Name: the collective trust game: an online group adaptation of the trust game based on the honeycomb paradigm
Uploaded: 2022-10-20T13:00:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about The Collective Trust Game: An Online Group Adaptation of the Trust Game Based on the HoneyComb Paradigm at JoVE.com

Diese Forschung erhielt keine Drittmittel.

Die Datenerhebung und Datenanalyse in diesem Projekt wurde von der Ethikkommission des Georg-Elias-Müller-Instituts für Psychologie der Universität Göttingen genehmigt (Antrag 289/2021); das Protokoll folgt den Richtlinien zur Humanforschung der Ethikkommissionen des Georg-Elias-Müller-Instituts für Psychologie. Die CTG-Software kann vom OSF-Projekt heruntergeladen werden (DOI 10.17605/OSF. IO/U24PX) unter dem Link: https://s.gwdg.de/w88YNL.
1. Technisches Setup vorbereiten</strong...

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Das CTG bietet Forschern die Möglichkeit, das klassische BDM1 für Gruppen anzupassen und emergente Prozesse innerhalb der Gruppen eingehend zu beobachten. Während andere Arbeiten23,24,25,26 bereits versucht haben, das BDM1 an Gruppeneinstellungen anzupassen, ist die einzige Möglichkeit, auf Gruppenprozesse zuzugreifen, in diesen Studien mühsa...

