نماذج صنع القرار: Brunswik Lens and Bayes Model

توجد العديد من النماذج المعيارية لصنع القرار الفردي التي تختلف من حيث تركيزها وتعقيدها. النموذج الذي سنقدمه بالتفصيل هو الذي استخدم مع الكثير من النجاح في دراسة الخصائص الأساسية لصنع القرار. كما يوفر إطارًا مفاهيميًا لطيفًا لعرض وتقدير عملية اتخاذ القرار.

1. برونزويك عدسة نموذج:

إحدى طرق عرض القرارات التي يتخذها الأشخاص وكيفية اتخاذهم لها هي من خلال نموذج Lens of Brunswik (1956). يظهر رسم تخطيطي لطراز العدسة في الشكل 15.3.

يفترض النموذج أن عملية القرار تتكون من ثلاثة عناصر أساسية:

(1) المعلومات الأساسية في موقف القرار ،

(2) القرار الفعلي الذي اتخذه صانع القرار ، و

(3) القرار الأمثل أو الصحيح الذي كان ينبغي اتخاذه في تلك الحالة الخاصة.

كل واحد منها موضح في الشكل 15.3.

معلومات اساسية:

في أي وقت يتخذ الشخص قرارًا لديه تحت تصرفه عددًا من الإشارات أو المؤشرات التي قد يستخدمها أو لا يستخدمها كأدوات مساعدة في العملية. على سبيل المثال ، خوض مواجهة تنفيذية كل شهر مع مشكلة محاولة تحديد عدد وحدات المنتج X المراد إنتاجه. من الواضح أن هناك مجموعة واسعة ومتنوعة من متغيرات القرار التي يمكن أن يستخدمها لمساعدته على جعل قراره جيدًا ، مثل المخزون الحالي ، والطلبات الحالية ، ومؤشرات السوق العامة ، والمشورة من مرؤوسيه المباشرين ، وما إلى ذلك. كما هو مبين في الشكل 15.3.

القرار المرصود:

بالطبع ، يجب أن تنتهي أي عملية اتخاذ قرار في استجابة من نوع ما - حتى لو كانت الاستجابة هي ببساطة قرار عدم الرد ، فمن الممكن أن نقول أنه قد تم إجراء استجابة من نوع ما. دائمًا ما يتضمن اتخاذ القرار خيارًا من الإجراءات. وهكذا ، فإن "سلوك القرار" و "سلوك الاختيار" هما في الواقع ظواهر لا يمكن تمييزها. يمثل المربع الموجود على الجانب الأيمن من الشكل 15.3 مسار العمل الذي يلتزم به صانع القرار في النهاية.

القرار الصحيح:

مثلما يوجد مسار عمل مرئي من جانب صانع القرار ، لذلك هناك استجابة أو اختيار مثالي مرتبط بأي قرار. يمثل هذا القرار الأمثل أفضل خيار ممكن للعمل الذي ربما كان قد تم اختياره من قبل صانع القرار في هذه الحالة بعينها. بمعنى أنه يمثل المعيار النهائي الذي ينبغي على أساسه تقييم القرار الفعلي.

في العديد من حالات اتخاذ القرار ، يصعب تحديد أو معرفة ماهية هذا القرار الأمثل أو في وقت محدد. ومع ذلك ، على الأقل من الناحية النظرية ، دائمًا ما يكون هناك استجابة مثالية من جانب صانع القرار. في الشكل 15.3 ، تظهر هذه القيمة في المربع الموجود على اليسار كقرار "صحيح".

ديناميات النموذج:

بعد تحديد المكونات الأساسية للنموذج ، يصبح من الممكن الآن دراسة العلاقات المتبادلة بين هذه العناصر. توفر لنا هذه العلاقات المتبادلة دلالة على التعقيد والخاصية الديناميكية لعملية صنع القرار.

