Продолжаем про решения в неопределённости!

Если вы следили за постами про принятие решений, то помните, как теорию ожидаемой полезности заместила Канемановская теория перспектив. Но с ней есть ещё прикол: вот сегодня человеку что-то кажется хорошим решением. Если это же спросить завтра — он может ответить вообще не так. Потому что жизнь — это случайность.

В этой работе предлагают вносить шум в решения и делать это примерно по Байесу.

Речь про то, что когда вы начинаете оценку, например, "выиграть 1000 рублей с вероятностью 49% за 400 рублей", вы не кодируете все входящие параметры с идеальной точностью. Это не ровно 1000 рублей, а примерно тыща. Это не 49%, а примерно половина. Степень шума зависит от сложности, 10 понятнее, чем 987, а четкие вероятности типа 50% точнее, чем 48,2%.

Это, кстати, мы знаем по тем маркетологам, которые ставят цены 999 рублей для введения противника (вас) в заблуждение.

Теперь добавляем к модели априорную вероятность. В случае мясных расчётов на мозге — прошлый опыт. У мозга есть накопленный опыт о том, какие выигрыши и вероятности обычно встречаются в жизни или в подобных задачах. Дальше мозг действует как интуитивный статистик. Он объединяет шумный сигнал (то, что он видит сейчас) и прошлый опыт (то, что он ожидает увидеть), чтобы получить итоговое, скорректированное восприятие.

Если сигнал чёткий и ясный, мозг больше доверяет ему.

Если сигнал сложный и шумный, мозг больше полагается на свой прошлый опыт. Очень большие вероятности кажутся чуть меньше, а очень маленькие — чуть больше. Мозг не понимает краевые случаи, у него шанс встретить тираннозавра стремится к 50%.

Взяли известные экономические события, стали гонять по этой модели, выяснилось, что вносить шум — хорошая идея. Объясняет многие вещи.

В старых моделях шум случаен и не связан с вашими предпочтениями. А эта модель предсказывает, что люди, у которых восприятие вероятностей сильно искажено (например, они очень слабо различают 40% и 60%), должны быть и более непоследовательны в своих выборах. Автор проанализировал кучу данных и обнаружил как раз такую связь: чем ниже у человека чувствительность к вероятностям, тем выше уровень шума в его решениях.

Так что там не просто рандом, там "отстаньте от меня, я не хочу ничего решать".

Интересно, что в эксперименте при усложнении условий у людей снижалась чувствительность не только к вероятностям (это известный факт), но и к суммам выигрышей (это новое открытие, противоречащее стандартной теории перспектив). В смысле, они буквально не понимали, сколько могут выиграть или проиграть, потому что чё тут думать, тут трясти надо. Примерно прикинем, что 987 + 471 больше 100, и ладушки.

На поведение можно влиять. Если проблема в шумном восприятии, то можно помочь людям принимать лучшие решения, не меняя их предпочтения, а упрощая подачу информации или обучая их обрабатывать её более эффективно.

Но, как вы знаете, по большей части это используется в обратную сторону, поэтому многие продолжают нести рубли тем, кто меняет их на фантики и скидку 10% на корм для аллигаторов )

--
Вступайте в ряды Фурье! | Самые интересные посты
— Судя по отсутствию 2 пальцев на правой руке, вы фрезеровщик?
— Нет, стоматолог.