Eksploracja danych ujawnia kluczowe czynniki, które decydują o tym, kiedy ludzie popełniają błędy

Sposób, w jaki ludzie podejmują decyzje w realnym świecie, jest tematem coraz większego zainteresowania psychologów, socjologów, ekonomistów i innych. Decyduje o tym, jak radzą sobie gospodarki, jak przebiegają wybory oraz jak wybuchają i są rozwiązywane konflikty.

Jeden pomysł stał się punktem centralnym dla badań decyzyjnych. Jest to pojęcie ograniczonej racjonalności — ludzie są ograniczeni różnymi ograniczeniami w świecie rzeczywistym, które odgrywają kluczową rolę w procesie podejmowania decyzji. Ludzie są ograniczeni trudnością decyzji, którą muszą podjąć, własną umiejętnością podejmowania decyzji i czasem, jaki mogą poświęcić na problem. Niemniej jednak, niezależnie od okoliczności, należy podjąć decyzję i zaakceptować konsekwencje.

Rodzi to ważny zestaw pytań. Jak te czynniki wpływają na jakość podejmowanej decyzji? Czy presja czasu ma większy wpływ niż, powiedzmy, umiejętność podejmowania decyzji na jakość decyzji?

Trudno odpowiedzieć na te pytania, biorąc pod uwagę trudność zorganizowania kontrolowanego eksperymentu, aby je przetestować. Rzeczywiście, nikt nie znalazł satysfakcjonującego sposobu na zbadanie problemu.

Do teraz. Dziś Ashton Anderson z Microsoft Research w Nowym Jorku, Jon Kleinberg z Cornell University w Itace i Sendhil Mullainathan z Harvard University w Cambridge przedstawiają pierwsze badanie na dużą skalę dotyczące podejmowania decyzji w kontrolowanych warunkach. Po raz pierwszy ci faceci byli w stanie zbadać, jak jakość podejmowania decyzji zmienia się wraz z dostępnym czasem, umiejętnościami decydenta i trudnością podjętej decyzji.

Ich laboratorium? Gra w szachy. Użyliśmy szachów jako systemu modelowego do badania typów cech, które pomagają w analizowaniu i przewidywaniu błędów w podejmowaniu decyzji przez ludzi, mówią.

Ich badania skupiają się na bazie danych 200 milionów partii szachowych rozgrywanych online pomiędzy amatorami oraz innej bazie danych zawierającej około miliona partii rozgrywanych pomiędzy wielkimi mistrzami. Interesujące w tych bazach danych jest to, że wynik gry pokazuje, czy gracz popełnił błąd. A zarejestrowane ruchy ujawniają dokładnie, kiedy przegrywający gracz popełni błąd.

Zespół jest wtedy w stanie zobaczyć, jakie czynniki odegrały rolę. Mogą na przykład zobaczyć, czy gracz był pod presją czasu. Widzą trudność decyzji, badając pozycję na tablicy i jej złożoność. Robią to, sumując wszystkie możliwe ruchy, a następnie obliczając, jaka część z nich to błędy. Tak więc pozycja, w której wszystkie ruchy oprócz jednego są błędami, jest trudniejsza niż pozycja, w której tylko jeden ruch z wielu jest błędem.

Zespół zna również poziom umiejętności zawodników. Poziom umiejętności każdego szachisty określa liczba zwana rankingiem Elo (od Arpada Elo, który go wymyślił). Większość amatorów ma ranking od 1000 do 2000, silni amatorzy dochodzą do 2400, a najlepsi gracze na świecie otrzymują rankingi około 2600. Na ogół jest tylko garstka graczy w dowolnym momencie z rankingiem powyżej 2800. Różnica 400 punktów między graczami sugeruje, że gracz z wyższym rankingiem ma ogromne szanse na wygraną.

