Echando un vistazo en el papel de Bergemman y Morris en 2016 se refieren a la regla de desición como un mapeo
$$\sigma:\Theta\times T\to\Delta(A)$$
La explicación para entender la noción de la misma se da de la siguiente manera. ``Una forma de entender mecánicamente la noción de regla de decisión es ver $\sigma$ como la estrategia de un mediador omnisciente que primero observa la realización de $\theta \in \Theta$ , donde $\theta$ es el estado del mundo, elegido según $\psi$ y la realización de $t\in T$ , $t$ es el tipo de jugador, elegido según $\pi(\cdot|\theta)$ y luego escoge un perfil de acción $a\in A$ y anuncia en privado a cada jugador $i$ el sorteo de $a_i$ ."
$\textbf{Question:}$ Según la definición de $\sigma$ y la explicación que sigue, ¿significa esto que el diseñador de la información necesita conocer exactamente el estado del mundo y los tipos de los jugadores o que puede condicionarlos?
Me parece un poco raro que den por hecho que ella conoce exactamente el estado del mundo. Desde mi punto de vista entiendo que el diseñador de la información es capaz de conocer de alguna manera $t\in T$ que se sortea, lo que significa que sabe si algunos tipos no se sortean y cuáles se sortean, y en función de ellos da un vector de recomendaciones a cada jugador para cualquier estado $\theta\in\theta$ . Por ejemplo, anuncia una recomendación como el siguiente vector de estrategias mixtas a cada jugador en un juego de dos acciones, dos tipos y dos estados:
- Juega a $(x_1(a_1),x_2(a_2))$ si usted es $t_1$ y y $(x_3(a_1),x_4(a_2))$ si usted es $t_2$ en el estado $\theta_1$ .
- Juega a $(x_3(a_1),x_4(a_2))$ si usted es $t_1$ y y $(x_1(a_1),x_2(a_2))$ si usted es $t_2$ en el estado $\theta_2$
¿Estoy en lo cierto? ¿Podría alguien dar alguna explicación?
