Каждый раз, когда вы раздумываете над рискованным шагом — вложить ли деньги в акции или переждать, — в голове идёт внутренний диалог. Обычно учёные пытаются восстановить ход этого диалога по одному лишь итоговому выбору, как если бы детектив восстанавливал разговор двух людей, глядя на фотографию места встречи. Такой картины часто не хватает: одни и те же действия могут родиться из совершенно разных размышлений.

Авторы работы предложили записывать сам диалог. Участники проговаривали свои мысли во время игры, где нужно выбирать между надёжным выигрышем и рискованной лотереей. Затем эти записи вместе с выборами передавали программе, которая ищет наилучшее объяснение поведению. Результат поразил: модели, обученные на такой «стенограмме», стали заметно точнее предсказывать решения людей на новых примерах. Более того, для 69% участников сама архитектура модели изменилась. Без подсказок программа строила модель типа «явного сравнения» — как будто человек кладёт варианты на чаши весов и смотрит, что перевесит. А с речевыми данными модель переходила к «интегрированной полезности» — как если бы все «за» и «против» сплавлялись в единое ощущение выгодности, и решение рождалось из этого сплава.

Значит, слова, произнесённые в момент сомнения, — не просто шум. Они несут отпечаток того, как именно мы приходим к решению, и этот отпечаток можно расшифровать. Такой подход обещает не только более точные модели, но и возможность заглянуть в те механизмы мышления, которые по одним лишь действиям не видны.