Name: O paradigma do favo de mel para a pesquisa sobre comportamento humano coletivo (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-01-19T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 48 s
Description: Descubra o paradigma HoneyComb para estudar coordenação de movimento humano e dinâmicas de liderança em grupos. Este método coleta dados espaciais-temporais para analisar comportamento coletivo e desenvolver estratégias de gestão de multidões.

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Esta pesquisa foi financiada pela iniciativa de excelência alemão (estratégia institucional: https://www.uni-goettingen.de/en/32632.html). Agradecemos a Margarita Neff-Heinrich para a revisão de inglês.

Coleta de dados e análise de dados neste projeto foram aprovados pelo Comitê de ética do Instituto de psicologia da Universidade de Göttingen (proposta 039/2012) de Georg-Elias-Müller.
1. experimental Setup
<ol><li>Escolha um local que está longe de uma área de alto tráfego, como em um computador laboratório ou outro especificado área com estações de trabalho individuais que podem ser configuradas como uma LAN (rede local).</li>
	<li>Organize para notebooks de 10 a 12 do mesmo tipo a ser usado para o experimento, bem como um computador para funcionar como o servidor (Figura 6). O programa de servidor, bem como programas de cliente precisam de um ambiente de tempo de execução JAVA, que está disponível em todos os sistemas de operação comum (um Raspberry Pi como cliente pode ser suficiente).</li>
	<li>Configuração de equipamento<ol>
<li>Organize cadernos em tabelas individuais de estação de trabalho com cadeiras, conforme mostrado na Figura 7.</li>
		<li>Conecte computadores portáteis para os computador servidor através de cabos Ethernet e um switch de rede para criar uma rede de área local.</li>
		<li>Instale paredes de divisória entre estações de trabalho individuais para impedir a comunicação sensorial visual (contato visual, gestos, expressões faciais, etc.) entre os participantes vizinhos.</li>
		<li>Adquira tampões para os ouvidos (para uma única utilização) para ser distribuído a todos os participantes para evitar comunicação audível entre os participantes.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. participante recrutamento
<ol><li>Escolha um local de recrutamento onde há uma grande quantidade de pessoas, tais como o hall de entrada do auditório.</li>
	<li>Recrutas potenciais de endereço usando o texto padronizado que explica a finalidade e o plano de fundo do experimento, a duração do experimento, pagamento máximo calculado de acordo com o desempenho e a exigência para a participação em um jogo multiplayer na computadores portáteis de propriedade da instituição.</li>
	<li>Certifique-se de que os participantes podem compreender as instruções de inglês e alemãs e questionários relacionados com os experimentos.</li>
	<li>Se o desenho experimental inclui o uso de cores, certifique-se de que os participantes são livres de qualquer cegueira para as cores que pode impedi-los de diferenciar as cores usadas.</li>
	<li>Não recrute participantes anteriores, como os participantes devem ser ingênuo para o experimento.</li>
	<li>Leva recrutas dispostas para uma área de espera longe da área de recrutamento. Solicitar gentilmente que aguardam a conclusão do recrutamento grupo sem falar um com o outro. Explica que essa restrição está relacionada com a integridade dos resultados experimentais.</li>
	<li>Depois de 10 a 12 participantes foram recrutados, levá-los para o laboratório de informática pré-arranjadas ou área especificada, onde ocorrerá o experimento.</li>
	<li>Antes dos participantes tomam seus lugares nas estações de trabalho envolto de partição, tem os participantes assinar um formulário designando o consentimento informado.</li>
	<li>Distribua os tampões de uso higiênico, única para todos os participantes. Informá-los que comunicação audiovisual com outros participantes é proibida. Portanto, o uso de tampões para os ouvidos e estações de trabalho envolto de partição é obrigatório.</li>
	<li>Têm os participantes tomam seus lugares nas estações de trabalho envolto de partição.</li>
</ol>3. o procedimento
Nota: Este procedimento experimental, o jogo utilizado por vaias et al 1 é descrito como um exemplo de aplicativo.
<ol><li>Fase de preparação<ol>
<li>O programa em si é formatado como um HC.zip arquivo zip contendo 1) os executáveis HC.jar, 2) três arquivos de configuração, ou seja, hc_server.config, hc_panel.config e hc_client.config e 3) duas subpastas chamado intro e rawdata.</li>
		<li>Criar uma pasta compartilhada no computador do servidor e descompactar o HC.zip para esta pasta.</li>
		<li>Em cada computador cliente, montar e acessar esta pasta compartilhada e abra um terminal (Linux, Mac OS x: projector | pesquisa | terminal) ou um prompt (Windows: Pesquisar "cmd"), respectivamente. Use o comando "dir" ou "ls" para que os arquivos descompactados aparecem em cada terminal.</li>
		<li>Execute o comando "java-versão" em cada terminal para garantir que um ambiente de tempo de execução java está disponível. Caso contrário, instalar o java antes de continuar.</li>
		<li>Olhar nos três configurar os arquivos.<ol>
<li>Edite hc_server.configure para configurar o 1) número de jogadores, números 2) mínimos e número máximo de movimentos que cada jogador pode fazer, 3) os valores dos chamados pepitas e condição de raio 4) percepção (local ou global). Nota: As condições de dois percepção são a condição global (o jogador pode ver posições de avatares de todos os participantes) e a condição de local (o jogador pode ver apenas os avatares adjacentes ao seu avatar; consulte a Figura 3)</li>
			<li>Edite hc_client.configure para dizer os clientes IP do servidor.</li>
			<li>Em hc_panel.config, ajuste o tamanho dos hexágonos de acordo com a resolução da tela.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Primeiro, inicie o programa do servidor HC_Gui.jar (Figura 8) usando o comando "java-jar HC_Gui.jar". Em seguida, iniciar os programas de cliente em cada estação de trabalho usando o comando "java-jar HC_ClientAppl.jar". Nota: Telas dos clientes deve exibir a mensagem, "por favor, espere. O computador está se conectando ao servidor." No servidor do GUI, uma linha aparece exibindo o endereço IP de cada um dos clientes. Quando todos os clientes estão conectados, o programa servidor exibe a mensagem, "todos os clientes são conectados. Pronto para começar?" Nota: O experimentador pode preparar a sessão até este ponto.</li>
		<li>Quando todos os participantes tomaram seus lugares, dar as instruções finais antes de inserir os tampões.</li>
		<li>Clique em "Okey" para iniciar a sessão. Aqui, o experimento é controlado apenas pelas instruções nas telas visíveis para os participantes. Instruções para uma única experiência requerem várias páginas de tela e leitura é possibilitada pelos participantes de paginação e para trás, se necessário. Nota: Cada participante indica, clicando em um botão designado na tela, que leu as instruções. O experimento não pode começar até que todos os participantes são terminar de ler as instruções.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Fase de testes<ol>
<li>Observar se os participantes do mouse-controlam seu ponto de avatar (duas vezes tão grande quanto os pontos avatar visível dos outros participantes) no playfield 97-hexágono virtual do favo de mel (ver Figura 1).</li>
		<li>Têm os participantes começam a fase de testes no centro do campo, em seguida, jogada sobre o playfield virtual do favo de mel de acordo com as instruções anteriormente fornecidas na tela.<ol>
<li>Todas as instruções sobre como jogar o jogo são colocadas como editáveis html-arquivos dentro da pasta de programa do jogo do favo de mel. Consulte as subpastas intro/de e intro/pt para obter instruções de alemão e inglês, respectivamente.</li>
			<li>Tem jogadores clique à esquerda para o hexágono adjacente pequeno da sua escolha para mover seu ponto de avatar. Apenas os campos adjacentes podem ser escolhidos para a inicial e subsequente move. Nota: Após cada jogada, uma pequena cauda aparece para 4000 ms para cada participante, indicando o sentido último do qual ele/ela saudado.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Permitir que cada participante participar apenas uma vez para evitar possíveis vieses. Nota: O jogo descrito aqui requer 5-10 min, incluindo a leitura das instruções. Geral, 400 participantes em 40 grupos de dez pessoas foram testados por Boos et al 1.</li>
		<li>Não reinicie o experimento com os mesmos participantes se houver uma avaria técnica, ou se um participante não.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. fase pós-teste de
<ol><li>Assim que o jogo esteja concluído, tem participantes preencher questionários para avaliar os dados demográficos, cinco grandes fatores de personalidade, níveis de percepção de stress ou tranquilidade e pagar a satisfação (a ser pago após a conclusão do experimento). Esses questionários podem ser oferecidos como arquivos autônomos de html.</li>
	<li>Enquanto os participantes preencher questionários, prepare envelopes anônimos com a quantidade adequada de dinheiro ganhado no jogo do favo de mel acabou de completar. Quantidades de favo de mel-computado do jogo a ser pago a cada jogador são estipuladas na tela do servidor.</li>
	<li>Distribua os ganhos pagamentos aos participantes como eles saem da área de testes.</li>
	<li>Fechar o programa de servidor e, em seguida, feche os programas de cliente assim que terminar o programa servidor de fechamento.</li>
	<li>Transferi os dados, na forma de 2 arquivos de texto marcado por dia - e o horário do experimento, para um stick USB.</li>
</ol>

