Das Ultimatum-Spiel
Das Ultimatum-Spiel misst fairekeitsbezogene Entscheidungsfindung, indem Teilnehmer gefragt werden, Angebote anzunehmen oder abzulehnen, die eine gemeinsame Ressource aufteilen. Es wird häufig in der Psychologie, Wirtschaft und Neurowissenschaft verwendet, um soziale Präferenzen und Normdurchsetzung zu untersuchen.
Inhaltsverzeichnis
Aufgabenformat | Ultimatum-Spiel Online & Im Labor
Im Ultimatum-Spiel nehmen die Teilnehmer an einer Entscheidungshandlung in einem wirtschaftlichen Kontext mit zwei Spielern und mehreren Teilnehmern teil. In jedem Durchlauf steht ein fester Geldbetrag zur Verfügung, der zwischen den beiden Spielern aufgeteilt werden kann. Abhängig von der für den Durchlauf zugewiesenen Rolle schlagen die Teilnehmer entweder eine Aufteilung des Geldes vor oder entscheiden, ob sie einen vorgeschlagenen Split annehmen oder ablehnen.
Wenn ein Vorschlag angenommen wird, erhalten beide Spieler die vorgeschlagenen Beträge. Wird er abgelehnt, erhält keiner der Spieler für diesen Durchlauf Geld. Die Aufgabe beginnt mit einer kurzen Übungsrunde, um die Teilnehmer mit der Aufgabenstruktur und den Entscheidungsregeln vertraut zu machen. Übungsdurchläufe sind nicht in der abschließenden Datenanalyse enthalten. Am Ende der Aufgabe wird den Teilnehmern die Gesamtsumme des Geldes angezeigt, das sie über alle Durchläufe verdient haben.
Ultimatum-Spiel-Metriken und Erhobene Daten
Das Ultimatum-Spiel erfasst eine Reihe von Verhaltensmessungen, die zeigen, wie Individuen Entscheidungen in sozialen und wirtschaftlichen Kontexten treffen, die Fairness und Reziprozität betreffen. Die erfassten Variablen ermöglichen es Forschern, Akzeptanz- und Ablehnungsraten, Reaktionszeiten, Angebotsbeträge sowie Entscheidungsmuster über verschiedene Vorschlagsbedingungen hinweg zu bewerten. Diese Maßnahmen helfen, Fairness-Präferenzen, Empfindlichkeiten gegenüber Ungerechtigkeit und strategische oder emotionale Einflüsse auf soziale Entscheidungsfindungen zu quantifizieren. Alle Variablen können im Variables-Tab der Aufgabe eingesehen und angepasst werden.
Im Folgenden sind Beispiele für in der Labvanced-Version des Ultimatum-Spiels erhobene Variablen aufgeführt:
| Variablenname | Beschreibung |
|---|---|
amount_proposer | Betrag, der dem Vorschlaggeber zugewiesen wird |
amount_responder | Betrag, der dem Antwortgeber zugewiesen wird |
amountToSplit | Gesamter verfügbarer Betrag für die Aufteilung in einem Durchlauf |
responder_choice | Gibt an, ob der Antwortgeber den vom Vorschlaggeber vorgeschlagenen Betrag "akzeptiert" oder "abgelehnt" hat |
split_share_responder | Der Prozentsatz der im Durchlauf verfügbaren Mittel (amountToSplit) für den Antwortgeber vorgeschlagen |
split_share_proposer | Der Prozentsatz der im Durchlauf verfügbaren Mittel (amountToSplit) für den Vorschlaggeber vorgeschlagen |
total_balance_proposer | Kumulative Einnahmen des Vorschlaggebers über die Durchläufe |
total_balance_responder | Kumulative Einnahmen des Antwortgebers über die Durchläufe. |
Role_ID | Die teilnehmerspezifische ID, die in Mehrbenutzerstudien zugewiesen wird |
Datentabelle, die die Ausgaben auf individueller Durchlaufebene aus dem Online-Ultimatum-Spiel in Labvanced zeigt.
In diesem interaktiven 2-Spieler-Spiel schlägt ein Spieler eine Geldaufteilung vor, und der andere entscheidet, ob er annimmt oder ablehnt.
Technologie, die das Ultimatum-Spiel für Online- und Laborforschung antreibt
Das Ultimatum-Spiel erfordert flexible Durchlauf-Logik, klare Stimuluspräsentation und zuverlässige Aufzeichnungsfunktionen. Labvanced bietet die erforderlichen Werkzeuge, um diese Funktionen in einer Vielzahl von experimentellen Designs zu implementieren.
Unterstützung für Mehrteilnehmerstudien: Unterstützt Studienentwürfe mit mehreren Teilnehmern, bei denen zwei oder mehr Teilnehmer innerhalb desselben Experiments verbunden sind. Damit ist es möglich, verschiedene Rollen wie Vorschlaggeber und Antwortgeber zuzuweisen, den Ablauf der Aufgabe zwischen den Teilnehmern zu synchronisieren und entscheidungsbezogene Informationen während der Aufgabe auszutauschen.
Teilnahme von verschiedenen Standorten: Die Aufgabe kann von Teilnehmern an verschiedenen Standorten durchgeführt werden, was Echtzeit- oder asynchrone Studien zur sozialen Interaktion ermöglicht, ohne persönliche Sitzungen zu erfordern.
Desktop-App-Unterstützung für kontrollierte Studien: Für laborbasierte Experimente, die eine stabile zeitliche Steuerung oder Hardwareintegration erfordern, kann die Aufgabe über die Labvanced-Desktop-App bereitgestellt werden. Dies ermöglicht die Kompatibilität mit externen Systemen wie EEG oder anderen LSL-basierten Setups.
