Коллективная трастовая игра: групповая онлайн-адаптация игры доверия, основанной на парадигме HoneyComb

Summary

The Collective Trust Game — это компьютерная многоагентная трастовая игра, основанная на парадигме HoneyComb, которая позволяет исследователям оценивать возникновение коллективного доверия и связанных с ним конструкций, таких как справедливость, взаимность или прямая сигнализация. Игра позволяет детально наблюдать за групповыми процессами через поведение движения в игре.

Abstract

Необходимость целостного понимания доверия к группам привела к всплеску новых подходов к измерению коллективного доверия. Однако эта конструкция часто не полностью улавливается в своих эмерджентных качествах доступными методами исследования. В этой статье представлена Collective Trust Game (CTG), компьютерная, многоагентная трастовая игра, основанная на парадигме HoneyComb, которая позволяет исследователям оценить возникновение коллективного доверия. CTG основывается на предыдущих исследованиях межличностного доверия и адаптирует широко известную игру доверия к групповой обстановке в парадигме HoneyComb. Участники берут на себя роль либо инвестора, либо доверительного управляющего; обе роли могут играть группы. Изначально инвесторы и доверительные управляющие наделяются суммой денег. Затем инвесторы должны решить, сколько, если таковые имеются, своего эндаумента они хотят отправить попечителям. Они сообщают о своих тенденциях, а также о своем окончательном решении, перемещаясь вперед и назад по игровому полю, показывая возможные суммы инвестиций. По истечении времени принятия решения сумма, согласованная инвесторами, умножается и отправляется доверительным управляющим. Попечители должны сообщить, какую часть этих инвестиций, если таковые имеются, они хотят вернуть инвесторам. Опять же, они делают это, двигаясь по игровому полю. Эта процедура повторяется в течение нескольких раундов, чтобы коллективное доверие могло возникнуть как общая конструкция через повторяющиеся взаимодействия. С помощью этой процедуры CTG предоставляет возможность следить за возникновением коллективного доверия в режиме реального времени посредством записи данных о движении. CTG легко настраивается под конкретные исследовательские вопросы и может быть запущена в качестве онлайн-эксперимента с небольшим, недорогим оборудованием. В данной работе показано, что КТГ сочетает в себе богатство данных группового взаимодействия с высокой внутренней валидностью и временной эффективностью экономических игр.

Introduction

Игра коллективного доверия (CTG) предоставляет возможность измерить коллективное доверие в Интернете в группе людей. Он обобщает оригинальную Игру доверия Берга, Дикхаута и Маккейба¹ (BDM) на групповом уровне и может захватывать и количественно оценивать коллективное доверие в его возникающих качествах ^2,3,4, а также связанные с ними концепции, такие как справедливость, взаимность или прямая сигнализация.

Предыдущие исследования в основном концептуализируют доверие как исключительно межличностную конструкцию, например, между лидером и последователем ^5,6, исключая более высокие уровни анализа. Особенно в организационных контекстах этого может быть недостаточно для целостного понимания доверия, поэтому существует большая потребность в понимании процессов, с помощью которых доверие строится (и уменьшается) на групповом уровне.

В последнее время исследования доверия включают в себя более многоуровневое мышление. Фулмер и Гельфанд⁷ рассмотрели ряд исследований о доверии и классифицировали их в соответствии с уровнем анализа, который исследуется в каждом исследовании. Три различных уровня анализа являются межличностным (диадическим), групповым и организационным. Важно отметить, что Фульмер и Гельфанд⁷ дополнительно различают разных референтов. Референтами являются те сущности, на которые направлено доверие. Это означает, что когда «А доверяет от В до Х», то А (инвестор в экономических играх) представлен уровнем (индивидуальный, групповой, организационный), а В (доверительный управляющий) представлен референтом (индивидуальным, групповым, организационным). X представляет определенный домен, к которому относится доверие. Это означает, что X может быть чем угодно, например, в целом положительной склонностью, активной поддержкой, надежностью или финансовыми обменами, как в экономических играх¹.

Здесь коллективное доверие определяется на основе определения межличностного доверия Руссо и его коллег⁸ и аналогично предыдущим исследованиям коллективного доверия 9,10,11,12,13,14; Коллективное доверие включает в себя намерение группы принять уязвимость, основанную на позитивных ожиданиях намерений или поведения другого человека, группы или организации. Коллективное доверие – это психологическое состояние, разделяемое между группой людей и формирующееся во взаимодействии между этой группой. Поэтому важнейшим аспектом коллективного доверия является общность внутри группы.

Это означает, что исследования коллективного доверия должны выходить за рамки простого среднего значения индивидуальных процессов и концептуализировать коллективное доверие как возникающее явление ^2,3,4, поскольку новые разработки в групповой науке показывают, что групповые процессы являются текучими, динамичными и возникающими ^2,15. Мы определяем эмерджентность как «процесс, посредством которого элементы системы более низкого уровня взаимодействуют и через эту динамику создают явления, которые проявляются на более высоком уровне системы»¹⁶ (стр. 335). Предлагается, чтобы это также относилось к коллективному доверию.

Исследования, которые отражают акцент на возникновении и динамике групповых процессов, должны использовать соответствующие методологии¹⁷ для захвата этих качеств. Однако нынешний статус измерения коллективного доверия, как представляется, отстает. В большинстве исследований использовался простой метод усреднения данных каждого человека в группе 9,10,12,13,18. Можно утверждать, что этот подход имеет лишь небольшую прогностическую^{обоснованность 2}, поскольку он игнорирует тот факт, что группы являются не просто агрегациями индивидов, а сущностями более высокого уровня с уникальными процессами. Некоторые исследования пытались устранить эти недостатки: исследование Адамса¹⁹ использовало латентный переменный подход, в то время как Ким и его коллеги¹⁰ использовали виньетки для оценки коллективного доверия. Эти подходы являются многообещающими в том смысле, что они признают коллективное доверие как конструкцию более высокого уровня. Тем не менее, как отмечают Четти и его коллеги²⁰, меры, основанные на опросах, не имеют стимулов для правдивого ответа, поэтому исследования доверия все чаще принимают поведенческие или совместимые со стимулами меры^21,22.

Эта проблема решается в ряде исследований, которые адаптировали поведенческий метод, а именно BDM¹, для групп 23,24,25,26. В BDM две стороны выступают либо в качестве инвесторов (A), либо в качестве доверительных управляющих (B). В этой последовательной экономической игре и А, и В получают начальный эндаумент (например, 10 евро). Затем А должен решить, сколько, если таковой имеется, своего пожертвования они хотели бы отправить В (например, 5 евро). Затем эта сумма утраивается экспериментатором, прежде чем Б может решить, сколько, если таковое имеется, полученных денег (например, 15 евро) он хотел бы отправить обратно в А (например, 7,5 евро). Сумма денег, которую А отправляет В, операционализируется как уровень доверия А к В, в то время как сумма, которую В отправляет обратно, может быть использована для измерения надежности В или степени справедливости в диаде А и В. Большое количество исследований изучало поведение в диадических трастовых играх²⁷. В BDM можно играть как в так называемую игру «один выстрел», в которой участники играют в игру только один раз с конкретным человеком, так и в повторных раундах, в которых такие аспекты, как взаимность ^28,29, а также передача сигналов вперед, могут играть определенную роль.

Во многих исследованиях, которые адаптировали BDM для групп 23,24,25,26, либо инвестор, либо доверительный управляющий, либо обе роли играли группы. Однако ни одно из этих исследований не зафиксировало групповых процессов. Простая замена индивидов группами в исследовательских проектах не соответствует стандартам Кольбе и Бооса¹⁷ или Козловского¹⁵, установленным для исследований эмерджентных явлений. Чтобы заполнить этот пробел, была разработана CTG.

Целью разработки CTG было создание парадигмы, которая сочетала бы широко используемый BDM¹ с подходом, который захватывает коллективное доверие как возникающую поведенческую конструкцию, которая разделяется между группой.

CTG основана на парадигме HoneyComb Boos и его коллег³⁰, которая также была опубликована в Journal of Visualized Experiments³¹ и теперь адаптирована для использования в исследованиях доверия. Как описано Риттером и его коллегами³², парадигма HoneyComb представляет собой «многоагентную компьютерную виртуальную игровую платформу, которая была разработана для устранения всех сенсорных и коммуникационных каналов, кроме восприятия назначенных участником движений аватара на игровом поле» (стр. 3). Парадигма HoneyComb особенно подходит для процессов исследовательских групп, поскольку она позволяет исследователям записывать движение членов реальной группы с помощью пространственно-временных данных. Можно утверждать, что, наряду с анализом группового взаимодействия¹⁷, HoneyComb является одним из немногих инструментов, который позволяет исследователям следить за групповыми процессами в мельчайших подробностях. В отличие от анализа группового взаимодействия, количественный анализ пространственно-временных данных HoneyComb менее трудоемкий. Кроме того, редукционистская среда и возможность исключить все межличностное общение между участниками, кроме движения на игровом поле, позволяет исследователям ограничивать смешанные факторы (например, внешний вид, голос, выражения лица) и создавать эксперименты с высокой внутренней достоверностью. Хотя трудно идентифицировать все влиятельные аспекты группового процесса в исследованиях, использующих групповые дискуссионные проекты³³, акцент на основных принципах группового взаимодействия в парадигме движения позволяет исследователям количественно оценить все аспекты группового процесса в этом эксперименте. Кроме того, в предыдущих исследованиях использовалось проксемическое поведение³⁴, уменьшающее пространство между собой и другим человеком, для изучения доверия^35,36.

Рисунок 1: Схематический обзор КТГ. (A) Схематическая процедура одного раунда КТГ. (B) Первоначальное размещение аватаров в начале раунда. Три инвестора синего цвета стоят на начальном поле «0». Желтый попечитель стоит на начальном поле «0». (C) Скриншот во время фазы инвестирования, показывающий трех инвесторов (синие аватары) в нижней половине игрового поля. Один (большой синий аватар) в настоящее время стоит на «12», два инвестора в настоящее время стоят на «24». Два аватара имеют хвосты (обозначены оранжевыми стрелками). Хвосты указывают, с какого направления они перешли к своему текущему полю (например, один инвестор (большой синий аватар) только что перешел с «0» на «12»). Аватар без хвоста стоял на этом поле не менее 4000 мс. (D) Скриншот во время фазы возврата показывает одного доверенного лица (желтый аватар) и верхнюю половину игрового поля. Попечитель в настоящее время стоит на «3/6» и недавно переместился туда из «2/6», как указано хвостом. Синее число ниже (36) указывает на инвестиции, сделанные инвесторами. Желтое число, обозначенное стрелкой, является текущим возвратом (54), изображенным в середине игрового поля. Доходность рассчитывается следующим образом: (инвестировать (36 центов) х 3) х текущая доля доходности (3/6) = 54 цента. (E) Всплывающее окно, дающее участникам обратную связь о том, сколько они заработали во время раунда, отображаемое в течение 15 секунд после истечения времени ожидания доверительного управляющего. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Основная процедура КТГ (Рисунок 1А) тесно основана на процедуре BDM¹, чтобы сделать результаты сопоставимыми с предыдущими исследованиями с использованием этой экономической игры. Поскольку парадигма HoneyComb основана на принципе движения, участники указывают сумму, которую они хотели бы инвестировать или вернуть, перемещая свой аватар на маленькое шестиугольное поле, которое указывает на определенную сумму денег или дробь для возврата (рисунок 1C, D). Перед каждым раундом как инвесторы, так и попечители получают определенную сумму денег (например, 72 цента), причем инвесторы размещаются в нижней половине игрового поля, а доверенные лица размещаются в верхней половине игрового поля (рисунок 1B). В настройках по умолчанию инвесторам разрешено двигаться первыми, в то время как доверительные управляющие остаются неподвижными. Инвесторы перемещаются по игровому полю, чтобы указать, какую часть своего эндаумента, если таковая имеется, они хотели бы отправить доверительному управляющему (рисунок 1С). Перемещаясь туда и обратно на поле, участники могут также сообщать другим инвесторам, сколько они хотели бы отправить доверительному управляющему. В зависимости от конфигурации участники должны прийти к единогласному решению о том, сколько они хотели бы инвестировать, сойдясь на одном игровом поле, когда тайм-аут достигнут. Единогласные решения были необходимы для того, чтобы инвесторы должны взаимодействовать друг с другом, а не просто играть бок о бок друг с другом. Если инвесторы не придут к совместному решению, с их счета списывается штраф (например, 24 цента). Это было реализовано для обеспечения того, чтобы инвесторы были высоко мотивированы на достижение общего уровня коллективного доверия. Как только время инвесторов истекает, вложенные деньги умножаются и отправляются доверенным лицам, которым затем разрешается двигаться, пока инвесторы остаются неподвижными. Попечители указывают через движение, сколько они хотели бы вернуть инвесторам (рисунок 1D). Доступные варианты возврата отображаются в виде дробей на игровом поле, чтобы сохранить когнитивную нагрузку на попечителей сравнительно низкой. Игровое поле, на котором находятся доверительные управляющие после истечения выделенного им времени, указывает, какая доля (например, 4/6) возвращается инвесторам. Раунд заканчивается всплывающим окном (рисунок 1E), которое суммирует для каждого участника, сколько они заработали во время этого раунда и каков баланс их текущего счета.

Раунды следует повторять несколько раз. Исследователи должны заставить участников играть CTG не менее 10 или 15 раундов в одних и тех же ролях. Это необходимо, поскольку коллективное доверие является эмерджентной конструкцией и должно развиваться во время повторяющихся взаимодействий внутри группы. Аналогичным образом, другие концепции, такие как форвардная сигнализация (т.е. возврат высокой доходности от доверительных управляющих с высокими инвестициями в следующем раунде), будут появляться только в повторных взаимодействиях. Однако крайне важно, чтобы участники не знали о точном количестве раундов, которые должны быть сыграны, поскольку было показано, что поведение может резко измениться, когда участники знают, что они играют в последнем раунде (т. Е. Более несправедливое поведение или отклонения в экономических играх^37,38).

Таким образом, КТГ предоставляет информацию о возникновении коллективного доверия на нескольких уровнях. Во-первых, уровень коллективного доверия, продемонстрированный в заключительном раунде, должен быть близким представлением общего уровня доверия инвесторов по отношению к доверительному управляющему (доверительным управляющим). Во-вторых, сумма, вложенная в каждый раунд, может служить прокси для возникновения коллективного доверия над повторными взаимодействиями. В-третьих, данные о движении проливают свет на групповой процесс, который определяет, сколько денег инвестируется в каждый раунд.

Protocol

Сбор и анализ данных в рамках этого проекта были одобрены Комитетом по этике Института психологии имени Георга Элиаса-Мюллера Геттингенского университета (предложение 289/2021); протокол следует руководящим принципам по исследованиям человека Комитетов по этике Института психологии Гео…

Representative Results

В настоящем документе представлены результаты пилотного исследования, проведенного с помощью КТГ с участием 16 человек (пять мужчин, 11 женщин; Возраст: M = 21, SD = 2,07). Согласно Johanson and Brooks42, этот размер выборки достаточен в пилотном эксперименте, особенно в сочетании с ?…

Discussion

CTG предоставляет исследователям возможность адаптировать классический BDM¹ для групп и углубленно наблюдать возникающие процессы внутри групп. В то время как другая работа ^23,24,25,26 уже пыталась адаптировать BDM¹ к…

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.