最終提案ゲーム

最終提案ゲーム（UG）は、意思決定、公平性、道徳などの領域における人間の行動を検証する著名な心理学実験であり、行動経済学においても广く使用されるツールです。1980年代の導入以降、これらの概念を理解するための広く使われる手段となっています。シンプルでありながら効果的なツールであるUGは、経済学から社会心理学、さらには臨床心理学や比較心理学まで、世界中の研究者によって広範囲に活用されています。

最終提案ゲーム: ゲーム理論

最終提案ゲームの概要

最終提案ゲームは、固定された金額のお金が2人のプレイヤーの間で分割される古典的な多人数実験です。最初のプレイヤー（提案者）は分割可能な部分を提案し、次のプレイヤー（応答者）はそれを受け入れるか拒絶するかを決定します。もし応答者が提案者による金額を拒否した場合、両者は何も得られません。

最終提案ゲームの主な用途

1. 認知過程と感情的反応: 最終提案ゲームは、感情的反応とゲームの基本的な認知機能が意思決定にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。
2. 公平性と意思決定: ゲームは、個人が公平性の評価に基づいて意思決定を行う方法を強調し、不公平な提案を拒否することが多いため、個人的な損失をもたらすことがあります。
3. 行動経済学: UGは、従来の経済理論の予測に挑戦することによって、行動経済学に大きな影響を与えています。
4. 社会的好みと文化的影響: さまざまな社会は、公平性、互恵性、不公平行為の罰に対して異なる認識を持っています。法律や社会規範といった文化的要因は、意思決定において重要な役割を果たします。

最終提案ゲームのタスク詳細

最終提案ゲームは、ゲーム理論の古典的な例です。ゲーム理論は、個人間の戦略的相互作用を研究する数学および経済学の一分野であり、個人の結果は自分の行動だけでなく、他者の選択にも依存します。最終提案ゲームは、リソースを互いに分割する仕事を与えられた2人のプレイヤーを含みます。ゲームは以下のように運営されます：

• プレイヤーの役割
  • 提案者: リソースをどのように分割するかと、応答者が受け取る比例を決めるプレイヤー。
  • 応答者: 提案者が決定したリソースの配分を受け取るプレイヤー。応答者は、提案者の受け入れるか拒否する選択肢があります。
• 条件
  • 受け入れ: 応答者が提案を受け入れると、リソースは提案された通りに分割されます。
  • 拒否: 応答者が拒否した場合、提案者も応答者もリソースを受けることはありません。

最終提案ゲームの簡略版; Deldoost, M.H. & Saeedi, M.T. (2021)より適応。

最終提案ゲームの簡略版では、提案者が利用可能な合計を配分する方法が、基本的に公平な提案と不公平な提案の2種類に分類されます。

• 公平条件: このシナリオでは、提案者と応答者は対等に分割されます（d = 0.5）。ここで「d」は、提案者に割り当てられる合計金額の割合を表します。たとえば、合計金額が$10の場合、提案者と応答者はそれぞれ$5を受け取ります。
• 不公平条件: 提案者が自分自身に半分以上を割り当てて（1 > d > 0.5）、応答者がそれを受け入れた場合を指します。たとえば、合計金額が$10の場合、提案者はd=0.7（つまり$7）を受け取り、応答者は1 - dのリソース（つまり$3）を受け取ることになります。

提案者の提案に基づいて、応答者はそれを受け入れ、提案された金額を受け取ることが可能です（たとえそれが不公平な分け前であっても）。しかし、もし応答者が不公平な提案を拒否することを決定すれば、両者とも何も得られないことになります（d = 0）（Deldoost et al., 2021）。このような設定、つまり提案を受け入れる能力は、ここでも応答者に「力」を与え、最終提案ゲームが独裁者ゲームと異なる基本的な違いです。独裁者ゲームの場合、応答者には拒否の選択肢がなく、提案者が決定した分け前を受け入れるしかありません。

Labvancedにおける最終提案ゲームのデモ

提案がどのように行われるかに関して、文献ではこれらの2つの設定が一般的に見られます：

• 一度きりの提案: これは「単一提案」とも呼ばれ、毎回の試行で1つの提案が行われ、その後ゲームが進行します。
• 複数の提案: UGのより進化したバージョンでは、各試行で複数の提案を行うことが可能です。この設定では、提案が行われ、その後通常、結果が発生します。それに基づき、1つの試行から次の提案へと学習が行われます。

収集データ

最終提案ゲームの実験では、ゲームの基盤となる認知過程を理解するために幅広いデータが収集されます。

いくつかの重要な指標には以下が含まれます：

• 提案: 提案者によって提案されたお金の分割。
• 拒否: 応答者が提案を拒否した場合。
• 応答時間: プレイヤーが意思決定を行うのにかかる時間。
• 視線動態データ: 凝視時間、凝視の順序、興味領域、サッカード、瞳孔の拡張を含む視線パターンを追跡します。
• 追加の生理学的測定: 文献によれば、研究者は最終提案ゲーム中に生理的反応（皮膚の導電性や心拍数（ストレスや興奮レベルを反映））、および脳活動（公平性や意思決定に関連する神経反応の分析）を測定することも示しています。

考慮すべき可能な混乱要因

いくつかの変数が最終提案ゲームの結果に影響を与える可能性があり、実験実施時には慎重な考慮が必要です：

• 感情: 参加者の感情状態、偶発的なものでもタスクに関連するものでも、意思決定に大きな影響を与え、バイアスを引き起こす可能性があります。たとえば、悲しさが高いと、不公平な提案の受け入れ率が低下することが示されています（Harlé & Sanfey, 2007）。

• 年齢: プレイヤーの年齢がUGでの意思決定に影響を与える可能性があることが示されています。高齢者は不公平な提案を受け入れる可能性が低いですが、社会的に文脈化された条件（提案者が財政的および社会的に困窮している個人として示される場合）では、利他的な行動を示し不公平な提案を受け入れることがあります（Cassimiro et al., 2024）。

• 権利感や所有感: 権利感や所有感は提案者の提案に影響を与える可能性があります。個人が共有する金額に対し、より多くの権利や所有があると感じるほど、少ない提案を行う傾向があります（Matarazzo et al., 2020）。

• 魅力性:

  • 性別/声の魅力性: 参加者は魅力的な声と関連がある不公平な提案を受け入れる可能性が高いです。さらに、男性参加者は魅力の有無にかかわらず、女性の声に関連した不公平な提案を受け入れることが多いです。同様に、提案者の声が魅力的な場合、決定時間も長くなります（同じ性別からのものであろうと反対の性別からのものであろうと）（Shang & Liu, 2023）。

  • 顔の魅力性: 参加者は、顔の魅力が高い提案者からの不公平な提案を受け入れる可能性が高いです。この効果は「美のプレミアム効果」とも呼ばれ、顔の魅力が意思決定に影響を与えるための脳のさまざまな領域の変調を通じて発生します（Pan et al., 2022）。

• 文脈的要因と期待: 人々の公平に基づく意思決定は、期待と文脈の両方に依存します。もし参加者が事前に何を期待するか（過去の提案の範囲や平均を見せるなど）を伝えられた場合、彼らは公平な考えを調整します。また、提案者が財政的に困難な状況にあることを示されれば、参加者は同情から不公平な提案を受け入れる可能性が高くなります（Vavra et al., 2018）。

• 選択の繰り返しバイアス: 応答者の以前の決定（提案を受け入れたか拒否したか）が将来の選択に影響を与え、同じ決定を再び行う可能性があります。これは、現在の状況に対して最善の選択であるかどうかにかかわらず行われることが多く、他の変数の意思決定への真の影響を特定することを困難にする可能性があります（Chung et al., 2023）。

• 文化: 最終提案ゲームを使用してラウンドアバウトでのドライバーの行動（相互作用と意思決定プロセス）を理解することを目的とした研究でも、文化的要因が最終提案ゲームにおける混乱要因であることがわかりました。イタリアのドライバーは速度を大幅に減少させない一方で、米国のドライバーはよりスピードを落とす傾向があることが示されました。これは法律や社会的規範のような文化的要因が、運転や最終提案ゲームにおける意思決定に影響を与えることを示唆しています。

最終提案ゲームの歴史的背景と重要性

最終提案ゲーム（UG）は、1982年にドイツの経済学者ヴェルナー・ギューズ、ロルフ・シュミットベルガー、ベルント・シュヴァルツによって「最終提案交渉の実験分析」と題された論文で初めて紹介されました。研究者の目的は、人々が連続的な交渉の中でどのように交渉を行い、意思決定を行うかを研究することでした。最終提案ゲームは、この概念を研究する最もシンプルな方法として設計されました。UGは、混乱を最小限に抑えたシンプルなモデルを利用し、参加者がゲームを理解するのを助けるという重要な要素でした。最終提案ゲームと名付けられたのは、提案者が「取るか、取らないか」の提案をする立場を反映しているためです（Guala, 2008; Güth et al., 1982）。 開発以来、経済学の枠を超えて、心理学、社会学、神経科学などさまざまな分野で広く使用されるツールへと進化を遂げています。

最終提案ゲームと経済学

最終提案ゲームは、特に行動経済学や実験経済学において、経済学の分野に深遠な影響を与えました。研究者たちは、意思決定を行う際に個人が自己利益と公平性のバランスをどのように取るかを評価するために最終提案ゲームを設計しました。

従来の経済理論、たとえば合理的選択理論（RCT）は、個人が合理性と自己利益のみから行動し、自らの利益を最大化しようとすると仮定しています。これは、提案者が受け手に対して可能な限り最低の金額を提案し、受け手がその提案を受け入れる（何も得られないよりはマシだとされる）ことを意味します。しかし、実際の実験では、最終提案ゲームは、人々が不公平な提案をしばしば拒否し、認識される不公平を避けるために自己利益を犠牲にしうることを明らかにしました。利用可能な金額の3分の1未満の提案は、しばしば拒否されることが一般的です。このように、研究者たちは50-50の均衡がUGの重要な側面であり、ナッシュ均衡に反していると指摘しています（da Silva et al., 2020）。

これは従来の経済理論の予測に挑戦し、UGは行動経済学や社会科学全般において変革的なツールとなりました。最終提案ゲームは、人間の行動、交渉、相互関係、公平性や意思決定に関する洞察を提供する貴重なツールです（Doğruyol et al., 2020; Wei et al., 2022）。

最終提案ゲームのバリエーション

研究者たちは、長年にわたり最終提案ゲームのさまざまなバリエーションを設計してきました。以下はそのいくつかの例です：

• 最終提案ゲームにおける二重役割法: この最終提案ゲームのバリエーションでは、参加者が提案者と応答者の両方の役割を果たすことができます。このゲームは、参加者がこの役割をどの順番で行うかが彼らの行動や結果に影響を与えるかどうかを調査し、彼らの好みや意思決定プロセスに対するより包括的な理解を提供します（Macfarlan, 2010）。

• 感情ベースの最終提案ゲーム: このバリエーションでは、異なる感情状態が提案者および応答者としての意思決定にどのように影響を与えるかを理解するために感情的ダイナミクスを取り入れています。各参加者は、5つの基本的な感情（怒り、恐怖、喜び、悲しみ、驚き）のうちの1つが割り当てられ、その相互作用や交渉の結果が評価されました（Charcon & Monteiro, 2024）。

• 怒りを取り入れた最終提案ゲーム（AI-UG）: 怒りを取り入れた最終提案ゲーム（AI-UG）は、UGが irritability や anger を実際に測ることができるかを評価するために設計されました。参加者は、怒りや他の感情反応を引き起こすために特別に設計された要素を含むAI-UGをプレイしました。感情状態の変化を測るために、ゲームの前後で irritability や anger を評価するテストが行われました（Gröndal et al., 2024）。

• 空間進化的最終提案ゲーム: このバリエーションの目的は、社会内の所得分配を調査する手段を研究者に提供することです。特に、雇用主と従業員の交渉プロセスに焦点を当てています（Alves & Monteiro, 2019）。この最終提案ゲームのバリエーションでは、応答者が提案者の提案を拒否した場合でも金銭は消失しません。これにより、提案者はさらに交渉ができるようになります。また、提案者はゲーム内で生き残るためには自分の提案を受け入れられなければなりません。

