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美國銀行呼叫中心的溝通激勵 “挖掘”人類行為

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  如果在全美的不同角落里放飛10 個氣球,然后要你把它們全都找出來,那最好的辦法是什么?毫無疑問,當然是發動群眾了。不過,怎樣才能以最低的成本招募到盡可能多的人來為你跑腿呢?讓麻省理工學院的彭特蘭(Alexander Pentland)給我們做個示范吧。

  隸屬美國國防部的高級研究計劃局(DARPA)是一家古怪科學家成堆的科研機構,去年年底,該機構就宣布了這樣一項奇特的挑戰賽:他們將于某日在全國的多個秘密地點釋放10 個紅色氣象氣球,率先發現并報告所有氣球位置的團隊將獲得4 萬美元獎金。消息公布后,數以千計的團隊報名參賽。大多數團隊很快都意識到,要把這些直徑2.4 米的氣球全部找到,最快捷的方法便是眾包(crowdsourcing,即將任務外包給數量眾多的志愿者來完成)。當然,他們肯定會為那些氣球獵手提供獎勵的。

  彭特蘭的團隊是麻省理工學院媒體實驗室(MIT Media Lab)下屬的人類動力學實驗室(Human Dynamics Lab),他們將眾包機制發展到了一個更高的層次。如果實驗室最終獲勝,他們打算如此論功行賞:向實驗室報告一個氣球位置的發現者將得到2,000 美元的獎勵;發現者的招募人得到1,000 美元;招募人的招募人得到500美元;以此類推。這樣一來,實驗室為每個氣球可能付出的最高獎勵也僅為4,000美元,累計金額剛好與競賽總獎金持平。該實驗室的簡單獎勵體系使得參與者不但自己愿意參加搜索,同時也希望自己的朋友加入。在比賽開始的前2 天,他們已經招募到了10 萬名志愿者。

  氣球放飛6 小時之后,搜索群體就把它們全部找到了。又過了3 小時,該實驗室將數千份搜索者提交的數據整理完畢,最終贏得了比賽。

  現年58 歲的彭特蘭表示:對我們而言,這樣的競賽是小事一樁。”原因是其他團隊的策略都是基于猜測,而他們在多年的數據挖掘(data-mining)研究之后已總結出了一套有跡可循的體系。他說:我們之所以能贏得了競賽,是因為我們了解激勵人們合作的科學原理。”

  自1998 年以來,彭特蘭一直致力于現實挖掘”(reality mining),這一理論融合了社會學和數據挖掘兩大研究領域。研究人員將社會傳感器”(sociometer)安裝在研究對象的脖子上,把跟蹤軟件裝載到他們的手機上,以此來捕捉每個測試對象的行動:比如他(她)和誰有過互動,使用了怎樣的身體語言或語調等等。然后,研究人員對海量數據進行挖掘,分析出潛藏的事實,例如:誰是團隊中最有效率的人,誰是團隊中真正管事的,誰又最喜歡主導談話等等。

  彭特蘭擁有麻省理工學院人工智能和心理學兩個博士學位,他表示:數據挖掘就是在數據中尋找出特定的模式。我對尋找與人類有關的模式非常感興趣。我將數據挖掘擴展到了與我們息息相關的現實世界。”

  這種標記-跟蹤法”意味著彭特蘭無需依賴從社交網站采集的不完善數據,或是由測試對象自己填寫提交的調查表。紐約大學(New York University)斯特恩商學院(Stern School of Business)的教授安若(Sinan Arral)表示:計算機科學家了解數據,但不了解社會動力學;社會學家了解社會動力學,但缺少儀器和分析手段。彭特蘭是個很有見識的人,這兩大領域他都精通。”

  去年,彭特蘭的實驗室與美國銀行(Bank of America)設在羅得島(Rhode Island)的呼叫中心合作,在80 名中心員工身上安裝了社會傳感器。這種傳感器看起來像一枚不顯眼的徽章,使用藍牙和紅外信號監測實驗對象每分鐘與哪些同事交談。測試活動先開展了一個月,后來又進行了6周。第一個月后,實驗室的研究人員發現,與更多同事進行過交談的員工能夠更快地接通電話,他們自我感覺的壓力也相對較小,而客戶滿意度卻與其他人一樣高。與刻板地遵循員工手冊或服從經理的電子郵件指示相比,通過非正式的閑聊來交流問題和解決方案似乎能取得更好的結果。有了這種結論之后,該呼叫中心嘗試盡量將員工的休息時間安排在一起,而非像過去那樣錯開。這樣員工就有了更多的時間參與閑聊。幾個月后,美國銀行向實驗室報告了結果:該呼叫中心獲得了相當于每年1,500 萬美元的生產力提升。

  美國銀行呼叫中心的做法,與彭特蘭團隊激勵成千上萬人在周六進行地毯式搜索時所采用的方法類似,即創造出可潤滑信息共享和協同工作的誘因。彭特蘭說:社會傳感器搜集的數據告訴了我們真正的事實是什么,這些東西與社會學和混沌的文化無關。有些事實真讓人吃驚,比如閑聊八卦居然能提高生產力。”氣球競賽的獲勝以及呼叫中心的實驗還表明,彭特蘭的傳感器研究可以在更廣泛的領域大有作為。現實挖掘能夠指引我們如何改變現實世界。彭特蘭的團隊即將進行一個旨在改善能源利用及個人健康習慣的項目。他表示:如何讓人們戒煙?如何尋找迷路的小孩?現在我們可以利用整個社會網絡的力量。我們已經對人類行為進行了大量研究,如今我們正在學習如何去改變它、塑造它。”
  

 

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