Summary
集体信任博弈是一种基于计算机的多智能体信任博弈，基于HoneyComb范式，它使研究人员能够评估集体信任和相关结构的出现，例如公平，互惠或前瞻性信号。该游戏允许通过游戏中的移动行为详细观察群体过程。
Abstract
从整体上理解群体信任的需求导致了衡量集体信任的新方法的激增。然而，现有的研究方法往往没有完全捕捉到这种结构的涌现品质。在本文中，提出了集体信任博弈（CTG），这是一种基于HoneyComb范式的基于计算机的多智能体信任博弈，使研究人员能够评估集体信任的出现。CTG建立在之前关于人际信任的研究基础上，并将广为人知的信任博弈改编为HoneyComb范式中的群体设置。参与者扮演投资者或受托人的角色;这两个角色都可以由团体扮演。最初，投资者和受托人被赋予一笔钱。然后，投资者需要决定他们想向受托人发送多少（如果有的话）捐赠基金。他们通过在显示可能的投资金额的运动场上来回移动来传达他们的倾向以及他们的最终决定。在他们的决策时间结束时，投资者同意的金额被乘以并发送给受托人。受托人必须传达他们希望将多少投资（如果有的话）返还给投资者。同样，他们通过在运动场上移动来做到这一点。这个过程重复多轮，以便集体信任可以通过反复的互动成为一种共享结构。通过这一程序，CTG提供了通过记录运动数据实时跟踪集体信任出现的机会。CTG可针对特定的研究问题进行高度定制，并且可以作为在线实验运行，使用少量低成本设备。本文表明，CTG将群体交互数据的丰富性与经济博弈的高内效度和时效性相结合。
Introduction
集体信任博弈（CTG）提供了在线衡量一群人内部集体信任的机会。它将Berg，Dickhaut和McCabe1（BDM）的原始信任博弈推广到组级别，并且可以捕获和量化其新兴品质2，3，4的集体信任，以及公平，互惠或前向信号等相关概念。
以前的研究大多将信任概念化为一种纯粹的人际关系结构，例如，领导者和追随者之间的结构5，6，不包括更高层次的分析。特别是在组织环境中，这可能不足以从整体上理解信任，因此非常需要了解信任在集团层面建立（和减少）的过程。
最近，信任研究纳入了更多层次的思维。Fulmer和Gelfand7 回顾了许多关于信任的研究，并根据每项研究中调查的分析水平对它们进行了分类。三种不同的分析层次是人际关系（二元）、团体和组织。重要的是，Fulmer和Gelfand7 还区分了不同的指涉物。所指对象是信任所指向的实体。这意味着当“A信任B到X”时，A（经济游戏中的投资者）由级别（个人，团体，组织）表示，B（受托人）由所指对象（个人，团体，组织）表示。X 表示信任所引用的特定域。这意味着X可以是任何东西，例如一般积极的倾向，积极的支持，可靠性或金融交换，如经济游戏1。
在这里，集体信任是根据卢梭及其同事对人际信任的定义8定义的，类似于之前对集体信任9，10，11，12，13，14的研究;集体信任包括一个群体基于对另一个个人、团体或组织的意图或行为的积极期望而接受脆弱性的意图。集体信任是一群人之间共享的一种心理状态，是在这个群体之间的互动中形成的。因此，集体信任的关键方面是群体内部的共享。
这意味着对集体信任的研究需要超越单个过程的简单平均数，并将集体信任概念化为一种涌现现象2，3，4，因为群体科学的新发展表明，群体过程是流动的，动态的和涌现的2，15。我们将涌现定义为“较低层次的系统元素相互作用并通过这些动态创造在系统较高层次上表现的现象的过程”16（第335页）。建议这也适用于集体信任。
反映对群体过程的出现和动态的关注的研究应使用适当的方法17来捕捉这些品质。然而，目前集体信任衡量的状况似乎滞后。大多数研究对9，10，12，13，18组中每个人的数据采用了简单的平均技术。可以说，这种方法只有很少的预测有效性2，因为它忽略了群体不仅仅是个人的聚合，而是具有独特过程的更高层次的实体。一些研究试图解决这些缺点：亚当斯19的一项研究采用了潜在的变量方法，而Kim及其同事10使用小插图来估计集体信任。这些方法很有希望，因为它们承认集体信任是一种更高层次的结构。然而，正如Chetty及其同事20所指出的那样，基于调查的措施缺乏真实回答的激励，因此对信任的研究越来越多地采用行为或激励兼容的措施21，22。
许多研究解决了这个问题，这些研究采用了一种行为方法，即BDM1，由第23，24，25，26组演奏。在BDM中，双方作为投资者（A）或受托人（B）。在这个连续的经济博弈中，A和B都获得了初始捐赠（例如，10欧元）。然后，A需要决定他们想向B发送多少（如果有的话）捐赠基金（例如，5欧元）。然后，实验者将该金额增加三倍，然后 B 才能决定他们想要寄回给 A 的收到的钱（例如，15 欧元）中有多少（如果有的话）（例如，7.5 欧元）。A 寄给 B 的金额作为A 对 B 的信任程度，而 B 寄回的金额可用于衡量 B 的可信度或 A 和 B 二元组的公平程度。大量研究调查了二元信任博弈中的行为27.BDM既可以作为所谓的“一次性”游戏进行，其中参与者只与特定的人玩游戏一次，也可以重复进行，其中互惠28，29以及前向信号等方面可能发挥作用。
在许多将BDM应用于23，24，25，26组的研究中，投资者，受托人或两者兼而有之的角色都由群体扮演。然而，这些研究都没有记录群体过程。在研究设计中简单地用群体代替个体不符合Kolbe和Boos17或Kozlowski15为研究新兴现象而建立的标准。为了填补这一空白，开发了CTG。
