世界 の 文化 を 最も 区別 する の は どんな 価値観 です か. 機械学習に基づく文化価値のインベントリ
Abhishek Sheetal1, Shilpa Madan2, Rui Ling Lee3
1Faculty of Business, The Hong Kong Polytechnic University, Li Ka Shing Tower, Hung Hom, Kowloon, Hong Kong.
この研究は,伝統的な理論を超えた新しい文化構造を特定するために,機械学習ベースの文化価値のインベントリ (ML-CVI) を導入します. ML-CVIは文化間の心理的な違いを説明し,社会科学の研究の枠組みを広げます.
科学分野:
- 社会心理学
- 文化心理学
- コンピュータ社会科学
背景:
- 伝統的な文化心理学は しばしば個人主義・集団主義のような 限られた理論的構造に依存している.
- 既存の枠組みは 文化的心理的多様性を説明する 重要な価値観を無視するかもしれません
研究 の 目的:
- 確立された理論を超えた 文化的に重要な価値を明らかにするための 新しい方法を開発する.
- 研究者のためのツールとして,機械学習ベースの文化価値インベントリ (ML-CVI) を導入する.
主な方法:
- 神経ネットワークと特性の重要性の分析を用いた 予測と説明を組み合わせた 誘拐的アプローチです
- 世界価値調査から 594の態度,価値観,信念を予測するために利用しました.
- トップ60の変数からML-CVIを開発しました.
主要な成果:
- ニューラルネットワークは調査データに基づいて国籍を 90%の正確さで分類しました
- キリスト教的ナショナリズムや忍耐といった 民族の違いを生む 文化的な価値観を特定した.
- ML-CVIの有用性を示し,特定のクロスカルチャー行動の違い (例えば,COVID-19遵守,環境保護行動) を説明しました.
結論:
- ML-CVIは,異文化間の心理的な違いを説明するためのツールキットを拡張します.
- 機械学習に基づく 誘拐的推論は 社会科学の説明的枠組みを 豊かにするための強力なアプローチを提供します
- この方法により,これまで特定されていない文化的価値の次元が発見されます.
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