論文の概要: Quantifying Human Priors over Social and Navigation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18651v1
• Date: Wed, 28 Feb 2024 19:00:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 17:04:12.688661
• Title: Quantifying Human Priors over Social and Navigation Networks
• Title（参考訳）: ソーシャルとナビゲーションネットワークによる人間の優先順位の定量化
• Authors: Gecia Bravo-Hermsdorff
• Abstract要約: 我々は、グラフの構造を活用して、そのような関係データに対する人間の優先順位を定量化する。 我々の実験は、進化の時間スケールにおいて、社会的相互作用と空間ナビゲーションという2つの領域に焦点をあてた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1756081703276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human knowledge is largely implicit and relational -- do we have a friend in common? can I walk from here to there? In this work, we leverage the combinatorial structure of graphs to quantify human priors over such relational data. Our experiments focus on two domains that have been continuously relevant over evolutionary timescales: social interaction and spatial navigation. We find that some features of the inferred priors are remarkably consistent, such as the tendency for sparsity as a function of graph size. Other features are domain-specific, such as the propensity for triadic closure in social interactions. More broadly, our work demonstrates how nonclassical statistical analysis of indirect behavioral experiments can be used to efficiently model latent biases in the data.
• Abstract（参考訳）: 人間の知識は、ほとんど暗黙的で関係性がある -- 共通の友人はいるか? ここからそこまで歩いていいですか。 本研究では、グラフの組合せ構造を利用して、そのような関係データに対する人間の優先順位を定量化する。 実験では,進化的時間スケールにおいて,社会的相互作用と空間的ナビゲーションの2つの領域に注目した。 推定前の特徴のいくつかは、グラフサイズの関数としてのスパーシティの傾向など、著しく一貫したものである。 その他の特徴は、社会的相互作用における三角閉包の傾向など、ドメイン固有である。 より広い範囲において,本研究では,間接行動実験の非古典的統計解析を用いてデータの潜在バイアスを効率的にモデル化する方法を示す。

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