Se han realizado varios experimentos para evaluar varios procedimientos de división equitativa , el problema de dividir los recursos entre varias personas. Estos incluyen estudios de casos, simulaciones computarizadas y experimentos de laboratorio.
Estudios de caso
Asignación de reliquias indivisibles
1. Inundación [1] : el caso 4 describe una división de un regalo que contiene 5 paquetes: whisky, ciruelas pasas, huevos, maleta, etc. La división se realizó mediante el procedimiento Steinhaus-Banach-Knaster. La división resultante fue justa, pero en retrospectiva se encontró que las coaliciones podrían beneficiarse de la manipulación.
2. Cuando Mary Anna Lee Paine Winsor murió a la edad de 93 años, su patrimonio incluía dos baúles de plata, que tuvieron que dividirse entre sus 8 nietos. Se dividió mediante un procedimiento de asignación descentralizado, justo y eficiente, que combinó el equilibrio del mercado y una subasta de Vickrey . Aunque la mayoría de los participantes no entendieron completamente el algoritmo o la información de preferencia deseada, manejó bien las consideraciones principales y se consideró equitativo. [2]
Asignación de aulas no utilizadas
En California, la ley dice que las aulas de las escuelas públicas deben compartirse de manera justa entre todos los alumnos de las escuelas públicas, incluidos los de las escuelas autónomas. Las escuelas tienen preferencias dicotómicas : cada escuela exige un cierto número de clases, es feliz si las tiene todas y es infeliz en caso contrario. Un nuevo algoritmo [3] asigna aulas a las escuelas mediante una implementación no trivial del mecanismo de leximina aleatorizado. Desafortunadamente, no se implementó en la práctica, pero se probó utilizando simulaciones por computadora basadas en datos reales de la escuela. Si bien el problema es complejo desde el punto de vista computacional, las simulaciones muestran que la implementación se escala de manera elegante en términos de tiempo de ejecución: incluso cuando hay 300 escuelas autónomas, termina en unos pocos minutos en promedio. Además, si bien teóricamente el algoritmo garantiza solo 1/4 del número máximo de aulas asignadas, en las simulaciones satisface en promedio al menos el 98% del número máximo de escuelas autónomas que posiblemente se pueden satisfacer, y asigna en promedio al menos 98 % del número máximo de aulas que se pueden asignar. [3]
La colaboración parcial con el distrito escolar condujo a varios desideratos prácticos en la implementación de soluciones de división justa en la práctica. En primer lugar, la simplicidad del mecanismo y la intuición de las propiedades de proporcionalidad, ausencia de envidia, optimización de Pareto y resistencia a la estrategia han hecho que sea más probable que se adopte el enfoque. Por otro lado, el uso de la aleatorización, aunque absolutamente necesario para garantizar la equidad en la asignación de bienes indivisibles como las aulas, ha sido algo más difícil de vender: el término "lotería" planteó connotaciones negativas y objeciones legales.
Resolución de conflictos internacionales
El procedimiento de ganador ajustado es un protocolo para resolver simultáneamente varios asuntos en conflicto, de modo que el acuerdo sea libre de envidias, equitativo y Pareto eficiente. Ha sido comercializado a través del sitio web FairOutcomes . Si bien no se cuenta que se esté utilizando realmente para resolver disputas, existen varios estudios contrafácticos que verifican cuáles habrían sido los resultados de usar este procedimiento para resolver disputas internacionales:
- Para los Acuerdos de Camp David , los autores construyen funciones de valoración numérica aproximadas para Israel y Egipto, basadas en la importancia relativa de cada tema para cada país. Luego ejecutan el protocolo AW. Los resultados teóricos son muy similares al acuerdo real, lo que lleva a los autores a concluir que el acuerdo es lo más justo posible. [4]
- Para el conflicto israelí-palestino , el autor construye las funciones de valoración basándose en una encuesta de opiniones de expertos y describe el acuerdo que resultaría de ejecutar el protocolo AW con estas valoraciones. [5]
- Para la disputa de las Islas Spratly , los autores construyen un procedimiento de dos fases para resolver la disputa y presentan su resultado (hipotético). [6]
Asignación de habitaciones y alquiler
La armonía del alquiler es el problema de la asignación simultánea de habitaciones en un apartamento y el alquiler del apartamento entre los compañeros de casa. Tiene varias soluciones. Algunas de estas soluciones se implementaron en el sitio web Spliddit.org [7] y se probaron en usuarios reales. [8]
Compartiendo el excedente de cooperación
Cuando diferentes agentes cooperan, hay un superávit económico en bienestar. La teoría de los juegos cooperativos estudia la cuestión de cómo se debe asignar este excedente, teniendo en cuenta las diversas opciones de coalición de los jugadores. Se han estudiado varios casos de tal cooperación, a la luz de conceptos como el valor de Shapley . [9]
Negociación justa
Flood [1] analizó varios casos de negociación entre un comprador y un vendedor sobre el precio de compra de un bien (por ejemplo, un automóvil). Encontró que el principio de "dividir la diferencia" era aceptable para ambos participantes. El mismo principio cooperativo se encontró en juegos no cooperativos más abstractos. Sin embargo, en algunos casos, los postores en una subasta no encontraron una solución cooperativa.
