Вредно много знать: принимать решения проще без сбора дополнительной информации

Когда людям приходится принимать сложное решение, их первый инстинкт — собрать как можно больше информации. Но есть одна проблема: согласно результатам исследования, опубликованным на этой неделе в журнале Cognitive Research: Principles and Implications, при предоставлении дополнительных фактов и деталей процесс принятия решений у большинства людей ухудшается, а не улучшается.

Это противоречит здравому смыслу, поскольку нам всем нравится думать, что мы используем информацию с умом, принимая разумные решения, — говорит доцент кафедры Фарбера Саманта Клейнберг, ведущий автор работы и специалист по компьютерным технологиям из Стивенсовского технологического института.

Но реальность такова, что, когда речь идет об информации, больше — не значит лучше.

Для изучения того, как люди принимают решения, исследователи обычно создают простые диаграммы — или причинные модели, — которые показывают, как различные факторы логически взаимодействуют друг с другом, приводя к определенным результатам. Когда речь идет об описании абстрактных гипотетических сценариев, например, о том, как инопланетяне сражаются на танцевальной вечеринке, большинство людей могут эффективно рассуждать о таких моделях, поскольку у них нет никаких предубеждений или предрассудков относительно танцевальных соревнований с участием инопланетян. Люди принимают правильные решения, потому что концентрируются на той информации, которую им предоставляют.

Однако работа Клейнберг показывает, что когда речь идет о повседневных сценариях, например, о том, как принимать решения о здоровом питании, способность людей к эффективным рассуждениям практически исчезает.

Мы считаем, что предварительные знания и убеждения людей отвлекают их от стоящей перед ними причинно-следственной модели, — поясняет Клейнберг.

Если я, например, рассуждаю о том, что мне следует есть, у меня могут быть всевозможные предубеждения относительно того, что лучше всего есть, и это затрудняет эффективное использование представленной мне информации.

Для проверки этой гипотезы и на основе результатов исследования, проведенного в 2020 г., Клейнберг и его соавтор Джессика Марш, когнитивный психолог из Университета Лехай, провели серию экспериментов, в которых изучали, как меняется процесс принятия решений людьми, когда им предъявляются различные виды причинно-следственных моделей по широкому спектру реальных жизненных тем, от покупки дома и контроля веса до выбора колледжа и повышения явки избирателей. Быстро выяснилось, что люди умеют пользоваться причинно-следственными моделями, но даже очень простая модель быстро становится практически бесполезной, когда в нее добавляется лишь немного дополнительных деталей, помимо той информации, которая строго необходима для принятия правильного решения.

Что действительно поразительно, так это то, что даже крошечное количество лишней информации оказывает большое негативное влияние на принятие решений, — говорит Клейнберг.

Если вы получаете слишком много информации, ваше принятие решений быстро становится таким же плохим, как если бы вы вообще не получали никакой информации.

Если причинно-следственная модель показывает, что употребление соленой пищи повышает кровяное давление, но при этом показывает и постороннюю информацию, например, что питьевая вода уменьшает жажду, то людям становится гораздо труднее сделать эффективный выбор в пользу наилучшего способа поддержания своего здоровья. Однако когда группа Клейнберг выделила значимую причинную информацию, способность людей принимать правильные решения быстро вернулась.

Это важно, поскольку показывает, что проблема заключается не только в том, что люди перегружены огромным количеством информации, но и в том, что они пытаются понять, на какие части модели им следует обратить внимание, — сказала Клейнберг.

Эта работа имеет важное значение для таких областей, как общественное здравоохранение, поскольку означает, что для достижения положительного эффекта образовательные сообщения должны быть сведены к наиболее существенным частям и тщательно представлены.

Если вы даете людям целый список вещей, которые необходимо учитывать при принятии решения о том, носить ли им защитную маску или пройти тест на COVID, что есть или пить, то вы фактически затрудняете принятие ими правильных решений, — сказала Клейнберг.

Даже когда Клейнберг и Марш предоставляли участникам возможность получить больше или меньше информации, те, кто просил больше информации, принимали более неверные решения, чем те, кто просил меньше.

Если дать людям возможность поразмыслить, даже если они просят дополнительную информацию, — говорит Клейнберг, — все пойдет не так, как надо. Для принятия правильных решений людям нужны простые и тщательно продуманные модели причинно-следственных связей.

Одним из подходов к помощи в принятии решений может быть использование чат-ботов с искусственным интеллектом для адаптации информации о здоровье или рекомендаций по питанию для каждого конкретного человека в отдельности — по сути, сложная причинно-следственная модель передается в модель искусственного интеллекта, а он определяет и выделяет только ту информацию, которая наиболее актуальна для конкретного человека.

27.09.2023