Vissza az előzőleg látogatott oldalra (nem elérhető funkció)Vissza a tananyag kezdőlapjára (P)Ugrás a tananyag előző oldalára (E)Ugrás a tananyag következő oldalára (V)Fogalom megjelenítés (nem elérhető funkció)Fogalmak listája (nem elérhető funkció)Oldal nyomtatása (nem elérhető funkció)Oldaltérkép megtekintése (D)Keresés az oldalon (nem elérhető funkció)Súgó megtekintése (S)

Üzleti és közpolitikai alkalmazások, marketing, adatbányászat, szociális intelligencia / Üzleti és közpolitikai döntések támogatása

Tanulási útmutató

Összefoglalás

Döntés-elősegítés az üzleti életben.

Az emberi döntések két fő típusa

Az emberi döntéseknek két általános stratégiáját ismerjük: az intuícióra és tapasztalatra alapozó, és az adatok szisztematikus elemzésére alapozó stratégiákat. Mind az üzleti életben, mind a politikában, beleértve a közpolitikát is az intuícióra és tapasztalatra alapozó döntéseknek van nagyobb hagyományuk, ezek állnak közelebb az emberi természethez, és éppen ezért igen ellenállóak is más fajta megközelítésekkel szemben. Íme, egy szép példa ennek a felfogásnak a szívósságára: George W. Bush így nyilatkozott 2002 novemberében: „Nem sok időt fordítok arra, hogy felméréseket végezzek világszerte arról, hogy mit gondoljak arról, hogy miként cselekedjek helyesen. Csak annyit kell tudnom, hogyan érzek.” Majd elindította a második iraki háborút. De hasonló felfogás uralkodott nemrég még olyan eltérő területeken, mint egy baseball csapat játékosvásárlásainak menedzselése vagy a szórakoztatóipari sztárok promóciója.

Ezek az evolúció során kifejlődött döntési mechanizmusok kiváló szolgálatot tesznek akkor, amikor gyorsan kell nagyon bizonytalan helyzetben, vagy egyszerre túl sok információ figyelembe vételével döntenünk. Ilyenkor emberi kogníciónk lassú, szisztematikus döntési üzemmódja rendre alulmarad az intuícióval, a tapasztalatra alapuló, az ún. adaptív tudattalant kiaknázó üzemmóddal szemben (Wilson (2010). Ennek a gyors gondolkodásnak azonban megvan az árnyoldala (Kahneman, 2012). Alább röviden ismertetjük a leggyakoribb csapdákat, melyekbe ez a gyors gondolkodáson alapuló döntés akaratlanul belefut.

A leggyakoribb döntési csapdák

Túlzott magabiztosság

Vállalatok vagy (köz)politikai szervezetek hajlamosak a túlzott magabiztosságra. Ha egyértelmű sikereket arattak egy bizonyos tevékenységi területen, hajlamosak arra, hogy elhiggyék, más, új területen is épp oly sikerrel tudnak dönteni és tevékenykedni. Így járt pl. az telefon óriás AT&T, amikor kellő elemzés nélkül belevágott a számítógép iparba, vagy a Procter & Gamble, amely nagyon sikeres volt a háztartás vegyipar és kozmetikumok területén, megpróbálkozott, csúfos kudarccal egy egészen más termékkel, a narancslével.

Irtózás a veszteségtől

Agyunk neurokémiája miatt erősebb negatív érzelmet élünk át a veszteségek során, mint amekkora örömet okoznak számunkra a nyereségek. Ez a veszteségtől irtózás (loss aversion) jelensége, amit egyebek között az irracionális tőzsdei magatartás kapcsán írtak le. A különböző híres tőzsdei összeomlásokat modellezve (1929-es Dow Jones, 1986-os Nikkei, 1998-as Nasdaq) bizonyítható volt, hogy a befektetők döntéseit a veszteségtől irtózás mozgatták (amit az idegi képalkotó eljárásokkal szépen nyomon lehetett kísérni). Amikor a befektetők azt látták, hogy a tőzsde szárnyal, tudatosodott bennük, hogy mennyit veszítettek azzal, hogy nem fektettek be többet, így növelték befektetéseiket. Majd amikor kipukkadt a buborék, fejvesztve szabadultak a részvényeiktől attól rettegve, hogy ha nem lépnek gyorsan, még többet veszítenek, s így maguk siettették az összeomlást. Általában jellemző tőzsdei magatartás, hogy a jól teljesítő részvényeket túl hamar eladják attól félve, hogy az addigi nyereség a tőzsde fordultával elvész, aminek az a következménye, hogy rosszabbul járnak, mint ha megtartották volna. (Odean„1998)

Irtózás a veszteségtől

Keretezés

Ugyancsak a veszteségtől irtózásra vezethető vissza a keretezés jelensége, amit egy klasszikus közpolitikai témájú kísérlettel lehet érzékeltetni. Egy ország vezetése egy súlyos fertőző betegségre készül fel. A szakértők, akik 600 áldozattal számoltak, pontos számításokat végeztek arra, hogy két alternatív intézkedés milyen hatással járna. A döntéshozók egyik csoportjának az alábbi két alternatíva közül kellett választani:

A. Ha ezt választják, akkor 200 ember megmenekül.

B. Ha ezt választják, akkor 33% az esélye annak, hogy mind a 600 ember megmenekül, 66% az esélye annak, hogy senki sem menekül meg.

A döntéshozók másik csoportjának pedig e két alternatíva közül kellett választania:

C. Ha ezt választják, 400 ember meghal.

D. Ha ezt választják, akkor 33% az esélye annak, hogy senki sem hal meg, 66% az esélye annak, hogy mind a 600 ember meghal.

Az a csoport, akik az A. és B. alternatíva között választhatott, 72%-ban a biztos 200 ember megmenekülésével járó intézkedést választotta, és csak 28%-uk választotta a kockázatosabb alternatívát. Az a csoport, amelyik a C. és D. alternatíva közül választhatott, csupán 22%-ban választotta a biztos változatot, amely az A. opció tükörképe, és 78%-uk a kockázatosabb mellett voksolt.

Tehát ha nyereségekként kereteznek számunkra egy választást, akkor hajlamosak vagyunk ragaszkodni a már biztosan a kezünkben tudott eredményhez, míg ha veszteségekként keretezik, akkor hajlamosak vagyunk kockáztatni, mert úgy érezzük, nincs biztosan semmi a kezünkben, amit elveszíthetnénk.

A hozzáférhetőségi heurisztika

Az egyik legveszélyesebb csapda, ami a döntésekre leselkedik abból a gondolkodási jellegzetességünkből fakad, hogy aránytalanul nagy hatást gyakorol ítéletünkre és döntésünkre a rendelkezésünkre álló és szemünk előtt lévő információ (availability bias), és indokolatlanul elhanyagoljuk a kevésbé szemünk előtt lévő, de releváns statisztikai információt. Ezt az alapvető emberi gondolkodási beállítódást azután képes irreális mértékben felnagyítani a tömegtájékoztatás (availability cascade). Híres példa erre az Egyesült Államokban 1989-ben lezajlott „Alar” riadalom. Az Alar egy vegyszer, amit almákra fújnak, hogy szabályozzák a növekedését és javítsák a kinézetét. A riadalmat az váltotta ki, hogy megjelent egy tudósítás, miszerint gigantikus dózisban patkánynál és egérnél rákot okozott. Beindult az avalilabilty cascade, amint a média rászállt a témára. A vizsgálatok megmutatták, hogy rengeteg olyan anyag van a legkülönbözőbb élelmiszerekben, amelyek hasonló óriási dózisban ugyanilyen hatással vannak patkányokra, ebből azonban nem következik, hogy kockázatot jelentenének az emberi egészségre. A gyártó mégis kénytelen volt kivonni a piacról a szert, az FDA pedig betiltotta a forgalmazását. Ennek következtében az almatermesztők óriási károkat szenvedtek el, és jelentősen visszaesett egy jó időre az alma fogyasztása, ami nyilvánvalóan jóval többet ártott az egészséges táplálkozásnak, mint az Alarral kezelt almák.

Az "Alar" növényi hormon által keltett rémlet

Támaszkodjunk az adatbázisok elemzésére!

Az emberi gondolkodás tehát jól működik olyan helyzetekben, amikor gyorsan kell összetett információ alapján döntenünk, aminek a lassú gondolkodás szekvenciális, szisztematikus elemzésével nem tudunk megbirkózni. Van azonban ma már egy gyorsan terjedő megoldás, ami orvosolni képes a döntéshozók ilyen nehézségeit, miközben maga is új problémákat vet fel. Ez a Nagy Adat megközelítés, melyről a korábbi előadásokban már szó volt. A Nagy Adat alkalmazásai során korábban kezelhetetlenül nagy adatbázisokat is tudunk hasznosan elemezni, miközben az adatok exponenciális sebességgel gyarapodnak.

Markáns szemléletbeli változás figyelhető meg ahhoz a felfogáshoz képest, amit George W. Bush nyers egyszerűséggel megfogalmazott. Szép példa erre a Moneyball c. regény illetve az abból készült film. Brad Pitt, egy baseball csapat játékosmenedzsere szembe megy az egész baseball társadalom felfogásával. A hagyományos baseball edzői rutinokra és hatalmas pénzekre épülő bajnokságban egy kispénzű csapatot az által visz sikerre, hogy egy Yale-ről szabadult közgazdászra hallgat, aki jó stratégiával használja azt az adattömeget, amit az amerikai sportokra oly jellemzően a baseball is ont magából. Ez a megközelítés távolról sem fikció. Például az EMI zenemű forgalmazó cégnél a művészek piaci menedzselésére vonatkozó döntéseket valaha olyan menedzserek hozták, akik alaposan ismerték a szórakoztató ipart, de nem sok adatra támaszkodtak. Az EMI az elsők között kezdte felhasználni az általa generált és a világban fellelhető hatalmas adattömeg elemzését az olyan döntésekhez, hogy mely művészek milyen módszerek segítségével kapjanak promóciót.

Pénzcsináló

Vissza a tartalomjegyzékhez

Új Széchenyi terv
A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszirozásával valósul meg.

A Társadalominformatika: moduláris tananyagok, interdiszciplináris tartalom- és tudásmenedzsment rendszerek fejlesztése az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával, az ELTE TÁMOP 4.1.2.A/1-11/1-2011-0056 projekt keretében valósult meg.
A tananyag elkészítéséhez az ELTESCORM keretrendszert használtuk.