In che modo gli esseri umani prendono decisioni quando i risultati sono incerti? Un modo possibile sarebbe quello di calcolare il valore atteso di ciascuna opzione moltiplicando ogni possibile importo del risultato per la sua probabilità e quindi scegliendo l’opzione con il valore atteso più alto. Mentre questa strategia massimizzerebbe il guadagno in aspettativa, questo non è ciò che le persone tendono a fare. In particolare, le persone sembrano essere irrazionalmente influenzate dai risultati passati delle loro decisioni quando fanno scelte successive.
I ricercatori dell’Università di Tsukuba hanno sviluppato e convalidato un modello (“teoria del prospetto dinamico”) che integra il modello più popolare nell’economia comportamentale per descrivere il processo decisionale in condizioni di incertezza: la teoria del prospetto e un modello consolidato di apprendimento dalle neuroscienze — Teoria dell’apprendimento per rinforzo. Questo modello descriveva in modo più accurato le decisioni che le persone e le scimmie prendevano mentre affrontavano il rischio rispetto alla teoria del prospetto o alla sola teoria dell’apprendimento per rinforzo.
Nello specifico, i ricercatori hanno chiesto a 70 persone di scegliere ripetutamente tra due lotterie in cui avrebbero potuto ottenere qualche ricompensa con una certa probabilità. Le lotterie variavano in base all’entità della ricompensa, alla probabilità di riceverla e all’entità del rischio coinvolto. I risultati hanno mostrato che subito dopo aver sperimentato un risultato superiore al valore atteso dell’opzione selezionata, i partecipanti si sono comportati come se la probabilità di vincere alla lotteria successiva aumentasse. L’autore senior dello studio, il professore assistente Hiroshi Yamada, afferma “Questo comportamento è sorprendente perché le probabilità di vincita erano chiaramente descritte ai partecipanti (i partecipanti non dovevano impararle dall’esperienza) e queste probabilità erano anche completamente indipendenti dai risultati precedenti.” Utilizzando il loro modello di teoria del prospetto dinamico, i ricercatori sono stati in grado di determinare che il cambiamento nel comportamento è guidato da un cambiamento nella percezione delle probabilità piuttosto che da un cambiamento nella valutazione delle ricompense.
Yamada dice anche: “Tale apprendimento da eventi inaspettati è alla base della teoria dell’apprendimento per rinforzo ed è un algoritmo ben noto che si verifica quando le persone hanno bisogno di apprendere le ricompense dall’esperienza. È interessante che si verifichi anche se l’apprendimento non è necessario”.
In esperimenti simili con scimmie macaco, i cui cervelli somigliano molto a quelli umani, sono stati osservati essenzialmente gli stessi risultati. I ricercatori hanno commentato che la somiglianza nel comportamento umano e scimmia era notevole in questo studio.
Sulla base dei risultati di questa ricerca, si prevede che l’indagine sul cervello delle scimmie porterà a una comprensione dei meccanismi cerebrali coinvolti nella percezione delle ricompense e delle probabilità che tutti noi usiamo quando prendiamo decisioni rischiose, così come la gioia ci sentiamo quando ci riusciamo.
Questo studio è stato supportato da JSPS KAKENHI Grant Numbers JP:15H05374 e 21H02797, Takeda Science Foundation, Council for Addiction Behavior Studies, Narishige Neuroscience Research Foundation, Moonshot R&D JPMJMS2294 (HY) e ARC DP190100489 (AT).
Da un’altra testata giornalistica. news de www.sciencedaily.com
