오후

이 주석에서,나는 내가 전에 만든 인수를 요약하려고한다(남작, 1985, 1994, 2004, 2006, 2008). 이 주장은 판단과 의사 결정 분야의 표준 견해를 진술하려는 나의 시도입니다.

응용 심리학. 궁극적 인 목표는 판단과 결정을 개선하거나 악화되지 않도록하는 것입니다. 이 목표를 달성하기 위하여는 우리는 좋은 판단 및 결정이 이는 것 알는것을 필요로 한다. 즉,우리는 판단의 선함에 대한 데이터를 수집하고,무엇이 더 좋든 나쁘 든지를 찾아 내고,개선의 여지가있을 때 개선을위한 방법을 테스트 할 수 있도록 평가 기준이 필요합니다. 이 규범 적 모델의 주요 기능입니다.

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1. 양적 판단(예:도시의 인구,머리였던 동전 던지기의 비율)의 경우:규범 적 모델은 단순히 올바른 대답입니다. 이것은 또한 상대적인 판단에 적용됩니다(어느 도시에 더 많은 사람들이 있습니까?)또는 카테고리 회원의 판단. 우리는 또한 다양한 방법으로 정답에서 출발을 정량화 할 수 있습니다.

2. 고유 한 사건의 확률에 대한 판단의 경우,그러한 판단의 그룹에 적용되는 한 가지 유형의 규범 적 모델은 0(아니오)또는 1(예)의 거리만큼 판단에 점수를 매기고 이러한 점수에 몇 가지 공식을 적용합니다. 관련 접근 방식은 동일한 명시된 확률(예:80%를 가진 모든 사람)으로 판단을 집계하고 비율이 올바른지 묻는 것입니다(교정,제안은 80%의 시간이어야합니다).

3. 양자 택일로,관련 고유 한 이벤트의 확률에 대해,우리는 그들의 일관성,서로와의 계약을 평가할 수 있습니다. 당신이 확률이 0.6 이면 경쟁에서 이기고 0.7 이면 일관성이 없다고 말하면,당신은 일관성이 없습니다.

4. 의사 결정의 경우,우리는 때때로 지배와 같은 의사 결정의 기본 원칙과의 일관성을 평가할 수 있습니다(어떤면에서는 어떤면에서는 나보다 낫고 어떤면에서는 더 나쁜 경우,다음을 선택하십시오).

5. 보다 일반적으로 우리는 예상 유틸리티 이론 또는 지수 할인(시간 경과에 따른 의사 결정의 경우)과 같은 일관성을 정의하기 위해 수학적 모델을 사용하여 의사 결정 세트의 일관성을 평가합니다. “유틸리티”는”좋은(네스)”의 요약 측정 값입니다.”

우리는 원칙적으로 좋은 판단이나 결정을 내리는 데 관련된 행동 단계 측면에서 규범 적 모델을 정의 할 수 있습니다. 예를 들어,숫자 빼기,재 그룹화 등의 단계에서 빼기 문제에 대한 규범 적 모델을 정의 할 수 있습니다. 그러나,방금 설명한 바와 같이,대부분의 규범적인 모델들은 이것을 하지 않으며,따라서 절차로 지정된다는 의미에서 계산되지 않는다.

일부 규범 모델은 서로 응답의 일관성에 관한 반면 다른 모델은 세계와의 대응에 관한 것으로,해먼드(1996)에 의해 처음으로 구별되었다. 대응 형 모델은 일반적으로 결정에 적용하기가 어렵 기 때문에 주로 판단에 사용됩니다. 이것은 의사 결정 질문에 대한”정답”이 일반적으로 의사 결정자의 가치에 달려 있기 때문입니다.

JDM 하게 구분 사이에 세 가지 유형의 모델 규범을 설명하고,규정. 3 방향 구별은 1980 년대에 명확하게 나타났습니다(프릴링,1984;남작,1985;벨 외. 1988 년-모두가 서로 독립적으로 썼다),그것의 여러 부분이 허버트 사이먼과 많은 철학자(예:제이 에스 밀)의 글쓰기에 암시 적 이었지만.

언급 된 바와 같이 규범 적 모델은 평가를위한 표준이다. 일단 우리가 말하는 것을 정의 할만큼 충분히 관찰하면 사람들의 판단과 결정에 대한 관찰과는 독립적으로 정당화되어야합니다. 단순한 서신(“정답”)의 경우와 같이 명확하지 않을 때,그들은 일반적으로 철학적 및 수학적 논증(남작,2004)에 의해 정당화됩니다. 특히 단일 최상의 응답에서 편차를 정량화하려는 경우 여러 규범 적 모델이 동일한 사례(예:확률 판단에 대한 채점 규칙)에 적용될 수 있습니다.

설명 모델은 사람들이 일반적으로 휴리스틱 및 전략과 같은 개념뿐만 아니라 공식적인 수학적 모델을 포함하는인지 심리학의 언어로 판단과 결정을 내리는 방법을 설명하려고하는 심리학 이론입니다. 3 모델 프레임 워크 내에서 설명 모델은 규범 적 모델에서 벗어나는 것을 설명 할 때 가장 유용하므로 연구자들은 종종 그러한 설명을 찾는 데 중점을 둡니다. 그러한 모델을 통해 우리는 판단과 결정을 개선 할 수 있는지,그리고 그렇다면 어떻게 판단 할 수 있는지를 결정할 수 있습니다. 규범 모형으로부터의 편차가 무작위 오류의 결과뿐만 아니라 체계적인 것으로 밝혀지면 우리는 그것을 편향이라고 부릅니다. 예를 들어,사람들은 다른 사람들이 규범 적으로 동등하거나 더 나은 경우에도 기본 옵션을 선택하도록 편향되어 있습니다.

규범 모델은 개선을위한 설계입니다. 규범 적 모델이 경험적 심리 과학의 영역에서 철학(광범위하게 정의 됨)과 설명 적 모델의 영역에 속한다면 규범 적 모델은 공학 영역(다시 광범위하게 정의 됨)에 있습니다. 원래,그들은 결정의 공식적인 분석에 유용했다 수학적 도구를 포함하는 것으로 생각되었다. 이들은 의사 결정 분석 분야를 구성하며,여기에는 여러 가지 방법(그리고 그 이름으로 사회와 저널이 있음)이 포함됩니다. 그러나 규범 적 모델은 또한 예를 들어,편견으로 이어질 휴리스틱에 대응하기 위해,사람들에게 대안 휴리스틱을 가르치는 교육 개입(라릭,2004)이 될 수 있습니다.

규범적 방법의 무기고에 최근에 추가 된 것은”의사 결정 아키텍처”(탈러와 선슈타인,2008)의 아이디어입니다.이 아이디어는 사람들이 규범 적으로 더 나은 선택을 할 수 있도록 돕는 방식으로 의사 결정을 내릴 사람들에게 의사 결정을 제시하는 것으로 구성됩니다. 고전적인 보기는 과태로 보통 현명한 선택인 무슨이 만들어서 그(것)들을 현명하게 선택할 것을 돕기 위하여 사람들이 과태로 편향된다 는 사실을 사용하고 있다. 예를 들어,신입 사원에 대한 기본 은퇴 계획으로 다양한 포트폴리오를 사용(반대로,말,회사 주식의 주식).

따라서 이상적인 계획에 대한 JDM,때로는 실제로 실현(바론,2008;테일러와 Sunstein,2008),을 적용 규범적인 모델을 판단과 결정을 찾고 가능한 편견에 대해 다음의 도구를 사용하는 심리학의 본질을 이해하기 위하여 그 편견한 다음,이것을 이해하고,개발하는 접근 방식 개선하는 문제입니다. 물론,실제 생활에서 이러한 단계는 순차적 아니지만,서로에 의해 통보된다. 예를 들어,의사 결정 분석은 개인의 확률과 유용성의 측정을 요구하는 것으로 밝혀 졌기 때문에,이제 큰 설명적이고 규범적인 기업이이 측정 문제에 전념하고 있으며,이는 측정을위한 더 나은 방법을 만들어 냈으며,이는 원래의 규범 적 모델을 개선하는 데 사용됩니다.

이 계획은 세 가지 요소가 구별되도록 명확하게 요구합니다. 예를 들어,사람들이 합리적이라는 가정하에 사람들이하는 일에 대한(설명적인)관찰에 기초하여 규범 적 모델에 대한 논증을 가정 해 봅시다. 그런 다음 우리는 사람들이 합리적이며 규범 적 개입이 필요하지 않다는 결론을 내릴 것입니다. 김대중 전 대통령은 사라지는 경향이 있다. 틀림없이,한 분야로서의 경제학은 합리성에 대한 가정을 만들었고,따라서 사람들이 더 나은 경제적 선택을 할 수 있도록 돕는 것에 결코 관심이 없었습니다.

일본민주주의인민공화국이 피하려고 시도하는 또 다른 위험은 규범적이고 서술적인 모델에 대해 적어도 어떤 명확성 없이 규범적인 개입을 설계하는 것이다. 특히,우리는”파산하지 않는 것을 고치는 것을 피하려고 노력합니다.”이런 종류의 처방은 심리학에서 일어났습니다. 예를 들어,창의성은 발산 적 사고(“상자 밖에서 생각”)의 부족에 의해 제한되었다고 가정했으며,창의성을 향상시키는 많은 프로그램은 증거가 이것이 일반적인 문제가 아니라는 것을 분명히 나타 냈음에도 불구하고 이것을 가정했습니다.

일본민주주의인민공화국에서의 많은 논쟁은 다양한 편견의 심각성에 관한 것이다. 한쪽이나 다른 쪽의 강력한 옹호자들은 사람들이 절망적으로 편향되어 있거나 우리가 환경에 완벽하게 적응하고 있다고 생각하는 경향이 있지만,더 온건 한 사람들은 모두 사람,상황 및 과제에 달려 있지만 실제로 사람들이 도움을받을 수있는 상황이 있다고 생각합니다.

우리는 규범적 모델과 규범적 모델을 분리해야 한다. 우리가 규범 적 모델도 규범 적이라고 가정한다면,그들은 자멸적이 될 수 있습니다. 의사 결정에서 주요 규범 표준은(예상)유틸리티의 최대화이며 계산에 필요한 시간은 일반적으로 유틸리티를 줄입니다. 규범 적 모델이 정교한 계산을 필요로한다면,실제 사람이 결정에 하나를 적용하려고 할 때,소비 된 시간으로 인한 유틸리티 손실은 모델을 사용하여 얻은 이익보다 클 수 있습니다. 많은 경우에,다음,규범 모델은 연구자에 의해 적용되며,실제 사람들은 규범 모델에 의해 평가 된대로 자신의 판단을 개선하기 위해 다양한 휴리스틱을 사용할 수 있습니다(예를 들어,데이비스-스토버 등., 2010).

한편,규범모델의 요약본들은 전혀 계산이 필요하지 않을 수 있으며,관련성 있는 것에만 주의를 집중시킬 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어,많은 사람들에게 영향을 미치는 결정에 적용되는 유틸리티 이론의 변형 인 공리주의는 그러한 결정의 목표는 전체 유틸리티를 극대화하는 것이라고 말합니다. 진짜 사람은 수시로 간단하게 물어서 시간을 절약할 수 있는다,”어느 선택권이 모두에 효력을 사려하는 전체에 제일 결과를 가져오는가?”(남작,1990). 그러한 질문은 종종 쉽게 대답 할 수 있으며,예를 들어,이 간단한 원칙이 다른 사람을 돕는 수단으로 한 사람을 사용하지 마십시오”와 같은 비 실용적인 원칙에 대해 무게를 측정해야 할 때 더 정교한 추론을 피할 수 있습니다.”이 갈등은 어머니의 생명을 구하기 위해 어쨌든 죽을 태아를 중단할지 여부에 대한 결정에서 발생할 수 있습니다. 태아 사망이 낙태에 의해 야기 될 때,그것은 수단이며,가톨릭 도덕 교리는 명백한 실용적인 이익에도 불구하고 이러한 이유로 낙태를 금지하는 것으로 해석되었습니다. 실용적인 해결책은 단 하나의 원칙만을 포함하고 의사 결정자가 다른 원칙과의 갈등을 해결할 필요가 없기 때문에 더 간단합니다.