Oyun Teorisi ve İstatistiği Kullanarak, Taş-Kağıt-Makasta Daha Sık Kazanabilirsiniz!
- Özgün
- Oyun Teorisi
- İstatistik
Taş-kağıt-makas oynayan insanlar üzerinde yapılan ilk geniş çaplı araştırma, bu basit oyunu zekice oynayanların nasıl kolaylıkla oyunda sıklıkla yenebileceklerini ortaya koyuyor.
Bilmeyenler veya tam olarak hatırlamayanlar için taş-kağıt-makas, genelde çocuklar arasında oynanan basit bir oyundur. Herkes başta elini yumruk yapar ve "1, 2, 3" (veya "taş, kağıt, makas") diye sayarken herkes yumruğunu havada sallar, sonrasında herkes şu üç şekilden birini seçer ve "3" dendiği anda elini o şekle sokar (oyunun bazı versiyonlarında 3'ten sonra şekil gösterilir, önceden yöntemdeanlaştığınıza emin olun): yumruk (taş), 5 parmağı açmak (kağıt), işaret ve orta parmağı açarak makas işareti yapmak (makas).
Bu 3 şekil arasında döngüsel bir ilişki vardır: Taş makası kırar (yener), makas kağıdı keser (yener), kağıt taşı sarar (yener). Böylece bu 3 şekilden diğerlerini aynı anda veya sırayla yenebilecek kombinasyonları seçenler oyunu kazanmış olur. Bu tarz basit oyunlar, genellikle sokak futbolunda kaleye kimin geçeceğini belirlemek için kullanılır. Tıpkı "kısa çöpü çekmek"te olduğu gibi...
Yapılan araştırma, her ne kadar birçoklarımız bu oyunda seçtiklerimizi rastgele yaparsak daha faydalı olacağını düşünsek de, birçok oyuncunun aslında tercihlerini rastgele yapmadığını ve belli bir şablonu takip ettiklerini ortaya koydu.
Araştırmacılar, insanların taş-kağıt-makas (TKM) oynadıkları sürenin sadece 3'te 1'inde rastgele kararlar aldıklarını, geri kalan zamandaysa, bir önceki oyunda kazanma ve kaybetme durumlarına göre tercihlerini değiştirdiklerini ortaya koydular.
Yani TKM oyununda, oyunu kazanan kişi bir önceki kazandığı davranışını daha sıklıkla tekrar ederken, kaybeden kişiler bir önceki tercih ettiği şekli yenecek olan şekli daha sıklıkla tercih ediyorlar. Örneğin, oyunu oynarken siz "taş" yaptıysanız ve diğer oyuncu "makas" yaptıysa, siz onu yendiğiniz için bir sonraki elde %66 ihtimalle yeniden taş yapmanız istatistiki olarak bekleniyor. Öte yandan "makas" yapan ve dolayısıyla yenilen oyuncu, bir sonraki seferde büyük ihtimalle "taş" yapmayı tercih edecek, çünkü bir önce yaptığı "makas" tercihini yenen seçenek taş. Buna psikolojide "kazanırsan devam, kaybedersen değiştir" davranışı deniyor.
Dolayısıyla bir sonraki sefere TKM oynarken, bilimin gücünden bir miktar destek alarak kaleye geçme şansınızı düşürebilirsiniz: Tek bir oyunda kazanan ve kaybedeni belirlemek yerine, 3, 5 veya 10 TKM oyununda en çok puanı alanın kaleye geçeceğini söyleyin. Sonrasında ilk birkaç oyunda rakibinizin tercihlerinden yola çıkarak, yukarıda anlattıklarımız çerçevesinde, bir sonraki oyundaki tercihlerine göre seçim yapmaya çalışın.
Bol gollü maçlar!
Evrim Ağacı'nda tek bir hedefimiz var: Bilimsel gerçekleri en doğru, tarafsız ve kolay anlaşılır şekilde Türkiye'ye ulaştırmak. Ancak tahmin edebileceğiniz Türkiye'de bilim anlatmak hiç kolay bir iş değil; hele ki bir yandan ekonomik bir hayatta kalma mücadelesi verirken...
O nedenle sizin desteklerinize ihtiyacımız var. Eğer yazılarımızı okuyanların %1'i bize bütçesinin elverdiği kadar destek olmayı seçseydi, bir daha tek bir reklam göstermeden Evrim Ağacı'nın bütün bilim iletişimi faaliyetlerini sürdürebilirdik. Bir düşünün: sadece %1'i...
O %1'i inşa etmemize yardım eder misiniz? Evrim Ağacı Premium üyesi olarak, ekibimizin size ve Türkiye'ye bilimi daha etkili ve profesyonel bir şekilde ulaştırmamızı mümkün kılmış olacaksınız. Ayrıca size olan minnetimizin bir ifadesi olarak, çok sayıda ayrıcalığa erişim sağlayacaksınız.
Makalelerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu makalemizle ilgili merak ettiğin bir şey mi var? Buraya tıklayarak sorabilirsin.
Soru & Cevap Platformuna Git-
28
-
9
-
8
-
8
-
5
-
4
-
3
-
2
-
1
-
1
-
1
-
1
- MIT. How To Win At Rock-Paper-Scissors. (30 Nisan 2014). Alındığı Tarih: 19 Nisan 2020. Alındığı Yer: MIT Technology Review | Arşiv Bağlantısı
- Z. Wang, et al. (2014). Social Cycling And Conditional Responses In The Rock-Paper-Scissors Game. ArXiV. | Arşiv Bağlantısı
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 22/02/2025 20:58:46 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/2288
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.