开发CTG的目的是创建一种范式，将广泛使用的BDM1 与一种将集体信任捕获为在群体之间共享的基于行为的紧急结构的方法相结合。
CTG基于Boos及其同事30的HoneyComb范式，该范式也已发表在可视化实验杂志31 上，现已用于信任研究。正如Ritter及其同事32所描述的那样，HoneyComb范式是“一个基于计算机的多智能体虚拟游戏平台，旨在消除所有感官和沟通渠道，除了对参与者分配的化身运动在运动场上的感知”（第3页）。HoneyComb范式特别适用于研究群体过程，因为它允许研究人员使用时空数据记录真实群体成员的运动。可以说，除了群体相互作用分析17之外，HoneyComb是为数不多的允许研究人员详细跟踪群体过程的工具之一。与群体相互作用分析相比，蜂巢时空数据的定量分析耗时更低。此外，简化主义的环境和排除参与者之间除运动场上的运动之外的所有人际交流的可能性使研究人员能够限制混杂因素（例如，外表，声音，面部表情）并创建具有高内部有效性的实验。虽然在采用小组讨论设计的研究中很难确定群体过程的所有影响方面33，但对运动范式中群体互动的基本原则的关注使研究人员能够量化该实验中群体过程的各个方面。此外，以前的研究使用近似行为34 - 因此减少了自己和另一个人之间的空间 - 来调查信任35，36。
图1：CTG的示意图。 （A）一轮CTG的示意图。（B）在回合开始时首次放置头像。三位蓝色投资者站在初始字段“0”上。黄色受托人站在初始字段“0”上。（C）投资阶段的屏幕截图显示三个投资者（蓝色头像）在游戏场地的下半部分。一个（蓝色大头像）目前站在“12”上，两个投资者目前站在“24”上。两个头像有尾巴（用橙色箭头表示）。尾巴表示他们从哪个方向移动到当前领域（例如，一个投资者（蓝色大头像）刚刚从“0”移动到“12”）。没有尾巴的头像已经在这个场地上站立了至少 4000 毫秒。 （D） 返回阶段的屏幕截图显示一个受托人（黄色头像）和游戏场地的上半部分。受托人目前站在“3/6”上，最近从“2/6”移到了那里，如尾部所示。下面的蓝色数字（36）表示投资者的投资。箭头指示的黄色数字是当前返回值 （54），如运动场中间所示。回报计算如下：（投资（36美分）x 3）x当前回报率（3/6）= 54美分。（E） 弹出窗口向参与者反馈他们在回合中赚取了多少，在受托人超时到期后显示 15 秒。 请点击此处查看此图的大图。
CTG的主要程序（图1A）紧密基于BDM1的程序，以使结果与以前使用这种经济游戏的研究相当。由于HoneyComb范式基于运动原理，参与者通过将他们的头像移动到表示一定数量的金钱或分数返回的小六边形场上来指示他们想要投资或回报的金额（图1C，D）。在每一轮融资之前，投资者和受托人都被赋予一定数量的资金（例如，72美分），投资者被放置在游戏场地的下半部分，受托人被放置在游戏场地的上半部分（图1B）。在默认设置中，允许投资者先移动，而受托人保持静止。投资者在运动场上移动，以表明他们想向受托人发送多少捐赠基金（如果有的话）（图1C）。通过在现场来回移动，参与者还可以与其他投资者传达他们想向受托人发送多少。根据配置，参与者需要在达到超时时通过汇聚在一个游戏场地上来就他们想要投资多少做出一致决定。需要一致的决定，以强制投资者需要相互交流，而不是简单地相互配合。如果投资者没有达成共同决定，将从他们的账户中扣除罚款（例如，24美分）。实施这一举措是为了确保投资者有很高的积极性达到共同的集体信任水平。一旦投资者的时间到了，投资的资金就会成倍增加并发送给受托人，然后允许受托人在投资者保持静止的情况下移动。受托人通过变动表明他们希望向投资者返还多少（图1D）。可用的返回选项在运动场上显示为分数，以保持受托人的认知负荷相对较低。受托人在分配的时间用完后所站立的运动场表明哪个部分（例如，4/6）返回给投资者。本轮以一个弹出窗口（图1E）结束，该弹出窗口汇总了每个参与者在该轮中赚取的金额以及他们的当前账户余额。
回合应重复多次。研究人员应该让参与者以相同的角色玩CTG至少10或15轮。这是必要的，因为集体信任是一种新兴结构，需要在群体内的反复互动中发展。同样，其他概念，如前瞻性信号（即在下一轮中以高投资回报受托人的高回报）只会在反复的互动中出现。然而，至关重要的是，参与者不知道要玩的确切回合数，因为已经表明，当参与者意识到他们正在玩最后一轮时，行为可能会发生巨大变化（即，经济游戏中更不公平的行为或偏转37，38）。
通过这种方式，CTG提供了有关多个层面集体信任出现的信息。首先，最后一轮中展示的集体信托水平应密切代表投资者对受托人持有的共同信任水平。其次，每轮投资的金额可以作为重复互动中集体信任形成的代表。第三，运动数据揭示了决定每轮投资多少资金的小组过程。
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Protocol
该项目的数据收集和数据分析已获得哥廷根大学乔治-埃利亚斯-穆勒心理研究所伦理委员会的批准（提案 289/2021）;该协议遵循Georg-Elias-Müller-心理学研究所伦理委员会的人类研究指南。CTG 软件可从 OSF 项目 （DOI 10.17605/OSF.IO/U24PX） 下的链接：https://s.gwdg.de/w88YNL。
