Name: The Collective Trust Game: Eine Online-Gruppenadaption des Trust-Spiels basierend auf dem HoneyComb-Paradigma (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-10-20T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 18 s
Description: Erfahren Sie, wie das Collective Trust Game basierend auf dem Honeycomb-Paradigma das Entstehen von kollektivem Vertrauen, Fairness und Reziprozität in Gruppen untersucht. Diese Methode ermöglicht detaillierte Analysen von Gruppendynamiken durch Bewegungsdaten.

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Diese Forschung erhielt keine Drittmittel.

Die Datenerhebung und Datenanalyse in diesem Projekt wurde von der Ethikkommission des Georg-Elias-Müller-Instituts für Psychologie der Universität Göttingen genehmigt (Antrag 289/2021); das Protokoll folgt den Richtlinien zur Humanforschung der Ethikkommissionen des Georg-Elias-Müller-Instituts für Psychologie. Die CTG-Software kann vom OSF-Projekt heruntergeladen werden (DOI 10.17605/OSF. IO/U24PX) unter dem Link: https://s.gwdg.de/w88YNL.
1. Technisches Setup vorbereiten
<ol><li>Erstellung von Online-Einwilligungserklärungen und Fragebögen<ol><li>Bereiten Sie eine Online-Einwilligungserklärung in einem Online-Fragebogen-Tool vor.</li>
		<li>Bereiten Sie ggf. einen Online-Fragebogen in einem Online-Fragebogentool vor. HINWEIS: Es ist möglich, einen kurzen Fragebogen in das HoneyComb-Programm aufzunehmen (siehe Schritt 1.3.5). Um längere Fragebögen zu verwenden, verwenden Sie stattdessen ein separates Online-Fragebogen-Tool. Beispiele für Online-Fragebogen-Tools finden Sie im Materialverzeichnis.</li>
	</ol></li>
	<li>Vorbereiten des Remotedesktopservers<ol><li>Installieren Sie ein Linux-basiertes Betriebssystem auf einem Remoteserver. Wenn möglich, fragen Sie technische Assistenten nach den verfügbaren Ressourcen an der Institution. Befolgen Sie andernfalls eine Installationsrichtlinie39.</li>
		<li>Erstellen Sie verschiedene Benutzer auf diesem Server40.<ol><li>Erstellen Sie einen Benutzeradministrator , der über Root-Berechtigungen verfügt und auf den ausschließlich der technische Leiter im Test zugreift.</li>
			<li>Erstellen Sie einen Benutzerexperimentator , der über Berechtigungen zum Erstellen von freigegebenen Ordnern, zum Importieren und Exportieren von Daten verfügt und auf das alle Mitarbeiter zugreifen können, die Daten sammeln (einschließlich Studenten/Forschungsassistenten usw.).</li>
			<li>Erstellen Sie mehrere Benutzer mit den Namen participant-1, participant-2 usw. HINWEIS: Forscher können nur so viele Teilnehmer in einer experimentellen Sitzung testen wie Benutzer, die erstellt werden.</li>
		</ol></li>
		<li>Führen Sie den Befehl java -version auf dem Benutzer admin aus, um sicherzustellen, dass eine Java-Laufzeitumgebung auf dem Server verfügbar ist. Wenn nicht, installieren Sie die neueste Java-Version, bevor Sie fortfahren, und stellen Sie sicher, dass alle Benutzer darauf zugreifen können.</li>
		<li>Installieren Sie das Programm<ol><li>Laden Sie das Programm herunter. HINWEIS: Das Programm kann als Zip-Datei heruntergeladen werden HC_CTG.zip enthält 1) die lauffähige HC.jar, 2) drei Dateien für die Konfiguration (hc_server.config, hc_panel.config und hc_client.config) und 3) zwei Unterordner namens intro und rawdata.</li>
			<li>Erstellen Sie einen Ordner für den Experimentatorbenutzer und teilen Sie ihn mit den anderen Benutzern41. Extrahieren Sie die Dateien aus der komprimierten Datei HC_CTG.zip in diesen Ordner.</li>
			<li>Greifen Sie für jeden teilnehmenden Benutzer auf diesen freigegebenen Ordner zu, und überprüfen Sie, ob der Benutzer auf die Dateien zugreifen kann.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>Öffnen Sie die drei Konfigurationsdateien.<ol><li>Bearbeiten Sie hc_server.config , und speichern Sie die bearbeitete Datei.<ol><li>Konfigurieren Sie die Anzahl der Spieler, indem Sie n_Pl auf die gewünschte Anzahl einstellen. Geben Sie beispielsweise 4 hinter dem = ein.</li>
			<li>Konfigurieren Sie die Anzahl der zu spielenden Runden (playOrder), indem Sie die Spielnummer 54a wiederholen (z. B. 54a, 54a, 54a, 54a für vier Runden). HINWEIS: i54a steht für die Anweisungen und sollte nicht in der Konfigurationsdatei gelöscht werden.</li>
			<li>Konfigurieren Sie, ob ein Fragebogen in HoneyComb angezeigt werden soll, indem Sie 200 am Ende von playOrder einfügen. Löschen Sie 200 , wenn ein separates Online-Fragebogen-Tool verwendet wird.</li>
			<li>Konfigurieren Sie die Investitionsskala. Um die Skala für Investoren (iscale) zu konfigurieren, geben Sie an, welche Werte als Anlageschritte zur Verfügung stehen sollen (z. B. 0, 12, 24, 36, 48, 60, 72). Verwenden Sie ganze Zahlen, die ein Vielfaches von drei sind, damit Auszahlungen ebenfalls ganze Zahlen sind. HINWEIS: Diese konfigurierten Werte werden den Anlegern auch als mögliche Investitionsschritte angezeigt.<ol><li>Konfigurieren Sie die Anzeigeskala für Treuhänder (tlabel), indem Sie auswählen, welche Werte als mögliche Renditen auf dem Spielfeld angezeigt werden sollen (z. B. 0, 1/6, 2/6, 3/6, 4/6, 5/6, 1). HINWEIS: Diese Skala hat keinen Einfluss auf die Berechnung der Auszahlungen.</li>
				<li>Konfigurieren Sie die Skala für Treuhänder (tscala), indem Sie auswählen, welche Rückgabewerte als Rückgabe möglich sein sollen (z. B. 0, 0,166666, 0,3333, 0,5, 0,6666, 0,833331, 1). Verwenden Sie nur digitale Werte (d. h. keine Brüche). HINWEIS: Diese Werte werden zur Berechnung von Auszahlungen verwendet und NICHT auf dem Spielfeld angezeigt.</li>
			</ol></li>
			<li>Konfigurieren Sie die Time-Ins (timeInI für Investoren, timeInT für Treuhänder) und Timeouts (timeOutI für Investoren, Timeout für Treuhänder) in Sekundenschnelle. Beispiel: timeInI = 0, timeOutI = 30, timeInT = 30 und timeout = 45.</li>
			<li>Konfigurieren Sie den Geldbetrag, mit dem Anleger und Treuhänder in jeder Runde ausgestattet sind, in Cent (r52).</li>
			<li>Konfigurieren Sie den Faktor, mit dem die Investition multipliziert wird, bevor sie an den Treuhänder gesendet wird (f52).</li>
