¿Pensando en dibujar dentro de una escalera interior o jugar otro tiro largo? Solo recuerde que si bien la toma de decisiones humanas está sesgada por recompensas potenciales, lo que sabemos sobre las señales individuales que nos ayudan a tomar esas decisiones está sesgado hacia el fracaso, un estudio de Dartmouth Collegeencuentra.
El estudio aparece en la revista Comunicaciones de la naturaleza .
"El tipo de sesgo que medimos es relevante para el aprendizaje en situaciones donde los resultados gratificantes son raros, por ejemplo, durante el juego", dice la autora principal Alireza Soltani, profesora asistente de ciencias psicológicas y cerebrales. "Sería interesante estudiar estocomportamiento en jugadores patológicos ya que se aprende que ciertas señales son mucho más predictivas de lo que son ".
Los investigadores estudiaron cómo los humanos aprenden evidencia de diferentes fuentes de información utilizando la retroalimentación de recompensa - aprendizaje probabilístico e inferencia - cuando estas fuentes se presentan simultáneamente y no predicen completamente el resultado. Los investigadores también estudiaron cómo combinamos diferentes fuentes deinformación para tomar una decisión final. Los resultados muestran que nuestra capacidad para tal aprendizaje e inferencia es limitada y sesgada porque inherentemente no podemos separar la información sobre las señales de la probabilidad general de posibles resultados. Más específicamente, mostramos sesgos contradictorios cuando realizamos pruebas probabilísticastoma de decisiones, o el análisis de varios resultados posibles utilizando el conocimiento de eventos anteriores para predecir eventos futuros. En otras palabras, aunque nuestra elección está sesgada hacia el resultado más gratificante o más probable, nuestra inferencia sobre las señales individuales utilizadas para hacer esoslas decisiones están sesgadas hacia el resultado menos probable o menos gratificante.
Los investigadores relacionaron estos sesgos contradictorios con el aprendizaje a nivel de las sinapsis del cerebro y cómo el aprendizaje se modula por la expectativa de recompensa y atención, o qué señales estamos atendiendo en el momento de la toma de decisiones. Los resultados muestran esa inferenciano sigue ningún modelo estándar, donde la evidencia sobre cada señal y la anterior la probabilidad de cualquiera de los resultados se combinen de manera óptima. En cambio, parece que lo que aprendemos sobre cada señal siempre está contaminado por previo.
"El aprendizaje probabilístico y la inferencia es algo que hacemos en la vida diaria; por ejemplo, intenta adivinar qué causó el dolor de estómago después de comer muchos alimentos", dice Soltani. "Pero nunca se nos presenta una sola pista.siempre hay muchas señales o tomamos muchas medidas antes de ver un resultado. La retroalimentación que recibimos a menudo es binaria éxito / fracaso, recompensa / no recompensa y luego tenemos que conectarlos y conocer qué predice un resultado gratificanteSi bien parece que somos buenos en esta tarea, de lo contrario no podríamos funcionar o aprender en el complejo mundo en que vivimos, los humanos muestran sesgos sistemáticos en su inferencia. Pero en este estudio, cuantificamos tales sesgos y demostramos quesurgen de cómo aprendemos y no estamos cometiendo errores de razonamiento como se suponía o debido a la escasez de memoria ".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Dartmouth College . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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