1. 准备技术设置
- 准备在线同意书和问卷
- 在在线问卷工具中准备在线同意书。
- 如果适用，请在在线问卷工具中准备在线问卷。
注意：可以在HoneyComb程序中包括一个简短的调查问卷（参见步骤1.3.5）。要使用较长的调查问卷，请改用单独的在线问卷工具。在线问卷工具的示例在 材料表中给出。
- 准备远程桌面服务器
- 在远程服务器上安装基于 Linux 的操作系统。如果可能，请向技术助理询问该机构的可用资源。否则，请遵循安装准则39。
- 在此服务器上创建不同的用户40.
- 创建具有根权限且仅由试验中的技术主管访问的用户 管理员 。
- 创建一个用户实验者，该 实验器 具有创建共享文件夹，导入和导出数据的权限，并且可以由所有收集数据的人员（包括学生/研究助理等）访问。
- 创建多个名为参与者- 1、参与者-2 等的用户。
注意：研究人员只能在一个实验会话中测试与创建的用户一样多的参与者。
- 在管理员用户上执行命令 java -version ，以确保 Java 运行时环境在服务器上可用。如果没有，请先安装最新的 Java 版本，然后再继续，并确保所有用户都可以访问它。
- 安装程序
- 下载程序。
注意：该程序可以下载为zip文件 HC_CTG.zip 包含1）可运行的HC.jar，2）三个配置文件（hc_server.config，hc_panel.config和 hc_client.config），以及3）名为 intro 和 rawdata的两个子文件夹。 - 在实验者用户上创建一个文件夹，并与其他用户共享41.将压缩文件 HC_CTG.zip 中的文件解压缩到此文件夹中。
- 对于每个参与者用户，请访问此共享文件夹并检查用户是否可以访问文件。
- 下载程序。
- 打开三个配置文件。
- 编辑 hc_server.config 并保存编辑后的文件。
- 通过将玩家n_Pl设置为所需数量来配置玩家数量。例如，在 = 后面输入 4。
- 通过重复游戏编号 54a（例如，54a、54a、54a、54a 进行四轮）来配置要玩的回合数 （playOrder）。
注意： i54a 代表说明，不应在配置文件中删除。 - 通过在 playOrder 末尾包含 200 来配置是否应在 HoneyComb 中显示调查问卷。如果使用单独的在线问卷工具，则删除 200。
- 配置投资规模。要为投资者配置规模 （iscale），请输入哪些值应用作投资步骤（例如，0、12、24、36、48、60、72）。使用三的倍数的整数，以便付款也是整数。
注意：这些配置的值也显示为投资者的可能投资步骤。- 通过选择哪些值应在运动场上显示为可能的回报（例如，0、1/6、2/6、3/6、4/6、5/6、1）来配置受托人的显示比例（tlabel）。注意：此比例不会影响付款的计算。
- 通过选择哪些返回值可以作为返回值（例如，0、0.166666、0.3333、0.5、0.6666、0.833331、1）来配置受托人的比例 （tscala）。仅使用数字值（即，不使用分数）。
注意：这些值用于计算支出，不会显示在游戏场上。
- 以秒为单位配置超时（投资者的 timeInI，受托人的 timeInT）和超时（投资者的超时，受托人的超时）。 例如，timeInI = 0，timeOutI = 30，timeInT = 30，超时 = 45。
- 配置投资者和受托人在每轮中捐赠的金额，单位为美分（R52）。
- 配置投资在发送给受托人之前乘以的系数 （f52）。
- 配置组是否必须达成一致决定（将 bUnanimous 设置为 true）或是否（将 unversous 设置为 false）
- 配置组是按相等的部分支付（将 bCommon 设置为 true）还是根据每个投资者对投资的贡献量（将 bCommon 设置为 false）。
- 如果 bUn一致 设置为 true，则配置罚款 - 如果未达成一致决定，则从投资者那里扣除的金额（第 52 页）。
- 如有必要，编辑 hc_client.config 。确保将 ip_nr 设置为 localhost ，以便客户端可以连接到实验者。
- 编辑 hc_panel.config。
- 根据屏幕分辨率调整六边形（半径）的大小。在多个不同的屏幕上测试实验，以确保实验在各种屏幕上可见。
- 调整游戏场上 标签下显示 的文本（例如， 您的角色是：投资者、账户余额等）
- 如有必要，调整和/或翻译说明。为此，请编辑简单的HTML文件（图2A）并将其保存在HoneyComb程序文件夹的“介绍”文件夹中。
- 如果要在蜂窝程序中使用问卷，请在文件 qq中 调整和/或翻译问卷.txt并保存文件。
- 在所有实验会话中保持此设置不变（在一个实验条件下）。记录所有配置。
- 编辑 hc_server.config 并保存编辑后的文件。
2. 参与者招募
- 在线广告
- 通过可用渠道（例如，社交媒体、大学博客、带有二维码的传单）招募参与者。说出有关实验的重要信息，例如实验的目的、持续时间和根据游戏行为计算的最高付款额。
注意：这里展示的样本是通过哥廷根大学心理学学生的在线博客以及社交媒体组中的无偿广告 招募 的。补充 图 1 中可以看到一个示例传单。 - 让潜在的参与者意识到，参与将需要在安静、僻静的区域使用具有稳定互联网连接的个人笔记本电脑/PC。让参与者知道他们可能需要安装程序才能建立远程桌面连接。
