আমরা কিভাবে ব্যবহার পদ্ধতি যা সময়, জটিলতা, এবং অজ্ঞতা প্রভাব
আপনি আপনার জীবনের প্রতিটি একক দিন বড় এবং ছোট উভয় সিদ্ধান্ত নিতে হবে। আপনি নাস্তা জন্য কি করতে চান? আপনি একটি বন্ধু ডিনার জন্য কি সময় দেখা উচিত? কি কলেজ যেতে হবে? আপনি কতগুলি সন্তান চান?
কিছু সিদ্ধান্তের সম্মুখীন হলে, আপনি শুধু একটি মুদ্রা উল্টানো এবং সুযোগ আপনার ভাগ্য নির্ধারণ করার জন্য প্রলুব্ধ হতে পারে।
বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই, কোনও সিদ্ধান্তে পৌঁছাতে আমরা একটি নির্দিষ্ট কৌশল বা কৌশলগুলির ধারা অনুসরণ করি। বেশিরভাগ অপ্রত্যাশিত সিদ্ধান্তের জন্য আমরা প্রতিদিন এবং প্রতিটি মুদ্রা তোলার জন্য এই ধরনের একটি ভয়ঙ্কর পদ্ধতির মতো হবে না। জটিল এবং গুরুত্বপূর্ণ কিছু সিদ্ধান্তের জন্য, আমরা সঠিক সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর জন্য অনেক সময়, গবেষণা, প্রচেষ্টা এবং মানসিক শক্তির বিনিয়োগের সম্ভাবনা রাখি।
সুতরাং কিভাবে এই প্রক্রিয়া কাজ করে? নিম্নলিখিত আপনি কিছু ব্যবহার করতে পারেন যে প্রধান সিদ্ধান্ত গ্রহণ কৌশল কিছু।
একক বৈশিষ্ট্য মডেল
এই পদ্ধতিটি শুধুমাত্র একটি একক বৈশিষ্ট্য আপনার সিদ্ধান্ত hinging জড়িত। উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন যে আপনি সাবান কিনছেন। আপনার স্থানীয় superstore বিভিন্ন বিকল্পের সম্মুখীন, আপনি দাম উপর আপনার সিদ্ধান্ত বেস নির্ধারণ এবং উপলব্ধ সস্তায় সস্তায় টাইপ কিনতে সিদ্ধান্ত। এই ক্ষেত্রে, আপনি অন্য ভেরিয়েবলগুলিকে উপেক্ষা করেছেন (যেমন সুগন্ধি, ব্র্যান্ড, খ্যাতি এবং কার্যকারিতা) এবং কেবলমাত্র একটি বৈশিষ্ট্যকে কেন্দ্র করে।
একক বৈশিষ্ট্যের পদ্ধতিটি এমন পরিস্থিতিতে কার্যকর হতে পারে যেখানে সিদ্ধান্ত অপেক্ষাকৃত সহজ এবং আপনার জন্য সময়ের জন্য চাপ দেওয়া হয়। তবে, জটিল জটিল সিদ্ধান্তগুলির সাথে সামঞ্জস্য করার সময় এটি সাধারণত সেরা কৌশল নয়।
Additive বৈশিষ্ট্য মডেল
এই পদ্ধতিটি সম্ভাব্য পছন্দগুলির সব গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলি বিবেচনা করে এবং এরপর প্রতিটি বিকল্পের পদ্ধতিগতভাবে মূল্যায়ন করা।
এই পদ্ধতিটি আরও জটিল সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় একটি ভাল পদ্ধতি হতে থাকে।
উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন যে আপনি একটি নতুন ক্যামেরা কিনতে আগ্রহী। আপনি গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলির একটি তালিকা তৈরি করেন যা আপনি ক্যামেরাটি চান, তাহলে আপনি -5 থেকে +5 -এর স্কেলে প্রতিটি সম্ভাব্য বিকল্পগুলি রেট দিন গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন আছে যে ক্যামেরা যে ফ্যাক্টর জন্য একটি +5 রেটিং পেতে পারে, প্রধান দুর্ঘটনা আছে যে যারা ফ্যাক্টর জন্য একটি -5 রেটিং পেতে পারে, যখন। একবার আপনি প্রতিটি বিকল্পের দিকে তাকিয়ে থাকেন, তাহলে আপনি কোনও বিকল্পের সর্বোচ্চ রেটিংটি নির্ধারণ করতে ফলাফলগুলি তুলতে পারেন।
যোগব্যায়াম বৈশিষ্ট্য মডেল বিভিন্ন পছন্দ মধ্যে সেরা বিকল্প নির্ধারণ করার জন্য একটি দুর্দান্ত উপায় হতে পারে। আপনি যেমন কল্পনা করতে পারেন, তেমনি, এটি বেশ সময় ব্যয় করা হতে পারে এবং সম্ভবত সময়ের জন্য আপনাকে চাপ দেওয়া হলে এটি ব্যবহার করার সবচেয়ে ভাল সিদ্ধান্তের কৌশল নয়।
আস্পস মডেল দ্বারা নির্মূল
প্রাইস মডেল দ্বারা বর্জন করা প্রথম 197২ সালে মনোবিজ্ঞানী এমস টিভারসস্কির দ্বারা প্রস্তাবিত হয়েছিল। এই পদ্ধতিতে, আপনি প্রতিটি বিকল্পকে একটি বৈশিষ্ট্যের মূল্যায়ন করেন যা আপনার মনে হয় যে কোনও বৈশিষ্ট্যের সাথে শুরু হয় সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। যখন একটি আইটেম আপনার প্রতিষ্ঠিত মানদণ্ড পূরণ করতে ব্যর্থ হয়, আপনি আপনার তালিকার তালিকা বন্ধ আইটেমটি ক্রস। সম্ভাব্য পছন্দগুলির তালিকা আপনার ছোট এবং ছোটগুলি পেয়ে গেলে আপনি তালিকার আইটেমগুলিকে ক্রশ করলে আপনি অবশেষে শুধুমাত্র একটি বিকল্পে পৌঁছাবেন না।
অনিশ্চয়তার মুখে সিদ্ধান্ত গ্রহণ
পূর্ববর্তী তিনটি প্রক্রিয়াকে প্রায়ই এমন ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয় যেখানে সিদ্ধান্তগুলি বেশ সহজবোধ্য হয়, কিন্তু যখন কিছু নির্দিষ্ট ঝুঁকি, দ্ব্যর্থতা বা অনিশ্চয়তা জড়িত থাকে তখন কী হয়? উদাহরণস্বরূপ, কল্পনা করুন যে আপনি আপনার মনোবিজ্ঞান ক্লাসের জন্য দেরী চলছে। আপনি সেখানে সময় পেতে গতি সীমা উপরে ড্রাইভ করা উচিত, কিন্তু একটি দ্রুতগামী টিকেট ঝুঁকি? অথবা আপনি গতি সীমা চালানো উচিত, দেরী হচ্ছে ঝুঁকি, এবং সম্ভবত একটি নির্ধারিত পপ ক্যুইজ অনুপস্থিত জন্য ডক পয়েন্ট পেতে? এই ক্ষেত্রে, আপনি সম্ভাব্যতা যে আপনি একটি দ্রুতগতির টিকিট পাবেন যে আপনার অ্যাপয়েন্টমেন্ট জন্য দেরী হতে পারে সম্ভাবনা ঝাঁকনি আছে।
এমন পরিস্থিতিতে একটি সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময়, মানুষ দুটি ভিন্ন সিদ্ধান্ত গ্রহণের কৌশলগুলি কাজে লাগাতে থাকে: প্রাপ্যতা পরিচায়ক এবং প্রতিনিধিত্বমূলক পরিচায়ক। মনে রাখবেন, একটি পরিশ্রমী একটি নিয়ম-এর-আঙুল মানসিক শর্ট-কাট যা মানুষকে সিদ্ধান্তগুলি এবং সিদ্ধান্তগুলি দ্রুত করে তুলতে সহায়তা করে
