Gecikme bir ayarlama Tutar görev kullanma İnsanlardaki İndirim Ölçme

Bu prosedürün genel amacı, gecikmenin belirli bir ödülün bugünkü değeri üzerindeki etkisinin nicel bir değerlendirmesini sağlamaktır. Başlangıçta Du, Green ve Myerson tarafından geliştirilen bu yöntem, gecikmeli iskonto işleminin nicelleştirilmesine olanak tanır. Gecikmeli iskonto, gecikmenin bir sonucun bugünkü değerini etkileme derecesini tanımlar ve madde kötüye kullanımı, obezite ve kumar gibi çeşitli riskli davranışlarla ilişkilendirilmiştir.

Bu tekniğin temel avantajı, gecikmeli indirgeme (delay discounting) için nispeten kısa bir sürede sağlam ve güvenilir bir ölçüm sağlamasıdır. Bu yöntem sıklıkla popülasyonlar arasındaki önceden var olan farkları tanımlamak için kullanılmış olsa da, gelecekteki çalışmaların bu yöntemin bir tanı aracı veya müdahale hedefi olarak kullanımına odaklanmasını umuyoruz. Genel olarak, bu prosedürde yeni olan deneyciler zorluk yaşayabilirler; çünkü prosedür, bir bilgisayar programına entegre edilmesi gereken ve kayıtsızlık noktasını (indifference point) belirlemeye yönelik bir algoritma gerektirmektedir.

Algoritmadaki küçük hatalar çok farklı sonuçlara yol açabileceği için bu yöntemin görsel gösterimi faydalı olabilir. İlk olarak, gecikmeli indirimin değerlendirileceği gecikme aralığını seçerek başlayın. Ardından, görevdeki gecikmeli sonuç için kullanılacak maksimum para miktarını belirleyin.

Ardından, her gecikme süresi için bir kayıtsızlık noktası belirlemek amacıyla tamamlanması gereken deneme sayısını seçin. Sonrasında, katılımcının izole bir odada, bir bilgisayarın karşısına oturmasını sağlayın. Kendilerinden cep telefonlarını veya diğer tüm elektronik cihazlarını kapatmalarını isteyin.

Katılımcıya, göreve katılmayı kabul etmesi durumunda inceleyip imzalaması için bir bilgilendirilmiş onam formu sunun. Ardından, bilgisayarda görevle ilişkili simgeye tıklayarak programı başlatın. Diyalog kutusunu gözlemleyin ve katılımcının verilerine eklenecek benzersiz bir katılımcı kimlik etiketi girin.

Katılımcıya, görev sırasında neler yaşayacağı hakkında talimatlar verin. Ardından, görev tasarımına aşina olmalarını sağlamak için veri analizine dahil edilmeyecek olan alıştırma denemeleri yaptırın. Alıştırma denemelerine, bilgisayarda bir soru göstererek ve katılımcıdan hemen alınabilecek 10 ile bir gün sonra alınabilecek 100 arasında bir seçim yapmasını isteyerek başlayın.

Ekrandaki seçimi gözlemleyin. Bir sonraki ekranda aynı soruyu sorun, ancak sonraki seçimler için, katılımcının yaptığı seçimlerden bağımsız olarak, anlık alternatif değeri her denemede 10 artırarak devam edin; bu işlemi anlık ve gecikmeli alternatifler 100 olana kadar tekrarlayın. Son olarak, katılımcının göreve alışmasını sağlamak için 10 alıştırma denemesini tamamlamasını sağlayın.

Kayıtsızlık noktasını değerlendirmek için, öncelikle katılımcılara ertelenmiş ve anlık alternatifler için başlangıç miktarlarını gösterin. İlk deneme için, ertelenmiş alternatif olarak maksimum miktarı görüntüleyin ve aynı anda anlık miktarı maksimum miktarın yarısı olarak görüntüleyin. Her denemenin başlangıcında fare imlecini ekranın merkezine ayarlayın ve ardından katılımcının seçimini gözlemleyin.

Katılımcının seçimine bağlı olarak, ikinci deneme için anlık alternatif miktarını maksimum değerin dörtte biri oranında ayarlayın. Örneğin, katılımcı anlık seçeneği seçmişse, ikinci deneme için anlık seçeneğin miktarını 25 azaltın. Katılımcı gecikmeli seçeneği seçmişse, ikinci deneme için anlık seçeneğin miktarını 25 artırın.

Ardından, anlık seçeneğin yeni miktarını ve sabit gecikmeli seçeneği katılımcıya göstererek ikinci denemeyi tamamlamasına izin verin. Katılımcının seçimini gözlemleyin. Sonrasında, anlık alternatifin miktarını önceki ayarlamanın yarısı kadar yeniden ayarlayın.

Örneğin, katılımcı anlık seçeneği tercih ettiyse, üçüncü deneme için anlık seçeneğin miktarını 12.50 azaltın. Eğer katılımcı ertelenmiş seçeneği tercih ettiyse, üçüncü deneme için anlık seçeneğin miktarını 12.50 artırın. Katılımcı, deneycinin takdirine bağlı olarak belirlenen gerekli sayıda seçimi yapana kadar anlık miktar üzerindeki ayarlamaları tekrarlayın.

Katılımcının seçimine göre anlık miktarda son ayarlamayı yapın ve bu yeni miktarı söz konusu gecikme için kayıtsızlık noktası olarak kullanın. Her bir seçilen gecikme için, anlık sonucun miktarını ve her gecikmedeki ilk deneme için ayarlama miktarını sıfırlayarak tüm ayarlama sürecini tamamen tekrarlayın. Nitel olarak farklı sonuçların gecikme iskonto oranını değerlendirmek için, katılımcıdan seçilen sonuçla ilgili bir örnek vermesini isteyin.

Örneğin, seçilen çıktı gıda ise, katılımcıdan en sevdiği gıdayı belirtmesini isteyin. Katılımcının yanıtını kaydedin ve çıktının bir biriminin maliyetinin ne kadar olduğunu sorun. Ardından, katılımcı tarafından bildirilen fiyata dayanarak, anlık ve gecikmeli başlangıç miktarlarını görüntüleyin.

Çıktının ertelenmiş miktarını, katılımcı tarafından belirtilen birim fiyatın maksimum miktara bölünmesine eşit olarak ayarlayın ve anlık alternatifi bu miktarın 0,5 katı olarak belirleyin. Son olarak, her bir çıktı için kayıtsızlık noktasını belirlemek amacıyla ayarlama işlemini tekrarlayın. Bu protokol, ayarlanan miktar görevi ve çeşitli çıktılar üzerinden insan katılımcılar kullanılarak bir geciktirme iskonto deneyinin nasıl yürütüleceğini ana hatlarıyla açıklamaktadır.

Burada, para, alkol, eğlence ve gıda ürünleri genelinde sigara içenler ve içmeyenler için iskonto fonksiyonları gösterilmiştir. Medyan kayıtsızlık noktaları, gıdanın paradan daha dik bir şekilde iskontolandığını göstermektedir. Doğru şekilde programlandığında bu teknik, tek bir ürün için gecikmeli iskontonun derecesini değerlendirmek yaklaşık 10 dakika sürer.

Bu prosedür uygulanırken, katılımcılara doğru cevapların olmadığı ve her katılımcının en çok tercih ettiği seçeneği belirlemesi gerektiği konusunda ısrar etmek önemlidir. Bu teknik, gecikmeli ödül indirgeme (delay discounting) durumunu değerlendirmek ve bunu çeşitli riskli davranışlarla ilişkilendirmek için birçok laboratuvar grubu tarafından kullanılmıştır. Bu videoyu izledikten sonra, gecikmeli ödül indirgeme görevlerinin nasıl kurulacağı ve programlanacağı konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.

Ek materyallerde, bir geciktirilmiş ödül indirimi (delay discounting) görevi programlamak için kullanılabilecek bir kod sunuyoruz. Ayrıca, verilere uygulanabilecek doğrusal olmayan regresyon modelleri sağlıyoruz. Bu modeller, geciktirilmiş ödül indirimi derecesinin nicelleştirilmesine olanak tanır.