Сота парадигма для исследований на коллективное поведение человека
Summary
Здесь мы представляем на основе компьютера, мульти-агентных игры Сота, который позволяет экспериментальные исследования коллективного человеческого движения поведение через черный точка аватары на виртуальный 2D гексагональной игровое поле. Можно задать различные экспериментальные условия, как переменная стимулов на цели поля или видение радиуса, и их влияние на поведение человеческого движения могут расследоваться.
Abstract
Коллективное поведение человека как группа движения часто показывает удивительно структуры и закономерности, как возникновение лидерства. Последние литературы показал, что эти шаблоны, часто видны на глобальном уровне группы, основываются на самоорганизации, индивидуального поведения, которые следуют несколько простых локальных параметров. Понимание динамики человеческого коллективное поведение может помочь улучшить координацию и руководство в группе и толпы сценариев, таких как определить идеальное расположение и количество аварийных выходов в зданиях.
В этой статье мы представляем экспериментальная парадигма соты, который может использоваться для систематического расследования условия и последствия коллективного поведения человека. Эта парадигма использует компьютерные многопользовательскую платформу, предоставляя параметр, который может быть в форме и адаптирована к различным типам вопросов исследования. Ситуационных условий (например, соотношения затрат выгод для определенного поведения, денежные стимулы и ресурсы, различного рода неопределенности) может устанавливаться экспериментаторов, в зависимости от исследования вопрос. Каждый участник движения регистрируются на сервере как гексагональной координат с отметками на точность 50 мс и с индивидуальных идентификаторов. Таким образом показатель может быть определена на игровое поле, и параметры движения (например, расстояние, скорость, кластеризация и т.д.) участников может быть измерена с течением времени. Перемещение данных в свою очередь могут сочетаться с-компьютеризированные данные из вопросников, получил в том же настройки эксперимента.
Сота парадигма прокладывает путь для новых типов экспериментов человеческого движения. Здесь мы показываем, что эти эксперименты может отображать результаты с достаточной внутренняя валидность содержательн углубить наше понимание поведения человека коллективных.
Introduction
Компьютерные Многоагентная игры Сота1 предлагает методологической парадигмы экспериментально расследовать как коллективное человеческого движения моделей и групповых структур возникают от индивидуального поведения. Участники человека визуально представлены как аватары (черных точек) на шестигранные виртуальный playfield, напоминающие соты (рис. 1). Участники переместить их аватарами через -мыши, чтобы достичь цели шестиугольников, тратить переместить ресурсы (1 видео) и максимально их денежного вознаграждения путем создания сплоченной группы (2 видео). Пространственные условия (например, видение радиус), награда структур (например, поля денежной цели) и каналы связи можно манипулировать для того, чтобы обнаружить, что и в какой степени эти правила условие влиять на координацию и руководство в коллективного движения.
Процедурные/условие правила игры, цели и вознаграждение мотиваторов были разработаны социальные психологи расследовать человека коллективного движения. В животных стаи, а также человека толпы можно наблюдать возникающих явлений (т.е. глобальных моделей) происходит от индивидуального поведения, что местным правилам. Например стаи рыб и стаи птиц, как кажется, двигаться как последовательной сущности к пространственной цели2,3,4, несмотря на большой группы размеров, которые снижают их потенциала для глобального или между отдельными связи. Эмпирические исследования5,6,7, поведенческой моделирования8,9,10и компьютерной симуляции11,12, 13 , показали, что в различных видов, в том числе люди14,,1516, сложные узоры на уровне группы возникают без внутреннего контроля или внешнего надзора. Местные индивидуальные движения и, зачастую, простые правила на микроскопическом уровне, достаточно для создания упорядоченного движения на макроскопическом уровне. Такие эксперименты внести вклад в увеличение доказательств2,6 , что не только большие стаи, но и небольшие группы (группы людей, а также других групп животных) координируется местными взаимодействия правила1.
