Name: the honeycomb paradigm for research on collective human behavior
Uploaded: 2019-01-19T14:00:00
Duration: 6 min 48 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior at JoVE.com

Cette recherche a été financée par l’Initiative d’Excellence de l’allemand (stratégie institutionnelle : https://www.uni-goettingen.de/en/32632.html). Nous remercions Margarita Neff-Heinrich pour sa relecture anglais.

Collecte et analyse de données dans ce projet ont été approuvés par le Comité d’éthique de l’Institut Georg-Elias-Müller pour la psychologie de l’Université de Göttingen (proposition 039/2012).
1. expérimental
<ol><li>Choisissez un emplacement qui est loin d’une zone de fort trafic, comme dans un ordinateur lab ou autre zone spécifiée avec des postes de travail individuels qui peuvent être configurées comme un LAN (réseau local).</li>
	<li>Organiser des carnets de 10 à 12 du même type à utiliser pour l’expérience, mais aussi un ordinateur de fonctionner comme serveur (Figure 6). Le programme serveur, mais aussi les programmes clients ont besoin d’un environnement d’exécution JAVA, qui est disponible sur tous les systèmes d’exploitation courants (Raspberry Pi en tant que client peut suffire).</li>
	<li>Configuration de l’équipement<ol>
<li>Organiser des cahiers sur les tables de poste de travail individuel avec des chaises, comme illustré à la Figure 7.</li>
		<li>Connectez ordinateurs portables pour les câbles d’ordinateur serveur via Ethernet et un commutateur de réseau pour créer un réseau local.</li>
		<li>Installer des cloisons de séparation entre les postes de travail individuels pour empêcher la communication sensorielle visuelle (contact visuel, gestes de la main, les expressions faciales, etc.) entre les participants.</li>
		<li>Acquérir des bouchons d’oreilles (usage unique) pour être distribués à tous les participants pour empêcher toute communication sonore entre les participants.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. participant recrutement
<ol><li>Choisissez un emplacement de recrutement où il y a une grande quantité de personnes, tels que le hall d’entrée de l’auditorium.</li>
	<li>Adresse des recrues potentielles en utilisant le texte normalisé qui explique le but et le contexte de l’expérience, la durée de l’expérience, paiement maximal calculé selon performance et condition de participation à un jeu multijoueur sur ordinateurs portables appartenant à l’institution.</li>
	<li>Veiller à ce que les participants peuvent comprendre les instructions anglaises et allemandes et les questionnaires liés aux expériences.</li>
	<li>Si le protocole expérimental comprenant l’utilisation de couleurs, assurez-vous que les participants sont libres de toute daltonisme qui peut-être les empêcher de différencier les couleurs utilisées.</li>
	<li>Pas recruter des participants précédents, que les participants devraient être naïf de l’expérience.</li>
	<li>Recrues prêtes à une aire d’attente éloignent de la zone de recrutement. Prions qu’ils attendent l’achèvement du recrutement groupe sans parler les uns aux autres. Expliquer que cette restriction est liée à l’intégrité des résultats expérimentaux.</li>
	<li>Une fois que 10 à 12 participants ont été recrutés, les amener dans le laboratoire informatique préétablie ou zone spécifiée, où se déroulera l’expérimentation.</li>
	<li>Avant que les participants prennent place dans les postes de travail de partition-enfermé, ont les participants à signer un formulaire de désignation d’un consentement éclairé.</li>
	<li>Distribuer les bouchons utilisation hygiénique, unique à tous les participants. Expliquez-leur que la communication audiovisuelle avec d’autres participants est interdite. Par conséquent, l’utilisation de bouchons d’oreilles et enfermé à la partition de postes de travail est obligatoire.</li>
	<li>A les participants prennent place dans les postes de travail de partition-enfermé.</li>
</ol>3. marche à suivre
Remarque : Cette procédure expérimentale, le jeu utilisé par Boos et al. 1 est décrit comme un exemple d’application.
