Decision theory is not one theory but a structure that every decision problem shares. There is a set of acts the decision maker can choose among, a set of states of the world that are outside that control, and a consequence attached to each pairing of an act with a state. Everything else in the field is an argument about how those three sets are filled and what should be done once they are.
The field divides into three programmes that are constantly confused with each other. The normative programme asks what a coherent decision maker ought to do, and answers with axioms and representation theorems. The descriptive programme asks what people actually do, and answers with experiments and field evidence. The prescriptive programme asks how a real decision maker, who is neither coherent nor well informed, can be helped, and answers with procedures: elicitation protocols, trees, sensitivity analysis. The three have different standards of success. A normative model is judged by the plausibility of its axioms, a descriptive model by its fit, a prescriptive procedure by whether the decisions it produces are better.
The most common structural error in this literature is to take a normative model, find that behaviour departs from it, and report the departure as a discovery about the model rather than about behaviour, or the reverse. Naming which programme a study belongs to, in its first paragraph, prevents most of the confusion that follows.
Two components of the apparatus are treated separately in this section and are assumed here rather than repeated. Expected utility theory, which supplies the representation of preference over risky outcomes, has its own page. Prospect theory, which is the leading descriptive replacement for it, has its own page as well. What follows concerns the structure of the decision problem itself, the criteria available when probabilities are missing, the updating of belief with evidence, the value of information, and the tree that puts a sequence of decisions in order.
نظرية القرار ليست نظريةً واحدة بل بِنيةً تشترك فيها كلُّ مسألة قرار. فثمّة مجموعةُ أفعالٍ يختار متّخذ القرار بينها، ومجموعةُ حالاتٍ للعالم خارجةٍ عن سيطرته، ونتيجةٌ ملحقةٌ بكل اقترانٍ بين فعلٍ وحال. وسائرُ ما في الحقل محاجّةٌ في كيف تُملأ هذه المجموعات الثلاث وما الذي يُفعل بعد ملئها.
وينقسم الحقل إلى ثلاثة برامج يُخلط بينها خلطًا دائمًا. فالبرنامج المعياري يسأل ما الذي ينبغي على متّخذ قرارٍ متّسق أن يفعله، ويجيب بالبديهيات ومبرهنات التمثيل. والبرنامج الوصفي يسأل ما الذي يفعله الناس فعلًا، ويجيب بالتجارب والشواهد الميدانية. والبرنامج الإرشادي يسأل كيف يُعان متّخذ قرارٍ حقيقي ليس متّسقًا ولا حسنَ الاطّلاع، ويجيب بالإجراءات: بروتوكولات الاستنباط، والأشجار، وتحليل الحساسية. ولهذه الثلاثة معاييرُ نجاحٍ مختلفة. فالنموذج المعياري يُحكَم عليه بمعقولية بديهياته، والوصفيُّ بجودة مطابقته، والإجراءُ الإرشادي بكون القرارات التي ينتجها أفضل.
وأشيعُ خطأٍ بِنيوي في هذه الأدبيات أن يُؤخَذ نموذجٌ معياري، فيُوجَد أن السلوك ينحرف عنه، فيُبلَّغ الانحرافُ اكتشافًا عن النموذج لا عن السلوك، أو بالعكس. وتسميةُ البرنامج الذي تنتمي إليه الدراسة، في فقرتها الأولى، تدفع أكثر ما يعقب ذلك من التباس.
وثمّة مكوّنان من الجهاز يُعالَجان مستقلَّين في هذا القسم ويُفترضان هنا ولا يُعادان. فنظرية المنفعة المتوقّعة، التي تقدّم تمثيل التفضيل بين المخرجات المحفوفة بالمخاطرة، لها صفحتُها. ونظرية الاحتمال، وهي البديل الوصفي الأبرز عنها، لها صفحتُها كذلك. وما يلي يخصّ بِنية مسألة القرار نفسها، والمعاييرَ المتاحة حين تغيب الاحتمالات، وتحديثَ الاعتقاد بالبيّنة، وقيمةَ المعلومة، والشجرةَ التي ترتّب تسلسل القرارات.
Bernoulli, 1738. The St Petersburg problem, in which a gamble with infinite expected value attracts only a modest price from any real person. The resolution offered was that the object of choice is not money but the worth of money to the chooser, and that this worth grows more slowly than the amount. The paper matters here as the first clear separation of the payoff from its value to a particular decision maker.
Ramsey, 1931, and de Finetti, 1937. Subjective probability. A degree of belief can be measured from the odds a person will accept, and coherence requires those degrees to obey the probability axioms, since a set of beliefs that violates them can be turned into a certain loss by a suitably chosen book of bets. This is the move that lets decision theory operate where no frequency data exist at all, which is most of management.
Wald, 1950. Statistical Decision Functions. Statistical inference is itself recast as a decision problem with a loss function, and the minimax criterion is imported by treating nature as an adversary who will select the worst state. Much of the vocabulary of decision under uncertainty, including the loss function and the risk function, comes from this line rather than from economics.
Savage, 1954. The Foundations of Statistics. The axiomatic unification: acts are functions from states to consequences, and a decision maker who satisfies the axioms, of which the sure-thing principle is the contested one, behaves as if maximizing expected utility with respect to a subjective probability that is derived rather than assumed. Savage himself restricted the argument to what he called small worlds, problems whose state space can be enumerated in advance, and that restriction is dropped by most who cite him.
Raiffa and Schlaifer, 1961, and Raiffa, 1968. Decision analysis as a craft rather than a proof. Trees, elicitation of priors from experts, conjugate families that make updating tractable by hand, and the expected value of information. This is the point at which the theory became a procedure that an analyst could actually run on a live problem, and it is the source of nearly all applied use in management.
Ellsberg, 1961. The critique that has never been answered. Offered a bet on an urn of known composition and an otherwise identical bet on an urn of unknown composition, most people take the known urn whichever colour they are asked to bet on. No assignment of subjective probabilities can rationalize both preferences at once, so the modal decision maker does not merely hold unusual beliefs, they hold none in Savage's sense. Ambiguity is not risk, and the literature on ambiguity aversion that followed remains unsettled.
برنولّي، ١٧٣٨. مسألة سانت بطرسبرغ، حيث لا تجتذب مقامرةٌ قيمتُها المتوقّعة لا نهائية إلا ثمنًا متواضعًا من أيّ شخصٍ حقيقي. وكان الحلُّ المعروض أن متعلَّق الاختيار ليس المال بل قيمةَ المال عند المختار، وأن هذه القيمة تنمو أبطأ من المقدار. وتهمّ الورقةُ هنا بوصفها أول فصلٍ واضح بين العائد وقيمته عند متّخذ قرارٍ بعينه.
رامزي، ١٩٣١، ودي فينيتّي، ١٩٣٧. الاحتمال الذاتي. تُقاس درجةُ الاعتقاد من الأرجحية التي يقبلها الشخص، ويقتضي الاتّساقُ أن تخضع تلك الدرجات لبديهيات الاحتمال، إذ إن جملةَ اعتقاداتٍ تخالفها يمكن تحويلها إلى خسارةٍ يقينية بدفترِ رهاناتٍ منتقًى. وهذه هي الخطوة التي تتيح لنظرية القرار أن تعمل حيث لا توجد بياناتُ تكرارٍ ألبتّة، وهو حالُ أكثر مسائل الإدارة.
فالد، ١٩٥٠. «دوالّ القرار الإحصائي». يُعاد صوغُ الاستدلال الإحصائي نفسه مسألةَ قرارٍ ذات دالّة خسارة، ويُستورَد معيار أقصى الأدنى بمعاملة الطبيعة خصمًا يختار أسوأ الحالات. وكثيرٌ من مفردات القرار تحت عدم اليقين، ومنها دالّة الخسارة ودالّة المخاطرة، آتٍ من هذا الخطّ لا من الاقتصاد.
