コーチングプラクティス： 自分が無視しているデータは何か

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役立つかもしれないプラクティス

1. どのデータを選んだか——そしてどれを無視したかに気づく
   あなたの結論は利用可能なデータのサンプルの上に築かれている——そのサンプルが何を除外したかを問う。
   推論のはしご
2. パターンを特定するために先延ばしのエピソードを追跡する——自分を裁くためではなく
   自分自身の先延ばしについてのデータは、それについての罪悪感よりも有用である。
   セルフ・フォーギブネスと先延ばし
3. 観察可能なデータを解釈から区別する
   カメラが記録するであろうものと、自分がそれについて作り上げたものを分ける。
   推論のはしご
4. 毎日、自分の注意がどこに向かっているかを監査する
   1日の仕事時間の中で実際に注意をどう使っているかを追跡する――データはほぼ常に、意図と現実の間の大きな乖離を明らかにする。
   アテンション・エコノミー：注意を奪うよう設計されたシステムから焦点を取り戻す
5. 基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
   基準率の無視とは、鮮明で具体的な情報が手に入るときに、事前確率(一般にどれくらいの頻度で物事が起こるか)を過小評価または無視する傾向である。カーネマンとトベルスキーによって特定されたこれは、判断研究の中で最も強固に再現されているバイアスのひとつであり、個別の事例についての予測における体系的な過信につながる。これを修正するには、個別の情報を評価する前に、積極的に基準率を調べるか推定する必要がある。
6. 自分が置いている仮定を表面化させ検討する
   選んだデータと到達した解釈の間のギャップを埋めている仮定に名前をつける。
   推論のはしご
7. 個別の事例を評価する前に基準率を問う
   個々の事例を判断する前に、まずこの種のことが一般にどれくらいの頻度で起こるかを確立する。
   基準率の無視:なぜ私たちは確率を無視するのか
8. ログをパターンと驚きについて分析する
   記録した後、驚くべき2つか3つの事実を見つける──明白な事実ではなく。
   タイム・オーディット
9. 自己評価を客観的データと定期的に比較する
   人は自己モニタリングを体系的に誤って較正する——定期的な客観的チェックがそのずれを修正する。
   自己モニタリングを実践する
10. パートナーのポジティブな行動を意識的に見つける
    パートナーがしていないことではなく、していることの中の良い部分に目を向ける。
    ポジティブ・センチメント・オーバーライド:関係性を守るレンズの築き方

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