Desprendimiento de carga justo
Olabambo et al [10] desarrollan algoritmos heurísticos para la asignación justa de las desconexiones eléctricas en los países en desarrollo. Ponen a prueba la imparcialidad y el bienestar de sus algoritmos en datos de uso de electricidad de Texas, que adaptan a la situación en Nigeria.
Simulaciones computarizadas
Corte justo de pasteles
Walsh [11] desarrolló varios algoritmos para el corte de pasteles justo en línea . Los probó usando una simulación computarizada: las funciones de valoración para cada agente se generaron dividiendo el pastel en segmentos aleatorios y asignando un valor aleatorio a cada segmento, normalizando el valor total del pastel. Se compararon el bienestar igualitario y el bienestar utilitario de varios algoritmos.
Shtechman, Gonen y Segal-Halevi [12] simularon dos famosos algoritmos de corte de pasteles, Even-Paz y Last diminisher , con datos reales del valor de la tierra de Nueva Zelanda e Israel. Las valoraciones de los agentes se generaron tomando el valor de mercado de cada celda terrestre y agregando un "ruido" aleatorio basado en dos modelos de ruido diferentes: ruido uniforme y ruido de punto caliente. Demostraron que los algoritmos funcionan mejor que dos procesos alternativos para dividir la tierra, a saber, vender la tierra y dividir las ganancias, y contratar a un asesor inmobiliario .
Mecanismo de redistribución del bienestar
Cavallo [13] desarrolló una mejora del mecanismo de Vickrey-Clarke-Groves en el que el dinero se redistribuye para aumentar el bienestar social. Probó su mecanismo usando simulaciones. Él generó funciones de valoración constante por partes, cuyas constantes se seleccionaron al azar de la distribución uniforme. También probó distribuciones gaussianas y obtuvo resultados similares.
Asignación de artículos justos
Dickerson et al [14] utilizan simulaciones para comprobar en qué condiciones es probable que exista una asignación libre de envidia de elementos discretos. Generan instancias muestreando el valor de cada elemento para cada agente a partir de dos distribuciones de probabilidad: uniforme y correlacionada . En el muestreo correlacionado, primero muestrean un valor intrínseco para cada bien y luego asignan un valor aleatorio a cada agente extraído de una distribución normal no negativa truncada alrededor de ese valor intrínseco. Sus simulaciones muestran que, cuando el número de bienes es mayor que el número de agentes por un factor logarítmico, existen asignaciones libres de envidia con alta probabilidad.
Segal-Halevi et al [15] utilizan simulaciones de distribuciones similares para mostrar que, en muchos casos, existen asignaciones que son necesariamente justas basadas en una cierta suposición de convexidad en las preferencias de los agentes.
Experimentos de laboratorio
Se llevaron a cabo varios experimentos con personas, con el fin de averiguar cuál es la importancia relativa de varios desiderata en la elección de una asignación.
Equidad frente a eficiencia: ¿qué resultado es mejor?
