यूरो लक्ष्य षट्कोण (चित्रा ९, दाएँ) के स्थान दिखाए गए. किसी भी प्रतिभागी को यह नहीं बताया गया कि विभिन्न उपसमूह थे ।

हमने Couzin एट अल के अनुसार अपने अध्ययन संबंधी प्रश्न रचे हैं.' एस23 कंप्यूटर सिमुलेशन मॉडल । क्योंकि केवल जानकारी के खिलाड़ियों के बीच विमर्श किया गया उनकी क्षमता अंय खिलाड़ियों के आंदोलन अनुभव करने के लिए, हम (मैं) को देखने के उद्देश्य से यदि यह जानकारी के लिए पर्याप्त था सूचित/उच्चतर पुरस्कृत अल्पसंख्यक समूह के आंदोलनों के समंवय के लिए अनसूचित/कम इनामी बहुमत समूह, और यदि हां, तो (ii) कैसे दोहरे पुरस्कार लक्ष्य-सूचित अल्पसंख्यक समूह के अपने दो यूरो लक्ष्य षट्कोण को सूचित बहुमत ले सकता/ जैसा कि पहले कहा, हम बजबजा व्यवहार के दो बुनियादी मापदंडों को इन अध्ययन डिजाइन प्रतिबंधित, 1) संरेखण (समूह के सदस्यों को एक लक्ष्य षट्कोण की ओर बढ़) और 2) सामंजस्य (समूह समूह के रूप में जाने की ओर अग्रसर सदस्यों) । संरेखण पैरामीटर के लिए, हमने छह लक्ष्य षट्कोण सेट किए हैं, जो मौद्रिक अदायगी को प्रदान करते हैं । सामंजस्य पैरामीटर के लिए (यानी, चाल विकल्प है कि साथी प्रतिभागियों के साथ चलता है के साथ समंवित किया गया), हम प्रतिभागियों के अंत में बदलते रूपों की राशि है कि अपने स्वयं के रूप में एक ही षट्कोण में थे पर आधारित इनाम प्रदान की ।

छत्ते खेलने में ९७ षट्कोण हैं । सभी प्रतिभागियों के बदलते रूपों छत्ते के मध्य षट्कोण में एक साथ खेल शुरू किया । प्रत्येक खिलाड़ी को अधिकतम 15 चाल-गिनती प्रदान की गई । सभी अपने अवतार ले जाने के लिए प्रतिबंधित किया गया (एक माउस क्लिक केमाध्यम से) केवल षट्कोण छह पक्षों के एक आसंन षट्कोण के पार । खेल खत्म हो गया जब हर अवतार एक अदायगी मैदान पर था या जब हर खिलाड़ी पूरी तरह से अपने 15 चाल-गिनती का इस्तेमाल किया था ।

एक अतिरिक्त प्रयोग कारक एक तिहाई अध्ययन प्रश्न का उत्तर देने के लिए लागू किया गया था: (iii) क्या धारणा त्रिज्या (वैश्विक बनाम स्थानीय शर्त) अंय प्रतिभागियों के आंदोलन समंवय को प्रभावित करता है । ४० १० के आधे की धारणा व्यक्ति समूहों के एक यादृच्छिक आधार है, जिसका अर्थ है कि बीस समूहों (स्थानीय हालत) केवल उन अपने अवतार से सटे बदलते रूपों के आंदोलन अनुभव सकता है पर प्रतिबंधित किया गया था । शेष बीस 10 व्यक्ति समूहों (वैश्विक स्थिति) सभी प्रतिभागियों के अवतार स्थानों और आंदोलनों अनुभव सकता है ।

सवाल का जवाब (ii) [जो अल्पसंख्यक समूहों के आंदोलन विशेषताओं और अधिक सफलता के लिए नेतृत्व (सफलतापूर्वक एक समूह के रूप में एक लक्ष्य क्षेत्र तक पहुंचने और इसलिए अधिक से अधिक मौद्रिक इनाम)], हम परिभाषित और पहले प्रस्तावना सहित विभिंन आंदोलन व्यवहार का विश्लेषण किया, साझा आंदोलन पथ/दो अल्पसंख्यक प्रतिभागियों के निर्देश, पथ लंबाई, चाल के बीच औसत समय, प्रतिभागियों के बीच प्रारंभिक कदम क्रम, बड़े पांच व्यक्तित्व विशेषताओं (बहिर्मुखता, खुलापन, आदि), और कंप्यूटर साक्षरता । सांख्यिकीय प्रक्रिया, दो binomials के साथ एक परिमित मिश्रण मॉडल, और विस्तृत परिणाम Boos एट अल में प्रकाशित कर रहे हैं । 1.

हमारे अध्ययन में दिखाया गया है कि मनुष्यों के एक समूह में, एक 2d छत्ते खेल मैदान में आवंटित बदलते रूपों (ऊपर-वर्णित मापदंडों और शर्तों के अनुसार चलती), उनमें से 20% (2 व्यक्ति अल्पसंख्यक समूह) केवल उनके आंदोलनों पर आधारित सफलतापूर्वक नेतृत्व कर सकता अंय ८०%, यहां तक कि जब उनकी धारणा खेलने पर केवल आसंन बदलते रूपों के लिए प्रतिबंधित किया गया था । यहां, इन 2 के सफल नेतृत्व व्यक्ति अल्पसंख्यक समूह के प्रतिभागियों को जरूरत पर जोर दिया कि उनके साथी प्रतिभागियों को इसी तरह की प्रारंभिक चाल बनाई है और है कि इन 2 व्यक्ति अल्पसंख्यक प्रतिभागियों पहले एक प्रारंभिक कदम1 (वीडियो 2) कर रहे थे । इस समूह के आंदोलन व्यवहार के विस्तृत मापदंडों के लिए, कृपया तालिका 2देखें । समय के साथ समूह के फैलाव का एक गहन विश्लेषण चित्रा 10में प्रदान किया गया है । हम यह भी पाया, आश्चर्य की बात है, कि इन अल्पसंख्यक प्रतिभागियों के बीच न तो व्यक्तित्व चर और न ही कंप्यूटर साक्षरता उनकी सफलता में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई ।

Figure 1
चित्रा 1: कंप्यूटर आधारित बहु एजेंट खेल छत्ते के खेलने । एक षट्कोण आभासी खेलने पर बदलते रूपों (काले डॉट्स) के रूप में मानव खिलाड़ियों का दृश्य प्रतिनिधित्व । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 2
चित्रा 2: स्थानीय vs. वैश्विक परिप्रेक्ष्य । स्थानीय परिप्रेक्ष्य के साथ प्रतिभागियों को केवल अपने दृश्य रेंज के भीतर अंय खिलाड़ियों के बदलते रूपों देख सकते हैं । इस मामले में, चिह्नित खिलाड़ी (लाल) केवल 9 सह खिलाड़ियों में से 4 को देखने में सक्षम है । एक वैश्विक परिप्रेक्ष्य, यदि कॉंफ़िगर, सभी सह खिलाड़ियों की दृश्यता प्रदान करेगा । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 3
चित्रा 3: मौद्रिक प्रोत्साहन । इस उदाहरण से पता चलता है कि कैसे मौद्रिक प्रोत्साहन छत्ते खेल के भीतर कार्यांवित किया जा सकता है । धूसर के रूप में चिह्नित बदलते रूपों स्थानीय धारणा त्रिज्या के बाहर हैं और इस प्रकार संबंधित खिलाड़ी के लिए अदृश्य हैं । दो विभिंन बिंदुओं को देखने के दिखाए जाते हैं । (क) सूचित खिलाड़ी: इस खिलाड़ी को एक उच्च पुरस्कृत लक्ष्य क्षेत्र है, जो "के रूप में € €" चिह्नित है, (ख) uninformed खिलाड़ी के साथ संपंन: इस खिलाड़ी छह समान रूप से कम पुरस्कृत लक्ष्य क्षेत्रों, जो के रूप में चिह्नित कर रहे है प्रदान की जाती है "€" । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 4
चित्रा 4: उपसमूह अवतार प्रयोग । इस परिदृश्य में, दो उप-समूह प्रतिभागियों के बदलते रूपों के रूप में नीले और पीले रंग के द्वारा बनाई गई हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 5
चित्रा 5: एकल vs. संयुक्त खेल । यह उदाहरण देखने के एक खिलाड़ी के बिंदु से दो अलग सेटिंग्स से पता चलता है, Belz एट अल तुलनीय । 17 (1a/बी) एकल खेल: सह खिलाड़ी अदृश्य है और षट्कोण आभासी खेलने पर नहीं पाया जा सकता है, (2a/संयुक्त खेल: सह खिलाड़ी जब तक वे अंय खिलाड़ियों के स्थानीय धारणा त्रिज्या के भीतर रहने के रूप में दिखाई दे रहे हैं । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 6
चित्र 6: सर्वर और क्लाइंट कॉंफ़िगरेशन । दस से बारह नोटबुक (ग्राहक सी सी12के माध्यम से1 ) के आसपास के क्षेत्र में व्यवस्था की जानी चाहिए (और कनेक्ट करने के लिए) सर्वर कंप्यूटर । प्रत्येक भागीदार के कार्य केंद्र में (मोटी लाइनों के रूप में संकेत) डिब्बे का उपयोग आभासी पर्यावरण के बाहर दूसरों के साथ दृश्य संचार प्रतिबंधित करता है । लैन केबल के बजाय WLAN का उपयोग कम विलंबता और अधिक विश्वसनीय डेटा प्रवाह के कारण की सिफारिश की है. कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 7
चित्रा 7: प्रासंगिक सेटिंग । संचार (संवेदी, दृश्य, श्रवण) प्रतिभागियों के बीच विभाजन दीवारों और earplugs के उपयोग के कारण प्रतिबंधित है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 8
चित्र 8: सर्वर पर ग्राफ़िक इंटरफ़ेस । प्रत्येक जुड़े ग्राहक के लिए, वहां एक आईपी और अंय डेटा (जैसे, चाल, स्थिति, राशि की संख्या दिखा रहा है प्रत्येक खिलाड़ी के लिए भुगतान किया जा लाइन) । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 9
चित्र 9: सफल नेतृत्व । बाईं ओर, स्क्रीनशॉट एक सूचित एक मौद्रिक लक्ष्य क्षेत्र आ खिलाड़ी से पता चलता है (यह भी आंकड़ा 4देखें), सफलतापूर्वक अपने लक्ष्य क्षेत्र के लिए पांच अंय खिलाड़ियों के अग्रणी । दाईं ओर, एक अनसूचित खिलाड़ी अपने सह खिलाड़ियों की दृष्टि खो दिया है । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Figure 10
चित्रा 10: गेमिंग समय (समूह ४४) पर स्थानिक फैलाव का गहराई से विश्लेषण । पूरे समूह के लिए समय पर समूह के सदस्यों के बीच दूरी मतलब (समूह मतलब), दोनों खिलाड़ियों को जो उच्च के स्थान के बारे में सूचित किया गया € € लक्ष्य-क्षेत्र पुरस्कृत के साथ तुलना में (सूचित 1, 2 सूचित), और आठ अनसूचित खिलाड़ी ( अनसूचित) । खेल के अंत तक, एक अनसूचित खिलाड़ी समूह खो दिया था और एक € लक्ष्य पर आ-क्षेत्र (अलग खिलाड़ी) । कृपया यहां क्लिक करें इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण को देखने के लिए ।

Video 1
वीडियो 1: एक अनसूचित खिलाड़ी (समूह ४४) के परिप्रेक्ष्य से सामूहिक आंदोलन का उदाहरण । कृपया इस वीडियो को देखने के लिए यहां क्लिक करें । (डाउनलोड करने के लिए राइट-क्लिक करें.)

Video 2
2 वीडियो: वीडियो 1 के रूप में एक ही खेल में दो सूचित खिलाड़ियों के दृष्टिकोण से सामूहिक आंदोलन का उदाहरण (समूह ४४) . कृपया इस वीडियो को देखने के लिए यहां क्लिक करें । (डाउनलोड करने के लिए राइट-क्लिक करें.)

gnr समय Pid s1 s2
...
5 14:56:42281 5 2 2
5 14:56:42500 2 3 5
...
5 14:56:44593 0 3 6 NNug = 2 not_moved
5 14:56:44578 3 2 2
5 14:56:44796 7 3 3
5 14:56:45125 6 -5 -3
5 14:56:46109 1 2 2
5 14:56:46281 5 2 2 not_moved
5 14:56:46765 3 3 3
5 14:56:47531 4 2 3 not_moved
5 14:56:48187 9 3 6 NNug = 2 not_moved
5 14:56:48625 2 3 6 NNug = 2 not_moved
5 14:56:48625 8 3 2 not_moved
5 14:56:48640 6 -6 -3 NNug = 1
5 14:56:48640 4 3 4
5 14:56:48953 7 3 3 not_moved
5 14:56:49390 5 3 3
...
5 14:56:52671 4 3 4 not_moved
5 14:56:52687 6 -6 -3 NNug = 1 not_moved

तालिका 1: डेटा स्वरूप । प्रत्येक भागीदार की चाल और षट्कोण आभासी खेलने पर जुड़े टाइमस्टैंप अलग पंक्तियों में षट्कोण निर्देशांक के रूप में दर्ज कर रहे हैं, पदानुक्रमित/मिश्रित मॉडलिंग के उपयोग को सक्षम करने से । तालिका 10 खिलाड़ियों (समूह ४४) से मिलकर एक समूह द्वारा उत्पन्न डेटासेट का एक अंश दिखाती है.

समूह ४४
उदाहरण		 ∑
चाल		 रैंक के
1st
ले जाएँ		 विलंबता भुगतान अंतिम
दूरी		 दूरी
€ € के लिए-क्षेत्र		 समय % फ़ील्ड
पता लगाया
(a) वैयक्तिक स्तर के चर
खिलाड़ी ID01 6 1 1, 73 18 0, 67 0 - -
खिलाड़ी ID1 6 10 3, 74 9 0, 67 0 - -
खिलाड़ी आईडी2 6 3 2, 19 9 0, 67 0 - -
खिलाड़ी ID3 7 9 2, 68 9 0, 67 0 - -
खिलाड़ी ID4 6 7 4, 38 9 0, 67 0 - -
खिलाड़ी ID5 9 8 3, 98 9 0, 67 0 - -
खिलाड़ी ID6 12 5 2, 70 1 6, 00 6 - -
खिलाड़ी ID71 6 6 4, 96 18 0, 67 0 - -
खिलाड़ी ID8 9 4 4, 03 9 0, 67 0 - -
खिलाड़ी ID9 6 2 2, 45 9 0, 67 0 - -
(b) समूह स्तर चर
बेख़बर 7, 63 5, 88 3, 27 8 1, 33 0, 75 - -
सूचित 6, 00 4, 00 3, 35 18 0, 67 0, 00 - -
पूरे समूह 7, 30 - 3, 28 10 1, 20 0, 60 39, 02 27, 84

तालिका 2: समूह आंदोलन व्यवहार विश्लेषण (समूह ४४) के विस्तृत परिणाम । परिणाम (a) व्यक्तिगत स्तर के लिए, और (b) समूह स्तर के लिए सूचीबद्ध होते हैं । समूह स्तर पर, मतलब सूचित बहुमत (आठ खिलाड़ियों), अल्पसंख्यक सूचित (दो खिलाड़ियों), और पूरे समूह (10 खिलाड़ियों) के लिए गणना की गई । 1 IDs 0 और 7 के साथ खिलाड़ियों को बेतरतीब ढंग से उच्च पुरस्कृत € € लक्ष्य-क्षेत्र के स्थान के बारे में सूचित किया जा चुना गया; ∑ चाल की कुल संख्या =; 1अनुसूचित जनजाति के पद = अंय खिलाड़ियों के संबंध में 1अनुसूचित जनजाति के कदम के रैंक; विलंबता = सेकंड में दो चरणों के बीच आंदोलन विलंबता मतलब है.; भुगतान = व्यक्तिगत इनाम € में खेल के पूरा होने के बाद; अंतिम दूरी = खेल के अंत तक सभी शेष खिलाड़ियों के लिए प्रत्येक खिलाड़ी की औसत दूरी; € € के लिए दूरी -क्षेत्र = € € लक्ष्य के लिए दूरी-क्षेत्र खेल के अंत तक; समय = सेकंड में खेल की कुल अवधि.; % फ़ील्ड का पता लगाया = कुल फ़ील्ड का प्रतिशत (९७ षट्कोण) समूह द्वारा टटोला । कृपया यह भी एक में गेमिंग समय, समूह के सामूहिक आंदोलन के लिए वीडियो 1 और वीडियो 2 से अधिक है समूह के फैलाव का गहराई से विश्लेषण के लिए 10 चित्रा , और आंदोलन के आंकड़ों का एक अंश के लिए 1 टेबल देखें ।

Discussion

एक अनुसंधान प्रतिमान के रूप में बहु ग्राहक आभासी वातावरण का उपयोग कर मानव सामूहिक व्यवहार की जांच में एक बुनियादी सवाल यह है कि क्या परिणाम वास्तविक परिदृश्यों के लिए लागू होते हैं । दूसरे शब्दों में, पर्याप्त पारिस्थितिक या बाह्य वैधता के साथ methodological दृष्टिकोण उपज परिणाम करता है? एक आभासी खेलने पर बदलते रूपों के रूप में मानव प्रतिभागियों का प्रतिनिधित्व करने और उंहें माउस के माध्यम से कदम दे-क्लिकों सामाजिक cues कम कर देता है । इसके अतिरिक्त, एक न्यूनतम करने के लिए संचार रखते हुए experimenters की जाँच करने के लिए जो गुपचुप व्यवहार cues मानव समूह समन्वय और नेतृत्व व्यवहार को प्रभावित कर सकते हैं और जिसके तहत पर्यावरण afford (उदा. , बचाव, प्रतियोगिता, निकासी) ये व्यवहार अधिक और किस हद तक प्रभावित होते हैं. जब तक वहां दो पूर्व प्रोटोकॉल और परीक्षण प्रक्रियाओं में चरणों का परीक्षण करने के लिए सख्त पालन है, इस गुटबंदी दृष्टिकोण आंतरिक वैधता की गारंटी देता है । आदेश में परिणाम के हस्तांतरण के लिए अनुमति देने के लिए "असली" समूह और भीड़ गतिशीलता, प्रयोगात्मक सेटअप और परीक्षण के चरणों को धीरे से और अधिक जटिल हो संशोधित किया जा सकता है (जैसे, केवल प्रसारण से परे अतिरिक्त संचार के लिए अनुमति/ व्यवहार, विभिंन वास्तविक दुनिया परिदृश्यों, आदि) में अर्थपूर्ण एंबेडेड व्यक्तिगत विशेषताओं के बारे में जानकारी जोड़ने और खेल शुरू होने से पहले प्रतिभागियों द्वारा पढ़ा परदे पर निर्देश में वर्णित है ।

बाह्य वैधता के मामले को संबोधित करने के लिए, षट्कोण खेलने [शुरू में मानकीकृत करने के लिए खिलाड़ी की गतिविधियों को मानकीकृत करने के लिए चुना, दो आयामी षट्कोण के कारण निर्देशांक (पूर्व परीक्षण) प्रयोज्य और निराधार कारकों की कमी] विविध किया जा सकता है । एक दो मुक्त आंदोलन विकल्प के साथ आयामी ग्रिड खिलाड़ियों को और अधिक सतत और जटिल आंदोलन डेटा बनाने के लिए सक्षम होगा । एक तीन आयामी एकता के द्वारा बनाई गई वातावरण-या असत्य-इंजन, उदाहरण के लिए, भी पारिस्थितिकी बढ़ सकता है/ हालांकि, आंदोलन के प्रतिबंध के सबक की दिशा में हर कदम के साथ, एक समस्या पैदा होती है । अनुकरणीय परिदृश्य में स्वतंत्रता की बढ़ती जटिलता के साथ-आंदोलन की, कारकों का प्रभाव (जैसे, कंप्यूटर अनुभव के रूप में पारस्परिक मतभेद, तीन आयामी खेल में स्थानिक अभिविन्यास के साथ परिचित) बढ़ता है, जो पक्षपातपूर्ण परिणामों को जन्म दे सकता है और आंतरिक वैधता को कम करता है ।

