fbpx

Используйте этот психологический прием, чтобы эффективно решать проблемы

Когда мы пытаемся решить проблему, то обычно думаем, что нам что-то нужно добавить. Например, чтобы решить какую-то рабочую задачу, мы проводим больше встреч. Так устроена человеческая психология, но эта особенность в конечном счете может только усложнить решение проблемы, говорится в исследовании ученых Виргинского университета, опубликованном в журнале Nature. Они рассказали, как начать мыслить по-другому.

Поиск решений, идей и сюжетов, разработка новых продуктов и многое другое ― все это требует наше мышление искать возможные изменения уже существующих моделей. 

Как показали эксперименты ученых, в поиске таких изменений люди склонны мыслить аддитивно ― то есть искать варианты, которые помогут добавить что-то к уже существующей модели, а не субтрактивно ― убрать что-то, что уже есть, и изначально взглянуть на проблему иначе.

Проявление этой особенности мышления можно найти повсюду ― например, когда мы проводим дополнительные встречи, чтобы понять, почему команда не укладывается в график проекта.

Но, как отмечает Inverse, пожалуй, лучшим образом эту мысль проиллюстрирует способ, с помощью которого дети учатся ездить на велосипеде. 

Если вы миллениал, с большой долей вероятности вы учились ездить на велосипеде с дополнительными колесами. Однако создатель беговела Strid­er Райан Макфарланд посмотрел на проблему по-другому. 

Он понял, что самый ценный навык, который дети должны приобрести, чтобы научиться ездить на велосипеде, ― это умение балансировать. Поэтому он не только решил не добавлять лишние колеса, но и убрал педали, чтобы ребенок мог эффективнее практиковать этот навык.

Желая что-то улучшить, люди «склонны складывать, а не вычитать», ― говорят авторы нового исследования, опубликованного в Nature.

Исследователи в области социальных наук Габриэль Адамс, Бенджамин Конверс и Эндрю Хейлз взяли за основу вывод, который получил инженер Лейди Клотц. Он заметил, что люди склонны добавлять что-то в дизайнерские модели, но редко рассматривают возможность что-то из них убрать. 

Чтобы понять, почему так происходит и как эта ловушка мышления препятствует более эффективному решению проблем, ученые попросили 1153 участника решить различные задачи. Среди них были геометрические головоломки, задача по стабилизации конструкции Lego, а также улучшение миниатюрного поля для гольфа. 

Как показали эксперименты, из раза в раз участники выбирали аддитивные изменения ― то есть добавляли что-то к существующей структуре вместо того, чтобы что-то убрать. Даже если удаление уже существующих элементов было наиболее эффективным и действенным решением.

Чтобы усложнить эксперимент, исследователи назначили цену ― добавить блоки можно было за 10 центов, тогда как удалить ― бесплатно. Первой группе испытуемых авторы исследования сказали об этом, а второй ― указали только на цену добавления, но не упомянули, что они могут удалять блоки и при этом делать это бесплатно. 

В результате они обнаружили, что в первой группе более 60% участников стали удалять детали (и пришли к более эффективным решениям), во второй удаляли объекты меньше половины участников (41%).

Таким образом, они сделали вывод, что, как правило, люди просто не задумываются о разных стратегиях, если им не напомнить про них.

По словам Бенджамина Конверса, аддитивная модель не плоха сама по себе, и иногда она может быть наиболее эффективным способом решения проблемы. Однако исследование помогло доказать, что в самом начале пути люди сознательно ограничивают себя в количестве вариантов решения.

«Первый вопрос, который мы задаем себе, пытаясь что-то изменить к лучшему: Что я могу добавить? ― говорит Конверс. ― При этом мы даже не задумываемся об остальном». 

«Существует целый класс стратегий, которые мы упускаем, ― добавляет Габриэль Адамс. ― И эта когнитивная ловушка означает, что мы лишаем себя множества других способов решить проблему гораздо лучше и быстрее». 

По словам исследователей, эти фундаментальные эксперименты показывают на практике, как можно более эффективно подходить к решению вполне прикладных задач. Например, проблемы забитых графиков, бесконечных рабочих встреч и бюрократической волокиты.