抄訳
私たちは日常生活で「評判」をもとに誰を助けるか判断することがよくあります。この仕組みは「間接互恵性」とよばれ、人間社会で協力が維持される重要な要因の一つと考えられています。しかし、同じ人に対する評価が人によって異なると、たまたま生じたわずかな食い違いが次の食い違いを生み、協力が成り立ちにくくなります。そのため先行研究では、評価の食い違いを抑えて協力を維持する仕組みが様々提案されてきました（例えば、ゴシップを通じた意見交換など）。本研究では、より単純な仕組みで評価の食い違いを抑えられることを、理論解析とスーパーコンピューター「富岳」を用いたシミュレーションで示しました。従来の研究では、人々がある対象者を評価するとき、その対象者が他者に協力したかどうかが着目されるという前提を置いていました。本研究ではこれに加え、その対象者が他者から協力されたかどうかも着目されるという前提を導入しました。この二つを組み合わせた「二重評判更新」によって、他者との意見交換といった複雑な過程がなくても、人々の評価が揃いやすくなり、協力も維持されやすくなることが分かりました。