<ol><li>Phase de préparation<ol>
<li>Le programme lui-même est mis en forme comme un HC.zip de fichier zip contenant 1) la runnables HC.jar, 2) trois fichiers de configuration, à savoir hc_server.config, hc_panel.config et hc_client.config et 3) deux sous-dossiers nommés intro et rawdata.</li>
		<li>Créez un dossier partagé sur l’ordinateur serveur et décompressez le HC.zip dans ce dossier.</li>
		<li>Sur chaque ordinateur client, installez et accéder à ce dossier partagé et ouvrez un terminal (Linux, Mac OS x : spotlight | recherche | terminal) ou une invite de commandes (Windows : recherche « cmd »), respectivement. Utiliser la commande « dir » ou « ls » afin que les fichiers dézippés apparaissent sur chaque terminal.</li>
		<li>Exécutez la commande « java-version » sur chaque terminal pour s’assurer qu’un environnement d’exécution java est disponible. Si ce n’est pas le cas, installez java avant de continuer.</li>
		<li>Coup d’oeil dans les trois configurer les fichiers.<ol>
<li>Éditer hc_server.configure pour configurer le nombre 1) des joueurs, nombre 2) minimum et un nombre maximum de coups, que chaque joueur peut effectuer, 3) les valeurs de la soi-disant pépites et l’état de rayon 4) perception (local ou global). Remarque : Les conditions de deux perception sont la condition globale (le joueur peut voir les positions des avatars de tous les participants) et l’état local (joueur peut voir seulement ces avatars adjacents à leur avatar ; voir Figure 3)</li>
			<li>Éditer hc_client.configure pour informer les clients IP du serveur.</li>
			<li>Dans hc_panel.config, ajuster la taille de l’hexagone conformément à la résolution de l’écran.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Tout d’abord, lancez le programme de serveur HC_Gui.jar (Figure 8) à l’aide de la commande « java-jar HC_Gui.jar ». Ensuite, démarrez les programmes client sur chaque poste de travail à l’aide de la commande « java-jar HC_ClientAppl.jar ». NOTE : Les écrans de l’ien devrait afficher le message, « veuillez patienter. L’ordinateur se connecte au serveur. » Dans le serveur GUI, une ligne s’affiche avec l’adresse IP de chacun des clients. Lorsque tous les clients sont connectés, le programme serveur affiche le message : « tous les Clients sont connectés. Prêt à commencer ? » Remarque : L’expérimentateur peut préparer la session jusqu'à ce point.</li>
		<li>Lorsque tous les participants ont pris leur place, donner les dernières instructions avant ils introduisent les bouchons d’oreilles.</li>
		<li>Cliquez sur « OK » pour démarrer la session. Sur le connaissement, l’expérience est contrôlée uniquement par les instructions sur les écrans visibles aux participants. Instructions pour une seule expérience exigent plusieurs pages d’écran, et lecture est rendue possible par les participants de pagination en arrière si nécessaire. NOTE : Chaque participant indique, en cliquant sur un bouton désigné sur l’écran, qu’il a lu les instructions. L’expérience ne peut pas commencer tant que tous les participants aient fini de lire les instructions.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Phase de test<ol>
<li>Observer si les participants sont souris contrôlant leur point d’avatar (deux fois plus gros comme les points d’avatar visible des autres participants) sur l’aire de jeu en nid d’abeille virtuel 97-hexagone (voir Figure 1).</li>
		<li>Ont les participants de commencer la phase de test dans le centre du champ, puis déplacer sur le terrain de jeu virtuel de nid d’abeille selon les instructions fournies précédemment sur l’écran.<ol>
<li>Toutes les instructions sur la façon de jouer le jeu sont placées comme html-fichiers modifiables dans le dossier du jeu en nid d’abeille. Voir les sous-dossiers intro/de et intro/fr pour obtenir des instructions allemand et en anglais, respectivement.</li>
			<li>Joueurs ont faites un clic gauche dans l’hexagone du petit adjacent de leur choix pour déplacer leur point d’avatar. Seulement les champs adjacents peuvent être choisis à l’initiale et subséquente se déplace. Remarque : Après chaque coup, une petite queue apparaît pour 4000 ms pour chaque participant, indiquant la dernière direction d'où il/elle salué.</li>
		</ol>
</li>
		<li>Permettre à chaque participant de ne participer qu’une seule fois afin d’éviter les biais possibles. Remarque : Le jeu décrit ici nécessite 5-10 min, y compris la lecture des instructions. Dans l’ensemble, 400 participants à 40 groupes de dix personnes ont été testées par Boos et al. 1.</li>
		<li>Ne redémarrez pas l’expérience avec les participants mêmes si il y a une panne technique ou si un participant n’a pas.</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. Phase de post-test
<ol><li>Une fois le jeu terminé, ont participants de remplir des questionnaires d’évaluation des données démographiques, les facteurs de personnalité Big Five, niveaux perçus de stress ou de calme et paiement de satisfaction (à payer à la fin de l’expérience). Ces questionnaires peuvent être offerts en html-fichiers autonomes.</li>
	<li>Tandis que chaque participant doit compléter les questionnaires, préparer des enveloppes anonymes avec la quantité appropriée de l’argent gagné dans le jeu de nid d’abeilles vient d’achever. En nid d’abeille-calculée s’élève du jeu à être versée à chaque joueur est stipulées sur l’écran du serveur.</li>
	<li>Distribuer les paiements gagnés aux participants qu’ils sortent de la zone d’essai.</li>
	<li>Fermez le programme serveur, puis fermez les programmes clients une fois le programme serveur terminée fermeture.</li>
	<li>Transférer les données, sous forme de 2 fichiers texte marqué par jour - et horodatage de l’expérience, sur une clé USB.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Boos, M., Pritz, J., Lange, S., Belz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Leadership+in+Moving+Human+Groups.">Leadership in Moving Human Groups.</a> PLoS Computational Biology. 10 (4), e1003541 (2014).</li><li>Moussaid, M., Garnier, S., Theraulaz, G., Helbing, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Collective+information+processing+and+pattern+formation+in+swarms,+flocks,+and+crowds.">Collective information processing and pattern formation in swarms, flocks, and crowds.</a> Topics in Cognitive Science. 1 (3), 469-497 (2009).</li><li>Sumpter, D. J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Collective Animal Behavior. , (2010).</li><li>Krause, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fish+shoal+composition:+mechanisms+and+constraints.">Fish shoal composition: mechanisms and constraints.</a> Proceedings - Royal Society. Biological Sciences. 267 (1456), 2011-2017 (2000).</li><li>Camazine, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Self-Organization in Biological Systems. , (2003).</li><li>King, A. J., Sueur, C., Huchard, E., Cowlishaw, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+rule-of-thumb+based+on+social+affiliation+explains+collective+movements+in+desert+baboons.">A rule-of-thumb based on social affiliation explains collective movements in desert baboons.</a> Animal Behavior. 82 (6), 1337-1345 (2011).</li><li>Fischer, J., Zinner, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Communication+and+cognition+in+primate+group+movement.">Communication and cognition in primate group movement.</a> International Journal of Primatology. 32 (6), 1279-1295 (2011).</li><li>Couzin, I. D., Krause, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Self-organization+and+collective+behavior+in+vertebrates.">Self-organization and collective behavior in vertebrates.</a> Advances in the Study of Behavior. 32, 1-75 (2003).</li><li>Katz, Y., Tunstr&#248;m, K., Ioannou, C. C., Huepe, C., Couzin, I. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inferring+the+structure+and+dynamics+of+interactions+in+schooling+fish.">Inferring the structure and dynamics of interactions in schooling fish.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (46), 18720-18725 (2011).</li><li>Guy, S. J., Curtis, S., Lin, M. 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D., Boos, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Patterns+of+Group+Movement+on+a+Virtual+Playfield:+Empirical+and+Simulation+Approaches.">Patterns of Group Movement on a Virtual Playfield: Empirical and Simulation Approaches.</a> Social Network Analysis: Interdisciplinary Approaches and Case Studies. , 197-223 (2017).</li><li>Dyer, J. R. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Consensus+decision+making+in+human+crowds.">Consensus decision making in human crowds.</a> Animal Behavior. 75 (2), 461-470 (2008).