最优化与满意型决策风格孰优孰劣?

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摘要 最优化决策者追求决策的最优解，满意型决策者寻求决策的满意解。已有研究以理性模型和有限理性模型为基础。提出了两类决策风格的概念并且从两类决策者的决策特征和心理指标这两个角度详细对比了两类决策风格的差异。就纯粹的经济学效益、主观的心理学意义和现实的决策选择这三方面而言，“两类决策风格孰优孰劣”是一个因人而异，因决策目标而异的问题。未来研究可以在清晰界定两类决策风格概念的基础上进一步完善测量工具，从而深入探讨两类决策风格的领域特异性、与正性情绪的关系及其心理悖论的根源。

关键词 最优化与满意型决策风格；有限理性模型；最优化决策悖论；边际效应；满意度

分类号 B849：C91

生活不过是在“最优”与“满意”的标尺之间游走的浮标，总需要在现实的环境中不停地调整合适的位置。现实的决策情境往往无法实现人们“找出最优解”的美好愿望，但这并不妨碍人们在决策中抱有如此的目标和动机。Schwartz等人（2002）以“理性选择模型”和“有限理性模型”为基础，提出了最优化决策风格（Maximizing）和满意型决策风格（Satisficing）。最优化决策风格是指个体在决策中精益求精，力求找到最佳选择，获得最优的结果：而满意型决策风格是指个体在决策中满意即止，寻求足够好的选项，获得自己满意的结果。本文系统回顾了最优化和满意型决策风格的缘起、概念及差异，并从三个方面对两类决策风格孰优孰劣这一问题进行了细致的阐述，同时为该领域未来的研究指明了进一步发展的方向。

1 最优化决策与满意型决策

Schwartz等人（2002）以经典的“理性选择模型”和“有限理性模型”为基础，从“最优解”和“满意解”的决策原则出发，最先提出了最优化（Maximizing）与满意型（Satisficing）的决策风格。其中，最优化决策者力求在决策中找到最佳选择；而满意型决策者则寻求决策中“足够好”的选项。

1.1 理论渊源

经典的理性选择理论（Rational choice theory）以数学期望效用理论（expected utility theory）为基础，认为个体的行为是完全理性的，并且这种理性完全遵从最大期望效用，即经济最大化原则。因此，理性模型也被称为“经济人模型”。该模型以“人是理性的决策者”这一假设来解释人们的偏好和选择（Von Neumann & Morgenstern，1944）。根据理性选择的理论框架，当所有选项陈列眼前，人们能够“完全”了解每一个选项的收益和损失，进而在偏好、价值或者效用的某一单一维度上逐一比较各个选项。通过比较，人们会选择那些能够最大化自身偏好、价值或效用的选项。由此可见，为了获得最好的决策结果，人们不得不耗费巨大的认知资源完成决策过程。

虽然经济学是以经典的理性选择理论为基础发展起来，但很多研究也发现，理性选择理论背后的许多心理学假设并不具有现实的意义——在现实的决策环境中，个体的行为经常会违背理性选择的原则（e.g.，Baron，2000；Kahneman & Tversky，1984；Tversky & Kahneman，1981）。完全理性的决策理论只是一种理想模式，不可能指导实际中的决策。

Simon（1955，1956，1957）在理性模型的基础上，用“社会人”取代了“经济人”，提出了有限理性模型（The Bounded Rationality Model）。他认为，在解释人类的决策选择时，理性选择理论可能并不适用。最大化（maximization）或最优化（optimization）的决策目标之所以在现实生活中难以实现，一是由于人类所处环境的复杂性，二是由于人类信息加工能力的局限性。正是上述两方面的原因导致了在现实的选择情境中，人们的决策可能并不遵循“最大化”、“最优化”的原则，而是遵循“满意即止”的原则。“满意即止”是指人们在做选择之前只需在心中明确自己可接受的“满意阈限”，然后用心中的标尺对自然出现的选项不断地进行评价。当某一选项超过个体的“满意阈限”时，人们会即刻做出决策，选择该选项。因此，当对决策结果的要求有所降低，由“最优”转为“满意”时，人们完成决策所投入的认知资源会大大减少，这就使得整个决策过程更加容易。

