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/