作者：Tanya Menon、Leigh Thompson

有些主管面對棘手問題時，反射動作就是「再蒐集更多數據」。但當報告與數字越堆越高，團隊往往陷入分析癱瘓（analysis paralysis），最後又拿出同樣的舊解法。

在作者調查的 83 位高階主管中，企業每天平均浪費 7,731 美元在無止盡的分析上——一年高達 282 萬美元。

問題不在於資料太少，而是太多——學者 James March 等人稱之為「垃圾桶決策（garbage can decision making）」：行動者、問題與解法在垃圾桶裡攪和，最後人們同意的就是「浮上來的那一個」。要避免這種狀況，作者提出 DIET 四步驟。

Step 1：Define（定義問題）#

• 別急著提解法，先進入「找問題的心態（problem-finding mindset）」
• 鬆開問題的定義，讓團隊從不同角度檢視，揭露隱藏的假設
• 用關鍵問題探索：你怎麼理解這個問題？成因是什麼？團隊有哪些假設？
• 試著從顧客、供應商、競爭者等不同視角寫下問題（不提解法）

用「if-then 條件句」約束資料蒐集：「如果我蒐集到這份資料，我的決策會因此改變嗎？」如果不會，就不需要蒐集。

Step 2：Integrate（整合資料）#

• 拼圖一片片蒐集，卻沒花同樣時間思考「怎麼拼起來」，就是垃圾桶決策的源頭
• 整合讓你看出資料與問題如何結合，並打破隱藏假設
• 使用 KJ 圖（KJ diagram，源自作者 Kawakita Jiro）：把事實寫在便利貼上，依可觀察的關係（例如某行銷專案後客戶上升、某延宕案造成銷售下滑）分群
• 視覺化呈現資料中的因果與相關模式

Step 3：Explore（探索方案）#

基於 KJ 圖，已可發展出初步想法。作者推薦藝術學校常用的「傳遞遊戲（passing game）」：

• 每位成員拿到一個獨立想法，五分鐘內以畫圖或文字默默發展

• 時間到後把作品傳給隊友，繼續延伸對方的構想

• 可進行多輪傳遞，像「電話遊戲」一樣讓想法演化

• 結束後討論哪些方向最有潛力

• 這個過程讓人感受到放手與被編輯的滋味

• 也迫使團隊接觸自己原本不會選的方向

Step 4：Test（測試假設）#

• 設計測試來檢驗計畫是否可行，問：「在什麼情境下這個解法會失敗？」
• 人們常過度蒐集支持自己決策的資料，卻不足蒐集反駁性資料
• 即使只跑一個測試，也能對抗確認偏誤（confirmation bias）

解決垃圾桶決策的方法不是完全不用資料，而是用更少的資料做更多的事——擴展、深化、整合、延伸並測試你已有的資料，把它轉化成知識與智慧。