निर्णय लेने के लिए मानसिक मॉडल: सात मॉडलों के लिए प्रमाण-ग्रेडेड गाइड — प्रत्येक क्या कहता है, यह कहाँ से आता है, अनुसंधान क्या दिखाता है, और यह कहाँ टूटता है
मानसिक मॉडल चीजों के काम करने के सरल आंतरिक प्रतिनिधित्व होते हैं, जो कार्य करने से पहले स्थितियों के बारे में तर्क करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। यह अवधारणा केनेथ क्रैक (द नेचर ऑफ एक्सप्लनेशन, 1943) से आई है, जिन्होंने प्रस्तावित किया कि मन बाहरी वास्तविकता का एक छोटे पैमाने का मॉडल रखता है जो एक जीव को कार्य करने से पहले विकल्पों का परीक्षण करने की अनुमति देता है; फिलिप जॉनसन-लेयरड के मानसिक मॉडल (1983) ने इसे संज्ञानात्मक विज्ञान का एक कोना बना दिया। चार्ली मंगर का 1994 का यूएससी भाषण इसे एक निर्णय दर्शन में बदल दिया: आपके पास अपने सिर में मॉडल होने चाहिए, जो एक जाल पर व्यवस्थित हों, क्योंकि तथ्य जो सिद्धांत के जाल पर एक साथ नहीं लटकते, उपयोगी रूप में नहीं होते। निर्णयों के लिए सबसे अधिक उद्धृत सात मॉडल, साक्ष्य-ग्रेडेड: (1) पहले सिद्धांतों का विचार — मौलिक सत्य में विघटन और पुनर्निर्माण (अरस्तू के आर्काई; मस्क का 2012 का सूत्रीकरण); मजबूत वैचारिक आधार, चलाने में महंगा। (2) अवसर लागत — हर हाँ सबसे अच्छे विकल्प के लिए एक नहीं है; आधारभूत अर्थशास्त्र। (3) दूसरे क्रम का विचार — परिणामों के परिणामों का पता लगाना (हॉवर्ड मार्क्स 2011; मर्टन 1936 अप्रत्याशित परिणामों पर)। (4) संचय — छोटे दोहराए गए विकल्प जमा होते हैं; अंकगणितीय रूप से सत्य, निर्णय उपकरण के रूप में सबसे कमजोर। (5) प्रोत्साहन — सिफारिश स्वीकार करने से पहले पूछें कि किसे लाभ होता है; प्रमुख-एजेंट अर्थशास्त्र और मंगर का प्रोत्साहन-कारित पूर्वाग्रह। (6) संभाव्य विचार — निश्चितता नहीं, बल्कि संभावनाओं द्वारा निर्णय लें; सबसे अच्छे-साक्ष्य वाले समूह: संभाव्यता सिद्धांत (कहनमैन और टवर्स्की 1979), टेटलॉक की पूर्वानुमान अनुसंधान, बेजोस का 70%-सूचना नियम। (7) उलटाव — परिभाषित करें कि आप कैसे असफल होंगे और इससे बचें (जकोबी द्वारा मंगर); इसका टीम संस्करण प्रीमॉर्टम है (क्लाइन 2007), जिसे आमतौर पर ~30% लाभ के लिए सही असफलता कारणों की पहचान करने के लिए श्रेय दिया जाता है — लेकिन मिशेल, रूसो और पेनिंगटन (1989) ने एक निश्चितता फ्रेम के तहत उत्पन्न लगभग 30% अधिक कारणों को मापा, रिपोर्ट किया कि समय की दृष्टि का थोड़ा प्रभाव था, और कभी यह आंका नहीं कि कारण सही थे। ईमानदार चेतावनी: एक याद किया गया मॉडल सूची ट्रिविया है — मॉडल केवल तब काम करते हैं जब उन्हें जीवित निर्णयों पर लागू किया जाता है, और संसाधन-युक्त विश्लेषण (लाइडर और ग्रिफ़िथ्स 2020) यह बताता है कि क्यों: मॉडल ऐसे ह्यूरिस्टिक्स हैं जिनका मूल्य स्थिति के साथ मेल खाने पर निर्भर करता है। तर्क वृक्ष मॉडल को क्रियान्वित करते हैं: प्रीमिसेस हमले योग्य (पहले सिद्धांत), परिणाम बच्चे के तर्क के रूप में (दूसरे क्रम), विपक्ष के पक्ष को खड़े उलटाव के रूप में, प्रोत्साहनों को उजागर करने वाले साक्ष्य क्षेत्र, रेटिंग जो संभाव्यता वजन व्यक्त करती हैं।
1994 में, चार्ली मंगर ने यूएससी के व्यवसाय छात्रों के एक समूह को बताया कि worldly wisdom का रहस्य अधिक तथ्यों में नहीं है: आपके पास अपने दिमाग में मॉडल होने चाहिए — उनके एक जाल की तरह — या तथ्य कभी उपयोगी रूप में नहीं पहुंचते। तीन दशकों बाद, मानसिक मॉडल एक बिना स्रोत वाली सूची का एक प्रकार बन गया है। यह इसका प्रतिकूल संस्करण है: सात मॉडल जो सबसे अधिक मूल्यवान हैं, प्रत्येक के साथ इसका प्राथमिक स्रोत, इसका साक्ष्य स्थिति, और वह स्थान जहां यह टूटता है।
- इस शब्द का एक वास्तविक वैज्ञानिक इतिहास है: क्रैक के छोटे पैमाने के वास्तविकता मॉडल (1943) → जॉनसन-लेयरड के मानसिक मॉडल (1983) → मंगर का जाल (1994)।
- सात: पहले सिद्धांत · अवसर लागत · दूसरे क्रम का विचार · संकुचन · प्रोत्साहन · संभाव्यात्मक विचार · उलटाव।
- एक संख्या जो शैली उद्धृत करती है वह गलत रिपोर्ट की गई है: प्रीमॉर्टम का ~30% अधिक कारण उत्पन्न है, अधिक सही नहीं — और यह निश्चितता मानने से आता है, संभाव्य पूर्वदृष्टि से नहीं।
- सबसे अच्छे प्रमाणित समूह में संभाव्यात्मक सोच है — संभाव्यता सिद्धांत और पूर्वानुमान अनुसंधान ने दांव पर सोचने के पीछे वास्तविक निष्कर्ष रखे हैं।
- शैली की ईमानदार समस्या: एक याद की गई सूची केवल जानकारी है। मॉडल केवल तब भुगतान करते हैं जब उन्हें वास्तविक निर्णयों पर लागू किया जाता है — जो एक प्रारूप समस्या है, न कि एक स्मृति समस्या।
1994 के अप्रैल में, चार्ली मंगर यूएससी में गिलफोर्ड बैबकॉक की निवेश कक्षा के सामने खड़े हुए और एक ऐसा भाषण दिया जिसने चुपचाप एक शैली की नींव रखी। उनका दावा यह नहीं था कि छात्रों को अधिक जानकारी की आवश्यकता थी — बल्कि यह था कि बिना संरचना के जानकारी बेकार है: यदि तथ्य सिद्धांत के जाल पर एक साथ नहीं जुड़े हैं, तो आपके पास उनका उपयोग करने योग्य रूप में नहीं है। समाधान: आपके दिमाग में मॉडल होने चाहिए — उनमें से अस्सी या नब्बे, हर अनुशासन से लिए गए — और आपको अपने अनुभव को उस जाल पर व्यवस्थित करना होगा।
तीस साल बाद, मानसिक मॉडल एक सामग्री शैली है: सात पैरा में सात मॉडल की सूची बनाने वाले वायरल थ्रेड, कोई स्रोत नहीं, कोई ग्रेड नहीं। मॉडल खुद बेहतर के लायक हैं — कई के पास वास्तविक बौद्धिक वंशावली है, और एक प्रभाव आकार जो शैली उद्धृत करती है, वास्तव में उस चीज़ को मापता है जिसके लिए इसे उद्धृत किया गया है। सूची का ईमानदार संस्करण यह कहना होगा जो वायरल संस्करण कभी नहीं करते: प्रत्येक मॉडल कहाँ से आया, साक्ष्य वास्तव में क्या है, और यह कहाँ टूटता है।
तो यहाँ प्रमाण-ग्रेडेड संस्करण है: मानसिक मॉडल वास्तव में क्या है (एक प्रश्न जिसका उत्तर संज्ञानात्मक विज्ञान ने 1943 में दिया), निर्णयों के लिए सबसे अधिक मूल्यवान सात, और यह असहज खोज कि सूची जानने से कुछ नहीं बदलता — साथ ही क्या बदलता है।
आपके दिमाग में मॉडल होने चाहिए।
और आपको अपने अनुभव को इन मॉडल्स के जाल पर व्यवस्थित करना होगा।
— चार्ली मंगर, प्राथमिक, सांसारिक ज्ञान पर एक पाठ, यूएससी (1994)
मानसिक मॉडल वास्तव में क्या है
यह शब्द शैली से आधी सदी पहले का है। The Nature of Explanation (1943) में, कैम्ब्रिज के मनोवैज्ञानिक केनेथ क्रैक ने प्रस्तावित किया कि मन बाहरी वास्तविकता का एक छोटा-स्तरीय मॉडल रखता है — और यही बुद्धिमत्ता का पूरा रहस्य है: एक जीव जो आंतरिक मॉडल रखता है, विकल्पों का परीक्षण कर सकता है, यह निष्कर्ष निकाल सकता है कि कौन सा सबसे अच्छा है, और परिस्थितियों का सामना करने से पहले ही प्रतिक्रिया कर सकता है, एक बहुत अधिक पूर्ण, सुरक्षित और सक्षम तरीके से। फिलिप जॉनसन-लेयर का Mental Models (1983) इस अंतर्दृष्टि को संज्ञानात्मक विज्ञान के एक कोने के पत्थर में बदल दिया: हम औपचारिक तर्क द्वारा नहीं बल्कि परिस्थितियों के आंतरिक मॉडलों का निर्माण और निरीक्षण करके तर्क करते हैं।
मुंगेर का योगदान मानक था: यदि सोच किसी भी तरह से मॉडलों पर चलती है, तो उन्हें जानबूझकर चुनें — बड़े अनुशासनों से बड़े विचारों को इकट्ठा करें बजाय इसके कि आप जो कुछ भी आपके व्यापार में सिखाया जाता है उसे विरासत में लें, और नए तथ्यों को उनके आने पर जाल पर लटकाएं। यह पुनःफ्रेमिंग एक मानसिक मॉडल को एक ढांचे से अलग करती है: एक निर्णय मॉडल एक प्रक्रिया का निर्धारण करता है; एक मानसिक मॉडल एक लेंस है जिसे आप हर स्थिति में ले जाते हैं। नीचे दिए गए सात लेंस निर्णय कार्य के लिए सबसे मजबूत दावे रखते हैं।
सात, साक्ष्य-ग्रेडेड
प्रत्येक के लिए: यह क्या कहता है, यह वास्तव में कहाँ से आता है, सबूत क्या दिखाते हैं — और यह कहाँ टूटता है। तीन के पास पूर्ण साथी पृष्ठ हैं; गहराई के लिए उनका उपयोग करें।
1. पहले सिद्धांतों का विचार
समस्या को इसके मौलिक, सत्यापित तथ्यों में विभाजित करें और उन पर आधारित होकर पुनर्निर्माण करें, न कि उपमा द्वारा नकल करें।
स्रोतअरस्तू के आर्चाई (मेटाफिजिक्स); डेसकार्टेस की विधि; मस्क का 2012 का सूत्र — चीजों को सबसे मौलिक सत्य तक संकुचित करें और वहां से तर्क करें।
साक्ष्य और सीमाएँमजबूत वैचारिक आधार, कोई नियंत्रित परीक्षण नहीं — और चलाने में महंगा। नए, महत्वपूर्ण या फंसे हुए समस्याओं पर लागू करें; अन्यत्र सस्ते उपमा का उपयोग करें। पूर्ण उपचार: पहले सिद्धांतों के विचार क्या हैं?
2. अवसर लागत
किसी भी विकल्प की असली कीमत वह सबसे अच्छा विकल्प है जिसे यह बंद कर देता है — हर हाँ किसी चीज़ के लिए एक नहीं है।
स्रोतबुनियादी अर्थशास्त्र, ऑस्ट्रियाई परंपरा (विज़र) में औपचारिक रूप से और हर परिचयात्मक पाठ्यपुस्तक में तब से।
साक्ष्य और सीमाएँजितना ठोस आर्थिक अवधारणाएँ होती हैं; विफलता का तरीका प्रेरणात्मक दुरुपयोग है — विश्राम के हर घंटे को चोरी के रूप में मूल्यांकित करना। इसका उपयोग विकल्पों की तुलना करने के लिए करें, न कि अपराधबोध उत्पन्न करने के लिए। यह संतोषजनक गणना के अंदर का इंजन भी है: खोज लागत अवसर लागत होती हैं।
3. द्वितीयक सोच
परिणामों के परिणामों का पता लगाएं — और फिर क्या? — क्योंकि प्रभावों की पहली श्रृंखला वह जगह है जहां विश्लेषण रुकता है और शायद ही कभी वास्तविकता।
स्रोतहॉवर्ड मार्क्स का दूसरे स्तर का सोच (द मोस्ट इंपॉर्टेंट थिंग, 2011); रॉबर्ट के. मर्टन का अप्रत्याशित परिणामों का सिद्धांत (1936)।
साक्ष्य और सीमाएँमजबूत वंश, असली अनुशासन की आवश्यकता: अनुशासित न होने के परिणाम श्रृंखलाएँ फिसलन भरे ढलानों में बदल जाती हैं। पूर्ण उपचार: दूसरे क्रम की सोच क्या है?
4. संयोजन
छोटी-छोटी दोहराई गई पसंदें बड़े परिणामों में जमा होती हैं — दोनों दिशाओं में।
स्रोतगणित, जो वित्त से आदत संस्कृति में उधार लिया गया है।
साक्ष्य और सीमाएँसात में से सबसे कमजोर निर्णय उपकरण: गणित के रूप में सत्य, मनोविज्ञान के रूप में पतला, और ज्यादातर एक प्रेरणादायक ढांचा। केवल एक प्रश्न के लिए उपयोगी — यह दोहराया गया विकल्प किसमें संकुचित हो रहा है? — और ईमानदार सूचियाँ ऐसा ही कहती हैं।
5. प्रोत्साहन
सिफारिश स्वीकार करने से पहले पूछें कि यदि आप उनकी बात मानते हैं तो सिफारिश करने वाले को क्या लाभ होता है।
स्रोतप्रमुख-एजेंट अर्थशास्त्र; मंगर का प्रोत्साहन-कारित पूर्वाग्रह "द साइकॉलॉजी ऑफ ह्यूमन मिसजजमेंट" (पुअर चार्ली का अल्मनैक) में।
साक्ष्य और सीमाएँअर्थशास्त्र के रूप में अत्यंत मजबूत; विफलता का तरीका संक्षारक अधिक उपयोग है — हर असहमति को बुरी नीयत के रूप में मानना। फ़िल्टर साक्ष्य को तौलने के लिए है, लोगों को खारिज करने के लिए नहीं, यही कारण है कि व्यक्तिगत हमले की रेखा यहाँ महत्वपूर्ण है।
6. संभाव्यात्मक सोच
संभावनाओं के आधार पर निर्णय लें, न कि निश्चितता पर: पूछें क्या यह मेरी सफलता की संभावना को बढ़ाता है? और निश्चित चीजों की प्रतीक्षा करने के बजाय बेहतर दांव लगाएं।
स्रोतकाह्नेमन और टवर्स्की का संभाव्यता सिद्धांत (1979) कि हम वास्तव में संभावनाओं का मूल्यांकन कैसे करते हैं; टेटलॉक का पूर्वानुमान अनुसंधान कि कौन अच्छी तरह से अनुमान लगाता है; बेजोस का संचालन संस्करण — उस ~70% जानकारी के साथ निर्णय लें जो आप चाहते थे कि आपके पास हो।
साक्ष्य और सीमाएँसूची में सबसे अच्छी तरह से प्रमाणित क्लस्टर — संभाव्यता-भारित विकृतियाँ और कैलिब्रेशन की ट्रेनिंग योग्यताएँ मापी गई परिणाम हैं। हमारी गहरी जांच: टीमों के लिए संभाव्यता सिद्धांत।
7. उलटाव
सटीक रूप से परिभाषित करें कि आप कैसे असफल होंगे, और इससे बचें — जब आगे बढ़ना कठिन हो, तो पीछे की ओर सोचें।
स्रोतगणितज्ञ कार्ल जकोबी का "मन muss immer umkehren", जिसे मंगर द्वारा निर्णय अभ्यास में लागू किया गया।
साक्ष्य और सीमाएँसूची में सबसे व्यावहारिक तकनीक — और जिस संख्या को हर कोई इससे जोड़ता है वह वास्तविक है लेकिन गलत रिपोर्ट की गई है। मिशेल, रूसो और पेनिंगटन (1989) ने पाया कि एक घटना की कल्पना करना पहले ही हो चुकी है, बजाय इसके कि यह हो सकती है, उत्पन्न कारणों की संख्या को लगभग 30% बढ़ा देता है। दो चीजें जो यह नहीं है: यह सही पहचान में लाभ नहीं है — पेपर ने कभी यह नहीं आंका कि कारण सही थे — और यह संभाव्य पूर्वदृष्टि का प्रभाव नहीं है, क्योंकि वही प्रयोग समय की दृष्टि कम प्रभाव दिखाती है, परिणाम की निश्चितता काम करती है। इसलिए प्रीमॉर्टम अपने स्थान को अधिक उम्मीदवार असफलता मोड उत्पन्न करके अर्जित करता है, और असहमति को साहस के कार्य से एक असाइन किए गए कार्य में परिवर्तित करता है (क्लाइन, एचबीआर 2007) — न कि एक टीम को 30% अधिक सटीक बनाने के द्वारा। हम 12 संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह जो आपकी रणनीति को मारते हैं में गलत पढ़ाई का पता लगाते हैं। पूर्ण उपचार: उलटाव मानसिक मॉडल क्या है?
मॉडल संग्रह करने की समस्या
अब वह हिस्सा जो वायरल सूचियाँ छोड़ देती हैं। इस सूची को जानने से लगभग कुछ भी नहीं बदलता — वही निष्कर्ष जो पक्षपाती जागरूकता को परेशान करता है। एक मॉडल जिसे आप दोहरा सकते हैं वह सामान्य ज्ञान है; मंगर द्वारा वर्णित जालिका कोई पढ़ने की सूची नहीं थी बल्कि एक अभ्यास था: मॉडल को लागू किया गया, मामले दर मामले, जीवित निर्णयों पर, जब तक कि लेंस देखने का डिफ़ॉल्ट तरीका नहीं बन जाता। मानसिक-मॉडल्स शैली के अपने आलोचकों ने वर्षों से इस बिंदु को बनाया है — संग्रहकर्ता शब्दावली जमा करते हैं जबकि उनके निर्णय ऑटोपायलट पर चलते हैं, बिल्कुल पहले की तरह।
संज्ञानात्मक विज्ञान आलोचना को एक तेज धार देता है। संसाधन-युक्त विश्लेषण (Lieder & Griffiths, 2020) मानव सोच को सीमित गणना के सर्वोत्तम उपयोग के रूप में मॉडल करता है — जिसका अर्थ है कि एक मानसिक मॉडल एक ह्यूरिस्टिक है, और एक ह्यूरिस्टिक का मूल्य फिट पर निर्भर करता है: सही निर्णय पर सही लेंस, एक लागत पर जिसे निर्णय सही ठहराता है। दोपहर के भोजन पर पहले सिद्धांतों का विघटन करना एक अधिग्रहण पर उपमा चलाने के समान ही असंगत है। कौशल मॉडल का स्वामित्व नहीं है; यह उन्हें मेल करना है — और मेल करना आवेदन द्वारा प्रशिक्षित होता है, पढ़ने द्वारा नहीं। यहां तक कि मशीनें भी दिशा पर सहमत हैं: 2024 में स्पष्ट मानसिक मॉडलों के साथ LLMs को प्रेरित करने पर काम (arXiv:2402.18252) यह पाता है कि किसी तर्ककर्ता को कार्य का एक संरचित मॉडल देना उसे स्वतंत्र रूप से संघटित करने के लिए छोड़ने से बेहतर है।
एक मॉडल जिसे आप दोहरा सकते हैं वह ट्रिविया है।
आप जो मॉडल मंगलवार के निर्णय पर लागू करते हैं, वह एक बढ़त है।
जाली का काम, संकुचित
तकनीक: एक निर्णय, तीन दृष्टिकोण
आवेदन की आदत पंद्रह मिनट में फिट होती है। एक जीवित, महत्वपूर्ण निर्णय लें और उस पर ठीक तीन लेंस चलाएं:
इसे उल्टा करें
इस निर्णय के तीन ठोस तरीके लिखें जो असफलता की गारंटी देते हैं — यदि आप एक टीम हैं तो स्वतंत्र रूप से। (इसे यह पहले ही असफल हो चुका है के रूप में बताना यह असफल हो सकता है की तुलना में ~30% अर्जित करता है: अधिक उम्मीदवार सामने आए, और स्वतंत्र-लेखन चरण पहले पास से बाहर की एंकरिंग को बनाए रखता है।)
2. दूसरे क्रम का इसे
आपके पसंदीदा विकल्प के लिए, पूछें और फिर क्या? दो बार। उत्तरों को दावों के रूप में लिखें, न कि भावनाओं के रूप में — प्रत्येक एक बाद में जांचने योग्य होना चाहिए।
3. विकल्प की कीमत तय करें
इसका पालन करने पर आप सबसे अच्छी चीज़ का नाम बताएं जो आप नहीं कर सकते — अवसर लागत, जिसे ज़ोर से कहा गया। यदि कोई इसका नाम नहीं ले सकता, तो निर्णय की तुलना किसी चीज़ से नहीं की गई है।
नैदानिक प्रश्न
उस अंतिम निर्णय का नाम बताएं जहाँ एक मानसिक मॉडल ने आपके टीम के निष्कर्ष को स्पष्ट रूप से बदल दिया। यदि कुछ याद नहीं आता, तो आपके पास एक शब्दावली है — एक जाल नहीं।
जहाँ Argumentree फिट होता है
मॉडल्स को जानने और उनका उपयोग करने के बीच का अंतर एक प्रारूप समस्या है, और एक संरचित तर्क वृक्ष इसे बंद कर देता है क्योंकि यह मॉडल के कदमों को चर्चा के डिफ़ॉल्ट कदम बनाता है। पहले के सिद्धांत: एक प्रस्ताव के पूर्वधारणाएँ स्पष्ट नोड्स हैं जिन्हें सबूत ले जाना चाहिए और उन पर हमला किया जा सकता है। उलट: विपक्षी पक्ष एक स्थायी, वैध स्थान है विफलता के मामले के लिए। दूसरे क्रम का सोच: अनुमानित परिणाम बच्चे के तर्कों के रूप में प्रवेश करते हैं - समर्थन के साथ दावे, जिन्हें बाद में जांचा जा सकता है। प्रोत्साहन: सबूत के क्षेत्र यह बनाते हैं कि इसके पीछे क्या है? एक नियमित प्रश्न न कि एक आरोप। संभाव्यतावादी सोच: रेटिंग समूह को यह व्यक्त करने देती है कि एक तर्क को कितना वजन मिलना चाहिए, बजाय इसके कि तर्कों को द्विआधारी मान लिया जाए।
यह बुनियादी ढांचे के रूप में जाली का काम है: हर महत्वपूर्ण निर्णय पर लागू लेंस, प्रारूप द्वारा, चाहे कोई भी उस दिन की सूची को याद करे या नहीं।
जाल, सूची नहीं
मुंगेर की 1994 की सलाह कभी भी वास्तव में मॉडल इकट्ठा करने की नहीं थी। यह थी: अनुभव को असंरचित ढंग से जमा होने से मना करें। ऊपर दिए गए सात लेंस — ईमानदारी से ग्रेडेड, उनमें से तीन पूर्ण साथी पृष्ठों के साथ — एक दशक के निर्णयों के लिए पर्याप्त lattice हैं। आठवां मॉडल, जो इस श्रेणी में कभी सूचीबद्ध नहीं होता, वह मेटा-मॉडल है: लेंस को निर्णय से मिलाएं, एक ऐसे लागत पर जिसे निर्णय उचित ठहराता है।
इसलिए अगले सूची लेख को छोड़ दें और इस सप्ताह कुछ वास्तविक पर पंद्रह मिनट का अभ्यास करें। आपके पास जो तथ्य हैं, वे एक ढांचे की प्रतीक्षा कर रहे हैं।
एक मॉडल जिसे आप दोहरा सकते हैं वह ट्रिविया है। एक मॉडल जिसे आप लागू करते हैं वह एक बढ़त है।
लेंस को डिफ़ॉल्ट बनाएं
स्थानों पर हमले योग्य, रिकॉर्ड पर परिणाम, एक स्थायी सीट के साथ विफलता का मामला — मानसिक मॉडल, प्रारूप में निर्मित।
स्रोत और आगे की पढ़ाई
- मुंगेर, सी. टी. (1994). निवेश प्रबंधन और व्यवसाय से संबंधित प्राथमिक, सांसारिक ज्ञान पर एक पाठ। यूएससी बिजनेस स्कूलजाली का काम भाषण — शब्दशः उद्धरण का स्रोत।
- क्रैक, के. जे. डब्ल्यू. (1943). व्याख्या की प्रकृति. कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेसशब्द की उत्पत्ति: मन को बाहरी वास्तविकता के छोटे पैमाने के मॉडल के रूप में।
- जॉनसन-लेयरड, पी. एन. (1983). मानसिक मॉडल. हार्वर्ड यूनिवर्सिटी प्रेससंज्ञानात्मक विज्ञान का औपचारिककरण — तर्क को मॉडल निर्माण के रूप में, न कि तर्कशास्त्र के रूप में।
- मार्क्स, एच. (2011). सबसे महत्वपूर्ण बात। कोलंबिया यूनिवर्सिटी प्रेसदूसरे स्तर की सोच, जिसमें दूसरे क्रम के प्रविष्टि में उद्धृत पहले स्तर की पंक्ति शामिल है।
- मर्टन, आर. के. (1936). उद्देश्यपूर्ण सामाजिक क्रिया के अप्रत्याशित परिणाम। अमेरिकन सोशियोलॉजिकल रिव्यू, 1(6), 894–904दूसरे क्रम के सोचने की विद्वतीय जड़।
- मस्क, ई. (2012). केविन रोज़ के साथ साक्षात्कार (फाउंडेशन, एपिसोड 20)कैनोनिकल आधुनिक पहले-प्रवृत्तियों का सूत्रीकरण और बैटरी-मैटेरियल्स का उदाहरण।
- काह्नेमन, डी. & टवर्स्की, ए. (1979). संभाव्यता सिद्धांत: जोखिम के तहत निर्णय का विश्लेषण। इकोनोमेट्रिका, 47(2), 263–291संभाव्य-चिंतन प्रविष्टि के पीछे मापी गई संभावना-भारित विकृतियाँ।
- क्लाइन, जी. (2007). एक प्रोजेक्ट प्रीमॉर्टम का प्रदर्शन। हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू; मिशेल, डी. जे., रूसो, जे. ई. & पेनिंगटन, एन. (1989). भविष्य की ओर लौटना। जर्नल ऑफ बिहेवियरल डिसीजन मेकिंग, 2(1), 25–38प्रीमॉर्टम तकनीक, और इसके ~30% के पीछे 1989 का प्रयोग: वह आंकड़ा निश्चितता फ्रेम के तहत उत्पन्न कारणों की <em>संख्या</em> में वृद्धि है। पेपर रिपोर्ट करता है कि समय की दृष्टि ने कम प्रभाव दिखाया और कभी यह नहीं आंका कि कारण सही थे।
- लाइडर, एफ. & ग्रिफ़िथ्स, टी. एल. (2020). संसाधन-युक्त विश्लेषण. व्यवहार और मस्तिष्क विज्ञान, 43, e1विपरीत तर्क के पीछे का ढांचा: मॉडल ऐसे ह्यूरिस्टिक्स हैं जिनका मूल्य फिट और लागत पर निर्भर करता है।
- जनरलिस्ट प्रॉम्प्टिंग के लिए मानसिक मॉडलों द्वारा बड़े भाषा मॉडलों की ओर (2024). arXiv:2402.182522024 का हालिया एंकर: संरचित मानसिक मॉडल मशीन तर्क को भी सुधारते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
निर्णय लेने में मानसिक मॉडल क्या होते हैं?
मानसिक मॉडल उन सरल आंतरिक प्रतिनिधित्वों को कहते हैं जो यह दर्शाते हैं कि चीजें कैसे काम करती हैं, और इन्हें कार्य करने से पहले स्थितियों के बारे में तर्क करने के लिए लेंस के रूप में उपयोग किया जाता है। यह अवधारणा केनेथ क्रैक (1943) से आई है, जिन्होंने मन को वास्तविकता के एक छोटे पैमाने के मॉडल के रूप में वर्णित किया, जो हमें कार्य करने से पहले विकल्पों को आजमाने की अनुमति देता है; फिलिप जॉनसन-लेयरड (1983) ने इसे संज्ञानात्मक विज्ञान का एक कोना बना दिया, और चार्ली मंगर के जाल-कार्य भाषण (1994) ने जानबूझकर मॉडल-एकत्रण को एक निर्णय दर्शन में बदल दिया।
चार्ली मंगर का मानसिक मॉडल का जाल क्या है?
1994 में अपने USC भाषण में, मंगर ने तर्क किया कि तथ्य तब तक उपयोगी नहीं होते जब तक वे सिद्धांत के एक जाल पर एक साथ नहीं होते: आपके पास अपने दिमाग में मॉडल होने चाहिए — लगभग अस्सी या नब्बे, प्रमुख विषयों से लिए गए — और अपने अनुभव को उन पर व्यवस्थित करना चाहिए। क्रियाशील शब्द जाल है, सूची नहीं: मॉडल तभी काम करते हैं जब अनुभव को उन पर सक्रिय रूप से लटकाया जाता है, निर्णय दर निर्णय।
निर्णयों के लिए कौन से मानसिक मॉडल सबसे महत्वपूर्ण हैं?
सात सबसे मजबूत दावों के साथ: पहले सिद्धांतों का विचार (मौलिकों में विघटन), अवसर लागत (हर हाँ एक नहीं है), दूसरे क्रम का विचार (और फिर क्या?), संचय (दोहराए गए विकल्प जमा होते हैं), प्रोत्साहन (पूछें कि किसे लाभ होता है), संभाव्य विचार (संभावनाओं द्वारा निर्णय लें), और उलटाव (असफलता को परिभाषित करें और इससे बचें)। साक्ष्य-ग्रेडेड, संभाव्य विचार की गहरी अनुसंधान आधार है। उलटाव का प्रीमॉर्टम वह एक संख्या ले जाता है जिसे लोग उद्धृत करते हैं — लेकिन वह ~30% 30% अधिक उत्पन्न कारणों का है, न कि 30% अधिक सही कारणों का।
क्या मानसिक मॉडल सीखने से वास्तव में निर्णयों में सुधार होता है?
सूची को जानना नहीं है — पूर्वाग्रह- जागरूकता प्रशिक्षण के समान खोज। जो मदद करता है वह अनुप्रयोग है: प्रीमॉर्टम (लागू उलटाव) विश्वसनीय रूप से अधिक उम्मीदवार असफलता मोड को सामने लाता है और असहमति को साहस के कार्य के बजाय एक असाइन किए गए कार्य में बदलता है, और संसाधन-युक्त विश्लेषण सामान्य सिद्धांत को समझाता है — मॉडल ऐसे ह्यूरिस्टिक्स हैं जिनका मूल्य सही लेंस को सही निर्णय के साथ उचित लागत पर मेल खाने पर निर्भर करता है। प्रशिक्षित कौशल मेल खाना है, और इसे जीवित निर्णयों पर मॉडल का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, आदर्श रूप से एक प्रारूप के साथ जो उन्हें प्रेरित करता है।
मानसिक मॉडल और निर्णय ढांचे के बीच क्या अंतर है?
एक ढांचा एक प्रक्रिया निर्धारित करता है - SWOT, RAPID, या एक निर्णय मैट्रिक्स आपको बताता है कि कौन से कदम उठाने हैं। एक मानसिक मॉडल एक लेंस है जो आप हर स्थिति में ले जाते हैं - उलटाव या अवसर लागत आपके द्वारा देखी जाने वाली चीज़ों को बदलती है, न कि आप कौन से कदम उठाते हैं। टीमों को दोनों की आवश्यकता होती है: दोहराए जाने योग्य प्रक्रिया के लिए ढांचे, प्रक्रिया के भीतर निर्णय के लिए मॉडल।
आप एक टीम के रूप में मानसिक मॉडल का अभ्यास कैसे करते हैं?
एक जीवित निर्णय पर तीन-लेन्स ड्रिल चलाएँ: इसे उलटें (तीन ठोस विफलता मार्ग, स्वतंत्र रूप से लिखित), दूसरे क्रम में करें (और फिर क्या?, दो बार, उत्तरों को जांचने योग्य दावों के रूप में लिखें), और विकल्प की कीमत लगाएँ (इस विकल्प से सबसे अच्छी चीज़ का नाम बताएं जो बंद हो जाती है)। पंद्रह मिनट, और सूची याद करने के विपरीत, हर मिनट एक अनुप्रयोग पुनरावृत्ति है — वही चीज़ जो वास्तव में जाल का निर्माण करती है।
अपने निर्णयों में जालिका का निर्माण करें
आर्गुमेंट ट्रीज़ डिफ़ॉल्ट रूप से मॉडल चलाते हैं: प्रीमिसेस पर हमला किया जा सकता है, परिणाम दर्ज किए जाते हैं, विफलता के मामले स्वागत योग्य हैं, साक्ष्य की आवश्यकता होती है।
के बारे में Argumentree Team
Decision Science
The Argumentree team is building the collaborative decision-making platform Argumentree. Our mission is to transform how organizations make, document, and learn from decisions.
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