Bu Reklamı Kapat
Bu Reklamı Kapat

Oyun Teorisi - 4: Bayes Oyunları

Oyun Teorisi - 4: Bayes Oyunları
15 dakika
6,830
  • Oyun Teorisi
Evrim Ağacı Akademi: Oyun Teorisi Yazı Dizisi

Bu yazı, Oyun Teorisi yazı dizisinin 4. 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

Giriş

Herkese yeniden merhabalar. Oyun Teorisi yazı dizimizin bu bölümünde, artık spesifik oyun türlerine bakmaya başlayacağız ve bunların ilki de Bayes Oyunları olacak. Bunu yaparken “oyun” anlayışımızı bir yandan daraltırken, bir yandan da genişleteceğiz. Esasında özel bir oyun türü olsa da, Bayes oyunları gerçek hayattaki pek çok durumda geçerli olan oyun türüdür. Hatta, daha ileri gidip, karşımıza çıkan neredeyse tüm oyunların bir Bayes oyunu olduğunu, ve Bayes oyunu olmayan oyun modellerinin sadece analizi kolaylaştıran ve ifadeyi basitleştiren birer “idealleştirme” olduğunu iddia edebiliriz. (Tıpkı mekanik analizlerde yerçekimi ivmesini yüksekliğe bağlı değil de sabit almak gibi.)

Örnek olarak, Oyun Teorisi’nde (özellikle mekanizma tasarımı alanında) oldukça popüler bir araştırma konusu olan açık artırmaları düşünelim. Klasik bir İngiliz açık artırmasına bakalım: Satıcı, belli bir fiyattan artırmayı başlatır, ve talipler de bağırarak (artan sırayla) vermeye gönüllü oldukları miktarı söylerler, bildiğimiz “Var mı artıran?” meselesi anlayacağınız.

Bu Reklamı Kapat

Böyle bir açık artırmada, henüz “oyun” başlamadan, artırmayı kazanmak için ne kadar para teklif etmeniz gerektiğini bilmenizin bir imkanı var mıdır? Tabii ki hayır! Zira bunu kesin olarak bilmeniz için, diğer yarışmacıların satılan ürüne ne kadar değer biçtiklerini ve bu bağlamda ne kadar teklif etmeye razı olduklarını bilmeniz gerekiyor, ancak bunu bilmenizin hiçbir yolu yok. Bir başka deyişle, hangi fiyatın size oyunu kazandıracağını bilmeniz için, diğer oyuncuların da “kazançlarını” bilemeniz lazım, ama bilmiyorsunuz.

Bayes Oyunları

Açık artırmalar, Bayes oyunlarına bulunabilecek örneklerden sadece biridir. Bu oyunların en genel tanımı, oyuncuların hangi oyunu oynadıklarını bilmedikleri oyunlardır. Ortada, oynanma ihtimali olan sonlu veya sonsuz sayıda oyun vardır, ve her oyuncunun da hangi oyunu oynadığı yönünde belli inançları vardır: Yine, bir olasılık dağılımı olarak.

Bu Reklamı Kapat

Açık artırmalarda, her bir oyuncunun seçebileceği (teoride) sürekli bir değer aralığı olduğu için, oyuncular sonsuz sayıda oyun oyundan hangisi oynadıklarını bilmemektedir. Bu, açık artırmayı Bayes oyunları kategorisine sokar. Tabii, bu durumu “oynanılan oyunun belirsiz olması” şeklinde yorumlamak, bazı okurlarımızın kafasını karıştırmış olabilir. Bu yüzden, daha somut bir örnek verelim.

Şu hikayeyi düşünelim: Bir arkadaşınız, sizi kendi arkadaşlarının olduğu bir yere davet ediyor. Oradaki insanların hemen hiçbiriyle daha önce konuşmuşluğunuz yok; düşüncelerini, görüşlerini bilmiyorsunuz. Muhabbet dönüp dolanıp, en sonunda siyasete bağlanıyor ve bir noktada, sizin de görüşünüz soruluyor. Oradaki insanların düşüncelerini bilmediğiniz için, neyin hoş karşılanıp neyin karşılanmayacağını, ne derseniz kavga çıkabileceğini, ne derseniz de yeni tanıştığınız insanların size sıcakkanlı davranacağını bilemiyorsunuz. Belirtebileceğiniz görüşleri en basit tabirle “sağ” ve “sol” olarak ayırırsak, şöyle bir durumdasınız:

Oyuncular belli, (bu durumda sadece siz, zira hamle yapacak olan tek kişi sizsiniz) yapılabilecek hamleler belli, ama kazançlar hakkında hiçbir fikriniz yok. Bu oyunu, eğer ortamdaki diğer insanların politik görüş olarak aynı fikirde olduğunu varsayarsak, ve yine muhtemel görüşleri sağ ve sol olarak ikiye ayırırsak, şu şekilde de gösterebiliriz:

Evrim Ağacı'ndan Mesaj

Bu gösterimde, iki farklı oyun görüyoruz. Oyunlar, birbirlerinden sadece kazanç yönünden ayrılıyor (eğer aynı görüşü söylerseniz diğerleri tarafından sıcak karşılanıyorsunuz, eğer farklı görüş belirtirseniz dayak yiyorsunuz) ve sizin, hangi oyunu oynadığınıza (yani, diğerlerinin sağ görüşte mi sol görüşte mi olduğuna) dair belli bir inancınız var. (Bu durumda, masadakilerin sol görüşte olmasına %60 ihtimal veriyorsunuz.)

Muhtemelen, Bayes oyunlarının neler olabileceğine dair kabaca bir fikriniz oluşmuştur. Gördüğünüz gibi, pratikte karşılaştığımız neredeyse her durum Bayes oyunlarına birer örnektir: Hiçbir durumda, kendi kazançlarımızdan (veya diğer oyuncuların kazançlarından) yüzde yüz emin olamayız. Lakin, bu pratikte karşılaşılan durumların hepsinin teoride bir Bayes oyunu olarak incelenmesinin anlamlı olduğu anlamına gelmiyor, zira buna kalkışacak olursak, yüzlerce parametreyi göz önüne almamız gerekebilir. (Örneğin, Cinsiyetlerin Savaşı oyununda, tarafların partnerlerine ne kadar bağlı olduğu veya tercih ettikleri aktiviteden ötekine kıyasla ne kadar zevk alacakları, kazançları etkileyebilecek bir çok parametreden sadece biridir.) Onun yerine, belirsizliklerle ilgili mantıklı varsayımlar yaparak, sadece önemli, büyük bilinmezleri ayrı oyunlar olarak modellemek daha kullanışlı olacaktır.

Aklınızda oluşmuş olabilecek bir başka soru işareti de, oyunların neden birbirlerinden sadece kazanç olarak ayrılması gerektiği olabilir. Bunun cevabı için de, en başa, oyunları nasıl tanımladığımıza dönmemiz lazım.

Normal formda bir oyunu tanımlarken, üç şeye ihtiyacımız olduğundan bahsetmiştik. Bunlar,

  1. Oyuncular
  2. Aksiyonlar
  3. Kazançlar

idi. Fark ettiyseniz, bu ögelerin içinde “kurallar” ya da onun yerine geçebilecek bir şey mevcut değil. Bunun sebebi, oyunlarda “kurallar” olarak bilinen şeylerin, aslında oyuncuların aksiyonlarını (yani aksiyon kümelerinin çarpımını) belirli kazanç değerlerine eşleyen kazanç fonksiyonunun içine gömülü olmasıdır. Sözgelimi, iki oyunculu bir oyunda, kural, her oyuncunun kendisinin seçtiği 1 ile 9 arasında bir rakam ile öteki oyuncunun seçtiği 1 ile 9 arasındaki rakamın farkı kadar para kazanacağı yönünde olsun. Bu durumda, Oyuncu 1 r1 ve Oyuncu 2 r2 rakamlarını seçmişse, Oyuncu 1’in kazanç fonksiyonu

Bu Reklamı Kapat

u1(r1,r2) = r1-r2

olarak tanımlanabilir. Bu da, oyunun “kuralını” kendi içinde barındıran bir fonksiyondur. Bunu akılda canlandırmanın bir diğer yolu, kazanç fonksiyonunu içerisinde oyunun kurallarını barındıran bir kara kutu olarak yorumlamak olabilir.

