博弈论视角下的超扫描多人互动任务新模型
发布时间：2021-08-02 03:17
超扫描指同时记录多个被试脑活动,以探索其社会互动脑机制的研究手段。从博弈论视角,可区分超扫描任务中的冲突、合作与协作三类任务,分离已有研究中未严格界定的"协作"与"合作"概念,为超扫描研究的多人互动范式建立新模型。任务所包含协作因素的多少,与任务是否涉及心理理论功能是影响个体脑间活动同步现象的重要条件。未来研究可结合进化博弈论等理论模型,进一步探索合作与协作行为的差异及规范形成的心理与神经机制。
【文章来源】：心理科学进展. 2019,27(07)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
头尾游戏的决策与收益矩阵：“Heads”与“Tails”分别代表选择头与尾的决策;表格中数字代表
殖苹旌隙??┺?mixed-motivegames)、谈判博弈(bargaininggames),指个体间利益并非始终一致,而取决于其具体决策的博弈类型(Schelling,1980)。合作博弈涉及自我与他人间资源的分配,即个体是否应选择牺牲一定的个人利益或承担一定的风险以保障他人的获益,还是选择损失他人利益以尽可能保障自身的收益(DeJonge,1998;Roos,Gelfand,Nau,&Lun,2015)。合作博弈问题可通过社会困境问题(socialdilemma)来考察,其典型例子为囚徒困境博弈(Colman,2003)。囚徒困境博弈中的双方将在无沟通情形下独立进行决策,其决策与收益矩阵如图2：可选择“合作”或“背叛”两种策略,如均选择合作,两人均可得到较大收益(图2中的(3,3));如均选择背叛,双方都会受到一定惩罚(图中的(2,2));如一方选择背叛一方选择合作,合作方会受较大惩罚,使背叛方获得极大收益(图2的(4,1))与(1,4)),体现了合作博弈中双方利益关系取决于具体决策的特点。图2囚徒博弈的决策与收益矩阵：C(cooperation)、D(Defection)分别代表合作与背叛策略;表格中的数字代表两名个体在不同决策情形下所得收益2.2.3冲突博弈冲突博弈是博弈双方利益始终不一致的博弈类型,又称纯粹冲突博弈(pureconflictgame)、零和博弈(zero-sumgame)(Schelling,1980)。在该类博弈中,双方以彼此竞争为行动前提,其关注点在于如何猜测对方的决策,并在此基础上做出有利于自身的选择。国际象棋即为冲突博弈的典型代表(如图3)：该规则下,共同参与博弈的两名棋手中仅能有一人胜利,导致两名玩家间的利益始终不一致：玩家A的胜利将以玩家B的失败为前提,B的成功也必然导致A利益的损失。图3矩阵中,1代表胜利,0代表失败,仅存在(0,1)与(1,0)两种收益组合,即双方仅有一方能赢,体现了冲突博弈中双方利益对?
2的(4,1))与(1,4)),体现了合作博弈中双方利益关系取决于具体决策的特点。图2囚徒博弈的决策与收益矩阵：C(cooperation)、D(Defection)分别代表合作与背叛策略;表格中的数字代表两名个体在不同决策情形下所得收益2.2.3冲突博弈冲突博弈是博弈双方利益始终不一致的博弈类型,又称纯粹冲突博弈(pureconflictgame)、零和博弈(zero-sumgame)(Schelling,1980)。在该类博弈中,双方以彼此竞争为行动前提,其关注点在于如何猜测对方的决策,并在此基础上做出有利于自身的选择。国际象棋即为冲突博弈的典型代表(如图3)：该规则下,共同参与博弈的两名棋手中仅能有一人胜利,导致两名玩家间的利益始终不一致：玩家A的胜利将以玩家B的失败为前提,B的成功也必然导致A利益的损失。图3矩阵中,1代表胜利,0代表失败,仅存在(0,1)与(1,0)两种收益组合,即双方仅有一方能赢,体现了冲突博弈中双方利益对立的特点。图3国际象棋的收益矩阵：表格中的数字代表了两名个体的收益情形综上可知,个体间的利益关系可用于区分不同的博弈类型：协作博弈中个体的收益一致,共同进退是他们决策的前提与必然选择,其关注点在于如何实现协作,即如何在多个可能的策略中选出和对方相匹配的策略;合作博弈中,个体收益并非始终一致,而视个体是否选择合作策略而定,其关注点在于个体如何在“合作”与“背叛”中选择,即如何在自身与他人间进行资源分配(DeJonge,1998;Miller,2007);在冲突博弈中,任务间个体的利益始终存在冲突,以竞争为必然目的,其任务目标要求个体与对方争夺有限的资源。借助这一准则,我们可以将以上博弈情形推广到社会互动领域,从而对超扫描研究中的各类多人互动任务进行更为细致的划分。2.3博弈论视角下的多人互动任务新模型Sc
【参考文献】：
期刊论文
[1]超扫描视角下的社会互动脑机制[J]. 李先春,卑力添,袁涤,丁雅娜,冯丹阳. 心理科学. 2018(06)
[2]近红外光学成像在社会认知神经科学中的应用[J]. 叶佩霞,朱睿达,唐红红,买晓琴,刘超. 心理科学进展. 2017(05)
[3]多人交互同步记录技术在大脑神经活动测量中的应用[J]. 张文莉,唐红红,刘超,买晓琴. 心理与行为研究. 2016(06)