- উপভোক্তা হিউরিস্টিক : যখন আমরা কিছুটা সম্ভবত নির্ধারণ করার চেষ্টা করছি, তখন আমরা প্রায়ই এই অনুমানের ভিত্তি করে রাখি যে, অতীতের ঘটনাগুলি আমরা কতটা সহজেই অনুধাবন করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি তা নির্ধারণ করতে চেষ্টা করছেন যে আপনি যদি গতি সীমা ও ড্রাইভিং টিকিট পাওয়ার জন্য ড্রাইভ চালাতে চান, তাহলে আপনি হয়তো মনে করেন যে আপনি একজন পুলিশ অফিসার দ্বারা হাইওয়েের একটি নির্দিষ্ট অংশে টানা টানা অনেক বার দেখেছেন। যদি আপনি অবিলম্বে কোনও উদাহরণের কথা ভাবেন না, তাহলে আপনি এগিয়ে যেতে এবং একটি সুযোগ গ্রহণ করার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন, যেহেতু উপভোগের অভিজ্ঞতাটি আপনাকে বিচারের সম্মুখীন করেছে যে আপনার নির্দিষ্ট রুটে দ্রুতগতির জন্য কয়েকজন লোক টানা হয়েছে। আপনি যদি লোকেদের টান টানতে বহু উদাহরণের কথা ভাবতে পারেন, তবে আপনি কেবলমাত্র এটি নিরাপদভাবে চালাতে এবং প্রস্তাবিত গতি সীমাটি চালানোর সিদ্ধান্ত নিতে পারেন।
- Representativeness হিউরিস্টিক : এই মানসিক শর্টকাট একটি নির্দিষ্ট ইভেন্ট বা আচরণ আমাদের প্রোটোটাইপ আমাদের বর্তমান পরিস্থিতি তুলনা জড়িত। উদাহরণস্বরূপ, আপনার ক্লাসে আপনার স্কুলে যাওয়ার গতি বাড়াতে হবে কিনা তা নির্ধারণ করার সময়, আপনি নিজের ইমেজের সাথে নিজেকে তুলনা করতে পারেন এমন একজন ব্যক্তি যিনি দ্রুতগতির টিকিট পেতে পারেন। যদি আপনার প্রোটোটাইপ একটি অপ্রত্যাশিত দুর্দশা হয় যা একটি হট-রড গাড়ী চালায় এবং আপনি একটি ছোট ব্যবসায়ের মহিলা যিনি একটি সেডান চালান, আপনি অনুমান করতে পারেন যে একটি দ্রুতগামী টিকিট পাওয়ার সম্ভাবনা খুব কম।
সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াটি উভয়ই সহজ হতে পারে (যেমন আমাদের উপলভ্য বিকল্পগুলি থেকে বেরিয়ে আসার মতো) বা জটিল (যেমন বিদ্যমান পছন্দগুলির পদ্ধতিগতভাবে বিভিন্ন দিক)। আমরা ব্যবহার কৌশল বিভিন্ন কারণের উপর নির্ভর করে, আমরা সিদ্ধান্ত নিতে কত সময় সহ, সিদ্ধান্ত সামগ্রিক জটিলতা, এবং জড়িত হয় যে দ্ব্যর্থতা পরিমাণ।
> সোর্স:
> হকেনবারি, ডিএইচ & হকেনবারি, এসই (২006)। মনোবিদ্যা। নিউ ইয়র্ক: ওয়ার্থ পাবলিশার্স।
> টিভারস্কি, এ। (197২) দিক দ্বারা পরিহার: পছন্দ একটি তত্ত্ব। মানসিক পর্যালোচনা, 80, 281-299
> টর্সস্কি, এ।, এবং কানমান, ডি। (198২)। অনিশ্চয়তা অধীনে বিচার: Heuristics এবং পক্ষপাতী ড্যানিয়েল কাহানিমনে, পল স্লোভিচ, এবং আমোস টুর্সস্কি (এডিএস)। অনিশ্চয়তা অধীনে বিচার: Heuristics এবং পক্ষপাতী নিউ ইয়র্ক: কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয় প্রেস।