Ogromny rozmiar bazy danych pozwala im wycinać i ciąć dane w sposób, który utrzymuje dwie z tych zmiennych na stałym poziomie, jednocześnie pozwalając na zmianę drugiej. Na przykład zespół może badać pozycje na planszy o tym samym poziomie trudności, podczas gdy gracze są pod taką samą presją czasu, aby zobaczyć, jak każda zmiana poziomu ich umiejętności wpływa na jakość podejmowanych przez nich decyzji. Podobnie, naukowcy mogą utrzymywać stałe umiejętności i presję czasu, jednocześnie pozwalając na zmianę pozycji deski; i tak dalej.

Wyniki stanowią ciekawą lekturę. Stwierdzają na przykład, że ilość czasu poświęcona na podjęcie decyzji jest czynnikiem błędu, ale tylko do pewnego momentu. Szybkie decyzje częściej prowadzą do pomyłki, ale po około 10 sekundach prawdopodobieństwo pomyłki się zmniejsza. Więc kiedy gracze spędzają więcej czasu na ruchu, to prawdopodobnie dlatego, że nie wiedzą, co robić.

Ważnym czynnikiem jest również trudność podjęcia decyzji. Trudniejsze pozycje z większym prawdopodobieństwem prowadzą do pomyłki. A poziomy umiejętności mają duży wpływ na zmniejszenie prawdopodobieństwa popełnienia błędu. Ogólnie rzecz biorąc, lepsi gracze podejmują lepsze decyzje.

Ale Anderson i spółka znaleźli dowody na całkowicie sprzeczne z intuicją zjawisko, w którym poziomy umiejętności odgrywają odwrotną rolę, tak że umiejętni gracze są bardziej skłonni do popełniania błędów niż ich słabsi koledzy. Zespół nazywa te umiejętności anomalnymi pozycjami.

To niezwykłe odkrycie, które w przyszłej pracy będzie wymagało odseparowania. Istnienie pozycji anomalnych w zakresie umiejętności jest zaskakujące, ponieważ nie ma a priori powodu, by sądzić, że szachy jako domena powinny zawierać typowe sytuacje, w których silni gracze popełniają więcej błędów niż słabsi, mówią Anderson i spółka. Nie jest jasne, dlaczego tak się dzieje.

Wyniki te mają ważne zastosowanie. Pozwalają zespołowi przewidzieć, kiedy zawodnik najprawdopodobniej popełni błąd. I okazuje się, że jeden z czynników jest znacznie silniejszym predyktorem niż pozostałe.

Najważniejsze jest to, że trudność decyzji jest najważniejszym czynnikiem decydującym o tym, czy gracz popełni błąd. Innymi słowy, zbadanie złożoności pozycji na planszy jest znacznie lepszym predyktorem tego, czy gracz może popełnić błąd, niż jego poziom umiejętności lub ilość czasu pozostałego w grze.

Może to mieć ważne implikacje dla sposobu, w jaki badacze analizują inne decyzje. Na przykład, jak wypada wskaźnik błędów wysoko wykwalifikowanych kierowców w trudnych warunkach w porównaniu ze złymi kierowcami w bezpiecznych warunkach? Jeśli decydującym czynnikiem jest trudność podjęcia decyzji, a nie umiejętności kierowcy, należy na to położyć znacznie większy nacisk. Myślimy o niedoświadczonych i rozproszonych kierowcach jako o głównym źródle ryzyka, ale jak te skutki można porównać do obecności niebezpiecznych warunków drogowych? zapytaj Andersona i spółkę.

A biorąc pod uwagę odkrycie przez zespół warunków anomalii w umiejętnościach, czy istnieją warunki drogowe, które sprawiają, że umiejętni kierowcy są bardziej skłonni do popełnienia błędu niż mniej wprawni?

Ten rodzaj pracy będzie miał duże implikacje wykraczające poza prowadzenie pojazdu. Ekonomiści mogą równie dobrze zapytać, co to wszystko oznacza dla decyzji kupna, urzędnicy wyborowi zapytają o złożoność informacji związanych z decyzjami wyborczymi, a negocjatorzy zastanowią się nad ich wpływem na rozwiązanie konfliktu.

Fascynująca praca i dużo do myślenia.

Nr ref.: arxiv.org/abs/1606.04956 : Ocena błędu ludzkiego na podstawie wzorca doskonałości

ukryć