Pendekatan Baru untuk Mengurangkan Bias Keputusan: Bermain Permainan

Bias selalu menjadi musuh ketika berhadapan dengan situasi membuat keputusan. Cabarannya amat berat apabila penyelesaian masalah itu melibatkan keputusan hidup atau mati.

Penyelidikan yang baru muncul menunjukkan bahawa permainan boleh membantu penganalisis perisikan dengan perniagaan serius untuk mengenal pasti bias yang dapat membuat keputusan membuat awan.

Pakar di syarikat pertahanan dan aeroangkasa Raytheon melakukan latihan analitik yang menggunakan permainan berdasarkan senario.

Semasa latihan, para penyelidik mendapati bahawa sebilangan peserta menunjukkan berat sebelah penahan dan pengesahan ketika mereka berusaha menentukan tanggungjawab dan motivasi untuk serangan pemberontak dalam senario tersebut.

Bias pengesahan adalah kecenderungan untuk menerima hanya maklumat yang menyokong kepercayaan dan sikap semasa, sementara penekanan membawa orang untuk terlalu menekankan penilaian masa lalu atau hipotesis awal walaupun terdapat bukti baru yang bertentangan.

"Bias sering sukar dikenal pasti, tetapi penting untuk mengenali bias dalam teori dan analisis keputusan," kata Kolonel Jacob Graham, rakan penyelidikan kanan di Kolej Sains dan Teknologi Maklumat, Penn State. Graham bekerjasama dengan Donald Kretz dan B. J. Simpson, kedua-dua saintis kognitif di Raytheon Intelligence and Information Systems.

"Bagi pembuat keputusan, bias dapat membuat perbezaan dalam keputusan hidup dan mati."

Para penyelidik mengatakan bahawa idea untuk menggunakan permainan sebagai cara untuk mengesan bias pengesahan berakar pada kajian baru-baru ini yang melibatkan bias dalam jumlah kegagalan perisikan nasional.

"Ada banyak kajian pasca-9/11 yang melihat kegagalan analisis dan kecerdasan perdagangan," kata Kretz.

"Apa yang mereka dapati adalah terdapat sejumlah halangan penting untuk analisis kecerdasan yang baik dan menyeluruh, tetapi apa yang disebut berulang-ulang dalam kajian ini adalah bias kognitif."

Graham merancang satu siri permainan berdasarkan situasi kehidupan sebenar yang dihadapi oleh penganalisis perisikan A.S. di Iraq. Dia menggunakan maklumat dari kumpulan dokumen digital dan laporan yang dikembangkannya untuk membuat permainan membuat keputusan untuk para penganalisis.

"Ini fiksyen, tetapi sangat nyata," kata Graham. "Kami sangat berhati-hati untuk tidak melepaskan rahsia mengenai bagaimana A.S. beroperasi."

Para penyelidik melaporkan penemuan mereka di Persidangan IEEE mengenai Teknologi untuk Keselamatan Dalam Negeri.

Dalam kajian itu, permainan menggunakan rangkaian pesan, panggilan telefon yang dipintas dan laporan perisikan yang memberikan gambaran mengenai kegiatan kumpulan pemberontak di daerah miskin di Baghdad.

Menurut Kretz, tiga kumpulan sembilan peserta, semua jurutera di Raytheon, ditempatkan di tengah-tengah senario yang sedang berkembang dari serangkaian serangan pemberontak.

Subjek, yang berpendidikan perguruan tetapi tidak terlatih dalam analisis kecerdasan, memiliki bukti akses setelah setiap serangan dan diminta untuk menilai tanggungjawab dan motivasi setelah setiap serangan terjadi.

Kumpulan pertama menganalisis data dengan cuba memahami hubungan antara kumpulan orang yang diketahui dan tidak dikenali - analisis pautan.

Kumpulan lain menarik maklumat dan menimbang pentingnya data, yang disebut pengekstrakan maklumat dan pemberat.

Para penyelidik memberi taklimat kepada kumpulan terakhir mengenai cara menggunakan hipotesis bersaing untuk menjelaskan tindakan pemberontak yang dilaporkan - pakar mengatakan taktik membuat hipotesis alternatif ini adalah kaedah untuk mengelakkan bias pengesahan.

Pasukan yang berlatih mempertimbangkan hipotesis alternatif secara signifikan mengatasi pasukan lain ketika mengenal pasti pelaku dan sasaran yang dimaksudkan, kata Kretz.

"Kami membuat latihan ini untuk membolehkan penganalisis mengimbas serangkaian pesan dan kami dapat membuktikan bahawa mereka mempunyai pemikiran tertentu," kata Graham.

Kretz mengatakan kajian itu dapat digunakan di masa depan sebagai cara untuk melatih penganalisis perisikan untuk mengesan dan meminimumkan bias mereka, serta mengembangkan teknologi yang lebih pintar untuk menyokong analisis kecerdasan.

"Ini benar-benar mengenai meletakkan landasan untuk membuat latihan yang dapat kita jalankan dengan para analis pemerintah yang bekerja," kata Kretz.

Sumber: Penn State