</li><li>Faria, J. J., Dyer, J. R. G., Tosh, C. R., Krause, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Leadership+and+social+information+use+in+human+crowds.">Leadership and social information use in human crowds.</a> Animal Behavior. 79 (4), 895-901 (2010).</li><li>Conradt, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Models+in+animal+collective+decision-making:+information+uncertainty+and+conflicting+preferences.">Models in animal collective decision-making: information uncertainty and conflicting preferences.</a> Interface Focus. 2 (2), 226-240 (2011).</li><li>Couzin, I. D., Krause, J., Franks, N. R., Levin, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effective+leadership+and+decision-making+in+animal+groups+on+the+move.">Effective leadership and decision-making in animal groups on the move.</a> Nature. 433, 513-516 (2005).</li></ol>

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Une question fondamentale dans l’utilisation multi-clients environnements virtuels comme un paradigme de recherche pour étudier le comportement collectif humain est si les résultats sont appliquent à des scénarios réels. En d’autres termes, l’approche méthodologique ne donne pas de résultats suffisants validité écologique ou externe ? Représentant des participants humains comme avatars sur un terrain de jeu virtuel et de les laisser passer par clics de souris réduisent les signaux sociaux. En outre, gardant communication au minimum permet d’expérimentateurs d’étudier quels indices comportements tacites sont transmis entre humains qui peuvent affecter le comportement de coordination et la direction de groupe humain et sous quel environnement affordance (par exemple sauvetage, concurrence, évacuation) ces comportements sont touchés de plus et dans quelle mesure. Tant qu’il y a une adhérence stricte aux deux phases du protocole et de procédures d’essai l’essai préliminaire, cette approche réductionniste garantit la validité interne. Afin de permettre le transfert des résultats au groupe « réel » et de la dynamique des foules, les phases d’installation et d’essai expérimentaux peuvent être progressivement modifiées pour devenir plus complexe (par exemple, pour une communication supplémentaire au-delà de simples mouvements de transmission/lecture comportement, ajout d’informations sur les caractéristiques individuelles intégrées sémantiquement dans divers scénarios réels, etc.) et décrit dans l’à l’écran instructions lire par les participants avant que le jeu commence.
Pour répondre à la question de la validité externe, le terrain de l’hexagone [initialement retenue pour normaliser les mouvements du joueur aux coordonnées hexagonales standardisées, deux dimensions en raison de la facilité d’utilisation (testée au préalable) et la réduction des facteurs de confusion] peut varier. Une grille à deux dimensions avec choix de libre circulation permettrait aux joueurs de créer des données de mouvement plus complexe et continue. Un environnement en trois dimensions, créé par l’unité - ou Unreal-Engine, par exemple, peut également accroître la validité écologique/externe. Cependant, avec chaque étape vers lessoning les restrictions des déplacements, un problème se pose. Avec la complexité croissante de la liberté de mouvement dans le scénario simulé, l’influence de facteurs (p. ex., des différences interpersonnelles comme expérience en informatique, la familiarité avec l’orientation spatiale dans les jeux en trois dimensions) de confusion augmentations, ce qui peuvent conduire à des résultats biaisés et réduire la validité interne.
L’avantage de la méthode décrite dans le protocole en nid d’abeille est qu’elle peut être combinée avec des modèles de simulation informatique et utilisé comme un paradigme pour tester empiriquement si collectives modèles trouvés dans les simulations informatiques valent également pour les comportement de groupes d’humains. Afin d’améliorer la validité externe de ces tests, les participants devraient être posées dans le questionnaire de phase de post-test si ils se sentait suffisamment et humainement représentant par leurs avatars et si elles étaient en mesure de percevoir leurs joueurs comme acteurs humains. Le protocole spécifie la présence physique des joueurs co assis dans les postes de travail à côté de l’autre (même si les paramètres de protocole excluent sensorielle communication sensorielle auditive ou visuelle) afin de renforcer ces sentiments d’incarnation humaine.
