Summary

Коллективная трастовая игра: групповая онлайн-адаптация игры доверия, основанной на парадигме HoneyComb

Published: October 20, 2022
doi:

Summary

The Collective Trust Game — это компьютерная многоагентная трастовая игра, основанная на парадигме HoneyComb, которая позволяет исследователям оценивать возникновение коллективного доверия и связанных с ним конструкций, таких как справедливость, взаимность или прямая сигнализация. Игра позволяет детально наблюдать за групповыми процессами через поведение движения в игре.

Abstract

Необходимость целостного понимания доверия к группам привела к всплеску новых подходов к измерению коллективного доверия. Однако эта конструкция часто не полностью улавливается в своих эмерджентных качествах доступными методами исследования. В этой статье представлена Collective Trust Game (CTG), компьютерная, многоагентная трастовая игра, основанная на парадигме HoneyComb, которая позволяет исследователям оценить возникновение коллективного доверия. CTG основывается на предыдущих исследованиях межличностного доверия и адаптирует широко известную игру доверия к групповой обстановке в парадигме HoneyComb. Участники берут на себя роль либо инвестора, либо доверительного управляющего; обе роли могут играть группы. Изначально инвесторы и доверительные управляющие наделяются суммой денег. Затем инвесторы должны решить, сколько, если таковые имеются, своего эндаумента они хотят отправить попечителям. Они сообщают о своих тенденциях, а также о своем окончательном решении, перемещаясь вперед и назад по игровому полю, показывая возможные суммы инвестиций. По истечении времени принятия решения сумма, согласованная инвесторами, умножается и отправляется доверительным управляющим. Попечители должны сообщить, какую часть этих инвестиций, если таковые имеются, они хотят вернуть инвесторам. Опять же, они делают это, двигаясь по игровому полю. Эта процедура повторяется в течение нескольких раундов, чтобы коллективное доверие могло возникнуть как общая конструкция через повторяющиеся взаимодействия. С помощью этой процедуры CTG предоставляет возможность следить за возникновением коллективного доверия в режиме реального времени посредством записи данных о движении. CTG легко настраивается под конкретные исследовательские вопросы и может быть запущена в качестве онлайн-эксперимента с небольшим, недорогим оборудованием. В данной работе показано, что КТГ сочетает в себе богатство данных группового взаимодействия с высокой внутренней валидностью и временной эффективностью экономических игр.

Introduction

Игра коллективного доверия (CTG) предоставляет возможность измерить коллективное доверие в Интернете в группе людей. Он обобщает оригинальную Игру доверия Берга, Дикхаута и Маккейба1 (BDM) на групповом уровне и может захватывать и количественно оценивать коллективное доверие в его возникающих качествах 2,3,4, а также связанные с ними концепции, такие как справедливость, взаимность или прямая сигнализация.

Предыдущие исследования в основном концептуализируют доверие как исключительно межличностную конструкцию, например, между лидером и последователем 5,6, исключая более высокие уровни анализа. Особенно в организационных контекстах этого может быть недостаточно для целостного понимания доверия, поэтому существует большая потребность в понимании процессов, с помощью которых доверие строится (и уменьшается) на групповом уровне.

В последнее время исследования доверия включают в себя более многоуровневое мышление. Фулмер и Гельфанд7 рассмотрели ряд исследований о доверии и классифицировали их в соответствии с уровнем анализа, который исследуется в каждом исследовании. Три различных уровня анализа являются межличностным (диадическим), групповым и организационным. Важно отметить, что Фульмер и Гельфанд7 дополнительно различают разных референтов. Референтами являются те сущности, на которые направлено доверие. Это означает, что когда «А доверяет от В до Х», то А (инвестор в экономических играх) представлен уровнем (индивидуальный, групповой, организационный), а В (доверительный управляющий) представлен референтом (индивидуальным, групповым, организационным). X представляет определенный домен, к которому относится доверие. Это означает, что X может быть чем угодно, например, в целом положительной склонностью, активной поддержкой, надежностью или финансовыми обменами, как в экономических играх1.

Здесь коллективное доверие определяется на основе определения межличностного доверия Руссо и его коллег8 и аналогично предыдущим исследованиям коллективного доверия 9,10,11,12,13,14; Коллективное доверие включает в себя намерение группы принять уязвимость, основанную на позитивных ожиданиях намерений или поведения другого человека, группы или организации. Коллективное доверие – это психологическое состояние, разделяемое между группой людей и формирующееся во взаимодействии между этой группой. Поэтому важнейшим аспектом коллективного доверия является общность внутри группы.

