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Centro Arqueológico de Sausa.
Parque Ecológico turístico de Paca.
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Informação sobre os personagens ilustrados que honram a provincia de Jauja com suas obras, um fin de que os jaujinos, em especial, os niños e jóvenes sobre suas vidas e obras e valores como seus paradigmas. Los treinta y cuatro distritos de Jauja poseen elements culturales singulares y también hijos predilectos que sobresalen na música, pintura, literatura, educação e otros campos da cultura.
Informação Turística.
Esta provincia ubicada na cordilheira central do Peru tem sido favorecida pela naturaleza do ano como um manifesto de um modo muito peculiar de suas grandes lagunas e regiões, por isso, é possível encontrar, esplendorosos valles e impresionantes paisajes que não se encuentram en otra parte del Perú. Lugares que permite realizar a Ecoturismo de aventura control.
Os principais desafios de restauração arqueológicos de Siquillapucara ou Tunmarca (capital da nação Xauxa-Huanca), no incanatio de uma das grandes cidades de Wanka Wamani, foram inaugurados em Hatun Xauxa (Jauja) nas épocas da conquista e virginal de la primera capital de los nuevos reinos de Castilla (España) que abarcaba tierras que existe atualmente filho de jurisdição de otros países.

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Tomada de decisão bayesiana em coletivos humanos com escolhas binárias.
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Tomada de Decisão Bayesiana em Coletivos Humanos com Escolhas Binárias.
Concebido e projetado os experimentos: VME NM. Analisou os dados: VME NM JFG. Reagentes / materiais / ferramentas de análise: VME NM JFG. Escreveu o artigo: VME NM JFG.
Aqui nos concentramos na descrição dos mecanismos por trás do processo de agregação de informações e tomada de decisões, um passo básico para entender os fenômenos emergentes na sociedade, como tendências, disseminação de informações ou a sabedoria das multidões. Em muitas situações, os agentes escolhem entre opções discretas. Analisamos dados experimentais em escolhas binárias de opinião em humanos. Os dados consistem em dois experimentos separados em que os humanos respondem a perguntas com uma resposta binária, onde um está correto e o outro está incorreto. As perguntas são respondidas sem e com informações sobre as respostas de alguns participantes anteriores. Descobrimos que uma abordagem bayesiana captura a probabilidade de escolher uma das respostas. A influência dos pares não está correlacionada com a dificuldade da questão. Os dados são inconsistentes com a lei de Weber, que afirma que a probabilidade de escolher uma opção depende da proporção de respostas anteriores que escolhem essa opção e não do número total dessas respostas. Por último, o modelo bayesiano atual se ajusta razoavelmente bem aos dados em comparação com algumas outras funções propostas anteriormente, embora as últimas, em algum momento, funcionem um pouco melhor que o modelo bayesiano. O ativo do modelo atual é a simplicidade e a explicação mecanicista do comportamento.
Introdução.
O processo de agregação de informação nos sistemas sociais dá origem a fenômenos emergentes como a sabedoria das multidões [1, 2]. Para compreender tais fenômenos, é necessária uma compreensão quantitativa dos mecanismos pelos quais a informação é agregada e usada na formação de opinião e na tomada de decisões. No caso da sabedoria das multidões, que se refere a ter uma melhor estimativa da solução para uma questão quando as opiniões de múltiplos agentes heterogêneos são agregadas, foi demonstrado que a interação social pode levar a estimativas enganosas [3]. A questão da agregação de informações é um tema importante que deve fornecer insights sobre a solução de muitos problemas sociais. Por exemplo, a reunião do Fórum Econômico Mundial de 2014 tem o título "Aproveitando a inteligência coletiva para desafios sem precedentes".
Modelos de dinâmica de opinião são baseados em suposições sobre o processo de tomada de decisão em indivíduos que interagem. As regras simples de tomada de decisão empregadas nesses modelos incluem imitação proporcional (ou seja, a taxa de conversão de opinião é proporcional ao número de pares que possuem opinião diferente), empregada no modelo de eleitor, regras de maioria (ou seja, a mesma taxa é superlinear função), regras de limiar (isto é, função de limiar), regras de reforço (isto é, função adaptativa dependendo das experiências dos agentes) e regras de homofilia (ou seja, indivíduos semelhantes mais provavelmente interagem) [4 & # x02013; 6]. O tipo de regra de tomada de decisão utilizada afeta a possibilidade, o estado final, a velocidade e outros fenômenos dinâmicos da formação da opinião coletiva. No entanto, na física e até na literatura das ciências sociais, a justificação desses diferentes tipos de modelos é, na melhor das hipóteses, baseada em uma avaliação qualitativa do comportamento humano. Além da dinâmica da opinião, os dilemas sociais, que em muitos casos se baseiam na tomada de decisões binárias, também oferecem uma oportunidade para ligar a teoria às experiências [7, 8].
Para animais em grupos, trabalhos recentes nessa direção identificaram a inferência bayesiana como um mecanismo por trás de seu comportamento coletivo [9]. Em humanos, evidências experimentais de inferência bayesiana foram fornecidas no domínio dos domínios perceptivo e cognitivo [22, 23]. Os efeitos dos tipos de inferência Bayesiana no comportamento coletivo foram investigados com o uso de modelos matemáticos e baseados em indivíduos [16, 24 & # x02013; 29]. Em direção à compreensão quantitativa da tomada de decisão social em humanos, o experimento seminal de Milgram e colegas [30] projetado para avaliar a probabilidade de parar por um grupo de espectadores foi recentemente reproduzido [31] cujos resultados são ajustados por uma função heurística. Há também outros estudos recentes que tentam ajustar os modelos bayesianos (ver as referências acima), dinâmicos evolutivos [32] e outros [33, 34] aos dados comportamentais. A sabedoria das multidões quando a interação entre os participantes é permitida também é alvo de estudos experimentais recentes [3, 35, 36]. No entanto, ainda falta uma estrutura quantitativa unificadora para inferir modelos de tomada de decisão social com base em dados comportamentais de seres humanos e muito precedida pela acumulação de estruturas de modelagem para animais sociais [11, 15, 17].
No presente estudo, abordamos o potencial da abordagem bayesiana para explicar a tomada de decisão humana sob interação social. Nós nos concentramos em assuntos respondendo a perguntas com opções binárias, uma das quais está correta. Essa situação contrasta com a dos estudos anteriores sobre a sabedoria das multidões que permitiam valores virtualmente reais das respostas [3, 35, 36]. Examinamos as escolhas binárias porque muitas opções na natureza são discretas, como exemplificado por votar, comprar e decidir onde morar. Em muitas dessas situações, a extrapolação de configurações contínuas não é óbvia. Usamos conjuntos de dados previamente publicados nos quais os participantes respondem primeiro na ausência de informações sociais e posteriormente com as informações sobre as respostas enviadas pelos entrevistados anteriores; r aumenta gradualmente para a mesma questão [33, 34]. Os participantes respondem em sequência, a situação semelhante àquela dos modelos bayesianos anteriores do surgimento do comportamento de manada [24, 37]. Mostramos que modelos bayesianos simples explicam razoavelmente os dados comportamentais.
Materiais e métodos.
Nós atualizamos a crença do agente como segue. Assumimos que a resposta do respondente anterior j, ou seja, xj (q), é gerada de acordo com a probabilidade especificada pela crença do agente j, ou seja, P [xj (q) = A], que é igual a 1 & # x02212 ; P [x j (q) = B]. Então, usando o Bayes & # x02019; teorema, assume-se que o agente i atualiza a crença com base na crença antiga e x j (q). A crença posterior do agente i é dada por.
A aplicação iterativa da Equação (1) leva a.
No presente estudo, usamos os dois conjuntos de dados coletados em Refs. [33, 34]. O primeiro conjunto de dados, que denotamos por D 1, consiste em dois conjuntos de experimentos face-a-face [33]. O conjunto de dados D 1 consiste nos resultados obtidos de duas populações de indivíduos, cada um contendo N = 31 indivíduos (KUE-A e KUE-B na Ref. [33]). Cada sujeito passou por 100 questões. Cada questão permitia opções binárias, sendo uma correta e a outra incorreta. De um modo geral, os sujeitos foram solicitados a responder a cada pergunta mais de uma vez sob diferentes condições de informação. Referimo-nos a uma sequência de sessões de resposta sob uma determinada questão q (1 & # x02264; q & # x02264; 100) e condição de informação parametrizada por r como uma rodada. Os sujeitos passaram por várias rodadas para cada questão em geral.
O número de rodadas que um assunto experimentou para cada questão depende do assunto. Os N indivíduos de uma população foram aleatoriamente designados rótulos 1, 2, & # x02026 ;, N. Na primeira rodada, todos os sujeitos responderam à questão sem se referir a outros. respostas. Esta é a condição sem memória (r = 0). Se todos respondessem dentro do tempo alocado, havia N pontos de dados para cada população e questão.
