Experimental validation of how information influences individual behavior

Abstract

En este experimento se recogerán los datos de las acciones tomadas por los participantes, sus pagos, tiempos por pantalla de decisión, así como datos sociodemográficos como edad, género, nivel educativo. En particular en este experimento también se recogen decisiones sobre aversión al riesgo, nivel cognitivo, creencias, preferencias sociales. A continuación, se presenta el diccionario de variables de los datos recogidos donde se describe: variable, descripción de la variable, tipo de dato, valores posibles/formato. Diccionario de variables del Software Experimental Variable Content Value participant.id_in_session The participant’s ID in the session. This is the same as the player’s id_in_subsession 1-N participant.code Unique identifying code for each participant string participant.label PC name of each participant string participant.payoff Final payoff of the player (in ECUs) 200-N ECUs player.pc_name Name of the participant’s computer string player.pc_ip The participant’s computer ip IP player.payoff Payoff for this bloc in ECUs 5/10/-50 player.secure_color The id of the “secure color” in this bloc. See the related color table. Only in “colors” treatments [None]/1-6 player.insecure_color The id of the “riskier color” in this bloc. See the related color table. Only in “colors” treatments [None]/1-6 player.probability_p Probability of safer color in this bloc ½ player.probability_q Probability of high pay in this bloc if safer color is shown. Only in “colors” treatments [None], 11/12, 1 player.probability_r Probability of high pay in this bloc if riskier color is shown in “colors” treatments OR probability of high pay in “no colors” ones 1/3, 3/5, 11/12 player.block Number of the current bloc, taking into account the test one if exists “de prueba”/1-3 player.choosen_round Chosen bloc for payment, not taking into account the test one. 1-3 participant_code Code of the participant string block The bloc number (including test bloc) 1-4 round The round number within that bloc 1-100 shown_secure_color Whether the secure color was shown to the participant this round. Only on “colors” treatments 0 - No 1 - Yes shown_color_id The id of the shown color. See the related color table. Only in “colors” treatments 1-6 choice Which button the participant pressed this round 0 – Secure button 1 – Riskier button payment_kind Kind of payment that will be assigned if the player chooses the riskier button 0 – Low pay 1 – High pay round_payment The final payment for this round -10/5/50 player.answer Answer of the participant to the task 0-N player.payoff_raise Global payoff raise (in ECUs) 0-N player.age Age of the participant 18-99 player.gender Gender of the participant 0 – Feminine 1 – Masculine 2 - Specify player.specific_gender Gender specified by the participant if 2 was selected in player.gender Free form text player.career Career of the participant Text from a closed list of options player.specific_career Career of the participant if “otros” (other) was selected in player.career Free form text player.strategy Strategy of the player Free form textLa actualización bayesiana del agente racional implicaría la existencia de una estructura de señales donde la persuasión es rentable desde la perspectiva del emisor. El análisis de dicha reacción a las señales en términos de la actualización bayesiana podría validar completamente la teoría o contribuir a ella mediante la identificación y medición de los factores que impulsan el comportamiento individual. Este es uno de los objetivos de esta línea de investigación, a la que podría contribuir potencialmente proporcionando no solo predicciones teóricas, sino también predicciones basadas en el comportamiento real observado. Desde una perspectiva social, ambas metodologías complementarias podrían ayudar a elaborar mensajes de comunicación para mejorar el comportamiento social, acercándolo al deseado. En concreto, estudiamos si concentrar los recursos de aplicación de la ley, aumentando las probabilidades de sanción en ciertas áreas o momentos y reduciéndolas en otros, reduce el comportamiento socialmente indeseable. Utilizando un modelo teórico y un experimento de laboratorio, examinamos si la división de una probabilidad de sanción uniforme p en un pH más alto y un pL más bajo puede reducir las infracciones generales. Nuestro análisis también proporciona una prueba empírica de la división beneficiosa, un concepto central en la literatura sobre persuasión bayesiana, para evaluar su relevancia práctica en un entorno parametrizado. HIPOTESIS: Hipótesis 1: Si la curva de violación experimental es cóncava para algún tratamiento, entonces también lo es para todos los tratamientos que inducen una mayor tentación. Hipótesis 2: A medida que aumenta la tentación, las curvas de violación son cóncavas para más individuos. DISEÑO EXPERIMENTAL: El experimento consistió en un bloque de 100 ensayos de división y un bloque de 100 ensayos de agrupación, con el orden de los bloques aleatorizado a nivel individual. En cada ensayo, cada participante observó una señal en forma de círculo de color y eligió entre una opción segura (cumplir) y una opción arriesgada (infringir). La opción segura siempre generó una recompensa de 5 ECU (Unidades Monetarias Experimentales). La opción arriesgada generó una lotería entre una recompensa (obtener el beneficio de cometer una infracción sin ser sancionado) y una pérdida (obtener la sanción). La recompensa siempre fue mayor y la pérdida siempre menor a 5 ECU. Estos valores se mantuvieron fijos a lo largo de los 200 ensayos para cada individuo, pero variaron entre individuos según el tratamiento. Tras elegir, los participantes observaron la recompensa obtenida en el ensayo y procedieron al siguiente. Realizamos cinco tratamientos entre sujetos en los que variamos los parámetros de recompensa y pérdida, como se resume en la siguiente tabla. Tratamientos Experimentales Temptation Safe Reward Loss Weak 5 10 -50 Medium-weak 5 10 -30 Medium 5 30 -30 Medium-strong 5 30 -10 Strong 5 50 -10 Los tratamientos fueron: Débil (R = 10, L = -50), Media-débil (R = 10, L = -30), Media (R = 30, L = -30), Media-fuerte (R = 30, L = -10) y Fuerte (R = 50, L = -10). Los tratamientos manipularon la tentación variando alternativamente los pagos de pérdida y recompensa: la recompensa aumentó de Media-débil a Media y de Media-fuerte a Fuerte, mientras que la pérdida (absoluta) disminuyó de Débil a Media-débil y de Media a Media-fuerte.MInisterio de Ciencia, Investigación y UniversidadSe encuentran los 5 ficheros por sesión de cada tratamiento del experimento económic