Ekologická racionalita - Ecological rationality - Wikipedia

Ekologická racionalita je konkrétní účet praktická racionalita, což dále specifikuje normy racionálního jednání - co by člověk měl udělat, aby jednal racionálně. V současné době dominantní popis praktické racionality v sociálních a behaviorálních vědách, jako je ekonomie a psychologie, teorie racionální volby, tvrdí, že praktická racionalita spočívá v rozhodování v souladu s některými pevnými pravidly, bez ohledu na kontext. Ekologická racionalita naproti tomu tvrdí, že racionalita rozhodnutí závisí na okolnostech, ve kterých k němu dochází, aby bylo možné dosáhnout cílů v tomto konkrétním kontextu. To, co je podle účtu racionální volby považováno za racionální, tedy nemusí být vždy považováno za racionální podle účtu ekologické racionality. Celkově lze říci, že teorie racionální volby klade důraz na vnitřní logickou konzistenci, zatímco ekologická racionalita se zaměřuje na vnější výkon ve světě. Termín ekologicky racionální je jen etymologicky podobný biologické vědě ekologie.

Racionalita podle teorie racionální volby

Problémy s ekologickou racionalitou teorie racionální volby (RCT) jako normativní popis racionality. Podle teorie racionální volby je akce považována za racionální, pokud akce vyplývá z preferencí a očekávání, které splňují soubor axiomů, nebo zásady. Tyto zásady jsou často opodstatněné na základě úvah o konzistenci - například jsou vyloučeny nepřechodné preference a očekávání, která nejsou v souladu s dostupnými informacemi. Teorie racionální volby proto vyplácí praktickou racionalitu jako optimální cestu jednání vzhledem k subjektivní reprezentaci světa.

Porušení teorie racionální volby

Od druhé poloviny 20. století, a soubor výzkumu, ekonomy jako Maurice Allais[1] a psychologové jako Amos Tversky a Daniel Kahneman,[2] zdokumentoval soubor systematického porušování zásad RCT. Tato porušení se obvykle interpretují jako projevy iracionality lidského chování. Naproti tomu pojem ekologická racionalita zpochybňuje normativní platnost RCT, a proto interpretuje empirické poznatky zásadně odlišným způsobem. Jak je vysvětleno níže, porušení RCT může ve skutečnosti za určitých podmínek znamenat racionální opatření.

Ve výzkumu rychlé a skromné ​​heuristiky

Gerd Gigerenzer[3][4] tvrdí, že některé pozorované chování, i když porušují principy RCT, bylo empiricky prokázáno jako racionální v některých prostředích. To je jeden měl by porušovat zásady RCT za účelem racionálního jednání v těchto prostředích. Tuto myšlenku, že racionalita akce závisí nejen na vnitřních kritériích (např. Tranzitivitě), ale také na struktuře prostředí, navrhl již dříve Herbert A. Simon.[5][6] Simon si představoval, že racionalita je formována dvojicí nůžek, které stříhají dvěma čepelemi - jedna představuje strukturu prostředí úkolu, druhá výpočetní schopnosti agenta.[7] Teorie ekologické racionality přesně specifikuje (a obvykle matematicky) podmínky na struktuře prostředí, za kterých by racionální aktér měl použít jednu nebo druhou metodu, aby učinil přesnější / úspěšnější / transparentnější rozhodnutí, protože jsou měřena předem stanovenými, dobře definovaná kritéria.

Příklad: vezměte si nejlepší heuristiku

Zvažte vezměte si nejlepší heuristiku,[8] který lze použít k nalezení toho nejlepšího ze sady dvou nebo více možností podle nějakého kritéria. Spíše než zvažovat informace o všech atributech každé možnosti, heuristika používá pouze informace o nejvíce platném atributu (tj. Atribut korelující nejvyšší s kritériem), který rozlišuje mezi různými možnostmi a volí možnost upřednostňovanou tímto jedním atributem. Neintegruje tedy všechny dostupné informace požadované RCT. Zjistilo se však, že heuristická metoda „take-the-best“ může přinést přesnější volby než jiné modely rozhodování, včetně vícenásobné lineární regrese, která zohledňuje všechny dostupné informace.[9] Tyto výsledky byly empiricky replikovány ve srovnání se sofistikovanými statistikami a modely strojového učení, jako jsou rozhodovací stromy CART, náhodné lesy, Naive Bayes, regularizované regrese, podpora vektorových strojů atd., A napříč velkým počtem rozhodovacích problémů (včetně výběr, odvození a předpovídání) a datové sady v reálném světě - recenze viz.[10][11] Jak bylo řečeno výše, k vysvětlení takového úspěchu „best-the-best“ je třeba zjistit, které charakteristiky prostředí jej podporují a které nikoli. Podle teorie ekologické racionality zahrnují příklady environmentálních charakteristik, které vedou k relativně vyšší přesnosti nejlepších výsledků ve srovnání s jinými modely, (i) omezenou nebo nízkou kvalitu dostupných informací,[10] ii) vysoká disperze platnosti atributů (také se nazývá podmínka nekompenzovatelnosti),[12][13] a (iii) přítomnost opcí dominujících jiným opcím, včetně podmínek jednoduché a kumulativní dominance.[14] Některé z těchto podmínek také zaručují optimální výkon pro heuristiku, jako je například nejlepší.[15] Bylo zjištěno, že takové podmínky v přírodních souborech údajů překvapivě převládají,[16] zvýšení výkonu take-the-best a dalších podobných jednoduchých heuristik.[17]

Příklad: 1 / N heuristika

U druhého příkladu zvažte otázku, jak rozdělit investici do několika investičních možností. Podle 1 / N heuristiky, nazývané také Naivní alokace,[18] agenti jednoduše přidělují akcie stejné velikosti každé investiční možnosti. Na rozdíl od předpisů RCT tato údajně naivní heuristika nezohledňuje žádnou z dostupných informací ani nevytváří pořadí preferencí dostupných možností. Když je prostředí výběru charakterizováno vysokou prediktivní nejistotou, velkou sadou investičních možností a omezenými informacemi o minulém výkonu, žádný model racionální volby (zde ve smyslu Bayesianských verzí Markowitzovy optimalizace střední odchylky[19]) bylo zjištěno, že důsledně překonává heuristiku 1 / N na různých ukazatelích.[20]

Normativní odůvodnění

Vzhledem k výsledkům teorie ekologické racionality se zdá, že pokud se zajímáme o vnější výkon, neměli bychom předpokládat, že RCT povede k lepším nebo „racionálnějším“ rozhodnutím než jednoduchá heuristika, jako je „best-the-best“. Spíše je třeba zjistit vlastnosti rozhodovacího prostředí a zvolit metodu, kterou teorie navrhuje jako výkonnější pro taková prostředí.

Existují také některá další odůvodnění proti nadměrnému spoléhání se na RCT.

Zaprvé, RCT v některých případech klade nároky na kognitivní schopnosti, které lidé nemají. Mnoho problémů v reálném světě je výpočtově neřešitelných - například vytváření pravděpodobnostních závěrů pomocí Bayesovských sítí víry je NP-tvrdé.[21] Mnoho teoretiků souhlasí s tím, že racionální popisy nesmí vyžadovat „[...] schopnosti, schopnosti a dovednosti daleko nad rámec těch, kterými disponují lidé v současné době.“ [22]

Zadruhé, i pro problémy, které lze vyřešit, se tvrdilo, že heuristika šetří úsilí, i když někdy je to tak za cenu přesnosti. V závislosti na struktuře prostředí může být tato ztráta přesnosti malá.[23][11]

Zatřetí, existuje zásadní rozdíl mezi situacemi charakterizovanými oběma riziko (známá rizika) nebo nejistota (neznámá rizika).[24] V situacích rizika výše uvedená kompromisní snaha o přesnost znamená ztrátu přesnosti v důsledku snížení složitosti rozhodovací strategie. Naproti tomu situace nejistoty to umožňuje méně-je-více efektů, popisující situace, ve kterých systematické ignorování části dostupných informací vede k přesnějším závěrům. Díky tomu může být adaptivní heuristika ekologicky racionální. Vysvětlení tohoto zjištění nabízí dilema zkreslení, což je matematická formulace toho, jak jednoduchost (která může vypadat jako nevědomost) má tendenci zvyšovat jeden zdroj chyby odhadu (zkreslení), ale také snižovat další (rozptyl).[25]

