Как эффективно решать проблемы

Все материалы на данном сайте взяты из открытых источников — имеют обратную ссылку на материал в интернете или присланы посетителями сайта и предоставляются исключительно в ознакомительных целях. Права на материалы принадлежат их владельцам. Администрация не несет ответственности за содержание материалов предоставленных партнерами. Если Вы обнаружили на нашем сайте материалы, которые нарушают авторские права, принадлежащие Вам, Вашей компании или организации, пожалуйста, сообщите нам.

Поиск решений, идей и сюжетов, разработка новых продуктов и многое другое ― все это заставляет наш мозг искать возможные изменения уже существующих моделей.

Как показали эксперименты ученых Виргинского университета, в поиске таких изменений люди склонны мыслить аддитивно ― то есть искать варианты, которые помогут добавить что-то к уже существующей модели, ― а не субтрактивно, убрать что-то, что уже есть, и изначально взглянуть на проблему иначе.

Проявление этой особенности мышления можно найти повсюду ― например, когда мы проводим дополнительные встречи, чтобы понять, почему команда не укладывается в сроки.

Но, как пишет Inverse, пожалуй, лучшим образом эту мысль проиллюстрирует способ, с помощью которого дети учатся ездить на велосипеде.

Если вы миллениал, скорее всего, вы учились ездить на велосипеде с дополнительными колесами. Однако создатель беговела Strider Райан Макфарланд посмотрел на проблему по-другому.

Он понял, что самый ценный навык, который дети должны приобрести, чтобы научиться ездить на велосипеде, ― это умение балансировать. Поэтому он не только решил не добавлять лишние колеса, но и убрал педали, чтобы ребенок мог эффективнее практиковать этот навык.

Желая что-то улучшить, люди «склонны складывать, а не вычитать», ― говорят авторы ученые Виргинского университета.

Исследователи в области социальных наук Габриэль Адамс, Бенджамин Конверс и Эндрю Хейлз взяли за основу вывод, который получил инженер Лейди Клотц. Он заметил, что люди склонны добавлять что-то в дизайнерские модели, но редко рассматривают возможность что-то из них убрать.

Nasdaq установила справочную цену на акции Coinbase в $250

Чтобы понять, почему так происходит и как эта ловушка мешает более эффективно решать проблемы, ученые попросили 1153 участника решить различные задачи. Среди них были геометрические головоломки, задача по стабилизации конструкции Lego, а также улучшение миниатюрного поля для гольфа.

Как показали эксперименты, из раза в раз участники выбирали аддитивные изменения ― то есть добавляли что-то к существующей структуре, вместо того чтобы что-то убрать, даже если удаление элементов было самым эффективным и действенным решением.

Чтобы усложнить эксперимент, исследователи назначили цену: добавить блоки можно было за 10 центов, тогда как удалить ― бесплатно. Первой группе испытуемых авторы исследования сказали об этом, а второй ― указали только на цену добавления, но не упомянули, что они могут удалять блоки и при этом делать это бесплатно.

В результате они обнаружили, что в первой группе более 60% участников стали удалять детали (и пришли к более эффективным решениям), во второй удаляли объекты меньше половины участников (41%).

Таким образом, они сделали вывод, что, как правило, люди просто не задумываются о разных стратегиях, если им не напомнить про них.

По словам Бенджамина Конверса, аддитивная модель не плоха сама по себе, и иногда она может быть наиболее эффективным способом решения проблемы. Однако исследование помогло доказать, что в самом начале пути люди сознательно ограничивают себя в количестве вариантов решения. Конверс говорит:

«Первый вопрос, который мы задаем себе, пытаясь что-то изменить к лучшему, это „Что я могу добавить?“. При этом мы даже не задумываемся об остальном».

«Существует целый класс стратегий, которые мы упускаем, ― добавляет Габриэль Адамс. ― И эта когнитивная ловушка означает, что мы лишаем себя множества других способов решить проблему гораздо лучше и быстрее».

По словам исследователей, эти фундаментальные эксперименты показывают на практике, как можно более эффективно подходить к решению вполне прикладных задач, например, проблемы забитых графиков, бесконечных рабочих встреч и бюрократической волокиты.

Источник: https://ru.ihodl.com/