RISS・KUAS共催ワークショップ 社会科学における人間行動分析とその応用
- 開催日時
- 2023年10月29日（日） 終日
- 言語
- 日本語（英語での発表も可。）
- 共催
- 関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構、京都先端科学大学経済経営学部
- 開催趣旨
- 本ワークショップは、人間行動を分析対象とする研究者が、お互いの分野における最先端の知見を共有することに加え、共同研究につながるよう交流を深める場を提供することを目的とする。なお、本ワークショップで発表された研究を本機構の学術雑誌The Review of Socionetwork Strategies (Springer, IF=1.3)に投稿した場合、査読を優先的かつ迅速(投稿後1st decisionまで4週間以内)に行う。
同誌については
https://www.springer.com/journal/12626?print_view=true&detailsPage=pltci_3295657を参照のこと - 基調講演
- 西條 辰義 （京都先端科学大学 特任教授 ） 『フューチャー・デザイン：私たちの存続のために』
秦 正樹 （京都府立大学 准教授） 『実証政治学における実験的手法の潮流と展望』 - 発表申請
事前参加登録 - 分野を問わず、人間行動に関する研究を幅広く募集いたします。分析手法についても理論、実証、実験はもちろんシミュレーションによる研究も歓迎いたします。申請者はfull paperもしくは論文要旨（300-1,000 words/日本語の場合300-600字）を下記の申請サイトに投稿してください。
参加申込登録先はこちら発表申込締め切り：9月27日（水）締め切りました - 備考
- 公式HPはこちらをご覧ください。
プログラム委員
小川 一仁（関西大学・ソシオネットワーク戦略研究機構）
難波 敏彦（京都先端科学大学・経済経営学部）
問い合わせ先
kz-ogawa@kansai-u.ac.jp （小川 一仁 関西大学・ソシオネットワーク戦略研究機構）
nanba.toshihiko@kuas.ac.jp (難波 敏彦 京都先端科学大学・経済経営学部）
riss@ml.kandai.jp(関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構事務室)
RISSワークショップ
- 開催日時
- 2023年７月11日（火） 16：00-17：30（15：30開場）
- 報告者
- 竹本 亨（日本大学法学部 教授）
- タイトル
- 情報の参照における内集団バイアス：コーディネーションゲーム実験による検証
- 概要
- 内集団を外集団より優遇するという内集団バイアスが、金銭の分配を行う心理学実験で観察されている。情報を参照する場合においても内集団バイアスが働くなら、外集団を参照する方が有用であっても、内集団の情報を参照するかもしれない。本研究では、外集団の人たちとコーディネーションゲームを複数回プレイするときに、前回の意思決定について内集団と外集団のどちらの情報を知ろうとするかを実験室実験で検証した。その結果、参考にする価値の高い外集団の情報よりも、内集団に関する情報を選ぶ人が存在することがわかった。
- 備考
- ※研究者対象
本機構研究員以外で参加をご希望の方は、ご所属・ご氏名・メールアドレスを＜riss@ml.kandai.jp＞までお知らせください。
RISSセミナー
- 開催日時
- 2023年６月15日（木）16：30-18：30（15：30開場）
- 報告者
- Wooyoung Lim （The Hong Kong University of Science and Technology）
- タイトル
- “Lying and Deception in Repeated Communication” joint with Syngjoo Choi (SNU) and Chanjoo Lee (SNU)
- 要旨
- Lying and deception are common in economic interactions and have important strategic implications. While related, they are distinct phenomena that may have different effects on communication outcomes. In this paper, we study repeated communication with a reputation concern in a two-dimensional belief domain, and identify two environments where lying and deception are completely separated. In one environment, the sender must tell the truth to conceal a bad intention, while in the other, the sender must lie to reveal a good intention. Our experimental data show that the proportion of senders who successfully build reputations is lower than predicted in both environments. Furthermore, the deviation from theory is greater when reputation-building requires lying rather than deception. Finally, we observe that receivers punish senders for lying, even when the intention behind it is good. Our findings suggest that different communication mechanisms may perform differently depending on their reliance on lying or deception, highlighting the need to distinguish between these two concepts investigating organizational and political phenomena.