A segunda rodada foi implementada da seguinte maneira. Primeiro, o sujeito 1 deixou essa questão sem participar da segunda e da próxima rodada. Em segundo lugar, o sujeito 2 observou a resposta do sujeito 1 no primeiro turno e possivelmente atualizou a resposta particular. Similarmente, sujeito eu observei a resposta do sujeito (i & # x02212; 1) & rdquo; s na primeira rodada e possivelmente atualizei a resposta, onde eu corri de i = 3 para i = N em uma ordem crescente. No melhor caso em que todos responderam, N & # x02212; 1 pontos de dados foram coletados no segundo turno. Os dados coletados correspondem à condição de informação r = 1.
A terceira rodada, correspondente a r = 2, foi implementada da seguinte forma. Primeiro, o sujeito 2 saiu sem participar da terceira e outras rodadas. Em segundo lugar, o sujeito 3 observou o número de respostas (n A, n B) submetidas mais recentemente pelos r = 2 respondentes anteriores e respondeu à questão novamente. Deve-se notar que (n A, n B) = (2, 0), (1, 1) ou (0, 2). Para calcular (n A, n B), utilizou-se a resposta do sujeito 1 no primeiro turno e a do sujeito 2 no segundo turno. Isso ocorre porque o sujeito 1 já deixou a questão antes do segundo turno. Por outras palavras, presume-se que a resposta do sujeito 1 seja extinta àquela feita na primeira volta nas rodadas subsequentes (isto é, segunda e mais tarde). Terceiro, sujeito a que respondi após observar (n A, n B) calculado com base na escolha mais recente dos sujeitos i & # x02212; 1 ei & # x02212; 2, onde eu corria de 4 a N. Existem no máximo N & # x02212; 2 respostas obtidas a partir da terceira rodada.
Após a terceira rodada foi concluída, mais rodadas foram realizadas com r = 3, 5, 7, 9 e & # x0221e; nesta ordem, onde r = & # x0221e; implica que os sujeitos podem se referir às respostas mais recentes de todos os entrevistados anteriores. O Sujeito 3 tinha saído antes da quarta rodada, correspondendo a r = 3, iniciada. Os sujeitos 4 e 5 partiram antes da quinta rodada, correspondente a r = 5, iniciada. Existem oito rodadas no total. Os rótulos dos sujeitos foram fixados ao longo das 100 questões.
O segundo conjunto de dados, que denotamos por D2, consiste em dois conjuntos de experimentos baseados na web. Eles são denotados por HUE-A e HUE-B na referência. [33] e os tratamentos O e C, correspondendo a r = 0 e r & # x0003e; 0, respectivamente, em Exp-II na referência. [34]. O conjunto de dados D2 consiste nos resultados obtidos de duas populações de sujeitos, cada uma contendo N = 52 indivíduos. Cada subpopulação de sujeitos passou por 120 questões. Em D2, cada sujeito experimentou até 6 voltas, isto é, r = 0, 1, 5, 11, 21 e & # x0221e; para cada pergunta. Os rótulos dos sujeitos foram aleatoriamente embaralhados no início de cada questão.
Vamos primeiro considerar os resultados agregados para cada experimento. Como descrito anteriormente, um sujeito responde a uma pergunta depois de observar o número da resposta correta, n A, e da resposta incorreta, n B, dos últimos r = n A + n B respondentes. Pelos resultados agregados, queremos dizer que agregamos o número de respostas corretas nas perguntas para a mesma condição (n A, n B). Denotamos por R (n A, n B) o número de respostas obtidas sob condição (n A, n B), somadas aos respondentes i e questões q. Dessas respostas, o número de respostas A, denotado por N A (n A, n B), é dado por.
A fração de respostas A sob condição (n A, n B) é dada por N A (n A, n B) / R (n A, n B). Esta fração para vários pares (n A, n B) é representada na figura 1 (a) e (b) para D 1 e D 2, respectivamente. Nós ajustamos P [x i = A] dada pela Equação (3) aos dados experimentais, onde suprimimos q no argumento de x i porque agregamos os dados sobre as questões. Estimamos os valores de pe s por uma amostragem exaustiva no espaço de parâmetros. Para cada par amostrado (p, s), calculamos o erro pela distância quadrada total entre a Equação (3) e os valores empíricos somados aos pares disponíveis (n A, n B). Os valores dos parâmetros que produzem o menor erro são adotados. Os resultados da melhor adaptação são mostrados pelas curvas sólidas na Fig. 1 (a) e (b) para D1 e D2, respectivamente. Para D 1, o melhor ajuste é obtido para p = 0,81, s = 0,75, o que leva a uma raiz quadrática média do erro RMSE & # x02248; 0,042. Para D 2, obtemos p = 0,82, s = 0,87 levando a RMSE & # x02248; 0,059. A figura 1 indica que a equação (3) ajusta razoavelmente bem ambos os conjuntos de dados. O valor do RMSE como uma função de ambos os parâmetros é mostrado na Fig. 2.
