The Collective Trust Game: una adaptación grupal en línea del juego Trust basado en el paradigma HoneyComb

Resumen

El Juego de Confianza Colectiva es un juego de confianza multiagente basado en computadora basado en el paradigma HoneyComb, que permite a los investigadores evaluar el surgimiento de la confianza colectiva y las construcciones relacionadas, como la equidad, la reciprocidad o la señalización hacia adelante. El juego permite observaciones detalladas de los procesos grupales a través del comportamiento del movimiento en el juego.

Resumen

La necesidad de entender la confianza en los grupos de manera integral ha llevado a un aumento en los nuevos enfoques para medir la confianza colectiva. Sin embargo, esta construcción a menudo no es completamente capturada en sus cualidades emergentes por los métodos de investigación disponibles. En este artículo, se presenta el Juego de Confianza Colectiva (CTG), un juego de confianza multiagente basado en computadora basado en el paradigma HoneyComb, que permite a los investigadores evaluar el surgimiento de la confianza colectiva. El CTG se basa en investigaciones previas sobre la confianza interpersonal y adapta el ampliamente conocido Trust Game a un entorno grupal en el paradigma HoneyComb. Los participantes asumen el papel de inversionista o fideicomisario; Ambos roles pueden ser desempeñados por grupos. Inicialmente, los inversores y fideicomisarios están dotados con una suma de dinero. Luego, los inversionistas deben decidir cuánto, si alguno, de su dotación quieren enviar a los fideicomisarios. Comunican sus tendencias, así como su decisión final, moviéndose hacia adelante y hacia atrás en un campo de juego que muestra posibles cantidades de inversión. Al final de su tiempo de decisión, la cantidad que los inversores han acordado se multiplica y se envía a los fideicomisarios. Los fideicomisarios tienen que comunicar qué parte de esa inversión, si la hay, quieren devolver a los inversores. Una vez más, lo hacen moviéndose en el campo de juego. Este procedimiento se repite durante varias rondas para que la confianza colectiva pueda surgir como una construcción compartida a través de interacciones repetidas. Con este procedimiento, el CTG brinda la oportunidad de seguir el surgimiento de la confianza colectiva en tiempo real a través del registro de datos de movimiento. El CTG es altamente personalizable para preguntas de investigación específicas y se puede ejecutar como un experimento en línea con equipos pequeños y de bajo costo. Este documento muestra que el CTG combina la riqueza de los datos de interacción grupal con la alta validez interna y la efectividad temporal de los juegos económicos.

Introducción

El Juego de Confianza Colectiva (CTG) brinda la oportunidad de medir la confianza colectiva en línea dentro de un grupo de humanos. Generaliza el Trust Game original de Berg, Dickhaut y McCabe¹ (BDM) a nivel grupal y puede capturar y cuantificar la confianza colectiva en sus cualidades emergentes ^2,3,4, así como conceptos relacionados como equidad, reciprocidad o señalización hacia adelante.

Investigaciones anteriores conceptualizan principalmente la confianza como una construcción únicamente interpersonal, por ejemplo, entre un líder y un seguidor^5,6, excluyendo niveles más altos de análisis. Especialmente en contextos organizacionales, esto podría no ser suficiente para comprender la confianza de manera integral, por lo que existe una gran necesidad de comprender los procesos por los cuales la confianza se construye (y disminuye) a nivel grupal.

Recientemente, la investigación de confianza ha incorporado más pensamiento multinivel. Fulmer y Gelfand⁷ revisaron una serie de estudios sobre confianza y los clasificaron de acuerdo con el nivel de análisis que se investiga en cada estudio. Los tres niveles diferentes de análisis son interpersonal (diádico), grupal y organizacional. Es importante destacar que Fulmer y Gelfand⁷ también distinguen entre diferentes referentes. Los referentes son aquellas entidades a las que se dirige la confianza. Esto significa que cuando "A confía B a X", entonces A (el inversor en juegos económicos) está representado por el nivel (individual, grupal, organizacional) y B (el fideicomisario) está representado por el referente (individuo, grupo, organización). X representa un dominio específico al que se refiere la confianza. Esto significa que X puede ser cualquier cosa, como una inclinación generalmente positiva, apoyo activo, confiabilidad o intercambios financieros como en los juegos económicos¹.

