Inovativní model zachycuje, jak činíme rozhodnutí bez čísel

Abychom lépe porozuměli rozhodování, mohou vědci vytvářet výpočetní modely-skupiny rovnic, jejichž cílem je předvídat, jaká rozhodnutí by lidé učinili, když budou čelit souboru možností. Například model by mohl odhadnout, jak by lidé reagovali, když by si vybrali výběr mezi obdržením zaručené částky peněz nebo šancí vyhrát větší množství peněz.

Tyto modely mohou vrhnout světlo na výpočty, které lidský mozek využívá k rozhodování, jak se tyto výpočty mohou změnit v určitých scénářích a jak by to mohlo mít dopad na to, jak činíme důležitá rozhodnutí, jako jsou ty, které jsou v oblasti lékařských ošetření nebo finance.

Pro vytváření modelů musí vědci zadávat numerická data, jako je množství peněz v předchozím příkladu modelování. Mnoho rozhodnutí, která děláme v reálném životě, však nezahrnuje přesná čísla.

Nyní, poprvé, vědci Yale modelovali více nuanční rozhodování, na výběr, která jsou založena spíše na popisu dostupných výsledků než na tvrdém číslech.

V nové studii zveřejněné v Výpočetní biologie PLOSVědci dali účastníkům hypotetický lékařský scénář a požádali je, aby si vybrali mezi různými léčbami.

Poté použili tato data k vytvoření modelu, který nejen dobře fungoval na tomto typu kvalitativního rozhodování, ale také překonal tradiční modely založené na kvantitativních-nemberkových-datasetech.

Tento nový model umožní neurovědkům zkoumat, jak lidé dělají mnoho různých druhů rozhodnutí a jak naše mozky cení různých výsledků. Vědci mohou například studovat, zda jsou jednotlivci v určitých scénářích více averze s rizikem, například při finančních nebo lékařských rozhodnutích.

Tým zahrnoval prvního autora Nachshona Korem, Ph.D., přidružený vědec v psychiatrii a vyšší autor Ifat Levy, Ph.D., Elizabeth Mears a House Jameson profesor komparativní medicíny.

„Chceme se dostat k základním mechanismům pro rozhodování-algoritmus, který mozek používá k rozhodování,“ říká Levy. „Tento druh modelovacího přístupu nám umožňuje dívat se na velmi odlišné typy rozhodnutí a pak se prostřednictvím neurovědních vyšetřování pokuste vidět, jak jsou naše hodnoty různých faktorů reprezentovány v mozku.“

Kvalita vs. množství

Ve studii účastníci učinili řadu možností mezi zaručeným výsledkem a šancí na lepší výsledek. Tyto volby přicházely s různým stupněm rizika a nejednoznačnosti. Vědci označují riziko za pravděpodobnost potenciálního výsledku. Například osoba může mít 50% šanci na získání lepšího výsledku. Na druhé straně nejednoznačnost je, když není známa pravděpodobnost lepšího výsledku.

Vědci nejprve požádali účastníky, aby učinili kvantitativní rozhodnutí – tradičnější přístup pro modelování založený na objektivních datech, jako jsou částky peněz. Například by si mohli vybrat mezi zaručenou 5 $ nebo 75% šancí na vítězství 8 $. V jiných případech byla loterie nejednoznačná – šance na vítězství vyšší částky nebyla známa.

Účastníci také učinili kvalitativní rozhodnutí o lékařské ošetření. Vědci jim dali hypotetický scénář, ve kterém utrpěli zranění páteře při dopravní nehodě. Účastníci si mohli vybrat známého zacházení se zaručeným mírným zlepšením. Nebo si mohli vybrat experimentální ošetření, která nabízela šanci na větší zlepšení.

Tým verbálně popsal každý výsledek účastníkům. Mohou například popsat léčbu nabízející „mírné zlepšení“ jako o tom, že pacientovi umožňuje stát a chodit s pomocí, jako jsou berle nebo chodce. Mohou však jít jen velmi krátké vzdálenosti a musí často odpočívat.

Výsledky experimentálních léčebných postupů se opět lišily – buď nabízejí mírné zlepšení, velké zlepšení nebo úplné zotavení – a měly různé stupně rizika a nejednoznačnosti.

Nový model překonává tradiční modely rozhodování

Na základě kvalitativních údajů tým vytvořil model To odhaduje, jak vysoko účastníci ocenili každou možnost lékařského ošetření. Vědci poté testovali model o rozhodnutích, kteří účastníci učinili, když byli předloženi s různými peněžními možnostmi, a porovnali, jak jejich nový model prováděl proti stávajícím modelům rozhodování.

„Ukázali jsme, že náš model funguje lépe než běžné modely, které jsme my a mnoho dalších vědců používali,“ říká Levy. „Pro kvantitativní dataI když náš model nepoužívá čísla jako hodnoty, ve skutečnosti to funguje lépe, aby vysvětlovalo chování. “

Model také pracuje na datech, ve kterých jedna kategorie není ze své podstaty větší než jiná.

„Například se můžeme účastníky zeptat, zda dávají přednost banánu nebo jablku, a pomocí stejného modelu můžeme odhadnout, kolik si cení každé možnosti,“ říká Korem.

Tým plánuje pokračovat v zkoumání, jak nejlépe model tyto druhy subjektivních preferencí. Zajímají se také o prozkoumání toho, jak emoce, jako je strach, mohou ovlivnit rozhodování.

„Například ve scénáři, ve kterém se někdo musí rozhodnout o operaci, chceme vědět, jak stresující emoce ovlivňují jejich ocenění ve srovnání s tím, kdy jsou uvolněné,“ říká Korem.