注意：无法通过手机或平板电脑 参加 。 - 确保参与者符合实验的纳入标准，例如语言要求或色觉。
- 确保参与者没有参加过以前的CTG实验。
- 通过可用渠道（例如，社交媒体、大学博客、带有二维码的传单）招募参与者。说出有关实验的重要信息，例如实验的目的、持续时间和根据游戏行为计算的最高付款额。
- 与参与者预订实验课程
- 要求参与者预订他们的参与时间段。
- 使用参与者管理软件发送自动邀请或提醒电子邮件。
- 至少一个参与者超额预订时间段，以确保有足够的参与者在场运行实验。
- 向参与者发送一封确认电子邮件，其中包含以下详细信息：计算机设置指南、远程桌面连接工具安装以及与远程桌面建立连接。确保尚未发送任何登录信息，以避免由于较早登录而导致的技术问题。
- 在实验前约24小时向参与者发送提醒电子邮件，包括视频会议平台的链接。在确认电子邮件中包括有关已发送的安装的信息。
3. 实验设置（每次实验前）
- 准备视频会议平台（图3）
- 确保阻止参与者共享其麦克风或摄像头。确保参与者看不到彼此的名字。
- 共享实验者的麦克风和摄像头，并在视频会议平台上以最少的说明共享屏幕（图 3）。
- 准备远程桌面
- 用户 实验者
- 启动与实验者用户的远程桌面连接。打开共享文件夹并通过右键单击目录并选择 在此处打开终端来启动终端。
- 通过在终端中键入命令 java -jar HC_Gui.jar 并按 ENTER 键来启动服务器程序HC_Gui.jar。
- 用户参与者 -1、参与者-2等。
- 与用户建立远程桌面连接 参与者- 1、 参与者-2 等。打开共享文件夹并像以前一样在此文件夹中启动终端。
- 通过在终端中键入命令 java -jar HC .jar 并按 ENTER 键来启动每个用户的客户端程序。
- 检查所有参与者用户的连接是否正确建立。
注意：参与者用户的屏幕应显示 消息请稍候。 计算机正在连接到服务器。 建议使用与用户一样多的笔记本电脑（图 4）。
- 用户实验者
- 检查服务器 GUI 中是否显示一行，显示每个参与用户的 IP 地址。连接所有参与者用户后，检查服务器程序是否显示消息 “所有客户端都已连接”。准备好开始了吗？。单击 确定。
- 检查参与者用户的屏幕是否显示实验的欢迎屏幕（第一个说明页面）。
注意：实验者可以准备会议到这一点。
- 用户 实验者
4. 实验程序
- 允许参与者在预定的实验时间段参加视频会议。欢迎所有参与者使用标准化文本。向参与者解释技术程序。
- 共享指向在线同意书的链接。检查所有参与者是否已给予书面同意。
- 引导参与者打开远程桌面连接工具，并通过视频会议中的个人聊天 向 每位参与者发送其个人登录数据。
注意：当参与者登录到参与者用户时，实验室中的笔记本将失去与参与者用户的连接。从这里开始，实验会自动运行，直到参与者到达最后一页，指示他们返回视频会议。 - 让参与者通过单击“ 确定”来确认他们已阅读第一个说明页面。所有参与者确认后，请等待参与者完成游戏。
注意：参与者可以按照自己喜欢的速度翻阅说明。一旦所有参与者确认他们已阅读说明，CTG将自动开始。游戏会自动通过 server.config 文件中指示的尽可能多的回合进行。 - 测试阶段
- 将参与者分配到以下两个角色之一：投资者或受托人。
注意：可以为多个参与者分配相同的角色。 - 让投资者从最底部的字段开始（表示投资为0），受托人从最上面的字段（表示回报为0）开始（图1B）。
- 指示参与者通过 左键单击到相邻的六边形字段来移动其头像。指示参与者只能选择相邻字段，不能跳过字段。指示参与者，他们的头像将在每次移动后显示一个小尾巴 4000 毫秒，指示他们移动到当前字段的最后一个方向（图 1C）。
- 允许投资者从头开始（时间 = 0）以指示他们想要投资多少。一定时间后，禁止投资者移动（超时）。
注意：它们所在的字段将指示投资金额。在运动场的中间，一个蓝色数字将另外显示发送给受托人的金额。如果实验设置为需要一致投资，则只有在所有参与者都站在同一领域时才会进行投资。 - 在说明中解释投资金额乘以一个因子（例如，三）并发送给受托人。通过将受托人时间设置为受托人超时的长度，限制受托人在投资者移动期间移动。
- 指示受托人采取行动，以表明他们希望返还给投资者的部分。一旦达到受托人超时，受托人所在的字段将用于指示返回给投资者的部分。返回的金额也用黄色数字表示在运动场的中间（图 1D）。
- 让弹出窗口显示该人在回合结束时赚取的金额（图 1E）。
- 根据需要重复游戏回合（即，如 server.config 文件中所示）。
- 完成所有回合后，要求参与者生成个人唯一代码，以便游戏内收入可以与他们的名字相关联，同时保持行为数据匿名。
- 参与者生成代码后，将显示一个屏幕，指示参与者返回视频会议并关闭远程桌面连接。
注意：实验程序（本协议中的第4部分，15个游戏回合）需要35分钟。 - 如果参与者的技术问题或失败需要中止实验会话，请不要与相同的参与者重新开始实验。
- 将参与者分配到以下两个角色之一：投资者或受托人。
- 测试后阶段
- 游戏完成后，请确保所有参与者都已关闭远程桌面连接。让参与者填写适合特定研究问题的问卷。
- 当参与者填写问卷时，通过单击“ 停止和退出”关闭实验者用户的服务器程序。这也将关闭参与者用户的程序。
- 感谢参与者的时间，并解释他们的收入将如何以及何时转移给他们。确保所有参与者都已离开视频会议，尤其是在之后直接安排了另一个实验时间段时。
5. 完成实验
- 传输和备份数据（例如，在云中），以每组和实验时间段一个*.csv和一个*.txt文件的形式，用实验的日期和时间戳标记。
- 关闭所有远程桌面连接。
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Representative Results
本文介绍了与CTG进行的一项试点研究的结果，该研究发现有16名参与者（5名男性，11名女性;年龄： M = 21， SD = 2.07）。根据Johanson和Brooks42的说法，这个样本量在试点实验中是足够的，特别是当与定性方法配对以达到实验期间参与者主观体验的高信息密度时。建议每当研究人员打算使CTG适应其特定的研究思路时，例如，通过定制每个组中的参与者人数，应在主要数据收集之前进行类似的试点研究，以确保高数据质量。
在试点数据的基础上，本文既说明了CTG数据的可能分析方法，也对CTG设置进行了首次验证。这里报告的结果包括来自CTG试点研究的运动和投资数据（一组的示例输出可以在补充数据 1和补充 数据2中看到，示例 数据 预处理脚本可以在OSF项目中看到：https://s.gwdg.de/Cwx3ex）以及关于参与者在实验期间的主观体验和对游戏的评论的问卷数据。
在本出版物中，使用试点数据（N = 16）来演示在达到足够样本量时如何使用CTG测试科学假设。应该注意的是，通常需要更大的样本量才能达到统计分析的足够功效。此处报告的结果仅作为可能的分析和可视化的说明（图5）。CTG特别适合调查集体信任的过程，以及它如何根据其他团体成员或受托人的行为而出现或减弱。
首先，研究了集体信任作为一种新兴现象的性质。据推测，集体信任博弈的投资会随着时间的推移而变化（即出现）。这意味着第一轮、中间轮（即第七轮）和第十五轮的平均投资应该彼此明显不同。该假设用配对样本t检验（邦弗朗尼校正）进行检验。由于样本量小（四组N = 16），在试点数据中，第一轮（M = 27.0，SD = 20.49），第七轮（M = 39，SD = 30.0;与第1轮的差异：t（3）= -0.511，p = 1）和第十五轮（M = 42， SD = 31.75;与第1轮的差异：t（3）= -0.678， p = 1;与第 7 轮的区别：t（3） = -0.397，p = 1）。仅使用一致进行的投资对数据进行了重新分析。两轮之间没有发现显着差异，可能是由于样本也很小（M 1 = 24，SD1 = 24;M 7 = 52，SD7 = 18.33;M 15 = 56，SD15 = 18.33）。随附的数据如图5A所示。在具有足够样本量的研究中，轮次之间的显着差异以及轮次投资的持续增加或减少将表明实验中出现了集体信任，因为群体中的投资者可以反复互动，从而建立共享的信任水平。
此外，还可以使用运动数据来调查集体信任的出现，如图5B所示，它显示了决策过程的三个行为标记：（a）决策时间（红色;投资者最后一次行动的时间; M = 12.25，SD = 7.05）作为进程长度的操作化，（b）移动长度（绿色;两次移动之间的平均时间：M = 2.42，SD = 2.16）作为审议的操作化，以及（c）方向变化（蓝色;移动方向改变的次数; M = 0.25，SD = 0.66），作为决策期间对其他投资者进行调整的操作化。如果集体信任是多轮出现的，那么随着时间的推移，由三个行为标记量化的过程应该变得不那么复杂，因为集体信任应该是集体投资决策的基础。这意味着，如果集体信任是一种新兴结构，我们应该看到群体在前几轮投资决策中需要更长的时间，因为尚未出现共享信任水平（即集体信任）。在互动中，投资决策应该变得更短（以决策时间衡量）和更容易（以移动长度和方向变化来衡量），因为集体信任的共享水平已经发展，并且需要更少的互动或协调来确定团体投资。因此，研究人员应该使用更大的样本来模拟行为标志物在回合中的进展。负斜率可能表明集体信任作为集体投资决策的基础出现。
其次，分析了受托人的行为以及受托人和投资者行为的依赖关系。据推测，受托人将向投资者返还非零金额的资金，正如在对个人信托博弈1，43的研究中发现的那样。单样本t检验确实表明，受托人向投资者的回报明显高于零（M = 43.89， SD = 35.38）; t（59） = 9.608， p < .001。当只包括那些在非零投资之前（M = 62.70， SD = 24.36; t（46） = 16.677， p < .001）。 图5C 显示，受托人最常选择返还4/6的投资。
此外，还调查了受托人的回报是否基于互惠，因为一轮的较高投资与同一轮中的较高回报分数（即0/6，1/6，2/6，...）相关。投资和回报之间似乎存在显着的相关性，如图 5D 所示，左图; t（58） = 9.446， p < .001， r = .78.这表明受托人可能以高回报回报高额投资。然而，这可能是由投资者投资零或未达成一致决定的轮次推动的，因此受托人没有选择返还任何东西。最后，分析了较高的回报分数是否被投资者视为远期信号，因此t轮中的较高回报分数与t+1轮的高投资相关。如图 5D所示，右图，数据并未证实这一点; t（54） = 0.207， p = .837， r = .028。