سافيج، ١٩٥٤. «أسس الإحصاء». التوحيد البديهي: الأفعال دوالُّ من الحالات إلى النتائج، ومتّخذُ القرار الذي يستوفي البديهيات، وأشدُّها منازعةً مبدأ الشيء المؤكَّد، يسلك كأنه يعظّم منفعةً متوقَّعة بالنسبة إلى احتمالٍ ذاتيّ مشتقٍّ لا مفترَض. وقد قصر سافيج نفسه الحجّةَ على ما سمّاه العوالم الصغيرة، وهي المسائل التي يمكن حصرُ فضاء حالاتها سلفًا، وهذا القصرُ يُسقطه أكثرُ من يستشهد به.
رايفا وشلايفر، ١٩٦١، ورايفا، ١٩٦٨. تحليل القرار صنعةً لا برهانًا. أشجارٌ، واستنباطٌ للاعتقادات القبْلية من الخبراء، وعائلاتٌ مترافقة تجعل التحديث ممكنًا باليد، وقيمةٌ متوقَّعة للمعلومة. وعند هذه النقطة صارت النظرية إجراءً يستطيع محلّلٌ إجراءه على مسألةٍ حيّة، وهي منبع جُلّ الاستعمال التطبيقي في الإدارة.
إلسبرغ، ١٩٦١. النقد الذي لم يُجَب عنه قطّ. فحين يُعرَض رهانٌ على جرّةٍ معلومة التركيب ورهانٌ مماثل على جرّةٍ مجهولة التركيب، يأخذ أكثرُ الناس الجرّة المعلومة أيًّا كان اللون المطلوب الرهانُ عليه. ولا يوجد إسنادُ احتمالاتٍ ذاتية يبرّر التفضيلين معًا، فمتّخذ القرار النمطيّ لا يحمل اعتقاداتٍ غير معتادة فحسب، بل لا يحمل اعتقادًا بالمعنى السافيجي أصلًا. فالغموض ليس مخاطرة، وأدبياتُ النفور من الغموض التي تلت ما تزال غير محسومة.
The decision matrix is the whole apparatus in one object. Acts run down the side, states run across the top, and each cell holds the consequence of that act if that state obtains. Writing the matrix is not a formality. It forces a complete list of acts, including doing nothing and waiting, and a list of states that are mutually exclusive and jointly exhaustive. Most bad decision analyses are bad before any arithmetic, because one of those two lists is wrong.
Three information conditions, and they are not degrees of the same thing. Under certainty each act leads to one known consequence, so the problem is optimisation and belongs to mathematical programming. Under risk the states carry known probabilities, so acts are ranked by expected value or expected utility. Under uncertainty the states are known but their probabilities are not, expectation cannot be computed, and a criterion has to be chosen instead. The criterion is not derivable from the data. It encodes an attitude, and the analyst is responsible for saying which.
| Criterion | Rule | What it assumes |
|---|---|---|
| Maximin (Wald) | Take the worst consequence of each act, then choose the act whose worst is best | Complete pessimism, or a setting where the worst case cannot be survived |
| Maximax | Take the best consequence of each act, then choose the act whose best is best | Complete optimism, defensible only when the downside is bounded and small |
| Hurwicz | Score each act as a × best + (1 − a) × worst, with a between 0 and 1, and take the highest score | A stated degree of optimism, which at least makes the attitude explicit and variable |
| Minimax regret (Savage) | Replace each cell by the difference from the best payoff available in that state, then choose the act whose largest regret is smallest | Aversion to being shown wrong after the fact, which is not the same as aversion to loss |
| Laplace | Give every state equal probability and take the expected value | The principle of insufficient reason, which makes the answer depend on how the states were listed |
The criteria disagree, and that is their use. A problem in which maximin and minimax regret select the same act is a problem where the choice of criterion did not matter, and saying so is a finding. Where they diverge, the divergence locates the value judgement that the decision actually turns on. Reporting the recommendation under all five is more honest and more informative than reporting one number, and it costs nothing once the matrix exists. Note also that Laplace is not neutral: splitting one state into two sub-states changes its answer without changing the problem, which is why the state list must be defended before the criterion is applied.
