傑出決策者做的第一件事

The First Thing Great Decision Makers Do
凱西.柯茲科夫 Cassie Kozyrkov
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如果你先檢視資料,就做錯了。

我身為統計學家,很欣賞應用統計學先驅威廉.愛德華茲.戴明(W. Edwards Deming)說的話:「我們相信上帝。但上帝之外的任何人都必須憑資料說話。」不過我也是社會科學家,因此必須警告你,許多決策者過度熱切尋求數據資料,從一無所知出發,持續尋求資料,但從未能改善他們的決定。是否有方法可以在兩個極端之間找到最恰當的位置?有的,第一步就是建立一個簡單的決策習慣:提前做出預設決定。

決策的關鍵,是在你尋求資料之前先架構決策環境;可惜,資料科學課程通常沒有教授這種技能。要學習它,你必須注意社會科學和管理科學。遺憾的是,在我們最需要這種技能的地方,也就是作為領導和管理資料科學計畫的一項技能,我們傳授的還不夠。甚至在統計學方面(這是在不確定情況下作出決定的學科),學生面對的大多數練習,都已預先架構好背景環境。你的教授通常會為你建立假設和/或架構問題,這樣就只有一個正確答案。只要有正確答案,決策者就已經把通往決策的路鋪好了。

許多決策者認為,當他們檢視數字、形成意見、執行決策時,就算是資料驅動的做法。可惜,這樣的決定充其量只是「資料啟發」(data-inspired)。資料啟發的決策方式,就是我們在一些數字中四處游走,最終達到一個情緒轉折點,然後作出決定。在那個決定附近的某處有一些數字存在,但那些數字並沒有驅動那個決定。那個決定完全來自其他地方,它一直存在於決策者的無意識偏誤中。

如果在嘗試使用資料進行決策時缺乏紀律,你的方法很容易就受到認知偏誤的影響。

資料啟發決策的一個主要問題是確認偏誤,這種偏誤會影響決策者,如何根據他們已經相信的事物來看待事實。如果你發現資料落在哪裡之後,可以自由改變球門(目標),那麼你就會在無意識之下這麼做。解決方法是預先設定目標,並克制住不要在稍後移動那個目標。

正因如此,行為經濟學家接受的訓練,就是要在使用資訊之前設定決策標準。這麼做最能改正確認偏誤,因此許多人都讓這種做法根深柢固成為一種習慣。例如,在我們查詢機票價格之前,我們會不由自主地詢問購買機票需要支付的最高金額。

如果讓決策標準保持開放,你就可以選擇性地與資料互動,以確認你早已在心中做出的選擇。你只是使用這些資料,讓你對自己無論如何都會去做的事情感到好過一些。大多數人都這麼做,根本沒注意到自己是如此。

要避免的另一個人性缺點是宜家效應(Ikea effect)。這種效應是指,你因為對某件事情付出努力而高估了它的價值。簡單來說,人們花時間從事某一項專案,就可能會愛上它,即使他們建立的是一堆有毒的垃圾,而且這會改變他們對它的看法。他們會開始和自己討價還價說:「噢,但我的新原型在效能上並沒有那麼糟,我還是可以推出這個東西……。」就是因為這樣,才會有人強行推出可怕的東西到這個世界上。

為避免受到這些效應的影響,而成為真正的資料驅動,順序是很重要的!你必須預先架構決策的環境條件。這個流程的第一部分是,在沒有進一步資料的情況下,決定你準備要做什麼。(你的預設行動是購買/推出/治療/繼續進行,或是不購買/不推出/不治療/不繼續進行?)。這稱為預設行動,而你要在不知道到任何資訊的情況之下,判斷哪一種行動的害處較小,因而會設定這項預設行動。

不習慣有預設行動的決策者,會很難選出一項預設行動。你問自己:「如果我在已經看過的資料之外沒有看到額外資料,那麼我會做什麼?」若要回答這個問題,你必須發揮堅強的性格,也就是不能把問題踢給資料。你真的必須考慮那個待解決的商業問題,並誠實回答這個問題:「如果我現在就必須做出決定,我要選擇哪一項行動?」

例如,「這是一種新藥或新機器學習系統。我不知道它是否有效。如果要設定一個預設行動,我應該設為推出這項新產品,還是不推出?」(大多數人可能會選不推出,除非有些人覺得機器學習系統在履歷上看起來很棒,才會預設為要推出。)

一旦你指定了預設行動,就可以開始考慮資料。但即使在這個時候,第一步並不是收集或分析資料。你在沒有新資訊之下決定預設行動之後,應考慮在取得資料時,要如何處理那些資料。那些資料應該具備什麼形式,才足以說服你放棄預設行動?要回答這個問題,你需要有能力想像世界的不同狀態,確認你的預設行動是否在每一種狀態下都是正確的行動,然後建立一個衡量指標,它可以告訴你,你居住的是這些世界中的哪一個。最後,你應考慮需要多大規模的證據,才能說服你不採取預設行動,以及你對風險的容忍度為何。到了這個時候,你才應該開始研究資料。

(林麗冠譯)



凱西.柯茲科夫 Cassie Kozyrkov

Google首席決策科學家。


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