24.09.08 Độ Nhiễu – Noise (Daniel Kahneman +)
LND: quyển sách hữu ích, khoa học, đưa ra kết luận từ những thử nghiệm thực tế trên các lĩnh vực khác nhau – phân biệt chính xác sự khác biệt giữa độ chệch (trung vị/medium của hình chuông lệch trái hay phải; hoặc độ lệch xa khỏi hồng tâm của bia ngắm; more precise) và độ nhiễu (khoảng cách giữa các dự đoán; độ rộng của hình chuông; hay khoảng cách giữa các lần bắn với nhau, không phải với hồng tâm; more focus). Và người ta thường hay nhầm lẫn giữa độ chệch và độ nhiễu, hoặc có ý coi là giảm độ nhiễu cũng không có tác dụng lớn, nhưng tác giả chỉ ra rằng việc giảm độ nhiễu có ảnh hưởng đến kết quả (làm nó tốt hơn) và trong một vài trường hợp còn tốt hơn so với độ chệch (vd: áp dụng sai khoa học pháp y dẫn đến 45% án oan). Chủ yếu không nên dựa vào cảm quan, hay một vài trường hợp điển hình, hoặc phạm trù đạo đức luân lý, mà nên dựa thêm vào các dữ liệu thống kê hết mức có thể.
Độ nhiễu dù +ve hay -ve, và xem ra là ngẫu nhiên, đều có ảnh hưởng vì là MSFE, chứ không triệt tiêu lẫn nhau. Độ nhiễu và độ chệch là độc lập với nhau.
Cần xây dựng những quy tắc để cho phép sự bất đồng chính kiến, tăng tính độc lập trong các nhận định và phán đoán, và giảm group-think hay đồng thuận trên mặt.
Việc giảm độ nhiễu chủ yếu bằng cách đưa ra các quy tắc cụ thể để thực thi (ví dụ thay vì đi xe với tốc độ hợp lý thì là không được đi xe quá 60km/h) – điều này sẽ tránh được những tác động bất thường khách quan xung quanh việc quyết định, giả dụ như tâm trạng, thời tiết, hay một nỗi ám ảnh tâm lý nào đó. Tuy nhiên việc đưa ra những nguyên tắc cụ thể để giảm độ nhiễu sẽ làm giảm tính sáng tạo, giảm “nhân tính” trong các quyết định, và có thể khiến những người thực thi cảm thấy mình chỉ như những con rối, hay robot. Cho nên việc cân bằng sao cho phải, giữa có được một hệ thống làm tăng tính công bằng và hiệu quả của các quyết định, với việc để cho sự sáng tạo và linh hoạt trong các tình huống hoàn toàn không phải là dễ.
Cuốn sách cũng chưa đưa ra được một giải pháp cụ thể cho việc cân bằng hay tối ưu đó (và có thể là chẳng có một giải pháp chung nào cho mọi tình huống cả; không có một lời giải vàng, golden solution, nào cho mọi bài toán). Nhưng cũng không sao vì mục đích của cuốn sách là đánh động, và cho mọi người thấy được rằng việc giảm độ nhiễu cũng quan trọng và hiệu quả không kém so với giảm độ chệch trong các quyết định (vd: ảo tưởng về sự đồng thuận; các nhân viên bảo hiểm lâu lăm, được cho là có cùng kinh nghiệm và hệ thống, lại có thể định giá cùng một vụ bảo hiểm rất khác nhau, và việc định giá thấp hay cao đều gây thiệt hại cho công ty). Và điều đó luôn luôn cần phải có một sự suy xét cẩn trọng và xác đáng.
Một cuốn sách đáng đọc!
#dữ liệu thống kê # MSE (Độ chính xác = Chệch2 + Nhiễu2)
/// Một vài trích dẫn ///
Trị trung bình (average) là ước lượng tốt nhất vì nó là giá trị ứng với sai số chung nhỏ nhất. [Leo: quan trọng là từng kết quả quan sát hoặc phán đoán phải độc lập với nhau, tránh hiệu ứng mỏ neo – anchoring]
Việc lấy bình quân nhiều phán đoán độc lập sẽ mang lại một phán đoán đỡ nhiễu loạn hơn, nhưng không đỡ chệch hơn so với từng phán đoán riêng lẻ.
Những nhà đàm phán chuyển từ tâm trạng tốt sang cảm giác giận dữ trong quá trình đàm phán thường đạt được kết quả tốt hơn…
Tâm trạng tốt khiến ta dễ dàng chấp nhận những ấn tượng ban đầu mà không chất vấn… Những người có tậm trạng tốt có xu hướng để cho định kiến ảnh hưởng đến tư duy của họ nhiều hơn.
Bạn có thể tin rằng bạn tinh tế hơn, sâu sắc hơn và đa sắc thái hơn so với mô hình tuyến tính phỏng theo tư duy của bạn. Nhưng thật ra bạn bị nhiễu nhiều hơn.
Làm thế nào mà việc lấy bình quân không trọng số lại có thể dự đoán kết quả công việc chính xác hơn so với bình quân có trọng số, hoặc chính xác hơn so với phán đoán của con người? → Các mô hình có trọng số bằng nhau mang lại kết quả dự đoán tốt vì không bị ảnh hưởng bởi những yếu tố ngẫu nhiên trong mẫu. [Vd: sử dụng tối đa 5 biến số, trọng số nguyên -3 đến +3]
“Độ chính xác của một chuyên gia bình quân cũng tương đương với độ chính xác ném phi tiêu của một con tinh tinh”…họ có biết điều gì thực sự sẽ xảy ra không? Gần như là không.
Nên nhớ rằng tương quan không ngụ ý nhân quả, nhưng nhân quả ắt là ngụ ý tương quan.
Dự đoán của con người thường có hệ số tương quan với thực tế vào khoảng 0.20 (PC=56%)
Do định kiến xác nhận và định kiến mong muốn nên ta có xu hướng thu nhập và giải thích bằng chứng một cách có chọn lọc để xác nhận một kết luận mà ta hằng tin tưởng hay mong muốn trở thành sự thật.
Mốc tham chiếu là một hiệu ứng tâm lý rất mạnh và thường được cố tình sử dụng trong đàm phán… bạn có thể có lợi thế khi ra giá trước, bởi vì mốc tham chiếu đó sẽ thu hút đối phương suy nghĩ theo chiều hướng làm cho nó hợp lý.
Khả năng phân biệt một số nhóm trên một thứ nguyên của con người luôn có giới hạn, và giới hạn đó là khoảng bảy (7) nhóm.
Định kiến đổ lỗi: xu hướng quy chụp những tác nhân hành động và kết quả là do may mắn hoặc hoàn cảnh khách quan.
(Thiên kiến) nhận thức muộn: khi hồi tưởng lại những sự việc đã xảy ra con người có xu hướng cho rằng lẽ ra mình có thể lường trước được sự việc đó.
Tính cách của những người có năng lực phán đoán xuất sắc không chắc sẽ phù hợp với định kiến quen thuộc về một nhà lãnh đạo quyết đoán… Nhưng bằng chứng cho thấy rằng nếu mục tiêu là giảm sai sót, thì tốt hơn hết, các nhà lãnh đạo nên cởi mở đón nhận những lập luận phản biện và biết rằng chính họ có thể sai… Có lẽ ra nên chọn người cởi mở và thận trọng nhất, thay vì người thông minh nhất.
[Keynes] “Tôi đổi ý khi đời thay đổi. Còn quý vị làm gì?”
“Thành công của các siêu sao dự báo [Leo: also value investor?] có lẽ không phải do đọc sâu hiểu rộng nhiều tin tức, mà nhờ vào kỷ luật vượt trội [Leo: chăm chỉ nghiên cứu, suy nghĩ cẩn thận, tự phê bình, thu thập và tổng hợp các quan điểm khác, đánh giá chi tiết và không ngừng cập nhật] giúp họ giảm sai số đo lường trong khi những người khác không thể bắt chước được”
Hãy lấy trị trung bình của 4 phán đoán độc lập, bảo đảm sẽ giảm 50% độ nhiễu. [Leo: √4 = 2; ½=50%]
So với khi chấm điểm tuyệt đối từng người, bạn sẽ nhất quán hơn (và đỡ bị nhiễu mô thức hơn) khi so sánh tương đối hai thành viên trong nhóm.
Quy tắc được sử dụng để loại bỏ sự tùy ý của những người áp dụng; tiêu chuẩn được sử dụng để cho phép người thực hiện tùy nghi định đoạt. Bất cứ khi nào quy tắc được áp dụng, độ nhiễu sẽ giảm.
Hầu như ai cũng ngạc nhiên khi biết rằng phán đoán của con người chẳng những có độ chính xác thấp mà còn kém hơn so với khi sử dụng công thức.
Saigon, 08/09/2024
