Satisficing ve Maximizing: Araştırmalara Göre Hangi Karar Tarzı Gerçekten Kazanıyor?

TL;DR. İki tarzdan hiçbiri açık farkla kazanmıyor ve araştırmalar bunun nedenini söylüyor. Schwartz ve arkadaşlarının 2002 tarihli çalışmalarında (yedi örneklemde 1.747 katılımcı), Maksimizasyon Ölçeği (Maximization Scale) puanları pişmanlıkla 0,52, mutlulukla -0,25 ve depresyonla 0,34 korelasyon gösterdi. Iyengar, Wells ve Schwartz’ın 2006 tarihli iş arama çalışmasında, en iyiyi arama eğilimi yüksek olan öğrenciler %20 daha yüksek başlangıç maaşlı işler buldu ve bu işlerden daha az memnun kaldı. Ardından ölçüm tartışması başladı. Diab, Gillespie ve Highhouse (2008) en iyiyi aramayı yalnızca yüksek standartlar olarak ölçtüğünde, yaşam doyumuyla korelasyonu -0,24 yerine 0,04 çıktı. Yayımlanmış 36 bulguyu bileşenlerine göre ayıran CEOtudent analizi, yüksek standartların 10 bulgunun 2’sinde daha kötü bir sonuçla, karar güçlüğünün ise 5 bulgunun 4’ünde daha kötü bir sonuçla ilişkili olduğunu buluyor. CEO hamlesi: seçeneklere bakmadan önce her karar sınıfı için durma kuralını yazın. Öğrenci hamlesi: öğrenmenin bileşik getiri sağladığı yerde standartları yüksek tutun, gerisini “yeterince iyi”ye bırakın.

Bu yazı; kişisel karar yığını, tam bir arayışı hak eden az sayıdaki seçim için pişmanlık minimizasyonu çerçevesi ve aynı “önce kuralı belirle” mantığını bırakma kararına uygulayan vazgeçme kriterleri yazılarıyla birlikte okunabilir.

Satisficing ve maximizing tam olarak ne anlama geliyor?

Kavramlar Herbert Simon’dan geliyor. Bu yazıda iki terimi şöyle karşılıyoruz: yeterince iyiyle yetinme (satisficing) ve en iyiyi arama (maximizing). Simon, “A Behavioral Model of Rational Choice” (1955) adlı makalesinde her şeyi bilen “ekonomik insan”ın yerine, sonuçları tatmin edici ve tatmin edici olmayan diye ayıran ve bir “beklenti düzeyini” aşan ilk alternatifi seçen bir karar vericiyi koydu. Verdiği örnek, 15.000 $’ı kabul edilebilir fiyat sayan, bunun üzerindeki her fiyatı tatmin edici, altındaki her fiyatı tatmin edici olmayan olarak gören bir ev satıcısıdır. Bir yıl sonra, “Rational Choice and the Structure of the Environment” (1956) makalesinde fikri tek cümleyle ifade etti: organizmalar “yetinecek” kadar iyi uyum sağlar; genel olarak “optimize” etmezler.

Devamı için iki ayrıntı önemli. Birincisi, yeterince iyiyle yetinme hiçbir zaman tembellik anlamına gelmedi. Bu, eşiği olan bir arama kuralıdır: çıtayı aşan ilk seçenekte durulur, dolayısıyla sonuç çıtanın nereye konduğuna bağlıdır. İkincisi, Simon çıtanın yer değiştirmesini bekliyordu. Kişi “tatmin edici alternatifleri keşfetmeyi kolay bulduğunda beklenti düzeyi yükselir”, zor bulduğunda ise düşer diye yazmıştı. Bu kayan eşik, aşağıda yapay zeka araçlarıyla ilgili bölümde yeniden karşımıza çıkıyor.

Neredeyse yarım yüzyıl sonra Barry Schwartz ve beş ortak yazarı, Simon’ın ayrımını bir kişilik farkına dönüştürdü. 2002 tarihli makaleleri, bazı insanların (en iyiyi arayanlar) alışkanlık olarak en iyi seçeneği bulmaya çalıştığını, bazılarının ise (yeterince iyiyle yetinenler) alışkanlık olarak yeterince iyide durduğunu öne sürdü ve ikisini ayırt etmek için 13 maddelik bir Maksimizasyon Ölçeği sundu. Sorunun bir araştırma literatürüne sahip olmasının nedeni de, bu literatürün kendi içinde çelişmesinin nedeni de bu ölçektir.

Özgün çalışmalar en iyiyi arayanlar hakkında ne buldu?

2002 tarihli makale ölçeği yedi örnekleme uyguladı: dördü üniversite öğrencilerinden, üçü toplumdan yetişkinlerden oluşuyordu. Tüm örneklemlerde puanlar 7 puanlık ölçekte 1,15 ile 6,62 arasında değişti; ortalama 3,88, ortanca 3,85 idi. Asıl dikkat çeken, iyi oluş ölçümleriyle korelasyonların örüntüsüydü.

