Language of Bargaining

要約

交渉教育における確立された演習を活用して、言語の使用が二国間交渉をどのように形成するかを研究するための新しいデータセットを構築します。
私たちのデータセットは、既存の研究を 2 つの方法で拡張します。1) クラウドソーシング プラットフォームではなく行動ラボを通じて参加者を募集し、参加者が音声を通じて交渉できるようにして、より自然な対話を可能にします。
2) 参加者が交互に書かれた数値のオファーを通じてのみ交渉するというコントロール設定を追加します。2 つの対照的なコミュニケーション形式にもかかわらず、2 つの治療法の平均合意価格は同一であることがわかりました。
しかし、対象者が会話できるようになると、交換されるオファーは減り、交渉はより早く終了し、合意に達する可能性が高まり、対象者が合意する価格の変動は大幅に減少します。
さらに、交渉における言語行為の分類を提案し、注釈付きの言語行為でデータセットを充実させます。
交渉の成功を予測するために予測タスクを設定したところ、相手の主張に反応することが交渉を推進するよりも有利であることがわかりました。

要約(オリジナル)

Leveraging an established exercise in negotiation education, we build a novel dataset for studying how the use of language shapes bilateral bargaining. Our dataset extends existing work in two ways: 1) we recruit participants via behavioral labs instead of crowdsourcing platforms and allow participants to negotiate through audio, enabling more naturalistic interactions; 2) we add a control setting where participants negotiate only through alternating, written numeric offers.Despite the two contrasting forms of communication, we find that the average agreed prices of the two treatments are identical. But when subjects can talk, fewer offers are exchanged, negotiations finish faster, the likelihood of reaching agreement rises, and the variance of prices at which subjects agree drops substantially. We further propose a taxonomy of speech acts in negotiation and enrich the dataset with annotated speech acts. We set up prediction tasks to predict negotiation success and find that being reactive to the arguments of the other party is advantageous over driving the negotiation.

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