Waiting
Procesando inicio de sesión ...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

Коллективная трастовая игра: групповая онлайн-адаптация игры доверия, основанной на парадигме HoneyComb

Published: October 20, 2022 doi: 10.3791/63600
Automatic Translation
1, *1, *1, 1, 1
1University of Goettingen
* These authors contributed equally

Summary

The Collective Trust Game — это компьютерная многоагентная трастовая игра, основанная на парадигме HoneyComb, которая позволяет исследователям оценивать возникновение коллективного доверия и связанных с ним конструкций, таких как справедливость, взаимность или прямая сигнализация. Игра позволяет детально наблюдать за групповыми процессами через поведение движения в игре.

Abstract

Необходимость целостного понимания доверия к группам привела к всплеску новых подходов к измерению коллективного доверия. Однако эта конструкция часто не полностью улавливается в своих эмерджентных качествах доступными методами исследования. В этой статье представлена Collective Trust Game (CTG), компьютерная, многоагентная трастовая игра, основанная на парадигме HoneyComb, которая позволяет исследователям оценить возникновение коллективного доверия. CTG основывается на предыдущих исследованиях межличностного доверия и адаптирует широко известную игру доверия к групповой обстановке в парадигме HoneyComb. Участники берут на себя роль либо инвестора, либо доверительного управляющего; обе роли могут играть группы. Изначально инвесторы и доверительные управляющие наделяются суммой денег. Затем инвесторы должны решить, сколько, если таковые имеются, своего эндаумента они хотят отправить попечителям. Они сообщают о своих тенденциях, а также о своем окончательном решении, перемещаясь вперед и назад по игровому полю, показывая возможные суммы инвестиций. По истечении времени принятия решения сумма, согласованная инвесторами, умножается и отправляется доверительным управляющим. Попечители должны сообщить, какую часть этих инвестиций, если таковые имеются, они хотят вернуть инвесторам. Опять же, они делают это, двигаясь по игровому полю. Эта процедура повторяется в течение нескольких раундов, чтобы коллективное доверие могло возникнуть как общая конструкция через повторяющиеся взаимодействия. С помощью этой процедуры CTG предоставляет возможность следить за возникновением коллективного доверия в режиме реального времени посредством записи данных о движении. CTG легко настраивается под конкретные исследовательские вопросы и может быть запущена в качестве онлайн-эксперимента с небольшим, недорогим оборудованием. В данной работе показано, что КТГ сочетает в себе богатство данных группового взаимодействия с высокой внутренней валидностью и временной эффективностью экономических игр.

Introduction

Игра коллективного доверия (CTG) предоставляет возможность измерить коллективное доверие в Интернете в группе людей. Он обобщает оригинальную Игру доверия Берга, Дикхаута и Маккейба1 (BDM) на групповом уровне и может захватывать и количественно оценивать коллективное доверие в его возникающих качествах 2,3,4, а также связанные с ними концепции, такие как справедливость, взаимность или прямая сигнализация.

Предыдущие исследования в основном концептуализируют доверие как исключительно межличностную конструкцию, например, между лидером и последователем 5,6, исключая более высокие уровни анализа. Особенно в организационных контекстах этого может быть недостаточно для целостного понимания доверия, поэтому существует большая потребность в понимании процессов, с помощью которых доверие строится (и уменьшается) на групповом уровне.

В последнее время исследования доверия включают в себя более многоуровневое мышление. Фулмер и Гельфанд7 рассмотрели ряд исследований о доверии и классифицировали их в соответствии с уровнем анализа, который исследуется в каждом исследовании. Три различных уровня анализа являются межличностным (диадическим), групповым и организационным. Важно отметить, что Фульмер и Гельфанд7 дополнительно различают разных референтов. Референтами являются те сущности, на которые направлено доверие. Это означает, что когда «А доверяет от В до Х», то А (инвестор в экономических играх) представлен уровнем (индивидуальный, групповой, организационный), а В (доверительный управляющий) представлен референтом (индивидуальным, групповым, организационным). X представляет определенный домен, к которому относится доверие. Это означает, что X может быть чем угодно, например, в целом положительной склонностью, активной поддержкой, надежностью или финансовыми обменами, как в экономических играх1.

Здесь коллективное доверие определяется на основе определения межличностного доверия Руссо и его коллег8 и аналогично предыдущим исследованиям коллективного доверия 9,10,11,12,13,14; Коллективное доверие включает в себя намерение группы принять уязвимость, основанную на позитивных ожиданиях намерений или поведения другого человека, группы или организации. Коллективное доверие – это психологическое состояние, разделяемое между группой людей и формирующееся во взаимодействии между этой группой. Поэтому важнейшим аспектом коллективного доверия является общность внутри группы.

Это означает, что исследования коллективного доверия должны выходить за рамки простого среднего значения индивидуальных процессов и концептуализировать коллективное доверие как возникающее явление 2,3,4, поскольку новые разработки в групповой науке показывают, что групповые процессы являются текучими, динамичными и возникающими 2,15. Мы определяем эмерджентность как «процесс, посредством которого элементы системы более низкого уровня взаимодействуют и через эту динамику создают явления, которые проявляются на более высоком уровне системы»16 (стр. 335). Предлагается, чтобы это также относилось к коллективному доверию.

Исследования, которые отражают акцент на возникновении и динамике групповых процессов, должны использовать соответствующие методологии17 для захвата этих качеств. Однако нынешний статус измерения коллективного доверия, как представляется, отстает. В большинстве исследований использовался простой метод усреднения данных каждого человека в группе 9,10,12,13,18. Можно утверждать, что этот подход имеет лишь небольшую прогностическуюобоснованность 2, поскольку он игнорирует тот факт, что группы являются не просто агрегациями индивидов, а сущностями более высокого уровня с уникальными процессами. Некоторые исследования пытались устранить эти недостатки: исследование Адамса19 использовало латентный переменный подход, в то время как Ким и его коллеги10 использовали виньетки для оценки коллективного доверия. Эти подходы являются многообещающими в том смысле, что они признают коллективное доверие как конструкцию более высокого уровня. Тем не менее, как отмечают Четти и его коллеги20, меры, основанные на опросах, не имеют стимулов для правдивого ответа, поэтому исследования доверия все чаще принимают поведенческие или совместимые со стимулами меры21,22.

Эта проблема решается в ряде исследований, которые адаптировали поведенческий метод, а именно BDM1, для групп 23,24,25,26. В BDM две стороны выступают либо в качестве инвесторов (A), либо в качестве доверительных управляющих (B). В этой последовательной экономической игре и А, и В получают начальный эндаумент (например, 10 евро). Затем А должен решить, сколько, если таковой имеется, своего пожертвования они хотели бы отправить В (например, 5 евро). Затем эта сумма утраивается экспериментатором, прежде чем Б может решить, сколько, если таковое имеется, полученных денег (например, 15 евро) он хотел бы отправить обратно в А (например, 7,5 евро). Сумма денег, которую А отправляет В, операционализируется как уровень доверия А к В, в то время как сумма, которую В отправляет обратно, может быть использована для измерения надежности В или степени справедливости в диаде А и В. Большое количество исследований изучало поведение в диадических трастовых играх27. В BDM можно играть как в так называемую игру «один выстрел», в которой участники играют в игру только один раз с конкретным человеком, так и в повторных раундах, в которых такие аспекты, как взаимность 28,29, а также передача сигналов вперед, могут играть определенную роль.

