Gérer ses biais cognitifs en tant que testeur – 4ème partie

Gérer ses biais cognitifs en tant que testeur – 4ème partie

Ceci est le quatrième et dernier article de la série des biais cognitifs. Si vous ne l’avez pas fait, commencez par lire Gérer ses biais cognitifs en tant que testeur – 1ère partie. Dans ce dernier épisode, nous allons répertorier quelques biais de la catégorie « Que devrions-nous nous souvenir? » tel que l’a classé Buster Benson dans son article que je vous conseille également de lire.

 


De quoi devrions-nous nous souvenir?

Biais  de négativité

Quelque chose de très positif aura généralement moins d’impact sur le comportement et la cognition d’une personne que quelque chose d’aussi émotionnel, mais négatif.

opposites-489521_640Veillez à ne pas être trop négatif à propos du travail de quelqu’un d’autre, car il aura un plus grand impact que l’équivalent inverse en mots positifs. En raison de l' »effet Ikea », tout le monde est très sensible au sujet de son propre travail et veut qu’il soit apprécié, pas critiqué. Nous, les testeurs de logiciels, avons cette responsabilité d’être de bons communiquants en toutes circonstances; en cas de bonnes nouvelles, mais aussi pour les mauvaises. Aussi, faire preuve d’empathie sera toujours apprécié.

Biais de l’affaiblissement de l’affect

Plus communément appelé FAB (Fading Affect Bias), c’est un phénomène psychologique dans lequel des informations concernant les émotions négatives ont tendance à être oubliées plus rapidement que celles associées à des émotions agréables.

halloween-1743272_640Celui-ci indique que si vous donnez trop d’émotions négatives dans les informations transmises, alors les informations auront tendance à être oubliées plus rapidement, ce qui n’est sans doute pas votre but. Vous souvenez-vous ce problème critique que vous avez partagez avec le Product Owner et qui n’est toujours pas résolu, et même pas en haut du backlog? Vous souvenez-vous comment vous l’avez communiqué? Donnez-vous les informations en étant neutre, impassible et factuel? Si non, si vous le communiquez avec un discours négatif, alors vous ne devriez plus vous étonner s’il n’est pas en priorité haute maintenant que vous avez conscience de ce biais de l’affaiblissement de l’affect.

 

 

Biais de Récence

A cause de ce biais, nous avons tendance à donner plus de crédibilité à la plupart des observations récentes

nikon-882165_640Si par exemple vous avez découvert un problème il y a 6 mois, et le retestez maintenant à nouveau en ayant un comportement différent, en quelle observation allez-vous avoir le plus confiance? La plus récente sans doute car le produit a évolué et ce dernier test est probablement le plus juste. Et si vous aviez mal interprété la description qui avait été écrite il y a 6 mois ? Que faire si vous ne testez pas exactement le même scénario ce qui expliquerait que vous observez un comportement différent ?

Vous devez toujours faire attention face à des informations contradictoires et vérifier s’il y a une explication à cette évolution de comportement. Demandez aux développeurs, regardez dans le git log, recherchez dans votre outil de suivi d’incident, etc. Mais s’il vous plaît évitez de sauter à la conclusion hâtive que tout va bien maintenant simplement parce que vous ne réussissez pas à reproduire. Parfois, la réalité est loin d’être aussi simple que cela.

 

Biais de Primauté

Donnez plus de crédibilité aux premières observations faites.

blue-143734_640Après le « biais de Récence », au contraire, ce biais de primauté donne plus de crédibilité aux premières observations. Pour le test logiciel, nous sommes habitués à tester les non-régression et donc on imagine assez facilement l’évolution d’un logiciel, mon sentiment est que ce biais est sans doute moins enclin à nous perturber et que nous ferons difficilement plus confiance à une observation ancienne, notamment la première.

 

 

 

Effet Google (amnésie numérique)

Tendance à oublier des informations qui peuvent être trouvées facilement en ligne en utilisant les moteurs de recherche Internet tels que Google. Selon la première étude sur l’effet Google les gens sont moins susceptibles de se rappeler certains détails qu’ils croient être accessible en ligne.

mac-459196_640Le dernier mais pas le moindre, l’effet Google. Dans notre esprit, nous ne tendons pas à essayer de nous rappeler le contenu de nos recherches, mais seulement la façon dont nous les avons trouvé. Est-ce vraiment un problème pour un testeur logiciel aujourd’hui ? Est-ce un problème quand vous savez que les résultats rapidement trouvés il y a mois renvoient maintenant de bien meilleurs résultats. Si vous avez peur de perdre des choses, certains outils existent pour seconder votre cerveau: voir Evernote , poche , Google keep ou Framabag / Wallabag.

 

 

Conclusion

Je n’ai pas fait une liste exhaustive des biais cognitifs dans ces 4 articles, et le exemples que je donne ne sont que le fruit de mon imagination. J’apprécierais de lire vos retours, notamment si vous avez d’autres expériences à partager. Merci de votre lecture.

 


Les références

Buster Benson: «Biais cognitif »
Michael Bolton: «La pensée critique pour les testeurs »
Maaike Brinkhof: «Cartographie des biais des testeurs »
Wikipedia: « Liste des biais cognitifs »
Daniel Kahneman: «Penser, Vite et Lentement »
David Louapre: Science étonnante

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