Jak czas, złożoność i niejednoznaczność wpływają na używaną przez nas metodę
Musisz podejmować decyzje zarówno duże, jak i małe przez cały dzień życia. Co chcesz zjeść na śniadanie? O której godzinie powinieneś spotkać się z przyjacielem na kolację? Do jakiej uczelni powinieneś pójść? Ile dzieci chcesz mieć?
W obliczu niektórych decyzji możesz pokusić się na rzucenie monetą i sprawdzenie swojego losu.
W większości przypadków kierujemy się pewną strategią lub serią strategii w celu podjęcia decyzji. W przypadku wielu względnie drobnych decyzji, które podejmujemy każdego dnia, rzucanie monetą nie byłoby tak okropnym podejściem. W przypadku niektórych złożonych i ważnych decyzji, jesteśmy bardziej skłonni zainwestować dużo czasu, badań, wysiłku i energii psychicznej w dochodzenie do właściwego wniosku.
Jak dokładnie działa ten proces? Oto niektóre z najważniejszych strategii decyzyjnych, z których możesz skorzystać.
Model z jedną funkcją
Takie podejście polega na uzależnieniu decyzji wyłącznie od pojedynczego elementu. Na przykład wyobraź sobie, że kupujesz mydło. Mając do wyboru szeroką gamę opcji w lokalnym sklepie, decydujesz się oprzeć swoją decyzję na cenie i kupić najtańszy rodzaj dostępnego mydła. W tym przypadku zignorowałeś inne zmienne (takie jak zapach, marka, reputacja i skuteczność) i skupiłeś się na jednej funkcji.
Podejście jednopunktowe może być skuteczne w sytuacjach, w których decyzja jest względnie prosta, a ty jesteś naciskany na czas. Jednak generalnie nie jest to najlepsza strategia w przypadku bardziej złożonych decyzji.
Model cech dodanych
Ta metoda obejmuje uwzględnienie wszystkich ważnych cech możliwych wyborów, a następnie systematyczne ocenianie każdej opcji.
Takie podejście wydaje się być lepszą metodą przy podejmowaniu bardziej złożonych decyzji.
Na przykład wyobraź sobie, że jesteś zainteresowany zakupem nowego aparatu. Tworzysz listę ważnych funkcji, które ma posiadać kamera, następnie ocenisz każdą możliwą opcję w skali od -5 do +5. Kamery, które mają ważne zalety, mogą uzyskać współczynnik +5 dla tego czynnika, podczas gdy te, które mają poważne wady, mogą uzyskać współczynnik -5 dla tego czynnika. Po przejrzeniu każdej opcji można następnie porównać wyniki, aby określić, która opcja ma najwyższą ocenę.
Model funkcji dodatku może być świetnym sposobem na określenie najlepszej opcji spośród wielu opcji. Jak możesz sobie wyobrazić, może to być jednak czasochłonne i prawdopodobnie nie jest najlepszą strategią podejmowania decyzji, jeśli będziesz naciskał na czas.
Model eliminacji według aspektów
Model eliminacji według aspektów został po raz pierwszy zaproponowany przez psychologa Amosa Tversky'ego w 1972 roku. W tym podejściu oceniasz każdą opcję, charakterystyczną dla danego okresu, zaczynającą się od cechy, która Twoim zdaniem jest najważniejsza. Gdy produkt nie spełnia określonych przez Ciebie kryteriów, przekreślasz go z listy opcji. Twoja lista możliwych wyborów staje się coraz mniejsza w miarę przekraczania pozycji z listy, aż ostatecznie dotrzesz do jednej alternatywy.
Podejmowanie decyzji w obliczu niepewności
Trzy poprzednie procesy są często stosowane w przypadkach, w których decyzje są dość proste, ale co się dzieje, gdy występuje pewne ryzyko, niejasność lub niepewność? Na przykład wyobraź sobie, że spóźniłeś się na zajęcia z psychologii. Jeśli przekroczysz limit prędkości, aby dotrzeć tam na czas, ale ryzykujesz otrzymanie mandatu za przekroczenie prędkości? A może powinieneś jechać z limitem prędkości, ryzykować spóźnienie i ewentualnie zdobyć zadokowane punkty za brak zaplanowanego quizu pop? W takim przypadku musisz rozważyć możliwość spóźnienia się na spotkanie z prawdopodobieństwem, że otrzymasz mandat za przekroczenie prędkości.
Podejmując decyzję w takiej sytuacji, ludzie zwykle stosują dwie różne strategie podejmowania decyzji: heurystykę dostępności i heurystykę reprezentatywności. Pamiętaj, że heurystyka jest praktycznym skrótem, który pozwala ludziom szybko podejmować decyzje i oceniać.
- Heurystyka dostępności : kiedy próbujemy ustalić, jak bardzo coś jest prawdopodobne, często opieramy takie szacunki na tym, jak łatwo możemy zapamiętać podobne zdarzenia, które miały miejsce w przeszłości. Na przykład, jeśli próbujesz ustalić, czy powinieneś przekroczyć ograniczenie prędkości i ryzykować uzyskanie biletu, możesz pomyśleć, ile razy widziałeś ludzi, którzy zostali zatrzymani przez funkcjonariusza policji na określonym odcinku autostrady. Jeśli nie możesz od razu wymyślić żadnych przykładów, możesz zdecydować się na kontynuowanie i zaryzykować, ponieważ heurystyka dostępności doprowadziła Cię do wniosku, że niewiele osób zostaje zatrzymanych za przekroczenie prędkości na danej trasie. Jeśli możesz wymyślić wiele przykładów osób, które zostaną przekreślone, możesz po prostu zagrać bezpiecznie i poprowadzić sugerowany limit prędkości.
- Reprezentatywność Heurystyczna : Ten skrót mentalny obejmuje porównywanie naszej obecnej sytuacji z naszym prototypem określonego zdarzenia lub zachowania. Na przykład, próbując ustalić, czy powinieneś przyspieszyć dotarcie do klasy na czas, możesz porównać się z obrazem osoby, która najprawdopodobniej dostanie mandat za przekroczenie prędkości. Jeśli twoim prototypem jest nieostrożny nastolatek, który prowadzi samochód z gorącym wędziskiem i jesteś młodą bizneswoman, który prowadzi sedan, możesz oszacować, że prawdopodobieństwo otrzymania mandatu za przekroczenie prędkości jest dość niskie.
Proces decyzyjny może być zarówno prosty (np. Losowe wybieranie naszych dostępnych opcji), jak i złożony (np. Systematyczne ocenianie różnych aspektów istniejących wyborów). Strategia, której używamy, zależy od różnych czynników, w tym od czasu, w którym musimy podjąć decyzję, ogólnej złożoności decyzji i ilości niejednoznaczności.
> Źródła:
> Hockenbury, DH i Hockenbury, SE (2006). Psychologia. New York: Worth Publishers.
> Tversky, A. (1972). Eliminacja według aspektów: Teoria wyboru. Psychological Review, 80, 281-299.
> Tversky, A., i Kahneman, D. (1982). Wyrok w warunkach niepewności: heurystyka i uprzedzenia. W Daniel Kahneman, Paul Slovic i Amos Tversky (Eds.). Wyrok w warunkach niepewności: heurystyka i uprzedzenia. Nowy Jork: Cambridge University Press.