Modellare la domanda di informazione nel quadro del ragionamento probabilistico

Perché ci interessa l’informazione che scegliamo

Nell’attuale mondo digitale decidiamo continuamente su cosa cliccare, quali notizie leggere e quali risultati o diagnosi preferiamo non vedere. Queste scelte di cercare o evitare informazioni possono plasmare le nostre finanze, le decisioni sulla salute e il nostro benessere emotivo. Questo studio pone una domanda apparentemente semplice: quando le persone decidono se informarsi di più, sono guidate principalmente da motivazioni diverse, oppure dal modo in cui la loro mente distorce soggettivamente le probabilità di guadagni e perdite?

Decisioni in uno stagno di pesci

I ricercatori hanno progettato esperimenti online in cui i volontari si trovavano a fronteggiare molte piccole lotterie. In ciascuna prova le persone vedevano un “stagno” in stile cartone animato riempito con 10 elementi: combinazioni di pesci dorati, pesci rossi e alghe, insieme a un grafico a torta che mostrava le probabilità esatte. Pescarne un pesce dorato significava vincere denaro extra, un pesce rosso perdere denaro e le alghe non comportavano variazioni. Talvolta i partecipanti si limitavano a valutare quanto fossero curiosi di conoscere il risultato in anticipo, anche se quell’informazione non poteva aiutarli a guadagnare di più. In altre versioni del compito indicavano quanto denaro avrebbero pagato per vedere l’esito prima che fosse rivelato, perché l’informazione anticipata poteva migliorare le loro probabilità di fare una scelta corretta che portasse guadagni.

Curiosità, denaro e la forma dell’incertezza

Il team ha confrontato due spiegazioni generali del comportamento di ricerca di informazioni. La prima, chiamata visione a motivi misti, assume che le persone sommino spinte diverse: il desiderio di ridurre l’incertezza, il desiderio di aumentare i payoff e il desiderio di provare sensazioni positive o evitare il timore. In questa prospettiva, questi elementi si combinano linearmente e il comportamento di ciascuno può essere spiegato da quanto pesa ogni motivo. La visione concorrente, un quadro di ragionamento probabilistico, assume che le persone non vedano le probabilità e gli esiti in modo oggettivo. Piuttosto, distorcono sistematicamente le probabilità (per esempio trattando eventi rari come più probabili di quanto siano realmente) e ponderano guadagni e perdite in modo non uniforme. Queste distorsioni guidano quindi la loro curiosità e la disponibilità a pagare per l’informazione.

Le probabilità soggettive battono i motivi misti

In tre esperimenti con un totale di 250 partecipanti, i modelli di ragionamento probabilistico hanno spiegato in modo più coerente il comportamento rispetto ai modelli a motivi misti. Quando i partecipanti valutavano la curiosità riguardo a futuri guadagni o perdite, il loro interesse raggiungeva il picco nelle lotterie 50–50, ma mostrava anche un’inversione notevole: per eventi improbabili erano più curiosi riguardo a possibili perdite che a guadagni, mentre per eventi probabili il pattern si invertiva. Un semplice termine additivo “buone vs. cattive notizie” non riusciva a riprodurre questo andamento incrociato, ma modelli che permettevano che le probabilità di guadagni e perdite fossero deformate in modi diversi e a forma di S sì. Analogamente, quando le persone dichiaravano quanto avrebbero pagato per informazioni utili, le loro offerte si discostavano da quanto massimizzerebbe i guadagni in un modo coerente con visioni interne distorte delle probabilità piuttosto che con una semplice combinazione di motivi.

Scelte rischiose, personalità e scorciatoie mentali condivise

In un esperimento più ampio le stesse persone completarono anche un compito di scelta rischiosa che utilizzava lotterie strutturalmente identiche al compito informativo. Questa volta riportarono la minima somma garantita che avrebbero accettato invece di giocare la lotteria. Anche qui, le loro scelte riflettevano schemi classici: sovrastimavano guadagni e perdite a bassa probabilità e sottostimavano quelli ad alta probabilità. Crucialmente, i parametri che descrivevano meglio la sensazione distorta di probabilità e valore di ciascuna persona erano altamente correlati tra i compiti dell’informazione e del rischio, suggerendo un modo comune e sottostante di percepire l’incertezza. Misure di personalità aggiungevano un altro collegamento: le persone con alto “Need for Cognition” (quelle che gradiscono riflettere a fondo) tendevano a comportarsi in modo più coerente con le probabilità oggettive, mentre quelle con alta “Stress Tolerance” mostravano deviazioni maggiori dalle risposte normative, forse riflettendo una maggiore predisposizione a preferire scorciatoie approssimative piuttosto che calcoli precisi.

Cosa significa per le decisioni di tutti i giorni

Per i non specialisti, la lezione principale è che molti schemi puzzolenti in ciò che le persone desiderano sapere — e quando lo desiderano — possono derivare meno da motivi extra misteriosi e più dalle lenti mentali con cui vediamo le probabilità di esiti positivi e negativi. I nostri cervelli non trattano una probabilità del 10% e una del 90% come semplici immagini speculari, e ponderano guadagni e perdite in modi sottilmente diversi. Queste distorsioni innate possono spiegare perché talvolta cerchiamo notizie su minacce improbabili o paghiamo troppo poco per informazioni che potrebbero aiutarci davvero. Comprendere queste scorciatoie mentali può aiutare a migliorare gli strumenti di comunicazione del rischio, progettare migliori ausili decisionali in ambiti come sanità e finanza e adattare interventi agli stili cognitivi e alle risposte allo stress delle persone.

Citazione: Jiwa, M.W., Gottlieb, J. Modeling information demand in the framework of probabilistic reasoning. Commun Psychol 4, 31 (2026). https://doi.org/10.1038/s44271-026-00398-8

Parole chiave: ricerca di informazioni, percezione della probabilità, rischio e incertezza, curiosità, presa di decisioni