صحة صحيح جديلة يتم تمثيل القيمة الحقيقية لأي جديلة واحدة متاحة لصانع القرار من قبل "قوة" التشخيص أو التنبؤية من ذلك جديلة. بمعنى آخر ، ما مدى فائدة وجود هذا الاستدعاء أثناء عملية اتخاذ القرار. العلاقة المتبادلة بين الإشارة والقرار الصحيح ، أي صلاحية صحيحة ، هي المؤشر الذي يمثل هذه القدرة التنبؤية.

على سبيل المثال ، خذ مرة أخرى حالة مديرنا التنفيذي الذي يواجه باستمرار مشكلة اتخاذ القرار بشأن عدد وحدات المنتج X الذي يجب عليه إنتاجه كل شهر. جديلة واحدة ربما كان سيستخدمها هي حجم مخزونه الحالي. لنفترض أيضًا أنه عند النظر إلى سجلات العام الماضي ، من الممكن تحديد عدد وحدات X التي كان يجب إنتاجها خلال كل شهر. يقدم الجدول 15.1 مثالًا افتراضيًا يوضح ، لكل شهر في عام 1966 ،

(أ) حجم المخزون الحالي ،

(ب) عدد الوحدات X التي قرر الجهاز التنفيذي إنتاجها ، و

(ج) عدد الوحدات X التي كان يجب إنتاجها في ذلك الشهر.

إذا قمنا برسم العلاقة بين الأعمدة (أ) و (ج) كما هو موضح بالشكل 15.4 نجد أن الاتجاه هو لقيم المخزون المنخفض لتتوافق مع عدد كبير من الوحدات التي ينبغي إنتاجها. في الواقع ، العلاقة بين (أ) و (ج) هي سالب 0 869! هذا يخبرنا أن حجم المخزون الحالي مرتفع ، ولكن بشكل سلبي ، مرتبط بعدد الوحدات المطلوبة. بعبارة أخرى ، هذه إشارة ممتازة - يجب أن يحضرها صانع القرار بعناية شديدة.

ﻣﻼﺣظﺔ اﻟﺻﯾﻐﺔ اﻟﻣرﺻودة اﻟﺳؤال اﻟﺗﺎﻟﻲ اﻟذي ﯾﻣﮐن أن ﻧﺳﺄﻟﮫ ﻋن ﻋﻣﻟﯾﺔ اﺗﺧﺎذ اﻟﻘرار ھو "ﮐﯾف ، أو إﻟﯽ أي ﻣدى ، اﺳﺗﺧدم ﺻﺎﻧﻊ اﻟﻘرار ﻣﻌرﻓﺔ ﻣﺣددة؟ هذا هو جديلة المتاحة له ، هل يميل إلى استخدامها؟ يمكن تحديد ذلك من خلال فحص العلاقة بين قيم الاستدلال وما فعله صانع القرار بالفعل بشأن عدد من القرارات ، أي الأعمدة (أ) و (ب) في الجدول 15.1. كما تم رسم هذا الارتباط في الشكل 15.4 ، حيث يمكننا أن نرى أن له قيمة 0.377. وهكذا ، يبدو أن المسؤول التنفيذي لدينا استخدم الإشارة ، ولكن ليس لدرجة أنه كان ينبغي "استخدامها (على الأقل كان لديه اتجاه العلاقة الحقيقية المقدرة بشكل صحيح).

تحقيق صانع القرار :

السؤال الثالث وربما الأكثر صلة بالموضوع الذي ينبغي أن نطرحه هو السؤال عن مدى جودة أداء صانع القرار لمهمته. هل حصل على مستوى عالٍ من الإنجاز بقدر ما كانت القرارات التي اتخذها في الواقع قريبة من القرارات التي كان ينبغي ، في وقت لاحق ، أن تُتخذ؟ يمكن تحديد ذلك من خلال النظر في درجة الارتباط بين الأعمدة (ب) و (ج) في الجدول 15.1.

