Modeling social interactions and their effects on - ETH E

Diss. ETH No. 23445
o
Modeling social interactions and their
effects on individual decision making
A thesis submitted to attain the degree of
Doctor of Sciences of ETH Zurich
(Dr. sc. ETH Zurich)
presented by
Maroussia Favre
Master of Science MSc. in Physics, École Polytechnique Fédérale de Lausanne
born on June 18th, 1985
citizen of Provence (VD), Switzerland
accepted on the recommendation of
Prof. Dr. Didier Sornette, examiner
Prof. Dr. Alan P. Fiske, co-examiner
2016
Abstract
In this thesis, we are interested in the influence of social environment on individual decision
making. We develop models of social interactions and culture, with the aim to facilitate their
integration into theories of individual decision making. In an interdisciplinary mindset, we
adopt approaches derived from the study of physics to model and quantify aspects of individual
decision making under risk and uncertainty, social relationships, population dynamics and cultural contexts. Each study adopts a different methodology, including the use of mathematical
modeling, empirical data analysis, computer-based simulation, and qualitative literature review.
We motivate this work in the first chapter by highlighting the gap between theories of
individual and social decision making. This introduction also summarizes subsequent chapters
by providing simple examples illustrating their key ideas. We start by considering a theory of
individual decision making and gradually extend our scope to social relationships, populations
and societies.
In the second chapter of this thesis, we test a theory of decision making, quantum decision
theory (QDT), on an empirical dataset. QDT is built on a mathematical formulation inspired
by quantum mechanics with the assumption that decision making is inherently probabilistic.
This theory offers a prediction for the frequency with which an option is chosen by one decision
maker at different times, or by different decision makers in a population. We find that QDT
predictions are in agreement with our results at the level of groups and could be refined at the
individual level. The dataset shows gender differences in risk-taking behavior, a first hint of the
role that social interactions may play in individual decision making.
To further investigate gender differences risk-taking behavior, we develop in the third chapter
an agent-based model (ABM) of a population composed of females and males with interactions
between genders. We quantify the effect of social and biological factors on population dynamics
and gender-specific variance in reproductive success. This ABM allows us to investigate the
degree of population heterogeneity and kind of mating system most likely to reproduce features
of ancestry lines inferred by genetic analyses on humans. Our results support the hypothesis
that we may be descended from men who were successful in a highly competitive context,
while women were facing a smaller competition for reproductive success. Present generations
inherited the genes and culture of these ancestors, which provides insights into gender-specific
competitiveness and risk-taking behavior.
We then broaden the scope of our study by generalizing the analysis of social interactions.
In the fourth chapter, we introduce a generic model of relationships between two persons or
I
groups. We propose that this model provides a coding for relational models theory (RMT), a
theory of human social relationships (Fiske, 1991, 1992). RMT posits four “relational models”
or templates for coordinated social action, to which two limiting cases are added, the asocial
and null interactions. We offer a mathematical demonstration that the categories of social
relationships arising from our model are exhaustive. Accordingly, we support the idea that the
relational models form an exhaustive set of all types of relationships based on social coordination.
Interacting people thus have a limited repertoire of structures of social relationships to choose
from. The endless possible implementations and combinations of these basic forms account for
the rich diversity of social life.
Social relationships are themselves influenced by the cultural setting they constitute. In the
fifth chapter, we examine the forms that social relationships can take within different cultural
contexts by combining two theories. We use again RMT to provide us with categories of social
relationships. To describe cultural settings, we use plural rationality theory (PRT), also called
cultural (grid-group) theory (Douglas, 1982; Thompson et al., 1990), which posits a typology
of four social forms, called “ways of life” or “cultural biases.” The latter are sets of values,
beliefs, preferences and perceptions, including perceptions of risks. For each cultural bias, we
find congruent implementations of all relational models in the literature of RMT and PRT. This
study contributes to clarify the relation between RMT and PRT, and generally between social
relationships and culture.
In conclusion, we come full circle with a richer understanding of social relationships and
cultural contexts, as well as their influence on individual decision making.
II
Résumé
Dans cette thèse, nous nous intéressons à l’influence de l’environnement social sur la prise de
décision individuelle. Nous développons des modèles d’interactions sociales et cultures, dans le
but de faciliter leur intégration dans des théories de la prise de décision individuelle. Dans un état
d’esprit interdisciplinaire, nous adoptons des approches dérivées de l’étude de la physique pour
modéliser et évaluer de manière quantitative certains aspects de la prise de décision individuelle,
des relations sociales, de la dynamique des populations et des contextes culturels. Chaque étude
adopte une méthodologie différente, comprenant la modélisation mathématique, l’analyse de
données empiriques, la simulation sur ordinateur, ainsi que la revue qualitative de littérature.
