Спасибо за демонстрацию! Никогда не понимал, где искать научные работы и что значат все эти цифры. Очень полезно и дополнительное доказательство того, что даже умные люди идут на поводу случайных цифр и научных работ. СПАСИБО!
С научными работами огромное спасибо Гуглу. Есть еще academia.edu и researchgate.net, где очень многие работы доступны бесплатно и без университетских подписок.
Очень интересно получилось! Побольше бы таких видео с разборами данных с методами мат статистики. В институте-то проходили их, но только сейчас стало понятно, как наглядно и интересно по ним можно делать выводы по данным.
Ну слишком сложно, для вечера пятницы... Но всё равно спасибо за ликбез, в ВУЗе неоднократно применяли Т-критерий, не понимая, зачем оно вообще надо, а тут за полчаса уяснил плюс-минус))
У нас на предыдущей работе премия зависела от 1. Показателей предприятия 2. Показателей команды (которые больше зависели от того, как нам напланировали, чем от команды) 3. Всякой непонятной фигни, типа праздников 8 марта и прочих актов неожиданной щедрости руководства. В результате к зарплате относились как с снегу, пожимая плечами, когда зарплата была больше ожидаемой, и вздыхая, когда она была меньше. Ни у кого даже мысли не возникало, что нужно работать больше, чтобы получать больше. Это был чистый рандом.
@@MaximDorofeev про этот эффект знаю, поэтому с удивлением воспринимал поучения старших руководителей, что новичков нужно заваливать сложными задачами с самого начала. Если потянул, то молодец, а если нет - то такой и не нужен. У меня был противоположный подход - я всем старался подобрать задачи по плечу, чтобы человек чувствовал себя с самого начала победителем, а не побежденным. И я твердо уверен, что за провалы наказывать нельзя. Потому что если несколько подряд провалов, за которые бьют по голове, то совершенно адекватная реакция ничего не делать, так хоть моральных сил пережить "избиение" будет больше. Но конкретно в том случае люди были просто выше денег. И в случае неадекватного планирования, когда был выбор между плановой задачей (которая влияет на премию), и задачей нужной, но которой нет в плане, то все единогласно голосовали за нужную.
@@MaximDorofeev селекция - это хорошо. Селекция - это правильно. Вопрос в том, по каким признакам производится селекция. Можно сотрудникам плескать водой в лицо, и вроде как даже слышал, что кто-то на собеседовании так делал. Останутся самые стрессоустойчивые. Если с самого начала заваливать сотрудников задачами и создавать аврал, останутся только самые стрессоустойчивые. И возможно, это полезное качество ... если организация работает постоянно в аврале и не может организовать работу. Но вопрос - какова цена этого без сомнения полезного качества? Не получится ли так, что сотрудник с самого начала "поймет", что нужно как можно меньше прикипать душой к задаче, делать с минимально приемлемым качеством, лишь бы отвязались. Не получится ли так, что цена авралоустойчивости окажется неоправданно дорогой? Я понимаю, что авралы зачастую оказываются частью нашей жизни без нашего желания, и никуда от этого не денешься, но по моим наблюдениям, они портят сотрудников, и после них они работают хуже. Поэтому у меня всякие сверхсрочные задачи падали на одних сотрудников, а другие работали в относительно спокойном режиме.
@@MaximDorofeev мне кажется это лучшее обьяснение, которое я встречал, как легко можно быть обманутым цифрами! Прям название которое ты говоришь: одураченные случайностью, очень понравилось... Думаю нужно взять, подготовить какую то статью и подобное записать... А то я вот годы воюю с людьми с магическим мышлением, а их все больше( Еще кстати за 2 видео про эргодичность огромное спасибо!!!
@@taraszas "Одураченные случайностью" - это у Нассима Талеба так книга называется. Тоже, кстати, может понравиться, если понравился видосик ;-) Эргодичность для многих - вообще сложно. А людей с магическим мышлением - да... Если где-то появляются цифры - то все тут же в их глазах становится объективным... - Назови любое случайное число от 1 до 10 - Семь - Ура, я теперь научился объективно измерять твою мотивацию / уровень знаний / желание работать / ... Примерно так через раз... Я, конечно упрощаю. В реальности просят придумать несколько случайных чисел, потом проводят над ними какие-то арифметические действия и верят, что теперь-то все объективно.
@@MaximDorofeev спасибо за наводку, я Толеба только Черного лебедя читал. Максим, а вот скажи, можно с тобой какой то коллаб сделать онлайн или где то в твоем подкасте поучавствовать, или тебя пригласить на подкаст? У меня длинная история, т.с. через тернии магического мышления, снова в лоно науки... Может моя история была бы кому то полезной... В кратце, айтишка, потом йога буддизм на 8-10 лет, потом наука, и критическое мышление, все таки взяли свое... Вот теперь борюсь с магическим мышлением и религиями как могу... Большенство людей конечно хотят обманываться и дальше, оттачиваю свое умение в щиалог, чтобы больше людей, все таки начало сомневаться, думать, анализировать...
Я так в универе делала доклад на основе зарубежных статей и местами недопоняла, закинула в доклад, зато повеселила преподавателя)) спасибо за такой разбор!
@@MaximDorofeev Ассоциативный ряд даёт о себе знать, когда прочёл первую половину фразы, вторая как то криво воспринимается, а название в целом... да вообще ни малейшего представления не было о чём будет беседа )))
Вспомнилось после просмотра видео: "мы должны быть внимательней в выборе слов оставь безнадежных больных ты не вылечишь мир - в этом все дело пусть спасет лишь того кого можно спасти " (И.Кормильцев)
Ого, спасибо за рассказ о сложном просто. Можно еще формулы экселя в топ? Теперь я понял, что все мои наблюдения в жизни: они ложны и не соответствуют действительности, а лишь случайность обстоятельств...
Это явно не было целью видео, но понять что такое t-критерий я так и не смог. Очень интересно. Циферки тебе о чём-то говорили, но суть в том, почему эти цифры с тобой разговаривали, а со мной нет. На словах всё понял. Мысль ясна. Спасибо за видео. Как всегда, очень интересно)
Ага, понял... Этого не хватило... Если кратко, то t-критерий показывает вероятность, что генеральные совокупности, из которых были взяты выборки, отличаются друг от друга. Обычно, когда планируют эксперимент, то прикидывают, какая вероятность ошибки из бы устроила. Этой вероятности и заданному количеству степеней свободы (считай размеру выборки) соответствует пороговое значение. Например, для 38ми степеней свободы и максимум 1% ошибки (обычно пишут p
@@MaximDorofeev эмм... генеральные совокупности, что? отличаются друг от друга - а что, это на что-то влияет? пороговое значение - ммм, ок) В общем, я могу кивнуть головой и сказать, что теперь то понятно, но. Не думаю, что это будет правдой. Если хотелось рассказать о t критерии понятным языком, то получилось сложновато. Если осветить проблему со статистическими исследованиями, то ок. Те, кто в теме цифр, до тех дошло. Мне, как человеку далёкому от статистики, интереснее уловить мысль. Если словами, то я понял так: Исследования сами по себе, должны восприниматься критически. Есть простой способ понять, на сколько надёжно то или иное измерение. Вот есть t критерий. Хорошо, когда число в скобках маленькое (конь ближе к вакууму, чем к среде обитания) внешних факторов, влияющих на исследование, было мало. И хорошо, когда числа за скобкой, стремятся к целым числам, лучше 3 или даже 5. Значит итоговым цифрам можно верить. Если хотите разобраться подробнее в t критерии, то почитайте на эту тему, вот это(ссылка). Для данной работы вывод такой, что выборка маленькая. Полученные цифры могут быть перекрыты случайностью. Исследование не даёт фундаментальных результатов. Выводы достаточно спорные.
@@ivantrubchaninov1844 ну практически правильно понял :) Число в скобках t() - это размер выборки. Чем больше, тем лучше. И значение критерия чем выше, тем лучше. Для данной работы - все ок. Ребята исследовали и получили результаты. Беда в другом. В докладе, где, опираясь на это исследования были даны слишком драматичные выводы. А в исследовании (отдельный разговор еще о его дизайне) никакого супер-пупер криминала-то и не нашлось.
Да, без основ статистики видосы Максима не всегда понятно. Есть хорошие курсы на coursera и stepik. Из книг, есть классные: “Статистика и котики» Владимира Савельева и «голая статистика» Ч.Уилана.
Я только посмотрела ролик и руки ещё не дошли (и не факт что дойдут, поэтому пишу) до исследования. Насколько я знаю, уровень адреналина и норадреналина могут свидетельствовать о многом, не только о «не комфортном, стрессовом состоянии» (в отличии от кортизола, он практически всегда свидетельствует о «плохом»). То есть, даже если и предположить, что связь есть, делать вывод, что «работа в опен-спейсе хуже» нельзя, эти изменения могу говорить даже об обратном, «повышенной концентрации/мотивации/...» И оффтоп: почему один день? Как-то странно. Любой человек связанный с психологией очень хорошо знаком с тем, что человек работает/думает и чувствует себя _иначе_ при смене обстановки, но потом всё вышеперечисленное возвращается в прежние состояния. То есть, я хочу сказать, для подобного исследования нужно было бы больше времени, больше людей и их свайп и из «обычно работающих в шуме в тишину» и противоположный свайп. Может цели исследования были вовсе другие? А за ролик спасибо, познавательно получилось :)
Концентрацию кортизола они тоже измеряли, а еще измеряли опросником уровень ощущаемого стресса. Вот про оффтоп... Любой человек, связанный с психологией, конечно же знает... Но вот любой человек, кто хотя бы раз пробовал провести психологический эсперимент... :) Если проводить эксперимент хотя бы 5 дней, это уже в 50 раз больше геморроя для организаторов. А если принять во внимание, что бОльшая часть экспериментальных работ (не только по психологии) выполняют студенты/аспиранты в рамках своей дипломной работы, то понимаешь, что даже это исследование далось ребятам не просто. В науке не так много экспериментов с большими выборками и чтобы исследовали людей продолжительное время. Это единичные работы... Это отдельная тема - почему наука знает о мире куда меньше, чем нам может показаться...
Maxim Dorofeev, по сути об этом и была моя мысль, нужно аккуратно относиться к исследованиям с малыми выборками/сроками/... Они скорее нужны для того, чтобы понять, а стоит ли когда-нибудь делать масштабное исследование. Про опрос интересно, спасибо, загляну.
@@nstkpv да, у меня точно такая же мысль в этом видео была. Ну чуть шире - надо вообще ко всем научным исследованиям очень аккуратно относиться, а еще аккуратнее относиться к статьям со словами "ученые доказали"
19:30 завтра на том же хабре появится статья со ссылкой на этот момент с примерным абстрактом «известный прокрастинатолог доказал в своём исследовании влияние выговаривания буквы «р» на уровень продуктивности» 😬 («абстракт» - наверное аннотация или резюме, слово вылетевшее у Максима с головы)
Не так давно, несколько месяцев назад, одна IT компания на основании BIG DATA уволила 150 сотрудников. То что они выложили список в сеть, я вообще молчу: -собрали кучу негатива о компании, - рекрутерам подкинули роботенку (еще бы, список кандидатов которые ищут работу), - тех котго не уволили, тоже засобирались из компании (их рекрутеры начали хантить), - рекрутерам головной компании так же подкинули работенку всочетании с головной болью (не все согласятся работать в компани, где руководитель неадекват) и тд. Но после этого осознал насколько статистикой легко манипулировать, особенно если есть понимание механики высисления без понимания сути и вероятных погрешностей.
@@MaximDorofeev в целом в ссылках Курпатова имеет смысл ковырнуть глубже. Например, тут разобрали некоторые из его одиозных высказываний. facebook.com/permalink.php?story_fbid=112962210178196&id=112944680179949
24:47 на чём-на чём это называется синдром поиска глубинного смысла? просто неразборчиво с жадностью посмотрел. Ещё нужны практикуму по стат. и вероятностному мышлению
Две интуитивно - крестьянских мысли: 1. Если метод расчета стат. значимости показывает эту значимость на псевдослучайной последовательности - значит в данном случае он не работает. 2. Если данные получены из реального эксперимента, и тот же самый метод показывает стат. значимость - то к этому надо прислушаться, просто потому что это реальный эксперимент и само это уменьшает энтропию. То есть метод может быть фуфлом, но значимость есть. Максим, я тут слушал интересное интервью с математиком и программистом Акиньшиным, и там зашла речь как раз про стат значимость экспериментов, и вот очень в тему, если интересно то ссылка с таймкодом: ruclips.net/video/NnXTljsClsg/видео.html
там неверное, рандомизации быть не могло, но контроль был. Это ошибка самоотбора: люди в контроле (кто в тишине) это не теже самые по ТТХ люди, что и в шуме.
Roman в качестве контрольных результатов использовались замеры в покое при обычных условиях. Там вообще много вопросов уже к самой методологии эксперимента, начиная с целесообразности применения средних значений, учитывая возможные выбросы в замерах гормонов, так как гормональный баланс намного более хаотичная среда чем кажется на первый взгляд. Кому то может показалось мало полторы сотни за хрень которой они там занимались, результате чего на все время время эксперимента норэпинифрин взлетел на фоне ненависти к экспериментаторам ))
Там была группа в тишине и группа в шуме. В качестве контроля использовались значения этих же испытуемых после 3-х часов отдыха. В принципе, норм, как мне кажется. Но усреднение по людям подбешивает, конечно. Интересно не среднее изменение гормонов стресса, считай, в общем чане с мочой. А распределение людей по изменению концентрации гормонов. То есть, в какой группе у скольких людей концентрация уменьшилась/увеличилась более, чем на Х процентов от их собственной нормы. Усреднив все они, в общем-то, ничего интересного и не сообщили...
@@MaximDorofeev кроссовер был? ну т.е. люди из групп тишины и шума переходили в свою противоположность? в медицине, чтобы уменьшить затраты на участников -ведь каждый стоит денег для фармкомпании - использую экономный кроссовер-дизайн www.evernote.com/l/AAv_n9l1kydEx6fPl0TN0Rqc3qDUoA82gyE/
@@MaximDorofeev я думаю всё таки неправильно сравнивать это с состоянием после отдыха. Мне кажется в качестве контроля лучше было бы сделать работу в привычных каждому условиях, тогда было бы понятно что эти изменения от условий работы а не от самой работы
*_=== ИССЛЕДОВАНИЯ 2020.02.15 (538)_* 13:40 (t) критерий Стьюдента (вероятностное отличие одной выборки от другой) Уже интересней "по взрослому" так сказать =) а вот еще что интересно, есть ли исследования биохимических маркеров прокрастинации!?
Перекликается с высказыванием Исикавы, которое приводится в книге Масааки Имаи "Кайдзен. Ключ к успеху японских компаний", что нужно говорить с данными и фактами. Но в то же время следом он говорит, что в этих данных нужно усомниться, не доверять им.
В статье провели интересный эксперимент. Но результаты далеки от того драматизма, который им приписывают. Но в общем замечание понял, учту на будущее ;)
@@MaximDorofeev Просто сотрю видео фоном, вычленяя то что можно пустить в дело в своей жизни, а тут получается что не вычленяется никак - нечего взять в копилку, нужно думать.
@@MaximDorofeev Ооо вот тут я вам бы обосновано возразил - думать ходят к тем блогерам, у которых думать приятно - ненапряжно, и легко. У вас как раз наоборот - каждое видео нужно постараться пройти точку невозврата, и преодолевая боль зачать мыслительный процесс. Но на youtube видео смотрят в основном не для этого. Мои личные наблюдения показывают, что люди смотрят ютуб в основном с двумя целями (90%) - развлечение, и получение информации в упрощенном виде (NB!). Я лично смотрю ваши видео с хищническими намерениями - либо выдавить из ваших роликов пару милилитров вдохновения что бы работать, либо с целью потырить какую-то кульную методу, которая позволит лучше трудиться. А если первое и второе не прокатит - то хотя бы просто отдохну))) Но вот думать... Нет. Боюсь что тех кто пришел к вам думать, вангую не более 1-3% аудитории, что бы они вам не говорили. Тут же важно не обмануть себе еще) Это я все к чему - было бы супер, если бы в видео четко, вашей суровой ителектуальной рукой было выделено: - постановка проблемы, основная часть, и ВЫВОДЫ. Учтите что ваши ролики могут и уставшими смотреть. Короче - внедряем элементы андрогогики. Странно что это я вам такое говорю - потому что ваши публичные лекции вы именно так и ведете. А вот ролики - нет. Вот собственно что я и хотел сказать - делайте ролики с четкой структурой - вступление, осн часть, и четкие понятные выводы. Спасибо вам за книги и вашу работу.
Иногда звонят впариватели какой-нибудь продукции и даже по телефону слышно, насколько в open space шумно. Интересны исследования среди определённых групп людей. Например, интуитивно кажется, что на людей, занимающихся умственной работой (программисты, инженеры и тд), шум сказывается негативно. Вот бы взять людей с одинаковым IQ и пусть решают одинаковые задачки - одни в тишине, а другие в open space со звонками и разговорами. И сравнить, где больше решили и где больше допустили ошибок. Как такая идея?
"Взять людей с одинаковым IQ" - этой строчкой вы тут же умножили сложность исследования на 10 как минимум :) Ну и самое неприятное - IQ очень бестолковый показатель. Показывающий чуть меньше, чем ничего... Если интересно - тут есть разбор: medium.com/@hyonschu/understanding-nassim-talebs-anti-iq-tweetstorm-dbed194b5e1a
@@MaximDorofeev Спасибо за статью. Пусть не IQ, пусть любой другой показатель, выявляющий людей с одинаковой продуктивностью решения определённого класса задач. Неужели работодателям самим не интересно заказать такое исследование? Программистам приходится платить немалые зарплаты и если шум существенно ухудшает результаты, то может стоит немного потратиться на нормальный офис.
Мы все время и очень много считаем. И мы любим цифры, за то, что они помогают быстро оценить ситуацию, типа чекак/ачеваще/обаназвониколевсепропало. А если ты не понять, а знать должен и при этом позволяешь себе остановиться на цифрах и не проверить лично у самих людей - звони коле. Скорее всего, уже поздно заставлять (!) любить (?!) процессы, а нужна команда ликвидации последствий, удержания падающего запятая уборки всего ландшафта. После, живительные пиздюли и гробы правильно распределить в конце квартала, глядя только на цифры в сводке, задача нетривиальная. Лучше сразу коле. Максим молвил как боженька.
Одураченные t-критерием. Для того, чтобы этот самый критерий применять, необходимо, чтобы исходные данные имели нормальное распределение. Я не углублялся в статью, но интуитивно кажется, что нормальность распределений еще надо доказать. Кроме того, в вашей эксель таблице нужно еще показать, что мощность множества достаточно велика, чтобы t-критерий был достаточно надежен. Статистическая мощность называется параметр. Мне почему-то из курса физики кажется, что пять точек - как-то маловато.
Все верно, спасибо! А пять точек - самое то, что бы показать как одна команда, бросающая кубик, оказалась в разы лучше другой команды, бросающей кубик :) на десяти точках уже не так красиво получилось бы :) И да, t-критерий не любит нормальное распределение. И вот не исключено, что концентрации гормонов как раз не очень нормальны, но там хотя бы функция распределения "приличная". Как минимум без толстых хвостов.
@@MaximDorofeevНу, это смешно даже обсуждать. Индивидуальная произовдительность при командной работе не замеряется. Потому что команда тем и отличается от не-команды, что в ней участники общаются и помогают друг-другу (если все сделано правильно, конечно). Один член команды мог сделать выработку меньше, но он зато помог другому члену команды, что тот сделал выработку сильно больше (как пример. На самом деле, говорить о выработке при командной работе нужно вообще с очень большой осторожностью). Поэтому, вообще замерять индивидуальную производительность членов команды никто в здравом уме не будет. Вы критикуете чистый симулякр. Ваша модель с кубиками - аналог абсолютно упругого сферического коня в вакууме. Этой штуки просто не существует в природе. Но даже если бы она существовала, вы все равно нарушили процедуру и не посчитали статистическую мощность. Правильный ответ на вопрос, который вы задаете в эксельной табличке - «у меня недостаточно данных для того, чтобы сказать что-то с уверенностью». Но вы сделали другой вывод. Возможно в исследование t-критерий включили только потому, что это было какое-то требование университета, или научного руководителя (или как у них там это называется). UPD: И, кстати, аргумент про командную динамику слишком сильный. Он вполне корректен, но не требуется, чтобы показать что модель с кубиками не реалистична. Члены команды не делает одну и ту же работу. В ней один тестировщик, два программиста, один фронтендер и еще один аналитик. Они производят разные результаты. И их, по банальным правилам математики из 1 класса нельзя складывать.
Блин... Я не делал никакого вывода на основании таблички. Я хотел показать, как легко в цифрах попасть в ловушку флуктуаций. Да, это сферический конь. Это для простоты.
@@MaximDorofeev Пока что вы показали только как сами попали в ловушку. Если это и вправду то, что вы намерены были показать - ок. Но тогда я не понимаю, зачем в видео рассказывается про работу Эванса и Джонс? Я не увидел никакой связи с тем, что сделали вы, и что сделали они. То есть, смотрите. Вы покритиковали модель. Но не показали, как эта модель соответствует тому, что сделали Эванс и Джонс. Ваша модель не только проста - в простоте нет особой проблемы, пока воспроизводятся важные свойства оригинала. Проблема в том, что не существует явления, которое она моделирует. Это просто игра с программой. Ок, допустим, вы хотели сказать, что Эванс и Джонс также игрались с программой. Но, по правде сказать, я, подобно Жирному Тони в это не верю. Они защитили идею и методы эксперимента, получили финансирование, опубликовались в рецензируемом журнале, получили 500 цитирований. А вашей шкуры не было на кону, когда вы это видео записывали.
"Как утверждают авторитетные источники, которым стоит доверять..." ( упсс. А что за источники? Кто им доверяет? )) Это манера сокращения воды, с одной стороны, с другой стороны поле для манипуляций. Потому инста-психологи и "растут" вширь ))
@@MaximDorofeev да мы вообще, со слов НЛП-еров, все думаем ого-го как по разному )) Даже про одно и то же ) - Представьте себе белый круг. - Казалось бы, что может быть проще? Представили. И обана. Пошли разнопредставления. Размер. Оттенок, Прозрачность.Фон. Текстура-фактура.. ооо... Вот тебе и "говорим об одном и том же" ))) А уж если речь про информацию, про исто-о-очники-и.и. )))
А что тогда считать объективными показателями, если не конкретные количественные показатели? Если Алёша закрыл 15 тикетов, а Серёжа - 5 тикетов, кто из них молодец?
Что значит "тогда"?... Ну вот, хорошие объективные показатели- количество закрытых тикетов. Еще можно их рост и вес измерить, длину среднего пальца левой руки, тоже объективно получится. А вот кто молодец?... А это хрен знает. Одно дело - объективный показатель, другое дело необъективная оценка.
@@MaximDorofeev, вот и получается, что распределением денег занимается некий «хрен», который что-то там себе знает. Я ведь правильно понял, что любая оценка, даже основанная на количественных "объективных" показателях будет иметь субъективный характер?
@@IldarSaribzhanov нет, не любая :) Если мы под термином "молодец" подразумеваем некий результат распределения денег. Тут же на одном конце - голые цифры. Деньги. Если и на другом конце будут голые цифры, то легко можно построить объективную измеряемую и прозрачную систему. Например, сделал 5 задач, получи 5 тыщ рублей. Драгой разговор, что практически любая из возможных систем: а) не будет "справедливой" с точки зрения всех участников этого балагана б) скорее всего слабо будет способствовать достижению конечной цели всего мероприятия в) очень вероятно будет иметь стратегию, когда выигрыш отдельных индивидуумов будет неоправданно высок, в то время как общее дело идет через задницу... Но система будет объективной :)
Чудесный вывод в концовочке! :-)
Аааа, как же кайфово! Уровень дискуссии воодушевляет! Спасибо!
Рад стараться :)
Спасибо за демонстрацию! Никогда не понимал, где искать научные работы и что значат все эти цифры. Очень полезно и дополнительное доказательство того, что даже умные люди идут на поводу случайных цифр и научных работ. СПАСИБО!
С научными работами огромное спасибо Гуглу. Есть еще academia.edu и researchgate.net, где очень многие работы доступны бесплатно и без университетских подписок.
Очень интересно получилось! Побольше бы таких видео с разборами данных с методами мат статистики. В институте-то проходили их, но только сейчас стало понятно, как наглядно и интересно по ним можно делать выводы по данным.
Большое спасибо за текстовую версию!!!
Ну слишком сложно, для вечера пятницы...
Но всё равно спасибо за ликбез, в ВУЗе неоднократно применяли Т-критерий, не понимая, зачем оно вообще надо, а тут за полчаса уяснил плюс-минус))
У нас на предыдущей работе премия зависела от
1. Показателей предприятия
2. Показателей команды (которые больше зависели от того, как нам напланировали, чем от команды)
3. Всякой непонятной фигни, типа праздников 8 марта и прочих актов неожиданной щедрости руководства.
В результате к зарплате относились как с снегу, пожимая плечами, когда зарплата была больше ожидаемой, и вздыхая, когда она была меньше. Ни у кого даже мысли не возникало, что нужно работать больше, чтобы получать больше. Это был чистый рандом.
Есть такой эффект, как выученная беспомощность. Потом оказывается, что в принципе работать не хочется. Не то, чтобы больше/лучше...
@@MaximDorofeev про этот эффект знаю, поэтому с удивлением воспринимал поучения старших руководителей, что новичков нужно заваливать сложными задачами с самого начала. Если потянул, то молодец, а если нет - то такой и не нужен. У меня был противоположный подход - я всем старался подобрать задачи по плечу, чтобы человек чувствовал себя с самого начала победителем, а не побежденным. И я твердо уверен, что за провалы наказывать нельзя. Потому что если несколько подряд провалов, за которые бьют по голове, то совершенно адекватная реакция ничего не делать, так хоть моральных сил пережить "избиение" будет больше.
Но конкретно в том случае люди были просто выше денег. И в случае неадекватного планирования, когда был выбор между плановой задачей (которая влияет на премию), и задачей нужной, но которой нет в плане, то все единогласно голосовали за нужную.
