Kaip galime paaiškinti ir numatyti žmogaus elgesį? Ar matematika ir tikimybė atitinka užduotį, ar žmonės yra pernelyg sudėtingi ir neracionalūs?
Dažnai žmonių veiksmai mus nustebina, ypač kai jie atrodo neracionalūs. Paimkime COVID pandemiją: vienas dalykas, kurio niekas nematė, buvo tualetinio popieriaus skubėjimas, dėl kurio daugelyje šalių prekybos centrų lentynos liko tuščios.
Tačiau derindami matematikos, ekonomikos ir elgsenos mokslo idėjas, mokslininkai galiausiai sugebėjo sukurti matematinius modelius, kaip panika plinta tarp žmonių, o tai įprasmina tualetinio popieriaus paniką.
Naujame tyrime, paskelbtame Karališkosios draugijos sąsajos žurnalasmes laikėmės panašaus požiūrio į ligų plitimą ir parodėme, kad žmonių reakcija į ligos plitimą gali būti tokia pat svarbi, kaip ir pačios ligos elgesys, kai reikia nustatyti, kaip vystysis protrūkis.
Konteksto galia
Vienas dalykas, kurį žinome, yra tas, kad kontekstas gali stebėtinai pakeisti žmonių elgesį. Naktinis to pavyzdys yra populiarus televizijos žaidimų šou Deal or No Deal, kuriame dalyviai reguliariai atsisako nemokamų pinigų pasiūlymų, nes tikisi, kad vėliau gaus didesnę sumą.
Jei atliekate racionalų tikimybių skaičiavimą, dažniausiai konkurso dalyvio „geriausias“ žingsnis yra priimti pasiūlymą. Tačiau praktiškai žmonės dažnai atmeta pagrįstą pasiūlymą ir pasilieka tik mažą galimybę gauti didelius pinigus.
Ar žmogus atsisakytų 5000 USD, jei jam būtų pasiūlyta bet kokiame kitame kontekste? Šioje situacijoje paprasta matematika negali nuspėti, kaip žmonės elgsis.
Iracionalumo mokslas
O jei peržengsime matematikos ribas? Elgesio mokslas turi daug ką pasakyti apie tai, kas skatina žmones imtis konkrečių veiksmų.
Tokiu atveju žmonėms gali būti pasiūlyta elgtis protingiau, jei jie išsikelia realų tikslą (pvz., gauti 5000 USD) ir nustato tikslą galingame motyvaciniame kontekste (pvz., planuoja panaudoti pinigus atostogoms sumokėti).
Tačiau ne kartą net ir žmones, turinčius aiškių, pasiekiamų tikslų, užvaldo emocijos ir kontekstas. Tinkamu laiku ir vietoje jie patikės, kad juos lydi sėkmė, ir atsisakys 5000 USD pasiūlymo, tikėdamiesi kažko didesnio.
Nepaisant to, mokslininkai rado būdų, kaip suprasti „Deal or No Deal“ dalyvių elgesį, derindami matematikos, ekonomikos ir elgsenos, susijusios su rizikingu pasirinkimu, idėjas.
Iš esmės mokslininkai nustatė, kad konkurso dalyvių sprendimai yra „priklausomi nuo kelio“. Tai reiškia, kad jų pasirinkimas priimti banko pasiūlymą priklauso ne tik nuo jų tikslo ir šansų, bet ir nuo jau padarytų pasirinkimų.
Grupinis elgesys
Žinoma, susitarimas arba nesuderinimas daugiausia susijęs su asmenimis, priimančiais sprendimus tam tikrame kontekste. Tačiau kai bandome suprasti ligų plitimą, mus domina, kaip elgiasi ištisos žmonių grupės.
Tai yra socialinės psichologijos sritis, kurioje grupės elgesys ir nuostatos gali turėti įtakos individualiems veiksmams. Tam tikrais atžvilgiais tai leidžia lengviau nuspėti grupes, todėl matematikos ir elgesio mokslų derinimas iš tikrųjų pradeda duoti rezultatų.
Nors kai kurie masiniai elgesiai COVID pandemijos pradžioje buvo labai matomi, pavyzdžiui, paniką keliantis tualetinio popieriaus pirkimas, kiti – ne. „Google“ mobilumo duomenys parodė, kad žmonės pasirinko apriboti savo judėjimą, pavyzdžiui, prieš taikant privalomus apribojimus.
Grįžtamojo ryšio kilpos
Baimė ir suvokiama rizika gali paskatinti savisaugos priemones per teigiamą masinį elgesį. Pavyzdžiui, kai bendruomenėje atsiranda daugiau ligų, žmonės labiau linkę imtis veiksmų, kad išvengtų susirgimų.
Šie veiksmai savo ruožtu turi tiesioginės įtakos ligos plitimui, o tai dar labiau veikia žmogaus elgesį ir pan. Daugelyje matematinių ligų plitimo modelių neatsižvelgta į šią grįžtamojo ryšio kilpą.
Mūsų naujas tyrimas yra žingsnis link gyventojų ligų plitimo modeliavimo derinimo su masinio elgesio modeliavimu, kuriuo siekiama suprasti elgesio ir infekcijos sąsajas.
Mūsų sistemoje atsižvelgiama į dinamišką ir savarankišką sveikatos apsaugos elgesį, kai sergama infekcine liga. Tai suteikia mums geresnes galimybes priimti pagrįstus sprendimus ir priimti politikos rekomendacijas dėl būsimų epidemijų.
Pažymėtina, kad mūsų požiūris leidžia mums suprasti, kaip masinis elgesys įtakoja, kokią didelę naštą liga užkraus gyventojams ilgainiui. Šioje srityje dar reikia daug dirbti.
Norint geriau suprasti žmogaus elgesį iš matematinės perspektyvos, mums reikės geresnių duomenų apie žmogaus pasirinkimą sergant infekcine liga. Tai leidžia mums pasirinkti modelius, kurie gali būti naudojami numatymui.
Elgesio numatymas
Taigi, grįžkime prie klausimo: ar galime numatyti žmogaus elgesį? Na, tai priklauso. Daugelis veiksnių prisideda prie mūsų pasirinkimų: emocijos, kontekstas, rizikos suvokimas, socialinis stebėjimas, baimė, jaudulys.
Suprasti, kuriuos iš šių veiksnių reikia ištirti naudojant matematiką, nėra lengvas žygdarbis. Tačiau kai visuomenė susiduria su daugybe iššūkių, susijusių su masinio elgesio pokyčiais – nuo infekcinių ligų iki klimato kaitos – matematikos naudojimas modeliams apibūdinti ir numatyti yra galingas įrankis.
Tačiau nė viena disciplina negali atsakyti į pasaulinius iššūkius, kuriems reikia didelio masto žmogaus elgesio pokyčių. Mums reikės daugiau tarpdisciplininių komandų, kad pasiektume reikšmingą poveikį.