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自相关贝叶斯决策者模型:心理采样过程可同时解释风险决策中的偏好、信心与反应时
The Autocorrelated Bayesian Decision Maker: Mental Sampling Processes Capture Preference, Confidence and Response Time in Risky Choice
AI 导读
研究者将自相关贝叶斯采样器(ABS)扩展为自相关贝叶斯决策者(ABDM),用于预测风险决策中的选择、反应时与信心。在与现有风险选择任务数据的对比中,ABDM 对选择与反应时均表现出高度吻合,且在反应时预测上优于该领域主流模型。该模型被提出作为一种从共同过程解释多种行为指标的更广泛决策框架。
摘要 · AI 翻译
现代偏好决策模型在定性和定量预测选择行为方面取得了巨大成功,但往往忽视反应时间或信心等相关方面。与此同时,近期提出的心理采样框架为多种行为方面(包括概率判断、知觉估计和数值预测)提供了广泛的解释,但尚未应用于偏好选择。在此,我们试图通过将这样一个框架——自相关贝叶斯采样器(ABS;Zhu et al., 2024)——扩展到在潜在结果价值上存在差异的选项之间的决策,来统一这些研究方向。我们提出了一个适应此类决策的新版ABS,即自相关贝叶斯决策者(ABDM),它不仅能预测选择,还能预测反应时间和选择信心。我们将ABDM的预测与风险选择任务中现有的选择和反应时间数据进行比较,发现两者高度一致。我们还将新模型与此类任务中领先的行为解释进行对比,表明ABDM在选择上具有竞争力,在反应时间上则领先。因此,我们提出该模型作为一种更广泛的决策方法,能够从共同过程解释多种测量指标。
摘要来源:信源摘要
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