Моделирование поведения потребителей: исследование алгоритма принятия решений с применением искусственных нейронных сетей
Основной целью описываемого исследования является разработка модели поведения потребителя, находящегося в условиях необходимости совершения долговременного выбора при наличии ряда внешних и внутренних ограничений. Для моделирования поведения потребителей в указанных условиях, помимо математических моделей процессов принятия решения на основе теории Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна, был использован подход, основанный на применении искусственных нейронных сетей. В статье описывается первый из серии запланированных экспериментов, нацеленных на проверку гипотезы о виде алгоритма принятия потребительских решений. В результате проведения данного эксперимента был получен отрицательный результат, что привело к корректировке условий проведения эксперимента и уточнению предполагаемого алгоритма принятия решений для проведения второго эксперимента. Итоговый выбор респондентов (выходная переменная, y) вместе с заданными респондентам параметрами выбора (входные переменные, такие как: ожидаемый эффект от принятия каждого из возможных решений (x1), вероятность наступления данного эффекта (x2) и удаленность его во времени от момента принятия решения, (x3)) использовался в качестве обучающей выборки для искусственной нейросети в аналитической платформе DataBase Deductor Studio Academic 5.3. Основной задачей эксперимента являлась проверка гипотезы о существовании атрибутивной версии модели фон Неймана-Моргенштерна, в которой исходные данные представляются агенту не в виде точных количественных мер (ожидаемый исход и вероятность его наступления), а в виде субъективно воспринимаемых качественных переменных, перечисленных выше. Моделирование поведения экономических агентов по вышеописанной методике при последовательной поэтапной корректировке базовых предпосылок и вида заложенного в модель алгоритма принятия решений должно в ближайшем будущем дать конкретный прикладной результат в виде программного продукта, способного моделировать поведение агентов в ряде типовых рыночных и жизненных ситуаций.