2017年6月27日火曜日

Do sincere apologies need to be costly? Test of a costly signaling model of apology.

先日の学会で雑談中に出てきた謝罪研究の話題。適当な記憶でしゃべってしまったので確認のために読む。案の定若干記憶と異なる実験設定だった。あぶねえ。

Ohtsubo, Y. & Watanabe, E. Do sincere apologies need to be costly? Test of a costly signaling model of apology. Evol. Hum. Behav. 30, 114-123 (2009).

謝罪のコストリーシグナルについて分析する。謝罪を受ける側は謝罪することのコストについて敏感に観察しているはず。実験1,2でコスト有り謝罪と無し謝罪をシナリオ実験で検討する。実験3は修正版独裁者ゲーム。架空のパートナーが不公平分配をしたのちに謝罪する。その時にメッセージを送ることにコストがかかることでコスト有り謝罪を再現する。

ザハビ先生のシグナリングセオリーはいけてるよ。人間の行動も結構説明がつく。特に謝罪というのはシグナルの信頼性が重要になるケースだ。騙そうとする表面的な謝罪を受け入れてしまうと搾取されるから。

Sender(S)とReciever(R)を考える。また協力的なScと搾取するSeも考えましょう。1ラウンドで協力的なやり取りをすればSもRもb_cを得る。しかし、Sの意図にかかわらずb_e(>b_c)をSは得ることができる。また確率wで繰り返しゲームをおこなう。またコストa(>=b_e)を払って謝罪をすることを考える。Scにとって、b_e <= a <= b_c・w/(1-w)ならScは謝罪コストを払っても関係を続けたいと思うはず。

ちょっと飛ばして実験へ。

実験1では謝罪における贈り物(補填)の効果をvignette experimentで検証。
実験2では謝罪において謝罪者の利得は減るけど、被謝罪者の利得は増えないというシナリオをvignette experimentで検証。
実験3では変形独裁者ゲーム。1000円のうち200円しかもらえなかったときに、Dictatorからメッセージを受け取る。その時のメッセージにかかるコスト(ただし参加者の利得は増えない)。

実験1:シナリオ実験です。友人に電子辞書を貸したんだけど返ってこないて宿題で不便だった。そのあと「謝罪」「謝罪+ランチおごり」を比較。
実験2:シナリオ実験。友達が金曜のバイトのシフトを勝手に参加者に代えていた。なぜなら友人は急遽実家に帰らなくてはいけないから。そのおかげで土曜の試験の準備ができなかった。友人は試験のことは忘れていた。コスト条件では友人はフライトの予定を変更して謝るために早く帰ってきた。コスト無条件では通常のスケジュールで戻った。
実験3:Dictatorゲームで参加者は200/1000という不公平分配をされる(ただしコンピュータによるランダムな選択)。その後Dictator側が自らの利得を500減らすというコストを払って謝罪メッセージを送るか(参加者の利得は増えず)、もしくはコスト無謝罪を受け取る。

1,2,3ともコスト有りが謝罪の誠実さを高く評価している。

この後にいくつかの検証実験もやっている(自分にだけコスト有り謝罪した場合とか)。結論としてはコストリーシグナルはとても有効だと。

(コスト,ベネフィット)について(0,0)<->(0,1)の比較と(0,0)<->(1,0)の比較をしているけど本当は(1,0)<->(0,1)を比較したいところだ。更には平面全体に拡張できたら面白そう。ただ比較可能な軸に乗せるのは大変そうか。

2017年6月10日土曜日

間接互恵で2次情報を扱った実験研究レビュー

来週出発の学会のポスター。著者欄しか埋めてない。5分間トークが当たってほしかったのによりによってポスター。最近学会発表が億劫でしょうがない。現実から逃げられるなら何でもいいので別件でやらなくちゃと思っていたレビューをざっと。

間接互恵では2次情報の扱いが重要だけど実験でどんなのがやられているのか。なんとなく「2次情報まで人は使うのか?」「2次情報がある前提ならどう使うのか?」「2次情報は協力を促進するのか?」というアプローチがありそう。

2次情報まで人は使うのか?

Milinski, M., Semmann, D., Bakker, T. C. M. & Krambeck, H.-J. Cooperation through indirect reciprocity: image scoring or standing strategy? Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 268, 2495-2501 (2001).

匿名で繰り返しのギビングゲームをやって、提供・拒否をカウントしていく。拒否された率を測るのだが、周りがIS的と(つまり提供者へは提供、拒否には拒否)と振舞っていると想定したときの推定値とほぼ同等の拒否され率。ただしST(シンプルスタンディング)的と想定した拒否率とは大きく乖離している。よって2次情報はほとんど使われずIS的に振舞っている。

真島理恵. 間接互恵性状況での人間行動, in 「社会の決まり」はどのように決まるのか (ed. 亀田達也) 117-147 (勁草書房, 2015).

ランダムマッチでは、CtoG,CtoBに差はないが、相手選択が可能なときにはCtoG>CtoBとなる。つまりランダムマッチングではIS的に振舞い、2次情報を使って寄付する相手を選ぶ。相手選択可能な実験状況ではDtoBが外されているので、SH(GBBB)、SJ(GBBG)のいずれかは分別できない。(少なくともST(GGBG)ではないということになるのかな)

Swakman, V., Molleman, L., Ule, A. & Egas, M. Reputation-based cooperation: Empirical evidence for behavioral strategies. Evol. Hum. Behav. 37, 230?235 (2016).

実験で1次情報・2次情報も見れる状況を作る。2次情報にコストがある場合、無い場合を用意。主要な結果は、a) 1次の協力(C/D)が主要な効果を持つ(Cには提供するしDには提供しない) b) 人は2次情報をよく使う(人によってはコストがかかっても) c) とくにDの時の2次情報(DtoB/DtoG)をよく使い、DtoBは報われる(正当化される裏切りはOK)d) 個人差でかいよね。


2次情報がある前提ならどう使うのか?

真島理恵 & 高橋伸幸. 敵の味方は敵? 間接互恵性における二次情報の効果に対する理論的・実証的検討. 理論と方法 20, 177-195 (2005).

CtoG,CtoB,DtoC,DtoBまでの4状況を評価させる。評価指標としては「お人よし」「社会的適切さ」「関係重視」「他者からの評価予測」「提供行動の意図」。CtoBはお人よしと評価されるが、社会的適切さは低い。提供意図については CtoG>CtoB, DtoB>DtoCとなる。(つまり2次情報は使っているしどちらかというとSJ的ということか)

鈴木貴久 & 小林哲郎. 評判生成規範の類型がパーソナル・ネットワークのサイズに及ぼす効果. 社会心理学研究 30, 99-107 (2014).

CtoB、DtoBの2シナリオを評価させて平均より高いか低いかでG/Bとわけることで人をSH,SJ,IS,STに割り振ってサポートネットワークのサイズを従属変数にする。CtoBの主効果が有意。つまりCtoBをBadと判断する人はサポートネットワークのサイズが小さい。SH,SJ的な人は世間が狭いよ、と。

2次情報は協力を促進するのか?

Bolton, G. E., Katok, E. & Ockenfels, A. Cooperation among strangers with limited information about reputation. J. Public Econ. 89, 1457-1468 (2005).

0次、1次、2次と情報を増やすことで協力率は増加する。ただし協力コストが高いときにだけこの効果は確認できる

Ule, A., Schram, A., Riedl, A. & Cason, T. N. Indirect Punishment and Generosity Toward Strangers. Science. 326, 1701-1704 (2009).

2次情報じゃないけど、ギビングゲームに「提供」「拒否」に加えて「懲罰」を導入する。懲罰を選ぶとコストを払って相手の利益を減らせる。さて、懲罰はコストがかかるのだが実際に相手の利得を減らせる「実懲罰」と実際は合いの手利益が減らない「象徴罰」で比較すると象徴罰では裏切りが最も利得を上げるけど、実懲罰ではImage rewarderが一番利益をあげる。(ちょっと二次情報ダイレクトの研究ではないかも)

2017年6月6日火曜日

アップストリーム互恵シミュレーション編

ペイイットフォワード祭りその4。シミュレーションでPIFが進化するかを検討するもののうち匿名TFT的な戦略を扱っているもの2つ。ざっくりと。

Pfeiffer, T., Rutte, C., Killingback, T., Taborsky, M. & Bonhoeffer, S. Evolution of cooperation by generalized reciprocity. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 272, 1115-1120 (2005).

モデルとしては繰り返しPDを使う。少数のグループ内での繰り返しを想定するけど、今回の特徴は毎回グループ内で相手が変わり、相手についての情報は記憶しない。戦略は、前回の利得がR,S,T,Pのいずれだったかに対して次回の協力率p1,p2,p3,p4を持つ。つまり協力するかどうかは今回の相手とは関係ない。でシミュレーションすると(1,0,0,1)というA-PAVLOVが最終的に安定な戦略になる。

Barta, Z., McNamara, J. M., Huszar, D. B. & Taborsky, M. Cooperation among non-relatives evolves by state-dependent generalized reciprocity. Proc. R. Soc. B Biol. Sci. 278, 843-848 (2011).

今度はギビングゲーム。N人集団をM人集団に分割してランダムにギビングゲームをおこなう。モデルの特徴はほぼ同じで、戦略としては協力するかどうかを確率Pでもって、前回のゲームでもらえたらプラス、そうじゃなきゃマイナス。でそのインクリメント/デクリメント幅もそれぞれ戦略として持つ。結果、グループが小さければ協力が進化してほぼTFTのような戦略が支配的になる。

両方ともグループサイズを小さくすることで評判が無くても協力が進化するから、これは従来の間接互恵というよりgeneralized reciprocityだよね、と。そうなんだけど、そうなんだけど、グループが小さければ結局のところ直接互恵と同じ効果が出てくるのでは。なんか読み間違えてるのかな。

2017年6月2日金曜日

制御焦点と集団内における社会的交換 ‐寄付シナリオ実験による検討‐

二匹目のドジョウと言うか落穂拾いと言うかちょい足しレシピと言うか、そういう論文のイントロをうまく書ける能力がほしい。最後の段落しか変えるところないよ。

それはそれとして、ペイイットフォワード祭りその3。

佐藤有紀 & 五十嵐祐. 制御焦点と集団内における社会的交換 ‐寄付シナリオ実験による検討‐. 名古屋大学大学院教育発達科学研究科紀要 61, 37-45 (2014).

制御焦点理論(要するに人の思考の方向をプライムしてその方向によって行動が変わる)を使って寄付シナリオ実験の結果が違うよ。つまりは、制御焦点のコントロールによって自身の寄付額も異なるし、他者の寄付額に対する期待値も変わる。

さて制御焦点理論。2つあって、利得の存在に接近して利得の不在を回避しようとするのが「促進焦点」。もう一つは、損失の不在に接近して損失を回避しようとする「予防焦点」。

促進焦点は利益へのポジティブ認知、リスクテイキング、抽象的情報処理、変化への選好を駆動する。予防焦点はコストへのネガティブ認知、リスク回避、具体的局所的情報処理、安定選好を駆動する。

ということで制御焦点によって社会的交換状況におけるコスト認知や利益への認識等を変化させるから協力行動にも変化を与えるであろう。

社会的交換状況で考えるのは3つ。直接互恵(DR)、ダウンストリーム的間接互恵(ここではSocialized Indirect Reciprocity:SIR)、アップストリーム的間接互恵(ここではGeneralized IR:GIR)。

制御焦点と社会的交換の関連をいろいろ見つつ立てる仮説は3つ

  1. 促進焦点のほうが予防焦点より寄付額が大きい
  2. 促進焦点ではDR,SIR,GIRどの状況でも自身への返報期待額を大きく見積もる
  3. 促進焦点ではDR,SIR,GIRの返報期待額は同程度だが、予防焦点においてはDRの時だけ高くなる

実験いきます。(そうそうどんなシナリオでアップストリーム/ダウンストリームを実現するかが知りたかったのですよ)。

まずは制御焦点を操作。促進焦点では「こうありたいという理想形を自由記述、予防焦点では「こうあるべきという義務について自由記述」。更には迷路課題でゴールに報酬イラストがあるもの(促進)と、スタートに脅威イラストがあるもの(予防)を準備。(こんな簡単に制御できるのかいな)。

さて問題の寄付シナリオ。まずは「知り合いではないが同じ大学の学生が自然災害で被災して金銭的に困窮する」というシナリオで「自分が自由になるお金(10万円)のうちいくらを寄付するか」を回答。続いて、その行為が評判として公開(学内の広報誌にとりあげられる)としてDR:将来自分が被災したら今回の被災学生は自分にいくら寄付してくれるか、SIR:将来自分が被災したら大学内の第三者の学生はいくら寄付してくれるか、GIR:将来、大学内の第三者の学生が被災したら今回の被災学生はいくら彼に寄付するか、という3つの互恵性場面の期待額を回答。

結果どーん。

まずは個人要因(一般的信頼)とかは寄付額とかに影響与えてなかった(え、そうなの?)。

  • 仮説1:促進焦点と予防焦点で自分の寄付額は、異なります。圧倒的に促進焦点のほうが多額を寄付すると答えている。めでたく仮説1はOK!
  • 仮説2:返報期待額もDR,SIR,GIR全てにおいて促進焦点が高い。仮説2もOK!
  • 仮説3:予防焦点においてDRだけが高くなることはなかった。また促進焦点内ではGIRの値が高くなった。仮説3は残念!

いやーきれいに出るもんだなぁ。うらまやしい。寄付シナリオでアップストリーム・ダウンストリームをコントロールするやり方としては面白い。

限界としては、焦点のコントロール群を用意しなかった。操作チェックも行ってない。被験者内部分(DR,SIR,GIR)でカウンターバランスとってない。普通の投資ゲームでも成立するかは、まあ今後の課題でしょう、と。

PIFでは総じて感謝(Bartlett and DeSteno,2006)とか、共感(Watanabe, et al.,2014)とかの感情生起が要因だと言っているのが多い感じなのかな。今回の促進焦点もまあプラスの感情のプライミングではあるし。さて。どうしたものでしょうか。