“Kazanç Fonksiyonu” olarak belirtilen kara kutu, oyunun tüm kurallarını (mutlak kurallar, şans faktörleri, vb.) içinde barındırmaktadır. Bu sebeple, aslında oyuncunun oyunun kurallarının ne olduğunu bilmediği durumlar, kazanç fonksiyonunun ne olduğunu bilmediği durumlardır. Bunlar da, kazanç fonksiyonumuzu ya da onun çıktıları olan kazanç değerlerimizi değiştirerek modellenebilir.

Eğer Bayes oyunlarının arkasındaki temel anlayış aklınıza yattıysa, biraz da bu oyunların teorisine bakalım.

Bu Reklamı Kapat

Bayes Oyunlarının Tanımları

Bayes oyunları için birbirine eşdeğer iki tanım kullanılmaktadır. İlk başta karmaşık gelebilecek bu tanımların, ilerleyen paragraflarda, örneklerle açıklığa kavuşacağını umuyoruz.

Birinci Tanım: Bayes oyunları, tek farkları kazanç değerleri olan (yani oyuncuların ve oyuncuların seçebileceği aksiyonların aynı olduğu) ve oyuncuların hangi oyunu oynadıklarına yönelik inançları / önyargıları (bilgi setleri) olan bir oyunlar kümesidir. Bu tanım, şu ana kadar kullandığımız klasik tanımdır. Bu tanımda bilgi setleri olarak tanımlanan fonksiyon, sadece hangi oyuncunun hangi oyunu oynadığına ne kadar ihtimal verdiği yönündeki bilgileri içeren bir fonksiyondur ve şu ana kadar bahsettiklerimizden bir farkı yoktur.

İkinci Tanım: Bayes oyunları, normal formda oyunları tanımlamak için kullanılan “oyuncular,” “aksiyonlar” kümeleri ve “kazanç fonksiyonu”nun yanı sıra, “tipler” kümesi ve “önyargılar (inançlar) fonksiyonu”nu içeren bir demettir. Burada bahsedilen

  • Tipler kümesi, her oyuncunun alabileceği tipleri içerir.
  • Önyargılar kümesi, bir oyuncunun, kendisinden başka her oyuncunun muhtemel her tipi için sahip olduğu (hangi oyuncunun hangi tipe sahip olduğu konusundaki) önyargıları ya da inançları ifade eder.

Bu iki tanımın arasında pratikte hiçbir fark yoktur. Sadece, iki farklı anlayışı ifade etmektedirler ve farklı Bayes oyunlarında farklı birini kullanmak daha anlamlı olabilir. Sözgelimi, bilgi setleri ve birden fazla sayıda oyun üzerinden giden birinci tanım, “Var Mısın Yok Musun?” gibi şans oyunlarında, ya da belirsizliğin oyunun yapısından kaynaklandığı benzeri durumlarda anlamlı olacaktır. Tipler üzerinden açıklanan ikinci tanım ise, açık artırmalar, yukarıda bahsedilen yeni arkadaş grubunda politik görüş bildirme durumu ya da başkanlık seçimleri gibi, oyundaki (kazançlardaki) belirsizliğin diğer oyuncuların tercihlerini ve düşüncelerini bilmemekten kaynaklandığı durumlara daha iyi uymaktadır. Bu iki tanım arasındaki tek fark, belirsizliği hangi faktörün üzerine yükleyeceğimizdir.

Bu Reklamı Kapat

Agora Bilim Pazarı
Babil'in Kadınları

Babil’in Kadınları: Mezopotamya’da Toplumsal Cinsiyet ve Temsil

Zainab Bahrani

Babil’in Kadınları Antik Mezopotamya’daki hâkim kadınlık mefhumunu inceleyen hem tarihsel hem de sanat tarihsel bir çalışmadır ve bu topluma özgü, Batılı kurucu söylem tarafından inşa edilmiş kadınlık kavramına eleştirel bir yaklaşım getirmektedir.

Zainab Bahrani bu kültürün cinselliği ve toplumsal cinsiyet rollerini temsil üzerinden nasıl düşündüğünü çözümlerken, benzer birçok çalışmanın bağımlı olduğu eril iktidar/dişi tabiiyet gibi basit ikilikleri de sorunsallaştırıyor. Bu sayede, mevcut tanımların kadınların yaşanmış deneyimleriyle aslında örtüşmediğini, kadını eril öznelliğin nesnesi olarak konumlandırdığını göstermiş oluyor.

