Risk as feeling

Proces i treść w dwóch

systemach poznawczych

Percepcj
a

Intuicja –
System 1

Myślenie – System 2

P
R
O
C
E
S

T
R
E
Ś
Ć

SZYBKIE, RÓWNOLEGŁE,

AUTOMATYCZNE, BEZ WYSIŁKU

SKOJARZENIOWE
WOLNE UCZENIE

EMOCJONALNE

WOLNE, SERYJNE

KONTROLOWANE, WYSIŁEK

ZGODNE Z ZASADAMI

ELASTYCZNE

NEUTRALNE

REPREZENTACJE POJĘCIOWE

PRZESZŁE, AKTUALNE,

I PRZYSZŁE

MOŻE BYĆ WYWOŁANE PRZEZ

MOWĘ

SPOSTRZEŻENIA
AKTUALNA
STYMULACJA

Dwa sposoby rozumienia

ryzyka

• Analityczny
• Alogrytmy
• Normy
• Reguły
• Ocena p
• Itd..

• Afektywny
• Intuicyjny
• Szybki
• Automatyczny
• Nie zawsze

świadomy

Negatywna zależność między

stratami i korzyściami

aktywności

• W paradygmacie psychometrycznym,

w badaniach prowadzonych przez
Slovica w latach 90-tych
zaobserwowano, że ludzie mają
skłonność do oceniania skutków
pozytywnych i negatywnych jakiejś
zależności w taki sposób, że istnieje
między nimi zależność odwrotna

Negatywna zależność

między stratami i

korzyściami

• Alhakami i Slovic (1994) prosili ludzi o ocenę

ryzyka i korzyści związanych z hazardami
środowiskowymi

• Oceny te były skorelowane ze sobą

negatywnie

• tj. ludzie oceniali niektóre hazardy jako bardzo

ryzykowne i przynoszące niewielkie korzyści,
natomiast inne jako mało ryzykowne i dające
znaczące korzyści

.

Negatywna zależność i

afekt

• W celu wyjaśnienia tej zależności

Slovic i współpracownicy
zaproponowali „affect heuristic”

Affect heuristic

• Afekt jest pierwszy

niż ocena

• Afekt wpływa na

ocenę

• Zgodne z tezą

Zajonca

Mechanizm afekt heuristic

• Jeśli afekt wpływa

na percepcję
korzyści i ryzyka, to:

• Informacja o

korzyściach powinna
wpływać na R

• Informacja o R

powinna wpływać na
ocenę korzyści

Wyniki empiryczne

• Manipulowano informacją tak, aby

powodować wzrost/spadek korzyści

• W zasadzie potwierdzono hipotezę

• Fiunicane, Alhakami, Slovic, Johnson (2000)

Wyniki empiryczne

• Kolejne badanie wykazało wzrost siły

negatywnej zależności przy presji
czasowej, która wykluczała analizę
sytuacji

• Co więcej Slovic potwierdził tę

zależność nie tylko dla opinii zwykłych
ludzi, ale także dla ekspertów

Życie bez ryzyka

• Opisany mechanizm może

tłumaczyć narastające żądanie
społeczne, aby wyeliminować
ryzyko

• Jest to bezrefleksyjne odrzucanie

aktywności ryzykownych

Życie bez ryzyka

• niechęć społeczna wobec badań

genetycznych przy jednoczesnym
oczekiwaniu postępu w leczeniu
chorób genetycznych np. cukrzycy

• zamknięcie wszystkich elektrownii

jądrowych, bez obniżenia zużycia
energii to niebezpieczny wzrost
stężenia CO

2

i NO

2

w atmosferze

Czy zawsze występuje

odwrotna zależność?

• opinie Polaków i Szwedów nt.

ryzykowności i korzyści 9 hazardów
technologicznych i środowiskowych

• u Polaków nie zaobserwowano

negatywnej korelacji między oceną
ryzyka i korzyści dla żadnego z 9
hazardów

• u Szwedów tylko raz dla elektrowni

jądrowych

Czy zawsze występuje

odwrotna zależność?

• Wniosek:
• przy opiniach nt. hazardów, które

nie wywołują tak żywych emocji,
nie obserwuje się negatywnej
relacji między spostrzeganym
ryzykiem i korzyściami

• (Sokołowska i Tyszka, 1995;

Sokołowska, 1993)

Czy zawsze występuje

odwrotna zależność?

• silne emocje → uproszczona percepcja

sytuacji ryzykownej

• np. spostrzeganie odwrotnej zależności

między zagrożeniami i korzyściami
“nielubianych” aktywności
ryzykownych (zagrażających)

• uproszczona percepcja chroni przed

koniecznością „coś za coś”

Czy zawsze występuje

odwrotna zależność?

• Czy wystapi lustrzany efekt dla sytuacji

„bardzo lubianych”

• Na poziomie spolecznym są to decyzje nt.

zwiększenia/rozszerzenia świadczeń
społecznych czy też o orgaznizacji wielkich
imprez sportowych lub innych wydarzeń o
charakterze „igrzysk”

• Na poziomie indywidualnym będą to

ryzykowne zachowania stymulujące, np.
sporty wyczynowe czy seks bez zabezpieczeń

Aktywności instrumentalne

• 1. Założenie firmy i zaciągnięcie na nią kredytu pod hipotekę

własnego mieszkania

• 2. Inwestowanie swoich oszczędności w bardzo spekulatywne

akcje (np. firm nowopowstałych, rozwijających się)

• 3. Inwestowanie swoich oszczędności w fundusz inwestycyjny o

umiarkowanym wzroście (tzn. fundusz, który składa się w 40% z
obligacji skarbu państwa, lub bonów skarbowych, a w 60% z akcji
firm)

• 8. Zaniżenie dochodów do opodatkowania
• 14. Używanie substancji, lekarstw uzyskanych dzięki inżynierii

genetycznej (np. poprzez klonowanie mikroorganizmów)

• 15. Używanie do transplantacji organów sklonowanych z ludzkich

komórek

• 16. Poddanie się terapii radiologicznej przy leczeniu nowotworu
• 17. Poddanie się terapii z udziałem nanotechnologii przy leczeniu

nowotworu (nanokapsułki niszczą zdegenerowane komórki)

Aktywności zagrażające

•

4. Założenie internetowego konta bankowego

•

5. Płacenie kartą kredytową przez internet

•

9. Jedzenie warzyw lub owoców, o których wiadomo,
że zostały zmodyfikowane genetycznie

•

 10. Jedzenie mięsa, o którym wiadomo, że zostało
zmodyfikowane genetycznie

•

 11. Picie wody, która została oczyszczona
(przywrócono jej zdatność do picia przy użyciu
nanotechnologii)

•

18. Mieszkanie w pobliżu elektrowni jądrowej

•

19. Mieszkanie w pobliżu masztu nadawczego
telefonii komórkowej

•

22. Częste podróżowanie samolotem

Aktywności stymulujące

• 6. Postawienie swojego dziennego dochodu w kasynie
• 7. Postawienie swojego dziennego dochodu na zakładach

bukmacherskich (np. w wyścigach konnych czy na wynik
meczu piłkarskiego)

• 12. Picie dużych ilości mocnego alkoholu w ciągu jednego

wieczora

• 13. Próbowanie „twardych” narkotyków
• 20. Sporadyczne uprawianie niebezpiecznych sportów (np.

skakanie na bungee, wspinaczka lub spadochroniarstwo)

• 21. Bardzo szybka jazda samochodem bez zapiętych

pasów bezpieczeństwa

• 23. Seks z przypadkowymi partnerami bez zabezpieczenia
• 24. Randkowanie ze swoją podwładną/podwładnym

Aktywności instrumentalne

• 1. Założenie firmy i zaciągnięcie na nią kredytu pod hipotekę własnego

mieszkania -0.369**; p<0.001; N=150

• 2. Inwestowanie swoich oszczędności w bardzo spekulatywne akcje (np.

firm nowopowstałych, rozwijających się) -0.131; p=0.107; N=153

• 3. Inwestowanie swoich oszczędności w fundusz inwestycyjny o

umiarkowanym wzroście (tzn. fundusz, który składa się w 40% z obligacji
skarbu państwa, lub bonów skarbowych, a w 60% z akcji firm) -0.244**;
p=0.002; N=153

• 8. Zaniżenie dochodów do opodatkowania -0.386**
• 14. Używanie substancji, lekarstw uzyskanych dzięki inżynierii

genetycznej (np. poprzez klonowanie mikroorganizmów) -0.307**

• 15. Używanie do transplantacji organów sklonowanych z ludzkich

komórek
-0.433**

• 16. Poddanie się terapii radiologicznej przy leczeniu nowotworu -0.274**
• 17. Poddanie się terapii z udziałem nanotechnologii przy leczeniu

nowotworu (nanokapsułki niszczą zdegenerowane komórki) -0.284**

Aktywności zagrażające

• 4. Założenie internetowego konta bankowego -0.447**
• 5. Płacenie kartą kredytową przez internet -0.510**
• 9. Jedzenie warzyw lub owoców, o których wiadomo, że

zostały zmodyfikowane genetycznie -0.427**

•  10. Jedzenie mięsa, o którym wiadomo, że zostało

zmodyfikowane genetycznie -0.479**

•  11. Picie wody, która została oczyszczona (przywrócono

jej zdatność do picia przy użyciu nanotechnologii)
-0.416**

• 18. Mieszkanie w pobliżu elektrowni jądrowej

-0.257**

• 19. Mieszkanie w pobliżu masztu nadawczego telefonii

komórkowej

-0.378**

• 22. Częste podróżowanie samolotem

-0.423**

Aktywności stymulujące

• 6. Postawienie swojego dziennego dochodu w kasynie -0.307**
• 7. Postawienie swojego dziennego dochodu na zakładach

bukmacherskich (np. w wyścigach konnych czy na wynik meczu
piłkarskiego) -0.131

• 12. Picie dużych ilości mocnego alkoholu w ciągu jednego

wieczora
-0.481**

• 13. Próbowanie „twardych” narkotyków -0.392**
• 20. Sporadyczne uprawianie niebezpiecznych sportów (np.

skakanie na bungee, wspinaczka lub spadochroniarstwo) -0.236

• 21. Bardzo szybka jazda samochodem bez zapiętych pasów

bezpieczeństwa -0.380**

• 23. Seks z przypadkowymi partnerami bez zabezpieczenia

-0.224**

• 24. Randkowanie ze swoją podwładną/podwładnym -0.332*

Affect Heuristic

• Rożnice indywidualne w

skłonności do afektywnego
reagowania

• Cechy zadania

• Interakcja podmiot - zadanie

I

nne konsekwencje affect

heuristic

Ocena

prawdopodobieństwa,

względnej częstości i

ryzyko

• Of every 100

patients similar
to Mr. Jones, 10
are estimeted to
commit an act of
violance to others

• High risk

• Patients similar to

Mr. Jones are
estimated to have
10% chance of
committting the
act of violance to
others

• Low risk

Ocena

prawdopodobieństwa,

względnej częstości i

ryzyko

• 20 out of every

100 patients
similar to Mr. are
estimeted to
commit an act of
violance

• 41% odmówiło

zwolnienia

• Patients similar to

Mr. Jones are
estimated to have
20% chance of
committting the
act of violance

• 21% odmówiło

zwolnienia

Obraz kilku groźnych osób Jedna łagodna osoba,

która czasami

Proportion dominance

• 7/36, +$9

• Średnia ocena

atrakcyjności 9.4

• 7/36, +$9; 29/36,-

$0.05

• Średnia ocena

atrakcyjności
14.9

Odnoszenie p i wartości

przy ocenie

• Dla p jest precyzyjna skala od 0 do 1
• Z wartością tak nie jest
• Nie wiadomo jak traktować $9

dopóki nie ma punktu odniesienia

• Dodanie straty $0.05 dało taki punkt

odniesienia

Dominacja proporcji

• Ważna jest proporcja liczby

ocalonej ludności w stosunku do
całej populacji

• Nie jest ważna obiektywna liczba
• Np. Jenni i Loewenstein (1997),

Baron (1997)

Bezpieczeństwo lotów

• Zakup nowego

wyposażenia

• Ocali 150 osób

• Zakup nowego

wyposażenia

• Ocali 98%

spośród 150 osób,
które są
zagrożone

Brak wrażliwości na p

• Ludzie nie róznicują między loterią, w

której szanse na wygranie są 1 do 10
milionów i 1 do 10 tysięcy (Loewestein
et. al. 2001)

• Możliwy wynik ma silne emocjonalne

konotacje, nie obserwujemy wpływu
zmian w p z 0.99 na 0.01 na jego
atrakcyjnosć (Rottenstreich & Hsee,
2001)

Afekt i kupowanie

ubezpieczeń

• Ale ukochany

• Taki sam, ale nic

Cie nie obchodzi

Antyczny zegar, popsuty i bez możliwości naprawy,

Ubezpieczenie zawsze wypłaca $100
Ludzie sklonni byli płacić 2-krotnie wieksza składkę
Za ‘ukochany” zegar

Łatwość ocen

(evaluability hypothesis)

• Jak łatwe określone informacje są

do oceny?

• Czy dają się analizować (aspekt

poznawczy)?

• Czy wywołują emocje?

Łatwość ocen

(Hsee, 1996)

• Studenci Uniwersytetu w Chicago
• Zakup nowego słownika muzycznego,

możesz wydać od $10 do $50

• Są dwie możliwości:
• A: 10 000 haseł, „wygląda jak nowy”
• B: 20 000 haseł, jest w bardzo dobrym

stanie, ale ma podartą okładkę

Łatwość ocen

(Hsee, 1996)

Rozłączna ocena
• A: 10 000 haseł,

„wygląda jak nowy”

• Powiedz ile byś

zaplacił za słownik A?

• B: 20 000 haseł, jest w

bardzo dobrym

• Powiedz ile byś

zapłacił za słownik B?

Łączna ocena
• A: 10 000 haseł,

„wygląda jak nowy”

• B: 20 000 haseł, jest w

bardzo dobrym

• Ile byś zapłacił za A, a

ile za B?

Łatwość ocen

(Hsee, 1996)

Łatwość ocen

(Hsee, 1996)

• Wymiar: liczba haseł jest trudny do

oceny, jesli nie ma porównania

• Wymiar: zużycie nie wymaga

porównań do oceny

• Dlatego, słownik B jest atrakcyjniejszy

przy ocenie porównawczej, a A jest
atrakcyjniejszy przy niezależnych
ocenach

Oceny a emocje

(Wilson,

Arvai, 2006)

• Budżet parku narodowego na

radzenie sobie z nieoczekiwanymi
zdarzeniami został ograniczony do
$100 000

• Nieoczekiwane zdarzenia:
• przestępstwa
• bardzo duży wzrost populacji jeleni

Oceny a emocje

ocen (Wilson, Arvai, 2006)

Przestępczość

Jelenie

Oceny a emocje

(Wilson, Arvai, 2006)

Rozłączne oceny
• Jeden z tych dwóch

problemów zaistniał

• Oceń wynikające z

tego ryzyko

• Powiedz ile pieniędzy

przeznaczysz na
radzenie sobie tym
problemem

Łączne oceny

• Oba problemy wystapiły

• Oceń wynikające z tego

ryzyko dla obu
problemów

• Powiedz ile pieniędzy

przeznaczysz na
radzenie sobie z każdym
z tych problemów

Średnie oceny ryzyka

związanego z tymi

zdarzeniami

Podział pieniędzy

Oceny a emocje

(Wilson, Arvai, 2006)

• Mimo, że oceny ryzyka były wyższe

dla nadmiernego wzrostu populacji
jeleni, to

• Więcej pieniędzy chciano wydawać

na zwalczanie przestępczości

• Skutek emocji związanych z

przestępczością

Złe oceny wynikajace z

affect heuristic

• Inni mogą nami manipulować
• Afekt prowadzi do braku analizy i wobec

tego do różnych błędów, n.p.:

• Właściwości psychofizyczne np.. Jesteśmy

bardziej wrażliwi na różniće między 0 a 1

ofiara śmiertelną niż między 500 a 600

ofiar

• Popędy silne działają w danym momencie,

ale w innym momencie czasowym maja

inną siłę i prowadzą do innych ocen

Badania psychometryczne

• Ryzyko jest związane ze strachem

(dread), tj. brak kontroli, poczucie
zagrożenia, katastroficzność,
ofiary śmiertelne

• Czyli EMOCJE

Risk-related feelings

• Zmartwienie (worry)
• Myślenie o

niepewnych
zdarzeniach, które
mają niepożądane
konsekwencje

• martwienie się i

wysokie oceny ryzyka:

- dane indywidualne:

niskie korelacje

- grupowe: wyższe

• Emotional

distress

• Post Traumatic

Stress Disorder

• PTSD powinien

prowadzić do
zawyżonych ocen
ryzyka

Markery somatyczne

• Hipoteza nt. markerów

somatycznych pokazuje w jaki
sposób emocje wpływają na
zachowanie, w szczególności na
podejmowanie decyzji

• Hipoteza sformułowana przez

Antonio Damasio.

Markery somatyczne

Zazwyczaj zarówno procesy poznawcze jaki i
emocjonalne są używane przy podejmowaniu
decyzji.

W sytuacjach niejasnych lub o dużym stopniu
niepewności i przy wielu opcjach obciążenie
poznawcze jest tak duże, że może
uniemożliwiać prawidłowy przebieg procesów
poznawczych

Markery somatyczne

• Kiedy takie skomplikowane decyzje łączą się ze

wzmocnieniami (wynik), to powstaje skojarzenie
wzmocnień z bodzcem, które wytwarza okreslony
stan somatyczny

• Ten stan wpływa potem na decyzje.
• Process ten może być ukryty (nieświadomy),

zaangażowane są ośrodki w płatach czołowych

• Może byc także świadomy – kora mózgowa
• Markery somatyczne odwracają uwagę od

najgorszych opcji, co upraszcza proces deczyjny.

Markery somatyczne

• Ciało migdałowate i płaty czołowe są

kluczowymi elementami w tym procesie.

• Uszkodzenie tych ośrodków blokuje działanie

markerów somatycznych.

• Dowody empiryczne dla tej hipotezy pochodzą z

eksperymentów, w których używano Iowa
gambling task

• Zadanie było wykonywane przez zdrowych

respondentów oraz przez osoby z uszkodzonymi
lub usuniętymi płatami czołowymi.

Iowa gambling task

Iowa gambling task

• Participants are presented with 4 virtual decks of cards on a

computer screen. They are told that each time they choose a
card they will win some game money. Every so often, however,
choosing a card causes them to lose some money. The goal of
the game is to win as much money as possible. Every card
drawn will earn the participant a reward ($100 for Decks A and
B; $50 for Decks C and D). Occasionally, a card will also have a
penalty (A and B have a total penalty of $1250 for every ten
cards; C and D have a total penalty of $250 for every ten cards).
Thus, A and B are "bad decks", and C and D are "good decks",
because Decks A or B will lead to losses over the long run, and
Decks C or D will lead to gains. Deck A differs from B and Deck
C differs from D in the number of trials over which the losses
are distributed: A and C have five smaller loss cards for every
ten cards; B and D have one larger loss card for every ten cards.

Original Damasio Schedule –

Decks

• Payoff Variables A B C D
• Reward Amount $100 $100 $50 $50
• Probability (Reward) 1.0 1.0 1.0 1.0
• Punishment Amounts $150-350 $1,250 $25-75

$250

• Average Punishment Amount $250 $1,250 $50

$250

• Probability (Punishment) 0.5 0.1 0.5 0.1
• First punishment appears at card 3 9 3 10
• Expected value of a card -$25 -$25 +$25 +$25

Original Damasio Schedule –

Decks

Payoff Variables

A

B

Reward Amount

$100 $100

Probability (Reward)

1.0

1.0

Punishment Amounts

$150-350$1,250$25-75

Average Punishment
Amount

$250 $1,250

Probability (Punishment)

0.5

0.1

First punishment appears
at card

3

9

Expected value of a card

-$25

-$25 +$25

Wyniki eksperymentu

• Normal controls prefer

decks C and D overall

• Frontal patients do the

opposite

• The differences are

significant.

Zachowanie obu grup w

kolejnych decyzjach

NORMAL CONTROLSPREFRONTAL PATIENTS

early

exploring the decks
GSR (anxiety) reaction
to losses (esp. -$1,250)

exploring the decks
GSR (anxiety) reaction
to losses (esp. -$1,250

later

begin to favor C, D ...
GSR (anxiety)
reaction before
choosing from A, B

begin to favor A, B ...
NO GSR (anxiety)
reaction before
choosing from A, B

Wyniki

Wniosek:

U pacjentów z grupy eksperymentalnej

nie wytwarsza się normalna emocjonalna reakcja
„ostrzegawcza” (the GSR reaction) wobec „złych
sytuacji”
(zestawy A, B) ======> neural

Interpretacja:

W płatach czołowych

zlokalizowane są ośrodki, które łączą
rozpoznawane sytuacje (poznawcze) z
wyuczonymi reakcjami emocjonalnymi

Iowa gambling task i różnice

indywidualne

(Peters & Slovic, 2000)

Iowa gambling task i różnice

indywidualne

(Peters & Slovic, 2000)

• Osoby silniej reagujące na zdarzenia

afektywne powinny wybierać zgodnie z
taką tendencją:

• Wyższa reaktywność na negatywne

zdarzenia – rzadsze wybory z zestawów
z dużymi stratami (B, C)

• Wyższa reaktywność na pozytywne

zdarzenia – częstsze wybory z zestawów
z wysokimi nagrodami (B, D)

Wyniki

• Zaobserwowano zalezność między

BIS (wysoka reaktywność na
negatywne zdarzenia) i wyborami
z zestawów z wysokimi stratami

• Nie zaobserwowano zależności

między ekstrawersją a wyborami z
zestawów z wysokimi nagrodami

Reanaliza wyników

(Stockard, O’Brien,

Peters, 2006)

Risk as value

Czy i jak poznanie i emocje są

składane przy ocenie ryzyka?

Risk as value

(Fiuncane, Holup, 2006)

• Próba połączenia komponentu

poznawczego i emocjonalnego w
ocenie ryzyka

• Odwołuje się do dwóch systemów

tworzenia ocen i podejmowania
decyzji

Dwa główne podejścia

Risk as analysis

• W oparciu o modele

wartości oczekiwanej

• Ocena użyteczności i

prawdopodobieństwa

• Poszerzone o wyniki

badań
psychometrycznych

Risk as feeling

• Oceny ryzyka są

dokonywane w oparciu o
doświadczenia
emocjonalne

• Reprezentacje mentalne

obiektów i zdarzeń są
nacechowane
pozytywnymi lub
negatywnymi odczuciami

• Te emocje ułatwiją oceny

i wybory

Risk as value

(Fiuncane, Holup, 2006)

• „Value” rozumiana zarówno jako

użyteczność, ale włącza także
jakościowe aspekty atrakcyjności
(desirability)

• Spostrzegane R(X) = f{E

An

(X),

E

Aff

(X)}

Risk as value

(Fiuncane, Holup, 2006)

• Spostrzegane R(X) = f{E

An

(X), E

Aff

(X)}

• Autorki nie specyfikują funkcji i nie

wyjaśniają jak obie informacje mają
być składane

• Sugerują, że dodawanie, mnożenie i

uśrednianie może mieć zastosowanie
w zależności od sytuacji

Risk as value

(Fiuncane, Holup, 2006)

• Spostrzegane R(X) = f{E

An

(X), E

Aff

(X)}

• Jeśli oba procesy: analiza i emocje są

zgodne, informacje mogą byc
sumowane

• Brak zgodności może powodować

pogłębienie analizy lub wzmacnianie
odczuć emocjonalnych, zależnie od
cech zadania, osoby, kontekstu

Risk as value

(Fiuncane, Holup, 2006)

• Spostrzegane R(X) = f{E

An

(X), E

Aff

(X)}

• Brak zgodności może powodować .....
• Np. z badań nad perswają wiadomo, że

informacje niezagrażające odnoszące się
do ja skłaniają do analitycznego
myślenia,

• Jednak przy informacjach zagrażających

uruchamiają się procesy obronne i
występuje „skrzywienie”