30
S ysteemianalyy sin Laboratorio Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen Tuomas Nummelin Optimointiopin seminaari - Kevät 2010 Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen Tuomas Nummelin 24.2.2010

Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen. Tuomas Nummelin 24.2.2010. Sisältö. Epäoikeudenmukaisuus Yksinkertainen matemaattinen määritelmä Esimerkkipelit Ultimaatumpeli Markkinapeli Yhteistyö ja rankaisu yhteistyöpeleissä Yhteenveto Kotitehtävä. Kielihömppä. - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

Page 1: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

Tuomas Nummelin

24.2.2010

Page 2: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Sisältö

Epäoikeudenmukaisuus Yksinkertainen matemaattinen määritelmä Esimerkkipelit

Ultimaatumpeli Markkinapeli Yhteistyö ja rankaisu yhteistyöpeleissä

Yhteenveto Kotitehtävä

Page 3: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Kielihömppä

Inequity = epäoikeudenmukaisuus,

Injustice = epäoikeudenmukaisuus, vääryys

Page 4: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Mitä on oikeudenmukaisuus?

Millaiset ominaisuudet?

Ilmenee?

Miten määritelty?

Mihin pohjautuu?

Page 5: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Yksinkertainen matemaattinen malli n pelaajaa

Oletetaan n kpl pelaajia, joiden rahalliset voitot ovat xi, i=1...n.

10

)0,max(1

1)0,max(

11

)(

iii

n

ijjii

n

ijijiii

ja

xxn

xxn

xxU

Page 6: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Matemaattinen malli kahdelle pelaajalle

10

),0,max()0,max()(

iii

jiiijiii

ja

jixxxxxxU

Page 7: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Esimerkkipeli: ultimaatumpeli

Kaksi pelaajaa, toinen pelaajista (tarjoaja) ehdottaa esim. kiinteän rahasumman (normeerattu 1:ksi) jakoa siten, että vastaaja saa s ja tarjoaja 1-s, jos vastaaja hyväksyy ehdotuksen, muuten molemmat saavat 0:n

Rationaalinen ”itsekäs” malli olettaa, että vastaaja hyväksyy minkä tahansa tarjouksen välillä (0,1] ja on indifferenti s=0 tarjouksen suhteen.

Näin ollen alipelitäydellinen tasapainoratkaisu on sellainen, jossa tarjoaja tarjoaa s=0, jonka vastaaja hyväksyy.

Page 8: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Ultimaatumpeli, mutta kuinkas sitten kävikään

Useissa kokeissa on osoitettu, että ihmiset eivät käyttäydy kuten ”itsekäs” malli olettaa

Page 9: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Ultimaatumpelin reilu ratkaisu

Tarjoajan preferenssit (α1,β1) ja vastaajan (α2,β2)

Vastaajalle dominoiva strategia on hyväksyä s≥0.5 ja hylätä s<s´(α2)=α2/(1+2α2)<0.5 ja hyväksyä s, jos s> s´(α2)

Jos tarjoaja tietää vastaajan preferensit niin hän tarjoa

5.0),´(

5.0,5.0),´(

5.0,5.0

12

12

1*

s

sS

Page 10: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Ultimaatumpelin reilu ratkaisu

Jos tarjoaja ei tiedä vastaajan preferenssejä, mutta tarjoaja uskoo, että vastaajan preferenssit noudattavat jakaumaa F(α2).

Tällöin vastaaja hyväksyy tarjoajan tarjouksen (s<0.5) todennäköisyydellä:

)´(,0

)´()´(),21/(

)´(,1

2

22

2

ss

sssssF

ss

p

Page 11: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Ultimaatumpelin reilu ratkaisu

Optimaalinen tarjous tarjoajalle:

5.0)],´(),´((

5.0,5.0),´(

5.0,5.0

1

1

1*

22

2

ss

sS

Page 12: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Markkinapelin kaksi versiota

Tarjoajakilpailu n-1 tarjoajaa ehdottaa esim.

kiinteän rahasumman (normeerattu 1) jakoa si yhtäaikaa.

