Bu Reklamı Kapat
Bu Reklamı Kapat

Oyun Teorisi - 2: ''En İyi Cevap'' Konsepti ve Nash Dengesi

Oyun Teorisi - 2: ''En İyi Cevap'' Konsepti ve Nash Dengesi Know Your Meme
14 dakika
38,041
  • Oyun Teorisi
Evrim Ağacı Akademi: Oyun Teorisi Yazı Dizisi

Bu yazı, Oyun Teorisi yazı dizisinin 2. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Oyun Teorisi - 1: Oyunlar ve Oyunların Modellenmesi" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al

Oyun Teorisi yazı dizimizin ikinci kısmında, yavaş yavaş oyunları ve oyuncuların davranışlarını analiz etmeye başlayacağız. Bu kısım, Oyun Teorisi’nin temel kavramlarını okurlarla tanıştıracağı için, büyük öneme sahiptir. Bu yüzden önerimiz, okurlarımızın bu yazımızı büyük bir dikkatle okumaları, tamamen anlayana kadar tekrar tekrar üstünden geçmeleri, ve akıllarına takılan her türlü soruyu bizlere iletmekten çekinmemeleri yönündedir.

Giriş

Sizce, oynayan bir oyuncu olarak değil, ama dışarıdan bir göz olarak bir oyunu analiz ederken neye bakmamız gerekiyor?

Bu Reklamı Kapat

Dışarıdan bir gözün ilgileneceği birinci nokta, oyunun sonucu olacaktır, yani oyuncuların seçecekleri aksiyonların bizi nereye götüreceği. Bunun için, tabii ki de, oyuncuların hangi aksiyonları seçecekleri konusunda bir fikir sahibi olmamız lazım.

Ama oyuncuların seçecekleri aksiyonlar mutlak mıdır? Bir oyun üzerine yapacağımız bir analizi, aynı oyunun her oynanışına genelleyebilir miyiz? Oyunlara, evrensel bir “çözüm” bulabilir miyiz?

Bu Reklamı Kapat

Bu, çözümden anladığımız şeye göre değişir. Ancak cevap: Evet. Gelin bakalım.

Keynes Güzellik Yarışması

Popüler bir örnek olarak, İngiliz iktisatçı John Maynard Keynes (1883 – 1946) tarafından ortaya atılan Keynes Güzellik Yarışması’nı inceleyelim.

Bu yarışmada, bir gazete, okurlarından yüz farklı insanın yüzü arasından en güzelini seçmelerini istiyor. En çok beğenilen yüzü seçenler ise ödüllendiriliyor.

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Birkaç dakikalığına dışarıdan bir göz olmayı bırakıp bu yarışmaya katılacak bir okur gibi düşünelim. Şüphesiz, gazetenin sizden istediği, kendi güzellik algınıza göre en beğendiğiniz yüzü belirtmenizdir. Ancak bu, gerçekten kazanmak istiyorsanız iyi bir strateji midir? Tabii ki hayır! İnsanların güzellik algısı büyük farklılıklar gösterebilir, ve sizin algınız toplumda -ya da spesifik olarak o gazetenin okur kitlesi içinde- hakim olan güzellik algısından çok farklı olabilir.

O zaman, ne yapmanız gerektiği açıktır: Gözlemlerinize, tahminlerinize dayanarak yarışmaya katılan insanların en çok beğeneceği yüz hakkında bir öngörüde bulunmak ve ona oy vermek, kazanma şansınızı artıracaktır.

Şimdi, bu yarışmanın daha somut, daha rahat analiz edilebilir bir çeşidine bakalım. Bu sefer, yarışmanın her katılımcısının 1 ile 100 arasında (1 ve 100 dahil) bir tam sayı seçmeleri gerekmektedir. Seçilen sayıların ortalamasının ⅔’üne en yakın sayıyı seçen katılımcı yarışmayı kazanacaktır. Beraberlikler ise rastgele bir biçimde bozulacaktır. (Örneğin, eğer iki kişi ortalamaya en yakın sayıyı söylemişse, yazı-tura atılarak içlerinden biri seçilecektir.)

Eğer bu yarışmayı kazanmak için de, güzellik yarışmasındakine benzer bir yöntem uygulamanız gerekmektedir: Ortalamanın ne çıkacağına dair bir tahminde bulunacaksınız, ve bu tahminin ⅔’ünü (ya da ona en yakın sayıyı) söyleyeceksiniz. Bir başka deyişle, diğer oyuncuların ne yapacağını kestirmeye çalışacak ve ona uygun bir cevap vereceksiniz. Peki, diğer oyuncuların ne yapacağını nasıl bilebiliriz?

Biraz akıl yürütelim. Diyelim ki, bir oyuncu, ortalamanın X olacağına inanıyor.

Bu Reklamı Kapat

Her oyuncu 1’den 100’e kadar olan sayılardan seçmek zorunda olduğu için, kazanabilecek sayı (optimum strateji) en fazla 100 * ⅔ = 67 olabilir.

Eğer tüm oyuncular biraz düşünerek oynarsa, o zaman söylenen tüm sayılar 67’den küçük olacaktır. Yani, oyuncular 1 ile 67 arasında sayılar söyleyeceklerdir.

O zaman, optimum strateji en fazla 67 * ⅔ = 45 olabilir.

Tüm oyuncuların bu şekilde akıl yürütmeye ve tamamen mantıklı oynamaya devam ettiğini düşünürsek:

Bu Reklamı Kapat

Optimum strateji < 45 ise, X<45.

X < 45 ise, optimum strateji < 45 * ⅔ = 30.

Optimum strateji < 30 ise, X < 30...

