Привычки в принятии решений

Принятие любых решений, от простых до самых сложных, это процесс, требующий понимания, информации, средств и времени. К сожалению, большинство людей и организаций подходит к поиску информации и выбору средств исходя из своих возможностей и привычек. Зачастую, это приводит к тому, что вместо "молотка" для "забивания гвоздей" используется "отвертка", а для "закручивания шурупов" используется "молоток" или "гвоздодер".

Однако, существует целый ряд подходов, которые могут быть использованы при выборе источников или инструментов. Рассматривая универсальные подходы, можно говорить об (1) опыте и интуиции, (2) аналогиях и прецедентах, и (3) рациональном и многокритериальном подходе. Причем, последний подход может быть использован для интеграции оценок на основании опыта, интуиции и других критериев.

Естественно, для каждого конкретного случая необходимы свои критерии. Однако можно выделить некоторые критерии, которые могут быть использованы в большинстве случаев. Например, рассматривая методы, могут учитываться такие критерии как "полнота охвата проблемы", "точность вычислений", "прозрачность результатов", "учет неопределенностей", "простота использования", "необходимые данные", "необходимые специалисты", "необходимые вычислительные ресурсы", "широта использования", "цитирование в литературе", "отзывы специалистов". Из всего этого множества критериев можно выделить несколько групп, включая (1) функциональные критерии, (2) ресурсные критерии, (3) социальные критерии.

С одной стороны, подобный выбор источников и инструментов требует дополнительного времени и средств. С другой стороны, эти время и средства окупятся эффективным решением и обоснованием проблемы.

Жужжание в принятии решений

Множество факторов влияет на принятие решений, заставляя людей отходить от рациональных суждений и объективных оценок (хотя, объективность, это отдельная тема для разговора). Систематическое изучение таких факторов лучше начинать с Теории ограниченной рациональности (bounded rationality), предложенной в 1959 году Гербертом Саймоном и теории перспектив (prospect theory), предложенной в 1979 году Даниэлем Канеманом и Амосом Тверски.

Однако, немногие говорят о роли "жужжащих" слов (buzzwords) в принятии индивидуальных и групповых решений. Если в первом случае, можно понять покупателей бросающихся на "гигагерцы", "мегапиксели" и "нанотехнологии". То, во втором случае, удивляешься тому, как группы экспертов и советы директоров принимают решения, ведомые подобными "нанотехнологиями", "инновациями" и "модернизациями". Причем, воздействие таких слов многократно усиливается, если они произнесены руководством или сильными мира сего.

Интересно было бы провести эксперимент, сравнив оценки экспертов, полученные после прочтения текстов с "жужжащими" словами и без них. Возможно, тексты, основанные на "стандартной" лексике позволят экспертам принять более рациональные и взвешенные решения. Возможно, средства автоматического анализа текстов могут позволить решить эту проблему "малой кровью".

Сколько "стоит" продукт?

Продолжая разговоры о "стоимости" рекламы и криптовалюты, можно поговорить о стоимости продуктов и технологий.

Интересно, что некоторые "бизнесмены" считают что можно запустить новый продукт или запатентовать новую технологию и затем смело "уйти на пенсию" пожимая плоды всех своих действий начинающихся на "за". Такое было возможно в "каменном" веке информационных технологий, когда чтобы получить информацию о новом продукте или технологии требовались недели и месяцы. Сегодня, для этого требуется подключение к Интернету и несколько секунд или минут чтобы найти необходимую информацию.

Отдельно нужно сказать о патентах и защите информации. Сколько СТОИТ патентование новых технологий, сколько СТОИТ оформление документов согласно требуемым стандартам, сколько СТОИТ защита информации. С другой стороны, сколько стоит получение информации о вашем продукте для конкурента, и сколько стоит разработка нового продукта, на основе вашего. Последнее особенно важно, так как у вашего конкурента всегда есть некоторая основа в виде вашего продукта, всегда есть ступенька на которую он может опереться чтобы превзойти вас.

