Эффект «меньше значит больше»
Эффект «меньше значит больше» означает, что эвристические стратегии принятия решений могут давать более точные суждения, чем альтернативные стратегии, использующие больше фрагментов информации. Понимание этих эффектов является частью изучения экологической рациональности .
Примеры [ править ]
Один популярный эффект «меньше значит больше» был обнаружен при сравнении эвристики «бери лучшее» с линейной стратегией принятия решений при вынесении суждений о том, какой из двух объектов имеет более высокое значение по некоторому критерию. В то время как стратегия линейного решения использует все доступные сигналы и взвешивает их, эвристика «выбери лучшее» использует только первый сигнал, который различается между объектами. Несмотря на эту бережливость, эвристика давала более точные суждения, чем линейная стратегия принятия решений. [1]
Помимо этого первого открытия, эффект «меньше значит больше» был обнаружен для других эвристик, включая эвристику распознавания. [2] и эвристика перерыва. [3]
Пояснения [ править ]
Некоторые эффекты «меньше значит больше» можно объяснить в рамках систематической ошибки и дисперсии. Согласно компромиссу смещения и дисперсии , ошибки в прогнозировании возникают по двум причинам. Рассмотрим стратегию принятия решений, которая использует случайную выборку объектов для вынесения суждения об объекте за пределами этой выборки. Из-за дисперсии выборки существует большое количество гипотетических прогнозов, каждый из которых основан на отдельной случайной выборке. Смещение относится к разнице между средним значением этих гипотетических прогнозов и истинной ценностью объекта оценки. Напротив, дисперсия относится к среднему отклонению гипотетических суждений от их среднего значения. [4]
дисперсии Детерминанты
Компонент дисперсии ошибки суждения зависит от степени, в которой стратегия принятия решения адаптируется к каждой возможной выборке. Одним из основных факторов, определяющих эту степень, является количество свободных параметров стратегии. Следовательно, (эвристические) стратегии, которые используют меньше фрагментов информации и имеют меньше параметров, как правило, имеют меньшую ошибку из-за дисперсии, чем стратегии с большим количеством параметров. [5]
Детерминанты предвзятости
В то же время меньшее количество параметров имеет тенденцию увеличивать ошибку из-за предвзятости, а это означает, что эвристические стратегии с большей вероятностью будут предвзятыми, чем стратегии, использующие больше фрагментов информации. Однако точная величина предвзятости зависит от конкретной проблемы, к которой применяется стратегия принятия решений. Если проблема принятия решения имеет статистическую структуру, соответствующую структуре эвристической стратегии, смещение может быть на удивление небольшим. Например, анализ эвристики «возьми лучшее» и других лексикографических эвристик показал, что смещение этих стратегий равно смещению линейной стратегии, когда веса линейной стратегии демонстрируют определенные закономерности. [6] [7] которые оказались распространенными во многих реальных жизненных ситуациях. [8]
Ссылки [ править ]
- ^ Черлинский, Жан; Гольдштейн, Дэниел Г.; Гигеренцер, Герд (1999). «Насколько хороши простые эвристики?». Простые эвристики, которые делают нас умными . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр. 97 –118.
- ^ Гольдштейн, Дэниел Г.; Гигеренцер, Герд (2002). «Модели экологической рациональности: эвристика распознавания». Психологический обзор . 109 (1): 75–90. дои : 10.1037/0033-295x.109.1.75 . hdl : 11858/00-001M-0000-0025-9128-B . ISSN 1939-1471 . ПМИД 11863042 .
- ^ Вюббен, Маркус; Вангенхайм, Флориан против (2008). «Мгновенный анализ клиентской базы: управленческая эвристика часто «делает все правильно» ». Журнал маркетинга . 72 (3): 82–93. дои : 10.1509/jmkg.72.3.082 . ISSN 0022-2429 .
- ^ Хасти, Тревор; Тибширани, Роберт; Фридман, Джером (2009). Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, логические выводы и прогнозирование, второе издание . Серия Спрингера по статистике (2-е изд.). Нью-Йорк: Springer-Verlag. ISBN 9780387848570 .
- ^ Гигеренцер, Герд; Брайтон, Генри (2009). «Homo Heuristicus: почему предвзятые умы делают более правильные выводы» . Темы когнитивной науки . 1 (1): 107–143. CiteSeerX 10.1.1.321.3027 . дои : 10.1111/j.1756-8765.2008.01006.x . ISSN 1756-8765 . ПМИД 25164802 .
- ^ Мартинньон, Лаура; Хоффраже, Ульрих (2002). «Быстро, экономично и удобно: простая эвристика для парного сравнения» . Теория и решение . 52 (1): 29–71. дои : 10.1023/А:1015516217425 . ISSN 0040-5833 .
- ^ Хогарт, Робин М.; Карелайя, Наталья (01 ноября 2006 г.). « Возьмите лучшее» и другие простые стратегии: почему и когда они «хорошо» работают с двоичными сигналами». Теория и решение . 61 (3): 205–249. дои : 10.1007/s11238-006-9000-8 . ISSN 1573-7187 .
- ^ Шимшек, Озгюр (2013), Берджес, CJC; Ботту, Л.; Веллинг, М.; Гахрамани, З. (ред.), «Линейное правило принятия решений как стремление к простой эвристике принятия решений» (PDF) , Достижения в области нейронных систем обработки информации 26 , Curran Associates, Inc., стр. 2904–2912 , получено 1 июня 2019 г.