Babil’in Kadınları toplumsal cinsiyet, göstergebilim, yapıbozum, psikanaliz ve tarihsel eleştiri bağlamındaki çağdaş eleştirel teorilerde zemin bulan kadınlık temsilleri hakkındaki bir çalışmadır ve bu alanlar, bir bütün olarak, sadece bu geçmiş kültürün araştırılmasını beslemekle kalmayıp aynı zamanda kendi payımıza geçmişi nasıl adlandırdığımızla yüzleşen metodolojik bir ağ oluşturur.”

Devamını Göster
₺62.00
Babil'in Kadınları

Oldukça soyut bir örnek üzerinden, bu iki tanımın ne anlama geldiğini kavradıktan sonra, daha gerçekçi bir örnekte de neden bu ikisinin eşdeğer olduğunu, ve bir Bayes oyununun nasıl analiz edilebileceğini görelim.

Örnek: Ortaya Karışık Oyunu

Elbette ki gerçek hayatta bir insan, o an yazı-tura mı attığını, yoksa polisler tarafından sorguya mı çekildiğini; araba mı kullandığını, yoksa sevgilisiyle buluşmaya çalıştığını mı biliyor olacaktır. Ancak biz bu gerçeği hiç kafamıza takmadan, tanıdık oyunlar üzerinden soyut örneğimizi verelim: Öyle bir Bayes oyunu düşünün ki, iki oyuncu, Tutsak İkilemi, Cinsiyetlerin Savaşı, Para Eşleme ve Karşılaşan Arabalar oyunlarından birini oynuyor olsunlar, ancak hangisini oynadıklarını bilmesinler. Her oyunda Oyuncu 1 ya “yukarı” (Y) ya da “aşağı” (A) hamlesini seçebilirken, Oyuncu 2 ya “sol” (<) ya da “sağ” (>) hamlesini seçebilsin. Bu Bayes oyununu şu şekilde ifade edebiliriz:

Bu gösterimde, kırmızı kesik çizgilerle gösterilen iki küme, Oyuncu 1’in bilgi setleri ya da tipleridir. Benzer şekilde, yeşil kesik çizgilerle gösterilen iki küme de Oyuncu 2’nin bilgi setleri ya da tipleridir. Bu demektir ki, Oyuncu 1 ya Para Eşleme ya da Tutsak İkilemi’ni; veya ya Karşılaşan Arabalar ya da Cinsiyetlerin Savaşı’nı oynadığını bilmektedir. Benzer şekilde, Oyuncu 2 de, ya Para Eşleme ya da Karşılaşan Arabalar’ı; veya ya Tutsak İkilemi ya da Cinsiyetlerin Savaşı’nı oynadığını bilmektedir. Örneğin, eğer gerçekten oynanan oyun Tutsak İkilemi ise, Oyuncu 1 Para Eşleme mi Tutsak İkilemi mi oynadığını bilmeyecek, ancak Karşılaşan Arabalar ya da Cinsiyetlerin Savaşı oynamadığından yüzde yüz emin olacaktır. Oyuncu 2 de Tutsak İkilemi mi Cinsiyetlerin Savaşı oyunlarının arasında kararsız kalacaktır, gibi.

Şu ana kadar bu oyuna ilk tanımın gözüyle baktık. Ama aynı şekilde, tipler olarak da bakabiliriz: Örneğin, Tutsak İkilemi oynanıyorsa Oyuncu 1, üstteki kümeye, yani Tip1 1’e aittir. Eğer Cinsiyetlerin Savaşı oynanıyorsa alttakine, Tip1 2’ye aittir, vb. Oyuncu 1, eğer Tip1 1’e aitse Tutsak İkilemi ve Para Eşleme arasında kalacaktır. Hangisini oynadığı yönündeki tahmini, tamamen Oyuncu 2’nin tipi yönündeki tahminine bağlıdır, zira bu iki tipin kesişimi aslında oynanan oyunu ifade etmektedir. Eğer Oyuncu 1, Oyuncu 2’nin Tip2 2’ye ait olduğuna %90 ihtimal veriyorsa, iki tipin kesişimi Para Eşleme olacağı için, %90 ihtimalle Para Eşleme oynadığını düşünecek ve hamlesini ona göre yapacaktır.

