データサイエンティストサミット

進化ゲーム理論の考え方で
ソーシャルゲームの "ソーシャ
ル" を分析する
株式会社 サイバーエージェント
アメーバ事業本部
Ameba Technology Laboratory
高野雅典
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

1
アジェンダ
•
•
•
•
•

2014/1/6

基本的な動機
進化ゲーム理論とソーシャルゲーム
協調行動に着目する理由
ソーシャルゲームの協調者分析
まとめ

CyberAgent, Inc.

2
基本的な動機

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

3
ソーシャルゲームの
“ソーシャル” を分析した
い

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

4
通常のWebサイトの解析
課金
回遊
アクセス

離脱

どのような属性の、どのような情報を見たユーザが、ど
のように振る舞うかといった個人に焦点を当てる
• 継続して利用するか? 離脱してしまうか?
• どの商品を購入するか? どの広告をクリックする
か?

→ ソーシャルゲームの分析も基本は同じ

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

5
SNSの ソーシャル な分析(Facebook・mixiな
ど)
ユーザ間のつながりの情報伝播
を分析し、口コミ効果の定量化

広告やキャンペーン施策におけ
る
ターゲッティングの最適化
弱いつながりが多様な情報伝播を加速する:
ソーシャルネットワークの役割と可能性
<http://socialmediaexperience.jp/4952>

ユーザ間の情報のやり取りや友人関係のネット
ワークなど、ユーザ間のつながりに焦点を当て
る
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

6
SNSのユーザ間の関係性

・情報交換
・「いい
ね!」

• ユーザ間の関係は基本的に Win-Win
• 誰かの行動が他の誰かに悪影響を及ぼすようなこ
とはSNSの仕組みとして存在しない

• 何がユーザにとっての利益か?はユーザごとに異
なる

2014/1/6

– 友達を増やしたい / ふぁぼ(RT/いいね)されたい / 友人と
連絡が取りたい etc… CyberAgent, Inc.

7
では、
ソーシャルゲームは?

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

8
ではソーシャルゲームは? - イベントの例

• ユーザ同士でランキング競争!
• ギルド同士でランキング競争!
• ギルド内で協力して協力ボーナスゲッ
ト!
• ユーザ間の関係はWin-WinだったりWin-Loseだった
り
• 一方のユーザの振る舞いが、他方のユーザの振る舞
いに悪影響を与えることがゲームの仕組みとして存
在
• 何がユーザにとっての利益か?は基本的に同一
2014/1/6

CyberAgent, Inc.
イベントポイントを取得してポイント報酬 / ランキング報酬ゲット!

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ソーシャルゲームのソーシャルを分析したい
• 従来はソーシャルゲームのソーシャルはあまり分
析 対象にされていない
• SNS の ソーシャル は ソーシャルゲーム の
ソーシャル とは性質が異なる
• でも、ソーシャルゲームでギルドのメンバーと協
力してポイントを稼いだり、ランキングで他の
ユーザを出し抜いたりすることは楽しい

ソーシャルゲームの特徴である
• ユーザ間の関係に明確な利害関係がある
• ユーザの利益が同一、かつ、定量的に表現されている
という性質を利用してソーシャルゲームのソーシャルにア
プローチ
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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やったこと
ソーシャルゲーム

進化ゲーム理論でモデル化
ユーザの協調行動に着目
ユーザの協調行動/協調行動が成立する仕組み/協調行動の効
果
を分析

ユーザの協調行動を促進する施策へ
2014/1/6

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進化ゲーム理論と
ソーシャルゲーム

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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進化ゲーム理論とは
定義

• 個体間の相互作用をゲーム理論の利得行列で表
現
• 各戦略(表現型)を持った個体の相互作用の結
果、それぞれの個体数の比率がどう増減する
か?
という集団のマクロな状態を扱う力学系の理論
体系
生物の進化だけではなく、行動戦略を持つ集団の
• 個体間相互作用に基づく生物進化の理論
マクロな挙動を扱う枠組みとしても研究されてい
※ ゲーム理論とよく似てるが前提や目的が大きく異る
る
– Chaos, Solitons & Fractals(2013/11, Vol. 56) で「Collective Behavior and
Evolutionary Games(集団行動と進化ゲーム)」特集
– 社会科学者のための進化ゲーム理論(勁草書房, 2008)
2014/1/6

