연구진은 대규모 언어 모델을 활용한 인지 모델 발견 시, 행동 데이터 외에 '생각 소리' 데이터를 추가적으로 활용하는 방법을 모색했습니다.
'생각 소리' 데이터를 활용한 위험 의사 결정 모델은 홀드아웃 데이터에 대한 예측 성능이 크게 향상되는 것으로 나타났습니다.
대부분의 참가자(69.4%)의 경우, '생각 소리' 데이터를 활용한 모델은 행동 데이터만 사용했을 때와 다른 구조적 클래스에 속했으며, 이는 행동 데이터만으로는 파악하기 어려운 메커니즘을 식별할 수 있게 합니다.