DOI:
https://doi.org/10.31063/AlterEconomics/2024.21-2.11
Для цитирования:
Истратов, В. А. (2024). Трехсистемная концепция принятия индивидуальных решений. AlterEconomics, 21(2), 363–386. https://doi.org/10.31063/AlterEconomics/2024.21-2.11
Аннотация:
Хотя тема принятия решения человеком настолько же важна, насколько стара, до сих пор нет вычислительной модели этого процесса, общепринятой как на внутридисциплинарном уровне экономической теории, так и на междисциплинарном. Данная статья призвана внести вклад в ответ на этот вызов, предлагая концепцию компьютерной модели принятия решений на основе трех взаимосвязанных систем принятия решений — привычной, эмоциональной и рассудочной. Все три системы функционируют в модели принципиально по-разному, с разной скоростью и степенью гибкости, что заметно отличает предлагаемый подход от наиболее популярных подходов в экономической теории. Связующей основой для трех систем служат личная мотивация и концепция потока, отвечающая за регистрацию и обработку изменений, происходящих в человеке и во внешней среде, и призванная стать инструментом универсального внутреннего сравнения при принятии решений и перевода количественного восприятия в качественное. Учет одновременно трех решающих факторов принятия решения делает предлагаемую концепцию полнее и точнее по сравнению с имеющимися двухсистемными концепциями принятия решений. Кроме того, предлагаемая концепция далеко не так абстрактна, как многие ее конкуренты, что также повышает точность результатов. При этом при описании сознательно использованы общие формулировки, поскольку предложенный алгоритм видится допустимой частью потенциально любой компьютерной модели или иной программы, решающей проблему человеческого выбора, которая может быть добавлена как в уже завершенную программу, так и находящуюся в разработке. Тем самым предложенная концепция принятия решений после апробации на реальных данных призвана стать более универсальной, точной и удобной для прикладных задач альтернативой при оправданном, на наш взгляд, повышении вычислительной сложности.
Истратов Виктор Александрович — кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник, Центральный экономико-математический институт РАН; http://orcid.org/0000-0001-6552-0208 (Российская Федерация, 117418, г. Москва, Нахимовский проспект, д. 47; e-mail: veeque@mail.ru).
Минский, М. (2018). Сообщество разума. Москва: АСТ, 592.
Павлов, И. П. (2015). Об уме вообще, о русском уме в частности. Записки физиолога. Москва: АСТ, 320.
Ajzen, I. (2015). Consumer Attitudes and Behavior: The Theory of Planned Behavior Applied to Food Consumption Decisions. Italian Review of Agricultural Economics, 70 (2), 121–138. https://doi.org/10.13128/REA-18003
Akerlof, G. A. (1997). Social Distance and Social Decisions. Econometrica, 65 (5), 1005–1027.
Allen, C. T., Machleit, K. A., Kleine, S. S. (1992). A Comparison of Attitudes and Emotions as Predictors of Behavior at Diverse Levels of Behavioral Experience. Journal of Consumer Research, 18 (4), 493−504. https://doi.org/10.1086/209276
Arthur, W. B. (1991). Designing Economic Agents that Act Like Human Agents: A Behavioral Approach to Bounded Rationality. American Economic Review, 81 (2), 353–359.
Auchincloss, A. H., Riolo, R. L., Brown, D. G., Cook, J., Roux, A. V. D. (2011). An Agent-Based Model of Income Inequalities in Diet in the Context of Residential Segregation. American Journal of Preventive Medicine, 40 (3), 303–311. https://doi.org/10.1016/j.amepre.2010.10.033
Bagozzi, R. P., Wong, N., Abe, S., Bergami, M. (2000). Cultural and Situational Contingencies and the Theory of Reasoned Action: Application to Fast Food Restaurant Consumption. Journal of Consumer Psychology, 9 (2), 97–106. https://doi.org/10.1207/S15327663JCP0902_4
Baucells, M., Sarin, R. K. (2008). Does More Money Buy You More Happiness? In T. Kugler,
J. C. Smith, T. Connolly, YJ. Son (Eds.), Decision Modeling and Behavior in Complex and Uncertain Environments (pp. 199−226). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-0-387-77131-1_9
Beheshti, R., Jones-Smith, J. C., Igusa, T. (2017). Taking Dietary Habits into Account: A Computational Method for Modeling Food Choices that Goes Beyond Price. PLoS ONE, 12 (5), e0178348. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0178348
Benhabib, J., Bisin, A. (2005). Modeling Internal Commitment Mechanisms and Self-Control:
A Neuroeconomics Approach to Consumption-Saving Decisions. Games and Economic Behavior, 52 (2), 460–492. https://doi.org/10.1016/j.geb.2004.10.004
Blanchflower, D. G., Oswald, A. J. (2004). Money, Sex and Happiness: An Empirical Study. The Scandinavian Journal of Economics, 106 (3), 393–415. https://doi.org/10.1111/j.0347-0520.2004.00369.x
Bosse, T., Hoogendoorn, M., Memon, Z. A., Treur, J., Umair, M. (2012). A Computational Model for Dynamics of Desiring and Feeling. Cognitive Systems Research, 19−20, 39–61. https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2012.04.002
Cleeremans, A., McClelland, J. L. (1991). Learning the Structure of Event Sequences. Journal of Experimental Psychology: General, 120 (3), 235–253. https://doi.org/10.1037//0096-3445.120.3.235
Cohen, M. X., Frank, M. J. (2009). Neurocomputational Models of Basal Ganglia Function in Learning, Memory and Choice. Behavioural Brain Research, 199 (1), 141–156. https://doi.org/10.1016/j.bbr.2008.09.029
Daw, N. D., Niv, Y., Dayan, P. (2005). Uncertainty-Based Competition Between Prefrontal and Dorsolateral Striatal Systems for Behavioral Control. Nature Neuroscience, 8 (12), 1704–1711. https://doi.org/10.1038/nn1560
Diederich, A., Zhao, W. J. (2019). A Dynamic Dual Process Model of Intertemporal Choice. The Spanish Journal of Psychology, 22, E54. https://doi.org/10.1017/sjp.2019.53
Egbert, M. D., Barandiaran, X. E. (2014). Modeling Habits as Self-Sustaining Patterns of Sensorimotor Behavior. Frontiers in Human Neuroscience, 8, 590. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00590
Evans, J. St. B. T., Stanovich, K. E. (2013). Dual-Process Theories of Higher Cognition: Advancing the Debate. Perspectives on Psychological Science, 8 (3), 223–241. https://doi.org/10.1177/1745691612460685
Frijda, N. H. (1988). The Laws of Emotion. American Psychologist, 43 (5), 349−358. https://doi.org/10.1037/0003-066x.43.5.349
Han, Q., Arentze, T., Timmermans, H., Janssens, D., Wets, G. (2009). A Multi-Agent Modeling Approach to Simulate Dynamic Activity-Travel Patterns. In A. L. C. Bazzan, F. Klügl (Eds.), Multi-agent Systems for Traffic and Transportation Engineering (pp. 36–56). IGI Global. https://doi.org/10.4018/978-1-60566-226-8.ch002
Hermalin, B. E., Isen, A. M. (2008). A Model of the Effect of Affect on Economic Decision Making. Quantitative Marketing and Economics, 6 (1), 17–40. https://doi.org/10.1007/s11129-007-9032-6
Inglehart, R., Abramson, P. R. (1994). Economic Security and Value Change. American Political Science Review, 88 (2), 336–354. https://doi.org/10.2307/2944708
Kahneman, D. (2003). Maps of Bounded Rationality: Psychology for Behavioral Economics. The American Economic Review, 93 (5), 1449–1474. https://doi.org/10.1257/000282803322655392
Kazemifard, M., Zaeri, A., Ghasem-Aghaee, N., Nematbakhsh, M. A., Mardukhi, F. (2011). Fuzzy Emotional COCOMO II Software Cost Estimation (FECSCE) Using Multi-Agent Systems. Applied Soft Computing, 11 (2), 2260–2270. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2010.08.006
Khashman, A. (2010). Modeling Cognitive and Emotional Processes: A Novel Neural Network Architecture. Neural Networks, 23 (10), 1155–1163. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2010.07.004
LeDoux, J. (1996). The Emotional Brain: The Mysterious Underpinnings of Emotional Life. Simon & Schuster.
LeDoux, J. (2012). Rethinking the Emotional Brain. Neuron, 73 (4), 653–676. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2012.02.004
LeDoux, J. E. (1992). Brain Mechanisms of Emotion and Emotional Learning. Current Opinion in Neurobiology, 2 (2), 191–197. https://doi.org/10.1016/0959-4388(92)90011-9
Lerner, J. S., Li, Y., Valdesolo, P., Kassam, K. S. (2015). Emotion and Decision Making. Annual Review of Psychology, 66, 799–823. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-010213-115043
Leventhal, H., Scherer, K. (1987). The Relationship of Emotion to Cognition: A Functional Approach to a Semantic Controversy. Cognition and Emotion, 1 (1), 3–28. https://doi.org/10.1080/02699938708408361
Levine, D. S. (2017). Modeling the Instinctive-Emotional-Thoughtful Mind. Cognitive Systems Research, 45, 82–94. https://doi.org/10.1016/j.cogsys.2017.05.002
Linkola, L., Andrews, C. J., Schuetze, T. (2013). An Agent Based Model of Household Water Use. Water, 5 (3), 1082–1100. https://doi.org/10.3390/w5031082
Loewenstein, G. (2000). Emotions in Economic Theory and Economic Behavior. American Economic Review, 90 (2), 426−432. https://doi.org/10.1257/aer.90.2.426
Loewenstein, G., O’Donoghue, T., Bhatia, S. (2015). Modeling the Interplay Between Affect and Deliberation. Decision, 2 (2), 55–81. https://doi.org/10.1037/dec0000029
Loomes, G., Sugden, R. (1982). Regret Theory: An Alternative Theory of Rational Choice Under Uncertainty. The Economic Journal, 92 (368), 805−824. https://doi.org/10.2307/2232669
MacLean, P. D. (1994). Human Nature: Duality or Triality? Politics and the Life Sciences, 13 (1), 107–112. https://doi.org/10.1017/s0730938400022358
Mellers, B., Schwartz, A., Ritov, I. (1999). Emotion-Based Choice. Journal of Experimental Psychology: General, 128 (3), 332−345. https://doi.org/10.1037/0096-3445.128.3.332
Mukherjee, K. (2010). A Dual System Model of Preferences Under Risk. Psychological Review, 117 (1), 243–255. https://doi.org/10.1037/a0017884
Neilson, W. S. (2006). Axiomatic Reference-Dependence in Behavior Toward Others and Toward Risk. Economic Theory, 28 (3), 681–692. https://doi.org/10.1007/s00199-005-0643-4
Parada Daza, J. (2004). The Utility Function and the Emotional Well-Being Function. Electronic Journal of Business Ethics and Organization Studies, 9 (2), 22−29.
Pentland, A., Liu, A. (1999). Modeling and Prediction of Human Behavior. Neural Computation, 11 (1), 229–242. https://doi.org/10.1162/089976699300016890
Peters, E. (2006). The Functions of Affect in the Construction of Preferences. In S. Lichtenstein,
P. Slovic (Eds.), The Construction of Preference (pp. 454–463). Cambridge University Press.
Read, S. J., Brown, A. D., Wang, P., Miller, L. C. (2018). The Virtual Personalities Neural Network Model: Neurobiological Underpinnings. Personality Neuroscience, 1, e10. https://doi.org/10.1017/pen.2018.6
Rick, S., Loewenstein, G. (2008). The Role of Emotion in Economic Behavior. In M. Lewis,
J. M. Haviland-Jones, L. Feldman Barrett (Eds.), Handbook of Emotions (3rd ed.) (pp. 138−156). The Guildford Press.
Schirm, S., Scholz, M. (2020). A Biomathematical Model of Human Erythropoiesis and Iron Metabolism. Scientific Reports, 10 (1), 8602. https://doi.org/10.1038/s41598-020-65313-5
Sherman, J. W., Gawronski, B., Trope, Y. (Eds.). (2014). Dual-Process Theories of the Social Mind. The Guilford Press.
Shiffrin, R. M., Schneider, W. (1977). Controlled and Automatic Human Information Processing: II. Perceptual Learning, Automatic Attending, and a General Theory. Psychological Review, 84 (2), 127–190. https://doi.org/10.1037/0033-295X.84.2.127
Shiv, B., Fedorikhin, A. (1999). Heart and Mind in Conflict: The Interplay of Affect and Cognition in Consumer Decision Making. Journal of Consumer Research, 26 (3), 278–292. https://doi.org/10.1086/209563
Thaler, R. H., Shefrin, H. M. (1981). An Economic Theory of Self-Control. Journal of Political Economy, 89 (2), 392–406. https://doi.org/10.1086/260971
Verplanken, B., Aarts, H., van Knippenberg, A., van Knippenberg, C. (1994). Attitude Versus General Habit: Antecedents of Travel Mode Choice. Journal of Applied Social Psychology, 24 (4), 285–300. https://doi.org/10.1111/j.1559-1816.1994.tb00583.x
Wood, W., Quinn, J. M., Kashy, D. A. (2002). Habits in Everyday Life: Thought, Emotion, and Action. Journal of Personality and Social Psychology, 83 (6), 1281–1297. https://doi.org/10.1037/0022-3514.83.6.1281
Yin, H. H., Knowlton, B. J. (2006). The Role of the Basal Ganglia in Habit Formation. Nature Reviews Neuroscience, 7 (6), 464–476. https://doi.org/10.1038/nrn1919
Zhang, D., Giabbanelli, P. J., Arah, O. A., Zimmerman, F. J. (2014). Impact of Different Policies on Unhealthy Dietary Behaviors in an Urban Adult Population: An Agent-Based Simulation Model. American Journal of Public Health, 104 (7), 1217–1222. https://doi.org/10.2105/AJPH.2014.301934
