7 โมเดลความคิดที่ช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น

1. Map is not the territory
2. First principles thinking
3. Second-Order thinking
4. Probabilistic thinking
5. Inversion thinking
6. Circle of competence
7. Statistics as Mental Model (Inductive Reasoning)

สวัสดีค่ะคุณผู้อ่าน วันนี้ Cindy 🐰 นำบทความเกี่ยวกับโมเดลความคิด (Mental Model) จากคอร์ส Mini Bootcamp 2025 เพจ DataRockie มาแชร์นะคะ

Benjamin Franklin กล่าวว่า A small leak will sink a great ship.

รูเล็กๆ สามารถทำเรือทั้งลำล่มได้ หากกระบวนการคิดไม่ดีพอ (เรือมีรูรั่ว) ทำให้ตัดสินใจผิดพลาดและชีวิตจะพังได้ในที่สุด

หนังสือ Mental Models หลายเล่มได้แรงบันดาลใจจาก Charlie Munger เขากล่าวว่า ยิ่งเรียนรู้ Mental Models ก็จะช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้น

บทความนี้นำเสนอ 7 Mental Models ที่ช่วยให้คุณผู้อ่านตัดสินใจได้ดีขึ้น เพื่อจะได้มีชีวิตตามที่ต้องการได้ค่ะ 🙂

มาเริ่มกันเลยค่ะ!

Map is not the territory

แผนที่จะแสดงเฉพาะส่วนสำคัญเท่านั้น แผนที่จึงไม่เหมือนกับพื้นที่จริง

ผู้ที่มีแผนที่ (Mental Model) ใกล้เคียงพื้นที่จริง (Reality) มากที่สุด จะมีชีวิตที่ดีขึ้นได้ 🙂

ยุคนี้ที่ Reality เปลี่ยนแปลงเร็ว การอัปเดต Mental Model จึงเป็นสิ่งที่ควรทำค่ะ

หากให้ผู้ที่ประสบความสำเร็จในอดีตมาเริ่มทำธุรกิจอีกครั้งในโลกปัจจุบัน ถ้าเขาไม่ได้อัปเดต Mental Model ก็จะประสบความสำเร็จได้ยากเช่นกัน

P/E Ratio เปรียบเสมือนแผนที่ที่นักลงทุนใช้ตัดสินใจเลือกซื้อหุ้น

เพราะหากต้องพิจารณางบการเงิน (Financial Statements) ทั้งหมดของบริษัท รายละเอียดจะเยอะมากจนไม่สามารถตัดสินใจเลือกลงทุนได้

Daniel Kahneman นักจิตวิทยาและนักเศรษฐศาสตร์รางวัลโนเบล ผู้เขียนหนังสือ Thinking, Fast and Slow พูดถึงการตัดสินใจของมนุษย์ มี 2 ระบบ คือ

System 1 = Thinking Fast (เราชอบหุ้นนี้จริงมั้ย?)

System 2 = Thinking Slow (หุ้นนี้มี P/E Ratio เป็นอย่างไร ควรซื้อมั้ย?)

ทั้ง 2 ระบบทำงานร่วมกัน หากพึ่งพา System 1 มากเกินไปจะทำให้ใช้อารมณ์อยู่เหนือเหตุผลได้ค่ะ

First principles thinking

เป็นการมองลึกไปที่แก่นแท้ของปัญหาว่าคือสิ่งใด

Elon Musk ผู้ก่อตั้ง Tesla Motor ใช้หลักคิด First principles ในการทำธุรกิจ

เขาพิจารณาลึกไปถึงส่วนประกอบย่อยๆ ของแบตเตอรี่ (เช่น อะลูมิเนียม โคบอลท์ นิกเกิล) ให้ทีมงานประกอบร่างใหม่กลายเป็นแบตเตอรี่สำหรับรถยนต์ในที่สุด

และค้นพบว่าสามารถลดต้นทุนจาก $600 เหลือเพียง $80 สุดยอด! 😃

เขามีหลักคิด คือ วิเคราะห์ต้นทุนของสิ่งนั้นก่อน ถ้าคุ้มก็จะสร้างเอง (Build) แต่ถ้าไม่คุ้มก็จะซื้อใช้ (Buy)

Jeff Bezos ผู้ก่อตั้ง Amazon ผู้นำ E-Commerce รายใหญ่ของโลก ก็ใช้หลักคิด First principles เช่นกัน คือ ลูกค้าต้องมาก่อน (Customer Obsession)

เวลาที่สั่งหนังสือจาก Amazon แล้วขนส่งล่าช้า เมื่อลูกค้าปรึกษา Customer Service แบรนด์นี้เลือกจะแก้ปัญหาด้วยการจัดส่งสินค้าชุดใหม่ให้ทันที

