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Los científicos diseñan las nuevas pautas para el modelado de cómputo de datos del comportamiento

Las nuevas pautas para los científicos que utilizan el modelado de cómputo para analizar datos del comportamiento se han publicado hoy en el eLife del gorrón del abierto-acceso.

La meta del modelado de cómputo en las ciencias del comportamiento es utilizar modelos matemáticos exactos para tener mejor sentido de datos referentes a comportamientos. Estos datos vienen a menudo bajo la forma de opciones, pero pueden también incluir los tiempos de reacción, los movimientos de los ojos y otros comportamientos que son fáciles de observar, e incluso los datos de los nervios. Los modelos matemáticos consisten en las ecuaciones que conectan las variables detrás de los datos, tales como estímulos y experiencias anteriores, al comportamiento en el futuro inmediato. De esta manera, los modelos de cómputo ofrecen una clase de hipótesis sobre cómo se genera el comportamiento.

Usando las computadores a simular y el comportamiento del estudio ha revolucionado la investigación de la psicología y de la neurología. Los modelos de cómputo apropiados a los datos experimentales permiten que logremos varios objetivos, que pueden incluir el sondeo de los algoritmos que son la base de comportamiento y mejorar la comprensión de los efectos de drogas, de enfermedades y de intervenciones.”

Roberto Wilson, co-autor, profesor adjunto en la cognición/sistemas de los nervios y director de la neurología del refuerzo que aprende el laboratorio en la Universidad de Arizona, los E.E.U.U.

Hay cuatro aplicaciones dominantes del modelado de cómputo a través de la literatura científica, según Wilson y su co-autor Anne Collins, investigador principal en el laboratorio cognoscitivo de cómputo (CCN) de la neurología, parte del departamento de la psicología y el instituto de la neurología de las voluntades de Helen en la Universidad de California, Berkeley, los E.E.U.U. Cada uno de estas prácticas tiene sus propios puntos fuertes y débiles y se puede manejar mal de varias maneras, potencialmente de cabeza a las conclusiones incorrectas y engañosas y a destacar la necesidad de ellas de ser realizado responsable.

Para dirigir esta necesidad, Wilson y Collins ofrecen sus 10 reglas simples, diseñadas para ambos principiantes e investigadores curados, para asegurarse de que el modelado de cómputo está utilizado con cuidado y rinde discernimientos significativos en un qué modelo está diciendo sobre la mente.

Sus reglas abarcan varios principios que incluyan: diseño de experimentos efectivos con el modelado de cómputo en mente; generando, simulando, comparando y validando modelos; extracción de variables de modelos para comparar con datos fisiológicos; el denunciar sobre los análisis; y, finalmente, consejo sobre los pasos siguientes una vez que se termina la información.

Mientras que estas pautas revisten las técnicas de modelado más simples que se pueden utilizar por los principiantes, son también aplicables más generalmente. Asimismo, para mayor clareza, los autores decidían centrarse en un único dominio estrecho - refuerzo que aprende los modelos aplicados a los datos bien escogidos - como las mismas técnicas usadas en este dominio se pueden aplicar más extensamente a otros comportamientos observables.

“Nuestro trabajo destaca cómo evitar trampas comunes y las interpretaciones que pueden presentarse con el modelado de cómputo,” Collins explican. “Aprendimos muchas de estas lecciones la manera dura, real incurriendo en estas equivocaciones para nosotros mismos durante 20 años más combinados en el campo.

“Siguiendo estas pautas, esperamos que otros científicos eviten algunos de los desvíos que retrasaron nuestra propia investigación,” ella agreguen. “También esperaríamos comenzar a ver mejorías en la calidad del modelado de cómputo en las ciencias del comportamiento.”

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.