进化菌

谜之决策



决策,谜一般的存在。

人这一生,就是一次次选择的过程。
这些选择,有大有小,但是人生就是被这些一个个的选择累积起来的。反观之,一个好的决策不一定会有好的结果,因为还有执行、机会等问题;但是,一个坏的决策一定不会有好结果。

决策与决定

决策和决定不一样,决定就是针对某个事情做清晰的姿态,质量却不需作保证。决策是“在一定信息和经验的基础上,为了实现某一目标,有策略地做决定”。
一个好的决策,至少包括如下 5 点:

问题:我们为什么必须做决定?
目标:什么是最好的结果?
方案:有哪些可能的方案?
结果:这些方案各自可能有什么结果?
权衡:权衡,做出一个收益最大的决定。

在《腾讯传》里,有提到过腾讯的决策机制。
腾讯通过“总办会议”制度来做公司的核心决策。总办会议每两周召开一次,早期参加者主要是腾讯的 5 位创始人和各核心业务部门主管,人数约为 10 - 12 人。后来,腾讯规模越来越大了,2013 年总员工人数超过 2 万,但那时总办会的参加者也不过是 16 人。马化腾喜欢听每一个人详细的发言,表达观点,最后才共同决策。一个会议往往要从上午的十点开到凌晨两三点。不过,那个错误的“3Q 大战”决策,是他个人决定的。

总而言之,决策是 5 个步骤连在一起的认知过程,决定则往往是在“好痛苦,要不要去做”之下的快速反应。大部分人的误区就是很少梳理目标、扩充方案和预计结果。以至于,他们总是习惯性的在做“艰难的决定”。

何为有限决策?

决策,是有限制的。
有限决策,用一句话概括就是 —— 现实的生活中,人要做最满意的,而不是最完美的决定。
诺贝尔奖获得者赫伯特·西蒙凭借这个对决策的研究,获得了 1978 年的诺贝尔经济学奖,也很大程度的颠覆了经济学理论里“理性人”的概念。

假如一只狗熊走到结了冰的湖面,突然听到冰面上发出“咯咯”的声音,它知道可能是某一个地方冰面要裂开了。他不知道具体是哪里会裂,也不知道什么时候会裂开,所以不知道该往哪个方向跑。这个时候,最聪明的做法是什么?
最有效的方法是,既然不知道要往哪里跑,最好的方式就是先趴下了,然后往最近的岸边爬过去。最糟糕的选择则是杵在原地等待,不是掉进湖里,就是被冷死。

选择恐惧与完美主义

有了“有限决策”,我们可以更好的理解选择恐惧症与完美主义者。
选择恐惧,最常见的莫过于午饭对餐馆、饭菜的选择。于是,我们更喜欢会说“来,附近有家新开张的 XX 店,一块去尝尝吧”的那个人,而不是那个说“我随便辣,看你们想吃啥”的人。
而完美主义,怎么都觉得跟洁癖有点有关,或者说,二者其实是有相同性质的。偏执心中所念,不做成誓不罢休。

那么,我们为什么要做最满意,而不是最完美的决定呢?
因为完全理性的假设,有两个坑:

1、人不可能完全理性,还有很多情感、直觉、时间压力等因素的影响。
2、人也不可能穷尽所有的方案和结果,很多时候只能靠预测,而预测不一定准。

比如,现在你喜欢一位女生,你准备向她发动进攻,发微信约她去吃日本料理。这个时候,你会不会考虑 —— 这个女生是不是你最完美的对象呢?自然不是,因为在未来的人生长河里,你肯定会遇到各种可能与变化。那,她是不是你当下最合适的人选呢?其实也不是,因为这个城市里还有很多人,无论是身材、样貌、脾气等等都有更好的匹配。
你约会的方式是不是最好的?发微信直接约出来,会不会显得太冒进,人家会不会不喜欢日本料理呢?
很多人会一辈子这样纠结,一辈子都收集不完的信息,而且等你收集完一半信息后,发现女神和另外一个比你差很多的人已经在一起了。等你可以做出完美决策的时候,人家孩子都要上小学了。

如上便是“分析瘫痪“,也是完美主义和选择恐惧的坑 —— 他们怕自己选错,以至于宁可不选。
他们就像站在冰面上的狗熊,最后可能会被冻死。

做最满意的决策

我们在做决策的时候,一定要跳出“做完美决策”的怨念,做一个当前资源下最满意的决策就好。

做最满意的决策,不妨问自己这三个问题:

如果现在不采取行动,眼前这个方案什么时候会完全失效?
如果现在还不确定方案,是不是不管什么方案,都没法执行好呢?
如果有更多的时间,你会有明显更好的方案吗?

决策之谜

做决策,就做那个当下最满意的决策吧。
回看过去,那个时候你的认知、情绪、时间资源还很有限,那个选择可能不够完美,但那却是你能做出最好的呀。
展望未来,其实你总是有机会根据自己的资源,在更恰当的时间做出更满意却不完美的判断,这实是一种修炼。

但愿从各种不完美的遗憾里,我们都能捋出自己最满意的头绪来。

本文标题:谜之决策

文章作者:陈远琪 [vikey]

发布时间:2017 年 07 月 28 日 22:07

更新时间:2019 年 05 月 04 日 11:05

原始链接:http://blog.chenyuanqi.com/2017/07/28/Make-a-dicision/

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