Fysikere modellerer, hvordan vi danner meninger

Fysikere har udviklet en matematisk model til at forklare, hvordan mennesker danner meninger, ved hjælp af en kombination af maskinlæring og statistisk mekanik. Modellen bruger en teknik kaldet Bayesiansk inferens til at opdatere meninger, efterhånden som ny information bliver tilgængelig.

Bayesiansk inferens er en statistisk metode, der giver os mulighed for at opdatere vores overbevisning om verdens tilstand, efterhånden som vi modtager ny information. Grundtanken er, at vi starter med en forudgående overbevisning om verdens tilstand, og så opdaterer vi den tro, efterhånden som vi får ny information. Den vægt, vi tillægger de nye oplysninger, afhænger af, hvor meget vi stoler på dem.

I forbindelse med meningsdannelse er vores forudgående overbevisning den holdning, vi har i øjeblikket. Efterhånden som vi modtager nye oplysninger, opdaterer vi vores mening baseret på, hvor meget vi stoler på kilden til informationen, og hvor i overensstemmelse med vores tidligere overbevisning.

Fysikernes model bruger en maskinlæringsalgoritme til at lære parametrene for den Bayesianske inferensmodel. Dette gør det muligt for modellen at tilpasse sig forskellige situationer og komme med forudsigelser om, hvordan folks meninger vil ændre sig over tid.

Modellen blev testet på et datasæt af meningsdata fra den virkelige verden, og den viste sig at være i stand til præcist at forudsige, hvordan folks meninger ændrede sig over tid. Dette tyder på, at modellen kan bruges til at forstå, hvordan mennesker danner meninger, og til at forudsige, hvordan deres meninger vil ændre sig i fremtiden.