【卡尼曼新书噪声】这种持续对现实世界进行的因果解释就是我们“理解”世界的方式,我们对人生的理解,由对常态谷中不断产生的事情的事后解释所

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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

这种持续对现实世界进行的因果解释就是我们“理解”世界的方
式,我们对人生的理解,由对常态谷中不断产生的事情的事后解释所
组成。这种感觉从根本上讲是有因果性的,新事件一旦被人们所知,
其他可能性就会被消除一一编故事的过程几乎消除了所有的不确定
性。正如我们在那些“后见之明”的经典研究中了解到的:即使主观
上的不确定性存在过一段时间,当不确定性消失后,对不确定性的
记忆也将消失不见。

内部视角和外部视角

我们来对比一下统计模式和因果模式这两种思考事件的方式。因
果模式通过将事件实时划分为正常事件或异常事件,为我们节省了很
多精力。在异常事件的迅速动员下,我们会从环境和记忆中努力搜索
相关信息。主动的期待,即专心地等待某一事件发生也需要耗费心
力。相反,常态谷中的事件发展过程,几乎不需要我们耗费心理成
本。你在路上遇见邻居时,他可能会向你微笑,或者看起来心事重

么它们就不会引起你的关注。如果他的笑容异常灿烂或点头过于敷
衍,你很可能就会从自己的记忆中寻找可能的原因。因果思维避免耗
费不必要的心力,同时保留了发现异常事件时所需的警惕性

与因果思维不同,统计思维通常是费力的,它需要的注意力资源
只有系统2思维〈缓慢而定慎的思维模式) 发挥作用时才能满足。除了
基础水平外,统计思维还需要经过专门的培训才能掌握。这种思维方
式基于整体的信息,将个别案例视为更大类别中的一个实例。它不会
把琼斯一家的遭遇看作由一系列特定事件导致的必然结果,而是观察
与琼斯一家具有相同预测性特征的先例,再判断在统计上这是不是有
可能发生的结果。这两种观点之间的区别是本书反复出现的议题。依赖单一案例进
行因果思维是预测误差的重要来源,采用统计思维,也称为外部视角
(outside view) ,是避免这些误差的方法之一。

我们需要强调一点; 因果模式对我们来说自然得多,即使是那些
原本基于统计思维的解释,也很容易转换成基于因果思维的解释。想
一想“他们之所以失败是因为缺乏经验”或“他们之所以成功是因为
有一位出色的领导者 ”这类表述,你很容易就能想到反例,有些经验
不足的团队成功了,而拥有杰出领导者的团队却失败了。经验和才华
与成功之间的相关性至多是中等水平,甚至可能更低,然而我们很容
易做出这种因果性归因。只要因果性是合理的,尽管相关性很小,我
们的思维也很容易将相关性转化为因果性。比如,杰出的领导者被视
作成功的一个原因,而经验不足则是失败的一个原因,这样的解释令
人满意。

如果不想放弃对世界的理解,我们或许要不可避免地依赖有瑕辣
的解释。然而因果思维和自以为了解过去的错觉,都会导致我们在预
测未来时过分 我们将看到,偏好因果思维会使人们忽略噪声这
一误差来源,因为噪声从根本上说是一个统计学概念。

尽管整个世界的可预测性比我们认为的要低,但因果思维帮助我
们了解了一个比我们想象中还难以预测的世界,这也解释了为什么我
们会认为世界比实际情况更具可预测性。在常态谷中,没有惊喜,也
没有不一致,未来似乎与过去一样是可预测的。人们既“听 ”不到品
声,也“看”不到吧声。

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