[논문 리뷰] How Much Does Users' Psychology Matter in Engineering Mean-Field-Type Games

G. Rossi, Alain Tcheukam Siwe외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 17.

Educational Games and Gamification참고 문헌 19인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 공학 시스템에 심리적 요소—특히 공감—를 통합함으로써 평균장 유형 게임 이론을 확장하며, 공감적인 선호가 보상의 불평등을 감소시키고 협력을 향상시킨다는 것을 보여준다. 공감, 믿음, 평균장 상태를 포함하는 심리적 보상 모델을 제안하여 이론과 실험을 통해 공감-이타주의가 자원 공유, 에너지 시장, 디바이스 투 디바이스 통신에서 협력과 공정성을 증가시킨다는 것을 입증한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 인지적으로 타당한 인간 및 기계의 의사결정 모델을 통합함으로써 평균장 유형 게임 이론의 격차를 메우기 위해.
• 공감, 이타주의, 증오심이 대규모 상호작용 엔진 시스템에서의 전략적 행동에 미치는 영향을 모델링하기 위해.
• 심리적 보상, 특히 공감적 선호가 전통적인 물질적 보상 모델보다 더 공정하고 협력적인 결과를 이끌어낸다는 것을 입증하기 위해.
• 47명의 참가자를 대상으로 제어된 실험을 통해 앤드로이드 앱을 사용해 공감과 협력을 측정한 일회성 게임에서 이론적 결과를 검증하기 위해.
• 실제 사례인 D2D 통신과 에너지 소비에서 공감이 네트워크 성능에 미치는 영향을 탐색하기 위해.

제안 방법

• 물질적 결과, 평균장 상태, 행동, 믿음, 공감을 고려한 심리적 평균장 유형 게임 프레임워크를 제안한다.
• 자기 중심, 타인 중심, 상호보상 기반 성분을 조합한 심리적 보상 함수를 도입하며, 공감을 핵심 매개변수로 삼는다.
• 연속적 및 유한 상태 공간에서 균형을 구하기 위해 확률 측도의 공간에서 동적 프rogram밍 방법을 개발한다.
• 참가자의 공감 수준을 측정하기 위해 Interpersonal Reactivity Index (IRI)를 사용하며, 이는 관점 취득(Perspective Taking, PT), 공감적 고려(Empathic Concern, EC), 환상(Fantasy, FS), 개인적 고통(Personal Distress, PD)을 포함한다.
• 47명의 참가자가 협력 게임에서 실시간 행동 데이터를 수집하고 분석하기 위해 'Empathizer'라는 앤드로이드 앱을 활용한다.
• 공감 하위척도와 협력 수준 간의 상관관계를 분석하여 전략적 행동의 심리적 기반을 규명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공감을 평균장 유형 게임에 통합할 경우 공 ing 시스템의 균형 결과와 공정성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 전통적인 게임 이론 예측에 비해 공감적 이타주의는 일회성 게임에서 얼마나 협력을 증가시키는가?
• RQ3 특정 공감 하위척도(예: PT, EC, FS, PD)와 실험 환경에서 관찰된 협력 수준 간의 관계는 어떠한가?
• RQ4 증오심이나 개인적 고통과 같은 심리적 요소가 네트워크 기반 공학 시스템에서의 전략적 결정에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 기존의 물질적 보상 모델에 비해 공감 기반 모델이 자원 공유, 에너지 시장, D2D 통신과 같은 실제 행동을 더 잘 예측할 수 있는가?

주요 결과

• 공감적 이타주의는 일회성 게임에서 협력을 크게 증가시키며, 관점 취득(PT)과 개인적 고통(PD) 하위척도에서 높은 점수를 받은 참가자들 사이에서 66.66%의 협력률을 기록했다.
• 공감적 고려(EC)와 환상(FS) 하위척도를 조합했을 때 가장 높은 협력률(75%)을 기록하여 강력한 이타적 동기가 작용함을 시사한다.
• 개인적 고통(PD)과 협력 수준 간의 음의 상관관계(r = -0.3462)는 고통이 증오심 행동을 유도하여 협력을 감소시킬 수 있음을 시사한다.
• 심리적 요소를 통합한 결과, 기존의 게임 이론에서 지배 전략으로 간주되던 전략들이 더 이상 지배적이지 않게 되었으며, 이는 전략적 행동에 근본적인 변화가 있었음을 의미한다.
• 공감-이타주의가 평균장 게임에서 보상 불평등 격차를 줄여 플레이어 간의 공정성을 향상시켰다.
• 높은 PT와 PD 점수를 가진 참가자들 사이에서 공감-증오심 행동이 관찰되어 공감이 악용되어 협력을 감소시키고 갈등을 증가시킬 수 있음을 보여준다.