Ssylka

Как обуздать невидимого врага: дебаты о лучших способах борьбы с когнитивными искажениями

Когнитивные искажения – это систематические ошибки мышления, которые могут незаметно подрывать принятие решений и, как следствие, негативно влиять на эффективность работы организаций. Исследования, обобщенные в рамках новой концепции, разработанной учеными из Лондонской школы экономики, Королевского колледжа Лондона и Бизнес-школы Bayes, выявили два принципиально различных подхода к смягчению этих искажений: «дебиасинг» и «архитектуру выбора». Ключевой вопрос заключается в том, какой подход наиболее эффективен в конкретной ситуации?
Как обуздать невидимого врага: дебаты о лучших способах борьбы с когнитивными искажениями
Изображение носит иллюстративный характер

Дебиасинг фокусируется на развитии осознанности и способности противостоять предвзятости непосредственно у лиц, принимающих решения. Это достигается с помощью таких методов, как обучающие программы, предупреждения о возможных искажениях и обратная связь, направленная на выявление и корректировку ошибочных суждений. Этот подход предполагает активное участие индивида в процессе самосовершенствования и требует от него значительных когнитивных ресурсов.

Архитектура выбора, напротив, сосредоточена на изменении среды, в которой принимаются решения. Вместо того чтобы полагаться на индивидуальную осознанность, этот подход стремится создать условия, способствующие более рациональному выбору. Инструменты архитектуры выбора включают реструктуризацию информации, изменение параметров по умолчанию и представление альтернатив в различных рамках.

Профессор маркетинга и поведенческих наук Бизнес-школы Bayes Ирен Скопеллити, а также доктора Барбара Фасоло и Клэр Херд, являющиеся соавторами опубликованного в Journal of Management исследования, утверждают, что выбор наиболее подходящего подхода зависит от целого ряда факторов. Эти факторы включают этап процесса принятия решений, степень неопределенности, уровень доверия внутри организации, согласованность целей, текучесть кадров и наличие у сотрудников достаточных ресурсов.

Дебиасинг, как правило, более эффективен на ранних этапах принятия решений, когда необходимо генерировать и оценивать различные варианты. Он также хорошо подходит для ситуаций с высокой степенью неопределенности, когда требуется критическое мышление и тщательный анализ информации. Кроме того, дебиасинг способствует укреплению доверия в организации, поскольку предполагает прозрачность и открытое обсуждение потенциальных искажений.

Архитектура выбора, напротив, лучше работает на более поздних этапах, когда необходимо выбрать наиболее подходящий вариант из уже сформированного набора. Она особенно полезна в стабильных средах с четко определенными целями и высокой текучестью кадров, когда сложно обеспечить постоянное обучение и развитие сотрудников.

Учитывая ограниченность ресурсов, выделяемых на борьбу с когнитивными искажениями, крайне важно понимать, какой подход наиболее эффективен в конкретных условиях. Дебиасинг становится особенно ценным, когда лица, принимающие решения, обладают достаточным временем и когнитивными способностями для анализа информации и саморефлексии, а также когда их восприимчивость к различным искажениям существенно различается.

В ситуациях, когда ресурсы ограничены, или когда большинство сотрудников подвержены одним и тем же искажениям, архитектура выбора может оказаться более эффективным и экономичным решением. Например, изменение параметров по умолчанию может автоматически подталкивать людей к более рациональному выбору, не требуя от них дополнительных усилий.

Интегрировав результаты более чем ста экспериментальных исследований, авторы работы предложили рамки для выбора наиболее подходящего подхода к смягчению когнитивных искажений. Эти рамки позволяют организациям проводить собственные эксперименты и оценивать эффективность различных стратегий в конкретных условиях.

Правильное сочетание дебиасинга и архитектуры выбора может значительно повысить качество принимаемых решений и, как следствие, улучшить общие результаты деятельности организации. Главное – понимать, что не существует универсального решения, и необходимо тщательно анализировать контекст и особенности конкретной ситуации.

Ключевая идея заключается в том, что эффективная борьба с когнитивными искажениями требует не слепого применения одного подхода, а стратегического использования комбинации методов, адаптированных к конкретным обстоятельствам.

Использование предложенного фреймворка поможет в разработке экспериментов, которые продвинут сферу смягчения когнитивных искажений.


Новое на сайте

8767Криптовалютные кошельки под прицелом: как хакеры из Lazarus Group вербуют жертв через... 8766Динамические Sheet-ы в SwiftUI с автоматическим определением высоты для iOS 15+ 8765Сколько чудес скрывает мир животных? Проверьте свои знания! 8764Стоит ли рискнуть ради обновленных Bose Ultra Open Earbuds: спасение для ушей или... 8763Топливные аппетиты Америки: почему США не экономят бензин? 8762Solar Quest: графовая платформа для киберучений и развития навыков иб 8761Ледяной армагеддон надвигается на средний Запад и Северо-Восток США: города готовятся к... 8760Параллельная реализация A на Rust для поиска оптимального пути 8759Как языческие ритуалы повлияли на раннее средневековье в Нидерландах? 8758Обманчивая безопасность: как муляжи камер видеонаблюдения защищают ваш дом 8757Неужели тайные реки Антарктиды предрекают судьбу мирового океана? 8756Workday делает ставку на искусственный интеллект, сокращая 1750 рабочих мест 8755Новый вид Paranthropus capensis меняет представление об эволюции человека 8754Оптимизация ИТ-инфраструктуры цод: кейс "Датахаты" и решения ISPsystem 8753Загадка Антарктиды: череп Vegavis iaai переписывает историю птиц