[論文レビュー] Pairwise Beats All-at-Once: Behavioral Gains from Sequential Choice Presentation

Dipankar Das|arXiv (Cornell University)|Jan 20, 2026

Decision-Making and Behavioral Economics被引用数 0

ひとこと要約

本論文はSequential Rationality Hypothesisを提案し、オプションの逐次対比較提示が、有限注意の下で効用最大化の意思決定を改善することを示す。すべて一括表示と対比。

ABSTRACT

This paper presents the Sequential Rationality Hypothesis, which argues that consumers are better able to make utility-maximizing decisions when products appear in sequential pairwise comparisons rather than in simultaneous multi-option displays. Although this involves higher cognitive costs than the all-at-once format, the current digital market, with its diverse products listed by review ratings, pricing, and paid products, often creates inconsistent choices. The present work shows that preparing the list sequentially supports more rational choice, as the consumer tries to minimize cognitive costs and may otherwise make an irrational decision. If the decision remains the same on both offers, then that is a consistent preference. The platform uses this approach by reducing cognitive costs while still providing the list in an all-at-once format rather than sequentially. To show how sequential exposure reduces cognitive overload and prevents context-dependent errors, we develop a bounded attention model and extend the monotonic attention rule of the random attention model to theorize the sequential rational hypothesis. Using a theoretical design with common consumer goods, we test these hypotheses. This theoretical model helps policymakers in digital market laws, behavioral economics, marketing, and digital platform design consider how choice architectures may improve consumer choices and encourage rational decision-making.

研究の動機と目的

• デジタル選択環境における bounded rationality と注意制約を動機付ける。
• Sequential Rationality Hypothesis を、逐次的な対比提示を通じて合理的な意思決定を改善する機構として導入する。
• 認知制約の下で逐次二項比較の RAM ベースの理論モデルを構築する。
• 逐次暴露が同時提示を支配する場合を示す公理と理論的結果を導出する。
• 認知的負荷の軽減と意思決定品質の向上のための政策とプラットフォーム設計の含意を論じる。

提案手法

• RAM（ Random Attention Model）を基礎とし、注意の単調性と認知費用の考慮を取り入れる。
• CSEQ を再帰的二項比較選択規則として定義する。
• S に対する単調性を満たす潜在的注意集合 T を形成する：μ(T|S) ≤ μ(T|S\{a}) for a ∈ S\T。
• 単調な注意の下での改訂選択規則を提供する：π(x|S) = ∑T⊆S 1{x=max≻T} · μ(T|S)。
• 逐次選択過程 CSEQ を導入し、二分木構造を用いて同時RAMと比較する。
• bounded attention の下で逐次的合理性の公理（Binary Consistency、Sequential Transitivity、Attention Monotonicity、Cognitive Parsimony）を提供する。

Figure 1 : Sequential Binary Comparisons under the SRH Model. Note: $\mu(\{A,C\})=0.4$ represents the probability of choosing $A$ over $C$ in a binary setting.

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 逐次的な対比暴露は、有限注意の下で真の効用最大化オプションを選択する確率を、一括暴露と比較して高めるか。
• RQ2 RAM を拡張して逐次的な二項比較を正式にモデルし、デジタル市場における認知費用を制限できるか。
• RQ3 有限注意の下で逐次合理性を特徴づける公理は何か、それらがどのように検証可能な予測につながるか。
• RQ4 認知負荷を軽減し意思決定品質を向上させる推奨フローに関する政策・プラットフォーム設計の含意は何か。

主な発見

• 逐次的な二項比較は、同時提示と比較して有限注意の下で効用最大化オプションを選択する可能性を高める。
• 再帰的な CSEQ モデルは分岐依存性を捉える二分決定木を形成し、認知負荷を軽減する。
• 単調な注意と認知費用の定義が理論的結果と、有限注意下での緩和された規則性の基盤となる。
• このモデルは、逐次暴露形式と同時暴露形式の間で検証可能な予測と福祉比較を生み出す。