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# 生物学# 神経科学

私たちの選択の背後にある科学

リスクと認識に基づいてどうやって決断するか学ぼう。

Yi-Long Lu, Yang-Fan Lu, Xiangjuan Ren, Hang Zhang

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決断:リスクと理性決断:リスクと理性解すること。不確実な状況でどうやって選択をするかを理
目次

選択をするとき、何を食べるかとか仕事を決めるとき、いろんな選択肢を考えてるよね。実は、これらの決断はギャンブルに帰結することが多いんだ。そう、ギャンブル!サイコロやカードのじゃなくてね。私たちは結果の可能性やその起こりうる確率に基づいて選ぶ、まるで馬に賭けるみたいに。いくつかの研究者は私たちがこれらの決断をどうやってするかを調べてて、なかなか面白いことに。

昔の理論:期待効用理論

昔々、期待効用理論(EUT)っていう人気の理論があった。この理論は、人は常に予想される結果に基づいて最良の選択をする超賢いロボットのようだと言った。つまり、確実に得られるもの(クッキーみたいな)とギャンブル(巨大なケーキに勝つチャンス)の選択肢があったら、平均して一番幸せを感じる選択をするってわけ。

でも、実際には人間は超賢いロボットじゃなかった。EUTによれば意味不明な選択をするようになったんだ。例えば、リスクが高すぎたり低すぎたりしたとき、人は確実なクッキーを好む傾向があることが多かった。この予想外の行動に研究者たちは頭を悩ませた。

新しい理論:累積的選好理論

そこで登場したのが新しいやつ、累積的選好理論(CPT)。この新しい理論はEUTの考えを受け入れつつ、ちょっとひねりを加えた!人間はただ期待効用を無心に計算してるわけじゃなくて、確率の考え方が違うって提案してるんだ。勝つ可能性がとても小さいと、実際より大きなことだと思っちゃうことも。つまり、リスクが低い時は勝つ可能性を誇張して、高い時はそれを過小評価しがちなんだ。

例えば、10セントの小銭を勝つか何も得られないのと、百万ドルの大金を勝つ可能性が同じで負ける可能性も同じなら、多くの人は賭ける金額によって反応が変わるんだ。

ピーナッツ効果:決定の奇妙な特性

ここから面白い部分に入るんだけど、「ピーナッツ効果」っていう変わった現象がある。そう、ピーナッツ!この効果は、賭け金が小さいとき(ランチ代みたいに)は人が冒険心を持ってリスクを取るけど、高い時(自分の貯金みたいに)は慎重になって確実なものを選ぶ傾向があるって示してる。なんでこんな行動するんだろう?

人間はロボットじゃない:ヒューリスティックスとバイアス

多くの専門家は、人間はいつも合理的ではないと考えてる。時には、決断をするために精神的ショートカット、つまりヒューリスティックスを使うことがある。だから、考えるのが面倒だから細かいところを無視することもあるんだ。ひとつの例は「マキシマックスヒューリスティック」で、選択肢の中で最も良い結果にだけ注目して、他を無視しちゃうこと。まるで、どんなトッピングが欲しいかは無視して一番大きなピザを頼むみたいなもんだ。

でも、すべてのヒューリスティックが同じってわけじゃなくて、中には変なバイアスを生むものもある。例えば、リスクのある選択肢に直面したとき、実際には悪い結果につながるかもしれない魅力的な選択肢を選びがちになることがある。この行動は一貫性がなくて、状況によっては大胆だったり慎重だったりするんだ。

制限された合理性のアプローチ

ここからがちょっと複雑な話。研究者たちが制限された合理性っていう考え方を提唱してる。人を完璧な計算機として見るのではなく、限られた頭を持ってて、自分の持っている資源でベストを尽くすって考え方なんだ。自分の脳をスマートフォンのバッテリーに例えると、ある日はフル充電だけど、他の日はギリギリで持ってる感じ。

制限された合理性では、意思決定の重要性に基づいて限られた精神的資源を配分するってこと。重要な決断にはより多くの脳の力を使い、些細なものにはあまり考えを使わない。

ARRMフレームワーク:決定についての新しい考え方

この奇妙さと複雑さを解決するために、Assemblable Resource-Rational Modules(ARRM)っていうフレームワークが開発された。ちょっと口に出すのが難しいけど、心配しないで。つまり、意思決定のプロセスを管理しやすい部分に分解して、人が限られた資源でどうやって働くかを理解するってこと。

簡単に言えば、ARRMは人が意思決定のいろんな側面にどれだけ精神的努力を分けるかを考えるんだ。それは、得られる(または失う)価値とその結果がどれだけ可能性があるかを考慮すると示唆している。

注意と意思決定:何が私たちの目を引く?

このすべての中での興味深いひねりは、注意の役割だ。私たちがどこに注意を向けるかが決定に影響を与えることが証明されている。例えば、潜在的な利益に強く焦点を当てると、リスクを無視しがちになる。研究者たちはこれが私たちの選択にどう影響するかを調べてて、注意が確率の捉え方さえ変えることがあるってわかった。

だから、もしあなたが巨大なケーキに夢中になっているなら、実際にそれを勝ち取る可能性を過小評価しがちなんだ。決定は単なる合理的な計算じゃなくて、どこを見て、どれだけ見ているかにも影響されるんだ。

実世界の応用:スナック購入から大きな投資まで

さて、これが私たちの日常生活に何を意味するのか?これらの理論からの洞察は、何をスナックとして買うかから大きな金融投資まで多くの状況に適用できる。ピーナッツ効果や私たちの決定の仕方を理解することは、ビジネスが私たちの独特な意思決定の習慣に合ったより良い製品やマーケティング戦略を設計するのを手助けする。

理論をテストする:決定を理解するための実験

科学者たちはこれらのアイデアをテストするために懸命に実験をデザインしてきた。彼らは、構造的な設定で異なるタイプのギャンブルに対する人々の反応を調べて、根本的な意思決定プロセスを明らかにする手助けをしている。これは、私たちの精神に虫眼鏡をかけて、選択する時に本当に何が起きているかを見るようなものだ。

人々がさまざまな賭け金や確率にどう反応するかを研究することで、既存の理論を支持したり挑戦したりする貴重なデータを集めることができる。調査や行動観察を通じて、これらの実験はリスクに直面したときの私たちの心の働きを明確にするのに役立つ。

結論:私たちは何を学んだのか?

結局、私たちがどうやって決定を下すかは単純じゃない。認知的ショートカット、限られた資源、そして人間の特性の奇妙さがすべて、私たちの選択を形作る要素として機能している。これはまるでレシピのようで、すべての材料が集まってユニークなものを作り出す-時にはおいしいし、時には...まあ、もう少しスパイスが欲しいって感じ!

未来の方向性:さらなる研究が待っている

研究者たちが意思決定についてさらに掘り下げるにつれて、まだまだ学ぶことがたくさんある。新しい実験が、複雑な環境でのさまざまな要素の相互作用や、予測できない状況での決断の扱い方を探るのに役立つかもしれない。毎回の研究で、人間の意思決定の野生で素晴らしい世界がクリアに見えてくるのが楽しい部分だ。

そして、いつか私たちがただの買い物で出かけるのにドーナツを12個も欲しがる理由をついに解明するかも!それまで、この自分たちの心を理解する旅は好奇心をそそる面白いものだ。

オリジナルソース

タイトル: Exploring the bounded rationality in human decision anomalies through an assemblable computational framework

概要: Some seemingly irrational decision behaviors (anomalies), once seen as flaws in human cognition, have recently received explanations from a rational perspective. The basic idea is that the brain has limited cognitive resources to process the quantities (e.g., value, probability, time, etc.) required for decision making, with specific biases arising as byproducts of the resource allocation that is optimized for the environment. While appealing for providing normative accounts, the existing resource-rational models have limitations such as inconsistent assumptions across models, a focus on single environmental factors, and limited coverage of decision anomalies. One challenging anomaly is the peanuts effect, a pervasive phenomenon in decision-making under risk that implies an interdependence between the processing of value and probability. To extend the resource rationality approach to explain the peanuts effect, here we develop a computational framework--the Assemblable Resource-Rational Modules (ARRM)--that integrates ideas from different lines of boundedly-rational decision models as freely assembled modules. The framework can accommodate the joint functioning of multiple environmental factors, and allow new models to be built and tested along with the existing ones, potentially opening a wider range of decision phenomena to bounded rationality modeling. For one new and three published datasets that cover two different task paradigms and both the gain and loss domains, our boundedly-rational models reproduce two characteristic features of the peanuts effect and outperform previous models in fitting human decision behaviors.

著者: Yi-Long Lu, Yang-Fan Lu, Xiangjuan Ren, Hang Zhang

最終更新: 2024-10-31 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.16.562648

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.16.562648.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

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