סיקור מקיף

המתמטיקה של ההתנהגות האנושית יכולה לזהות השפעה של פייק ניוז על תוצאות בחירות

חוקר משלב תיאוריות פסיכולוגיות של התנהגות אנושית ואת תחום מדעי המידע כדי להגיע לתובנות. לממצאים אלה השלכות על הדרך להלחם במידע שגוי המופץ ברשת

שקרים. איור: depositphotos.com
שקרים. איור: depositphotos.com

מאת   דורג'ה סי ברודי פרופסור למתמטיקה, אוניברסיטת סארי, בריטניה

הבנת המוח וההתנהגות האנושית נמצאת בליבת הדיסציפלינה של הפסיכולוגיה. אבל כדי לאפיין את האופן שבו ההתנהגות של אנשים משתנה עם הזמן, אני מאמין שהפסיכולוגיה לבדה אינה מספיקה ושצריך לקדם רעיונות מתמטיים נוספים.

המודל החדש שלי, שפורסם בכתב העת Frontiers in Psychology, שואב השראה מעבודתו של המתמטיקאי האמריקאי בן המאה ה-19, נורברט וינר. בבסיסו עומד האופן שבו אנו משנים את התפיסות שלנו לאורך זמן כאשר מוטלת עלינו המשימה לבחור מתוך קבוצה של חלופות. שינויים כאלה נוצרים לעתים קרובות בגלל מידע מוגבל, שאותו אנו מנתחים לפני קבלת החלטות הקובעות את דפוסי ההתנהגות שלנו.

כדי להבין את הדפוסים האלה, אנחנו נדרשים למתמטיקה של עיבוד מידע. כאן, מצב מוחו של אדם מיוצג על ידי הסבירות שהוא מקצה לחלופות שונות – איזה מוצר לקנות; לאיזה בית ספר לשלוח את ילדך; לאיזה מועמד להצביע בבחירות; וכן הלאה.

ככל שאנו אוספים מידע חלקי, אנו הופכים פחות לא בטוחים – לדוגמה, על ידי קריאת ביקורות של לקוחות אנו הופכים בטוחים יותר לגבי איזה מוצר לקנות. עדכון מנטלי זה בא לידי ביטוי בנוסחה מתמטית שגיבש המלומד האנגלי בן המאה ה-18, תומאס בייס. הוא למעשה נותן הסבר אפשרי לדרך בה  מוח רציונלי מקבל החלטות על ידי הערכת חלופות שונות ולא ודאיות.

המשוואה מציגה את זרימת המידע לאורך זמן, t. X הוא משתנה מקרי המייצג הסתברויות שונות המתאימות לחלופות שונות. אם נניח שהמידע מתגלה בקצב קבוע σ, ושהרעש שמטשטש את המידע הוא B ((המתואר על ידי תיאוריה הנקראת תנועה בראונית, שהיא אקראית), אז המשוואה יכולה לתת לנו את זרימת המידע.  תמונה באדיבות המחבר

כאשר משלבים את המושג הזה עם המתמטיקה של המידע (במיוחד עיבוד אותות), שראשיתה בשנות ה-40 של המאה ה-20, הוא יכול לעזור לנו להבין את ההתנהגות של אנשים, או החברה, המונחית על ידי האופן שבו מידע מעובד לאורך זמן. רק לאחרונה הבנו עמיתיי ואני עד כמה גישה זו יכולה להיות שימושית.

עד כה, יישמנו אותו בהצלחה כדי למדל את התנהגות השווקים הפיננסיים (המשתתפים בשוק מגיבים למידע חדש, מה שמוביל לשינויים במחירי המניות), ואת התנהגותם של צמחים ירוקים (פרח מעבד מידע על מיקום השמש ומסובב את ראשו לעברו).

הראיתי גם שניתן להשתמש בו כדי למדל את הדינמיקה של סטטיסטיקות סקרי דעת קהל הקשורות לבחירות או למשאל עם, ולהציע נוסחה שנותנת את ההסתברות האמיתית של מועמד מסוים לנצח בבחירות עתידיות, בהתבסס על סטטיסטיקות הסקרים של היום וכיצד מידע יפורסם בעתיד.

בגישה "מבוססת מידע" חדשה זו, התנהגותו של אדם – או קבוצת אנשים – לאורך זמן מוסקת באמצעות מידול זרימת המידע. כך, למשל, ניתן לשאול מה יקרה לתוצאת בחירות (הסבירות לתוצאה באחוזים) אם יש "פייק ניוז" בסדר גודל ותדירות נתונות במחזור.

אבל אולי הבלתי צפויות ביותר הן התובנות העמוקות שאנו יכולים לאסוף לתוך תהליך קבלת ההחלטות האנושי. כעת אנו מבינים, למשל, שאחת התכונות המרכזיות של עדכון בייס היא שכל אלטרנטיבה, בין אם היא הנכונה ובין אם לא, יכולה להשפיע מאוד על האופן שבו אנו מתנהגים.

אם אין לנו רעיון מקדים, אנו נמשכים לכל החלופות הללו ללא קשר לגופן, ולא נבחר אחת במשך זמן רב ללא מידע נוסף. זה המקום שבו אי הוודאות היא הגדולה ביותר, ומוח רציונלי ירצה להפחית את אי הוודאות כך שניתן יהיה לבחור.

אבל אם למישהו יש אמונה חזקה מאוד באחת החלופות, אז לא משנה מה המידע אומר, העמדה שלו כמעט ולא תשתנה במשך זמן רב – זה מצב נעים של ודאות גבוהה.

התנהגות כזו קשורה למושג "הטיית אישוש" – פירוש מידע כמאשר את דעותיך גם כאשר הוא סותר אותן בפועל. זה נתפס בפסיכולוגיה כמנוגד להיגיון של בייס, ומייצג התנהגות לא רציונלית. אבל אנחנו מראים שזוהי, למעשה, תכונה רציונלית לחלוטין התואמת את ההיגיון של בייס – מוח רציונלי פשוט רוצה ודאות גבוהה.

השקרן הרציונלי

הגישה יכולה אפילו לתאר התנהגות של שקרן פתולוגי. האם המתמטיקה יכולה להבחין בין שקר לאי הבנה אמיתית? נראה שהתשובה היא "כן", לפחות ברמת ביטחון גבוהה.

אם אדם באמת חושב שחלופה שאנחנו יודעים שהיא  נכונה היא מאוד לא סבירה – כלומר הוא לא מבין – אז בסביבה שבה מידע חלקי על האמת מתגלה בהדרגה, התפיסה שלו תנוע לאט לאט לכיוון האמת. גם אם יש לו אמונה חזקה בחלופה שקרית, השקפתו תתכנס לאט לאט מהאלטרנטיבה השקרית לזו האמיתית.

עם זאת, אם אדם יודע את האמת אך מסרב לקבל אותה – הוא שקרן – אז על פי המודל, התנהגותו שונה בתכלית: הוא יבחר במהירות באחת החלופות השקריות ויטען בביטחון שזו האמת. (למעשה, הם עשויים כמעט להאמין בכל חלופה שקרית שנבחרה באקראי.) ואז, כאשר האמת מתגלה בהדרגה ועמדה זו הופכת לבלתי נסבלת, מהר מאוד ובאסרטיביות הם יבחרו בחלופה שקרית נוספת.

מכאן ששקרנים רציונליים (במובן של אנשים  שעוקבים אחר ההיגיון של בייס) יתנהגו בצורה לא יציבה למדי, מה שבסופו של דבר יכול לעזור לנו לזהות אותם. אבל תהיה להם אמונה כה חזקה שהם יכולים לשכנע את אלה שיש להם ידע מוגבל על האמת.

למי שהכיר שקרן עקבי, התנהגות זו עשויה להיראות מוכרת. כמובן, ללא הגישה למוח של מישהו, לעולם לא ניתן להיות בטוח ב-100%. אבל מודלים מתמטיים מראים שהאפשרות  שהתנהגות כזו תנבע מאי הבנה אמיתית היא מאוד לא סבירה מבחינה סטטיסטית.

גישה מבוססת מידע זו יעילה מאוד בניבוי הסטטיסטיקות של התנהגותם העתידית של אנשים בתגובה לחשיפת מידע – או דיסאינפורמציה, לצורך העניין. זה יכול לספק לנו כלי לנתח ולהתמודד, בפרט, עם ההשלכות השליליות של דיסאינפורמציה.

למאמר ב-The Conversation

עוד בנושא באתר הידען:

כתיבת תגובה

האימייל לא יוצג באתר. שדות החובה מסומנים *

דילוג לתוכן