Name: O Jogo da Confiança Coletiva: Uma Adaptação em Grupo Online do Jogo da Confiança Baseado no Paradigma do Favo de Mel (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-10-20T13:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 18 s
Description: Aprenda a investigar a emergência da confiança coletiva em grupos usando o Jogo da Confiança Coletiva online baseado no paradigma do favo de mel. Este método combina validade interna com dados espaciais-temporais ricos.

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Esta pesquisa não recebeu nenhum financiamento externo.

A coleta e análise de dados neste projeto foram aprovadas pelo Comitê de Ética do Instituto Georg-Elias-Müller de Psicologia da Universidade de Göttingen (proposta 289/2021); o protocolo segue as diretrizes sobre pesquisa humana dos Comitês de Ética do Instituto Georg-Elias-Müller de Psicologia. O software CTG pode ser baixado do projeto OSF (DOI 10.17605/OSF. IO/U24PX) no link: https://s.gwdg.de/w88YNL.
1. Prepare a configuração técnica
<ol><li>Preparar formulários de consentimento e questionários on-line<ol><li>Prepare um formulário de consentimento on-line em uma ferramenta de questionário on-line.</li>
		<li>Se aplicável, prepare um questionário on-line em uma ferramenta de questionário on-line. NOTA: É possível incluir um pequeno questionário dentro do programa HoneyComb (consulte a etapa 1.3.5). Para usar questionários mais longos, use uma ferramenta de questionário on-line separada. Exemplos de ferramentas de questionário on-line são dados na Tabela de Materiais.</li>
	</ol></li>
	<li>Preparar o servidor de área de trabalho remota<ol><li>Instale um sistema operacional baseado em Linux em um servidor remoto. Se possível, pergunte aos assistentes técnicos sobre os recursos disponíveis na instituição. Caso contrário, siga uma diretriz de instalação39.</li>
		<li>Crie usuários diferentes neste servidor40.<ol><li>Crie um administrador de usuário que tenha permissões de root e seja acessado exclusivamente pelo líder técnico no experimento.</li>
			<li>Crie um experimentador de usuário que tenha permissões para criar pastas compartilhadas, importar e exportar dados e possa ser acessado por todo o pessoal que coleta dados (incluindo estudantes / assistentes de pesquisa, etc.).</li>
			<li>Crie vários usuários chamados participante-1, participante-2, etc. NOTA: Os pesquisadores só poderão testar tantos participantes em uma sessão experimental quanto os usuários criados.</li>
		</ol></li>
		<li>Execute o comando java -version no usuário admin para garantir que um Java runtime environment esteja disponível no servidor. Caso contrário, instale a versão mais recente do Java antes de continuar e certifique-se de que todos os usuários possam acessá-la.</li>
		<li>Instalar o programa<ol><li>Baixe o programa. Observação : O programa pode ser baixado como um arquivo zip HC_CTG.zip contendo 1) o HC executável .jar, 2) três arquivos para configuração (hc_server.config, hc_panel.config e hc_client.config) e 3) duas subpastas chamadas intro e rawdata.</li>
			<li>Crie uma pasta no usuário experimentador e compartilhe-a com os outros usuários41. Extraia os arquivos do arquivo compactado HC_CTG.zip para esta pasta.</li>
			<li>Para cada usuário participante, acesse essa pasta compartilhada e verifique se o usuário pode acessar os arquivos.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
	<li>Abra os três arquivos de configuração.<ol><li>Edite hc_server.config e salve o arquivo editado.<ol><li>Configure o número de jogadores definindo n_Pl para o número desejado. Por exemplo, digite 4 atrás do =.</li>
			<li>Configure o número de rodadas a serem jogadas (playOrder) repetindo o número de jogo 54a (por exemplo, 54a, 54a, 54a, 54a por quatro rodadas). NOTA: i54a significa as instruções e não deve ser excluído no arquivo de configuração.</li>
			<li>Configure se um questionário deve ser mostrado no HoneyComb incluindo 200 no final do playOrder. Exclua 200 se uma ferramenta de questionário on-line separada for usada.</li>
			<li>Configure a escala de investimento. Para configurar a escala para investidores (iscale), insira quais valores devem estar disponíveis como etapas de investimento (por exemplo, 0, 12, 24, 36, 48, 60, 72). Use inteiros que são múltiplos de três para que os pagamentos também sejam inteiros. NOTA: Esses valores configurados também são exibidos como possíveis etapas de investimento para os investidores.<ol><li>Configure a escala de exibição para administradores (tlabel) escolhendo quais valores devem ser exibidos como retornos possíveis no campo de reprodução (por exemplo, 0, 1/6, 2/6, 3/6, 4/6, 5/6, 1). NOTA: Esta escala não influencia o cálculo dos pagamentos.</li>
				<li>Configure a escala para trustees (tscala) escolhendo quais valores de retorno devem ser possíveis como retornos (por exemplo, 0, 0,166666, 0,3333, 0,5, 0,6666, 0,833331, 1). Use apenas valores digitais (ou seja, sem frações). NOTA: Esses valores são usados para calcular pagamentos e NÃO são exibidos no campo de jogo.</li>
			</ol></li>
			<li>Configure os time-ins (timeInI para investidores, timeInT para administradores) e time-outs (timeOutI para investidores, timeout para trustees) em segundos. Por exemplo, timeInI = 0, timeOutI = 30, timeInT = 30 e timeout = 45.</li>
			<li>Configure a quantidade de dinheiro que os investidores e curadores são dotados em cada rodada em centavos (r52).</li>
			<li>Configure o fator com o qual o investimento é multiplicado antes de ser enviado ao administrador (f52).</li>
			<li>Configurar se o grupo tem que chegar a uma decisão unânime (definir bUnanimous para true) ou não (definir unânime para false)</li>
			<li>Configure se o grupo é pago em partes iguais (defina bCommon como verdadeiro) ou de acordo com o quanto cada investidor contribuiu para o investimento (defina bCommon como falso). </li>
			<li>Se bUnanimous for definido como verdadeiro, configure a penalidade - a quantidade de dinheiro deduzida dos investidores se uma decisão unânime não for alcançada (p. 52).</li>
		</ol></li>
		<li>Edite hc_client.config, se necessário. Certifique-se de definir ip_nr para localhost para que os clientes possam se conectar ao experimentador.</li>
		<li>Edite hc_panel.config.<ol><li>Ajuste o tamanho dos hexágonos (raio) de acordo com a resolução da tela. Teste o experimento em várias telas diferentes para garantir que o experimento seja visível em uma ampla variedade de telas.</li>
			<li>Ajuste o texto exibido no campo de reprodução sob rótulos (por exemplo, Sua função é: investidor, Saldo da Conta, etc.)</li>
		</ol></li>
		<li>Ajuste e/ou traduza as instruções, se necessário. Para fazer isso, edite e salve os arquivos HTML simples (Figura 2A) na pasta "intro" dentro da pasta do programa HoneyComb.</li>
		<li>Se você quiser usar o questionário dentro do programa HoneyComb, ajuste e/ou traduza o questionário no arquivo qq.txt e salve o arquivo.</li>
		<li>Mantenha essa configuração constante em todas as sessões de experimento (dentro de uma condição de experimento). Documente todas as configurações.</li>
	</ol></li>
</ol>2. Recrutamento de participantes
<ol><li>Anúncio online<ol><li>Recrute participantes através dos canais disponíveis (por exemplo, mídia social, blog da universidade, panfleto com código QR). Nomeie informações importantes sobre o experimento, como sua finalidade, duração e pagamento máximo calculado de acordo com o comportamento do jogo. NOTA: A amostra apresentada aqui foi recrutada através de um blog on-line para estudantes de psicologia da Universidade de Göttingen, bem como anúncios não pagos em grupos de mídia social. Um exemplo de panfleto pode ser visto na Figura Suplementar 1.</li>
		<li>Conscientize os participantes em potencial de que a participação exigirá o uso de laptops / PCs pessoais com uma conexão estável à Internet e em uma área silenciosa e isolada. Informe os participantes de que talvez seja necessário instalar um programa para estabelecer a conexão de Área de Trabalho Remota. NOTA: A participação através de telemóveis ou tablets não é possível.</li>
		<li>Certifique-se de que os participantes atendam aos critérios de inclusão do experimento, como requisitos de idioma ou visão de cores.</li>
		<li>Certifique-se de que os participantes não tenham participado de experimentos anteriores no CTG.</li>
	</ol></li>
	<li>Reserve sessões experimentais com os participantes<ol><li>Peça aos participantes que reservem horários para sua participação.</li>
