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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Developing new behavioural models at the intersection of psychology, econometrics and machine learning

Descrizione del progetto

Una nuova serie di strumenti per la modellizzazione comportamentale su larga scala

Servono modelli comportamentali umani efficaci volti a prevedere i problemi e a progettare soluzioni più sane, più sicure e più sostenibili. Oggi, le nuove tecnologie offrono migliori informazioni basate sui dati; tuttavia, per ottenere modelli matematici realistici applicabili al mondo reale, è necessario riconoscere la piena complessità del processo decisionale umano. Il progetto SYNERGY, finanziato dall’UE, creerà nuovi modelli coerenti a livello psicologico che si riferiscono a problemi reali, offrendo un equilibrio tra presupposti e informazioni basate sui dati. A tal fine, il progetto integrerà tre paradigmi di metodi fondamentali: psicologico (chiarire le modalità del processo decisionale), econometrico e comportamentale (comprendere ciò che influisce sui processi decisionali), e basato sull’apprendimento automatico (incentrato su risultati specifici). Tali paradigmi possono contribuire a cogliere gli spostamenti e altri comportamenti durante una pandemia.

Obiettivo

The SYNERGY project will unify three key paradigms for the mathematical modelling of human behaviour, namely: i) process models in psychology and cognate disciplines that seek to explain how decisions are made; ii) econometric and behavioural models that explain which factors influence the decision process and to what extent; and iii) data-driven (machine learning) methods that focus on the outcome of the decision process. The different aims and assumptions of these paradigms have resulted in very distinct strengths and weaknesses for each discipline. Only the synergy of the three will fulfil the promise of producing models that are behaviourally consistent, applicable to real-world problems, computationally tractable, and balance a priori assumptions with data-driven insights.

Integrating the three approaches into new Data-Driven Behavioural Models (DDBMs) is a novel, ambitious and highly complex undertaking, but one that is timely given the rapidly changing world, increasing use of models and big data for prediction, and growing interaction between humans and “intelligent machines” that require the latter to accurately predict human behaviour to enable safe and efficient use of AI. The proposed work will result in a paradigm shift for behavioural modelling, with impact in many application domains. SYNERGY will provide analysts with a powerful new toolkit that will allow efficient large-scale behavioural modelling on increasingly rich data while providing interpretable outputs and retaining important foundations in behavioural science.

Alongside major methodological contributions, the proposed research includes large-scale empirical work, applying the new DDBMs to real-world problems with implications for national policy. This includes case studies to understand and predict travel and other behaviour in a COVID-19 environment, and to establish the benefits that more behaviourally consistent AI routines for autonomous vehicles can have for road traffic safety.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/it/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

ERC-ADG - Advanced Grant

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2020-ADG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNIVERSITY OF LEEDS
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 2 499 368,00
Indirizzo
WOODHOUSE LANE
LS2 9JT Leeds
Regno Unito

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Regione
Yorkshire and the Humber West Yorkshire Leeds
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 2 499 368,00

Beneficiari (1)

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