Три алгоритма машинного обучения протестировали на выборке из 2,56 тысяч человек, говорится в статье, опубликованной в журнале Frontiers in Psychology. Ученые проверили связь между доходом человека и такими факторами, как возраст, пол, рост, раса, почтовый индекс, образование и профессия.
Все участники тестирования прошел онлайн-опрос на способность к отказу от немедленного вознаграждения: в нем участникам предлагали сделать выбор между 500 долларами сразу же и 1000 долларами через определенное время (день, неделю, месяц, полгода и год).
Исследование показало, что сильнее всего на зарплату влияют профессия и образование. Третьим по значимости фактором стало место проживания. Четвертым по значимости фактором оказалась способность к отказу от немедленного вознаграждения с промежутком в год: бóльшую зарплату получали те, кто отказывался от 500 долларов сразу в пользу тысячи через год. Любопытно, что этот фактор оказался значимее этнической принадлежности, роста и даже пола участников.
Для обучения алгоритма исследователи использовали метод опорных векторов, классификатор на основе нейросети и метод random forest. Ученые отмечают, что в исследовании использовались данные о жителях США. Из-за этого результаты исследования следует с осторожностью переносить на другие страны.
Исследователи также добавили, что в будущем было бы интересно и полезно изучить закономерности между изученными факторами и заработной платой среди представителей других культур: результаты, по их мнению, могут отличаться.
