Hammamiz tezda xulosa chiqaramiz, ammo yangi maqola shuni ko'rsatadiki, biz ehtimolliklarni baholashda bitta emas, balki ikkita alohida xato qilamiz—va ikkalasi ham tuzatilishi mumkin. 2026-yil avgustida arXiv'da chop etilgan tadqiqot, bazaviy stavkani e'tiborsiz qoldirish—bizning biror narsaning qanchalik keng tarqalganligini e'tiborsiz qoldirish tendentsiyamiz—aslida ikkinchi, yashirin o'qga ega: signalning o'zi qanchalik keng tarqalganligi. Bu qaror qabul qilish va o'rganishni tushunishimizni o'zgartirishi mumkin bo'lgan yangi tushunchadir.
Tadqiqot
Kognitiv tadqiqotchi Adam Y. Shavit o'nlab yillar davomida o'rganish va xulosa chiqarish bo'yicha tajribalarni tahlil qildi. U birgalikda sodir bo'lishlardan (masalan, alomat bilan kasallikni ko'rish) xulosa chiqarganimizda, ikkita bazaviy stavkani hisobga olishimiz kerakligini aniqladi: natijaning aprior ehtimoli (masalan, kasallikning qanchalik kam uchraganligi) va signalning o'zi ehtimoli (masalan, alomatning qanchalik kam uchraganligi). Klassik bazaviy stavkani e'tiborsiz qoldirish birinchisini yetarlicha baholamaslikdir; ikkinchisi, "signal zichligi effekti" deb nomlanuvchi, yillar davomida o'rganilgan, ammo hozirgacha bazaviy stavkani e'tiborsiz qoldirishning bir shakli sifatida tan olinmagan edi.
Shavit ikkala tuzatishni bitta Bayes tenglamasida ikkita og'irlik sifatida rasmiylashtirdi. Uning asosiy tushunchasi shundaki, ikkinchi og'irlik—signal chastotasi—faqat darajali baholashlarda namoyon bo'ladi, ikkita tanlovli testlarda emas, chunki ikkinchisi uni bekor qiladi. Bu oldingi tadqiqotlar nima uchun uni o'tkazib yuborganini tushuntiradi. 33 sahifali va 14 rasmdan iborat maqola, shuningdek, oltita standart o'rganish va xotira modellari faqat odatiy tajribalar ma'lumotlarni ular kelisha olmaydigan shaklga majburlagani uchun "kelishishini" ko'rsatadi. Haqiqiy sinov, Shavitning ta'kidlashicha, ikki tomonlama dissotsiatsiyadir: bir og'irlikni boshqasiga ta'sir qilmasdan harakatlantirish. Hech bir parametrli model buni qila olmaydi va bu hali sinovdan o'tkazilmagan.
Nima uchun bu muhim
Yaxshiroq qarorlar qabul qilishga intilayotgan har bir kishi uchun—xavflarni baholash, yangi ko'nikmalarni o'rganish yoki hatto IQ testini topshirish—bu bizning aqliy xatolarimiz o'ylagandan ko'ra nozikroq ekanligini anglatadi. Siz turli vaziyatlarda noto'g'ri bazaviy stavka uchun haddan tashqari yoki yetarli darajada tuzatishingiz mumkin. Bu shunchaki akademik emas: bu tajribadan o'rganishimizga, dalillarni talqin qilishimizga va miyamizni yanada oqilona bo'lishga o'rgatishimizga ta'sir qiladi.
Siz nima qila olasiz
Garchi bu tizim yangi bo'lsa-da, siz kundalik baholashlarda ikkala chastotaga e'tibor berishni boshlashingiz mumkin. Bir da'voni baholashda so'rang: "Natija qanchalik keng tarqalgan?" va "Signal qanchalik keng tarqalgan?" Masalan, agar test kam uchraydigan kasallik uchun ijobiy bo'lsa, kasallikning kamligini va umumiy populyatsiyada testning ijobiy natijalari chastotasini hisobga oling. Ushbu ikki qismli tekshiruvni mashq qilish vaqt o'tishi bilan tarafkash fikrlashni kamaytirishi mumkin.
Manba: arXiv q-bio.NC
O'z miyangizga qiziqasizmi? Bepul adaptiv IQ testimizdan o'ting yoki 306 miya mashg'ulotlari darajasini sinab ko'ring.