A veces, solo hay dos asignaciones posibles: una es justa (por ejemplo , división sin envidia ) pero ineficiente, mientras que la otra es eficiente (por ejemplo , óptima de Pareto ) pero injusta. ¿Qué división prefiere la gente? Esto se probó en varios experimentos de laboratorio.
1. A los sujetos se les dieron varias posibles asignaciones de dinero y se les preguntó qué asignación preferían. Un experimento [16] encontró que los factores más importantes eran la eficiencia de Pareto y el motivo rawlsiano para ayudar a los pobres (principio maximin). Sin embargo, un experimento posterior encontró que estas conclusiones solo son válidas para los estudiantes de economía y negocios, quienes se entrenan para reconocer la importancia de la eficiencia. En la población general, los factores más importantes son el egoísmo y la aversión a la desigualdad . [17]
2. Se pidió a los sujetos que respondieran cuestionarios sobre la división de ítems indivisibles entre dos personas. A los sujetos se les mostró el valor subjetivo que cada persona (virtual) otorga a cada ítem. El aspecto predominante considerado fue la equidad: satisfacer las preferencias de cada individuo. El aspecto de la eficiencia fue secundario. Este efecto fue ligeramente más pronunciado en los estudiantes de economía y menos pronunciado en los estudiantes de derecho (que eligieron una asignación Pareto eficiente con mayor frecuencia). [18]
3. Los sujetos se dividieron en parejas y se les pidió que negociaran y decidieran cómo dividir un conjunto de 4 elementos entre ellos. Cada combinación de elementos tenía un valor monetario preespecificado, que era diferente entre los dos sujetos. Cada sujeto conocía tanto sus propios valores como los valores de la pareja. Después de la división, cada sujeto podía canjear los artículos por su valor monetario. Los elementos se pueden dividir de varias formas: algunas divisiones eran equitativas (por ejemplo, dando a cada socio un valor de 45), mientras que otras divisiones eran Pareto eficientes (por ejemplo, dando a un socio 46 y a otro 75). La pregunta interesante era si la gente prefiere la división equitativa o la eficiente. Los resultados mostraron que la gente prefería la división más eficiente solo si no era "demasiado injusta". Una diferencia de 2-3 unidades de valor se consideró suficientemente pequeña para la mayoría de los sujetos, por lo que prefirieron la asignación eficiente. Pero una diferencia de 20-30 unidades (como en el ejemplo de 45:45 frente a 46:75) se percibió como demasiado grande: el 51% prefirió la división de 45:45. El efecto fue menos pronunciado cuando a los sujetos solo se les mostró el rango de las combinaciones de elementos para cada uno de ellos, en lugar del valor monetario completo. Este experimento también reveló un proceso recurrente que se utilizó durante la negociación: los sujetos primero encuentran la división más equitativa de los bienes. Lo toman como punto de referencia e intentan encontrar mejoras de Pareto. Una mejora se implementa solo si la desigualdad que causa no es demasiado grande. Este proceso se llama CPIES: Mejora de Pareto condicionada a partir de la división equitativa. [19]
Equidad intrapersonal versus equidad interpersonal: ¿cuál es más importante?
¿Cuál es la importancia de la intra-personales criterios de equidad (como la envidia-refinado , donde cada persona se compara paquetes basándose únicamente en su propia utilidad de la función), en comparación inter-personales criterios de equidad (tales como la equidad , donde cada persona ve las utilidades de todos los demás agentes)? Utilizando un experimento de negociación de forma libre, se descubrió que la justicia interpersonal (por ejemplo, la equidad) es más importante. La equidad intrapersonal (como la ausencia de envidia) son relevantes solo como criterio secundario. [20]
Equidad versus simplicidad: ¿qué procedimiento es más satisfactorio?
Dividir y elegir (DC) es un procedimiento justo y muy sencillo. Hay procedimientos más sofisticados que tienen mejores garantías de equidad. La cuestión de cuáles eran más satisfactorios se probó en varios experimentos de laboratorio.
1. Dividir y elegir frente a Knaster-Brams-Taylor. Varias parejas de jugadores tuvieron que repartir entre ellos 3 bienes indivisibles (un bolígrafo, un mechero y una taza) y algo de dinero. Se utilizaron tres procedimientos: el DC simple y el Knaster ajustado más complicado (una mejora del ganador ajustado ) y Knaster proporcional . Los autores pidieron a los sujetos que seleccionaran su procedimiento favorito. Luego, les dejaron jugar el procedimiento en dos modos: vinculante (estricto cumplimiento de las reglas del protocolo) y no vinculante (posible renegociación posterior). Compararon el desempeño de los procedimientos en términos de eficiencia, ausencia de envidia, equidad y veracidad. Sus conclusiones son: (a) Los mecanismos sofisticados son ventajosos solo en el caso vinculante; cuando es posible la renegociación, su desempeño cae al nivel de referencia de CD. b) La preferencia por un procedimiento depende no solo de los cálculos de utilidad esperada de los negociadores, sino también de su perfil psicológico: cuanto más "antisocial" es una persona, más probabilidades hay de optar por un procedimiento con mecanismo compensatorio. . Cuanto más reacia al riesgo sea una persona, es más probable que opte por un procedimiento sencillo como el DC. (c) La recompensa final de un participante en un procedimiento depende en gran medida de la implementación. Si los participantes no pueden dividir los bienes según un procedimiento de su propia elección, estarán más ansiosos por maximizar su beneficio. Un horizonte temporal acortado es igualmente perjudicial. [21]
2. Procedimientos estructurados vs. Algoritmos genéticos . Dos parejas de jugadores debían repartirse entre ellos 10 bienes indivisibles. Se utilizó un algoritmo genético para buscar los mejores candidatos de división: de las 1024 divisiones posibles, se mostró a los jugadores un subconjunto de 20 divisiones y se les pidió que calificaran su satisfacción sobre la división candidata en una escala que va de 0 no satisfecho en absoluto) a 1 (totalmente satisfecho). Luego, para cada sujeto, se creó una nueva población de 20 divisiones utilizando un algoritmo genético. Este procedimiento continuó durante 15 iteraciones hasta que se encontró una mejor asignación superviviente. Los resultados se compararon con cinco algoritmos de división demostrablemente justos: Sealed Bid Knaster, Adjusted Winner, Adjusted Knaster, Division by Lottery y Descending Demand. A menudo, las mejores divisiones encontradas por el algoritmo genético se calificaron como más mutuamente satisfactorias que las derivadas de los algoritmos. Dos posibles razones para ello fueron: (a) Fluctuación temporal de preferencias : las valoraciones de los seres humanos cambian desde el momento en que informan sus valoraciones hasta el punto en que ven la asignación final. La mayoría de los procedimientos de división justa ignoran este problema, pero el algoritmo genético lo captura de forma natural. (b) No aditividad de preferencias . La mayoría de los procedimientos de división asumen que las valoraciones son aditivas, pero en realidad no lo son; el algoritmo genético funciona igual de bien con valoraciones no aditivas. [22]
3. Procedimientos simples frente a procedimientos estrictamente justos . 39 pares de jugadores recibieron 6 certificados de regalo indivisibles del mismo valor ($ 10) pero de diferentes proveedores (por ejemplo, Esso, Starbucks, etc.). Antes del procedimiento, a cada participante se le mostraron las 64 asignaciones posibles y se le pidió que calificara la satisfacción y equidad de cada una de ellas entre 0 (mala) y 100 (buena). Luego, se les enseñó siete procedimientos diferentes, con diferentes niveles de garantías de equidad: Alternancia estricta y Alternancia equilibrada (sin garantías), Dividir y elegir (solo sin envidia), Procedimiento de compensación y Procedimiento de precio (sin envidia y eficiencia de Pareto). , Knaster ajustado y Ganador ajustado (sin envidia, eficiencia de Pareto y equidad). Practicaron cada uno de estos contra una computadora. Luego, hicieron una división real contra otro sujeto humano. Después del procedimiento, se les pidió nuevamente que calificaran la satisfacción y equidad del resultado; el objetivo era distinguir la equidad procesal de la equidad distributiva. Los resultados mostraron que: (a) la equidad procesal no tuvo un impacto significativo; la satisfacción estuvo determinada principalmente por la equidad distributiva. (b) los resultados de procedimientos más simples (alternancia estricta, alternancia equilibrada y CC) se consideraron más justos y satisfactorios. Explican este resultado poco intuitivo al mostrar que los humanos se preocupan por la igualdad de objetos , dando a cada agente el mismo número de objetos (aunque esto no implica ningún criterio matemático de equidad). [23]
Eficiencia frente a estrategia: ¿qué procedimiento es más eficiente?
