사회 네트워크에서의 선호 게임 내 지역 집합
📝 원문 정보
- Title: Local Aggregation in Preference Games
- ArXiv ID: 2002.01251
- 발행일: 2020-02-05
- 저자: Angelo Fanelli and Dimitris Fotakis
📝 초록 (Abstract)
이 논문에서는 사회 네트워크에서 에이전트의 의사결정을 위한 새로운 모델을 소개합니다. 에이전트들은 전략에 대한 본질적인 선호도를 가지고 있지만, 사회적 상호작용 때문에 그들의 결정은 본질적인 선호뿐만 아니라 사회적 이웃의 결정에 의해 영향을 받습니다. 우리는 에이전트의 전략들이 근사 거리 공간에 내재되어 있다고 가정합니다. 더 나아가, 기존 문헌과 달리 정보 부족으로 인해 각 에이전트는 네트워크의 경향성을 집합값을 통해 지역적으로 표현한다고 가정합니다. 이 집합값은 집합 함수의 출력으로 해석될 수 있습니다. 우리는 순수 나이시 균형 상태의 존재와 효율성과 관련된 몇 가지 기본적인 질문에 답하고자 합니다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
This paper presents a new model of decision-making by agents in a social network, where the decisions are influenced not only by their inherent preferences but also by the actions taken by their neighbors. The key insight is that due to limited information availability, each agent makes decisions based on an aggregate value representing the overall trend within the network. This approach enables a more realistic modeling of decision-making processes in real-world social networks.The paper introduces two aggregation functions – Fréchet mean and median – which are used to summarize the strategies of other agents from an individual’s perspective. These functions help each agent understand the general direction or trend within their local neighborhood, thereby influencing their own decisions. The researchers analyze under what conditions these models can achieve a pure Nash equilibrium and explore the efficiency of such equilibria.
The significance of this work lies in its ability to model complex social interactions where information is not perfect, providing insights into how individual preferences and social influence interact within a network. This has practical applications for understanding and optimizing decision-making processes in various domains, from online social platforms to economic markets.