<ol><li>Boos, M., Pritz, J., Lange, S., Belz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Leadership+in+Moving+Human+Groups%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">Leadership in Moving Human Groups.</a> PLoS Computational Biology. 10 (4), e1003541(2014).</li>
<li>Moussaid, M., Garnier, S., Theraulaz, G., Helbing, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Collective+information+processing+and+pattern+formation+in+swarms%2C+flocks%2C+and+crowds%5BTitle%5D)+AND+%22Topics+in+Cognitive+Science%22%5BJournal%5D)">Collective information processing and pattern formation in swarms, flocks, and crowds.</a> Topics in Cognitive Science. 1 (3), 469-497 (2009).</li>
<li>Sumpter, D. J. T. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSumpter%2C+DJT+%22Collective+Animal+Behavior%22">Collective Animal Behavior</a>. , Princeton University Press. Princeton. (2010).</li>
<li>Krause, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fish+shoal+composition%3A+mechanisms+and+constraints%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+-+Royal+Society.+Biological+Sciences%22%5BJournal%5D)">Fish shoal composition: mechanisms and constraints.</a> Proceedings - Royal Society. Biological Sciences. 267 (1456), 2011-2017 (2000).</li>
<li>Camazine, S., et al. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCamazine%2C+S+%22Self-Organization+in+Biological+Systems%22">Self-Organization in Biological Systems</a>. , Princeton University Press. Princeton. (2003).</li>
<li>King, A. J., Sueur, C., Huchard, E., Cowlishaw, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+rule-of-thumb+based+on+social+affiliation+explains+collective+movements+in+desert+baboons%5BTitle%5D)+AND+%22Animal+Behavior%22%5BJournal%5D)">A rule-of-thumb based on social affiliation explains collective movements in desert baboons.</a> Animal Behavior. 82 (6), 1337-1345 (2011).</li>
<li>Fischer, J., Zinner, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Communication+and+cognition+in+primate+group+movement%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Primatology%22%5BJournal%5D)">Communication and cognition in primate group movement.</a> International Journal of Primatology. 32 (6), 1279-1295 (2011).</li>
<li>Couzin, I. D., Krause, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Self-organization+and+collective+behavior+in+vertebrates%5BTitle%5D)+AND+%22Advances+in+the+Study+of+Behavior%22%5BJournal%5D)">Self-organization and collective behavior in vertebrates.</a> Advances in the Study of Behavior. 32, 1-75 (2003).</li>
<li>Katz, Y., Tunstrøm, K., Ioannou, C. C., Huepe, C., Couzin, I. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inferring+the+structure+and+dynamics+of+interactions+in+schooling+fish%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences+of+the+United+States+of+America%22%5BJournal%5D)">Inferring the structure and dynamics of interactions in schooling fish.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (46), 18720-18725 (2011).</li>
<li>Guy, S. J., Curtis, S., Lin, M. C., Manocha, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Least-effort+trajectories+lead+to+emergent+crowd+behaviors%5BTitle%5D)+AND+%22Physical+Review+E%3A+Statistical%2C+Nonlinear%2C+and+Soft+Matter+Physics%22%5BJournal%5D)">Least-effort trajectories lead to emergent crowd behaviors.</a> Physical Review E: Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 85 (1), 016110(2012).</li>
<li>Shao, W., Terzopoulos, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Autonomous+pedestrians%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+2005+ACM+SIGGRAPH%2FEurographics+Symposium+on+Computer+Animation%22%5BJournal%5D)">Autonomous pedestrians.</a> Proceedings of the 2005 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. , (2005).</li>
<li>Reynolds, C. W. Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aReynolds%2C+CW+%22Seminal+Graphics%22">Seminal Graphics</a>. , ACM. 273-282 (1987).</li>
<li>Pelechano, N., Allbeck, J. M., Badler, N. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Controlling+individual+agents+in+high-density+crowd+simulation%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+2007+ACM+SIGGRAPH%2FEurographics+Symposium+on+Computer+Animation%22%5BJournal%5D)">Controlling individual agents in high-density crowd simulation.</a> Proceedings of the 2007 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. , 99-108 (2007).</li>
<li>Helbing, D., Molnár, P., Farkas, I. J., Bolay, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Self-organizing+pedestrian+movement%5BTitle%5D)+AND+%22Environment+and+Planning+B%3A+Planning+and+Design%22%5BJournal%5D)">Self-organizing pedestrian movement.</a> Environment and Planning B: Planning and Design. 28 (3), 361-383 (2001).</li>
<li>Dyer, J. R. G., Johansson, A., Helbing, D., Couzin, I. D., Krause, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Leadership%2C+consensus+decision+making+and+collective+behavior+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Philosophical+Transactions+-+Royal+Society.+Biological+Sciences%22%5BJournal%5D)">Leadership, consensus decision making and collective behavior in humans.</a> Philosophical Transactions - Royal Society. Biological Sciences. 364 (1518), 781-789 (2009).</li>
<li>Moussaid, M., Schinazi, V. R., Kapadia, M., Thrash, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Virtual+Sensing+and+Virtual+Reality%3A+How+New+Technologies+can+Boost+Research+on+Crowd+Dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Robotics+and+AI%22%5BJournal%5D)">Virtual Sensing and Virtual Reality: How New Technologies can Boost Research on Crowd Dynamics.</a> Frontiers in Robotics and AI. , (2018).</li>
<li>Belz, M., Pyritz, L. W., Boos, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spontaneous+flocking+in+human+groups%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioral+Processes%22%5BJournal%5D)">Spontaneous flocking in human groups.</a> Behavioral Processes. 92, 6-14 (2013).</li>
<li>Boos, M., Franiel, X., Belz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Competition+in+human+groups+-+Impact+on+group+cohesion%2C+perceived+stress+and+outcome+satisfaction%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioral+Processes%22%5BJournal%5D)">Competition in human groups - Impact on group cohesion, perceived stress and outcome satisfaction.</a> Behavioral Processes. 120, 64-68 (2015).</li>
<li>Boos, M., Li, W., Pritz, J. Patterns of Group Movement on a Virtual Playfield: Empirical and Simulation Approaches. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBoos%2C+M+%22Social+Network+Analysis%3A+Interdisciplinary+Approaches+and+Case+Studies%22">Social Network Analysis: Interdisciplinary Approaches and Case Studies</a>. Fu, X., Luo, J. -D., Boos, M. , 197-223 (2017).</li>
<li>Dyer, J. R. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Consensus+decision+making+in+human+crowds%5BTitle%5D)+AND+%22Animal+Behavior%22%5BJournal%5D)">Consensus decision making in human crowds.</a> Animal Behavior. 75 (2), 461-470 (2008).</li>
<li>Faria, J. J., Dyer, J. R. G., Tosh, C. R., Krause, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Leadership+and+social+information+use+in+human+crowds%5BTitle%5D)+AND+%22Animal+Behavior%22%5BJournal%5D)">Leadership and social information use in human crowds.</a> Animal Behavior. 79 (4), 895-901 (2010).</li>
<li>Conradt, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Models+in+animal+collective+decision-making%3A+information+uncertainty+and+conflicting+preferences%5BTitle%5D)+AND+%22Interface+Focus%22%5BJournal%5D)">Models in animal collective decision-making: information uncertainty and conflicting preferences.</a> Interface Focus. 2 (2), 226-240 (2011).</li>
<li>Couzin, I. D., Krause, J., Franks, N. R., Levin, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effective+leadership+and+decision-making+in+animal+groups+on+the+move%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Effective leadership and decision-making in animal groups on the move.</a> Nature. 433, 513-516 (2005).</li>
</ol>

