最終提案ゲーム
最終提案ゲームは、参加者が共有リソースを分けるオファーを受け入れるか拒否するかを尋ねることによって、公平性に関連する意思決定を測定します。これは、心理学、経済学、および神経科学の研究で社会的好みや規範の施行を研究するために広く使用されています。
タスク形式 | オンラインおよび実験室の最終提案ゲーム
最終提案ゲームでは、参加者は二人のプレーヤーによる多参加者の経済的意思決定タスクに参加します。各試行では、一定の金額が二人のプレーヤーに分けられることができます。試行の役割に応じて、参加者はお金の分配を提案するか、提案された分け方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た場合、両方のプレーヤーは提案された金額を受け取ります。拒否された場合、どちらのプレーヤーもその試行に対してお金を受け取りません。タスクは、参加者にタスクの構造と意思決定ルールに慣れてもらうための短い練習ラウンドから始まります。練習の試行は最終的なデータ分析には含まれません。タスクの最後で、参加者はすべての試行を通じて得た総金額が表示されます。
最終提案ゲームのメトリクスと収集データ
最終提案ゲームは、個人が公平性と相互扶助に関与する社会的および経済的文脈で意思決定を行う方法を明らかにするさまざまな行動測定を捉えます。記録された変数により、研究者は受け入れおよび拒否率、応答時間、オファー金額、およびさまざまな提案条件における意思決定のパターンを評価できます。これらの測定は、公平性の好み、不公平への感受性、および社会的意思決定への戦略的または感情的な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版の最終提案ゲームで収集された変数の例です：
| 変数名 | 説明 |
|---|---|
amount_proposer | 提案者に割り当てられた金額 |
amount_responder | 応答者に割り当てられた金額 |
amountToSplit | 試行で分割可能な総金額 |
responder_choice | 提案者が提案した金額に対して、応答者が「受け入れた」または「拒否した」を示す |
split_share_responder | 試行中に応答者に提案された利用可能な資金のパーセンテージ (amountToSplit) |
split_share_proposer | 提案者に提案された利用可能な資金のパーセンテージ (amountToSplit) |
total_balance_proposer | 試行を通じた提案者の累積収入 |
total_balance_responder | 試行を通じた応答者の累積収入。 |
Role_ID | 多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のオンライン最終提案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人用ゲームでは、1人のプレーヤーが金銭の分配を提案し、もう1人がそれを受け入れるか拒否するかを決定します。
オンラインおよび実験室研究の最終提案ゲームを駆動する技術
最終提案ゲームは、柔軟な試行ロジック、明確な刺激提示、および信頼性のある応答記録が必要です。Labvancedは、さまざまな実験デザイン全体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。
多参加者研究のサポート: 同じ実験内で2人以上の参加者がリンクされた多参加者研究デザインをサポートします。これにより、提案者や応答者などの異なる役割を割り当て、参加者間でタスクの流れを同期し、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: タスクは別々の場所から参加する参加者によって完了されることができ、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可能にします。
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が必要な実験室ベースの実験では、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、外部システムとの互換性が確保されます。
リモートおよび縦断的展開: 最終提案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すことができるため、時間を通じて社会的意思決定の変化を追跡する縦断的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
組み込みの、コード不要の、ピアレビューされた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捉えます。
タイミング精度
時間に敏感なタスクのためにミリ秒精度で反応時間、タスクパフォーマンスなどを捉えます。
マルチユーザー研究
ネットワークやサーバーのコードを書くことなく、同期型のリアルタイム多参加者研究を実施します。
最終提案ゲームのカスタマイズ
最終提案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する方法はたくさんあります。以下は、研究者がこのタスクを変更する際に一般的に尋ねるいくつかのテーマです。
提案の構造と提示
提案金額や賭け金のサイズは、分配がどのように表示されるかを制御する変数や条件イベントを編集することで調整できます。これを実現するには、関連するイベントを編集および修正します。
視覚的提示
研究者は、サイズ、色、位置、向き、テキスト内容などの属性を調整して特定の実験要件に一致させることができます。視覚的表現、数値フォーマット、または文脈ラベルは、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。
試行の流れとフィードバックデザイン
練習試行、フィードバックスクリーン、ブロック遷移は通常、別々のフレームとして実装されます。研究者は、フレームナビゲーションおよび関連するイベントを編集することで、試行の数や進行ルールを調整できます。
このタスクをカスタマイズする手助けが必要な場合は、お気軽にお尋ねください:
最終提案ゲームの推奨使用法と応用
最終提案ゲームは、社会的意思決定と公平性に関連する行動を研究するために、研究、臨床、アプライドセッティング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、利他主義、規範の施行を調査するために一般的に使用されます。
発達およびライフスパン研究: 幼少期や思春期を通じて公平性の感受性や社会的規範がどのように発展し、後の成人期にどのように変化するかを研究するために適用されます。
臨床および神経心理学的集団: 気分障害、パーソナリティ障害、自閉症スペクトラムの状態、および社会的認知が変化する可能性のある神経学的集団に関連する研究で使用されます。
文化的およびクロスカルチュラル研究: 文化や社会集団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。
神経画像および脳機能研究: 社会的意思決定の基盤となる神経メカニズムを調査するために、神経画像または電気生理学的方法と組み合わせて使用されることがよくあります。
参考文献
Güth, W., Schmittberger, R., & Schwarze, B. (1982). 最終提案交渉の実験的分析. 経済行動と組織のジャーナル, 3(4), 367–388.
Deldoost, M. H., & Saeedi, M. T. (2021年6月). 最終提案ゲームからの個人の意思決定における社会的価値指向の役割の調査. ユーラシアビジネスと経済の視点: 第31回ユーラシアビジネスと経済社会大会の議事録 (pp. 63-74). チューリッヒ: スプリンガー国際出版。
関連タスク
最終提案ゲームは、Labvancedのタスクリブラリにある他の経済的意思決定タスクと自然にペアを組みます。