オンラインゲーム実験における機械学習を用いた解釈可能な早期警告

要旨: 物理学に起源をもち、後に生態学などの他分野にも応用された臨界転移の理論は、いくつかの制度的変化が統計的な早期警告信号に先行することを示唆しています。Reddit の r/place 実験は、大規模なソーシャルゲームであり、臨界転移を経験する数千のサブシステム全体にわたってこれらの信号を一貫して検証するユニークな機会を提供します。r/place では、何百万人ものユーザーが協力して ''compositions''、すなわちピクセルアートの描画を作成し、一方の構成が急速に別の構成を置換する時に転換が生じます。機械学習ベースの早期警告システムを開発し、勾配ブースティング決定木を用いた記憶保持機能を備え、複数の系統特有の時系列データの予測力を組み合わせます。私たちの方法は、標準的な早期警告指標を大幅に上回ります。2022年の r/place データで学習したこのアルゴリズムは、20分以内に発生する転換の半数を検出し、偽陽性率はわずか3.6％です。その性能は、2023年の r/place イベントで検証しても堅牢であり、異なる文脈にわたる一般化可能性を示しています。予測を解釈するために SHapley Additive exPlanations (SHAP) を用い、警告の背後にある推進因子を調査します。これらは他の複雑なシステム、特にオンラインのソーシャルシステムに関連する可能性があります。転換に先行するパターンの相互作用、例えば臨界的な鈍化や加速、革新や協調の欠如、乱れた歴史、そして画像の複雑さの欠如を明らかにします。これらの発見は、社会-生態系システムにおける機械学習指標がレジーム転換を予測し、そのダイナミクスを理解する可能性を示しています。