Ders çalışma: Genellikle En İyi Seçimi Biliyoruz Ama Yapmıyoruz
Yeni araştırmalara göre, bir kararla karşı karşıya kaldığımızda, bize en iyi başarı şansını neyin vereceğini genellikle biliriz ancak yine de başka bir seçenek seçeriz.
Çalışmanın ortak yazarı ve psikoloji doçenti Dr. Ian Krajbich, insanlar genellikle öğrendiklerinin işe yarayacağından ziyade içgüdülerine, alışkanlıklarına veya son seferinde işe yarayan şeylere göre seçim yaptıklarını söyledi. Ohio Eyalet Üniversitesi'nde ekonomi.
Sonuçların, insanların daha iyisini bilmedikleri için daha az optimal seçimi yaptıkları inancına ters düştüğünü belirtti.
“Çalışmamızda insanlar en çok neyin işe yaradığını biliyorlardı. Sadece bu bilgiyi kullanmadılar ”dedi.
Örneğin, işten eve dönmenin en hızlı yolunun Main Street olduğunu biliyorsunuz. Ama dün Main Street'te trafiği yavaşlatan bir olay oldu, bu yüzden onun yerine Spruce Caddesi'ni aldınız ve sizi normalden birkaç dakika daha hızlı eve götürdü.
Öyleyse bugün, Main Street'e mi gidiyorsunuz - ki bunun genellikle daha iyi olduğunu biliyorsunuz - yoksa Spruce Street'i dün çok iyi çalıştığı için mi?
Krajbich, yeni çalışmanın sonuçlarının birçok kez dün işe yarayan rotayı kullandığımızı ve normalde en iyi neyin işe yaradığına dair kanıtları görmezden geldiğimizi gösterdiğini söyledi.
"En azından istatistiksel açıdan yapmanız gerekeni yapmakla son zamanlarda iyi sonuç veren şeyi yapmak arasında bir gerilim var" dedi.
Çalışma için katılımcılar, kalıpları fark etmenin ve kullanmanın kendilerine daha fazla para kazandırabileceği bir bilgisayar oyunu oynadılar. Araştırmacılar, bu kalıpları yakalayıp yakalamadıklarını tespit etmek için fare hareketlerini izlediler.
Bir senaryoda, katılımcılar ekranın üst yarısındaki iki sembolden birini seçerler - biri sol üstte ve biri sağ üstte. Daha sonra imleci ekranın alt yarısına hareket ettirirler ve sağ alt veya sol altta bir sembol görünür. Ödüllerini görmek için buna tıklarlardı.
Katılımcılar bu oyunu onlarca kez tekrarladı. Araştırmacılar, katılımcıların üstte seçtikleri ile altta aldıkları arasındaki kalıbı öğrenip öğrenmediklerini belirleyebilirler - örneğin, sol üst simgeyi seçmek genellikle en büyük ödülü sağlayan sağ alt simgeye götürür - fare hareketlerini izleyerek .
Krajbich, "Bir sonraki sembolün imleci hareket ettirdikleri yere göre nerede görüneceğini düşündüklerini söyleyebiliriz," dedi.
"Ve 57 katılımcının 56'sının - neredeyse herkesin modeli öğrendiğini gördük," dedi. "Katılımcılarımız için sorun değildi."
Ancak araştırmacılar, çalışmanın bir bölümünü, genellikle en büyük ödüle yol açan modelin zamanın yüzde 10 ila 40'ında çalışmaması için tasarladı.
Yani soru şuydu: Genellikle en büyük ödüle yol açan modelin işe yaramadığı denemelerden birinin ardından katılımcılar ne yapacaktı? Kalıplara sadık kalırlar mı yoksa başka bir şey mi seçerler?
Çalışma sonuçları, katılımcıların kendilerine en iyi başarı şansını veren planı izlediklerini gösterdi - ki bu, her 10 seferden en az 6'sı işe yarayan modeli izliyordu - zamanın sadece yaklaşık yüzde 20'sinde.
Çalışmanın diğer bölümlerinde, en büyük ödülü üreten model her zaman aynı şekilde çalıştı. Araştırmacılar, model tutarlı olduğunda, diğer vakalarda olduğu gibi, katılımcılar bunu yaklaşık iki kat daha sık (veya zamanın yüzde 40'ı) izlediler.
İnsanlar neden en iyi stratejiyi daha sık takip etmiyor?
Krajbich, bu sorunun cevabının bu çalışmanın kapsamı dışında olduğunu söyledi, ancak her zaman çevre hakkındaki bilginize dayalı kararlar vermenin çok fazla zihinsel enerji ve planlama gerektirdiğini belirtti.
Ve en iyi stratejiyi izlemenin ödülleri her zaman açık değildir, özellikle de bu stratejiyi takip etmek başarınızı yalnızca küçük bir yüzde oranında artırıyorsa, dedi.
Krajbich'e göre, istatistiksel temelli bir strateji kullanmakla bağırsaklarınızla gitmek arasındaki bu gerilim sporda çok fazla ortaya çıkıyor. Antrenörler ve menajerler, futbolda dördüncü sıraya mı gireceklerine yoksa beyzbolda bir vurucuya mı yürüyeceklerine karar vermelidir. İstatistiksel olarak başarılı olma şansı en yüksek olan karar, genellikle diğer seçenekten biraz daha başarılıdır.
"Sadece sonuca göre iyi mi yoksa kötü bir karar mı verdiğinizi yargılamak zor olabilir" dedi. "İyi bir karar verebiliriz ve sadece şanssız olabiliriz ve kötü bir sonuç alabiliriz. Ya da kötü bir karar verip şanslıyız ve iyi bir sonuç alabiliriz. "
Bu durumlarda, insanların disiplinli olmayı bırakmaları ve son zamanlarda kendilerine ödül veren kararları seçmelerinin kolay olduğunu da sözlerine ekledi.
Krajbich, bu çalışmadan çıkarılan dersin, insanların genellikle en iyi neyin işe yaradığını öğrenmesi olduğunu söyledi.
"Sadece bu bilgiyi pratiğe dökmeleri gerekiyor," dedi.
Dergide yayınlanan çalışma Doğa İletişimi, Ohio Eyaleti'nde şu anda İsviçre'deki Zürih Üniversitesi'nde eski bir yüksek lisans öğrencisi olan Arkady Konovalov, Ph.D. tarafından yönetildi.
Kaynak: Ohio Eyalet Üniversitesi
