Szervezeti viselkedés és emberi kapcsolatok

A döntéseknek két típusa van – programozott és nem programozott. A programozott döntés olyan döntés, amely nagyon rutinszerű, és egy szervezeten belül valószínűleg olyan szabályok és irányelvek vonatkoznak rá, amelyek segítik a döntéshozókat abban, hogy az adott helyzetben ugyanarra a döntésre jussanak. A nem programozott döntés olyan döntés, amely szokatlanabb és ritkábban születik. Ezek azok a típusú döntések, amelyek nagy valószínűséggel ki lesznek téve a döntéshozatali heurisztikáknak vagy elfogultságoknak.

Mivel jobban belebonyolódunk a racionális döntéshozatali modellbe – vagy, ahogyan azt már tárgyaltuk, a valószínűbb korlátozott racionalitású döntéshozatali modellbe -, az összes adat összegyűjtésének és az összes alternatíva áttekintésének lerövidítésére tett kísérleteink némileg tévútra vezethetnek bennünket. Az adatok és alternatívák áttekintése során előforduló gyakori torzulásokat nevezzük előítéleteknek.

Elég, ha végigpörgetjük a közösségi médiát, és megnézzük, hogyan vitatkoznak az emberek a politikáról, az éghajlatváltozásról és más aktuális témákról, és máris láthatjuk az előítéleteket működés közben. Mindenhol ott vannak. Íme néhány a leggyakoribbak közül, amelyekkel valószínűleg találkozhat:

Túlzott bizalom elfogultság

A túlzott bizalom elfogultságot elég egyszerű megérteni – az emberek túlságosan optimisták azzal kapcsolatban, hogy mennyire igazuk van. Tanulmányok kimutatták, hogy amikor az emberek azt állítják, hogy 65-70%-ban biztosak abban, hogy igazuk van, akkor ezeknek az embereknek csak az esetek 50%-ában van igazuk. Hasonlóképpen, amikor azt állítják, hogy 100%-ig biztosak benne, akkor általában az esetek 70-85%-ában van igazuk.

A saját “helyességükbe” vetett túlzott bizalom rossz döntésekhez vezethet. Érdekes módon a tanulmányok azt is kimutatták, hogy a leggyengébb intelligenciával és interperszonális készségekkel rendelkező egyének mutatnak a legnagyobb valószínűséggel túlzott magabiztosságot a döntéshozatal során, így a vezetőknek figyelniük kell a túlzott magabiztosságra mint torzításra, amikor a szakterületükön kívül eső döntéseket vagy problémákat próbálnak megoldani.

Anchoring Bias

A horgonyzási torzítás az a tendencia, hogy a döntés meghozatalának kiindulási pontjaként a kezdeti információhoz ragaszkodunk, és nem igazodunk a későbbi információkhoz, ahogy azok összegyűlnek. Például egy menedzser interjút készíthet egy álláskeresővel, és a jelölt 100 000 dolláros kezdő fizetést kér. Amint ez a szám elhangzik, a menedzser nem tudja figyelmen kívül hagyni ezt a számot, és a későbbi információk, amelyek szerint az adott típusú munkakör átlagos fizetése 80 000 dollár, nem lesznek olyan erősek.

Hasonlóképpen, ha egy menedzser megkérdezi Öntől a várható kezdő fizetést, az Ön válasza valószínűleg rögzíti a menedzser közelgő ajánlatát. A lehorgonyzás gyakori probléma a tárgyalásokon és az interjúkon.

Confirmation Bias

A racionális döntéshozatali folyamat feltételezi, hogy objektíven gyűjtjük az információkat és az adatokat, a confirmation bias azonban olyan információk gyűjtését jelenti, amelyek alátámasztják az eredeti következtetéseinket.

A korábbi döntéseinket megerősítő információkat keresünk, és hajlamosak vagyunk kevés súlyt fektetni azokra a dolgokra, amelyek megkérdőjelezik a nézeteinket. Például két ember a közösségi médiában vitatkozhat az éghajlatváltozás létezéséről. A megerősítési torzítás esetén mindketten olyan tudományos cikkeket és bizonyítékokat keresnének, amelyek alátámasztják elméletüket, ahelyett, hogy teljes körűen megvizsgálnák a helyzetet.

Hindsight Bias

A visszatekintési torzítás az a hajlamunk, hogy azt gondoljuk, hogy pontosan megjósoltunk volna egy adott eseményt, miután az esemény kimenetele már ismert. A Super Bowl előtti szombaton sokkal kevesebben vannak biztosak az esemény kimenetelében, de az azt követő hétfőn sokkal többen hajlandóak azt állítani, hogy biztosak voltak abban, hogy valóban a győztes csapat lesz a győztes.

Mivel olyan helyzetet teremtünk, amelyben azzal áltatjuk magunkat, hogy többet tudtunk egy eseményről, mielőtt az megtörtént, az utólagos torzítás korlátozza a múltból való tanulási képességünket, és túl magabiztossá tesz bennünket a jövőbeli előrejelzésekkel kapcsolatban.

Reprezentatív torzítás

Reprezentatív torzításról akkor beszélünk, amikor a döntéshozó tévesen hasonlít össze két helyzetet a vélt hasonlóság miatt, vagy fordítva, amikor úgy értékel egy eseményt, hogy nem hasonlítja össze hasonló helyzetekkel. Akárhogy is, a probléma nem a megfelelő kontextusba kerül.

A munkahelyen az alkalmazottak előítéletet feltételezhetnek a fehér férfiakkal szemben, amikor azt látják, hogy a közelmúltban több nőt és kisebbségit vettek fel. Lehet, hogy a legutóbbi öt-hat felvételt tekintik reprezentatívnak a vállalat politikájára, anélkül, hogy megnéznék az elmúlt öt-tíz év felvételeit.

Az érem másik oldalán két végzős középiskolásnak nagyon hasonló iskolai eredményei lehetnek, és feltételezhető, hogy mivel az egyik diák bejutott az általa választott egyetemre, a másik is valószínűleg követni fogja. Ez nem feltétlenül van így, de a reprezentatív torzítás arra készteti a döntéshozót, hogy azt higgye, mivel a helyzetek hasonlóak, valószínűleg az eredmények is hasonlóak lesznek.

Availability Bias

Availability Bias azt sugallja, hogy a döntéshozók a döntés meghozatalakor a számukra legkönnyebben elérhető információkat használják.

A terrorizmusról állandóan hallunk a hírekben és a fiktív médiában. Nagyra felfújják, így nagyobb fenyegetésnek tűnik, mint amekkora valójában, ezért az emberek időt és energiát fektetnek az ellene való küzdelembe. A rák azonban kétezerrel több embert öl meg. Ebbe nem fektetünk be, nem kap elég híradást, és nem annyira “elérhető” a fejünkben, mint az információ. Innen az elérhetőségi torzítás.

Elkötelezettségi hibák

Ez egy korábbi döntés melletti fokozott elkötelezettséget jelent a negatív információk ellenére. Egy üzlettulajdonos talán letesz egy kis pénzt egy üzlethelyiségre, hogy DVD-ket és Blu-rayeket béreljen, elkezd készletet vásárolni a polcaira, és felvesz néhány embert, akik segítenek neki a pénztárgépet figyelni. A tulajdonos felülvizsgálhat néhány adatot és statisztikát, amelyek azt mutatják, hogy az emberek már nem járnak túl sokat videókat kölcsönözni, de mivel elkötelezett a hely, az árukészlet és az emberek mellett, a tulajdonos folytatja ezt az utat, és nyit egy filmkölcsönzőt.

A vezetők néha úgy akarják bebizonyítani, hogy az eredeti döntésük helyes volt, hogy túl sokáig hagynak egy rossz döntést, remélve, hogy az irány majd korrigálódik. Ezek gyakran költséges hibák.

Véletlenszerűségi hibák

Ha biztos vagy benne, hogy a szerencsehozó nyakkendőd segíteni fog abban, hogy egy későbbi megbeszélésen elnyerd egy ügyfél üzletét, akkor véletlenszerűségi hibát követsz el. A nyakkendő nem hoz szerencsét, még akkor sem, ha egyszer viselted egy olyan napon, amikor egy nagy üzletet zártál le.”

A döntések megromolhatnak, amikor megpróbálunk értelmet teremteni a véletlenszerű eseményekből. Gondoljunk csak a részvényárfolyamokra. A pénzügyi tanácsadók úgy érzik, hogy a múltbeli teljesítmény alapján meg tudják jósolni a részvényárak alakulását, de egy adott napon ezek a részvényárak teljesen véletlenszerűek. A valóságban ezek a tanácsadók az esetek 49 százalékában képesek voltak megjósolni a részvényárfolyamok irányát, vagyis körülbelül olyan jól, mintha csak tippeltek volna.

A szerencsehozó nyakkendő esetében ez inkább babona. Azok a döntéshozók, akiket a babonáik irányítanak, nehezen vagy egyáltalán nem képesek változtatni a rutinokon vagy objektíven feldolgozni az új információkat.”

Azok a vezetők, akik objektíven tudnak adatokat gyűjteni és alternatívákhoz jutni anélkül, hogy ezek az előítéletek befolyásolnák őket, máris fej-fej mellett járnak más döntéshozókkal szemben, akik nincsenek tisztában ezekkel a buktatókkal. Ahhoz azonban, hogy egyedi problémákra egyedi megoldásokat találjunk, ennél egy kicsit többre van szükség. A kreativitás a döntéshozatalban a következő lépcsőfokot jelentheti. Erről majd legközelebb beszélünk.

Tegyél hozzá!

Javítsd ezt az oldaltTudj meg többet