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Titre de l'étude de recherche:

La robustesse de l'utilisation des jeux économiques pour regrouper les acteurs: une étude de cas en psychiatrie computationnelle

Chercheurs: (De la School of Computing / Insight Center for Data Analytics)

· Dr Darragh Walsh (chercheur post-doctoral)
· Lili Zhang (candidate au doctorat)
· Prof. Tomas Ward (Chaire AIB de Data Analytics)

Résumé de la recherche:
Il est de plus en plus reconnu que les méthodes informatiques, telles que l'apprentissage automatique (ML), pourraient être utilement appliquées dans la recherche psychiatrique. De nombreuses maladies mentales pourraient être classées comme des troubles qui affectent la prise de décision et comment les récompenses influencent notre comportement par l'apprentissage. Pour aider les psychiatres à rendre les diagnostics plus objectifs, les chercheurs ont commencé à explorer comment les jeux économiques classiques pourraient être utilisés pour regrouper les joueurs en groupes distincts en utilisant le ML. Ces jeux examinent la capacité d'un joueur à penser rationnellement pour maximiser sa récompense, que cela nécessite de coopérer ou d'agir égoïstement. Les jeux typiques incluent le dilemme du prisonnier et la chasse au cerf.

Bien que l'utilisation des techniques de ML pour regrouper les joueurs en groupes soit prometteuse, il est important que le regroupement soit significatif et stable dans différents contextes / situations. Ce projet examinera la fiabilité de ces jeux pour regrouper uniquement des adultes en bonne santé. Les adultes en bonne santé seront regroupés en fonction de leur performance à jouer à des jeux économiques classiques. Le regroupement sera effectué par des techniques ML suivant la méthodologie développée dans Poncela-Casasnovas et al. (2016) [1].

Si vous acceptez de participer à ce projet:

Vous devrez télécharger une application et jouer à un jeu qui vous oblige à choisir une option qui vous donne les meilleures chances de gagner le plus de points, en tenant compte du fait que votre adversaire (le joueur informatique 2) fera la même chose. Vous devez prendre 16 décisions au total (il y a 16 tours de jeu). Il vous sera ensuite demandé de répondre à un court questionnaire (le mini-questionnaire IPIP développé par Donnellan et al. (2006) [2]) et enfin de jouer à un autre jeu de 16 tours. Au total, vous devriez être en mesure d'effectuer toutes les tâches en 20 à 30 minutes environ.

Aucune donnée personnelle n'est collectée:

Nous ne vous demandons pas:

· Nom
· Adresse e-mail ou
· Numéro de téléphone

Nous vous demandons:

· Le sexe
· Tranche d'âge (par exemple 21 - 30 ou 31 - 40)
· Statut d'emploi (par exemple, étudiant, employé, sans emploi, autre)

Avantages attendus de la participation à ce projet:

La participation à ce projet aidera à déterminer la quantité d'informations pouvant être conclues de manière fiable à partir d'études utilisant des jeux économiques pour examiner la prise de décision.

Nous ne prévoyons aucun risque pour les participants de réaliser ces tâches. Les participants seront libres de changer d'avis et de se retirer de l'étude à tout moment jusqu'à ce qu'ils soumettent leur réponse finale et cochent pour consentir à leur
réponses collectées.

Aucune donnée personnelle n'étant collectée, les participants ne seront pas informés des résultats de ce projet. Cependant, le travail terminé sera soumis pour publication où les résultats anonymisés seront affichés (similaires aux résultats dans Poncel-Casasnovas et al. [1]).

Cette recherche est financée par l'AIB.

De plus amples détails sur le projet peuvent être obtenus auprès de Lili Zhang (lili.zhang 27@mail.dcu.ie).

Si les participants ont des inquiétudes au sujet de cette étude et souhaitent contacter une personne indépendante, veuillez contacter:

Le secrétaire, Comité d'éthique de la recherche de l'Université de Dublin, a / s du soutien à la recherche et à l'innovation, Université de la ville de Dublin, Dublin 9. Tél 01-7008000, e-mail rec@dcu.ie

[1] Poncela-Casasnovas, J., et al. Les humains présentent un ensemble réduit de phénotypes comportementaux cohérents dans les jeux dyadiques. Sci Adv 2, e1600451 (2016).
[2] Donnellan, M.B., et al. Les mini-échelles IPIP: des mesures minuscules mais efficaces des cinq grands facteurs de la personnalité. Évaluation psychologique 18, 192-203, (2006).