In a previous paper, the evolution of certainty measured during a consensus-based small-group decision process was shown to oscillate to an equilibrium value for about two-thirds of the participants in the experiment. Starting from the observation that experimental participants are split into two groups, those for whom the evolution of certainty oscillates and those for whom it does not, in this paper we perform an analysis of this bifurcation with a more accurate model and answer two main questions: what is the meaning of this bifurcation, and is this bifurcation amenable to the approximation method or numerical procedure? Firstly, we have to refine the mathematical model of the evolution of certainty to a function explicitly represented in terms of the model parameters and to verify its robustness to the variation of parameters, both analytically and by computer simulation. Then, using the previous group decision experimental data, and the model proposed in this paper, we run the curve-fitting software on the experimental data. We also review a series of interpretations of the bifurcated behaviour. We obtain a refined mathematical model and show that the empirical results are not skewed by the initial conditions, when the proposed model is used. Thus, we reveal the analytical and empirical existence of the observed bifurcation. We then propose that sensitivity to the absolute value of certainty and to its rate of change are considered as potential interpretations of this split in behaviour, along with certainty/uncertainty orientation, uncertainty interpretation, and uncertainty/certainty-related intuition and affect.

中文翻译：

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通过共识在一个小型决策小组中确定性演变的分歧

在之前的一篇论文中，在基于共识的小组决策过程中测量的确定性的演变被证明在实验中大约三分之二的参与者会波动到一个平衡值。从实验参与者被分成两组的观察开始，确定性的演变对他们来说是振荡的，对那些没有振荡的，在本文中，我们使用更准确的模型对这种分叉进行分析，并回答两个主要问题：这个分岔的含义是什么，这个分岔是否适合近似方法或数值程序？首先，我们必须将确定性演化的数学模型细化为用模型参数明确表示的函数，并验证其对参数变化的鲁棒性，通过分析和计算机模拟。然后，利用之前的群决策实验数据，以及本文提出的模型，我们在实验数据上运行曲线拟合软件。我们还回顾了对分叉行为的一系列解释。我们获得了一个改进的数学模型，并表明当使用所提出的模型时，经验结果不会受到初始条件的影响。因此，我们揭示了观察到的分叉的分析和经验存在。然后，我们提出对确定性的绝对值及其变化率的敏感性被视为对这种行为分裂的潜在解释，以及确定性/不确定性取向、不确定性解释以及不确定性/确定性相关的直觉和影响。使用之前的群决策实验数据和本文提出的模型，我们在实验数据上运行曲线拟合软件。我们还回顾了对分叉行为的一系列解释。我们获得了一个改进的数学模型，并表明当使用所提出的模型时，经验结果不会受到初始条件的影响。因此，我们揭示了观察到的分叉的分析和经验存在。然后，我们提出对确定性的绝对值及其变化率的敏感性被视为对这种行为分裂的潜在解释，以及确定性/不确定性取向、不确定性解释以及不确定性/确定性相关的直觉和影响。使用之前的群决策实验数据和本文提出的模型，我们在实验数据上运行曲线拟合软件。我们还回顾了对分叉行为的一系列解释。我们获得了一个改进的数学模型，并表明当使用所提出的模型时，经验结果不会受到初始条件的影响。因此，我们揭示了观察到的分叉的分析和经验存在。然后，我们提出对确定性的绝对值及其变化率的敏感性被视为对这种行为分裂的潜在解释，以及确定性/不确定性取向、不确定性解释以及不确定性/确定性相关的直觉和影响。我们在实验数据上运行曲线拟合软件。我们还回顾了对分叉行为的一系列解释。我们获得了一个改进的数学模型，并表明当使用所提出的模型时，经验结果不会受到初始条件的影响。因此，我们揭示了观察到的分叉的分析和经验存在。然后，我们提出对确定性的绝对值及其变化率的敏感性被视为对这种行为分裂的潜在解释，以及确定性/不确定性取向、不确定性解释以及不确定性/确定性相关的直觉和影响。我们在实验数据上运行曲线拟合软件。我们还回顾了对分叉行为的一系列解释。我们获得了一个改进的数学模型，并表明当使用所提出的模型时，经验结果不会受到初始条件的影响。因此，我们揭示了观察到的分叉的分析和经验存在。然后，我们提出对确定性的绝对值及其变化率的敏感性被视为对这种行为分裂的潜在解释，以及确定性/不确定性取向、不确定性解释以及不确定性/确定性相关的直觉和影响。我们获得了一个改进的数学模型，并表明当使用所提出的模型时，经验结果不会受到初始条件的影响。因此，我们揭示了观察到的分叉的分析和经验存在。然后，我们提出对确定性的绝对值及其变化率的敏感性被视为对这种行为分裂的潜在解释，以及确定性/不确定性取向、不确定性解释以及不确定性/确定性相关的直觉和影响。我们获得了一个改进的数学模型，并表明当使用所提出的模型时，经验结果不会受到初始条件的影响。因此，我们揭示了观察到的分叉的分析和经验存在。然后，我们提出对确定性的绝对值及其变化率的敏感性被视为对这种行为分裂的潜在解释，以及确定性/不确定性取向、不确定性解释以及不确定性/确定性相关的直觉和影响。