Компенсация недостатков познания II

Продолжение статьи “Компенсация недостатков познания” о недостатках индивидуального мышления и о том, как организация может уменьшить число ошибок сотрудников, компенсируя эти недостатки.

Сбор информации
На втором этапе учебного процесса идеальные ученики собирают информацию для проверки и корректировки своих гипотез. Есть два основных источника такой информации: информация, которая уже накоплена в памяти индивидуумов, и информация, которую они получают из окружающей среды. Оба вида информации имеют потенциальные слабые места, но индивидуумы могут минимизировать их, если будут собирать информацию строгим способом. Однако ученики не всегда действуют так, потому что они, хотя и сознают слабые места своих данных, все же часто накапливают только незначительные и непрезентативные выборки информации.

Индивидуумы часто накапливают незначительные выборки информации
Индивидуумы часто накапливают только ограниченные выборки информации, потому что они ограничены во времени или в бдительности. В классическом исследовании Пейн (Payne, 1976) попросил своих подчиненных выбрать одну квартиру из нескольких, каждая из которых была описана с использованием различных характеристик (например, арендная плата, чистота, особенности хозяина, уровень шума). При выборе только из двух квартир участники старались учесть все данные, прежде чем принять решение. Однако поиск информации индивидуумами становился все уже по мере того, как становился доступным все больший объем информации. Например, один участник, выбиравший из двенадцати квартир, охарактеризованных по восьми критериям, сделал окончательный выбор с учетом лишь 25% информации.

Для учеников-индивидуумов представляется разумным подбирать только незначительные выборки информации, если они проводят анализ затрат и выгод и решили, что получение большой выборки будет слишком дорогостоящим. В то же время, есть свидетельство того, что индивидуумы подбирают только небольшие выборки данных, так как они систематически недооценивают преимущества обширных выборок. Тверски и Канеман (Tversky and Kahneman, 1971) доказывают, что индивидуумы обычно считают незначительные выборки информации полностью соответствующими всей совокупности, из которой они взяты. Авторы назвали этот феномен «законом малых чисел», чтобы подчеркнуть его противоречие «закону больших чисел» в статистике, который утверждает, что выборки могут дать точную картину группы только тогда, когда они достаточно обширны. Если индивидуумы признают закон малых чисел, они полагают, что любая выборка будет достаточной, какой бы малой она ни была.

В крайнем случае, индивидуумы могут даже вообще не заниматься сбором информации из окружающей среды, потому что они считают, что уже и так имеют достаточно информации, накопленной «в уме». Организации могут преодолевать такую тенденцию, поощряя или принуждая индивидуумов к увеличению объема выборок. Компенсаторы такого типа часто встречаются в работах по всестороннему управлению качеством. «При осуществлении статистического контроля качества мы пользовались девизом “Давайте говорить с фактами в руках”»1 (Ishikawa, 1985, стр. 200). Во многих компаниях, осуществляющих всестороннее управление качеством, одним из главных путей обеспечения качества является «Управление на основе фактического материала» (Walton 1990, стр. 37).

Всестороннее управление качеством не только охватывает рассмотрение данных, но и обеспечивает индивидуумам инструменты, которые необходимы для сбора и анализа фактов. Например, шесть из «Семи инструментов» всестороннего управления качеством рекомендуют способы сбора данных (например, использование контрольных листов) или способы упрощения и представления больших количеств данных (например, использование гистограмм, диаграмм разброса, диаграммы Парето, контрольных диаграмм) (Deming, 1982; Imai, 1986; Ishikawa, 1982, 1985; Juran. 1992).

Индивидуумы собирают нерепрезентативные выборки информации
Ученики-индивидуумы не только собирают незначительные выборки информации, они также стремятся подбирать нерепрезентативные выборки информации (например, непредставительные в отношении больших совокупностей). Вспомните общеизвестные утверждения: «В соседнем ряду движение быстрее» или «Дождь идет только после того, как я помыл машину». Если только не верить в то, что это козни темных сил, на этих примерах можно видеть, что в нашей памяти не откладываются все случаи ожидания или все ливни – мы скорее запоминаем те дожди, после которых машину нужно было мыть заново. Даже когда индивидуумы собирают данные из внешнего мира (а не из своей памяти), они не всегда стремятся к наиболее характерной и важной информации. Ниже мы обсудим несколько факторов, которые могут спровоцировать учеников-индивидуумов собирать нерепрезентативные выборки.

Индивидуумы учитывают только доступные данные
Как было показано на примере с мытьем машины, индивидуумы часто собирают нерепрезентативные выборки, потому что они собирают информацию, которая легко откладывается в памяти, например, в связи с тем, что она особенно яркая или свежая. Проблема состоит в том, что индивидуумы считают, будто имеющаяся информация является самой распространенной, правдоподобной и жизненно важной (Tversky & Kahneman, 1973). Такое заключение часто ошибочно. Индивидуумы слишком переоценивают правдоподобие наглядных причин смерти, таких как несчастные случаи и убийства, и недооценивают правдоподобие менее наглядных причин, например болезней и инсультов. В действительности, заболевания уносят в 16 раз больше, а инсульт – в 11 раз больше жизней, чем убийства. Индивидуумы также переценивают свежую информацию. Считается, что последнее наводнение – самое разрушительное, а стоимость страхований от землетрясения «резко подскакивает после землетрясения, а затем падает по мере того, как слабеют воспоминания» (Slovic, Fischhoff & Lichtenstein, 1982, стр. 465).

Многие организации компенсируют тенденцию индивидуумов полагаться на необъективную или доступную информацию, предписывая процесс, в ходе которого сбор информации происходит более систематизированным образом. В подразделении компании Motorola, которое ведет разработку оборудования для систем сотовой телефонии, одна из групп заметила, что кажущееся полное наличие информации приводило к игнорированию некоторых заказчиков во время оценки новой продукции. Эта группа поручила менеджерам по работе с заказчиками учитывать только крупных заказчиков. Поэтому при оценке новых продуктов менеджеры в основном рассматривали запросы и требования только крупных заказчиков. Однако группа обслуживала также нескольких менее крупных заказчиков, у которых не было своего менеджера по работе с заказчиками. Вместе взятые, эти менее крупные заказчики обеспечили большой процент прибыли. Компания Motorola преодолела проблему, связанную с кажущимся полным наличием информации, разработав «Методику оценки характеристик». Анализ клиентуры проводился четыре раза в год, затем оценивался вклад каждого клиента, исходя из объема и приоритетности его заказов.

В больницах также используются различные приемы, с помощью которых индивидуумов побуждают собирать информацию более систематизированно. Травматологи часто вынуждены отвергать яркую, но дезориентирующую информацию. Один врач утверждает, что вопреки тому, что можно было бы предполагать, ножевые и огнестрельные ранения являются «относительно простыми случаями», так как они оставляют отчетливые следы на теле. Другие телесные повреждения более трудно лечить, потому что они не имеют видимых признаков. «Это так по-человечески – сосредоточиться на рваной ране на голове, такой кровавой, но при этом незначительной, и не обратить внимания на раздробленную бедренную кость, которая незаметно повредила главную артерию» (Rosenthal, 1994, p. 48). В медицине разработан ряд строгих предписаний для различных травм, которые позволяют врачам быстро собирать всю необходимую информацию, а не только наиболее яркую. Например, когда пациент впервые входит в кабинет скорой помощи, врач осматривает его по порядку (ABC): проверяет дыхательные пути, затем дыхание, после этого кровообращение. (В английском языке слова «дыхательные пути», «дыхание», «кровообращение» начинаются на первые буквы алфавита: А, В, С.) Для более тяжелых случаев, например при оказании экстренной кардиологической помощи, предписания еще специфичнее и строже.

Если индивидуумы стараются сконцентрировать свое внимание на легкодоступной информации, то совсем неудивительно, что они часто не осознают ее недостаточность. Даже располагая информацией, ученики не уделяют достаточное внимание тому, что не произошло, в отличие от учета того, что произошло (Agostinelli, Sherman, Fazio & Hearst, 1986; Newman, Wolff & Hearst, 1980).

В некоторых профессиях и организациях научились компенсировать тенденцию к игнорированию недостаточной информации. Детективы, расследующие убийства, учатся обнаруживать отсутствие предметов на месте преступления, поскольку многие убийцы после совершения преступления уносят с собой что-нибудь, им принадлежащее. «Нужно определить, что именно унесли, и тогда можно догадаться, кому эта вещь принадлежит» (Fletcher, 1990, стр. 75).

Особенно важным видом недостатка информации является отсутствие опыта в отношении чрезвычайно необычных ситуаций. Инспекторы банков редко наблюдают крах банка, технический персонал атомных электростанций редко видят аварию с расплавлением ядерного реактора, служащие аэропорта редко становятся свидетелями крушения (Maren, Sproull & Tamuz, 1991; Perrow, 1984). Некоторые организации узаконили процедуры, которые поощряют индивидуумов обращать внимание на подобного рода информацию, несмотря на то, что у них вряд ли есть опыт таких ситуаций. Например, в Федеральном резервном банке США (Federal Reserve Bank), который гарантирует надежность банков, старшие инспектора нарочно рассказывают истории о крахах банков, чтобы побудить младших инспекторов быть бдительнее. В отделе коммерческого кредита некоего банка старшие инспекторы по кредитам должны проводить семинары и неформальные встречи для обсуждения последних ошибок, допущенных при предоставлении кредитов, в особенности в нестандартных или редких ситуациях (например, в случае проблем с компаниями, у которых значительная часть капитала состоит из заемных средств, с недвижимостью, с ответственностью за загрязнение территорий, находящихся в собственности). Обязывая индивидуумов подробно повторять такую информацию, организации помогают им заучить на основе заместительных переживаний редкие, но весьма содержательные данные. Кроме того, организации напоминают индивидуумам о потенциально неприятной информации, которую они предпочтут игнорировать из-за тенденции к своекорыстности.

Индивидуумы отбирают ложную информацию, основанную на их прежних теориях
Исследования позволяют предположить, что индивидуумы охотнее думают «о тех фактах, опыте и соображениях, которые подтверждают текущую гипотезу, чем о тех, которые опровергают ее» (Klayman, 1995; см. также, Baron, 1988; Kunda, 1990; Nisbett & Ross, 1980). Таким образом, когда индивидуумы выбирают информацию из собственной памяти, они могут сосредоточиться на той информации, которая подтверждает их предыдущие теории. Индивидуумы могут также проделывать это при выборе информации из окружающей среды. Например, когда индивидуумы получают информацию у других лиц, они часто задают конкретные наводящие вопросы, на которые они могут получить именно тот ответ, на который рассчитывают (Hodgins & Zuckerman, 1993; Zuckerman, Knee, Hodgins & Miyake, 1995).

В Чикагской товарной бирже имеется штат внутрифирменных исследователей, изучающих те сделки, которые могут нарушить биржевые правила. В ходе этих, безусловно очень деликатных исследований, для исследователей весьма важно не отбирать ту информацию, которая подсказана их исходными теориями. Для компенсации этой тенденции исследователей обучают избегать тех вопросов, на которые можно ответить просто «да» или «нет». «Это заставляет исследователя ставить вопросы, допускающие разные ответы, и дает ему возможность извлечь максимально возможное количество информации о сложившейся ситуации». Отвечая на вопросы, допускающие разные ответы, исследователи не имеют возможности направить беседу по такому пути, на котором будет отобрана только та информация, которая соответствует предыдущим теориям.

Некоторые организации разработали постулаты, по-видимому предназначенные для поощрения сбора данных индивидуумами вместо обращения к собственным (потенциально необъективным) теориям. В компании Bridgestone Tire служащие пользуются двумя японскими терминами: «генбутсу» (фактическая вещь) и «генба» (фактическое место) (Walton, 1990, стр. 194). Эти термины напоминают служащим о том, что нельзя полагаться на свои собственные теории, необходимо отказаться от них и изучать конкретный продукт и конкретное место, для которых возникла проблема. Другая группа (Forum, 1992) использует подобный когнитивный компенсатор, который называется «тремя действующими правилами»: 1) иди в конкретное место; 2) изучай конкретную проблему; 3) поговори с теми, кто имеет к этому отношение.

Индивидуумы принимают только часть необходимой информации
В конце концов, ученики-индивидуумы могут отбирать нерепрезентативные выборки, так как стараются отбирать информацию из небольшой части информационного пространства. Это следствие базовых когнитивных процессов. Память ассоциативна: когда индивидуумы воспринимают один информационный фрагмент, они стремятся вспомнить о другом, связанном с ним сильными ассоциациями, общими признаками или схожим содержанием. Даже если индивидуумы отбирают информацию из окружающей среды, они стараются отбирать ее на основе ассоциативного процесса того же типа. Исследования когнитивной психологии показали, что индивидуумы замечают информацию и обрабатывают ее более сознательно, если у них есть логическая схема, подсказывающая им, какая именно информация необходима в данной ситуации и где ее взять (Anderson, 1995).

