我們每天做出數千個決定。有些決定相當簡單，像是決定什麼時候起床、早餐吃什麼、穿什麼衣服去工作、要回覆哪一封電子郵件等。但有些決定比較複雜，我們必須衡量不同的選項。舉例來說，在購買筆記型電腦時，我們想比較不同的機型，找到符合預算的最好機型；在選擇退休方案時，我們會比較不同的選項，以便依照自己的風險偏好，找到提供最高報酬的方案；我們在招募員工時，則會比較眾多求職者，以找出最佳人選。
在面對這類決定時，我們可以一次檢視一個選項，或是一次評估全部的選項。比方說，在決定要面試哪些求職者時，招募經理可一次評估一位求職者的履歷，對這個人有了一些看法，然後再去評估下一位求職者。另一種方法是，把所有求職者的履歷都放在桌上，進行評估和比較，然後決定要面試哪些人。同樣地，投資人可一次檢視一家共同基金的細節，或是查看比較不同共同基金的網站。供應鏈經理人可單獨考慮各家供應商的資訊，也可以在電子表單上，一次查看全部供應商的資訊。
我們最近在《組織行為與人類決策流程》期刊（Organizational Behavior and Human Decision Processes）發表了一項研究，其中檢視這兩種評估選項的方法，會如何影響人們的選擇。我們從美國一個網路群體Amazon Mechanical Turk和新加坡一所大學，招募了2,783名人員參與研究。在七項實驗中，我們要求這些人從一些選項中做出選擇，一部分人看到的選項是依序出現，另一部分人看到的選項是一次全部出現。有些決定很簡單，例如要買哪一款相機；其他決定則是經理人要做的複雜決定，例如要跟哪一家供應商簽約。整體來看，我們發現，相較於一次只考慮單一選項，人們在一次檢視所有選項時，挑選出客觀上最佳選項的可能性，平均高出22％。
在第一項實驗中，我們請201位線上參與者，挑選五種不同的電子產品，例如筆記型電腦和微波爐等。每種產品有六種機型可挑選，每種機型有不同的特性。舉例來說，針對每一種筆記型電腦，我們提供的資訊包括處理器速度、RAM記憶體大小、儲存容量、電池壽命和保固。最好的選項，是這些特性數值最高的機型。
我們隨機挑選半數參與者一次檢視所有選項。針對每一項產品，他們在螢幕上一次可看到所有六種機型的資訊，從中挑選一種。另一半的參與者一次查看一個選項：第一個機型的資訊，顯示在第一個螢幕畫面上，第二個機型顯示在下一個螢幕畫面上，依此類推。一旦他們檢視過某項產品的所有機型，就可以在各個螢幕畫面之間來回移動，然後挑選一項。我們發現，那些個別檢視單一選項的人，有75％的機率挑選出最佳選項，而那些一次檢視全部選項的人，有84％的機率找出最佳產品。
在另一項實驗中，我們要求472名線上參與者想像他們擁有一家餐廳，必須訂購五種產品一週的用量，包括牛奶和番茄醬等。針對每種產品，參與者必須從五家不同供應商中挑選出一家，每一家針對特定數量的產品，訂定不同價格。例如，參與者可選擇的供應商之一銷售35加侖牛奶要價73.50美元，另一家則是29加侖牛奶收費69.60美元，依此類推。我們設計各個選項的方式，是總會有一家供應商提供最低單價，但實驗參與者必須稍微計算一下，才能確認是哪一家供應商。跟之前的實驗一樣，半數參與者一次檢視每一種產品的所有供應商，然後做出選擇；另一半的參與者一次檢視一家供應商，然後做出選擇。我們發現，一次檢視一種選項的參與者，有55％的機率可找出最便宜的供應商，而一次檢視所有選項資訊的參與者，有61％的機率可找出最便宜的供應商。我們在另一項實驗中，也發現了相同模式的結果，在這項實驗中，我們以統計方法控制了「參與者的數學能力」這個變數。
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