합리모형, 만족모형 등 의사결정 모형들의 개념과 장단점 비교

문서 내 토픽

• 1. 합리모형

  합리모형(rational model)은 인간의 이성과 합리성을 전제로 하여 의사결정자가 고도의 합리성을 지니고 있다고 보며, 주어진 상황에서 주어진 목표의 달성을 극대화할 수 있는 정책 대안을 찾아낼 수 있다고 보는 의사결정 모형입니다. 그러나 이 모형은 인간이 항상 이성적이고 합리적이지 않다는 점, 정책문제 해결에 필요한 정보와 시간이 충분하지 않다는 점, 매몰비용의 문제 등으로 비판받고 있습니다.

• 2. 만족모형

  만족모형(satisficing model)은 인간의 '제한된 합리성'을 전제로 하며, 인간은 '최적의 대안'을 선택할 수 없고 '만족스러운 정도의 대안을 선택할 수밖에 없다'는 현실적이고 실증적인 이론 모형입니다. 이 모형은 합리모형의 비현실성을 완화시킨 것이지만, 만족할만한 수준이 어느 정도인지에 대한 객관적인 판단 기준이 없다는 한계가 있습니다.

• 3. 점증모형

  점증모형(incremental model)은 기존의 의사결정을 토대로 하여 점증적으로 수정하여 나가는 모형입니다. 이 모형의 장점은 변화의 폭을 계산하기 쉽고, 정치적으로 실행 가능하며, 고객이나 종업원, 계약자, 정부 보조 대상자들의 위협을 줄일 수 있다는 것입니다. 그러나 '점증'에 대한 확고한 기준이 없고, 사회적 가치의 근본적 재분배를 필요로 하는 정책에 미흡할 수 있다는 한계가 있습니다.

• 4. 혼합모형

  혼합모형(mixed scanning model)은 합리모형과 점증모형의 절충형으로, 정책 결정을 기본적 결정과 세부적 결정의 두 개 수준으로 나누어 놓고 이 둘 사이의 관계를 설정함으로써 합리모형의 지나친 이상성과 점증 모형의 지나친 보수성이라는 약점을 극복하고자 하는 모형입니다. 그러나 이 모형이 두 개의 대립되는 극단의 모형들을 혼합 절충한 것에 지나지 않으며, 현실적으로 실현될 수 있겠는가에 대한 비판이 있습니다.

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• 1. 합리모형

  합리모형은 의사결정자가 완전한 정보를 가지고 있다고 가정하며, 최적의 대안을 선택하기 위해 체계적인 분석을 수행하는 모형입니다. 이 모형은 의사결정 과정을 체계화하고 객관성을 높일 수 있지만, 현실 세계에서는 완전한 정보를 얻기 어렵고 의사결정자의 인지적 한계로 인해 실제로 최적의 대안을 선택하기 어려울 수 있습니다. 따라서 합리모형은 이상적인 의사결정 과정을 보여주지만, 실제 의사결정에는 한계가 있다고 볼 수 있습니다.

• 2. 만족모형

  만족모형은 의사결정자가 완전한 정보를 가지고 있지 않다는 현실적인 가정에서 출발합니다. 의사결정자는 만족할 만한 수준의 대안을 찾는 것을 목표로 하며, 최적의 대안을 찾기 위해 노력하지 않습니다. 이 모형은 현실 세계의 의사결정 과정을 잘 반영하지만, 최적의 대안을 찾지 못할 수 있다는 단점이 있습니다. 그러나 제한된 시간과 자원 하에서 의사결정을 내려야 하는 경우에는 만족모형이 더 현실적인 접근방식이 될 수 있습니다.

• 3. 점증모형

  점증모형은 의사결정자가 점진적으로 대안을 수정하고 조정하면서 의사결정을 내리는 과정을 설명합니다. 이 모형은 의사결정자가 완전한 정보를 가지고 있지 않고, 과거의 경험과 현재의 상황을 바탕으로 점진적으로 의사결정을 내린다는 것을 인정합니다. 점증모형은 현실 세계의 의사결정 과정을 잘 반영하지만, 급격한 변화나 혁신적인 의사결정을 설명하기 어려울 수 있습니다. 따라서 점증모형은 점진적인 변화가 필요한 상황에서 유용할 수 있지만, 급격한 변화가 필요한 경우에는 다른 모형이 더 적합할 수 있습니다.

• 4. 혼합모형

  혼합모형은 합리모형, 만족모형, 점증모형 등 다양한 의사결정 모형의 장점을 결합한 것입니다. 이 모형은 의사결정 상황에 따라 다양한 접근방식을 적용할 수 있으며, 의사결정자의 인지적 한계와 현실적 제약을 고려할 수 있습니다. 혼합모형은 의사결정 과정을 보다 현실적으로 반영할 수 있지만, 상황에 따라 적절한 모형을 선택하는 것이 중요합니다. 또한 다양한 모형을 결합하는 과정에서 발생할 수 있는 모순이나 충돌을 해결하는 것도 중요한 과제라고 할 수 있습니다.