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阿里云香港服务器_哪个_云服务器怎么建站

时间:2021-04-08 03:26 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

正如我们所尝试的那样,所有的组织本质上都是人驱动的。而人类,自然充满了非理性和偏见。没有人可以豁免。虽然你不能完全避免偏见,但只要意识到这些偏见并保持警惕就可以...

阿里云香港服务器_哪个_云服务器怎么建站

正如我们所尝试的那样,所有的组织本质上都是人驱动的。而人类,自然充满了非理性和偏见。没有人可以豁免。虽然你不能完全避免偏见,但只要意识到这些偏见并保持警惕就可以帮助你减轻负面影响。此外,如果你没有意识到你有偏见,那只是你的偏见盲点。偏见最大的问题是它们在雷达下工作。你可以认为你是在做数据驱动的决策,而完全搞砸了。这是不好的,因为你的信心增加,即使是在不准确的推断基础上作出决定。因此,为了帮助您识别影响分析、优化和增长的一些最常见的偏差,我们将概述五种偏差以及如何处理它们。具体如下:叙述谬误确认偏差达克效应逆火效应潮流效应1)叙述谬误人类喜欢简化事物。我们喜欢故事。当事情不连贯的时候——当它们是随机的和不可预测的——我们甚至不想把这些完全不同的事件编织成一个连贯的故事,这样我们就能感觉到自己更聪明,更能控制我们的环境。简而言之,这就是纳西姆·塔勒布创造的叙事谬误。他将其定义为"我们观察一系列事实而不将解释编入其中的有限能力,或者,等价地,在它们上面强加一个逻辑联系,一个关系箭头。"一旦你知道了什么是叙事谬误,你就会随处可见。有没有读过一篇关于"成功人士的习惯"的文章或者某篇博客文章的评论部分?每个人都在试图解释为什么蓝色的按钮胜过红色的按钮。是否增加了清晰度?是因为蓝色让人感到平静和安全吗?问12个不同的人为什么A/B测试获胜,你可能会得到12个不同的答案。问题是,你无法解释(也无所谓)为什么会有什么结果。同样,我们用叙述谬误来回顾我们自己(或他人)生活中的事件,以建立没有因果关系的因果关系。然后,我们用这些因果推论作为未来行为的规则。因为事实上没有因果关系,这很危险。Ryan Holiday最近为Fast Company写了一篇关于叙述谬误的文章。正如他所解释的那样,毕业典礼演讲充斥着叙事谬误,因为他们试图围绕成功编织宏大而鼓舞人心的故事,比如拉里·佩奇(Larry Page)告诉学生们,要根据自己能否"改变世界"来判断自己的雄心尽管谷歌一开始并不是想改变世界,而是拉里·佩奇和谢尔盖·布林在斯坦福大学写论文时的想法。正如假日所说:经济学家泰勒·考恩(Tyler Cowen)观察到,大多数人把自己的生活描述成故事和旅行。但屈服于这种诱惑是危险的。叙述往往导致对事件、原因和后果的过于简单化的理解,而且常常导致傲慢。它把我们的生活变成了漫画,而我们仍然要活下去。"在优化和增长中,这种讲故事的方式特别危险,因为从本质上讲,它限制了您的实验。正如安德鲁·安德森所说:"通过创造这些故事,你所做的就是在你所测试的东西上制造一种偏见,让自己爱上你已经拥有的心智模式。"你限制了学习机会,很可能降低了课程的效率,因为你陷入了自己创建的思维模式,而没有考虑所有可行的替代方案。"图像源同样相关的还有一些人称之为因果关系偏差,定义为"在不存在因果关系(或存在关联或关联)的情况下,倾向于假定因果关系。"叙事谬误被称为"事后的合理化",是众多偏见中的一种,这种偏见主张"在此之后,因此因为这个"的逻辑。同样的行为(给随机行为分配一个模式)的另一个名称是德克萨斯神枪手谬论。为了说明这一点,这里有一个故事。想象一下一个牛仔在谷仓边随意射击。当他完成后,他走到谷仓,并注意到在谷仓的一部分有一大簇弹孔。然后他在有很多洞的地方画了一个靶心图。对任何人来说,看起来他是一个很好的射击,而且大部分击中了他瞄准的地方。当你想忘记博客的时候,不要把你的欲望随机应变。你被信号催眠了。你忘了噪音。有了意义,你忽略了随机性,但意义是一种人类的建构。"图像源怎么办?避免倾听(在结果已知后再作假设),尽量不要随意挑选数据点来支持你的理由。优化专家Andrew Anderson也写了一些建议:"如果我们遵循数据并遵守纪律,那么我们就知道我们将如何根据结果采取行动,而不是为什么会出现结果。如果你对用户的想法很严格,那么你就知道一个故事或一个数据点永远不会告诉你任何东西。如果我们真的想让事情变得个人化,那么我们就不会强迫人们"角色化",而是让数据告诉你改变用户体验的因果价值以及它对谁最有效。"2.)确认偏差确认偏差是众所周知的,也是非常普遍的。它被定义为"以一种方式去寻找、解释、偏爱和回忆信息的倾向,这种方式确认了一个人先前存在的信念或假设,而对其他可能性的考虑却不成比例地少了。"当你积极地寻找并赋予更多的证据来证实你的假设时,你表现出了确认的偏见,而忽视或低估了那些可能使你的假设不成立的证据。基本上,你从一个强有力的观点开始,并尽你所能地对数据进行总结,得出同样的结论。2008年有一项研究显示,已经支持奥巴马的人正是那些买书的人,这些书给奥巴马带来了积极的影响。那些已经不喜欢奥巴马的人买了书,对他进行了负面评价。图像源也有研究表明,在科学文献中,证实性偏见非常猖獗。你听说过p-hacking吗?这是一个调整变量,以获得他们想要的答案。这并不罕见-几乎不罕见。在商业上,这可能很简单,就像一个管理人员提前停止一个测试(a/B测试sin#1),一个他们得到他们想要的结果。或者,如果存在多个关键绩效指标之间存在冲突,那么根据您想要得出的结论,轻松挑选出您认为最重要的关键绩效指标。E、 变体B在点击率和参与度(微转换)方面赢得了巨大的胜利,但实际上每个访问者的收入却下降了一点点。如果一位固执己见的高管希望B胜出,他可以通过精选数据来为案件辩护。你是否建立了一个单一的核心指标-一个重要的指标?如果没有,你应该。这是减轻事后确认偏差的最有力的方法之一(在运行A/B测试之前建立它,而不是在运行之后)。当然,对于定性数据,如调查或用户测试,确认偏差更为严重。如果您正在运行用户测试,并且您认为导航栏很混乱,那么每当用户在导航栏附近结巴时,您都会注意到它(忽略了90%的时间他们没有注意到)。在调查中,你可以根据你想听到的内容(引导性问题)来扭曲问题。或者你可以在分析过程中,根据你想听到的来选择答案。因为它是定性的,所以很容易将答案归为不同的类别,即使在客观上,它们并不属于这些类别。就像我的大学英语教授经常说的,关于文学分析:"你总能找到你想要的东西。"图片来源解决办法是什么?你不能完全避免确认偏差,但是通过意识到它的存在,你也许可以注意到它的发生并阻止它。而且,您应该始终预先建立明确的指标,这样就不会有事后的理由和挑剔。总是有一个中立的政党审查调查问题。图像源3)催款克鲁格效应dunningkruger效应是指那些不称职或相对不熟练的人认为自己的技能比他们实际的要高得多。他们对自己的行为过于自信,因为他们不知道自己不知道。换言之,"……不称职的人不承认自己有多无能。"这也表明,高技能的人可能低估了他们的能力,因此认为对他们来说容易的任务对每个人来说都是容易的。图像源你可以看到这在很多方面都是有害的。Andrew Anderson在ConversionXL博客上提出DK效应有害的一个原因是它可能导致错误的决策。这会导致决策基于说服力,而不是数据。他是这么说的:"在大多数企业中,社会病态倾向和权力地位之间存在着直接的关联,如果不是主要原因的话,这也是原因之一。对某一主题了解很多的人缺乏自信的必然结果是说服胜过了功能性知识。如果你想知道为什么人们还有"我想/我相信/我感觉"的对话,这就是原因图像源转换优化的一个例子:你的老板比你更了解。你为什么还要担心改变英雄形象?最重要的是A/A没有告诉你什么是最重要的。分析学的一个例子是:有一定权威的人对分析的理解完全错误,因此关注的是不真实的增长。他们缺乏能力和过度自信使公司把注意力集中在错误的事情上…图像源如果有什么不一致之处

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