Perceived scarcity and risky choice under high objective risk: Evidence from a hierarchical drift diffusion model

Résumé technique : Rareté perçue et choix risqués sous un risque objectif élevé

Problématique
Les recherches antérieures indiquent que la rareté des ressources modifie les processus de prise de décision, pourtant les résultats concernant son impact spécifique sur le choix risqué sont hétérogènes. Certaines théories suggèrent que la rareté augmente l'aversion au risque en raison du coût élevé des pertes potentielles (vulnérabilité), tandis que d'autres proposent qu'elle augmente le comportement de recherche de risque comme une tentative désespérée de franchir un seuil de suffisance (désespoir). De plus, il reste à déterminer si ces effets dépendent de la structure informationnelle de l'environnement de choix (risque connu vs ambiguïté) ou de quels composants cognitifs spécifiques du processus de décision (par exemple, l'accumulation de preuves, la prudence de la réponse, le biais de départ) sont modulés. Cette étude aborde ces lacunes en étudiant comment la rareté perçue influence le choix risqué à travers des conditions de risque élevé, de risque faible et d'ambiguïté, et en caractérisant les processus de décision sous-jacents à l'aide de la modélisation computationnelle.

Méthodologie
L'étude a utilisé un plan expérimental intra-sujets ($N=39$) utilisant une version adaptée de la tâche de la Roue de la Fortune (WOF).

• Manipulation du contexte de la ressource : La rareté a été induite sur une base de essai par essai en faisant varier la dotation initiale en ressources (2 unités vs 7 unités). Ces ressources étaient directement liées à l'évitement d'un stimulus de bruit blanc aversif ; les participants gagnaient des unités de ressources pour réduire la durée du bruit. Cette approche visait à maintenir la pression sur les ressources au sein de la tâche tout en minimisant la variance par rapport au rappel autobiographique.
• Conditions de risque : La tâche comprenait trois conditions d'incertitude :
  1. Risque faible : Haute probabilité de gain ($p=0,75$) avec une magnitude plus faible.
  2. Risque élevé : Basse probabilité de gain ($p=0,25$) avec une magnitude plus élevée.
  3. Ambiguïté : Les probabilités et les compositions de résultats étaient initialement dissimulées ($p=0,50$ fixe, mais inconnu du participant au début), permettant un apprentissage au fil des essais.
  • La valeur attendue était nominalement équivalente entre les options dans les conditions de risque connu.
• Mesures : Les choix et les temps de réaction (TR) des participants ont été enregistrés. Après la tâche, les participants ont évalué leur disponibilité perçue des ressources, leur confiance et leur stress. L'impulsivité de trait a été évaluée à l'aide de l'échelle de Barratt Impulsiveness Scale–11 (BIS-11).
• Analyse :
  • Comportementale : Des modèles mixtes généralisés binomiaux (GLMM) ont analysé les probabilités de choix.
  • Computationnelle : Un modèle de diffusion de dérive hiérarchique (HDDM) a été ajusté aux données conjointes de choix et de TR pour estimer les paramètres latents : taux de dérive ($v$), seuil de décision ($a$), temps de non-décision ($t$), et biais de départ ($z$). Le modèle testait si ces paramètres variaient selon le contexte de la ressource et le type de risque.

Résultats clés

• Vérification de la manipulation : Les participants ont rapporté une disponibilité perçue des ressources, une confiance et une excitation significativement plus faibles dans le contexte de rareté par rapport au contexte d'abondance. Les niveaux de stress ne différaient pas significativement entre les contextes.
• Résultats comportementaux :
  • Le contexte de rareté des ressources augmentait significativement les chances de faire un choix risqué par rapport au contexte d'abondance de ressources.
  • Cet effet était modéré par le type de risque. L'augmentation du choix risqué sous la rareté était la plus élevée dans la condition de risque élevé, intermédiaire dans la condition d'ambiguïté, et la plus faible dans la condition de risque faible.
  • Des analyses exploratoires ont montré que des scores de BIS-11 d'impulsivité plus élevés étaient positivement associés au choix risqué dans la condition de risque élevé, bien que cette interaction n'ait pas atteint la signification après les corrections pour comparaisons multiples.
• Résultats de l'HDDM :
  • Le modèle le mieux ajusté (M3) a indiqué que l'effet de la rareté était principalement piloté par des changements dans le taux de dérive ($v$) plutôt que par les seuils de décision ou les biais de départ.
  • La rareté était associée à un taux de dérive plus élevé vers la limite du choix risqué.
  • Crucialement, l'interaction entre la rareté et le type de risque reflétait les résultats comportementaux : l'augmentation du taux de dérive induite par la rareté était significativement plus forte dans la condition de risque élevé et plus faible dans la condition de risque faible par rapport à la condition d'ambiguïté.
  • Une analyse des différences individuelles exploratoire a révélé une corrélation positive entre les scores BIS-11 et le coefficient du taux de dérive pour la condition de risque élevé (relativement à l'ambiguïté), suggérant que les individus impulsifs montraient une accumulation d'indices plus forte vers l'option risquée sous la rareté de risque élevé.

Signification et affirmations
Les auteurs affirment que ces résultats fournissent des preuves au niveau des processus indiquant que la rareté perçue augmente sélectivement le choix risqué dans des conditions de risque objectif élevé. L'étude soutient un compte computationnel où la rareté modifie la qualité ou la force de l'accumulation d'indices (taux de dérive) vers l'option risquée, plutôt que de simplement déplacer une préférence globale pour le risque ou une prudence de réponse.

L'article positionne ces résultats comme un raffinement du modèle du « seuil de désespoir », suggérant que les effets de la rareté sont non linéaires et dépendants du contexte, émergeant plus fortement lorsque les ressources sont faibles et que les enjeux (niveau de risque) sont élevés. Les auteurs notent explicitement les limites, notamment le fait que la structure de la tâche (évitement d'un bruit blanc aversif) peut introduire des motifs d'urgence ou de recherche de soulagement parallèlement à la rareté perçue, et que la condition d'ambiguïté est devenue apprenable au fil du temps plutôt que de rester statique. Par conséquent, les conclusions sont formulées spécifiquement dans le contexte de la structure actuelle de la tâche et de la force de la manipulation, offrant une caractérisation plus spécifique des processus de décision liés à la rareté sans revendiquer une applicabilité universelle à toutes les formes de risque ou de rareté.