新研究揭示了数学原理，解释了我们固有的偏见和额外的信息如何影响我们的决策过程。
由佛罗里达州立大学的一位教授及其同事进行的最新研究阐明了影响我们初始倾向和进一步信息如何影响我们选择的数学。
研究表明，当人们迅速做出决策时，他们更可能受到初始偏见的影响——这本质上是一种倾向，偏好可用选项之一。另一方面，如果决策者花时间收集更多信息，他们的结论往往偏见更少。研究结果今天发布在《物理评论E》上。
“尽管主要结果似乎有些直观，但我们用来验证这一发现的数学方法相当复杂，”共同作者、FSU数学系和分子生物物理学研究所的助理教授Bhargav Karamched解释道。“我们观察到在一组人中，第一个做出决定的人往往在推理时沿着几乎笔直的路径走，而最后一个做出决定的人往往会徘徊，权衡不同的选项，直到得出结论。尽管每个个体的信念模型基本相同，除了他们的初始偏见外，决策和统计模式对于每个人都是截然不同的。”
研究团队创建了一个数学模型来模拟一组决策者，他们必须在正确的结论和错误的结论之间做出选择。该模型假设每个参与者都是基于理性行动的，这意味着他们依赖于自身的固有偏见和可用信息，而不是受他人在小组中的选择影响。
有趣的是，即使有可靠的证据和完美理性思维的假设，模型中最早的决策者仍然有一半的概率得出错误的结论。然而，随着参与者收集到更多信息，他们的行为更像是无偏见者，更有可能得到正确答案。
实际上，人们的决策常常受到各种因素的影响，如情感、同伴的选择和无数其他因素。这项研究提供了一个框架，表明在小组中个体如何理想地做出理性决策。未来的研究可能会利用真实世界的数据与这个模型进行比较，以识别个体的选择如何偏离这些理性标准，并探讨这些偏差的潜在原因。
研究人员的研究利用了漂移扩散模型，该模型结合了两个概念：个体根据证据“漂移”到结论的倾向，以及信息呈现的随机“扩散”或变异性。
从这项工作中获得的见解可以用来理解个人因早期决策而受到不当影响或屈从于群体思维的场景。此外，它可能会阐明涉及多个相互作用元素的其他复杂系统，例如免疫反应或神经元行为。
“在更复杂的情况下，比如面对多个选择时，理解决策仍然还有很多工作要做，但这为我们提供了一个坚实的基础，”Karamched指出。
这项研究是由博士候选人Samantha Linn、犹他大学的副教授Sean D. Lawley、科罗拉多大学的副教授Zachary P. Kilpatrick和休斯顿大学的教授Krešimir Josic合作进行的。
研究得到了国家科学基金会和国家卫生研究院的资助。
