Kognitive Modellierung

In meiner Bachelorarbeit modellierte ich soziale Kognition in einem Public-Goods-Game. Ziel war es, kooperatives Gruppenverhalten transparent zu simulieren und datenarme, psychologisch fundierte Prognosen für realistische ökonomische Szenarien zu ermöglichen.

Dafür entwickelte ich eine Multi-Agenten-Simulation mit pyactr. Heterogene Agenten entschieden ihre Beiträge über eine soziale Normnutzenfunktion, die mentale Modelle von Reputation, Konsistenz und Konsens einbezog.

Ich variierte Multiplikatoren, Gruppengrößen und Bestrafungsmechanismen, erzeugte synthetische Datensätze und verglich die Ergebnisse mit empirischen Laborstudien. Die Arbeit zeigt, wie psychologisch verankerte Mikroprozesse realistische Makromuster in Gruppen erzeugen können.

Technologien: Python, ACT-R, pyactr, Multi-Agenten-Simulation