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Os cientistas projectam directrizes novas para a modelagem computacional de dados comportáveis

As directrizes novas para os cientistas que usam a modelagem computacional para analisar dados comportáveis têm sido publicadas hoje no eLife do jornal do aberto-acesso.

O objetivo da modelagem computacional nas ciências comportáveis é usar modelos matemáticos precisos para fazer o melhor sentido dos dados a respeito dos comportamentos. Estes dados vêm frequentemente sob a forma das escolhas, mas podem igualmente incluir os tempos de reacção, os movimentos de olho e os outros comportamentos que são fáceis de observar, e mesmo dados neurais. Os modelos matemáticos consistem nas equações que ligam as variáveis atrás dos dados, tais como estímulos e experiências anteriores, ao comportamento no futuro imediato. Desta maneira, os modelos computacionais fornecem um tipo da hipótese sobre como o comportamento é gerado.

Usando computadores para simular e comportamento do estudo revolucionou a pesquisa da psicologia e da neurociência. Os modelos computacionais apropriados aos dados experimentais permitem que nós consigam um número de objetivos, que podem incluir a sondagem dos algoritmos que são a base do comportamento e melhorar a compreensão dos efeitos das drogas, das doenças e das intervenções.”

Robert Wilson, co-autor, professor adjunto na cognição/sistemas neurais e director da neurociência do reforço que aprende o laboratório na Universidade do Arizona, E.U.

Há quatro usos chaves da modelagem computacional através da literatura científica, de acordo com Wilson e seu co-autor Anne Collins, investigador principal no laboratório cognitivo computacional (CCN) da neurociência, parte do departamento de psicologia e o instituto no University of California, Berkeley, E.U. da neurociência das vontades de Helen. Cada um destas práticas tem seus próprios pontos fortes e fracos e pode ser maltratada em um número de maneiras, potencial principal às conclusões incorrectas e enganadoras e a destacar a necessidade para que sejam realizadas responsàvel.

Para endereçar esta necessidade, Wilson e Collins oferecem suas 10 regras simples, projetadas para ambos os novatos e pesquisadores temperados, assegurar-se de que a modelagem computacional esteja usada com cuidado e renda introspecções significativas em que modelo está dizendo sobre a mente.

Suas regras abrangem um número de princípios que incluem: projetando experiências eficazes com modelagem computacional na mente; gerando, simulando, comparando e validando modelos; extraindo variáveis dos modelos para comparar com os dados fisiológicos; relatório nas análises; e, finalmente, conselho nos passos seguintes uma vez que o relatório é terminado.

Quando estas directrizes cobrirem as técnicas de modelagem as mais simples que podem ser usadas por novatos, são igualmente aplicáveis mais geralmente. Igualmente, para maior clareza, os autores decidiram centrar-se sobre um único domínio estreito - reforço que aprende os modelos aplicados aos dados bem escolhidos - como as mesmas técnicas usadas neste domínio podem ser aplicadas mais extensamente a outros comportamentos perceptíveis.

“Nosso trabalho destaca como evitar armadilhas comuns e as interpretações erróneas que podem elevarar com modelagem computacional,” Collins explicam. “Nós aprendemos muitas destas lições a maneira dura, realmente fazendo estes erros para nos sobre uns 20 anos positivos combinados no campo.

“Seguindo estas directrizes, nós esperamos que outros cientistas evitarão alguns dos erros que retardaram nossa própria pesquisa,” ela adicionam. “Nós igualmente esperaríamos começar ver melhorias na qualidade da modelagem computacional nas ciências comportáveis.”

Source:
Journal reference:

Wilson, R.C., et al. (2019) Ten simple rules for the computational modeling of behavioral data. eLife. doi.org/10.7554/eLife.49547.