Соответственно, организации могут компенсировать подбор необъективной путем предоставления индивидуумам схемы, которая напомнит им о полном спектре необходимой информации. Многие схемы этого типа можно найти в отрасли финансовых услуг, то есть там, где индивидуумам необходимо оценить разнообразную информацию, для того чтобы решить, покупать ли, продавать ли или сдавать в аренду. В Федеральном резервном банке Нью-Йорка группа проверки банка защищает страховой фонд Федеральной корпорации страхования депозитов, гарантируя отдельным банкам устойчивое финансовое положение. При проверке каждого из банков инспекторы пользуются системой рейтинговых оценок, известной как CAMEL, а именно: изучают достаточность капитала, высокое качество активов, компетентность руководителей, доходы и ликвидность. В отделах коммерческих кредитов других банков аналитики этих отделов пользуются правилом Five Cs («Пять С»): обеспечение кредита, платежеспособность, капитал, условия кредита, репутация лица, берущего кредит. Организационные схемы, подобные CAMEL и Five Cs заставляют индивидуумов подбирать информацию более широкого спектра, чем обычный. Для учеников-индивидуумов очень легко было бы подбирать информацию, относящуюся только к очень ярким факторам (например, потоку наличных средств при принятии решения о предоставлении кредита). Несмотря на то, что поток наличных средств – это очень серьезный фактор, он все же может быть дезориентирующим или недостоверным, особенно в неустойчивой среде. Опираясь на схему Five Cs, банк будет в состоянии компенсировать тенденцию отдельных аналитиков к пренебрежению информацией о важных переменных величинах или о таких величинах, которые сложнее оценить. Например, схема Five Cs предписывает кредитным инспекторам учитывать «характер», а именно: каковы управленческие навыки владельцев? Имеются ли у них хорошие записи по персональным кредитам? Несмотря на то, что ответы на эти вопросы важны, аналитики-индивидуумы могут забыть задать их в среде, где царят цифры, подобной банку, если не будут пользоваться таким когнитивным компенсатором, как Five Cs.

Индивидуумы, отбирающие необъективную информацию, не делают поправку на необъективность
Мы обсудили некоторые факторы, которые могут приводить учеников-индивидуумов к подбору необъективной информации. Но и в тех случаях, когда ученики собирают необъективную информацию, они все же могут делать правильные выводы в той степени, в какой они осознают эту предвзятость и делают поправку на нее. Например, предположим, что индивидуум утверждает: «По другой полосе движение всегда быстрее», а потом напоминает сам себе, что эти ситуации слишком отложились в памяти. Такая коррекция улучшает выводы, даже если они сделаны на основании нерепрезентативных выборок. С другой стороны, даже если индивидуумы осведомлены о том, что они отобрали необъективную информацию, они могут не знать, как исправлять необъективные данные на основе полученных фактов. Например, после того, как индивидуумы задают пристрастные (наводящие) вопросы и получают необъективные ответы, они не принимают во внимание то, насколько ответы были продиктованы заданными им вопросами (Zuckerman, Knee, Hodgins & Miyake, 1995).

Поскольку индивидуумы не всегда исправляют необъективность своей информации, некоторые организации стараются подтолкнуть таких индивидуумов к подбору репрезентативных выборок данных с самого начала. Компания «Майкрософт» настаивает, чтобы ее программисты использовали те же программы и компьютеры, что и клиенты. Например, программисты, которые разрабатывали новую операционную систему Windows NT, во время создания следующей версии работали в текущей версии операционной системы. В компании «Майкрософт» этот процесс известен под названием «есть то же, что ест твоя собака». Он обеспечивает подбор большой репрезентативной выборки данных о текущем состоянии системы. Если бы система Windows NT вышла из строя в то время, когда разработчик создавал новый драйвер для принтера, ему пришлось бы выяснять, что произошло с Windows NT, прежде чем он смог бы вернуться к своему драйверу (Cusumano & Selby, 1995, стр. 331). Компания «Майкрософт» также требует от разработчиков использовать те же компьютеры, что и потребители. Это требование «временами противоречиво», поскольку разработчикам хочется, чтобы на их столах стояли самые лучшие и быстродействующие компьютеры. Но если к услугам разработчиков имеются более совершенные технологии, чем те, которые есть у среднего потребителя, разработчики накапливают недостоверную информацию о том, насколько хорошо работает их программное обеспечение. Один менеджер сказал: «Каждый раз, когда я участвовал в проектах, где у разработчиков стояла аппаратура, на поколение опережавшая аппаратуру заказчиков, в работе программного обеспечения всегда были проблемы» (Cusumano & Selby, 1995, стр. 347). Требуя от разработчиков использования тех же компьютеров, на каких работают потребители, компания «Майкрософт» подталкивала их к сбору объективной информации об оперативном быстродействии и требований к памяти со стороны создаваемого ими программного обеспечения.

Формирование выводов
После построения гипотез и подбора информации идеальные ученики должны оценить собранную информацию и сделать выводы, которые будут адекватными и осторожными. Исследователи сформулировали три основных класса тех проблем, с которыми сталкиваются реальные индивидуумы во время интерпретации фактов. Во-первых, они часто оценивают информацию статистически неприемлемым образом – например, они делают акцент на важности экстремальных фактов, но при этом не уделяют внимания соотношению экстремальных фактов и неэкстремальных. Во-вторых, проблемой еще более коварной является то, что индивидуумы пользуются для интерпретации фактов собственными первичными теориями. Хотя индивидуумы охотно могут принимать информацию, которая соответствует их первичным гипотезам, они очень критически относятся к информации, опровергающей их. В-третьих, в результате двух описанных выше и других процессов, процессов индивидуумы часто делают чересчур самоуверенные и оптимистичные выводы.

