صنع القرار هو جزء لا يتجزأ من حياتنا اليومية. عندما يتعلق الأمر بالقرارات الهامة ، فإننا نرغب عمومًا في العمل مع الآخرين - على افتراض أن المجموعات أفضل من الأفراد. وقد ثبت أن هذا هو الحال في كليهما البشر و الحيوانات. اللجان واللجان والمحلفين عادة ما يحقق هذا "الحكمة من الحشود"من خلال تبادل الآراء والآراء الفردية - ومناقشتها داخل المجموعة حتى يكون هناك إجماع.

لكن الرأسين ليسا دائماً أفضل من واحد. يمكن وجود قائد مهيمن للغاية ، والقيود الزمنية والديناميات الاجتماعية تبديد مزايا المجموعات. في دراسة حديثة ، نشرت في تقارير علميةلقد تحققنا من أفضل الشروط لاتخاذ القرارات عندما تكون الظروف غير مؤكدة. وبعبارة أخرى ، إذا لم نتمكن من اتخاذ قرار مستنير ، فهل نحن أفضل حالاً أم في مجموعات؟

في حالة عدم اليقين ، فإن المعلومات الواردة من الحواس ليست كافية بشكل عام لاتخاذ قرارات دقيقة. ايضا في قرارات إدراكية، مثل البحث عن كائن معين في صورة ، لا يساعد المنطق. في مثل هذه الظروف ، فإن أفضل القرارات هي تلك التي تُستخدم عادةً شعور داخلي. ومع ذلك ، تقترح الأبحاث أن تناقش قرارك مع الآخرين يجب أن تحسن أدائك.

في تجاربنا ، عرضنا على المشاركين سلسلة من الصور لبيئات القطب الشمالي مع حشد من طيور البطريق ، وربما ، الدب القطبي. تم التلاعب بها الصور كما هذين النوعين يعيش في الأقطاب المقابلة. بعد كل صورة ، كان على المشاركين أن يقرروا ، في أسرع وقت ممكن ، ما إذا كان هناك دب قطبي في الصورة. تم عرض كل صورة لمدة ربع ثانية ، مما يجعل المهمة صعبة للغاية بالنسبة للفرد - راجع الرسم المتحرك أدناه.

هل هناك دب قطبي؟ (تلميح: نعم).

{youtube} https://youtu.be/5oQHtf8UDNU {/ youtube}

قمنا بتوظيف المشاركين 34 وتقسيمهم إلى ثلاث مجموعات. في المجموعتين A و B (كل من 10) ، أجرى الأشخاص التجربة في عزلة دون تفاعل مع بعضهم البعض. بعد كل قرار ، أشار المشاركون في المجموعة (ب) إلى مدى ثقتهم في هذا القرار. نظرًا لأن جميع المشاركين كانوا يشاهدون الصور نفسها ، فقد درسنا بعد ذلك أداء الأزواج والمجموعات المحتملة التي يمكننا تشكيلها من خلال تجميع إجاباتهم.

في المجموعة C ، شكلنا سبعة أزواج بشكل عشوائي ووضع كل مشارك في غرفة منفصلة. سمحنا لكل زوج بتبادل المعلومات أثناء التجربة. قام عضو واحد من كل زوج بمقررين: أحدهما يستند إلى المعلومات الإدراكية الوحيدة (التي يطلق عليها الإجابة الأولى) والآخر يأخذ بعين الاعتبار أيضًا الاستجابة الأولى للعضو الآخر ودرجة ثقته (الرد الثاني).

عندما تربط المشاركين المعزولين (مجموعات A و B) ببساطة عن طريق إضافة ردودهم ، فإن حكمة الحشود قد أحدثت فرقًا: كانت الأزواج أكثر دقة من الأفراد. إذا لم يتفق الزوج على قرار ، استخدمنا قرار العضو الأكثر ثقة. ومع ذلك ، من المثير للدهشة أن التواصل مع المشاركين من المجموعة C جعل أخطاء 50٪ أكثر من المشاركين المعزولين للمجموعتين A و B. وبعبارة أخرى ، فإن وجود أشخاص يعملون معاً بدلاً من القيام بمفردهم بنفس المهمة لا يؤدي إلى تحسين الأداء: فهو يجعل الأمر أسوأ .