Во многих исследованиях, которые адаптировали BDM для групп 23,24,25,26, либо инвестор, либо доверительный управляющий, либо обе роли играли группы. Однако ни одно из этих исследований не зафиксировало групповых процессов. Простая замена индивидов группами в исследовательских проектах не соответствует стандартам Кольбе и Бооса17 или Козловского15, установленным для исследований эмерджентных явлений. Чтобы заполнить этот пробел, была разработана CTG.

Целью разработки CTG было создание парадигмы, которая сочетала бы широко используемый BDM1 с подходом, который захватывает коллективное доверие как возникающую поведенческую конструкцию, которая разделяется между группой.

CTG основана на парадигме HoneyComb Boos и его коллег30, которая также была опубликована в Journal of Visualized Experiments31 и теперь адаптирована для использования в исследованиях доверия. Как описано Риттером и его коллегами32, парадигма HoneyComb представляет собой «многоагентную компьютерную виртуальную игровую платформу, которая была разработана для устранения всех сенсорных и коммуникационных каналов, кроме восприятия назначенных участником движений аватара на игровом поле» (стр. 3). Парадигма HoneyComb особенно подходит для процессов исследовательских групп, поскольку она позволяет исследователям записывать движение членов реальной группы с помощью пространственно-временных данных. Можно утверждать, что, наряду с анализом группового взаимодействия17, HoneyComb является одним из немногих инструментов, который позволяет исследователям следить за групповыми процессами в мельчайших подробностях. В отличие от анализа группового взаимодействия, количественный анализ пространственно-временных данных HoneyComb менее трудоемкий. Кроме того, редукционистская среда и возможность исключить все межличностное общение между участниками, кроме движения на игровом поле, позволяет исследователям ограничивать смешанные факторы (например, внешний вид, голос, выражения лица) и создавать эксперименты с высокой внутренней достоверностью. Хотя трудно идентифицировать все влиятельные аспекты группового процесса в исследованиях, использующих групповые дискуссионные проекты33, акцент на основных принципах группового взаимодействия в парадигме движения позволяет исследователям количественно оценить все аспекты группового процесса в этом эксперименте. Кроме того, в предыдущих исследованиях использовалось проксемическое поведение34, уменьшающее пространство между собой и другим человеком, для изучения доверия35,36.

Figure 1
Рисунок 1: Схематический обзор КТГ. (A) Схематическая процедура одного раунда КТГ. (B) Первоначальное размещение аватаров в начале раунда. Три инвестора синего цвета стоят на начальном поле «0». Желтый попечитель стоит на начальном поле «0». (C) Скриншот во время фазы инвестирования, показывающий трех инвесторов (синие аватары) в нижней половине игрового поля. Один (большой синий аватар) в настоящее время стоит на «12», два инвестора в настоящее время стоят на «24». Два аватара имеют хвосты (обозначены оранжевыми стрелками). Хвосты указывают, с какого направления они перешли к своему текущему полю (например, один инвестор (большой синий аватар) только что перешел с «0» на «12»). Аватар без хвоста стоял на этом поле не менее 4000 мс. (D) Скриншот во время фазы возврата показывает одного доверенного лица (желтый аватар) и верхнюю половину игрового поля. Попечитель в настоящее время стоит на «3/6» и недавно переместился туда из «2/6», как указано хвостом. Синее число ниже (36) указывает на инвестиции, сделанные инвесторами. Желтое число, обозначенное стрелкой, является текущим возвратом (54), изображенным в середине игрового поля. Доходность рассчитывается следующим образом: (инвестировать (36 центов) х 3) х текущая доля доходности (3/6) = 54 цента. (E) Всплывающее окно, дающее участникам обратную связь о том, сколько они заработали во время раунда, отображаемое в течение 15 секунд после истечения времени ожидания доверительного управляющего. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Основная процедура КТГ (Рисунок 1А) тесно основана на процедуре BDM1, чтобы сделать результаты сопоставимыми с предыдущими исследованиями с использованием этой экономической игры. Поскольку парадигма HoneyComb основана на принципе движения, участники указывают сумму, которую они хотели бы инвестировать или вернуть, перемещая свой аватар на маленькое шестиугольное поле, которое указывает на определенную сумму денег или дробь для возврата (рисунок 1C, D). Перед каждым раундом как инвесторы, так и попечители получают определенную сумму денег (например, 72 цента), причем инвесторы размещаются в нижней половине игрового поля, а доверенные лица размещаются в верхней половине игрового поля (рисунок 1B). В настройках по умолчанию инвесторам разрешено двигаться первыми, в то время как доверительные управляющие остаются неподвижными. Инвесторы перемещаются по игровому полю, чтобы указать, какую часть своего эндаумента, если таковая имеется, они хотели бы отправить доверительному управляющему (рисунок 1С). Перемещаясь туда и обратно на поле, участники могут также сообщать другим инвесторам, сколько они хотели бы отправить доверительному управляющему. В зависимости от конфигурации участники должны прийти к единогласному решению о том, сколько они хотели бы инвестировать, сойдясь на одном игровом поле, когда тайм-аут достигнут. Единогласные решения были необходимы для того, чтобы инвесторы должны взаимодействовать друг с другом, а не просто играть бок о бок друг с другом. Если инвесторы не придут к совместному решению, с их счета списывается штраф (например, 24 цента). Это было реализовано для обеспечения того, чтобы инвесторы были высоко мотивированы на достижение общего уровня коллективного доверия. Как только время инвесторов истекает, вложенные деньги умножаются и отправляются доверенным лицам, которым затем разрешается двигаться, пока инвесторы остаются неподвижными. Попечители указывают через движение, сколько они хотели бы вернуть инвесторам (рисунок 1D). Доступные варианты возврата отображаются в виде дробей на игровом поле, чтобы сохранить когнитивную нагрузку на попечителей сравнительно низкой. Игровое поле, на котором находятся доверительные управляющие после истечения выделенного им времени, указывает, какая доля (например, 4/6) возвращается инвесторам. Раунд заканчивается всплывающим окном (рисунок 1E), которое суммирует для каждого участника, сколько они заработали во время этого раунда и каков баланс их текущего счета.

Раунды следует повторять несколько раз. Исследователи должны заставить участников играть CTG не менее 10 или 15 раундов в одних и тех же ролях. Это необходимо, поскольку коллективное доверие является эмерджентной конструкцией и должно развиваться во время повторяющихся взаимодействий внутри группы. Аналогичным образом, другие концепции, такие как форвардная сигнализация (т.е. возврат высокой доходности от доверительных управляющих с высокими инвестициями в следующем раунде), будут появляться только в повторных взаимодействиях. Однако крайне важно, чтобы участники не знали о точном количестве раундов, которые должны быть сыграны, поскольку было показано, что поведение может резко измениться, когда участники знают, что они играют в последнем раунде (т. Е. Более несправедливое поведение или отклонения в экономических играх37,38).

Таким образом, КТГ предоставляет информацию о возникновении коллективного доверия на нескольких уровнях. Во-первых, уровень коллективного доверия, продемонстрированный в заключительном раунде, должен быть близким представлением общего уровня доверия инвесторов по отношению к доверительному управляющему (доверительным управляющим). Во-вторых, сумма, вложенная в каждый раунд, может служить прокси для возникновения коллективного доверия над повторными взаимодействиями. В-третьих, данные о движении проливают свет на групповой процесс, который определяет, сколько денег инвестируется в каждый раунд.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Сбор и анализ данных в рамках этого проекта были одобрены Комитетом по этике Института психологии имени Георга Элиаса-Мюллера Геттингенского университета (предложение 289/2021); протокол следует руководящим принципам по исследованиям человека Комитетов по этике Института психологии Георга Элиаса-Мюллера. Программное обеспечение CTG можно загрузить из проекта OSF (DOI 10.17605/OSF. IO/U24PX) по ссылке: https://s.gwdg.de/w88YNL.

