개인 정보가 간접적 상호작용에 미치는 영향

간접적 상호작용은 협력의 진화에서 주요한 메커니즘 중 하나입니다. 이것은 상호 모니터링과 평가에 의존하며, 즉 개인이 타인의 과거 행동에 대한 정보를 수집하고 그 행동이 ``좋은''지 ``나쁜''지 판단합니다. 나쁜 이미지로 레이블이 붙여진 플레이어는 도움을 받지 못합니다. 타인을 평가하는 방법은 여러 가지가 있으며, 각각은 도덕적 감각의 기본 형태로 해석될 수 있습니다(즉, 무엇이 좋고 나쁜지에 대한 관점). 정보는 공개적일 수도 있고 사적일 수도 있습니다: 사적 정보는 개인들이 동일한 도덕적 감각을 공유하더라도 의견의 불일치를 초래할 수 있습니다. 본 논문에서는 사적 정보가 가장 잘 알려진 평가 규칙에 미치는 영향을 조사합니다. 보상을 계산하기 위해 이미지 매트릭스의 개념이 도입됩니다. 이것은 누가 누군가의 눈에 좋게 보이는지를 설명하며, 그 시간적 진화는 확률적 부울 자동자에 의해 주어집니다. 공공 정보의 경우와는 달리, 사적 정보는 더 엄격한 평가 규칙의 붕괴로 이어집니다. 또는, 더 부드러운 규칙과 더욱 단순한 규칙이 무조건적인 협력자와 함께 공존함으로써 안정적인 다형성이 유지될 수 있습니다. 따라서, 공개 정보가 없는 경우에도 간접적 상호작용에 의해 협력이 지속될 수 있습니다.