Меньше значит больше - Less-is-more effect

В эффект меньше да больше относится к выводу, что эвристический Стратегии принятия решений могут давать более точные суждения, чем альтернативные стратегии, использующие больше информации. Понимание этих эффектов является частью изучения экологическая рациональность.

Примеры

Один популярный эффект «меньше значит больше» был обнаружен при сравнении лучшая эвристика с линейная стратегия принятия решений при вынесении суждения о том, какой из двух объектов имеет более высокую ценность по какому-либо критерию. В то время как стратегия линейного принятия решений использует все доступные реплики и взвешивает их, эвристика "взять лучшее" использует только первую реплику, которая различается между объектами. Несмотря на эту бережливость, эвристика давала более точные суждения, чем линейная стратегия принятия решений.[1]

Помимо этого первого открытия, были обнаружены эффекты меньше да больше и для других эвристик, включая эвристика распознавания[2] и эвристика перерыва.[3]

Пояснения

Некоторые эффекты «меньше - лучше» можно объяснить в рамках систематической ошибки и дисперсии. Согласно компромисс смещения и дисперсии, ошибки в прогнозе происходят по двум причинам. Рассмотрим стратегию принятия решения, которая использует случайную выборку объектов, чтобы сделать суждение об объекте вне этой выборки. Из-за дисперсии выборки существует большое количество гипотетических прогнозов, каждое из которых основано на разной случайной выборке. Под смещением понимается разница между средним значением этих гипотетических прогнозов и истинной стоимостью объекта оценки. Напротив, дисперсия относится к средней вариации гипотетических суждений относительно их среднего значения.[4]

Детерминанты дисперсии

Компонент дисперсии ошибки суждения зависит от степени адаптации стратегии принятия решения к каждой возможной выборке. Одним из основных факторов, определяющих эту степень, является количество свободных параметров стратегии. Следовательно, (эвристические) стратегии, которые используют меньшее количество информации и имеют меньше параметров, как правило, имеют меньшую ошибку от дисперсии, чем стратегии с большим количеством параметров.[5]

Детерминанты смещения

В то же время меньшее количество параметров, как правило, увеличивает ошибку из-за смещения, подразумевая, что эвристические стратегии с большей вероятностью будут смещены, чем стратегии, использующие больше единиц информации. Однако точная величина смещения зависит от конкретной проблемы, к которой применяется стратегия решения. Если проблема принятия решения имеет статистическую структуру, которая соответствует структуре эвристической стратегии, смещение может быть удивительно небольшим. Например, анализ лучшая эвристика и другие лексикографический эвристика показала, что смещение этих стратегий равно смещению линейной стратегии, когда веса линейной стратегии показывают определенные закономерности.[6][7] которые были обнаружены во многих реальных жизненных ситуациях.[8]

использованная литература

  1. ^ Черлински, Жан; Goldstein, Daniel G .; Гигеренцер, Герд (1999). «Насколько хороши простые эвристики?». Простая эвристика, которая делает нас умными. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. стр.97 –118.
  2. ^ Goldstein, Daniel G .; Гигеренцер, Герд (2002). «Модели экологической рациональности: эвристика распознавания». Психологический обзор. 109 (1): 75–90. Дои:10.1037 / 0033-295x.109.1.75. HDL:11858 / 00-001M-0000-0025-9128-B. ISSN  1939-1471. PMID  11863042.
  3. ^ Вюббен, Маркус; Вангенхайм, Флориан против (2008 г.). «Мгновенный анализ клиентской базы: управленческая эвристика часто» Сделайте все правильно"". Журнал маркетинга. 72 (3): 82–93. Дои:10.1509 / кг.72.3.082. ISSN  0022-2429.
  4. ^ Хасти, Тревор; Тибширани, Роберт; Фридман, Джером (2009). Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование, второе издание. Серия Спрингера в статистике (2 - е изд.). Нью-Йорк: Springer-Verlag. ISBN  9780387848570.
  5. ^ Гигеренцер, Герд; Брайтон, Генри (2009). «Homo Heuristicus: почему предвзятые умы делают лучшие выводы». Темы когнитивной науки. 1 (1): 107–143. CiteSeerX  10.1.1.321.3027. Дои:10.1111 / j.1756-8765.2008.01006.x. ISSN  1756-8765. PMID  25164802.
  6. ^ Мартиньон, Лаура; Хоффраге, Ульрих (2002). «Быстро, экономно и удобно: простая эвристика для парного сравнения». Теория и решение. 52 (1): 29–71. Дои:10.1023 / А: 1015516217425. ISSN  0040-5833.
  7. ^ Хогарт, Робин М .; Карелая, Наталья (01.11.2006). ""Take-the-Best »и другие простые стратегии: почему и когда они« хорошо »работают с двоичными сигналами». Теория и решение. 61 (3): 205–249. Дои:10.1007 / s11238-006-9000-8. ISSN  1573-7187.
  8. ^ 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 2019-06-01