Adrian Hopgood, giáo sư về hệ thống thông minh, Đại học Portsmouth
Khi đối mặt với những lựa chọn khó khăn, chúng ta thường ‘xếp hạng’ các phương án khác nhau để lựa chọn/quyết định.
Cách tiếp cận phổ biến này thường được sử dụng để lựa chọn từ quyết định chính sách và kinh doanh cho đến các lựa chọn cá nhân như chọn ngành – chọn nghề, nơi sinh sống hoặc thậm chí là bầu cử chính trị.
Thông thường, các tiêu chí được xác định và mỗi tiêu chí được “đánh trọng số” theo mức độ quan trọng.
Sau đó, các tùy chọn sẽ được tính điểm theo từng tiêu chí và trọng số được áp dụng cho từng tiêu chí. Nhưng cách tiếp cận chung này thường có sai sót và không hợp lý!
Việc ra quyết định thông thường từ một phạm vị hạn chế các lựa chọn. Khi chỉ có một tiêu chí để xem xét, chẳng hạn như chi phí, thì quyết định sẽ đơn giản hơn.
Tuy nhiên, mỗi lựa chọn thường có những ưu và nhược điểm cần ‘cân bằng’. Một quá trình được gọi là phân tích quyết định ‘đa tiêu chí’ thường được sử dụng để cân nhắc các lựa chọn thay thế theo cách này.
Có nhiều biến thể, nhưng phương pháp trọng số là phổ biến nhất. Kỹ thuật này có vẻ đơn giản, hợp lý và trực quan.
Thông thường, người ra quyết định bắt đầu bằng cách loại bỏ bất kỳ phương án nào không đáp ứng được một hoặc nhiều yêu cầu quan trọng, được gọi là “mong muốn” (thường có trọng số nào đó).
Giai đoạn thứ hai liên quan đến việc sắp xếp các tùy chọn còn lại theo thứ tự ưu tiên.
Thứ tự ưu tiên này dựa trên ‘mức độ đáp ứng các yêu cầu khác’ của các lựa chọn, được gọi là “mong muốn”. Nhu cầu phải được thỏa mãn, trong khi mong muốn là thuộc tính cần ‘tối đa hóa’. Việc loại bỏ những lựa chọn không đáp ứng được nhu cầu thì đơn giản, nhưng việc kết hợp những mong muốn lại phức tạp hơn.
Để đánh giá các phương án so với mong muốn, người ra quyết định lập một bảng trong đó ‘tiêu đề cột’ (điểm số) thể hiện các lựa chọn thay thế khác nhau và ‘tiêu đề hàng’ thể hiện mong muốn (trọng số).
Điểm số được ghi vào các ô của bảng để thể hiện hiệu quả hoạt động của từng phương án so với từng mong muốn. Một số mong muốn quan trọng hơn những mong muốn khác, vì vậy mỗi mong muốn đều có trọng số quan trọng.
Thông thường, điểm số và trọng số đều được chọn theo thang điểm từ 0 đến 10. Sau đó, mỗi điểm sẽ được nhân với trọng số tương ứng của nó và các cột bổ sung có thể được chèn vào bảng cho mục đích này.
Tiếp theo, điểm số có trọng số sẽ được cộng lại với nhau cho mỗi lựa chọn. Cuối cùng, các tùy chọn được ‘xếp hạng’ theo tổng số điểm có trọng số của chúng.
‘Một biến thể’ là phương pháp tích số có trọng số, trong đó điểm có trọng số cho mỗi tùy chọn được nhân với nhau, thay vì cộng lại với nhau. Phương pháp này yêu cầu tất cả các giá trị phải bằng ít nhất ‘một’. Phương pháp này ưu tiên ‘kết quả’ (performance) toàn diện tốt, trong khi phương pháp tổng có trọng số dễ chấp nhận hơn đối với các biến thể rộng về ‘kết quả’ (performance).
Những sai sót trong cách tiếp cận thông thường
Điểm yếu trong hầu hết các phân tích quyết định đa tiêu chí này là sự phụ thuộc của chúng vào các ‘giá trị số’ để thể hiện các ý tưởng phụ thuộc vào đánh giá của con người – nói cách khác, chúng mang tính “định tính” (điểm số và trọng số thường mang tính chủ quan, định tính – biên tập).
Ngoài những khó khăn đó, việc nhân điểm số với trọng số còn có những ‘cạm bẫy cố hữu’ nếu sử dụng thang đo đơn giản như từ 0 đến 10.
Khi một mong muốn được xem là quan trọng – có tầm quan trọng cao – và ứng viên thực hiện tốt mong muốn đó thì điểm có trọng số sẽ cao – như mong đợi.
Khi một mong muốn được xem là ít quan trọng hơn và một phương án thực hiện kém so với mong muốn đó, thì, phương pháp này sẽ cho điểm tùy chọn đó có trọng số thấp.
Lý tưởng nhất, điểm có trọng số thấp nhất phải là những điểm được gán cho các lựa chọn có điểm thấp so với ‘nhu cầu’ có trọng số cao. Không nên đưa ra những lựa chọn có điểm số thấp so với mong muốn có trọng số thấp và do đó không quan trọng.