Aquí, la confianza colectiva se define con base en la definición de confianza interpersonal de Rousseau y colegas⁸, y similar a estudios previos sobre confianza colectiva 9,10,11,12,13,14; La confianza colectiva comprende la intención de un grupo de aceptar la vulnerabilidad basada en expectativas positivas de las intenciones o el comportamiento de otro individuo, grupo u organización. La confianza colectiva es un estado psicológico compartido entre un grupo de humanos y formado en la interacción entre este grupo. El aspecto crucial de la confianza colectiva es, por lo tanto, la sombra dentro de un grupo.

Esto significa que la investigación sobre la confianza colectiva necesita mirar más allá de un simple promedio de procesos individuales y conceptualizar la confianza colectiva como un fenómeno emergente ^2,3,4, ya que los nuevos desarrollos en la ciencia grupal muestran que los procesos grupales son fluidos, dinámicos y emergentes ^2,15. Definimos la emergencia como un "proceso por el cual los elementos del sistema de nivel inferior interactúan y a través de esas dinámicas crean fenómenos que se manifiestan en un nivel superior del sistema"¹⁶ (p. 335). Según se propone, esto también debería aplicarse a la confianza colectiva.

La investigación que refleje el enfoque en la emergencia y la dinámica de los procesos grupales debe utilizar metodologías apropiadas¹⁷ para capturar estas cualidades. Sin embargo, el estado actual de la medición de la confianza colectiva parece quedarse atrás. La mayoría de los estudios han empleado una técnica de promedio simple a través de los datos de cada individuo en el grupo 9,10,12,13,18. Podría decirse que este enfoque tiene poca validez predictiva², ya que ignora que los grupos no son simplemente agregaciones de individuos, sino entidades de nivel superior con procesos únicos. Algunos estudios han tratado de abordar estos inconvenientes: un estudio realizado por Adams¹⁹ empleó un enfoque de variable latente, mientras que Kim y sus colegas¹⁰ utilizaron viñetas para estimar la confianza colectiva. Estos enfoques son prometedores en el sentido de que reconocen la confianza colectiva como una construcción de nivel superior. Sin embargo, como señalan Chetty y colegas²⁰, las medidas basadas en encuestas carecen de incentivos para responder con sinceridad, por lo que la investigación sobre la confianza ha adoptado cada vez más medidas de comportamiento o compatibles con incentivos^21,22.

Esta preocupación es abordada por una serie de estudios que han adaptado un método conductual, a saber, el BDM¹, para ser jugado por los grupos^23,24,25,26. En el BDM, dos partes actúan como inversores (A) o fideicomisarios (B). En este juego económico secuencial, tanto A como B reciben una dotación inicial (por ejemplo, 10 euros). Luego, A debe decidir cuánto, si lo hay, de su dotación le gustaría enviar a B (por ejemplo, 5 euros). Esta cantidad es triplicada por el experimentador, antes de que B pueda decidir cuánto, si alguno, del dinero recibido (por ejemplo, 15 euros) le gustaría enviar de vuelta a A (por ejemplo, 7,5 euros). La cantidad de dinero que A envía a B se operacionaliza para ser el nivel de confianza de A hacia B, mientras que la cantidad que B envía de vuelta se puede usar para medir la confiabilidad de B o el grado de equidad en la díada de A y B. Un gran cuerpo de investigación ha investigado el comportamiento en los juegos de confianza diádicos²⁷. El BDM se puede jugar tanto como un juego llamado "one-shot", en el que los participantes juegan el juego solo una vez con una persona específica, como en rondas repetidas, en las que aspectos como la reciprocidad^28,29 y la señalización hacia adelante podrían desempeñar un papel.

En muchos estudios que han adaptado el BDM para grupos^23,24,25,26, el inversor, el fideicomisario o ambos roles fueron desempeñados por grupos. Sin embargo, ninguno de estos estudios registró procesos grupales. La simple sustitución de individuos por grupos en los diseños de estudio no cumple con los estándares que Kolbe y Boos¹⁷ o Kozlowski¹⁵ establecieron para las investigaciones de fenómenos emergentes. Para llenar este vacío, se desarrolló el CTG.

