Ученые научились предсказывать, изменит ли человек свое мнение в будущем

Оригинальную сетевую модель создали в Нью-Мексико.

В новой работе американских ученых из Института Санта-Фе, Нью-Мексико, была представлена оригинальная прогностическая модель, которая позволит точно предсказывать, изменит ли человек свое мнение по определенной теме. Подход оценивает степень диссонанса или психического дискомфорта, который человек испытывает из-за противоречивых убеждений по той или иной теме, пишет Techinsider.

Как работает предсказание?

Стипендиаты Джонас Даледж и Тамара ван дер Доус из института Санта-Фе опирались на предыдущие попытки смоделировать изменение убеждений, интегрировав как моральные, так и социальные убеждения в статистическую физику, состоящую из 20 взаимодействующих убеждений.

Они использовали модель когнитивной сети, чтобы предсказать, как убеждения группы из почти 1000 человек, которые хотя бы несколько скептически относились к эффективности генетически модифицированных продуктов питания и детских вакцин, изменятся в результате «образовательного вмешательства» (educational intervention).

Участникам исследования показали сообщение о научном консенсусе в отношении генетической модификации и вакцин. Те, кто начал исследование с большим количеством диссонансов в своей «переплетенной сети убеждений» (interwoven network of beliefs), с большей вероятностью меняли свои убеждения после просмотра сообщения, но не обязательно в соответствии с сообщением. С другой стороны, люди с небольшим диссонансом после вмешательства практически не изменились.

Итог исследования

«Например, если вы считаете, что ученые по своей природе заслуживают доверия, но ваша семья и друзья говорят вам, что вакцины небезопасны, это создаст в вашем сознании некоторый диссонанс, — говорит ван дер Доус. — Мы обнаружили, что если бы вы с самого начала придерживались анти-ГМО убеждений, вы бы просто больше двигались в этом направлении, когда получали новую информацию, даже если это не было целью образовательного вмешательства».

Хотя исследование все еще находится на ранней стадии, в конечном итоге оно может иметь важные последствия для доведения до общественности научной, основанной на фактических данных информации.