Sprendimų priėmimo modeliai: Brunswik objektyvas ir Bayes modelis

Egzistuoja keletas norminių modelių individualiam sprendimų priėmimui, kurie skiriasi savo dėmesio ir sudėtingumo požiūriu. Išsamiai pristatytas modelis yra toks, kuris buvo sėkmingai panaudotas nagrinėjant pagrindines sprendimų priėmimo savybes. Ji taip pat suteikia gražią koncepcinę sistemą sprendimų priėmimo procesui peržiūrėti ir vertinti.

1. Brunswik objektyvo modelis:

Vienas iš būdų, kaip žiūrėti sprendimus, kuriuos žmonės daro, ir kaip tai padaryti, yra Brunswiko objektyvo modelis (1956). Objektyvo modelio diagrama parodyta 15.3 pav.

Modeliu daroma prielaida, kad sprendimų priėmimo procesą sudaro trys pagrindiniai elementai:

(1) Pagrindinė informacija apie situaciją priimant sprendimus, \ t

(2) faktinis sprendimų priėmėjo sprendimas; \ t

(3) Optimalus ar teisingas sprendimas, kuris turėjo būti priimtas šioje konkrečioje situacijoje.

Kiekvienas iš jų pateiktas 15.3 pav.

Pagrindinė informacija:

Kai asmuo priima sprendimą, jis turi daugybę patarimų ar rodiklių, kuriuos jis gali arba negali naudoti kaip pagalbines priemones šiame procese. Pavyzdžiui, kiekvieną mėnesį susidurkite su vykdomosios valdžios atstovais, norėdami nuspręsti, kiek X vienetų gaminti. Akivaizdu, kad yra daug įvairių sprendimų kintamųjų, kuriuos jis galėtų panaudoti, kad padėtų jam priimti sprendimą, pvz., Esamą inventorių, einamuosius užsakymus, bendruosius rinkos rodiklius, patarimus iš jo tiesioginių pavaldinių ir tt Tai yra galimi kintamieji. 15.3 pav.

Stebėtas sprendimas:

Žinoma, bet koks sprendimų priėmimo procesas turi baigtis tam tikru atsakymu - net jei atsakymas yra tiesiog sprendimas neatsakyti, greičiausiai galima pasakyti, kad buvo padaryta atsakymų. Sprendimo priėmimas visada susijęs su pasirinkimu. Taigi „sprendimo elgesys“ ir „pasirinkimo elgesys“ yra tikrai neatskiriami reiškiniai. 15.3 paveikslo dešinėje pusėje esantis langelis atspindi veiksmų eigą, į kurį sprendimus priimantis asmuo pagaliau įsipareigoja.

Teisingas sprendimas:

Lygiai taip pat, kaip pastebima sprendimų priėmėjo veiksmų kryptis, ar yra optimalus atsakymas ar pasirinkimas, susijęs su bet kuriuo sprendimu. Šis optimalus sprendimas yra geriausias galimas veiksmų pasirinkimas, kurį galbūt galėjo pasirinkti sprendimus priimantis asmuo konkrečioje situacijoje. Labai realia prasme tai yra pagrindinis kriterijus, pagal kurį turėtų būti vertinamas faktinis sprendimas.

Daugelyje sprendimų situacijų sunku nustatyti ar žinoti, kas yra optimalus sprendimas tam tikru metu. Vis dėlto, bent jau teoriškai, visuomet egzistuoja optimalus sprendimo priėmėjo atsakas. 15.3 paveiksle ši reikšmė rodoma kairiajame laukelyje kaip „teisingas“ sprendimas.

Modelio dinamika:

Nustačius esmines modelio sudedamąsias dalis, dabar galima ištirti šių elementų tarpusavio ryšius. Šios tarpusavio sąsajos suteikia mums informacijos apie sprendimų priėmimo proceso sudėtingumą ir dinamiką.

Tiesa Cue galiojimas Tikrosios bet kurios cue vertės, prieinamos sprendimų priėmėjui, yra pateikiamos tojo disko diagnostikos arba nuspėjamosios „galios“. Kitais žodžiais tariant, kaip naudinga tai, kad šis dokumentas būtų prieinamas sprendimų priėmimo proceso metu. Koreliacija tarp dėklo ir teisingo sprendimo, ty tikrojo cue galiojimo, yra rodiklis, kuris atspindi šią prognozinę galią.

Pavyzdžiui, vėl imkime mūsų vykdomojo vadovo, kuris nuolat susiduria su sprendimu dėl to, kiek X vienetų jis turėtų gaminti kiekvieną mėnesį, atvejis. Vienas iš jų, kuriuos jis tikriausiai naudoja, yra jo dabartinio inventoriaus dydis. Tarkime, kad, žiūrint atgal į praėjusių metų įrašus, kiekvieną mėnesį galima nurodyti X vienetų, kuriuos reikėjo pagaminti, skaičių. 15.1 lentelėje pateikiamas hipotetinis pavyzdys, rodantis, kad kiekvienas 1966 m.

a) Dabartinės inventoriaus dydis,

b) X vykdomųjų vienetų, kuriuos mūsų vykdomoji valdžia nusprendė gaminti, skaičius;

c) X vienetų, kurie turėjo būti pagaminti tą mėnesį, skaičius.

Jei parodome koreliaciją tarp stulpelių (a) ir (c), kaip parodyta m paveiksle 15.4 pav., Matome, kad mažos atsargų vertės atitinka didelį skaičių vienetų, kurie turėtų būti pagaminti. Iš tiesų, koreliacija tarp (a) ir (c) yra minuso 0 869! Tai rodo, kad dabartinio inventoriaus dydis yra labai, bet neigiamai susijęs su reikalingų vienetų skaičiumi. Kitais žodžiais tariant, tai puikus sprendimas, kurį sprendimus priimantis asmuo turėtų atidžiai stebėti.

Stebėtas „Cue“ galiojimas Kitas klausimas, kurį galėtume paklausti apie sprendimų priėmimo procesą, yra „Ar ar kokiu mastu sprendimų priėmėjas naudojo tam tikrą pažymėjimą? Tai suteikiama jam prieinama, ar jis linkęs jį naudoti? Tai galima nustatyti nagrinėjant ryšį tarp cue reikšmių ir to, ką sprendimų priėmėjas faktiškai padarė per daugelį sprendimų, ty 15.1 lentelės a ir b stulpelių. Ši koreliacija taip pat pavaizduota 15.4 paveiksle, kur matome, kad jos vertė yra 0, 377. Taigi, mūsų vykdomoji valdžia, matyt, naudojo biuletenį, bet ne tiek, kiek jis turėtų būti naudojamas (bent jau teisingai įvertintas tikrojo santykio kryptis).

Sprendimų priėmėjo pasiekimas :

Trečiasis ir galbūt svarbiausias klausimas, kurį turėtume užduoti, yra klausimas, kaip sprendimų priėmėjas atliko savo užduotį. Ar jis pasiekė aukštą pasiekimų lygį, nes jo priimti sprendimai buvo artimi sprendimams, kurie atgaline data turėjo būti padaryti? Tai galima nustatyti, vertinant 15.1 stulpelio (b) ir (c) stulpelių koreliacijos laipsnį.

Ryšys tarp vadovų nuspręstų gaminti vienetų skaičiaus (b stulpelis) ir skaičius, kurį jis turėjo nuspręsti gaminti (c skiltis), mūsų iliustracijoje pasirodo kaip 0, 165 - ne itin geras pasiekimas bet kokiu standartu. Akivaizdu, kad mūsų sprendimų priėmėjas nedaro taip gerai, kaip jis galėtų, naudodamas tokį sprendimą, kuris jam gali būti labai naudingas.

Tyrimų rezultatai :

Objektyvo modelis iš esmės yra žmogaus sprendimų priėmimo proceso aprašomasis apibūdinimas, kuris suteikia daug matematinių rodiklių, kuriais remiantis galime ištirti žmogaus sprendimų priėmimo procesą. Dauguma modeliu pagrįstų tyrimų buvo gana abstrakčiai laboratoriniai tyrimai - jis nebuvo taikomas daugelyje realistinių užduočių nustatymų. Tačiau tyrimo rezultatai parodė keletą įdomių dalykų, susijusių su žmonių gebėjimu naudoti gaires sprendimų priėmimo situacijoje, todėl bus pateikta trumpa šių išvadų santrauka.

Pirmiausia buvo atlikta nemažai tyrimų (Schenck ir Naylor, 1965, 1966; Dudycha ir Naylor 1966; Summers, 1962; Peterson, Hammond ir Summers, 1966) parodė, kad sprendimų priėmėjai gali išmokti tinkamai naudoti užuominas. Tai reiškia, kad jie linkę išmokti, kurie užrašai yra geri ir kurie yra blogi, ir suteikti daugiau dėmesio geresniems užuominimams, nei jie daro prastas užuominas.

Tačiau Dudycha-Naylor tyrimas parodė, kad labai įdomi išvada, kad jei sprendimų priėmėjas turi labai gerą atspalvį ir tada jam duosite antrą atspalvį, kuris yra prastesnis, bet vis tiek turi papildomą nuspėjamąją vertę, jo našumas sumažės - prastesni rezultatai nei jei jis tiesiog turėjo vieną lazdą! Matyt, prastos užuominos suteikia daugiau statinio ar „triukšmo“ sprendimų priėmimo procesui, nei prideda nuspėjamąją vertę. Kita vertus, jei pradinis atspalvis yra tik vidutinis savo nuspėjamosios galios atžvilgiu ir jūs suteikiate sprendimų priėmėjui antrą, labai gerą atspalvį, jo našumas gerokai pagerėja.

Dar vieną įdomų atradimą neseniai pranešė Clark (1966). Jis parodė, kad neigiamo galiojimo ženklai nėra tokie pat naudingi sprendimų priėmėjui, kaip ir užuominos, turinčios tiesioginį ar teigiamą ryšį. Dėl kokių nors priežasčių atrodo, kad žmonėms yra sunkiau mokytis naudotis kaip pagalbiniais informacijos šaltiniais, kurie suteikia neigiamą poveikį. Skaitytojas prisimins, kad nuspėjamojo pobūdžio santykio ženklas nėra svarbus, tai yra, lygus, kurio galiojimo laikas yra - 0, 80, yra lygiai taip pat naudingas, kaip potencialus, kaip ženklas, kurio galiojimas yra +0, 80.

Kita informacija, kuri buvo gauta apie žmogaus sprendimų priėmėjus, naudojant objektyvo modelį (1), žmonės geriau mokosi naudoti užrašus, turinčius linijinių santykių su teisingu sprendimu, nei naudojant nelinijinius ryšius (Dickinson ir Naylor, 1966 m. Hammondas ir Summersas, 1965) ir (2) žmonės linkę sistemingai naudoti užuominas net tada, kai užuominos neturi jokios tikrosios nuspėjamosios galios (Dudycha ir Naylor, 1966). Pastaroji išvada paprasčiausiai reiškia, kad jei sprendimų priėmėjas yra padėtyje, kai nė vienas iš jo turimų ženklų neturi jokios vertės, jis vis tiek linkęs rinktis ir naudoti kai kuriuos iš jų taip, lyg jie turėtų vertę.

2. Sprendimų priėmimo Bayes modelis :

Kitas matematinis modelis, kuris šiuo metu vis labiau naudojamas atliekant žmogaus sprendimų priėmimo tyrimą, yra žinomas kaip Bayes teorema.

Tai yra tokia:

P (A | B) = P (B | A) P (A) / P (B | A) P (A) + P (B |)) P (Â)

Kur P (A | B) = A tikimybė, atsižvelgiant į tai, kad įvyko B

P (B | A) = B tikimybė, atsižvelgiant į tai, kad A įvyko

P (A) = tikimybė A

P (Â) = tikimybė ne A, ty 1 - A

P (B | Ā) = tikimybė, kad B nėra A

Kadangi išraiškos, pvz., „Bayes“ teorijos dažnai būna painios, apsvarstykime praktinio sprendimo užduoties pavyzdį ir pamatysite, kaip gali būti taikomas „Bayes“ modelis.

Viena iš tipinių sprendimų priėmimo užduočių, su kuriomis susiduria visos įmonės, yra apsispręsti, kam pasirinkti ir kam atmesti iš darbo kandidatų grupės. Apsvarstykite situaciją, kai įmonė nusprendė išbandyti naują atrankos testą. Toliau apsvarstykite, kad patirtis parodė, kad tik 60 proc. Taikančių darbuotojų iš tikrųjų pasirodo patenkinami. Tarkime, kad praeityje įmonės praktika buvo samdyti visus ir suteikti jiems galimybę dirbti.

Nustatyta, kad 80 proc. Vyrų, kurie pasirodė esąs patenkinami, buvo viršijami pagal naują atrankos testą, o tik 40 proc. Tų, kurie pasirodė esąs nepatenkinami. Dabar, jei mes naudojame šį testą atrankai, ir jei mes samdome tik tuos vyrus, kurie viršija ribinę vertę, kokia tikimybė, kad asmuo, esantis virš ribinės vertės, pasirodys patenkinamas?

Jei dabar vėl apibrėžiame savo simbolius, turime:

P (A) = sėkmės tikimybė = 0, 60

P (B) = bandymo praėjimo tikimybė

P (B | A) = testo atlikimo tikimybė, jei darbuotojas yra sėkmingas = 0, 80

P (B | Ā) = testo atlikimo tikimybė, nes darbuotojas yra nesėkmingas = 0, 40

P (B | A) = tikimybė, kad testas nebus perduotas, nes darbuotojas yra sėkmingas = 0, 20

P (B | A) = tikimybė, kad testas nebus perduotas, nes darbuotojas yra nesėkmingas = 0, 60

Norime žinoti P (A | B), tai yra tikimybę, kad asmuo bus sėkmingas, nes jis išlaikė testą.

Bayes teorema rodo:

P (A | B) = (0, 80) (0, 60) / (0, 80) (0, 60) + (0, 40) (0, 40)

= 0, 48 / 0, 48 + 0, 16 = 0, 75

Kitaip tariant, jei pasirinksime tik tuos, kurie praeina mūsų atrankos testą, mes galime pasiekti 75 proc. Sėkmės, palyginti su 60 proc. Be testo. Bayes teorijos taikymas priimant sprendimus pramonėje tampa vis dažnesnis. Tai labai galingas įrankis ir jo naudojimas ateityje turėtų labai padidėti.