Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Can the Prediction Market Improve Predictions of COVID-19?

30 mei 2020 bijgewerkt door: 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?

Studie Overzicht

Toestand

Voltooid

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

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.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Werkelijk)

560

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

      • Singapore, Singapore
        • National University of Singapore

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Beschrijving

Inclusion Criteria:

  • National University of Singapore students

Exclusion Criteria:

  • N/A

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Ander
  • Toewijzing: Gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Geen (open label)

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Geen tussenkomst: Control
Participants' COVID-19 predictions are elicited via a survey
Experimenteel: Treatment
Participants' COVID-19 predictions are elicited via a prediction market
Participants "bet" on likely future outcomes using a prediction market

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Predictions of COVID-19 Cases and Deaths
Tijdsspanne: 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

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Fear
Tijdsspanne: 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)

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Teck Ho, PhD, National University of Singapore

Publicaties en nuttige links

De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

15 mei 2020

Primaire voltooiing (Werkelijk)

16 mei 2020

Studie voltooiing (Werkelijk)

17 mei 2020

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

27 mei 2020

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

29 mei 2020

Eerst geplaatst (Werkelijk)

1 juni 2020

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

2 juni 2020

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

30 mei 2020

Laatst geverifieerd

1 mei 2020

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Andere studie-ID-nummers

  • SG-COVID

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

JA

Beschrijving IPD-plan

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-tijdsbestek voor delen

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

IPD-toegangscriteria voor delen

It will be made available in the supporting documentation.

IPD delen Ondersteunend informatietype

  • LEERPROTOCOOL
  • ICF
  • ANALYTIC_CODE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren