【丹尼尔卡尼曼 噪声】测量情境噪声并不容易,因此一旦检测到它的存在,人们会感到惊讶不已。一旦人们形成了一个经过审慎思考的专业意见,他们就会

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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

测量情境噪声并不容易,因此一旦检测到它的存在,人们会感到
惊讶不已。一旦人们形成了一个经过审慎思考的专业意见,他们就会
找理由支持该意见。如果有人要求他们对自己的判断做出解释,他们
就会以自认为具有说服力的论据来捍卫这一判断。如果他们再次遇到
同样的问题,并且确定自己以前遇到过,他们就会给出与第一次相同
的意见,以此来减少认知负担并维持一致性。设想一个关于教师的例
子: 如果一位教师给一篇作文评了非常高的分数,一个星期之后他又
读了这篇作文并看到了第一次的评分,那么他这一次给出的评分不太
可能与上一次差别很大。

因此,只要案例容易记住,直接测量情境噪声就很难。比如,你
给一名核保员或法官展示一个他们以前处理过的案件,他们可能会回
想起这起案件,从而重复自己以前的判断。一篇关于专业判断中存在
变异性全的评论文章中提到了一些研究。这些研究发现,专家在同一
环节做出了两次相同的判断,毫无疑问,他们颁向于与自己保持一
致。

我们上文提到的实验使用了专家们不能再次辨认出的实验材料,
从而绕开了这一问题。和葡萄酒评委进行的是言测;给指纹鉴定专家呈
现的是他们已经鉴定过的一对指纹;给软件专家呈现的也是他们已经
完成的项目。第二次任务是在几个星期或几个月之后进行的,并且实
验人员没有透露这是专家们曾经鉴定过的案例。

还有另一个比较间接的方法可以确认是否存在情境噪声,借助大
数据或计量经济学。当可以获得以往大量专业性决策的案例时,分析
师们有时就能检验这些决策是否会受到特定情境或无关因素,比如一
天的某个时间段或室外温度等的影响,如果这些无关因素产生了统计
上的显著效应,则说明存在情境噪声。实事求是地说,不要指望发现
可能导致情境噪声的所有外部因素,那些我们已经发现的因素就足以说明存在大量多种多样的因素。如果要掌控情境噪声,我们就必须了
解它的产生机制 。

群体智慧效应,一个是一群

思考下面这个问题, 美国的机场数量占全世界机场总数的百分比
是多少? 当你思考的时候,一个答案可能会跳进你的脑海,但这个答
案产生的方式与你回忆自己的年龄或电话号码时不同。你会注意到,
你脑海中出现的数字是一个估计值,当然,它不是一个随机数字一一
1%或99%显然不是正确的答案。你给出的数字是一系列不可能被排除的
可能数字中的一个,如果有人将你的答案加上或减去l%,你可能不会
觉得这个答案比你给出的答案的准确性差。正确答宣是32%。

爱德华。沃尔 Edward Vul) 和哈罗德。帕什勒 (Harold
Pashler) 这两位研究人员想到,可以要求人们回答这一问题以及其他
类似的问题两次,而不是一次,并要确保被试事前并不知晓他们需要
第二次作答。沃尔和帕什勒假设,对两次答案取平均数会比单次答案
(无论是第一次还是第二次的答案) 的准确性更好。

结果证明他们是对的。总体而言,第一次的答案比第
更接近真实值,而最准确的估计值是两次推测的平均数。

沃尔和帕什勒的灵感来自一个非常著名的现象一一群体智慧效
应,它是指对人们的独立判断进行平均会提高判断的准确性。1906
年,达和尔文的表弟、著名博学大师弗衣西斯。高尔顿 (Francis
Galton) 在一次乡村集市上目睹了787名村民估计一头获奖的公牛的重
量。没有一位村民准确猜到公牛的实际重量一一大概是1198磅鱼,但
他们猜测的平均值是1197磅,与实际值仅相差1磅。村民们估值的中位
数 (1207) 与实际值也非常接近。虽然村民个体的估值充满噪声,但
全部估值的平均值偏差极小,就这一点而言,村民们是智慧的群体。

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