Bu şekilde devam edebiliriz. Açıkça görüldüğü üzere, bu mantığın her aşamasında kazanacak sayının (yani optimum stratejinin) maksimum değeri daha da küçülüyor. Böyle devam edersek, sonuçta 1 sayısına, yani oyuncuların önerebileceği en küçük sayıya ulaşacağız. Bir başka deyişle, eğer tüm oyuncular oyunu anlarsa ve kazanma şanslarını maksimum yapacak şekilde hareket ederlerse -ve diğer herkesin bunu yapacağını biliyorlarsa- herkes 1 sayısını söyleyecektir.

Bu Reklamı Kapat

Agora Bilim Pazarı
Duygularım – Oynuyorum ve Kendimi Tanıyorum

Evet küçük dostum, sen de bazen her şeyi kırıp dökmek, çılgınlar gibi koşmak, en iyi arkadaşına sımsıkı sarılmak, sevinçten zıplamak, hıçkıra hıçkıra ağlamak mı istiyorsun? Öyle mi? Bu yaşadıklarına duygu patlaması denir. Haydi, kitabı aç ve kendi içinde neler olup bittiğini anla.

Fransa’da pozitif ebeveynlik yönteminde öncü psikoterapist Isabelle Filliozat ile psikoterapist ve çocuk terapisti Virginie Limousin tarafından kaleme alınan, yayımlandığı günden bu yana pek çok ülkede çoksatanlar listelerinde bulunan Duygularım – Oynuyorum ve Kendimi Tanıyorum, 100’den fazla etkinlik ve ebeveyn kitapçığıyla birlikte çocukların içlerinde neler olup bittiğini anlayabilmeleri, “duygularının efendileri” olabilmeleri için özel olarak hazırlandı.

“Duyguyu anlama ve aktarma becerisi için kıymetli bir kitap bu. Ebeveynlerin de mutlaka okumasını dilerim.” Psikiyatrist Dr. Gülcan Özer

Kitabın arka bölümündeki ayrılabilir ebeveyn kitapçığından:

Çocukların duygusal beyin gelişimleri devam ettiği için dünyaları zengin ve coşkundur. Bu coşkuyu doğru yönlendirebilmek ve günlük yaşamı onlarla birlikte keyif içinde yaşamak için,çocukların duygusal zekâlarını beslemek son derece önemlidir. Büyüdüklerinde onlara profesyonel ya da özel hayatlarında başarı ve mutluluk getirecek olan şey iyi notlardan ziyade kalp zekâsıdır. Tanımlamak gerekirse duygusal zekâ,verilen duygusal ve strese dayalı tepkileri yönetebilme kapasitesi,kendimize ait hisleri tanımlayabilme ve ifade edebilme, nereden kaynaklandıklarını anlayıp onları anlık tetikleyen unsurları ve en derinlerde yatan sebepleri sezinleyebilme yetisidir. Ne hissettiğimizin başkalarını kırmadan anlaşılmasını sağlamak, onları uygun bir şekilde ifade etmeyi bilmektir. Başkalarına davranışlarımızın karşı tarafta ne tür bir etki bıraktığını ölçebilmektir. Aynı zamanda başkalarına ait duyguları da anlayabilme ve empati kurarak doğru tepki verebilme kapasitesidir. Artık korkularımızdan korkmamanın ve onları aşmanın yollarını bilmektir. Bizi kızdıran kişinin yüzüne karşı bunu söyleyemediğimiz için, alakasız birine karşı öfkelenmemeyi bilmektir. Üzgün olduğumuzda ağlamayı bilmek, neşeli olduğumuzda ise sevinçten zıplamaktır. Tepkilerimizin ölçüsü kaçtığında kendimizi sakinleştirmeyi bilmektir. Kısaca kendimiz ve başkalarının içinde olup bitenlere karşı bir farkındalık geliştirmek ve duruma uygun davranış modelini oluşturabilmektir. Elbette ki her şey bu etkinlik kitabı sayesinde öğrenilemez. Bu eser bir serinin başlangıcıdır, duygu dünyasına bir giriştir. Çocuğunuzun duygusal zekâsını besleyecek ve yeni duygusal beceriler edinmesini sağlayacak eğlenceli etkinlikler sunmaktadır.

Devamını Göster
₺80.00
Duygularım – Oynuyorum ve Kendimi Tanıyorum

Herkesin 1 demesi, bu yarışmanın/oyunun tek dengesidir.

Peki, bunun böyle olacağını, her oyuncunun bu şekilde akıl yürüteceğini varsaymak ne kadar doğrudur? Bunun için, biraz denge kavramına göz atmakta fayda var.

Görseldeki gibi bir sarkacı düşünelim. Bu sarkacın ipinin ucundaki topu, eğer açılı bir şekildeyken bırakırsak, bu dengede midir? Hayır! Top bırakıldığında, yerinde sabit durmayacak ve salınım hareketine başlayacaktır. Eğer hava sürtünmesi yoksa, sonsuza kadar iki taraf arasında, maksimum bırakıldığı açıya kadar yükselerek sallanmaya devam edecektir, ve asla bir dengeye ulaşamayacaktır. Eğer hava sürtünmesi var ise, o zaman giderek yavaşlayacak (daha az yükselecek) ve nihayetinde yere doksan derecelik bir açı ile, ip (daha doğrusu, gerilim vektörü) ile kendi hareketini sağlayan yerçekimi kuvveti paralel olacak şekilde duracaktır. Durduğu an, dengeye ulaştığı an olacaktır. Çünkü denge, tanımı gereği, bir değişim eğiliminin olmadığı durumlardır.

Yukarıdaki oyundaki denge de, aynen budur. Bu denge, birazdan daha net bir şekilde tanımlayacağımız Nash dengesidir. Nash dengesi bozulmaz, çünkü hiçbir oyuncu tercihini değiştirmek istemez. Ve Nash dengesi, oyunların çözümlenmesinde kritik öneme sahip bir kavramdır.

