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Prof. André Vignatti
Redes Sociais e Econômicas
Barganha e Poder em Redes
Modelando a Interação entre Duas Pessoas
• Queremos desenvolver um modelo matemático para prever os resultados de uma rede de trocas arbitrária
• Para isso, precisamos de dois ingredientes: – Solução de Barganha de Nash (teor mais matemático)
– Jogo do Ultimato (mais sobre experimentos com seres
humanos)
A Solução de Barganha de Nash
Duas pessoas A e B estão negociando sobre como dividir $1 • A tem uma opção externa com valor x, B tem uma opção externa com valor y • A requer ≥ x na negociação, B requer ≥ y ⇒ precisam dividir o excedente s =
1-x-y • Se x + y > 1, então não há acordo entre A e B ⇒ x + y ≤ 1 • Se A e B têm poder de barganha igual ⇒ devem dividir o excedente
igualmente • Solução de Barganha de Nash:
– Quando A e B negociam a divisão de $1, com opção externa de x para A e y para B (e x + y ≤ 1), o resultado da barganha de Nash é:
– x + 1/2s para A – y + 1/2s para B
A Solução de Barganha de Nash: Interpretação
A formulação da solução de barganha de Nash enfatiza um ponto importante:
• Deve-se tentar garantir uma opção externa forte antes mesmo de começar as negociações,
• Ter uma opção externa forte pode ser muito importante para alcançar um resultado favorável
• Vamos sempre considerar a solução de barganha de Nash como um princípio independente, apoiada pelos resultados de experimentos
• Agora vamos ver o que experiências com as pessoas realmente mostram
Experimentos com Efeitos de Status
Como a informação externa pode afetar o poder de barganha das pessoas? • Experimentos com "status social" na negociação,
feita em alunos: – A acredita que B é um estudante de ensino médio
com baixas notas (tem "baixo status") – B acredita que A é um estudante de pós-graduação
com notas altas (tem "alto status")
Experimentos com Efeitos de Status
Resultado:
– A tende a aumentar o tamanho de sua opção externa se ele acredita que B é de baixo status
– B tende a reduzir o tamanho de sua opção externa se ele acreditam que A é de maior status
• Aquele que se acredita ser de status mais elevado tende a alcançar resultados melhores do que as previsões teóricas!
• Obviamente é interessante analisar tais fatores externos, mas vamos nos concentrar na solução de barganha de Nash
Modelando Interação entre Duas Pessoas: O Jogo do Ultimato
Barganha de Nash: um modo de raciocinar sobre duas pessoas cuja diferença de poder surge pelas suas diferentes opções externas – Em tese, tal modelo funciona mesmo em
situações de desbalanceamento extremos de poder
Modelando Interação entre Duas Pessoas: O Jogo do Ultimato
Exemplo: Caminho de 3 Nodos – O nodo do centro detém todo o poder – Mas nos experimentos com humanos, o centro não
consegue fazer seus vizinhos partilhar tudo até 0
• Porque essas negociações se desviam do resultado completamente desbalanceado?
• Como definir as opções externas na Barganha de Nash para prever situações reais (i.e, com humanos)?
