じゃんけんの科学
管理されたじゃんけん研究が何を測定し、どの集団を調べ、たとえがどこで終わるのか。
研究者はじゃんけんを使って、混合戦略、条件つきの反応、非推移的な競争を研究しています。2014年の実験は、6人ずつ60のグループに分けた学生360人を300ラウンドにわたって追跡しました。別の2016年の実験では、学部生31人を等確率ランダムのコンピュータと対戦させました。どちらも特定の手順に固有の行動を報告しており、人間を予測する万能の方法を示してはいません。生態学の論文は循環的な競争のたとえとして「じゃんけん」を使っており、東京大学のロボットは選択を予測するのではなく、動きが始まってから反応することで勝っています。
今すぐ1ラウンド：あなた対コンピューター
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知り合いと対戦したいですか？
はい、これは本当に学問の対象です
じゃんけんは、明確な混合戦略のベースラインを持つ、コンパクトな3択のゲームを研究者に提供します。ここで取り上げた論文は、異なる対象集団と手順で異なる問いを立てているため、その知見を「すべての人が同じように行動する」という1つの主張にまとめるべきではありません。
浙江大学の研究（2014年）
Wang、Xu、Zhouは浙江大学の学生360人を6人ずつ60のグループに分けました。参加者はグループ内でランダムに組み合わされて300ラウンドをプレイし、結果に連動した現金の報酬を受け取りました。
- 勝ったあと：報告された条件つき反応の測定値とモデルには、勝ったあとに同じ手を繰り返す傾向が含まれていました。
- 負けたあと：集計した手の移り変わりの確率は、この研究の対象集団における循環的な切り替えと整合していました。
- あいこのあと：論文は結果に条件づけられた手の移り変わりを報告していますが、それを退屈やその他の測定されていない感情に帰してはいません。
著者らは、集計した手の頻度がほぼ等しいにもかかわらず集団レベルで循環が起きることを、条件つきの反応で説明しました。この結果はこの実験に固有のものであり、のちに相手ごとの検証を行わないかぎり、特定の相手の次の手を明らかにするものではありません。
Wang, Xu & Zhou (2014), Scientific Reports, doi:10.1038/srep05830
進化生物学
生物学者は、非推移的な競争を数学的に記述するためにもじゃんけんの循環を使います。これらの生物が手遊びとしてのじゃんけんをしているわけではありません。
- サイドブロッチトカゲ：SinervoとLivelyは、オスの3つの型の戦略を6年間追跡し、頻度依存の循環をじゃんけんのモデルで記述しました。
- 微生物の系：Kerrらは、毒素を作る株、毒素に弱い株、毒素に耐性のある株の細菌を調べました。彼らの実験系では、局所的な分散が多様性の維持に役立ちました。
これらの研究は、明示された生態学的条件のもとで、循環的な優劣関係が共存の説明に役立ちうることを示しています。自然界の普遍的な法則や、人間の手遊びの行動についての証拠を示すものではありません。
人工知能
このページでもっともよく記録されている機械は、予測と反応の違いを示しています。
- 東京大学のじゃんけんロボット：高速ビジョンシステムが、形づくられていく人間の手を認識し、勝つ手を出します。研究室は勝率100%と説明していますが、このシステムは動きが始まってから反応するため、これは反応のデモンストレーションであり、まだ出されていない選択をモデルが予測した証拠ではありません。
University of Tokyo Ishikawa Group: Janken robot project
神経科学
Kikuchiらは、健康なボランティア15人を対象に、勝ちと負けを入れ替えたじゃんけん課題で近赤外分光法を用いました。論文はその課題での前頭前野の測定値を報告しており、普段の手がボディランゲージから読み取れることや、じゃんけんのあらゆる判断が決まった脳領域の一覧を活性化させることを示してはいません。
Kikuchi et al. (2007): prefrontal activity during a 15-person RPS task
教育での活用：生徒が手遊びとしてのゲームと生態学上のたとえを区別して扱えば、引用した実験は、実験計画、サンプルの限界、確率、ゲーム理論についての授業に役立ちます。