Yeni bir çalışma, seçim mühendisliğini tanıtmaktadır – tahminler yerine matematik kullanarak kararları yönlendirmenin güçlü yeni bir yolu. Dikkatle tasarlanmış matematiksel modeller uygulayarak, araştırmacılar insanların seçimlerini bağırsak içgüdülerine ve hatta geleneksel psikolojiye güvenmekten daha etkili bir şekilde etkileyebileceklerini buldular. Bu keşif, eğitim, sağlık ve günlük yaşam gibi alanlarda karar almayı iyileştirmek için daha akıllı, daha etik araçların yolunu açabilir.
Yeni çalışma, yayınlanan Doğa İletişimiinsan kararlarını etkileme söz konusu olduğunda matematiksel modellerin psikolojik sezgiden daha etkili olabileceğini göstermektedir. Yale Üniversitesi’nden Dr. Ohad Dan ve Technion’dan Dr. Ori Plonsky ile işbirliği içinde Safra Beyin Bilimleri Merkezi’nden (ELSC) Prof. Yonatan Loewenstein liderliğindeki araştırma yeni bir kavram sunuyor: Seçim Mühendisliği.
Çalışma, etkiyi etkileyen iki yaklaşım arasında bir ayrım yapmaktadır. Seçim mimarisi olarak bilinen birincisi, öncülerinden biri olan Richard Thaler, 2017’de Nobel Ekonomi Ödülü’ne layık görüldüğünden beri yaygın popülerlik kazandı – dünya çapında hükümetlerde ortaya çıkan davranışsal içgörüler (“nudge”) takımları.
Seçim mimarisi, kararları ustaca yönlendirmek için öncelik, demirleme veya sezgisel sezgisel yöntemler gibi psikolojik ilkelere dayanır. Araştırmacılar tarafından önerilen ikinci yaklaşım seçim mühendisliğidir: davranışı hassasiyetle sistematik olarak şekillendirmek için hesaplama modelleri ve optimizasyon tekniklerini kullanan bir yöntem.
Bu yaklaşımları test etmek için ekip, uluslararası akademik ekiplerin, insanların nesnel olarak eşit değer seçeneğinden birini seçmelerini sağlayacak bir teşvik mekanizması (“ödül programı”) tasarlamakla görevlendirildiği akademik bir yarışma başlattı.
Her biri birkaç ödül stratejisinden birine maruz kalan deneyde 3.000’den fazla katılımcı katıldı. Bazıları sezgi ve psikolojik içgörüler üzerine inşa edilirken, diğerleri hesaplama modelleri kullanılarak hazırlanmıştır.
En etkili program, Technion’dan Prof. Ido Erev ile birlikte Dr. Ori Plonsky tarafından tasarlanan CATIE (koşullu ortalama, eğilim, atalet ve keşif) adlı bir hesaplama modeline dayanıyordu. Model, çoklu davranışsal eğilimleri birleşik bir öngörücü çerçeveye bütünleştirir. Bu CATIE tabanlı strateji, yaygın olarak kullanılan makine öğrenimi Model Q-öğrenmeye dayanarak ve sadece nitel sezgi ile bilgilendirilenleri önemli ölçüde daha iyi performans gösterdi.
Loewenstein, “Çalışmamız, mühendislerin köprüler oluşturmak veya uçak tasarlamak için matematiksel modeller kullandıkça, davranışı etkilemek için öğrenme ve karar verme modellerini kullanabileceğimizi göstermektedir.” Dedi.
Bulgular, iyi kalibre edilmiş modeller tarafından yönlendirildiğinde davranışın şaşırtıcı bir doğrulukla tasarlanabileceğini göstermektedir. Dahası, çalışma, sadece açıklayıcı güçleriyle değil, aynı zamanda gerçek dünya kararlarını şekillendirmedeki etkinlikleriyle de bilişsel modelleri değerlendirmek için yeni bir yöntem sunmaktadır.
Çıkarımlar çok geniş. Eğitim ve halk sağlığından dijital tasarıma ve politika oluşturmaya kadar değişen alanlarda, seçim mühendisliği ampirik olarak optimize edilmiş, ölçeklenebilir müdahalelerin geliştirilmesini sağlayabilir. Aynı zamanda, araştırmacılar, bu araçların sorumlu uygulanmasına rehberlik etmek için etik çerçevelerin gerekli olacağını belirtmektedir.
Bir kavram kanıtı olarak, bu çalışma bilişsel bilimlerde matematiksel modellemenin ortaya çıkan potansiyelinin altını çizmektedir – sadece davranışı anlamak için değil, aktif olarak rehberlik etmek için.
