Нейросетевой подход к моделированию поведения: анализ результатов эксперимента «Общественное благо»
| dc.contributor.author | Меркулова, Т. В. | |
| dc.contributor.author | Merkulova, Tamara | |
| dc.contributor.author | Кононова, Е. Ю. | |
| dc.contributor.author | Kononova, Kateryna | |
| dc.date.accessioned | 2016-01-29T12:34:26Z | |
| dc.date.available | 2016-01-29T12:34:26Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.description.abstract | Целью исследования является нейросетевое моделирование типов поведения людей на основе данных лабораторных экспериментов «Общественное благо» (PG game) и интерпретация результатов с точки зрения поведенческих гипотез реципрокности и фри-райдерства. Исследование основано на методах экспериментальной экономики и кластеризации с помощью карт Кохонена. Информационной базой моделирования являются данные, полученные в результате экспериментов PG game в Украине. В статье рассмотрены основные допущения модели поведения человека в экономической теории и их экспериментальная проверка; базовая постановка эксперимента «Общественное благо» и обзор его результатов; кластеризация стратегий и выделение типов поведения на основе данных экспериментов PG, проведенных в Украине, и интерпретация результатов. Кластеризация исходов позволила выделить типы стратегий, которые отличаются вкладами и штрафами участников: стратегии сотрудничества, наказания и уклонения. Было показано, что стратегия сотрудничества является, во-первых, наиболее распространенной, во-вторых, наиболее устойчивой. Выделены типы поведения, которые характеризуются изменением стратегии участников. Тип поведения, основанный на сочетании стратегий сотрудничества и наказания, характеризует реакцию ориентированных на сотрудничество агентов, разочарованных фри-райдерским поведением партнеров. Тип поведения, сочетающий стратегии сотрудничества и уклонения, демонстрирует влияние наказания на поведение участников, склонных к уклонению от сотрудничества (фри-райдерству). Сравнительный анализ результатов кластеризации исходов и агентов позволил провести более тонкую структуризацию участников по поведенческим свойствам. Результаты анализа подтверждают гипотезы реципрокности и позитивного влияния наказания на сотрудничество, что согласуется с выводами зарубежных исследований. | uk |
| dc.description.abstract | The aim of the research is neural network modeling of human behav-ior types on the basis of laboratory experiments «Public good» (PG game) outcomes, and interpretation of the results in terms of ‘reci-procity’ and ‘free-rider’ behavioral hypotheses. The study is based on the experimental economics methods and clustering using Kohonen maps. The information base of the model is the data obtained at PG games in Ukraine. The article contains: 1) the assumptions of the hu-man behavior model in economic theory and their experimental veri-fication; 2) the design of PG game and the review of its results; 3) clus-tering of the behavior strategies, modeling of behavior types on the basis of PG game outcomes held in Ukraine, and the interpretation of the results. Clustering of the outcomes has allowed us to identify the types of strategies that were different by participants’ contributions and fines: the strategies of cooperation, punishment and avoidance. It has been shown that the cooperation strategy is the most common, and the most stable. Also the behavior types that were characterized by changes in the participants’ strategies have been detected. The be-havior type, which is based on a combination of cooperation and pun-ishment strategies, characterizes the response of agents focused on the cooperation and disappointed by partners’ behavior. The behavior type, that combines cooperation and avoidance strategies, demon-strates the punishment effect on the free-rider behavior. Comparative analysis of outcomes and agents clustering has allowed conducting more detailed structuring of the participants by the behav-ioral characteristics. The results of the analysis are the arguments for the hypothesis of reciprocity and the positive impact of punishment on cooperation; they are agreed with the findings of foreign studies. | uk |
| dc.description.abstract | Метою дослідження є нейромережеве моделювання типів поведінки людей на основі даних лабораторних експериментів «Суспільне благо» (PG game) та інтерпретація результатів з точки зору поведінкових гіпотез реципрокності та фрі-райдерства. Дослідження засноване на методах експериментальної економіки та кластеризації за допомогою карт Кохонена. Інформаційною базою моделювання є дані, отримані в результаті експериментів PG game в Україні. У статті розглянуто основні припущення моделі поведінки людини в економічній теорії та їх експериментальна перевірка; базова постановка експерименту «Суспільне благо» та огляд його результатів; кластеризація стратегій і виділення типів поведінки на основі даних експериментів PG, проведених в Україні, та інтерпретація результатів. Кластеризація дозволила виділити типи стратегій, які відрізняються вкладами та штрафами учасників: стратегії співробітництва, покарання та ухилення. Було показано, що стратегія співробітництва є, по-перше, найбільш поширеною, по-друге, найбільш стійкою. Виділено типи поведінки, які характеризуються зміною стратегії учасників. Тип поведінки, заснований на сполученні стратегій співробітництва та покарання, характеризує реакцію орієнтованих на співпрацю агентів, розчарованих фрі-райдерскою поведінкою партнерів. Тип поведінки, що поєднує стратегії співробітництва та ухилення, демонструє вплив покарання на поведінку учасників, схильних до ухилення від співробітництва (фрі-райдерства). Порівняльний аналіз результатів кластеризації стратегій та агентів дозволив провести більш тонку структуризацію учасників за поведінковими властивостями. Результати аналізу підтверджують гіпотези реципрокності та позитивного впливу покарання на співпрацю, що узгоджується з висновками зарубіжних досліджень. | uk |
| dc.identifier.citation | Меркулова Т. В. Нейросетевой подход к моделированию поведения: анализ результатов эксперимента «Общественное благо» / Т. В. Меркулова, Е. Ю. Кононова // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2015. – № 4. – С. 80–112. | uk |
| dc.identifier.issn | 2306-3289 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/13460 | |
| dc.language.iso | ru | uk |
| dc.publisher | ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана» | uk |
| dc.subject | Стратегия поведения | uk |
| dc.subject | реципрокность | uk |
| dc.subject | фри-райдерство | uk |
| dc.subject | эксперимент «Общественное благо» | uk |
| dc.subject | кластеризация | uk |
| dc.subject | сеть Кохонена | uk |
| dc.subject | Experiment «Public good» | uk |
| dc.subject | behavior strategy | uk |
| dc.subject | reciprocity | uk |
| dc.subject | free-rider behavior | uk |
| dc.subject | clustering | uk |
| dc.subject | Kohonen neural network | uk |
| dc.subject | Стратегія поведінки | uk |
| dc.subject | реципрокність | uk |
| dc.subject | фрі-райдерство | uk |
| dc.subject | експеримент «Суспільне благо» | uk |
| dc.subject | кластеризація | uk |
| dc.subject | мережа Кохонена | uk |
| dc.subject.udc | 330.4:519.25 | uk |
| dc.title | Нейросетевой подход к моделированию поведения: анализ результатов эксперимента «Общественное благо» | uk |
| dc.title.alternative | Neural network approach to modeling behavior: the analysis of PG Game outcomes | uk |
| dc.title.alternative | Нейромережевий підхід до моделювання поведінки: аналіз результатів експерименту «Суспільне благо» | uk |
| dc.type | Article | uk |