Des règles simples font des choses utiles, mais lesquelles?

Selon qui vous demandez – et leur humeur au moment – vous pourriez avoir l'impression que les humains sont une espèce unique intelligente, bon à toutes sortes de tâches, ou profondément irrationnel et, bien, stupide, enclin à fréquenter et sévère erreurs de jugement. Le sujet pénètre souvent dans les discussions laïques de la psychologie, et a fait l'objet de nombreux ouvrages populaires, tels que la série Predictably Irrational . Une partie de la raison pour laquelle les gens pourraient donner ces points de vue contradictoires de l'intelligence humaine – que ce soit en termes de comportement ou de raisonnement – est la popularité de l'explication du comportement humain à travers l'heuristique cognitive. Les heuristiques sont essentiellement des règles empiriques qui se concentrent uniquement sur des ensembles limités d'informations lors de la prise de décisions. Un exemple simple, peut-être hypothétique, d'une heuristique pourrait être quelque chose comme une «heuristique beauté». Cette heuristique pourrait aller quelque chose dans le sens où, au moment de décider avec qui entrer dans une relation, choisissez l'option la plus attrayante physiquement disponible ; d'autres informations – telles que la richesse, les traits de personnalité et l'intelligence des partenaires de perspective – seraient ignorées par l'heuristique.

Ce qui fonctionne bien quand vous ne pouvez pas remarquer la personnalité de quelqu'un à première vue.

Si ignorer les informations sur les sources potentielles peut sembler pervers à première vue, étant donné que l'objectif est de faire le meilleur choix possible, il a le potentiel d'être une stratégie utile. L'une de ces raisons est que le monde est un endroit assez vaste et que la collecte d'informations est un processus coûteux. Les avantages de la collecte d'informations supplémentaires sont dépassés par les coûts de dépassement d'un certain point, et il y a beaucoup, beaucoup de sources potentielles d'information à choisir. Dans la mesure où des informations supplémentaires aident à faire un meilleur choix, faire le meilleur choix objectif est souvent une impossibilité pratique. Dans cette perspective, les heuristiques échangent la précision avec l'effort, ce qui conduit à des décisions «assez bonnes». Un avantage relatif, mais un peu plus nuancé, de l'heuristique vient du problème d'erreur d'échantillonnage: chaque fois que vous tirez des échantillons d'une population, il y a généralement un certain degré d'erreur dans votre échantillon. En d'autres termes, votre petit échantillon n'est souvent pas entièrement représentatif de la population dont il est tiré. Par exemple, si les hommes sont, en moyenne, 5 pouces de plus que les femmes du monde entier, si vous sélectionnez 20 hommes et femmes de votre bloc sur mesure, votre estimation ne sera probablement pas exactement de 5 pouces; il pourrait être inférieur ou supérieur, et le degré de cette erreur pourrait être substantiel ou négligeable.

Il convient toutefois de noter que moins il y a de personnes dans la population échantillonnée, plus grande est votre erreur: si vous échantillonnez seulement deux hommes et deux femmes, votre estimation est probablement plus éloignée de cinq pouces (en une direction ou l'autre) par rapport à quand vous échantillonnez 20, par rapport à 50, par rapport à un million. Fait important, la question de l'erreur d'échantillonnage surgit pour chaque source d'information que vous utilisez. Ainsi, à moins d'échantillonner des quantités d'informations suffisamment importantes pour équilibrer cette erreur dans toutes les sources d'informations que vous utilisez, les heuristiques qui ignorent certaines sources d'informations peuvent parfois conduire à de meilleurs choix. En effet, le biais introduit par les heuristiques pourrait bien être moins problématique que le degré de variance d'erreur introduit par un échantillonnage insuffisant (Gigerenzer, 2010). Ainsi, alors que l'utilisation d'heuristiques peut parfois sembler être une option de second choix, il semble y avoir des contextes où c'est, en fait, la meilleure option, par rapport à une stratégie d'optimisation (où toutes les informations disponibles sont utilisées).

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Bien que cela semble être tout à fait satisfaisant, le lecteur averti aura remarqué que les conditions aux limites requises pour les heuristiques sont précieuses: elles doivent savoir à quelle quantité de sources d'information il faut prêter attention. Considérons un cas simple où vous avez cinq sources d'informations potentielles à prendre en compte pour prédire un résultat: l'une d'entre elles est fortement prédictive, tandis que les quatre autres ne sont que faiblement prédictives. Si vous jouez une stratégie d'optimisation et que vous disposez de suffisamment d'informations sur chaque source, vous ferez la meilleure prédiction possible. Face à des informations limitées, une stratégie heuristique peut mieux faire si vous savez que vous n'avez pas assez d'informations et que vous savez quelles sources d'information ignorer . Si vous choisissiez la source d'informations de façon aléatoire au hasard, vous finiriez par faire une pire prédiction que l'optimiseur 80% du temps. De plus, si vous utilisiez une heuristique parce que vous croyiez à tort que vous n'aviez pas suffisamment d'informations lorsque vous l'avez réellement fait, vous avez également fait une pire prédiction que l'optimiseur 100% du temps.