Bayesian updating converts uncertainty into risk, one observation at a time. A prior over states, a likelihood describing how the evidence would behave under each state, and the rule above give a posterior. The odds form is the one worth memorising, because it separates what was believed from what the evidence adds. The expected value of perfect information is the difference between the payoff of a decision maker who is told the true state and the payoff of the best act chosen under current belief; it is an upper bound on what any study, survey or pilot can be worth. The expected value of sample information is the same quantity for an imperfect signal and is always smaller.
Decision trees put the sequence in order. Squares are choices, circles are chance nodes, and values sit at the leaves. The tree is solved backwards: take an expectation at every chance node, take the maximum at every decision node, and carry the value to the root. The output is not a single action but a policy, an instruction for what to do at each later node given what will have been observed by then. The discipline the tree imposes is chronological, and that is where informal analyses of staged investments usually fail: they treat an option that only exists after an observation as if it were available at the start.
مصفوفة القرار هي الجهاز كلُّه في موضعٍ واحد. فالأفعال تمتدّ على الجانب، والحالات تمتدّ في الأعلى، وتحمل كلُّ خليةٍ نتيجةَ ذلك الفعل إن تحقّقت تلك الحال. وكتابةُ المصفوفة ليست شكليّة. فهي تُلزِم بحصرٍ تامّ للأفعال، ومنها ألّا تفعل شيئًا وأن تنتظر، وبقائمة حالاتٍ متمانعة مستوعِبة. وأكثرُ تحليلات القرار الرديئة رديئةٌ قبل أيّ حساب، لأن إحدى القائمتين خطأ.
وثلاثةُ شروطٍ معلوماتية، وليست درجاتٍ لشيءٍ واحد. فتحت اليقين يفضي كلُّ فعلٍ إلى نتيجةٍ واحدة معلومة، فالمسألةُ أمثلةٌ رياضية تتبع البرمجة الرياضية. وتحت المخاطرة تحمل الحالاتُ احتمالاتٍ معلومة، فتُرتَّب الأفعال بالقيمة المتوقّعة أو المنفعة المتوقّعة. وتحت عدم اليقين تكون الحالات معلومةً واحتمالاتُها مجهولة، فيتعذّر حساب التوقّع، ويلزم اختيار معيارٍ بدلًا منه. والمعيارُ لا يُشتقّ من البيانات. فهو يرمّز موقفًا، والمحلّل مسؤولٌ عن قول أيّ موقفٍ هو.
| المعيار | القاعدة | ما يفترضه |
|---|---|---|
| أقصى الأدنى (فالد) | خُذ أسوأ نتيجةٍ لكل فعل، ثم اختر الفعل الذي أسوؤه أفضل | تشاؤمٌ تامّ، أو سياقٌ لا يمكن النجاةُ فيه من أسوأ الحالات |
| أقصى الأقصى | خُذ أفضل نتيجةٍ لكل فعل، ثم اختر الفعل الذي أفضلُه أفضل | تفاؤلٌ تامّ، ولا يُدافَع عنه إلا حين يكون الجانب السالب محدودًا صغيرًا |
| هورفيتش | قدّر كلَّ فعلٍ بـ a × الأفضل + (1 − a) × الأسوأ، وa بين 0 و1، ثم خذ أعلى تقدير | درجةُ تفاؤلٍ معلَنة، وهي على الأقلّ تجعل الموقف صريحًا وقابلًا للتغيير |
| أدنى أقصى الندم (سافيج) | استبدل بكل خليةٍ فرقَها عن أفضل عائدٍ متاح في تلك الحال، ثم اختر الفعل الذي أكبرُ ندمه أصغر | نفورٌ من أن يُظهَر خطؤك بعد وقوع الأمر، وليس هو نفورًا من الخسارة |
| لابلاس | أعطِ كلَّ حالٍ احتمالًا متساويًا وخذ القيمة المتوقّعة | مبدأ السبب غير الكافي، وهو يجعل الجواب متعلّقًا بكيفية سرد الحالات |
والمعايير تختلف، وفي اختلافها فائدتُها. فمسألةٌ يختار فيها أقصى الأدنى وأدنى أقصى الندم الفعلَ نفسه مسألةٌ لم يهمّ فيها اختيار المعيار، وقولُ ذلك نتيجة. وحيث تتباعد، يعيّن التباعدُ موضعَ الحكم القيميّ الذي يدور عليه القرار فعلًا. وإبلاغُ التوصية بالمعايير الخمسة جميعًا أصدقُ وأكثرُ إخبارًا من إبلاغ رقمٍ واحد، ولا يكلّف شيئًا بعد وجود المصفوفة. ويُلاحَظ كذلك أن لابلاس ليس محايدًا: فشطرُ حالٍ واحدة إلى حالين يغيّر جوابه من غير أن يغيّر المسألة، ولهذا وجب الدفاع عن قائمة الحالات قبل تطبيق المعيار.