通过上述分析可知，“理性模型”和“有限理性模型”之间的根本差异在于前者追求“最优解”，后者寻找“满意解”。

1.2 两类决策风格的提出

从“最优”和“满意”的决策原则出发，Schwartz等人（2002）以理性选择模型和有限理性模型为基础，最先提出了最优化决策（Maximizing）与满意型决策（Satisficing）的决策风格。其中，“最优化决策”以经典的理性决策理论为基础，以效用最大化为决策的最终目标；而“满意型决策”则充分考虑了人类认知资源的有限性以及现实情况的复杂性，不再以寻求“最大化”、“最优解”为目标，而是遵循“满意即止”的原则进行决策。而最优化决策者（Maximizer）与满意型决策者（Satisficer）则是用以描述具有上述两种决策风格的个体：前者在决策中精益求精，力求找到最佳选择，获得最优的结果；而后者在决策中满意即止，寻求足够好的选项，获得自己满意的结果。

显然，最优化和满意型决策风格可以视为一种类似特质的建构，个体在最优化决策风格量表上的得分具有跨时段的稳定性。Schwartz等人（2002）在9个月内向被试施测4次。结果显示，时间点1的得分与时间点2、3、4的相关分别为0.81，0.82，0.73，这说明个体的最优化决策倾向具有某种程度的稳定性。

此外，“最优化”和“满意型”的概念最初是用于描述两种不同的决策策略（Simon，1955）。Yang和Chiou（2010）的研究也将最优化和满意型视为两种不同的决策策略，并探讨了它们与过度搜索之间的关系。结果发现，相比采用满意型决策策略的个体，采用最优化决策策略的个体更多地表现出过度搜索的行为，并且过度搜索行为对决策的负性影响在他们身上表现得也更加明显。因此，最优化和满意型决策风格也可以体现为个体在决策中所采用的不同策略。

由于最优化和满意型决策风格具有一定的情境性，个体在不同的决策情境中可能会采用不同的决策策略。因此，最优化和满意型决策风格可能存在领域特异性（Domain-specificity），即个体有可能在某一领域中表现为最优化决策者，却在另一领域中更加接近满意型决策者（Schwartz eta1.，2002）。由此可知，最优化决策者与满意型决策者并非两个截然不同的人群，每个决策者可能同时具有这两种决策风格，但在不同的决策情境中有一种决策风格占据主导地位。

2 最优化与满意型决策风格的差异

自2006年以来，关于最优化和满意型决策风格的研究逐渐升温。以往很多研究详细地探讨了两类决策风格的差异，本文将从两类决策者的决策特征和心理指标这两个角度对已有的研究结论进行总结和梳理。

2.1 两类决策者决策特征的差异

以往研究证明，两类决策风格在个体的决策过程中发挥了不同的作用。本文按照决策过程的前、中、后，依次阐述两类决策者在决策过程中存在的系统而稳定的差异。

2.2.1 决策前——选项的差异

根据最优化决策者的定义可知，最优化决策者的决策目标是力求找到最佳选择，获得最优的结果。为了使选出“最佳”选项的机会更大，他们会在决策前尽可能找出所有的决策选项。相反，满意型决策者在进行决策时遵循满意即止的原则——只要碰到那些超过自己接受阈限的“足够好”的选项就会即刻接受，因此，他们对决策选项是否丰富并不十分在意。

