【噪声控制技术电子书】我们将判断过程描述为非正式地对一系列线索进行整合,并在一个量尺上做出判断的过程。因此,消除系统性噪声需要判断者在线

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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

我们将判断过程描述为: 非正式地对一系列线索进行整合,并在
一个量尺上做出判断的过程。因此,消除系统性噪声需要判断者在线
索的使用、给线索赋予权重以及使用量尺上保持一致。即使不考虑情
境噪声的随机影响,这些要求也很难满足。

在单一维度的判断中,人们判断的一致性通常很高,比如两个候
选人中哪个更具魅力或哪个更勤奋,不同的招聘者往往能在这类评价
性问题上达成共识。人们共有的对不同维度进行匹配的直觉过程让人
们足够产生相似的判断,如人们将高GPA与超前的阅读能力相匹配。如
果一个判断中只有少量线索,并且这些线索基本都指向同一个方向,
那么人们也容易在这样的判断上达成一致

当判断需要对多个彼此冲突的线索赋予一定的权重时,巨大的个
体差异就会产生。对于同一位候选人,有些面试官会更重视才华或个
人魅力,有些面试官则可能更看重勤奋或抗压能力。当线索不一致并
且不能构成连贯的故事时,不同的人在重视哪些线索和忽略哪些线索
上必然会表现不同,这就会产生模式噪声。

不易觉察的噪声

唆声不容易被人觉察,也很少被讨论,而且显然比偏差更少受到
关注,因此你可能没怎么考虑过它。不过,噪声如此重要,却不容易
被人觉察,这本身也是一种非常有趣的现象。

认知偏差以及其他情感或动机对思维的扭曲,常被用来解释糟糕
的判断。分析人士用过度自信、错定效应、损失厌恶、可得性偏差
Cavailability bias) 以及其他种类的偏差来解释那些粳糕的决策。
基于偏差的解释常常令人满意,因为人类思维渴望因果性解释。每当
出现问题时,我们都会去寻找原因,通常情况下我们也确实能够找到
原因。在一些情况下,偏差看起来就像是不良决策的成因。偏差在解释性方面颇具魅力,品声却缺乏这种魅力。如果试图事
后解释为什么某个特定的决定是错误的,那么我们可能很容易发现偏
差,但不会发现任何噪声。只有用统计思维来看待世界,我们才会看
到噪声,但这种统计思维并非与生俱来,因为我们往往更喜欢因果性
的故事。我们的直觉系统缺乏统计思维,这就是噪声比偏差更少受到
关注的原因之一。

另一个原因在于,专业人士很少认为自己和同事的判断会有喉
声。经过一段时间的培训后,他们通常会自行做出判断。指纹专家、
经验丰富的核保员和资深专利审核员几乎不会去想其他同事会与自己
的意见不一致,他们更不会去想,其他同事会如何质疑自己的意见。

大多数时候,专业人士会对自己的判断充满信心。他们总以为自
己的同事会赞同自己的意见,却从来不会去弄清楚是否的确如此。在
大多数领域,人们做出判断后永远不会将其与真实值进行比较,最多
是让另一位尊重型专家对其判断进行审查。专业人士之间偶尔才会出
现大到令人惊讶的分歧,而且一旦出现这种分歧,他们通常会找到理
由来将其视为极端案例。组织程序也倾向于忽略或压制专家之间的分
歧,这是可以理解的,毕竟站在组织的立场上,噪声是一种令人篮众
的存在。

决策卫生的6个原则

我们有理由相信,有些人的判断就是比其他人好。最佳判断者具
有如下特征,拥有与任务相关的技能、智力以及特定的认知风格一一
用积极开放性思维来形容这种认知风格最为恰当。毫无疑问,优秀的
判断者犯严重错误的情况很少。然而,鉴于导致个体差异的因素众
多,即使是最好的判断者,我们也不应该奢望他们能够在复杂的判决
任务中达成完美的一致性。背景、个性和经历的千差万别使得我们每
个人都与众不同,这也是我们无法避免噪声的原因

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