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行为研究方法
2008年,40(3),795 - 807
doi:10.3758 / BRM.40.3.795
确定决策策略：基于分类的方法和结果
RENEacute; RIEDL, EDUARD BRANDSTAuml;TTER, AND FRIEDRICH ROITHMAYR
Johannes Kepler University of Linz, Linz, Austria
本文提出了一种分类方法，从而使检测人们在非危险性的多属性任务中所做的重要决策策略成为可能。分类方法采用了多重方法，结合了结构模型和流程跟踪的元素。我们开始讨论决策策略的九种共同特征，然后在这些特征的基础上将13个决策策略进行分类。接下来,我们证明,其中的六个特征可以用来发展一个结果，三个特征可以用来发展基于进程的度量。此外，我们提出了一个算法，来展示如何使用度量。我们证明使用指标对搜索方向的配合措施允许识别这13个决定策略中的大部分决策策略。最后,我们简略说明设计决定支持系统的研究潜力,如在线商店。
人类决策策略的标识已经引起了学者和医生的特别关注。了解决策者的认知过程不仅能让我们推断使用的决策策略，但也使得预测未来的决策行为和决策结果成为可能（佩恩，布朗斯坦，amp;卡罗尔，1978）。此外，了解人们的决策策略能促进决策支持系统的设计（布朗，皮茨amp;韦瑟比，2007; A. L.蒙哥马利，霍桑纳格，克里希南，amp;克莱，2004;佩恩，贝特曼，amp;约翰逊，1993年）。
自1960年代中期，大量的研究调查在个人决策基础上的认知过程。在大多数研究中，两种方法截然不同的研究方法中的一种已被使用：结构或程序。结构分析法描述的是信息刺激（输入）和决策响应之间（输出）的关系，以此来推断被使用的决策策略（阿伯尔森和李维斯，1985年; 布雷梅，1994;道斯，1979;艾因霍恩，克莱恩蒙茨，amp;克莱恩蒙茨，1979;福特，施密特，施密特，哈尔茨amp;多尔蒂，1989; 维斯滕伯格amp;科勒，1994）。在结构建模方法中，决策行为是通过拟合数学研究模型选项的属性值（输入）和最终的响应（输出）得出的，也就是说，一个优先选择或选择顺序的声明（比林斯与谢勒，1988年）。
在使用结构模型研究决策过程中主要涉及两个问题（福特等人，1989; 佩恩等人，1978;史云逊，1979年）。首先，由于结构模型侧重于属性值和决定的最终回应之间的关系，他们经常被认为是有限制的，因为他们没有直接调查决策过程。第二，其他模型，比如补偿性和非补偿性模型，常常被证明能很好地同样适合同一类的选择（道斯amp;里根，1974;哈特amp;科勒，2001;英特马amp;托格森，1961）。
由于结构模型的局限性，过程跟踪技术的发展，直接揭示发生的认知过程之间的一个刺激的发作和决策者的反应的关系。在大多数过程跟踪研究，刺激是属性值在信息显示矩阵的表现（福特等，1989）。一种信息显示矩阵至少2个选项，其特征是至少2个属性。在选择实验开始时，所有在矩阵中的框是关闭的。要达到最后的决定，参与者必须打开一个矩阵的框。而参与者打开一个新的框，先前打开的框关闭。因此，在实验过程中，总是只能一次打开一个框。最后的结果得出后，研究人员就可以分析信息获取行为，推断参与者的认知过程，从而，决定策略使用。
过程跟踪技术的种类是很多的。在过去的几十年里，下面的技术有不断发展壮大：（1）眼动追踪（加斯特amp;卡朋特，1976；洛泽amp;约翰逊，1996；卢梭，1978a，1978 b；卢梭 amp;罗森，1975）；（2）信息显示板（阿奇，贝特曼，amp;卡卡尔，1978；佩恩，1976；威尔金斯，1964）；（3）计算机化的过程跟踪，如Mouselab（佩恩等人，1993），ISLab（G. J.库克和斯温，1993），ISCube（塔巴塔贝，1998），或MouseTrace（2002碧玉amp;夏皮罗）；（4）逐步缩小（贾斯帕 amp;莱文，2001；莱文和贾斯帕，1995）；（5）主动的信息搜索（胡贝尔，宽，amp;胡贝尔，1997；威廉姆森，雷亚德，amp;卡斯伯特，2000）；最后，（6）口头协议（爱立信和西蒙，1980；纽厄尔amp;西蒙，1972；尼斯贝特和威尔逊，1977）。技术1-4可以被认为是定量的，而技术5和6是在本质上是定性的。
表一 决策策略的特征
|
特征 |
ADD |
DIS |
DOM |
EBA |
EQW |
LEX |
LIM |
LVA |
MAJ |
MAU |
MCD |
REC |
SAT |
|
1.效用值忽略?是(Y)/否(N) |
N |
Y |
N |
Y |
N |
Y |
N |
N |
N |
N |
N |
Y |
Y |
|
2.基于选项(O)/基于属性(A)的搜索 |
A |
O |
A |
A |
O |
A |
O |
O |
A |
O |
A |
A |
O |
|
3.一致的(C)/选择性的(S)跨属性 |
C |
S |
C |
S |
C |
S |
C |
C |
C |
C |
C |
S |
S |
|
4.一致的(C)/选择性的跨选项 |
S |
S |
C |
S |
C |
S |
C |
C |
C |
C |
S |
S |
S |
|
5.消除选项先于最终决策.是(Y)/否(N) |
Y |
Y |
N |
Y |
N |
Y |
N |
N |
N |
N |
Y |
Y |
Y |
|
6.使用属性的权重?是(Y)/否(N) |
N |
N |
N |
Y |
N |
Y |
Y |
N |
N |
Y |
N |
Y |
N |
|
7.使用期望截至水平?是(Y)/否(N) |
N |
Y |
N |
Y |
N |
N |
N |
N |
N |
N |
N |
N |
Y |
|
8.补偿性copy;/非补偿性(N) |
C |
N |
N |
N |
C |
N |
N |
N |
C |
C |
C |
N |
N |
|
9.定量(QN)与定性(QL)推理 |
QN |
QL |
QL |
QL |
QN |
QL |
QL |
QN |
QN |
QN |
QN |
QL |
QL |
注释：佩恩，贝特曼和约翰逊（1993，第32页）进行了分类添加剂差异化战略（ADD），消除逐方面的策略（EBA），等权策略（EQW），字典策略（LEX），多属性实用新型（MAU），多数确认尺寸策略（MCD）和令人满意的启发式（SAT）。黑斯蒂和道斯（2001年，第232-234）进行了分类析取战略（DIS），优势战略（DOM）和在每一种情况下五个属性的基础上识别启发式（REC）。因此，我们对于13*9的67新属性矩阵（57％）。 LIM，最重要的最低启发; LVA，最小方差启发式;，多数策略。
通过调查信息获取行为，来推断出每个人在非危险多属性决策的情况下的认知策略，一些指标已开发（按出版日期排序）：决策时间（贺加斯，1975; 柏雷，1970）;比例信息检索，搜索索引和可变性信息每选项搜索量（佩恩，1976）; 重新捕获率（雅各比，板栗，威格力，amp;费希尔，1976年）;每个属性和应急措施内信息量的变化的研究（柯乐曼，1982）;加工的合计量，总量时间花费在盒中的信息，和平均每获取的信息项目所花费的时间（佩恩等人，1993年）;战略措施（勃肯浩特amp;黑昂，1994年）; 和一个多步过渡指数（波尔，1997年）。
尽管这些指标使得有可能识别决策策略类型，它们通常不能用于准确识别特定的决策策略。 例如，佩恩（1976，第376页）搜索指数（SI）表示“搜索方向”即可以是“内次”（optionwise）或“intradimensional”（属性明智）。由于有暗示许多决策策略要么是选择明智或属性明智的搜索（见表1），SI不允许精确的识别特定的决策策略。
即使几个上述指标是一起使用时，它也很少可能精确地确定一个特别是决策策略（Ford等，1989）。因此，一些研究人员争论了定量和定性过程跟踪的互补应用技术。佩恩（1976），例如，所使用的信息板和口头协议;也就是说，参与者不得不“自言自语”同时获取信息的片段，并作出最终决定。此外，纽厄尔和西蒙（1972）声称，将眼睛注视到的口头协议的标准分析促进了决策策略的鉴定。然而，有经验证据表明，“自言自语” - 如果没有同时进行回顾，往往产生在决策过程中，由于不可靠的数据，记忆失真，解释，以及无法召回的事实，这是不是在长期记忆编码（爱立信amp;西蒙，1984;尼斯贝特amp;威尔逊，1977年，托德amp;本百斯特，1987）。
来自不同学科领域的研究人员强调, 要确定所使用的个人决策策略, ,在实验决定的情况下，结合结构性方法和过程跟踪技术的多方法的重要性，（科斯塔 - 戈麦斯元素的方法，克劳福德和布鲁斯特，2001;艾因霍恩等，1979;哈特amp;科勒，2001; 佩恩等人，1978年;史云逊，1979）。为了我们的知识，一个全面的理论框架，允许在一个非风险多属性决定环境的识别的个别决策策略还不存在。在这篇文章中，我们提出适用多种方法的一种分类方法。
本文的其余部分的结构如下。在下一节中,在九个特征的基础上将讨论和描述13个决策策略。在
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