Lượng Thông Tin Một Chuyên Gia Sử Dụng Là Bao
Nhiêu? Nó Có Liên Quan?
James Shanteau
Tóm tắt
Nhiều quan sát của các chuyên gia hoạch định đã giả định một thông tin - sử dụng giả
thuyết: Lượng thông tin được sử dụng, đã được đo bằng số lượng tín hiệu quan trọng,
nên lớn hơn cho các chuyên gia hơn là cho các nhà không chuyên gia. Các nghiên cứu
trước đó đã nhất quán chỉ ra rằng cả ý kiến của chuyên gia và người không chuyên
có thể được mô tả sử dụng vài tín hiệu, kết luận đã được rút ra các chuyên gia bị hạn chế
trong việc ra quyết định. Bài viết này sẽ có cách nhìn mới về kết luận này bằng cách xem
lại các tài liệu gần đây về việc sử dụng thông tin của các chuyên gia và bằng cách trình
bày một số bằng chứng mới. Kết quả từ năm nghiên cứu cho thấy các chuyên gia thường
có cùng (hoặc ít hơn) số tín hiệu quan trọng như người mới, nhưng các thông tin sử dụng
là phù hợp hơn. Vì vậy, số lượng thông tin được sử dụng không phản ánh mức độ chuyên
môn, tuy nhiên, loại thông tin sử dụng thì có. Phát hiện này có ý nghĩa để đo lường về
chuyên môn, phân tích các nhiệm vụ chuyên môn, và khái quát kết luận về các chuyên
gia.
Giới thiệu
Hầu hết các quan sát về ý kiến, việc quyết định chấp nhận hai lý lẽ sau đây: Trước tiên,
để đưa ra quyết định có hiệu lực, tất cả tín hiệu mà mang tính đặc trưng hoặc dự đoán về
kết quả nên được bao gồm trong quyết định. Trong môi trường thực tế phức tạp,
sẽ có nhiều nguồn chẩn đoán thông tin. Nó kéo theo đó các chuyên gia nên xem ý kiến
của họ trên nhiều tín hiệu. Thứ hai, hầu hết các nhà ra quyết định sử dụng công nghệ tự
động đơn giản hóa khi đưa ra phán quyết (Tversky & Kahneman, 1974). Điều này dẫn
đến sự tin cậy ít hơn vào lượng tối ưu và nguồn thông tin không phù hợp. Điều đó có
nghĩa các nhà ra quyết định cơ bản dựa ý kiến của họ trên một số lượng nhỏ các tín hiệu,
thường được sử dụng dựa trên sự tối ưu phụ.
Giả định các chuyên gia nên sử dụng nhiều thông tin hơn các nhà không chuyên ở đây
được cho là Thông tin -Sử dụng giả thuyết . Điều này ngụ ý rằng việc sử dụng thông tin
phải phản ánh mức độ chuyên môn. Sử dụng một ý kiến hoặc phân tích chính sách
(Anderson, 1981; Hammond, McClelland, & Mumpower, 1980; Hoffman, Slovic, &

thông tin đã có sẵn. Điều này cho thấy các chuyên gia có thể đưa ra quyết định quan
trọng mà không quan tâm đúng mức đến một tập hoàn chỉnh các tín hiệu. Nếu vậy, sẽ
không có gì ngạc nhiên khi thấy rằng các quyết định của chuyên gia thường sai lầm
nghiêm trọng (Dawes, 1988).
Số lượng thông tin được sử dụng đã được áp dụng để đánh giá sự phù hợp của nhiều mô
hình nghiên cứu khác nhau. Ví dụ, Ebbesen và Konecni (1975) so sánh
số dấu hiệu được sử dụng bởi các thẩm phán tòa án khi thiết lập tòa án với cả tòa án mô
phỏng và tòa án thực. Kết quả cho thấy hầu hết các thông tin có sẵn được sử dụng trong
trường hợp mô phỏng trong khi chỉ có một gợi ý đã được sử dụng trong phòng xử án trực
tiếp. Các tác giả cảm thấy kết quả phòng xử án đã có hiệu lực hơn vì thiết lập đã được tự
nhiên hơn. Họ lập luận rằng việc quyết định trong thí nghiệm thiếu hiệu lực từ bên ngoài.
Như vậy, số lượng (và loại) của thông tin được sử dụng bởi các chuyên gia có thể bị đánh
giá sai trong các nhiệm vụ truyền thống.
Với một cách tiếp cận tương tự, Phelps và Shanteau (1978) đặt ra câu hỏi: "Lượng thông
tin mà một chuyên gia có thể sử dụng?" Sử dụng đánh giá lợn nái (heo giống nữ) bởi
những người am hiểu việc chăn nuôi, cho thấy hai phương pháp nghiên cứu
khác nhau dẫn đến kết quả khác nhau. Trong lần đầu tiên, đánh giá dựa
trên các bức ảnh của giống lợn nái Ba Lan-Trung Quốc. Trong lần thứ hai, đánh giá đã
được thực hiện từ những con lợn nái được mô tả bằng lời cùng 11 kích thước có liên
quan. Các nhà chăn nuôi được phát hiện có từ 0 đến 3 tín hiệu quan trọng trước kia,
nhưng sẽ có 9 đến 11 sau này. Những kết quả này đã được giải thích để cho thấy mối
tương quan lẫn nhau, đối với kích thích tự nhiên thì có xu hướng giảm số lượng các tín
hiệu được tìm thấy. Các quan sát đã có khả năng sử dụng nhiều thông tin hơn tiết lộ bởi
các phương pháp tiêu chuẩn. Mặc dù những kết luận khác nhau, những nghiên cứu này
đã phản ánh được Thông tin-Sử dụng giả thuyết. Trong mỗi trường hợp, việc giải thích
các kết quả tập trung vào việc các chuyên gia đã sử dụng lượng thông tin bao nhiêu để
đưa ra đánh giá.
Thảo luận
Quan điểm này có ba ý nghĩa đối với nghiên cứu về phán đoán và ra quyết định: Đầu
tiên, giả định rằng các chuyên gia nên sử dụng nhiều thông tin hơn với những người

các mô hình tuyến tính, Dawes và Corrigan (1974, tr. 105) kết luận rằng "toàn bộ bí
quyết là quyết định những biến gì để xem xét và để thêm vào.” Mặc dù điều này nghe có
vẻ đơn giản, nhưng nó hoàn toàn khó để thực hiện. Đặc biệt, việc quyết định biến gì để
xem xét có thể mất cả dòng đời kinh nghiệm của một chuyên gia. Thậm chí sau đó, nhiều
người không chuyên không bao giờ có thể đạt được các kỹ năng cần thiết đó. Niềm tin
vào Thông tin-Sử dụng giả thuyết đã khiến nhiều người kết luận điều đó bởi vì các
chuyên gia dựa vào vài dấu hiệu họ là những người ra quyết định kém. Nhưng bằng cách
tập trung vào số lượng tín hiệu quan trọng, quan sát có thể đã bỏ qua những gì làm cho
các chuyên gia đặc biệt - khả năng của họ để đánh giá những gì có liên quan trong bối
cảnh cụ thể. Đây là nghiên cứu của kỹ năng đó, không phải là số đầu mối được sử dụng,
mà nên hướng dẫn nghiên cứu trong tương lai từ các chuyên gia.