משחק האמון הקולקטיבי: עיבוד קבוצתי מקוון של משחק האמון המבוסס על פרדיגמת חלת הדבש

Summary

משחק האמון הקולקטיבי הוא משחק אמון מבוסס מחשב ורב-סוכנים המבוסס על פרדיגמת חלת הדבש, המאפשרת לחוקרים להעריך את הופעתה של אמון קולקטיבי ומבנים קשורים, כגון הוגנות, הדדיות או איתות קדימה. המשחק מאפשר תצפיות מפורטות על תהליכים קבוצתיים באמצעות התנהגות תנועתית במשחק.

Abstract

הצורך להבין את האמון בקבוצות באופן הוליסטי הוביל לעלייה בגישות חדשות למדידת אמון קולקטיבי. עם זאת, מבנה זה לעתים קרובות אינו נלכד במלואו בתכונותיו המתהוות על ידי שיטות המחקר הזמינות. במאמר זה מוצג משחק האמון הקולקטיבי (CTG), משחק אמון מבוסס מחשב, מרובה סוכנים, המבוסס על פרדיגמת חלת הדבש, המאפשרת לחוקרים להעריך את הופעתה של אמון קולקטיבי. ה- CTG מתבסס על מחקרים קודמים על אמון בין-אישי ומתאים את משחק האמון הידוע להגדרה קבוצתית בפרדיגמת חלת הדבש. המשתתפים לוקחים על עצמם תפקיד של משקיע או נאמן; שני התפקידים יכולים להיות משוחקים על ידי קבוצות. בתחילה, המשקיעים והנאמנים ניחנים בסכום כסף. לאחר מכן, המשקיעים צריכים להחליט כמה, אם בכלל, מההקדש שלהם הם רוצים לשלוח לנאמנים. הם מתקשרים את נטיותיהם כמו גם את החלטתם הסופית על ידי תנועה קדימה ואחורה בשדה משחק המציג סכומי השקעה אפשריים. בתום מועד החלטתם, הסכום עליו הסכימו המשקיעים מוכפל ונשלח לנאמנים. הנאמנים צריכים לתקשר כמה מההשקעה הזו, אם בכלל, הם רוצים להחזיר למשקיעים. שוב, הם עושים זאת על ידי תנועה על שדה המשחק. הליך זה חוזר על עצמו במשך סבבים מרובים, כך שאמון קולקטיבי יכול להתגלות כמבנה משותף באמצעות אינטראקציות חוזרות ונשנות. עם הליך זה, CTG מספק את ההזדמנות לעקוב אחר הופעתה של אמון קולקטיבי בזמן אמת באמצעות הקלטה של נתוני תנועה. ה- CTG ניתן להתאמה אישית רבה לשאלות מחקר ספציפיות וניתן להפעיל אותו כניסוי מקוון עם ציוד מועט בעלות נמוכה. מאמר זה מראה כי CTG משלב את העושר של נתוני אינטראקציה קבוצתית עם תוקף פנימי גבוה ויעילות זמן של משחקים כלכליים.

Introduction

משחק האמון הקולקטיבי (CTG) מספק את ההזדמנות למדוד אמון קולקטיבי באינטרנט בתוך קבוצה של בני אדם. הוא מכליל את משחק האמון המקורי של ברג, דיקאוט ומקייב¹ (BDM) לרמה הקבוצתית ויכול ללכוד ולכמת את האמון הקולקטיבי בתכונותיו המתהוות ^2,3,4, כמו גם מושגים קשורים כגון הגינות^, הדדיות או איתות קדימה.

מחקרים קודמים בעיקר תופסים אמון כמבנה בין-אישי בלבד, למשל, בין מנהיג לחסיד ^5,6, למעט רמות גבוהות יותר של ניתוח. במיוחד בהקשרים ארגוניים, ייתכן שזה לא מספיק כדי להבין אמון באופן הוליסטי, ולכן יש צורך גדול להבין את התהליכים שבאמצעותם אמון נבנה (ופוחת) ברמה הקבוצתית.

