Intuitive Perceptions of Decision‐making Strategy: Naive Assessors' Concepts of Integrative Complexity

Authors:
Peter Suedfeld, Brian de Vries, Susan Bluck, Alistair B. C. Wallbaum, Paul W. Schmidt
Published Online:
21 Sep 2010
DOI:
10.1080/002075996401061
Pages:
177–190
Volume/Issue No:
Volume 31 Issue 5

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Although there are measurable differences in integrative complexity among solutions that individuals generate in dealing with problems, it is uncertain to what extent people comprehend, recognize, and have preferences among different levels of complexity. Integrative complexity is a function of differentiation (the perception of several attributes within, or perspectives about, a topic) and integration (combining the differentiated characteristics in an interactive or synthesizing solution). The current paper reports two experiments dealing with how university students perceive, interpret, and choose among solutions differing in complexity. Experiment 1 showed that subjects accurately rated the complexity of described solutions differing along the continuum, but that their assessment of their own responses differed from the results of expert scoring. Their self‐estimated complexity was highly correlated with their preferences, and preferred complexity was reliably higher than either expert‐ or self‐assessed complexity of subject‐generated solutions. Subjects were able to hypothesize quite accurately about environmental and endogenous factors likely to affect complexity. Experiment 2 found that in response to problem scenarios, solutions selected as being potentially most effective were consistently more complex than solutions that participants considered themselves most likely to use. The idea of complexity seems to be intuitively recognizable and understandable by untrained subjects: They can and do distinguish among problem solutions (self‐generated or presented) that vary on that dimension, and are able to assess accurately the effects of relevant variables. Such subjects also share the bias shown by experts in favour of the superiority of more complex approaches.

Bien qu'il y ait des différences mesurables dans la complexité integrative des solutions que les individus génèrent pour résoudre des problèmes, on ne sait pas dans quelle mesure les gens comprennent, reconnaissent et préfèrent différents niveaux de complexité. La complexité integrative est une fonction de la différenciation (la perception de plusieurs attributs d'un sujet ou de plusieurs perspectives sur un sujet) et de l'intégration (combiner des caractéristiques différenciées dans une solution interactive et synthétisante). Cet article rapporte deux expériences qui analysent comment des étudiants universitaires perçoivent, interprètent et choisissent des solutions qui different par leur complexité. L'Expérience 1 montrent que les sujets estiment avec exactitude la complexité des solutions décrites qui different de long d'un continuum, mais leur évaluation de leurs propres réponses different de celle produite par des experts. Leur auto‐èvaluation de la complexité est fortement corrlée avec leurs préférences et la complexité préférée était de façon consistante plus élevée que la complexité des solutions générées par les sujets, que celle‐ci soit évaluée par des experts ou auto‐évaluèe. Les sujets peuvent formuler des hypothèses assez exactes sur les facteurs environnementaux ou endogènes qui peuvent influencer la complexité. L'Expérience 2 révèlent qu'en réponse à des scénarios de problèmes, les solutions choisies comme étant potentiellement plus efficaces sont généralement plus complexes que les solutions que les participants considèrent comme celles qu'ils auraient tendance à utiliser. L'idée de complexité semble ětre intuitivement reconnaissable et compréhensible par des sujets non entraînés: ils peuvent distinguer et distinguent de fait des solutions (auto‐générées ou présentées) qui varient selon cette dimension et sont capables d'estimer avec exactitude les effets des variables pertinentes. De tels sujets partagent aussi un biais avec les experts en faveur de la supériorité des approches plus complexes.

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