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2021 iThome 鐵人賽

DAY 8
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自我挑戰組

開卷計劃:做一個高手夢系列 第 8

如何衡量萬事萬物 (2) 衡量的客體 & 方法

作者認為,認為一件事物無法量測,理由有三個面向:

  1. 衡量的觀念:按照昨天的摘要,最大的誤會是人們常常覺得衡量要找出一個「量」,但衡量的定義其實是
    • 根據一項或多項觀察
    • 以數量表達的方式 (不一定是 "數值")
    • 降低不確定性 (this is 目的)
  2. 衡量的客體:對於想要衡量的事物,沒有做完善的界定,使用了草率或模稜兩可的語言
  3. 衡量的方法:對許多實證觀察的程序不理解

昨天摘要了「衡量的觀念」,今天繼續。本段作者的目的是「破除認為有些事情不可衡量的迷信」,此處提及的大部分方法會在後續篇章介紹。


釐清衡量的客體

狀況

  • 即使你清楚了解衡量的實用定義 (降低不確定性),但還是會覺得某些事物無法衡量。這是因為當我們提出問題時,就不知道問題的意思。也就是說,對於要衡量的客體 (object) 缺乏明確的定義。
  • 例如想要衡量「策略聯盟」或「彈性」或「客戶滿意度」,你常常會需要問:「那是什麼意思?」
  • 當人們進一步推敲他們的用詞時,幾乎常常在這個過程中,就已經回答了他們的衡量問題。

例子:想要定義「IT 安全的績效指標」

  • 問:所謂的「IT 安全」,到底是什麼意思?
  • 經過 2~3 次的釐清會議後,定義:
    • 「IT 安全」指的是「減少未經授權的侵入 & 電腦病毒的攻擊事件」
    • 這些事件若發生,會對組織造成影響,例如詐騙損失、生產力損失,或潛在法律責任

目標是將「模糊的概念」分解成「真正想要觀察的事項」

以下介紹兩種流程,也許可以幫助指引你釐清衡量的客體

引導思考的方法 1:釐清連鎖 clarification chain

目標:一開始認為某件事是「無形的」,在引導中漸漸認為該事物是「有形的」

認知的流程:

  1. 若你相信該問題具重要性,它就應該能被觀察到
  2. 若它是可以觀察到的,我們就能偵測到某種數量(或可能的數量範圍)
  3. 若我們能偵測到可能的數量範圍,它就是可以衡量的

例如,我們發現我們關心「公眾形象」這項無形事物

你關心的原因是它影響了「顧客口碑」

而口碑又影響了「銷售」

形成以上認知後,你可以開始著手尋找衡量「公眾形象」的方法

引導思考的方法 2:假想的 A/B testing

如果嘗試了 clarification chain 之後沒有成功,可以再嘗試另一種思想實驗。

想像你是一個外星人科學家,然後假設你正在針對速食連鎖事業,研究「員工授權」的效果。

在此實驗中,你創造了兩組一模一樣的組織,一個是實驗組,另一個是對照組。實驗組有較多的員工授權。

思考:你猜你會在第一組觀察到什麼方面的變化?(以直接或間接的任何方式來觀察都行)

  • 例如,組織中的較低層級會來做決策嗎?這些決策會更好或更快嗎?
  • 員工的監督可以減少嗎?你可以採用扁平管理,減少管理成本嗎?

只要你能找出至少一項的觀察,你就快要找到衡量他們的方法。

「衡量的目的」是定義「衡量什麼」的關鍵

  • 要搞清楚「衡量什麼」時,有必要說明「為什麼」我們要衡量某件事
  • 經理人關心的任何衡量,都必須支援至少一項特定的決策

衡量的方法:只要知道任何一件之前不知道的事就能成立

有些事情看似無法衡量,是因為當事人不知道簡單的衡量方法,而把事情想得太過複雜,產生預設立場。

基本主張

  • 只要有任何一項觀察,能告訴你一些之前不知道的事,它就是一種衡量
  • 在事情最模糊的時候,最初的幾個觀察值,反而能最大幅度地降低不確定性
  • 因此,即使是簡易的衡量方法,也很值得實踐

