Hvordan tar mennesker avgjørelser i grupper?

Hvordan mennesker tar avgjørelser i grupper

Ved å bruke et matematisk rammeverk med røtter innen kunstig intelligens og robotikk, har forskere avdekket prosessen for hvordan mennesker tar beslutninger i grupper.

Forskerne fant også at de oftere kunne forutse en persons valg enn mer tradisjonelle beskrivende metoder.

I store grupper med hovedsakelig anonyme medlemmer tar folk valg basert på en modell av gruppen ”sinnet” og en utvikling i simulering av hvordan et valg vil påvirke det teoretiserte sinnet, finner studien.

”Våre resultater er spesielt interessante i lys av den økende rollen til sosiale medier i å diktere hvordan mennesker oppfører seg som medlemmer av bestemte grupper,” sier seniorforfatter Rajesh Rao, professor i University of Washingtons Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering og meddirektør for Center for Neurotechnology.

â € œVi kan nesten få et glimt inn i et menneskesinn og analysere den underliggende beregningsmekanismen for å ta kollektive beslutninger. "

Handlingene våre og gruppen

â € I nettfora og sosiale medier kan de kombinerte handlingene fra anonyme gruppemedlemmer påvirke din neste handling, og omvendt kan din egen handling endre hele gruppens fremtidige atferd, sier Rao.

Forskerne ønsket å finne ut hvilke mekanismer som spilles i innstillinger som disse.


Få det siste fra InnerSelf


I papiret forklarer de at menneskelig atferd er avhengig av spådommer om fremtidige miljøtilstander - et best gjett på hva som kan skje - og graden av usikkerhet rundt det miljøet øker "drastisk" i sosiale omgivelser. For å forutsi hva som kan skje når et annet menneske er involvert, lager en person en modell av den andres sinn, kalt en sinnsteori, og bruker deretter modellen for å simulere hvordan ens egne handlinger vil påvirke den andre â € œmind.â €

Selv om denne handlingen fungerer godt for interaksjoner mellom én, er muligheten til å modellere individuelle sinn i en stor gruppe mye vanskeligere. Den nye forskningen antyder at mennesker lager en gjennomsnittsmodell av en "minner" -representant for gruppen, selv når identiteten til de andre ikke er kjent.

For å undersøke kompleksiteten som oppstår ved beslutninger i gruppen, fokuserte forskerne på den "frivillige" dilemmaoppgaven, hvor noen få personer tåler noen kostnader for å komme hele gruppen til gode. Eksempler på oppgaven inkluderer vakthold, bloddonasjon og å gå frem for å stoppe en voldshandling på et offentlig sted, forklarer de i avisen.

Å spå beslutninger

For å etterligne denne situasjonen og studere både atferds- og hjerneresponser, satte forskerne forsøkspersoner i en MR-undersøkelse, en etter en, og fikk dem til å spille et spill. I spillet, kalt et offentliggodsspill, påvirker subjektets bidrag til en felles pott med penger andre og bestemmer hva alle i gruppen får tilbake. Et fag kan bestemme seg for å bidra med en dollar eller bestemme seg for å "ride-free", det vil si, ikke bidra til å få belønningen i håp om at andre vil bidra til potten.

Hvis de totale bidragene overstiger et forhåndsbestemt beløp, får alle to dollar tilbake. Forsøkspersonene spilte dusinvis av runder med andre de aldri har møtt. Ukjent med emnet, simulerte en datamaskin som etterlignet tidligere menneskelige spillere, de andre.

"Vi kan nesten få et glimt av et menneskesinn og analysere den underliggende beregningsmekanismen for å ta kollektive beslutninger," sier hovedforfatter Koosha Khalvati, doktorgradsstudent i Allen School. â € œNår vi interagerer med et stort antall mennesker, fant vi ut at mennesker prøver å forutsi fremtidige gruppeinteraksjoner basert på en modell av et gjennomsnittlig gruppemedlemmers intensjon. Viktigere er at de også vet at deres egne handlinger kan påvirke gruppen. For eksempel er de klar over at selv om de er anonyme for andre, vil deres egoistiske oppførsel redusere samarbeidet i gruppen i fremtidige interaksjoner og muligens gi uønskede resultater. ”

I studien var forskerne i stand til å tilordne matematiske variabler til disse handlingene og lage sine egne datamodeller for å forutsi hvilke beslutninger personen kan ta under spillet. De fant ut at modellen deres forutsier menneskelig atferd vesentlig bedre enn forsterkende læringsmodeller - det vil si når en spiller lærer å bidra basert på hvordan forrige runde gjorde eller ikke utbetalte uavhengig av andre spillere og mer tradisjonelle beskrivende tilnærminger. .

Gitt at modellen gir en kvantitativ forklaring på menneskelig atferd, lurer Rao på om den kan være nyttig når du bygger maskiner som samhandle med mennesker.

â € I scenarier der en maskin eller programvare samhandler med store grupper mennesker, kan det hende at resultatene våre holder noen leksjoner for AI, sier han. â € œEn maskin som simulerer â € ˜minden til en gruppeâ € ™ og simulerer hvordan dens handlinger påvirker gruppen kan føre til en mer menneskevennlig AI hvis oppførsel er bedre tilpasset menneskets verdier .â €

Resultatene vises i Vitenskap Fremskritt.

Om forfatterne

Senior forfatter: Rajesh Rao, professor ved University of Washington Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering og meddirektør for Center for Neurotechnology. Hovedforfatter: Koosha Khalvati, en doktorgradsstudent i Allen School.

Ytterligere coauthors er fra UC Davis; New York University; og Institut des Sciences Cognitives Marc Jeannerod. National Institute of Mental Health, National Science Foundation og Templeton World Charity Foundation finansierte arbeidet.

Original Studie

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

følg InnerSelf på

facebook-ikonettwitter-iconrss-ikonet

Få den siste via e-post

{Emailcloak = off}

FRA REDAKTØRENE

InnerSelf Nyhetsbrev: September 6, 2020
by InnerSelf Staff
Vi ser livet gjennom linsene til vår oppfatning. Stephen R. Covey skrev: "Vi ser verden, ikke som den er, men som vi er──eller som vi er betinget av å se den." Så denne uken ser vi på noen ...
InnerSelf Nyhetsbrev: August 30, 2020
by InnerSelf Staff
Veiene vi ferdes i disse dager er like gamle som tiden, men de er nye for oss. Erfaringene vi har er like gamle som tidene, men de er også nye for oss. Det samme gjelder for ...
Når sannheten er så forferdelig at det gjør vondt, ta handling
by Marie T. Russell, InnerSelf.com
Midt i alle gruene som skjer i disse dager, er jeg inspirert av håpstrålene som skinner gjennom. Vanlige mennesker som står opp for det som er riktig (og mot det som er galt). Baseballspillere, ...
Når ryggen din er mot veggen
by Marie T. Russell, InnerSelf
Jeg elsker internett. Nå vet jeg at mange mennesker har mange dårlige ting å si om det, men jeg elsker det. Akkurat som om jeg elsker menneskene i livet mitt - de er ikke perfekte, men jeg elsker dem uansett.
InnerSelf Nyhetsbrev: August 23, 2020
by InnerSelf Staff
Alle kan nok være enige om at vi lever i rare tider ... nye opplevelser, nye holdninger, nye utfordringer. Men vi kan bli oppmuntret til å huske at alt alltid er i flyt, ...