米国で学者らがニューラルネットワークに給料の予想を学習させる

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ウィリアム・ハンプトン氏率いるテンプル大学(米フィラデルフィア)の学者らが、給料を自動的に予想する効果的な方法を発表した。

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米国の心理学者らは、所得額への影響を分析するアルゴリズムを作成した。そのための調査には、2500人以上が参加した。

参加者は、給料、年齢、性別、人種、居住地、学歴および職業に関する情報を提供したほか、将来のより大きな利益のために即時報酬を拒否する能力に関するオンラインアンケートに答えた。参加者は、即時に500ドルを受け取るのと、一定の期間(日、週、月、半年、年)が経過した後に1000ドルを受け取るのと、どちらか一方を選んだ。

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調査の結果、職業と学歴に加えて、居住地が給料の額に影響を与えることが示された。

また4つ目の重要な要素は、将来の利益のために即時報酬を拒否する能力であることがわかった。

給料の額が最も多いのは、1年後の1000ドルのために500ドルを即時に受け取るのを拒否した人たちだった。同要素は、参加者の民族性や性別よりも重要だった。

なお、同調査に参加したのは米国人のみだったため、他の文化の代表者たちにとっては、今回調査された要素と給与の法則が異なる可能性がある。

研究結果は、Frontiers in Psychology誌に掲載された。

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