Biais de prédiction de croissance exponentielle et respect des mesures de sécurité à l'époque de la COVID-19
Les chercheurs
Ritwik Banerjee, Joydeep Bhattacharya, Priyama Majumdar
Abstract
Les gens ont tendance à sous-estimer la vitesse à laquelle les processus exponentiels se déroulent. Ceci est particulièrement pertinent dans les premiers stades d'une épidémie de maladie infectieuse. Cet article utilise un instrument d'enquête incitatif pour documenter un biais de prédiction de croissance exponentielle (EGPB) dans le contexte de COVID-19 : le « degré de convexité » dans le chemin prévu de la maladie est significativement plus faible que dans le chemin réel, et les répondants des pays à un stade ultérieur de la progression de la maladie ont montré un biais plus élevé par rapport à ceux à un stade précoce. Ceci est politiquement pertinent car ceux qui présentent l'EGPB montrent également une conformité réduite aux mesures de sécurité recommandées par l'OMS. Un simple coup de pouce comportemental qui montre les données numériquement, par opposition à graphiquement, réduit de manière causale l'EGPB.
Résultats d'intérêt du projet
Biais de prédiction
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Objectifs d'impact
- Réduire les taux de transmission de la COVID-19
Mode de collecte des données du projet
- DÉVELOPPEMENT
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https://www.dropbox.com/s/qnvco22dgpd1t11/draft_Covid-WP.pdf?dl=0
État des résultats
Résultats