Tomar decisiones diarias parece bastante fácil. Las personas conocen información básica sobre salud y finanzas que pueden usar para informar su toma de decisiones. Pero una nueva investigación del Instituto de Tecnología Stevens sugiere que demasiado conocimiento puede llevar a las personas a tomar peores decisiones. apuntando a una brecha crítica en nuestra comprensión de cómo la nueva información interactúa con el conocimiento y las creencias previas.

La obra, dirigido por Samantha Kleinberg, profesor asociado de informática en Stevens, está ayudando a replantear la idea de cómo usamos la montaña de datos extraídos de la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático y cómo los profesionales de la salud y los asesores financieros presentan esta nueva información a sus pacientes y clientes.

"Ser preciso no es suficiente para que la información sea útil, ", dijo Kleinberg." Se supone que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático descubrirán gran información, se lo daremos a la gente y ellos tomarán buenas decisiones. Sin embargo, el punto básico del documento es que falta un paso:necesitamos ayudar a las personas a construir sobre lo que ya saben y comprender cómo utilizarán la nueva información ".

Por ejemplo:cuando los médicos comunican información a los pacientes, como recomendar medicamentos para la presión arterial o explicar los factores de riesgo de diabetes, las personas pueden estar pensando en el costo de los medicamentos o en formas alternativas de alcanzar el mismo objetivo. "Entonces, si no entiendes todas estas otras creencias, es muy difícil tratarlos de manera eficaz, "dijo Kleinberg, cuyo trabajo aparece en la edición del 13 de febrero de Investigación cognitiva:principios e implicaciones .

Kleinberg y sus colegas preguntaron a 4, 000 participantes una serie de preguntas sobre temas con los que tendrían distintos grados de familiaridad. A algunos participantes se les pidió que tomaran decisiones sobre escenarios con los que posiblemente no pudieran estar familiarizados, es decir, cómo lograr que un grupo de extraterrestres que leyeran la mente realizara una tarea. A otros participantes se les preguntó sobre temas más familiares, es decir, elegir cómo reducir el riesgo en una cartera de jubilación o decidir entre comidas y actividades específicas para controlar el peso corporal.

Para algunos participantes, los escenarios tenían una estructura causal, lo que significa que los participantes pueden tomar la decisión correcta en función de la relación causal establecida en texto o en un diagrama. Luego, el equipo pudo comparar si a las personas les fue mejor o peor con la nueva información o simplemente usando lo que ya sabían.

Kleinberg y su equipo, incluyendo al ex estudiante graduado de Stevens Min Zheng y al científico cognitivo Jessecae Marsh de la Universidad de Lehigh, descubrió que cuando las personas toman decisiones en escenarios novedosos, como los que incluyen extraterrestres que leen la mente, les va muy bien en ese problema. "La gente solo se centra en lo que hay en el problema, ", dijo Kleinberg." No están agregando todas estas cosas adicionales ".

Sin embargo, cuando ese problema, con la misma estructura causal, fue reemplazado con información sobre finanzas y jubilación, por ejemplo, las personas se volvieron menos confiadas en sus elecciones y tomaron peores decisiones, sugiriendo que sus conocimientos previos obstaculizaron la elección del mejor resultado.

Kleinberg encontró lo mismo cuando planteó un problema de salud y ejercicio, en lo que respecta a la diabetes. Cuando las personas sin diabetes leen el problema, trataron la nueva información al pie de la letra, lo creyó y lo usó con éxito. Personas con diabetes, sin embargo, comenzaron a adivinar lo que sabían y, como en el ejemplo anterior, Hizo mucho peor.

"En situaciones en las que las personas no tienen conocimientos previos, se sienten más seguros con la nueva información y toman mejores decisiones, ", dijo Kleinberg." Así que hay una gran diferencia en cómo interpretamos la información que se nos da y cómo afecta nuestra toma de decisiones cuando se relaciona con cosas que ya sabemos frente a cuando es en un entorno nuevo o desconocido ".

Kleinberg advierte que el objetivo del artículo no es que la información sea mala. Ella solo sostiene que para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones, necesitamos comprender mejor lo que la gente ya sabe y adaptar la información en función de ese modelo mental. La National Science Foundation otorgó recientemente a Kleinberg, en colaboración con Marsh, una subvención titulada, "Uniendo modelos causales y mentales para la toma de decisiones compartida en diabetes, "para abordar este mismo problema.

"La gente tiene un cierto conjunto de creencias sobre la enfermedad y el tratamiento, finanzas y jubilación, ", dijo Kleinberg." Así que más información, incluso con relaciones causales explícitas, puede que no sea suficiente para guiar a las personas a tomar las mejores decisiones. Es la forma en que adaptamos esa información a este conjunto de creencias existente que producirá los mejores resultados, y eso es lo que queremos averiguar ".