----小川 小林)x(s)? >集計行動.何人がどの戦略をとっているか.人の区別はできない. 林)ポテンシャルについて >波のような形.一番高いところが最適で,山がいくつかあるようなイメージ. 金田?)outside optionとは? >例でいえば,例えば全く移動しない.他人にも影響を与えないし,自分も効用は得ない. 金田)戦略を移動するとは例でいうと経路を変更するということ? >離散選択なので,経路をその場で変更する,みたいな意味ではない. 浦田)例えばDay-to-dayで,毎日一人ずつ戦略を変える(かも)みたいな.Day∞では最適戦略になっている 倉澤)課金学がどの時刻の集計行動に対して決められるのか. >iが時刻t+1にとる戦略によって達成されるxベクトル(戦略ごとの人数)に対して時刻t+1に適用される課金額が決まっていて,それも知った上で,課金額を差し引いた効用でiは戦略を変えるかどうかを決める. UEだったのが,pの適切な設定でSOに近づいていき,総効用が上がっていく 局所最適でなくて大域的な最適化を進化ゲームを使ってやっていてすごい(?) 黛)outside optionの有無に外部性があるときの学校割当アルゴリズムにおける均衡状態の分析みたいなことも経済のマッチング理論分野では取り組まれています.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0047272722000469?via%3Dihub 公立校の割り当てシステム.outside optionがあるかどうかで均衡が変わる.こういうのも重要になりそう 浦田)VCGは全部の選択肢に対して選好を表明しないといけない.これだと0あるので現実的? 黛)どちらかというとVCG寄り.正直表明と対戦略性は? 浦田)選好の表明じゃなくて選択結果の観測だよね. 黛)学校選択は繰り返しできないから 小林)選好表明も交通では実際に難しい,といわれている.そういう点で使い勝手がいいんでしょうか 浦田)大域的均衡に達するには一人ずつじゃないといけない 数理的に大域的にいくにはそうするしかないが,局所均衡を抜け出すのははやい. 一人ずつなのは進化ゲームの特徴? 羽藤先生いないのにこんなにオーバーするのやばいね 望月)質問です。VCGでは、個人の選好を明らかにする、ということでしたが、行動履歴のようなimplicitな情報から選好を考慮できるような手法はあるのですか? >勉強はしていないが,???データから,ロジットモデルのパラメータを推定する手法はあると思うが.その場合は選好を最尤法みたいな感じで選好を明らかにする. ----林 浦田)riskyルートの旅行時間は、プラットフォームに加入した人の選択経路に影響は受けてないんですよね?(均衡配分みたいに,人数によって交通量が変わるみたいな) >状態は変わらないが,交通量が変わるため効用が変わる. 浦田)θは現実ではなんだ? >工事で時間かかるみたいな?交通量とは別な「状態」が存在. 浦田)googleは他の情報源があるので、完全情報を開示しているので、当然の結果という読み解きですかね。他の情報源がない場合(単一プラットフォーム)、嘘ついて、自分の目的関数を最大化できるというのは、現実的に想定できる現象も、交通以外であり得そうですね。 浦田)ミクロ経済学の独占・複占と似た話ですね。プラットフォーマーの技術的差異や情報的差異を考えられると、すこしバリエーションが出ますかね。 浦田)NAVITIMEプレミアムは利益をあげられない? >混合の状態だと,単純なモデルだとプレミアムみたいなのは利益を上げることができない.単純にGoogle Mapと同じ機能だったらNavitimeは潰れてしまう,という結論 浦田)NAVITIMEは広告型で,プレミアムは有料?実際は,プレミアムでは機能が増強されている,旅行時間以外の効用みたいのを操作できないと使ってもらえないということ 白井)対称だと(すみません質問聞き取れませんでした) >2社か3社かは問題でなくて,あくまでも1社vs複数.2社でも3社でも均衡は社会厚生を最大化しない 黛?)α >αはa-θの影響がどれくらい出るか 白井)サブスク型で,期待効用が同じなのは >証明を読めばそうなっている...現実的に有料のプラットフォームがほぼないことが裏付けになっていますね,というおはなし 浦田)(白井ー林で議論していたことに多少関連して)複占の時、開発コストを考えていない(0)ので、課金額0になるのではないかという気もします。コストがCだったら、課金額Cになりそう。 加藤)プラットフォーム側の利益を最大化? >最大化の利益最大化をしようとしているのだがなぜか利益0になってしまう 足を引っ張り合うみたいなことがおきてしまう 増橋)2本のルートで検討していると思うが,どういう状態 >現実にはあまりない?論文で示したかったのは複数だと単数より低下してしまう,ということ.それ以外にはあまり言及していない. 望月)プラットフォームが、「情報を与える」場合で達成される交通状態は、「選択を推薦する」場合で達成できる、という話があったと思います。「効用に応じて確率的に選択推薦を行う」と、「効用が少しでも大きい方を推薦する」という二つでは、達成できる交通状態が異なるのでしょうか。その交通状態は、どのような情報を与えた場合に対応するのでしょうか。 >効用が少しでも異なる場合に推薦する場合:特殊ケース.αを0にすればいいということ.この場合はm=1にならない. 近藤)θを離散にしているのは数値計算上の問題なんですか? >多分そう.正規分布とか考えてややこしくなりそう.