Making sense of information in noisy networks: human communication, gossip, and distortion

JTBで情報拡散とABMが載ってる。しかも情報の多数派採用の効用とかを調べるのか。これは面白そうなので読む。

Laidre, M. E., Lamb, A., Shultz, S., & Olsen, M. (2013). Making sense of information in noisy networks: human communication, gossip, and distortion. Journal of Theoretical Biology, 317, 152–60. doi:10.1016/j.jtbi.2012.09.009

ノイジーな噂がネットワーク上に流れているとして、どんなシンプルな意思決定ルールが成功するかABMでやるよ。「Bit-wise mode」戦略が一番好成績で、それは、情報の各ビットのマジョリティを選ぶ戦略です。

モデル：エージェントは１５０、ネットワークはランダム、スモールワールド、スケールフリー。１５０というのは人間のコミュニケーションサイズとしては妥当な近似なのだよ。

エージェントはメッセージを発信してそれが伝播する。受け取ったメッセージを送り手に返すということはしない。ちなみにメッセージは、0/1のビット列（長さ２０）でやる。なぜかっつーと長さ色々かえたけど結果はかわらなかったから。ランダムに選んだいくつかのエージェントが起点となって情報の伝播開始。繋がってるエージェントに連続して伝播していき、拡散する相手がいなくなった時点で終了。大体5.5stepで拡散完了している。

Distorterは情報を流す時にビットを反転させる。反転させるビット数、Distorterの数はシミュレーションによっていろいろ考える。後述するので待て。

AgentがNoisyな環境でどのようにメッセージを信用するかには３つの戦略を考える。

Standard：メッセージ全体のマジョリティを信じる

Bit-wise：各ビットの最頻値を採用する

Random：どれか一つのメッセージをランダムに信じる

Memoryに関して。モデルでは異なるタイプステップにメッセージが発信される。だから何度もメッセージを受け取ることになるんだが、完全記憶（受け取ったものをすべて覚えておく）、限定記憶（前回受け取ったものだけを覚えていられる）の2パターン用意する。

Fitnessは、エージェントが信じたメッセージと真実メッセージの一致度。100回のreplicationをやってネットワークやDistorterの位置などは全部異なる。論文と関係ないけど、シミュレーションの乱数変えた繰り返しはreplicationが一番よく使われてるような。JTB系なのか、これが世界の流れなのか。

１）Small-Worldで（Deg=7,β=0.5（張り替え率？書いてない））、Start Observer＝５で、Distorterの数を０－１５０で動かす。エージェントの戦略は均一（Rndom/Standard/Bit-wiseのどれか）。Distorterが増えればFitnessは下がるけど、Bit-Wiseモデルが一番優秀。ちなみにDistorterのビットの乱し方はいろいろやったけど結果はほとんど一緒。

２）Bit-wise + (Standard or Random)で人口比率を変えてみても、やっぱりBit-Wiseが優秀。しかもStandard+RandomだとDistorterの数によらず変化なしかつ両者のFitnessが等しい。

３）Observerの数が多いほど、次数が高いほど、Bit-wise戦略のFitnessは向上する。

Bit-wiseの勝利は、利用可能な情報源の数が多くなるからだ、とか色々と言葉で説明。

戦略のコントロール（２者の存在比を変えて３つの組み合わせでやるとか）が結構雑な気がする。あと戦略ごとのFitnessを計算してるのに進化シミュレーションにもしていないし。結果を導くメカニズムもあまり詳細に検討されてないような。

とはいえ、情報伝播をABMでやったよというのがJTBに載るのを知れてよかった。あと結構使えそうな材料は詰まった感じの論文だったのであたりだ。

Spontaneous giving and calculated greed

Nowak先生、人間は「先天的」に協調的だという実験をする、の巻。Natureに連載持ってんじゃないかというくらいよく出てる。PGGで決断までの時間が短いと（直観的だと）協調的という実験。

さすが世界のトップランナーは違うなぁとしみじみしながら読む。

Rand, D. G., Greene, J. D., & Nowak, M. a. (2012). Spontaneous giving and calculated greed. Nature, 489(7416), 427–430. doi:10.1038/nature11467

人々はもともと利己的で、自身をコントロールすることで協調的にふるまうのか、もともと協調的なんだけど、合理的に考えることで利己的になるのか。

ということで実験をする。AmazonのAMTという労働市場を使うよ。普通に大学生使うより多様だし。

結果としては速く決断するとより協調的、また速い決断を強制するときのほうが遅く決断させるより協調的。

１．PGGをやる。決断時間を横軸に、協調率を縦軸にとると見事に右肩下がりになるよ。10秒で区切って検定しても有意。

２．今度は10秒以内に決めさせるグループと、10秒必ず待ってからのグループで比較する。ワンショットPD,繰り返しPD,繰り返しPGG、どれでも時間が短いほうが協調的。また、大学生相手にやってみても一貫している。また、被験者に相手の貢献度を予想させると急がせた群のほうが低く見積もっている。

３．続いてプライミングを使う。被験者は「直感でうまく行ったことか、よく考えて失敗したことを書く」グループと「直感で失敗したことか、よく考えて成功したことを書く」グループに分かれる。これがプライム。そしてワンショットPGG。これまた直感が良いことをプライムした組が協調的。

なぜか？著者曰く、人々は日常生活のコンテキストで直観を構築している。そして我々の日常生活では多くの関係が繰り返しだから、協調的な戦略が優位なことが多い。だから直観では協調的にふるまっている。しかしよく考えることで協調が有利でないことに気付けると選好がかわる。

このように人間は一貫した一つの社会的選好を持っていないことを考えると、より認知的に複雑な経済モデル、協調の進化モデルが必要でしょう。

またこれらの結果を基に考えると、協調は文化伝播やsocial learningの結果ではなくて「先天的」であり遺伝的なものに結びついていると言えるだろう。

そしてこの結果は子供を対象とした研究の結果とも一貫する。

組み合わせてみたいアイデアがあるけど、実験一緒にやってくれる人いないかな。

Going green to be seen: status, reputation, and conspicuous conservation

reputationとcostly signalingとは面白そう。エコ製品買うのは見られるためだって。えーと、要するにエコもロハスもモテるため、っていうことでよろしかったでしょうか。

よろしくないだろうから読む。

Griskevicius, V., Tybur, J. M., & Van den Bergh, B. (2010). Going green to be seen: status, reputation, and conspicuous conservation. Journal of Personality and Social Psychology, 98(3), 392–404. doi:10.1037/a0017346

なんでひとは「グリーン」な商品を買うのか。それは利他的な行動ではないか。コストもかかるし品質だって劣る（なんというぶっちゃけ）。

これはコストをかけたシグナリングとして理解できるのではないか。

3種類の実験をやったところ、activating statusがグリーンな商品の購買をもたらす。要するに、ステータスに関する競争環境だと、それを高めるためにグリーンな商品を買うような環境志向の行動を促すと。

競争的な利他主義とシグナリングは昔から言われてる。たとえば、ネイティブアメリカンにおいても、他者に資源をたくさん与えられる人がグループ内で高い地位を得る。とはいえ、利他主義はコストがかかるのだから、理論的には利他主義がサバイブするというパズルは難しい。

Kin Selectionとか互恵主義とかいろいろあるけど、注目すべきはシグナリングセオリーですよ奥さん。ザハビ先生からこっち、動物界、人間の行動でずっと研究されてきてる。

というわけで、車を選ぶシーンです。ディーラーで贅沢な車、エコな車、などなどから選ぶときに、人が人の目を気にしたらどうなる？従来の知見では、富の象徴として高い車を選ぶでしょう。しかし、高い車を選ぶという予測では、その人が社会的な効用より自分の効用を選ぶセルフィッシュな人だとみなされるということを考慮してない。

実験１：

同じ価格のグリーン商品と贅沢商品から選ぶ。168人の大学生を使うよ。少人数グループにわかれてパーティションで区切られたPCの前にすわる。

Status群は実験の前に自分をイメージしやすい大学生のサクセスストーリーを読む（卒業して大企業に入ってバリバリエリートになったぜ、みたいな）。そうするとControl群とくらべて圧倒的に、社会的地位や名声への欲求が高くなる。例えば：(6.63 vs. 1.97 on a 1–9 scale, p < .001, d = 2.4)。ほんまかいな。