לאחרונה, מחקר אמון שילב חשיבה רב-שכבתית יותר. פולמר וגלפנד⁷ סקרו מספר מחקרים על אמון וסיווגו אותם לפי רמת הניתוח הנחקרת בכל מחקר. שלוש רמות הניתוח השונות הן בין-אישיות (דיאדית), קבוצתית וארגונית. חשוב לציין שפולמר וגלפנד⁷ מבחינים גם בין רפרנטים שונים. הרפרנטים הם אותם גופים שאליהם מופנה אמון. משמעות הדבר היא שכאשר “A סומך על B עד X”, אז A (המשקיע במשחקים כלכליים) מיוצג על ידי הרמה (יחיד, קבוצה, ארגונית) ו- B (הנאמן) מיוצג על ידי הרפרנט (יחיד, קבוצה, ארגון). X מייצג תחום ספציפי שאליו מתייחסת אמון. משמעות הדבר היא ש- X יכול להיות כל דבר כגון נטייה חיובית בדרך כלל, תמיכה פעילה, אמינות או חילופי כספים כמו במשחקים כלכליים¹.

כאן, אמון קולקטיבי מוגדר על סמך ההגדרה של רוסו ועמיתיו לאמון בין-אישי⁸, ובדומה למחקרים קודמים על אמון קולקטיבי 9,10,11,12,13,14; אמון קולקטיבי כולל את כוונת הקבוצה לקבל פגיעות המבוססת על ציפיות חיוביות לגבי כוונותיו או התנהגותו של אדם, קבוצה או ארגון אחרים. אמון קולקטיבי הוא מצב פסיכולוגי המשותף לקבוצה של בני אדם ונוצר באינטראקציה בין קבוצה זו. ההיבט המכריע של האמון הקולקטיבי הוא אפוא השיתוף בתוך הקבוצה.

משמעות הדבר היא שמחקר על אמון קולקטיבי צריך להסתכל מעבר לממוצע פשוט של תהליכים אינדיבידואליים ולהמשיג את האמון הקולקטיבי כתופעה מתפתחת ^2,3,4, שכן התפתחויות חדשות במדע הקבוצתי מראות שתהליכים קבוצתיים הם נזילים, דינמיים ומתהווים ^2,15. אנו מגדירים את ההופעה כ”תהליך שבו אלמנטים של מערכת ברמה נמוכה יותר מתקשרים ובאמצעות דינמיקה זו יוצרים תופעות המתבטאות ברמה גבוהה יותר של המערכת”¹⁶ (עמ ‘ 335). לכאורה, זה צריך לחול גם על אמון קולקטיבי.

מחקר המשקף את ההתמקדות בהופעה ובדינמיקה של תהליכים קבוצתיים צריך להשתמש במתודולוגיות מתאימות¹⁷ כדי ללכוד תכונות אלה. עם זאת, נראה כי המצב הנוכחי של מדידת אמון קולקטיבית מפגר מאחור. רוב המחקרים השתמשו בטכניקת ממוצע פשוטה על פני הנתונים של כל פרט בקבוצה 9,10,12,13,18. ניתן לטעון כי לגישה זו יש תוקף ניבוי מועט^{בלבד 2} מכיוון שהיא מתעלמת מכך שקבוצות אינן רק צבירות של יחידים אלא ישויות ברמה גבוהה יותר עם תהליכים ייחודיים. כמה מחקרים ניסו להתמודד עם חסרונות אלה: מחקר של אדמס¹⁹ השתמש בגישה משתנה סמוי, בעוד קים ועמיתיו¹⁰ השתמשו vignettes כדי להעריך אמון קולקטיבי. גישות אלה מבטיחות בכך שהן מכירות באמון קולקטיבי כמבנה ברמה גבוהה יותר. עם זאת, כפי שמציינים צ’אטי ועמיתיו²⁰, למדדים מבוססי סקרים אין תמריצים לענות בכנות, ולכן מחקרים על אמון אימצו יותר ויותר אמצעים התנהגותיים או תואמי תמריצים^21,22.

חשש זה מטופל על ידי מספר מחקרים אשר התאימו שיטה התנהגותית, כלומר BDM¹, להיות שיחק על ידי קבוצות^23,24,25,26. ב-BDM, שני צדדים פועלים כמשקיעים (A) או כנאמנים (B). במשחק כלכלי רציף זה, גם א’ וגם ב’ מקבלים הקדשה ראשונית (למשל, 10 אירו). לאחר מכן, א’ צריך להחליט כמה, אם בכלל, מההקדש שלהם הם רוצים לשלוח ל-B (למשל, 5 יורו). סכום זה משולש על ידי הנסיין, לפני ש-B יכול להחליט כמה, אם בכלל, מהכסף שהתקבל (למשל, 15 אירו) הוא רוצה לשלוח בחזרה ל-A (למשל, 7.5 אירו). סכום הכסף ש-A שולח ל-B הוא רמת האמון של A כלפי B, בעוד שהסכום ש-B שולח בחזרה יכול לשמש למדידת המהימנות של B או מידת ההוגנות בדיאדה של A ו-B. גוף גדול של מחקר חקר התנהגות במשחקי אמון דיאדיים²⁷. ניתן לשחק את ה-BDM הן כמשחק שנקרא ‘ירייה אחת’, שבו המשתתפים משחקים את המשחק רק פעם אחת עם אדם מסוים, והן בסיבובים חוזרים ונשנים, שבהם היבטים כגון הדדיות^28,29 כמו גם איתות קדימה עשויים לשחק תפקיד.

במחקרים רבים שהתאימו את ה-BDM לקבוצות^23,24,25,26, המשקיע^, הנאמן או שני התפקידים שיחקו על ידי קבוצות. עם זאת, אף אחד מהמחקרים הללו לא תיעד תהליכים קבוצתיים. פשוט החלפת יחידים בקבוצות בעיצובי מחקר אינה עומדת בסטנדרטים שקולבה ובוס¹⁷ או קוזלובסקי¹⁵ הציבו לחקירות של תופעות מתפתחות. כדי למלא את הפער הזה, CTG פותחה.

מטרת פיתוח ה- CTG הייתה ליצור פרדיגמה שתשלב את ה- BDM¹ הנפוץ עם גישה הלוכדת אמון קולקטיבי כמבנה מבוסס התנהגות מתפתח המשותף לקבוצה.

ה-CTG מבוסס על פרדיגמת חלת הדבש מאת בוס ועמיתיו³⁰, שפורסמה גם בכתב העת Journal of Visualized Experiments³¹ והותאמה כעת לשימוש במחקרי אמון. כפי שתואר על ידי ריטר ועמיתיו³², פרדיגמת HoneyComb היא “פלטפורמת משחק וירטואלית מבוססת מחשב מרובת סוכנים שנועדה לחסל את כל ערוצי החושים והתקשורת למעט התפיסה של תנועות אווטאר שהוקצו על ידי המשתתפים בשדה המשחק” (עמ ‘3). פרדיגמת חלת הדבש מתאימה במיוחד לתהליכים קבוצתיים של מחקר, שכן היא מאפשרת לחוקרים לתעד את תנועתם של חברי קבוצה אמיתית באמצעות נתונים מרחביים-זמניים. ניתן לטעון כי לצד ניתוח אינטראקציה קבוצתית¹⁷, חלת דבש היא אחד הכלים הבודדים המאפשרים לחוקרים לעקוב אחר תהליכים קבוצתיים בפירוט רב. בניגוד לניתוח אינטראקציה קבוצתית, ניתוח כמותי של הנתונים המרחביים-טמפורליים של חלת דבש הוא פחות עתיר זמן. בנוסף, הסביבה הרדוקציוניסטית והאפשרות להדיר כל תקשורת בינאישית בין המשתתפים למעט התנועה בשדה המשחק מאפשרת לחוקרים להגביל גורמים מבלבלים (למשל, מראה פיזי, קול, הבעות פנים) וליצור ניסויים בעלי תוקף פנימי גבוה. בעוד שקשה לזהות את כל ההיבטים המשפיעים של תהליך קבוצתי במחקרים המשתמשים בעיצובי דיון קבוצתי³³, ההתמקדות בעקרונות בסיסיים של אינטראקציה קבוצתית בפרדיגמת תנועה מאפשרת לחוקרים לכמת את כל ההיבטים של התהליך הקבוצתי בניסוי זה. בנוסף, מחקרים קודמים השתמשו בהתנהגות פרוקסמית³⁴ – כך צמצום המרווח בינך לבין אדם אחר – כדי לחקור אמון^35,36.

