Modellierte Verhandlungen zwischen Mensch und Computer
Computer stehen heute oft den Menschen in geschäftlichen Dingen und anderen Verhandlungen zur Seite, oder führen die Verhandlungen gleich selbst, manchmal sogar gegen andere Computer. Bislang widmete man jedoch der Gestaltung von Elementen für Computer, die mit Menschen verhandeln, nur wenig Aufmerksamkeit. Das EU-finanzierte Projekt IEPHCN (Information exchange policies for human-computer negotiation) zielte darauf ab, geeignete Rechenstrategien zu entwickeln. Die Absicht bestand darin, Mensch-Computer-Verhandlungen zu modellieren und Wege zur Schaffung von Systemen abzuleiten, die in der Lage sind, erfolgreiche Verhandlungen zu führen. Weitere Forschungsaspekte betrafen die Modellierung kultureller Erwägungen, von Verhandlungstaktiken, Vertrauenswürdigkeitsindikatoren und des Verhaltens hinsichtlich Engagement. Das Vierjahresprojekt endete im September 2014. Die Ziele wurden über eine Reihe von Modellen erfüllt, die mittels spieltheoretischer Überlegungen, entscheidungstheoretischer Modelle und maschinellen Lernens geschaffen wurden. Die Forscher erzeugten Umgebungen, anhand von denen das Verhalten der Menschen untersucht werden konnte, was zu drei Hauptresultaten hinführte. Erstens konzipierte das Team neuartige Umgebungen zur Untersuchung von Argumentation und Verhandlung. Die Umgebungen beinhalteten drei Typen von Spiel. Dazu zählten Informationsoffenbarung, Auftragsvorgaben und ein Vertragsspiel, bei dem die Spieler eine Einigung zu erzielen hatten. Zweites Resultat war der Aufbau von Entscheidungsfindungs- und Informationsaustauschmodellen für strategische Computer-Mensch-Verhandlungsszenarien. Zu guter Letzt wurden sämtliche Agenten-Designs kulturübergreifend ausgewertet, woran hunderte Versuchspersonen verschiedener Typen aus China, Israel und den Vereinigten Staaten teilnahmen. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass der regelgestützt arbeitende Computeragent im Durchschnitt ebenso wie die Menschen aus allen Testländern zu Verhandlungen in der Lage war. Nur in den Vereinigten Staaten übertrumpfte der Agent die Menschen, während im Libanon die Menschen besser abschnitten. Auf Lernen gestützte Modelle übertrafen die Menschen aus allen drei Ländern, und sie bewiesen außerdem Anpassungsfähigkeit. In Hinsicht auf das Vertragsspiel übertraf der als Kunde auftretende Computer die die gleiche Rolle spielenden Menschen aus sämtlichen Ländern. Die Chinesen übertrafen allerdings die Anbieter-Agenten. Resultate des Korruptionsspiels entsprachen einem wahrgenommenen Korruptionsindex, der deutlich höher in China, in den Vereinigten Staaten mittel und in Israel etwas niedriger ausfiel. Die allgemeinen Ergebnisse des IEPHCN-Projekts mündeten in einem neuen Verständnis der strategischen Mensch-Computer-Entscheidungsfindung. Die daraus resultierenden Systemdesigns übertrafen zuweilen die Menschen, erleichterten aber auch deren Entscheidungsfindung.
Schlüsselbegriffe
Negotiation, Verhandlung, Verhandlungssoftware, Negotiationssoftware, Spieltheorie, Informationsaustausch, Mensch-Computer-Negotiation