Dar-Nimrod，Rawn，Lehman和Schwartz（2009）就发现，最优化决策者更愿意付出资源（比如，时间、精力、金钱）去寻求更丰富的决策选项。相反，丰富的选项对满意型决策者而言并不那么具有吸引力。Chowdhury，Ratneshwar和Mohanty（2009）以限时的网上购物为决策情境，探讨最优化决策风格对个体决策行为的影响。结果也发现，最优化决策者比满意型决策者在购物前会表现出更多的浏览商品的行为，也体验到更大的时间压力。随后，Yang和Chiou（2010）以网络上寻找伴侣为情境发现，最优化决策者比满意型决策者会更多表现出过度搜索的行为。

2.2.2 决策中——比较的差异

除了决策前尽可能搜集所有选项之外，最优化决策者更重要的任务是在决策中将所有决策选项以及自己与他人的决策结果进行细致的比较，从而确定其中“最佳”的选项。而满意型决策者在判断决策结果是否“足够好”时，更多取决于该结果是否符合内在的绝对标准。即满意型决策者更关注决策结果是否让自己满意，至于该结果是否是最佳选项，是否比别人的结果更好并非满意型决策者关注的焦点。

Schwartz等人（2002）测量了个体以往的购买行为，包括商品比较行为，决定购买某商品所需的时间等。结果发现，相比满意型决策者，最优化决策者表现出了更多的商品比较行为，做出购买决策所需的时间也更长。这一结果说明，最优化决策者确实进行了更多的比较。

此外，最优化决策者在衡量决策结果是否是最佳时，并非仅仅以选出最优选项为标准，社会比较的结果也是他们关注的重要方面。换句话说，最优化决策者要求的“最佳”，不仅表现为决策选项中的“最佳”，而且表现为社会比较中的“最佳”，即做出优于他人的决策。研究表明，最优化决策风格能够正性地预测个体一般的社会比较倾向，并且在购买决策中，最优化决策者会更多地关注他人的行为及决策；在成就任务中，最优化决策者对自身能力的评价会随着社会比较信息的变化而变化（Schwartz et a1.，2002）。Iyengar，Wells和Schwartz（2006）也发现，在毕业生找工作的过程中，最优化决策者会更依赖外部的信息源。上述研究结果反映了最优化决策者在决策时对外部社会比较信息的重视程度。

2.2.3 决策后——情绪体验的差异

既然最优化决策者寻找“最佳”选择，而满意型决策者追求“足够好”的结果，那么，最优化决策者的客观决策结果是否确实优于满意型决策者呢？Iyengar等人（2006）发现，最优化决策者比满意型决策者的工作起薪要高出20%。既然最优化决策者的客观决策结果确实优于满意型决策者，他们是否对决策结果更满意呢？具有讽刺意味的是，即使最优化决策者的决策结果要优于满意型决策者，但他们对决策结果的满意度更低，体验到的负性情绪也更多。Schwartz等人（2002）也发现，相比满意型决策者，最优化决策者对已购买的商品或者最后通牒游戏结果的满意度都更低。随后，Chowdhury等人（2009）将最优化决策者的不满意及负性情绪在行为层面进行了测量。结果发现，当允许个体改变最初的决策时，最优化决策者更多地改变了他们的初始决策。同样地，Lai（2011）将个体的最优化决策风格与消费者忠诚度相联系。结果发现，最优化的消费者会更频繁地改变他们的消费决策，对商品或服务品牌的忠诚度更低。Sparks，Ehrlinger和Eibach（2012）则进一步证明了最优化决策者对决策结果更不满意是因为他们对决策结果的承诺水平更低。

不仅决策的客观结果与决策后的负性情绪之间存在矛盾，最优化决策者对丰富选项的追求与决策后的主观感受之间也存在类似的悖论。Dar-Nimrod等人（2009）发现，最优化决策者虽然愿意不惜代价地寻求更多的决策选项，但却对最终的选择更不满意。这一特殊的心理现象被称为“最优化决策悖论”（The Maximization Paradox）。由此可见，个体决策后的情绪体验也可作为检验个体决策风格的方法之一（饶俪琳，梁竹苑，李纾，2009）。

2.2 两类决策者心理指标的差异

Schwartz等人（2002）开发了最优化决策风格量表（The Maximization Scale）来区分和鉴别这两类决策风格。随后，研究者发现，最优化决策风格与正性的心理指标存在负相关，比如，幸福感、乐观性、自尊、生活满意度等；与负性的心理指标存在正相关，比如，忧虑、完美主义和后悔等（Bruine de Bruin，Parker，& Fischhoff，2007；Schwartzet a1.，2002；Purvis，Howell，& Iyer，2011）。Parker，Bruine de Bruin和Fischhoff（2007）检验了最优化决策者自我报告的其他决策风格是否能解释上述结果。他们发现，最优化决策者更可能表现出有问题的决策方式。

但Diab，Gillespie和Highhouse（2008）对最优化决策者比满意型决策者的生活满意度更低这一结论提出了质疑。他们使用自己开发的9条目量表测量个体的最优化决策风格。结果发现，最优化决策风格与生活满意度、有问题的人格以及其他的决策特质都不存在相关。因此，他们认为对最优化决策者更不快乐的解读可能是由不科学的测量手段造成的，而非反映了真实的心理结构。Lai（2010）也用自己修订的量表测量了最优化决策风格与各种心理指标之间的关系。结果发现，最优化决策风格与很多正性的心理指标存在正相关关系，比如，乐观、认知需求（Need for Cognition）、寻求一致（Desire for Consistency）、风险规避、内在动机、自我效能感等。

上述矛盾的结果促使研究者开始更加细致地探讨最优化决策量表中的分维度与各个心理指标之间的关系。Schwartz等人（2002）开发的最优化决策风格量表（The Maximization Scale）共包含3个维度：选项搜索、决策困难、完美标准。Rim，Turner，Betz和Nygren（2011）发现Schwartz等人（2002）的量表（Maximization Scale）中“选项搜索”和“决策困难”都与主观幸福感指数存在负相关，而“完美标准”这一分维度和Diab等人2008年开发的最优化倾向量表（Maximization Tendency Scale）都与正性的心理健康指标（比如，乐观和幸福感）和功能指标（比如，自尊和自我效能感）存在正相关的关系。Turner，Rim，Betz和Nygren（2012）还发现，决策困难和选项搜索与无效的决策行为之间呈正相关的关系。

3 最优化与满意型决策风格孰优孰劣？

通过回顾两类决策风格的理论渊源可知，最初，人们信奉最大化的原则，希望获得最好的决策结果，实现决策目标的最大化，人们愿意付出自己的认知资源，选择最优化的决策风格。渐渐地，当人们意识到获得完全最大化的决策结果只是一种理想的模式，在现实的生活中很难实现时，人们只能退而求其次，由追求理想的“最优”转为寻求现实的“满意”，选择满意型的决策风格完成决策。此时，人们并不需要投入过多的认知资源，完成整个决策过程也相对容易。那么，是否随后发展起来的满意型决策风格确实比最优化决策风格更好？最优化与满意型决策风格到底孰优孰劣呢？

从纯粹理性的经济学的角度分析，由于存在边际效应的递减，并不能对两类决策风格孰优孰劣做出简单的判断。在经济学上，成本与收益之间并非简单的线性关系。在初始阶段，付出的成本越多，收益的增加也越大，两者之间存在线性的关系。当达到某一阶段之后，付出同样的成本，收益的增加却很少，甚至可能出现收益增加为零的情况，此时，就出现了边际效应递减的现象，即新增同样的成本所换来的新增收益越来越少。有时提高1%的收益所付出的成本比提高之前99%的收益所付出的成本还要多。正因为如此，当最优化决策者不计成本地追求“精益求精”时，必然会遭遇边际效应递减的现象。虽然他们最终的决策结果客观上可能比满意型决策者更好，但完成整个决策或行为的性价比却很低。同样地，满意型决策者的决策或行为虽然性价比更高，比最优化决策者更划算，即投入的成本不高，收益的增加却很大，但因为投入的成本不足，总无法达到客观上的更优。因此，就投入的成本、收益的增加以及最终的结果而言，很难说哪一类决策风格更占优势。

从更广泛、更主观的意义上讲，两类决策风格可以视作两种不同的做事方式和原则，甚至可以视作两种不同的生活方式。就像《渔翁与富翁》的故事，是像渔翁一样只要捕到了足够多的鱼，就可以开始晒太阳？还是像富翁那样只有捕到了很多鱼，开了鱼类商品加工厂，当了董事长，赚了很多的钱，才可以开始晒太阳？是钦佩渔翁的智慧，还是欣赏富翁的哲学？是过更“划算”更安逸的日子，还是过更“精致”更辛苦的生活？是只要生活还不错，就可以心满意足地活在当下，及时行乐，还是只有功成名就之后，才有心安理得享受生活的资格？是应该羡慕“精益求精”的执着，还是应该悦纳“满意即可”的从容？这并非是高下立现的简单命题，各人在不同的人生目标下会做出不同的抉择。价值观的差异恰恰使得“生命得以显现丰富的层次感与多维的宽容度”。

在现实的生活中，人们面临同样的抉择。是逃离北上广，还是逃回北上广？这一直是很多年轻人心中难解的心结。一线大城市一方面具有较多的就业和发展机会，另一方面也使人们承受着巨大的生活压力。这种“最优化”的生活不禁让很多年轻人身心俱疲。而二三线城市则以一种看似更轻松、更安逸的生活状态接纳了从一线城市逃离的人们。然而，发展机会的缺失和成长空间的狭窄却让他们束手无策，一筹莫展。在“满意型”的生活中，他们体验到了强烈的无力感。那么，是在一线城市坚持生活的理想，还是在二三线城市安放灿烂的青春？是在大城市提升自己的人生收益，还是在中小城市降低自己的人生风险？同样地，人们无法通过对“两种生活孰优孰劣”的简单判断来决定究竟应该选择哪一种。两种生活的选择反映了人们各自的生活目标和生活态度。在不同的生活目标下，两种生活有各自的优劣。只有明确了内心最真实的渴望，“究竟该选择何种生活”这一命题才会有答案。

最优化与满意型决策风格究竟哪一种更好？这个看似简单的问题却并不容易回答。究其根源，决策者自身所追求的目标直接决定了评判两类决策风格的标准，进而影响了人们对两类决策风格孰优孰劣的评判结果。如果决策者追求的是更好的决策结果，那么最优化决策风格显然更胜一筹；如果决策者在意的是更容易的决策过程，那么满意型决策风格当然更具优势。由此可见，“最优化和满意型决策风格孰优孰劣”，实是因人而异，因决策的目标而异。

4 未来的研究方向

虽然这两类决策风格受到越来越多学者的关注，并且已经获得了很多有益的研究结论，但无论在基本概念、测量工具、研究视角等方面都存在进一步推进和改善的空间。今后的研究可以关注以下几个方面的内容。

4.1 概念的界定

正如前面的分析，最优化和满意型的决策风格既可视为一种人格特质，也可视为一种决策策略。Schwartz等人（2002）虽然认为最优化和满意型的决策风格是一种人格特质，且他们在不同时间点的施测结果之间相关系数很高很稳定，但与Diab等人（2008）的定义相比，他们实质上更多地将最优化和满意型的决策风格视为一种决策策略。从量表的测量条目可以看出，他们测量的是个体在一些日常决策情境中的决策策略，比如，“当我看电视时，我会不断地更换频道。哪怕只打算看一个节目，我还是会把能搜到的频道都浏览一下”，“当我听广播时，即使我对正在收听的节目比较满意，我也会经常调到其他频道，看看是否有更好的节目在播出”。而Diab等人（2008）则从特质理论的角度出发，更进一步地将最优化和满意型的决策风格视为一种人格特质。他们的测量条目包括：“我是一个最优化决策者”，“无论做什么，我总是用最高标准要求自己”，“我从不退而求其次”等。

本文根据对以往研究的分析得出，最优化和满意型决策风格既可以视为人格特质，也可以视为决策情境中的决策策略。但并未有研究对最优化和满意型决策风格的这种特点进行过清晰的定义和系统的阐述，更没有实证研究对此进行验证。而对这一问题的明晰，除了可以使人们更加清楚这两类决策风格是什么之外，更重要的意义在于，这是进行测量工具的完善、证明这两类决策风格具有领域特异性，乃至更深入地探讨最优化决策风格与正性情绪之间关系等研究工作的根本基础。

4.2 测量工具的完善

在明确基本概念的基础上，测量两类决策风格的量表仍需进一步完善。Schwartz等人（2002）按照自己对两类决策风格的理解开发了最优化决策风格量表（The Maximization Scale）。该量表共包含13个条目，并初显3个维度，但他们并未对这3个维度进行精确命名，只是大致描述了各个维度的含义。由于该量表在很多心理测量指标上并不理想，Nenkov，Morrin，Ward，Schwartz和Hulland（2008）除了明确该量表所包含的3个维度分别为：选项搜索、决策困难、完美标准，还重新提炼了6条目的最优化决策风格量表。该量表的信度和效度均有显著提升。Diab等人（2008）依据特质理论重新将最优化决策风格定义为一种人格特质，并开发了9条目的最优化决策风格量表，该量表更加注重对个体一般倾向的测量。

近期，有研究者对上述两类测量工具进行了更为细致的探索。Lai（20lo）对Schwartz等人的量表进行修订后形成了5条目的新量表，并且发现该量表只包含了选项搜索和完美标准两个维度，并不包含决策困难这一维度。Rim等人（2011）则发现，Schwartz等人的量表确实测量了3个独立的维度，但只有“选项搜索”和“决策困难”相互之间存在相关，而“完美标准”这一维度则与Diab等人测量一般倾向的量表存在显著相关。

随后，有研究者对已有的测量工具提出了自己的看法。Purvis等人（2011）认为，之前最优化决策风格的量表可能过多关注了最优化决策风格所导致的负性情感，却忽视了最优化决策风格所引发的搜索认知过程。Turner等人（2012）则开发了测量最优化决策风格的综合量表手册，其中包括3个独立的量表，分别为决策困难量表、选项搜索量表和满意型决策风格量表。他们认为，将满意型决策风格量表加入到最优化决策风格的测量中对该领域是一个极大的补充。

由此可见，到底如何测量两类决策风格尚有许多值得探讨的地方。比如，怎样测量不同定义下的最优化决策风格？两种定义下的最优化决策风格在概念上到底存在何种关系，这种关系又会如何体现在测量结果上？是否需要特别关注最优化决策风格对个体认知过程的影响？是否需要将满意型决策风格的测量加入其中？这些都是值得进一步探讨的问题。

4.3 领域特异性

最优化和满意型决策风格具有一定的情境性，在不同的决策情境中个体可能会采用不同的决策策略。Schwartz等人（2002）也提出最优化和满意型的决策风格可能存在领域的特异性，即个体有可能在某一领域中表现为最优化决策者，却在另一领域中更加接近满意型决策者。然而，并未有研究者对这一结论进行系统的验证。进一步明确最优化决策风格的领域特异性对未来的研究具有重要的意义。一方面，了解最优化决策风格的领域特异性有助于全面了解个体的决策行为。比如，对于一位教授而言，他/她可能在学术研究上精益求精，却未必在日常生活中斤斤计较。再比如，银行家为了赶时间愿意坐头等舱赶更早一班的飞机，而学生则为了更省钱愿意排长队免费领50元的电话卡。明确两类决策风格的领域特异性可以使人们更好地了解不同群体在不同决策情境中所采用的不同决策策略。另一方面，如同Weber，Blais和Betz（2002）建议在不同的领域测量个体的风险认知和风险行为，最优化决策风格的测量也可以采用分领域的方法，这样可以使测量结果更加准确，也更具针对l生。

