Örüntü tanıma yeni bir kavram değildir. Desen sinyalleri kullanan tüccarlardan kârlı ticaret fırsatlarını ortaya çıkarmak için fiyatlandırma ve pazarlama stratejilerini ayarlamak için tüketici davranışları hakkında büyük veri kullanan perakendecilere, desen tanıma sağlam karar verme sürecini bilgilendirmeye yardımcı olur. Yoksa öyle mi?
Teknolojinin belirlediğimiz kalıpların miktarını hızla ilerletme kabiliyeti yaptığımız kararların kalitesini engelleyebilir. Bireyler için, akıllı gözlükler ve fitness takip cihazları gibi giyilebilir cihazlar bilgi toplama cihazları olarak işlev görür, zengin veri, bilgi ve sıklıkla "analiz" raporları elde eder ve dağıtır - sonuçta büyük miktarlarda mesajlaşma. Oradan, her birey toplanana göre kararlar alarak kendi filtresi gibi davranmak zorundadır. Bu şekilde, giyilebilir teknoloji, desen tanıma / analiz yoluyla karar vermeyi iyileştirmek için yeni mevcut bilgileri kullanarak kendi kendine optimizasyon için daha fazla fırsat sunar.
Örneğin, Google Glass ve kondisyon takip cihazları, her bireyin "gözleri" aracılığıyla günlük karar almayı bireysel düzeyde görmek için yeni bir fırsat sunar. Bu ilerleme, doğal insanın yaptıklarını ya da yaptıklarını hatırlama yeteneklerinin yerini alan artan bir içgörü düzeyi yaratır. Bu yüksek algıya dayanarak alınan kararlar uyku, sağlık, eğitim veya tüketim ile ilgili kalıplar için analiz edilebilir. Bu kalıplar daha sonra benliği geliştirmek için yollar yaratır. Tabii ki, onlar da mesajlaşma ve ürünler ile tüketicileri hedeflemek isteyen şirketler için zengin bir fikir sağlar. (Google Glass in Google Glass Çığır Açıyor - Yoksa Sadece Goofy mi?)
Peki, "bilgi çağında" kendimiz hakkında çok fazla şey bilmekte bir tehlike var mı? Evet, biri için onay yanlılığı. Artık sınırsız miktarda bilgi aniden parmaklarımızın ucunda olduğu için, beyinlerimizin doğru sonuçları çıkarması zor olabilir. Beynimiz tahmin motorlarıdır, daha sonra ne yapacağınızı optimize etmek için zaten bilinenleri onaylamak için dünyaya bakar. Gördüklerimiz ve nasıl anladığımız, beynimizin zamanla geliştirdiği sertleşmiş kalıplardan etkilenir. Bu, bir şeyi farklı anlamak için yeni ilişkiler veya ağlar oluşturmak yerine, zaten bildiğimiz veya bildiğimizi düşündüğümüz şeyleri taklit eden kalıplara çekilme eğilimimiz olduğu anlamına gelir.
Peki bunu dengelemek için ne yapabiliriz?
8. sınıf biliminde öğrendiklerimizi kendimize hatırlatarak başlayabiliriz: Çevremizdeki dünyayı daha objektif olarak anlamaya çalışmak için yöntemler ve çerçeveler var. Örneğin, kontrollü deneyler. Önceden hazırlanmış sonuçları yedeklemek için bilgi, makale ve veri aramak yerine, değişkenleri kontrol etmek ve kararları / davranışları test etmek için çerçeveler oluşturmalıyız. Esasen, kendimizin bilim insanı olmalıyız: ne yaptığımızı gözlemleyin ve daha sonra bu bulguları daha iyi, daha mutlu ve daha verimli yaşamanın bir yolu olarak kullanın. Oradan, yeni fikirlere, yöntemlere ve modlara maruz kalmamızın kapsamını ve derinliğini artırmamız gerekiyor.
Flipbook'ta bir makale okumak sizi uzman yapamaz ve Twitter'daki haberleri taramak güncel olaylarla uğraştığınız anlamına gelmez. Ancak, kendinizi yeni fikirlere açıkça sokmanıza, yeni beceriler öğrenmenize ve sonuç olarak başkalarına öğretmek için bilginizden yararlanmanıza izin veren ilk adımdır. Bu, beyniniz için Equinox'a eşdeğerdir ve daha ucuzdur. Beyniniz ne kadar karmaşık ve esnekse, daha ilginç ve gelişmiş kalıpları tespit edebilirsiniz.
Onay yanlılığını önlemek için başka neler yapılabilir? Bir yol, davranışlarımıza ve karar alma süreçlerimize toplu olarak bakmaktır. NASA ve CrowdAdviser gibi kuruluşlar, daha önce "bilinemez" olan şeyler öğrenmek ve keşfetmek için kalabalığın kolektif eylemlerine bağlıdır. Örneğin, NASA, Gezegensel Kaynaklardan gelen görüntülere ve verilere dayanan asteroitleri tanımlamak için halkı kullanacak bir asteroid av yarışması başlatacak. Bu arada CrowdAdvisor, küçük işletme sahiplerine sürdürülebilir şirketler oluşturabilmeleri için karar vermeleri için kalıplar sağlamak amacıyla tüketiciler tarafından sağlanan verilerden yararlanır. Genel olarak, kalabalıklar tarafından sağlanan örüntüler, bireyler tarafından bağımsız olarak belirlenen örüntülerin sonuçlarında yaygın olan teyit yanlılığından arındırılmış zengin bir bilgi kaynağı göstermektedir. Her ne kadar bireylerin yaşadığı onay önyargısı, gerçekte olup bitenlerin gerçeklerini ve gerçeklerini bulanıklaştırmasına ve renkli desen oluşumuna yol açmasına rağmen, kalabalık daha yüksek kalitede desen tanıma deneyimi için bir mod sunar. Bütün gerçekten parçalarının toplamından daha büyük.
Sonuç olarak, Bilgi Çağı'nda çok fazla bilgi almanın zararı veya faulü yoktur. Ama aslında, daha güçlü sinirsel kalıplara dönüşmesi ve daha sağlıklı bir beyin için yeni bir meydan okuma gerektirdiği için aldıklarımızı yeniden işlemek: bir bilim adamı, bir sünger olmak ve zihinde olduğu gibi sınıf.