Vì vậy, mặc dù cách tiếp cận tiêu chuẩn có tác dụng xác định các phương án tốt nhất nhưng nó lại kém hiệu quả trong việc xếp hạng các phương án thay thế và gây ấn tượng sai lầm về các phương án tồi tệ nhất.
Hãy xem xét cách tiếp cận như vậy đang được sử dụng để phân bổ kinh phí, đơn xin trợ cấp! Giá thầu của đối thủ cạnh tranh có thể được tính điểm dựa trên các mong muốn như đổi mới, chất lượng, tính kịp thời và chi phí, mỗi yếu tố đều được tính trọng số theo mức độ quan trọng.
Những hồ sơ dự thầu có điểm thấp nhất thường được so với các tiêu chí quan trọng nhất. Thay vì, những giá thầu được xếp hạng cuối cùng là những giá thầu có điểm thấp so với các tiêu chí ít quan trọng nhất.
Một cách tiếp cận tốt hơn
Những vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng thang điểm bao gồm các giá trị âm. Phương pháp cơ chế suy luận thay thế (the alternative inference mechanism – AIM) thực hiện các điều chỉnh cần thiết trong khi vẫn giữ phạm vi điểm số trực quan, chẳng hạn như từ 0 đến 10.
AIM cho thấy rằng những ứng cử viên tệ nhất là những người có điểm thấp so với những mong muốn có trọng số quan trọng cao. Mặt khác, những ứng viên đạt điểm kém đối với một mong muốn không quan trọng sẽ không bị ‘thiệt thòi’.
Biểu đồ dưới đây so sánh AIM với cách tiếp cận thông thường. Hai phương pháp thống nhất về các tùy chọn tốt nhất, đó là các tùy chọn màu xanh lá cây được nhóm ở phía trên bên phải.
Tuy nhiên, các tùy chọn tồi tệ nhất có màu đỏ hoặc cam nằm ở phía dưới bên trái khi sử dụng phương pháp thông thường và ở phía dưới bên phải với AIM.


Cách tiếp cận thông thường và cách tiếp cận thông minh hơn
Cách tiếp cận thông thường có một hàng số 0 ở phía dưới, vì nó xếp hạng các ứng viên như nhau nếu họ đạt điểm 0 so với mong muốn, bất kể tầm quan trọng của nó.
Tương tự, nó có một cột số 0 ở phía bên trái, vì nó sẽ ‘phạt’ tất cả các ứng viên vì những tiêu chí không quan trọng, bất kể điểm của họ như thế nào.
Ngược lại, AIM có nhiều màu vàng ở phía bên trái, biểu thị rằng điểm không quan trọng không tốt cũng không xấu – một cơ sở hợp lý hơn để đưa ra quyết định đúng đắn.
Phân tích quyết định đa tiêu chí có thể là một công cụ tuyệt vời để lựa chọn giữa các phương án thay thế, nhưng hiểu được cơ chế đánh giá là rất quan trọng.
AIM đã được mô tả trong một tạp chí kỹ thuật chuyên ngành, nhưng sự đánh giá cao và áp dụng rộng rãi hơn của nó có thể cải thiện việc ra quyết định trên toàn xã hội.
AIM đã cho thấy giá trị của việc tìm hiểu sâu hơn một chút về ý nghĩa của các con số. Với nhận thức rõ ràng hơn về các mô hình hợp lý như AIM, chúng ta có thể đưa ra quyết định tốt hơn trong mọi khía cạnh của cuộc sống.
Nguồn: Adrian Hopgood – theconversation.com – Úc
Lưu ý: Công thức AIM (Nguồn: Adrian Hopgood)
Weighted score = (score – offset) × weight + scale_shift
Điểm có trọng số = (điểm – mức bù) × trọng số + mức dịch chuyển
Trong đó, offset là điểm giữa của phạm vi điểm (scores) và scale_shift là số nhỏ nhất sẽ đảm bảo tất cả các điểm có trọng số đều dương.
Nếu điểm (score) và trọng số (weight) nằm trên thang điểm từ 0 – 10 thì offset (mức bù) và scale_shift (mức dịch chuyển) có giá trị tương ứng là 5 và 50.
Sau đó, thứ hạng tổng thể của mỗi ứng cử viên có thể dựa trên tổng điểm có trọng số của ứng viên đó: Phương pháp tổng trọng số, WSM hoặc phương pháp sản phẩm có trọng số, WPM.
WPM yêu cầu điểm có trọng số ít nhất là 1, do đó, giá trị cho scale_shift là 51 thay vì 50 – sẽ được khuyên dùng khi sử dụng thang đo 0–10.
So với WSM, WPM có tính nhất quán hơn trên tất cả các ‘mong muốn’.
Có thể thấy điều này bằng cách xem xét một ví dụ: Hai tập hợp điểm có trọng số (5, 5, 5) và (2, 5, 8) có cùng tổng là 15, trong khi tập hợp trước mang lại tích số cao hơn (125) so với cái sau (80).