Sorumuza dönecek olursak, bu gerçekçi bir beklenti midir? Denge gerçekten oynanır mı?

Nasıl bir sarkaç açılı bırakıldığında önce farklı noktalarda bulunuyor, ancak zamanla dengeye ulaşıyorsa, oyunlarda da aynı şeyi bekleriz.

Nash dengesinin oynanmadığı bir durumu ele alalım. Örneğin, oyun oynanıyor, ve pratikte her oyuncu ilk seferde bizim yukarıda yaptığımız analizi yapmayacağı için, ortalama 34, kazanan 23 çıkıyor. Bu sonucu gören ve 23’ten çok daha büyük sayılar söyleyen oyuncular, oyun bir daha oynandığında, tahminlerini düşüreceklerdir. Çünkü, katılımcıların eğiliminin (ya da oyunun doğasının) bunu gerektirdiğini fark etmişlerdir. Ancak, o oyuncuların söylediklerini düşürmeleri ile, ortalama da düşecektir. Böylece, yine büyük sayıları söyleyenler, bir daha oynanırsa yine tahminlerini düşürecektir. Oyun tekrarlandıkça, giderek daha fazla oyuncu Nash dengesi olan 1’e yaklaşacaktır… Taa ki, herkes 1’i söyleyene, ve böylece herkes “kazanana” kadar. O noktadan sonra kimse 1’den başka bir rakamı söylemeyecektir ve böylece stabil bir durum elde edilmiş olacaktır.

(Eğer diğer herkes 1 derken sizin başka bir sayıyı söylemenizin kazanma ihtimali yaratacağını düşünüyorsanız, en ekstrem duruma bakalım: İki oyuncusunuz, karşınızdaki 1, siz ise 100 diyorsunuz. Ortalama 50 olacaktır, ve 50’nin ⅔’ü olan 33’e daha yakın olduğu için yine 1 kazanacaktır.)

Buradan gördüğümüz sonuç, Nash dengesinin her zaman oynanmasını beklemek hatalı olsa da, denge-dışı durumların zamanla kaybolacağıdır. Nash dengesinden daha etraflıca bahsetmeden önce, onun temelinde yatan en iyi cevap konseptine bakalım.

En İyi Cevap

Cinsiyetlerin Savaşı oyununa geri dönelim. Diyelim ki siz erkek tarafısınız, ve dişinin kesinlikle operaya gideceğini biliyorsunuz. (Çoktan biletini aldı, ya da içeri girdi bile, vs.) Bunu değiştirmek için yapabileceğiniz hiçbir şey yok, rakibiniz hamlesini yaptı ya da yapacağı hamleyi biliyorsunuz.

Bu Reklamı Kapat

Ne yapmanız gerekir? Açıkça, partnerinizle farklı yerlerde, farklı aktiviteleri yapıyor olmak hiç hoşunuza gitmeyeceği için, siz de operaya gitmelisiniz. Belki opera çok hoşunuza giden bir aktivite değil ve sevgilinizle bir film izlemek size çok daha fazla zevk verecek, ama bunu asla yapamayacağınız için, o anki duruma göre hareket etmek zorundasınız. O anki durumda da, maksimum kazanç almak için yapmanız gereken, operayı sinemaya tercih etmek ve partnerinizle aynı yerde olmaktır.

Daha matematiksel olarak bakarsak, dişi hamlesini yaptığı için, dört muhtemel sonuçtan gerçekleşebilecek sadece iki tane kalmıştır.

Oyun artık budur, ve sizin de buna göre oynamanız gerekmektedir. Bu durumda, operaya gitmek, sizin dişinin hamlesine karşı verebileceğiniz en iyi cevaptır.

En iyi cevap dediğimiz kavram, adından da anlaşılacağı üzere, diğer oyuncuların yapacakları hamlelerin ya da uygulayacakları stratejilerin bilindiği durumda, sizin maksimum fayda almak için yapmanız gereken/yapacağınız hamledir. Örneğin, Karşılaşan Arabalar oyununda, eğer karşınızdaki araç direksiyonu sola kırmışsa, sizin de sola kırmanız verebileceğiniz en iyi cevap olacaktır. Devrim Oyunu’nda, eğer 2 milyondan çok daha az kişinin ayaklanacağını önceden biliyorsanız, devrimin başarısız olacağını da bileceğiniz için, sesinizi çıkarmamak en iyi cevabınızdır. Ama eğer, bir şekilde tam olarak 1,999,999 kişinin ayaklanacağını biliyorsanız, katılımınız devrimi başarıya ulaştıracaktır ve en iyi cevabınız da budur.

Bu Reklamı Kapat

Nash Dengesi

Keynes Güzellik Yarışması örneğinde gördüğümüz Nash Dengesi, önümüzdeki yazıda diğerlerinden farkını göreceğimiz saf strateji Nash dengelerine bir örnektir. Saf strateji Nash dengesi, her bir oyuncunun diğer oyuncuların aksiyonlarına en iyi cevabı verdiği durumdur. Yani bir başka deyişle, hiçbir oyuncu seçtiği aksiyonu değiştirerek daha fazla kazanç elde edemez.

Nash dengesi, Oyun Teorisi’nin en temel kavramlarından biridir, bu yüzden de kritik öneme sahiptir. Pek çok oyunun analizi, Nash dengesi veya varyantları kullanılarak yapılır. İlk başta biraz soyut gözükebilecek olan bu kavramı daha iyi anlamak için, ilk yazımızda bahsettiğimiz oyunlardaki saf strateji Nash dengelerine bakalım.

Örnek: Tutuklu İkilemi

Tutuklu ikileminde, seçebileceğiniz iki aksiyon bulunmaktadır: Ya suç arkadaşınızla işbirliği yapacaksınız, ya da döneklik edecek ve onu satacaksınız.