El objetivo de desarrollar el CTG era crear un paradigma que combinara el ampliamente utilizado BDM¹ con un enfoque que capturara la confianza colectiva como una construcción emergente basada en el comportamiento que se comparte entre un grupo.

El CTG se basa en el paradigma HoneyComb de Boos y colegas³⁰, que también se ha publicado en el Journal of Visualized Experiments³¹ y ahora se ha adaptado para su uso en la investigación de confianza. Como lo describen Ritter y sus colegas³², el paradigma HoneyComb es "una plataforma de juego virtual basada en computadora multiagente que fue diseñada para eliminar todos los canales sensoriales y de comunicación, excepto la percepción de los movimientos de avatar asignados por los participantes en el campo de juego" (p. 3). El paradigma HoneyComb es especialmente adecuado para procesos de grupos de investigación, ya que permite a los investigadores registrar el movimiento de los miembros de un grupo real con datos espacio-temporales. Se podría argumentar que, junto con el análisis de interacción grupal¹⁷, HoneyComb es una de las pocas herramientas que permite a los investigadores seguir los procesos grupales con gran detalle. En contraste con el análisis de interacción grupal, el análisis cuantitativo de los datos espacio-temporales de HoneyComb requiere menos tiempo. Además, el entorno reduccionista y la posibilidad de excluir toda la comunicación interpersonal entre los participantes, excepto el movimiento en el campo de juego, permite a los investigadores limitar los factores de confusión (por ejemplo, apariencia física, voz, expresiones faciales) y crear experimentos con alta validez interna. Si bien es difícil identificar todos los aspectos influyentes de un proceso grupal en estudios que emplean diseños de discusión grupal³³, el enfoque en los principios básicos de la interacción grupal en un paradigma de movimiento permite a los investigadores cuantificar todos los aspectos del proceso grupal en este experimento. Además, investigaciones anteriores han utilizado el comportamiento proxémico³⁴ -por lo que reduce el espacio entre uno mismo y otro individuo- para investigar la confianza^35,36.

Figura 1: Resumen esquemático del CTG. (A) Procedimiento esquemático de una ronda CTG. (B) Colocación inicial de avatares al comienzo de la ronda. Los tres inversores de color azul están parados en el campo inicial "0". El fideicomisario amarillo está parado en el campo inicial "0". (C) Captura de pantalla durante la fase de inversión que muestra a tres inversores (avatares azules) en la mitad inferior del campo de juego. Uno (gran avatar azul) está actualmente parado en "12", dos inversores están actualmente en "24". Dos avatares tienen colas (indicadas por flechas naranjas). Las colas indican desde qué dirección se movieron a su campo actual (por ejemplo, un inversor (gran avatar azul) acaba de pasar de "0" a "12"). El avatar sin cola ha estado parado en este campo durante al menos 4000 ms. (D) Captura de pantalla durante la fase de retorno que muestra un fideicomisario (avatar amarillo) y la mitad superior del campo de juego. El fideicomisario está actualmente de pie en "3/6" y recientemente se ha mudado allí desde "2/6" como lo indica la cola. El número azul debajo (36) indica la inversión realizada por los inversores. El número amarillo, indicado por la flecha, es el retorno actual (54) como se muestra en el centro del campo de juego. El rendimiento se calcula de la siguiente manera: (invertir (36 centavos) x 3) x fracción de rendimiento actual (3/6) = 54 centavos. (E) Ventana emergente que da retroalimentación a los participantes sobre cuánto han ganado durante la ronda, que se muestra durante 15 s después de que expire el tiempo de espera del fideicomisario. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El procedimiento principal del CTG (Figura 1A) se basa estrechamente en el procedimiento del BDM¹, con el fin de hacer que los resultados sean comparables a los estudios previos que utilizan este juego económico. Como el paradigma de HoneyComb se basa en el principio de movimiento, los participantes indican la cantidad que les gustaría invertir o devolver moviendo su avatar al pequeño campo hexagonal que indica una cierta cantidad de dinero o fracción a devolver (Figura 1C, D). Antes de cada ronda, tanto los inversionistas como los fideicomisarios están dotados con una cierta cantidad de dinero (por ejemplo, 72 centavos) con los inversionistas colocados en la mitad inferior del campo de juego y los fideicomisarios colocados en la mitad superior del campo de juego (Figura 1B). En la configuración predeterminada, los inversores pueden moverse primero, mientras que los fideicomisarios permanecen quietos. Los inversores se mueven a través del campo de juego para indicar cuánto, si alguno, de su dotación les gustaría enviar al fideicomisario (Figura 1C). Al moverse de un lado a otro en el campo, los participantes también pueden comunicar a otros inversores cuánto les gustaría enviar al fideicomisario. Dependiendo de la configuración, los participantes deben llegar a una decisión unánime sobre cuánto les gustaría invertir al converger en un campo de juego cuando se alcanza el tiempo de espera. Se requirieron decisiones unánimes para hacer cumplir que los inversores necesitan interactuar entre sí, en lugar de simplemente jugar unos con otros. Si los inversores no llegan a una decisión conjunta, se deduce una multa (por ejemplo, 24 centavos) de su cuenta. Esto se implementó para garantizar que los inversores estuvieran altamente motivados para alcanzar un nivel compartido de confianza colectiva. Una vez que se acaba el tiempo de los inversores, el dinero invertido se multiplica y se envía a los fideicomisarios, a quienes se les permite moverse mientras los inversores permanecen quietos. Los fideicomisarios indican a través del movimiento cuánto les gustaría devolver a los inversores (Figura 1D). Las opciones de retorno disponibles se muestran como fracciones en el campo de juego para mantener la carga cognitiva de los fideicomisarios comparativamente baja. El campo de juego en el que se encuentran los fideicomisarios una vez que se agota el tiempo asignado indica qué fracción (por ejemplo, 4/6) se devuelve a los inversores. La ronda termina con una ventana emergente (Figura 1E) que resume para cada participante cuánto ganó durante esa ronda y cuál es su saldo de cuenta corriente.

Las rondas deben repetirse varias veces. Los investigadores deben hacer que los participantes jueguen el CTG durante al menos 10 o 15 rondas en los mismos roles. Esto es necesario ya que la confianza colectiva es una construcción emergente y necesita desarrollarse durante las interacciones repetidas dentro de un grupo. Del mismo modo, otros conceptos como la señalización a futuro (es decir, los altos rendimientos recíprocos de los fideicomisarios con altas inversiones en la próxima ronda) solo surgirán en interacciones repetidas. Sin embargo, es crucial que los participantes desconozcan el número exacto de rondas a jugar, ya que se ha demostrado que el comportamiento puede cambiar drásticamente cuando los participantes son conscientes de que están jugando la última ronda (es decir, comportamiento más injusto o desviaciones en juegos económicos^37,38).

De esta manera, el CTG proporciona información sobre el surgimiento de la confianza colectiva en múltiples niveles. En primer lugar, el nivel de confianza colectiva exhibido en la ronda final debe ser una representación cercana del nivel compartido de confianza que los inversores tienen hacia el fideicomisario o fideicomisarios. En segundo lugar, la cantidad invertida en cada ronda puede servir como un indicador para el surgimiento de la confianza colectiva sobre las interacciones repetidas. En tercer lugar, los datos de movimiento arrojan luz sobre el proceso grupal que determina cuánto dinero se invierte en cada ronda.

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Protocolo

La recopilación y el análisis de datos en este proyecto han sido aprobados por el Comité de Ética del Instituto Georg-Elias-Müller de Psicología de la Universidad de Göttingen (propuesta 289/2021); el protocolo sigue las directrices sobre investigación humana de los Comités de Ética del Instituto Georg-Elias-Müller de Psicología. El software CTG se puede descargar del proyecto OSF (DOI 10.17605/OSF. IO/U24PX) bajo el enlace: https://s.gwdg.de/w88YNL.

1. Preparar la configuración técnica

1. Preparar formularios de consentimiento y cuestionarios en línea
   1. Prepare un formulario de consentimiento en línea en una herramienta de cuestionario en línea.
   2. Si corresponde, prepare un cuestionario en línea en una herramienta de cuestionario en línea.
      NOTA: Es posible incluir un breve cuestionario dentro del programa HoneyComb (ver paso 1.3.5). Para usar cuestionarios más largos, use una herramienta de cuestionario en línea separada en su lugar. Los ejemplos de herramientas de cuestionario en línea se dan en la Tabla de materiales.
2. Preparar el servidor de escritorio remoto
   1. Instale un sistema operativo basado en Linux en un servidor remoto. Si es posible, pregunte a los asistentes técnicos sobre los recursos disponibles en la institución. De lo contrario, siga una directriz de instalación³⁹.
   2. Crear diferentes usuarios en este servidor⁴⁰.
      1. Cree un administrador de usuario que tenga permisos de root y al que acceda únicamente el líder técnico del experimento.
      2. Cree un experimentador de usuario que tenga permisos para crear carpetas compartidas, importar y exportar datos, y que pueda ser accedido por todo el personal que recopila datos (incluidos estudiantes / asistentes de investigación, etc.).
      3. Cree varios usuarios llamados participante-1, participante-2, etc.
         NOTA: Los investigadores solo podrán probar tantos participantes en una sesión experimental como usuarios que se creen.
   3. Ejecute el comando java -version en el usuario administrador para asegurarse de que un entorno de ejecución Java está disponible en el servidor. Si no es así, instale la versión más reciente de Java antes de continuar y asegúrese de que todos los usuarios puedan acceder a ella.
   4. Instalar el programa
      1. Descargue el programa.
         NOTA: El programa se puede descargar como un archivo zip HC_CTG.zip que contiene 1) el HC.jar ejecutable, 2) tres archivos para configuración (hc_server.config, hc_panel.config y hc_client.config) y 3) dos subcarpetas llamadas intro y rawdata.
      2. Cree una carpeta sobre el usuario experimentador y compártala con los otros usuarios⁴¹. Extraiga los archivos del archivo comprimido HC_CTG.zip en esta carpeta.
      3. Para cada usuario participante, acceda a esta carpeta compartida y compruebe que el usuario puede acceder a los archivos.
3. Abra los tres archivos de configuración.
   1. Edite hc_server.config y guarde el archivo editado.
      1. Configure el número de jugadores estableciendo n_Pl en el número deseado. Por ejemplo, escriba 4 detrás de =.
      2. Configure el número de rondas a jugar (playOrder) repitiendo el número de juego 54a (por ejemplo, 54a, 54a, 54a, 54a para cuatro rondas).
         NOTA: i54a significa las instrucciones y no debe eliminarse en el archivo de configuración.
      3. Configure si un cuestionario debe mostrarse en HoneyComb incluyendo 200 al final de playOrder. Elimine 200 si se utiliza una herramienta de cuestionario en línea separada.
      4. Configure la escala de inversión. Para configurar la escala para inversores (iscale), introduzca qué valores deben estar disponibles como pasos de inversión (por ejemplo, 0, 12, 24, 36, 48, 60, 72). Utilice enteros que sean múltiplos de tres para que los pagos también sean enteros.
         NOTA: Estos valores configurados también se muestran como posibles pasos de inversión para los inversores.
         1. Configure la escala de visualización para fideicomisarios (tlabel) eligiendo qué valores deben mostrarse como posibles rendimientos en el campo de juego (por ejemplo, 0, 1/6, 2/6, 3/6, 4/6, 5/6, 1). NOTA: Esta escala no influye en el cálculo de los pagos.
         2. Configure la escala para fideicomisarios (tscala) eligiendo qué valores devueltos deben ser posibles como retornos (por ejemplo, 0, 0.166666, 0.3333, 0.5, 0.6666, 0.833331, 1). Utilice solo valores digitales (es decir, sin fracciones).
            NOTA: Estos valores se utilizan para calcular los pagos y NO se muestran en el campo de juego.
      5. Configure los tiempos de espera (timeInI para inversores, timeInT para fideicomisarios) y tiempos de espera (timeOutI para inversores, tiempo de espera para fideicomisarios) en segundos. Por ejemplo, timeInI = 0, timeOutI = 30, timeInT = 30 y timeout = 45.
      6. Configure la cantidad de dinero con la que los inversores y fideicomisarios están dotados en cada ronda en centavos (r52).
      7. Configure el factor con el que se multiplica la inversión antes de ser enviada al fideicomisario (f52).
      8. Configurar si el grupo tiene que llegar a una decisión unánime (establecer bUnanimous a true) o no (establecer unanimous a false)
      9. Configure si el grupo se paga en partes iguales (establezca bCommon en true) o de acuerdo con cuánto ha contribuido cada inversor a la inversión (establezca bCommon en false).
      10. Si bUnunanimous se establece en true, configure la penalización: la cantidad de dinero deducida de los inversores si no se llega a una decisión unánime (p52).
   2. Edite hc_client.config si es necesario. Asegúrese de establecer ip_nr en localhost para que los clientes puedan conectarse al experimentador.
   3. Edite hc_panel.config.
      1. Ajuste el tamaño de los hexágonos (radio) según la resolución de pantalla. Pruebe el experimento en varias pantallas diferentes para asegurarse de que el experimento será visible en una amplia variedad de pantallas.
      2. Ajuste el texto que se muestra en el campo de juego bajo etiquetas (por ejemplo, Su función es: inversor, Saldo de cuenta, etc.)
   4. Ajuste y/o traduzca las instrucciones, si es necesario. Para hacerlo, edite y guarde los archivos HTML simples (Figura 2A) en la carpeta "intro" dentro de la carpeta del programa HoneyComb.
   5. Si desea utilizar el cuestionario dentro del programa HoneyComb, ajuste y/o traduzca el cuestionario en el archivo qq.txt y guarde el archivo.
   6. Mantenga esta configuración constante en todas las sesiones de experimento (dentro de una condición de experimento). Documente todas las configuraciones.

2. Reclutamiento de participantes

1. Publicidad en línea
   1. Reclute participantes a través de los canales disponibles (por ejemplo, redes sociales, blog universitario, folleto con código QR). Nombra información importante sobre el experimento, como su propósito, duración y pago máximo calculado según el comportamiento del juego.
      NOTA: La muestra presentada aquí fue reclutada a través de un blog en línea para estudiantes de psicología en la Universidad de Göttingen, así como anuncios no pagados en grupos de redes sociales. Un folleto de ejemplo se puede ver en la Figura suplementaria 1.
   2. Haga que los participantes potenciales sean conscientes de que la participación requerirá el uso de computadoras portátiles / PC personales con una conexión a Internet estable y en un área tranquila y aislada. Informar a los participantes de que es posible que necesiten instalar un programa para establecer la conexión a Escritorio remoto.
      NOTA: La participación a través de teléfonos móviles o tabletas no es posible.
   3. Asegúrese de que los participantes cumplan con los criterios de inclusión del experimento, como los requisitos de idioma o la visión del color.
   4. Asegúrese de que los participantes no hayan participado en experimentos previos sobre el CTG.
2. Reservar sesiones experimentales con los participantes
   1. Pida a los participantes que reserven franjas horarias para su participación.
   2. Utilice un software de gestión de participantes para enviar correos electrónicos automatizados de invitación o recordatorio.
   3. Sobrereserve franjas horarias por al menos un participante para asegurarse de que haya suficientes participantes presentes para ejecutar el experimento.
3. Envíe a los participantes un correo electrónico de confirmación con los siguientes detalles: guía sobre la configuración del equipo, la instalación de la Herramienta de conexión a Escritorio remoto y el establecimiento de la conexión a Escritorio remoto. Asegúrese de NO enviar ninguna información de inicio de sesión todavía, para evitar problemas técnicos debido a un inicio de sesión anterior.
4. Envíe a los participantes correos electrónicos recordatorios aproximadamente 24 horas antes del experimento, incluido el enlace a la plataforma de videoconferencia. Incluya la información sobre la instalación que se envió en el correo electrónico de confirmación.

3. Configuración experimental (antes de cada sesión experimental)

1. Preparar la plataforma de videoconferencia (Figura 3)
   1. Asegúrese de que los participantes no puedan compartir su micrófono o cámara. Asegúrese de que los participantes no puedan ver los nombres de los demás.
   2. Comparta el micrófono y la cámara del experimentador, y comparta la pantalla con instrucciones mínimas en la plataforma de videoconferencia (Figura 3).
2. Preparar el escritorio remoto
   1. Experimentador de usuario
      1. Inicie una conexión de escritorio remoto con el usuario del experimentador. Abra la carpeta compartida e inicie un terminal haciendo clic derecho en el directorio y seleccionando Abrir terminal aquí.
      2. Inicie el programa del servidor HC_Gui.jar escribiendo el comando java -jar HC_Gui.jar en el terminal y presionando ENTRAR.
   2. Usuarios participante-1, participante-2, etc.
      1. Establecer una conexión de escritorio remoto con los usuarios participante-1, participante-2, .... Abra la carpeta compartida e inicie un terminal en esta carpeta como antes.
      2. Inicie los programas cliente para cada usuario escribiendo el comando java -jar HC.jar en el terminal y presionando ENTER.
      3. Compruebe si las conexiones están establecidas correctamente en todos los usuarios participantes.
         NOTA: Las pantallas de los usuarios participantes deben mostrar el mensaje Por favor, espere. El equipo se está conectando al servidor. Se recomienda tener tantas computadoras portátiles presentes como usuarios (Figura 4).
   3. Experimentador de usuario
      1. Compruebe que aparece una línea en la GUI del servidor, mostrando la dirección IP de cada uno de los usuarios participantes. Cuando todos los usuarios participantes estén conectados, compruebe que el programa servidor muestra el mensaje Todos los clientes están conectados. ¿Listo para empezar?. Haga clic en Aceptar.
      2. Compruebe que las pantallas de los usuarios participantes muestran la pantalla de bienvenida del experimento (primera página de instrucciones).
         NOTA: El experimentador puede preparar la sesión hasta este punto.