@@blockan ну, кстати, стратегия старших товарищей тоже имеет право на существование. Называется селекцией :)
@@MaximDorofeev селекция - это хорошо. Селекция - это правильно. Вопрос в том, по каким признакам производится селекция. Можно сотрудникам плескать водой в лицо, и вроде как даже слышал, что кто-то на собеседовании так делал. Останутся самые стрессоустойчивые. Если с самого начала заваливать сотрудников задачами и создавать аврал, останутся только самые стрессоустойчивые. И возможно, это полезное качество ... если организация работает постоянно в аврале и не может организовать работу. Но вопрос - какова цена этого без сомнения полезного качества? Не получится ли так, что сотрудник с самого начала "поймет", что нужно как можно меньше прикипать душой к задаче, делать с минимально приемлемым качеством, лишь бы отвязались. Не получится ли так, что цена авралоустойчивости окажется неоправданно дорогой? Я понимаю, что авралы зачастую оказываются частью нашей жизни без нашего желания, и никуда от этого не денешься, но по моим наблюдениям, они портят сотрудников, и после них они работают хуже. Поэтому у меня всякие сверхсрочные задачи падали на одних сотрудников, а другие работали в относительно спокойном режиме.
@@blockan все так, да. Если селекция проходит через душегубку, то на выходе те, у которых, образно говоря, нет души. Остальные отфильтровываются.
Спасибо огромное!
Уже не в первый раз пересматриваю это видео, и люблю его рекомендовать!🎉🎉🎉
Превосходно!
Рад стараться! 🙂
А в каком контексте рекомендовать? И кому?
@@MaximDorofeev мне кажется это лучшее обьяснение, которое я встречал, как легко можно быть обманутым цифрами!
Прям название которое ты говоришь: одураченные случайностью, очень понравилось...
Думаю нужно взять, подготовить какую то статью и подобное записать...
А то я вот годы воюю с людьми с магическим мышлением, а их все больше(
Еще кстати за 2 видео про эргодичность огромное спасибо!!!
@@taraszas "Одураченные случайностью" - это у Нассима Талеба так книга называется. Тоже, кстати, может понравиться, если понравился видосик ;-)
Эргодичность для многих - вообще сложно. А людей с магическим мышлением - да... Если где-то появляются цифры - то все тут же в их глазах становится объективным...
- Назови любое случайное число от 1 до 10
- Семь
- Ура, я теперь научился объективно измерять твою мотивацию / уровень знаний / желание работать / ...
Примерно так через раз...
Я, конечно упрощаю. В реальности просят придумать несколько случайных чисел, потом проводят над ними какие-то арифметические действия и верят, что теперь-то все объективно.
@@MaximDorofeev спасибо за наводку, я Толеба только Черного лебедя читал.
Максим, а вот скажи, можно с тобой какой то коллаб сделать онлайн или где то в твоем подкасте поучавствовать, или тебя пригласить на подкаст?
У меня длинная история, т.с. через тернии магического мышления, снова в лоно науки...
Может моя история была бы кому то полезной...
В кратце, айтишка, потом йога буддизм на 8-10 лет, потом наука, и критическое мышление, все таки взяли свое...
Вот теперь борюсь с магическим мышлением и религиями как могу...
Большенство людей конечно хотят обманываться и дальше, оттачиваю свое умение в щиалог, чтобы больше людей, все таки начало сомневаться, думать, анализировать...
Здорово! Давно хотел посмотреть о том, как правильно читать научные данные, и где их искать.
Я так в универе делала доклад на основе зарубежных статей и местами недопоняла, закинула в доклад, зато повеселила преподавателя)) спасибо за такой разбор!
Тоже потом оказалось, что в работах не то, о чем вы рассказывали? :)
Maxim Dorofeev именно так) радует то, когда встречаются люди, которые могут подкорректировать ложное суждение) это важно
Спасибо, великолепное видео, очень полезное!
"Что наша жизнь - игра!" ©
Огонь!
И идея о премии ввиде возможности участия в лоторее, хорошая мысль
Название видео прямо как у Талеба. Помню, он говорил, что называет главы, чтобы не было понятно, о чем, и люди читали подробнее.
Да ладно? Там же все как в названии, про шум, мочу и опенспейс :)
@@MaximDorofeev Ассоциативный ряд даёт о себе знать, когда прочёл первую половину фразы, вторая как то криво воспринимается, а название в целом... да вообще ни малейшего представления не было о чём будет беседа )))
@@MaximDorofeev я по названию подумал, что накопали побочный эффект программного пакета OpenOffice
Вспомнилось после просмотра видео:
"мы должны быть
внимательней в выборе слов
оставь безнадежных больных
ты не вылечишь мир - в этом все дело
пусть спасет лишь того кого можно спасти
" (И.Кормильцев)
Ого, спасибо за рассказ о сложном просто. Можно еще формулы экселя в топ?
Теперь я понял, что все мои наблюдения в жизни: они ложны и не соответствуют действительности, а лишь случайность обстоятельств...
Формулы для расчета критерия? ЛУчше готовыми пакетами пользоваться, например XLStat
@@MaximDorofeev Спасибо.
Это явно не было целью видео, но понять что такое t-критерий я так и не смог. Очень интересно. Циферки тебе о чём-то говорили, но суть в том, почему эти цифры с тобой разговаривали, а со мной нет. На словах всё понял. Мысль ясна. Спасибо за видео. Как всегда, очень интересно)
Ага, понял... Этого не хватило...
Если кратко, то t-критерий показывает вероятность, что генеральные совокупности, из которых были взяты выборки, отличаются друг от друга.
Обычно, когда планируют эксперимент, то прикидывают, какая вероятность ошибки из бы устроила. Этой вероятности и заданному количеству степеней свободы (считай размеру выборки) соответствует пороговое значение. Например, для 38ми степеней свободы и максимум 1% ошибки (обычно пишут p
@@MaximDorofeev эмм... генеральные совокупности, что? отличаются друг от друга - а что, это на что-то влияет? пороговое значение - ммм, ок) В общем, я могу кивнуть головой и сказать, что теперь то понятно, но. Не думаю, что это будет правдой. Если хотелось рассказать о t критерии понятным языком, то получилось сложновато. Если осветить проблему со статистическими исследованиями, то ок. Те, кто в теме цифр, до тех дошло. Мне, как человеку далёкому от статистики, интереснее уловить мысль.
Если словами, то я понял так:
Исследования сами по себе, должны восприниматься критически. Есть простой способ понять, на сколько надёжно то или иное измерение. Вот есть t критерий. Хорошо, когда число в скобках маленькое (конь ближе к вакууму, чем к среде обитания) внешних факторов, влияющих на исследование, было мало. И хорошо, когда числа за скобкой, стремятся к целым числам, лучше 3 или даже 5. Значит итоговым цифрам можно верить. Если хотите разобраться подробнее в t критерии, то почитайте на эту тему, вот это(ссылка). Для данной работы вывод такой, что выборка маленькая. Полученные цифры могут быть перекрыты случайностью. Исследование не даёт фундаментальных результатов. Выводы достаточно спорные.