[4]超扫描的发展及其在教育领域的应用潜力[J]. 郑丽莉,成晓君,胡谊,李先春. 教育生物学杂志. 2015(01)
本文编号：3316778
【文章来源】：心理科学进展. 2019,27(07)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
头尾游戏的决策与收益矩阵：“Heads”与“Tails”分别代表选择头与尾的决策;表格中数字代表
殖苹旌隙??┺?mixed-motivegames)、谈判博弈(bargaininggames),指个体间利益并非始终一致,而取决于其具体决策的博弈类型(Schelling,1980)。合作博弈涉及自我与他人间资源的分配,即个体是否应选择牺牲一定的个人利益或承担一定的风险以保障他人的获益,还是选择损失他人利益以尽可能保障自身的收益(DeJonge,1998;Roos,Gelfand,Nau,&Lun,2015)。合作博弈问题可通过社会困境问题(socialdilemma)来考察,其典型例子为囚徒困境博弈(Colman,2003)。囚徒困境博弈中的双方将在无沟通情形下独立进行决策,其决策与收益矩阵如图2：可选择“合作”或“背叛”两种策略,如均选择合作,两人均可得到较大收益(图2中的(3,3));如均选择背叛,双方都会受到一定惩罚(图中的(2,2));如一方选择背叛一方选择合作,合作方会受较大惩罚,使背叛方获得极大收益(图2的(4,1))与(1,4)),体现了合作博弈中双方利益关系取决于具体决策的特点。图2囚徒博弈的决策与收益矩阵：C(cooperation)、D(Defection)分别代表合作与背叛策略;表格中的数字代表两名个体在不同决策情形下所得收益2.2.3冲突博弈冲突博弈是博弈双方利益始终不一致的博弈类型,又称纯粹冲突博弈(pureconflictgame)、零和博弈(zero-sumgame)(Schelling,1980)。在该类博弈中,双方以彼此竞争为行动前提,其关注点在于如何猜测对方的决策,并在此基础上做出有利于自身的选择。国际象棋即为冲突博弈的典型代表(如图3)：该规则下,共同参与博弈的两名棋手中仅能有一人胜利,导致两名玩家间的利益始终不一致：玩家A的胜利将以玩家B的失败为前提,B的成功也必然导致A利益的损失。图3矩阵中,1代表胜利,0代表失败,仅存在(0,1)与(1,0)两种收益组合,即双方仅有一方能赢,体现了冲突博弈中双方利益对?
2的(4,1))与(1,4)),体现了合作博弈中双方利益关系取决于具体决策的特点。图2囚徒博弈的决策与收益矩阵：C(cooperation)、D(Defection)分别代表合作与背叛策略;表格中的数字代表两名个体在不同决策情形下所得收益2.2.3冲突博弈冲突博弈是博弈双方利益始终不一致的博弈类型,又称纯粹冲突博弈(pureconflictgame)、零和博弈(zero-sumgame)(Schelling,1980)。在该类博弈中,双方以彼此竞争为行动前提,其关注点在于如何猜测对方的决策,并在此基础上做出有利于自身的选择。国际象棋即为冲突博弈的典型代表(如图3)：该规则下,共同参与博弈的两名棋手中仅能有一人胜利,导致两名玩家间的利益始终不一致：玩家A的胜利将以玩家B的失败为前提,B的成功也必然导致A利益的损失。图3矩阵中,1代表胜利,0代表失败,仅存在(0,1)与(1,0)两种收益组合,即双方仅有一方能赢,体现了冲突博弈中双方利益对立的特点。图3国际象棋的收益矩阵：表格中的数字代表了两名个体的收益情形综上可知,个体间的利益关系可用于区分不同的博弈类型：协作博弈中个体的收益一致,共同进退是他们决策的前提与必然选择,其关注点在于如何实现协作,即如何在多个可能的策略中选出和对方相匹配的策略;合作博弈中,个体收益并非始终一致,而视个体是否选择合作策略而定,其关注点在于个体如何在“合作”与“背叛”中选择,即如何在自身与他人间进行资源分配(DeJonge,1998;Miller,2007);在冲突博弈中,任务间个体的利益始终存在冲突,以竞争为必然目的,其任务目标要求个体与对方争夺有限的资源。借助这一准则,我们可以将以上博弈情形推广到社会互动领域,从而对超扫描研究中的各类多人互动任务进行更为细致的划分。2.3博弈论视角下的多人互动任务新模型Sc
【参考文献】：
期刊论文
[1]超扫描视角下的社会互动脑机制[J]. 李先春,卑力添,袁涤,丁雅娜,冯丹阳. 心理科学. 2018(06)
[2]近红外光学成像在社会认知神经科学中的应用[J]. 叶佩霞,朱睿达,唐红红,买晓琴,刘超. 心理科学进展. 2017(05)
[3]多人交互同步记录技术在大脑神经活动测量中的应用[J]. 张文莉,唐红红,刘超,买晓琴. 心理与行为研究. 2016(06)
[4]超扫描的发展及其在教育领域的应用潜力[J]. 郑丽莉,成晓君,胡谊,李先春. 教育生物学杂志. 2015(01)
本文编号：3316778
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