（去）噪：调节人类决策者之间的一致性

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先前心理学研究发现人们的决策往往不一致。一个人的决策随时间变化，跨人的决策变化更大。一致性问题不仅存在于主观事务（如品味问题）中，也可能出现在人们期望更客观的设置中，如量刑、工作绩效评估或房地产估价。在我们的研究中，我们探索是否可以使用算法决策辅助来调节人类在房地产估价背景下决策的不一致性。在一个大规模人类受试者实验中，我们研究不同形式的算法辅助如何影响人们审查和更新房价估值的方式。我们发现，（i）让受访者通过一系列算法选择的配对比较来审查他们的估值，以及（ii）向受访者提供传统机器建议，都是影响人类反应的有效策略。与逐个审查初始估值相比，上述策略导致（i）更新初始估值的倾向更高，（ii）审查后估值的准确性更高，（iii）不同受访者的审查后估值之间一致性更高。虽然这些效应在传统机器建议中更为明显，但审查算法选择的配对这种方法可以在更广泛的场景中实施，因为它不需要访问真实数据。