Вчені відкрили принципово новий підхід, як ухвалювати ефективні рішення

Прагнучи зробити оптимальний вибір, люди часто виявляються перевантаженими розмаїттям інформації. Однак новаторське дослідження, проведене в Технологічному інституті Стівенса, показало, що пошук великих даних може швидше завадити прийняттю рішень, аніж підвищити їхню ефективність. SciTechDaily підготував матеріал про принципово новий підхід до процесу прийому оптимальних варіантів.

Група дослідників під керівництвом доцента кафедри Фарбера Саманти Клейнберг нещодавно опублікувала свої висновки у журналі Cognitive Research: Principles and Implications. У своєму дослідженні вони вивчають, як люди приймають рішення, розглядаючи прості причинно-наслідкові моделі, які зображують логічну взаємодію різних чинників визначення конкретних результатів.

Люди можуть ефективно міркувати про гіпотетичні сценарії, таких як танці інопланетян. Проте дослідники виявили, що людям важко використовувати інформацію в процесі прийняття рішень, коли вони стикаються з реальними життєвими ситуаціями, особливо пов'язаними з харчуванням та повсякденним вибором. Кляйнберг пояснює цю проблему упередженим ставленням і існуючими переконаннями, які відволікають увагу від причинно-наслідкових моделей, що розглядаються.

Відео дня

Внесення сторонніх деталей, окрім основної інформації, необхідної для прийняття правильних рішень, ще більше посилює проблему. Дивно, але навіть найменший надлишок інформації значно погіршує здатність приймати рішення, роблячи їх майже такими ж неефективними, начебто інформація взагалі була відсутня.

Щоб перевірити цю гіпотезу, Кляйнберг та його співавтор Джесіка Марш, когнітивний психолог з Університету Лехай, провели серію експериментів, що охоплюють різні теми, такі як вибір житла, контроль ваги, вибір коледжу та явка виборців. Їхні результати підтверджують, що люди важко приймають правильні рішення, коли стикаються з додатковими і несуттєвими деталями. Проте, отримавши критичну інформацію про причинно-наслідкові зв'язки, учасники швидко відновлювали свою здатність міркувати ефективно.

Дослідження виходить за рамки індивідуальних сценаріїв прийняття рішень та поширюються на сферу громадської охорони здоров'я. Воно показує, що освітні повідомлення у цих областях мають бути скорочені до основних елементів та ефективно передані для досягнення максимального ефекту. Якщо людей завантажують надмірною інформацією, коли вони приймають рішення щодо носіння маски, тестування на COVID або вибору дієти, це тільки ще більше ускладнює процес прийняття рішення.

Цікаво, що навіть коли учасникам надавалася можливість отримати більше інформації, ті, хто побалував себе надлишком, показали нижчі результати порівняно з тими, хто вибрав менший обсяг. Дослідники наголошують на важливості надання людям цілеспрямованих причинно-наслідкових моделей для допомоги у прийнятті рішень замість того, щоб завалювати їх надмірною кількістю даних та варіантів.

У сфері охорони здоров'я одним із потенційних рішень є використання чат-ботів зі штучним інтелектом, які персоналізують інформацію про здоров'я та рекомендації щодо харчування, щоб задовольнити конкретні потреби людей. Завдяки інтеграції складних причинно-наслідкових моделей у системи ШІ можна генерувати індивідуальні рекомендації з урахуванням індивідуальних обставин, ефективно оптимізуючи процеси прийняття рішень та акцентуючи увагу на найважливішій інформації.

Раніше OBOZ.UA розповів про 10 ранкових фітнес-звичок для продуктивного дня.

Підписуйтесь на канали OBOZ.UA в Telegram і Viber, щоб бути в курсі останніх подій.