WikiDer > Теория поля принятия решений

Decision field theory

Теория поля принятия решений (DFT) - это динамично-когнитивный подход к принятию решений человеком. Это когнитивная модель который описывает, как люди на самом деле принимают решения, а не рациональный или же нормативная теория который предписывает, что люди должны или должны делать. Это также динамическая модель из принимать решение а не статическая модель, поскольку она описывает, как предпочтения человека меняются во времени до принятия решения, а не предполагает фиксированное состояние предпочтений. Процесс эволюции предпочтений математически представлен как случайный процесс, называемый диффузионный процесс. Он используется для прогнозирования того, как люди принимают решения в условиях неопределенности, как решения меняются под давлением времени и как контекст выбора меняет предпочтения. Эту модель можно использовать для прогнозирования не только сделанного выбора, но и решения или время ответа.

Статья «Теория поля решений» опубликована Джером Р. Буземейер и Джеймс Т. Таунсенд в 1993 г.[1][2][3][4] Доказано, что ДПФ учитывает многие загадочные результаты, касающиеся поведения человека, включая нарушения стохастическое доминирование, нарушения сильного стохастика транзитивность,[5][6][7] нарушение независимости между альтернативами, эффекты серийного положения на предпочтение, эффекты компромисса между скоростью и точностью, обратная связь между вероятностью и временем принятия решения, изменения в решениях под давлением времени, а также изменение предпочтений между выбором и ценами. DFT также предлагает мост к нейробиология.[8] В последнее время авторы теории поля решений также начали исследовать новое теоретическое направление, названное Квантовое познание.

Вступление

Название теория поля решений был выбран, чтобы отразить тот факт, что источником вдохновения для этой теории является более ранний подход - модель конфликта избегания, содержащаяся в Курт Левинобщая психологическая теория, которую он назвал поле теория. ДПФ является членом общего класса моделей последовательной выборки, которые обычно используются в различных областях познания.[9][10][11][12][13][14][15]

Основные идеи, лежащие в основе процесса принятия решений для моделей последовательной выборки, показаны на Рисунке 1 ниже. Предположим, что лицо, принимающее решение, изначально представлено перед выбором между тремя рискованными перспективами, A, B, C, в момент времени t = 0. Горизонтальная ось на рисунке представляет время обдумывания (в секундах), а вертикальная ось представляет силу предпочтений. Каждая траектория на рисунке представляет состояние предпочтения одной из рискованных перспектив в каждый момент времени.[4]

Рисунок 1 - Примеры путей для процесса диффузии

Интуитивно в каждый момент времени лицо, принимающее решение, думает о различных выгодах для каждой перспективы, что вызывает эмоциональную реакцию или валентность для каждой перспективы. Эти валентности интегрируются во времени для создания состояния предпочтения в каждый момент. В этом примере на ранних этапах обработки (между 200 и 300 мс) внимание сосредоточено на преимуществах, благоприятствующих перспективному объекту C, но позже (через 600 мс) внимание смещается в сторону преимуществ, благоприятствующих перспективному объекту A. Правило остановки для этого процесса: контролируется порогом (который в этом примере установлен равным 1.0): принимается первая перспектива, достигшая верхнего порога, которая в данном случае является перспективой А примерно через две секунды. Вероятность выбора определяется первым вариантом выиграть гонку и пересечь верхний порог, а время принятия решения равно времени обдумывания, которое требуется одному из потенциальных клиентов для достижения этого порога.[4]

Порог - важный параметр для управления компромиссом между скоростью и точностью. Если для порога установлено более низкое значение (около 0,30) на Рисунке 1, то перспектива C будет выбрана вместо перспективы A (и это было сделано ранее). Таким образом, решения могут измениться под давлением времени.[16] Высокие пороги требуют, чтобы было достигнуто состояние сильного предпочтения, которое позволяет отобрать больше информации о перспективах, продлить процесс обсуждения и повысить точность. Низкие пороговые значения позволяют слабому состоянию предпочтения определять решение, что отсекает выборочную информацию о перспективах, сокращая процесс обсуждения и снижая точность. В условиях нехватки времени лица, принимающие решения, должны выбирать низкий порог; но при низком давлении времени можно использовать более высокий порог для повышения точности. Очень осторожные и взвешенные лица, принимающие решения, обычно используют высокий порог, а импульсивные и неосторожные лица, принимающие решения, используют низкий порог.[4]Чтобы дать немного более формальное описание теории, предположим, что лицо, принимающее решение, имеет выбор из трех действий, а также предположим для простоты, что существует только четыре возможных конечных результата. Таким образом, каждое действие определяется распределением вероятностей по этим четырем исходам. Аффективные ценности, производимые каждой выплатой, представлены значениями mj. В любой момент времени лицо, принимающее решение, ожидает выплаты за каждое действие, что дает мгновенную оценку Uя(t), для действия i. Эта мгновенная оценка представляет собой взвешенное по вниманию среднее аффективной оценки каждой выплаты: Uя(t) = Σ Wij(т) мj. Вес внимания в момент времени t, ВтijПредполагается, что (t) для выплаты j, предлагаемой действием i, колеблется в соответствии со стационарным случайным процессом. Это отражает идею о том, что внимание переключается от момента к моменту, вызывая изменения в ожидаемой отдаче от каждого действия с течением времени. Мгновенная оценка каждого действия сравнивается с другими действиями, чтобы сформировать валентность для каждого действия в каждый момент, vя(t) = Uя(t) - U. (t), где U. (t) равно среднему значению по всем мгновенным действиям. Валентность представляет собой мгновенное преимущество или недостаток каждого действия. Общая валентность уравновешивается до нуля, так что все варианты не могут стать привлекательными одновременно. Наконец, валентности - это входные данные для динамической системы, которая интегрирует валентности с течением времени для генерации состояний выходных предпочтений. Состояние предпочтения вывода для действия i в момент времени t обозначено символом Pя(т). Динамическая система описывается следующим линейным стохастическим разностным уравнением для малого временного шага h в процессе обсуждения: Pя(t + h) = Σ sijпj(t) + vя(t + h) Коэффициент положительной обратной связи, сii = s> 0, управляет памятью для прошлых входных валентностей для состояния предпочтения. Значения sii <1 предполагают распад в памяти или влияние предыдущих валентностей с течением времени, тогда как значения sii > 1 предполагают усиление воздействия с течением времени (эффекты первенства). Коэффициенты отрицательной боковой обратной связи, сij = sджи <0 для i, не равного j, вызывают конкуренцию между действиями, так что сильные препятствуют слабым. Другими словами, чем сильнее предпочтение одному действию, тем меньше предпочтение другим действиям. Предполагается, что величины коэффициентов бокового торможения являются возрастающей функцией сходства между вариантами выбора. Эти латеральные коэффициенты торможения важны для объяснения влияния контекста на предпочтения, описанного ниже. Формально это марковский процесс; Математические формулы были выведены для вычисления вероятностей выбора и распределения времени реакции выбора.[4]

Теорию поля решений можно также рассматривать как динамическую и стохастическую теорию принятия решений на основе случайных блужданий, представленную в виде модели, расположенной между паттернами нейронной активации нижнего уровня и более сложными представлениями о принятии решений, встречающимися в психологии и экономике.[4]

Объяснение контекстных эффектов

ДПФ способен объяснить эффекты контекста, которые не могут объяснить многие теории принятия решений.[17]

Многие классические вероятностные модели выбора удовлетворяют двум принципам рационального выбора. Один принцип называется независимость от нерелевантных альтернатив, и в соответствии с этим принципом, если вероятность выбора варианта X больше, чем вариант Y, когда доступны только X, Y, то вариант X должен оставаться более вероятным для выбора по сравнению с Y, даже если к варианту выбора добавляется новый вариант Z набор. Другими словами, добавление опции не должно изменять отношения предпочтений между исходной парой опций. Второй принцип называется регулярностью, и согласно этому принципу вероятность выбора варианта X из набора, содержащего только X и Y, должна быть больше или равна вероятности выбора варианта X из большего набора, содержащего варианты X, Y, и новый вариант Z. Другими словами, добавление опции должно только снизить вероятность выбора одной из исходной пары вариантов. Однако эмпирические данные, полученные исследователями-потребителями, изучающими поведение человеческого выбора, обнаружили систематические контекстные эффекты, которые систематически нарушают оба этих принципа.