Arkadaşınızın işbirliği yaptığını varsayalım. O zaman, eğer siz de susarsanız, polis elinde kayda değer bir kanıt olmadığı ama suçlayacak birilerine de ihtiyacı olduğu için sizi de arkadaşınızı da ufak bir cezaya çarptıracaktır. Lakin, eğer siz arkadaşınızı satmayı seçerseniz, bu defa polisin elinde güçlü bir kanıt olacaktır ve suç arkadaşınıza yüklenecektir. Siz de, karakoldan hiçbir ceza yemeden kurtulabileceksinizdir. Matematiksel olarak, -1 kayıp yerine 0 kazanca sahip olacaksınız.

Bu Reklamı Kapat

Eğer arkadaşınız döneklik ederse, ve siz susarsanız, bu defa tüm suç size yıkılacak. Ancak eğer siz de arkadaşınızı satarsanız, ikinizin de suçlu olduğu anlaşılacak ve ceza paylaştırılacaktır. (Örneğin, eğer suç iki kişinin öldürülmesi ise, ve birini siz birini de arkadaşınız öldürmüşse, tüm suç size atıldığında siz iki kişinin ölümünden sorumlu olacaksınız. Ancak ikinizin de suçlu olduğu anlaşıldığında ikiniz de birer ölümden sorumlu tutulacaksınız.) Matematiksel olarak, -5 kayıp yerine -3 kaybınız olacak.

Her iki durumda da en iyi cevabınız döneklik etmektir. Yani, döneklik etmek, arkadaşınız ne yaparsa yapsın size daha fazla kazanç getirecektir. Döneklik aksiyonu, sizin baskın stratejinizdir.

Oyuncu 2’nin gözünden bakacak olursak da, oyun simetrik olduğu için, yine döneklik etmenin baskın strateji, her durumda en iyi cevap olduğunu göreceğiz. Bu yüzden, (Döneklik, Döneklik) olarak da ifade edilebilecek olan (-3,-3) kazançlı sonuç, Tutsak İkilemi’nin tek Nash dengesidir.

Eminiz buradaki problemi siz de fark etmişsinizdir: Oyunun tek Nash dengesi, yani kimsenin kararını değiştirme eğilimi olmayan tek sonucu, iki oyuncu için de açık bir şekilde (-1,-1) kazançlı ikisinin de işbirliği yaptığı sonuçtan daha kötü bir sonuçtur. O zaman nasıl oluyor da, bu bir denge oluyor ve oyuncular hallerinden memnun oluyor?

Bu Reklamı Kapat

Bunu anlamak için, Nash dengesinin tanımında her bir oyuncuyu ayrı ayrı irdelediğini hatırlamak lazım. Nash dengesinde herkes, diğerlerine en iyi cevabı verir, ama bu en iyi cevapların ortaya çıkardığı sonucun “en iyi” sonuç olması şart değildir.

Bunun yerine, oyunun stabilitesi olarak düşünecek olursak da, (-3,-3) dışındaki her bir durumda oyuncuların birinde kararını değiştirme eğilimi olduğunu görürüz, yukarıda da bahsettiğimiz gibi. (-1,-1) sonucu (-3,-3) sonucundan daha iyi olsa bile, Oyuncu 1 için (0,-5) sonucundan daha kötüdür ve bu yüzden de Oyuncu 1 döneklik etmeyi tercih edecektir. Her diğer sonuçta, başka bir sonuca gitme eğilimi vardır. Bunu, matris üzerinde şöyle de gösterebiliriz:

Peki, bu sonuç daima doğru mu olacaktır? Taraflar, asla işbirliği yapmaya yanaşmayacaklar mıdır? Bunun böyle olmadığını ve belli koşullar altında işbirliği yapmanın da Nash dengesi olabileceğini, ilerleyen makalelerimizde, oyunun tekrarlandığı durumda göreceğiz.

Örnek: Karşılaşan Arabalar

Karşılaşan Arabalar gibi simetrik bir işbirliği oyununda, iki Nash dengesi vardır ve bunlar işbirliğinin başarıldığı durumlardır. Yani, iki arabanın da kendilerine göre sola ya da kendilerine göre sağa gittiği sonuçlar stabildir, değişme eğilimi olmaz. Karşınızdaki arabadan kaçabiliyorken onunla burun buruna çarpışmayı tercih etmek elbette ki akılcı bir hareket olmayacaktır.

Bu Reklamı Kapat

Örnek: Cinsiyetlerin Savaşı

Cinsiyetlerin Savaşı’ndaki en iyi cevaplardan bahsetmiştik: Partnerinizin nereye gideceğini biliyorsanız, bu sizin tercih ettiğiniz aktivite olmasa bile, onunla ayrı düşmemek için onun yanına gitmeniz gerekmektedir. Bu, iki taraf için de geçerlidir. Bu yüzden Cinsiyetlerin Savaşı oyununun iki adet saf strateji Nash dengesi vardır ve bunlar, çiftlerin ikisinin de aynı aktiviteyi yaptıkları durumlardır.

Örnek: Para Eşleme

Para Eşleme gibi bir saf rekabet oyununda, bir saf strateji Nash Dengesi’nden bahsetmemiz mümkün değildir. Yukarıdaki görselde de görebileceğiniz gibi, her sonuçta oyunculardan biri hamlesini değiştirerek kazanmayı başarabilir. Bu da, bize tercihlerin sürekli değişmesi sonucunda dört sonucun arasında gidip gelen bir döngü oluşturur. İlk oyuncu yazı demişse, ikinci tura diyecektir, ama ikinci tura derse ilki de tura der, bu yüzden ikincinin yazı demesi gerekmektedir, ve böyle gider… Peki, Para Eşleme oyununda hiçbir şekilde dengeden söz edilemez mi? Edilebilir. Bundan, yani karma strateji Nash dengelerinden bir sonraki yazımızda bahsedeceğiz.

