[論文レビュー] How Much Does Users' Psychology Matter in Engineering Mean-Field-Type Games

G. Rossi, Alain Tcheukam Siwe+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 17, 2017

Educational Games and Gamification参考文献 19被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、工学的システムに心理的要因——特に共感——を統合することで、平均場型ゲーム理論を拡張している。共感的志向が報酬の不平等を軽減し、協力を促進することを示している。共感、信念、平均場状態を組み込んだ心理的報酬モデルを導入し、理論と実験の両面から共感的利他主義がリソース共有、エネルギーマーケット、デバイス間通信において協力と公平性を高めることを示している。

ABSTRACT

Until now mean-field-type game theory was not focused on cognitively-plausible models of choices in humans, animals, machines, robots, software-defined and mobile devices strategic interactions. This work presents some effects of users' psychology in mean-field-type games. In addition to the traditional "material" payoff modelling, psychological patterns are introduced in order to better capture and understand behaviors that are observed in engineering practice or in experimental settings. The psychological payoff value depends upon choices, mean-field states, mean-field actions, empathy and beliefs. It is shown that the affective empathy enforces mean-field equilibrium payoff equity and improves fairness between the players. It establishes equilibrium systems for such interactive decision-making problems. Basic empathy concepts are illustrated in several important problems in engineering including resource sharing, packet collision minimization, energy markets, and forwarding in Device-to-Device communications. The work conducts also an experiment with 47 people who have to decide whether to cooperate or not. The basic Interpersonal Reactivity Index of empathy metrics were used to measure the empathy distribution of each participant. Android app called Empathizer is developed to analyze systematically the data obtained from the participants. The experimental results reveal that the dominated strategies of the classical game theory are not dominated any more when users' psychology is involved, and a significant level of cooperation is observed among the users who are positively partially empathetic.

研究の動機と目的

• 人間および機械の意思決定における認知的に妥当な心理的モデルを統合することで、平均場型ゲーム理論におけるギャップを埋めること。
• 共感、利他主義、憎悪感情が、相互作用するエージェントを有する大規模工学システムにおける戦略的行動に与える影響をモデル化すること。
• 特に共感的志向が含まれる心理的報酬が、古典的な物的報酬モデルと比較して、より公平で協力的な結果をもたらすことを示すこと。
• 47名の参加者を対象とした制御実験を通じて理論的知見を検証し、Androidアプリを用いて共感と協力行動を測定すること。
• 共感がD2D通信やエネルギー消費といった実世界のシナリオにおけるネットワーク性能に与える影響を調査すること。

提案手法

• 物的結果、平均場状態、行動、信念、共感を含む心理的要因に基づく報酬が定義される心理的平均場型ゲームフレームワークを提案する。
• 自己指向的、他者指向的、報復に基づく成分を組み合わせた心理的報酬関数を導入し、共感を主要パラメータとして位置づける。
• 連続的および有限状態空間における均衡を求めるために、確率測度の空間上での動的プログラミング手法を開発する。
• インターパーソナルレクリアティビティインデックス（IRI）を用いて参加者の共感レベルを定量化し、視点の取り替え（PT）、共感的関心（EC）、幻想的傾向（FS）、自己的苦痛（PD）の各サブスケールを含む。
• 参加者が協力ゲームに参加する際のリアルタイム行動データを収集・分析するためのAndroidアプリ「Empathizer」を活用する。
• 共感サブスケールと協力水準の相関関係を分析し、戦略的行動の心理的駆動要因を同定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共感を平均場型ゲームに組み込むことで、工学的システムにおける均衡結果と公平性にどのような変化が生じるか？
• RQ2 古典的なゲーム理論的予測と比較して、共感的利他主義は1回限りのゲームにおいてどの程度協力を促進するか？
• RQ3 特定の共感サブスケール（例：PT、EC、FS、PD）と実験的環境下での観察された協力水準との関係は何か？
• RQ4 憎悪感情や自己的苦痛といった心理的要因が、ネットワーク化された工学的システムにおける戦略的意思決定にどのように影響を与えるか？
• RQ5 伝統的な物的報酬モデルと比較して、共感に基づくモデルはリソース共有、エネルギーマーケット、D2D通信における現実世界の行動をよりよく予測できるか？

主な発見

• 共感的利他主義は1回限りのゲームにおいて協力を顕著に増加させ、視点の取り替え（PT）と自己的苦痛（PD）の両方で高いスコアをとった参加者では66.66％の協力率が観察された。
• 共感的関心（EC）と幻想的傾向（FS）の組み合わせで、最高の協力率（75％）が観察され、強い利他主義的動機が関与していることが示唆された。
• 自己的苦痛（PD）と協力の間に負の相関（r = -0.3462）が確認され、苦痛が憎悪行動を引き起こし、協力を低下させる可能性があることが示された。
• 心理的要因を組み込むことで、古典的なゲーム理論における支配戦略がもはや支配的ではなくなった。これは戦略的行動に根本的な変化が生じたことを示している。
• 共感的利他主義は平均場ゲームにおける報酬格差を縮小させ、プレイヤー間の公平性を向上させた。
• 高いPTおよびPDスコアを示した参加者において、共感を悪用する憎悪行動（共感的憎悪）が観察され、協力を低下させ、対立を増加させることが明らかになった。