为不同策略完备性的智能体设计共享信息显示界面

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数据驱动的预测由于行为反应在事后往往被视为不准确。本文研究界面设计选择如何影响个体在战略环境中对预测的反应。我们在重复拥堵游戏中引入了一种新的实验设计，参与者扮演出租车司机角色，使用共享信息显示屏决定在哪里寻找下一单。实验赋予智能体不同层级的思维深度，使部分智能体在预测他人决策时具有更高的策略完备性。通过多个大型预注册实验，我们发现了个体最优决策与集体社会福利之间的权衡。此外，界面的影响因智能体的策略完备性而异。我们观察到，促进个体层面决策的设计选择会导致系统结果次优，表现为潜在社会福利的实现率降低。然而，社会福利的这种下降被分布偏移的轻微减少所抵消，缩小了预测与实现系统结果之间的差距，这可能增强了信息显示在事后的感知可靠性和信任度。我们的发现为预测界面在战略环境中的有效设计研究开辟了新方向。