Son olarak da, yeni bir oyuna bakalım. Bu oyun, aynı zamanda evrimsel biyoloji ile de bağdaştırılabileceği için, oldukça güzel bir örnektir.

Örnek: Şahin-Güvercin Oyunu

Aynı bölgede yaşayan ve aynı kaynaklar için savaşan iki hayvanı (ya da yorumlamaya göre, iki türü) düşünelim. Bu türler, kaynakları elde etmek için agresif “şahin” veya uzlaşmacı “güvercin” stratejilerini kullanabilirler. Şahin stratejisi diğer türlerle ya da aynı türün bireyleriyle fiziksel olarak çatışmayı işaret ederken, güvercin stratejisinde ise taraflar anlaşma, kur yapma, ya da yeni kaynaklar arama gibi fiziksel bir çatışma olmayan yöntemlere başvururlar. Somut bir örnek olarak: Aynı türe mensup iki erkek canlı, dişileri elde etmek için birbirleri ile dövüşebilirler (şahin stratejisi) ya da dişiye kur yapmak veya başka dişilerle şanslarını denemek gibi uzlaşmacı, şiddet içermeyen yolları deneyebilirler (güvercin stratejisi).

Bu Reklamı Kapat

Eğer iki canlı da şahin stratejisini uygulayarak birbirleri ile çatışırlarsa, kaynakları eşit olarak bölüşüyorlar, ancak aldıkları yaralar sebebiyle büyük bir zarara uğruyorlar.

Eğer iki canlı da güvercin stratejisini uygulayarak uzlaşmacı bir yola giderse, kaynaklar eşit olarak paylaşılıyor ancak yine bir miktar enerji harcıyorlar. Bu, yeni kaynaklar aramanın ya da kur yapmanın bedeli olarak düşünülebilir. Taraflara herhangi bir zarar gelmiyor.

Eğer canlılardan biri şahin, biri güvercin stratejisini uygularsa, şahin stratejisini uygulayan tüm kaynakları elde ediyor. Hiçbir taraf bir zarar görmüyor ya da enerji harcamıyor.

Şimdi, bu hikayeyi bir oyun olarak ifade edelim. Toplam kaynakların 10 birim, çatışmanın bedelinin 6 birim, ve harcanan enerjinin de 4 birim olduğunu varsayalım.

Bu Reklamı Kapat

Oyunumuz tamamen simetrik olduğu için, yapacağımız analizin sonuçları iki oyuncu için de geçerli olacaktır.

Eğer Oyuncu 2 “şahin” hamlesini yaparsa, Oyuncu 1’in de “şahin” olarak cevap vermesi, bir miktar kaynak elde etmesine rağmen büyük yaralarla sonuçlanacaktır ve Oyuncu 1, -1 hasarla ayrılacaktır. Eğer “güvercin” hamlesiyle karşılık verirse ise, hiçbir kaynak kazanamamakla beraber bir zarara da uğramayacaktır ve 0 kazançla oyunu tamamlayacaktır. Yani, “şahin” aksiyonuna verilecek en iyi cevap “güvercin” aksiyonunu seçmek, “geri çekilmek”tir.

Eğer Oyuncu 2 “güvercin” hamlesini tercih ederse, Oyuncu 1’in en iyi cevabı açıkça görüldüğü üzere “şahin” aksiyonunu seçerek, rakibinin zayıflığından yararlanıp ortamdaki kaynaklara sahip olmaktır.

Bulduğumuz sonuçlar iki oyuncu için de geçerli olduğundan, Şahin-Güvercin oyununun iki Nash dengesi olduğunu ve bunların (Şahin, Güvercin) ya da (Güvercin, Şahin) olduğunu söyleyebiliriz.

Bu Reklamı Kapat

Oyuncuları türler olarak yorumlayarak analiz edecek olursak, bu sonuç bize, evrimsel süreçte hem agresif, hem de uzlaşmacı yöntemler geliştirmiş canlı türlerinin nasıl bir arada yaşayabildikleri konusunda da bir fikir vermektedir. Uzlaşmacı stratejiler, agresif olanlara yer yer “ezilse” de, iki agresif türün bir arada yaşaması çok daha zor olacaktır ve bu yüzden türlerden biri uzlaşmacı bir strateji izlemeye zorlanacaktır.

Not edilmelidir ki, yukarıda bahsettiklerimiz bize “evrimsel süreçte türlerin sahip olacakları özellikleri seçtiklerini” söylememektedir. Şahin-Güvercin oyununu, bir normal formda oyun olarak inceleyip bunu türlerin olarak yorumladığımızda gördüğümüz, sadece bulduğumuz dengenin evrimsel süreçte de ortaya çıkmasının ve stabil kalmasının mümkün olduğudur.

Sonuç

Oyun Teorisi yazı dizisinin bu ikinci kısmında, teorinin temel kavramlarından olan Nash dengesinin ne olduğundan kısaca bahsettik. Bundan sonraki yazımızda da karma strateji Nash dengelerinden bahsedecek, dengeyi bir “aksiyonlar kümesi” değil de bir “stratejiler kümesi” olarak yorumlayacak ve bu şekilde biraz daha derine dalacağız.

Bu yazıda anlatılanlar Oyun Teorisi’nin katacağı ve gerektirdiği düşünce tarzının en kritik ögelerinden olması bakımından çok önemlidir. Yazının başında da bahsettiğimiz gibi, hiçbir okurumuzun Nash dengesi ve en iyi cevap kavramlarını tam olarak anlamadan geçmemesini, akıllarına takılan soruları da bize iletmelerini öneriyoruz.

