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人以上の人が1つの研究に参加するユニークな実験設定です。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、社会心理学の中心的なテーマとなっています。したがって、この分野の研究者は、この種の実験設定を利用して、意思決定や注意などの認知プロセスが複数ユーザーの状況においてどのように影響を受けるかを研究します。
マルチ参加者心理学研究を実施するための異なる戦略
Labvancedを利用すると、複数の参加者と研究を作成するための代表的な2つの戦略があります。
- 戦略1 - バーチャル対戦相手を使用する: 参加者には他の参加者と遊んでいるよう指示されますが、実際にはアルゴリズムがランダムに他の選択を行います。この戦略は、実際のマルチ参加者デザインを実装するのが難しいため、よく使用されます。バーチャル対戦相手戦略はマルチ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。生成的AIはこのアイデアをさらに広げ、ランダム化された選択ではなく、真の応答性のある対話を生み出します；詳細はAI Confederate: Methodology and Validityを参照してください。
- 戦略2 - 実際の参加者とともに: この戦略では、参加者間にリアルな相互作用と接続があり、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。
私たちのプロセス: マルチユーザー研究のためのLabvancedパイプライン
オンラインの研究設定でマルチユーザー実験が実現可能になるのはどういうことでしょうか？Labvancedでは、マルチユーザー研究を任意のコンセプトに基づいて行うことができ、適切に設定すればすぐに実施できます。Labvancedのフレームワークと技術は、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。
開始するための役立つビデオ: Labvancedにおけるマルチユーザー研究 (2人プレイヤーの記述タスク)
同期の重要性
マルチユーザー研究が成功裏に実施されるためには、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る必要があります。こうしたデータは後に研究者が行動を分析するために使用されます。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、各プレイヤーは両ユーザーに提示される2つの画像のうちひとつを選択する機会が与えられます。同じ画像を両方がクリックした場合、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、残りの選択を他のプレイヤーに分配することによって実現されます。
要するに、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ます。
- その変数は1人のユーザーによって変更されます。
- この変更は、通知を受け取る可能性のあるすべてのユーザーに分配されて、新しい変数の値が伝えられます。
- 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、ローカルの選択が上書きされます。
- 情報と決定が相互に交換される中で、このプロセスは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
分配変数
分配変数は、2人以上の参加者間で情報を同期し交換することを可能にします。ユーザー間で情報を送信し、画面やタスクの開始を調整する際には、分配変数が必要です。
分配変数は、設計研究の柔軟性を提供します。たとえば：
- ユーザーは同じものや異なるものを見ることができ、研究者はマルチ参加者実験中にユーザーが何を見ているかを制御できます。
- 参加者は同じ試行の異なるフレームやタスクにいることができます。
分配変数の背後にあるメカニズムにより、異なる種類の情報が参加者間で送信できるため、あらゆる種類の実験論理が可能になります。
ロールID変数
ロールID変数は、異なる人を区別します。なぜなら、各参加者はマルチユーザー心理学実験中に異なる役割や存在を持つからです。背景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は各参加者にとって異なります。
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に基づいて対象のプレイヤーに分配されます。
ロック手続き
前述のように、ロック手続きは、参加者が選択が許可されていない場合に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ーで2つの変数が提示されると、サーバーはその変数を設定した人、何が残っているのかを決定し、それに応じて同期します。
Labvancedのマルチ参加者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: 個人対グループによる最適化を評価するがを通じて、共同報酬を研究します。
- 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行動を研究する実験。
- 競争: 参加者が互いに競い合ったり、リソースを配分したりする方法を研究します。
- 共同空間的注意: 複数人で何かを観察することにより、グループのパフォーマンスを向上させるために協力します。たとえば、航空交通管制を研究する実験では、共同空間的注意、意思決定、および責任の配分がどのように行われるかを評価できます。
これらの異なる認知プロセス全体で、ゲーム理論モデルが一般的に使用されます。
Labvancedでのチャットを追加したマルチ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みて、プラットフォームにおけるマルチユーザー実験がどのようなものかを体感してください！プロのヒント：自分でテストしたい場合は、インコグニートタブで2つ目のタブを開くだけでできます！
- 共同画像記述: 二人の参加者が、ターゲット画像を選択するために協力します。一人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、もう一方は提示された4つの画像の中から正しい画像を選択しなければなりません。
- 共同空間的注意: これは、空間的注意の古典的なパラダイムに基づいており、すべての参加者が同じ決定に合意することが必要です。実験では、4つの色付きの正方形が短時間提示され、その後、1つの正方形を除いてすべてが消えます。色が変わったかどうかをグループが判断します。
- 共同決定（インタラクティングマインズ）: この実験では、ガボールパッチと呼ばれる認知刺激が6つの2グループで提示されます。参加者が高コントラストのガボールパッチがどの間隔で提示されたかについて決定を下すことを目指します。
- 公共財ゲーム: この3人ユーザーの実験ゲームは、経済学のゲームです。各ラウンドで、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決定します。残りの資金は個々の参加者に残ります。その後、公共資金は2倍になり、プレイヤー間で均等に配分されます。
- 信頼ゲーム: このゲームでは、他の参加者との間でお金の配分を決定しなければなりません。あなたの決定は収入に影響を及ぼすため、ボーナスを最大化するためにはタスクをうまく完遂する必要があります。このゲームは、あなたが他のプレイヤーにお金を送信し、その金額が4倍になり、彼らがその金額を返すことを信じなければならないため、信頼ゲームと呼ばれています。
- 最終提案ゲーム: このタスクの各試行では、一定の金額が二人の参加者間で分けられます。各参加者は、他の人にいくら渡したいか、いくら保持したいかを提案します。しかし、もう一方はそのオファーを受け入れるか拒否することができます。もし参加者が受け入れた場合、それぞれのプレイヤーは提案された金額を受け取ります。しかし、参加者が拒否した場合、そのラウンドでは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: このマルチユーザー研究はバーチャル対戦相手と一緒に行うもので、すぐに開始できます。各ラウンドには、あなたとあなたの共同プレイヤー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、他の人が選択したことを知らずに選択する必要があります。
- アッシュの実験: 二人の参加者は、線のコレクションが提示され、目標の線と同じ長さの線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見ていきます。複数の参加者を含む研究の主な特徴には、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が含まれます。
Labvancedのマルチユーザープラットフォームを利用した出版物
Labvancedのマルチ参加者機能を使用した公表実験をチェックしてください。
送信者－受信者信号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
マルチユーザー研究のための役立つ文書
Labvancedマルチユーザー研究の主な特徴：
- リモート: オンライン研究の性質により、世界中の参加者を招待できます。
- メール招待: この機能は、他のユーザーをメールで共有されたリンクを通じて研究に参加させます。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: 既存の実験は複数ユーザーで実施するために修正できます。また、マルチユーザー研究は、実験の相互作用的な性質のために非常に複雑なコーディングが必要です。Labvancedはそれら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、変数応答が記録され、チャットを通じた交換も含まれます。
