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Utl. Forscher entwickeln mit Spieltheorie These zur Entwicklung der Zusammenarbeit
Moralsysteme sind der Schlüssel zur Unterscheidung zwischen "gut" und "böse" und damit für die Festlegung sozialer Ordnungen elementar. Ein internationales Forschungsteam um den Mathematiker Tatsuya Sasaki von der Universität Wien hat nun eine neue optimale Theorie zur Entwicklung von Zusammenarbeit im Sinne der evolutionären Spieltheorie vorgelegt. Die Wissenschafter haben herausgefunden, dass die moralische Nicht-Bewertung ein effektiver Grundstein beim Aufbau einer Kooperation ist. Die Ergebnisse wurden kürzlich im Fachjournal Scientific Reports veröffentlicht.
Eine Faustregel für die Festlegung sozialer Normen besagt: Um eine Kooperation innerhalb einer größeren Gruppe aufrechtzuerhalten, gilt es, jene Personen zu unterstützen, die über eine gute Reputation verfügen, aber nicht jenen, die böse zu sein scheinen. Allerdings varieren die Vorstellungen davon, was "gut" und was "schlecht" ist., von Gesellschaft zu Gesellschaft, eine allgemeingültige Norm existiert nicht.
"Welche moralische Normen unterstützen am besten die Kooperation zwischen Personen, die die Möglichkeit haben, auf Kosten anderer Trittbett zu fahren?", fragt Tatsuya Sasaki, Mathematiker an der Universität Wien. "Es besteht bislang in der Wissenschaft kein definitiver Konsens hinsichtlich dieser Frage, und es bleibt sogar unklar, wie jene Personen beurteilt werden sollen, die sich weigern, den Trittbrettfahrern zu helfen". Gemeinsam mit Forschern der Soka-Universität und dem Technologischen Institut Shibaura in Japan folgte Sasaki daher einem neuen Ansatz, der von traditionellen Beurteilungsregeln abweicht, die auf einer zwingenden moralischen Beurteilung basieren.
In einer Modellpopulation treffen immer wieder Individuen paarweise zusammen, von denen der eine dem anderen helfen kann (auf eigene Kosten) oder nicht. Der Trittbrettfahrer tut das nicht: Er nimmt Hilfe von anderen an, ist aber nicht bereit anderen zu helfen. Damit sich die Zahl der Trittbrettfahrer nicht vergrößern kann, muss ihnen die Hilfe verweigert werden: Diese soll nur den "guten", nicht den "bösen" zugute kommen. Wie aber sollen jene beurteilt werden, die sich weigern, einem "bösen" zu helfen? Riskieren diese nicht dadurch einen schlechten Ruf?
Sasaki führt mit seinen Ergebnissen eine neue moralischen Beurteilungsregel ein, die als "Beibehalten" bezeichnet wird. Die Wissenschafter nahmen zwei unterschiedliche Typen an: Die "Trittbrettfahrer" (die sich weigern, zu helfen, wer auch immer das Gegenüber sein mag) und die "Kooperatoren" (die jenen mit gutem Ruf helfen und jenen mit schlechtem Ruf nicht).
Diese Regel der "Beibehaltung" verzichtet auf eine Bewertung der Handlung gegenüber einem potenziellen Empfänger mit schlechter Reputation. Die Entscheidung ändert die Reputation der handelnden Person nicht.
Die Studie legt nahe, dass manchmal die Vermeidung einer moralischen Beurteilung die beste politische Praxis sein kann. "Das Motto 'Ich werde dein schlechtes Verhalten bestrafen, um gut dazustehen' ist anscheinend nicht das beste Verfahren, um aus einer Bevölkerung von Trittbrettfahrern Kooperatoren zu machen", ist Sasaki überzeugt. Die Ergebnisse der Studie haben bedeutsame Auswirkungen auf verschiedene Themen, wie beispielsweise der potenziellen Anwendungen künstlicher Intelligenz betreffend der Entscheidungsfindung.
Publikation in “Scientific Reports”:
Sasaki T, Okada I, Nakai Y. 2017. The evolution of conditional moral assessment in indirect reciprocity Scientific Reports 7:41870.
http://dx.doi.org/10.1038/srep41870
Wissenschaftlicher Kontakt
Dr. Tatsuya Sasaki
Vienna Biomathematics Group, Fakultät für Mathematik
Universität Wien
1090 Wien, Oskar-Morgenstern-Platz 1
T +43-1-4277-507 74
tatsuya.sasaki@univie.ac.at
Rückfragehinweis
Stephan Brodicky
Pressebüro der Universität Wien
Forschung und Lehre
1010 Wien, Universitätsring 1
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stephan.brodicky@univie.ac.at
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Merkmale dieser Pressemitteilung:
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Gesellschaft, Mathematik, Philosophie / Ethik
überregional
Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
Deutsch
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