Paano Nagpapasya ang Mga Tao sa Mga Grupo?

Paano Gumagawa ang Mga Tao ng Mga Desisyon sa Mga Grupo

Gamit ang isang balangkas ng matematika na may mga ugat sa artipisyal na intelihensiya at robotics, hindi natuklasan ng mga mananaliksik ang proseso para sa kung paano gumawa ang mga tao ng mga pagpapasya sa mga pangkat.

Natagpuan din ng mga mananaliksik na maaari nilang mahulaan ang pagpili ng isang tao nang mas madalas kaysa sa mas tradisyonal na mga naglalarawan na pamamaraan.

Sa malalaking grupo ng mga hindi kilalang mga miyembro, ang mga tao ay gumawa ng mga pagpipilian batay sa isang modelo ng "isip ng pangkat" at isang umuusbong na simulation ng kung paano makakaapekto ang isang pagpipilian na ang may-akdang pag-iisip, natagpuan ng pag-aaral.

"Ang aming mga resulta ay partikular na kawili-wili sa pagtaas ng papel ng social media sa pagdidikta kung paano kumilos ang mga tao bilang mga miyembro ng mga partikular na grupo," sabi ng matandang may-akda na si Rajesh Rao, isang propesor sa University of Washington's Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering at co-director ng Center for Neurotechnology.

"Halos maaari nating makita ang isang pag-iisip ng tao at pag-aralan ang pinagbabatayan nitong mekanismo ng computational para sa paggawa ng mga kolektibong desisyon."

Ang aming mga aksyon at pangkat

"Sa mga online forum at mga social media group, ang pinagsamang aksyon ng mga hindi nagpapakilalang miyembro ng grupo ay maaaring makaimpluwensya sa iyong susunod na pagkilos, at sa kabaligtaran, ang iyong sariling pagkilos ay maaaring magbago sa hinaharap na pag-uugali ng buong pangkat," sabi ni Rao.

Ang mga mananaliksik ay nais na malaman kung ano ang mga mekanismo na nilalaro sa mga setting na tulad nito.


Kunin ang Pinakabagong Mula sa InnerSelf


Sa papel, ipinaliwanag nila na ang pag-uugali ng tao ay umaasa sa mga hula sa mga hinaharap na estado ng kapaligiran - isang pinakamahusay na hulaan kung ano ang maaaring mangyari - at ang antas ng kawalan ng katiyakan tungkol sa kalikasan na iyon ay nagdaragdag ng "drastically" sa mga setting ng lipunan. Upang mahulaan kung ano ang maaaring mangyari kapag ang ibang tao ay kasangkot, ang isang tao ay gumawa ng isang modelo ng pag-iisip ng iba, na tinawag na isang teorya ng pag-iisip, at pagkatapos ay gumagamit ng modelong iyon upang gayahin kung paano makakaapekto ang ibang pagkilos sa ibang "pag-iisip."

Habang ang kilos na ito ay gumana nang maayos para sa isa-sa-isang pakikipag-ugnayan, ang kakayahang mag-modelo ng mga indibidwal na kaisipan sa isang malaking grupo ay mas mahirap. Ang bagong pananaliksik ay nagmumungkahi na ang mga tao ay lumikha ng isang average na modelo ng isang "isip" na kinatawan ng pangkat kahit na hindi kilala ang pagkakakilanlan ng iba.

Upang siyasatin ang mga pagiging kumplikado na lumitaw sa pagpapasya ng pangkat, ang mga mananaliksik ay nakatuon sa "gawain ng dilim na boluntaryo," kung saan ang ilang mga indibidwal ay nagtitiis ng ilang mga gastos upang makinabang ang buong pangkat. Kabilang sa mga halimbawa ng gawain ang pagbabantay ng tungkulin, donasyon ng dugo, at pag-hakbang upang itigil ang isang kilos na karahasan sa isang pampublikong lugar, ipinapaliwanag nila sa papel.