Görüldüğü üzere, iki tanım arasında hiçbir fark yoktur. Sadece, farklı açılardan (oyuncu veya oyun) bakmak için kullanılmaktadırlar. Bazen matematiksel analizlerde de, bir tanımın diğerine üstünlüğü olmakla birlikte, bizim kalacağımız seviyede bunlardan bahsetmenin gereği yoktur.

Örnek: Şerif ve Suçlu

Sonunda, daha anlamlı bir Bayes oyununu detaylıca inceleyebileceğiz.

Bu oyunun ismi, Şerif ve Suçlu. Bir vahşi batı bağlamındayız. kasabamızın devriye gezen şerifi var. Şerif, devriyesinde, silahlı bir adama rast geliyor. Bu iki adam, aynı anda birbirlerini vurup vurmamaya karar vermek zorundalar. (Western filmlerindeki ikonik “aynı anda silah çekme” sahnelerini hatırlayın.) Ancak, şerif bu silahlı adamın bir suçlu mu, yoksa bir masum mu olduğunu bilmiyor; “p” ihtimalle masum olduğunu düşünüyor. (p, şerifin inancını temsil eden bir değişken.) Kazançlar ise şu şekilde:

  • Şerif, eğer şüpheli kendisini vuracak olursa vurmayı, şüpheli kendisini vurmaya yeltenmezse de vurmamayı tercih eder. Nitekim, şerifimiz bir kanun adamı ve ne olursa olsun hayatına kast etmeyen birisini öldürmek istemez.
  • Silahlı adam suçlu ise, her durumda vurmayı tercih eder, zira şerif kendisini vurmasa bile, suçlu olduğunu anladığı anda kodese gidecektir.
  • Silahlı adam eğer masum ise, şerif kendisini vursa da vurmasa da kendisi şerifi vurmak istemeyecektir. Bunun da sebebi, adamın yüksek ahlaki erdemlere bağlı olması, veya bir şerifi öldüren kişi olarak hatırlanmak istememesi olabilir.

Tabii ki, hamleler aynı anda yapılacağı için oyun kızgınlaşıyor. Şerifin gözünden bakıldığında, ortada kazançları tamamen değiştiren iki ihtimal var: Silahlı adam masum mu, suçlu mu? Bu durumu bir Bayes oyunu olarak ifade edersek:

Burada, Oyuncu 1’in (silahlı adam) hangi tipte olduğuna göre, şerifin oynadığı oyun değişebiliyor. Şerifin, diğer oyuncunun tipine yönelik belli bir inancı var. Şimdi, şerifin inancının ne yönde olduğuna göre (yani p’nin değerine göre) şerifin yapması “gereken” hamleyi analiz edelim.

Zaten yukarıda da belirttiğimiz gibi, suçlu daima vurmayı, masum da daima vurmamayı tercih etmektedir. Bunu, kazanç değerlerinden de görebiliriz: Şerif vursa da, vurmasa da suçlu vurursa, masum da vurmazsa daha fazla kazanç elde edebilecektir. Bir başka deyişle, vurmak suçlunun, vurmamak da masumun baskın stratejisidir. Bu yüzden, oyunu şöyle sadeleştirebiliriz:

Bu Reklamı Kapat

Şimdi kolaylıkla, şerifin vurması ve vurmaması durumlarında elde edeceği kazanç beklentilerine bakabiliriz.

  1. Şerif vurursa, p olasılıkla -1, 1-p olasılıkla da 0 kazanca sahip olacaktır. Buna göre, KBŞ,VUR = -p + 0*(1-p) = -p
  2. Şerif vurmazsa, p olasılıkla 0, 1-p olasılıkla da -2 kazanacaktır. Yani, KBŞ,VURMA = 2p - 2

Şerifin vurmamayı tercih etmesi için, gerekli şart:

 KBŞ,VURMA > KBŞ,VUR

2p - 2 > -p

Bu Reklamı Kapat

3p > 2

p > ⅔

Bir başka deyişle, eğer şerif karşısındaki silahlı adamın masum olmasına ⅔’ten (%67’den) daha fazla ihtimal veriyorsa, vurmamayı tercih etmelidir.

Mekanizmalar: Açık Artırmalar, Seçim Sistemleri, vb.

