Экологическая рациональность - Википедия - Ecological rationality

Экологическая рациональность это конкретный отчет о практическая рациональность, который, в свою очередь, определяет нормы рационального действия - что нужно делать, чтобы действовать рационально. В настоящее время доминирующее представление о практической рациональности в социальных и поведенческих науках, таких как экономика и психология, теория рационального выбора, утверждает, что практическая рациональность заключается в принятии решений в соответствии с некоторыми фиксированными правилами, независимо от контекста. Экологическая рациональность, напротив, утверждает, что рациональность решения зависит от обстоятельств, в которых оно происходит, для достижения целей в данном конкретном контексте. Таким образом, то, что считается рациональным с точки зрения рационального выбора, не всегда может считаться рациональным с точки зрения экологической рациональности. В целом теория рационального выбора ставит во главу угла внутреннюю логическую последовательность, тогда как экологическая рациональность нацелена на внешние результаты в мире. Термин «экологически рациональный» только этимологически похож на биологическую науку об экологии.

Рациональность в теории рационального выбора

Проблемы экологической рациональности теория рационального выбора (RCT) как нормативное понятие рациональности. Согласно теории рационального выбора действие считается рациональным, если действие следует из предпочтений и ожиданий, удовлетворяющих набору аксиом, или принципы. Эти принципы часто оправдываются соображениями согласованности - например, непереходные предпочтения и ожидания, несовместимые с доступной информацией, исключаются. Теория рационального выбора, таким образом, отвергает практическую рациональность как оптимальный путь действий с учетом субъективного представления о мире.

Нарушения теории рационального выбора

Со второй половины ХХ века объем исследований экономистами, такими как Морис Алле[1] и психологи, такие как Амос Тверски и Дэниел Канеман,[2] задокументировал набор систематических нарушений принципов РКИ. Эти нарушения обычно интерпретируются как демонстрация иррациональности человеческого поведения. Напротив, понятие экологической рациональности ставит под сомнение нормативную валидность РКИ и, следовательно, интерпретирует эмпирические результаты принципиально иначе. Как поясняется ниже, нарушения RCT могут фактически означать рациональное действие при некоторых условиях.

В исследованиях по быстрой и экономной эвристике

Герд Гигеренцер[3][4] утверждает, что некоторое наблюдаемое поведение, хотя и нарушает принципы рандомизированных контролируемых испытаний, эмпирически показано, что оно рационально в некоторых условиях. То есть один должен нарушать принципы RCT чтобы действовать рационально в этих условиях. Идея о том, что рациональность действия зависит не только от внутренних критериев (например, транзитивности), но и от структуры окружающей среды, была предложена ранее Герберт А. Саймон.[5][6] Саймон представлял рациональность как форму ножниц, которые режут двумя лезвиями: одно представляет структуру среды выполнения задачи, а другое - вычислительные возможности агента.[7] Теория экологической рациональности точно определяет (и обычно математически) условия в структуре окружающей среды, при которых рациональный субъект должен использовать тот или иной метод для принятия более точных / успешных / прозрачных решений, поскольку они измеряются заранее определенными: четко определенные критерии.

Пример: эвристика по выбору лучшего

Рассмотрим лучшая эвристика,[8] который можно использовать для поиска лучшего из двух или более вариантов по какому-либо критерию. Вместо того, чтобы рассматривать информацию обо всех атрибутах каждого варианта, эвристика использует только информацию о наиболее допустимом атрибуте (т. Е. Атрибуте, наиболее коррелирующем с критерием), который различает различные варианты и выбирает вариант, предпочтительный для этого одного атрибута. Таким образом, он не объединяет всю доступную информацию, как того требует RCT. Тем не менее было обнаружено, что эвристика выбора наилучшего может дать более точный выбор, чем другие модели принятия решений, включая множественную линейную регрессию, которая учитывает всю доступную информацию.[9] Такие результаты были эмпирически воспроизведены при сравнении со сложной статистикой и моделями машинного обучения, такими как деревья решений CART, случайные леса, наивный байесовский алгоритм, регуляризованные регрессии, вспомогательные векторные машины и т. Д., А также для большого числа задач принятия решений (включая выбор, вывод и прогнозирование) и реальных наборов данных - обзоры см.[10][11] Как было сказано выше, чтобы объяснить такой успех «взять лучшее», нужно выяснить, какие экологические характеристики способствуют этому, а какие нет. Согласно теории экологической рациональности, примеры экологических характеристик, которые приводят к относительно более высокой точности извлечения наилучшего по сравнению с другими моделями, включают: (i) скудность или низкое качество доступной информации,[10] (ii) высокий разброс достоверностей атрибутов (также называемый условием некомпенсаторности),[12][13] и (iii) наличие опционов, доминирующих над другими вариантами, включая условия простого и совокупного доминирования.[14] Некоторые из этих условий также гарантируют оптимальную производительность эвристики, такой как «взять лучшее».[15] Было обнаружено, что такие условия на удивление распространены в естественных наборах данных,[16] повышение производительности «взять лучшее» и других подобных простых эвристик.[17]

Пример: эвристика 1 / N

В качестве второго примера рассмотрим вопрос о том, как распределить инвестиции на несколько вариантов инвестирования. Согласно эвристике 1 / N, также называемой наивным распределением,[18] агенты просто распределяют доли равного размера для каждого варианта инвестирования. В отличие от предписаний RCT, эта якобы наивная эвристика не учитывает какую-либо доступную информацию и не создает ранжирование доступных вариантов. Когда среда выбора характеризуется высокой прогнозной неопределенностью, большим набором вариантов инвестирования и ограниченной информацией о прошлых результатах, отсутствует модель рационального выбора (здесь в смысле байесовских версий оптимизации среднего отклонения Марковица[19]) было обнаружено, что он стабильно превосходит эвристику 1 / N по ряду индикаторов.[20]

Нормативные обоснования

Учитывая результаты теории экологической рациональности, кажется, что, если вы заинтересованы во внешних характеристиках, не следует предполагать, что RCT приведет к лучшим или «более рациональным» решениям, чем простые эвристики, такие как «бери лучшее». Скорее, нужно выяснить характеристики среды принятия решений и выбрать метод, который теория выдвигает как более эффективный для такой среды.

Есть также несколько дополнительных оправданий чрезмерной зависимости от RCT.

Во-первых, РКИ в некоторых случаях предъявляет требования к когнитивным способностям, которых у людей нет. Многие проблемы реального мира трудноразрешимы с вычислительной точки зрения - например, выполнение вероятностных выводов с использованием байесовских сетей убеждений NP-жесткий.[21] Многие теоретики соглашаются с тем, что для объяснения рациональности не должны требоваться «[...] способности, способности и навыки, выходящие далеко за рамки тех, которыми обладают люди в нынешнем виде». [22]

Во-вторых, утверждалось, что даже для проблем, которые поддаются разрешению, эвристика экономит усилия, даже если иногда это происходит за счет точности. В зависимости от структуры окружающей среды эта потеря точности может быть небольшой.[23][11]

В-третьих, существует фундаментальное различие между ситуациями, характеризующимися либо риск (известные риски) или неопределенность (неизвестные риски).[24] В ситуациях риска компромисс между точностью и усилием, описанный выше, подразумевает потерю точности как следствие уменьшения сложности стратегии принятия решений. Напротив, ситуации неопределенности позволяют эффекты меньше да больше, описывающие ситуации, в которых систематическое игнорирование части доступной информации приводит к более точным выводам. Поэтому адаптивная эвристика, делающая именно это, может быть экологически рациональной. Объяснение этому открытию предлагает дилемма смещения-дисперсии, который представляет собой математическую формулировку того, как простота (которая может выглядеть как незнание) имеет тенденцию увеличивать один источник ошибки оценки (смещение), но также уменьшать другой (дисперсия).[25]

В экспериментальной экономике

Независимо от Герд Гигеренцер, Вернон Л. Смит разработал свой собственный взгляд на экологическую рациональность, который в основном обсуждается в экономике. Эти два понятия связаны, однако Смит определяет концепцию социальных объектов, таких как рынки, которые эволюционировали в процессе проб и ошибок для достижения эффективного результата.[26]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Алле, М. (1953). "Le Comportement de l'Homme Rationnel devant le Risque: Critique des Postulats et Axiomes de l'Ecole Americaine". Econometrica. 21 (4): 503–546. Дои:10.2307/1907921. ISSN  0012-9682. JSTOR  1907921. S2CID  156890860.
  2. ^ Канеман, Даниэль; Слович, Стюарт Пол; Слович, Пол; Тверски, Амос (1982-04-30). Суждение в условиях неопределенности: эвристика и предубеждения. Наука. 185. Издательство Кембриджского университета. С. 1124–31. Дои:10.1126 / science.185.4157.1124. ISBN  9780521284141. PMID  17835457.
  3. ^ Гигеренцер, Г. (2008). «Почему работают эвристики». Перспективы психологической науки. 3 (1): 20–281. Дои:10.1111 / j.1745-6916.2008.00058.x. PMID  26158666. S2CID  8947622.
  4. ^ Гигеренцер, Герд; Тодд, Питер М. (1999). «Экологическая рациональность: нормативное исследование эвристики». В Гигеренцере, Герд; Тодд, Питер М .; Исследовательская группа ABC (ред.). Экологическая рациональность: интеллект в мире. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. С. 487–497.
  5. ^ Саймон, Герберт А. (1955-02-01). «Поведенческая модель рационального выбора». Ежеквартальный журнал экономики. 69 (1): 99–118. Дои:10.2307/1884852. ISSN  0033-5533. JSTOR  1884852.
  6. ^ «Психнет». psycnet.apa.org. Получено 2019-08-30.
  7. ^ Саймон, Х.А. (1990). «Инварианты человеческого поведения». Ежегодный обзор психологии. 41: 1–19. Дои:10.1146 / annurev.ps.41.020190.000245. PMID  18331187.
  8. ^ Gigerenzer, G .; Гольдштейн, Д. Г. (1996). «Рассуждая быстро и экономно: модели ограниченной рациональности». Психологический обзор. 103 (4): 650–669. CiteSeerX  10.1.1.174.4404. Дои:10.1037 / 0033-295X.103.4.650. PMID  8888650.
  9. ^ Черлиски, Жан; Гигеренцер, Герд; Гольдштейн, Дэниел Г. (1999). «Насколько хороши простые эвристики?». В Гигеренцере, Герд; Тодд, Питер М .; Исследовательская группа ABC (ред.). Простая эвристика, которая делает нас умными. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. С. 97–118.
  10. ^ а б Мартиньон, Лаура; Хоффраге, Ульрих (2002-02-01). «Быстро, экономно и удобно: простая эвристика для парного сравнения». Теория и решение. 52 (1): 29–71. Дои:10.1023 / А: 1015516217425. ISSN  1573-7187.
  11. ^ а б Кацикопулос, Константинос В .; Дурбах, Ян Н .; Стюарт, Теодор Дж. (2018-12-01). «Когда следует использовать простые модели решений? Синтез различных направлений исследований». Омега. 81: 17–25. Дои:10.1016 / j.omega.2017.09.005. ISSN  0305-0483.
  12. ^ Hogarth, R.M .; Карелая, Н. (2005). «Игнорирование информации при двоичном выборе с непрерывными переменными: когда меньше« больше »?». Журнал математической психологии. 49 (2): 115. CiteSeerX  10.1.1.319.1011. Дои:10.1016 / j.jmp.2005.01.001.
  13. ^ Кацикопулос, Константинос В .; Мартиньон, Лаура (01.10.2006). «Наивная эвристика для парных сравнений: некоторые результаты об их относительной точности». Журнал математической психологии. 50 (5): 488–494. Дои:10.1016 / j.jmp.2006.06.001. ISSN  0022-2496.
  14. ^ Baucells, Manel; Карраско, Хуан А .; Хогарт, Робин М. (21 августа 2008 г.). «Совокупное доминирование и эвристическая производительность при выборе двоичных атрибутов». Исследование операций. 56 (5): 1289–1304. Дои:10.1287 / opre.1070.0485. HDL:2117/19888. ISSN  0030-364X.
  15. ^ Кацикопулос, Константинос В. (2010-11-19). «Психологическая эвристика для умозаключений: определение, эффективность, новые теории и практики». Анализ решений. 8 (1): 10–29. Дои:10.1287 / дека.1100.0191. ISSN  1545-8490. S2CID  8624178.
  16. ^ Imşek, Özgür (2013), Burges, C.J.C .; Bottou, L .; Веллинг, М .; Гахрамани, З. (ред.), «Линейное правило принятия решений как стремление к простой эвристике принятия решений» (PDF), Достижения в системах обработки нейронной информации 26, Curran Associates, Inc., стр. 2904–2912., получено 2019-08-28
  17. ^ Шимшек, Озгюр; Бакманн, Маркус (2015), Кортес, С .; Lawrence, N.D .; Ли, Д. Д .; Сугияма, М. (ред.), «Обучение на небольших выборках: анализ эвристики простых решений» (PDF), Достижения в системах обработки нейронной информации 28, Curran Associates, Inc., стр. 3159–3167., получено 2019-08-30
  18. ^ Самсон, Алена. «Руководство по поведенческой экономике 2015» (PDF). Поведенческая экономика. Получено 12 декабря 2015.
  19. ^ Марковиц, Гарри (1952). «Выбор портфолио *». Журнал финансов. 7 (1): 77–91. Дои:10.1111 / j.1540-6261.1952.tb01525.x. ISSN  1540-6261.
  20. ^ Demiguel, V .; Гарлаппи, Л .; Уппал Р. (2007). «Оптимальная диверсификация против наивной: насколько неэффективна стратегия портфеля 1 / N?». Обзор финансовых исследований. 22 (5): 1915. Дои:10.1093 / рфс / чч075. S2CID  1073674.
  21. ^ Купер, Г. Ф. (1990). «Вычислительная сложность вероятностного вывода с использованием байесовских сетей доверия». Искусственный интеллект. 42 (2–3): 393–405. Дои:10.1016 / 0004-3702 (90) 90060-D.
  22. ^ Нозик, Роберт (1963). Нормативное исследование индивидуального выбора (Кандидат наук.). Гарвардский университет.
  23. ^ Payne, J. W .; Bettman, J. R .; Джонсон, Э. Дж. (1993). Лицо, принимающее адаптивные решения. Дои:10.1017 / CBO9781139173933. ISBN  9781139173933.
  24. ^ Фрэнк Хайнеман Найт "Риск, неопределенность и прибыль" стр. 19, Очерки премии Харта, Шаффнера и Маркса, вып. 31. Бостон и Нью-Йорк: Houghton Mifflin. 1921 г.
  25. ^ Гигеренцер, Герд; Брайтон, Генри (2009). «Homo Heuristicus: Почему предвзятые умы делают лучшие выводы». Темы когнитивной науки. 1 (1): 107–143. Дои:10.1111 / j.1756-8765.2008.01006.x. HDL:11858 / 00-001M-0000-0024-F678-0. PMID  25164802.
  26. ^ Смит, В. Л. (2003). «Конструктивистская и экологическая рациональность в экономике †». Американский экономический обзор. 93 (3): 465–508. CiteSeerX  10.1.1.501.5291. Дои:10.1257/000282803322156954.