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懲罰!真的比較有效果?

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2002年諾貝爾經濟學獎得主,美國心理學教授康納曼(Daniel Kahneman)有一次在以色列空軍學校講課,台下坐的都是飛行教官。康納曼對他們說,根據心理學理論,要訓練一項技能,最有效的方法是獎勵好表現,而不是懲罰失誤者。為深化教官們的信念,他就列舉說明多個實驗結果來印證。

才剛講完,就有一位教官舉手發問:「請問教授,您說的方法或許適用在鴿子與老鼠身上,但是我向您保證,絕對不適用在飛行員的身上。因為每當我稱讚飛行員的優異表現時,他們下次的表現就會變得很糟糕,可是只要被我罵過的,下次的表現就會明顯的進步」。康納曼當然知道這位飛行教官落入「均值回歸謬誤」(regression fallacy)的思考陷阱。簡單的說,「均值回歸」(regression toward the mean)是指任何極好或極壞的表現,最後一定會回歸到平均水準,不論是什麼樣的好壞結果,最後都會傾向平均值移動,這是機率分布的自然現象,並不是因為某個特定作為所導致的結果。

例如教官會讚賞飛行員,一定是他的表現超越平均水準之上(極好),但是開飛機這件事,除了技術,還會有許多無法掌控的隨機因素,例如當天個人身心狀況、天候因素等。就算每一次的飛行任務,飛行員的操作技術穩定不變,但隨機因素卻隨時隨地的在改變,因此飛行表現,絕對不會跟前一次的相同,反而會往平均值的方向移動。相較之下,在教官的眼裡,第二次的表現就不如第一次了。同理,被教官罵的飛行員表現(極壞),就算不罵他,下一次的飛行表現,通常也會比前一次好,因為結果朝向平均值水準移動。

在職場上,也經常會看到管理者掉入「均值回歸謬誤」的思考陷阱,常常把業績起伏歸因於特定人員或作為,忽略隨機因素帶來的影響,僅僅因為1-2次的觀測結果,就歸納出錯誤的因果關係,落入飛行教官認為「懲罰比獎勵有效」的結論。要避免自己也落入均值回歸謬誤的思考陷阱,較佳的方式是把數據的觀察時間拉長,蒐集足夠的歷史數據,就比較能夠得到理性的評斷結果,避免自己受到均值回歸謬誤的影響,反而提出錯覺的結論。

日期:2019-09-18    出處:資策會產業顧問學院