A változó jutalmak szerepe a viselkedés befolyásolásában

Ahhoz, hogy egy új viselkedésforma megszilárduljon, szükség van arra, hogy újra és újra beváljon számunkra, és jó érzéssel töltsön el, miután elvégeztük. Így gyökereznek meg a jó szokásaink és a rosszak egyaránt. A viselkedéstudomány szerint a szokások fenntartásában a későbbiekben a változó jutalmak (variable rewards) még erőteljesebb hatást gyakorolnak ránk. Nem annak a változatosságnak van jelentősége, hogy mindig más legyen a jutalom, hanem annak, hogy kiszámíthatatlanul érkezzen.
jutalom játékgépen

Az egyik ilyen kiszámíthatatlan jutalom a közösségi médiában a társas megerősítés, lájkok, emojik, támogató kommentek formájában. Az tesz bennünket kíváncsivá, hogy érkezik-e vagy sem a jutalom, és a dopamin nem a lájkok mennyiségétől szabadul fel, hanem még az előtt, hogy meglátnánk, mi érkezett számunkra.

A másik a soha véget nem érő idővonal, amit ebből a szempontból már tényleg kimaxolt például a Facebook. A hirdetéseknél törekednek a relevanciára, mivel megfigyelték a korábbi aktivitásunkat az interneten. Az idővonal tartalmába azonban eltávolíthatatlanul (ha kitörlöd, jön másik) belekombinálnak egy rakás, számunkra egyáltalán nem releváns ajánlás postot, hogy néha valami érdekes is felbukkanjon, váratlan jutalomként. Megszámoltam ma reggel az első 60 db postot az alapbeállításként megjelenő, nyitóoldali hírfolyamomban. Mindössze 7 db kapcsolódott az ismerőseimhez, a többi 53 db ajánlás vagy reklám volt. Korábban ezek az arányok inkább fordítottak voltak. Most viszont a változó jutalom szerencsejátéka viszi vissza az embereket a végtelen scrollozásba, hátha lesz ott egyszer-egyszer valami, amiért eredetileg belépett. Azon túl persze, hogy könnyű, erőfeszítés-mentes unaloműzést kínál.

Az a probléma, hogy a tudomány efféle felhasználása már kimeríti a manipuláció kategóriáját, hiszen a felhasználónak nem érdeke sem az, hogy ébren töltött idejének brutális részét a közösségi oldalakon töltse el, sem az, hogy érdektelen tartalmak tömkelegén kelljen neki átrágnia magát, mielőtt a nyerőgép dob neki egy ismerőséhez kötődő megosztást. Azt is kipróbáltam, hogy bizonyos ajánlástípusokat szisztematikusan kilőttem, hogy nem érdekel, mégis újra és újra visszatérnek. Tehát csak kamu, hogy az idővonalad relevánsabbá tételében segít az algoritmus. Úgy tűnik inkább, hogy a változó jutalmakhoz szolgálnak kitöltő anyagként. Csakúgy, mint a gépi szerencsejáték esetén, ahol a nyerés és a nem nyerés aránya tervezhető és programozható.

Sokszor felmerül vezetőkkel folytatott beszélgetésekben, hogy nem devalválja-e a gyakoriság a dicséret, mint jutalom értékét. Különösen, hogy a Gallup kutatásaiból tudjuk, hogy az átlagnál jobban teljesítő csapatokra jellemző, hogy a kollégák heti rendszerességgel kapnak elismerést vagy dicséretet a jó munkáért. Hát ha gépiesen mindig csak ugyanazt ismerjük el, akkor az valóban egyre kevesebb értékkel bírhat. De ha a változó jutalmazás lehetőségein gondolkodunk el, akkor kitágul az opciók köre, amire pozitív visszajelzést adhatunk.

Teljesíthet valaki magához képest jobban, másokkal összehasonlítva jobban, túlszárnyalhatja az előzetes elképzelésünket akár a viselkedésével, akár a teljesítményével, tehet olyat egy kollégáért, a csapatért vagy a cégért, ami elismerésre méltó, kezdeményezhet, javaslatot tehet, problémára megoldást kereshet, önállóbban dolgozhat, mint korábban, kezelhet egy szituációt ügyesen, és még hosszan lehetne sorolni. Értékelni fogja, amikor észrevetted és meg is mondtad neki. A folyamatosan alakuló kontextus és a fejlődő vagy megmutatkozó egyéni képességek pedig az elismerés változó, kevéssé kiszámítható jellegét fogják elősegíteni.

Act2Manage Application

An interactive, gamification-based, practice-oriented leadership development application that provides immediate help and enables follow-up to the most common dilemmas.

Get info and request a free trial!

More blog posts:

lajhár

Lajhárok és gazellák a munka világában

Még 2016-ban írtam egy cikket itt a Tudatos Vezetés blogon, egy 600 ezer fős nagymintás kutatás alapján arról, hogy a tudásmunkások körében a teljesítmény nem haranggörbe szerint oszlik el, hanem hatványfüggvénynek megfelelően. Ennek az a jelentősége, hogy a felső 5% hozza az összteljesítmény negyedét, a top 1% pedig az átlagnál tízszer eredményesebb. Azaz van egy szűk réteg, aki tényleg kiemelkedő, összesen legfeljebb 20%, aki még egész jó, a többiek teljesítménye ehhez képest igen szerény. Ugyanezt igazolták vissza a Google saját kutatásai is, ahol vagy kétszázezren dolgoznak, és nem szűkölködnek az adatfeldolgozási és elemzési technológiában és erőforrásokban.

Read more »