Вплив когнітивних викривлень на моделювання бізнес-процесів в інформаційних системах
Анотація
Виявлено, що когнітивні викривлення (КВ), як системні відхилення мислення від логічної раціональності, мають значний вплив на процес моделювання бізнес-процесів (МБП) в інформаційних системах, зумовлюючи помилки у проєктуванні, спотворенні логіки та пропущенні критичних етапів процесу. Встановлено, що найпоширенішими типами когнітивних викривлень у сфері бізнес-моделювання є ефект якоря, підтверджувальне упередження, евристика доступності, надмірна впевненість, ефект ореолу, групове мислення та ефект статусу-кво. З'ясовано, що ці викривлення здатні впливати на всі етапи моделювання – від формування вимог до структурування логіки та перевірки моделі зі зниженням точності, повноти та послідовності побудови бізнес-логіки. Оцінено вплив попереднього інформування учасників про типові когнітивні викривлення на результати моделювання, де охарактеризовано відмінності як моделей, створених учасниками, що мали інструкції щодо розпізнавання викривлень, порівняно з контрольною групою, яка працювала без таких знань. Проведено емпіричне дослідження, в якому моделювання процесу оброблення онлайн-замовлення здійснювали дві групи учасників: одна – без додаткових вказівок, інша – з інструкціями щодо когнітивних викривлень. Встановлено, що учасники експериментальної групи продемонстрували кращі результати за всіма показниками: точність логіки (8,1 проти 6,4), повнота кроків (8,5 проти 6,9) і значно менша кількість помилок, пов'язаних з викривленнями (1,3 проти 4,2). Найдеструктивнішим виявилося підтверджувальне упередження, що спровокувало ігнорування альтернатив і недостатню перевірку даних. Обґрунтовано доцільність внесення знань про когнітивні викривлення до методології моделювання інформаційних систем. Запропоновано напрями вдосконалення методології моделювання – інструктаж користувачів, фасилітація командного моделювання, застосування механізмів валідації, а також перспективу розроблення спеціалізованих програмних засобів для автоматичного виявлення ознак викривлень у процесі моделювання. Наголошено, що підвищення когнітивної обізнаності розробників і аналітиків може стати ключовим чинником покращення якості цифрового моделювання та ухвалення управлінських рішень за умов зростання складності ІТ-систем.
Завантаження
Посилання
Ay, T., & Özdemir, A. (2025). Perception of Cognitive Biases in Decision-Making Scale (PCBDM-S): development and initial validation of a self-report measure for assessing cognitive bias perception. Current Psychology, 1–15. https://doi.org/10.1007/s12144-025-08053-x
Bagorka, M., & Pererva, K. (2024). Cognitive biases in decision-making regarding the purchase of goods and services: invisible forces in the market. Economy and Society, 69, 1–5. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-69-12
Baudel, T., Verbockhaven, M., Roy, G., Cousergue, V., & Laarach, R. (2020). Addressing cognitive biases in augmented business decision systems. arXiv preprint arXiv:2009.08127, 1–22. https://doi.org/10.48550/arXiv.2009.08127
Behimehr, S., & Jamali, H. R. (2020). Relations between cognitive biases and some concepts of information behavior. Data and Information Management, 4(2), 109–118. https://doi.org/10.2478/dim-2020-0007
Bernault, C., Juan, S., Delmas, A., Andre, J. M., Rodier, M., & Chraibi Kaadoud, I. (2023, July). Assessing the impact of cognitive biases in AI project development. In International Conference on Human-Computer Interaction (pp. 401-420). https://doi.org/10.1007/978-3-031-35891-3_24
Berthet, V. (2022). The impact of cognitive biases on professionals decision-making: A review of four occupational areas. Frontiers in psychology, 12, 1–13. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.802439
Billor, S., & Kaplan, B. (2025). The transformative effect of cognitive biases and the digitalization process on firm performance. Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 15(2), 543–552. https://doi.org/10.7456/tojdac.1622581
Davis, D. (2024). Irrational choices and business strategy: The impact of cognitive biases on market competitiveness. European Journal of Business, Economics and Accountancy, 12(2), 50. URL: https://www.idpublications.org/wp-content/uploads/2024/08/Full-Paper-irrational-choices-and-business-strategy-the-impact-of-cognitive-biases.pdf
Deshpande, K. (2025). Reducing cognitive biases in strategic business decisions: a framework for enhanced leadership and organizational success. Development and Learning in Organizations: An International Journal, 1–10. https://doi.org/10.1108/DLO-11-2024-0330
Figl, K., Di Ciccio, C., & Reijers, H. A. (2020). Do declarative process models help to reduce cognitive biases related to business rules? In International Conference on Conceptual Modeling, 119–133. https://doi.org/10.1007/978-3-030-62522-1_9
Godefroid, M., Zeuge, A., Oschinsky, F. M., Plattfaut, R., & Niehaves, B. (2021). Cognitive Biases in IS Research: A Framework Based on a Systematic Literature Review. Twenty-fifth Pacific Asia Conference on Information Systems, Dubai, UAE, 2021 PACIS, 105, 1–14. URL: https://aisel.aisnet.org/pacis2021
Gorvat, T. Yu., & Dub, M. I. (2024). Cognitive biases: essence and impact on financial decisions. Entrepreneurship and Trade, 43, 29–35. https://doi.org/10.32782/2522-1256-2024-43-04
Ivashchenko, M. V. (2024). Cognitive biases related to information and their manifestation in the financial market. Business Inform, 4, 207–213. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2024-4-207-213
Karpunin, I., & Zinchenko, N. (2023). Cognitive modeling of intelligent systems for analysing the financial status of a business entity. Electronic professional scientific publication "Cybersecurity: Education, Science, Technology," 1(21), 75–85. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2023.21.7585
Lupanenko, O. (2024). Methods for studying cognitive biases and their impact on the decision-making process in sales. Scientific Notes of "KROK University, 4 (76), 379–386. https://doi.org/10.31732/2663-2209-2024-76-379-386
McDermott, T. A., Folds, D. J., & Hallo, L. (2020, July). Addressing cognitive bias in systems engineering teams. In INCOSE International Symposium, 30(1)1, 257–271. https://doi.org/10.1002/j.2334-5837.2020.00721.x
Probowulan, D., & Oktavianto, H. (2024). Scientrometric Analysis Cognitive Biases Modification in Accounting Information Systems Research. International Social Sciences and Humanities, 3(3), 452–458. URL: https://proceeding.unmuhjember.ac.id/index.php/issh/article/view/656
Roessler, M., Velamuri, V. K., & Schneckenberg, D. (2019). Corporate entrepreneurship initiatives: Antagonizing cognitive biases in business model design. R&D Management, 49(4), 509–533. https://doi.org/10.1111/radm.12340
Shmatkovska, T., Dzyamulich, M., & Stashchuk, O. (2021). Features of business process modeling in the context of the digital economy. Economy and society, 26, 1–4. https://doi.org/10.32782/2524-0072/2021-26-66
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
