ゲーム理論とアファーマティブ・アクション

　ここでゲーム理論を使って、うまく「本当の希望」を提出させるように、うまくマッチングシステムを作ってやる、ということが重要な問題になる。実際に、今でも多くのゲーム理論家がこの問題に取り組んでいる。

　この問題をさらに複雑にするのが、アファーマティブ・アクションである。たとえば「各学校で、ある特定の人種（ここでは、人種Ｃとしよう）の割合を少なくとも10％にする」という政策を考えたとしよう。これを達成するマッチング・システムを作るのは、なかなか難しい。

　例えば、ある人種Ｃに属する生徒は、学校Ａが第1希望、学校Ｂが第2希望だとする。そして、学校Ｂは人種Ｃにとって不人気だとしよう。そうすると、「学校Ｂに人種Ｃが少なくとも10％」という政策目標を叶えるために、マッチング・システムとしては是非ともこの生徒に学校Ｂに入学してほしいと考えるかもしれない。

　しかしそれではこの生徒としては、せっかくの第1希望である学校Ａに行けるチャンスが減ってしまう。だから、「学校Ｂを第2希望に書くのはやめよう」となってしまうかもしれないわけだ。

　ではどのようにマッチング・システムを作ったらいいか、というのは重要な問題であるが、かなり込み入った話なので、ここでは避けることにする。しかし、どうやら、社会の中での意思決定を分析する「ゲーム理論」がアファーマティブ・アクションを運用するにあたって重要になりそうだ、ということはご理解いただけたのではないだろうか。

　教育は、人生を変える。その機会をできるだけ公平に子ども達に授けることは、望ましいことだろう。Black Lives Matterに象徴されるこうした現代社会問題を考える上で、「ゲーム理論」が役に立つのだ。