Как память влияет на наши решения

Исследователи из Калифорнии разработали математическую модель на основании того, как люди принимают решения в ситуациях открытого и ограниченного выбора, которую опубликовали в журнале PNAS. Подобная модель показала, что на самом деле в процессе принятия решения играет важную роль наша память. Из-за ее ограничений мы зачастую выбираем не то, что нам нравится больше всего, а то, что лучше всего помним. 

Сredit: public domain

Решения, основанные на воспоминаниях

В свое время в фильме «Игры разума» главный герой Джон Нэш (исполнитель — Рассел Кроу) произнес фразу про классика мировой экономики: «Адам Смит устарел». Подобная смелость позволила великому ученому найти новые аспекты экономики и создать теорию игр, широко известную сейчас. Пожалуй, теперь пришла пора сказать следующую фразу: «Джон Нэш устарел».

Дерзко! Однако у такого заявления есть предпосылки. Сегодня набирает популярность такая область на стыке психологии и экономики, как нейроэкономика. Она углубляется в психологию человеческого выбора и определяет его связи с различными когнитивными функциями. Одна из них — это память.

Влияние памяти на принятие решений, пожалуй, становится серьезной проблемой для многих отраслей (от страхования до питания). Сохраненные в памяти следы определяют наши решения, о чем говорил в своей книге «Думай медленно…  решай быстро» Дениэл Канеман. Мы принимаем решения на основе ценности выбора. Но что такое ценность? В сущности, это результат обучения, поддерживаемый в нужный момент дофамином (и не только).

Такое обучение происходит как ряд последовательных предъявлений определенного стимула или повторений конкретной ситуации. Это длительный процесс. Так мы приобретаем ценность чтения под влиянием разговоров с родителями или сверстниками. Так мы привыкаем и больше ценим еду своей страны, что особенно ощущается, когда мы оказываемся за ее пределами.

Упрощая, можно сказать, что ценность стимула — это легкодоступное воспоминание о нем, об опыте с ним связанным. Так в одном исследовании участники выбирали между домами и лицами, получая за это определенное вознаграждение. Для обоих стимулов ученые создавали субъективную ценность. И, разумеется, исследователи продемонстрировали, что выбор основывается именно на ней. В других экспериментах с помощью фМРТ было также показано, что сам процесс принятия решений активирует связи между гиппокампом (память) и полосатым телом (оценка).

Чуть позже исследование Х. Баррон в 2013 году показало, как именно предыдущий опыт может влиять на наши решения в самых простых вопросах. Участников просили выбрать между двумя блюдами, каждое состояло из двух известных компонентов. Однако подобные сочетания участники до этого не пробовали (чайное желе, гороховый мусс). Участникам необходимо было сперва вспомнить вкусовой опыт каждого индивидуального компонента, затем постараться представить их сочетание и, наконец, выбрать блюдо.

С помощью фМРТ Баррон смогла обнаружить, где и как происходило построение блюда из изначально разделенных воспоминаний о каждом отдельном компоненте. Сперва активация наблюдалась в передней части гиппокампа и вентромедиальной префронтальной коре, однако при мысленном комбинировании ингредиентов постепенно активность переходила только в префронтальную кору (vmPFC), где и строилась, по мнению автора, конечная репрезентация ценности блюда.

Для реального, не лабораторного мира, такое упрощение термина «принятие решений» очень привлекательно. Ведь так просто управлять поведением людей, предлагая им комбинировать свои решения из компонентов ранее полученного опыта. Так мы выбираем магазин, в котором «верим», что найдем подходящую вещь, под влиянием разговоров с друзьями и предыдущего опыта. Так мы принимаем решение не покупать больше какой-либо товар в магазине электроники, недавно приобретенном другой крупной корпорацией, если дважды до этого нам пришлось обращаться в сервисный центр и возвращать деньги за товар этой корпорации. В то же время отношение к магазину мы переносим на купившую его корпорацию.

Плохая память — плохие решения

Новое нейроэкономические исследование проводилось силами коллектива департамента неврологии в Сан-Франциско. Ученые обнаружили, что когда наступает время принимать решение, мы забываем о той опции, которая нам нравится больше всего.

Классическая экономическая модель утверждает, что человек принимает рациональное решение из всех возможных вариантов. И чаще всего все эти варианты спрятаны у нас в голове, с учетом их ценности и нашего прошлого опыта.

«Мы все знаем, что наша память имеет ограничения. Однако мало понимаем, как эти ограничения влияют на наши решения», — говорит ведущий исследователь этого проекта, Дж. Дженг.

Исследователи оценивали, как респонденты выбирают между различными товарами: едой, фруктами, одеждой и так далее. Они просили одну группу участников назвать как можно больше брендов конкретной категории товара (открытый выбор). Вторую группу они просили из всех названных вариантов выбрать те, которыми бы респонденты воспользовались (ограниченный выбор). По результатам выбора исследователи построили математическую модель, которая позволяла предсказывать, какой бренд/магазин/объект выберет человек, если предложить ему решить без каких-либо опций.

Оказалось, что в ситуации с открытым выбором участники забывали называть те бренды, которые им больше всего нравились, как они указывали до этого.Многие предпочитали МакДональдс, например. Хотя на самом деле люди в опроснике не указывали, что они любят этот бренд.

Задавая закрытые вопросы, ученые выяснили, что, к примеру, 30% людей предпочитают МакДональдс в качестве фастфуда. Однако, когда их просили выбрать из неограниченного списка опций, о МакДональдсе вспоминали только 15% респондентов.

Таким образом, существует пропасть между предпочтением людей при ответе на открытый вопрос и выборе из списка вариантов, как во второй группе. По словам авторов, такое наблюдалось и для других категорий товаров.

«Удивительный момент заключается в том, что многие люди не вспоминают об их любимых брендах или заведениях. И это противоречит самой идее, что мы выбираем из ВСЕХ имеющихся вариантов, которая заложена в стандартную экономическую модель».

Используя данные фМРТ и разработанную математическую модель, ученые убедились, что они могут достаточно точно предсказать, какой выбор сделает человек. Эта модель показывает, что решения принимаются на основании воспоминаний, но последние — отнюдь не идеальны. Память, в частности рабочая, которая задействуется в процессе принятия решений, имеет ограничения, то есть человек просто не может удержать все возможные варианты в голове.

Мы с вами знаем, что память угасает при болезни Альцгеймера. Это сочетается с тем, что у пациентов падает способность принимать взвешенные решения, например, в сфере финансов.Так, ученые показали, что чаще всего мы принимаем решения не из готового списка всех вариантов, но из ментального, ограниченного списка, основанного на наших воспоминаниях.

«Когда люди отвечали на открытый вопрос в нашем исследовании, мы видели повышение активности в зонах, которые, как правило, связаны с воспроизведением информации, а также усиление их связи с теми зонами, которыми отвечают за оценку ценности каждого варианта» — рассказал Дженг, подтвердив то, что наблюдала в своих исследованиях Баррон.

Данное исследование показало вовлеченность систем памяти при принятии свободного решения (на основании открытых вопросов).Основываясь на этих результатах, можно предположить, что пациенты с болезнью Альцгеймера не способны принимать решения с открытыми, неограниченными вариантами. Возможно, для них необходима разработка специальных приложений, позволяющих облегчить этот процесс, собрать все опции выбора в единый список.

Влияние памяти на принятие решений — на самом деле известный факт. Новшество данного исследования заключается в том, что авторы попытались переложить теоретические знания в практическому русло и предложили помочь пациентам, у которых есть какая-либо проблема памяти в принятии решений. Подобная идея кажется интересной нишей для разработчиков.

Текст: Никита Отставнов

Retrieval-constrained valuation: Toward prediction of open-ended decisions by  Zhihao Zhang, Shichun Wang,  Maxwell Good,  Siyana Hristova, Andrew S. Kayser, Ming Hsu. Proceedings of the National Academy of Sciences. Published May 2021.