Наверх

Эффективные алгоритмы

Наш мозг может хранить в рабочей памяти только семь единиц информации, поэтому при большом количестве информации мы быстро перегружаемся. Кроме того, мы часто фокусируемся не на том, что нужно. Простые алгоритмы, такие как оценка по шкале Апгар для оценки состояния новорожденного, позволяют отсечь лишние факторы и сосредоточиться на наиболее важных. Оценка по шкале Апгар лишь один из примеров.

Алгоритмы оказались эффективными в следующих областях. 

Здравоохранение

Исследование, проведенное в 1995 году, показало, что врачи отделения неотложной помощи при принятии решения о необходимости госпитализации пациента с болями в груди в отделение интенсивной терапии действовали не лучше, чем при подбрасывании монетки. Врачи, как правило, придавали слишком большое значение факторам, связанным с риском сердечных заболеваний, таким как возраст, курение, гипертония и уровень холестерина, и не учитывали критерии, которые могли бы указать на наличие у пациента сердечного приступа в конкретный момент. Введение карточек с последовательностью шагов значительно улучшило процесс принятия решений врачами.

Собеседования при приеме на работу

Исследования показали, что собеседования не приносят пользы при отборе квалифицированных кандидатов. Они практически бесполезны, если проводить их в неструктурированном виде. На интервьюеров, как правило, влияют факторы, не имеющие отношения к выполнению работы, такие как привлекательная внешность, экстраверсия и название колледжа. Гораздо лучшие результаты, чем неструктурированные профессиональные суждения, дает использование стандартизированных шкал для оценки кандидатов по критериям, имеющим отношение к работе. 

Семейное счастье

Психолог Робин Доус продемонстрировал, что простая формула — больше близости, чем конфликтов — предсказывает будущее брака более надежно, чем субъективные оценки брачных консультантов с десятилетиями опыта.

Инвестирование

Алгоритмы помогают предотвратить перегрузку и сосредоточиться на существенных факторах — принцип, применимый и к инвестированию. Инвестирование связано с поведенческими ловушками. Наш мозг видит причинно-следственные связи там, где их нет; мы перегружаем себя информацией и прогнозами экспертов в попытках избавиться от неопределенности; мы слишком боимся потерь, а истории о чужих удачных инвестициях заставляют нас игнорировать базовые показатели успеха и неудачи. Этих ловушек помогают избежать простые инвестиционные алгоритмы.

О них и других идеях книги Джона Дженнингса «Решение проблемы неопределенности» читайте в нашем спринте.

Похожие статьи

Как мир создал Запад

Почему люди видят сны

Загадки Вселенной