Il ruolo della "legge dell'effetto" nei compiti di scelta iterata: un'analisi sperimentale dei giochi a una e due persone

Lo scopo di questa tesi è studiare i meccanismi di raccolta ed integrazione delle informazioni nell'ambiente e la loro influenza sulle scelte negli esseri umani. Lo strumento sperimentale utilizzato è il Multi – Armed Bandit Task (MAB), un paradigma di scelta iterata nel quale i partecipanti affrontano la stessa situazione per un numero di trial predeterminato. Dopo ogni trial il partecipante vince o perde un certo numero di punti in funzione della scelta compiuta. Per poter massimizzare il proprio punteggio deve quindi integrare i feedback ricevuti per capire quali sono le alternative più remunerative. Per modellare i risultati dei MAB si è utilizzato il Reinforcement Learning (Sutton & Barto, 1998). La mia analisi dei MAB si è rivolta prevalentemente all'Iowa Gambling Task (IGT; Bechara, Damasio, Damasio, & Anderson, 1994), ideato come strumento diagnostico per lesioni della corteccia orbitofrontale. La peculiarità di questo paradigma è che i partecipanti incrementano il proprio punteggio con ogni scelta, ma a volte, per effetto della stessa scelta, ricevono anche una punizione e perdono una certa quantità di punti. Gli autori ritengono che il comportamento dei partecipanti sia guidato da due circuiti cerebrali: uno, con sede sottocorticale, che fa preferire le alternative più proficue a breve termine, ed un altro, con sede nella corteccia orbitofrontale, che permette ai partecipanti di integrare le informazioni sulle vincite e sulle perdite al fine di identificare le alternative più remunerative a lungo termine. Inizialmente i nostri esperimenti si sono concentrati esclusivamente sull'effetto della frequenza delle perdite – un fattore mai preso in considerazione da Bechara e colleghi – ed abbiamo concluso che è possibile spiegare buona parte del comportamento dei partecipanti in base alla legge dell'effetto, ovvero in base alla probabilità di perdita e vincita associata a ciascun mazzo, senza tenere conto delle grandezze degli esiti. Per poter spiegare alcuni dati sperimentali abbiamo in seguito elaborato una teoria a due processi. Il primo è governato dalla legge dell'effetto, e solitamente guida il comportamento; il secondo, che si occupa dell'integrazione delle informazioni relative alla grandezza di perdite e vincite, si attiva ed influenza le scelte dei partecipanti solo in alcune situazioni. I fattori che favoriscono – o impediscono – l'attivazione del secondo processo sono analizzati nell'ultima parte della tesi. Al fine di valutare la generalizzabilità del processo governato dalla legge dell'effetto abbiamo confrontato i MAB con le scelte iterate in situazioni di interazione strategica. In queste situazioni il punteggio ricevuto dipende dalle decisioni di un altro agente – come nei paradigmi utilizzati in Teoria dei Giochi (Camerer, 2003). Nelle due situazioni sperimentali che abbiamo studiato (Dilemma del Prigioniero e Sasso – Carta – Forbice) abbiamo confrontato il comportamento dei partecipanti in tre condizioni: interazione strategica con il computer; interazione strategica con un altro essere umano; MAB isomorfo alle prime due condizioni. I dati sperimentali e la modellazione dimostrano che, nella maggior parte delle situazioni da noi studiate, la legge dell'effetto può interpretare sia i MAB che le interazioni strategiche.