Os autores não têm nada para divulgar.

Uma questão fundamental no uso de ambientes virtuais multi clientes como um paradigma de pesquisa para investigar o comportamento coletivo humano é se os resultados são aplicáveis aos cenários reais. Em outras palavras, é que a abordagem metodológica resultados com suficiente validade ecológica ou externa? Representando os participantes humanos como avatares em um playfield virtual e deixá-los passar através de cliques de mouse reduz sinais sociais. Além disso, mantendo a comunicação ao mínimo permite experimentadores investigar quais tácitas pistas comportamentais são transmitidas entre os seres humanos que podem afetar o comportamento de liderança e coordenação do grupo humano e sob qual affordance ambiental (, por exemplo, resgate, concorrência, evacuação) estes comportamentos são afetados por mais e em que medida. Enquanto houver aderência estrita para as duas fases de pré-testes no protocolo e procedimentos de teste, esta abordagem reducionista garante validade interna. Para permitir a transferência dos resultados para o grupo "real" e a dinâmica da multidão, as fases de instalação e teste experimentais podem ser gradualmente modificadas para se tornar mais complexo (por exemplo, permitindo a comunicação adicional além da mera transmissão/leitura de movimento comportamento, adicionando informações sobre características individuais incorporado semanticamente diversos cenários do mundo real, etc) e descrito no no ecrã instruções ler pelos participantes antes do jogo começar.
Para resolver o problema da validade externa, o playfield hexágono [escolhido inicialmente para padronizar os movimentos do jogador para padronizada, bidimensionais de coordenadas hexagonais devido à redução de fatores de confusão e usabilidade (previamente testada)] pode ser variado. Uma grade bidimensional com escolha livre circulação permitirá aos jogadores criar mais dados de movimento contínuo e complexo. Um ambiente tridimensional criado por unidade - ou Unreal-motor, por exemplo, também pode aumentar a validade ecológica/externo. No entanto, com cada passo para lessoning a restrição de movimento, surge um problema. Com a crescente complexidade da liberdade de movimento no cenário simulado, a influência de confundir fatores (por exemplo, interpessoais diferenças como experiência de computador, familiaridade com orientação espacial em jogos tridimensionais) aumenta, o que pode levar a resultados tendenciosos e reduz a validade interna.
A vantagem do método descrito no protocolo do favo de mel é que pode ser combinado com modelos de simulação de computador e usado como um paradigma para testar empiricamente se coletivo padrões encontrados nas simulações de computador também possuem comportamento em grupos de seres humanos. Para aumentar a validade externa de tais testes, participantes devem ser perguntados no questionário pós-teste fase se sentiu suficientemente e humanamente representados por seus avatares e se eles foram capazes de perceber os seus colegas jogadores como atores humanos. O protocolo especifica a presença física dos colegas jogadores sentados em estações de trabalho ao lado do outro (mesmo que os parâmetros de protocolo exclui sensorial comunicação visual ou auditiva) a fim de reforçar estes sentimentos de personificação humana.
Em suma, os métodos aplicados pela abordagem do favo de mel constantes do protocolo pré-teste, teste e pós-teste fases fornecem um novo paradigma para investigar os mecanismos básicos de fenômenos coletivos como a coordenação de grupo, liderança e intragrupo differentiation. Mais importante limitação do método é sua vulnerabilidade a erros humanos pelos recrutadores, particularmente se não forem suficientemente rigorosas no sentido de garantir que os participantes não se comunicar uns com os outros durante as fases de pré-teste e teste.

