他者モデルの推定による行動予測と一貫性のある協力行動の実現

抄録

協力的な行為がより高い利益を生む一方，搾取される可能性のある非ゼロ和的社会において，搾取者を避け協力者を発見することは重要な課題であり，相手の性格や意図などの心的状態を推測することができれば正確に相手を見分けることができる．意図は相手を目的志向的合理的エージェントとしてモデル化することで推論できる．本研究では，ゲーム状況において，人が相手を心的状態を有する合理的エージェントとしてモデル化し，相手の心的状態を推論した上で新規状況における相手の行動予測と意思決定を行うかどうかを検証した．また，行動頻度によるモデル化との比較を行った．実験 1 では実験参加者（n = 196）は相手の行動頻度がモデルとして利用可能な状況で鹿狩りゲーム 10 ラウンドと囚人のジレンマゲーム 5 ラウンドをバーチャルエージェントと対戦した．実験 2 では行動頻度が利用できない状況で同じ実験を行った（n = 372）．実験の結果，実験参加者は行動頻度がモデルとして利用できる場合には頻度情報によって相手の行動を予測し，行動頻度が利用できない場合には心的状態を推測した上で行動予測し，一貫性のある協力的行動を生成することが分かった．