Hinuhulaan ang mga pagpapasya

Upang gayahin ang sitwasyong ito at pag-aralan ang parehong mga tugon sa pag-uugali at utak, inilalagay ng mga mananaliksik ang mga paksa sa isang MRI, isa-isa, at pinatugtog sila. Sa laro, na tinawag na isang pampublikong laro ng kalakal, ang kontribusyon ng paksa sa isang komunal na palayok ng pera ay nakakaimpluwensya sa iba at tinutukoy kung ano ang makukuha ng lahat. Ang isang paksa ay maaaring magpasya na mag-ambag ng isang dolyar o magpasya na "libre-sumakay" - iyon ay, hindi mag-ambag upang makuha ang gantimpala sa pag-asang ang iba ay mag-ambag sa palayok.

Kung ang kabuuang kontribusyon ay lumampas sa tinukoy na halaga, ang bawat isa ay makakakuha ng dalawang dolyar. Ang mga paksa ay naglaro ng dose-dosenang mga ikot sa iba na hindi nila nakilala. Hindi alam sa paksa, ang isang computer na gayahin ang mga naunang manlalaro ng tao ay talagang ginagaya ang iba pa.

"Halos maaari nating makita ang isang pag-iisip ng tao at pag-aralan ang pinagbabatayan nitong mekanismo ng computational para sa paggawa ng mga kolektibong desisyon," sabi ng lead author na si Koosha Khalvati, isang estudyante ng doktor sa Allen School. "Kapag nakikipag-ugnay sa isang malaking bilang ng mga tao, natagpuan namin na sinisikap ng mga tao na hulaan ang mga pakikipag-ugnay sa grupo batay sa isang modelo ng hangarin ng isang miyembro ng pangkat. Mahalaga, alam din nila na ang kanilang sariling mga aksyon ay maaaring makaimpluwensya sa grupo. Halimbawa, alam nila na kahit na sila ay hindi nagpapakilala sa iba, ang kanilang makasariling pag-uugali ay magbabawas ng pakikipagtulungan sa grupo sa mga pakikipag-ugnay sa hinaharap at posibleng magdala ng mga hindi kanais-nais na mga kinalabasan. "

Sa kanilang pag-aaral, ang mga mananaliksik ay nakapagtalaga ng mga variable na matematika sa mga pagkilos na ito at lumikha ng kanilang sariling mga modelo ng computer para sa paghula kung ano ang mga desisyon na maaaring gawin ng tao sa panahon ng pag-play. Natagpuan nila na ang kanilang modelo ay hinuhulaan ang pag-uugali ng tao na mas mahusay kaysa sa mga modelo ng pag-aaral ng pampalakas - iyon ay, kapag natututo ang isang manlalaro na mag-ambag batay sa kung paano ginawa ang nakaraang pag-ikot o hindi nagbabayad anuman ang iba pang mga manlalaro - at mas tradisyunal na diskarte sa paglalarawan.

Ibinigay na ang modelo ay nagbibigay ng isang paliwanag na dami para sa pag-uugali ng tao, nagtataka si Rao kung maaaring maging kapaki-pakinabang ito kapag nagtatayo ng mga makina makipag-ugnay sa tao.

"Sa mga sitwasyon kung saan nakikipag-ugnay ang isang makina o software sa malalaking grupo ng mga tao, maaaring humawak ang aming mga resulta ilang mga aralin para sa AI," sabi niya. "Ang isang makina na gayahin ang 'isip ng isang grupo' at gayahin kung paano nakakaapekto ang mga pagkilos nito sa pangkat ay maaaring humantong sa isang mas friendly na tao na AI na ang pag-uugali ay mas mahusay na nakahanay sa mga halaga ng mga tao."

Lumilitaw ang mga resulta Paglago Science.

Tungkol sa May-akda

Senior may-akda: Rajesh Rao, isang propesor sa University of Washington ni Paul G. Allen ng University of Computer Science and Engineering at co-director ng Center for Neurotechnology. Akda ng nangunguna: Koosha Khalvati, isang mag-aaral na doktor sa Allen School.

Ang mga karagdagang coauthors ay mula sa UC Davis; New York University; at ang Institut des Sciences Cognitives na si Marc Jeannerod. Ang National Institute of Mental Health, National Science Foundation, at ang Templeton World Charity Foundation ay pinondohan ang gawain.

Original Study

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

sundin ang InnerSelf sa

facebook-icontwitter-iconrss-icon

Kumuha ng Pinakabagong Sa pamamagitan ng Email

{Emailcloak = off}