		<li>Use um software de gerenciamento de participantes para enviar e-mails automatizados de convite ou lembrete.</li>
		<li>Sobreponha os intervalos de tempo por pelo menos um participante para garantir que participantes suficientes estejam presentes para executar o experimento.</li>
	</ol></li>
	<li>Envie aos participantes um email de confirmação com os seguintes detalhes: guia sobre a configuração do computador, a instalação da Ferramenta de Conexão de Área de Trabalho Remota e o estabelecimento de conexão com a Área de Trabalho Remota. Certifique-se de NÃO enviar nenhuma informação de login ainda, a fim de evitar problemas técnicos devido ao login anterior.</li>
	<li>Envie aos participantes e-mails de lembrete cerca de 24 horas antes do experimento, incluindo o link para a plataforma de videoconferência. Inclua as informações sobre a instalação que foram enviadas no email de confirmação.</li>
</ol>3. Configuração experimental (antes de cada sessão experimental)
<ol><li>Preparar a plataforma de videoconferência (Figura 3)<ol><li>Certifique-se de que os participantes estão impedidos de partilhar o microfone ou a câmara. Certifique-se de que os participantes não possam ver os nomes uns dos outros.</li>
		<li>Compartilhe o microfone e a câmera do experimentador e compartilhe a tela com instruções mínimas na plataforma de videoconferência (Figura 3).</li>
	</ol></li>
	<li>Preparar a área de trabalho remota<ol><li>Experimentador de usuários
		<ol><li>Inicie uma conexão de área de trabalho remota com o usuário do experimentador. Abra a pasta compartilhada e inicie um terminal clicando com o botão direito do mouse no diretório e escolhendo Abrir Terminal aqui.</li>
			<li>Inicie o programa do servidor HC_Gui.jar digitando o comando java -jar HC_Gui.jar no terminal e pressionando ENTER.</li>
		</ol></li>
		<li>Usuários participante-1, participante-2, etc.<ol><li>Estabeleça uma conexão de área de trabalho remota com os usuários participante-1, participante-2, .... Abra a pasta compartilhada e inicie um terminal nesta pasta como antes.</li>
			<li>Inicie os programas cliente para cada usuário digitando o comando java -jar HC .jar no terminal e pressionando ENTER.</li>
			<li>Verifique se as conexões estão estabelecidas corretamente em todos os usuários participantes. NOTA: As telas dos usuários participantes devem exibir a mensagem Aguarde. O computador está se conectando ao servidor. Recomenda-se ter tantos laptops presentes quanto os usuários (Figura 4).</li>
		</ol></li>
		<li>Experimentador de usuários<ol><li>Verifique se uma linha aparece na GUI do servidor, exibindo o endereço IP de cada um dos usuários participantes. Quando todos os usuários participantes estiverem conectados, verifique se o programa do servidor exibe a mensagem Todos os clientes estão conectados. Pronto para começar?. Clique em OK.</li>
			<li>Verifique se as telas dos usuários participantes exibem a tela de boas-vindas do experimento (primeira página de instruções). Observação : O experimentador pode preparar a sessão até este ponto.</li>
		</ol></li>
	</ol></li>
</ol>4. Procedimento experimental
<ol><li>Admita participantes na videoconferência no horário agendado para o experimento. Dê as boas-vindas a todos os participantes usando um texto padronizado. Explique o procedimento técnico aos participantes.</li>
	<li>Compartilhe o link para o formulário de consentimento on-line. Verifique se todos os participantes deram consentimento por escrito.</li>
	<li>Oriente os participantes a abrir a ferramenta Conexão de Área de Trabalho Remota e enviar a cada participante seus dados de login individuais por meio de bate-papo pessoal na videoconferência. NOTA: Quando os participantes fizerem login nos usuários participantes, os blocos de anotações no laboratório perderão a conexão com os usuários participantes. A partir daqui, o experimento é executado automaticamente até que os participantes cheguem à página final, instruindo-os a retornar à videoconferência.</li>
	<li>Peça aos participantes que confirmem que leram a primeira página de instruções clicando em OK. Depois que todos os participantes confirmarem, aguarde até que os participantes tenham concluído o jogo. NOTA: Os participantes podem folhear as instruções no ritmo de sua preferência. Uma vez que todos os participantes tenham confirmado que leram as instruções, o CTG começa automaticamente. O jogo progride automaticamente através de tantas rodadas quanto indicado no arquivo server.config.</li>
	<li>Fase de testes<ol><li>Atribua participantes a uma das duas funções: investidor ou administrador. Observação : vários participantes podem ser atribuídos a mesma função.</li>
		<li>Faça com que os investidores comecem no campo mais inferior (investimento indicado de 0) e os administradores no campo mais alto (indicando retorno de 0) (Figura 1B).</li>
		<li>Instrua os participantes a mover seu avatar clicando com o botão esquerdo do mouse em um campo hexagonal adjacente. Instrua os participantes de que apenas os campos adjacentes podem ser escolhidos e os campos não podem ser ignorados. Instrua os participantes de que seu avatar exibirá uma pequena cauda por 4000 ms após cada movimento que indica a última direção da qual eles se moveram para o campo atual (Figura 1C).</li>
		<li>Permita que os investidores se movam desde o início (time-in = 0) para indicar através do movimento o quanto eles gostariam de investir. Após um certo período de tempo, proíba o movimento de investidores (time-out). NOTA: O campo em que eles estão indicará quanto é investido. No meio do campo de jogo, um número azul também mostrará o valor enviado ao administrador. Se o experimento for configurado para exigir investimentos unânimes, os investimentos só serão feitos se todos os participantes estiverem no mesmo campo.</li>
		<li>Explique nas instruções que o valor investido é multiplicado por um fator (por exemplo, três) e enviado aos administradores. Restrinja os administradores de se moverem enquanto os investidores estiverem se movendo, definindo o tempo limite do administrador para a duração do tempo limite do administrador.</li>
		<li>Instrua os curadores a se moverem para indicar a fração que gostariam de devolver aos investidores. Uma vez atingido o tempo limite do administrador, o campo em que os curadores se posicionam é tomado para indicar a fração que é devolvida aos investidores. O valor devolvido também é indicado no meio do campo de jogo por um número amarelo (Figura 1D).</li>
		<li>Faça com que a janela pop-up exiba a quantidade de dinheiro que a pessoa ganhou no final da rodada (Figura 1E).</li>
		<li>Repita a rodada do jogo conforme necessário (ou seja, conforme indicado no arquivo server.config).</li>
		<li>Depois que todas as rodadas forem concluídas, peça aos participantes que gerem um código pessoal exclusivo para que os ganhos no jogo possam ser conectados ao seu nome, mantendo os dados comportamentais anônimos.</li>
		<li>Depois que os participantes gerarem o código, exiba uma tela que instrua os participantes a retornar à videoconferência e fechar a conexão da Área de Trabalho Remota. NOTA: O procedimento experimental (seção 4 neste protocolo com 15 rodadas de jogo) leva 35 minutos.</li>
		<li>Se problemas técnicos ou falha de um participante exigirem que a sessão do experimento seja abortada, abstenha-se de reiniciar o experimento com os mesmos participantes.</li>
	</ol></li>
	<li>Fase pós-teste<ol><li>Quando o jogo estiver concluído, certifique-se de que todos os participantes fecharam a ligação ao Ambiente de Trabalho Remoto. Peça aos participantes que preencham questionários conforme achar melhor para uma pergunta de pesquisa específica.</li>
		<li>Enquanto os participantes estão preenchendo os questionários, feche o programa do servidor no usuário experimentador clicando em Stop & Exit. Isso também fechará o programa nos usuários participantes.</li>
		<li>Agradeça aos participantes por seu tempo e explique como e quando seus ganhos serão transferidos para eles. Certifique-se de que todos os participantes tenham saído da videoconferência, especialmente se outro intervalo de tempo do experimento for agendado logo em seguida.</li>
	</ol></li>
</ol>5. Terminando o experimento
<ol><li>Transfira e faça backup dos dados (por exemplo, na nuvem), na forma de um *.csv e um arquivo *.txt por grupo e intervalo de tempo do experimento, marcado por um carimbo de dia e hora do experimento.</li>
	<li>Feche todas as conexões de Área de Trabalho Remota.</li>
</ol>

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<li>Grossman, R., Feitosa, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Team+trust+over+time%3A+Modeling+reciprocal+and+contextual+influences+in+action+teams%5BTitle%5D)+AND+%22Human+Resource+Management+Review%22%5BJournal%5D)">Team trust over time: Modeling reciprocal and contextual influences in action teams.</a> Human Resource Management Review. 28 (4), 395-410 (2018).</li>
<li>Schoorman, F. D., Mayer, R. C., Davis, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+integrative+model+of+organizational+trust%3A+Past%2C+present%2C+and+future%5BTitle%5D)+AND+%22Academy+of+Management+Review%22%5BJournal%5D)">An integrative model of organizational trust: Past, present, and future.</a> Academy of Management Review. 32 (2), 344-354 (2007).</li>
<li>Shamir, B., Lapidot, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Trust+in+organizational+superiors%3A+Systemic+and+collective+considerations%5BTitle%5D)+AND+%22Organization+Studies%22%5BJournal%5D)">Trust in organizational superiors: Systemic and collective considerations.</a> Organization Studies. 24 (3), 463-491 (2003).</li>
<li>Fulmer, C. A., Gelfand, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((At+what+level+%28and+in+whom%29+we+trust%3A+Trust+across+multiple+organizational+levels%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Management%22%5BJournal%5D)">At what level (and in whom) we trust: Trust across multiple organizational levels.</a> Journal of Management. 38 (4), 1167-1230 (2012).</li>
<li>Rousseau, D. M., Sitkin, S. B., Burt, R. S., Camerer, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Not+so+different+after+all%3A+A+cross-discipline+view+of+trust%5BTitle%5D)+AND+%22Academy+of+Management+Review%22%5BJournal%5D)">Not so different after all: A cross-discipline view of trust.</a> Academy of Management Review. 23 (3), 393-404 (1998).</li>
<li>Dirks, K. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Trust+in+leadership+and+team+performance%3A+Evidence+from+NCAA+basketball%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Applied+Psychology%22%5BJournal%5D)">Trust in leadership and team performance: Evidence from NCAA basketball.</a> Journal of Applied Psychology. 85 (6), 1004-1012 (2000).</li>
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<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+%22Behavioural+Processes%22%5BJournal%5D)">Competition in human groups-Impact on group cohesion, perceived stress and outcome satisfaction.</a> Behavioural Processes. 120, 64-68 (2015).</li>
</ol>

