Category Archives: Принятие решений

Фестиваль поведенческой экономики NudgeStock 2020

NudgeStockВ эту пятницу, 12 июня, весь день – крупнейший фестиваль поведенческих наук и креативности NudgeStock 2020. пройдет глобально, онлайн и бесплатно для всех желающих.

Фестиваль проходит под кураторством Ogilvy Consulting, и непосредственно – Рори Сазерланда, вице-президента Ogilvy, автора недавно вышедшей книги, которая мне очень понравилась, рекомендую: Alchemy: The Surprising Power of Ideas That Don’t Make Sense.

Всего один день, с 9:30 утра по 22:30 (время московское) каждый час будут выступать по два-три спикера. И какие спикеры! Кэсс Санстейн, Дэн Ариели, Рори Сазерланд, Джеффри Миллер, Лори Сантос, Кьяра Вараззани и еще более 20 экспертов.

Если вам интересна поведенческая экономика – это событие, которое просто нельзя пропускать. Регистрируйтесь. Неизвестно, будет ли запись.


Серьезные игры

Serious gaming сертификатПолучил сертификат за окончание шестинедельного курса Serious Gaming от Erasmus University Rotterdam, сдал на 92.3%. Натолкнулся на курс случайно, а до того также случайно узнал про серьезные игры. А именно – про американскую программу Сириус, которая ставила себе целью обучать военных аналитиков избегать когнитивных предубеждений в процессе размышлений над проблемами. Программа инициировалась агентством IARPA, была нанята компания-разработчик и группа ученых из американских университетов.

Через четыре года и 8,7 миллионов долларов США появилась игра CYCLES, которая учит игроков  лучше (на 65%) распознавать и избегать шесть основных когнитивных искажений при принятии решений.

cycles серьезные игры cycles серьезные игрыВизуально игра выглядит не ахти, но не знаю, как по эффективности – она же распространяется вроде только для аналитиков ВВС США.

В общем, есть целый мир серьезных игр, которые учат нас прочувствовать, каково быть ребенком, собирающим хлопок в Узбекистане, побыть матерью-одиночкой в США, едва сводящей концы с концами, как готовить разные блюда, буксировать сухогрузы в порту Роттердама и многое другое. Вот и наша Food Game вполне отвечает всем признакам серьезной игры: она обучает мозг автоматически отдавать предпочтение здоровой еде, а также спокойно контролировать себя при виде соблазнительной, но вредной еды.


Маленькие истории. Крысы

ХанойФранцузская колонизация Вьетнама. Конец 19 века. Генерал-губернатор стремится сделать французские кварталы Ханоя максимально европейскими. Широкие улицы, виллы с широкими окнами, множеством спален, и даже с туалетами. Французы построили канализацию, представляющую собой вершину модернизма. Это был пример чистоты, прогресса и французской «цивилизационной миссии». Она была, в основном, во французских кварталах. Французам очень нравилась канализация.

Но не только им: как оказалось, они создали 15 километров рая для других жителей столицы. Никогда прежде ханойские крысы не имели столько безопасности и уюта! Никто не мешал им размножаться и играть, а когда хотелось кушать – прямо над их головой располагались самые богатые едой места во всем Вьетнаме!

Крысы расплодились, и посыпались жалобы. Неприятно сидеть на прекрасном белом туалете, когда снизу лезут крысы. Хуже того, в европейском квартале вспыхнула чума, и переносчиками подозревали тех же крыс.

В 1902 году французское управление создало небольшую армию вьетнамцев для убийства крыс. Тогда и стали понятны масштабы противника. Если за первую неделю войны убили около 8 тысяч крыс, то через месяц уже опытные убийцы крыс только за один день убивали, в среднем, по 10 тысяч крыс. В особо удачные дни – 15-20 тысяч крыс, только представьте себе!

Несмотря на такие победы, заметного уменьшения противника не наблюдалось. Колониальные власти решили вовлечь в войну больше бойцов, и предложили всем желающим участвовать. Каждый, кто принесет в муниципалитет отрезанный хвост крысы, получал 1 цент.

