И снова на диване.
Сегодня поговорим о самой страшной ошибке в работе аналитика - ошибке подтверждения. Эта ошибка делает труд аналитика бесполезным, если он не знает об этой ошибке и не избегает её в своей работе.
Ошибка подтверждения — это когнитивное искажение, при котором мы придаем значение лишь той информации, которая подкрепляет наши существующие убеждения, при этом игнорируя или обесценивая противоречащие им факты.
Это логично, так как наш мозг ежедневно обрабатывает огромные объемы информации. И чтобы упростить эту задачу, он использует различные "ярлыки" — когнитивные фильтры, через которые проходят все данные. Если у нас уже сформировано мнение по какому-либо вопросу, мозг автоматически выделяет подтверждающую информацию и приглушает противоречащую.
Рассмотрим 2 типичных случая:
1. Эксперимент 2, 4, 6
Классический психологический эксперимент Питера Вейсона прекрасно иллюстрирует ошибку подтверждения. Участникам показывают последовательность "2, 4, 6" и просят угадать правило, которому она подчиняется. Они могут предлагать другие тройки чисел, а экспериментатор будет говорить, соответствуют ли они правилу.
Большинство участников быстро выдвигают гипотезу "числа возрастают с шагом 2" и проверяют её последовательностями вроде "8, 10, 12" или "20, 22, 24". Получая положительный ответ, они уверяются в своей правоте.
Однако реальное правило гораздо проще: "любые возрастающие числа". Последовательности "1, 2, 3" или "5, 10, 15" тоже ему соответствуют. Люди редко проверяют такие варианты, потому что ищут только подтверждение своей первоначальной гипотезы.
2. Интерпретация корреляций
Аналитик обнаружил корреляцию между использованием определенной функции продукта и удержанием пользователей. Он делает вывод, что функция повышает лояльность и рекомендует расширить её. При этом он не рассматривает альтернативное объяснение: возможно, эту функцию используют только уже лояльные пользователи, и она является следствием, а не причиной удержания.
🚨 Ошибка подтверждения особенно опасна в аналитике, поскольку создает иллюзию объективности, основанной на числах и диаграммах. Осознание этой ловушки помогает аналитикам проверять противоположные гипотезы и сохранять здоровый скептицизм к собственным выводам.
#мысли_на_диване