إن العلاقة بين عدد الوحدات التي قرر الجهاز التنفيذي إنتاجها (العمود b) والرقم الذي كان يجب أن يقرر إنتاجه (العمود c) يتبين في الرسم التوضيحي الخاص بنا أن يكون 0.165 - وهذا ليس إنجازًا جيدًا بأي معيار. من الواضح أن صانع القرار الخاص بنا لا يبلي بلاءً حسناً بقدر استطاعته بإشارة يمكن أن تكون مفيدة جداً له في هذه الظروف الخاصة.

نتائج البحث :

نموذج العدسة هو في الأساس تصوُّر وصفي لعملية اتخاذ القرار البشري الذي يوفر عددًا من المؤشرات الرياضية التي يمكننا من خلالها دراسة عملية اتخاذ القرار في الإنسان. معظم الأبحاث المستندة إلى النموذج كانت عبارة عن أبحاث مختبرية مجردة - لم يتم تطبيقها في العديد من إعدادات المهام الواقعية. ومع ذلك ، فقد أشارت نتائج الأبحاث إلى العديد من الأشياء المثيرة للاهتمام حول قدرة الأشخاص على استخدام الإشارات في حالة اتخاذ القرار ، لذا سيتم تقديم ملخص موجز لهذه النتائج.

أوضح عدد من الدراسات (Schenck and Naylor، 1965، 1966، Dudycha and Naylor 1966؛ Summers، 1962، and Peterson، Hammond، and Summers، 1966) أن جميع صانعي القرار يمكنهم تعلم استخدام الإشارات بشكل مناسب. وهذا يعني ، أنهم يميلون إلى معرفة أي تلميحات جيدة والتي هي سيئة وإعطاء انطباع جيد أكثر اهتماما مما يفعلون العظة الفقيرة.

ومع ذلك ، أظهرت دراسة Dudycha-Naylor النتيجة المثيرة للإهتمام أنه إذا كان لدى صانع القرار إشارة جيدة جدًا ثم أعطيته إشارة ثانية أكثر فقراً ولكنها لا تزال لديها بعض القيمة التنبؤية الإضافية ، فإن أدائه سينخفض ​​- نتائج الإنجاز الأفقر من إذا كان لديه جديلة واحدة فقط! من الواضح أن الإشارات الضعيفة تضيف المزيد من الاستطراد أو "الضجيج" إلى عملية صنع القرار أكثر مما تضيف قيمة تنبؤية. من ناحية أخرى ، إذا كان الإشعار الأولي متوسطًا فقط في قدرته التنبؤية ، وكنت تعطي صانع القرار إشارته الثانية الجيدة ، فإن أدائه يتحسن بشكل ملحوظ.

تم الإبلاغ عن نتيجة أخرى مثيرة للاهتمام مؤخرا من قبل كلارك (1966). لقد أظهر أن الإشارات ذات الصلاحية السلبية ليست مفيدة لصانع القرار كما هي الإشارات التي لها علاقة مباشرة أو إيجابية. لسبب ما يبدو أن البشر يواجهون صعوبة أكبر في تعلم كيفية استخدامهم كمصادر معلومات تساعد على إعطاء الصلاحية السلبية. سوف يتذكر القارئ أنه بالنسبة للأغراض التنبؤية ، فإن علامة العلاقة ليست مهمة ، أي أن جديلة ذات صلاحية - 0.80 هي مفيدة جدًا ، كما يحتمل أن تكون جديلة بصلاحية + 0.80.

