Rendimiento

A veces, una cabeza es mejor que dos cuando se trata de decisiones

A veces, una cabeza es mejor que dos cuando se trata de decisiones

La toma de decisiones es una parte integral de nuestra vida cotidiana. Cuando se trata de decisiones importantes, generalmente queremos trabajar con otros, suponiendo que los grupos sean mejores que las personas. Esto, después de todo, se ha demostrado que es el caso en ambos los seres humanos y animales. Comités, paneles y jurados generalmente lo logran "sabiduría de las masas"Compartiendo opiniones y puntos de vista individuales, discutiéndolos dentro del grupo hasta que haya consenso".

Pero dos cabezas no siempre son mejores que una. La presencia de un líder excesivamente dominante, las limitaciones de tiempo y la dinámica social podrían disipar las ventajas de los grupos. En un estudio reciente, publicado en Informes científicos, investigamos las mejores condiciones para tomar decisiones cuando las circunstancias son inciertas. En otras palabras, si no somos capaces de tomar una decisión completamente informada, ¿estamos mejor solos o en grupos?

En presencia de incertidumbre, la información que proviene de los sentidos generalmente no es suficiente para tomar decisiones precisas. También en decisiones perceptivas, como buscar un objeto en particular en una imagen, el razonamiento no ayuda. En tales circunstancias, las mejores decisiones son generalmente las que se toman usando corazonada. Sin embargo, la investigación sugiere que discutir su decisión con los demás debe mejorar su rendimiento.

En nuestros experimentos, mostramos a los participantes una secuencia de imágenes de ambientes árticos con una multitud de pingüinos y, posiblemente, un oso polar. Las imágenes fueron manipuladas como estas dos especies vivir en polos opuestos. Después de cada imagen, los participantes tuvieron que decidir, lo más rápido posible, si había un oso polar en la imagen. Cada imagen se mostró durante un cuarto de segundo, por lo tanto, hacer la tarea bastante difícil para un individuo - ver la animación a continuación.

¿Hay un oso polar? (Sugerencia: sí).

Reclutamos participantes de 34 y los dividimos en tres conjuntos. En los conjuntos A y B (participantes 10 cada uno), las personas realizaron el experimento de forma aislada sin interacción entre ellos. Después de cada decisión, los participantes del grupo B también indicaron cuán seguros estaban en esa decisión. Como todos los participantes veían las mismas imágenes, estudiamos el rendimiento de posibles parejas y grupos que pudimos formar agregando sus respuestas.

En el conjunto C, formamos siete pares al azar y colocamos a cada participante en una sala separada. Permitimos que cada pareja intercambie información durante el experimento. Un miembro de cada pareja tomó dos decisiones: una basada en la única información perceptual (denominada primera respuesta) y otra teniendo en cuenta también la primera respuesta del otro miembro y su grado de confianza (segunda respuesta).

Al combinar participantes aislados (conjuntos A y B) simplemente sumando sus respuestas, la sabiduría de las multitudes hizo la diferencia: los pares eran más precisos que los individuos. Si el par no estuvo de acuerdo con una decisión, utilizamos la decisión del miembro más seguro. Sin embargo, sorprendentemente, los participantes comunicantes del conjunto C cometieron 50% más de errores que los participantes aislados del conjunto A y B. En otras palabras, hacer que las personas trabajen juntas en lugar de hacer la misma tarea por sí mismas no mejora el rendimiento: lo empeora. .

La comunicación grupal no solo aumentó el número de decisiones erróneas tomadas por las personas. También hizo que los participantes no pudieran evaluar correctamente su confianza en las decisiones. Sabemos que las personas que se sienten muy seguras acerca de una decisión tienen más probabilidades de ser correctas que las personas que se sienten menos seguras. Si bien esto fue cierto para el conjunto B, en el conjunto C la confianza en la decisión no se correlacionó con si la respuesta era correcta o no.

Lo que sucedió en el experimento fue que las personas con exceso de confianza (pero inexactas) convencieron a las personas menos seguras (pero precisas) para que cambien sus opiniones hacia una decisión equivocada. Por lo tanto, pedirle a los participantes que comuniquen su grado de confianza después de cada decisión es arriesgado.


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Leyendo la mente inconsciente

En el estudio, también observamos la actividad cerebral de los diferentes responsables de la toma de decisiones que utilizan electroencefalografía (EEG), que utiliza electrodos colocados en el cuero cabelludo para rastrear y registrar las ondas cerebrales. El objetivo era encontrar patrones para evaluar la calidad de una decisión sin preguntar a los participantes qué tan seguros estaban de ella.

Descubrimos que la intensidad de las ondas cerebrales en regiones específicas del cerebro reflejaba la confianza de decisión del usuario. Luego desarrollamos una interfaz cerebro-computadora (BCI) (una computadora conectada directamente al EEG) para predecir la confianza de decisión de cada participante al usar sus señales cerebrales y el tiempo de respuesta a través de algoritmos de aprendizaje automático. Nuestra interfaz fue diseñada para aprovechar la mente inconsciente y capturar evidencia de la confianza en la decisión antes de que entren en juego otros razonamientos.

Al usar nuestro BCI, los participantes no recibieron ningún comentario relacionado con su nivel de confianza. De esta manera, podríamos establecer a quién se debe confiar más en cada decisión sobre la base de la actividad cerebral solamente, algo que nos ayudó a mejorar la precisión de las decisiones de pareja y grupo al sumar las respuestas posteriormente.

Nuestros resultados sugieren que dos mentes son mejores que una durante la incertidumbre solo si las personas no intercambian información. Además, las decisiones grupales óptimas se pueden hacer utilizando nuestro BCI para establecer en qué miembros del grupo se debe confiar más según sus señales cerebrales.

La conversaciónEsto podría ayudar a una variedad de lugares de trabajo para mejorar la toma de decisiones. Para lograr el máximo rendimiento, necesitaríamos varios usuarios aislados equipados con BCI. Esto es particularmente válido para escenarios donde las decisiones erróneas pueden tener consecuencias graves. Por ejemplo, en vigilancia, donde los oficiales de policía monitorean cámaras de seguridad para identificar amenazas en una escena. O en finanzas, para permitir a los intermediarios tomar mejores decisiones y ahorrar dinero. Del mismo modo, en el cuidado de la salud, los radiólogos podrían ser asistidos por nuestro BCI para hacer un mejor diagnóstico sobre las imágenes de rayos X. Esto, a su vez, podría ayudar a salvar vidas.

Sobre el Autor

Davide Valeriani, investigador postdoctoral en interfaces cerebro-computadora y cofundador de EyeWink Ltd., Universidad de Essex

Este artículo se publicó originalmente el La conversación. Leer el articulo original.

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