Modelio atpažinimas nėra nauja sąvoka. Nuo prekybininkų, naudojančių modelių signalus, siekiant atskleisti pelningas prekybos galimybes, iki mažmenininkų, pasinaudojusių dideliais duomenimis apie vartotojų elgesį, kad būtų galima pritaikyti savo kainų ir rinkodaros strategijas, modelių atpažinimas padeda pagrįsti priimant sprendimus. Ar tai daro?
Technologijų gebėjimas greitai padidinti mūsų nustatytų modelių kiekį gali pakenkti mūsų priimamų sprendimų kokybei. Asmenims nešiojami drabužiai, tokie kaip išmanieji akiniai ir kūno rengybos stebėjimo prietaisai, veikia kaip informacijos rinkimo prietaisai, gaunantys ir platinantys daugybę duomenų, informacijos ir dažnai „analizės“ ataskaitas - galiausiai daug žinučių. Vėliau kiekvienas asmuo turi veikti kaip savo filtras, priimdamas sprendimus remdamasis tuo, kas buvo surinkta. Tokiu būdu nešiojama technologija suteikia daugiau galimybių optimizuoti save, naudojant naujai prieinamą informaciją, siekiant pagerinti sprendimų priėmimą per modelio atpažinimą / analizę.
Pvz., „Google Glass“ ir kūno rengybos stebėjimo prietaisai suteikia naują galimybę pamatyti kiekvieno asmens kasdienį sprendimų priėmimą kiekvieno žmogaus „akimis“. Šis progresas sukuria padidintą įžvalgos laipsnį, kuris pakeičia jų prigimtinį žmogaus sugebėjimą atsiminti, ką jie daro, arba tvarką, kurioje jie darosi. Remiantis tokiu padidėjusiu suvokimu priimti sprendimai gali būti analizuojami atsižvelgiant į miegą, sveikatą, švietimą ar vartojimą. Tuomet šie modeliai sukuria būdus, kaip pagerinti save. Be abejo, jie taip pat suteikia daug žinių įmonėms, kurios nori nukreipti vartotojus pranešimais ir produktais. („Google Glass“ skiltyje Ar „Google Glass“ yra novatoriška - ar tiesiog Goofy?)
Taigi, ar yra pavojus per daug žinoti apie save „informacijos amžiuje“? Taip, patvirtinimo šališkumas vienam. Dabar, kai staiga yra mūsų rankose neribotas informacijos kiekis, teisingoms išvadoms padaryti mūsų smegenims gali būti iššūkis. Mūsų smegenys yra nuspėjami varikliai, ieškantys pasaulio patvirtinimo tam, kas jau žinoma, kad būtų galima optimizuoti, ką daryti toliau. Tai, ką matome ir kaip suprantame, įtakoja užkietėję modeliai, kuriuos laikui bėgant sukūrė mūsų smegenys. Tai reiškia, kad mes linkę būti linkę į modelius, imituojančius dalykus, kuriuos jau žinome, arba manome, kad žinome, o ne užmegzti naujus ryšius ar tinklus, kad suprastume ką nors kitaip.
Taigi, ką galime padaryti, kad tai kompensuotų?
Pradėti galime primindami tai, ko išmokome 8 klasės moksle: kad yra metodų ir sistemų objektyvesniam bandymui suprasti mus supantį pasaulį. Pavyzdžiui, kontroliuojami eksperimentai. Užuot ieškoję informacijos, straipsnių ir duomenų, kad padarytume iš anksto padarytų išvadų atsarginę kopiją, turėtume sukurti kintamųjų kontrolės ir sprendimų / elgesio testavimo sistemas. Iš esmės turėtume tapti patys mokslininkai: stebėkime, ką darome, ir naudokitės šiais atradimais kaip būdu gyventi geriau, laimingiau ir efektyviau. Tada turime padidinti naujų idėjų, metodų ir būdų įvairovę.
„Flipbook“ straipsnio skaitymas negali tapti jūsų ekspertu, o „Twitter“ naujienų įrašų nuskaitymas dar nereiškia, kad esate užsiėmęs aktualijomis. Bet tai yra pirmas žingsnis, leidžiantis atvirai pasinerti į naujas idėjas, išmokti naujų įgūdžių ir savo ruožtu panaudoti savo žinias mokant kitus. Tai yra lygiavertis ekvivalentas jūsų smegenims ir daug pigesnis. Kuo sudėtingesnės ir lankstesnės jūsų smegenys, tuo įdomesnius ir tobulesnius modelius galite aptikti.
Ką dar galima padaryti siekiant išvengti patvirtinimo šališkumo? Viena iš būdų yra pažvelgti į mūsų elgesį ir sprendimų priėmimą iš viso. Tokios organizacijos kaip NASA ir „CrowdAdviser“ priklauso nuo minios kolektyvinių veiksmų, kad padarytų įžvalgų ir atrastų dalykų, kurie anksčiau buvo „nežinomi“. Pavyzdžiui, NASA paskelbs asteroidų medžioklės konkursą, kuriame įdarbins visuomenę asteroidų atpažinimui pagal atvaizdus ir duomenis iš planetos išteklių. Tuo tarpu „CrowdAdvisor“ pasitelkia vartotojų pateiktus duomenis, kad pateiktų pavyzdžius mažų įmonių savininkams priimti sprendimus, kad jie galėtų kurti tvarias įmones. Apskritai minios pateikiami modeliai rodo gausų informacijos šaltinį, pašalinantį patvirtinimo šališkumą, vyraujantį modeliuose, kuriuos individualiai nustato individai. Nors asmenų patvirtintas šališkumas išaiškina faktus ir tiesą apie tai, kas iš tikrųjų vyksta, ir dėl to pažeidžiamas šablonas, minia pristato būdą patirti aukštesnės kokybės šablonų atpažinimą. Visuma iš tikrųjų yra didesnė už jos dalių sumą.
Galiausiai per daug informacijos informacijos amžiuje nėra jokios žalos ar pražangos. Tačiau norint iš tikrųjų pertvarkyti tai, ko imamės, kad jis taptų stipresniais nervų modeliais ir būtų sveikesnės smegenys, reikalingas naujas iššūkis: tapti mokslininku, taip pat kempine ir pakeisti savo mintis bei klasė.