Это означает, что исследования коллективного доверия должны выходить за рамки простого среднего значения индивидуальных процессов и концептуализировать коллективное доверие как возникающее явление 2,3,4, поскольку новые разработки в групповой науке показывают, что групповые процессы являются текучими, динамичными и возникающими 2,15. Мы определяем эмерджентность как «процесс, посредством которого элементы системы более низкого уровня взаимодействуют и через эту динамику создают явления, которые проявляются на более высоком уровне системы»16 (стр. 335). Предлагается, чтобы это также относилось к коллективному доверию.

Исследования, которые отражают акцент на возникновении и динамике групповых процессов, должны использовать соответствующие методологии17 для захвата этих качеств. Однако нынешний статус измерения коллективного доверия, как представляется, отстает. В большинстве исследований использовался простой метод усреднения данных каждого человека в группе 9,10,12,13,18. Можно утверждать, что этот подход имеет лишь небольшую прогностическуюобоснованность 2, поскольку он игнорирует тот факт, что группы являются не просто агрегациями индивидов, а сущностями более высокого уровня с уникальными процессами. Некоторые исследования пытались устранить эти недостатки: исследование Адамса19 использовало латентный переменный подход, в то время как Ким и его коллеги10 использовали виньетки для оценки коллективного доверия. Эти подходы являются многообещающими в том смысле, что они признают коллективное доверие как конструкцию более высокого уровня. Тем не менее, как отмечают Четти и его коллеги20, меры, основанные на опросах, не имеют стимулов для правдивого ответа, поэтому исследования доверия все чаще принимают поведенческие или совместимые со стимулами меры21,22.

Эта проблема решается в ряде исследований, которые адаптировали поведенческий метод, а именно BDM1, для групп 23,24,25,26. В BDM две стороны выступают либо в качестве инвесторов (A), либо в качестве доверительных управляющих (B). В этой последовательной экономической игре и А, и В получают начальный эндаумент (например, 10 евро). Затем А должен решить, сколько, если таковой имеется, своего пожертвования они хотели бы отправить В (например, 5 евро). Затем эта сумма утраивается экспериментатором, прежде чем Б может решить, сколько, если таковое имеется, полученных денег (например, 15 евро) он хотел бы отправить обратно в А (например, 7,5 евро). Сумма денег, которую А отправляет В, операционализируется как уровень доверия А к В, в то время как сумма, которую В отправляет обратно, может быть использована для измерения надежности В или степени справедливости в диаде А и В. Большое количество исследований изучало поведение в диадических трастовых играх27. В BDM можно играть как в так называемую игру «один выстрел», в которой участники играют в игру только один раз с конкретным человеком, так и в повторных раундах, в которых такие аспекты, как взаимность 28,29, а также передача сигналов вперед, могут играть определенную роль.

Во многих исследованиях, которые адаптировали BDM для групп 23,24,25,26, либо инвестор, либо доверительный управляющий, либо обе роли играли группы. Однако ни одно из этих исследований не зафиксировало групповых процессов. Простая замена индивидов группами в исследовательских проектах не соответствует стандартам Кольбе и Бооса17 или Козловского15, установленным для исследований эмерджентных явлений. Чтобы заполнить этот пробел, была разработана CTG.

Целью разработки CTG было создание парадигмы, которая сочетала бы широко используемый BDM1 с подходом, который захватывает коллективное доверие как возникающую поведенческую конструкцию, которая разделяется между группой.

CTG основана на парадигме HoneyComb Boos и его коллег30, которая также была опубликована в Journal of Visualized Experiments31 и теперь адаптирована для использования в исследованиях доверия. Как описано Риттером и его коллегами32, парадигма HoneyComb представляет собой «многоагентную компьютерную виртуальную игровую платформу, которая была разработана для устранения всех сенсорных и коммуникационных каналов, кроме восприятия назначенных участником движений аватара на игровом поле» (стр. 3). Парадигма HoneyComb особенно подходит для процессов исследовательских групп, поскольку она позволяет исследователям записывать движение членов реальной группы с помощью пространственно-временных данных. Можно утверждать, что, наряду с анализом группового взаимодействия17, HoneyComb является одним из немногих инструментов, который позволяет исследователям следить за групповыми процессами в мельчайших подробностях. В отличие от анализа группового взаимодействия, количественный анализ пространственно-временных данных HoneyComb менее трудоемкий. Кроме того, редукционистская среда и возможность исключить все межличностное общение между участниками, кроме движения на игровом поле, позволяет исследователям ограничивать смешанные факторы (например, внешний вид, голос, выражения лица) и создавать эксперименты с высокой внутренней достоверностью. Хотя трудно идентифицировать все влиятельные аспекты группового процесса в исследованиях, использующих групповые дискуссионные проекты33, акцент на основных принципах группового взаимодействия в парадигме движения позволяет исследователям количественно оценить все аспекты группового процесса в этом эксперименте. Кроме того, в предыдущих исследованиях использовалось проксемическое поведение34, уменьшающее пространство между собой и другим человеком, для изучения доверия35,36.

