Petek paradigma toplu insan davranışları üzerinde araştırma için
Summary
Burada, bilgisayar tabanlı, çok Ajan oyunu petek, deneysel araştırmalar toplu insan hareketi davranışı ile siyah-nokta-avatar üzerinde sanal bir 2D altıgen playfield sağlayan mevcut. Hedef alanlar veya görme yarıçapı, değişken teşvikler gibi farklı deneysel koşullar ayarlayabilirsiniz ve insan hareketi davranışı üzerindeki etkileri araştırıldı.
Abstract
Grup hareket gibi toplu insan davranışları sık şaşırtıcı desen ve uygunluklarını, liderlik ortaya çıkması gibi gösterir. Son edebiyat bu kalıpları, sık sık grubun, küresel düzeyde görünür birkaç basit yerel parametre izleyin kendi kendine organize, bireysel davranışlar üzerinde temel alan ortaya koymuştur. İnsan toplu davranışlarının dinamiklerini anlamak koordinasyon ve liderlik gibi ideal yerleştirme ve binalarda acil çıkışları sayısı tanımlama grubu ve kalabalık senaryolarda, geliştirmek için yardımcı olabilir.
Bu makalede, biz deneysel paradigma petek, sistematik olarak koşulları ve insan kolektif davranış etkilerini araştırmak için kullanılan mevcut. Bu paradigma şeklinde ve çeşitli araştırma soruları için uyarlanmış bir ayar sağlayan bir bilgisayar tabanlı çok kullanıcılı platformu, kullanır. Durumsal koşulları (Örneğin, belirli bir davranışı, parasal teşvikler ve kaynakları, değişik derecelerde belirsizlik için fayda maliyet oranları) Denemecileri araştırma soru bağlı olarak ayarlanabilir. Her katılımcının hareketleri sunucu tarafından doğru olarak 50 ms, zaman damgaları ve bireysel kimlikleri ile altıgen koordinatları olarak kaydedilir. Böylece, bir ölçüm üzerinde playfield tanımlanabilir ve hareketi parametreleri (Örneğin, mesafeler, hız, kümeleme, vb) katılımcıların zaman içinde ölçülebilir. Hareket veri sırayla sigara bilgisayarlı veri içinde aynı deneme kurulumu topladı anketleri ile kombine edilebilir.
Petek paradigma insan hareketi deneyler yeni türleri için önünü olduğunu. Biz burada bu deneylerin sonuçları anlamlı insan kolektif davranış anlayışımızı derinleştirmek için yeterli iç geçerliliği ile işleyebilir göstermek.
Introduction
Bilgisayar tabanlı çoklu Ajan oyun petek1 deneysel olarak nasıl toplu insan hareketi araştırmak için metodolojik bir paradigma sunar desen ve grup yapıları ortaya bireysel davranış. İnsan katılımcılar görsel bir petek (Şekil 1) benzeyen bir altıgen sanal playfield üzerinde avatar (siyah nokta) olarak temsil edilir. Katılımcılar onların avatarları ile fare hedef altıgenler ulaşmak, hareket kaynakları (Video 1) harcamak ve tutarlı gruplar (Video 2) kurarak onların parasal senin en üst düzeye çıkarmak için Tıklat taşıyın. Kayma koşulları (Örneğin, görme yarıçapı), ödül yapıları (Örneğin, parasal hedefi alanları) ve iletişim kanalları hangi keşfetmek için manipüle edilebilir ve koordinasyon ve liderlik Bu koşul kurallar ne ölçüde etkisi toplu hareket içinde.
Oyunun usul/koşul kuralları, hedefleri ve ödül motivators sosyal psikologlar tarafından insan toplu hareketi araştırmak için tasarlanmıştır. Hayvan sürüleri gibi insan kalabalığı, bir acil olayları (Yani, küresel desenler) yerel kurallara uyan bireysel davranışından olanların gözlemleyebilirsiniz. Örneğin, sürüler halinde balık ve kuş sürüleri doğru bir kayma hedefi2,3,4, kapasitelerini genel veya arası bireysel iletişim için azaltmak büyük grup boyutları rağmen tutarlı varlıklar olarak hareket gibi görünüyor. Ampirik araştırma5,6,7,8,9,10ve bilgisayar simülasyonları11,12, modelleme davranış 13 insanlar14,15,16, dahil olmak üzere çeşitli türleri, iç kontrol veya dış denetim karmaşık desenler grubu düzeyinde ortaya göstermiştir. Yerel bireysel hareket ve, çoğu kez, mikroskobik düzeyde basit kurallar makroskopik düzeyde düzenli hareketi oluşturmak yeterlidir. Bu tür deneyler sadece büyük sürüler aynı zamanda küçük gruplar (insan gruplarının yanı sıra diğer hayvan grupları) yerel etkileşim kuralları1tarafından koordine artan kanıt2,6 katkıda bulunur.