Vastaaja valitsee suurimman tarjouksen, jolloin vastaaja si ja tarjouksen tehnyt tarjoaja saa 1- si ja muut 0 ja jos vastaaja hylkää suurimman tarjouksen kaikki saavat 0:n.

Vastaajakilpailu Yksi tarjoaja ehodottaa jakoa si

ja n-1 vastaajaa havaitsevat ehdotuksen ilmoittavat yhtäaikaa hyväksyvätkö jaon.

Jos edes yksi vastaajista hyväksyi jaon, niin tämä vastaaja saa si ja tarjoaja saa 1- si ja muut saavat 0 ja samoin jos yksikään vastaajista ei hyväksy jakoa, kaikki saavat 0.

Page 13: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Markkinapelin kaksi versiota ratkaisut

Tarjoajakilpailu Alipelitäydellinen

tasapainoratkaisu vähintään kaksi tarjoajaa tarjoaa si =1.

Tällöin vastaaja saa kaiken hyödyn pelistä.

Tarjoajien kilpailu varmistaa sen, että pelille ei synny reilua ratkaisua.

Vastaajakilpailu Alipelitäydellinen tasapaino

ratkaisu tarjoaja tarjoaa s=0, jonka joku vastaajista hyväksyy.

Oletaaan, että tarjoajalle preferenssit β1<(n-1)/n

Niin suurin alipelitäydellinen tarjous on

iii

ini n

s

2)1)(1(

min ,..,2

Page 14: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Yleisenhyvän peli, jossa n≥2 pelaajaa, joilla kaikilla on käytettävissä resurssia (esim. rahaa) y. Kaikki pelaajat valitsevat saman aikaisesti panoksensa yhteiseen pottiin gi.

Hyöty pelaajalle i on

Yhteistyö ja rankaisu

xi(g1,...,gn) =y−gi +a gj,1/n<a<1j=1

n∑

Page 15: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Yhteisenhyvän pelin itsekäs ratkaisu

Dominoiva strategia itsekkäille pelaajille on valita gi=0. (vapaa matkustaja)

Aggregoitu hyöty maksimoituisi, jos kaikki pelaajat valitsisivat gi=y. (a>1/n)

Page 16: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Hieman erilainen yhteisenhyvän peli

Pelissä kaksi vaihetta. Ensimmäinen vaihe identtinen edellä mainitulle

pelille. Toisessa vaiheessa pelaajille ilmoitetaan

ensimmäisessä vaiheessa valittu kontribuutio vektori (gi,..,gn) ja pelaajat voivat rangaista muita pelaajia valitsemalla yhtäaikaa rangaistusvektorin pi=(pi1,…,pin)

Page 17: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Rankaiseminen maksaa

Muiden rankaiseminen maksaa pelaajalle i

Hyöty pelaajalle i kaksivaiheissa pelissä on

c pij, 0 <c <1j=1

n∑

xi(g1,...,gn,pi,...,pn) =y−gi +a gjj=1

n∑ − pij

j=1

n∑ −c pij

j=1

n∑

Page 18: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Itsekäs ratkaisu kaksivaiheisessa pelissä

Koska rankaiseminen on kallista niin dominoiva strategia on olla rankaisematta.

Näin ollen pelaajilla on aivan samankaltaiset insentiivit kuin yksivaiheisessa pelissä.

Kaikkien pelaajien optimaalinen strategia on gi=0.

Page 19: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Havaintoja empiirisistä kokeista (ei rankaisua)

Page 20: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Havaintoja kokeista (mahdollisuus rangaista)

Page 21: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Mahdollisuus rangaista muuttaa pelaajien käyttäymistä

Noin 80% pelaajista pelaa yhteistyöratkaisua yhteisen hyvän pelissä, jos pelissä on mahdollista rangaista. Ei yhteistyöläisiä rangaistaan.

Jos rankaisumahdollisuutta ei ole, yhteistyöratkaisua pelaavien pelaajien määrä on hyvin pieni.

