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摘要：在有关专家判断的研究中，丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）和阿莫斯·特弗斯基（Amos Tversky）主张挑战内部观点（以上下文细节为导致）外部观点（基于某些事件类型的历史“基本费率”）。本世纪全球经济前景的合理内部视图是，增长率为2.5％或更少：预计到2100年人口增长将减缓或停止；随着越来越多的国家 /地区的技术领域，经济增长也应该放缓。为了测试这一观点，本文自公元前10,000年以来观察到的总体产品（GWP）模型，以估计增长率随GWP水平的函数的变化的基本分布。对于计量经济学严谨性，它将GWP系列作为随机扩散中的Sample路径施放，其规范是新颖的，但植根于新古典生长理论。估计后，大多数观察结果均在预测分布的40％和60个百分位之间。拟合意味着GWP爆炸几乎是不可避免的，在2047年的中位年份。内部和外部视图之间的摩擦突出了两个见解。首先，与恒定生长相比，通过理论更容易地解释了加速增长。sec-ond，世界系统可能不如传统增长理论稳定，并且过去两个世纪的增长记录暗示。
基于 fNIRS 和 ML 的消费者神经科学研究
自柏拉图及其学生亚里士多德以来，人类就被描述为理性动物（Keil and Kreft，2019）。这一假设对于人类自我认知方式至关重要，甚至成为整个法律和经济体系的基础（Blasi and Jost，2006）。18 世纪数学家丹尼尔·伯努利提出的圣彼得堡悖论等决策规范理论规定了决策的最佳方法（Bernoulli，1954）。伯努利的解释主要基于潜在货币收益的客观价值（即预期效用）和主观价值（即预期收益）之间的区别。由于缺乏与人类相关的材料，因此需要进行上述区分，以便充分合理地解释这种悖论。 20 世纪中叶，数学家约翰·冯·诺依曼和经济学家奥斯卡·摩根斯坦建立了预期效用理论（Von Neumann and Morgenstern，1944 年）的基本假设，并断言如果满足某些条件，个人的财务决策可以通过效用函数建模（Peasgood 等，2014 年）。然而，虽然这些理论框架很有价值，但它们在解释人类在假设和现实生活中如何做出决策方面却存在局限性。近两千年后，随着行为科学和认知科学的出现，人类理性的问题开始成为学者们争论的主题。随着前景理论（Kahneman and Tversky，1979 年）的普及，对完全理性行为的前提提出了挑战，通过列举框架、主观参照点、损失规避和孤立效应等人类偏见的例子，对阻碍人类理性行事的机制进行了研究。关于启发式、认知偏差和可能引发非理性行为的情况的实证研究也迅速增加（De Martino 等人，2006 年），科学界对金融决策过程的神经基础的兴趣也随之增加。
可重现的WISDM：使用标准化的开放数据
我们对他人的印象的能力取决于在不确定性下提供的信息，因此我们使用启发式法来做出判断和决定（Tversky and Kahneman，1974）。这种印象形成与刻板印象有关：例如，图像可以而且经常体现和永久化性别刻板印象（Coltrane and Adams，1997; Len-Ríos等，2005; Rodgers and Thorson，2000）。男女的视觉代表塑造了我们对性别角色的心理表征，并可以加强或稳定它们 - 数字和模拟媒体，例如报纸，杂志，电视和社交媒体，可以在刻画中归因于严格的作用，在刻画中归因于妇女的性行为，并在男性中比男性更大（Courtney and Lockere and Lockeretz and lockeretz and Milers and Mirers; and and and and and and; and; and; and; and; and； Biocca，1992; Zotos and Tsichla，2014年）。，但在男人和女人的描绘中，即使是简单的风格差异也可能已经巧妙地延续了性别偏见（Archer等，1983； Blumberg，2008； Grau和Zotos，2016）。例如，在线媒体中，女性政治家的代表性影响了选民对她们感知的能力和讨人喜欢的影响（Bligh等，2012），面部突出的变化导致女性对智力的评价较低（Archer等，1983）。自动处理大量潜在偏见的信息一直是近年来在交流研究中特别感兴趣的话题（Goldman，2008； Noble，2018； O'Neil，2017）。这些决定的输出塑造了我们的社会现实（Just and Latzer，2017； Noble，2018）及其对公民和机构的影响数字文化和新媒体研究正在将数据移至其学术叙事的中心；具体而言，媒体平台（例如社交媒体和搜索引擎）的数据现在被视为文化研究对象（Schäfer和van es，2017年）。在这个新范式的背景下，算法的转换和问责制的问题通常是关于平台利用的辩论的最前沿，尽管通常由于其“黑匣子”依赖性，异质性和嵌入性而无法理解，因此在更广阔的系统中（Crawford，2016年Crawford，2016; Kitchin; Kitchin，2017; kitchin; kitchin，2017; reshle; kitchin; kitchin; kitchin; kitchin; kitchin; 2017; reshle;搜索引擎提供商，例如Google或Bing，由于其作为守门人的角色而受到了学术审查：他们通过过滤和排名在网上可用的信息来源来决定内容的相关性（Laidlaw，2010； Schulz等，2005； Wallace，2018）。
代表性和面部主义：图像搜索中的性别偏见
我们对他人的印象的能力取决于在不确定性下提供的信息，因此我们使用启发式法来做出判断和决定（Tversky and Kahneman，1974）。这种印象形成与刻板印象有关：例如，图像可以而且经常体现和永久化性别刻板印象（Coltrane and Adams，1997; Len-Ríos等，2005; Rodgers and Thorson，2000）。男女的视觉代表塑造了我们对性别角色的心理表征，并可以加强或稳定它们 - 数字和模拟媒体，例如报纸，杂志，电视和社交媒体，可以在刻画中归因于严格的作用，在刻画中归因于妇女的性行为，并在男性中比男性更大（Courtney and Lockere and Lockeretz and lockeretz and Milers and Mirers; and and and and and and; and; and; and; and; and； Biocca，1992; Zotos and Tsichla，2014年）。，但在男人和女人的描绘中，即使是简单的风格差异也可能已经巧妙地延续了性别偏见（Archer等，1983； Blumberg，2008； Grau和Zotos，2016）。例如，在线媒体中，女性政治家的代表性影响了选民对她们感知的能力和讨人喜欢的影响（Bligh等，2012），面部突出的变化导致女性对智力的评价较低（Archer等，1983）。自动处理大量潜在偏见的信息一直是近年来在交流研究中特别感兴趣的话题（Goldman，2008； Noble，2018； O'Neil，2017）。这些决定的输出塑造了我们的社会现实（Just and Latzer，2017； Noble，2018）及其对公民和机构的影响数字文化和新媒体研究正在将数据移至其学术叙事的中心；具体而言，媒体平台（例如社交媒体和搜索引擎）的数据现在被视为文化研究对象（Schäfer和van es，2017年）。在这个新范式的背景下，算法的转换和问责制的问题通常是关于平台利用的辩论的最前沿，尽管通常由于其“黑匣子”依赖性，异质性和嵌入性而无法理解，因此在更广阔的系统中（Crawford，2016年Crawford，2016; Kitchin; Kitchin，2017; kitchin; kitchin，2017; reshle; kitchin; kitchin; kitchin; kitchin; kitchin; 2017; reshle;搜索引擎提供商，例如Google或Bing，由于其作为守门人的角色而受到了学术审查：他们通过过滤和排名在网上可用的信息来源来决定内容的相关性（Laidlaw，2010； Schulz等，2005； Wallace，2018）。