Simple Strategies for Social Interactions:: How to Generate Trust and Fairness

Abstract

Trust, reciprocity, and fairness are central aspects of our social life. The first goal of the present work is to investigate people's motivation to reach fair outcomes. Second, to explore the performance of simple strategies for social interactions. Finally, to examine whether simple strategies can predict individuals' decisions. Trust and fairness are studied in a two-person bargaining game. In this "Investment Game," player A decides how much of an endowment they want to invest. The invested amount is augmented and delivered to player B. Player B then decides how much of the augmented amount they wish to return to player A. If player A trusts that player B will reciprocate the expressed trust with a fair return, then player A will make an investment. Study 1 demonstrates that individuals in the Investment Game deviate from the game-theoretical prediction by making substantial investments and returns. Study 2 focuses on the indefinitely repeated Investment Game, where the game is repeated after every period with a certain probability. To explore how a motivation for fairness might influence individuals' behavior, the endowment for player B was varied. Consistent with the equity theory, the return rates were much higher in a condition where an endowment was given to both players compared to a condition with no endowment for player B. As a first step to develop process models, the performance of various strategies was evaluated in Study 3. When simulating an evolutionary process, two strategies frequently evolved, leading to efficient payoffs. One strategy for player A is to investthe entire endowment and repeat the investment unless the return is lower than player A's endowment, in which case no investment is made for all subsequent periods. The frequently evolved strategy for player B always makes a return that gives player A a payoff just above player A's endowment. Study 4 shows that simple strategies outperformed a learning model and a baseline model in predicting participants' decisions. The strategy that best predicts participants' decisions for player A is one that invests the entire endowment in the first period and repeats the investment given that substantial returns are made. After repeated low returns, the strategy makes no investment for all following periods. The strategy that best predicts participants' decisions for player B is the one that makes a return that leads to equal final payoffs for both players if substantial investments are made and makes no return if player A only makes very low investments. The present work illustrates the extent of trust, reciprocity, and the motivation for fair outcomes under varying conditions. The evolutionary simulations illustrate that simple strategies are sufficient for obtaining efficient outcomes and are not outperformed by more complex strategies. Simple strategies were also able to predict individuals' decision processes. They explicate the underlying dynamic process that is involved in a situation of trust, reciprocity, and fairness.

Vertrauen, Reziprozität und Fairness sind zentrale Aspekte unseres sozialen Lebens. In der vorliegenden Arbeit wird das Streben nach Fairness untersucht. Dabei wird die Leistungsfähigkeit verschiedener Strategien in sozialen Interaktionen analysiert. Abschließend wird die Fähigkeit einfacher Strategien zur Vorhersage von Entscheidungen überprüft. Vertrauen und Fairness werden in einem Zwei-Personen-Verhandlungsspiel untersucht, in dem Spieler A entscheidet, wie viel eines Grundbetrages er investieren möchte. Der investierte Betrag wird vermehrt und an Spieler B weitergeleitet. Spieler B entscheidet dann, wie viel des vermehrten Betrages er an Spieler A zurückgeben möchte. Wenn Spieler A Spieler B vertraut, dass Spieler B sich reziprok verhält und das gezeigte Vertrauen mit einem fairen zurückgeschickten Betrag erwidert, dann wird Spieler A investieren. Studie 1 zeigt, dass Individuen in diesem Investitionsspiel durch Investitionen und Rückgaben von der spieltheoretischen Vorhersage substantiell abweichen. In Studie 2 wird das unbestimmt wiederholte Spiel betrachtet, bei dem das Spiel in jeder Periode mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit wiederholt wird. Konsistent mit der Vorhersage der "Equity"-Theorie sind die Rückgaben in der Bedingung, in der beide Spieler einen Grundbetrag erhalten, höher als in der Bedingung, in der Spieler B keinen Grundbetrag erhält. Als erster Schritt zur Entwicklung von Prozessmodellen wurde die Leistungsfähigkeit verschiedener Strategien in Studie 3 untersucht. Bei der Simulation von evolutionären Prozessen bildeten sich häufig zwei Strategien heraus, die effiziente Auszahlungen ergeben. Die Strategie für Spieler A investiert den gesamten Grundbetrag und wiederholt diese Investition, es sei denn, der Rückgabebetrag ist geringer als der Grundbetrag von Spieler A. In diesem Falle wird in allen weiteren Perioden nichts mehr investiert. Die Strategie für Spieler B macht immer eine Rückgabe, die für Spieler A eine Auszahlung über den Grundbetrag ergibt. Studie 4 zeigt, dass einfache Entscheidungsstrategien im Vergleich zu einem Lernmodell und einem Basismodell die Entscheidungen der Versuchspersonen am besten vorhersagen. Die beste Strategie für Spieler A investiert den gesamten Grundbetrag in der ersten Periode und wiederholt die Investition bei einer substantiellen Rückgabe. Nach wiederholten geringen Rückgabebeträgen macht die Strategie keine weiteren Investitionen. Die beste Strategie für Spieler B macht bei substantiellen Investitionen eine Rückgabe, die zu gleichen Endauszahlungen für beide Spieler führt. Die Strategie schickt nichts zurück, wenn Spieler A nur wenig investiert. Die vorliegende Arbeit illustriert das Ausmaß von Vertrauen, Reziprozität und Fairness unter verschiedenen Bedingungen. Die evolutionären Simulationen zeigen, dass einfache Strategien im Vergleich zu komplexeren Strategien ausreichend sind, um effiziente Ergebnisse zu erzielen. Ebenso sind einfache Strategien geeignet, um individuelles Entscheidungsverhalten vorherzusagen, und können den zugrundeliegenden dynamischen Entscheidungsprozess in Situationen, die Vertrauen, Reziprozität und Fairness umfassen, explizieren.