O computador baseado multi-agente jogo favo de mel1 oferece um paradigma metodológico para investigar experimentalmente o movimento humano como coletivo padrões e estruturas de grupo emergem do comportamento individual. Participantes humanos são representados visualmente como avatares (pontos pretos) em um playfield virtual hexagonal, semelhante a um favo de mel (Figura 1). Os participantes mover seu avatares através do clique do mouse para chegar hexágonos objetivo, gastar recursos do movimento (vídeo 1) e maximizar suas recompensas monetárias através da construção de grupos coesos (vídeo 2). Condições espaciais (por exemplo, o raio de visão), estruturas de recompensa (por exemplo, campos meta monetária) e canais de comunicação podem ser manipulados a fim de descobrir qual e em que medida estas regras de condição impacto coordenação e liderança no movimento coletivo.
Regras processuais/condição do jogo, objetivos e motivadores de recompensa tem sido desenhados pelos psicólogos sociais para investigar o movimento coletivo humano. Em enxames de animais, bem como a multidão humana, pode-se observar fenômenos emergentes (ou seja, padrões globais) acontecendo de comportamento individual que segue regras locais. Por exemplo, cardumes de peixes e de bandos de pássaros parecem mover-se como entidades coerentes em direção um objetivo espacial2,3,4, apesar de tamanhos grande grupo que reduzem sua capacidade de comunicação inter-individual ou global. Pesquisa empírica5,6,7, comportamental, modelagem de8,9,10e de11,de simulações de computador12, 13 demonstraram que, em diversas espécies, incluindo seres humanos14,15,16, padrões complexos no nível do grupo emergem sem controle interno ou externo supervisão. Movimento local individual e, muitas vezes, regras simples no nível microscópico são suficientes para gerar movimento ordeiro no nível macroscópico. Tais experiências contribuem para a crescente evidência2,6 que não só grandes enxames, mas também pequenos grupos (grupos humanos, bem como outros grupos de animais) são coordenados por regras de interação local1.
Nossa nova abordagem usando jogos de avatar de multi-usuário baseado em computador mostra uma vantagem principal em Pesquisar fenômenos coletivos humanos dinâmicos. Usando o favo de mel avatar plataforma1,17,18,19, dados espaço-temporais do comportamento individual de movimento (movimento regido por indivíduos reais) podem ser totalmente recolhidos pelo servidor, e o desenvolvimento de padrões comportamentais e estruturas colectivas pode ser analisado com uma precisão de 50 ms (tabela 1). Como comunicação sensorial visual e auditiva pode ser restringida ao exigir que os participantes a usar tampões para os ouvidos e encerrando suas estações de trabalho com paredes de divisória, enxame e outras condições de comportamento de multidão podem ser aproximadas experimentalmente. Em vários experimentos1,17,18,19, estamos manipulados raio de visão (global versus local, Figura 2), os incentivos monetários (Figura 3a, b ), subgrupos (Figura 4) e a presença de colegas de outros jogadores (Figura 5), a fim de testar o impacto destas variáveis sobre o surgimento de padrões de comportamento coletivos como humano reunindo comportamento17, liderança 1e competição18. Para coletar os dados, utilizou-se uma instalação de dez a doze notebooks e um servidor (Figura 6).
A coordenação auto-organizado de atividades individuais, em grupo-espécies tem atraído muita atenção científica, particularmente dentro da última década. Os exames são abrangentes, de seleção de formação e caminho de trilha simples em formigas para o surgimento de complexo de estruturas de vórtice em cardumes de peixes e até mesmo a segregação de fluxos bidirecionais de pedestres2.
Contribuímos com nosso paradigma de favo de mel, uma abordagem metodológica para investigar empiricamente o impacto de variadas opções situacionais/restrições, diversas regras comportamentais e características individuais a nível microscópico sobre o aparecimento de estruturas macroscópicas comportamentais em seres humanos. Uma vantagem importante é que o paradigma oferece estritamente controláveis experimental as configurações definidas por experimentadores, tornando possível para manipulação de medir os resultados de uma única experiência ou comparar vários experimentos. O playfield virtual pode ser configurado de acordo com os requisitos do estudo de design, e canais de comunicação sensorial entre os participantes podem ser eliminadas ou reduzidas de acordo com os parâmetros do experimento. Além disso, affordances ambientais podem ser moldados (consenso, por exemplo, não-competitivo, competitivo e as configurações de salvamento). Assim, nossa plataforma impõe a validade interna (ou seja, combinando o design do estudo quanto possível para as perguntas de pesquisa), oferecendo a possibilidade de manipular/controle de variáveis relevantes para a questão de pesquisa específico, usando dados do movimento humano-governado para examinar o movimento humano. Experimentos de campo render benefícios em termos de validade externa (generalização) de resultados15,20,21 ao mundo real, porque eles não impede os efeitos de desconhecido de incontrolável/suprimível social sugestões, bem como comportamentos não - e para verbal em seres humanos1.
O multi-agente baseado em computador jogo HoneyComb tem servido para investigar o surgimento de coordenação e padrões de liderança de jogadores humanos, continuando o playfield virtual seus avatares. Os participantes só foram fornecidos informações locais sobre os incentivos monetários obtidos em hexágonos de gol, que incluiu o incentivo para a coesão de grupo com base na multiplicação de recompensas monetárias pelo número de jogadores co, que também acabou no mesmo objetivo hexágono. Na nossa primeira série de estudos, nós restrito a montagem da experiência de dois parâmetros simples de fervilhando de comportamento (alinhamento e coesão) e reduziu a transferência de informação mútua para "leitura/transmitir" do comportamento de movimento só dos outros participantes. Depois variamos o raio de visão de outros comportamentos de movimento participante para qualquer uma visão global ou local do playfield virtual, que consiste em 97 hexágonos menores e os recursos de movimento dispensável (movimentos possíveis) dos jogadores limitados.
A forma e os elementos da plataforma virtual e os parâmetros definidos pelo experimentador de jogos capazes de ser jogado na referida plataforma podem ser projetados de acordo com as perguntas de pesquisa específicos. Dependendo do objetivo da pesquisa, o tamanho da tela pode ser alterado; as cores, formas e significados dos avatares podem ser adaptados; os recursos podem ser implementados; e a estrutura e o conteúdo podem ser variados. Mais ou menos informação, incerteza e preferências conflitantes também podem ser implementado22. Variando de jogador-visão global de informação e controle também são possíveis. Portanto, através de instruções experimentais, os ambientais affordances do experimento podem ser alteradas (por exemplo, um cenário de consenso vs fuga). Na próxima seção, esclarecemos como essas variáveis podem ser aplicadas por descrever um estudo real que alguns desses parâmetros usados para responder a perguntas de estudo específico.

