[en] Social interactions are present on every daily situation, and social situations that involve strategic behaviour are the keys of every social interaction. Those situations can be extrapolated to Evolutionary Game Theory through Public Goods Games. On this sense, studying the behaviour of individuals from the theoretical and experimental point of view can lead to an understanding how individuals would react and act to those strategic situations and it could be very important in order to be able to anticipate the outcomes of every kind of conflict or social situation. In order to be able to understand that behaviour we will try to identify discrete behavioural types (clusters) of individuals in experimental data and try to classify each individual behaviour to one of the types of discrete behaviours identified. In addition, we will also apply more machine learning supervised models in order to be able to classify the individuals with the maximum accuracy. Speaking of machine learning models allows us to also speak about eXplainable Artificial Intelligence (XAI). XAI creates a suite of machine learning techniques that enables humans to understand, appropriately trust, and effectively manage the emerging generation of artificially intelligent partners (5). So, in addition to applying all the machine learning models that we previously talked about, we will also introduce the main aspects of XAI techniques/methods and apply them to our ML models. Thus, we will finally apply a set of algorithms, based on game theory, that corresponds to the contribution of each feature of the model towards pushing the prediction away from the expected value.

[es] Las interacciones sociales están presentes en cada situación cotidiana, y las situaciones sociales que involucran comportamientos estratégicos son las claves de toda interacción social. Estas situaciones se pueden extrapolar a la teoría de juegos evolutivos a través de los juegos de bienes públicos. En este sentido, estudiar el comportamiento de los individuos desde el punto de vista teórico y experimental puede llevar a comprender cómo reaccionarían y actuarían los individuos ante esas situaciones estratégicas y podría ser muy importante para poder anticipar los resultados de todo tipo de conflicto o situación social. Para poder comprender ese comportamiento, intentaremos identificar tipos de comportamiento discretos (grupos) de individuos en los datos experimentales y trataremos de clasificar cada comportamiento individual en uno de los tipos de comportamientos discretos identificados. Además, también aplicaremos más modelos supervisados de aprendizaje automático para poder clasificar a los individuos con la máxima precisión. Hablar de modelos de aprendizaje automático nos permite hablar también de Inteligencia Artificial Explicable (XAI). XAI crea un conjunto de técnicas de aprendizaje automático que permite a los humanos comprender, confiar adecuadamente y gestionar de forma eficaz la generación emergente de socios con inteligencia artificial (5). Entonces, además de aplicar todos los modelos de aprendizaje automático de los que hablamos anteriormente, también presentaremos los aspectos principales de las técnicas / métodos XAI y los aplicaremos a nuestros modelos ML. Así, finalmente aplicaremos un conjunto de algoritmos, basados en la teoría de juegos, que corresponde a la contribución de cada característica del modelo para alejar la predicción del valor esperado.