In social settings, people often need to reason about unobservablemental content of other people, such as their beliefs, goals, orintentions. This ability helps them to understand, to predict, and evento influence the behavior of others. People can take this ability furtherby applying it recursively. For example, they use second-order theory ofmind to reason about the way others use theory of mind, as in ‘Alicebelieves that Bob does not know about the surprise party’. However,empirical evidence so far suggests that people do not spontaneously usehigher-order theory of mind in strategic games. Previous agent-basedmodeling simulations also suggest that the ability to recursively applytheory of mind may be especially effective in competitive settings. Inthis paper, we use a combination of computational agents and Bayesianmodel selection to determine to what extent people make use of higherordertheory of mind reasoning in a particular competitive game, theMod game, which can be seen as a much larger variant of the well-knownrock-paper-scissors game.We let participants play the competitive Mod game against computationaltheory of mind agents. We find that people adapt their level oftheory of mind to that of their software opponent. Surprisingly, knowinglyplaying against second- and third-order theory of mind agents enticeshuman participants to apply up to fourth-order theory of mindthemselves, thereby improving their results in the Mod game. This phenomenoncontrasts with earlier experiments about other strategic oneshotand sequential games, in which human players only displayed lowerorders of theory of mind.
Measuring values in sociological research sometimes involves the use of ranking data. A disadvantage of a ranking assignment is that the order in which the items are presented might influence the choice preferences of respondents regardless of the content being measured. The standard procedure to rule out such effects is to randomize the order of items across respondents. However, implementing this design may be impractical and the biasing impact of a response order effect cannot be evaluated. We use a latent choice factor (LCF) model that allows statistically controlling for response order effects. Furthermore, the model adequately deals with the known issue of ipsativity of ranking data. Applying this model to a Dutch survey on work values, we show that a primacy effect accounts for response order bias in item preferences. Our findings demonstrate the usefulness of the LCF model in modeling ranking data while taking into account particular response biases.
LINK
Internet memes are rewarded with popularity for their repetition of recognizable ideas. Likewise, meme communities tend to adopt a politics that is conservative - especially when the source material readily lends itself to that very politics. In the case of Star Wars, a tale of heroism is being twisted into a sincere veneration of the villain, and an emulation of his violence and tyranny.
MULTIFILE
Samenvatting Mensen met een beperking (psychiatrisch, verstandelijk, lichamelijk) wonen tegenwoordig vaker zelfstandig en doen voor hun ondersteuning daarom vaker een beroep op mensen in de buurt waar zij wonen. Dit betekent voor de professionele hulpverleners dat zij een steeds grotere taak krijgen in het versterken van het sociale netwerk van mensen met een beperking, en het (op deze wijze) bevorderen van inclusie in de buurt. In hun werk merken zorg- en welzijnsprofessionals op dat, soms relatief spontaan ingezette of kleine initiatieven succesvol kunnen zijn, maar soms ook niet. De professionals hebben wel ideeën over wat goed werkt en wat niet, maar dit is niet op één centrale plek vastgelegd, en daarbij soms onduidelijk en afhankelijk van de context. Zij vragen zich af hoe ze de informatie die ze elk hebben kunnen bundelen en tot meer inzicht kunnen komen in wat werkt, in welke situatie en in welke context. In het project wordt samengewerkt door de Hogeschool van Amsterdam (AKMI / Lectoraat Community Care), de Sociaal Werkopleidingen van de HvA, de Afdeling onderwijs, jeugd en zorg van de Gemeente Amsterdam, GGD Amsterdam, Cliëntenbelang Amsterdam, Centrum voor Cliëntervaringen (i.s.m. VuMcAmsterdam), De Regenbooggroep, Cordaan en Stichting Prisma. In dit onderzoek zullen drie verschillende buurtgerichte interventies worden getoetst aan de hand van de ‘what works’ principes (wwp). De interventies gericht op het bevorderen van de sociale inclusie van mensen met beperkingen in de buurt worden geëvalueerd door cliënten/ ervaringsdeskundigen, zorg- en welzijnsprofessionals en buurtbewoners. Voor dit onderzoek is gekozen voor ‘realis evaluation’, waarin niet het effect op zich wordt onderzocht, maar de werkzame elementen van een interventie. Belangrijke opbrengsten van het project zijn: 1) het determineren en beschrijven van werkzame elementen die leidend kunnen zijn voor het bedenken en/of beoordelen van initiatieven om de netwerken van mensen met een beperking in de buurt te versterken; 2) op basis daarvan een handreiking bieden voor professionals.
Diverse partijen, zowel marktpartijen als kennisinstellingen, gaan in 2020 samenwerken in een pilot om te toetsen in hoeverre zij de plant kardoen (familie van de artisjok distel) in haar volle potentieel kunnen gebruiken voor diverse commerciële doeleinden, zoals bloemen, voedsel, composiet en een lamp. Er wordt in deze pilot onderzoek gedaan naar: - Gebruik van reststromen als bodemverbeteraar - Teelt van kardoen - Verwerking van kardoen
Communicatieprofessionals geven aan dat organisaties geconfronteerd worden met een almaar complexere samenleving en daarmee het overzicht verloren hebben. Zo’n overzicht, een ‘360 graden blik’, is echter onontbeerlijk. Dit vooral, aldus diezelfde communicatieprofessionals, omdat dan eerder kan worden opgemerkt wanneer de legitimiteit van een organisatie ter discussie staat en zowel tijdiger als adequater gereageerd kan worden. Op dit moment is het echter nog zo dat een reactie pas op gang komt als zaken reeds in een gevorderd stadium verkeren. Onderstromen blijven onderbelicht, als ze niet al geheel onzichtbaar zijn. Een van de verklaringen hiervoor is de grote rol van sociale media in de publieke communicatie van dit moment. Die media produceren echter zoveel data dat communicatieprofessionals daartegenover machteloos staan. De enige oplossing is automatisering van de selectie en analyse van die data. Helaas is men er tot op heden nog niet in geslaagd een brug te slaan tussen het handwerk van de communicatieprofessional en de vele mogelijkheden van een datagedreven aanpak. Deze brug dan wel de vertaling van de huidige praktijk naar een hogere technisch niveau staat centraal in dit onderzoeksproject. Daarbij gaat het in het bijzonder om een vroegtijdige herkenning van potentiële issues, in het bijzonder met betrekking tot geruchtvorming en oproepen tot mobilisatie. Met discoursanalyse, AI en UX Design willen we interfaces ontwikkelen die zicht geven op die onderstromen. Daarbij worden transcripten van handmatig gecodeerde discoursanalytische datasets ingezet voor AI, in het bijzonder voor de clustering en classificatie van nieuwe data. Interactieve datavisualisaties maken die datasets vervolgens beter doorzoekbaar terwijl geautomatiseerde patroon-classificaties de communicatieprofessional in staat stellen sociale uitingen beter in te schatten. Aldus wordt richting gegeven aan handelingsperspectieven. Het onderzoek voorziet in de oplevering van een high fidelity ontwerp en een handleiding plus training waarmee analisten van newsrooms en communicatieprofessionals daadwerkelijk aan de slag kunnen gaan.