Народным массам идея пришлась по душе. Все шло прекрасно, хвостики прибывали, монетки звенели. Французы были чрезвычайно горды этой гениальной идеей, которая к тому же поощряла и развивала у аборигенов чуждый еще для них дух предпринимательства.

Только вот что-то крыс как-то меньше не становилось. Французы чаще и чаще начали видели крыс без хвостов. С предпринимательским духом у вьетнамцев было все хорошо. Новоиспеченные профессиональные вьетнамцы-ловцы крыс рассудили, что убивать крыс – се равно что убивать свой бизнес. Поэтому они отрезали крысам хвосты и отпускали на свободу, чтобы те плодились и давали больше хвостов. Другие предприниматели стали завозить хвосты из других мест и даже из-за границы. Третьи стали создавать фермы по выращиванию крыс.

Французы сдались и прекратили войну.

Это реальная задокументированная история, которая служит иллюстрацией “эффекта кобры” – потому что аналогичная история якобы (якобы, потому что безусловных доказательств истории нет) случилась в британской колониальной Индии в Дели, только с кобрами.

Vann, M. G. (2003). Of rats, rice, and race: The great Hanoi rat massacre, an episode in French colonial history. French Colonial History. 4: 191–203.

Другие Маленькие истории.


Какую пиццу заказывают марсиане

знаки зодиака

Недавно я показывал участникам ай-трекингового исследования слайдшоу, и там была картинка со знаками гороскопа, именно такая как в начале статьи.
Картинка показывалась на 5 секунд, с инструкцией простого рассматривания. Гипотеза простая: люди будут искать свой знак, и смотреть на него дольше, чем на другие знаки.

После просмотра, проводя дебрифинг с каждым участником, от каждого слышал слова вроде «ну, конечно, люди будут смотреть на свой знак. Это очевидно!» Чувствовал себя просто последним человеком на Земле, который этого еще не понял.

распределение участников по знакам зодиакаВ исследовании приняло участие 40 человек: 22 женщины и 18 мужчин, возрастом от 19 до 49 лет, средний возраст 29,5 лет. Все, кроме одного, знали свой знак гороскопа. Кстати, мужчина, отрицавший знание своего знака, делал это, видимо, из эпатажа, потому что первым делом посмотрел (и продолжал смотреть) именно на свой знак. Слева – как распределились участники по знакам.

Мы произвели тепловые и другие карты внимания каждого участника, и два приглашенных человека, не участвовавших в исследовании, независимо друг от друга, пытались по этим картам выявить знак Зодиака каждого участника.

Вы тоже можете попробовать сделать это. Например, кто эта женщина:

тепловая карта просмотра, ай-трекинг

Вы сказали «Козерог»? Так и есть.

Как насчет молодого мужчины:
тепловая карта просмотра знаков ЗодиакаУже не так просто? Он – Дева.

Что насчет девушки:
кто эта девушка по гороскопу?

Она – Близнецы.

Кстати выяснилось, что некоторые, но не все, посмотрев на свой знак, переключались на знаки своих близких. Эта девушка, впрочем, не имела никого близкого или знакомого со знаком Девы.

Но попробуйте догадаться, кто по знаку эта девушка:
девушка смотрит на свой знак Зодиака, но не только на свой

Правильный ответ – Стрелец.

Ну, и последний пример молодого человека:
на какой знак смотрит мужчина?

Он – Близнецы, кто бы мог подумать!

Анализ саккад и фиксаций показал, что чаще всего люди смотрят на свой знак на третьей фиксации, но отнюдь не всегда. Время с начала просмотра до начала фиксации на свой знак также существенно разнится. Так что тепловая карта внимания – вполне хорошая репрезентация просмотра, в данном случае.

