ข้ามไปเนื้อหา

ตัวช่วยการตัดสินใจ

จากวิกิพีเดีย สารานุกรมเสรี
สำหรับความหมายอื่น ดูที่ ฮิวริสติก (แก้ความกำกวม)

ในสาขาจิตวิทยา ตัวช่วยการตัดสินใจ[1] หรือ ฮิวริสติก (อังกฤษ: heuristic) เป็นกฎที่ง่าย ๆ และมีประสิทธิภาพ ที่เรามักจะใช้ในการประเมิน[a] และการตัดสินใจ เป็นวิธีลัดทางความคิดโดยเพ่งความสนใจไปยังส่วนหนึ่งของปัญหาที่ซับซ้อนแล้วไม่ใส่ใจในส่วนอื่น[6][7][8] กฎเหล่านี้ทำงานได้ดีในสถานการณ์โดยมาก แต่สามารถนำไปสู่ความผิดพลาดอย่างเป็นระบบ ซึ่งอาจเป็นความผิดพลาดโดยตรรกะ โดยความเป็นไปได้ หรือโดยความสมเหตุสมผล ความผิดพลาดเหล่านี้เป็นความเอนเอียงทางประชาน (cognitive bias) ซึ่งมีการค้นพบแล้วมากมายหลายแบบ เป็นความผิดพลาดที่มีผลต่อการตัดสินใจในสถานการณ์ต่าง ๆ เช่นการประเมินราคาบ้านหรือการพิพากษาตัดสินคดี ฮิวริสติกปกติมักจะเป็นการตัดสินใจที่เป็นอัตโนมัติ เป็นการรู้เอง (intuitive) ที่ไม่ต้องอาศัยการคิด แต่อาจมีการใช้เป็นกลยุทธ์ทางความคิดอย่างจงใจได้ เมื่อต้องทำการตัดสินใจโดยมีข้อมูลที่จำกัด

นักประชานศาสตร์ชาวอเมริกันเฮอร์เบิร์ต ไซมอนดั้งเดิมเป็นผู้เสนอว่า การตัดสินใจของมนุษย์ต้องอาศัยฮิวริสติก[ต้องการอ้างอิง] โดยใช้แนวความคิดจากวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์[b] ในต้นคริสต์ทศวรรษ 1970 นักจิตวิทยาแดเนียล คาฮ์นะมัน และอะมอส ทเวอร์สกี้ แสดงฮิวริสติก 3 ประเภทที่เป็นฐานของการตัดสินใจโดยรู้เองที่ใช้อย่างกว้างขวาง งานวิจัยเหล่านี้ จุดชนวนโปรแกรมงานวิจัยเกี่ยวกับ ฮิวริสติกและความเอนเอียง (Heuristics and Biases)[9] ซึ่งศึกษาการตัดสินใจในชีวิตจริงของมนุษย์ และศึกษาสถานการณ์ที่การตัดสินใจเหล่านี้ใช้ไม่ได้ คือไม่สมเหตุผล งานวิจัยในแนวนี้ได้คัดค้านไอเดียว่า มนุษย์เป็นสัตว์ที่กระทำตามเหตุผล และได้ให้ทฤษฎีเกี่ยวกับการประมวลสารสนเทศ (information processing) ที่สามารถอธิบายวิธีการที่มนุษย์ใช้ในการประเมินผลหรือการตัดสินใจ เป็นแนวงานวิจัยที่เริ่มมีความสนใจในระดับสากลในปี ค.ศ. 1974 ด้วยบทความที่พิมพ์ในวารสาร Science มีชื่อว่า "Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases (การประเมินภายใต้ความไม่แน่ใจ ฮิวริสติกและความเอนเอียง)"[10] ซึ่งได้กลายเป็นแนวทางของทฤษฎีเกี่ยวกับการตัดสินใจที่มีทั้งหมดในปัจจุบัน[11]

แม้ว่า งานวิจัยเป็นจำนวนมากจะเพ่งเล็งความสนใจไปที่ความผิดพลาดที่ฮิวริสติกมีส่วนเกี่ยวข้อง ฮิวริสติกสามารถพิจารณาได้ว่าเป็นกระบวนการทางเหตุผลของระบบประสาท ถ้ามองในแง่นี้ ฮิวริสติกนั้นใช้ได้ดีพอในสถานการณ์โดยมาก โดยทำให้ไม่เป็นเรื่องหนักในการใช้ทรัพยากรทางสมอง มุมมองทางทฤษฎีอีกอย่างหนึ่งพิจารณาฮิวริสติกว่า เป็นกระบวนการทางเหตุผล เพราะว่า ทำงานได้อย่างรวดเร็วโดยที่ไม่ต้องมีข้อมูลทั้งหมด และอาจจะแม่นยำเท่า ๆ กับกระบวนการทางเหตุผลที่ซับซ้อนกว่า ความเข้าใจในบทบาทของฮิวริสติกในจิตวิทยามนุษย์โดยนักการตลาดและผู้มีหน้าที่โน้มน้าวใจอื่น ๆ สามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของหมู่ชน เช่นราคาสิ่งของที่มนุษย์ซื้อขาย หรือปริมาณที่ซื้อขาย

ประเภท

[แก้]

ในงานวิจัยเริ่มต้น คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้เสนอฮิวริสติกสามประเภทคือ ความพร้อมใช้งาน (availability) ความเป็นตัวแทน (representativeness) และการตั้งหลักและการปรับ (anchoring and adjustment) งานต่อ ๆ มาได้ค้นพบฮิวริสติกประเภทอื่น ๆ ฮิวริสติกที่เป็นมูลฐานการตัดสินใจเรียกว่า ฮิวริสติกการตัดสินใจ (judgment heuristics) ฮิวริสติกที่ใช้ตัดสินความน่าพึงใจของทางเลือกต่าง ๆ เรียกว่า ฮิวริสติกการประเมินค่า (evaluation heuristics)[12]

ความพร้อมใช้งาน

[แก้]
บทความหลัก: ฮิวริสติกโดยความพร้อมใช้งาน

ในสาขาจิตวิทยา ความพร้อมใช้งาน (availability) หมายถึงความง่ายดายที่สามารถคิดถึงไอเดียหนึ่ง ๆ ได้ และเมื่อเราประเมินความถี่ความชุกของเหตุการณ์หนึ่ง ๆ อาศัยว่าง่ายที่จะคิดถึงขนาดไหน เรากำลังใช้ฮิวริสติกโดยความพร้อมใช้งาน[13] ถ้าเป็นเหตุการณ์ที่จริง ๆ เกิดขึ้นไม่บ่อย แต่ง่ายหรือชัดเจนที่จะคิดถึง การประเมินความถี่เหตุการณ์นี้จะมีค่าสูงเกินความจริง ยกตัวอย่างเช่น เราจะประเมินโอกาสที่จะเสียชีวิตเพราะเหตุการณ์ระทึกใจ เช่นพายุทอร์นาโดและการก่อการร้าย (ตัวอย่างสำหรับคนอเมริกัน) สูงเกินไป เพราะการเสียชีวิตที่น่าระทึกใจและรุนแรง เป็นเรื่องที่สื่อเผยแพร่อย่างกว้างขวาง และดังนั้นจึงมีความพร้อมใช้งานในระดับที่สูงกว่า[14] ในนัยตรงกันข้าม เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นบ่อยแต่ธรรมดา ๆ เป็นสิ่งที่คิดถึงได้ยากกว่า ดังนั้น เรามักจะประเมินค่าความถี่ต่ำเกินไป เช่นการเสียชีวิตจากการฆ่าตัวตาย โรคหลอดเลือดสมอง และโรคเบาหวาน ฮิวริสติกนี้เป็นเหตุผลอย่างหนึ่งที่เราสามารถเปลี่ยนใจเพราะเหตุเรื่องเล่าที่เป็นจริงเป็นจังเพียงเรื่องเดียว ได้ง่ายกว่าเพราะเหตุหลักฐานทางสถิติตั้งมากมาย[15] และอาจมีบทบาทในเรื่องความดึงดูดใจของการเล่นลอตเตอรี่ เพราะว่าสำหรับคนที่ซื้อลอตเตอรี่ การคิดถึงคนถูกรางวัลที่ดีอกดีใจ ที่มีการเผยแพร่ทางสื่ออย่างกว้างขวาง ง่ายที่จะคิดถึงกว่าคนอื่นเป็นล้าน ๆ ที่ไม่ถูกรางวัลอะไรเลย[14]

สำหรับผู้ใช้ภาษาอังกฤษ ถ้าต้องตัดสินว่ามีคำที่ขึ้นต้นด้วยอักษร "T" หรือ "K" มากกว่ากัน ฮิวริสติกนี้ให้คำตอบได้อย่างง่าย ๆ และรวดเร็ว คือ คำที่ขึ้นต้นด้วย "T" คิดถึงได้ง่ายกว่า ดังนั้น เราสามารถให้คำตอบที่ถูกต้องโดยไม่ต้องไปนับคำ แต่ว่า ฮิวริสติกนี้ก็สามารถให้คำตอบที่ผิดได้ด้วย คือ เมื่อถามว่า มีคำที่มีอักษร "K" ขึ้นต้น หรือมีอักษร "K" ในตำแหน่งที่สามมากกว่ากัน เราก็จะใช้ฮิวริสติกเดียวกันในการหาคำตอบ การคิดถึงคำที่ขึ้นต้นด้วย "K" เช่น kangaroo (จิงโจ้) kitchen (ครัว) หรือ kept (เก็บ รักษา - อดีตกาล) นั้นง่าย แต่การคิดถึงคำมี "K" ในตำแหน่งที่สามเช่น lake (ทะเลสาบ) หรือ acknowledge (ยอมรับ) นั้นยากกว่า แม้ว่าความจริงแล้ว คำที่มี "K" ในตำแหน่งที่สามมีจำนวนมากกว่าถึง 3 เท่า ฮิวริสติกนี้ทำให้เราสรุปอย่างผิด ๆ ว่า คำที่ขึ้นต้นด้วย "K" สามัญกว่า[16]

ในอีกงานทดลองหนึ่ง มีการให้ผู้ร่วมการทดลองศึกษารายชื่อ 4 รายการ คือ สองรายการมีชื่อของหญิงมีชื่อเสียง 19 คน และชายมีชื่อเสียงน้อยกว่า 20 คน และสองรายการมีชื่อของชายมีชื่อเสียง 19 คนและหญิงมีชื่อเสียงน้อยกว่า 20 คน มีการให้ผู้ร่วมการทดลองกลุ่มแรกระลึกถึงชื่อให้มากที่สุดที่จะจำได้ และให้ผู้ร่วมการทดลองกลุ่มที่สองประเมินว่า มีชื่อผู้หญิงหรือผู้ชายมากกว่ากันในรายการ ผลปรากฏว่า ในกลุ่มแรก มีผู้ร่วมการทดลองถึง 57% ที่ระลึกถึงชื่อที่มีชื่อเสียงได้มากกว่า ในกลุ่มที่สอง ผู้ร่วมการทดลองถึง 80% ทำการประเมินผิดพลาดว่า มีชื่อผู้ชายหรือผู้หญิงมากกว่า คือถ้ารายการมีหญิงมีชื่อเสียง 19 คนและมีชายมีชื่อเสียงน้อยกว่า 20 คน ผู้ร่วมการทดลองก็จะประเมินผิด ๆ ว่า มีชื่อของผู้หญิงมากกว่า และในนัยตรงกันข้ามก็เช่นกัน คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้ตีความผลอย่างนี้ว่า การตัดสินอัตราส่วนชื่อผู้หญิงผู้ชายขึ้นอยู่กับความพร้อมใช้งาน (คือง่ายที่จะคิดถึง) ซึ่งอยู่ในระดับที่สูงกว่าในกรณีที่เป็นชื่อของคนมีชื่อเสียง[13]

ในอีกงานทดลองหนึ่งที่ทำก่อนการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกา ค.ศ. 1976 มีการให้ผู้ร่วมการทดลองจินตนาการว่านายเจอรัลด์ ฟอร์ดเป็นผู้ชนะ ส่วนอีกกลุ่มหนึ่งให้คิดถึงนายจิมมี คาร์เตอร์ว่า เป็นผู้ชนะ ต่อมาจะพบว่า แต่ละกลุ่มจะคิดว่า คนที่ตนจินตนาการถึงจะมีโอกาสสูงกว่าที่จะชนะจริง ๆ นักวิจัยได้พบปรากฏการณ์คล้าย ๆ กันถ้าให้นักศึกษาจินตนาการถึงการแข่งขันระหว่างทีมอเมริกันฟุตบอลระดับมหาวิทยาลัย[17] ผลของการจินตนาการ ต่อค่าความน่าจะเป็นที่เป็นค่าตามอัตวิสัย ก็พบในงานทดลองที่ทำโดยนักวิจัยอื่น ๆ อีกด้วย[15]

ความพร้อมใช้งานของค็อนเส็ปต์หนึ่ง จะขึ้นอยู่กับการคิดถึงค็อนเส็ปต์นั้นว่าเกิดขึ้นบ่อยครั้งแค่ไหน และได้คิดถึงเร็ว ๆ นี้หรือไม่ ในงานศึกษาหนึ่ง มีการให้ผู้ร่วมการทดลองเติมประโยคที่ยังไม่เต็มให้เสร็จ นักวิจัยได้เลือกคำในประโยคที่ให้ เพื่อกระตุ้นการทำงานของค็อนเส็ปต์ โดยเป็นคำเกี่ยวกับความดุและความใจดี ซึ่งเป็นเทคนิคที่เรียกว่า priming ต่อจากนั้น ก็มีการให้ผู้ร่วมการทดลองตีความพฤติกรรมของชายคนหนึ่งในเรื่องสั้น ๆ ที่ไม่ชัดเจน การตีความของผู้ร่วมการทดลองปรากฏว่ามีความเอนเอียงไปตามอารมณ์ที่กระตุ้นโดย priming คือ ยิ่งมีการกระตุ้นโดยคำมากเท่าไร ความเอนเอียงก็มีเพิ่มขึ้นเท่านั้น แต่ว่า ถ้าช่วงเวลาระหว่างงานแรก (เช่นที่เกิด priming) และงานที่สอง (เช่นที่ตีความพฤติกรรม) ห่างกัน ความเอนเอียงจะลดระดับลง[18]

คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้เสนอฮิวริสติกโดยความพร้อมใช้งาน ว่าเป็นคำอธิบายของปรากฏการณ์สหสัมพันธ์ลวง (illusory correlation) ที่เราตัดสินใจผิด ๆ ว่า เหตุการณ์สองอย่างเป็นเหตุและผลของกันและกัน คือ เราตัดสินใจผิดว่าเหตุการณ์ทั้งสองมีความสัมพันธ์ เพราะว่าง่ายที่จะจินตนาการหรือระลึกถึงเหตุการณ์สองอย่างนั้นพร้อม ๆ กัน[13][16] (ดูรายละเอียดในฮิวริสติกโดยความพร้อมใช้งาน)

ความเป็นตัวแทน

[แก้]
บทความหลัก: ฮิวริสติกโดยความเป็นตัวแทน

ฮิวริสติกโดยความเป็นตัวแทนเกิดขึ้นเมื่อเราใช้ประเภทของบุคคลสิ่งของ ในการตัดสินใจเกี่ยวกับบุคคลหนึ่ง ๆ หรือวัตถุหนึ่ง ๆ เช่นเมื่อจะตัดสินใจว่าคน ๆ หนึ่งเป็นผู้ร้ายหรือไม่ ประเภท "ผู้ร้าย" จะมีรูปแบบตัวอย่าง ซึ่งเราจะใช้เปรียบเทียบกับบุคคลนั้น เพื่อจัดประเภทว่าบุคคลนั้นเป็นผู้ร้ายหรือไม่ วัตถุเปรียบเทียบจะมีความเป็นตัวแทนสูงสำหรับประเภทหนึ่ง ๆ ถ้าวัตถุมีลักษณะคล้ายกับรูปแบบตัวอย่างของประเภทนั้น ๆ ดังนั้น เมื่อเราจัดประเภทวัตถุสิ่งของโดยใช้ความเป็นตัวแทน เราก็กำลังใช้ฮิวริสติกนี้ ความเป็นตัวแทน (Representativeness) ในที่นี้สามารถหมายถึง[16][19]

  • ความที่รูปแบบตัวอย่าง เป็นตัวแทนของประเภทนั้น ๆ
  • ความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบตัวอย่างกับวัตถุที่กำลังจัดประเภท (คือเหมือนกันแค่ไหน)

แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพในปัญหาบางอย่าง ฮิวริสติกนี้ต้องอาศัยการใส่ใจในลักษณะเฉพาะอย่างเพียงบางอย่าง ของบุคคลหรือวัตถุนั้น ๆ โดยไม่ได้ใส่ใจว่า ลักษณะเฉพาะอย่างเหล่านั้น มีระดับความสามัญ (คือความชุก) ในประชากรทั่วไปแค่ไหน (ระดับความสามัญที่เรียกว่า อัตราพื้นฐานหรือ base rates) ดังนั้น เราอาจจะประเมินโอกาสที่สิ่งหนึ่ง ๆ จะมีคุณสมบัติที่ไม่เหมือนใคร ในระดับที่สูงเกินไป และอาจจะประเมินโอกาสที่สิ่งหนึ่ง ๆ มีคุณสมบัติที่สามัญ ในระดับที่ต่ำเกินไป นี้เรียกว่า เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน (base rate fallacy) การประเมินความเป็นไปได้โดยตัวแทน อธิบายปรากฏการณ์นี้และวิธีการตัดสินใจของมนุษย์บางอย่าง ที่ไม่สอดคล้องกับกฎความน่าจะเป็นตามธรรมชาติ[16]

ฮิวริสติกนี้สามารถใช้อธิบายว่า เราตัดสินว่าอะไรเป็นเหตุและผลได้อย่างไร เมื่อเราตัดสินใจอาศัยว่าเหตุและผลต้องมีความคล้ายคลึงกัน เรากำลังใช้ฮิวริสติกนี้ ซึ่งสามารถนำไปสู่การมีความเอนเอียง คือเราจะตัดสินว่าเป็นเหตุและผลระหว่างสิ่งที่มีความคล้ายคลึงกัน และจะหาเหตุผลไม่ได้ถ้าเหตุและผลไม่คล้ายกัน[20] ตัวอย่างเช่น โรคระบาดที่กว้างใหญ่อาจมีเหตุที่เล็กน้อยเช่นไวรัส หรือว่าผลลบต่อสิ่งแวดล้อมอย่างสลับซับซ้อนอาจจะมีเหตุง่าย ๆ คือการเริ่มใช้ยาฆ่าแมลงใหม่[21]

การไม่ใส่ใจในอัตราพื้นฐาน

[แก้]
บทความหลัก: เหตุผลวิบัติโดยอัตราพื้นฐาน

ในงานทดลองปี ค.ศ. 1973 มีการใช้ประวัติทางจิตวิทยาของนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาสมมุติชื่อว่า ทอม[22] ผู้ร่วมการทดลองกลุ่มหนึ่งต้องให้คะแนนความคล้ายคลึงกัน ระหว่างทอมกับนักศึกษาทั่วไปในสาขาวิชาการต่าง ๆ 9 คณะ (รวมทั้งกฎหมาย วิศวกรรม และบรรณารักษศาสตร์) ส่วนอีกกลุ่มหนึ่งต้องประเมินว่า ทอมมีโอกาสเป็นเปอร์เซ็นต์แค่ไหนที่จะเข้าศึกษาในสาขาเหล่านั้น ถ้าโอกาสการเข้าการศึกษาเป็นเปอร์เซ็นต์ที่ให้ เป็นไปตามกฎความน่าจะเป็น ก็ควรจะมีความคล้ายคลึงกับอัตราพื้นฐาน (base rate) ซึ่งก็คือ อัตราส่วนของนักศึกษาในสาขาวิขาทั้ง 9 (ซึ่งผู้ร่วมการทดลองอีกกลุ่มหนึ่งทำการประเมิน) และถ้าเราตัดสินใจตามกฎความน่าจะเป็น ก็ควรจะกล่าวว่า ทอมมีโอกาสจะศึกษาอยู่ในสาขามนุษยศาสตร์มากกว่าวิทยาศาสตร์ห้องสมุด เพราะว่า มีนักศึกษาในสาขามนุษยศาสตร์มากกว่า และข้อมูลเพิ่มเติมอื่นในประวัติทางจิตวิทยานั้น คลุมเครือและเชื่อถือไม่ได้ แต่ว่า ผลที่พบก็คือค่าประเมินโอกาสที่ทอมจะเข้าศึกษาวิชาการต่าง ๆ กลับคล้ายกับค่าประเมินความคล้ายคลึงของทอมกับนักศึกษาในวิชาการต่าง ๆ เกือบสิ้นเชิง ผลงานที่คล้ายคลึงกันก็พบด้วย ในอีกงานวิจัยหนึ่งที่ผู้ร่วมการทดลองตัดสินโอกาสที่หญิงที่กุขึ้นคนหนึ่ง จะเลือกทำอาชีพต่าง ๆ งานวิจัยเหล่านี้แสดงว่า แทนที่จะประเมินความน่าจะเป็นโดยใช้อัตราพื้นฐาน เราจะใช้ความคล้ายคลึงกัน (หรือความเป็นตัวแทน) ซึ่งเป็นข้อมูลที่เข้าถึงได้ง่ายแทน[22]

เหตุผลวิบัติโดยประพจน์เชื่อม (Conjunction fallacy)

[แก้]

เมื่อเราตัดสินใจอาศัยความเป็นตัวแทน เราสามารถตัดสินผิดพลาดจากกฎธรรมชาติของความน่าจะเป็น[19] คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้ให้ผู้ร่วมการทดลองอ่านข้อความสั้น ๆ เกี่ยวกับหญิงคนหนึ่งชื่อว่าลินดา โดยกล่าวถึงเธอว่า "อายุ 31 ปี ยังโสด พูดจาตรงไปตรงมา และฉลาดมาก เธอเรียนปรัชญาเป็นวิชาเอก แม้จะเป็นนักศึกษา เธอก็มีความสนใจในปัญหาการเลือกปฏิบัติ และปัญหาความยุติธรรมทางสังคมอย่างลึกซึ้ง และเข้าร่วมการเดินขบวนต่อต้านการใช้อาวุธ/พลังงานนิวเคลียร์" ผู้ร่วมการทดลองจะอ่านข้อความนี้แล้วประเมินความเป็นไปได้ของข้อความต่าง ๆ เกี่ยวกับลินดา รวมทั้ง "ลินดาเป็นพนักงานรับฝากถอนเงินในธนาคาร" และ "ลินดาเป็นพนักงานรับฝากถอนเงินในธนาคาร และเข้าร่วมกิจกรรมขบวนการเพื่อสิทธิของสตรี" เรามักจะมีความโน้มเอียงที่มีกำลังในการเลือกข้อความหลัง ซึ่งเฉพาะเจาะจงมากกว่า ว่ามีโอกาสเป็นไปได้สูงกว่า แม้ว่า จริง ๆ แล้ว ประพจน์เชื่อมในรูปแบบ "ลินดาเป็นทั้ง ก and ข" ไม่สามารถที่จะเป็นไปได้มากกว่าข้อความที่ทั่วไปยิ่งกว่าคือ "ลินดาเป็น ก" การอธิบายโดยใช้ฮิวริสติกนี้คือว่า การตัดสินใจบิดเบือนไป เพราะว่า สำหรับผู้อ่านแล้ว ข้อความอธิบายบุคคลิกของลินดา คล้ายกับของบุคคลที่อาจจะเป็นนักสิทธินิยมของสตรี แต่ไม่เหมือนกับคนที่ทำงานในธนาคาร

มีอีกงานศึกษาหนึ่งคล้าย ๆ กันที่ใช้ชายชื่อว่าบิลล์ ซึ่งได้รับคำพรรณนาว่า "ฉลาดแต่ไม่ค่อยมีจินตนาการ" คนโดยมากที่อ่านข้อความนี้ให้โอกาสข้อความ "บิลล์เป็นนักบัญชีที่เล่นดนตรีแจ๊สเป็นงานอดิเรก" ว่าเป็นไปได้มากกว่าข้อความ "บิลล์เล่นดนตรีแจ๊สเป็นงานอดิเรก"[23] (เพราะว่าคนฉลาดควรจะเป็นนักบัญชีได้ แต่คนไม่มีจินตนาการไม่ควรจะเป็นผู้เล่นดนตรีแจ๊ส)

คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้ได้ใช้วิธีการที่เป็น "การยักย้ายเปลี่ยนแปลง (องค์ประกอบการทดลอง) ที่เพิ่มความสิ้นหวังขึ้นเรื่อย ๆ" เพื่อจะให้ผู้ร่วมการทดลองรับรู้ถึงความผิดพลาดทางตรรกะของตน ในรูปแบบหนึ่ง ผู้ร่วมการทดลองต้องเลือกระหว่าง

  • คำอธิบายที่ถูกต้องตามตรรกะว่า ทำไมข้อความว่า "ลินดาเป็นพนักงานรับฝากถอนเงินในธนาคาร" จึงมีโอกาสเป็นไปได้มากกว่า
  • การอ้างเหตุผลที่ไม่ถูกต้องตามตรรกะที่แสดงว่า "ลินดาเป็นพนักงานรับฝากถอนเงินในธนาคารที่นิยมสิทธิของสตรี" มีโอกาสเป็นไปได้มากกว่า "เพราะว่า เธอเหมือนกับผู้เข้าร่วมกิจกรรมสิทธิของสตรีมากกว่าเหมือนกับพนักงานรับฝากถอนเงินในธนาคาร"

แต่ว่า ผู้ร่วมการทดลอง 65% กลับเห็นว่า การอ้างเหตุผลที่ไม่ถูกต้องตามตรรกะน่าเชื่อมากกว่า[23][24]

นักวิจัยอื่น ๆ ได้ทำการทดลองรูปแบบอื่นต่าง ๆ คล้าย ๆ กันนี้ เพื่อที่จะเช็คดูว่า ผู้ร่วมการทดลองเข้าใจผิดคำถามหรือไม่ แต่ก็ไม่สามารถที่ระงับเหตุผลวิบัติที่ผู้ร่วมการทดลองมีได้[25][26] แต่ว่า ความผิดพลาดจะระงับไปได้ ถ้าถามคำถามโดยใช้ศัพท์เกี่ยวกับความถี่ ทุกคนที่ร่วมการทดลองแบบนี้จะรู้จักว่า ในคน 100 คนที่มีลักษณะเหมือนที่กล่าวไว้ในข้อความ ปริพจน์เชื่อม (ว่า เธอเป็นทั้ง ก และ ข) จะไม่สามารถเป็นจริงมากกว่าข้อความที่ทั่วไปกว่า (ว่า เธอเป็น ก)[27]

ความไม่รู้ขนาดตัวอย่าง

[แก้]

คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้ให้ผู้ร่วมการทดลองพิจารณาปัญหาเกี่ยวกับความแตกต่างกันโดยสุ่ม ยกตัวอย่างง่าย ๆ เช่น ถ้าจินตนาการว่า ทารกครึ่งหนึ่งที่เกิดในโรงพยาบาลเป็นผู้ชาย อัตราส่วนนี้จะไม่เป็นครึ่งหนึ่งพอดีในทุก ๆ ระยะเวลา เช่นในบางวัน จะมีเด็กผู้หญิงเกิดมากกว่าผู้ชาย และในวันอื่น ก็จะมีผู้ชายเกิดมากกว่าผู้หญิง ฉะนั้น ปัญหาก็คือว่า โอกาสที่อัตราส่วนการเกิดจะน้อยหรือมากไปกว่าครึ่งหนึ่งนั้น ขึ้นอยู่กับการเกิดที่มีน้อยหรือมากวันต่อวันหรือไม่ นี่เป็นเรื่องที่มีหลักฐานยืนยันทางสถิติอย่างชัดเจนอยู่แล้วว่า อัตราส่วนนั้นจะแปรเปลี่ยนไปวันต่อวันในระดับที่สูงกว่า ถ้าการเกิดวันต่อวันนั้นมีน้อย แต่ว่า ความคิดของเราเกี่ยวกับปัญหานี้ไม่ได้สะท้อนถึงความจริงข้อนี้ คือ เรามักจะตอบว่า จำนวนการเกิดในโรงพยาบาลไม่มีผลต่อโอกาสที่จะมีทารกเพศชายเกินกว่า 60% เกิดในวันนั้น คำอธิบายปรากฏการณ์นี้โดยใช้ฮิวริสติกก็คือว่า เราพิจารณาเพียงแค่ว่า อัตราส่วน 60% มีความเหมือนกับอัตราส่วนเฉลี่ยที่ยกขึ้นก่อนที่ 50%[16][28]

การทำให้เจือจาง

[แก้]

มีกลุ่มนักวิจัยที่เสนอว่า ทฤษฎีความเป็นตัวแทนสามารถอธิบายปรากฏการณ์ทำให้เจือจาง (dilution effect) คือเมื่อข้อมูลที่ไม่เกี่ยวกันกลับทำความรู้สึกแบบ stereotype (คือทัศนคติทั่วไปที่มีในสังคม) ให้อ่อนลง ในงานวิจัยหนึ่ง มีการถามผู้ร่วมการทดลองว่าพอล (ชื่อผู้ชาย) หรือซูซาน (ชื่อผู้หญิง) มีโอกาสมากกว่าที่จะเป็นคนออกปากออกเสียง โดยไม่ได้ให้ข้อมูลอื่นนอกจากชื่อ ผู้ร่วมการทดลองยกพอลให้เป็นคนออกปากออกเสียงมากกว่า คือปรากฏว่าตัดสินใจโดยอาศัยทัศนคติทั่วไปเกี่ยวกับเพศของสังคม ในผู้ร่วมการทดลองอีกกลุ่มหนึ่ง มีการให้ข้อมูลเพิ่มว่า มารดาของพอลและซูซานต่างก็เดินทางไปทำงานที่ธนาคาร ผู้การทดลองจะไม่ใช้ใช้ทัศนคติทั่วไปของสังคมในการตัดสินใจ คือยกทั้งพอลและซูซานเท่า ๆ กันว่าเป็นคนออกปากออกเสียง ซึ่งผู้วิจัยให้คำอธิบายว่า ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับพอลและซูซาน แม้จะไม่ได้เกี่ยวข้องกับประเด็น แต่ก็ทำพอลและซูซานให้มีความคล้ายกับตัวแทนของผู้หญิงและผู้ชายน้อยลงโดยองค์รวม และดังนั้น ความคาดหมายเกี่ยวกับพฤติกรรมของเพศหญิงและเพศชายจึงมีอิทธิพลน้อยลง[29]

นี้หมายความว่า ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่ได้ช่วยในการวินิจฉัย สามารถทำข้อมูลที่เกี่ยวข้องกัน ให้มีอิทธิพลน้อยลงในการตัดสินใจ[30]

การเข้าใจความสุ่มผิด

[แก้]

ความเป็นตัวแทนยังสามารถอธิบายความผิดพลาดอย่างเป็นระบบที่เรามีเมื่อตัดสินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์สุ่ม ยกตัวอย่างเช่น ในการโยนเหรียญต่อ ๆ กัน แต่ละครั้งออกหัว (ห) หรือก้อย (ก) เรามักจะตัดสินลำดับผลที่เป็นรูปแบบเช่น หหหกกก ว่ามีโอกาสน้อยกว่าลำดับผลที่เป็นรูปแบบน้อยกว่าเช่น หกหกกห แต่โดยสถิติแล้ว ลำดับทั้งสองอย่างมีความน่าจะเป็นเท่า ๆ กัน ถึงอย่างนั้น เรามักจะเห็นลำดับที่เป็นรูปแบบว่าเป็นตัวแทนของเหตุการณ์สุ่มน้อยกว่า และดังนั้น มีโอกาสน้อยที่จะเป็นเหตุการณ์สุ่ม[16][31] คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้เสนอว่า ปรากฏการณ์นี้เป็นมูลฐานของเหตุผลวิบัติของนักการพนัน (gambler's fallacy) ซึ่งเป็นความโน้มเอียงที่จะหวังว่า ผลที่เกิดขึ้นโดยสุ่มจะย้อนกลับมาเป็นเหมือนลำดับสุ่มแม้จะเป็นลำดับสั้น ๆ ยกตัวอย่างเช่น หวังว่าลูกบอลจะตกลงในหลุมดำของล้อรูเล็ตต์ เพราะว่าในการหมุนครั้งก่อน ๆ ตกลงในหลุมแดง[19][32] นักวิจัยทั้งสองเน้นว่า แม้แต่ผู้เชี่ยวชาญทางสถิติก็มีความเสี่ยงต่อการแปลสิ่งเร้าผิดเช่นนี้ คือ ในปี ค.ศ. 1971 มีงานสำรวจนักจิตวิทยามืออาชีพ ซึ่งมีความคาดหวังว่า ตัวอย่างประชากรที่สุ่มมา จะมีความคล้ายคลึงกับประชากรจริง ๆ ในระดับสูงเกินกว่าความจริง ผลก็คือ นักจิตวิทยาจะประเมินกำลังทางสถิติของการทดลองของตนมากเกินไปอย่างเป็นระบบ และจะประเมินขนาดตัวอย่างที่จำเป็น เพื่อการทดสอบสมมติฐานที่มีความหมายทางสถิติต่ำเกินไป[16][32]

การตั้งหลักและการปรับ

[แก้]

การตั้งหลักและการปรับ (Anchoring and adjustment) เป็นฮิวริสติกที่ใช้ในการประมาณตัวเลขในเหตุการณ์หลายอย่าง[33] ตามคำพรรณนาดั้งเดิมของคาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้ เป็นการประมาณตัวเลขที่เริ่มจากตัวเลขที่มีอยู่แล้ว ซึ่งเรียกว่าหลัก (anchor) แล้วปรับจากเลขนั้นขึ้นหรือลงเพื่อจะได้คำตอบที่อาจเป็นไปได้[33] แต่ว่าในการทดลองของนักวิจัยทั้งสอง ผู้ร่วมการทดลองไม่ได้ปรับคำตอบให้ไปไกลจากหลักพอ ที่ค่าจะไปตรงกับความจริง ดังนั้น หลักเลขนั้นจริง ๆ แล้ว อาจทำการประมาณค่าให้เสียหาย แม้ว่าค่าของหลักจะปรากฏอย่างชัดเจนว่าไม่มีความเกี่ยวข้อง ในงานทดลองหนึ่ง มีการให้ผู้ร่วมการทดลองดูหมายเลขที่ใช้กงล้อหมุนเลือก (ทำนองเดียวกับล้อรูเล็ตต์) แล้วให้บอกว่า ค่าของอะไรอีกอย่างหนึ่งที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกัน มากหรือน้อยกว่าตัวเลขนั้น ยกตัวอย่างเช่น อาจจะมีการถามว่า "เปอร์เซ็นต์ของประเทศในแอฟริกาซึ่งเป็นสมาชิกของสหประชาชาติ น้อยหรือมากกว่า 65%" (โดย 65 เป็นตัวเลขที่หมุนล้อถูก) หลังจากนั้นก็จะให้ทายค่าเปอร์เซ็นต์ที่ถูกต้อง แต่ว่า ค่าที่ให้เป็นคำตอบ กลับมีสหสัมพันธ์ในระดับสูง กับค่าสุ่มที่ได้จากล้อหมุน[33][34] แต่การปรับออกจากหลักที่ไม่เพียงพอ ไม่ใช่เป็นคำอธิบายอย่างเดียวที่เสนอในปรากฏการณ์นี้ ทฤษฎีสำหรับใช้อธิบายอีกอย่างหนึ่งก็คือ เราจะทำการประเมินอาศัยหลักฐานที่คิดได้สืบเนื่องจากหลักนั้น[35]

ราคาประมูลของไวน์อาจมีอิทธิพล จากการพิจารณาตัวเลขสองหลักที่เป็นไปโดยสุ่ม

ปรากฏการณ์ตั้งหลักเห็นได้ในงานทดลองแบบต่าง ๆ มากมายทั้งในห้องแล็บทั้งในเหตุการณ์จริง ๆ[34][36] และไม่สามารถกำจัดได้ แม้ว่า ผู้ร่วมการทดลองจะมีแรงจูงใจเช่นจะได้รางวัลเพราะการประเมินค่าที่แม่นยำ หรือว่าแม้แต่มีการบอกอย่างชัดแจ้งไม่ให้ตั้งค่าประเมินสืบเนื่องกับเลขที่เป็นหลัก[36] ปรากฏการณ์นี้มีกำลังเพิ่มขึ้นเมื่อต้องทำการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว[37] และผู้ร่วมการทดลองในงานทดลองเหล่านี้ จะไม่มีความเข้าใจเกี่ยวการทำงานของจิตใจของตนที่ใช้ฮิวริสติก และจะปฏิเสธว่า เลขหลักนั้นมีอิทธิพลต่อการประมาณค่าตัวเลขของตน[37]

ยิ่งไปกว่านั้น ถ้าเลขหลักนั้นเป็นเลขสุ่ม (ไร้ความหมาย) อย่างชัดเจน หรือมีค่าแบบสุดโต่ง ก็ยังสามารถทำค่าประเมินให้ผิดพลาดได้[36] งานทดลองหนึ่งให้ผู้ร่วมการทดลองประมาณปีที่อัลเบิร์ต ไอน์สไตน์ไปเยี่ยมประเทศสหรัฐอเมริกาเป็นครั้งแรก ทั้งเลขหลัก 1215 และ 1992 ทำคำตอบให้เสียหายในระดับเดียวกับเลขหลักที่ใกล้กับความจริงอื่น ๆ[37] งานทดลองอื่นถามผู้ร่วมการทดลองว่า อุณหภูมิโดยเฉลี่ยของเมืองซานฟรานซิสโกมากกว่าหรือน้อยกว่า 558 องศา หรือว่า วงดนตรีเดอะบีเทิลส์มีอัลบัมที่ติดอันดับ 10 ยอดนิยม มากกว่าหรือน้อยกว่า 100,025 อัลบัม แม้เลขหลักที่เหลวไหลน่าหัวเราะเหล่านี้ก็ยังมีอิทธิพลต่อการประมาณค่าจริง ๆ ของผู้ร่วมการทดลอง[34]

ค่าประเมินที่มีผลจากการตั้งหลักเป็นความเอนเอียงที่มีกำลัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องบอกค่าประมาณในรูปแบบของช่วงความเชื่อมั่น (confidence interval) ยกตัวอย่างเช่น เมื่อเราต้องพยากรณ์ดัชนีหุ้นของวันหนึ่ง ๆ โดยกำหนดค่าบนและค่าล่างเพื่อที่จะมีความมั่นใจในระดับ 98% ว่าค่าจริง ๆ จะตกลงในช่วงที่กำหนด งานวิจัยที่เชื่อถือได้พบว่า เราจะตั้งหลักของค่าบนค่าล่างใกล้กับค่าดัชนีที่เป็นค่าประเมินที่ดีที่สุดของเรามากเกินไป[16] (คือคิดว่าดัชนีจะยุติที่ค่าไหนในวันนั้น ก็จะตั้งค่าบนค่าล่างไว้ใกล้ ๆ กัน อย่างไม่สมกับเหตุผล) ซึ่งทำให้เกิดปรากฏการณ์มั่นใจมากเกินไป (overconfidence effect) ซึ่งพบในการทดลองหนึ่งที่มีการทำช้ำมามากมายแล้ว คือ เมื่อเรามั่นใจ 98% ว่า เลขตัวหนึ่งที่ให้ประเมินจะอยู่ในช่วง ๆ หนึ่ง เราจะผิดพลาดประมาณ 30-40% (คือใน 100 ครั้งที่มีความรู้สึกว่ามั่นใจ 98% ก็จะผิดเสีย 30-40 ครั้ง แทนที่จะผิดตามที่ประมาณคือแค่ 2 ครั้ง)[16][38]

การตั้งหลักเป็นปัญหาความเอนเอียงที่ยากอย่างยิ่ง ในกรณีที่ต้องรวมจำนวนเลขหลายตัวเป็นผลเลขที่เป็นตัวตัดสิน คาฮ์นะมันและทเวอร์สกี้แสดงหลักฐานโดยให้คนกลุ่มหนึ่งประมาณผลของการคูณเลข 8 x 7 x 6 x 5 x 4 x 3 x 2 x 1. แล้วให้อีกกลุ่มหนึ่งประมาณผลของการคูณเลขแบบย้อนกลับคือ 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8. ทั้งสองกลุ่มประมาณผลคูณต่ำมากเกินไป แต่ว่า กลุ่มหลังมีค่าประเมินโดยเฉลี่ยที่น้อยกว่าอีกกลุ่มหนึ่งอย่างเป็นนัยสำคัญ[39] ซึ่งอธิบายโดยการตั้งหลักได้ว่า เราคูณเลขสองสามตัวแรก แล้วตั้งหลักใช้เลขที่ได้[39] อีกงานหนึ่งที่เป็นนามธรรมน้อยกว่าก็คือการประเมินโอกาสเครื่องบินตก โดยมีความบกพร่องที่อาจเป็นไปได้มากมาย แต่ละอย่าง ๆ มีความเป็นไปได้ 1 ในล้าน สิ่งที่พบในผลงานวิจัยที่ศึกษาการประเมินเช่นนี้พบว่า เราตั้งหลักลงที่ความเสี่ยงของชิ้นส่วนเล็ก ๆ แต่ละส่วน และดังนั้นก็จะประเมินโอกาสเสี่ยงโดยรวมต่ำเกินไป[39] มีปรากฏการณ์ที่สอดคล้องกันอีกอย่างหนึ่ง คือเมื่อเราประเมินความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่าง ๆ โดยเกิดขึ้นเป็นลำดับ เช่น ก เกิดขึ้น แล้ว ข ก็จะเกิดขึ้น เป็นต้น ในการตัดสินใจเช่นนี้ การตั้งหลักค่าความน่าจะเป็นลงที่ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์แต่ละภาค จะทำให้เกิดการประมาณค่าโดยรวมสูงเกินไป[39]

การประยุกต์ใช้

[แก้]

การประเมินราคาสินค้า และการกำหนดจำนวนสิ่งของที่จะซื้อ มีผลมาจากปรากฏการณ์ตั้งหลัก ในงานทดลองหนึ่ง มีการให้ผู้ร่วมการทดลองเขียนเลขสองหลักสุดท้ายของเลขประกันทางสังคมของตน (ซึ่งโดยรวม ๆ แล้วเหมือนกับเป็นเลขสุ่มที่ให้แต่ละบุคคล) หลังจากนั้นก็จะถามว่า ผู้ร่วมการทดลองยินดีที่จะจ่ายเงินจำนวนเท่ากับตัวเลขนี้ (เป็นดอลลาร์สหรัฐ) สำหรับสินค้าที่ตนไม่รู้ค่า เช่นไวน์ ช็อกโกแลต และอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ หรือไม่ ต่อจากนั้นก็จะให้ผู้ร่วมการทดลองประมูลสินค้าเหล่านี้ ค่าประมูลของคนที่มีเลขสองหลักสูงที่สุด มีค่ามากเป็นหลายเท่ากว่าผู้ที่มีเลขต่ำที่สุด[40][41] ถ้ามีกองซุปกระป๋องในซูเปอร์มาร์เก็ตที่มีป้ายว่า "จำกัด 12 กระป๋องต่อลูกค้า" ป้ายนี้จะมีอิทธิพลให้ลูกค้าซื้อซุปกระป๋องนั้นเพิ่มขึ้น[37] ในอีกงานทดลองหนึ่ง มีการให้นายหน้าขายที่ดิน ประเมินมูลค่าของบ้านต่าง ๆ โดยให้ไปดูบ้านและให้ดูเอกสารข้อมูลเกี่ยวกับบ้านที่มีอยู่มากมาย หลังจากนั้น จะมีการแสดงราคาที่ต้องการขายต่าง ๆ กันให้ดู แต่ราคานั้นจะมีผลต่อการประเมินราคาของบ้าน[42][43] (ซึ่งไม่น่าจะมี ควรจะประเมินราคาตามสภาพบ้านและตามข้อมูลอื่น ๆ ที่มี)

การตั้งหลักและการปรับยังมีผลต่อเกรดที่ให้กับนักเรียน ในงานทดลองหนึ่ง มีการให้ข้อเขียนร้อยแก้วของนักเรียนเป็นชุด ๆ กับครู 48 ท่าน ซึ่งคุณครูต้องให้เกรดแล้วคืนให้กับนักเรียน นอกจากนั้นแล้ว คุณครูจะได้รายการนักเรียนพร้อมกับเกรดที่เคยได้มาก่อน เกรดเฉลี่ยที่ได้มาก่อน กลับมีผลต่อเกรดที่คุณครูให้กับนักเรียนสำหรับข้อความเขียนที่ตรวจนั้น[44]

อีกงานวิจัยหนึ่งแสดงว่า การตั้งหลักมีผลต่อการพิพากษาการข่มขืนที่กุขึ้น[45] ผู้ร่วมการทดลองเป็นผู้พิพากษาจริง ๆ และโดยเฉลี่ยมีประสบการณ์การพิจารณาคดีในศาลมามากกว่า 15 ปี มีการให้ผู้พิพากษาอ่านเอกสารต่าง ๆ รวมทั้ง คำให้การของพยาน คำให้การของผู้เชี่ยวชาญ ความกฎหมายที่เกี่ยวข้องกัน คำให้การของพนักงานอัยการ และคำให้การของผู้ต้องสงสัย มีสองกลุ่มในงานทดลองนี้ กลุ่มแรกพนักงานอัยการเรียกร้องการจำคุก 34 เดือน อีกกลุ่มหนึ่งเรียกร้อง 12 เดือน โดยเฉลี่ยแล้ว จะมีความต่างกันของการตัดสินจำคุกเป็นเวลา 8 เดือนระหว่างผู้พิพากษาสองกลุ่มนี้[45]

ในอีกงานทดลองหนึ่งเกี่ยวกับการพิจารณาคดีในศาลที่กุขึ้น ผู้ร่วมการทดลองมีบทบาทเป็นลูกขุนในคดีแพ่ง มีการขอให้ปรับค่าเสียหาย "ในช่วง 15 ล้าน - 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐ" หรือ "ในช่วง 50 ล้าน - 150 ล้านดอลลาร์สหรัฐ" แม้ว่า บทความในคดีจะเหมือนกันทุกอย่าง ลูกขุนที่มีการขอค่าปรับที่สูงกว่า จะตัดสินค่าปรับเป็น 3 เท่าของอีกกลุ่มหนึ่ง นี่เกิดขึ้นแม้แต่ในกรณีที่มีการเตือนลูกขุน ไม่ให้ใช้ค่าปรับที่ขอเป็นหลักฐานของคดี[40]

ฮิวริสติกโดยอารมณ์

[แก้]

อารมณ์ (affect) ในที่นี้หมายถึงความรู้สึกเช่นความกลัว ความยินดีสนุกสนาน และความประหลาดใจ ซึ่งมีอายุสั้นกว่า "พื้นอารมณ์" (mood) และเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วอย่างไม่ได้ตั้งใจ เป็นปฏิกิริยาต่อสิ่งเร้า เช่นการอ่านคำว่า "มะเร็งปอด" อาจจะทำให้รู้สึกสยอง หรืออ่านคำว่า "ความรักของคุณแม่" อาจทำให้รู้สึกถึงความรักและความอบอุ่น เมื่อเราใช้อารมณ์ (ความรู้สึกที่เกิดขึ้นเองทันทีโดยไม่ได้คิด) เพื่อตัดสินประโยชน์และความเสี่ยงของเรื่อง ๆ หนึ่ง เรากำลังใช้ฮิวริสติกโดยอารมณ์[46] การใช้ฮิวริสติกโดยอารมณ์สามารถอธิบายว่า ทำไมความสื่อสารที่กระตุ้นอารมณ์ จึงชักชวนใจได้ดีกว่าความที่แสดงความจริง[47]

ฮิวริสติกอื่น ๆ

[แก้]

ทฤษฎีต่าง ๆ

[แก้]

มีทฤษฎีที่แข่งกันหลายอย่างเกี่ยวกับการตัดสินใจของมนุษย์ ซึ่งต่างกันในประเด็นว่า การใช้ฮิวริสติกถือว่าเป็นการกระทำที่ไม่สมเหตุสมผล (irrational) หรือไม่ ทฤษฎีแนว "ความขี้เกียจทางประชาน" เสนอว่า การใช้ฮิวริสติกเป็นทางลัดที่ช่วยไม่ได้เนื่องจากสมรรถภาพอันจำกัดของสมองมนุษย์ ส่วนทฤษฎีแนว "การประเมินผลที่เป็นไปตามธรรมชาติ" เสนอว่า สมองได้ทำการคำนวณผลที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็วและเป็นไปโดยอัตโนมัติเป็นบางอย่างแล้ว และการตัดสินใจที่เหลือก็เลยใช้กระบวนการทางลัดเหล่านี้ แทนที่จะทำการคำนวณมาตั้งแต่เริ่มต้น แนวคิดเช่นนี้นำไปสู่ทฤษฎีที่เรียกว่า "attribute substitution" (การทดแทนลักษณะ) ซึ่งเสนอว่า เราเผชิญหน้ากับปัญหาที่ซับซ้อน โดยวิธีตอบปัญหาคนละปัญหาแต่เกี่ยวเนื่องกัน โดยที่ไม่รู้ว่าตนกำลังใช้วิธีอย่างนี้[48] ส่วนทฤษฎีแนวที่สามเสนอว่า ฮิวริสติกใช้ได้ดีเท่ากับกระบวนการตัดสินใจที่ซับซ้อนกว่านี้ แต่ว่าทำได้เร็วกว่าโดยมีข้อมูลน้อยกว่า เป็นแนวคิดที่เน้น "ความรวดเร็วและความมัธยัสถ์" ของฮิวริสติก[49]

ความขี้เกียจทางประชาน

[แก้]

แบบจำลอง effort-reduction framework (ระบบการลดงาน) ของ Anuj K. Shah และ Daniel M. Oppenheimer เสนอว่า เราใช้เทคนิคหลายอย่างในการลดงานที่ต้องทำเพื่อทำการตัดสินใจ[50]

การทดแทนลักษณะ

[แก้]
ตัวอย่างการทดแทนลักษณะทางตา ภาพลวงตานี้ (รูปคู่ซ้ำทั้ง 3 ชุดมีขนาดเท่ากันใน 2-มิติ) เกิดได้เพราะขนาด 2-มิติ ของบางส่วนของภาพมีการตัดสินตามขนาด 3-มิติ ซึ่งเป็นการคำนวณที่ทำอย่างรวดเร็วโดยระบบสายตา คือรูปจริง ๆ แล้วเป็นภาพ 2 มิติ แต่ระบบสายตาของเราตีความโดยอัตโนมัติเหมือนเห็นภาพ 3 มิติ จึงทำให้รูปคู่ซ้ำทั้ง 3 ชุดดูมีขนาดต่างกันมาก

ในปี ค.ศ. 2002 คาฮ์นะมันและเฟร็ดเดอริกเสนอกระบวนการที่เรียกว่า "การทดแทนลักษณะ" (attribute substitution) ซึ่งเกิดขึ้นใต้จิตสำนึก ตามทฤษฎีนี้ เมื่อเราต้องทำการตัดสินใจ (เกี่ยวกับลักษณะที่เป็นเป้าหมาย หรือ target attribute) ซึ่งซับซ้อนโดยการคำนวณ ระบบทางประชานของเราก็จะใช้ลักษณะฮิวริสติก (heuristic attribute) เพื่อใช้ในการตัดสินใจนั้นแทน[51] สิ่งที่เกิดขึ้นโดยองค์รวมก็คือ มีการจัดการปัญหาที่ยากด้วยการตอบปัญหาที่ง่ายกว่า โดยที่บุคคลนั้นไม่รู้ตัวว่าเป็นกระบวนการที่กำลังเกิดขึ้น[48] ซึ่งอธิบายว่า ทำไมเราถึงไม่รู้ความเอนเอียงของตนเอง และทำไมความเอนเอียงก็ยังดำรงอยู่ แม้เมื่อคนอื่นยังให้เรารู้แล้ว และอธิบายด้วยว่า ทำไมการตัดสินใจของมนุษย์บ่อยครั้งจึงไม่มีลักษณะของการถอยกลับไปสู่ค่าเฉลี่ย (regression toward the mean)[48][51][52] (เพราะวิธีการตัดสินใจโดยใช้ฮิวริสติกไม่ได้ให้ผลดีที่สุด ดังนั้น จึงไม่มีการถอยกลับไปสู่ค่าเฉลี่ย)

การทดแทนนี้เชื่อว่าเป็นส่วนของระบบการตัดสินใจที่เป็นไปโดยรู้เอง (intuitive) และโดยอัตโนมัติ ไม่ใช่เป็นส่วนของระบบที่อยู่ในสำนึกที่ต้องอาศัยความคิด ดังนั้น เมื่อเราพยายามจะตอบคำถามที่ยาก เราอาจจะตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกันแต่ไม่ใช่คำถามเดียวกัน โดยไม่รู้ตัวว่ามีการทดแทนเกิดขึ้นแล้ว[48][51]

ในปี ค.ศ. 1975 นักจิตวิทยาสแตนลีย์ สตีเวนเสนอว่า กำลังของสิ่งเร้า (เช่น ความสว่างของแสง หรือความรุนแรงของอาชญากรรม) เป็นสิ่งที่เซลล์ประสาทเข้ารหัส โดยไม่ขึ้นอยู่กับภาวะที่รับรู้จากสิ่งเร้า (Stimulus modality) คือไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าเป็นแสงที่สว่าง หรือเป็นเสียงที่ดัง คาฮ์นะมันและเฟร็ดเดอริกต่อยอดความคิดนี้ โดยเสนอว่า ลักษณะเป้าหมาย (target attribute) และลักษณะฮิวริสติก (heuristic attribute) อาจเป็นสิ่งที่แตกต่างกันโดยธรรมชาติ[48] (ดูตัวอย่างเกี่ยวกับการเสนอประกันชีวิตให้คนอเมริกันต่อไป)

มนุษย์ไม่คุ้นเคยต่อการคิดมาก และบ่อยครั้งพึงใจที่จะเชื่อถือการตัดสินใจที่พอเป็นไปได้ตามที่คิดได้

แดเนียล คาฮ์นะมัน, American Economic Review 93 (5) December 2003, p. 1450[52]

คาฮ์นะมันและเฟร็ดเดอริกเสนอองค์ประกอบ 3 อย่างสำหรับการทดแทนลักษณะ[48]

  1. ลักษณะเป้าหมาย (target attribute) เป็นสิ่งที่ค่อนข้างเข้าถึงยาก (หรือคำนวณได้ยาก)
    แต่การทดแทนจะไม่เกิดขึ้นในการตอบปัญหาเกี่ยวกับความจริงที่สามารถดึงออกมาจากความจำได้โดยตรง (เช่น "วันเกิดของคุณคืออะไร") หรือเกี่ยวกับประสบการณ์ในปัจจุบัน (เช่น "คุณรู้สึกหิวน้ำตอนนี้หรือเปล่า")
  2. ลักษณะที่เกี่ยวข้องกันเข้าถึงได้ง่าย
    นี่อาจจะเป็นเพราะลักษณะนี้มีการประมวลโดยอัตโนมัติในกระบวนการรับรู้ปกติ หรือว่ามีการกระตุ้นผ่านกระบวนการ priming ยกตัวอย่างเช่น ถ้าเรากำลังคิดถึงชีวิตแห่งความรักของเรา แล้วเกิดคำถามว่า เรามีความสุขแค่ไหน เราอาจจะทดแทนด้วยคำตอบว่า เรามีความสุขแค่ไหนในชีวิตแห่งความรักของเรา โดยที่ไม่ได้คิดถึงส่วนอื่น ๆ ของชีวิต
  3. การทดแทนจะไม่มีการตรวจจับหรือแก้โดยระบบความคิด

ยกตัวอย่างเช่น เมื่อถามว่า "ไม้ตีลูกบอลและลูกบอลทั้งสองมีราคา $1.10 ไม้ตีมีราคา $1 มากกว่าลูกบอล ลูกบอลมีราคาเท่าไร" คนเป็นจำนวนมากจะตอบอย่างผิด ๆ ว่า $0.10[c][52]

การอธิบายโดยทฤษฎีการทดแทนก็คือ แทนที่การคำนวณ เราอาจจะแบ่ง $1.10 ออกเป็นจำนวนมากและจำนวนน้อย ซึ่งง่ายที่จะกระทำ ความรู้สึกว่าคำตอบนี่ถูกหรือไม่จะขึ้นอยู่กับว่า เราเช็คการคำนวณนี้ผ่านระบบความคิดด้วยหรือไม่

คาฮ์นะมันให้อีกตัวอย่างหนึ่งที่มีการเสนอประกันชีวิตเนื่องกับการก่อการร้ายระหว่างที่เดินทางไปยุโรป ให้กับคนอเมริกัน ในขณะที่อีกกลุ่มหนึ่งมีการเสนอประกันชีวิตเนื่องกับความตายทุกประเภท แม้ว่า "ความตายทุกชนิด" จะรวม "ความตายเนื่องกับการก่อการร้าย" คนกลุ่มแรกยินดีที่จะจ่ายค่าประกันมากกว่าคนกลุ่มหลัง คาฮ์นะมันเสนอว่า มีการใช้ลักษณะคือความกลัว (เป็น heuristic attribute) แทนที่การคำนวณความเสี่ยงอย่างรวม ๆ ในการเดินทาง (ซึ่งเป็น target attribute)[53] เพราะว่า ความกลัวต่อการก่อการร้ายในผู้ร่วมการทดลองเหล่านี้ มีกำลังกว่าความกลัวต่อความตายในการเดินทางไปต่างประเทศโดยทั่ว ๆ ไป

ความรวดเร็วและความมัธยัสถ์

[แก้]

มีกลุ่มนักวิจัยที่เสนอว่า ฮิวริสติกสามารถใช้ในการตัดสินใจที่แม่นยำ ไม่ใช่ในการตัดสินใจที่ประกอบด้วยความเอนเอียง คือ วิธีการตัดสินใจโดยฮิวริสติกนั้น "รวดเร็วและมัธยัสถ์" ซึ่งสามารถใช้แทนกระบวนวิธีที่ซับซ้อนกว่า และให้คำตอบที่พอ ๆ กัน[54] ประโยชน์ของกลยุทธ์การตัดสินใจโดยฮิวริสติก หรือว่ากลยุทธ์ "น้อยกว่าคือมากกว่า" (less is more) พบในสถานการณ์ต่าง ๆ ตั้งแต่การบริโภคอาหาร ไปจนถึงตลาดหุ้นและการหาเดตออนไลน์ของหนุ่มสาว[55]

ผลกระทบ

[แก้]

ฮิวริสติกเป็นการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ

[แก้]

มีนักจิตวิทยาทางสังคมผู้หนึ่ง ประยุกต์กฎฮิวริสติก 10 อย่างในโปรแกรมการจำลองคอมพิวเตอร์ที่เลือกค่าที่เป็นทางเลือกต่าง ๆ เขาสนใจว่า ฮิวริสติกแต่ละอย่างจะเลือกค่าสูงสุดหรือต่ำสุดของค่าที่คาดหมาย (expected value) บ่อยครั้งเท่าไร ในลำดับสถานการณ์ที่มีกำเนิดสุ่มและที่ต้องมีการตัดสินใจ แล้วพบว่า ฮิวริสติกโดยมากจะเลือกค่าสูงสุดแต่เกือบจะไม่เคยเลือกค่าต่ำสุด (ดูข้อมูลเพิ่มจากแหล่งอ้างอิง)[56]

ปรากฏการณ์ "คนสวยคนหล่อจะดูคุ้นเคย"

[แก้]

นักจิตวิทยาอีกท่านหนึ่งทำรายงานชุดการทดลอง ที่ให้ผู้ร่วมการทดลองดูรูปใบหน้า แล้วตัดสินว่าเคยเห็นใบหน้าเหล่านั้นมาก่อนไหม มีการพบอย่างซ้ำ ๆ กันว่า ใบหน้าที่ดึงดูดใจ มักจะรับการระบุอย่างผิด ๆ ว่า เคยเห็นมาแล้ว[57] ผู้ทำงานวิจัยตีความโดยใช้ทฤษฎีการทดแทนลักษณะ คือ ลักษณะฮิวริสติกในกรณีนี้ก็คือ "ความรู้สึกที่แจ่มใสอบอุ่น" ซึ่งเป็นความรู้สึกต่อคนที่อาจจะเป็นคนคุ้นเคย หรือเป็นคนที่ดึงดูดใจ แต่ว่า การตีความเช่นนี้ยังมีผู้ไม่เห็นด้วย เพราะว่า ค่าความแปรปรวน (variance) ของความคุ้นเคยทั้งหมด ไม่สามารถอธิบายได้โดยความดึงดูดใจของรูป[50]

การตัดสินใจเกี่ยวกับศีลธรรมและความยุติธรรม

[แก้]

มีนักวิชาการทางกฎหมายที่เสนอว่า การทดแทนลักษณะเป็นไปอย่างกว้างขวางเมื่อเราต้องคิดหาเหตุผลในเรื่องศีลธรรม การเมือง และกฎหมาย[58] คือ เมื่อมีปัญหาใหม่ ๆ ที่ยากในเรื่องเหล่านั้น เรามักจะหาปัญหาที่คุ้นเคยกว่าแต่มีความเกี่ยวข้องกัน (ที่เรียกว่า กรณีต้นแบบ หรือ prototypical case) แล้วใช้วิธีแก้ปัญหาต้นแบบ เป็นวิธีแก้ปัญหาที่มีใหม่ซึ่งยากกว่า นักวิชาการกล่าวว่า ความคิดเห็นของเจ้าหน้าที่หรือผู้เป็นใหญ่ทางการเมืองหรือทางศาสนาที่เชื่อใจ สามารถใช้เป็นลักษณะฮิวริสติก เมื่อเรามีคำถามเกี่ยวกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง แหล่งกำเนิดอีกอย่างหนึ่งของลักษณะฮิวริสติกก็คืออารมณ์ คือ ความคิดเห็นทางศีลธรรมในประเด็นที่มีความอ่อนไหวเช่น เพศสัมพันธ์ การโคลนมนุษย์ อาจจะเกิดการขับเคลื่อนโดยปฏิกิริยาทางอารมณ์เช่นความสะอิดสะเอียน (disgust) ไม่ใช่โดยหลักความคิดโดยเหตุผล[59] แต่ว่าทฤษฎีของนักวิชาการนี้มีผู้แย้งว่า ไม่ได้ให้หลักฐานที่พอเพียงว่า เป็นเรื่องเกี่ยวกับกระบวนการทดแทนลักษณะ ไม่ใช่เป็นกระบวนการอื่น ที่มีผลต่อกรณีเหล่านี้[50]

เชิงอรรถ

[แก้]
  1. ↑ ตามวิกิพีเดียอังกฤษ Judgement หรือว่า judgment เป็นการประเมินหลักฐานเพื่อที่จะตัดสินใจ[2][3][4][5]
  2. ↑ คำว่า ฮิวริสติก ดั้งเดิมเป็นคำวิเศษณ์มาจากภาษากรีกว่า εὑρίσκειν (heuriskein) แปลว่า "ใช้เพื่อการค้นพบ" การใช้เป็นคำนามนั้นมาทีหลัง โดยเป็นตัวย่อหมายถึง วิธีการฮิวริสติก (heuristic method) หรือหลักฮิวริสติก (heuristic principle) (Baron 2000, p. 50)
  3. ↑
    • x + y = $1.10
    • x = y + $1
    • ดังนั้น y + $1 + y = $1.10
    • และดังนั้น y = $0.05

อ้างอิง

[แก้]
  1. ↑ "ศัพท์บัญญัติ ๔๐ สาขาวิชา สำนักงานราชบัณฑิตยสภา".{{cite web}}: CS1 maint: url-status (ลิงก์) หมวดจิตวิทยา
  2. ↑ "Lexitron พจนานุกรมไทย<=>อังกฤษ รุ่น 2.6". หน่วยปฏิบัติการวิจัยวิทยาการมนุษยภาษา, ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ, กระทรวงวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี. 2546. judgment=การประเมิน
  3. ↑ "Cambridge Dictionary". Dictionary.cambridge.org. 7 August 2013. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 17 September 2009. สืบค้นเมื่อ 17 August 2013.
  4. ↑ "AskOxford.com". AskOxford.com. 13 August 2013. สืบค้นเมื่อ 17 August 2013.[ลิงก์เสีย]
  5. ↑ "judgment noun". Longman Dictionary of Contemporary English. สืบค้นเมื่อ 7 April 2015.
  6. ↑ Lewis, Alan (17 April 2008). The Cambridge Handbook of Psychology and Economic Behaviour. Cambridge University Press. p. 43. ISBN 978-0-521-85665-2. สืบค้นเมื่อ 7 February 2013.
  7. ↑ Harris, Lori A. (21 May 2007). CliffsAP Psychology. John Wiley & Sons. p. 65. ISBN 978-0-470-19718-9. สืบค้นเมื่อ 7 February 2013.
  8. ↑ Nevid, Jeffrey S. (1 October 2008). Psychology: Concepts and Applications. Cengage Learning. p. 251. ISBN 978-0-547-14814-4. สืบค้นเมื่อ 7 February 2013.
  9. ↑ Kahneman, Daniel; Klein, Gary (2009). "Conditions for intuitive expertise: A failure to disagree". American Psychologist. 64 (6): 515–526. doi:10.1037/a0016755.
  10. ↑ Kahneman, Daniel (2011). "Introduction". Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux. ISBN 978-1-4299-6935-2.
  11. ↑ Plous 1999, p. 109
  12. ↑ Hastie & Dawes 2009, pp. 210–211
  13. ↑ 13.0 13.1 13.2 Tversky, Amos; Kahneman, Daniel (1973), "Availability: A Heuristic for Judging Frequency and Probability", Cognitive Psychology, 5: 207–232, doi:10.1016/0010-0285(73)90033-9, ISSN 0010-0285
  14. ↑ 14.0 14.1 Sutherland 2007, pp. 16–17
  15. ↑ 15.0 15.1 Plous 1993, pp. 123–124
  16. ↑ 16.0 16.1 16.2 16.3 16.4 16.5 16.6 16.7 16.8 Tversky & Kahneman 1974
  17. ↑ Carroll, J. (1978). "The Effect of Imagining an Event on Expectations for the Event: An Interpretation in Terms of the Availability Heuristic". Journal of Experimental Social Psychology. 14 (1): 88–96. doi:10.1016/0022-1031(78)90062-8. ISSN 0022-1031.
  18. ↑ Srull, Thomas K.; Wyer, Robert S. (1979). "The Role of Category Accessibility in the Interpretation of Information About Persons: Some Determinants and Implications". Journal of Personality and Social Psychology. 37 (10): 1660–72. doi:10.1037/0022-3514.37.10.1660. ISSN 0022-3514.
  19. ↑ 19.0 19.1 19.2 Plous 1993, pp. 109–120
  20. ↑ Nisbett, Richard E.; Ross, Lee (1980). Human inference: strategies and shortcomings of social judgment. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall. pp. 115-118. ISBN 9780134450735.
  21. ↑ Gilovich, Thomas (1991). "2 - Something Out of Nothing". How We Know What Isn't So - The Fallibility of Human Reason in Everyday Life. New York: The Free Press. pp. 18. ISBN 0-02-911705-4.
  22. ↑ 22.0 22.1 Kahneman, Daniel; Amos Tversky (July 1973). "On the Psychology of Prediction". Psychological Review. American Psychological Association. 80 (4): 237–51. doi:10.1037/h0034747. ISSN 0033-295X.
  23. ↑ 23.0 23.1 Tversky, Amos; Kahneman, Daniel (1983). "Extensional versus intuitive reasoning: The conjunction fallacy in probability judgment". Psychological Review. 90 (4): 293–315. doi:10.1037/0033-295X.90.4.293. reprinted in Gilovich, Thomas; Griffin, Daniel; Kahneman, บ.ก. (2002), Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 19–48, ISBN 9780521796798, OCLC 47364085
  24. ↑ Poundstone 2010, p. 89
  25. ↑ Tentori, K.; Bonini, N.; Osherson, D. (1 May 2004). "The conjunction fallacy: a misunderstanding about conjunction?". Cognitive Science. 28 (3): 467–477. doi:10.1016/j.cogsci.2004.01.001.
  26. ↑ Moro, Rodrigo (29 July 2008). "On the nature of the conjunction fallacy". Synthese. 171 (1): 1–24. doi:10.1007/s11229-008-9377-8.
  27. ↑ Gigerenzer, Gerd (1991). "How to make cognitive illusions disappear: Beyond "heuristics and biases". European Review of Social Psychology. 2: 83–115. doi:10.1080/14792779143000033.
  28. ↑ Kunda 1999, pp. 70–71
  29. ↑ Kunda 1999, pp. 68–70
  30. ↑ Zukier, Henry (1982). "The dilution effect: The role of the correlation and the dispersion of predictor variables in the use of nondiagnostic information". Journal of Personality and Social Psychology. 43 (6): 1163–1174. doi:10.1037/0022-3514.43.6.1163.
  31. ↑ Kunda 1999, pp. 71–72
  32. ↑ 32.0 32.1 Tversky, Amos; Kahneman, Daniel (1971). "Belief in the law of small numbers". Psychological Bulletin. 76 (2): 105–110. doi:10.1037/h0031322. reprinted in Daniel Kahneman, Paul Slovic, Amos Tversky, บ.ก. (1982). Judgment under uncertainty: heuristics and biases. Cambridge: Cambridge University Press. pp. 23–31. ISBN 9780521284141.{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: editors list (ลิงก์)
  33. ↑ 33.0 33.1 33.2 Baron 2000, p. 235?
  34. ↑ 34.0 34.1 34.2 Plous 1993, pp. 145–146
  35. ↑ Koehler & Harvey 2004, p. 99
  36. ↑ 36.0 36.1 36.2 Mussweiler, Englich & Strack 2004, pp. 185–186, 197
  37. ↑ 37.0 37.1 37.2 37.3 Yudkowsky 2008, pp. 102–103
  38. ↑ Lichtenstein, Sarah; Fischoff, Baruch; Phillips, Lawrence D. (1982), "Calibration of probabilities: The state of the art to 1980", ใน Kahneman, Daniel; Slovic, Paul; Tversky, Amos (บ.ก.), Judgment under uncertainty: Heuristics and biases, Cambridge University Press, pp. 306–334, ISBN 9780521284141
  39. ↑ 39.0 39.1 39.2 39.3 Sutherland 2007, pp. 168–170
  40. ↑ 40.0 40.1 Hastie & Dawes 2009, pp. 78–80
  41. ↑ George Loewenstein (2007), Exotic Preferences: Behavioral Economics and Human Motivation, Oxford University Press, pp. 284–285, ISBN 9780199257072
  42. ↑ Mussweiler, Englich & Strack 2004, p. 188
  43. ↑ Plous 1993, pp. 148–149
  44. ↑ Caverni, Jean-Paul; Péris, Jean-Luc (1990), "The Anchoring-Adjustment Heuristic in an 'Information-Rich, Real World Setting': Knowledge Assessment by Experts", ใน Caverni, Jean-Paul; Fabré, Jean-Marc; González, Michel (บ.ก.), Cognitive biases, Elsevier, pp. 35–45, ISBN 9780444884138
  45. ↑ 45.0 45.1 Mussweiler, Englich & Strack 2004, p. 183
  46. ↑ Finucane, M.L.; Alhakami, A.; Slovic, P.; Johnson, S.M. (January 2000). "The Affect Heuristic in Judgment of Risks and Benefits". Journal of Behavioral Decision Making. 13 (1): 1–17. CiteSeerX 10.1.1.390.6802. doi:10.1002/(SICI)1099-0771(200001/03)13:1<1::AID-BDM333>3.0.CO;2-S.
  47. ↑ Keller, Carmen; Siegrist, Michael; Gutscher, Heinz (June 2006). "The Role of Affect and Availability Heuristics in Risk Analysis". Risk Analysis. 26 (3): 631–639. CiteSeerX 10.1.1.456.4562. doi:10.1111/j.1539-6924.2006.00773.x. PMID 16834623. S2CID 16773932.
  48. ↑ 48.0 48.1 48.2 48.3 48.4 48.5 Kahneman, Daniel; Frederick, Shane (2002), "Representativeness Revisited: Attribute Substitution in Intuitive Judgment", ใน Gilovich, Thomas; Griffin, Dale; Kahneman, Daniel (บ.ก.), Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 49–81, ISBN 9780521796798, OCLC 47364085
  49. ↑ Hardman 2009, pp. 13–16
  50. ↑ 50.0 50.1 50.2 Shah, Anuj K.; Daniel M. Oppenheimer (March 2008). "Heuristics Made Easy: An Effort-Reduction Framework". Psychological Bulletin. American Psychological Association. 134 (2): 207–222. doi:10.1037/0033-2909.134.2.207. ISSN 1939-1455. PMID 18298269.
  51. ↑ 51.0 51.1 51.2 Newell, Benjamin R.; David A. Lagnado; David R. Shanks (2007). Straight choices: the psychology of decision making. Routledge. pp. 71-74. ISBN 9781841695884.
  52. ↑ 52.0 52.1 52.2 Kahneman, Daniel (December 2003). "Maps of Bounded Rationality: Psychology for Behavioral Economics" (PDF). American Economic Review. American Economic Association. 93 (5): 1449–1475. doi:10.1257/000282803322655392. ISSN 0002-8282. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิม (PDF)เมื่อ 19 February 2018. สืบค้นเมื่อ 6 March 2015.
  53. ↑ Kahneman, Daniel (2007). "Short Course in Thinking About Thinking". Edge.org. Edge Foundation. เก็บจากแหล่งเดิมเมื่อ 20 April 2009. สืบค้นเมื่อ 3 June 2009.
  54. ↑ Gigerenzer, Gerd; Todd, Peter M. (1999). Simple Heuristics That Make Us Smart. Oxford, UK: Oxford University Press. ISBN 0-19-514381-7.{{cite book}}: CS1 maint: multiple names: authors list (ลิงก์)
  55. ↑ van der Linden, S. (2011). "Speed Dating and Decision Making: Why Less is More". Scientific American - Mind Matters. Nature. สืบค้นเมื่อ 14 November 2013.
  56. ↑ Thorngate, Warren (1980). "Efficient decision heuristics". Behavioral Science. 25 (3): 219–225. doi:10.1002/bs.3830250306.
  57. ↑ Monin, Benoît; Daniel M. Oppenheimer (2005). "Correlated Averages vs. Averaged Correlations: Demonstrating the Warm Glow Heuristic Beyond Aggregation" (PDF). Social Cognition. 23 (3): 257–278. doi:10.1521/soco.2005.23.3.257. ISSN 0278-016X. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิม (PDF)เมื่อ 27 May 2016. สืบค้นเมื่อ 9 July 2010.
  58. ↑ Sunstein, Cass R. (2005). "Moral heuristics". Behavioral and Brain Sciences. Cambridge University Press. 28 (4): 531–542. doi:10.1017/S0140525X05000099. ISSN 0140-525X. PMID 16209802.
  59. ↑ Sunstein, Cass R. (2009). "Some Effects of Moral Indignation on Law" (PDF). Vermont Law Review. Vermont Law School. 33 (3): 405–434. SSRN 1401432. คลังข้อมูลเก่าเก็บจากแหล่งเดิม (PDF)เมื่อ 29 November 2014. สืบค้นเมื่อ 15 September 2009.

อ้างอิงอื่น ๆ

[แก้]

อ่านเพิ่ม

[แก้]
เข้าถึงจาก "https://th.wikipedia.org/w/index.php?title=ตัวช่วยการตัดสินใจ&oldid=12023144"