【卡尼曼新书噪声】图16-1模式噪声的成分我们来举一个稳定的模式噪声的例子。你可以想象一下,一个招

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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

图16-1 模式噪声的成分

我们来举一个稳定的模式噪声的例子。你可以想象一下,一个招
聘者要根据候选人在各个维度上的一系列得分,来预测候选人担任主
管后的未来绩效。在第9章我们提到了判断模型。在该模型中,招聘者
会给各个维度的评分赋予一个权重,权重与判断者对某一维度的重视
程度成正比。不同的招聘者对各个维度的赋权各不相同: 有的招聘者
更看重领导力,而有的招聘者更看重沟通能力。这种差别导致候选人
在不同招聘者心目中的排名不同。这就是稳定的模式噪声的一个例
子。

对具体案例的个体化反应也会产生稳定的模式噪声,并且这种模
式喉声还具有高度的特异性。想象一下,是什么导致你对朱莉的故事
的某些细节更为关注,而对另一些细节不那么关注呢? 可能是因为其
中的某些细节与你的生活经历有许多相似之处。也许朱莉的某些事让
你想起了自己的一位近亲: 他离成功只有一步之遇,但最终功亏一筑
一一你认为这是他与生俱来的性格缺陷导致的。与此相反,朱莉的故
事也可能会唤起你对某个健友的回忆: 他经历了艰难的青春期后,努
力考入了医学院,现在已经成为一名成功的医学专家。对于不同的人
来说,朱莉的故事所引发的联想是独特且不可预测的,但这些联想可能又是稳定的: 你在上个星期读朱莉的故事时联想到的人物,与现在
读朱莉的故事时联想到的人物是相同的,并且你当时对朱莉的故事的
个体化感受与现在的也是相同的。

判断品质上的个体差异是模式噪声的另一个来源。设想有一位拥
有超级预测能力的预言家,包括他自己在内,没有人知道他有这种预
测能力。他的准确性会使他偏离预测的平均值。在没有客观结果的条
件下,这种偏离会被视为模式误差。当判断结果无法被验证时,超级
准确的预测看起来就像模式噪声

模式噪声还源于个体对案例的不同维度做出有效判断时其能力上
的系统性差异。想象一下专业运动员团队的遵选过程。教练可能更关
注与比赛相关的各种运动技能,医生更关注运动员是否易受伤,心理
学家则更关注运动员的动机和角力。我们可以想到,当不同的专家评
估相同的运动员时,大量的模式噪声将会出现。同样,全能型专家在
进行判断时也会在某些方面更为擅长,在另一些方面不那么擅长。这
种情况下,模式噪声更多地被描述为人们在知识、技能上的差异,而
非误差。

专家们独自做决策时,技能的差异就是噪声。然而,当管理层有
机会组建一 个团队共同做判断站, 技能的多桂性将成为 种潜在优
势,因为不同上 面 上 。我们将在
第21章中讨论这种优势, 以及如何获取这种优势。

在前面的章节中,我们讨论了在保险公司的客户被指派核保人
时,或被告被指派法官时,所面临的两种类似抽签的情况。我们可以
看到,第一次“抽签”,即从一群同行中选出一名专业人士这个过
程,不仅选择了该专业人士判断的平均水平〈水平误差) ,还选择了
一个类似万花简的组合, 该专业人士独有的价值观、偏好、信念、
忆、经验和联想的组合。当你自己做判断时,你也会受这些因素的影
响。你在工作中形成自己的思维习惯,并从导师那里获得智慧 。获得

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