Dinamicas para la toma de decisiones

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El Journal of Dynamic Decision Making (JDDM) es una revista de acceso abierto, revisada por pares, que publica investigaciones sobre los procesos cognitivos y conductuales implicados en la toma de decisiones dinámica. Tanto los escritores como los lectores son libres de participar. Se espera que el campo de la psicología sea el que más contribuya, pero también se espera que lo hagan otros campos como la economía, la filosofía, la ciencia cognitiva y la dinámica de sistemas. Si está interesado en contribuir a JDDM, revise nuestro Enfoque y Alcance, así como nuestras Directrices para Autores. También puede consultar nuestra primera Declaración Editorial para obtener más detalles.
La falacia del coste hundido es un fenómeno bien conocido en el que los responsables de la toma de decisiones deciden asignar dinero, o aumentar el compromiso, mientras reconocen que sus rendimientos no compensarán su inversión, debido a los esfuerzos previamente comprometidos. La mayor parte de las investigaciones sobre la falacia del coste hundido se realizan utilizando escenarios hipotéticos en los que los participantes toman una única decisión de seguir adelante o abandonar un proyecto. Este modelo tiene muchos defectos, lo que ha llevado a una comprensión limitada de las acciones de costes hundidos. Para superar algunas de estas limitaciones, desarrollamos un complejo modelo de opciones repetidas en el que los costes hundidos se aprenden con el tiempo y los costes de oportunidad son explícitos. Demostramos que la falacia del coste a fondo perdido está influida por el valor relativo a priori del objetivo que se persigue en tres experimentos. Sólo cuando el ámbito de los costes irrecuperables es más relevante que las alternativas (costes de oportunidad explícitos) los participantes mostraron una escalada del compromiso con el ámbito de los costes irrecuperables; en caso contrario, los participantes mostraron una desescalada del compromiso con el ámbito de los costes irrecuperables.

🤲 ¿qué es la toma de decisiones dinámica?

La posición y las responsabilidades de los principales responsables de la toma de decisiones entre los expertos de un campo determinado pueden servir para identificarlos. El objetivo del estudio es comparar las capacidades perceptivo-cognitivas de los expertos con responsabilidades en la toma de decisiones (colocadores de voleibol) con las de otros expertos en voleibol. Un total de 82 personas (26 colocadores, 36 otros jugadores y 20 observadores) vieron 50 secuencias de vídeo de voleibol. Las secuencias se detuvieron 120 milisegundos antes del toque del balón, y los participantes tuvieron que predecir la trayectoria del balón basándose en sus movimientos oculares. Los colocadores y los controles realizaron más fijaciones, aunque más cortas, que los demás jugadores, según una revisión de las Ecuaciones de Estimación Generalizada. Los dos grupos de expertos, por su parte, hicieron mejores estimaciones que los controles. En todas las condiciones de juego, la parte superior del cuerpo de los jugadores contrarios es la señal atencional más importante justo antes del toque de balón, según los estudios de dinámica de los movimientos oculares en el tiempo. Los resultados se exploran en términos de funciones de toma de decisiones con el fin de definir a los decisores clave del voleibol y a los decisores en general. Señalan las capacidades perceptivo-cognitivas únicas que se encuentran en los colocadores y respaldan la noción de que son un subgrupo de expertos, pero que no son «mejores» para predecir el juego que otros jugadores.

✳ Dinámica de grupos 11a toma de decisiones

En las aplicaciones de operaciones, los problemas dinámicos de decisión son muy populares. Sin embargo, es probable que la mayoría de las habilidades cognitivas de los decisores humanos se vean desafiadas para resolverlos de forma óptima. Es probable que muchos decisores humanos simplifiquen el problema de alguna manera, pero hay una serie de heurísticas posibles para hacerlo, entre las que se incluyen tanto reglas de decisión estáticas básicas como heurísticas más complejas con visión de futuro. Este estudio examina una serie de problemas de decisión complejos (como la adopción de tecnología, la asignación de energía y los problemas de búsqueda) y comprueba qué enfoques para resolverlos son los más comunes. Nos fijamos en tres cuestiones en particular: ¿Es más popular que la gente adopte un enfoque de estancamiento o de futuro? ¿Qué heurística es la más común y difiere según la tarea? ¿Hay algo en la personalidad de una persona que prediga su estrategia de toma de decisiones? Descubrimos que las técnicas sofisticadas con visión de futuro se utilizan mucho en los problemas de implementación de tecnología y de asignación de energía, mientras que las reglas de decisión estáticas más sencillas se suelen utilizar en los problemas de búsqueda y de parada. Aunque hay poca correlación entre el enfoque de un individuo en diferentes actividades, la puntuación del Test de Reflexión Cognitiva puede tener cierta capacidad de predicción (sobre todo en las tareas más sencillas).

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2 5, 3 8, 25 y 27 Tabla 1: Los seis primeros turnos de un juego de cerdos. Dado que los jugadores deben declarar el número de dados que tirarán al comienzo de cada partida, la decisión puede compararse con el número óptimo para ver si es óptima, conservadora (menos del número óptimo de dados) u ofensiva (mayor del número óptimo de dados). Este tipo de datos es útil para identificar patrones de comportamiento. 3.1. Los orígenes de Hog se remontan a una publicación del Consejo de Educación de Ciencias Matemáticas de 1993. Las «reglas del juego son sencillas», pero «las soluciones óptimas no son en absoluto obvias», y los participantes «no llegarán al desafío del juego Hog con una comprensión a priori de lo que «se supone que debe suceder» [16], lo que hace que Hog sea ideal como tarea de toma de decisiones complejas. La literatura sobre el Hog se centra en el rendimiento óptimo en términos de maximizar el valor esperado de los puntos, lo que puede lograrse lanzando cinco o seis dados, como se muestra en la figura 1. Es obvio que a la hora de determinar cuántos dados tirar, los jugadores deben hacer un compromiso: aunque aumentar el número de dados incrementa la puntuación media no nula, en última instancia reduce la probabilidad de conseguirla. Figura 1: Puntuaciones predichas al tirar los dados