多ユーザー研究
背景と文脈
多ユーザー研究は、2人以上の人が1つの研究に参加するというユニークな実験設定のタイプです。多ユーザー研究の主な領域には行動経済学やゲーム理論があります。
多ユーザー研究は、複数の人が関与するため、社会心理学の核心にあります。このため、この分野の研究者は、意思決定や注意といった認知プロセスが複数のユーザーの文脈でどのように影響を受けるかを研究するために、このタイプの実験設定を使用しています。
多参加者心理学研究を実施するための異なる戦略
Labvancedを使った場合、複数の参加者で研究を作成するための2つの最も一般的な戦略は次のとおりです。
- 戦略1 - 仮想対戦相手を使用する: 参加者は、他の参加者とプレイしていると指示されますが、実際には別の選択をランダムに行うアルゴリズムです。この戦略は、実際の多参加者デザインを実装することが難しいため、よく使用されます。仮想対戦相手の戦略は多参加者心理学研究の簡単な解決策ですが、真の相互作用を捉えることはできません。
- 戦略2 - 実際の参加者と: この戦略では、参加者間でリアルタイムでデータと変数が交換されるため、実際の相互作用と接続があります。これはLabvancedが提供する戦略です。
プロセス：多ユーザー研究のためのLabvancedパイプライン
オンライン研究設定で多ユーザー実験はどのように可能になるのでしょうか？Labvancedでは、適切に設定することで、任意の概念を基に多ユーザー研究を構築できます。Labvancedのフレームワークと技術は、あなたの研究設定とデザインに基づいてユーザ研究を作成できるように設計されています。
始めるための便利な動画：Labvancedにおける多ユーザー研究（2人プレイヤーの記述タスク）
同期の重要性
多ユーザー研究を成功裏に実施するためには、参加者がリアルタイムで情報を交換し、研究者が後で行動を分析できるように、彼らの応答が記録データとして保存される必要があります。多ユーザー実験は2人以上の参加者を必要とするため、画面間の同期と利用可能な選択肢の同期が不可欠です。
例えば、実験中、各プレイヤーには両方のユーザーに提示される2つの画像のうち1つを選択する選択肢が与えられます。両方が同じ画像を選択した場合、早くクリックした方がその画像を取得します。これは、サーバーが最初にクリックした人の選択をロックし、残りの選択肢を他のプレイヤーに分配することで実現されます。
要約すると、同期は次のように概念化できます。
- 実験変数が提示されます。
- 1人のユーザーによって変数が変更されます。
- この変更は、すべてのユーザーに配布され、通知され、新しい変数の値を受け取ります。
- 2人のユーザーが同じ変数を選択した場合、サーバーは最初の応答値をロックし、ローカルの選択は上書きされます。
- 情報と決定を交換し合うプロセスが実験全体で繰り返されます。
システムアーキテクチャとデータフローについて
配布変数
配布変数は、2人以上の参加者間での情報の同期と交換を可能にします。ユーザー間で情報を伝達し、各タスクやフレームの開始を合わせるといった画面とステップを同期させるために、配布変数が必要です。
配布変数は、研究デザインにおいて柔軟性を提供します。例えば：
- ユーザーは同じものまたは異なるものを見ることができ、研究者は多参加者実験中にユーザーが見る内容を制御できます。
- 参加者は同じトライアル内で異なるフレームまたはタスクにいることができます。
配布変数の背後にあるメカニズムを用いれば、参加者間でさまざまな種類の情報を送信することができるため、あらゆる種類の実験論理が可能です。
ロールID変数の役割
ロールID変数は、異なる人々を区別します。なぜなら、各参加者が多ユーザー心理学実験中に異なる役割や存在感を持っているからです。バックグラウンドで行われる実験はすべてのユーザーにとって同じですが、変数role_IDは参加者ごとに異なります。
例えば、プレイヤー1がプレイヤー4に何かを送信したい場合、変数は彼らに割り当てられたIDに基づいて対象プレイヤーに配布されます。
ロック手順
前述のように、ロック手順は、許可されていない場合には参加者が同じ応答を選択しないようにします。異なるコンピュータ上の2つの変数が提示されると、サーバーは誰が変数を設定し、何が残っているかを判断し、その後それに応じて同期します。
Labvancedの多参加者研究で評価できる認知プロセス
Labvancedの多ユーザー機能を使用して評価される認知プロセスのいくつかの例：
- 協力: 個人が個人vs集団環境で思考し最適化する方法を評価する研究を設計することによって、共有報酬を研究します。
- 経済的集団意思決定: 報酬などの動機を使用して、経済的状況における社会的行動を研究する実験。