والتحديث البايزي يحوّل عدم اليقين إلى مخاطرة، ملاحظةً بعد ملاحظة. فاعتقادٌ قبْليّ على الحالات، ودالّةُ أرجحيةٍ تصف كيف تسلك البيّنة تحت كل حال، والقاعدةُ أعلاه، تعطي اعتقادًا لاحقًا. وصيغةُ الأرجحية هي الجديرةُ بالحفظ، لأنها تفصل ما كان يُعتقَد عمّا تضيفه البيّنة. والقيمةُ المتوقّعة للمعلومة التامّة هي الفرق بين عائد متّخذ قرارٍ يُخبَر بالحال الحقيقية وعائد أفضل فعلٍ يُختار تحت الاعتقاد الراهن؛ وهي حدٌّ أعلى لما تساويه أيُّ دراسةٍ أو مسحٍ أو تجربةٍ أوّلية. والقيمةُ المتوقّعة لمعلومة العيّنة هي الكمّية نفسها لإشارةٍ ناقصة، وهي أصغر دائمًا.
وشجرة القرار ترتّب التسلسل. فالمربّعات اختيارات، والدوائر عُقدُ صدفة، والقيم عند الأوراق. وتُحلّ الشجرة رجوعًا إلى الخلف: خُذ التوقّع عند كل عقدة صدفة، وخُذ الأعظم عند كل عقدة قرار، واحمل القيمة إلى الجذر. والمخرَج ليس فعلًا واحدًا بل سياسة، أي تعليمًا بما يُفعل عند كل عقدةٍ لاحقة بحسب ما سيكون قد لوحظ حينها. والانضباطُ الذي تفرضه الشجرة زمنيّ، وهنا تخفق عادةً التحليلاتُ غير الرسمية للاستثمارات المرحلية: إذ تعامل خيارًا لا يوجد إلا بعد ملاحظةٍ كأنه متاحٌ من البداية.
Decision theory enters doctoral work in three distinct ways, and the design follows from which one. As a normative benchmark, where observed choices are compared with what the model prescribes and the deviation is the object of study. As a prescriptive tool, where an analysis is actually built for a real problem and its output is evaluated. As a descriptive claim, where the model is asserted to explain what managers do. The third is the weakest and the most frequently attempted, because it requires beliefs and preferences to be known, and they almost never are.
Designs that work. Elicit beliefs and preferences from instruments that are not the choices being explained, then predict the choices out of sample. Compare a formally derived recommendation with the decision actually taken and study the gap. Run the same problem through several criteria and study which value judgement drives the disagreement. Score the calibration of managers' stated probabilities against realised outcomes, which turns a soft construct into a measurable one. Use the value of information calculation as an instrument in its own right, by asking decision makers what a study would be worth to them and comparing that with what it would in fact be worth.
Designs that fail. Inferring a utility function from a set of choices and then explaining those same choices by that utility function. This is circular, it is common, and reviewers catch it. Asking managers for subjective probabilities and treating them as data without any calibration check, when overconfidence in stated probabilities is one of the best documented findings in the whole behavioural literature. Applying the criteria for uncertainty to a problem whose probabilities are in fact estimable, which discards information the setting was offering. And presenting a decision tree with point estimates at the leaves and no sensitivity analysis, which converts an argument about structure into a false precision about numbers.
Angles where a Gulf setting makes the theory's own logic bite.
تدخل نظريةُ القرار عملَ الدكتوراه بثلاث طرائق متمايزة، والتصميم يتبع أيَّها. مرجعًا معياريًّا، حيث تُقارَن الاختياراتُ الملحوظة بما يوصي به النموذج ويكون الانحرافُ موضوعَ الدراسة. وأداةً إرشادية، حيث يُبنى تحليلٌ فعليّ لمسألةٍ حقيقية ويُقوَّم مخرجُه. ودعوى وصفية، حيث يُزعَم أن النموذج يفسّر ما يفعله المديرون. والثالثةُ أضعفُها وأكثرُها محاولةً، لأنها تقتضي معرفة الاعتقادات والتفضيلات، وهي لا تكاد تُعرَف.
تصاميم تنجح. استنبط الاعتقادات والتفضيلات بأدواتٍ ليست هي الاختياراتِ المراد تفسيرُها، ثم تنبّأ بالاختيارات خارج العيّنة. وقارِن توصيةً مشتقّةً رسميًّا بالقرار المتَّخذ فعلًا وادرُس الفجوة. وأجرِ المسألة نفسها على عدّة معايير وادرُس أيَّ حكمٍ قيميّ يقود الاختلاف. وقيِّم معايرةَ الاحتمالات التي يعلنها المديرون بمقارنتها بالمخرجات المتحقّقة، فذلك يحيل بِناءً رخوًا إلى بِناءٍ قابل للقياس. واستعمل حسابَ قيمة المعلومة أداةً بذاته، بأن تسأل متّخذي القرار كم تساوي عندهم دراسةٌ ما، ثم تقارن ذلك بما تساويه فعلًا.
تصاميم تخفق. اشتقاقُ دالّة منفعةٍ من جملة اختيارات ثم تفسيرُ تلك الاختيارات نفسها بتلك الدالّة. وهذا دَورٌ، وهو شائع، ويلتقطه المحكّمون. وسؤالُ المديرين احتمالاتٍ ذاتية ثم معاملتُها بياناتٍ من غير أيّ فحص معايرة، مع أن الثقة المفرطة في الاحتمالات المعلَنة من أوثق نتائج الأدبيات السلوكية كلِّها. وتطبيقُ معايير عدم اليقين على مسألةٍ احتمالاتُها قابلة للتقدير فعلًا، وفي ذلك إهدارٌ لمعلومةٍ كان السياق يقدّمها. وعرضُ شجرة قرارٍ بتقديراتٍ نقطية عند الأوراق بلا تحليل حساسية، وهذا يحيل حجّةً في البِنية إلى دقّةٍ كاذبة في الأرقام.
زوايا يعضّ فيها منطقُ النظرية نفسه في سياقٍ خليجي.
The state space has to be complete and it never is. Savage restricted his theorem to small worlds and the restriction is real. A framework built on a fixed list of states has no representation at all for a state nobody thought of, and the largest historical losses have come from exactly there. Sensitivity analysis over listed states does nothing about this, because the missing state is not in the analysis. The honest response is to say what the analysis assumed away, not to pretend the list is exhaustive.
Coherence is not accuracy. The subjective interpretation makes the theory workable, but it certifies only internal consistency. A decision maker can satisfy every axiom, hold beliefs that no evidence supports, and be confidently and coherently wrong. The theory has no mechanism that pushes a prior toward the truth except evidence, and evidence arrives slowly in strategic decisions, sometimes only after the decision is irreversible.
Descriptive failure is settled, not contested. Allais showed violations of the independence axiom and Ellsberg violations of the sure-thing principle, both replicate, and both are systematic rather than noisy. Anyone using the normative model descriptively is asserting something the evidence has repeatedly denied. Prospect theory, which has its own page in this section, exists because of this.
Elicited inputs are unstable. Utilities and probabilities depend on the elicitation method, the framing of the question, the response scale and the order of items. Two protocols run on the same person produce different numbers, sometimes different orderings. This is a measurement problem at the foundation, and it propagates through every calculation built above it, which is why the sensitivity table matters more than the point recommendation.
The prescriptive claim is thinly evidenced. Formal decision analysis is advocated on the grounds that it produces better decisions, but most of the supporting evidence consists of case reports written by the analysts who ran the engagements. Whether the procedure outperforms experienced judgement, and in which classes of problem, is an open empirical question with surprisingly little clean testing behind it.
