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      你有沒有好奇過好奇心從何而來?

      導(dǎo)語(yǔ)

      我們的行為無時(shí)無刻不受到好奇心驅(qū)使。好奇心對(duì)人類探索和認(rèn)識(shí)周遭世界至關(guān)重要,可是,到底什么是好奇心?它是如何產(chǎn)生的?來自美國(guó)賓州大學(xué)的 Dani S. Bassett 教授從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角研究人類的信息行為,發(fā)現(xiàn)在人們?yōu)g覽維基百科的行為數(shù)據(jù)中,就蘊(yùn)含著好奇心的產(chǎn)生機(jī)制。

      研究領(lǐng)域:好奇心,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),人類行為

      郭瑞東 | 作者

      徐恩嶠 | 審校

      鄧一雪 | 編輯

      所謂好奇心(curiosity),是指并非為了當(dāng)下的外在需求,而是由內(nèi)心驅(qū)動(dòng)的搜索知識(shí)的行為。經(jīng)由好奇心得到的信息,可能在未來為你提供新奇的和具有挑戰(zhàn)性的刺激,并促進(jìn)個(gè)人幸福感。

      之前的研究將好奇行為分為兩類,分別是漫游者(busybody)與信息獵人(hunter)。前者的特點(diǎn)是“分心”和“從不定居在任何地方”,Ta會(huì)瀏覽各種信息,但不會(huì)回到之前看過的主題上,也不會(huì)按圖索驥;而信息獵人則恰恰相反,Ta始終追尋一組信息,從一個(gè)概念轉(zhuǎn)到另一個(gè)密切相關(guān)的概念。

      不同的人在呈現(xiàn)好奇心時(shí)會(huì)有不同的模式,而隨著時(shí)間推移,不同類型的好奇心將導(dǎo)致不同類型的信息積累。漫游者的信息存儲(chǔ)比信息獵人的更多樣化,但信息獵人的信息存儲(chǔ)在更少的主題上包含更大的深度。

      圖1:圖論方法區(qū)分信息獵人和漫游者這兩種好奇心風(fēng)格

      從網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的視角來看,將每個(gè)信息看成節(jié)點(diǎn),將信息之間的相似性看成連邊。那么兩種好奇心模式會(huì)產(chǎn)生具有不同特征的網(wǎng)絡(luò),信息獵人的網(wǎng)絡(luò)兩點(diǎn)之間最短路徑的平均值小,聚集系數(shù)高。漫游者則相反。

      在相關(guān)研究中參與實(shí)驗(yàn)的149名被試,連續(xù)21天每天瀏覽維基百科界面15分鐘,獲得上述知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。研究者將參與者的信息尋求行為,根據(jù)頁(yè)面之間的語(yǔ)義相似性表示為知識(shí)網(wǎng)絡(luò),更高的邊權(quán)重表示由邊連接的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)中包含的文本相似程度更高。

      圖2:受試者瀏覽的維基百科界面構(gòu)成的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)

      受試者在參與實(shí)驗(yàn)之前填寫問卷,通過問卷,判定個(gè)人由于缺少特定信息驅(qū)動(dòng)的好奇的程度,又被稱為剝奪感驅(qū)動(dòng)的好奇心(Deprivation curiosity)。該理論來自心理學(xué)界,指出人的好奇心是由于存在信息差。個(gè)體之間對(duì)信息差的敏感度不同,有的人會(huì)覺得遇到不懂的不查清楚不舒服,有的人則對(duì)存在的信息差視若無睹。結(jié)果指出,對(duì)信息剝奪越敏感的人,瀏覽信息的模式越接近信息獵人,其聚類系數(shù)更高,節(jié)點(diǎn)之間的平均路徑長(zhǎng)度更短。

      圖3. 不同的信息剝奪敏感程度和(a, b)平均聚集系數(shù),及(c, d)代表性路徑長(zhǎng)度的散點(diǎn)圖

      心理學(xué)中對(duì)好奇心來源的解釋,還包括追求感官刺激。研究通過對(duì)被試每天的日記進(jìn)行文本分析,判定其追求感官刺激的多少,再將被試瀏覽維基百科的21天分為三個(gè)階段,試聽判斷同一人在不同階段好奇心呈現(xiàn)模式的差異。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在追求感官刺激時(shí),個(gè)體的好奇心會(huì)趨向于“漫游者”型,見圖4。

      圖4:個(gè)人在不同階段根據(jù)追求感官刺激的程度,與 (b) 瀏覽形成的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中平均節(jié)點(diǎn)權(quán)重,(c) 聚集系數(shù),及 (d) 邊的長(zhǎng)度的散點(diǎn)圖。

      基于同一批數(shù)據(jù),研究者之后試圖通過分析知識(shí)網(wǎng)絡(luò)生成過程中拓?fù)涮卣鞯淖兓?,發(fā)現(xiàn)好奇心的產(chǎn)生機(jī)制。

      該研究對(duì)好奇心的解釋,其中之一就是信息差(information gap),即人們之所以好奇,是由于人類對(duì)世界的知識(shí)可以容忍有限數(shù)量的不確定性。暴露于少量以前未知的信息會(huì)使人們關(guān)注知識(shí)差距的存在,使不確定性水平超過一個(gè)可接受的閾值。這種增加的不確定性促使人們尋找信息來填補(bǔ)知識(shí)空白并解決未知問題。

      而對(duì)該理論的驗(yàn)證來自圖論中的拓?fù)淇涨唬╰opological cavity),拓?fù)淇涨豢梢岳斫鉃閮蓚€(gè)未連接節(jié)點(diǎn)之間的間隙,當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)通過第三個(gè)節(jié)點(diǎn)連接時(shí),該間隙被填充,使得位于空隙的節(jié)點(diǎn)處于網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵位置。在好奇心研究的背景下,處于空隙中的節(jié)點(diǎn)可被視為信息差。通過將拓?fù)淇涨辉诰W(wǎng)絡(luò)生成過程中的動(dòng)力學(xué)與零模型對(duì)比,研究者驗(yàn)證了信息差確實(shí)可以部分解釋好奇心的成因。拓?fù)淇涨坏臄?shù)量在真實(shí)的只是網(wǎng)絡(luò)上高于零模型,指出即使我們獲得了更多的信息,熟悉的概念之間的聯(lián)系仍然未被發(fā)現(xiàn)

      圖5:在不同維度下(見A、D、G),信息差位于知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)洞之中。在個(gè)體瀏覽維基百科構(gòu)建的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中(見B、E、H),相比隨機(jī)重連形成的零假設(shè),真實(shí)網(wǎng)絡(luò)生成過程中,0維的拓?fù)淇涨坏臄?shù)目先上升再減少,1維及2維的拓?fù)淇涨坏臄?shù)目都顯著多于隨機(jī)情況。圖C,F(xiàn),G分別對(duì)應(yīng)集體層面知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程中不同維度下拓?fù)淇涨坏臄?shù)目。集體可能比個(gè)人更容易填補(bǔ)這些空腔(與零模型的差異值相比個(gè)體的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)更小),因?yàn)榭茖W(xué)領(lǐng)域內(nèi)的跨學(xué)科子領(lǐng)域被激勵(lì)去連接不同的知識(shí)子領(lǐng)域

      對(duì)好奇心的另一個(gè)解釋,是通過探索,可以對(duì)世界構(gòu)建一個(gè)更精簡(jiǎn)的壓縮后的模型。例如在讀了很多宋詞之后,將詞人分為婉約豪放兩派,這樣做的好處是存儲(chǔ)新信息時(shí)更簡(jiǎn)單。量化地看,在一個(gè)15個(gè)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)(如圖6a所繪)中隨機(jī)行走,其序列對(duì)應(yīng)的信息熵是2比特,而當(dāng)將所有節(jié)點(diǎn)視作一個(gè)聚簇時(shí),隨機(jī)游走時(shí)對(duì)應(yīng)的信息熵變?yōu)榱?比特,此時(shí)信息熵的減少可視為模型壓縮帶來的收益。聚簇的個(gè)數(shù)越少,壓縮帶來的收益越多。

      圖6:量化模型壓縮帶來的收益,發(fā)現(xiàn)對(duì)于個(gè)人(圖6c)和群體(圖6d),知識(shí)網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建時(shí),其壓縮帶來的收益都超過了零假設(shè),從而支持了好奇心是由模型壓縮驅(qū)動(dòng)帶來的這一假說。

      以上兩種對(duì)好奇心的解釋,各自有各自的不足。信息差假設(shè)下,學(xué)習(xí)者只追求知識(shí)的成長(zhǎng)和完整性。而在壓縮收益的解釋下,追隨好奇心是為了努力揭示世界的潛在組織。但在一個(gè)更復(fù)雜的環(huán)境中,隨著新的未知事物的出現(xiàn),無知的邊界迅速擴(kuò)大,好奇心所要承擔(dān)的責(zé)任,不僅是有效地添加或放棄信息,更包括承認(rèn)我們已經(jīng)擁有的東西的價(jià)值。然而以上兩種解釋,都只關(guān)注了新增信息的價(jià)值,沒有考慮對(duì)已有信息之間關(guān)聯(lián)的改變帶來的收益。

      由此,作者對(duì)好奇心提供了一種新的解釋,將好奇心定義為知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中局部?jī)?nèi)部剛性(rigidity)和全局外部靈活性(flexibility)之間的平衡。剛性和靈活性是一種需要將感興趣的對(duì)象嵌入到物理空間中的機(jī)械概念。假設(shè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)嵌入在歐幾里得空間中,網(wǎng)絡(luò)擁有多個(gè)自由度。靈活性可以看成網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過構(gòu)象變化而不改變其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的能力。

      剛性和靈活性是兩個(gè)來自機(jī)械網(wǎng)絡(luò)的概念。如圖7a中的網(wǎng)絡(luò)就具有剛性,而圖7b的網(wǎng)絡(luò)則具有靈活性,通過將具有剛性和靈活性的網(wǎng)絡(luò)模塊組合,可以生成圖c這樣即具有局部剛性、又具有全局靈活性的網(wǎng)絡(luò)。通過節(jié)點(diǎn)之間邊的重連,也可以生成包含338個(gè)節(jié)點(diǎn)、672個(gè)邊的quadrifolium,該網(wǎng)絡(luò)在局部是穩(wěn)定的,在全局來看又具有很高的自由度。

      圖7. 機(jī)械網(wǎng)絡(luò)中的構(gòu)象變化示意圖

      節(jié)點(diǎn)之間代表全局靈活性的指標(biāo)d,在個(gè)體和集體的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程中顯著高于隨機(jī)連接的網(wǎng)絡(luò),從而支持好奇心的驅(qū)動(dòng)力是構(gòu)建在全局具有靈活性的知識(shí)網(wǎng)絡(luò),以及個(gè)人重視可根據(jù)新獲得的信息來重新考慮已知事物的能力。該理論將好奇心視為構(gòu)建機(jī)械上靈活的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)踐。

      圖8:好奇心構(gòu)象變化理論的支持證據(jù)。圖b和c表明個(gè)體獨(dú)特的信息獲取導(dǎo)致了基于語(yǔ)境的概念關(guān)系的頻繁重塑。圖d和e表明在集體建立的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)中,感興趣的機(jī)械特征的演化不能與它們?cè)诹隳P蛿?shù)據(jù)中的演化區(qū)分開來。

