Theories that formally describe decision-making have traditionally posited that decisions are made by rational actors. However, it is generally accepted that humans often make irrational decisions because of quick emotional judgements. In order to reconcile these two inconsistent ideas psychologists have developed two-system theories that hypothesize decisions are made by two opposing cognitive systems, representing the rational and emotional processing of decisions. Evidence for a two-system model of decision-making can be observed in ultimatum game responder decisions. It is thought that rational processing of these choices will produce acceptance of unfair offers and emotional processing will encourage rejection of unfair offers. Emotional priming has been shown to decrease ultimatum game acceptances and trans-cranial magnetic stimulation of rational brain areas, i.e. DLPFC, show increases in ultimatum game acceptances. This study investigated the possibility of using behavioral tasks that are known to activate rational brain areas to promote/disrupt ultimatum game acceptances. The possible relationship between ultimatum game acceptances and executive functions was also examined. Although there were promising indications that working memory loading may increase ultimatum game acceptances in between-subject experiments, a within-subject investigation found little support for this method of promoting/disrupting rational ultimatum game decisions. There were also no relationships found between switching or inhibition executive functions and ultimatum game responder decisions. A moderate positive relationship was found between updating executive function and ultimatum game acceptance rates but this relationship was dependent on working memory task feedback, a within-subject design and active loading of the working memory system. However, its possible that these findings only apply to within-subject paradigms and future between-subject studies are advised.

Punishment is the act of penalizing an individual as a response to a transgression. This thesis will deal with punishment in experimental game scenarios and in experimental criminal punishment scenarios, along with their different adaptations. The aim will be to provide an overview of both psychological and neurological underpinnings of punishment by reviewing existing literature. While punishment ought to deter transgressions and promote cooperative behavior, internal neural reward-related systems seem to be a driving factor of the desire to punish wrongdoings. Decisions on whether a transgressor is guilty and deserves punishment is mediated by the medial prefrontal cortex with an emphasis on the ventromedial parts. External influences affect the behavioral output and its underlying neural signatures of punishment. Social context such as peer pressure and in-group bias emphasize the importance of theory of mind related areas when conducting punishment.

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Nesta dissertação é explorado o comportamento emergente de uma população heterogênea de jogadores negociando segundo o jogo do ultimato: dois jogadores recebem uma oferta; um deles (o proponente) propõe a sua divisão, enquanto o outro jogador (o aceitador) pode aceitar ou rejeitar a proposta. A rejeição é prejudicial a ambos jogadores, pois nenhum deles recebe sua parcela dos possíveis ganhos. Neste contexto, o ganho e seus momentos são calculados a partir de métodos analíticos simples e várias simulações computacionais corroboram os resultados obtidos. Também são analisadas as flutuações estatísticas da distribuição do ganho. Além disso, é apresentada uma abordagem simples evolucionária que considera mudanças em estratégias baseadas em ganhos anteriores. Para este caso, é demonstrado que o tempo médio de permanência (idade) de uma estratégia de uma população de "justos" convergepara um valor constante enquanto t se aproxima do ∞ e o cutoff médio decai segundouma lei de potência em tempos altos, após uma queda inicial. Também foram observadas transições entre comportamentos de alto e baixo ganho. Adicionalmente foi estudadauma versão espacial desse modelo. Para tanto são consideradosjogadores interagindo com seus primeiros vizinhos em reticulados 2D de acordo com duas dinâmicas estocáticas: (1) morte e nascimento com amostragem seletiva (MNAS), (2) Gibbs sampling sobre a vizinhança (GS). Estes resultados trazem importantes considerações sobre o projeto de simulaçõesno contexto da teoria dos jogos evolucionários, em particular na simulação dos aspectos relevantes quando modelando grandes populações. / Weexplore the emergent behavior of a heterogeneous population of players negotiating via an ultimatum game: two players are offered a gift; one of them (the proposer) suggestshow to divide the offer while the other player (the responder) can either agree or reject the deal. Rejection is detrimental to both players as it results in no eamings. In this context, the payoff and its moments are calculated from simple analytical methods and several computer simulations corroborate the obtained results. Wealso analyze statistical fluctuationson payoff distribution. In addition,we present a simple evolutionaryapproach that considers changes in strategies based on previous eamings. For this case, we show that average permanence time (age) in a strategy of a fair population converges to a constant value when t approaches ∞ and the cutoff average decays as a power law for large times after a initial deterministic slip. We have also observed transitions between highlow payoffbehaviors. Additionallywe studied a spatial version ofthis model. For this we consider players interacting with their nearest neighbors in 2D lattices according to two different stochastic dynamics: (1) Death and birth with selective sampling (MNAS), (2) Gibbs sampling on neighborhood (GS) Webelieve that these results can bring important considerationsto the design of simulations in the context ofthe evolutionary game theory, in particular in the simulation of relevant features when modeling large populations.

