Мы ужасно наблюдательны. Наши мозги просто не работают так хорошо. Различные психологические эксперименты приводят к неизбежному выводу, что наш мозг усердно работает, чтобы подогнать все, что мы воспринимаем, к известным, существующим категориям. Часть этого явления, которую я хочу здесь осветить, называется «слепота по невниманию».
Но какое это имеет отношение к гориллам, спросите вы? Хороший вопрос. Особенно, если вы еще не знаете, о чем идет речь, посмотрите это видео прямо сейчас:
Мы ужасно наблюдательны. Наши мозги просто не работают так хорошо. Различные психологические эксперименты приводят к неизбежному выводу, что наш мозг усердно работает, чтобы подогнать все, что мы воспринимаем, к известным, существующим категориям. Часть этого явления, которую я хочу здесь осветить, называется «слепота по невниманию».
Но какое это имеет отношение к гориллам, спросите вы? Хороший вопрос. Особенно, если вы еще не знаете, о чем идет речь, посмотрите это видео прямо сейчас:
Я был удивлен в первый раз
Да, результаты удивляют. И нет, я не видел специального посетителя, когда впервые увидел это видео несколько лет назад. Но давайте пойдем немного дальше. Люди, которые всю жизнь занимаются подробными и специализированными наблюдениями, должны быть в этом намного лучше среднего, верно? Что ж, доктор Трафтон Дрю разработал другую версию этого эксперимента и проверил ее на группе рентгенологов; люди, которые проводят значительную часть своего времени, осматривая пациентов на рентгеновских снимках и компьютерных томограммах для выявления медицинских проблем. В этом видео показано, что он нашел:
Итак, какое это имеет отношение к текстовой аналитике?
Примерно шесть лет назад, когда Мег Уитман была генеральным директором, она собрала всех вице-президентов HP в Анахайме. Мы провели вместе два дня, чтобы улучшить наше понимание и обсудить различные аспекты корпоративной стратегии. Главный конференц-зал оформлен в стиле кабаре. Это означает круглые столы примерно по восемь человек в каждом. У каждого стола был общий ПК, подключенный к сети конференции. Рано утром в последний день нас попросили поболтать за нашими столами в течение примерно 20 минут и предоставить список трех наиболее важных моментов, затронутых на конференции. В то время я работал в нашей группе программного обеспечения Autonomy, и это упражнение быстро привлекло мое внимание. Я определил, что женщине за столом рядом со мной было поручено проверить все входные данные и установить общий рейтинг. Поскольку все входные данные были в свободном тексте, это казалось довольно сложным.
Я быстро пошел к нашему руководителю отдела исследований и разработок (Шон Бланчфлауэр) и спросил, может ли он использовать наше программное обеспечение IDOL для быстрой текстовой аналитики, чтобы выполнить то же самое упражнение по классификации в автоматическом режиме. Ответ был да. Я дал ему копию входного файла, и он умчался делать это в своем гостиничном номере. Когда все было готово, мы сравнили список, который дал Шон/IDOL, со списком, составленным другим моим коллегой. Угадайте, что?Первые пять элементов в каждом списке были совершенно разными. Дальнейшее обсуждение показало, что список IDOL был гораздо более точным и что другой мой коллега уже частично решил, каким должен быть список, еще до того, как взглянул на него. данные. Ей просто было легче увидеть предметы, которые она ожидала увидеть, чем те, которые она не узнала. Она стала жертвой «невнимательной слепоты».
Анализ текста далек от совершенства, но беспристрастен
Постоянные читатели знают, что текущее состояние текстовой аналитики далеко от совершенства. Даже самые лучшие алгоритмы обработки естественного языка, по-видимому, не в состоянии обрабатывать местоимения или контекст с какой-либо степенью точности. Текущая передовая практика заключается в том, чтобы позволить текстовой аналитике дополнять и направлять человеческое наблюдение. Net Promoter System и другие методологии CX собирают открытые текстовые данные о возможных улучшениях. К сожалению, большинство людей, просматривающих такие данные, считают, что они уже знают, каким должен быть список. Они пытаются подсчитать, сколько раз люди в белом передают мяч. Они скучают по всему, что делают люди в черном, и, конечно же, они не замечают неожиданную гориллу, по крайней мере, в половине случаев.