لم تعمل اتصالات المجموعة على زيادة عدد القرارات الخاطئة التي اتخذها الأشخاص فحسب ، بل إنها جعلت أيضًا المشاركين غير قادرين على تقييم ثقة قرارهم بشكل صحيح. نحن نعلم أن الأشخاص الذين يشعرون بالثقة في اتخاذ قرار من المرجح أن يكونوا على صواب أكثر من شعور الناس أنهم أقل ثقة. في حين أن هذا كان صحيحاً بالنسبة للمجموعة B ، في المجموعة C لم تكن ثقة القرار مرتبطة مع ما إذا كانت الإجابة صحيحة أم لا.

كان ما حدث في التجربة هو أن الثقة المفرطة (ولكن غير الدقيقة) أقنع الناس أقل ثقة (ولكن دقيقة) الناس على تغيير آرائهم نحو قرار خاطئ. ومن ثم ، يطلب من المشاركين إبلاغ درجة من الثقة بعد كل قرار محفوفة بالمخاطر.

قراءة العقل اللاواعي

في الدراسة ، نظرنا أيضًا في نشاط الدماغ لصانعي القرار المختلفين باستخدام تخطيط كهربية الدماغ (EEG) ، الذي يستخدم الأقطاب الكهربائية الموضوعة على فروة الرأس لتتبع وتسجيل موجات الدماغ. كان الهدف هو إيجاد أنماط لتقييم جودة القرار دون أن تطلب من المشاركين مدى ثقتهم.

وجدنا أن شدة موجات الدماغ في مناطق محددة من الدماغ تعكس ثقة المستخدم بالقرار. ثم قمنا بتطوير واجهة الكمبيوتر والدماغ (BCI) (كمبيوتر متصل مباشرة مع EEG) للتنبؤ بثقة قرار كل مشارك باستخدام إشارات الدماغ ووقت الاستجابة عبر خوارزميات تعلم الآلة. تم تصميم واجهة لدينا للاستفادة من العقل اللاواعي والحصول على أدلة على ثقة القرار قبل أن يأتي التفكير الأخرى في اللعب.

عند استخدام BCI ، لم يتلقى المشاركون أي تعليقات تتعلق بمستوى ثقتهم. وبهذه الطريقة ، يمكننا تحديد من ينبغي الوثوق به أكثر في كل قرار على أساس نشاط الدماغ فقط - وهو أمر ساعدنا على تحسين دقة القرارات الزوجية والجماعية عند إضافة الإجابات بعد ذلك.

تشير نتائجنا إلى أن عقليْن أفضل من شخص واحد خلال عدم اليقين إلا إذا كان الناس لا يتبادلون المعلومات. أيضا ، يمكن اتخاذ قرارات المجموعة المثلى باستخدام BCI لدينا لتحديد أعضاء المجموعة التي ينبغي الوثوق بها أكثر وفقا لإشارات الدماغ.

هذا يمكن أن يساعد مجموعة متنوعة من أماكن العمل لتحسين عملية صنع القرار. لتحقيق أقصى أداء ، سوف نحتاج إلى العديد من المستخدمين المعزولين المجهزين بـ BCI. هذا صحيح بشكل خاص للسيناريوهات حيث قد يكون للقرارات الخاطئة عواقب وخيمة. على سبيل المثال ، في المراقبة ، حيث يقوم ضباط الشرطة بمراقبة كاميرات الأمن لتحديد التهديدات على المشهد. أو في التمويل ، للسماح للوسطاء باتخاذ قرارات أفضل وتوفير المال. وبالمثل ، في مجال الرعاية الصحية ، يمكن أن يساعد اختصاصي الأشعة لدينا BCI في إجراء تشخيص أفضل عبر صور الأشعة السينية. وهذا بدوره يمكن أن يساعد في إنقاذ الأرواح.

نبذة عن الكاتب

دافيد فاليرياني ، باحث ما بعد الدكتوراه في واجهات Brain-Computer ومؤسس مشارك لشركة EyeWink Ltd. ، جامعة إسكس

تم نشر هذه المقالة في الأصل المحادثة. إقرأ ال المقال الأصلي.

كتب ذات صلة:

at سوق InnerSelf و Amazon