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1702302915 类似的,组织学习如何在自身所处的特殊背景下成功地运营。那种知识的应用范围和推广范围可能有限,但是代表了在狭小领域试误、模仿和天择的有用成果。几乎对所有专门化的人类活动而言,经验的效应都是正面的。然而,经验并非完美的老师。复制成功往往会带来改进,但并不是一个特别好的从众多选项中发现最佳选项的方法。
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1702302917 也许,证明体验式学习之价值的最有名的证据,来自所谓的学习曲线研究(Argote and Epple 1990;Argote 1999;Argote and Todorova 2007)。很多证据充分的研究表明,生产某种产品,单位成本随着累积生产量的增加(即随着经验的积累)而降低。小饰品工厂过去生产的小饰品越多,生产下个小饰品耗费的成本就越低。一个经典例子是,装配一架飞机所需的时间随着经验的积累而减少。同样,手术耗费时间的长短、手术带来并发症的数目都随着经验的累积而减速降低(Pisano,Bohmer,and Edmondson 2001;Reagans,Argote,and Brooks 2005)。
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1702302919 产品/手术不同、组织不同,改进速度就有很大的不同。组织有时也会随着时间的推移展现出与经验无关的改进,但是那些改进(也许可以归因于环境中的技术改进)往往较小。一般而言,单位成本随着经验的积累而降低(或者说,生产率随着经验的积累而提高)的现象相对比较容易观察到,但是,这个现象涉及什么参数相对不太容易提前预测到,具体是什么可观察到的适应过程造成了这一现象也相对不太容易指出来,尽管如此,单位成本随着累积生产量的增加而降低的现象在很多行业的生产运营中都可以看到。
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1702302921 类似的,但证据没那么充分的是,建立和维护长期关系(例如,合作伙伴、上司/下属、供应商、竞争者),培养技术技能(例如,疏通水道、修理钟表)或者艺术技能(例如,弹琴、绘画),都涉及在熟能生巧的独立狭小领域反复练习。信号清晰,噪声低,样本大。合作伙伴通过长时间真诚合作积累相对可靠的声誉。练习往往改进技能绩效;一般而言,可以期待爱人、艺术家、水管工的表现随着经验的增长而改进。据传,伟大的钢琴家伊格纳斯·帕德里维斯基(Ignace Paderewski)(1919 年做过很短一段时间的波兰首相,期间签署《凡尔赛条约》)在维多利亚女王(Queen Victoria)称赞他为天才时回答说:“也许,不过在那以前,我是个苦工。”
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1702302926 经验的疆界 [:1702302259]
1702302927 经验的疆界 经验作为不完美的老师
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1702302929 从经验中学习,尽管非常普遍,也屡屡成功,但是有很多限制其效果的问题。这些问题,主要是由经验的三个显著特征造成的。第一个是经验的鲜活性,第二个是启示的模糊性,第三个是诠释的灵活性。
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1702302931 经验的鲜活性
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1702302933 在个人和组织看来,直接经验特别鲜活(Fischhoff,1975)。直接经验的鲜活性导致学习者把来自直接经验的信息看得比来自其他渠道的信息重。个人和组织把直接经验看得比别人的经验重,理由是很充分的。例如,直接经验不需推广,就能与个人和组织扯上关系。然而,一方面,经验是那么鲜活;另一方面,经验又是那么不好诠释,所以从经验中学习特别容易出错。正如马克·吐温(Mark Twain)观察到的那样,一只偶然被热炉子烫过的猫绝不会再从任何炉子(不管是热的还是冷的)上方跳过,进而永远不会发现从冷炉子上方跳过是多么好玩。
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1702302935 意识到这一问题,并不一定就会怀疑体验式学习。把注意力局限在直接经验之上,有可能得到较好的判断;直接经验的表面启示,往往对人造成很大的震撼;后面这个震撼会降低前面那个可能性。例如,看看一位医生是如何形成对手术风险的估计的。他或她可以从别人发表的论文中、做出的报告中获得有关信息,也可以从自身的经验获得有关信息。既然一项手术的风险不仅和这项手术本身有关,还和实施这项手术的医生的技术水平有关,那么医生把自己的经验看得比其他人的经验重就是比较明智的做法。但是,直接经验的鲜活性往往会导致个体把直接经验看得过度重于很多个体的聚合经验。风险极小的情况下,只有经验非常丰富的医生才能积累足够大的经验样本以对聚合经验统计值进行修订。特别是小概率事件的出现次数分布是严重倾斜的,这会导致自身经验好于聚合经验平均值的医生大大多于自身经验差于聚合经验平均值的医生。
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1702302937 直接经验在人事决策中也有类似的误导性(Dawes,Faust,and Meehl 1989)。很多组织在招聘选拔中经常使用个人陈述或者个人面谈等技术。系统而言,这样的直接经验给人的震撼超过了提供的信息应该有的样子,因此往往被赋予过高的权重。结果,个人陈述,例如介绍自己的工作(job talk),更有可能降低而非提高人事决策的有效性。不稳定的但比较震撼的直接印象压倒了用比较系统的、比较有效的但较不震撼的方式收集而来的信息(Dawes,Faust,and Meehl 1989)。
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1702302939 启示的模糊性
