Uutiset

Työ on osa peliteoriaa, joka on matematiikan osa-alue, jolla on sovelluksia sosiologiassa ja taloustieteessä ja jossa tutkitaan ihmisten käyttäytymistä silloin, kun he kohtaavat dilemman ja joutuvat tekemään päätöksiä. Näillä päätöksillä on erilaisia seurauksia, jotka riippuvat myös siitä, mitä toinen osapuoli päättää tehdä. ”Osallistujia pyydetään osallistumaan pareittain, ja nämä parit vaihtuvat paitsi jokaisella kierroksella myös aina, kun peli muuttuu. Paras vaihtoehto voi siis olla tehdä yhteistyötä tai toisaalta vastustaa tai pettää …… Tällä tavoin voimme saada tietoa siitä, mitä ihmiset tekevät hyvin erilaisissa sosiaalisissa tilanteissa”, selittää yksi tutkimuksen tekijöistä, Anxo Sánchez, joka toimii professorina GISC:ssä (Grupo Interdisciplinar de Sistemas Complejos / Interdisciplinary Group of Complex Systems), joka on osa Madridin yliopiston Carlos III -yliopiston (UC3M) matematiikan laitosta.

Yamir Moreno, joka on Zaragozan yliopiston BIFI:n (Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos / Biolaskennan ja kompleksisten järjestelmien fysiikan instituutti) Cosnet-ryhmän (Grupo de Redes y Sistemas Complejos / Verkostot ja kompleksiset järjestelmät -ryhmä) koordinaattori, ja myös Sociedad de Sistemas Complejos -yhdistyksen (Sociedad de Sistemas Complejos, kompleksisten järjestelmien yhdistys) puheenjohtaja: ”Tulokset ovat tiettyjen teorioiden vastaisia; esimerkiksi sitä, jonka mukaan ihmiset toimivat puhtaasti rationaalisesti, ja siksi ne olisi otettava huomioon suunniteltaessa uudelleen sosiaali- ja talouspolitiikkaa sekä yhteistyöpolitiikkaa”. Hän jatkaa, että ”tämäntyyppiset tutkimukset ovat tärkeitä, koska ne parantavat olemassa olevia teorioita ihmisen käyttäytymisestä antamalla niille kokeellisen perustan.”

Tällaisen sosiaalisen kokeen suorittamisen jälkeen tutkijat kehittivät tietokonealgoritmin, jonka tarkoituksena oli luokitella ihmisiä heidän käyttäytymisensä mukaan. Tietokonealgoritmi järjesti 90 prosenttia ihmisistä neljään ryhmään: suurin ryhmä, 30 prosenttia, oli kateelliset – ne, jotka eivät oikeastaan välitä siitä, mitä he saavuttavat, kunhan ovat parempia kuin muut; seuraavana ovat optimistit – jotka uskovat, että he ja heidän kumppaninsa tekevät molempien kannalta parhaan valinnan – 20 prosenttia. Niin ikään 20 prosentissa ovat pessimistit – jotka valitsevat vaihtoehdon, jonka he näkevät kahdesta pahasta pienempänä – ja Luottavaisten ryhmä – jotka ovat synnynnäisiä yhteistyökumppaneita ja jotka tekevät aina yhteistyötä eivätkä oikeastaan välitä siitä, voittavatko vai häviävätkö he.

On olemassa viides, määrittelemätön ryhmä, joka edustaa 10 prosenttia, jota algoritmi ei pysty luokittelemaan suhteessa selkeään käyttäytymistyyppiin. Tutkijat väittävät, että tämän perusteella he voivat päätellä monenlaisten alaryhmien olemassaolon, jotka koostuvat yksilöistä, jotka eivät reagoi määrätietoisesti mihinkään hahmotelluista malleista.

Anxo Sánchez selittää tätä esimerkillä erityisestä dilemmasta: Kaksi ihmistä voi metsästää hirviä yhdessä, mutta jos he ovat yksin, he voivat metsästää vain kaneja. Kateellisten ryhmään kuuluva henkilö valitsee jäniksenmetsästyksen, koska hän on vähintään yhtä hyvä kuin toinen metsästäjä tai ehkä jopa parempi; optimisti valitsee hirvenmetsästyksen, koska se on paras vaihtoehto molemmille metsästäjille; pessimisti valitsee jäniksenmetsästyksen, koska siten hän saa varmasti jotain saalista; ja luottavien ryhmään kuuluva metsästäjä tekee yhteistyötä ja valitsee hirvenmetsästyksen, ajattelematta asiaa tarkemmin.

