تأثير المعرفة السببية على عمليات صنع القرار في علم النفس

السببية هي جوهر عملية صنع القرار في علم النفس، ومع ذلك لا يُعرف الكثير عن كيفية استخدام الناس للنماذج السببية لاتخاذ قرارات واقعية ومعرفية، حيث قدم علماء النفس المعرفي طرق للانتقال من البيانات إلى الأسباب في التعلم الآلي والإحصاءات والاقتصاد ومجالات أخرى، حيث يتم تقييم هذه المعلومات بناءً على مدى دقة قدرتها على استعادة البنية السببية حيث أن النماذج المعرفية السببية يمكن أن تساعد في اتخاذ القرار في المواقف غير المألوفة، ولكن عندما يكون لدى الأفراد خبرة سابقة في مجال ما، يمكن للنماذج المعرفية السببية أن تقلل الثقة وتؤدي إلى قرارات أقل دقة.

تأثير المعرفة السببية على عمليات صنع القرار في علم النفس

تتيح لنا العلاقات والمعرفة السببية العديد من النتائج وخاصة المتعلقة باتخاذ وصنع القرارات في علم النفس، حيث تتيح لنا العلاقات والمعرفة السببية التنبؤ بقوة بالأحداث المستقبلية، وتغيير المستقبل من خلال الإجراءات الفردية والسياسات العامة، والنظر إلى الوراء لشرح سبب وقوع أحداث مثل النوبة القلبية لشخص ما، حيث يكون الهدف الرئيسي لإيجاد الأسباب بدلاً من الارتباطات هو مساعدة البشر على اتخاذ قرارات أفضل.

تم تطوير العديد من الأساليب الحسابية المعرفية لاستخراج العلاقات والمعرفة السببية من كميات كبيرة من البيانات، على سبيل المثال للعثور على نماذج رسومية للروابط السببية في مجموعات البيانات للكشف عن توقيت العلاقات، ولتحديد العلاقات المعقدة منطقيًا؛ نظرًا لتوفر البيانات المتزايد تم تطبيق الطرق الحسابية لاستخراج البنية والمعرفة السببية على مجموعة متنوعة من المشكلات، بما في ذلك تحديد عوامل الخطر للفشل، وإيجاد الاتصال من بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي والكشف عن أسباب تغيير المشاعر في الشبكات الاجتماعية عبر الإنترنت.

بينما يتم تقييم طرق الاستدلال السببي في المعرفة السببية لصنع القرارات من البيانات بشكل روتيني على قدرتها على تحديد النموذج السببي الأساسي للنظام بشكل صحيح وكامل وفعال، حيث أنه لم يتم بعد استكشاف فائدة مثل هذه النماذج في مساعدة الناس على فهم مواقف صنع القرار في الحياة الواقعية.

ومن الممكن الآن الكشف عن نماذج سببية أكثر تعقيدًا وتفصيلاً بشكل متزايد ومن جهة معرفية أكثر، لكن من غير المعروف ما إذا كانت هذه النماذج هي بالضرورة أكثر النماذج فائدة، وبالتالي هناك حاجة لفهم كيف ومتى يمكن للنماذج السببية أن تساعد الناس على اتخاذ القرارات.

ركز العمل الاجتماعي الهام في علم النفس في المقام الأول على فهم كيفية تعلم الناس عن الهياكل المعرفية السببية، بدلاً من كيفية استخدام الناس لهذه النماذج في صنع القرار في العالم الحقيقي، حيث تعتبر الشبكات المعرفية السببية ناتجًا شائعًا للتعلم الآلي.

وتستند العديد من نماذج التفكير السببي البشري إلى الشبكات المعرفية السببية، وهناك دليل على أن العملية التي يتعلم الناس من خلالها الأسباب يمكن أن تلتقطها الشبكات المعرفية السببية إلى حد كبير، على الرغم من وجود حالات ينحرف فيها الحكم عما يمكن توقعه من قبل الشبكات المعرفية السببية.

يمكن أن تؤثر المعرفة السابقة أو المعرفة السببية أيضًا على كيفية تفسيرنا للارتباطات أو البيانات في صنع القرارات في علم النفس، والتي قد يكون لها آثار على كيفية دمج الناس لمعرفتهم مع الشبكات المعرفية السببية لاتخاذ القرار، ومع ذلك بغض النظر عما إذا كانت الشبكات المعرفية السببية يمكنها نمذجة عملية التعلم ، فإنه سؤال مفتوح حول ما إذا كانت المعلومات السببية المعرفية، مثل تلك المقدمة في الشبكات المعرفية السببية، تؤثر على القرارات وإلى أي مدى.

التعلم السببي في المعرفة السببية وصنع القرار

على وجه الخصوص لم يفحص العمل في الشبكات المعرفية السببية استخدام مخرجات التعلم الآلي عالية المستوى لاتخاذ خيارات محددة في الحياة اليومية على سبيل المثال الاختيار بين العناصر في قائمة المطعم.

بدلاً من ذلك يركز العمل على التعلم السببي بشكل أساسي على اختبار السيناريوهات التي يمكن فهمها دون معرفة مسبقة ركز هذا العمل على اتخاذ القرارات داخل النموذج على سبيل المثال المتغير الذي يجب التدخل فيه لجعل متغير آخر صحيحًا، على عكس كيفية ربط الأشخاص للمعلومات المقدمة حديثًا بما يعرفونه بالفعل لاتخاذ قرارات واقعية.

على سبيل المثال يمكن للفرد استخدام إرشادات حول الوقاية من مرض السكري من النوع الثاني للتأثير على خياراته الغذائية، ولكن هذه الإرشادات ستكون موجودة جنبًا إلى جنب مع ما يعرفونه بالفعل عن النظام الغذائي والصحة بالإضافة إلى تجاربهم وتفضيلاتهم.

حيث يمكن أن يُظهر اتخاذ القرارات في نظام جديد أن الناس يفهمون من الناحية المفاهيمية كيفية عمل الأسباب لكن هذه القدرة لا تعني بالضرورة أنه يمكن للناس ترجمة هذه المعرفة إلى قرارات في مجالات مألوفة.

الهدف الأساسي للتعلم السببي هو فهم كيف يمكن للمعلومات المعرفية السببية أن تساعد الأشخاص في اتخاذ القرارات، مثل ماذا نأكل وكيفية التخطيط للتقاعد، من خلال ربط الإجراءات بالأهداف بشكل أفضل، في حين أنه من غير المعروف حتى الآن ما إذا كانت النماذج السببية المقدمة يمكنها بالفعل تحسين عملية صنع القرار البشري، فمن المحتمل أن تقلل العبء المعرفي من خلال التصرف كإرشادات تبسيط القرارات أو من خلال المساعدة في التغلب على القيود المفروضة على الذاكرة العاملة.

وبالمثل يمكن للمعلومات المعرفية السببية أن تساعد في اتخاذ القرار من خلال توفير الأسباب الداعمة للاختيار، وتوضيح تقييم الخيارات، أو العمل كأساس لملاحظات معلومات المهمة، كما تم استخدام مخططات التأثير التي تشبه بصريًا الشبكات المعرفية السببية؛ لدعم الاتصال واتخاذ القرار بشأن المخاطر.

غالبًا ما ينظر التعلم السببي في المعرفية السببية وعلاقته في صنع القرارات إلى الأسباب على أنها استراتيجيات للتدخل، حيث اقترح بعض علماء النفس المعرفيين أن القرارات يمكن اعتبارها تدخلات أيضًا، وقد يؤدي فهم سبب الظاهرة إلى تحديد ما إذا كان الناس يعتقدون أن التدخل مطلوب على الإطلاق.

على سبيل المثال وجد أنه عندما تم إعطاء المشاركين تفسيرات سببية للأعراض النفسية للفرد، فقد أدركوا أن الفرد أقل احتياجًا للعلاج مقارنة بالوقت الذي لم يتلقوا فيه مثل هذه التفسيرات على الرغم من كل هذه الطرق الممكنة التي يمكن أن تدعم بها المعلومات المعرفية السببية عملية اتخاذ القرار فإن الفرضية القائلة بأن المعلومات المعرفية السببية يمكن أن تساعد في صنع القرار في العالم الحقيقي لم يتم اختبارها بعد.

علاوة على ذلك تتمثل المشكلة الأساسية المفتوحة في فهم التفاعل بين المعلومات المقدمة أثناء اتخاذ القرار والمعرفة الحالية للفرد، ففي المجالات التي ليس للأفراد فيها خبرة شخصية أو التي يرون أنها معقدة، وقد توفر النماذج المعرفية السببية مساعدة ترحيب.

ومع ذلك فإن الناس معروفون بالسوء في تقييم معرفتهم الخاصة، وبالتالي قد يشعرون في كثير من الأحيان أن لديهم معرفة كافية دون الحاجة إلى مساعدة من نموذج معرفي سببي، لا يزال التفاعل بين هذه المعرفة والمعلومات الجديدة على سبيل المثال المخططات السببية ذات التعقيد المتفاوت غير مفهوم جيدًا.