Figure 1
Рисунок 1: Схематический обзор КТГ. (A) Схематическая процедура одного раунда КТГ. (B) Первоначальное размещение аватаров в начале раунда. Три инвестора синего цвета стоят на начальном поле «0». Желтый попечитель стоит на начальном поле «0». (C) Скриншот во время фазы инвестирования, показывающий трех инвесторов (синие аватары) в нижней половине игрового поля. Один (большой синий аватар) в настоящее время стоит на «12», два инвестора в настоящее время стоят на «24». Два аватара имеют хвосты (обозначены оранжевыми стрелками). Хвосты указывают, с какого направления они перешли к своему текущему полю (например, один инвестор (большой синий аватар) только что перешел с «0» на «12»). Аватар без хвоста стоял на этом поле не менее 4000 мс. (D) Скриншот во время фазы возврата показывает одного доверенного лица (желтый аватар) и верхнюю половину игрового поля. Попечитель в настоящее время стоит на «3/6» и недавно переместился туда из «2/6», как указано хвостом. Синее число ниже (36) указывает на инвестиции, сделанные инвесторами. Желтое число, обозначенное стрелкой, является текущим возвратом (54), изображенным в середине игрового поля. Доходность рассчитывается следующим образом: (инвестировать (36 центов) х 3) х текущая доля доходности (3/6) = 54 цента. (E) Всплывающее окно, дающее участникам обратную связь о том, сколько они заработали во время раунда, отображаемое в течение 15 секунд после истечения времени ожидания доверительного управляющего. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Основная процедура КТГ (Рисунок 1А) тесно основана на процедуре BDM1, чтобы сделать результаты сопоставимыми с предыдущими исследованиями с использованием этой экономической игры. Поскольку парадигма HoneyComb основана на принципе движения, участники указывают сумму, которую они хотели бы инвестировать или вернуть, перемещая свой аватар на маленькое шестиугольное поле, которое указывает на определенную сумму денег или дробь для возврата (рисунок 1C, D). Перед каждым раундом как инвесторы, так и попечители получают определенную сумму денег (например, 72 цента), причем инвесторы размещаются в нижней половине игрового поля, а доверенные лица размещаются в верхней половине игрового поля (рисунок 1B). В настройках по умолчанию инвесторам разрешено двигаться первыми, в то время как доверительные управляющие остаются неподвижными. Инвесторы перемещаются по игровому полю, чтобы указать, какую часть своего эндаумента, если таковая имеется, они хотели бы отправить доверительному управляющему (рисунок 1С). Перемещаясь туда и обратно на поле, участники могут также сообщать другим инвесторам, сколько они хотели бы отправить доверительному управляющему. В зависимости от конфигурации участники должны прийти к единогласному решению о том, сколько они хотели бы инвестировать, сойдясь на одном игровом поле, когда тайм-аут достигнут. Единогласные решения были необходимы для того, чтобы инвесторы должны взаимодействовать друг с другом, а не просто играть бок о бок друг с другом. Если инвесторы не придут к совместному решению, с их счета списывается штраф (например, 24 цента). Это было реализовано для обеспечения того, чтобы инвесторы были высоко мотивированы на достижение общего уровня коллективного доверия. Как только время инвесторов истекает, вложенные деньги умножаются и отправляются доверенным лицам, которым затем разрешается двигаться, пока инвесторы остаются неподвижными. Попечители указывают через движение, сколько они хотели бы вернуть инвесторам (рисунок 1D). Доступные варианты возврата отображаются в виде дробей на игровом поле, чтобы сохранить когнитивную нагрузку на попечителей сравнительно низкой. Игровое поле, на котором находятся доверительные управляющие после истечения выделенного им времени, указывает, какая доля (например, 4/6) возвращается инвесторам. Раунд заканчивается всплывающим окном (рисунок 1E), которое суммирует для каждого участника, сколько они заработали во время этого раунда и каков баланс их текущего счета.

