Новый подход ученых позволит рассчитывать и формировать чужое поведение

Фото из открытых источников

Группа исследователей из Еврейского университета, Йеля и Техниона разработала новый подход к пониманию и управлению поведением людей, который выходит за рамки традиционных психологических методов, сообщает портал innovanews.ru. В отличие от широко известных стратегий «архитектуры выбора», основанных на психологических приемах и эвристиках, новая методика опирается на точные математические модели, позволяющие не только предсказывать, но и целенаправленно проектировать решения, принимаемые человеком.

Традиционная «архитектура выбора», популяризированная такими учеными, как Ричард Талер и Касс Санстейн, использует психологические «подталкивания» — например, изменение порядка вариантов в списке или оформление интерфейса так, чтобы склонить человека к нужному решению. Однако эти методы часто базируются на интуиции и не всегда дают предсказуемый результат. В свою очередь, новая инженерная стратегия, которую в исследовании назвали CATIE, учитывает целый комплекс факторов: привычки, склонность к риску, а также ментальную инерцию — то есть тенденцию людей повторять ранее принятые решения. Благодаря этому CATIE демонстрирует значительно более высокую точность в прогнозировании поведения, превосходя даже современные алгоритмы машинного обучения.

В эксперименте, проведенном командой ученых, участникам предлагались два варианта выбора с одинаковой ценностью, но различными системами вознаграждения. Модели, основанные на интуитивных подходах, уступили по эффективности расчетной модели CATIE, которая интегрирует психологические и поведенческие параметры. Как отметил профессор Йонатан Левенштейн из Еврейского университета, «подобно тому, как инженеры проектируют мосты и здания, мы можем создавать модели, которые точно рассчитывают и формируют человеческие решения».

Практическое применение такого подхода обещает значительные изменения в различных сферах. В образовании это позволит создавать программы, которые более эффективно мотивируют учащихся, учитывая их индивидуальные особенности и поведенческие паттерны. В медицине — разрабатывать персонализированные стимулы для повышения приверженности пациентов к лечению. При этом открытость и прозрачность математических моделей создают возможности для этического обсуждения и регулирования подобных технологий, что отличает их от скрытых методов нейромаркетинга и манипуляций.

Тем не менее, ученые предупреждают о рисках, связанных с чрезмерной уверенностью в контроле над человеческим поведением. Люди остаются сложными существами, чьи решения могут меняться под влиянием эмоций, культурных факторов и непредсказуемых обстоятельств. Кроме того, существует опасение, что подобные инструменты могут быть использованы в корыстных целях, например, крупными корпорациями или авторитарными режимами, что ставит вопрос об этике и ответственности их применения.