“超级预言家”是怎样炼成的?

沃顿商学院的研究成果不仅有助于培养卓越的决策者,也有助于我们普通人重新审视日常生活。

研究表明,有一些人在预测结果方面明显优于其他人,他们被称作“超级预言家”。

如今,沃顿商学院市场营销学教授兼宾夕法尼亚大学教授的芭芭拉·米勒斯(Barbara Mellers)和迈克尔·普莱特(Michael Platt)正通过市场营销、心理学和神经系统科学进行交叉研究,试图探究是哪些共性推动了“超级预言家”做出更好的决策。

最近,他们在接受沃顿知识在线采访时分享了部分研究成果,这些成果不仅有助于培养卓越的决策者,也有助于普通人重新审视日常生活。

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我们目前对“超级预言家”进行的研究,旨在探究影响人类思维和决策的因素,其实我们已不满足于“思维”,我们正在将研究向思想和大脑深处渗透。

就在几个月前,关于唐纳德·特朗普(Donald Trump)是否会赢得大选一事,内特·希尔(Nate Silver)曾做出了最为精确(并非“准确”)的预测。他估计希拉里的胜率为67%左右,特朗普则为33%。

如今,人们不禁怀疑,既然特朗普赢了大选,那么这个预测算是一个错误吗?我认为也不能妄下定论,希尔只是站在了错误的一方。对于预测本身而言,在权衡一系列可能性之后得出的中间值或许不准确,但绝不能被认为是错误的。

另一方面,透过总统大选我们可以看到,集体决策是最为复杂的一类决策。因为我们要考虑到的不仅是会对我们自己产生影响的经济和理性因素,还有一切发挥作用的社会因素。在这场选举中,社会情绪因素成为其关键所在——也许你私下决定好了会给特朗普投票,但直到你进入投票站时,依然拿不定主意。  

这引出了我们的第一个话题:情绪。

善用情绪,克服偏见

在观察了许多“超级预言家”之后,我们发现他们在分析能力和理性思维方面要比普通人强得多,于是会有人认为,只有抛弃情绪才能做出更准确的预测、决策,事实并非如此,这也显然有悖于生物学定律。

情绪在决策中扮演的角色是极其复杂的,将情感和理性简单的一分为二更是不正确的。情绪的发展有其重要的原因,我们的大脑每次作出决策时都会整合这些过程。情绪很重要,它是决策过程的重要组成部分。

愤怒、嫉妒、狂热......情绪也确实影响了我们预测、决策的过程。但对于真正的“超级预言家”来说,他们只会将情绪作为帮手,情绪有助于他们从每一次的结果中获取经验教训,从而在未来做出更好的决策。这是我从进化心理学、神经科学中所得出的观点。从另一个角度看来,当你意识到这些情绪存在时,你又会变得理性一点。

另一方面,情绪的产生是理所当然的,当一个人坚信自己的立场时,看到反方立场出现自然会愤怒——虽然我们生活在一个偏见的世界,但我们仍有机会和其他人交流,与形形色色的人展开对话,“超级预言家”便是这样一群人。当你进行过大量沟通后,你会更清晰地认识这个世界的思考、情感动向,做出更准确地预测。

团体决策具有更高的准确性

社交、互动也是我们目前研究的课题之一,换句话说,我们如何拥有更高质量的团队?这是许多公司正面临的挑战。

社交的确会影响决策。我们的大脑使我们读取他人的线索,从而与他人建立联系、产生情感共鸣,以一种同步并能更好发挥自身功能的方式做出反应。这一过程可以使我们做出更好的决策。

怎样做?目前,无论是部队军官还是公司领导都只能凭借直觉和经验做判断,而我们希望提出可量化的方法。

例如,我们正通过非常精确的技术进行检测——从通信和语音的测量到对瞳孔放大、脸红程度的监测,或语音语调等兴奋表现的外部测量技术。

通过这些技术,我们希望不仅能够在如何建立人与人的联系,以及如何组建更好的团队这两个问题上获得更准确的、生物学的有效理解,而且能够用其评估各种团队组建方法。

我们发现,比起独自工作,人们在团队中工作时所做的预测明显更准确。如果把他们和各自团队中准确度较高的人聚在一起,那么这一准确度又会激增,远远超出期望。

这或许是团队内社交互动的一部分。团队成员不想让彼此失望,也想要互相帮助,这促进了良好团队的形成。

定义“超级预言家”

每年年底,我们都会对“超级预言家”做出新的定义,即那些为我们做预测的数千人中的前2%。

我们给他们的预测问题包罗万象,从大选、战争、国际条约、疾病,你能想到的都有。没人能成为万事通,但在某种意义上,他们可以成为超级多面手,这就是我眼中的超级预言家。

这些人不是某特定领域的专家,但他们的拿手绝活是预测出“哪里能获得重要的内行信息”,同时与他人分享这些信息,进行分工,合作找到超出我们预期的应对方法。

我估计,在未来五年内,当代“超级预言家”的预测准确率或能达到85%,这些超级预测者实际上能比那些有权接触机密情报的情报分析员作出更准确的预测。

现在,既然我们生活在一个大数据的世界,我们也同时拥有了神一般的预言家,那么把这一切凝聚在一起的最好办法是什么?我们也试图创造新的项目,可以预测疾病、某品牌纸巾的购买量以及医院停车场的停车数量。我们应该能找到一种方法将之结合起来,提高预测准确度,使之超越超级预言家和机械数据。

来源:红杉汇

原标题:好的决策者有哪些共性?成为预测未来的「超级预言家」红杉Selection

最新更新时间:03/20 14:37

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