Вывод
Если у вас есть текст для анализа CX или других целей, объедините программное обеспечение и человеческий анализ, чтобы убедиться, что вы не упустите свою личную гориллу.
Кстати, гориллы, кажется, очень расстроены тем, что их не заметили…
Хотя я писал об аналитике текста в наших книгах, вышеперечисленное является новым содержанием. Все наши книги доступны в мягкой обложке и в формате Kindle в магазинах Amazon по всему миру.
Я был удивлен в первый раз
Да, результаты удивляют. И нет, я не видел специального посетителя, когда впервые увидел это видео несколько лет назад. Но давайте пойдем немного дальше. Люди, которые всю жизнь занимаются подробными и специализированными наблюдениями, должны быть в этом намного лучше среднего, верно? Что ж, доктор Трафтон Дрю разработал другую версию этого эксперимента и проверил ее на группе рентгенологов; люди, которые проводят значительную часть своего времени, осматривая пациентов на рентгеновских снимках и компьютерных томограммах для выявления медицинских проблем. В этом видео показано, что он нашел:
Итак, какое это имеет отношение к текстовой аналитике?
Примерно шесть лет назад, когда Мег Уитман была генеральным директором, она собрала всех вице-президентов HP в Анахайме. Мы провели вместе два дня, чтобы улучшить наше понимание и обсудить различные аспекты корпоративной стратегии. Главный конференц-зал оформлен в стиле кабаре. Это означает круглые столы примерно по восемь человек в каждом. У каждого стола был общий ПК, подключенный к сети конференции. Рано утром в последний день нас попросили поболтать за нашими столами в течение примерно 20 минут и предоставить список трех наиболее важных моментов, затронутых на конференции. В то время я работал в нашей группе программного обеспечения Autonomy, и это упражнение быстро привлекло мое внимание. Я определил, что женщине за столом рядом со мной было поручено проверить все входные данные и установить общий рейтинг. Поскольку все входные данные были в свободном тексте, это казалось довольно сложным.
Я быстро пошел к нашему руководителю отдела исследований и разработок (Шон Бланчфлауэр) и спросил, может ли он использовать наше программное обеспечение IDOL для быстрой текстовой аналитики, чтобы выполнить то же самое упражнение по классификации в автоматическом режиме. Ответ был да. Я дал ему копию входного файла, и он умчался делать это в своем гостиничном номере. Когда все было готово, мы сравнили список, который дал Шон/IDOL, со списком, составленным другим моим коллегой. Угадайте, что?Первые пять элементов в каждом списке были совершенно разными. Дальнейшее обсуждение показало, что список IDOL был гораздо более точным и что другой мой коллега уже частично решил, каким должен быть список, еще до того, как взглянул на него. данные. Ей просто было легче увидеть предметы, которые она ожидала увидеть, чем те, которые она не узнала. Она стала жертвой «невнимательной слепоты».
Анализ текста далек от совершенства, но беспристрастен
Постоянные читатели знают, что текущее состояние текстовой аналитики далеко от совершенства. Даже самые лучшие алгоритмы обработки естественного языка, по-видимому, не в состоянии обрабатывать местоимения или контекст с какой-либо степенью точности. Текущая передовая практика заключается в том, чтобы позволить текстовой аналитике дополнять и направлять человеческое наблюдение. Net Promoter System и другие методологии CX собирают открытые текстовые данные о возможных улучшениях. К сожалению, большинство людей, просматривающих такие данные, считают, что они уже знают, каким должен быть список. Они пытаются подсчитать, сколько раз люди в белом передают мяч. Они скучают по всему, что делают люди в черном, и, конечно же, они не замечают неожиданную гориллу, по крайней мере, в половине случаев.
Вывод
Если у вас есть текст для анализа CX или других целей, объедините программное обеспечение и человеческий анализ, чтобы убедиться, что вы не упустите свою личную гориллу.
Кстати, гориллы, кажется, очень расстроены тем, что их не заметили…
Хотя я писал об аналитике текста в наших книгах, вышеперечисленное является новым содержанием. Все наши книги доступны в мягкой обложке и в формате Kindle в магазинах Amazon по всему миру.
