Social learning, diversity and polarization

Abstract

Esta tese é composta por dois ensaios sobre aprendizagem social, um ramo da teoria econômica. Ambos consideram agentes que precisam escolher, em cada período, uma entre duas ações com resultados desconhecidos. Eles também observam o que um outro agente (escolhido de forma aleatória) decidiu fazer. Nesse modelo, os agentes aprendem o quão boa é uma ação através de suas próprias experiências e pelas observações que fazem dos outros. No primeiro capítulo, nós estudamos a importância da diversidade em um ambiente social. Mostramos que a sociedade asintoticamente aprende o efeito de cada ação quando os agentes são heterogêneos. Isso não acontece em geral quando os agentes são homogêneos, já que eles eventualmente optam pela mesma ação (possivelmente a pior) e, portanto, observar o que outros escolhem é mais fraco para ajudar a distinguir entre estados da natureza no longo prazo. No segundo capítulo, nosso objetivo é mostrar que aprendizagem social pode contribuir para polarização de crenças. Se a observação sobre os outros é viesada, os agentes podem acreditar que a proporção de pessoas escolhendo cada opção é diferente daquela verdadeira. Atualmente, esse tipo de ambiente é provável de ocorrer por causa de algoritmos de mídias sociais que selecionam o que os usuários observam. Se os agentes não são conscientes disso, nós mostramos em nosso modelo que a sociedade pode ficar divididas em dois grupos de pessoas, cada um fazendo uma escolha diferente e achando que a outra opção é muito pior do que realmente é.

This thesis consists of two essays on social learning, a branch from the economic theory field. Both consider agents who need to choose, in each period, one between two actions with unknown expected payoffs. They also observe what another (randomly chosen) agent decided to do. In this model, agents learn how good is each action through their own experience and their observations of others. In the first chapter, we study the importance of diversity in a social environment. We show that society asymptotically learns the true effect of each action with heterogeneous agents. This does not happen in general when agents are homogeneous, since they eventually opt for the same action (possibly the worst one) and, thus, observing what others choose is weaker to help distinguish between states of the world in the long run. In the second chapter, our goal is to show that social learning may contribute to polarization of beliefs. If the observation of others are biased, agents will misperceive the true proportion of people choosing each option. Nowadays, this kind of environment is likely to happen because of social media’s algorithms that select what users observe. We show that, if agents are not fully aware of this, society may be split in two groups of people, each making a different choice and believing that the other option is much worse than it really is.