集団信託ゲーム:ハニカムパラダイムに基づく信頼ゲームのオンライングループ適応

サマリー

集団信託ゲームは、HoneyCombパラダイムに基づくコンピューターベースのマルチエージェント信頼ゲームであり、研究者は集団信頼の出現と、公平性、互恵性、前方シグナリングなどの関連構造を評価できます。このゲームでは、ゲーム内の動きの動作を通じてグループプロセスを詳細に観察できます。

要約

グループへの信頼を総合的に理解する必要性は、集団的信頼を測定するための新しいアプローチの急増につながりました。ただし、この構成は、利用可能な研究方法によって、その創発的な品質に完全に取り込まれていないことがよくあります。この論文では、研究者が集団的信頼の出現を評価することを可能にする、HoneyCombパラダイムに基づくコンピュータベースのマルチエージェント信頼ゲームである集団信託ゲーム(CTG)を紹介します。CTGは、対人信頼に関する以前の研究に基づいており、広く知られているトラストゲームをハニカムパラダイムのグループ設定に適応させます。参加者は、投資家または受託者のいずれかの役割を引き受けます。どちらの役割もグループで果たすことができます。当初、投資家と受託者は金額に恵まれています。次に、投資家は、もしあれば、受託者に送る寄付金の金額を決定する必要があります。彼らは、可能な投資額を表示するプレイフィールドを行ったり来たりすることで、傾向と最終決定を伝えます。決定時間の終わりに、投資家が合意した金額が乗算され、受託者に送られます。受託者は、もしあれば、その投資のどれだけを投資家に還元したいかを伝える必要があります。繰り返しますが、彼らはプレイフィールドを移動することによってそうします。この手順は複数回繰り返されるため、集合的な信頼は、繰り返しの相互作用を通じて共有構造として出現できます。この手順により、CTGは、移動データの記録を通じて、集団的信頼の出現をリアルタイムで追跡する機会を提供します。CTGは、特定の研究課題に合わせて高度にカスタマイズ可能であり、低コストの機器がほとんどないオンライン実験として実行できます。本稿では、CTGが集団相互作用データの豊富さと、経済ゲームの高い内部妥当性および時間効率を兼ね備えていることを示す。

概要

集団的信頼ゲーム(CTG)は、人間のグループ内の集団的信頼をオンラインで測定する機会を提供します。Berg、Dickhaut、McCabe¹(BDM)によるオリジナルのトラストゲームをグループレベルに一般化し、その創発的な資質^2,3,4、および公平性、相互主義、前方シグナリングなどの関連概念における集団的信頼を捉えて定量化することができます。

以前の研究では、信頼を、たとえばリーダーと^{フォロワー5,6}の間の対人関係構造として概念化しており、より高いレベルの分析は除外されています。特に組織のコンテキストでは、信頼を全体的に理解するにはこれだけでは不十分な場合があるため、グループレベルで信頼が構築(および減少)するプロセスを理解する必要があります。

最近、信頼調査には、よりマルチレベルの思考が組み込まれています。FulmerとGelfand⁷ は、信頼に関する多くの研究をレビューし、各研究で調査された分析のレベルに従ってそれらを分....

プロトコル

このプロジェクトでのデータ収集とデータ分析は、ゲッティンゲン大学のゲオルクエリアスミュラー心理学研究所の倫理委員会によって承認されています(提案289/2021)。プロトコルは、ゲオルク・エリアス・ミュラー心理学研究所の倫理委員会の人間研究に関するガイドラインに従います。CTGソフトウェアはOSFプロジェクト(DOI 10.17605/OSF.IO / U24PX)リンクの下:https://s.gwdg.de/w88YNL。

1.技術的なセットアップを準備します

1. オンライン同意書とアンケートの準備
   1. オンラインアンケートツールでオンライン同意書を準備します。
   2. 該当する場合は、オンラインアンケートツールでオンラインアンケートを準備します。
      注:HoneyCombプログラム内に短いアンケートを含めることができます(ステップ1.3.5を参照)。より長いアンケートを使用するには、代わりに別のオンラインアンケートツールを使用してください。オンラインアンケートツールの例は、 資料表に記載されています。
2. リモート デスクトップ サーバーを準備する
   1. Linux ベースのオペレーティング システムをリモート サーバーにインストールします。可能であれば、機関で利用可能なリソースについてテクニカルアシスタントに尋....