איור 1: סקירה סכמטית של ה-CTG. (A) הליך סכמטי של סיבוב CTG אחד. (B) מיקום ראשוני של אווטארים בתחילת הסיבוב. שלושת המשקיעים בצבע כחול עומדים על השדה הראשוני “0”. הנאמן הצהוב עומד על השדה הראשוני “0”. (C) צילום מסך בשלב ההשקעה המציג שלושה משקיעים (אווטארים כחולים) בחצי התחתון של שדה המשחק. אחד (אווטאר כחול גדול) עומד כרגע על “12”, שני משקיעים עומדים כרגע על “24”. לשני אווטארים יש זנבות (מסומנים על ידי חיצים כתומים). הזנבות מציינים מאיזה כיוון הם עברו לשדה הנוכחי שלהם (למשל, משקיע אחד (אווטאר כחול גדול) פשוט עבר מ-“0” ל-“12”). האווטאר ללא זנב עומד על המגרש הזה לפחות 4000 ms. (D) צילום מסך במהלך שלב החזרה המציג נאמן אחד (אווטאר צהוב) ואת החצי העליון של שדה המשחק. הנאמן עומד כיום על “3/6” ועבר לשם לאחרונה מ-“2/6” כפי שמציין הזנב. המספר הכחול למטה (36) מציין את ההשקעה שביצעו המשקיעים. המספר הצהוב, המסומן על ידי החץ, הוא ההחזרה הנוכחית (54) כפי שהיא מתוארת באמצע שדה המשחק. התשואה מחושבת באופן הבא: (להשקיע (36 סנט) x 3) x חלק תשואה נוכחי (3/6) = 54 סנט. (E) חלון קופץ הנותן משוב למשתתפים על הסכום שהרוויחו במהלך הסבב, המוצג במשך 15 שניות לאחר פקיעת פסק הזמן של הנאמן. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של נתון זה.

ההליך העיקרי של ה-CTG (איור 1A) מבוסס באופן הדוק על הנוהל של ה-BDM¹, על מנת לקבל תוצאות דומות למחקרים קודמים שהשתמשו במשחק הכלכלי הזה. מכיוון שפרדיגמת חלת הדבש מבוססת על עקרון התנועה, המשתתפים מציינים את הסכום שהם רוצים להשקיע או להחזיר על ידי העברת האווטאר שלהם לשדה המשושה הקטן שמציין סכום מסוים של כסף או שבר להחזרה (איור 1C,D). לפני כל סבב, גם המשקיעים וגם הנאמנים ניחנו בסכום כסף מסוים (למשל, 72 סנט) כאשר המשקיעים ממוקמים בחצי התחתון של שדה המשחק והנאמנים ממוקמים בחצי העליון של שדה המשחק (איור 1B). בהגדרת ברירת המחדל, המשקיעים רשאים לנוע ראשונים, בעוד הנאמנים נשארים דוממים. המשקיעים נעים על פני שדה המשחק כדי לציין כמה, אם בכלל, מההקדש שלהם הם היו רוצים לשלוח לנאמן (איור 1C). באמצעות תנועה קדימה ואחורה בשטח, המשתתפים יכולים גם לתקשר למשקיעים אחרים כמה הם רוצים לשלוח לנאמן. בהתאם לתצורה, המשתתפים צריכים להגיע להחלטה פה אחד על כמה הם רוצים להשקיע על ידי התכנסות במגרש משחק אחד כאשר פסק הזמן מגיע. נדרשו החלטות פה אחד כדי לאכוף שהמשקיעים צריכים לתקשר זה עם זה, במקום פשוט לשחק אחד לצד השני. אם המשקיעים לא מגיעים להחלטה משותפת, מנוכה קנס (למשל, 24 סנט) מחשבונם. זה יושם כדי להבטיח שלמשקיעים תהיה מוטיבציה גבוהה להגיע לרמה משותפת של אמון קולקטיבי. ברגע שזמנם של המשקיעים נגמר, הכסף המושקע מוכפל ונשלח לנאמנים שיורשו לנוע בזמן שהמשקיעים נשארים דוממים. הנאמנים מציינים באמצעות תנועה כמה הם היו רוצים להחזיר למשקיעים (איור 1D). אפשרויות ההחזרה הזמינות מוצגות כשברים בשדה המשחק כדי לשמור על עומס קוגניטיבי נמוך יחסית על הנאמנים. שדה המשחק שבו עומדים הנאמנים ברגע שהזמן שהוקצב להם אוזל מציין איזה חלק (למשל, 4/6) מוחזר למשקיעים. הסיבוב מסתיים בחלון קופץ (איור 1E) שמסכם עבור כל משתתף כמה הוא הרוויח במהלך אותו סיבוב ומה יתרת החשבון הנוכחי שלו.

יש לחזור על סיבובים מספר פעמים. החוקרים צריכים לבקש מהמשתתפים לשחק את ה-CTG לפחות 10 או 15 סיבובים באותם תפקידים. זה הכרחי מכיוון שאמון קולקטיבי הוא מבנה מתפתח וצריך להתפתח במהלך אינטראקציות חוזרות ונשנות בתוך קבוצה. באופן דומה, מושגים אחרים כמו איתות קדימה (כלומר, קבלת תשואות גבוהות מנאמנים עם השקעות גבוהות בסבב הבא) יופיעו רק באינטראקציות חוזרות ונשנות. עם זאת, חשוב מאוד שהמשתתפים לא יהיו מודעים למספר המדויק של הסיבובים שיש לשחק, שכן הוכח שהתנהגות יכולה להשתנות באופן דרסטי כאשר המשתתפים מודעים לכך שהם משחקים בסיבוב האחרון (כלומר, התנהגות לא הוגנת יותר או סטיות במשחקים כלכליים^37,38).

בדרך זו, CTG מספק מידע על הופעתה של אמון קולקטיבי בכמה רמות. ראשית, רמת האמון הקולקטיבי שהוצגה בסבב האחרון צריכה להיות ייצוג הדוק של רמת האמון המשותפת שהמשקיעים מחזיקים כלפי הנאמן(ים). שנית, הסכום שהושקע בכל סיבוב יכול לשמש פרוקסי להופעת אמון קולקטיבי על פני אינטראקציות חוזרות ונשנות. שלישית, נתוני התנועה שופכים אור על התהליך הקבוצתי שקובע כמה כסף מושקע בכל סבב.

Protocol

איסוף נתונים וניתוח נתונים בפרויקט זה אושרו על ידי ועדת האתיקה של מכון גיאורג-אליאס-מולר לפסיכולוגיה של אוניברסיטת גטינגן (הצעה 289/2021); הפרוטוקול עוקב אחר ההנחיות למחקר בבני אדם של ועדות האתיקה של מכון גיאורג-אליאס-מולר לפסיכולוגיה. ניתן להוריד את תוכנת CTG מפרויקט OSF (DOI 10.17605/OSF. IO/U24PX) תחת הקי?…

Representative Results

מאמר זה מציג תוצאות של מחקר פיילוט שנערך עם CTG עם 16 משתתפים (חמישה גברים, 11 נשים; גיל: M = 21, SD = 2.07). על פי ג’והנסון וברוקס42, גודל מדגם זה מספיק בניסוי פיילוט, במיוחד כאשר הוא משולב עם גישה איכותית כדי להגיע לצפיפות מידע גבוהה על החוויה הסובייקטיבית של המשתתפים במהלך הניסוי…

Discussion

ה-CTG מספק לחוקרים את ההזדמנות להתאים את ה-BDM¹ הקלאסי לקבוצות ולהתבונן לעומק בתהליכים מתפתחים בתוך הקבוצות. בעוד שעבודות אחרות^23,24,25,26 כבר ניסו להתאים את ה-BDM ¹ להגדרות קבוצתיות^, הדרך היחידה לגשת לתהליכי…

Materials

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.