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Can the Prediction Market Improve Predictions of COVID-19?

2020년 5월 30일 업데이트: Ho Teck Hua, National University of Singapore

The goal of this study is to better understand how people predict the future risks of the novel Coronavirus (COVID-19).

Specifically, the investigators will ask the following research questions:

  • How well do participants predict the future risks of COVID-19?
  • Can the predictions be improved by using a prediction market mechanism?
  • Does the prediction market reduce people's fear of COVID-19?

연구 개요

상태

완전한

상세 설명

The proposed study is an online experiment. Students enrolled at National University of Singapore are recruited to participate in the study.

Participants will first complete a pre-experiment survey, which contains basic demographic questions. Then, participants will be randomly assigned to one of two conditions: "Survey" and "Prediction Market".

"SURVEY" CONDITION:

Participants in the "Survey" condition are asked 16 prediction questions in a survey format. The questions are of the following format:

"What do you think will be the total cumulative number of cases in Singapore on 8th of June, at 12pm?"

Each question has 5 answer options. Each answer option is a range of outcomes, e.g. "< 28,900", "between 28,900 and 33,899", "between 33,900 and 38,899", "between 38,900 and 43,899", and "> 43,899". Participants are required to enter their perceived likelihood of each answer option in %.

The 16 prediction questions come from the following variations: 4 countries (Mexico, Singapore, Turkey, USA) x 2 outcome measures (cases, deaths) x 2 time periods (8th of June, 6th of July).

Participants have 24 hours to submit their predictions.

After the 24-hour period, participants are requested to fill out a post-experiment survey, which includes questions about their subjective attitudes and fears towards COVID-19.

"PREDICTION MARKET" CONDITION:

For participants in the "Prediction Market" condition, the same 16 prediction questions are presented in the form of prediction markets. The prediction market is a well-established method of eliciting people's predictions. The method is briefly described below.

There are 16 prediction markets, one for each question. Participants are given 100 tokens per market, which can be used to buy "stocks" on possible outcomes. There are 5 possible outcomes per market (identical to the 5 answer options per question in the "Survey" condition).

Each stock (i.e., possible outcome) will have a price that is dynamically determined by the central marketplace, which is a function of real-time demand and supply of the option. If the option is popular, its price will become higher, and vice versa.

Participants can trade at any time, and as many times as they want, during a 24-hour period. Upon closure of the prediction market, participants will be rewarded proportional to the number of shares that they hold on options that later turn out to be true.

The final prices of stocks correspond to the group's predictions of COVID-19.

After the 24-hour period, participants are requested to fill out a post-experiment survey, which includes questions about their subjective attitudes and fears towards COVID-19.

=====

HYPOTHESES

The prediction market leads to better predictions about COVID-19. The investigators will compare the survey predictions and the prediction-market predictions with the actual realized outcome. The investigators hypothesize that the prediction-market predictions are more accurate than the survey predictions through information aggregation.

The prediction market reduces fear. Fear is measured by participants' responses to subjective attitude questions in the post-experiment survey.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

560

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

      • Singapore, 싱가포르
        • National University of Singapore

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

연구 대상 성별

모두

설명

Inclusion Criteria:

  • National University of Singapore students

Exclusion Criteria:

  • N/A

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 다른
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
간섭 없음: Control
Participants' COVID-19 predictions are elicited via a survey
실험적: Treatment
Participants' COVID-19 predictions are elicited via a prediction market
Participants "bet" on likely future outcomes using a prediction market

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Predictions of COVID-19 Cases and Deaths
기간: 24 hours

Participants are asked 16 questions of the following format:

"What do you think will be the total cumulative number of cases in Singapore on 8th of June, at 12pm?"

Each question has 5 answer options. Each answer option is a range of possible outcomes. The primary outcome measure is participants' perceived likelihood of each answer option.

The 16 questions come from the following variations: 4 countries (Mexico, Singapore, Turkey, USA) x 2 outcome measures (cases, deaths) x 2 time periods (8th of June, 6th of July).

24 hours

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Fear
기간: 24 hours (participants are required to submit post-experiment survey within 24 hours of completion of the main experiment)
Fear is measured by participants' responses to subjective attitude questions in the post-experiment survey. The questions are on a 5-point Likert scale.
24 hours (participants are required to submit post-experiment survey within 24 hours of completion of the main experiment)

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 수석 연구원: Teck Ho, PhD, National University of Singapore

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2020년 5월 15일

기본 완료 (실제)

2020년 5월 16일

연구 완료 (실제)

2020년 5월 17일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 5월 27일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 5월 29일

처음 게시됨 (실제)

2020년 6월 1일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 6월 2일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 5월 30일

마지막으로 확인됨

2020년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • SG-COVID

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

IPD 계획 설명

Investigators will not be storing or sharing any personal identifiers. All individual level data will be anonymized, and only anonymized data will be shared with other researchers, upon request.

IPD 공유 기간

After completion of all analysis. It will be made available in the supporting documentation.

IPD 공유 액세스 기준

It will be made available in the supporting documentation.

IPD 공유 지원 정보 유형

  • 연구_프로토콜
  • ICF
  • ANALYTIC_CODE

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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