DMEL第30问：项目评估的指标越多越好吗？
一次偶然机会，听到同事（以A代）和某机构的项目管理人员（以B代）的对话：A：初步开发的38个指标所衡量的内容，是不是你关注的、看重的？B：哦，当然。我关注的还不止这些，还包括……等内容。A：平常，你们是通过什么方式收集这些信息的？B：季度汇报表。A：搜集起来有难度吗？信息质量如何？B：挺有难度的。质量嘛，呵呵……A：收集上来的信息你们如何处理？有根据这些信息，对项目做一些调整或改进吗？B：会翻着看看，但信息比较多，又零碎，所以也没什么特别地应用。
这段对话凸显了项目监测过程中几个常见的现象，建立指标时，觉得越多越好，什么都需要关注；到信息搜集阶段，内容太多，巨细靡遗，伙伴们配合意愿低，信息质量参差不齐；好不容易收集到的信息，太过繁杂，即使觉得有点价值，也不知如何用。到了下一期项目的设计、执行，基本还是按照以前的常规执行，没有大毛病，但也没什么特别的改进。
由此可见，信息数量的多寡和其价值并没有必然联系。即便信息搜集与项目执行过程并行开展，但高质量、有价值的信息获得依然需要额外的人员和时间投入。越多越好的倾向也许为我们建立了近乎完美的信息搜集体系，但繁杂的条目同时也破坏了项目监测的趣味、效度和价值，使过程流于形式。
那么，到底应该监测哪些信息呢？要回答好这个问题，首先要回到信息搜集的本源：我们期望通过这些信息解答什么问题，为什么决策做参考呢？
例如，在一个能力建设项目中，第一批参与者有30人，我们期望通过信息搜集了解项目的成效，以及改进之后的项目执行，那么，我们就要关注以下问题：
[*]开展项目之前，参与者是什么情况？参与中，他们发生了什么变化？
[*]这些变化是如何产生的？我们的项目是如何对其产生作用的？
[*]是所有人，还是只有部分人发生了如上的变化？为什么有些人变化显著，是什么动因激发了他们？那些没有变化的人呢？他们遇到了什么样的挑战？
聚焦要回答的关键问题，我们再从指标与关键问题的相关性、信息的价值等角度重新审视原有的指标体系，删减、合并那些可有可无的指标。
聚焦目标做减法的过程，要考虑综合不同利益相关方的意见，我们可请团队成员对每条信息的相关性进行打分，并简述要了解该条信息的理由——即信息的价值（如下图），根据评分、讨论结果，再筛选出那些相关度高且有价值的部分。http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz/IWhUm7qZlzjCfuGcAChfjJRATxIPhT50OlIkHwQAXusJS8M10ZD2A2g7pL77AnHsPZHohMewcNjS72MI9iaORYg/0 使用类似的打分、投票小工具，把大家从想当然的状态拉回实际情境中，认真、切实地去思考我们到底关注什么，哪些是重要的，哪些是无关紧要的。
总之，指标多少并不重要，重要的是指标衡量的信息是不是我们真正关注的，对于我们是否有价值。
如果你正在为各种繁琐的指标所累，那就赶快动起来，和大家一起为指标减减肥、瘦瘦身吧！
来源：社会资源研究所（SRI）
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