ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນ (Information Bias)

ໂດຍຫຍໍ້

1. ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້

ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນແມ່ນແນວໂນ້ມທີ່ຝັງເລິກຂອງພວກເຮົາໃນການລວບລວມຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນຈະບໍ່ປ່ຽນແປງສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເຮັດກໍຕາມ. ພວກເຮົາມັກຈະສັບສົນລະຫວ່າງ "ການຮູ້ເພີ່ມເຕີມ" ກັບ "ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ", ແຕ່ໃນຫຼາຍໆສະຖານະການ, ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມແມ່ນບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຜົນໄດ້ຮັບເລີຍ. ຄວາມລຳອຽງນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາຊັກຊ້າໃນການຕັດສິນໃຈ, ເສຍຊັບພະຍາກອນ, ແລະ ທີ່ກົງກັນຂ້າມກັນຄື ບາງຄັ້ງເຮັດໃຫ້ເລືອກໄດ້ຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ ເພາະພວກເຮົາຮູ້ສຶກວ່າຖືກບັງຄັບໃຫ້ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດທີ່ພວກເຮົາພະຍາຍາມຢ່າງໜັກເພື່ອໃຫ້ໄດ້ມັນມາ.

2. ວິທະຍາສາດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ

2.1. ການຄົ້ນພົບ ແລະ ປະຫວັດຄວາມເປັນມາ

ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກກຳນົດ ແລະ ຈັດປະເພດຢ່າງເປັນທາງການໃນປີ 1988 ໂດຍ Jonathan Baron, Jane Beattie, ແລະ John C. Hershey ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລເພນຊິນເວເນຍ. ກ່ອນໜ້າການພິມເຜີຍແຜ່ທີ່ສຳຄັນຂອງພວກເຂົາ, ການບ່ຽງເບນໃນການສະແຫວງຫາຂໍ້ມູນມັກຈະຖືກສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຍ້ອນຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນທົ່ວໄປ ຫຼື ການຫຼີກລ່ຽງຄວາມສ່ຽງ. Baron ແລະ ເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງລາວໄດ້ແຍກຂໍ້ຜິດພາດສະເພາະໃນການຫາເຫດຜົນເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການໃຫ້ຄຸນຄ່າແກ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນໄດ້ພັດທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 1988:

• 1988: Baron, Beattie, ແລະ Hershey ໄດ້ສ້າງແນວຄວາມຄິດຢ່າງເປັນທາງການໂດຍຜ່ານການທົດລອງການວິນິດໄສທາງການແພດ
• 1992: Tversky ແລະ Shafir ໄດ້ຂະຫຍາຍກອບແນວຄວາມຄິດດ້ວຍ "Disjunction Effect", ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການລະເມີດຫຼັກການ Sure-Thing Principle
• 1998: Bastardi ແລະ Shafir ໄດ້ເປີດເຜີຍວ່າການສະແຫວງຫາຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດສາມາດປົນເປື້ອນ ແລະ ບິດເບືອນການຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍໄດ້ຈິງ
• 2015: Golman ແລະ Loewenstein ໄດ້ນຳສະເໜີທິດສະດີ "Information Gap" (ຊ່ອງຫວ່າງຂໍ້ມູນ), ໂດຍອະທິບາຍເຖິງຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານອາລົມຂອງການຮູ້
• ຊຸມປີ 2020: ການຄົ້ນຄວ້າທາງດ້ານປະສາດວິທະຍາຢືນຢັນເຖິງພື້ນຖານທາງຊີວະວິທະຍາ, ດ້ວຍການສຶກສາ fMRI ທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຂໍ້ມູນກະຕຸ້ນເສັ້ນທາງລາງວັນຂອງສະໝອງ

2.2. ນັກຄົ້ນຄວ້າຫຼັກ

2.3. ການສຶກສາທີ່ສຳຄັນ

Heuristics and Biases in Diagnostic Reasoning (Baron, Beattie & Hershey, 1988)

ໃນການທົດລອງຂອງພວກເຂົາ, Baron, Beattie, ແລະ Hershey ໄດ້ສະເໜີໃຫ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທົດລອງສະຖານະການການວິນິດໄສທາງການແພດແບບສົມມຸດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພະຍາດສົມມຸດເຊັ່ນ "globoma", "popitis", ແລະ "flapemia". ການອອກແບບການທົດລອງໄດ້ແຍກຕົວປ່ຽນຢ່າງເຂັ້ມງວດໂດຍການນຳສະເໜີຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມດ້ວຍຕາຕະລາງການຕັດສິນໃຈເຊິ່ງ:

• ຄົນເຈັບສະແດງອາການສະເພາະ
• ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ P ທີ່ຄົນເຈັບເປັນພະຍາດ A ແລະ ຄວາມເປັນໄປໄດ້ 1-P ສຳລັບພະຍາດ B
• ການປິ່ນປົວ X ແມ່ນດີທີ່ສຸດສຳລັບພະຍາດ A ແລະ ດີທີ່ສຸດສຳລັບພະຍາດ B
• ມີການທົດສອບການວິນິດໄສເພື່ອກວດແຍກລະຫວ່າງພະຍາດເຫຼົ່ານີ້

ໃນທັດສະນະມາດຕະຖານ, ຄຸນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນ (VOI) ຂອງການທົດສອບແມ່ນສູນ—ເນື່ອງຈາກວ່າການປິ່ນປົວ X ຄວນຖືກສັ່ງໃຫ້ບໍ່ວ່າການວິນິດໄສຈະເປັນແນວໃດກໍຕາມ, ຜົນການທົດສອບບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງການກະທຳໄດ້. ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມແນ່ນອນທາງຄະນິດສາດນີ້, ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທົດລອງເລືອກທີ່ຈະເຮັດການທົດສອບ. ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ລະບຸ heuristics ຍ່ອຍຫຼາຍຢ່າງທີ່ຊຸກຍູ້ພຶດຕິກຳນີ້: Congruence Heuristic (ການສະແຫວງຫາການຢືນຢັນແທນທີ່ຈະເປັນຜົນປະໂຫຍດ), Certainty Bias (ການໃຫ້ຄຸນຄ່າຄວາມແນ່ນອນ 100% ຫຼາຍເກີນໄປເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກໍຕາມ), ແລະ ຄວາມສັບສົນພື້ນຖານຂອງຄວາມຮູ້ກັບການກະທຳ.

ການທົດລອງພັກຮ້ອນທີ່ຮາວາຍ (The Hawaii Vacation Experiment) (Tversky & Shafir, 1992)

ການສາທິດທາງປະຈັກພະຍານທີ່ມີຊື່ສຽງທີ່ສຸດຂອງ Disjunction Effect ກ່ຽວຂ້ອງກັບນັກຮຽນທີ່ຫາກໍ່ຮຽນຈົບການສອບເສັງຄັດເລືອກທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ. ພວກເຂົາຖືກສະເໜີແພັກເກດພັກຮ້ອນໄປຮາວາຍທີ່ຫຼຸດລາຄາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເຊິ່ງຈະໝົດອາຍຸໃນມື້ຕໍ່ມາ.

• ເງື່ອນໄຂທີ 1 (ຜ່ານ): ນັກຮຽນທີ່ໄດ້ຮັບແຈ້ງວ່າຜ່ານເລືອກທີ່ຈະຊື້ແພັກເກດພັກຮ້ອນ (ເພື່ອເປັນການສະຫຼອງ)
• ເງື່ອນໄຂທີ 2 (ຕົກ): ນັກຮຽນທີ່ໄດ້ຮັບແຈ້ງວ່າຕົກກໍເລືອກທີ່ຈະຊື້ແພັກເກດພັກຮ້ອນ (ເພື່ອເປັນການປອບໃຈ)
• ເງື່ອນໄຂທີ 3 (ບໍ່ແນ່ນອນ): ນັກຮຽນສາມາດຈ່າຍ $5 ເພື່ອຮັກສາລາຄາໄວ້ຈົນກວ່າຄະແນນຈະອອກ

ທິດສະດີສົມເຫດສົມຜົນກຳນົດວ່າເນື່ອງຈາກນັກຮຽນຕ້ອງການໄປຮາວາຍໃນທັງກໍລະນີທີ່ຜ່ານ ແລະ ຕົກ, ຜົນການສອບເສັງຈຶ່ງບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ພວກເຂົາຄວນຈອງທັນທີ, ຊ່ວຍປະຢັດເງິນ $5. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ປະມານ 61% ເລືອກທີ່ຈະຈ່າຍຄ່າທຳນຽມເພື່ອລໍຖ້າຂໍ້ມູນ. ການ "ຈ່າຍເງິນເພື່ອລໍຖ້າ" ນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ຄົນຂາດ "ເຫດຜົນ" ທີ່ຊັດເຈນໃນການກະທຳໃນຂະນະທີ່ຢູ່ໃນສະຖານະທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ, ໂດຍຊອກຫາຂໍ້ມູນເພື່ອສະໜອງໂຄງສ້າງການເລົ່າເລື່ອງແທນທີ່ຈະເປັນຜົນປະໂຫຍດໃນການຕັດສິນໃຈ.

On the Pursuit and Misuse of Useless Information (Bastardi & Shafir, 1998)

ການສຶກສານີ້ສືບສວນວ່າພຽງແຕ່ການກະທຳໃນການສະແຫວງຫາຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດສາມາດບິດເບືອນການຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍໄດ້ຫຼືບໍ່. ການຄົ້ນພົບນັ້ນເປັນໜ້າຕົກໃຈ: ເມື່ອຜູ້ຕັດສິນໃຈມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ, ພວກເຂົາຮູ້ສຶກເຖິງຄວາມກົດດັນທາງຈິດໃຈທີ່ຈະໃຊ້ຂໍ້ມູນນັ້ນໃນການຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍ, ມັກຈະເຮັດເພື່ອຊອກຫາເຫດຜົນໃຫ້ກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເສຍໄປໃນການໄດ້ມານັ້ນ (sunk cost). ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການສູນເສຍຊັບພະຍາກອນແບບປົກກະຕິ—ແຕ່ມັນຍັງປົນເປື້ອນຂະບວນການຕັດສິນໃຈຢ່າງຫ້າວຫັນ ແລະ ສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດການປ່ຽນແປງຄວາມມັກ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ທາງເລືອກທີ່ດ້ອຍກວ່າຢ່າງຊັດເຈນ.

2.4. ພື້ນຖານທາງດ້ານປະສາດວິທະຍາ

ພື້ນທີ່ສະໝອງ ແລະ ເສັ້ນທາງລາງວັນ: ໂອກາດໃນການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນກະຕຸ້ນລະບົບ mesolimbic dopamine—ເຊິ່ງເປັນເສັ້ນທາງປະສາດດຽວກັນກັບທີ່ຕອບສະໜອງຕໍ່ອາຫານ, ເພດ, ແລະ ລາງວັນທີ່ເປັນເງິນ. ສະໝອງປະຕິບັດຕໍ່ການແກ້ໄຂຄວາມບໍ່ແນ່ນອນວ່າເປັນລາງວັນໃນຕົວມັນເອງ.

Information Prediction Errors (ຂໍ້ຜິດພາດໃນການຄາດຄະເນຂໍ້ມູນ): ການຄົ້ນຄວ້າ fMRI ຂອງ Stefan Bode ແລະ Maja Brydevall ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າສະໝອງເຂົ້າລະຫັດ Information Prediction Errors (IPEs) ຄ້າຍຄືກັບ Reward Prediction Errors (ຂໍ້ຜິດພາດໃນການຄາດຄະເນລາງວັນ). ສັນຍານທາງປະສາດຂອງການຮັບຂໍ້ມູນແມ່ນແຂງແຮງ ແລະ ແຕກຕ່າງຈາກມູນຄ່າຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຂໍ້ມູນນັ້ນຄາດຄະເນໄວ້.

ກົນໄກ Information Gap: ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ George Loewenstein ແລະ Russell Golman ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນສ້າງ "ຊ່ອງຫວ່າງ" ທີ່ເຈັບປວດລະຫວ່າງສິ່ງທີ່ຄົນເຮົາຮູ້ ແລະ ສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການຮູ້. ຊ່ອງຫວ່າງນີ້ເຮັດວຽກຄ້າຍຄືກັບສະຖານະແຮງຂັບ ເຊັ່ນ: ຄວາມຫິວເຂົ້າ ຫຼື ຄວາມຫິວນ້ຳ. ການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຊ່ວຍປິດຊ່ອງຫວ່າງນີ້, ໃຫ້ຄວາມບັນເທົາ ແລະ ຄວາມສຸກ (ຜົນປະໂຫຍດທາງດ້ານອາລົມໃນທາງບວກ), ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນເອງຈະເປັນລົບກໍຕາມ.

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງບຸກຄົນ: ການຄົ້ນຄວ້າໂດຍ Masud Husain ແລະ Tanja Müller ລະບຸເຖິງ "ຟີໂນໄທປ໌" ທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຜູ້ຊອກຫາຂໍ້ມູນ. ບາງຄົນເຮັດໜ້າທີ່ເປັນ "ຜູ້ຕະລຸມບອນຂໍ້ມູນ", ເຕັມໃຈທີ່ຈະໃຊ້ຄວາມພະຍາຍາມຫຼາຍເກີນໄປສຳລັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ໄດ້ປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບ. ບຸກຄົນທີ່ມີຄວາມວິຕົກກັງວົນສູງອາດມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດ Analysis Paralysis (ອາການອຳມະພາດໃນການວິເຄາະ) ແລະ ການຊອກຫາຂໍ້ມູນເພື່ອປ້ອງກັນຕົວຫຼາຍຂຶ້ນ.

3. ຕົ້ນກຳເນີດວິວັດທະນາການ

ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນອາດພັດທະນາຂຶ້ນຍ້ອນວ່າບັນພະບຸລຸດຂອງພວກເຮົາດຳລົງຊີວິດຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຂາດແຄນຂໍ້ມູນ ເຊິ່ງການລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສະພາບແວດລ້ອມເກືອບຈະເປັນປະໂຫຍດສະເໝີ. ການຮູ້ວ່າຜູ້ລ້າລີ້ຊ່ອນຢູ່ໃສ, ແຫຼ່ງອາຫານຢູ່ໃສ, ແລະ ຮູບແບບສະພາບອາກາດໃດທີ່ກຳລັງໃກ້ເຂົ້າມາມີຄຸນຄ່າຕໍ່ການຢູ່ລອດໂດຍກົງ. ສະໝອງໄດ້ພັດທະນາໃຫ້ມີປະສົບການການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນເປັນລາງວັນກໍຍ້ອນວ່າຄວາມຮູ້ມັກຈະນຳໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າ.

ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງບັນພະບຸລຸດຂອງພວກເຮົາ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການລວບລວມຂໍ້ມູນ (ການຍ່າງໄປຮ່ອມພູໜ້າ, ການສັງເກດການເຄື່ອນໄຫວຂອງສັດ) ມັກຈະຕໍ່າເມື່ອທຽບກັບຜົນປະໂຫຍດໃນການຢູ່ລອດທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ. ແຮງຂັບເຄື່ອນໃນການ "ສ້າງແຜນທີ່ສະພາບແວດລ້ອມຂອງພວກເຮົາ" ແມ່ນສາມາດປັບຕົວໄດ້—ມັນຊ່ວຍໃຫ້ສາຍພັນຂອງພວກເຮົານຳທາງໄປໃນໂລກທີ່ອັນຕະລາຍ ແລະ ບໍ່ແນ່ນອນ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ວົງຈອນດຽວກັນນີ້ເຮັດວຽກຜິດປົກກະຕິໃນສະພາບແວດລ້ອມສະໄໝໃໝ່ທີ່ມີລັກສະນະຂໍ້ມູນທີ່ອຸດົມສົມບູນ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການໄດ້ມານັ້ນເກືອບເປັນສູນ. ຕອນນີ້ພວກເຮົາສາມາດເລື່ອນອ່ານຂ່າວໄດ້ຢ່າງບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ, ສັ່ງການທົດສອບການວິນິດໄສແບບບໍ່ຈຳກັດ, ແລະ ສັ່ງເຮັດບົດລາຍງານການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດແບບບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ. ຄວາມຈຳເປັນທາງຊີວະວິທະຍາທີ່ຈະຮູ້ໄດ້ແຍກອອກຈາກຄວາມຈຳເປັນໃນການກະທຳ, ປ່ຽນຄຸນລັກສະນະທີ່ປັບຕົວໄດ້ໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າເອີ້ນວ່າ "epistemic gluttony" (ຄວາມຕະກະໃນຄວາມຮູ້).

ຄວາມລຳອຽງຍັງຄົງຢູ່ຍ້ອນວ່າລະບົບລາງວັນຂອງສະໝອງບໍ່ໄດ້ຈຳແນກລະຫວ່າງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດແທ້ໆ ແລະ ການຕອບສະໜອງຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນພຽງຢ່າງດຽວ. ໂດປາມີນເຮັດວຽກບໍ່ວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນຈະປ່ຽນແປງພຶດຕິກຳຫຼືບໍ່, ສ້າງແຮງຂັບເຄື່ອນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນການບໍລິໂພກຂໍ້ມູນທີ່ບັນພະບຸລຸດຂອງພວກເຮົາບໍ່ເຄີຍຈຳເປັນຕ້ອງຄວບຄຸມ.

4. ຄວາມລຳອຽງນີ້ສະແດງອອກແນວໃດ

4.1. ໃນຊີວິດປະຈຳວັນ

ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນແຊກຊຶມເຂົ້າໃນການຕັດສິນໃຈປະຈຳວັນໃນວິທີທີ່ລະອຽດອ່ອນແຕ່ມີຜົນຕາມມາ:

• ການອ່ານການທົບທວນ (Review) ຢ່າງໝົກໝຸ້ນ: ການໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງອ່ານການທົບທວນຜະລິດຕະພັນເມື່ອທ່ານໄດ້ຕັດສິນໃຈຊື້ແລ້ວ, ຫຼື ເມື່ອທຸກທາງເລືອກມີໜ້າທີ່ທຽບເທົ່າກັນ
• ການບີບບັງຄັບໃຫ້ກວດສອບສະພາບອາກາດ: ກວດເບິ່ງການພະຍາກອນອາກາດຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກທັງໆທີ່ວາງແຜນມື້ຂອງທ່ານ ແລະ ຈັດກະເປົ໋າຮຽບຮ້ອຍແລ້ວ
• ການຄົ້ນຫາອາການພະຍາດໃນ Google: ຄົ້ນຄວ້າອາການຢ່າງກວ້າງຂວາງເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານໝໍຈະໃຫ້ການວິນິດໄສ ແລະ ແຜນການປິ່ນປົວແລ້ວກໍຕາມ
• ການຕິດຕາມຄວາມສຳພັນ: ການຊອກຫາການສົນທະນາເພື່ອ "ປິດສາກ" ຫຼື ຄຳອະທິບາຍທີ່ຈະບໍ່ປ່ຽນແປງຜົນຂອງຄວາມສຳພັນທີ່ສິ້ນສຸດລົງ
• Doomscrolling: ກວດສອບຂ່າວກ່ຽວກັບເຫດການທີ່ທ່ານບໍ່ສາມາດມີອິດທິພົນໄດ້ຢ່າງໝົກໝຸ້ນ, ບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດອັນໃດ ແຕ່ເຮັດໃຫ້ສຸຂະພາບຈິດຊຸດໂຊມລົງ

4.2. ໃນບ່ອນເຮັດວຽກ

ສະພາບແວດລ້ອມທາງວິຊາຊີບສ້າງພື້ນທີ່ອຸດົມສົມບູນສຳລັບຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນ:

• Analysis Paralysis (ອາການອຳມະພາດໃນການວິເຄາະ): ທີມງານເລື່ອນການເປີດຕົວໂຄງການເພື່ອລວບລວມຈຸດຂໍ້ມູນ "ອີກພຽງຈຸດດຽວ", ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຮອດກຳນົດຂີດຈຳກັດການຕັດສິນໃຈແລ້ວກໍຕາມ
• ການເພີ່ມຈຳນວນການປະຊຸມ: ການກຳນົດການປະຊຸມເພີ່ມເຕີມເພື່ອປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ຊອກຫາຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມແທນທີ່ຈະເປັນການກະທຳ
• ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງບົດລາຍງານ: ຮ້ອງຂໍບົດລາຍງານທີ່ຄົບຖ້ວນເຊິ່ງຈະບໍ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ແຜນການປະຕິບັດງານທີ່ກຳນົດໄວ້ລ່ວງໜ້າເລີຍ
• ການປຶກສາຫາລືຜູ້ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ: ການລວບລວມຂໍ້ມູນຈາກທຸກແຫຼ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັບການຕັດສິນໃຈ
• Shared Information Bias: ການຄົ້ນຄວ້າໂດຍ Femke Ten Velden ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າທີມງານມັກສົນທະນາກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ທຸກຄົນຮູ້ຢູ່ແລ້ວຫຼາຍກວ່າການຄົ້ນພົບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເປັນເອກະລັກ, ປ່ຽນການປະຊຸມໃຫ້ກາຍເປັນຫ້ອງສຽງສະທ້ອນ (echo chambers)

4.3. ໃນທຸລະກິດ ແລະ ການຕະຫຼາດ

ບໍລິສັດທັງຫາຜົນປະໂຫຍດ ແລະ ປະສົບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຈາກຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນ:

ການຫາຜົນປະໂຫຍດ:

• ການສະເໜີ "ຂໍ້ມູນຟຣີ" (ບົດລາຍງານ, ຄຳແນະນຳ, ການສຳມະນາທາງເວັບ) ເປັນຍຸດທະວິທີໃນການສ້າງຜູ້ມີໂອກາດເປັນລູກຄ້າ (lead generation), ໂດຍຮູ້ເຖິງແຮງຂັບເຄື່ອນຂອງຄົນໃນການສະແຫວງຫາຄວາມຮູ້
• ສ້າງຄວາມຮີບດ່ວນດ້ວຍຂໍ້ສະເໜີ "ຂໍ້ມູນຈຳກັດເວລາ"
• ການນຳສະເໜີລາຍຊື່ຂໍ້ມູນສະເພາະທີ່ຫຼາຍເກີນໄປເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຜູ້ບໍລິໂພກຮູ້ສຶກຖືກບັງຄັບໃຫ້ວິເຄາະຢ່າງຄົບຖ້ວນ

ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ:

• ການລົງທຶນຫຼາຍເກີນໄປໃນການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດທີ່ຢືນຢັນຂໍ້ສະຫຼຸບທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຢູ່ແລ້ວ
• ຊັກຊ້າໃນການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນໃນຂະນະທີ່ລໍຖ້າຂໍ້ມູນທາງການແຂ່ງຂັນທີ່ "ສົມບູນແບບ"
• ມອບໝາຍໃຫ້ເຮັດການສຶກສາເພື່ອສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈທີ່ໄດ້ເຮັດໄປແລ້ວ, ເຮັດໃຫ້ສູນເສຍຊັບພະຍາກອນໃນການຫາເຫດຜົນຫຼັງຈາກເຫດການເກີດຂຶ້ນ

