A Concept of a Platform for Data-Driven Approach to Detect Cognitive Biases with Feedback

• Autorzy: Aleksander Fafuła

Warianty tytułu

Projekt platformy do wykrywania błędów poznawczych poprzez podejście zorientowane na dane ze wsparciem

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Cognitive biases often influence decision processes related to investment on stock markets. Mainly, these concern complex problems with perception and understanding of surrounding reality. This research was aimed to detect cognitive biases in the data-driven manner. A few basic cognitive biases are examined: gambler's fallacy, base rate fallacy, clustering illusion, bandwagon effect, overconfidence effect. This paper presents a new concept of a platform which can detect specific users behaviours. Finally users evaluate algorithms and rules found. Along with the standard functionalities of a stock market simulator a few methods of data mining will be applied: inductive decision trees, associations, clustering and more. (original abstract)

Błędy poznawcze wpływają często na procesy związane z podejmowaniem decyzji inwestycyjnych na giełdach papierów wartościowych. Do błędów tych zalicza się złożone problemy postrzegania oraz rozumienia rzeczywistości. Artykuł opisuje propozycję metodologii utworzenia systemu, którego przeznaczeniem jest detekcja błędów poznawczych. Wykrywanie tychże oparte zostało na metodach drążenia danych, a o poprawności detekcji decyduje sam użytkownik. Wybrano następujące błędy poznawcze: paradoks hazardzisty, iluzję grupowania, zaniedbywanie miarodajności, efekt polaryzacji i zasadę podczepienia. Do prowadzenia badań skonstruowano symulator giełdowy, który oprócz standardowych funkcji rozbudowany został o mechanizm prowadzenia ankiet psychologicznych oraz ich ewaluacji. Rezultaty badania są obiecujące i zasługują na pogłębienie studiów na ten temat. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Decision making; Human Reliability Analysis (HRA); Behaviour analysis; Decision tree

PL

Podejmowanie decyzji; Analiza błędów ludzkich; Analiza behawioralna; Drzewo decyzyjne

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2010
• Numer: nr 147 Advanced Information Technologies for Management - AITM 2010
• Strony: 118--128

Twórcy

autor

Aleksander Fafuła

• Wrocław University of Economics, Poland

Bibliografia

• Bar-Hillel M. (1980), The base-rate fallacy in probability judgments, Acta Psychologica, Vol. 44, pp. 211-233.
• Fafuła A. (2010), A prototype of platform for data-driven approach to detection of cognitive biases, [in:] Data Mining and Business Intelligence, Ed. J. Korczak, Research Papers of Wrocław University of Economics No. 104, Business Informatics 16, Wrocław University of Economics, Wrocław, pp. 71-78.
• Gilovich T. (1991), How We Know What Isn't So: The Fallibility of Human Reason in Everyday Life, The Free Press, New York.
• Leibenstein H. (1950), Bandwagon, snob, and Veblen effects in the theory of consumers' demand, The Quarterly Journal of Economics, Vol. 64, No. 2, pp. 183-207.
• O'Neill B., Puza B.D. (2004), Dice Have No Memories but I Do: A Defence of the Reverse Gambler's Belief, reprinted in abridged form as: O'Neill B., Puza B.D., In defence of the reverse gambler's belief, The Mathematical Scientist, Vol. 30, No. 1, pp. 13-16.
• Pallier G. et al. (2002), The role of individual differences in the accuracy of confidence judgments, The Journal of General Psychology, Vol. 129, No. 3, pp. 257-299.