Мне жаль, но это инстинкт. Как животная природа управляет нами и что с этим делать

Плохое применение данных

Когда дело доходит до применения данных, мы должны контролировать все стадии с самого начала. Потому что если мы не понимаем, с какой целью и каким образом мы собираемся применить собранные данные, то рискуем стать жертвами инстинкта сбора данных, получая дозы дофамина, но не получая ни роста, ни знаний. Как метко заметил Льюис Кэрролл: «Если вы не знаете, куда идёте, какая разница, куда идти?»

Одной из наиболее вопиющих иллюстраций того, что наш инстинкт сбора данных работает не так, как нам надо, стал спор об использовании масок во время пандемии COVID-19. Ковид активировал несколько наших инстинктов сразу: все мы хотели принадлежать к группе, но боялись окружающих. Классический пример плохого сбора данных: одна группа приводила в качестве доказательства источник информации, который подразумевал, что маски – лишняя мера предосторожности. Она игнорировала научные данные, которые говорили, что ношение масок играет важную роль в прекращении распространения вируса. Эта группа иногда даже утверждала, что маски вредны для здоровья, проводя ложные корреляции, не имея надёжных данных о причинно-следственных связях. Тем временем другая группа настаивала на том, что маски нужно носить постоянно, чтобы сгладить кривую заражения.

Вместо того чтобы чётко определить цель сбора и интерпретации данных по поводу ношения масок с самого начала (т. е. обеспечение здоровья для всех), мы позволили нашим инстинктам разогнать нас по двум разным углам ринга. В случае, когда мы могли бы объединиться для борьбы с общим внешним врагом (COVID-19), наш инстинкт сбора данных, равнодушный к правде, взял бразды правления в свои руки.

Захваченные инстинктом принадлежности и страхом перед чужаками, мы нашли данные, оправдывающие веру нашей группы, и одновременно демонизировали убеждения другого племени. Мы не задумывались о том, что группы могли бы объединиться для достижения общей цели. Когда данные применяются плохо, никто не выигрывает. Если с самого начала есть чётко поставленный вопрос и задача, они не дают нам блуждать по путям некачественного сбора, интерпретации и применения данных.

Постановка вопроса зависит от каждой отдельной организации и человека. Но мы должны чётко сформулировать его, прежде чем собирать первую порцию данных. Вот тут-то в игру и вступает цель. Наша цель определяет вопрос, который, в свою очередь, определяет данные. Если наша цель, например, состоит в том, чтобы помогать нашим клиентам, то следует задать вопрос: «Как мы можем наилучшим образом помочь клиентам?» Мы не решаем заранее, что лучше всего поможет клиентам, чтобы потом сосредоточиться на данных, подтверждающих наши выводы. Наша цель не может определяться данными, независимо от того, управляем ли мы многомиллиардными компаниями, большим домашним хозяйством или нашей собственной повседневной жизнью.

Когда информация является нашей движущей силой, легко свернуть на путь, который не соответствует нашим ценностям: игнорировать все те данные, которые не подтверждают нашу позицию, или придавать слишком большое значение тем данным, которые поддерживают её. Но, определяя цель с самого начала, мы открываем дорогу вопросам, которые предполагают толерантность к любой информации. Как предупреждает нас Тед Сарандос, директор по контенту Netflix: «Нужно быть очень осторожными, чтобы не запутаться в математике, потому что в противном случае вы будете наступать на одни и те же грабли снова и снова». Сосредоточенность на миссии и предназначении удержала Netflix от того, чтобы стать жертвой зависимости от алгоритмов, и помогла им избежать творческого застоя. Несмотря на огромный доход, который Netflix получает от своих 183 с лишним миллионов подписчиков, его обещание, закреплённое в миссии компании – предоставлять клиентам наилучший сервис, – остаётся движущим фактором компании. Оно позволяет Netflix постоянно выходить за рамки традиционных форм, предлагая свежие, ориентированные на клиента продукты и контент. Netflix продолжает фокусироваться на миссии, и главный вопрос всегда стоит у них перед глазами: как ещё мы можем сделать наш сервис лучше? Ответы могут измениться на основе новых данных, но цель и вопрос – нет.

На самом деле Netflix недавно внёс серьёзные изменения в метод распространения своего контента. Ранее трейлеры воспроизводились автоматически, когда пользователь заходил на сайт. К 2020 году эта функция стала необязательной. Netflix написали в Twitter: «Мы услышали обратную связь громко и ясно – пользователи теперь могут выбирать, хотят они, чтобы трейлеры запускались автоматически или нет…» Netflix начал собирать, анализировать и применять данные способы, которые соответствовали его цели: наилучшему сервису для клиентов.

Много лет назад я преподавала в школе-интернате, где сотрудники справлялись с инстинктом сбора данных, возможно, с чуть меньшим изяществом, чем Netflix. Я помню, как проводила много часов на совещаниях, где мы обсуждали, предлагать ли студентам больше курсов, изменить ли критерии оценивания, сколько заданий надо давать на дом и многое другое. Атмосфера неизбежно накалялась, поскольку преподаватели и руководители приводили цифры и статистику, чтобы доказать свою точку зрения. Часто требовалось напоминать и пересматривать нашу общую цель, чтобы успокаивать эти постоянно обострявшиеся конфликты.

Наши решения были более эффективными, когда мы не забывали сначала задать главный вопрос: помогают ли эти правила нашим студентам? Затем нужно было собрать правильные данные, чтобы ответить на поставленный вопрос. Без ясной цели любое из наших решений могло быть интерпретировано в любую сторону. Если бы нашей целью было, например, заработать как можно больше денег, или набрать как можно больше учеников, или отправить как можно больше учеников в лучшие школы, мы легко могли бы сделать другой выбор. Но, изначально имея чёткое представление о цели, мы могли решить, какие индивидуальные данные нужно собирать и анализировать для достижения наилучших результатов. Без этих первоначальных шагов наше дело в конечном счёте потерпело бы неудачу.

Именно в такой ситуации оказалась Tesco. Руководство потеряло представление о своей цели – обслуживать клиентов – и начало слепо следовать данным, даже когда они расходились с основными ценностями компании.