- 競争: 2人の参加者が互いに競争する方法やリソースを分配することを研究します。
- 共同空間注意: 複数の人が何かを観察することでグループパフォーマンスを向上させるために協力します。例えば、航空交通管制の研究は共同空間の注意、意思決定、さまざまな空間に対する注意を取る責任の分配を評価できます。
これらの異なる認知プロセスを通じて、ゲーム理論モデルが通常使用されます。
Labvancedでのチャット追加機能付きの多ユーザー画像記述タスクの例は次のとおりです：
詳細については、上記のタスクに関するこの投稿を参照してください。
LVライブラリ研究
以下の研究を試して、プラットフォームでの多ユーザー実験がどのように見えるか感覚をつかんでください！プロのヒント: 自分で試したい場合は、シークレットウィンドウで2つ目のタブを開くだけです！
- 共同画像記述: 2人の参加者がターゲットの写真を選択するために協力します。一方の参加者がチャットウィンドウを使用して画像を説明し、もう一方の参加者は提示された4つの画像の中から正しい画像を選ばなければなりません。
- 共同空間注意: 空間注意の古典的なパラダイムに基づいており、この実験ではすべての参加者が同じ決定に同意する必要があります。実験では、4つの色付きの四角形が一瞬提示され、その後1つの四角形を除いてすべてが消えます。色が変わるかどうかは不確定です。グループの仕事は、残った四角形の色が変わったかどうかを決定することです。
- 共同意思決定（インタラクティングマインズ）: この実験では、Gaborパッチと呼ばれる認知刺激が6つずつ2グループに提示されます。参加者は、どのインターバルに高コントラストのGaborパッチが提示されたかについて決定を下すことが目的です。
- 公共財ゲーム: この3ユーザー実験ゲームは経済ゲームです。各ラウンドで、すべての参加者は秘密裏に自分の私的資金を公共のポットにどのくらい入れるかを決定します。残りの資金は各個人の参加者に残ります。公共の資金は2倍にされ、プレイヤー間で分配され、ペイオフとなります。
- 信頼ゲーム: このゲームでは、あなたと他の参加者との間で資金の配分を決定する必要があります。あなたの決定はあなたの収入に影響を及ぼします。したがって、ボーナスを最大化するためにはタスクを適切に実行する必要があります。信頼ゲームと呼ばれるのは、あなたが他のプレイヤーにお金を送るため、その金額は4倍になり、他のプレイヤーがあなたに返す金額を返すかどうかの選択があるからです。
- 最終通告ゲーム: このタスクの各トライアルでは、一定の金額が2人の参加者の間で分割されます。各参加者は他の人にいくら渡したいか、またいくら保持したいかを提案します。しかし、他の人はその提案を受け入れるか拒否することができます。参加者が受け入れた場合、各プレイヤーは提案された金額を受け取り、拒否すればそのラウンドで誰もお金を受け取ることはありません。
- 囚人のジレンマゲーム: この多ユーザー研究は仮想対戦相手とのもので、すぐに始められます。各ラウンドでは、あなたとプレイヤーの選択に応じてポイントが得られるテーブルがあります。各参加者は、他の参加者が選択したものを知らないまま選ばなければなりません。
- アッシュのパラダイム: 両方の参加者が線のコレクションを提示され、チームとして目標の線と同じ長さの線を選ぶ必要があります。
この動画では、多ユーザー研究の例を紹介します。複数の参加者が関与する研究の主な特徴には、チャットボックス、共有変数、フィードバックフレームが含まれます。
Labvancedの多ユーザープラットフォームを使用した出版物
ゲーム理論モデルを使用したLabvancedの多参加者機能を利用した公開された実験をチェックしてください：
送信者—受信者シグナリングゲームにおける曖昧性の進化 Mühlenbernd, R., Wacewicz, S., & Żywiczyński, P. (2022). ゲームDoi: https://doi.org/10.3390/g13020020
多ユーザー研究のための役立つドキュメント
Labvancedの多ユーザー研究の主要機能：
- リモート: オンライン研究の性質上、世界中の参加者を招待して参加してもらうことができます。
- メール招待: この機能は、メールで共有されるリンクを介して他のユーザーに研究への参加を招待します。十分なユーザーがバーチャルロビーに集まると、実験を開始できます。
- 設定が簡単: 既存の実験を多くのユーザーで実施できるように修正することが可能です。また、多ユーザー研究は実験の相互作用の性質のために非常に複雑にコーディングされることがありますが、Labvancedはそれをサポートするために設計されています。
- 応答の記録: 実験中に、チャットを通じた交換を含む変数の応答が記録されます。
