10:20 〜 10:40
[3H1-GS-10-05] ベイジアン心の理論による社会的ジレンマ状況における読心の計算モデル
キーワード:社会的価値志向性、ゲーム理論、囚人のジレンマ、鹿狩りゲーム、ベイジアン心の理論
協力的な行動はより高い利益をもたらすが,搾取される可能性がある非ゼロ和社会において,相手が協力的(Good:
G)な行動を行うか搾取的(Bad:B)な行動を行うかを正確に予測できる能力は重要である.相手が G か B であるか
は評判によってもたらされ,協力的社会の維持に寄与していることが知られているが,反復(iterated)インタラクショ
ンにおいて,どのような認知計算メカニズムによって G か B の推論が行われているかは未知である.我々は,人が相手
の社会的価値志向性(Social Value Orientation : SVO)に基づいた合理的エージェントの生成モデルを尤度関数として
用いて,観察された状況と行動から,相手の SVO をベイズ推論し,それに基づいて相手の行動予測をすると考える.本
稿では,10 ラウンドの反復鹿狩りゲームに続く 5 ラウンドの反復囚人のジレンマゲームにおける,相手の行動予測をベ
イジアン心の理論,状況行動頻度モデル,行動頻度モデルを用いて計算機シミュレーションし,その結果を参加者実験
の結果と比較した.
G)な行動を行うか搾取的(Bad:B)な行動を行うかを正確に予測できる能力は重要である.相手が G か B であるか
は評判によってもたらされ,協力的社会の維持に寄与していることが知られているが,反復(iterated)インタラクショ
ンにおいて,どのような認知計算メカニズムによって G か B の推論が行われているかは未知である.我々は,人が相手
の社会的価値志向性(Social Value Orientation : SVO)に基づいた合理的エージェントの生成モデルを尤度関数として
用いて,観察された状況と行動から,相手の SVO をベイズ推論し,それに基づいて相手の行動予測をすると考える.本
稿では,10 ラウンドの反復鹿狩りゲームに続く 5 ラウンドの反復囚人のジレンマゲームにおける,相手の行動予測をベ
イジアン心の理論,状況行動頻度モデル,行動頻度モデルを用いて計算機シミュレーションし,その結果を参加者実験
の結果と比較した.
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