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布朗大学科学家的一份新的观点文件建立了一个框架，用于应用最初为非社会情况开发的严格的不确定性数学模型，例如是否购买彩票，以及确定访调员对受访者的看法等社会情景。
布朗认知，语言和心理科学助理教授奥利尔费尔德曼霍尔说：“人类正在预测机器 - 我们的整个生命都花在试图弄清楚下一步做什么是最好的行动。”“一般来说，另一个人的动机，欲望或信仰是隐藏的，所以当我们与没有这些知识的其他人交往时，我们必须弄清楚如何在世界中导航。我们的下一步行动将取决于其他人的行为方式响应。”
该框架是FeldmanHall和Amitai Shenhav之间的合作，Amitai Shenhav也是布朗的认知，语言和心理科学助理教授。在本文中，他们探讨了社会不确定性的来源以及人们对社会不确定性的反应，并提出了人们用来减少社会不确定性的三种相互关联的方法模型。
该论文于4月22日星期一发表在“自然人类行为”杂志上。
人们减少社会不确定性的三种方式从自动，几乎本能的过程到更具认知要求的过程。
作者将第一种方法 - 自动推理 - 定义为根据外表和环境的社会规范预测另一个人的行为的过程。第二种方法，即受控推理，是使用新信息更新初始印象的过程，例如将自己置于另一个人的位置，并对您在该情况下的行为进行成像。社会学习，第三种方法，涉及使用过去的经验或人的过去行为的二手信息来更新您的信念和行动。人们在不同程度上使用所有三个过程以减少他们的社会不确定性。
本文中提供的一个例子来说明人们解决社会不确定性的三种方式涉及借钱给陌生人。对于自动推理，一个人可能愿意向另一个看起来值得信赖或善良的人提供更多的钱。然而，基于分享情感联系或共享价值证据决定向某人提供更多资金是受控推理的一个例子。如果贷款人从朋友那里听到收件人是值得信任的，那么社会学习就可以发挥作用。
作者还讨论了人们用来减少社会不确定性的心理捷径的负面后果。
“第一印象和刻板印象是有目的的，因为我们生活在非常嘈杂的世界里，我们不得不一直对人们做出快速判断，”费尔德曼霍尔说，他是Shenhav与布朗卡尼脑科学研究所的关系。“你无法全面了解你在街上遇到的每一个人，但是当人们不愿意寻求更多的信息并更全面地了解这个人是谁时，依赖于第一印象就会出错，而是留下来狭隘地关注他们的第一印象。“
FeldmanHall正在继续她对社会不确定性的研究，同时结合论文的量化框架来模拟一项研究，研究人们如何在经常性的放贷情景中学会相互信任。她还将研究个人如何理解他们的社交网络，通过跟踪即将上学的大学生形成他们的社交网络，以及这些网络在几年内发展。
Shenhav将继续他的研究模拟人们用于做出决策的神经通路，或解决非社交环境中的不确定性，以及他们如何激励自己克服认知要求高的任务。在未来，Shenhav希望看到经历早期生活压力的孩子的动力和努力是如何发展的。
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