Computational study on indirect reciprocity for social dilemma under private reputation

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我々が日常的に出会う様々な問題の裏側には「個人が合理的にふるまった結果として社会的に望ましくない状態に至る」という社会的ジレンマが普遍的に存在している。社会的ジレンマを解決するメカニズムとしてはいくつかが提案されているが、「他社の評判」についての情報を共有することによって協力状態に至るメカニズムを間接互恵性という。間接互恵の研究で最もよく知られた戦略として、"the leading eight(L8)"がある。各プレイヤーが持つ評判として Good/Bad の二値を取ると仮定し、全部で約 2000 通り存在する規範を網羅的に調べると、協力状態を高いレベルで維持する進化的安定状態(CESS)となるものはL8の8つしか存在しないことがよく知られている。しかし、L8 は前提条件として「評判が集団内で共有されていること」を仮定しており、これは現実社会においては成り立たないことが多い。近年、評判は個々の人々が持つと仮定した私的情報下での間接互恵性の研究が進展し、L8 が私的情報下ではノイズに弱く協力状態を維持できないことが明らかになってきた。この問題の解決方法を探るのが本課題の目標である。ドイツ Max Planck Institute for Evolutionary BiologyのC. Hilbe氏のもとで約九ヶ月間滞在し、共同研究を行うことを予定し、昨年の10月より滞在を開始し、順調に研究が進展している。既存のモデルを拡張し、確率的に評判が更新され、さらにドナーだけでなく行動を受けたレシピエントについても評判が変わるモデルについての研究を行っている。このモデルに対して協力Nash均衡となるために規範が満たすべき必要十分条件を厳密に求めることに成功した。その成果は論文として投稿され、プレプリントの形で公開されている。また、その成果は学会やワークショップで発表されている。