Das Collective Trust Game (CTG) bietet die Möglichkeit, kollektives Vertrauen online innerhalb einer Gruppe von Menschen zu messen. Es verallgemeinert das ursprüngliche Trust Game von Berg, Dickhaut und McCabe1 (BDM) auf Gruppenebene und kann kollektives Vertrauen in seine emergenten Qualitäten 2,3,4 sowie verwandte Konzepte wie Fairness, Reziprozität oder Vorwärtssignalisierung erfassen und quantifizieren.
Frühere Forschungen konzeptualisieren Vertrauen meist als ein rein zwischenmenschliches Konstrukt, zum Beispiel zwischen einem Führer und einem Anhänger5,6, ohne höhere Analyseebenen. Gerade in organisatorischen Kontexten reicht dies möglicherweise nicht aus, um Vertrauen ganzheitlich zu verstehen, daher besteht ein großer Bedarf, die Prozesse zu verstehen, durch die Vertrauen auf Gruppenebene aufgebaut (und abnimmt).
In jüngster Zeit hat die Vertrauensforschung mehr Mehrebenendenken integriert. Fulmer und Gelfand7 überprüften eine Reihe von Studien zum Thema Vertrauen und kategorisierten sie nach dem Analyseniveau, das in jeder Studie untersucht wird. Die drei verschiedenen Analyseebenen sind zwischenmenschlich (dyadisch), gruppen- und organisatorisch. Wichtig ist, dass Fulmer und Gelfand7 zusätzlich zwischen verschiedenen Referenten unterscheiden. Die Referenten sind die Entitäten, auf die Vertrauen gerichtet ist. Dies bedeutet, dass, wenn "A B an X vertraut", dann wird A (der Investor in wirtschaftlichen Spielen) durch die Ebene (Individuum, Gruppe, Organisation) und B (der Treuhänder) durch den Referenten (Individuum, Gruppe, Organisation) repräsentiert. X steht für eine bestimmte Domäne, auf die sich Vertrauen bezieht. Dies bedeutet, dass X alles sein kann, wie eine allgemein positive Neigung, aktive Unterstützung, Zuverlässigkeit oder finanzieller Austausch wie in Wirtschaftsspielen1.
Hier wird kollektives Vertrauen auf der Grundlage der Definition von zwischenmenschlichem Vertrauen8 von Rousseau und Kollegen und ähnlich wie frühere Studien über kollektives Vertrauen 9,10,11,12,13,14 definiert; Kollektives Vertrauen umfasst die Absicht einer Gruppe, Verletzlichkeit zu akzeptieren, basierend auf positiven Erwartungen an die Absichten oder das Verhalten einer anderen Person, Gruppe oder Organisation. Kollektives Vertrauen ist ein psychologischer Zustand, der von einer Gruppe von Menschen geteilt wird und in Interaktion zwischen dieser Gruppe gebildet wird. Der entscheidende Aspekt des kollektiven Vertrauens ist daher die Gemeinsamkeit innerhalb einer Gruppe.
Dies bedeutet, dass die Forschung über kollektives Vertrauen über einen einfachen Durchschnitt individueller Prozesse hinausblicken und kollektives Vertrauen als emergentes Phänomen konzeptualisieren muss 2,3,4, da neue Entwicklungen in der Gruppenwissenschaft zeigen, dass Gruppenprozesse fließend, dynamisch und emergent sind 2,15. Wir definieren Emergenz als einen "Prozess, durch den untergeordnete Systemelemente interagieren und durch diese Dynamik Phänomene erzeugen, die sich auf einer höheren Ebene des Systems manifestieren"16 (S. 335). Vorgeschlagen sollte dies auch für das kollektive Vertrauen gelten.
Forschung, die den Fokus auf Entstehung und Dynamik von Gruppenprozessen widerspiegelt, sollte geeignete Methoden17 verwenden, um diese Qualitäten zu erfassen. Der aktuelle Stand der kollektiven Vertrauensmessung scheint jedoch hinterherzuhinken. Die meisten Studien haben eine einfache Mittelungstechnik für die Daten jedes Individuums in der Gruppe 9,10,12,13,18 verwendet. Dieser Ansatz hat wohl nur wenig prädiktive Gültigkeit2, da er außer Acht lässt, dass Gruppen nicht einfach Aggregationen von Individuen sind, sondern übergeordnete Entitäten mit einzigartigen Prozessen. Einige Studien haben versucht, diese Nachteile anzugehen: Eine Studie von Adams19 verwendete einen latenten variablen Ansatz, während Kim und Kollegen10 Vignetten verwendeten, um das kollektive Vertrauen zu schätzen. Diese Ansätze sind insofern vielversprechend, als sie kollektives Vertrauen als übergeordnetes Konstrukt anerkennen. Doch wie Chetty und Kollegen20 bemerken, fehlen umfragebasierten Maßnahmen Anreize, wahrheitsgemäß zu antworten, so dass die Forschung über Vertrauen zunehmend verhaltens- oder anreizkompatible Maßnahmen angenommen hat21,22.
Dieses Problem wird durch eine Reihe von Studien angesprochen, die eine Verhaltensmethode, nämlich das BDM1, angepasst haben, um von Gruppen23,24,25,26 gespielt zu werden. Im BDM treten zwei Parteien entweder als Investoren (A) oder als Treuhänder (B) auf. In diesem sequentiellen Wirtschaftsspiel erhalten sowohl A als auch B eine anfängliche Ausstattung (z. B. 10 Euro). Dann muss A entscheiden, wie viel, wenn überhaupt, von seiner Stiftung er an B senden möchte (z. B. 5 Euro). Dieser Betrag wird dann vom Experimentator verdreifacht, bevor B entscheiden kann, wie viel, wenn überhaupt, des erhaltenen Geldes (z. B. 15 Euro) er an A zurücksenden möchte (z. B. 7,5 Euro). Der Geldbetrag, den A an B sendet, wird operationalisiert, um das Vertrauensniveau von A gegenüber B zu sein, während der Betrag, den B zurücksendet, verwendet werden kann, um die Vertrauenswürdigkeit von B oder den Grad der Fairness in der Dyade von A und B zu messen. Eine große Anzahl von Forschungen hat das Verhalten in dyadischen Vertrauensspielen untersucht27. Das BDM kann sowohl als sogenanntes "One-Shot"-Spiel gespielt werden, bei dem die Teilnehmer das Spiel nur einmal mit einer bestimmten Person spielen, als auch in wiederholten Runden, in denen Aspekte wie Reziprozität28,29 sowie Vorwärtssignalisierung eine Rolle spielen können.
In vielen Studien, die den BDM für die Gruppen23,24,25,26 angepasst haben, wurden entweder der Investor, der Treuhänder oder beide Rollen von Gruppen gespielt. Keine dieser Studien erfasste jedoch Gruppenprozesse. Die einfache Ersetzung von Individuen durch Gruppen in Studiendesigns entspricht nicht den Standards, die Kolbe und Boos17 oder Kozlowski15 für die Untersuchung emergenter Phänomene aufgestellt haben. Um diese Lücke zu schließen, wurde das CTG entwickelt.
Ziel der Entwicklung des CTG war es, ein Paradigma zu schaffen, das das weit verbreitete BDM1 mit einem Ansatz kombiniert, der kollektives Vertrauen als emergentes verhaltensbasiertes Konstrukt erfasst, das von einer Gruppe geteilt wird.
Das CTG basiert auf dem HoneyComb-Paradigma von Boos und Kollegen30, das auch im Journal of Visualized Experiments31 veröffentlicht wurde und nun für den Einsatz in der Vertrauensforschung angepasst wurde. Wie von Ritter und Kollegen32 beschrieben, ist das HoneyComb-Paradigma "eine computerbasierte virtuelle Spielplattform mit mehreren Agenten, die entwickelt wurde, um alle sensorischen und Kommunikationskanäle mit Ausnahme der Wahrnehmung von Avatarbewegungen der Teilnehmer auf dem Spielfeld zu eliminieren" (S. 3). Das HoneyComb-Paradigma eignet sich besonders für Forschungsgruppenprozesse, da es Forschern ermöglicht, die Bewegung von Mitgliedern einer realen Gruppe mit räumlich-zeitlichen Daten aufzuzeichnen. Man könnte argumentieren, dass HoneyComb neben der Gruppeninteraktionsanalyse17 eines der wenigen Werkzeuge ist, mit denen Forscher Gruppenprozesse sehr detailliert verfolgen können. Im Gegensatz zur Gruppeninteraktionsanalyse ist die quantitative Analyse der räumlich-zeitlichen Daten von HoneyComb weniger zeitintensiv. Darüber hinaus ermöglicht die reduktionistische Umgebung und die Möglichkeit, jegliche zwischenmenschliche Kommunikation zwischen den Teilnehmern mit Ausnahme der Bewegung auf dem Spielfeld auszuschließen, den Forschern, Störfaktoren (z. B. körperliche Erscheinung, Stimme, Gesichtsausdrücke) zu begrenzen und Experimente mit hoher interner Gültigkeit zu erstellen. Während es schwierig ist, alle einflussreichen Aspekte eines Gruppenprozesses in Studien zu identifizieren, die Gruppendiskussionsdesigns verwenden33, ermöglicht der Fokus auf grundlegende Prinzipien der Gruppeninteraktion in einem Bewegungsparadigma den Forschern, alle Aspekte des Gruppenprozesses in diesem Experiment zu quantifizieren. Darüber hinaus haben frühere Forschungen proxämisches Verhalten34 verwendet, um den Raum zwischen sich und einem anderen Individuum zu reduzieren, um Vertrauenzu untersuchen 35,36.