摘要： 本文探讨了“偏差正常化”在软件开发行业中的现象，即一些在特定文化或环境中被视为正常的行为，实际上却可能导致严重后果。作者通过多个工作经历中的例子，展示了这种偏差正常化的表现，例如公司对安全性的忽视、对产品质量的忽视、以及对员工反馈的压制等。文章还分析了导致偏差正常化的原因，包括规则的不合理、知识的不足、个人主义的膨胀、以及领导层的无为等。最后，作者提出了一些解决偏差正常化的方法，包括关注弱信号、抵制不合理的乐观主义、以及建立良好的工程文化等。
讨论： 该内容主要讨论了数据驱动决策与政治决策之间的关系，以及‘正常化偏差’的概念。一些用户分享了他们在组织或个人经历中遇到的情况，其中决策往往受到政治因素的影响而非纯粹基于数据。同时，也提到了‘正常化偏差’在组织中如何导致不良行为的标准化，例如在特斯拉驾驶中的近距离警告被忽视。此外，还讨论了大型科技公司裁员对弱信号的影响，以及人们如何通过制定明确的规则来处理失败的风险。
原文标题：Normalization of deviance (2015)
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