論文の概要: Neural embedding of beliefs reveals the role of relative dissonance in human decision-making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07237v1
- Date: Tue, 13 Aug 2024 23:58:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 14:35:46.748574
- Title: Neural embedding of beliefs reveals the role of relative dissonance in human decision-making
- Title（参考訳）: 信念の神経埋め込みは、人間の意思決定における相対的不協和の役割を明らかにする
- Authors: Byunghwee Lee, Rachith Aiyappa, Yong-Yeol Ahn, Haewoon Kwak, Jisun An,
- Abstract要約: 本稿では,オンライン討論プラットフォームから大規模ユーザ参加データを活用することで,数千の信念間のニュアンスな関係を抽出する手法を提案する。
この信念の埋め込み空間は、多様な信念の相互接続性を効果的にカプセル化し、また様々な社会的問題を分極する。
既存の信念と新しい信念との相対的な距離は、認知的不協和の定量的推定に役立てることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.558951808581431
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Beliefs serve as the foundation for human cognition and decision-making. They guide individuals in deriving meaning from their lives, shaping their behaviors, and forming social connections. Therefore, a model that encapsulates beliefs and their interrelationships is crucial for quantitatively studying the influence of beliefs on our actions. Despite its importance, research on the interplay between human beliefs has often been limited to a small set of beliefs pertaining to specific issues, with a heavy reliance on surveys or experiments. Here, we propose a method for extracting nuanced relations between thousands of beliefs by leveraging large-scale user participation data from an online debate platform and mapping these beliefs to an embedding space using a fine-tuned large language model (LLM). This belief embedding space effectively encapsulates the interconnectedness of diverse beliefs as well as polarization across various social issues. We discover that the positions within this belief space predict new beliefs of individuals. Furthermore, we find that the relative distance between one's existing beliefs and new beliefs can serve as a quantitative estimate of cognitive dissonance, allowing us to predict new beliefs. Our study highlights how modern LLMs, when combined with collective online records of human beliefs, can offer insights into the fundamental principles that govern human belief formation and decision-making processes.
- Abstract（参考訳）: 信仰は人間の認知と意思決定の基礎となる。
彼らは個人が自分の人生から意味を導き、行動を作り、社会的つながりを形成するのを導く。
したがって、信仰とその相互関係を包括するモデルは、信仰が行動に与える影響を定量的に研究するために重要である。
その重要性にもかかわらず、人間の信念間の相互作用の研究は、調査や実験に大きく依存しながら、特定の問題に関連する小さな信念に限られることがしばしばある。
本稿では,オンライン討論プラットフォームから大規模ユーザ参加データを活用し,これらの信念を細調整された大言語モデル(LLM)を用いて埋め込み空間にマッピングすることで,数千の信念間のニュアンスな関係を抽出する手法を提案する。
この信念の埋め込み空間は、多様な信念の相互接続性を効果的にカプセル化し、また様々な社会的問題を偏極する。
この信念空間内の位置が、個人の新しい信念を予測することを発見した。
さらに,既存の信念と新しい信念との相対的な距離は,認知的不協和の定量的推定に役立ち,新しい信念を予測できることがわかった。
我々の研究は、現代のLCMが、人間の信念の集合的なオンライン記録と組み合わせることで、人間の信念の形成と意思決定プロセスを支配する基本的な原則に対する洞察を与える方法について強調する。
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