ProfBrain

Araştırma Çalışması Başlığı:

Ekonomik oyunları kullanmanın kümelenme oyuncularına sağlamlığı: hesaplamalı psikiyatride bir vaka çalışması

Araştırmacılar: (Bilgi İşlem Okulu / Veri Analiz Merkezi'nden)

· Dr. Darragh Walsh (Doktora sonrası araştırmacı)
· Lili Zhang (Doktora adayı)
· Prof. Tomas Ward (AIB Veri Analitiği Başkanı)

Araştırma özeti:
Makine öğrenimi (ML) gibi hesaplama yöntemlerinin psikiyatrik araştırmalarda yararlı bir şekilde uygulanabileceğine dair artan bir kabul vardır. Çok sayıda akıl hastalığı, karar almayı etkileyen bozukluklar ve ödüllerin öğrenme yoluyla davranışlarımızı nasıl etkilediğini gösterebilir. Psikiyatristlerin teşhisleri daha objektif yapmalarına yardımcı olmak için araştırmacılar, ML'yi kullanarak oyuncuları farklı gruplara kümelemek için klasik ekonomik oyunların nasıl kullanılabileceğini keşfetmeye başladılar. Bu oyunlar, bir oyuncunun, işbirliği yapmayı veya bencilce davranmayı gerektiren olsun, ödüllerini en üst düzeye çıkarmak için rasyonel düşünme yeteneğini inceler. Tipik oyunlar mahkumun ikilemini ve geyik avını içerir.

Oyuncuları gruplara ayırmak için ML tekniklerini kullanmak umut verici olsa da, kümelenmenin farklı bağlamlarda / durumlarda anlamlı ve istikrarlı olması önemlidir. Bu proje, bu oyunların sadece sağlıklı yetişkinleri kümelemedeki güvenilirliğini inceleyecektir. Sağlıklı yetişkinler, klasik ekonomik oyunlar oynama performanslarına göre kümelenecektir. Kümeleme Poncela-Casasnovas ve diğ. (2016): [1].

Bu projeye katılmayı kabul ediyorsanız:

Bir uygulama indirmeniz ve rakibinizin (bilgisayar oyuncusu 2) aynı şeyi yapacağını dikkate alarak size en fazla puanı kazanma şansı veren bir seçenek seçmenizi gerektiren bir oyun oynamanız gerekecektir. Toplamda 16 karar vermeniz gerekiyor (oyunun 16 turu var). Daha sonra kısa bir anketi (Donnellan ve arkadaşları (2006) [2] tarafından geliştirilen mini-IPIP anketi) cevaplamanız ve nihayet 16 mermi olan başka bir oyun oynamanız istenecektir. Toplamda, tüm görevleri yaklaşık 20-30 dakika içinde tamamlayabilmelisiniz.

Hiçbir kişisel bilgi toplanmaz:

Sizin için sormuyoruz:

· İsim
· E-posta adresi veya
· Telefon numarası

Sizin için soruyoruz:

· Cinsiyet
· Yaş aralığı (örneğin 21-30 veya 31-40)
· İstihdam durumu (ör. Öğrenci, çalışan, işsiz, diğer)

Bu projeye katılmanın beklenen faydaları:

Bu projeye katılmak, karar vermeyi incelemek için ekonomik oyunları kullanan çalışmalardan ne kadar bilginin güvenilir bir şekilde sonuçlandırılabileceğini belirlemeye yardımcı olacaktır.

Katılımcıların bu görevleri tamamlamaları için herhangi bir risk öngörmüyoruz. Katılımcılar, nihai yanıtlarını gönderene ve onaylarını almak için istedikleri zaman fikrini değiştirme ve çalışmadan çekilme konusunda serbest olacaklardır.
yanıtlar toplanıyor.

Hiçbir kişisel veri toplanmadığından, katılımcılar bu projenin sonuçları hakkında bilgilendirilmeyecektir. Ancak, tamamlanan çalışma anonimleştirilmiş sonuçların gösterileceği yayına sunulacaktır (Poncel-Casasnovas ve ark. [1] sonuçlarına benzer).

Bu araştırma AIB tarafından finanse edilmektedir.

Proje hakkında daha fazla ayrıntı Lili Zhang'dan (lili.zhang 27@mail.dcu.ie) elde edilebilir.

Katılımcıların bu çalışma hakkında endişeleri varsa ve bağımsız bir kişiyle iletişim kurmak istiyorsanız, lütfen iletişime geçin:

Sekreter, Dublin Şehir Üniversitesi Araştırma Etik Kurulu, araştırma ve Yenilik Desteği, Dublin Şehir Üniversitesi, Dublin 9. Tel 01-7008000, e-posta rec@dcu.ie

[1] Poncela-Casasnovas, J., et al. İnsanlar ikili oyunlarda azaltılmış tutarlı davranışsal fenotipler kümesi sergilerler. Sci Adv 2, e1600451 (2016).
[2] Donnellan, M.B., vd. Mini-IPIP ölçekleri: büyük beş kişilik faktörünün küçük ama etkili önlemleri. Psikolojik değerlendirme 18, 192-203, (2006).