¿Basado en datos? Piensa otra vez

El hábito psicológico del que carece la mayoría de las personas y por qué no puede esperar usar datos para guiar sus acciones de manera efectiva sin ellos.

Las empresas están contratando científicos de datos en masa para tomar decisiones rigurosas, científicas, imparciales y basadas en datos.

Y ahora, las malas noticias: esas decisiones generalmente no lo son.

Para que una decisión esté basada en datos, tienen que ser los datos, a diferencia de algo completamente distinto, lo que la impulse. Parece tan sencillo y, sin embargo, es tan raro en la práctica porque los tomadores de decisiones carecen de un hábito psicológico clave.

El manejo de datos destruido

Imagina que estás considerando comprar algo en línea en lugar de hacer una peregrinación al otro lado de la ciudad para buscarlo. Has reducido tu decisión a si confías o no en el vendedor en línea. Una búsqueda rápida arroja algunos datos relevantes: verá que el vendedor tiene una calificación promedio de 4.2 sobre 5.

Sin los fundamentos de la toma de decisiones, su decisión estará, en el mejor de los casos, inspirada en los datos, pero no impulsada por ellos.

Ahora no puede usar ese 4.2 para impulsar su decisión. ¡Juego terminado! Una vez que hemos visto la respuesta, somos libres de elegir la pregunta más conveniente. Si lo primero que hacemos es hurgar en nuestros datos, nuestra decisión será, en el mejor de los casos, algo que me gusta llamar inspirado en los datos .

Inspirado en datos

Ahí es donde nosotros, como las ballenas que se encuentran con el plancton, nadamos en grupos y luego alcanzamos un punto de inflexión emocional y... decidimos. Hay números cerca de nuestra decisión en alguna parte, pero esos números no la impulsan. La decisión viene de algún otro lugar por completo.

Un tiburón ballena nadando en algunos datos.

La mente del tomador de decisiones se tomó antes de los datos, por lo que la decisión estuvo ahí todo el tiempo. Resulta que los humanos interactúan con los datos de forma selectiva para confirmar las elecciones que ya hemos hecho en el fondo de nuestro corazón. Encontramos la luz más conveniente para ver la evidencia, y no siempre sabemos que lo estamos haciendo. Los psicólogos tienen un nombre encantador para esto: sesgo de confirmación .

Muchas personas solo usan los datos para sentirse mejor acerca de las decisiones que ya tomaron.

Ajustando la pregunta a la respuesta

¿4.2/5 es un buen número? Depende de tus prejuicios inconscientes. Un tomador de decisiones que realmente quiere hacer la compra en línea entrecerrará los ojos ante ese 4.2 y cantará una canción alegre sobre cómo es un número alto. “¡Es más de 4.0!” Incluso pueden mostrar un análisis riguroso sobre cómo es estadísticamente significativamente más alto que 4.0. (¡Con certeza! Es el valor p que siempre ha querido). Mientras tanto, alguien que realmente no quiera usar ese vendedor encontrará otra forma de formular la pregunta en respuesta a los datos: "¿Por qué me conformo con para un vendedor con menos de 4,5 estrellas?” O quizás “Pero mira esas reseñas de 1 estrella. No me gusta cuántos hay”. ¿Suena familiar?

Cuantas más formas haya de dividir los datos, más caldo de cultivo será su análisis para el sesgo de confirmación.

La complejidad matemática no proporciona el antídoto, simplemente hace que sea más difícil ver el problema. Como resultado, lo que es obvio en el ejemplo trivial que acabamos de ver se oculta en un revoltijo de magníficas gaussianas . No asuma que su amigable científico de datos del vecindario tampoco lo ve. Cuantas más formas haya de dividir los datos, más caldo de cultivo será su análisis para el sesgo de confirmación.

¿El resultado? Los tomadores de decisiones terminan usando datos para sentirse mejor acerca de hacer lo que iban a hacer de todos modos.

Ilustración de Paul J.

Un pasatiempo caro

Cuando el análisis es complejo o los datos son difíciles de procesar, una pizca de tragedia se abre camino en nuestra comedia. A veces, resumir todo para llegar a ese número 4.2 lleva meses de trabajo por parte de una horda de científicos e ingenieros de datos. Al final de un viaje agotador, el equipo de ciencia de datos presenta triunfalmente el resultado: ¡es 4.2 de 5! Los cálculos se hicieron meticulosamente. El equipo trabajó por las noches y los fines de semana para entregarlo a tiempo.

¿Qué hacen las partes interesadas con él? Sí, igual que nuestro 4.2 anterior: míralo a través de sus gafas de sesgo de confirmación, sin efecto en las acciones del mundo real. Ni siquiera importa que sea preciso: nada sería diferente si todos esos pobres científicos de datos simplemente inventaran algunos números.

Cuando los tomadores de decisiones carecen de habilidades fundamentales, no hay matemáticas en el mundo que puedan solucionarlo. Su equipo de ciencia de datos no contribuirá a la toma de decisiones basada en datos.

Usar datos como ese para sentirnos mejor acerca de las acciones que vamos a tomar de todos modos es un pasatiempo costoso (y un desperdicio). Amigos científicos de datos, si su organización sufre de este tipo de toma de decisiones, les sugiero que se ciñan a los análisis más livianos y simples para ahorrar tiempo y dinero. Hasta que los que toman las decisiones estén mejor capacitados, su ostentoso jiu jitsu matemático no produce más que calor disipado.

Antídoto contra el sesgo de confirmación

Problema: eres libre de mover los postes de la portería después de averiguar dónde aterrizaron los datos. (Por supuesto que marcas un gol cada vez. Eres así de bueno).

Solución: coloque los postes de la portería con anticipación y resista la tentación de moverlos más tarde.

En otras palabras, el tomador de decisiones tiene algunos deberes que hacer antes de que alguien analice los datos.

Hasta que los tomadores de decisiones estén mejor capacitados, el llamativo jiu jitsu matemático solo produce calor disipado.

Enmarcar la decisión y establecer los criterios de decisión es una ciencia en sí misma (lo abordaremos en publicaciones futuras, ya que el problema que examinamos aquí es solo la punta del iceberg), pero mientras tanto, una solución rápida que dura mucho La mejor manera es establecer su límite de decisión por adelantado en su proyecto de ciencia de datos.

La práctica hace la perfección

Hace poco fui a comprar ropa a Brooklyn con mi amiga Emma . Mostrando un bonito vestido, tira de la etiqueta de precio en la espalda. “Oye, ¿qué dice esto?” ella me pregunta “Si cuesta menos de 80 dólares, lo compro”.

¡Eso sí que es inteligencia para tomar decisiones! En lugar de ver primero el precio y luego convencerse de una decisión que ya tomó, usa los datos para impulsarla. Con un reflejo bien practicado, sopesa cuánto le gusta el vestido y su presupuesto, luego establece el límite de decisión y solo se permite ver los datos (precio) una vez que lo ha hecho. Tiene la costumbre de usar los datos en el orden correcto y ese es un músculo que tú también puedes ejercitar.

Las personas no siempre necesitan estar basadas en datos y Emma lo sabe. Ella no tiene que tomar decisiones sin importancia de esa manera, pero también sabe que la práctica hace al maestro. Es mucho más fácil desarrollar el hábito a partir de decisiones triviales que luchar cuando surgen las importantes.

Lecciones de la clase de negociación

Esta idea no es nueva. Muchos cursos diferentes lo enseñan, aunque uno que casi garantiza que lo cubrirá el día 1 es la negociación. Si no ha puesto un valor a su BATNA (~ un punto de partida) antes de entrar en una negociación, también puede pintar "no tengo idea de lo que estoy haciendo" en su frente. Es lo mismo pero con un nombre diferente: determinar el límite de su decisión entre su acción predeterminada y la alternativa.

El antídoto es establecer tus criterios de decisión por adelantado.

De hecho, el consejo estándar para los negociadores es pensar en toda la gama de posibles combinaciones de ofertas y planificar sus reacciones ante ellas con anticipación, de lo contrario, es muy fácil que un oponente experimentado se aproveche de usted. Incluso sin todas las tácticas de persuasión a disposición de su contraparte, factores irrelevantes a corto plazo como sus niveles de azúcar en la sangre, su estado de ánimo, cuánto sonríe la otra parte y si el sol brilla pueden tener un efecto desproporcionado en el trato. Una vez más, lo mismo ocurre con el análisis de datos: piense en los datos como una negociación con usted para cambiar de opinión . El antídoto allí es planificar tu respuesta con anticipación. La próxima vez que esté negociando un salario, por ejemplo, asegúrese de haber pensado en su número antes de escuchar el de ellos.

Es fácil cuando le pillas el truco

Ya sea que piense en lo que significa un número para usted antes o después de verlo, todavía tiene que pensar en ello. Hacerlo de antemano lo ayuda a contrarrestar algunos de los errores en su programación humana, con grandes beneficios en la calidad de las decisiones y el rendimiento de la negociación. Mejorar el orden de las operaciones aquí es un hábito valioso para cultivar y crucial si desea participar en la toma de decisiones basada en datos. Y aquí hay algunas buenas noticias adicionales: con la práctica se sentirá automático.