1. Подготовьте техническую настройку

  1. Подготовка онлайн-форм согласия и анкет
    1. Подготовьте онлайн-форму согласия в онлайн-анкете.
    2. Если применимо, подготовьте онлайн-анкету в онлайновом инструменте анкетирования.
      ПРИМЕЧАНИЕ: В программу HoneyComb можно включить короткую анкету (см. шаг 1.3.5). Чтобы использовать более длинные анкеты, используйте вместо этого отдельный онлайн-инструмент анкетирования. Примеры онлайновых инструментов анкетирования приведены в Таблице материалов.
  2. Подготовка сервера удаленного рабочего стола
    1. Установите операционную систему на базе Linux на удаленном сервере. Если возможно, спросите технических помощников об имеющихся ресурсах в учреждении. В противном случае следуйте инструкциям по установке39.
    2. Создайте разных пользователей на этом сервере40.
      1. Создайте администратора пользователя, который имеет разрешения root и доступен исключительно техническому руководителю эксперимента.
      2. Создайте пользовательский экспериментатор , который имеет разрешения на создание общих папок, импорт и экспорт данных и может быть доступен всему персоналу, собирающему данные (включая студентов / научных сотрудников и т. Д.).
      3. Создайте несколько пользователей с именами участник-1, участник-2 и т.д.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Исследователи смогут протестировать только столько участников в одной экспериментальной сессии, сколько пользователей, которые были созданы.
    3. Выполните команду java -version для пользователя admin, чтобы убедиться, что среда выполнения Java доступна на сервере. Если нет, установите самую последнюю версию Java, прежде чем продолжить, и убедитесь, что все пользователи могут получить к ней доступ.
    4. Установка программы
      1. Скачайте программу.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Программа может быть загружена в виде zip-файла HC_CTG.zip , содержащего 1) запускаемый HC.jar, 2) три файла для настройки (hc_server.config, hc_panel.config и hc_client.config) и 3) две подпапки с именами intro и rawdata.
      2. Создайте папку для пользователя экспериментатора и предоставьте к ней общий доступ другим пользователям41. Извлеките файлы из сжатого файла HC_CTG.zip в эту папку.
      3. Для каждого пользователя-участника откройте эту общую папку и убедитесь, что пользователь может получить доступ к файлам.
  3. Откройте три файла конфигурации.
    1. Отредактируйте файл hc_server.config и сохраните отредактированный файл.
      1. Настройте количество игроков, установив n_Pl нужное число. Например, введите 4 за =.
      2. Настройте количество раундов для игры (playOrder), повторив номер игры 54a (например, 54a, 54a, 54a, 54a в течение четырех раундов).
        ПРИМЕЧАНИЕ: i54a означает инструкции и не должен быть удален в конфигурационном файле.
      3. Настройте, должна ли анкета отображаться в HoneyComb, включив 200 в конце playOrder. Исключить 200 , если используется отдельный онлайновый вопросник.
      4. Настройте шкалу инвестиций. Чтобы настроить шкалу для инвесторов (iscale), введите, какие значения должны быть доступны в качестве инвестиционных шагов (например, 0, 12, 24, 36, 48, 60, 72). Используйте целые числа, кратные трем, чтобы выплаты также были целыми числами.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Эти настроенные значения также отображаются как возможные инвестиционные шаги для инвесторов.
        1. Настройте шкалу отображения для доверенных лиц (tlabel), выбрав, какие значения должны отображаться в качестве возможных возвратов на игровом поле (например, 0, 1/6, 2/6, 3/6, 4/6, 5/6, 1). ПРИМЕЧАНИЕ: Эта шкала не влияет на расчет выплат.
        2. Настройте шкалу для доверенных лиц (tscala), выбрав, какие возвращаемые значения должны быть возможны в качестве возвращаемых (например, 0, 0,166666, 0,3333, 0,5, 0,6666, 0,833331, 1). Используйте только цифровые значения (т.е. без дробей).
          ПРИМЕЧАНИЕ: Эти значения используются для расчета выплат и НЕ отображаются на игровом поле.
      5. Настройте тайм-ины (timeInI для инвесторов, timeInT для доверительных управляющих) и тайм-ауты (timeOutI для инвесторов, тайм-аут для доверительных управляющих) в секундах. Например, timeInI = 0, timeOutI = 30, timeInT = 30 и timeout = 45.
      6. Настройте сумму денег, которой инвесторы и доверительные управляющие наделяются в каждом раунде в центах (r52).
      7. Настройте коэффициент, с которым инвестиция умножается перед отправкой доверительному управляющему (f52).
      8. Настройте, должна ли группа принять единогласное решение (установите bUnanimous в значение true) или нет (установите единогласное значение false)
      9. Настройте, выплачивается ли группа равными частями ( установите bCommon в значение true) или в соответствии с тем, сколько каждый инвестор внес в инвестиции ( установите bCommon в значение false).
      10. Если для bUnanimous установлено значение true, настройте штраф - сумму денег, вычитаемую у инвесторов, если единогласное решение не будет принято (стр. 52).
    2. При необходимости измените файл hc_client.config . Убедитесь, что ip_nr задано значение localhost , чтобы клиенты могли подключаться к экспериментатору.
    3. Отредактируйте файл hc_panel.config.
      1. Отрегулируйте размер шестиугольников (радиус) в соответствии с разрешением экрана. Протестируйте эксперимент на нескольких разных экранах, чтобы убедиться, что эксперимент будет виден на самых разных экранах.
      2. Отрегулируйте текст, отображаемый на игровом поле под метками (например, Ваша роль: инвестор, баланс счета и т. Д.)
    4. При необходимости отрегулируйте и/или переведите инструкции. Для этого отредактируйте и сохраните простые HTML-файлы (рисунок 2А) в папке "intro" в папке программы HoneyComb.
    5. Если вы хотите использовать анкету в рамках программы HoneyComb, скорректируйте и/или переведите анкету в файл qq.txt и сохраните файл.
    6. Держите эту настройку постоянной во всех сеансах эксперимента (в пределах одного условия эксперимента). Задокументируйте все конфигурации.

2. Набор участников

  1. Интернет-реклама
    1. Набирайте участников по доступным каналам (например, социальные сети, университетский блог, флаер с QR-кодом). Назовите важную информацию об эксперименте, такую как его цель, продолжительность и максимальная оплата, рассчитанная в соответствии с поведением игры.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Образец, представленный здесь, был набран через онлайн-блог для студентов-психологов в Университете Геттингена, а также неоплачиваемую рекламу в группах социальных сетей. Пример флаера можно увидеть на дополнительном рисунке 1.
    2. Сообщите потенциальным участникам, что участие потребует использования персональных ноутбуков / ПК со стабильным подключением к Интернету и в тихом, уединенном месте. Сообщите участникам, что им может потребоваться установить программу для установки подключения к удаленному рабочему столу.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Участие через мобильные телефоны или планшеты невозможно.
    3. Убедитесь, что участники соответствуют критериям включения эксперимента, таким как языковые требования или цветовидность.
    4. Убедитесь, что участники не принимали участия в предыдущих экспериментах на КТГ.
  2. Закажите экспериментальные сессии с участниками
    1. Попросите участников забронировать временные интервалы для их участия.
    2. Используйте программное обеспечение для управления участниками для отправки автоматических приглашений или напоминаний по электронной почте.
    3. Овербукируйте временные интервалы по крайней мере одним участником, чтобы обеспечить присутствие достаточного количества участников для проведения эксперимента.
  3. Отправьте участникам электронное письмо с подтверждением со следующими сведениями: руководство по настройке компьютера, установке средства подключения к удаленному рабочему столу и установке подключения к удаленному рабочему столу. Убедитесь, что ВЫ НЕ отправляете какую-либо информацию для входа, чтобы избежать технических проблем из-за более раннего входа в систему.
  4. Отправляйте участникам напоминания по электронной почте примерно за 24 часа до начала эксперимента, включая ссылку на платформу видеоконференций. Включите сведения об установке, отправленные в электронное письмо с подтверждением.

