У человека есть множество психологических особенностей и механизмов — в том числе негативных, которые могут влиять на эмоции и решения. А что, если речь идет об оценке проекта? Может ли она из-за этого сильно исказиться? Директор департамента реализации бизнес-решений Softline Алексей Корецкий в рамках Tech Pub рассказал о девяти психологических эффектах, способных оказывать влияние на оценку и о сложностях, которые могут поджидать проект из-за этих механизмов.
«Осторожно бросай якорь, капитан!»
Якорный эффект — пожалуй, один из самых известных психологических механизмов. Его суть заключается в следующем: если человеку известна какая-то информация и ее можно привязать к текущей работе, эта информация способна повлиять на его оценки. Ну а если эта информация не соответствует реальному положению дел, она может оказать искажающее воздействие. Якоря в процессе оценки появляются часто: например, на экспертов может влиять информация об ожиданиях заказчика, о доступных размерах бюджета или ограничениях по срокам.
Самое неприятное — воздействие может не осознаваться самим специалистом. Но как только цифры прозвучали, даже с использованием формулировки «не обращай на них внимания», они «записываются» в памяти и начинают влиять на наши решения.
Как бороться с этим эффектом или как использовать его во благо? Во-первых, надо просто знать о его существовании. И помнить: если к оценке проектов привлекаются эксперты, в самом начале не стоит сообщать уже имеющуюся у вас числовую информацию, которая может исказить оценку. Ведь именно в начале особенно важно получить максимально объективную и независимую оценку проекта, а привязка к конкретным цифрам может сбить с толку.
Во-вторых, есть смысл сделать несколько оценок, то есть привлечь нескольких экспертов. Но в этом случае им не стоит обмениваться друг с другом информацией. Осторожно: ориентация на информацию от коллег облегчает работу, поэтому соблазн узнать заветные цифры велик! Если влияние уже оказано, необходимо попросить экспертов включить критическое мышление и в процессе работы задавать самим себе вопросы о честности оценок.
Как работает человеческая память? Например, эксперту необходимо оценить трудозатраты и риски, используя свою память. Какая информация из его памяти будет доступна в первую очередь?
В первую очередь вспоминается то, что произошло недавно (то есть последние работы или проекты). Во вторую — то, о чем часто говорят (постоянные информационные поводы). Также легко вытащить из памяти яркие эмоциональные впечатления (например, очень неудачный проект или, напротив, тот, где все прошло прекрасно). И именно эти воспоминания больше всего влияют на то, какую оценку дает эксперт.
Можно привести такой пример: в США люди считают, что смертность от Торнадо выше, чем от астмы. Все потому, что торнадо часто становятся инфоповодом в СМИ, в то время как об астматиках СМИ почти не пишут (за исключением норвежских лыжников). Люди пользуются механизмом доступности информации и вспоминают последнее, что услышали, или события, которые оставили яркие негативные впечатления. Хотя на самом деле смертность от астмы выше в 20 раз.
Если прошлый проект принес много негатива из-за использования определенного функционала, проект с такими же функциями может быть оценен неверно. Выход — обратиться к коллегам, найти другие примеры и сторонние кейсы. А решение принимать уже на основе статистики и анализа данных.
Выбираем решение, нахмурив бровь
Личные предпочтения — главный враг объективности. Например, человек может продолжать фанатично пользоваться техникой Apple, если она ему нравится по каким-то субъективным причинам, даже если устройства не выполняют нужных функций, и на работу приходится тратить больше времени.
Эмоции и личные предпочтения влияют также и на выбор решений для проекта: например, нравится конкретная технология, в ней находят много плюсов и мало рисков, а в других — много минусов и много рисков.
Так что, если руководитель видит проявление сильных эмоций при выборе решений или рассказе о них, стоит воспринять это как возможный сигнал о некоторой обусловленности. Можно попросить эксперта назвать 10-15 плюсов решения: эти знания спрятаны глубоко в памяти и побуждают к мыслительному процессу. А это позволяет оценивать более объективно. Причем, как показывают исследования, затрачивая мысленные усилия на обоснование положительных сторон решения, эксперт также находит и отрицательные стороны в предлагаемом решении.
Далее, когда критическое мышление включено, попросите эксперта перечислить риски. Высока вероятность, что он уже сможет это сделать. Но если человек непреклонен и продолжает активно продвигать личные предпочтения, стоит подключить к проекту тех, кто предпочитает другие технологии.
Стакан наполовину полон
По своей природе большинство людей — оптимисты. Именно поэтому они могут недооценить затраты на проект. Однако есть и хорошая новость: иногда это скорее хорошо, чем плохо.
Например, Сиднейский оперный театр — одно из самых узнаваемых зданий в мире изначально был проектирован неверно. Эксперты допустили неправильную оценку затрат, которые потребовались бы для его постройки. Но если бюджет проекта оценили бы правильно с первого раза, его отказались бы строить или сделали гораздо скромнее.
Согласно исследованиям, фактор оптимизма при оценке может оказывать влияние в диапазоне от 20 до 30%. Чтобы это не нарушало объективность, пригласите нескольких экспертов и почелленджите оценку (например, попросите вспомнить реальные примеры из опыта или задавайте сложные вопросы).
