論文の概要: A Quantum-like Model for Predicting Human Decisions in the Entangled Social Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13902v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 14:03:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 18:59:06.325565
• Title: A Quantum-like Model for Predicting Human Decisions in the Entangled Social Systems
• Title（参考訳）: 絡み合った社会システムにおける人間決定予測のための量子的モデル
• Authors: Aghdas. Meghdadi, M. R. Akbarzadeh-T. and Kourosh Javidan
• Abstract要約: 量子情報理論における絡み合いの概念に着想を得た絡み合ったベイズネットワークを導入する。 意思決定過程の動的進化に対する社会の影響は、絡み合い尺度によってモデル化される。 結果は、PEQBNが不確実性の下での人間の決定をより現実的な予測を提供することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human-centered systems of systems such as social networks, Internet of Things, or healthcare systems are growingly becoming major facets of modern life. Realistic models of human behavior in such systems play a significant role in their accurate modeling and prediction. Yet, human behavior under uncertainty often violates the predictions by the conventional probabilistic models. Recently, quantum-like decision theories have shown a considerable potential to explain the contradictions in human behavior by applying quantum probability. But providing a quantum-like decision theory that could predict, rather than describe the current, state of human behavior is still one of the unsolved challenges. The main novelty of our approach is introducing an entangled Bayesian network inspired by the entanglement concept in quantum information theory, in which each human is a part of the entire society. Accordingly, society's effect on the dynamic evolution of the decision-making process, which is less often considered in decision theories, is modeled by the entanglement measures. The proposed predictive entangled quantum-like Bayesian network (PEQBN) is evaluated on 22 experimental tasks. Results confirm that PEQBN provides more realistic predictions of human decisions under uncertainty, when compared with classical Bayesian networks and three recent quantum-like approaches.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルネットワーク、モノのインターネット、医療システムといった人間中心のシステムのシステムは、現代生活の主要な側面になりつつある。 このようなシステムにおける人間の行動の現実的なモデルは、正確なモデリングと予測において重要な役割を果たす。 しかし、不確実性の下での人間の行動は、しばしば従来の確率モデルによる予測に反する。 近年、量子的な決定理論は、量子確率を適用することで人間の行動の矛盾を説明するかなりの可能性を示している。 しかし、現状を説明するのではなく、予測できる量子的な決定理論を提供することは、まだ未解決の課題の1つだ。 量子情報理論における絡み合い概念に触発された絡み合ったベイズネットワークを導入し, それぞれの人間が社会全体の一部であることを示す。 したがって、意思決定過程のダイナミックな進化に対する社会の影響は、意思決定理論ではあまり考慮されないが、絡み合いの尺度によってモデル化される。 提案手法は,22種類の実験課題に対して,量子交絡型ベイジアンネットワーク (PEQBN) の評価を行う。 その結果、PEQBNは古典的ベイズ的ネットワークと最近の3つの量子的アプローチと比較して、不確実性の下での人間の決定をより現実的に予測できることを確認した。

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