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    2021-08-03 06:45:46
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    早!當一個公司,一個團隊,汲汲營營各自分工時,是否正喪失去競爭力?失控、無能、錯判...正面臨「穀倉效應」導致崩潰?!

    疫情期間,拿起這本書重新再次翻閱,特別有感。

    是的,若第一次看到書名《穀倉效應》可能不清楚書中內容講述為何。到底什麼是「穀倉效應」(The Silo Effect)?

    所謂:「穀倉效應「是指企業內部因「過度分工」而缺少溝通,一個部門、營運單位或業務單位,就像一個個高聳豎立的穀倉,彼此鮮少往來,也不願與其他單位分享資訊。各部門就像一間「小公司」,各自為政、自負盈虧,只專注在自身的營運利益,而非整個企業的利益,最終導致整個組織功能失調、企業走向衰敗。

    疫情期,無論在家遠距工作,企業分流減少群聚接觸,我們各自分工下是否減弱彼此共識?分工看似專業,各司其職,但會不會造成「搶功」,而把資訊、資源掌握在自己手中,而免不了有了公司鬥爭、黨派之分?這些問題,「款倉效應」讓我們理解,如何避免受困「穀倉」,打破藩籬、階級界線,反而更能激發創意,朝同一個目標邁進!

    如果個人想要打破專業穀倉,如果組織想要打破派系穀倉?作者提了五個啟示供大家參考:

    第一個啟示,是大型組織不妨讓團隊界線保持靈活彈性。

    第二個啟示,是組織必須反思薪資與獎勵機制。當人員的報酬完全取決於團隊表現,不同團隊又彼此內鬥,也就難以互相合作,且無論公司花多少錢舉辦聯合活動或採取開放式辦公空間都用處不大。

    第三個啟示,是資訊的流通至關重要。

    第四個啟示,是我們有時該重新想像另一套分類系統,甚至加以實驗。

    第五個啟示,是不妨靠科技挑戰穀倉。電腦的好處是沒有根深蒂固的心理偏見,我們得以用不同方式替資料重新分類,測試不同的資料分法。

    今日推薦好書《#穀倉效應》。

    #大大學院 #大大讀書

  • 薪資系統推薦 在 工研院科技學習 讚 Facebook 的精選貼文

    2021-07-02 12:00:01
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  • 薪資系統推薦 在 子迂的蠹酸齋 Facebook 的最佳解答

    2021-07-01 09:00:00
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    有段時間沒接觸行為科學的書籍了。 天下文化 此次出版的《雜訊》,是由諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾康納曼,與另外兩位學者共同撰寫。康納曼在台灣曾經出版過《快思慢想》,這本非常經典之作。雖然當初出版時有部分翻譯問題,但內容中討論的「快思」及「慢想」兩套系統,以及對人類諸多不理性行為的討論,依舊能帶來諸多啟發。

    書名名為《雜訊》,聽來費解,但其實這是統計學上未能妥善解釋或改善的變因。本書開頭便以人類打靶時的不同結果,作為解釋「雜訊」的方式。若彈孔集中分布於靶心,則不存在偏誤或雜訊;若彈孔集中但偏離靶心,則產生了「偏誤」;彈孔集中與否的狀態,則取決於是否受到「雜訊」干擾。康納曼於書中明確的說,統計學長期發展皆致力於發現並解決「偏誤」,鮮少花費氣力於消除「雜訊」。

    書中將雜訊分作水準雜訊、型態雜訊,而型態雜訊中又包含了場合雜訊。水準雜訊所指,便是不同個體因為性格和專業判斷不同,產生的不同結果。型態雜訊,則是因個體對不同事件好惡有差異之別,導致統計意義上的雜訊。而場合雜訊則屬於無法歸類的項目,諸如天氣、情緒等等。

    舉本書中的法官故事為例。有些法官平均起來特別喜歡輕判,有些則喜愛重判,這是水準雜訊。而部分法官針對盜竊案特別重判,或針對單親家庭的罪犯特別寬容,這是型態雜訊。而宣判當天的天氣、法官的情緒、咖啡的好壞等則為場合雜訊,因太不可定義及討論,則被視為單純的隨機變數。本書《雜訊》,即為討論如何消除水準及型態雜訊而寫。

    20世紀初,統計學大師高爾頓參加一場鄉間活動,主持人將一頭牛牽至台上,請底下800餘位鄉民猜體重。這些鄉民中有畜牧專家,也有單純的路人。他們將手中的投注票丟到箱中進行活動。高爾頓不相信這麼多閒雜人等能正確猜出牛的體重,事後向主辦單位索取全部投注票,算得所有人猜測的平均體重為1197磅,而牛隻的實際體重為1198磅,平均數離真實數字相去不遠,就連中位數也與實際體重相差無幾。

    當然這是群眾智慧的一個現象,但前提是群眾並未產生從眾或錨定等效應。換之,重要的是讓意見彼此獨立,就能發揮群眾智慧,降低雜訊。作者提及許多大型組織的決策,之所以會產生過大的雜訊,有相當程度的因素在於組織內部不願導致爭吵,避免有不團結的氣氛。事實上確實如此,許多企業的中高層幹部,都不願意與其他同級主觀產生紛爭導致雙方不睦,更別提下屬敢當面質疑上司決定了。

    當然這些高層都並非是甚麼尋常人,他們都是受過專業訓練的專家,只是作者認為這些專家學者們,都對自身過於自信,否定自己有「客觀性的無知」存在,導致許多判斷下得果斷,卻被過多雜訊所影響,進而影響了決策的效益。

    如何減少雜訊就成了更重要的問題。最重要的方式,便是保持對事物的開放心態,並衝分理解判斷的目標是準確,而並非是領導人個人特質的展現。決策不能以單一個案去審視當前狀況,而更應該以統計意義為出發點進行思考,並非陷入個案的故事及敘事結構,進而喪失客觀性。更重要的是不要對事情有「絕對」的判斷,更應該以「相對」的數字方式評斷事件。總而言之,這本書以長期被統計領域忽視的「雜訊」為題,寫了一本引人深思的著作。

    每次閱讀行為科學或行為經濟學書籍時,我總能感受到一股濃濃的「反人性傾向」。作者雖然於書中並非否定人類的直覺或第一反應,但本書有相當篇幅皆用於描寫演算法或統計模型優於人類,甚至部分內容還提出,人類針對不同事物的加權比重,遠遠不及於等比重的方式用於統計模型中。

    閱讀時,我不斷想起曾火紅一時的電影《魔球》。指MLB奧克蘭運動家隊,曾於2000年以數學統計模型,建立一支低薪資但卻足夠強大的球隊。該部電影中,將所有球員的能力量化分析,並否定了過往球探覓才時的直覺和潛力。果不其然,本書也略帶提到《魔球》原作。魔球確實曾經影響大量運動領域,MLB曾有多支球隊皆引進魔球計量法,進而重新打造隊伍。近幾年就連NBA也出現部分球隊,將這套系統引進,並成功打造勁旅。不過魔球的成功,也僅能代表這套系統能有效打造勁旅,真正遇上統計意義上的「異數」時,統計數字是沒有能力發掘潛力巨星的,如Kawhi Leonard或Stephen Curry於選秀或生涯初期,都是黯淡無光的球員,若全採用魔球方式,這類球員恐將沒有今日之巨星地位。

    書中因多次以演算法為主軸,強調人類應該將直覺至於判斷的最後階段,而非是一開始就有直覺先入為主。作者曾以法官判決及醫療診斷為部分篇章的主題,總無可避免地提及人工智慧於這些領域的發展。多少讓人想到,《關鍵報告》中的犯罪預判系統,以及《心靈判官》中的全能西比拉系統。每每讀這類行為經濟學的書籍,總讓人有種反人類和反人性的衝動。

    本書相當有趣。若你是《快思慢想》的讀者,則齋主我相當推薦你一讀,畢竟書中大量引用前作的思維陷阱案例,並有大篇幅提及「系統一」的缺失。若齋友你不曾讀過《快思慢想》,那本書有相當篇幅用於介紹這本前作,甚至在幾位作者巧妙的敘述下,你會發現讀完《雜訊》時,你也有了相當《快思慢想》的思維基礎。

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