Prendre des décisions au quotidien semble assez facile. Les gens connaissent des informations de base sur la santé et les finances qu'ils peuvent utiliser pour éclairer leur prise de décision. Mais de nouvelles recherches du Stevens Institute of Technology suggèrent que trop de connaissances peut amener les gens à prendre de pires décisions, indiquant une lacune critique dans notre compréhension de la façon dont les nouvelles informations interagissent avec les connaissances et les croyances antérieures.

L'oeuvre, dirigé par Samantha Kleinberg, professeur agrégé d'informatique à Stevens, aide à recadrer l'idée de la façon dont nous utilisons la montagne de données extraites des algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique et comment les professionnels de la santé et les conseillers financiers présentent ces nouvelles informations à leurs patients et clients.

« Il ne suffit pas d'être précis pour que l'information soit utile, " a déclaré Kleinberg. " On suppose que l'IA et l'apprentissage automatique permettront de découvrir d'excellentes informations, nous le donnerons aux gens et ils prendront de bonnes décisions. Cependant, le point fondamental du document est qu'il manque une étape :nous devons aider les gens à s'appuyer sur ce qu'ils savent déjà et à comprendre comment ils utiliseront les nouvelles informations. »

Par exemple :lorsque les médecins communiquent des informations aux patients, comme recommander des médicaments pour la tension artérielle ou expliquer les facteurs de risque du diabète, les gens peuvent penser au coût des médicaments ou à d'autres moyens d'atteindre le même objectif. "Donc, si vous ne comprenez pas toutes ces autres croyances, il est vraiment difficile de les traiter de manière efficace, " dit Kleinberg, dont le travail apparaît dans le numéro du 13 février de Recherche cognitive :principes et implications .

Kleinberg et ses collègues ont demandé 4, 000 participants une série de questions sur des sujets avec lesquels ils seraient plus ou moins familiarisés. Certains participants ont été invités à prendre des décisions sur des scénarios avec lesquels ils ne pourraient pas être familiers, c'est-à-dire comment amener un groupe d'extraterrestres à lire dans les pensées pour accomplir une tâche. D'autres participants ont été interrogés sur des sujets plus familiers, par exemple le choix de la manière de réduire les risques dans un portefeuille de retraite ou le choix entre des repas et des activités spécifiques pour gérer le poids corporel.

Pour certains participants, les scénarios avaient une structure causale, ce qui signifie que les participants pourraient prendre la bonne décision sur la base de la relation causale présentée soit dans le texte, soit sous forme de diagramme. L'équipe a ensuite pu comparer si les gens faisaient mieux ou moins bien avec de nouvelles informations ou simplement en utilisant ce qu'ils savaient déjà.

Kleinberg et son équipe, y compris l'ancien étudiant diplômé de Stevens Min Zheng et le scientifique cognitif Jessecae Marsh de l'Université Lehigh, ont découvert que lorsque les gens prennent des décisions dans de nouveaux scénarios, tels que ceux comprenant des extraterrestres qui lisent dans les pensées, ils font très bien sur ce problème. « Les gens se concentrent uniquement sur le problème, ", a déclaré Kleinberg. "Ils n'ajoutent pas toutes ces choses supplémentaires."

Cependant, quand ce problème, avec la même structure causale, a été remplacé par des informations sur les finances et la retraite, par exemple, les gens sont devenus moins confiants dans leurs choix et ont pris de pires décisions, suggérant que leurs connaissances préalables les ont empêchés de choisir le meilleur résultat.

Kleinberg a trouvé la même chose lorsqu'elle a posé un problème de santé et d'exercice, en ce qui concerne le diabète. Lorsque les personnes non diabétiques lisent le problème, ils ont traité les nouvelles informations à leur valeur nominale, l'a cru et l'a utilisé avec succès. Les personnes diabétiques, cependant, commencé à deviner ce qu'ils savaient et comme dans l'exemple précédent, fait bien pire.

« Dans les situations où les gens n'ont pas de connaissances de base, ils deviennent plus confiants avec les nouvelles informations et prennent de meilleures décisions, " a déclaré Kleinberg. " Il y a donc une grande différence dans la façon dont nous interprétons les informations qui nous sont données et comment elles affectent notre prise de décision lorsqu'elles concernent des choses que nous savons déjà par rapport à lorsqu'elles se situent dans un cadre nouveau ou inconnu. "

Kleinberg met en garde que le point du papier n'est pas que l'information est mauvaise. Elle soutient seulement que pour aider les gens à prendre de meilleures décisions, nous devons mieux comprendre ce que les gens savent déjà et adapter les informations en fonction de ce modèle mental. La National Science Foundation a récemment décerné à Kleinberg, en collaboration avec Marsh, une subvention ayant droit, "Unifier les modèles causals et mentaux pour une prise de décision partagée dans le diabète, " pour résoudre ce problème.

"Les gens ont un certain ensemble de croyances sur la maladie et le traitement, finances et retraite, " a déclaré Kleinberg. "Donc plus d'informations, même avec des relations causales explicites, peut ne pas suffire à inciter les gens à prendre les meilleures décisions. C'est ainsi que nous adaptons ces informations à cet ensemble de croyances existantes qui donneront les meilleurs résultats, et c'est ce que nous voulons comprendre."