Эффект общего знания: Вредное предубеждение при принятии решений в команде

Время прочтения — 10 минут

О чем поговорим сегодня

Короткой строкой: командное принятие решений

Команды часто принимают худшие решения, чем отдельные люди, поскольку слишком полагаются на общепринятые данные, игнорируя информацию, которой владеют лишь несколько человек.

Об авторе:

Эван Санволл — специалист по пользовательскому опыту в Nielsen Norman Group. Бывший разработчик программного обеспечения, он любит помогать пользователям выполнять сложные задачи, решать проблемы, связанные с разработкой приложений корпоративного уровня, и изучать эффективные методы управления командами разработчиков.

Ссылка на оригинал статьи: https://www.nngroup.com/articles/common-knowledge-effect/

Далее текст автора

Эффект общего знания

Психологи Гарольд Стассер и Уильям Титус обнаружили, что команды часто не реализуют свой потенциал в принятии решений. Вместо того чтобы использовать коллективные ресурсы членов команды для принятия надежных решений, они тратят большую часть времени на обсуждение информации, которая им уже известна, и недостаточно времени на уникальную информацию, в результате чего принимают некачественные решения. Этот феномен, препятствующий принятию решений в команде (всего лишь одна из проблем среди многих, таких как групповое мышление), неизменно подтверждается исследователями-психологами на протяжении четырех десятилетий.

Эффект общего знания — это предвзятое отношение к принятию решений, при котором команды делают чрезмерный акцент на информации, понятной большинству членов команды, вместо того чтобы искать и учитывать уникальные знания членов команды.

Давайте рассмотрим сценарий, демонстрирующий, как эффект общего знания может помешать вашей команде принимать решения.

Сценарий

Предположим, вы — руководитель отдела UX в компании, занимающейся разработкой программного обеспечения. Вы и ваши коллеги должны принять решение о реализации одного из трех возможных проектов — A, B и C — в следующем году. Поскольку это стратегическое решение, требующее координации между отделами и значительных инвестиций, каждый проект был тщательно изучен. О каждом проекте известно множество фактов.

Чтобы построить этот сценарий, мы использовали ChatGPT для создания правдоподобных фактических утверждений по каждому программному проекту. Утверждения были посвящены инженерным вопросам, управлению продуктами или пользовательскому опыту. Все утверждения могли быть как положительными, так и отрицательными. Положительные утверждения предполагали, что проект будет выгодным, прибыльным или полезным для организации. Отрицательные утверждения говорили о том, что проект будет сложным, дорогостоящим или вредным для организации. В рамках подсказки для создания утверждений ChatGPT было дано указание использовать анализ настроения для создания утверждений, которые были бы примерно эквивалентны по величине их позитивности или негативности. (Например, мы не хотели бы получить утверждение типа «Этот проект, как ожидается, принесет миллиардные доходы», поскольку это слишком упростило бы выбор проекта).

Исходя из такого распределения высказываний, легко определить, что проект B является оптимальным выбором: по сравнению с другими проектами у него больше всего положительных и меньше всего отрицательных высказываний.

Индивидуальное принятие решений

Затем мы использовали этот сценарий в цифровом опросе, в котором приняли участие 307 человек в апреле 2023 года. Большинство участников были дизайнерами или исследователями UX.

Мы представили вышеописанный сценарий и дали участникам 10 минут на просмотр всех утверждений по каждому проекту. Инструмент опроса требовал, чтобы все участники просматривали утверждения в течение 10 минут, прежде чем принять решение о выборе проекта, чтобы обеспечить стандартное время для оценки. Все утверждения были перечислены в случайном порядке под соответствующим проектом без указания позитивности или негативности утверждения. Мы также сообщили участникам, что из трех предложенных проектов один является объективно оптимальным по сравнению с другими, и они должны сосредоточиться на определении этого идеального решения на основе представленных утверждений.

Когда участникам были представлены все доступные утверждения по проектам, 80% участников выбрали проект B в качестве рекомендуемого проекта, который действительно был оптимальным выбором. Конечно, в реальном мире мы никогда не располагаем совершенной и полной информацией о наших решениях, но эта обратная связь убеждает нас в том, что если проанализировать все эти проектные заявления, то проект В в целом будет признан наилучшим.

Командное принятие решений

Интересный феномен происходит, когда этот сценарий предоставляется командам. Если каждому члену команды предоставить всю информацию о проекте, то команда сможет сравняться по эффективности принятия решений с отдельным человеком (а это около 80%). Но что, если информация не распределяется между всеми членами команды в равной степени? Информационная асимметрия широко распространена на рабочем месте UX. Отделы и их руководители имеют различную сферу компетенции, оцениваются по различным показателям и целям, а также могут иметь личные интересы, влияющие на то, что они сообщают другим. Кроме того, организация может быть менее компетентна в получении новых данных путем исследований, или ее корпоративная культура может способствовать сохранению секретности и препятствовать обмену знаниями.

Кроме того, члены команды часто имеют заранее сформированные предпочтения, которые влияют на принятие ими решений, требующих больших усилий. Люди оценивают то, что они знают о ситуации, подвержены влиянию своих мотивов и предубеждений (как сознательных, так и бессознательных) и формируют мнение до обсуждения с другими.

Понимая это, мы представили участникам нашего курса «Компромиссы в дизайне и принятие решений в UX» следующий скорректированный сценарий, который имитирует реальный процесс принятия решений в команде:

Каждому члену команды была выдана часть проектных утверждений. (Все утверждения остались идентичными тем, что использовались в индивидуальном опросе по принятию решений).
Заявления по проектам были распределены неравномерно:

В проектах A и C все положительные утверждения были переданы всем членам команды. Негативные высказывания были разделены между членами команды.
В проекте B все негативные высказывания были переданы всем членам команды. Большая часть положительных утверждений была разделена между членами команды.

Каждому члену команды было предоставлено время, чтобы наедине проанализировать свои проекты и решить, какой проект лучше. Члены команды могли делать личные записи и использовать их в последующих обсуждениях.
После этого члены команды собирались вместе, и им давалось 10 минут на то, чтобы обменяться мнениями, обсудить и определить лучший проект.

Если команда способствует обмену знаниями и учится на уникальной информации каждого члена — а именно так должен проходить идеальный процесс принятия решений в команде, — она, скорее всего, определит и выберет проект B в качестве оптимального варианта. Однако если команда склоняется к преждевременному достижению консенсуса и общепринятым фактам, она, скорее всего, выберет неоптимальные проекты A или C.

Когда мы рассказываем об этом сценарии на нашем курсе «Компромиссы в дизайне и принятие решений в UX», процентное соотношение варьируется от одной части курса к другой, но результаты в целом одинаковы: большинство команд не могут эффективно содействовать обсуждению принятия решений. Команды выбирают оптимальный проект значительно реже, чем одиночки.

Почему так происходит?

Принятие решений по своей природе сложно, а участие большего количества людей делает его еще более сложным. Сочетание индивидуальных особенностей, групповой динамики и социальной иерархии может усилить эффект общего знания, когда в процесс вовлечено несколько человек. Эксперт по коммуникациям Гвен Виттенбаум разработала систему классификации многочисленных факторов, влияющих на обмен информацией в группах:

Доступность информации и память

Мы с большей вероятностью вспомним и обсудим недавно полученную или запомнившуюся информацию.
Общеизвестная информация имеет больше возможностей для обмена с группой, поскольку ею владеют несколько членов команды. Уникальная информация зависит от того, кто ею делится.
После того как информацией поделились с командой, ее, как правило, повторяют другие, что повышает ее воспринимаемую достоверность.

Предвзятость предпочтений

Мы с большей вероятностью будем обсуждать информацию, которая соответствует нашим первоначальным предпочтениям или предвзятым мнениям.
Даже когда вся информация доводится до сведения группы, мы все равно обрабатываем ее в соответствии с нашими первоначальными предпочтениями.

Социальное сравнение

Мы стремимся к социальному признанию и избегаем конфликтов с товарищами по группе. При оценке информации в неясных ситуациях мы склонны придерживаться преобладающей точки зрения группы.
Информация, знакомая нескольким членам команды, приобретает социальную значимость и с большей вероятностью будет повторена и подтверждена.

Почему эффект общего знания важен для UX

Эффект общеизвестности оказывает реальное влияние на UX-специалистов по нескольким причинам:

Вы часто принимаете командные решения. Даже при принятии небольших тактических решений UX нуждается в сотрудничестве с другими отделами, чтобы увидеть, как их идеи или проекты воплощаются в жизнь. Создание цифрового опыта требует командной работы.
Вы часто оказываетесь в меньшинстве. UX-специалистов обычно меньше, чем других групп, например, разработчиков. Поэтому, если знания в области UX не распространяются регулярно и не распространяются в обществе, такая информация является уникальной и не находит понимания у других членов команды.
Вы часто являетесь аутсайдером. Особенно в организациях с низким уровнем зрелости UX, с новыми UX-ролями или отделами, UX может быть «когнитивно периферийной» группой, что означает, что ей может не хватать знаний, известных другим членам команды. Исследование Сюзанны Абеле и ее коллег показало, что члены, которые делятся большим количеством знаний с другими членами команды, являются «когнитивно центральными» и воспринимаются как более авторитетные и влиятельные в дискуссиях. Члены команды, обладающие в основном уникальными знаниями, с трудом убеждали своих товарищей.

Как смягчить эффект общего знания

Вот несколько советов о том, как UX-специалисты могут смягчить эффект общего знания при принятии решений в группе:

Содействуйте психологической безопасности. Несмотря на то что результаты UX-исследований являются прекрасной возможностью для обучения, они могут разочаровать или нарушить статус-кво организации. Обмен информацией такого рода затруднен, если окружающая обстановка кажется недоброжелательной. Лидеры должны моделировать и внедрять взаимное уважение и открытое общение со своими командами.
Помните о дисбалансе ролей и власти. Лидеры, которые вмешиваются в процесс принятия решений в команде, искажают обмен информацией; делегируйте принятие сложных решений командам равных.
Личное обсуждение не лучше, чем онлайн. Согласно исследованиям Саймона Лама и Джона Шауброка, виртуальные команды с большей вероятностью преодолевают эффект общего знания по сравнению с командами, работающими лицом к лицу, возможно, из-за более легкого доступа к записям и материалам.
Пренебрегайте прошлыми мнениями. Настоятельно рекомендуйте коллегам (особенно себе) отбросить предвзятые мнения о наилучшем выборе. Такой подход довольно сложен, но исследования Торстена Реймера, Андреа Реймер и Верлина Б. Хинша показывают, что преждевременные суждения разрушают наши способности к принятию решений. В их исследовании команды, члены которых избегали поспешных суждений перед обсуждением, чаще преодолевали эффект общего знания и принимали оптимальные решения.
Объединяйтесь вокруг общих целей. Поскольку человеческая природа склонна к фракционности, UX-специалисты могут ожидать соперничества между отделами. Но команда разработчиков не обязательно добьется успеха, если будет использовать больше всего кода, первой выпустит новый продукт или полностью реализует дизайн с пиксельной точностью. Напомните членам команды о ключевых показателях эффективности и целях, актуальных для всех участников процесса, чтобы избавиться от изолированного мышления и планов, которые могут препятствовать обмену информацией.
Напоминайте членам команды об их индивидуальном опыте. Публично отмечайте членов команды, обладающих экспертными знаниями в своей области, чтобы побудить их делиться уникальными знаниями. Например, разработчик хорошо разбирается в фактах о потенциальных технических сложностях.
Предостерегайте от предвзятого отношения к самоуверенности. Напомните членам команды, что, несмотря на их опыт, наше понимание сложных тем часто бывает неполным и чрезмерно упрощенным.
Не спешите с достижением консенсуса. Никогда не начинайте совещание по принятию важных решений с опроса, голосования или выяснения мнений участников (даже анонимно). Такие действия снижают эффективность обмена и обработки информации и затрудняют интеграцию новых знаний.
Установите приоритет сбора данных. Поручите членам команды провести мозговой штурм до совещания по обсуждению и приходить готовыми к немедленному обмену информацией. Выделите больше времени на этот процесс, если последствия неудачи высоки.
Визуализируйте данные. Каждый, кто привлекал команду к работе над прототипом, на собственном опыте убедился в том, как важно вывести людей из задумчивости к общему пониманию, которое все могут увидеть (ценный аспект UX-результатов). Отдавайте предпочтение распознаванию, а не запоминанию. Используйте доски и записывайте всю предоставленную информацию, чтобы облегчить когнитивную нагрузку.
Смягчите социальное безделье. Когда члены команды отстраняются от обсуждения, они перестают вносить свой уникальный вклад. Направляйте вопросы членам команды, демонстрирующим такое поведение, чтобы вовлечь их в работу.
Вовлекайте других в исследовательскую деятельность UX. Одно из преимуществ участия коллег в пользовательских исследованиях заключается в том, что они получают знания из первых рук. Эта тактика превращает результаты UX-исследований из уникальных в общеизвестные.
С осторожностью используйте «адвоката дьявола». Адвокат дьявола — это член команды, которому поручено критически анализировать предложения, чтобы выявить проблемы или нераскрытые альтернативные затраты. Исследования Чарльза Швенка и Ричарда Козье показывают, что эта тактика дает неоднозначные результаты. Адвокат дьявола может улучшить критическое мышление, но при этом снижает желание членов команды работать вместе в будущем.

Заключение

Как бы ни казалось это нелогичным, но увеличение числа людей, участвующих в принятии сложного решения, скорее всего, снизит его качество. Уникальные знания, которые люди могли бы привнести в обсуждение, часто остаются нераспространенными или игнорируются. Когда ставки на принятие решений высоки, не позволяйте своим ценным UX-знаниям стать жертвой эффекта общего знания. Будьте бдительным фасилитатором команды, чтобы убедиться, что все мы, по крайней мере, настолько же умны, как и каждый из нас.