Iluzja kontroli oraz przeciążenie informacyjne w świetle wnioskowania bayesowskiego

Authors

  • Elżbieta Kubińska Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Katedra Rynków Finansowych
  • Marcin Czupryna Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Katedra Rynków Finansowych
  • Łukasz Markiewicz Akademia Leona Koźmińskiego, Katedra Psychologii Ekonomicznej

DOI:

https://doi.org/10.15678/PJOEP.2017.12.01

Keywords:

nadmierna pewność siebie, iluzja kontroli, przeciążenie informacyjne, wnioskowanie bayesowskie

Abstract

W artykule za pomocą wnioskowania bayesowskiego została zweryfikowana hipoteza mówiąca o tym, że przeciążenie informacyjne zwiększa iluzję kontroli. Wnioskowanie bayesowskie jest uważane za racjonalny model, w ramach którego jednostki oceniają swój własny wpływ na proces generujący wyniki. W artykule weryfikujemy bayesowski model przetwarzania informacji poprzez zastosowanie różnych parametrów. Przeciążenie informacyjne zostało zoperacjonalizowane poprzez wprowadzenie niepewności co do funkcji i wartości parametrów procesu generującego wyniki.

 

References

Alloy, L. B., Abramson, L. Y. (1979). Judgment of Contingency in Depressed and Nondepressed Students: Sadder but Wiser? Journal of Experimental Psychology: General, 108, 441–485. https://doi.org/10.1037/0096-3445.108.4.441.

Black F. (1986). Noise. Journal of Finance, 41, 529–543. https://doi.org/10.2307/2328481.

Chewning, E. Jr, Harrell, A. M. (1990). The Effect of Information Load on Decision Makers’ Cue Utilization Levels and Decision Quality in a Financial Distress Decision Task, Accounting, Organizations and Society, 15(6), 527–542. https://doi.org/10.1016/0361-3682(90)90033-q.

Czupryna, M., Kubińska, E., Markiewicz, Ł. (2018). Can Conjugate Prior Probability Explain the Illusion of Control?, submitted to Decyzje (in print).

Evans, J., Stanovich, K. E. (2013). Dual-process Theories of Higher Cognition: Advancing the Debate. Perspectives on Psychological Science 8, 223–241. https://doi.org/10.1177/1745691612460685.

Fenton-O’Creevy, M., Nicholson, N., Soane, E., Willman, P. (2003). Trading on Illusions: Unrealistic Perceptions of Control and Trading Performance. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 76(1), 53–68. https://doi.org/10.1348/096317903321208880.

Gino, F., Sharek, Z., Moore, D. A. (2011). Keeping the Illusion of Control under Control: Ceilings, Floors, and Imperfect Calibration, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 114(2), 104–114. https://doi.org/10.1016/j.obhdp.2010.10.002.

Kubińska, E., Czupryna, M., Markiewicz, Ł., Czekaj, J. (2018), Technical Analysis Gives You Courage, but Not Money – on the Relationship between Technical Analysis Usage, Overconfidence and Investment Performance, Argumenta Oeconomica, 40, 317–344.

Langer, E. J. (1975). The Illusion of Control. Journal of Personality and Social Psychology, 32(2), 311–328. https://doi.org/10.1037//0022-3514.32.2.311.

Millisecond Software (2015). Inquisit 4, https://www.millisecond.com.

Neys, W. D. (2006). Dual Processing in Reasoning: Two Systems but One Reasoner. Psychological Science, 17(5), 428–433. https://doi.org/10.1111/j.1467-9280.2006.01723.x.

Raiffa, H., Schlaifer, R. (1961). Applied Statistical Decision Theory. Division of Research, Graduate School of Business Administration, Cambridge, MA: Harvard University.

R Core Team (2016). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/.

Turner, B. M., Van Zandt, T. (2012). A Tutorial on Approximate Bayesian Computation. Journal of Mathematical Psychology, 56(2), 69–85. https://doi.org/10.1016/j.jmp.2012.02.005.

Schick, A. G., Gorden, L. A., Haka, S. (1990). Information Overload: A Temporal Approach. Accounting Organizations and Society, 15, 199–220. https://doi.org/10.1016/0361-3682(90)90005-f

Downloads

Published

2018-09-26

Issue

Section

ORIGINAL ARTICLES