의사결정 분석

Decision analysis

의사결정분석(DA)은 중요한 의사결정을 공식적 방법으로 처리하는 데 필요한 철학, 방법론 및 전문적 실천요강으로 구성된 분야이다.의사결정 분석은 의사결정의 중요한 측면을 식별, 명확하게 표현 및 공식적으로 평가하기 위한 많은 절차, 방법 및 도구를 포함한다. 의사결정의 잘 형성된 표현에 최대 기대 효용 공리를 적용하여 권장되는 행동 방침을 규정하기 위한 것, 그리고 공식 표현을 번역하기 위한 것.의사결정자 및 기타 기업 및 비당사자 이해당사자에 대한 통찰력에 대한 결정과 그에 상응하는 권고.

역사

1931년 수학 철학자 프랭크 램지는 개인의 신념이나 불확실성의 표현으로서 주관적 확률의 개념을 개척했다.그 후 1940년대에 수학자 존 폰 노이만과 경제학자 오스카 모르겐스테른은 불확실한 결과에 대한 개인의 선호도를 표현하는 방법으로 효용 이론의 자명한 기초를 개발했다.(이것은 개인의 선호로부터 집단 선호도를 도출하는 문제를 다루는 사회적 선택 이론과는 대조적이다.)통계학자 레오나드 지미 새비지는 1950년대 초에 의사결정 분석을 위한 대체 공리 프레임워크를 개발했다.결과적인 기대 효용 이론은 불확실성 하에서 의사결정을 위한 완전한 자명한 근거를 제공한다.

일단 이러한 기본적인 이론적 개발이 확립되면 의사결정 분석 방법은 더욱 체계화되고 대중화되었으며, 널리 가르쳐졌다(예: 경영대학원 및 산업공학부).1968년 하버드 [1]경영대학원의 의사결정 이론가 하워드 라이파에 의해 간결하고 접근성이 높은 서론이 출판되었다.그 후 1976년, 랄프 키니와 하워드 라이파는 효용 이론의 기초를 확장하여 여러 [2]목표 사이의 트레이드오프를 포함한 결정을 처리하기 위한 포괄적인 방법론을 제공하였다.Stanford 대학의 공학 교수 Ron Howard와 의사결정 분석가 Jim Matheson은 1977년에 의사결정 [3]분석에 대한 일련의 판독치를 출판했습니다.[4]그것은 1984년에 2권으로 확대되었습니다.후속 교재 및 추가 개발 사항은 아래 추가 독서에 설명되어 있습니다.

의사결정 분석은 본질적으로 학문 간(수학자, 철학자, 경제학자, 통계학자 및 인지심리학자의 기여 포함)이지만, 역사적으로 운영 연구의 한 분야로 여겨져 왔다.1980년, 의사결정 분석 협회는 미국 운영 연구회(ORSA)의 특별 이익 단체로서 결성되었습니다.이 단체는 나중에 경영 과학 연구소(TIMS)와 합병하여 운영 연구소가 되었고, 2004년부터는 경영 과학 연구소(INforms)가 되었습니다.또는 의사결정 분석이라는 토픽을 참조하십시오.

이러한 학문적 발전에 따라 의사결정 분석도 성숙한 [5]전문 분야로 발전했습니다.이 방법은 1950년대 후반부터 비즈니스 및 공공 정책 의사결정을 지원하기 위해 사용되어 왔습니다. 1990-2001년의 신청은 의사결정 분석 [6]창간호에서 검토되었습니다.의사결정 분석은 제약업계와 석유 및 가스업계에서 특히 널리 채택되어 왔다. 왜냐하면 두 산업 모두 정기적으로 대규모 고위험 결정을 내려야 하기 때문이다(예: 신약 개발에 투자하거나 대규모 [7]인수를 하는 경우).

방법론

프레이밍은 의사결정 분석의 프런트 엔드로, 기회 설명(무엇과 이유), 경계 조건, 성공 척도, 의사결정 계층, 전략 테이블 및 행동 항목을 개발하는 데 초점을 맞춥니다.의사결정 분석의 적용은 항상 정량적 방법을 사용해야 한다고 생각되는 경우가 있다.그러나 실제로는 정량적 방법 없이도 가치 중심 [8]사고와 같은 의사결정 도구 상자의 일부인 질적 도구를 사용하여 많은 의사결정을 내릴 수 있습니다.

프레이밍 프로세스는 영향도 또는 의사결정 트리의 개발로 이어질 수 있습니다.이것들은 일반적으로 사용되는 의사결정 분석 문제의 그래픽 표현입니다.이러한 그래픽 도구는 의사결정자가 사용할 수 있는 대안, 관련 불확실성 및 다양한 최종 결과에 의해 의사결정자의 목표가 얼마나 잘 달성될지를 나타내기 위해 사용된다.또한 필요할 때 정량적 모델의 기초를 형성할 수 있습니다.예를 들어, 영향 다이어그램을 사용하여 베이지안 추론을 수행하고 최적의 의사결정을 식별하는 정량적 방법은 1980년대에 [9][10]개발되어 현재 소프트웨어에 통합되었다.

정량적 의사결정 분석 모델에서 불확실성은 확률, 특히 주관적 확률을 통해 표현된다.위험에 대한 의사결정자의 태도는 효용 함수로 나타내며, 상충되는 목표 사이의 균형에 대한 태도는 다중 속성 가치 함수 또는 다중 속성 효용 함수(위험이 관련된 경우)를 사용하여 표현할 수 있다.(경우에 따라 유틸리티 기능은 불확실한 흡인 수준 또는 "목표"[11][12]를 달성할 확률로 대체될 수 있습니다.)의사결정 분석의 공리에 기초하여, 최선의 선택은 결과가 최대 기대 효용(또는 불확실한 흡입 수준을 달성할 확률을 최대화)을 갖는 결정이다.

때때로 정량적 의사결정 분석은 측정하기 쉬운 요인(예: 달러와 같은 자연 단위)에만 적용될 수 있다고 가정한다.그러나 양적 의사결정 분석 및 응용정보경제학과 같은 관련 방법은 겉으로 보기에 무형의 요인에도 적용될 수 있다.

규범적 접근법으로서의 의사결정 분석

규범적 의사결정 연구는 (합리성의 공리에 기초한) "최적의" 결정을 내리는 방법에 초점을 맞춘 반면, 서술적 의사결정 연구는 사람들이 실제로 어떻게 결정을 내리는지를 설명하는 것을 목표로 한다(그 결정이 "좋은"지 또는 최적의지에 관계없이).따라서 당연히 개인의 의사결정이 의사결정 분석에 의해 권장되는 결정에서 현저하게 벗어나는 상황이 많이 존재한다.

일부에서는 의사결정자가 자신의 결정에 대한 책임을 회피하는 대신 직감이나 "감정"[13]에 의존할 것을 권장하는 공식적인 의사결정 분석 방법을 비판하고 있습니다.더욱이, 상당한 시간 압박 하에서 이루어져야 하는 의사결정의 경우, 직관과 전문지식이 더욱 [14]중요해지고, 공식적인 의사결정 분석 방법이 거의 쓸모가 없다는 것은 놀라운 일이 아니다.그러나, 시간이 허락한다면, 연구를 통해 의사결정을 위한 정량적 알고리즘이 "원조되지 않은 직관"[15]보다 우월한 결과를 도출할 수 있다는 것이 입증되었다.또한 의사결정 분석에 필요한 인간 판단 유형에 대한 알려진 편견에도 불구하고,[16] 연구는 편견을 줄이는 데 있어 훈련과 피드백의 최소 편익을 보여주었다.

비판론자들은 조직 내 의사결정 분석에 지나치게 의존한 결과(의사결정 분석 비용 자체가 분석의 한 요소)로 분석에 의한 마비 현상을 꼽는다.그러나 이러한 [17]위험을 줄이기 위한 전략을 사용할 수 있습니다.

현재 의사결정을 위한 정량적 방법에 대한 관심이 높다.그러나 그러한 많은 방법들은 의사결정 분석의 공리에서 벗어나기 때문에 일부 상황에서는 오해를 불러일으킬 수 있는 권고안을 도출할 수 있으므로 진정한 규범적 방법은 아니다.그러한 비결정 분석 방법 중 가장 인기 있는 것은 불확실성의 표현을 위한 퍼지 집합 이론과 선호 또는 가치 판단의 표현을 위한 분석 계층화 과정을 포함한다.(예를 들어, 사용 편의성에 기초하는) 애플리케이션에서 그러한 방법에 대한 정당성이 가끔 있을 수 있지만, 의사결정 분석가는 엄격한 공리적인 기초에 기초하여 다른 방법들을 비교해야 하는 금본위로서 다중 속성 효용 이론을 주장할 것이다.

의사결정 분석은 정부의 의사결정을 지원하기 위해 자주 사용되어 왔지만, 기본 이론은 개별 의사결정자에게만 적용된다는 점에 유의해야 한다.불행하게도 그룹이나 공공 정책 결정을 위해 특별히 설계된 의사결정 분석과 비교할 수 있는 자명한 규범적 이론은 없다.이 주제에 대한 자세한 내용은 그룹 결정에 관련된 행동 문제에 대한 논의를 위해 그룹 의사 결정을 참조하고 그룹 결정에 영향을 미칠 수 있는 이론적 고려 사항을 위해 사회적 선택 이론을 참조하십시오.

적용들

의사결정 분석 방법은 비즈니스(기획, 마케팅, 협상), 관리, 환경 개선, 의료, 연구, 에너지, 탐사, 소송 및 분쟁 해결 등 다양한 분야에서 사용되어 왔습니다.중요한 초기 적용은 1970년대 초 미국 국립해양대기청(National Oceanal and Weature Administration)[18]의 환경과학 서비스국을 위해 스탠포드 연구소가 수행한 허리케인 씨뿌리의 장단점에 대한 연구였다.

의사결정 분석은 오늘날 주요 기업들이 수십억 달러의 자본 투자를 하기 위해 사용합니다.예를 들어, 2010년에 쉐브론은 모든 [19]주요 의사결정에 의사결정 분석을 사용한 공로로 의사결정 분석 협회 실천상을 수상했습니다.쉐브론 부회장 조지 커클랜드는 쉐브론이 의사결정 분석을 사용하는 것을 상세히 설명한 비디오에서 "의사결정 분석은 [20]단순하지만 강력한 이유로 쉐브론이 비즈니스를 수행하는 방법의 일부"라고 지적합니다.또한 은퇴 계획, 출산 [21]시기 결정, 주요 휴가 계획 또는 여러 가지 가능한 치료법 중 선택과 같은 복잡한 개인적인 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.

  • 에너지.[22][23] 의사결정 분석은 독일의 에너지 목표를 구성하기 위해 사용되었습니다.
  • 기업가정신.의사결정 분석의 확실성 등가 개념은 후원자와 [24]기업가 모두에게 바람직한 신규 사업 자금 조달을 위한 새롭고 효율적인 메커니즘을 설계하기 위해 사용되었다.
  • 보험.의사결정 분석가는 유익한 건강 [29]행동의 채택을 장려하기 위한 메커니즘으로 보험의 사용을 검토했습니다.이 방법은 또한 연령, 재산 및 위험 [30]허용성의 함수로서 장기요양보험 가입을 위한 최적의 전략을 결정하기 위해 적용되었다.
  • 소송.변호사들은 [31]소송에서 유익한 결과로 이어질 수 있는 전략을 식별하기 위해 의사결정 분석을 사용해 왔습니다.
  • 포트폴리오 관리의사결정 분석은 포트폴리오 [7][32]관리의 자원 할당을 개선하는 방법으로 권장되고 있습니다.
  • 밀리터리 플래닝베이스 [33]클로징 문제에 대한 의사결정 분석이 적용되었습니다.
  • 방사성 폐기물의사결정 분석은 미국과 [34][35]영국 모두에서 방사성 폐기물 저장소의 대안을 평가하기 위해 사용되었다.더 작은 규모로, 그것은 또한 잉여 무기급 [36][37]플루토늄을 다루기 위한 선택지를 평가하는 데 사용되어 왔다.
  • 연구 개발의사결정 분석은 연구개발에 [38]자금을 투입할 프로젝트 포트폴리오를 추천하기 위해 사용되어 왔다.
  • 테러와 국토안보.의사결정 분석은 국토 안보 의사결정을 [39][40]지원하기 위해 테러리스트와 방어자 모두의 가치를 나타내기 위해 사용되어 왔다.

소프트웨어

의사결정 소프트웨어 패키지는 의사결정 분석 구현에 사용할 수 있습니다.특히 주목할 만한 패키지에는 영향 다이어그램의 Analytica와 Decision이 포함됩니다.IT 및 논리적 의사결정(다중 속성 의사결정)

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

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외부 링크