A comprehensive human-agent negotiation framework: Preferences, emotion & interaction

Günümüzün giderek daha birbirine bağlı dünyasında, insan-etmen müzakereleri, paydaşların ortak kararlar alması gerektiğinde sosyal olarak faydalı anlaşmalara ulaşmada önemli bir rol oynamaktadır. Hem insan müzakerecilerin tercihlerini hem de tutumlarını anlama yeteneğine sahip akıllı etmenlerin geliştirilmesi, etkili insan-etmen etkileşimleri için önemli bir önkoşuldur. Bir insanın duygusal durumunu anlama ve bir etmenin duygusal durumunu ifade etme yeteneği, müzakere sonucunu önemli ölçüde etkileyebilir. Bu tez, insan-etmen müzakeresi alanını devrim niteliğinde değiştiren iki önemli unsur olan Duygusal Farkındalıklı Müzakere Stratejisi ve Çatışma Temelli Rakip Modelleme (ÇTRM) öğelerini entegre eden kapsamlı bir çerçeve sunar. Bu yeni yaklaşımları birleştiren çerçeve müzakere başarısını artırır ve etmenler ile insan müzakereciler arasındaki işbirliğini teşvik eder, nihayetinde karşılıklı fayda içeren anlaşmalara yol açar. Tez, araştırma bağlamını ve motivasyonunu oluşturarak, işbirliğine dayalı karar vermenin karmaşık zorlukları ele almak için kaçınılmaz olduğu bir dünyada, insan-etmen müzakeresinin artan önemini vurgular. İnsan tercihlerini ve davranışlarını doğru bir şekilde yorumlamak için gelişmiş etmenlere olan ihtiyacı belirtir ve ortak çıkarlara hizmet eden kabul edilebilir çözümleri mümkün kılar. Geleneksel yaklaşımların rakip tekliflerine ve kalan süreye yüksek ölçüde bağlı olduğunu gösterir. Ayrıca, insan-etmen müzakeresinde duygusal farkındalık ve rakip modelleme stratejilerinin kritik rolünü keşfeder. Mevcut araştırmanın sentezi, önerilen kapsamlı çerçevenin geliştirilmesi için temel oluşturur. Duygusal farkındalık, önerilen müzakere stratejisinde merkezi bir rol oynar. Çözümleyici Etmen (Solver Agent), Hibrit Etmen Teklif Stratejisi'nin duygusal farkındalığa sahip olarak geliştirilmiş bir versiyonudur. Çözümleyici Etmen, müzakere sırasında rakibin duygusal durumunu dikkate alır, bu da daha yüksek sosyal fayda puanlarına ve daha kısa anlaşma sürelerine yol açar. Duygusal farkındalığın, özellikle insan-etmen ortamlarında müzakere sonuçları üzerindeki derin etkisini vurgulayan deneysel bir çalışma yapılmıştır. ÇTRM, sınırlı etkileşim deneyimi içerisinden maksimum bilgiye verimli bir şekilde ulaşır ve özellikle insan-etmen ve otomatik müzakere senaryolarında geleneksel yaklaşımlardan daha başarılı bir tahmin performansı gösterir. Deneysel analizler, ÇTRM'nin müzakerede insan davranışı ve tercihlerini modelleme konusunda üstün olduğunu doğrulamıştır. Sonuç olarak, bu tezde sunulan kapsamlı insan-etmen müzakere çerçevesi, alandaki önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Çatışma Temelli Rakip Modelleme ile duygusal farkındalığı sorunsuz bir şekilde birleştiren çerçeve akıllı etmenlerin insan tercihlerini ve davranışlarını daha doğru bir şekilde anlamalarına yardımcı olur, işbirliği yapmalarını kolaylaştırır ve karşılıklı faydayı önceleyen anlaşmalara ulaşır. Bu çerçevenin insan-etmen ve otomatik müzakere ortamlarında etkili olması, müzakere etmenlerinin insan müzakerecilerle yetkin bir şekilde etkileşimde bulunabilme, anlayışı teşvik etme ve müzakere sonuçlarını optimize etme konusundaki potansiyelini vurgular. İnsan-etmen müzakerelerinin geleceği, akıllı etmenlerin, ortak çıkarları içeren kabul edilebilir çözümler aracılığıyla sosyal faydayı teşvik eden ve pozitif değişikliği destekleyen yetenekli ortaklar olarak hizmet etmesinde yatar. Bu tez, bu vizyonu gerçekleştirmeye yönelik değerli görüşler sunar ve insan-etmen etkileşimi alanında önemli bir adım olarak kayda geçer.