Некоторые считают что могут решить все проблемы найдя верных партнеров и профессиональных менеджеров, но кто может гарантировать что ваши партнеры не решат заполучить весь бизнес целиком, а ваши менеджеры не предпочтут помочь вашим конкурентам. Если вы не живете в Японии с ее "понятием чести" и системой "пожизненного найма", то стоит задаться вопросом сколько будет СТОИТЬ верность партнеров и менеджеров?

Возможно, стоит сложить вместе все эти СТОИТ и инвестировать их в дальнейшее развитие вашей технологии или продукта, подняв его на уровень, недосягаемый для ваших конкурентов. Единственный способ защитить ваш бизнес, технологию или продукт, это двигаться вперед, развивать и развиваться.

Дескриптивное и нормативное принятие решений

Обычно, теории и методы принятия решений относят либо к ДЕСКРИПТИВНОМУ направлению, либо к НОРМАТИВНОМУ или прескриптивному направлению. В первом случае, речь идет об исследовании того, как принимают решения в тех или иных ситуациях. Во втором случае, речь идет о рекомендации того, как нужно принимать решения. Однако, есть методы, которые могут использоваться в обоих случаях.

В частности, дерево решений (decision tree), которое представляет собой граф, состоящий из факторов, решений, последствий и переходов между ними. Такое дерево может быть построено как (1) на основе имеющихся данных для описания существующего процесса принятия решений, так и (2) на основе определенных теорий и моделей для описания возможного или рекомендуемого процесса принятия решений.

В первом случае, дерево решений часто рассматривается как один из методов классификации в рамках анализа данных (data mining). Butler Analytics приводит несколько программных инструментов для построения таких деревьев GATree, KNIME, RapidMiner, Smiles, YaDT*. Если речь идет о разработке собственных инструментов, то имеет смысл посмотреть на Python Pandas, Python Scikit-learn, Weka, Apache Mahout, Apache Spark MLlib.

Во втором случае, дерево решений часто рассматривается как визуальный инструмент структурирования и формализации задачи принятия решения. Рассматривая деревья решений, также имеет смысл рассмотреть диаграммы влияния (influence diagrams) и байесовские сети (bayesian networks). Для решения этой категории задач также можно привести ряд программных средств, включая Lumina Analytica, SmartDraw, MindTools. Если же речь идет о разработке собственных программных средств, то к вашим услугам библиотеки и компоненты, реализующих методы теории вероятностей, методы теории графов, инструменты визуального редактирование графов. К таким программным библиотекам можно отнести JDistLib, JMSL, JGraph, yFile.

* 5 Free Decision Tree Tools, Butler Analytics, 2013, http://butleranalytics.com/5-free-decision-tree-tools/

Информация в принятии решений

Продолжая тему экологии принятия решений, нельзя пройти мимо ИНФОРМАЦИИ, ее источников и методов ее анализа. Для принятия решений информация как пища для живых существ, чем она доступнее и качественнее, тем быстрее и качественнее принимаемые решения.

Поиск и анализ информации жизненно необходимы на всех этапах решения проблемы. Например, необходима информация для того чтобы понять (1) что есть проблема, (2) из чего она состоит, (3) какие есть методы анализа решения проблемы, (4) какие есть альтернативы или варианты решения проблемы, (5) какие есть критерии для оценки альтернатив, (6) какие есть оценки альтернатив по критериям, (7) как полученные оценки и результаты согласуются с мнением экспертов и общепринятой практикой, (8) как представить результаты для заинтересованных лиц, (9) как применить полученные результаты для непосредственного решения проблемы, (10) как учесть опыт решения проблемы при принятии последующих решений.

Как и к любой другой задаче, к выбору источников информации и методов ее анализа можно подходить с разных сторон. Например, можно исходить из постановки задачи (problem driven), что безусловно разумно, но может потребовать значительного времени. Можно исходить из имеющихся данных (data driven), что несколько быстрее, но есть серьезный риск упустить важную информацию. Можно исходить из имеющихся знаний (knowledge driven), что также достаточно быстро, но ограничено имеющимися компетенциями и требует хорошей организации знаний. Можно комбинировать разные подходы, что и происходит при решении реальных задач.

В некоторых случаях выбор источников информации может быть ограничен формальными требованиями, нормами или стандартами. Например, некоторые задачи принятия экономических, экологических и медицинских решений, требуют использования определенных "сертифицированных" источников информации. С одной стороны, такой подход позволят упростить и упорядочить принятие решений. С другой стороны, не всегда "сертифицированные" источники информации предлагают наиболее полные, точные и актуальные данные. В некоторых случаях, использование "альтернативных" источников информации может принести положительные результаты.

Интернет открывает гигантские возможности для обмена информацией, но вместе с этим, он же ставит вопросы поиска информации и оценки ее качества. В частности, от формализации поисковой задачи и выбора поискового сервиса может зависеть что именно будет рассматриваться в качестве возможных источников информации. Далее, нужно оценить качество источников и предоставляемой ими информации. Например, большинство авторитетных научных изданий публикуют статьи только после их рецензирования известными специалистами.

Также, существует ряд специальных методов направленных на оценку информации, в частности метод оценки улик (weight of evidence), пришедший из судебной практики. Метод ценности информации (value of information), оценивающий сколько готов "заплатить" принимающий решение за информацию и многие другие...

Экология принятия решений

Много говорят о принятии решений в экологии, но мало говорят об экологии принятия решений, то есть, об окружающей среде принятия решений, о том с чем принятие решений сосуществует и в чем оно нуждается.

В центре принятия любого решения находится ПРОБЛЕМА, которая собственно и требует решения. Признание факта наличия проблемы, это важный этап, но еще далеко не ее решение. Следующим шагом является ИДЕНТИФИКАЦИЯ проблемы, то есть осмысление того (1) что нужно сделать, (2) зачем это нужно сделать, (3) кто в этом заинтересован, (4) кого это затрагивает и (5) какие ресурсы для этого необходимы.

Далее следует КОНЦЕПТУАЛИЗАЦИЯ, в процессе которой происходит переход "от слов к делу", а точнее к концептам или понятиям. Можно сказать, что на данном этапе происходит переход к концептуальному или научном языку описания проблемы и выбор методов ее решения.

Кроме КОНЦЕПТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА, на этапах идентификации и концептуализации может использоваться КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ, КАЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ, АНАЛИЗ ТЕКСТА НА ЕСТЕСТВЕННОМ ЯЗЫКЕ. В частности, анализ текста позволяет извлечь структурированную информацию о концептах и взаимосвязях между ними из книг, отчетов, статей, новостей, интервью и других источников неструктурированной текстовой информации.

Понимание составляющих проблемы позволяет перейти к АНАЛИЗУ РИСКОВ и АНАЛИЗУ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ, которые свойственны всем реальным ситуациям. Кроме того, требования анализа неопределенностей могут повлиять на выбор методов анализа решений, некоторые из которых используют интервальные, нечеткие или случайные переменные и методы для представления и анализа неопределенностей.

Далее следует ФОРМАЛИЗАЦИЯ, то есть, представление проблемы в терминах и понятиях выбранных методов анализа решений. Например, для МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО АНАЛИЗА РЕШЕНИЙ, основными понятиями будут АЛЬТЕРНАТИВЫ и КРИТЕРИИ. При этом, надо учитывать особенности и требования используемых методов. Например, не всякий фактор влияющий на решение может рассматриваться в качестве критерия, или не всякие альтернативы могут рассматриваться вместе, в рамках одной модели решения.