Os autores não têm nada a revelar.

O CTG oferece aos pesquisadores a oportunidade de adaptar o BDMclássico 1 para grupos e observar processos emergentes dentro dos grupos em profundidade. Enquanto outros trabalhos23,24,25,26 já tentaram adaptar o BDM1 às configurações grupais, a única maneira de acessar os processos grupais nesses estudos são as laboriosas análises de interação gru...

O Jogo de Confiança Coletiva (CTG) oferece a oportunidade de medir a confiança coletiva on-line dentro de um grupo de seres humanos. Ele generaliza o Jogo de Confiança original de Berg, Dickhaut e McCabe1 (BDM) para o nível de grupo e pode capturar e quantificar a confiança coletiva em suas qualidades emergentes 2,3,4, bem como conceitos relacionados, como justiça, reciprocidade ou sinalização para a frente.
Pesquisas anteriores conceituam principalmente a confiança como uma construção exclusivamente interpessoal, por exemplo, entre um líder e um seguidor5,6, excluindo níveis mais altos de análise. Especialmente em contextos organizacionais, isso pode não ser suficiente para compreender a confiança holisticamente, por isso há uma grande necessidade de entender os processos pelos quais a confiança se constrói (e diminui) em um nível de grupo.
Recentemente, a pesquisa de confiança incorporou mais pensamento multinível. Fulmer e Gelfand7 revisaram uma série de estudos sobre confiança e os categorizaram de acordo com o nível de análise que é investigado em cada estudo. Os três diferentes níveis de análise são interpessoal (diádico), grupal e organizacional. É importante ressaltar que Fulmer e Gelfand7 também distinguem entre diferentes referentes. Os referentes são aquelas entidades para as quais a confiança é direcionada. Isso significa que quando "A confia de B a X", então A (o investidor em jogos econômicos) é representado pelo nível (indivíduo, grupo, organizacional) e B (o administrador) é representado pelo referente (indivíduo, grupo, organizacional). X representa um domínio específico ao qual a confiança se refere. Isso significa que X pode ser qualquer coisa, como uma inclinação geralmente positiva, suporte ativo, confiabilidade ou trocas financeiras, como nos jogos econômicos1.
Aqui, a confiança coletiva é definida com base na definição de confiança interpessoal de Rousseau e colegas8, e semelhante a estudos anteriores sobre confiança coletiva 9,10,11,12,13,14; A confiança coletiva compreende a intenção de um grupo de aceitar a vulnerabilidade com base em expectativas positivas das intenções ou comportamento de outro indivíduo, grupo ou organização. A confiança coletiva é um estado psicológico compartilhado entre um grupo de seres humanos e formado em interação entre esse grupo. O aspecto crucial da confiança coletiva é, portanto, a sombra dentro de um grupo.
Isso significa que a pesquisa sobre confiança coletiva precisa olhar além de uma simples média de processos individuais e conceituar a confiança coletiva como um fenômeno emergente 2,3,4, pois novos desenvolvimentos na ciência grupal mostram que os processos grupais são fluidos, dinâmicos e emergentes 2,15. Definimos emergência como um "processo pelo qual elementos do sistema de nível inferior interagem e, através dessas dinâmicas, criam fenômenos que se manifestam em um nível superior do sistema"16 (p. 335). Do ponto de vista geral, isto também se deve aplicar à confiança colectiva.
Pesquisas que reflitam o foco na emergência e dinâmica dos processos grupais devem utilizar metodologias apropriadas17 para captar essas qualidades. No entanto, o status atual da medição da confiança coletiva parece ficar para trás. A maioria dos estudos empregou uma técnica simples de média entre os dados de cada indivíduo do grupo 9,10,12,13,18. Indiscutivelmente, essa abordagem tem pouca validade preditiva2, pois desconsidera que os grupos não são simplesmente agregações de indivíduos, mas entidades de nível superior com processos únicos. Alguns estudos tentaram abordar essas desvantagens: um estudo de Adams19 empregou uma abordagem de variável latente, enquanto Kim e colegas10 usaram vinhetas para estimar a confiança coletiva. Essas abordagens são promissoras na medida em que reconhecem a confiança coletiva como uma construção de nível superior. No entanto, como observam Chetty e colegas20, as medidas baseadas em pesquisas carecem de incentivos para responder com verdade, de modo que a pesquisa sobre confiança tem adotado cada vez mais medidas comportamentais ou compatíveis com incentivos21,22.
Essa preocupação é abordada por uma série de estudos que adaptaram um método comportamental, a saber, o BDM1, a ser desempenhado por grupos23,24,25,26. No BDM, duas partes atuam como investidores (A) ou curadores (B). Neste jogo económico sequencial, tanto A como B recebem uma dotação inicial (por exemplo, 10 euros). Então, A precisa decidir quanto, se houver, de sua dotação eles gostariam de enviar para B (por exemplo, 5 Euros). Este montante é então triplicado pelo experimentador, antes que B possa decidir quanto, se houver, do dinheiro recebido (por exemplo, 15 Euros) eles gostariam de enviar de volta para A (por exemplo, 7,5 Euros). A quantidade de dinheiro que A envia para B é operacionalizada para ser o nível de confiança de A em relação a B, enquanto a quantidade que B envia de volta pode ser usada para medir a confiabilidade de B ou o grau de justiça na díade de A e B. Um grande corpo de pesquisas investigou o comportamento em jogos de confiança diádica27. O BDM pode ser jogado tanto como um chamado jogo 'one-shot', no qual os participantes jogam o jogo apenas uma vez com uma pessoa específica, quanto em rodadas repetidas, nas quais aspectos como reciprocidade28,29 e sinalização para frente podem desempenhar um papel.
Em muitos estudos que adaptaram o BDM para grupos23,24,25,26, seja o investidor, o fiduciário ou ambos os papéis foram desempenhados pelos grupos. No entanto, nenhum desses estudos registrou processos grupais. A simples substituição de indivíduos por grupos em desenhos de estudo não atende aos padrões estabelecidos por Kolbe e Boos17 ou Kozlowski15 para investigações de fenômenos emergentes. Para preencher essa lacuna, o CTG foi desenvolvido.
O objetivo do desenvolvimento do CTG foi criar um paradigma que combinasse o BDM1 amplamente utilizado com uma abordagem que capturasse a confiança coletiva como um construto emergente baseado em comportamento que é compartilhado entre um grupo.