3. Экспериментальная установка (перед каждой экспериментальной сессией)

  1. Подготовка платформы видеоконференций (рисунок 3)
    1. Убедитесь, что участникам запрещено предоставлять общий доступ к микрофону или камере. Убедитесь, что участники не могут видеть имена друг друга.
    2. Поделитесь микрофоном и камерой экспериментатора и поделитесь экраном с минимальными инструкциями на платформе видеоконференций (рисунок 3).
  2. Подготовка удаленного рабочего стола
    1. Пользовательский экспериментатор
      1. Запустите подключение к удаленному рабочему столу с пользователем экспериментатора. Откройте общую папку и запустите терминал, щелкнув правой кнопкой мыши в каталоге и выбрав Открыть терминал здесь.
      2. Запустите серверную программу HC_Gui.jar, набрав в терминале команду java -jar HC_Gui.jar и нажав клавишу ВВОД.
    2. Пользователи участник-1, участник-2 и т.д.
      1. Установите подключение к удаленному рабочему столу с пользователями участник-1, участник-2, .... Откройте общую папку и запустите терминал в этой папке, как и раньше.
      2. Запустите клиентские программы для каждого пользователя, набрав команду java -jar HC.jar в терминале и нажав клавишу ВВОД.
      3. Проверьте, правильно ли установлены соединения у всех пользователей-участников.
        ПРИМЕЧАНИЕ: На экранах пользователей участников должно отображаться сообщение Пожалуйста, подождите. Компьютер подключается к серверу. Рекомендуется иметь столько ноутбуков, сколько пользователей (рисунок 4).
    3. Пользовательский экспериментатор
      1. Убедитесь, что в графическом интерфейсе сервера отображается строка, отображающая IP-адрес каждого из пользователей-участников. Когда все пользователи-участники подключены, убедитесь, что серверная программа отображает сообщение Все клиенты подключены. Готовы начать?. Нажмите OK.
      2. Убедитесь, что на экранах пользователей-участников отображается экран приветствия эксперимента (первая страница инструкций).
        ПРИМЕЧАНИЕ: Экспериментатор может подготовить сеанс до этого момента.

4. Экспериментальная процедура

  1. Допускайте участников к видеоконференции в запланированный временной интервал эксперимента. Приветствуйте всех участников, используя стандартизированный текст. Объясните участникам техническую процедуру.
  2. Поделитесь ссылкой на онлайн-форму согласия. Убедитесь, что все участники дали письменное согласие.
  3. Предложите участникам открыть средство подключения к удаленному рабочему столу и отправить каждому участнику свои индивидуальные данные для входа через личный чат в видеоконференции.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Когда участники входят в систему пользователей участников, записные книжки в лаборатории теряют связь с пользователями участника. С этого момента эксперимент проходит автоматически, пока участники не достигнут финальной страницы, инструктируя их вернуться к видеоконференции.
  4. Попросите участников подтвердить, что они прочитали первую страницу инструкций, нажав ok. После того, как все участники подтвердили, подождите, пока участники не завершат игру.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Участники могут просматривать инструкции в предпочтительном темпе. Как только все участники подтвердили, что они прочитали инструкции, КТГ автоматически начинается. Игра проходит автоматически через столько раундов, сколько указано в файле server.config.
  5. Этап тестирования
    1. Назначьте участникам одну из двух ролей: инвестора или доверительного управляющего.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Нескольким участникам может быть назначена одна и та же роль.
    2. Пусть инвесторы начнут с самого нижнего поля (указаны инвестиции 0), а доверительные управляющие на самом верхнем поле (с указанием доходности 0) (рисунок 1B).
    3. Попросите участников переместить свой аватар , щелкнув левой кнопкой мыши в соседнее шестиугольное поле. Проинструктируйте участников, что можно выбирать только смежные поля и пропускать поля. Проинструктируйте участников, что их аватар будет отображать небольшой хвост в течение 4000 мс после каждого движения, который указывает последнее направление, с которого они перешли в текущее поле (рисунок 1C).
    4. Позвольте инвесторам двигаться с самого начала (time-in = 0), чтобы через движение указать, сколько они хотели бы инвестировать. Через определенное количество времени запретите движение инвесторов (тайм-аут).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Поле, на котором они стоят, будет затем указывать, сколько инвестируется. В середине игрового поля синий номер дополнительно покажет сумму, отправленную доверительному управляющему. Если эксперимент будет поставлен так, чтобы потребовать единогласных инвестиций, инвестиции будут сделаны только в том случае, если все участники будут стоять на одном поле.
    5. Объясните в инструкции, что инвестированная сумма умножается на коэффициент (например, три) и отправляется попечителям. Ограничьте доверительных управляющих от перемещения до тех пор, пока инвесторы перемещаются, установив время пребывания доверительного управляющего на продолжительность тайм-аута доверительного управляющего.
    6. Попросите попечителей двигаться, чтобы указать долю, которую они хотели бы вернуть инвесторам. Как только тайм-аут доверительного управляющего достигнут, поле, на котором стоят доверительные управляющие, берется для указания доли, которая возвращается инвесторам. Возвращаемая сумма также обозначена в середине игрового поля желтым числом (рисунок 1D).
    7. Во всплывающем окне отобразится сумма денег, которую человек заработал в конце раунда (рисунок 1E).
    8. Повторите раунд игры по мере необходимости (т.е. как указано в файле server.config).
    9. Как только все раунды будут завершены, попросите участников сгенерировать личный уникальный код, чтобы внутриигровой заработок можно было связать с их именем, сохраняя при этом анонимные поведенческие данные.
    10. После того как участники создадут код, отобразите экран, на котором участникам будет предложено вернуться к видеоконференции и закрыть подключение к удаленному рабочему столу.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Экспериментальная процедура (раздел 4 в этом протоколе с 15 игровыми раундами) занимает 35 минут.
    11. Если технические проблемы или неудача участника требуют, чтобы сеанс эксперимента был прерван, воздержитесь от возобновления эксперимента с теми же участниками.
  6. Этап после тестирования
    1. После завершения игры убедитесь, что все участники закрыли подключение к удаленному рабочему столу. Попросите участников заполнить анкеты по своему усмотрению для конкретного исследовательского вопроса.
    2. Пока участники заполняют анкеты, закройте серверную программу на пользователе экспериментатора, нажав на Stop & Exit. Это также закроет программу для пользователей-участников.
    3. Поблагодарите участников за уделенное им время и объясните, как и когда им будет перечисляться их заработок. Убедитесь, что все участники покинули видеоконференцию, особенно если сразу после нее запланирован другой временной интервал эксперимента.

