We propose a belief-formation model where agents attempt to discriminate between two theories, and where the asymmetry in strength between confirming and disconfirming evidence tilts beliefs in favor of theories that generate strong (and possibly rare) confirming evidence and weak (and frequent) disconfirming evidence. In our model, limitations on information processing provide incentives to censor weak evidence, with the consequence that for some discrimination problems, evidence may become mostly one-sided, independently of the true underlying theory. Sophisticated agents who know the characteristics of the censored data-generating process are not lured by this accumulation of ``evidence'', but less sophisticated ones end up with biased beliefs.


翻译:我们提出了一种信念形成模型,在该模型中,主体试图区分两种理论,而确证性证据与反证性证据在强度上的不对称性,使得信念倾向于支持那些能产生强烈(且可能罕见)确证性证据与微弱(且频繁)反证性证据的理论。在我们的模型中,信息处理能力的局限性激励主体审查薄弱证据,其后果是,对于某些区分性问题,无论真实理论如何,证据可能变得几乎一边倒。了解审查数据生成过程特征的成熟主体不会为这种“证据”的积累所迷惑,但不够成熟的主体最终会形成偏颇的信念。

1
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
46+阅读 · 2021年8月6日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
一文了解成分句法分析
人工智能头条
15+阅读 · 2019年4月24日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月27日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月24日
Arxiv
0+阅读 · 2023年11月23日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
5+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
4+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
11+阅读 · 9月1日
相关资讯
【ICML2020】图神经网络谱聚类
专知
10+阅读 · 2020年7月7日
一文了解成分句法分析
人工智能头条
15+阅读 · 2019年4月24日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
漫谈机器阅读理解之Facebook提出的DrQA系统
深度学习每日摘要
18+阅读 · 2017年11月19日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员