【管理者都該具備的 Science】柯 P 如何靠「貝式定理」判斷北市重大決策?

7 月 10 日,台北市正值瑪莉亞颱風來臨前夕,北部各地都在掙扎,到底要不要放颱風假。晚間九點,北北基生活圈的新北市率先發布,11 日放假一天。

到了 10 日晚間 10 點,台北市政府與基隆市政府終於做出決定: 隔天正常上班。

消息一出,民怨四起,尤其是居住地與公司分隔雙北兩地的人,更是一臉茫然:「我到底要不要放假啊?」

台北市長柯文哲,為此特別於 11 日上午舉行記者會,解釋相關的決策過程。在記者會中,柯市長向媒體表示,他之所以堅持等到晚上 10 點才宣布是否放假,除了這個決策不好下之外,也因為他講求遵守 SOP、尊重專業,並且舉出了「數學的貝式定理」來解釋,為何他要拖到最後一刻才下達不放假的決定。

柯文哲說,時間越靠近,下達的決策就會越精準,舉例而言,他可以等到 11 日凌晨 5 點才宣布是否放假,但是這個時間實在是太晚了,一定會引起民怨,因此他只好把宣布的時間設在原本 SOP 規定的 10 日晚間十點。

那麼,什麼是貝式定理呢?柯文哲市長又是如何用這套定理推論出「颱風天不放假」的結論的?

貝式定理與條件機率

要解釋貝式定理,我們就要先提到條件機率。

條件機率的概念指的是, 當一個已知事件發生時,另一件事件發生的機率。 用骰子舉例,當我扔出一顆公正的 6 面骰子,骰子六面分別為 1-6(已知事件發生),這個骰子扔出偶數的機率為 1/2,扔出大於 4 的機率為 1/3。

條件機率適合作為複雜問題的拆解方法之一,將一個複雜的問題分別拆解為許多不同的條件機率計算,並透過得出的數據進行決策,這樣的方法一般也符合人類在面對複雜問題時的邏輯解法。

至於貝式定理,則是合併多個條件機率的公式,由十八世紀英國長老派教會牧師貝氏所發現,並且由法國著名的數學家拉普拉斯定義出明確的公式。

相關理論指出, 貝式定理中如果包含了已知條件與未知條件時,當已知條件越多,未知條件越少,計算出來的機率就會越加精準 ;若以此推論,假設一個決策要透過貝式定理計算得出的結論來進行,那麼越多已知條件,就能得到越加精準的決策。

管理者都該學的「貝式定理」管理法

因此,我們可以發現到,有別於一些管理決策時的「人治」,透過貝式定理與條件機率,將目前面對的問題數據化,分析出已知與未知的條件後,想辦法釐清未知條件進行決策,是一個相對客觀的決策方式, 不但可以為決策者的決定做出有力的數據背書,也能夠讓決策者在面臨不同的問題時,得出最有利的決策結果。

知道手中的資源有限,決策者永遠都該做出最正確、公平的取捨,並考量到各界。貝式定律告訴我們該充分利用事前機率、條件機率,不斷修正事後機率。

這樣的數據決策方式,在大數據發達、AI 工具發展快速的現今,不再是一個複雜或是遙不可及的方法,反而是決策者、管理階層們應該去理解、學習的決策方法之一,不但可以幫助團隊在面臨多重壓力時,依然做出最好的決策,也能夠幫助決策者,臨危不亂,公正客觀,做好一位領導者該做到的事情。

柯文哲面對是否放假的問題

於是,回到柯文哲市長的「颱風假決策」,柯市長一項是尊重專業、數據導向的決策者,在面對這個問題,自然會希望能夠有越準確的已知條件越好。

而在面對 颱風這項不確定因素 時,柯文哲市長能夠換取精準情報的最大條件,就是時間。 理論上,時間越晚,颱風的動向與風量等數據就能預測得越精準。

但是,決策中還必須考量到,決策的時間是否會造成其他影響,比如說,如果按照柯市長開玩笑的話,11 日凌晨五點才發布決定,在那個時間點發布的決策自然符合當下的天氣狀況,精準度不在話下; 但你能想像你凌晨五點才能知道當天到底能不能上班時,那種無所適從的崩潰感嗎?

我不能,估計柯市長大概也不敢想像,因此這就是為何柯文哲不同於新北市的 10 日晚間 9 點,堅持要等到 10 點,取得了足夠的數據後,才根據這些條件宣布台北市不放假。

結論:It’s Science!

考量民眾實際生活需求

不過,雖然這個數據決策的過程非常的精采,仍然是有些較為巨大,並且並不是單純數據就能解決的問題。例如:有多少的人因為居住地與公司所在地不同,家中又有小孩,導致家人有可能得上班,但是小孩卻不用上學,就算真的依法請了颱風假,雇主也可以依法不支付薪水,因此減少了收入的情況?

諸多的案例在這次的雙北不同調中紛紛出籠,或許除了數據決策外,其他的生活考量,以及 法規的修改、完善 ,也是施政團隊與立法機構應該藉由這次颱風好好學習的項目。

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參考資料來源:
WIKIPEDIA: 貝氏定理
貝氏定理淺談
鳴人堂:【數學力】政治人物的形象是貝氏定理算出來的
ETToday: 照 SOP 走!柯文哲用「貝氏定理」宣布上班課 預測神精準
線代啟示錄: 條件機率與貝氏定理

(本文提供合作夥伴轉載,首圖來源:WIKIPEDIA,CC Licensed。)

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