В общем, независимые судьи смогли определить знак гороскопа ровно в 50% случаях. Кажется, словно это уровень случайного выбора. Но вспомним, что вероятность случайного угадывания – 1 из 12. Таким образом, фиксации взгляда человека на таблицу знаков Зодиака позволяют определить его знак с вероятностью в 6 раз выше случайности.

Очевидно, что само расположение элементов, знаков Зодиака, влияет на то, как мы на них смотрим. Например, вот тепловая карта фиксаций всех участников:

тепловая карта просмотра знаков Зодиака
Если мы сравним активность с распределением людей по знакам, то в некоторых случаях мы не найдем корреляции. “Бедные” Весы оказываются в самом “плохом” месте на картинке.

Не найдем мы корреляции и с суммарным количеством фиксаций в трех секторах картинки. Красные числа – количество участников, имеющих один из знаков в секторе.

суммарное количество фиксаций

Мы могли бы достичь 100% предсказания знака Зодиака у почти любого смотрящего, если бы смогли расположить все знаки так, чтобы они были все равны в благоприятности своего места. Но возможно ли такое? Хотел бы я посмотреть на такую композицию. Решить задачу, впрочем, можно проще: написать сверху «Посмотрите на свой знак!», или «Посмотрите, что не так с вашим знаком».

Есть концепция «идеальной картинки» – это такая картинка (рекламу, сообщение), которую все люди рассматривают в одинаковой последовательности, смотрят на все её элементы, извлекают из нее один и тот же смысл, и производят требуемое поведение. К этой концепции я вернусь в продолжении.

А это маленькое исследование – пример работы иной концепции, когда одну и ту же картинку все люди должны рассматривать по разному. Показывая человеку ряд картинок, анализируя, как он на них смотрит, и, не задавая никаких вопросов, мы поймем или узнаем что-то весьма определенное о нем.

Так, например, Pizza Hut совместно со шведской компанией Tobii, производителем ай-трекингового оборудования и программного обеспечения для него, придумали маркетинговый шаг (Hyslop, 2014; Mack, 2014): посетителям, если они не уверены, какую именно пиццу им хочется, дают планшет со встроенным ай-трекером. Посетитель должен посмотреть на логотип Pizza Hut, пройдя таким образом калибровку (машина «поняла», куда смотрят его глаза). Далее ему представляются топпинги для пиццы:
топпинги для пиццыЧерез 2,5 секунды просмотра программа уже знает, на какие топпинги клиент смотрел дольше всего. Далее некий алгоритм определяет, что именно предложить, и показывает вариант клиенту. Если тому выбор не по душе, он может попробовать снова. Pizza Hut утверждает, что клиентам нравится выбор программы в 98% случаях.
предложенная пиццаРекламное видео, как это происходит:

Как мы видели на примере гороскопа, расположение топпингов должно играть роль в выборе, и топпинги ближе к центру будут выбираться чаще. Pizza Hut окрестила такой выбор неосознаваемым, и в этом нет противоречия: для человека будет значительно труднее выбрать то, что находится на периферии. Для этого придется прилагать сознательные усилия. Что мешает компании помещать в лучшие места высокомаржинальные топпинги, если таковые есть? Ничего, и даже в таком случае это будет неосознаваемый выбор, который люди одобрят. Ведь они сами его сделают.

Но как сделать выбор действительно «справедливым» по отношению к каждому элементу? Допустим, мы решим проблему расположения серией картинок, случайным образом представляемых пользователю, так, что каждый элемент побывает на разных местах равное количество раз. Возникнет следующая проблема, например, контраста и цвета.

Люди неизбежно будут чаще и дольше смотреть на некоторые топпинги, чем другие, из-за цвета. Если смотреть на это с точки зрения организаций, защищающих права растений, тут очевидная дискриминация некоторых овощей и фруктов по цвету кожицы. Брокколи может вполне засудить супермаркет за клубнику, дайкон – за редиску, а Гремми Смит из-за Золотого превосходного.

