Étiquette : théorie des perspectives

Les économistes pensaient autrefois que chaque acteur d'un système économique serait rationnel. Que les gens calculeraient la valeur de ce qu'ils avaient et de ce qu'ils pourraient avoir à l'avenir avec précision et qu'ils prendraient leurs décisions en fonction de ce calcul. Malheureusement, dans la pratique, c'était rarement le cas - en fait, les modèles économiques traditionnels et la réalité étaient rarement alignés. Author/Copyright holder: Tony Alter. Copyright terms and licence: CC BY 2.0 Le problème était que les gens ne sont pas réellement rationnels ; comme vous pouvez le voir sur l'image ci-dessus. Que de nombreuses décisions sont dictées par des comportements acquis et que même si ces comportements peuvent parfois jouer en notre faveur - la plupart du temps, ils ne le font pas. L'économiste lauréat du prix Nobel Daniel Kahneman a passé les dernières décennies à étudier cette irrationalité du comportement et à examiner pourquoi nous ne prenons pas des décisions qui sont toujours dans notre meilleur intérêt. Théorie des perspectives Dans le journal “Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk” (publié en 1979) Daniel Kahneman et Amos Tversky ont examiné comment les gens prennent des décisions lorsqu'il y a un risque lié au résultat final de cette décision. Author/Copyright holder: JohnKiat. Copyright terms and licence: CC BY-SA 3.0 Leur recherche a été déclenchée suite à l'observation que dans certaines circonstances, les gens manifestent une aversion pour le risque et dans d'autres, ils adoptent un comportement de recherche de risques. L'économie classique suppose que les gens savent bien calculer les risques que quelque chose se passe et qu'ils feront donc des choix logiques. Elle suppose également que la perte et le gain nous sont égaux ; de sorte que nous serons aussi heureux de gagner 50 $ à une loterie que nous serons malheureux d'avoir perdu 50 $ quand une rafale de vent les tire de nos mains pour ne plus jamais être revus. La théorie des perspectives n'est pas d'accord avec ces concepts. Elle suppose que les gens ne sont très forts dans le calcul des risques (et c'est dans une large mesure vrai - en particulier lorsque le « risque » est souvent exprimé d'une manière que beaucoup de gens ne comprennent pas en premier lieu) et que nous ressentons plus de douleur à cause de la perte que nous ressentons de la joie suite au gain de quelque chose. La théorie des perspectives conclut alors que nous prenons des décisions basées sur un ensemble interne d'heuristiques (« règles empiriques ») et que nous mesurons les résultats non pas par rapport à leur probabilité mais par rapport aux points de référence fixés par notre ensemble interne d'heuristiques. Nous prenons ce point de référence et décidons que si quelque chose de moindre que cela se produit, ce sera « une perte » et si quelque chose de plus grand que cela se produit, ce sera un « gain ». Ce sont ces heuristiques qui permettent ensuite le processus de prise de décision. Une fois la décision prise ; l'acteur (s'il est interrogé à ce sujet) tentera de rationaliser cette décision. Il se comportera comme s'il calculait les chances d'un résultat et qu'il avait choisi la voie avec le meilleur résultat. Il s'agit d'un conflit entre ce que les gens disent faire et ce qu'ils font réellement. C'est quelque chose avec laquelle les chercheurs UX sont intimement familiers à ce stade. Author/Copyright holder: AdventuresInAnalog. Copyright terms and licence: CC BY-ND 2.0 Applications pratiques de la théorie des perspectives Tout cela est bien beau, dites-vous, mais alors quoi ? Comment cela s'applique-t-il au travail de design ? Eh bien, la théorie des perspectives a une application pratique. Il est dérivé de quelques mathématiques assez complexes (que vous pouvez trouver dans l'article de Kahneman et Tversky au lien au bas de cet article) mais cela se résume à l'idée qu'il existe un quadruple modèle d'attitude envers le risque. Cela signifie que les gens sont plus susceptibles d'afficher un comportement de recherche de risque lorsqu'ils n'ont qu'une chance modérée de perdre ou de faibles chances de gain et qu'ils ont tendance à afficher un comportement d'aversion au risque lorsqu'il y a des chances modérées de gain et de faibles possibilités de perte. Ceci est contre-intuitif et le comportement dépend souvent de la façon dont la perte ou le gain est exprimé à la personne. Imaginez, si vous voulez, que vous êtes impliqué dans un litige d'assurance et que votre avocat vous donne certains choix quant à l'issue du litige et que votre avocat, étant une personne intelligente (comme, bien sûr, tout avocat que vous auriez sélectionné serait) peut vous donner une sommation précise des probabilités impliquées dans chaque décision que vous prenez. Malheureusement, votre avocat (même s'il est doué) n'est pas au courant de la théorie des perspectives et il présente donc les données concrètes sans très bien les expliquer. Le comportement que vous êtes susceptible de présenter concernant chaque choix présenté est résumé dans ce tableau : Probabilité généraleGainPerteChance élevée de résultat (une quasi-certitude)Votre avocat vous dit que vous avez 95% de chances de recevoir un paiement de 10 000 $ si vous continuez la poursuite ou que vous avez 100% de chances de récupérer 9 000 $ maintenant. Logiquement, une chance de 95% de 10 000 $ vaut 9 500 $. Cependant, vous craindrez probablement d'être déçu si votre chance ne tient pas et que vous atterrissez dans cette chance de 5% qui n'obtiendra rien. Cela vous amène à régler la réclamation. Il s'agit d'un comportement peu risqué et vous êtes plus susceptible d'accepter l’arrangement. Bien qu'en réalité vous ne devriez pas. Votre avocat vous dit que vous pouvez payer maintenant 9 000 $ à la compagnie d'assurance ou qu'il y a 95% de chances que vous ayez à payer 10 000 $ si vous continuez le litige. Encore une fois, en toute logique, 95% de chances de perdre 10 000 $ valent 9 500 $. La chose logique à faire est de payer 9 000 $ maintenant. Cependant, la peur de la perte conduit la plupart des gens à rejeter ce règlement et à parier sur la possibilité de perdre 10 000 $ à la place. Il s'agit d'un comportement de recherche de risque alors que nous devrions être averses au risque. Faible chance de résultat (une possibilité improbable)Votre avocat vous dit que vous avez 5% de chances de gagner un paiement de 10 000 $ si vous continuez votre poursuite, mais que vous pouvez vous contenter aujourd'hui de 550 $. Logiquement, une chance de 5% de 10 000 $ vaut 500 $. Vous devez accepter le paiement de 550 $. Cependant, dans l'espoir d'un gain important, la plupart des gens affichent un comportement de recherche de risque et rejettent l’arrangement. Votre avocat vous dit que vous avez 5% de chances de perdre 10 000 $ si vous continuez le processus, mais que vous pourriez régler la poursuite pour un paiement de 550 $ maintenant. Encore une fois, logiquement, une chance de 5% de devoir payer 10 000 $ vaut 500 $. Vous devez rejeter l’arrangement. Cependant, votre peur d'une perte importante entraînera un comportement d'aversion au risque et vous êtes plus susceptible de régler le litige plutôt que d'accepter le risque. Ce que vous devriez remarquer, c'est que tous ces résultats sont illogiques. Quand nous devons prendre des risques, nous les fuyons et quand nous devons éviter les risques, nous intervenons directement et prenons le risque. Cela compte pour les designers de deux manières. La première est que lorsque nous prenons des décisions sur les produits à prendre en charge pour les projets de design, nous pouvons prendre des décisions erronées en fonction de notre perception du risque plutôt que des risques réels impliqués. La seconde est que nous pouvons influencer l'adoption d'un produit en encadrant le risque lié à l'adoption d'une certaine manière pour déclencher une recherche de risque plutôt que des comportements défavorables au risque. Remarque : il y a une limite au type de risque que vous souhaitez encourager les utilisateurs à prendre - nous ne recommandons pas d'essayer de les persuader de faire quelque chose comme ça… Author/Copyright holder: Michael Coghlan. Copyright terms and licence: CC BY-SA 2.0 Le challenge La théorie des perspectives est largement acceptée par les économistes et si vous ne comprenez pas les mathématiques impliquées, vous vous êtes probablement retrouvé à hocher la tête en accord tout en examinant le résultat des offres de l'avocat. Le problème est que, comme Nicholas Barberis, économiste à l'Université de Yale, l'a trouvé dans son article “Thirty Years of Prospect Theory in Economics: A Review and Assessment”, la théorie des perspectives est rarement appliquée dans la pratique. Le concept est tellement contre-intuitif qu'il est difficile à mettre en œuvre. Une façon de relever ce défi consiste à utiliser un logiciel pour effectuer une modélisation tenant compte de la théorie des perspectives. Des logiciels tels que PRORelevant qui est utilisé pour l'analytique marketing intègre cette forme de modélisation à sa capacité d'évaluation de la prise de décision. (Remarque: il ne s'agit pas d'un endorsement de PRORelevant mais plutôt d'une indication qu'un tel logiciel est disponible - nous vous recommandons fortement d'évaluer minutieusement tout progiciel donné avant de l'implémenter dans votre organisation). Ce qu'il faut retenir La théorie des perspectives conclut que les gens ont souvent une aversion au risque alors qu'ils devraient être à la recherche de risques et vice-versa. Ceci est important pour nous en tant que designers car cela signifie que nous pouvons choisir les mauvais projets de développement sur la base d'une évaluation erronée des risques encourus. C'est également important pour les designers, car le cadrage du risque associé à l'adoption d'un nouveau produit peut encourager la recherche de risques plutôt que les comportements averses au risque chez les utilisateurs potentiels. Daniel Kahneman, le lauréat du prix Nobel dit : « La théorie des perspectives s'est avérée être le travail le plus important que nous ayons jamais réalisé. »

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Théorie des perspectives – L’économie du design

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