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原来有这样的事,作为TMI:更多信息,并不一定能帮助人们做出更好的决策

在此之前的知识会让人成为他们的选择和决定更糟糕的信心不足,强调需要更好地了解人们如何解读新信息

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(霍博肯,新泽西州 - 2月21日,2020年) - 每天都在决定似乎很容易。人们了解健康的基本信息和资助,他们可以用它来通知他们的决策。但太阳城网站网址最新研究这表明,太多的知识会让人做出决定更糟,指着我们如何利用新的信息之前相互作用的知识和信念的理解关键差距。 

这项工作,由萨曼莎克林伯格,在史蒂文斯计算机科学副教授,带领帮助的重构,我们如何使用从人工智能检索到的数据和机器学习算法和医疗如何专业人士和财务顾问目前ESTA新的信息来山的概念他们患者和客户。 

“作为准确是不够的,信息是有用的,说:”克林伯格。 “那是假定的AI和机器学习会发现大量信息,我们就给人们,他们会做出正确的决定。但是,本文的基本观点是,有缺少一个步骤:我们在他们已经知道并了解它们将如何使用新的信息”需要帮助人们建立。

例如:当医生信息传达给患者,如血压药物或推荐的危险因素解释糖尿病,人们可能会想到的药物或其它方法来达到同样的目标成本。 “所以,如果你不明白所有这些其他的信仰,这真的很难把他们的有效途径,说:”克林伯格,谁的工作报告 认知研究:原则和影响.

克莱因伯格和同事4000名参与者被问及一系列主题与具有它们将不同程度的熟悉的问题。问,一些与会者做出决定的情况下,他们不可能是熟悉的,即如何让一组读心的外国人来完成任务。被问及其他参与者更熟悉的话题,即选择如何减少在退休投资组合风险或决定的饭菜和具体活动之间的管理体重。

对于一些参与者,场景有因果结构,这意味着,可以使基于文本或无论是作为图中规定的因果关系的参与者正确的决定。然后,该小组能够比较人们是否做了或好或坏有新的信息或只是使用的是什么,他们已经知道了。

克林伯格和她的团队,包括前研究生史蒂文斯分钟郑和认知科学家jessecae沼泽从利哈伊大学,发现,当人们在新的方案中决定,:如读头脑包括那些外星人,很顺利就他们这样做的问题。 “人们只是专注于什么的问题,说:”克林伯格。 “他们不是在所有这些额外的东西加入。” 

然而,当这样的问题,用相同的因果结构,被替代为信息公司的财务状况和退休,例如为,人成为他们的选择缺乏自信和更加严重的决定,表明自己原有的知识选择最好的结果得到的方式。

克林伯格发现了同样来当她提出了一个关于健康和运动的问题是真实的,因为它涉及到 糖尿病。当人们阅读没有糖尿病的问题,新的信息,他们在面值对待,相信它,并成功地使用它。患有糖尿病的人,但是,开始第二次猜测他们所知道的和前面的例子中,没有差很多。 

“在那里,人们在情况下,不要有背景知识,他们变得更加自信有了新的信息,并做出更好的决定,说:”克林伯格。 “所以这是我们如何理解我们的信息有很大的区别,它会影响如何考虑到我们的决策时,它涉及到的事情我们已经知道与当它在一个新的或不熟悉的环境“。 

克林伯格警告说,本文的观点并不是说信息是坏的。辩称,她只是为了帮助人们做出更好的决策,我们需要更好地了解的人都知道和量身定制的信息已经基于模型的想法。美国国家科学基金会最近授予克林伯格,协同沼泽,授予题为“团结精神和因果模型在糖尿病共同决策“为了解决这个问题非常。

“某些人抱了一组有关准备疾病和治疗,财务和退休,信仰”说克林伯格。 “因此,更多的信息,明确的因果关系随着甚至可能不足以引导人们做出最好的决定。这是我们如何量身打造信息这一套信念现有的,将产生最佳的效果 - 而这正是我们想弄清楚”的。 

- 史蒂文斯 -  

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