ベイジアン推論は、新しい情報を受け取る際に、世界の状態に関する信念を更新できる統計的方法です。基本的な考え方は、私たちが世界の状態についての以前の信念から始めて、新しい情報を得るにつれてその信念を更新するということです。新しい情報に与える重量の量は、どれだけ信頼できるかによって異なります。
意見形成の文脈では、私たちの以前の信念は、私たちが現在持っている意見です。新しい情報を受け取ると、情報のソースをどれだけ信頼し、それが私たちの以前の信念と一貫しているかに基づいて意見を更新します。
物理学者のモデルは、機械学習アルゴリズムを使用して、ベイジアン推論モデルのパラメーターを学習します。これにより、モデルはさまざまな状況に適応し、人々の意見が時間とともにどのように変化するかについて予測することができます。
このモデルは、実際の意見データのデータセットでテストされており、人々の意見が時間の経過とともにどのように変化するかを正確に予測できることがわかりました。これは、モデルを使用して、人々がどのように意見を形成するかを理解し、将来の意見がどのように変化するかを予測できることを示唆しています。