Uma hipótese alternativa de tomada de decisão coletiva é que P [xi = A] obedece à lei de Weber de tal forma que é uma função que depende apenas de (n A & # x02212; n B) / (n A + n B) , or equivalently, n A /( n A + n B ) [15, 17]. To test this hypothesis, we aggregate the data over q and i using the same aggregation as that used in Fig. 1 , but separately for r to examine the effect of r on the decision making, and plot P [ x i = A ] as a function of n A /( n A + n B ). The results are shown in Fig. 3(a) and (b) for D 1 and D 2 , respectively. Each color corresponds to a value of r = n A + n B . If Weber’s law holds true, all curves collapse on a single curve. Fig. 3 indicates that it is not the case. To be more quantitative, in Fig. 3(c) , we plot the slope of the curves obtained by applying the least square method to the data shown in Fig. 3(a) and (b) . The figure indicates that the slope increases with r ( = n A + n B ) and seems to saturate. That would mean that Weber’s law is correct for sufficiently large r values. Nevertheless, for the r values accessed by the experiment, Weber’s law does not hold. With data for larger r values one could assess if Weber’s law holds and from which r value on.
We have a reasonable fit of the data to Equation (3) even without aggregation over the questions. To show this, for a given question, we calculate the fraction of the correct answers N A q ( n A , n B ) / R q ( n A , n B ) , where R q ( n A , n B ) is the number of answers to question q obtained under condition ( n A , n B ), and N A q ( n A , n B ) ≡ ∑ i x i ( q , n A , n B ) is the corresponding number of answer A . The relationship between P [ x i ( q ) = A ] and z = ( n A − n B ) ln s q + ln p q for different questions is plotted in Fig. 4(a) . If Equation (3) holds true, the results for different questions should collapse on a single curve P [ x i ( q ) = A ] = [1 + exp( z )] −1 shown by the solid line. The results for the different questions do roughly collapse on this curve. The estimated values of p q and s q for individual questions are shown in Fig. 4(b) . As before, we obtained parameter values p q and s q by sampling the parameter space and finding the values giving the smallest error. Fig. 4(b) shows that the estimated parameter values depend on the question to a large extent. For some questions, p > 1, implying that the initial belief in the correct answer is worse than the random coin flip, i. e., P 0 [ x i ( q ) = A ] < 0,5. For a majority of questions, however, the initial belief is better than the random coin flip, and for some questions, it is quite accurate (for example, p = 0.1 corresponds to P 0 [ x i ( q ) = A ] = 0.91). Another remark is that p and s are apparently uncorrelated. This implies that the flexibility of the opinion change does not depend on the difficulty of the question.
In the literature one can find different models that propose different functional forms for P [ A n A , n B ]. Following [17], we fitted several of them [17, 39–42] to the current data. The quality of fitting is shown in Figs. ​ Figs.5 5 and ​ and6 6 for data sets D 1 and D 2 , respectively, in different colors for different values of n B . For D 1 , the best results are produced with the model in Ref. [42] with a RMSE ≈ 0.035, followed closely by the model presented in this paper (RMSE ≈ 0.042). For D 2 , the best fitting (RMSE ≈ 0.046) is produced with the model in Ref. [42], and followed closely by the models in Refs. [40, 41] (RMSE ≈ 0.053) and Ref. [17] (RMSE ≈ 0.054), with none of them being the one in this paper. See Table 1 for more information.
It should be noted that the first model in Table 1 is equivalent to a special case of our model (i. e., p = 1). Therefore, the fitting cannot be better than the present model. Note also that we fitted the model in Ref. [17] with k = 0. The result of fitting with k as a free parameter gives rise to very small values of k ( k = 0.04 for D 1 and k = 0.065 for D 2 ), in the order of 10 −2 . The parameter ϵ is insensitive to the small value of k being different to 0 ( ϵ = 1.60 for D 1 and ϵ = 1.30 for D 2 ), while parameter δ is a much more sensitive ( δ = 7.04 for D 1 and δ = 8.72 for D 2 ) (compare to results in Table 1 ), as the minimum in the optimization is flatter in the direction of the δ parameter, as happens also for parameter p in the present model (see Fig. 2 ). The quality of the fittings is of the same order as when using k = 0 (RMSE = 0.054 for D 1 and RMSE = 0.054 for D 2 ). This also happens for the zebrafish data in Ref. [17].
