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二号站平台科学家为行为数据的计算建模设计了新的指导方针

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使用计算模型分析行为数据的科学家的新指南今天发表在开放获取期刊《eLife》上。
 
行为科学中计算建模的目标是使用精确的数学模型来更好地理解有关行为的数据。这些数据通常以选择的形式出现,但也可能包括反应时间、眼球运动和其他容易观察到的行为,甚至是神经数据。数学模型由方程组成,这些方程将数据背后的变量(如刺激和过去的经历)与近期的行为联系起来。通过这种方式,计算模型提供了一种关于行为是如何产生的假设。
 
根据Wilson和他的合著者Anne Collins(计算认知神经科学(CCN)实验室的首席研究员,该实验室隶属于美国加州大学伯克利分校的心理学系和Helen Wills神经科学研究所)的说法,计算模型在科学文献中有四个关键的用途。每一种做法都有其长处和短处,二号站平台可以在许多方面加以不当处理,从而可能导致不正确和误导性的结论,并突出需要负责任地执行这些结论。
 
为了满足这一需求,Wilson和Collins提供了他们的10条简单规则,这些规则是为初学者和经验丰富的研究人员设计的,以确保计算模型的使用是谨慎的,并产生关于模型对大脑的意义的有意义的见解。
 
他们的规则包含了一些原则,包括:设计有效的实验与计算建模的思想;生成、模拟、比较和验证模型;从模型中提取变量与生理数据进行比较;报告分析结果;最后,在完成报告后,对接下来的步骤提出建议。
 
虽然这些指导原则涵盖了初学者可以使用的最简单的建模技术,但它们也更普遍地适用。同样地,为了清晰起见,作者决定专注于单一狭窄的领域——选择数据的强化学习模型——因为在该领域使用的相同技术可以更广泛地应用于其他可观察的行为。
 
柯林斯解释说:“我们的工作重点是如何避免计算模型中常见的陷阱和误解。”“我们从过去20多年的经验中吸取了很多教训,2号站我们自己也犯了很多错误。
 
她补充说:“通过遵循这些指导方针,我们希望其他科学家能够避免一些导致我们研究进展缓慢的错误。”“我们也希望在行为科学中看到计算模型质量的改善。”

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