ainews
Человеческая «случайность» как датасет: новый взгляд на поведение людей в условиях неопределённости
Пользователь Reddit предложил собирать данные о том, как люди взаимодействуют со случайностью — например, как выбирают «случайные» числа в лотереях, меняется ли их уверенность и поведение со временем. Цель не в предсказании выигрыша, а в изучении когнитивных паттернов и поведенческих артефактов для ML-исследований.
Идея показывает неочевидное применение ML — не для предсказания исходов, а для понимания самого человека: как мы думаем, что случайны, но выдаём себя паттернами. Может открыть новые направления в изучении принятия решений и когнитивных искажений.
Идея
Пользователь Reddit u/PleasantLow670 размышляет о нестандартном типе датасета: долгосрочные записи поведения людей в ситуациях с неопределённостью. Речь идёт не о предсказании результатов лотерей, а о фиксации того, как люди генерируют «случайные» последовательности чисел, какие методы выбора предпочитают (визуальные, символические, чисто случайные), как меняется их уверенность до и после решения, как они реагируют на выигрыш, проигрыш или «почти выигрыш».
Почему это важно
Люди плохо справляются с генерацией истинно случайных последовательностей: мы вносим паттерны, любимые числа, эмоциональные смещения и когнитивные привычки. Эти артефакты измеримы — и могут стать основой для ML-исследований человеческого поведения.
Автор предлагает направления: - кластеризация стилей принятия решений; - детектирование аномалий в изменении поведения; - обучение представлений на поведенческих траекториях; - калибровка субъективной уверенности; - выявление устойчивых поведенческих сигнатур на длинных горизонтах.
Контекст
Вопрос к сообществу: есть ли исследования, моделирующие долгосрочное поведение людей в условиях повторяющейся неопределённости, а не саму неопределённость? Пока таких работ мало на виду, хотя тема пересекается с когнитивными науками, поведенческой экономикой и исследованиями decision-making под неопределённостью.
Потенциально это может дать новый взгляд на человеческую рациональность, предсказуемость и адаптацию в условиях, где «правильного ответа» нет.
Ключевые выводы
- Люди не умеют генерировать случайные последовательности — вместо этого вносят паттерны, любимые числа и эмоциональные смещения
- Долгосрочные данные о поведении в неопределённости (выбор чисел, уверенность, реакции на исход) могут стать самостоятельным ML-датасетом
- Исследования фокусируются на моделировании случайных процессов, а не поведения людей, взаимодействующих с ними — ниша почти пустая
- Возможные применения: кластеризация стилей решений, аномалии в поведении, калибровка субъективной уверенности, поведенческие сигнатуры
- Пересечение ML, когнитивных наук и поведенческой экономики — потенциально новый взгляд на человеческую рациональность
Автор: Ксения Лаврова · Источник: reddit.com
**Это не про AI, а про нас.** Идея автора простая: давайте не учить модели обыгрывать казино, а соберём данные о том, как люди *думают*, что ведут себя случайно, но на деле выдают паттерны, эмоции, любимые числа и прочие когнитивные артефакты. По сути — датасет о самообмане.
Круто, что человек мыслит не в сторону «как обыграть систему», а в сторону понимания поведения. Правда, пока это только идея в вакууме: нет ни данных, ни методологии, ни ссылок на смежные работы. В когнитивной психологии и поведенческой экономике это уже изучают, просто не в формате больших датасетов и ML-моделей. Если кто-то возьмётся за сбор таких данных на длинных горизонтах — может выйти что-то интересное. Но пока это «а что если» из Reddit.
Комментарии