心理学研究の中で人気のあるさまざまな意思決定タスクを発見しましょう。

心理学研究における意思決定タスク

心理学研究では、意思決定タスクは、個人が複数の選択肢から選択や行動を決定する認知プロセスである意思決定をより良く理解するために使用されます。研究者は、意思決定タスクを頼りにして、個々の選択の仕方、その根底にある認知プロセス、そしてそれに影響を与える要素を評価します。

主要なセクション:

  1. 意思決定タスクとは？
  2. リスキーな意思決定タスク
  3. 時間の選択タスク
  4. 社会的意思決定タスク
  5. 推論タスク
  6. 判断タスク
  7. 追加の用語
  8. 参考文献

意思決定タスクとは？

意思決定タスクは、意思決定の能力を測定するために設計された認知タスクであり、参加者が不確実性のある条件下で選択肢の中から選ばなければなりません（Yu, 2014; Schiebener et al., 2013）。意思決定を研究することは、根底にある認知機能、その臨床的意義などに関する洞察を提供するため、非常に重要です。

なぜ意思決定タスクが重要なのか？

意思決定タスクは、意思決定に関わる複雑なプロセスに関する洞察を得るだけでなく、意思決定行動のさまざまな側面を特定するのにも役立ちます（Ličen, M., & Slapničar, S., 2022）。以下はいくつかの例です：

  • リスク回避: 低い不確実性を持つ選択肢を、同じように高い不確実性を持つ選択肢より好む傾向。
  • 衝動性: 事前に考慮したり、未来の結果について考えたりせずに選択したり行動したりする傾向。
  • 近視: 将来の結果や手元にない情報を無視して、即時の報酬や結果に焦点を当てる認知バイアス。
  • 社会的好み: 自分自身の幸福だけでなく、他者の幸福も考慮する傾向。
  • 認知バイアス: 情報を処理する際に個人に発生する、系統的で無意識の認知傾向。
  • 神経基盤: このようなタスクを利用することで、研究者は意思決定の神経基盤を調査し、脳障害の治療法を開発することができます（Christopoulos et al., 2018）。

意思決定タスクのタイプと例

意思決定タスクは、意思決定プロセスの異なる側面を研究するために異なるクラスに分類されます。以下はいくつかの例です：

心理学研究における意思決定タスクの例。

リスキーな意思決定タスク

リスキーな意思決定は、選択肢に関連するリスクがある状況に個人が関与する場合に発生します。つまり、潜在的な利益と損失が利用可能な選択肢に結びついています。意思決定者は、自分の意思決定から得られる可能性のある結果の確率を認識している場合もあります。例えば、ルーレットやサイコロゲームでのギャンブルは、リスクと確率が伴います（Xue et al., 2010; Buelow et al., 2022）。

心理学研究で使用されるリスキーな意思決定タスクの例。

リスキーな意思決定タスクは、リスクを取る際の人間の自然または直感的傾向を評価し、先進的な技術と組み合わせることで、意思決定中に活性化される脳の領域を特定することさえ可能です（Chowdhury et al., 2023; Ernst, M., 2002）。

リスキーな意思決定タスクの例は以下の通りです：

バルーンアナログリスクタスク（BART）

バルーンアナログリスクタスク（BART）は、個人のリスクテイキング行動を分析するために設計された連続実験です。このタスクでは、参加者は虚構の風船を提示され、金銭的価値を増やすために膨らませるよう促されます。しかし、各膨らませのリスクは風船が破裂することであり、その場合、参加者は蓄積したすべての価値を失うことになります（Coon & Lee, 2021）。

アイオワギャンブルタスク（IGT）

アイオワギャンブルタスク（IGT）は、報酬とペナルティの異なる4つのデッキからカードを選ぶカードゲームを通じて意思決定プロセスを評価するタスクです。デッキからカードを選ぶと、参加者は得た金額または失った金額について即座にフィードバックが提供されます。その情報を基に、参加者は選択を適応させ、高い報酬と低い損失につながる選択パターンを採用することが期待されています（Hultman et al., 2022; Aram et al., 2019）。

コロンビアカードタスク（CCT）

コロンビアカードタスクは、リスクと不確実性の下での意思決定を評価するためにカードを使用します。参加者には32枚のカードが表示され、ポイントを得るためにカードをめくりたい場合は、ストップしてポイントを集めたり、損失カードをめくるまで続けなければなりません（Sambol et al., 2024）。


