Оценка и принятие решений

judgment and decision 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. Это существенным 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, Нелинейная связь,Экологическая валидность, Непараметрические статистические критерии, Параметрические статистические критерии, Философия науки З.-М. Вонг