La prise de décision avec des priors quantifiés conduit à la discrimination

La discrimination raciale dans des scénarios de prise de décision tels que les arrestations policières semble être une violation de la théorie de l'utilité attendue. En nous appuyant sur les résultats de la science de l'information, nous discutons d'un modèle basé sur l'information de détection de signaux au sein d'une population qui génère un tel comportement comme une explication alternative à la discrimination basée sur les préférences du décideur ou aux différences entre les populations raciales. Ce modèle utilise la règle de décision qui maximise l'utilité attendue - le test de rapport de vraisemblance - mais contraint la précision du seuil à un petit ensemble discret. La contrainte de précision découle à la fois de la rationalité limitée dans la mémoire humaine et des données d'entraînement finies pour estimer les priors. Lorsqu'il est combiné avec des aspects sociaux de la prise de décision humaine et des paramètres de coût de précaution, le modèle prédit le biais de propre race qui a été observé dans plusieurs études économétriques.