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/63600/63600fig01.jpg"> Abbildung 1: Schematische Übersicht des CTG. (A) Schematischer Ablauf einer CTG-Runde. (B) Anfängliche Platzierung der Avatare zu Beginn der Runde. Die drei blau gefärbten Investoren stehen auf dem Anfangsfeld "0". Der gelbe Treuhänder steht auf dem Anfangsfeld "0". (C) Screenshot während der Investitionsphase, der drei Investoren (blaue Avatare) auf der unteren Hälfte des Spielfelds zeigt. Einer (großer blauer Avatar) steht derzeit auf "12", zwei Investoren stehen derzeit auf "24". Zwei Avatare haben Schwänze (gekennzeichnet durch orangefarbene Pfeile). Die Schwänze zeigen an, aus welcher Richtung sie sich in ihr aktuelles Feld bewegt haben (z. B. hat sich ein Investor (großer blauer Avatar) gerade von "0" auf "12" bewegt). Der Avatar ohne Schwanz steht seit mindestens 4000 ms auf diesem Feld. (D) Screenshot während der Rückkehrphase, der einen Treuhänder (gelber Avatar) und die obere Hälfte des Spielfeldes zeigt. Der Treuhänder steht derzeit auf "3/6" und ist kürzlich von "2/6" dorthin gezogen, wie durch den Schwanz angezeigt. Die blaue Zahl unten (36) zeigt die Investition der Anleger an. Die gelbe Zahl, die durch den Pfeil angezeigt wird, ist die aktuelle Rendite (54), wie in der Mitte des Spielfelds dargestellt. Die Rendite errechnet sich wie folgt: (investieren (36 Cent) x 3) x aktueller Renditeanteil (3/6) = 54 Cent. (E) Pop-up-Fenster, das den Teilnehmern Feedback gibt, wie viel sie während der Runde verdient haben, und 15 Sekunden lang nach Ablauf der Auszeit des Treuhänders angezeigt wird. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/63600/63600fig01large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.</a>
Das Hauptverfahren des CTG (Abbildung 1A) orientiert sich eng am Verfahren des BDM1, um die Ergebnisse mit früheren Studien mit diesem ökonomischen Spiel vergleichbar zu machen. Da das HoneyComb-Paradigma auf dem Bewegungsprinzip basiert, geben die Teilnehmer den Betrag an, den sie investieren oder zurückgeben möchten, indem sie ihren Avatar auf das kleine Sechseckfeld bewegen, das einen bestimmten Geldbetrag oder Bruchteil anzeigt, der zurückgegeben werden soll (Abbildung 1C, D). Vor jeder Runde werden sowohl die Anleger als auch die Treuhänder mit einem bestimmten Geldbetrag (z. B. 72 Cent) ausgestattet, wobei die Anleger in der unteren Hälfte des Spielfelds und die Treuhänder in der oberen Hälfte des Spielfelds platziert werden (Abbildung 1B). In der Standardeinstellung dürfen sich die Anleger zuerst bewegen, während die Treuhänder still bleiben. Die Anleger bewegen sich über das Spielfeld, um anzugeben, wie viel, wenn überhaupt, ihrer Stiftung sie an den Treuhänder senden möchten (Abbildung 1C). Durch das Hin- und Herbewegen auf dem Feld können die Teilnehmer auch anderen Investoren mitteilen, wie viel sie an den Treuhänder senden möchten. Je nach Konfiguration müssen die Teilnehmer einstimmig entscheiden, wie viel sie investieren möchten, indem sie nach Erreichen des Timeouts auf einem Spielfeld zusammenlaufen. Einstimmige Entscheidungen waren erforderlich, um durchzusetzen, dass Investoren miteinander interagieren müssen, anstatt nur nebeneinander zu spielen. Kommen die Anleger zu keiner gemeinsamen Entscheidung, wird eine Strafe (z.B. 24 Cent) von ihrem Konto abgezogen. Dies wurde umgesetzt, um sicherzustellen, dass die Anleger hoch motiviert sind, ein gemeinsames Maß an kollektivem Vertrauen zu erreichen. Sobald die Zeit der Anleger abgelaufen ist, wird das investierte Geld multipliziert und an die Treuhänder gesendet, die sich dann bewegen dürfen, während die Anleger still bleiben. Die Treuhänder zeigen durch Bewegung an, wie viel sie an die Anleger zurückgeben möchten (Abbildung 1D). Die verfügbaren Renditeoptionen werden als Bruchteile auf dem Spielfeld angezeigt, um die kognitive Belastung der Treuhänder vergleichsweise gering zu halten. Das Spielfeld, auf dem die Treuhänder nach Ablauf ihrer zugewiesenen Zeit stehen, gibt an, welcher Anteil (z. B. 4/6) an die Anleger zurückgegeben wird. Die Runde endet mit einem Pop-up (Abbildung 1E), das für jeden Teilnehmer zusammenfasst, wie viel er in dieser Runde verdient hat und wie hoch sein aktueller Kontostand ist.
Runden sollten mehrmals wiederholt werden. Forscher sollten die Teilnehmer das CTG für mindestens 10 oder 15 Runden in den gleichen Rollen spielen lassen. Dies ist notwendig, da kollektives Vertrauen ein emergentes Konstrukt ist und sich bei wiederholten Interaktionen innerhalb einer Gruppe entwickeln muss. In ähnlicher Weise werden andere Konzepte wie Forward-Signaling (d. h. das Erzielen hoher Renditen von Treuhändern mit hohen Investitionen in der nächsten Runde) nur in wiederholten Interaktionen auftauchen. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dass die Teilnehmer die genaue Anzahl der zu spielenden Runden nicht kennen, da sich gezeigt hat, dass sich das Verhalten drastisch ändern kann, wenn sich die Teilnehmer bewusst sind, dass sie die letzte Runde spielen (d.h. mehr unfaires Verhalten oder Ablenkungen in Wirtschaftsspielen37,38).
Auf diese Weise liefert die CTG Informationen über die Entstehung kollektiven Vertrauens auf mehreren Ebenen. Erstens sollte das Niveau des kollektiven Vertrauens, das in der Endrunde gezeigt wurde, eine genaue Darstellung des gemeinsamen Vertrauensniveaus sein, das die Anleger gegenüber dem/den Treuhänder haben. Zweitens kann der in jede Runde investierte Betrag als Ersatz für die Entstehung von kollektivem Vertrauen über wiederholte Interaktionen dienen. Drittens geben Bewegungsdaten Aufschluss über den Gruppenprozess, der bestimmt, wie viel Geld in jede Runde investiert wird.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Data Analysis Software and Packages</td>
			<td>R</td>
			<td>version 4.2.1 (2022-06-23 ucrt)</td>
			<td>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).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Data Analysis Software and Packages</td>
			<td>R Studio</td>
			<td>version 2022.2.3.492 &#34;Prairie Trillium&#34;</td>
			<td>RStudio Team RStudio: Integrated Development Environment for R. at [http://www.rstudio.com/]. RStudio, PBC. Boston, MA. (2020).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Data Analysis Software and Packages</td>
			<td>ggplot2</td>
			<td>version 3.3.6</td>
			<td>Wickham, H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. at [https://ggplot2.tidyverse.org]. Springer-Verlag New York. (2016).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Data Analysis Software and Packages</td>
			<td>cowplot</td>
			<td>version 1.1.1</td>
			<td>Wilke, C.O. cowplot: Streamlined Plot Theme and Plot Annotations for &#8220;ggplot2.&#8221; at [https://CRAN.R-project.org/package=cowplot]. (2020).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OnlineQuestionnaireTool</td>
			<td>LimeSurvey</td>
			<td>Community Edition Version 3.28.16+220621&#160;</td>
			<td>Any preferred online questionnaire tool can be used. LimeSurvey or SoSciSurvey are recommended.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Notebooks or PCs</td>
			<td>DELL</td>
			<td>Latitude 7400</td>
			<td>Any laptop that is able to establish a stable Remote Desktop Connection can be used.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Participant Management Software</td>
			<td>ORSEE</td>
			<td>version 3.1.0</td>
			<td>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&#8211;125. https://doi.org/10.1007/s40881-015-0004-4), but other software options might be available.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Program to Open RemoteDesktop Connection</td>
			<td>Remote Desktop Connection (Program distributed with each Windows 10 installation.)</td>
			<td></td>
			<td>The following tools are recommended: RemoteDesktopConnection (for Windows), Remmina (for Linux), or Microsoft Remote Desktop (for Mac OS).</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Server to run RemoteDesktop Environment</td>
			<td>VMware vSphere environment based on vSphere ESXi</td>
			<td>version 6.5</td>
			<td>Ideally provided by IT department of university/institution.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>VideoConference Platform</td>
			<td>BigBlueButton</td>
			<td>Version 2.3</td>
			<td>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.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Virtual Machine running Linux-Installation</td>
			<td>Xubuntu</td>
			<td>version 20.04 &#34;Focal Fossa&#34;</td>
			<td>Other Linux-based systems will also be possible.</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

the collective trust game: an online group adaptation of the trust game based on the honeycomb paradigm

Die Notwendigkeit, Vertrauen in Gruppen ganzheitlich zu verstehen, hat zu einer Welle neuer Ansätze zur Messung des kollektiven Vertrauens geführt. Dieses Konstrukt wird jedoch mit den verfügbaren Forschungsmethoden oft nicht vollständig in seinen emergenten Qualitäten erfasst. In diesem Artikel wird das Collective Trust Game (CTG) vorgestellt, ein computerbasiertes Multi-Agenten-Vertrauensspiel, das auf dem HoneyComb-Paradigma basiert und es Forschern ermöglicht, die Entstehung von kollektivem Vertrauen zu beurteilen. Das CTG baut auf früheren Forschungen zum zwischenmenschlichen Vertrauen auf und passt das weithin bekannte Trust Game an ein Gruppensetting im HoneyComb-Paradigma an. Die Teilnehmer übernehmen entweder die Rolle eines Anlegers oder eines Treuhänders; Beide Rollen können von Gruppen gespielt werden. Anleger und Treuhänder werden zunächst mit einer Geldsumme ausgestattet. Dann müssen die Anleger entscheiden, wie viel, wenn überhaupt, von ihrer Stiftung sie an die Treuhänder senden möchten. Sie kommunizieren ihre Tendenzen sowie ihre endgültige Entscheidung, indem sie sich auf einem Spielfeld hin und her bewegen und mögliche Investitionsbeträge anzeigen. Am Ende ihrer Entscheidungszeit wird der Betrag, auf den sich die Anleger geeinigt haben, multipliziert und an die Treuhänder gesendet. Die Treuhänder müssen mitteilen, wie viel von dieser Investition, wenn überhaupt, sie an die Anleger zurückgeben wollen. Auch dies tun sie, indem sie sich auf dem Spielfeld bewegen. Dieses Verfahren wird über mehrere Runden wiederholt, so dass kollektives Vertrauen durch wiederholte Interaktionen als gemeinsames Konstrukt entstehen kann. Mit diesem Verfahren bietet das CTG die Möglichkeit, die Entstehung kollektiven Vertrauens durch die Aufzeichnung von Bewegungsdaten in Echtzeit zu verfolgen. Das CTG ist in hohem Maße an spezifische Forschungsfragen anpassbar und kann als Online-Experiment mit weniger, kostengünstiger Ausrüstung durchgeführt werden. Dieser Beitrag zeigt, dass das CTG den Reichtum an Gruppeninteraktionsdaten mit der hohen internen Validität und Zeiteffektivität ökonomischer Spiele kombiniert.

