베이지안 추론은 새로운 정보를받을 때 세계 상태에 대한 신념을 업데이트 할 수있는 통계적 방법입니다. 기본 아이디어는 우리가 세계의 상태에 대한 사전 믿음으로 시작한 다음 새로운 정보를 얻을 때 그 신념을 업데이트한다는 것입니다. 우리가 새로운 정보에 제공하는 무게의 양은 우리가 얼마나 신뢰하는지에 달려 있습니다.
의견 형성의 맥락에서, 우리의 이전의 믿음은 우리가 현재 가지고있는 의견입니다. 새로운 정보를 받으면 정보의 출처를 얼마나 신뢰하는지, 이전의 믿음과 얼마나 일관된 지에 따라 의견을 업데이트합니다.
물리학 자의 모델은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 베이지안 추론 모델의 매개 변수를 학습합니다. 이를 통해 모델은 다양한 상황에 적응하고 시간이 지남에 따라 사람들의 의견이 어떻게 변할 것인지에 대한 예측을 할 수 있습니다.
이 모델은 실제 의견 데이터의 데이터 세트에서 테스트되었으며 시간이 지남에 따라 사람들의 의견이 어떻게 바뀌 었는지 정확하게 예측할 수있는 것으로 밝혀졌습니다. 이는 모델이 사람들이 의견을 형성하는 방법을 이해하고 미래에 자신의 의견이 어떻게 변할 것인지 예측하는 데 사용될 수 있음을 시사합니다.