V experimentální ekonomii

Nezávisle na Gerd Gigerenzer, Vernon L. Smith vyvinul vlastní popis ekologické racionality, o kterém se nejvíce diskutuje v ekonomii. Tyto dva pojmy spolu souvisejí, nicméně Smith koncept předpovídá sociálním entitám, jako jsou trhy, které se vyvinuly v procesu pokusu a omylu k dosažení efektivního výsledku.[26]

Viz také

Reference

  1. ^ Allais, M. (1953). „Le Comportement de l'Homme Rationnel devant le Risque: Critique des Postulats et Axiomes de l'Ecole Americaine“. Econometrica. 21 (4): 503–546. doi:10.2307/1907921. ISSN  0012-9682. JSTOR  1907921. S2CID  156890860.
  2. ^ Kahneman, Daniel; Slovic, Stewart Paul; Slovic, Paul; Tversky, Amos (1982-04-30). Rozsudek pod nejistotou: Heuristika a předsudky. Věda. 185. Cambridge University Press. str. 1124–31. doi:10.1126 / science.185.4157.1124. ISBN  9780521284141. PMID  17835457.
  3. ^ Gigerenzer, G. (2008). "Proč heuristika funguje". Pohledy na psychologickou vědu. 3 (1): 20–281. doi:10.1111 / j.1745-6916.2008.00058.x. PMID  26158666. S2CID  8947622.
  4. ^ Gigerenzer, Gerd; Todd, Peter M. (1999). „Ekologická racionalita: normativní studie heuristiky“. V Gigerenzer, Gerd; Todd, Peter M .; Výzkumná skupina ABC (eds.). Ekologická racionalita: inteligence ve světě. New York: Oxford University Press. 487–497.
  5. ^ Simon, Herbert A. (01.02.1955). „Behaviorální model racionální volby“. Čtvrtletní ekonomický časopis. 69 (1): 99–118. doi:10.2307/1884852. ISSN  0033-5533. JSTOR  1884852.
  6. ^ „PsycNET“. psycnet.apa.org. Citováno 2019-08-30.
  7. ^ Simon, H. A. (1990). "Invarianty lidského chování". Roční přehled psychologie. 41: 1–19. doi:10.1146 / annurev.ps.41.020190.000245. PMID  18331187.
  8. ^ Gigerenzer, G .; Goldstein, D. G. (1996). „Odůvodnění rychlou a skromnou cestou: Modely omezené racionality“. Psychologický přehled. 103 (4): 650–669. CiteSeerX  10.1.1.174.4404. doi:10.1037 / 0033-295X.103.4.650. PMID  8888650.
  9. ^ Czerliski, Jean; Gigerenzer, Gerd; Goldstein, Daniel G. (1999). „Jak dobré jsou jednoduché heuristiky?“. V Gigerenzer, Gerd; Todd, Peter M .; Výzkumná skupina ABC (eds.). Jednoduchá heuristika, díky níž jsme inteligentní. New York: Oxford University Press. 97–118.
  10. ^ A b Martignon, Laura; Hoffrage, Ulrich (01.02.2002). "Rychlý, skromný a vhodný: Jednoduchá heuristika pro párové srovnání". Teorie a rozhodnutí. 52 (1): 29–71. doi:10.1023 / A: 1015516217425. ISSN  1573-7187.
  11. ^ A b Katsikopoulos, Konstantinos V .; Durbach, Ian N .; Stewart, Theodor J. (01.12.2018). „Kdy bychom měli použít jednoduché rozhodovací modely? Syntéza různých oblastí výzkumu“. Omega. 81: 17–25. doi:10.1016 / j.omega.2017.09.005. ISSN  0305-0483.
  12. ^ Hogarth, R. M .; Karelaia, N. (2005). "Ignorování informací v binární volbě se spojitými proměnnými: Kdy je méně" více "?" Journal of Mathematical Psychology. 49 (2): 115. CiteSeerX  10.1.1.319.1011. doi:10.1016 / j.jmp.2005.01.001.