Мы можем сделать топпинги черно-белыми и привести характеристики освещенности каждого элемента к одинаковым значениям. Мы придем, в идеале, к набору странных элементов, максимально похожих друга на друга, но утративших свою индивидуальность (для сбалансированности выбора), что они потребуют подписей. Вот эта серая кучка – грибы, а эта серая кучка – сыры.

Но с таким же успехом мы можем и начать со слов – вместо картинок поставить названия топпингов: все одним шрифтом, одним цветом. Конечно, длина слов, число и виды гласных и согласных и их расположение в слове – те еще факторы для неравноправия (Красавица, как тебя зовут?), но давайте пока туда не лезть.
Без шуток, я уверен, основываясь на своем опыте, что названия топпингов, на экране выбора сработали бы лучше в плане «справедливости» выбора.

Так что эту идею с выбором топпингов помощью ай-трекера можно парой легких пинков погнать назад, в лаборатории на эксперименты, за лучшими решениями. С одной стороны, выбор топпинга для пиццы – не такая уж важная задача, и все это вроде как несерьезно, но тогда зачем ее делать вообще? С другой стороны, если мы хотим узнать, как мы выбираем серьезные вещи, то..

Посмотрите на планеты:

планеты Солнечной системыЕсли мы проследим за вашими глазами, что это нам скажет? Готовы ли вы к такому тесту для выявления инопланетян и депортации их домой?

Hyslop, L. (2014). Pizza Hut’s crazy new menu lets you order with your mind. The Telegraph. 28 Nov 2014. Ссылка.

Mack, E. (2014). Pizza Hut reads your mind, knows your order before you do. Cnet.com December 5, 2014. Ссылка.

Предпоследнее фото из статьи Hyslop, 2014.


Последняя капля

последняя капляНебольшое и остроумное исследование недавно показало, как на наши решения оказывают влияние, казалось бы, ничтожные вещи.

52 студента пригласили в лабораторию пробовать конфеты пяти видов: из молочного шоколада, темного шоколада, с кремом, с карамелью и с миндалем. Им не говорили, сколько конфет они будут пробовать.

Экспериментатор доставал случайную конфетку из мешка и давал студенту. Затем, каждый раз, доставая следующую, он неизменно говорил: «А вот следующая». Затем студентам предлагалось назвать самую лучшую и дать ей оценку удовольствия. Все шоколадки получили приблизительно равные оценки.

Другой половине студентов, экспериментатор говорил то же самое, кроме одного: доставая последнюю, он говорил «А вот и последняя». И тут ситуация изменилась – если в первом случае, последняя конфетка выбиралась лучшей в 22% случаях (что фактически равно случайному выборы), то после слов «последняя конфета» ее выбирали в 64% случаях. При этом, как вы понимаете, разницы, какая именно конфета оказывалась по вкусу, не было.

Объяснений тут может быть несколько. Раз известно, удовольствие кончается, имеет смысл им насладиться моментом максимально. Другое: мы привыкли, к тому, что у фильмов счастливый конец, в конце ужина подают десерт, и в целом мы ожидаем чего-то хорошего к концу.

Последний поцелуй перед прощанием, последний день отпуска в экзотической стране, последний кусочек стейка – нам всегда казалось, что в этом что-то есть, так и оказалось.

А ведь это может приводить к решениям, которые никак не связаны со значимостью и ценностью того, что мы выбираем. Представьте, что мы выбираем действительно важные вещи, и среди них была одна, которая объективно лучше других, но ей не повезло оказаться последней. И вместо нее мы выбрали другую. Теперь вы об этом знаете, и может статься, учтете это, когда столкнетесь с этим в своей жизни.

Это может быть последняя тетрадь ученика с контрольной, если вы учительница, или последняя путевка, которую предлагает вам туроператор, или последнее резюме из стопки, которую вы разбирали, и все что угодно еще.

O’Brien, E., & Ellsworth, P. C. (2012). Saving the last for best. Psychological Science, 23(2), 163-165.


