Модели принятия решений

Принятие решений это междисциплинарная проблема, которая как научная существует около 300 лет. Психологи обратили свое внимание на нее лишь в 50-е годы двадцатого века. Некоторые теории, появившиеся в рамках естественных наук, позднее стали применяться к проблеме принятия решений. Остановимся на них достаточно подробно, так как эти теории представляются важными в раскрытии внутренних мыслительных процессов, происходящих при принятии решения.

Существуют следующие модели принятия решений.

1.   Нормативные модели определяют идеальное действие в идеальных условиях.

2.   Прескриптивные модели указывают, как мы «должны» принимать решение.

3.   Дескриптивные модели просто детализируют, что действительно делают люди, когда принимают решения.

Нормативная модель теория ожидаемой полезности.

Многие специалисты используют понятие полезность, чтобы охватить идеи счастья, удовольствия и удовлетворения, которые появляются при достижении одной или нескольких персональных целей.

Теорию ожидаемой полезности, о которой говорилось выше, можно представить формулой

,

где EU ожидаемая полезность; åi сумма произведений [p(i)u(i)], p(i) вероятность i-го исхода; u(i) полезность i-го исхода.

Теория ожидаемой полезности нормативная модель принятия решения. Это может быть продемонстрировано так, что если вы всегда делаете выбор, чтобы максимизировать ожидаемую полезность, то при достаточно большом количестве решений ваше собственное удовлетворение будет наибольшим.

Нормативная модель теория многоатрибутной полезности.

Часто бывает трудно выразить количественно полезность вашего успеха или поражения для каждой специальности. Кроме того, выбирая какую-либо альтернативу, вы можете думать о ее различных характеристиках (параметрах). Например, в случае выбора специальности о трудности специальности или ее привлекательности, применимости в дальнейшей карьере, репутации факультета и преподавателей в студенческой среде, о своем прошлом опыте по каждой специальности. Все эти различные параметры надо суммировать, но значительно осложняет принятие решения. «К счастью, существует модель, которая дает способ суммирования различных характеристик и целей в сложном решении. Она называется теорией многоатрибутной полезности» (по англ. MAUT).

MAUT предполагает 6 шагов:

1) разбивку решения на независимые параметры;

2) определение относительного веса для каждого параметра;

3) составление списка всех возможных альтернатив;

4) оценку альтернатив по каждому параметру;

5) сведение вместе для сравнительного анализа оценок всех альтернатив по всем параметрам;

6) выбор альтернативы с наилучшим показателем по пункту 5.

Графическое представление этих шагов, например, с помощью компьютерной программы «Схема решения» (DecisionMap), делает их наглядными и облегчает принятие сложных решений.

Что является важным при использовании теории MAUT? Во-первых, принимающий решение должен быть аккуратным, чтобы выбрать действительно независимые друг от друга параметры. Во-вторых, он должен быть готов «взвешивать» различные параметры.

MAUT также может быть представлена как нормативная модель принятия решения, поскольку следуя ей, вы можете максимизировать вашу собственную полезность для нахождения лучшего пути для достижении всех ваших целей.

Стратегия исключения по аспектам.

Пейн (1976) предположил, что люди не всегда спонтанно используют МАUТ. Пэйн исследовал, как люди выбирают квартиру, когда им даны разные виды информации (разные факторы) о различных вариантах. Когда они делают выбор между двумя квартирами, они сравнивают и выбирают на основании одних и тех же одинаковых по количеству факторов. При этом, сравнивая альтернативы, они взвешивают более желаемый фактор (напр., низкая стоимость арендной платы) против менее желаемого другого (напр., маленького пространства для шкафа). При выборе между 6 или 12 квартирами испытуемые применили другую стратегию. Они исключили несколько вариантов на основе одной или нескольких характеристик. Например, сначала они просмотрели арендные платы и сразу исключили все квартиры с высокой оплатой, без оценивания по остальным факторам. Такая стратегия была названа Тверски (1972) исключением по аспектам. После исключения вариантов с высокой арендной платой выбирался следующий по важности фактор, например, уровень шума, и исключались все варианты с высокими показателями этого фактора. Этот процесс продолжался до тех пор, пока осталась одна альтернатива. По мнению Пэйна, когда у людей было слишком много информации, они применяли стратегию исключения по аспектам, чтобы уменьшить «когнитивное переутомление».

Поскольку стратегия исключения по аспектам применяется обычными людьми в реальных условиях, то это дескриптивная модель. Но является ли она лучшей при ограничении времени и (понятно) человеческой памяти, это остается открытым вопросом.

Будет полезно почитать по теме: