Honesty and dishonesty in gossip strategies: a fitness interdependence analysis
Notice bibliographique
Résumé
Gossip, or sharing information about absent others, has been identified as an effective solution to free rider problems in situations with conflicting interests. Yet, the information transmitted via gossip can be biased, because gossipers may send dishonest information about others for personal gains. Such dishonest gossip makes reputation-based cooperation more difficult to evolve. But when are people likely to share honest or dishonest gossip? We build formal models to provide the theoretical foundation for individuals' gossip strategies, taking into account the gossiper's fitness interdependence with the receiver and the target. Our models across four different games suggest a very simple rule: when there is a perfect match (mismatch) between fitness interdependence and the effect of honest gossip, the gossiper should always be honest (dishonest); however, in the case of a partial match, the gossiper should make a choice based on their fitness interdependence with the receiver and the target and the marginal cost/benefit in terms of pay-off differences caused by possible choices of the receiver and the target in the game. Moreover, gossipers can use this simple rule to make optimal decisions even under noise. We discuss empirical examples that support the predictions of our model and potential extensions. This article is part of the theme issue 'The language of cooperation: reputation and honest signalling'.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».