L'être humain possède la capacité d'évaluer une expérience rétrospectivement, c'est-à-dire de lui donner une valeur globale : positive, négative, moyenne... Cette évaluation rétrospective pourra être utilisée comme référence, pour estimer si cette expérience mérite d'être répétée, ou au contraire, si elle doit être évitée. Plus le temps passe, et donc plus les expériences sont lointaines, plus le cerveau accorde de l'importance à cette évaluation.
Une équipe de l'université de Cambridge, a mis en évidence que "les êtres humains ont tendance à préférer les choses qui finissent bien". Cette préférence particulière pour les fins heureuses peut poser problème pour prendre des décisions. En effet, les individus vont avoir tendance à faire des choix en se basant sur l'évaluation rétrospective d'une expérience, en privilégiant les expériences qui se sont bien terminées, il est probable que cette évaluation rétrospective ne soit pas totalement fiable.
Cette évaluation rétrospective génère un biais cognitif, d'un côté une valeur très positive peut être attribuée à une expérience qui s'est bien finie, même si elle a mal commencé. De l'autre, une valeur très négative peut être attribuée à une expérience qui s'est mal finie, même si elle a bien commencé. Ces deux expériences auraient pourtant la même valeur globale : "moyenne".
Ces chercheurs ont mis en évidence l'implication de deux structures cérébrales dans cette évaluation rétrospective. L'amygdale, impliquée dans l'évaluation de la valence émotionnelle, et l'insula antérieure qui contribuerait à donner une valeur négative aux expériences qui se sont mal terminées.
Pour minimiser ce biais, ces chercheurs recommandent de prendre le temps de réfléchir, d’avoir une approche analytique des événements passés, pour compléter cette évaluation rétrospective.
Lien vers l'article : https://www.sciencesetavenir.fr/sante/cerveau-et-psy/l-effet-happy-ending-biaise-nos-decisions_148696
Lien vers l'article original : https://www.jneurosci.org/content/early/2020/10/09/JNEUROSCI.2130-19.2020.long
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