Il bias di causalità compare sistematicamente nell’intera popolazione, determinando degli errori nel ragionamento causale che possono condurre le persone a sviluppare credenze ingiustificate e a commettere errori nell’interpretazione degli eventi, influenzando, di conseguenza, i processi decisionali. Questa tesi tratterà della metodologia e dei modelli teorici più utilizzati nello studio delle illusioni di causalità, concentrandosi, in particolare, sul legame tra il bias e tre credenze ingiustificate (superstiziose, paranormali e pseudoscientifiche) e le strategie di debiasing, capaci di ridurre la presenza del bias all’interno di compiti di apprendimento della contingenza (contingency task). La letteratura scientifica sull’argomento è ancora in espansione, motivata dal desiderio scientifico di aiutare le persone a compiere ragionamenti causali più accurati e fornire gli strumenti necessari per comprendere gli errori che si possono compiere nei processi di elaborazione delle informazioni. All’interno di questa tesi vengono, inoltre, esplorati i punti critici degli studi presentati e le prospettive future della ricerca sul bias di causalità.
Illusione di causalità: influenza nelle scelte decisionali e nello sviluppo di credenze ingiustificate
MALNATI, FRANCESCA
2023/2024
Abstract
Il bias di causalità compare sistematicamente nell’intera popolazione, determinando degli errori nel ragionamento causale che possono condurre le persone a sviluppare credenze ingiustificate e a commettere errori nell’interpretazione degli eventi, influenzando, di conseguenza, i processi decisionali. Questa tesi tratterà della metodologia e dei modelli teorici più utilizzati nello studio delle illusioni di causalità, concentrandosi, in particolare, sul legame tra il bias e tre credenze ingiustificate (superstiziose, paranormali e pseudoscientifiche) e le strategie di debiasing, capaci di ridurre la presenza del bias all’interno di compiti di apprendimento della contingenza (contingency task). La letteratura scientifica sull’argomento è ancora in espansione, motivata dal desiderio scientifico di aiutare le persone a compiere ragionamenti causali più accurati e fornire gli strumenti necessari per comprendere gli errori che si possono compiere nei processi di elaborazione delle informazioni. All’interno di questa tesi vengono, inoltre, esplorati i punti critici degli studi presentati e le prospettive future della ricerca sul bias di causalità.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/66227