Войти
Смещение смещения - это уменьшение смещения, особенно в отношении суждения и принятия решений. Предвзятое суждение и принятие решений - это то, что систематически отклоняется от предписаний объективных стандартов, таких как факты, логика и рациональное поведение или предписывающие нормы. Предвзятые суждения и принятие решений существуют в сопутствующих областях, таких как медицина, право, политика и бизнес, а также в повседневной жизни. Инвесторы, например, склонны слишком долго удерживать падающие акции и слишком быстро продавать растущие акции. Работодатели проявляют значительную дискриминацию при приеме на работу и приеме на работу, и многие родители продолжают считать, что вакцинация вызывает аутизм, несмотря на то, что знают, что эта связь основана на фальсифицированных доказательствах. На индивидуальном уровне люди, которые демонстрируют меньшую предвзятость к принятию решений, имеют более неповрежденную социальную среду, меньший риск употребления алкоголя и наркотиков, более низкий уровень преступности в детстве и превосходные способности к планированию и решению проблем.
Смещение предвзятости может происходить внутри решения. производитель. Например, человек может изучить или принять более эффективные стратегии для принятия суждений и решений. Смещение смещения может также происходить в результате изменений внешних факторов, таких как изменение стимулов, относящихся к решению или способу его принятия.
Существует три общих подхода к смещению суждений и принятию решений: и дорогостоящие ошибки, с которыми связаны предвзятые суждения и принятие решений: изменение стимулов, подталкивание и обучение. У каждого подхода есть свои сильные и слабые стороны. Для получения дополнительных сведений см. Morewedge et al. (2015).
Изменение стимулов может быть эффективным средства для опровержения суждений и принятия решений. Этот подход обычно основан на экономических теориях, предполагающих, что люди действуют в собственных интересах, стремясь максимизировать свою полезность на протяжении всей жизни. Многие предубеждения при принятии решений могут возникать просто потому, что их гораздо дороже устранить, чем игнорировать. Повышение ответственности людей за свои решения (усиление стимулов), например, может увеличить степень, в которой они вкладывают когнитивные ресурсы в принятие решений, что приведет к менее предвзятому принятию решений, когда люди обычно имеют представление о том, как следует принимать решение. Однако термин «предвзятость» может не подходить для обозначения таких ошибок при принятии решений. Эти «основанные на стратегии» ошибки возникают просто потому, что необходимые усилия перевешивают выгоду. Если человек делает неоптимальный выбор, исходя из фактических предубеждений, стимулы могут усугубить проблему. Стимул в этом случае может просто побудить человека с большим энтузиазмом выполнять неоптимальное поведение.
Стимулы можно откалибровать, чтобы изменить предпочтения в сторону более выгодного поведения. Снижение цен на здоровую пищу увеличивает их потребление в школьных кафетериях, а налоги на газированные напитки, по-видимому, сокращают потребление газировки населением. Люди часто готовы использовать стимулы, чтобы изменить свое поведение с помощью механизма обязательств. Покупатели, например, были готовы отказаться от скидки кэшбэка на здоровую пищу, если они не увеличили процент здоровой пищи в своих покупательских корзинах.
Стимулы могут иметь неприятные последствия, если они неверно откалиброваны или оказываются слабее социальных нормы, предотвращающие нежелательное поведение. Большие стимулы также могут привести к тому, что люди задохнутся под давлением.
Подталкивания, изменения в представлении информации или способе вынесения суждений и решений, - еще одно средство для принуждения. Люди могут выбирать более здоровую пищу, если они лучше понимают ее пищевую ценность, и могут выбирать более низкокалорийные блюда, если их прямо спрашивают, не хотят ли они сократить свои побочные заказы. Другие примеры подталкивания включают изменение того, какой вариант является параметром по умолчанию, который будет назначен людям, если они не выберут альтернативный вариант, установление ограничения на размер порции содовой или автоматическое включение сотрудников в программу пенсионных накоплений.
Обучение может эффективно ослабить принятие решений в долгосрочной перспективе. На сегодняшний день обучению уделяется меньше внимания со стороны ученых и политиков, чем стимулам и побуждениям, поскольку первоначальные усилия по устранению искажений в обучении привели к неоднозначному успеху (см. Fischhoff, 1982 в Kahneman et al.). Лица, принимающие решения, могут быть эффективно снижены путем обучения в конкретных областях. Например, экспертов можно научить принимать очень точные решения, когда принятие решений влечет за собой распознавание закономерностей и применение соответствующих ответов в таких областях, как пожаротушение, шахматы и прогнозирование погоды. Однако до недавнего времени не было обнаружено доказательств более общего устранения дефектов по доменам и различным типам проблем. Причина отсутствия более общедоменного устранения дефектов объяснялась тем, что эксперты не могли распознать лежащую в основе «глубокую структуру» проблем в различных форматах и областях. Синоптики, например, могут предсказывать дождь с высокой точностью, но при этом проявляют такую же самоуверенность в своих ответах на простые мелочи, как и другие люди. Исключением была аспирантура в научных областях, в значительной степени зависящих от статистики, такой как психология.
Эксперименты Morewedge и его коллег (2015) показали, что интерактивные компьютерные игры и обучающие видеоролики могут привести к долгосрочному устранению искажений на общем уровне. В серии экспериментов обучение с помощью интерактивных компьютерных игр, которые давали игрокам персонализированную обратную связь, стратегии смягчения и практику, сразу уменьшило шесть когнитивных искажений более чем на 30% и более чем на 20% в течение трех месяцев. Предвзятость уменьшена: привязка, слепая зона смещения, ошибка подтверждения, фундаментальная ошибка атрибуции, смещение прогноза и репрезентативность.
Обучение прогнозированию эталонного класса также может улучшить результаты. Прогнозирование с использованием эталонного класса - это метод систематического опровержения оценок и решений, основанный на том, что Дэниел Канеман называет внешним взглядом. Как указано Канеманом в Thinking, Fast and Slow (стр. 252), одна из причин, по которой прогнозирование эталонного класса эффективно для устранения смещения смещения, заключается в том, что, в отличие от традиционных методов прогнозирования, оно принимает во внимание следующее: -называется «неизвестные неизвестные ». По словам Канемана, прогнозирование эталонного класса эффективно для устранения искажений и «прошло долгий путь» в практической реализации с тех пор, как он первоначально предложил эту идею вместе с Амосом Тверски (стр. 251).
