自我利益与社会行为/基于明智选择和模型
本章介绍决策理论的基本概念，以及如何将其应用于改善决策。它从回顾约翰·汉蒙德、拉尔夫·基尼和霍华德·雷法 (John Hammond, Ralph Keeney, and Howard Raiffa) 合著的《明智选择》(Smart Choices) 中的材料开始，他们是哈佛商学院决策理论及其在商业应用领域的专家。（MBA课程很大程度上是研究如何改进对商业至关重要的决策，而决策理论是这项研究的关键组成部分。）然后，它将继续讨论我们对旨在帮助我们预测和解释社会行为的模型的目标进行讨论。我们看到，我们的建模只关注预测和解释所需的最重要因素，即使我们必须牺牲对个人实际决策过程的完整或准确描述。
我们希望我们最终将在本课程中构建的模型能够帮助我们预测和解释我们周围的社会行为。由于我们将考察一类基于个人选择促进自身利益的替代方案的模型，因此了解选择理性确切的含义以及将不同层次的理性应用于哪些情况非常重要。为了帮助我们更好地理解“理性”，为了帮助我们建模实际做出的决策，我们将首先考虑关于如何提高决策理性的建议，或者应该做出哪些决策。你应该如何决定最好地实现你的目标？什么构成理性选择？
生活中有些决策相当容易，但大多数重要的决策都很艰难，而且很复杂，没有明显的选择是最好的。即使对你和你关心的人来说，可能会有很多东西在风险之中，但对于这些艰难的决策，我们可能会因为困惑和怀疑而感到焦虑，以及对错误、后悔和尴尬的恐惧。我们希望为你提供一种减轻焦虑的结构或流程，来帮助你做出这些重要的、艰难的决定。
决策理论将选择要考虑的可行选择与如何从这些选择中进行选择分开。因此，它将对什么是可行的分析与对什么是好的分析分开。这两个关键步骤中的每一个都可以进一步分解为关键组成部分。这种分而治之的方法是使用决策理论的一个重要益处。你的假设、数据和逻辑变得清晰，否则可能不会如此。正如我们将在后面看到的那样，将对可行的分析与对好的分析分开，也是使用博弈论的一大益处。
理想情况下，你希望考虑所有可能的可行选择，按你的偏好对它们进行排序，然后选择最好的。实际上，所有可能选择的集合可能并不明显。此外，许多可行的选择可能明显次优，因此为了简单起见，你可能会将它们从考虑范围中排除。即便如此，模型中的替代方案代表了你为实现目标而拥有的潜在选择范围。由于你最终将在你考虑的替代方案中选择最好的，所以要确保你包含了所有可能最好的替代方案。
“对一个定义良好的决策问题的良好解决方案，几乎总是比对一个定义不良的决策问题的极好解决方案更明智。”（16）在定义问题时要有创造力；它通常比最初看起来的范围更广。引发决策的触发器可能会提示一个相对狭窄的问题，但经过重新思考，你就会发现更广泛的问题也需要考虑。例如，为解决触发器而考虑的更改可能会打开新的互补更改，而这些更改原本不会被考虑。（见第 18 页的示例）
在定义问题时，请考虑以下几点：触发器是什么？问题的约束是什么？问题的本质是什么？哪些决策会影响或依赖于这个决定？这个问题可以分解成更小的部分吗？在你提出并回答这些问题后，与其他人谈谈这个问题，可能是遇到过类似问题的专家，也可能是真心为你的利益着想的非专家。你可能会从解释你的思路中获得洞察力，以及从任何建议本身中获得洞察力。
制定合适的定义需要时间，而且通常无法在一节课上有效地完成。就像为大一新生论文撰写引言段一样，问题的定义通常需要在正文完成时进行修改。就像那个引言段一样，在你进行分析时要不断地重新审视它。当情况迅速变化或出现新的信息时，重新审视问题的定义尤其重要。记住，如果你有一个不合适的定义，充其量你可能会走得很快，但方向错了。
- 使用你的目标并倒退——问“如何？”
- 确保限制你的选择的每个约束都是真实的。如果不是，就消除它。即使它们是真实的，你能找到任何方法绕过这些约束吗？
- 挑战约束
- 确保限制你的选择的每个约束都是真实的。如果不是，就消除它。即使它们是真实的，你能找到任何方法绕过这些约束吗？
- 设定高目标
- “增加找到良好、非常规替代方案的机会的一种方法是设定看似遥不可及的目标。”（51）从一个结果很好的替代方案开始，但这也是不可行的，然后对其进行修改使其可行。
- 让你的潜意识有时间运作
- 你的思维方式不仅仅是直接攻击。如果你早点开始解决问题，你就有时间在做其他事情（洗澡？睡着？解决另一个问题？）时以“低”模式重新考虑问题。有时好主意会突然出现。早点开始，给自己一个机会。
了解你和你自己在类似情况下做过什么。你从这些其他情况中吸取了哪些教训？什么可以做得更好？
其他人可能能够从之前类似情况的经验中提供一些见解，或者他们可能会建议你尚未考虑过的新的方法。同时，在与他人交谈时要保持开放的心态。主要的好处可能不是其他人提供的具体想法，而仅仅是你从将你的想法组织成解释和回答问题中获得的见解。
同时，先与他人交谈可能会限制你对问题的框架。先自己思考一下问题，因为你可能会找到一个新的方法。
- 考虑流程替代方案
- 尤其是在你需要向他人解释你的选择或需要得到他们的认可时，最好的选择可能不是选择本身，而是选择的过程。你可以使用投票机制吗？拍卖？设定标准，在收集更多信息后应用这些标准？
- 寻找双赢的方案
- 同样，尤其是在你需要向他人解释你的选择或需要得到他们的认可时，你应该考虑那些既能让你受益又能让别人受益的方案。设身处地地站在他们的角度，问问自己他们会如何选择。创造一个双方都获胜的方案。
- 考虑信息收集方案
- 你可能正在处理重要的不确定性。你可能想要收集更多信息来减少这种不确定性。另一种可能性是选择一个让你可以推迟最终决定，从而让你有机会收集有用信息的方案。但请记住，推迟决定可能意味着其他方案会消失，因此会有成本。（考虑如何处理不确定性以及是否需要收集更多信息，请参阅第 7-9 章。）
在大多数情况下，你想要生成尽可能多的方案，以便在稍后评估。小心不要排除看似糟糕的方案，因为它们可能被转化为好的方案。即使是存在致命缺陷的方案也可能被修改以消除缺陷，并产生一个非凡的候选方案。此外，在整个决策过程中，要不断寻找方案。
同时，在考虑新的方案时，也需要保持平衡。如果你没有潜在的回报，你不想浪费时间、金钱和精力。你的决策模型不需要包含所有可能采取的方案，只需要包含所有可能最好的方案即可。这项决策过程所花费的时间、精力和能量是否值得？额外的努力可能带来多少价值和成本？
在可行的方案中选择最佳方案
[edit | edit source]现在你已经考虑了你的决策问题和可供选择的方案，你真正想要实现什么？你的目标是什么？你需要知道这些目标才能评估你的各种方案。
一个揭示你的目标的程序
写下你希望通过决策解决的所有问题将你的问题转化为简洁的目标；使用带有动词和宾语的简短短语（例如，最大化利润，提高连任机会，减少污染）将目的与手段分离，以建立你的基本目标；这些基本目标将用于评估方案阐明你对每个目标的含义根据几个方案测试你的目标；它们与你内心的感受一致吗？
了解每个方案的后果
[edit | edit source]从任何方案的选择都会带来后果，首先是物理后果，然后是决策问题中所有目标的后果。
- 用适当的准确性、完整性和精确度描述物理后果
- 使用后果表描述每个目标的后果
- 尽可能地体验后果——试用后再购买
- 尽可能使用通用量表
- 使用具有适当精度级别的量表
- 不要完全依赖硬数据；主观评估也很重要
- 充分利用可用信息
- 明智地使用专家；了解他们的假设以及他们的结论
- 直面不确定性
考虑每个方案的不同目标之间的权衡
[edit | edit source]| 选择 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| 目标 | 工作 A | 工作 B | 工作 C | 工作 D | 工作 E |
| 月薪 | $2000 | $2400 | $1800 | $1900 | $2200 |
| 工作时间 灵活性 |
中等 | 低 | 高 | 中等 | 无 |
| 商业技能 发展 |
(4) 计算机 | (1) 管理人员， 计算机 |
(3) 运营， 计算机 |
(5) 组织 | (2) 时间管理， 多任务处理 |
| 假期 | 14 | 12 | 10 | 15 | 12 |
| 福利 | 医疗、牙科、 退休金 |
医疗、牙科 | 医疗 | 医疗、退休金 | 医疗、牙科 |
| 享受 | 很棒 | 不错 | 不错 | 很棒 | 枯燥 |
消除被支配的方案
[edit | edit source]对于两个方案，如果第一个方案在某些目标方面更好，在任何方面都不差，那么第二个方案不可能是最好的选择，因此可以将其排除。在下面的工作示例中，工作 B 在四个目标方面优于工作 E，在两个目标方面与工作 E 相同。因此，排除工作 E。
通过减去相等项使权衡更加清晰
[edit | edit source]在任何比较中，由于我们正在寻找差异来确定哪个最好，我们可以从所有列中消除任何具有相同价值的元素。我们通过替换具有相同价值的组件来改变决策问题，然后关注差异，忽略所有具有相同价值的成果部分。在工作示例中，我们可以从所有列中消除 1800 美元的薪水、医疗福利和 10 天假期。
尝试先减去最容易识别的相等项。在评估差异时，某些目标是否有共同的量表？当假期天数的差异很小时，额外一天的假期可能对 Vincent 来说价值 100 美元。这意味着月薪和假期天数行可以通过将薪水和额外假期天数的价值相加来合并。通过这种改变，工作 A 支配工作 D，工作 D 可以被排除。
同样，Vincent 可以雇佣别人在他无法陪伴生病的父亲时陪伴他，每月支付 100 美元，以弥补工作时间灵活性低和高之间的差距。在将工作 B 中的 100 美元加上低灵活性与工作 C 中的高灵活性进行交换后，我们发现工作 B 现在支配工作 C，工作 C 可以被排除。
现在，Vincent 的决策问题只剩下选择工作 A 或工作 B。Vincent 需要决定更高的享受程度、退休福利和额外的工作时间灵活性是否比额外的 400 美元薪水和更好的技能发展更有价值。Vincent 认为退休福利和额外的工作时间灵活性价值 200 美元，因此他必须比较剩下的部分，即 A 的更高享受程度是否比额外的 200 美元薪水和更好的技能发展更有价值。
通常，减去最容易识别的相等项将使足够多的方案被排除，因此可能不需要困难的权衡来确定。但有时并非如此。权衡可能仍然很困难。不幸的是，无论你做出什么选择，你都在暗中给这些权衡赋予价值。你最好直接面对这些选择。遵循上述程序可以让你尽可能地简化你的决策问题，从而让你更好地理解你在决策中必须面对的权衡。
将行为建模为理性决策
[edit | edit source]现在我们想改变一下焦点。我们不再考察一个人应该如何做出决策，而是想考察人们实际上做出了哪些决策。我们最感兴趣的是预测和解释我们在某些社会行为中看到的决策。为此，我们想构建一个模型，该模型包含某些社会行为中最重要的特征，这些特征将帮助我们预测和解释我们所看到的。在这样做时，如果我们能够以尽可能简单的方式描述将要发生的事情以及原因，那么我们当然愿意牺牲对某些人、他们的环境或由此产生的行为的完整描述。
创建预测和解释行为的模型
[edit | edit source]
一切
应该尽可能简单，但不能更简单。
——阿尔伯特·爱因斯坦
人们必须始终牢记，模型并非旨在描述实际行为的全部内容。它只是真实事物的简化版本，但旨在确定重要因素如何影响观察到的行为。建模者有意仅包括他认为最重要的因素。特别是在调查的初期，他使模型保持极其简单。一旦理解了早期模型中这几个因素的影响，他就添加另一个因素以确定其影响，然后添加另一个，再添加另一个。为了测试由此产生的逻辑，他添加和删除各种因素，并将他的新模型应用于不同的环境。他将预测的结果与在类似环境中做出的实际选择进行比较。但即使在最后，有时可能会对某些行为产生一定影响的因素也可能被排除在外。对于提出的问题，这些因素可能不会在预测能力方面增加任何重要内容，而且包括它们会增加难度，从而模糊适当解释的本质。这些因素不应被包括在内；省略这些因素的简化假设应该受到鼓励。请注意，预测和解释效果最好的模型始终是世界的一种简化版本；它并非旨在描述真实事物。
保持模型的简单性不仅提高了模型的解释能力，还降低了纯粹的偶然性解释模型成功的可能性。一个更加简洁和简单的模型更有可能正确。我们寻求具有简洁性的模型。
一个有力的模型，一个解释大量现象的模型，也降低了纯粹的偶然性解释模型成功的可能性。一个更强大的模型更有可能正确。我们寻求更强大的模型。
- 一代科学家所知，毫无疑问，这种知识融入他们世界的本质，
正是下一代科学家将挑战和推翻的。
如果你对某件事非常了解，你就不会质疑它。如果你不质疑它，你就依靠信仰而不是科学。
——伊恩·斯图尔特
同时，这些模型并非在真空中使用。每个学科都共享他们认为对其学科发展最有用的共同观点和假设。一些研究社会行为的学科共享基于个人促进自身利益模型的范式。有些则没有。
本课程的目标是证明，与其他可能在每个研究社会行为的学科中使用的观点相比，个人促进自身利益的模型似乎在许多情况下能够合理地预测观察到的行为，它们似乎能够以相对简单和强大的方式解释这种行为发生的原因。这些模型具有足够广泛的适用性，它们可以为所有社会行为的研究提供一个共同的范式。对于那些实践者目前普遍不认同这种观点的学科来说，需要做大量工作来测试这种观点与其他观点的对比，并重新评估哪些观点可能对这些学科的进步最有帮助。对于这些学科来说，我们可能正处于范式革命的时期。
正如预期的那样，如果需要文本来教人们如何做出理性决策，那么许多实际决策所做出的决策并没有达到理性选择模型的标准。“几乎没有人相信在任何个人或组织中观察到任何类似的过程……对于他们所面临的任何数量的……决策任务……纯粹的理性作为对决策实际发生的描述，令人难以置信。”（马奇，1994，5）
在许多实际决策中，我们发现（马奇，1994，8-9）
- 一些决策者似乎不是同时考虑所有备选方案，而是只考虑其中几个备选方案，然后依次考虑它们。
- 一些决策者没有考虑所有备选方案的后果：他们只关注一些后果，而忽略其他后果。
- 没有寻求关于后果的相关信息，并且通常不使用可用信息。
- 一些决策者隐含地使用不完整和不一致的偏好。
- 一些决策者没有选择他们所能获得的最佳方案，而是选择一个足够好的方案。
为了使模型与这些问题更加一致，现代决策理论有时通过改变决策者的知识、决策者的数量、放松对他们偏好的限制或改变他们使用的决策规则来修改理性选择模型。最重要的是，他们允许有限理性。在这种有限理性下，决策者意图理性，但他们受到有限认知能力和信息不完整性的限制，因此他们的行为可能不如完全理性，至少与那些在无成本决策的情况下选择的行为相比是如此，尽管他们尽了最大的努力。做出决策的内部成本导致他们以与不包含这些内部成本的理性选择模型不一致的方式做出决策。
这些差异对我们的目的重要吗？有时重要，有时不重要。由于三个原因（或这些三个原因的组合），理性选择模型仍然可以适用。
在一些决策中，理性选择模型可能很好地模拟决策过程。当有很大的风险时，当决策环境是决策者有丰富经验的环境时，以及当决策环境相对简单时，决策可能会理性地做出。对于这些情况，理性选择模型无疑非常适合预测和解释观察到的行为。确定此模型适用的情况就成为一个关键问题。
在其他一些决策中，即使决策者没有像理性选择模型描述的那样做出决策，他们也可能像这样做一样行事。例如，作为汽车驾驶员，她可能不知道或不理解汽车中所有起作用的机械和物理力。然而，她已经学会了，当她在某些情况下以某种方式移动手脚时，汽车会以某种方式做出反应。随着经验的积累，她仍然可以选择最大限度地符合一致偏好的行为，就好像她了解了所有这些知识一样。理性选择模型非常适合预测这种情况下的行为。同时，它在解释正在发生的事情方面可能价值较低。此模型的适用性将取决于我们想要使用它的原因。
在其他决策中，理性选择模型甚至可能无法很好地预测个人决策，但总体行为或平均行为可能相当准确。例如，对于某种经济商品，这个市场中一些个人消费者的需求量可能并不总是与理性选择模型的预测相符，但所有消费者的总量，即市场需求，可能相当准确。一些消费者可能比模型预测的要多一点，而另一些消费者可能比模型预测的要少一点，因此总量相当准确。如果我们关注的是这种总体行为或平均行为，那么理性选择模型是有用的。一个更完整的有限理性模型可能允许观察到的围绕理性选择预测的“噪声”，但是如果引入这种有限理性没有在中心趋势中引入任何偏差，那么理性选择模型的更高简单性本身可能是有价值的。
请记住，正式模型有两个目的：我们希望利用它们来预测和理解特定情况下的行为。这两个目的也有相互冲突的需求。如果模型中包含了所有可能产生影响的因素，预测通常会得到改善。如果模型中包含的因素更少，理解通常会得到改善。因此，目标是在不显著改变预测背后的原因的情况下，只包括那些具有重要影响的因素。这意味着我们总是希望包括任何省略不改变模型预测的因素的假设，即简化假设，但对于其他假设，某个因素要被包括在模型中，其影响必须有多“重要”，以及预测背后的原因必须有多“显著”变化，取决于要问它的问题。
无论如何，我们将在后面重新考虑观察到的行为有时与我们的理性选择模型的预测不符的情况。我们重新考虑理性选择模型似乎更可能适用的情况，以及这如何改变我们可能想要使用的模型以及何时可能想要使用它们。此外，由于我们将检查许多不同背景下的社会行为，我们将寻找许多不同类型社会行为的相似之处。作为第一次尝试，我们将假设，当具有相同目标的理性人在类似的情况下，他们往往会做出类似的选择。
- 汉蒙德-基尼-莱法（1999），明智的选择，第 1-6 章
- 库恩（1962），科学革命，第 10-34 页
- 奥尔森（1982），国家兴衰，第 12-16 页
- 谢普斯勒-邦切克（1997），政治分析，第 1-2 章
- 曼昆（2004），微观经济学原理，第 19-23 页
- Belsky-Gilovich (1999), 为什么聪明人会犯大钱错误
- Skinner (1999), 决策分析导论，第 1-5、7 章
- Luce-Raiffa (1957), 博弈与决策，第 12-19 章
- March (1994), 决策制定入门，第 1、2、5 章