Как принимать решения на основе данных ? Поразмышляем …
Психологическая привычка, о которой легко забыть, и почему наличие данных само по себе не означает, что твои действия эффективны
Перевод : Надия Богуш, оригинал автор Кэсси Козырькова
Успех коммерческой компании определяется тем, насколько эффективны решения, принятые к исполнению. Очень популярной в наше время мерой для повышения эффективности решений является увеличение количества нанятых специалистов по управлению и анализу данных (и “больших данных”). Эта тенденция вполне обоснована, если вместе с вышеупомянутой мерой удается внедрить поддержку системы выбора решений на основе данных. Осознание того, что обычно решения в компании принимаются иначе, приходит постепенно и чаще всего болезненно. Не наличие данных определяет эффективность решений, а процесс, который руководитель, принимающее решение, следует на основе собранных и преобразованных данных. Именно поэтому в этой статье мы хотим предложить читателю еще раз осмыслить и рассмотреть критически процесс принятия решений как таковой.
Критическая оценка роли данных как стимула к принятию решений
Давайте представим ситуацию, когда уважаемый читатель предпочел купить нечто крайне необходимое в Интернет-магазине вместо того, чтобы совершать паломничество на другой конец города в поиске задуманного. Конечно первым делом хотелось бы заказать товар у надежного онлайн продавца. Можно воспользоваться одной из он-лайн поисковых систем. Простой запрос позволяет мгновенно найти данные, в какой-то мере определяющие рейтинг надёжности продавца. Ну вот, продавец с рейтингом 4.2 из 5 успешно найден.
Без фундамента для принятия решений Ваше решение будет лишь решением, навеянным данными, но никак не решением, основанным на данных.
Теперь мы будем использовать 4.2 как основу для решения. Миссия принятия решения успешно завершена! Мы молниеносно формулируем наиболее удобный вопрос, ответом на который является значение 4.2 . Если первым действием было — глянем-ка какие данные у нас там в наличии по этому поводу, то решение будет, как я называю, навеянное данными.
Подобно китам, окруженным планктоном, мы окунаемся в гущу разрозненных данных, достигаем эмоционального переломного момента и таким образом … принимаем решение. Мы искали числовое представление рейтинга надёжности продавца, мы включили это число в обоснование принятия решения, но руководили мыслительным процессом не данные, а приобретенные ранее ощущения, восприятия и представления.
Приобретенные ранее руководителем (или лицом принимающим решения, ЛПР, в более общем случае) ощущения, восприятия и представления предшествовали процессу исследования данных и поэтому не оказали существенного влияния на выбор решения.
Более того, процесс взаимодействия с данными происходил через призму уже избранного в глубине души решения. Изучая существующие данные ЛПР подсознательно находится в поиске перспективы, удобной для того, чтобы подтвердить уже сформировавшееся решение. Психология использует для обозначения такого явления термин предвзятость суждения (confirmation bias) — тенденция человека отдавать предпочтение такой информации, которая согласуется с его точкой зрения, убеждением или гипотезой.
Многие люди используют данные только для того, чтобы чувствовать себя более уверенно в тех решениях, которые уже приняты заранее.
Как привести вопрос в соответсвие с ответом
Вернемся к оценке рейтинга продавца : какое значение признать удовлетворительным ? Хорошим ? 4.2 ? 4.5 ? Все зависит от типа неосознанной предвзятости суждения, которая по сути является разновидностью когнитивного искажения и систематической ошибкой индуктивного мышления. ЛПР с типом предвзятости совершить онлайн покупку прищурится и запоет песню счастья о том, что это высокий рейтинг: ну конечно, ведь это даже больше чем 4.0 ! Можно даже подсуетиться и найти данные в подтверждение того, что этот рейтинг статически значимо выше, чем 4.0 (вот и достигнут желаемый уровень научности, p-критерий / p-value, звучит очень убедительно).
Хотя в то же время, ЛПР с типом предвзятости не доверять онлайн продавцам, абсолютно основательно найдет другой способ привести вопрос в соответствие с ответом : “Достаточно ли оснований доверять онлайн продавцу с рейтингом меньше, чем 4.5 ? ” или : “только посмотрите на эти отзывы, отмеченные одной звездочкой. А не многовато ли таковых ? ”.
Наверняка вы сможете привести достаточно похожих примеров из своего опыта и для других ситуаций.
Чем больше способов переиграть данные было оставлено в свободное плавание при определении задачи принятия решения, тем более плодотворна почва для проявления психологического явления предвзятости суждения.
Парадокс состоит в том, что сложные математические измышления не являются противоядием, а совсем наоборот — не дают увидеть суть проблемы. Как мы продемонстрировали на очень простом примере, результат принятия решения скрыт в высокопарной смеси, полученной с помощью Гауссова размытия. Твой приятель, ученый в области статистики, тоже не увидит суть проблемы. Чем больше способов переиграть данные было оставлено в свободное плавание при определении задачи принятия решения, тем более плодотворна почва для проявления психологического явления предвзятости суждения.
Каков результат ? ЛПР найдет способ использовать данные для того, чтобы обосновать то, что он бы сделал на основании своих предубеждений с единственной разницей : он будет чувствовать себя более уверенно в принятом решении.
Дорогое удовольствие
Когда анализ сложен и объем данных велик, трагедия превращается в фарс. В этом случае процесс нахождения заветного рейтинга 4.2 растягивается на месяцы усердной работы коллектива ученых и инженеров по обработке данных. В результате изнурительного путешествия (включая ночные тестирования многочасовых перекачиваний данных и героически пожертвованных выходных), результат тщательных математических расчетов триумфально объявлен : 4.2 из 5.0. Миссия принятия решения успешно завершена!
И теперь пришла очередь ЛПР из бизнес среды торжественно принять эстафету, то есть посмотреть на значение 4.2 через призму предубеждений, которая как мы уже выяснили позволяет получить решение, всего лишь навеянное данными, а не обоснованное данными (или руководимое ими). Фарс ситуации состоит в том, что опущенные (или безрассудно забытые) логические связи оставляют свободу для манипуляций при обработке данных (заветный рейтинг может быть получен псевдонаучным способом).
Когда ЛПР не владеет фундаментальными навыками принятия решений, никакая высшая математика в мире не сможет предотвратить печальные последствия некомпетентности. Коллектив ученых и инженеров по обработке данных не обладает непосредственными рычагами влияния на установление процесса принятия решения на основе данных.
Использование данных просто для позитивного ощущения уверенности в действиях, которые были бы предприняты и без анализа данных, является по сути дорогим (и непродуктивным) удовольствием. Единственным дружеским советом для организаций, где принятия решений таким образом является превалирующим, адаптировать наиболее простые и гибкие методы анализа. Это позволит сохранить деньги и время до тех пор, пока лица принимающие решения не пройдут соответствующую подготовку и фундамент для принятия решений не будет разработан. Без фундамента для принятия решений яркие показательные выступления мастеров математических боевых искусств будут успешны только для того, чтобы на короткое время замутить воду, а потенциальная энергия, которой обладают данные, будет едва ощутима и быстро растворена мутными потоками.
Противоядие от эффекта предвзятости суждения
Проблема : арбитр позволяет передвигать ворота после того, как нападающий совершил удар по мячу ;
ЛПР меняет критерии принятия решения после того, как инженер завершил преобразование данных
(каждый сможет выбить 100 из 100 при таком подходе и демонстрировать иллюзорную высочайшую точность принятых решений ) .
Решение проблемы : установи ворота заранее и преодолей искушение передвинуть их после удара;
ЛПР является ответственным за установления основы для принятия решений еще до начала анализа / преобразования данных.
До тех пор пока ЛПР не пройдет соответствующую подготовку и фундамент для принятия решений не будет разработан, яркие показательные выступления мастеров математических боевых искусств произведут много дыма без огня.
