Utforska stabiliteten i riskpreferens: Meta-analys avslöjar skillnader i hur det mäts.

9 februari 2025

Den här artikeln har granskats enligt Science X:s redaktionella process och policys. Redaktörerna har framhävt följande egenskaper samtidigt som de säkerställt innehållets trovärdighet:

• faktakontrollerad
• granskad av kollegor
• pålitlig källa
• korrekturläst

av Ingrid Fadelli, Medical Xpress

Tidigare psykologisk forskning föreslår att vissa människor är mer benägna än andra att ta risker i osäkra situationer, som att investera pengar i riskabla affärsinitiativ, konsumera beroendeframkallande ämnen eller lämna en säker anställning utan några säkra alternativa möjligheter. Under de senaste årtiondena har psykologer och beteendevetare försökt förstå i vilken utsträckning människors vilja att ta risker (dvs. riskpreferens) är stabil och sammanhängande, vilket innebär att den tenderar att förbli konsekvent över tiden och i olika sammanhang.

Många nyligen genomförda studier har undersökt stabiliteten i riskpreferens och i vilken utsträckning den kan betraktas som en sammanhängande personlighetsegenskap. Ändå har de hittills samlade resultaten varit blandade, vilket har gjort det svårt att dra definitiva slutsatser.

Forskare vid universitetet i Basel i Schweiz har nyligen granskat flera tidigare studier som utforskar stabiliteten i riskpreferens i hopp om att bättre förstå naturen hos denna breda undersökta egenskap. Deras analyser, publicerade i Nature Human Behaviour, visade att det finns betydande variation över den befintliga litteraturen, både när det gäller de använda måtten för riskpreferens, urvalet av rekryterade deltagare och de typer av risker som bedömts.

'Att förstå om riskpreferens representerar en stabil, sammanhängande egenskap är centralt för ansträngningar som syftar till att förklara, förutsäga och förebygga riskrelaterade beteenden,' skrev Alexandra Bagaïnii, Yunrui Liu och deras kollegor i sin artikel. 'Vi hjälper till att karaktärisera konstruktionens natur genom att anta en systematisk översyn och en individuell metadataanalytisk ansats för att sammanfatta den tidsmässiga stabiliteten av 358 mått på riskpreferens.'

I sin metaanalys granskade forskarna 33 tidigare longitudinella studier, som involverade 57 urval, med totalt 579 114 deltagare. För att jämföra dessa studier delade de riskpreferensmåtten som användes av de involverade lagen in i tre breda kategorier, liksom deltagarnas demografiska egenskaper.

'Våra resultat visar på betydande heterogenitet över och inom målkategorierna (tendens, frekvens och beteende), områden (till exempel investering, yrkes- och alkoholkonsumtion) och urvalsegenskaper (till exempel ålder),' skrev Bagaïnii, Liu och deras kollegor.

'Specifikt visar resultaten att självrapporterade mått på tendens och frekvens av riskpreferens visar en högre grad av stabilitet än beteendemått, dessa mönster modereras dock av domän och ålder.'

Bagaïnii, Liu och deras kollegor genomförde också en analys för att bedöma i vilken utsträckning olika mått på riskpreferens som användes i tidigare studier sammanföll (dvs. deras konvergenta validitet). Deras resultat visade att deras konvergenta validitet var låg, vilket innebär att de använda måtten i tidigare litteratur inte nödvändigtvis fångade en enda egenskap utan istället olika typer av tendenser att ta risker.

'Våra resultat väcker frågor kring konsekvensen och mätningen av riskpreferenskonstruktionen,' skrev Bagaïnii, Liu och deras kollegor.

Sammanfattningsvis belyser denna nyligen genomförda metaanalys inkonsekvenserna i hur riskpreferens mättes och konceptualiserades i tidigare forskning. Teamets analyser kan vägleda framtida studier som fokuserar på människors riskpreferenser och potentiellt sporra framtagningen av mer precisa definitioner av riskpreferens och mer pålitliga mått som kan tillämpas i en mängd olika sammanhang.

Mer information: Alexandra Bagaïni et al, A systematic review and meta-analyses of the temporal stability and convergent validity of risk preference measures, Nature Human Behaviour (2025). DOI: 10.1038/s41562-024-02085-2.

© 2025 Science X Network