En somme, les méthodes appliquées par l’approche de nid d’abeilles décrite dans le protocole pré-test, test et après les essais phases fournissent un nouveau paradigme pour étudier les mécanismes de base des phénomènes collectifs comme la coordination de groupe, leadership et intra-groupe differentiation. Limitation plus importante de la méthode est sa vulnérabilité aux erreurs humaines par les recruteurs, surtout s’ils ne sont pas assez strictes pour s’assurer que les participants ne communiquent pas entre eux pendant les phases pré-test et test.

L’informatique multi-agents jeu en nid d’abeille1 vous propose un paradigme méthodologique afin d’étudier expérimentalement les mouvements humains comment collective modèles et structures de groupe émergent du comportement individuel. Des participants humains sont visuellement représentés comme avatars (points noirs) sur un terrain de jeu virtuel hexagonal ressemblant à un nid d’abeilles (Figure 1). Les participants déplacent leur avatars via la souris-cliquez ici pour atteindre hexagones objectif, dépenser des ressources de déménagement (Video 1) et maximiser leurs récompenses monétaires en construisant des groupes cohésifs (Video 2). Des conditions spatiales (p. ex., rayon de vision), récompense des structures (par exemple, les champs de but monétaire) et canaux de communication peuvent être manipulées afin de découvrir qui et dans quelle mesure ces règles de condition impact coordination et leadership dans un mouvement collectif.
Règles de procédure/condition du jeu, les objectifs et motivations de récompense ont été conçues par les psychologues sociaux pour étudier le mouvement collectif humain. En essaims animales ainsi que des foules humaines, on peut observer des phénomènes émergents (c'est-à-dire les modèles globaux) dont témoigne des comportements individuels qui suit des règles locales. Par exemple, bancs de poissons et de nuées d’oiseaux semblent se déplacer comme des entités cohérentes vers un objectif spatial2,3,4, malgré des tailles de grand groupe qui réduisent leur capacité de communication globale ou entre individus. Des recherches empiriques5,6,7,8,9,10et de11,des simulations sur ordinateur12, de modélisation comportementale 13 ont montré que, chez diverses espèces, dont les humains14,15,16, des motifs complexes au niveau du groupe émergent sans contrôle interne ou de supervision externe. Mouvement individuel local et, souvent, parfois, des règles simples au niveau microscopique suffisent générer un mouvement ordonné au niveau macroscopique. Ces expériences contribuent à croissant preuve2,6 , que non seulement les grands essaims, mais aussi les petits groupes (groupes humains ainsi que d’autres groupes d’animaux) sont coordonnés par l’interaction locale règles1.
Notre nouvelle approche à l’aide de jeux sur ordinateur multi-utilisateurs avatar montre un des principaux avantages dans la recherche de phénomènes collectifs humains dynamiques. En utilisant le nid d’abeille avatar plate-forme1,17,18,19, données spatio-temporelles du comportement individuel de mouvement (mouvement régi par des individus réels) peuvent être entièrement recueillies par le serveur, et le développement de comportements et de structures collectives peut être analysé avec une précision de 50 ms (tableau 1). Comme communication sensorielle visuelle et auditive peut être restreint en demandant aux participants d’utiliser des bouchons d’oreilles et moulant leurs postes de travail avec cloisons, swarm et autres problèmes de comportement de foule peuvent être approximées expérimentalement. Dans plusieurs expériences1,17,18,19, nous avons manipulé le rayon de la vision (global vs local, Figure 2), des incitations monétaires (Figure 3 a, b ), sous-groupes (Figure 4) et la co-présence des autres joueurs (Figure 5) afin de tester l’impact de ces variables sur l’émergence de comportements collectifs comme humain flocage comportement17, direction 1et18de la concurrence. Pour collecter les données, une configuration des carnets de dix à douze et un serveur a été utilisée (Figure 6).
La coordination auto-organisé des activités individuelles en espèces la vie en groupe a attiré beaucoup d’attention scientifique, notamment dans la dernière décennie. Les examens sont très vastes, de sélection simple sentier de formation et chemin d’accès à fourmis à l’émergence complexe des structures de vortex dans les bancs de poissons et même la ségrégation des flux bidirectionnel de piétons2.