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進化ゲーム理論の例 – タカハトゲーム
ハト派

タカ派

ハト派

5, 5

0, 10

タカ派

10, 0

-3, -3

→ 2人で半分こ

• 獲得したポイントの相対的な差に比
例して多くの子孫を残せると考える

• ある生物集団に、タカ派とハト派と
いう 2つの性質(戦略)が存在する
場合、
→ タカ派が独り占め
• その集団のタカ派とハト派の比率は
どうなるのか?
→ 2人で争い、片方が独り占め
両方に怪我のリスク
2014/1/6

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進化ゲーム理論の例 – タカハトゲーム
タカ派が多い時 (1:9)

ハト派が多い時 (9:1)

• タカ派のポイント

• タカ派のポイント

– 対ハト: 10x0.1 = 1pt
– 対タカ: -3x0.9 = -2.7pt
= -1.7pt

– 対ハト: 10x0.9 = 9pt
– 対タカ: -3x0.1 = -0.3pt
= 8.7pt

• ハト派のポイント

• ハト派のポイント

– 対ハト: 5x0.1 = 0.5pt
– 対タカ: 0x0.9 = 0pt
= 0.5pt

– 対ハト: 5x0.9 = 4.5pt
– 対タカ: 0x0.1 = 0pt
= 4.5pt

ハト派の子孫が増加
2014/1/6

タカ派の子孫が増加
CyberAgent, Inc.

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進化ゲーム理論の例 – タカハトゲーム
タカ派が多い時 (1:9)

ハト派が多い時 (9:1)

• タカ派のポイント

• タカ派のポイント

– 対ハト: 10x0.1 = 1pt
– 対タカ: -3x0.9 = -2.7pt
= -1.7pt

– 対ハト: 10x0.9 = 9pt
– 対タカ: -3x0.1 = -0.3pt
= 8.7pt

最終的にタカ派とハト派のポイントが釣り
• ハト派のポイント
• ハト派のポイント
合いの取れる個体数比率に収束し共存5x0.9 = 4.5pt
– 対ハト: 5x0.1 = 0.5pt
– 対ハト:
– 対タカ: 0x0.9 = 0pt
= 0.5pt

– 対タカ: 0x0.1 = 0pt
= 4.5pt

ハト派の子孫が増加
2014/1/6

タカ派の子孫が増加
CyberAgent, Inc.

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進化ゲーム理論の前提
利得は1次元の連続的な数値
利得∝子孫数の期待値

集団を構成する個体数は非常に多く、各個体の出会
いはランダム
• 個体数について微分可能
• 各戦略の利得は期待値で評価可能
→ 増減を微分方程式で記述(平均場近似)

初期値は推定できないので、主に十分な時間が経っ
た 後について分析することが多い
平衡点に達する / 周期的に変動する / カオス的な挙動

2014/1/6

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進化ゲーム理論の前提(近似)の拡張

相互作用の相手がランダム
→ 相互作用の局所性は無視(近似)してい
る
局所性を無視して説明できない現象について、
局所性を導入したモデルで研究が進んでいる
– 明示的なグループを定義し、グループ間での
相互作用や移動の効果を分析
– 格子ネットワークや複雑ネットワークでの
相互作用の効果を分析

2014/1/6

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進化ゲーム理論とソーシャルゲームの対応
進化ゲーム理論の特徴

ソーシャルゲームの特徴

利得は1次元の連続的な数値

ゲーム上での利益は1種類で定量的
(イベントのポイントなど)

集団を構成する個体数は非常に多
い

DAU: 数万〜数十万

各個体の出会いはランダム(発展
的研究では局所性あり)

各プレイヤーの出会いにはギルド
やフレンドなどにより偏り

初期値は推定できないので、主に
十分な時間が経った後について分
析

ヒットしたら1年以上の運営期間。
各イベントは1週間程度

進化だけでなく学習などによる戦
略の推移も扱う

プレイヤーは動的に自分に有利に
なるように戦略を学習

2014/1/6

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ここまでのまとめ

進化ゲーム理論は
集団における個体間相互作用の戦略の推移という
マクロな現象を扱う理論体系
ソーシャルゲームは
• 進化ゲーム理論の前提や特徴をある程度満たす
• プレイヤーの相互作用の戦略の推移というマクロ
な 現象についてアプローチができるはず