O CTG é baseado no paradigma HoneyComb de Boos e colegas30, que também foi publicado no Journal of Visualized Experiments31 e agora foi adaptado para uso em pesquisas de confiança. Conforme descrito por Ritter e colegas32, o paradigma HoneyComb é "uma plataforma de jogos virtuais baseada em computador multiagente que foi projetada para eliminar todos os canais sensoriais e de comunicação, exceto a percepção dos movimentos de avatar atribuídos aos participantes no campo de jogo" (p. 3). O paradigma do HoneyComb é especialmente adequado para processos de grupos de pesquisa, pois permite que os pesquisadores registrem o movimento de membros de um grupo real com dados espaço-temporais. Pode-se argumentar que, ao lado da análise de interação grupal17, o HoneyComb é uma das poucas ferramentas que permite aos pesquisadores acompanhar os processos grupais em grande detalhe. Em contraste com a análise de interação de grupo, a análise quantitativa dos dados espaço-temporais do HoneyComb é menos demorada. Além disso, o ambiente reducionista e a possibilidade de excluir toda a comunicação interpessoal entre os participantes, exceto o movimento no campo de jogo, permitem que os pesquisadores limitem os fatores de confusão (por exemplo, aparência física, voz, expressões faciais) e criem experimentos com alta validade interna. Embora seja difícil identificar todos os aspectos influentes de um processo grupal em estudos que empregam desenhos de discussão em grupo33, o foco nos princípios básicos da interação grupal em um paradigma de movimento permite aos pesquisadores quantificar todos os aspectos do processo grupal neste experimento. Além disso, pesquisas anteriores utilizaram o comportamento proxêmico34 - reduzindo assim o espaço entre si e outro indivíduo - para investigar a confiança35,36.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63600/63600fig01.jpg"> Figura 1: Visão geral esquemática do CTG. (A) Procedimento esquemático de uma rodada CTG. (B) Colocação inicial de avatares no início da rodada. Os três investidores de cor azul estão de pé no campo inicial "0". O administrador amarelo está de pé no campo inicial "0". (C) Captura de tela durante a fase de investimento mostrando três investidores (avatares azuis) na metade inferior do campo de jogo. Um (grande avatar azul) está atualmente de pé em "12", dois investidores estão atualmente em pé em "24". Dois avatares têm caudas (indicadas por setas laranja). As caudas estão indicando de que direção eles se moveram para o seu campo atual (por exemplo, um investidor (grande avatar azul) acabou de passar de "0" para "12"). O avatar sem cauda está neste campo há pelo menos 4000 ms. (D) Captura de tela durante a fase de retorno mostrando um administrador (avatar amarelo) e a metade superior do campo de jogo. O administrador está atualmente de pé em "3/6" e recentemente se mudou de "2/6", conforme indicado pela cauda. O número azul abaixo (36) indica o investimento feito pelos investidores. O número amarelo, indicado pela seta, é o retorno atual (54), conforme representado no meio do campo de jogo. O retorno é calculado da seguinte forma: (investir (36 centavos) x 3) x fração de retorno atual (3/6) = 54 centavos. (E) Janela pop-up dando feedback aos participantes sobre quanto eles ganharam durante a rodada, exibida por 15 s após o término do tempo limite do administrador. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63600/63600fig01large.jpg" target="_blank">Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>
O procedimento principal do CTG (Figura 1A) baseia-se estreitamente no procedimento do BDM1, a fim de tornar os resultados comparáveis a estudos anteriores que utilizaram esse jogo econômico. Como o paradigma do Favo de Mel é baseado no princípio do movimento, os participantes indicam a quantia que gostariam de investir ou retornar movendo seu avatar para o pequeno campo hexagonal que indica uma certa quantia de dinheiro ou fração a ser devolvida (Figura 1C,D). Antes de cada rodada, tanto os investidores quanto os curadores são dotados de uma certa quantia de dinheiro (por exemplo, 72 centavos), com os investidores sendo colocados na metade inferior do campo de jogo e os curadores sendo colocados na metade superior do campo de jogo (Figura 1B). Na configuração padrão, os investidores podem se mover primeiro, enquanto os curadores permanecem imóveis. Os investidores se movem pelo campo de jogo para indicar quanto, se houver, de sua dotação eles gostariam de enviar ao administrador (Figura 1C). Ao se mover para frente e para trás no campo, os participantes também podem comunicar a outros investidores o quanto gostariam de enviar ao administrador. Dependendo da configuração, os participantes precisam chegar a uma decisão unânime sobre quanto gostariam de investir, convergindo para um campo de jogo quando o tempo limite for atingido. Decisões unânimes foram necessárias para fazer cumprir que os investidores precisam interagir uns com os outros, em vez de simplesmente jogar lado a lado. Se os investidores não chegarem a uma decisão conjunta, uma penalidade (por exemplo, 24 centavos) é deduzida de sua conta. Isso foi implementado para garantir que os investidores estivessem altamente motivados a alcançar um nível compartilhado de confiança coletiva. Uma vez que o tempo dos investidores acabou, o dinheiro investido é multiplicado e enviado para os administradores, que são autorizados a se mover enquanto os investidores permanecem imóveis. Os curadores indicam através do movimento o quanto gostariam de devolver aos investidores (Figura 1D). As opções de retorno disponíveis são exibidas como frações no campo de jogo para manter a carga cognitiva sobre os administradores comparativamente baixa. O campo de jogo em que os curadores se posicionam uma vez que seu tempo alocado se esgota indica qual fração (por exemplo, 4/6) é devolvida aos investidores. A rodada termina com um pop-up (Figura 1E) que resume para cada participante quanto eles ganharam durante essa rodada e qual é o saldo da conta corrente.
As rodadas devem ser repetidas várias vezes. Os pesquisadores devem fazer com que os participantes joguem o CTG por pelo menos 10 ou 15 rodadas nas mesmas funções. Isso é necessário, pois a confiança coletiva é uma construção emergente e precisa se desenvolver durante interações repetidas dentro de um grupo. Da mesma forma, outros conceitos, como sinalização futura (ou seja, altos retornos recíprocos de administradores com altos investimentos na próxima rodada) só surgirão em interações repetidas. É crucial, no entanto, que os participantes desconheçam o número exato de rodadas a serem jogadas, pois foi demonstrado que o comportamento pode mudar drasticamente quando os participantes estão cientes de que estão jogando a última rodada (ou seja, comportamento mais injusto ou desvios em jogos econômicos37,38).
Dessa forma, o CTG fornece informações sobre o surgimento da confiança coletiva em múltiplos níveis. Em primeiro lugar, o nível de confiança coletiva exibido na rodada final deve ser uma representação estreita do nível compartilhado de confiança que os investidores detêm em relação ao(s) administrador(es). Em segundo lugar, o valor investido em cada rodada pode servir como um proxy para o surgimento da confiança coletiva em interações repetidas. Em terceiro lugar, os dados de movimento lançam luz sobre o processo de grupo que determina quanto dinheiro é investido em cada rodada.

<table><tbody><tr><td>Software e Pacotes de Análise de Dados</td><td>R</td><td>versão 4.2.1 (2022-06-23 ucrt)</td><td>R Core Team R: A Language and Environment for Statistical Computing. em [https://www.R-project.org/]. R Foundation for Statistical Computing. Viena, Áustria. (2020).</td></tr><tr><td>Software e pacotes de análise de dados</td><td>R Studio</td><td>versão 2022.2.3.492 "Prairie Trillium"</td><td>RStudio Team RStudio: Ambiente de Desenvolvimento Integrado para R. em [http://www.rstudio.com/]. RStudio, PBC. Boston, MA. (2020).</td></tr><tr><td>Software e pacotes de análise de dados</td><td>ggplot2</td><td>versão 3.3.6</td><td>Wickham, H. ggplot2: Gráficos elegantes para análise de dados. em [https://ggplot2.tidyverse.org]. Springer-Verlag Nova Iorque. (2016).</td></tr><tr><td>Software e Pacotes de Análise de Dados</td><td>cowplot</td><td>versão 1.1.1</td><td>Wilke, C.O. cowplot: Tema de Plotagem Simplificado e Anotações de Plotagem para " ggplot2." em [https://CRAN.R-project.org/package=cowplot]. (2020).</td></tr><tr><td>OnlineQuestionnaireTool</td><td>LimeSurvey</td><td>Community Edition Versão 3.28.16+220621&nbsp;</td><td>Qualquer ferramenta de questionário online preferida pode ser usada. LimeSurvey ou SoSciSurvey são recomendados.</td></tr><tr><td>Notebooks ou PCs</td><td>DELL</td><td>Latitude 7400</td><td>Qualquer laptop capaz de estabelecer uma conexão de área de trabalho remota estável pode ser usado.</td></tr><tr><td>Software de gerenciamento de participantes</td><td>ORSEE</td><td>versão 3.1.0</td><td>Recomenda-se o uso do ORSEE (Greiner, B. [2015]. Procedimentos de recrutamento de grupos de sujeitos: Organização de experimentos com ORSEE. Jornal da Associação de Ciências Econômicas, 1, 114-125. https://doi.org/10.1007/s40881-015-0004-4), mas outras opções de software podem estar disponíveis.</td></tr><tr><td>Programa para abrir a conexão da área de trabalho</td><td>remota Conexão de área de trabalho remota (Programa distribuído com cada instalação do Windows 10.)</td><td></td><td>As seguintes ferramentas são recomendadas: RemoteDesktopConnection (para Windows), Remmina (para Linux) ou Microsoft Remote Desktop (para Mac OS).</td></tr><tr><td>Servidor para executar o ambiente RemoteDesktop</td><td>Ambiente VMware vSphere baseado no vSphere ESXi</td><td>versão 6.5</td><td>Idealmente fornecido pelo departamento de TI da universidade/instituição.</td></tr><tr><td>Plataforma de videoconferência</td><td>BigBlueButton</td><td>Versão 2.3</td><td>Recomenda-se o uso de uma plataforma como o BigBlueButton ou outro software gratuito que não registre os dados dos participantes em um servidor externo. A plataforma deve fornecer as seguintes funções: 1) possibilidade de restringir o acesso ao microfone e à câmera para os participantes, 2) ocultar os nomes dos participantes de outros participantes, 3) possibilidade de enviar mensagem de bate-papo privada aos participantes.</td></tr><tr><td>Máquina virtual executando Linux-Instalação</td><td>Xubuntu</td><td>versão 20.04 "Focal Fossa"</td><td>Outros sistemas baseados em Linux também serão possíveis.</td></tr></tbody></table>

