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연구 제목 :

경제 게임을 사용하여 플레이어를 클러스터링하는 견고성 : 전산 정신과의 사례 연구

조사자 : (데이터 분석을위한 컴퓨팅 학교 / 통찰 센터에서)

· Darragh Walsh 박사 (박사 후 연구원)
· Lili Zhang (박사 후보)
· Tomas Ward 교수 (AIB 데이터 분석 위원장)

연구 요약 :
기계 학습 (ML)과 같은 전산 방법이 정신과 연구에 유용하게 적용될 수 있다는 인식이 높아지고 있습니다. 수많은 정신 질환은 의사 결정에 영향을 미치는 장애와 보상이 학습을 통해 우리의 행동에 미치는 영향으로 분류 될 수 있습니다. 정신과 의사가 진단을보다 객관적으로 만들 수 있도록 돕기 위해 연구원은 고전적인 경제 게임을 사용하여 ML을 사용하여 플레이어를 별개의 그룹으로 클러스터링하는 방법을 탐색하기 시작했습니다. 이 게임은 합리적으로 생각하여 보상을 극대화하기 위해 합리적으로 생각하는 능력을 조사합니다. 전형적인 게임으로는 죄수의 딜레마와 사슴 사냥이 있습니다.

ML 기술을 사용하여 플레이어를 그룹으로 묶는 것이 유망하지만 클러스터링은 다른 상황 / 상황에서 의미 있고 안정적이어야합니다. 이 프로젝트는 건강한 성인 만 모으기위한 이러한 게임의 신뢰성을 검사합니다. 건강한 성인은 고전적인 경제 게임을하는 그들의 성과에 따라 묶일 것입니다. 클러스터링은 Poncela-Casasnovas et al.에서 개발 된 방법론에 따라 ML 기술에 의해 수행 될 것이다. (2016) [1].

이 프로젝트에 참여하기로 동의 한 경우 :

상대방 (컴퓨터 플레이어 2)이 동일한 작업을 수행한다는 점을 고려하여 가장 높은 점수를 얻을 수있는 옵션을 선택해야하는 앱을 다운로드하고 게임을해야합니다. 총 16 개의 결정을 내려야합니다 (게임에는 16 라운드가 있습니다). 그런 다음 짧은 설문지 (Donnellan et al. (2006) [2]가 개발 한 미니 IPIP 설문지)에 답하고 마지막으로 16 라운드의 다른 게임을하게됩니다. 전체적으로 약 20-30 분 안에 모든 작업을 완료 할 수 있어야합니다.

개인 정보는 수집되지 않습니다 :

우리는 당신을 요구하지 않습니다 :

· 이름
· 이메일 주소 또는
· 전화 번호

우리는 당신을 요구합니다 :

· 성별
· 연령대 (예 : 21 – 30 또는 31 – 40)
· 고용 상태 (예 : 학생, 취업, 실업자, 기타)

이 프로젝트에 참여함으로써 예상되는 혜택 :

이 프로젝트에 참여하면 경제 게임을 이용한 연구에서 의사 결정을 검토 할 때 얼마나 많은 정보를 신뢰할 수 있는지 결정할 수 있습니다.

우리는 참가자가 이러한 작업을 완료 할 때 어떠한 위험도 예견하지 않습니다. 참가자는 최종 답변을 제출하고 동의 할 때까지 언제든지 마음을 바꾸고 연구를 중단 할 수 있습니다.
응답이 수집되고 있습니다.

개인 데이터가 수집되지 않기 때문에 참가자는이 프로젝트의 결과를 알 수 없습니다. 그러나, 완성 된 작업은 익명의 결과가 표시되는 출판을 위해 제출 될 것입니다 (Poncel-Casasnovas et al. [1]의 결과와 유사).

이 연구는 AIB가 자금을 지원합니다.

프로젝트에 대한 자세한 내용은 Lili Zhang (lili.zhang 27@mail.dcu.ie)에서 얻을 수 있습니다.

참가자가이 연구에 관심이 있고 독립적 인 사람에게 연락하려면 다음 연락처로 문의하십시오.

더블린 더블린 시티 대학교 더블린 시티 대학교 리서치 윤리위원회, 더블린 시티 대학교 리서치 혁신 지원부 장관 9. Tel 01-7008000, 이메일 rec@dcu.ie

폰 실라 카사노바 (Poncela-Casasnovas, J.) 등은 유쾌한 게임에서 일관된 행동 표현형을 줄였다. Sci Adv 2, e1600451 (2016).
[2] Donnellan, M.B., et al. 미니 IPIP 규모 : 5 가지 성격의 작지만 효과적인 조치. 심리학 적 평가 18, 192-203, (2006).