• 進化ゲーム理論によってプレイヤー間相互作用
(≒ソーシャル)を分析し、サービスに活かすこと
が可能
• 人の社会性に関する知見も得られる
2014/1/6

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協調行動に着目する
理由

2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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協調行動とその課題
• 人間をはじめとして多くの動物に見られる普遍的な現
象
• しかし、協調的な個体は非協調的な個体と相互作用す
ると搾取されてしまうので、相互に協調している状態
は不安定

なぜ人や動物は協調するのか?
進化生物学・社会科学では主要な課題の一つ
– 進化ゲーム理論による分析が盛んで、囚人のジレンマや
Snowdriftゲームが良く使われる
囚人のジレンマ
協調

5, 0

1, 1

1, 3

裏切り

1, 1

裏切り

協調

0, 5

裏切り
2014/1/6

3, 3

協調

3, 1

0, 0

裏切り

協調

Snowdriftゲーム(チキンゲーム)

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囚人のジレンマにおける進化ゲーム理論的解析
協調者が多い時 (1:9)

裏切り者が多い時 (9:1)

• 協調者のポイント

• 協調者のポイント

– 対協調者: 3x0.9 = 2.7pt
– 対裏切り者: 0x0.1 = 0pt
= 2.7pt

– 対協調者: 3x0.1 = 0.3pt
– 対裏切り者: 0x0.9 = 0pt
= 0.3pt

• 裏切り者のポイント

• 裏切り者のポイント

– 対協調者: 5x0.9 = 4.5pt
– 対裏切り者: 1x0.1 = 0.1pt
= 4.6pt

– 対協調者: 5x0.1 = 0.5pt
– 対裏切り者: 1x0.9 = 0.9pt
= 1.4pt

裏切り者の子孫が増加
2014/1/6

裏切り者の子孫が増加
CyberAgent, Inc.

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囚人のジレンマにおける進化ゲーム理論的解析
協調者が多い時 (1:9)

裏切り者が多い時 (9:1)

• 協調者のポイント
• 協調者のポイント
どのような条件でも最終的には
– 対協調者: 3x0.9 = 2.7pt
– 対協調者: 3x0.1 = 0.3pt
裏切り者のみに
– 対裏切り者: 0x0.1 = 0pt
= 2.7pt

– 対裏切り者: 0x0.9 = 0pt
= 0.3pt

• 裏切り者のポイント
• 裏切り者のポイント
協調の維持には、協調者は裏切り者を避けて
– 対協調者: 5x0.9 = 4.5pt
– 対協調者: 5x0.1 =
協調者同士で相互作用するという局所性が必0.5pt
– 対裏切り者: 1x0.1 = 0.1pt
– 対裏切り者: 1x0.9 = 0.9pt
要
= 4.6pt
= 1.4pt
※Snowdriftゲームでは協調者と裏切り者は共存するが、基本的な問題点は
同じ

裏切り者の子孫が増加
2014/1/6

裏切り者の子孫が増加
CyberAgent, Inc.

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協調行動と局所性 – マルチレベル選択と移住
協調者は偏って存在し、裏切り者と相互作用を避け
る

グループ内の裏切り者が多いと協調者はグループを移
動

Genki Ichinose and Takaya Arita, "The role of migration and founder effect for the evolution of
cooperation in a multilevel selection context", Ecological Modeling, Vol. 210, pp. 221-230, 2008.
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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協調行動と局所性 –

後に見返りが期待できるならば、即座に自分
の利益とならなくても、相手に対して利他的
に振る舞う
一方で、見返りが期待できない相手には
利他的に振る舞わない
相手を避ける、利己的に振る舞うなど

長谷川寿一,長谷川真理子:進化と人間行動,東京大学 出版会 (2000).
2014/1/6

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ここまでのまとめ
協調行動は人の主要な社会的行動の一つ
• 人類の進化上の大きな謎の一つであり、生物学、心理学、
社会科学、行動経済学などおいて、非常に多くの研究が存
在
• 理論的なアプローチは進化ゲーム理論が多い