結果

この論文は、16人の参加者(男性5人、女性11人;年齢: M = 21、 SD = 2.07)。JohansonとBrooks⁴²によると、このサンプルサイズは、特に実験中の参加者の主観的経験について高い情報密度に到達するための定性的アプローチと組み合わせると、パイロット実験では十分です。研究者がCTGを特定の研究アイデアに適応させる場合は常に、たとえば、各グループ内の参加者数をカスタマイズすることにより、高いデータ品質を確保するために、メインデータ収集の前に同様のパイロット研究を実行することをお勧めします。

パイロットデータに基づいて、この論文はCTGデータの可能な分析方法の図とCTGセットアップの最初の検証の両方を提供します。ここで報告された結果には、CTGパイロットスタディからの動きと投資のデータ(1つのグループからの出力例は補足データ 1 と 補足データ2 で見ることができます、データ前処理スクリプトの例はOSFプロジェクト.......

ディスカッション

CTGは、研究者に古典的なBDM¹をグループに適応させ、グループ内の創発的なプロセスを詳細に観察する機会を提供します。他の研究^23,24,25,26はすでにBDM¹をグループ設定に適応させようと試みているが、これらの研究でグループプロセスにアクセスする唯一の方法は、ビデオ録画された議論の骨の折れるグループ相互作用分析である。これはしばしば退屈で時間のかかる作業^{であるため17}、研究は定期的にこれらの側面を報告していません。これらの既存の方法に関して、CTGは、著者の知る限り、研究者が運動データを通じて創発現象として集団的信頼をリアルタイムで追跡することを可能にする最初のパラダイムです。したがって、CTGはより時間効率が高くなります。さらに、定量.......

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
データ分析ソフトウェアとパッケージ	R	バージョン 4.2.1 (2022-06-23 ucrt)	R コア チーム R: A Language and Environment for Statistical Computing. at [https://www.R-project.org/].R 統計計算基礎。オーストリア、ウィーン。(2020年)。
データ解析ソフトウェアとパッケージ	R Studio	version 2022.2.3.492 "Prairie Trillium"	RStudio Team RStudio: Integrated Development Environment for R. at [http://www.rstudio.com/].RStudio、PBCの。マサチューセッツ州ボストン。(2020年)。
データ分析ソフトウェアとパッケージ	ggplot2	バージョン3.3.6	ウィッカム、H.ggplot2:データ分析のためのエレガントなグラフィックス. [https://ggplot2.tidyverse.org]。Springer-Verlag、ニューヨーク。(2016年)。
データ分析ソフトウェアとパッケージcowplot		バージョン1.1.1	ク、CO cowplot:合理化されたプロットテーマとプロット注釈 "ggplot2」と入力します。 at [https://CRAN.R-project.org/package=cowplot]。(2020年)。
OnlineQuestionnaireTool	LimeSurvey	Community Edition バージョン 3.28.16+220621	お好みのオンラインアンケートツールを使用することができます。LimeSurveyまたはSoSciSurveyをお勧めします。
ノートブックまたはPC	DELL	Latitude 7400	安定したリモートデスクトップ接続を確立できるラップトップであれば、どれでも使用できます。
参加者管理ソフトウェア	ORSEE	バージョン3.1.0	ORSEE(Greiner, B. [2015])の使用を推奨します。被験者募集手続き:ORSEEとの実験の開催Journal of the Economic Science Association, 1, 114–125.https://doi.org/10.1007/s40881-015-0004-4)ですが、他のソフトウェアオプションが利用できる場合があります。
リモートデスクトップ接続を開くプログラムリモート	デスクトップ接続(各Windows 10インストールで配布されるプログラム。		RemoteDesktopConnection (Windows の場合)、Remmina (Linux の場合)、または Microsoft Remote Desktop (Mac OS の場合) のツールをお勧めします。
リモートデスクトップ環境を実行するサーバー:	バージョン6.5	に基づくVMware vSphere環境	理想的には、大学/機関のIT部門から提供されます。
ビデオ会議プラットフォーム	BigBlueButton	バージョン2.3	BigBlueButtonなどのプラットフォームや、外部サーバーに参加者データを記録しないその他のフリーソフトウェアを使用することをお勧めします。プラットフォームは、次の機能を提供する必要があります:1)参加者のマイクとカメラへのアクセスを制限する可能性、2)他の参加者から参加者の名前を非表示にする、3)参加者にプライベートチャットメッセージを送信する可能性。
Linuxを実行している仮想マシン-	インストールXubuntu	バージョン20.04「Focal Fossa」	他のLinuxベースのシステムも可能になります。

ウィルvSphere ESXi: