Is it true that if citizens understand hurricane probabilities, they will make more rational decisions for evacuation? Finding answers to such questions is not straightforward in the literature because the terms judgment and decision making are often used interchangeably. This terminology conflation leads to a lack of clarity on whether people make suboptimal decisions because of inaccurate judgments of information conveyed in visualizations or because they use alternative yet currently unknown heuristics. To decouple judgment from decision making, we review relevant concepts from the literature and present two preregistered experiments (N=601) to investigate if the task (judgment vs. decision making), the scenario (sports vs. humanitarian), and the visualization (quantile dotplots, density plots, probability bars) affect accuracy. While experiment 1 was inconclusive, we found evidence for a difference in experiment 2. Contrary to our expectations and previous research, which found decisions less accurate than their direct-equivalent judgments, our results pointed in the opposite direction. Our findings further revealed that decisions were less vulnerable to status-quo bias, suggesting decision makers may disfavor responses associated with inaction. We also found that both scenario and visualization types can influence peoples judgments and decisions. Although effect sizes are not large and results should be interpreted carefully, we conclude that judgments cannot be safely used as proxy tasks for decision making, and discuss implications for visualization research and beyond.


翻译:是否只要市民理解飓风概率,就能做出更理性的疏散决策?文献中对此类问题的解答并不直接,因为"判断"与"决策"常被混用。这种术语混淆导致人们难以厘清:糟糕的决策究竟源于对可视化信息传达内容的判断失误,还是源于使用了替代性但未知的启发式策略。为分离判断与决策,我们回顾了文献中的相关概念,并通过两项预注册实验(N=601)探究任务类型(判断vs.决策)、场景(体育vs.人道主义)及可视化形式(分位数点图、密度图、概率条形图)是否影响准确率。实验1未得出明确结论,但实验2发现了差异证据。与我们的预期及以往研究(认为决策的准确率低于其直接对应的判断)相反,结果呈现反向趋势。进一步发现,决策受现状偏差影响较小,表明决策者可能更不倾向选择与"不作为"相关的响应。此外,场景类型与可视化形式均会影响人们的判断与决策。尽管效应量不大且需谨慎解释结果,我们得出结论:判断不宜安全地用作决策的代理任务,并讨论了该结论对可视化研究及其他领域的启示。

0
下载
关闭预览

相关内容

LESS 是一个开源的样式语言,受到 Sass 的影响。严格来说,LESS 是一个嵌套的元语言,符合语法规范的 CSS 语句也是符合规范的 Less 代码。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
探秘Palantir:驱动美情报的科技巨头
专知会员服务
0+阅读 · 12分钟前
《美国海军军事海运司令部 2026年手册》
专知会员服务
0+阅读 · 21分钟前
《人工智能使能系统可靠性框架》
专知会员服务
1+阅读 · 58分钟前
2026“人工智能+”行业发展蓝皮书(附下载)
专知会员服务
10+阅读 · 4月26日
《强化学习数学基础》
专知会员服务
7+阅读 · 4月26日
“Maven计划”的发展演变之“Maven智能系统”应用
《无人机革命:来自俄乌战场的启示》(报告)
专知会员服务
10+阅读 · 4月26日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员