阅读笔记第292/ 365天
今日阅读《思考，快与慢》
［美］丹尼尔·卡曼尼 著
胡晓娇 李爱民 向梦莹译
第2部分：启发法和偏见
第14章:猜一下，汤姆的专业是什么？
一、基础比例与典型性。
1.基础比率。
请看下面简单的问题：汤姆是一所著名院校的研究生，请预测汤姆就读以下9个专业的概率，并对专业进行排序。用1表示最可能就读的专业，9表示最无可能的。
工商管理
计算机科学
工程学
人文与教育
法学
医学
图书馆学
自然科学与生命科学
社会科学和社会工作
要回答这个问题，我们知道不同专业的招生规模是解决问题的关键。某一特定种类的事物所占比率被称为基础比率。在没有其他信息可供参考时，采取基础比率的方法最容易。
在这个问题中，你可能会根据基础比率进行猜测，推测汤姆更容易被招生规模大的人文与教育专业录取。
2.典型性。
接下来的任务与基础比率并无关联。一位心理学家在汤姆高三时对他进行了心理测试，大致推断出他的个性，其描述如下：
尽管缺乏创造力，但汤姆智商很高，他喜欢按部就班的简单生活，喜欢干净整洁的环境，屋子里的物件要摆放的规规矩矩，他写的文章枯燥，偶尔会写些老掉牙的双关语，或者迸发出类似科幻小说的火花，文章还显得有那么点生动。他颇具竞争意识。此外，他们待人冷淡，缺乏同情心，也不愿与他人接触。尽管他总是以自我为中心，但却有强烈的道德观念。
请按照上文对汤姆的性格描述，预测他与某个专业典型学生的相似度进行排序，用1表示最相似的专业，9表示最不像的。
根据不同专业领域的研究生的典型形象，我们可能推测汤姆排在首位的专业是计算机或是工程学。
这项寻找相似点的任务，要求我们对汤姆的描述和不同专业学生的典型形象进行比较描述的准确性——无论是不是对汤姆的真实写照——与任务的目的没有关系。另外你对每个专业基础比率的了解也与任务无关，因为某个个体与某个组织典型人员的相似性，并不受这个组织大小的影响，甚至在大学里根本没有图书馆系的情况下，你都可能会将汤姆的性格描述与图书馆专业的研究生形象进行比较。
二、依据典型性作出预测是下意识的行为。
我们会用典型性的判断替代对概率的评估。因为关于概率的问题较难回答，而关于相似性的问题就比较简单，但相似性和概率的判断所遵循的并不是同一个逻辑规律，相似性的判断，可以完全不受基础比率的影响，不受不当描述的影响，但在判断概率时，如果忽略基础比率和证据的可靠性的话，就注定会犯错误。
对于普通人来说，概率是一个相对含糊的概念与不确定性、倾向性、貌似正确以及出乎意料等词紧密相关。
概率或可能性的问题引起的思维的发散，让人想起比较简单的问题的答案，其中一个简单的答案就是对经典（代表性）的自动评估。系统1能使人产生相似的印象，虽然他并没有刻意这样做。我们会受到典型性启发式的影响。
尽管通过典型性作出预测的做法很普遍，但在统计学上这一做法并不是最优选择。例如：职业棒球的球探在预测某个选手是否会成功时，他们大体上看的是球员的体格和相貌。但“运动家棒球队”的经理却采用，通过看选手过去表现的统计数据来挑选球员。这让他能以很低的成本达到了最佳结果。
这让我想到我国的著名乒乓球女运动员邓亚萍，她最初就是因为身高太矮而没有入选省队。但她并没有放弃凭，借不懈的努力，通过优异的成绩进入省队、国家队。
三、典型性启发的两宗罪。
用典型性来判断概率有一些重要的优点，但绝对依赖启发效应，就是违背统计学逻辑，有严重的“罪过”。
1.典型性的第一宗罪就是：他过于喜爱预测不可能发生的（低基础比率的）事件。
当我们了解了更多具体信息后，基础比例的信息“总会”被忽略。但通过增强系统2的激活状态，能有效提高回答问题的准确率。
一旦人们做出一个错误的直觉判断，系统1和系统2都脱不了干系。
2.典型性的第二宗罪是：他对证据质量不够敏感。
原则上讲，当你知道不值得信任的信息就相当于没有信息。但是眼见即为事实，使你难以遵循这条原则，除非你决定立刻否定证据（例如：你坚信的信息是从一个骗子口中得来的），否则系统1会自动将这一信息视为真的。我们需要付出很多努力，才能实现自我监督和自我控制。当我们怀疑信息可靠性时，做概率判断，往基础比率那方面想，要让基础比率在预测时起主导作用。
四、用贝叶斯定律来约束直觉。
我们的信念必须受限于概率逻辑。
贝叶斯定律的关键点：
·以相对合理的基础比率，对结果的可能性作出判断。
·质疑你对证据的分析。
我学到：
1.在没有其他信息可供参考时，采取基础比率的方法让我们的判断更准确。
2.在寻找相似点的任务中描述的准确性和每个专业的基础比率，都与任务目的无关。所以用典型性的判断来替代对概率评估会造成偏差。
3.用典型性作出预测的做法，并不是最优选择。应该让基础比率在预测时起主导作用。