Bayes oyunları basit, ama uygulaması ve detayı çok fazla olan bir alandır. Mekanizmalar ve İdeal Mekanizmaların Tasarımı ise, bunlar arasında en popüler olanlarından biridir. Mekanizma Tasarımı’nı etraflıca anlatmak, başlı başına bir yazı dizisi alacaktır ve o dizinin makaleleri takip edebilmek için çok ileri düzey bir matematik gerektirecektir. Coursera’da Stanford Üniversitesi tarafından verilen iki derslik Oyun Teorisi serisinin ikinci dersinin neredeyse tamamen Mekanizma Tasarımı konusuna ayrılmış olması, zannediyoruz ki konunun genişliğini aklınızda canlandırmanıza yardımcı olacaktır. İleride Mekanizma Tasarımı’ndan bu sayfalarda bahseder miyiz bilinmez ama, konuyu Bayes oyunları başlığı altında çok kısaca tartışmanın yerinde olacağını düşündük.

Bu Reklamı Kapat

Mekanizma dediğimiz şey, aslında yukarıda “Neden kurallar değişmiyor?” sorusuna cevap verirken kullandığımız “kara kutu”dan ibaret. Yani, bir Bayes oyunu bağlamını (bir başka deyişle, oyuncular, aksiyonlar ve muhtemel sonuçlardan oluşan küme) bir oyuna dönüştüren eksik parça. Yukarıdaki görseli, şu şekilde modifiye edebiliriz:

Oyuncular, stratejilerini belirleyerek aksiyonlarını seçerler. Tüm oyuncuların aksiyonları, mekanizma tarafından toplanır ve mekanizmanın yapısına göre, bir sonuç doğurur. Oyuncuların kazançları da, bu sonucun içindedir. Aynı oyuncuların aynı aksiyonları seçtiği bir durum, farklı mekanizmalarda farklı sonuçlara sebebiyet verebilir.

Aklımıza gelebilecek pek çok mekanizma olmakla birlikte, bunlardan en popülerleri açık artırmalar ve seçim sistemleridir. İkisi de, pek çok oyuncudan fikirlerini bildirmelerini ister (ürüne vermeye razı oldukları fiyat, ya da adayları tercih sırasına koymaları, vb.) ve bunları bir sonuca götürür. (Kazanan adayı belirleme, ürünün satılacağı kişiyi ve satış fiyatını belirleme, vb.)

Bu mekanizmaların tasarımı, alanın başlıca ilgi alanlarındandır. Yani, bir nevi oyunun “kurallarını” öyle bir şekilde manipüle edeceğiz ki, ortaya bizim kriterlerimize mümkün olduğunca uygun sonuçlar çıkacak. Sözgelimi, demokratik bir seçim sistemi tasarlıyorsak, bu sistemin hem çoğunluğun iradesine dayalı olmasını (yani, belirli bir kişinin ya da grubun sözünün diğerlerinkinden daha geçerli olmamasını, diktatöryel olmamasını) hem de adayların gerçek tercihlerini doğru bir şekilde yansıtacakları şekilde kuralları olmasını isteriz. Örnek olarak, 2015 Haziran’ında Türkiye’de yapılan genel seçimlerdeki tanıdık bir duruma bakabiliriz. Hepimizin çok iyi bildiği gibi, bu seçimlerde A partisinin seçmenlerinin bir kısmı, B partisinin barajı aşıp meclise girebilmesi için, normalde A partisini B partisine tercih edecek olmalarına rağmen B partisine oy vermişlerdi. Bunun sebebi de, B partisi barajı aşıp meclise girerse, A partisi seçmeninin bir kısmının tercih sırasında B’nin de altına koyduğu C partisinin kazanacağı koltuk sayısının dramatik bir şekilde azalacak olmasıydı. Nitekim, o kısmın büyük çoğunluğu bu sebeple gerçek tercihlerini (A) değil, istedikleri sonuca ulaşmalarını sağlayacak olan partiyi (C) oylamışlardır. Bu, mekanizmanın seçmenlerin isteklerini tam olarak yansıtmamalarının kendilerinin karına olmasına sebebiyet veren bir yapının göstergesidir. Bir başka deyişle, bu “2015 Seçimleri” oyununun Nash dengesi, tüm seçmenlerin gerçek tercihlerini yansıtması değil, A’yı B’ye tercih etmelerine rağmen B’yi de C’ye tercih edenlerin B’ye oy vermesidir.

Bu Reklamı Kapat

Açık artırma mekanizmalarının tasarımında ise, yine alıcıların ürüne gerçekten biçtikleri fiyatı söylemeleri, eğer fiyat hem alıcının vermeye razı olduğundan düşükse ve satıcının almaya razı olduğundan fazlaysa satışın yapılması, veya satıcının mümkün olan maksimum kara sahip olması kriterleri göz önünde bulundurulabilir.

Sonuç

Bayes oyunlarının tanımından ortaya çıkan bir kavram olan Mekanizmalar’dan, yeniden Bayes oyunlarına dönecek olursak, bu konudaki tartışmamızı, Bayes oyunlarının gerçek hayattaki pek çok duruma tekabül etmekte olduğunu söyleyerek bitirebiliriz. Kendimizi içinde bulduğumuz her durum, bir oyun olarak modellenebileceği gibi, bu oyunların hemen hepsi de aslında birer Bayes oyunundan başka bir şey değildir. Sizin, vereceğiniz kararların sonuçlarını, onlardan size dönecek kazancı, veya diğer oyuncuların değerlerini kesin olarak bildiğiniz modeller, sadece birer varsayımdır, analizleri basitleştiren bir idealizasyondur. Bu idealleştirme, birçok durumda uygulanabilir, zira oyunu oldukça basitleştirmekle birlikte, fazla bir hata payına sahip değildir. Sözgelimi, Cinsiyetlerin Savaşı’nı düşünürsek, pek çok çiftin operayı veya sinemayı, sevgililerini ekmeye değecek kadar sevmediğini söylemek hatalı bir varsayım olmayacaktır. Ancak şerif/suçlu oyununda olduğu gibi daha karmaşık durumlarda, artık Bayes oyunu modeline geçmemiz gerekir, çünkü iki durum arasında varsayım yapamayacağımız kadar büyük bir fark vardır.

En başta bahsettiğimiz gibi, bunu bir fizik problemine benzetebiliriz. Eğer, yerden 10 metre yüksekten bıraktığımız bir topun hareketini inceliyorsak, yerçekimini sabit almamız, hesaplarımızı çok fazla değiştirmeyecektir. Çünkü topun yer değiştirmesi (10 metre) yerçekimi kuvvetini etkileyen değişken faktör olan Dünya’nın yarıçapından (yaklaşık 13 bin kilometre) ihmal edilebilir derecede küçüktür. Ancak aynı topu 10 metre yüksekten değil de, yerden 10 bin kilometre yüksekten, ekzosferden bırakacak olursak, artık yerçekimi kuvvetinin değişken olduğunu hesaba katmamız gerekir. 10 bin kilometre, 13 bin kilometreye kıyasla ihmal edilebilir bir rakam değildir.

Bayes oyunlarından sonra bakacağımız oyun türü, tekrar eden oyunlar olacaktır. Aynı Bayes oyunları gibi pek çok duruma uyarlanabilecek olan bu çeşidi incelerken, aynı zamanda Tutsak İkilemi’ni “çözerek” 2. yazımızda sorduğumuz bir sorunun cevabını vereceğiz.

Okundu Olarak İşaretle
Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 3
  • İnanılmaz 2
  • Merak Uyandırıcı! 2
  • Bilim Budur! 1
  • Muhteşem! 0
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • Umut Verici! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Evrim Ağacı Akademi: Oyun Teorisi Yazı Dizisi

Bu yazı, Oyun Teorisi yazı dizisinin 4. 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 16/08/2022 14:06:20 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/466

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
Sağlık Örgütü
Teori
Çeviri
Evrimsel Antropoloji
Sanat
Sinir
Wuhan
Yapay Seçilim
Mers
Antik
Deney
Alzheimer
Canlı
Evrenin Genişlemesi
Elektron
Epistemik
Editör Seçkisi
Kurbağa
Fizik
Madde
Çocuklar
Olasılık
Rna
Sars Mers
İfade
Aklımdan Geçen
Komünite Seç
Aklımdan Geçen
Fark Ettim ki...
Bugün Öğrendim ki...
İşe Yarar İpucu
Bilim Haberleri
Hikaye Fikri
Başlık
Kafana takılan neler var?
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.