Page 22: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Yksivaiheiselle pelille malli epäoikeudenmukaisuuden karttamisesta

Jos a+βi<1 pelaajalle i niin domonoiva strategia on pelaajalle gi=0.

k on a+βi<1 pelaajien lkm. (0≤k≤n)

Jos k/n(n-1)>a/2 niin tasapainoratkaisu gi=0 kaikkille pelaajille i=1,..,n

Jos k/(n-1)<(a+βj-1)/(αj+βj) kaikille pelaajiille niin pelaajille, joille a+βi>1 on olemassa positiivinen kontribuutio taso. Tällöin a+βi<1 pelaajat valitsevat gi=0 ja muut gj=[0,y]

Page 23: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Kaksivaiheiselle pelille malli epäoikeudenmukaisuuden karttamisesta

Jos on olemassa pelaajia, joita haittaa riittävän paljon epäedullinen epäoikeudenmukaisuus, niin nämä pelaajat ovat valmiita rankaisemaan yhteistyöstä poikkeajia.

Jos uhka “vapaa matkustamisesta” on uskottava, niin vapaamatkustajat osallistuvat yhteistyöhön.

Page 24: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Ehdolliset ”poliisit”

“Poliisit” ovat valmiita tinkimään omasta hyödystään yhteisen hyödyn nimissä

Oletaan joukko n’ ehdollisia yhteistyöpoliiseja, joille

Ja oletetaan, että muut pelaajat eivät vällitä oikeudenmukaisuudesta (αi,βi=0).

a+i ≥1 ja

c < i(n−1)(1+i)−( ′ n −1)(i −i)

Page 25: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Tasapainostrategiat (Nash-tasapainot)

Ensimmäisessä vaiheessa pelaajat pelaavat gi=g=[0,y].

Jos kaikki pelaajat pelaavat g, niin toisessa vaiheessa ei ole rangaistuksia.

Jos taas joku pelaajista poikkeaa gi<g, niin jokainen “poliisi” rankaisee poikkeavaa pelaajaa pij=(g-gi)/(n’-c) ja muut pelaajat eivät rankaise.

Jos joku “poliiseista” poikkeaa Jos joku muu pelaa ja pelaa gi>g

Jos poikkeajia on useampia

Page 26: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Huomioita Nash-tasapainoista

Yksikin “poliisi” voi riittää. “Poliisi” toimii poliisina vain, jos muut suosivat

yhteistyötä Mallissa poikkeaja ja “poliisi” saavat saman

hyödyn, joka on vähemmän kuin poikkeaja saisi, jos hän pelaisi gi=g

Jos kaikki pelaajat valitsevat gi=g on kyseessä symmetrinen ja tehokas ratkaisu.

Page 27: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Mallin rajoituksia

Lineaarien epäoikeudenmukaisuuden karttamisen malli ei ennusta odotetusti diktaattoripelin havaittuja lopputuloksia.

Page 28: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Yhteenveto

Populaation preferenssien jakauma on ratkaiseva Pieni joukko reiluja (epäoikeudenmukaisuutta

karttavia) pelaajia voi saada aikaan yhteistyölopputuloksen (yhteisen hyvän peli, jossa rankaisu mahdollisuus)

Vastaavasti markkinapelissä pieni joukko itsekkäitä pelaajia ehkäisee reilun lopputuloksen.

Kilpailu voi tuhota yhteiystyön tai sitten ei.

Page 29: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Kiitos!

Page 30: Epäoikeudenmukaisuuden karttaminen

S ysteemianalyysinLaboratorioAalto-yliopistonTeknillinen korkeakoulu

Esitelmä 10 – Epäoikeudenmukaisuuden karttaminenTuomas NummelinOptimointiopin seminaari - Kevät 2010

Kotitehtävä

Määritä optimaalinen tajous s* ultimaatumpelissä tarjoajalle, jonka β=0.5. Tarjoaja olettaa, että vastaajan preferenssit ovat seuraavat

α tn.

0 30%

0.5 30%

2 20%

4 20%