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Heuristic Methods for Updating Small World Representations in Strategic Situations of Knightian Uncertainty

骑士的不确定性 启发式 管理科学 社会学 计算机科学 经济 认识论 心理学 模棱两可 人工智能 哲学 程序设计语言
作者
Alberto Feduzi,Philip Faulkner,Jochen Runde,Laure Cabantous,Christoph H. Loch
出处
期刊:Academy of Management Review [Academy of Management]
卷期号:47 (3): 402-424 被引量:34
标识
DOI:10.5465/amr.2018.0235
摘要

Recent studies on the construction and use of "small world representations" in strategic decisionmaking under Knightian uncertainty say little about how such representations should be updated over the implementation phase.This paper draws on the psychology of reasoning to take a step towards answering this question.We begin by theorizing small world representations and how the scenario spaces they contain are constructed and may be updated over time.We then introduce two well-known heuristic methods of inquiry, disconfirmation and counterfactual reasoning, translate them into practical procedures for updating scenario spaces, and compare the relative performance of these procedures in strategic situations of Knightian uncertainty.Our principal findings are that the procedure based on counterfactual reasoning is superior to the one based on disconfirmation with respect to (1) counteracting the confirmation bias, (2) promoting the exploration of the set of imaginable scenarios, and (3) facilitating action to mitigate or exploit the consequences of what would otherwise have been Black Swans.We close with some broader implications for the study of strategic decision-making under Knightian uncertainty.

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