Энциклопедия психологии, коучинг, управление персоналом


 
Энциклопедия ПСИХОЛОГИИ


Алфавитный указатель: А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Э Я A-Z


Оценка и принятие решений (judgment anddecision making)

 

Исслед. в области О. и п. р. можно разбить на четыре категории: поведенческие, когнитивные, организационные и системы поддержки решения. Каждая из этих категорий имеет свою собственную теорет. перспективу и методологию, применяемую при анализе связанных с принятием решений действий и построении моделей.

Поведенческий подход: полезность и вероятность. Несмотря на то что представление о полезности и вероятности имеет длинную историю, насчитывающую более 400 лет, совр. история теорий анализа решений начинается с фон Неймана и Моргенштерна, к-рые опубликовали «Теорию игр и экономического поведения» (Theory of games and economic behavior), обозначив выбор с риском в качестве темы для психол. изучения. Сэвидж сформулировал набор аксиом с учетом одновременного измерения полезности и вероятности исходов, расширив таким образом теорию полезности. Тем временем Эдвардс ввел байесовский подход в психол. исслед. по О. и п. р., к-рый учитывает базисную оценку, априорные шансы, апостериорные шансы и отношение правдоподобия, являясь нормативной моделью, осн. на теории вероятностей. Эдвардс тж ввел представление о субъективных вероятностях и максимизации субъективной ожидаемой полезности, ставшее со временем описательной моделью психологии принятия решений. Некоторые статические модели исходят из предположения, что люди осуществляют выбор линии действия на основе двух переменных: ценности, связываемой с исходами(результатами) действия, и вероятностью того, что определенные действия приведут к этим имеющим разную ценность исходам. Фон Винтерфелдт и Эдвардс утверждали, что при столкновении со сложными задачами, требующими оперирования целым рядом измерений, люди нуждаются в теории многомерной полезности (multiattribute utility theory), позволяющей разбить задачу оценки на атрибуты, чтобы вывести отдельные оценки по каждому атрибуту. Затем соотношения между атрибутами выражаются в количественной форме посредством приписывания им соответствующих коэффициентов, чтобы можно было заново объединить их в задачу суммарной оценки для принятии решения. Для анализа многомерной полезности оказались эффективными 3 класса процедур: простая процедура многомерного шкалирования (rating)для измерения ценности, методы оценки безразличия для измерения ценности, и основанные на лотерее (lottery-based)методы для измерения полезности.

Когнитивный и процессуальный подход. Поскольку мн. решения сопряжены с неопределенностью, множество исслед. сфокусировали свое внимание на оценке вероятностей в различных ситуациях. Вероятности появления некоторых событий можно интерпретировать как степени уверенности. Когда мы располагаем большой совокупностью оценок вероятности, возможна оценка их достоверности (т. е. калибровка) относительно фактической вероятности, с к-рой происходят определенные события. Результаты в целом свидетельствуют о том, что люди оценивают вероятность с излишней уверенностью в правильности своих оценок, и это связано с трудностью задач, особенно тех, решение которых не требует владения специфическими знаниями. В др. экспериментах, посвященных консерватизму в обработке информ. при принятии решения, было показано, что консерватизм может объясняться либо неспособностью точно сознавать процесс сбора данных, либо неспособностью должным образом объединять полученные данные. Для преодоления дефектности консерватизма в принятии решений был разработан ряд диагностических систем.

В дополнение к чрезмерной уверенности в оценках вероятности и консерватизму, в целом ряде исслед. отмечались когнитивное смещение (систематическая ошибка) и эвристики. Наиболее распространенные смещения и эвристики включают репрезентативность (нечувствительность к априорной вероятности исходов, объему выборки, предсказуемости и статистическим ошибочным представлениям), доступность (смещения, обусловленные легкостью подбора примеров, эффективностью средств поиска, вообразимостью ситуации и иллюзорной корреляцией) и фиксацию (недостаточная коррекция и систематические ошибки при оценивании конъюнктивных и дизъюнктивных событий и при определении распределений субъективной вероятности).

Процесс принятия решений характеризуется преимущественно эвристиками и когнитивными стратегиями, усвоенными ЛПР (лицом, принимающим решение). Различные виды когнитивных стратегий классифицируются в исслед. по принятию решений в зависимости от структуры знаний чел. и информ. структуры решений. Люди используют аддитивную модель различий (additive difference model), модель последовательного исключения (elimination-by-aspects model), а тж интуитивные и аналитические стратегии. С целью извлечения когнитивных стратегий в процессе принятия решений были разработаны процедуры слежения за процессом, включающие синхронные вербальные протоколы и измерение информ. поиска. Надежность и валидность этих процедур слежения за процессом для изучения обработки информ. чел. продемонстрирована во многих исслед.

Организационный подход. Оценка и принятие решений также чрезвычайно активно исследуются в организационном контексте. В исслед. принятия решений и административных организаций Саймон подчеркивал важность фактических и ценностных посылок в принятии решений и ввел понятие ограниченной рациональности в отношении выбора поведения в орг-циях. Этосущественным образом повлияло на формирование представлений об организационном процессе принятии решений. Другой областью в организационном подходе к оценке и принятию решений яв-ся групповое принятие решений. Двумя популярными разделами в групповом принятии решений яв-ся групповое мышление и групповой риск в принятии решений. Джанис определил групповое мышление как коллективный паттерн защитного избегания (defensive avoidance), при к-ром члены группы используют свои коллективные когнитивные ресурсы для выработки рационализации, поддерживающих общие иллюзии в принятии решений. На уровне орг-ции много внимания было уделено участию и разделению влияния и власти в принятии решений. В продолжавшемся 3 года полевом исслед. 129 крупных компаний из 8 стран, Хеллер и Уилперт разработали модель разделения влияния/власти и умений, используемых при принятии организационных решений, а также метод анализа групповой обратной связи. Затем Вонг предложил процессуальную модель организационного принятия решений, проиллюстрировав воздействие разделения влияния и власти на компетентность и организационную прозрачность (managerial transparency)— двусторонняя коммуникация и здоровый психол. климат в процессе достижения цели, — к-рые в свою очередь ведут к изменениям эффективности решений.

Системы поддержки решений. В областях помощи в принятии решений и поддержки решений были разработаны различные виды систем поддержки решений (decision support systems)для неструктурированных задач. Чтобы обеспечить принятие решения, необходимо структурировать решаемые проблемы, что подразумевает идентификацию проблемы, разработку общей аналитической структуры и структурирование «деревьев ценностей». Важной задачей в проектировании систем поддержки решений является разработка моделей принятия решений и информ. обеспечения решений. Некоторые используемые типы моделей принятия решений включают: а) каузальные модели, фокусирующиеся на причинно-следственных отношениях между различными факторами решения; б) мат. модели, предоставляющие мат. формулы для количественных зависимостей основных показателей возможных решений; в) модели исслед. операций, продуцирующие мощные стандартные модели для принятия управленческих решений (напр., модели распределения, массового обслуживания и конкуренции); г) эвристические модели, предназначенные для выведения субоптимальных решений в соответствии с довольствующимся подходом. В ряде экспериментов по эффектам информ. обеспечения решений Вонг и Зонг продемонстрировали, что тип информ. обеспечения решений оказывает существенное влияние на паттерны поиска информ. испытуемыми и видоизменяет их когнитивные стратегии в течение процесса принятия решений. Была предложена многоуровневая модель поддержки решения (multilevel decision support model), учитывающая в качестве ключевого понятия совместимость между типами сетей знаний пользователя и уровнями поддержки решения.

См. также Теория алгоритмически-эвристических процессов, Кластерный анализ (clucter analysis) , Нелинейная связь (curvilinear relationship) , Экологическая валидность (ecologicalvalidity) , Непараметрические статистические критерии (nonparametric statistical tests) , Параметрические статистические критерии (parametricstatistical tests) , Философия науки (philosophy of science)

З.-М. Вонг



Алфавитный указатель: А Б В Г Д Е Ж З И К Л М Н О П Р С Т У Ф Х Ц Ч Ш Э Я A-Z


 
Rambler's Top100