Nous motivons ce travail dans le premier chapitre en mettant en évidence le fossé entre les
théories de la décision individuelle et sociale. Cette introduction résume aussi les chapitres suivants en offrant des examples simples illustrant leurs idées clés. Nous commençons par considérer
la prise de décision individuelle et étendons graduellement notre champ d’intérêt aux relations
sociales, populations et sociétés.
Dans le deuxième chapitre de cette thèse, nous testons une théorie de la décision, la théorie
quantique de la décision (ou QDT, pour quantum decision theory), sur des données empiriques.
La QDT est construite sur une formulation mathématique inspirée par la mécanique quantique
en partant de l’hypothèse que la prise de décision est intrinsèquement probabiliste. Cette théorie
offre une prédiction concernant la fréquence à laquelle une option est choisie par un individu, ou
par différents individus au sein d’une population. Les résultats de notre analyse sont en accord
avec les prédictions de la QDT au niveau des groupes. Ces prédictions pourraient être raffinées
au niveau individuel. La base de données fait apparaı̂tre des différences entre les sexes dans le
domaine du comportement face aux risques, une première indication de l’influence possible des
interactions sociales sur la prise de décision individuelle.
Afin d’étudier plus en détails les différences de comportement des hommes et des femmes
face aux risques, nous développons dans le troisième chapitre un modèle d’agents (ou ABM,
pour agent-based model ) représentant une population d’agents mâles et femelles en interaction.
Nous quantifions l’effet de facteurs biologiques et sociaux sur la dynamique de la population et
la variance du succès reproductif des hommes et des femmes. Cet ABM nous permet d’étudier le
degré d’hétérogénéité de la population et le type de système de reproduction les plus susceptibles
de reproduire des particularités de lignes d’ascendance déduites par des analyses génétiques sur
des humains. Nos résultats soutiennent l’hypothèse que nous pourrions descendre d’hommes qui
ont eu du succès dans un contexte très compétitif, alors que les femmes faisaient face à une plus
III
faible compétition liée au succès reproductif. Les générations présentes ont hérité les gènes et
la culture de ces individus, ce qui contribue à éclairer les différences d’attitudes des hommes et
des femmes face à la compétition et aux risques.
Nous étendons ensuite la portée de notre étude en généralisant l’analyse des interactions
sociales. Dans le quatrième chapitre, nous introduisons un modèle générique de relations entre
deux personnes ou groupes. Nous proposons que ce modèle fournit une représentation de la
théorie des modèles relationnels (RMT, pour relational models theory), une théorie des relations humaines (Fiske, 1991, 1992). La RMT postule quatre “modèles relationnels” ou modèles
d’interaction sociale coordonnée, auxquels deux cas limites sont ajoutés, les interactions asociales
et nulles. Nous démontrons mathématiquement que les catégories de relations sociales dérivant
de notre modèle sont exhaustives. En conséquence, nous soutenons l’idée que les modèles relationnels forment un ensemble exhaustif de tous les types de relations basées sur une coordination
sociale. Les personnes en interaction ont donc un répertoire limité de structures de relations
sociales parmi lesquelles choisir. Les inépuisables implémentations et combinaisons de ces formes
de base sont responsables de la riche diversité de la vie sociale.
Les relations sociales sont elles-mêmes influencées par le contexte culturel qu’elles constituent.
Dans le cinquième chapitre, nous examinons les formes que peuvent prendre les relations sociales
dans différents contextes culturels, en combinant deux théories. Nous utilisons à nouveau la
RMT pour nous fournir des catégories de relations sociales. Pour décrire les contextes culturels,
nous utilisons la théorie de la rationalité plurielle (PRT, pour plural rationality theory), aussi appelée théorie culturelle (cultural theory: Douglas, 1982; Thompson et al., 1990), qui postule une
typologie de quatre formes sociales, appelées “modes de vie” ou “biais culturels.” Ces dernières
sont des ensembles de valeurs, croyances, préférences et perceptions, y compris perceptions du
risque. Pour chaque biais culturel, nous trouvons des implémentations de tous les modèles relationnels dans la littérature de la RMT et la PRT. Cette étude contribue à clarifier la relation
entre la RMT et la PRT, et généralement entre relations sociales et culture.
En conclusion, nous terminons avec une plus riche compréhension des relations sociales et
contextes culturels, ainsi que leur influence sur la prise de décision individuelle.
IV