@@ivantrubchaninov1844 ну практически правильно понял :) Число в скобках t() - это размер выборки. Чем больше, тем лучше. И значение критерия чем выше, тем лучше.
Для данной работы - все ок. Ребята исследовали и получили результаты. Беда в другом. В докладе, где, опираясь на это исследования были даны слишком драматичные выводы. А в исследовании (отдельный разговор еще о его дизайне) никакого супер-пупер криминала-то и не нашлось.
Да, без основ статистики видосы Максима не всегда понятно. Есть хорошие курсы на coursera и stepik. Из книг, есть классные: “Статистика и котики» Владимира Савельева и «голая статистика» Ч.Уилана.
@@ruslankozik1020 Статистика и котики - это просто прелесть! :)
Я только посмотрела ролик и руки ещё не дошли (и не факт что дойдут, поэтому пишу) до исследования. Насколько я знаю, уровень адреналина и норадреналина могут свидетельствовать о многом, не только о «не комфортном, стрессовом состоянии» (в отличии от кортизола, он практически всегда свидетельствует о «плохом»). То есть, даже если и предположить, что связь есть, делать вывод, что «работа в опен-спейсе хуже» нельзя, эти изменения могу говорить даже об обратном, «повышенной концентрации/мотивации/...»
И оффтоп: почему один день? Как-то странно. Любой человек связанный с психологией очень хорошо знаком с тем, что человек работает/думает и чувствует себя _иначе_ при смене обстановки, но потом всё вышеперечисленное возвращается в прежние состояния. То есть, я хочу сказать, для подобного исследования нужно было бы больше времени, больше людей и их свайп и из «обычно работающих в шуме в тишину» и противоположный свайп. Может цели исследования были вовсе другие?
А за ролик спасибо, познавательно получилось :)
Концентрацию кортизола они тоже измеряли, а еще измеряли опросником уровень ощущаемого стресса.
Вот про оффтоп... Любой человек, связанный с психологией, конечно же знает... Но вот любой человек, кто хотя бы раз пробовал провести психологический эсперимент... :) Если проводить эксперимент хотя бы 5 дней, это уже в 50 раз больше геморроя для организаторов. А если принять во внимание, что бОльшая часть экспериментальных работ (не только по психологии) выполняют студенты/аспиранты в рамках своей дипломной работы, то понимаешь, что даже это исследование далось ребятам не просто.
В науке не так много экспериментов с большими выборками и чтобы исследовали людей продолжительное время. Это единичные работы... Это отдельная тема - почему наука знает о мире куда меньше, чем нам может показаться...
Maxim Dorofeev, по сути об этом и была моя мысль, нужно аккуратно относиться к исследованиям с малыми выборками/сроками/... Они скорее нужны для того, чтобы понять, а стоит ли когда-нибудь делать масштабное исследование.
Про опрос интересно, спасибо, загляну.
@@nstkpv да, у меня точно такая же мысль в этом видео была. Ну чуть шире - надо вообще ко всем научным исследованиям очень аккуратно относиться, а еще аккуратнее относиться к статьям со словами "ученые доказали"
@Maxim Dorofeev Опасный вы человек, Максим! :)
19:30 завтра на том же хабре появится статья со ссылкой на этот момент с примерным абстрактом «известный прокрастинатолог доказал в своём исследовании влияние выговаривания буквы «р» на уровень продуктивности» 😬 («абстракт» - наверное аннотация или резюме, слово вылетевшее у Максима с головы)
+ к аннотации
Да, такая статья может появиться, да :)
Abstract по-русски будет аннотацией))
Точно, спасибо :)
Не так давно, несколько месяцев назад, одна IT компания на основании BIG DATA уволила 150 сотрудников.
То что они выложили список в сеть, я вообще молчу:
-собрали кучу негатива о компании,
- рекрутерам подкинули роботенку (еще бы, список кандидатов которые ищут работу),
- тех котго не уволили, тоже засобирались из компании (их рекрутеры начали хантить),
- рекрутерам головной компании так же подкинули работенку всочетании с головной болью (не все согласятся работать в компани, где руководитель неадекват) и тд.
Но после этого осознал насколько статистикой легко манипулировать, особенно если есть понимание механики высисления без понимания сути и вероятных погрешностей.
Максим, а как вы оцениваете выступление: Андрей Курпатов. «Трансформация человека в цифровую эпоху».
Ну... Разумно. Ссылки есть, но там, конечно, тоже имеет смысл ковырнуть глубже. Наблюдаемые жффекты были не на столько сильны, как ими кошмарили.
@@MaximDorofeev в целом в ссылках Курпатова имеет смысл ковырнуть глубже. Например, тут разобрали некоторые из его одиозных высказываний. facebook.com/permalink.php?story_fbid=112962210178196&id=112944680179949
Мои апплодисменты!
Эпоха короновируса однозначно показала, что обратно не то, что в, open space, но и просто в офис уже многие не хотят возвращаться после удалёнки
как мне научиться так же уметь анализировать данные?)) этому где-то учат?
готов купить курс Дорофеева по анализу данных!
24:47 на чём-на чём это называется синдром поиска глубинного смысла? просто неразборчиво
с жадностью посмотрел. Ещё нужны практикуму по стат. и вероятностному мышлению
lurkmore.to ;)
Две интуитивно - крестьянских мысли:
1. Если метод расчета стат. значимости показывает эту значимость на псевдослучайной последовательности - значит в данном случае он не работает.
2. Если данные получены из реального эксперимента, и тот же самый метод показывает стат. значимость - то к этому надо прислушаться,
просто потому что это реальный эксперимент и само это уменьшает энтропию. То есть метод может быть фуфлом, но значимость есть.
Максим, я тут слушал интересное интервью с математиком и программистом Акиньшиным,
и там зашла речь как раз про стат значимость экспериментов, и вот очень в тему, если интересно то ссылка с таймкодом:
ruclips.net/video/NnXTljsClsg/видео.html
Спасибо большое за видосик! Так приятно было посмотреть молодого и умного человека :) Прямо порадовался :)
@@MaximDorofeev рад порадовать :)
я так понимаю у них не было контрольной группы?
там неверное, рандомизации быть не могло, но контроль был. Это ошибка самоотбора: люди в контроле (кто в тишине) это не теже самые по ТТХ люди, что и в шуме.
Roman в качестве контрольных результатов использовались замеры в покое при обычных условиях. Там вообще много вопросов уже к самой методологии эксперимента, начиная с целесообразности применения средних значений, учитывая возможные выбросы в замерах гормонов, так как гормональный баланс намного более хаотичная среда чем кажется на первый взгляд. Кому то может показалось мало полторы сотни за хрень которой они там занимались, результате чего на все время время эксперимента норэпинифрин взлетел на фоне ненависти к экспериментаторам ))
Там была группа в тишине и группа в шуме. В качестве контроля использовались значения этих же испытуемых после 3-х часов отдыха.
