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Neues Modell zu kooperativem Verhalten

08.06.2012 - (idw) Max-Planck-Gesellschaft zur Förderung der Wissenschaften e.V.

Kooperation benötigt sowohl wiederholte Aufeinandertreffen als auch gleichgesinnte Nachbarn Die Evolution ist per Definition gnadenlos, sie wählt nach Erfolg aus und merzt Schwächen konsequent aus. Da scheint es nur natürlich, das die Evolution nur Gene bevorzugt, die sich selbst helfen und nicht anderen. Dennoch zeigen viele Arten, insbesondere auch der Mensch, kooperatives Verhalten. Wissenschaftler erklären diesen Widerspruch entweder mit direkter Reziprozität oder einer strukturierten Population. Wissenschaftler des Max-Planck-Instituts für Evolutionsbiologie in Plön, der Harvard Universität und der Universität von Amsterdam haben ein neues Modell entwickelt, dass die beiden Erklärungen kombiniert. Beide Parameter sind demnach von essenzieller Bedeutung für die Entwicklung von kooperativem Verhalten. In menschlichen Gesellschaften verhalten sich Menschen dann am kooperativsten, wenn sie mehrfach aufeinander treffen und die Bevölkerung so strukturiert ist, dass Kooperationswillige häufiger auf ihresgleichen treffen.

Wissenschaftler untersuchen die Entstehung von kooperativem Verhalten mit Hilfe des Gefangenendilemmas. Dieses Spiel geht von zwei Arten von Spielern aus: Kooperatoren, die Kosten auf sich nehmen um anderen zu helfen und Egoisten, die Kosten vermeiden und dafür kooperative Individuen ausnutzen. In der Gesamtheit ginge es allen besser, wenn jeder kooperieren würde, aber aus Sicht des Individuums ist Egoismus gewinnbringender. Nach den Prinzipien der Evolution müssten sich also die Egoisten gegenüber den kooperativen Individuen durchsetzen.

In Populationen, in denen kooperative Individuen bevorzugt aufeinander treffen und Egoisten auf Egoisten (strukturierte Population), kann Kooperation bisherigen Modellen zufolge jedoch trotzdem entstehen. Auch wenn diese Aufeinandertreffen wiederholt stattfinden (direkte Reziprozität), kann sich Kooperation behaupten. Denn wer damit rechnen muss, dass er sich mit seinem Gegenüber auch in Zukunft auseinandersetzen muss, verhält sich eher kooperativ, als wenn er weiß, dass er ihm nie wieder begegnen wird. Diese beiden Erklärungen wurden in den bisherigen Modellen immer getrennt voneinander untersucht.

Mit Hilfe von Computersimulationen und mathematischen Modellen hat die Gruppe von Wissenschaftlern um Julian Garcia vom Max-Planck-Institut für Evolutionsbiologie ein neues Modell entwickelt, das erstmals beide Ansätze verbindet. Die Forscher fanden heraus, dass wiederholte Aufeinandertreffen allein nicht genügen, um ein hohes Maß an Kooperation zu erhalten, sondern dass dafür auch strukturierte Populationen notwendig sind. Etwas überraschend ergab sich zudem, dass wenn die Bevölkerungsstruktur Kooperation zwischen Individuen sehr wahrscheinlich macht zu viel Gegenseitigkeit sich negativ auf kooperatives Verhalten auswirken kann. Der Grund dafür ist, dass Gegenseitigkeit Egoisten vor anderen Egoisten in der gleichen Art und Weise schützen kann wie kooperatives Verhalten vor diesen geschützt wird.

Ohne Bevölkerungsstrukturen und nur auf Wiederholung basierend würde Kooperation instabil, erklärt Garcia die Ergebnisse. Das gilt besonders für menschliche Gesellschaften in denen kooperative Individuen etwas häufiger immer wieder aufeinandertreffen. Menschliche Kooperation braucht also ein klein wenig Struktur und viel Wiederholung, sagt Garcia.

Originalveröffentlichung:
Matthijs van Veelena,Julián Garcíac,David G. Randa and Martin A. Nowaka
Direct reciprocity in structured populations
Proceedings of the National Academy of Sciences, Online-Vorabveröffentlichung, 4. Juni 4 2012, doi: 10.1073/pnas.1206694109


Ansprechpartner:
Dr. Kerstin Mehnert
Max-Planck-Institut für Evolutionsbiologie
Telefon: +49 4522 763-233
Fax: +49 4522 763-310
Email: mehnert@­evolbio.mpg.de

Dr. Julian Garcia
Max-Planck-Institut für Evolutionsbiologie
Telefon: +49 4522 763-224
Email: garcia@­evolbio.mpg.de jQuery(document).ready(function($) { $("fb_share").attr("share_url") = encodeURIComponent(window.location); });

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