Bilgisayar tabanlı çoklu Kullanıcı avatar oyunları kullanarak bizim yeni yaklaşımın bir ana avantajı dinamik insan kolektif fenomenleri araştırmayla gösterir. Petek avatar platform1,17,18,19kullanarak, bireysel hareket davranış (gerçek kişiler tarafından yönetilen hareket) spatio-zamansal veri tam olarak sunucu tarafından toplanabilir ve davranış kalıpları ve toplu yapıları gelişimi ile doğru 50 ms (Tablo 1) olarak analiz edilebilir. Görsel ve işitsel duyusal iletişim gerektiren tarafından kısıtlanabilir gibi kulak tıkacı kullanın ve kendi iş istasyonları ile bölücü duvarlar, kapatan sürüsü için katılımcılar ve diğer kalabalık davranış koşullar deneysel olarak yaklaşık. Çeşitli deneyler1,17,18,19‘, biz vizyon RADIUS parasal teşvikler (Şekil 3a, b (küresel vs yerel, resim 2), manipüle ), alt gruplar (Şekil 4) ve bu değişkenlerin insan sürünüz davranış17, liderlik gibi kolektif davranış kalıpları ortaya çıkması üzerine etkisini test etmek için diğer oyuncular (Şekil 5) eş varlığı 1ve rekabet18. On kadar twelve dizüstü bilgisayarlar ve bir sunucu kurulumu verileri toplamak için kullanılan (Şekil 6).
Kendi kendine organize koordinasyon grubu-canlı türleri bireysel faaliyetlerin özellikle son on yıl içinde çok bilimsel dikkat çekti. Sınavları geniş çaplı, basit iz oluşumu ve yol seçiminde karıncalar karmaşık ortaya çıkması için girdap yapılarının balık sürüler ve hatta yayalar2çift yönlü akışının ayrılığı vardır.
Bizim petek paradigma ile biz ampirik olarak çeşitli durumsal seçenekleri/kısıtlamaları, çeşitli davranış kuralları ve bireysel özellikleri ortaya çıkması mikroskobik düzeyde üzerinde etkisini araştırmak için bir metodolojik yaklaşım katkıda insanlarda makroskopik davranış yapıları. Önemli bir avantaj paradigma Denemecileri, manipülasyon için birden fazla deneyler karşılaştırmak veya tek bir deney sonuçlarını ölçmek mümkün hale tarafından tanımlanan kesinlikle kontrol edilebilir deneysel ayarları sunuyor olmasıdır. Sanal playfield çalışma tasarım gereksinimlerine göre yapılandırılabilir ve duyusal iletişim kanalları katılımcılar arasında ortadan ya da deney parametrelerine göre azalır. Ayrıca, çevresel affordances (Örneğin, rekabetçi, rekabetçi olmayan fikir birliği ve kurtarma ayarları) şeklinde olabilir. Böylece, değişkenleri için özel araştırma soru, ilgili idare/denetim imkanı sunarak platformumuz iç geçerlilik (çalışma tasarım araştırma soruları mümkün olduğunca yakından eşleşenyani ) zorlar kullanarak insan hareketi incelemek için hareket insan yönetilen veri. Bilinmeyen kontrol edilemez/insuppressible sosyal etkileri engel değil çünkü sahada yapılan deneyler dış geçerliliği (generalizability) sonuçları15,20,21 gerçek dünya açısından faydası render ipuçları gibi insanlar1ve para-sözel olmayan davranışları.
Bilgisayar tabanlı çoklu Ajan oyun petek koordinasyon ortaya çıkması ve insan oyuncu üzerinde sanal playfield avatarları taşınması liderlik desen araştırmak için hizmet vermiştir. Katılımcılar da aynı amaç üzerinde sona erdi yardımcı oyuncu sayısı tarafından parasal ödüller çarpma üzerinde dayalı grup uyum için teşvik dahil hedefi altıgenler üzerinde sadece parasal teşvikler elde edilebilecek hakkında yerel bilgiler verilmiştir altıgen. Çalışmalar ilk dizi, biz deneme kurulumu iki basit parametre için davranış (hizalama ve uyum) kaynıyor, sınırlı ve karşılıklı bilgi aktarımı “okuma/vericisi için” diğer katılımcılar sadece hareket davranışları azalır. Sonra 97 küçük altıgenler oluşur ve oyuncu gider hareketi kaynakları (olası hamle) sınırlı sanal playfield genel veya yerel bir görünümünü görme yarıçapı ya diğer katılımcı hareketi davranışının çeşitli.
Şekli ve sanal platform unsurları ve deneyci tanımlı parametreleri oyunları dedi platformu üzerinde oynanması mümkün belirli araştırma soruları göre dizayn edilebilir. Araştırma hedef bağlı olarak playfield boyutu değiştirilebilir; renkleri, şekilleri ve anlamları avatarlar adapte edilebilir; kaynakları uygulanabilir; ve ödül yapısı ve içeriği farklı olabilir. Daha fazla veya daha az bilgi, belirsizlik ve çakışan tercihleri de uygulanan22olabilir. Değişen küresel oyuncu-görünümü bilgi ve denetim da mümkündür. Bu nedenle, üzerinden deneysel yönergeleri, denemenin çevre affordances değiştirilmiş (Örneğin, bir fikir birliği vs kaçış senaryo) olabilir. Sonraki bölümde, bu parametrelerden bazıları belirli çalışma soruları cevaplamak için kullanılan gerçek bir çalışma açıklayarak bu değişkenlerin nasıl uygulanması açıklığa kavuşacaktır.
Protocol
Representative Results
Discussion
Sonuçları gerçek senaryoları için geçerli olup insan kolektif davranış araştırmak için bir araştırma paradigması olarak çoklu istemci sanal ortamlar kullanarak temel sorulardan biri. Başka bir deyişle, metodolojik yaklaşım yeterli ekolojik veya dış geçerlilik süresiyle sonuçlar mı? İnsan katılımcılar üzerinde sanal bir playfield avatarlar olarak temsil eden ve üzerinden fare tıklaması hareket etmelerine sosyal yardımlar azaltır. Ayrıca, iletişimi minimuma tutmak Denemecileri zımni hangi davranışsal cues insan grubu koordinasyon ve liderlik davranışını etkileyebilir insanlar arasında ve çevre hangi affordance altında iletilir araştırmak izin verir (Örneğin kurtarma, rekabet, tahliye) bu davranışları daha fazla ve ne ölçüde etkilenir. Sürece sıkı bağlılık iletişim kuralı ve test prosedürleri iki önceden test aşamalarında, bu indirgemeci yaklaşımın iç geçerliliği garanti eder. “Gerçek” Grup ve kalabalık dinamikleri sonuçları aktarımına izin için deneysel kurulum ve test aşamalarında yavaş yavaş daha fazla olmak için değiştirilebilir (bırakmak sadece verici/okuma hareket ötesinde ek iletişim içinÖrneğin, kompleks davranış, anlam olarak çeşitli gerçek dünya senaryolarında gömülü bilgileri bireysel özellikleri ekleyerek vb) ve anlatıldığı oyun başlamadan önce ekrandaki katılımcılar tarafından talimatları okuyun.
Dış geçerlilik ile ilgili bir konu adrese, [oyuncunun hareketleri (ön test) kullanılabilirlik ve faktörler semptomlarıdır azaltılması nedeniyle standart, iki boyutlu altıgen koordinatlara standartlaştırmak için başlangıçta seçilen] altıgen playfield çeşitli olabilir. Serbest dolaşımı seçimi ile iki boyutlu bir tablo daha sürekli ve karmaşık hareket veri oluşturmak oyuncular sağlayacak. Birlik-Unreal-alt yapısı tarafından veya oluşturulan bir üç boyutlu ortamda Örneğin, aynı zamanda ekolojik/dış geçerlilik yükseltmek. Ancak, hareket kısıtlanması lessoning yolunda her adım ile bir sorun ortaya çıkar. Hareket özgürlüğü simüle senaryoda, faktörler (Örneğin, kişiler arası farklılıklar bilgisayar deneyimi gibi üç boyutlu oyunlar mekansal oryantasyon ile aşinalık) semptomlarıdır etkisi artan karmaşıklığı ile artar, hangi önyargılı sonuçlara neden iç geçerlilik azaltmak.
Petek kuralında belirtilen yöntem bu bilgisayar simülasyon modelleri ile kombine ve davranışların olup insan grupları toplu desenleri bilgisayar simülasyonları bulundu da tutarsan ampirik olarak test etmek için bir paradigma olarak kullanılan avantajdır. Bu sınamaları dış geçerliliği artırmak için katılımcılar sonrası test aşamasında soru formunda onlar yeterince hissettim ve insanca avatarları ve ister eş oyuncularına insan aktörler olarak algıladıkları başardık temsil istenmelidir. Protokolü (duyusal işitsel ya da görsel iletişim protokol parametreleri engel olsa bile) iş istasyonları birbirlerine yanında insan şekillenme bu duygularını geliştirmek için oturuyor ve Co oyuncular fiziksel varlığı belirtir.
Özetle, Grup koordinasyon, liderlik, gibi toplu olayların temel mekanizmaları incelemek için yeni bir paradigma özetlenen protokolün ön-test, test ve sonrası test aşamaları petek yaklaşım tarafından uygulanan yöntemleri sağlar ve içi Grup differentiation. Özellikle katılımcıların birbirleri ile ön-test ve test aşamalarında iletişim değil sağlamada sıkı değillerse yöntemin en önemli sınırlama, işe alma, insan hatası için güvenlik açığıdır.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu araştırma Alman girişimi of Excellence tarafından finanse edildi (kurumsal strateji: https://www.uni-goettingen.de/en/32632.html). Margarita Neff-Heinrich onun İngilizce yazım denetleme için teşekkür ediyoruz.
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).
