无论是预订机票、购买汽车还是寻找新公寓，我们总是面临同样的问题：我应该趁热打铁，还是等待更好的报价？当选项不是同时呈现，而是一个接一个地出现时，人们往往发现难以做出决定。当时间有限，你拒绝的报价可能以后不再可用时，这变得更加困难。
我们必须每天无数次地做出这样的决定，从小事如寻找停车位，到大事如购买房子甚至选择伴侣，心理学家克里斯蒂安·鲍曼说。
然而，直到现在，我们在这种情况下如何表现的方式从未被彻底研究过。在认知心理学家贝蒂娜·冯·赫尔弗森（之前在苏黎世大学，现在在不来梅大学）的领导下，并与哈佛大学的萨姆·格什曼教授合作，鲍曼进行了大量实验来研究这个问题。利用这些结果，她随后开发了一个简单的数学模型，用于人们在做出决定时使用的策略。
是否存在一个最佳过程？使用计算机很容易找到这种类型的决策的最佳过程。但人脑无法进行所需的复杂计算，所以人们使用的是一种相当简化的策略。鲍曼模拟了购买情况，每项测试最多有200名参与者，以找出人们使用的策略。在一个测试中，参与者被告知要尽可能便宜地获得机票——他们被给予10个价格波动的报价，同时虚拟的出发日期越来越近。在另一个测试中，人们必须获得食品或厨房电器等产品的最佳交易，价格波动取自在线商店。
实验的评估证实，测试参与者没有使用计算机计算的最优但复杂策略。相反，鲍曼发现他们使用了一个“线性阈值模型”：我愿意支付的价格每天以相同的金额增加。也就是说，我在过程中越往后，我愿意接受的价格就越高。鲍曼解释道。这个原则不仅可以应用于购买决策，还可以应用于选择雇主或生活伴侣等情境：一开始我的标准可能很高。但随着时间的推移，它们可能会降低，以至于最终我可能会接受一开始会拒绝的人。
鲍曼分析了实验数据，并开发了一个描述人类在各种场景中行为的数学模型。这有助于我们更好地理解决策过程。该模型还允许我们预测我们在哪些情况下倾向于过早购买产品——或者我们延迟太久，最后只能接受剩下的东西。鲍曼认为这些发现可以帮助人们在将来做出困难的决定：在当前的数字世界中，可用于决策的信息量可能令人不知所措。我们的工作为更好地理解人们在这些任务中何时成功或失败提供了起点。
这可以使我们能够构建决策问题，例如在在线购物中，使人们能够在大量数据中导航。