作者:伦敦城市大学的哈米什·阿姆斯特朗 信用:PureSolution/ Shutterstock
com 商学院(前卡斯商学院)的研究表明，观察他人的决策可以教会人们自己做出更好的决定
这项研究由市场营销和行为科学教授艾琳·斯科佩利蒂(Irene Scopelliti)合著，测试了一种新的去杠杆化培训策略的有效性，并报告了第一个证据，即观察他人做出决策可以改善我们自己的决策
作者进行了三个实验，其中包括参与者在训练干预前后做出一系列判断，以改善他们的决策
实验一:比较观察性学习和其他常见的去偏化策略 第一个实验比较了观察学习和其他三种已知的减少认知偏差的干预措施
研究人员测试了参与者对三种尺度下常见决策偏差的敏感性，参与者在重复问题之前接受四种脱偏干预中的一种:休息五分钟；一个30分钟的关于去纤维技术的教学视频；玩电子游戏90分钟；匿名观察另一个参与游戏的人
实验二:建议权重 第二个实验检验了观察他人是否能教会人们“平均法则”，即用他人的估计来补充我们自己的估计通常会导致更高的准确性
参与者被要求从图片中估计十个物体的重量，然后看到一个参与者的估计值，并给出修改他们回答的选项
第一次和修改后的回答之间的差异被计算为“建议权重”
" 随后，向与会者介绍了四种脱灰干预措施中的一种:关于平均估计数的信息、一个与会者根据另一名与会者的估计数做出修订估计数的视频；信息和视频；信息和视频
然后，所有参与者再次评估每个对象的权重，并再次根据匿名参与者的评估进行修改
然后计算并比较两组估计值的建议平均权重
然后重复第二个实验，使用计算机算法而不是人类产生的建议——参与者不知道——如果结合到参与者的估计中，会产生更高的准确性
三个实验的主要发现是: 观察他人是一种有效的脱灰干预
在实验1中，观察性学习干预通过降低对三种认知偏差的易感性来改善决策:锚定、社会投射和代表性
实验1中的观察性学习干预总体上也比教学视频和控制条件更有效
在实验2中，观察性学习干预在教人们如何有效地使用建议方面比单独练习更有效，并且这些干预增加了参与者的建议采纳
将观察性学习和基于信息的学习相结合也比基于信息的干预本身在减轻偏见方面更有效
换句话说，看到其他人使用决策规则对教授该决策规则有独特的好处
斯科佩利蒂教授说，这项研究证明了观察训练作为一种去偏工具的价值，它可以改善我们个人和职业生活中的判断和决定
“在这项工作之前，去结构化干预主要集中在教人们抽象规则，并向他们提供关于他们自己决策的反馈
“像观察学习这样的社会学习干预不仅在效果上有希望；它们实现起来相对便宜并且可扩展
这些发现可能有益于人们必须在不确定的情况下做出决定的各种情况
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没有所有的事实)，从给朋友买什么礼物到重大的商业、法律和政策决定
“我们希望这种决策去偏化的策略能够加入到教师、政府官员和企业用来帮助人们做出更好决策的许多培训干预措施中
" 印第安纳大学凯利商学院市场营销助理教授尹海元说: “我们的研究表明，观察性学习有潜力用于减少决策偏差和改善决策
“例如，当人们观察其他人玩电子游戏时，他们能够看到游戏玩家的决策过程，并从他们的错误中吸取教训
同样，在商业环境中，观察他人如何表现出决策偏见或避免这种偏见可以减少自己的决策偏见——这将是一种比通过广泛的反馈培训更具成本效益的员工教育方式
" 波士顿大学凯斯顿商学院市场营销教授凯里·莫尔韦奇教授说: “债务证券化是一个令人兴奋的新研究领域
“在过去的六年里，该领域已经表明，人们从直接反馈中受益，这些反馈显示了他们自己决策中的偏见
“我们的新工作是第一次发现人们不必从直接经验中学习
我们可以从别人的行为中吸取经验，如何变得不那么有偏见，并改进我们的决策
" “决策可以通过观察性学习来改进，”艾琳·斯科佩利蒂、海原·尹和凯里·莫尔韦奇在《组织行为和人类决策过程》上发表
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