Kansalaisten osallistumiseen perustuva koe

Tutkimus perustuu kokeeseen, jonka Barcelonan kaupunginvaltuusto ja Barcelonan Citizen Science Office järjestivät DAU-festivaalin yhteydessä, myös Barcelonassa. ”Yksi tämän tutkimuksen pääperiaatteista on se, että koe on kehitetty siten, että se rohkaisee kansalaisia osallistumaan erään kaupungin julkisen toiminnan puitteissa”, selittää Josep Perelló, joka johtaa OpenSystems-ryhmää Barcelonan yliopiston (Universitat de Barcelona) tiivistetyn aineen fysiikan laitoksella ja joka on myös Barcelonan kansalaistieteen toimiston koordinaattori. Tässä mielessä ”tulokset on jaettu osallistujien kanssa, joten tutkimuskohteista on tullut aktiivisia osallistujia tutkimuksessa”, päättää tutkija.

”Todella hauska asia on se, että luokittelu tehtiin tietokonealgoritmilla, joka olisi voinut saada suuremman määrän ryhmiä, mutta joka on itse asiassa tuottanut ”erinomaisen ”luokituksen neljään persoonallisuustyyppiin”, selittää Yamir Moreno. Tarragonassa sijaitsevan Universitat Rovira i Virgili -yliopiston tutkija Jordi Duch, joka on yksi tutkimuksen tekijöistä, jatkaa: ”Tämäntyyppistä luokittelualgoritmia on aiemmin käytetty menestyksekkäästi muilla aloilla, kuten biologiassa. Sen soveltaminen ihmisen käyttäytymisen tutkimiseen on kuitenkin melko vallankumouksellista, sillä aiemmissa töissä odotetut käyttäytymismuodot on määritetty etukäteen ennen kokeen suorittamista sen sijaan, että ulkoinen järjestelmä olisi antanut meille automaattisesti tietoa siitä, mitkä ryhmittelyt ovat loogisimpia.” Tämä on ensiarvoisen tärkeää, koska se ei ole jotain tutkijoiden määräämää. Matematiikan käytön tavoitteena oli nimenomaan puolueettomuuden takaaminen”, Anxo Sánchez lisää.

”Aiemmin kokeita tekivät kymmenet ihmiset. Nyt tämän alustan avulla on mahdollista lisätä merkittävästi tutkimukseen osallistujien määrää sekä pystyä testaamaan heterogeenisen väestön avulla; näin voimme myös tallentaa paljon tarkempia tietoja siitä, miten osallistujat käyttäytyvät kokeen aikana. Tämä on avannut mahdollisuuden perustaa paljon monimutkaisempia testejä kuin mitä tällä alalla on tähän mennessä tehty”, Jordi Duch sanoo.

Tutkimustulokset valaisevat samalla tavalla sitä, mikä liikuttaa kollektiivista tai yksilöllistä etua neuvotteluprosesseissa, ja sellaisenaan se on hyödyllistä yritysten, organisaatioiden johtamisessa tai poliittisessa uudelleenmuotoilussa. Lisäksi se palvelee myös oven avaamista koneiden parantamiseen, jotta ”robotit olisivat inhimillisempiä”, toteaa Anxo Sanchez.

Bibliografinen viite:

Ihmisillä on suppeampi joukko johdonmukaisia käyttäytymisfenotyyppejä dyadisissa peleissä. Julia Poncela-Casasnovas, Mario Gutiérrez-Roig, Carlos Gracia-Lázaro, Julian Vicens, Jesús Gómez-Gardeñes, Josep Perelló, Yamir Moreno, Jordi Duch y Ángel Sánchez. Science Advances 05 Aug 2016. Vol. 2, no. 8, e1600451. DOI: 10.1126/sciadv.1600451. http://hdl.handle.net/10016/23598

Noticia en chino (kiinalaiset uutiset)

Vastaa

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista.