Empirické ověření kognitivního zkreslení slabého důkazu s využitím crowdsourcingu

Vojtěch Bašta

Master's thesis

Empirical verification of weak evidence effect using crowdsourcing

Anotácia:

Tato diplomová práce se zabývá kognitivním zkreslením slabého důkazu a zpracováním empirického experimentu skrze crowdsourcingový nástroj. Toto kognitivní zkreslení popisu-je jev, kdy argument, který by měl přispět k názoru jedné strany, způsobí opak, pokud je síla argumentu nízká. Práce navazuje na provedené experimenty z různých oblastí a zkou-má, zda se jev projevuje při vyhodnocování argumentů i během čtení novinových článků. V navrženém experimentu respondenti rozhodují o zlepšení vztahů mezi pomyslnými nábo-ženstvími na základě článku. Do článku jsou přidávány slabé argumenty a je zkoumán jejich vliv na rozhodování respondentů. V rámci experimentu se jev kognitivního zkreslení proje-vil, ale nepodařilo se přesně zachytit faktory, které na tento jev mají vliv. Práce dále popisu-je crowdsourcingové nástroje, detailní práci s nástrojem Crowdflower a také návrh a im-plementaci mezivrstvy aplikačního rozhraní daného nástroje pro výplatu odměn responden-tům.

Abstract:

This thesis is focused on cognitive bias called “weak evidence effect” by proposing an empirical experiment evaluated through crowdsourcing platform. This cognitive bias states that when presented with an argument that should strengthen one’s opinion – it does the opposite if the argument is weak. First part of this thesis builds on existing experiments from various domains and observes if the bias effects decision making while reading news articles. The proposed experiment is designed in a way that people are judging the im-provement of relations between two imaginary religions based on a news article. The article is then enhanced by a weak argument and the difference in judgment is observed. The results show that cognitive bias in fact plays a role in the decision-process while reading a news article but the determining variables remain unknown. Second part is focused on crowdsourcing tools and on a detailed description of Crowdflower platform. And finally, a design and implementation of middleware API on top of Crowdflower API is described. The middleware API is then used to pay out bonuses to respondents for high-quality an-swers.

Kľúčové slová

kognitivní zkreslení, crowdsourcing, experiment, Slabý argument

Keywords

cognitive bias, crowdsourcing, Weak evidence effect, experiment

Jazyk práce: Czech

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 13. 1. 2017

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 30. 1. 2018
• Vedúci: Tomáš Kliegr
• Oponent: Václav Řepa

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme / odbor:
Aplikovaná informatika / Informační systémy a technologie