Avec notre modèle de nid d’abeilles, nous contribuons une approche méthodologique pour analyser empiriquement l’impact des diverses options/contraintes situationnelles, diverses règles de comportement et caractéristiques individuelles au niveau microscopique sur l’émergence de macroscopiques structures comportementales chez l’homme. Un avantage important est que le paradigme offre strictement contrôlables paramètres expérimentaux définis par expérimentateurs, rendant possible pour la manipulation de mesurer les résultats d’une expérience unique ou de comparer des expériences multiples. Le terrain de jeu virtuel peut être configuré selon les exigences de la conception de l’étude, et des canaux de communication sensorielle entre les participants peuvent être éliminés ou réduits selon les paramètres de l’expérience. En outre, affordances environnementales peuvent être en forme (par exemple, un consensus compétitive, non concurrentiels et paramètres de sauvetage). Ainsi, notre plateforme applique la validité interne (c'est-à-dire, correspondant à la forme de l’étude autant que possible aux questions de la recherche) en offrant la possibilité de manipuler et de contrôle des variables pertinentes à la question spécifique de recherche, à l’aide données de mouvement humain-régie pour examiner le mouvement humain. Expériences sur le terrain rendent les avantages en termes de validité externe (généralisabilité) des résultats15,20,21 au monde réel, parce qu’ils n’empêchent pas les effets d’inconnue incontrôlable/minauderies social indices ainsi que des comportements et para-non-verbale chez les humains1.
L’informatique multi-agents jeu en nid d’abeille a été d’enquêter sur l’apparition de la coordination et les modèles de leadership des joueurs humains en déplaçant leurs avatars sur le terrain de jeu virtuel. Participants ont eu seulement des informations locales sur des incitations monétaires procurables sur les hexagones de but, qui comprenait l’incitatif pour la cohésion de groupe basée sur la multiplication des récompenses monétaires par le nombre de joueurs qui ont aussi fini sur le même objectif hexagone. Dans notre première série d’études, nous avons limité le montage à deux paramètres simples de l’essaimage de comportement (alignement et cohésion) et réduit le transfert d’information mutuelle à « lecture/transmission » du seul mouvement comportement des autres participants. Nous avons fait varier le rayon de vue d’autres comportements de mouvement participant soit une vue globale ou locale de l’aire de jeu virtuel, qui se compose de 97 petits hexagones et limité les ressources du mouvement non réutilisables (déplacements possibles) des joueurs.
La forme et les éléments de la plate-forme virtuelle et les paramètres définis par l’expérimentateur de pouvoir être joué sur ladite plateforme de jeux peuvent être conçus selon les questions de recherche spécifiques. Selon le but de la recherche, la taille de l’aire de jeu peut être changée ; les couleurs, formes et significations des avatars peuvent être adaptées ; ressources peuvent être mises en œuvre ; et la structure de la récompense et le contenu peuvent varier. Plus ou moins information, incertitude et préférences en conflit peuvent également être mis en œuvre22. Contrôle et diverses informations de joueur-vision globale sont également possibles. Par conséquent, via des instructions expérimentales, les affordances environnementales de l’expérience peuvent être altérée (par exemple, un scénario de consensus vs évasion). Dans la section suivante, nous permettra de clarifier comment ces variables peuvent être appliqués en décrivant une étude réelle que certains de ces paramètres utilisés pour répondre aux questions de l’étude spécifique.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width:572px;" width="573">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Notebooks</td>
			<td style="width:71px;"></td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:216px;">Partition walls between work stations</td>
			<td style="width:71px;"></td>
			<td style="width:119px;"></td>
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			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Earplugs</td>
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			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Equipment for LAN installation</td>
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the honeycomb paradigm for research on collective human behavior

Comportement humain collectif comme le mouvement de groupe montre souvent surprenant des patrons et des régularités, tels que l’émergence de leadership. La littérature récente a révélé que ces patrons, souvent visibles à l’échelle mondiale du groupe, sont fondées sur des comportements auto-organisé, individuels qui suivent plusieurs paramètres les simples. Comprendre la dynamique du comportement collectif humain peut aider à améliorer la coordination et la direction dans les scénarios de groupe et de la foule, telles qu’identifier l’idéal pour l’installation et le nombre d’issues de secours dans les bâtiments.
