経済的成功の上位予測者の間の満足度を遅らせる

新しい研究では、テンプル大学の研究者が機械学習を使用して、経済的成功を予測する可能性が最も高い人間の資質をよりよく理解しました。

教育と職業が最良の予測因子でしたが、研究者たちは、即時の満足感を遅らせる人の能力も豊かさの最も重要な決定要因の中にあることを発見しました。

ジャーナルで発表された調査結果 心理学のフロンティア満足度管理を改善するための介入は、より高い収入の達成という点で文字通りの見返りをもたらす可能性があることを示唆しています。

年齢、職業、教育、性別、民族性、身長など、多くの要因が人の収入に影響を与える可能性があります。有名な「マシュマロテスト」に関連する特性などの行動変数も関係しています。この「遅延割引」に関する最初の研究、つまり人が即時の報酬と比較して将来の報酬の価値をどれほど割引するかは、自己統制の高い子供ほど、後年に給与が高くなる可能性が高いことを明らかにしました。

しかし、この研究の筆頭著者である現在はスイスのザンクトガレン大学にいるウィリアムハンプトン博士は、データを分析する従来の方法では、これらの要因のどれが他よりも重要であるかを判断できないと述べました。

「あらゆるものは収入を予測します。この行動変数であるディスカウントの遅延も予測に役立つことはわかっていましたが、教育や年齢などのより常識的な予測因子とどのように組み合わせるのか、私たちは本当に興味を持っていました。」

「機械学習を使用して、私たちの研究は、年齢、職業、教育、地理的位置、性別、人種、民族、身長、年齢、および収入予測の割引割引の検証済みの順位付けを作成した最初のものでした」とハンプトン氏は語った。

心理学者が使用する相関や回帰などの従来のアプローチでは、個人の豊かさに関連するさまざまな要因を同時に比較することができませんでした。

新しい研究では、2,500人以上の多様な参加者から大量のデータを収集し、それらをトレーニングセットとテストセットに分けました。トレーニングセットがモデル結果を生成する間、テストセットは脇に置かれました。その後、研究者たちはテストセットに戻り、調査結果の正確さをテストしました。

当然のことながら、モデルは、職業と教育が高収入の上位予測因子であることを示し、場所（郵便番号によって決定される）と性別が続き、男性は女性よりも稼いでいます。遅延割引は次に重要な要素であり、年齢、人種、民族、身長よりも予測的でした。

「これは驚くべきことでした。調査結果を確認して再現することができ、正確であることを確信できるようになりました」とハンプトン氏は語った。

「最近の科学全体の調査結果の波では再現できないように思われるため、これは特に重要です。この機械学習アプローチを使用すると、より多くの研究が再現される可能性があります。これにより、より洗練された分析アプローチの一般的な使用が促進されることを期待しています。」

研究者らは、データサンプルが意図的に米国に限定されていること、および給与を予測する変数の順位が他の国では異なる可能性があることを警告しています。ハンプトン氏は、この分析的アプローチをより広範な状況で調査することを楽しみにしています。

「この研究を別の文化で再現したいです。また、遅延割引を減らすことを目的とした将来の研究にも非常に興味があります。遅延割引が安定した特性であるのか、それとも順応性があるのか​​については、多くの議論があります。縦断的研究はそれを解決するのに役立つ可能性があります。」

最後に、ハンプトンは両親にいくつかのアドバイスを提供します。「あなたの子供が成長して良い給与を稼ぐことを望むなら、彼らに、待たなければならないより大きな報酬に有利に、より小さな即時の報酬を渡すことの重要性を教え込むことを検討してください。」

ソース：フロンティア