Baseada em dados? Pense de novo
O hábito psicológico que a maioria das pessoas não possui e porque você não pode ter a expectativa de usar dados para guiar suas ações efetivamente sem ele
Traduzido por Thomas Chi do original de Cassie Kozyrkov
Negócios estão contratando cientista de dados aos montes para tomar decisões rigorosas, de forma científica, sem viés e baseada em dados.
E agora, as más notícias: aquelas decisões não são em geral.
Para uma decisão ser baseada em dados, ela precisa fundamentada nos dados — em oposição a algo na totalidade — que se baseia. Parece bem direto, e ainda assim, é tão raro na prática porque os decisores não possuem um hábito psicológico fundamental.
Orientação por dados destruída
Imagine que você está pensando em comprar algo online ao invés de fazer a peregrinação para o outro lado da cidade para efetuar a compra. Você reduziu sua decisão se você confia ou não no vendedor online. Uma rápida pesquisa de campo traz alguns dados relevantes: você vê que o vendedor tem uma nota média de 4,2 de uma nota máxima de 5.
Sem fundamentos para tomada de decisão, sua decisão será inspirada por dados, porém nunca baseada neles.
Agora você não pode usar aquela nota 4,2 para guiar sua decisão. Game over! Uma vez que nós vemos a resposta, nós estamos livres para escolher a resposta mais conveniente. Se a primeira coisa que fazemos é bisbilhotar seus dados, nossa decisão será, na melhor das hipóteses, algo que gosto de chamar inspirada nos dados.
Inspirado nos dados
Aqui é onde, como as baleias procurando plâncton, nadamos em volta de alguns números, e depois alcançamos algum ponto de inflexão e… decidimos. Há números perto da nossa decisão em algum lugar, mas os números não os baseiam. A decisão vem de algo.
A mente do tomador de decisão estava feita antes dos dados, logo a decisão já estava lá. Acontece que humanos interagem com os dados seletivamente para confirmar escolhas que já fizemos em nosso coração. Nós encontramos a luz mais conveniente para a qual vemos evidência e nós não sabemos sempre que estamos fazendo isso. Psicólogos tem um nome adorável para isso: viés de confirmação.
Muitas pessoas usam apenas dados para se sentirem melhores sobre as decisões já tomadas.
Ajustando a pergunta à resposta
4,2 de 5 é um bom número? Depende do seu viés inconsciente. Um tomador de decisão que realmente quer fazer uma compra online irá esmiuçar o valor 4,2 e cantará uma música alegre sobre quão grande é a nota. “É mais do que 4,0!” Eles podem até mostrar uma análise rigorosa sobre como é estatisticamente significante maior do que 4,0. (Com certeza! É o valor-p que você sempre quis.) Enquanto isso, alguém que não quer aquele vendedor encontrará outra forma de enquadrar a questão em resposta aos dados: “Por que deveria escolher um vendendo com menos de 4,5 estrelas?”. Or talvez “Mas veja aqueles reviews com uma estrela. Eu não gosto de quantos estão lá”. Parece familiar?
Quanto mais maneiras existem para dividir os dados, mais sua análise é um terreno fértil para o viés de confirmação.
Complexidade matemática não oferece o antídoto, ela apenas torna mais difícil de ver o problema. Como resultado, o que é óbvio em um exemplo trivial que acabamos de ver, fica escondido em uma confusão dos deslumbrantes Gaussianos. Não assuma que seu amigável vizinho cientista de dados verá isso também. Quanto mais maneiras existem para dividir os dados, mais sua análise é um terreno fértil para o viés de confirmação.
O resultado? Tomadores de decisão acabam usando dados para se sentirem melhor sobre o que eles farão de qualquer jeito.
Um hobby caro
Quando a análise é complexa ou os dados são difíceis de processar, uma pitada de tragédia acha seu caminho na nossa comédia. Algumas vezes explorar tudo para chegar no número 4,2 leva meses de labuta por uma horda cientista de dados e engenheiros. No fim da desgastante jornada, o time de ciência de dados apresenta os resultados de forma triunfante: é 4,2 de 5! A matemática feita de forma meticulosa. O time trabalhou noites e finais de semana para cumprir o prazo.