Первый эффект контекста - это эффект подобия. Этот эффект возникает с введением третьего варианта S, который похож на X, но в нем не доминирует X. Например, предположим, что X - это BMW, Y - фокус Ford, а S - Audi. Audi похож на BMW, потому что оба они не очень экономичны, но при этом они качественные и спортивные. Ford Focus отличается от BMW и Audi тем, что он более экономичен, но менее качественен. Предположим, что при бинарном выборе X выбирается чаще, чем Y. Затем предположим, что новый набор выбора формируется путем добавления варианта S, который похож на X. Если X похож на S, и оба сильно отличаются от Y, люди склонны рассматривать X и S как одну группу, а Y как другой вариант. Таким образом, вероятность Y остается неизменной вне зависимости от того, представлен ли S как вариант или нет. Однако вероятность X уменьшится примерно вдвое с введением S. Это приводит к тому, что вероятность выбора X падает ниже Y, когда S добавляется к набору выбора. Это нарушает независимость свойства нерелевантных альтернатив, потому что при двоичном выборе X выбирается чаще, чем Y, но когда добавляется S, тогда Y выбирается чаще, чем X.

Второй эффект контекста - это эффект компромисса. Этот эффект возникает, когда добавляется опция C, которая является компромиссом между X и Y. Например, при выборе между C = Honda и X = BMW последний будет менее экономичным, но более качественным. Однако, если к набору выбора добавляется другой вариант Y = Ford Focus, то C = Honda становится компромиссом между X = BMW и Y = Ford Focus. Предположим, что при двоичном выборе X (BMW) выбирается чаще, чем C (Honda). Но когда вариант Y (Ford Focus) добавляется к набору выбора, тогда вариант C (Honda) становится компромиссом между X (BMW) и Y (Ford Focus), и тогда C выбирается чаще, чем X. Это еще одно нарушение. свойства независимости нерелевантных альтернатив, потому что X выбирается чаще, чем C при бинарном выборе, но C, когда опция Y добавляется к набору выбора, то C выбирается чаще, чем X.

Третий эффект называется эффектом притяжения. Этот эффект возникает, когда третий вариант D очень похож на X, но D является дефектным по сравнению с X. Например, D может быть новым спортивным автомобилем, разработанным новым производителем, который похож на вариант X = BMW, но стоит больше, чем BMW. . Следовательно, нет или почти нет причин выбирать D вместо X, и в этой ситуации D редко когда-либо выбирается над X. Однако добавление D к набору выбора увеличивает вероятность выбора X. В частности, вероятность выбора X из набор, содержащий X, Y, D, больше, чем вероятность выбора X из набора, содержащего только X и Y. Неисправный вариант D заставляет X сиять, и этот эффект притяжения нарушает принцип регулярности, который говорит, что добавление другого варианта не может повысить популярность варианта по сравнению с исходным подмножеством.

DFT учитывает все три эффекта, используя одинаковые принципы и параметры для всех трех результатов. Согласно DFT, механизм переключения внимания имеет решающее значение для создания эффекта подобия, но боковые тормозящие связи имеют решающее значение для объяснения эффектов компромисса и притяжения. Если процесс переключения внимания исключен, то эффект подобия исчезает, а если все боковые связи установлены на ноль, то эффекты притяжения и компромисса исчезают. Это свойство теории влечет за собой интересное предсказание о влиянии нехватки времени на предпочтения. Эффекты контраста, вызываемые боковым торможением, требуют времени для нарастания, что означает, что эффекты притяжения и компромисса должны усиливаться при длительном размышлении (см. Роу, Буземейер и Таунсенд 2001). В качестве альтернативы, если контекстные эффекты производятся путем переключения с правила взвешенного среднего при двоичном выборе на быструю эвристическую стратегию для триадного выбора, то эти эффекты должны усиливаться при нехватке времени. Эмпирические тесты показывают, что продление процесса принятия решения увеличивает эффект[18][19] а цейтнот уменьшает эффекты.[20]

Неврология

Теория поля решений продемонстрировала способность учитывать широкий спектр результатов принятия поведенческих решений, которые не могут объяснить чисто алгебраические и детерминированные модели, часто используемые в экономике и психологии. Недавние исследования, в которых регистрируются нейронные активации у нечеловеческих приматов во время перцептивных задач по принятию решений, показали, что частота срабатывания нейронов близко имитирует накопление предпочтений, теоретизированное поведенческими диффузионными моделями принятия решений.[8]

Процессы принятия сенсорно-моторных решений начинают достаточно хорошо пониматься как на поведенческом, так и на нервном уровнях. Типичные результаты показывают, что активация нейронов, касающаяся информации о движении стимула, накапливается с течением времени до порогового значения, и возникает поведенческий ответ, как только активация в записанной области превышает пороговое значение.[21][22][23][24][25] Вывод, который можно сделать, состоит в том, что нейронные области, ответственные за планирование или выполнение определенных действий, также несут ответственность за принятие решения о том, какое действие следует выполнить, - это определенно воплощенное понятие.[8]

Математически паттерн активации спайков, а также распределение выбора и времени отклика могут быть хорошо описаны так называемыми моделями диффузии, особенно в двухальтернативный принудительный выбор задачи.[26] Модели диффузии, такие как теория поля решений, можно рассматривать как стохастические рекуррентные модели нейронных сетей, за исключением того, что динамика аппроксимируется линейными системами. Линейное приближение важно для поддержания математически поддающегося анализу систем, возмущенных шумными входами. В дополнение к этим приложениям нейробиологии, модели диффузии (или их дискретное время, случайное блуждание, аналоги) использовались учеными-когнитивистами для моделирования производительности в различных задачах, начиная от сенсорного обнаружения,[13] и восприятие дискриминации,[11][12][14] к распознаванию памяти,[15] и категоризация.[9][10] Таким образом, диффузионные модели дают возможность сформировать теоретический мост между нейронными моделями сенсомоторных задач и поведенческими моделями комплексно-когнитивных задач.[8]

Примечания

  1. ^ Буземейер, Дж. Р., и Таунсенд, Дж. Т. (1993) Теория поля принятия решений: динамический когнитивный подход к принятию решений. Психологическое обозрение, 100, 432–459.
  2. ^ Буземейер, Дж. Р., и Дидерих, А. (2002). Обзор теории поля решений. Математические социальные науки, 43 (3), 345-370.
  3. ^ Буземейер, Дж. Р., и Джонсон, Дж. Г. (2004). Вычислительные модели принятия решений. Справочник Блэквелла по суждениям и принятию решений, 133–154.
  4. ^ а б c d е ж Буземейер, Дж. Р., и Джонсон, Дж. Г. (2008). Микропроцессные модели принятия решений. Кембриджский справочник по вычислительной психологии, 302-321.
  5. ^ Oliveira, I.F.D .; Zehavi, S .; Давыдов, О. (август 2018). «Стохастическая транзитивность: аксиомы и модели». Журнал математической психологии. 85: 25–35. Дои:10.1016 / j.jmp.2018.06.002. ISSN 0022-2496.
  6. ^ Регенветтер, Мишель; Дана, Джейсон; Дэвис-Стобер, Клинтин П. (2011). «Транзитивность предпочтений». Психологический обзор. 118 (1): 42–56. Дои:10.1037 / a0021150. ISSN 1939-1471. PMID 21244185.
  7. ^ Тверски, Амос (1969). «Невосприимчивость предпочтений». Психологический обзор. 76 (1): 31–48. Дои:10,1037 / ч0026750. ISSN 0033-295X.
  8. ^ а б c d Busemeyer, J. R .; Джессап, Р. К .; Johnson, J. G .; Таунсенд, Дж. Т. (2006). «Наведение мостов между нейронными моделями и сложным поведением принятия решений». Нейронные сети. 19 (8): 1047–1058. Дои:10.1016 / j.neunet.2006.05.043. PMID 16979319.
  9. ^ а б Эшби, Ф. Г. (2000). «Стохастическая версия общей теории распознавания». Журнал математической психологии. 44 (2): 310–329. Дои:10.1006 / jmps.1998.1249. PMID 10831374.
  10. ^ а б Нософски, Р. М .; Палмери, Т. Дж. (1997). «Примерная модель случайного блуждания ускоренной классификации». Психологический обзор. 104 (2): 226–300. Дои:10.1037 / 0033-295X.104.2.266. PMID 9127583.
  11. ^ а б Ламинг, Д. Р. (1968). Информационная теория времени выбора-реакции. Нью-Йорк: Academic Press. OCLC 425332.
  12. ^ а б Link, S. W .; Хит, Р. А. (1975). «Последовательная теория психологической дискриминации». Психометрика. 40: 77–111. Дои:10.1007 / BF02291481. S2CID 49042143.
  13. ^ а б Смит, П. Л. (1995). «Психофизически принципиальные модели визуального простого времени реакции». Психологический обзор. 102 (3): 567–593. Дои:10.1037 / 0033-295X.102.3.567.
  14. ^ а б Usher, M .; Макклелланд, Дж. Л. (2001). «Временной ход перцептивного выбора: протекающая, конкурирующая модель аккумулятора». Психологический обзор. 108 (3): 550–592. Дои:10.1037 / 0033-295X.108.3.550. PMID 11488378.
  15. ^ а б Рэтклифф Р. (1978). «Теория восстановления памяти». Психологический обзор. 85 (2): 59–108. Дои:10.1037 / 0033-295X.85.2.59.
  16. ^ Дидерих, А. (2003). «MDFT-учет принятия решений в сжатые сроки». Психономический бюллетень и обзор. 10 (1): 157–166. Дои:10.3758 / BF03196480. PMID 12747503.
  17. ^ Roe, R.M .; Busemeyer, J. R .; Таунсенд, Дж. Т. (2001). «Многоальтернативная теория поля решений: динамическая коннекционистская модель принятия решений». Психологический обзор. 108 (2): 370–392. Дои:10.1037 / 0033-295X.108.2.370. PMID 11381834.CS1 maint: ref = harv (связь)
  18. ^ Петтибоун, Дж. К. (2012). «Проверка влияния давления времени на асимметричное доминирование и компромисс приманки в выборе» (PDF). Суждение и принятие решения. 7 (4): 513–523.
  19. ^ Симонсон, И. (1989). «Выбор, основанный на причинах: случай эффекта притяжения и компромисса». Журнал потребительских исследований. 16 (2): 158–174. Дои:10.1086/209205.
  20. ^ Dhar, R .; Nowlis, S.M .; Шерман, С. Дж. (2000). «Пытаться или с трудом: анализ контекстных эффектов при выборе». Журнал потребительской психологии. 9 (4): 189–200. Дои:10.1207 / S15327663JCP0904_1.
  21. ^ Шалл, Дж. Д. (2003). «Нейронные корреляты процессов принятия решений: нейронная и ментальная хронометрия». Текущее мнение в нейробиологии. 13 (2): 182–186. Дои:10.1016 / S0959-4388 (03) 00039-4. PMID 12744971. S2CID 2816799.
  22. ^ Gold, J. I .; Шадлен, М. Н. (2000). «Представление перцептивного решения в развитии глазодвигательных команд». Природа. 404 (6776): 390–394. Bibcode:2000Натурал.404..390Г. Дои:10.1038/35006062. PMID 10746726. S2CID 4410921.
  23. ^ Mazurek, M.E .; Roitman, J.D .; Ditterich, J .; Шадлен М. Н. (2003). «Роль нейронных интеграторов в принятии перцептивных решений». Кора головного мозга. 13 (11): 1257–1269. Дои:10.1093 / cercor / bhg097. PMID 14576217.
  24. ^ Ratcliff, R .; Cherian, A .; Сегрейвс, М. (2003). «Сравнение поведения макак и нейрональной активности верхних колликулов с предсказаниями моделей с двумя вариантами решений». Журнал нейрофизиологии. 90 (3): 1392–1407. Дои:10.1152 / jn.01049.2002. PMID 12761282.
  25. ^ Shadlen, M. N .; Ньюсом, В. Т. (2001). «Нейронная основа перцептивного решения в теменной коре (область LIP) макаки-резуса». Журнал нейрофизиологии. 86 (4): 1916–1936. Дои:10.1152 / ян.2001.86.4.1916. PMID 11600651.
  26. ^ Для краткого обзора см. Smith, P.L .; Рэтклифф, Р. (2004). «Психология и нейробиология простых решений». Тенденции в неврологии. 27 (3): 161–168. Дои:10.1016 / j.tins.2004.01.006. PMID 15036882. S2CID 6182265.

Рекомендации