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1702302941 经验必须转化成启示,这个转化既困难又没有止境。正如西蒙·波伏娃(Simon de Beauvoir)观察到的那样:“宣称存在是荒谬的,就是否认可以对存在赋予意义;说存在是模糊的,就是宣称存在的意义永远无法确定、人类必须一直为存在争取意义”([1948]1980,129)。发生了什么,往往是很难知道的,但有时是可以知道的。知道一个事件为什么发生,进而能够从经验中挖掘启示,涉及在容易引发争论和错误的情境下形成或明或暗的因果推断。
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1702302943 经验的模糊性,原因有很多,表现形式也有很多。不过,经验的模糊性大体上可以总结为以下五点:
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1702302945 第一,经验的因果结构是复杂的(complex)。很多变量是不可控的,变量之间可能存在多重交互作用或者多重共线关系,有的变量两两互为因果,有的变量存在时滞变异,变量关系的函数形式有很多是未知的。因此,因果结构很难厘清,行动效应很难确认。例如,人们在根据组织经验做推断时,非常容易把结果(特别是有利结果)归因于组织的行动,而实际上,大的经济或政治环境、其他组织的行动以及很多其他的不可控因素也许对结果有巨大的影响。此外,很多似乎非常重要的变量是不好观察、不好测量的。因此,从体验式学习获得的启示,有很多未经证明的结论、迷信的联想、误导人的相关性、同义反复的概括和系统的偏差。
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1702302947 第二,经验是嘈杂的(noisy)。因为观察误差,或者因为诠释误差,或者因为因果结构真的就是随机的,所以历史事件是取自可能历史事件分布的一个值。某次变现历史的代表性有可能很差,代表不了可能历史。因此,从经验中学习涉及两方面,即不仅要努力从观察到的实际事件中学习,还要努力从实际上没有发生但原本应该发生的事件中学习。我们也应看到,上述的“假设历史”用想象替代了证据,这种替代也容易犯下许多错误。
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1702302949 第三,历史具有内源性(endogeneity)。能力受练习的影响,练习率受所做选择的影响。组织与环境共同演化。行动者的欲望影响行动,行动也影响行动者的欲望。历史是一系列样本,经验的展开方式,影响着选项的抽样率,进而影响着抽样误差。
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1702302951 第四,众所周知,历史是由参与者和观察者建构的(constructed)。人们不仅从历史中学习,还从历史故事中学习,包括他们自己出于某种目的捏造并讲述的故事。古往今来的政治顾问都通晓各种写史手法。据传,温斯顿·丘吉尔(Winston Churchill)曾经说过:
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1702302953 “历史会善待我的,因为我打算书写历史。”谎言的平均值随着样本量的增加而趋近于真相,这个命题并不好证明,不管是通过实证检验还是通过理论推导。
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1702302955 第五,历史是吝啬的(miserly),只能提供少量的经验。历史只能提供小样本,因此给推断带来很大的抽样误差。如果一位统计学家奉命设计一个可以观察但很难做推断的世界,那么他的设计成果就会非常接近组织的原始经验。组织学习所依赖的经验,样本量经常小到只有一两次经历。组织推断所依赖的事件,发生背景和发生条件经常是独一无二、不断变化的。在不断变化(而且可以观察)的条件下,不对关键变量进行实验控制,又得不到大样本,就很难确定因果结构。想象变得至少像观察一样重要。正如马文·明斯基(Marvin Minsky)在研究人工智能问题时观察到的那样,“从本质上来说,简单学习系统只在重复性情境中有用,应付不了新异情境。学习系统只有辅以具有一些推导能力的分类法或者模式识别法,才能获得非凡的成绩。因为遇到的对象是如此五花八门,所以我们不能依靠重复”(1963,413)。
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1702302957 参与到历史中,可能就很难从历史中挖掘启示。组织参与者很难从经验中学习,他们在努力从经验中学习的时候容易出错(Mezias and Starbuck 2003;Bau-mard and Starbuck 2005)。经验往往会大大提高成功管理者的信心,但是并不见得大大拓宽成功管理者的理解。之所以如此,并非只因为管理者的弱点或者管理者培训的弱点。在复杂的系统中,要考察一两个因素的效应,往往就要让其他因素保持不变并且让所考察的因素发生很大的变化,这样才能从噪声中区分出效应。在现实世界中,组织倾向于同时改变很多因素,而且变化幅度相对较小。
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1702302959 诠释的灵活性
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1702302961 模糊的经验,通过灵活的诠释获得意义。正如法国诗人兼哲学家、历史学家保罗·瓦莱里(Paul Valery)所说的那样:“历史可以为任何事情辩护。历史实际上教不了人们什么东西,因为历史什么都有,不管什么事情都能从中找到例证(quoted in White 1987,36)。”诠释的灵活性牺牲预测力保全神话框架。这种权衡的关键,与其说是在于是抓住超故事现实还是利用经验预测未来,还不如说是在于是确保对故事的共识还是确保事后解释经验的能力。一般而言,故事和模型更常用于事后解释而非事前预测。
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1702302963 诠释的灵活性,得力于自然语言、符号抽象以及各自的使用方法。自然语言故事讲述者通过语言引发意义生成,特别是通过暗喻(例如,“学习”、“探索”和“开发”、“决策”、“权力”、“垃圾桶”)。类似的,数学故事讲述者通过那些允许想象延伸的抽象符号引发意义生成,例如,用疾病传播模型诠释技术的传播。
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