Принятие решений в неопределенности стр.225

Рисунок 1. Переоценка, относящаяся к логарифму, против количества битов (log10 (ip /р) против т log2 п).р- сложная вероятность; т - количество стадий; п - количество альтернатив

Наша интерпретация поддерживается подобными экспериментами с испытуемыми в возрасте 9+ и 10+ лет, у которых, кроме относительной переоценки у- никакие тенденции не являются заметными с вариациями в значениях тип. Это также предполагает, что мультипликативный элемент не примитивен.

Метод, который мы использовали, вовлекает косвенную оценку гр. Более прямая оценка может быть получена, если попросить испытуемого выбрать между различными типами матриц. Полезность выбора, однако, могла бы тогда стать важным фактором.

Этот эксперимент объясняет очевидную тенденцию для принимающего решения, в разнообразии ситуаций многоступенчатого выбора недооценивать вероятность его успеха, и поэтому использовать несоответствующую стратегию, о которой он будет позже сожалеть.

С исторической точки зрения интерес представляет тот факт, что самые искушенные мыслители древней Греции, хотя они и очень интересовались идеей возможного, особенно в стоической философии, никогда не применяли комбинаторный анализ, который появился только в шестнадцатом столетии. Сам Аристотель, очевидно, недооценивал понятия вероятности. Любая интуиция испытуемого, которая была у него и у других, была нагружена долгими принятыми привычками мышления.

Относительная переоценка составных сложных вероятностей, которую показал эксперимент, может быть проявлением значительной общности в принятии решений и выборе. Если так, это заслуживает специального обозначения. Мы предлагаем назвать это “инерционным ip - эффектом”.

25. Консерватизм в процессе обработки информации человеком*

Вард Эдвардс

...Большое количество исследований показало, что люди являются консервативными в обработке неверной информации. Такие эксперименты сравнивают человеческое поведение с результатами теоремы Байеса, формально оптимального правила о том, как мнения (то есть вероятности) должны быть пересмотрены на основе новой информации. Оказывается, что изменение мнения обычно упорядочено прямо пропорционально числам, полученным из теоремы Байеса - но их недостаточно. Первое близкое приближение к данным показало бы, что требуется где-то от двух до пяти наблюдений, чтобы сделать одно наблюдение стоящим работы для побуждения испытуемого изменить свое мнение. Множество экспериментов было нацелено на объяснение этого явления. Они показывают, что одна из главных, а вероятно, и главная причина консерватизма - неверное накопление данных у людей. То есть люди точно чувствуют каждую данную величину и хорошо знают о ее индивидуальном диагностическом значении, но неспособны хорошо скомбинировать ее диагностическое значение с диагностическим значением других данных при пересмотре мнений....

Вероятности определяют степень неопределенности. Вероятность, как согласно Байесу, так и нашей интуиции, составляет просто число между нулем и тем, что представляет степень, для которой несколько идеализированный человек считает, что утверждение верно. Причина, по которой человек несколько идеализирован, состоит в том, что сумма его вероятностей для двух взаимно исключающих событий должна равняться его вероятности того, что произойдет любое из этих событий. Свойство аддитивности имеет такие последствия, что мало реальных людей могут соответствовать им всем. Так как такие вероятности описывают человека, который поддерживает мнение больше, чем событие, о котором это мнение, их называют индивидуальными вероятностями (см. Savage, 1954).


⇐ назад к прежней странице | | перейти на следующую страницу ⇒