Dissertação

{en_GB=Empathy, conformism and consensus in reputation-based cooperation with private information} {} EVALUATED

{pt=O fenómeno da cooperação permanece um desafio aberto na ecologia teórica e no estudo da evolução humana. A Reciprocidade Indireta (RI) constitui uma das saídas mais elaboradas daquilo que é conhecido como o paradoxo da cooperação, através de conceitos como normas sociais e reputações. Nas últimas décadas, várias normas sociais foram identificadas como estimuladores de cooperação em contextos baseados em reputações. No entanto, tais normas baseiam-se frequentemente no pressuposto de que cada ação é observada por todos os membros de uma população, um pressuposto nem sempre realista. Uma consequência da eliminação de tal pressuposto é que as reputações deixam de ser absolutas e objetivas, ou seja, opiniões independentes sobre as reputações dos agentes tendem a divergir pela população, contrariando as vantagens oferecidas pela RI. Neste trabalho avaliamos esta complexidade propondo um modelo computacional de Teoria dos Jogos Evolutiva com um sistema de reputações ternário, no qual as reputações podem ser boas, más ou desconhecidas. Os nossos resultados sugerem que normas sociais que, na ausência de informação completa, consideram os estranhos como "bons", conduzem a níveis mais elevados de cooperação. Mostramos também que, quando combinada com empatia e conformismo, a RI é capaz de superar facilmente os limites de sistemas de informação imperfeitos. Concluímos que mudanças no consenso de opiniões dos agentes impactam directamente os níveis de cooperação e que populações mistas de observadores empáticos, conformistas e egocêntricos sustentam níveis significativos de cooperação. Finalmente, identificamos o conjunto de normas sociais que permitem a evolução de tal dinâmica cooperativa., en=Explaining the emergence of cooperation remains an open challenge in theoretical ecology and human evolution. Indirect Reciprocity (IR) constitutes one of the most elaborate mechanisms that provide a way out of what is known as the cooperation paradox, relying on concepts such as social norms and reputations. In the last decades, several social norms have been identified as active promoters of cooperation in reputation-based settings. However, such norms often rely on the assumption that every action is observed by every member of a population, which cannot always be translated into real scenarios. A consequence of lifting this assumption is that reputations cease to be absolute and objective, i.e., independent opinions on agent's reputations will tend to diverge throughout a population, challenging the known advantages offered by IR. Here we assess this complexity by proposing an Evolutionary Game Theory computational model with a ternary reputation system — in which reputations can be good, bad or unknown. Our results suggest that social norms that, in the absence of information, consider strangers as good, lead to higher levels of cooperation. We show that, when combined with empathy and conformism, IR is able to easily overcome the curbs of incomplete information systems. Our results indicate that changes in the consensus of agents' opinions have direct impacts in cooperation levels and that mixed populations of empathetic, conformist and egocentric observers can sustain significant levels of cooperation under imperfect information. We further identify the set of social norms that allow such cooperative dynamics to emerge.}
{pt=Cooperação, Teoria de Jogos Evolutiva, Empatia, Conformismo, Consenso de informação, en=Cooperation, Evolutionary Game Theory, Empathy, Conformism, Information Consensus}

Dezembro 4, 2019, 9:0

Orientação

ORIENTADOR

Francisco João Duarte Cordeiro Correia dos Santos

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Fernando Pedro Pascoal dos Santos

Universidade de Princeton, EUA

Investigador Sénior