Bagaimana Amalan dan Data Inklusif Membantu Mengurangkan Bias Dalam Membuat Keputusan

Sangat mudah untuk berat sebelah menyelinap ke dalam pelbagai aspek dalam membuat keputusan—walaupun anda fikir anda mendasarkan keputusan anda pada fakta objektif. Jadi bagaimana anda boleh mengehadkan berat sebelah apabila membuat keputusan? Apakah sebenarnya pembuatan keputusan berdasarkan data? Dan bagaimana anda boleh mengekalkan berat sebelah daripada menyusup data anda?

Banyak yang perlu dibongkarkan di sini, jadi mari kita renungkan sejenak.

Pertama, kita mesti menyebut gajah dalam bilik pepatah: Setiap orang mempunyai berat sebelah. Bias bukanlah sesuatu yang buruk atau sesuatu yang memalukan—ia adalah dorongan semula jadi manusia. Selalunya, orang mengelak menangani dan meneroka berat sebelah kerana mereka fikir ia adalah kelemahan atau kecacatan. Walau bagaimanapun, ia adalah sesuatu yang pemimpin harus sedar untuk membuat keputusan yang disengajakan dan bermaklumat. Bersungguh-sungguh untuk mengamalkan empati dan menjauhkan diri daripada keputusan anda boleh membawa kepada hasil yang lebih inklusif.

Pembuatan keputusan berdasarkan data menggunakan fakta, metrik dan data untuk membimbing keputusan perniagaan strategik yang sejajar dengan matlamat, objektif dan inisiatif anda. Penekanan di sini adalah pada "panduan."

Data bukan peluru perak untuk menafikan semua berat sebelah. Walau bagaimanapun, ia boleh mewujudkan ruang untuk menjauhkan diri daripada andaian anda sendiri dan mula melihat pelbagai cara situasi tertentu boleh dilihat, difahami atau ditangani.

Berikut ialah cara untuk mengehadkan berat sebelah semasa membuat keputusan untuk perniagaan anda.

1. Terima pengambilan keputusan berdasarkan maklumat—cuma pastikan data anda sendiri tidak berat sebelah. Data dimaksudkan sebagai permulaan perbualan—bukan keseluruhan perbualan. (Ketahui lebih lanjut tentang rupa pembuatan keputusan terdorong data disini.)

Apabila kami menganalisis data, kami mula-mula melihatnya secara agregat untuk mendapatkan saiz sampel yang munasabah. Walau bagaimanapun, kita boleh mendapatkan lebih banyak cerapan tentang pembolehubah yang berbeza dan cara responden daripada latar belakang berbeza bertindak balas terhadap tinjauan dengan mengasingkan data. Menghiris dan melihat data mengikut pembolehubah berbeza seperti umur, jantina, bangsa, lokasi, tahun, dsb. boleh mendedahkan implikasi dan corak lain. Sebaik sahaja anda mula membongkar data dan menapisnya untuk pertimbangan yang berbeza, cerita yang diceritakannya akan menjadi lebih bernuansa. Sebagai contoh, jika anda melihat kesejahteraan pekerja di seluruh organisasi anda, anda boleh melihat secara khusus identiti jantina dan melihat bagaimana dan jika itu mempengaruhi persepsi. Pastikan anda sentiasa mengetahui saiz sampel dan pastikan kumpulan responden anda tanpa nama.

Jika anda hanya bertanya soalan cetek, atau jika anda tidak berfikir tentang cara penyelidikan anda direka bentuk, cara anda mengumpul data, atau data yang anda kumpulkan, data anda tidak akan sebaik itu. Untuk mendekati gambaran penuh yang mungkin, lihat semua maklumat yang anda miliki, asingkan data dan jangan membuat andaian tentang perkara yang anda lihat. Sebelum anda melakukan ini, cuba kurangkan bias dalam data asas anda. Pastikan penganalisis data syarikat anda dan pengguna perniagaan tahu cara memerhatikan berat sebelah pada peringkat berbeza dalam bekerja dengan data; bias boleh datang daripada pengumpulan data dan proses komunikasi itu sendiri. Berikut adalah beberapa sorotan daripada Institut Perbandaran Panduan Jangan Memudaratkan yang menerangkan cara melakukan ini:

Tahap pengumpulan data. Pasukan yang pelbagai boleh membantu mengenal pasti berat sebelah dan membuat perkaitan antara bidang pengajian yang berbeza yang perkaitannya mungkin tidak dapat dilihat pada pandangan pertama. Mereka juga boleh mencerminkan dengan lebih baik demografi populasi yang ingin mereka pelajari. Apabila boleh, jelaskan tujuan usaha pengumpulan data anda supaya responden memahami mengapa penyertaan mereka penting.

Peringkat analisis. Jangan pisahkan sepenuhnya pasukan penganalisis dan komunikasi anda daripada pasukan pengumpulan data—kerjasama merentas keseluruhan aliran kerja data sentiasa lebih baik daripada silo. Apabila penganalisis dan komunikator menerima data, mereka harus bertanya soalan seperti: “Bagaimana data ini dijana? Siapa yang disertakan dan siapa yang dikecualikan daripada data ini? Suara, nyawa, dan pengalaman siapa yang hilang?”

Peringkat pembentangan. Jangan lari daripada kerumitan dan nuansa dalam visual anda jika itu lebih tepat menggambarkan penemuan dalam data. Pertimbangkan cara menambahkan kerumitan—dalam bentuk graf dan carta yang lebih padat data—boleh membantu menunjukkan bahawa anda dan pasukan anda telah memikirkan dengan teliti tentang implikasi daripada usaha analisis anda.

2. Kenali dan kurangkan berat sebelah—dan fahami cara ia mempengaruhi proses membuat keputusan anda. Kecondongan tidak sedar, atau berat sebelah tersirat, merujuk kepada berat sebelah yang kita tidak sedari, dan yang berlaku di luar kawalan kita. Ini berlaku apabila kita membuat penilaian dan penilaian pantas terhadap orang dan situasi, dan ia boleh dipengaruhi oleh latar belakang, persekitaran budaya dan pengalaman peribadi kita.

Bias boleh menghalang kita daripada memupuk bakat yang pelbagai, membangunkan tenaga kerja yang terlibat, memanfaatkan pengalaman dan perspektif yang unik, dan mencetuskan inovasi melalui kerjasama. Bias di tempat kerja boleh muncul di mana-mana sahaja, tetapi selalunya ia muncul dalam pengambilan, penyaringan, ulasan dan maklum balas prestasi, bimbingan dan pembangunan serta promosi.

3. Menggabungkan amalan proses kerja yang inklusif. Contoh amalan kerja inklusif ialah mewujudkan kriteria pemilihan yang jelas untuk proses membuat keputusan anda. Kriteria ini harus diselaraskan dengan misi dan strategi organisasi anda. Pastikan anda memahami sebab anda mengutamakan kriteria tersebut. Bersikap konsisten dalam cara anda menilai semua orang, dan berniatlah.

Pertimbangkan contoh mencari penceramah utama untuk acara syarikat. Apakah mesej yang ingin anda sampaikan di acara anda? Adakah anda memerlukan cerita ini datang daripada syarikat dengan saiz tertentu dengan tahap ekuiti jenama tertentu? Adakah itu sama penting atau kurang penting daripada metrik yang anda mahu dapat serlahkan tentang kisah mereka? Dan bagaimana pula dengan berkongsi platform anda dengan perspektif yang datang daripada kepelbagaian latar belakang?

Dalam senario ini, kita cenderung untuk mengatakan bahawa kita mahukan "segala-galanya!" atau fokus pada kriteria tertentu yang bernilai tinggi dari perspektif kita sebagai individu atau sebagai sebahagian daripada pasukan. Tetapi bagaimana pula apabila seseorang membawa buah rendahan yang mempunyai gelaran yang hebat tetapi tidak mempunyai cerita yang sesuai untuk diceritakan? Mempunyai kriteria yang jelas ditetapkan lebih awal akan memastikan bahawa keputusan yang anda buat adalah benar kepada hasil yang anda inginkan.

Jika keputusan itu akan dimaklumkan oleh lebih ramai orang daripada anda sahaja, bawa masuk orang di luar rangkaian terdekat anda apabila memilih penyumbang kepada projek, program atau usaha membuat keputusan tertentu. Orang dalam rangkaian terdekat anda—orang "pergi ke" anda—lebih berkemungkinan serupa dengan anda daripada membawa perspektif yang berbeza. Ini dikenali sebagai bias perkaitan.

4. Utamakan kepelbagaian (perwakilan) dan kemasukan di syarikat anda. Data boleh membantu anda melihat dan meneroka konsep yang bukan milik anda. Memastikan kepelbagaian dan kemasukan—baik dari segi individu yang menyediakan data serta individu dalam pasukan anda yang mentafsir data—akan menyebabkan pasukan anda mempunyai lebih banyak tafsiran dan pemahaman yang lebih baik tentang perkara yang diperkatakan oleh data. Penyelidikan telah menunjukkan kesan positif daripada mempunyai lebih banyak pasukan yang pelbagai dengan perspektif yang lebih pelbagai. mengikut satu kajian baru-baru ini, syarikat yang pelbagai dan inklusif mungkin 60% lebih berkemungkinan untuk mengatasi rakan sebaya mereka dalam hal membuat keputusan.

Pasukan yang pelbagai dan inklusif boleh mengganggu berat sebelah dengan membawa masuk idea baharu dari sudut pandangan yang unik. Menurut Deloitte, kepelbagaian kognitif dianggarkan dapat meningkatkan inovasi pasukan sehingga 20%.

Apabila orang dari latar belakang yang berbeza meneroka data, pasukan anda boleh meneroka data dari sudut pandangan yang berbeza, mendedahkan maklumat baharu dan mencabar idea atau prasangka anda sendiri. Lebih banyak anda boleh melakukannya, lebih banyak inovasi akan berlaku.

Satu lagi cara untuk mengawal berat sebelah adalah dengan mewujudkan suasana inklusif di mana pekerja boleh berasa selamat dari segi psikologi. Dengan cara ini, mereka akan berasa cukup selesa untuk berkongsi perspektif unik mereka. Jika ini tidak digalakkan, orang ramai tidak akan terdedah dan berkongsi idea mereka yang berpotensi terobosan. Memupuk suasana keselamatan psikologi dan dapat bekerja dengan lebih produktif bersama membawa kepada inovasi.

Soalan lain untuk dipertimbangkan: Adakah anda mencipta pasukan inklusif? Adakah organisasi anda berfikir di luar aspek perekrutan untuk mengambil individu dari latar belakang yang berbeza?

5. Bersungguh-sungguh untuk mencabar andaian anda sepanjang proses membuat keputusan anda. Manfaatkan rangka kerja atau alat seperti Panduan Jangan Memudaratkan untuk berbuat demikian. Pisahkan data anda dan tanya diri anda soalan latihan inklusif.

Pastikan penganalisis data dan pengguna perniagaan syarikat anda tahu cara memantau berat sebelah merentas proses kerja mereka daripada strategi hingga pelaksanaan. Amalan inklusif boleh mencipta detik untuk mengganggu berat sebelah—tetapi jika ia hanya aktiviti refleksi, anda akan terlambat untuk membuat pembetulan. Pertimbangkan untuk menggunakan rangka kerja untuk mencipta detik untuk direnung jika anda memasukkan amalan inklusif ke dalam aliran kerja anda.

Mulakan proses membuat keputusan dengan data

Bias tidak akan pernah dihapuskan sepenuhnya, dan data itu sendiri bukanlah jawapannya. Sebaliknya, data adalah permulaan proses untuk bertanya lebih banyak soalan yang akhirnya akan membawa kepada jawapan termaklum. Dengan mempunyai lebih banyak pasukan yang pelbagai dan inklusif, anda akan dapat memaksimumkan tafsiran data syarikat anda, yang membawa kepada cerapan dan keputusan yang lebih inovatif.

Buat keputusan yang lebih baik dengan data

Ketahui info selanjutnya tentang cara menggunakan data untuk membuat keputusan perniagaan yang termaklum.