เรียกกลยุทธ์นี้ว่า Zero Profit Strategy (แม้ดูจะไม่คุ้มกับต้นทุนที่ Amazon ต้องจ่าย) แต่เมื่อลูกค้ามีความสุข ระยะยาวธุรกิจก็ประสบความสำเร็จได้ค่ะ 🙂

Alex Hormozi นักธุรกิจที่ประสบความสำเร็จ รายได้หลักล้านเหรียญต่อเดือน มีหลักคิด First principles 2 ข้อ เรื่องเงิน คือ

1. ไม่ใช้เงินเกินตัว (Live below your means)

2. นำเงินเก็บมาลงทุนในตัวเอง เพื่อจะหาเงินได้เพิ่มขึ้น (Invest in yourself; increase your earning capacity)

เพราะเมื่อตัวเราเก่งขึ้นปัจจัยภายนอก/เงินเฟ้อจะทำร้ายเราได้น้อยลงนั่นเอง

Marcus Aurelius จักรพรรดิแห่งจักรวรรดิโรมันและกษัตริย์นักปรัชญา มีหลักคิด First principles คือ โฟกัสกับสิ่งที่ควบคุมได้และเพิกเฉยต่อสิ่งที่ควบคุมไม่ได้

Control What You Can, Ignore The Rest

สิ่งที่ควบคุมได้ 2 สิ่ง คือ

1. วิธีคิด (Mental Model)

2. การกระทำ

เมื่อโฟกัส 2 สิ่งนี้ชีวิตจะมีความสุขขึ้น 😃

สิ่งอื่นๆ ที่เหลือเป็นสิ่งที่ควบคุมไม่ได้ เช่น สภาพอากาศ วิกฤตเศรษฐกิจ ความคิดและการกระทำของคนอื่นๆ . . . Cindy 🐰 แนะนำให้ปล่อยวางค่ะ

Second-Order thinking

First-Order Thinking คือ การคิดระยะสั้น ขณะที่ Second-Order Thinking คือ การคิดระยะยาว มองการณ์ไกล

ในทางธุรกิจ การลดราคา หากคิดแบบ First-Order จะทำให้ขายสินค้าได้มากขึ้น

แต่เมื่อคิดแบบ Second-Order จะพบว่า ระยะยาวสิ่งนี้สามารถทำร้ายแบรนด์ได้ และอาจเกิดสงครามราคา (Price War) ตามมา

การรับประทาน Junk Food จำพวกพิซซ่า แฮมเบอร์เกอร์ เฟรนช์ฟรายส์

คิดแบบ First-Order จะได้ความสุขทันทีที่กิน

แต่ถ้าคิดแบบ Second-Order จะพบว่า เมื่อกินติดต่อกันนานๆ จะเกิดโรคอ้วน เกิดปัญหาสุขภาพตามมา

Thomas Aquinas นำเสนอว่า อิสรภาพที่แท้จริง เกิดจากการใช้ชีวิตอย่างมีข้อจำกัด ในที่นี้คือ ไม่ตามใจปาก และเรียกสิ่งนี้ว่า Freedom of Excellence

Probabilistic thinking

Probabilistic thinking คือ การไม่มองโลกเป็นขาวกับดำแต่มองเป็นสเกล เป็น Spectrum

หากถามว่า ประเทศไทยสามารถเป็นประเทศพัฒนาแล้ว (Developed Country) ในอีก 10 ปีข้างหน้าได้หรือไม่

คำตอบมักมี 2 แบบ คือ ได้ กับ ไม่ได้

แต่ถ้าเปลี่ยนรูปแบบคำตอบเป็นแบบสเกล ให้สามารถตอบได้ 0-1 เช่น 0.3 , 0.9

ทศนิยมเหล่านี้ไม่มีตัวเลขใดผิดเลยเพราะเป็นเรื่องอนาคต แต่ใครที่มี Mental Model เข้าใกล้ความจริงมากกว่าก็จะประเมินตัวเลขนี้ได้ใกล้ความจริงมากกว่าด้วย 😃

คำตอบแบบ ได้ กับ ไม่ได้ เรียกว่า White and Black Thinking

คำตอบแบบสเกล เรียกว่า Thinking in Grey

นอกจากนี้ ความน่าจะเป็น สามารถนิยามได้ 2 แบบ คือ

แบบที่ 1 Frequentist คือ ความน่าจะเป็นแบบทั่วไป เช่น การโยนเหรียญหัว-ก้อย หรือ การทอยลูกเต๋า

แบบที่ 2 Subjective Belief เป็นความเชื่อส่วนตัวที่มีต่อเรื่องใดเรื่องหนึ่ง

เช่น ประเทศไทยจะดีขึ้นในอนาคตหรือไม่ คำตอบของแต่ละคนจะไม่เหมือนกัน เพราะ Mental Model ไม่เหมือนกัน จึงประเมินค่าตัวเลขออกมาได้ต่างกันด้วย

สำหรับ Subjective Belief สามารถเปลี่ยนแปลง อัปเดตได้

คือ ความเชื่อเดิม (Current Belief) + ข้อมูลชุดใหม่ (New Data) ⇒ ความเชื่อใหม่ (New Belief)

ประเทศไทยจะเป็นประเทศที่พัฒนาแล้วในอีก 10 ปี ข้างหน้าได้หรือไม่

คำถามนี้ หากเพิ่มข้อมูลใหม่เข้าไป เช่น เป็นรัฐบาลที่มีความรับผิดชอบต่อสังคมมากขึ้น ยึดประโยชน์ของประชาชนเป็นหลัก

สิ่งนี้จะทำให้เกิดเป็นความเชื่อใหม่ ทำให้ตัวเลขแบบสเกลที่ตอบก่อนหน้าเปลี่ยนแปลงด้วย

Inversion thinking

Inversion thinking เป็นการมองโลกอีกมุมหนึ่ง ซึ่งจะทำให้เห็นโลกเปลี่ยนไปด้วย

ถ้าต้องการมีสุขภาพที่ดีขึ้น สามารถคิดได้ 2 วิธี คือ

คิดแบบ Forward (คนส่วนใหญ่) คือ จะเริ่มกินอาหารที่ดีต่อสุขภาพมากขึ้นได้อย่างไร

คิดแบบ Inverse คือ จะหลีกเลี่ยงอาหารที่ไม่ดีต่อสุขภาพได้อย่างไร

ถ้าอยากเป็นคนที่ประสบความสำเร็จในชีวิตมากขึ้น สามารถคิดได้ 2 วิธีเช่นกัน คือ

คิดแบบ Forward (คนส่วนใหญ่) คือ เขียน To Do Lists

คิดแบบ Inverse คือ เขียน Not To Do Lists ว่าสิ่งที่ไม่ควรทำมีอะไรบ้าง

Circle of competence

Warren Buffett นักธุรกิจและเศรษฐีนักลงทุนชาวอเมริกัน กล่าวถึง การลงทุนในหุ้นว่า เขาจะลงทุนเฉพาะสิ่งที่ถนัด รู้จัก และ มีประสบการณ์ (Circle of Competence)

ลงทุนในกรอบแนวคิดนี้เท่านั้น ยอมรับว่าตนเองไม่ได้เก่งในทุกๆ เรื่อง

การที่มนุษย์ก้าวขาออกจากวงกลมที่ถนัด ก็มีแนวโน้มจะล้มเหลวได้เยอะมาก!

Anywhere in life, your success rate will drop if you operate out of your circle of competence.

ในโลกที่เปลี่ยนแปลงเร็ว เราสามารถขยายวงกลมนี้ (Expand Your Circle of Competence) ด้วยการพัฒนาตนเอง ไม่หยุดเรียนรู้สิ่งใหม่

เท่ากับว่า ได้อัปเดตแผนที่ซึ่งเป็น Mental Model ของตนด้วยค่ะ 😃

Statistics as Mental Model (Inductive Reasoning)

Deductive: from general principles to specific conclusions

Inductive: from specific observations to general conclusions

การให้เหตุผลแบบนิรนัย (Deductive Reasoning) จะอาศัยความรู้พื้นฐานชุดหนึ่งที่ยอมรับว่าเป็นจริง แล้วใช้เหตุผลอ้างไปถึงข้อสรุป (ภาพใหญ่ ⇒ ภาพเล็ก)

มักเป็นกฎที่เป็นจริงเสมอและแน่นอน เช่น

สัตว์ปีกทุกตัวมี 2 ขา

เป็ดเป็นสัตว์ปีก

ดังนั้น เป็ดมี 2 ขา

ในขณะที่สถิติฉบับโมเดลความคิด (Statistics as Mental Model) จะเป็นการให้เหตุผลแบบอุปนัย (Inductive Reasoning)

คือ อาศัยหลักความน่าจะเป็น รวบรวมข้อเท็จจริงจากการสังเกตหลายๆ ครั้งแล้วมาสรุปผลรวม (ภาพเล็ก ⇒ ภาพใหญ่)

แต่เนื่องจากการให้เหตุผลแบบอุปนัยนี้เป็นเพียงการใช้กลุ่มตัวอย่างมาสรุปผลจึงอาจมีข้อจำกัดคือเชื่อได้บ้างแต่อาจจะยังไม่สามารถสรุปได้ทั้ง 100%

ในการตัดสินใจเรื่องใดเรื่องหนึ่ง สามารถใช้เหตุผลทั้ง 2 แบบร่วมกันได้

ในชีวิตจริง แม้จะไม่ได้มีข้อมูลครบทุกมิติก็สามารถตัดสินใจให้ออกมาได้ดีด้วย 3 สิ่งนี้ คือ

1. Mental Model (Deductive Reasoning)
2. ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น สถิติต่างๆ (Inductive Reasoning)
3. ผลลัพธ์ที่สมเหตุผล