ผู้เชี่ยวชาญตัดสินใจที่ซับซ้อนอย่างไร

ตัวอย่างเช่น การเลือกแผนประกันสุขภาพจำเป็นต้องมีการประเมินความเป็นไปได้ที่คุณจะต้องตรวจชิ้นเนื้อหรือการผ่าตัดไส้ติ่ง ซึ่งเป็นเกมการเดาแบบหลายชั้นที่แน่ใจว่าจะเต็มไปด้วยข้อผิดพลาด การเลือกกลยุทธ์ทางการตลาดก็เป็นเรื่องที่ยุ่งยากเช่นเดียวกัน เนื่องจากทุกการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้จะเปิดประตูสู่ปฏิกิริยามากมายจากลูกค้าและคู่แข่ง ซึ่งนำไปสู่สถานการณ์ที่เป็นไปได้หลายล้านเหตุการณ์ ซึ่งผู้มีอำนาจตัดสินใจสามารถคาดการณ์ได้อย่างไม่สมบูรณ์แบบเท่านั้น

Jörg L. Spenkuch รองศาสตราจารย์ด้านเศรษฐศาสตร์การจัดการและวิทยาศาสตร์การตัดสินใจที่กล่าวว่า “การตัดสินใจมีมิติที่แตกต่างกันออกไป เมื่อทางเลือกที่มีอยู่นั้นซับซ้อนจนคุณไม่รู้ด้วยซ้ำว่าตัวเลือกใดมีค่าสำหรับคุณ โรงเรียนเคลล็อกก์

จะต้องทำอย่างไรจึงจะเป็นทางเลือกที่ดีเมื่อต้องเผชิญกับความซับซ้อนเช่นนี้? การช้าลงหรือมีประสบการณ์มากขึ้นช่วยได้หรือไม่—หรือการตัดสินใจที่ซับซ้อนเหล่านี้ทำให้ทุกคนต้องจับผิด โดยไม่คำนึงถึงความเชี่ยวชาญของพวกเขาหรือนานเท่าใดที่พวกเขาใช้เวลาไตร่ตรองทางเลือกของพวกเขา?

คำถามเหล่านี้ได้รับความสนใจอย่างจำกัดจากนักสังคมศาสตร์ Yuval Salant ศาสตราจารย์ด้านเศรษฐศาสตร์การจัดการและวิทยาศาสตร์การตัดสินใจกล่าว ดังนั้นเมื่อเร็ว ๆ นี้เขาและ Spenkuch จึงร่วมมือกันเพื่อสร้างความกระจ่างใหม่เกี่ยวกับพลวัตของการตัดสินใจในสถานการณ์ที่ซับซ้อน ในการศึกษาครั้งใหม่ พวกเขาได้รับการคาดการณ์ครั้งแรกเกี่ยวกับวิธีที่ผู้คนประพฤติตัวเมื่อทำการเลือกที่ซับซ้อนโดยใช้ห้องปฏิบัติการที่ผิดปกติ นั่นคือกระดานหมากรุก “ความซับซ้อนและหมากรุกเป็นของคู่กัน” Salant กล่าว

นักวิจัยใช้ชุดข้อมูลขนาดมหึมาที่มีการเคลื่อนไหวมากกว่า 200 ล้านครั้งจากแพลตฟอร์มหมากรุกออนไลน์ นักวิจัยได้สรุปข้อสรุปใหม่เกี่ยวกับวิธีการที่ผู้เล่นหมากรุกหาทางผ่านหมอกแห่งความซับซ้อน พวกเขาพบว่าการชะลอตัวช่วยทุกคน แต่ผู้เชี่ยวชาญของเกมจะได้รับประโยชน์จากเวลาตัดสินใจพิเศษมากกว่าผู้เล่นที่ไม่ค่อยเชี่ยวชาญ และโดยสัญชาตญาณ พวกเขาแสดงให้เห็นว่าการเพิ่มตัวเลือกปานกลางลงในมิกซ์นั้นจริง ๆ แล้วอาจแย่กว่าการเพิ่มตัวเลือกที่ไม่ดี

ผู้เล่นหมากรุกตัดสินใจอย่างไร

หมากรุกมีคุณสมบัติหลายอย่างที่ทำให้เหมาะสำหรับการศึกษาการตัดสินใจแบบไบแซนไทน์

ประการแรก คุณภาพของการเคลื่อนไหวแต่ละครั้งสามารถจัดอันดับได้อย่างเป็นกลาง แตกต่างจากการเลือกแผนประกันหรือกลยุทธ์ทางการตลาด ซึ่งการวัดและการจัดอันดับทางเลือกที่แม่นยำทำได้เฉพาะกับลูกบอลคริสตัลที่ทำงานได้ดีเท่านั้น การย้ายหมากรุกบางอย่างสามารถระบุได้อย่างชัดเจนว่าเป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ที่ชนะ: การเคลื่อนไหวเหล่านี้จะ (หากตามมาในภายหลัง การเล่นที่เหมาะสมที่สุด) รับประกันชัยชนะ ไม่ว่าฝ่ายตรงข้ามจะทำอะไรก็ตาม การเคลื่อนไหวอื่น ๆ สามารถรับประกันการเสมอกันหรือจะส่งผลให้เกิดการสูญเสียในทำนองเดียวกัน

(อาจดูแปลกที่เกมทางสมองที่โด่งดังสามารถถูกลดทอนให้กลายเป็นท่าชนะและแพ้ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้ แต่สิ่งนี้ได้รับการพิสูจน์โดยนักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมัน Ernst Zermelo มากกว่าหนึ่งศตวรรษแล้ว “เขาพูดโดยพื้นฐานว่า ‘หมากรุกไม่ใช่เกมที่น่าสนใจ ‘” Salant อธิบาย “’เพราะคนผิวขาวคนใดคนหนึ่งมีกลยุทธ์ในการชนะไม่ว่าคนผิวดำจะทำอะไร หรือคนผิวดำก็มีกลยุทธ์ในการชนะไม่ว่าคนผิวขาวจะทำอะไร หรือทั้งคู่สามารถบังคับให้เสมอกัน’”)

ถึงแม้ว่าความสามารถในการประเมินทุกการเคลื่อนไหวอย่างเป็นกลาง ธรรมชาติของเกมมักจะทำให้ยากสำหรับผู้เล่นที่เชี่ยวชาญในการแยกแยะการเคลื่อนไหวที่ดีจากการเคลื่อนไหวที่ไม่ดี “แม้ว่าจะมีทฤษฎีที่มีชื่อเสียงที่บอกว่าไม่ว่าจุดใดในเกมไม่ว่าสีขาวหรือสีดำมีกลยุทธ์ในการชนะ คุณมักจะไม่พบกลยุทธ์เหล่านั้นเพราะเกมมีความซับซ้อนมาก” ซาแลนท์กล่าว

ดังนั้น แบบจำลองมาตรฐานของการตัดสินใจ ซึ่งบุคคลประเมินทุกตัวเลือกทีละตัวแล้วเลือกทางเลือกที่ดีที่สุด มักไม่นำมาใช้ จำนวนการเคลื่อนไหวที่มีอยู่บ่อยครั้งทำให้ไม่สามารถประเมินตัวเลือกทั้งหมดได้ทีละตัว (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมากรุกความเร็ว ซึ่งผู้เล่นถูกจำกัดในระยะเวลาที่พวกเขาสามารถวางแผนได้)

ดังนั้น ผู้เล่นมักจะพิจารณาเพียงส่วนย่อยของตัวเลือกที่เป็นไปได้ทั้งหมด และเลือกอันแรกที่พวกเขาเห็นว่าดี เพียงพอนั่นคือ การเคลื่อนไหวครั้งแรกที่พวกเขาเชื่อว่าจะทำให้เกิดชัยชนะ ซึ่งเป็นกลยุทธ์ที่นักเศรษฐศาสตร์เรียกว่า “ความพึงพอใจ”

เนื่องจากการตัดสินใจในโลกแห่งความเป็นจริงหลายๆ อย่างยังต้องอาศัยแนวทางที่น่าพอใจ Salant และ Spenkuch คิดว่าการศึกษาวิธีที่ผู้เล่นเคลื่อนไหวบนกระดานหมากรุกสามารถช่วยกระตุ้นการเปลี่ยนแปลงของการตัดสินใจที่ซับซ้อนได้

ฐานข้อมูล “อนุสาวรีย์” ของหมากรุก

ข้อมูลของพวกเขามาจาก Lichess.org ซึ่งเป็นหนึ่งในเซิร์ฟเวอร์หมากรุกออนไลน์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ฐานข้อมูลครอบคลุมเกมเกือบแปดปี โดยรวบรวมการเคลื่อนไหวหลายร้อยล้านครั้งโดยผู้เล่นหลายแสนคน ซึ่งมีตั้งแต่มือสมัครเล่นไปจนถึงระดับปรมาจารย์ ที่สำคัญ ข้อมูลรายละเอียดไม่เพียงแต่ชิ้นส่วนที่ย้ายไปที่ใด แต่การกำหนดค่าทั้งหมดของกระดานในแต่ละจุดในเกม

นักวิจัยมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ผู้เล่นหมากรุกเรียกว่า “endgames” นี่เป็นสถานการณ์ที่มีชิ้นส่วนเหลืออยู่บนกระดานจำนวนจำกัด ซึ่งผู้เล่นทั้งสองพยายามจะรุกฆาต โดยเฉพาะอย่างยิ่ง endgames ที่มีน้อยกว่าหกชิ้นนั้นมีประโยชน์เพราะถูก “แก้ไข” โดยใช้คอมพิวเตอร์ นั่นคือสำหรับการกำหนดค่าหกชิ้นบนกระดาน นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้จัดหมวดหมู่การเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ทั้งหมดและวิธีที่พวกมันเข้ากับกลยุทธ์ ที่สามารถรับประกันการชนะ แพ้ หรือเสมอ

แต่การรับข้อมูลเกี่ยวกับการเคลื่อนไหวจริงเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ในแต่ละตอนจบเกม Salant และ Spenkuch จะต้องกำหนดการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่ผู้เล่น สามารถ ได้ทำไปแล้ว และไม่ว่าจะเป็นการชนะ แพ้ หรือเสมอกันก็ตาม

“นั่นเป็นความพยายามครั้งใหญ่” Spenkuch กล่าว โดยต้องใช้เวลา 600,000 ชั่วโมงในคลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของ Northwestern ชุดข้อมูลที่เป็นผลลัพธ์ซึ่งมีการเคลื่อนไหวตามสมมุติฐาน 4.6 พันล้านครั้ง ครอบคลุมเทราไบต์

Salant และ Spenkuch ยังได้รับข้อมูลเกี่ยวกับจำนวนการเคลื่อนไหวที่จำเป็นสำหรับการชนะ แพ้ หรือเสมอ ซึ่งเป็นตัวเลขที่รู้จักกันในโลกหมากรุกว่า พวกเขาถือว่าเมตริกนี้เป็นพร็อกซีที่มีประโยชน์สำหรับความซับซ้อนของการย้าย (ตรรกะคือ ยากกว่าที่จะแยกแยะมูลค่าของการย้ายอย่างถูกต้องซึ่งต้องใช้เก้าขั้นตอนเพิ่มเติมเพื่อให้ได้ชัยชนะหรือการสูญเสียมากกว่าการย้ายที่ต้องใช้เพียงสองขั้นตอนเท่านั้น)

ด้วยข้อมูลที่มีการถกเถียงกัน นักวิจัยสามารถเริ่มทดสอบการคาดการณ์บางอย่างได้

ใครเป็นผู้ตัดสินใจที่ถูกต้องในสถานการณ์ที่ซับซ้อน?

พวกเขาเริ่มต้นด้วยการดูว่าระดับความซับซ้อนส่งผลต่อตัวเลือกที่เลือกอย่างไร

แบบจำลองทางเศรษฐศาสตร์มาตรฐานของทางเลือกคาดการณ์ว่าควรจะเลือกการเคลื่อนไหวที่ชนะที่ซับซ้อนมากขึ้น มากกว่า บ่อยกว่าท่าชนะที่ซับซ้อนน้อยกว่า Salant และ Spenkuch พบว่านี่ไม่ใช่กรณีในข้อมูลหมากรุก: ยิ่งความลึกของการจับคู่ของผู้ชนะสูงเท่าไหร่ก็ยิ่งถูกเลือกน้อยลงเท่านั้น น่าจะเป็นเพราะเส้นทางสู่ชัยชนะนั้นคลุมเครือ “อย่างน้อยในการตั้งค่านี้ โมเดลมาตรฐานก็ปิดตัวลงในลักษณะที่สำคัญ” Spenkuch กล่าว

นักวิจัยยังพบว่าระดับทักษะของผู้เล่นส่งผลต่อการตัดสินใจในรูปแบบต่างๆ พวกเขาสามารถแยกแยะระหว่างผู้เล่น “ที่มีชื่อ” ซึ่งได้รับการยอมรับว่าเป็นหนึ่งในผู้เล่นที่ดีที่สุดในโลกและผู้เล่นที่ไม่มีชื่อ บางทีอาจจะไม่น่าแปลกใจเลยที่ผู้เล่นที่มีชื่อมีโอกาสทำผิดพลาดน้อยกว่าผู้เล่นที่ไม่มีชื่อ (เช่น การเลือกท่าที่แพ้หรือเสมอเมื่อมีตัวเลือกที่ชนะ) ช่องว่างนี้เด่นชัดที่สุดเมื่อการเคลื่อนไหวที่ชนะที่มีอยู่นั้นซับซ้อนมาก ซึ่งบ่งชี้ว่าความเชี่ยวชาญของผู้เล่นที่ดีที่สุดจะเป็นประโยชน์ต่อพวกเขามากที่สุดในสถานการณ์ที่ซับซ้อนโดยเฉพาะอย่างยิ่ง

ระดับความสามารถของผู้เล่นยังส่งผลต่อวิธีการเล่นของพวกเขาภายใต้ความกดดันด้านเวลา ผู้เล่นที่มีชื่อทำผิดพลาดน้อยกว่าผู้เล่นที่ไม่มีชื่อโดยไม่คำนึงถึงเวลาที่พวกเขาได้รับในการเลือกการเคลื่อนไหว แต่ความแตกต่างนั้นเล็กที่สุดในหมากรุกความเร็วที่หลากหลายที่สุดซึ่งสรุปได้ภายในไม่กี่นาที ในการแข่งขันที่ช้ากว่า เมื่อเวลาตัดสินใจมีจำกัดมาก ผู้เล่นที่ไม่มีชื่อมีโอกาสมากกว่าผู้เล่นที่มีชื่อจะเลือกการเคลื่อนไหวที่ไม่ดี

“ผู้เล่นที่มีชื่อจะได้รับประโยชน์มากขึ้นจากช่วงเวลาพิเศษในการคิด” ซาแลนท์กล่าว

สุดท้าย การศึกษาได้พิจารณาว่าการเปลี่ยนตัวเลือกต่างๆ ที่ผสมผสานกันมีผลต่อการตัดสินใจอย่างไร โดยเปรียบเทียบวิธีการเล่นของผู้เล่นเมื่อมีชุดทางเลือกที่แตกต่างกันเล็กน้อย ตัวอย่างเช่น ผู้เล่นบางคนต้องเลือกระหว่าง 3 ท่าชนะ 2 ท่าเสมอ และ 2 ท่าแพ้ ผู้เล่นคนอื่นต้องเลือกระหว่าง 3 ท่าชนะ 3 ท่าเสมอ และ 1 ท่าแพ้ แม้ว่าทั้งสองกลุ่มจะมีจำนวนการเคลื่อนไหวที่ชนะเท่ากัน และมีโอกาสเท่ากันที่จะสะดุดกับกลยุทธ์ที่ไม่ดีโดยบังเอิญ นักวิจัยพบว่ากลุ่มที่สองนั้นแย่กว่านั้นมาก: การเปลี่ยนท่าที่แพ้ด้วยท่าเสมอทำให้ผู้เล่นมีโอกาสมากขึ้นประมาณ 14 เปอร์เซ็นต์ เพื่อทำผิดพลาดโดยเฉลี่ย เหตุผล: “การวาดท่าจะเข้าใจผิดง่ายกว่าสำหรับท่าที่ชนะ” Spenkuch อธิบาย

ยิ่งไปกว่านั้น ผู้เล่นไม่ได้ต่อสู้กับ “ทางเลือกเกินพิกัด” เมื่อต้องเผชิญกับการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้จำนวนมาก: พวกเขาทำผิดพลาดน้อยลงเมื่อมีการเคลื่อนไหวมากขึ้น อาจเป็นเพราะทางเลือกส่วนใหญ่ในสถานการณ์เหล่านี้ชนะการเคลื่อนไหว

ข้อสรุปเหล่านี้ชัดเจน: “คุณสามารถเพิ่มการเคลื่อนไหวที่ชนะได้มากเท่าที่คุณต้องการ” Salant กล่าว “นั่นจะไม่ส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดมากขึ้น หากคุณต้องการทำให้ปัญหายากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ คุณต้องเพิ่มตัวเลือกที่ไม่เหมาะสมแต่ค่อนข้างใกล้เคียงกับการเหมาะสมที่สุด”

การนำทางความซับซ้อนในโลกแห่งความจริง

Salant และ Spenkuch มองว่าเอกสารของพวกเขาเป็นการเปิดเผยลักษณะพื้นฐานบางประการของการตัดสินใจที่ซับซ้อน “สำหรับปัญหาทางธุรกิจทุกประเภท สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่าผู้คนตัดสินใจอย่างไรในระดับพื้นฐาน” Spenkuch กล่าว

เขาเตือนให้ระมัดระวังก่อนที่จะอาศัยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในระหว่างการประชุมกลยุทธ์ครั้งต่อไปของคุณ “ต้องใช้ศรัทธาเพียงเล็กน้อยในการปรับใช้สิ่งนี้กับการตั้งค่าอื่นๆ” สเพนคุชเตือน ท้ายที่สุด การตัดสินใจที่ซับซ้อนส่วนใหญ่เป็นเดิมพันที่สูงกว่าเกมกระดานออนไลน์ และจำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเพื่อทดสอบว่าไดนามิกที่คล้ายคลึงกันเกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมอื่นๆ หรือไม่

ยังคงมีบทเรียนที่จะรวบรวม ผู้นำธุรกิจไม่ควรทึกทักเอาเองว่าพนักงานที่มีผลงานดีที่สุดจะตัดสินใจถูกเมื่อเกิดวิกฤตในเสี้ยววินาที เช่น ข้อมูลหมากรุกชี้ให้เห็นว่าประโยชน์ของความเชี่ยวชาญจะค่อยๆ ลดลงเมื่อถึงเวลาวิกฤติ

ธุรกิจยังสามารถได้รับประโยชน์จากการนำสิ่งที่ค้นพบเหล่านี้ไปใช้กับผู้บริโภค ซึ่งอาจถูกขอให้ตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ซับซ้อน เมื่อใดที่คุณควรรักษาแผนการตลาดของคุณให้เรียบง่าย และเมื่อใดที่คุณควรเพิ่มความซับซ้อน อาจโดยการอธิบายแง่มุมอื่นๆ ของผลิตภัณฑ์ หรือคลุมเครือเกี่ยวกับกรณีการใช้งานที่อาจเกิดขึ้น

คำตอบส่วนหนึ่งอาจขึ้นอยู่กับส่วนตลาดของคุณ: กลวิธีฉูดฉาดไม่น่าจะดึงดูดผู้บริโภคที่เชี่ยวชาญ ซึ่งประสบการณ์จะทำให้พวกเขาสามารถบอกผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมจากคนธรรมดาได้

และเมื่อต้องเผชิญกับทางเลือกที่ดีหลายๆ ทาง Salant สงสัยว่าผู้บริโภค เช่น ผู้เล่นหมากรุก อาจมีแนวโน้มที่จะเลือกทางเลือกที่เห็นได้ชัดในทันที ซึ่งเป็นสิ่งที่นักการตลาดควรคำนึงถึง “ถ้าคุณมีผลิตภัณฑ์ที่ดีจริงๆ พยายามทำให้มันเรียบง่าย” เขาแนะนำ