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第2章 可能性和可能性验证（第3页）

例如，依据处方药的数据，我们认为，通过病人填写的家庭住址能够判断他们是否可能去最好的药房。

但除了依据数据这一方式，我们还需要从其他途径获取信息以确定这个判断是否正确。

用定性检验的方法，我们可能会直接跟当事人交谈，或者查看电话记录，或者直接询问医生的看法。

另外，从个人感觉的角度，我们可以询问公司里知识渊博的同事，请他们来评价这种判断是否真实可信，当然，这是一种完全主观的方法。

最后是搜寻外部资料的方法（谷歌学术是你的好帮手），你可以尝试去了解药品选择的趋势，从公司以外的地方获取更多信息。

在整个干预设计过程中，验证不可或缺，贯穿始终。

想象一下，这就像在搭一张桌子时，你要用几条分开的桌腿来支撑桌面一样，你也需要用来自多方的证据来证明你的结论。

因此，我们不赞同《广告狂人》的世界，在那里，人们只按照自己的意愿做事情，操纵数据或其他资源来得到自己想要的结论（世界各地的数据科学家正在点头同意我的这个看法）。

你的大脑比较懒惰，倾向于自欺欺人，或确认已有的见解，即确认偏见。

当你开始相信一些事情时，你的大脑就会自动开始为你挑选一些可以支撑这个信念的佐证了。

改变观念需要消耗大脑的认知资源，而大脑就像那些赖在电视前不愿挪窝的电视迷一样懒。

在进行聚合效度的研究时，资源越多元，就越能避免确认偏见。

就像桌腿需要相互分开支撑桌面，寻找多方论证的一个有效方法，就是将每种论证方法交给该领域的专业研究员，然后对他们进行不同领域论证方法的交叉训练，以便相互验证。

如果每个研究员在汇总结论之前都对自己的结论进行独立论证，就不太可能自欺欺人，整个研究团队也不会太早下定论。

我在三叶草健康医疗公司的团队里既有定量研究员也有定性研究员，我每三个月会请外面的研究生或者博士生来做一次外部资料验证。

（再次重申，研究生是我们的朋友。

）每周研究员和项目管理者都会聚在一起，对比各自的发现，进行聚合效度验证。

同时，他们能发现某个领域新的可能，其他领域的研究员可以一起参与对这个新问题的深挖。

他们也有加强学习的T时间。

好的行为科学家是T形的，即他们在某个领域拥有专业知识（就像T的下半部分），对其他领域也有浓厚的兴趣（就像T的上半部分）。

每周五我们都会花一个小时，请专业人士从他们的角度进行方法讲解，这些在我们专业之外的知识有助于拓展我们的眼界。

然后，我们又会花一个小时对刚听到的知识进行讨论，从而使外来专家的讲解与我们的工作实际结合。

花这么多时间训练我们的团队是因为交叉验证实际上贯穿了整个干预设计过程，这种训练让我们避免基于错误假设得出错误的结论。

我们可能永远无法洞悉事物的存在、影响因素和干预方法，但是结合运用定量分析、定性观察、在管理上抵制“集体错觉”

这三种方法，我们就可以减少风险并增加规模论证的成功机会。

这就是行为科学，科学的一部分就是乐于犯错。

这就是为什么优秀的经理们会因团队成员证实一种可能而嘉奖他们，也会因团队成员否定一种可能而给予同样的奖励。

同等重要的是，你要关注你正在验证的可能性。

人们经常只用研究来验证自己已有的想法，这是一种“事后检测”

（posthoc）。

在一个公司里，当提出见解的人和验证见解的人权力地位不同时，这种情况就特别容易出现。

这在“勇于推向市场”

（justshipit）文化中尤为突出，这种文化用推出最小化可行产品（minimumviableproduct）取代用户研究。

这种做法的理念是，在简单推出一个产品后，接下来唯一要做的就是搜集客户对产品的反应。