Post by badsha101110 on Oct 26, 2023 1:06:24 GMT -5
图片：尼卡达] 相关阅读 大公司如何摆脱颠覆 成长好不好？ 给初创公司的教训？成功需要的不仅仅是技术使用模型来说服 作者：约书亚·施瓦茨斯坦和阿迪·桑德拉姆 当潜在的说服者为接受者提供一种简化的方式来理解他们已经知道的数据时，尤其是当数据可以解释时，“模型说服”就会发生。作者利用金融、政治和法律领域的例子发现，说真话的人并没有消除误导性说服的影响，因为错误的模型可能比正确的模型更适合过去。 作者摘要 我们提出了一个分析“模型说服”的框架。
其中说服者通过提出模型（似然函数）来影响人们的信念，这些模型建议如何组织过去的数据（例如，投资绩效）来做出预测（例如，关于未来的回报）。当模型更好地解释过去时，接收者被认为会发现模型更有吸引力。说服者面临的一个关键权衡是，更适合数据的模型会减少接受者信念的变化。模型说服有时会使接收者的情况比通过默认模型的镜 电话号码数据 头解释数据更糟。当有大量可供解释并表现出随机性的公开数据时，接收者最容易被说服误导，因为这为说服者提供了突出错误模式的“回旋余地”。即使接收者接触到真实模型，错误的模式常常会获胜，因为它更适合过去。更广泛的竞争会促使说服者过度拟合现有数据，结果往往会导致接受者认为数据不足为奇，从而中和数据。
对于多个接收者，当接收者共享相似的先验和默认解释时，说服者会更有效。我们用金融。 是近年来备受争议的 之一。但诺里·赫拉多·利茨 ( )表示，真正的争议在于该公司招股说明书中的内容。 最近的记忆中，没有一家首次公开募股（ ）像 那样受到如此多的负面宣传， 为初创公司和其他企业提供共享工作空间和服务。大量的批评集中在许多项目上，包括过去和可能持续亏损的记录、最初提出的极高估值、错综复杂的公司结构、糟糕的（或根本不存在的）公司治理，以及最重要的是其浮夸的创始人亚当诺依曼。 因此，考虑到持续的批评， 最近宣布将推迟 至少几个月，这或许并不令人意外。
其中说服者通过提出模型（似然函数）来影响人们的信念，这些模型建议如何组织过去的数据（例如，投资绩效）来做出预测（例如，关于未来的回报）。当模型更好地解释过去时，接收者被认为会发现模型更有吸引力。说服者面临的一个关键权衡是，更适合数据的模型会减少接受者信念的变化。模型说服有时会使接收者的情况比通过默认模型的镜 电话号码数据 头解释数据更糟。当有大量可供解释并表现出随机性的公开数据时，接收者最容易被说服误导，因为这为说服者提供了突出错误模式的“回旋余地”。即使接收者接触到真实模型，错误的模式常常会获胜，因为它更适合过去。更广泛的竞争会促使说服者过度拟合现有数据，结果往往会导致接受者认为数据不足为奇，从而中和数据。
对于多个接收者，当接收者共享相似的先验和默认解释时，说服者会更有效。我们用金融。 是近年来备受争议的 之一。但诺里·赫拉多·利茨 ( )表示，真正的争议在于该公司招股说明书中的内容。 最近的记忆中，没有一家首次公开募股（ ）像 那样受到如此多的负面宣传， 为初创公司和其他企业提供共享工作空间和服务。大量的批评集中在许多项目上，包括过去和可能持续亏损的记录、最初提出的极高估值、错综复杂的公司结构、糟糕的（或根本不存在的）公司治理，以及最重要的是其浮夸的创始人亚当诺依曼。 因此，考虑到持续的批评， 最近宣布将推迟 至少几个月，这或许并不令人意外。