Teoría De Juegos

Elecciones e índice (supernaíf) de Shapley

Aprovechando que el paquete GameTheoryAllocation ha emergido de mi FIFO de pendientes a los pocos días de conocerse los resultados de las [adjetivo superlativizado omitidísimo] elecciones generales, voy a calcular de la manera más naíf que se me ocurre el índice de Shapley de los distintos partidos. Que es:

Al menos, de acuerdo con el siguiente código:

library(GameTheoryAllocation)

partidos <- c(123, 66, 57, 35, 24, 15, 7, 7,
              6, 4, 2, 2, 1, 1)
names(partidos) <- c("psoe", "pp", "cs", "iu",
                      "vox", "erc", "epc", "ciu",
                      "pnv", "hb", "cc", "na",
                      "compr", "prc")

coaliciones <- coalitions(length(partidos))
tmp <- coaliciones$Binary

profit <- tmp %*% partidos
profit <- 1 * (profit > 175)

res <- Shapley_value(profit, game = "profit")

res <- as.vector(res)
names(res) <- names(partidos)
res <- rev(res)

dotchart(res, labels = names(res),
          main = "naive shapley index \n elecciones 2019")

Lo del índice de Shapley, de ignorarlo, lo tendréis que consultar por vuestra cuenta. Al menos, para saber por qué no debería usarse tan frecuentemente (en problemas de atribución, entre otros).

¿Cuántas veces ha caído el PSOE en el lado malo de la lógica de la teoría de juegos?

Leo a Tyler Cower escribir cómo los republicanos [de EE.UU.] han caído en el lado malo de la lógica de la teoría de juegos dos veces.

Y me pregunto: ¿cuántas veces ha caído el PSOE en el lado malo de la lógica de la teoría de juegos?

Diría que unas cuantas. Pero no sé de la materia, por lo que, si abro la boca, pueden cerrármela a gorrazos. No obstante, quienes saben de la materia, o no han escrito al respecto y con esa perspectiva o lo han hecho y no me he enterado. Una pena.