साधारण नियम उपयोगी बातें करते हैं, लेकिन कौन सा लोग?

आप किससे पूछते हैं – और फिलहाल उनका मनोदशा – आप इस धारणा के साथ आ सकते हैं कि इंसान एक विशिष्ट बुद्धिमान प्रजातियां हैं, सभी तरह के कार्यों में अच्छा है, या गंभीर रूप से तर्कहीन और, अच्छी तरह से, बेवकूफ, अक्सर और गंभीर निर्णय में त्रुटियां विषय अक्सर मनोविज्ञान के विचार-विमर्श में प्रवेश करता है, और कई लोकप्रिय पुस्तकों का विषय रहा है, जैसे कि पूर्वानुमानित अस्थायी श्रृंखला कारणों का एक हिस्सा है कि लोग मानव खुफिया के इन परस्पर विरोधी विचारों को या तो व्यवहार या तर्क के संदर्भ में दे सकते हैं – संज्ञानात्मक उत्थान के माध्यम से मानव व्यवहार को समझाते हुए लोकप्रियता है। ह्यूरिस्टिक्स अनिवार्य रूप से अंगूठे के नियम हैं, जो फैसले करते समय केवल सीमित सूचनाओं पर केंद्रित होते हैं। एक सरल, शायद एक अनुमानी का काल्पनिक उदाहरण "सौंदर्य अनुमानी" की तरह कुछ हो सकता है यह अनुमानी कुछ समय के साथ कुछ हो सकता है, जब यह निर्णय लेना चाहिए कि किसके साथ संबंधों में भाग लेना है, सबसे शारीरिक रूप से आकर्षक उपलब्ध विकल्प चुनें ; अन्य जानकारी – जैसे धन, व्यक्तित्व लक्षण, और परिप्रेक्ष्य साथी की बुद्धिमत्ता – अनुमानी द्वारा अनदेखी की जाएगी

जो सबसे अच्छा काम करता है जब आप पहली नज़र में किसी के व्यक्तित्व को नहीं देख सकते।

संभावित स्रोतों की जानकारी को अनदेखा करते हुए पहली नज़र में विकृत लग सकते हैं, बशर्ते किसी का लक्ष्य सर्वोत्तम संभव विकल्प बनाना है, इसमें एक उपयोगी रणनीति बनने की क्षमता है। इन कारणों में से एक यह है कि दुनिया एक बड़ी जगह है, और जानकारी एकत्र करना एक महंगा प्रक्रिया है जानकारी के अतिरिक्त बिट एकत्र करने का लाभ एक निश्चित बिंदु से पिछले करने की लागतों से अधिक होता है, और चयन के लिए कई, कई संभावित स्रोत हैं जिस हद तक अतिरिक्त जानकारी से एक बेहतर विकल्प बनने में मदद मिलती है, सबसे अच्छा उद्देश्य पसंद करना अक्सर व्यावहारिक असंभव है इस दृष्टिकोण में, हेयरिस्टिक्स प्रयासों के साथ सटीकता को बंद कर देते हैं, जिससे 'अच्छा-पर्याप्त' फैसले होते हैं एक संबंधित है, लेकिन ह्युरिस्टिक्स का कुछ और सूक्ष्म लाभ नमूना-त्रुटि समस्या से आता है: जब भी आप आबादी से नमूने लेते हैं, तब आपके नमूने में कुछ हद तक त्रुटि होती है दूसरे शब्दों में, आपका छोटा सा नमूना अक्सर आबादी का पूरी तरह से प्रतिनिधि नहीं है, जहां से इसे तैयार किया गया है। उदाहरण के लिए, अगर पुरुष, औसत पर, दुनिया भर में महिलाओं की तुलना में 5 इंच लंबा है, यदि आप अपने ब्लॉक से मापने के लिए 20 यादृच्छिक पुरुषों और महिलाओं को चुनते हैं, तो आपका अनुमान ठीक 5 इंच नहीं होगा; यह कम या अधिक हो सकता है, और उस त्रुटि की डिग्री पर्याप्त या नगण्य हो सकती है।

ध्यान में रखते हुए, हालांकि, यह तथ्य यह है कि जनसंख्या से कम लोगों का आप नमूना है, अधिक से अधिक आपकी त्रुटि होने की संभावना है: यदि आप केवल 2 पुरुषों और महिलाओं का नमूना ले रहे हैं, तो आपके अनुमान 5 इंच से आगे होने की संभावना है एक दिशा या अन्य) जब आप 20 के नमूने के सापेक्ष, 50 के सापेक्ष, एक लाख के सापेक्ष। महत्वपूर्ण बात, आपके द्वारा उपयोग की जा रही जानकारी के प्रत्येक स्रोत के लिए त्रुटि फसलों को नमूने देने का मुद्दा। इसलिए जब तक आप उन सभी सूचना स्रोतों में त्रुटि को समेकित करने में सक्षम पर्याप्त मात्रा में सूचनाओं का नमूना नहीं लेते हैं, जो कि सूचना के कुछ स्रोतों को नजरअंदाज करते हैं, वास्तव में समय पर बेहतर विकल्प प्राप्त कर सकते हैं। इसका कारण यह है कि ह्युरिस्टिक्स द्वारा शुरू किया गया पूर्वाग्रह कम-से-कम अनुमान लगाया जा सकता है- अपर्याप्त नमूनाकरण (गियररेज़र, 2010) द्वारा शुरू की गई त्रुटि विचरण की तुलना में परेशानी। इसलिए, जब हेरिस्टिक्स का उपयोग कई बार दूसरे सबसे अच्छे विकल्प के रूप में हो सकता है, तो ये प्रतीत होता है कि यह एक अनुकूलन रणनीति (जहां सभी उपलब्ध जानकारी का उपयोग किया जाता है) के सापेक्ष, सबसे अच्छा विकल्प है।

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हालांकि यह सब अच्छी तरह से और अच्छा लगता है, तीव्र पाठक ने ध्यान दिया है कि सीमा से संबंधित सीमाओं के लिए जरूरी के मूल्य की आवश्यकता होगी: उन्हें पता होना चाहिए कि किस प्रकार के स्रोतों पर ध्यान देना है एक सरल मामला पर विचार करें जहां आपके पास कुछ संभावित परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए शामिल होने के लिए जानकारी के पांच संभावित स्रोत हैं: इनमें से एक सूत्र जोरदार पूर्वानुमान लगा रहा है, जबकि अन्य चार केवल कमजोर भविष्य कहने वाले हैं। यदि आप एक अनुकूलन रणनीति खेलते हैं और प्रत्येक स्रोत के बारे में पर्याप्त मात्रा में जानकारी प्राप्त करते हैं, तो आप सर्वोत्तम संभव भविष्यवाणी कर सकेंगे सीमित जानकारी के मुताबिक, एक अनुमानी रणनीति बेहतर ढंग से कर सकती है, बशर्ते आप जानते हैं कि आपके पास पर्याप्त जानकारी नहीं है और आप जानते हैं कि जानकारी के कौन से स्रोतों को अनदेखा करना है यदि आपने जानकारी के स्रोत को यादृच्छिक रूप से पेश करने के लिए चुना है, हालांकि, आप समय के 80% अनुकूलक की तुलना में एक बुरा भविष्यवाणी करना समाप्त करेंगे। इसके अलावा, यदि आपने एक अनुमानी प्रयोग किया है क्योंकि आपने गलती से मान लिया था कि आपके पास पर्याप्त मात्रा में जानकारी नहीं है, तो आपने अनुकूलक की तुलना में 100% समय से भी एक भविष्यवाणी की है।

"मैं उन बाधाओं को पसंद करता हूं; नीले रंग में $ 10,000! (पसंदीदा रंग अनुमानी) "

इसलिए, जबकि उत्थान विशेषज्ञ समय पर अनुकूलन के प्रयासों से बेहतर निर्णयों का नेतृत्व कर सकते हैं, वहीं संदर्भ में वे सीमित हैं जो सीमित हैं। इन तेजी से और मितव्ययी निर्णय नियमों के लिए उपयोगी होने के लिए, आपको पता होना चाहिए कि आपके पास कितनी जानकारी है, साथ ही साथ कौन से स्थितियों के लिए उपयुक्त हैं यदि आप यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि लोग किसी विशिष्ट अनुमानी का उपयोग क्यों करते हैं, तो, पहले के लिए अनुमानित कार्यों के अस्तित्व के लिए जिम्मेदार कार्यों के बारे में पर्याप्त रूप से अधिक बनावट वाले भविष्यवाणियां करने की आवश्यकता होगी। गेजरेज़र (2010) द्वारा सुझाए गए निम्नलिखित अनुमानी पर विचार करें: यदि कोई डिफ़ॉल्ट है, तो इसके बारे में कुछ नहीं करें उस अनुमान के अनुसार, इस मामले में, देशों के बीच एक अंग दाता होने के मौलिक अलग-अलग दर: जबकि डेनमार्क के लोगों का केवल 4.3% दाता है, लगभग स्वीडन में लगभग सभी (लगभग 85%) हैं। चूंकि एक दाता होने की इच्छा के बारे में स्पष्ट दृष्टिकोण दोनों देशों के बीच काफी भिन्न नहीं है, इसलिए विचरण एक रहस्य साबित हो सकता है; कि जब तक कोई यह नहीं जानता कि डेन के पास एक दाता बनने के लिए 'ऑप्ट इन' पॉलिसी है, जबकि स्वीडन में 'ऑप्ट आउट' एक है अंग दाता की स्थिति की दरों में अधिकतर भिन्नता को चलाने के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प जिम्मेदार प्रतीत होता है।

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हालांकि इस तरह के एक अनुमान के मुताबिक, कम से कम शुरू में, एक संतोषजनक (हो सकता है कि यह बहुत भिन्नता के लिए होता है) हो सकता है, लेकिन यह कुछ खास संबंधों में चाहता है। यदि कुछ भी, अनुमानी एक घटना के विवरण की तरह अधिक लगता है (इसका डिफ़ॉल्ट विकल्प कभी-कभी होता है) इसके बजाय एक स्पष्टीकरण (क्यों यह बात है, और हम किस परिस्थिति में यह उम्मीद नहीं कर सकते हैं?)। यद्यपि मेरे पास इस पर कोई डेटा नहीं है, मैं सोचता हूं कि आपने प्रयोगशाला में विषयों को लाया है और उन्हें प्रयोगकर्ता को $ 5 देने का विकल्प दिया है या प्रयोगकर्ता ने उन्हें 5 डॉलर दिए हैं, लेकिन पहले विकल्प को डिफ़ॉल्ट के रूप में उजागर किया है, शायद आप बहुत कम मिले जिन लोगों ने डिफ़ॉल्ट अनुमानी को अनदेखा नहीं किया फिर, डिफ़ॉल्ट अनुमानी लोगों को अंग दाताओं के होने या असफल होने पर इतने प्रेरक साबित हो सकते हैं, लेकिन लोगों को पैसे देने के लिए गहराई से अप्रभावी हो सकता है? गेजरेन्जर के पूर्वनिर्धारित समारोह के लिए डिफ़ॉल्ट अनुमानी – समूह समन्वय – यहाँ हमें मदद नहीं करता है, क्योंकि लोग सिद्धांत रूप में, या तो देने या प्राप्त करने के आसपास समन्वय कर सकते हैं। शायद किसी को यह भी पता चल सकता है कि एक और अनुमानी – जब संभव हो, दूसरों के प्रति स्वयं का लाभ लेता है – नए फैसले में काम करना है, लेकिन एक अनुमान के मुताबिक, जब एक अनुमानी या किसी अन्य खेल पर होगा, इन परिणामों को समझाया नहीं

इस संबंध में, फिर, उत्थान (व्याख्यात्मक चर के रूप में) अन्य "एक शब्द स्पष्टीकरण" (जैसे 'संस्कृति', 'मानदंड', 'शिक्षा', 'स्थिति' या इसी तरह की बातें अक्सर लागू होते हैं, उसी सैद्धांतिक कमी को साझा करते हैं मनोवैज्ञानिकों द्वारा) सबसे अच्छे रूप में, वे विभिन्न संज्ञानात्मक तंत्रों द्वारा उठाए गए कुछ सामान्य संकेतों का वर्णन करते हैं, जैसे कि प्राधिकरण संबंध (जो कि गेजरेज़र ने सुझाया कि निम्नलिखित अनुमानी का गठन किया गया है: यदि कोई व्यक्ति प्राधिकरण है, अनुरोधों का पालन करें ) या सहकर्मी व्यवहार ( नकल- सहकर्मी अनुमान: अपने साथियों के रूप में करते हैं ) हमें कुछ और बताए बिना। ऐसा लगता है कि ऐसा विवरण, 'अनुमानी' शब्द को पूरी तरह से छोड़ सकता है और उसके लिए कोई भी बुरा नहीं हो सकता। वास्तव में, यह देखते हुए कि गिगेरजेर (2010) ने एक ही फैसले को प्रभावित करने वाले कई हेरिस्टिस्ट्स की संभावना का उल्लेख किया है, यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि वह अभी भी सभी अधिकारियों पर चर्चा कर रहा है। ऐसा इसलिए है क्योंकि ह्यूरिस्टिक्स विशेष रूप से सूचना के कुछ स्रोतों को अनदेखा करने के लिए तैयार किए गए हैं, जैसा कि शुरू में उल्लिखित है। एक साथ कई ह्यूरिस्टिक्स काम कर रहे हैं, जिनमें से प्रत्येक जानकारी के अलग-अलग स्रोतों में छेड़छाड़ करते हैं जो कि दूसरों को अनदेखा करते हैं, एक ऑप्टिमाइज़ेशन रणनीति के अनुरूप लगता है जो एक अनुमानी से अधिक है।

और यदि आप शब्द को बनाए रखना चाहते हैं, तो आपको लाइनों के भीतर रहने की आवश्यकता है

हालांकि, उत्प्रज्ञताओं की भाषा परिणाम बताते हुए एक तेज़ और मितव्ययी तरीका साबित हो सकती है, लेकिन यह उनको समझाते हुए या अनुमानित मूल्य के रास्ते में बहुत कुछ प्रदान करने की एक खराब विधि बन जाती है। यह तय करने में कि क्या कुछ निर्णय नियम भी पहली जगह पर एक अनुमानी है, यह उन अनुमानों को मानने में प्रतीत होता है जो अनुमानित मॉडल को दर्शाते हैं कि कुछ स्रोत (सूचनाएं) को कुछ थ्रेशोल्ड से पहले अनदेखा करने की अपेक्षा की जानी चाहिए (या क्या ये एक दहलीज भी मौजूद है)। क्या, मुझे आश्चर्य है, क्या हेरविस्टिक्स ट्रॉली और फुटब्रिज दुविधाओं, या गर्भपात या मनोरंजक दवाओं (जहां लोग विशेषकर समझौते में नहीं हैं) जैसे विषयों पर नैतिक विचारों में भिन्नता की प्रतिक्रिया में भिन्नता के बारे में कह सकते हैं? जहां तक ​​मैं बता सकता हूं, इन मामलों में प्रतिवादियों पर ध्यान केंद्रित करने से हमें आगे बढ़ने के लिए बहुत कुछ करने की संभावना नहीं है। शायद, हालांकि, कुछ अनुमानी अनुमानी हैं जो हमें अच्छे नियमों के साथ प्रदान कर सकते हैं जब हम अपेक्षाओं को मूल्यवान मानना ​​चाहिए …

सन्दर्भ : गिगेरजेर, जी (2010)। नैतिक Satisficing: संज्ञानात्मक विज्ञान में जटिल तर्कसंगतता विषय के रूप में नैतिक व्यवहार पुनर्विचार।, 2, 528-554

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