Когда вы сталкиваетесь со стрессовой ситуацией с возможным отрицательным результатом, таким как битва с раком, наша человеческая способность использовать наше собственное принятие решений, чтобы поставить шансы в нашу пользу, является важным способом уменьшить стресс, с которым мы сталкиваемся.
Стресс и исследователи-исследователи Мэтью Шанахан и Джим Нойфельд из Университета Западного Онтариоского отделения психологии провели обширное математическое моделирование и компьютерное моделирование и смогли наметить вероятные компромиссы, когда кто-то может принимать решения, чтобы улучшить свои шансы избежать стрессового события.
Два интересных эффекта предсказаны благодаря обширной симуляционной работе Шанахана и Нейфельда. Во-первых, что хорошая оценка того, сколько людей может повлиять на собственные шансы столкнуться со стрессовым событием, напрямую связано с тем, насколько вероятно, математически, они должны выбирать то, что, по их мнению, является наилучшим вариантом.
Второй, новый эффект, предсказанный результатами моделирования, – «Эффект неопределенности». В ситуациях, когда существует сочетание выбора пациента и внешнего назначения вариантов (например, министерством здравоохранения или организацией управления здравоохранением), «неопределенность» может значительно затруднить принятие надлежащих решений. В этой модели неопределенность описывает ситуацию, при которой внешнее агентство будет делать выбор на определенном уровне иерархии только после того, как пациент будет принимать решения на другом уровне иерархии. Пациент сталкивается как с нехваткой информации, так и с отсутствием способности принимать решения на этом уровне иерархии, и поэтому имеет очень мало эффективный «контроль принятия решений» в общей ситуации. Контроль принятия решений относится к полномочиям по уменьшению угрозы и стресса, оценивая варианты и делая хороший выбор.
Представьте себе больного раком, который знает, что он будет лучше всего иметь лечение, которое имеет наименьшие побочные эффекты. Этот пациент может столкнуться с двумя уровнями выбора, которые могут быть сделаны. В его городе есть три больницы. Каждая больница предлагает два разных типа лечения.
Сценарий № 1 – пациент может выбрать лечение, но не больницу. По сути, пациент перечисляет, какие лечения желательны, в ожидании будущего назначения больницы внешним агентством. Эта опция, в которой отложенное решение выше в иерархии, математически позволяет пациенту сделать выбор, который имеет наиболее значимый эффект.
Сценарий №2 – пациент может выбрать больницу, зная, что каждый из них предлагает два лечения, но не зная, какая из двух будет назначена позже. Таким образом, пациенту разрешается сделать выбор, который не имеет никакого значения, поскольку пациент может сделать очень мало, чтобы увеличить шансы получить свое лечение выбора. Это «эффект неопределенности».
Исследователи говорят, что пример модели здоровья является хорошим, потому что в американских дебатах о здравоохранении, например, пациенты могли выбрать HMO, но, возможно, не всегда тип ухода, который они хотят.
Для тех, кто структурирует принятие решений в организациях, предоставляя некоторую власть для снижения стресса для пациентов, сотрудников или клиентов, означает увеличение шансов, что они могут получить доступ к абсолютно «наименее угрожающему варианту» всех возможностей.
Проще говоря, Лучше всего передать полномочия принятия решений, насколько это возможно, в руки тех, кто сталкивается с самыми прямыми последствиями решения, и на уровне, наиболее близком к реальному риску отрицательного результата.
Приказ, в котором возникает неопределенность, очень важен. Эти математические модели показывают важность структурирования иерархических решений, позволяющих людям иметь реальное влияние на контроль над тем, что с ними происходит – особенно риск.
Исследование, которое уже доступно в Интернете, будет опубликовано в предстоящем печатном издании Британского журнала математической и статистической психологии.
Shanahan, MJ, & Neufeld, RWJ (2010). Борьба со стрессом через контроль принятия решений: Количественная оценка состояния окружающей среды. Британский журнал математической и статистической психологии . Предварительная онлайн-публикация.