<table><tbody><tr><td>Notebooks Divisórias</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>entre estações</td><td></td><td></td><td></td>de trabalho</tr><tr><td>Tampões de</td><td></td><td></td><td></td>ouvido</tr><tr><td>Equipamentos para instalação</td><td></td><td></td><td></td> em LAN</tr></tbody></table>

o paradigma do favo de mel para a pesquisa sobre comportamento humano coletivo

The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior

Comportamento humano coletivo, como o movimento do grupo frequentemente mostra surpreendente padrões e regularidades, tais como o surgimento da liderança. Literatura recente revelou que esses padrões, muitas vezes visíveis a nível mundial do grupo, são baseados em comportamentos individuais e auto-organizado, que seguem vários parâmetros locais simples. Compreensão da dinâmica do comportamento humano coletivo pode ajudar a melhorar a coordenação e liderança no grupo e multidão de cenários, tais como a identificação do posicionamento ideal e o número de saídas de emergência em edifícios.
Neste artigo, apresentamos o paradigma experimental do favo de mel, que pode ser usado para investigar sistematicamente as condições e os efeitos do comportamento humano coletivo. Este paradigma usa uma plataforma multi-usuário baseado em computador, fornecendo uma configuração que pode ser em forma de e adaptada para vários tipos de perguntas de pesquisa. Condições da situação (por exemplo, relações de custo-benefício para comportamento específico, incentivos monetários e recursos, vários graus de incerteza) podem ser definidas por experimentadores, dependendo a pergunta de pesquisa. Movimentos do cada participante são registrados pelo servidor como coordenadas hexagonais com carimbos em uma precisão de 50 ms e com identificações individuais. Assim, uma métrica pode ser definida no playfield e parâmetros de movimento (por exemplo, distâncias, velocidade, clusters, etc.) dos participantes podem ser medidos ao longo do tempo. Dados de movimento por sua vez podem ser combinados com dados não informatizado dos questionários acumulou dentro a mesma configuração do experimento.
O paradigma do favo de mel está pavimentando o caminho para novos tipos de experimentos de movimento humano. Vamos demonstrar aqui que estas experiências podem render resultados com suficiente validade interna significativamente aprofundar nossa compreensão do comportamento humano coletivo.

