【噪声 丹尼尔卡尼曼】用,类别必须是事先存在并且边界定义清晰的。在为一组线段赋予标签时,我们很难将较长的线段与较短的线段区分开,并将它们视为两

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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

用,类别必须是事先存在并且边界定义清晰 的。在为一组线段赋予标
签时,我们很难将较长的线段与较短的线段区分开,并将它们视为两
个单独的类别,因为当我们处于快速的系统1思维模式时,分类并不受
主观意志控制 。

有一种方法可以克服形容词量表在分辩能力上的局限性: 进行对
比,而不是使用标签 ,因为我们比较案例的能力比评价案例的能力强
得多。

假设让你用一个20分制的量表来评价许多餐厅或歌手,你会如何
做呢? 5分制的量表很容易把握,但是20分制的量表将很难保证你的评
价的可信度。比如,在5分制的量表下我们可以给Joe”s Pizza餐厅打
3分,但是用20分制的量表时,我们该给11分还是12分呢? 解决这个问
题的方法很简单,但是你需要花费很多时间才能做出判断。

首先,你要用一个5分制的量表对餐厅或歌手进行评分,将其分为
5类。然后,你要在每个类别中对不同的对象进行排序,通常只需做几
次对比即可完成:你可能知道你更偏爱Joe”s Pizza和餐厅还是Fred”s
Burgers和餐厅,以及更喜欢歌手泰勒。斯威夫特 (Taylor Swift ) 还是
鲍勃。迪伦,尽管你将它们 〈他们) 划分在了同一种类别下。一个更
简单的方法是,你可以将5个类别再分为4个等级。即使是对那些你最
不喜欢的歌手,你可能也可以区分出几种不同等级的厌恶程度。

上述行为的心理机制很简单, 对判断对象进行直接比较能够获得
比逐一评估各个对象更精确的区分效果。判断线段长度也是同样的道
理: 我们比较不同线段长度的能力要比确认某个具体的线段长度的能
力强得多,此外,我们在比较两条线段的长度时,准确性也会更高。

我们在比较判断方面的优势适用于许多领域。如果你对人们的财
富水平只有粗略的认知,那么相比于逐一标记每个人的财富水平,在
同一范围内对不同个体的财富水平进行比较会更为清晰 、容易。如果
你对文章进行评分,那么将文章从最优到最差进行排序会比对文章逐一阅读和评分更为精确。比较判断和相对判断要比分类判断和绝对判
断更敏锐,不过,正如上述的例子所表明的那样,前者也更费时费
力。

使用明确有可比性的量表对目标进行单独评估,能够保留比较判
断的一些优势。在某些情况下,特别是在教育领域,涉及入选录用或
升迁推荐时,推荐人通常需要将候选人限定为某一类人群 (如“自己
教过的学生”或“具有相同经验水平的教师”) 的前5%或前20%。但
是,推荐人给出的评估值可能没有太大的参考价值,因为我们无法保
证推荐者始终规范地使用统一的量表。当然,在某些情况下这些评估
值还是有用的,比如,当经理对员工进行评级或分析师对投资进行评
估时,可以先找到那些将90%的对象都划分到“前20%”这个类别中的
人并纠正他们的错误。使用比较判断是减少噪声的方法之一,我们将
在本书第五部分对此进行讨论。

许多判断任务都需要将考查对象与量表上的某个类别进行匹配,
或者使用一组有序的形容词,比如用“不太可能”或“极不可能”来
评定事件发生的概率。然而,这种匹配其实很粗糙,因此充满了品
声名使人们对判电的实质达成共识,二个人对标笔的理解忆可能
有所不同。昌 断还 >
章,我们将进一 步探讨钳误地使用旦表会如何增加呈声。

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