总而言之，CTG的量化数据包括每轮每个参与者的变动和投资数据。虽然投资数据与个人信任博弈的先前应用相似，但运动数据使研究人员能够观察集体信任的过程。应该注意的是，数据是在实际组中收集的，这增加了外部有效性，但需要考虑嵌套数据结构。对于报告的分析，没有这样做，因为试点数据的小样本量限制了混合效应线性模型的应用。
此外，在试点样本中收集了有关主观经验的数据，并附有一份实验后问卷（补充文件1），该问卷总共包括13个项目，其中11个是开放式问题。除了实验过程中的主观体验外，这些项目还询问了CTG中可能影响数据质量的特定方面，例如参与者在游戏中的主观行为原则，实验的信念意图或指令的清晰度。两个封闭式问题以五分李克特量表评估参与者是否认为通过移动进行的投资是直观的（-2：“完全没有”到+2：“非常”），以及给予参与者在游戏中移动的时间是否足够（-2：“太短”;0：“大约正确”;+2：“太长了”）。
一般来说，参与者报告了符合实验意图和易于遵循指示的主观体验，同时也表现出对研究意图的足够天真。参与者平均表示游戏“非常直观”（M = 0.69，SD = 0.79），并且认为时间“大约正确”（M = -0.31，SD = 0.79）。
根据Mayring44对参与者对开放式问题的回答进行定性分析。总体而言，参与者对招募过程和在线程序、实验中的匿名性、提供的指令和信息的清晰度以及游戏的逻辑感到满意。大多数参与者对化身的设计感到满意，因为它们很容易区分。然而，只有一半的参与者报告说，他们觉得自己的化身代表了他们，并表示符号或动物的面孔可能更有趣。由于这些结果，研究人员应考虑在CTG的应用中包括参与者实施的测量，以控制这种体验，同时仍然保持极简主义的实验设计。
大多数参与者表示，他们有过在运动场中间汇聚的冲动（即，在最高的投资选择中）。经历过这种情况的参与者报告说，在中间收敛的冲动与他们愿意投资高额资金相吻合。此外，一些参与者报告说，他们觉得自己必须将共同玩家拉向中间，而不是被吸引到中间。由于实验的实际限制和与直观性的潜在权衡，最初的设计被保留了高投资和回报在中间汇聚。
参与者报告了关于研究目的的多种假设，例如群体对自己的决定、信任或受托人行为的影响。虽然这些假设在主题上接近所调查的信任出现，但参与者报告了行为策略，如利润最大化或影响共同参与者行为的意图。这些策略非常符合CTG的经济博弈特征，并不能抵消研究旨在观察的行为。
根据主观经验的结果，可以得出结论，CTG符合内部有效性标准。此处报告的定量数据分析仅应说明如何对CTG收集的数据进行统计分析。
图 2：游戏说明示例 。 （A）实验者准备的HTML代码。（B） 浏览器中显示的 HTML 文件。（C）在实验过程中向参与者显示的说明。记下底部的按钮以浏览说明。 请点击此处查看此图的大图。
图 3：视频会议平台的屏幕截图。 实验者在视频会议平台和远程桌面连接上共享了他们的摄像头、麦克风和演示文稿以及基本信息。一名参与者已加入会议，但为了保持匿名，禁止共享其麦克风、屏幕或摄像头。 请点击此处查看此图的大图。
图 4：实验室中的设置。 在实验开始之前，实验者将启动与所有笔记本电脑的远程桌面连接。笔记本 1 与实验用户连接，并在整个实验过程中保持连接。笔记本 2 到 5 用于建立和检查与参与者用户（“参与者-1”到“参与者-4”）的连接。当参与者通过远程桌面连接工具 与 参与者用户建立连接时，实验室中的笔记本电脑将失去连接。 请点击此处查看此图的大图。
图5：基于试点数据的结果（N = 16，四组 ）。 （A）第1、7和15轮集团投资的小提琴图（美分）。小提琴形状表示投资的概率密度，粗线表示中位数，小提琴中的框表示四分位距，胡须表示四分位距的 1.5 倍。左;所有投资。右;一致投资。（B）三种不同的运动数据标记，可用于量化集团投资决策过程的各个方面。红;决策时间（到最后一次移动的时间（以秒为单位）。绿;移动长度的平均值（从一个移动到下一个移动的时间，以秒为单位）。蓝;运动模式的方向变化次数（计数）。（C）返回的频率（计数）图。左;各轮的所有回报（作为回报分数）都被计算在内。右;只有那些回报（作为回报分数）才计算在受托人收到投资之前。（D）投资（美分）和回报（作为回报分数）的散点图。蓝线表示预测值（使用公式为：y ~ x的线性模型），灰色带表示预测的标准误差。左;互易相关性。在同一轮融资中，高投资与高回报相关吗？右;前向信号相关性。高回报与后续轮次的高投资相关吗？ 请点击此处查看此图的大图。
补充图1：通过在线博客上发布的传单进行在线广告的示例。 该传单是参与者招聘传单的广告中应包含哪些信息以及可以以何种方式呈现的一个例子。 请点击此处下载此文件。
补充文件1：试点研究的完整问卷。 试点研究中使用的完整问卷可以在这里找到。 请点击此处下载此文件。
补充数据1：包含一组投资数据的示例数据输出（即四个参与者：三个投资者（pid 0-2）和一个受托人（pid 4）。 这是一个原始数据文件的示例，其中包含a）游戏顺序信息，b）玩家列表，c）所有玩家的起始位置（“StartSicht”）和最终位置（“最后一个公共游乐场”），以及d）他们的投资，收益和帐户余额（“余额：成本奖励saldo”）。 请点击此处下载此文件。
补充数据2：包含一组（即四个参与者：三个投资者（pid 0-2）和一个受托人（pid 4））的运动数据输出示例。 这是一个原始数据文件的示例，其中包含实验中任何给定时间每个玩家（“pid”）的协调（“sj”）。新一轮的开始由“-1”表示为“pid”。 请点击此处下载此文件。
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Discussion
CTG为研究人员提供了将经典BDM1应用于群体并深入观察群体内紧急过程的机会。虽然其他工作23，24，25，26已经尝试使BDM1适应小组设置，但在这些研究中访问小组过程的唯一方法是对视频录制的讨论进行费力的小组互动分析。由于这通常是一项繁琐且耗时的任务17，因此研究通常不会报告这些方面。关于这些现有方法，据作者所知，CTG是第一个允许研究人员通过运动数据实时跟踪集体信任作为一种新兴现象的范式。因此，CTG更省时。此外，使用定量分析来捕获组过程允许研究人员预先注册过程分析，这通常很难使用更定性的方法。
为了使范式产生高质量的数据，严格遵守协议至关重要。以下五个关键步骤值得研究人员特别注意。首先，游戏中的配置在所有实验会话中保持不变，并应记录在案。其次，在招募阶段应排除已经参与过类似研究（即使用任何信任游戏版本的研究）的参与者，因为这可能会在行为上产生偏差并减少效应量45。第三，研究人员需要通过禁止参与者在视频会议期间分享他们的麦克风、摄像头和全名来确保参与者是匿名的，因为匿名程度已被证明会影响经济游戏的行为27。第四，在游戏启动过程中，研究人员需要通过确保参与者用户列在实验者 GUI 中，彻底检查参与者用户和实验用户之间是否建立了正确的连接。第五，收集数据的研究助理需要接受广泛的培训，以便能够解决参与者的技术挑战。如果参与者在建立远程桌面连接时遇到问题，研究助理需要能够提供支持，以便将参与者留在组中。如果一个人因技术困难而退出，则可能需要重新安排实验时间段内的所有参与者，从而导致额外的金钱成本和时间损失。
如果在游戏启动过程中出现技术问题，请确保 （a） 远程桌面计算机上安装了当前的 Java 运行时环境，（b） 所有用户都可以访问和执行共享文件夹中的文件，（c） 所有用户都在同一个目录中执行命令，以及 （d） 访问远程桌面连接的所有 PC/笔记本电脑都有稳定的互联网连接。为了在实验会话期间进行故障排除，请检查 （a） 所有参与者和研究人员都有稳定的互联网连接，（b） 参与者收到了远程桌面连接的正确登录信息，以及 （c） 运行远程桌面连接的服务器在实验会话期间有足够的资源（例如，检查 CPU 利用率）。
CTG高度适应不同的研究问题，允许广泛的可能应用在研究中。根据研究的目的，可以自定义许多参数，例如玩家数量、一致决策的要求、视觉外观、时间和 BDM 的货币参数。虽然这种范式的灵活性是一个优势，但重要的是要记住，范式的适应应该始终在理论上严格建立并试点。除了研究人员可以在*.config文件中进行的配置之外，游戏只能通过Johannes Pritz编程的源代码进行调整，该源代码尚未在线提供。虽然许多调整是可能的，但HoneyComb平台的框架将可能的应用限制在运动任务和离散投资选项上。
在CTG的未来应用中，可以增加返回分数的数量（例如，1/10，2/10，3/10等），以便为返回行为提供更高的分辨率。通过这种方式，投资者和受托人都可以由个人或团体扮演，允许对不同层次和信任的参照物进行调查，正如Fulmer和Gelfand7所提议的那样。该协议的未来应用还可以将该方法的在线程序与来自HoneyComb平台30，32，46，47的其他实验相结合，或者包括其他形式的通信，例如聊天，甚至是投资者和/或受托人在现场实验中的面对面互动，如Boos及其同事提出的31.通过这种方式，也可以使用这种范式研究影响集体信任出现的其他线索，例如非语言交流。
总体而言，CTG结合了经济博弈的优势 - 高内部有效性和简单性 - 以及丰富的集团过程数据。通过这种方式，CTG可以作为信任和公平过程小组研究的垫脚石。
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Disclosures
作者没有什么可透露的。
Acknowledgments
这项研究没有得到任何外部资助。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Data Analysis Software and Packages | R | version 4.2.1 (2022-06-23 ucrt) | R Core Team R: A Language and Environment for Statistical Computing. at [https://www.R-project.org/]. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. (2020). |
| Data Analysis Software and Packages | R Studio | version 2022.2.3.492 "Prairie Trillium" | RStudio Team RStudio: Integrated Development Environment for R. at [http://www.rstudio.com/]. RStudio, PBC. Boston, MA. (2020). |
| Data Analysis Software and Packages | ggplot2 | version 3.3.6 | Wickham, H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. at [https://ggplot2.tidyverse.org]. Springer-Verlag New York. (2016). |
| Data Analysis Software and Packages | cowplot | version 1.1.1 | Wilke, C.O. cowplot: Streamlined Plot Theme and Plot Annotations for “ggplot2.” at [https://CRAN.R-project.org/package=cowplot]. (2020). |
| OnlineQuestionnaireTool | LimeSurvey | Community Edition Version 3.28.16+220621 | Any preferred online questionnaire tool can be used. LimeSurvey or SoSciSurvey are recommended. |
| Notebooks or PCs | DELL | Latitude 7400 | Any laptop that is able to establish a stable Remote Desktop Connection can be used. |
| Participant Management Software | ORSEE | version 3.1.0 | It is recommended to use ORSEE (Greiner, B. [2015]. Subject pool recruitment procedures: Organizing experiments with ORSEE. Journal of the Economic Science Association, 1, 114–125. https://doi.org/10.1007/s40881-015-0004-4), but other software options might be available. |
| Program to Open RemoteDesktop Connection | Remote Desktop Connection (Program distributed with each Windows 10 installation.) | The following tools are recommended: RemoteDesktopConnection (for Windows), Remmina (for Linux), or Microsoft Remote Desktop (for Mac OS). | |
| Server to run RemoteDesktop Environment | VMware vSphere environment based on vSphere ESXi | version 6.5 | Ideally provided by IT department of university/institution. |
| VideoConference Platform | BigBlueButton | Version 2.3 | It is recommend to use a platform such as BigBlueButton or other free software that does not record participant data on an external server. The platform should provide the following functions: 1) possibility to restrict access to microphone and camera for participants, 2) hide participant names from other participants, 3) possibility to send private chat message to participants. |
| Virtual Machine running Linux-Installation | Xubuntu | version 20.04 "Focal Fossa" | Other Linux-based systems will also be possible. |
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