क्या है रैशनल निर्णय लेना? रैशनल निर्णय लेना एक संरचित मॉडल है जिसमें निर्णय लेने वाला व्यक्ति समस्या को परिभाषित करता है, विशिष्ट मानदंड निर्धारित करता है, विकल्प पैदा करता है, प्रत्येक को मानदंडों के खिलाफ मूल्यांकित करता है, और अपेक्षित परिणाम को अधिकतम करने वाले विकल्प का चयन करता है।

युक्तिक (शास्त्रीय) मॉडल में सात पारंपरिक चरण हैं: निर्णय की पहचान, मानदंड स्थापित करना, मानदंड को वजन देना, विकल्प उत्पन्न करना, उन्हें वजनदार मानदंड के खिलाफ मूल्यांकन करना, इष्टतम विकल्प का चयन करना और लागू करना और समीक्षा करना। यह अपेक्षित उपयोगिता सिद्धांत (डैनियल बर्नौली, 1738; वॉन न्यूमैन और मॉर्गनस्टर्न द्वारा 1944 में औपचारिक) और एक पूरी तरह से सूचित युक्तिक अभिनेता के विचार पर आधारित है। नोबेल पुरस्कार विजेता हर्बर्ट साइमन ने सीमित युक्तिकता और संतोषजनक (प्रशासनिक व्यवहार, 1947) के साथ इसको चुनौती दी: वास्तविक लोग, जानकारी, समय और संज्ञान से सीमित, सबसे अच्छा विकल्प खोजने के बजाय पर्याप्त अच्छा विकल्प चुनते हैं। बैरी श्वार्ट्ज (चॉइस का विरोधाभास, 2004) ने अधिकतमकर्ताओं को उन लोगों से अलग किया जो सर्वश्रेष्ठ के लिए थकावट से खोज करते हैं, जो पर्याप्त अच्छे पर रुक जाते हैं; अधिकतमकर्ता अक्सर बेहतर वस्तुनिष्ठ परिणाम प्राप्त करते हैं लेकिन कम संतुष्ट महसूस करते हैं - एक अध्ययन में पाया गया कि अधिकतम नौकरी चाहने वालों ने लगभग 20 प्रतिशत अधिक कमाया लेकिन कम खुश थे। प्रोस्पेक्ट सिद्धांत (काहनेमन और ट्वेर्सकी, 1979) और एलिस विरोधाभास यह भी दिखाते हैं कि वास्तविक विकल्प शुद्ध युक्तिक मॉडल से विचलित होते हैं। आर्गुमेंट्री युक्तिक मॉडल के उपयोगी कोर - स्पष्ट मानदंड और मूल्यांकित विकल्प - संरचित प्रो/कॉन तर्क पेड़, बहु-आयामी रेटिंग जो सर्वसम्मति स्कोर में जमा होती है, और एक पूर्ण ऑडिट ट्रेल के माध्यम से, इसलिए एक समूह युक्तिक रूप से काम कर सकता है बिना यह दावा किए कि उन्हें पूर्ण जानकारी है।

परिभाषा गाइड

क्या है रेशनल डिसीजन मेकिंग?

रेशनल मॉडल कहता है: अपने क्राइटेरिया को सेट करें, हर विकल्प को उनसे तुलना करें, और सबसे अच्छा चुनें। यह पाठ्य पुस्तक का आदर्श है - और समझना कि यह कहाँ टूटता है, यही आपको वास्तविक निर्णयों में अच्छा बनाता है।

टी एल;डीआर

न्यायसंगत निर्णय लेना व्यवस्थित, मानदंड-पहले का चयन मॉडल है: समस्या को परिभाषित करें, विकल्पों को स्पष्ट मानकों के खिलाफ तौलें, और मूल्य को अधिकतम करने वाले एक का चयन करें। यह आशित विशिष्टता सिद्धांत (Bernoulli, 1738; von Neumann & Morgenstern, 1944) की ओर वापस जाता है। इसकी प्रसिद्ध सीमा - कि कोई भी व्यक्ति वास्तव में पूर्ण जानकारी नहीं रखता है - ने हमें हर्बर्ट सिमन के संतुष्ट करने की दिशा दी। वास्तविक निकास: मॉडल की अनुशासन को बनाए रखें (स्पष्ट मानदंड, मूल्यांकन किए गए तर्क); अपनी कल्पना को छोड़ दें (कि आप हर चीज़ पर अनुकूलन कर सकते हैं।

युक्तिक निर्णय लेने का मॉडल: 7 चरण

  1. 1

    निर्णय की पहचान करें

    वास्तविक समस्या का नाम दें और जिस विकल्प का चयन करना है, उसका नाम दें.

  2. 2

    मानदंड स्थापित करें

    विकल्पों को देखने से पहले अच्छे परिणाम के लिए क्या आवश्यक है, यह तय करें — ताकि विकल्प मानदंडों को परिभाषित न करें.

  3. 3

    मानदंडों का वजन करें

    सबसे महत्वपूर्ण को रैंक करें; हर मानदंड समान नहीं है।

  4. 4

    विकल्प पैदा करें

    संभावित विकल्पों की सूची बनाएं।

  5. 5

    मानदंडों के खिलाफ मूल्यांकन करें

    प्रत्येक विकल्प को प्रत्येक वजनित मानदंड पर स्कोर करें — गुणों पर, न कि संदेशवाहक पर।

  6. 6

    सबसे अच्छा चुनें

    वजनित कुल के साथ सबसे अच्छा विकल्प चुनें।

  7. 7

    कार्य करें और समीक्षा करें

    कार्य करें, फिर परिणाम को जो आप अनुमानित कर रहे हैं, उसके साथ जांच करें।

जहां यह टूटता है: सीमित तर्कशक्ति और संतुष्ट करना

The rational model assumes an all-knowing optimizer — "आर्थिक व्यक्ति"। अर्थशास्त्री हर्बर्ट सिमन ने उसे प्रशासकीय व्यवहार (1947) में तोड़ दिया। वास्तविक निर्णय लेने वाले लोगों के पास सीमित जानकारी, समय और मानसिक बैंडविड्थ होती है, इसलिए रेशनलिटी सीमित है। इसके बजाय, हम संतुष्ट होते हैं - एक शब्द जिसे सिमन ने संतुष्ट + पर्याप्त से बनाया है: हम एक "पर्याप्त" बार सेट करते हैं और उसे पार करने वाली पहली विकल्प लेते हैं। यह विचार इतना प्रभावशाली था कि सिमन को 1978 का अर्थशास्त्र में नोबेल पुरस्कार मिला।

मैक्सिमाइज़र्स

एकल सर्वश्रेष्ठ विकल्प के लिए exhaustively खोजें। अक्सर अधिक व्यावहारिक परिणाम प्राप्त करते हैं - और बुरा महसूस करते हैं।

संतिस्टिफ़ाइर्स

पहले से ही "पर्याप्त" का अर्थ जान लें, फिर रुकें। अपने निर्णयों के साथ अधिक संतुष्ट होने की प्रवृत्ति रखते हैं।

बेहतर कर रहे हैं लेकिन बुरा महसूस कर रहे हैं

मानसिक विज्ञानी बैरी श्वार्ट्ज ने The Paradox of Choice (2004) में मैक्सिमाइज़र-सैटिस्फ़ायर स्प्लिट को लोकप्रिय बनाया। प्रमाण बहुत ही प्रभावशाली है:

नौकरी की खोज का अध्ययन (Iyengar, Wells & Schwartz, 2006)

जो छात्र मजबूत अधिकतमाइज़र थे, वे संतुष्टकर्ताओं की तुलना में नौकरियों के लिए लगभग 20% अधिक कमाते थे - लेकिन वे अपनी स्वीकृत नौकरियों के बारे में कम संतुष्ट थे और खोज के दौरान अधिक नकारात्मक महसूस करते थे। पेपर का शीर्षक सब कुछ कहता है: "बेहतर करना लेकिन बुरा महसूस करना"।

जैम का अध्ययन (Iyengar & Lepper, 2000)

एक उच्च-श्रेणी के सुपरमार्केट में, 24 जैम की एक प्रदर्शनी अधिक स्वादिष्टों को आकर्षित करती थी, लेकिन केवल ~3% खरीदते थे; 6 जैम की प्रदर्शनी ~30% को परिवर्तित करती थी - लगभग 10 गुना अधिक खरीदारी। यह "चयनात्मकता का भार" का प्रारंभिक उदाहरण बन गया। (जानें: जैम का परिणाम कभी भी साफ़ रूप से पुनर्निर्मित नहीं हुआ है, इसलिए इसे एक प्रसिद्ध उदाहरण के रूप में देखें न कि कानून के रूप में।)

आर्गुमेंट्री युक्तिक मॉडल के उपयोगी कोर को कैसे लागू करता है

आप पूर्ण जानकारी पर ऑप्टिमाइज़ नहीं कर सकते हैं - लेकिन आप सक्षम हैं कि रैशनल मॉडल की वास्तविक कीमत: विशिष्ट मानदंड और तर्क उनके मूल्यों पर मूल्यांकन किए जाने पर बनाए रखें। Argumentree वही करता है, जो वाद-चित्रण पर बनाया गया है:

स्पष्ट मानदंड, दिखाए गए

विकल्प और प्रत्येक के लिए कारणों और विरोधियों को एक संरचित प्रो/कॉन ट्री के रूप में रखा जाता है, ताकि चयन का आधार सिर्फ एक व्यक्ति के दिमाग में न हो - बल्कि सार्वजनिक रूप से दिखाया जाता है।

मूल्यांकन करें, वजन करें, स्कोर करें

भागीदार विचारों की सटीकता, स्पष्टता और उपयोगीपन पर रेटिंग करते हैं; रेटिंग को पेड़ के ऊपर तक जोड़ा जाता है और एक सुरक्षित वजन के बिना पर्याप्त समर्थन स्कोर बनाता है - जो अधूरा होने का दिखावा करने के बजाय।

एक "पर्याप्त" बार जो आप देख सकते हैं

क्योंकि नेट समर्थन को मापा जाता है, एक समूह एक संतुष्टि का बिंदु पर सहमत हो सकता है और रुक सकता है - बजाय इसके कि अधिकतम करने में विश्लेषणिक असहिष्णुता में जाए।

निर्णय के लिए तर्क का रिकॉर्ड

ऑडिट ट्रेल जो मानदंड और तर्कों ने निर्णय को चलाया, उसे बाद में परिणाम के खिलाफ समीक्षा किया जा सकता है।

दबाव में विशेषज्ञ कैसे निर्णय लेते हैं इसकी तुलना प्राकृतिक निर्णय लेने के साथ करें, व्यापक निर्णय लेने की प्रथा और इसके पीछे निर्णय लेने के मॉडल देखें, और समूह सहयोगी निर्णय लेने में इसका अनुप्रयोग कैसे करते हैं। इसका आधुनिक, डेटा-एंड-एआई अवतार निर्णय बुद्धिमत्ता है।

पक्षपात जो "युक्तिक" विकल्पों को विफल करते हैं

हानि प्रतिक्रिया

Losses feel about twice as painful as equivalent gains (prospect theory), skewing 'rational' weighing.

विश्लेषणात्मक शून्य

अधिक से अधिक विकल्पों को अधिकतम करने से निर्णय पूरी तरह से अवरुद्ध हो जाता है।

प्रारंभिक स्थिति

पहला संख्या या विकल्प देखा जाने के बाद, बाद के निर्णय को उसी की ओर खींचता है।

पुष्टिकरण प्रवृत्ति

हम उन तर्कों को अधिक महत्व देते हैं जो हम पहले से ही पसंदीदा निष्कर्ष को सही करते हैं।

आमतौर पर पूछे जाने वाले प्रश्न

रेशनल निर्णय लेने क्या है?

रेशनल निर्णय लेना एक संरचित मॉडल है जिसमें आप समस्या को परिभाषित करते हैं, विशिष्ट मानदंड निर्धारित करते हैं, विकल्पों का संग्रह करते हैं, प्रत्येक को मानदंडों के खिलाफ मूल्यांकन करते हैं, और सबसे अच्छी संभावित परिणाम को अधिकतम करने के लिए सबसे अच्छा विकल्प चुनते हैं। यह निर्णयकर्ता को एक तर्कसंगत कार्यकर्ता के रूप में देखता है जो सर्वोत्तम संभव परिणाम की ओर अनुकूलन करता है - निर्णय सिद्धांत का क्लासिकल 'आर्थिक पुरुष'।

रेशनल निर्णय लेने के मॉडल के चरण क्या हैं?

सामान्य स्वरूपण में सात चरण हैं: (1) निर्णय की पहचान करें; (2) अपने मानदंडों को निर्धारित करें; (3) मानदंडों को महत्व दें; (4) विकल्पों का संग्रह करें; (5) वेटेड मानदंडों के खिलाफ प्रत्येक विकल्प का मूल्यांकन करें; (6) सबसे अच्छा विकल्प चुनें; और (7) कार्यान्वित और समीक्षा करें। परिभाषात्मक विशेषता यह है कि मानदंडों को विकल्पों को मूल्यांकन करने से पहले स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाता है।

बाउंडेड रेशनलिटी क्या है?

बाउंडेड रेशनलिटी, नोबेल विजेता हर्बर्ट सिमन (प्रशासनात्मक व्यवहार, 1947) का एक सिद्धांत है, यह विचार है कि वास्तविक निर्णयकर्ता सभी जानकारी इकट्ठा नहीं कर सकते हैं या प्रत्येक विकल्प का वजन नहीं कर सकते हैं - रेशनलिटी को 'सीमित' जानकारी, समय और कognitive क्षमता द्वारा बाधित है। इसके बजाय, लोग 'संतुष्टि' करते हैं: वे एक 'पर्याप्त' बार को निर्धारित करते हैं और पहला विकल्प चुनते हैं जो इसे पार करता है।

आपको एक मैक्सिमाइज़र या एक संतुष्टि करना चाहिए?

मनोवैज्ञानिक बैरी स्वार्ज़मैन के शोध (चुनाव का पारadox, 2004) ने पाया कि मैक्सिमाइज़र - जो exhaustively सर्वोत्तम विकल्प के लिए खोज करते हैं - अक्सर वास्तविक रूप से बेहतर परिणाम प्राप्त करते हैं लेकिन बुरा महसूस करते हैं: अधिक पछतावा, अधिक सामाजिक तुलना और कम संतुष्टि। एक अध्ययन में, मैक्सिमाइज़र नौकरी-खोजकर्ता लगभग 20% अधिक कमाते थे लेकिन अपने नौकरियों के प्रति कम खुश थे। अधिकांश दैनिक निर्णयों के लिए, संतुष्टि करना - पहले से ही 'पर्याप्त' क्या है, यह निर्धारित करने और वहीं रुकने - बेहतर कल्याण का नेतृत्व करता है।

क्यों पूर्ण रेशनल निर्णय लेना वास्तविक प्रथा में काम नहीं करता है?

क्लासिकल मॉडल का असमान्य है कि पूर्ण जानकारी, अनंत विश्लेषण और पूर्णतः संगत पसंद - जो वास्तविक लोगों के लिए काम नहीं करते हैं। प्रोस्पेक्ट थ्योरी (कह्नमैन एंड टवेर्स्की, 1979) दिखाता है कि हम परिणामों को संदर्भ बिंदुओं के खिलाफ मूल्यांकित करते हैं और हानियों को समान लाभों की तुलना में अधिक महसूस करते हैं; अल्लाइस का प्रतिगामी हमारी पसंदों को मॉडल के अपने सिद्धांतों के खिलाफ होने का प्रदर्शन करता है। वास्तविक समाधान यह नहीं है कि संरचना को छोड़ दें, बल्कि यह है कि मानदंडों और तर्कों को स्पष्ट करना और यह स्वीकार करना कि आप संतुष्टि कर रहे हैं, न कि अनुकूलन कर रहे हैं।

कारण से गुजरें, साथ में

अपने मानदंडों और तर्कों को स्पष्ट करें, उन्हें एक समूह के रूप में तौलें, और रिकॉर्ड रखें। Argumentree के साथ अपने निर्णयों को संरचना दें।

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