Thời gian, sự phức tạp và sự mơ hồ ảnh hưởng đến phương pháp nào chúng tôi sử dụng
Bạn phải đưa ra quyết định cả lớn và nhỏ trong suốt mỗi ngày trong cuộc sống của bạn. Bạn muốn ăn gì? Bạn nên gặp bạn bè vào bữa tối mấy giờ? Bạn nên học đại học nào? Bạn muốn có bao nhiêu đứa con?
Khi phải đối mặt với một số quyết định, bạn có thể bị cám dỗ chỉ cần lật một đồng xu và để cho cơ hội xác định số phận của bạn.
Trong hầu hết các trường hợp, chúng tôi thực hiện theo một chiến lược hoặc một loạt chiến lược nhất định để đưa ra quyết định. Đối với nhiều người trong số các quyết định tương đối nhỏ mà chúng tôi thực hiện mỗi ngày, lật một đồng xu sẽ không phải là một cách tiếp cận khủng khiếp như vậy. Đối với một số quyết định phức tạp và quan trọng, chúng tôi có nhiều khả năng đầu tư nhiều thời gian, nghiên cứu, nỗ lực và năng lượng tinh thần vào kết luận đúng đắn.
Vậy quy trình này hoạt động như thế nào? Sau đây là một số chiến lược ra quyết định chính mà bạn có thể sử dụng.
Mô hình đơn tính năng
Cách tiếp cận này liên quan đến việc đưa ra quyết định của bạn chỉ trên một tính năng duy nhất. Ví dụ, hãy tưởng tượng rằng bạn đang mua xà phòng. Đối mặt với nhiều tùy chọn tại siêu thị địa phương của bạn, bạn quyết định dựa trên quyết định về giá và mua loại xà phòng rẻ nhất có sẵn. Trong trường hợp này, bạn bỏ qua các biến khác (chẳng hạn như mùi hương, thương hiệu, danh tiếng và hiệu quả) và chỉ tập trung vào một tính năng duy nhất.
Cách tiếp cận tính năng đơn có thể có hiệu quả trong các tình huống mà quyết định tương đối đơn giản và bạn được ép thời gian. Tuy nhiên, nó thường không phải là chiến lược tốt nhất khi giao dịch với các quyết định phức tạp hơn.
Mô hình tính năng phụ gia
Phương pháp này bao gồm việc tính đến tất cả các tính năng quan trọng của các lựa chọn có thể có và sau đó đánh giá hệ thống từng tùy chọn.
Cách tiếp cận này có xu hướng là một phương pháp tốt hơn khi đưa ra quyết định phức tạp hơn.
Ví dụ, hãy tưởng tượng rằng bạn quan tâm đến việc mua một máy ảnh mới. Bạn tạo một danh sách các tính năng quan trọng mà bạn muốn máy ảnh có, sau đó bạn đánh giá từng tùy chọn có thể trên thang tỷ lệ từ -5 đến +5. Máy ảnh có lợi thế quan trọng có thể nhận được xếp hạng +5 cho yếu tố đó, trong khi những máy ảnh có nhược điểm lớn có thể nhận được xếp hạng -5 cho yếu tố đó. Khi bạn đã xem xét từng tùy chọn, bạn có thể kiểm tra kết quả để xác định tùy chọn nào có xếp hạng cao nhất.
Mô hình tính năng phụ gia có thể là một cách tuyệt vời để xác định tùy chọn tốt nhất trong số nhiều lựa chọn khác nhau. Như bạn có thể tưởng tượng, tuy nhiên, nó có thể khá tốn thời gian và có lẽ không phải là chiến lược ra quyết định tốt nhất để sử dụng nếu bạn bị ép thời gian.
Mô hình loại bỏ theo khía cạnh
Việc loại bỏ bởi mô hình khía cạnh lần đầu tiên được đề xuất bởi nhà tâm lý học Amos Tversky vào năm 1972. Trong phương pháp này, bạn đánh giá từng tùy chọn một đặc tính tại một thời điểm bắt đầu với bất kỳ tính năng nào bạn tin là quan trọng nhất. Khi một mục không đáp ứng các tiêu chí bạn đã thiết lập, bạn vượt qua mục đó khỏi danh sách các tùy chọn của bạn. Danh sách các lựa chọn có thể của bạn ngày càng nhỏ hơn khi bạn vượt qua các mục trong danh sách cho đến khi bạn cuối cùng chỉ đến một lựa chọn thay thế.
Đưa ra quyết định trong khuôn mặt không chắc chắn
Ba quy trình trước đây thường được sử dụng trong trường hợp các quyết định khá đơn giản, nhưng điều gì sẽ xảy ra khi có một số rủi ro nhất định, sự mơ hồ hoặc không chắc chắn liên quan? Ví dụ, hãy tưởng tượng rằng bạn đang chạy trễ cho lớp tâm lý của bạn. Nếu bạn lái xe vượt quá giới hạn tốc độ để đến đó đúng giờ, nhưng có nguy cơ nhận được vé tăng tốc? Hoặc bạn nên lái xe tốc độ giới hạn, nguy cơ bị trễ, và có thể nhận được điểm neo cho thiếu một bài kiểm tra pop theo lịch trình? Trong trường hợp này, bạn phải cân nhắc khả năng bạn có thể bị trễ hẹn trước khả năng bạn sẽ nhận được một vé tăng tốc.
Khi đưa ra quyết định trong tình huống như vậy, mọi người có xu hướng sử dụng hai chiến lược ra quyết định khác nhau: tính sẵn có của heuristic và heuristic representativeness. Hãy nhớ rằng, một heuristic là một quy tắc-of-thumb tinh thần cắt ngắn cho phép mọi người đưa ra quyết định và phán đoán một cách nhanh chóng.
- Tính sẵn sàng Heuristic : Khi chúng tôi đang cố gắng để xác định khả năng một cái gì đó là, chúng tôi thường căn cứ ước tính như vậy về cách chúng ta có thể dễ dàng nhớ những sự kiện tương tự xảy ra trong quá khứ. Ví dụ, nếu bạn đang cố gắng xác định xem bạn có nên lái xe vượt quá giới hạn tốc độ và rủi ro nhận vé hay không, bạn có thể nghĩ số lần bạn thấy những người bị cảnh sát kéo trên một đoạn đường cao tốc cụ thể. Nếu bạn không thể ngay lập tức nghĩ ra bất kỳ ví dụ nào, bạn có thể quyết định tiếp tục và có cơ hội, vì tính sẵn có của heuristic đã dẫn đến việc bạn đánh giá rằng có ít người bị lôi kéo để tăng tốc trên tuyến đường cụ thể của bạn. Nếu bạn có thể nghĩ đến rất nhiều ví dụ về những người bị lôi kéo, bạn có thể quyết định chỉ chơi nó an toàn và lái xe giới hạn tốc độ được đề xuất.
- The Representativeness Heuristic : Phím tắt tâm thần này liên quan đến việc so sánh tình hình hiện tại của chúng tôi với nguyên mẫu của một sự kiện hoặc hành vi cụ thể. Ví dụ: khi cố gắng xác định xem bạn có nên tăng tốc để đến lớp đúng giờ hay không, bạn có thể so sánh bản thân với hình ảnh của bạn một người có nhiều khả năng nhận được vé tăng tốc nhất. Nếu nguyên mẫu của bạn là của một thiếu niên bất cẩn lái một chiếc xe hot-rod và bạn là một doanh nhân trẻ lái một chiếc sedan, bạn có thể ước tính rằng xác suất nhận được một vé tăng tốc là khá thấp.
Quy trình ra quyết định có thể đơn giản (chẳng hạn như chọn ngẫu nhiên các tùy chọn có sẵn của chúng tôi) hoặc phức tạp (chẳng hạn như đánh giá có hệ thống các khía cạnh khác nhau của các lựa chọn hiện có). Chiến lược chúng tôi sử dụng phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm cả thời gian chúng tôi phải đưa ra quyết định, mức độ phức tạp tổng thể của quyết định và số lượng sự mơ hồ có liên quan.
> Nguồn:
> Hockenbury, DH & Hockenbury, SE (2006). Tâm lý học. New York: Nhà xuất bản đáng giá.
> Tversky, A. (1972). Loại bỏ bởi các khía cạnh: Một lý thuyết về sự lựa chọn. Đánh giá tâm lý, 80, 281-299.
> Tversky, A., & Kahneman, D. (1982). Phán quyết không chắc chắn: Heuristics và biases. Trong Daniel Kahneman, Paul Slovic, và Amos Tversky (Biên soạn). Phán quyết không chắc chắn: Heuristics và biases. New York: Nhà in Đại học Cambridge.