Раунды следует повторять несколько раз. Исследователи должны заставить участников играть CTG не менее 10 или 15 раундов в одних и тех же ролях. Это необходимо, поскольку коллективное доверие является эмерджентной конструкцией и должно развиваться во время повторяющихся взаимодействий внутри группы. Аналогичным образом, другие концепции, такие как форвардная сигнализация (т.е. возврат высокой доходности от доверительных управляющих с высокими инвестициями в следующем раунде), будут появляться только в повторных взаимодействиях. Однако крайне важно, чтобы участники не знали о точном количестве раундов, которые должны быть сыграны, поскольку было показано, что поведение может резко измениться, когда участники знают, что они играют в последнем раунде (т. Е. Более несправедливое поведение или отклонения в экономических играх37,38).

Таким образом, КТГ предоставляет информацию о возникновении коллективного доверия на нескольких уровнях. Во-первых, уровень коллективного доверия, продемонстрированный в заключительном раунде, должен быть близким представлением общего уровня доверия инвесторов по отношению к доверительному управляющему (доверительным управляющим). Во-вторых, сумма, вложенная в каждый раунд, может служить прокси для возникновения коллективного доверия над повторными взаимодействиями. В-третьих, данные о движении проливают свет на групповой процесс, который определяет, сколько денег инвестируется в каждый раунд.

Protocol

Сбор и анализ данных в рамках этого проекта были одобрены Комитетом по этике Института психологии имени Георга Элиаса-Мюллера Геттингенского университета (предложение 289/2021); протокол следует руководящим принципам по исследованиям человека Комитетов по этике Института психологии Гео…

Representative Results

В настоящем документе представлены результаты пилотного исследования, проведенного с помощью КТГ с участием 16 человек (пять мужчин, 11 женщин; Возраст: M = 21, SD = 2,07). Согласно Johanson and Brooks42, этот размер выборки достаточен в пилотном эксперименте, особенно в сочетании с ?…

Discussion

CTG предоставляет исследователям возможность адаптировать классический BDM1 для групп и углубленно наблюдать возникающие процессы внутри групп. В то время как другая работа 23,24,25,26 уже пыталась адаптировать BDM1 к…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Это исследование не получило никакого внешнего финансирования.

Materials

Data Analysis Software and Packages R version 4.2.1 (2022-06-23 ucrt) R Core Team R: A Language and Environment for Statistical Computing. at [https://www.R-project.org/]. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria. (2020).
Data Analysis Software and Packages R Studio version 2022.2.3.492 "Prairie Trillium" RStudio Team RStudio: Integrated Development Environment for R. at [http://www.rstudio.com/]. RStudio, PBC. Boston, MA. (2020).
Data Analysis Software and Packages ggplot2 version 3.3.6 Wickham, H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. at [https://ggplot2.tidyverse.org]. Springer-Verlag New York. (2016).
Data Analysis Software and Packages cowplot version 1.1.1 Wilke, C.O. cowplot: Streamlined Plot Theme and Plot Annotations for “ggplot2.” at [https://CRAN.R-project.org/package=cowplot]. (2020).
OnlineQuestionnaireTool LimeSurvey Community Edition Version 3.28.16+220621  Any preferred online questionnaire tool can be used. LimeSurvey or SoSciSurvey are recommended.
Notebooks or PCs DELL Latitude 7400 Any laptop that is able to establish a stable Remote Desktop Connection can be used.
Participant Management Software ORSEE version 3.1.0 It is recommended to use ORSEE (Greiner, B. [2015]. Subject pool recruitment procedures: Organizing experiments with ORSEE. Journal of the Economic Science Association, 1, 114–125. https://doi.org/10.1007/s40881-015-0004-4), but other software options might be available.
Program to Open RemoteDesktop Connection Remote Desktop Connection (Program distributed with each Windows 10 installation.) The following tools are recommended: RemoteDesktopConnection (for Windows), Remmina (for Linux), or Microsoft Remote Desktop (for Mac OS).
Server to run RemoteDesktop Environment VMware vSphere environment based on vSphere ESXi version 6.5 Ideally provided by IT department of university/institution.
VideoConference Platform BigBlueButton Version 2.3 It is recommend to use a platform such as BigBlueButton or other free software that does not record participant data on an external server. The platform should provide the following functions: 1) possibility to restrict access to microphone and camera for participants, 2) hide participant names from other participants, 3) possibility to send private chat message to participants.
Virtual Machine running Linux-Installation Xubuntu version 20.04 "Focal Fossa" Other Linux-based systems will also be possible.

References

  1. Berg, J., Dickhaut, J., McCabe, K. Trust, reciprocity, and social history. Games and Economic Behavior. 10 (1), 122-142 (1995).
  2. Costa, A. C., Fulmer, C. A., Anderson, N. R. Trust in work teams: An integrative review, multilevel model, and future directions. Journal of Organizational Behavior. 39 (2), 169-184 (2018).
  3. Kiffin-Petersen, S. Trust: A neglected variable in team effectiveness research. Journal of the Australian and New Zealand Academy of Management. 10 (1), 38-53 (2004).
  4. Grossman, R., Feitosa, J. Team trust over time: Modeling reciprocal and contextual influences in action teams. Human Resource Management Review. 28 (4), 395-410 (2018).
  5. Schoorman, F. D., Mayer, R. C., Davis, J. H. An integrative model of organizational trust: Past, present, and future. Academy of Management Review. 32 (2), 344-354 (2007).
  6. Shamir, B., Lapidot, Y. Trust in organizational superiors: Systemic and collective considerations. Organization Studies. 24 (3), 463-491 (2003).
  7. Fulmer, C. A., Gelfand, M. J. At what level (and in whom) we trust: Trust across multiple organizational levels. Journal of Management. 38 (4), 1167-1230 (2012).
  8. Rousseau, D. M., Sitkin, S. B., Burt, R. S., Camerer, C. Not so different after all: A cross-discipline view of trust. Academy of Management Review. 23 (3), 393-404 (1998).
  9. Dirks, K. T. Trust in leadership and team performance: Evidence from NCAA basketball. Journal of Applied Psychology. 85 (6), 1004-1012 (2000).
  10. Kim, P. H., Cooper, C. D., Dirks, K. T., Ferrin, D. L. Repairing trust with individuals vs. groups. Organizational Behavior and Human Decision Processes. 120 (1), 1-14 (2013).
  11. Forsyth, P. B., Barnes, L. L. B., Adams, C. M. Trust-effectiveness patterns in schools. Journal of Educational Administration. 44 (2), 122-141 (2006).
  12. Gray, J. Investigating the role of collective trust, collective efficacy, and enabling school structures on overall school effectiveness. Education Leadership Review. 17 (1), 114-128 (2016).
  13. Kramer, R. M. Collective trust within organizations: Conceptual foundations and empirical insights. Corporate Reputation Review. 13 (2), 82-97 (2010).
  14. Kramer, R. M. The sinister attribution error: Paranoid cognition and collective distrust in organizations. Motivation and Emotion. 18 (2), 199-230 (1994).
  15. Kozlowski, S. W. J. Advancing research on team process dynamics: Theoretical, methodological, and measurement considerations. Organizational Psychology Review. 5 (4), 270-299 (2015).
  16. Kozlowski, S. W. J., Chao, G. T. The dynamics of emergence: Cognition and cohesion in work teams. Managerial and Decision Economics. 33 (5-6), 335-354 (2012).
  17. Kolbe, M., Boos, M. Laborious but elaborate: The benefits of really studying team dynamics. Frontiers in Psychology. 10, 1478 (2019).
  18. McEvily, B. J., Weber, R. A., Bicchieri, C., Ho, V. Can groups be trusted? An experimental study of collective trust. Handbook of Trust Research. , 52-67 (2002).
  19. Adams, C. M. Collective trust: A social indicator of instructional capacity. Journal of Educational Administration. 51 (3), 363-382 (2013).
  20. Chetty, R., Hofmeyr, A., Kincaid, H., Monroe, B. The trust game does not (only) measure trust: The risk-trust confound revisited. Journal of Behavioral and Experimental Economics. 90, 101520 (2021).
  21. Harrison, G. W. Hypothetical bias over uncertain outcomes. Using Experimental Methods in Environmental and Resource Economics. , 41-69 (2006).
  22. Harrison, G. W. Real choices and hypothetical choices. Handbook of Choice Modelling. , 236-254 (2014).
  23. Holm, H. J., Nystedt, P. Collective trust behavior. The Scandinavian Journal of Economics. 112 (1), 25-53 (2010).
  24. Kugler, T., Kausel, E. E., Kocher, M. G. Are groups more rational than individuals? A review of interactive decision making in groups. WIREs Cognitive Science. 3 (4), 471-482 (2012).
