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第三方惩罚是值得信赖的代价高昂的信号

自然体积530，页面473 - 476 (2016）引用本文

主题

摘要

第三方惩罚(TPP)1，2，3.，4，5，6，7，不受影响的观察员惩罚自私，通过阻止叛变来促进合作。但为什么个人要选择承担惩罚的成本呢?我们提出了TPP作为代价信号的博弈理论模型8，9，10的可信赖性。我们的模型是基于值得信任的成本和/或收益的个体差异。我们认为，对于那些将可信度视为收益最大化的人来说，TPP的净成本更低(例如，因为机制11这会激励一些人变得值得信任，也会通过TPP为遏制自私创造好处)。我们表明，由于这种关系，惩罚自私对个人来说是有利的，以表明他们自己并不自私。然后，我们使用经济博弈实验来实证验证我们的模型。我们的研究表明，TPP确实是一个值得信任的信号:第三方惩罚者比非惩罚者更受信任，实际上也更值得信任。此外，正如我们的模型所预测的那样，引入一个更有信息的信号——直接帮助的机会——会减弱这些信号效应。当潜在的惩罚者有机会提供帮助时，他们就不太可能进行惩罚，而惩罚被视为(实际上也是)可信度较弱的信号。相比之下，代价高昂的帮助是一个强烈且被广泛使用的信号，即使TPP也有可能存在。总之，我们的模型和实验为TPP提供了一个正式的声誉解释，并证明了惩罚的成本可能如何被表明一个人的可信度的长期利益所弥补。

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图1:TPP模型是一个代价高昂的可信度信号。
图2:行为实验证实了我们模型的关键预测。

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下载参考

确认

我们感谢约翰邓普顿基金会的财政支持;A. Bear, R. Boyd, M. Crockett, J. Cone, F. Cushman, E. Fehr, M. Krasnow, R. Kurzban, J. Martin, M. Nowak, N. Raihani, L. Santos和A. Shaw的有益反馈;以及A. Arechar、Z. Epstein和G. Kraft-Todd的技术援助。

作者信息

作者及隶属关系

  1. 耶鲁大学心理学系，美国康涅狄格州纽黑文06511

    吉莉安·j·乔丹，保罗·布鲁姆和大卫·g·兰德

  2. 进化动力学项目，哈佛大学，剑桥，02138，美国马萨诸塞州

    摩西·霍夫曼

  3. 耶鲁大学经济系，美国康涅狄格州纽黑文06511

    大卫·g·兰德

  4. 耶鲁大学管理学院，美国康涅狄格州纽黑文06511

    大卫·g·兰德

作者
  1. 吉莉安·j·乔丹
    查看作者出版物

    您也可以在PubMed谷歌学者

  2. 摩西·霍夫曼
    查看作者出版物

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  3. 保罗·布鲁姆
    查看作者出版物

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  4. 大卫·g·兰德
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贡献

j.j.j.， M.H.和D.G.R.设计并分析了模型。J.J.J, P.B.和d.g.r设计了实验。j.j.j进行了实验并分析了结果。J.J.J, m.h.， P.B.和d.g.r写了这篇论文。

相应的作者

对应到吉莉安·j·乔丹或大卫·g·兰德．

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有相互竞争的经济利益。

扩展的数据图形和表格

扩展数据图1来自我们第二个微基础模型的基于代理的模拟，其中获得交互伙伴可以降低TPP成本。

在这个修改后的模型中，TPP随着时间的推移而演变，在这个模型中，信号者的惩罚成本是内生的(随着她被接受为伙伴的次数的减少)，而不是外生的，对于值得信赖的类型，惩罚成本是固定的。我们使用的参数类似于基于主体的模拟，其中惩罚是适度的信息，帮助是更多的信息。显示的是每一代信号者(在经历小信号成本时)帮助和惩罚的平均概率的平均超过500次的模拟，以及在每一代结束时，值得信赖和剥削类型(基于值得信赖和剥削类型被选择为合作伙伴的平均次数)经历小惩罚成本的预期概率。看到补充信息第1.3.2节详细描述了我们的第二个微基础模型。

扩展数据图2主文本模型的完全基于代理的仿真结果。

在这里，我们从我们主要的基于模型代理的模拟中为每个场景提供信号器和选择器策略，其摘要显示在图1 c．在情景1中，当只有惩罚是可能的时，惩罚信号会进化，而不考虑小帮助成本的信息量我上海．一个，当惩罚成本较小时，信号者更有可能进行惩罚b选择者可能会接受惩罚的信号者，而他们几乎总是拒绝那些不惩罚的信号者。在情景2中，当只有帮助是可能的时，帮助信号就会进化，并变得更强我上海增加。c，信号者越来越有可能在帮助成本小和d选择者越来越倾向于接受提供帮助的信号者，而他们几乎总是拒绝那些不提供帮助的信号者。在场景3中，当两个信号都可用时，智能体进化到使用两个信号的频率相同，但更倾向于帮助我上海增加。e,因为我上海增加，信号者越来越有可能提供帮助，无论是当他们只有少量的帮助成本(浅蓝点)，还是当他们都有少量的帮助成本(深蓝色点);同时，当他们只有很小的惩罚成本时(浅红点)，和当他们都有很小的成本时(深红点)，他们都倾向于支付惩罚。f,因为我上海选择者越来越倾向于接受帮助但不惩罚的信号者(蓝点)，越来越倾向于拒绝惩罚但不帮助的信号者(红点)。此外，不管我上海，选择者几乎总是拒绝那些既不帮助也不惩罚的信号者(棕色点)。然而，对于惩罚和帮助的信号者(紫色点)，选择者的行为在所有值中都保持在概率水平我上海(因为信号者不会同时发送两个信号，因此选择者不会面临选择压力，对这些信号者做出最佳反应)。

扩展数据图3我们的两阶段实验设计包括信号器和选择器。

首先，在信号阶段，信号者参与第三方惩罚博弈(TPPG)。在这里，Helper决定是否与接收者分享，然后第三方惩罚者决定如果Helper自私(选择不分享)，是否付钱来惩罚Helper。在我们的三个实验条件中，我们操纵信号器在TPPG中所扮演的角色。在只有惩罚的情况下，信号者扮演惩罚者一次;在惩罚加帮助的情况下，信号者扮演惩罚者和帮助者两次(与两组不同的人一起);在只有帮助的情况下，信号者扮演帮助者一次。因此，我们改变可用的信号。第二，在伴侣选择阶段，选择者与信号者进行信任游戏。选择者决定向信号者发送多少，实验者发送的任何数量都是原来的三倍。然后信号者决定三倍的金额中有多少要返回。 Choosers use the strategy method to condition their sending on Signallers’ TPPG decisions.

在我们的附加实验(研究2)中，第三方惩罚被视为比报复更强的可信度信号。

在我们的附加实验中，我们操纵博弈的第二阶段是信任博弈(TG)还是最后通牒博弈(UG)。在TG中，选择者通过向值得信赖的信号者发送更多的钱来最大化他们的收益(信号者将返回大量的钱);因此，对惩罚者的优先发送反映了对惩罚者可信度的期望。在这个游戏中(左栏)，惩罚有很大的声誉效益:n= 405)惩罚者的收入比不惩罚者高出16个百分点，P< 0.001。在UG中，Choosers (n= 421)通过向报复性信号者(他们愿意支付拒绝低报价所需的费用)发送更多的钱来最大化他们的收益;因此，优先发送给惩罚者反映了惩罚者报复的预期。在这个游戏中(右栏)，惩罚带来的声誉收益较小:选择者给惩罚者的回报比不惩罚者多3个百分点，P= 0.001。条件之间的差异是显著的(P< 0.001)，对于解释UG报价的总体方差小于TG转让这一事实(见补充信息因此，TPP被认为是一个更强的值得信任的信号(在TG中)，而不是报复的意愿(在UG中)。这些发现提供了进一步的证据，表明我们的TG实验结果(研究1)不是由TPP标志着报复的认知所驱动的(尽管TPP在其他情况下也可能标志着报复)。显示的是每场比赛的平均值。误差条为±1 s.e.m。

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引用本文

乔丹，J，霍夫曼，M，布鲁姆，P。et al。第三方惩罚是值得信赖的代价高昂的信号。自然530， 473-476(2016)。https://doi.org/10.1038/nature16981

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