o jogo da confiança coletiva: uma adaptação em grupo online do jogo da confiança baseado no paradigma do favo de mel

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

A necessidade de entender a confiança nos grupos de forma holística levou a um aumento de novas abordagens para medir a confiança coletiva. No entanto, esse construto muitas vezes não é totalmente capturado em suas qualidades emergentes pelos métodos de pesquisa disponíveis. Neste artigo, é apresentado o Collective Trust Game (CTG), um jogo de confiança multiagente baseado em computador baseado no paradigma HoneyComb, que permite aos pesquisadores avaliar o surgimento da confiança coletiva. O CTG baseia-se em pesquisas anteriores sobre confiança interpessoal e adapta o amplamente conhecido Jogo da Confiança a um ambiente de grupo no paradigma HoneyComb. Os participantes assumem o papel de investidor ou administrador fiduciário; ambos os papéis podem ser desempenhados por grupos. Inicialmente, os investidores e curadores são dotados de uma soma de dinheiro. Então, os investidores precisam decidir quanto, se houver, de sua dotação eles querem enviar para os administradores. Eles comunicam suas tendências, bem como sua decisão final, movendo-se para frente e para trás em um campo de jogo exibindo possíveis valores de investimento. No final do seu tempo de decisão, o montante acordado pelos investidores é multiplicado e enviado aos administradores. Os curadores têm que comunicar quanto desse investimento, se houver, eles querem retornar aos investidores. Mais uma vez, eles fazem isso movendo-se no campo de jogo. Esse procedimento é repetido por várias rodadas para que a confiança coletiva possa emergir como uma construção compartilhada por meio de interações repetidas. Com este procedimento, o CTG oferece a oportunidade de acompanhar o surgimento da confiança coletiva em tempo real através do registro de dados de movimento. O CTG é altamente personalizável para questões de pesquisa específicas e pode ser executado como um experimento on-line com equipamentos pequenos e de baixo custo. Este trabalho mostra que o CTG combina a riqueza de dados de interação grupal com a alta validade interna e tempo-eficácia dos jogos econômicos.

Este artigo apresenta resultados de um estudo piloto realizado com o CTG com 16 participantes (cinco homens, 11 mulheres; Idade: M = 21, DP = 2,07). De acordo com Johanson e Brooks42, esse tamanho de amostra é suficiente em um experimento piloto, especialmente quando emparelhado com uma abordagem qualitativa para alcançar uma alta densidade de informações sobre a experiência subjetiva dos participantes durante o experimento. Recomenda-se que sempre que os investigadores pretendam...

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.

O Jogo da Confiança Coletiva: Uma Adaptação em Grupo Online do Jogo da Confiança Baseado no Paradigma do Favo de Mel

