🙂 А вы уверены? Ещё одно когнитивное искажение: ошибка подтверждения

🙂 А вы уверены? Ещё одно когнитивное искажение: ошибка подтверждения

В 1960 году британский психолог Питер Уэйсон опубликовал ставшую классической задачу на проверку гипотез. Её логика хорошо перекликалась с мыслью Карла Поппера: хорошую гипотезу недостаточно подтверждать – нужно искать условия, при которых она не выдержит проверки.

Человеку показывали последовательность 2, 4, 6 и говорили: вот пример тройки чисел, которая соответствует некоторому правилу. Дальше можно было предлагать свои тройки и получать только один ответ – подходит или не подходит. Большинство быстро придумывали красивую версию вроде «числа увеличиваются на два» и начинали проверять именно её:

8, 10, 12;

20, 22, 24;

102, 104, 106.

Всё это подходило. Но реальное правило было гораздо шире: любые три числа, идущие по возрастанию.

Проблема была не в недостатке ума, а в самой стратегии проверки. Люди искали примеры, которые подтверждали их догадку, вместо того чтобы искать такие, при которых их логика переставала бы работать.

Искажение подтверждения – это склонность искать, замечать, интерпретировать и лучше запоминать такую информацию, которая поддерживает уже сложившуюся у нас гипотезу, мнение или ожидание. Тот самый случай, когда нам кажется, будто мы исследуем реальность, хотя на самом деле просто последовательно собираем доказательства собственной правоты.

➡️Как же это влияет на работу при создании инновационного продукта?

Когда команда делает инновационный продукт, у неё довольно рано появляется рабочая версия реальности:

➡️что именно нужно рынку

➡️какая проблема действительно важна

➡️почему пользователи будут это покупать

➡️почему технология перспективна

➡️почему патентные, регуляторные или инженерные риски в целом управляемы

А дальше всё это нуждается в проверке на прочность. Но на практике команда нередко делает обратное: начинает замечать прежде всего то, что звучит в её пользу. Один удачный разговор с потенциальным клиентом воспринимается как сильный сигнал рынка. Один эксперт, которому понравилась идея, – как подтверждение стратегической ценности. Один удачный результат испытаний – как знак технической состоятельности.

По сути, команда начинает вести себя почти так же, как участник задачи Уэйсона: не ищет, где её гипотеза ломается, а ищет, где она ещё раз красиво срабатывает.

При этом обратные сигналы легко объясняются и обесцениваются. Негативную обратную связь можно списать на «непонимание инновации». Слабый спрос – на «инертность рынка». Сложности с внедрением – на «неподготовленность заказчика». В итоге продукт оценивается не по всей совокупности данных и не через сопоставление альтернативных объяснений, а через наиболее удобную для команды интерпретацию фактов.

➡️Что же делать с этим искажением?

🔘Для начала задать простой, но неприятный и очень полезный вопрос: какие факты, результаты тестов или сигналы рынка покажут, что мы ошибаемся? Что будет считаться провалом нашей гипотезы?

🔘Внутри команды полезно не просто спорить, а сознательно разделять роли. Кто-то может быть носителем гипотезы и двигателем идеи, а кто-то должен системно проверять её на слабые места, искать альтернативные объяснения и задавать неудобные (я называю их ещё тупые) вопросы. Это снижает риск коллективного самообмана.

🔘И, наконец, особенно важно опираться не на единичные подтверждения, а на более широкую и разнородную доказательную базу: рынок, реальные боли и потребности, экономику, ограничения внедрения, действия конкурентов, результаты испытаний, регуляторный контекст и, конечно, патентную аналитику – но именно как на инструмент проверки гипотез и прояснения картины, а не подтверждения уже принятого решения.