Los modelos tradicionales de dinámica de opiniones proporcionan un enfoque simplificado para entender el comportamiento humano en escenarios sociales básicos. Sin embargo, cuando se trata de cuestiones como la polarización y el extremismo, se requiere una comprensión más matizada de los sesgos humanos y las tendencias cognitivas. Este artículo propone un enfoque para modelar la dinámica de opiniones integrando modelos mentales y suposiciones de agentes individuales utilizando métodos inspirados en Bayes. Al explorar la relación entre la racionalidad humana y la teoría bayesiana, este artículo demuestra la utilidad de estos métodos para describir cómo evolucionan las opiniones. El análisis aquí se basa en la idea básica del modelo de Opiniones Continuas y Acciones Discretas (CODA), aplicando reglas inspiradas en Bayes para tener en cuenta comportamientos humanos clave como el sesgo de confirmación, el razonamiento motivado y la renuencia humana a cambiar de opinión. A través de esto, este artículo actualiza reglas que son compatibles con los sesgos humanos conocidos. El trabajo actual arroja luz sobre el papel de los sesgos humanos en la configuración de la dinámica de opiniones. Espero que al hacer el modelo más realista, esto pueda llevar a predicciones más precisas de escenarios del mundo real.