【丹尼尔卡尼曼 噪声pdf】能否被验证并不会改变判断的过程,但会改变事后对判断的评估。

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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》,扫上面码免费领电子书

能否被验证并不会改变判断的过程,但会改变事后对判断的评
估。

结果可验证的判断可以由一个客观的观察者,根据一个简单的误
差测量方式,即通过判断与结果之间的差异进行评定。如果天气预报
员说今天的最高气温会达到21摄 氏度,而事实是18摄氏度,那么我们
可以说预报员犯了一个正3度的错误。显然,这种方法不适用于类似甘
巴迪问题中的非验证性判断,因为这种判断没有真正的结果。那儿
我们如何去界定一个判断的好坏呢?

答案是还有另一种评估判断的方法,这种方法怒适用于可验证的
判断,也适用于不可验证的判断,而且其核心在于评估判断的过程。
当我们在说好或不好的判断时,我们要么指的是判断的输出,比如甘
巴迪的案例中你给出的数值,要么指的是判断的过程,也就是你是如
何得出这个数值的。

评估判断过程的一种方法是,观察这一过程在应用于大量案例时
的表现。以一个政治分析师为例,他在地方选举中预测了大量候选人
的获胜可能性。他宣称,这些候选人中的100人有70%的可能性获胜。
如果这100人中最终有70人当选,我们就会认为该政治分析师的预测很
准确。虽然单个概率判断无法用正确或错误来评价,但其整体是可以
被验证的。同样,通过审查大量案例的统计结果,我们可以更好地确
定是否存在针对某一特定群体的偏见。

关于判断过程的另一个问题是,它是否符合逻辑或概率理论。大
量关于判断中认知偏差的研究都在分析这个问题。

关注判断过程而不是结果,我们就可以对无法验证的判断进行评
估,例如对虚构问题的判断或时间跨度很长问题的预测 。虽然无法将
其与已知的结果进行比较,但我们仍然可以评估这些判断是否正确。
当我们将重心放在提升判断品质,而不仅仅是评估判断的好坏时,我
们也会将注意力放在判断过程上。我们在本书中推荐的所有减少偏差和吧声的方法,都是为了实现这样的判断过程,能够在同类案例中从
整体上最大限度地减少误差。

我们比较了两种评估判断品质的方法:一种是比较判断的结果,
另一种是比较判断过程的品质。需要注意的是,对于可验证的判断
如果在单个案例中使用这两种评估方法,可能会得出不同的结论。一
名熟练、说慎的预测者在使用最好的工具和技巧对季度通胀进行预测
时,也经常会出错。而在关于单个季度的预测中,即使是让黑狸猩掷
骨子,也有可能给出准确的“答案”。

研究决策的学者为解决这一问题提出了清晰的建议, 关注过程,
而不是单个案例的结果。然而,这并非现实生活中的惯常做法。专家
们也经常评估自己的判断与可验证结果之间的一致程度,如果你问他
们,他们判断的目标是什么,他们会说: 尽可能地与结果一致。

总而言之,在可验证的判断中,人们通常声称,他们判断的目标
是尽可能使自己的预判与结果一致。而事实上,无论是可验证的判断
还是不可验证的判断,他们实际想要获得的是做出判断的内部信号,
这种信号源自事实与判断之间的一致性。 其实,他们应该追求的目标
是: 努力实现能够对一系列类似案件做出最佳判断的过程。

评估性判断vs预测性判断

到目前为止,本章主要集中讨论的是预测性判断的工作,随后讨
论的也主要是这类工作。然而,在第1章中讨论的弗兰克尔法官以及美
国联邦法官量刑中的噪声,考察的则是另一种类型的判断。给罪犯判
重罪不是预测,而是“评估性判断” (evaluative judgment) ,目的
在于使犯罪严重程度与刑期之间相匹配。葡萄酒比赛的评委和和餐厅评
论家做出的是评估性判断。对论文进行评分的教授、滑冰比赛的评委

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