သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု (Information Bias)

At a Glance

တစ်ချက်ကြည့်ရန်

အမျိုးအစား အသေးစိတ်
အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက် လက်ရှိဆုံးဖြတ်ချက်အပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိနိုင်သည့်တိုင် သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေခြင်း၊ ရယူခြင်းနှင့် စီမံခြင်းတို့ ပြုလုပ်လေ့ရှိသော သဘောထား။
အမျိုးအစား သတင်းအချက်အလက် အလွန်အကျွံများပြားခြင်း (Too Much Information)
ကျော်လွှားရန် ခက်ခဲမှု အလွန်ခက်ခဲသည်
ပျံ့နှံ့မှု နေရာတိုင်းတွင် ဖြစ်ပွားနိုင်သည်
ဆက်စပ်နေသော ဘက်လိုက်မှုများ အတည်ပြုချက် ဘက်လိုက်မှု (Confirmation Bias), သေချာမှု ဘက်လိုက်မှု (Certainty Bias), လိုက်ဖက်မှုရှိသော ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှု (Congruence Heuristic), နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ် မှားယွင်းယုံကြည်မှု (Sunk Cost Fallacy), စဉ်းစားလွန်း၍ မဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်း (Analysis Paralysis), မျှဝေထားသော သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု (Shared Information Bias), ရရှိနိုင်မှု ဘက်လိုက်မှု (Availability Bias)

1. အမြန်အကျဉ်းချုပ်

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု (Information Bias) ဆိုသည်မှာ ထိုအချက်အလက်များက ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ဆောင်ချက်ကို မပြောင်းလဲစေနိုင်သည့်တိုင် နောက်ထပ် အချက်အလက်များကို စုဆောင်းရန် နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း အမြစ်တွယ်နေသော သဘောထားဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် များသောအားဖြင့် "ပိုမိုသိရှိခြင်း" ကို "ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဆုံးဖြတ်ခြင်း" နှင့် ရောထွေးလေ့ရှိကြသော်လည်း၊ အခြေအနေအများစုတွင် ထပ်တိုးအချက်အလက်များသည် ရလဒ်နှင့် လုံးဝသက်ဆိုင်မှုမရှိပေ။ ဤဘက်လိုက်မှုက ကျွန်ုပ်တို့အား ဆုံးဖြတ်ချက်များ နှောင့်နှေးစေရန်၊ အရင်းအမြစ်များကို ဖြုန်းတီးစေရန် တွန်းအားပေးပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် အသုံးမဝင်သော အချက်အလက်များကို ရယူရန် အလွန်ကြိုးပမ်းခဲ့ရသည့်အတွက် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုရန် ဖိအားပေးခံရသလို ခံစားရပြီး ပိုဆိုးသော ရွေးချယ်မှုများကို ပြုလုပ်မိစေသည်။

2. ၎င်းနောက်ကွယ်ရှိ သိပ္ပံပညာ

2.1. တွေ့ရှိမှုနှင့် သမိုင်းကြောင်း

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို 1988 ခုနှစ်တွင် ပင်ဆယ်ဗေးနီးယား တက္ကသိုလ်မှ Jonathan Baron, Jane Beattie, နှင့် John C. Hershey တို့က တရားဝင်ဖော်ထုတ်ပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားခဲ့သည်။ ၎င်းတို့၏ အရေးပါသော စာတမ်းမထုတ်ဝေမီက သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေခြင်းတွင် သွေဖည်မှုများကို ယေဘုယျ သိချင်စိတ် (သို့မဟုတ်) အန္တရာယ်ကို ရှောင်ရှားလိုစိတ်ဟု မကြာခဏ သတ်မှတ်ခဲ့ကြသည်။ Baron နှင့် သူ၏လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် လူတစ်ဦးချင်းစီအား ဆက်စပ်မှုမရှိသော အချက်အလက်များကို တန်ဖိုးထားစေသည့် ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ တိကျသောအမှားကို သီးခြားခွဲထုတ်ပြသခဲ့သည်။

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုအပေါ် နားလည်မှုသည် 1988 မှစ၍ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲတိုးတက်လာခဲ့သည်-

  • 1988: Baron, Beattie, နှင့် Hershey တို့က ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေမှု စမ်းသပ်ချက်များမှတစ်ဆင့် အယူအဆကို တရားဝင်ဖြစ်စေခဲ့သည်။
  • 1992: Tversky နှင့် Shafir တို့က "ခွဲထွက်မှု သက်ရောက်မှု (Disjunction Effect)" ဖြင့် မူဘောင်ကို ချဲ့ထွင်ခဲ့ပြီး သေချာသည့်အရာ မူဝါဒ (Sure-Thing Principle) ကို ချိုးဖောက်မှုများကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။
  • 1998: Bastardi နှင့် Shafir တို့က အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို လိုက်စားခြင်းသည် နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်များကို အမှန်တကယ် ညစ်ညမ်းစေပြီး ပုံပျက်စေနိုင်ကြောင်း ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။
  • 2015: Golman နှင့် Loewenstein တို့က သိရှိမှု၏ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ အသုံးဝင်မှုကို ရှင်းပြသည့် "သတင်းအချက်အလက် ကွာဟချက် (Information Gap)" သီအိုရီကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။
  • 2020s: အာရုံကြောသိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသနများက ဇီဝဗေဒအခြေခံကို အတည်ပြုပေးခဲ့ပြီး fMRI လေ့လာမှုများတွင် သတင်းအချက်အလက်သည် ဦးနှောက်၏ ဆုချီးမြှင့်မှုလမ်းကြောင်းများကို လှုံ့ဆော်ပေးကြောင်း ပြသခဲ့သည်။

2.2. အဓိက သုတေသီများ

သုတေသီ ပံ့ပိုးမှု ခုနှစ်
Jonathan Baron ရောဂါရှာဖွေရေး ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုတွင် "သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု" နှင့် လိုက်ဖက်မှုရှိသော ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှု (Congruence Heuristic) ကို တရားဝင်ဖြစ်စေခဲ့သည် 1988
Jane Beattie ယူဆချက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အခြေအနေများကို အသုံးပြု၍ အခြေခံစမ်းသပ်မှု ပုံစံကို ပူးတွဲဖန်တီးခဲ့သည် 1988
John C. Hershey ရလဒ်အသုံးဝင်မှုမှ သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းကို သီးခြားခွဲထုတ်ထားသည့် အရေးပါသော လေ့လာမှုကို ပူးတွဲရေးသားခဲ့သည် 1988
Amos Tversky ခွဲထွက်မှု သက်ရောက်မှုကို သေချာသည့်အရာ မူဝါဒအား ချိုးဖောက်မှုအဖြစ် ဖော်ထုတ်ခဲ့သည် 1992
Eldar Shafir အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို လိုက်စားခြင်းက နောက်ဆက်တွဲ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မည်သို့ပုံပျက်စေကြောင်း သရုပ်ပြခဲ့သည် 1992, 1998
Anthony Bastardi သတင်းအချက်အလက်အတွက် စောင့်ဆိုင်းခြင်းသည် ၎င်းကို အလွဲသုံးစားလုပ်ရန် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖိအားများကို ဖန်တီးပေးကြောင်း ပြသခဲ့သည် 1998
George Loewenstein "သတင်းအချက်အလက် ကွာဟချက်" သီအိုရီကို တီထွင်ခဲ့ပြီး သိချင်စိတ်ကို တွန်းအားပေးမှု အခြေအနေတစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခဲ့သည် 2015
Russell Golman သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်း၏ စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ အသုံးဝင်မှု (Affective Utility) ပုံစံကို ပူးတွဲတီထွင်ခဲ့သည် 2015
Stefan Bode fMRI သုတေသနမှတစ်ဆင့် သတင်းအချက်အလက် ခန့်မှန်းချက် အမှားများ၏ အာရုံကြောပိုင်းဆိုင်ရာ ကုဒ်ဝှက်ခြင်း 2010s-2020s
Masud Husain ကြိုးစားအားထုတ်မှုနှင့် ဆုလာဘ်၊ သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်း၏ အာရုံကြောပိုင်းဆိုင်ရာ ကုန်ကျစရိတ်ကို သုတေသနပြုလုပ်ခြင်း 2010s-2020s

2.3. အထင်ကရ လေ့လာမှုများ

ရောဂါရှာဖွေရေး ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုရှိ မှန်းဆတွေးခေါ်မှုများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများ (Baron, Beattie & Hershey, 1988)

၎င်းတို့၏ စမ်းသပ်ချက်များတွင် Baron, Beattie, နှင့် Hershey တို့က စမ်းသပ်ခံသူများကို "globoma," "popitis," နှင့် "flapemia" ကဲ့သို့သော လုပ်ကြံဖန်တီးထားသည့် ရောဂါများ ပါဝင်သည့် ယူဆချက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေရေး အခြေအနေများကို ပြသခဲ့သည်။ စမ်းသပ်မှုပုံစံသည် အောက်ပါအတိုင်း ဆုံးဖြတ်ချက် မက်ထရစ်ကို စမ်းသပ်ခံသူများအား ပြသခြင်းဖြင့် ပြောင်းလဲနိုင်သောအရာများကို သေချာစွာ ခွဲထုတ်ထားသည်-

  • လူနာတစ်ဦးတွင် တိကျသော ရောဂါလက္ခဏာများ ပြသနေသည်
  • လူနာတွင် ရောဂါ A ရှိနိုင်ခြေ P ရှိပြီး ရောဂါ B အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေ 1-P ရှိသည်
  • ကုသမှု X သည် ရောဂါ A အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်ပြီး ရောဂါ B အတွက်လည်း အကောင်းဆုံးဖြစ်သည်
  • ရောဂါနှစ်ခုကို ခွဲခြားသိရှိရန် ရောဂါရှာဖွေရေး စစ်ဆေးမှုတစ်ခု ရရှိနိုင်သည်

စံသတ်မှတ်ချက်ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် စစ်ဆေးမှု၏ သတင်းအချက်အလက်တန်ဖိုး (VOI) သည် သုညဖြစ်သည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ရောဂါရှာဖွေတွေ့ရှိမှု မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ကုသမှု X ကို ပေးရမည်ဖြစ်သောကြောင့် စစ်ဆေးမှုရလဒ်သည် လုပ်ဆောင်ချက်ကို မပြောင်းလဲနိုင်ပေ။ ဤသင်္ချာပိုင်းဆိုင်ရာ သေချာမှုရှိနေသော်လည်း၊ စမ်းသပ်ခံသူ အများစုသည် စစ်ဆေးမှုကို ပြုလုပ်ရန် ရွေးချယ်ခဲ့ကြသည်။ ဤအပြုအမူကို တွန်းအားပေးသည့် သေးငယ်သော မှန်းဆတွေးခေါ်မှု အများအပြားကို သုတေသီများက ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်- အသုံးဝင်မှုထက် အတည်ပြုချက်ကို ရှာဖွေသော လိုက်ဖက်မှုရှိသော ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှု (Congruence Heuristic)၊ သက်ဆိုင်မှုမရှိသည့်တိုင် 100% သေချာမှုကို အလွန်အမင်းတန်ဖိုးထားသော သေချာမှု ဘက်လိုက်မှု (Certainty Bias)၊ နှင့် အသိပညာကို လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် ရောထွေးမှု ပြဿနာများဖြစ်သည်။

ဟာဝိုင်အီ အားလပ်ရက် စမ်းသပ်ချက် (Tversky & Shafir, 1992)

ခွဲထွက်မှု သက်ရောက်မှု (Disjunction Effect) ၏ အကျော်ကြားဆုံး လက်တွေ့သရုပ်ပြမှုတွင် အလွန်ခက်ခဲသော အရည်အချင်းစစ်စာမေးပွဲကို ဖြေဆိုပြီးခါစ ကျောင်းသားများ ပါဝင်ခဲ့သည်။ ၎င်းတို့ကို နောက်နေ့တွင် သက်တမ်းကုန်မည့် အလွန်တန်သော ဟာဝိုင်အီ အားလပ်ရက် အစီအစဉ်တစ်ခုကို ကမ်းလှမ်းခဲ့သည်။

  • အခြေအနေ 1 (အောင်မြင်သည်): အောင်မြင်ကြောင်း အသိပေးခံရသော ကျောင်းသားများသည် (အောင်ပွဲခံရန်အဖြစ်) အားလပ်ရက် ခရီးစဉ်ကို ဝယ်ယူရန် ရွေးချယ်ခဲ့ကြသည်
  • အခြေအနေ 2 (ကျရှုံးသည်): ကျရှုံးကြောင်း အသိပေးခံရသော ကျောင်းသားများသည်လည်း (နှစ်သိမ့်မှုအဖြစ်) အားလပ်ရက် ခရီးစဉ်ကို ဝယ်ယူရန် ရွေးချယ်ခဲ့ကြသည်
  • အခြေအနေ 3 (မသေချာမှု): ကျောင်းသားများသည် အမှတ်စာရင်းများ မထွက်မချင်း စျေးနှုန်းကို ထိန်းထားရန် $5 ပေးဆောင်နိုင်သည်

ဆင်ခြင်တုံတရားအရ အောင်မြင်ခြင်းနှင့် ကျရှုံးခြင်း အခြေအနေနှစ်ခုလုံးတွင် ကျောင်းသားများသည် ဟာဝိုင်အီကို သွားချင်ကြသောကြောင့် စာမေးပွဲရလဒ်သည် သက်ဆိုင်မှုမရှိပေ။ ၎င်းတို့သည် $5 ကို သက်သာစေရန် ချက်ချင်း ဘွတ်ကင်လုပ်သင့်သည်။ သို့သော်လည်း ခန့်မှန်းခြေ 61% သည် သတင်းအချက်အလက်ကို စောင့်ရန် အခကြေးငွေပေးရန် ရွေးချယ်ခဲ့ကြသည်။ ဤ "စောင့်ရန်အတွက် ပေးချေခြင်း" က လူများသည် ခွဲထွက်မှု အခြေအနေများတွင် ရှိနေစဉ် လုပ်ဆောင်ရန် ရှင်းလင်းသော "အကြောင်းပြချက်များ" မရှိကြောင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်အသုံးဝင်မှုထက် ဇာတ်လမ်းဖွဲ့စည်းပုံကို ပံ့ပိုးပေးရန် သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေနေကြောင်း ပြသသည်။

အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို လိုက်စားခြင်းနှင့် အလွဲသုံးစားလုပ်ခြင်း (Bastardi & Shafir, 1998)

ဤလေ့လာမှုသည် အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို ရယူရန် ကြိုးပမ်းခြင်းသက်သက်က နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပုံပျက်စေနိုင်သလား ဆိုသည်ကို စူးစမ်းလေ့လာခဲ့သည်။ တွေ့ရှိချက်များမှာ စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသည်- ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများသည် အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို ရယူရန် ကုန်ကျစရိတ်တစ်ခုကို ကျခံရသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် အဆိုပါ သတင်းအချက်အလက်များကို နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်တွင် အသုံးပြုရန် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖိအားများကို ခံစားရပြီး များသောအားဖြင့် ရယူခြင်း၏ နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ်ကို တရားမျှတစေရန်ဖြစ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် အရင်းအမြစ်များကို အလဟဿဖြုန်းတီးခြင်းသက်သက် မဟုတ်ဘဲ၊ ၎င်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို တက်ကြွစွာ ညစ်ညမ်းစေပြီး ဦးစားပေးမှုများကို ပြောင်းပြန်ဖြစ်စေကာ ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျကျ ယုတ်ညံ့သော ရွေးချယ်မှုများကို ဖြစ်စေနိုင်သည်။

2.4. အာရုံကြောဆိုင်ရာ အခြေခံ

ဦးနှောက် အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ဆုချီးမြှင့်မှု လမ်းကြောင်းများ: သတင်းအချက်အလက် ရယူရန် အခွင့်အရေးသည် အစားအစာ၊ လိင်မှုကိစ္စ၊ နှင့် ငွေကြေးဆိုင်ရာ ဆုလာဘ်များကို တုံ့ပြန်သည့် အာရုံကြောလမ်းကြောင်းများဖြစ်သော မီဆိုလင်ဘစ် ဒိုပါမင်း (mesolimbic dopamine) စနစ်ကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်။ ဦးနှောက်သည် မသေချာမရေရာမှုများကို ဖြေရှင်းခြင်းအား ဆုလာဘ်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။

သတင်းအချက်အလက် ခန့်မှန်းချက် အမှားများ: Stefan Bode နှင့် Maja Brydevall တို့၏ fMRI သုတေသနက ဦးနှောက်သည် သတင်းအချက်အလက် ခန့်မှန်းချက် အမှားများ (Information Prediction Errors - IPEs) ကို ဆုလာဘ် ခန့်မှန်းချက် အမှားများနှင့် ဆင်တူစွာ ကုဒ်ဝှက်ကြောင်း ပြသသည်။ သတင်းအချက်အလက် လက်ခံရရှိခြင်း၏ အာရုံကြောဆိုင်ရာ လက္ခဏာသည် ခိုင်မာပြီး ထိုသတင်းအချက်အလက်က ခန့်မှန်းပေးသည့် ရလဒ်၏တန်ဖိုးနှင့် ကွဲပြားသည်။

သတင်းအချက်အလက် ကွာဟချက် ယန္တရား: George Loewenstein နှင့် Russell Golman တို့၏ သုတေသနက သိချင်စိတ်သည် လူတစ်ဦး သိထားသည့်အရာနှင့် သိလိုသောအရာကြားတွင် နာကျင်စေသော "ကွာဟချက်" တစ်ခုကို ဖန်တီးပေးကြောင်း ပြသသည်။ ဤကွာဟချက်သည် ဆာလောင်မှု သို့မဟုတ် ရေငတ်မှုကဲ့သို့သော တွန်းအားပေးမှု အခြေအနေတစ်ခုကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်သည်။ သတင်းအချက်အလက် ရယူခြင်းသည် ဤကွာဟချက်ကို ပိတ်စေပြီး၊ ထိုသတင်းအချက်အလက်ကိုယ်တိုင်က အပျက်သဘောဆောင်နေလျှင်တောင်မှ သက်သာရာရမှုနှင့် ပျော်ရွှင်မှု (အပြုသဘောဆောင်သော စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ အသုံးဝင်မှု) ကို ပေးစွမ်းသည်။

တစ်ဦးချင်း ကွဲပြားမှုများ: Masud Husain နှင့် Tanja Müller တို့၏ သုတေသနက သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေသူများ၏ ကွဲပြားသော "ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လက္ခဏာများ (phenotypes)" ကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်။ အချို့သော လူပုဂ္ဂိုလ်များသည် "သတင်းအချက်အလက် ငမ်းငမ်းတက်လိုချင်သူများ" အဖြစ် ပြုမူကြပြီး ရလဒ်များကို မတိုးတက်စေသော အချက်အလက်များအတွက် အချိုးအစားမညီမျှစွာ အားထုတ်ရန် ဆန္ဒရှိကြသည်။ စိုးရိမ်ပူပန်မှု မြင့်မားသူများသည် စဉ်းစားလွန်း၍ မဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်းနှင့် ကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေခြင်းတို့ကို ပိုမိုဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြေရှိသည်။

3. ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ဆိုင်ရာ မူလအစများ

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘိုးဘေးများသည် သတင်းအချက်အလက် နည်းပါးသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် လှုပ်ရှားခဲ့ကြပြီး ပတ်ဝန်းကျင်နှင့်ပတ်သက်သော အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်းသည် အမြဲတမ်းလိုလို အကျိုးရှိခဲ့သောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးလာခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ သားကောင်ဖမ်းသူများ မည်သည့်နေရာတွင် ပုန်းအောင်းနေသည်၊ အစာရေစာ မည်သည့်နေရာတွင် ရှိသည်၊ နှင့် မည်သည့်ရာသီဥတု အခြေအနေများ လာနေသည်ကို သိရှိခြင်းက တိုက်ရိုက် ရှင်သန်မှုတန်ဖိုးကို ရှိစေသည်။ အသိပညာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်စေသောကြောင့် သတင်းအချက်အလက်ရယူခြင်းကို ဆုလာဘ်တစ်ခုအဖြစ် ခံစားရစေရန် ဦးနှောက်က ဆင့်ကဲပြောင်းလဲလာခဲ့သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘိုးဘေးများခေတ် ပတ်ဝန်းကျင်တွင်၊ သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ် (နောက်တောင်ကြားသို့ လမ်းလျှောက်ခြင်း၊ တိရစ္ဆာန်များ၏ လှုပ်ရှားမှုများကို စောင့်ကြည့်ခြင်း) သည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ရှင်သန်မှုအကျိုးကျေးဇူးနှင့် နှိုင်းယှဉ်လျှင် များသောအားဖြင့် နည်းပါးသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို "မြေပုံဆွဲရန်" တွန်းအားသည် လိုက်လျောညီထွေရှိစေသည် — ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ မျိုးစိတ်များကို အန္တရာယ်ရှိပြီး မသေချာမရေရာသော ကမ္ဘာကြီးတွင် ရှင်သန်သွားလာနိုင်ရန် ကူညီပေးခဲ့သည်။

သို့သော်လည်း၊ ဤဆားကစ်သည် သတင်းအချက်အလက်များ ပေါများပြီး ရယူမှုကုန်ကျစရိတ် နီးပါးသုညဖြစ်နေသော ခေတ်သစ်ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် မှားယွင်းစွာ အလုပ်လုပ်နေသည်။ ယခုအခါ ကျွန်ုပ်တို့သည် သတင်းများကို အဆုံးမရှိ ဖတ်ရှုနိုင်သည်၊ အကန့်အသတ်မရှိ ရောဂါရှာဖွေရေး စစ်ဆေးမှုများကို ညွှန်ကြားနိုင်သည်၊ နှင့် အဆုံးမရှိသော စျေးကွက်သုတေသန အစီရင်ခံစာများကို တောင်းခံနိုင်သည်။ သိလိုသည့် ဇီဝကမ္မဆိုင်ရာ တောင်းဆိုမှုသည် လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ချက်နှင့် ကင်းကွာသွားပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော အင်္ဂါရပ်တစ်ခုမှ သုတေသီများက "အသိပညာ ငမ်းငမ်းတက်လိုချင်ခြင်း (epistemic gluttony)" ဟုခေါ်သည့် အရာအဖြစ် ပြောင်းလဲသွားသည်။

ဦးနှောက်၏ ဆုချီးမြှင့်မှုစနစ်သည် အသုံးဝင်သော သတင်းအချက်အလက်နှင့် သိချင်စိတ်ကို ကျေနပ်စေရုံသက်သက်ဖြစ်သော သတင်းအချက်အလက်တို့ကို မခွဲခြားနိုင်သောကြောင့် ဤဘက်လိုက်မှု ဆက်လက်တည်ရှိနေသည်။ သတင်းအချက်အလက်က အပြုအမူကို ပြောင်းလဲမည်၊ မပြောင်းလဲမည်ကို ဂရုမစိုက်ဘဲ ဒိုပါမင်း ထွက်ရှိပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘိုးဘေးများ ထိန်းချုပ်ရန် မလိုအပ်ခဲ့သော အချက်အလက်များကို စားသုံးရန် အဆက်မပြတ် တွန်းအားတစ်ခုကို ဖန်တီးပေးသည်။

4. ဤဘက်လိုက်မှု မည်သို့ပေါ်ပေါက်လာပုံ

4.1. နေ့စဉ်ဘဝတွင်

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် နေ့စဉ်ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် သိမ်မွေ့သော်လည်း သိသာထင်ရှားသော အကျိုးဆက်များဖြင့် ပျံ့နှံ့နေသည်-

  • သုံးသပ်ချက်များကို စွဲလမ်းစွာ ဖတ်ရှုခြင်း: ဝယ်ယူရန် ဆုံးဖြတ်ပြီးသားဖြစ်နေချိန် (သို့မဟုတ်) ရွေးချယ်စရာများအားလုံးသည် လုပ်ဆောင်ချက်အရ တူညီနေချိန်တွင် ကုန်ပစ္စည်းသုံးသပ်ချက်များကို ဖတ်ရှုရာတွင် နာရီပေါင်းများစွာ အချိန်ဖြုန်းခြင်း
  • ရာသီဥတုကို အတင်းအကျပ် စစ်ဆေးခြင်း: သင့်တစ်နေ့တာကို စီစဉ်ပြီး လိုအပ်သည်များကို ပြင်ဆင်ပြီးဖြစ်သော်လည်း ရာသီဥတုခန့်မှန်းချက်များကို ထပ်ခါတလဲလဲ စစ်ဆေးခြင်း
  • ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဂူဂဲလ်ရှာဖွေခြင်း: ဆရာဝန်က ရောဂါရှာဖွေမှုနှင့် ကုသမှုအစီအစဉ်ကို ပေးပြီးသည့်တိုင်အောင် ရောဂါလက္ခဏာများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် သုတေသနပြုလုပ်ခြင်း
  • ဆက်ဆံရေးကို စောင့်ကြည့်ခြင်း: ပြီးဆုံးသွားသော ဆက်ဆံရေးများ၏ ရလဒ်ကို မပြောင်းလဲနိုင်သော "ပိတ်သိမ်းခြင်း" စကားပြောဆိုမှုများ သို့မဟုတ် ရှင်းလင်းချက်များကို ရှာဖွေခြင်း
  • ဆိုးရွားသောသတင်းများကို ဆက်တိုက်ဖတ်ခြင်း (Doomscrolling): သင်လွှမ်းမိုး၍မရသော ဖြစ်ရပ်များအကြောင်း သတင်းများကို စွဲလမ်းစွာ စစ်ဆေးခြင်း၊ စိတ်ကျန်းမာရေးကို ထိခိုက်စေပြီး မည်သည့် အသုံးဝင်သော အကျိုးကျေးဇူးမျှ မရရှိခြင်း

4.2. လုပ်ငန်းခွင်တွင်

ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ပတ်ဝန်းကျင်များသည် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုအတွက် မြေသြဇာကောင်းသော မြေကို ဖန်တီးပေးသည်-

  • စဉ်းစားလွန်း၍ မဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်း (Analysis Paralysis): ဆုံးဖြတ်ရန်သတ်မှတ်ချက်ကို ပြည့်မီပြီးသော်လည်း၊ နောက်ထပ် အချက်အလက် "တစ်ခုလေးပဲ" ကို စုဆောင်းရန် အဖွဲ့များသည် ပရောဂျက်စတင်မှုများကို နှောင့်နှေးစေခြင်း
  • အစည်းအဝေးများ ဖောင်းပွခြင်း: လုပ်ဆောင်ချက်ထက် သဘောတူညီမှုကို ရှာဖွေရင်း၊ ရရှိပြီးသား သတင်းအချက်အလက်များကို ဆွေးနွေးရန် အစည်းအဝေးများကို ထပ်မံစီစဉ်ခြင်း
  • အစီရင်ခံစာများ တိုးပွားလာခြင်း: ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော လုပ်ဆောင်မှုလမ်းကြောင်းအပေါ် မည်သည့်အခါမျှ လွှမ်းမိုးမည်မဟုတ်သည့် ပြည့်စုံသော အစီရင်ခံစာများကို တောင်းခံခြင်း
  • သက်ဆိုင်သူများနှင့် အဆုံးမရှိ တိုင်ပင်ဆွေးနွေးခြင်း: ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် သက်ဆိုင်မှုရှိသည်ဖြစ်စေ၊ မရှိသည်ဖြစ်စေ ဖြစ်နိုင်သမျှ အရင်းအမြစ်တိုင်းထံမှ အကြံပြုချက်များကို စုဆောင်းခြင်း
  • မျှဝေထားသော သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု: ထူးခြားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းထက် လူတိုင်းသိပြီးသား သတင်းအချက်အလက်များကို ဆွေးနွေးခြင်းကို အဖွဲ့များက ပိုနှစ်သက်ကြောင်း Femke Ten Velden ၏ သုတေသနက ပြသပြီး အစည်းအဝေးများကို ပဲ့တင်သံခန်းများ (echo chambers) အဖြစ် ပြောင်းလဲပစ်သည်

4.3. စီးပွားရေးနှင့် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတွင်

ကုမ္ပဏီများသည် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို အသုံးချခြင်းနှင့် ခံစားရခြင်း နှစ်မျိုးလုံးရှိသည်-

အသုံးချခြင်း:

  • လူများ၏ အသိပညာရယူလိုသည့် တွန်းအားကို သိရှိထားပြီး အလားအလာရှိသော ဖောက်သည်များရရှိရန် နည်းဗျူဟာများအဖြစ် "အခမဲ့ သတင်းအချက်အလက်" (အစီရင်ခံစာများ၊ လမ်းညွှန်များ၊ အွန်လိုင်းဆွေးနွေးပွဲများ) ကို ကမ်းလှမ်းခြင်း
  • "အချိန်အကန့်အသတ်ရှိသော ဒေတာ" ကမ်းလှမ်းမှုများဖြင့် အရေးပေါ်အခြေအနေကို ဖန်တီးခြင်း
  • စားသုံးသူများအနေဖြင့် အပြည့်အဝ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ဖိအားပေးခံရသည်ဟု ခံစားရသော အလွန်များပြားသည့် အသေးစိတ်အချက်အလက် စာရင်းများကို တင်ပြခြင်း

ခံစားရခြင်း:

  • သိသာထင်ရှားသော ကောက်ချက်များကို အတည်ပြုပေးသည့် စျေးကွက်သုတေသနတွင် အလွန်အကျွံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်း
  • "ပြီးပြည့်စုံသော" ယှဉ်ပြိုင်မှုဆိုင်ရာ ထောက်လှမ်းရေးအချက်အလက်များကို စောင့်ဆိုင်းနေစဉ် ထုတ်ကုန်မိတ်ဆက်မှုများကို နှောင့်နှေးစေခြင်း
  • ချမှတ်ပြီးသား ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တရားမျှတစေရန် လေ့လာမှုများကို တောင်းဆိုခြင်း၊ ဖြစ်ပြီးမှ အကြောင်းပြချက်ရှာရာတွင် အရင်းအမြစ်များကို ဖြုန်းတီးခြင်း

4.4. နိုင်ငံရေးနှင့် မီဒီယာတွင်

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် နိုင်ငံရေးအပြုအမူကို သိသိသာသာ ပုံဖော်ပေးသည်-

  • Filter Bubble ဖန်တီးခြင်း: နိုင်ငံသားများသည် မဲပေးရန် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အသိပေးခြင်းထက် ရှိပြီးသား ဘက်လိုက်မှုများကို အတည်ပြုရန် သတင်းအချက်အလက် ပတ်ဝန်းကျင်များကို စီစဉ်ဖန်တီးကြသည်
  • မဲဆန္ဒကောက်ယူမှုကို စွဲလမ်းခြင်း: မည်သို့မဲပေးမည်ကို ဆုံးဖြတ်ပြီးဖြစ်သော်လည်း ရွေးကောက်ပွဲ မဲဆန္ဒကောက်ယူမှုများကို စွဲလမ်းစွာ စောင့်ကြည့်ခြင်း
  • 24 နာရီ သတင်းသုံးစွဲမှု: မည်သည့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထောက်လှမ်းရေးအချက်အလက်ကိုမျှ မပေးစွမ်းနိုင်သော်လည်း သိလိုစိတ်ကို ကျေနပ်စေသော စဉ်ဆက်မပြတ် သတင်းစောင့်ကြည့်ခြင်း
  • ပူးပေါင်းကြံစည်မှု သီအိုရီများထဲ နစ်မွန်းခြင်း (Conspiracy Rabbit Holes): ရှုပ်ထွေးသော ဖြစ်ရပ်များအကြောင်း သေချာမှုကို ကတိပေးသော "ဖုံးကွယ်ထားသော" သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေခြင်း

4.5. ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကဏ္ဍသည် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုမှ ကြီးမားသော ကုန်ကျစရိတ်များကို ခံစားရသည်-

ရောဂါရှာဖွေရေး ကွင်းဆက်များ: ဆရာဝန်တစ်ဦးသည် မသေချာသော ရောဂါလက္ခဏာများအတွက် ခန္ဓာကိုယ်အနှံ့ CT စကင်န်ကို ညွှန်ကြားသည်။ စကင်န်သည် မည်သည့်အခါမျှ အန္တရာယ်မဖြစ်စေနိုင်သော အန္တရာယ်မရှိသည့် တွေ့ရှိချက်များဖြစ်သည့် "incidentalomas" ကို ဖော်ထုတ်ပြသသည်။ သိရှိသွားသည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက်၊ ၎င်းတို့သည် နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်မှုများ (အသားစယူစစ်ဆေးခြင်း၊ ခွဲစိတ်မှုများ) ကို ပြုလုပ်ရန် တွန်းအားပေးပြီး လူနာအား အန္တရာယ်ဖြစ်စေသည်။ ကနဦး အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေခြင်းသည် အန္တရာယ်ရှိသော ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှု ကွင်းဆက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

ကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ ဆေးပညာ (Defensive Medicine): ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများသည် လူနာ၏ရလဒ်များကို တိုးတက်စေရန်ထက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပေါ့ဆမှု တာဝန်ယူရမှုကို လျှော့ချရန်အတွက် စစ်ဆေးမှုများနှင့် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို အဓိကအားဖြင့် ညွှန်ကြားကြသည်။ ခန့်မှန်းချက်များအရ ကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ ဆေးပညာသည် အမေရိကန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စနစ်အတွက် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ 46 ဘီလီယံမှ 300 ဘီလီယံအထိ ကုန်ကျစေသည်။ ဆရာဝန်သည် လူနာအား ကုသရန်မဟုတ်ဘဲ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော တရားစွဲဆိုမှုအတွက် မှတ်တမ်းအထောက်အထားများ ဖန်တီးရန် သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေသည် (ဥပမာ - ဖြစ်နိုင်ခြေနည်းသော အဆုတ်သွေးကြောပိတ်ခြင်းကို ဖယ်ရှားရန် CT စကင်န်ရိုက်ခြင်း)။

ရောဂါရှာဖွေရေး သံသယ ဘက်လိုက်မှု: သေချာမှု လိုအပ်ချက်ကြောင့် တွန်းအားပေးခံရသော ဆရာဝန်များသည် နည်းပညာအရ "သတင်းအချက်အလက်ပေးသော" သို့သော် ကုသမှု ဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် လက်တွေ့တွင် သက်ဆိုင်မှုမရှိသော စစ်ဆေးမှုများကို ညွှန်ကြားကြသည်။

4.6. ဘဏ္ဍာရေးနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွင်

ဘဏ္ဍာရေးစျေးကွက်များသည် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို ပိုမိုကြီးမားစေသည်-

  • အလွန်အကျွံ အရောင်းအဝယ်လုပ်ခြင်း: ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် ရေရှည်အတွက် အသုံးဝင်သော တန်ဖိုးမရှိသည့် ကြိမ်နှုန်းမြင့် သတင်းအချက်အလက်များ (နေ့စဉ် စျေးနှုန်းလှုပ်ရှားမှုများ၊ နောက်ဆုံးရသတင်းများ) အပေါ်အခြေခံ၍ အရောင်းအဝယ်လုပ်ကြသည်
  • ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို စွဲလမ်းခြင်း: ဆုံးဖြတ်ပြီးသား ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအတွက် ကုမ္ပဏီ၏ ဘဏ္ဍာရေးအခြေအနေများကို အသေးစိတ် လေ့လာခြင်း
  • ဆူညံသံနှင့် အချက်ပြမှု ရောထွေးခြင်း: အလွန်များပြားသော ဒေတာများမှ "သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ ဆူညံသံ" သည် ရရှိနိုင်မှု ဘက်လိုက်မှုနှင့် ကိုယ်စားပြုမှု ဘက်လိုက်မှုတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး၊ စျေးနှုန်းရှာဖွေမှုကို မတိုးတက်စေဘဲ စျေးကွက်မတည်ငြိမ်မှုကို ပိုမိုဆိုးရွားစေကြောင်း အာရှစျေးကွက်များရှိ သုတေသနက ပြသသည်
  • "ပြီးပြည့်စုံသော" ဝင်ရောက်ရန် အချိန်များကို စောင့်ဆိုင်းခြင်း: ဒေတာများ ပိုမိုစုဆောင်းနေစဉ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို နှောင့်နှေးစေပြီး စျေးကွက်အခွင့်အလမ်းများကို လက်လွတ်ဆုံးရှုံးခြင်း

5. လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများ

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု 1: "New Coke" ၏ ကြီးမားသော ကျရှုံးမှု (1985)

  • အခြေအနေ: 1980 ပြည့်လွန်နှစ်များအစောပိုင်းတွင်၊ စားသုံးသူများက Pepsi ၏ ပိုမိုချိုသော အရသာကို အစဉ်တစိုက် နှစ်သက်ခဲ့ကြသည့် မျက်ကန်းအရသာ စမ်းသပ်မှုများဖြစ်သော "Pepsi Challenge" မှတစ်ဆင့် Pepsi သည် Coca-Cola ၏ စျေးကွက်ဝေစုကို တဖြည်းဖြည်း လျော့ကျစေခဲ့သည်။

  • ဖြစ်ပျက်ခဲ့ပုံ: Coca-Cola သည် ကြီးမားသော သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းမှုဖြင့် တုံ့ပြန်ခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေါ်လာသန်းပေါင်းများစွာ ကုန်ကျသည့် မျက်ကန်းအရသာ စမ်းသပ်မှုပေါင်း 200,000 ကျော်ကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ဒေတာများက ရှင်းလင်းပြတ်သားသည်- စားသုံးသူများသည် ဖော်မြူလာအသစ်ဖြစ်သော ပိုချိုသည့်အရသာကို Pepsi နှင့် မူလ Coke နှစ်မျိုးလုံးထက် ပိုနှစ်သက်ကြသည်။ ဤခိုင်လုံသော အထောက်အထားများအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့သည် "New Coke" ကို စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။

  • ဘက်လိုက်မှု အလုပ်လုပ်ပုံ: Coca-Cola ၏ အမှုဆောင်များသည် အာရုံခံစားမှုဆိုင်ရာ သတင်းအချက်အလက် (အရသာ) ကိုသာ လုံးဝအာရုံစိုက်ခဲ့ပြီး သင်္ကေတဆိုင်ရာ သတင်းအချက်အလက် (အမှတ်တံဆိပ်အပေါ် တွယ်တာမှု၊ လွမ်းဆွတ်မှု) ကို လျစ်လျူရှုခဲ့ကြသည်။ ၎င်းတို့တွင် ဒေတာပိုများသောကြောင့် (စမ်းသပ်ခံသူ 200,000) ပိုကောင်းသော ဒေတာရှိသည်ဟု ယူဆခဲ့ကြသည်။ ၎င်းတို့စုဆောင်းခဲ့သော သတင်းအချက်အလက် (မျက်ကန်းအရသာ နှစ်သက်မှု) သည် အမှတ်တံဆိပ်လက္ခဏာနှင့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ချိတ်ဆက်မှုတို့ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အမှန်တကယ် ဝယ်ယူရန် ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် လက်တွေ့တွင် သက်ဆိုင်မှုမရှိပေ။

  • အကျိုးဆက်များ: ထုတ်ကုန်သည် အကြီးအကျယ် ကျရှုံးခဲ့သည်။ ပြည်သူများ၏ ကန့်ကွက်မှုများကြောင့် "Classic Coke" ကို လပိုင်းအတွင်း ပြန်လည်ထုတ်လုပ်ခဲ့ရသည်။ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်းတို့၏ သုတေသန၏ ဆက်စပ်မှုထက် အရေအတွက်ကြောင့် မျက်စိကန်းသွားခဲ့သည်။

  • သင်ခန်းစာများ: ဒေတာပိုများခြင်းသည် ပိုကောင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မဆိုလိုပါ။ အရေးကြီးသော မေးခွန်းမှာ သတင်းအချက်အလက် အမျိုးအစားသည် ဆုံးဖြတ်ချက် ယန္တရားနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိ၊ မရှိ ဖြစ်သည်။ အရသာစမ်းသပ်မှုများသည် အမှတ်တံဆိပ်အပေါ် သစ္စာရှိမှုကို မဖမ်းယူနိုင်ခဲ့ပေ။

ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှု 2: Ford Edsel (1957)

  • အခြေအနေ: လူလတ်တန်းစားများအတွက် "ပြီးပြည့်စုံသော" ကားတစ်စီးကို ဒီဇိုင်းဆွဲရန် Ford သည် စျေးကွက်သုတေသနအတွက် ဆယ်နှစ်ကြာ အချိန်ယူခဲ့ပြီး ဒေါ်လာ သန်း 250 (ယနေ့ခေတ်တွင် ဒေါ်လာ 2.5 ဘီလီယံကျော်) သုံးစွဲခဲ့သည်။

  • ဖြစ်ပျက်ခဲ့ပုံ: Ford သည် ပြည့်စုံသော သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းမှုတွင် ပါဝင်ခဲ့သည် — ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး အမျိုးအစားများ၊ အမြီးဆူးတောင်များအတွက် နှစ်သက်မှုများ၊ ဆန်ခါကွက် ပုံသဏ္ဍာန်များ၊ နှင့် အခြားရေတွက်၍မရနိုင်သော ကွဲပြားမှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် မော်တော်ကားသမိုင်းတွင် သုတေသနအများဆုံးပြုလုပ်ထားသော ထုတ်ကုန်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့သည်ဟု ဆိုနိုင်သည်။

  • ဘက်လိုက်မှု အလုပ်လုပ်ပုံ: သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းခြင်းသည် အလွန်ကြာမြင့်ခဲ့သောကြောင့် ဒေတာများသည် အသုံးမပြုမီမှာပင် ခေတ်နောက်ကျသွားခဲ့သည်။ စားသုံးသူများ၏ နှစ်သက်မှုများနှင့်ပတ်သက်သော အသေးစိတ် အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနေစဉ်၊ ကြီးမားသော ပတ်ဝန်းကျင်အခြေအနေ ပြောင်းလဲသွားသည်- စီးပွားရေးကျဆင်းမှု ဖြစ်ပေါ်ခဲ့ပြီး၊ စားသုံးသူများ၏ နှစ်သက်မှုများသည် VW Beetle ကဲ့သို့သော သေးငယ်ပြီး ဆီစားသက်သာသော ကားများဆီသို့ ပြောင်းလဲသွားသည်။ ၎င်းတို့၏ ကြီးမားသော သုတေသန ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏ "နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ်" က စျေးကွက်က မလိုလားတော့သော ကားတစ်စီးကို မိတ်ဆက်ရန် ၎င်းတို့ကို ဖိအားပေးခဲ့သည်။

  • အကျိုးဆက်များ: Edsel သည် ကော်ပိုရိတ်ကျရှုံးမှု၏ ပြယုဂ်တစ်ခုဖြစ်လာပြီး Ford ကို ဒေါ်လာသန်းပေါင်းရာနှင့်ချီ ဆုံးရှုံးစေခဲ့သည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှောင်းသွားသော သတင်းအချက်အလက်သည် သတင်းအချက်အလက် လုံးဝမရှိခြင်းထက် ပိုဆိုးနိုင်ကြောင်း သရုပ်ပြခဲ့သည်။

  • သင်ခန်းစာများ: သတင်းအချက်အလက်တွင် သက်တမ်းရှိသည်။ ဒေတာများကို အလွန်အကျွံ စုဆောင်းခြင်းသည် စျေးကွက်အခြေအနေများက သုတေသနတစ်ခုလုံးကို အသုံးမဝင်ဖြစ်စေသည်အထိ လုပ်ဆောင်ချက်ကို နှောင့်နှေးစေနိုင်သည်။

သမိုင်းဝင် ဥပမာ: ဗိုလ်ချုပ် McClellan နှင့် အမေရိကန် ပြည်တွင်းစစ်

ပြည်ထောင်စု ဗိုလ်ချုပ်ကြီး George McClellan သည် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုမှတစ်ဆင့် ဆိုးရွားသော တုံ့ဆိုင်းမှု၏ ဥပမာကောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ 1862 ခုနှစ် Peninsula စစ်ဆင်ရေးကာလအတွင်း၊ McClellan သည် သာလွန်သော အင်အားရှိသော်လည်း ကွန်ဖက်ဒရိတ် အင်အားကို အစဉ်တစိုက် အလွန်အမင်း ခန့်မှန်းခဲ့သည်။

လုံလောက်သော ကင်းထောက်များ (Pinkerton အေးဂျင့်များ၊ လေ့လာစောင့်ကြည့်ရေး မီးပုံးပျံများ) ဖြင့် စစ်ပွဲ၏ မသေချာမရေရာမှုများကို ဖယ်ရှားနိုင်မည်ဟု McClellan ယုံကြည်ခဲ့သည်။ သူသည် တိုက်ခိုက်ရန် ငြင်းဆန်ခဲ့ပြီး ထောက်လှမ်းရေးအချက်အလက်များနှင့် စစ်ကူများကို အဆက်မပြတ် တောင်းဆိုခဲ့သည်။ သူသည် တိုက်ခိုက်ရန် အစပျိုးမှုထက် ရန်သူအရေအတွက်၏ သေချာမှုကို ပို၍တန်ဖိုးထားခဲ့သည်။

သူ၏ တုံ့ဆိုင်းမှုသည် ကွန်ဖက်ဒရိတ် တပ်ဖွဲ့များအား လှုပ်ရှားရန်၊ အင်အားဖြည့်တင်းရန်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် စစ်ပွဲကို နှစ်ပေါင်းများစွာ ကြာရှည်စေရန် အခွင့်အရေးပေးခဲ့သည်။ သမ္မတ Lincoln က McClellan တွင် "နှေးကွေးမှုများ" ရှိသည်ဟု ကျော်ကြားစွာ မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည် — ၎င်းသည် ပြင်းထန်သော သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု၏ သာမန်ရောဂါရှာဖွေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ယှဉ်ပြိုင်မှုပြင်းထန်သော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင်၊ ပြီးပြည့်စုံသော သတင်းအချက်အလက်ကို စောင့်ဆိုင်းရသည့် ကုန်ကျစရိတ်သည် မပြည့်စုံသော သတင်းအချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ လုပ်ဆောင်ရသည့် ကုန်ကျစရိတ်ထက် များသောအားဖြင့် ကျော်လွန်ကြောင်း ဤဖြစ်ရပ်က သရုပ်ပြသည်။

6. ဤဘက်လိုက်မှု၏ ကုန်ကျစရိတ်

6.1. ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ကုန်ကျစရိတ်များ

  • ဆုံးဖြတ်ချက်ချရခက်ခဲလာခြင်း (Decision Fatigue): အဆက်မပြတ် သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းခြင်းသည် သိမြင်မှုစွမ်းရည်များကို ကုန်ခမ်းစေပြီး အရေးကြီးသော ကိစ္စရပ်များတွင် ပိုမိုဆိုးရွားသော ဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ ဦးတည်စေသည်
  • ဆက်ဆံရေး တင်းမာမှု: ဆက်ဆံရေးများနှင့် ပတ်သက်၍ မလိုအပ်သော သေချာမှုကို ရှာဖွေခြင်း ("အဲဒီ စာတိုက ဘာကိုဆိုလိုတာလဲ?") သည် စိုးရိမ်ပူပန်မှုနှင့် ပဋိပက္ခကို ဖန်တီးသည်
  • အခွင့်အရေးများ ဆုံးရှုံးခြင်း: ဒေတာများ ပိုမိုစုဆောင်းနေစဉ်၊ အချိန်နှင့် တစ်ပြေးညီ လုပ်ဆောင်ရမည့် အခွင့်အရေးများ သက်တမ်းကုန်ဆုံးသွားသည်
  • စိတ်ကျန်းမာရေး ကျဆင်းခြင်း: ဆိုးရွားသောသတင်းများကို ဆက်တိုက်ဖတ်ခြင်း (Doomscrolling) နှင့် သတင်းအချက်အလက်များကို စွဲလမ်းစွာ စားသုံးခြင်းသည် စိုးရိမ်ပူပန်မှု၊ စိတ်ဓာတ်ကျခြင်းတို့နှင့် ဆက်စပ်နေသည်
  • ဘဝဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် စဉ်းစားလွန်း၍ မဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်း: မရှိနိုင်သော "ပြီးပြည့်စုံသည့်" သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေနေစဉ် အလုပ်အကိုင် အပြောင်းအလဲများ၊ ဆက်ဆံရေးများ သို့မဟုတ် ကြီးမားသော ဝယ်ယူမှုများကို နှောင့်နှေးစေသည်

6.2. ပရော်ဖက်ရှင်နယ် ကုန်ကျစရိတ်များ

  • ပရောဂျက် နှောင့်နှေးမှုများ: မလိုအပ်သော ဒေတာများကို စုဆောင်းနေစဉ် အဖွဲ့များသည် သတ်မှတ်ရက်များနှင့် စျေးကွက်ဝင်ရန် အချိန်အခါကောင်းများကို လက်လွတ်ဆုံးရှုံးသည်
  • အရင်းအမြစ် ဖြုန်းတီးမှု: ရလဒ်များအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုမရှိမည့် သုတေသနများအတွက် ဘတ်ဂျက်နှင့် ဝန်ထမ်းများကို အသုံးပြုသည်
  • ဆန်းသစ်တီထွင်မှု တားဆီးခံရခြင်း: "ပိုမိုသော သတင်းအချက်အလက်များ" ကို စောင့်ဆိုင်းနေစဉ် ကော်မတီများတွင် အကြံဉာဏ်သစ်များ ပျောက်ကွယ်သွားသည်
  • ယှဉ်ပြိုင်မှု အားနည်းချက်: မပြည့်စုံသော သတင်းအချက်အလက်များဖြင့် လုပ်ဆောင်သော ပြိုင်ဘက်များသည် စျေးကွက်များကို သိမ်းပိုက်သွားသည်
  • အသက်မွေးဝမ်းကျောင်း တိုးတက်မှု ရပ်တန့်ခြင်း: ပြည့်စုံသော ဒေတာမပါဘဲ ဆုံးဖြတ်ချက် မချနိုင်သူများကို ပြတ်သားမှုမရှိသော ခေါင်းဆောင်များအဖြစ် ရှုမြင်ခံရသည်

6.3. လူမှုရေး ကုန်ကျစရိတ်များ

  • ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု စနစ် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုး: ကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ ဆေးပညာသည် အမေရိကန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကုန်ကျစရိတ်များအတွက် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ 46 မှ 300 ဘီလီယံအထိ ထပ်တိုးစေသည်
  • စီးပွားရေး အကျိုးသက်ရောက်မှု မရှိခြင်း: ကော်ပိုရိတ်များတွင် စဉ်းစားလွန်း၍ မဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်းသည် စီးပွားရေး တက်ကြွလှုပ်ရှားမှုကို နှေးကွေးစေသည်
  • ဒီမိုကရေစီ လုပ်ငန်းစဉ် ချို့ယွင်းမှု: နိုင်ငံသားများသည် လုပ်ဆောင်ချက်မရှိဘဲ (မဲပေးခြင်း၊ စည်းရုံးခြင်း) နိုင်ငံရေး သတင်းအချက်အလက်များကိုသာ စားသုံးနေကြသည်
  • ဆန်းသစ်တီထွင်မှု နှောင့်နှေးမှုများ: အလားအလာရှိသော နည်းပညာများသည် "ပြီးပြည့်စုံသော" ဘေးကင်းရေး ဒေတာများကို စောင့်ဆိုင်းနေစဉ် အချိန်ကြာမြင့်နေသည်
  • အရင်းအမြစ် နေရာချထားမှု မှားယွင်းခြင်း: လူ့အဖွဲ့အစည်းသည် လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထောက်လှမ်းရေးအချက်အလက် အနည်းငယ်သာ ထုတ်ပေးသည့် သတင်းအချက်အလက် အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသည်

6.4. စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှု

  • ကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ ဆေးပညာ: အမေရိကန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ 46 မှ 300 ဘီလီယံအထိ ကုန်ကျသည် (လေ့လာမှုများစွာအရ)
  • ထုတ်ကုန် ကျရှုံးမှုနှုန်း: သုတေသနများလွန်းသော ထုတ်ကုန်များသည် သုတေသနနည်းသော ထုတ်ကုန်များနှင့် ဆင်တူသော နှုန်းထားများဖြင့် ကျရှုံးကြောင်း သုတေသနများက အကြံပြုပြီး၊ ၎င်းသည် လျော့နည်းလာသော အကျိုးအမြတ်များကို ညွှန်ပြသည်
  • အစည်းအဝေး အချိန်ဖြုန်းတီးမှု: ပါဝင်သူအားလုံး သိပြီးသားဖြစ်သော မျှဝေထားသည့် သတင်းအချက်အလက်များကို ဆွေးနွေးရာတွင် အစည်းအဝေးအချိန်၏ 30-50% ကို အသုံးပြုကြောင်း လေ့လာမှုများက အကြံပြုသည်
  • ခွဲထွက်မှု သက်ရောက်မှု (Disjunction Effect): Tversky နှင့် Shafir ၏ လေ့လာမှုတွင် ပါဝင်သူ 61% သည် အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို စောင့်ဆိုင်းရန် ငွေပေးချေခဲ့သည်

7. ဖုံးကွယ်နေသော အကျိုးကျေးဇူးများ

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် လုံးဝ အဆင်မပြေမှုသက်သက် မဟုတ်ပါ — ၎င်းသည် စစ်မှန်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ထမ်းဆောင်ပေးသောကြောင့် ဆက်လက်တည်ရှိနေခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်-

  • ပတ်ဝန်းကျင်ကို မြေပုံဆွဲခြင်း: ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်မှုမရှိသော အခြေအနေများတွင်၊ ကျယ်ပြန့်သော သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းခြင်းသည် မမျှော်လင့်ဘဲ အသုံးဝင်လာနိုင်သည့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပုံစံများကို တည်ဆောက်ရာတွင် ကူညီပေးသည်
  • လူမှုရေးအရ အချက်ပြခြင်း: ပြည့်စုံမှုနှင့် လုံလောက်သော ဂရုပြုလေ့လာမှု (due diligence) ကို ပြသခြင်းသည် သက်ဆိုင်သူများနှင့် ယုံကြည်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တည်ဆောက်နိုင်သည်
  • အမှားအယွင်း ရှာဖွေခြင်း: တစ်ခါတစ်ရံတွင် "သက်ဆိုင်မှုမရှိသော" သတင်းအချက်အလက်များသည် မမျှော်လင့်ထားသော ဆက်စပ်မှုများ သို့မဟုတ် ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှုတွင် အမှားများကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်
  • စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြင်ဆင်မှု: ရလဒ်များကို သိရှိခြင်းသည် (ပြောင်းလဲ၍မရနိုင်လျှင်တောင်မှ) စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြင်ဆင်မှုနှင့် ဇာတ်လမ်းတည်ဆောက်မှုကို ခွင့်ပြုပေးသည်
  • နောင်တရမှုကို လျှော့ချခြင်း: မသေချာမရေရာမှုသည် သတင်းဆိုးထက် ပိုဆိုးသည်ဟု ခံစားရသောကြောင့် သတင်းအချက်အလက်က နာကျင်မှုကို ဖြစ်စေလျှင်တောင်မှ လူများသည် "သိရှိရန်" ပိုနှစ်သက်ကြသည် (ပြောင်းပြန် ငှက်ကုလားအုတ် သက်ရောက်မှု (Ostrich Effect))

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို လုံးဝဖယ်ရှားလိုက်ခြင်းသည် မတူညီသော ပြဿနာများကို ဖန်တီးလိမ့်မည်- အချိန်မတိုင်မီ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းများ၊ အချက်ပြမှုများကို လက်လွတ်ခြင်းနှင့် သတိမရှိခြင်းဟူသော လူမှုရေးအမြင်များ။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ဖယ်ရှားပစ်ရန်မဟုတ်ဘဲ ချိန်ညှိရန်ဖြစ်သည်။

8. မိမိကိုယ်ကို အကဲဖြတ်ခြင်း: သင့်တွင် ဤဘက်လိုက်မှု ရှိပါသလား။

8.1. သတိပေး လက္ခဏာများ စစ်ဆေးရန်စာရင်း

  • "နောက်ထပ် အချက်အလက် တစ်ခုလေး" စုဆောင်းရန် ကျွန်ုပ်သည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မကြာခဏ နှောင့်နှေးလေ့ရှိသည်
  • ဝယ်ယူရန် ဆုံးဖြတ်ပြီးသား ကုန်ပစ္စည်းများအတွက် သုံးသပ်ချက်များစွာကို ကျွန်ုပ် ဖတ်လေ့ရှိသည်
  • ကျွန်ုပ် လွှမ်းမိုး၍မရသော အခြေအနေများအကြောင်း သတင်းများ သို့မဟုတ် ဆိုရှယ်မီဒီယာများကို ထပ်ခါတလဲလဲ စစ်ဆေးလေ့ရှိသည်
  • အပြည့်အဝ သေချာမှုမရှိဘဲ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချရသည့်အခါ ကျွန်ုပ် သက်တောင့်သက်သာ မရှိဖြစ်လေ့ရှိသည်
  • နောက်ဆုံးတွင် အသုံးမပြုဖြစ်မည့် အစီရင်ခံစာများ သို့မဟုတ် ဒေတာများကို ကျွန်ုပ် မကြာခဏ တောင်းဆိုလေ့ရှိသည်
  • သတင်းအချက်အလက်များ ပိုမိုစုဆောင်းနေစဉ် သတ်မှတ်ရက်များ သို့မဟုတ် အခွင့်အရေးများကို ကျွန်ုပ် လက်လွတ်ခဲ့ဖူးသည်
  • ကျွန်ုပ်ရရှိထားသော သတင်းအချက်အလက်များသည် အရေးမကြီးလျှင်တောင်မှ ၎င်းတို့ကို ရယူရန် အလွန်ကြိုးစားခဲ့ရသည့်အတွက် အသုံးပြုရန် ဖိအားပေးခံရသလို ခံစားရသည်
  • ချက်ချင်း ဆုံးဖြတ်နိုင်သည့် ကိစ္စရပ်များကို ဆွေးနွေးရန် ကျွန်ုပ် အစည်းအဝေးများကို စီစဉ်လေ့ရှိသည်
  • ရောဂါရှာဖွေမှုနှင့် ကုသမှုအစီအစဉ်ကို ရရှိပြီးသည့်တိုင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လက္ခဏာများကို ကျွန်ုပ် ဆက်လက်သုတေသနပြုလုပ်လေ့ရှိသည်
  • သိရုံဖြင့် မည်သည့်အရာမျှ ပြောင်းလဲသွားမည်မဟုတ်လျှင်တောင်မှ မသေချာမရေရာဖြစ်နေခြင်းထက် သတင်းဆိုးကို သိရှိရခြင်းကို ကျွန်ုပ် ပိုနှစ်သက်သည်

အမှတ်ပေးခြင်း:

  • 0-2 ခု အမှန်ခြစ်ထားသည်: ခံနိုင်ရည်နည်းပါးသည်
  • 3-5 ခု အမှန်ခြစ်ထားသည်: အလယ်အလတ် ခံနိုင်ရည်ရှိသည်
  • 6-8 ခု အမှန်ခြစ်ထားသည်: မြင့်မားသော ခံနိုင်ရည်ရှိသည်
  • 9-10 ခု အမှန်ခြစ်ထားသည်: အလွန်မြင့်မားသော ခံနိုင်ရည်ရှိသည်

8.2. မိမိကိုယ်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မေးခွန်းများ

  1. သင် မကြာသေးမီက နှောင့်နှေးခဲ့သော ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုကို စဉ်းစားပါ။ သင် မည်သည့် သတင်းအချက်အလက်ကို စောင့်ဆိုင်းနေခဲ့သနည်း၊ ၎င်းသည် သင့်ရွေးချယ်မှုကို အမှန်တကယ် ပြောင်းလဲစေနိုင်မည်လား?
  2. ၎င်းတို့ကို ရယူရန် အချိန် သို့မဟုတ် ငွေကြေး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသောကြောင့်သာ သတင်းအချက်အလက်များကို အသုံးပြုရန် သင် ဖိအားပေးခံရသလို ခံစားခဲ့ရဖူးပါသလား?
  3. သင့်စိတ်ကို ပြောင်းလဲစေနိုင်သည့် သတင်းအချက်အလက်များထက် အတည်ပြုချက်ကို ရှာဖွေနေသည်ကို သင် သတိထားမိပါသလား?
  4. မပြည့်စုံသော သတင်းအချက်အလက်များဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချရသည့်အခါ သင် မည်သို့ခံစားရသနည်း? သင့်မသက်မသာဖြစ်မှုသည် အမှန်တကယ် အန္တရာယ်နှင့် အချိုးကျပါသလား?
  5. ဆုံးဖြတ်ချက်များကို သင် အလွန်အကျွံ သုတေသနလုပ်သည် (သို့) အလွန်အကျွံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်ဟု တစ်စုံတစ်ဦးက သင့်ကို ပြောဖူးပါသလား?

8.3. အမြန်စစ်ဆေးနိုင်သော အခြေအနေ

အခြေအနေ: သင်သည် အလုပ်ကမ်းလှမ်းမှု နှစ်ခုကြားတွင် ဆုံးဖြတ်နေသည်။ နှစ်ခုလုံးတွင် အလားတူ လစာနှင့် ရာထူးများရှိသည်။ ကုမ္ပဏီ A သည် သင့်အသက်မွေးဝမ်းကျောင်း ရည်မှန်းချက်များနှင့် ပိုမိုကိုက်ညီသည်ဟု သင် ဆုံးဖြတ်ပြီးဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီ B မှ HR မန်နေဂျာက သင် "ယဉ်ကျေးမှုအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာနိုင်စေရန်" နောက်ထပ် ဝန်ထမ်းငါးဦးနှင့် ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများ စီစဉ်ပေးမည်ဟု ကမ်းလှမ်းသည်။ ၎င်းသည် သင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ကို တစ်ပတ်ကြာ နှောင့်နှေးစေမည်ဖြစ်သည်။

မည်သို့တုံ့ပြန်မည်နည်း?

  • A) "သေချာတာပေါ့၊ မဆုံးဖြတ်ခင် ရနိုင်သမျှ သတင်းအချက်အလက်တွေကို ကျွန်တော် လိုချင်ပါတယ်။" → မြင့်မားသော ခံနိုင်ရည်ရှိသည်
  • B) "ကျွန်တော် 100% မသေချာသေးတဲ့အတွက် ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု အနည်းငယ် လုပ်ပါမယ်။" → အလယ်အလတ် ခံနိုင်ရည်ရှိသည်
  • C) "ကျေးဇူးတင်ပါတယ် ဒါပေမယ့် မလိုပါဘူး — ဒီဆုံးဖြတ်ချက်ချဖို့ ကျွန်တော့်မှာ လုံလောက်တဲ့ သတင်းအချက်အလက်တွေ ရှိနေပါပြီ။ ကုမ္ပဏီ A ကိုပဲ လက်ခံပါမယ်။" → ခံနိုင်ရည်နည်းပါးသည်

9. အခြားသူများတွင် ဤဘက်လိုက်မှုကို ခွဲခြားသိမြင်ခြင်း

9.1. အပြုအမူပိုင်းဆိုင်ရာ ညွှန်ပြချက်များ

  • နာတာရှည် သုတေသန မုဒ်: ကောက်ချက်မချဘဲ အမြဲတမ်း အရာများကို "လေ့လာစုံစမ်းနေခြင်း"
  • အစည်းအဝေးများ တိုးပွားလာခြင်း: ယခင်အစည်းအဝေးများမှ သတင်းအချက်အလက်များကို ဆွေးနွေးရန် နောက်ဆက်တွဲ အစည်းအဝေးများကို စီစဉ်ခြင်း
  • အစီရင်ခံစာများ စုဆောင်းခြင်း: ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် မည်သည့်အခါမျှ အသုံးမပြုသော အစီရင်ခံစာများကို တောင်းဆိုခြင်းနှင့် သိမ်းဆည်းခြင်း
  • ဆုံးဖြတ်ချက် ရွှေ့ဆိုင်းခြင်း: "စောင့်ကြည့်ရအောင်" သို့မဟုတ် "ကျွန်တော်တို့ ဒေတာ ပိုလိုတယ်" ဟူသော ပုံသေလုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို အစဉ်တစိုက် အသုံးပြုခြင်း
  • သတင်းအချက်အလက်ကို တရားမျှတအောင်လုပ်ခြင်း: ၎င်းကို အသုံးပြုမည့်အစား အချို့သော ဒေတာများကို အဘယ်ကြောင့် စုဆောင်းခဲ့သည်ကို ရှင်းပြရာတွင် အချိန်ဖြုန်းခြင်း

9.2. စကားပြောဆိုမှုဆိုင်ရာ သတိပေးချက်များ

ဤဘက်လိုက်မှုအောက်တွင် ရှိနေစဉ် လူများပြောလေ့ရှိသော စကားစုများ:

  • "ကျွန်တော်တို့ သေချာမသိမချင်း ဆုံးဖြတ်လို့မရဘူး"
  • "အရင်ဆုံး သုတေသန နည်းနည်းလောက် ထပ်လုပ်ခွင့်ပြုပါ"
  • "ကတိမပေးခင် အချက်အလက်တွေ အားလုံး ကျွန်တော် လိုအပ်တယ်"
  • "ကျွန်တော်တို့ လွတ်သွားတာ တစ်ခုခုရှိနေရင် ဘယ်လိုလုပ်မလဲ?"
  • "သေချာအောင် နောက်ထပ် လေ့လာမှုတစ်ခုလောက် လုပ်သင့်တယ်"

၎င်းတို့ပြုလုပ်သော ငြင်းခုံမှု အမျိုးအစားများ:

  • လက်တွေ့တွင် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်ခြေမရှိသော အစွန်းရောက် အခြေအနေများကို အလေးပေးပြောဆိုခြင်း
  • မသေချာမရေရာမှုကို လုပ်ဆောင်ရန် အခြေအနေတစ်ခုအဖြစ်ထက် မလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အကြောင်းပြချက်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်း

၎င်းတို့ရှောင်ရှားသော မေးခွန်းများ:

  • "ဒီသတင်းအချက်အလက်က ကျွန်တော်တို့လုပ်မယ့်အရာကို တကယ်ပြောင်းလဲစေမှာလား?"
  • "နောက်ထပ် ဒေတာတွေကို စောင့်ရတဲ့ ကုန်ကျစရိတ်က ဘာလဲ?"

9.3. အခြေအနေအရ လှုံ့ဆော်မှုများ

  • အလွန်အရေးကြီးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များ: အကျိုးဆက်များသည် သိသာထင်ရှားသည်ဟု ခံစားရသောအခါ၊ ဆက်စပ်မှု မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေခြင်းသည် ပြင်းထန်လာသည်
  • မသေချာသော ရလဒ်များ: ဘာဖြစ်လာမည်နှင့် ပတ်သက်၍ မသေချာမရေရာမှုသည် အသုံးဝင်မှု မရှိလျှင်တောင်မှ သိလိုသည့် တွန်းအားကို တိုးစေသည်
  • အများပြည်သူဆိုင်ရာ တာဝန်ယူမှု: ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အသေအချာ စစ်ဆေးခံရမည့်အခါ၊ လူများသည် ကာကွယ်မှုအဖြစ် သတင်းအချက်အလက်များကို စုဆောင်းကြသည်
  • စိုးရိမ်ပူပန်မှု အခြေအနေများ: စိုးရိမ်ပူပန်မှု မြင့်မားသူများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို တိုးတက်စေရန်မဟုတ်ဘဲ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ မသက်မသာဖြစ်မှုကို စီမံခန့်ခွဲရန် သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေကြသည်
  • အချိန်ဖိအား (အံ့သြဖွယ်ကောင်းလောက်အောင်): သတ်မှတ်ရက်များသည် အလုပ်ရွှေ့ဆိုင်းခြင်း ပုံစံတစ်မျိုးအဖြစ် အလောတကြီး သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းခြင်းကို အစပျိုးပေးနိုင်သည်

10. သိမြင်မှုဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုလျှော့ချရေး နည်းဗျူဟာများ

10.1. ချက်ချင်းလုပ်ဆောင်နိုင်သော နည်းပညာများ

  • ဆုံးဖြတ်ချက်-သတင်းအချက်အလက် စမ်းသပ်မှု: သတင်းအချက်အလက် မရှာဖွေမီ၊ "ဒီသတင်းအချက်အလက်က အပြုသဘောဆောင်လာရင် ငါဘာလုပ်မလဲ? အပျက်သဘောဆောင်ရင် ငါဘာလုပ်မလဲ?" ဟု ရှင်းလင်းစွာ မေးပါ။ အဖြေက အတူတူပဲဆိုရင်၊ သတင်းအချက်အလက်ကို ကျော်လိုက်ပါ။
  • သုတေသနအတွက် အချိန်ကန့်သတ်ခြင်း: သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းခြင်းအတွက် တင်းကျပ်သော အချိန်ကန့်သတ်ချက်များ သတ်မှတ်ပါ။ အချိန်ကုန်ဆုံးသောအခါ၊ ရရှိနိုင်သော သတင်းအချက်အလက်များဖြင့် ဆုံးဖြတ်ပါ။
  • သတ်မှတ်ချက်များကို ကြိုတင်ကတိပြုခြင်း: သုတေသန မပြုလုပ်မီ၊ သင့်ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပြောင်းလဲစေနိုင်မည့် တိကျသော သတင်းအချက်အလက်များကို ချရေးပါ။ ကျန်တာအားလုံးကို လျစ်လျူရှုပါ။
  • 10-10-10 စည်းမျဉ်း: ဒီဆုံးဖြတ်ချက်နဲ့ပတ်သက်ပြီး 10 မိနစ်၊ 10 လ၊ နဲ့ 10 နှစ်အကြာမှာ သင်ဘယ်လိုခံစားရမလဲဆိုတာ မေးပါ။ "အရေးကြီးသော" သတင်းအချက်အလက် အများစုသည် သက်ဆိုင်မှုမရှိတော့ပါ။

10.2. ရေရှည် နည်းဗျူဟာများ

  • သင်၏ မသေချာမရေရာမှုကို ချိန်ညှိပါ: မပြည့်စုံသော သတင်းအချက်အလက်များဖြင့် ချမှတ်ထားသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မှတ်တမ်းတင်ပါ။ ရလဒ်များသည် စိုးရိမ်ထားသည်ထက် ပိုကောင်းသည်ကို သင် တွေ့ရှိလာပါလိမ့်မည်။
  • "လုံလောက်ပြီ" ဆိုသည်ကို လေ့ကျင့်ပါ: မသေချာမရေရာမှုကို ခံနိုင်ရည်ရှိလာစေရန် သတင်းအချက်အလက် 70% ဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို သတိထား၍ ချမှတ်ပါ။
  • ရလဒ်များကိုမဟုတ်ဘဲ ဆုံးဖြတ်ချက်အရည်အသွေးကို လေ့လာပါ: ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ရလဒ်များဖြင့်မဟုတ်ဘဲ လုပ်ငန်းစဉ်ဖြင့် အကဲဖြတ်ပါ။ ကံမကောင်းသော ကောင်းမွန်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုသည် ကောင်းမွန်နေဆဲဖြစ်သည်။
  • ဇာတ်လမ်းခံနိုင်ရည် တည်ဆောက်ပါ: မျှော်မှန်းတန်ဖိုးထက်ကျော်လွန်သော "အကြောင်းပြချက်" မလိုအပ်ဘဲ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို လေ့ကျင့်ပါ။

10.3. ပတ်ဝန်းကျင် ဒီဇိုင်း

  • သတင်းအချက်အလက် အစားအသောက်: သတင်းဖတ်ရှုခြင်းကို တိကျသောအချိန်များတွင်သာ ကန့်သတ်ပါ; ဖုန်းများမှ ဆိုရှယ်မီဒီယာ အက်ပ်များကို ဖယ်ရှားပါ
  • အစည်းအဝေး လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ: မည်သည့်ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်မည်ကို အစီအစဉ်များတွင် တိကျစွာဖော်ပြရန် လိုအပ်သည်; လုပ်ဆောင်ရမည့်အချက်များမပါသော "သတင်းအချက်အလက် မျှဝေခြင်း" အစည်းအဝေးများကို တားမြစ်ပါ
  • ဆုံးဖြတ်ချက် မူဘောင်များ: သတ်မှတ်ထားသော သုတေသနအဆင့်များအပြီးတွင် လုပ်ဆောင်ချက်ကို အတင်းအကျပ်ပြုလုပ်စေမည့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ
  • လုပ်ဆောင်ချက်ကို မူလအဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်း: "ဆုံးဖြတ်ခြင်း" မဟုတ်ဘဲ "ဆုံးဖြတ်ချက်မချခြင်း" သည် အကြောင်းပြချက်လိုအပ်စေရန် ရွေးချယ်မှုများကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပါ

10.4. ပြင်ပအကြံပြုချက်များကို မည်သည့်အချိန်တွင် ရှာဖွေမည်နည်း

  • သင့်ကိုယ်သင် တူညီသော သတင်းအချက်အလက် အမျိုးအစားကို ထပ်ခါတလဲလဲ ရှာဖွေနေကြောင်း သတိပြုမိသောအခါ
  • သတ်မှတ်ရက်များ နီးကပ်လာသော်လည်း သင် "သုတေသန" လုပ်နေဆဲဖြစ်သောအခါ
  • သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ် (အချိန်၊ ငွေ) သည် မှားယွင်းခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ်ထက် ကျော်လွန်သောအခါ
  • သင်သည် "လုပ်ဆောင်ခြင်း" ထက် "သိရှိခြင်း" အပေါ် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ တွယ်တာမှုရှိသည်ဟု ခံစားရသောအခါ
  • အခြားသူများက သင့်၏ စဉ်းစားဆုံးဖြတ်သည့် အရှိန်အဟုန်အပေါ် စိတ်ပျက်ကြောင်း ဖော်ပြသောအခါ

11. လက်တွေ့ လေ့ကျင့်ခန်းများ

လေ့ကျင့်ခန်း 1: ဆုံးဖြတ်ချက် စစ်ဆေးခြင်း

  • ရည်ရွယ်ချက်: သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေခြင်း ပုံစံများကို သတိပြုမိလာစေရန်
  • လိုအပ်သော အချိန်: အပတ်စဉ် 30 မိနစ်
  • လိုအပ်သော ပစ္စည်းများ: ဂျာနယ်၊ မကြာသေးမီက ဆုံးဖြတ်ချက်များ စာရင်း
  • အခက်အခဲ အဆင့်: အခြေခံ
  • ညွှန်ကြားချက်များ:
    1. ပြီးခဲ့သောရက်သတ္တပတ်အတွင်း သင်ချမှတ်ခဲ့သော ဆုံးဖြတ်ချက်သုံးခုကို စာရင်းပြုစုပါ
    2. တစ်ခုချင်းစီအတွက်၊ သင်စုဆောင်းခဲ့သော သတင်းအချက်အလက်အားလုံးကို ချရေးပါ
    3. သင်၏ရွေးချယ်မှုအပေါ် အမှန်တကယ် လွှမ်းမိုးမှုရှိသော သတင်းအချက်အလက်များကို စက်ဝိုင်းဝိုင်းပါ
    4. သင်စုဆောင်းခဲ့သော်လည်း အသုံးမပြုခဲ့သော မည်သည့်သတင်းအချက်အလက်ကိုမဆို မှတ်သားပါ
    5. အသုံးမပြုသော သတင်းအချက်အလက်များအတွက် ကုန်ကျခဲ့သည့် အချိန်ကို ခန့်မှန်းပါ
  • ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မေးခွန်းများ:
    • စုဆောင်းထားသော သတင်းအချက်အလက်များ၏ ရာခိုင်နှုန်းမည်မျှသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် လွှမ်းမိုးခဲ့သနည်း?
    • သင်၏ မလိုအပ်သော သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေခြင်းတွင် မည်သည့်ပုံစံများကို သင် သတိထားမိသနည်း?
    • ရလဒ်ကို မပြောင်းလဲဘဲ သင်မည်သို့ ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဆုံးဖြတ်နိုင်ခဲ့မည်နည်း?
  • အကြိမ်အရေအတွက်: တစ်လအတွက် အပတ်စဉ်

လေ့ကျင့်ခန်း 2: အလုပ်မစမီ ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းကို ပြောင်းပြန်လုပ်ခြင်း (Pre-Mortem Reversal)

  • ရည်ရွယ်ချက်: အသုံးဝင်သော နှင့် အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက် လိုအပ်ချက်များအကြား ခွဲခြားသိမြင်ရန်
  • လိုအပ်သော အချိန်: ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုအတွက် 15 မိနစ်
  • လိုအပ်သော ပစ္စည်းများ: စက္ကူ၊ ဘောပင်
  • အခက်အခဲ အဆင့်: အလယ်အလတ်
  • ညွှန်ကြားချက်များ:
    1. သတင်းအချက်အလက် မစုဆောင်းမီ၊ သင်၏ ယာယီဆုံးဖြတ်ချက်ကို ချရေးပါ
    2. မည်သည့် သတင်းအချက်အလက်က ဤဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပြောင်းလဲစေနိုင်သည်ကို စာရင်းပြုစုပါ
    3. သတင်းအချက်အလက်တစ်ခုစီသည် သင့်စိတ်ကို အမှန်တကယ် ပြောင်းလဲစေနိုင်မည့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ခန့်မှန်းပါ
    4. ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပြောင်းလဲစေနိုင်မည့် ဖြစ်နိုင်ခြေ >20% ရှိသော သတင်းအချက်အလက်များကိုသာ ရှာဖွေပါ
    5. ဆုံးဖြတ်ပြီးနောက်၊ သင်၏ ဖြစ်နိုင်ခြေ ခန့်မှန်းချက်များ တိကျမှုရှိမရှိ ပြန်လည်သုံးသပ်ပါ
  • ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် မေးခွန်းများ:
    • သတင်းအချက်အလက်၏ တန်ဖိုးကို သင် အလွန်အကျွံ သို့မဟုတ် အထင်သေး ခန့်မှန်းခဲ့သလား?
    • သတင်းအချက်အလက် လိုအပ်ချက်များကို စစ်ထုတ်ခြင်းဖြင့် အချိန်မည်မျှ သက်သာခဲ့သနည်း?
    • မည်သည့် သတင်းအချက်အလက်က အရေးကြီးသည်ဟု ထင်ရသော်လည်း အသုံးမဝင်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သနည်း?
  • အကြိမ်အရေအတွက်: နောက်ထပ် အရေးကြီးသော ဆုံးဖြတ်ချက် ငါးခုတွင် အသုံးပြုပါ

နေ့စဉ် လေ့ကျင့်မှု

"အကယ်၍/သို့ဆိုလျှင် (If/Then)" စစ်ဆေးမှု: မည်သည့်သတင်းအချက်အလက်ကိုမျှ မရှာဖွေမီ (ဂူဂဲလ်ရှာခြင်း၊ မေးခွန်းများမေးခြင်း၊ အစီရင်ခံစာများ တောင်းဆိုခြင်း) ဤစာကြောင်းကို ဖြည့်ပါ- "အဖြေက X ဆိုရင်၊ ငါ ___ လုပ်မယ်။ အဖြေက Y ဆိုရင်၊ ငါ ___ လုပ်မယ်။" ကွက်လပ်နှစ်ခုလုံးမှာ အဖြေတူနေတယ်ဆိုရင်၊ သတင်းအချက်အလက်ကို ကျော်လိုက်ပါ။

  • အကြံပြုထားသော ကြာချိန်: တစ်ကြိမ်လျှင် 2 မိနစ်
  • တစ်နေ့တာ၏ အကောင်းဆုံးအချိန်: တစ်နေ့တာလုံး၊ သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေသည့် အချိန်များတွင်
  • တိုးတက်မှုကို မည်သို့ခြေရာခံမည်နည်း: "မလိုအပ်တဲ့ အချက်အလက်ကို ကျော်ခဲ့တယ်" နှင့် "ဘာပဲဖြစ်ဖြစ် ရှာခဲ့တယ်" အတွက် မှတ်သားမှုများ ပြုလုပ်ပါ

အပတ်စဉ် စိန်ခေါ်မှု

သတင်းအချက်အလက် အစာရှောင်သည့်နေ့ (Information Fast Day): အရေးကြီးမှုမရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များအားလုံးကို ထပ်တိုးသုတေသနမပါဘဲ ချမှတ်ရန် တစ်ပတ်လျှင် တစ်ရက်ကို ရွေးချယ်ပါ။ လက်ရှိရရှိနိုင်သော သတင်းအချက်အလက်များကိုသာ အသုံးပြုပါ။ ဆုံးဖြတ်ချက်များက မည်သို့ခံစားရကြောင်းနှင့် ရလဒ်များ မည်သို့နှိုင်းယှဉ်နိုင်ကြောင်းကို ခြေရာခံပါ။

  • 4 ပတ်အကြာ မျှော်မှန်းထားသော ရလဒ်များ: မသေချာမရေရာမှုနှင့်အတူ သက်တောင့်သက်သာရှိမှု တိုးလာခြင်း၊ ပိုမိုမြန်ဆန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၊ သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်း အများစုသည် လုပ်ဆောင်ချက်အရမဟုတ်ဘဲ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရဖြစ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုခြင်း
  • ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်အတွက် ဂျာနယ်ရေးသားခြင်း အကြံပြုချက်များ:
    • အပိုသုတေသနမပါဘဲ မည်သည့်ဆုံးဖြတ်ချက်များက အခက်ခဲဆုံးဟု ခံစားရသနည်း? ဘာကြောင့်လဲ?
    • "မြန်ဆန်သော" ဆုံးဖြတ်ချက်များထဲမှ မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ပိုကောင်းသွားသည်များ ရှိပါသလား?
    • မည်သည့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အခြေအနေများက သုတေသနလုပ်ရန် ဆန္ဒကို လှုံ့ဆော်ပေးသနည်း?

12. သီးခြား ပရိသတ်များအတွက်

ခေါင်းဆောင်များနှင့် မန်နေဂျာများအတွက်

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် အဖွဲ့များတစ်လျှောက် ကြီးထွားလာသော အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ နှောင့်နှေးမှုကို ဖန်တီးပေးသည်။ ခေါင်းဆောင်များသည် အောက်ပါတို့ကို လုပ်ဆောင်သင့်သည်-

  • ပြတ်သားမှုကို စံပြအဖြစ်ပြသပါ: မပြည့်စုံသော သတင်းအချက်အလက်များဖြင့် သက်တောင့်သက်သာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို သရုပ်ပြပါ
  • ဆုံးဖြတ်ချက် သတ်မှတ်ရက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ: "X ရက်စွဲတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်မရှိခြင်း" သည် "မူလရွေးချယ်မှုဖြင့် ရှေ့ဆက်မည်" ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသည့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ စံနှုန်းများကို ဖန်တီးပါ
  • သုတေသန အမျိုးအစားများကို ခွဲခြားပါ: စူးစမ်းလေ့လာရေး သုတေသန (တန်ဖိုးရှိသော) ကို အတည်ပြုရေး သုတေသန (များသောအားဖြင့် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု) နှင့် ခွဲခြားပါ
  • မျှဝေထားသော သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို ဖြေရှင်းပါ: ထူးခြားသော သတင်းအချက်အလက်များကို အရင်ဖော်ထုတ်ရန် အစည်းအဝေးများကို ဖွဲ့စည်းပါ; အများသိပြီးသား အချက်အလက်များကို မဆွေးနွေးမီ ပါဝင်သူများအား ဆန်းသစ်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို မျှဝေရန် တောင်းဆိုပါ
  • စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဘေးကင်းလုံခြုံမှုကို ဖန်တီးပါ: မပြည့်စုံသော ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် အပြစ်ပေးခံရမည်ကို ကြောက်ရွံ့သောအခါ အဖွဲ့များသည် အလွန်အကျွံ သုတေသနလုပ်ကြသည်; ပြီးပြည့်စုံသော ရလဒ်များထက် ကောင်းမွန်သော လုပ်ငန်းစဉ်ကို ဆုချီးမြှင့်ပါ

မိဘများနှင့် ပညာတတ်များအတွက်

ကလေးများသည် သဘာဝအရ သိချင်စိတ်ကို ပြသကြပြီး ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးနှင့် ညီညွတ်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ အကျိုးရှိသော တွေးခေါ်မှုကို သင်ကြားပေးရန်ဖြစ်သည်-

  • အသက်အရွယ်နှင့် လိုက်ဖက်သော ရှင်းလင်းချက်: "တစ်ခါတလေ ပိုသိရတာက ဆုံးဖြတ်ဖို့ အထောက်အကူမဖြစ်ဘူး။ အပိုအချက်အလက်တွေက ဘယ်အချိန်မှာ အသုံးဝင်လဲဆိုတာ ရှာဖွေဖို့ လေ့ကျင့်ကြစို့။"
  • ဆုံးဖြတ်ချက် ကစားနည်းများ: ကလေးများ အကန့်အသတ်ရှိသော သတင်းအချက်အလက်များဖြင့် ဆုံးဖြတ်ရမည့် အခြေအနေများကို တင်ပြပါ; အလွန်အကျွံ သုတေသနလုပ်ထားသော ရွေးချယ်မှုများနှင့် ရလဒ်များက များသောအားဖြင့် မည်သို့ဆင်တူကြောင်း ပြသပါ
  • မေးခွန်းကို မေးခွန်းထုတ်ပါ: သတင်းအချက်အလက် မရှာဖွေမီ "ဒီအဖြေက ငါလုပ်မယ့်အရာကို ပြောင်းလဲစေမှာလား?" ဟု မေးရန် ကလေးများကို သင်ကြားပေးပါ
  • သင့်လျော်သော မသေချာမရေရာမှုကို စံပြအဖြစ်ပြသပါ: ပြည့်စုံသော သတင်းအချက်အလက်မပါဘဲ ယုံကြည်မှုရှိရှိ ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချသည်ကို ကလေးများကို မြင်တွေ့ခွင့်ပြုပါ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ကျွမ်းကျင်သူများအတွက်

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကဏ္ဍသည် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုမှ ထူးခြားစွာ ခံစားရသည်-

  • ကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ စစ်ဆေးခြင်းကို အသိအမှတ်ပြုပါ: စစ်ဆေးမှုများသည် ကုသမှုရည်ရွယ်ချက်ထက် တာဝန်ယူရမှုကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်အခါ အသိအမှတ်ပြုပါ; စနစ်ကျသော အပြောင်းအလဲအတွက် ထောက်ခံအားပေးပါ
  • VOI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုပါ: စစ်ဆေးမှုများကို မညွှန်ကြားမီ၊ ရလဒ်များသည် စီမံခန့်ခွဲမှုကို ပြောင်းလဲစေမည်၊ မပြောင်းလဲစေမည်ကို သေချာစွာ စဉ်းစားပါ
  • လူနာနှင့် ဆက်သွယ်ခြင်း: စစ်ဆေးမှုပိုများခြင်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော စောင့်ရှောက်မှုကို အမြဲတမ်း မဆိုလိုကြောင်း လူနာများ နားလည်စေရန် ကူညီပေးပါ; "စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း" က မည်သည့်အချိန်တွင် ပိုမိုသာလွန်ကြောင်း ရှင်းပြပါ
  • Incidentaloma သတိပြုမိခြင်း: မည်သည့်အခါမျှ အန္တရာယ်မဖြစ်စေနိုင်သော်လည်း ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှု လိုအပ်သော တွေ့ရှိချက်များကို ဖော်ထုတ်ပေးသည့် ကျယ်ပြန့်သော စစ်ဆေးမှုများ၏ အန္တရာယ်များအကြောင်း လူနာများကို အကြံပေးပါ
  • ရောဂါရှာဖွေရေး သေချာမှု လိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းပါ: သေချာမှုအတွက် တွန်းအားသည် လက်တွေ့ကုသမှုထက် (ဆရာဝန်နှင့် လူနာ နှစ်ဦးစလုံး၏) စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖြစ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုပါ

ဘဏ္ဍာရေး ကျွမ်းကျင်သူများအတွက်

ဘဏ္ဍာရေး စျေးကွက်များသည် ပြတ်သားသော လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဆုချီးမြှင့်သည်-

  • အချက်ပြမှုနှင့် ဆူညံသံကို ခွဲခြားပါ: စျေးကွက်ဆူညံသံနှင့် စစ်မှန်သော ခန့်မှန်းမှုတန်ဖိုးရှိသော သတင်းအချက်အလက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မူဘောင်များ ဖော်ဆောင်ပါ
  • ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အဆိုပြုချက်များကို ကြိုတင်ကတိပြုပါ: စောင့်ကြည့်မှု မစတင်မီ ရပ်တည်ချက်တစ်ခုကို မည်သည့်သတင်းအချက်အလက်က ပြောင်းလဲမည်ကို သတ်မှတ်ပါ; ကျန်တာများကို လျစ်လျူရှုပါ
  • ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အချိန်ကန့်သတ်ခြင်း: သုတေသန သတ်မှတ်ရက်များကို သတ်မှတ်ပါ; မပြည့်စုံစွာ အသုံးချထားသော အရင်းအနှီးသည် ပြီးပြည့်စုံသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို စောင့်ဆိုင်းနေသော အရင်းအနှီးထက် သာလွန်သည်
  • ဖောက်သည်၏ သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို ဖြေရှင်းပါ: အစုရှယ်ယာများကို အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ခြင်းသည် များသောအားဖြင့် အလွန်အကျွံ အရောင်းအဝယ်လုပ်ခြင်းနှင့် ပိုဆိုးသော ပြန်လာမှုများဆီသို့ ဦးတည်ကြောင်း ဖောက်သည်များ နားလည်စေရန် ကူညီပေးပါ
  • နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ် ဖိအားကို အသိအမှတ်ပြုပါ: သုတေသနသည် ကုန်ကျစရိတ်ကြီးမားသောအခါ၊ ၎င်း၏ တွေ့ရှိချက်များကို ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် အလွန်အကျွံ အလေးပေးရန် ဆန္ဒကို တွန်းလှန်ပါ

13. အခြားသော ဘက်လိုက်မှုများနှင့် အပြန်အလှန်သက်ရောက်မှုများ

ဤဘက်လိုက်မှုကို ပိုမိုဆိုးရွားစေသော ဘက်လိုက်မှုများ

ဘက်လိုက်မှု မည်သို့ အပြန်အလှန် သက်ရောက်သနည်း
အတည်ပြုချက် ဘက်လိုက်မှု (Confirmation Bias) ကျွန်ုပ်တို့သည် ရှိပြီးသား ယုံကြည်ချက်များကို အတည်ပြုပေးသော သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေကြပြီး၊ ၎င်းသည် အတည်ပြုပေးသောကြောင့် "အသုံးမဝင်သော" သတင်းအချက်အလက်များကို အသုံးဝင်သည်ဟု ခံစားရစေသည်
နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ် မှားယွင်းယုံကြည်မှု (Sunk Cost Fallacy) သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းရာတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသော အချိန်နှင့် ငွေကြေးသည် သက်ဆိုင်မှုမရှိလျှင်တောင်မှ ၎င်းကို အသုံးပြုရန် ဖိအားများ ဖန်တီးပေးသည်
သေချာမှု ဘက်လိုက်မှု (Certainty Bias) 100% ယုံကြည်မှုအတွက် တွန်းအားသည် မည်သည့် မသေချာမရေရာမှုကိုမဆို သည်းမခံနိုင်အောင် ဖြစ်စေပြီး၊ သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေခြင်းကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်
ဆုံးရှုံးမှုကို ရှောင်ရှားခြင်း (Loss Aversion) "မှားယွင်းသော" ဆုံးဖြတ်ချက်ချရမည်ကို ကြောက်ရွံ့ခြင်းသည် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော နောင်တရမှုကို ရှောင်ရှားရန် အလွန်အကျွံ သုတေသနလုပ်ခြင်းကို တွန်းအားပေးသည်
ရရှိနိုင်မှု ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှု (Availability Heuristic) မကြာသေးမီက (သို့) ရှင်းလင်းပြတ်သားသော သတင်းအချက်အလက်များသည် တကယ့်အခြေအနေထက် ပိုမိုသက်ဆိုင်မှုရှိသည်ဟု ခံစားရပြီး၊ ဆက်လက်စုဆောင်းရန် အားပေးသည်

ဤဘက်လိုက်မှုကို တန်ပြန်နိုင်သော ဘက်လိုက်မှုများ

ဘက်လိုက်မှု မည်သို့ ကူညီသနည်း
လုပ်ဆောင်ချက် ဘက်လိုက်မှု (Action Bias) "တစ်ခုခုလုပ်ရန်" တွန်းအားပေးမှုသည် အလွန်အကျွံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကျော်လွှားနိုင်သည် (သို့သော် ၎င်းတွင် ကိုယ်ပိုင်ပြဿနာများ ရှိသည်)
မိမိကိုယ်ကို အလွန်အမင်း ယုံကြည်မှု (Overconfidence) တစ်ခါတစ်ရံတွင် ကနဦး ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် အလွန်အမင်း ယုံကြည်မှုသည် မလိုအပ်သော သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေခြင်းကို တားဆီးပေးသည်
လက်ရှိအခြေအနေကို နှစ်သက်ခြင်း (Status Quo Bias) လက်ရှိအခြေအနေကို နှစ်သက်ခြင်းသည် အခြားရွေးချယ်စရာများကို သုတေသနပြုလုပ်ခြင်းကို ကန့်သတ်နိုင်သည်

အဖြစ်များသော ဘက်လိုက်မှု ကွင်းဆက်များ

ကွင်းဆက် 1: မသေချာမရေရာမှု → သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု → နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ် မှားယွင်းယုံကြည်မှု → ဦးစားပေးမှု ပြောင်းပြန်ဖြစ်ခြင်း → ဆိုးရွားသော ဆုံးဖြတ်ချက်

ဥပမာ: မန်နေဂျာတစ်ဦးသည် ပရောဂျက်ဦးတည်ချက်နှင့် ပတ်သက်၍ မသေချာမရေရာဖြစ်နေသည်။ ၎င်းတို့သည် စျေးကြီးသော အစီရင်ခံစာတစ်ခုကို တောင်းဆိုသည် (သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု)။ အစီရင်ခံစာသည် အနည်းငယ်သာ အသုံးဝင်သောအခါ၊ ၎င်း၏ တွေ့ရှိချက်များကို အသုံးပြုရန် ဖိအားပေးခံရသလို ခံစားရသည် (နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ်)။ ၎င်းသည် သက်ဆိုင်မှုမရှိသော ဒေတာများကို အခြေခံ၍ ခိုင်မာသော ဗျူဟာတစ်ခုကို ပြောင်းလဲစေသည် (ဦးစားပေးမှု ပြောင်းပြန်ဖြစ်ခြင်း)။

ကွင်းဆက် 2: အတည်ပြုချက် ဘက်လိုက်မှု → သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု → မျှဝေထားသော သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု → အုပ်စုလိုက် တွေးခေါ်မှု (Groupthink)

ဥပမာ: အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့တွင် ပိုနှစ်သက်သော ဗျူဟာတစ်ခုရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် အတည်ပြုနိုင်သော ဒေတာများကို ရှာဖွေသည် (အတည်ပြုချက် ဘက်လိုက်မှု)။ အစည်းအဝေးများတွင် ၎င်းတို့သည် အားလုံးသိထားသော အတည်ပြုသည့် သတင်းအချက်အလက်များကိုသာ ဆွေးနွေးသည် (မျှဝေထားသော သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု)။ သဘောထားကွဲလွဲနေသော ဒေတာများ မည်သည့်အခါမျှ ပေါ်ထွက်မလာဘဲ၊ မှားယွင်းသော သဘောတူညီမှုကို ဖြစ်စေသည် (အုပ်စုလိုက် တွေးခေါ်မှု)။

ကွင်းဆက်ကို ဖြတ်တောက်ခြင်း: ဆုံးဖြတ်ချက် သတ်မှတ်ချက်များကို ကြိုတင်ကတိပြုခြင်းသည် ဘက်လိုက်မှုများ မလှုံ့ဆော်မီ မည်သည့် သတင်းအချက်အလက်က အရေးကြီးကြောင်း သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ဤကွင်းဆက်များကို ဖြတ်တောက်ပေးသည်။

14. ယဉ်ကျေးမှု ရှုထောင့်များ

သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် ယဉ်ကျေးမှုများတစ်လျှောက် ကွဲပြားစွာ ပေါ်ပေါက်လာကြောင်း သုတေသနများက အကြံပြုသော်လည်း၊ အဓိက ယန္တရားများသည် နေရာတိုင်းတွင် တူညီပုံရသည်-

  • မသေချာမရေရာမှုကို ရှောင်ရှားခြင်း: မသေချာမရေရာမှုကို ရှောင်ရှားမှု မြင့်မားသော ယဉ်ကျေးမှုများ (ဥပမာ - ဂျပန်၊ ဂျာမနီ) သည် သေချာမှုရရှိရန် ဒေတာပိုမိုရှာဖွေခြင်းဖြင့် ပိုမိုခိုင်မာသော သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု သဘောထားများကို ပြသနိုင်သည်
  • ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်း ဖွဲ့စည်းပုံများ: သဘောတူညီမှု လိုအပ်ချက်များရှိသော အစုအဖွဲ့ကို ဦးစားပေးသည့် ယဉ်ကျေးမှုများသည် ကျယ်ပြန့်သော တိုင်ပင်ဆွေးနွေးမှု လုပ်ငန်းစဉ်များမှတစ်ဆင့် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဖြစ်စေနိုင်သည်
  • အန္တရာယ်ကို လက်ခံနိုင်မှု: အန္တရာယ်ကို လက်ခံနိုင်မှု မြင့်မားသော ယဉ်ကျေးမှုများသည် လုပ်ငန်းရှင်များ၏ အခြေအနေများတွင် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို လျော့နည်းစွာ ပြသနိုင်သည်
  • ပညာရေး စနစ်များ: ပြတ်သားသော လုပ်ဆောင်ချက်ထက် ပြည့်စုံသော အသိပညာကို အလေးပေးသော စနစ်များသည် ကလေးဘဝကတည်းက သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည်
ယဉ်ကျေးမှု အမျိုးအစား ပေါ်ပေါက်လာပုံ
တစ်ဦးချင်းကို ဦးစားပေးသော ယဉ်ကျေးမှုများ သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် များသောအားဖြင့် လူတစ်ဦးချင်းအဆင့်တွင်ဖြစ်သည်; ခွဲခြားသိမြင်ရန်နှင့် ပြုပြင်ရန် ပိုမြန်ဆန်သည်
အစုအဖွဲ့ကို ဦးစားပေးသော ယဉ်ကျေးမှုများ သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် များသောအားဖြင့် အဖွဲ့လိုက် လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ထည့်သွင်းထားသည်; ခွဲခြားသိမြင်ရန် ပိုခက်ခဲသည်
အကြောင်းအရာကို အလေးပေးသော (High-context) ယဉ်ကျေးမှုများ အသုံးဝင်သော ဒေတာများထက် ဆက်ဆံရေး/အကြောင်းအရာဆိုင်ရာ သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေနိုင်သည်
အကြောင်းအရာကို အလေးမပေးသော (Low-context) ယဉ်ကျေးမှုများ အကြောင်းအရာဆိုင်ရာ အရိပ်အမြွက်များကို လက်လွတ်နေစဉ် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ဒေတာများအပေါ် အလွန်အကျွံ မှီခိုနိုင်သည်

ယဉ်ကျေးမှုပေါင်းစုံ သုတေသန ဗဟိုဌာနများတွင် ဂျပန် (အသက်အရွယ်ကြီးရင့်မှု သက်ရောက်မှုများကို လေ့လာနေသော တိုကျိုတက္ကသိုလ်မှ Michiko Sakaki) နှင့် နယ်သာလန် (အဖွဲ့လိုက် လှုပ်ရှားမှုများနှင့် နိုင်ငံရေး သတင်းအချက်အလက် ဖန်တီးမှုများကို လေ့လာနေသော အမ်စတာဒမ် တက္ကသိုလ်မှ Femke Ten Velden နှင့် Michael Hameleers) တို့ ပါဝင်သည်။

15. ဒဏ္ဍာရီများနှင့် အထင်အမြင်လွဲမှားမှုများ

ဒဏ္ဍာရီ လက်တွေ့
"ပိုမိုများပြားသော သတင်းအချက်အလက်များသည် အမြဲတမ်း ပိုကောင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ ဦးတည်သည်" သတင်းအချက်အလက်က ဆုံးဖြတ်ချက်ကို မပြောင်းလဲနိုင်သောအခါ သတင်းအချက်အလက်၏ တန်ဖိုး (VOI) သည် သုညဖြစ်သည်။ ထပ်တိုးဒေတာများသည် ကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အမှန်တကယ် ညစ်ညမ်းစေနိုင်သည်။
"ဉာဏ်ကောင်းတဲ့လူတွေက သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုကို မခံစားရဘူး" ဉာဏ်ရည်သည် ဤဘက်လိုက်မှုနှင့် ဆက်စပ်မှုမရှိပါ; ပညာတတ် ကျွမ်းကျင်သူများ (ဆရာဝန်များ၊ အမှုဆောင်များ) သည် သင်တန်းဆင်း ပြည့်စုံမှုကြောင့် များသောအားဖြင့် ပိုမိုခိုင်မာသော သဘောထားများကို ပြသလေ့ရှိသည်။
"သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုဆိုတာ ဂရုစိုက်တာပါပဲ" ဂရုတစိုက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် သက်ဆိုင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်; သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် ဆက်စပ်မှု မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ဒေတာများကို ရှာဖွေသည်။
"ငါမှားသွားရင်တောင် အနည်းဆုံးတော့ သုတေသနလုပ်ခဲ့တယ်ဆိုတာ သိရမှာပေါ့" အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေခြင်းသည် အမှားအယွင်းနှုန်းကို မလျှော့ချပါ — ၎င်းသည် လုပ်ဆောင်ချက်ကို နှောင့်နှေးစေပြီး နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ် ဖိအားမှတစ်ဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပုံပျက်စေနိုင်သည်။
"ဒီဘက်လိုက်မှုက အရေးမကြီးတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေကိုပဲ သက်ရောက်မှုရှိတယ်" သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် ကော်ပိုရိတ် ဘေးအန္တရာယ်များ (Ford Edsel, New Coke)၊ စစ်ရေး အမှားများ (McClellan ၏ တုံ့ဆိုင်းမှု)၊ နှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အလေအလွင့်များ (တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ 46-300 ဘီလီယံ) တို့တွင် ပါဝင်ပတ်သက်နေသည်။

16. ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ

"ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများသည် များသောအားဖြင့် 'အမှန်တရားကို သိခြင်း' နှင့် 'ကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း' ကို ရောထွေးလေ့ရှိကြသည်။ အခြေအနေအများစုတွင်၊ ၎င်းတို့သည် ကိုက်ညီမှုရှိသည်; သို့သော်လည်း၊ သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုက သတ်မှတ်ထားသော သီးခြားဖြစ်ရပ်များတွင် ၎င်းတို့သည် လုံးဝသက်ဆိုင်မှုမရှိပေ။" — Jonathan Baron, Jane Beattie, & John Hershey, 1988

"ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများသည် အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို ရယူရန် ကုန်ကျစရိတ်တစ်ခုကို ကျခံရသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် ထိုသတင်းအချက်အလက်များကို နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်တွင် အသုံးပြုရန် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဖိအားများကို ခံစားရပြီး များသောအားဖြင့် ရယူခြင်း၏ နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ်ကို တရားမျှတစေရန်ဖြစ်သည်။" — Anthony Bastardi & Eldar Shafir, 1998

"သိချင်စိတ်သည် လူတစ်ဦး သိထားသည့်အရာနှင့် သိလိုသောအရာကြားတွင် နာကျင်စေသော 'ကွာဟချက်' တစ်ခုကို ဖန်တီးပေးသည်။ ဤကွာဟချက်သည် ဆာလောင်မှု သို့မဟုတ် ရေငတ်မှုကဲ့သို့သော တွန်းအားပေးမှု အခြေအနေတစ်ခုကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်သည်။ သတင်းအချက်အလက် ရယူခြင်းသည် ဤကွာဟချက်ကို ပိတ်စေပြီး၊ ထိုသတင်းအချက်အလက်ကိုယ်တိုင်က အပျက်သဘောဆောင်နေလျှင်တောင်မှ သက်သာရာရမှုနှင့် ပျော်ရွှင်မှုကို ပေးစွမ်းသည်။" — George Loewenstein & Russell Golman, 2015

"သူ့မှာ 'နှေးကွေးမှုတွေ' ရှိခဲ့တယ်။" — သမ္မတ Abraham Lincoln, ဗိုလ်ချုပ် George McClellan ၏ သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုနှင့် ပတ်သက်၍

17. အဓိက မှတ်သားဖွယ်ရာများ

  1. သတင်းအချက်အလက်သည် သင့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပြောင်းလဲနိုင်မှသာ တန်ဖိုးရှိသည်။ အခြေခံ စမ်းသပ်မှုမှာ- "ဒီသတင်းအချက်အလက်က ငါလုပ်မယ့်အရာကို ပြောင်းလဲစေမှာလား?" မပြောင်းလဲဘူးဆိုလျှင်၊ ၎င်းကို မရှာဖွေပါနှင့်။

  2. ဒေတာပိုများခြင်းသည် ပိုကောင်းသော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မဆိုလိုပါ။ New Coke နှင့် Ford Edsel တို့၏ ဘေးအန္တရာယ်များက သတင်းအချက်အလက် ပမာဏသည် သတင်းအချက်အလက်၏ ဆက်စပ်မှုနှင့် သက်ဆိုင်ခြင်းမရှိကြောင်း သရုပ်ပြသည်။

  3. သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် အာရုံကြောပိုင်းဆိုင်ရာအရ အမြစ်တွယ်နေသည်။ ဦးနှောက်သည် သတင်းအချက်အလက် ရယူခြင်းကို ဆုလာဘ်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ပြီး အသုံးဝင်မှု မည်သို့ပင်ရှိစေကာမူ ဒိုပါမင်း လမ်းကြောင်းများကို လှုံ့ဆော်ပေးသည်။

  4. အသုံးမဝင်သော သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေခြင်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပိုဆိုးစေနိုင်သည်။ ရယူခြင်း၏ နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ်သည် သက်ဆိုင်မှုမရှိသော ဒေတာများကို အသုံးပြုရန် ဖိအားများ ဖန်တီးပေးပြီး ဦးစားပေးမှု ပြောင်းပြန်ဖြစ်ခြင်းများဆီသို့ ဦးတည်စေသည်။

  5. ဤဘက်လိုက်မှုသည် နှစ်စဉ် ဘီလီယံနှင့်ချီ၍ ကုန်ကျစေသည်။ ကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ ဆေးပညာ တစ်ခုတည်းကပင် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ 46-300 ဘီလီယံ ကုန်ကျစေသည်; ကော်ပိုရိတ်များတွင် စဉ်းစားလွန်း၍ မဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်းသည် တွက်ချက်၍မရနိုင်သော အခွင့်အရေး ဆုံးရှုံးမှု ကုန်ကျစရိတ်များကို ဖြစ်စေသည်။

  6. ခွဲထွက်မှု သက်ရောက်မှု (Disjunction Effect) သည် "စောင့်ရန်အတွက် ပေးချေခြင်း" ကို ရှင်းပြသည်။ ရလဒ်များ တူညီနေလျှင်တောင်မှ လူများသည် ဇာတ်လမ်းများ ("အောင်ပွဲခံခြင်း" နှင့် "နှစ်သိမ့်ခြင်း") တည်ဆောက်ရန် သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေကြသည်။

  7. ဘက်လိုက်မှု လျှော့ချရေးတွင် တိကျသော ဆုံးဖြတ်ချက် သတ်မှတ်ချက်များ လိုအပ်သည်။ သတင်းအချက်အလက် မရှာဖွေမီ မည်သည့် သတင်းအချက်အလက်က ဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပြောင်းလဲစေမည်ကို ကြိုတင်ကတိပြုခြင်းသည် အထိရောက်ဆုံးသော ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှု ဖြစ်သည်။

18. နောက်ထပ် အရင်းအမြစ်များ

ပညာရပ်ဆိုင်ရာ စာတမ်းများ

  • 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.

စာအုပ်များ

  • 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.

စာအုပ် အခန်းများ

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

19. အကျဉ်းချုပ် ကတ်

အကြောင်းအရာ ပါဝင်သောအရာ
ဘက်လိုက်မှု အမည် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု (Information Bias)
အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက် လက်ရှိဆုံးဖြတ်ချက်အပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိနိုင်သည့်တိုင် သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေလေ့ရှိသော သဘောထား
အမျိုးအစား သတင်းအချက်အလက် အလွန်အကျွံများပြားခြင်း
အဓိက လက္ခဏာ ရလဒ်ကို မပြောင်းလဲစေမည့် ဒေတာများကို စုဆောင်းရန် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို နှောင့်နှေးစေခြင်း
အဓိက အကြောင်းရင်း ဦးနှောက်သည် သတင်းအချက်အလက်ကို ရလဒ်အသုံးဝင်မှုနှင့် သီးခြားဖြစ်သော မွေးရာပါ ဆုလာဘ် (ဒိုပါမင်း ထွက်ရှိမှု) အဖြစ် သတ်မှတ်ခြင်း
အကြီးမားဆုံး အန္တရာယ် စဉ်းစားလွန်း၍ မဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်းနှင့် နစ်မြုပ်ကုန်ကျစရိတ် ဖိအားကြောင့် ဆုံးဖြတ်ချက် ပုံပျက်သွားခြင်း
အမြန်ဖြေရှင်းနည်း "အပြုသဘောဆောင်ရင် ငါ X ကိုလုပ်မယ်။ အပျက်သဘောဆောင်ရင် ငါ X ကိုလုပ်မယ်။ အဖြေတူနေလား? သတင်းအချက်အလက်ကို ကျော်လိုက်ပါ" ဟုမေးပါ။
ရေရှည် နည်းဗျူဟာ သတင်းအချက်အလက် မစုဆောင်းမီ ဆုံးဖြတ်ချက် သတ်မှတ်ချက်များကို ကြိုတင်ကတိပြုပါ
မှတ်ထားရန် "သင့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို မပြောင်းလဲနိုင်သောအခါ သတင်းအချက်အလက်၏ တန်ဖိုးသည် သုညဖြစ်သည်။"

20. အသုံးပြုထားသော ဝေါဟာရများ အဘိဓာန်

ဝေါဟာရ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်
သတင်းအချက်အလက်၏ တန်ဖိုး (VOI) သတင်းအချက်အလက်က အကောင်းဆုံးဆုံးဖြတ်ချက်ကို ပြောင်းလဲစေနိုင်မည့် ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရွေးချယ်စရာများအကြား တန်ဖိုးကွာခြားချက်ဖြင့် မြှောက်ထားသော သတင်းအချက်အလက်ရယူခြင်း၏ မျှော်မှန်းအကျိုးကျေးဇူး
ခွဲထွက်မှု သက်ရောက်မှု (Disjunction Effect) ဖြစ်ရပ်တစ်ခု၏ ရလဒ်က ဆုံးဖြတ်ချက်အပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိသင့်သည့်တိုင် လူများသည် ထိုဖြစ်ရပ်၏ရလဒ်ကို သိသည်၊ မသိသည်အပေါ် မူတည်၍ မတူညီသော ရွေးချယ်မှုများ ပြုလုပ်သည့် ဖြစ်စဉ်
သေချာသည့်အရာ မူဝါဒ (Sure-Thing Principle) ဖြစ်ရပ် E ဖြစ်ပေါ်သည်ဖြစ်စေ၊ မဖြစ်ပေါ်သည်ဖြစ်စေ သင်သည် B ထက် A ကို ပိုနှစ်သက်ပါက၊ E ဖြစ်ပေါ်ခြင်းမရှိခြင်းကို မသိရသည့်အခါတွင်လည်း B ထက် A ကို ပိုနှစ်သက်သင့်သည်ဟု ဖော်ပြထားသော ဆင်ခြင်တုံတရားဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက် သီအိုရီ မူဝါဒ
လိုက်ဖက်မှုရှိသော ဆင်ခြင်တွေးခေါ်မှု (Congruence Heuristic) ဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်အတွက် အသုံးဝင်မည့် သတင်းအချက်အလက်များထက် မိမိ၏ အဓိက ယူဆချက်ကို အတည်ပြုပေးသော သတင်းအချက်အလက်များကို ရှာဖွေလေ့ရှိသော သဘောထား
သေချာမှု ဘက်လိုက်မှု (Certainty Bias) သေချာမှုသည် ရလဒ်များနှင့် သက်ဆိုင်မှုမရှိသည့်တိုင် 100% သေချာမှုပေးသော ရွေးချယ်စရာများ သို့မဟုတ် သတင်းအချက်အလက်များကို အချိုးအစားမညီမျှစွာ နှစ်သက်ခြင်း
စိတ်ခံစားမှုဆိုင်ရာ အသုံးဝင်မှု (Affective Utility) အသုံးဝင်သော အကျိုးကျေးဇူးနှင့် သီးခြားဖြစ်သော တစ်စုံတစ်ရာကို သိရှိခြင်းမှရရှိသည့် မွေးရာပါ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ တန်ဖိုး
သတင်းအချက်အလက် ကွာဟချက် (Information Gap) တွန်းအားပေးမှု အခြေအနေတစ်ခုကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်သော၊ တစ်ဦးသိထားသည့်အရာနှင့် သိလိုသောအရာကြားရှိ နာကျင်စေသော "ကွာဟချက်" ၏ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံ
စဉ်းစားလွန်း၍ မဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်း (Analysis Paralysis) ဆုံးဖြတ်ချက် မချနိုင်ခြင်း သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ချက် မပြုလုပ်နိုင်သည်အထိ အခြေအနေတစ်ခုကို အလွန်အကျွံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနေသည့် အခြေအနေ
မျှဝေထားသော သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု (Shared Information Bias) လူတစ်ဦးချင်းစီ သိထားသော ထူးခြားသည့် သတင်းအချက်အလက်များထက် အဖွဲ့ဝင်အားလုံး သိထားပြီးသော သတင်းအချက်အလက်များကို ဆွေးနွေးလေ့ရှိသည့် အဖွဲ့များ၏ သဘောထား
Incidentaloma လူနာ၏ ရောဂါလက္ခဏာများနှင့် မသက်ဆိုင်ဘဲ မည်သည့်အခါမျှ အန္တရာယ်မဖြစ်စေနိုင်သော၊ ရောဂါရှာဖွေရေး စစ်ဆေးမှုပြုလုပ်နေစဉ်အတွင်း မတော်တဆ တွေ့ရှိရသည့် အနာ သို့မဟုတ် ပုံမှန်မဟုတ်မှု

21. ဆွေးနွေးရန် မေးခွန်းများ

စာအုပ်ကလပ်များ၊ စာသင်ခန်းများ၊ သို့မဟုတ် မိမိကိုယ်ကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်အတွက်-

  1. သင် သုတေသနလုပ်ရန် အချိန်များစွာ ယူခဲ့ရသော အဓိက ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုကို စဉ်းစားပါ။ ပြန်လည်စဉ်းစားကြည့်လျှင်၊ ထိုသုတေသန၏ ရာခိုင်နှုန်းမည်မျှက သင်၏ နောက်ဆုံးရွေးချယ်မှုအပေါ် အမှန်တကယ် လွှမ်းမိုးခဲ့သနည်း?

  2. Ford Edsel အဖွဲ့သည် စျေးကွက်သုတေသနအတွက် 10 နှစ်အချိန်ယူခဲ့ပြီး ဒေါ်လာ သန်း 250 သုံးစွဲခဲ့သည်။ သင့်လျော်သော ဂရုပြုလေ့လာမှု (due diligence) နှင့် သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှု အကြား မည်သို့ခွဲခြားမည်နည်း?

  3. ကာကွယ်မှုဆိုင်ရာ ဆေးပညာသည် တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ ဘီလီယံ 300 အထိ ကုန်ကျသော်လည်း ဆရာဝန်များသည် တကယ့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပေါ့ဆမှု အန္တရာယ်ကို ရင်ဆိုင်နေရသည်။ ၎င်းတို့၏ သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေရေး အပြုအမူသည် ဆင်ခြင်တုံတရား ကင်းမဲ့နေသလား၊ သို့မဟုတ် မက်လုံးပေးစနစ်က ဆင်ခြင်တုံတရား ကင်းမဲ့နေသလား?

  4. Tversky နှင့် Shafir ၏ စမ်းသပ်ခံသူများသည် ၎င်းတို့၏ ဟာဝိုင်အီ ဆုံးဖြတ်ချက်ကို မပြောင်းလဲစေမည့် စာမေးပွဲရလဒ်များကို စောင့်ရန် $5 ပေးခဲ့ကြသည်။ သတင်းအချက်အလက်အတွက် "စောင့်ရန် ပေးချေခြင်း" မျိုး သင်လုပ်ဖူးပါသလား? ဘာကြောင့်လဲ?

  5. သတင်းအချက်အလက် ဘက်လိုက်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒိုပါမင်း စနစ်တွင် နက်ရှိုင်းစွာ အမြစ်တွယ်နေပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို အမှန်တကယ် ကျော်လွှားနိုင်မည်လား၊ သို့မဟုတ် ၎င်းကို စီမံခန့်ခွဲရုံသာ ပြုလုပ်နိုင်မည်လား? အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းပုံအတွက် အကျိုးဆက်များက အဘယ်နည်း?