Belief Dynamics
Qué hace cambiar de opinión a alguien, turno a turno.
¿Qué contiene este dataset?
Transiciones profesionales, conflicto con un mentor, relaciones que terminan. Cada turno lleva el estado de creencias y cómo ha variado, así que el cambio de opinión es un dato y no algo que se deduce del texto.
Cada turno lleva lo que el hablante pretendía, lo que quería, lo que creía en ese momento y cómo se movió la relación, calculado antes de generar el texto, no deducido de él después, más el acto comunicativo que declara el generador junto con el texto.
¿Por qué existe?
Si una conversación hizo cambiar de opinión a alguien se suele reconstruir después leyendo el texto, lo que significa que la etiqueta coincide con quien la leyó. Aquí el estado de creencias se registra mientras ocurre la conversación.
¿Cómo se construyó?
- Tres escenarios: transiciones profesionales, conflicto con un mentor, ruptura de una relación.
- Cada turno registra el estado de creencias y la variación respecto al turno anterior.
- El estado se calcula antes del texto, así que no es una interpretación de él.
¿Qué demuestra y qué no?
La persuasión y la resistencia como trayectorias medibles.
La trayectoria de creencias es la del modelo, producida por nuestro motor. Es la referencia de lo que el sistema pretendía, que es lo que la hace útil para entrenar; no es una afirmación sobre la persuasión humana.
¿Para qué puedes usarlo?
- Entrenar o evaluar modelos que tienen que seguir lo que un usuario cree en cada momento.
- Estudiar la persuasión y la resistencia como una trayectoria y no como un resultado.
- Supervisar a un agente que tiene que darse cuenta de cuándo alguien ha cambiado de opinión.