Tablo 1. Özgün çalışmalarda basıldığı haliyle en iyiyi arama ve iyi oluş

Kaynak ve örneklem	Maksimizasyon Ölçeği ile ilişkilendirilen ölçüm	Basıldığı haliyle sonuç
Schwartz ve ark. 2002, tüm örneklemler	Pişmanlık Ölçeği	r = 0,52
Schwartz ve ark. 2002, ölçümün yapıldığı örneklemler	Öznel Mutluluk Ölçeği	r = -0,25
Schwartz ve ark. 2002, ölçümün yapıldığı örneklemler	Beck Depresyon Envanteri (kısa form)	r = 0,34
Schwartz ve ark. 2002, Örneklem 3 (n = 100)	Yaşam Doyumu Ölçeği	r = -0,27
Schwartz ve ark. 2002, Örneklem 1 (n = 82)	Pişmanlık / mutluluk / depresyon	0,61 / -0,21 / 0,24
Schwartz ve ark. 2002, Örneklem 2 (n = 72)	Pişmanlık / mutluluk / depresyon	0,45 / -0,34 / 0,44
Schwartz ve ark. 2002, Örneklem 4 (n = 401)	Pişmanlık / mutluluk	0,39 / -0,10
Schwartz ve ark. 2002, Örneklem 5 (n = 752, sağlık çalışanları)	Pişmanlık / mutluluk / depresyon	0,46 / -0,28 / 0,31
Schwartz ve ark. 2002, Örneklem 6 (n = 220, şehir içi tren istasyonu)	Pişmanlık / mutluluk	0,50 / -0,17
Schwartz ve ark. 2002, Örneklem 6	Mükemmeliyetçilik	r = 0,25
Iyengar, Wells ve Schwartz 2006 (özet)	Bulunan işin başlangıç maaşı	En iyiyi arama eğilimi yüksek öğrencilerde %20 daha yüksek
Iyengar, Wells ve Schwartz 2006 (özet)	Elde edilen işten memnuniyet	En iyiyi arayanlar daha az memnun; arama süreci boyunca daha fazla olumsuz duygu

Kaynaklar: Schwartz ve ark. (2002), Tablo 2 ve bulgular metni; Iyengar, Wells ve Schwartz (2006), özet. Korelasyonlar basıldığı haliyle aktarılmıştır. Örneklem 4 mutluluk değerinin işareti Tablo 2’ye göredir.

Tablonun yeniden hesaplanmasından (calc.py) üç gözlem çıkıyor.

Korelasyonları basılmış altı örneklem, 1.747 katılımcının 1.627’sini kapsıyor. Altısının hepsinde mutluluk korelasyonu negatif, -0,34 ile -0,10 arasında; pişmanlık korelasyonu ise 0,36 ile 0,61 arasında değişiyor. Yön tutarlı, büyüklük değil.

Etkiler varyans açısından mütevazı. -0,25’lik bir korelasyon, en iyiyi arama ile mutluluğun varyanslarının yaklaşık %6’sını paylaştığı anlamına gelir. Depresyon (0,34) için bu oran yaklaşık %12, pişmanlık (0,52) için yaklaşık %27’dir. Güçlü bağ pişmanlıktır.

Beklenmedik dönüşü iş arama çalışması getirdi. En iyiyi arama eğilimi yüksek öğrenciler nesnel olarak daha iyi teklifler aldı, başlangıç maaşı %20 daha yüksekti, ama sonucu daha olumsuz değerlendirdi. Yazarlar bu farkı, en iyiyi arayanların dış bilgi kaynaklarına daha fazla dayanmasına ve gerçekleşen ve gerçekleşmeyen seçeneklere takılıp kalmasına bağlıyor. Makalenin tam metnine erişilemediği için burada yalnızca özette basılan yüzde kullanılmıştır.

Hikaye 2006’da bitseydi hüküm basit olurdu: para için en iyiyi arayın, iç huzuru için yeterince iyiyle yetinin. Orada bitmedi.

Sonraki çalışmalar neden farklı sonuçlara vardı?

Çünkü 13 maddelik ölçek aynı anda üç şeyi ölçüyor. Nenkov ve arkadaşları (2008) üç parçalı bir yapıyı doğruladı: alternatif arayışı (daha fazla seçeneğe bakmayı sürdürmek), karar güçlüğü (seçim yapmayı zor bulmak) ve yüksek standartlar (ikinci en iyiye razı olmamak). Ölçeğin tamamının güvenirliği 0,54 ile 0,75 arasında değişti, ortalama alfa 0,70 idi; üç alt ölçeğin ortalamaları ise 0,60, 0,62 ve 0,61 ile alışılmış 0,70 kabulünün altında kaldı. Boyutlar farklı da davrandı: karar güçlüğü yaşam doyumu ve mutlulukla negatif ve anlamlı bir korelasyon gösterirken, yüksek standartlar boyutu göstermedi ve depresyonla pozitif korelasyon da göstermedi.

Bu gözlem alanı ikiye böldü:

• Diab, Gillespie ve Highhouse (2008) En İyiyi Arama Eğilimi Ölçeği’ni (Maximizing Tendency Scale) yalnızca yüksek standartlar etrafında kurdu ve iki ölçeği de 210 öğrenciye uyguladı. Özgün ölçek yaşam doyumuyla -0,24, pişmanlıkla 0,45 korelasyon gösterdi. Yeni ölçek yaşam doyumuyla 0,04, pişmanlıkla 0,27 korelasyon gösterdi. Mutsuz en iyiyi arayan tablosunun zayıf ölçümden kaynaklanıyor olabileceği sonucuna vardılar.
• Lai (2010) yüksek standartları ve alternatif arayışını karar güçlüğü olmadan ölçtü. Bu durumda en iyiyi arama iyimserlik ve öz yeterlikle pozitif korelasyon gösterdi, pişmanlıkla ilişkisi ise tutarsızdı.
• Turner ve arkadaşları (2012) 828 lisans öğrencisiyle üç ayrı ölçek (karar güçlüğü, alternatif arayışı, yeterince iyiyle yetinme) geliştirdi. Yeterince iyiyle yetinme öznel mutlulukla r = 0,44 düzeyinde korelasyon gösterdi, alternatif arayışı iyi oluş göstergeleriyle ilişkisizdi ve karar güçlüğü iyimserlikle -0,41 korelasyon gösterdi.
• Roets, Schwartz ve Guan (2012) ABD’deki (N = 307), Batı Avrupa’daki (N = 263) ve Çin’deki (N = 218) yetişkinleri karşılaştırdı. Demografik kontrollerden sonra en iyiyi arama, ABD’de (beta = -0,30) ve Batı Avrupa’da (beta = -0,48) daha düşük iyi oluşu yordadı, Çin’de ise yordamadı (beta = -0,11, anlamlı değil).
• Giacopelli ve arkadaşları (2013) üç en iyiyi arama ölçümünü, çalışan 237 katılımcıyla iş ortamına taşıdı. Özgün ölçek iş doyumuyla -0,16, yıllık gelirle 0,04 korelasyon gösterdi. Yüksek standartlar ölçeği iş doyumuyla 0,20, gelirle 0,15 korelasyon gösterdi. Boyutlar arasında karar güçlüğü iş doyumuyla -0,21, yüksek standartlar 0,28 korelasyon gösterdi. Uyarıları şuydu: nasıl ölçülürse ölçülsün, en iyiyi arama sorumluluk ve temel benlik değerlendirmelerinin yanında özellikle güçlü bir yordayıcı değildir.
• Oishi ve arkadaşları (2014, özet) en iyiyi arayan Amerikalıların Schwartz ölçeğinde daha depresif ve daha az mutlu olduğunu, Diab ölçeğinde ise yeterince iyiyle yetinenlerden aslında daha mutlu olduğunu buldu. Japon katılımcılarda en iyiyi arayanlar, kullanılan ölçekten bağımsız olarak daha düşük iyi oluş bildirdi.
• Dalal ve arkadaşları (2015, özet) Simon’ın metnine geri döndü ve En İyiyi Arama Eğilimi Ölçeği’nin kuramsal ve psikometrik açıdan Maksimizasyon Ölçeği’nden daha geçerli olduğu sonucuna vardı.
• Cheek ve Schwartz (2016) yayımlanmış 11 ölçümü gözden geçirdi ve iki bileşenli bir model önerdi: bir maksimizasyon stratejisi (alternatif arayışı) yoluyla izlenen bir maksimizasyon hedefi (en iyiyi seçmek). Onlara göre karar güçlüğü ve pişmanlık bileşen değil, sonuç ya da nedendir.
• Kim ve Miller (2017) en iyiyi arayanların olumsuz geri bildirimden sonra seçtikleri seçeneği beğenme düzeyindeki daha büyük düşüşün esas olarak karar güçlüğü faktöründen kaynaklandığını buldu.
• Misuraca ve Fasolo (2018) yeni maksimizasyon ölçekleri geliştirilmesine son verilmesi çağrısında bulundu.
• Cheek ve Goebel (2020) iki çalışmada (toplam N = 639) karar güçlüğü ölçekleri ile kararsızlık ölçeklerinin 0,85 ve üzerinde korelasyon gösterdiğini ortaya koydu. Bu kanıta göre eski ölçeğin o bölümü, başka bir ad altında kararsızlıktır.
• Vargová ve arkadaşları (2020) iki bileşenli modeli Slovakya’da genel nüfustan 514 kişide sınadı. Arama stratejisi mutlulukla -0,10, depresyonla 0,13 korelasyon gösterdi. Hedef (yüksek standartlar) mutlulukla 0,03, depresyonla 0,05 korelasyon gösterdi.

Bir bulgu çizgisi maaş sonucuna ters düşüyor. Pittsburgh bölgesinden katılan 360 kişiyi inceleyen Parker, Bruine de Bruin ve Fischhoff (2007), özgün ölçekte daha yüksek puanların daha düşük karar verme yetkinliğiyle (önceki çalışmalarında r = -0,19) ve 41 olumsuz yaşam olayından oluşan bir envanterde daha kötü puanlarla (tek başına standartlaştırılmış beta = -0,25, diğer değişkenler dahil edildiğinde -0,12) birlikte görüldüğünü bildiriyor. Özgün ölçekte en iyiyi arayanlar güvenilir biçimde daha iyi sonuçlar da elde etmedi.

Peki sonuçlarda hangi tarz kazanıyor, iyi oluşta hangisi?

Cevap için yukarıdaki bulgular tek tek kodlandı: hangi bileşenin ölçüldüğü, sonucun öznel mi (pişmanlık, mutluluk, depresyon, doyum) nesnel mi (maaş, gelir, yetkinlik görevleri, bildirilen yaşam olayları) olduğu ve yüksek puanın daha kötü, etkisiz ya da daha iyi bir sonuçla birlikte görülüp görülmediği. Yıldızsız korelasyonlar, örneklem büyüklüğüne göre iki yönlü 0,05 kritik değerinin altında kaldığında etkisiz olarak kodlandı (N = 237 için 0,127).

Tablo 2. Yayımlanmış 36 bulgunun bileşene ve sonuç türüne göre CEOtudent analizi

Ölçülen şey	Öznel sonuçlar: daha kötü / etkisiz / daha iyi	Nesnel sonuçlar: daha kötü / etkisiz / daha iyi	Tüm bulgular: daha kötü olanların payı
Bileşik Maksimizasyon Ölçeği (arayış + güçlük + standartlar)	11 / 1 / 0	2 / 1 / 1	13 / 16 (%81)
Yüksek standartlar (hedef olarak en iyiyi arama)	2 / 3 / 3	0 / 0 / 2	2 / 10 (%20)
Alternatif arayışı (strateji olarak en iyiyi arama)	2 / 2 / 0	0 / 1 / 0	2 / 5 (%40)
Karar güçlüğü	4 / 0 / 0	0 / 1 / 0	4 / 5 (%80)
Tüm bileşenler	19 / 6 / 3 (28 bulgu)	2 / 3 / 3 (8 bulgu)	21 / 36 (%58)

Schwartz ve ark. (2002), Iyengar ve ark. (2006), Parker ve ark. (2007), Diab ve ark. (2008), Nenkov ve ark. (2008), Turner ve ark. (2012), Roets ve ark. (2012), Giacopelli ve ark. (2013), Oishi ve ark. (2014), Kim ve Miller (2017) ile Vargová ve ark. (2020) üzerine CEOtudent analizi. Kodlama listesinin tamamı calc.py dosyasındadır. Bu bir yön sayımıdır, meta-analiz değildir: bulgular örneklem büyüklüğüne göre ağırlıklandırılmamıştır, birkaçı aynı örneklemden gelmektedir ve seçim burada incelenen çalışmalarla sınırlıdır.

Bileşik ölçek, içinde ne olduğu yüzünden kötü görünüyor. 16 bulgunun on üçü yanlış yönü gösteriyor. Tek “daha iyi” hücresi %20’lik maaş sonucudur.

Yüksek standartlar iyi görünüyor. 10 bulgunun yalnızca 2’si daha kötü: Diab’ın verisinde pişmanlıkla bir bağ (r = 0,27, bileşik ölçekte 0,45’e karşılık) ve Oishi’nin çalışmasındaki Japon örneklemi. 10 bulgunun beşi daha iyi; bunlara iki nesnel bulgu (gelir) da dahil.

Bedel arayışta başlıyor. Bu kümedeki hiçbir bulgu daha fazla aramayı daha yüksek iyi oluşla ilişkilendirmiyor. Etkiler küçük (mutlulukla -0,10, varyansın yaklaşık %1’i demektir), ama hiçbir zaman yukarıyı göstermiyor.

Asıl sorun karar güçlüğüdür. 5 bulgunun dördü daha kötü, beşincisi (gelir) etkisiz. Bu bileşen kararsızlıktan neredeyse ayırt edilemediği için pratik okuma şudur: zarar veren hırs değil, kıvranmaktır.

Hüküm

1. Öznel iyi oluşta yeterince iyiyle yetinme kazanıyor, ama yalnızca bitmeyen karşılaştırma ve kıvranma anlamına gelen en iyiyi arama türüne karşı. Tek başına yüksek standartlara karşı kazanmıyor. Turner’ın yeterince iyiyle yetinme ölçeği mutlulukla 0,44 korelasyon gösterdi, ama Vargová’nın ayrı yeterince iyiyle yetinme ölçümü hiçbir şeyle ilişkili çıkmadı; dolayısıyla bu nokta bile popüler özetlerin ima ettiğinden daha az kesin.
2. Nesnel sonuçlarda kanıt zayıf ve karışık. Sekiz bulgu: üçü daha iyi, üçü etkisiz, ikisi daha kötü. Yüksek standartlar biraz daha yüksek gelirle birlikte görüldü ve bir çalışma %20’lik bir maaş primi buldu; iki bulgu ise bileşik ölçeği daha zayıf karar yetkinliği ve daha fazla olumsuz yaşam olayıyla ilişkilendiriyor.
3. Tarz sorusu yanlış birimdir. Araştırmalar, ilk ölçeğin kaynaştırdığı üç şeyin ayrılmasını destekliyor: standart, arayışın miktarı ve duygusal güçlük. Birincisini yüksek tutun. İkincisine önceden sınır koyun. Üçüncüsünü, sınırın eksik olduğunun sinyali sayın.

Daha fazla seçeneğe sahip olmak cevabı değiştirir mi?

Durumsal literatür aynı soruyu kişi yerine ortam için soruyor. Iyengar ve Lepper (2000), 6 reçelden oluşan sınırlı bir sergiyi 24 reçelden oluşan geniş bir sergiyle karşılaştıran ünlü saha deneyini yaptı. Standda duran 249 alışverişçi arasında, sınırlı sergiyi görenlerin yaklaşık %30’u sonradan satın aldı (31 kişi), geniş sergide bu oran %3 idi (4 kişi): satın alma oranında on katlık bir fark. Ardından tekrar çalışmaları geldi.

