ゲーム理論とZ-Treeを活用することで、経済的な選択シナリオをシミュレートし、意思決定プロセスを体系的に解明する方法をご紹介します。GSR（皮膚電気反応）、EEG（脳波）、アイトラッキングなどの生体センサーと組み合わせることで、研究者は自己申告だけでは把握できない、行動の無意識的な要因を明らかにすることができます。こうした統合により、生理的反応が選択をどのように予測するかが解明され、制御されたデータ豊富な環境下における人間の意思決定に関する理解が深まります。
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意思決定は、私たちという人間を形作る不可欠なプロセスです。大きな決断であれ（「どんな仕事に携わるべきか？」）、小さな決断であれ（「昼食に何を食べようか？」）、あらゆる決断が私たちに影響を与え、人格や人生の方向性を築き上げる助けとなります。
ゲーム理論は意思決定を、個別のプロセスに分解します。それは、ある状況において私たちが最善の選択を行うために、他者や環境とどのように関わり合うかについてのモデルを提供するものです。
社会科学のあらゆる分野は、それが大規模なものであれ個人のレベルであれ、何らかの形で人間の意思決定に関わっている。私たちの意思決定は行動につながり、その行動が日々の生活を形作っている。したがって、意思決定を理解することは、人間行動の研究者にとって中心的な目標であると言える。
優れた研究者であれば、当然ながら優れたツールが必要です。ゲーム理論に基づくアプローチを用いて意思決定を評価する、十分に標準化されたツールに関しては、いくつかのソフトウェアやウェブベースのプラットフォームが存在します。中でも広く利用されているプラットフォームの一つが、Z-Treeソフトウェアです。
Z-treeとは何ですか？
Z-treeは、20年前にチューリッヒ大学で開発されたプログラムであり、経済学における選択実験を実施することを目的としています。このプログラムを使えば、プログラミングの知識がない人でも、ゲーム理論のシナリオ下における人間の行動や選択を検証する実験を作成することができ、意思決定を研究するための科学的枠組みを提供します。
こうした実験は、人間が経済的な選択にどう反応するかを検証するものです。経済的な選択とは必ずしも金銭に関わるものとは限りません。典型的なゲーム理論の実験では、私たちの意思決定に影響を与えうるあらゆる種類の報酬や罰が用いられることがあります。
経済的選択実験は、どのような要因が私たちの経済的貢献の意欲やその程度に影響を与えるかを、統制された体系的な方法で検証するものである。この実験は、私たちがいつ寄付をする傾向があり、いつ手元に残す傾向があるか（そしていつ盗む傾向があるか）を明らかにする。
これらの実験は、単に私たちの経済的な衝動を検証するにとどまらず、報酬や罰という状況下での意思決定プロセス、他者との交渉やコミュニケーションの仕方、そして曖昧だったり不完全だったりする情報をどのように判断するかといった点も明らかにしている。
なぜZ-treeなのか？
Z-treeは、現在の経済選択研究において中心的な役割を果たしている。このソフトウェアに関する論文（最新版）は、2007年以降8000回以上引用されており、これは過去11年間で年間700件強、つまり1日2件のペースで引用されていることに相当する。また、その引用数は減る気配を見せておらず、引用の大半は過去4年間に集中している。
あらかじめ定義された状況下における人間の行動理解を深めるためには、経済的選択のパラダイムを容易に適用できることが不可欠である。従来、このアプローチは行動結果の定量的データ収集（例えば、実験終了時に参加者がどれだけの「お金」を持っているか、あるいは大多数の人がどの選択肢を選んだかなど）に限定されていた。しかし、近年の研究では、アイトラッカー、GSRセンサー、心電図（ECG）、脳波（EEG）などの装置を活用することで、この枠組みを拡大し、新たな知見をもたらしている。
意思決定に関する研究
ある古典的な研究において、ベチャラら[1]は、経済的選択パラダイムを用いて、前頭前野（意思決定に関連する領域）に脳損傷のある患者と、脳損傷のない被験者の反応を、皮膚電気反応（GSR）を用いて比較した。
参加者は4組のカードデッキを提示され、そのうち2組は好ましい結果をもたらし、残りの2組は好ましくない結果をもたらすようになっていた。参加者はカードを1枚ずつ引くよう指示され、その都度、自分の選択に対するフィードバックが即座に提供された。また、20枚ずつカードを引いた後、そのデッキについてどう感じたか尋ねられた。
研究者らは、脳損傷のない被験者が、脳損傷のある被験者よりも早く、どのデッキが「良い」ものか「悪い」ものかを認識するようになったことを発見した。さらに、その認識を予測する指標として、被験者の皮膚電気反応（GSR）が有効であることも明らかになった。具体的には、被験者がどのデッキが「良い」か「悪い」かを意識的に認識したと報告する以前に、否定的なデッキからカードを選ぶ際に、予期的皮膚電気反応が観察された。
彼らの研究は、GSRの活動が、参加者の明示的な意識を超えた将来の意思決定に関する情報を明らかにし得ることを示した（そして、研究者たちはこの結果に基づいてモデルを提唱することができた）。こうした研究から生まれた理論の一つが、極めて影響力の大きい「ソマティック・マーカー仮説」である[2]。
他の研究者たちは、筋電図（EMG）を用いて、特定の要因が意思決定の結果にどのように影響するかを解明したり[3]、経済的選択パラダイムにおいて心拍変動がストレスに関する情報をどのように提供できるかを明らかにしたりしている[4]。また、Z-treeを用いた同様の文脈においても、視線追跡が選好の指標として用いられている[5]。このように、意思決定プロセスを理解するための実証的かつ客観的なデータを提供するために、こうした手法が様々な研究で活用されている。
結論
Z-treeは、利用可能なツールを広く一般に開放することで、経済学の分野（そしてそれに伴い、人間の行動に関する研究に関わる多くの分野）に革新をもたらしました。このソフトウェアは誰でも（非商用目的であれば）ダウンロードしてインストールすることができ、こうした実験を行うための知識のハードルが低くなったことで、以前よりもはるかに多くの研究者が実験を設計・実施できるようになりました。
こうした研究者たちの間で、心理生理学的手法を用いて、制御された体系的な方法で意思決定を調査・評価する動きが広がっています。このアプローチには技術的な課題が伴うこともありますが、iMotionsを利用すれば、生体センサーやZ-treeなどからのデータを含め、さまざまな入力を同時に収集・同期させることが可能です。
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参考文献
[1] Bechara, A., Damasio, H., Tranel, D., & Damasio, A. R. (1997). 「有利な戦略を知る前に有利な判断を下す」。『Science』, 275, 1293–1295.
[2] Bechara, A.; Damasio, A.R. (2005). 「体性マーカー仮説：経済的意思決定の神経理論」. 『Games and Economic Behavior』. 52 (2): 336–372.
[3] Censolo R, Craighero L, Ponti G, Rizzo L, Canto R, Fadiga L. (2011). 運動協調ゲームにおける手筋の筋電図活動：インセンティブ制度の影響と社会的資本との関係. PLoS One. 2011年3月25日;6(3):e17372.
[4] Dulleck, U., Ristl, A., Schaffner, M., and Torgler, B. (2011). 心拍変動、自律神経系、および神経経済学実験. J. Neurosci. Psychol. Econ. 4, 117–124.
[5] Chen, F., & Fischbacher, U. (2016). 反応時間とクリック位置：選好を示す低コストな指標. Journal of the Economic Science Association, 2 (2), 109–126.
