Aceptación y rechazo de recomendaciones algorítmicas
Resumen: La tecnología está influyendo y modelando la forma en que actuamos en la vida cotidiana. También el proceso de toma de decisiones se modifica con los cambios en los sistemas de información y las nuevas tecnologías. Nuestro objetivo fue evaluar cómo actúan los agentes decisorios expuestos...
Guardado en:
| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis doctoral |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://repositorio.uca.edu.ar/handle/123456789/14409 |
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Universidad Católica Argentina |
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TOMA DE DECISIONES ALGORITMOS ECONOMIA Visotsky, Sebastián Aceptación y rechazo de recomendaciones algorítmicas |
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TOMA DE DECISIONES ALGORITMOS ECONOMIA |
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Resumen: La tecnología está influyendo y modelando la forma en que actuamos en la vida cotidiana.
También el proceso de toma de decisiones se modifica con los cambios en los sistemas de
información y las nuevas tecnologías.
Nuestro objetivo fue evaluar cómo actúan los agentes decisorios expuestos a algoritmos de
recomendación, así como el posible cambio en este patrón en caso de un escenario adverso a
lo recomendado por el algoritmo.
Medimos los resultados de la utilización de algoritmos en el plano económico, la tasa de
adopción y rechazo de las recomendaciones proporcionadas y el precio que están dispuestos
a pagar los agentes. Para ello realizamos tres experimentos a través de los cuales evaluamos
la toma de decisiones: el primero en condiciones de certidumbre, el segundo en condiciones
de riesgo y el tercero en condiciones de incertidumbre.
Supusimos que la tasa de adopción de las recomendaciones emitidas por los algoritmos sería
adoptada en forma creciente con cada iteración. La iteración daría, al participante, la
posibilidad de familiarizarse con la herramienta y al constatar los resultados podría apreciar
los beneficios de utilizarla. El crecimiento en la adopción y valoración del algoritmo a medida
que avanzaban los experimentos se observó en el experimento I, en condiciones de
certidumbre. En los experimentos II y III el objetivo era además evaluar si un escenario
adverso, luego de adoptar la recomendación, generaba una menor tasa de adopción en las
recomendaciones subsiguientes. En condiciones de riesgo o incertidumbre podemos tomar
una buena decisión y tener un mal resultado (good decisions bad outcomes). En caso de
comprobar que un escenario adverso a la recomendación del algoritmo generaba rechazo de
las siguientes recomendaciones, podíamos afirmar que esa actitud coincidía con las
investigaciones y publicaciones de los últimos años, respecto a la intolerancia de los usuarios
a los errores de los algoritmos. Este resultado sería significativo ya que los errores son
corregibles mientras que los resultados adversos en decisiones inciertas no los son y suelen
ser más frecuentes. Según lo observado en nuestros experimentos, los participantes juzgan
los escenarios adversos a la recomendación de manera similar a un error del algoritmo.
Creemos que será vital para el éxito de la adopción de algoritmos de recomendación,
encontrar las formas de modificar esta percepción de los usuarios. En los experimentos observamos importantes diferencias de género en la propensión a
aceptar las recomendaciones de los algoritmos, en la auto percepción de las capacidades, en
la valoración de los algoritmos y su influencia sobre las decisiones.
Los sesgos de autoservicio y outcome se detectaron en casi todos sus aspectos. Los balances
finales de los participantes, que dependían en gran medida del azar, resultaron ser
significativos a la hora de autoevaluar las capacidades propias, la de los algoritmos, el nivel
de arrepentimiento y la percepción de control sobre los resultados.
Algunos resultados específicos de cada experimento son interesantes de resaltar y merecen
mayor investigación. Principalmente el factor que jugó la impaciencia en el experimento III
para esperar la recomendación del algoritmo. En el experimento II el momento de la primera
pérdida también tuvo influencia en la auto percepción de las capacidades propias, la del
algoritmo y la sensación de arrepentimiento. |
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Aromí, Daniel |
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Aromí, Daniel Visotsky, Sebastián |
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Visotsky, Sebastián |
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