Analysis Paralysis เอาชนะความกลัว กล้าที่จะตัดสินใจ

ถ้าใครเคยเรียนวิชาสถิติมาแบบผ่านๆ จะรู้ว่าเวลาสรุปผลวิเคราะห์ทางสถิติ เรามีโอกาสเจอ error สองประเภทคือ false positive (FP) และ false negative (FN)

แต่จริงๆแอดคิดว่ามันมี error แบบที่สามซ่อนอยู่ด้วย เป็น error ที่เกิดจาก analysis paralysis อยู่เฉยๆไม่ตัดสินใจใดๆ เกิดเป็น lost opportunity ที่ต้นทุนสูงเหลือเกิน

บทความนี้แอดจะเขียนอธิบายเรื่องนี้เอง motivation ได้มาแบบสดๆร้อนๆสิบนาทีที่แล้ว 555+

This post is not spam

ทำเพจเดียวไม่พอแล้วยุคนี้ ต้องสามเพจ!

ตะกี้แอดเขียนโพสต์บน Facebook อัพเดททิศทางการทำ contents ของเพจ DataRockie, Duck Philosophy และ Humble Guide to Data Science แต่โพสต์ไปได้แค่ชั่วโมงเดียว FB ส่งข้อความมาบอกว่าโพสต์นั้นเป็น spam และเค้าลบออกจากเพจแอดไปแล้ว

แอดกด disagree ไม่เห็นด้วยกับการตัดสินใจของบอท แต่โพสต์นั้นก็เอากลับมาไม่ได้

ทำไมพี่มาร์คใจร้ายแบบนี้ 555+

เรื่องนี้สอนให้เรารู้ 2 อย่าง เราเรียนรู้ได้จากทุกเหตุการณ์เลย 555+

  1. AI spam detector ของ Facebook ที่พัฒนาโดยทีมผู้เชี่ยวชาญจะเก่งแค่ไหนก็มีโอกาสทำนายผิด
  2. Contents ที่อยู่บน Facebook หรือ social media platforms เราเป็นคนเขียนก็จริงแต่เราไม่ใช่เจ้าของ posts และ comments จะถูกลบทิ้งเมื่อไหร่ก็ได้โดย Facebook

การสร้าง website ของตัวเองคือวิธีดีที่สุดที่เราจะสร้าง high-quality contents และแชร์ contents ดีๆให้กับโลกใบนี้ website เปรียบเสมือนบ้านที่เราสร้างขึ้นมาเอง ทุกอย่างเป็นของเราจริงๆ

Facebook, IG, Twitter, Tik Tok ก็เอาเว็บเราลงไม่ได้ ยกเว้น Google ยั๊ง 555+

แล้วเรื่องนี้มันเกี่ยวอะไรกับ error ในทางสถิติ? ตัวอย่าง FB case นี้เรียกว่า false positive

False Positive

FB flag ว่าโพสต์แอดเป็น spam ทั้งๆที่มันเป็นโพสต์ปกติอัพเดทข่าวสารทั่วไปบนเพจ ในทางสถิติเราเรียก error แบบนี้ว่า false positive หรือ type I error

นักสถิติค่อนข้าง concern กับ error ประเภทนี้มากๆ (นี่อาจเป็นเหตุผลที่เราตั้งชื่อมันว่า type I error, first priority) เวลาเราทำ significance test แบบ frequentist style เรากำหนด threshold error นี้ด้วยค่า alpha ปกติอยู่ที่ 0.05 หรือ 5%

False Negative

ในทางตรงกันข้าม false negative คือการที่ FB ปล่อยให้ message spam หลุดไปเต็ม platform เอาจริงเราเห็น spam comments เยอะมากๆ แต่ FB ไม่ทำอะไรเลย

Error ประเภทนี้เรียกว่า false negative หรือ type II error

ในทางสถิติเราใช้ beta เพื่อแทนค่า false negative rate เราสามารถใช้ค่านี้คำนวณ statistical power ด้วยสมการ power = 1-beta โดย power คือพลังในการหาความจริงของ test ที่เรารัน

📝 อ่านวิธีการคำนวณ false positive, false negative แบบเต็มๆได้ที่บทความ confusion matrix

Paralysis by Analysis

Zombie Analysis by Paralysis
ซอมบี้ analysis by paralysis

Error ประเภทสุดท้ายเกิดขึ้นเวลาที่เราไม่สามารถตัดสินใจได้ภายในเวลาที่กำหนด เราปล่อยโอกาสบางอย่างให้ผ่านไป โอกาสที่บางทีจะผ่านเข้ามาแค่ครั้งเดียวในชีวิต

ไม่มี false positive ไม่มี false negative เราติดอยู่ในสภาวะ paralysis ไม่มี outcome ใดๆ

นักวิจัยพบว่าสาเหตุหลักของ analysis paralysis เกิดจากความกลัว กลัวผลลัพธ์ที่จะตามมา กลัวที่จะล้มเหลว เรานั่งรอ perfect solution ที่มันไม่มีอยู่จริง

การอยู่เฉยๆไม่ทำอะไรเลย แอดคิดว่าต้นทุนมันใหญ่กว่า false positive และ false negative มาก ถ้าเราตัดสินใจผิด อย่างน้อยเราก็ได้เรียนรู้จาก failure พวกนั้น ความผิดพลาดคือครูที่ดีที่สุด

Done is better than perfect หลายๆเรื่องในชีวิตแค่เริ่มลงมือทำ เราก็ชนะแล้ว

วิธีการรับมือกับ analysis paralysis คือการกำหนด deadline ว่าเราต้องตัดสินใจเมื่อไหร่ ปรับกระบวนการคิด done > perfect ตัด choice ที่ไม่มีนัยสำคัญทิ้งไป มี framework ช่วยให้เราตัดสินใจได้ง่ายขึ้น เช่น mental models รูปแบบต่างๆ

📝 ถ้านี่ไม่ใช่บทความสถิติ แต่เป็นบทความ business strategy อาจารย์ที่สอนจะบอกว่า Doing nothing is sometimes a good strategy ในโลกธุรกิจมี do nothing strategy ด้วย เฉียบ 555+

A Thousand True Fans

ถ้า Facebook ไม่ลบ post แอดคงไม่เขียนบทความนี้ ขอบคุณพี่มาร์คมากๆ ยั๊ง 555+

แอดอยากทำเพจใหม่เกี่ยวกับ business และ marketing มานานมากแล้ว แต่ไม่กล้าทำสักที paralyzed ด้วยความขี้เกียจ กลัวว่ายอด like ของ page ใหม่จะไม่ปังเหมือนเพจแรก

แต่มานั่งคิดอีกที แค่มีแฟนเพจที่ชอบ contents ของเราจริงๆแค่ 1,000 คน ตัวเลขนี้ก็เยอะพอที่จะ justify สิ่งที่แอดจะลงมือทำได้แล้ว

Direction ของเพจเราปีนี้คือทำ 3 pages พร้อมกันเลย ใครสนใจเรื่องไหน เข้าไปอ่านและกด subscribe ได้ฟรีนะครับ

  • DataRockie data + generalist + general tech + tutorial
  • Duck Philosophy business + marketing
  • Humble Guide to Data Science หนังสือ ebook เล่มใหม่ อ่านฟรี เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น เนื้อหาเหมือนแอดยก bootcamp ที่เราสอนบนเพจมาเขียนเป็นหนังสือเลย

Duck Philosophy + Humble Guide แอดทำเว็บใหม่เป็นแบบ newsletter อัพเดทตอนใหม่ทุกสัปดาห์ ปีนี้ไฟการเขียนแรงมากตั้งแต่ได้อ่าน Everybody Writes (2nd) ของ Ann Handley

Roadmap หนังสือ Humble Guide คาดว่าน่าจะเสร็จภายใน Q2 2023 รอติดตามได้เลยครับ

ขอบคุณแฟนเพจทุกคนที่ติดตาม แอดรักทุกคนเลย เย้ ❤️

Leave a Reply