- 備考
- ※研究者対象
本機構研究員以外で参加をご希望の方は、ご所属・ご氏名・メールアドレスを＜riss@ml.kandai.jp＞までお知らせください。
RISSワークショップ
- 開催日時
- 2023年5月15日（月） 16:00-17:20（15:30開場）
- 報告者
- 難波 敏彦（京都先端科学大学国際学術研究院 准教授）
- タイトル
- "Salesforce Compensation Design via Reinforcement Learning"（joint with Takahiro Inada 【KUAS】）
- 要旨
- We investigate the optimal sales force compensation plans in a multiperiod moral-hazard model. In our model, the firm offers the sales agent an incentive contract based on sales, but only obtains aggregate information on sales. Meanwhile, the sales agent strategically chooses his or her own effort in every period, taking the contract into consideration. To analyze these intricate scenarios, we introduce various frameworks that integrate reinforcement learning and neural networks, specifically employing Q-Learning, Deep Q Network(DQN), and Actor-Critic with deep learning. Our findings reveal that the firm favors a linear incentive contract over quota-based contract when the quota frequency is relatively short or when the sales agent exhibits impatience. Moreover, we find that a quota-based contract is optimal for the firm when the sales agent’s cost is relatively low.
- 備考
- ※研究者対象
本機構研究員以外で参加をご希望の方は、ご所属・ご氏名・メールアドレスを＜riss@ml.kandai.jp＞までお知らせください。
RISSワークショップ
- 開催日時
- 2023年5月12日（金） 16:00-17:20（15:30開場）
- 報告者
- 長塚 昌生（大阪学院大学経済学部 准教授）
- タイトル
- "Obviously Dominant BDM Lotteries Experiments"
- 要旨
- 英文
This study aims to improve the BDM method (Becker, deGroot, and Marschak (1964)), which has been used in experimental economics to induce consumers to reveal their true willingness to pay, using findings from behavioral mechanism design. The BDM method performs extremely well theoretically, with truthful willingness-to-pay as a weak dominance strategy. However, it has been reported that the BDM method's concept of separating the stated amount from the payment amount may confuse experimental subjects and may not induce them to declare their true willingness to pay. Recently, in mechanism design, Li (2017) has shown that the reason why English auctions with the ascending method have better experimental performance than second-price auctions with the sealed-bid method, which have the same theoretical structure as the BDM method, is Obviouly strategy-proofness.In this study, we test whether applying the mechanism design of Li (2017), which takes Obviously Strategy-proofness into account, to the BDM method facilitates the declaration of the true willingness-to-pay amount by the following experimental conditions. (1) normal BDM, (2) ascending BDM, and (3) ascending BDM to test the effect of obviously strategyproofness. The results show that (1) normal BDM performs close to the theoretical value, and there is no statistically significant difference between normal BDM and ascending BDM. Future work is needed to validate the performance of ascending BDM under conditions where normal BDMs are known not to perform well.
和文
本研究は、実験経済学で消費者に真の支払い意思を表明させるために用いられてきたBDM法（Becker, deGroot, and Marschak (1964)）を、行動メカニズムデザインの知見を用いて改良することを目的としている。BDM法は、確率を利用して消費者の隠れた支払い意思の表明を誘発するために開発されたものである。BDM法は、正直に支払い意思額を表明することが弱支配戦略となっており、理論的には極めて優れた性能を発揮する。しかし、BDM法の表明額と支払額を分離するという考え方は、実験対象者を混乱させ、真の支払い意思を申告させることができない可能性があることが報告されている。近年、メカニズムデザインにおいて、Li（2017）が競り上げ方式のイングリッシュオークションが、BDM法と同じ理論構造を持つ封印入札方式のセカンドプライスオークションよりも実験パフォーマンスが高い理由を明示的耐戦略性（Obviously Strategyproofness）によって説明している。本研究では、明示的耐戦略性（Obviously Strategyproofness）を考慮したLi（2017）のメカニズムデザインをBDM法に適用することで、真の支払い意思額が申告されやすくなるかどうかを以下の実験により検証する。（1）通常のBDM、（2）ascending BDM、（3）明示的耐戦略性の効果を検証するためのascending BDM。 実験の結果として、通常のBDMが理論値に近いパフォーマンスを示し、ascending BDMとの間に統計的に有意な差は見られなかった。今後、ascending BDMのパフォーマンスについて、通常のBDMがうまく機能しないことが知られている条件下での検証を行う必要がある。 - 備考
- ※研究者対象
本機構研究員以外で参加をご希望の方は、ご所属・ご氏名・メールアドレスを＜riss@ml.kandai.jp＞までお知らせください。
RISSセミナー レクチャー＆ディスカッション
- 資料
- 開催日時
- 2023年3月9日（木） 13:00-14:30
- 場所
- Zoomによるオンライン
- テーマ
- AIを活用した英語論文執筆：ChatGPTだけではないAIツールの活用
- 講師
- 水本 篤 教授（関西大学外国語学部・外国語教育学研究科）
- 共催
- 関西大学 研究推進・社会連携事務局URA
- 内容
- 「時間をかけずに英語論文を書きたい」「分野のレフェリーに刺さる英語表現を使いたい」「英文校正業者が頼りにならない」 ChatGPTやDeepLなど、AIを用いた英語関連サービスが登場する中、アクセプト率の高い論文を効率的に自分の力で作成できる時代が来ています。そのためには様々なサービスの特徴を生かして、これをうまく組み合わせることが必要になります。コーパスの研究者であり、英語学術論文執筆支援ツールAWSuMの運用も行っている関西大学外国語学部・外国語教育学研究科の水本篤先生が、英文学術誌への投稿を行う研究者向けに、セミナーを実施します。
こんなことでお困りの方
- 英作文や校正に時間がかかり、研究時間が削られる
- 自分の研究分野に即した英語表現にならない
- 様々なツールをどう使いこなせばよいかわからない
- 英文校正業者が頼りにならない／費用が掛かりすぎる
- 同じ英語表現を何度も使ってしまう
- 分析結果の解釈など、微妙な表現で書き方に迷う
- セキュリティーリスクが心配
紹介予定ツール
Perplexity, Elicit, Consensus, Humata, SciSpace, DeepL Write, AntConcなど他多数 - 備考
- ※研究者対象
このミーティングへの参加を希望される方は、以下から事前登録をお願いします。
参加フォーム：https://kansai-u-ac-jp.zoom.us/meeting/register/tJYqceGqrTsiHdRiUvAmgb6IokQ2-Am4vC2x
Workshop on Microeconomic Analysis of Social Systems and Institutions:
Theory, Experiment, and Empirical Studies
- 資料
- 開催日時
- 2023年3月3日（金） 終日
- 場所
- 関西大学千里山キャンパス内 及び Zoomによるオンライン
- 言語
- 主として日本語（英語での発表も可。）
- 主催
- 関西大学 ソシオネットワーク戦略研究機構
- 共催
- ・日本学術振興会『課題設定による先導的人文学・社会科学研究推進事業』（領域開拓プログラム）
代表：小川一仁（関西大学社会学部教授）
・科研費・挑戦的研究（開拓）『医学部生卒後研修制度がもたらした医療体制の変化と今後の課題：その検証と理論の拡張』
代表：渡邊直樹（慶應義塾大学経営管理研究科准教授） - 目的
- 本ワークショップは社会システムや制度に対する経済学的分析に関する研究者の交流を目的とする。主としてミクロ経済学に関する理論、実験、実証研究を対象であるが、マルチエージェント・シミュレーションや計算機実験、数値計算を用いた研究発表も歓迎する。さらに、full papersの発表の他に、on-going workのためのセッションを設け、大学院生とPDの発表と議論の機会を確保する。発表された論文は2023年10月に刊行予定の査読付専門誌The Review of Socionetwork Strategies (Springer)のSpecial Issueに投稿することができる。
- 発表申請
発表申込締め切り：2023年2月20日（月）12:00まで締切参加申込締め切り：2023年2月24日（金）12:00まで締切
論文タイトル、著者、著者の所属先、発表者、発表者のメールアドレス、を記載した論文要旨（300-1000 words）を下記発表申請サイトに投稿する。
https://forms.gle/NLtcNihCPSLAP3f87
上記URLに不具合がある場合は下記より登録すること。
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc7qOUTjQGr3t4o9qwlBOWDdv-ygf5_RPEJIPapdlY0W7KKYQ/viewform?usp=sf_link
On-going workのためのセッションでの発表を希望する場合には、その旨を発表申請時に表明してほしい。このセッションは書きかけの論文に対するコメントを参加者に求めるためのものである。
The Review of Socionetwork Strategies（RSOC）からの刊行を希望する場合には、できるだけfull paperを投稿してほしい。投稿締切は本ワークショップ終了後に設定する(4月半ばの予定）。
なお、RSOCは英語で書かれた論文の投稿のみを受け付ける。 投稿規定についてはRSOCのジャーナル・ホームページを参照してほしい。査読は通常のプロセスに従って行われる。URLは次のとおりである。
https://www.springer.com/journal/12626
RSOC Special Issueの編集者は次のとおりである。
Naoki Watanabe (Keio University, Business Administration)
Rei Goto (Keio University, Business Administration and Health Management)
Kazuhito Ogawa (Kansai University, Sociology)
Taro Kumano (Yokohama National University, International Social Sciences)
BigData & DigitalTransformation シンポジウム（BigDataDX2022）
- 開催日時
- 2022年12月18日（日）・19日（月）
- 主催
- 一般社団法人 人工知能学会
- 共催
- 産総研人工知能技術コンソーシアム、関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構、島根大学医学部医療情報学講座、兵庫県立大学情報科学研究科/社会情報科学部
- 協力
- 大阪商工会議所
- 趣旨
- デジタルトランスフォーメーション（DX）は経験と勘で行われていたビジネスや生活行動をデジタル化、データ化し、様々な形で明らかにしてくれます。またDXを構成する新しい計測技術、新たなビッグデータ、新しい機械学習アルゴリズムやAI応用システムによって従来、見えなかったもの、共通には認識できなかったものを私たちは具体的に見て、共通に認識し、新たな行動を起こせるようになります。その時、社会やこれまでのパラダイムが大きく変わります。現在、行政、ビジネスの実務においてビッグデータとDXによる変化が生まれています。そしてDXとビッグデータにより新しい価値が創出され、今後それが爆発的に加速していきます。本シンポジウムでは、ビッグデータとDXによる各分野での事例紹介や研究報告に加え、基調・招待講演とパネル討論により今後、大きな可能性を持つ研究開発とビジネスのフロンティアについての展望を明らかにします。
