著者

高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

pp.30-6_JWEIN-D, (Released:2016-01-28)

参考文献数

30

被引用文献数

3

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Cooperative behaviors are common in humans and are fundamental to our society. Theoretical and experimental studies have modeled environments in which the behaviors of humans, or agents, have been restricted to analyze their social behavior. However, it is important that such studies are generalized to less restrictive environments to understand human society. Social network games (SNGs) provide a particularly powerful tool for the quantitative study of human behavior. In SNGs, numerous players can behave more freely than in the environments used in previous studies; moreover, their relationships include apparent conflicts of interest and every action can be recorded. We focused on reciprocal altruism, one of the mechanisms that generate cooperative behavior. This study aims to investigate cooperative behavior based on reciprocal altruism in a less restrictive environment. For this purpose, we analyzed the social behavior underlying such cooperative behavior in an SNG. We focused on a game scenario in which the relationship between the players was similar to that in the Leader game. We defined cooperative behaviors by constructing a payoff matrix in the scenario. The results showed that players maintained cooperative behavior based on reciprocal altruism, and cooperators received more advantages than noncooperators. We found that players constructed reciprocal relationships based on two types of interactions, cooperative behavior and unproductive communication.

著者

高野雅典 和田計也 福田一郎

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2013-MPS-95, no.20, pp.1-6, 2013-09-19

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最近のソーシャルゲームでは,ユーザはギルドというチームを組み協力して課題を達成することを目的としたものが多い.このとき,同じギルドのユーザは基本的には協力関係にあるが,他方の振る舞いが必ずしももう一方にとってプラスになるとは限らず,複雑な社会関係が存在している.本稿ではそのような社会構造を持つソーシャルゲームの特定の状況に焦点を当て,ユーザの関係性や振る舞いを分析する.その状況を分析した結果,その特定の状況におけるユーザ間の関係は SnowDrift ゲームに類似しており,そこでのユーザの振る舞いに基づきユーザを利他的・非利他的という性質で分類できた.また,利他的なユーザ同士はある程度固まってギルドに所属しており,利他的なユーザ同士で協力し合い,効率のよいゲームプレイをしていることがわかった.

著者

高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

雑誌

人工知能

巻号頁・発行日

vol.30, no.1, pp.74-82, 2015-01-01

著者

高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

2015

被引用文献数

3

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Cooperative behaviors are common in humans and are fundamental to our society. Theoretical and experimental studies have modeled environments in which the behaviors of humans, or agents, have been restricted to analyze their social behavior. However, it is important that such studies are generalized to less restrictive environments to understand human society. Social network games (SNGs) provide a particularly powerful tool for the quantitative study of human behavior. In SNGs, numerous players can behave more freely than in the environments used in previous studies; moreover, their relationships include apparent conflicts of interest and every action can be recorded. We focused on reciprocal altruism, one of the mechanisms that generate cooperative behavior. This study aims to investigate cooperative behavior based on reciprocal altruism in a less restrictive environment. For this purpose, we analyzed the social behavior underlying such cooperative behavior in an SNG. We focused on a game scenario in which the relationship between the players was similar to that in the Leader game. We defined cooperative behaviors by constructing a payoff matrix in the scenario. The results showed that players maintained cooperative behavior based on reciprocal altruism, and cooperators received more advantages than noncooperators. We found that players constructed reciprocal relationships based on two types of interactions, cooperative behavior and unproductive communication.

著者

河津 裕貴 鳥海 不二夫 高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.30, 2016

著者

平野 雄一 鳥海 不二夫 高野 雅典 和田 計也 福田 一郎

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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オンラインでの交流は便利である一方で、特に未成年を初めとしてネットいじめや性犯罪の被害に合う等の事件に発展するリスクがある。そのため、ユーザーが未成年者かどうかを推定する技術は未成年者をリスクから守るためには必要不可欠である。そこで、本研究では、年齢が分からないチャットデータから年齢層を推定し、年齢情報から未成年者と他世代の交流を分析し、特に大人との交流に危険性が高いことを示した。

著者

高野 雅典 和田 計也 福田 一郎 Masanori Takano Kazuya Wada Ichiro Fukuda

雑誌

人工知能 = journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence (ISSN:21882266)

巻号頁・発行日

vol.30, no.1, pp.74-82, 2015-01-01