			<li>Konfigurieren Sie, ob die Gruppe eine einstimmige Entscheidung treffen muss ( setzen Sie bEinstimmig auf wahr) oder nicht ( setzen Sie einstimmig auf falsch)</li>
			<li>Konfigurieren Sie, ob die Gruppe zu gleichen Teilen ausgezahlt wird (setzen Sie bCommon auf true) oder je nachdem, wie viel jeder Anleger zur Investition beigetragen hat (setzen Sie bCommon auf false). </li>
			<li>Wenn bUnanimous auf true gesetzt ist, konfigurieren Sie die Strafe - den Geldbetrag, der von den Investoren abgezogen wird, wenn keine einstimmige Entscheidung getroffen wird (S. 52).</li>
		</ol></li>
		<li>Bearbeiten Sie ggf . hc_client.config. Stellen Sie sicher , dass ip_nr auf localhost festgelegt ist, damit die Clients eine Verbindung zum Experimentator herstellen können.</li>
		<li>Bearbeiten Sie hc_panel.config.<ol><li>Passen Sie die Größe der Sechsecke (Radius) entsprechend der Bildschirmauflösung an. Testen Sie das Experiment auf mehreren verschiedenen Bildschirmen, um sicherzustellen, dass das Experiment auf einer Vielzahl von Bildschirmen sichtbar ist.</li>
			<li>Passen Sie den Text an, der auf dem Spielfeld unter Beschriftungen angezeigt wird (z. B. Ihre Rolle ist: Investor, Kontostand usw.).</li>
		</ol></li>
		<li>Passen Sie die Anweisungen bei Bedarf an und/oder übersetzen Sie sie. Bearbeiten und speichern Sie dazu die einfachen HTML-Dateien (Abbildung 2A) im Ordner "intro" innerhalb des HoneyComb-Programmordners.</li>
		<li>Wenn Sie den Fragebogen innerhalb des HoneyComb-Programms verwenden möchten, passen Sie den Fragebogen in der Datei qq.txt an und/oder übersetzen Sie ihn und speichern Sie die Datei.</li>
		<li>Halten Sie dieses Setup über alle Experimentsitzungen hinweg konstant (innerhalb einer Testbedingung). Dokumentieren Sie alle Konfigurationen.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Teilnehmerwerbung
<ol><li>Online-Werbung<ol><li>Rekrutieren Sie Teilnehmer über verfügbare Kanäle (z.B. Social Media, Uni-Blog, Flyer mit QR-Code). Nennen Sie wichtige Informationen zum Experiment, z. B. Zweck, Dauer und maximale Zahlung, die entsprechend dem Spielverhalten berechnet werden. HINWEIS: Die hier vorgestellte Stichprobe wurde über einen Online-Blog für Psychologiestudierende der Universität Göttingen sowie unbezahlte Anzeigen in Social-Media-Gruppen rekrutiert. Ein Beispielflyer ist in der ergänzenden Abbildung 1 zu sehen.</li>
		<li>Machen Sie potenzielle Teilnehmer darauf aufmerksam, dass die Teilnahme die Nutzung von persönlichen Laptops / PCs mit einer stabilen Internetverbindung und in einem ruhigen, abgeschiedenen Bereich erfordert. Machen Sie die Teilnehmer darauf aufmerksam, dass sie möglicherweise ein Programm installieren müssen, um die Remotedesktopverbindung herzustellen. HINWEIS: Eine Teilnahme über Mobiltelefone oder Tablets ist nicht möglich.</li>
		<li>Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer die Einschlusskriterien des Experiments wie Sprachanforderungen oder Farbsehen erfüllen.</li>
		<li>Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer nicht an früheren Experimenten am CTG teilgenommen haben.</li>
	</ol></li>
	<li>Buchen Sie experimentelle Sitzungen mit den Teilnehmern<ol><li>Bitten Sie die Teilnehmer, Zeitfenster für ihre Teilnahme zu buchen.</li>
		<li>Verwenden Sie eine Teilnehmerverwaltungssoftware, um automatisierte Einladungs- oder Erinnerungs-E-Mails zu versenden.</li>
		<li>Überbuchen Sie Zeitfenster von mindestens einem Teilnehmer, um sicherzustellen, dass genügend Teilnehmer für die Durchführung des Experiments anwesend sind.</li>
	</ol></li>
	<li>Senden Sie den Teilnehmern eine Bestätigungs-E-Mail mit den folgenden Details: Anleitung zur Computereinrichtung, Installation des Remotedesktopverbindungstools und Herstellen der Verbindung mit Remotedesktop. Stellen Sie sicher, dass Sie noch KEINE Anmeldeinformationen senden, um technische Probleme aufgrund einer früheren Anmeldung zu vermeiden.</li>
	<li>Senden Sie den Teilnehmern ca. 24 Stunden vor dem Experiment Erinnerungs-E-Mails, einschließlich des Links zur Videokonferenzplattform. Geben Sie die Informationen zur Installation an, die in der Bestätigungs-E-Mail gesendet wurden.</li>
</ol>3. Versuchsaufbau (vor jeder experimentellen Sitzung)
<ol><li>Vorbereiten der Videokonferenzplattform (Abbildung 3)<ol><li>Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer daran gehindert sind, ihr Mikrofon oder ihre Kamera freizugeben. Stellen Sie sicher, dass die Teilnehmer die Namen der anderen nicht sehen können.</li>
		<li>Geben Sie das Mikrofon und die Kamera des Experimentators frei, und geben Sie den Bildschirm mit minimalen Anweisungen auf der Videokonferenzplattform frei (Abbildung 3).</li>
	</ol></li>
	<li>Vorbereiten des Remote-Desktops<ol><li>Benutzerexperimentator
		<ol><li>Starten Sie eine Remotedesktopverbindung mit dem Experimentatorbenutzer. Öffnen Sie den freigegebenen Ordner und starten Sie ein Terminal, indem Sie mit der rechten Maustaste in das Verzeichnis klicken und hier Terminal öffnen wählen.</li>
			<li>Starten Sie das Serverprogramm HC_Gui.jar, indem Sie den Befehl java -jar HC_Gui.jar im Terminal eingeben und die EINGABETASTE drücken.</li>
		</ol></li>
		<li>Benutzer Teilnehmer-1, Teilnehmer-2 usw.<ol><li>Stellen Sie eine Remotedesktopverbindung mit den Benutzern participant-1, participant-2, ... her. Öffnen Sie den freigegebenen Ordner und starten Sie wie bisher ein Terminal in diesem Ordner.</li>
			<li>Starten Sie die Client-Programme für jeden Benutzer, indem Sie den Befehl java -jar HC .jar in das Terminal eingeben und die EINGABETASTE drücken.</li>
			<li>Überprüfen Sie, ob die Verbindungen bei allen teilnehmenden Benutzern korrekt aufgebaut sind. HINWEIS: Auf den Bildschirmen der teilnehmenden Benutzer sollte die Meldung Bitte warten angezeigt werden. Der Computer stellt eine Verbindung zum Server her. Es wird empfohlen, so viele Laptops wie Benutzer zu haben (Abbildung 4).</li>
		</ol></li>
		<li>Benutzerexperimentator<ol><li>Überprüfen Sie, ob in der Benutzeroberfläche des Servers eine Zeile angezeigt wird, in der die IP-Adresse jedes Teilnehmerbenutzers angezeigt wird. Wenn alle teilnehmenden Benutzer verbunden sind, überprüfen Sie, ob das Serverprogramm die Meldung Alle Clients sind verbunden anzeigt. Bereit zu starten?. Klicken Sie auf OK.</li>
			<li>Überprüfen Sie, ob auf den Bildschirmen der teilnehmenden Benutzer der Begrüßungsbildschirm des Experiments (erste Anweisungsseite) angezeigt wird. HINWEIS: Der Experimentator kann die Sitzung bis zu diesem Punkt vorbereiten.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
</ol>4. Versuchsablauf
<ol><li>Lassen Sie die Teilnehmer zur Videokonferenz im geplanten Experimentzeitfenster zu. Begrüßen Sie alle Teilnehmer mit einem standardisierten Text. Erklären Sie den Teilnehmern das technische Verfahren.</li>
	<li>Teilen Sie den Link zur Online-Einwilligungserklärung. Überprüfen Sie, ob alle Teilnehmer ihre schriftliche Zustimmung gegeben haben.</li>
	<li>Führen Sie die Teilnehmer an, das Remotedesktopverbindungstool zu öffnen und jedem Teilnehmer seine individuellen Anmeldedaten per persönlichem Chat in der Videokonferenz zu senden. HINWEIS: Wenn sich die Teilnehmer bei den teilnehmenden Benutzern anmelden, verlieren die Notebooks im Labor die Verbindung zu den teilnehmenden Benutzern. Von hier an läuft das Experiment automatisch ab, bis die Teilnehmer die letzte Seite erreichen und sie anweisen, zur Videokonferenz zurückzukehren.</li>
	<li>Lassen Sie die Teilnehmer bestätigen, dass sie die erste Anleitungsseite gelesen haben, indem Sie auf OK klicken. Sobald alle Teilnehmer bestätigt haben, warten Sie, bis die Teilnehmer das Spiel abgeschlossen haben. HINWEIS: Die Teilnehmer können die Anweisungen in ihrem bevorzugten Tempo durchblättern. Sobald alle Teilnehmer bestätigt haben, dass sie die Anleitung gelesen haben, startet das CTG automatisch. Das Spiel durchläuft automatisch so viele Runden, wie in der Datei server.config angegeben.</li>
	<li>Testphase<ol><li>Weisen Sie den Teilnehmern eine von zwei Rollen zu: Investor oder Treuhänder. HINWEIS: Mehreren Teilnehmern kann dieselbe Rolle zugewiesen werden.</li>
		<li>Lassen Sie die Anleger im untersten Feld beginnen (angezeigte Investition von 0) und die Treuhänder im obersten Feld (mit einer Rendite von 0) (Abbildung 1B).</li>
		<li>Weisen Sie die Teilnehmer an, ihren Avatar per Linksklick in ein benachbartes Sechseckfeld zu verschieben. Weisen Sie die Teilnehmer an, dass nur benachbarte Felder ausgewählt und Felder nicht übersprungen werden können. Weisen Sie die Teilnehmer an, dass ihr Avatar nach jeder Bewegung 4000 ms lang einen kleinen Schwanz anzeigt, der die letzte Richtung angibt, aus der sie sich zum aktuellen Feld bewegt haben (Abbildung 1C).</li>
		<li>Erlauben Sie den Anlegern, sich von Anfang an zu bewegen (Time-in = 0), um durch Bewegung anzuzeigen, wie viel sie investieren möchten. Nach einer gewissen Zeit die Bewegung von Anlegern verbieten (Time-Out). HINWEIS: Das Feld, auf dem sie stehen, zeigt dann an, wie viel investiert wird. In der Mitte des Spielfeldes zeigt eine blaue Zahl zusätzlich den Betrag an, der an den Treuhänder gesendet wird. Wenn das Experiment so eingerichtet ist, dass einstimmige Investitionen erforderlich sind, werden Investitionen nur getätigt, wenn alle Teilnehmer auf dem gleichen Feld stehen.</li>
		<li>Erklären Sie in den Anweisungen, dass der investierte Betrag mit einem Faktor (z. B. drei) multipliziert und an die Treuhänder gesendet wird. Beschränken Sie den Umzug der Treuhänder, solange die Anleger umziehen, indem Sie die Treuhänderzeit auf die Länge der Treuhänder-Auszeit festlegen.</li>
		<li>Weisen Sie die Treuhänder an, den Bruchteil anzugeben, den sie an die Anleger zurückgeben möchten. Sobald das Treuhand-Timeout erreicht ist, wird das Feld, auf dem die Treuhänder stehen, verwendet, um den Anteil anzugeben, der an die Anleger zurückgegeben wird. Der zurückgegebene Betrag wird ebenfalls in der Mitte des Spielfelds durch eine gelbe Zahl angezeigt (Abbildung 1D).</li>
		<li>Lassen Sie sich im Popup-Fenster den Geldbetrag anzeigen, den die Person am Ende der Runde verdient hat (Abbildung 1E).</li>
		<li>Wiederholen Sie die Spielrunde nach Bedarf (d. h. wie in der Datei server.config angegeben).</li>
		<li>Sobald alle Runden abgeschlossen sind, bitten Sie die Teilnehmer, einen persönlichen eindeutigen Code zu generieren, damit die Einnahmen im Spiel mit ihrem Namen verbunden werden können, während die Verhaltensdaten anonym bleiben.</li>
		<li>Nachdem die Teilnehmer den Code generiert haben, zeigen Sie einen Bildschirm an, in dem die Teilnehmer aufgefordert werden, zur Videokonferenz zurückzukehren und die Remotedesktopverbindung zu schließen. HINWEIS: Der experimentelle Ablauf (Abschnitt 4 in diesem Protokoll mit 15 Spielrunden) dauert 35 min.</li>
		<li>Wenn technische Probleme oder Fehler eines Teilnehmers einen Abbruch der Experimentsitzung erfordern, sehen Sie davon ab, das Experiment mit denselben Teilnehmern neu zu starten.</li>
	</ol></li>
	<li>Post-Testing-Phase<ol><li>Stellen Sie nach Abschluss des Spiels sicher, dass alle Teilnehmer die Remotedesktopverbindung geschlossen haben. Lassen Sie die Teilnehmer Fragebögen ausfüllen, die für eine bestimmte Forschungsfrage geeignet sind.</li>
		<li>Während die Teilnehmer die Fragebögen ausfüllen, schließen Sie das Serverprogramm auf dem Experimentatorbenutzer, indem Sie auf Stop & Exit klicken. Dadurch wird auch das Programm für die teilnehmenden Benutzer geschlossen.</li>
		<li>Danken Sie den Teilnehmern für ihre Zeit und erklären Sie, wie und wann ihre Einnahmen an sie überwiesen werden. Stellen Sie sicher, dass alle Teilnehmer die Videokonferenz verlassen haben, insbesondere wenn direkt danach ein weiteres Experimentzeitfenster geplant ist.</li>
	</ol></li>
</ol>5. Abschluss des Experiments
<ol><li>Übertragen und sichern Sie die Daten (z.B. in der Cloud) in Form einer *.csv und einer *.txt Datei pro Gruppe und Experimentzeitfenster, gekennzeichnet durch einen Tages- und Zeitstempel des Experiments.</li>
	<li>Schließen Sie alle Remotedesktopverbindungen.</li>
</ol>

<ol><li>Berg, J., Dickhaut, J., McCabe, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Trust%2C+reciprocity%2C+and+social+history%5BTitle%5D)+AND+%22Games+and+Economic+Behavior%22%5BJournal%5D)">Trust, reciprocity, and social history.</a> Games and Economic Behavior. 10 (1), 122-142 (1995).</li>
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</ol>

Die Autoren haben nichts offenzulegen.

Das CTG bietet Forschern die Möglichkeit, das klassische BDM1 für Gruppen anzupassen und emergente Prozesse innerhalb der Gruppen eingehend zu beobachten. Während andere Arbeiten23,24,25,26 bereits versucht haben, das BDM1 an Gruppeneinstellungen anzupassen, ist die einzige Möglichkeit, auf Gruppenprozesse zuzugreifen, in diesen Studien mühsame Gr...

Das Collective Trust Game (CTG) bietet die Möglichkeit, kollektives Vertrauen online innerhalb einer Gruppe von Menschen zu messen. Es verallgemeinert das ursprüngliche Trust Game von Berg, Dickhaut und McCabe1 (BDM) auf Gruppenebene und kann kollektives Vertrauen in seine emergenten Qualitäten 2,3,4 sowie verwandte Konzepte wie Fairness, Reziprozität oder Vorwärtssignalisierung erfassen und quantifizieren.
Frühere Forschungen konzeptualisieren Vertrauen meist als ein rein zwischenmenschliches Konstrukt, zum Beispiel zwischen einem Führer und einem Anhänger5,6, ohne höhere Analyseebenen. Gerade in organisatorischen Kontexten reicht dies möglicherweise nicht aus, um Vertrauen ganzheitlich zu verstehen, daher besteht ein großer Bedarf, die Prozesse zu verstehen, durch die Vertrauen auf Gruppenebene aufgebaut (und abnimmt).
In jüngster Zeit hat die Vertrauensforschung mehr Mehrebenendenken integriert. Fulmer und Gelfand7 überprüften eine Reihe von Studien zum Thema Vertrauen und kategorisierten sie nach dem Analyseniveau, das in jeder Studie untersucht wird. Die drei verschiedenen Analyseebenen sind zwischenmenschlich (dyadisch), gruppen- und organisatorisch. Wichtig ist, dass Fulmer und Gelfand7 zusätzlich zwischen verschiedenen Referenten unterscheiden. Die Referenten sind die Entitäten, auf die Vertrauen gerichtet ist. Dies bedeutet, dass, wenn "A B an X vertraut", dann wird A (der Investor in wirtschaftlichen Spielen) durch die Ebene (Individuum, Gruppe, Organisation) und B (der Treuhänder) durch den Referenten (Individuum, Gruppe, Organisation) repräsentiert. X steht für eine bestimmte Domäne, auf die sich Vertrauen bezieht. Dies bedeutet, dass X alles sein kann, wie eine allgemein positive Neigung, aktive Unterstützung, Zuverlässigkeit oder finanzieller Austausch wie in Wirtschaftsspielen1.
Hier wird kollektives Vertrauen auf der Grundlage der Definition von zwischenmenschlichem Vertrauen8 von Rousseau und Kollegen und ähnlich wie frühere Studien über kollektives Vertrauen 9,10,11,12,13,14 definiert; Kollektives Vertrauen umfasst die Absicht einer Gruppe, Verletzlichkeit zu akzeptieren, basierend auf positiven Erwartungen an die Absichten oder das Verhalten einer anderen Person, Gruppe oder Organisation. Kollektives Vertrauen ist ein psychologischer Zustand, der von einer Gruppe von Menschen geteilt wird und in Interaktion zwischen dieser Gruppe gebildet wird. Der entscheidende Aspekt des kollektiven Vertrauens ist daher die Gemeinsamkeit innerhalb einer Gruppe.
Dies bedeutet, dass die Forschung über kollektives Vertrauen über einen einfachen Durchschnitt individueller Prozesse hinausblicken und kollektives Vertrauen als emergentes Phänomen konzeptualisieren muss 2,3,4, da neue Entwicklungen in der Gruppenwissenschaft zeigen, dass Gruppenprozesse fließend, dynamisch und emergent sind 2,15. Wir definieren Emergenz als einen "Prozess, durch den untergeordnete Systemelemente interagieren und durch diese Dynamik Phänomene erzeugen, die sich auf einer höheren Ebene des Systems manifestieren"16 (S. 335). Vorgeschlagen sollte dies auch für das kollektive Vertrauen gelten.
Forschung, die den Fokus auf Entstehung und Dynamik von Gruppenprozessen widerspiegelt, sollte geeignete Methoden17 verwenden, um diese Qualitäten zu erfassen. Der aktuelle Stand der kollektiven Vertrauensmessung scheint jedoch hinterherzuhinken. Die meisten Studien haben eine einfache Mittelungstechnik für die Daten jedes Individuums in der Gruppe 9,10,12,13,18 verwendet. Dieser Ansatz hat wohl nur wenig prädiktive Gültigkeit2, da er außer Acht lässt, dass Gruppen nicht einfach Aggregationen von Individuen sind, sondern übergeordnete Entitäten mit einzigartigen Prozessen. Einige Studien haben versucht, diese Nachteile anzugehen: Eine Studie von Adams19 verwendete einen latenten variablen Ansatz, während Kim und Kollegen10 Vignetten verwendeten, um das kollektive Vertrauen zu schätzen. Diese Ansätze sind insofern vielversprechend, als sie kollektives Vertrauen als übergeordnetes Konstrukt anerkennen. Doch wie Chetty und Kollegen20 bemerken, fehlen umfragebasierten Maßnahmen Anreize, wahrheitsgemäß zu antworten, so dass die Forschung über Vertrauen zunehmend verhaltens- oder anreizkompatible Maßnahmen angenommen hat21,22.
Dieses Problem wird durch eine Reihe von Studien angesprochen, die eine Verhaltensmethode, nämlich das BDM1, angepasst haben, um von Gruppen23,24,25,26 gespielt zu werden. Im BDM treten zwei Parteien entweder als Investoren (A) oder als Treuhänder (B) auf. In diesem sequentiellen Wirtschaftsspiel erhalten sowohl A als auch B eine anfängliche Ausstattung (z. B. 10 Euro). Dann muss A entscheiden, wie viel, wenn überhaupt, von seiner Stiftung er an B senden möchte (z. B. 5 Euro). Dieser Betrag wird dann vom Experimentator verdreifacht, bevor B entscheiden kann, wie viel, wenn überhaupt, des erhaltenen Geldes (z. B. 15 Euro) er an A zurücksenden möchte (z. B. 7,5 Euro). Der Geldbetrag, den A an B sendet, wird operationalisiert, um das Vertrauensniveau von A gegenüber B zu sein, während der Betrag, den B zurücksendet, verwendet werden kann, um die Vertrauenswürdigkeit von B oder den Grad der Fairness in der Dyade von A und B zu messen. Eine große Anzahl von Forschungen hat das Verhalten in dyadischen Vertrauensspielen untersucht27. Das BDM kann sowohl als sogenanntes "One-Shot"-Spiel gespielt werden, bei dem die Teilnehmer das Spiel nur einmal mit einer bestimmten Person spielen, als auch in wiederholten Runden, in denen Aspekte wie Reziprozität28,29 sowie Vorwärtssignalisierung eine Rolle spielen können.
In vielen Studien, die den BDM für die Gruppen23,24,25,26 angepasst haben, wurden entweder der Investor, der Treuhänder oder beide Rollen von Gruppen gespielt. Keine dieser Studien erfasste jedoch Gruppenprozesse. Die einfache Ersetzung von Individuen durch Gruppen in Studiendesigns entspricht nicht den Standards, die Kolbe und Boos17 oder Kozlowski15 für die Untersuchung emergenter Phänomene aufgestellt haben. Um diese Lücke zu schließen, wurde das CTG entwickelt.
Ziel der Entwicklung des CTG war es, ein Paradigma zu schaffen, das das weit verbreitete BDM1 mit einem Ansatz kombiniert, der kollektives Vertrauen als emergentes verhaltensbasiertes Konstrukt erfasst, das von einer Gruppe geteilt wird.
Das CTG basiert auf dem HoneyComb-Paradigma von Boos und Kollegen30, das auch im Journal of Visualized Experiments31 veröffentlicht wurde und nun für den Einsatz in der Vertrauensforschung angepasst wurde. Wie von Ritter und Kollegen32 beschrieben, ist das HoneyComb-Paradigma "eine computerbasierte virtuelle Spielplattform mit mehreren Agenten, die entwickelt wurde, um alle sensorischen und Kommunikationskanäle mit Ausnahme der Wahrnehmung von Avatarbewegungen der Teilnehmer auf dem Spielfeld zu eliminieren" (S. 3). Das HoneyComb-Paradigma eignet sich besonders für Forschungsgruppenprozesse, da es Forschern ermöglicht, die Bewegung von Mitgliedern einer realen Gruppe mit räumlich-zeitlichen Daten aufzuzeichnen. Man könnte argumentieren, dass HoneyComb neben der Gruppeninteraktionsanalyse17 eines der wenigen Werkzeuge ist, mit denen Forscher Gruppenprozesse sehr detailliert verfolgen können. Im Gegensatz zur Gruppeninteraktionsanalyse ist die quantitative Analyse der räumlich-zeitlichen Daten von HoneyComb weniger zeitintensiv. Darüber hinaus ermöglicht die reduktionistische Umgebung und die Möglichkeit, jegliche zwischenmenschliche Kommunikation zwischen den Teilnehmern mit Ausnahme der Bewegung auf dem Spielfeld auszuschließen, den Forschern, Störfaktoren (z. B. körperliche Erscheinung, Stimme, Gesichtsausdrücke) zu begrenzen und Experimente mit hoher interner Gültigkeit zu erstellen. Während es schwierig ist, alle einflussreichen Aspekte eines Gruppenprozesses in Studien zu identifizieren, die Gruppendiskussionsdesigns verwenden33, ermöglicht der Fokus auf grundlegende Prinzipien der Gruppeninteraktion in einem Bewegungsparadigma den Forschern, alle Aspekte des Gruppenprozesses in diesem Experiment zu quantifizieren. Darüber hinaus haben frühere Forschungen proxämisches Verhalten34 verwendet, um den Raum zwischen sich und einem anderen Individuum zu reduzieren, um Vertrauenzu untersuchen 35,36.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63600/63600fig01.jpg"> Abbildung 1: Schematische Übersicht des CTG. (A) Schematischer Ablauf einer CTG-Runde. (B) Anfängliche Platzierung der Avatare zu Beginn der Runde. Die drei blau gefärbten Investoren stehen auf dem Anfangsfeld "0". Der gelbe Treuhänder steht auf dem Anfangsfeld "0". (C) Screenshot während der Investitionsphase, der drei Investoren (blaue Avatare) auf der unteren Hälfte des Spielfelds zeigt. Einer (großer blauer Avatar) steht derzeit auf "12", zwei Investoren stehen derzeit auf "24". Zwei Avatare haben Schwänze (gekennzeichnet durch orangefarbene Pfeile). Die Schwänze zeigen an, aus welcher Richtung sie sich in ihr aktuelles Feld bewegt haben (z. B. hat sich ein Investor (großer blauer Avatar) gerade von "0" auf "12" bewegt). Der Avatar ohne Schwanz steht seit mindestens 4000 ms auf diesem Feld. (D) Screenshot während der Rückkehrphase, der einen Treuhänder (gelber Avatar) und die obere Hälfte des Spielfeldes zeigt. Der Treuhänder steht derzeit auf "3/6" und ist kürzlich von "2/6" dorthin gezogen, wie durch den Schwanz angezeigt. Die blaue Zahl unten (36) zeigt die Investition der Anleger an. Die gelbe Zahl, die durch den Pfeil angezeigt wird, ist die aktuelle Rendite (54), wie in der Mitte des Spielfelds dargestellt. Die Rendite errechnet sich wie folgt: (investieren (36 Cent) x 3) x aktueller Renditeanteil (3/6) = 54 Cent. (E) Pop-up-Fenster, das den Teilnehmern Feedback gibt, wie viel sie während der Runde verdient haben, und 15 Sekunden lang nach Ablauf der Auszeit des Treuhänders angezeigt wird. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63600/63600fig01large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
Das Hauptverfahren des CTG (Abbildung 1A) orientiert sich eng am Verfahren des BDM1, um die Ergebnisse mit früheren Studien mit diesem ökonomischen Spiel vergleichbar zu machen. Da das HoneyComb-Paradigma auf dem Bewegungsprinzip basiert, geben die Teilnehmer den Betrag an, den sie investieren oder zurückgeben möchten, indem sie ihren Avatar auf das kleine Sechseckfeld bewegen, das einen bestimmten Geldbetrag oder Bruchteil anzeigt, der zurückgegeben werden soll (Abbildung 1C, D). Vor jeder Runde werden sowohl die Anleger als auch die Treuhänder mit einem bestimmten Geldbetrag (z. B. 72 Cent) ausgestattet, wobei die Anleger in der unteren Hälfte des Spielfelds und die Treuhänder in der oberen Hälfte des Spielfelds platziert werden (Abbildung 1B). In der Standardeinstellung dürfen sich die Anleger zuerst bewegen, während die Treuhänder still bleiben. Die Anleger bewegen sich über das Spielfeld, um anzugeben, wie viel, wenn überhaupt, ihrer Stiftung sie an den Treuhänder senden möchten (Abbildung 1C). Durch das Hin- und Herbewegen auf dem Feld können die Teilnehmer auch anderen Investoren mitteilen, wie viel sie an den Treuhänder senden möchten. Je nach Konfiguration müssen die Teilnehmer einstimmig entscheiden, wie viel sie investieren möchten, indem sie nach Erreichen des Timeouts auf einem Spielfeld zusammenlaufen. Einstimmige Entscheidungen waren erforderlich, um durchzusetzen, dass Investoren miteinander interagieren müssen, anstatt nur nebeneinander zu spielen. Kommen die Anleger zu keiner gemeinsamen Entscheidung, wird eine Strafe (z.B. 24 Cent) von ihrem Konto abgezogen. Dies wurde umgesetzt, um sicherzustellen, dass die Anleger hoch motiviert sind, ein gemeinsames Maß an kollektivem Vertrauen zu erreichen. Sobald die Zeit der Anleger abgelaufen ist, wird das investierte Geld multipliziert und an die Treuhänder gesendet, die sich dann bewegen dürfen, während die Anleger still bleiben. Die Treuhänder zeigen durch Bewegung an, wie viel sie an die Anleger zurückgeben möchten (Abbildung 1D). Die verfügbaren Renditeoptionen werden als Bruchteile auf dem Spielfeld angezeigt, um die kognitive Belastung der Treuhänder vergleichsweise gering zu halten. Das Spielfeld, auf dem die Treuhänder nach Ablauf ihrer zugewiesenen Zeit stehen, gibt an, welcher Anteil (z. B. 4/6) an die Anleger zurückgegeben wird. Die Runde endet mit einem Pop-up (Abbildung 1E), das für jeden Teilnehmer zusammenfasst, wie viel er in dieser Runde verdient hat und wie hoch sein aktueller Kontostand ist.
Runden sollten mehrmals wiederholt werden. Forscher sollten die Teilnehmer das CTG für mindestens 10 oder 15 Runden in den gleichen Rollen spielen lassen. Dies ist notwendig, da kollektives Vertrauen ein emergentes Konstrukt ist und sich bei wiederholten Interaktionen innerhalb einer Gruppe entwickeln muss. In ähnlicher Weise werden andere Konzepte wie Forward-Signaling (d. h. das Erzielen hoher Renditen von Treuhändern mit hohen Investitionen in der nächsten Runde) nur in wiederholten Interaktionen auftauchen. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dass die Teilnehmer die genaue Anzahl der zu spielenden Runden nicht kennen, da sich gezeigt hat, dass sich das Verhalten drastisch ändern kann, wenn sich die Teilnehmer bewusst sind, dass sie die letzte Runde spielen (d.h. mehr unfaires Verhalten oder Ablenkungen in Wirtschaftsspielen37,38).
Auf diese Weise liefert die CTG Informationen über die Entstehung kollektiven Vertrauens auf mehreren Ebenen. Erstens sollte das Niveau des kollektiven Vertrauens, das in der Endrunde gezeigt wurde, eine genaue Darstellung des gemeinsamen Vertrauensniveaus sein, das die Anleger gegenüber dem/den Treuhänder haben. Zweitens kann der in jede Runde investierte Betrag als Ersatz für die Entstehung von kollektivem Vertrauen über wiederholte Interaktionen dienen. Drittens geben Bewegungsdaten Aufschluss über den Gruppenprozess, der bestimmt, wie viel Geld in jede Runde investiert wird.

<table><tbody><tr><td>Data Analysis Software and Packages</td><td></td><td>R Version 4.2.1 (2022-06-23 ucrt)</td><td>R Core Team R: A Language and Environment for Statistical Computing. unter [https://www.R-project.org/]. R Foundation for Statistical Computing. Wien, Österreich. (2020).</td></tr><tr><td>Datenanalyse-Software und -Pakete</td><td>R Studio</td><td>Version 2022.2.3.492 "Prairie Trillium"</td><td>RStudio Team RStudio: Integrierte Entwicklungsumgebung für R. bei [http://www.rstudio.com/]. RStudio, PBC. Boston, MA. (2020).</td></tr><tr><td>Datenanalyse Software und Pakete</td><td>ggplot2</td><td>Version 3.3.6</td><td>Wickham, H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. bei [https://ggplot2.tidyverse.org]. Springer-Verlag New York. (2016).</td></tr><tr><td>Datenanalyse Software und Pakete</td><td>cowplot</td><td>Version 1.1.1</td><td>Wilke, C.O. cowplot: Streamlined Plot Theme and Plot Annotations for " ggplot2." bei [https://CRAN.R-project.org/package=cowplot]. (2020).</td></tr><tr><td>OnlineFragebogenTool</td><td>LimeSurvey</td><td>Community Edition Version 3.28.16+220621&nbsp;</td><td>Jedes bevorzugte Online-Fragebogen-Tool kann verwendet werden. Empfohlen werden LimeSurvey oder SoSciSurvey.</td></tr><tr><td>Notebooks oder PCs</td><td>DELL</td><td>Latitude 7400</td><td>Es kann jedes Notebook verwendet werden, das in der Lage ist, eine stabile Remotedesktopverbindung aufzubauen.</td></tr><tr><td>Teilnehmermanagement-Software</td><td>ORSEE</td><td>Version 3.1.0</td><td>Es wird empfohlen, ORSEE zu verwenden (Greiner, B. [2015]. Rekrutierungsverfahren für Probandenpools: Organisation von Experimenten mit ORSEE. Zeitschrift der Economic Science Association, 1, 114&ndash;125. https://doi.org/10.1007/s40881-015-0004-4), aber es können auch andere Softwareoptionen verfügbar sein.</td></tr><tr><td>Programm zum Öffnen der RemoteDesktop-Verbindung</td><td>Remotedesktopverbindung (Programm, das mit jeder Windows 10-Installation geliefert wird.)</td><td></td><td>Die folgenden Tools werden empfohlen: RemoteDesktopConnection (für Windows), Remmina (für Linux) oder Microsoft Remote Desktop (für Mac OS).</td></tr><tr><td>Server zum Ausführen der RemoteDesktop-Umgebung</td><td>VMware vSphere-Umgebung basierend auf vSphere ESXi</td><td>Version 6.5</td><td>Idealerweise von der IT-Abteilung der Universität/Institution bereitgestellt.</td></tr><tr><td>Videokonferenz-Plattform</td><td>BigBlueButton</td><td>Version 2.3</td><td>Es wird empfohlen, eine Plattform wie BigBlueButton oder eine andere kostenlose Software zu verwenden, die keine Teilnehmerdaten auf einem externen Server aufzeichnet. Die Plattform sollte folgende Funktionen bieten: 1) Möglichkeit, den Zugriff auf Mikrofon und Kamera für Teilnehmer einzuschränken, 2) Teilnehmernamen vor anderen Teilnehmern zu verbergen, 3) Möglichkeit, private Chat-Nachrichten an Teilnehmer zu senden.</td></tr><tr><td>Virtuelle Maschine mit Linux-Installation</td><td>Xubuntu</td><td>Version 20.04 "Focal Fossa"</td><td>Andere Linux-basierte Systeme werden ebenfalls möglich sein.</td></tr></tbody></table>

the collective trust game: eine online-gruppenadaption des trust-spiels basierend auf dem honeycomb-paradigma

The Collective Trust Game: An Online Group Adaptation of the Trust Game Based on the HoneyComb Paradigm

Die Notwendigkeit, Vertrauen in Gruppen ganzheitlich zu verstehen, hat zu einer Welle neuer Ansätze zur Messung des kollektiven Vertrauens geführt. Dieses Konstrukt wird jedoch mit den verfügbaren Forschungsmethoden oft nicht vollständig in seinen emergenten Qualitäten erfasst. In diesem Artikel wird das Collective Trust Game (CTG) vorgestellt, ein computerbasiertes Multi-Agenten-Vertrauensspiel, das auf dem HoneyComb-Paradigma basiert und es Forschern ermöglicht, die Entstehung von kollektivem Vertrauen zu beurteilen. Das CTG baut auf früheren Forschungen zum zwischenmenschlichen Vertrauen auf und passt das weithin bekannte Trust Game an ein Gruppensetting im HoneyComb-Paradigma an. Die Teilnehmer übernehmen entweder die Rolle eines Anlegers oder eines Treuhänders; Beide Rollen können von Gruppen gespielt werden. Anleger und Treuhänder werden zunächst mit einer Geldsumme ausgestattet. Dann müssen die Anleger entscheiden, wie viel, wenn überhaupt, von ihrer Stiftung sie an die Treuhänder senden möchten. Sie kommunizieren ihre Tendenzen sowie ihre endgültige Entscheidung, indem sie sich auf einem Spielfeld hin und her bewegen und mögliche Investitionsbeträge anzeigen. Am Ende ihrer Entscheidungszeit wird der Betrag, auf den sich die Anleger geeinigt haben, multipliziert und an die Treuhänder gesendet. Die Treuhänder müssen mitteilen, wie viel von dieser Investition, wenn überhaupt, sie an die Anleger zurückgeben wollen. Auch dies tun sie, indem sie sich auf dem Spielfeld bewegen. Dieses Verfahren wird über mehrere Runden wiederholt, so dass kollektives Vertrauen durch wiederholte Interaktionen als gemeinsames Konstrukt entstehen kann. Mit diesem Verfahren bietet das CTG die Möglichkeit, die Entstehung kollektiven Vertrauens durch die Aufzeichnung von Bewegungsdaten in Echtzeit zu verfolgen. Das CTG ist in hohem Maße an spezifische Forschungsfragen anpassbar und kann als Online-Experiment mit weniger, kostengünstiger Ausrüstung durchgeführt werden. Dieser Beitrag zeigt, dass das CTG den Reichtum an Gruppeninteraktionsdaten mit der hohen internen Validität und Zeiteffektivität ökonomischer Spiele kombiniert.

Dieser Beitrag präsentiert Ergebnisse einer Pilotstudie, die mit dem CTG mit 16 Teilnehmern (fünf Männer, 11 Frauen; Alter: M = 21, SD = 2,07). Laut Johanson und Brooks42 ist diese Stichprobengröße in einem Pilotexperiment ausreichend, insbesondere wenn sie mit einem qualitativen Ansatz kombiniert wird, um eine hohe Informationsdichte über die subjektiven Erfahrungen der Teilnehmer während des Experiments zu erreichen. Es wird empfohlen, dass immer dann, wenn Forscher beabsichtig...

Das Collective Trust Game ist ein computerbasiertes Multi-Agenten-Vertrauensspiel, das auf dem HoneyComb-Paradigma basiert und es Forschern ermöglicht, die Entstehung von kollektivem Vertrauen und verwandten Konstrukten wie Fairness, Gegenseitigkeit oder Vorwärtssignalisierung zu bewerten. Das Spiel ermöglicht detaillierte Beobachtungen von Gruppenprozessen durch Bewegungsverhalten im Spiel.

The Collective Trust Game: Eine Online-Gruppenadaption des Trust-Spiels basierend auf dem HoneyComb-Paradigma

The need to understand trust in groups holistically has led to a surge in new approaches to measuring collective trust. However, this construct is often ...

Das Collective Trust Game ist eine Online-Multi-Agenten-Adaption des Trust-Spiels. im Wabenparadigma. Es ermöglicht Forschern, kollektives Vertrauen und seine Entstehung in Gruppen ganzheitlich zu untersuchen.Dieses Spiel kombiniert die hohe interne Validität eines ökonomischen Spiels mit reichhaltigen räumlichen Zeitdaten, so dass emergente Gruppenprozesse detailliert untersucht werden können. Es ist wichtig, den Teilnehmern zu verbieten, ihren Bildschirm, ihre Kamera, ihr Mikrofon und den Chat zwischen den Teilnehmern zu teilen, um eine vollständige Anonymität zwischen den Teilnehmern zu gewährleisten. Solange der Remote-Desktop korrekt eingerichtet ist und der Experimentator und die Teilnehmer eine stabile Internetverbindung haben, sollte es kein Problem geben, dieses Experiment durchzuführen.Starten Sie zunächst eine Remotedesktopverbindung mit dem Experimentatorbenutzer. Öffnen Sie den freigegebenen Ordner und starten Sie ein Terminal, indem Sie mit der rechten Maustaste in das Verzeichnis klicken und hier Terminal öffnen wählen. Starten Sie dann das Serverprogramm, indem Sie den Befehl in das Terminal eingeben und die Eingabetaste drücken.Stellen Sie als Nächstes eine Remotedesktopverbindung mit den teilnehmenden Benutzern her. Öffnen Sie den freigegebenen Ordner und starten Sie wie bisher ein Terminal in diesem Ordner. Starten Sie die Client-Programme für jeden teilnehmenden Benutzer, indem Sie den Befehl in das Terminal eingeben und die Eingabetaste drücken.Überprüfen Sie, ob in der Server-GUI eine Zeile mit der IP-Adresse jedes Teilnehmerbenutzers angezeigt wird. Überprüfen Sie, ob die Verbindungen für alle teilnehmenden Benutzer korrekt aufgebaut sind. Wenn alle teilnehmenden Benutzer verbunden sind, klicken Sie auf OK. Überprüfen Sie, ob auf den Bildschirmen der teilnehmenden Benutzer der Begrüßungsbildschirm des Experiments angezeigt wird.Lassen Sie alle Teilnehmer zum geplanten Experimentzeitfenster zur Videokonferenz und senden Sie jedem Teilnehmer seine individuellen Login-Daten. Leiten Sie die Teilnehmer an, das Remotedesktopverbindungstool zu öffnen. Weisen Sie die Teilnehmer einer der Anleger- oder Treuhandrollen zu.Lassen Sie Investoren im untersten Feld und Treuhänder im obersten Feld beginnen. Weisen Sie die Teilnehmer an, ihren Avatar zu bewegen, indem Sie mit der linken Maustaste in ein benachbartes Sechseckfeld klicken. Weisen Sie die Teilnehmer an, dass ihr Avatar nach jeder Bewegung 4.000 Millisekunden lang einen kleinen Schwanz anzeigt, der die letzte Richtung angibt, aus der sie sich zum aktuellen Feld bewegt haben.Erlauben Sie den Anlegern, sich von Anfang an zu bewegen, um durch Bewegung anzuzeigen, wie viel sie investieren möchten. Verbieten Sie nach einer gewissen Zeit die Bewegung von Investoren. Erklären Sie in den Anweisungen, dass der investierte Betrag mit einem Faktor multipliziert und an die Treuhänder gesendet wird.Beschränken Sie den Umzug der Treuhänder, solange die Anleger umziehen, indem Sie die Treuhänderzeit auf die Länge der Treuhänder-Auszeit festlegen. Weisen Sie die Treuhänder an, den Bruchteil anzugeben, den sie an die Anleger zurückgeben möchten. Sobald das Treuhand-Timeout erreicht ist, wird das Feld, auf dem die Treuhänder stehen, verwendet, um den Anteil anzugeben, der an die Anleger zurückgegeben wird.Der zurückgegebene Betrag wird in der Mitte des Spielfeldes durch eine gelbe Zahl angezeigt. Lassen Sie das Popup-Fenster den Geldbetrag anzeigen, den die Person am Ende der Runde verdient hat. Wiederholen Sie die Spielrunde nach Bedarf.Sobald alle Runden abgeschlossen sind, bitten Sie die Teilnehmer, einen persönlichen eindeutigen Code zu generieren, damit die Einnahmen im Spiel mit ihrem Namen verbunden werden können, während die Verhaltensdaten anonym bleiben. Nachdem die Teilnehmer den Code generiert haben, zeigen Sie einen Bildschirm an, der die Teilnehmer anweist, zur Videokonferenz zurückzukehren und die Remotedesktopverbindung zu schließen. Sobald das Spiel beendet ist, stellen Sie sicher, dass alle Teilnehmer die Remotedesktopverbindung geschlossen haben.Lassen Sie die Teilnehmer Fragebögen ausfüllen, die für eine bestimmte Forschungsfrage geeignet sind. Während die Teilnehmer die Fragebögen ausfüllen, schließen Sie das Serverprogramm auf dem Experimentatorbenutzer, indem Sie auf Stop and Exit klicken. Dadurch wird auch das Programm für die teilnehmenden Benutzer geschlossen.Übertragen und sichern Sie die Daten in Form von CSV- und TXT-Dateien pro Gruppe und Experimentzeitfenster, das durch einen Tag und einen Zeitstempel des Experiments gekennzeichnet ist. Schließen Sie alle Remotedesktopverbindungen. In einer Pilotprobe berichteten die Teilnehmer, dass das Spiel ziemlich intuitiv war und eine 30-Sekunden-Auszeit ungefähr richtig war.Basierend auf den Antworten auf offene Fragen der Pilotstichprobe waren die Teilnehmer mit dem Rekrutierungsprozess und dem Online-Verfahren, der Wahrung der Anonymität im Experiment und der Klarheit der Anweisungen und Informationen sowie der Logik des Spiels zufrieden. Die meisten Teilnehmer waren mit dem Design der Avatare zufrieden, obwohl nur die Hälfte von ihnen Gefühle angab, die durch ihren Avatar ausreichend repräsentiert wurden. Die Teilnehmer berichteten über Verhaltensstrategien wie Gewinnmaximierung oder Absichten, das Verhalten von Mitspielern zu beeinflussen.Diese Strategien passen gut zum ökonomischen Spielcharakter des Collective Trust Game. Mit einem Collective Trust Game können Vertrauens- und Fairnessverhalten ebenso untersucht werden wie die Prozesse, die deren Entstehung fördern oder behindern.

