ProfBrain

عنوان الدراسة البحثية:

متانة استخدام الألعاب الاقتصادية في تجميع اللاعبين: دراسة حالة في الطب النفسي الحسابي

المحققون: (من كلية الحوسبة / مركز البصيرة لتحليل البيانات)

الدكتور دراج والش (باحث بعد الدكتوراه)
· ليلى تشانغ (مرشح دكتوراه)
البروفيسور توماس وارد (رئيس تحليل البيانات AIB)

ملخص البحث:
هناك اعتراف متزايد بأن الطرق الحسابية ، مثل التعلم الآلي (ML) ، يمكن تطبيقها بشكل مفيد في الأبحاث النفسية. يمكن تصنيف العديد من الأمراض العقلية على أنها اضطرابات تؤثر على اتخاذ القرار وكيف تؤثر المكافآت على سلوكنا من خلال التعلم. لمساعدة الأطباء النفسيين في جعل التشخيص أكثر موضوعية ، بدأ الباحثون في استكشاف كيفية استخدام الألعاب الاقتصادية الكلاسيكية لتجميع اللاعبين في مجموعات متميزة باستخدام ML. تفحص هذه الألعاب قدرة اللاعبين على التفكير بعقلانية لزيادة مكافأتهم ، سواء كان ذلك يتطلب التعاون أو التصرف بأنانية. تشمل الألعاب النموذجية معضلة السجين وصيد الأيل.

على الرغم من استخدام تقنيات ML لتجميع اللاعبين في مجموعات ، إلا أنه من المهم أن يكون التجميع ذا معنى ومستقر عبر سياقات / مواقف مختلفة. سيبحث هذا المشروع في مدى موثوقية هذه الألعاب في تجميع البالغين الأصحاء فقط. سيتم تجميع البالغين الأصحاء وفقًا لأدائهم في لعب الألعاب الاقتصادية الكلاسيكية. سيتم تنفيذ التجميع بواسطة تقنيات ML باتباع المنهجية التي تم تطويرها في Poncela-Casasnovas et al. (2016) [1].

إذا كنت توافق على المشاركة في هذا المشروع:

ستحتاج إلى تنزيل تطبيق ولعب لعبة تتطلب منك اختيار خيار يمنحك أفضل فرصة لكسب أكبر عدد من النقاط ، مع مراعاة أن خصمك (مشغل الكمبيوتر 2) سيفعل نفس الشيء. تحتاج إلى اتخاذ 16 قرارًا في المجموع (هناك 16 جولة من اللعبة). سيُطلب منك بعد ذلك الإجابة على استبيان قصير (استبيان IPIP المصغر الذي طورته Donnellan et al. (2006) [2]) وأخيراً تلعب لعبة أخرى تحتوي على 16 جولة. في المجموع ، يجب أن تكون قادرًا على إكمال جميع المهام في حوالي 20-30 دقيقة.

لا يتم جمع معلومات شخصية:

نحن لا نطلب منك:

· اسم
عنوان البريد الإلكتروني أو
· رقم الهاتف

نحن نسأل عن:

· جنس
الفئة العمرية (على سبيل المثال 21 - 30 أو 31 - 40)
حالة التوظيف (على سبيل المثال ، طالب ، مستخدم ، عاطل عن العمل ، غير ذلك)

الفوائد المتوقعة من المشاركة في هذا المشروع:

ستساعد المشاركة في هذا المشروع على تحديد مقدار المعلومات التي يمكن استخلاصها بشكل موثوق من الدراسات التي تستخدم الألعاب الاقتصادية لدراسة اتخاذ القرارات.

نحن لا نتوقع أي مخاطر للمشاركين من إكمال هذه المهام. سيكون للمشاركين الحرية في تغيير رأيهم والانسحاب من الدراسة في أي وقت حتى يقدموا ردهم النهائي ووضع علامة للموافقة عليهم
الردود التي يتم جمعها.

نظرًا لعدم جمع بيانات شخصية ، فلن يتم إبلاغ المشاركين بنتائج هذا المشروع. ومع ذلك ، سيتم تقديم العمل المنجز للنشر حيث سيتم عرض النتائج مجهولة المصدر (على غرار النتائج في Poncel-Casasnovas et al. [1]).

يتم تمويل هذا البحث من قبل AIB.

يمكن الحصول على مزيد من التفاصيل حول المشروع من Lili Zhang (lili.zhang 27@mail.dcu.ie).

إذا كان لدى المشاركين مخاوف بشأن هذه الدراسة وترغب في الاتصال بشخص مستقل ، فيرجى الاتصال بـ:

سكرتير لجنة أخلاقيات البحث بجامعة دبلن سيتي ، ودعم البحث والابتكار ، جامعة دبلن سيتي ، دبلن 9. هاتف 01-7008000 ، البريد الإلكتروني rec@dcu.ie

[1] يعرض Poncela-Casasnovas، J.، et al.Humans مجموعة مخفضة من الأنماط السلوكية المتسقة في الألعاب الثنائية. Sci Adv 2، e1600451 (2016).
[2] دونيلان ، إم بي ، وآخرون. مقاييس IPIP المصغرة: قياسات دقيقة وفعالة للعوامل الخمسة الكبرى للشخصية. التقييم النفسي 18 ، 192-203 ، (2006).