Aspek Psikologi Dalam Pengambilan Keputusan

Mengambil Keputusan

Anda harus membuat keputusan besar dan kecil sepanjang hari dalam hidup Anda. Kamu mau sarapan apa? Jam berapa kamu harus bertemu teman untuk makan malam? Perguruan tinggi mana yang harus kamu datangi? Berapa banyak anak yang ingin Anda miliki?

Ketika dihadapkan dengan beberapa keputusan, Anda mungkin tergoda untuk hanya melempar koin dan biarkan kesempatan menentukan nasib Anda. Dalam banyak kasus, kami mengikuti strategi atau serangkaian strategi tertentu untuk mencapai keputusan. Bagi banyak keputusan yang relatif kecil yang kita buat setiap hari, membalik koin tidak akan menjadi pendekatan yang mengerikan. Untuk beberapa keputusan yang kompleks dan penting, kita lebih cenderung menginvestasikan banyak waktu, penelitian, upaya, dan energi mental ke dalam kesimpulan yang tepat.

Jadi bagaimana tepatnya proses ini bekerja? Berikut ini adalah beberapa strategi pengambilan keputusan utama yang mungkin Anda gunakan:

Model satu fitur

Pendekatan ini melibatkan mengikat keputusan Anda hanya pada fitur. Sebagai contoh, bayangkan Anda membeli sabun. Dihadapkan dengan berbagai pilihan di superstore lokal Anda, Anda memutuskan untuk mendasarkan keputusan Anda pada harga dan membeli jenis sabun termurah yang tersedia. Dalam kasus ini, Anda mengabaikan variabel-variabel lainnya (seperti aroma, merek, reputasi, dan keefektifan) dan berfokus hanya pada satu fitur.

Pendekatan fitur tunggal dapat efektif dalam situasi di mana hasil yang relatif sederhana dan kau waktu putus asa. Namun, hal ini umumnya tidak strategi terbaik ketika berhadapan dengan hasil yang lebih kompleks.

Aditif fitur Model

Ini melibatkan mempertimbangkan Metode semua fitur penting dari pilihan mungkin dan kemudian sistematis mengevaluasi setiap opsi. Pendekatan ini cenderung menjadi metode yang lebih baik ketika membuat keputusan yang lebih kompleks.

Sebagai contoh, bayangkan Anda tertarik untuk membeli kamera baru. Anda membuat fitur yang signifikan register ingin milik kamera, maka Anda memberikan nilai setiap opsi yang memungkinkan pada skala dari 5 hingga + 5. Tombol kamera mungkin mendapatkan tingkat keuntungan + 5 faktor itu, sementara mereka yang memiliki kelemahan besar mungkin mendapatkan level-5 untuk faktor. Setelah Anda melihat opsi masing-masing, Anda dapat menghitung hasil untuk menentukan opsi yang memiliki tingkat yang lebih tinggi.

Fitur tambahan model dapat menjadi cara terbaik untuk menentukan pilihan terbaik untuk berbagai opsi. Namun, sebagai dapat Anda bayangkan, itu bisa sangat menyita waktu dan mungkin tidak strategi keputusan terbaik untuk digunakan jika Anda putus asa waktu.

Penghapusan oleh aspek dari Model

Penghapusan oleh model aspek pertama kali diusulkan oleh psikolog Amos Tversky pada tahun 1972. Dalam pendekatan ini, Anda mengevaluasi setiap opsi per karakteristik pada saat awal memiliki apa-apa yang Anda percaya paling penting. Ketika item gagal untuk memenuhi kriteria Anda telah ditetapkan, Anda memotong opsi item Anda. Periksa opsi yang memungkinkan Anda semakin kecil dan lebih kecil sebagai Anda mencoret item dari daftar sampai akhirnya Anda hanya tiba di alternatif.

Pengambilan keputusan dalam menghadapi ketidakpastian

Tiga proses sebelumnya sering digunakan dalam kasus dimana keputusan cukup mudah, tetapi apa yang terjadi ketika ada sejumlah risiko, ambiguitas atau ketidakpastian yang terlibat? Sebagai contoh, bayangkan Anda terlambat untuk kelas psikologi Anda. Harus Anda steer di atas batas kecepatan untuk mendapatkan waktu di sana, tetapi berisiko mendapatkan tiket ngebut? Atau harus Anda mendorong batas-batas kecepatan, risiko akhir-akhir ini, dan mungkin mendapatkan poin berlabuh karena kehilangan pop kuis yang dijadwalkan? Dalam kasus ini, Anda harus mempertimbangkan kemungkinan bahwa Anda mungkin terlalu terlambat untuk janji Anda terhadap kemungkinan bahwa Anda akan mendapatkan tiket akan datang.

Ketika membuat keputusan dalam situasi tersebut, orang cenderung untuk menggunakan dua strategi perekrutan ini berbeda hasil: ketersediaan heuristic algoritma dan heuristik representasi. Ingat, tag heuristic jalan bypass praktek mental yang memungkinkan orang untuk membuat keputusan dan penilaian pada terbang.

Ketersediaan Heuristic: ketika kita mencoba untuk menentukan seberapa besar kemungkinan sesuatu, kita sering basis pengaturan pada bagaimana dengan mudah kita dapat ingat peristiwa serupa yang terjadi di masa lalu. Misalnya, jika Anda mencoba ini menentukan jika Anda harus menavigasi melewati batas kecepatan dan risiko mendapatkan tiket, Anda mungkin berpikir berapa kali Anda melihat orang ditarik oleh petugas kebijakan jalan tidak spesifik. Jika Anda tidak segera berpikir dari setiap contoh, Anda dapat memutuskan untuk memperpanjang dan mengambil keuntungan, karena algoritma heuristic ketersediaan telah membuat Anda menilai bahwa hanya beberapa orang yang berhenti karena mempercepat rute tertentu Anda. Jika Anda dapat memikirkan banyak contoh tentang orang-orang yang tertarik, Anda dapat memutuskan untuk bermain aman dan mendorong batas-batas kecepatan yang direkomendasikan.
Heuristic keterwakilan: ini melibatkan mental pintas untuk membandingkan situasi kita saat ini dengan prototipe kami dari peristiwa atau perilaku tertentu. Sebagai contoh, ketika mencoba untuk menentukan jika Anda harus mempercepat untuk mencapai waktu kelas Anda, Anda dapat membandingkan diri sendiri dengan gambar Anda orang-orang yang paling mungkin akan mendapatkan tiket ngebut. Jika remaja Anda adalah prototipe sembrono yang naik hot-rod mobil dan Anda muda pengusaha naik sebuah sedan, Anda dapat memperkirakan bahwa kemungkinan untuk mendapatkan tiket pesawat akan datang yang cukup rendah.

Proses pengambilan keputusan dapat bersifat sederhana (seperti secara acak memilih dari opsi yang tersedia) atau kompleks (seperti penilaian aspek yang berbeda secara sistematis dari pilihan yang ada). Strategi yang kami gunakan bergantung pada berbagai faktor, termasuk berapa banyak waktu yang harus kami ambil untuk membuat keputusan, keseluruhan kerumitan keputusan, dan jumlah ambiguitas yang terlibat.