2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a Unified Decision-Making Model Based on probabilistic Logic Learning and Its Application to Experimental Economic Data
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17K18569
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
石川 竜一郎 早稲田大学, 国際学術院, 准教授 (80345454)
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| Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2020-03-31
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| Keywords | ゲーム論理 / 帰納的ゲーム理論 / コミュニケーション / 事例ベース推論 / 経験 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、論理学習に基づく意思決定理論の構築及び確率学習に基づく意思決定のデータ分析を行った。意思決定理論の構築では、主体の経験に基づいた知識構造を伴う動的認識論理にUnawareness構造を加えた認識体系を構築した。この体系では、主体が知識としてそもそも携えていなかった新しい情報と、知識として携えている一方で直面している問題と関連していると認識していなかった情報とを区別することが可能になった。その結果、主体の帰納的推論と演繹的推論の違いを明確にすることが可能になった。
この体系を用いることで、標準的ゲーム理論が想定するゲーム構造の共通認識の仮定を緩めることが可能になったが、期待効用最大化による行動仮説とは異なる合理性が必要となった。そのため、局所逐次合理性という新たな合理性を要求し、主体の過去に得た情報のみに依存した最大化行動として定式化した。その結果、実験データと融合可能な行動モデルの基礎を与えることが可能になった。
確率学習に基づく意思決定のデータ分析では、顧客の美容室選択のデータ分析を用いて、顧客自身の過去の美容室選択の評価が新しい美容室選択にどのように影響するかを検証した。この背景には、サービス財が事前にその効用を評価できない経験財であることに起因する。顧客の個別選択データの利用は通常利用できないが、本論文では顧客によるレビューを用いて選択データをつなげることで、この点を克服した。得られた結果は、顧客の選択データの価格への感応度が非常に高く、価格要因以外での説明が困難であった。論理学習に基づく意思決定理論体系が必ずしも価格情報を必要としないため、今後は価格を伴わない選択データを用いることで、論理学習理論と確率学習データの結びつけた検証につなげていく所存である。
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