Hversu oft hefur flókið og tvíræðni áhrif á hvaða aðferð við notum
Þú verður að taka ákvarðanir bæði stór og smá á hverjum einasta degi lífs þíns. Hvað viltu hafa í morgunmat? Hvenær ættirðu að hitta vin í kvöldmat? Hvaða háskóli ættir þú að fara til? Hversu mörg börn viltu hafa?
Þegar þú horfir frammi fyrir ákveðnum ákvörðunum gætir þú freistast til að bara snúa peningi og láta tækifæri ákvarða örlög þín.
Í flestum tilfellum fylgjum við ákveðinni stefnu eða röð af aðferðum til að komast að ákvörðun. Fyrir mörg af tiltölulega minniháttar ákvarðanir sem við gerum á hverjum degi, myndi ekki vera svo hræðileg nálgun að snúa við mynt. Fyrir sumar flóknar og mikilvægar ákvarðanir eru líklegri til að fjárfesta mikið af tíma, rannsóknum, vinnu og andlegri orku til að komast í rétta niðurstöðu.
Svo hvernig virkar þetta ferli nákvæmlega? Eftirfarandi eru nokkrar helstu ákvarðanir sem þú gætir notað.
The Single-Lögun Model
Þessi aðferð felur í sér að lúta ákvörðun þinni eingöngu á einum eiginleikum. Til dæmis, ímyndaðu þér að þú kaupir sápu. Frammi fyrir fjölbreytt úrval af valkostum í staðbundinni stórversluninni þinni, ákveður þú að byggja ákvörðun þína á verði og kaupa ódýrustu gerð sápunnar sem eru til staðar. Í þessu tilviki hunsaðirðu aðrar breytur (eins og lykt, vörumerki, orðstír og skilvirkni) og einbeittu aðeins að einum eiginleikum.
Aðferðin með einföldum eiginleikum getur verið árangursrík í aðstæðum þar sem ákvörðunin er tiltölulega einföld og þú ert þvinguð í tíma. Hins vegar er það almennt ekki besta leiðin til að takast á við flóknari ákvarðanir.
The Additive Feature Model
Þessi aðferð felur í sér að taka mið af öllum mikilvægum eiginleikum hugsanlegra ákvarðana og síðan meta kerfisbundið hverja valkost.
Þessi nálgun hefur tilhneigingu til að vera betri aðferð þegar flóknari ákvarðanir eru gerðar.
Til dæmis, ímyndaðu þér að þú hefur áhuga á að kaupa nýjan myndavél. Þú býrð til lista yfir mikilvæga eiginleika sem þú vilt að myndavélin hafi, og þá meturðu hvern mögulegan valkost á kvarðanum -5 til +5. Myndavélar sem hafa mikilvæga kosti gætu fengið +5 einkunn fyrir þann þátt, en þeir sem hafa verulegar gallar gætu fengið -5 einkunn fyrir þennan þátt. Þegar þú hefur litið á hvern valkost geturðu síðan tekið saman niðurstöðurnar til að ákvarða hvaða valkostur hefur hæsta einkunn.
Aukeiginleikar líkanið getur verið frábær leið til að ákvarða besta valkostinn meðal margs konar valkosta. Eins og þú getur ímyndað þér, getur það þó verið tímafrekt og er líklega ekki besta ákvarðanatökuáætlunin sem þú vilt nota ef þú ert stutt á tíma.
Brotthvarf eftir þætti
Útrýmingin með hliðarlíkani var fyrst lagt af sálfræðingnum Amos Tversky árið 1972. Í þessari nálgun metur þú hverja valkost eina eiginleika í einu sem byrjar með hvaða eiginleika þú telur mikilvægast. Þegar hlutur uppfyllir ekki viðmiðin sem þú hefur staðfest, ferðu yfir hlutann af lista yfir valkosti. Listi yfir mögulegar ákvarðanir verður minni og smærri þar sem þú færir yfir atriði af listanum þar til þú kemst að lokum aðeins einu vali.
Gerð ákvarðana í ljósi óvissu
Fyrstu þrjár ferlurnar eru oft notaðar í þeim tilvikum þar sem ákvarðanir eru frekar einföld en hvað gerist þegar ákveðin áhætta, tvíræðni eða óvissa er fyrir hendi? Til dæmis, ímyndaðu þér að þú sért að byrja seint í sálfræði bekknum þínum. Ætti þú að keyra yfir hámarkshraða til að komast þangað á réttan tíma, en hætta að fá hraðakstur? Eða ættir þú að keyra hraðatakmarkið, hætta að vera seint og hugsanlega fá tengda stig fyrir að missa áætlaðan poppskref? Í þessu tilfelli verður þú að vega þann möguleika að þú gætir verið seinn fyrir skipun þína gegn líkum á að þú fáir hraðakstur.
Þegar ákvörðun er tekin í slíkum tilvikum hafa tilhneigingu fólks til að ráða tvo mismunandi ákvarðanatökuaðferðir: aðgengi heuristic og representativeness heuristic. Mundu að heuristic er geisladiskur sem gerir þér kleift að taka ákvarðanir og dóma fljótt.
- Aðgengi Heuristic : Þegar við erum að reyna að ákvarða hversu líklegt er eitthvað, byggjum við oft slíkar áætlanir um hversu auðveldlega við getum muna svipuðum atburðum sem gerast í fortíðinni. Til dæmis, ef þú ert að reyna að ákvarða hvort þú ættir að keyra yfir hámarkshraða og hætta að fá miða, gætirðu hugsað þér hversu oft þú hefur séð fólk að fá að fá að fá lögreglustjóra yfir tiltekna strætó. Ef þú getur ekki strax hugsað um dæmi, gætirðu ákveðið að fara á undan og taka tækifæri, þar sem framboðshæfileikinn hefur leitt til þess að þú dæmir að fáir fái dreginn til að hraðakstur á tiltekinni leið. Ef þú getur hugsað um fjölmörg dæmi um að fólk geti dregið yfir gætir þú ákveðið að spila það örugglega og keyra leiðbeinandi hámarksmörk.
- The Representativeness Heuristic : Þessi andlega flýtileið felur í sér að bera saman núverandi aðstæður okkar við frumgerð okkar á tilteknum atburði eða hegðun. Til dæmis, þegar þú reynir að ákvarða hvort þú ættir hraða til að komast í tímann þinn í tímann, gætirðu líklega borið saman við myndina þína sem líklegast er að fá hraðakstur. Ef frumgerðin þín er sú að kærulaus unglingur sem rekur heitt stangbíl og þú ert ungur viðskiptakona sem rekur fólksbifreið, gætir þú áætlað að líkurnar á því að fá hraðakstur séu tiltölulega lág.
Ákvörðununarferlið getur verið bæði einfalt (ss slembiraðlega að tína úr valkostum okkar) eða flókin (svo sem kerfisbundið meta mismunandi þætti núverandi valkosta). Stefnan sem við notum veltur á ýmsum þáttum, þar með talið hversu miklum tíma við þurfum að taka ákvörðunina, heildarflókin ákvörðunin og hversu óljóslegt er að ræða.
> Heimildir:
> Hockenbury, DH & Hockenbury, SE (2006). Sálfræði. New York: Worth Publishers.
> Tversky, A. (1972). Brotthvarf af þætti: Kenning um val. Sálfræðileg endurskoðun, 80, 281-299.
> Tversky, A., & Kahneman, D. (1982). Dómur undir óvissu: Heuristics og hlutdrægni. Í Daniel Kahneman, Paul Slovic, & Amos Tversky (Eds.). Dómur undir óvissu: Heuristics og hlutdrægni. New York: Cambridge University Press.