アップストリーム型３人独裁者ゲームやっちゃうよ

見事なまでにやる気がでない。あっぱれだ。日々着実に論文を進められる人が羨ましい。いるんだ身近にそういう出木杉君みたいなやつが（妬み）。爪の垢、は飲みたくないので代わりにやってくれまいか。

そして実験やってから関連論文を探すという泥縄大作戦。

Bahr, G., & Requate, T. (2014). Reciprocity and giving in a consecutive three-person dictator game with social interaction. German Economic Review, 15(3), 374–392.

協力の進化で直接互恵は良くある代表例だけどお返しできないことも良くあるはずだ。例えば誰かの献血のおかげで助かったとしてもその人は血を返すわけにはいかない。そういう場合、また別の誰かのために献血したりするよね。それを名付けて"pure indirect recirocity"という（がーん、ワーディングupstreamに統一されてないんだ）。

この研究ではpure indirect reciprocityに着目する。そのために独裁者ゲームを改良した3人独裁者ゲームをやるよ。具体的には順にA,B,Cと並ぶ。まず面白い結果として、3人独裁者ゲームと通常の2人独裁者ゲームを比較すると3人版のAさんはより多くの資金をBさんに渡している。それと、今回主に着目するのはsocial interactionで、AとBの間にゲーム前にインタラクションを用意するという効果だ。インタラクションとしては顔を合わせないようにしてスクラブルゲームをやらせる。それにAの額がランダムになるか自分の意思かというランダム条件も比較対象とする。するとinteractionトリートメントでより多く渡してる（まあそりゃそうだろうよ）。

実験設定：A→B→Cの独裁者ゲームをおこなう。A・B間で最初に（顔は合わせずに）別のゲーム（スクラブル）をやるinteraction、Aの意思決定がサイコロもしくは自分の意思で決めるrandom、普通にDGを連続でやるbaselineの３つ。比較のため通常の2名DGもやる。

Aの行動：interactionによって渡す額は増加する。それ以外のトリートメントの効果なし。性差と収入も影響してる（いやぁ、これどうだろうか）。
Bの行動：interactionによっては増加しなかった。むしろAからいくら渡されたかが強い決定要因。そして期待して多額より受取額が大きいとそれをキープする方向に働いて渡す額が減る。ランダム条件でもbaselineより減る。

細かいところを読み飛ばしてるけど、なんかあんまり一貫したロジックが見えないような。まあいいや。似たこと考える人は多い、と。

感情を表出することで第三者への負の互恵性を減らせるよ

恐怖。論文がひとつも完成しないまま年を越しそう。グリューワインが悪いんだ。

負の互恵性の連鎖の実験。あれ今似たことやってるんだけどすでに3年前に決着してたりする？

Strang, S., Grote, X., Kuss, K., Park, S. Q., & Weber, B. (2016). Generalized Negative Reciprocity in the Dictator Game ? How to Interrupt the Chain of Unfairness. Scientific Reports, 6(1), 22316.

やられたらやり返すは負の互恵性として知られているけど、他の第三者へ行為が波及する「一般的負の互恵性」もあるでよ。もしネガティブな感情が一般的負の互恵性の根底にあるなら、感情を効果的に調整すればこれを減らせるかかもよ。実際、感情を表明する機会を与えられた場合最後通牒ゲームでの拒否率が下がるっていう結果もある。けど先行研究では感情を明示的に測ってないし、感情が変化したかどうかもわかってない。

ということで疑問点は１）感情を表明するメッセージを出すことは感情の調整に有効なのか、２）効果的な感情表出は一般的負の互恵性を減らすのか、の2点だ。

実験１：感情表出の効果を測るでよ。まずはスタート時点の感情測定をします。そんで独裁者ゲームの受け手になる。測定対象は不公平分配をされた人たち。ちなみに参加者は女性のみ。なんとなれば、女性のほうが負の刺激に対して感情反応があるから(by先行研究)（ツイッタなら炎上必死のコントロールだな）。

実験操作は、不公平分配をされた後に４群にわけてる。それぞれ、何もしない、感情中立的な絵を描く、メッセージ書く（相手にわたらないと教示）、メッセージ書く（相手に伝えると教示）。さあ操作後の感情を測って変化を従属にした分散分析レッツゴー。主効果ＯＫ！コントロール群と相手に伝わるメッセージの間に有意差あり。それ以外の下位検定では差がない。メッセージ表出で感情の調整に成功したといえるでしょう。

実験２：ではこの操作で第三者への負の互恵性行動に影響を与えるのか。レッツトライ。操作は実験１で差が明確だったコントロール群（何もしない）と、相手に伝わるメッセージを書くの2通りでいきます。その後、実験１に加えて、その後別の第三者相手に独裁者ゲームの分配側をやらせます。

見事、メッセージ群で分配額が増えました。ということで感情を表出することで負の互恵性の連鎖を軽減できるよ。

なるほどねー。

Exploring the effects of working for endowments on behaviour in standard economic games

ブログなんてありましたっけ、知りませんなあという態度で2年が経とうとしている。

公共財ゲームでインセンティブの与え方とかを実験しようとしているので関係しそうな論文を読む。またの名を現実逃避。

Harrison, F., & El Mouden, C. (2011). Exploring the effects of working for endowments on behaviour in standard economic games. PLoS ONE, 6(11), 1-6.

協力の進化の経済実験は実験実施者から元手を渡されるけど、実際には資金を得るのにもコストかかるしそれは行動にも影響を与えるでしょう。ということで被験者が資金を得るのにコストがかかる状態（退屈なタスクと物理的なタスク）で、公共財(PGG)と独裁者(DG)ゲームをやるよ。独裁者ゲームでは労働の効果は出なかったけど、公共財ゲームでは退屈なタスクをやった組は協力率が減った。ただしゲーム理論を知らない人に限る（え、その縛りちょっと不自然じゃ・・・）。


協力の進化研究では経済実験は超メジャー、いろいろやられてるよ。実験室実験の結果は実際の行動の傾向と良く相関するという議論もたくさんあるけど、実際の行動を予測しないという研究もある（こっちは1つだけ引用されてる）。実験の結果も一貫してない。

というわけで2つのタイプの労働を課す実験で協力行動が異なるか調べます。

M：コントロール（普通に資金提供）
T1：ピペット作業
T2：スクワット

DG：ワンショットで分配したぶんはUKチャリティに行く。被験者が提供される額を５通りやる。
PGG：5ラウンドの繰返しありPGGをやる。第3ラウンドだけ条件をコントロール。それ以外のラウンドは普通に資金提供される。


結果いきます。DGでは条件間の差は見られない。微妙に提供される額と寄付額に負の相関。小さい額だと投げ銭的になったんじゃなかろうか。PGGでは全体的にラウンド経過とともに投資額は減る。これはみんな知ってる結果と一貫してる。１，２ラウンドで条件間の差なし。

さてメインディッシュ、3ラウンドの結果いきましょう。メインエフェクト効果なし！（切ない）。しかし、「ゲーム理論を知ってるか」とコンディションの交互作用は有意でした、どーん。

我々の結果は、標準的な協力ゲームの利用を損なうものではない。我々はこれらのゲームが人間の行動をより一般的に説明する力がある証拠を見つけてはいない。でも、でも、我々の結果はゲーム理論を知っている人とそうでない人の参加者プールで行動が異なることに注意する必要があることを示唆している。

しっかし、ゲーム理論知ってるかどうかなんてよく質問項目に入れてたな。というかこれくらいしか有意にならなくて泣きそうになる気持ちは良くわかる。"our results do suggest that we should be aware that"という苦しい書き方は涙なしには読めません。

でもこれもPLoS oneだ。心を強く持って頑張って論文を書こう。

日常生活における第三者を介した資源の衡平性回復行動

祭りじゃ祭りじゃ現実逃避祭りじゃ。沖縄にいるあいだに絶対完成させなくちゃいけないのに。。。

Upstream祭り2018その2。中島・吉田(2009)と同じ著者の1年前の論文。2009年は経済実験でやってるけどこちらは日常生活のシナリオ実験。

中島誠 & 吉田俊和. 日常生活における第三者を介した資源の衡平性回復行動. 社会心理学研究 24, 98-107 (2008).

イントロはざっくりと。衡平理論（人が関係の中で利得の帳尻を合わせて自分の資源を一定に保とうとする）は負の方向（搾取されたら第三者からの搾取をおこないやすい）を強く予測するが、正の方向には起こりにくいと予想する（自己利益最大化になるので効果が弱い）。

でも実際には正の提供行動の連鎖は起こっている。多くは間接互恵などの枠組みで説明されているが衡平理論で説明したのは少ない（そりゃそうだ）。本研究ではこれにチャレンジする。さらにこれまでは金銭的な交換における衡平理論の検証が多かったけどここでは日常における非金銭的な交換について着目する。

仮説行きます。

１．不衡平（過小/過大）な分配をうけると怒り/罪悪感を感じ、続いての第三者への分配で過小/過大な分配をして衡平を回復する
２．過大な分配を受けた後では、金銭的な分配よりも援助的な分配のほうがおおくおこわなれる
３．第三者への衡平性回復は、直接返報の時よりも弱い

シナリオは場面想定で「店を出ようとしたら傘を誰かが持って行ってしまった。おっとそこに傘がある。持っていくか？（過小）」「店を出ようとしたら雨が降ってきて傘がない。すると誰かが傘二本あるからどうぞと貸してくれた。その後、誰かが雨宿りしてた。自分は二本持ってる。差し出すか？（過大）」（こ、これちゃんと目的に合致した操作になってるのか？特に自分が傘を持ってくの衡平性の回復になるのだろうか）。

金銭のほうは「同じ労働をして相手に分配権がある。そして相手が2000/3000で分配した（過小）、もしくは3000/2000で分配した（過大）。次にあなたに分配権がある。どのように分配するか？」（これは次の論文の実験で綺麗に経済実験に拡張されている）。

金額場面では仮説は基本的に支持されているが、傘場面では微妙。やっぱり傘場面は無理があるのではなかろうか。仮説２の二つの場面の比較もちょっと厳しそう。これは金銭と援助の差とは言えないような。

あと傘場面で、搾取されたほう（過小）が援助を受けた時（過大）より第三者への提供意図が高くなっている。なんで？と思ったけど搾取場面では、第三者へ提供するかどうかではなくて第三者の傘を搾取するかどうかを逆転して提供意図得点にしてるのか。だから搾取場面での提供意図が高いと（つまり搾取されても盗まないよということ）。いやー、うー。やっぱり無理がないかな。

金銭場面は次の実験とも綺麗につながってるけど日常生活場面の設定は無理があるような気がする。

そして、この時点では正当世界信念は使ってないのか。むしろ使ったら傘場面面白いかもしれないのに。

第三者を通して行われる衡平性回復行動

Upstream祭り2018。季節に一度の祭りでどうするよ、おれ。いま考えてるUpstream実験とほぼおんなじ設定のようないやな予感。約10年前。ひー。

目の前の仕事から逃げるために読む。

中島誠, & 吉田俊和. (2009). 第三者を通して行われる衡平性回復行動：報酬分配場面における実験研究. 実験社会心理学研究, 48(2), 111–121.

衡平理論というのがあるそうな。人が関係の中で利得の帳尻を合わせて自分の資源を一定に保とうとするということ。たとえばMoschetti & Kues(1978)では他者Aから不当に低い報酬を得た参加者は、続いての状況で他者B(第三者）に対する分配者になったときに自分に過大な報酬を分配するという結果をだしてる。逆に援助や向社会行動も衡平理論の一側面だろう（ん？そうなのか？）。

報酬の分配のレビュー(古川,1988: 田中,1991)では分配行動に与える要因は（１）個人内（２）対人（３）状況（４）文化の4要因で整理している。一方で、Major&Deaux(1982)は分配の個人差を（１）規範（２）対人関係の指向性（３）情報処理過程で説明してる。ここでは規範と公正感に着目する。それぞれ援助規範意識と正当世界信念(Lener,1980)を用いる。正当世界信念(以下BJW)は「正の投入には正の結果が、負の投入には負の結果が得られる」と考える信念。BJWが高い人は不合理に対する怒りを感じにくいという指摘もあるのでこれに倣ってBJWの高い人は不公正な被分配をうけても、第三者には衡平に振舞うだろう。

ということで仮説は三つ。

1. 人は不衡平には怒り、過大な分配には罪悪感を抱く。また衡平に分配された被分配者は衡平に第三者へ分配し、不衡平な被分配を受けたものはそれを回復するだろう
2. 規範意識が高いと不衡平分配に対する怒りが強く、過大分配に罪悪感を抱く。また過去に不衡平分配をうけても第三者には衡平に振舞う
3. BJWが高い人は過小への怒りが少なく過大への罪悪感が小さい（結果を正当と判断する）。また過去に不衡平分配をうけても第三者には衡平に振舞う

実験はペアで簡単な作業をさせた後に報酬を分配する。参加者は必ず被分配側になる。分配者は実験者が用意するサクラで、過小、衡平、過大な分配を受ける人たちにわけられる。この時点で情動を計測。続いて相手を変えて第二回を行うが今度はかならず分配者になる。配分額と情動を計測。ついでにさっきの相手と同一人物だったらいくらにするかを聞く。

情動については、過小で怒り、過大で罪悪感はまあうまくいってる。BJWについては高い人が過大な被分配で罪悪感が小さくなる（正当化している）。

分配額について。規範意識が高い群では過小利得を受けた後の分配額がより衡平であった。過大利得の時には差がない。BJWではこの傾向が見られず（BJWによって行動はかわってない）。

全体として過小利得・過大利得でそれぞれどう振舞うかを分析すると、過大利得に対しては高い第三者への分配を、過小利得に対しては第三者へ低い分配をしている。特にもし同一人物だったらというときにはそれが顕著になる（論文の図、たんぶん逆だな）。

要するに行動レベルでは規範意識は効いているけど、正当世界信念は効いてなかったと。一方で実験やって情動をとってるので、情動レベルではちゃんと反応しているようだ。あと過大利得を受けた後に過大に分配するというUpstreamはみられなかった、と。あれ、これはどうやって測ってるんだ。ちょっとわからなかった。

いやぁ。やっぱり似たことをすでに思いついている人はいるもんだ。勉強になった。

間接互恵性のモデルを複雑ネットワークでやる祭り

もう2017年が終わるとかなんかの間違いだ。3月に論文が出て以降の研究の進まなさっぷりもなんかの間違いだ。痩せないのも。

間接互恵のネットワークモデルがどんなものなのかをボチボチ探してたらReseachGateかなんかで推薦されたので。

Peleteiro, A., Burguillo, J. C. & Chong, S. Y. Exploring Indirect Reciprocity in Complex Networks using Coalitions and Rewiring. in Proceedings of the 2014 International Conference on Autonomous Agents and Multi-agent Systems 669-676 (2014).

2014年のAAMAS論文とな。

複雑ネットワーク上で間接互恵をやるぞよ。世の中複雑ネットワークだ。Webの世界ならだれとでも取引可能だが（つまり全員とゲームする）やり方をまねできるのは知ってる相手だ（つまり隣接ノード）。またいくつかのコミュニティに属して情報を共有するよね（この論文でいうcoalition）。ということで学習対象がネットワークで縛られる構造を導入します。評判が観察できるのは隣接ノードかcoalitionメンバーに限る。当然ネットワークとcaolitionは可変でしょう。rewiringありです。

ゲームの基本アイデアはNowak&Sigmund(Nature, 1998)のイメージスコアリングのやつ。イメージスコア（評判）と協力の閾値を持ったエージェントがドネーションゲームをする。協力したら評判が+1、裏切ると-1となる。

ゲームはPopulationからランダムに選ばれる。エージェントはネットワーク上に配置され、またcoalitionにも属している。ドナーになったエージェントはレシピエントの評判を調べるんだけど、隣接ノードもしくはcoalitionのメンバーならスコアを見れる。それ以外だったら見れないのでスコアは0と判断する。

学習対象は隣接ノードから。rewiringは評判の悪いやつを確率的に切ってcoalitionの中から評判の高いやつにつなぐ。

いやー、なんでこんな七面倒臭いことするんだ。結果はまあrewiringとcoalitionで協力が進化するとか、SFとSmall-Worldでcoalitionの影響が違うとか。うーん、アブストラクトモデルにしては入れ込みすぎだし、ミドルレンジのモデルとしては何ができたのかよくわからん。はい次。

Liu, A., Wang, L., Zhang, Y. & Sun, C. in (eds. Liu, D., Xie, S., Li, Y., Zhao, D. & El-Alfy, E.-S. M.) 10638, 919-926 (Springer International Publishing, 2017).

続いてはこの論文を受けての論文。

ゲームの設定や学習ルールは同じ。coalitionは廃止してる。うんそれがいいと思う。でrewiringのときにつなぐのに成功するかどうかを自分の評判が高ければつなげて低ければ失敗するというアイデアを一発いれます。SFネットワークでrewiringありだと協力が進化するけど、rewiringなしだと進化しないと。

うーむ、うーむ。

We Can’t Return Evil for Good: The Comparison between Direct and Indirect Reciprocity

あれ、今年は7月は省略されたんだっけ。勝手に1年を11か月にしないでほしいものだ。

直接互恵と間接互恵を混在させてみると結局のところ直接互恵が強いよっていう論文。

Shiraki, Y. & Igarashi, T. We Can’t Return Evil for Good: The Comparison between Direct and Indirect Reciprocity. Lett. Evol. Behav. Sci. 8, 4–7 (2017).

直接互恵と間接互恵は良く知られてそして研究されている。集団内の観察が完全であれば、評判の矛盾は起きないけれど不完全観察ならば当然矛盾はおこる。評判の悪い人から協力された後に協力を求められたら、直接互恵的に協力を返すのか、評判を活用して拒否するのか。シナリオを用いてやります。

会社の同僚に最近部署が一緒になったBさんがいます。部署の人たちとランチを食べてたらBさんがやってきて夜勤を代わってくれと言ってきました。あなたは代わってあげますか。シナリオは2×2。互恵条件は「以前にBさんに助けてもらったことがある/ない」、評判条件は「Bさんは協力的で人気/非協力的で不人気」。

実験はほとんど同じ条件で３つ。学生を対象にするのと、日本のクラウドソーシング、世界45か国のクラウドソーシング(CrowdFlower)。最後だけ病院の夜勤に変更（一般的にするため）。

3実験とも美しく同じ結果を得ています。まず、それぞれの主効果は有意になる。評判Good>評判Badだし、互恵あり＞互恵なしとなる。しかし面白いことに互恵条件では評判Goodと評判Badの間に差はなくなる。つまり評判の良否に関わらず高い協力意図を示す。しかも互恵なしの評判Goodよりも互恵あり評判Badのほうが協力意図は高い。当然、互恵なしなら評判Good>評判Bad。間接互恵的な評判によって協力するかどうかを判断するけれど、直接互恵的な関係は評判より優先される。

ちなみに今回は、Ｂの非協力が正当化されうるかどうかはコントロールしていない。つまりはＢが非協力した相手がどうだったかは明示してない（2次情報は明確じゃない）。これは今後の課題とな。

言われてみれば当然だけど（自分自身への協力を観察した時点で評判をGoodに更新したといえるので）、結果がきれいに出ていて素晴らしい。