सकारात्मक ह्यूरिस्टिक्स

लगभग 40 साल पहले डैनी काहिमन और आमोस टर्स्स्की ने कुछ अद्भुत खोजों की शुरुआत की। उन्होंने लोगों के उपयोग के एक सिद्धांत का पता लगाया – उपलब्धता, प्रतिनिधित्व, प्रस्तुतीकरण और समायोजन, यहां तक ​​कि छोटे नमूनों से चित्रण भी चित्रित करते हैं। इससे पहले, कार्ल डंकर और एलन नेवेल और हर्ब साइमन जैसे विचारधाराओं ने ह्युरिस्टिक्स के महत्व पर चर्चा की थी, लेकिन कन्नमन और टिवर्सकी ने वास्तव में उन विशिष्ट प्रकार के उत्थानिकों के एक सेट की पहचान की जिन्हें हम आमतौर पर लागू करते हैं, और इसके लिए, कन्नमैन और टवस्स्की प्रशंसा के योग्य हैं और वे प्राप्त पुरस्कार

हालांकि, ह्यूरिस्टिक्स और बायेशेज समुदाय जो अपने काम से उभर आए थे, दुर्भाग्यपूर्ण गति ले गए। यह पूर्वाग्रहों के साथ उत्परिवर्तनों को समीकरण शब्द "पूर्वाग्रह" का मतलब वरीयता या प्रतीत हो सकता है लेकिन प्राथमिक समझ यह है कि पक्षपातपूर्ण निर्णय तर्कसंगत या उचित नहीं है इस विरोधाभास ने कुछ भावनाएं पैदा की क्योंकि काहिमन और टर्स्स्की और अन्य लोगों द्वारा उपयोग की जाने वाली शोध पद्धति यह दिखाना थी कि लोग उत्परिवर्तन का उपयोग करते हैं, भले ही उत्थान क्षेत्र गलत निर्णय लेते हैं। इसलिए, अध्ययनों से सचित्र कैसे heuristics हमें गुमराह कर सकते हैं, लेकिन यह प्रदर्शन यह दर्शाता है कि हम उत्थान के बिना बेहतर होगा। हां, कुछ विशिष्ट परिस्थितियों में, जो शोधकर्ता डिजाइन कर सकते हैं, ह्युरिस्टिक्स हमारे रास्ते में आते हैं। लेकिन ऐसे कई अन्य परिस्थितियां हैं जिनमें ह्युरिस्टिक्स अमूल्य हैं।

मुझे लगता है कि ह्यूरिस्टिक्स और बिअसस समुदाय एक अनुचित मानदंड का उपयोग कर रहा है: औपचारिक विश्लेषणात्मक तरीकों जैसे कि संभाव्यता सिद्धांत और बायेशियन सांख्यिकी के तुलना में उत्थान की सटीकता का मूल्यांकन। 1 9 80 के दशक में बायेसीयन आंकड़े केवल प्रमुखता से ही आये। प्रोबबबिलिटी सिद्धांत ने 200 से अधिक साल पहले लापलेस द्वारा अपने वर्तमान स्वरूप को प्राप्त किया। हम क्यों उम्मीद करते हैं कि हमारे द्वारा उपयोग किए जाने वाले सामान्य ह्युरिस्टिक्स औपचारिक रूप से मिलेंगे जैसे कि बायिसियन सांख्यिकी और संभावना सिद्धांत? यह एक कांटा के साथ सूप खाने की कोशिश की तरह है और फिर खराब डिजाइन के लिए कांटा को दोष देने के लिए।

लिक्टेनस्टीन एट अल द्वारा शोध पर विचार करें (1 9 78) दिखाते हुए कि सहभागियों, आम तौर पर कॉलेज के छात्रों ने मौत के विभिन्न कारणों के आवृत्तियों के बारे में गलत मान्यताओं का आयोजन किया। प्रतिभागियों ने सनसनीखेज कारणों जैसे कि टॉरेनोडो, बाढ़, मलिनकिरण और दुर्घटनाओं को अधिक महत्व दिया है – कारण मीडिया कवरेज प्राप्त होने की संभावना होती है – और अम्मा, मस्तिष्क हत्यारों, जो अस्थमा, तपेदिक, स्ट्रोक और मधुमेह जैसे छोटे मीडिया के ध्यान को प्राप्त करते थे। तो, हां, प्रतिभागियों को गलत था लेकिन वे वास्तविक डेटा को कैसे जानना चाहते थे? क्या वे अभिलेखागार के माध्यम से पहना था और स्मृति को निष्कर्षों को प्रतिबद्ध किया था? मीडिया रिपोर्टों के साथ जुड़ने के लिए पूर्वाग्रह के प्रतिभागियों पर आरोप लगाने का क्या मतलब है? मैं लिक्टेनस्टीन एट अल से सहमत हूँ गलत मान्यताओं सार्वजनिक नीति पर असर पड़ेगी, जिसके परिणामस्वरूप कम आवृत्ति के लिए निधियों का अकुशल आबंटन हो लेकिन नाटकीय कारण मेरी समस्या यह है कि प्रतिभागियों को पक्षपाती के रूप में लेबल करके हम क्या लाभ प्राप्त नहीं करते क्योंकि वे एक उचित, हालांकि सीमित, निर्णय रणनीति का उपयोग करते थे

आज हम एक लोकप्रिय दावा देखते हैं कि लोग तर्कहीन हैं। यहां तक ​​कि विशेषज्ञों को अक्सर इस तरह से दिवालिया हो जाता है, जो कि मैंने विशेषज्ञों पर एक युद्ध के बारे में कहा है।

यह तर्क है कि इंसान स्वाभाविक रूप से तर्कहीन हैं थोड़ा सा मतलब। यह तर्क अनुचित मानक पर आधारित है। निश्चित रूप से, हमें अधिक शक्तिशाली विश्लेषणात्मक और सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करना चाहिए जहां उपयुक्त (हालांकि इन तरीकों का उपयोग हमेशा उनके अनुयायियों के रूप में स्पष्ट नहीं होता)। और हमें अंतर्ज्ञान और ह्युरिस्टिक्स से ग्रस्त फैसले पर स्वचालित रूप से भरोसा नहीं करना चाहिए। फिर भी, जोखिम आकलन प्रदर्शन करने की तुलना में निर्णय लेने और समझने के लिए अधिक है।

सौभाग्य से, मुझे लगता है कि ह्युरिस्टिक्स का मूल्यांकन करने के लिए एक बेहतर मापदंड है: सट्टा सोच स्पष्ट रूप से और प्रचुर मात्रा में डेटा द्वारा समर्थित निर्णय और निर्णय लेने के लिए लोग अक्सर लक्जरी नहीं होते हैं हमें आम तौर पर खंडों से बाहर बहस का निर्माण करना होता है। विश्लेषण करने के बजाय हमें अनुमान लगाने की जरूरत है बेन शनीडरमैन इस तरह के तर्क को "सीमा सोच" के रूप में संदर्भित करता है: निर्णय लेने के लिए अपूर्ण, गलत, और विरोधाभासी जानकारी से निपटना

और यही वह जगह है जहां कन्नमैन और टीवर्स्की के उत्थान आते हैं। वे संज्ञानात्मक उपकरण हैं जो हम अनुमान लगाते हैं ताकि हम अनुमान लगा सकें। हम छोटे नमूनों के आधार पर सट्टा लगाते हैं। हम अपनी यादों में पूर्वजों की उपलब्धता पर भरोसा करते हैं हम प्रतिनिधित्व के अनुमान का उपयोग करते हैं हम एक लंगर पाते हैं और वहां से काम करते हैं। यही वह है जो मैं पॉजिटिव ह्यूरिस्टिक्स को बुला रहा हूं। वे एक अशांतिपूर्ण दुनिया को नेविगेट करने के लिए निर्भर हैं। ह्यूरिस्टिक्स जो हमें सही जवाब देने नहीं जा रहे हैं, लेकिन उन क्षेत्रों में संचालित कर सकते हैं जहां हम पूर्णता नहीं कर सकते।

वे पूर्वाग्रह नहीं हैं जो हमें तर्कहीन बनाते हैं। सकारात्मक ह्यूरिस्टिक्स ताकत हैं जो हमें अनुकूली और सफल बनाते हैं।

हम ऐसे अतिरिक्त उत्थानों का उपयोग करते हुए, जो अन्य फैसले के शोधकर्ताओं ने खुलासा किया है, का उपयोग करके इस सकारात्मक सेट के छोटे सेट में जोड़ सकते हैं। विसंगति संबंध हमारी उन संबंधों को देखने के लिए हमारी प्रवृत्ति को दर्शाता है जो वहां नहीं हैं, लेकिन उस अनुमान के सकारात्मक पक्ष यह है कि हम कनेक्शन की जगह जल्दी और आंकड़ों को इकट्ठा करने के लिए व्यापक मात्रा में इंतजार किए बिना पैटर्न देखते हैं। सिमुलेशन अनुमानानुसार कहेनमैन ने बाद में वर्णित परिणामों का निदान और कल्पना करने का एक महत्वपूर्ण साधन है; यह मैंने पढ़ा है मान्यता-प्राइमड निर्णय (आरपीडी) मॉडल का एक केंद्रीय हिस्सा है। प्रभाव से प्रभावित हम हमें जोखिमों और लाभों के त्वरित निर्णय लेने के लिए भावनात्मक प्रतिक्रियाओं का लाभ उठा सकते हैं।

डैनी काहिमन सकारात्मक विचारधाराओं के विचार के बारे में विवादास्पद हैं। उसने मुझे समझाया कि टीवर्की के साथ उनका काम आर्टिस्ट्स को मानसिक शॉर्टकट के रूप में पेश करता है, और उनकी देनदारियों पर केंद्रित है। इसके अलावा, कन्नमैन और टीवर्सकी ने अनियमित, अवचेतन प्रतिक्रियाओं के रूप में गहन विज्ञानों को देखा, जिन्हें हम जान-बूझकर लागू नहीं करते हैं। यह सच है कि हर्बर्ट साइमन और जॉर्ज पोलिया जैसे पहले जांचकर्ताओं ने विचारोत्तेजक उपकरण के रूप में गौणविदों को देखा था, लेकिन कन्नन और टिवर्सकी ने इस उपयोग का पालन नहीं करने का फैसला किया। मेरी प्रतिक्रिया यह है कि मुझे कोई परवाह नहीं है कि सकारात्मक विचारधाराओं को अवचेतन या जान-बूझकर उपयोग किया जाता है – क्या मायने रखता है कि वे भ्रम के बावजूद हमारी मदद कैसे करते हैं।

कल्पना कीजिए अगर शोधकर्ताओं ने कन्नमैन और टीवरस्की की शुरुआती खोजों पर इस अलग प्रक्षेपवक्र के माध्यम से अध्ययन किया था – सकारात्मक विचारधाराओं का अध्ययन करने के लिए हमें सट्टा की कल्पना करने में सक्षम करने का क्या होगा? शोधकर्ताओं को पूर्वाग्रहों और त्रुटि के स्रोत के बजाय ताकत के एक स्रोत के रूप में हेरिस्टिक्स देख सकते हैं, और हेरिस्टिक्स का मूल्यांकन कर सकते हैं कि वे कितनी अच्छी तरह से अनुमान लगाते हैं कि उनका प्रयोग सांख्यिकीय विश्लेषण के अनुरूप कितनी बारीकी से किया जाता है।