决策中的启发式：一种全新的理解

来源：领导科学网,领导科学杂志社唯一网站作者：张海芹日期：2012-04-16 11:32:33

大的数据库，数据库中记录了所有消费者购买商品的信息（商品名称、种类、数量、日期等）。在数据库信息的基础上，企业管理者如何预测消费者的再次购物行为呢？统计知识丰富的研究者可能会用贝叶斯公理分析（Bayesian analysis）、回归分析（regression analysis）或者其他最佳的策略来预测消费者未来是否再次购物的行为。商业领域的研究者分享这个案例，并且他们认为最佳的预测方法应该是帕雷托模型（Pareto model）。帕雷托模型认为，消费者的购物行为服从帕雷托过程，用购物参数（purchase parameter）λ表示，消费者所购商品的使用周期服从指数分布，用丢码率（dropout rate）μ表示，购物行为和丢码率又服从反差系数（gamma）分布。然而，欧洲、北美、日本、巴西以及意大利的很多管理者只是利用启发式而不是复杂的统计模型来预测消费者的再次购物行为。Wubben和Wangenheim曾经报告，有经验的管理者用近因购买规则（recency-of-last-purchase rule）预测消费者的再次购物行为，即如果一位消费者一定时间内（例如几个月）没有再次购物，就可以认定该消费者基本上不会再次光顾。Wubben和Wangenheim对服装零售企业、航空公司和CD零售企业做了相关的实证研究。研究发现，服装零售企业和航空公司的管理者以9个月作为时间限制，CD零售企业的管理者以6个月作为时间限制。应该注意的是，这些管理者仅仅利用时间信息，而忽略了数据库中的其他信息。在研究中，Wubben和Wangenheim对近因购买规则和帕雷托模型进行了对比分析。他们从这些企业的数据库中提取了40周的数据来估算帕雷托模型的参数，并在接下来的40周检验估算出的参数，而近因购买规则则不需要估算任何参数。结果表明，近因购买规则在服装零售企业、航空公司和CD零售企业对消费者再次购物行为预测的准确率分别高达83%、77%和77%，而帕雷托模型在这三类企业的准确率只有75%、74%和77%。我们应该注意的是，相对于帕雷托模型复杂的统计过程，近因购买规则只利用了较少的信息，最终的预测结果却又显著高于帕雷托模型。也就是说，启发式在中间发挥了关键作用。
　　四、研究展望
　　“通过忽略部分信息（减少努力）从而高效精确地作出决策”是对启发式全新的理解，从积极方面对启发式开展研究成为心理学研究中一种新的趋势。近几年，对启发式积极意义的研究取得了大量成果，特别是以Gigerenzer为代表的对快速节俭启发式的研究已经形成了自己的理论体系，影响巨大（刘永芳、Gerd Gigerenzer、Peter M.Todd：《快速节俭启发式——基于有限理性和生态理性的简单决策规则》，《心理科学》2003年第1期）。尽管如此，对启发式积极意义的研究还有待深入。例如，从积极方面对启发式作出的解释还不够充分；Shah和Oppenheimer在研究中着重论述了检索线索和利用有限信息作出精确决策，但是对为什么一些线索和信息更容易被决策者提取并没有解释清楚；启发式如何通过减少努力达到快速精确作出决策的机制还有待深入探讨。另外，笔者在上文中已经提到，决策者在决策过程中会利用不同的规则（逻辑规则、统计规则、启发式），并且每一种决策方式都有其适合的问题类型，但是现行的研究并未涉及决策中何时利用启发式。对这些问题的有效回答，将会有力地推动对启发式积极意义的研究。
　　（作者单位：安阳师范学院教育科学学院）
　　责任编辑介明菊
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