協調と競争はソーシャルゲームの重要なソーシャル
要素
サービスの要
ソーシャルゲームの協調行動を進化ゲーム理論で分
析
→ 既存研究の豊富な知見をソーシャルゲームに活か
す
2014/1/6

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ソーシャルゲームの
協調者の分析

2014/1/6

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焦点を当てるゲーム部分概要 – レイドイベント
ボスを攻撃してポイントを稼ぎランキング上位を目指すイベ
ユーザ
ント

⑥ランキング競争
③救援依頼

1位: 田中
(12040pt)
2位: 山田
(11010pt)
3位: 菊池
同じギルドのメンバーなど (11005pt)
4位: 斎藤
④救援(攻撃)
(9015pt)

①クエスト

・・・

②レイドボスに遭遇
→ 攻撃

⑤通常x1.5の
ポイント獲得

• 与えたダメージに比例してポイント獲得
• 攻撃回数は限られる(or 課金)ので効率のよいポイ
ント稼ぎが重要
2014/1/6

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ソーシャルゲームにおけるSnowdriftゲーム的状況
レイドボスのHPが残り少しの場合

遭遇したユーザや
救援を依頼された
ギルドメンバー

攻撃

「攻撃力 > 残りHP」なので、攻
撃力 > ダメージ。そのため攻撃力
より少ないイベントポイントを獲
得。

HP

2人でボスを倒している場合を考えると…
攻撃する

他の誰かが攻撃してくれることを待つ
チキンレースのような状況
・Snowdriftゲーム/チキンゲームと呼ばれ
1, 3
攻撃する
る
3, 1
0, 0
攻撃しな
い この状況で攻撃する行動を協調的行動として、ユーザの 協調行動
について調査する
2014/1/6

攻撃しな
い

CyberAgent, Inc.

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分析結果 – マルチレベル選択と移住
• 協調的なユーザが集まったギルドと非協調的なユーザが
集まったギルドに分化
・ 協調的なギルドのほうが有利

• あまり協調的なユーザが多くないギルドの協調的なユーザ
は
頻繁に移動

※ 有利 = ポイント獲得の効率の良さ(課金1円あたりの獲得ポイントの多
2014/1/6

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分析結果 – 互恵的利他主義
協調ギルドの協調ユーザの場合

協調ギルドの非協調ユーザの場合

協調ユーザ同士で相
互に攻撃し合うが、
非協調ユーザ相手に
は一方的に攻撃
(助ける)のみ

協調ユーザ相手に
攻撃してもらうのみ

のはず…

• 協調ギルドでは
– 協調ユーザは相互に協調行動をし合う
– 非協調ユーザは一方的に協調行動をされるのみ

なので、非協調ユーザのほうが有利であるはず
• しかし、実際は協調ユーザのほうが有利だった
– 互恵的利他主義により協調ユーザは協調ユーザ同士でしか協調をし
ていない可能性
2014/1/6

CyberAgent, Inc.

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分析まとめ
協調ユーザは…

•

関して った分布をしていて、
– 協調ユーザがいないギルド(非協調ギルド)
– 協調ユーザが多いギルド(協調ギルド)
に分化している

• マルチレベル選択と互恵的利他主義により相互の
協調状態を維持している
• 協調ユーザはゲームにとってアクティブにゲームを
楽しんで頂いている良いプレイヤー
協調しやすい社会環境を構成し、ゲームを活性化したい
互恵的利他主義を促進させる施策の例
• ユーザの協調的行動を他のメンバーが認識しやすいように
• 協調的な行動に対する正のフィードバックがあるように
2014/1/6

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まとめ

多くの人のWebサービスの常用化、
大規模データ処理基盤の確立により、人の行動に
関するビッグデータが記録・処理可能に
要素数が非常に多い系を扱うための理論体系が経
済現象やWebサービス分析に適用可能に
• 経済×統計力学(経済物理学)
• SNSの分析×複雑ネットワーク理論

ソーシャルゲームは、
協調と競合が組み合わさる複雑な社会環境
進化ゲーム理論の枠組みと相性がよく、
マクロな ”ソーシャル” の様相にアプローチでき
る
2014/1/6
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DSS2013CA