Anticipation and Prediction in Social Interactions

In dieser Arbeit erforsche ich soziale Antizipation aus vier Perspektiven, von denen jede eine andere Frage adressiert. Gemeinsam betrachtet, decken sie die drei Ebenen der Untersuchung eines Systems nach Marr ab. In einem verhaltensbiologischen Experiment mit lebenden Guppies, in dem wir versuchten, unter Nutzung eines „Fischroboters“ soziale Antizipation bei den Fischen hervorzurufen, bestätigten wir frühere Befunde zur Attraktivität einer Fisch-gleichen Roboterattrappe. Um zu prüfen ob es möglich ist, Antizipation post-hoc in reinen Beobachtungsdaten der Bewegungen von Fischpaaren nachzuweisen, führten wir eine Reihe von mathematischen Modellierungs- und Hyperparameter-Evolutions-Experimenten durch. Wir konnten Antizipation in einigen der Fischpaare ermitteln und in Folgeexperimenten bestätigen. Eine Simulation humanoider Roboterpaare, deren Motivation nicht-sozial war und ausschließlich darin bestand, die jeweils eigene Propriozeption vorhersagbarer zu machen, führte zu spontaner sozialer Koordination. Diese half allerdings kurzfristig nicht dabei, die propriozeptiven Vorhersagen zu verbessern. Abschließend konnte eine Studie mit clone-structured cognitive graphs (einer Variante der Hidden Markov Models) zeigen, dass diese Art von Modell sich sowohl durch ihre Interpretierbarkeit, Generativität, als auch durch ihre Effizienz und Genauigkeit als analytisches Werkzeug für die Erforschung sozialer Interaktionen in Fisch-Bewegungsdaten eignet.