المعلومات الأخرى التي تم الحصول عليها عن صانعي القرار البشري باستخدام نموذج العدسة هي (1) البشر أفضل في تعلم استخدام الإشارات التي لها علاقات خطية مع القرار الصحيح من استخدامهم للإشارات التي لها علاقة غير خطية (ديكنسون و نايلور ، 1966 ؛ Hammond and Summers، 1965) و (2) البشر يميلون إلى استخدام الإشارات بشكل منهجي حتى عندما لا تمتلك الإشارات أي قوة تنبؤية حقيقية على الإطلاق (Dudycha and Naylor، 1966). هذه النتيجة الأخيرة تعني ببساطة أنه إذا تم وضع صانع القرار في موقف لا يوجد فيه أي من الإشارات المتاحة له ، فإنه يميل إلى اختيار واستخدام بعض منها كما لو كان لها قيمة.

2. Bayes نموذج صنع القرار :

ويعرف نموذج رياضي آخر قيد الاستخدام المتزايد حاليًا في دراسة صنع القرار البشري باسم نظرية بايز Bayes Theorem.

هذا هو على النحو التالي:

P (A | B) = P (B | A) P (A) / P (B | A) P (A) + P (B | Ā) P (Ā)

حيث P (A | B) = احتمال A نظرًا لحدوث B

P (B | A) = احتمالية B بالنظر إلى حدوث A

P (A) = احتمالية A

P (Ā) = احتمال عدم A ، أي 1 - A

P (B | Ā) = احتمالية B المعطاة ليس A

وبما أن التعبيرات مثل "نظرية بايز" غالبًا ما تكون مربكة ، دعونا نفكر في مثال لمهمة القرار العملي ونرى كيف يمكن لتطبيق نموذج بايز.

أحد أنواع مهمة اتخاذ القرار النموذجية التي تواجهها جميع الشركات هو تحديد من تختار منهم ومن ترفض من مجموعة من المتقدمين للوظائف. ضع في اعتبارك الحالة التي قررت فيها الشركة تجربة اختبار اختيار جديد. ولنتأمل كذلك أن التجربة أظهرت أن 60 بالمائة فقط من الموظفين المتقدمين يبدون بالفعل مرضيين. افترض أيضا أن ممارسة الشركة في الماضي كانت لتوظيف الجميع ومنحهم فرصة في العمل.

ومن بين الرجال الذين تبين أنهم كانوا مرضيين ، تبين أن 80 في المائة هم أعلى من درجة القطع في اختبار الاختيار الجديد ، في حين أن 40 في المائة فقط من أولئك الذين يتفوقون على درجة غير مرضية فوق الحد. الآن ، إذا استخدمنا هذا الاختبار للاختيار ، وإذا قمنا فقط بتوظيف هؤلاء الرجال فوق درجة القطع ، ما هو احتمال أن يصبح الشخص الذي يكون أعلى من الحد المقطوع مرضيا؟

إذا حددنا رموزنا الآن مرة أخرى ، فلدينا:

P (A) = احتمالية النجاح = 0.60

P (B) = احتمال اجتياز الاختبار

P (B | A) = نجاح اختبار اجتياز الموظف ناجح = 0.80

P (B | Ā) = احتمال اجتياز الاختبار الممنوح للموظف غير ناجح = 0.40

P (B | A) = احتمال عدم اجتياز الاختبار المقدم للموظف ناجح = 0.20

P (B | A) = احتمال عدم اجتياز الاختبار نظراً للموظف غير ناجح = 0.60

نريد أن نعرف P (A | B) ، أي احتمالية نجاح الشخص بالنظر إلى أنه اجتاز الاختبار.

نظرية بايز تظهر:

P (A | B) = (0.80) (0.60) / (0.80) (0.60) + (0.40) (0.40)

= 0.48 / 0.48 + 0.16 = 0.75

وبعبارة أخرى ، إذا اخترنا فقط أولئك الذين يجتازون اختبارنا للفحص ، سننتهي بـ 75 بالمائة من النجاحات في التوظيف ، مقارنة بنسبة 60 بالمائة بدون الاختبار. أصبح تطبيق نظرية بايز في صنع القرار في الصناعة أكثر تواترا. إنها أداة قوية للغاية ويجب أن يزيد استخدامها بشكل كبير في السنوات المقبلة.