UPSC MainsPSYCHOLOGY-PAPER-I202310 Marks150 Words
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Q16.

निर्णय लेने के क्षेत्र में हाल के रुझानों (ट्रेंड) पर चर्चा करें ।

How to Approach

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, निर्णय लेने के क्षेत्र में हुए नवीनतम विकासों और रुझानों पर ध्यान केंद्रित करना होगा। उत्तर में, संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों (cognitive biases) पर बढ़ते शोध, न्यूरोसाइंस (neuroscience) के निष्कर्षों, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के प्रभाव, और व्यवहार अर्थशास्त्र (behavioral economics) के योगदान को शामिल करना महत्वपूर्ण है। संरचना इस प्रकार होनी चाहिए: एक संक्षिप्त परिचय, फिर मुख्य बिंदुओं का विस्तृत विवरण, और अंत में एक संक्षिप्त निष्कर्ष।

Model Answer

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Introduction

निर्णय लेना मानव जीवन का एक अभिन्न अंग है। हाल के वर्षों में, मनोविज्ञान में निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण बदलाव आया है। पारंपरिक रूप से, यह माना जाता था कि मनुष्य तर्कसंगत रूप से निर्णय लेते हैं, लेकिन व्यवहार अर्थशास्त्र और संज्ञानात्मक मनोविज्ञान के शोध ने दिखाया है कि निर्णय लेने की प्रक्रिया अक्सर संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों, भावनाओं और सामाजिक प्रभावों से प्रभावित होती है। निर्णय लेने के क्षेत्र में हाल के रुझान इन जटिलताओं को उजागर करते हैं और बेहतर निर्णय लेने के लिए नए दृष्टिकोण प्रदान करते हैं।

निर्णय लेने के क्षेत्र में हाल के रुझान

1. संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों पर बढ़ता शोध

संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह (cognitive biases) वे व्यवस्थित त्रुटियां हैं जो हमारी सोच को प्रभावित करती हैं और गलत निर्णय लेने का कारण बनती हैं। हाल के शोध ने कई नए पूर्वाग्रहों की पहचान की है और यह समझने में मदद की है कि वे कैसे काम करते हैं। उदाहरण के लिए, एंकरिंग पूर्वाग्रह (anchoring bias), पुष्टिकरण पूर्वाग्रह (confirmation bias), और उपलब्धता हेयुरिस्टिक (availability heuristic) जैसे पूर्वाग्रहों का निर्णय लेने पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

2. न्यूरोसाइंस का योगदान

न्यूरोसाइंस (neuroscience) ने निर्णय लेने की जैविक प्रक्रियाओं को समझने में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। मस्तिष्क इमेजिंग तकनीकों, जैसे कि fMRI, का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने उन मस्तिष्क क्षेत्रों की पहचान की है जो निर्णय लेने में शामिल होते हैं, जैसे कि प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (prefrontal cortex) और एमिग्डाला (amygdala)। यह शोध हमें यह समझने में मदद करता है कि भावनाएं और तर्क कैसे निर्णय लेने को प्रभावित करते हैं।

3. आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग का प्रभाव

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (machine learning) का उपयोग निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और बेहतर बनाने के लिए किया जा रहा है। AI एल्गोरिदम बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और पैटर्न की पहचान कर सकते हैं जो मनुष्यों के लिए मुश्किल होते हैं। इसका उपयोग वित्तीय बाजारों में व्यापार, चिकित्सा निदान और जोखिम मूल्यांकन जैसे क्षेत्रों में किया जा रहा है।

4. व्यवहार अर्थशास्त्र का उदय

व्यवहार अर्थशास्त्र (behavioral economics) मनोविज्ञान और अर्थशास्त्र को जोड़ता है ताकि यह समझा जा सके कि लोग वास्तविक दुनिया में कैसे निर्णय लेते हैं। डैनियल काह्नमैन (Daniel Kahneman) और अमोस टवर्स्की (Amos Tversky) जैसे शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि लोग हमेशा तर्कसंगत रूप से व्यवहार नहीं करते हैं और अक्सर संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों और भावनाओं से प्रभावित होते हैं। प्रोस्पेक्ट थ्योरी (Prospect Theory) व्यवहार अर्थशास्त्र का एक महत्वपूर्ण योगदान है, जो बताता है कि लोग लाभ और हानि को अलग-अलग तरीके से आंकते हैं।

5. निर्णय लेने में नैतिकता का महत्व

हाल के वर्षों में, निर्णय लेने में नैतिकता के महत्व पर अधिक ध्यान दिया जा रहा है। शोधकर्ताओं ने यह पता लगाया है कि नैतिक विचार निर्णय लेने को कैसे प्रभावित करते हैं और नैतिक दुविधाओं को हल करने के लिए क्या रणनीतियाँ प्रभावी हैं।

निर्णय लेने के मॉडल

मॉडल विवरण
तर्कसंगत निर्णय मॉडल (Rational Decision Model) यह मॉडल मानता है कि निर्णय लेने वाले सभी उपलब्ध जानकारी का मूल्यांकन करते हैं और सबसे तर्कसंगत विकल्प चुनते हैं।
सीमित तर्कसंगतता मॉडल (Bounded Rationality Model) यह मॉडल मानता है कि निर्णय लेने वाले सीमित जानकारी और समय के साथ काम करते हैं और इसलिए पूरी तरह से तर्कसंगत निर्णय लेने में सक्षम नहीं होते हैं।
सहज निर्णय मॉडल (Intuitive Decision Model) यह मॉडल मानता है कि निर्णय लेने वाले अक्सर अपनी सहज ज्ञान का उपयोग करते हैं, खासकर जटिल या अनिश्चित परिस्थितियों में।

Conclusion

निर्णय लेने के क्षेत्र में हाल के रुझानों ने हमें यह समझने में मदद की है कि मनुष्य कैसे निर्णय लेते हैं और बेहतर निर्णय लेने के लिए नए दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों को समझना, न्यूरोसाइंस के निष्कर्षों का उपयोग करना, AI और मशीन लर्निंग का लाभ उठाना, और व्यवहार अर्थशास्त्र के सिद्धांतों को लागू करना, सभी बेहतर निर्णय लेने में योगदान कर सकते हैं। भविष्य में, निर्णय लेने के क्षेत्र में और अधिक शोध और विकास की आवश्यकता है ताकि हम जटिल समस्याओं को हल करने और बेहतर परिणाम प्राप्त करने में सक्षम हो सकें।

Answer Length

This is a comprehensive model answer for learning purposes and may exceed the word limit. In the exam, always adhere to the prescribed word count.

Additional Resources

Key Definitions

संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह (Cognitive Bias)
संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह वे व्यवस्थित त्रुटियां हैं जो हमारी सोच को प्रभावित करती हैं और गलत निर्णय लेने का कारण बनती हैं।
प्रोस्पेक्ट थ्योरी (Prospect Theory)
प्रोस्पेक्ट थ्योरी एक व्यवहारिक आर्थिक सिद्धांत है जो बताता है कि लोग लाभ और हानि को अलग-अलग तरीके से आंकते हैं, और हानि से बचने के लिए अधिक प्रेरित होते हैं।

Key Statistics

2020 में, हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू के अनुसार, 84% संगठन निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रहे हैं।

Source: Harvard Business Review, 2020

एक अध्ययन के अनुसार, निर्णय लेने में भावनाओं का प्रभाव 50% से अधिक हो सकता है।

Source: National Geographic, 2018 (knowledge cutoff)

Examples

निवेश निर्णय

शेयर बाजार में निवेश करते समय, निवेशक अक्सर <strong>पुष्टिकरण पूर्वाग्रह (confirmation bias)</strong> का शिकार हो जाते हैं, यानी वे केवल उन सूचनाओं पर ध्यान देते हैं जो उनके पहले से मौजूद विश्वासों की पुष्टि करती हैं, और उन सूचनाओं को अनदेखा कर देते हैं जो उनके विश्वासों का खंडन करती हैं।

Frequently Asked Questions

क्या AI हमेशा बेहतर निर्णय लेता है?

नहीं, AI हमेशा बेहतर निर्णय नहीं लेता है। AI एल्गोरिदम डेटा पर निर्भर करते हैं, और यदि डेटा पक्षपाती है या अधूरा है, तो AI गलत निर्णय ले सकता है। इसके अलावा, AI में मानवीय मूल्यों और नैतिकता की कमी होती है, जो कुछ परिस्थितियों में महत्वपूर्ण हो सकती है।

Topics Covered

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