配偶者を選択する仕組み

カリフォルニア大学の研究チームは、配偶者選択について研究しています。
人間が配偶者を選択する研究はいくつかの仮定が提案されていますが、謎のままの分野の一つです。研究チームは、「カップルシミュレーション」というシステムを考案し、謎に挑みます。

For something so fundamental to our existence, mate selection remains one of humanity’s most enduring mysteries. It’s been the topic of intense psychological research for decades, spawning myriad hypotheses of why we choose whom we choose.

参照元：https://www.news.ucsb.edu/2021/020178/computer-love
– カリフォルニア大学サンタバーバラ校 University of California – Santa Barbara. Friday, February 12, 2021 – 08:15 –

本当の愛とそのとらえどころのない幸せを求めて、あなたは「正しい」人がやってくるのを待っていますか、それとも部屋で一番かわいい男や女を探して、物事がうまくいくことを望んでいますか？

次の機会に「トレードアップ」することを期待して、オプションを開いたままにしますか、それとも費用便益分析に目を向けて関係に投資しますか？

私たちの存在にとって非常に基本的な何かのために、配偶者の選択は人類の最も永続的な謎の1つのままです。

それは何十年にもわたって集中的な心理学研究のトピックであり、なぜ私たちが誰を選ぶのかという無数の仮説を生み出してきました。

カリフォルニア大学サンタバーバラ校の心理脳科学部の助教授であり、論文の著者であるダン・コンロイ・ビーム氏は話します。

「配偶者の選択は、特に人間では非常に複雑です。そして、それがどのように起こるかについて抽象的なアイデアを提案した多くの人々がいます。」

たとえば、ある考え方では、潜在的な相手を、潜在的なパートナーと見なされるために満たす必要のある、好ましい品質と属性の内部しきい値（「最小バー」）に対して評価します。

ビーム氏は話します。

「そして、その最小基準が他の人々が私たちをどのように扱っているかに基づいているかを学びます。別のモデルは、18世紀のヨーロッパの社交ダンスのようなデート市場を説明しています。一方が他方に近づき、彼らはこの種の一時的な関係を築きます。そして基本的に、あなたはより良いオファーを得るまで関係を維持し、誰もが繰り返し彼らのパートナーをより良いもののために捨てます。」

しかし、これらの配偶者選択モデル、およびそれらのような他のモデルは、実際の配偶者選択に入るニュアンスの多くを捉えていないと、ビーム氏は述べています。

ビーム氏は続けます。

「人間の交配市場のように特に複雑なシステムがある場合、言語モデルは何が起こっているのかを理解するのにそれほど優れた方法ではないことがあります。」

競合する欲求と社会的ダイナミクスは、配偶者の選択に大きく影響し、複雑さの層を追加し、キャプチャまたは定量化できない可動部分を追加します。

では、人間のような複数の詳細レベルと複雑さを保持できるものは何でしょうか。

次善の策：コンピューターシミュレーション。配偶者選択の理解を前進させるために、ビーム氏は、「カップルシミュレーション」と呼ばれる新しいアプローチを開発しました。

これは、実際のカップルのサンプルの属性と優先順位に対して、配偶者選択のモデルを本質的にテストドライブします。

ビーム氏は話します。

「ここにある本当の利点は、これらの言語モデルだけでなく、明示的な計算モデルに移行することです。私たちは人々の本当の選択を直接シミュレートしています。進行中の非常に複雑な相互作用をすべて追跡できるコンピューターがあるため、私たちは自分の頭の中でこれを行うことの限界を取り除きます。」

このプロセスは、数百組のカップル、つまり実際の配偶者の選択を行った実際の人々の特性と好みを測定することから始まります。

そのデータは、各人のシミュレートされたコピーにクランチされます。

シミュレートされた世界では単一であることを除いて、人間の対応物と同じ属性と欲求を持つ「アバターエージェント」です。

ビーム氏は話します。

「私たちはそれらを分割し、これらすべての小さなエージェントを市場に投入します。次に、さまざまなアルゴリズムを実行し、実際のパートナーを代表するエージェントと一緒にそれらを元に戻すのに最適なアルゴリズムを確認します。」

アルゴリズムは、モデルの予測に基づいて、エージェントが相互作用できるルールを決定する、配偶者選択のさまざまなモデルを表します。

チームは、吸引しきい値モデル（最小バー）とゲール・シャープレーアルゴリズム（安定したペアの最適化）に加えて、魅力に応じて仲間を選択することを前提としたKalick-Hamiltonモデル（KHM）と新しいモデルも使用しました。

ビーム氏は、Resource Allocation Model（RAM）と呼ばれる提案をしました。

ビーム氏は説明します。

「限られた資源の投資という観点から配偶者の選択を考えています。」

それで、あなたはあなたが潜在的なパートナーに捧げることができるほど多くの時間とお金とエネルギーしか持っていません。

そしてパートナーを探している人としてのあなたの質問は「これらの限られたリソースのほとんどに値するのですか？」

ビーム氏のモデルは、カップルシミュレーションの最初の実行で、シミュレートされた市場のカップルの約45％に正確に一致し、最も正確であることが判明しました。

リソース割り当てモデルがうまく機能する理由は何ですか？

ビーム氏は話します。

「RAMと他のモデルの間には多くの違いがあります。他のモデルはアトラクションをオン/オフスイッチのように扱いますが、RAMはアトラクションの勾配を可能にします。また、相互関係も組み込まれています。潜在的な配偶者があなたを追いかけるほど、あなたはそれらを追いかけます。」

ゲール・シャープレーアルゴリズムが2番目に来て、次に吸引しきい値モデル、そしてKHM（魅力）が続きました。

ランダムペアリングが最後に来ました。

カップルシミュレーションはまだ始まったばかりです。

ビーム氏は、結局のところ、45％の権利は55％の間違いであると述べました。

ただし、最初のパスでは、45％の精度が印象的であり、調査によると、このコホートの人々は、不正確な人々よりも質の高い関係（より満足し、より献身的で、より愛情があり、嫉妬が少ない）を持っていると報告しています。

カリフォルニア大学サンタバーバラ校のComputationalMate Choice Labのビーム氏と彼のチームは、精度を高めるために、彼が「本当にラフなスケッチ」と呼んでいるモデルを改良し続けます。

彼らは、正確に予測されたカップルの寿命が異なるかどうかを確認するために、すぐに長期の縦断的研究を実施することを望んでいます。

ビーム氏は話します。

「私たちはこれを文化を超えて行い、近い将来同性カップルを組み込むことを望んでいます。また、今後数年間で、これを独身者に適用して、将来の関係を前向きに予測しようとする計画もあります。」