Des algorithmes pour vivre : La science informatique des décisions humaines par Brian Christian et Tom Griffiths

Synopsis

La science informatique peut-elle nous enseigner les secrets de la vie ? Peut-être pas, mais elle peut éclairer la façon dont certains processus quotidiens fonctionnent et comment les exploiter. Les algorithmes sont partout, de la suivie d'une recette à l'ordre dans lequel vous triez vos emails.

Dans Des algorithmes pour vivre : La science informatique des décisions humaines par Brian Christian et Tom Griffiths, le programmeur et chercheur Brian Christian et le professeur de psychologie et de sciences cognitives à l'UC Berkeley Tom Griffiths partagent les nombreuses façons dont les algorithmes façonnent tout, de la façon dont nous nous souvenons des choses à la façon dont nous prenons de grandes et petites décisions.

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Top 20 des idées clés

1. La "règle des 37%" fait référence à une série d'étapes, ou d'algorithmes, que quelqu'un doit suivre pour prendre la meilleure décision dans un laps de temps déterminé. Quelqu'un consacre 37% de son temps à la recherche avant de prendre une décision, puis s'engage dans le tout prochain "meilleur choix" qu'il trouve.
2. Le compromis "explorer/exploiter" fait référence à la nécessité d'équilibrer l'éprouvé et le testé avec le nouveau et le risqué. Le gain de cet algorithme dépend entièrement du temps que vous avez pour prendre des décisions. Les gens sont plus susceptibles de visiter leur restaurant préféré lors de leur dernière soirée en ville que de risquer quelque chose de nouveau.
3. Développé en 1952 par le mathématicien Herbert Robins, l'algorithme "Win-Stay, Lose-Shift" utilise les machines à sous comme métaphore. Choisissez une machine au hasard et jouez-y jusqu'à ce que vous perdiez. Puis passez à une autre machine ; cette méthode s'est avérée plus fiable que le hasard.

Résumé

Arrêt optimal

Regarder versus sauter

La vie est pleine de situations qui nous obligent à prendre la meilleure décision possible dans le plus court laps de temps. Les conducteurs cherchent la place de parking parfaite. Les managers cherchent le meilleur candidat pour un poste, et les propriétaires immobiliers doivent décider s'ils acceptent ou non une offre de vente avant que le marché immobilier ne change à nouveau. Ce dilemme est appelé "arrêt optimal"."

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Les problèmes d'"Arrêt Optimal" se réfèrent à des dilemmes qui nécessitent la meilleure décision dans le plus court laps de temps. Comment équilibrer le besoin d'obtenir tous les faits avec le besoin d'agir avant qu'il ne soit trop tard ? Des exemples courants incluent la recherche de la place de parking parfaite, quand louer un appartement avant qu'ils ne soient tous pris et quand embaucher le meilleur candidat pour un poste. Ce dernier a été minutieusement examiné et discuté par les mathématiciens depuis les années 1950.

Questions and answers

How is the theme of algorithms relevant to contemporary issues in business and decision making?

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Algorithms are highly relevant to contemporary issues in business and decision making. They can be used to optimize processes, make decisions more efficient, and reduce costs. For instance, the Shortest Processing Time algorithm can be used to prioritize tasks in a way that minimizes the total waiting time. This can be particularly useful in a business setting where multiple projects or tasks need to be completed. Algorithms can also be used to analyze data and make predictions, which can inform strategic decisions. They are a fundamental tool in areas such as logistics, supply chain management, and customer relationship management.

Can you elaborate on the term 'sum of completion times' as explained in the book?

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The term 'sum of completion times' refers to the total time taken to complete all tasks in a schedule. It's a concept used in scheduling theory, particularly in the Shortest Processing Time algorithm. In the context of the book, it's used to illustrate how to reduce waiting times for multiple clients. For example, if you have a big project that takes four days and a smaller one that takes one day, delivering the smaller project first reduces the total waiting time for your clients. This is because the 'sum of completion times' is shorter when you complete the quicker task first.

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Ce problème est connu sous le nom de "Problème de la Secrétaire."

• Si un employeur interviewe 100 candidats à un poste de secrétaire, cette personne devrait consacrer les premiers 37% des entretiens à se familiariser avec le bassin de talents et les meilleures qualités.
• S'ils embauchent le tout prochain candidat qui semble être le "meilleur jusqu'à présent", l'entreprise a 37% de chances que cette personne soit le meilleur candidat.
• Les chances deviennent plus grandes avec moins de candidats.

Un locataire à la recherche d'un appartement à San Francisco pourrait être tenté de prendre la première unité disponible en raison de la forte demande. Si ce locataire a besoin de trouver un nouvel endroit où vivre dans les 30 jours, l'algorithme d'"Arrêt Optimal" suggère que le locataire consacre 37% de son temps, soit 11 jours, à explorer les options sans aucun engagement. Le 12ème jour, le locataire doit être prêt à s'engager pour le premier endroit qu'il considère être le "meilleur jusqu'à présent"."

Questions and answers

What are the key insights from the book "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" that can be used in everyday life?

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The book "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provides several key insights that can be applied in everyday life. One of the main takeaways is the concept of the Copernican Principle, which can be used to predict the duration of an event or phenomenon. This principle suggests that, in the absence of other information, we should assume that we are observing at a random point in the timeline of an event. This can be applied in various situations, such as estimating the remaining lifespan of a technology or predicting the duration of a trend. Another key insight is the idea that algorithms, which are often associated with computer science, are actually ubiquitous in everyday life. They are involved in everything from cooking (following a recipe) to organizing emails, and understanding this can help us approach these tasks more efficiently.

How can the Copernican Principle developed by J. Richard Gott III be applied in business decision making?

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The Copernican Principle, developed by J. Richard Gott III, can be applied in business decision making as a predictive tool. It's based on the assumption that, in the absence of other information, we are observing a process at a random point in its duration. For instance, if a business has been running for 10 years, and there's no other information available, one could predict that it will continue for another 10 years. However, this principle should be used with caution as it's a probabilistic approach and doesn't take into account specific factors that could influence the lifespan of a business.

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Explorer versus exploiter

Laura Carstensen, professeure de psychologie à Stanford, a émis l'hypothèse que les gens réduisent stratégiquement leurs cercles sociaux à mesure qu'ils vieillissent. Dans une étude, on a demandé aux gens s'ils préféraient passer 30 minutes avec un membre de leur famille immédiate, un auteur qui a écrit un livre qu'ils ont lu récemment ou quelqu'un qu'ils ont rencontré et qui semblait partager leurs intérêts. Les répondants plus âgés ont choisi le membre de la famille, tandis que les plus jeunes ont choisi de se faire de nouveaux amis.

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Cependant, lorsque le temps était ajouté ou retiré, quelque chose d'intéressant se produisait. Si les personnes âgées pouvaient vivre 20 ans de plus, leurs choix correspondaient à ceux des répondants plus jeunes. Si les répondants plus jeunes imaginaient qu'ils allaient déménager à travers le pays, ils choisissaient des membres de la famille à la place.

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La vie est pleine d'incertitudes, ce qui rend le processus de décision d'autant plus difficile parfois. Pour enlever une partie de la pression de vie ou de mort de l'équation, tournons-nous plutôt vers quelque chose d'un peu moins grave - la machine à sous du casino.

Surnommées le "bandit manchot", les machines à sous offrent diverses cotes de paiement qui ont déconcerté les joueurs et fasciné les statisticiens pendant des siècles. En 1952, le mathématicien Herbert Robbins a proposé une solution au dilemme séculaire de savoir si vous devriez attendre le prochain gros gain ou arrêter pendant que vous êtes en avance. Il a appelé cela l'algorithme de Restez-Gagnez, Changez-Perdez.

Questions and answers

Can the principles outlined in the book be used to improve efficiency in everyday life?