Tablo 3. İki meta-analizde aşırı seçenek yükü, basıldığı haliyle

Meta-analiz	Veri	Basıldığı haliyle sonuç
Scheibehenne, Greifeneder ve Todd (2010)	Yayımlanmış ve yayımlanmamış 50 deneyden 63 koşul, N = 5.036	Ortalama etki büyüklüğü D = 0,02 (%95 GA -0,09 ile 0,12); çalışmalar arasında hatırı sayılır varyansla birlikte “neredeyse sıfır”
Chernev, Böckenholt ve Goodman (2015)	21 makaledeki 53 çalışmadan 99 gözlem, N = 7.202	Dört düzenleyici değişken anlamlı: seçenek kümesinin karmaşıklığı, karar görevinin güçlüğü, tercih belirsizliği, karar hedefi
Chernev, Böckenholt ve Goodman (2015)	Ürün çeşidi büyüklüğünün ortalama etkisi, çalışma türüne göre ayrılmış	Düzenleyici değişken içermeyen çalışmalar için b = 0,41; düzenleyici değişken içeren çalışmalar için b = 0,04 (anlamlı değil)

Kaynaklar: Scheibehenne ve ark. (2010), özet ve Bulgular; Chernev ve ark. (2015), özet ve bulgular metni. İki makalede de pozitif etki aşırı seçenek yüküne işaret eder.

İki meta-analiz göründüğünden daha yakın. Birincisi, daha fazla seçeneğin ortalama etkisinin sıfır dolayında olduğunu ve çok değiştiğini söylüyor. İkincisi bu değişimin sistematik olduğunu söylüyor: seçenekler karmaşık, görev zor olduğunda, seçen kişi ne istediğini bilmediğinde ve amaç göz atmak değil seçmek olduğunda daha fazla seçenek zarar veriyor. Tercih belirsizliği, kişinin kontrol ettiği düzenleyici değişkendir. “Yeterince iyi”nin ne demek olduğunu yazıya dökmek, geniş bir seçenek kümesinin zarar verdiği koşulu ortadan kaldırır.

En iyiyi arama literatürü aynı sonuca öbür yönden ulaştı. Sorun seçenek sayısı değil, standartlar da değil. Sorun, önceden belirlenmiş bir eşiği olmayan ucu açık arayıştır.

Yapay zeka araçları durma kuralını neden daha önemli kılıyor?

Bu bölüm yeni veri değil, yukarıdaki kaynaklardan yapılan bir akıl yürütmedir.

Simon’ın yeterince iyiyle yetinen karar vericisi, arama maliyetli olduğu için durur. Üretken yapay zeka araçları, geniş bir karar sınıfı için bu maliyetin büyük bölümünü ortadan kaldırıyor. Daha fazla başlık varyantı, daha fazla seyahat planı, ön yazının bir kez daha yeniden yazılması: her biri tek bir istem tutuyor.

Burada incelenen araştırmalardan üç sonuç çıkıyor.

Doğal fren kalktı. Aramayı bitiren şey maliyet idiyse ve maliyet sıfıra yaklaşıyorsa, arama ancak bir kural onu bitirdiğinde biter. Kural yoksa herkes, yukarıda kodlanan bulgularda iyi oluşa hiçbir zaman yarar göstermemiş bileşen olan çok arayan en iyiyi arayıcı gibi davranabilir.

Beklenti düzeyi yukarı kayıyor. Simon 1955’te, tatmin edici alternatifleri keşfetmek kolay olduğunda beklenti düzeyinin yükseldiğini yazmıştı. Kabul edilebilir bir seçenek saniyeler içinde ortaya çıktığında her seçenek geliştirilebilir görünür ve çıta her karşılandığında yer değiştirir. İlk istemden önce yazılmış bir eşik kayamaz.

Tercih belirsizliği çözülmüyor, açığa çıkıyor. Chernev’in düzenleyici değişkenleri, geniş kümelerin en çok seçen kişi ne istediğini bilmediğinde zarar verdiğini söylüyor. Bir modelden daha fazla seçenek istemek çoğu zaman bu soruyu ertelemenin bir yoludur. Çare, bir şey doğru hissettirene kadar ürettirmek değil, önce ölçütleri belirtmek ve araçtan bunlara göre değerlendirme yapmasını istemektir.

Bunun tersi bir hata da var; ilk sonuç önyargısı yazısında ele alınıyor: yapay zekanın ilk cevabını hiçbir standart olmadan almak. Bu, Simon’ın kastettiği anlamda yeterince iyiyle yetinme değildir, çünkü hiçbir eşik uygulanmamaktadır. İki hatanın çaresi aynıdır.

Durma kuralı her karar türü için nasıl belirlenmeli?

CEOtudent editoryal çerçevesi: Durma Kuralı Matrisi. Bu, Tablo 1-3’teki örüntü üzerine kurulmuş editoryal bir araçtır, bir araştırma bulgusu değildir. Sayısal varsayılanlar (üç olmazsa olmaz, beş seçenekli bir kısa liste) ayarlanacak başlangıç noktalarıdır.

Karar sınıfı	Geri alınabilirlik	Risk düzeyi	Seçenekler	Kural	Önce yazılacak eşik
A. Günlük işleyiş seçimleri (ne yenecek, hangi şablon, hangi toplantı saati)	Geri alması kolay	Düşük	Sayısı fark etmez	Sıkı biçimde yetinin: koşulu geçen ilk seçeneği alın	Bir ya da iki olmazsa olmaz ve dakika cinsinden bir süre sınırı
B. Denemeler ve araçlar (bir abonelik, bir iş akışı, bir kurs modülü)	Bilinen bir maliyetle geri alınabilir	Orta	Çok	Yetinin, sonra gözden geçirin	Üç olmazsa olmaz, bir harcama sınırı ve bir gözden geçirme tarihi
C. Küçük ama kalıcı (bir hediye, tek seferlik bir satın alma)	Geri alması zor	Düşük	Çok	Sabit bir örneklemle yetinin	Bakılacak seçenek sayısı, bakmadan önce belirlenmiş
D. Gerçek seçeneği az olan büyük taahhütler (iki ya da üç teklif arasında bir iş teklifi, bir kurucu ortak)	Geri alması zor	Yüksek	Az	Standartlarda en iyiyi arayın: her seçeneği tüm ölçütlere göre karşılaştırın	Sıralanmış ölçütler ve her biri için kabul edilebilir asgari düzey
E. Seçeneği çok olan büyük taahhütler (bir şehir, bir diploma, bir kariyer yönü)	Geri alması zor	Yüksek	Çok	İki aşama: kısa listeye kadar yetinin, liste içinde en iyiyi arayın	Eleme eşiği, beş seçenekli kısa liste büyüklüğü ve bir karar tarihi
F. Beceri ve zanaat çıktısı (itibar inşa eden işin kalitesi)	Birikimli	Zamanla yüksek	Bir seçenek kümesi değil	Standardı yüksek tutun, araç ve yöntem arayışına sınır koyun	Çıktı için kalite çıtası ve araç değiştirmeye bir sınır

Matrisin kanıtlarla eşleşmesi:

• A-C sınıfları, bileşik anlamda en iyiyi arayanın pişmanlık bedelini boşuna ödediği yerdir: kabul edilebilir ilk seçenek ile en iyi seçenek arasındaki fark küçüktür ve masraf aramanın kendisidir. Karar yorgunluğu ve gün yapısı yazısı bu seçimlerin birçoğunun nasıl tamamen ortadan kaldırılacağını anlatıyor.
• D sınıfı, maaş sonucunun yaşadığı yerdir. Risk yüksek ve seçenek azken her şeyi karşılaştırmak ucuzdur ve karşılığını verebilir. Risk özneldir; bu yüzden karşılaştırma bir tarihte bitmeli ve seçilmeyen seçenekler kapatılmalıdır.
• E sınıfı, aşırı seçenek yükü düzenleyicilerinin tarif ettiği durumdur: karmaşık seçenekler, zor görev, belirsiz tercihler. En önemli adım, aramadan önce ölçütleri belirtmektir.
• F sınıfı öğrenci merceğidir. Yüksek standartlar veride iyi oluş açısından çok az bedel taşıdı ya da hiç taşımadı ve biraz daha iyi nesnel sonuçlarla birlikte görüldü. Standartların yeri işin kendisidir; arayış sınırının yeri ise işin çevresindeki her şeydir.

CEO merceği şudur: kural önceden ve sınıf bazında konur, tıpkı bir şirketin onay limitlerini tutara göre belirlemesi gibi. Karar günlüğü protokolü, eşiği kaydetmenin ve sonradan fazla yüksek mi fazla düşük mü olduğunu kontrol etmenin yeridir.

Önünüzdeki karara hangi kural uyuyor? Yedi soruluk bir test

Herhangi bir seçeneğe bakmadan önce cevaplayın.

1. Bu karar, bir yıl sonra önem taşımayacak bir maliyetle bir ay içinde geri alınabilir mi? Evetse A ya da B sınıfıdır. Yeterince iyiyle yetinin.
2. İyi bir seçenek ile en iyi seçenek arasındaki fark bir yıl sonra hala görünür olacak mı? Olmayacaksa, seçim nasıl hissettirirse hissettirsin yeterince iyiyle yetinin.
3. Gerçekçi seçeneklerin tamamı, tek oturumda eksiksiz karşılaştırılabilecek kadar az mı? Evetse ve risk yüksekse hepsini bir kez karşılaştırın (D sınıfı).
4. Olmazsa olmazlar şu anda tek cümleyle yazılabiliyor mu? Yazılamıyorsa sorun tercih belirsizliğidir. Aramayı bırakın ve önce onları tanımlayın.
5. Aramanın biteceği bir sayı ya da tarih var mı? Yoksa bir tane yazın. Ucu açık arayış, yukarıdaki çalışmalarda daha düşük iyi oluşla ilişkilendirilen örüntüdür.
6. Standart işin kalitesiyle mi ilgili, yoksa tek en iyi ögeyi seçmiş olmakla mı? Birincisini koruyun. İkincisini D ve E sınıfları dışındaki her şey için bırakın.
7. Seçtikten sonra karşılaştırmayı bırakmak için bir plan var mı? Bildirim aboneliklerinden çıkın, sekmeleri kapatın, kısa listeyi arşivleyin. Gerçekleşmeyen seçeneklere takılıp kalmak, iş arama çalışmasında adı geçen aracı değişkendir.

Puanlama: 4. ya da 5. soruya “hayır” cevabı, aramaya henüz başlamayın demektir. 1. soruya “evet” ya da 2. soruya “hayır” cevabı, olmazsa olmazları karşılayan ilk seçeneğin cevap olduğu anlamına gelir. Yalnızca 3-5. soruları geçen yüksek riskli kararlar tam bir karşılaştırmayı hak eder.

Bu ne anlama gelmiyor?

