专家评论

抚育百合池:指数增长和情景规划

Covid-19 Pandemic已经让我们努力与如何与指数互动 - 与线性变化相比。OSPA可以相应调整。

在COVID-19大流行中,许多情景规划的使用者一直在努力解决如何最好地应对指数变化(而不是线性变化)。指数增长(或者实际上是收缩)指的是变化速率本身加速的变化,至少在时间上是无限的。所以计算变化量时,不是先把2加2得到4,然后再加2得到6,而是每次都把变化量的两倍加1,这样模式就是2加4加8加16加32,以此类推。这种速度会导致最初的变化感觉缓慢和递增,然后当它“突然”出现时感到惊讶,变得迅速和压倒性。

例如,在英国,从我们写的地方,公共卫生英格兰宣布1月22日,他们将病毒对公民的风险从非常低转移到很低,但总共在13周内41000人死亡(2020年4月22日数据)。

认知心理学家把掌握指数变化的困难解释为指数增长的偏见',其中一个人对待这种改变,好像它是线性的。

瓦格纳尔和萨加里亚的研究表明,我们直觉上倾向于认为增长是累加的、稳定的,而不是倍增的,即一开始感觉变化是缓慢的,然后突然觉得是非常迅速的。因此,我们经常听到“it spread like wildfire”和“technological disruption”(由摩尔定律驱动,指的是计算机芯片上的晶体管数量翻倍,因此每个芯片的可用计算能力每两年增加一倍)等表达来描述指数增长。

著名的故事国王把奖励国际象棋的发明者需要多少玉米给出了指数增长偏见的完美典范。发明人要求通过将一个玉米内核放在第一个方形上,第二个玉米内核,第二个等待每个广场的量加倍。在计算完成之前,国王觉得这是一个非常谦虚和谦虚的要求,他感到震惊,得知总数是当时世界上存在的二十个数字数量,而不是所有存在的玉米。在金融人们发现,这种偏见可以解释为什么人们会直觉地低估复利对储蓄和贷款的影响。

百合池塘被杰克瓦特拍摄

治疗指数增长的趋势,因为当作为线性的呈线性似乎是制定在这种轨迹上运行的发展的组织的关键原因。偏见还有助于解释对大流行的速度和严重程度的最初低估,以及为什么许多人发现如此迷惑的经验。

情景规划是帮助人们应对深度不确定性的一种成熟的战略实践,如果实施得当,可以用来帮助解决指数增长偏差。Covid-19的经验提供了关于进行情景规划的许多无价的见解,以与指数增长产生的深度不确定性互动。在这里,我们为牛津情景规划方法(OSPA)的用户提供了一些指导意见:

1.向用户解释指数增长的性质。

强调指数增长的本质和人类对它的偏见,可以帮助人们想象实质性的变化会多么迅速地出现。考虑使用对比的隐喻,如直线增长和百合池指数增长。如果第一天出一朵百合,每天翻倍,第48天完全覆盖池子,第47天池子只覆盖一半。在当前的环境中,当进行后续场景规划时,此对话将提醒人们注意这种类型的增长。

2.验证迷失方案。

承认和经历对指数增长的偏见,可以证明正确处理它的困难。建立一个分享人们感受的会议(就像在Extinction Rebellion的“fire circle”会议中所做的那样)。这可以让人们接受、有效和有价值的令人不安的经历,并使深层次的学习成为可能。

3.留心增长轨迹。

在进行情景规划时,要注意正在调查的现象中变化的本质。及时寻找百分比的增长(例如,每年某件事的百分比增长)。注意正反馈循环,看看变化在哪里被放大,以及可以驱动指数增长的新型互联。不要忽略看起来很小的变化。记得那个百合池的故事吧!

4。考虑指数变化如何反映在场景时间视野和故事弧中

在研究方案中包含的因素之后,考虑其轨迹以及指数变化是一个因素。使用此信息来确定方案的相关时间范围。类似地,在开发场景时,考虑指数变化的模式即,慢速在阈值下慢,变得快速,然后停止,并减速以达到最终水平(如S形或S曲线)。

5.使用量身定制的技术来传达指数变化

为了反击偏见,考虑在场景故事情节中解释它的方法。使用历史或其他行业的相关类比。类似地,以突出显示指数变化模式的方式传达比例,例如减少事件之间的时间间隔。

6.准备早期和快速行事。

早期的行动指数变化的阶段可能具有不成比例的影响。延迟可能意味着组织变得不堪重负,其成员的行为变得约束或非常昂贵。这适用于风险,机会和新合作。从方案工作中,指数变化的潜在影响被认为是组织的重要因素,考虑并准备快速,早期的反应。

7.为指数变化制定相关的监测信号。

确保在方案中提供高级警告的信号匹配现象的识别的生长轨迹。在监控指数变化的情况下,寻找反映乘法模式或加速度的信号,并且在开始时不会折扣缓慢。

重要的是要记住,Covid-19不太可能成为我们未来的专业生活中经历重大指数变化的唯一一次。由于通常的经济增长(呈指数增长的经典典范),另一个候选人因年度持续追求年度追求年度追求而导致的气候变化。因此,借此机会从当前的经验中捕捉您的学习,并将它们纳入您的场景规划实践。

感谢牛津大学科学、创新与社会研究所的杰罗姆·拉维茨博士对指数增长的有益评论。一如既往,我们欢迎评论和问题。请发送电子邮件trudti langtrudi.lang@sbs.ox.ac.uk和拉斐尔拉姆里斯Rafael.ramirez@sbs.ox.ac.uk