Prendere decisioni quotidiane sembra abbastanza facile. Le persone conoscono le informazioni di base sulla salute e le finanze che possono utilizzare per informare il loro processo decisionale. Ma una nuova ricerca dello Stevens Institute of Technology suggerisce che troppa conoscenza può portare le persone a prendere decisioni peggiori, indicando una lacuna critica nella nostra comprensione di come le nuove informazioni interagiscono con le conoscenze e le credenze precedenti.

Il lavoro, guidato da Samantha Kleinberg, professore associato di informatica a Stevens, sta aiutando a riformulare l'idea di come utilizziamo la montagna di dati estratti dall'intelligenza artificiale e dagli algoritmi di apprendimento automatico e di come gli operatori sanitari e i consulenti finanziari presentino queste nuove informazioni ai loro pazienti e clienti.

"Non basta essere precisi perché le informazioni siano utili, " ha affermato Kleinberg. "Si presume che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sveleranno grandi informazioni, lo daremo alle persone e loro prenderanno buone decisioni. Però, il punto fondamentale del documento è che manca un passaggio:dobbiamo aiutare le persone a costruire su ciò che già sanno e capire come utilizzeranno le nuove informazioni".

Ad esempio:quando i medici comunicano informazioni ai pazienti, come raccomandare farmaci per la pressione sanguigna o spiegare i fattori di rischio per il diabete, le persone potrebbero pensare al costo dei farmaci oa modi alternativi per raggiungere lo stesso obiettivo. "Così, se non capisci tutte queste altre credenze, è davvero difficile trattarli in modo efficace, " ha detto Kleinberg, il cui lavoro appare nel numero del 13 febbraio di Ricerca cognitiva:principi e implicazioni .

Kleinberg e colleghi hanno chiesto 4, 000 partecipanti una serie di domande su argomenti con i quali avrebbero vari gradi di familiarità. Ad alcuni partecipanti è stato chiesto di prendere decisioni su scenari con cui non potevano avere familiarità, ad esempio come convincere un gruppo di alieni che leggono la mente a svolgere un compito. Ad altri partecipanti sono stati chiesti argomenti più familiari, ad esempio la scelta di come ridurre il rischio in un portafoglio pensionistico o la decisione tra pasti e attività specifici per gestire il peso corporeo.

Per alcuni partecipanti, gli scenari avevano una struttura causale, il che significa che i partecipanti potrebbero prendere la decisione corretta in base alla relazione causale indicata nel testo o come diagramma. Il team è stato quindi in grado di confrontare se le persone hanno ottenuto risultati migliori o peggiori con nuove informazioni o semplicemente utilizzando ciò che già sapevano.

Kleinberg e il suo team, tra cui l'ex studente laureato di Stevens Min Zheng e lo scienziato cognitivo Jessecae Marsh della Lehigh University, scoperto che quando le persone prendono decisioni in scenari nuovi, come quelli che includono alieni che leggono la mente, fanno molto bene su quel problema. "Le persone si stanno concentrando solo su cosa c'è nel problema, " ha detto Kleinberg. "Non stanno aggiungendo tutta questa roba extra".

Però, quando quel problema, con la stessa struttura causale, è stato sostituito con informazioni sulle finanze e sulla pensione, Per esempio, le persone sono diventate meno sicure delle loro scelte e hanno preso decisioni peggiori, suggerendo che la loro conoscenza precedente ha ostacolato la scelta del miglior risultato.

Kleinberg ha scoperto che lo stesso è vero quando ha posto un problema sulla salute e sull'esercizio fisico, per quanto riguarda il diabete. Quando le persone senza diabete leggono il problema, hanno trattato le nuove informazioni al valore nominale, ci credeva e lo usava con successo. Persone con diabete, però, ha iniziato a indovinare ciò che sapeva e come nell'esempio precedente, fatto molto peggio.

"In situazioni in cui le persone non hanno conoscenze di base, acquisiscono maggiore confidenza con le nuove informazioni e prendono decisioni migliori, " ha detto Kleinberg. "Quindi c'è una grande differenza nel modo in cui interpretiamo le informazioni che ci vengono fornite e come influenzano il nostro processo decisionale quando si riferiscono a cose che già sappiamo rispetto a quando si trovano in un ambiente nuovo o sconosciuto".

Kleinberg avverte che il punto del documento non è che l'informazione è cattiva. Sostiene solo che per aiutare le persone a prendere decisioni migliori, dobbiamo capire meglio ciò che le persone già sanno e adattare le informazioni sulla base di quel modello mentale. La National Science Foundation ha recentemente assegnato a Kleinberg, in collaborazione con Marsh, una borsa di studio avente diritto, "Unire modelli causali e mentali per il processo decisionale condiviso nel diabete, "per affrontare proprio questo problema.

"Le persone hanno un certo insieme di convinzioni sulla malattia e sul trattamento, finanze e pensione, " ha detto Kleinberg. "Quindi più informazioni, anche con esplicite relazioni causali, potrebbe non essere sufficiente per guidare le persone a prendere le decisioni migliori. È il modo in cui adattiamo tali informazioni a questo insieme esistente di convinzioni che produrranno i migliori risultati, ed è quello che vogliamo capire".