Project/Area Number |
19H02376
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 25010:Social systems engineering-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
Toriumi Fujio 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (30377775)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
秋山 英三 筑波大学, システム情報系, 教授 (40317300)
岡田 勇 創価大学, 経営学部, 准教授 (60323888)
山本 仁志 立正大学, 経営学部, 教授 (70328574)
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Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,330,000 (Direct Cost: ¥4,100,000、Indirect Cost: ¥1,230,000)
Fiscal Year 2020: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2019: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
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Keywords | 過剰懲罰 / 公共財ゲーム / 囚人のジレンマ / エージェントシミュレーション / 多元的無知 / 計算社会科学 / ネット炎上 / 社会シミュレーション / 炎上 / スラックティビズム / 炎上分析 / エージェントベースシミュレーション / ゲーム理論 / 過剰懲罰社会 / コストゼロ社会 |
Outline of Research at the Start |
ネット炎上などソーシャルメディア上で生じる社会問題を過剰懲罰の枠組みから説明し,その心理的メカニズムをゲーム理論などの理論分析や被験者実験を用いて検討する.特に量的過剰懲罰をスラックティビズムに基づいた心理モデルの点から,質的過剰懲罰を合理的無知によって説明し,過剰懲罰現象を実データに基づき分析・数理モデル化し,そのリスク低減を実現する社会システムを設計する.
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Outline of Final Research Achievements |
We analyzed excessive punishment from the perspectives of modeling, simulation, and experimentation. First, we clarified the conditions under which cooperation can be achieved even without punishment. We conducted continuous panel surveys in the framework of social dilemmas regarding voluntary self-restraint during the COVID-19 pandemic to reveal the characteristics of people with punitive norms and the impact of media exposure. Then, We demonstrated that punishment through participation refusal rules significantly improves the probability of cooperation. We showed that estimating the opinions of others may lead to group polarization or pluralistic ignorance.
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では,公共財ゲームを中心に,過剰懲罰の回避及び懲罰がなくとも協調的行動を実現できる条件を明らかにした.ネットワークの効果やインセンティブの与え方などによって懲罰を回避しつつ,社会集団の協力率を安定的に保つ可能性が示された. また,過剰懲罰の遠因となりうる集団極性化・多元的無知などが生じる要因をシミュレーションにより推定する等,過剰懲罰社会に対して多角的に分析研究した意義は大きい.
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