Recunoașterea modelului nu este un concept nou. De la comercianții care folosesc semnale de tipar pentru a descoperi oportunități comerciale profitabile, până la comercianții cu amănuntul care folosesc date mari privind comportamentul consumatorilor pentru a-și ajusta strategiile de stabilire a prețurilor și de marketing, recunoașterea modelului ajută la informarea unei decizii solide. Sau o face?
Capacitatea tehnologiei de a avansa rapid cantitatea tiparelor pe care le identificăm poate împiedica calitatea judecăților pe care le facem. Pentru indivizi, purtătorii de pachete, cum ar fi ochelarii inteligenți și trackerele de fitness funcționează ca dispozitive de colectare a informațiilor, obținând și difuzând o mulțime de date, informații și deseori rapoarte de „analiză” - în final, cantități mari de mesagerie. De acolo, fiecare individ trebuie să acționeze adesea ca propriul filtru, luând decizii pe baza a ceea ce a fost colectat. În acest fel, tehnologia purtabilă oferă oportunități sporite de auto-optimizare folosind informațiile noi disponibile pentru a îmbunătăți luarea deciziilor prin recunoașterea / analiza modelului.
De exemplu, Google Glass și dispozitivele de urmărire a fitness-ului oferă o nouă oportunitate de a vedea zilnic luarea deciziilor la nivel individual prin „ochii” fiecărui individ. Această evoluție creează un nivel crescut de perspectivă care înlocuiește capacitatea lor umană naturală de a-și aminti ceea ce fac sau ordinea în care o fac. Deciziile luate pe baza acestei percepții crescute pot fi analizate pentru tipare legate de somn, sănătate, educație sau consum. Aceste modele creează apoi modalități de a-ți îmbunătăți sinele. Desigur, acestea oferă, de asemenea, o perspectivă bogată pentru companiile care doresc să vizeze consumatorii cu mesaje și produse. (Google Sticla în Google Glass Groundbreaking - Sau Doar Goofy?)
Așadar, există un pericol să știm prea multe despre noi în „epoca informației”? Da, prejudecata de confirmare pentru unul. Acum, că cantități nelimitate de informații sunt brusc la îndemâna noastră, poate fi o provocare pentru creierul nostru să tragem concluzii corecte. Creierele noastre sunt motoare predictive, căutând lumea să confirme ceea ce este deja cunoscut pentru a optimiza ce trebuie să facem în continuare. Ceea ce vedem și cum înțelegem sunt influențate de tiparele întărite pe care creierele noastre s-au dezvoltat de-a lungul timpului. Aceasta înseamnă că avem tendința de a fi atrași de tipare care imită lucruri pe care le știm deja sau credem că le știm, mai degrabă decât să creăm noi relații sau rețele pentru a înțelege ceva diferit.
Deci, ce putem face pentru a compensa acest lucru?
Putem începe prin a ne aminti de ceea ce am învățat în știința clasei a VIII -a: Că există metode și cadre pentru a încerca mai obiectiv să înțeleagă lumea din jurul nostru. De exemplu, experimente controlate. În loc să căutăm informații, articole și date pentru a susține concluzii pre-trase, ar trebui să creăm cadre pentru controlul variabilelor și testarea deciziilor / comportamentului. În esență, ar trebui să devenim oameni de știință de noi înșine: să observăm ce facem și apoi să folosim acele descoperiri ca o modalitate de a trăi mai bine, mai fericit și mai eficient. De acolo, trebuie să creștem gama și profunzimea expunerii noastre la idei, metode și moduri noi.
Citiți un articol în Flipbook nu vă poate face expert și scanarea postărilor de știri pe Twitter nu înseamnă că sunteți angajat în actualitate. Dar sunt un prim pas pentru a vă permite să vă cufundați deschis în idei noi, să învățați noi abilități și, la rândul dvs., să vă folosiți cunoștințele pentru a-i învăța pe alții. Acesta este echivalentul echinoxului pentru creierul tău și unul mult mai ieftin la asta. Cu cât creierul este mai complex și mai flexibil, cu atât puteți detecta modele mai interesante și avansate.
Ce se mai poate face pentru a preveni prejudecata de confirmare? O cale este să analizăm comportamentele și luarea deciziilor noastre în total. Organizații precum NASA și CrowdAdviser depind de acțiunile colective ale mulțimii pentru a atrage idei și pentru a descoperi lucruri care nu au fost cunoscute anterior. De exemplu, NASA va lansa un concurs de vânătoare de asteroizi care va angaja publicul pentru a identifica asteroizii pe baza imaginilor și datelor din resursele planetare. Între timp, Crowdebook folosește datele furnizate de consumatori pentru a oferi modele pentru proprietarii de întreprinderi mici să ia decizii, astfel încât să poată crea companii durabile. În general, tiparele furnizate de mulțimi demonstrează o sursă bogată de informații, înlăturate de prejudecata de confirmare prevalentă în rezultatele tiparelor determinate de indivizi în mod independent. Deși prejudecata de confirmare a indivizilor estompează faptele și adevărul a ceea ce se întâmplă de fapt, ceea ce duce la formarea modelului de culoare, mulțimea prezintă un mod de a experimenta recunoașterea modelului de calitate superioară. Întregul este într-adevăr mai mare decât suma părților sale.
În cele din urmă, nu există niciun rău sau rău în a lua prea multe informații în Epoca informației. Dar pentru a reface efectiv ceea ce luăm în așa fel încât să se traduce în tipare neuronale mai puternice și un creier mai sănătos necesită un nou tip de provocare: a deveni un om de știință, precum și un burete și a face o schimbare atât în minte, cât și în clasă.
