| 研究課題/領域番号 |
19H02376
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分25010:社会システム工学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
鳥海 不二夫 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (30377775)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2019年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
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| キーワード | 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 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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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| 研究成果の概要 |
本研究では過剰懲罰をモデル，シミュレーション，実験の観点から分析を行った．
まず，懲罰が無くても協力が実現される条件を明らかにするとともに，新型コロナウィルス感染拡大時の行動自粛に関して社会的ジレンマの枠組みで継続的なパネル調査を実施し、他罰的な規範を持つ人々の特徴やメディア接触の影響を明らかにした．
また，参加拒否ルールによる懲罰が協力確率を大きく向上させることを示すとともに，他社意見の推定が集団極性化や多元的無知をもたらす可能性があることをシミュレーションによって示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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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