ウルティマタムゲーム
ウルティマタムゲームは、参加者に共有資源を分割するオファーを受け入れるか拒否するかを尋ねることで、公平性に関連する意思決定を測定します。このゲームは、心理学、経済学、神経科学の研究で、社会的選好や規範の施行を研究するために広く使用されています。
タスクフォーマット | ウルティマタムゲームオンライン＆ラボ
ウルティマタムゲームでは、参加者は2人プレイヤーの多人数経済意思決定タスクに参加します。各試行では、2人のプレイヤー間で分割される固定額の資金が用意されています。試行に割り当てられた役割に応じて、参加者はお金の分配を提案するか、提案された分割を受け入れるか拒否するかを決定します。
提案が受け入れられれば、両方のプレイヤーは提案された額を受け取ります。拒否された場合、その試行で両方のプレイヤーはお金を受け取ることはありません。タスクは、参加者がタスクの構造と意思決定ルールに慣れるための短い練習ラウンドから始まります。練習試行は最終データ分析には含まれません。タスクの最後で、参加者には全試行で earned した合計金額が表示されます。
ウルティマタムゲームの指標と収集データ
ウルティマタムゲームは、公平性と相互性を含む社会的および経済的文脈における意思決定を明らかにする一連の行動測定を捉えます。記録された変数により、研究者は受け入れと拒否の割合、反応時間、オファー額、異なる提案条件にわたる意思決定パターンを評価できます。これらの測定により、公平性の好み、不平等への感受性、社会的意思決定に対する戦略的または感情的影響を定量化するのに役立ちます。すべての変数は、タスクのVariablesタブ内で表示およびカスタマイズできます。
以下は、Labvanced版ウルティマタムゲームで収集された変数の例です：
| 変数名 | 説明 |
|---|---|
amount_proposer | 提案者に配分された金額 |
amount_responder | 応答者に配分された金額 |
amountToSplit | 試行で分割可能な合計額 |
responder_choice | 提案者が提案した金額を応答者が「受け入れた」か「拒否した」かを示します |
split_share_responder | 試行内で応答者に提案された資金の合計の割合 (amountToSplit) |
split_share_proposer | 提案者に提案された資金の合計の割合 (amountToSplit) |
total_balance_proposer | 提案者の試行間の累積収益 |
total_balance_responder | 応答者の試行間の累積収益。 |
Role_ID | マルチユーザー研究で割り当てられた参加者特有のID |
データテーブルは、Labvancedのオンラインウルティマタムゲームからの個々の試行レベルの出力を示しています。
このインタラクティブな2人のプレイヤーのゲームでは、一方のプレイヤーが金額の分割を提案し、もう一方が受け入れるか拒否するかを決定します。
ウルティマタムゲームのための技術
ウルティマタムゲームには、柔軟な試行ロジック、明確な刺激提示、および信頼できる応答記録が必要です。Labvancedは、さまざまな実験デザインでこれらの機能を実装するために必要なツールを提供します。
マルチ参加者研究サポート： 2人以上の参加者が同じ実験内でリンクされたマルチ参加者研究デザインをサポートします。これにより、提案者と応答者などの異なる役割を割り当てたり、参加者全員のタスクフローを同期し、タスク中に意思決定に関連する情報を交換することが可能になります。
異なる場所からの参加： 参加者が異なる場所から参加することでタスクを完了でき、対面でのセッションを必要とせずにリアルタイムまたは非同期の社会的相互作用研究を行うことができます。
制御された研究のためのデスクトップアプリサポート： 安定したタイミングやハードウェア統合を要するラボベースの実験では、Labvancedデスクトップアプリを使用してタスクを展開できます。これにより、EEGや他のLSLベースのセットアップなどの外部システムとの互換性が得られます。
リモートおよび長期的な展開： ウルティマタムゲームはリモートで提供され、複数のセッションにわたって繰り返し実施できるため、社会的意思決定の変化を追跡する長期的なデザインに適しています。
ウェブカメラアイトラッキング
組み込まれたコード不要のピアレビュー済みのウェブカメラアイ・トラッキングで、視線パターンと視覚的注意をキャプチャします。
