Il riconoscimento del modello non è un nuovo concetto. Dagli operatori che utilizzano segnali di modelli per scoprire opportunità commerciali redditizie, ai rivenditori che sfruttano i big data sul comportamento dei consumatori per adattare le proprie strategie di prezzo e di marketing, il riconoscimento dei modelli aiuta a informare il processo decisionale. O lo fa?
La capacità della tecnologia di avanzare rapidamente nella quantità dei modelli che identifichiamo può ostacolare la qualità dei giudizi che formuliamo. Per gli individui, i dispositivi indossabili come gli occhiali intelligenti e i fitness tracker funzionano come dispositivi per la raccolta di informazioni, ottenendo e diffondendo una vasta gamma di dati, informazioni e spesso rapporti di "analisi" - in definitiva, grandi quantità di messaggi. Da lì, ogni individuo deve agire spesso come proprio filtro, prendendo decisioni basate su ciò che è stato raccolto. In questo modo, la tecnologia indossabile offre maggiori opportunità di auto-ottimizzazione utilizzando le nuove informazioni disponibili per migliorare il processo decisionale attraverso il riconoscimento / analisi dei modelli.
Ad esempio, Google Glass e i dispositivi di localizzazione del fitness offrono una nuova opportunità per vedere il processo decisionale quotidiano a livello individuale attraverso "gli occhi" di ogni individuo. Questo avanzamento crea un livello più elevato di intuizione che sostituisce la loro naturale capacità umana di ricordare ciò che fanno o l'ordine in cui lo fanno. Le decisioni prese sulla base di questa percezione accresciuta possono essere analizzate per modelli relativi al sonno, alla salute, all'istruzione o al consumo. Questi schemi creano quindi modi per migliorare il sé. Naturalmente, forniscono anche una visione completa per le aziende che desiderano indirizzare i consumatori con messaggi e prodotti. (Google Glass in Google Glass è rivoluzionario - o solo sciocco?)
Quindi, c'è un pericolo nel sapere troppo di noi stessi nell '"era dell'informazione"? Sì, bias di conferma per uno. Ora che una quantità illimitata di informazioni è improvvisamente a portata di mano, può essere una sfida per il nostro cervello trarre le conclusioni corrette. I nostri cervelli sono motori predittivi, che guardano al mondo per avere conferma di ciò che è già noto al fine di ottimizzare cosa fare dopo. Ciò che vediamo e come comprendiamo sono influenzati da schemi induriti che il nostro cervello ha sviluppato nel tempo. Ciò significa che tendiamo ad essere attratti da schemi che imitano le cose che già conosciamo o pensiamo di conoscere, piuttosto che creare nuove relazioni o reti al fine di comprendere qualcosa in modo diverso.
Quindi cosa possiamo fare per compensare questo?
Possiamo iniziare ricordandoci di ciò che abbiamo appreso nella scienza di terza media: che esistono metodi e strutture per cercare di comprendere più obiettivamente il mondo che ci circonda. Ad esempio, esperimenti controllati. Invece di cercare informazioni, articoli e dati per eseguire il backup delle conclusioni prestabilite, dovremmo creare strutture per controllare le variabili e testare decisioni / comportamenti. In sostanza, dovremmo diventare scienziati di noi stessi: osservare ciò che facciamo e quindi utilizzare tali risultati come un modo per vivere meglio, più felici ed efficienti. Da lì, dobbiamo aumentare la portata e la profondità della nostra esposizione a nuove idee, metodi e modalità.
Leggere un articolo sul Flipbook non può renderti un esperto e scansionare i post di notizie su Twitter non significa che sei impegnato con gli affari correnti. Ma sono un primo passo per permetterti di immergerti apertamente in nuove idee, apprendere nuove abilità e, a sua volta, sfruttare la tua conoscenza per insegnare agli altri. Questo è l'equivalente di Equinox per il tuo cervello e molto più economico. Più complesso e flessibile è il tuo cervello, più sono interessanti e avanzati i modelli che puoi rilevare.
Cos'altro si può fare per prevenire errori di conferma? Una strada è guardare ai nostri comportamenti e al processo decisionale in forma aggregata. Organizzazioni come la NASA e CrowdAdviser dipendono dalle azioni collettive della folla per disegnare intuizioni e scoprire cose che prima erano "inconoscibili". Ad esempio, la NASA lancerà un concorso di caccia agli asteroidi che impiegherà il pubblico per identificare gli asteroidi sulla base di immagini e dati provenienti dalle risorse planetarie. Nel frattempo, CrowdAdvisor sfrutta i dati forniti dai consumatori per fornire schemi ai proprietari di piccole imprese affinché possano prendere decisioni in modo che possano creare aziende sostenibili. Nel complesso, gli schemi forniti dalla folla dimostrano una ricca fonte di informazioni, spogliata della tendenza alla conferma prevalente nei risultati di schemi determinati da individui in modo indipendente. Sebbene il pregiudizio di conferma sperimentato dagli individui offuschi i fatti e la verità di ciò che sta realmente accadendo, portando alla formazione di schemi contaminati, la folla presenta una modalità per sperimentare un riconoscimento di schemi di qualità superiore. Il tutto è davvero maggiore della somma delle sue parti.
In definitiva, non vi è alcun danno o fallo nel prendere troppe informazioni nell'era dell'informazione. Ma per rielaborare effettivamente ciò che stiamo assumendo in modo che si traduca in modelli neurali più forti e un cervello più sano richiede una nuova sorta di sfida: diventare uno scienziato e una spugna e fare un cambiamento nella mente e nel aula.
