本論文は、変化する環境における社会学習において、流行がどのように発生するかを考察しています。具体的には、状態が時間とともに変化する中で、人々が過去の行動を観察し、そこから学習することで、どのように行動が変化していくかを分析しています。
論文では、状態が一定の確率で変化する動的な環境を想定し、各個人が過去の行動履歴と自身のプライベートシグナルに基づいて意思決定を行うモデルを構築しています。
分析の結果、たとえ状態の変化がゆっくりで、一時的な情報カスケードが発生する場合でも、長期的には行動の変化が状態の変化よりも多くなる、すなわち「流行」が発生することが示されました。これは、人々が過去の行動に過剰に反応し、環境の変化に対して必要以上に頻繁に行動を変えてしまうためです。
論文では、この現象を「流行」と定義し、その発生メカニズムを理論的に解明しています。情報カスケードは、過去の行動が将来の行動の参考になるという点で合理的ですが、環境が変化する状況では、過去の情報が必ずしも最新の状態を反映しているとは限りません。そのため、過去の行動に過剰に依存することで、行動の変化が状態の変化よりも大きくなってしまう可能性があります。
本論文は、流行の発生メカニズムを社会学習の観点から説明しており、経済学、社会学、マーケティングなど、幅広い分野における流行現象の理解に貢献するものです。
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