- 備考
- ※研究者対象
参加申込や詳細・最新情報は外部サイトをご覧ください。
◆問合せ先 AITeC事務局 airc-consortium-office-ml@aist.go.jp
RISSワークショップ
- 開催日時
- 2022年11月18日（金） 14:00-16:30（13:30開場）
- 報告者
- 報告者1：川村 哲也（帝塚山大学経済経営学部 講師）
報告者2：Andrzej Baranski（Assistant Professor of Economics, NYU Abu Dhabi） - タイトル
- 報告者1："Behavioral change and cognitive ability in repeated prisoner’s dilemma game experiments"
報告者2："Competing for Proposal Rights: Theory and Experimental Evidence" - 要旨
- 報告者1：We examine whether cognitive ability affects the cooperative behavior of non-student participants in repeated prisoner’s dilemma experiments. The results show that high cognitive ability participants (1) cooperate more in the presence of the infinitely repeated condition (IFR) than the finitely repeated condition (FR), (2) cooperate more as the expected number of stage games in a round increases under the IFR, and (3) do not cooperate more as the number of stage games in a round increases under the FR. The strategy frequency estimation in the case of IFR suggests that for high cognitive ability, when the expected number of stage games increases, the share of grim trigger strategy increases while the defective strategy is less employed. Thus, high cognitive ability participants change their behavior according to the situation. Additionally, the behavior of low cognitive ability participants do not seem to change; the cooperation rate remains unchanged despite the conditions. However, the strategy frequency estimation in the case of IFR reveals a slight change in the participants ’behavior, based on the situation. Overall, this reveals a low cooperation rate.
報告者2：Competition for positions of power is a common practice in most organizations including legislatures, firms, industry standard boards, and academic departments. We study theoretically and experimentally how different voting rules affect the incentives to compete for the right to propose a distribution of benefits via sequential bargaining. Our experimental findings uncover a novel efficiency trade-off absent in theory: While gridlock is stronger under unanimity, majoritarian bargaining elicits higher competition costs. The gridlock effect mildly dominates initially, but with experience, both rules yield equal efficiency levels challenging a longstanding notion on the preeminence of majoritarian rules. The distribution of benefits is affected by the endogeneity of proposal rights contrary to behavioral expectations: Subjects gravitate towards equitable sharing and proposers often do not keep the lion's share. Our results hold robustly under different bargaining protocols and subject samples. - 備考
- ※研究者対象
本機構研究員以外で参加をご希望の方は、ご所属・ご氏名・メールアドレスを＜riss@ml.kandai.jp＞までお知らせください。
第129回日本知能情報ファジィ学会 関西支部例会
第26回日本知能情報ファジィ学会しなやかな行動の脳工学研究部会 研究会
関西大学ソシオネットワーク戦略研究機構 講演会
関西大学招へい研究者 講演会
関西大学研究拠点形成支援経費 特別講演会
- 開催日時
- 2022年8月19日(金) 11:00-12:30
- 場所
- ハイブリッド開催（参加費無料）
現地会場：兵庫県立はりま姫路総合医療センター教育研修棟３階
兵庫県立大学 先端医療工学研究所講義室（https://ame-hyogo.org/access/）
オンライン会場：zoom（備考参照） - 講演内容
- ● 11:00～11:10 開催挨拶：林 勲（関西大学 総合情報学部）
● 11:10～12:20 講演：
Introduction to brain visual system neural models, visual psychophysics,
and deep neural networks to identify early markers for Parkinson’s disease,
autism spectrum disorder, and Alzheimer’s disease
Arash Yazdanbakhsh, MD, PhD (Boston University, U.S.A.)