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Research

Forschung

JoVE Journal

Behavior

Verhalten

Die Verfahren für die Speicherung von High-Density-EEG und den Blick Daten während der Computerspiel-basierte kognitive Aufgaben beschrieben sind. Mit einem Video-Spiel, um kognitive Aufgaben präsentieren verbessert ökologische Validität, ohne experimentelle Kontrolle.

Die Kombination Computer Game-Based Behavioural Experimente mit High-Density EEG-und Infrarot-Tracking-Gaze

Hier präsentieren wir Ihnen Computer-basierte, Multi-Agenten-Spiel Waben, die experimentelle Untersuchungen der kollektiven menschlichen Bewegung Verhalten über Black-Dot-Avatare auf eine virtuelle 2D sechseckigen Spielfeld ermöglicht. Verschiedene experimentelle Bedingungen, wie Variable Anreize auf Ziel-Felder "oder" Vision Radius eingestellt werden, und deren Auswirkungen auf die menschliche Bewegungsverhalten untersucht werden können.

Das HoneyComb-Paradigma für die Erforschung von kollektiven menschlichen Verhaltens

Dieser Artikel beschreibt eine Reihe von Methoden für die Messung von Lebensmitteln und Lebensmittel Motivation bezogenen Zielwerte bei Menschen.

Studieren Essen Belohnung und Motivation in Humans

Hier präsentieren wir Ihnen ein Protokoll zur Entwicklung und Anwendung eine mobile Game based virtual-Reality-Programm für die Wiederherstellung der oberen Extremität Dysfunktion bei Patienten mit Schlaganfall. Die vorliegende Studie zeigt, dass das mobile Programm durchführbar ist und effektiv fördert die oberen Extremität Genesung bei Schlaganfallpatienten.

Mobile Game based Virtual-Reality-Programm für die obere Extremität Schlaganfallrehabilitation

Wir präsentieren Ihnen ein Protokoll, um das Verhältnis zwischen räumlichen Sprachproduktion, räumliche Gedächtnis und Objekt wissen zu erkunden. Das Verfahren ermöglicht experimentelle Manipulation und Kontrolle über Bedingungen von Objekt wissen, Sprache im Unterricht und physischen Standort, damit necken auseinander kognitive und sprachliche Modelle zur Beschreibung der Wechselwirkungen zwischen diesen Variablen.

Die (räumliche) Memory-Spiel: Prüfung der Beziehung zwischen räumlichen Sprache, Objekt wissen und räumliche Wahrnehmung

Das Protokoll für die Versuchung Widerstand Paradigma wurde entwickelt, um 2 bis 8 jährige Kinder strategische Lüge Verhaltensweisen zu entlocken. Der Lohn der Sünde soll zu verlockend zu widerstehen, so dass Kinder spontan Lüge Verhalten in Anwesenheit von irreversiblen Beweise aufgrund der Übertretung beobachtet werden konnte.

Die modifizierte Versuchung Widerstand Aufgabe: Ein Paradigma Kinder-strategische-Lüge zu entlocken

Die visuelle Welt Paradigma überwacht Teilnehmer Augenbewegungen im visuellen Arbeitsbereich anhören oder eine gesprochene Sprache. Dieses Paradigma kann verwendet werden, um die Online-Verarbeitung einer breiten Palette von Psycholinguistische Fragen, einschließlich semantisch komplexe Anweisungen, wie z. B. disjunktive Aussagen zu untersuchen.

Verwendung von Augenbewegungen aufgezeichnet in der visuellen Welt Paradigma, die Online-Verarbeitung von gesprochener Sprache zu erkunden

Die vorgestellte Methode hier induzierte falsche Erinnerungen mit Listen von verwandten Wörtern und auch bewertet die Auswirkungen der Bilder Anweisungen auf den Rückruf und Anerkennung für diese falsche Erinnerungen. Dieses Protokoll beschreibt eine modifizierte Version des Paradigmas Pseudoerinnerungen Roediger McDermott (DRM).

Ein Klassenzimmer-basierte Pseudoerinnerungen Roediger McDermott Paradigma bei der Beurteilung der Auswirkungen von Bilddaten auf falsche Erinnerungen

Beeinträchtigung der posturalen Reflexe bezeichnet Haltungsinstabilität, ist schwer zu quantifizieren. Klinische Assessments wie Pull-Test leiden Probleme mit Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit. Hier präsentieren wir Ihnen eine instrumentierte Version des Pull-Test Objektiv Lagereaktionen zu charakterisieren.

Eine instrumentierte Pull Test Lagereaktionen zu charakterisieren

Eye-Tracking-Studien mit einem bevorzugt aussehenden Paradigma können verwendet werden, um das aufkommende Verständnis und die Aufmerksamkeit von Säuglingen über ihre äußere visuelle Welt zu untersuchen.

Erforschen der Sensibilität für visuelle Sprache durch Eye Tracking und das Preferential Looking Paradigm

Erfahren Sie, wie das Collective Trust Game basierend auf dem Honeycomb-Paradigma das Entstehen von kollektivem Vertrauen, Fairness und Reziprozität in Gruppen untersucht. Diese Methode ermöglicht detaillierte Analysen von Gruppendynamiken durch Bewegungsdaten.

The Collective Trust Game: Eine Online-Gruppenadaption des Trust-Spiels basierend auf dem HoneyComb-Paradigma

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