Okundu Olarak İşaretle
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Muhteşem! 27
  • Merak Uyandırıcı! 14
  • Tebrikler! 12
  • İnanılmaz 9
  • Bilim Budur! 6
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 6
  • Umut Verici! 5
  • Güldürdü 2
  • Üzücü! 1
  • Grrr... *@$# 1
  • İğrenç! 1
  • Korkutucu! 1
Kaynaklar ve İleri Okuma
  • Y. Shoham, et al. Game Theory. (2 Eylül 2019). Alındığı Tarih: 2 Eylül 2019. Alındığı Yer: Coursera | Arşiv Bağlantısı
  • Y. Shoham, et al. Game Theory Ii: Advanced. (2 Eylül 2019). Alındığı Tarih: 2 Eylül 2019. Alındığı Yer: Coursera | Arşiv Bağlantısı
  • S. Tadelis. (2013). Game Theory: An Introduction. ISBN: 0691129088. Yayınevi: Princeton University Press.
  • M. O. Jackson. A Brief Introduction To The Basics Of Game Theory. (2 Eylül 2019). Alındığı Tarih: 2 Eylül 2019. Alındığı Yer: ETH Zurich | Arşiv Bağlantısı
  • M. O. Jackson. Mechanism Theory. (8 Aralık 2003). Alındığı Tarih: 2 Eylül 2019. Alındığı Yer: Stanford University | Arşiv Bağlantısı
  • M. O. Jackson. Matching, Auctions, And Market Design. (15 Ağustos 2013). Alındığı Tarih: 2 Eylül 2019. Alındığı Yer: Research Gate | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı Akademi: Oyun Teorisi Yazı Dizisi

Bu yazı, Oyun Teorisi yazı dizisinin 2. yazısıdır. Bu yazı dizisini okumaya, serinin 1. yazısı olan "Oyun Teorisi - 1: Oyunlar ve Oyunların Modellenmesi" başlıklı makalemizden başlamanızı öneririz.

Yazı dizisi içindeki ilerleyişinizi kaydetmek için veya kayıt olun.

EA Akademi Hakkında Bilgi Al
Bu Reklamı Kapat

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 15/08/2022 22:18:17 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/446

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Bu Reklamı Kapat
Size Özel (Beta)
İçerikler
Sosyal
Gönderiler
Besin Değeri
Sayı
Bilim Felsefesi
Savaş
Karadelik
Biyoçeşitlilik
Diş
Yakınsak Evrim
Skeptisizm
Burun
Protein
Canlı
Şempanze
Davranış
Uzay Aracı
Yapay Seçilim
Sperm
Değişim
Charles Darwin
Elektrik
Covid-19
Görme
Sağlık Örgütü
Fare
Olasılık
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Başlık
Bugün Türkiye'de bilime ve bilim okuryazarlığına neler katacaksın?
Bağlantı
Gönder
Ekle
Soru Sor
Daha Fazla İçerik Göster
Evrim Ağacı'na Destek Ol
Evrim Ağacı'nın %100 okur destekli bir bilim platformu olduğunu biliyor muydunuz? Evrim Ağacı'nın maddi destekçileri arasına katılarak Türkiye'de bilimin yayılmasına güç katmak için hemen buraya tıklayın.
Popüler Yazılar
30 gün
90 gün
1 yıl
EA Akademi
Evrim Ağacı Akademi (ya da kısaca EA Akademi), 2010 yılından beri ürettiğimiz makalelerden oluşan ve kendi kendinizi bilimin çeşitli dallarında eğitebileceğiniz bir çevirim içi eğitim girişimi! Evrim Ağacı Akademi'yi buraya tıklayarak görebilirsiniz. Daha fazla bilgi için buraya tıklayın.
Etkinlik & İlan
Bilim ile ilgili bir etkinlik mi düzenliyorsunuz? Yoksa bilim insanlarını veya bilimseverleri ilgilendiren bir iş, staj, çalıştay, makale çağrısı vb. bir duyurunuz mu var? Etkinlik & İlan Platformumuzda paylaşın, milyonlarca bilimsevere ulaşsın.
Podcast
Evrim Ağacı'nın birçok içeriğinin profesyonel ses sanatçıları tarafından seslendirildiğini biliyor muydunuz? Bunların hepsini Podcast Platformumuzda dinleyebilirsiniz. Ayrıca Spotify, iTunes, Google Podcast ve YouTube bağlantılarını da bir arada bulabilirsiniz.
Yazı Geçmişi
Okuma Geçmişi
Notlarım
İlerleme Durumunu Güncelle
Okudum
Sonra Oku
Not Ekle
Kaldığım Yeri İşaretle
Göz Attım

Evrim Ağacı tarafından otomatik olarak takip edilen işlemleri istediğin zaman durdurabilirsin.
[Site ayalarına git...]

Filtrele
Listele
Bu yazıdaki hareketlerin
Devamını Göster
Filtrele
Listele
Tüm Okuma Geçmişin
Devamını Göster
0/10000

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
Geri Bildirim Gönder
Paylaş
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'nda reklamları 2 şekilde kapatabilirsiniz:

  1. Ücretsiz üye girişi yapmak: Sitedeki reklamların %50 kadarını kapatmak için ücretsiz bir Evrim Ağacı üyeliği açmanız ve sitemizi/uygulamamızı kullanmanız yeterli!

