क्या अंतर है, और यह बात करता है ?
एक नई तकनीक को लागू करने या हम वर्तमान में दुनिया में चेहरा या अभी भी हमारे दैनिक गतिविधियों के बारे में mundate निर्णय करने के लिए एक समस्या को हल करने का प्रयास चाहे, हम लगातार जोखिम हम चेहरे के बारे में निर्णय है. हमारे liminted संसाधन, समय, और कौशल के साथ हम हमारे जोखिम के जोखिम के लिए और दूसरों को स्वीकार कुछ सीमा का चयन करें. लेकिन, जब उन निर्णय लेने, हम अपने जोखिम के बारे में मनोवैज्ञानिक biases के लिए खुला है और अक्सर एक निर्णय है कि हमें एक गरीब स्थिति की तुलना में हम अन्यथा हो गया होता डालता है.
के क्षेत्र में कई शोधकर्ताओं मनोविज्ञान और अर्थशास्त्र कुछ निहित biases है कि ज्यादातर लोगों को जोखिम या लाभ (जुआ) की संभावनाओं का मूल्यांकन करने में साझा पाया है. उदाहरण के लिए, दो अलग समान रूप से घातक बीमारियों के लिए बराबर लागत के दो बराबर शमन विकल्प (दोनों जोखिम 10% कम) के बीच एक विकल्प दिया, व्यक्तियों लगभग हमेशा विकल्प है कि एक शून्य (0% 10% जोखिम से निकटतम जोखिम लाता है का चयन करेंगे रोग के लिए जोखिम है, बजाय 30% जोखिम से रोग बी के लिए 20% जोखिम) भले ही लाभ बराबर हैं.
पहली नज़र में, कि खुद unremarkable लग सकता है. लेकिन क्या इसका मतलब यह है असमान जोखिम की एक सीमा है जहां व्यक्तियों को लगातार कम फायदेमंद विकल्प के शमन का चयन करेंगे मौजूद है: रोग विकास के लिए एक 7% से अपने जोखिम को कम करने बीमारी सी के लिए 0% करने के लिए 30% से 15% से बजाय टीका , उदाहरण के लिए. तो, इस मामले में शून्य करने के लिए एक जोखिम को कम करने के हमारे आम तौर पर माना जाता लाभ वास्तविक लाभ के लिए उचित संबंध में नहीं किया जा सकता है. हमारे हमारी पसंद करने के बाद कथित जोखिम हमारी वास्तविक जोखिम से कम है.
इन biases के लिए जिस तरह से मानव मस्तिष्क काम करता है, कैसे अनुभव और भावनाओं और जीव विज्ञान को प्रभावित क्या शांत, तर्कसंगत विकल्प होने लगते हैं से संबंधित लग रहे हो. शोधकर्ताओं ने कई अन्य biases के जोखिम के हमारे आकलन के बारे में प्रलेखित है. में उन निहित biases के कुछ व्यक्तिगत जोखिम मूल्यांकन अनैच्छिक जोखिम से अधिक स्वैच्छिक जोखिम के लिए उच्च दरों को स्वीकार करने में शामिल हैं, और जाना जाता है बनाम खराब समझ जोखिम जोखिम के लिए उच्च संभावनाओं को स्वीकार.
तो, जोखिम धारणा व्यक्तियों की आबादी के रूप में सबसे अच्छा विकल्प समग्र नहीं बनाने के लिए (संदर्भ रोगों सी और डी के ऊपर के बीच विकल्प) यदि प्रत्येक व्यक्ति अपने या अपने खुद के विकल्प बनाने के लिए स्वतंत्र है हो सकता है समझना महत्वपूर्ण है. या ने कहा, दूसरे तरीके से, इस उदाहरण में एक जनसंख्या पसंद की स्वतंत्रता की लागत लोगों की कुल संख्या में मापा जा सकता है उन रोगों, जो रोकथाम की पसंद अलग नहीं किया गया है मृत्यु हो गई से मरने.
लेकिन, अभी जानते हुए भी कि लोग इन biases पकड़ (भले ही हम उन्हें यों कर सकते हैं) नीति निर्माताओं को आसानी से समस्या को हल करने की अनुमति नहीं है. कुछ अधिकारियों को जब इस बाधा dubiously नैतिक विकल्प बनाने के लिए एक जोखिम की गंभीरता को बढ़ा चढ़ा इतना है कि लोगों की एक पर्याप्त संख्या वरीय तरीके से जवाब देंगे साथ सामना.
इस रणनीति, ज़ाहिर है, विश्वसनीयता के नुकसान का कारण करने की क्षमता रखती है. और, अगर विश्वसनीयता खो दिया है, सभी लोगों को जोखिम वे चेहरे पर सही जानकारी देने की क्षमता समझौता होगा. दुर्भाग्य से, यह हमेशा के लिए के लिए लाभ समाचार मीडिया में संयम में परिणाम नहीं लगती.
लेकिन, वहाँ एक संभावित हल है. वही अनुसंधान कि इन सामान्य धारणा biases की पहचान से, प्रशिक्षित विशेषज्ञों साबित कर दिया कि वे गणितीय सही विकल्प दिया डेटा के एक ही सेट कर सकता है. वह कहते हैं, ऊपर के उदाहरण में, एक विशेषज्ञ ठीक रोग विकास के खिलाफ एक टीके का चयन करने के लिए उसके या उसके परिवार की रक्षा. इसलिए, हमें जोखिम पर एक विशेषज्ञ के हर किसी को बनाने के. जबकि बनाने के एक "विशेषज्ञ" कठिन ध्वनि हो सकता है है, यह केवल शिक्षा की बात है, जो नीति निर्माताओं को पहले से ही प्रभावी रूप से लगभग हर किसी पर मजबूर है. संभाव्यता और जोखिम पर एक बेहतर, शायद गणितीय गेम थ्योरी के प्रयोग के माध्यम से प्रशिक्षण बेहतर हम सब तैयार करने के लिए खुद को और अपने परिवारों के लिए सबसे अच्छा विकल्प बनाने जाएगा.