Remote- und longitudinale Bereitstellung: Das Ultimatum-Spiel kann remote bereitgestellt und über mehrere Sitzungen hinweg wiederholt werden, wodurch es für longitudinale Designs geeignet ist, die Änderungen in der sozialen Entscheidungsfindung im Laufe der Zeit verfolgen.
Webcam-Blickverfolgung
Erfassen von Blickmustern und visueller Aufmerksamkeit mit integrierter, codefreier und peer-reviewter Webcam-Blickverfolgung.
Timing-Präzision
Erfassen von Reaktionszeiten, Aufgabenausführungen und mehr mit einer Genauigkeit von Millisekunden für zeitkritische Aufgaben.
Mehrbenutzerforschung
Führen Sie synchronisierte, Echtzeit-Mehrteilnehmerstudien durch, ohne Netzwerkkode oder Servercode schreiben zu müssen.
Anpassung des Ultimatum-Spiels
Es gibt viele Möglichkeiten, die Ultimatum-Spiel-Aufgabenvorlage anzupassen, um spezifische Forschungsfragen zu beantworten. Im Folgenden sind einige Themen aufgeführt, die Forscher häufig ansprechen, wenn es darum geht, diese Aufgabe zu modifizieren.
Angebotstruktur und Präsentation
Angebotsbeträge und Einsätze können angepasst werden, indem die Variablen oder Bedingungsveranstaltungen bearbeitet werden, die steuern, wie die Aufteilung angezeigt wird. Dies kann erreicht werden, indem die entsprechenden Veranstaltungen bearbeitet und modifiziert werden.
Visuelle Präsentation
Forscher können Attribute wie Größe, Farbe, Position, Ausrichtung und Textinhalt anpassen, um spezifischen experimentellen Anforderungen gerecht zu werden. Visuelle Darstellungen, numerische Formate oder kontextuelle Bezeichnungen können über den Aufgabeneditor und/oder das Object Properties-Panel modifiziert werden.
Durchlauffluss und Feedback-Design
Übungsdurchläufe, Feedbackschirme und Blockübergänge werden typischerweise als separate Frames implementiert. Forscher können die Anzahl der Durchläufe oder Fortschrittsregeln anpassen, indem sie die Frame-Navigation und die entsprechenden Ereignisse bearbeiten.
Wenn Sie Hilfe bei der Anpassung dieser Aufgabe benötigen, können Sie uns gerne schreiben und fragen:
Empfohlene Verwendung und Anwendungen des Ultimatum-Spiels
Das Ultimatum-Spiel wird häufig in der Forschung, in klinischen und angewandten Kontexten verwendet, um soziale Entscheidungsfindung und mit Fairness verbundene Verhaltensweisen zu untersuchen.
Forschung zur sozialen und wirtschaftlichen Entscheidungsfindung: Wird häufig verwendet, um Fairness-Präferenzen, Altruismus und Normdurchsetzung in gesunden Erwachsenenpopulationen zu untersuchen. Pro-soziale Verhaltensweisen in wirtschaftlichen Spielen wurden auch als korreliert mit eudaimonischem Wohlbefinden gefunden (Koch, 2024), wodurch das Paradigma eine echte Konstruktverbindung zu Selbstbericht-Wohlbefindensmaßen wie der Flourishing Scale hat.
Entwicklungs- und Lebensspannenstudien: Angewendet, um zu untersuchen, wie Fairnesssensitivität und soziale Normen sich in Kindheit und Jugend entwickeln und sich im späteren Erwachsenenalter verändern.
Klinische und neuropsychologische Populationen: Wird in der Forschung verwendet, die sich mit Stimmungsstörungen, Persönlichkeitsstörungen, Autismus-Spektrum-Bedingungen und neurologischen Populationen befasst, in denen die soziale Kognition möglicherweise verändert ist.
Kulturelle und interkulturelle Forschung: Häufig eingesetzt, um Fairness-Normen und Entscheidungsstrategien über kulturelle oder gesellschaftliche Gruppen hinweg zu vergleichen.
Neuroimaging- und Hirnfunktionsstudien: Oft in Kombination mit Neuroimaging- oder elektrophysiologischen Methoden, um die neuronalen Mechanismen zu untersuchen, die der sozialen Entscheidungsfindung zugrunde liegen.
Referenzen
Deldoost, M. H., & Saeedi, M. T. (2021, Juni). Untersuchung der Rolle der sozialen Wertorientierung in der Entscheidungsfindung von Individuen: Evidenz aus dem Ultimatum-Spiel. In Eurasian Business and Economics Perspectives: Proceedings of the 31st Eurasia Business and Economics Society Conference (S. 63-74). Cham: Springer International Publishing.
Güth, W., Schmittberger, R., & Schwarze, B. (1982). Eine experimentelle Analyse des Ultimatum-Verhandlungs. Journal of Economic Behavior and Organization, 3(4), 367–388.
Koch, C. (2024). Gibt es einen Nexus zwischen pro-sozialem Verhalten und Wohlbefinden? Korrelationale Beweise. Journal of the Economic Science Association, 10(2), 279-293. https://doi.org/10.1007/s40881-023-00156-0
Verwandte Aufgaben
Das Ultimatum-Spiel paart sich natürlich mit anderen wirtschaftlichen Entscheidungshandlungsaufgaben in der Aufgabenbibliothek von Labvanced.
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