Gruppe hoch fünf

Untersuchungen haben ergeben, dass eine Überbewertung des wahren Niveaus der Zusammenarbeit in einer Gesellschaft das kooperative Verhalten insgesamt erhöhen kann.

Erinnern Sie sich an Napster? Das Ende der 1990er und Anfang der 2000er Jahre populäre Peer-to-Peer-Filesharing-Unternehmen war darauf angewiesen, dass Benutzer ihre Musikdateien teilen. Um die Zusammenarbeit zu fördern, könnte eine solche Software „ihre Benutzer irreführen“, sagt Bryce Morsky, Postdoktorand an der University of Pennsylvania.

Einige Anbieter von Filesharing-Software behaupteten fälschlicherweise, dass alle ihre Benutzer Daten teilen. Oder sie zeigten die durchschnittliche Anzahl der pro Benutzer freigegebenen Dateien an und verbargen die Tatsache, dass einige Benutzer viel freigegeben haben und viele andere nicht. Verwandte Online-Foren förderten die Idee, dass das Teilen sowohl ethisch als auch die Norm sei. Diese Taktiken waren effektiv, um Benutzer zum Teilen zu bewegen, da sie die angeborenen menschlichen sozialen Normen von Fairness.

Das brachte Morsky zum Nachdenken. „In der Literatur zur Zusammenarbeit ist es üblich, dass man Gegenseitigkeit braucht, um zu erhalten Zusammenarbeit, und Sie müssen den Ruf der Personen kennen, mit denen Sie interagieren“, sagt er. „Aber die Napster-Benutzer waren anonym, und daher hätte es weit verbreiteten 'Betrug' geben sollen – Leute nahmen Dateien an, ohne sie zu teilen – und dennoch kam es zu Kooperationen. Offensichtlich hat es für Napster funktioniert, den Grad des Betrugs zu verschleiern, aber stimmt das allgemeiner und ist es nachhaltig?“

In einem neuen Artikel in der Zeitschrift Evolutionäre Humanwissenschaften, Morsky und Erol Akçay, ein außerordentlicher Professor am Fachbereich Biologie, betrachteten dieses Szenario: Könnte sich eine kooperative Gemeinschaft bilden und stabilisieren, wenn das Verhalten der Gemeinschaft maskiert würde? Und würden sich die Dinge ändern, wenn das wahre Verhalten der Community-Mitglieder schließlich enthüllt würde?


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Anhand eines mathematischen Modells zur Simulation des Aufbaus und Erhalts einer Gemeinschaft zeigen ihre Ergebnisse wie im Beispiel von Napster, dass ein gewisses Maß an Täuschung oder Verschleierung die Bildung einer kooperativen Gemeinschaft nicht behindert, sondern sogar fördern kann.

Die Modellierung der Forscher stützte sich auf die immer wieder bestätigte Annahme, dass der Mensch bedingt kooperativ ist. „Sie werden zusammenarbeiten, wenn andere kooperieren“, sagt Akçay.

Aber die Schwelle, wann jemand mit der Zusammenarbeit beginnt, ist von Individuum zu Individuum unterschiedlich. Einige Leute werden kooperieren, selbst wenn es sonst niemand tut, während andere von der Gemeinschaft verlangen, dass sie kooperieren, bevor sie es auch tun. Abhängig von der Anzahl der Personen mit unterschiedlichen Kooperationsschwellen kann eine Gemeinschaft entweder sehr hohe oder sehr niedrige Kooperationsraten aufweisen. „Unser Ziel war es herauszufinden, wie Verschleierung als Katalysator wirken kann, um uns zu einer sehr kooperativen Gemeinschaft zu führen?“ sagt Morsky.

Um dies zu modellieren, stellten sich die Forscher eine theoretische Gemeinschaft vor, in der sich Individuen in einem „naiven“ Zustand zusammenschließen und glauben, dass alle anderen in der Gemeinschaft kooperieren. Infolgedessen beginnen auch die meisten von ihnen zu kooperieren.

Irgendwann werden die ehemals naiven Individuen jedoch klug und lernen die wahre Geschwindigkeit der Zusammenarbeit in der Gemeinschaft kennen. Abhängig von ihrer Schwelle zur bedingten Kooperation können sie weiterhin kooperieren, betrügen oder entmutigt werden und die Gemeinschaft verlassen.

Als die Forscher im Modell die Lernrate verringerten – oder die wahre Kooperationsrate in der Gruppe länger geheim hielten – stellten sie fest, dass die Kooperationsrate hoch wurde und versierte Personen die Population schnell verließen. „Und weil diese versierten Personen nicht so bereitwillig kooperieren, bleiben nur die Personen übrig, die kooperieren, sodass die durchschnittliche Kooperationsrate sehr hoch wird“, sagt Akçay.

Auch kooperatives Verhalten könnte sich durchsetzen, sofern ein stetiger Zustrom naiver Individuen in die Population eintritt.

Akçay und Morsky stellen fest, dass sich ihre Ergebnisse von früheren Forschungsarbeiten zur Zusammenarbeit abheben.

„Wenn wir und andere darüber nachdenken, wie man die Zusammenarbeit aufrechterhält, dachte man normalerweise, dass es wichtig ist, Betrüger zu bestrafen und dies öffentlich zu machen, um andere zur Zusammenarbeit zu ermutigen“, sagt Morsky. „Aber unsere Studie legt nahe, dass eine Nebenwirkung der öffentlichen Bestrafung darin besteht, dass sie zeigt, wie viel oder wie wenig Menschen kooperieren, sodass bedingte Kooperationspartner möglicherweise aufhören zu kooperieren. Vielleicht ist es besser, die Betrüger zu verstecken.“

Um die bedingte Kooperation weiter zu erforschen, hoffen die Forscher, Experimente mit menschlichen Teilnehmern sowie weitere Modellierungen folgen zu können, um die Wendepunkte dafür aufzudecken, dass eine Gruppe entweder kooperiert oder nicht, und wie Interventionen diese Wendepunkte ändern könnten.

„Man kann sehen, wie bedingte Kooperation zum Beispiel das Verhalten während dieser Pandemie beeinflusst“, sagt Akçay. „Wenn Sie der Meinung sind, dass viele Menschen vorsichtig sind (z. B. das Tragen von Masken und soziale Distanzierung), können Sie das genauso gut tun, aber wenn die Erwartung besteht, dass nicht viele Menschen vorsichtig sind, können Sie dies nicht tun. Das Tragen von Masken ist leicht zu beobachten, aber andere Verhaltensweisen sind schwieriger, und das beeinflusst, wie sich die Dynamik dieser Verhaltensweisen entfalten könnte.

„Das ist ein Problem, das der Mensch immer wieder lösen musste“, sagt er. „Damit sich eine Gesellschaft lohnt, braucht es ein gewisses Maß an Kooperation.“

Die Finanzierung der Arbeit kam von der University of Pennsylvania.

Quelle: Penn

Die Post Ein bisschen Unehrlichkeit kann eine Zusammenarbeit ermöglichen erschien zuerst auf Zukunft.

Über den Autor

Katherine Unger Baillie, University of Pennsylvania

Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Futurity