| 研究課題/領域番号 |
21J11717
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分07010:理論経済学関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
松下 旦 東京大学, 経済学研究科, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-28 – 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 |
2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
2022年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
2021年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
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| キーワード | 情報デザイン / ゲーム理論 / マーケットデザイン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
満員電車や道路渋滞、遊園地での行列、オーバーツーリズムなど、混雑は現代社会における普遍的な問題である。特に昨今はCOVID-19の感染拡大に伴い、あらゆる場所で混雑の制御が求められている。本研究では実応用のハードルが高い金銭を用いた混雑緩和施策に代えて、金銭の収受を伴わない情報デザインを用いた混雑緩和施策の設計とその効果の実証研究を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究は情報デザインによる混雑コントロールの手法を開発し、その性能を実証的に評価することを目的としている。本研究期間では特に、1.大規模災害時の避難を想定した混雑コントロール手法の開発 2.株式投資型クラウドファンディングにおける最適プラットフォーム設計に関する実証分析 3.金銭の収受を伴う政策と伴わない政策を比較するモデルの作成 4.ゲームでの（必ずしも合理的とは限らない）プレイヤーの行動の推定 の4項目を中心に研究を進めた。
1. 本年度は2021年度の成果に加え、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた情報デザインの均衡計算に取り組んだ。
2. 本年度は2021年度の成果に加え、Fundinno社との共同研究として、webサイトの訪問ログを用いた投資家行動の分析を行った。
3. 本年度は2021年度の成果に加え、より複雑な地域制約への対応や、金銭が100%移転可能でない場合（transferable utilityではない場合）のモデル開発と実データを使った実証研究に取り組んだ。
4. 情報デザインが立脚するゲーム理論の枠組みでは、プレイヤーが何らかの均衡に従って行動すると考えることが一般的である。しかし現実には理論の予測とは必ずしも一致しない行動が観測されることも多い。そこで二人繰り返し零和ゲームの実験データを用い、深層学習等の手法を利用して、既存の行動ゲーム理論のモデルに比べて遥かに高い精度で実際のプレイヤーの行動を予測することに成功した。
これらの課題に関して、ワーキングペーパーの公開、学会・セミナー報告論文投稿を行った。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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