มองใหม่ตำนาน Hawthorne: เมื่อข้อมูลจริงไม่เหมือนเรื่องที่เล่ากัน

‍

เพิ่มแสง ผลผลิตเพิ่ม หรี่แสง ผลผลิตก็ยังเพิ่ม

ตกลงว่าแสงเกี่ยวข้องด้วยจริงไหม?

ถ้าคุณเคยเรียนเรื่องการบริหารคน คุณอาจเคยได้ยินเรื่องเล่านี้ พร้อมคำอธิบายว่า พนักงานทำงานดีขึ้นเพราะรู้ตัวว่าตนเองกำลังถูกสังเกต

‍

เรื่องเริ่มที่ Hawthorne Works โรงงานของ Western Electric ในเขตชานเมืองชิคาโก ระหว่างปี 1924–1927 มีการทดลองเปลี่ยนระดับแสงในพื้นที่ทำงาน เพื่อดูว่าความสว่างเกี่ยวข้องกับผลผลิตอย่างไร ต่อมาเรื่องเล่าจากการทดลองนี้กลายเป็นส่วนหนึ่งของสิ่งที่เรียกว่า Hawthorne Effect หรือแนวคิดที่ว่าการได้รับความสนใจหรือการรู้ตัวว่าถูกศึกษาอาจเปลี่ยนพฤติกรรมของคนทำงาน

แต่คำถามสำคัญคือ ตัวเลขจากการทดลองเรื่องแสงบอกเราอย่างเนั้นจริงหรือเปล่า?

‍

ข้อมูลเดิมของการทดลองชุดนี้ไม่ได้ถูกนำมาวิเคราะห์ทางสถิติอย่างเป็นระบบ และเคยถูกคิดว่าสูญหายไปแล้ว จน Steven Levitt และ John List นักเศรษฐศาสตร์สองคน ตามพบหลักฐานที่เก็บไว้ในรูปไมโครฟิล์มที่ University of Wisconsin–Milwaukee และ Baker Library ของ Harvard Business School พวกเขานำข้อมูลมาวิเคราะห์ใหม่ และตีพิมพ์ผลในวารสาร American Economic Journal: Applied Economics เมื่อปี 2011

‍

สิ่งที่เพิ่มขึ้น อาจไม่ได้เกิดจากการถูกมอง

เมื่อกลับไปวิเคราะห์ข้อมูลเดิม Levitt และ List พบว่าเรื่องไม่ได้ชัดเจนอย่างที่เล่ากัน

โรงงานปรับไฟในวันอาทิตย์ซึ่งเป็นวันหยุด แล้วเริ่มใช้แสงระดับใหม่ในวันจันทร์ หากดูผลผลิตก่อนและหลังเปลี่ยนไฟ เราจึงอาจเห็นว่าพนักงานทำงานได้มากขึ้น

แต่มีรายละเอียดสำคัญซ่อนอยู่ ผลผลิตวันจันทร์สูงกว่าวันศุกร์และวันเสาร์อยู่แล้ว แม้ในสัปดาห์ที่ไม่ได้เปลี่ยนไฟ

ลองนึกภาพว่าเราเปรียบเทียบผลผลิตวันเสาร์กับวันจันทร์ แล้วเห็นตัวเลขเพิ่มขึ้น เราจะรู้ได้อย่างไรว่าสิ่งที่ทำให้เพิ่มคือการเปลี่ยนไฟ การรู้ตัวว่ากำลังถูกศึกษา หรือความต่างตามปกติระหว่างวันทำงาน?

เมื่อเอาวันในสัปดาห์มาพิจารณาด้วย เรื่องที่ว่า “เปลี่ยนแสงอย่างไร ผลผลิตก็เพิ่ม” จึงไม่ได้มีหลักฐานรองรับชัดเจนอย่างที่เล่าต่อกันมา

งานนี้ไม่ได้สรุปว่าการถูกสังเกตไม่มีผลต่อพฤติกรรมคน นักวิจัยยังพบร่องรอยบางอย่างที่อาจสอดคล้องกับ Hawthorne Effect แต่การทดลองเรื่องแสงชุดนี้ไม่ได้พิสูจน์คำอธิบายว่า “คนทำงานดีขึ้นเพราะรู้ตัวว่าถูกมอง” อย่างชัดเจนตามเรื่องเล่าที่เราคุ้นเคย

นี่จึงเป็นจังหวะที่ชวนให้เราคิดใหม่กับความเชื่อเดิม โดยกลับไปดูว่า ข้อมูลรองรับข้อสรุปที่เราใช้กันอยู่มากน้อยแค่ไหน วิธีอ่านข้อมูลที่อยู่ในมือเรา คะแนนประเมิน ผลสำรวจพนักงาน หรืออัตราการลาออก อาจมีรูปแบบที่ดูชัดเมื่อเห็นเป็นกราฟ แต่ความหมายของมันอาจเปลี่ยนไปเมื่อแยกดูรายวัน รายทีม หรือดูว่าในช่วงเดียวกันมีอะไรเกิดขึ้นอีกบ้าง

ครั้งหน้าเมื่อได้ยินว่า “ตัวเลขพิสูจน์แล้ว” เราอาจเริ่มจากคำถามเล็ก ๆ ก่อนว่า ตัวเลขนั้นแสดงอะไร และมีอะไรในข้อมูลเดิมที่เรื่องเล่าสั้น ๆ ไม่ได้บอกเรา?

‍

Source:

• Steven D. Levitt และ John A. List, “Was There Really a Hawthorne Effect at the Hawthorne Plant? An Analysis of the Original Illumination Experiments,” American Economic Journal: Applied Economics (มกราคม 2011): https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/app.3.1.224
• Steven D. Levitt และ John A. List, งานวิจัยฉบับเต็มเรื่องเดียวกัน สำหรับตรวจสอบรายละเอียดการทดลองและผลวิเคราะห์ (2011): https://cpb-us-w2.wpmucdn.com/voices.uchicago.edu/dist/f/1276/files/2018/09/15-Was-There-Really-a-Hawthorne-Effect-at-the-Hawthorne-Plant_An-Analysis-of-the-Original-Illumination-Experiments-pjhlhx.pdf