Худей! Вести с полей, часть вторая

выбор и подавлениеГод назад я уже писал (Где живут эмоции и мастерство) про тестирование метода изменения когнитивных предпочтений к еде. Тогда я позанимался около 10 часов, и потерял 1,5 кг за месяц, но эффект, к моему удивлению, продолжился и после остановки тренировок, и вылился в потерю около 8 кг за полгода.

Приблизительно такие же цифры были у голландских исследователей (Veling et al., 2014), от работы которых я отталкивался. На протяжении года я периодически занимался идеями по усилению эффекта. И вот в конце мая решил провести эксперимент с большим количеством людей. Когда тебе нравится гипотеза, самый правильный шаг – сделать все зависящее от тебя, чтобы ее опровергнуть. Если она после того выживет, то прекрасно, а нет – туда ей и дорога, зачем обманывать себя?

Несмотря на то, что есть уже продвинутые версии, программно удалось реализовать лишь три версии (спасибо Джону З.), которые и были предложены участникам. Участницы (а они все оказались женщинами) начинали с самой простой, и, достигнув в ней стабильного высокого результата, переходили на более сложные версии.

Было рекрутировано более 100 человек, из которых часть отсеялась на разных этапах, а в конце месячного эксперимента удалось выделить когорту в 30 человек с полными данными. Три группы, по 10 человек в каждой: одна экспериментальная и две контрольных (отличающихся между собой весьма значительно).

Предварительные результаты таковы: в экспериментальной группе, где участницы активно должны играть в игру каждый день (не более 15 минут в день), они потеряли в среднем по 2,78 кг, статистически значимая разница в весе «до» и «после» (p=0,001). Средние значения индекса массы тела (BMI) снизились с 29,3 до 28,5, при этом BMI у 33% был менее 25, что относится к норме.

Проверялась и другая гипотеза: уже давно известно, что ежедневные взвешивания приводят к потере веса (Steinberg et al., 2015; VanWormer et al., 2008). Объяснить это можно, как минимум, двумя причинами. Первая – осознанность, когда вы просто чаще себе напоминаете о том, что с весом надо что-то делать. Вторая – социальное давление, в случае, если вы не только взвешиваетесь, но и сообщаете об этом третьим лицам. Я ожидал, что группа, которая взвешивалась ежедневно и отправляла мне данные, без игры, покажет такие результаты. Так и оказалось: потеря веса составила 1,7 кг, и разница между весом до и после была статистически значима (p=0,03).

Когда эксперимент уже подходил к концу, один человек, весьма скептически относившийся к этому эксперименту, прислал мне ссылку:

«Компьютерная игра поможет отказаться от вредных перекусов.

Игру разработали психологи из Университета Эксетера и Университета Кардиффа. В экспериментальную группу вошел 41 человек. Большинство добровольцев имели избыточный вес. Все участники перекусывали калорийными продуктами, например, печеньем, кексами и шоколадом, по крайней мере, три раза в неделю, сообщает BBC.» (заметка в MedDaily.ru)

В этом эксперименте британских ученых (Lawrence et al., 2015) собственно тренировками люди занимались всего 5 раз по 10 минут (!), и потеряли около 700 грамм. Самое интересное, что, проверив участников через полгода, исследователи увидели продолжающийся эффект – потерю веса у экспериментальной группы чуть более 2 кг, как видно на графике:

результатыУ них был другой дизайн игры, но такой же простой. В моем эксперименте, в базовой версии на экран выводятся две картинки – одна с «хорошей», другая – с «плохой» едой, при этом в соответствующих зеленой или красной рамке, и необходимо выбрать «хорошую» (на картинке в начале статьи). У них на экран выводилась одна картинка и надо было нажать соответствующую клавишу – в каком месте экрана она показалась, в левой части или правой. Но если показывалась «плохая» еда, то надо было воздержаться от нажатия. Таким образом человек учится подавлять импульсивное поведение.

