_ Matematica umană comportament: modul în care un nou model poate identifica mincinoșii și contracara dezinformarea

Înțelegerea minții umane și a comportamentului se află la baza disciplinei psihologiei. Dar pentru a caracteriza modul în care comportamentul oamenilor se schimbă de-a lungul timpului, cred că doar psihologia este insuficientă – și că trebuie prezentate idei matematice suplimentare.

Noul meu model, publicat în Frontiers in Psychology, este inspirat de lucrare. al matematicianului american din secolul al XIX-lea, Norbert Wiener. În esenta sa se afla modul in care ne schimbam perceptiile de-a lungul timpului atunci cand ni se ocupa de a alege dintr-un set de alternative. Astfel de schimbări sunt adesea generate de informații limitate, pe care le analizăm înainte de a lua decizii care ne determină tiparele comportamentale.

Pentru a înțelege aceste tipare, avem nevoie de matematica procesării informațiilor. Aici, starea mentală a unei persoane este reprezentată de probabilitatea pe care aceasta o atribuie diferitelor alternative – ce produs să cumpere; la ce școală să-ți trimiți copilul; pentru ce candidat să voteze la alegeri; și așa mai departe.

Pe măsură ce colectăm informații parțiale, devenim mai puțin nesiguri – de exemplu, citind recenziile clienților, devenim mai siguri despre ce produs să cumpărăm. Această actualizare mentală este exprimată într-o formulă matematică elaborată de savantul englez din secolul al XVIII-lea, Thomas Bayes. În esență, surprinde modul în care o minte rațională ia decizii prin evaluarea diferitelor alternative, incerte.

Atunci când combinăm acest concept cu matematica informației (în special procesarea semnalului), datând din anii 1940, ne poate ajuta să înțelegem comportamentul oamenilor sau al societății, ghidat de modul în care informațiile sunt procesate în timp. Abia recent, eu și colegii mei am realizat cât de utilă poate fi această abordare.

Până acum, am aplicat-o cu succes pentru a modela comportamentul piețelor financiare (participanții de pe piață răspund la informații noi, ceea ce duce la modificările prețurilor stocurilor) și comportamentul plantelor verzi (o floare prelucrează informații despre locația soarelui și își întoarce capul spre ea).

De asemenea, am arătat că poate fi folosită pentru a modela dinamica a statisticilor sondajelor de opinie asociate cu o alegere sau un referendum și să conducă o formulă care oferă probabilitatea reală ca un anumit candidat să câștige alegerile viitoare, pe baza statisticilor sondajului de astăzi și a modului în care informațiile vor fi publicate în viitor.

În această nouă abordare „bazată pe informații”, comportamentul unei persoane – sau al unui grup de oameni – în timp este dedus prin modelarea fluxului de informații. Deci, de exemplu, este posibil să ne întrebăm ce se va întâmpla cu un rezultat electoral (probabilitatea unei variații procentuale) dacă există în circulație „știri false” de o anumită amploare și frecvență.

Dar poate cele mai neașteptate sunt perspectivele profunde pe care le putem culege în procesul uman de luare a deciziilor. Acum înțelegem, de exemplu, că una dintre trăsăturile cheie ale actualizării Bayes este că fiecare alternativă, fie că este cea potrivită sau nu, poate influența puternic modul în care ne comportăm.

Dacă o facem. Nu am o idee preconcepută, suntem atrași de toate aceste alternative, indiferent de meritele lor, și nu vom alege una mult timp fără informații suplimentare. Acesta este locul în care incertitudinea este cea mai mare, iar o minte rațională va dori să reducă incertitudinea, astfel încât să se poată face o alegere.

Dar dacă cineva are o convingere foarte puternică cu privire la una dintre alternative, atunci oricare ar fi informația spune că poziția lor cu greu se va schimba mult timp – este o stare plăcută de înaltă certitudine.

Un astfel de comportament este legat de noțiunea de „prejudecată de confirmare” - interpretarea informațiilor ca confirmând opiniile dvs. chiar și atunci când le contrazice de fapt. Acest lucru este văzut în psihologie ca fiind contrar logicii lui Bayes, reprezentând comportamentul irațional. Dar arătăm că este, de fapt, o trăsătură perfect rațională compatibilă cu logica Bayes – o minte rațională vrea pur și simplu o certitudine ridicată.

Mincinosul rațional

Abordarea poate chiar descrie comportamentul unui mincinos patologic. Poate matematica să distingă minciuna de o neînțelegere autentică? Se pare că răspunsul este „da”, cel puțin cu un nivel ridicat de încredere.

Dacă o persoană crede cu adevărat că o alternativă care este în mod evident adevărată este foarte puțin probabilă - ceea ce înseamnă că înțeleg greșit - atunci într-un mediu în care informațiile parțiale despre adevăr sunt dezvăluite treptat, percepția lor se va deplasa încet spre adevăr, deși fluctuantă în timp. Chiar dacă au o credință puternică într-o alternativă falsă, punctul lor de vedere va converge foarte încet de la această alternativă falsă la cea adevărată.

Cu toate acestea, dacă o persoană cunoaște adevărul, dar refuză să-l accepte, este o mincinos — atunci, conform modelului, comportamentul lor este radical diferit: vor alege rapid una dintre alternativele false și vor afirma cu încredere că acesta este adevărul. (De fapt, ei pot crede aproape în această alternativă falsă care a fost aleasă aleatoriu.) Apoi, pe măsură ce adevărul este dezvăluit treptat și această poziție devine insuportabilă, foarte rapid și asertiv vor alege o altă alternativă falsă.

Prin urmare, un mincinos rațional (în sensul că cineva urmează logica lui Bayes) se va comporta într-o manieră destul de neregulată, ceea ce ne poate ajuta în cele din urmă să-i identificăm. Dar vor avea o convingere atât de puternică încât pot fi convingătoare pentru cei care au cunoștințe limitate despre adevăr.

Pentru cei care au cunoscut un mincinos consecvent, acest comportament poate părea familiar. Desigur, fără accesul la mintea cuiva, nu se poate fi niciodată 100% sigur. Dar modelele matematice arată că, din punct de vedere statistic, este foarte puțin probabil ca un astfel de comportament să apară dintr-o neînțelegere reală.

Această abordare bazată pe informații este foarte eficientă în prezicerea statisticilor privind comportamentul viitor al oamenilor ca răspuns la dezvăluirea informațiilor— sau dezinformare, de altfel. Ne poate oferi un instrument pentru a analiza și a contracara, în special, ramificațiile negative ale dezinformarii.

Acest articol este republicat din The Conversation sub o licență Creative Commons. Citiți articolul original.

(Fluierul)