Áp lực bạn bè ảo hoạt động tốt như điều thực tế

Một nghiên cứu mới cho thấy áp lực ngang hàng có thể châm ngòi cho sự cạnh tranh, cũng như định hình hành vi, ngay cả khi đối thủ cạnh tranh là một người ngang hàng được mô phỏng trên máy tính.

Các nhà nghiên cứu tại Trường Kỹ thuật Tandon của Đại học New York đã phát hiện ra rằng cuộc thi “giả mạo” này thậm chí có thể được sử dụng cho mục đích khoa học.

Maurizio Porfiri, giáo sư kỹ thuật cơ khí và hàng không vũ trụ, đồng thời là giám đốc Phòng thí nghiệm Hệ thống Động lực tại Đại học New York Tandon, và Oded Nov, phó giáo sư về quản lý và đổi mới công nghệ, đã thiết kế một thử nghiệm để kiểm tra xem liệu áp lực ngang hàng ảo có thể thúc đẩy sự tham gia của cá nhân vào một dự án khoa học công dân mà họ thành lập vào năm 2012 có tên là Brooklyn Atlantis.

Các dự án khoa học công dân dựa vào các tình nguyện viên từ công chúng để hỗ trợ các nhà khoa học bằng cách thu thập và báo cáo dữ liệu bằng máy tính hoặc điện thoại thông minh tại nhà của họ. Các ví dụ quen thuộc bao gồm các dự án theo dõi chuyển động của bướm chúa, nỗ lực xác định hành tinh mới và thậm chí là một trò chơi trực tuyến thách thức người dùng tìm ra cách mới để gấp các cấu trúc protein.

Brooklyn Atlantis là một dự án khoa học công dân được hỗ trợ bởi Quỹ Khoa học Quốc gia xoay quanh một robot di động được thiết kế bởi nhà nghiên cứu Jeffrey Laut, một sinh viên gần đây tốt nghiệp Đại học New York, là một phần trong luận văn của ông.

Robot di động có công cụ đóng vai trò là nguyên mẫu cho máy bay không người lái nước mà Laut và Porfiri hy vọng sẽ thương mại hóa thông qua khoản tài trợ gần đây của Cơ quan Nghiên cứu và Phát triển Năng lượng Bang New York (NYSERDA). Robot tuần tra kênh Gowanus, khu vực đường thủy nổi tiếng bị ô nhiễm ở Brooklyn và Superfund, truyền một luồng dữ liệu liên tục về chất lượng và nhiệt độ nước, cũng như hình ảnh cả trên và dưới mực nước.

Các nhà khoa học của công dân tình nguyện xem các hình ảnh và tạo “thẻ” để xác định các đối tượng trong ảnh, có thể bao gồm con người, động vật hoang dã hoặc các mảnh rác hoặc mảnh vụn cụ thể.

Nhưng các dự án khoa học có nguồn gốc từ cộng đồng cũng gặp phải một thách thức tương tự: Mặc dù có nhiều người tham gia đã đăng ký, nhưng phần lớn đóng góp đến từ một nhóm nhỏ, các tình nguyện viên tham gia cao, các nhà nghiên cứu lưu ý. Tăng mức độ tham gia từ lâu đã trở thành một mục tiêu.

Nhóm nghiên cứu đã tạo ra một thử nghiệm để xác định xem sự hiện diện của một đồng đẳng ảo có thể tăng cường đóng góp của tình nguyện viên hay không. Họ đã thiết kế lại giao diện của trang Brooklyn Atlantis nơi người dùng xem và gắn thẻ hình ảnh, thêm một thanh chỉ báo ở đầu màn hình để hiển thị số lần người tham gia khác đã gắn thẻ cho hình ảnh tương tự. Đây là hiệu suất của máy ngang hàng ảo và các nhà nghiên cứu đã tạo ra năm kịch bản riêng biệt cho hiệu suất của máy ngang hàng ảo.

Tách 120 người tham gia, họ thành lập một nhóm kiểm soát không có đồng đẳng ảo và hai nhóm mà hiệu suất của đồng đẳng ảo thay đổi theo một thuật toán độc lập. Đối với ba nhóm còn lại, hiệu suất của ngang hàng ảo thay đổi liên quan đến người dùng: Một nhóm luôn hoạt động kém hơn so với người dùng thực, một nhóm luôn hoạt động tốt hơn và nhóm kia hoạt động ngang bằng với người dùng thực.

Kết quả cho thấy áp lực từ một đồng nghiệp ảo có thể ảnh hưởng đến hành vi của một nhà khoa học công dân, theo các nhà nghiên cứu.

Nhóm người dùng thực có hiệu suất cao nhất - những người gắn thẻ nhiều đối tượng nhất trong các bức ảnh ở Brooklyn Atlantis - là những người nhìn thấy một đồng nghiệp ảo luôn hoạt động tốt hơn họ. Ngược lại, nhóm nhìn thấy một đồng đẳng ảo hoạt động kém hiệu quả của họ sẽ đóng góp ít thẻ hơn bất kỳ nhóm nào khác, bao gồm cả nhóm kiểm soát không ngang hàng.

Nhóm có đồng đẳng ảo phù hợp với mức độ hoạt động của chính họ cũng gắn thẻ nhiều đối tượng hơn so với nhóm đối chứng, cho thấy rằng có lẽ sự hiện diện đơn thuần của một đồng đẳng đã làm tăng hiệu suất.

Porfiri cho biết: “So sánh trên mạng xã hội là một động lực mạnh mẽ của hành vi và thật thú vị khi thấy rằng ngay cả hiệu suất được mô phỏng cũng đủ để ảnh hưởng đến những người tham gia của chúng tôi để gắn thẻ nhiều hơn hoặc ít đối tượng hơn”. “Thú vị hơn nữa là chúng ta có thể đoán trước một phản ứng như vậy bằng cách sử dụng một mô hình toán học.”

Ông lưu ý rằng những người tham gia thực tế hầu hết phản ánh hoạt động của người tham gia mô phỏng, cho thấy rằng kiểu thiết lập chuẩn mực này có thể giúp thúc đẩy sự tham gia vào các dự án khoa học của người dân.

Nov giải thích: “Nghiên cứu đã dạy chúng tôi cách thiết kế hệ thống tham gia xã hội có thể được hưởng lợi từ việc kết hợp nghiên cứu tâm lý xã hội.

Các nhà nghiên cứu tin rằng những phát hiện này bổ sung vào nhóm nghiên cứu ngày càng tăng về cách tăng cường sự tham gia vào các dự án khoa học công dân. Cùng với việc phát hành phần thưởng, điểm hoặc các hình thức “trò chơi hóa” khác, việc sử dụng hiệu suất ngang hàng làm động lực cho thấy lời hứa rõ ràng, họ nói.

Họ nói thêm rằng cần phải nghiên cứu thêm để xác định mức độ cạnh tranh lành mạnh hơn là phản tác dụng.

Nguồn: Trường Kỹ thuật Tandon của Đại học New York

Ảnh: