Congestion control by information design

通过信息设计进行拥塞控制

• 批准号: 21J11717
• 负责人: 松下 旦
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-28 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J11717/
• 关键词: 情報デザイン; ゲーム理論; マーケットデザイン

本研究は情報デザインによる混雑コントロールの手法を開発し、その性能を実証的に評価することを目的としている。本研究期間では特に、1.大規模災害時の避難を想定した混雑コントロール手法の開発 2.株式投資型クラウドファンディングにおける最適プラットフォーム設計に関する実証分析 3.金銭の収受を伴う政策と伴わない政策を比較するモデルの作成 4.ゲームでの（必ずしも合理的とは限らない）プレイヤーの行動の推定 の4項目を中心に研究を進めた。1. 本年度は2021年度の成果に加え、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた情報デザインの均衡計算に取り組んだ。2. 本年度は2021年度の成果に加え、Fundinno社との共同研究として、webサイトの訪問ログを用いた投資家行動の分析を行った。3. 本年度は2021年度の成果に加え、より複雑な地域制約への対応や、金銭が100%移転可能でない場合（transferable utilityではない場合）のモデル開発と実データを使った実証研究に取り組んだ。4. 情報デザインが立脚するゲーム理論の枠組みでは、プレイヤーが何らかの均衡に従って行動すると考えることが一般的である。しかし現実には理論の予測とは必ずしも一致しない行動が観測されることも多い。そこで二人繰り返し零和ゲームの実験データを用い、深層学習等の手法を利用して、既存の行動ゲーム理論のモデルに比べて遥かに高い精度で実際のプレイヤーの行動を予測することに成功した。これらの課題に関して、ワーキングペーパーの公開、学会・セミナー報告論文投稿を行った。

这项研究旨在使用信息设计开发一种用于拥塞控制的方法，并凭经验评估其性能。在本研究期间，研究重点是四个点：1。大规模灾难中撤离的拥塞控制方法，2。基于股票投资的基于股票的平台设计的经验分析3.创建一个模型，比较涉及货币收集和政策的政策，这些政策涉及不涉及金钱的政策4。估计玩家行为（不必要是理性的）。 1。除了2021年的结果外，今年我们还使用图形神经网络（GNN）进行了平衡的信息设计计算。 2。除了今年与Fundinno合作的2021财年的结果外，我们还使用网站访问日志分析了投资者的行为。 3。除了2021年的结果外，今年我们还致力于处理更复杂的区域限制，当货币不可100％可转移（不可传输的效用）以及使用实际数据的经验研究时，开发模型。 4。在基于信息设计的游戏理论框架中，通常假设玩家以某种均衡作用。但是，实际上，经常观察到不一定与理论预测相匹配的行为。因此，使用两个人反复使用来自零SU游戏的实验数据，我们成功地预测了实际玩家的行为，其准确性要比现有的行为游戏理论建模要高得多。关于这些问题，发表了工作论文，并提交了会议和研讨会的报告。

项目成果

Regulating Matching Markets with Constraints: Data-driven Taxation

规范匹配市场的约束：数据驱动的税收

• 发表时间: 2023
• 作者: Akira Matsushita;Kei Ikegami;Kyohei Okumura;Yoji Tomita;Atsushi Iwasaki
• 通讯作者: Atsushi Iwasaki

Using Big Data and Machine Learning to Uncover How Players Choose Mixed Strategies

使用大数据和机器学习来揭示玩家如何选择混合策略

• 发表时间: 2022
• 作者: Li Qiang;Liu Yu;Meko David M.;Nakatsuka Takeshi;Pan Yingnan;Song Huiming;Liu Ruoshi;Sun Changfeng;Fang Congxi;川越敏司;Michihiro Kandori
• 通讯作者: Michihiro Kandori