Probe: Learning Users’ Personalized Projection Bias in Intertemporal Choices

要約

異時点間の選択には、現在のコストと将来の利益を比較検討する必要がある意思決定が含まれます。
異時点間の選択の特定のタイプの 1 つは、個別のアイテムを購入するか、そのアイテムを含むバンドルを選択するかの決定です。
これまでの研究では、個人がこれらの選択に関与する要素について正確な期待を持っていると想定されていました。
しかし実際には、これらの要素に対するユーザーの認識は偏っていることが多く、非合理的で最適とは言えない意思決定につながります。
この研究では、投影バイアスと参照点効果という、よく観察される 2 つのバイアスに特に焦点を当てます。
これらのバイアスに対処するために、プローブと呼ばれる新しいバイアス埋め込み選好モデルを提案します。
プローブには、ユーザーの予測バイアスを捕捉する重み関数と基準点効果を考慮する価値関数が組み込まれており、行動経済学からの見通し理論を導入して重み関数と価値関数を組み合わせています。
これにより、ユーザーがバンドルまたは単一のアイテムを選択する確率を判断できます。
私たちは徹底的な理論分析を提供して、バンドル販売戦略の設計に対する予測バイアスの影響を実証します。
実験結果を通じて、提案されたプローブモデルが既存の方法よりも優れており、バンドル購入におけるユーザーの不合理な行動のより良い理解に貢献することを示します。
この調査により、ユーザーの意思決定メカニズムをより深く理解できるようになり、パーソナライズされたサービスの提供が可能になり、ユーザーがより合理的で最適な意思決定を行えるように支援できます。

要約(オリジナル)

Intertemporal choices involve making decisions that require weighing the costs in the present against the benefits in the future. One specific type of intertemporal choice is the decision between purchasing an individual item or opting for a bundle that includes that item. Previous research assumes that individuals have accurate expectations of the factors involved in these choices. However, in reality, users’ perceptions of these factors are often biased, leading to irrational and suboptimal decision-making. In this work, we specifically focus on two commonly observed biases: projection bias and the reference-point effect. To address these biases, we propose a novel bias-embedded preference model called Probe. The Probe incorporates a weight function to capture users’ projection bias and a value function to account for the reference-point effect, and introduce prospect theory from behavioral economics to combine the weight and value functions. This allows us to determine the probability of users selecting the bundle or a single item. We provide a thorough theoretical analysis to demonstrate the impact of projection bias on the design of bundle sales strategies. Through experimental results, we show that the proposed Probe model outperforms existing methods and contributes to a better understanding of users’ irrational behaviors in bundle purchases. This investigation can facilitate a deeper comprehension of users’ decision-making mechanisms, enable the provision of personalized services, and assist users in making more rational and optimal decisions.

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