Индивидуумы переоценивают яркие и экстремальные факты
После того, как индивидуумы собрали информацию, как должны они объединять и оценивать ее? Идеальный ученик будет оценивать информацию, основываясь на ее качестве. Однако реальные ученики не всегда дают соответствующую оценку всем аспектам решения. Например, они стремятся оценивать выше более яркую, наглядную информацию (Keller & McGill, 1994). Они также концентрируют свое внимание на экстремальности или весомости доступной информации (например, теплоте рекомендательных писем) и при этом не оценивают адекватно количество или весомость фактов (например, количество контактов автора с рекомендуемым лицом) (Griffin & Tversky, 1992).

Если индивидуумы стремятся к переоценке яркой или экстремальной информации, то организации могут предотвратить это, требуя от индивидуумов сознательной классификации информации в соответствии с ее действительной значимостью. Во многих компаниях есть группы внутреннего аудита, которые проверяют документацию подразделений компании, для того чтобы гарантировать правильное применение бухгалтерских процедур и расходование денег в рамках утвержденных затрат. Аудиторская проверка обычно обнаруживает ряд больших или малых исключений (то есть ситуаций, в которых не соблюдались правильные процедуры). Один аудитор говорит, что аудиторы должны быть бдительны и «не придавать слишком большого значения особенно памятным ошибкам, например ошибкам в отчете о расходах президента или фактам злоупотребления служебным автомобилем». Одна группа аудиторской проверки компенсировала такое стремление, сначала классифицируя каждое «исключение» как «большое» или «незначительное», а затем сознательно отвергая незначительные исключения.

В соответствии с тенденцией переоценивать экстремальность информации и не учитывать ее количество, индивидуумы часто придают большее значение одному яркому случаю, чем более обширной выборке. Иосифу Сталину приписывают такое высказывание: «Смерть одного русского солдата – это трагедия. Смерть миллионов – это статистика» (Nisbett & Ross, 1980, стр. 43). В исследовании, подтверждающем это наблюдение, Борджида и Нисбет (Borgida & Nisbett, 1977) показали нескольким студентам статистическую сводку оценок различных курсов предыдущего семестра группой из нескольких десятков студентов. Другие студенты участвовали в групповых обсуждениях, в ходе которых два или три студента из старших групп оценивали каждый курс в баллах и давали общий комментарий, не содержавший информации. Несмотря на то, что статистическая сводка обеспечивала студентов более обширной информацией, индивидуумы, получавшие незначительную выборку яркой информации, охотнее меняли выбранные учебные курсы.

В компании «Майкрософт» также обнаружили, что индивидуумы игнорируют большие выборки статистической информации. На некотором этапе компания «Майкрософт» начала наблюдение за пользователями, чтобы увидеть, сколько из них посчитали несложным использование конкретной функции. Программисты часто отказывались верить статистическим данным. «Группа анализа удобства использования сообщает группе разработчиков “По крайней мере, шестеро не могут сделать это”, а реакция разработчиков: “Где Вы нашли шестерых идиотов?”» (Cusumano & Selby, 1995, стр. 379). Для того чтобы противостоять такой тенденции к пренебрежению базовой информацией, компания Майкрософт сделала информацию более яркой. Она организовала «исследовательскую лабораторию анализа удобства использования», где разработчики могут увидеть действительную «борьбу» пользователей с новыми продуктами через «зеркало, прозрачное с одной стороны». Вместо того чтобы предоставлять разработчикам сухую статистику, исследовательская лаборатория показывает им живых людей (пусть даже очень немногих). Заведующий лабораторией сказал, что стоит разработчикам увидеть пользователя, как «двадцать идей сразу же приходит в голову. Прежде всего, начинаешь сочувствовать человеку. Бывают бессмысленные ответы, например: “Если не знают, как этим пользоваться, пусть просто заглянут в инструкцию” или “Моя идея очень хорошая, просто Вы подобрали десять дураков”… Персонал, предлагающий их, просто увольняют» (Cusumano & Selby, 1995, стр. 379). Этот когнитивный компенсатор интересен, поскольку использует одну тенденцию (переоценку экстремальной или яркой информации) для того, чтобы подавить другую (недооценку статистической информации).

Индивидуумы используют свои предшествующие теории для интерпретации фактов
Индивидуумы не только неадекватно оценивают информацию, они также испытывают затруднения с интерпретацией информации независимо от собственных ранних теорий. Вместо того чтобы пользоваться информацией для оценки своих теорий, они используют эти теории для оценки своей информации. Это часто приводит к неприятию ими информации, противоречащей их первоначальному мнению.

Для классической демонстрации такого неприятия Лорд, Росс и Леппер (Lord, Ross & Lepper, 1979) отобрали студентов-выпускников, одни из которых были безусловно против смертной казни, а другие безусловно за нее, и ознакомили их с результатами якобы проведенных научных исследований, в которых рассматривалась полезность смертной казни на основании различных методов оценивания. В исследовании, в котором использовался один метод, делался вывод, что смертная казнь полезна, а в исследовании, в котором использовался другой метод, делался вывод, что она не является полезной (исследователи учли и то, с каким из методов связан тот или иной результат). Участники посчитали положительными результаты того метода, который совпадал с их ранними взглядами, и критиковали «конструктивные недостатки» другого метода. На самом деле, после получения смешанных результатов двух исследований, участники стали более убеждены в правильности своей исходной позиции. Очевидно, они оценивали факты как «хорошее исследование, которое поддерживает мою точку зрения, и плохое исследование, которое привело к ошибочным выводам». Таким образом, индивидуумы оказались не в состоянии оценивать поступающую к ним информацию без опоры на собственные предшествующие теории. К сожалению, подобные результаты были замечены и у профессиональных ученых (Mahoney, 1976; Koehler, 1993).

Один банк помогал своим кредитным инспекторам корректировать способы интерпретации фактов, поощряя их к рассмотрению нестандартной теории кредитования. При ипотечном кредитовании кредитные инспектора часто ищут причины для отказа в кредите, так как кредиты трудно оформлять (предстоит придерживаться множества правил) и они потенциально очень дорого стоят (например, сумма взыскания по просроченному кредиту может доходить до 20% стоимости имущества). Таким образом, исходная гипотеза для решений по многим кредитам состоит в том, что соискатель должен получить отказ в кредитовании, если не будет доказано обратное. Один отдел ипотечного кредитования поднял свой годовой показатель на 30%, заставив своих кредитных инспекторов рассматривать гипотезы, альтернативные стандартной. Вместо того чтобы спрашивать, будет ли клиенту отказано в ипотечном кредите, отдел спрашивал, получит ли соискатель кредит. Это изменение подхода на обратный заставило отдел разработать специальные программы для отобранных соискателей, имевших низкие доходы или иные особые обстоятельства.

Индивидуумы используют свои теории для выработки представлений о том, что является нормой, и часто характеризуют неожиданные события как «проблемы» или «провалы». Такие определения могут приводить к неверному толкованию, особенно в ходе исследований или разработок, где неожиданные события могут направить на путь важных открытий. Одна исследовательская организация разработала компенсатор, который не давал индивидуумам предполагать, что неожиданные события являются провалами (Sapolsky, 1997). В Лабораториях Джексона (Jackson Laboratories) разводят мышей, чьи поведенческие и физиологические особенности представляют интерес для медицинских исследований. Например, лаборатория продает мышей, у которых отсутствует гормон роста тем исследователям, которых интересует проблема биологии роста у млекопитающих. Оказалось, что зоотехники (персонал, который чистит клетки) часто замечали необычные особенности поведения, имевшие научное значение. Мыши, у которых отсутствовал гормон роста, были открыты зоотехником, который обратил внимание, что одна из мышей не росла в нормальном темпе. Другой зоотехник заметил мышь, которая не реагировала адекватно на шум, возникавший при чистке клетки. Ее потомство, как оказалось, переняло глухоту по наследству. После нескольких случаев такого же рода, в которых замечание неожиданных поведенческих особенностей приводило к важным открытиям, компания начала проводить регулярные собрания зоотехников и опрашивать их, не замечают ли они что-нибудь необычное. Такие форумы, целью которых было подчеркнуть важность неожиданных событий, получили название «поиск аномалий».

CRSS, архитектурная фирма, разработала специальную концепцию для ликвидации проблемы интерпретации фактов на основе теорий. «Большинство конструкторов любят рисовать, делать черновые наброски», – говорит один менеджер, но их стремление сделать окончательные выводы часто является преждевременным. Фирма CRSS создала уникальную должностную инструкцию, «программатор», которая гарантирует, что никто из членов группы проектировщиков не позволит своим собственным теориям доминировать при оценке информации, полученной от клиентов. Эти программаторы не направлены на конструирование или решение проблем, их цель – «поиск проблемы». Те, кто работает с использованием программаторов, обучены использовать приемы, которые помогают противостоять преждевременным выводам, а следовательно, внимательнее прислушиваться к клиентам. «Опытный, творческий работник [программатор] воздерживается от принятия решения, противостоит принятию предвзятых решений и не занимается синтезом идей. Он отказывается делать наброски, пока не выяснит, в чем состоит проблема клиента» (Peters, 1992, стр.2).

Часто организации добиваются эффективной оценки информации индивидуумами, принуждая их сотрудничать с теми, кто может дать иную оценку той же самой информации. Один исследователь проверил, поможет ли подготовка ученого избежать тех проблем, с которыми сталкиваются индивидуумы при оценке фактов (Dunbar, 1995). Ответ отрицателен. Например, ученые, особенно молодые, часто уверены в том, что одиночный результат эксперимента как раз решил важную проблему. Однако когда Данбар (Dunbar) исследовал ряд особенно успешных микробиологических лабораторий, он обнаружил, что они большее значение придают лабораторным собраниям. На этих собраниях ученый-индивидуум представляет свои результаты на суд многих скептически настроенных и незаинтересованных коллег. Когда один ученый предложил новый потрясающий фактический материал (например, «Я обнаружил энзим Х в таком биологическом процессе, в котором он до сих не наблюдался), коллеги обычно старались дать альтернативное толкование данному факту (например, образец был загрязнен энзимом Х в предыдущей процедуре). В успешных лабораториях, если даже ученые-индивидуумы не могли дать оценку отдельному фактическому материалу, их коллеги делали это для них. Более того, наиболее успешными лабораториями были те, в которых работали сотрудники с различным уровнем подготовки и навыками. Проведение таких «лабораторных собраний» не ограничивается успешными микробиологическими лабораториями, они проводятся и в компаниях венчурного капитала, на них фирмы решают, вкладывать ли деньги в новые рискованные предприятия (Kaplan, 1995).

Индивидуумы делают самонадеянные и излишне оптимистичные выводы
Представим себе, что индивидуумы построили ряд гипотез, собрали новую информацию, проследили соответствие информации их исходным гипотезам. Насколько должны они доверять сделанным выводам? Если ученики-индивидуумы были достаточно осторожны, их выводы покажут уровень неточности тех данных, от которых они отталкивались. Исследования, проведенные в течение нескольких лет, показали, что индивидуумы часто выражают более высокую уверенность в своих выводах, чем допускают доступные им факты (или проведенная ими работа). Проблема такого типа часто регистрируется в лабораторных исследованиях, а также в практических исследованиях личных суждений во многих профессиях, например для инженеров-строителей, о которых говорилось во Введении (Griffin & Tversky, 1992; Lichtenstein, Fischhoff & Phillips, 1982; Russo & Schoemaker, 1992).

Индивидуумы часто показывают особый вид самоуверенности, который мы могли бы определить как ошибку планирования (Buehler, Griffin & Ross, 1994) или склонность к оптимизму. Склонность к оптимизму распространена в рабочей среде. Программисты компании «Майкрософт» часто испытывают «горение на работе», так как они «очень сильно недооценивают» время, которое может им понадобиться для выполнения некоторых заданий (Cusumano & Selby, 1995, стр. 94). Организации не всегда успешно преодолевают такие индивидуальные ошибки. Исследования, проведенные на перерабатывающих заводах, показали, что для типичного завода действительные затраты на строительство превышали заложенные в смете расходы почти вдвое; точно так же исследования новых заводов показали, что более 80% не достигли своей предполагаемой доли рынка (Davis, 1985). Эти примеры позволяют предположить, что индивидуумы делают выводы, в которых недооценивается степень неопределенности и количество ошибок в своих предположениях, но при этом у них есть тенденция к асимметрии – они редко преувеличивают проектную стоимость или время выполнения работ.

Разумеется, индивидуумы могут выражать оптимизм, так как они сталкиваются с несогласованными побудителями. Возможно, если бы инженеры правильно оценили действительные затраты на новую электростанцию, лица, принимавшие решение, предпочли бы не строить ее. Но действительные причины тенденции к оптимизму, по-видимому, когнитивны, так как индивидуумы в той же степени самоуверенны даже при лабораторных исследованиях, где точность вознаграждается. Например, индивидуумы обычно предполагают, что их прогнозы более достоверны, чем они есть на самом деле. Когда их просят установить доверительные интервалы для некоторой величины, чтобы их доверительный интервал с вероятностью 98% содержал правильный ответ, они, как правило, удивляются тому, что правильный ответ отличается от их ответа не на 2%, а на 20–50% (Lichtenstein, Fischhoff & Phillips, 1982; Russo & Schoemaker, 1992). Как могут организации компенсировать стремление индивидуумов к оптимизму и самоуверенности? Одна из стратегий состоит в том, что индивидуумы могут строить самоуверенные предположения, а далее открыто их согласовывать. Это та стратегия, которую применяют инженеры в вопросах безопасности. Компания «Майкрософт» использует подобную стратегию для исправления чрезмерно оптимистичных прогнозов программистов: существуют правила в отношении резерва времени, выделяемого на проекты. Для достаточно хорошо понимаемых задач программирования, например касающихся таких приложений, как Word и Excel, компания «Майкрософт» обычно увеличивает время, заложенное в графике, на 30%. Однако если речь идет об операционной системе, такой как Windows, и разработчикам необходимо создать систему, которая будет эффективно взаимодействовать и с аппаратурой, и с программным обеспечением, «Майкрософт» может увеличивать резерв времени на 50% (Cusumano & Selby, 1995). Такие же компенсаторы применяются и в других отраслях промышленности. В одной из бухгалтерских фирм «большой шестерки», где рабочие группы должны готовить формальные планы для проектов по предоставлению консультационных услуг, руководители проектов делали наилучшие оценки времени, расходов и затрат, связанных с непредвиденными обстоятельствами, а затем увеличивали итоговую величину на 15%. Такой компенсатор применяется, несмотря на то, что он так или иначе способствует недооценке затрат – ведь предложения со слишком высокой стоимостью могут быть не приняты.

Когда компания «Майкрософт» добавляет резервное время к тому, что заложено в графике, она не принимает во внимание прогнозы самоуверенных индивидуумов. Однако она также разрабатывает процедуры, которые помогают разработчикам снизить уровень своей изначальной самоуверенности. Например, компания улучшила свои графики, потребовав от разработчиков составить детальные планы работ, в которых уточняется, какие именно задания они будут выполнять в течение определенных интервалов резервного времени. Говорит один из менеджеров: «Классический пример: Вы спрашиваете разработчика, сколько времени ему понадобится для выполнения чего-либо, а он отвечает – месяц, потому что месяц – это все равно что бесконечно большой период времени. И Вы говорите: “Хорошо, в месяце 22 рабочих дня. Какие 22 вещи Вы собираетесь сделать за эти 22 рабочих дня?” А он Вам отвечает: “Ну, может быть, потребуется два месяца”, даже разбив работу на 22 задания, он понимает: “Ой, это намного труднее, чем я думал”» (Cusumano & Selby, 1995, стр. 254).

Некоторые организации компенсируют самоуверенность, заставляя индивидуумов взаимодействовать с теми, кто обучен оспаривать свои выводы. Например, в Пентагоне в течение многих лет функционировало подразделение под названием «Группа убийц» (murder board) – группа опытных офицеров, которые анализировали важные планы, причем целью их было разрушение этих планов. По данным Пентагона, на провалившуюся операцию по спасению заложников в Иране в эпоху президента Картера не было наложено вето этой группы, так как высокопоставленные государственные чиновники были слишком обеспокоены возможной утечкой информации.

Другие организации разработали нормативы откровенных отзывов, для того чтобы обеспечить индивидуумам возможность честно и открыто оспаривать выводы, сделанные другими. В отделе художественной мультипликации компании «Дисней» часто проводятся «Гонг-шоу» (Gong Shows), в ходе которых персонал (в том числе и руководители отделений) может показать свои идеи группе высших руководителей. В таких шоу может участвовать до 40 человек. Они представляют свои идеи руководителям и другим участникам в течение 3–5 минут. Высшие руководители очень осторожны в откровенных отзывах, которые они излагают в конце шоу, подчеркивая как хорошие, так и плохие стороны презентаций. «Некто может иметь хорошую концепцию, но сюжет может оказаться не очень хорошим. Мы не можем сказать “Ах, как замечательно. Настоящее достижение, ребята!”, а за их спиной прошептать: “Это ужасно!”. Мы не критикуем для проформы. Со временем люди понимают, что независимо от того, является ли идея хорошей, плохой или просто никакой, ее можно выразить, принять и обдумать» (McGowan, 1996).

Окончание статьи читайте здесь.



4 комментария к “Компенсация недостатков познания II”

  1. Mykhailo says:

    Спасибо за интересную статью! Иногда действительно упрёшься в какой-то свой вариант перевода (ошибочный) и тупик — в таких случаях помогает посоветоваться с коллегами.

    • Егор Заикин says:

      Пожалуйста! Будет еще третья, заключительная часть статьи. Не пропустите.

  2. Mykhailo says:

    Не желаете установить модуль Subscribe to Comments? Очень удобная для читателей штука :)

  3. kartoshin says:

    Спасибо за перевод.

    >после получения смешанных результатов двух исследований, участники стали более убеждены в правильности своей исходной позиции
    Узнал себя =) Действительно, когда читаешь две статьи с противоположными взглядами, то в “плохом исследовании” чаще отмечаешь ошибки и недостатки. Впрочем, думаю, это вполне нормальное явление – мы живые люди.

Leave a Reply to Егор Заикин