L'exploration de données révèle les facteurs cruciaux qui déterminent quand les gens font des gaffes

La façon dont les gens prennent des décisions dans le monde réel est un sujet d'intérêt croissant parmi les psychologues, les spécialistes des sciences sociales, les économistes et autres. Il détermine la performance des économies, le déroulement des élections et la manière dont les conflits éclatent et se résolvent.

Une idée a fourni un point focal pour la recherche sur la prise de décision. C'est la notion de rationalité limitée - que les gens sont limités par diverses contraintes dans le monde réel, et celles-ci jouent un rôle crucial dans le processus de prise de décision. Les gens sont limités par la difficulté de la décision qu'ils doivent prendre, leur propre habileté à prendre des décisions et le temps qu'ils peuvent consacrer au problème. Néanmoins, quelles que soient les circonstances, une décision doit être prise et les conséquences acceptées.

Cela soulève une importante série de questions. Comment ces facteurs influencent-ils la qualité de la décision prise ? La pression du temps a-t-elle un impact plus important que, disons, la compétence décisionnelle sur la qualité d'une décision ?

Ce sont des questions difficiles à répondre, étant donné la difficulté de mettre en place une expérience contrôlée pour les tester. En effet, personne n'a trouvé de manière satisfaisante d'étudier le problème.

Jusqu'à maintenant. Aujourd'hui, Ashton Anderson de Microsoft Research à New York, Jon Kleinberg de l'Université Cornell d'Ithaca et Sendhil Mullainathan de l'Université Harvard de Cambridge dévoilent la première étude à grande échelle sur la prise de décision dans des conditions contrôlées. Pour la première fois, ces gars ont pu étudier comment la qualité de la prise de décision change avec le temps disponible, la compétence du décideur et la difficulté de la décision à prendre.

Leur laboratoire ? Le jeu d'échecs. Nous avons utilisé les échecs comme système modèle pour étudier les types de caractéristiques qui aident à analyser et à prédire les erreurs dans la prise de décision humaine, disent-ils.

Leurs recherches portent sur une base de données de 200 millions de parties d'échecs jouées en ligne entre amateurs et une autre base de données d'environ un million de parties jouées entre grands maîtres. Ce qui est intéressant avec ces bases de données, c'est que le résultat du jeu révèle si un joueur a fait une erreur. Et les coups enregistrés révèlent exactement quand le joueur perdant fait l'erreur.

L'équipe est alors en mesure de voir quels facteurs ont joué un rôle. Ils peuvent voir si le joueur était sous pression, par exemple. Ils peuvent voir la difficulté de la décision en examinant la position au sein du conseil et sa complexité. Pour ce faire, ils additionnent tous les mouvements possibles, puis déterminent quelle fraction d'entre eux sont des gaffes. Ainsi, une position dans laquelle tous les coups sauf un sont des gaffes est plus difficile qu'une position dans laquelle un seul coup parmi plusieurs est une gaffe.

L'équipe connaît également le niveau de compétence des joueurs. Le niveau de compétence de chaque joueur d'échecs est donné par un nombre appelé la cote Elo (d'après Arpad Elo, qui l'a inventé). La plupart des amateurs ont une note entre 1000 et 2000, les amateurs forts atteignent 2400 et les meilleurs joueurs du monde reçoivent un classement d'environ 2600. Il n'y a généralement qu'une poignée de joueurs à tout moment avec un classement supérieur à 2800. Une différence de 400 points entre les joueurs suggère que le joueur le mieux classé est extrêmement susceptible de gagner.

Et la taille énorme de la base de données leur permet de couper et de découper les données d'une manière qui maintient deux de ces variables constantes tout en permettant à l'autre de varier. Par exemple, l'équipe peut examiner les positions du tableau de même difficulté alors que les joueurs sont soumis à la même pression temporelle pour voir comment toute variation de leur niveau de compétence influence la qualité des décisions qu'ils prennent. De même, les chercheurs peuvent maintenir les compétences et la pression du temps constantes tout en permettant à la position du conseil de varier ; etc.

Les résultats rendent la lecture intéressante. Ils constatent, par exemple, que le temps consacré à une décision est un facteur de bévue, mais seulement jusqu'à un certain point. Les décisions rapides sont plus susceptibles de conduire à une erreur, mais après environ 10 secondes environ, la probabilité d'une erreur s'aplatit. Ainsi, lorsque les joueurs passent plus de temps que cela sur un mouvement, c'est probablement parce qu'ils ne savent pas quoi faire.

La difficulté de la décision est également un facteur important. Les positions plus difficiles sont plus susceptibles de conduire à une gaffe. Et les niveaux de compétence ont un impact important sur la réduction de la probabilité d'une gaffe. En général, les meilleurs joueurs prennent de meilleures décisions.

Mais Anderson et co ont trouvé des preuves d'un phénomène totalement contre-intuitif dans lequel les niveaux de compétence jouent le rôle opposé, de sorte que les joueurs habiles sont plus susceptibles de faire une erreur que leurs homologues moins bien classés. L'équipe appelle ces compétences des postes anormaux.

C'est une découverte extraordinaire qui nécessitera quelques taquineries dans les travaux futurs. L'existence de positions anormales en termes de compétences est surprenante, car il n'y a aucune raison a priori de croire que les échecs en tant que domaine devraient contenir des situations courantes dans lesquelles les joueurs les plus forts commettent plus d'erreurs que les joueurs les plus faibles, disent Anderson et co. La raison pour laquelle cela se produit n'est pas claire.

Ces résultats ont une application importante. Ils permettent à l'équipe de prédire quand un joueur est le plus susceptible de faire une erreur. Et il s'avère que l'un des facteurs est un prédicteur beaucoup plus puissant que les autres.

L'essentiel est que la difficulté de la décision est le facteur le plus important pour déterminer si un joueur fait une erreur. En d'autres termes, l'examen de la complexité de la position de l'échiquier est un bien meilleur indicateur de la probabilité qu'un joueur fasse une gaffe que son niveau de compétence ou le temps qu'il lui reste à jouer.

Cela pourrait avoir des implications importantes sur la façon dont les chercheurs examinent d'autres décisions. Par exemple, comment le taux d'erreur des conducteurs hautement qualifiés dans des conditions difficiles se compare-t-il à celui des mauvais conducteurs dans des conditions sûres ? Si la difficulté de la décision est le facteur crucial, plutôt que la compétence du conducteur, alors il faut mettre beaucoup plus l'accent sur cela. Nous pensons que les conducteurs inexpérimentés et distraits sont une source majeure de risque, mais comment ces effets se comparent-ils à la présence de conditions routières dangereuses ? demandez Anderson et co.

Et compte tenu de la découverte par l'équipe de conditions anormales de compétence, existe-t-il des conditions routières qui rendent les conducteurs habiles plus susceptibles de faire une erreur que les moins habiles ?

Ce type de travail aura de grandes implications au-delà de la conduite. Les économistes pourraient bien se demander ce que tout cela signifie pour les décisions d'achat, les responsables électoraux s'interrogeront sur la complexité des informations liées aux décisions de vote, et les négociateurs réfléchiront à son impact sur la résolution des conflits.

Un travail passionnant et plein de matière à réflexion.

Réf : arxiv.org/abs/1606.04956 : Évaluation de l'erreur humaine par rapport à une référence de perfection

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