所属集団の変更できる社会的ジレンマ実験について２ ○大浦宏邦（帝京大学）石原英樹（早稲田大学）小林盾（シカゴ大学）報告の概要実験の目的  行動戦略の抽出  移動戦略の抽出  推定結果と戦略の利得  ジレンマ回避研究における意義  まとめ  実験の目的  所属集団変更可能な条件で社会的ジレンマ実験を行い、次の予想が正しいか確かめる１スクランブルトリガー戦略（ＳＴ戦略）をとるプレーヤーが存在する２ＳＴ戦略者の利得は非協力戦略者の利得を上回る 3 4 4 0 0 4 0 データ例 5 0 0 0 0 4 0 15 0 0 0 4 0 0 18 4 0 0 4 4 0 19 0 4 4 0 0 4 3 4 4 0 0 0 0 5 13 17 18 0 0 0 4 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 9 4 4 4 4 4 4 2 0 4 0 7 0 0 0 10 0 0 0 4 4 4 4 4 4 4 18 4 4 4 0 4 4 11 0 0 0 12 0 0 0 14 0 0 0 18 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 0 19 4 4 4 4 0 0 2 4 4 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 0 20 0 0 0 12 4 4 0 0 0 4 4 0 4 0 Ｄgroup Ｃgroup Ｂgroup Ａgroup 8 0 0 0 4 0 0 17 0 0 0 0 4 0 7 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 5 0 4 4 0 0 0 6 4 4 4 4 0 0 7 0 0 0 0 0 0 5 4 4 4 15 0 0 0 19 4 0 4 11 0 0 4 4 4 0 8 4 0 0 0 0 0 2 4 4 4 4 4 4 6 4 4 4 4 4 0 7 0 0 4 4 0 0 9 4 4 4 4 4 4 8 7 8 9 9 7 11 0 0 4 0 0 4 12 4 0 0 4 4 4 14 0 4 4 0 0 0 15 0 4 0 4 0 0 20 4 4 4 4 4 4 8 9 7 7 5 5 14 0 0 0 0 0 4 15 0 0 0 4 0 4 16 0 0 0 0 4 0 17 0 4 0 0 0 0 19 4 0 0 0 0 0 20 0 0 0 0 0 0 8 9 7 7 6 6 6 4 4 4 8 0 0 0 9 4 4 4 13 0 4 0 16 0 4 0 17 0 0 4 5 9 6 14 4 0 0 0 0 4 16 0 0 0 0 0 0 20 4 4 4 4 4 4 1 0 0 0 0 0 0 2 4 4 4 4 4 0 6 4 4 4 4 4 0 9 4 4 4 4 4 4 10 0 0 0 4 0 0 11 0 0 0 0 0 0 12 0 4 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 0 1 0 4 0 3 4 4 4 13 0 0 4 0 0 4 ΣＮｃ戦略の抽出  各プレーヤーの意思決定アルゴリズムを推定して、ＳＴ戦略が見られるかどうか検討する  手順１行動戦略（ＣＤの選択戦略）の推定２移動戦略（所属集団選択戦略）の推定 → クロス集計してＳＴ戦略があるか検討行動戦略の抽出ｔ回目利益会社人数ｔ＋１回目行動 t 回目協力率上の意思決定アルゴリズムを想定して、重回帰分析を行う。  ステップワイズ法で変数選択を行い、Ｒ２とβ 係数の値から行動戦略を推定  推定の手順９５％以上Ｃ（Ｄ） ⇒ ＡｌｌＣ（ＡｌｌＤ） ↓ Ｒ２が有意でない ⇒ ランダム (Ｒ) ↓ 協力率のβ係数有意 ⇒ トリガー的（Ｔ） ↓ その他（Ｏ）（人数依存、利益依存、パブロフ、リバーストリガー）推定結果  ２０回以上のデータのある１１１人について推定。 5% 16% 11% ＡＣ（協力）ＡＤ（非協力）Ｒ（ランダム） 25% Ｔ（トリガー）Ｏ（その他） 43% トリガー的な戦略の例ｔ回目協力率（％） 0 ｔ＋１回目行動 R2 協力率人数 25 50 75 100 Ｃ 0 2 3 1 9 Ｄ 4 7 6 3 0 係数 0.481 0.509 -0.327 Ｐ　値 0.000 0.001 0.023 判　定 ** ** * 移動戦略の推定次の５つのアルゴリズムを想定する人数の少ない会社に移動（人少）利益の多い会社に移動（利多）人数の多い会社に移動（人多）利益の少ない会社に移動（利少）なるべく移動しない（固定）  所属集団を予測し実際の所属先との「ずれ」を測定→「ずれ」の最小の戦略は？  所属集団の予想例  Ｂ大学１回目の予想経路と実際の経路例１２３４５６７ずれ人少－Ｄ（ＢＤ）ＢＤ（ＡＤ）（ＢＣ）人多－（ＡＢ）ＣＤＣＣＡ利高－ＤＤＡＤＡＢ利低－ＡＣＣＡＢＤ実際ＢＣＤＡＤＡＡ「ずれ」の計算ｉ期の会社の人数が、少ない順にＤＣＡＢだったとする。このとき人少戦略からのずれはｉ＋１期がＤ→０Ｃ→１Ａ→２Ｂ→３と考える。（同順位があれば平均とする）  人多、利少、利多も同様。  固定は移動無し→０移動有り→２（１，２，３の平均）  「ずれ」の計算結果  Ｂ大学１回目の予想経路と実際の経路例１２３４５６７ずれ人少－Ｄ（ＢＤ）ＢＤ（ＡＤ）（ＢＣ）５人多－（ＡＢ）ＣＤＣＣＡ 13 利高－ＤＤＡＤＡＢ３利低－ＡＣＣＡＢＤ 15 実際ＢＣＤＡＤＡＡずれの最小となる戦略を採用と推定  ただし、ずれの平均がどの戦略についても２以上なら、Ｒ（ランダム）と判定。  14% 16% 23% 31% 9% 人少利少利多固定 7% 人多ランダムクロス集計  人少・利多をＳａ、人多・利少をＳｂとまとめてクロス集計する → ＳＴ相当は３８人（３４％）固定 Sa AC 4 1 AD T R O 計 3 10 10 8 35 4 22 9 5 41 Sb 3 8 3 3 17 R 計 1 6 2 8 5 2 18 12 48 27 18 111 行動戦略ごとの移動戦略の比較 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 固定 R Sb Sa ＡＣＡＤ T R Ｏ各戦略の利得  ＡＤが最大。ＳＴは及ばない（６％有意） AC AD T R O 計固定 0.66 0.88 0.90 0.68 0.87 0.80 Sa 0.09 0.98 0.76 0.88 0.84 0.80 Sb 0.81 0.81 0.70 0.56 0.75 R 1.01 1.39 0.80 0.88 0.25 0.84 計 0.62 0.98 0.80 0.79 0.74 0.80 考察  予想は支持されたか？ [予想１] ＳＴ戦略が見られる → 支持されたＳＴ的戦略が３４％存在（但し応報的） [予想２] ＳＴの利得はＡＤより高い → 支持されなかったＳＴの利得０．７９＜ＡＤの利得０．９８  含意１ Orbell & Dawes の単純なモデルは不成立。（ＴやＡＣはＡＤに負けるから）２選択的プレーパラダイム自体は有効である可能性。（ＳＴの存在が、ＳＴが有利な場合があることを示唆） → どのような場合に有利なのか？シミュレーションなどによる研究の必要性社会的ジレンマの回避メカニズム至近要因（至近メカニズム）規範の内面化（Ｃ戦略の採用）サンクション（制裁戦略の採用）条件付き応報戦略の採用  究極要因Ｄ戦略、非制裁戦略の方が有利なのにこれらの至近メカニズムの存在を可能にする要因  究極要因のモデル離合集散モデル（Ｗｉｌｓｏｎ 1994）  不等分裂モデル（金井 2000）なぜ離合集散や不等分裂が起こるのか？  移住拒否モデル（大浦 2003）移動性の高まった近代以降には不適切？  選択プレーモデル（Ｏｒｂｅｌｌ，Dawes 1991）現在のＳＤ回避システムを支えている？   ただし、モデルの自由度が高く、理論的研究が困難であった。  今回開発した実験システムによって、理論研究の手がかりとなるデータの供給理論的予想の検証が可能になると期待される。 → 究極要因の研究に貢献