インクルーシブな実践とデータが意思決定におけるバイアスの軽減にどのように役立つか

客観的な事実に基づいて意思決定を行っていると思っていても、意思決定のさまざまな側面にバイアスが入り込むのは簡単です。 では、決定を下す際のバイアスを制限するにはどうすればよいでしょうか? データに基づいた意思決定とは正確には何ですか? バイアスがデータに侵入しないようにするにはどうすればよいでしょうか?

ここで開梱することがたくさんあるので、少し考えてみましょう。

まず、ことわざの部屋にいる象に対処する必要があります。誰もが偏見を持っています。 偏見は生まれつき悪いものでも、恥ずべきことでもありません。それは人間の自然な衝動です。 多くの場合、人々は偏見を弱点や欠陥だと考えて、偏見に対処したり調べたりすることを避けます。 ただし、意図的で十分な情報に基づいた意思決定を行うために、リーダーが認識しておくべきことです。 意図的に共感を実践し、自分の意思決定から自分をそらさないようにすることで、より包括的な結果につながる可能性があります。

データに基づく意思決定 事実、指標、およびデータを使用して、目標、目的、およびイニシアチブに沿った戦略的なビジネス上の意思決定を導きます。 ここで重要なのは「ガイド」です。

データはすべての偏見を否定する特効薬ではありません。 しかし、それはあなた自身の仮定から逸脱する余地を生み出し、特定の状況を見て、理解し、対処するためのさまざまな方法を見始めることができます.

ビジネスの意思決定を行う際にバイアスを制限する方法を次に示します。

1. データに基づいた意思決定を受け入れます。ただし、データ自体に偏りがないことを確認してください。 データは、会話全体ではなく、会話の開始を意味します。 (データ駆動型の意思決定がどのようなものかについて詳しく知る ここ.)

データを分析するときは、まず全体を見て、妥当なサンプル サイズを取得します。 ただし、データを細分化することで、さまざまな変数や、さまざまな背景を持つ回答者が調査にどのように回答したかについて、より多くの洞察を得ることができます。 年齢、性別、人種、場所、年などのさまざまな変数に従ってデータをスライスして表示すると、他の意味やパターンが明らかになります。 データを解凍し、さまざまな考慮事項でフィルター処理を開始すると、それが伝えるストーリーはより微妙になります。 たとえば、組織全体で従業員の福利厚生を検討している場合は、性自認を具体的に見て、それが認識にどのように影響するかを確認できます。 サンプルサイズを常に把握し、回答者のプールを匿名に保つようにしてください。

表面的な質問をするだけの場合、または調査の設計方法、データの収集方法、または収集するデータについて十分に考慮していない場合、データはそれほど優れたものにはなりません。 可能な限り全体像に近づくには、手元にあるすべての情報を調べ、データを細分化し、見ているものについて推測しないでください。 これを行う前に、基になるデータの偏りを減らすようにしてください。 会社のデータ アナリストとビジネス ユーザーが、データ操作のさまざまな段階でバイアスを監視する方法を知っていることを確認してください。 バイアスは、データ収集とコミュニケーションのプロセス自体から生じる可能性があります。 アーバン インスティテュートのハイライトをいくつか紹介します。 危害を加えないでくださいガイド これを行う方法を説明します：

データ収集段階. 多様なチームは、偏見を特定し、一見しただけでは関連性が明らかでないさまざまな研究分野を結び付けるのに役立ちます。 また、調査したい集団の人口統計をよりよく反映することもできます。 可能であれば、データ収集の目的を明確にして、回答者が参加することが重要である理由を理解できるようにします。

分析段階. アナリスト チームとコミュニケーション チームをデータ収集チームから完全に分離しないでください。データ ワークフロー全体にわたるコラボレーションは、サイロよりも優れています。 アナリストとコミュニケーターがデータを受け取ったら、次のような質問をする必要があります。 これらのデータには誰が含まれ、誰が除外されますか? 誰の声、人生、経験が欠けていますか？

プレゼンテーション段階。 データの調査結果をより正確に反映している場合は、ビジュアルの複雑さとニュアンスをためらわないでください。 データ密度の高いグラフやチャートの形で複雑さを追加することで、あなたとあなたのチームが分析作業の意味について真剣に考えたことを示すのにどのように役立つかを検討してください。

2. 偏見を認識して軽減し、それが意思決定プロセスにどのように影響するかを理解します。 無意識の偏見、または暗黙の偏見は、私たちが気づいていない偏見を指し、私たちの制御の範囲外で発生します. これは、人や状況をすばやく判断して評価するときに起こり、背景、文化的環境、個人的な経験の影響を受ける可能性があります。

偏見は、多様な才能の育成、熱心な労働力の開発、独自の経験と視点の活用、コラボレーションによるイノベーションの促進を妨げる可能性があります。 職場での偏見はどこにでも現れる可能性がありますが、ほとんどの場合、採用、スクリーニング、業績評価とフィードバック、コーチングと能力開発、および昇進に現れます。

3. インクルーシブな作業プロセスの実践を取り入れます。 インクルーシブな業務慣行の一例は、意思決定プロセスのための明確な選択基準を作成することです。 この基準は、組織の使命と戦略に沿っている必要があります。 その基準を優先する理由を理解していることを確認してください。 全員を評価する方法に一貫性を持たせ、意図的であること。

会社のイベントで基調講演者を見つける例を考えてみましょう。 イベントでどんなメッセージを伝えたいですか? このストーリーは、特定のレベルのブランド エクイティを持つ特定の規模の企業からのものである必要がありますか? それは、彼らのストーリーについて強調したい指標と同じくらい重要ですか、それともそれほど重要ではありませんか? そして、さまざまなバックグラウンドから来た視点であなたのプラットフォームを共有するのはどうですか?

このシナリオでは、「すべてが欲しい」と言う傾向があります。 または、個人またはチームの一員としての私たちの観点から価値の高い特定の基準に焦点を当てます。 しかし、誰かが素晴らしいタイトルを持っているが、伝える適切なストーリーが不足しているという簡単な成果をもたらした場合はどうなりますか? 事前に明確な基準を確立することで、あなたが下す決定があなたが望む結果に忠実であることを保証します.

決定があなただけでなく多くの人に通知される場合は、特定のプロジェクト、プログラム、または意思決定作業への貢献者を選択するときに、直接のネットワークの外にいる人を連れてきてください。 あなたの身近な人脈にいる人々、つまりあなたの「頼りになる」人々は、あなたと似ている可能性が高く、異なる視点をもたらす可能性が高くなります。 これは、アフィニティ バイアスとして知られています。

4. あなたの会社での多様性 (代表性) とインクルージョンを優先します。 データは、自分のものではない概念を見て探索するのに役立ちます。 データを提供する個人とデータを解釈するチームの個人の両方の観点から、ダイバーシティとインクルージョンを確保することで、チームはより多くの解釈を行い、データが何を言っているのかをより深く理解できるようになります。 調査では、より多様な視点を持つ、より多様なチームを持つことのプラスの影響が示されています。 によると 最近の研究、多様で包括的な企業は、意思決定に関して同業他社を上回る可能性が 60% 高い可能性があります。

多様で包括的なチームは、独自の視点から新しいアイデアを取り入れることで偏見をなくすことができます。 デロイトによると、認知の多様性は、チームのイノベーションを最大 20% 向上させると推定されています。

さまざまなバックグラウンドを持つ人々がデータを探索すると、チームはさまざまな視点からデータを探索し、新しい情報を発見し、独自のアイデアや先入観に挑戦することができます。 それができればできるほど、イノベーションが起こります。

偏見を抑えるもう XNUMX つの方法は、従業員が心理的に安心できる包括的な雰囲気を作り出すことです。 このようにして、彼らは自分のユニークな視点を共有するのに十分なほど快適に感じるでしょう. これが奨励されない場合、人々は無防備になることはなく、画期的なアイデアを共有することはありません。 心理的に安全な雰囲気を醸成し、より生産的に共同作業できるようにすることが、イノベーションにつながります。

考慮すべきその他の質問: インクルーシブなチームを作成していますか? あなたの組織は、さまざまなバックグラウンドを持つ個人を採用するという採用の側面を超えて考えていますか?

5. 意思決定プロセス全体を通して、意図的に自分の思い込みに異議を唱えます。 などのフレームワークまたはツールを活用します。 危害を加えないでくださいガイド そうするために。 データを細分化し、包括的な練習問題を自問してください。

会社のデータ アナリストとビジネス ユーザーが、戦略から実行までの作業プロセス全体でバイアスを監視する方法を知っていることを確認してください。 インクルーシブな実践は、偏見を打ち砕く瞬間を生み出すことができますが、それがただの内省活動である場合、軌道修正するには遅すぎます。 インクルーシブな実践をワークフローに取り入れている場合は、フレームワークを使用して熟考する瞬間を作ることを検討してください。

データを使用して意思決定プロセスを開始する

偏見が完全に根絶されることはなく、データ自体が答えではありません。 むしろ、データは、最終的に情報に基づいた回答につながる、より多くの質問をするプロセスの始まりです。 より多様で包括的なチームを持つことで、会社のデータの解釈を最大化し、より革新的な洞察と意思決定に導くことができます。

データでより良い意思決定を行う

さらに詳しく データを使用して情報に基づいたビジネス上の意思決定を行う方法について。