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DSS2013CA
- 1. 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
- 2. 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
- 5. 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
- 7. 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
- 9. 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！ 9
- 10. 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. 10
- 13. 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 CyberAgent, Inc. 13
- 14. 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 CyberAgent, Inc. 14
- 15. 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. 15
- 16. 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. 16
- 17. 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 CyberAgent, Inc. 17
- 18. 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 CyberAgent, Inc. 18
- 20. 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 CyberAgent, Inc. 20
- 22. 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） CyberAgent, Inc. 22
- 23. 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. 23
- 24. 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. 24
- 25. 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. 25
- 26. 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 CyberAgent, Inc. 26
- 27. 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 CyberAgent, Inc. 27
- 29. 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 CyberAgent, Inc. 29
- 30. 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. 30
- 31. 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 CyberAgent, Inc. 31
- 32. 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. 32
- 33. 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 CyberAgent, Inc. 33
- 34. 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 CyberAgent, Inc. 34