Negoziazioni modello
Oggigiorno i computer assistono spesso gli esseri umani durante le attività commerciali e altri tipi di negoziazioni oppure conducono le negoziazioni in modo autonomo, talvolta anche contro altri computer. Tuttavia, in tale scenario, è stata riservata troppa poca attenzione agli elementi progettuali relativi ai computer che conducono negoziazioni con le persone. Il progetto IEPHCN (Information exchange policies for human-computer negotiation), finanziato dall’UE, si è prefissato l’obiettivo di sviluppare strategie computazionali appropriate nel tentativo di modellare le negoziazioni uomo-computer e di attuare nuovi metodi per la creazione di sistemi in grado di condurre tali attività in modo efficace. Altri aspetti della ricerca sono stati incentrati sulla modellazione delle considerazioni culturali, delle tattiche negoziali, degli indicatori di affidabilità e del comportamento in termini di coinvolgimento. Il progetto, della durata di quattro anni, si è concluso nel mese di settembre 2014. Gli obiettivi dell’iniziativa sono stati raggiunti attraverso una serie di modelli per la cui creazione è stato adottato un ragionamento basato sulla teoria dei giochi, su modelli decisionali teorici e sull’apprendimento automatico. I ricercatori hanno creato scenari di studio del comportamento delle persone, che hanno condotto a tre importanti risultati. In primo luogo, il gruppo di lavoro ha progettato nuovi scenari di studio dell’argomentazione e della negoziazione incentrati su tre tipi di giochi basati sulla rivelazione delle informazioni, sulle procedure di appalto e sulla stipula di contratti, in cui i giocatori avevano l’obiettivo di concludere accordi. Un secondo risultato consisteva nella costruzione di modelli decisionali e di scambio di informazioni per gli scenari di negoziazione strategica computer-uomo. Infine, tutti i modelli degli agenti sono stati valutati attraverso l’adozione di metodi culturalmente trasversali, incentrati sull’utilizzo di centinaia di soggetti diversi provenienti da Cina, Israele e Stati Uniti. I ricercatori sono giunti alla conclusione che, in media, l’agente del computer basato su regole era in grado di condurre negoziazioni con lo stesso livello di efficacia dei soggetti provenienti da tutti i paesi analizzati. L’agente ha registrato prestazioni superiori solo negli Stati Uniti, mentre in Libano si è assistito alla situazione inversa. I modelli basati sull’apprendimento hanno registrato prestazioni migliori rispetto ai soggetti provenienti dai tre paesi, dando anche prova di un elevato livello di adattabilità. Quanto al gioco sui contratti, il computer che fungeva da cliente è stato in grado di raggiungere risultati migliori rispetto alle persone che svolgevano lo stesso ruolo nei tre paesi oggetto di studio. I cinesi hanno superato le prestazioni degli agenti dei provider. I risultati del gioco relativo alla corruzione hanno consentito di individuare una corrispondenza con un indice di corruzione percepito: tale valore risultava particolarmente elevato in Cina, medio negli Stati Uniti e leggermente inferiore in Israele. I risultati generali del progetto IEPHCN hanno consentito di approfondire le conoscenze relative ai processi decisionali strategici uomo-computer. I modelli creati nell’ambito dell’iniziativa sono stati talvolta in grado di ottenere prestazioni migliori rispetto a quelle delle persone, facilitandone altresì i processi decisionali.
Parole chiave
Negoziazione, software per le negoziazioni, teoria dei giochi, scambio di informazioni, negoziazione uomo-computer
