我们所持有的信念是通过我们内心思想与外部环境之间复杂的互动所形成的。最近的一项研究运用了统计物理中的既定原理来探索信念动态的不同维度。这种综合方法可能提供创新策略，以应对现实世界中诸如加剧极化或虚假信息传播等问题。
我们所持有的信念是通过我们内心思想与外部情况之间的复杂相互作用而形成的。我们的个人思维和与他人的联系结合在一起，形成我们对世界的理解，并影响我们根据新信息改变这些观点的意愿。历史上，研究通常将这两个层次的信念分开来考察：心理学家专注于个人层面的认知过程，而计算社会科学和统计物理的专家则探讨信念如何在社会中演变。
乔纳斯·达莱格（Jonas Dalege），前SFI复杂性博士后研究员，现任阿姆斯特丹大学玛丽·居里研究员，表示：“跨学科努力的这种分歧妨碍了进展。”
在9月19日发布于《心理学评论》（Psychological Review）的一篇论文中，达莱格及其合著者提出了信念网络理论（Networks of Beliefs），该理论将个人和社会信念动态结合在一起，同时考虑社会感知：个人如何看待周围人所持有的信念。
“我们模型的一个关键方面关注感知，”达莱格解释道。“你永远无法完全理解某人的想法。例如，如果你强烈认同自己是一个民主党人，你可能会认为你的朋友们也持有这种信念，而改变这些假设可能需要相当大的努力。”
作者指出，信念网络理论“清晰地识别了个人、社会和外部的不和谐。” “要真正理解个体何时以及为何改变信念，我们必须调查这些不和谐如何共同驱动不同的社会行为。”
该理论围绕三个核心概念展开。
第一个概念认为信念可以被视为两种相互关联的网络类型：内部联系和外部联系。内部联系网络包括一系列相关联的信念——例如，一个人对疫苗的信念可能与他们对科学、经济和宗教的看法相连，包括社会信念。外部联系网络则描述了某人的社会信念与另一个个体实际信念之间的关系。
第二个概念认为个体寻求最小化其信念之间的不和谐，无论是在个人、社会或外部层面。个人不和谐发生在一个人持有相互矛盾的信念时，例如同时相信疫苗的有效性和风险。社会不和谐源于个人信念与他们认为同龄人信念之间的差异。当一个人对他人的信念的感知与那些信念不一致时，就会经历外部不和谐。
第三个概念指出，个体所经历的不和谐程度受到他们对信念不一致性所投入关注的影响。这种关注可能因个体和文化倾向以及所讨论的主题而不同。
作者通过与统计物理的类比来构建他们理论的定量模型。合著者和奥地利复杂性科学中心的研究员亨里克·奥尔松（Henrik Olsson）提到：“我们将心理学思想与统计物理中的概念对齐。我们将潜在的不和谐视为能量，而关注度视为温度，使我们能够利用已知的统计物理框架来描绘信念网络的复杂动态。”
信念网络理论使研究人员能够考察个体信念与其社交圈信念之间的互动，以及实际信念与感知信念及不同关注程度之间的关系。此外，它还阐明了当我们关注信念系统的不同元素时信念如何变化。
“SFI教授米尔塔·加莱西奇（Mirta Galesic）表示，‘有时我们可能更关注个人不和谐，以确保我们的信念与我们的价值观相一致。’‘而其他时候，尤其是在社会敏感的情境中，我们可能更关注自己信念与他人信念之间的差异。在这些情况下，我们可能会调整我们的信念以符合感知到的社会期望。’”
该模型通过两项广泛的调查得到验证，具有解决各种现实挑战的潜在应用。例如，它可以作为对抗全球日益加剧的极化的新方法。“为了有效地理解和应对极化，我们需要超越个人或社会视角的狭隘视野，”达莱格强调。“不完整的解决方案可能导致有害政策，从而产生与我们希望实现的结果相反的结果。”