Considere dos agentes que tienen que negociar un trato, por ejemplo, cómo dividir los bienes entre ellos. A menudo, si revelan sinceramente sus preferencias, pueden llegar a un acuerdo en el que todos ganen. Sin embargo, si tergiversan estratégicamente sus preferencias en un intento de ganar, en realidad podrían perder el trato. ¿Qué procedimiento de negociación es más eficaz para lograr buenos acuerdos? En el laboratorio se estudiaron varios procedimientos de negociación.
1. Subasta de oferta sellada : un procedimiento de negociación simple de una sola vez. En el laboratorio, los jugadores con ventajas de información explotaron agresivamente la información asimétrica y tergiversaron drásticamente su verdadera valoración a través de ofertas estratégicas. Esto a menudo resultó en una zona de negociación reducida, acuerdos cancelados y una baja eficiencia económica. En un experimento, se hicieron acuerdos en solo el 52% de todos los ensayos, mientras que el 77% de todos los ensayos tuvieron una zona de negociación positiva. [24]
2. Procedimiento de bonificación : se otorgó un procedimiento que otorga una bonificación a los participantes que hacen un trato. Este bono se calcula de manera que sea óptimo para que los jugadores revelen sus verdaderas preferencias. Los experimentos de laboratorio muestran que esto no ayuda: los sujetos aún elaboran estrategias, aunque es malo para ellos. [25]
3. Ganador ajustado (AW): procedimiento que asigna objetos divisibles para maximizar la utilidad total. En el laboratorio, los sujetos negociaron en parejas sobre dos objetos divisibles. A cada uno de los dos objetos se le asignó un valor aleatorio extraído de una distribución anterior comúnmente conocida. Cada jugador tenía información completa sobre sus propios valores, pero información incompleta sobre los valores de su compañero de negociación. Había tres condiciones de información: (1) Preferencias en competencia: los jugadores saben que las preferencias de su compañero de negociación son similares a las suyas; (2) Preferencias complementarias: los jugadores saben que las preferencias de su compañero de negociación son diametralmente opuestas a las suyas; (3) Preferencias desconocidas (aleatorias): los jugadores no saben qué es lo que sus compañeros de negociación valoran más en relación con sus propias preferencias. En la condición (1), las decisiones bilaterales convergen hacia resultados eficientes, pero solo un tercio están "libres de envidia". En la condición (2), mientras que los jugadores tergiversan dramáticamente su verdadera valoración de los objetos, tanto la eficiencia como la ausencia de envidia se acercan a los niveles máximos. En la condición (3), surge una oferta estratégica pronunciada, pero el resultado es el doble de resultados sin envidia, con mayores niveles de eficiencia (en relación con la condición 1). En todos los casos, el procedimiento estructurado de AW fue bastante exitoso para lograr una solución beneficiosa para todos, aproximadamente 3/2 veces más que la negociación no estructurada. La clave de su éxito es que obliga a los jugadores a salir del "mito de la tarta fija". [26]
4. Algoritmo de resolución de conflictos : Hortala-Vallve y lorente-Saguer describen un mecanismo simple para resolver varios problemas simultáneamente (análogo a Adjusted Winner). Observan que el juego de equilibrio aumenta con el tiempo y el juego sincero disminuye con el tiempo: los agentes manipulan más a menudo cuando conocen las preferencias de sus compañeros. Afortunadamente, las desviaciones del equilibrio no causan mucho daño al bienestar social: el bienestar final está cerca del óptimo teórico. [27]
5. Algoritmos justos para cortar pasteles : Ortega, Kyropoulou y Segal-Halevi [28] probaron algoritmos como Divide and choose , Last diminisher , Even-Paz y Selfridge-Conway entre sujetos de laboratorio. Se sabe que estos procedimientos no son a prueba de estrategias y, de hecho, encontraron que los sujetos a menudo los manipulan. Además, la manipulación era a menudo irracional: los sujetos a menudo usaban estrategias dominadas . A pesar de las manipulaciones, los algoritmos para cortar pasteles sin envidia produjeron resultados con menos envidia y se consideraron más justos.
