专家并不总是给出更好的建议——他们只是给出的更多
当你需要达成某项目标的建议时，你更愿意问谁:该领域的佼佼者还是勉强度日的人?大多数人会选择表现最好的人。然而，那个人的建议可能没有任何帮助。
“熟练的表演和熟练的教学并不总是同一件事，所以我们不应该期望最好的表演一定也是最好的老师，”David Levari(哈佛商学院)说，他是最近一项研究的主要作者心理科学篇文章。
通过四项研究，他和APS研究员丹尼尔·t·吉尔伯特(哈佛大学)和蒂莫西·d·威尔逊(弗吉尼亚大学)的合著者发现，表现最好的人不会付出更多建议至少在某些领域，比其他表演者要好。相反，他们只是付出更多。
“人们似乎把数量误认为质量，”研究人员写道。“我们的研究表明，至少在某些情况下，人们可能会高估优秀员工的建议。”
在第一项研究中，Levari和他的同事们试图确定人们是否相信顾问的表现是其建议质量的可靠指标。
通过亚马逊土耳其机器人(Mechanical Turk)，超过1100名参与者被告知，他们将玩一款名为“拼字游戏”(Word Scramble)的游戏，然后回答相关问题。给参与者展示一个字母板，让他们在60秒内尽可能多地组合单词。参与者玩了三轮，每次都用不同的字母板。
然后，研究人员让参与者选择他们更愿意从哪些顾问那里获得建议，以便更好地完成任务。参与者表现出对表现最好的人的强烈偏好，无论问题是如何问的(即自由选择或强制选择的形式)。
在第二项研究中，研究人员探索了表现最好的人是否真的给出了最好的建议。他们邀请100名“顾问”玩6轮Word Scramble游戏，为未来的玩家撰写建议，并对自己的建议质量进行评级。表现最好的人相信他们给出了最好的建议。
在同一项研究中，另外2085名参与者被随机分配到有建议或没有建议的条件下。在玩了一轮Word Scramble后，建议条件下的参与者会从随机的顾问那里得到指示，然后再玩5轮。没有建议的参与者玩了6轮没有反馈的游戏。接受建议的人在接受建议后表现得更好，而且往往在随后的每一轮中都表现得更好。但平均而言，表现最好的人的建议并不比其他参与者的建议更有帮助。研究人员对飞镖进行了类似的研究，得出了类似的结果。
“在我们的实验中，优秀员工给出的建议对他们更有帮助，尽管通常并没有帮助。令人惊讶的是，尽管他们对写这些建议的人一无所知，他们还是这么想的。”
研究人员又进行了两项研究，以了解为什么更好的执行者的建议似乎更好。两名本科生研究助理对研究的目的和假设一无所知，他们将建议的七个属性进行了编码:权威性、可操作性、清晰性、显而易见性、建议的数量、“应该”建议和“不应该”建议。对每种属性的感知帮助和感知改善进行了分析。
只有一个属性——建议的数量——一致地预测了建议的可感知性和可感知的改善性。然而，建议的数量和建议的有效性之间没有相关性。
“表现最好的人没有写更多有用的建议，但他们确实写了更多，在我们的实验中，人们把数量误认为质量，”Levari告诉APS.
那么，为什么这些建议没有更有用呢?Levari和他的同事有一些想法。
首先，熟练的执行者可能会忽略基本的建议，因为“天赋和广泛的练习使有意识的思考变得不必要。”一个天生的棒球手，从小就每天打棒球，可能不会想到要告诉一个新手一些他们觉得完全是直觉的东西，比如平衡和抓力，”他们写道。
其次，最优秀的员工可能不是熟练的沟通者。研究人员写道:“即使一个优秀的员工确实有明确的信息要分享，他们也不一定特别擅长分享。”最后，大量的建议可能比实际可以执行的要多。
勒瓦里说:“我们花了大量的时间和金钱来寻求好的建议，无论是来自同事和教练、老师和导师，还是朋友和家人。”“下次当你得到建议时，你可能要少想有多少建议，多想有多少建议是你真正可以利用的。”
