Механизм усовершенствования принятия решений
Оптимальное принятие решений
Как упоминалось в начале статьи, мы полагаем, что нормативные модели из экономической теории предлагают разумные критерии оптимальности для принятия решений. Согласно этим моделям, предпочтения должны быть транзитивными и нечувствительными к незначительным изменениям в контексте. Кроме того, выявленные предпочтения должны согласовываться с заявленными предпочтениями3, а математические ошибки в суждениях не должны быть систематическими (если только для их предотвращения не требуется особой способности к вычислениям). Мы также добавили условие, чтобы лицо, принимающее решения, оставалось уверенным в правильности своего выбора не только до, но и после того, как выбор сделан (по результатам тщательного, хладнокровного размышления). Наконец, мы постулируем, что оптимальное решение — это решение, которое ЛПР будет считать правильным выбором независимо от того, оценивает ли оно собственное решение или чужое.
Преодоление ловушек: первые неудачи
Прежде чем мы начнем обсуждать успешные подходы к усовершенствованию принятия решений, важно отметить, насколько сложным оказался поиск ответов, несмотря на значительные усилия. В 1982 г. Фишхофф [12] проанализировал результаты четырех стратегий, которые предлагались в качестве средств против искаженний в принятии решений:
предупреждение ЛПР о возможности искажений;
указание направления воздействия искажений;
обеспечение обратной связи по результатам;
обширная программа обучения с коучингом, обратной связью и другими мерами воздействия для улучшения суждений.
Согласно исследованиям Фишхоффа, подвергавшимся в последующие 25 лет тщательной проверке, первые три стратегии практически не дают результата, и даже интенсивная персонифицированная обратная связь дала лишь умеренное улучшение в принятии решений [4]. Подобный итог является неутешительным для психологов и экономистов, надеявшихся, что их исследования смогут усовершенствовать суждения людей и их способность к принятию решения.
Система 1 и Система 2
Мы считаем, что разграничение когнитивной функции человека на Систему 1 и Систему 2, предложенное Становичем и Вестом [32], дает полезную систему координат для упорядочивания и существующих знаний о результативных принципах улучшения принятия решений, и будущих находок в этой области. Термин «Система 1» обозначает наше интуитивное мышление, как правило быстрое, автоматичное, не требующее усилий, неявное и эмоциональное. Система 2 — это логическое мышление, более медленное, осознанное, затратное, явственное и формальное.
Людям часто не хватает важной информации, влияющей на выбор, при этом доступную информацию они могут не заметить, еще они сталкиваются с дефицитом времени и средств и способны хранить в оперативной памяти относительно малый объем информации. Чем больше люди заняты, чем больше им приходится держать в голове, с чем большей нехваткой времени они сталкиваются, с тем большей вероятностью они будут полагаться на когнитивную Систему 1. И это не всегда ошибочно. Во многих ситуациях мышление в Системе 1 ведет к принятию превосходных решений путем повышения эффективности без ущерба для качества4. Существуют также свидетельства, что в ситуации эмоционального выбора (такого как выбор супруга или произведения искусства) когнитивная Система 2 может привести к решениям, о которых люди впоследствии будут жалеть [37–39]. К тому же было продемонстрировано, что неосознаваемое мышление приводит к лучшему выбору, чем осознаваемое, в решении некоторых сложных задач, таких как выбор квартиры, основанный на детализированных данных [10]. Однако в тех ситуациях, когда мы знаем, что искажения суждений могут принести вред (например, в оценке разнообразных соискателей, в оценке процента нашего вклада в групповой проект, в выборе между покупками и сбережениями), опора исключительно на Систему 1, скорее всего, приведет нас к дорогостоящим ошибкам.
Важный вопрос: возможен ли переход из Системы 1 в Систему 2, когда это необходимо?
Существуют ситуации, для которых заведомо известно, что люди в них подвержены когнитивному искажению того или иного специфического типа. Для таких ситуаций был открыт целый ряд многообещающих приемов преодоления искажений путем перевода мышления ЛПР из Системы 1 в Систему 25. Один из таких успешных приемов основан на замене интуиции на формальный аналитический процесс. Например, если для конкретного процесса принятия решения имеются исторические данные об исходной информации и результатах, то ЛПР может построить линейную модель, т.е. формулу, взвешивающую и суммирующую соответствующие независимые переменные (параметры регрессии) для получения количественного прогноза новых результатов. Исследователи обнаружили, что линейные модели генерируют прогнозы значительно лучше, чем эксперты в самых различных предметных областях [9]. Так, Д. Мур и его коллеги [23] провели исследование интерпретации оценок аттестатов выпускников средних школ, продемонстрировавшее ценность линейных моделей в принятии решений о найме на работу, приеме в вуз и других видах отбора. Было показано, что члены вузовских приемных комиссий при сравнении кандидатов из разных школ не способны учитывать разную степень снисходительности при выставлении оценок в школе абитуриента. Авторы исследования доказали, что таких ошибок можно легко избежать, построив линейную модель (например, рассчитывать стандартизированный средний балл абитуриента путем нормирования с учетом среднего балла его школы). В целом мы считаем, что использование линейных моделей может помочь ЛПР избежать ошибок, связанных со многими типами когнитивных ловушек, но пока этот метод был апробирован лишь в небольшой части потенциально пригодных областей.