L'inferenza bayesiana è un metodo statistico che ci consente di aggiornare le nostre convinzioni sullo stato del mondo man mano che riceviamo nuove informazioni. L’idea di base è che iniziamo con una convinzione precedente sullo stato del mondo e poi aggiorniamo quella convinzione man mano che otteniamo nuove informazioni. Il peso che diamo alle nuove informazioni dipende da quanto ci fidiamo di esse.
Nel contesto della formazione delle opinioni, la nostra convinzione precedente è l’opinione che abbiamo attualmente. Man mano che riceviamo nuove informazioni, aggiorniamo la nostra opinione in base a quanto ci fidiamo della fonte delle informazioni e a quanto sia coerente con la nostra convinzione precedente.
Il modello dei fisici utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per apprendere i parametri del modello di inferenza bayesiana. Ciò consente al modello di adattarsi a diverse situazioni e di fare previsioni su come le opinioni delle persone cambieranno nel tempo.
Il modello è stato testato su un set di dati di opinioni del mondo reale e si è rivelato in grado di prevedere con precisione come le opinioni delle persone cambiano nel tempo. Ciò suggerisce che il modello può essere utilizzato per capire come le persone formano le proprie opinioni e per prevedere come le loro opinioni cambieranno in futuro.