5. Завершение эксперимента

  1. Передавайте и создавайте резервные копии данных (например, в облаке) в виде одного *.csv и одного *.txt файла на группу и временной интервал эксперимента, отмеченных отметкой дня и времени эксперимента.
  2. Закройте все подключения к удаленному рабочему столу.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

В настоящем документе представлены результаты пилотного исследования, проведенного с помощью КТГ с участием 16 человек (пять мужчин, 11 женщин; Возраст: M = 21, SD = 2,07). Согласно Johanson and Brooks42, этот размер выборки достаточен в пилотном эксперименте, особенно в сочетании с качественным подходом для достижения высокой плотности информации о субъективном опыте участников во время эксперимента. Рекомендуется, чтобы всякий раз, когда исследователи намереваются адаптировать КТГ к своей конкретной исследовательской идее, например, путем настройки числа участников в каждой группе, аналогичное пилотное исследование должно быть проведено до сбора основных данных, чтобы обеспечить высокое качество данных.

На основе пилотных данных в настоящем документе представлена как иллюстрация возможных методов анализа данных КТГ, так и первая валидация установки КТГ. Результаты, представленные здесь, включают данные о движении и инвестициях из пилотного исследования CTG (примеры выходных данных одной группы можно увидеть в Дополнительных данных 1 и Дополнительных данных 2 , а пример сценария предварительной обработки данных можно увидеть в проекте OSF: https://s.gwdg.de/Cwx3ex), а также данные анкеты о субъективном опыте участников во время эксперимента и замечаниях к игре.

Для этой публикации пилотные данные (N = 16) используются для того, чтобы продемонстрировать, как научные гипотезы могут быть проверены с помощью КТГ при достижении достаточного размера выборки. Следует отметить, что, как правило, для достижения достаточной мощности для статистического анализа требуются гораздо большие размеры выборки. Результаты, представленные здесь, должны служить лишь иллюстрациями для возможных анализов и визуализаций (рисунок 5). CTG особенно подходит для изучения процессов коллективного доверия и того, как оно возникает или ослабевает в зависимости от поведения других членов группы или доверительного управляющего.

Во-первых, были исследованы качества коллективного доверия как эмерджентного явления. Предполагается, что инвестиции в игру коллективного доверия меняются с течением времени (т.е. появляются). Это означает, что средние инвестиции в первый, средний (т.е. седьмой) и пятнадцатый раунд должны существенно отличаться друг от друга. Эта гипотеза была проверена с помощью парных образцовых t-тестов (Бонферрони скорректирован). Из-за небольшого размера выборки (N = 16 в четырех группах) в пилотных данных не удалось обнаружить существенных различий между первым (M = 27,0, SD = 20,49), седьмым (M = 39, SD = 30,0; разница в раунде 1: t(3) = -0,511, p = 1) и пятнадцатым раундом (M = 42, SD = 31,75; разница с раундом 1: t(3) = -0,678, p = 1; разность к раунду 7: t(3) = -0,397, p = 1). Данные были повторно проанализированы с использованием только тех инвестиций, которые были сделаны единогласно. Между раундами не было обнаружено существенных различий, вероятно, из-за небольшой выборки (M1 = 24, SD1 = 24; M7 = 52, SD7 = 18,33; M15 = 56, SD15 = 18,33). Сопутствующие данные можно увидеть на рисунке 5А. В исследованиях с достаточными размерами выборки существенная разница между раундами и либо постоянное увеличение, либо уменьшение инвестиций в течение раундов будут указывать на появление коллективного доверия к эксперименту, поскольку инвесторы в группе могут неоднократно взаимодействовать и, следовательно, устанавливать общий уровень доверия.

Кроме того, возникновение коллективного доверия также может быть исследовано с использованием данных о движении, как видно на рисунке 5B, где показаны три поведенческих маркера процесса принятия решения: (a) время принятия решения (красный; время до последнего движения инвесторов; M = 12,25, SD = 7,05) как операционализация длины процесса, (b) длина хода (зеленый; среднее время между двумя ходами: M = 2,42, SD = 2,16) как операционализация обсуждения и (c) изменение направления (синий; количество раз менялось направление движения; M = 0,25, SD = 0,66) как операционализация корректировки для других инвесторов во время принятия решения. Если коллективное доверие возникает в течение раундов, процесс, определяемый тремя поведенческими маркерами, со временем должен стать менее сложным, поскольку коллективное доверие должно быть основой для группового инвестиционного решения. Это означает, что если коллективное доверие является эмерджентной конструкцией, мы должны увидеть, что группам требуется больше времени для принятия инвестиционных решений в более ранних раундах, поскольку еще не возник общий уровень доверия (то есть коллективного доверия). По мере взаимодействия инвестиционные решения должны становиться короче (измеряемыми временем принятия решения) и легче (измеряемыми по длине движения и изменениям направления), поскольку развивается общий уровень коллективного доверия, и для определения групповых инвестиций требуется меньше взаимодействия или координации. Поэтому исследователи должны использовать большую выборку для моделирования прогрессии поведенческих маркеров по раундам. Отрицательный уклон может указывать на появление коллективного доверия в качестве основы для групповых инвестиционных решений.

Во-вторых, проанализировано поведение доверительного управляющего и зависимости поведения доверительных управляющих и инвесторов. Было выдвинуто предположение, что попечители вернут инвесторам ненулевую сумму денег, как было обнаружено в исследовании индивидуальных трастовых игр 1,43. T-тест с одной выборкой действительно показал, что доверительные управляющие вернули инвесторам значительно больше нуля (M = 43,89, SD = 35,38); t(59) = 9,608, p < 0,001. Это было еще более выражено, когда были включены только те доходы, которым предшествовали ненулевые инвестиции (M = 62,70, SD = 24,36; t(46) = 16,677, p < 0,001). Рисунок 5C показывает, что доверительные управляющие чаще всего предпочитают возвращать 4/6 инвестиций.

Кроме того, было исследовано, основаны ли доходы попечителей на взаимности, поскольку более высокая инвестиция в одном раунде коррелирует с более высокими долями доходности (т. Е. 0/6, 1/6, 2/6, ...) в том же раунде. По-видимому, существует значительная корреляция между инвестициями и доходностью, как видно на рисунке 5D, левая панель; t(58) = 9,446, p < 0,001, r = 0,78. Это указывает на то, что попечители, возможно, ответили на высокие инвестиции с высокой доходностью. Однако это может быть обусловлено раундами, в которых инвесторы инвестировали либо ноль, либо не достигли единогласного решения, так что у доверительного управляющего не было возможности что-либо вернуть. Наконец, был проанализирован вопрос о том, воспринимаются ли инвесторами более высокие доли доходности как форвардные сигналы, так что более высокие доли доходности в раунде t коррелируют с высокими инвестициями в раунде t + 1. Как видно на рисунке 5D, правая панель, это не было подтверждено данными; t(54) = 0,207, p = 0,837, r = 0,028.

Подводя итог, можно сказать, что количественные данные КТГ состоят как из данных о движении, так и об инвестициях каждого участника каждого раунда. В то время как инвестиционные данные предоставляют параллели с предыдущими приложениями индивидуальной игры доверия, данные о движении позволяют исследователям наблюдать за процессом коллективного доверия. Следует отметить, что данные собираются в фактических группах, что повышает внешнюю валидность, но требует рассмотрения вложенной структуры данных. Это не было сделано для представленных анализов, поскольку небольшой размер выборки экспериментальных данных ограничивает применение линейных моделей со смешанными эффектами.

Кроме того, данные о субъективном опыте были собраны в пилотной выборке с помощью вопросника после эксперимента (Дополнительный файл 1), который включал в общей сложности 13 пунктов, из которых 11 были открытыми вопросами. Наряду с субъективным опытом во время эксперимента, предметы спрашивали о конкретных аспектах КТГ, которые могут повлиять на качество данных, таких как субъективные принципы поведения участников во время игры, предполагаемый цель эксперимента или ясность инструкций. Два вопроса закрытого формата оценивали по пятибалльной шкале Лайкерта, воспринимали ли участники инвестиции через движение как интуитивные (-2: «совсем нет» до +2: «очень») и казалось ли достаточным время, отведенное участникам для перемещения в игре (-2: «слишком коротко»; 0: «о праве»; +2: «слишком долго»).

