Enterprise Risk Management Initiative, Poole College of Management, North Carolina State University

Wert der Kategorisierung

Der menschliche Geist ist eine Kategorisierungsmaschine, die ständig Datenmengen aufnimmt und sofort Gedanken und Meinungen entwickelt, um die Umwelt zu verstehen. Ein kürzlich erschienener Artikel in der Harvard Business Review legt nahe, dass kategorisches Denken eine Denkweise im Silo-Stil ist, die die von uns entwickelten Gedanken stark behindern kann. Es gibt jedoch einen Wert für die Kategorisierung. Die Autoren glauben, dass zwei Dinge wahr sein müssen, damit Wert entwickelt werden kann; es muss gültig und nützlich sein. Unternehmen neigen dazu, ungültige oder nicht nützliche Kategorien zu erstellen und davon abhängig zu sein, was zu kritischen Fehlern führen kann.

Gefahren des kategorischen Denkens

Die Gefahr des kategorischen Denkens beginnt mit seiner Fähigkeit, mächtige Illusionen zu erzeugen. Wir als Gesellschaft neigen dazu, voreilige Schlüsse zu ziehen, wenn wir sehen, dass es in eine bestimmte Gruppe eingeteilt wird, und glauben, dass dies richtig ist. Die Autoren schlagen vor, dass der Myers Briggs-Test ein perfektes Beispiel dafür ist; Der Test erfordert, dass die Teilnehmer 93 Fragen mit nur 2 möglichen Antwortmöglichkeiten beantworten und ihre Antworten aus insgesamt 16 verschiedenen Typen zu einer einzigen Persönlichkeitskategorie zusammenstellen. Die Autoren organisieren die Gefahren des kategorischen Denkens folgendermaßen:

1. Kompression
   1. Zielmarkt – Studien wurden durchgeführt, um zu zeigen, dass Segmentierungs- und Zielmarktumfragen den Markt nicht genau abbilden. Vermarkter sehen Ähnlichkeiten und beginnen, sich den prototypischen Kunden auszudenken und erkennen nicht an, dass es innerhalb der Kategorien immer noch Variationen gibt. Die Autoren schlagen eine Schlüsselfrage für Analysten und Manager vor, um die Auswirkungen der Eile zu dieser Schlussfolgerung zu reduzieren: Wie wahrscheinlich ist es, dass zwei Kunden aus verschiedenen Clustern ähnlicher sind als zwei Kunden aus demselben Cluster?
   2. Finanzmärkte – Die Autoren verwenden als Beispiel die Internetblase der späten 1990er Jahre, um zu zeigen, wie Menschen Kapital in Bezug auf Risiko und Rendite ineffizient zuteilen, um der “sozialen Norm” zu folgen, selbst wenn sich am Geschäft nichts geändert hat.
2. Verstärkung
   1. Gruppendynamik – Die Autoren diskutieren, wie Menschen, die mit gegnerischen politischen Parteien verbunden sind, dazu neigen, die Extremität der Ansichten des anderen zu überschätzen. Die Realität ähnelt der Studie für den Zielmarkt und es gibt Unterschiede innerhalb der Ideologie und der politischen Positionen jeder Partei, und die Ähnlichkeiten zwischen Personen in separaten Parteien können näher bei 50% als bei 0% liegen.
   2. Kundenprofilierung – Die Autoren heben diesen Unterabschnitt der Verstärkung aufgrund des heutigen Zeitalters von Big Data hervor. Unternehmen wie Facebook weisen Personen anhand von Suchdaten Kategorien zu und verknüpfen verwandte Anzeigen mit dieser Person. Dies war ein großes Problem bei den Wahlen 2016, als Unternehmen die Daten von Facebook nahmen und fälschlicherweise die Kluft zwischen den Parteien verstanden und begannen, jeder Gruppe maßgeschneiderte Nachrichten zu liefern.
3. Diskriminierung
   1. Gegenüber Targeting – Diese Studie hat gezeigt, dass es tatsächlich besser ist, die allgemeine Bevölkerung als einen bestimmten Zielmarkt mit Facebook-Anzeigen anzusprechen. Der Unterschied im Erfolg war nur .03% größer mit dem Ziel zu einem viel höheren Kosten. Vermarkter sind besessen von Zielmärkten und ignorieren den Wert des Marketings für die allgemeine Bevölkerung und die Ausweitung der Reichweite ihrer Werbekampagnen.
   2. Verzerrte Interpretation von Korrelationen – Die Autoren verwenden ein Beispiel für ein Streudiagramm und zeigen, wie wir Korrelation mit positiven Ergebnissen anstelle von negativen Ergebnissen verknüpfen. Sie behaupten, dass das Versäumnis, alle Kategorien gleichermaßen zu berücksichtigen, Ihre Fähigkeit beeinträchtigt, Beziehungen zwischen Variablen genau aufzudecken.
4. Versteinerung
   1. Innovation – Bei Innovation geht es darum, die kategorialen Denkbarrieren zu durchbrechen und disziplinübergreifende Ziele für Geschäftsbereiche zu verwenden. Die Autoren diskutieren, wie zukünftige Geschäftsprobleme nicht unter ein bestimmtes Geschäftssilo fallen und stattdessen die einzigartigen Fähigkeiten über mehrere Abteilungen hinweg nutzen müssen, um die vorliegenden Probleme zu lösen.

Strategien zur Begrenzung der Gefahren des kategorischen Denkens

Die Autoren haben den folgenden vierstufigen Prozess erstellt, um einem nachdenklichen Führer zu helfen, den Schaden und die Gefahren des kategorischen Denkens zu vermeiden:

1. Steigerung des Bewusstseins
2. Entwicklung von Fähigkeiten zur kontinuierlichen Analyse von Daten
3. Entscheidungskriterien prüfen
4. Planen Sie regelmäßige “Defossilization” -Meetings

Zusammenfassung

Der menschliche Geist verwendet Kategorien, um Informationen schnell zu erkennen und zu entschlüsseln und mit der Welt zu kommunizieren. Die Probleme, die sich aus einer Denkweise des kategorischen Denkens ergeben, sind, dass wir uns mit unserem Denkstil zu wohl fühlen und anfangen können, Kategorien zu sehen, in denen es keine gibt. Ziel dieser Studie war es, Strategien zu entwickeln, um die Gefahren des kategorischen Denkens zu bekämpfen, wenn die Datenrevolution fortschreitet und unsere Welt noch schneller und besser an die Datenrevolution angepasst wird. Unsere Zukunft wird von unserer Fähigkeit abhängen, unseren Denkstil anzupassen und zu lernen, die Konsequenzen des kategorischen Denkens zu mildern und die Art und Weise, wie wir unsere Gedanken und Meinungen verarbeiten, analysieren und kommunizieren, weiter zu innovieren.

Verknüpfung: Harvard Business Review “Die Gefahren des kategorischen Denkens”