歐陽峰:如何避免決策誤區(上) |
送交者: 歐陽峰 2013年11月20日19:18:59 於 [教育學術] 發送悄悄話 |
正確的決策,是很多事情成功的關鍵。而決策與執行相比,又是耗力較少,“巧妙”較多的一部分。所以提高決策的正確率就成為很多人夢寐以求的成功途徑。“決策學”(Decision Science)是當今管理科學中的一部分,對於職業和生活都有重要的指導作用。 最近出版的《決斷》(Decisive: How to Make Better Choices in Life and Work by Chip Heath and Dan Heath)可以作為“決策學”的一個入門讀物。這本書的作者是黑茲兄弟。他們一個是斯坦福商學院教授,一個曾在哈佛商學院做研究,後來創建了教育服務公司Thinkwell。這本書可說是介於專業和普及之間的讀物。 “決策學”的研究方法和角度繁多。而這本書採用了非常基本的切入角度:如何找到一個理性的決策流程。理性的決策不一定正確,因為我們收集和處理信息的能力是有限的。但是它正確的幾率還是比較大。另外,理性的決策並非對所有情況都適用。例如在運動場上,我們更多地憑直覺而不是邏輯來作決定。但在大多數工作和生活場合,我們要作的重要決策都是沒有經驗可循,而且有足夠的時間去考慮。在這種情況下,理性的決策方法往往是一個好的選擇。好的決策流程不但能提高決策的正確度,而且也有助於在集體中形成共識。雖然不一定人人同意最後的決定(特別是有利害衝突時),但只要都接受決策的過程,事情就好辦得多。決策的要訣並不是迴避風險,而是對風險有足夠的控制能力。這樣也讓我們可以在不確定性面前更能有所作為。 決策的流程可以分為四個階段:確定選項範圍,收集資料,作出決定,承擔後果。在每個階段都有常見的誤區。《決斷》據此提出了“四字真言”:WRAP。 在確定選項階段,最常見的誤區是只盯着非常狹窄的範圍。例如在考慮是否要換工作時,人們通常會逐項比較新工作與舊工作的優劣:待遇,工作性質,發展前景,穩定性等,然後按照其重要性加權平均,看那個選項分數最高。這種看來很理性的方法,卻掩蓋了其他可能更好的選項。例如,對目前工作不滿意的地方也許可以通過訓練或與主管談判等途徑解決,而不必要接受換工作帶來的其它負面影響。最極端的“自限選項”行為既很常見也很容易辨認,那就是“是否”的選項。是否要接受這個工作?是否要與對象分手?是否要搬到某個城市?等等。這種“二元”的決定往往是外界狀況帶來,而不是自己主動尋求的。顯然,沒有充分拓展選項範圍,就會失去更佳的機會。 那麼怎樣才能擴展選項的範圍呢?最簡單的辦法是強迫自己繼續尋找選項。問自己:如果現在考慮的選項不存在怎麼辦?例如:假如沒有這個新工作,難道就繼續做不滿意的舊工作嗎?另一個辦法是考慮機會成本。例如,在決定花100塊錢買一件衣服是否合算時,問自己:同樣100塊錢,是買這件衣服好還是去吃一頓大餐好?在決定是否到某地度假時,問自己:還可以怎樣利用休假時間?在集體決策時,為了擴展選項範圍還可以採取“並行思考”,也就是有多人同時考慮一個問題。由於個人的思維習慣和經驗不同,自然就會產生不同的選項。作為領導者,要注意的是把不同選項(不管是一個人產生的還是不同人產生的)同時放在桌面上考慮,而不是一個一個地決定取捨。另外,還可以直接地或“舉一反三”地吸取自己或別人在別的事上的經驗。 其實擴展選項這件事,做好了就叫“創新”,也就是發現原來不知道或沒想到的解決方法。《決策》中講到不少例子。但我覺得這應該是另一本書的話題,所以就不詳細複述了。重要的是有“擴展選項”這個自我要求。 有一種說法:太多選擇反而讓人無所適從。這也是經過實驗證明的。最著名的就是在超市裡讓人品嘗二十多種果醬,結果買的人反而更少。但這種“無所適從”在選項很多的情況下才會出現,通常我們只是追求十個以下的選項,所以那不是問題。 所以關於第一步的真言是W: Widen your options, 擴展你的選項。 有了選項後就需要收集有關信息。這裡常見的誤區是:主觀偏見影響了信息收集過程:只收集與自己立場相符的信息。關於這個問題,有一篇非常好的介紹文章:《別想說服我!》http://www.geekonomics10000.com/729 ,這裡就不重複介紹了。“信息過濾”是人的本性,要完全避免還真不容易。《決策》一書對此支了幾招。 在個人層次,最簡單的是避免“加標籤”,這個是左派,這個是右派。。。而只看原始事實是否可靠和相關。進一步,注意統計資料,不要相信自己可以遠離平均值。例如,在一個生意的成功率是10%的狀況下,不要認為因為自己特別努力或特別聰明就有50%的成功率。同樣,在請教專家時,多問統計信息,少問自己的特定情況,因為專家在前者比後者可靠得多。 但是對統計數據也不能全信,因為它可能隱藏了很多微妙的東西。例如民意測驗說37%的人不同意某項政策,但不同意的原因卻可能各色各樣。克服這個缺陷的辦法之一是深入一個實例,親身了解具體的情況。中國人常說的“蹲點”,“解剖麻雀”,就是深入實例的做法。很多時候收集了所有信息還是覺得不夠確定,那就可以先做個小規模試驗。試驗往往比邏輯推理的預測可靠得多。例如,研究表明招考員工時,面試遠遠沒有試工的結果可靠。年輕人在選擇一個職業前,如果能通過實習等途徑“試驗”一下,也會很有好處。試驗還可以挑戰偏見:有意選擇違反某個“假定”的實驗。例如如果認為肌肉酸痛時繼續鍛煉會造成損傷,不妨有一天硬練一下看看,就算傷一次損失也不大。但如果證明了不會受傷,那以後的得益可就大了。 在群體決策的時候也有偏見。這可以是各人的不同的偏見,也可能是集體共同的偏見。對於前者,有更多選項會有幫助,因為這避免了某個人對某個選項投入太多感情因素。在集體討論中,引導大家注重事實而不是立場也是一招,例如可以組織“辯論比賽”,強迫每個人在比賽中採取與自身不同的立場。在與人交談時,要根據雙方的強勢弱勢地位來選擇問話策略。例如醫生和病人交談中,醫生是權威,是強勢。所以醫生就要多問開放性問題,讓病人有更多機會說出內心真正關心的事。而病人就該多問針對性強的問題,迫使醫生分享所有信息而不是只說符合自己立場的那部分。 總結下來,收集信息階段的真言是R:Reality-test your assumptions,用現實來檢驗你的假定。
(待續) |
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