4.4. ໃນການເມືອງ ແລະ ສື່ມວນຊົນ

ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນສ້າງຮູບແບບພຶດຕິກຳທາງການເມືອງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ:

• ການສ້າງ Filter Bubble: ພົນລະເມືອງຈັດລະບຽບສະພາບແວດລ້ອມຂໍ້ມູນຂ່າວສານເພື່ອຢືນຢັນຄວາມລຳອຽງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແທນທີ່ຈະໃຫ້ຂໍ້ມູນໃນການຕັດສິນໃຈລົງຄະແນນສຽງ
• ການໝົກໝຸ້ນກັບແບບສຳຫຼວດ: ຕິດຕາມການສຳຫຼວດການເລືອກຕັ້ງຢ່າງໝົກໝຸ້ນທັງໆທີ່ຕັດສິນໃຈແລ້ວວ່າຈະລົງຄະແນນສຽງແນວໃດ
• ການບໍລິໂພກຂ່າວ 24 ຊົ່ວໂມງ: ການຕິດຕາມຂ່າວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງທີ່ບໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດດຳເນີນການໄດ້ ແຕ່ຕອບສະໜອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະຮູ້
• Conspiracy Rabbit Holes (ຂຸມກະຕ່າຍທິດສະດີສົມຮູ້ຮ່ວມຄິດ): ຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ "ປິດບັງ" ເຊິ່ງສັນຍາວ່າຈະມີຄວາມແນ່ນອນກ່ຽວກັບເຫດການທີ່ຊັບຊ້ອນ

4.5. ໃນການດູແລສຸຂະພາບ

ຂະແໜງການແພດໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຢ່າງຮ້າຍແຮງຈາກຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນ:

• Diagnostic Cascades (ການວິນິດໄສແບບຕໍ່ເນື່ອງ): ແພດສັ່ງໃຫ້ສະແກນ CT ທົ່ວຮ່າງກາຍສຳລັບອາການທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ. ການສະແກນພົບ "incidentalomas"—ການຄົ້ນພົບທີ່ບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍເຊິ່ງຈະບໍ່ກໍ່ໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍເລີຍ. ເມື່ອຮູ້ແລ້ວ, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບັງຄັບໃຫ້ດຳເນີນການຕໍ່ໄປ (ການຕັດຊິ້ນເນື້ອ, ການຜ່າຕັດ), ເຮັດໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍຕໍ່ຄົນເຈັບ. ການຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດໃນເບື້ອງຕົ້ນເຮັດໃຫ້ເກີດການແຊກແຊງທີ່ເປັນອັນຕະລາຍຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

• Defensive Medicine (ການແພດເພື່ອປ້ອງກັນຕົວ): ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານສຸຂະພາບສັ່ງການທົດສອບ ແລະ ຂັ້ນຕອນຕ່າງໆເປັນຫຼັກເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການຮັກສາຜິດພາດແທນທີ່ຈະປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບຂອງຄົນເຈັບ. ການປະເມີນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າການແພດປ້ອງກັນຕົວເຮັດໃຫ້ລະບົບການດູແລສຸຂະພາບຂອງສະຫະລັດມີມູນຄ່າລະຫວ່າງ 46 ຕື້ຫາ 300 ຕື້ໂດລາຕໍ່ປີ. ແພດຊອກຫາຂໍ້ມູນ (ຕົວຢ່າງ: ການສະແກນ CT ເພື່ອຍົກເວັ້ນໂອກາດທີ່ຈະເກີດຫຼອດເລືອດອຸດຕັນໃນປອດທີ່ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ຕໍ່າ) ບໍ່ແມ່ນເພື່ອປິ່ນປົວຄົນເຈັບ, ແຕ່ເພື່ອສ້າງເອກະສານສຳລັບການຟ້ອງຮ້ອງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ.

• Diagnostic Suspicion Bias: ແພດ, ເຊິ່ງຖືກຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຄວາມຕ້ອງການຄວາມແນ່ນອນ, ສັ່ງການທົດສອບທີ່ມີ "ຂໍ້ມູນ" ທາງດ້ານເຕັກນິກແຕ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນທາງປະຕິບັດກັບການຕັດສິນໃຈໃນການປິ່ນປົວ.

4.6. ໃນດ້ານການເງິນ ແລະ ການລົງທຶນ

ຕະຫຼາດການເງິນຂະຫຍາຍຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນ:

• ການຊື້ຂາຍຫຼາຍເກີນໄປ: ນັກລົງທຶນຊື້ ແລະ ຂາຍໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງ (ການເຄື່ອນໄຫວຂອງລາຄາປະຈຳວັນ, ຂ່າວດ່ວນ) ທີ່ບໍ່ມີມູນຄ່າທາງການປະຕິບັດໃນໄລຍະຍາວ
• ການເສບຕິດການວິເຄາະ: ສຶກສາການເງິນຂອງບໍລິສັດຢ່າງຄົບຖ້ວນສຳລັບການລົງທຶນທີ່ຕັດສິນໃຈແລ້ວ
• Noise vs. Signal Confusion (ຄວາມສັບສົນລະຫວ່າງສຽງລົບກວນ ກັບ ສັນຍານ): ການຄົ້ນຄວ້າໃນຕະຫຼາດອາຊີສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ "ສຽງລົບກວນທາງຂໍ້ມູນ" ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາຍເກີນໄປນຳໄປສູ່ Availability bias (ຄວາມລຳອຽງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຫາໄດ້ງ່າຍ) ແລະ Representativeness bias (ຄວາມລຳອຽງຈາກຕົວແທນ), ເຮັດໃຫ້ຕະຫຼາດມີຄວາມຜັນຜວນຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍບໍ່ໄດ້ປັບປຸງການຄົ້ນພົບລາຄາ

5. ກໍລະນີສຶກສາໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ

ກໍລະນີສຶກສາທີ 1: ຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງ "New Coke" (1985)

• ສະພາບການ: ໃນຕົ້ນຊຸມປີ 1980, Pepsi ກຳລັງຍາດສ່ວນແບ່ງຕະຫຼາດຂອງ Coca-Cola ຜ່ານ "Pepsi Challenge"—ການທົດສອບລົດຊາດແບບປິດຕາເຊິ່ງຜູ້ບໍລິໂພກມັກລົດຊາດທີ່ຫວານກວ່າຂອງ Pepsi ຢ່າງສະໝ່ຳສະເໝີ.

• ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ: Coca-Cola ຕອບໂຕ້ດ້ວຍການລວບລວມຂໍ້ມູນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ພວກເຂົາໄດ້ດຳເນີນການທົດສອບລົດຊາດແບບປິດຕາຫຼາຍກວ່າ 200,000 ຄັ້ງ ໂດຍມີມູນຄ່າຫຼາຍລ້ານໂດລາ. ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວບໍ່ສາມາດປະຕິເສດໄດ້: ຜູ້ບໍລິໂພກມັກສູດໃໝ່ທີ່ຫວານກວ່າທັງ Pepsi ແລະ Coke ເດີມ. ໂດຍອີງໃສ່ຫຼັກຖານທີ່ໜັກແໜ້ນນີ້, ພວກເຂົາຈຶ່ງໄດ້ເປີດຕົວ "New Coke".

• ຄວາມລຳອຽງທີ່ເຮັດວຽກຢູ່: ຜູ້ບໍລິຫານຂອງ Coca-Cola ສຸມໃສ່ຂໍ້ມູນທາງຄວາມຮູ້ສຶກ (ລົດຊາດ) ຢ່າງດຽວ ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ສົນໃຈຂໍ້ມູນທາງສັນຍາລັກ (ຄວາມຜູກພັນຂອງແບຣນ, ຄວາມຄິດຮອດອະດີດ). ພວກເຂົາຖືວ່າເນື່ອງຈາກພວກເຂົາມີຂໍ້ມູນຫຼາຍກວ່າ (ຜູ້ທົດລອງ 200,000 ຄົນ), ພວກເຂົາຈຶ່ງມີຂໍ້ມູນທີ່ດີກວ່າ. ຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາລວບລວມໄດ້ (ຄວາມມັກແບບປິດຕາ) ບໍ່ໄດ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຕັດສິນໃຈຊື້ທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊິ່ງຖືກຂັບເຄື່ອນໂດຍເອກະລັກຂອງແບຣນ ແລະ ຄວາມຜູກພັນທາງອາລົມ.

• ຜົນຕາມມາ: ຜະລິດຕະພັນລົ້ມເຫຼວຢ່າງໜັກ. ສຽງຮຽກຮ້ອງຂອງມະຫາຊົນບັງຄັບໃຫ້ "Classic Coke" ກັບຄືນມາພາຍໃນຫຼາຍເດືອນ. ບໍລິສັດຖືກປິດຕາໂດຍປະລິມານການຄົ້ນຄວ້າຂອງຕົນຫຼາຍກວ່າຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງມັນ.

• ບົດຮຽນທີ່ໄດ້ຮັບ: ຂໍ້ມູນຫຼາຍກວ່າບໍ່ໄດ້ໝາຍເຖິງການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າ. ຄຳຖາມສຳຄັນແມ່ນວ່າປະເພດຂໍ້ມູນກົງກັບກົນໄກການຕັດສິນໃຈຫຼືບໍ່. ການທົດສອບລົດຊາດບໍ່ສາມາດຈັບເອົາຄວາມພັກດີຕໍ່ແບຣນໄດ້.

ກໍລະນີສຶກສາທີ 2: The Ford Edsel (1957)

• ສະພາບການ: Ford ໃຊ້ເວລາ 10 ປີ ແລະ ເງິນ 250 ລ້ານໂດລາ (ຫຼາຍກວ່າ 2.5 ຕື້ໂດລາໃນມື້ນີ້) ໃນການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດເພື່ອອອກແບບລົດທີ່ "ສົມບູນແບບ" ສຳລັບຊົນຊັ້ນກາງ.

• ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ: Ford ມີສ່ວນຮ່ວມໃນການສະສົມຂໍ້ມູນຢ່າງຄົບຖ້ວນ—ການວິເຄາະປະເພດບຸກຄະລິກກະພາບ, ຄວາມມັກຂອງຫາງປາ, ຮູບຊົງກະຈັງໜ້າ, ແລະ ຕົວປ່ຽນອື່ນໆອີກນັບບໍ່ຖ້ວນ. ພວກເຂົາໄດ້ສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ໜ້າຈະເປັນຜະລິດຕະພັນທີ່ມີການຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍທີ່ສຸດໃນປະຫວັດສາດຂອງລົດຍົນ.

• ຄວາມລຳອຽງທີ່ເຮັດວຽກຢູ່: ການລວບລວມຂໍ້ມູນໃຊ້ເວລາດົນຫຼາຍຈົນຂໍ້ມູນລ້າສະໄໝກ່ອນທີ່ຈະໄດ້ນຳໃຊ້. ໃນຂະນະທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຸລະພາກກ່ຽວກັບຄວາມມັກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ສະພາບແວດລ້ອມມະຫາພາກໄດ້ປ່ຽນແປງ: ພາວະເສດຖະກິດຖົດຖອຍມາຮອດ, ແລະ ຄວາມມັກປ່ຽນໄປສູ່ລົດຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນ: VW Beetle. "ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເສຍໄປ" (Sunk cost) ຂອງການລົງທຶນການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຂອງພວກເຂົາບັງຄັບໃຫ້ພວກເຂົາເປີດຕົວລົດທີ່ຕະຫຼາດບໍ່ຕ້ອງການອີກຕໍ່ໄປ.

