Yangi tadqiqot shuni ko'rsatadiki, noaniq ma'lumotlarni toifalashda ma'lum bo'lgan kognitiv tarafkashlik, o'rganish uchun xato signallari bo'lmasa ham davom etadi. Lenard Dome va Andy J. Wills rahbarligidagi tadqiqot, OSCAR deb nomlangan yangi hisoblash modelini taklif qiladi, bu hodisani yagona tushuntiradi.
Tadqiqot
Plymouth universitetidan Dome va Wills ikkita tajriba o'tkazdilar, teskari bazaviy stavka effektini o'rganish uchun - bu tarafkashlik, odamlar kam uchraydigan natijani kam uchraydigan xususiyat bilan haddan tashqari bog'lashadi. Bu effekt odatda bashorat xatosi bilan tushuntiriladi, bu o'rganish mexanizmi bo'lib, kutilgan va haqiqiy natijalar o'rtasidagi farqlar tuzatishlarni keltirib chiqaradi. Birinchi tajribada ular kuzatuv o'rganish jarayonidan foydalandilar, bunda ishtirokchilar toifalar va belgilar birgalikda paydo bo'lishini kuzatdilar, bashorat qilmasdan yoki fikr-mulohaza olmasdan. Ikkinchisida esa ular toifalar belgilarini butunlay olib tashladilar, nazoratsiz o'rganish usulidan foydalandilar. Ajablanarlisi shundaki, tarafkashlik har ikkala sharoitda ham davom etdi, bu uni o'rganish uchun nazoratli o'rganish yoki xato signallari talab qilinmasligini ko'rsatadi.
Tadqiqotchilar keyinchalik OSCARni ishlab chiqdilar, u o'rnatilgan modellardan printsiplarni birlashtiradi va o'z-o'zidan hosil qilingan fikr-mulohazalarga asoslanib ishlaydi, naqshni to'ldirishga o'xshash. OSCAR uchala protsedurada (nazoratli, kuzatuv va nazoratsiz) odamlarda ko'rilgan individual farqlarni muvaffaqiyatli takrorladi va katta oldingi ma'lumotlar to'plamida muqobil modellar bilan raqobatbardosh natijalarni ko'rsatdi. Bundan tashqari, OSCAR ilgari tushuntirilmagan ko'z kuzatuv ma'lumotlarini tushuntirishni taqdim etdi, bu boshqa hech bir modelga erisha olmagan.
Nima uchun bu muhim
Bu tadqiqot bashorat xatosi toifalash tarafkashliklari uchun zarur degan hukmron nazariyani shubha ostiga qo'yadi. Bunday tarafkashliklar tashqi fikr-mulohazasiz paydo bo'lishini tushunish, real dunyoda fikr-mulohaza ko'pincha yo'q bo'lgan sharoitlarda qanday o'rganishimiz va qaror qabul qilishimizga chuqur ta'sir ko'rsatadi - masalan, kuzatish orqali yoki oddiygina ma'lumotga duchor bo'lish orqali. Bu miyamiz toifalararo assotsiatsiyalarni o'z-o'zidan shakllantirishga moslashganligini ko'rsatadi, bu stereotiplar va tarafkash hukmlar to'g'ridan-to'g'ri mustahkamlanmasdan ham paydo bo'lishini tushuntiradi. Bu bilim sizga dastlabki taassurotlaringiz nozik, avtomatik jarayonlar ta'sirida bo'lishi mumkinligini tan olishga yordam beradi va tezkor hukmlaringizni shubha ostiga olishga undaydi.
Nima qilishingiz mumkin
O'z fikrlaringizdagi potentsial tarafkashliklarga qarshi turish uchun, inkor etuvchi dalillarni faol ravishda qidiring va odamlar yoki vaziyatlar haqida hukm qilishda sekin, o'ylangan fikrlashni mashq qiling. Toifalash qobiliyatingizni rivojlantiruvchi miya mashqlariga jalb qilishni o'ylab ko'ring, chunki bu sizning avtomatik fikrlash tartiblaringizdan xabardor bo'lishga yordam beradi.
Manba: arXiv q-bio.NC
O'z miyangiz haqida qiziqasizmi? Bepul adaptiv IQ testini o'ting yoki 306 miya mashqlari darajasini sinab ko'ring.
