Mindre-är-mer effekt

Mindre -är-mer-effekten hänvisar till upptäckten att heuristiska beslutsstrategier kan ge mer exakta bedömningar än alternativa strategier som använder mer information. Att förstå dessa effekter är en del av studiet av ekologisk rationalitet .

Exempel

En populär mindre-är-mer-effekt hittades när man jämförde ta-det-bästa-heuristiken med en linjär beslutsstrategi för att göra bedömningar om vilket av två objekt som har ett högre värde på något kriterium. Medan den linjära beslutsstrategin använder alla tillgängliga ledtrådar och väger dem, använder heuristiken ta-det-bäst endast den första signalen som skiljer sig mellan objekten. Trots denna sparsamhet gav heuristiken mer exakta bedömningar än den linjära beslutsstrategin.

Utöver detta första fynd hittades mindre-is-mer-effekter för andra heuristiker, inklusive igenkänningsheuristiken och hiatus-heuristiken.

Förklaringar

Vissa mindre-är-mer-effekter kan förklaras inom ramen för bias och varians. Enligt avvägningen för bias-varians beror fel i förutsägelse på två källor. Överväg en beslutsstrategi som använder ett slumpmässigt urval av objekt för att göra en bedömning om ett objekt utanför detta urval. På grund av samplingsvarians finns det ett stort antal hypotetiska förutsägelser, var och en baserad på ett annat slumpmässigt urval. Bias hänvisar till skillnaden mellan genomsnittet av dessa hypotetiska förutsägelser och det verkliga värdet av objektet som ska bedömas. Däremot avser varians den genomsnittliga variationen av de hypotetiska bedömningarna runt deras genomsnitt.

Variansdeterminanter

Varianskomponenten av bedömningsfel beror på i vilken grad beslutsstrategin anpassar sig till varje möjligt urval. En viktig bestämningsfaktor för denna grad är en strategis antal fria parametrar. Därför tenderar (heuristiska) strategier som används med färre delar av information och har färre parametrar att ha lägre fel från varians än strategier med fler parametrar.

Determinanter för bias

Samtidigt tenderar färre parametrar att öka felet från bias, vilket innebär att heuristiska strategier är mer benägna att vara partiska än strategier som använder fler bitar av information. Den exakta mängden bias beror dock på det specifika problem som en beslutsstrategi tillämpas på. Om beslutsproblemet har en statistisk struktur som matchar strukturen för den heuristiska strategin kan biasen vara förvånansvärt liten. Till exempel har analyser av ta-det-bäst-heuristiken och andra lexikografiska heuristiker visat att dessa strategiers bias är lika med biasen för den linjära strategin när vikterna för den linjära strategin visar specifika regelbundenheter som visade sig vara vanliga i många verkliga situationer.