ポイントは、サクセスストーリーの中では、どうしたら成功するのはプライムしてない。例えば自己犠牲やProcosialな行動が有利とは一言もいってない。

その後、車、空気清浄器、食器洗浄機を選ばせる。これらは同じ価格で、贅沢な機能なほうと、Greenなほうに分かれている。で、別の112名の大学生に、これらの商品を持っている人がどれくらいイケてるか（素敵で、優しくて、利他的）を評価。当然、Greenのほうがいけてると評価された。

見事に、Status群はGreenな商品を選んでました。

実験２：

シグナリングセオリーによれば、シグナリングは自分の行為が相手に見られるかどうかがキーとなる。ということで、購買行動がパブリック（店で買う）なのかプライベート（ネットで買う）なのかで行動が変わるかを検証する。

93名の被験者で実験1と同様のセッティング。今回は、Status×Control、Public×Privateの４通りです。Statusのコントロールは実験１と同様で、Publicでは「店で買っていることを想像して」、プライベートは「家でネットショッピングしてると想像して」。ば、場面想定。しかも近だけシンプルで。本当に影響でるのかね。さすがに車とかはネットショッピングしないので、バックパック、バッテリー、テーブルランプでやった。

なんとなんと、パブリックではステータス群のほうがグリーン商品を選ぶんだけど、プライベートではステータス群はぜいたく品を選んだ。つまり、costly signalingの観点から見ると、誰かに見られていて自分の評判に影響を与えるときにだけ、人はエコ商品を選ぶ。エコ商品を選ぶということがシグナリングになってるのだ。

実験３：

色々やったけど、先行研究では逆の結果も出てたりする。価格の問題が大きいのだろう。自分たちの研究では、両者の価格は等しいということにしている。しかしたとえばＧｒｅｅｎのほうが安かったら、シグナリングとしてはジレンマに陥る。

ということで実験。１５６人の学生つかってこれまでと同様なセッティング。Ｓｔａｔｕｓ×コントロール、Ｇｒｅｅnが高い×安いの４パターンでいく。

結果どーん。お見事にControl群では、安いGreenが好まれるけど、Status群では安いGreenは好まれず、逆に高いGreenが好まれる。主効果も交互作用もでてる。

限界やらいろいろあるけど、costly signalingで評判を高めて集団の中での優位を築くってのはありでしょう。

エコもロハスもモテるため。

しかし、単純なカバーストーリーと場面想定でこんなにもきれいに出るもんなんだ。

Exploring the links between personality traits and motivations to play online games

オンラインゲームのプレイ動機と心理特性の関連を探る、とな。
卒論生のテーマとまるかぶり、というかやっぱりやられてますよねそりゃ。

隙があるといいなぁという邪な心をぐっとこらえて読む。

Park, J., Song, Y., & Teng, C.-I. (2011). Exploring the links between personality traits and motivations to play online games. Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, 14(12), 747–51. doi:10.1089/cyber.2010.0502

人の心理特性とオンラインゲームをプレイする動機の関係を探る。

心理特性でゲーム特性が規定できるか、あとはゲーム上の行動（プレイ時間とか）も回帰で予測する。

因子分析したら５個の因子が出てきた（relationships, adventure,escapism, relaxation, and achievement）。

extraversionとagreeableness（外向性と感じの良さ（？））が色々な動機を予測するが、プレイ時間やスコアなんかとは関係しなかった。

韓国の5大学500人ちょいの学生を対象にした。

デモグラ等々はいろいろとして、68%がオンラインゲームを５－１０年やったことがある。

また52%は日に３０分以上プレイする。

ていうかオンラインゲームをやったことのある割合はいくつだ。書いてない。まさか100%じゃないだろうね。

パーソナリティはbig5を聞くTIPIという10アイテムの質問項目群を使った。

オンラインゲームプレイ動機は、いろんな参考文献に加えて独自に学生にインタビューもして決めたよ。

81個の項目を作ったけど、インタビューやらいろいろやって減らしていった。

で、１９項目で５因子を抽出。それがｒelationships, adventure,escapism, relaxation, and achievementだ。

そんでもってTIPIの項目と、Gender/Ageで、これらの因子を予測する重回帰をやる。

独立変数は、外向性(extraversion)、快適さ(agreeableness)、誠実性、情緒的安定性、経験の開放性 、性別 、年齢

女性のほうが関係性動機が強い。これはそうだろうね。

あと年齢が現実逃避にプラス。悲しいこった。

それにしても外向性がゲーム動機にプラスとはなんでだろう。

あまりそこには踏み込んでない。

なんかの動機を因子分析で抽出して他の変数も聞いといて重回帰でよっこらしょ、というのは一体どういうｋ、あれ、自分の首が絞まってきたぞ。

集団中心主義というパズル

小野田(2013)の元論文。

埼玉大の紀要なんてこんなことがなければ目を通す可能性は無かったろう。

一期一会、とは違うけど読む。

高木英至. (1995). 集団中心主義というパズル. 埼玉大学紀要, 31(1), 17–40.

「引用：ではなぜ、集団中心主義はかくも頑健に社会の中で生き続けるのか？癒るあてのない水虫のように、時期が来ればわれわれの目の前に現れるのはなぜか？」

論文の中でこの表現。かっこよすぎる。

集団中心利他主義を説明できそうな理論は「社会的アイデンティティ」「類似性-魅力原則」「血縁選択・遺伝的類似性理論」などがあるけど、筆者は「Allisonの文化的進化論（文化的標識）」だ。

社会的アイデンティティ：自尊感情を満足させるためには、所属集団を外集団より優位に（好意的に）扱う必要がある。でも、態度レベルならまだしも利他行動まで説明できるのか？また適応的にこういう戦略が有利なことを説明できない。

類似性：類似性が対人魅力を高めるというByrn,1971の理論も、同様に適応的に有利かどうか言えない。

血縁選択：適応有利性としては説明力があるけど、社会の集団中心主義には遺伝的類似性では説明できないだろう。ただ、血縁的な利他性が「汎化」できるなら説明としてはいけるかも。

ということで、Allison(1992)の文化的進化論がいいと思う。

(a)ある標識を認識する

(b)同じ標識を持つ他者に利他的になる

しかし、(1)文化的標識を表示しながら義務を履行しない（フリーライダー）に無防備、(2)標識を必要としない利他戦略より有利と言えるのか？(3)相互に違う標識に寄付する（結託みたいな）規範も同等の利得を挙げるはず。けどそういう規範はほぼ見当たらない。

ということで、シミュレーションをやります。Givingゲームで記述できるでしょう。

気になってたマッチングはやはり、選別基準を満たす相手を抽出してからｎ人を選択して寄付している。やっぱり、この点ですな。ランダムマッチで、C/Dを選択しないと、結構当たり前の結果じゃないだろうか。ちがうのかな。

シミュレーションはほぼ小野田(2013)と同様。

内集団ループを持つ戦略が優位となる。

ただ、古い論文なので計算パワーの問題からか、設定はかなりミニマム。

というかそれを改善したのが小野田論文か。

紀要だからなのか、表現の豊かさ（自由っぷり）が印象的。

追加で検討しているモデルのセッティング名が「放蕩息子の勝利」「孝行息子の逆襲」だ。素敵すぎる。しかしそこに注目してどうする、自分。

マッチングが独特なのは気になるけど、対戦相手の選択可能性（選べるかどうか）をパラメータにした研究を2014春の数理社会で聞いたので、このあたりの組み合わせで新しいことできるかも。

Motivations for play in online games

卒論生がソーシャルゲームの研究するっていうのでバートルテストの関連論文探してたら出てきた。著者はオンラインゲームとかの研究をかなりやってるらしい。

http://www.nickyee.com/cv.html

バートルテストなんてファッキンだぜという論文。ふむふむ。

卒論生のテーマとジャストミートだから読む。

Yee, N. (2006). Motivations for play in online games. Cyberpsychology & Behavior, 9(6), 772–775. doi:10.1089/cpb.2006.9.772

ソーシャルゲームの参加動機を整理するよ。

バートルモデル(Bartle's Player Types)はMUDのモデルとしてよく知られているけど、全然経験的に検証されてない。

だいたい、どれか一個（achieve だったら exploring, socializingじゃないとか）にしてるのはだめだ。

それぞれの要因が独立かどうかもテストされてない。

というわけでオンラインゲームの動機モデルを因子分析で抽出します。

Bartleモデルと、MMORPGに関するサーベイから４０個の項目を聞く。

ゲームサイトから3000人ぶんのデータを集めた。

10因子抽出した。分散説明率は60%。

更に additional PCAというのをやって、10個の因子を分析したら３つの上位概念がでてきた。

【Achievement component】

Advancement ゲーム内の力への欲求、素早くクリアでき、高いステータスや富がほしい。

Mechanics キャラクターのパフォーマンスを最適にするためにゲームのルールやシステムを分析することへの興味

Competition 他者と競争し挑戦する欲求

【Social component】

Socializing 他のプレイヤーとチャットしたり助けたりすること対する興味

Relationship 他者と長期間の意味のある関係を築きたいという欲求

Teamwork グループの一員としての努力から満足を得る

【Immersion component】

Discovery 多くのほかのプレイヤーが知らない物事について発見・知る

Role-Playing ストーリーの上でペルソナを作ったり他のプレイヤーと即興の物語を作る

Customization 自分のキャラクターの概観をカスタマイズする

Escapism 現実逃避。オンライン環境に浸ることで現実世界での問題を考えなくて済む

バートルのいうように、どこかのタイプにユニークに所属ってことはないよ。

その証拠に3つのコンポーネントの相関は低い（r<.10)。

さて、メインの仕事はここまで。

ついでにデモグラフィックで分析もする。

男はすべてのコンポーネントで女より高い。

でも、relationshipだけは女のほうが高い。

問題利用を従属変数にして重回帰もやってみた。

escapismが最も強い予測力（そりゃそうだ）。ほかには、ゲームプレイ時間、advancementが有意。

この論文をベースにしてパーソナリティとの関連を見た論文があるらしい。読まねば。

というか卒論とまるかぶりだ・・・。あぅ。

内集団ひいき行動の適応的基盤 : 進化シミュレーションを用いた検討

あっという間に3日坊主の危機。

この論文、2月に読んで、触発されて発展モデルまで組んだのに、結果が芳しくなくて放置中。

モデルを一般化して結構きれいにしたんだけどな。でも派生して思いついたのが進行中。

芳しくない結果を復活させるためにもう一度読む。

小野田竜一, & 高橋伸幸. (2013). 内集団ひいき行動の適応的基盤 : 進化シミュレーションを用いた検討. 社会心理学研究, 29(2), 65–74.

公共財ゲームで、個人を２種類にラベリングする。

単純にラベリングがあるだけで、内集団ひいきが加速してしまうのではないのか？それが集団主義を招くのでは？というクエスチョンに答える。

個人は誰に資源を提供するかを２つの基準で選ぶ。

１）集団の選択：内集団、外集団、全集団

２）行動の選択（t-1のスコア・行動による選択）：誰でも、寄付した、内集団に寄付した、外集団に寄付した、Goodに寄付した、内集団のGoodに寄付した、外集団のGoodに寄付した

その他に例外として、ALLD戦略がある。

ゲームの構造が独特。

資源Bをm人に分割して寄付する。その際のｍの選別が上記の基準に従う。というか上記の基準を満たす人のうちｍ人を選んで分割配布する。

なんでこんな設定なんだろう。

というか、マッチングがランダムじゃなくて、N人集団から自身の選択基準でGoodとなるメンバーを抽出して、その中からｍ人を選んでいる。

「引用：第1試行において 外集団の成員にすべての資源を提供していた個体をGoodとみなし、その中からm人の外集団成員に資源を 提供する。」

ホワイ？これが結果を導くキモでは。最初に読んだときはスルーしてしまいランダムマッチかと思ってた。

結果：

「内集団のGoodにだけ提供する個体をGoodとみなし、内集団のメンバにだけ寄付する(I,I*)」という内集団ひいき戦略が適応的。

また、内外の両方に必ず提供する、という戦略を導入すると、内外提供するGoodのみをGoodとする(I&O,I&O*)、戦略と（I,I*)が共存（両方強い）。

理由：

それぞれ、自分と同じ戦略にだけ寄付するから。

他の戦略は自分以外にも寄付してしまうため、適応的なのは厳しい同じ戦略のみを評価する戦略だ。

それにしてもこのリサーチクエスチョンは面白い。

まだまだ鉱脈が眠っていそうな感覚。