其實能採取簡單方法的情境

以下作者舉出一些人們常常認為難以執行的狀況,並認為運用不同的抽樣 & 對照控制,大多有簡易的作法,能獲得快速的觀察值。

  • 以非常小的隨機樣本數來衡量
  • 要在無法完全看遍母體的情況來衡量
  • 涉及許多變數(含未知的變數)時進行衡量
  • 衡量罕見事件的風險
  • 衡量主觀偏好與價值

五的規則

隨機找出 5 個樣本,母體的中位數會有 93.75% 的機率,落在 5 個樣本的 max & min 之間。

例如,想要調查遠距辦公的機會,因而在調查「員工平均的通勤時間」

隨機抽樣的數字是:30, 60, 45, 80, 60 分鐘

則此時可獲得一個大致的範圍是 30~80 分鐘

針對預設立場反向思考

作者認為,有時候難免會因為種種原因,而採取某種預設立場,例如:

  • 人們不會記得他們花了多少時間
  • 有太多因素影響了銷售,你不知道提案的影響力有多少
  • 我們的客戶太多樣化,需要很龐大的樣本數

作者建議,這些預設立場全都是「不具生產性的假設」,此時,不如採取「具生產性的假設」

以下是四項對衡量有用的假設

  1. 你的問題不像你想的那麼獨特
  2. 你擁有的資料多過你想像的
  3. 你需要的資料少於你想像的 → 例如 5 的規則
  4. 數量適當的新資料比你想像中容易取得

針對 4,作者舉例:

  • 想要衡量「管絃樂團的表演有沒有進步」時,
  • 專家可能會設計一種顧客意見調查,請顧客對某表演做評等,然後加入一些參數,合併起來變成「滿意度」指數。
  • 但克里夫蘭管絃樂團採用的方式是「計算觀眾起立鼓掌的次數」

總之,衡量的目的是「降低不確定性」,以支援某項決策,而非僅僅獲得一個「數值」。

你可以採取任何能夠簡易執行的嘗試,去降低不確定性。

尤其當狀況在最模糊的初期、也就是不確定性最高時,此時採取任何一種嘗試,都會有相當高的回報。

決策導向的框架

此框架是「應用資訊經濟學 (Applied Information Economics, AIE)」的基礎概念,作者 Douglas W. Hubbard 是此學科的發明人。

  1. 定義決策問題及相關的不確定性
    1. 第一個問題是「你的困難是什麼」,而不是「如何衡量 X」
    2. 接著你可以定義這個困難的所有變數
    3. 並且確定其中一些無形、模糊的概念,究竟是什麼意思
  2. 確定你目前知道些什麼
    1. 針對未知的數量,必須將不確定性予以量化
    2. 需要練習的技巧:使用「範圍」和「機率」來描述不確定性
  3. 計算額外資訊的價值
    1. 資訊可以降低決策的風險
    2. 如果所有變數都不具備資訊價值,可直接跳到第 5 步
  4. 將相關的衡量工具應用在高價值的衡量上
    1. 需要了解一些基本工具如隨機抽象、控制對照實驗,以及相關的變化作法
    2. 嘗試在有限資料中發掘更多資訊,或將一個變數的作用獨立出來
    3. 接著重複第 3 步
  5. 做出決策並且付諸行動
    1. 在符合經濟成本的情況下,去除不確定性,最後面對風險 v.s. 報酬的決策
    2. 量化決策者的風險趨避程度
    3. 將全部的步驟整合為實務上的計劃
    4. 回到第 1 步驟並重複一次,持續追蹤,產生新的決策連鎖

我⋯把序章⋯摘要完了⋯略過了一些神乎其技測量法的歷史事蹟(例如阿基米德),還有作者對「迷信者」的對話。目前進度推進至 71 頁,我覺得⋯後面好難⋯⋯要用一天 10 頁的速度來推進嗎 >"<


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1 則留言

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TD
iT邦新手 4 級 ‧ 2021-09-23 23:52:07

總之,衡量的目的是「降低不確定性」,以支援某項決策,而非僅僅獲得一個「數值」。

這本書看起來好有趣啊!支持你一天十頁推進!

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