Congestion control by information design

通过信息设计进行拥塞控制

基本信息

批准号：
21J11717
负责人：
松下旦
金额：
$ 1.34万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-28 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21J11717/
关键词：
情報デザインゲーム理論マーケットデザイン

项目摘要

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。

本研究的目的是开发一种使用信息设计的人群控制方法，并对其性能进行实证评估。本研究期将重点关注 1. 假设发生大规模灾难时疏散的拥塞控制方法的开发，2. 股票投资众筹优化平台设计的实证分析，以及 3. 涉及和不涉及的政策该研究集中于四个项目：创建比较模型，以及 4. 估计（不一定是理性的）玩家在游戏中的行为。 1. 今年，除了 2021 年的结果外，我们还利用图神经网络（GNN）进行了信息设计的均衡计算。 2. 本财年，除了2021年的结果外，我们还与Fundinno联合研究，利用网站访问日志对投资者行为进行了分析。 3.本财年，除了2021年的结果外，我们还致力于应对更复杂的区域约束，开发货币不可100%可转移的情况下的模型（在不可转移效用的情况下），并进行实证研究使用实际数据进行研究。 4. 在信息设计所依据的博弈论框架中，通常假设参与者按照某种均衡行动。然而，在现实中，我们经常观察到的行为不一定符合理论的预测。因此，通过使用两人重复零和博弈的实验数据并使用深度学习等技术，他们成功地预测了实际玩家行为，其准确度比现有的行为博弈论模型高得多。针对这些问题，我们发表了工作论文，并向学术会议和研讨会提交了论文。