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Yes, the principles outlined in the book can be used to improve efficiency in everyday life. The book discusses how algorithms, which are essentially a set of rules or processes to be followed, can be applied to various aspects of daily life. For instance, understanding how our brains forget information when it is no longer relevant can help us manage our time and focus more effectively. Similarly, the concept of a word being most likely to reappear right after first being used can be applied to learning and memory retention strategies.

In what ways does the book 'Algorithms to Live By' relate to contemporary issues in computer science and psychology?

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The book 'Algorithms to Live By' relates to contemporary issues in computer science and psychology by exploring how algorithms can be applied to everyday life and decision-making processes. It discusses concepts like 'optimal stopping' and 'explore vs exploit', which are fundamental in computer science, and applies them to human behavior and decision-making, thus bridging the gap between these two fields. The book also delves into how our brains process and forget information, drawing parallels with how computer systems manage data.

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Robbins a proposé qu'une personne devrait choisir "un bras" au hasard (explorer), puis le tirer tant qu'il rapporte (exploiter). Une fois que la machine ne paie plus, la personne devrait passer à une autre, et ainsi de suite.

Regret minimal

Parfois, vous devez peser le risque avec le regret potentiel pour trouver la solution à votre problème particulier. Le PDG d'Amazon, Jeff Bezos, avait un emploi stable et bien rémunéré à Wall Street avant de créer Amazon. Le risque de la première librairie en ligne, a-t-il découvert, était compensé par la possibilité qu'il puisse regretter de ne pas avoir essayé, un "cadre de minimisation du regret".

Questions and answers

How might a company in a traditional sector like manufacturing apply the innovative approaches discussed in Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions?

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A manufacturing company can apply the innovative approaches discussed in the book in several ways. Firstly, they can use algorithms to optimize their production processes. This could involve using algorithms to determine the most efficient order of operations, or to predict and manage inventory levels. Secondly, they can use algorithms to improve decision-making. For example, they could use machine learning algorithms to analyze data and make predictions about future trends. Finally, they can use algorithms to automate repetitive tasks, freeing up human workers to focus on more complex tasks.

What obstacles might companies face when applying the concepts from Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions, and how could they overcome them?

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Companies might face several obstacles when applying the concepts from the book. One of the main challenges could be the complexity of translating abstract algorithmic concepts into practical business strategies. This could be overcome by investing in training and development to enhance the team's understanding of these concepts. Another challenge could be resistance to change, as implementing new algorithms often requires significant changes in existing processes. This can be mitigated by effective change management strategies. Lastly, there could be technical challenges related to the implementation of algorithms, which can be addressed by having a competent IT team in place.

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"Je savais que quand j'aurais 80 ans, je ne regretterais pas d'avoir essayé cela", a déclaré Bezos. "Je ne regretterais pas d'avoir essayé de participer à cette chose appelée internet que je pensais allait être une très grande affaire. Je savais que si j'échouais, je ne le regretterais pas, mais je savais que la seule chose que je pourrais regretter est de ne jamais avoir essayé."

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Can you provide an analysis of key case studies where the Nash Equilibrium was used and discuss their broader implications?

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The Nash Equilibrium, named after mathematician John Nash, has been used in various case studies across different fields. Here are a few examples:

1. Economics: The Nash Equilibrium is used to predict the outcome of non-cooperative games involving two or more players. For instance, in the case of oligopolies (markets dominated by a small number of firms), the Nash Equilibrium can predict how these firms can maximize their profits by assuming the other firms' strategies.

2. Traffic Flow: The Nash Equilibrium has been used to model traffic flow. It predicts that drivers will choose their routes in a way that no single driver can reduce their travel time by changing their route, assuming other drivers keep their routes constant.

3. Evolutionary Biology: The concept of the Nash Equilibrium has been applied to evolutionary biology in the form of the Evolutionarily Stable Strategy (ESS). This predicts the strategies that will be adopted by populations in the long run.

The broader implications of these case studies show that the Nash Equilibrium can be used to predict outcomes in a variety of real-world situations where individuals or entities interact.

How might a company in a traditional sector like manufacturing apply the Nash Equilibrium principle?

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A manufacturing company could apply the Nash Equilibrium principle in its strategic decision-making processes. For instance, in a competitive market, each company is trying to maximize its own profit. The Nash Equilibrium can predict the outcome of the decisions each company makes, assuming each company knows the strategies of its competitors and no company has anything to gain by changing its strategy unilaterally. This could help the company in making optimal decisions regarding production quantity, pricing, investment in new technologies, etc.

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Les algorithmes "Upper Confidence Bound" offrent plus de place à la découverte que la méthode "Win-Stay, Lose-Shift". Cet algorithme attribue une valeur basée sur ce qui "pourrait être" en fonction des informations disponibles. Un nouveau restaurant a une chance de 50/50 de fournir une bonne expérience parce que vous n'y êtes jamais allé.

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Les algorithmes ne peuvent pas garantir une vie sans regret, mais ils montrent comment notre volonté de prendre des risques est réduite par le temps que nous pensons (ou savons) que nous avons pour les prendre.Quand nous sommes enfants, nous explorons nos mondes et découvrons de nouvelles choses avec beaucoup d'enthousiasme. En vieillissant, nous avons tendance à nous fier aux décisions "éprouvées et vraies" basées sur ce que nous avons appris, c'est-à-dire les exploiter.

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How relevant is the Nash Equilibrium concept from Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions to contemporary business debates and issues?

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The Nash Equilibrium concept is highly relevant to contemporary business debates and issues. It's a fundamental concept in game theory that provides a framework for predicting the outcome of a competitive situation where two or more participants are involved. In business, this can be applied to various scenarios such as pricing strategies, market competition, and negotiation tactics. For instance, in the context of market competition, businesses often have to decide on their strategies considering what their competitors might do. The Nash Equilibrium provides a theoretical solution to such strategic dilemmas.

What insights does "Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provide into how algorithms have influenced corporate strategies?

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Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions" provides insights into how algorithms can be used to optimize decision-making processes in corporate strategies. It explains how concepts like the Nash Equilibrium can be applied in business scenarios, such as determining optimal working days to maximize profits and minimize losses. The book also highlights how algorithms can help in sorting and prioritizing tasks, which is crucial in time and resource management in corporations.

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Planifiez avec un but

Souvent, ces tâches avec une date d'échéance peuvent être abordées de la plus proche à la plus éloignée. Si vous avez plusieurs tâches à faire simultanément, il est préférable de les trier en fonction de la durée de chacune.

Pour aborder ce type de programme, surtout si vous avez plusieurs clients, vous pouvez réduire le temps d'attente de tout le monde en utilisant l'algorithme du Temps de Traitement le Plus Court. En d'autres termes, attaquez toujours la tâche la plus rapide en premier et ainsi de suite. Imaginez un lundi matin où vous avez un gros projet qui prend quatre jours à terminer et un projet plus petit qui prend un jour. Si vous livrez le gros projet en premier le jeudi (4 jours) et le petit projet le vendredi (5 jours), vos clients auront attendu un total de neuf jours. Si vous livrez le petit projet en premier le lundi (1 jour) et le gros le vendredi (5 jours), vos clients auront attendu un total de six jours entre eux. C'est ce qu'on appelle la "somme des temps d'achèvement."

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Une autre approche consiste à attribuer un poids à chaque tâche, comme combien d'argent elle rapportera. Divisez le poids de chaque tâche par le temps qu'il faudra pour la terminer, puis travaillez dans l'ordre du plus élevé au plus bas.Pour un travailleur indépendant ou un entrepreneur indépendant, cela vous permet de déterminer le taux horaire de chaque tâche. Divisez chaque frais de projet par sa taille et travaillez du taux horaire le plus élevé au plus bas.

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How does the book 'Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions' shed light on the concept of Information Cascade?

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The book 'Algorithms to Live By: The Computer Science of Human Decisions' explains the concept of Information Cascade through real-world examples. It describes how people often make decisions based on what others are doing, assuming there's an urgency or correctness in their actions. This can lead to an avalanche-like effect, where a small initial event can trigger a sequence of similar events, leading to potentially catastrophic results. The book uses the real estate crisis of 2007-2009 and the toilet paper shortage in 2020 as examples of Information Cascades.

What strategies can be used to mitigate the effects of an Information Cascade?

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To mitigate the effects of an Information Cascade, one can employ several strategies. Firstly, promoting independent decision-making can help prevent people from blindly following the crowd. Secondly, providing clear and accurate information can help individuals make informed decisions. Thirdly, encouraging skepticism and critical thinking can help individuals question the validity of the cascade. Lastly, regulatory interventions can be used to prevent or slow down the cascade.

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Prédire l'avenir

L'astrophysicien J. Richard Gott III a développé le Principe de Copernic en 1969 - une méthode pour prédire combien de temps quelque chose durera. Lorsqu'il a visité le mur de Berlin, il se demandait combien de temps le mur durerait. Comme il ne savait pas combien de temps serait la durée de vie du mur, Gott pouvait supposer qu'en moyenne, son arrivée serait à peu près à mi-chemin. Par conséquent, il a supposé que le mur resterait debout pendant huit autres années. Dans ce cas, le mur de Berlin a duré 20 ans, pas huit.

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How can a startup use the key topics or framework covered in Algorithms to Live By to improve decision-making processes?

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A startup can use the key topics or framework covered in "Algorithms to Live By" to improve decision-making processes by applying the principles of computer science to their decision-making processes. For instance, they can use algorithms to prioritize tasks, manage time, and make strategic decisions. They can also use the concept of 'Information Cascade' to understand how trends and behaviors spread and how to respond to them effectively. Furthermore, the book's insights on work-life balance can help in creating a healthy and productive work environment.

Are there examples of individuals or companies that have successfully implemented the practices outlined in Algorithms to Live By?

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Yes, there are many examples of individuals and companies that have successfully implemented the practices outlined in "Algorithms to Live By". For instance, tech companies like Google and Amazon use algorithms extensively in their operations, from search engine optimization to product recommendations. Similarly, individuals use algorithms in their daily lives, often without realizing it, such as following a recipe or sorting emails. However, the book does not provide specific examples of individuals or companies.

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Le Principe de Copernic n'est pas parfait - un homme de 90 ans ne vivra probablement pas jusqu'à 180 ans - mais il y a des cas où cela fonctionne bien. Bien avant que Gott donne un nom à cet algorithme, les statisticiens ont essayé d'estimer combien de chars les Allemands produisaient chaque mois pendant la Seconde Guerre mondiale. La solution était de doubler le numéro de série vu sur les chars et d'estimer qu'au moins deux fois plus existaient. Dans ce cas, ils ont estimé que 246 chars étaient fabriqués chaque mois, comparativement aux 1 400 suggérés par la reconnaissance aérienne. Après la guerre, les registres allemands ont confirmé que le nombre réel était de 245.

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Oubliez-le

Votre cerveau a été conçu pour oublier

La mémoire humaine semble être une chose capricieuse par moments, mais il y a une méthode dans la folie. Hermann Ebbinghaus, un psychologue de l'Université de Berlin en 1879, s'est étudié lui-même pour mieux comprendre la mémoire.

Chaque jour, Ebbinghaus mémorisait une liste de syllabes sans sens et se testait lui-même. Il a ensuite créé un graphique pour montrer combien de temps il fallait pour que sa mémoire s'estompe. La probabilité de se rappeler diminuait de manière prévisible avec le temps, passant de près de 60% juste après avoir lu quelque chose à seulement 20% après 800 heures.

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John Anderson, un psychologue et informaticien, a réexaminé le travail d'Ebbinghaus en 1987 pour voir s'il pouvait concevoir des systèmes informatiques autour du cerveau humain. Il a découvert que nos cerveaux oublient les informations lorsqu'elles ne sont plus pertinentes pour le monde qui nous entoure. Anderson a analysé les titres du New York Times et a constaté qu'un mot est le plus susceptible de réapparaître juste après avoir été utilisé pour la première fois. La probabilité de le revoir a diminué davantage avec le temps. Côte à côte, l'apparence du graphique ressemblait presque exactement aux données d'Ebbinghaus.

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Cherchez l'équilibre... ou pas

Il y a un équilibre naturel en tout, surtout dans les jeux à deux joueurs ou les scénarios qui incluent au moins deux concurrents. Les mathématiciens appellent ce phénomène "équilibre" parce qu'il est stable.L'équilibre est particulièrement évident au poker, où les joueurs s'en tiennent à leurs stratégies à moins qu'un changement significatif ne se produise.

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Exemple : Dans le jeu Pierre-Papier-Ciseaux, il n'y a que trois options pour les joueurs à choisir. Les joueurs choisissent naturellement un choix aléatoire ou une stratégie de 1/3. Si l'un des joueurs commence à utiliser plus souvent la pierre, l'autre joueur s'adapte et utilise le papier. L'autre joueur rééquilibrera alors les choses en changeant de stratégie, c'est-à-dire les ciseaux, etc., et le processus recommence.

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Le mathématicien John Nash, immortalisé dans le livre et le film "Un esprit brillant", a prouvé en 1951 que chaque jeu à deux joueurs a au moins un tel équilibre. Cette découverte lui a valu le prix Nobel d'économie en 1994. Souvent appelé "Équilibre de Nash", ce principe offre une prédiction de l'issue stable à long terme de tout ensemble de règles ou d'incitations.

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Cet algorithme est utilisé pour planifier et façonner la politique économique et sociale - mais parfois, "stable" ne signifie pas nécessairement "bon".

Si une ville a deux commerçants qui attirent les mêmes clients, le premier perdra des affaires s'ils travaillent six jours par semaine tandis que l'autre travaille sept jours. L'Équilibre de Nash suggère que si les deux entreprises prennent un jour de congé, elles se reposeront toutes les deux, mais perdront toutes les deux des affaires. Ainsi, les deux propriétaires travaillent sept jours par semaine.

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Changer le jeu

Si votre ami sautait d'un pont, le feriez-vous aussi ? L'instinct humain de se copier les uns les autres peut être un trait de survie, comme se retourner pour regarder quand vous voyez les autres le faire au cas où un danger se cache à proximité. Les modes et les tendances vont et viennent. Est-il préférable de jouer la sécurité ou de faire son propre chemin, pour le meilleur ou pour le pire ?

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"Chaque fois que vous vous trouvez du côté de la majorité, il est temps de faire une pause et de réfléchir", a déclaré Mark Twain.

Les gens ont tendance à prendre des décisions basées sur des suppositions qu'ils tirent des actions de quelqu'un d'autre. Si tout le monde achetait des Beanie Babies, ils doivent être précieux, non ?

Lorsque ce processus commence à dévaler hors de contrôle, on parle de "Cascade d'Information". La crise immobilière de 2007-2009 a été un exemple de l'augmentation des prix des maisons due à la demande, pour finalement s'effondrer. Les gens supposent que parce que beaucoup d'autres font quelque chose, il y a urgence. (Le papier toilette en 2020, par exemple.) Les résultats peuvent être catastrophiques.

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Soyez méfiant dans les cas où l'information publique semble dépasser l'information privée. La représentation des événements dans les médias ne correspond pas à la fréquence dans le monde. Le sociologue Barry Glassner a noté que les meurtres aux États-Unis ont diminué de 20% tout au long des années 1990, et pourtant la mention de la violence armée dans les nouvelles américaines a augmenté de 600%.

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Parfois, face à une Cascade d'Information, vous devez changer le jeu.Si vous êtes un commerçant chrétien ou avez de fortes convictions concernant l'équilibre entre vie professionnelle et vie privée, fermer le dimanche n'est pas un problème. Si vous voyez des personnes autour de vous tomber dans une tendance urgente, commencer à acheter en panique ou être perturbées par des titres de journaux sensationnels, vous pouvez atténuer le stress en insérant plus de données.

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