  25. Cox, J. C., Zwick, R., Rapoport, A. Trust, reciprocity, and other-regarding preferences: Groups vs. individuals and males vs. females. Experimental Business Research. , 331-350 (2002).
  26. Song, F. Intergroup trust and reciprocity in strategic interactions: Effects of group decision-making mechanisms. Organizational Behavior and Human Decision Processes. 108 (1), 164-173 (2009).
  27. Johnson, N. D., Mislin, A. A. Trust games: A meta-analysis. Journal of Economic Psychology. 32 (5), 865-889 (2011).
  28. Rosanas, J. M., Velilla, M. Loyalty and trust as the ethical bases of organizations. Journal of Business Ethics. 44, 49-59 (2003).
  29. Dunn, J. R., Schweitzer, M. E. Feeling and believing: The influence of emotion on trust. Journal of Personality and Social Psychology. 88 (5), 736-748 (2005).
  30. Boos, M., Pritz, J., Lange, S., Belz, M. Leadership in moving human groups. PLOS Computational Biology. 10 (4), 1003541 (2014).
  31. Boos, M., Pritz, J., Belz, M. The HoneyComb paradigm for research on collective human behavior. Journal of Visualized Experiments. (143), e58719 (2019).
  32. Ritter, M., Wang, M., Pritz, J., Menssen, O., Boos, M. How collective reward structure impedes group decision making: An experimental study using the HoneyComb paradigm. PLOS One. 16 (11), 0259963 (2021).
  33. Kocher, M., Sutter, M. Individual versus group behavior and the role of the decision making process in gift-exchange experiments. Empirica. 34 (1), 63-88 (2007).
  34. Ickinger, W. J. . A behavioral game methodology for the study of proxemic behavior. , (1985).
  35. Deligianis, C., Stanton, C. J., McGarty, C., Stevens, C. J. The impact of intergroup bias on trust and approach behaviour towards a humanoid robot. Journal of Human-Robot Interaction. 6 (3), 4-20 (2017).
  36. Haring, K. S., Matsumoto, Y., Watanabe, K. How do people perceive and trust a lifelike robot. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science. 1, 425-430 (2013).
  37. Gintis, H. Behavioral game theory and contemporary economic theory. Analyse & Kritik. 27 (1), 48-72 (2005).
  38. Weimann, J. Individual behaviour in a free riding experiment. Journal of Public Economics. 54 (2), 185-200 (1994).
  39. How to install Xrdp server (remote desktop) on Ubuntu 20.04. Linuxize Available from: https://linuxize.com/post/how-to-install-xrdp-on-ubuntu-20-04/ (2020)
  40. How to create users in Linux (useradd Command). Linuxize Available from: https://linuxize.com/post/how-to-create-users-in-linux-using-the-useradd-command/ (2018)
  41. How to create a shared folder between two local user in Linux. GeeksforGeeks Available from: https://www.geeksforgeeks.org/how-to-create-a-shared-folder-between-two-local-user-in-linux/ (2019)
  42. Johanson, G. A., Brooks, G. P. Initial scale development: Sample size for pilot studies. Educational and Psychological Measurement. 70 (3), 394-400 (2010).
  43. Glaeser, E. L., Laibson, D. I., Scheinkman, J. A., Soutter, C. L. Measuring trust. The Quarterly Journal of Economics. 115 (3), 811-846 (2000).
  44. Mayring, P., Kikner-Ahsbahs, A., Knipping, C., Presmed, N. Qualitative Content Analysis: Theoretical Background and Procedures. Approaches to Qualitative Research in Mathematics Education: Examples of Methodology and Advances in Mathematics Education. , 365-380 (2015).
  45. Chandler, J., Paolacci, G., Peer, E., Mueller, P., Ratliff, K. A. Using nonnaive participants can reduce effect sizes. Psychological Science. 26 (7), 1131-1139 (2015).
  46. Belz, M., Pyritz, L. W., Boos, M. Spontaneous flocking in human groups. Behavioural Processes. 92, 6-14 (2013).
  47. Boos, M., Franiel, X., Belz, M. Competition in human groups-Impact on group cohesion, perceived stress and outcome satisfaction. Behavioural Processes. 120, 64-68 (2015).

Play Video

Cite This Article
Ritter, M., Kroll, C. F., Voigt, H., Pritz, J., Boos, M. The Collective Trust Game: An Online Group Adaptation of the Trust Game Based on the HoneyComb Paradigm. J. Vis. Exp. (188), e63600, doi:10.3791/63600 (2022).

View Video