Установление фундамента и критериев принятия решений является отдельным видом искусства (заслуживающие отдельной подробной статьи, так как проблема, которую мы обсуждаем здесь, является просто вершиной айсберга). Тем временем, простым приемом, который станет залогом успеха и поможет сэкономить много усилий :
устанавливайте границы решений перед началом анализа / преобразования данных.
Практика и труд все перетрут
Довелось мне недавно сходить с моей подругой Єммой по магазинам с целью приобретения одежды. Примеряя понравившееся платье, она нарочно заворачивает ценовую этикетку, чтоб не видеть цену. “Если цена меньше 80 долларов, я покупаю“ — объявляет она границы для принятия решения, а затем спрашивает “Ну , что там написано?”
Вот это уже некая процедура принятия решений ! Вместо того, чтобы увидеть цену, а потом уговаривать себя на решение, которое уже принято на основе эмоций, она позволила числовому значению цены (данным) стать определителем решения. Четко и однозначно она определяет значимость того, насколько сильно ей понравилось платье по отношению к размеру ее бюджета, и это позволяет ей определить границы решения на уровне 80 долларов. Далее она использует простой навык, который каждый может выработать после определенной практики : составить запрос на получение данных только после определения границ решения.
Эмма использует и практикует такой навык сознательно. Совершенно не обязательно принимать несущественные решения таким образом. Но практика в малом позволяет достигнуть такого уровня совершенства, что принятие сложных решений не будет представлять затруднений.
Уроки ведения эффективных переговоров
Суть продемонстрированной идеи не нова. Она включена во многие тренинги, почти наверняка вы услышите ее в первый же день обучения на курсах ведения эффективных переговоров. Если вы не установили НАОС (наилучшую альтернативу обговариваемому соглашению, BATNA) до начала переговоров, вы идете на переговоры с закрытыми глазами.
Противоядием является заблаговременное установление критерия принятия решения для выбора между действием по умолчанию и избираемой альтернативой.
Авторы Гарвардского метода «Переговоры без поражения» отмечают в качестве самой распространенной ошибки при ведении переговоров: психологическое восприятие альтернатив в совокупности [Роджер Фишер, Уилльям Юри, Брюс Паттон Переговоры без поражения. Гарвардский метод, Год выпуска 2018]. Также они советуют довести наиболее перспективные идеи до совершенства, превратить их в реальные альтернативы и спланировать вашу реакцию на них заранее. Если контрагент по переговорам считает, что у вас нет выхода, а на самом деле он у вас есть, вы должны быть готовы это аргументировать. Это позволит вам удержать свои позиции даже в переговорах с сильным и опытным противником, не взирая на такие мелочи, как ваш уровень сахар в крови, ваше настроение, то, насколько улыбчив ваш контрагент, и сияет ли солнце.
Тот же самый принцип применим и для анализа данных — вообразите, что данные являются вашим контрагентом по переговорам. Наделите их в своем сознании способностью изменить ваше мнение. Воспользуйтесь тем же противоядием : планируйте альтернативы заранее. Например, в следующий раз будьте готовы назвать свой размер заработной платы до того, как работодатель сделает предложение.
Проще простого, как только уловишь суть
Интересный нюанс в данной ситуации состоит в том, что определять критерии и значение порога принятия решения придется в любом случае: до или после поиска / преобразования данных .
Если вы делаете это до, то вы получите в качестве отдачи более эффективные решения, потому что направляете ход процесса принятия решения через ту ветку программы, которая не содержит логических ошибок предвзятости суждения, свойственных человеку.
И целесообразный порядок в этих двух действиях является важной психологической привычкой, позволяющей улучшить эффективность принятия решений (на любых уровнях) и сделать решения объективными и основанными на данных.
А заключительной приятной новостью является тот факт, что после определенной практики вы сможете следовать такому порядку автоматически.
