オンラインテストを用いた人間の推論に関する研究

調査員は、クラウドソーシング プラットフォーム Prolific で人間の参加者からの行動反応を記録し、人間が短期、長期、および複数のタイムスケール (両方のタイムスケールにわたって) の推論タスクに適用する決定戦略を特定します。 参加者は、ボールが 2 つの既知の瓶の 1 つから取り替えられて引き出される瓶の切り替えタスク (研究戦略の目的 1 - 「瓶の切り替えタスク」で説明) を実行します。 使用中の現在の jar は、試行全体の基本的な変更率に基づいて切り替わります。 被験者は 3 つのタスク ブロックを実行する必要があります: 1) 現在使用中の jar を報告する (短期推論)、2) 後続の jar を予測する (長期推論)、3) jar の報告と予測の両方 (マルチタイムスケール推論) . 調査員は、これらの反応、引き出されたボールの数 (および順序)、および各試行の応答時間 (試行の終了から応答までの時間) を記録します。 被験者はすべてのブロック (タスク開発前の推論モデルの開発とテストによって決定されるパラメーターとブロックの数) を実行し、各タイムスケールでの応答を比較できるようにします。 参加者は小額 (タスクの期間に基づいて 1 時間あたり約 10 ドル) で自発的に参加し、調査員の以前の研究では数日で 200 人以上の被験者が収集されているため、1000 人の被験者から行動データを記録することを目指しています。 この数値により、ベイズ因子などのベイジアン統計手法を使用して予想される幅広い被験者の変動性に対処できます。