满意是赫伯特·西蒙（Herbert Simon）创造的一个术语，是“满意”和“足够”两个词的组合。 由于其中包含大量信息和相互关联性，因此除了启发式方法之外，任何人都无法做出决策，这通常是太多的认知负担。
有趣的是，规模的另一端是……最大化。 最大化而不是寻求一个好的选择，而是追求最佳决策的状态。 然而，似乎Schwartz等人的研究。 证明了最大化者对决策的满意度不如满意者。
造成这种情况的原因有很多（其中一些原因）：很难收集所有信息以进行最佳决策，很难确定哪个是最佳选择，而做出太多决定就更麻烦了选择。
今天的工作就像是一个无休止的循环，试图收集信息以最大化决策，但是在实际做出决策时就感到满意。
随着信息的大量涌入，越来越多的数据源，可供阅读的文章以及紧跟其后的会议记录，要想充分利用这些点，要想吸收我们的所有这些想法真的很难。
也许令人满意的作品毕竟
事实证明，满足大多数日常决策可能是一个不错的选择。 从购物到午餐采摘，我们一直都很满意。 但是工作呢？
在一项旨在找出自我承认的最大化者毕竟在工作情况下是否更好的研究中，研究人员发现，最大化者倾向于推迟决策并与其他人进行比较。 在此之前和之后，他们更加不高兴，并且更有可能为结果感到后悔。 他们也做出了较差的选择。
满足的有效性可以用直觉来解释。 许多人认为直觉是过去经验的结晶，因此当您试图做出决定时，可能会潜意识地装备您。
满足您的幸福
信息超载可以非常迅速地阻止决策，从而产生与最大化器经常遇到的结果相同的结果。 由于工作中连接或冲突数据过多而导致决策瘫痪，这可能会影响您的工作效率并模糊您的直观决策能力。
但是，要仍然合并这些数据以更全面地了解情况，您可以使用更多可消化的信息，以使您的大脑可以更好地吸收这些信息。 阅读摘要和摘要是找到数据重要部分的好方法，这也限制了您只能信任您可以信任的顶级数据源（例如，出色的同事或顶级研究公司的总结结果）。
这并不是说您应该做出最明显或最可行的决定。 但是，应将每个决定视为经过仔细考虑的问题，通过推荐或您认为是好的所有可用选项进行操作，并从这些选项中选择最佳选项。 通过列出明确的清单和明智的但有效的决策，您可以避免因搜索过多信息而使决策“最大化”而推迟决策的情况。
如果每个人都通过满意来做出最局部的最佳决策，那么当一切融合在一起时，它可以带来非常有效的结果。 尽管解决“足够好”的选择会导致最佳结果听起来是违反直觉的，但我们常常意识到，在这种情况下，“最佳”通常只是我们认为最擅长的“足够好”的解决方案时间。