Aqui, apresentamos o jogo baseado em computador, multi-agente do favo de mel, que permite investigações experimentais de movimento humano coletivo comportamento através do preto-ponto-avatares em um virtual 2D playfield hexagonal. Diferentes condições experimentais, como variáveis incentivos em campos meta ou raio de visão, podem ser definidas, e seus efeitos no comportamento de movimento humano podem ser investigados.

O paradigma do favo de mel para a pesquisa sobre comportamento humano coletivo

Collective human behavior such as group movement frequently shows surprising patterns and regularities, such as the emergence of leadership. Recent ...

O jogo multi-agente baseado em computador HoneyComb, fornece um paradigma experimental para investigar a coordenação do movimento humano, liderança e outros tipos de comportamento coletivo. Utilizando o paradigma HoneyComb, podem ser coletados dados temporais espaciais do comportamento de movimento individual e o desenvolvimento de padrões comportamentais e estruturas coletivas. Nossa visão é que o HoneyComb forneceria novas estratégias para proteger multidões, por exemplo, pode ter resposta rápida para identificar abordagens afetivas para levar uma multidão à segurança.Enquanto um lan estável e ambientes de tempo de execução Java são instalados para cada estação de trabalho, não deve haver problemas para operar software todos os computadores da estação de trabalho. Uma demonstração visual do jogo HoneyComb que permitirá que potenciais usuários pesquisem todo o processo de configuração e execução do experimento até a conclusão. Demonstrando o procedimento será Marie Ritter, uma estudante de DOUTORADO do meu laboratório.Selecione um local longe de uma área de alto tráfego, como no laboratório de informática ou em outra área especificada com estações de trabalho individuais que podem ser configuradas como uma rede local. Providencie um notebook de 10 a 12 notebooks do mesmo tipo para ser usado para o experimento em mesas individuais de estação de trabalho com cadeiras. Com um computador centralizado para funcionar como o servidor.Conecte os notebooks ao computador do servidor através de cabos ethernet e um switch de rede para criar uma rede local como ilustrado. O programa de servidor e os programas cliente precisam de um ambiente de tempo de execução JAVA que está disponível em todos os sistemas operacionais comuns. Instale paredes de partição entre as estações de trabalho individuais para evitar a comunicação visual sensorial entre os participantes vizinhos.Adquira um plugue de uso temporal a ser distribuído a todos os participantes para evitar a comunicação audível entre os participantes. No dia do procedimento, designe os participantes aos seus postos de trabalho e dê as instruções finais antes que os participantes insirem seus tampões auriculares. É crucial para o experimento que os participantes não falem ou se comuniquem uns com os outros enquanto esperam para entrar na sala da estação de trabalho ou enquanto jogam o jogo HoneyComb.Em seguida, clique bem, para iniciar a sessão. O experimento agora será controlado apenas pelas instruções nas telas visíveis aos participantes. Quando todos os participantes clicarem para indicar que terminaram de ler as instruções, observe se os participantes estão controlando seus pontos de avatar em seus campos de jogo de hexágono virtuais de 97 hexágonos do HoneyComb.Faça com que os participantes iniciem a fase de teste no centro do campo e, em seguida, clique à esquerda no pequeno hexágono adjacente de sua escolha para mover seu ponto avatar para o campo de jogo virtual HoneyComb de acordo com as instruções anteriormente fornecidas na tela. Somente campos adjacentes podem ser selecionados. Após cada movimento, uma pequena cauda aparecerá por 4000 milissegundos indicando a última direção da qual cada participante seguiu.Permita que cada participante participe do experimento apenas uma vez para evitar possíveis vieses. Uma vez que o jogo tenha sido concluído, os participantes preenchiam questionários avaliando seu estado demográfico. Cinco grandes fatores pessoais, níveis percebidos de estresse ou calma e satisfação salarial.Enquanto os participantes estão preenchendo seus questionários, prepare envelopes anônimos com a quantidade apropriada de dinheiro ganho no jogo HoneyComb de acordo com os valores calculados na tela do servidor. Em seguida, distribua os pagamentos ganhos aos participantes quando saírem da área de testes e fecharem o programa do servidor. Quando o programa do servidor terminar de fechar, transfira os dados para dois arquivos de texto, marcados pelo carimbo de dia e hora do experimento para uma unidade flash USB.No experimento representativo, dois membros do grupo minoritário foram informados sobre a localização de um, dois hexágonos de prêmio de euro e cinco, um prêmio euro. Os oito membros do grupo majoritário não foram informados sobre o hexágono do prêmio euro e, em vez disso, foram mostrados os locais de seis hexágonos de ouro igualmente recompensados. Nenhum participante foi informado de que havia dois subgrupos diferentes.No decorrer deste experimento baseado apenas em seus movimentos sem comunicação visual ou audível. O grupo minoritário de duas pessoas levou com sucesso os outros 80% dos participantes ao prêmio de dois euros, embora a percepção dos participantes fosse restrita apenas a avatares adjacentes no campo de jogo. Surpreendentemente, nem variáveis pessoais nem alfabetização computacional entre os participantes minoritários desempenharam um papel crucial em seu sucesso.Aqui estão as principais distâncias entre os membros do grupo horas extras para todo o grupo, em comparação com ambos os jogadores que foram informados sobre a localização da alta recompensa dois campo de ouro euro e oito jogadores não informados são mostrados. No final do jogo, um jogador desinformado havia perdido o grupo e chegado em um único campo de ouro. É importante encontrar um local com espaço suficiente para os 10 a 12 participantes e suas estações de trabalho e deixar que os participantes não se comuniquem enquanto esperam pelo jogo ou durante o jogo.O jogo poderia ser modificado com informações ambientais, como diferentes histórias de capa, avatares distintos dos participantes ou comunicação via sinalização para analisar comportamentos coletivos em diferentes cenários. Nossa nova abordagem para a realização de pesquisas de liderança pode ser usada para avaliar como os líderes de um grupo emergem. E dependem da seguireira dos outros para uma liderança bem sucedida.

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Research

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

Neste protocolo, mostramos como condição aproveitado abelhas aos estímulos táteis e introduzir uma técnica de captura de movimento 2D para analisar a cinemática de multa escala padrão de amostragem antenal.

Condicionado tátil e Análise do Movimento de estratégias de amostragem antenais de abelhas (<em&gt; Apis mellifera</em&gt; L.)

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Aqui nós descrevemos nosso protocolo detalhado para a preparação de colônias de abelhas-coorte único - uma ferramenta útil para analisar a fisiologia trabalhador associada à função. Descrevemos também protocolos detalhados para o tratamento de trabalhadores com hormônio juvenil e ecdisona para avaliar o envolvimento desses hormônios na regulação do comportamento do trabalhador e / ou fisiologia.

Preparação de Colônias-coorte único e tratamento hormonal do trabalhador de abelhas para analisar Fisiologia Associated com a função e / ou sistema endócrino

Este manuscrito descreve vários protocolos para a administração de agentes farmacológicos para as abelhas, incluindo métodos não invasivos simples para abelhas de vôo livre, bem como variantes mais invasivos que permitem que o tratamento localizado precisa de abelhas dispositivos de retenção.

Manipulação neurofarmacologia de contido e vôo livre abelhas do mel,<em&gt; Apis mellifera</em

O Jogo de Confiança Coletiva é um jogo de confiança multiagente baseado em computador baseado no paradigma HoneyComb, que permite aos pesquisadores avaliar o surgimento da confiança coletiva e construções relacionadas, como justiça, reciprocidade ou sinalização para frente. O jogo permite observações detalhadas dos processos de grupo através do comportamento de movimento no jogo.

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Aqui, um sistema é relatado para estudar os comportamentos coletivos de nematoides através de cultivá-los a granel usando meio ágar ração para cães. Este sistema permite aos pesquisadores propagar um grande número de vermes dauer e pode ser aplicado a Caenorhabditis elegans e outras espécies relacionadas.

O cultivo em larga escala de nematoides para estudar seus comportamentos coletivos

Este vídeo mostra o paradigma residente-intruso em ratos. Este teste é um método padronizado para medir a agressividade ofensiva, comportamento defensivo e violência em um ambiente semi-natural. A utilização do paradigma para experiências de stress social está bem explicado.

O Paradigma Residente-intruder: um teste padronizado para Agressão, Violência e Estresse social

O procedimento de imitação eliciada foi estabelecido para examinar o desenvolvimento da memória de recordação na infância e na primeira infância. Este procedimento tem sido amplamente utilizado para estabelecer uma base sólida da natureza da memória de recordação na infância e na primeira infância.

Examinando Chamada de Memória na infância e primeira infância Usando o provocou Imitação Paradigm

Os modelos de dor humana são ferramentas valiosas usadas para avaliar o potencial analgésico de novos compostos e prever sua eficácia clínica, especialmente quando usados de maneira integrada. Embora a implementação desses modelos seja complexa, com execução adequada, os modelos de dor descritos neste protocolo podem fornecer resultados preditivos e confiáveis.

Determinando Detecção Dor e limiares de tolerância Usando uma Integrado, Multi-Modal Dor Task Bateria

O protocolo para o paradigma de resistência tentação foi projetado para eliciar comportamentos de dizer a mentira estratégica de crianças de 2 a 8 anos de idade. A recompensa da transgressão se destinava a ser muito tentador para resistir, de modo que poderia ser observado o comportamento de dizer a mentira espontânea das crianças na presença de evidência irreversível devido a transgressão.

A tarefa de resistência tentação modificados: Um paradigma para eliciar estratégico mentira-dizendo infantil

Descubra o paradigma HoneyComb para estudar coordenação de movimento humano e dinâmicas de liderança em grupos. Este método coleta dados espaciais-temporais para analisar comportamento coletivo e desenvolver estratégias de gestão de multidões.

O paradigma do favo de mel para a pesquisa sobre comportamento humano coletivo

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