Study on Modelling Human Behavior in Cooperative Games
Loading...
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Author
Date
2019-08-19
Department
Major/Subject
Complex Systems
Mcode
SCI3060
Degree programme
Master’s Programme in Life Science Technologies
Language
en
Pages
59+2
Series
Abstract
Modelling human behavior provides insight into the underlying decision making mechanisms, allows evaluation of performance and provides a framework for replicat- ing the behaviour with autonomous agents. The behaviour can be observed from game situations, where the human subjects are making decisions in order to obtain rewards, for example. In this thesis we introduce a novel network-based game of group formation. The game is a limited information game that requires interactions between players with non-overlapping information. The game was implemented as an application for experiments and two different sessions with varying incentives were held in 2017 and 2018. The results from the 2017’s fully cooperative experiment were used to develop a data driven model based on probability matching for evaluating the effectiveness of the human behaviour as well as constructing autonomous agents or bots replicating the human subjects. The experiment in 2018 had an individualistic reward function and 3 treatments with varying hybrid groups of humans and bots. The behaviour of the human subjects was analyzed and compared to the previous cooperative setting and the differences between hybrid and non-hybrid treatments were measured. The study also includes a novel learning model in the style of Q-learning. The model was used as a benchmark for the probability matching model as well as a prior evaluation tool for the 2018 experiment. The results show that the human subjects’ risk perception is close to optimal, but the rationality behind decision making is not, when measured using the proposed framework. In an individualistic experiment, the human subjects’ behaviour was observed to be changed by the bots.Ihmisten käyttäytymisen mallintaminen erilaisissa tilanteissa mahdollistaa päätöksen- teon taustalla olevien tekijöiden tutkimisen, toiminnan tehokkuuden kartoittamisen ja toiminnan replikoimisen erilaisten bottien ja simulaatioiden avulla. Käyttäytymisdataa voidaan kerätä esimerkiksi peleistä, joissa ihmiset pyrkivät saavuttamaan tietyn päämäärän ja insentiivin mukaisen palkkion. Tässä diplomityössä esitellään uusi verkostopeli, jonka päämääränä on ryhmän muodostus verkostossa paikkoja vaihtamalla. Peli on rajatun informaation peli joka vaatii pelaajilta päätöksentekoa ja yhteistyötä. Kokeellista tutkimusta varten pelistä tehtiin tietokoneella pelattava sovellus jota hyödyntämällä tehtiin kokeelliset tutkimukset vuosina 2017 ja 2018. Ensimmäisessä kokeessa pelaajien tehtävä oli saavuttaa kollektiivinen päämäärä ja toisessa pelaajaien insentiivi oli kerätä itselleen pisteitä puhtaasti kollektiivisen päämäärän sijaan. Ihmisbotti ryhmien toiminnan tutkimiseksi vuoden 2018 kokeessa ihmispelaajien joukkoon lisättiin kollektiiviseen päämäärään pyrkiviä botteja. Ensimmäisestä kokeesta kerätystä datasta muodostettiin todennäköisyyksien sovittamiseen perustuva malli, jonka avulla ihmisten käyttäytymistä mitattiin ja arvioitiin. Mallia hyödynnettiin vuoden 2018 kokeessa ihmiskäyttäytymistä replikoivien bottien päätöksenteossa. Näiden kahden insentiiviltään erilaisen kokeellisen osuuden eroja tutkittiin ja pelissä olleiden bottien vaikutusta ihmisten toimintaan verrattiin täysin ihmisistä koostuvien pelien tuloksiin. Työssä esitellään myös q- oppimiseen pohjautuva oppiva malli. Mallia käytettiin analyysiin ja pelin ratkaisujen kartoittamiseen, sekä vuoden 2018 kokeen suunnitteluun. Tulokset kertovat ihmisten käyttäytymisen olevan lähellä kartoitettua optimaalikäyttäytymistä. Päätöksenteossa riskin havainnointi on lähellä optimia, mutta päätöksenteon rationaalisuus ei. Bottien lisäämisellä peliin huomattiin olevan vaikutus ihmisten käyttäytymiseen.Description
Supervisor
Sams, MikkoThesis advisor
Kaski, KimmoKeywords
behavioural modelling, computational social science, complex networks, simulation