今すぐLabvancedに参加して、意思決定タスクであなたの研究を実施しましょう。

サイコロゲームタスク（GDT）

サイコロゲームタスクは、個人のリスク嗜好を評価するために一般的に使用されます。参加者にはサイコロが提供され、振ったときに出る番号を予測する必要があります。参加者は、異なるオプションから選んで意思決定を行います。それぞれのオプションは異なるリスクと報酬のレベルを表しており（報酬が高い場合、成功の確率は低くなり、その逆も然りです）（Wood et al, 2016）。

時間の選択タスク

時間の選択は、個人が異なる時間点で利用可能な結果から選択する意思決定プロセスです。通常、即時の可用性と遅延的な可用性があります。この選択に影響を与える可能性のあるさまざまな要因には、個人の心の状態や意思決定がどのように枠付けられているか、そして感情的な要因が含まれます（Lempert & Phelps, 2016）。

時間選択の意思決定タスクの例

時間の選択タスクの例は：

遅延割引タスク

遅延割引タスクでは、参加者がより小さな即時の報酬と、より大きな遅延報酬のいずれかを選択する必要があります。遅延報酬は、より即時の結果よりも割引（または低く評価）されることがよく見られます（Gui et al, 2016）。このタスクでは、結果や報酬は保証されており、参加者は失うリスクに直面することはありません。

リスク-遅延トレードオフタスク

リスク-遅延トレードオフタスクでは、参加者が即時の報酬と遅延報酬の価値を評価しながら、約束された報酬を受け取る不確実性（つまり、リスク）も考慮しなければなりません。遅延割引タスクとは異なり、報酬は保証されておらず、意思決定プロセスにリスクを伴う要素を導入しています（Christensen et al., 1998）。

社会的意思決定タスク

社会的意思決定は、個人が意思決定を行う際に自分の最良の利益だけでなく他者の利益も考慮するプロセスです。社会的意思決定タスクは、他者の意図、意見、および好みによって意思決定がどのように影響を受けるかを評価します。これらのタスクは、複雑な社会的状況下での意思決定プロセスを理解するために重要です（Coccia et al., 2022; Panico et al., 2024）。

社会的意思決定タスクとその例。

一般的に使用される社会的意思決定タスクは次のとおりです：

ウルティマタムゲーム

ウルティマタムゲームは、二人のプレイヤーが金銭や資源の分配を決定する実験です。プレイヤーの一人（提案者）がリソースの分配を提案し、もう一方のプレイヤー（応答者）はそのオファーを受け入れるか拒否することができます。このゲームには、プレイヤーの決定に影響を与えるさまざまなバリエーションがあります。例えば、一部のバージョンでは参加者が実際の参加者と対戦することができますが、他のケースでは、自動化された仮想の対戦相手と対戦し、相手が実際の人でないことに気付かないことがあります（Krawczyk, 2018）。

独裁者ゲーム

独裁者ゲームは、ウルティマタムゲームの変種で、二人のプレイヤーを含みます。一方のプレイヤー（独裁者）は固定された金額を与えられ、それを自分自身ともう一人のプレイヤー（受取人）の間で分けなければなりません。受取人は金額の分配について発言権がなく、独裁者が配分する金額を受け入れざるを得ません。このゲームは、しばしば公平性や利他主義の尺度と見なされます（Franzen & Pointner, 2012; Leder & Schütz, 2018）。

アッシュパラダイム

アッシュパラダイムは、同調についての一連の実験です（つまり、グループの意見により自分の信念や行動を変える傾向）。アッシュの実験は、個人の意思決定が社会的圧力の下で同調に影響されるかどうかを評価することを目的としています（Kundu & Cummins, 2013）。

推論タスク

推論タスクでは、参加者がグラフ、テキスト、視覚素材などの支援知識を利用して意思決定を行い、質問に答えます。

推論タスクは、心理学研究における意思決定タスクの強力な例です。

一般的な例は、演繹的推論タスクであり、参加者には論理的結論を形成するために分析すべき情報（前提や文）を提供されます（Zhou et al., 2020; Józsa et al., 2024）。これは論理的に結論を引き出すことで決定が行われることが期待されています。