Он — супермен: почему опасен эффект ореола
Этот психологический механизм нашел отражение в афоризме «Талантливый человек талантлив во всем». Зная качества человека, которые он проявляет в конкретной деятельности, многие автоматически начинают транслировать эти же качества на любую другую деятельность. На самом же деле разница между производительностью людей в разных видах деятельности может достигать огромного разрыва, и ни один специалист не может быть хорош во всем.
Если в команде есть эксперт по разработке определенной технологии, который ранее не делал оценок, у вас может возникнуть мысль попросить его подготовить оценку. Можно дать специалисту шанс, но будьте осторожны: в силу врожденного оптимизма, излишней самоуверенности или с учетом его особенностей он может неверно оценить проект. Например, эксперт тратит на создание определенного функционала в два раза меньше времени, чем обычный разработчик, поэтому оценка может оказаться сильно заниженной, если он будет все оценивать по себе.
«В следующий раз я обещаю сделать лучше»
Предположим, что, оценивая затраты на проект, мы используем производительность команды или отдельного сотрудника, показанную в прошлом проекте. Из-за регрессии к среднему значению высокая производительность в следующий раз, скорее всего, окажется ниже, а низкая наоборот увеличится. В этом состоит опасность предсказаний на основе единичных наблюдений, в особенности, если наблюдались очень высокие или очень низкие результаты. Ожидать, что экстремальный результат повторится или станет еще экстремальнее – большая ошибка. Следует ожидать обратного, и учитывать это в своих прогнозах. В особенности это относится к производительности отдельного человека. Чем меньше команда, тем большую роль начинает играть производительность отдельных людей, а значит и регрессия к среднему значению.
«Я же говорил, что так будет!»
Ретроспективное подтверждение или искажение — то, что в народе называют «думать задним умом». Иными словами, это самая обыкновенная переоценка вероятности события после того, как оно уже наступило. Типичные высказывания, по которым можно увидеть, что это происходит:
- «Я так и знал, что они проиграют».
- «Случилось то, чего я и ожидал».
- «Все произошло, как я предсказывал».
- «Да это было просто очевидно».
- «Я просто чувствовал, что ты так скажешь».
В проблему это может превратиться, когда настроенный пессимистично человек начинает преувеличивать риски новых задач в проекте или других проектов, используя в качестве аргументации, что он всех предупреждал, что за проект браться не нужно. В такой ситуации нужно сохранять спокойствие, акцентировать внимание на решении текущих проблем и объективной оценке ситуации. Ведь соглашаясь на проект, команда не может предугадать абсолютно все риски. Но это не значит, что должны всегда делать только абсолютно понятные и простые проекты.
Насколько хорошо вы оцениваете неопределенность?
Мы все интуитивно понимаем, что на этапе оценки любого проекта присутствует неопределенность. В зависимости от объема доступной информации она может быть больше или меньше. Как учесть размер неопределенности в оценке?
Один из лучших способов – это переход от точечной оценки к оценке по двум или трем точкам. Оценка по двум точкам – когда мы для каждой работы указываем диапазон – минимальную и максимальную оценки. Оценка по трем точкам, когда мы добавляем еще и третью точку – наиболее вероятную оценку.
Такой подход позволяет учесть неопределенность. Чем больше диапазон – тем неопределенность в оценке больше. Оценив каждую задачу таким образом, мы можем рассчитать среднее значение и среднеквадратическое отклонение для суммарной оценки. Это позволяет дать более точную оценку, так как если эксперт дает только одно значение вместо диапазона – мы не знаем, что это за значение. Если он оптимист – он даст минимальные значения. Если пессимист – максимальные. Допустим, что он реалист и дает средние значения (вероятность уложиться в среднее значение составляет 50%). В этом случае вероятность уложиться в суммарную оценку проекта также составит 50%. В случае оценки диапазоном мы сможем рассчитать среднее значение и прибавить к нему одно, два или три среднеквадратических отклонения, получив более качественную оценку.
Недооценить или переоценить?
Что хуже — недооценить или переоценить проект? Посмотрим на этот вопрос с точки зрения «штрафов» - то есть дополнительных затрат, которые мы понесем из-за недооценки или переоценки. Что же это за затраты?
Если проект недооценили, есть вероятность, что на начальной стадии команде просто не хватило времени на сбор данных, а значит работа была сделана некачественно. На последующих стадиях в проекте может обнаружиться больше ошибок или доработок, из-за чего заказчик будет недоволен, а команда потратит много времени на их исправление. Кроме этого, на проектах с недооценкой команда начинает тратить дополнительное время на различного рода антикризисные совещания и меры. Подключается руководство и объем дополнительных коммуникаций существенно возрастает.
Если проект переоценен, у команды включается «студенческий эффект»: работа занимает ровно столько времени, сколько на нее выделено. То есть даже то, что можно выполнить за неделю, растянется на три месяца, если команде поставить такой срок.
Согласно исследованиям, штраф (то есть дополнительные затраты) за переоценку возрастает линейным образом, в то время как штраф за переоценку нелинейно. В этом смысле изначально недооцененный скажем на 30% проект за счет нелинейного штрафа может в итоге стоить существенно больше, чем проект переоцененный на 30%, но с линейным штрафом.