L'expérience ne parvient pas à améliorer la prise de décision rationnelle
Des chercheurs de l'Université de New York et de l'Université Paris Descartes, ont publié leurs résultats dans la revue Science psychologique.
Dans l'étude, les chercheurs ont utilisé des questions sur le jeu, où les informations sur les probabilités sont données explicitement sous forme numérique. Par exemple, dans les expériences, on peut demander aux participants: «Préférez-vous avoir 50/50 de chances de gagner 100 $ ou 0 $, ou préférez-vous simplement prendre 40 $?»
Le consensus sur le terrain est que les décideurs, confrontés à de telles possibilités, prennent de mauvaises décisions. Ils ne maximisent pas leurs gains possibles, et parfois leurs choix sont logiquement incompatibles les uns avec les autres.
Cependant, les enquêteurs ont réalisé que dans notre vie quotidienne, nous recevons rarement des estimations explicites de la probabilité. Par conséquent, les informations probabilistes dont disposent les gens reposent principalement sur leur propre expérience passée.
En fait, les chercheurs de plusieurs laboratoires ont émis l'hypothèse que, lorsque l'information sur les probabilités est apprise par l'expérience, les gens prennent de meilleures décisions.
Les chercheurs de NYU et de l'Université Paris Descartes ont voulu tester cette affirmation. dans le Science psychologique étude, les participants ont d'abord joué à un jeu vidéo qui comprenait le tir de balles informatisées sur des rectangles de différentes tailles à l'écran. Le jeu a été mis en place de sorte que les balles ont pris une trajectoire en zigzag et, par conséquent, ont souvent raté leur cible.
Cela signifiait que les chances de toucher un rectangle augmentaient avec sa taille - il était simplement plus facile de toucher une cible plus grande, et les participants ont progressivement appris le lien entre la taille du rectangle et la probabilité.
Après la formation, les chercheurs ont comparé les performances dans deux tâches de décision différentes.
La première était une tâche de décision «classique» où les participants choisissaient entre des alternatives avec les probabilités de résultats différents clairement présentées. Le participant a toujours choisi entre une probabilité plus élevée d'obtenir 1 $ et une probabilité plus petite d'obtenir 2 $.
Dans le second (décision tirée de l'expérience), cependant, ils ont vu deux cibles rectangulaires de taille différente. On leur a dit que la cible la plus large valait 1 $ si elle l'atteignait, tandis que la cible la plus petite - et la plus difficile à atteindre - valait 2 $.
Les expérimentateurs ont ajusté la taille du plus grand rectangle afin que la probabilité du participant de le frapper corresponde à la plus grande probabilité de la tâche «classique».
Ils ont ajusté la taille du plus petit rectangle de sorte que la probabilité du participant de le frapper soit identique à la plus petite probabilité de la tâche «classique». En conséquence, les tâches de décision motrices et classiques étaient mathématiquement identiques.
Malgré des centaines d'essais de formation, les participants étaient encore nettement sous-optimaux dans la tâche de décision à partir de l'expérience. Ils ont montré le même type d'abus de probabilité que celui observé dans les tâches de décision typiques avec des probabilités présentées explicitement sous forme numérique.
En résumé, la pratique à elle seule ne suffit pas pour amener les gens à prendre de bonnes décisions en fonction du risque, a déclaré le Dr Laurence Maloney, professeur au Center for Neural Science de NYU et au Département de psychologie, l'un des co-auteurs de l'étude.
«Vous pouvez imaginer prendre quelqu'un et lui dire, eh bien, répétons-le encore et encore et encore jusqu'à ce qu'ils soient des experts et peut-être que leur prise de décision sera parfaite», a-t-il déclaré, ajoutant que ce n'est pas ce qui s'est passé dans son expérience.
"Fondamentalement, l'idée clé est que les gens ont une appréciation déformée de la probabilité, et cela ne disparaît pas même lorsque vous devenez l'un des experts mondiaux de la prise de vue de rectangles."
Source: Université de New York
