認知研究論文：因果資訊如何影響決策

banq發表於2021-12-11

因果關係是決策的核心，但人們對因果模型在現實世界中做出決策的效果如何卻知之甚少。
機器學習、統計學、經濟學和其他領域已經引入了從資料到原因的方法（banq注：還原論）。這些演算法是根據它們恢復因果結構的準確程度進行評估的，但尚不清楚這些模型將如何與個人已知的資訊進行互動。
在這項工作中，我們表明因果模型可以幫助在不熟悉的情況下做出決策，但是當個人對某個領域有先前的經驗時，因果模型會降低置信度並導致決策不太準確。提取越來越複雜和詳細的模型不一定會導致更好的決策。
  • 簡單地向人們展示更多資訊可能不會產生預期的效果，特別是當他們必須將這些資訊與他們現有的知識和信念結合起來時。
  • 雖然因果推斷可能會導致更明智的決策，但我們發現需要做更多的工作來使因果模型對日常生活中的決策型別有用。
  • 因果資訊可能需要根據每個人的經驗和信念進行調整。

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