信息串联的贝叶斯模型
摘要：信息串联是指代理商按顺序跟随他人做出决策的情况。Bikhchandani等人预测，一旦串联开始，即使是错误的，也会持续下去，直到代理商收到外部输入，例如公共信息。在信息串联中，即使代理商有自己的个人选择，也总是被之前代理商的行为观察所覆盖。这意味着代理商可能陷入一种不重视自己信息的情况。由于信息串联可能带来严重的社会后果，了解其产生原因非常重要。我们提出了一个详细的贝叶斯模型，该模型描述了代理商观察其他代理商选择和自己的私人信息时所获得的信息。与之前的研究相比，我们通过将未观察到的代理商的信息引入先验概率分布并研究了一个与之前研究中考虑的选择模型不同的替代模型：加权随机选择。我们的结果表明，与Bikhchandani的结果相反，信息串联不一定会发生，并且添加先前代理商的信息会延迟信息串联的效果。
作者：Sriashalya Srivathsan, Stephen Cranefield, Jeremy Pitt
论文ID：2105.03166
分类：Multiagent Systems
分类简称：cs.MA
提交时间：2022-11-02