Yeterince iyiyle yetinenlerin genel olarak daha mutlu insanlar olduğu anlamına gelmiyor. Mutlulukla özgün korelasyonlar varyansın yaklaşık %6’sını açıklıyor ve buradaki çalışmaların neredeyse tamamı kesitsel. Daha fazla arayanlar, pişmanlığa yatkın ya da ruh hali düşük kişiler olabilir. Roets ve arkadaşları, “etkilerinin” deneysel olarak kanıtlanmış nedensellik değil, ilişki olduğunu belirtiyor.

Ölçeklerin aynı şeyi ölçtüğü anlamına gelmiyor. 2016’ya gelindiğinde on bir ölçüm vardı. Diab’ın verisinde en bilinen iki ölçek birbiriyle 0,48 korelasyon gösterdi; bu, yaklaşık %23 ortak varyans demektir. “En iyiyi arayanlar” hakkındaki bir başlık, kullanılan araca bağlı olarak yüksek standartları, bitmeyen arayışı ya da kararsızlığı anlatıyor olabilir.

Örüntünün evrensel olduğu anlamına gelmiyor. En iyiyi arama, Roets’in çalışmasındaki Çin örnekleminde iyi oluşla ilişkisizdi; Oishi’nin Japon örnekleminde ise iki ölçekte de daha düşük iyi oluşla ilişkiliydi.

En iyiyi aramanın kazandırdığı anlamına gelmiyor. %20’lik maaş primi, mezun olmakta olan öğrencilerle yapılmış tek bir çalışmadır. Diğer iki bulgu aynı ölçeği daha zayıf karar yetkinliği ve daha fazla olumsuz yaşam olayıyla ilişkilendiriyor; Giacopelli’nin çalışan örnekleminde ise bileşik ölçeğin gelirle korelasyonu 0,04 idi.

Standartları düşürmek anlamına gelmiyor. Simon’ın yeterince iyiyle yetinen karar vericisinin bir eşiği vardır ve bu eşik zorlu olabilir. Kanıtlar sınırsız arayışa ve kıvranmaya karşıdır. Mükemmel sonuçlar istemeye karşı değildir.

Tablo 2’nin bir meta-analiz olduğu anlamına gelmiyor. Bu, örneklemleri örtüşen ve elle seçilmiş bir çalışma kümesi üzerinde ağırlıklandırılmamış bir yön sayımıdır ve etki büyüklüğü olarak alıntılanmamalıdır.

Sıkça sorulan sorular

Yeterince iyiyle yetinen mi olmak daha iyi, en iyiyi arayan mı?
Pişmanlık ve gündelik iyi oluş açısından araştırmalar, yeterince iyiyle yetinmeyi en iyiyi aramanın çok arayan ve kıvranan biçimine tercih ediyor. Tek başına yüksek standartlar için kanıtlar iyi oluş açısından çok az bedel gösteriyor ya da hiç göstermiyor. Daha iyi soru, hangi kuralın hangi karara uyduğudur.

En iyiyi arayanlar gerçekten daha çok mu kazanıyor?
2006 tarihli bir çalışma, en iyiyi arama eğilimi yüksek öğrencilerin %20 daha yüksek başlangıç maaşlı işler bulduğunu saptadı. Çalışan 237 katılımcıyla yapılan 2013 tarihli bir çalışma, özgün ölçek ile gelir arasında 0,04, yüksek standartlar ölçeği için 0,15 korelasyon buldu. Etki bazı yerlerde var ve küçük.

En iyiyi arayanlar daha mı depresif?
Özgün 13 maddelik ölçekte en iyiyi arama, 2002 örneklemlerinde depresyon puanlarıyla 0,34 korelasyon gösterdi. Yüksek standartları karar güçlüğü olmadan ölçen ölçekler çoğunlukla bu bağı göstermiyor ve 2020 tarihli bir Slovak çalışması, en iyiyi arama hedefi ile depresyon arasında 0,05 korelasyon buldu.

Durma kuralı nedir?
Arama başlamadan önce konan ve ne zaman durulacağını söyleyen bir eşik ya da sınırdır: bir olmazsa olmazlar listesi, incelenecek seçenek sayısı, bir son tarih ya da bir bütçe. Simon’ın beklenti düzeyinin, kayamasın diye yazıya dökülmüş halidir.

Aşırı seçenek yükü gerçek mi?
Bazen. Bir meta-analiz sıfıra yakın bir ortalama etki buldu (D = 0,02). Daha sonraki bir meta-analiz dört koşul altında güvenilir bir aşırı yük buldu: karmaşık seçenek kümeleri, zor görevler, belirsiz tercihler ve göz atmak yerine seçme hedefi.

Bu, yapay zeka araçlarının kullanımına nasıl uygulanır?
Bir araç neredeyse sıfır maliyetle sınırsız alternatif üretebildiğinde, arama artık kendiliğinden bitmez. İstem yazmadan önce ölçütleri ve tur sayısını belirleyin; biri mükemmel hissettirene kadar ürettirmek yerine çıktıları ölçütlere göre değerlendirin.

Kaynaklar

1. Simon, H. A. (1955). A Behavioral Model of Rational Choice. Quarterly Journal of Economics, 69(1), 99-118.
2. Simon, H. A. (1956). Rational Choice and the Structure of the Environment. Psychological Review, 63(2), 129-138.
3. Schwartz, B., Ward, A., Monterosso, J., Lyubomirsky, S., White, K. ve Lehman, D. R. (2002). Maximizing Versus Satisficing: Happiness Is a Matter of Choice. Journal of Personality and Social Psychology, 83(5), 1178-1197.
4. Iyengar, S. S., Wells, R. E. ve Schwartz, B. (2006). Doing Better but Feeling Worse: Looking for the “Best” Job Undermines Satisfaction. Psychological Science, 17(2), 143-150. (özet)
5. Iyengar, S. S. ve Lepper, M. R. (2000). When Choice Is Demotivating: Can One Desire Too Much of a Good Thing? Journal of Personality and Social Psychology, 79(6), 995-1006.
6. Parker, A. M., Bruine de Bruin, W. ve Fischhoff, B. (2007). Maximizers versus Satisficers: Decision-Making Styles, Competence, and Outcomes. Judgment and Decision Making, 2(6), 342-350.
7. Diab, D. L., Gillespie, M. A. ve Highhouse, S. (2008). Are Maximizers Really Unhappy? The Measurement of Maximizing Tendency. Judgment and Decision Making, 3(5), 364-370.
8. Nenkov, G. Y., Morrin, M., Ward, A., Schwartz, B. ve Hulland, J. (2008). A Short Form of the Maximization Scale: Factor Structure, Reliability and Validity Studies. Judgment and Decision Making, 3(5), 371-388.
9. Lai, L. (2010). Maximizing Without Difficulty: A Modified Maximizing Scale and Its Correlates. Judgment and Decision Making, 5(3), 164-175.
10. Scheibehenne, B., Greifeneder, R. ve Todd, P. M. (2010). Can There Ever Be Too Many Options? A Meta-Analytic Review of Choice Overload. Journal of Consumer Research, 37(3), 409-425.
11. Turner, B. M., Rim, H. B., Betz, N. E. ve Nygren, T. E. (2012). The Maximization Inventory. Judgment and Decision Making, 7(1), 48-60.
12. Roets, A., Schwartz, B. ve Guan, Y. (2012). The Tyranny of Choice: A Cross-Cultural Investigation of Maximizing-Satisficing Effects on Well-Being. Judgment and Decision Making, 7(6), 689-704.
13. Giacopelli, N. M., Simpson, K. M., Dalal, R. S., Randolph, K. L. ve Holland, S. J. (2013). Maximizing as a Predictor of Job Satisfaction and Performance: A Tale of Three Scales. Judgment and Decision Making, 8(4), 448-469.
14. Oishi, S., Tsutsui, Y., Eggleston, C. ve Galinha, I. C. (2014). Are Maximizers Unhappier Than Satisficers? A Comparison Between Japan and the USA. Journal of Research in Personality, 49, 14-20. (özet)
15. Dalal, D. K., Diab, D. L., Zhu, X. ve Hwang, T. (2015). Understanding the Construct of Maximizing Tendency: A Theoretical and Empirical Evaluation. Journal of Behavioral Decision Making, 28(5), 437-450. (özet)
16. Chernev, A., Böckenholt, U. ve Goodman, J. (2015). Choice Overload: A Conceptual Review and Meta-Analysis. Journal of Consumer Psychology, 25(2), 333-358.
17. Cheek, N. N. ve Schwartz, B. (2016). On the Meaning and Measurement of Maximization. Judgment and Decision Making, 11(2), 126-146.
18. Kim, K. ve Miller, E. G. (2017). Vulnerable Maximizers: The Role of Decision Difficulty. Judgment and Decision Making, 12(5), 516-526.
19. Misuraca, R. ve Fasolo, B. (2018). Maximizing Versus Satisficing in the Digital Age: Disjoint Scales and the Case for “Construct Consensus”. Personality and Individual Differences, 121, 152-160.
20. Cheek, N. N. ve Goebel, J. (2020). What Does It Mean to Maximize? “Decision Difficulty,” Indecisiveness, and the Jingle-Jangle Fallacies in the Measurement of Maximizing. Judgment and Decision Making, 15(1), 7-24.
21. Vargová, L., Zibrínová, Ľ. ve Baník, G. (2020). The Way of Making Choices: Maximizing and Satisficing and Its Relationship to Well-Being, Personality, and Self-Rumination. Judgment and Decision Making, 15(5), 798-806.

Tablo 2 ve Durma Kuralı Matrisi, CEOtudent analizleri ve editoryal çerçeveleridir: Tablo 2, atıf yapılan makalelerden yeniden hesaplanmış bir yön sayımıdır; matris ve yedi soruluk test ise araştırma bulgusu değil, editoryal araçlardır. Tablo 1 ve 3, rakamları kaynaklarda basıldığı haliyle aktarır. Bilinçli olarak kullanılmayanlar: 2006 tarihli iş arama çalışması için sıkça alıntılanan dolar cinsinden maaş rakamları (yalnızca özet erişilebilir olduğu için sadece basılı %20 kullanılmıştır); nüfusun belirli bir payının en iyiyi arayan olduğuna dair herhangi bir iddia (kaynaklar nüfus dağılımı değil, ölçek ortalaması ve ortancası bildirir); ve bir insanın günde kaç karar verdiğine dair popüler sayımlar.

---

Bu içerik, derinlemesine bir araştırmanın ardından yapay zeka desteğiyle derlenmiş ve CEOtudent editör ekibi tarafından yazılıp yayına hazırlanmıştır.