E o que os stakeholders fazem com isso? Sim, o mesmo do 4,2 anterior: olham para ele com as lentes do viés de confirmação, com nenhum efeito nas ações do mundo real.
Usar os dados para se sentir melhor sobre ações que vamos tomar de qualquer jeito é um hobby caro (e um desperdício). Amigos cientista de dados, se suas organizações sofrem deste tipo de tomador de decisão, eu sugiro seguir com a forma mais leve e análises simples para economizar tempo e dinheiro. Até que os tomadores de decisão estejam melhor treinados, seu jiu jitsu matemático vistoso produz nada mais do que calor dissipado.
Antídoto para o viés de confirmação
Problema: você é livre para movimentar as traves depois que você encontra onde os dados chegaram. (Claro que você faz gol sempre. Você é bom demais.)
Solução: fixe as traves com antecedência e resista à tentação de movê-las depois.
Em outras palavras, o tomador de decisão tem que fazer alguma lição de casa antes de alguém analisar os dados.
Até que os tomadores de decisão estejam melhor treinados, seu jiu jitsu matemático vistoso produz nada mais do que calor dissipado.
Enquadrar a decisão e definir o critério de decisão é uma ciência por si só (nós mergulharemos nela em posts futuros, como o problema que examinamos aqui é apenas a ponta do iceberg), mas enquanto isso um ajuste rápido que percorre um longo caminho é definir a fronteira da decisão como o primeiro passo no seu projeto de ciência de dados.
Prática leva à perfeição
Recentemente, fui comprar roupas no Brooklyn com minha amiga Emma. Ao mostrar um vestido bonito, ela dá um puxão na etiqueta do preço nas costas. “Oi, o que está escrito aí?” ela me pergunta. “Se for menos de 80 dólares, eu comprarei”.
Agora um pouco de inteligência na decisão! Ao invés de ver o preço primeiro e depois falar sobre a decisão que ela já fez, ela usa os dados para guiar a decisão. Com reflexos bem treinados, ela pondera quanto ela gosta do vestido e o orçamento, depois define as fronteiras da decisão, e apenas se permite ver o dado (preço) depois que tudo está acabado. Ela tem o hábito de usar os dados na ordem correta e este é um músculo que você pode exercitar também.
As pessoas não precisam sempre serem guiadas por dados e Emma sabe disso. Ela não precisa tomar decisões irrelevantes dessa forma, mas ela também sabe que a prática leva à perfeição. É muito mais fácil criar o hábito em decisões triviais do que ter dificuldade quando as decisões importantes chegam.
Lições da aula de negociação
Esta ideia não é nova. Muitos cursos ensinam isso, embora um que é sempre abordado no primeiro dia é a negociação. Se você não colocou um valor na sua BATNA/MAANA (~ um momento em que você abandona a negociação) antes de começar uma negociação, você pode escrever na sua testa: “não sei o que estou fazendo”. É a mesma coisa com um nome diferente: identificar as fronteiras da decisão entre o seu comportamento padrão e a alternativa.
O antídoto é planejar sua resposta com antecedência.
De fato, o conselho padrão para negociadores é pensar em todo intervalo das combinações de ofertas potenciais e planejar suas reações às ações com antecedência, do contrário é muito fácil para um oponente experiente tirar vantagem de você. Mesmo sem todas as táticas de persuasão à disposição do seu oponente, fatores de curto prazo irrelevantes como seus níveis de açúcar no sangue, seu humor, quanto o outro lado está sorrindo e se o sol está brilhando podem ter um efeito desproporcional na acordo. Novamente, o mesmo vale para análise de dados — pense nos dados como uma negociação com você mesmo para mudar sua mente. O antídoto é planejar sua resposta com antecedência. Da próxima vez que você negociar um salário, por exemplo, tenha certeza de que você pensou no seu valor antes de ouvir o valor deles.
É fácil quando você pega o jeito
Se você pensa sobre o que um número significa para você antes ou de depois de vê-lo, você ainda precisa pensar sobre ele. Fazer isso antes ajuda enfrentar alguns dos problemas na nossa programação humana, com grandes retornos na qualidade da decisão e performance da negociação. Melhorar a ordem da operação aqui é um hábito valioso para cultivar e crucial se você gostaria de está envolvido em tomada de decisão guiada por dados. E aqui temos boas notícias como bônus: com a prática, ficará automático.
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