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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2024-03-12
摘要
人類文化可能存在的空間是巨大的，但某些文化結構比其他文化結構更符合認知和社會約束。這導致了我們人類在數千年的文化進化中探索的可能性「景觀」。然而，這種限制和引導文化演進的健身景觀是什麼樣的呢？可以回答這些問題的機器學習演算法通常是針對大規模資料集開發的。對歷史記錄中稀疏、不一致和不完整的數據的應用受到的關注較少，標準建議可能會導致對邊緣化、研究不足或少數文化的偏見。我們展示瞭如何調整最小機率流演算法和逆伊辛模型（受物理啟發的機器學習主力）來應對挑戰。一系列自然擴展（包括缺失資料的動態估計以及正則化的交叉驗證）能夠可靠地重建底層約束。我們在宗教歷史資料庫的精選子集上展示了我們的方法：人類歷史上 407 個宗教團體的記錄，從青銅時代到當今。這揭示了一幅複雜、崎嶇的景觀，既有國家認可的宗教往往集中的尖銳、輪廓分明的山峰，也有福音派宗教、非國家精神實踐和神秘宗教所在的分散的文化洪氾區。