Закрыть этот видеоплеер
Вам приходится принимать решения как большие, так и маленькие в течение каждого дня своей жизни. Что вы хотите съесть на завтрак? Во сколько вам следует встретиться с другом за ужином? В какой колледж вам следует пойти? Сколько детей вы хотите иметь?
Содержание
Обзор
Когда вам приходится принимать решения, у вас может возникнуть соблазн просто подбросить монетку и позволить случаю определить вашу судьбу. В большинстве случаев мы следуем определенной стратегии или серии стратегий, чтобы прийти к решению.
Для многих относительно незначительных решений, которые мы принимаем каждый день, подбрасывание монетки не было бы таким уж ужасным подходом. Для некоторых сложных и важных решений мы, скорее всего, вложим много времени, исследований, усилий и умственной энергии, чтобы прийти к правильному выводу.
Итак, как именно работает этот процесс? Ниже приведены некоторые основные стратегии принятия решений, которые вы можете использовать.
Модель с одной функцией
Этот подход подразумевает принятие решения исключительно на основе одной характеристики. Например, представьте, что вы покупаете мыло. Столкнувшись с большим выбором вариантов в местном супермаркете, вы решаете основывать свое решение на цене и купить самый дешевый тип мыла из имеющихся. В этом случае вы проигнорировали другие переменные (такие как запах, бренд, репутация и эффективность) и сосредоточились только на одной характеристике.
Подход с одной функцией может быть эффективным в ситуациях, когда решение относительно простое и у вас мало времени. Однако, как правило, это не лучшая стратегия при работе с более сложными решениями.
Модель аддитивных характеристик
Этот метод предполагает учет всех важных особенностей возможных выборов и последующую систематическую оценку каждого варианта. Этот подход, как правило, является лучшим методом при принятии более сложных решений.
Например, представьте, что вы заинтересованы в покупке новой камеры. Вы создаете список важных функций, которые вы хотите, чтобы имела камера, затем оцениваете каждую возможную опцию по шкале от -5 до +5.
Камеры, имеющие важные преимущества, могут получить оценку +5 по этому фактору, в то время как те, у которых есть существенные недостатки, могут получить оценку -5 по этому фактору. После того, как вы рассмотрели каждый вариант, вы можете подсчитать результаты, чтобы определить, какой вариант имеет наивысший рейтинг.
Модель аддитивных функций может быть отличным способом определения наилучшего варианта из множества вариантов. Однако, как вы можете себе представить, это может быть довольно трудоемким и, вероятно, не лучшим способом принятия решений, если у вас мало времени.
Модель исключения по аспектам
Модель исключения по аспектам была впервые предложена психологом Амосом Тверски в 1972 году. В этом подходе вы оцениваете каждый вариант по одной характеристике за раз, начиная с той характеристики, которую вы считаете наиболее важной. Когда элемент не соответствует установленным вами критериям, вы вычеркиваете его из списка вариантов. Ваш список возможных вариантов становится все меньше и меньше по мере того, как вы вычеркиваете элементы из списка, пока в конечном итоге не придете только к одной альтернативе.
Принятие решений
Предыдущие три процесса часто используются в случаях, когда решения довольно просты, но что происходит, когда присутствует определенная доля риска, двусмысленности или неопределенности? Например, представьте, что вы опаздываете на занятие по психологии.
Стоит ли вам ехать с превышением скорости, чтобы приехать вовремя, но при этом рисковать получить штраф за превышение скорости? Или стоит ехать с превышением скорости, рискуя опоздать и, возможно, получить штрафные баллы за пропуск запланированной контрольной работы? В этом случае вам нужно взвесить вероятность опоздания на встречу с вероятностью получения штрафа за превышение скорости.
При принятии решения в такой ситуации люди склонны использовать две разные стратегии принятия решений: эвристику доступности и эвристику репрезентативности. Помните, эвристика — это ментальное правило, позволяющее людям быстро принимать решения и суждения.
Получите совет от подкаста MindWell Guide
Ведущая этого эпизода подкаста The MindWell Guide — терапевт Эми Морин, дипломированный специалист по социальной работе — делится советами, которые помогут вам принимать более обоснованные решения.
Подпишитесь сейчас : Apple Podcasts / Spotify / Google Podcasts
Эвристика доступности
Когда мы пытаемся определить, насколько вероятно что-то, мы часто основываем такие оценки на том, насколько легко мы можем вспомнить похожие события, происходившие в прошлом. Например, если вы пытаетесь определить, следует ли вам превышать скорость и рисковать получить штраф, вы можете вспомнить, сколько раз вы видели, как людей останавливал полицейский на определенном участке шоссе.
Если вы не можете сразу вспомнить ни одного примера, вы можете решить рискнуть, поскольку эвристика доступности привела вас к выводу, что на вашем конкретном маршруте мало кто останавливается за превышение скорости. Если вы можете вспомнить множество примеров, когда людей останавливают, вы можете решить просто не рисковать и ехать с рекомендуемым ограничением скорости.
Эвристика репрезентативности
Этот ментальный ярлык подразумевает сравнение нашей текущей ситуации с нашим прототипом определенного события или поведения. Например, пытаясь определить, следует ли вам ускориться, чтобы успеть на занятия вовремя, вы можете сравнить себя со своим образом человека, который с наибольшей вероятностью получит штраф за превышение скорости.
Если ваш прототип — беспечный подросток, который водит хот-род-кар, а вы — молодая бизнес-леди, которая водит седан, вы можете подсчитать, что вероятность получения штрафа за превышение скорости довольно низкая.
Иметь в виду
Процесс принятия решений может быть как простым (например, случайный выбор из имеющихся у нас вариантов), так и сложным (например, систематическая оценка различных аспектов существующих выборов). Стратегия, которую мы используем, зависит от различных факторов, включая количество времени, которое у нас есть для принятия решения, общую сложность решения и степень неопределенности, которая в нем присутствует.