4.4 与正性情绪的关系

先前的研究者发现最优化决策风格与很多正性的心理指标存在负相关或者与很多负性的心理指标存在正相关（Schwartz et a1.，2002；Bruine deBruin et a1.，2007；Parker et a1.，2007）。还有研究者发现最优化决策风格与很多负性的心理指标不存在相关，甚至还与正性的心理指标存在正相关（Diab et a1.，2008；Lai，2010；Rim et a1.，2011）。Diab等人（2008）还断言，对最优化决策者更不快乐的解读可能是由不科学的测量手段造成的，而非反映了真实的心理结构。那么，最优化决策者到底快不快乐呢？

作者认为，之所以会出现上述看似矛盾的结果，可能是因为各个量表测量的“时间长短”不同。仔细分析上述两类研究所使用的量表可以看到，得出最优化决策者不快乐的量表测量的是决策者“短期”的行为表现，即在某种情境中决策者会做哪些行为；而得出最优化决策者更快乐的量表测量的是决策者“长期”的行为习惯，即在通常情况下决策者是什么人。前者更偏重行为，后者更关注倾向。结合解释水平理论（construal level theory）的研究结果，当使用高水平解释时，个体会着眼于事物的终极状态，即“渴望性”（Desirability）：当采用低水平解释时，个体会关注终极状态的实现过程，即“可行性”（Feasibility）（Freitas，Gollwitzer，& Trope，2004；Liberman & Trope，1998）。因此，可以推测，决策者如从“短期”的低水平的角度评估，会更加关注决策结果的可行性，即自己获得这样的决策结果是否容易：如从“长期”的高水平的角度评估，会更加关注决策结果的渴望性，即决策结果本身的价值以及对个体的意义等。根据上一节对两类决策风格孰优孰劣的分析可知，相比满意型决策者，最优化决策者的决策结果可能更优，然而获得这一结果的过程却并不容易。由此可见，可能由于各量表测量的角度不同导致了先前看似矛盾的研究结果。然而，这一现象背后真正的原因以及本文提出的可能的解释尚有待以后的研究者进一步加以探索和验证。

4.5 心理悖论的根源

以往研究证明，相比满意型决策者，最优化决策者存在诸多心理悖论。主要表现为最优化决策者在决策后会体验到更多的不满意及负性情绪。之前的研究者也尝试从各种角度对此现象进行解释。

Polman（2010）从概率论的角度对最优化决策者的心理悖论进行了解释。为了达到“最优”的目标，最优化决策者会寻求更多的决策选项，寻找更多的潜在机会。这一过程一方面提高了最优化决策者获得正性结果的概率，另一方面也增大了他们遭遇负性结果的可能。虽然最优化决策者可能最终选择了正性的结果，但却因为遭遇了更多的负性结果而体验到了更多的负性情绪。因此，相比满意型决策者，最优化决策者在决策后会体验到更多的负性情绪。

Botti和Hsee（2010）的研究虽然并非以最优化决策者为研究对象，但却在一定程度上对“最优化决策悖论”进行了解释。他们发现，个体通常认为较多的选择自由会导致更好的结果和更积极的情绪。但实际结果却表明，较多选择自由组的被试比较少选择自由组的被试表现更差，情绪更消极。他们提出，之所以会出现这一现象是由于个体高估了自由选择带来的收益，而低估了自由选择带来的决策时间成本的增加。

Polman从客观概率的角度提出，最优化决策者不快乐是因为遭遇了更多的负性结果：Botti和Hsee则从主观认知偏差的角度提出，最优化决策者不快乐是因为低估了决策的时间成本。以后的研究者可以考虑从多个角度对这一问题进行更深入的讨论。