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¿Cuál es la parte más difícil del diseño métrico?

Para tomar buenas decisiones basadas en datos, necesita 3 cosas: Criterios de decisión basados ​​en datos bien diseñados. métrica.La capacidad de recoger la datos esas métricas se basarán en.Estadísticas habilidades para calcular esas métricas e interpretar los resultados bajo incertidumbre. Los requisitos n.° 2 y n.° 3 se han escrito sobre muchos (incluso por mí), pero ¿qué pasa con el requisito n.° 1? Ahora que la recopilación de datos es más fácil que nunca, muchos líderes sienten la presión de arrastre números a cada reunión. Desafortunadamente, en medio del frenesí de alimentación, muchos de ellos no dan diseño métrico la cantidad de pensamiento que se merece. Entre aquellos que están dispuestos a esforzarse, la mayoría lo está inventando sobre la marcha, como si fuera nuevo. No lo es. La psicología, el estudio científico de la mente y el comportamiento, ha tenido más de un siglo para apagar su tenga en cuenta los peligros de intentar medir cantidades vagas que no se han definido correctamente, por lo que el campo ha aprendido algunas pepitas de oro sólidas que los líderes empresariales y los científicos de datos deberían tomar prestadas al diseñar métricas. Si no está convencido de que la métrica el diseño es difícil, toma papel y lápiz. Te reto a que escribas una definición de felicidad que sea tan férrea que nadie pueda estar en desacuerdo con tu forma de medirla…Foto de D Jonez en UnsplashTricky, ¿verdad? Ahora inténtalo con otros sustantivos abstractos que la gente dice a diario, como “memoria”, “inteligencia”, “amor”, “atención”, etc. Es condenadamente casi milagroso que cualquiera de nosotros nos entendamos a nosotros mismos, y mucho menos unos a otros. Y, sin embargo, este es exactamente el primer obstáculo que los investigadores de psicología deben superar para lograr avances científicos. Para estudiar los procesos mentales, deben crear proxies (métricas) precisos y medibles con los que trabajar. Entonces, ¿cómo piensan los psicólogos y otros científicos sociales sobre el diseño métrico?Fuente de la imagen: Pixabay. ¿Cómo se estudian de manera rigurosa y científica conceptos que no se pueden definir fácilmente? ¿Conceptos como atención, satisfacción y creatividad? La respuesta es… ¡no lo haces! En cambio, operacionalizas. A los efectos de este ejemplo, supongamos que está interesado en medir felicidad del usuario.

¿Qué es la operacionalización?

¿Qué es la operacionalización? He escrito un artículo de introducción aquí para ti, pero el resultado es que cuando lo operas, primero te dices a ti mismo: “Nunca voy a medir la felicidad y he hecho las paces con eso”. Los filósofos han estado en esto durante miles de años, por lo que no es como si de repente se te ocurriera una definición única que satisfaga a todos. Luego, destilas la esencia medible de tu concepto en un proxy.

Recuerda siempre que en realidad no estás midiendo la felicidad. O la memoria. O atención. O inteligencia. O cualquier otra palabrota poética, por grandiosa que te suene.

Ahora que estamos de acuerdo con el hecho de que nunca mediremos la felicidad y sus amigos, es hora de preguntarnos por qué consideramos esa palabra en primer lugar. ¿Qué tiene este concepto, en su forma confusa, que parece relevante y pertinente para la decisión que queremos tomar? ¿Qué información concreta (¡y obtenible!) nos llevaría a preferir un curso de acción sobre otro? (El diseño de métricas es mucho más fácil cuando tiene acciones en mente antes de comenzar. Si es posible, piense en posibles decisiones antes de intentar diseñar una métrica).Foto de Adolfo Félix en UnsplashLuego destilamos la idea central que buscamos para crear un proxy medible, una métrica que capture esta esencia central que nos importa.

Defina su métrica antes de nombrarla.

¡Y ahora viene la parte divertida! Se nos permite nombrar nuestra métrica como queramos: “blorktibork” o “felicidad del usuario” o “X” o lo que sea. La razón por la que no tiene sentido que la policía lingüística nos arreste es que no importa cuán difícil trabajamos en diseñarlo, nuestro proxy lo hará *no* sea ​​la forma platónica de la felicidad del usuario. Si bien puede satisfacer nuestras necesidades, es importante recordar que es poco probable que nuestra métrica se adapte a las necesidades de los demás. Es por eso que sería una tontería trabar cuernos en debates inútiles sobre si nuestra métrica captura o no la verdadera felicidad. no lo hace Si estás desesperado por algún tipo de One Metric To Rule Them All, hay una canción de Disney para ti.Foto de jean wimmerlin en UnsplashCualquier métrica que creamos es simplemente un proxy que se adapta a nuestras propias necesidades (y posiblemente a las de nadie más). Es nuestro medio personal para un fin personal: tomar una decisión informada o resumir un concepto para no tener que escribir un párrafo completo cada vez que lo mencionamos. Podemos llevarnos bien sin involucrar a la policía lingüística en ninguno de los dos. Hasta ahora, todo bien. Simplemente determina qué información necesitaría para su decisión, luego encuentra una manera de resumir esa información de una manera que tenga sentido para sus necesidades (ta-da, esa es su métrica) y luego le da el nombre que desee. ¿Derecha? Cierto, pero… Ahí es la parte más difícil de todo esto. ¿Alguna suposición de lo que podría ser? Mañana compartiré la respuesta con ustedes; no olviden suscribirse aquí en Medium o en las redes sociales (Gorjeo, LinkedIn) para que no te lo pierdas. Mientras tanto, comparta sus pensamientos sobre cuál es la parte más difícil del diseño métrico aquí o aquí.Si desea obtener más información, vea las lecciones 039–047 de mi curso Cómo hacer amigos con el aprendizaje automático. Todos son videos cortos de un par de minutos de duración. Comience aquí y continúe en la lista de reproducción adjunta: Si se divirtió aquí y está buscando un curso de IA aplicado diseñado para ser divertido tanto para principiantes como para expertos, aquí hay uno que hice para su diversión: disfrute de la lista de reproducción del curso dividida en 120 videos separados de lecciones breves aquí: bit.ly/machinefriendP.S. ¿Alguna vez has intentado presionar el botón de aplausos aquí en Medium más de una vez para ver qué sucede? ❤️ ¡Seamos amigos! Puedes encontrarme en Gorjeo, YouTube, Substack y LinkedIn. ¿Le interesa que hable en su evento? Utilice este formulario para ponerse en contacto.