Die navorsers het ook bevind dat hulle 'n persoon se keuse meer gereeld kon voorspel as meer tradisionele beskrywingsmetodes.
In groot groepe van in wese anonieme lede neem mense keuses op grond van 'n model van die "gees van die groep" en 'n simulasie van hoe 'n keuse die teorieë sal beïnvloed, volgens die studie.
"Ons resultate is veral interessant in die lig van die toenemende rol van sosiale media in die bepaling van hoe mense optree as lede van bepaalde groepe," sê senior skrywer Rajesh Rao, 'n professor in die Paul G. Allen-skool vir rekenaarwetenskap en -ingenieurswese aan die Universiteit van Washington. en mede-direkteur van die Sentrum vir Neurotegnologie.
"Ons kan amper 'n blik op 'n menslike verstand kry en die onderliggende berekeningsmeganisme daarvan ontleed om kollektiewe besluite te neem."
Ons optrede en die groep
"In aanlynforums en groepe op sosiale media kan die gekombineerde optrede van anonieme groeplede u volgende aksie beïnvloed, en omgekeerd kan u eie optrede die toekomstige gedrag van die hele groep verander," sê Rao.
Die navorsers wou uitvind watter meganismes in instellings soos hierdie speel.
In die artikel verduidelik hulle dat menslike gedrag staatmaak op voorspellings van toekomstige toestande van die omgewing - die beste raaiskoot oor wat kan gebeur - en dat die mate van onsekerheid oor daardie omgewing 'drasties' toeneem in sosiale omstandighede. Om te voorspel wat kan gebeur wanneer 'n ander mens betrokke is, maak 'n persoon 'n model van die ander se gedagtes, 'n teorie van gees genoem, en gebruik hy dan die model om te simuleer hoe 'n mens se eie optrede daardie ander 'gees' sal beïnvloed.
Alhoewel hierdie wet goed funksioneer vir interaksies tussen mekaar, is die vermoë om individuele gedagtes in 'n groot groep te modelleer baie moeiliker. Die nuwe navorsing dui daarop dat mense 'n gemiddelde model skep van 'n 'mind' verteenwoordiger van die groep, selfs al is die identiteit van die ander nie bekend nie.
Om die ingewikkeldhede wat by die besluitneming van die groep ontstaan, te ondersoek, het die navorsers gefokus op die "dilemma-taak van die vrywilliger", waarin enkele individue 'n paar koste verduur om die hele groep te bevoordeel. Voorbeelde van die taak is onder meer toesighouding, bloedskenking en die vooruitgang om 'n daad van geweld op 'n openbare plek te stop, verduidelik hulle in die koerant.
Voorspelling van besluite
Om hierdie situasie na te boots en om gedrags- en breinrespons te bestudeer, het die navorsers een vir een in 'n MRI geplaas en 'n speletjie laat speel. In die spel, wat 'n speletjie vir openbare goedere genoem word, beïnvloed die persoon se bydrae tot 'n gemeenskaplike pot geld ander en bepaal wat almal in die groep terugkry. 'N Persoon kan besluit om 'n dollar by te dra of besluit om' gratis 'te ry — dit wil sê, nie bydra om die beloning te kry in die hoop dat ander tot die pot sal bydra nie.
As die totale bydraes 'n voorafbepaalde bedrag oorskry, kry almal twee dollar terug. Die proefpersone het dosyne rondes gespeel met ander wat hulle nooit ontmoet het nie. Onbewus van die onderwerp, 'n rekenaar wat vorige menslike spelers naboots, simuleer die ander.
"Ons kan amper 'n blik op 'n menslike verstand kry en die onderliggende berekeningsmeganisme daarvan ontleed om kollektiewe besluite te neem," sê hoofskrywer Koosha Khalvati, 'n doktorale student in die Allen-skool. 'As ons met 'n groot aantal mense omgaan, het ons gevind dat mense probeer om toekomstige groepinteraksies te voorspel, gebaseer op 'n model van 'n gemiddelde groeplid se voorneme. Dit is belangrik dat hulle ook weet dat hul eie optrede die groep kan beïnvloed. Hulle is byvoorbeeld bewus daarvan dat, selfs al is hulle anoniem aan ander, hul selfsugtige gedrag die samewerking in die groep in toekomstige interaksies sal verminder en moontlik ongewenste uitkomste sou meebring. "
In hul studie kon die navorsers wiskundige veranderlikes aan hierdie aksies toewys en hul eie rekenaarmodelle skep om te voorspel watter besluite die persoon tydens die spel sou kon neem. Hulle het gevind dat hul model menslike gedrag aansienlik beter voorspel as versterkingsleermodelle - dit wil sê wanneer 'n speler leer om 'n bydrae te lewer op grond van hoe die vorige ronde ongeag ander spelers uitbetaal het of nie uitbetaal het nie - en meer tradisionele beskrywende benaderings.
Aangesien die model 'n kwantitatiewe verklaring vir menslike gedrag bied, wonder Rao of dit nuttig kan wees as hy masjiene bou interaksie met mense.
'In scenario's waar 'n masjien of sagteware met groot groepe mense in wisselwerking is, kan ons resultate moontlik wees 'n paar lesse vir AI," hy sê. "'N Masjien wat die' gedagtes van 'n groep 'simuleer en simuleer hoe die optrede van die groep die groep beïnvloed, kan lei tot 'n meer mensvriendelike AI, wie se gedrag beter in lyn is met die waardes van mense."
Die resultate verskyn in Wetenskap Voorskotte.
Senior skrywer: Rajesh Rao, 'n professor aan die Universiteit van Washington se Paul G. Allen-skool vir rekenaarwetenskap en -ingenieurswese en mede-direkteur van die Center for Neurotechnology. Hoofskrywer: Koosha Khalvati, 'n doktorale student in die Allen-skool.
Bykomende koauthors is van UC Davis; New York Universiteit; en die Institut des Sciences Cognitives Marc Jeannerod. Die Nasionale Instituut vir Geestesgesondheid, die National Science Foundation en die Templeton World Charity Foundation het die werk gefinansier.