लोग समूहों में निर्णय कैसे लेते हैं?

लोग समूहों में निर्णय कैसे लेते हैं

कृत्रिम बुद्धि और रोबोटिक्स में जड़ों के साथ गणितीय ढांचे का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने इस प्रक्रिया को उजागर किया है कि लोग समूहों में कैसे निर्णय लेते हैं।

शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि वे अधिक परंपरागत वर्णनात्मक तरीकों की तुलना में अधिक बार किसी व्यक्ति की पसंद का अनुमान लगा सकते हैं।

अनिवार्य रूप से अनाम सदस्यों के बड़े समूहों में, लोग "समूह के दिमाग" के एक मॉडल के आधार पर चुनाव करते हैं और इस बात का एक उभरता हुआ अनुकरण करते हैं कि कैसे एक विकल्प उस प्रमेय दिमाग को प्रभावित करेगा, अध्ययन में पाया गया है।

वाशिंगटन विश्वविद्यालय के पॉल जी। एलन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग के प्रोफेसर, वरिष्ठ लेखक राजेश राव कहते हैं, "सोशल मीडिया की बढ़ती भूमिका के मद्देनजर यह तय करने में विशेष रूप से दिलचस्प है कि मनुष्य विशेष समूहों के सदस्यों के रूप में कैसे व्यवहार करता है।" और सेंटर फॉर न्यूरोटेक्नोलोजी के सह-निदेशक।

"हम सामूहिक निर्णय लेने के लिए मानव मन में एक झलक पा सकते हैं और इसके अंतर्निहित कम्प्यूटेशनल तंत्र का विश्लेषण कर सकते हैं।"

हमारे कार्यों और समूह

"ऑनलाइन मंचों और सोशल मीडिया समूहों में, अनाम समूह के सदस्यों की संयुक्त कार्रवाई आपकी अगली कार्रवाई को प्रभावित कर सकती है, और इसके विपरीत, आपकी खुद की कार्रवाई पूरे समूह के भविष्य के व्यवहार को बदल सकती है," राव कहते हैं।

शोधकर्ता यह पता लगाना चाहते थे कि इन जैसी सेटिंग्स में कौन से मैकेनिज्म हैं।


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कागज में, वे समझाते हैं कि मानव व्यवहार पर्यावरण के भविष्य की स्थिति की भविष्यवाणियों पर निर्भर करता है - जो भी हो सकता है, उस पर सबसे अच्छा अनुमान है - और उस वातावरण के बारे में अनिश्चितता की डिग्री सामाजिक सेटिंग्स में "काफी" बढ़ जाती है। यह अनुमान लगाने के लिए कि जब कोई अन्य मानव शामिल होता है, तो एक व्यक्ति दूसरे के दिमाग का एक मॉडल बनाता है, जिसे मन का सिद्धांत कहा जाता है, और फिर उस मॉडल का उपयोग यह अनुकरण करने के लिए करता है कि किसी के स्वयं के कार्यों से उस दूसरे "मन" पर क्या प्रभाव पड़ेगा।

हालांकि यह अधिनियम एक-पर-एक इंटरैक्शन के लिए अच्छी तरह से कार्य करता है, एक बड़े समूह में व्यक्तिगत दिमागों को मॉडल करने की क्षमता बहुत कठिन है। नए शोध से पता चलता है कि मनुष्य समूह के "दिमाग" प्रतिनिधि का एक औसत मॉडल बनाते हैं, भले ही दूसरों की पहचान पता न हो।

समूह निर्णय लेने में आने वाली जटिलताओं की जांच करने के लिए, शोधकर्ताओं ने "स्वयंसेवक के दुविधा वाले कार्य" पर ध्यान केंद्रित किया, जिसमें पूरे समूह को लाभ पहुंचाने के लिए कुछ व्यक्ति कुछ लागतें वहन करते हैं। कार्य के उदाहरणों में एक सार्वजनिक स्थान पर हिंसा के एक कार्य को रोकने के लिए कर्तव्य की रक्षा, रक्तदान, और आगे बढ़ना शामिल है, वे कागज में बताते हैं।

निर्णय लेना

इस स्थिति की नकल करने के लिए और व्यवहार और मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं दोनों का अध्ययन करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक एमआरआई में एक-एक करके विषयों को रखा, और उन्हें एक गेम खेलने दिया। सार्वजनिक माल का खेल कहे जाने वाले खेल में, पैसे के सांप्रदायिक पॉट में विषय का योगदान दूसरों को प्रभावित करता है और यह निर्धारित करता है कि समूह के सभी लोग वापस क्या करें। एक विषय एक डॉलर का योगदान करने का फैसला कर सकता है या "फ्री-राइड" तय कर सकता है-यह कि इस उम्मीद में इनाम पाने के लिए योगदान नहीं है कि अन्य लोग बर्तन में योगदान करेंगे।

यदि कुल योगदान एक पूर्व निर्धारित राशि से अधिक है, तो सभी को दो डॉलर वापस मिल जाते हैं। विषयों ने दूसरों के साथ दर्जनों दौर खेले जो वे कभी नहीं मिले। इस विषय से अनभिज्ञ, पिछले मानव खिलाड़ियों की नकल करने वाले एक कंप्यूटर ने वास्तव में दूसरों की नकल की।

एलेन स्कूल में डॉक्टरेट की छात्रा कोशा खलवाती कहती हैं, "हम एक मानव दिमाग में एक झलक पा सकते हैं और सामूहिक निर्णय लेने के लिए इसके अंतर्निहित कम्प्यूटेशनल तंत्र का विश्लेषण कर सकते हैं।" “जब बड़ी संख्या में लोगों के साथ बातचीत करते हुए, हमने पाया कि मानव एक औसत समूह के सदस्य के इरादे के मॉडल के आधार पर भविष्य के समूह इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करने की कोशिश करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, वे यह भी जानते हैं कि उनके अपने कार्य समूह को प्रभावित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, वे जानते हैं कि भले ही वे दूसरों के लिए गुमनाम हैं, लेकिन उनके स्वार्थी व्यवहार से भविष्य में बातचीत में समूह में सहयोग में कमी आएगी और संभवतः अवांछित परिणाम सामने आएंगे। ”

अपने अध्ययन में, शोधकर्ता इन क्रियाओं को गणितीय चर निर्दिष्ट करने और अपने कंप्यूटर मॉडल बनाने में सक्षम थे, ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि खेलने के दौरान व्यक्ति क्या निर्णय ले सकता है। उन्होंने पाया कि उनका मॉडल मानव व्यवहार को सुदृढीकरण सीखने वाले मॉडल की तुलना में काफी बेहतर बनाता है- यानी, जब कोई खिलाड़ी इस आधार पर योगदान करना सीखता है कि पिछले दौर ने अन्य खिलाड़ियों और अधिक पारंपरिक वर्णनात्मक दृष्टिकोणों की परवाह किए बिना भुगतान कैसे किया या नहीं किया।

यह देखते हुए कि मॉडल मानव व्यवहार के लिए एक मात्रात्मक स्पष्टीकरण प्रदान करता है, राव आश्चर्यचकित करता है कि क्या यह मशीनों के निर्माण के समय उपयोगी हो सकता है इंसानों के साथ बातचीत.

"उन परिदृश्यों में जहां एक मशीन या सॉफ़्टवेयर लोगों के बड़े समूहों के साथ बातचीत कर रहा है, हमारे परिणाम पकड़ सकते हैं एआई के लिए कुछ सबक," वह कहते हैं। "एक मशीन जो 'समूह के दिमाग' का अनुकरण करती है और यह अनुकरण करती है कि समूह के कार्यों को कैसे प्रभावित करता है इससे अधिक मानव-अनुकूल एआई हो सकता है जिसका व्यवहार मनुष्यों के मूल्यों के साथ बेहतर गठबंधन है।"

में परिणाम दिखाई देते हैं विज्ञान अग्रिम.

लेखक के बारे में

वरिष्ठ लेखक: राजेश राव, वाशिंगटन विश्वविद्यालय के पॉल जी एलन स्कूल ऑफ कंप्यूटर साइंस एंड इंजीनियरिंग में प्रोफेसर और सेंटर फॉर न्यूरोटेक्नोलोजी के सह-निदेशक हैं। प्रमुख लेखक: कोशा खलवती, एलन स्कूल में डॉक्टरेट की छात्रा।

अतिरिक्त coauthors यूसी डेविस से हैं; न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय; और इंस्टीट्यूट डेस साइंसेज कॉग्निटिव्स मार्क जीनरोड। नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ मेंटल हेल्थ, नेशनल साइंस फाउंडेशन और टेंपलटन वर्ल्ड चैरिटी फाउंडेशन ने इस काम के लिए फंड दिया।

मूल अध्ययन

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