[3F4-GS-10k] AI応用：行動分析

[3F4-GS-10k-04] 行動経済学における嗜好バイアスの発現についての機械学習による解析

〇岡林 輝¹、蔭山 智² (1. 京都大学、2. 東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻)

キーワード：機械学習、行動経済学、LightGBM

行動経済学において人の認知が介入する賭け事の場合、勝利確率の低い選択肢への過剰な選好による過大評価や反対に勝利確率の高い選択肢への過小評価が起こる現象（大穴ー本命バイアス）が存在している。このような人の認知、つまり嗜好によるバイアスがかかることで真の評価から変化することを明示的に考慮した予測モデルの研究に関心が集まっている。その分析の方法としては主に「ファンダメンタル分析」「テクニカル分析」の2つに分類される。
本研究では、テクニカル分析により既に設計されている数理モデルに対して、ファンダメンタル分析としてLightGBMを用いてモデル作成をおこない、この嗜好バイアスについての分析をおこなった。具体的なデータとして、嗜好バイアスが顕著に現れる競馬のオッズとその払戻金（いわゆる回収率）のデータを用いてモデル作成を行い、嗜好バイアスがどの情報に対して顕著に現れるかを分析した。