ניתוח החלטה

ניתוח החלטה (באנגלית: Decision Analysis) או DA הוא תחום הכולל את הפילוסופיה, מתודולוגיה ופרקטיקה המקצועית הדרושים כדי להתייחס לקבלת החלטות חשובות בצורה פורמלית. ניתוח החלטה כולל נהלים, שיטות וכלים רבים לזיהוי, ייצוג ברור והערכה רשמית של היבטים חשובים של החלטה, על קביעת דרך פעולה מומלצת על ידי יישום אקסיומת התועלת המקסימלית על ייצוג מוגדר היטב של ההחלטה, ועל תרגום הייצוג הפורמלי של החלטה והמלצה התואמת לתובנה עבור מקבלי ההחלטות, ובעלי עניין אחרים בתאגידים ושאינם תאגידים.

היסטוריה

בשנת 1931, הפילוסוף המתמטי פרנק רמזי היה חלוץ ברעיון של הסתברות סובייקטיבית כייצוג של אמונות או אי-ודאות של אדם. ואז, בשנות ה-40, המתמטיקאי ג'ון פון נוימן והכלכלן אוסקר מורגנשטרן פיתחו בסיס אקסיומטי לתורת התועלת כדרך לבטא העדפותיו של הפרט על פני תוצאות לא ודאות (זאת בניגוד לתאוריית הבחירה החברתית, שמתייחסת לבעיה של גזירת העדפות קבוצתיות מהעדפות הפרט). הסטטיסטיקאי לאונרד ג'ימי סאבאג' פיתח אז מסגרת אקסיומטית חלופית לניתוח החלטות בתחילת שנות החמישים. תאוריית התועלת הצפויה המתקבלת מספקת בסיס אקסיומטי מלא לקבלת החלטות תחת אי ודאות.

לאחר שהתבססו ההתפתחויות התאורטיות הבסיסיות הללו, שיטות ניתוח ההחלטות קודמו והפכו לפופולריות יותר, ונלמדו באופן נרחב (למשל, בבתי ספר לעסקים ובמחלקות להנדסת תעשייה). טקסט מבוא קצר ונגיש מאוד פורסם בשנת 1968 על ידי תאורטיקן ההחלטות הווארד רייפה מבית הספר לעסקים של הרווארד.^[1] לאחר מכן, בשנת 1976, ראלף קיני והווארד ראיפה הרחיבו את היסודות של תורת התועלת כדי לספק מתודולוגיה מקיפה לטיפול בהחלטות הכרוכות בחילופים בין מטרות מרובות.^[2] פרופסור להנדסה רון הווארד מאוניברסיטת סטנפורד ומנתח ההחלטות ג'ים מתיסון פרסמו אז, ב-1977, סדרה של קריאות על ניתוח החלטות,^[3] אשר הורחב לסט בן שני כרכים בשנת 1984.^[4]

למרות שניתוח החלטות הוא מטבעו בינתחומי (הכולל תרומות של מתמטיקאים, פילוסופים, כלכלנים, סטטיסטיקאים ופסיכולוגים קוגניטיביים), הוא נחשב היסטורית לענף של חקר ביצועים. בשנת 1980 הוקמה ה-Decision Analysis Society כקבוצת אינטרסים מיוחדת בתוך Operations Research Society of America (ORSA), שלימים התמזגה עם המכון למדעי הניהול (TIMS) והפכה למכון לחקר התפעול ומדעי הניהול (INFORMS). החל משנת 2004, INFORMS פרסמה כתב עת ייעודי לנושאים אלה, Decision Analysis.

בעקבות ההתפתחויות האקדמיות הללו, ניתוח החלטות התפתח גם לדיסציפלינה מקצועית בוגרת.^[5] השיטה שימשה לתמיכה בקבלת החלטות עסקית ומדיניות ציבורית מאז סוף שנות ה-50, בקשות מ-1990–2001 נבדקו בגיליון הפתיחה של Decision Analysis.^[6] ניתוח החלטות אומץ באופן נרחב במיוחד בתעשיית התרופות ובתעשיית הנפט והגז, מכיוון ששתי התעשיות צריכות באופן קבוע לקבל החלטות גדולות בסיכון גבוה (למשל, לגבי השקעה בפיתוח של תרופה חדשה או ביצוע רכישה גדולה).^[7]

מתודולוגיה

מסגור הוא החלק הראשון של ניתוח החלטות, המתמקד בפיתוח הצהרת הזדמנות (מה ולמה), תנאי גבול, מדדי הצלחה, היררכיית החלטות, טבלת אסטרטגיה ופריטי פעולה. לעיתים מאמינים כי יישום ניתוח החלטות מחייב תמיד שימוש בשיטות כמותיות. אולם במציאות, ניתן לקבל החלטות רבות באמצעות כלים איכותיים המהווים חלק מארגז הכלים של ניתוח החלטות, כגון חשיבה ממוקדת ערך,^[8] ללא צורך בשיטות כמותיות.

תהליך המסגור עשוי להוביל לפיתוח תרשים השפעה או עץ החלטות. אלו הם ייצוגים גרפיים נפוץ של בעיות ניתוח החלטות. כלים גרפיים אלה משמשים כדי לייצג את האלטרנטיבות הזמינות למקבל ההחלטות, את אי הוודאות שבהן הם כרוכים, ועד כמה יגיעו היעדים של מקבל ההחלטות על ידי תוצאות סופיות שונות. הם יכולים גם להוות בסיס למודל כמותי בעת הצורך. לדוגמה, שיטות כמותיות לביצוע הסקת מסקנות בייסיאנית וזיהוי החלטות אופטימליות באמצעות דיאגרמות השפעה פותחו בשנות ה-80,^[9][10] וכיום משולבות בתוכנה.

במודל ניתוח החלטות כמותי, אי ודאויות מיוצגות באמצעות הסתברויות ובמיוחד הסתברויות סובייקטיביות. היחס של מקבל ההחלטות לסיכון מיוצג על ידי פונקציות תועלת, והיחס לפשרות בין מטרות סותרות יכולה לבוא לידי ביטוי באמצעות פונקציות ערך ריבוי תכונות או פונקציות שירות מרובות תכונות (אם יש סיכון מעורב). במקרים מסוימים, ניתן להחליף את פונקציות השירות בהסתברות להשגת רמת שאיפה או "מטרה" לא ודאית.^[11][12] בהתבסס על האקסיומות של ניתוח החלטות, ההחלטה הטובה ביותר לבחור היא זו שלתוצאותיה יש. התועלת המקסימלית הצפויה או שממקסמת את ההסתברות להשגת רמת השאיפה הלא ודאית.

לעיתים מניחים שניתן ליישם ניתוח החלטות כמותי רק על גורמים המאפשרים מדידה בקלות (למשל, ביחידות טבעיות כגון דולרים). עם זאת, ניתן ליישם ניתוח החלטות כמותי ושיטות נלוות, כגון כלכלת מידע יישומית, גם על גורמים בלתי מוחשיים לכאורה.

יישומים

נעשה שימוש בשיטות ניתוח החלטות במגוון רחב של תחומים, כולל עסקים (תכנון, שיווק, משא ומתן), ניהול, שיקום סביבתי, שירותי בריאות, מחקר, אנרגיה, חיפושים, ליטיגציה ויישוב סכסוכים וכו'. יישום מוקדם חשוב היה מחקר על היתרונות והחסרונות של זריעת הוריקן, שבוצע על ידי מכון המחקר של סטנפורד בתחילת שנות ה-70 עבור המינהל לשירותי מדעי הסביבה (קודמו של המינהל הלאומי לאוקיינוס ואטמוספירה).^[13]

ניתוח החלטות משמש היום תאגידים גדולים להשקעות הון של מיליארדי דולרים. לדוגמה, בשנת 2010 זכתה שברון בפרס התרגול של החברה לניתוח החלטות על השימוש שלה בניתוח החלטות בכל ההחלטות העיקריות.^[14] בסרטון המפרט את השימוש של שברון בניתוח החלטות, סגן יו"ר שברון, ג'ורג' קירקלנד, מציין כי "ניתוח החלטות הוא חלק מהאופן שבו שברון עושה עסקים מסיבה פשוטה, אך רבת עוצמה: זה עובד". ניתן להשתמש בו גם לקבלת החלטות אישיות מורכבות, כגון תכנון פרישה, החלטה מתי להביא ילד לעולם, תכנון חופשה גדולה או בחירה בין מספר טיפולים רפואיים אפשריים.

הערות שוליים

1. Raiffa, H. (1968). Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices Under Uncertainty. Reading, MA: Addison-Wesley.
2. Keeney, R. & Raiffa, H. (1976). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. New York: Wiley.
3. Howard, R.A. & Matheson, J.E. (1977). Readings in Decision Analysis. Menlo Park, CA: SRI International.
4. Howard, R.A. & Matheson, J.E. (1984). Readings on the Principles and Applications of Decision Analysis. Menlo Park, CA: Strategic Decisions Group.
5. Ulvila, J.W.; Brown, R.V. (1982). "Decision Analysis Comes of Age". Harvard Business Review. 60 (5): 130–141. PMID 10257404.
6. Keefer, D.L.; Kirkwood, C.W.; Corner, J.L. (2004). "Perspective on Decision Analysis Applications, 1990–2001". Decision Analysis. 1 (1): 5–38. doi:10.1287/deca.1.1.5.17844.
7. Sharpe, P.; Keelin, T. (1998). "How SmithKline Beecham Makes Better Resource-Allocation Decisions". Harvard Business Review. 76 (2): 3–10. PMID 10177866.
8. Keeney R (2002). Value Focused Thinking: A Path to Creative Decisionmaking. Harvard University Press. ISBN 0-674-93197-1.
9. Shachter, R.D. (בנובמבר–בדצמבר 1986). "Evaluating influence diagrams" (PDF). Operations Research. 34 (6): 871–882. doi:10.1287/opre.34.6.871. (הקישור אינו פעיל, January 2024)
10. Shachter, R.D. (ביולי–באוגוסט 1988). "Probabilistic inference and influence diagrams" (PDF). Operations Research. 36 (4): 589–604. doi:10.1287/opre.36.4.589. (הקישור אינו פעיל, January 2024)
11. Bordley, R.; LiCalzi, M. (2000). "Decision Analysis Using Targets Instead of Utility Functions". Decisions in Economics and Finance. 23 (1): 53–74. doi:10.1007/s102030050005.
12. Bordley, R.; Kirkwood, C. (2004). "Multiattribute preference analysis with Performance Targets". Operations Research. 52 (6): 823–835. doi:10.1287/opre.1030.0093.
13. Sundqvist, H.; Howard, R.A.; Matheson, J.E.; North, D.W. (1973). "Hurricane Seeding Analysis". Science. 181 (4104): 1072–1073. Bibcode:1973Sci...181.1072S. doi:10.1126/science.181.4104.1072. PMID 17731270.
14. "DAS Practice Award". INFORMS. 15 במאי 2016. אורכב מ-המקור ב-13 בספטמבר 2016.