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模式識別不是一個新概念。從使用模式信號發(fā)現(xiàn)有利可圖的貿易機會的交易商,到利用消費者行為的大數(shù)據(jù)來調整其定價和營銷策略的零售商,模式識別有助于為合理的決策提供信息。或者是嗎?
技術快速推進我們識別的模式數(shù)量的能力可能會妨礙我們做出的判斷的質量。對于個人而言,智能眼鏡和健身追蹤器等可穿戴設備可用作信息收集設備,獲取和傳播大量數(shù)據(jù),信息以及通常的“分析”報告 - 最終是大量的消息傳遞。從那里開始,每個人通常必須充當他或她自己的過濾器,根據(jù)收集的內容做出決定。通過這種方式,可穿戴技術使用新獲得的信息為通過模式識別/分析改進決策提供了更多的自我優(yōu)化機會。
例如,Google Glass和健身追蹤設備提供了一個新的機會,通過每個人的“眼睛”看到個人層面的日常決策。這種進步創(chuàng)造了更高水平的洞察力,取代了他們自然的人類記憶他們所做的事情或他們所做的命令的能力?;谶@種高度感知做出的決定可以分析與睡眠,健康,教育或消費相關的模式。然后,這些模式創(chuàng)造了改善自我的方法。當然,它們還為那些希望通過消息傳遞和產(chǎn)品定位消費者的公司提供了豐富的洞察力。
那么,在“信息時代”對自己了解太多有危險嗎?是,為了一個?,F(xiàn)在,無限量的信息突然在我們的指尖,我們的大腦得出正確的結論可能是一個挑戰(zhàn)。我們的大腦是預測引擎,在世界范圍內查看已知的內容以優(yōu)化下一步的操作。我們所看到的以及我們如何理解受到我們的大腦隨著時間的推移而發(fā)展的強化模式的影響。這意味著我們傾向于模仿模仿我們已經(jīng)知道或認為我們所知道的事物的模式,而不是創(chuàng)建新的關系或網(wǎng)絡以便以不同的方式理解某些事物。
那么我們可以做些什么來抵消這個呢?
我們可以從提醒自己在8 日學到的東西開始等級科學:有更方便地試圖了解我們周圍世界的方法和框架。例如,對照實驗。我們應該創(chuàng)建框架來控制變量和測試決策/行為,而不是搜索信息,文章和數(shù)據(jù)來支持預先得出的結論。從本質上講,我們應該成為自己的科學家:觀察我們的工作,然后將這些發(fā)現(xiàn)用作更好,更快樂,更有效的生活方式。從那里,我們需要增加我們接觸新想法,方法和模式的范圍和深度。
閱讀Flipbook中的文章無法讓你成為專家,在Twitter上掃描新聞帖并不意味著你正在參與時事。但它們是讓您自己沉浸在新想法,學習新技能,并反過來利用您的知識教導他人的第一步。這相當于Equinox適合你的大腦,而且便宜得多。您的大腦越復雜和靈活,您就可以檢測到更有趣和更先進的模式。
還有什么辦法可以防止確認偏差?一種途徑是綜合考慮我們的行為和決策。NASA和CrowdAdviser等組織依賴于集體行動人群中的洞察力和發(fā)現(xiàn)以前“不可知”的東西。例如,NASA將發(fā)起一個小行星狩獵競賽,該競賽將利用公眾根據(jù)Planetary Resources的圖像和數(shù)據(jù)識別小行星。同時,CrowdAdvisor利用消費者提供的數(shù)據(jù)來提供模式為小企業(yè)主做出決策,以便他們能夠創(chuàng)建可持續(xù)發(fā)展的公司??傮w而言,人群提供的模式顯示了豐富的信息來源,剝奪了個體獨立確定的模式結果中普遍存在的確認偏差。雖然個人所經(jīng)歷的確認偏見模糊了實際發(fā)生的事實和真相,導致模式形成污染,但人群呈現(xiàn)出一種體驗更高質量模式識別的模式。整體真的大于其各部分的總和。
最終,在信息時代收集太多信息是沒有害處或犯規(guī)的。但是要真正改變我們正在接受的東西,使其轉化為更強大的神經(jīng)模式和更健康的大腦,需要一種新的挑戰(zhàn):成為科學家和海綿,并改變思想以及課堂。
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