タイミング精度
ミリ秒精度で反応時間、タスクパフォーマンスなどをキャプチャし、時間に敏感なタスクを測定します。
マルチユーザー研究
ネットワークやサーバーコードを書くことなく、同期的でリアルタイムのマルチ参加者研究を実施できます。
ウルティマタムゲームのカスタマイズ
ウルティマタムゲームタスクテンプレートを特定の研究質問に合わせて適応させる方法は多数あります。以下は、研究者がこのタスクの変更に関して一般的に尋ねるいくつかのテーマです。
提案構造と提示
提案額と賭けサイズは、分割が表示される方法を制御する変数や条件イベントを編集することで調整可能です。関連するイベントを編集・修正することでこれを実現できるでしょう。
視覚的提示
研究者は、サイズ、色、位置、方向、テキスト内容などの属性を調整して特定の実験要件に合わせることができます。視覚的表現、数値形式、文脈ラベルは、タスクエディタおよび/またはObject Propertiesパネルを通じて修正できます。
試行フローとフィードバックデザイン
練習試行、フィードバック画面、およびブロック間の遷移は通常、別のフレームとして実装されます。研究者は、試行の数または進行ルールをフレームナビゲーションと関連イベントを編集することで調整できます。
このタスクをカスタマイズするのに助けが必要な場合は、お気軽にご連絡ください：
ウルティマタムゲームの推奨使用と応用
ウルティマタムゲームは、社会的意思決定および公平性に関連する行動を研究するために、研究、臨床、応用の設定で広く使用されています。
社会的および経済的意思決定研究： 健康な成人集団における公平性の好み、利他的行動、規範の施行を調査するために一般的に使用されます。経済ゲームにおける親社会的行動は、ユーダイモニックな幸福感と相関があることもわかっており (Koch, 2024)、このパラダイムは自己報告の幸福度測定である花咲く尺度と真正な構成的関連があることを示しています。
発達とライフスパン研究： 幼児期や思春期を通じて公平性の感受性と社会的規範がどのように発展するか、そして後の成人期にどう変化するかを調査するために応用されます。
臨床および神経心理的集団： 気分障害、人格障害、自閉症スペクトラム障害、および社会的認知が変化する可能性のある神経的集団を含む研究で使用されます。
文化的およびクロスカルチャー研究： 文化または社会グループ間で公平性の規範や意思決定戦略を比較するために頻繁に使用されます。
神経画像撮影および脳機能研究： 社会的意思決定の根底にある神経メカニズムを調査するために、神経画像撮影または電気生理学的手法と頻繁に組み合わせられます。
参考文献
Deldoost, M. H., & Saeedi, M. T. (2021年6月). 個人の意思決定における社会的価値指向の役割を調査するウルティマタムゲームからの証拠. ユーラシアビジネス経済の視点：第31回ユーラシアビジネス経済学会議の議事録 (pp. 63-74). Cham: Springer International Publishing.
Güth, W., Schmittberger, R., & Schwarze, B. (1982). ウルティマタム交渉の実験分析. 経済行動と組織のジャーナル, 3(4), 367–388.
Koch, C. (2024). 親社会的行動と幸福感の間にネクサスはあるか？相関的証拠. 経済科学協会誌, 10(2), 279-293. https://doi.org/10.1007/s40881-023-00156-0
関連タスク
ウルティマタムゲームは、Labvancedのタスクリブラリ内の他の経済意思決定タスクと自然に組み合わされます。
遅延割引タスク（DDT）
参加者は、より小さな報酬を今すぐ受け取るか、より大きな報酬を後で受け取るかを選択します。さまざまな遅延間隔と割引率にわたって、衝動性と時間の好みを測定します。
バルーンアナログリスクタスク（BART）
参加者は、バーチャルバルーンを膨らませて収益を積み上げます。各ポンプに対して、バルーンが破裂するリスクとその試行のすべての利益を失う可能性とのバランスを取ります。
ビーズタスク
この研究は、ビーズタスクを使用して確率的推論と飛躍的結論のバイアスを測定します。参加者は、ビーズのシーケンスをどのジャーで引くかを決定し、選択する前に必要な数のビーズを要求します。意思決定への引き出し、ジャーの選択、および自信が結果測定として記録されます。