АНАЛИЗ РЕШЕНИЯ представляет собой сложный ПРОЦЕСС, и может включать в себя (1) работу с экспертами для получения оценок и комментариев, (2) интеграцию оценок в модель решения, (3) пересмотр модели решения при необходимости, (4) выполнение математических вычислений, (5) исследование неопределенности, чувствительности или устойчивости модели, (6) интерпретацию и обсуждение результатов с экспертами, (7) повторение анализа сначала, если результаты признаны неудовлетворительными.

При этом, нельзя забывать что принятия любого решения требует информации, которая может быть получена из различных источников. Например, это могут быть ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ из систем голосования, ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ из геоинформационных систем и ОЦЕНКИ РИСКОВ из моделей экономических, экологических или технологических рисков.

Кроме этого, на всех этапах решения проблемы важнейшую роль играют КОММУНИКАЦИИ с экспертами, лицами принимающими решения и другими заинтересованными лицами. Особенно важны коммуникации при анализе социальных, политических, экономических и экологических решений, которые требуют учета мнений, предпочтений и особенностей восприятия информации представителями большого числа различных сторон. В частности, сложнейшие математические модели и вычисления бесполезны, если их результаты не представлены в виде, понятном заинтересованным лицам.

З.Ы. Тему экологии принятия решений можно развивать и продолжать до бесконечности, описывая различные экосистемы, методы, средства, проблемы и взаимоотношения между ними.

Сколько "стоит" криптовалюта?

Продолжая тему оценки скрытой "стоимости" рекламы, можно задаться аналогичным вопросом относительно "стоимости" криптовалюты, но с несколько иной точки зрения. Алгоритмы "майнинга" или "добычи" криптовалюты изначально разработаны таким образом, чтобы требовать серьезных вычислительных ресурсов. Для масштабной "добычи" открываются "фермы", представляющие собой огромные вычислительные мощности. Которые, могли бы быть использованы для распределенных вычислений для нужд медицины, биологии, химии, физики, астрономии и других наук. Создается впечатление, что человек потерял ориентиры в своем развитии и прожигает огромные ресурсы впустую.

З.Ы. Возможно, по аналогии с "криптовалютой", имело бы смысл создать "техновалюту", в основе которой было бы решение научно-технических задач и научно-технический потенциал.

Сколько "стоит" реклама?

Недавно, работая над статьей по поиску информации, наткнулся на исследование* по оценке затрат вычислительных ресурсов и электроэнергии на обработку интернет рекламы персональными компьютерами пользователей глобальной сети. Интересно, сколько "стоит" реклама, учитывая (1) затраты на производство вычислительной техники, (2) затраты вычислительных и человеческих ресурсов на ее создание, распространение и анализ ее результативности, (3) затраты времени и внимания пользователей, (4) затраты электроэнергии и вычислительных ресурсов пользователей на получение, просмотр или блокировку рекламы.

На сегодняшний день, стоимость интернет рекламы оценивается только с точки зрения рекламного агенства и заказчика. Но, мало кого интересует во сколько такая реклама обходится окружающей среде и пользователям, которые отвлекаются от своих непосредственных задач и тратят свое время на удаление нежелательных писем, пролистывание рекламных баннеров.

* Simons et al, The Hidden Energy Cost of Web Advertising, Centre for Telematics and Information Technology University of Twente, 2010

О чем этот блог?

DiceIons, это анаграмма от decision, т.е. решение. Первая часть этой анаграммы, это dice, т.е. игральные кости. Вторая часть, это ions, т.е. ионы, или частицы, несущие положительный или отрицательный заряд. Бросок костей, игра, случай, положительные и отрицательные оценки и суждения, все это присуще процессу принятия решений. Процессу, который является неотъемлемой частью нашей личной, социальной и профессиональной жизни. Именно принятию решений, всем его проявлениям и всему тому, что его окружает, посвящен этот блог.

З.Ы. Кроме всего прочего, DiceIons хорошо звучит:)