Il data mining rivela i fattori cruciali che determinano quando le persone commettono errori

Il modo in cui le persone prendono decisioni nel mondo reale è un argomento di crescente interesse tra psicologi, scienziati sociali, economisti e altri. Determina come si comportano le economie, come si svolgono le elezioni e come scoppiano e si risolvono i conflitti.

Un'idea ha fornito un punto focale per la ricerca decisionale. Questa è la nozione di razionalità limitata: le persone sono limitate da vari vincoli nel mondo reale e questi svolgono un ruolo cruciale nel processo decisionale. Le persone sono limitate dalla difficoltà della decisione che devono prendere, dalle proprie capacità decisionali e dal tempo che possono dedicare al problema. Tuttavia, qualunque siano le circostanze, è necessario prendere una decisione e accettarne le conseguenze.

Ciò solleva una serie importante di domande. In che modo questi fattori influenzano la qualità della decisione presa? La pressione del tempo ha un impatto maggiore rispetto, diciamo, all'abilità decisionale sulla qualità di una decisione?

Queste sono domande difficili a cui rispondere, data la difficoltà di impostare un esperimento controllato per testarle. Nessuno, infatti, ha trovato un modo soddisfacente di studiare il problema.

Finora. Ashton Anderson della Microsoft Research di New York City, Jon Kleinberg della Cornell University di Ithaca e Sendhil Mullainathan della Harvard University di Cambridge presentano il primo studio su larga scala sul processo decisionale in condizioni controllate. Per la prima volta, questi ragazzi sono stati in grado di studiare come la qualità del processo decisionale cambia con il tempo a disposizione, l'abilità del decisore e la difficoltà della decisione a portata di mano.

Il loro laboratorio? Il gioco degli scacchi. Abbiamo usato gli scacchi come sistema modello per studiare i tipi di caratteristiche che aiutano nell'analisi e nella previsione degli errori nel processo decisionale umano, dicono.

La loro ricerca si concentra su un database di 200 milioni di partite di scacchi giocate online tra dilettanti e un altro database di circa un milione di partite giocate tra grandi maestri. La cosa interessante di questi database è che il risultato del gioco rivela se un giocatore ha commesso un errore. E le mosse registrate rivelano esattamente quando il giocatore perdente commette l'errore.

La squadra è quindi in grado di vedere quali fattori hanno giocato un ruolo. Possono vedere se il giocatore era sotto pressione, per esempio. Possono vedere la difficoltà della decisione esaminando la posizione nel consiglio e la sua complessità. Lo fanno sommando tutte le mosse possibili e poi calcolando quale parte di esse sono errori. Quindi una posizione in cui tutte le mosse tranne una sono errori è più difficile di una posizione in cui solo una mossa su molte è un errore.

La squadra conosce anche il livello di abilità dei giocatori. Il livello di abilità di ogni giocatore di scacchi è dato da un numero chiamato Elo rating (da Arpad Elo, che lo ha inventato). La maggior parte dei dilettanti ha un punteggio compreso tra 1000 e 2000, i dilettanti forti arrivano fino a 2400 e i migliori giocatori del mondo ricevono classifiche di circa 2600. In genere ci sono solo una manciata di giocatori in qualsiasi momento con una classifica superiore a 2800. Una differenza di 400 punti tra i giocatori suggerisce che il giocatore con il punteggio più alto ha una probabilità schiacciante di vincere.

E l'enorme dimensione del database consente loro di tagliare e tagliare i dati in un modo che mantiene due di queste variabili costanti mentre consente all'altra di variare. Ad esempio, la squadra può esaminare le posizioni del tabellone della stessa difficoltà mentre i giocatori hanno la stessa pressione sul tempo per vedere come qualsiasi variazione nel loro livello di abilità influenza la qualità delle decisioni che prendono. Allo stesso modo, i ricercatori possono mantenere costante l'abilità e la pressione del tempo consentendo al tempo stesso di variare la posizione della tavola; e così via.

I risultati costituiscono una lettura interessante. Scoprono, ad esempio, che la quantità di tempo dedicata a una decisione è un fattore di errore, ma solo fino a un certo punto. È più probabile che decisioni rapide portino a un errore, ma dopo circa 10 secondi la probabilità di un errore si appiattisce. Quindi, quando i giocatori trascorrono più tempo di questo in una mossa, è probabilmente perché non sanno cosa fare.

Anche la difficoltà della decisione è un fattore importante. È più probabile che posizioni più difficili portino a un errore. E i livelli di abilità hanno un grande impatto nel ridurre la probabilità di un errore. In generale, i giocatori migliori prendono decisioni migliori.

Ma Anderson e colleghi hanno trovato prove di un fenomeno del tutto controintuitivo in cui i livelli di abilità giocano il ruolo opposto, quindi è più probabile che i giocatori abili commettano un errore rispetto alle loro controparti di livello inferiore. Il team chiama queste abilità posizioni anomale.

Questa è una scoperta straordinaria che avrà bisogno di essere presa in giro in lavori futuri. L'esistenza di posizioni anomale in termini di abilità è sorprendente, dal momento che non c'è una ragione a priori per credere che gli scacchi come dominio dovrebbero contenere situazioni comuni in cui i giocatori più forti commettono più errori dei giocatori più deboli, affermano Anderson e co. Il motivo per cui ciò accade non è chiaro.

Questi risultati hanno un'applicazione importante. Consentono alla squadra di prevedere quando è più probabile che un giocatore commetta un errore. E si scopre che uno dei fattori è un predittore molto più potente degli altri.

La conclusione è che la difficoltà della decisione è il fattore più importante nel determinare se un giocatore commette un errore. In altre parole, esaminare la complessità della posizione del tabellone è un predittore molto migliore della probabilità che un giocatore commetta un errore rispetto al suo livello di abilità o alla quantità di tempo rimanente nel gioco.

Ciò potrebbe avere importanti implicazioni per il modo in cui i ricercatori esaminano altre decisioni. Ad esempio, come si confronta il tasso di errore di conducenti altamente qualificati in condizioni difficili con quello di conducenti cattivi in ​​condizioni di sicurezza? Se il fattore cruciale è la difficoltà della decisione, piuttosto che l'abilità del conducente, allora è necessario porre molta più enfasi su questo. Consideriamo i conducenti inesperti e distratti come una delle principali fonti di rischio, ma come si confrontano questi effetti con la presenza di condizioni stradali pericolose? chiedi ad Anderson e co.

E data la scoperta da parte del team di condizioni anomale in termini di abilità, ci sono condizioni stradali che rendono più propensi a commettere un errore i conducenti abili rispetto a quelli meno abili?

Questo tipo di lavoro avrà grandi implicazioni oltre alla guida. Gli economisti potrebbero chiedersi cosa significhi tutto questo per le decisioni di acquisto, i funzionari elettorali chiederanno la complessità delle informazioni relative alle decisioni di voto ei negoziatori penseranno al suo impatto sulla risoluzione dei conflitti.

Lavoro affascinante e spunti di riflessione.

Rif: arxiv.org/abs/1606.04956 : Valutare l'errore umano rispetto a un parametro di perfezione

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