ProfBrain

Judul Studi Penelitian:

Kekokohan menggunakan permainan ekonomi untuk mengelompokkan pemain: studi kasus dalam psikiatri komputasi

Penyelidik: (Dari School of Computing / Insight Center untuk Analisis Data)

· Dr. Darragh Walsh (peneliti pasca-doktoral)
· Lili Zhang (kandidat PhD)
· Prof. Tomas Ward (Ketua AIB Analisis Data)

Ringkasan penelitian:
Ada pengakuan yang berkembang bahwa metode komputasi, seperti pembelajaran mesin (ML), dapat bermanfaat diterapkan dalam penelitian psikiatri. Banyak penyakit mental dapat diklasifikasikan sebagai gangguan yang memengaruhi pengambilan keputusan dan bagaimana penghargaan memengaruhi perilaku kita melalui pembelajaran. Untuk membantu psikiater dalam membuat diagnosis lebih objektif, para peneliti telah mulai mengeksplorasi bagaimana permainan ekonomi klasik dapat digunakan untuk mengelompokkan pemain ke dalam kelompok yang berbeda menggunakan ML. Permainan ini menguji kemampuan pemain untuk berpikir secara rasional untuk memaksimalkan hadiah mereka, apakah itu membutuhkan kerja sama atau bertindak egois. Permainan umum termasuk dilema tahanan dan perburuan rusa.

Meskipun menggunakan teknik ML untuk mengelompokkan pemain ke dalam kelompok cukup menjanjikan, penting bahwa pengelompokan itu bermakna dan stabil di berbagai konteks / situasi. Proyek ini akan memeriksa keandalan game-game ini untuk mengelompokkan orang dewasa yang sehat saja. Orang dewasa yang sehat akan dikelompokkan sesuai dengan kinerja mereka memainkan permainan ekonomi klasik. Pengelompokan akan dilakukan oleh teknik ML berikut metodologi yang dikembangkan di Poncela-Casasnovas et al. (2016) [1].

Jika Anda setuju untuk berpartisipasi dalam proyek ini:

Anda perlu mengunduh aplikasi dan memainkan permainan yang mengharuskan Anda memilih opsi yang memberi Anda peluang terbaik untuk mendapatkan poin terbanyak, dengan mempertimbangkan bahwa lawan Anda (pemain komputer 2) akan melakukan hal yang sama. Anda harus membuat 16 keputusan secara total (ada 16 putaran permainan). Anda kemudian akan diminta untuk menjawab kuesioner singkat (kuesioner mini-IPIP yang dikembangkan oleh Donnellan et al. (2006) [2]) dan akhirnya memainkan game lain yang memiliki 16 putaran. Secara total, Anda harus dapat menyelesaikan semua tugas dalam waktu sekitar 20-30 menit.

Tidak ada informasi pribadi yang dikumpulkan:

Kami tidak meminta Anda:

· Nama
· Alamat email atau
· Nomor telepon

Kami memang meminta Anda:

· Jender
· Rentang usia (misalnya 21 - 30, atau 31 - 40)
· Status pekerjaan (mis. Pelajar, bekerja, menganggur, lainnya)

Manfaat yang diantisipasi dari berpartisipasi dalam proyek ini:

Berpartisipasi dalam proyek ini akan membantu menentukan berapa banyak informasi yang dapat disimpulkan dengan andal dari penelitian yang menggunakan permainan ekonomi untuk memeriksa pengambilan keputusan.

Kami tidak melihat adanya risiko bagi peserta dari menyelesaikan tugas-tugas ini. Peserta akan bebas untuk mengubah pikiran mereka dan menarik diri dari studi setiap saat sampai mereka menyerahkan tanggapan akhir mereka dan centang untuk menyetujui mereka
tanggapan dikumpulkan.

Karena tidak ada data pribadi yang dikumpulkan, peserta tidak akan diberitahu tentang hasil proyek ini. Namun, karya yang diselesaikan akan diserahkan untuk publikasi di mana hasil anonim akan ditampilkan (mirip dengan hasil di Poncel-Casasnovas et al. [1]).

Penelitian ini didanai oleh AIB.

Rincian lebih lanjut tentang proyek ini dapat diperoleh dari Lili Zhang (lili.zhang 27@mail.dcu.ie).

Jika peserta memiliki keprihatinan tentang studi ini dan ingin menghubungi orang yang independen, silakan hubungi:

Sekretaris, Komite Etika Penelitian Universitas Dublin City, c / o Dukungan Penelitian dan Inovasi, Dublin City University, Dublin 9. Telp 01-7008000, e-mail rec@dcu.ie

[1] Poncela-Casasnovas, J., et al. Manusia menampilkan serangkaian fenotipe perilaku yang konsisten dalam permainan diad. Sci Adv 2, e1600451 (2016).
[2] Donnellan, M.B., et al. Skala mini-IPIP: ukuran kecil namun efektif dari lima faktor besar kepribadian. Penilaian psikologis 18, 192-203, (2006).