背景紹介 長期にわたり、規範的（nomative）および記述的（descriptive）モデルは、人間が商品やギャンブルなどのリスク選択に直面したときの意思決定行動を説明し予測しようとしてきました。最近の研究では、新しい大規模なオンラインデータセットchoices13kを使ってニューラルネットワーク（Neural Networks, NNs）を訓練し、より正確な人間の意思決定モデルを発見しました。本研究では異なるモデルとデータセット間の関係を系統的に分析し、データセットバイアス（dataset bias）の証拠を発見しました。研究は、データセットchoices13kにおけるランダムなギャンブル選択の傾向が平衡化していることを示し、これが増加した意思決定ノイズを反映している可能性があることを示...