Wie wir Entscheidungen treffen, hängt davon ab, wie unsicher wir sind: der Neue cross-Spezies-Studie drängt zurück auf die Entscheidungsfindung Theorien

Eine neue Dartmouth-Studie auf, wie wir mit Belohnung Informationen für Entscheidungen zeigt, wie Menschen und Affen übernehmen Sie Ihre Entscheidungs-Strategien je nach Unsicherheit der Informationen. Die Ergebnisse dieser Studie haben gezeigt, dass für ein einfaches Glücksspiel, erhalten Sie eine Belohnung, wenn die Größe oder Höhe der Belohnung ist bekannt, aber die Wahrscheinlichkeit, die Belohnung ist unbekannt und muss gelernt werden, beide Arten wechseln Ihre Strategie aus der Kombination von Belohnung Informationen in einer multiplikativen Weise (in der die Funktionen von Lohn-Wahrscheinlichkeit und das Ausmaß multipliziert werden, um zu erhalten, die so genannte subjektive Wert) Vergleich der Attribute in einer Additiven Art und Weise, eine Entscheidung zu treffen. Die Ergebnisse, veröffentlicht in der Natur Menschlichen Verhaltens, Herausforderung eine der grundlegendsten Annahmen in economics, neuroeconomics und-choice-Theorie, dass die Entscheidungsträger in der Regel bewerten riskant Optionen in einer multiplikativen Weise, wenn in der Tat dies gilt nur in einem begrenzten Fall, wenn Informationen sowohl über die Größenordnung und Wahrscheinlichkeit der Belohnung sind eindeutig bekannt.

„Dies ist das erste cross-Spezies-Studie mit ähnlichen experimentellen design zeigen, dass sowohl Menschen als auch Affen Ihre Strategie ändern, wenn Sie gehen aus Wahl unter Risiko (als Belohnung Wahrscheinlichkeiten bekannt sind) auf die Wahl unter Unsicherheit (als Belohnung Wahrscheinlichkeiten unbekannt sind und gelernt werden müssen), aus der Bündelung der Informationen in einer multiplikativen Weise um den Vergleich von Informationen in einer Additiven Art und Weise,“, sagte senior-Autor Alireza Soltani, ein Assistent professor für psychologische und Neurowissenschaften an der Dartmouth. „Im Vergleich Belohnung Attribute scheinen kann, wie äpfel mit Birnen vergleichen; allerdings, wenn Sie vergleichen verschiedene Stücke von Lohn-Informationen, anstatt zu kombinieren, werden Sie ein flexibler decision maker,“ fügte er hinzu.

Das team von Forscher aus drei Universitäten gefunden, dass, wenn die Wahrscheinlichkeit der Belohnung gelernt werden müssen (aber das Ausmaß der Belohnung ist vorgesehen), wie die Umgebung immer mehr unsicher, die Menschen und die Affen würden mehr entscheiden sich Häufig für größere, aber riskanter Optionen, indem Sie weniger Gewicht auf die Wahrscheinlichkeit und die mehr Gewicht auf das Ausmaß der Belohnung. Das team untersuchte auch die neuronale Aktivität in der Affen Gehirn während der Aufgabe und fanden eine Korrelation zwischen dieser Anpassung im Verhalten und wie präfrontalen Neuronen repräsentiert Belohnung Informationen. Insbesondere, im Einklang mit dem Verhalten, Neurone im dorsolateralen präfrontalen Kortex dargestellt Größenordnung stärker in einem eher unsicheren Umfeld, wenn mehr Gewicht gelegt wurde auf die grösse.

Um zu verstehen, die Ergebnisse, betrachten Sie das folgende hypothetische Szenario (nicht Teil der eigentlichen Methoden, die in der Forschung). So tun, es ist Ihr glücklicher Tag ist, wo man Geld gewinnen im kostenlosen Gewinnspiel. Alles, was Sie tun müssen, ist wählen Sie ein ticket aus einem der beiden Schüsseln: Schüssel 1 enthält 99 gewinnenden tickets jede im Wert von $100 und 1 ticket mit $0 Wert. Schüssel 2 enthält 50 gewinnen Sie tickets im Wert von $250 und 50 tickets mit $0 Wert. Die Schüssel wählst du aus? Die meisten Menschen Holen Schale 1 weil Menschen sind risikoscheu. Schale 1 bietet eine bessere Kombination von Eigenschaften, auch wenn Bowl 2 könnte mehr lukrativ. Um zu entscheiden, welche option zu gehen mit, Sie kam wohl mit einem subjektiven Wert für jede der beiden Schalen durch die Multiplikation der Wahrscheinlichkeit des Gewinnens und die subjektive Nützlichkeit oder Erwünschtheit der gewinnenden Karten.

Betrachten wir ein anderes Szenario, in dem Sie nur wissen, die dollar-Betrag von den gewinnenden tickets jede Schüssel, aber nicht wissen, die Wahrscheinlichkeit der Kommissionierung ein Gewinner-ticket. Sie haben jedoch beobachtet, Menschen, die seit der Wahl die tickets aus den beiden Schalen, bevor Sie und haben gelernt, dass Schüssel 1 fast immer gibt $100 zu gewinnen tickets aber Schüssel 2 gibt $250 gewinnen-tickets nur die Hälfte der Zeit. In diesem unsicheren Szenario, die Sie wahrscheinlich wählen Sie die Schüssel, die Sie denken, ist besser, wenn Sie vergleichen, wie oft die beiden Schalen wurden preisgekrönten tickets relativ zu den Mengen gewinnen Sie tickets award. In diesem Szenario, als der Entscheider, Sie verwendet eine additive Strategie, weil Sie im Vergleich Belohnung Informationen über die beiden Optionen, anstatt zu versuchen, zu kombinieren.

Für die eigentliche Untersuchung, eine Reihe von spielen Aufgaben verabreicht wurden, auf einem computer, für die Affen und menschliche Teilnehmer hatten die Wahl aus zwei Möglichkeiten. Menschen (Dartmouth undergraduate-Studenten) wurden mit einer Kombination von Punkten, die konvertiert wurden, um Geld und extra-Guthaben für einen Kurs, und Affen (studierte an der Yale School of Medicine und University of Minnesota) wurden ausgezeichnet mit Tropfen des Saftes nach Ihre Entscheidungen und die Ergebnisse der zockt.

„Sprechen mehr breit, unsere Ergebnisse zeigen, dass in einer unsicheren Lohn-Umgebung, das ist der Fall, die meisten der Zeit, können wir nicht konstruieren, die sogenannte subjektive Wert, wie vorgeschrieben, durch normative Modelle der Wahl, und, die Flexibilität ist wichtiger als rational oder optimal“, fügte Soltani.