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Nesta dissertação é explorado o comportamento emergente de uma população heterogênea de jogadores negociando segundo o jogo do ultimato: dois jogadores recebem uma oferta; um deles (o proponente) propõe a sua divisão, enquanto o outro jogador (o aceitador) pode aceitar ou rejeitar a proposta. A rejeição é prejudicial a ambos jogadores, pois nenhum deles recebe sua parcela dos possíveis ganhos. Neste contexto, o ganho e seus momentos são calculados a partir de métodos analíticos simples e várias simulações computacionais corroboram os resultados obtidos. Também são analisadas as flutuações estatísticas da distribuição do ganho. Além disso, é apresentada uma abordagem simples evolucionária que considera mudanças em estratégias baseadas em ganhos anteriores. Para este caso, é demonstrado que o tempo médio de permanência (idade) de uma estratégia de uma população de "justos" convergepara um valor constante enquanto t se aproxima do ∞ e o cutoff médio decai segundouma lei de potência em tempos altos, após uma queda inicial. Também foram observadas transições entre comportamentos de alto e baixo ganho. Adicionalmente foi estudadauma versão espacial desse modelo. Para tanto são consideradosjogadores interagindo com seus primeiros vizinhos em reticulados 2D de acordo com duas dinâmicas estocáticas: (1) morte e nascimento com amostragem seletiva (MNAS), (2) Gibbs sampling sobre a vizinhança (GS). Estes resultados trazem importantes considerações sobre o projeto de simulaçõesno contexto da teoria dos jogos evolucionários, em particular na simulação dos aspectos relevantes quando modelando grandes populações. / Weexplore the emergent behavior of a heterogeneous population of players negotiating via an ultimatum game: two players are offered a gift; one of them (the proposer) suggestshow to divide the offer while the other player (the responder) can either agree or reject the deal. Rejection is detrimental to both players as it results in no eamings. In this context, the payoff and its moments are calculated from simple analytical methods and several computer simulations corroborate the obtained results. Wealso analyze statistical fluctuationson payoff distribution. In addition,we present a simple evolutionaryapproach that considers changes in strategies based on previous eamings. For this case, we show that average permanence time (age) in a strategy of a fair population converges to a constant value when t approaches ∞ and the cutoff average decays as a power law for large times after a initial deterministic slip. We have also observed transitions between highlow payoffbehaviors. Additionallywe studied a spatial version ofthis model. For this we consider players interacting with their nearest neighbors in 2D lattices according to two different stochastic dynamics: (1) Death and birth with selective sampling (MNAS), (2) Gibbs sampling on neighborhood (GS) Webelieve that these results can bring important considerationsto the design of simulations in the context ofthe evolutionary game theory, in particular in the simulation of relevant features when modeling large populations.

Nesta dissertação é explorado o comportamento emergente de uma população heterogênea de jogadores negociando segundo o jogo do ultimato: dois jogadores recebem uma oferta; um deles (o proponente) propõe a sua divisão, enquanto o outro jogador (o aceitador) pode aceitar ou rejeitar a proposta. A rejeição é prejudicial a ambos jogadores, pois nenhum deles recebe sua parcela dos possíveis ganhos. Neste contexto, o ganho e seus momentos são calculados a partir de métodos analíticos simples e várias simulações computacionais corroboram os resultados obtidos. Também são analisadas as flutuações estatísticas da distribuição do ganho. Além disso, é apresentada uma abordagem simples evolucionária que considera mudanças em estratégias baseadas em ganhos anteriores. Para este caso, é demonstrado que o tempo médio de permanência (idade) de uma estratégia de uma população de "justos" convergepara um valor constante enquanto t se aproxima do ∞ e o cutoff médio decai segundouma lei de potência em tempos altos, após uma queda inicial. Também foram observadas transições entre comportamentos de alto e baixo ganho. Adicionalmente foi estudadauma versão espacial desse modelo. Para tanto são consideradosjogadores interagindo com seus primeiros vizinhos em reticulados 2D de acordo com duas dinâmicas estocáticas: (1) morte e nascimento com amostragem seletiva (MNAS), (2) Gibbs sampling sobre a vizinhança (GS). Estes resultados trazem importantes considerações sobre o projeto de simulaçõesno contexto da teoria dos jogos evolucionários, em particular na simulação dos aspectos relevantes quando modelando grandes populações. / Weexplore the emergent behavior of a heterogeneous population of players negotiating via an ultimatum game: two players are offered a gift; one of them (the proposer) suggestshow to divide the offer while the other player (the responder) can either agree or reject the deal. Rejection is detrimental to both players as it results in no eamings. In this context, the payoff and its moments are calculated from simple analytical methods and several computer simulations corroborate the obtained results. Wealso analyze statistical fluctuationson payoff distribution. In addition,we present a simple evolutionaryapproach that considers changes in strategies based on previous eamings. For this case, we show that average permanence time (age) in a strategy of a fair population converges to a constant value when t approaches ∞ and the cutoff average decays as a power law for large times after a initial deterministic slip. We have also observed transitions between highlow payoffbehaviors. Additionallywe studied a spatial version ofthis model. For this we consider players interacting with their nearest neighbors in 2D lattices according to two different stochastic dynamics: (1) Death and birth with selective sampling (MNAS), (2) Gibbs sampling on neighborhood (GS) Webelieve that these results can bring important considerationsto the design of simulations in the context ofthe evolutionary game theory, in particular in the simulation of relevant features when modeling large populations.

View of rational choice in coherence with ultimatum game. Rational choice theory adjusted by joining behavioral economics to better comprehend decision-making processes. In this thesis I focus on researching strong influences using multiple simple games. Namely: ultimatum game, dictator game and modifications of previous. They will be carried out by online questionnaire. Next step will be analysis of components to determine significant ones and impact of game's modifications. I assume that decision-maker's rationality will be disproven. This thesis will continue with assessing influence of risk and fear of loss. Goal is to gather enough of detailed data about motivations and participants in order to perform analysis and establish statistically significant influences.

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