섀플리 값(기여도 분배) 계산기

함께 만든 성과를 기여한 만큼 나누는 방법입니다. 참가자들이 모든 순서로 한 명씩 방에 들어온다고 상상하고, 그 사람이 들어올 때 성과가 얼마나 늘어나는지를 모든 순서에 대해 평균 낸 값입니다. 로이드 섀플리가 1953년에 제안했고 2012년 노벨경제학상으로 이어졌습니다.

네 가지 조건을 모두 만족하는 유일한 분배이기 때문입니다. 몫의 합이 전체 성과와 같고(효율성), 역할이 같은 두 사람은 같은 몫을 받고(대칭성), 성과를 전혀 늘리지 않는 사람은 0을 받고(더미), 두 게임을 합치면 몫도 합쳐집니다(가법성). 이 넷을 요구하면 답이 하나로 정해집니다.

왼손 장갑을 가진 두 사람과 오른손 장갑을 가진 한 사람이 짝을 맞춰 한 켤레를 만드는 게임입니다. 섀플리 값은 오른손 쪽이 3분의 2, 왼손 쪽이 각각 6분의 1입니다. 드문 쪽이 훨씬 많이 가져간다는 것이 요점이며, 사람 수가 아니라 「없으면 안 되는 정도」가 몫을 정한다는 것을 보여 줍니다.

공동 비용을 나눌 때, 여러 부서가 함께 낸 성과를 배분할 때, 광고 채널의 기여도를 나눌 때 씁니다. 머신러닝 모델의 예측을 각 특성의 기여로 쪼개는 SHAP도 같은 값입니다. 공통점은 「혼자서는 낼 수 없는 성과를 함께 냈을 때」입니다.

조합마다 성과를 알려 줘야 하기 때문입니다. n명이면 조합이 2ⁿ가지라 3명은 8줄, 6명은 64줄이 됩니다. 이 도구는 6명까지 다루며, 적지 않은 조합은 0으로 봅니다.

문제 자체가 다릅니다. 내시 균형은 서로 협조하지 않는 상황에서 각자 최선을 다할 때 어디에 머무는지를 보고, 섀플리 값은 이미 함께 만든 성과를 어떻게 나눌지를 봅니다. 앞의 것은 비협조 게임, 뒤의 것은 협조 게임 이론입니다.

전송되지 않습니다. 계산은 모두 브라우저 안에서 이뤄지고, 입력값은 이 기기에만 남습니다.