‘불완전한 정보’와 ‘다수의 경합하는 가치와 목표’에 직면해 의사결정을 내리는 데 부적절한 전략들을 제시했다. (중략) 이런 전략들이 ‘의사결정자들의 대안적 정책 중에서 선택하는 방법’에 적용될 수 있다고 상정했지만, 대부분의 전략들은 ‘정보분석가들이 대안적 분석가설 중에서 선정하는 방법’에도 적용될 수 있다.
- 만족하기 satisficing: 모든 대안들을 검토해 최고의 것을 결정하지 않고, 최초로 발견된 ‘충분히 괜찮아 보이는 대안’을 선택한다.
- 증분주의 incrementalism: 기존의 명제를 극적으로 바꿀 필요성을 고려하지 않고, 미미한 변화가 수반되는 극소수 대안들에 집중한다.
- 의견일치 consensus: 가장 많은 동의와 지지를 받을 만한 대안을 선택한다. 보스가 듣고 싶어 하는 것을 보고하는 것도 이 전략의 한 가지 버전이다.
- 유추에 의한 추론: 종전의 오류를 회피하거나 종전의 성공을 반복할 가능성이 높은 대안을 선택한다.
- ‘나쁜 대안’과 ‘좋은 대안’을 분별하는 일련의 원칙이나 격언에 의존하기.
‘반증 찾기’라는 기본적인 개념적 전략이 채택되지 말아야 하는 이유는 없다. 최상의 분석전략이 분석가들에게 요구하는 것은 “증거와 부합하는 것처럼 보이는 최초의 가설을 선택하도록 유도하는 만족하기 전략을 선택하지 말고, 자신이 선호하는 이론을 부인하는 정보를 찾으라”는 것이다.
앤드루스는 “창의력이 높은 과학자들은 다음과 같은 호의적인 조건 아래에서만 더욱 창조적인 연구를 할 수 있다”는 사실을 발견했다.
- 자신이 새로운 활동을 선도하는 책임을 맡고 있음을 인식할 때
- 자신의 프로그램과 관련된 의사결정에 상ㄷ아한 통제권을 보유하고 있을 때
- 자신의 전문가적 역할에 대해 안전함과 편안함을 느낄 때
- 고위 관리자가 방해하지 않을 때
- 인력, 예산, 연구 기간에 비해 프로젝트의 규모가 작을 때
- 연구 프로젝트 외에 다른 활동에 종사할 때