マルチユーザー研究
背景と文脈
マルチユーザー研究は、2人以上の人々が1つの研究に参加する独自の実験設定の一種です。マルチユーザー研究の主要な領域には、行動経済学やゲーム理論が含まれます。
マルチユーザー研究は複数の人を含むため、社会心理学の中心となるものです。したがって、この分野の研究者は、意思決定や注意に関する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されるかを研究するために、この種の実験設定を用います。
マルチ参加型心理学研究の実施における異なる戦略
Labvancedを使用すると、複数の参加者とともに研究を作成するための最も可能性の高い2つの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、実際には別の選択肢をランダムに決定するアルゴリズムです。この戦略は、実際のマルチ参加型デザインを実装するのが難しいため、よく使われます。マルチ参加型心理学研究のための仮想対戦相手戦略は簡単な解決策ですが、真のインタラクションを捉えることはできません。生成AIはこのアイデアをさらに大きく広げ、ランダムな選択肢ではなく、本物の応答型ダイアログを生み出します。詳細については、AI Confederates: 方法論と妥当性を参照してください。
- 戦略2 - 実際の参加者と: この戦略では、デバイス間でのリアルなインタラクションと接続があり、データと変数がリアルタイムで交換されます。これがLabvancedが提供する戦略です。
プロセス：マルチ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マルチユーザー実験を可能にするにはどうすればよいのでしょうか？ Labvancedでは、適切に設定すること次第で、任意の概念を基にしたマルチユーザー研究を行うことができます。Labvancedのフレームワークと技術は、ユーザー研究があなたの研究設定とデザインに基づいて作成されるように設計されています。
スタートのための役立つ動画: Labvancedにおけるマルチユーザー研究 (2人プレイヤーの説明タスク)
同期の重要性
マルチ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、その応答が記録データとして保存され、研究者が後で行動を分析できるようにする必要があります。マルチユーザー実験は2人以上の参加者を必要とするため、画面間の同期と選択肢の利用可能性が重要です。
例えば、実験中、各プレイヤーは両方のユーザーに提示された2つの画像のうちの1つを選択する選択肢を提示されます。両方が同じ画像をクリックすれば、速くクリックした方がその画像を獲得します。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配布することで実現されます。
簡単に言えば、同期は以下のように概念化できます：
- 実験変数が提示される。
- その変数が1人のユーザーによって変更される。
- この変更は、通知および新しい変数の値を受け取ることができるすべてのユーザーに配布される。
- 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、ローカルの選択が上書きされる。
- 情報と決定が行き来する中で、プロセスは実験全体を通じて繰り返される。
システムアーキテクチャとデータフローについて
分配変数
分配変数は、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送信し、各タスクやフレームの開始を整列させるためには、分配変数が必要です。
分配変数は、研究デザインに柔軟性をもたらします。たとえば：
- 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、研究者がマルチ参加型実験中にユーザーが見ているものを制御できます。
- 参加者は、同じ試行内で異なるフレームまたはタスクにいる可能性があります。
分配変数の背後にあるメカニズムにより、さまざまな種類の情報を参加者間で送信することができるため、あらゆる種類の実験ロジックが可能です。
ロールID変数の役割
ロールID変数は、各参加者がマルチユーザー心理学実験の際に異なる役割または存在を持っているため、異なる人々を区別します。バックグラウンドでの実験はすべてのユーザーにとって同一ですが、変数role_IDは各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、その変数は彼らの割り当てられたIDに基づいてターゲットプレイヤーに配布されます。
ロック手続き
前述のように、ロック手続きは、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で2つの変数が提示されたとき、サーバーは誰がその変数を設定したか、残りは何かを決定し、その後に同期します。
Labvancedのマルチ参加型研究で評価できる認知プロセス
Labvancedのマルチ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: 個人対グループの設定や共通の目標を達成するために協力しているときに、個々の推論や最適化を評価する研究によって共有報酬を研究。