• ຜົນຕາມມາ: Edsel ກາຍເປັນຄຳສັບຄ້າຍຄືກັນກັບຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງອົງກອນ, ເຮັດໃຫ້ Ford ສູນເສຍເງິນຫຼາຍຮ້ອຍລ້ານ. ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ຊັກຊ້າສາມາດຮ້າຍແຮງກວ່າການບໍ່ມີຂໍ້ມູນເລີຍ.

• ບົດຮຽນທີ່ໄດ້ຮັບ: ຂໍ້ມູນມີອາຍຸການເກັບຮັກສາ. ການລວບລວມຂໍ້ມູນຫຼາຍເກີນໄປສາມາດຊັກຊ້າການກະທຳຈົນກວ່າສະພາບຕະຫຼາດຈະເຮັດໃຫ້ການຄົ້ນຄວ້າບໍ່ຖືກຕ້ອງທັງໝົດ.

ຕົວຢ່າງທາງປະຫວັດສາດ: ນາຍພົນ McClellan ແລະ ສົງຄາມກາງເມືອງອາເມລິກາ

ນາຍພົນ George McClellan ຂອງຝ່າຍເໜືອ (Union) ເປັນຕົວຢ່າງຂອງຄວາມລັງເລທີ່ຮ້າຍແຮງຈາກຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນ. ໃນລະຫວ່າງການທັບ Peninsula Campaign (1862), McClellan ປະເມີນຄວາມເຂັ້ມແຂງຂອງຝ່າຍໃຕ້ (Confederate) ສູງເກີນໄປຢ່າງສະໝ່ຳສະເໝີ ເຖິງແມ່ນວ່າມີກຳລັງพลຫຼາຍກວ່າກໍຕາມ.

McClellan ເຊື່ອວ່າດ້ວຍການລາດຕະເວນທີ່ພຽງພໍ (ສາຍລັບ Pinkerton, ປູມເປົ້າສັງເກດການ), ລາວສາມາດກຳຈັດຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງສົງຄາມໄດ້. ລາວປະຕິເສດທີ່ຈະໂຈມຕີ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຂ່າວກອງເພີ່ມເຕີມ ແລະ ກຳລັງເສີມເພີ່ມເຕີມຢູ່ສະເໝີ. ລາວໃຫ້ຄຸນຄ່າແກ່ຄວາມແນ່ນອນຂອງການນັບຈຳນວນສັດຕູຫຼາຍກວ່າການລິເລີ່ມການໂຈມຕີ.

ຄວາມລັງເລຂອງລາວເຮັດໃຫ້ກອງທັບຝ່າຍໃຕ້ສາມາດຊ້ອມຮົບ, ເສີມກຳລັງ, ແລະ ໃນທີ່ສຸດກໍແກ່ຍາວສົງຄາມອອກໄປອີກຫຼາຍປີ. ປະທານາທິບໍດີ Lincoln ເຄີຍກ່າວໄວ້ຢ່າງມີຊື່ສຽງວ່າ McClellan ມີ "ຄວາມຊັກຊ້າ"—ເຊິ່ງເປັນການວິນິດໄສແບບບໍ່ເປັນທາງການກ່ຽວກັບຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນທີ່ຮ້າຍແຮງ. ກໍລະນີດັ່ງກ່າວສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການແຂ່ງຂັນ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການລໍຖ້າຂໍ້ມູນທີ່ສົມບູນແບບມັກຈະເກີນກວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການກະທຳບົນພື້ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບ.

6. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຄວາມລຳອຽງນີ້

6.1. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສ່ວນຕົວ

• ຄວາມອ່ອນລ້າໃນການຕັດສິນໃຈ (Decision Fatigue): ການລວບລວມຂໍ້ມູນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເຮັດໃຫ້ຊັບພະຍາກອນທາງປັນຍາໝົດໄປ, ນຳໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ດີໃນເລື່ອງສຳຄັນ
• ຄວາມເຄັ່ງຕຶງໃນຄວາມສຳພັນ: ການຊອກຫາຄວາມແນ່ນອນທີ່ບໍ່ຈຳເປັນກ່ຽວກັບຄວາມສຳພັນ ("ພວກເຂົາໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດກັບຂໍ້ຄວາມນັ້ນ?") ສ້າງຄວາມກັງວົນ ແລະ ຄວາມຂັດແຍ້ງ
• ໂອກາດທີ່ພາດໄປ: ໃນຂະນະທີ່ກຳລັງລວບລວມຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ, ໂອກາດທີ່ອ່ອນໄຫວຕໍ່ເວລາຈະໝົດອາຍຸໄປ
• ຄວາມເສື່ອມໂຊມຂອງສຸຂະພາບຈິດ: Doomscrolling ແລະ ການບໍລິໂພກຂໍ້ມູນຢ່າງໝົກໝຸ້ນມີຄວາມສຳພັນກັບຄວາມວິຕົກກັງວົນ ແລະ ຊຶມເສົ້າ
• Analysis Paralysis ໃນການຕັດສິນໃຈໃນຊີວິດ: ການເລື່ອນການປ່ຽນແປງອາຊີບ, ຄວາມສຳພັນ, ຫຼື ການຊື້ຄັ້ງໃຫຍ່ໃນຂະນະທີ່ຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ "ສົມບູນແບບ" ເຊິ່ງບໍ່ມີຢູ່ຈິງ

6.2. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທາງວິຊາຊີບ

• ຄວາມຊັກຊ້າຂອງໂຄງການ: ທີມງານພາດກຳນົດເວລາ ແລະ ໂອກາດທາງຕະຫຼາດໃນຂະນະທີ່ລວບລວມຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ
• ການສູນເສຍຊັບພະຍາກອນ: ງົບປະມານ ແລະ ບຸກຄະລາກອນທີ່ອຸທິດໃຫ້ກັບການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຈະບໍ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ຜົນໄດ້ຮັບ
• ການສະກັດກັ້ນນະວັດຕະກຳ: ແນວຄວາມຄິດໃໝ່ໆຕາຍໄປໃນຄະນະກຳມະການໃນຂະນະທີ່ລໍຖ້າ "ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ"
• ຄວາມເສຍປຽບໃນການແຂ່ງຂັນ: ຄູ່ແຂ່ງທີ່ລົງມືເຮັດບົນພື້ນຖານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບສາມາດຍາດເອົາຕະຫຼາດໄປໄດ້
• ຄວາມຊ້າໃນອາຊີບ: ບຸກຄົນທີ່ບໍ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ຄົບຖ້ວນຈະຖືກມອງວ່າເປັນຜູ້ນຳທີ່ບໍ່ເດັດຂາດ

6.3. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທາງສັງຄົມ

• ພາລະຂອງລະບົບສຸຂະພາບ: ການແພດປ້ອງກັນຕົວເພີ່ມຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ 46-300 ຕື້ໂດລາຕໍ່ປີໃຫ້ກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານສຸຂະພາບຂອງສະຫະລັດ
• ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບທາງເສດຖະກິດ: Analysis Paralysis ຂອງອົງກອນເຮັດໃຫ້ການຂະຫຍາຍຕົວທາງເສດຖະກິດຊ້າລົງ
• ຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງປະຊາທິປະໄຕ: ພົນລະເມືອງບໍລິໂພກຂໍ້ມູນທາງການເມືອງໂດຍບໍ່ມີການລົງມືປະຕິບັດ (ການລົງຄະແນນສຽງ, ການຈັດຕັ້ງ)
• ຄວາມຊັກຊ້າຂອງນະວັດຕະກຳ: ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ມີທ່າແຮງຖືກປ່ອຍປະລະເລີຍໃນຂະນະທີ່ລໍຖ້າຂໍ້ມູນຄວາມປອດໄພທີ່ "ສົມບູນແບບ"
• ການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນຜິດພາດ: ສັງຄົມລົງທຶນໃນໂຄງລ່າງພື້ນຖານຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ປະຕິບັດໄດ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ

6.4. ຜົນກະທົບທາງສະຖິຕິ

• Defensive Medicine (ການແພດປ້ອງກັນຕົວ): ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍປະຈຳປີ 46-300 ຕື້ໂດລາຕໍ່ການດູແລສຸຂະພາບຂອງສະຫະລັດ (ຫຼາຍການສຶກສາ)
• ອັດຕາຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງຜະລິດຕະພັນ: ການຄົ້ນຄວ້າຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຜະລິດຕະພັນທີ່ມີການຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍເກີນໄປລົ້ມເຫຼວໃນອັດຕາທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບຜະລິດຕະພັນທີ່ມີການຄົ້ນຄວ້າໜ້ອຍເກີນໄປ, ເຊິ່ງຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຜົນຕອບແທນທີ່ຫຼຸດລົງ
• ການສູນເສຍເວລາປະຊຸມ: ການສຶກສາຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ 30-50% ຂອງເວລາປະຊຸມແມ່ນໃຊ້ໄປກັບການສົນທະນາກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທຸກຄົນຮູ້ຢູ່ແລ້ວ
• Disjunction Effect: 61% ຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໃນການສຶກສາຂອງ Tversky & Shafir ຈ່າຍເງິນເພື່ອລໍຖ້າຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດ

7. ຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຊື່ອງໄວ້

ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ບໍ່ດີສະເໝີໄປ—ມັນອາດຈະຍັງຄົງຢູ່ເພາະວ່າມັນເຮັດໜ້າທີ່ທີ່ແທ້ຈິງບາງຢ່າງ:

• Environmental Mapping (ການສ້າງແຜນທີ່ສະພາບແວດລ້ອມ): ໃນສະຖານະການທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍ, ການລວບລວມຂໍ້ມູນຢ່າງກວ້າງຂວາງຊ່ວຍສ້າງແບບຈຳລອງທາງຈິດໃຈທີ່ອາດເປັນປະໂຫຍດໂດຍບໍ່ຄາດຄິດ
• Social Signaling (ການສົ່ງສັນຍານທາງສັງຄົມ): ການສະແດງຄວາມຖີ່ຖ້ວນ ແລະ ການກວດສອບສາມາດສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃຫ້ກັບຜູ້ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງ
• Error Detection (ການກວດຫາຂໍ້ຜິດພາດ): ບາງຄັ້ງ, ຂໍ້ມູນທີ່ "ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ" ກໍເປີດເຜີຍຄວາມເຊື່ອມໂຍງ ຫຼື ຂໍ້ຜິດພາດໃນການຫາເຫດຜົນທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ
• Psychological Preparation (ການກຽມພ້ອມທາງຈິດໃຈ): ການຮູ້ຜົນໄດ້ຮັບ (ເຖິງແມ່ນວ່າຈະບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້) ຊ່ວຍໃຫ້ມີການກະກຽມທາງອາລົມ ແລະ ການສ້າງໂຄງສ້າງການເລົ່າເລື່ອງ
• Regret Minimization (ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍໃຈ): ຜູ້ຄົນມັກຈະເລືອກທີ່ຈະ "ຮູ້" ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເຈັບປວດກໍຕາມ, ເພາະວ່າຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຮູ້ສຶກຮ້າຍແຮງກວ່າຂ່າວຮ້າຍ (Ostrich Effect ແບບປີ້ນກັບ)

ການກຳຈັດຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນອອກໄປທັງໝົດຈະສ້າງບັນຫາອື່ນໆ ເຊັ່ນ: ການຕັດສິນໃຈກ່ອນໄວອັນຄວນ, ສັນຍານທີ່ພາດໄປ, ແລະ ການຮັບຮູ້ທາງສັງຄົມກ່ຽວກັບຄວາມຊະຊາຍ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນການປັບທຽບ (calibration), ບໍ່ແມ່ນການກຳຈັດ.

8. ການປະເມີນຕົນເອງ: ທ່ານມີຄວາມລຳອຽງນີ້ຫຼືບໍ່?

8.1. ລາຍການກວດສອບສັນຍານເຕືອນ

• ຂ້ອຍມັກຈະຊັກຊ້າໃນການຕັດສິນໃຈເພື່ອລວບລວມ "ຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມອີກໜ້ອຍໜຶ່ງ"
• ຂ້ອຍອ່ານການທົບທວນຫຼາຍອັນສຳລັບການຊື້ທີ່ຂ້ອຍໄດ້ຕັດສິນໃຈແລ້ວ
• ຂ້ອຍກວດເບິ່ງຂ່າວ ຫຼື ສື່ສັງຄົມອອນລາຍຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກກ່ຽວກັບສະຖານະການທີ່ຂ້ອຍບໍ່ສາມາດມີອິດທິພົນໄດ້
• ຂ້ອຍຮູ້ສຶກບໍ່ສະບາຍໃຈໃນການຕັດສິນໃຈໂດຍບໍ່ມີຄວາມແນ່ນອນທີ່ສົມບູນ
• ຂ້ອຍມັກຈະຮ້ອງຂໍບົດລາຍງານ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ໃຊ້ໃນທີ່ສຸດ
• ຂ້ອຍພາດກຳນົດເວລາ ຫຼື ໂອກາດໃນຂະນະທີ່ກຳລັງລວບລວມຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ
• ຂ້ອຍຮູ້ສຶກຖືກບັງຄັບໃຫ້ໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ຂ້ອຍພະຍາຍາມຢ່າງໜັກເພື່ອໃຫ້ໄດ້ມາ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະເປັນເລື່ອງເລັກນ້ອຍກໍຕາມ
• ຂ້ອຍກຳນົດເວລາປະຊຸມເພື່ອປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ທັນທີ
• ຂ້ອຍສືບຕໍ່ຄົ້ນຄວ້າອາການທາງການແພດຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບການວິນິດໄສ ແລະ ແຜນການປິ່ນປົວແລ້ວ
• ຂ້ອຍມັກທີ່ຈະຮູ້ຂ່າວຮ້າຍຫຼາຍກວ່າການປ່ອຍໃຫ້ບໍ່ແນ່ນອນ, ເຖິງແມ່ນວ່າການຮູ້ຈະບໍ່ປ່ຽນແປງຫຍັງເລີຍ

ການໃຫ້ຄະແນນ:

• ກວດສອບ 0-2 ຂໍ້: ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່າ
• ກວດສອບ 3-5 ຂໍ້: ມີຄວາມອ່ອນໄຫວປານກາງ
• ກວດສອບ 6-8 ຂໍ້: ມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງ
• ກວດສອບ 9-10 ຂໍ້: ມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງຫຼາຍ

8.2. ຄຳຖາມເພື່ອການສະທ້ອນຕົນເອງ

1. ລອງຄິດເຖິງການຕັດສິນໃຈຄັ້ງຫຼ້າສຸດທີ່ທ່ານໄດ້ເລື່ອນອອກໄປ. ທ່ານກຳລັງລໍຖ້າຂໍ້ມູນອັນໃດ, ແລະ ມັນຈະປ່ຽນແປງທາງເລືອກຂອງທ່ານໄດ້ແທ້ຫຼືບໍ່?
2. ທ່ານເຄີຍຮູ້ສຶກຖືກບັງຄັບໃຫ້ໃຊ້ຂໍ້ມູນພຽງເພາະວ່າທ່ານໄດ້ລົງທຶນເວລາ ຫຼື ເງິນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ມັນມາຫຼືບໍ່?
3. ທ່ານສັງເກດເຫັນວ່າຕົນເອງກຳລັງຊອກຫາການຢືນຢັນແທນທີ່ຈະເປັນຂໍ້ມູນທີ່ອາດປ່ຽນໃຈທ່ານຫຼືບໍ່?
4. ທ່ານຮູ້ສຶກແນວໃດເມື່ອທ່ານຕ້ອງຕັດສິນໃຈດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ? ຄວາມບໍ່ສະບາຍໃຈຂອງທ່ານໄດ້ສັດສ່ວນກັບຄວາມສ່ຽງຕົວຈິງຫຼືບໍ່?
5. ເຄີຍມີໃຜບອກທ່ານວ່າທ່ານຄົ້ນຄວ້າ ຫຼື ວິເຄາະການຕັດສິນໃຈຫຼາຍເກີນໄປຫຼືບໍ່?

8.3. ສະຖານະການການວິນິດໄສແບບໄວ

ສະຖານະການ: ທ່ານກຳລັງຕັດສິນໃຈລະຫວ່າງຂໍ້ສະເໜີວຽກສອງບ່ອນ. ທັງສອງມີເງິນເດືອນ ແລະ ບົດບາດທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ທ່ານໄດ້ຕັດສິນໃຈແລ້ວວ່າບໍລິສັດ A ສອດຄ່ອງກັບເປົ້າໝາຍອາຊີບຂອງທ່ານຫຼາຍກວ່າ. ຜູ້ຈັດການຝ່າຍບຸກຄົນ (HR) ຂອງບໍລິສັດ B ສະເໜີໃຫ້ຈັດແຈງການໂທຫາພະນັກງານອີກຫ້າຄົນເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດ "ຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວັດທະນະທຳ". ສິ່ງນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານຊັກຊ້າໄປໜຶ່ງອາທິດ.

ທ່ານຈະຕອບໂຕ້ແນວໃດ?

• A) "ແນ່ນອນ, ຂ້ອຍຕ້ອງການຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ຂ້ອຍສາມາດໄດ້ຮັບກ່ອນທີ່ຈະຕັດສິນໃຈ." → ມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງ
• B) "ຂ້ອຍຈະຮັບໂທລະສັບສອງສາມສາຍເນື່ອງຈາກຂ້ອຍຍັງບໍ່ໝັ້ນໃຈ 100% ເທື່ອ." → ມີຄວາມອ່ອນໄຫວປານກາງ
• C) "ບໍ່, ຂອບໃຈ—ຂ້ອຍມີຂໍ້ມູນພຽງພໍທີ່ຈະຕັດສິນໃຈເລື່ອງນີ້ແລ້ວ. ຂ້ອຍຈະຍອມຮັບບໍລິສັດ A." → ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່າ

9. ການລະບຸຄວາມລຳອຽງນີ້ໃນຜູ້ອື່ນ

9.1. ຕົວຊີ້ບອກທາງພຶດຕິກຳ

• ໂໝດການຄົ້ນຄວ້າຊຳເຮື້ອ: ເປັນການ "ກວດສອບ" ສິ່ງຕ່າງໆສະເໝີໂດຍບໍ່ໄດ້ຂໍ້ສະຫຼຸບ
• ການຄູນຈຳນວນການປະຊຸມ: ກຳນົດການປະຊຸມຕິດຕາມຜົນເພື່ອປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຈາກການປະຊຸມຄັ້ງກ່ອນໆ
• ການກັກຕຸນບົດລາຍງານ: ການຮ້ອງຂໍ ແລະ ການຍື່ນບົດລາຍງານທີ່ບໍ່ເຄີຍຖືກອ້າງອີງໃນການຕັດສິນໃຈ
• ການເລື່ອນການຕັດສິນໃຈ: ຮູບແບບທີ່ສອດຄ່ອງກັນຂອງ "ລໍຖ້າເບິ່ງກ່ອນ" ຫຼື "ພວກເຮົາຕ້ອງການຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ"
• ການຫາເຫດຜົນໃຫ້ກັບຂໍ້ມູນ: ໃຊ້ເວລາອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງຂໍ້ມູນບາງຢ່າງຈຶ່ງຖືກລວບລວມມາແທນທີ່ຈະໃຊ້ມັນ

9.2. ສັນຍານເຕືອນໃນການສົນທະນາ

ວະລີທີ່ຄົນມັກເວົ້າເມື່ອຢູ່ພາຍໃຕ້ຄວາມລຳອຽງນີ້:

• "ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ຈົນກວ່າພວກເຮົາຈະຮູ້ແນ່ນອນ"
• "ໃຫ້ຂ້ອຍຄົ້ນຄວ້າຕື່ມອີກໜ້ອຍໜຶ່ງກ່ອນ"
• "ຂ້ອຍຕ້ອງການຄວາມຈິງທັງໝົດກ່ອນທີ່ຂ້ອຍຈະຕັດສິນໃຈໄດ້"
• "ຈະເປັນແນວໃດຖ້າມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພວກເຮົາພາດໄປ?"
• "ພວກເຮົາຄວນດຳເນີນການສຶກສາອີກຄັ້ງໜຶ່ງເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈ"

ປະເພດຂອງຂໍ້ໂຕ້ແຍ້ງທີ່ພວກເຂົາສ້າງຂຶ້ນ:

• ເນັ້ນໜັກໃສ່ກໍລະນີທີ່ຫາຍາກເຊິ່ງຈະບໍ່ເກີດຂຶ້ນຈິງ
• ປະຕິບັດຕໍ່ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນວ່າເປັນເຫດຜົນຂອງການບໍ່ລົງມືປະຕິບັດແທນທີ່ຈະເປັນເງື່ອນໄຂຂອງການປະຕິບັດ

ຄຳຖາມທີ່ພວກເຂົາຫຼີກລ່ຽງການຖາມ:

• "ຂໍ້ມູນນີ້ຈະປ່ຽນແປງສິ່ງທີ່ພວກເຮົາເຮັດແທ້ຫຼືບໍ່?"
• "ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການລໍຖ້າຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມແມ່ນຫຍັງ?"

9.3. ປັດໄຈກະຕຸ້ນຕາມສະຖານະການ

• ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ: ເມື່ອຜົນທີ່ຕາມມາຮູ້ສຶກວ່າມີຄວາມສຳຄັນ, ການສະແຫວງຫາຂໍ້ມູນຈະຮຸນແຮງຂຶ້ນໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ
• ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄຸມເຄືອ: ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນຈະເພີ່ມຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະຮູ້, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະບໍ່ມີຜົນປະໂຫຍດກໍຕາມ
• ຄວາມຮັບຜິດຊອບຕໍ່ສາທາລະນະ: ເມື່ອການຕັດສິນໃຈຈະຖືກກວດສອບ, ຜູ້ຄົນຈະລວບລວມຂໍ້ມູນເພື່ອປ້ອງກັນຕົວ
• ສະຖານະຄວາມວິຕົກກັງວົນ: ບຸກຄົນທີ່ມີຄວາມວິຕົກກັງວົນສູງຊອກຫາຂໍ້ມູນເພື່ອຈັດການກັບຄວາມບໍ່ສະບາຍໃຈທາງອາລົມ, ບໍ່ແມ່ນເພື່ອປັບປຸງການຕັດສິນໃຈ
• ຄວາມກົດດັນດ້ານເວລາ (paradoxically): ກຳນົດເວລາສາມາດກະຕຸ້ນການລວບລວມຂໍ້ມູນຢ່າງບ້າຄັ່ງເພື່ອເປັນຮູບແບບໜຶ່ງຂອງການຜັດວັນປະກັນພອນ

10. ຍຸດທະສາດການແກ້ໄຂຄວາມລຳອຽງທາງປັນຍາ

10.1. ເຕັກນິກທັນທີ

• ການທົດສອບຂໍ້ມູນການຕັດສິນໃຈ: ກ່ອນທີ່ຈະຊອກຫາຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ຖາມຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າ: "ຖ້າຂໍ້ມູນນີ້ກັບມາເປັນບວກ, ຂ້ອຍຈະເຮັດແນວໃດ? ຖ້າເປັນລົບ, ຂ້ອຍຈະເຮັດແນວໃດ?" ຖ້າຄຳຕອບຄືກັນ, ໃຫ້ຂ້າມຂໍ້ມູນນັ້ນໄປ.
• Time-Box Research (ການກຳນົດເວລາໃນການຄົ້ນຄວ້າ): ກຳນົດເວລາທີ່ເຄັ່ງຄັດສຳລັບການລວບລວມຂໍ້ມູນ. ເມື່ອໝົດເວລາ, ໃຫ້ຕັດສິນໃຈດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່.
• ການກຳນົດເງື່ອນໄຂລ່ວງໜ້າ: ກ່ອນທີ່ຈະຄົ້ນຄວ້າ, ໃຫ້ຂຽນຂໍ້ມູນສະເພາະທີ່ຈະປ່ຽນແປງການຕັດສິນໃຈຂອງທ່ານ. ບໍ່ສົນໃຈທຸກຢ່າງອື່ນ.
• ກົດ 10-10-10: ຖາມວ່າທ່ານຈະຮູ້ສຶກແນວໃດກ່ຽວກັບການຕັດສິນໃຈນີ້ໃນ 10 ນາທີ, 10 ເດືອນ, ແລະ 10 ປີ. ຂໍ້ມູນທີ່ "ສຳຄັນ" ສ່ວນໃຫຍ່ຈະກາຍເປັນເລື່ອງບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

10.2. ຍຸດທະສາດໄລຍະຍາວ

• ປັບທຽບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງທ່ານ: ຕິດຕາມການຕັດສິນໃຈທີ່ເຮັດດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ. ທ່ານອາດຈະຄົ້ນພົບວ່າຜົນໄດ້ຮັບດີກວ່າທີ່ຢ້ານໄວ້.
• ຝຶກຝົນ "ດີພໍແລ້ວ": ຕັດສິນໃຈຢ່າງມີສະຕິດ້ວຍຂໍ້ມູນ 70% ເພື່ອສ້າງຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ.
• ສຶກສາຄຸນນະພາບຂອງການຕັດສິນໃຈ, ບໍ່ແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບ: ຕັດສິນການຕັດສິນໃຈໂດຍຂະບວນການ, ບໍ່ແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບ. ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກັບໂຊກຮ້າຍກໍຍັງເປັນສິ່ງທີ່ດີ.
• ສ້າງຄວາມທົນທານໃນການເລົ່າເລື່ອງ: ຝຶກຕັດສິນໃຈໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີ "ເຫດຜົນ" ນອກເໜືອຈາກມູນຄ່າທີ່ຄາດຫວັງ.

10.3. ການອອກແບບສະພາບແວດລ້ອມ

• ການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນ (Information Diet): ຈຳກັດການບໍລິໂພກຂ່າວໃນເວລາສະເພາະ; ລຶບແອັບຯສື່ສັງຄົມອອກຈາກໂທລະສັບ
• ຂໍ້ກຳນົດການປະຊຸມ: ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ວາລະກອງປະຊຸມລະບຸວ່າຈະຕັດສິນໃຈຫຍັງ; ຫ້າມການປະຊຸມ "ແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ" ໂດຍບໍ່ມີລາຍການການປະຕິບັດ (action items)
• ໂຄງຮ່າງການຕັດສິນໃຈ: ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດຂໍ້ກຳນົດຂອງອົງກອນທີ່ບັງຄັບໃຫ້ມີການປະຕິບັດຫຼັງຈາກໄລຍະການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກຳນົດໄວ້
• ກຳນົດຄ່າເລີ່ມຕົ້ນໃຫ້ມີການກະທຳ: ຈັດໂຄງສ້າງທາງເລືອກເພື່ອໃຫ້ "ບໍ່ມີການຕັດສິນໃຈ" ຕ້ອງມີການຊີ້ແຈງເຫດຜົນ, ບໍ່ແມ່ນ "ການຕັດສິນໃຈ"

10.4. ເມື່ອໃດທີ່ຄວນຊອກຫາຄຳແນະນຳຈາກພາຍນອກ

• ເມື່ອທ່ານສັງເກດເຫັນວ່າຕົນເອງກຳລັງຊອກຫາຂໍ້ມູນປະເພດດຽວກັນຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກ
• ເມື່ອກຳນົດເວລາໃກ້ເຂົ້າມາແລ້ວ ແລະ ທ່ານຍັງ "ຄົ້ນຄວ້າ" ຢູ່
• ເມື່ອຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການລວບລວມຂໍ້ມູນ (ເວລາ, ເງິນ) ເກີນກວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການເຮັດຜິດພາດ
• ເມື່ອທ່ານຮູ້ສຶກຜູກພັນທາງອາລົມກັບການ "ຮູ້" ຫຼາຍກວ່າການ "ລົງມືເຮັດ"
• ເມື່ອຄົນອື່ນສະແດງຄວາມອຸກອັ່ງກັບຄວາມໄວໃນການພິຈາລະນາຂອງທ່ານ

11. ບົດຝຶກຫັດພາກປະຕິບັດ

ບົດຝຶກຫັດທີ 1: ການກວດສອບການຕັດສິນໃຈ

• ຈຸດປະສົງ: ສ້າງຄວາມຮັບຮູ້ກ່ຽວກັບຮູບແບບການສະແຫວງຫາຂໍ້ມູນ
• ເວລາທີ່ຕ້ອງການ: 30 ນາທີຕໍ່ອາທິດ
• ວັດສະດຸທີ່ຕ້ອງການ: ປຶ້ມບັນທຶກ, ລາຍການການຕັດສິນໃຈທີ່ຜ່ານມາ
• ລະດັບຄວາມຍາກ: ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ
• ຄຳແນະນຳ:
  1. ສ້າງລາຍການການຕັດສິນໃຈສາມຢ່າງທີ່ທ່ານໄດ້ເຮັດໃນອາທິດທີ່ຜ່ານມາ
  2. ສຳລັບແຕ່ລະຢ່າງ, ໃຫ້ຂຽນຂໍ້ມູນທັງໝົດທີ່ທ່ານລວບລວມໄວ້
  3. ວົງມົນຂໍ້ມູນທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ທາງເລືອກຂອງທ່ານຢ່າງແທ້ຈິງ
  4. ສັງເກດຂໍ້ມູນໃດໆທີ່ທ່ານລວບລວມແຕ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້
  5. ປະເມີນເວລາທີ່ໃຊ້ໄປກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້
• ຄຳຖາມເພື່ອການສະທ້ອນ:
  • ອັດຕາສ່ວນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ລວບລວມມາມີອິດທິພົນຕໍ່ການຕັດສິນໃຈແມ່ນເທົ່າໃດ?
  • ທ່ານສັງເກດເຫັນຮູບແບບໃດແດ່ໃນການຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຈຳເປັນຂອງທ່ານ?
  • ທ່ານຈະສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ໄວຂຶ້ນໂດຍບໍ່ປ່ຽນແປງຜົນໄດ້ຮັບແນວໃດ?
• ຄວາມຖີ່: ທຸກອາທິດເປັນເວລາໜຶ່ງເດືອນ

ບົດຝຶກຫັດທີ 2: ການປີ້ນກັບແບບ Pre-Mortem

• ຈຸດປະສົງ: ຈຳແນກລະຫວ່າງຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດ ແລະ ບໍ່ມີປະໂຫຍດ
• ເວລາທີ່ຕ້ອງການ: 15 ນາທີຕໍ່ການຕັດສິນໃຈ
• ວັດສະດຸທີ່ຕ້ອງການ: ເຈ້ຍ, ປາກກາ
• ລະດັບຄວາມຍາກ: ລະດັບກາງ
• ຄຳແນະນຳ:
  1. ກ່ອນທີ່ຈະລວບລວມຂໍ້ມູນ, ໃຫ້ຂຽນການຕັດສິນໃຈຊົ່ວຄາວຂອງທ່ານລົງໄປ
  2. ຂຽນລາຍການວ່າຂໍ້ມູນໃດສາມາດປ່ຽນແປງການຕັດສິນໃຈນີ້ໄດ້
  3. ປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຂໍ້ມູນແຕ່ລະອັນຈະປ່ຽນໃຈທ່ານໄດ້ຈິງ
  4. ຕິດຕາມສະເພາະຂໍ້ມູນທີ່ມີໂອກາດປ່ຽນແປງການຕັດສິນໃຈ >20%
  5. ຫຼັງຈາກຕັດສິນໃຈແລ້ວ, ທົບທວນຄືນວ່າການປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງທ່ານຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່
• ຄຳຖາມເພື່ອການສະທ້ອນ:
  • ທ່ານປະເມີນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນສູງເກີນໄປ ຫຼື ຕໍ່າເກີນໄປຫຼືບໍ່?
  • ທ່ານປະຢັດເວລາໄດ້ຫຼາຍປານໃດໂດຍການກັ່ນຕອງຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນ?
  • ຂໍ້ມູນໃດທີ່ຮູ້ສຶກວ່າສຳຄັນແຕ່ກາຍເປັນເລື່ອງບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ?
• ຄວາມຖີ່: ນຳໃຊ້ກັບການຕັດສິນໃຈທີ່ສຳຄັນຫ້າຄັ້ງຕໍ່ໄປ

ການປະຕິບັດປະຈຳວັນ

ການກວດສອບ "ຖ້າ/ແລ້ວ" (If/Then Check): ກ່ອນທີ່ຈະຊອກຫາຂໍ້ມູນໃດໆ (ການຄົ້ນຫາໃນ Google, ການຖາມຄຳຖາມ, ການຮ້ອງຂໍບົດລາຍງານ), ໃຫ້ເຮັດປະໂຫຍກນີ້ໃຫ້ຄົບຖ້ວນ: "ຖ້າຄຳຕອບແມ່ນ X, ຂ້ອຍຈະເຮັດ ___. ຖ້າຄຳຕອບແມ່ນ Y, ຂ້ອຍຈະເຮັດ ___." ຖ້າທັງສອງຊ່ອງຫວ່າງມີຄຳຕອບດຽວກັນ, ໃຫ້ຂ້າມຂໍ້ມູນນັ້ນໄປ.

• ໄລຍະເວລາທີ່ແນະນຳ: 2 ນາທີຕໍ່ຄັ້ງ
• ເວລາທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງມື້: ຕະຫຼອດທັງມື້, ໃນຊ່ວງເວລາຂອງການຊອກຫາຂໍ້ມູນ
• ວິທີຕິດຕາມຄວາມຄືບໜ້າ: ເຮັດເຄື່ອງໝາຍນັບສຳລັບ "ຂ້າມຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ" ທຽບກັບ "ຍັງສະແຫວງຫາມັນຢູ່ດີ"

ສິ່ງທ້າທາຍປະຈຳອາທິດ

ມື້ງົດຂໍ້ມູນ (Information Fast Day): ເລືອກໜຶ່ງມື້ຕໍ່ອາທິດເພື່ອຕັດສິນໃຈທັງໝົດທີ່ບໍ່ສຳຄັນໂດຍບໍ່ຕ້ອງຄົ້ນຄວ້າເພີ່ມເຕີມ. ໃຊ້ພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນ. ຕິດຕາມວ່າການຕັດສິນໃຈຮູ້ສຶກແນວໃດ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບເປັນແນວໃດ.

• ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດຫວັງຫຼັງຈາກ 4 ອາທິດ: ເພີ່ມຄວາມສະບາຍໃຈຕໍ່ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ການຕັດສິນໃຈໄວຂຶ້ນ, ການຮັບຮູ້ວ່າການສະແຫວງຫາຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ເປັນເລື່ອງຂອງອາລົມຫຼາຍກວ່າການນຳໄປໃຊ້ປະຕິບັດ
• ຄຳຖາມເພື່ອການບັນທຶກ ແລະ ສະທ້ອນ:
  • ການຕັດສິນໃຈໃດທີ່ຮູ້ສຶກຍາກທີ່ສຸດເມື່ອບໍ່ມີການຄົ້ນຄວ້າເພີ່ມເຕີມ? ຍ້ອນຫຍັງ?
  • ມີການຕັດສິນໃຈ "ໄວ" ໃດທີ່ອອກມາດີກວ່າທີ່ຄາດໄວ້ຫຼືບໍ່?
  • ສະຖານະທາງອາລົມໃດທີ່ກະຕຸ້ນຄວາມຢາກຄົ້ນຄວ້າ?

12. ສຳລັບກຸ່ມເປົ້າໝາຍສະເພາະ

ສຳລັບຜູ້ນຳ ແລະ ຜູ້ຈັດການ

ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນສ້າງຄວາມຊັກຊ້າໃນອົງກອນທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ທີມງານ. ຜູ້ນຳຄວນ:

• ເປັນແບບຢ່າງຂອງຄວາມເດັດຂາດ: ສະແດງໃຫ້ເຫັນການຕັດສິນໃຈທີ່ສະບາຍໃຈດ້ວຍຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຄົບຖ້ວນ
• ກຳນົດເວລາການຕັດສິນໃຈ (Decision Deadlines): ສ້າງມາດຕະຖານຂອງອົງກອນທີ່ລະບຸວ່າ "ຖ້າບໍ່ມີການຕັດສິນໃຈພາຍໃນວັນທີ X" ໝາຍເຖິງ "ດຳເນີນການດ້ວຍຕົວເລືອກເລີ່ມຕົ້ນ"
• ຈຳແນກປະເພດການຄົ້ນຄວ້າ: ແຍກການຄົ້ນຄວ້າແບບສຳຫຼວດ (ມີຄຸນຄ່າ) ອອກຈາກການຄົ້ນຄວ້າເພື່ອຢືນຢັນ (ມັກຈະເປັນ Information Bias)
• ແກ້ໄຂ Shared Information Bias: ຈັດໂຄງສ້າງການປະຊຸມເພື່ອສະເໜີຂໍ້ມູນທີ່ເປັນເອກະລັກກ່ອນ; ບັງຄັບໃຫ້ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມແບ່ງປັນຄວາມເຂົ້າໃຈໃໝ່ໆກ່ອນທີ່ຈະສົນທະນາກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ທົ່ວໄປ
• ສ້າງຄວາມປອດໄພທາງຈິດໃຈ: ທີມງານຄົ້ນຄວ້າຫຼາຍເກີນໄປເມື່ອພວກເຂົາຢ້ານການລົງໂທດສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ສົມບູນແບບ; ໃຫ້ລາງວັນແກ່ຂະບວນການທີ່ດີຫຼາຍກວ່າຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສົມບູນແບບ

ສຳລັບພໍ່ແມ່ ແລະ ນັກການສຶກສາ

ເດັກນ້ອຍສະແດງຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນຕາມທຳມະຊາດ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ດີຕໍ່ສຸຂະພາບ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນການສອນການຄິດແບບມີຈຸດປະສົງ:

• ການອະທິບາຍຕາມໄວ: "ບາງຄັ້ງການຮູ້ເພີ່ມເຕີມກໍບໍ່ໄດ້ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາຕັດສິນໃຈ. ມາຝຶກຊອກຫາວ່າເມື່ອໃດຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມຈຶ່ງຈະເປັນປະໂຫຍດກັນເຖາະ."
• ເກມການຕັດສິນໃຈ: ສະເໜີສະຖານະການທີ່ເດັກນ້ອຍຕ້ອງຕັດສິນໃຈດ້ວຍຂໍ້ມູນຈຳກັດ; ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜົນໄດ້ຮັບມັກຈະຄ້າຍຄືກັນກັບທາງເລືອກທີ່ມີການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງລະອຽດ
• ຕັ້ງຄຳຖາມກັບຄຳຖາມ: ສອນໃຫ້ເດັກນ້ອຍຖາມວ່າ "ຄຳຕອບນີ້ຈະປ່ຽນສິ່ງທີ່ຂ້ອຍເຮັດຫຼືບໍ່?" ກ່ອນທີ່ຈະຊອກຫາຂໍ້ມູນ
• ເປັນແບບຢ່າງຂອງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ເໝາະສົມ: ໃຫ້ເດັກນ້ອຍເຫັນທ່ານຕັດສິນໃຈຢ່າງໝັ້ນໃຈໂດຍບໍ່ມີຂໍ້ມູນຄົບຖ້ວນ

ສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການດູແລສຸຂະພາບ

ຂະແໜງການແພດໄດ້ຮັບຄວາມທຸກທໍລະມານຈາກຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນໂດຍສະເພາະ:

• ຮັບຮູ້ການທົດສອບເພື່ອປ້ອງກັນຕົວ: ຍອມຮັບເມື່ອການທົດສອບຮັບໃຊ້ຄວາມຮັບຜິດຊອບຫຼາຍກວ່າຈຸດປະສົງການປິ່ນປົວ; ຊຸກຍູ້ການປ່ຽນແປງທາງລະບົບ
• ນຳໃຊ້ການວິເຄາະ VOI (ຄຸນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນ): ກ່ອນທີ່ຈະສັ່ງການທົດສອບ, ພິຈາລະນາຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າຜົນໄດ້ຮັບຈະປ່ຽນແປງການຈັດການຫຼືບໍ່
• ການສື່ສານກັບຄົນເຈັບ: ຊ່ວຍໃຫ້ຄົນເຈັບເຂົ້າໃຈວ່າການທົດສອບຫຼາຍຂຶ້ນບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າການດູແລດີຂຶ້ນສະເໝີໄປ; ອະທິບາຍວ່າເມື່ອໃດທີ່ "ການລໍຖ້າເບິ່ງອາການ" ຈຶ່ງຈະດີກວ່າ
• ຄວາມຮັບຮູ້ກ່ຽວກັບ Incidentaloma: ໃຫ້ຄຳປຶກສາຄົນເຈັບກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງຂອງການທົດສອບໃນວົງກວ້າງທີ່ຈະເປີດເຜີຍການຄົ້ນພົບທີ່ຕ້ອງການການແຊກແຊງ ແຕ່ບໍ່ເຄີຍກໍ່ໃຫ້ເກີດອັນຕະລາຍເລີຍ
• ແກ້ໄຂຄວາມຕ້ອງການຄວາມແນ່ນອນໃນການວິນິດໄສ: ຮັບຮູ້ວ່າແຮງຂັບເຄື່ອນສຳລັບຄວາມແນ່ນອນມັກຈະເປັນເລື່ອງຂອງຈິດໃຈ (ທັງຂອງແພດ ແລະ ຄົນເຈັບ) ຫຼາຍກວ່າທາງຄລີນິກ

ສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການເງິນ

ຕະຫຼາດການເງິນໃຫ້ລາງວັນແກ່ການກະທຳທີ່ເດັດຂາດ:

• ຈຳແນກສັນຍານອອກຈາກສຽງລົບກວນ: ພັດທະນາກອບການເຮັດວຽກສຳລັບການລະບຸຂໍ້ມູນທີ່ມີມູນຄ່າການຄາດຄະເນທີ່ແທ້ຈິງທຽບກັບສຽງລົບກວນຂອງຕະຫຼາດ
• ກຳນົດເງື່ອນໄຂລ່ວງໜ້າສຳລັບທິດສະດີການລົງທຶນ: ກຳນົດວ່າຂໍ້ມູນໃດທີ່ຈະປ່ຽນແປງຕຳແໜ່ງກ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນການຕິດຕາມ; ບໍ່ສົນໃຈສ່ວນທີ່ເຫຼືອ
• Time-Box Analysis: ກຳນົດເວລາໃນການຄົ້ນຄວ້າ; ທຶນທີ່ຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງບໍ່ສົມບູນແບບສາມາດເອົາຊະນະທຶນທີ່ລໍຖ້າການວິເຄາະທີ່ສົມບູນແບບໄດ້
• ແກ້ໄຂຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນຂອງລູກຄ້າ: ຊ່ວຍໃຫ້ລູກຄ້າເຂົ້າໃຈວ່າການຕິດຕາມຫຼັກຊັບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງມັກຈະນຳໄປສູ່ການຊື້ຂາຍທີ່ຫຼາຍເກີນໄປ ແລະ ຜົນຕອບແທນທີ່ຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ
• ຮັບຮູ້ຄວາມກົດດັນຂອງ Sunk Cost (ຕົ້ນທຶນຈົມ): ເມື່ອການຄົ້ນຄວ້າມີລາຄາແພງ, ໃຫ້ຕ້ານທານກັບຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະໃຫ້ນ້ຳໜັກການຄົ້ນພົບຂອງມັນຫຼາຍເກີນໄປໃນການຕັດສິນໃຈ

13. ປະຕິກິລິຍາກັບຄວາມລຳອຽງອື່ນໆ

ຄວາມລຳອຽງທີ່ຂະຫຍາຍຄວາມລຳອຽງນີ້

ຄວາມລຳອຽງທີ່ຕ້ານທານຄວາມລຳອຽງນີ້

ສາຍໂສ້ຄວາມລຳອຽງທົ່ວໄປ

ສາຍໂສ້ທີ 1: Uncertainty (ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ) → Information Bias → Sunk Cost Fallacy → Preference Reversal (ການປ່ຽນແປງຄວາມມັກ) → Poor Decision (ການຕັດສິນໃຈທີ່ບໍ່ດີ)

ຕົວຢ່າງ: ຜູ້ຈັດການບໍ່ແນ່ນອນກ່ຽວກັບທິດທາງຂອງໂຄງການ. ພວກເຂົາສັ່ງເຮັດບົດລາຍງານທີ່ລາຄາແພງ (Information Bias). ເມື່ອບົດລາຍງານມີປະໂຫຍດພຽງເລັກນ້ອຍ, ພວກເຂົາຮູ້ສຶກຖືກບັງຄັບໃຫ້ນຳໃຊ້ການຄົ້ນພົບຂອງມັນ (Sunk Cost). ສິ່ງນີ້ນຳໄປສູ່ການປ່ຽນແປງຍຸດທະສາດທີ່ດີໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ (Preference Reversal).

ສາຍໂສ້ທີ 2: Confirmation Bias → Information Bias → Shared Information Bias → Groupthink

ຕົວຢ່າງ: ທີມງານມັກຍຸດທະສາດໜຶ່ງ. ພວກເຂົາຊອກຫາຂໍ້ມູນຢືນຢັນ (Confirmation Bias). ໃນກອງປະຊຸມ, ພວກເຂົາປຶກສາຫາລືສະເພາະຂໍ້ມູນຢືນຢັນທີ່ແບ່ງປັນກັນ (Shared Information Bias). ຂໍ້ມູນທີ່ຂັດແຍ້ງກັນຈະບໍ່ຖືກເປີດເຜີຍເລີຍ, ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມທີ່ບໍ່ເປັນຈິງ (Groupthink).

ລົບກວນສາຍໂສ້ (Interrupt the Cascade): ການກຳນົດເງື່ອນໄຂການຕັດສິນໃຈລ່ວງໜ້າຈະທຳລາຍສາຍໂສ້ເຫຼົ່ານີ້ໂດຍການກຳນົດວ່າຂໍ້ມູນໃດສຳຄັນກ່ອນທີ່ຄວາມລຳອຽງຈະເລີ່ມເຮັດວຽກ.

14. ທັດສະນະທາງວັດທະນະທຳ

ການຄົ້ນຄວ້າຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນສະແດງອອກແຕກຕ່າງກັນໃນທົ່ວວັດທະນະທຳ, ເຖິງແມ່ນວ່າກົນໄກຫຼັກເບິ່ງຄືວ່າຈະເປັນສາກົນ:

• Uncertainty Avoidance (ການຫຼີກລ່ຽງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ): ວັດທະນະທຳທີ່ມີການຫຼີກລ່ຽງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນສູງ (ຕົວຢ່າງ: ຍີ່ປຸ່ນ, ເຢຍລະມັນ) ອາດສະແດງແນວໂນ້ມຂອງ Information Bias ທີ່ແຂງແຮງກວ່າ, ໂດຍຊອກຫາຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄວາມແນ່ນອນ
• ໂຄງສ້າງການຕັດສິນໃຈ: ວັດທະນະທຳລວມໝູ່ (Collectivistic) ທີ່ມີຂໍ້ກຳນົດຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມອາດເຮັດໃຫ້ Information Bias ກາຍເປັນສະຖາບັນຜ່ານຂະບວນການປຶກສາຫາລືຢ່າງກວ້າງຂວາງ
• ຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມສ່ຽງ: ວັດທະນະທຳທີ່ມີຄວາມທົນທານຕໍ່ຄວາມສ່ຽງສູງອາດສະແດງ Information Bias ໜ້ອຍກວ່າໃນບໍລິບົດຂອງຜູ້ປະກອບການ
• ລະບົບການສຶກສາ: ລະບົບທີ່ເນັ້ນຄວາມຮູ້ທີ່ຄົບຖ້ວນຫຼາຍກວ່າການປະຕິບັດທີ່ເດັດຂາດອາດຝຶກຝົນ Information Bias ຕັ້ງແຕ່ຕອນເປັນເດັກນ້ອຍ

ສູນກາງການຄົ້ນຄວ້າຂ້າມວັດທະນະທຳລວມມີປະເທດຍີ່ປຸ່ນ (Michiko Sakaki ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລໂຕກຽວ, ສຶກສາຜົນກະທົບຂອງຄວາມແກ່ຊະລາ) ແລະ ປະເທດເນເທີແລນ (Femke Ten Velden ແລະ Michael Hameleers ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລອຳສະເຕີດຳ, ສຶກສາການເຄື່ອນໄຫວຂອງກຸ່ມ ແລະ ການຄັດເລືອກຂໍ້ມູນທາງການເມືອງ).

15. ຄວາມເຊື່ອທີ່ຜິດ ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດ

16. ຄວາມຄິດເຫັນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ

"ຜູ້ຕັດສິນໃຈມັກຈະສັບສົນລະຫວ່າງ 'ການຮູ້ຄວາມຈິງ' ກັບ 'ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີ'. ໃນຫຼາຍໆບໍລິບົດ, ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ຈະສອດຄ່ອງກັນ; ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນກໍລະນີຍ່ອຍສະເພາະທີ່ກຳນົດໂດຍຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນ, ພວກມັນຕັ້ງສາກ (ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ) ກັນ." — Jonathan Baron, Jane Beattie, & John Hershey, 1988

"ເມື່ອຜູ້ຕັດສິນໃຈມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເປັນປະໂຫຍດ, ພວກເຂົາຮູ້ສຶກເຖິງຄວາມກົດດັນທາງຈິດໃຈທີ່ຈະໃຊ້ຂໍ້ມູນນັ້ນໃນການຕັດສິນໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍຂອງພວກເຂົາ, ສ່ວນຫຼາຍແລ້ວແມ່ນເພື່ອຫາເຫດຜົນໃຫ້ກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງການໄດ້ມານັ້ນ." — Anthony Bastardi & Eldar Shafir, 1998

"ຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນສ້າງ 'ຊ່ອງຫວ່າງ' ທີ່ເຈັບປວດລະຫວ່າງສິ່ງທີ່ຄົນເຮົາຮູ້ ແລະ ສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການຮູ້. ຊ່ອງຫວ່າງນີ້ເຮັດວຽກຄ້າຍຄືກັບສະຖານະແຮງຂັບ ເຊັ່ນ: ຄວາມຫິວເຂົ້າ ຫຼື ຄວາມຫິວນ້ຳ. ການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຊ່ວຍປິດຊ່ອງຫວ່າງນີ້, ໃຫ້ຄວາມບັນເທົາ ແລະ ຄວາມສຸກ, ເຖິງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນເອງຈະເປັນລົບກໍຕາມ." — George Loewenstein & Russell Golman, 2015

"ລາວມີ 'ຄວາມຊັກຊ້າ'." — ປະທານາທິບໍດີ Abraham Lincoln, ກ່າວເຖິງ Information Bias ຂອງນາຍພົນ George McClellan

17. ຂໍ້ຄິດທີ່ສຳຄັນ

1. ຂໍ້ມູນມີຄຸນຄ່າສະເພາະເມື່ອມັນສາມາດປ່ຽນແປງການກະທຳຂອງທ່ານໄດ້. ການທົດສອບພື້ນຖານຄື: "ຂໍ້ມູນນີ້ຈະປ່ຽນແປງສິ່ງທີ່ຂ້ອຍເຮັດຫຼືບໍ່?" ຖ້າບໍ່, ຢ່າສະແຫວງຫາມັນ.

2. ຂໍ້ມູນຫຼາຍກວ່າບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າການຕັດສິນໃຈດີກວ່າ. ໄພພິບັດຂອງ New Coke ແລະ Ford Edsel ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າປະລິມານຂໍ້ມູນບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ.

3. ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນຖືກຝັງໄວ້ໃນທາງປະສາດວິທະຍາ. ສະໝອງປະຕິບັດຕໍ່ການໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນວ່າເປັນລາງວັນ, ເປີດໃຊ້ງານເສັ້ນທາງໂດປາມີນໂດຍບໍ່ຄຳນຶງເຖິງຜົນປະໂຫຍດ.

4. ການຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດສາມາດເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ. ຕົ້ນທຶນຈົມຂອງການໄດ້ມາສ້າງຄວາມກົດດັນໃນການໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ນຳໄປສູ່ການປ່ຽນແປງຄວາມມັກ (Preference reversals).

5. ຄວາມລຳອຽງນີ້ສ້າງຄວາມເສຍຫາຍຫຼາຍພັນລ້ານຕໍ່ປີ. Defensive medicine (ການແພດປ້ອງກັນຕົວ) ຢ່າງດຽວກໍມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເຖິງ 46-300 ຕື້ໂດລາຕໍ່ປີ; Analysis Paralysis ຂອງອົງກອນເຮັດໃຫ້ເກີດຄ່າເສຍໂອກາດທີ່ປະເມີນຄ່າບໍ່ໄດ້.

6. The Disjunction Effect ອະທິບາຍການ "ຈ່າຍເງິນເພື່ອລໍຖ້າ". ຜູ້ຄົນຊອກຫາຂໍ້ມູນເພື່ອສ້າງການເລົ່າເລື່ອງ ("ການສະຫຼອງ" ທຽບກັບ "ການປອບໃຈ") ເຖິງແມ່ນວ່າຜົນໄດ້ຮັບຈະຄືກັນ.

7. ການແກ້ໄຂຄວາມລຳອຽງ (Debiasing) ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີເງື່ອນໄຂການຕັດສິນໃຈທີ່ຊັດເຈນ. ການກຳນົດລ່ວງໜ້າວ່າຂໍ້ມູນໃດທີ່ຈະປ່ຽນແປງການຕັດສິນໃຈ—ກ່ອນທີ່ຈະຊອກຫາມັນ—ເປັນການແຊກແຊງທີ່ມີປະສິດທິຜົນທີ່ສຸດ.

18. ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມ

ເອກະສານທາງວິຊາການ

• Baron, J., Beattie, J., & Hershey, J.C. (1988). Heuristics and biases in diagnostic reasoning: II. Congruence, information, and certainty. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 42(1), 88-110.

• Tversky, A., & Shafir, E. (1992). The disjunction effect in choice under uncertainty. Psychological Science, 3(5), 305-309.

• Bastardi, A., & Shafir, E. (1998). On the pursuit and misuse of useless information. Journal of Personality and Social Psychology, 75(1), 19-32.

• Golman, R., & Loewenstein, G. (2015). Curiosity, information gaps, and the utility of knowledge. Information Economics and Policy, 33, 1-14.

ປຶ້ມ

• Baron, J. (2008). Thinking and Deciding (4th ed.). Cambridge University Press.

• Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.

• Ariely, D. (2008). Predictably Irrational: The Hidden Forces That Shape Our Decisions. HarperCollins.

ບົດໃນປຶ້ມ

• Shafir, E. (1994). Uncertainty and the difficulty of thinking through disjunctions. ໃນ T. Gilovich, D. Griffin, & D. Kahneman (ບັນນາທິການ), Heuristics and Biases: The Psychology of Intuitive Judgment (ໜ້າ 617-636). Cambridge University Press.

19. ບັດສະຫຼຸບ

20. ຄຳສັບທີ່ນຳໃຊ້

21. ຄຳຖາມສຳລັບການສົນທະນາ

ສຳລັບຊົມລົມໜັງສື, ຫ້ອງຮຽນ, ຫຼື ການສະທ້ອນຕົນເອງ:

1. ລອງຄິດເຖິງການຕັດສິນໃຈຄັ້ງໃຫຍ່ທີ່ທ່ານໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການຄົ້ນຄວ້າ. ເມື່ອເບິ່ງຄືນ, ມີຈັກເປີເຊັນຂອງການຄົ້ນຄວ້ານັ້ນທີ່ມີອິດທິພົນຕໍ່ການເລືອກຂັ້ນສຸດທ້າຍຂອງທ່ານແທ້ໆ?

2. ທີມງານ Ford Edsel ໃຊ້ເວລາ 10 ປີ ແລະ ເງິນ 250 ລ້ານໂດລາໃນການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດ. ທ່ານຈະຈຳແນກຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງການກວດສອບຢ່າງລະມັດລະວັງທີ່ເໝາະສົມ ກັບ ຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນ ແນວໃດ?

3. Defensive medicine (ການແພດເພື່ອປ້ອງກັນຕົວ) ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງເຖິງ 300 ຕື້ໂດລາຕໍ່ປີ, ແຕ່ແພດກໍປະເຊີນກັບຄວາມສ່ຽງໃນການຮັກສາຜິດພາດແທ້ໆ. ພຶດຕິກຳການສະແຫວງຫາຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາບໍ່ສົມເຫດສົມຜົນ, ຫຼື ວ່າລະບົບແຮງຈູງໃຈບໍ່ສົມເຫດສົມຜົນກັນແທ້?

4. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມການທົດລອງຂອງ Tversky ແລະ Shafir ຈ່າຍເງິນ $5 ເພື່ອລໍຖ້າຜົນການສອບເສັງທີ່ຈະບໍ່ປ່ຽນແປງການຕັດສິນໃຈໄປຮາວາຍຂອງພວກເຂົາ. ທ່ານເຄີຍ "ຈ່າຍເງິນເພື່ອລໍຖ້າ" ຂໍ້ມູນຫຼືບໍ່? ຍ້ອນຫຍັງ?

5. ຖ້າຄວາມລຳອຽງທາງຂໍ້ມູນຖືກຝັງຢູ່ໃນລະບົບໂດປາມີນຂອງພວກເຮົາ, ພວກເຮົາຈະສາມາດເອົາຊະນະມັນໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງຫຼືບໍ່, ຫຼື ພວກເຮົາພຽງແຕ່ສາມາດຈັດການກັບມັນໄດ້? ຜົນສະທ້ອນສຳລັບການອອກແບບອົງກອນແມ່ນຫຍັງ?