Наш новаторский подход с использованием компьютерной многопользовательской Аватар игры показывает одно главное преимущество в изучении динамических человека коллективных явлений. Используя Сота аватар платформы1,,1718,19, пространственно временных поведения отдельных движения (движение регулируется фактического лица) могут быть полностью собраны данные на сервере, и развитие поведенческих моделей и коллективных структур могут быть проанализированы с точностью 50 мс (Таблица 1). Как визуального и слухового сенсорные сообщения может быть ограничен, требуя от участников использовать затычки для ушей и обшивка их рабочих станций с перегородки, Рой и другие условия поведения толпы могут быть аппроксимированы экспериментально. В ряде экспериментов1,17,18,19мы манипулировать видение радиус (Глобальный против местных, рис. 2), денежные стимулы (Рисунок 3А, b ), подгрупп (рис. 4) и совместное присутствие других игроков (рис. 5) для того, чтобы проверить воздействие этих переменных на возникновение коллективного поведения таких людей стекаются поведение17, руководство 1и18конкуренции. Для сбора данных, был использован установку десяти до двенадцати ноутбуков и один сервер (Рисунок 6).
Самоорганизации координации отдельных видов деятельности в группе-ныне живущих видов привлекла большое научное внимание, особенно в течение последнего десятилетия. Экзамены проводятся широкомасштабные, от простых тропа формирования и пути выбора в муравьи на возникновение сложных вихревых структур в косяки рыб и даже сегрегации двунаправленных потоков пешеходов2.
С нашим сотовым парадигмы мы способствуем методологический подход к эмпирически исследовать влияние различных ситуационных вариантов/ограничений, различных правил поведения и индивидуальных особенностей на микроскопическом уровне на появление макроскопические поведенческие структуры в организме человека. Важным преимуществом является, что парадигма предлагает строго контролируемый экспериментальные параметры, определяемые экспериментаторов, что делает его возможным для манипуляции для измерения результатов одного эксперимента или сравнить несколько экспериментов. Виртуального игрового поля может быть настроен согласно требованиям дизайна исследования, и сенсорных каналов между участниками могут быть ликвидированы или уменьшена согласно параметрам эксперимента. Кроме того экологические affordances может быть в форме (например, конкурентоспособной, неконкурентной консенсус и спасение настройки). Таким образом, наша платформа обеспечивает внутренняя валидность (т.е., как можно ближе на вопросы исследования соответствия дизайн исследования), предлагая возможность манипулировать/контроля переменных, имеющих отношение к вопросу конкретных исследований, с использованием человека регулируется движение данных для изучения человеческого движения. Полевые эксперименты оказывают выгоды с точки зрения внешней действительности (обобщения) результаты15,,2021 в реальном мире, потому что они не исключают неизвестных неконтролируемой/непреодолимые социальные последствия сигналы, а также и пункт невербального поведения людей1.
Сота компьютерные игры Многоагентная служил расследовать появление координации и руководства шаблонов человеческого игроков, перемещение их аватары на виртуальный игровое поле. Только участники получили местные информацию о денежных стимулов доступная на шестиугольники цели, которые включали стимулом для сплоченности группы, основанные на Умножение денежной награды на количество совместно игроков, которые также оказались на той же цели шестиугольника. В нашей первой серии исследований мы ограничены настройки эксперимента два простых параметров роятся поведение (выравнивание и сплоченности) и сократили взаимной информации передачи «чтение/передачи» только движение поведение других участников. Затем мы разнообразны взгляд радиус поведение других участников движения либо представление глобального или локального виртуального игрового поля, который состоит из 97 меньше шестиугольников и ограниченные ресурсы длительного движения (возможные ходы) игроков.
Формы и элементы виртуальной платформы и экспериментатора определенные параметры игры могут быть воспроизведены на указанной платформе может быть разработанв соответствиис вопросы конкретных исследований. В зависимости от цели исследования может быть изменен размер игрового поля; цвета, формы и смысли аватары могут быть адаптированы; ресурсы могут быть реализованы; и награда структура и содержание может быть изменено. Больше или меньше информации, неопределенность и конфликтующие настройки также может быть реализовано22. Также возможны различные глобального игрока Просмотр информации и управления. Таким образом через экспериментальные инструкции, экологические affordances эксперимента могут быть изменены (например, консенсус против побег сценарий). В следующем разделе мы будет уточнить, как эти переменные могут быть применены, описывая реальные исследования, которое некоторые из этих параметров используется для ответа на вопросы конкретного исследования.