  13. ^ Katsikopoulos, Konstantinos V .; Martignon, Laura (01.10.2006). "Naivní heuristika pro párová srovnání: Některé výsledky jejich relativní přesnosti". Journal of Mathematical Psychology. 50 (5): 488–494. doi:10.1016 / j.jmp.2006.06.001. ISSN  0022-2496.
  14. ^ Baucells, Manel; Carrasco, Juan A .; Hogarth, Robin M. (2008-08-21). "Kumulativní dominance a heuristický výkon v binárním výběru více atributů". Operační výzkum. 56 (5): 1289–1304. doi:10.1287 / opre.1070.0485. hdl:2117/19888. ISSN  0030-364X.
  15. ^ Katsikopoulos, Konstantinos V. (2010-11-19). „Psychologická heuristika pro vyvozování závěrů: definice, výkon a vznikající teorie a praxe“. Analýza rozhodnutí. 8 (1): 10–29. doi:10,1287 / deka.1100.0191. ISSN  1545-8490. S2CID  8624178.
  16. ^ Şimşek, Özgür (2013), Burges, C. J. C .; Bottou, L .; Welling, M .; Ghahramani, Z. (eds.), „Lineární rozhodovací pravidlo jako aspirace na heuristiku jednoduchého rozhodování“ (PDF), Pokroky v systémech zpracování neurálních informací 26„Curran Associates, Inc., str. 2904–2912, vyvoláno 2019-08-28
  17. ^ Şimşek, Özgür; Buckmann, Marcus (2015), Cortes, C .; Lawrence, N. D .; Lee, D. D .; Sugiyama, M. (eds.), „Poučení z malých vzorků: analýza heuristiky jednoduchého rozhodování“ (PDF), Pokroky v systémech zpracování neurálních informací 28„Curran Associates, Inc., str. 3159–3167, vyvoláno 2019-08-30
  18. ^ Samson, Alain. „Průvodce behaviorální ekonomií 2015“ (PDF). Behaviorální ekonomie. Citováno 12. prosince 2015.
  19. ^ Markowitz, Harry (1952). "Výběr portfolia *". The Journal of Finance. 7 (1): 77–91. doi:10.1111 / j.1540-6261.1952.tb01525.x. ISSN  1540-6261.
  20. ^ Demiguel, V .; Garlappi, L .; Uppal, R. (2007). „Optimální versus naivní diverzifikace: Jak neefektivní je 1 / N portfoliová strategie?“. Přehled finančních studií. 22 (5): 1915. doi:10,1093 / rfs / hhm075. S2CID  1073674.
  21. ^ Cooper, G. F. (1990). "Výpočetní složitost pravděpodobnostního závěru pomocí sítí bayesiánských vír". Umělá inteligence. 42 (2–3): 393–405. doi:10.1016 / 0004-3702 (90) 90060-D.
  22. ^ Nozik, Robert (1963). Normativní studie individuální volby (Ph.D.). Harvardská Univerzita.
  23. ^ Payne, J. W .; Bettman, J. R .; Johnson, E. J. (1993). Adaptivní rozhodovatel. doi:10.1017 / CBO9781139173933. ISBN  9781139173933.
  24. ^ Frank Hyneman Knight „Riziko, nejistota a zisk“ str. 19, Eseje o Hartu, Schaffnerovi a Marxovi, č. 31. Boston a New York: Houghton Mifflin. 1921.
  25. ^ Gigerenzer, Gerd; Brighton, Henry (2009). „Homo Heuristicus: Proč zaujaté mysli dělají lepší závěry“. Témata v kognitivní vědě. 1 (1): 107–143. doi:10.1111 / j.1756-8765.2008.01006.x. hdl:11858 / 00-001M-0000-0024-F678-0. PMID  25164802.
  26. ^ Smith, V. L. (2003). „Konstruktivistická a ekologická racionalita v ekonomii †“. American Economic Review. 93 (3): 465–508. CiteSeerX  10.1.1.501.5291. doi:10.1257/000282803322156954.