無謀な賭けの生起メカニズムに関する計算論的説明

―賭け方策の学習過程のモデリングとシミュレーション―

抄録

勝ちよりも負けが見込まれるギャンブルにおいて多額の賭けを行うことを無謀な賭け (reckless betting) と呼ぶ。先行研究 (Cummins et al., 2009) では、Acey-Deucey Taskにおいて事前に多くの勝ちを経験するとその後に無謀な賭けが促進されることが報告されている。しかしながら、その背後にあるメカニズムは明らかでない。本研究では、この現象を事前の勝敗経験に基づいてギャンブルの勝敗を予測する過程と、期待複利効果の最大化を目的として賭け方策を学習する過程としてモデル化し、計算論的説明を試みた。先行研究と同様の実験事態を想定したデータ生成シミュレーションを行ったところ、多くの勝ちを経験することでリスク志向的な方策が、多くの負けを経験することでリスク回避的な方策がそれぞれ学習され、先行研究と同様の結果が再現された。モデルパラメータを様々に変えて生成した人工データに対してモデルを当てはめたところ、学習率以外のパラメータについて概ね良好なパラメータリカバリー性能が確認された。