В общем, уже многое понятно, в целом, но «дьявол – в деталях», поэтому в августе решено запустить ещё один эксперимент, несколько с другим дизайном, и люди уже почти полностью набраны. Это послужит логичным продолжением, после чего можно будет смело подводить итоги. К тому же хочется получить данные от участниц и через месяц, и два и три после окончания тренировок, потому что эффект должен продолжаться. И не только в том, что касается веса – такая интервенция приводит к улучшению буквально всех сторон жизни: в семейной жизни, в работе, в здоровье, во всем.

Lawrence, N. S., O’Sullivan, J., Parslow, D., Javaid, M., Adams, R. C., Chambers, C. D., . . . Verbruggen, F. (2015). Training response inhibition to food is associated with weight loss and reduced energy intake. Appetite, 95, 17-28.

Steinberg, D. M., Bennett, G. G., Askew, S., & Tate, D. F. (2015). Weighing every day matters: daily weighing improves weight loss and adoption of weight control behaviors. Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics, 115(4), 511-518.

VanWormer, J. J., French, S. A., Pereira, M. A., & Welsh, E. M. (2008). The impact of regular self-weighing on weight management: A systematic literature review. The International Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity, 5, 54.

Veling, H., van Koningsbruggen, G. M., Aarts, H., & Stroebe, W. (2014). Targeting impulsive processes of eating behavior via the internet. Effects on body weight. Appetite, 78, 102-109.


Учителя как быки

Джон ОливерЯ как-то писал здесь про историю из документального фильма The Age of Big Data, в которой один ученый, занимающийся кочевыми племенами в Китае, оказался «втянут» в криминологию. Как оказалось, поведение кочевников очень похоже на поведение банд Лос-Анджелеса, и встал вопрос, можно ли предсказывать поведение криминальных групп, и значит, и преступления, ими совершаемые? У полиции были огромные массивы данных о совершенных преступлениях с множеством параметров (место, время, число участников, характер, и проч.). Требовалась модель, и они ее нашли у другого ученого. Он занимался предсказыванием афтершоков землетрясений. Сами землетрясения успешно предсказывать пока не получается, а афтершоки – вполне.

Таким образом, модель, предсказывающая поведение коры Земли после землетрясения стала обрабатывать данные о преступлениях и выдавать координаты вероятных криминальных актов. Точность пока не особо высока, но система работает. Представляете, гангстеры прикидывают, куда спрятать угнанные тачки, и один предлагает местечко, про которое никто не знает. Они туда приезжают, а там уже полиция, которой система сообщила это же место. Полицейские роняют от удивления пончики, но испытывают удовлетворение.

Данных у нас у всех сейчас полно, и вопрос, что с ними делать, часто натыкается, в том числе, и на то, какую модель использовать. В недавнем эпизоде шоу Last Week Tonight With John Oliver, ведущий говорил о тестировании и экзаменах в американских школах.

На картинке выше Джон указывает на реальную формулу, которую используют для оценки работы учителей в штате Флориде. По сути, учитель получает лучшие оценки, если его ученики получают лучшие оценки. Звучит логично, но не все так просто: эта формула в одной части предсказывает оценки учащегося. Так, например, она предсказывает, что ученик должен, к примеру, получить 99 баллов (из 100). Если ученик наберет 95 баллов и станет, по факту, лучшим учеником в школе – учителю зачтется минус, ведь его ученик недобрал 4 балла. В некоторых случаях формула предсказывала недостижимую, в принципе, оценку.

В целом, получается, эта модель оценки работы учителя не особо хороша. А для чего она хороша и откуда взялась? Сама модель родилась в ходе исследований по предсказанию репродуктивности рогатого скота! Как заметил Оливер, что в таком случае можно сказать: «согласно формуле ваш ребенок либо сдал алгебру на отлично, либо родил здорового теленка. Мы не знаем».предсказание репродуктивности рогатого скота

Если вы научились хорошо предсказывать события в одной области, то вполне можно попробовать использовать успешную модель и в других областях. В конце концов, как сказал один философ «что угодно может быть репрезентацией чего угодно». И конечно, иногда будут получаться глупости.