  2. Maddi destekçilerimiz arasına katılmak: Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol

Devamını Oku
Evrim Ağacı Uygulamasını
İndir
Chromium Tabanlı Mobil Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
İlk birkaç girişinizde zaten tarayıcınız size uygulamamızı indirmeyi önerecek. Önerideki tuşa tıklayarak uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu öneriyi, yukarıdaki videoda görebilirsiniz. Eğer bu öneri artık gözükmüyorsa, Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Chromium Tabanlı Masaüstü Tarayıcılar (Chrome, Edge, Brave vb.)
Yeni uygulamamızı kurmak için tarayıcı çubuğundaki kurulum tuşuna tıklayın. "Yükle" (Install) tuşuna basarak kurulumu tamamlayın. Dilerseniz, Evrim Ağacı İleri Web Uygulaması'nı görev çubuğunuza sabitleyin. Uygulama logosuna sağ tıklayıp, "Görev Çubuğuna Sabitle" seçeneğine tıklayabilirsiniz. Eğer bu seçenek gözükmüyorsa, tarayıcının Ayarlar/Seçenekler (⋮) ikonuna tıklayıp, Uygulamayı Yükle seçeneğini kullanabilirsiniz.
Safari Mobil Uygulama
Sırasıyla Paylaş -> Ana Ekrana Ekle -> Ekle tuşlarına basarak yeni mobil uygulamamızı kurabilirsiniz. Bu basamakları görmek için yukarıdaki videoyu izleyebilirsiniz.

Daha fazla bilgi almak için tıklayın

Önizleme
Görseli Kaydet
Sıfırla
Vazgeç
Ara
Raporla

Raporlama sisteminin amacı, platformu uygunsuz biçimde kullananların önüne geçmektir. Lütfen bir içeriği, sadece düşük kaliteli olduğunu veya soruya cevap olmadığını düşündüğünüz raporlamayınız; bu raporlar kabul edilmeyecektir. Bunun yerine daha kaliteli cevapları kendiniz girmeye çalışın veya diğer kullanıcıları oylama, teşekkür ve kabul edilen cevap araçları ile daha kaliteli cevaplara teşvik edin. Kalitesiz bulduğunuz içerikleri eleyebileceğiniz, kalitelileri daha ön plana çıkarabileceğiniz yeni araçlar geliştirmekteyiz.