• 反応的ダーウィン的最終提案ゲーム: このUGの進化したバージョンでは、提案分配のプレイヤーの戦略が主な焦点です。プレイヤーは貪欲（G）、中程度（M）、または保守的（C）のいずれかを採用し、貪欲レベル全体の確率に応じて異なります。この設定により、研究者はi.) 提案の進化（提案の増加/減少が時間とともにどのように変化するか）とii.) いつ彼らの戦略が変わるかを研究できます（da Silva et al., 2020）。

最終提案ゲーム理論の背後にある認知機能

最終提案ゲームは、行動経済学やゲーム理論の古典的な例であり、複数の認知機能を引き付ける活動であり、メンタルプロセスの相互作用に関する洞察を提供します。ここに主要な認知過程があります：

• 知覚: 提案者の認知的および感情的特性の知覚が応答者の意思決定に影響を与えます。研究によれば、個人は高いエージェンシー（知性）および忍耐（感情的能力）を持つと見なされる提案者からの提案を受け入れる可能性が高いとされています（Lee et al., 2021）。

• 注意: 参加者が提案者の利益により多くの注意を向けた場合、自己利益に動機付けられている可能性があり、応答者の利益に注意を向ける場合は公平性を重視していることを示すかもしれません（Wei et al., 2022）。

• 意思決定: 意思決定は最終提案ゲームにおける中心的な機能です。研究によれば、提案者の意思決定は、応答者の予約価格（応答者が受け入れ可能な最低の提案）に対する信念によって影響を受けます。同様に、応答者の意思決定は提案の公平性の評価に基づいています。このような観察は、行動経済学が人々は純粋に合理的な行動者ではないことを示唆していることと一致します（van Dijk & De Dreu, 2021）。

  • リスク回避: ここのサブテーマはリスク回避であり、リスクを避けて確実性を好む傾向です。リスク回避は、提案者が受け入れを確実にするために保守的な分割を提案し、応答者が何も得られないリスクを避けるために低い提案を受け入れることによって、交渉の結果を形成できます（Dilek & Yıldırım, 2023）。

• 認知的制御: 認知的制御または抑制的制御は、参加者が感情的な衝動を管理するのを助けるもので、ゲーム理論において研究されています。たとえば、不公平な提案に直面したとき、即座の感情的反応（怒りやフラストレーションなど）に基づいて反応するのではなく、認知的制御は提案を受け入れるか拒否するかの長期的な結果について推論するのを助けます（Wei et al., 2022）。

様々な研究領域における最終提案ゲーム

最終提案ゲーム（UG）は、学際的なツールへと進化し、多様な研究分野での応用が見られます。

以下はUGの応用が示す多様性のいくつかの例です：

臨床心理学と最終提案ゲーム

最終提案ゲームは、心理的病理（精神病、統合失調症、人格障害）などの状態を探求する臨床心理学研究で一般的に利用されるツールです。ある研究では、最終提案ゲームを使用して、重度のうつ病および/または社交不安症（MD/SA）のある個体における社会的相互作用への神経反応が調査されました。MD/SA群は、中程度の価値と不公平なオファーに対する反応において、対照群よりも高い悲しみを報告しました（Nicolaisen‐Sobesky et al., 2023）。

社会心理学と最終提案ゲーム

社会心理学の文脈において、研究者は文化や社会的要因がゲーム理論や最終提案ゲームの選択にどのように影響を与えるかを研究しています。Kimら（2024）の研究では、感情、認識された互恵性、個人の違いが最終提案ゲームを使用した意思決定をどのように形成するかが探求されました。参加者は、応答者として30の一度きりのUG試行を完了し、提案の前後で期待される報酬と感情を評価し、受け入れるか拒否するかを決定しました。調査結果は、特に報酬、価値、支配性、覚醒、焦点に関連する感情が社会的意思決定に大きく影響することを示しています（Kim et al., 2024）。

産業心理学と最終提案ゲーム

前述の通り、最終提案ゲームのバリエーションは、UGにおけるゲーム理論を資金交渉などの雇用者-従業員の相互作用を説明する手段として使用することを目的に開発されました（Alves & Monteiro, 2019; da Silva et al., 2020）。

教育と最終提案ゲーム

最終提案ゲームを教室で使用できるように適応する研究が行われました。研究者は、UGのゲーム理論が教室の設定内でも観察されるか、UGが教育ツールとして活用できるかを確認したいと考えていました。教室での使用に向けて行われた適応は、典型的な結果を変えることなく、ゲーム理論の背後にあるメカニズムを維持することができました。学生たちは、ゲーム内での行動が公平性や寛大さに関する彼ら自身の好みや行動についての洞察を提供しました（Bertolami et al., 2021）。

政治学と最終提案ゲーム

最終提案ゲームは、公平性や親切さが異なる政治的見解を持つ他者に対する道徳的軽視（道徳的価値の低下）を緩和できるかどうかを調査するために使用されました。このゲームは、相手の党派的政治的信念を持つ個人が、公平または親切な行動を行っても依然として道徳的に軽視されるかどうかを観察するためのツールとして使用されました。調査結果は、対立する政治的信念を持つ人々が道徳的に下に見られ、その判断は公平性や親切さの行為があっても変わらないことを示しています。極端な党派的な人々は特に厳しい見解を持っています（McGarry et al., 2023）。

比較心理学と最終提案ゲーム

最終提案ゲームやゲーム理論の範囲は、チンパンジーやボノボが公平性や協力についてどのように意思決定を行うかを評価するためにも使用されており、社会的レバレッジ（すなわち、提案者の提案を拒否した場合の代替報酬にアクセスする力と選択肢）を与えられました。調査結果は、チンパンジーとボノボが公平な提案をし、不平等な提案を拒否することを示しました（Sánchez-Amaro & Rossano, 2021）。

結論

最終提案ゲームは、行動経済学や心理学研究の強力なツールとして、人間の行動の複雑さを理解する機会を提供します。経済理論と心理的現実のギャップを埋めることによって、このゲームは社会的相互作用の理解を再形成しました。それは、意思決定が合理性だけでなく、感情、知覚、公平性の感覚などのさまざまな要因の相互作用によっても影響を受けることを強調しています。ゲームの多様なバリエーションや適応は、その関連性を拡大し続け、今後も研究の重要なモデルであり続けることでしょう！

参考文献

• Alves, L. B. V., & Monteiro, L. H. A. (2019). A spatial evolutionary version of the ultimatum game as a toy model of Income Distribution. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 76, 132–137.

• Bertolami, C. N., Opazo, C., & Janal, M. N. (2021). The ultimatum bargaining game: An adaptation for teaching ethics. Journal of Dental Education, 86(4), 437–442.

• Bucciarelli, E., & Spallone, M. (2021). Understanding drivers’ behaviour at roundabouts: Do motorists approach a bargaining environment ‘playing’ a natural ultimatum game? Studies in Computational Intelligence, 108–117.

• Cassimiro, L., Cecchini, M. A., Cipolli, G. C., & Yassuda, M. S. (2024). Age, but not education, affects social decision-making in the ultimatum game paradigm. Arquivos de Neuro-Psiquiatria, 82(07), 001–009.

• Charcon, D. Y., & Monteiro, L. H. (2024). On playing with emotion: A spatial evolutionary variation of the ultimatum game. Entropy, 26(3), 204.

• Chung, J. C., Bhatoa, R. S., Kirkpatrick, R., & Woodcock, K. A. (2023). The role of emotion regulation and choice repetition bias in the ultimatum game. Emotion, 23(4), 925–936.

• da Silva, R., Valverde, P., & Lamb, L. C. (2020). A reactive-darwinian model for the ultimatum game: On the dominance of moderation in high diffusion. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 80, 104956.

• Deldoost, M. H., & Saeedi, M. T. (2021). Investigating role of social value orientation in individual’s decision-making evidence from the ultimatum game. Eurasian Studies in Business and Economics, 63–74.

• Dilek, S., & Yıldırım, R. (2023). Gender differences in wage negotiations: An ultimatum game experiment. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 12(1), 195–210. https://doi.org/10.15869/itobiad.1132446

• Doğruyol, B., Yilmaz, O., & Bahçekapılı, H. G. (2020). Ultimatum game. Encyclopedia of Animal Cognition and Behavior, 1–5.

• Gröndal, M., Ask, K., & Winblad, S. (2024). An evaluation of the ultimatum game as a measure of irritability and anger. PLOS ONE, 19(8).

• Guala, F. (2008). Paradigmatic experiments: The Ultimatum game from testing to measurement device. Philosophy of Science, 75(5), 658–669.