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

O Jogo de Confiança Coletiva é uma adaptação multi-agente online do jogo de confiança. no paradigma do Favo de Mel. Ele permite que os pesquisadores investiguem a confiança coletiva e seu surgimento em grupos de forma holística.Este jogo combina a alta validade interna de um jogo econômico com ricos dados espaciais temporais para que os processos de grupo emergentes possam ser investigados em detalhes. É importante proibir que os participantes compartilhem sua tela, câmera, microfone e o bate-papo entre os participantes para garantir o anonimato completo entre os participantes. Contanto que a área de trabalho remota esteja configurada corretamente e o experimentador e os participantes tenham uma conexão estável com a Internet, não deve haver nenhum problema na execução desse experimento.Para começar, inicie uma conexão de área de trabalho remota com o usuário do experimentador. Abra a pasta compartilhada e inicie um terminal clicando com o botão direito do mouse no diretório e escolhendo Abrir Terminal aqui. Em seguida, inicie o programa do servidor digitando o comando no terminal e pressionando Enter.Em seguida, estabeleça uma conexão de área de trabalho remota com os usuários participantes. Abra a pasta compartilhada e inicie um terminal nesta pasta como antes. Inicie os programas cliente para cada usuário participante digitando o comando no terminal e pressionando Enter.Verifique se uma linha aparece na GUI do servidor exibindo o endereço IP de cada um dos usuários participantes. Verifique se as conexões estão estabelecidas corretamente para todos os usuários participantes. Quando todos os usuários participantes estiverem conectados, clique em OK. Verifique se as telas dos usuários participantes exibem a tela de boas-vindas do experimento.Admita todos os participantes na videoconferência no horário do experimento agendado e envie a cada participante seus dados de login individuais. Oriente os participantes a abrir a ferramenta de conexão de área de trabalho remota. Atribua participantes a uma das funções de investidor ou administrador.Peça aos investidores que comecem no campo mais baixo e aos administradores no campo mais alto. Instrua os participantes a mover seu avatar clicando com o botão esquerdo do mouse em um campo hexagonal adjacente. Instrua os participantes de que seu avatar exibirá uma pequena cauda por 4.000 milissegundos após cada movimento que indique a última direção da qual eles se moveram para o campo atual.Permita que os investidores se movam desde o início para indicar através do movimento quanto eles gostariam de investir. Depois de um certo período de tempo, proíba a circulação de investidores. Explique nas instruções que o valor investido é multiplicado por um fator e enviado aos administradores.Restrinja os administradores de se moverem enquanto os investidores estiverem se movendo, definindo o tempo limite do administrador para a duração do tempo limite do administrador. Instrua os curadores a se moverem para indicar a fração que gostariam de devolver aos investidores. Uma vez atingido o tempo limite do administrador, o campo em que os curadores se posicionam é tomado para indicar a fração que é devolvida aos investidores.O valor devolvido é indicado no meio do campo de jogo por um número amarelo. Faça com que a janela pop-up exiba a quantidade de dinheiro que a pessoa ganhou no final da rodada. Repita a rodada do jogo conforme necessário.Quando todas as rodadas estiverem concluídas, peça aos participantes que gerem um código pessoal exclusivo para que os ganhos no jogo possam ser conectados ao seu nome, mantendo os dados comportamentais anônimos. Depois que os participantes gerarem o código, exiba uma tela que instrua os participantes a retornar à videoconferência e fechar a conexão da área de trabalho remota. Quando o jogo estiver concluído, certifique-se de que todos os participantes tenham fechado a ligação ao ambiente de trabalho remoto.Peça aos participantes que preencham questionários conforme achar melhor para uma pergunta de pesquisa específica. Enquanto os participantes estão preenchendo os questionários, feche o programa do servidor no usuário experimentador clicando em Parar e Sair. Isso também fechará o programa nos usuários participantes.Transfira e faça backup dos dados na forma de arquivos csv e txt por grupo e intervalo de tempo do experimento marcado por um dia e carimbo de data/hora do experimento. Feche todas as conexões de área de trabalho remota. Em uma amostra piloto, os participantes relataram que o jogo era bastante intuitivo e um tempo limite de 30 segundos estava certo.Com base nas respostas às perguntas abertas da amostra piloto, os participantes ficaram satisfeitos com o processo de recrutamento e procedimento on-line, a preservação do anonimato no experimento e a clareza das instruções e informações fornecidas e a lógica do jogo. A maioria dos participantes ficou satisfeita com o design dos avatares, embora apenas metade deles tenha relatado sentimentos suficientemente representados por seu avatar. Os participantes relataram estratégias comportamentais, como maximização do lucro ou intenções de influenciar o comportamento dos coplayers.Essas estratégias se encaixam bem com o caráter de jogo econômico do Jogo de Confiança Coletiva. Com um Jogo de Confiança Coletiva, o comportamento de confiança e justiça pode ser investigado, bem como os processos que promovem ou impedem o seu surgimento.

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Research

JoVE Journal

Behavior

Comportamento

Procedimentos para gravação de alta densidade de dados EEG e olhar durante o jogo de computador baseado em tarefas cognitivas são descritos. Usando um videogame para apresentar tarefas cognitivas aumenta a validade ecológica sem sacrificar o controle experimental.

Jogo computador baseado combinando experimentos comportamentais com alta densidade de rastreamento Gaze EEG e Infravermelho

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

Este artigo descreve um conjunto de métodos para a medição de alimentos relacionados com motivação e valores de meta relacionadas com a alimentação em seres humanos.

Estudar recompensa alimentar e Motivação em seres humanos

Aqui, apresentamos um protocolo para desenvolver e aplicar um programa móvel baseado em jogo de realidade virtual para a recuperação da disfunção do membro superior em pacientes com acidente vascular cerebral. O presente estudo mostra que o programa móvel é viável e eficaz promove a recuperação do membro superior em pacientes com AVC.

Programa de móvel baseado em jogo de realidade Virtual para a reabilitação de derrame de extremidade superior

Apresentamos um protocolo para explorar a relação entre a produção de linguagem espacial, memória espacial e objeto de conhecimento. O procedimento permite a manipulação experimental de e controle sobre, as condições de conhecimento do objeto, linguagem na instrução e o local físico, provocando, assim, modelos separados cognitivos e linguísticos, descrevendo as interações entre essas variáveis.

O jogo de memória (espacial): Testar a relação entre linguagem espacial, objeto de conhecimento e cognição espacial

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

O paradigma do mundo visual monitora os movimentos oculares dos participantes na área de trabalho visual, como eles estão ouvindo ou falando uma língua falada. Este paradigma pode ser usada para investigar o processamento on-line de uma vasta gama de questões linguísticas, incluindo instruções semanticamente complexas, tais como declarações disjuntiva.

Usando movimentos oculares gravados no paradigma Visual do mundo para explorar o processamento on-line de língua falada

O método apresentado aqui induzido falsas memórias usando listas de palavras relacionadas e também avaliou os efeitos de imagens as instruções sobre o recall e reconhecimento daquelas memórias falsas. Este protocolo detalha uma versão modificada do paradigma Deese Roediger McDermott (DRM).

Usando um paradigma de McDermott Roediger Deese baseados em sala de aula para avaliar os efeitos de imagens sobre falsas memórias

Imparidade de reflexos posturais, denominado instabilidade postural, é difícil de quantificar. Avaliação clínica como o teste de tração sofre problemas com confiabilidade e dimensionamento. Aqui, apresentamos uma versão instrumentada do teste de tração para caracterizar objectivamente respostas posturais.

Um teste de tração instrumentado para caracterizar respostas posturais

Os estudos de seguimento do olho usando um paradigma de vista preferencial podem ser usados para estudar a compreensão emergente dos infantes de, e a atenção a, seu mundo Visual externo.

Explorando a sensibilidade infantil à linguagem visual usando o rastreamento de olhos e o paradigma de aparência preferencial

Aprenda a investigar a emergência da confiança coletiva em grupos usando o Jogo da Confiança Coletiva online baseado no paradigma do favo de mel. Este método combina validade interna com dados espaciais-temporais ricos.

O Jogo da Confiança Coletiva: Uma Adaptação em Grupo Online do Jogo da Confiança Baseado no Paradigma do Favo de Mel

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