Как правило, участники сообщали о субъективном опыте в соответствии с намерением эксперимента и легкостью следования инструкциям, а также демонстрировали достаточную наивность в отношении намерений исследования. Участники в среднем сообщали, что игра была «довольно интуитивно понятной » (M = 0,69, SD = 0,79) и воспринимали время как «примерно правильное» (M = -0,31, SD = 0,79).

Ответы участников на открытые вопросы были качественно проанализированы по Mayring44. В целом, участники остались довольны процессом набора и онлайн-процедурой, сохранением анонимности в эксперименте, ясностью инструкций и предоставленной информации, а также логикой игры. Большинство участников были удовлетворены дизайном аватаров в том, что их можно было легко отличить. Тем не менее, только половина участников сообщили, что они чувствовали себя представленными своим аватаром, и отметили, что символы или лица животных могли быть более интересными. Из-за этих результатов исследователи должны рассмотреть возможность включения меры воплощения участников в приложения КТГ для контроля этого опыта, сохраняя при этом минималистский экспериментальный дизайн.

Большинство участников отметили, что они испытывают желание сойтись в середине игрового поля (т.е. при самом высоком инвестиционном варианте). Участники, которые испытали это, сообщили, что стремление к сближению в середине совпало с их готовностью инвестировать большие суммы. Кроме того, некоторые участники сообщили, что вместо того, чтобы чувствовать влечение к середине, они чувствовали, что должны тянуть коллег по команде к середине. Из-за практических ограничений эксперимента и потенциальных компромиссов с интуитивностью был сохранен первоначальный дизайн, в котором высокие инвестиции и доходность сходятся посередине.

Участники сообщили о множестве предположений о цели исследования, таких как групповое влияние на собственные решения, доверие или поведение попечителей. Хотя эти предположения тематически близки к исследованному возникновению доверия, участники сообщили о поведенческих стратегиях, таких как максимизация прибыли или намерения влиять на поведение коллег. Эти стратегии хорошо вписываются в экономический игровой характер CTG и не противодействуют поведению, которое было направлено на наблюдение исследования.

На основании результатов на субъективном опыте можно сделать вывод, что КТГ удовлетворяет критериям внутренней валидности. Количественный анализ данных, представленный здесь, должен служить лишь иллюстрацией того, как данные, собранные с помощью КТГ, могут быть статистически проанализированы.

Figure 2
Рисунок 2: Пример игровых инструкций. (A) HTML-код, подготовленный экспериментатором. (B) HTML-файл, отображаемый в браузере. (C) Инструкции, показанные участникам во время эксперимента. Обратите внимание на кнопки внизу для навигации по инструкциям. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 3
Рисунок 3: Скриншот платформы для видеоконференций. Экспериментатор поделился своей камерой, микрофоном и презентацией с основной информацией о платформе видеоконференций и подключении к удаленному рабочему столу. Один участник уже присоединился к конференции, но ему запрещено делиться своим микрофоном, экраном или камерой, чтобы сохранить анонимность. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 4
Рисунок 4: Настройка в лаборатории. Перед началом эксперимента экспериментатор запустит подключение к удаленному рабочему столу со всеми ноутбуками. Блокнот 1 связан с пользователем эксперимента и остается подключенным на протяжении всего эксперимента. Записные книжки со 2 по 5 используются для установления и проверки связи с пользователями-участниками («участник-1» через «участник-4»). Когда участники устанавливают соединение с пользователями участников с помощью средства подключения к удаленному рабочему столу, записные книжки в лаборатории теряют соединение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 5
Рисунок 5: Результаты, основанные на пилотных данных (N = 16 в четырех группах). (A) Скрипичные графики групповых инвестиций (центов) в раундах 1, 7 и 15. Скрипичные фигуры указывают на плотность вероятности инвестирования, жирные линии обозначают медиану, квадраты в скрипках указывают межквартильный диапазон, а усы указывают на 1,5-кратный межквартильный диапазон. Налево; все инвестирует. Правильно; единогласно инвестирует. (B) Три различных маркера данных о движении, которые могут быть использованы для количественной оценки аспектов процесса принятия инвестиционных решений в группе. Красный; время принятия решения (время до последнего хода в секундах). Зеленый; среднее значение длины хода (время от одного хода к следующему в секундах). Синий; количество изменений направления в паттерне движения (счет). (C) График частоты (подсчета) возвратов. Налево; учитываются все возвраты (как дроби возврата) по раундам. Правильно; подсчитываются только те доходы (как доли доходности), до которых доверительные управляющие получили инвестиции. (D) Разбросы инвестиций (центов) и доходности (в виде дробей доходности). Синяя линия указывает на прогнозируемые значения (с помощью линейной модели с формулой: y ~ x), серая лента указывает на стандартную ошибку предсказаний. Налево; корреляция взаимности. Коррелируют ли высокие инвестиции с высокой доходностью в том же раунде? Правильно; корреляция форвард-сигналов. Коррелирует ли высокая доходность с высокими инвестициями в следующем раунде? Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Дополнительный рисунок 1: Пример онлайн-рекламы через флаер, который был размещен в онлайн-блоге. Этот флаер является примером того, какая информация должна быть включена в объявление о наборе участников и каким образом она может быть представлена. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный файл 1: Полный вопросник пилотного исследования. С полной анкетой, использованной в пилотном исследовании, можно ознакомиться здесь. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительные данные1: Пример выходных данных, содержащих инвестиционные данные одной группы (т.е. четырех участников: трех инвесторов (pid 0-2) и одного доверительного управляющего (pid 4). Это пример файла необработанных данных, содержащего а) информацию о порядке игры, б) список игроков, в) стартовые («StartSicht») и конечные позиции («последняя общая игровая площадка») всех игроков, а также г) их инвестиции, доходы и баланс счета («Балансы: вознаграждение за стоимость сальдо»). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительные данные 2: Пример вывода данных, содержащий данные о движении одной группы (т.е. четырех участников: трех инвесторов (pid 0-2) и одного доверительного управляющего (pid 4). Это пример файла необработанных данных, содержащего скоординированный («sj») каждого игрока («pid») в любой момент эксперимента. Начало нового раунда обозначается «-1» как «pid». Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

CTG предоставляет исследователям возможность адаптировать классический BDM1 для групп и углубленно наблюдать возникающие процессы внутри групп. В то время как другая работа 23,24,25,26 уже пыталась адаптировать BDM1 к групповым настройкам, единственным способом доступа к групповым процессам в этих исследованиях является трудоемкий анализ группового взаимодействия видеозаписей обсуждений. Поскольку это часто утомительная и трудоемкая задача17, исследования регулярно не сообщают об этих аспектах. Что касается этих существующих методов, CTG, насколько известно авторам, является первой парадигмой, которая позволяет исследователям следовать коллективному доверию как возникающему явлению в режиме реального времени через данные о движении. Таким образом, КТГ более эффективна по времени. Кроме того, использование количественного анализа для захвата групповых процессов позволяет исследователям предварительно регистрировать анализы процессов, что часто трудно при более качественных подходах.