- 経済的グループ意思決定: 報酬などの動機を使用して経済的文脈での社会的行動を研究する実験。
- 競争: 2人の参加者がどのように競うか、または資源を配分するかを研究。
- 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のパフォーマンスを向上させるために共同で作業。例えば、航空交通管制を研究する実験では、共同の空間注意、意思決定、および注意を向けるための責任の分担がどのように行われるかを評価できます。
これらのさまざまな認知プロセスの中で、ゲーム理論モデルが通常使用されます。
Labvancedでのチャットアドオン付きのマルチユーザー画像説明タスクの例を示します：
詳細については、上記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マルチユーザー実験がどのように見えるかを把握してください！プロのヒント: 自分で試したい場合は、インコグニートタブで2番目のタブを開くだけです！
- 共同画像説明: 2人の参加者が対象の画像を選ぶために協力します。一方の参加者はチャットウィンドウを使って画像を説明し、もう一方は提示された4つの画像の中から正しい画像を選択する必要があります。
- 共同空間注意: 空間注意の古典的なパラダイムに基づくこの実験では、全参加者が同じ意思決定に合意する必要があります。実験では、4つのカラーの正方形が短時間提示された後、1つの正方形を除いてすべてが消えます。色が切り替わる場合と切り替わらない場合があります。グループの仕事は、残っている正方形の色が変更されたかどうかを判断することです。
- 共同決定 (インタラクティングマインズ): この実験では、Gaborパッチとして知られる認知刺激が6つのグループに提示されます。参加者は、高コントラストのGaborパッチが提示された間隔について決定を下すことが目標です。
- 公共財ゲーム: この3ユーザー実験ゲームは経済的ゲームです。各ラウンドで、各参加者は秘密裏に自分の私的資金を公共ポットにどれだけ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。その後、公共資金は2倍になり、選手間で均等に配分されます。
- 信頼ゲーム: このゲームでは、あなたは他の参加者との間で資金を配分するための決定を下さなければなりません。あなたの決定はあなたの収益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、タスクをしっかりと実行する必要があります。このゲームは信頼ゲームと呼ばれています。なぜなら、あなたが他のプレイヤーにお金を送信すると、その金額が4倍になり、彼らがあなたにその金額を戻すチャンスがあるからです。彼らは返す金額を好きなように選択できますが！
- 分配ゲーム: このタスクの各試行では、特定の金額が2人の参加者の間で分配されます。各参加者は、他の人にどれだけのお金を渡したいか、どれだけを保持したいかを提案します。しかし、他の人はそのオファーを受け入れたり、拒否したりできます。参加者が受け入れれば、各プレイヤーは提案された金額を受け取りますが、参加者が拒否すれば、そのラウンドでは誰もお金を受け取ることができません。
- 囚人のジレンマゲーム: このマルチユーザー研究は仮想対戦相手とともに行われるため、素早く始めることができます。各ラウンドには、あなたとあなたの共演者が選択したオプションに基づいて獲得できるポイントのテーブルがあります。各参加者は他の参加者が選択した内容を知らずに選ぶ必要があります。
- アッシュパラダイム: 両方の参加者は、一連の線が提示され、どの線がターゲットの線と同じ長さであるかをチームとして決定しなければなりません。
このビデオでは、マルチユーザー研究の例を説明しています。複数の参加者を含む研究には、チャットボックス、共有変数、およびフィードバックフレームなどのいくつかの重要な機能があります。
Labvancedのマルチユーザープラットフォームを使用した出版物
Labvancedのマルチ参加者機能を使用した公開実験をご覧ください。
送信者—受信者信号ゲームにおける曖昧さの進化 Mühlenbernd, R., Wacewicz, S., & Żywiczyński, P. (2022). ゲームDoi: https://doi.org/10.3390/g13020020
マルチユーザー研究のための役立つドキュメント
Labvancedマルチユーザー研究の主な機能：
- リモート: オンライン研究の特性上、世界中の参加者が招待されることができます。
- メール招待: この機能により、他のユーザーにメールでリンクを共有して研究に参加するよう招待します。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。
- 簡単に設定: 既存の実験は、複数のユーザーで実施されるように修正できます。また、マルチユーザー研究は実験の相互作用の性質により非常に複雑であるため、Labvancedはそれらをサポートするように設計されています。
- 応答の記録: 実験中、変数の応答は記録され、チャットを介した交換も含まれます。
