Belief Miner：一种从普通人群中发现因果信念和因果错觉的方法论

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因果信念是人类每天用来推理因素、现象或事件之间因果关系的认知实践。像视觉错觉一样，人类容易在仅是巧合的事件之间建立因果关系（即因果错觉）。认知心理学和医疗保健等领域的 researchers 经常使用成本高昂的实验来理解因果信念和错觉。在本文中，我们提出 Belief Miner，一种用于评估人们因果信念和错觉的众包方法。我们的方法使用从众包和专家收集的因果关系之间的（不）相似性来揭示因果信念和错觉。通过迭代设计过程，我们开发了一个基于网页的界面来收集目标人群的因果关系。然后，我们使用这个界面在 Amazon Mechanical Turk 和 Prolific 上与101名工人进行了众包实验，并使用 Belief Miner 分析了收集的数据。我们发现了各种因果信念和潜在的错觉，并报告了未来研究的设计含义。