¿Cómo se desarrolla el comportamiento de compartir en los niños?
En el laboratorio, los niños fueron emparejados con "ricos" y "pobres" y se les pidió que compartieran objetos. Hubo diferencias en la percepción de "pertenencias iniciales" frente a "cosas que hay que compartir": los niños pequeños (hasta 7) no las distinguían mientras que los niños mayores (mayores de 11) sí. [29]
Ver también
- El juego del ultimátum : un juego muy simple en el que un sujeto tiene que elegir entre aceptar una parte injusta o no recibir nada. Se probaron muchas variantes de este juego en el laboratorio. [30] [31]
- El experimento de la máquina moral : un experimento que recopiló millones de decisiones sobre cuestiones morales relacionadas con los vehículos autónomos (por ejemplo, si un vehículo debe matar a alguien, ¿quién debería ser?). [32]
- ¿Qué es justo? [33]
Referencias
- ↑ a b Flood, Merrill M. (1 de octubre de 1958). "Algunos juegos experimentales". Ciencias de la gestión . 5 (1): 5-26. doi : 10.1287 / mnsc.5.1.5 . ISSN 0025-1909 .
- ^ Pratt, John Winsor; Zeckhauser, Richard Jay (1990). "La división justa y eficiente de la familia Winsor Silver". Ciencias de la gestión . 36 (11): 1293–1301. doi : 10.1287 / mnsc.36.11.1293 . ISSN 0025-1909 .
- ^ a b Kurokawa, David; Procaccia, Ariel D .; Shah, Nisarg (15 de junio de 2015). Asignaciones de Leximin en el mundo real . ACM. págs. 345–362. doi : 10.1145 / 2764468.2764490 . ISBN 9781450334105. S2CID 1060279 .
- ^ Brams, Steven J .; Togman, Jeffrey M. (1996). "Camp David: ¿Fue justo el acuerdo?". Manejo de conflictos y ciencia de la paz . 15 (1): 99-112. doi : 10.1177 / 073889429601500105 . ISSN 0738-8942 . S2CID 154854128 .
- ^ Massoud, Tansa George (1 de junio de 2000). "División justa, procedimiento de ganador ajustado (AW) y el conflicto palestino-israelí". Revista de resolución de conflictos . 44 (3): 333–358. doi : 10.1177 / 0022002700044003003 . ISSN 0022-0027 . S2CID 154593488 .
- ^ Denoon, DBH; Brams, SJ (1 de febrero de 1997). "División justa: un nuevo enfoque a la controversia de las islas Spratly". Negociación internacional . 2 (2): 303–329. doi : 10.1163 / 15718069720847997 . ISSN 1571-8069 .
- ^ Goldman, Jonathan; Procaccia, Ariel D. (28 de enero de 2015). "Spliddit: desatando algoritmos de división justa". Intercambios ACM SIGecom . 13 (2): 41–46. doi : 10.1145 / 2728732.2728738 . S2CID 14135593 .
- ^ Gal, Ya'akov (Kobi); Mash, Moshe; Procaccia, Ariel D .; Zick, Yair (21 de julio de 2016). ¿Cuál es la (división de renta) más justa de todas? . ACM. págs. 67–84. doi : 10.1145 / 2940716.2940724 . ISBN 9781450339360. S2CID 53223944 .
- ^ Tijs, Stef H .; Branzei, Rodica (2004). "Casos en cooperación y cortando el pastel". Serie de documentos de trabajo de la SSRN . doi : 10.2139 / ssrn.627424 . ISSN 1556-5068 . S2CID 154934030 . SSRN 627424 .