छत्ते प्रोटोकॉल में उल्लिखित विधि का लाभ यह है कि यह कंप्यूटर सिमुलेशन मॉडल के साथ जोड़ा जा सकता है और empirically परीक्षण के लिए एक प्रतिमान के रूप में इस्तेमाल किया अगर सामूहिक कंप्यूटर सिमुलेशन में पाया पैटर्न भी मनुष्यों के समूहों में व्यवहार के लिए पकड़ । इस तरह के परीक्षणों की बाहरी वैधता बढ़ाने के लिए, प्रतिभागियों के बाद परीक्षण के चरण प्रश्नावली में पूछा जाना चाहिए अगर वे पर्याप्त और मानव अपने बदलते रूपों के द्वारा प्रतिनिधित्व महसूस किया और क्या वे अपने सह मानव अभिनेताओं के रूप में खिलाड़ियों को अनुभव कर रहे थे । प्रोटोकॉल एक दूसरे के बगल में कार्यस्थानों में बैठे सह खिलाड़ियों की शारीरिक उपस्थिति को निर्दिष्ट करता है (भले ही प्रोटोकॉल मापदंडों बाधा संवेदी श्रवण या दृश्य संचार) क्रम में मानव अवतार की इन भावनाओं को बढ़ाने के लिए.

संक्षेप में, छत्ते है प्रोटोकॉल पूर्व परीक्षण, परीक्षण में उल्लिखित दृष्टिकोण द्वारा लागू तरीकों, और बाद परीक्षण चरणों एक उपंयास प्रतिमान समूह समंवय, नेतृत्व के रूप में सामूहिक घटना के बुनियादी तंत्र की जांच प्रदान करते हैं, और अंतर समूह differentiatioएन. विधि की सबसे महत्वपूर्ण सीमा अपने रंगरूटों द्वारा मानव त्रुटि के लिए भेद्यता है, विशेष रूप से यदि वे सुनिश्चित करना है कि प्रतिभागियों को पूर्व के दौरान एक दूसरे के साथ संवाद नहीं है, परीक्षण और परीक्षण चरणों में पर्याप्त कड़े नहीं हैं ।

Disclosures

लेखकों का खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।

Acknowledgments

यह शोध उत्कृष्टता की जर्मन पहल (संस्थागत रणनीति: https://www.uni-goettingen.de/en/32632.html) द्वारा वित्त पोषित किया गया. हम उसके अंग्रेजी शु Margarita के लिए Neff-हेनरिक का शुक्रिया अदा करते हैं ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Notebooks
Partition walls between work stations
Earplugs
Equipment for LAN installation

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References

  1. Boos, M., Pritz, J., Lange, S., Belz, M. Leadership in Moving Human Groups. PLoS Computational Biology. 10 (4), e1003541 (2014).
  2. 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).
  3. Sumpter, D. J. T. Collective Animal Behavior. , Princeton University Press. Princeton. (2010).
  4. Krause, J., et al. Fish shoal composition: mechanisms and constraints. Proceedings - Royal Society. Biological Sciences. 267 (1456), 2011-2017 (2000).
  5. Camazine, S., et al. Self-Organization in Biological Systems. , Princeton University Press. Princeton. (2003).
  6. 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).
  7. Fischer, J., Zinner, D. Communication and cognition in primate group movement. International Journal of Primatology. 32 (6), 1279-1295 (2011).
  8. Couzin, I. D., Krause, J. Self-organization and collective behavior in vertebrates. Advances in the Study of Behavior. 32, 1-75 (2003).
  9. 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).
  10. 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).
  11. Shao, W., Terzopoulos, D. Autonomous pedestrians. Proceedings of the 2005 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. , (2005).
  12. Reynolds, C. W. Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. Seminal Graphics. , ACM. 273-282 (1987).
  13. 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).
  14. Helbing, D., Molnár, P., Farkas, I. J., Bolay, K. Self-organizing pedestrian movement. Environment and Planning B: Planning and Design. 28 (3), 361-383 (2001).
  15. 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).
  16. 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).
  17. Belz, M., Pyritz, L. W., Boos, M. Spontaneous flocking in human groups. Behavioral Processes. 92, 6-14 (2013).
  18. 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).
  19. 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).
  20. Dyer, J. R. G., et al. Consensus decision making in human crowds. Animal Behavior. 75 (2), 461-470 (2008).
  21. 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).
  22. Conradt, L. Models in animal collective decision-making: information uncertainty and conflicting preferences. Interface Focus. 2 (2), 226-240 (2011).
  23. 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).

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छत्ते सामूहिक मानव व्यवहार पर अनुसंधान के लिए प्रतिमान
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Boos, M., Pritz, J., Belz, M. The… More

Boos, M., Pritz, J., Belz, M. The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior. J. Vis. Exp. (143), e58719, doi:10.3791/58719 (2019).

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