Думаете о розыгрыше внутреннего стрита или о другом длинном ударе? Просто помните, что, хотя человеческие решения смещены из-за потенциального вознаграждения, то, что мы знаем об отдельных сигналах, которые помогают нам принимать эти решения, смещено в сторону неудач, как показало исследование Дартмутского колледжа.
Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.
"Тип предвзятости, который мы измерили, актуален для обучения в ситуациях, когда положительные результаты редки, например, во время азартных игр," говорит ведущий автор Алиреза Солтани, доцент кафедры психологии и науки о мозге. "Было бы интересно изучить такое поведение у патологических игроков, поскольку некоторые сигналы научились быть более предсказуемыми, чем они есть на самом деле."
Исследователи изучили, как люди узнают доказательства из разных источников информации с помощью обратной связи с вознаграждением – вероятностного обучения и вывода – когда эти источники представлены одновременно и не полностью предсказывают результат. Исследователи также изучили, как мы объединяем разные источники информации для принятия окончательного решения. Результаты показывают, что наша способность к такому обучению и умозаключениям ограничена и предвзята, потому что мы по своей сути не можем отделить информацию о сигналах от общей вероятности возможных результатов. В частности, мы демонстрируем противоречивые предубеждения, когда выполняем вероятностное принятие решений или анализ нескольких возможных результатов, используя знание предыдущих событий для прогнозирования будущих. Другими словами, хотя наш выбор смещен в сторону более полезного или более вероятного результата, наши выводы об отдельных сигналах, используемых для принятия этих решений, смещены в сторону менее вероятного или менее полезного результата.
Исследователи связали эти противоречивые предубеждения с обучением на уровне синапсов мозга и тем, как обучение модулируется ожиданием вознаграждения и вниманием, или с какими сигналами мы обращаем внимание во время принятия решения. Результаты показывают, что вывод не следует какой-либо стандартной модели, где данные (о каждой подсказке) и предшествующие (вероятность любого исхода) оптимально сочетаются. Вместо этого кажется, что то, что мы узнаем о каждой реплике, всегда искажено предыдущими.
"Вероятностное обучение и умозаключения – это то, что мы делаем в повседневной жизни – например, вы пытаетесь угадать, что вызвало боль в животе после употребления большого количества продуктов," Солтани говорит. "Но нам никогда не дается одна реплика. Всегда есть много сигналов или мы предпринимаем много действий, прежде чем увидим результат. Обратная связь, которую мы получаем, часто бывает двоичной – успех / неудача, награда / отсутствие награды – и затем мы должны связать их и узнать, что предсказывает полезный результат. Хотя кажется, что мы хорошо справляемся с этой задачей – иначе мы не могли бы функционировать или учиться в сложном мире, в котором мы живем, – люди демонстрируют систематические предубеждения в своих выводах. Но в этом исследовании мы количественно оценили такие предубеждения и показали, что они возникают из-за того, как мы учимся, а не из-за ошибок рассуждения, как предполагалось, или из-за нехватки памяти."