Modelando Interação entre Duas Pessoas: O Jogo do Ultimato
O Jogo do Ultimato é um quadro de base experimental para explorar esse efeito: I. Uma pessoa A recebe US$1 e deve propor uma
divisão disso entre ele mesmo e uma pessoa B
II. A pessoa B tem opção de aprovar ou rejeitar a proposta de divisão
III. Se B aprova, cada pessoa recebe a quantia proposta na divisão, se B rejeita, então ninguém ganha nada
Modelando Interação entre Duas Pessoas: O Jogo do Ultimato
Além disso:
• A e B se comunicam através de mensagens instantâneas em salas diferentes
• A e B não se conhecem
• A e B querem maximizar a quantidade de dinheiro ⇒ se A propõe $0.01, B deve concordar
Mas não é assim que humanos se comportam, como experimentos mostram
Resultados de Experimentos sobre o Jogo do Ultimato
• Experimentos mostram que A tende a oferecer divisões razoavelmente equilibrada do dinheiro: – Aproximadamente 1/3 do total e muitas vezes até mesmo
1/2 do total • Ofertas muito desbalanceadas geralmente fazem B
rejeitar • Uma explicação de Teoria dos Jogos:
• Se B rejeita, é porque há um payoff emocional negativo por ter sido tratado de maneira injusta
• Como A sabe desse "payoff emocional", ele tende a não oferecer pouco (pois corre o risco de não ganhar nada)
• As pessoas tendem a desviar-se de previsões extremas dos modelos matemáticos
Resultados Estáveis
• Já vimos alguns princípios - teóricos e empíricos - que governam as interações de duas pessoas
• Agora vamos aplicá-los para construir um modelo para prever os resultados da troca de rede em grafos quaisquer
Um RESULTADO de rede de trocas em um grafo consiste de:
I. Um emparelhamento dos nós, especificando que troca com quem
II. Um número associado a cada nó - indicando quanto este nó recebe pela troca
Resultados Estáveis
• Se dois nós são emparelhados, a soma de seus valores deve ser igual a 1
• Se um nó não é emparelhado com outro no resultado, então seu valor é igual a 0
Resultados Estáveis
Uma rede arbitrária pode ter vários resultados possíveis • Objetivo: identificar os resultados esperados em uma
rede de trocas • Propriedade esperada: resultado “estável”
• Estabilidade: nenhum nó X pode propor uma oferta a um nó Y que faz com que X e Y melhorem de situação – Ou seja, se a rede é estável, nenhum X pode “roubar” Y de um
acordo existente
Estabilidade e Instabilidade • Instabilidade: Dado um resultado (emparelhamento e
valores), uma instabilidade é uma aresta que não está no emparelhamento e que liga dois nós X e Y, tal que a soma do valor de X e Y valor é inferior a 1
• Estabilidade: Um resultado da rede de trocas é estável se e somente se não contém instabilidades
• Uma limitação: os extremos que não ocorrem na vida real: – Podemos corrigir isso: na prática, uma divisão do
tipo 1/6 - 5/6, pode-se traduzir no modelo teórico como 0-1
• Outra limitação: quando há um fraco desbalanceamento de poder
Como corrigir isso?
Limitações de Resultados Estáveis
Limitações de Resultados Estáveis Por exemplo, no Caminho de 4 Nós:
• Ou seja, há vários estados estáveis, mas um deles não ocorre na vida real
• Há uma forma de “fortalecer” a noção de estabilidade para focar nos resultados mais prováveis na vida real?
Vamos ver isso agora
Resultados Balanceados • Quando existem muitos
resultados estáveis possíveis, quais são os que ocorrem naturalmente?
• Vamos definir os Resultados Balanceados (um subgrupo dos Resultados Estáveis)
• A ideia é considerar a Barganha de Nash, onde as opções externas são dadas pelos outros nodos da rede
• Vamos ver um exemplo:
Definindo Resultados Balanceados • Melhor Opção Externa: a melhor opção
externa de um nó é o máximo de dinheiro que o nó pode fazer ao roubar um vizinho da sua atual parceria
Resultado Balanceados: • Um resultado é balanceado se, para cada
aresta no emparelhamento, a divisão do dinheiro representa o resultado da barganha de Nash para os dois nós envolvidos, considerando as melhores opções externas para cada nó
Essa definição evita B e C obterem pouco (Figura (a)) e muito (Figura (c)), por isso chamamos de "balanceada"
Aplicações e Interpretações dos Resultados Balanceados
• Resultados Balanceados correspondem aproximadamente aos resultados de experimentos com seres humanos
• Por exemplo, o único resultado balanceado para o grafo-tronco:
Um Resultado Balanceado é um Resultado Estável (o contrário não é verdade) • Se não há Resultado Estável, não há Resultado Balanceado
(ex: triângulo)
Questões Interessantes 1. Dado um grafo, como computar resultados?
– Resp: Algoritmo de Emparelhamento Máximo
2. Dado um grafo, como computar resultados estáveis?
– Resp: Alguns parecem ser fáceis (divisões 0-1), outros parecem ser mais difíceis
3. Dado um grafo, como computar resultados balanceados? – Resp: Não sei! Será que aplicações sucessivas da
Barganha de Nash convergem??? • Qual o número de passos de convergência? • Fica longe de previsões reais? Quão longe?