      對(duì)比并總結(jié)以上對(duì)于好奇心的解釋,最初人們認(rèn)為好奇心要么是為了填補(bǔ)認(rèn)知空缺,例如覺得自己缺少古詩(shī)詞知識(shí)而讀一個(gè)個(gè)古人的作品,或是為了滿足感官刺激。之后認(rèn)為人們的好奇心是為了能夠構(gòu)建出一個(gè)對(duì)世界的簡(jiǎn)化模型,例如將宋詞分為豪放婉約兩類;新研究則提出了對(duì)好奇心的新解釋,即人們追求新信息是為了讓關(guān)于舊信息的模型能更具靈活性,例如通過閱讀更多的東坡詩(shī)詞,意識(shí)到蘇軾既不能被簡(jiǎn)單歸于豪放派,也不應(yīng)歸于婉約派。該研究的證據(jù)指出好奇心的獲得機(jī)制是多元的,是由以上所述的各種機(jī)制共同驅(qū)動(dòng)的。

      之前對(duì)于好奇心的心理學(xué)研究多為定性分析,而基于網(wǎng)絡(luò)科學(xué)提供的工具,該研究首次以定量方式研究好奇心及背后的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。通過將好奇心作為知識(shí)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的過程,這些研究提供了可計(jì)算的、基于理論的度量,如拓?fù)淇涨弧⒖蓧嚎s性和構(gòu)象自由度,可以用來描述信息尋求的縱向過程,既適用于在實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn),也可用于真實(shí)場(chǎng)景下。未來重要的發(fā)展方向包括將每個(gè)網(wǎng)絡(luò)度量映射到最合適的好奇心子類型,并擴(kuò)展當(dāng)前的子類型分類,以適應(yīng)新的網(wǎng)絡(luò)理論視角。

      通過多維度地審視好奇心,該研究擴(kuò)展了傳統(tǒng)心理學(xué)對(duì)好奇心的分類。借助這些發(fā)現(xiàn),相關(guān)人員可通過引導(dǎo)受到不同類型好奇心驅(qū)動(dòng)的探索行為,在未來為教育政策的制訂提出建議,也可用于提升用戶留存及滿意度。

      該研究基于的數(shù)據(jù)來自相對(duì)較小樣本在實(shí)驗(yàn)控制下的瀏覽行為,隨著流媒體的流行,在諸如知乎這樣的知識(shí)社區(qū)中,海量用戶自發(fā)的探索行為,可以幫助科學(xué)家在更真實(shí)的場(chǎng)景下,探索人類不同情況下呈現(xiàn)的好奇心模式,并通過與用戶個(gè)人屬性,例如性別、年齡、教育程度等的關(guān)聯(lián),做出更多有趣又有意義的發(fā)現(xiàn)。

      更進(jìn)一步,好奇心不僅與人類有關(guān),而且與人工智能的研究有關(guān)。例如,可壓縮性最初被提出作為一種指導(dǎo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的內(nèi)在學(xué)習(xí)信號(hào)。該研究提供了幾個(gè)候選指標(biāo)——如拓?fù)淇涨坏臄?shù)量、網(wǎng)絡(luò)可壓縮性和構(gòu)象靈活性——可以作為合適的基于好奇心的任務(wù)設(shè)置信號(hào)。

      強(qiáng)化學(xué)習(xí)要求智能體在與環(huán)境的互動(dòng)中,必須在開發(fā)和探索之間取得平衡。在許多現(xiàn)實(shí)世界中,外部獎(jiǎng)勵(lì)是非常罕見的,甚至完全沒有,因此自然不能可靠地指導(dǎo)行為。在這種稀疏的獎(jiǎng)勵(lì)環(huán)境中,類似于好奇心的內(nèi)在動(dòng)機(jī)仍然可以促進(jìn)探索行為,并進(jìn)一步提高任務(wù)表現(xiàn)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的內(nèi)在(或基于好奇心的)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)的設(shè)計(jì)是進(jìn)一步研究的一個(gè)重要領(lǐng)域,可能受益于對(duì)人類行為的計(jì)算洞察,比如該研究中得出的主要結(jié)論。

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      原標(biāo)題:好奇心從何而來?知識(shí)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)揭示好奇心的多種產(chǎn)生機(jī)制

      來源:集智俱樂部

      編輯:Garrett

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