Awersja do ryzyka (psychologia)
Awersja do ryzyka to preferowanie pewnego wyniku w stosunku do hazardu o wyższej lub równej oczekiwanej wartości. I odwrotnie, odrzucenie pewnej rzeczy na rzecz hazardu o niższej lub równej oczekiwanej wartości jest znane jako zachowanie poszukujące ryzyka .
Psychofizyka przypadku powoduje przeważenie rzeczy pewnych i zdarzeń nieprawdopodobnych w stosunku do zdarzeń o umiarkowanym prawdopodobieństwie . Niedoważenie umiarkowanych i wysokich prawdopodobieństw względem rzeczy pewnych przyczynia się do awersji do ryzyka w sferze zysków poprzez zmniejszenie atrakcyjności pozytywnych zakładów. Ten sam efekt przyczynia się również do szukania ryzyka w stratach, osłabiając awersję negatywnych hazardów. Niskie prawdopodobieństwo jest jednak przeważone, co odwraca schemat opisany powyżej: niskie prawdopodobieństwo zwiększa wartość strzałów z dystansu i wzmacnia niechęć do niewielkiej szansy na poważną stratę. W związku z tym ludzie często szukają ryzyka w przypadku nieprawdopodobnych zysków i niechętnie podejmują ryzyko w przypadku nieprawdopodobnych strat.
Powiązane teorie
Większość teoretycznych analiz ryzykownych wyborów przedstawia każdą opcję jako grę, która może przynieść różne wyniki z różnym prawdopodobieństwem. Powszechnie akceptowane teorie awersji do ryzyka, w tym teoria oczekiwanej użyteczności (EUT) i teoria perspektywy (PT) dochodzą do awersji do ryzyka tylko pośrednio, jako efekt uboczny sposobu wyceny wyników lub oceny prawdopodobieństwa. W tych analizach funkcja wartości indeksuje atrakcyjność różnych wyników, funkcja ważenia kwantyfikuje wpływ prawdopodobieństw, a wartość i waga są łączone w celu ustalenia użyteczności dla każdego kierunku działania. Ten ostatni krok, łączący wagę i wartość w znaczący sposób w celu podjęcia decyzji, pozostaje nieoptymalny w EUT i PT, ponieważ psychologiczne oceny ryzyka ludzi nie odpowiadają obiektywnym ocenom.
Teoria oczekiwanej użyteczności
Teoria oczekiwanej użyteczności (EUT) przedstawia kalkulację użyteczności polegającą na liniowym połączeniu wag i wartości prawdopodobieństw związanych z różnymi wynikami. Zakładając, że decydenci sami uwzględniają dokładne ważenie prawdopodobieństw przy obliczaniu oczekiwanych wartości w celu podejmowania decyzji, EUT zakłada, że subiektywne ważenie prawdopodobieństwa ludzi odpowiada obiektywnym różnicom prawdopodobieństwa, podczas gdy w rzeczywistości są one bardzo różne.
Rozważ wybór między prospektem, który oferuje 85% szans na wygraną 1000 $ (z 15% szansą na to, że nic nie wygra) a alternatywą otrzymania 800 $ na pewno. Zdecydowana większość ludzi woli pewność od hazardu, chociaż hazard ma wyższą (matematyczną) wartość oczekiwaną (znaną również jako oczekiwanie). Oczekiwana wartość gry pieniężnej jest średnią ważoną, w której każdy możliwy wynik jest ważony prawdopodobieństwem jego wystąpienia. Oczekiwana wartość zakładu w tym przykładzie wynosi 0,85 X 1000 USD + 0,15 X 0 USD = 850 USD, co przekracza oczekiwaną wartość 800 USD związaną z pewną rzeczą.
Badania sugerują, że ludzie nie oceniają perspektyw na podstawie oczekiwanej wartości ich wyników finansowych, ale raczej na podstawie oczekiwanej wartości subiektywnej wartości tych wyników (zob. także Oczekiwana użyteczność ). W większości rzeczywistych sytuacji prawdopodobieństwa związane z każdym wynikiem nie są określone przez sytuację, ale muszą być subiektywnie oszacowane przez decydenta. Subiektywna wartość hazardu jest ponownie średnią ważoną, ale teraz to subiektywna wartość każdego wyniku jest ważona jego prawdopodobieństwem. Aby wyjaśnić awersję do ryzyka w tych ramach, Bernoulli zaproponował, że subiektywna wartość lub użyteczność jest wklęsłą funkcją pieniądza. W takiej funkcji różnica między użytecznością na przykład 200 USD a 100 USD jest większa niż różnica użyteczności między 1200 USD a 1100 USD. Z wklęsłości wynika, że subiektywna wartość zysku w wysokości 800 USD stanowi ponad 80% wartości zysku w wysokości 1000 USD. W konsekwencji wklęsłość funkcji użyteczności pociąga za sobą awersję do ryzyka, preferując pewny zysk w wysokości 800 USD, a nie 80% szans na wygranie 1000 USD, chociaż obie perspektywy mają taką samą pieniężną wartość oczekiwaną.
Chociaż EUT zdominował analizę podejmowania decyzji w warunkach ryzyka i został ogólnie zaakceptowany jako normatywny model racjonalnego wyboru (mówiący nam, jak powinniśmy podejmować decyzje), opisowe modele rzeczywistego zachowania ludzi znacznie odbiegają od tego modelu normatywnego.
Nowoczesna teoria portfela
Nowoczesna teoria portfela (MPT) została stworzona przez ekonomistę Harry'ego Markowitza w 1952 roku w celu matematycznego pomiaru indywidualnej tolerancji ryzyka i oczekiwań dotyczących nagrody. Teoria głosiła, że stała wariancja pozwala na maksymalizację oczekiwanego zwrotu, a aby uzyskać stały oczekiwany zwrot, należy zminimalizować wariancję. Aktywa należy rozpatrywać pod kątem tego, jak będą się poruszać na rynku, a biorąc pod uwagę te ruchy, można zbudować portfel inwestycyjny, który zmniejszy ryzyko i zapewni stały oczekiwany zwrot.
Poziomy dodatkowych oczekiwanych zwrotów są obliczane jako odchylenie standardowe zwrotu z inwestycji (pierwiastek kwadratowy z wariancji). Odchylenie standardowe ilustruje fluktuację zwrotów z aktywów w okresie czasu, tworząc akceptowany przedział handlowy w celu oszacowania możliwych zwrotów z aktywów. To narzędzie umożliwia jednostkom określenie poziomu awersji do ryzyka w celu stworzenia zdywersyfikowanego portfela.
MPT był krytykowany za używanie odchylenia standardowego jako formy pomiaru. Odchylenie standardowe jest względną formą pomiaru, a inwestorzy używający tego indeksu do oceny ryzyka muszą przeanalizować odpowiedni kontekst, w którym znajduje się rynek, aby zapewnić ilościowe zrozumienie, co oznacza odchylenie standardowe. MPT automatycznie zakłada, że inwestorzy mają awersję do ryzyka, jednak może być używany przez wszystkich typów inwestorów, w zależności od ich indywidualnych potrzeb. Ponadto w ramach MPT dwa portfele mogą być reprezentowane przez ten sam poziom wariancji, a zatem byłyby uważane za równie pożądane. Pierwszy portfel może często doświadczać niewielkich strat, a drugi może doświadczać pojedynczego spadku. Ten kontrast między portfelami musi zostać zbadany przez inwestorów przed zakupem aktywów. Eliminując ryzyko spadku zamiast zmienności, Postmodernistyczna teoria portfela ma na celu oparcie się na MPT.
Teoria perspektywy i asymetria zysków i strat (funkcja wartości w kształcie litery S)
Teoria perspektywy (PT) głosi, że uczciwe zakłady (zakłady, w których oczekiwana wartość bieżącej opcji i wszystkie inne alternatywy są równe) są nieatrakcyjne po stronie zysków, ale atrakcyjne po stronie strat. W przeciwieństwie do EUT, PT jest postulowana jako alternatywna teoria wyboru, w której wartość przypisuje się zyskom i stratom, a nie aktywom końcowym (całkowite bogactwo), iw której prawdopodobieństwa są zastępowane wagami decyzyjnymi. Aby uchwycić niespójności w naszych preferencjach, PT oferuje nieliniową funkcję ważoną prawdopodobieństwem w kształcie litery S, co oznacza, że decydent przekształca prawdopodobieństwa wzdłuż malejącej krzywej wrażliwości, w której wpływ danej zmiany prawdopodobieństwa maleje wraz z oddalaniem się od niemożliwości i pewności.
Przedstawiona funkcja wartości to:
A. Zdefiniowany na podstawie zysków i strat, a nie całkowitego bogactwa. Perspektywy są kodowane jako zyski i straty od punktu zerowego (np. przy użyciu obecnego majątku zamiast całkowitego majątku jako punktu odniesienia), co prowadzi do niechęci ludzi do ryzyka w odniesieniu do zysków i szukania ryzyka w przypadku strat.
B. Wklęsła w dziedzinie zysków (awersja do ryzyka) i wypukła w dziedzinie strat (poszukiwanie ryzyka). Ujemnie przyspieszony charakter tej funkcji oznacza, że ludzie mają awersję do ryzyka dla zysków i szukają ryzyka dla strat.
C. Znacznie bardziej stromy w przypadku strat niż w przypadku zysków ( patrz także awersja do strat ). Stromość funkcji użyteczności w kierunku ujemnym (dla strat nad zyskami) wyjaśnia, dlaczego ludzie mają awersję do ryzyka nawet w przypadku gier z dodatnimi wartościami oczekiwanymi.
Chociaż awersja do ryzyka nie jest częścią PT per se, istotną częścią PT jest asymetria zysków i strat w odniesieniu do ryzyka. Ważona prawdopodobieństwem nieliniowa funkcja wartości PT w kształcie litery S uważa awersję do ryzyka za zależną od kontekstu, ponieważ zilustrowana powyżej asymetria zysków i strat wynika z naszych psychologicznych ocen ryzyka, które prawie nie pasują do obiektywnych ocen ryzyka. Jednym z możliwych składników awersji do ryzyka w ramach PT jest to, że widoczny stopień awersji do ryzyka będzie się różnić w zależności od tego, gdzie na krzywej leży nasza decyzja.
Przykład: Uczestnikom jest obojętne, czy otrzymają los na loterię, który daje 1% szansy na wygranie 200 $, czy otrzymanie 10 $ na pewno. Ponadto ludzie są obojętni między otrzymaniem losu na loterię oferującego 99% szans na wygranie 200 $ a otrzymaniem 188 $ na pewno.
Zgodnie z malejącą wrażliwością, pierwsza setna część prawdopodobieństwa jest warta 10 USD, a ostatnia setna 12 USD, ale 98 pośrednich setnych jest wartych tylko 178 USD, czyli około 1,80 USD za setną. PT wychwytuje ten wzorzec różniących się ważonych (obiektywnych) prawdopodobieństw subiektywnie za pomocą funkcji ważenia w kształcie litery S.
Efekty kadrowania
Efekt kadrowania pojawia się, gdy przejrzyście i obiektywnie identyczne sytuacje generują radykalnie różne decyzje w zależności od tego, czy sytuacje są przedstawiane lub postrzegane jako potencjalne straty czy zyski. Efekty kadrowania odgrywają integralną rolę w niechęci do ryzyka, jako rozszerzenie funkcji wartości w kształcie litery S PT, która ilustruje różnice w sposobie wyceny zysków i strat w stosunku do punktu odniesienia.
Ryzykowne perspektywy charakteryzują się możliwymi wynikami i prawdopodobieństwem tych wyników. Te same możliwe wyniki hazardu można przedstawić jako zyski lub straty w stosunku do status quo. Następująca para problemów świadczy o sile efektów kadrowania w manipulowaniu zachowaniami niechętnymi do ryzyka lub zachowaniami poszukującymi ryzyka.
Całkowita liczba respondentów w każdym problemie jest oznaczona przez N, a odsetek osób, które wybrały każdą opcję, w nawiasach.
Problem 1 (N = 152): Wyobraź sobie, że Stany Zjednoczone przygotowują się do wybuchu niezwykłej choroby, która ma zabić 600 osób. Zaproponowano dwa alternatywne programy walki z chorobą. Załóżmy, że dokładne naukowe szacunki konsekwencji programów są następujące:
Jeśli zostanie przyjęty Program A, 200 osób zostanie uratowanych. (72%)
Jeśli zostanie przyjęty Program B, istnieje prawdopodobieństwo jednej trzeciej, że 600 osób zostanie uratowanych, i prawdopodobieństwo dwóch trzecich, że nikt nie zostanie uratowany. (28%)
Który z dwóch programów wolałbyś?
Sformułowanie Problemu 1 pośrednio przyjmuje jako punkt odniesienia stan rzeczy, w którym choroba może zebrać żniwo 600 istnień ludzkich. Wyniki programów obejmują stan odniesienia i dwa możliwe zyski, mierzone liczbą uratowanych istnień ludzkich. Zgodnie z oczekiwaniami, preferencje są niechętne ryzyku: zdecydowana większość respondentów woli ocalić 200 istnień ludzkich niż hazard, który daje jedną trzecią szansy na uratowanie 600 istnień ludzkich.
Rozważmy teraz inny problem, w którym po tej samej historii tytułowej następuje inny opis perspektyw związanych z tymi dwoma programami:
Problem 2 (N = 155): Wyobraź sobie, że Stany Zjednoczone przygotowują się do wybuchu niezwykłej choroby, która ma zabić 600 osób. Zaproponowano dwa alternatywne programy walki z chorobą. Załóżmy, że dokładne naukowe szacunki konsekwencji programów są następujące:
Jeśli zostanie przyjęty program C, umrze 400 osób. (22%)
Jeśli zostanie przyjęty program D, prawdopodobieństwo, że nikt nie umrze, wynosi jedną trzecią, a prawdopodobieństwo śmierci 600 osób wynosi dwie trzecie. (78%)
Łatwo sprawdzić, że opcje C i D w Problemie 2 są w rzeczywistości nie do odróżnienia od odpowiednio opcji A i B w Problemie 1. Druga wersja zakłada jednak stan referencyjny, w którym nikt nie umiera na tę chorobę. Najlepszym rezultatem jest utrzymanie tego stanu, a alternatywą są straty mierzone liczbą osób, które umrą na tę chorobę. Oczekuje się, że ludzie, którzy oceniają opcje w tych kategoriach, będą preferować hazard (opcja D) bardziej niż pewną utratę życia 400 osób. Oczywiście „pewna utrata” 400 istnień ludzkich, które uczestnicy uznali za nieatrakcyjne, jest dokładnie tym samym skutkiem, co „pewny zysk” 200 osób uznanych za tak atrakcyjnych w Problemie 1. Problem zdrowia publicznego ilustruje efekt sformułowania, w którym zmiana zamiana sformułowań z „ocalone życie” na „utracone życie” wywołała wyraźną zmianę preferencji z niechęci do ryzyka do poszukiwania ryzyka.
Jeśli preferencje odwracają się w oparciu o nieistotne aspekty sposobu, w jaki problem jest sformułowany, ludzie nie mogą maksymalizować oczekiwanej użyteczności. Ukryta jest tutaj niepokojąca idea, że preferencje ludzi pochodzą z zewnątrz (od tego, kto ma moc kształtowania środowiska i określania sposobu formułowania pytań), a nie z ich własnej struktury psychologicznej. Podejmowanie decyzji w sprawach tak ważnych, jak życie uratowane lub utracone, może odwrócić preferencję ryzyka. Może to opierać się na przeformułowaniu wyników, które nie przekazuje różnicujących informacji na temat leczenia i które niczego nie zmienia w samych wynikach.
Zjawiska
Podczas gdy awersja do ryzyka jest powszechnie wyjaśniana za pomocą EUT i PT, obserwowane zachowanie awersji do ryzyka pozostaje wyłącznie artefaktem tych dwóch teorii i wykracza poza granice tego, co każda teoria może wyjaśnić.
Bezpośrednia awersja do ryzyka
Zarówno EUT, jak i PT dokonują następującej falsyfikowalnej prognozy: jednostka nie może być tak niechętna ryzyku, aby cenić ryzykowną perspektywę mniej niż jej najgorszy możliwy wynik. Wręcz przeciwnie, kilka badań między uczestnikami wykazało, że ludzie są skłonni zapłacić średnio mniej za loterię binarną niż za jej gorszy wynik, odkrycie ukute w efekt niepewności (UE ) .
Na przykład ludzie są skłonni zapłacić średnio 26 USD za bon podarunkowy o wartości 50 USD, ale tylko 16 USD za loterię, w której można z równym prawdopodobieństwem wypłacić bon podarunkowy o wartości 50 USD lub 100 USD.
Wycenianie przez UE ryzykownej perspektywy poniżej wartości jej najgorszego możliwego wyniku następuje w wyniku zjawiska zwanego bezpośrednią awersją do ryzyka, dosłownym wstrętem do niepewności, ponieważ sama niepewność wpisuje się bezpośrednio w funkcję użyteczności ludzi.
Aplikacje społecznościowe
EUT i PT przewidują, że ludzie nie powinni nabywać ubezpieczenia od ryzyka o małej stawce, jednak takie formy ubezpieczenia (np. gwarancje elektroniczne, polisy ubezpieczeniowe z niskim udziałem własnym, ubezpieczenie poczty itp.) są bardzo popularne. Bezpośrednia niechęć do ryzyka może wyjaśniać, dlaczego ludzie okazują swoją dosłowną niechęć do wszelkich poziomów niepewności. Płacąc premię (często wyższą niż koszt odtworzenia) za możliwość, że ubezpieczenie może się przydać, ludzie przejawiają bezpośrednią awersję do ryzyka, wyceniając ryzykowną perspektywę poniżej wartości jej najgorszego możliwego wyniku (zastąpienie według wartości nominalnej).
Załóżmy, że nie jesteś zdecydowany, czy wykupić ubezpieczenie od trzęsienia ziemi, ponieważ składka jest dość wysoka. Kiedy się wahasz, twój zaprzyjaźniony agent ubezpieczeniowy przedstawia alternatywną ofertę: „Za połowę zwykłej składki możesz być w pełni ubezpieczony, jeśli trzęsienie wystąpi w nieparzysty dzień miesiąca. To dobry interes, ponieważ za połowę ceny zakryte przez ponad połowę dni”.
Dlaczego większość ludzi uważa takie probabilistyczne ubezpieczenie za wyraźnie nieatrakcyjne? Począwszy od dowolnego miejsca w obszarze niskiego prawdopodobieństwa, wpływ zmniejszenia prawdopodobieństwa z p do p/2 na wagę decyzyjną jest znacznie mniejszy niż efekt zmniejszenia z p/2 do 0. Zmniejszenie ryzyka o połowę oznacza zatem nie jest wart połowy ceny.
Niechęć do ubezpieczeń probabilistycznych jest istotna z trzech powodów. Po pierwsze, podważa klasyczne wyjaśnienie ubezpieczenia w kategoriach wklęsłej funkcji użyteczności. Według EUT ubezpieczenia probabilistyczne powinny być zdecydowanie preferowane w stosunku do normalnych ubezpieczeń, gdy te drugie są po prostu akceptowalne. Po drugie, ubezpieczenie probabilistyczne to wiele form działań ochronnych, takich jak badanie lekarskie, zakup nowych opon czy instalacja alarmu antywłamaniowego. Takie działania zazwyczaj zmniejszają prawdopodobieństwo wystąpienia jakiegoś zagrożenia, nie eliminując go całkowicie. Po trzecie, dopuszczalnością ubezpieczenia można manipulować, kształtując ewentualności. Na przykład polisa ubezpieczeniowa obejmująca pożar, ale nie powódź, może być oceniana albo jako pełna ochrona przed określonym ryzykiem (np. pożarem), albo jako zmniejszenie ogólnego prawdopodobieństwa utraty mienia. Ludzie bardzo nie doceniają zmniejszenia prawdopodobieństwa wystąpienia zagrożenia w porównaniu z całkowitym wyeliminowaniem tego zagrożenia. W związku z tym ubezpieczenie powinno wydawać się bardziej atrakcyjne, gdy przedstawia się je jako eliminację ryzyka niż wtedy, gdy opisuje się je jako redukcję ryzyka.
Ponadto Slovic, Fischhoff i Lichtenstein (1982) wykazali, że hipotetyczna szczepionka, która zmniejsza prawdopodobieństwo zarażenia się chorobą z 20% do 10%, jest mniej atrakcyjna, jeśli zostanie opisana jako skuteczna w połowie przypadków, niż jeśli zostanie przedstawiona jako w pełni skuteczne przeciwko jednemu z dwóch wyłącznych i równie prawdopodobnych szczepów wirusa, które wywołują identyczne objawy.
Afektywna psychologia ryzyka
Najwcześniejsze badania percepcji ryzyka wykazały również, że podczas gdy ryzyko i korzyść są zwykle dodatnio skorelowane na świecie, są one ujemnie skorelowane w umysłach ludzi, a zatem w osądach. Znaczenie tego odkrycia nie zostało zauważone, dopóki badanie przeprowadzone przez Alhakamiego i Slovica (1994) nie wykazało, że odwrotna zależność między postrzeganym ryzykiem a postrzeganymi korzyściami wynikającymi z danej czynności (np. stosowanie pestycydów) była związana z siłą pozytywnego lub negatywnego afektu związanego z tę aktywność mierzono poprzez ocenę aktywności na dwubiegunowych skalach, takich jak dobry/zły, miły/okropny, strach/brak strachu i tak dalej. Wynik ten sugeruje, że ludzie opierają swoje osądy na temat danej czynności lub technologii nie tylko na podstawie tego, co o niej myślą, ale także na tym, co o niej myślą. Jeśli ich uczucia wobec jakiejś czynności są przychylne, skłaniają się ku ocenianiu ryzyka jako niskiego, a korzyści jako wysokiego; jeśli ich uczucia wobec niej są nieprzychylne, mają tendencję do oceniania czegoś przeciwnego — wysokiego ryzyka i małych korzyści ( patrz także heurystyka afektu ).
Zarówno EUT, jak i PT są teoriami niezależnymi od prawdopodobieństwa i wyniku, ponieważ zakładają oddzielne funkcje do oceny wyników i prawdopodobieństw. Oba zakładają, że wpływ danego prawdopodobieństwa jest funkcją tego prawdopodobieństwa, ale nie wyniku, z którym jest związany. Co więcej, żadna teoria nie rozróżnia jednego źródła wartości od drugiego. Chociaż niezależność prawdopodobieństwa od wyniku może obowiązywać w przypadku wyników o różnych wartościach pieniężnych, jest mało prawdopodobne, aby utrzymywała się w przypadku wyników o różnych wpływach .
Kraina zysków
W 2001 roku dwóch naukowców z University of Chicago, Rottenstreich i Hsee, przeprowadziło serię trzech eksperymentów, aby zilustrować zależność prawdopodobieństwa od wyniku, stosując podejście afektywne.
Eksperyment 1: W eksperymencie obserwującym interakcje prawdopodobieństwo-wynik, los na loterię oferuje szansę na spotkanie i pocałunek ulubionej gwiazdy filmowej jako nagrodę (bogaty afekt) lub 50 $ w gotówce (mały afekt). Każdy z dwóch warunków stwarza 1% prawdopodobieństwo wystąpienia odpowiedniego hazardu.
Wyniki i implikacje: 70% uczestników wolało gotówkę od pocałunku z pewnością, podczas gdy 65% (prawie na odwrót) wolało pocałunek od gotówki z niskim prawdopodobieństwem. Oznacza to, że inaczej oceniamy to, co powinno być obiektywnie równe 1% prawdopodobieństwa w każdym scenariuszu: prawdopodobieństwo 1% jest większe w przypadku pocałunku bogatego w afekt niż w przypadku gotówki ubogiej w afekt.
Eksperyment 2: W kolejnym, bardziej realistycznym badaniu, dwie podobne i równoważne finansowo nagrody – kupon o wartości 500 USD, który można wymienić na płatności związane z wakacjami w Europie (bogaty w emocje) oraz kupon o wartości 500 USD, który można wymienić na opłacenie czesnego (ubogi w efekt) przedstawione. W przypadku każdej nagrody niektórym uczestnikom powiedziano, że mają 1% szans na wygraną, a innym 99% szans na wygraną. Następnie uczestnicy musieli wskazać, ile pieniędzy musieliby im zaproponować, aby nie było im obojętne, czy na pewno otrzymają tę kwotę w dolarach, czy mają określoną szansę na wygranie nagrody.
Wyniki i implikacje: Chociaż oba kupony miały równoważne wartości wykupu, mediana ceny 1% szansy na wygranie europejskich wakacji wyniosła 20 USD, ale 5 USD za kupon na czesne, co wskazuje, że wagę 1% przywiązujemy do nagród bogatych w afekt jest większa niż w przypadku nagród o słabym afekcie. Na podstawie wyników z warunku 1% PT przewidziałby, że przy 99% szansie na wygraną europejski kupon nadal miałby wyższą cenę niż kupon na czesne. Wręcz przeciwnie, podejście afektywne wykazało, że przy 99% szansie na wygraną mediana ceny kuponu europejskiego wynosiła 450 USD, podczas gdy kuponu na naukę 478 USD. Nasza waga 99% prawdopodobieństwa jako mniejszego dla europejskiego kuponu bogatego w afekty niż kuponu czesnego o niskim afekcie wskazuje na zależność prawdopodobieństwa od wyniku dla wyników bogatych w afekt. Wyniki bogate w afekty dają wyraźniejsze przeważenie małych prawdopodobieństw, ale wyraźniejsze niedoważenie dużych prawdopodobieństw.
Oba przykłady wskazują na zależność prawdopodobieństwa od wyniku, opartą na wynikach bogatych w afekt, co zmienia kształt krzywej PT w kształcie litery S.
W eksperymencie 2 wielkość skoku bogatego w afekt w funkcji ważenia jest znacznie większa (500 USD – 450 USD = 50 USD) niż wielkość skoku ubogiego w afekt (500 USD – 478 USD = 22 USD). Zatem funkcje ważenia będą miały bardziej kształt litery S dla loterii z wynikami bogatymi w afekt niż z wynikami ubogimi w afekt. Oznacza to, że ludzie będą bardziej wrażliwi na odstępstwa od niemożliwości i pewności (od nadziei i strachu), ale mniej wrażliwi na wahania pośredniego prawdopodobieństwa dla wyników bogatych w afekty, co skutkuje większymi skokami w punktach końcowych funkcji ważenia. Wyniki tego badania sugerują, że założenie o niezależności prawdopodobieństwa od wyniku przyjęte zarówno przez EUT, jak i PT może obowiązywać w przypadku wyników o różnych wartościach pieniężnych, ale nie o różnych wartościach afektywnych.
Kraina strat
Badania wyników w Eksperymentach 1 i 2 były zyskami powyżej status quo. Kiedy dostępny jest pozytywny wynik, każde odejście od niemożliwości może wywołać nadzieję (bogatą w afekt i pozytywną), a każde odchylenie od pewności może wywołać strach (bogaty w afekt, ale negatywny). Poniższe badanie pokazuje, że prawdziwy jest również odwrotny wzorzec: gdy dostępny wynik jest negatywny, odejście od niemożliwości rodzi strach, a odchylenia od pewności dają nadzieję.
Eksperyment 3: Uczestnikom powiedziano, aby wyobrazili sobie siebie w hipotetycznym eksperymencie, który wiąże się z pewnym, 1% lub 99% prawdopodobieństwem krótkiego, bolesnego, ale nie niebezpiecznego porażenia prądem (bogaty w emocje), a innym powiedziano, że eksperyment obejmował albo 1% lub 99% szans na karę pieniężną (względnie słaby wpływ). Następnie poproszono ich o wskazanie, ile pieniędzy musieliby zapłacić, aby było im obojętne, czy na pewno zapłacą tę kwotę, czy wzięły udział w hipotetycznym eksperymencie.
Warunek pewności: średnia cena zapłacona za uniknięcie porażenia prądem wyniosła 19,86 USD. Większość uczestników (24/30) wolała otrzymać szok niż zapłacić więcej niż 20 USD.
Warunek niskiego prawdopodobieństwa: średnia cena zapłacona za uniknięcie 1% szansy na szok wyniosła 7 USD, czyli znacznie więcej niż średnia cena zapłacona za uniknięcie 1% szansy na karę w wysokości 20 USD. Tak jak poprzednio, waga prawdopodobieństwa 1% jest większa dla szoku bogatego w afekt niż dla płatności gotówkowej ubogiej w afekt.
Warunek wysokiego prawdopodobieństwa: średnia cena zapłacona za uniknięcie 99% szansy na szok, 10 USD, była znacznie niższa niż średnia cena zapłacona za uniknięcie 99% szans na karę pieniężną, 18 USD.
Wyniki: Wzięte razem, dla porażenia prądem bogatym w afekt, wielkość skoku w prawo w funkcji ważenia wynosi około 10 $ (19,86 $ - 10 $), ale dla kary pieniężnej bez afektu, wielkość tego skoku jest znacznie mniejszy za 2 USD (20 USD - 18 USD). Ponownie widzimy, że waga 99% jest mniejsza w przypadku szoku bogatego w afekt niż w przypadku gotówki ubogiej w afekt.
Oba Eksperymenty 1 i 2 badały wyniki, które były korzyściami w stosunku do status quo. Eksperyment 3 badał negatywne wyniki, a także znalazł dowody na istnienie funkcji ważenia, która jest bardziej w kształcie litery S dla nagród bogatych w afekt niż ubogich w afekt. Dlatego zależność prawdopodobieństwa od wyniku, oparta na bogatej w afekty psychologii ryzyka, ma zastosowanie zarówno w domenach zysków, jak i strat.
Neuropsychologia awersji do ryzyka
Negatywne nastawienie
Czy pamiętasz najgorszą rzecz, jaka ci się przytrafiła? A co z najlepszymi? Z jaką częstotliwością jesteś w stanie przywołać wspomnienia, które są negatywne w porównaniu do tych, które są pozytywne? Czy wydaje się, że negatywne informacje są zapamiętywane łatwiej i wyraźniej niż pozytywne? Dlaczego każdego roku łatwiej jest poznać odsetek wypadków samochodowych ze skutkiem śmiertelnym niż odsetek wypadków bez ofiar śmiertelnych?
Ludzki mózg wykazuje skłonność do przetwarzania negatywnych informacji. W porównaniu z ich pozytywnymi odpowiednikami, bodźce negatywne otrzymują większy przydział uwagi i szybszą reakcję po rozpoznaniu przez mózg. To odchylenie dla negatywnych informacji pojawia się bardzo wcześnie na etapach przetwarzania, widoczne w pojawieniu się P1, składnika potencjałów związanych ze zdarzeniami (ERP) zebranych z wyjścia EEG (elektroencefalografia). Naukowcy zlokalizowali ten konkretny ERP w brzuszno-bocznej korze potylicznej. Biorąc pod uwagę, że większą uwagę poświęca się przetwarzaniu bodźców negatywnych, tendencja do negatywności może również wskazywać na stronniczość uwagi.
Negatywne nastawienie jest zauważalne w wielu sytuacjach związanych z kształtowaniem się zachowań awersyjnych do ryzyka. Warto zauważyć, że wszelkie bodźce, które wywołują wyraz strachu, zachęcają do awersji do ryzyka. Ludzki mózg przystosował się do łatwego analizowania tych bodźców z morza łagodnych bodźców. W laboratorium uczestnicy szybciej zgłaszają i reagują na negatywne bodźce; Zdjęcia negatywnych i groźnych zdjęć wyskakują z szeregu zdjęć, przykuwając uwagę uczestników bardziej niż pozytywne lub neutralne zdjęcia. Czynniki niematerialne, takie jak cechy osobowości, również wykazują podobny wpływ na wywoływanie zachowań niechętnych do ryzyka. Carleston i Skowronski (1989) stwierdzili, że cechy negatywne wywierają na jednostce silniejsze wrażenie niż cechy pozytywne, wpływając w ten sposób na ogólne wrażenie ocenianej jednostki.
Emocje i podejmowanie decyzji
Wpływ jednostki często określa stopień, w jakim czyjeś zachowanie jest skuteczne w osiągnięciu celu. Podejmowanie decyzji i emocje, splecione ze sobą, nie mogą być od siebie oddzielone, ponieważ emocje mogą sprzyjać lub utrudniać osiągnięcie maksymalizacji użyteczności.
Wpływ emocji na podejmowanie decyzji
Na podejmowanie decyzji wpływają trzy różne stany emocjonalne: Twój aktualny stan emocjonalny (tj. Jak się czujesz, kiedy podejmujesz decyzję?) Twój przeszły stan emocjonalny (tj. Jak się czułeś, spodziewając się swojej decyzji?) Twój przyszły stan emocjonalny (tj. decyzja wpłynie na twoje samopoczucie w przyszłości; Jaki wpływ będzie miała ta decyzja na twoje samopoczucie emocjonalne?)
Zadanie hazardowe w stanie Iowa
Badając podejmowanie decyzji i afekt, Antoine Bechara, Antonio Damasio i współpracownicy (2000; 2005) odkryli, że uszkodzenie obszaru mózgu związanego z przetwarzaniem emocji upośledza skuteczne podejmowanie decyzji. Po odkryciu, że uszkodzenie kory oczodołowo-czołowej utrudnia uczestnikom podejmowanie zorientowanych na cel decyzji w kontekście społecznym i zawodowym, Damasio i jego współpracownicy opracowali zadanie hazardowe w stanie Iowa. Tworząc to zadanie, Damasio zastanawiał się, czy podejmowanie decyzji było utrudnione, ponieważ emocje były niezbędnym elementem skutecznego podejmowania decyzji.
W zadaniu uczestnicy losują na bieżąco z jednej z czterech możliwych talii – uczestnicy mogą zmieniać talie w dowolnym momencie badania.
Każda karta posiada wartość pieniężną, co skutkuje zyskami lub stratami.
Uczestnicy nie są świadomi, że 2 talie odpowiadają wygranym netto – niskim wypłatom i jeszcze niższym stratom. Pozostałe 2 talie odpowiadają stratom netto – wysokim wypłatom i jeszcze większym stratom.
Badacze instruują uczestników, aby maksymalizować swoją użyteczność – zdobyć jak najwięcej pieniędzy do końca zadania. Aby pomyślnie wykonać to zadanie, uczestnicy muszą dostrzec, że talie związane z wygraną netto, ale niskimi wypłatami, maksymalizują ich użyteczność.
Wyniki . Damasio zauważył, że uczestnicy z uszkodzeniem kory oczodołowo-czołowej nie byli w stanie zdać sobie sprawy, że talia związana z niskimi wygranymi dawała wyższą nagrodę. Na podstawie swojego odkrycia za pomocą Iowa Gambling Task, Damasio sformułował hipotezę markera somatycznego .
Wnioski alternatywne . Inni badacze sugerują, że trudności napotykane przez pacjentów z uszkodzeniem kory oczodołowo-czołowej w Iowa Gambling Task wynikają z tego, że zadanie to wymaga od uczestników zmiany początkowego postrzegania potencjalnych zysków i strat. Uczestnicy są zwabieni atrakcyjnymi nagrodami, a następnie stają w obliczu druzgocących strat. Zatem uszkodzenie kory oczodołowo-czołowej hamuje adaptację do zmieniających się wzorców nagród i kar. Wniosek ten został powtórzony u naczelnych, gdzie uszkodzenie oczodołu i czoła zapobiegło wygaśnięciu wyuczonego związku.
Teoria markerów somatycznych
Damasio stwierdził, że informacje emocjonalne w postaci pobudzenia fizjologicznego są potrzebne do podejmowania decyzji. W obliczu decyzji możemy zareagować emocjonalnie na sytuację, co objawia się zmianami pobudzenia fizjologicznego w organizmie lub markerami somatycznymi. Biorąc pod uwagę dane zebrane z Iowa Gambling Task, Damasio postulował, że kora oczodołowo-czołowa pomaga jednostkom w tworzeniu związku między markerami somatycznymi a sytuacjami, które je wyzwalają. Po ustaleniu skojarzenia kora oczodołowo-czołowa i inne obszary mózgu oceniają wcześniejsze doświadczenia danej osoby, wywołując podobne markery somatyczne. Po rozpoznaniu kora oczodołowo-czołowa może określić odpowiednią i szybką reakcję behawioralną oraz prawdopodobieństwo nagrody.
Neuronauka awersji do ryzyka
Żal i niechęć do ryzyka
W wyrażaniu zachowań niechętnych do ryzyka obserwuje się kilka obszarów mózgu. Wspomniana wcześniej kora oczodołowo-czołowa jest jednym z tych obszarów mózgu, które wspierają uczucie żalu. Żal, emocja, która silnie wpływa na podejmowanie decyzji, prowadzi jednostki do podejmowania decyzji, które omijają napotkanie tej emocji w przyszłości.
Badając aktywność mózgu związaną z żalem, badacz Georgio Coricelli i jego współpracownicy (2005) wywołali uczucie żalu u zdrowych uczestników, prosząc ich o wykonanie zadania związanego z hazardem, w którym zostali poinformowani, że najlepszym wyborem jest opcja, której nie wybrano. Używając funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI), Coricelli odkrył, że narastający żal korelował ze zwiększoną aktywnością przyśrodkowej kory oczodołowo-czołowej, przedniej części kory zakrętu obręczy i przedniego hipokampu. Im wyższa aktywacja w przyśrodkowej korze oczodołowo-czołowej, tym większy zgłaszany żal. Po wielokrotnych próbach badacze zaczęli obserwować niechęć do podejmowania ryzyka przez swoich uczestników, co odbijało się echem w wzmożonej aktywności w przyśrodkowej korze oczodołowo-czołowej i ciele migdałowatym.
Obszary mózgu awersji do ryzyka
Zachowania niechętne do ryzyka są zwieńczeniem kilku neuronalnych korelatów. Chociaż unikanie negatywnych bodźców, postrzeganych lub rzeczywistych, jest dość prostą czynnością, wymaga przewidywania, motywacji i rozumowania. Skąd wiadomo, że bodziec jest złowrogi? Jakie informacje prowadzą Cię ostatecznie do zachowania zgodnego z zapewnieniem lub zagrożeniem Twojego dobrego samopoczucia? Każde z tych pytań rekrutuje inny obszar mózgu, odgrywając istotną rolę w tym, czy decyzja jest korzystna dla danej osoby.
Warunkowanie strachu . Z biegiem czasu jednostki uczą się, że bodziec nie jest łagodny dzięki osobistemu doświadczeniu. W sposób dorozumiany może rozwinąć się strach przed określonym bodźcem, co skutkuje zachowaniem awersyjnym do ryzyka. Tradycyjnie warunkowanie strachem nie jest związane z podejmowaniem decyzji, ale raczej z łączeniem neutralnego bodźca z sytuacją awersyjną. Po utworzeniu skojarzenia między bodźcem neutralnym a zdarzeniem awersyjnym, za każdym razem, gdy prezentowany jest bodziec neutralny, obserwuje się reakcję zaskoczenia. Po wielokrotnych próbach obserwuje się niechęć do prezentacji neutralnego bodźca.
Niezbędne do zrozumienia awersji do ryzyka jest ukryte uczenie się, które ma miejsce podczas warunkowania strachu. Awersja do ryzyka jest kulminacją ukrytej lub jawnej wiedzy, która informuje jednostkę, że dana sytuacja jest niekorzystna dla jej dobrostanu psychicznego. Podobnie warunkowanie strachem to zdobywanie wiedzy, która informuje jednostkę, że określony neutralny bodziec przewiduje teraz zdarzenie, które zagraża jej psychicznemu lub fizycznemu samopoczuciu.
Badacze tacy jak Mike Davis (1992) i Joseph LeDoux (1996) rozszyfrowali neuronalne korelaty odpowiedzialne za nabywanie warunkowania strachu.
Ciało migdałowate, wspomniane wcześniej jako region wykazujący wysoką aktywność w przypadku emocji żalu, jest głównym odbiorcą aktywności mózgu związanej z warunkowaniem lękowym. Kilka strumieni informacji z wielu obszarów mózgu zbiega się w bocznym ciele migdałowatym, umożliwiając tworzenie skojarzeń regulujących warunkowanie strachu; Komórki w górnym grzbietowym bocznym ciele migdałowatym są w stanie szybko sparować bodziec neutralny z bodźcem awersyjnym. Komórki, które wystają z bocznego ciała migdałowatego do centralnego ciała migdałowatego, pozwalają na zainicjowanie reakcji emocjonalnej, jeśli bodziec zostanie uznany za zagrażający.
Kontrola poznawcza . Ocena hazardu i obliczenie jego oczekiwanej wartości wymaga pewnej dozy kontroli poznawczej. Kilka obszarów mózgu jest poświęconych monitorowaniu zgodności między oczekiwanymi a rzeczywistymi wynikami. Dowody Ridderinkhof i in. (2004) sugeruje, że tylna przyśrodkowa kora czołowa (pMFC) i boczna kora przedczołowa (LPFC) są zaangażowane w ukierunkowane na cel monitorowanie wydajności i modulację zachowania. pMPC monitoruje konflikty reakcji (każda sytuacja, która aktywuje więcej niż jedną tendencję reakcji), niepewność decyzji i wszelkie odchylenia od oczekiwanego wyniku. Aktywacja w pMPC znacznie wzrasta po wykryciu błędu, konfliktu odpowiedzi lub niekorzystnego wyniku. W rezultacie pMFC może sygnalizować potrzebę dostosowania wydajności; brakuje jednak dowodów wskazujących, że pMFC kontroluje zachowanie modulacyjne. Procesy kontroli zachowania w LPFC są zaangażowane w zachowanie modulacyjne obserwowane przez naukowców.
Streszczenie
Dziedzina neuroekonomii wyłania się jako zunifikowana gałąź wiedzy, której celem jest połączenie informacji z psychologii, ekonomii i neuronauki z nadzieją na lepsze zrozumienie ludzkich zachowań. Awersja do ryzyka to tajemnicze pytanie, które intryguje ekspertów we wszystkich trzech dyscyplinach. Dlaczego ludzie nie postępują zgodnie z przewidywanym skutkiem? Podczas gdy negatywne skutki zachowują większą wartość niż pozytywne, istoty ludzkie nie podejmują logicznych decyzji. Wyeliminowanie emocji i strachu przed stratą wynikającą z podejmowania decyzji spowodowałoby większą implementację obliczeń matematycznych, maksymalizując w ten sposób oczekiwaną użyteczność. Podczas gdy aktywacja w określonych obszarach mózgu może uwypuklić mechanizmy podejmowania decyzji, dowody nadal potwierdzają rozpowszechnienie zachowań niechętnych do ryzyka.