判断タスク

判断タスクでは、参加者が利用可能な情報に基づいて状況を評価し、自分の個人的な価値観や経験を統合して意思決定を行います。これらのタスクには通常、単一の正解はありません。

判断タスクは、心理学研究における意思決定タスクの強力な例です。

例として、状況判断タスクは、参加者に問題の説明が提示され、その特定の状況に対して最も適切な行動を選択するよう求められます（Krabbe, 2017; Lievens et al., 2008）。

財務意思決定タスク

フレーミング効果は、選択肢がポジティブまたはネガティブな意味で提示されるかどうかに基づいて人々がオプションを選択する際に発生する認知バイアスです。参加者には、同じ情報が異なるフレームで提示され、フレーミングが財務決定にどのように影響するかを検証します。


今すぐLabvancedに参加して、意思決定タスクであなたの研究を実施しましょう。

追加の用語

認知意思決定タスク

認知意思決定タスクは一般的な用語のように見えますが、感情（感情的な）な結果がない場合に行われた決定を記述するために使用できます。つまり、参加者は選択を行いますが、その決定は得られる利益や損失のような感覚的な結果を伴いません（van Duijvenvoorde, A. C., Jansen, B. R., Visser, I., & Huizenga, H. M., 2010）。したがって、意思決定を含むが参加者に感情的な影響を与えないタスクはすべて、認知意思決定タスクと見なすことができます。例としては、論理ベースのタスクや確率ベースのタスクがあります。

感情的意思決定タスク

感情的意思決定タスクは、参加者が行う決定が感情や気分に影響を与える結果をもたらすタスクを含みます。例えば、タスクでの決定が利益や損失につながる場合、それは感情的意思決定タスクの一部と見なされます。一般的に使用される感情的な意思決定タスクは、アイオワギャンブルタスクです（van Duijvenvoorde, A. C., Jansen, B. R., Visser, I., & Huizenga, H. M., 2010）。

結論

意思決定タスクは、人間の行動の複雑さを理解するために不可欠です。研究者はそれらを使用して、意思決定のプロセス、根底にあるメカニズム、影響を与える要因、および意思決定の広範な影響に関する洞察を得ています。これらのタスクは、心理学、教育、医療など、多くの分野で広く利用され、実用的な影響を持つようになっています。

参考文献

  • Aram, S., Levy, L., Patel, J. B., Anderson, A. A., Zaragoza, R., Dashtestani, H., Chowdhry, F. A., Gandjbakhche, A., & Tracy, J. K. (2019). アイオワギャンブルタスク：歴史的進化、科学的基盤、機能的神経画像における使用のレビュー。Sage Open, 9(3). https://doi.org/10.1177/2158244019856911

  • Buelow, M. T., Jungers, M. K., Parks, C., & Rinato, B. (2022). リスキーな意思決定に影響を与える文脈的要因：音楽がタスクパフォーマンスと認識される分散に与える影響。Frontiers in Psychology, 13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.818689

  • Chowdhury, A., Sharma, S. S., Arjun, B. S., Pandya, H. J., Shankaranarayana Rao, B. S., & Laxmi, T. R. (2023). リスキーな意思決定タスク：早期のストレスに対する脆弱なラットのリスクテイキング行動を評価する新しいパラダイム。Journal of Neuroscience Methods, 392, 109864. https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2023.109864

  • Christensen, J., Parker, S., Silberberg, A., & Hursh, S. (1998). リスクと遅延の間の選択におけるトレードオフは金額に依存します。Journal of the Experimental Analysis of Behavior, 69(2), 123–139. https://doi.org/10.1901/jeab.1998.69-123

  • Christopoulos, V. N., Andersen, K. N., & Andersen, R. A. (2018). 後頭頂皮質における意思決定回路の欠陥としての消失。Handbook of Clinical Neurology, 163–182. https://doi.org/10.1016/b978-0-444-63622-5.00008-5

  • Coccia, G., La Greca, F., Di Luca, M., & Scheggia, D. (2022). 社会的意思決定におけるオキシトシン作用の解明。Frontiers in Molecular Neuroscience, 15. https://doi.org/10.3389/fnmol.2022.1061934

  • Coon, J., & Lee, M. D. (2021). バルーンアナログリスクタスクにおけるリスク嗜好を測定するベイズ法。Behavior Research Methods, 54(2), 1010–1026. https://doi.org/10.3758/s13428-021-01634-1

  • Ernst, M. (2002). リスキーな意思決定タスクにおける決定：ペット研究。Neuropsychopharmacology, 26(5), 682–691. https://doi.org/10.1016/s0893-133x(01)00414-6

  • Franzen, A., & Pointner, S. (2012). 独裁者ゲームにおける匿名性の再検討。Journal of Economic Behavior & Organization, 81(1), 74–81. https://doi.org/10.1016/j.jebo.2011.09.005

  • Gui, D.-Y., Li, J.-Z., Li, X., & Luo, Y. (2016). 時間選択中の報酬と遅れの相互作用の時間的ダイナミクス。Frontiers in Psychology, 7. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.01526

  • Hultman, C., Tjernström, N., Vadlin, S., Rehn, M., Nilsson, K. W., Roman, E., & Åslund, C. (2022). アイオワギャンブルタスクとラットギャンブルタスクにおける意思決定戦略の探求。Frontiers in Behavioral Neuroscience, 16. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2022.964348

  • Józsa, K., Oo, T. Z., Borbélyová, D., & Podráczky, J. (2024). 4〜8歳の子供における演繹的推論能力。Journal of Intelligence, 12(3), 33. https://doi.org/10.3390/jintelligence12030033

  • Krabbe, P. F. M. (2017). 構築とスケール。健康と健康状態の測定、67–89. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-801504-9.00005-2

  • Krawczyk, D. C. (2018). 社会的認知。推論、283–311. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-809285-9.00012-0

  • Kundu, P., & Cummins, D. D. (2013). 道徳と同調：道徳的判断に適用されたアッシュパラダイム。Social Influence, 8(4), 268–279. https://doi.org/10.1080/15534510.2012.727767

  • Leder, J., & Schütz, A. (2018). 独裁者ゲーム。性格と個人差の百科事典、1–4. https://doi.org/10.1007/978-3-319-28099-8_652-1

  • Lempert, K. M., & Phelps, E. A. (2016). 時間の選択の可塑性。Trends in Cognitive Sciences, 20(1), 64–74. https://doi.org/10.1016/j.tics.2015.09.005

  • Ličen, M., & Slapničar, S. (2022). プロセスのアカウンタビリティは近視バイアスを緩和できるか？実験分析。Journal of Management Control, 33(1), 1-26.

  • Lievens, F., Peeters, H., & Schollaert, E. (2008). 状況判断テスト：最近の研究のレビュー。Personnel Review, 37(4), 426–441. https://doi.org/10.1108/00483480810877598

  • Panico, F., Ferrara, A., Sagliano, L., & Trojano, L. (2024). 社会的意思決定中の意図帰属におけるrtpjの関与：TMS研究。Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience, 24(4), 755–765. https://doi.org/10.3758/s13415-024-01188-7

  • Sambol, S., Suleyman, E., & Ball, M. (2024). 感情的意思決定の評価：バルーンアナログリスクタスクとコロンビアカードタスクのための代替スコアリング方法の探求。Journal of Behavioral Decision Making, 37(1), e2367.

  • Schiebener, J., Schulte, F. P., Hofmann, J., & Brand, M. (2013). 意思決定能力を評価するための多用途タスク：トラックディスパッチャーフレームワーク。Applied Neuropsychology: Adult, 21(4), 241–259. https://doi.org/10.1080/09084282.2013.798735

  • van Duijvenvoorde, A. C., Jansen, B. R., Visser, I., & Huizenga, H. M. (2010). 青少年における感情的および認知的意思決定。Developmental Neuropsychology, 35(5), 539-554.

  • Wood, M., Black, S., & Gilpin, A. (2016). 年齢、プライミング、作業記憶が意思決定に与える影響。International journal of environmental research and public health, 13(1), 119.

  • XUE, G., CHEN, C., LU, Z.-L., & DONG, Q. (2010). 脳画像技術と意思決定研究への応用。Acta Psychologica Sinica, 42(1), 120–137. https://doi.org/10.3724/sp.j.1041.2010.00120

  • Yu, A. J. (2014). 意思決定タスク。計算神経科学の百科事典、1–8. https://doi.org/10.1007/978-1-4614-7320-6_314-1

  • Zhou, M., Duan, N., Liu, S., & Shum, H.-Y. (2020). ニューラルNLPの進展：モデリング、学習、および推論。Engineering, 6(3), 275–290. https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.12.014