Ученые открыли принципиально новый подход, как принимать эффективные решения

Стремясь сделать оптимальный выбор, люди часто оказываются перегруженными обилием информации. Однако новаторское исследование, проведенное в Технологическом институте Стивенса, показало, что поиск обширных данных может скорее помешать принятию решений, чем повысить их эффективность. SciTechDaily подготовил материал о принципиально новом подходе к процессу приема оптимальных вариантов.

Группа исследователей под руководством доцента кафедры Фарбера Саманты Клэйнберг недавно опубликовала свои выводы в журнале Cognitive Research: Principles and Implications. В своем исследовании они изучают, как люди принимают решения, рассматривая простые причинно-следственные модели, которые изображают логическое взаимодействие различных факторов для определения конкретных результатов.

Люди могут эффективно рассуждать о гипотетических сценариях, таких как танцы инопланетян. Однако исследователи обнаружили, что людям трудно использовать информацию в процессе принятия решений, когда они сталкиваются с реальными жизненными ситуациями, особенно связанными с питанием и повседневным выбором. Кляйнберг объясняет эту проблему предвзятым отношением и существующими убеждениями, которые отвлекают внимание от рассматриваемых причинно-следственных моделей.

Видео дня

Внесение посторонних деталей, помимо основной информации, необходимой для принятия правильных решений, еще больше усугубляет проблему. Удивительно, но даже самый незначительный избыток информации значительно ухудшает способность принимать решения, делая их почти такими же неэффективными, как если бы информация вообще отсутствовала.

Чтобы проверить эту гипотезу, Кляйнберг и его соавтор Джессика Марш, когнитивный психолог из Университета Лехай, провели серию экспериментов, охватывающих различные темы, такие как выбор жилья, контроль веса, выбор колледжа и явка избирателей. Их результаты подтверждают, что люди с трудом принимают правильные решения, когда сталкиваются с дополнительными и несущественными деталями. Однако, получив критическую информацию о причинно-следственных связях, участники быстро восстанавливали свою способность рассуждать эффективно.

Исследование выходит за рамки индивидуальных сценариев принятия решений и распространяется на сферу общественного здравоохранения. Оно показывает, что образовательные сообщения в этих областях должны быть сокращены к основным элементам и эффективно переданы для достижения максимального эффекта. Если людей загружают чрезмерной информацией, когда они принимают решение о ношении маски, тестировании на COVID или выборе диеты, это только еще больше усложняет процесс принятия решения.

Интересно, что даже когда участникам предоставлялась возможность получить больше информации, те, кто побаловал себя избытком, показали более низкие результаты по сравнению с теми, кто выбрал меньший объем. Исследователи подчеркивают важность предоставления людям целенаправленных причинно-следственных моделей для помощи в принятии решений вместо того, чтобы заваливать их избыточным количеством данных и вариантов.

В сфере общественного здравоохранения одним из потенциальных решений является использование чат–ботов с искусственным интеллектом, которые персонализируют информацию о здоровье и рекомендации по питанию, чтобы удовлетворить конкретные потребности людей. Благодаря интеграции сложных причинно–следственных моделей в системы ИИ можно генерировать индивидуальные рекомендации с учетом индивидуальных обстоятельств, эффективно оптимизируя процессы принятия решений и акцентируя внимание на наиболее важной информации.

Ранее OBOZ.UA рассказал о 10 утренних фитнес-привычках для продуктивного дня.

Подписывайтесь на каналы OBOZ.UA в Telegram и Viber, чтобы быть в курсе последних событий.