- ^ Oluwasuji, Olabambo I .; Malik, Obaid; Zhang, Jie; Ramchurn, Sarvapali D. (2018). "Algoritmos para gestionar eventos de caída de carga en países en desarrollo" . Actas de la XVII Conferencia Internacional sobre Agentes Autónomos y Sistemas MultiAgent . AAMAS '18. Richland, SC: Fundación Internacional para Agentes Autónomos y Sistemas Multiagente: 2034–2036.
- ^ Walsh, Toby (2011), "Corte de pastel en línea", Teoría de la decisión algorítmica , Lecture Notes in Computer Science, 6992 , Springer Berlin Heidelberg, págs. 292-305, doi : 10.1007 / 978-3-642-24873-3_22 , ISBN 9783642248726, S2CID 501890
- ^ Shtechman, Itay; Gonen, Rica; Segal-Halevi, Erel (2020-05-05), "Algoritmos de corte de pasteles justos con datos reales del valor de la tierra" , Actas de la 19a Conferencia Internacional sobre Agentes Autónomos y Sistemas de Agentes Múltiples , Richland, SC: Fundación Internacional para Agentes Autónomos y Multiagent Systems, págs. 2005–2007, ISBN 978-1-4503-7518-4, consultado el 4 de febrero de 2021
- ^ Cavallo, Ruggiero (22 de julio de 2012). "Equidad y bienestar a través de la redistribución cuando la utilidad es transferible" . Actas de AAAI 2012 . Aaai'12: 1306-1312.
- ^ Dickerson, John P .; Goldman, Jonathan; Karp, Jeremy; Procaccia, Ariel D .; Sandholm, Tuomas (27 de julio de 2014). "El auge y caída computacional de la equidad" . Actas de AAAI 2014 . Aaai'14: 1405-1411.
- ^ Segal-Halevi, Erel; Aziz, Haris; Hassidim, Avinatan (19 de agosto de 2017). Asignación justa basada en diferencias decrecientes . Actas de IJCAI 2017 . AAAI Press. págs. 1254-1261. doi : 10.24963 / ijcai.2017 / 174 . ISBN 9780999241103. S2CID 2504915 .
- ^ Engelmann, Dirk; Strobel, Martin (1 de agosto de 2004). "Aversión a la desigualdad, eficiencia y preferencias maximin en experimentos de distribución simple". American Economic Review . 94 (4): 857–869. CiteSeerX 10.1.1.310.3267 . doi : 10.1257 / 0002828042002741 . ISSN 0002-8282 .
- ^ Fehr, Ernst; Naef, Michael; Schmidt, Klaus M (1 de noviembre de 2006). "Aversión a la desigualdad, eficiencia y preferencias maximin en experimentos de distribución simple: comentario". American Economic Review . 96 (5): 1912-1917. CiteSeerX 10.1.1.163.1204 . doi : 10.1257 / aer.96.5.1912 . ISSN 0002-8282 .
- ^ Herreiner, Dorothea; Puppe, Clemens (enero de 2007). "Distribución equitativa de bienes indivisibles: evidencia de un estudio de cuestionario" . Universidad Loyola Marimount - Obras de la Facultad de Economía .
- ^ Herreiner DK, Puppe C (noviembre de 2010). "Aversión a la desigualdad y eficiencia con preferencias sociales ordinales y cardinales: un estudio experimental". Revista de organización y comportamiento económico . 76 (2): 238-253. doi : 10.1016 / j.jebo.2010.06.002 .
- ^ Herreiner, Dorothea K .; Puppe, Clemens D. (2007). "Libertad de envidia en problemas experimentales de división justa". Teoría y Decisión . 67 : 65-100. doi : 10.1007 / s11238-007-9069-8 . hdl : 10419/22905 . S2CID 154799897 .
- ^ Schneider, Gerald; Krämer, Ulrike Sabrina (2004). "Las limitaciones de la división justa: una evaluación experimental de tres procedimientos" . La Revista de Resolución de Conflictos . 48 (4): 506–524. doi : 10.1177 / 0022002704266148 . JSTOR 4149806 . S2CID 18162264 .
- ^ Dupuis-Roy, Nicolas; Gosselin, Frédéric (2009). "Una evaluación empírica de los algoritmos de división equitativa" (PDF) . Actas de la reunión anual de la Cognitive Science Society : 2681–2686.
