Finansal Başarının En Önemli Yordayıcıları Arasında Memnuniyeti Geciktirmek
Yeni bir çalışmada, Temple Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, hangi insan niteliklerinin finansal başarıyı tahmin etme olasılığı en yüksek olduğunu daha iyi anlamak için makine öğrenimini kullandılar.
Eğitim ve meslek en iyi belirleyiciler olsa da, araştırmacılar bir kişinin anlık hazzı erteleme yeteneğinin de refahın en önemli belirleyicileri arasında olduğunu buldular.
Dergide yayınlanan bulgular Psikolojide Sınırlar, memnuniyet kontrolünü geliştirmeye yönelik müdahalelerin daha yüksek gelir elde etme açısından gerçek getirileri olabileceğini öne sürün.
Yaş, meslek, eğitim, cinsiyet, etnik köken ve hatta boy dahil olmak üzere bir kişinin ne kadar para kazanacağını birçok faktör etkileyebilir. Ünlü "hatmi testi" ile ilgili özellik gibi davranışsal değişkenler de dahil edilmiştir. “Gecikme indirimi” ya da bir kişinin yakın ödüllere kıyasla gelecekteki ödüllerin değerini ne kadar düşürdüğüne ilişkin bu orijinal çalışma, daha fazla özdenetim sahibi çocukların hayatlarının ilerleyen dönemlerinde daha yüksek maaş alma olasılıklarının daha yüksek olduğunu ortaya koydu.
Ancak çalışmanın baş yazarı, şu anda İsviçre'deki St. Gallen Üniversitesi'nde görev yapan Dr. William Hampton, verileri analiz etmenin daha geleneksel yollarının bu faktörlerden hangisinin diğerlerinden daha önemli olduğunu belirleyemediğini söyledi.
“Her türlü şey geliri öngörür. Bu davranışsal değişkenin, yani gecikme indiriminin de öngörücü olduğunu biliyorduk, ancak eğitim ve yaş gibi daha sağduyu öngörücüler karşısında nasıl bir araya geleceğini gerçekten merak ediyorduk. "
Hampton, "Makine öğrenimini kullanarak, çalışmamız yaş, meslek, eğitim, coğrafi konum, cinsiyet, ırk, etnik köken, boy, yaş ve gelir tahmininde gecikme indirimi için doğrulanmış bir sıralama sıralaması oluşturan ilk çalışmaydı" dedi.
Korelasyonlar ve gerileme gibi psikologlar tarafından kullanılan geleneksel yaklaşımlar, bir bireyin refahı ile ilgili farklı faktörlerin eşzamanlı olarak karşılaştırılmasına izin vermez.
Yeni çalışma, 2500'den fazla farklı katılımcıdan büyük miktarda veri topladı ve bunları bir eğitim seti ve bir test seti olarak ayırdı. Eğitim seti model sonuçlarını üretirken test seti bir kenara bırakıldı. Araştırmacılar daha sonra bulgularının doğruluğunu test etmek için test setine geri döndüler.
Şaşırtıcı olmayan bir şekilde, modeller meslek ve eğitimin yüksek gelirin en önemli belirleyicileri olduğunu, ardından yer (posta koduyla belirlendiği gibi) ve cinsiyetin geldiğini ve erkeklerin kadınlardan daha fazla kazandığını gösterdi. Yaş, ırk, etnik köken veya boydan daha öngörülebilir olan bir sonraki en önemli faktör gecikmeydi.
Hampton, "Bu inanılmazdı çünkü bulgularımızı kontrol etmemize ve çoğaltmamıza olanak tanıdı ve bize doğru olduklarına dair çok daha fazla güven verdi," dedi.
"Bilimde çoğalmıyor gibi görünen son bulgular dalgası göz önüne alındığında bu özellikle önemlidir. Bu makine öğrenimi yaklaşımını kullanmak, yinelenen daha fazla araştırmaya yol açabilir ve bunun genel olarak daha sofistike analitik yaklaşımların kullanımını teşvik ettiğini umuyoruz. "
Araştırmacılar, veri örneğinin kasıtlı olarak Amerika Birleşik Devletleri ile sınırlı olduğu ve maaşı öngören değişkenlerin sıra sırasının diğer ülkelerde farklılık gösterebileceği konusunda uyarıyorlar. Hampton, bu analitik yaklaşımı daha geniş bir bağlamda araştırmayı dört gözle beklediğini söylüyor.
“Bu çalışmanın başka bir kültürde bir kopyasını görmeyi çok isterim. Ayrıca, gecikme indirimini azaltmayı amaçlayan gelecekteki çalışmalarla da çok ilgilenirim. Gecikme azaltmanın istikrarlı bir özellik olup olmadığı ya da şekillendirilebilir olup olmadığı konusunda çok fazla tartışma var - boylamsal çalışmalar bunu çözmeye yardımcı olabilir. "
Son olarak, Hampton ebeveynler için bazı tavsiyelerde bulunur: "Çocuğunuzun büyümesini ve iyi bir maaş kazanmasını istiyorsanız, onlara beklemek zorunda oldukları daha büyük ödüllerin lehine daha küçük, anında vermenin önemini aşılamayı düşünün."
Kaynak: Frontiers