A decision is treated as a moment and an organization is not one. The framework assumes a single decision maker with one preference ordering, acting at one point in time. A board, a committee or a ministry has several orderings, no guarantee that they aggregate coherently, and a process that runs for months. Bounded rationality and the garbage can model are the responses to this, and each has its own page in this section.
فضاء الحالات يجب أن يكون تامًّا وهو لا يكون كذلك أبدًا. فقد قصر سافيج مبرهنته على العوالم الصغيرة، والقصرُ حقيقي. وإطارٌ مبنيٌّ على قائمة حالاتٍ ثابتة لا تمثيل فيه ألبتّة لحالٍ لم يخطر لأحد، وأكبرُ الخسائر التاريخية جاء من هناك بعينه. وتحليلُ الحساسية على الحالات المسرودة لا يصنع شيئًا في هذا، لأن الحال الغائبة ليست في التحليل. والجوابُ الأمين أن تقول ما الذي افترض التحليلُ زوالَه، لا أن تدّعي أن القائمة مستوعِبة.
والاتّساق ليس صوابًا. فالتأويل الذاتي يجعل النظرية قابلةً للعمل، لكنه لا يشهد إلا بالاتّساق الداخلي. وقد يستوفي متّخذُ القرار كلَّ بديهية، ويحمل اعتقاداتٍ لا تسندها بيّنة، ويكون مخطئًا خطأً واثقًا متّسقًا. وليس في النظرية آليةٌ تدفع الاعتقاد القبْلي نحو الحقّ سوى البيّنة، والبيّنةُ تصل بطيئةً في القرارات الاستراتيجية، وأحيانًا لا تصل إلا بعد أن يصير القرار غير قابل للنقض.
والإخفاق الوصفي محسوم لا متنازَع فيه. فقد بيّن آليه انتهاكاتٍ لبديهية الاستقلال، وبيّن إلسبرغ انتهاكاتٍ لمبدأ الشيء المؤكَّد، وكلاهما يتكرّر، وكلاهما منهجيّ لا عشوائي. ومن يستعمل النموذج المعياري وصفيًّا يزعم ما نفته الشواهد مرارًا. ونظريةُ الاحتمال، ولها صفحتُها في هذا القسم، إنما وُجدت لهذا.
والمدخلات المستنبَطة غير مستقرّة. فالمنافع والاحتمالات تتعلّق بطريقة الاستنباط، وبتأطير السؤال، وبسُلَّم الإجابة، وبترتيب البنود. وبروتوكولان يُجريان على الشخص نفسه ينتجان أرقامًا مختلفة، وأحيانًا ترتيباتٍ مختلفة. وهذه مشكلةُ قياسٍ في الأساس، وهي تنتشر في كل حسابٍ يُبنى فوقها، ولهذا كان جدولُ الحساسية أهمّ من التوصية النقطية.
والدعوى الإرشادية شحيحةُ الأدلّة. فتحليل القرار الرسمي يُدعى إليه بحجّة أنه ينتج قراراتٍ أفضل، لكن أكثر الأدلّة المسانِدة تقاريرُ حالاتٍ كتبها المحلّلون الذين نفّذوا الأعمال. وهل يتفوّق الإجراءُ على الحكم المتمرّس، وفي أيّ أصناف المسائل، سؤالٌ تجريبي مفتوح وراءه قليلٌ من الاختبار النظيف على نحوٍ يثير العجب.
والقرار يُعامَل لحظةً، والمنظمة ليست لحظة. فالإطار يفترض متّخذ قرارٍ واحدًا بترتيب تفضيلٍ واحد يعمل في زمنٍ واحد. أما المجلس أو اللجنة أو الوزارة فلها ترتيباتٌ عدّة، ولا ضمان لتجميعها تجميعًا متّسقًا، ولها عمليةٌ تمتدّ شهورًا. والعقلانيةُ المحدودة ونموذجُ سلة المهملات جوابان عن هذا، ولكلٍّ منهما صفحتُه في هذا القسم.