Для того, чтобы парадигма производила высококачественные данные, крайне важно внимательно следовать протоколу. Следующие пять критических шагов заслуживают особого внимания исследователей. Во-первых, конфигурации, сделанные в игре, должны быть постоянными во всех сеансах эксперимента и должны быть задокументированы. Во-вторых, участники, которые уже участвовали в подобных исследованиях (т.е. исследованиях с использованием любой версии игры доверия), должны быть исключены на этапе набора, поскольку это может создать предвзятость в поведении и уменьшить размеры эффекта45. В-третьих, исследователи должны убедиться, что участники анонимны, запретив участникам делиться своим микрофоном, камерой и полным именем во время видеоконференции, поскольку уровень анонимности, как было показано, влияет на поведение в экономических играх27. В-четвертых, во время запуска игры исследователи должны тщательно проверить, установлена ли правильная связь между пользователем-участником и пользователем эксперимента, убедившись, что пользователь-участник указан в графическом интерфейсе экспериментатора. В-пятых, научные сотрудники, которые собирают данные, должны быть тщательно обучены, чтобы иметь возможность устранять технические проблемы с участниками. В случае, если у участников возникают проблемы с установлением подключения к удаленному рабочему столу, научные сотрудники должны иметь возможность оказывать поддержку, чтобы удержать участников в группе. Если человек бросает учебу из-за технических трудностей, всем участникам в рамках временного интервала эксперимента, возможно, придется перенести, что приведет к дополнительным денежным затратам и потере времени.

Если во время запуска игры возникают технические трудности, убедитесь, что (a) на вашем компьютере удаленного рабочего стола установлена текущая среда выполнения Java, (b) все пользователи могут получить доступ и выполнить файлы в общих папках, (c) все пользователи выполняют команды в одном каталоге и (d) все ПК / ноутбуки, обращающиеся к подключению к удаленному рабочему столу, имеют стабильное подключение к Интернету. Для устранения неполадок во время экспериментальной сессии убедитесь, что (а) все участники и исследователи имеют стабильное подключение к Интернету, (б) участники получили правильную регистрационную информацию для подключения к удаленному рабочему столу и (в) сервер, на котором запущено подключение к удаленному рабочему столу, имеет достаточные ресурсы (например, проверить загрузку ЦП) во время экспериментальной сессии.

CTG легко адаптируется к различным исследовательским вопросам, что позволяет широко использовать их в исследованиях. В зависимости от цели исследования может быть настроено множество параметров, таких как количество игроков, требование единогласных решений, внешний вид, сроки и денежные параметры BDM. Хотя гибкость этой парадигмы является преимуществом, важно иметь в виду, что адаптации парадигмы всегда должны быть строго обоснованы в теории и опробованы. Помимо конфигураций, которые исследователи могут сделать в файлах *.config, игра может быть настроена только через исходный код, запрограммированный Йоханнесом Притцем, который пока недоступен в Интернете. Хотя многие адаптации возможны, фреймворк платформы HoneyComb ограничивает возможные приложения задачами перемещения и дискретными инвестиционными вариантами.

В будущих применениях CTG количество фракций возврата может быть увеличено (например, 1/10, 2/10, 3/10, ...), чтобы обеспечить более высокое разрешение по поведению возврата. Таким образом, как на стороне инвесторов, так и на стороне попечителей могут играть отдельные лица или группы, что позволяет исследовать различные уровни и референты доверия, как было предложено Фулмером и Гельфандом7. Будущие приложения этого протокола могут также сочетать онлайн-процедуру этого метода с другими экспериментами с платформы HoneyComb 30,32,46,47 или включать другие формы общения, такие как чат или даже личное взаимодействие между инвесторами и / или доверенными лицами в эксперименте на месте, представленном Boos и коллегами31. . Таким образом, другие сигналы, влияющие на возникновение коллективного доверия, такие как невербальная коммуникация, также могут быть изучены с использованием этой парадигмы.

В целом, CTG сочетает в себе преимущества экономических игр - высокую внутреннюю валидность и простоту - с богатыми данными групповых процессов. Таким образом, CTG может служить ступенькой в групповых исследованиях процессов доверия и справедливости.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторам нечего раскрывать.

Acknowledgments

Это исследование не получило никакого внешнего финансирования.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Data Analysis Software and Packages R version 4.2.1 (2022-06-23 ucrt) R Core Team R: A Language and Environment for Statistical Computing. at [https://www.R-project.org/]. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. (2020).
Data Analysis Software and Packages R Studio version 2022.2.3.492 "Prairie Trillium" RStudio Team RStudio: Integrated Development Environment for R. at [http://www.rstudio.com/]. RStudio, PBC. Boston, MA. (2020).
Data Analysis Software and Packages ggplot2 version 3.3.6 Wickham, H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. at [https://ggplot2.tidyverse.org]. Springer-Verlag New York. (2016).
Data Analysis Software and Packages cowplot version 1.1.1 Wilke, C.O. cowplot: Streamlined Plot Theme and Plot Annotations for “ggplot2.” at [https://CRAN.R-project.org/package=cowplot]. (2020).
OnlineQuestionnaireTool LimeSurvey Community Edition Version 3.28.16+220621  Any preferred online questionnaire tool can be used. LimeSurvey or SoSciSurvey are recommended.
Notebooks or PCs DELL Latitude 7400 Any laptop that is able to establish a stable Remote Desktop Connection can be used.
Participant Management Software ORSEE version 3.1.0 It is recommended to use ORSEE (Greiner, B. [2015]. Subject pool recruitment procedures: Organizing experiments with ORSEE. Journal of the Economic Science Association, 1, 114–125. https://doi.org/10.1007/s40881-015-0004-4), but other software options might be available.
Program to Open RemoteDesktop Connection Remote Desktop Connection (Program distributed with each Windows 10 installation.) The following tools are recommended: RemoteDesktopConnection (for Windows), Remmina (for Linux), or Microsoft Remote Desktop (for Mac OS).
Server to run RemoteDesktop Environment VMware vSphere environment based on vSphere ESXi version 6.5 Ideally provided by IT department of university/institution.
VideoConference Platform BigBlueButton Version 2.3 It is recommend to use a platform such as BigBlueButton or other free software that does not record participant data on an external server. The platform should provide the following functions: 1) possibility to restrict access to microphone and camera for participants, 2) hide participant names from other participants, 3) possibility to send private chat message to participants.
Virtual Machine running Linux-Installation Xubuntu version 20.04 "Focal Fossa" Other Linux-based systems will also be possible.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Berg, J., Dickhaut, J., McCabe, K. Trust, reciprocity, and social history. Games and Economic Behavior. 10 (1), 122-142 (1995).
  2. Costa, A. C., Fulmer, C. A., Anderson, N. R. Trust in work teams: An integrative review, multilevel model, and future directions. Journal of Organizational Behavior. 39 (2), 169-184 (2018).
  3. Kiffin-Petersen, S. Trust: A neglected variable in team effectiveness research. Journal of the Australian and New Zealand Academy of Management. 10 (1), 38-53 (2004).
  4. Grossman, R., Feitosa, J. Team trust over time: Modeling reciprocal and contextual influences in action teams. Human Resource Management Review. 28 (4), 395-410 (2018).
  5. Schoorman, F. D., Mayer, R. C., Davis, J. H. An integrative model of organizational trust: Past, present, and future. Academy of Management Review. 32 (2), 344-354 (2007).
  6. Shamir, B., Lapidot, Y. Trust in organizational superiors: Systemic and collective considerations. Organization Studies. 24 (3), 463-491 (2003).
  7. Fulmer, C. A., Gelfand, M. J. At what level (and in whom) we trust: Trust across multiple organizational levels. Journal of Management. 38 (4), 1167-1230 (2012).
  8. Rousseau, D. M., Sitkin, S. B., Burt, R. S., Camerer, C. Not so different after all: A cross-discipline view of trust. Academy of Management Review. 23 (3), 393-404 (1998).
  9. Dirks, K. T. Trust in leadership and team performance: Evidence from NCAA basketball. Journal of Applied Psychology. 85 (6), 1004-1012 (2000).
  10. Kim, P. H., Cooper, C. D., Dirks, K. T., Ferrin, D. L. Repairing trust with individuals vs. groups. Organizational Behavior and Human Decision Processes. 120 (1), 1-14 (2013).
  11. Forsyth, P. B., Barnes, L. L. B., Adams, C. M. Trust-effectiveness patterns in schools. Journal of Educational Administration. 44 (2), 122-141 (2006).
  12. Gray, J. Investigating the role of collective trust, collective efficacy, and enabling school structures on overall school effectiveness. Education Leadership Review. 17 (1), 114-128 (2016).
  13. Kramer, R. M. Collective trust within organizations: Conceptual foundations and empirical insights. Corporate Reputation Review. 13 (2), 82-97 (2010).
  14. Kramer, R. M. The sinister attribution error: Paranoid cognition and collective distrust in organizations. Motivation and Emotion. 18 (2), 199-230 (1994).
  15. Kozlowski, S. W. J. Advancing research on team process dynamics: Theoretical, methodological, and measurement considerations. Organizational Psychology Review. 5 (4), 270-299 (2015).
  16. Kozlowski, S. W. J., Chao, G. T. The dynamics of emergence: Cognition and cohesion in work teams. Managerial and Decision Economics. 33 (5-6), 335-354 (2012).
  17. Kolbe, M., Boos, M. Laborious but elaborate: The benefits of really studying team dynamics. Frontiers in Psychology. 10, 1478 (2019).
  18. McEvily, B. J., Weber, R. A., Bicchieri, C., Ho, V. Can groups be trusted? An experimental study of collective trust. Handbook of Trust Research. , 52-67 (2002).
  19. Adams, C. M. Collective trust: A social indicator of instructional capacity. Journal of Educational Administration. 51 (3), 363-382 (2013).
  20. Chetty, R., Hofmeyr, A., Kincaid, H., Monroe, B. The trust game does not (only) measure trust: The risk-trust confound revisited. Journal of Behavioral and Experimental Economics. 90, 101520 (2021).
  21. Harrison, G. W. Hypothetical bias over uncertain outcomes. Using Experimental Methods in Environmental and Resource Economics. , 41-69 (2006).
  22. Harrison, G. W. Real choices and hypothetical choices. Handbook of Choice Modelling. , Edward Elgar Publishing. 236-254 (2014).
  23. Holm, H. J., Nystedt, P. Collective trust behavior. The Scandinavian Journal of Economics. 112 (1), 25-53 (2010).
  24. Kugler, T., Kausel, E. E., Kocher, M. G. Are groups more rational than individuals? A review of interactive decision making in groups. WIREs Cognitive Science. 3 (4), 471-482 (2012).
  25. Cox, J. C. Trust, reciprocity, and other-regarding preferences: Groups vs. individuals and males vs. females. Experimental Business Research. Zwick, R., Rapoport, A. , Springer. Boston, MA. 331-350 (2002).
  26. Song, F. Intergroup trust and reciprocity in strategic interactions: Effects of group decision-making mechanisms. Organizational Behavior and Human Decision Processes. 108 (1), 164-173 (2009).
  27. Johnson, N. D., Mislin, A. A. Trust games: A meta-analysis. Journal of Economic Psychology. 32 (5), 865-889 (2011).
  28. Rosanas, J. M., Velilla, M. Loyalty and trust as the ethical bases of organizations. Journal of Business Ethics. 44, 49-59 (2003).
  29. Dunn, J. R., Schweitzer, M. E. Feeling and believing: The influence of emotion on trust. Journal of Personality and Social Psychology. 88 (5), 736-748 (2005).
  30. Boos, M., Pritz, J., Lange, S., Belz, M. Leadership in moving human groups. PLOS Computational Biology. 10 (4), 1003541 (2014).
  31. Boos, M., Pritz, J., Belz, M. The HoneyComb paradigm for research on collective human behavior. Journal of Visualized Experiments. (143), e58719 (2019).
  32. Ritter, M., Wang, M., Pritz, J., Menssen, O., Boos, M. How collective reward structure impedes group decision making: An experimental study using the HoneyComb paradigm. PLOS One. 16 (11), 0259963 (2021).
  33. Kocher, M., Sutter, M. Individual versus group behavior and the role of the decision making process in gift-exchange experiments. Empirica. 34 (1), 63-88 (2007).
  34. Ickinger, W. J. A behavioral game methodology for the study of proxemic behavior. , Doctoral Dissertation (1985).
  35. Deligianis, C., Stanton, C. J., McGarty, C., Stevens, C. J. The impact of intergroup bias on trust and approach behaviour towards a humanoid robot. Journal of Human-Robot Interaction. 6 (3), 4-20 (2017).
  36. Haring, K. S., Matsumoto, Y., Watanabe, K. How do people perceive and trust a lifelike robot. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science. 1, 425-430 (2013).
  37. Gintis, H. Behavioral game theory and contemporary economic theory. Analyse & Kritik. 27 (1), 48-72 (2005).
  38. Weimann, J. Individual behaviour in a free riding experiment. Journal of Public Economics. 54 (2), 185-200 (1994).
  39. How to install Xrdp server (remote desktop) on Ubuntu 20.04. Linuxize. , Available from: https://linuxize.com/post/how-to-install-xrdp-on-ubuntu-20-04/ (2020).
  40. How to create users in Linux (useradd Command). Linuxize. , Available from: https://linuxize.com/post/how-to-create-users-in-linux-using-the-useradd-command/ (2018).
  41. How to create a shared folder between two local user in Linux. GeeksforGeeks. , Available from: https://www.geeksforgeeks.org/how-to-create-a-shared-folder-between-two-local-user-in-linux/ (2019).
  42. Johanson, G. A., Brooks, G. P. Initial scale development: Sample size for pilot studies. Educational and Psychological Measurement. 70 (3), 394-400 (2010).
  43. Glaeser, E. L., Laibson, D. I., Scheinkman, J. A., Soutter, C. L. Measuring trust. The Quarterly Journal of Economics. 115 (3), 811-846 (2000).
  44. Mayring, P. Qualitative Content Analysis: Theoretical Background and Procedures. Approaches to Qualitative Research in Mathematics Education: Examples of Methodology and Advances in Mathematics Education. Kikner-Ahsbahs, A., Knipping, C., Presmed, N. , Springer. Dordrecht. 365-380 (2015).
  45. Chandler, J., Paolacci, G., Peer, E., Mueller, P., Ratliff, K. A. Using nonnaive participants can reduce effect sizes. Psychological Science. 26 (7), 1131-1139 (2015).
  46. Belz, M., Pyritz, L. W., Boos, M. Spontaneous flocking in human groups. Behavioural Processes. 92, 6-14 (2013).
  47. Boos, M., Franiel, X., Belz, M. Competition in human groups-Impact on group cohesion, perceived stress and outcome satisfaction. Behavioural Processes. 120, 64-68 (2015).

Tags

Поведение выпуск 188
Коллективная трастовая игра: групповая онлайн-адаптация игры доверия, основанной на парадигме HoneyComb
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Ritter, M., Kroll, C. F., Voigt, H., … More

Ritter, M., Kroll, C. F., Voigt, H., Pritz, J., Boos, M. The Collective Trust Game: An Online Group Adaptation of the Trust Game Based on the HoneyComb Paradigm. J. Vis. Exp. (188), e63600, doi:10.3791/63600 (2022).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter