模式识别有助于为合理的决策提供信息


模式识别不是一个新概念 。从使用模式信号发现有利可图的贸易机会的交易商 , 到利用消费者行为的大数据来调整其定价和营销策略的零售商 , 模式识别有助于为合理的决策提供信息 。或者是吗?
技术快速推进我们识别的模式数量的能力可能会妨碍我们做出的判断的质量 。对于个人而言 , 智能眼镜和健身追踪器等可穿戴设备可用作信息收集设备 , 获取和传播大量数据 , 信息以及通常的“分析”报告 - 最终是大量的消息传递 。从那里开始 , 每个人通常必须充当他或她自己的过滤器 , 根据收集的内容做出决定 。通过这种方式 , 可穿戴技术使用新获得的信息为通过模式识别/分析改进决策提供了更多的自我优化机会 。
例如 , Google Glass和健身追踪设备提供了一个新的机会 , 通过每个人的“眼睛”看到个人层面的日常决策 。这种进步创造了更高水平的洞察力 , 取代了他们自然的人类记忆他们所做的事情或他们所做的命令的能力 。基于这种高度感知做出的决定可以分析与睡眠 , 健康 , 教育或消费相关的模式 。然后 , 这些模式创造了改善自我的方法 。当然 , 它们还为那些希望通过消息传递和产品定位消费者的公司提供了丰富的洞察力 。
那么 , 在“信息时代”对自己了解太多有危险吗?是 , 为了一个 。现在 , 无限量的信息突然在我们的指尖 , 我们的大脑得出正确的结论可能是一个挑战 。我们的大脑是预测引擎 , 在世界范围内查看已知的内容以优化下一步的操作 。我们所看到的以及我们如何理解受到我们的大脑随着时间的推移而发展的强化模式的影响 。这意味着我们倾向于模仿模仿我们已经知道或认为我们所知道的事物的模式 , 而不是创建新的关系或网络以便以不同的方式理解某些事物 。
那么我们可以做些什么来抵消这个呢?
我们可以从提醒自己在8 日学到的东西开始等级科学:有更方便地试图了解我们周围世界的方法和框架 。例如 , 对照实验 。我们应该创建框架来控制变量和测试决策/行为 , 而不是搜索信息 , 文章和数据来支持预先得出的结论 。从本质上讲 , 我们应该成为自己的科学家:观察我们的工作 , 然后将这些发现用作更好 , 更快乐 , 更有效的生活方式 。从那里 , 我们需要增加我们接触新想法 , 方法和模式的范围和深度 。
阅读Flipbook中的文章无法让你成为专家 , 在Twitter上扫描新闻帖并不意味着你正在参与时事 。但它们是让您自己沉浸在新想法 , 学习新技能 , 并反过来利用您的知识教导他人的第一步 。这相当于Equinox适合你的大脑 , 而且便宜得多 。您的大脑越复杂和灵活 , 您就可以检测到更有趣和更先进的模式 。
还有什么办法可以防止确认偏差?一种途径是综合考虑我们的行为和决策 。NASA和CrowdAdviser等组织依赖于集体行动人群中的洞察力和发现以前“不可知”的东西 。例如 , NASA将发起一个小行星狩猎竞赛 , 该竞赛将利用公众根据Planetary Resources的图像和数据识别小行星 。同时 , CrowdAdvisor利用消费者提供的数据来提供模式为小企业主做出决策 , 以便他们能够创建可持续发展的公司 。总体而言 , 人群提供的模式显示了丰富的信息来源 , 剥夺了个体独立确定的模式结果中普遍存在的确认偏差 。虽然个人所经历的确认偏见模糊了实际发生的事实和真相 , 导致模式形成污染 , 但人群呈现出一种体验更高质量模式识别的模式 。整体真的大于其各部分的总和 。
最终 , 在信息时代收集太多信息是没有害处或犯规的 。但是要真正改变我们正在接受的东西 , 使其转化为更强大的神经模式和更健康的大脑 , 需要一种新的挑战:成为科学家和海绵 , 并改变思想以及课堂 。
【模式识别有助于为合理的决策提供信息】

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