【丹尼尔卡尼曼噪声图片】这种奇特的现象很容易解释。泰特洛克的训练的主要目的是对抗心理偏差。我们现在已经知道,心理偏差并不总是会造成统计偏差。当心

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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

这种奇特的现象很容易解释。泰特洛克的训练的主要目的是对抗心理
偏差。我们现在已经知道,心理偏差并不总是会造成统计偏差。当心
理偏差以不同的方式影响不同个体的不同判断时,就会产生噪声。很
于和和全全人人全二全 人人 生生的因

题不同,同样的偏差会导致预测者反应过度或反应不足。我们不
人 产生统计偏差,即预测者相信事件会发生或不会发生的
普遍倾向。因此,培训预测者克服他们的心理偏差是有效的一一通过
减少噪声的方式。

团队合作对减少噪声有相当大的作用,同时也显著提高了团队提
取信息的能力。这一结果与汇总的逻辑一致,几个人协同工作比一个
人更善于发现重要信息。如果爱丽丝和布莱恩一起工作,爱丽丝发现
了布莱恩错过的信号,那么他们进行联合预测会更好。在团队中工作
时,超级预测者似乎能够避免群体极化和信息级联的危险。相反,他
们会汇总不同个体的数据和想法,并以积极开放的方式充分利用综合
的信息。 多 托人入的同事解释了谤 一优妥5 “与培训方式不同的

甄选的总体效果最好,一些改进源于更好地利用了信息。超级预
测者比其他人更善于发现相关信息,这可能是因为他们比一般参与者
更聪明、更有动力、对做出此类预测更有经验。但甄选的主要作用还
是减少喉声 了 ee
>

怀基他人无法种的罗新闻的进位解读。

甄选与汇总的有效之处

超级预测项目的成功突出了两种决策卫生策略的价值: 要选〈超
级预测者都超级棒 ) 和汇总〈预测者组成团队进行合作时表现更好) 。这两种策略可以被广泛地应用在许多判断过程中。只要有可
能,你应该通过组建业务能力出众且能力互补的判断者团队〈由预测
者、投资专家、招聘人员组成) 来实现战略性合作 。

到目前为止,我们已经考虑了通过对多个独立判断取平均值的方
式来提高精确度,就像在群体智慧实验中一样。对高准确性判断者的

评估进行汇总将进一步提高判断的准确性。通过汇总既独立又互补的
基断 门可以获得; 进一步提高。试想有4个人是一场犯罪

行为的目击证人《确保他们不会相互影响至关重要) ,他们从4个不同
的角度目击了犯罪行为,那么将他们提供的信息进行汇总后其质量会
好很多。

组建一个专业团队来共同完成判断任务,类似于组建一套综合测
试来预测候选人未来在学校或工作中的表现。该任务的标准工具是多
元回归〈见第9章) ,它通过依次选择变量来执行。首先选择的是最能
预测结果的第一个测试,然而,下一个测试不一定是第二有效的。相
反,第二个测试提供了有效且与第一个测试无关的信息,为第一个测
试增加了最大的预测力。例如,假设你有两个心理素质测验,其与未
来的表现的相关系数分别为0. 5和0. 45,还有一个人格测验,其与未来
表现的相关系数只有0. 3,但与心理素质测验不相关。最佳的解决方案
是首先选择更有效的那个心理素质测验,然后选择人格测验,因为这
样会带来更多的新信息。

同样的道理,如果你要组建一个判断者团队,那么你当然应该先
挑选最好的判断者。接下来,选择一个判断能力中等却能给团队带来
一些新技能的人,而不是与第一个人高度相似上且更善于判断的人,这
样做可能效果更好。以这种方式组成的团队会更优秀, 不同个
体的判断彼此不相关时,汇总判断的有效性会比判断存在元余时提高
得更快。在这样的团队中,模式噪声相对较高,因为个人对于每个案

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