正确的商业决策一定要远离线性思维(2)

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MBA项目应当明确提醒未来的管理者注意这一现象，教给他们应对之法。公司也可以采取措施，比如让员工做有关非线性关系的小测试。根据我们的经验，员工会觉得这种练习有趣且有启发。

一些领域已经有了更广泛的相关教育项目。例如Ocean Tipping Points，该项目旨在提升人们对海洋生态系统中非线性关系的敏感性。科学家和管理者往往想当然地以为一个应激源（如捕鱼）和一种生态响应（如鱼群减少）之间是线性关系。然而，应激源的改变有时会造成不成比例的巨大损害，渔业小规模增长可能会使一个鱼群崩溃。Ocean Tipping Points项目寻找海洋生态系统中的重要临界点（tipping point），协助改善自然资源管理。

高管最重要的一个任务就是为组织设置方向和激励。但预期成果时常与日常业务决策距离遥远，因此公司寻找相关指标作为替代，并利用激励将指标放大。例如，许多公司为了提高销量，就尝试让本公司网页在搜索结果中排名靠前。

问题在于，这些替代指标可能会成为目的而非手段，学界将这种现象称为“替代（指标）最大化”。如果指标和成果之间并非线性关系，这样就会带来麻烦。比如搜索排名和销量就不是线性关系。搜索排名下降时，销量下降趋势先快后慢。网页在搜索结果中从第一降到第二，对销量的影响大过从排名20降到25。

托马斯·琼斯（Thomas Jones）和小厄尔·萨瑟（W. Earl Sasser Jr.）在《哈佛商业评论》1995年刊载的文章《满意的客户为什么会转投别家》（Why Satisfied Customers Defect）中指出，客户满意度和客户保留度之间的关系往往是非线性的，但各个行业的具体形式不同。在汽车等高度竞争的行业，保留度随着满意度上升的趋势先慢后快。在非竞争性行业，保留度迅速提升后趋于平缓。

在这两种情况下，线性思维都会导致差错。在竞争性行业，管理者会高估提升不满意客户的满意度的影响；而在非竞争性行业，管理者会高估进一步提升已经满意的客户满意度的影响。

管理者应当避免泛化不同领域中的非线性关系，结合具体情况理解相关因素及其影响。

除了提供培训，公司还可以建立支持系统，在管理者由于线性思维倾向做出错误决定时加以提醒。

理想状态下，算法和人工智能可以识别线性偏见发生作用的场合，提供信息予以纠正。不过，虽然人工智能可以在正式场合起这种作用，但对线下和口头做出的决定就无能为力了。而且，建立这样的系统需要投入大量时间和资金。

要对抗线性偏见，有一个技术含量不高但有效的方法：数据可视化。图形要比列举数据更为简明易懂，而且可以帮助你看到发生变化的临界点，让你切实地感受到非线性的影响。

提供表示非线性关系的图表，乃至构建假设情景，可以让管理者进一步熟悉非线性关系，在做决定之前先行确认。

公司要帮助客户做出好的决定，也可以利用数据可视化。例如，要向驾驶者说明在行驶速度已经很快的时候再加速，节省的时间很少，可以在汽车仪表盘上增加一个表示所需时间的图示。有一种方法是用埃亚勒·派尔（Eyal Pe’er）和埃亚勒·加姆利埃尔（Eyal Gamliel）的“节奏测量仪”（paceometer），指示行驶10英里需要的时间。时速从40英里提升到65英里，每10英里可以节省约6分钟，但从65英里提升到90英里只能节省约两分半——这个事实会让很多人惊讶，两者都是将时速提高了25英里。

巴特·德朗格，斯特凡诺·蓬托尼，理查德·拉里克|文

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