• Güth, W., Schmittberger, R., & Schwarze, B. (1982). An experimental analysis of ultimatum bargaining. Journal of Economic Behavior and Organization, 3(4), 367–388.

• Harlé, K. M., & Sanfey, A. G. (2007). Incidental sadness biases social economic decisions in the ultimatum game. Emotion, 7(4), 876–881.

• Kim, J., Bong, S. H., Yoon, D., & Jeong, B. (2024). Prosocial emotions predict individual differences in economic decision-making during ultimatum game with dynamic reciprocal contexts. Scientific Reports, 14(1).

• Lakritz, C., Iceta, S., Duriez, P., Makdassi, M., Masetti, V., Davidenko, O., & Lafraire, J. (2023). Measuring implicit associations between food and body stimuli in anorexia nervosa: A go/no-go association task. Eating and Weight Disorders - Studies on Anorexia, Bulimia and Obesity, 28(1).

• Lee, M., Lucas, G., & Gratch, J. (2021). Comparing mind perception in strategic exchanges: Human-agent negotiation, dictator and Ultimatum Games. Journal on Multimodal User Interfaces, 15(2), 201–214.

• Leprévost, F., Grison, E., Prabhakar, A., Lhuillier, S., & Morgagni, S. (2023). From centre to suburbs: Investigating how transit maps streamline residents’ spatial representations. The Cartographic Journal, 60(4), 326–341.

• Luo, L., Xu, H., Tian, X., Zhao, Y., Xiong, R., Dong, H., Li, X., Wang, Y., Luo, Y., & Feng, C. (2024). The neurocomputational mechanism underlying decision-making on unfairness to self and others. Neuroscience Bulletin, 40(10), 1471–1488.

• Macfarlan, S. J. (2010). The dual-role method and ultimatum game performance. Field Methods, 23(1), 102–114.

• Matarazzo, O., Pizzini, B., & Greco, C. (2020). Influences of a luck game on offers in ultimatum and dictator games: Is there a mediation of emotions? Frontiers in Psychology, 11.

• McGarry, P. P., Shteynberg, G., Hulsey, T. L., & Heim, A. S. (2023). The great divide: Neither fairness nor kindness eliminates moral derogation of people with opposing political beliefs. Social Psychological and Personality Science, 15(6), 650–658.

• Nicolaisen‐Sobesky, E., Paz, V., Cervantes‐Constantino, F., Fernández‐Theoduloz, G., Pérez, A., Martínez‐Montes, E., Kessel, D., Cabana, Á., & Gradin, V. B. (2023). Event‐related potentials during the ultimatum game in people with symptoms of depression and/or social anxiety. Psychophysiology, 60(9).

• Pan, Y., Jin, J., Wan, Y., Wu, Y., wang, F., Xu, S., Zhu, L., Xu, J., & Rao, H. (2022). Beauty affects fairness: Facial attractiveness alters neural responses to unfairness in the ultimatum game. Brain Imaging and Behavior, 16(6), 2497–2505.

• Shang, J., & Liu, C. H. (2023). The role of sex in the effect of vocal attractiveness on ultimatum game decisions. Behavioral Sciences, 13(5), 433.

• Sánchez-Amaro, A., & Rossano, F. (2021). Chimpanzees and bonobos use social leverage in an ultimatum game. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 288(1962).

• Trouillet, L., Bothe, R., Mani, N., & Elsner, B. (2024). Investigating the role of verbal cues on learning of tool-use actions in 18- and 24-month-olds in an online looking time experiment. Frontiers in Developmental Psychology, 2.

• van Dijk, E., & De Dreu, C. K. W. (2021). Experimental Games and Social Decision making. Annual Review of Psychology, 72(1), 415–438.

• Vavra, P., Chang, L. J., & Sanfey, A. G. (2018). Expectations in the ultimatum game: Distinct effects of mean and variance of expected offers. Frontiers in Psychology, 9.

• Wei, Z.-H., Li, Q.-Y., Liang, C.-J., & Liu, H.-Z. (2022). Cognitive process underlying ultimatum game: An eye-tracking study from a dual-system perspective. Frontiers in Psychology, 13.

• Zhang, P., & Zhang, S. (2024). Multimedia Enhanced Vocabulary Learning: The role of input condition and learner-related factors. System, 122, 103275