Mathematical Models of the Real World

Исследование Мичиганского университета показало, что ИИ (GPT-4 и Gemini) способен предсказать успех научного доклада уже по первым 15–60 словам — с точностью, сопоставимой с оценками живых экспертов (корреляция 0.7). Это подтверждает, что первые фразы критически важны для вовлечения аудитории.

Как это работает?
• ИИ анализирует стенограммы выступлений, оценивая их по «тонким срезам» — концепции из психологии, где краткие наблюдения (например, 30 секунд беззвучия) позволяют предсказывать реакции.
• В эксперименте модели проанализировали 128 докладов, сравнив свои выводы с оценками 60 экспертов. Результаты совпали даже при анализе 1–5% текста (первые 2–3 предложения).

Что это значит?
1. Подтверждение «золотого правила»: Если начало выступления скучное, шанс «исправить впечатление» позже — минимален.
2. Мгновенная обратная связь: ИИ может стать дешёвым и быстрым инструментом для тренировки ораторов — от учёных до политиков.
3. Будущее — за мультимодальным анализом: Скоро ИИ будет оценивать не только текст, но и тон голоса, мимику, жесты, что перевернёт сферы PR, политики и образования.

Контекст:
• Идея «7 секунд» (Роджер Айлз) раньше касалась невербальных сигналов (поза, взгляд). Теперь доказано: вербальные «тонкие срезы» не менее важны.
• Революция ChatGPT позволила применить подход к тексту, но в будущем ИИ объединит анализ речи, видео и даже эмоций в реальном времени.

Перспективы:
– Политтехнологи и спичрайтеры смогут точечно настраивать выступления под целевую аудиторию.
– Обучение ораторскому мастерству станет гиперперсонализированным, с симуляцией любых сценариев.
– Возможно, ИИ поможет «сжимать» эволюционный опыт коммуникации, ускоряя обучение навыкам убеждения.

Главный вывод: Первые секунды речи несут ключевые сигналы для аудитории. С помощью ИИ эти сигналы можно не только выявлять, но и контролировать, достигая максимального воздействия.

https://arxiv.org/abs/2504.10768

arXiv.org

The Art of Audience Engagement: LLM-Based Thin-Slicing of Scientific Talks

This paper examines the thin-slicing approach - the ability to make accurate judgments based on minimal information - in the context of scientific presentations. Drawing on research from nonverbal...

www.tgoop.com/MathModels/1241

319 viewsedited  May 3 at 13:49

Исследование Мичиганского университета показало, что ИИ (GPT-4 и Gemini) способен предсказать успех научного доклада уже по первым 15–60 словам — с точностью, сопоставимой с оценками живых экспертов (корреляция 0.7). Это подтверждает, что первые фразы критически важны для вовлечения аудитории.

Как это работает?
• ИИ анализирует стенограммы выступлений, оценивая их по «тонким срезам» — концепции из психологии, где краткие наблюдения (например, 30 секунд беззвучия) позволяют предсказывать реакции.
• В эксперименте модели проанализировали 128 докладов, сравнив свои выводы с оценками 60 экспертов. Результаты совпали даже при анализе 1–5% текста (первые 2–3 предложения).

Что это значит?
1. Подтверждение «золотого правила»: Если начало выступления скучное, шанс «исправить впечатление» позже — минимален.
2. Мгновенная обратная связь: ИИ может стать дешёвым и быстрым инструментом для тренировки ораторов — от учёных до политиков.
3. Будущее — за мультимодальным анализом: Скоро ИИ будет оценивать не только текст, но и тон голоса, мимику, жесты, что перевернёт сферы PR, политики и образования.

Контекст:
• Идея «7 секунд» (Роджер Айлз) раньше касалась невербальных сигналов (поза, взгляд). Теперь доказано: вербальные «тонкие срезы» не менее важны.
• Революция ChatGPT позволила применить подход к тексту, но в будущем ИИ объединит анализ речи, видео и даже эмоций в реальном времени.

Перспективы:
– Политтехнологи и спичрайтеры смогут точечно настраивать выступления под целевую аудиторию.
– Обучение ораторскому мастерству станет гиперперсонализированным, с симуляцией любых сценариев.
– Возможно, ИИ поможет «сжимать» эволюционный опыт коммуникации, ускоряя обучение навыкам убеждения.

Главный вывод: Первые секунды речи несут ключевые сигналы для аудитории. С помощью ИИ эти сигналы можно не только выявлять, но и контролировать, достигая максимального воздействия.

https://arxiv.org/abs/2504.10768

BY Mathematical Models of the Real World