Models of reputation-based cooperation. Bridging the gap between reciprocity and signaling
Modèles de coopération à base de réputation: de la réciprocité au signal social
Résumé
Human cooperation is often understood through the lens of reciprocity. In classic models,
cooperation is sustained because it is reciprocal: individuals who bear costs to help others
can then expect to be helped in return. Another framework is honest signaling. According
to this approach, cooperation can be sustained when helpers reveal information about
themselves, which in turn affects receivers’ behavior. Here, we aim to bridge the gap between
these two approaches, in order to better characterize human cooperation. We show
how integrating both approaches can help explain the variability of human cooperation,
its extent, and its limits. In chapter 1, we introduce the main method used during this thesis:
evolutionary game theory. In chapter 2, we show that cooperation with strangers can
be understood as a signal of time preferences. In equilibrium, patient individuals cooperate
more often, and individuals who reveal higher preference for the future inspire more
trust. We show how our model can help explain the variability of cooperation and trust. In
chapter 3, we turn to the psychology of revenge. Revenge is often understood in terms of
enforcing cooperation, or equivalently, deterring transgressions: vengeful individuals pay
costs, which may be offset by the benefit of a vengeful reputation. Yet, revenge does not
always seem designed for optimal deterrence. Our model reconciles the deterrent function
of revenge with its apparent quirks, such as our propensity to overreact to minuscule transgressions,
and to forgive dangerous behavior based on a lucky positive outcome. In chapter
4, we study dysfunctional forms of cooperation and signaling. We posit that outrage can
sometimes act as a second-order signal, demonstrating investment in another, first-order
signal. We then show how outrage can lead to dishonest displays of commitment, and
escalating costs. In chapter 5, we extend the model in chapter 2 to include institutions.
Institutions are often invoked as solutions to hard cooperation problems: they stabilize cooperation
in contexts where reputation is insufficient. Yet, institutions are at the mercy of
the very problem they are designed to solve. People must devote time and resources to create
new rules and compensate institutional operatives. We show that institutions for hard
cooperation problems can emerge nonetheless, as long as they rest on an easy cooperation
problem. Our model shows how designing efficient institutions can allow humans to extend
the scale of cooperation. Finally, in chapter 6, we discuss the merits of mathematical
modeling in the social sciences.
La coopération humaine est souvent appréhendée sous l’angle de la réciprocité. Dans les
modèles classiques, la coopération est maintenue parce que réciproque : les individus qui
assument un coût pour aider les autres peuvent s’attendre à être aidés en retour. Un autre
angle est offert par la théorie du signal honnête. Selon cette approche, la coopération peut
être maintenue lorsque le fait d’aider informe sur des qualités sous-jacentes, ce qui affecte
le comportement des destinataires du signal. Nous visons ici à combler le fossé entre ces
deux approches, afin de mieux caractériser la coopération humaine. Nous montrons comment
l’intégration des deux approches peut aider à expliquer la variabilité de la coopération
humaine, son étendue et ses limites. Dans le chapitre 1, nous introduisons la méthode principale
sur laquelle cette thèse est basée : la théorie des jeux évolutionnaire. Dans le chapitre
2, nous montrons que la coopération avec des inconnus peut être comprise comme un signal
de préférences temporelles. À l’équilibre, les individus patients coopèrent plus souvent,
et les individus qui révèlent une plus grande préférence pour l’avenir inspirent davantage
confiance. Notre modèle peut expliquer la variabilité de la coopération et de la confiance.
Le chapitre 3 est consacré à la psychologie de la vengeance. La vengeance est souvent comprise
comme un moyen d’imposer la coopération ou, de manière équivalente, de dissuader
les transgressions : les individus vengeurs assument des coûts, qui peuvent être compensés
par l’avantage d’une réputation vengeresse. Pourtant, la vengeance ne semble pas toujours
conçue pour une dissuasion optimale. Notre modèle réconcilie la fonction dissuasive de la
vengeance avec ses bizarreries apparentes, comme notre propension à réagir de manière
excessive à des transgressions minuscules, ainsi que la tendance à pardonner un comportement
dangereux lorsqu’il aboutit de manière fortuite à un résultat positif. Dans le chapitre
4, nous nous penchons sur les formes dysfonctionnelles de coopération et de signal. Nous
postulons que l’indignation peut parfois servir de signal de second ordre, en démontrant
l’investissement de l’individu dans un autre signal du premier ordre. Nous montrons ensuite
comment l’indignation peut conduire à des signaux malhonnêtes et à une escalade
des coûts. Dans le chapitre 5, nous étendons le modèle du chapitre 1 aux institutions. Les
institutions sont souvent invoquées comme des solutions à des problèmes de coopération
difficiles : elles stabilisent la coopération dans des contextes où la réputation est insuffisante.
Cependant, les institutions sont à la merci du problème même qu’elles sont censées
résoudre. Les individus doivent consacrer du temps et des ressources à l’élaboration de
nouvelles règles et à la rémunération des acteurs institutionnels. Nous montrons que des
institutions pour des problèmes de coopération difficiles peuvent néanmoins émerger, à
condition qu’elles reposent sur un problème de coopération facile. Notre modèle montre
comment la conception d’institutions efficaces permet aux humains d’étendre l’échelle de
la coopération. Enfin, dans le chapitre 6, nous discutons des mérites de la modélisation
mathématique en sciences sociales.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)