Bölüm 13: Karar Alma
Algoritmik Oyun Teorisi
GirişRasyonel Karar AlmaStratejik Karar AlmaBilişsel Sınırlamalar ve ÖnyargılarKolektif Karar Alma ve Sosyal EtkiGerçek Hayat Uygulamaları
Sercan KÜLCÜ · Giresun Üniversitesi · Bilgisayar MühendisliğiGiriş
- Karar alma: Çeşitli seçenekler arasında seçim yapma süreci
- Bireysel vs kolektif kararlar
- Örnekler: Trafik, yatırım, grup projeleri
Rasyonel Karar Alma
- Beklenen fayda teorisi, olası sonuçların faydalarını olasılıklarıyla ağırlıklandırır.
- Rasyonel seçim, varsayılan tercihler altında beklenen faydayı en yüksek yapan seçenektir.
- Risk tutumu fayda fonksiyonunun biçimiyle temsil edilir.
- Beklenen parasal değer ile beklenen fayda aynı kararı vermeyebilir.
Stratejik Karar Alma
- Karar verici kendi sonucunun diğer aktörlerin seçimlerine bağlı olduğunu dikkate alır.
- En iyi tepki ve Nash dengesi karşılıklı stratejik bağımlılığı analiz eder.
- Nash dengesi rasyonellik varsayımları altında kararlılık sağlar, ancak en iyi toplumsal sonucu garanti etmez.
- Fiyat rekabeti, pazarlık ve spor stratejileri temel örneklerdir.
Bilişsel Sınırlamalar ve Önyargılar
- Sınırlı rasyonellik, karar vericilerin bilgi, zaman ve hesaplama kapasitesinin sınırlı olduğunu kabul eder.
- Aşırı güven, çerçeveleme etkisi ve kayıptan kaçınma sistematik karar sapmalarına yol açabilir.
- Kayıptan kaçınma, eşit büyüklükteki kayıpların kazançlardan daha güçlü hissedilmesidir.
- Yatırım ve tüketim kararları bu etkileri görünür kılan yaygın örneklerdir.
Kolektif Karar Alma ve Sosyal Etki
- Grup kararları → sosyal etki, baskı, ortak çıkarlar
- Topluluk kararları → çoğunluk, konsensüs, oy sistemleri
- Örnekler: Şirket stratejileri, politika, oylama
Gerçek Hayat Uygulamaları
- Finans ve yatırım → risk yönetimi
- Politik kararlar → seçim ve referandum
- İş dünyası → stratejik planlama
Beklenen Fayda
- Belirsizlik altında her sonuca bir olasılık ve fayda atanır. Karar beklenen faydayı en yüksek yapan seçenektir.
- Fayda fonksiyonunun eğriliği riskten kaçınma, risk nötrlüğü veya risk arama davranışını temsil eder.
- Beklenen parasal değer ile beklenen fayda aynı seçimi vermeyebilir.
Bayesçi Karar Kuralı
- Önsel inançlar yeni gözlemlerle Bayes kuralı kullanılarak güncellenir.
- Her eylemin beklenen kaybı güncellenmiş olasılıklara göre hesaplanır.
- En düşük beklenen kayba sahip eylem Bayesçi karar kuralını oluşturur.
Davranışsal Sapmalar
- İnsanlar olasılıkları sistematik biçimde yanlış tartabilir ve referans noktalarına göre değerlendirme yapabilir.
- Kayıptan kaçınma, eşit büyüklükteki kayıpların kazançlardan daha güçlü algılanmasına yol açar.
- Çerçeveleme etkisi, aynı seçeneğin sunuluş biçimi değiştiğinde kararın değişebilmesini açıklar.
Tartışma Soruları
- İnsanlar her zaman rasyonel karar verir mi?
- Kolektif kararlar bireysel kararlarla nasıl çelişebilir?
- Risk ve belirsizlik altında karar almayı geliştirmek için ne yapılabilir?
İnsanlar her zaman rasyonel karar verir mi? (1/2)
- Teorik olarak:
- Rasyonel karar = beklenen faydayı maksimize etmek
- Gerçek hayatta:
- İnsanlar sınırlı rasyonel, önyargılı ve duygusal
İnsanlar her zaman rasyonel karar verir mi? (2/2)
- Örnekler:
- Yatırımcılar aşırı risk alabilir veya panik satışı yapabilir
- Alışverişte promosyon etkisi ile irrasyonel seçimler
- Neden: Bilgi eksikliği, zaman baskısı, bilişsel sınırlamalar
Kolektif kararlar bireysel kararlarla nasıl çelişebilir?
- Bireysel çıkarlar → kendi faydasını maksimize eder
- Kolektif çıkar → toplum veya grup faydasını maksimize eder
- Çelişki → “Tragedy of the Commons” örneğinde görülebilir
- Örnekler:
- Trafik: herkes en kısa yolu seçer → toplam tıkanıklık artar
- İş grupları: bireyler kendi işleriyle ilgilenir → grup performansı düşebilir
Risk ve belirsizlik altında karar almayı geliştirmek için ne yapılabilir?
- Bilgi toplamak: Daha doğru ve güncel veri ile kararlar
- Senaryo analizi: Farklı olasılıkları değerlendirmek
- Oyun teorisi ve simülasyon: Rakip davranışlarını modellemek
- Örnekler:
- Finansal yatırım → portföy çeşitlendirme
- İş stratejisi → pazar değişimlerine göre planlama
Son
Bölüm 13: Karar Alma
Sonraki bölüm: Bölüm 14: Gelecek Yönelimler 1 / 1 Sercan KÜLCÜ, Tüm hakları saklıdır.
← → veya boşluk ile gezinin · F: tam ekran · Home/End: ilk/son slayt