Soru Sor
Görsel Ekle
Kurallar
Platform Kuralları
Bu platform, aklınıza takılan soruları sorabilmeniz ve diğerlerinin sorularını yanıtlayabilmeniz içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu platformun ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Gerçekten soru sorun, imâdan ve yüklü sorulardan kaçının.
Sorularınızın amacı nesnel olarak gerçeği öğrenmek veya fikir almak olmalıdır. Şahsi kanaatinizle ilgili mesaj vermek için kullanmayın; yüklü soru sormayın.
2
Bilim kimliğinizi kullanın.
Evrim Ağacı bir bilim platformudur. Dolayısıyla sorular ve cevaplar, bilimsel perspektifi yansıtmalıdır. Geçerli bilimsel kaynaklarla doğrulanamayan bilgiler veya reklamlar silinebilir.
3
Düzgün ve insanca iletişim kurun.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
4
Sahtebilimi desteklemek yasaktır.
Sahtebilim kategorisi altında konuyla ilgili sorular sorabilirsiniz; ancak bilimsel geçerliliği bulunmayan sahtebilim konularını destekleyen sorular veya cevaplar paylaşmayın.
5
Türkçeyi düzgün kullanın.
Şair olmanızı beklemiyoruz; ancak yazdığınız içeriğin anlaşılır olması ve temel düzeyde yazım ve dil bilgisi kurallarına uyması gerekmektedir.
Soru Ara
Aradığınız soruyu bulamadıysanız buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
Alıntı Ekle
Eser Ekle
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu komünite, fark edildiğinde ufku genişleten tespitler içindir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Formu olabildiğince eksiksiz doldurun.
Girdiğiniz sözün/alıntının kaynağı ne kadar açıksa o kadar iyi. Açıklama kısmına kitabın sayfa sayısını veya filmin saat/dakika/saniye bilgisini girebilirsiniz.
2
Anonimden kaçının.
Bazı sözler/alıntılar anonim olabilir. Fakat sözün anonimliğini doğrulamaksızın, bilmediğiniz her söze/alıntıya anonim yazmayın. Bu tür girdiler silinebilir.
3
Kaynağı araştırın ve sorgulayın.
Sayısız söz/alıntı, gerçekte o sözü hiçbir zaman söylememiş/yazmamış kişilere, hatalı bir şekilde atfediliyor. Paylaşımınızın site geneline yayılabilmesi için kaliteli kaynaklar kullanın ve kaynaklarınızı sorgulayın.
4
Ofansif ve entelektüel düşünceden uzak sözler yasaktır.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
5
Sözlerinizi tırnak (") içine almayın.
Sistemimiz formatı otomatik olarak ayarlayacaktır.
Gönder
Tavsiye Et
Aşağıdaki kutuya, [ESER ADI] isimli [KİTABI/FİLMİ] neden tavsiye ettiğini girebilirsin. Ne kadar detaylı ve kapsamlı bir analiz yaparsan, bu eseri [OKUMAK/İZLEMEK] isteyenleri o kadar doğru ve fazla bilgilendirmiş olacaksın. Tavsiyenin sadece negatif içerikte olamayacağını, eğer bu sistemi kullanıyorsan tavsiye ettiğin içeriğin pozitif taraflarından bahsetmek zorunda olduğunu lütfen unutma. Yapıcı eleştiri hakkında daha fazla bilgi almak için burayı okuyabilirsin.
Kurallar
Platform Kuralları
Bu platform; okuduğunuz kitaplara, izlediğiniz filmlere/belgesellere veya takip ettiğiniz YouTube kanallarına yönelik tavsiylerinizi ve/veya yapıcı eleştirel fikirlerinizi girebilmeniz içindir. Tavsiye etmek istediğiniz eseri bulamazsanız, buradan yeni bir kayıt oluşturabilirsiniz. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu platformun ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Önceliğimiz pozitif tavsiyelerdir.
Bu platformu, beğenmediğiniz eserleri yermek için değil, beğendiğiniz eserleri başkalarına tanıtmak için kullanmaya öncelik veriniz. Sadece negatif girdileri olduğu tespit edilenler platformdan geçici veya kalıcı olarak engellenebilirler.
2
Tavsiyenizin içeriği sadece negatif olamaz.
Tavsiye yazdığınız eserleri olabildiğince objektif bir gözlükle anlatmanız beklenmektedir. Dolayısıyla bir eseri beğenmediyseniz bile, tavsiyenizde eserin pozitif taraflarından da bahsetmeniz gerekmektedir.
3
Negatif eleştiriler yapıcı olmak zorundadır.
Eğer tavsiyenizin ana tonu negatif olacaksa, tüm eleştirileriniz yapıcı nitelikte olmak zorundadır. Yapıcı eleştiri kurallarını buradan öğrenebilirsiniz. Yapıcı bir tarafı olmayan veya tamamen yıkıcı içerikte olan eleştiriler silinebilir ve yazarlar geçici veya kalıcı olarak engellenebilirler.
4
Düzgün ve insanca iletişim kurun.
Gerilim, tersleme, tahrik, taciz, alay, dedikodu, trollük, vurdumduymazlık, duyarsızlık, ırkçılık, bağnazlık, nefret söylemi, azınlıklara saldırı, fanatizm, holiganlık, sloganlar yasaktır.
5
Türkçeyi düzgün kullanın.
Şair olmanızı beklemiyoruz; ancak yazdığınız içeriğin anlaşılır olması ve temel düzeyde yazım ve dil bilgisi kurallarına uyması gerekmektedir.
Eser Ara
Aradığınız eseri bulamadıysanız buraya tıklayarak ekleyebilirsiniz.
Tür Ekle
Üst Takson Seç
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu platform, yaşamış ve yaşayan bütün türleri filogenetik olarak sınıflandırdığımız ve tanıttığımız Yaşam Ağacı projemize, henüz girilmemiş taksonları girebilmeniz için geliştirdiğimiz bir platformdur. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Takson adlarını doğru yazdığınızdan emin olun.
Taksonların sadece ilk harfleri büyük yazılmalıdır. Latince tür adlarında, cins adının ilk harfi büyük, diğer bütün harfler küçük olmalıdır (Örn: Canis lupus domesticus). Türkçe adlarda da sadece ilk harf büyük yazılmalıdır (Örn: Evcil köpek).
2
Taksonlar arası bağlantıları doğru girin.
Girdiğiniz taksonun üst taksonunu girmeniz zorunludur. Eğer üst takson yoksa, mümkün olduğunca öncelikle üst taksonları girmeye çalışın; sonrasında daha alt taksonları girin.
3
Birden fazla kaynaktan kontrol edin.
Mümkün olduğunca ezbere iş yapmayın, girdiğiniz taksonların isimlerinin birden fazla kaynaktan kontrol edin. Alternatif (sinonim) takson adlarını girmeyi unutmayın.
4
Tekrara düşmeyin.
Aynı taksonu birden fazla defa girmediğinizden emin olun. Otomatik tamamlama sistemimiz size bu konuda yardımcı olacaktır.
5
Mümkünse, takson tanıtım yazısı (Taksonomi yazısı) girin.
Bu araç sadece taksonları sisteme girmek için geliştirilmiştir. Dolayısıyla taksonlara ait minimal bilgiye yer vermektedir. Evrim Ağacı olarak amacımız, taksonlara dair detaylı girdilerle bu projeyi zenginleştirmektir. Girdiğiniz türü daha kapsamlı tanıtmak için Taksonomi yazısı girin.
Gönder
Tür Gözlemi Ekle
Tür Seç
Fotoğraf Ekle
Kurallar
Komünite Kuralları
Bu platform, bizzat gözlediğiniz türlerin fotoğraflarını paylaşabilmeniz için geliştirilmiştir. Yapacağınız paylaşımlar Evrim Ağacı'nın kurallarına tabidir. Ayrıca bu komünitenin ek kurallarına da uymanız gerekmektedir.
1
Net ve anlaşılır görseller yükleyin.
Her zaman bir türü kusursuz netlikte fotoğraflamanız mümkün olmayabilir; ancak buraya yüklediğiniz fotoğraflardaki türlerin özellikle de vücut deseni gibi özelliklerinin rahatlıkla ayırt edilecek kadar net olması gerekmektedir.
2
Özgün olun, telif ihlali yapmayın.
Yüklediğiniz fotoğrafların telif hakları size ait olmalıdır. Başkası tarafından çekilen fotoğrafları yükleyemezsiniz. Wikimedia gibi açık kaynak organizasyonlarda yayınlanan telifsiz fotoğrafları yükleyebilirsiniz.
3
Paylaştığınız fotoğrafların telif hakkını isteyemezsiniz.
Yüklediğiniz fotoğraflar tamamen halka açık bir şekilde, sınırsız ve süresiz kullanım izniyle paylaşılacaktır. Bu fotoğraflar nedeniyle Evrim Ağacı’ndan telif veya ödeme talep etmeniz mümkün olmayacaktır. Kendi fotoğraflarınızı başka yerlerde istediğiniz gibi kullanabilirsiniz.
4
Etik kurallarına uyun.
Yüklediğiniz fotoğrafların uygunsuz olmadığından ve başkalarının haklarını ihlâl etmediğinden emin olun.
5
Takson teşhisini doğru yapın.
Yaptığınız gözlemler, spesifik taksonlarla ilişkilendirilmektedir. Takson teşhisini doğru yapmanız beklenmektedir. Taksonu bilemediğinizde, olabildiğince genel bir taksonla ilişkilendirin; örneğin türü bilmiyorsanız cins ile, cinsi bilmiyorsanız aile ile, aileyi bilmiyorsanız takım ile, vs.
Gönder
Tür Ara
Aradığınız türü bulamadıysanız buraya tıklayarak ekleyebilirsiniz.