Abstract：
In recent years, many researchers have employed varieties of Artificial Intelligence and Deep Neural Network (DNN) methods for neuroscience and clinical research. Disorders affecting cognition and motor system could occur in a wide age range; for example, autism spectrum disorder symptoms occur during childhood, on the other hand, Parkinson’s disease (PD) and Alzheimer’s disease (AD) signs and symptoms appear decades later. The mentioned disorders do not have definite treatment and instead could be partially managed by palliative methods and/or medication to improve the quality of life. For example, in PD, systematic movement maneuvers through exercise have been shown to have a notable impact on improving the life quality and enabling tasks performance. In this regard, finding imaging and motor markers for early diagnosis can have a definite contribution in sooner employing the remedies and palliative measures to earlier improve the life quality of those affected.
Prior studies of oculomotor function in PD have either focused on saccades while smooth pursuit eye movements were not involved, or tested smooth pursuit without considering the effect of any involuntary saccades.
One of the studies in my Computational Neuroscience and Vision Lab investigated whether these involuntary saccades could serve as a useful biomarker for PD (Wu et al., 2018). Ten observers with PD participated in the study along with 10 age-matched normal control (NC) and 10 young control participants (YC). Observers fixated on a central cross while a disk (target) moved toward it from either side of the screen. Once the target reached the fixation cross, observers began to pursue the moving target until the target reached to the other side. To vary the difficulty of fixation and pursuit, the moving target was presented on a blank or moving background. The moving background consisted of uniformly distributed dots moved in either the same or the opposite direction of the target once the target reached the central fixation cross. To investigate binocular coordination, each background condition was presented under a binocular condition, in which both eyes saw the same stimulus, and under a dichoptic condition, in which one eye saw only the target and the other eye only saw the background. The results showed that in both background conditions, observers with PD made more involuntary saccades than NC and YC during both fixation and pursuit periods while YC and NC showed no difference. Moreover, the difference between left and right eye positions increased over time during the pursuit period for PD group but not for the other two groups. This suggests that individuals with PD may be impaired not only in saccade inhibition, but also in binocular coordination during pursuit.
To expand the marker elements beyond kinematic ones (i.e., eye movement), in the recent years, the team in my lab have explored visual and imaging markers for the above-mentioned disorders by developing brain visual system neural models (Park et al., 2022) and also deep neural networks to be applied in diagnosis, and following constant communication and collaboration with Dr. Hayashi from Kansai University, our plan, among others, is to use the same methods for PD visual and imaging data.
In this presentation, I will review kinematic, visual percept, and imaging markers that can be identified in the above-mentioned disorders which can offer a big picture of inter-relating the symptoms (i.e., sensory and motor) with the affected brain areas, leading to monitoring methods for the effectiveness of the palliative approaches over time as well as early diagnosis.
● 12:20～12:30 閉会挨拶：小橋 昌司（兵庫県立大学 工学部） - 問い合わせ先
- 日本知能情報ファジィ学会
しなやかな行動の脳工学研究部会 代表
関西大学 ソシオネットワーク戦略研究機構
健康スマートネットワーク ユニット長
関西大学 総合情報学部
林 勲
E-mail：ihaya@kansai-u.ac.jp - 備考
- 参加希望者は、事前に下記の URL から参加登録をお願い致します。
なお、現地（兵庫県立大学 先端医療工学研究所講義室）で参加希望の方にも zoom 接続の情報が送付されます。
https://zoom.us/webinar/register/WN_uZ0rJN_uSnOpIsSi578Dig
※研究者対象