Описание моделей теории ожиданий

Перед тем как перейти к описанию предложенных Вроомом моделей, следует сказать несколько слов о самом методе моделирования как об одном из научных методов. Наиболее распространенными в психологии методами являются наблюдение и эксперимент. Однако, начиная с 60-х гг. под влиянием исследований в области теории принятия решений к ним добавился еще один метод, получивший название метода моделирования. Его сущность заключается в разработке формализованной модели изучаемого процесса или явления, которая происходит в несколько этапов. На первом этапе исследователь строит аксиоматическую систему, т.е. создает совокупность аксиом, касающихся какого-нибудь процесса, например, мотивации. На втором этапе разрабатывается модель этого процесса, как правило, математическая (в современных исследованиях такие модели чаще всего реализуются в виде компьютерных программ). Такая модель позволяет решать определенный класс задач, например, предвидеть поведение работника в определенных ситуациях. Прогнозы, получаемые на ее основе, сравниваются с реальным поведением людей. Если они оказываются верными, то такую модель, имитирующую человеческое поведение, можно признать психологической моделью.

Теория Вроома не всегда следует стандартам этого метода. В частности, Вроом не предлагает четкой аксиоматической системы, а лишь в общих чертах обозначает круг используемых им понятий. Это привело к тому, что эти понятия впоследствии по-разному интерпретировались и понимались различными исследователями. С другой стороны, опираясь на эти понятия, он разработал три предельно формализованные модели. Две первые - модель валентности и модель мотивации - прогнозируют трудовые аттитюды и мотивацию работников и непосредственно вытекают из положений теории ожидания. Третья - модель продуктивности - прогнозирует эффективность работников, и появилась позднее в виде дополнения к двум основным. Рассмотрим их по порядку.

1) Модель валентности. Эта модель позволяет прогнозировать отношение к результатам каких-либо действий. Как мы уже говорили, сами по себе результаты (оценки на экзаменах, количество совершенных продаж или завоевание симпатии какого-либо человека) не обладают для нас самостоятельной ценностью. Они привлекают нас лишь в той мере, в какой они вызывают ценные для нас последствия. Чем больше таких последствий и чем выше их привлекательность, тем ценнее будет для нас результат. В соответствии с моделью валентности, чтобы спрогнозировать отношение индивида к какому-нибудь результату, необходимо осуществить три шага:

1. Определить перечень возможных последствий и оценить их привлекательность. Такие последствия могут быть положительными и отрицательными. Например, положительным последствием успешной сдачи экзаменов может являться получение стипендии, а отрицательными необходимость длительно ограничивать себя от привычного общения с друзьями и высокое психическое напряжение. Математически привлекательность последствий можно выразить при помощи шкалы (напр., +10 – очень привлекательное, -10 – совсем не привлекательное), а в своей повседневной жизни мы обычно используем для этого такие слова как «хороший», «плохой», «нравится», «не нравится» и т.п.

2. Оценить инструментальность результата для каждого последствия. Под инструментальностью понимается вероятность того или иного последствия. Это означает, что одни последствия могут нам казаться более, а другие менее вероятными. В математике вероятность события оценивается от 0 до 1, а в повседневной жизни мы оцениваем вероятность событий такими словами как «уверен» или «не уверен».

3. Определить валентность результата. Для этого следует перемножить инструментальность результата для каждого последствия на оценку его привлекательности. Затем сложить соответствующие произведения. Полученная сумма будет отражать валентность, или привлекательность данного результата.

Соответствующие оценки выявляются в ходе исследований, в которых людям предлагают ситуации с просьбой оценить инструментальности результата и привлекательность последствий при помощи специальных шкал. Вроом предлагает оценивать последствия при помощи биполярных шкал (напр., от +10 до –10), а инструментальность на основе вероятности, но не в диапазоне от 0 до 1, как это принято в математике, а от –1 до +1. Чтобы понять, почему необходимо измерять инструментальность именно таким образом, нам потребуется подробнее остановиться на самом понятии инструментальности. Что она означает и как ее следует измерять, становится понятнее, если изобразить связь инструментальности с последствиями в виде таблицы (см. табл. 1).

Таблица 1. Взаимосвязь между инструментальностью и валентностью последствий.

	Валентность последствий
Положительные	Отрицательные
Инструментальность результата	Эта работа дает	Возможность самому зарабатывать себе на жизнь (+9) (+5)	Необходимость выполнять много неинтересной работы (-7) (+4)
Эта работа устраняет	Возможность свободно распоряжаться своим временем (+10) (-8)	Зависимость от родителей   (-6) (-8)

Представьте себе, что вы поступили на новую работу (результат действия). В ячейках таблицы приведены 4 последствия, из которых два являются положительными и два отрицательными (их значения по 10-балльной шкале приведены в скобках слева). Согласно Вроому, инструментальность результата также может являться положительной и отрицательной (ее значения по 10-балльной шкале приведены в скобках справа). Если бы мы проигнорировали существование отрицательной инструментальности, определяя ее только в положительных терминах (от 0 до 1), тогда поступление на работу приводило бы к усилению такого негативного последствия, как «зависимость от родителей» и ослаблению такого позитивного последствия, как «возможность распоряжаться своим временем», что выглядит абсурдным. Давайте рассчитаем валентность результата (т.е., отношение к новой работе) согласно модели Вроома с учетом и без учета существования отрицательной инструментальности. В первом случае оценка валентности результата составит [(+9)*(+5) + (-7)*(+4) + (+10)*(-8) + (-6)*(-8)] = -15. А во втором случае [(+9)*(+5) + (-7)*(+4) + (+10)*(+8) + (-6)*(+8)] = +49. Мы видим, что в отличие от первого во втором случае отношение к новой работе оказывается положительным, что противоречит действительности. Таким образом, если не учитывать существования отрицательной инструментальности, модель валентности может приводить нас к ошибочным прогнозам.

Математическая формула модели валентности результата выглядит следующим образом:

Дата добавления: 2014-01-07