Dans cet article, nous présentons le paradigme expérimental en nid d’abeille, ce qui permet d’étudier systématiquement les conditions et les effets du comportement collectif humain. Ce paradigme utilise une plate-forme informatique multi-utilisateurs, offrant un cadre qui peut être en forme et adapté aux différents types de questions de recherche. Situationnelles conditions (p. ex., les rapports coûts-avantages pour un comportement spécifique, ressources, différents degrés d’incertitude et incitations monétaires) peuvent être déterminées par les expérimentateurs, selon la question de recherche. Les mouvements de chaque participant sont enregistrés par le serveur comme coordonnées hexagonales avec des estampilles avec une précision de 50 ms et avec ID individuels. Ainsi, une mesure peut être définie sur le terrain de jeu et des paramètres de mouvement (par exemple, distances, vitesse, clusters, etc.) des participants peuvent être mesurées au fil du temps. Données de mouvement peuvent à son tour être associées non informatisés des données des questionnaires a recueilli dans le même montage.
Le paradigme de nid d’abeilles prépare le terrain pour les nouveaux types d’expériences de mouvement humain. Nous montrons ici que ces expériences peuvent afficher les résultats avec une validité interne suffisante d’une manière significative approfondir notre compréhension du comportement collectif humain.

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The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior

Nous présentons ici le jeu sur ordinateur, multi-agents en nid d’abeille, qui permet des investigations expérimentales du mouvement humain collectif comportement via la noir-dot-avatars sur un terrain de jeu du hexagonal 2D virtuel. Des conditions expérimentales différentes, comme des incitations variables sur les champs de l’objectif ou le rayon de la vision, peuvent être réglées, et leurs effets sur le comportement de mouvement humain peuvent être l’objet d’une enquête.

Le paradigme de nid d’abeilles pour la recherche sur le comportement humain collectif

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

Le jeu multi-agents basé sur ordinateur HoneyComb, fournit un paradigme expérimental pour étudier la coordination des mouvements humains, le leadership et d’autres types de comportement collectif. À l’aide du paradigme HoneyComb, des données temporelles spatiales sur le comportement des mouvements individuels peuvent être recueillies et le développement de modèles comportementaux et de structures collectives peut être analysé. Notre vision est que HoneyComb fournirait de nouvelles stratégies pour protéger les foules, par exemple, il peut avoir une réponse rapide identifier des approches affectives pour conduire une foule à la sécurité.Tant qu’un lan stable et java environnements de temps d’exploitation sont installés pour chaque poste de travail, il ne devrait pas y avoir de problèmes d’exploitation des logiciels tous les ordinateurs de la station de travail. Une démonstration visuelle du jeu HoneyComb qui permettra aux utilisateurs potentiels d’arpenter l’ensemble du processus de mise en place et d’exécution de l’expérience jusqu’à l’achèvement. Marie Ritter, doctorante de mon laboratoire, démontrera la procédure.Sélectionnez un emplacement loin d’une zone à fort trafic, comme dans le laboratoire informatique ou dans une autre zone spécifiée avec des postes de travail individuels qui peuvent être configurés comme un réseau local. Prévoir l’utilisation d’un ordinateur portable de 10 à 12 ordinateurs portables du même type pour l’expérience sur des tables de poste de travail individuelles avec des chaises. Avec un ordinateur centralisé pour fonctionner comme le serveur.Connectez les ordinateurs portables à l’ordinateur serveur via des câbles ethernet et un commutateur réseau pour créer un réseau local tel qu’illustré. Le programme serveur et les programmes clients ont besoin d’un environnement java run-time qui est disponible sur tous les systèmes d’exploitation communs. Installer des murs de cloison entre les différents postes de travail afin d’empêcher la communication sensorielle visuelle entre les participants voisins.Acquérir un bouchon d’oreille à usage personnel qui sera distribué à tous les participants afin d’éviter une communication audible entre les participants. Le jour de la procédure, assignez les participants à leurs postes de travail et donnez les instructions finales avant que les participants n’insèrent leurs bouchons d’oreille. Il est crucial pour l’expérience que les participants ne parlent pas ou ne communiquent pas autrement les uns avec les autres en attendant d’entrer dans la salle du poste de travail ou tout en jouant au jeu HoneyComb.Ensuite, cliquez bien, pour commencer la session. L’expérience ne sera désormais contrôlée que par les instructions sur les écrans visibles par les participants. Lorsque tous les participants ont cliqué pour indiquer qu’ils ont fini de lire les instructions, observez si les participants contrôlent leurs points d’avatar sur leurs champs de jeu virtuels HoneyComb 97 hexagonaux.Que les participants commencent la phase de test au centre du champ, puis cliquent à gauche dans le petit hexagone adjacent de leur choix pour déplacer leur point d’avatar sur le terrain de jeu virtuel HoneyComb selon les instructions précédemment fournies à l’écran. Seuls les champs adjacents peuvent être sélectionnés. Après chaque mouvement, une petite queue apparaîtra pendant 4000 millisecondes indiquant la dernière direction à partir de laquelle chaque participant a suivi.Permettez à chaque participant de participer à l’expérience une seule fois afin d’éviter d’éventuels biais. Une fois le jeu terminé, demande aux participants de remplir des questionnaires évaluant leur situation démographique. Cinq grands facteurs personnels, les niveaux perçus de stress ou de calme et la satisfaction salariale.Pendant que les participants remplissent leurs questionnaires, préparez des enveloppes anonymes avec la somme d’argent appropriée gagnée dans le jeu HoneyComb en fonction des montants calculés sur l’écran du serveur. Distribuez ensuite les paiements gagnés aux participants à leur sortie de la zone de test et fermez le programme serveur. Lorsque le programme serveur a terminé la fermeture, transférez les données dans deux fichiers texte, marqués par le jour et l’horodatage de l’expérience sur une clé USB.Dans l’expérience représentative, deux membres de groupes minoritaires ont été informés de l’emplacement d’un, deux euro prix hexagonaux et cinq, un euro hexagone prix. Les huit membres du groupe majoritaire n’ont pas été informés de l’hexagone de prix de deux euros et ont plutôt été montrés les emplacements de six hexagones d’or d’un euro également récompensés. Aucun participant n’a été informé qu’il y avait deux sous-groupes différents.Au cours de cette expérience basée uniquement sur leurs mouvements sans communication visuelle ou audible. Le groupe minoritaire de deux personnes a mené avec succès les 80% restants des participants au prix de deux euros, même si la perception des participants était limitée aux avatars adjacents sur le terrain de jeu. Étonnamment, ni les variables personnelles ni la connaissance de l’informatique parmi les participants minoritaires n’ont joué un rôle crucial dans leur succès.Voici les principales distances entre les membres du groupe heures supplémentaires pour l’ensemble du groupe, par rapport aux deux joueurs qui ont été informés de l’emplacement de la récompense élevée deux ballons d’or euro et huit joueurs non informés sont affichés. À la fin de la partie, un joueur mal informé avait perdu le groupe et était arrivé sur un seul terrain en or euro. Il est important de trouver un endroit avec suffisamment d’espace pour les 10 à 12 participants et leurs postes de travail et de laisser les participants ne pas communiquer en attendant le match ou pendant le match.Le jeu pourrait être modifié avec des informations environnementales, telles que différentes histoires de couverture, avatars participants distincts ou de la communication via la signalisation pour analyser les comportements collectifs dans différents paramètres. Notre nouvelle approche pour mener des recherches sur le leadership peut être utilisée pour évaluer la façon dont les dirigeants d’un groupe émergent. Et dépendent de la suiveur des autres pour un leadership réussi.

Research

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