Discussão.
We showed that the simple Bayesian model provides a quantitative agreement with behavioral data of humans sequentially answering questions with binary options. At least two other studies used the same model as ours to be fit to data in different contexts. In Ref. [39], sequential choices by fish between two identical refugia are modeled. Depending on whether the two refugia are identical or nonidentical (i. e., only one arm was with a replica predator), the unbiased prior ( p = 1 in our notation) or a biased one ( p ≠ 1) is used, respectively. In both unbiased and biased prior cases, the authors concluded s ≈ 0.4 (and the results are robust for 0.25 ≤ s ≤ 0.5), translating into c = 1/( s + 1) ≈ 0.7 in our notation. In another experiment with a different fish species, where fish individuals chose one of the two arms of a maze to avoid replica predators, Ward and colleagues [38] estimated s ≈ 1/ e 0.478 ≈ 0.62, translating into c ≈ 0.62. In contrast, our results indicate s ≈ 0.7 − 0.8 and hence c ≈ 0.56 − 0.59. This difference may result from different species; humans may have lower responsitivity to social stimuli (i. e., c value closer to 0.5) than fish (see Ref. [32] for related experiments). The type of the task may also contribute to this difference. In the current study, the data sets used are quizzes asking general knowledge of the participants. By contrast, in the fish experiments, each fish chose between two pathways that were identical except for the possible presence of a replicator predator.
Quantitatively, some models fit better to our data than the present model does, in particular for data set D 2 ( Table 1 ). However, it should be noted that some of these previous models were proposed as fits, without particular mechanistic derivation [40–42]. Another model, i. e., the fourth model in Table 1 [17], which results from the Taylor expansion of the model proposed in Ref. [15], has mechanistic underpinning. However, the model is derived from ant’s random walk on a specific arena [15]. In particular, the exit point that corresponds to the decision of one of the two alternatives is literally the spatial exit point of the animal. That may be why this model [15, 17] does not fit well to the present data. Compared to Arganda’s model [17] (fifth model in Table 1 ), the present model fits better to data set D 1 and worse to D 2 .
A way to differentiate between models is to have data on the behavior for large number of information sources (large r ). In that limit the different models provide different functional forms for P [ x = A ]. Therefore, the models from Table 1 give rise to different limits r → ∞. The first and the last one (model used in this paper) give rise to a step function. The second model converges to x ϵ /( x ϵ + (1 − x ) ϵ ), where x is the fraction of A responses, which coincides with Weber’s law for ϵ = 1. However, the values of ϵ estimated for our data are much larger than unity. The third function for large r approximates the fraction of A responses. The fourth function gives 1/2 + δ (2 x − 1), which is a good approximation of the previous model given that the fitting parameter δ 1/2 for our data sets. The fifth model gives a constant value P [ x = A ] = 1/2 in the limit r → ∞. More experimental data for large r would enable the further validation of models.
There are some limitations of the present study. First, we ignored the individuality of the respondents. In fact, for each question, there should be those who know the correct answer and those who do not. Such personal knowledge can be incorporated to models for sequential answering [24, 33]. Clarifying this issue warrants future work. Second, we tried to incorporate the information about the previous responses into our model. However, the design of the experiment makes it difficult to cope with this issue. The answers offered to subject i in each round are not a random sample from the pool of responses in the previous round, but are the responses of the previous respondents i − 1, i − 2, …, i − r as initially labeled, which represents a biased sampling. Together with the influence of the history of self-responses on the new decision, these features affect the decision making process of the subjects and thus the evolution of the fraction of correct answers. Indeed in many situations individuals are not making decision from a tabula rasa but they are shaping decisions continuously from social interactions and external signals. Future developments of the theory are expected to incorporate these ingredients to deal with more realistic situations. Besides, large scale experiments taking advantage of the new technologies available would be welcome to confront with decision making theories.
Agradecimentos
We acknowledge the authors of Refs. [33, 34] for making their data open to public. We also thank Shintaro Mori for discussion and giving us information about the detailed procedure of their data acquisition. We also acknowledge insightful discussions with Gonzalo G. de Polavieja and Konstantin Klemm.
Funding Statement.
Project (FIS2011-24785) from the Ministerio de Economía y Competitividad (Spain) and FEDER (EU) supprted VME and JFG. CREST, Japan Science and Technology Agency and CREST program supported NM. The funders had no role in study design, data collection and analysis, decision to publish, or preparation of the manuscript.

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