Dieser Beitrag präsentiert Ergebnisse einer Pilotstudie, die mit dem CTG mit 16 Teilnehmern (fünf Männer, 11 Frauen; Alter: M = 21, SD = 2,07). Laut Johanson und Brooks42 ist diese Stichprobengröße in einem Pilotexperiment ausreichend, insbesondere wenn sie mit einem qualitativen Ansatz kombiniert wird, um eine hohe Informationsdichte über die subjektiven Erfahrungen der Teilnehmer während des Experiments zu erreichen. Es wird empfohlen, dass immer dann, wenn Forscher beab...

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

Das Collective Trust Game ist ein computerbasiertes Multi-Agenten-Vertrauensspiel, das auf dem HoneyComb-Paradigma basiert und es Forschern ermöglicht, die Entstehung von kollektivem Vertrauen und verwandten Konstrukten wie Fairness, Gegenseitigkeit oder Vorwärtssignalisierung zu bewerten. Das Spiel ermöglicht detaillierte Beobachtungen von Gruppenprozessen durch Bewegungsverhalten im Spiel.

The Collective Trust Game: Eine Online-Gruppenadaption des Trust-Spiels basierend auf dem HoneyComb-Paradigma

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

Das Collective Trust Game ist eine Online-Multi-Agenten-Adaption des Trust-Spiels. im Wabenparadigma. Es ermöglicht Forschern, kollektives Vertrauen und seine Entstehung in Gruppen ganzheitlich zu untersuchen.Dieses Spiel kombiniert die hohe interne Validität eines ökonomischen Spiels mit reichhaltigen räumlichen Zeitdaten, so dass emergente Gruppenprozesse detailliert untersucht werden können. Es ist wichtig, den Teilnehmern zu verbieten, ihren Bildschirm, ihre Kamera, ihr Mikrofon und den Chat zwischen den Teilnehmern zu teilen, um eine vollständige Anonymität zwischen den Teilnehmern zu gewährleisten. Solange der Remote-Desktop korrekt eingerichtet ist und der Experimentator und die Teilnehmer eine stabile Internetverbindung haben, sollte es kein Problem geben, dieses Experiment durchzuführen.Starten Sie zunächst eine Remotedesktopverbindung mit dem Experimentatorbenutzer. Öffnen Sie den freigegebenen Ordner und starten Sie ein Terminal, indem Sie mit der rechten Maustaste in das Verzeichnis klicken und hier Terminal öffnen wählen. Starten Sie dann das Serverprogramm, indem Sie den Befehl in das Terminal eingeben und die Eingabetaste drücken.Stellen Sie als Nächstes eine Remotedesktopverbindung mit den teilnehmenden Benutzern her. Öffnen Sie den freigegebenen Ordner und starten Sie wie bisher ein Terminal in diesem Ordner. Starten Sie die Client-Programme für jeden teilnehmenden Benutzer, indem Sie den Befehl in das Terminal eingeben und die Eingabetaste drücken.Überprüfen Sie, ob in der Server-GUI eine Zeile mit der IP-Adresse jedes Teilnehmerbenutzers angezeigt wird. Überprüfen Sie, ob die Verbindungen für alle teilnehmenden Benutzer korrekt aufgebaut sind. Wenn alle teilnehmenden Benutzer verbunden sind, klicken Sie auf OK. Überprüfen Sie, ob auf den Bildschirmen der teilnehmenden Benutzer der Begrüßungsbildschirm des Experiments angezeigt wird.Lassen Sie alle Teilnehmer zum geplanten Experimentzeitfenster zur Videokonferenz und senden Sie jedem Teilnehmer seine individuellen Login-Daten. Leiten Sie die Teilnehmer an, das Remotedesktopverbindungstool zu öffnen. Weisen Sie die Teilnehmer einer der Anleger- oder Treuhandrollen zu.Lassen Sie Investoren im untersten Feld und Treuhänder im obersten Feld beginnen. Weisen Sie die Teilnehmer an, ihren Avatar zu bewegen, indem Sie mit der linken Maustaste in ein benachbartes Sechseckfeld klicken. Weisen Sie die Teilnehmer an, dass ihr Avatar nach jeder Bewegung 4.000 Millisekunden lang einen kleinen Schwanz anzeigt, der die letzte Richtung angibt, aus der sie sich zum aktuellen Feld bewegt haben.Erlauben Sie den Anlegern, sich von Anfang an zu bewegen, um durch Bewegung anzuzeigen, wie viel sie investieren möchten. Verbieten Sie nach einer gewissen Zeit die Bewegung von Investoren. Erklären Sie in den Anweisungen, dass der investierte Betrag mit einem Faktor multipliziert und an die Treuhänder gesendet wird.Beschränken Sie den Umzug der Treuhänder, solange die Anleger umziehen, indem Sie die Treuhänderzeit auf die Länge der Treuhänder-Auszeit festlegen. Weisen Sie die Treuhänder an, den Bruchteil anzugeben, den sie an die Anleger zurückgeben möchten. Sobald das Treuhand-Timeout erreicht ist, wird das Feld, auf dem die Treuhänder stehen, verwendet, um den Anteil anzugeben, der an die Anleger zurückgegeben wird.Der zurückgegebene Betrag wird in der Mitte des Spielfeldes durch eine gelbe Zahl angezeigt. Lassen Sie das Popup-Fenster den Geldbetrag anzeigen, den die Person am Ende der Runde verdient hat. Wiederholen Sie die Spielrunde nach Bedarf.Sobald alle Runden abgeschlossen sind, bitten Sie die Teilnehmer, einen persönlichen eindeutigen Code zu generieren, damit die Einnahmen im Spiel mit ihrem Namen verbunden werden können, während die Verhaltensdaten anonym bleiben. Nachdem die Teilnehmer den Code generiert haben, zeigen Sie einen Bildschirm an, der die Teilnehmer anweist, zur Videokonferenz zurückzukehren und die Remotedesktopverbindung zu schließen. Sobald das Spiel beendet ist, stellen Sie sicher, dass alle Teilnehmer die Remotedesktopverbindung geschlossen haben.Lassen Sie die Teilnehmer Fragebögen ausfüllen, die für eine bestimmte Forschungsfrage geeignet sind. Während die Teilnehmer die Fragebögen ausfüllen, schließen Sie das Serverprogramm auf dem Experimentatorbenutzer, indem Sie auf Stop and Exit klicken. Dadurch wird auch das Programm für die teilnehmenden Benutzer geschlossen.Übertragen und sichern Sie die Daten in Form von CSV- und TXT-Dateien pro Gruppe und Experimentzeitfenster, das durch einen Tag und einen Zeitstempel des Experiments gekennzeichnet ist. Schließen Sie alle Remotedesktopverbindungen. In einer Pilotprobe berichteten die Teilnehmer, dass das Spiel ziemlich intuitiv war und eine 30-Sekunden-Auszeit ungefähr richtig war.Basierend auf den Antworten auf offene Fragen der Pilotstichprobe waren die Teilnehmer mit dem Rekrutierungsprozess und dem Online-Verfahren, der Wahrung der Anonymität im Experiment und der Klarheit der Anweisungen und Informationen sowie der Logik des Spiels zufrieden. Die meisten Teilnehmer waren mit dem Design der Avatare zufrieden, obwohl nur die Hälfte von ihnen Gefühle angab, die durch ihren Avatar ausreichend repräsentiert wurden. Die Teilnehmer berichteten über Verhaltensstrategien wie Gewinnmaximierung oder Absichten, das Verhalten von Mitspielern zu beeinflussen.Diese Strategien passen gut zum ökonomischen Spielcharakter des Collective Trust Game. Mit einem Collective Trust Game können Vertrauens- und Fairnessverhalten ebenso untersucht werden wie die Prozesse, die deren Entstehung fördern oder behindern.

Research

JoVE Journal

Behavior

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Forschung

Verhalten

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