Zjawisko „przenikania” w dylematach społecznych może utrudniać współpracę

Nowy model matematyczny, uwzględniający „przenikanie” oraz wpływ interakcji między graczami w symulacjach powtarzających się dylematów społecznych, może pomóc skuteczniej analizować dynamikę współpracy w obrębie populacji.

Analiza dylematów społecznych, czyli sytuacji, w których interes prywatny koliduje z interesem ogółu, cieszy się dużym zainteresowaniem naukowców. Nie jest to zaskakujące, ponieważ różne trudne problemy, na jakie napotykamy – od wyczerpywania się zasobów naturalnych po konflikty między grupami – są w istocie dylematami społecznymi.

Uczeni często posługują się metodą gier eksperymentalnych, aby badać takie problemy przy pomocy symulacji komputerowych. Gra eksperymentalna – na przykład dylemat więźnia – to sytuacja, w której uczestnicy wybierają między rozwiązaniami kooperacyjnymi i niekooperacyjnymi, mającymi określone konsekwencje dla nich samych oraz dla innych osób.

W dotychczasowych analizach tego zjawiska zakładano, że gracz angażuje się tylko w jedną powtarzaną grę na raz lub że działanie gracza w jednej grze jest niezależne od wszystkich jego pozostałych interakcji. Zespół naukowców, którzy wykorzystali zdobycze unijnego projektu GRAPH GAMES, uznał jednak, że założenia te niekoniecznie mają zastosowanie do rzeczywistych codziennych dylematów społecznych, gdyż ludzie często uczestniczą w wielu równoczesnych grach, a interakcje z innymi graczami wpływają na inne gry – a to oznacza, że istotnym czynnikiem w tych grach jest „przenikanie” (ang. „crosstalk”).

W tego rodzaju dylematach społecznych wzajemna współpraca jest lepsza niż wzajemna zdrada, choć istnieje bodziec, by zdradzić. Bezpośrednia wzajemność, oparta na powtarzanych interakcjach między dwoma tymi samymi graczami, jest mechanizmem współpracy: „Ja pomagam tobie, a ty pomagasz mnie”. Współpraca może zostać osiągnięta, jeżeli uczestnicy takich gier zastosują warunkowe strategie kooperacyjne, takie jak „wet za wet” (zaczynam od współpracy, a następnie powtarzam twój każdy poprzedni ruch) lub „wygrasz – zostań przy swoim, przegrasz – zmień” (zaczynam od współpracy, a następnie dalej robię to samo do czasu, aż przegram).

Naukowcy z IST Austria wraz z kolegami z Uniwersytetów Harvarda, Yale i Stanforda przeanalizowali dynamikę współpracy przy użyciu gier powtarzanych i stworzyli nowy model umożliwiający analizę „przenikania” między grami prowadzonymi równocześnie przez danego gracza. Jak piszą na łamach czasopisma „Nature Communications”, „przenikanie odgrywa rolę w przypadku decyzji gracza, kiedy interakcja gracza w jednej grze powtarzanej wpływa na zachowanie tego samego gracza w innej grze powtarzanej”.

Aby skwantyfikować ogólny efekt przenikania, badacze przedstawili strukturę populacji, rozmieszczając graczy na grafie. Wyniki tych analiz pokazały, że gdy przenikanie ma miejsce, nawet jeden zdradzający gracz może spowodować całkowite załamanie się współpracy w społeczeństwie. „Współpraca może jednak utrzymać się, jeżeli populacja jest ustrukturyzowana i jeżeli jej członkowie mają wystarczającą zdolność do wybaczania”, tłumaczą naukowcy.

Jak czytamy w komunikacie prasowym jednego z instytutów badawczych biorących udział w projekcie, „przenikanie wymaga też stosowania strategii o odpowiednim poziomie zdolności przebaczania: zbyt twarde strategie sprawiają, że otrzymujemy społeczeństwo, w którym nikt nie współpracuje; zbyt miękkie – może rozprzestrzeniać się zdrada, gdyż gracze uczą się wykorzystywać innych graczy”.

Uczeni konkludują, że we współczesnym wysoce powiązanym świecie twarde strategie takie jak „wet za wet” szczególnie nieefektywnie radzą sobie z przenikaniem.

Do ważnych osiągnięć projektu GRAPH GAMES należy analiza wielowymiarowych celów ilościowych w grach opartych na grafach. Jej wyniki wskazują na możliwość zastosowania gier opartych na grafach w takich dziedzinach, jak projektowanie protokołów bezpieczeństwa (spełniających wymóg „correct by construction” i wolnych od ataków) czy ewolucyjna teoria gier (przy modelowaniu problemów związanych z dynamiką populacji lub modelowaniu rozwoju raka).

Więcej informacji:

GRAPH GAMES

data ostatniej modyfikacji: 2018-03-09 17:15:01
Komentarze


Polityka Prywatności