"J'aime ces chances; 10 000 $ sur le bleu! (L'heuristique de couleur préférée) "

Ainsi, alors que l'heuristique peut conduire à de meilleures décisions que les tentatives d'optimisation à certains moments, les contextes dans lesquels ils gèrent cet exploit sont limités. Pour que ces règles de décision rapide et frugal soient utiles, vous devez être conscient de la quantité d'informations dont vous disposez, ainsi que des heuristiques qui conviennent à chaque situation. Si vous essayez de comprendre pourquoi les gens utilisent une heuristique spécifique, alors, il faudrait d'abord faire beaucoup plus de prédictions texturées sur les fonctions responsables de l'existence de l'heuristique. Considérons l'heuristique suivante, suggérée par Gigerenzer (2010): s'il y a un défaut, ne faites rien à ce sujet . Cette heuristique est utilisée pour expliquer, dans ce cas, les taux radicalement différents de don d'organes entre pays: alors que seulement 4,3% des Danois sont des donneurs, presque tout le monde en Suède est (environ 85%). Puisque les attitudes explicites quant à la volonté de devenir donateur ne semblent pas différer sensiblement entre les deux pays, la variance pourrait s'avérer un mystère; c'est-à-dire, jusqu'à ce que l'on se rende compte que les Danois ont une politique d'opt-in pour être un donateur, tandis que les Suédois ont un opt-out. L'option par défaut semble être responsable de la plus grande partie de la variance des taux de donneurs d'organes.

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Si une telle explication heuristique peut sembler, au moins au début, satisfaisante (dans la mesure où elle représente une grande partie de la variance), elle laisse toutefois à désirer sur certains points. Si quoi que ce soit, l'heuristique ressemble plus à une description d'un phénomène (l'option par défaut compte parfois) qu'à une explication (pourquoi est-ce important et dans quelles circonstances pourrait-on s'y attendre?). Bien que je n'aie aucune donnée à ce sujet, j'imagine que si vous avez amené des sujets dans le laboratoire et que vous leur offrez 5 $ ou que l'expérimentateur leur donne 5 $, mais que vous mettez en évidence la première option par défaut, les personnes qui n'ont pas ignoré l'heuristique par défaut. Pourquoi, alors, l'heuristique par défaut pourrait-elle être si convaincante pour amener les gens à être ou ne pas être des donneurs d'organes, mais profondément peu persuasive pour amener les gens à abandonner de l'argent? La fonction hypothétique de Gigerenzer pour l'heuristique par défaut – la coordination de groupe – ne nous aide pas ici, puisque les gens pourraient, en principe, se coordonner autour de donner ou d'obtenir. Peut-être pourrait-on postuler qu'une autre heuristique – disons, si possible, avantager les autres – est à l'œuvre dans la nouvelle décision, mais sans une théorie claire et correctement texturée pour prédire quand une heuristique ou une autre sera en jeu, nous n'a pas expliqué ces résultats.

À cet égard, les heuristiques (en tant que variables explicatives) partagent le même défaut théorique que les autres «explications en un mot» (comme «culture», «normes», «apprentissage», «situation» ou similaires). par des psychologues). Au mieux, ils semblent décrire quelques repères communs repris par divers mécanismes cognitifs, tels que les relations d'autorité (ce que Gigerenzer suggérait comme l'heuristique suivante: si une personne est une autorité, suivre les demandes ) ou le comportement des pairs ( l'imitation-votre- pairs heuristique: faites comme vos pairs ) sans nous en dire plus. De telles descriptions, semble-t-il, pourraient même laisser tomber le mot «heuristique» et ne pas en être pires. En fait, étant donné que Gigerenzer (2010) mentionne la possibilité d' une heuristique multiple influençant une seule décision, il n'est pas clair pour moi qu'il discute encore de l'heuristique. En effet, les heuristiques sont conçues spécifiquement pour ignorer certaines sources d'informations , comme mentionné initialement. Les heuristiques multiples qui travaillent ensemble, dont chacune s'imbrique dans une source d'information différente que les autres ignorent, semblent ressembler davantage à une stratégie d' optimisation qu'à une approche heuristique.

Et si vous voulez conserver le terme, vous devez rester dans les lignes.

Bien que le langage des heuristiques puisse s'avérer être une façon rapide et frugale d'énoncer les résultats, il finit par être une mauvaise méthode pour les expliquer ou donner beaucoup de valeur prédictive. Pour déterminer si une règle de décision est même une heuristique en premier lieu, il semblerait préférable à ceux qui préconisent le modèle heuristique de démontrer pourquoi certaines sources d'information devraient être ignorées avant un certain seuil (ou si tel est le cas). un seuil existe même). Que peut-il me dire, heureusement, à propos de la variance des réponses aux dilemmes du trolley et de la passerelle, ou de la variation des opinions morales sur des sujets tels que l'avortement ou les drogues récréatives? Autant que je sache, mettre l'accent sur l'heuristique en soi dans ces cas est peu susceptible de faire beaucoup pour nous faire avancer. Peut-être, cependant, il y a une heuristique heuristique qui pourrait nous fournir une bonne règle pour quand nous devrions nous attendre à ce que l'heuristique soit utile …

Références : Gigerenzer, G. (2010). Satisfaction morale: Repenser le comportement moral comme sujets de rationalité bornée en sciences cognitives., 2, 528-554

Droit d'auteur Jesse Marczyk