211service.com
Datamining onthult de cruciale factoren die bepalen wanneer mensen blunders maken
De manier waarop mensen beslissingen nemen in de echte wereld is een onderwerp van toenemende belangstelling onder psychologen, sociale wetenschappers, economen en anderen. Het bepaalt hoe economieën presteren, hoe verkiezingen verlopen en hoe conflicten uitbreken en worden opgelost.
Eén idee heeft een brandpunt opgeleverd voor besluitvormingsonderzoek. Dit is het idee van begrensde rationaliteit - dat mensen worden beperkt door verschillende beperkingen in de echte wereld, en deze spelen een cruciale rol in het besluitvormingsproces. Mensen worden beperkt door de moeilijkheid van de beslissing die ze moeten nemen, hun eigen beslissingsvaardigheid en de tijd die ze aan het probleem kunnen besteden. Niettemin moet er, ongeacht de omstandigheden, een beslissing worden genomen en de gevolgen worden aanvaard.
Dat roept een belangrijke reeks vragen op. Hoe beïnvloeden deze factoren de kwaliteit van de genomen beslissing? Heeft tijdsdruk een grotere impact dan bijvoorbeeld beslissingsvaardigheid op de kwaliteit van een beslissing?
Dit zijn moeilijke vragen om te beantwoorden, gezien de moeilijkheid om een gecontroleerd experiment op te zetten om ze te testen. Niemand heeft inderdaad een bevredigende manier gevonden om het probleem te bestuderen.
Tot nu. Ashton Anderson van Microsoft Research in New York City, Jon Kleinberg van Cornell University in Ithaca en Sendhil Mullainathan van Harvard University in Cambridge onthullen vandaag het eerste grootschalige onderzoek naar besluitvorming onder gecontroleerde omstandigheden. Voor de eerste keer hebben deze jongens kunnen bestuderen hoe de kwaliteit van de besluitvorming verandert met de beschikbare tijd, de vaardigheid van de beslisser en de moeilijkheid van de betreffende beslissing.
Hun laboratorium? Het schaakspel. We hebben schaken gebruikt als een modelsysteem om de soorten functies te onderzoeken die helpen bij het analyseren en voorspellen van fouten in menselijke besluitvorming, zeggen ze.
Hun onderzoek richt zich op een database van 200 miljoen schaakspellen die online tussen amateurs worden gespeeld en een andere database van ongeveer een miljoen spellen tussen grootmeesters. Het interessante aan deze databases is dat de uitkomst van het spel onthult of een speler een fout heeft gemaakt. En de vastgelegde zetten laten precies zien wanneer de verliezende speler de blunder begaat.
Het team kan dan zien welke factoren een rol hebben gespeeld. Ze kunnen bijvoorbeeld zien of de speler onder tijdsdruk stond. Ze kunnen de moeilijkheid van de beslissing zien door de positie in het bestuur en de complexiteit ervan te onderzoeken. Ze doen dit door alle mogelijke zetten bij elkaar op te tellen en vervolgens uit te zoeken welk deel daarvan blunders zijn. Dus een stelling waarin alle zetten behalve één blunder zijn, is moeilijker dan een stelling waarin slechts één van de vele zetten een blunder is.
Het team kent ook het vaardigheidsniveau van de spelers. Het vaardigheidsniveau van elke schaker wordt gegeven door een getal dat de Elo-rating wordt genoemd (naar Arpad Elo, die het heeft bedacht). De meeste amateurs hebben een rating tussen 1000 en 2000, sterke amateurs krijgen tot 2400, en 's werelds beste spelers krijgen een ranking van ongeveer 2600. Er zijn over het algemeen slechts een handvol spelers op elk moment met een ranking boven de 2800. Een verschil van 400 punten tussen spelers suggereert dat de hoogst gerangschikte speler een overweldigende kans heeft om te winnen.
En de enorme omvang van de database stelt hen in staat om de gegevens zo te knippen en te dobbelen dat twee van deze variabelen constant worden gehouden, terwijl de andere kan variëren. Het team kan bijvoorbeeld bordposities van dezelfde moeilijkheidsgraad onderzoeken terwijl spelers onder dezelfde tijdsdruk staan om te zien hoe elke variatie in hun vaardigheidsniveau de kwaliteit van de beslissingen die ze nemen beïnvloedt. Evenzo kunnen de onderzoekers de vaardigheids- en tijdsdruk constant houden, terwijl de bestuurspositie kan variëren; enzovoorts.
De resultaten zorgen voor interessante lectuur. Ze vinden bijvoorbeeld dat de hoeveelheid tijd die aan een beslissing wordt besteed een factor is bij blunderen, maar slechts tot op zekere hoogte. Snelle beslissingen leiden eerder tot een blunder, maar na ongeveer 10 seconden neemt de kans op een blunder af. Dus als spelers meer tijd aan een zet besteden, komt dat waarschijnlijk omdat ze niet weten wat ze moeten doen.
De moeilijkheid van de beslissing is ook een belangrijke factor. Moeilijkere posities leiden eerder tot een blunder. En vaardigheidsniveaus hebben een grote invloed op het verkleinen van de kans op een blunder. Over het algemeen nemen betere spelers betere beslissingen.
Maar Anderson en co hebben bewijs gevonden van een volledig contra-intuïtief fenomeen waarbij vaardigheidsniveaus de tegenovergestelde rol spelen, zodat bekwame spelers meer kans hebben om een fout te maken dan hun lager gerangschikte tegenhangers. Het team noemt deze vaardigheid afwijkende posities.
Dat is een buitengewone ontdekking die in toekomstig werk wat uit elkaar zal moeten worden gehaald. Het bestaan van vaardigheidsafwijkingen is verrassend, aangezien er geen a priori reden is om aan te nemen dat schaken als domein veelvoorkomende situaties zou moeten bevatten waarin sterkere spelers meer fouten maken dan zwakkere spelers, zeggen Anderson en co. Waarom dit gebeurt, is niet duidelijk.
Deze resultaten hebben een belangrijke toepassing. Ze stellen het team in staat te voorspellen wanneer een speler de meeste kans heeft om een fout te maken. En het blijkt dat een van de factoren een veel krachtigere voorspeller is dan de andere.
Het komt erop neer dat de moeilijkheidsgraad van de beslissing de belangrijkste factor is om te bepalen of een speler een fout maakt. Met andere woorden, het onderzoeken van de complexiteit van de bordpositie is een veel betere voorspeller of een speler waarschijnlijk zal blunderen dan zijn of haar vaardigheidsniveau of de resterende tijd in het spel.
Dat kan belangrijke implicaties hebben voor de manier waarop onderzoekers andere beslissingen onderzoeken. Hoe verhoudt bijvoorbeeld het foutenpercentage van hoogopgeleide chauffeurs in moeilijke omstandigheden zich tot die van slechte chauffeurs in veilige omstandigheden? Als de moeilijkheid van de beslissing de cruciale factor is, in plaats van de rijvaardigheid, dan moet hier veel meer nadruk op worden gelegd. We beschouwen onervaren en afgeleide bestuurders als een belangrijke risicobron, maar hoe verhouden deze effecten zich tot de aanwezigheid van gevaarlijke wegomstandigheden? vraag het aan Anderson en co.
En gezien de ontdekking door het team van afwijkende omstandigheden, zijn er wegomstandigheden waardoor bekwame coureurs eerder een fout maken dan minder bekwame?
Dit soort werk heeft grote gevolgen naast autorijden. Economen vragen zich misschien af wat dit allemaal betekent voor koopbeslissingen, verkiezingsfunctionarissen zullen vragen naar de complexiteit van informatie met betrekking tot stembeslissingen en onderhandelaars zullen nadenken over de impact ervan op het oplossen van conflicten.
Boeiend werk en veel stof tot nadenken.
Referentie: arxiv.org/abs/1606.04956 : Menselijke fouten beoordelen tegen een benchmark van perfectie