小心「誘導統計數據」的陷阱。問題不在於指標本身,而在於過度執著於指標——也就是過度評估和不適當的評估方式。
數據有理,那人性呢?
我們生活在一個充斥數據評估的時代,績效評估是我們受獎賞的依據,我們相信「透明化」的公開評估指標具有可靠性。然而,很多時候,我們所堅信的評估結果可能會被扭曲、替代、轉移、混淆,甚至導致阻礙。這些被技巧性操縱的數據充滿了欺騙和虛假。
現實中充斥著「誘導統計數據」的陷阱,人們經常為了使指標看起來更好,不惜扭曲實際結果,或者將時間和精力浪費在無實際效益的操作上。問題不在於指標本身,而在於對指標的過度依賴和不當評估方法。
小心!別一開始就落入了錯誤的認知框架,既使數字是正確的,也可能是一種錯誤。讓我們先從認識指標瑕疵開始:
常見的指標瑕疵有哪些?
● 單一項目的簡單化:我們經常將評估簡化為只衡量單一項目或目標,但這往往導致虛假的結果。 →真正需要衡量的項目是複雜的
● 僅評估投入而非結果:僅評估生產過程中所花費的金錢或資源是容易的,但我們也應關注產出的實際成果,專注於產品本身。 →投入過程與產出結果並重
● 標準化降低了資訊品質:簡化結果可能導致資訊扭曲,忽略了事件的背景、歷史和意義,只是機械地套用標準。 →只是照本宣科,不知為何而做
● 操弄指標以美化結果:當簡單目標容易達成指標要求時,我們可能傾向選擇簡單的工作,這種心態可能影響結果的真實性。 →只挑簡單的事做也是做了一件事的心態
● 降低標準以改善數據:有時為了達到特定指標,人們會降低標準,這可能導致虛假的成功,卻帶來了其他問題。 →表面上達標了卻造成損失
● 省略或扭曲訊息以美化數據:有些人會省略不好的事件,或將它們扭曲以使其不再影響指標,但這不代表問題不存在。 →只提好事不提壞事並不代表沒事
● 作弊。當越過了操弄指標的這條線,愈重要的指標就有可能被竄改來因應指標的要求。 →最後演變成為達(標)目的不擇手段
《失控的數據》的作者傑瑞.穆勤(Jerry Z. Muller)在這本書中提出了許多真實案例,警示我們關於數字管理的誤用和濫用,以及它如何影響我們的生活和工作,甚至對整個國家和社會造成重大災難。
在書中,我們看到了一些原本合理的指標,變成了「指標瘋狂」的表現,例如:為了達到「降低」犯罪率的績效指標,警察可能會將罪行記錄為輕微犯罪,或者隱瞞不報告;外科醫生為了維護手術成功率的聲譽,可能會回避執行高風險的手術。
閱讀這本書讓我更加警覺數據的應用,並明白了數據並非萬能。它幫助我更好地理解在現代社會中,我們需要在數據和人的需求之間取得平衡。這本書為我提供了不同的視角,讓我更謹慎地處理和評估數據,無論是在個人生活還是工作中。
本書多次強調數據應用的盲點,包括忽視了社會文化差異和人的主觀性。他呼籲我們謹慎使用數據,不要過度依賴,並始終保持對事物的深刻理解。他提醒我們,數據只是一個工具,而不應該取代我們的直覺和對事物的理解。
這不僅是一本揭示數據弊端的重要書籍,更是對我們如何在信息爆炸時代保持誠實和清晰思考的重要提醒。我強烈推薦這本書,希望每個關心數據應用和人性考驗的人都能閱讀並受益。
後記
看完以上分享,如果你還是不知道什麼時候該使用指標核對清單,作者很用心的建立了一份具體的核對清單,請大家小心使用,最重要的是別忘了判斷與思考哈!
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〈〈〈〈〈〈〈〈〈〈〈〈附錄.使用指標核對清單〉〉〉〉〉〉〉〉〉〉〉〉
1.你想要評量的是哪一類資訊?受評量的客體如果是無生命的東西,就愈有被評量的可能;
如果評量牽涉到獎懲的客體是「人」,就愈可能做出提高評量有效性的反應。
2.這些資訊的有效性有多少?就算有些活動可以被評量,但不代表值得去評量。
( →評量的容易度與其重要性是成反比)
3.加入更多指標效果會更好嗎?有用的績效評量,通常只在找出表現很差的少數人或是發現
真正的不當行為,發揮最大效果。 (→評量的邊際成本與其邊際效益)
4.不採納標準化評量的代價是什麼?是否還有其他能取得績效表現的資訊來源?比方說根據
客戶、病人或是學生家長的體驗或是判斷?( →評量不是唯一的判斷指標)
5.評量的目標是什麼?資訊透明化是要呈現給誰看的?這些資料是內部執業人員用來進行績
效監察,還是讓外部人員用來評判進行獎懲?( →影響力不同)
6.取得指標數據必須付出的成本有多高?蒐集資訊、處理資訊、分析資訊都需要時間,這些
時間就是機會成本。( 不是所有指標都必要)
7.問問自己為什麼公司高層的人會想要績效指標。有時候管理高層之所以想看到績效指標,
是因為不了解自己被請來管理的這家公司。( →沒有經驗與現場知識 )
8.績效評量是如何、又是由誰所開發出來的?評量要有意義,通常都得從底層開始向上建構
起來,並且使用在現場從業人員。( →才實際具有參考價值 )
9.就算是全世界最棒的指標,都有可能出現敗壞或是目標轉移的危險。( →任何一種評量獎
勵制度皆有利有弊)
10.體認到凡事都有其極限就是智慧的開端。並非所有的問題都可以獲得解決,而透過指標就
能解決的問題更為有限。( →指標的限制 )
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