В принципе, норм, как мне кажется.
Но усреднение по людям подбешивает, конечно. Интересно не среднее изменение гормонов стресса, считай, в общем чане с мочой. А распределение людей по изменению концентрации гормонов. То есть, в какой группе у скольких людей концентрация уменьшилась/увеличилась более, чем на Х процентов от их собственной нормы.
Усреднив все они, в общем-то, ничего интересного и не сообщили...
@@MaximDorofeev кроссовер был? ну т.е. люди из групп тишины и шума переходили в свою противоположность? в медицине, чтобы уменьшить затраты на участников -ведь каждый стоит денег для фармкомпании - использую экономный кроссовер-дизайн www.evernote.com/l/AAv_n9l1kydEx6fPl0TN0Rqc3qDUoA82gyE/
@@MaximDorofeev я думаю всё таки неправильно сравнивать это с состоянием после отдыха. Мне кажется в качестве контроля лучше было бы сделать работу в привычных каждому условиях, тогда было бы понятно что эти изменения от условий работы а не от самой работы
*_=== ИССЛЕДОВАНИЯ 2020.02.15 (538)_*
13:40 (t) критерий Стьюдента (вероятностное отличие одной выборки от другой)
Уже интересней "по взрослому" так сказать =) а вот еще что интересно, есть ли исследования биохимических маркеров прокрастинации!?
Классная идея! :) Да, было бы удобно, если бы такой маркер открыли :)
Barabulьka уровень дофамина наиболее подходящий кандидат на роль такого маркера
Максим это все благодаря Вам! Сейчас забацаем интеллект роя :-)
@@ruslankozik1020 с нейротрансмиттерами непростая, интересная история, есть изыскания
Перекликается с высказыванием Исикавы, которое приводится в книге Масааки Имаи "Кайдзен. Ключ к успеху японских компаний", что нужно говорить с данными и фактами. Но в то же время следом он говорит, что в этих данных нужно усомниться, не доверять им.
О Макс жив
Кудаж я денусь-то! ;)
@@MaximDorofeev когда стрим ?
Планируем с ребятами 24ого февраля. Отдельно еще объявлю...
@@MaximDorofeev о группавуха ... будет круто :D
Да не помню я какие учёные доказали) память плохая, помню было дела, а подробностей не припомню)
Да-да, ученых не помню, но они очень доказали и очень известные :)
А можно пожалуйста озвучивать вывод в конце - где и какие ошалел были допущены, и почему статья не релевантна. Очень не хватает выводов.
В статье провели интересный эксперимент. Но результаты далеки от того драматизма, который им приписывают.
Но в общем замечание понял, учту на будущее ;)
@@MaximDorofeev Просто сотрю видео фоном, вычленяя то что можно пустить в дело в своей жизни, а тут получается что не вычленяется никак - нечего взять в копилку, нужно думать.
@@TheJoinqwerty о да, нужно думать :) Я думал, что ко мне за этим как раз и приходят :)
@@MaximDorofeev Ооо вот тут я вам бы обосновано возразил - думать ходят к тем блогерам, у которых думать приятно - ненапряжно, и легко. У вас как раз наоборот - каждое видео нужно постараться пройти точку невозврата, и преодолевая боль зачать мыслительный процесс. Но на youtube видео смотрят в основном не для этого. Мои личные наблюдения показывают, что люди смотрят ютуб в основном с двумя целями (90%) - развлечение, и получение информации в упрощенном виде (NB!). Я лично смотрю ваши видео с хищническими намерениями - либо выдавить из ваших роликов пару милилитров вдохновения что бы работать, либо с целью потырить какую-то кульную методу, которая позволит лучше трудиться. А если первое и второе не прокатит - то хотя бы просто отдохну))) Но вот думать... Нет. Боюсь что тех кто пришел к вам думать, вангую не более 1-3% аудитории, что бы они вам не говорили. Тут же важно не обмануть себе еще) Это я все к чему - было бы супер, если бы в видео четко, вашей суровой ителектуальной рукой было выделено: - постановка проблемы, основная часть, и ВЫВОДЫ. Учтите что ваши ролики могут и уставшими смотреть. Короче - внедряем элементы андрогогики.
Странно что это я вам такое говорю - потому что ваши публичные лекции вы именно так и ведете. А вот ролики - нет. Вот собственно что я и хотел сказать - делайте ролики с четкой структурой - вступление, осн часть, и четкие понятные выводы. Спасибо вам за книги и вашу работу.
@@TheJoinqwerty После этого коммента запилил видос про то, как устроен смартфон :) ТАм думать меньше ;)
Так что же делать с премиями?! 😕
Не знаю
Можно использовать традиционные методы - например, коррупцию.
Вероятность ошибки вероятности случайного генератора в экселе 0.97
27:13 Выходит, почти вся наша жизнь - это азартная игра, а мы нарушаем законодательство об азартных играх.
Иногда звонят впариватели какой-нибудь продукции и даже по телефону слышно, насколько в open space шумно.
Интересны исследования среди определённых групп людей. Например, интуитивно кажется, что на людей, занимающихся умственной работой (программисты, инженеры и тд), шум сказывается негативно.
Вот бы взять людей с одинаковым IQ и пусть решают одинаковые задачки - одни в тишине, а другие в open space со звонками и разговорами. И сравнить, где больше решили и где больше допустили ошибок. Как такая идея?
"Взять людей с одинаковым IQ" - этой строчкой вы тут же умножили сложность исследования на 10 как минимум :) Ну и самое неприятное - IQ очень бестолковый показатель. Показывающий чуть меньше, чем ничего...
Если интересно - тут есть разбор: medium.com/@hyonschu/understanding-nassim-talebs-anti-iq-tweetstorm-dbed194b5e1a
@@MaximDorofeev Спасибо за статью.
Пусть не IQ, пусть любой другой показатель, выявляющий людей с одинаковой продуктивностью решения определённого класса задач.
Неужели работодателям самим не интересно заказать такое исследование? Программистам приходится платить немалые зарплаты и если шум существенно ухудшает результаты, то может стоит немного потратиться на нормальный офис.
Как заставить менеджеров разлюбить цифры и полюбить процессы? По их мнению 50% сотрудников работают хуже среднего)
А откуда уверенность, что менеджеры не любят процессы? ;)
Мы все время и очень много считаем. И мы любим цифры, за то, что они помогают быстро оценить ситуацию, типа чекак/ачеваще/обаназвониколевсепропало. А если ты не понять, а знать должен и при этом позволяешь себе остановиться на цифрах и не проверить лично у самих людей - звони коле. Скорее всего, уже поздно заставлять (!) любить (?!) процессы, а нужна команда ликвидации последствий, удержания падающего запятая уборки всего ландшафта. После, живительные пиздюли и гробы правильно распределить в конце квартала, глядя только на цифры в сводке, задача нетривиальная. Лучше сразу коле.
Максим молвил как боженька.
@@MaximDorofeev Так просят цифры, а на процессы даже и не смотрят, а если смотрят, то говорят - не это сложно, цифры давайте.
От конкретных менеджеров зависит... Они же не все такие.
Да и цифры не стоит разлюбливать, если понимать, что они говорят
@@MaximDorofeev да, все так и есть
У Курпатова есть лекция "Как заставить свой мозг мыслить нестандартно?". Там про три сети мозга.
Ну в этом видео же не об этом. Или к чему про 3 сети?
@@MaximDorofeev да, не об этом. Я сразу начал смотреть с "42" и тут оставил пометку. После посмотрел ваше видео. Понравились манипуляции с Excel.
Ок, понял :)
Одураченные t-критерием. Для того, чтобы этот самый критерий применять, необходимо, чтобы исходные данные имели нормальное распределение. Я не углублялся в статью, но интуитивно кажется, что нормальность распределений еще надо доказать.
Кроме того, в вашей эксель таблице нужно еще показать, что мощность множества достаточно велика, чтобы t-критерий был достаточно надежен. Статистическая мощность называется параметр. Мне почему-то из курса физики кажется, что пять точек - как-то маловато.
Все верно, спасибо!
А пять точек - самое то, что бы показать как одна команда, бросающая кубик, оказалась в разы лучше другой команды, бросающей кубик :) на десяти точках уже не так красиво получилось бы :)
И да, t-критерий не любит нормальное распределение. И вот не исключено, что концентрации гормонов как раз не очень нормальны, но там хотя бы функция распределения "приличная". Как минимум без толстых хвостов.
@@MaximDorofeevНу, это смешно даже обсуждать. Индивидуальная произовдительность при командной работе не замеряется. Потому что команда тем и отличается от не-команды, что в ней участники общаются и помогают друг-другу (если все сделано правильно, конечно). Один член команды мог сделать выработку меньше, но он зато помог другому члену команды, что тот сделал выработку сильно больше (как пример. На самом деле, говорить о выработке при командной работе нужно вообще с очень большой осторожностью). Поэтому, вообще замерять индивидуальную производительность членов команды никто в здравом уме не будет. Вы критикуете чистый симулякр.
Ваша модель с кубиками - аналог абсолютно упругого сферического коня в вакууме. Этой штуки просто не существует в природе. Но даже если бы она существовала, вы все равно нарушили процедуру и не посчитали статистическую мощность. Правильный ответ на вопрос, который вы задаете в эксельной табличке - «у меня недостаточно данных для того, чтобы сказать что-то с уверенностью». Но вы сделали другой вывод.
Возможно в исследование t-критерий включили только потому, что это было какое-то требование университета, или научного руководителя (или как у них там это называется).
UPD: И, кстати, аргумент про командную динамику слишком сильный. Он вполне корректен, но не требуется, чтобы показать что модель с кубиками не реалистична. Члены команды не делает одну и ту же работу. В ней один тестировщик, два программиста, один фронтендер и еще один аналитик. Они производят разные результаты. И их, по банальным правилам математики из 1 класса нельзя складывать.
Блин... Я не делал никакого вывода на основании таблички. Я хотел показать, как легко в цифрах попасть в ловушку флуктуаций.
Да, это сферический конь. Это для простоты.
Я о других вещах в этом видео говорю, а не о том, как продуктивность команды считать
@@MaximDorofeev Пока что вы показали только как сами попали в ловушку. Если это и вправду то, что вы намерены были показать - ок. Но тогда я не понимаю, зачем в видео рассказывается про работу Эванса и Джонс? Я не увидел никакой связи с тем, что сделали вы, и что сделали они. То есть, смотрите. Вы покритиковали модель. Но не показали, как эта модель соответствует тому, что сделали Эванс и Джонс. Ваша модель не только проста - в простоте нет особой проблемы, пока воспроизводятся важные свойства оригинала. Проблема в том, что не существует явления, которое она моделирует. Это просто игра с программой.
Ок, допустим, вы хотели сказать, что Эванс и Джонс также игрались с программой. Но, по правде сказать, я, подобно Жирному Тони в это не верю. Они защитили идею и методы эксперимента, получили финансирование, опубликовались в рецензируемом журнале, получили 500 цитирований. А вашей шкуры не было на кону, когда вы это видео записывали.
Мне вспоминается эксперимент Деминга с красными бусинами.
Да, классика. Это ровно об этом
"Как утверждают авторитетные источники, которым стоит доверять..." ( упсс. А что за источники? Кто им доверяет? ))
Это манера сокращения воды, с одной стороны, с другой стороны поле для манипуляций.
Потому инста-психологи и "растут" вширь ))
Да, эта очень интересная игра, ковыряться до исходников тех самых авторитетных источников :)
Понимаешь, как мало мы знаем и как много додумываем...
@@MaximDorofeev да мы вообще, со слов НЛП-еров, все думаем ого-го как по разному ))
Даже про одно и то же )
- Представьте себе белый круг. - Казалось бы, что может быть проще?
Представили.
И обана. Пошли разнопредставления.
Размер. Оттенок, Прозрачность.Фон. Текстура-фактура.. ооо... Вот тебе и "говорим об одном и том же" )))
А уж если речь про информацию, про исто-о-очники-и.и. )))
А что тогда считать объективными показателями, если не конкретные количественные показатели? Если Алёша закрыл 15 тикетов, а Серёжа - 5 тикетов, кто из них молодец?
Что значит "тогда"?...
Ну вот, хорошие объективные показатели- количество закрытых тикетов. Еще можно их рост и вес измерить, длину среднего пальца левой руки, тоже объективно получится.
А вот кто молодец?... А это хрен знает. Одно дело - объективный показатель, другое дело необъективная оценка.
@@MaximDorofeev, вот и получается, что распределением денег занимается некий «хрен», который что-то там себе знает. Я ведь правильно понял, что любая оценка, даже основанная на количественных "объективных" показателях будет иметь субъективный характер?
@@IldarSaribzhanov нет, не любая :) Если мы под термином "молодец" подразумеваем некий результат распределения денег.
Тут же на одном конце - голые цифры. Деньги. Если и на другом конце будут голые цифры, то легко можно построить объективную измеряемую и прозрачную систему.
Например, сделал 5 задач, получи 5 тыщ рублей.
Драгой разговор, что практически любая из возможных систем:
а) не будет "справедливой" с точки зрения всех участников этого балагана
б) скорее всего слабо будет способствовать достижению конечной цели всего мероприятия
в) очень вероятно будет иметь стратегию, когда выигрыш отдельных индивидуумов будет неоправданно высок, в то время как общее дело идет через задницу...
Но система будет объективной :)
Скучаю за котами...
Это старый видос, там их еще не было :) в новых - есть :)