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

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка