В результате наблюдений за рабочей деятельностью в организации я обнаружил два типа непониманий окружающими реальности:
-
Незнание фактов: «есть ли у нас А?», «где у нас Б?», «кто разбирается в Ц?». Здесь не ожидали исчерпывающих объяснений с причинно-следственными связями, а удовлетворялись справочной информацией, полученной или сразу от адресата, или от привлеченных им в коммуникацию людей, которые эти факты знали.
-
Непонимание причин и предпосылок наблюдаемых явлений и желание в них разобраться — с тем, чтобы получить объясняющую и предсказывающую модель для снятия дискомфорта, оптимизировать собственные действия, или даже поменять реальность так, чтобы впредь получать другие, более удовлетворяющие результаты. «Почему “лежит” сайт?», «Почему на этой неделе меньше регистраций?». Здесь же непонимание принципов, которым следует организация вообще («почему у конкурентов так, а у нас по-другому?», «почему баг не исправили за минуту?»), как устроена IT-система и надсистема Интернет («почему не приходят пуши?»), какие есть ограничения («почему мы не работаем с фальшивомонетчиками?»).
На запросы второго типа авторы ожидали получить объяснения: почему именно, вследствие чего произошло явление.
В зависимости от важности вопроса и вопрошающего, времени на ответ, знаний о предметной области, агенты давали ответы разного качества:
-
Хорошие исчерпывающие объяснения, в особенности заземленные/подкрепленные свежими примерами или статистическими данными, всегда снимали вопрос вполне и получали явное одобрение
. -
Не очень хорошие объяснения (правдоподобные/для которых сразу не нашлось контрпримеров, не полные/покрывающие часть наблюдений, недостаточно обоснованные/с эпистемическим статусом, близким к «найдено 1 подтверждение» или «мне сказал Петя, а он в этом разбирается») часто удовлетворяли получателя, но в случаях, когда нужна была полная уверенность, или допущений было многовато, например, в ситуациях типа «теряем деньги», отправлялись на доработку.
-
Объяснения третьего и четвертого сорта, слабые и непроработанные («мне кажется, что», «всегда так было», аналогии, экстраполяции, корреляции), будучи данными по важным вопросам, всегда отправлялись на доработку, порой с привлечением внимания руководителя, наносили ущерб эпистемическому состоянию ответившего.
Для создания полноценного объяснения нужно провести исследование, действуя по алгоритму метода исследования:
-
Формализовать запрос, сформулировать проблему
-
Сформулировать гипотезы (догадки), фальсифицируемые, конкурирующие, больше — лучше
-
Оценить их априорно/проверить на ваших имеющихся теориях, расставить им приоритеты. Можно более формально, например, проверить на имеющихся описаниях (поднять логи, попросить разработчиков посмотреть бизнес-логику в коде)
-
Поставить эксперименты: осознанно понаблюдать, как поведение объекта исследования соотносится с гипотезами. Важный принцип: искать им опровержения, а не подтверждения
-
Причинно-следственная схема из лучшей выжившей гипотезы, подтвержденная данными экспериментов, и будет искомым объяснением
-
Если таких не нашлось, нужна следующая итерация исследования, на основе полученного опыта
Опытные исследователи, вооруженные данными, а также агенты с сильной экспертизой в предметной области, могут быстро проходить этот цикл: определять границу, отсеивать невозможное, проверять актуальными инструментами и методами, формулировать мысли.
А еще в компаниях с богатой историей и развитым экзокортексом можно просто разыскать исследования, уже ранее проведенные по этой теме ранее. Я отмечаю положительное влияние умения искать на репутацию сотрудников.