Cuidado com a cegueira diagnóstica

Diagrama de Venn com dois círculos. Subvalorizado e bobagens. A interseção corresponde aquilo que é sobrevalorizado.

A análise dos resultados dos indicadores de gestão, embora bastante objetiva, está sujeita ao nosso comportamento psicológico. Afinal, somos todos humanos! Tendo consciência disso, podemos fazer análises mais isentas e tomar melhores decisões.

Segundo Ori e Rom Brafman, no livro “Sway: The Irresistible Pull of Irrational Behavior”, quando as pessoas chegam a uma conclusão, elas desenvolvem “cegueira diagnóstica”. Elas querem que tudo se encaixe em seu conceito. Isso ocorre basicamente de dois modos.

Viés de aceitação

Cada vez que um dado diz o contrário do que queremos, nos preocupamos em ir mais fundo e questionar sua veracidade. Entretanto, se o dado reforça nosso ponto de vista, é aceito com facilidade. Esse fenômeno é chamado de Viés de Aceitação e frequentemente influencia as análises feitas.

A melhor forma de prevenir os efeitos do Viés de Aceitação é estar consciente de sua existência e estabelecer, a priori, as ações de validação dos dados que serão realizadas.

Viés de Confirmação

O uso de dados e ferramentas de análise para justificar crenças é chamado de Viés de Confirmação (Confirmation Bias). E, com a disseminação das técnicas de Big Data, esse problema tende a ser cada vez mais comum, na medida em que ferramentas estatísticas e softwares complexos permitem diferentes análises que podem ser usadas para provar as teses pretendidas.

Com um grande volume de dados um profissional inexperiente, ou mal intencionado, acaba sempre conseguindo um conjunto de números que serve para confirmar quaisquer crenças ou suposições.

Como o Viés de Confirmação atende à necessidade humana de reforçar pontos de vista conhecidos e que trazem conforto ou conveniência, muitas vezes é provocado de forma inconsciente.

Conhece alguma situação em que isso aconteceu em tua organização? Como ocorreu?

Nota: Texto inspirado em: Better Decision Making with Objective Data is Impossible, de Jack Webb, www.sloanreview.mit.edu

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