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शोध अध्ययन का शीर्षक:

क्लस्टर खिलाड़ियों के लिए आर्थिक खेल का उपयोग करने की दृढ़ता: कम्प्यूटेशनल मनोरोग में एक केस स्टडी

जांचकर्ता: (डेटा एनालिटिक्स के लिए कम्प्यूटिंग / इनसाइट सेंटर के स्कूल से)

· डॉ। दरगाह वाल्श (पोस्ट-डॉक्टरल शोधकर्ता)
· लिली जांग (पीएचडी उम्मीदवार)
टॉमस वार्ड (डेटा एनालिटिक्स के एआईबी अध्यक्ष)

शोध सारांश:
एक बढ़ती हुई मान्यता है कि कम्प्यूटेशनल विधियों (जैसे कि मशीन लर्निंग (एमएल)) को मनोचिकित्सा अनुसंधान में उपयोगी रूप से लागू किया जा सकता है। कई मानसिक बीमारियों को विकारों के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है जो निर्णय लेने को प्रभावित करते हैं और सीखने के माध्यम से पुरस्कार हमारे व्यवहार को कैसे प्रभावित करते हैं। अधिक उद्देश्य का निदान करने में मनोचिकित्सकों की सहायता करने के लिए, शोधकर्ताओं ने यह पता लगाने की शुरुआत की है कि क्लासिक आर्थिक खेल का उपयोग कैसे किया जा सकता है ताकि खिलाड़ियों को अलग-अलग समूहों में समूह में शामिल किया जा सके। इन खेलों में खिलाड़ियों की तर्कसंगत रूप से अपने इनाम को अधिकतम करने की सोचने की क्षमता की जांच की जाती है, चाहे उन्हें सहयोग करने या स्वार्थी अभिनय करने की आवश्यकता हो। विशिष्ट खेलों में कैदी की दुविधा और हरिण शिकार शामिल हैं।

हालांकि समूहों में समूहों में खिलाड़ियों को एमएल तकनीक का उपयोग करना आशाजनक है, लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि विभिन्न संदर्भों या स्थितियों में क्लस्टरिंग सार्थक और स्थिर है। यह परियोजना केवल स्वस्थ वयस्कों को क्लस्टर करने के लिए इन खेलों की विश्वसनीयता की जांच करेगी। स्वस्थ वयस्कों को क्लासिक आर्थिक खेल खेलने के उनके प्रदर्शन के अनुसार उतारा जाएगा। पोल्सेला-कैसासनोवास एट अल में विकसित कार्यप्रणाली के बाद एमएल तकनीकों द्वारा क्लस्टरिंग का प्रदर्शन किया जाएगा। (2016) [1]।

यदि आप इस परियोजना में भाग लेने के लिए सहमत हैं:

आपको एक ऐप डाउनलोड करना होगा और एक गेम खेलना होगा जिसमें आपको एक विकल्प चुनने की आवश्यकता होती है जो आपको सबसे अधिक अंक अर्जित करने का सबसे अच्छा मौका देता है, यह ध्यान में रखते हुए कि आपका प्रतिद्वंद्वी (कंप्यूटर प्लेयर 2) एक ही काम कर रहा होगा। आपको कुल 16 निर्णय लेने की आवश्यकता है (खेल के 16 दौर हैं)। फिर आपको एक छोटी प्रश्नावली (मिनी-आईपीआईपी प्रश्नावली डोननेलन एट अल। (2006) [2]) द्वारा विकसित करने के लिए कहा जाएगा और अंत में एक और गेम खेला जाएगा जिसमें 16 राउंड होंगे। कुल मिलाकर, आपको लगभग 20-30 मिनट में सभी कार्यों को पूरा करने में सक्षम होना चाहिए।

कोई व्यक्तिगत जानकारी एकत्र नहीं की गई है:

हम आपके लिए नहीं पूछते हैं:

· नाम
· ईमेल पता या
· फ़ोन नंबर

हम आपके लिए पूछते हैं:

· लिंग
· आयु-सीमा (उदाहरण के लिए 21 - 30, या 31 - 40)
· रोजगार की स्थिति (उदा। छात्र, नियोजित, बेरोजगार, अन्य)

इस परियोजना में भाग लेने से अनुमानित लाभ:

इस परियोजना में भाग लेने से यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि निर्णय लेने की जांच करने के लिए आर्थिक खेलों का उपयोग करके अध्ययन से कितनी जानकारी मज़बूती से समाप्त की जा सकती है।

हम इन कार्यों को पूरा करने से प्रतिभागियों को कोई खतरा नहीं है। प्रतिभागियों को अपने मन को बदलने और अध्ययन से किसी भी समय वापस लेने के लिए स्वतंत्र होगा जब तक कि वे अपनी अंतिम प्रतिक्रिया प्रस्तुत न करें और उनकी सहमति पर टिक करें
प्रतिक्रियाएं एकत्र की जा रही हैं।

चूंकि कोई व्यक्तिगत डेटा एकत्र नहीं किया गया है, प्रतिभागियों को इस परियोजना के परिणामों के बारे में सूचित नहीं किया जाएगा। हालांकि, पूर्ण किए गए काम को प्रकाशन के लिए प्रस्तुत किया जाएगा, जहां अज्ञात परिणाम प्रदर्शित किए जाएंगे (पोनसेल-कैसनोवस एट अल में परिणाम के समान। [1])।

यह शोध एआईबी द्वारा वित्त पोषित है।

परियोजना के बारे में अधिक जानकारी लिली झांग (lili.zhang 27@mail.dcu.ie) से प्राप्त की जा सकती है।

यदि प्रतिभागियों को इस अध्ययन के बारे में चिंता है और एक स्वतंत्र व्यक्ति से संपर्क करना चाहते हैं, तो कृपया संपर्क करें:

डबलिन सिटी यूनिवर्सिटी रिसर्च एथिक्स कमेटी के सचिव, सी / ओ रिसर्च एंड इनोवेशन सपोर्ट, डबलिन सिटी यूनिवर्सिटी, डबलिन 9. दूरभाष 01-7008000, ई-मेल rec@dcu.ie

[१] पोनकाला-कैसनोवस, जे।, एट अल। ह्यूमन्स ने डियाडिक गेम्स में लगातार व्यवहारिक फेनोटाइप्स का एक छोटा सेट प्रदर्शित किया है। विज्ञान सलाह 2, e1600451 (2016)।
[२] डोननेलन, एम.बी., एट अल। मिनी-आईपीआईपी तराजू: व्यक्तित्व के बड़े पांच कारकों के छोटे-अभी तक प्रभावी उपाय। मनोवैज्ञानिक मूल्यांकन 18, 192-203, (2006)।