Protocol
Representative Results
Discussion
Один фундаментальный вопрос в использовании мульти клиент виртуальных сред как парадигмы исследования расследовать коллективное поведение человека является ли результаты применимы к фактическим сценариям. Другими словами методологический подход дают результаты с достаточной экологические или внешней действительности? Представляя участников как аватары на виртуального игрового поля и давая им двигаться через мыш clicks уменьшает социальные сигналы. Кроме того, сохраняя связь до минимума позволяет экспериментаторов расследовать какие молчаливого поведенческих сигналы передаются среди людей, которые могут повлиять на поведение человека группы координации и руководства и под которой экологические часть (например спасения, конкуренция, эвакуации) эти поведения страдают больше и в какой степени. До тех пор, как существует строгое соблюдение двух этапов предварительного тестирования в протокол и процедур тестирования, этот упрощенный подход гарантирует внутренняя валидность. Чтобы разрешить передачу результатов «реальных» группы и динамика толпы, этапа экспериментальной установки и тестирования может быть постепенно изменена стать более комплекс (например, позволяя для дополнительной связи за рамки простой передачи/чтения движения поведение, добавив информацию об индивидуальных особенностях семантически встроенных в различные сценарии реального мира, и др.) и описанных в экране инструкции читал участниками до начала игры.
Для решения вопроса о внешней действительности, шестигранная playfield [изначально решили стандартизировать движений игрока в стандартизированных, двумерные гексагональной координаты (предварительное тестирование) юзабилити и сокращение смешанных факторов] может быть изменено. Двухмерную сетку с выбором свободного движения позволит игрокам создавать более постоянной и сложные движения данных. Например, трехмерной среде, созданной путем единства или Unreal двигателя, также может повысить экологические/внешней действительности. Однако с каждым шагом на пути к lessoning ограничение передвижения, возникает проблема. С ростом сложности свободы передвижения в имитируемых сценарии, влияние привходящих факторов (например, межличностных различий как опыт работы с компьютером, знакомство с пространственной ориентации в трехмерных играх) увеличивается, что может привести к предвзятым результаты и снизить внутренняя валидность.
Преимущество метода, изложенных в протоколе Сота-что его можно комбинировать с компьютерных моделей и используется как парадигма эмпирически проверить если коллективные закономерностей, обнаруженных в компьютерное моделирование также проводить для поведения в группах людей. Для повышения внешней действительности таких испытаний, участников следует просить в вопроснике, после тестирования этапа если они считали достаточно и по-человечески представлены их аватары и имеют ли они возможность воспринимать их совместного игроков как человека актеров. Протокол определяет физическое присутствие Сопредседатель игроков, сидящих в рабочих станциях рядом друг с другом (несмотря на то, что параметры протокола препятствует сенсорные слухового или визуального общения) для того, чтобы укрепить эти чувства человеческого воплощения.
В целом, методы, применяемые Сота подход, изложенный в протокол предварительного испытания и после тестирования этапы предоставляют Роман парадигмы, чтобы исследовать основные механизмы коллективных явлений, таких как Группа координации, руководства и внутригрупповых differentiatioн. Наиболее существенным недостатком метода является его уязвимость к человеческой ошибки вербовщиков, особенно если они не являются достаточно жесткими, в обеспечении того, чтобы участники не общаться друг с другом на этапах предварительного тестирования и тестирования.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Это исследование финансировалось немецкой инициативы Excellence (институциональная стратегия: https://www.uni-goettingen.de/en/32632.html). Мы благодарим Маргарита Нефф-Генрих за ее Английский пруфридинг.
Materials
| Notebooks | |||
| Partition walls between work stations | |||
| Earplugs | |||
| Equipment for LAN installation |
References
- Boos, M., Pritz, J., Lange, S., Belz, M. Leadership in Moving Human Groups. PLoS Computational Biology. 10 (4), e1003541 (2014).
- Moussaid, M., Garnier, S., Theraulaz, G., Helbing, D. Collective information processing and pattern formation in swarms, flocks, and crowds. Topics in Cognitive Science. 1 (3), 469-497 (2009).
- Sumpter, D. J. T. . Collective Animal Behavior. , (2010).
- Krause, J., et al. Fish shoal composition: mechanisms and constraints. Proceedings – Royal Society. Biological Sciences. 267 (1456), 2011-2017 (2000).
- Camazine, S., et al. . Self-Organization in Biological Systems. , (2003).
- King, A. J., Sueur, C., Huchard, E., Cowlishaw, G. A rule-of-thumb based on social affiliation explains collective movements in desert baboons. Animal Behavior. 82 (6), 1337-1345 (2011).
- Fischer, J., Zinner, D. Communication and cognition in primate group movement. International Journal of Primatology. 32 (6), 1279-1295 (2011).
- Couzin, I. D., Krause, J. Self-organization and collective behavior in vertebrates. Advances in the Study of Behavior. 32, 1-75 (2003).
- Katz, Y., Tunstrøm, K., Ioannou, C. C., Huepe, C., Couzin, I. D. Inferring the structure and dynamics of interactions in schooling fish. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (46), 18720-18725 (2011).
- Guy, S. J., Curtis, S., Lin, M. C., Manocha, D. Least-effort trajectories lead to emergent crowd behaviors. Physical Review E: Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics. 85 (1), 016110 (2012).
- Shao, W., Terzopoulos, D. Autonomous pedestrians. Proceedings of the 2005 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. , (2005).
- Reynolds, C. W. Flocks, herds and schools: A distributed behavioral model. Seminal Graphics. , 273-282 (1987).
- Pelechano, N., Allbeck, J. M., Badler, N. I. Controlling individual agents in high-density crowd simulation. Proceedings of the 2007 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium on Computer Animation. , 99-108 (2007).
- Helbing, D., Molnár, P., Farkas, I. J., Bolay, K. Self-organizing pedestrian movement. Environment and Planning B: Planning and Design. 28 (3), 361-383 (2001).
- Dyer, J. R. G., Johansson, A., Helbing, D., Couzin, I. D., Krause, J. Leadership, consensus decision making and collective behavior in humans. Philosophical Transactions – Royal Society. Biological Sciences. 364 (1518), 781-789 (2009).
- Moussaid, M., Schinazi, V. R., Kapadia, M., Thrash, T. Virtual Sensing and Virtual Reality: How New Technologies can Boost Research on Crowd Dynamics. Frontiers in Robotics and AI. , (2018).
- Belz, M., Pyritz, L. W., Boos, M. Spontaneous flocking in human groups. Behavioral Processes. 92, 6-14 (2013).
- Boos, M., Franiel, X., Belz, M. Competition in human groups – Impact on group cohesion, perceived stress and outcome satisfaction. Behavioral Processes. 120, 64-68 (2015).
- Boos, M., Li, W., Pritz, J., Fu, X., Luo, J. -. D., Boos, M. Patterns of Group Movement on a Virtual Playfield: Empirical and Simulation Approaches. Social Network Analysis: Interdisciplinary Approaches and Case Studies. , 197-223 (2017).
- Dyer, J. R. G., et al. Consensus decision making in human crowds. Animal Behavior. 75 (2), 461-470 (2008).
- Faria, J. J., Dyer, J. R. G., Tosh, C. R., Krause, J. Leadership and social information use in human crowds. Animal Behavior. 79 (4), 895-901 (2010).
- Conradt, L. Models in animal collective decision-making: information uncertainty and conflicting preferences. Interface Focus. 2 (2), 226-240 (2011).
- Couzin, I. D., Krause, J., Franks, N. R., Levin, S. A. Effective leadership and decision-making in animal groups on the move. Nature. 433, 513-516 (2005).