4. Procedimiento experimental

1. Admita a los participantes a la videoconferencia en el intervalo de tiempo programado del experimento. Dar la bienvenida a todos los participantes utilizando un texto estandarizado. Explique el procedimiento técnico a los participantes.
2. Comparta el enlace al formulario de consentimiento en línea. Verifique que todos los participantes hayan dado su consentimiento por escrito.
3. Guíe a los participantes para que abran la herramienta Conexión a Escritorio remoto y envíe a cada participante sus datos de inicio de sesión individuales a través del chat personal en la videoconferencia.
   NOTA: Cuando los participantes inicien sesión con los usuarios participantes, los cuadernos del laboratorio perderán la conexión con los usuarios participantes. A partir de aquí, el experimento se ejecuta automáticamente hasta que los participantes llegan a la página final, indicándoles que regresen a la videoconferencia.
4. Haga que los participantes confirmen que han leído la primera página de instrucciones haciendo clic en Aceptar. Una vez que todos los participantes hayan confirmado, espere hasta que los participantes hayan completado el juego.
   NOTA: Los participantes pueden hojear las instrucciones a su ritmo preferido. Una vez que todos los participantes han confirmado que han leído las instrucciones, el CTG comienza automáticamente. El juego progresa automáticamente a través de tantas rondas como se indica en el archivo server.config.
5. Fase de prueba
   1. Asigne a los participantes uno de dos roles: inversor o fideicomisario.
      NOTA: A varios participantes se les puede asignar el mismo rol.
   2. Haga que los inversores comiencen en el campo más bajo (inversión indicada de 0) y los fideicomisarios en el campo más alto (que indique un rendimiento de 0) (Figura 1B).
   3. Indique a los participantes que muevan su avatar haciendo clic izquierdo en un campo hexagonal adyacente. Indique a los participantes que solo se pueden elegir campos adyacentes y que no se pueden omitir campos. Indique a los participantes que su avatar mostrará una pequeña cola durante 4000 ms después de cada movimiento que indica la última dirección desde la que se movieron al campo actual (Figura 1C).
   4. Permita que los inversores se muevan desde el principio (tiempo de entrada = 0) para indicar a través del movimiento cuánto les gustaría invertir. Después de un cierto período de tiempo, prohíba el movimiento de los inversores (tiempo de espera).
      NOTA: El campo en el que se encuentran indicará cuánto se invierte. En el centro del campo de juego, un número azul también mostrará la cantidad enviada al fideicomisario. Si el experimento está configurado para requerir inversiones unánimes, las inversiones solo se realizarán si todos los participantes se encuentran en el mismo campo.
   5. Explique en las instrucciones que la cantidad invertida se multiplica por un factor (por ejemplo, tres) y se envía a los fideicomisarios. Restrinja el movimiento de los fideicomisarios durante el tiempo que los inversores se muden estableciendo el tiempo de entrada del fideicomisario a la duración del tiempo de espera del fideicomisario.
   6. Instruya a los fideicomisarios para que se muevan para indicar la fracción que les gustaría devolver a los inversores. Una vez que se alcanza el tiempo de espera del fideicomisario, se toma el campo en el que se encuentran los fideicomisarios para indicar la fracción que se devuelve a los inversores. La cantidad devuelta también se indica en el centro del campo de juego con un número amarillo (Figura 1D).
   7. Haga que la ventana emergente muestre la cantidad de dinero que la persona ha ganado al final de la ronda (Figura 1E).
   8. Repita la ronda de juego según sea necesario (es decir, como se indica en el archivo server.config).
   9. Una vez que se completen todas las rondas, pida a los participantes que generen un código personal único para que las ganancias en el juego puedan conectarse a su nombre mientras mantienen los datos de comportamiento anónimos.
   10. Después de que los participantes hayan generado el código, muestre una pantalla que indique a los participantes que regresen a la videoconferencia y cierren la conexión a Escritorio remoto.
       NOTA: El procedimiento experimental (sección 4 en este protocolo con 15 rondas de juego) dura 35 minutos.
   11. Si los problemas técnicos o el fallo de un participante requieren que se aborte la sesión del experimento, absténgase de reiniciar el experimento con los mismos participantes.
6. Fase posterior a la prueba
   1. Una vez completado el juego, asegúrese de que todos los participantes hayan cerrado la conexión a Escritorio remoto. Haga que los participantes completen cuestionarios como mejor se considere adecuado para una pregunta de investigación específica.
   2. Mientras los participantes completan los cuestionarios, cierre el programa servidor en el usuario experimentador haciendo clic en Stop & Exit. Esto también cerrará el programa en los usuarios participantes.
   3. Agradezca a los participantes por su tiempo y explique cómo y cuándo se les transferirán sus ganancias. Asegúrese de que todos los participantes hayan abandonado la videoconferencia, especialmente si se programa otro intervalo de tiempo del experimento directamente después.

5. Terminar el experimento

1. Transfiera y haga una copia de seguridad de los datos (por ejemplo, en la nube), en forma de un archivo *.csv y un *.txt por grupo y intervalo de tiempo del experimento, marcado por una marca de día y hora del experimento.
2. Cierre todas las conexiones a Escritorio remoto.

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Resultados

Este artículo presenta los resultados de un estudio piloto realizado con el CTG con 16 participantes (cinco hombres, 11 mujeres; Edad: M = 21, SD = 2,07). Según Johanson y Brooks⁴², este tamaño de muestra es suficiente en un experimento piloto, especialmente cuando se combina con un enfoque cualitativo para alcanzar una alta densidad de información sobre la experiencia subjetiva de los participantes durante el experimento. Se recomienda que siempre que los investigadores teng...

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Discusión

El CTG ofrece a los investigadores la oportunidad de adaptar el clásico BDM¹ para grupos y observar en profundidad los procesos emergentes dentro de los grupos. Mientras que otros trabajos^23,24,25,26 ya han intentado adaptar el BDM¹ a entornos grupales^, la única forma de acceder a los procesos grupales en estos estudios son los laboriosos análi...

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Materiales

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.