- ^ Dupuis-Roy, Nicolas; Gosselin, Frédéric (2011). "Cuanto más simple, mejor: un nuevo desafío para la teoría de la división justa" (PDF) . Actas de la reunión anual de la Cognitive Science Society (CogSci 2011) : 3229–3234.
- ^ TE Daniel, A. Seale, A. Rapoport (1998). "Juego estratégico y aprendizaje adaptativo en el mecanismo de negociación de ofertas cerradas" (PDF) . Revista de Psicología Matemática . 42 (2-3): 133-166. doi : 10.1006 / jmps.1998.1220 . PMID 9710545 .CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace )
- ^ Parco, James E .; Rapoport, Amnon (1 de noviembre de 2004). "Mejora de la honestidad en la negociación con información incompleta: un estudio experimental del procedimiento de bonificación". Decisión y negociación grupal . 13 (6): 539–562. doi : 10.1007 / s10726-005-3824-4 . ISSN 0926-2644 . S2CID 96468159 .
- ^ Daniel, Terry E .; Parco, James E. (1 de mayo de 2005). "Negociación justa, eficiente y sin envidia: una prueba experimental del mecanismo de ganador ajustado de Brams-Taylor". Decisión y negociación grupal . 14 (3): 241-264. doi : 10.1007 / s10726-005-1245-z . ISSN 0926-2644 . S2CID 153519701 .
- ^ Hortala-Vallve, Rafael; Llorente-Saguer, Aniol (1 de noviembre de 2010). "Un mecanismo sencillo para la resolución de conflictos". Juegos y comportamiento económico . 70 (2): 375–391. CiteSeerX 10.1.1.508.8773 . doi : 10.1016 / j.geb.2010.02.005 . ISSN 0899-8256 . S2CID 18938516 .
- ^ Kyropoulou, Maria; Ortega, Josué; Segal-Halevi, Erel (17 de junio de 2019). "Corte justo de pasteles en la práctica" . Actas de la Conferencia ACM de 2019 sobre economía y computación . CE '19. Phoenix, AZ, EE.UU .: Asociación de Maquinaria de Computación: 547–548. doi : 10.1145 / 3328526.3329592 . ISBN 978-1-4503-6792-9. S2CID 53041563 .
- ^ Moessinger, Pierre (1975). "Estudio evolutivo de la división equitativa y la propiedad". Revista europea de psicología social . 5 (3): 385–394. doi : 10.1002 / ejsp.2420050310 . ISSN 0046-2772 .
- ^ Güth, Werner; Schmittberger, Rolf; Schwarze, Bernd (1 de diciembre de 1982). "Un análisis experimental de la negociación de ultimátum" (PDF) . Revista de organización y comportamiento económico . 3 (4): 367–388. doi : 10.1016 / 0167-2681 (82) 90011-7 . ISSN 0167-2681 .
- ^ Gabay, Anthony S .; Radua, Joaquim; Kempton, Matthew J .; Mehta, Mitul A. (1 de noviembre de 2014). "El juego del ultimátum y el cerebro: un metaanálisis de estudios de neuroimagen" . Revisiones de neurociencia y bioconducta . 47 : 549–558. doi : 10.1016 / j.neubiorev.2014.10.014 . ISSN 0149-7634 . PMID 25454357 .
- ^ Awad, Edmond; Dsouza, Sohan; Kim, Richard; Schulz, Jonathan; Henrich, Joseph; Shariff, Azim; Bonnefon, Jean-François; Rahwan, Iyad (24 de octubre de 2018). "El experimento de la máquina moral". Naturaleza . 563 (7729): 59–64. Código bibliográfico : 2018Natur.563 ... 59A . doi : 10.1038 / s41586-018-0637-6 . hdl : 10871/39187 . ISSN 0028-0836 . PMID 30356211 . S2CID 53029241 .
- ^ Dickinson, David L .; Tiefenthaler, Jill (2002). "¿Qué es justo? Evidencia experimental" . Revista Económica del Sur . 69 (2): 414–428. doi : 10.2307 / 1061680 . JSTOR 1061680 .