作者：丹尼尔·卡尼曼（心理学家、“行为经济学”创始人之一）、奥利维耶·西博尼（商学院教授）、卡斯· R·桑斯坦（法学学者）
序
随着信息化的发展以及5G时代信息容量陡增，将人类判断的缺陷不断的放大。
大量的信息夹杂着着大量的噪声汹涌而来，决策者需要建立一套与之相适应的处理机制才能提高决策的正确度。
随着社会的发展，人类的进化从物化向虚拟化发展。与实物的联结越来越远，我们需要更多的想像力，理解力才能与之相适应。
虚拟化的世界不仅需要我们应用升维的模式，学习将三维的世界映射到高维思维层，还要学会将思维层里升华形成的知识晶体应用于现实世界中来。
简而言之：这是一本指导我们如何实施降维打击的作业指导书。
第一章
世界各地的法官对于案件的判决大都拥有自由裁量权。
经过九年的努力，美国国会通过了《1984年量刑改革法案》，该法案减少了量刑法官身份的偶然性而导致的判决中出现的净差异。
2005年，强制性的量刑指南被取消。
（司法制度存在人治的偏差，不能忽略特权思维的影响）
本书通过发掘埋没在大数据中的信息来减少决策中的噪声，即大数据渗透到行为经济学领导的新趋势。
《噪声》告诉决策者：“认识你自己”。警惕认知中的缺陷，比什么都重要。提供了一个正确的认知体系，这本书可以帮助我们在商业、政治和个人生活中做出更精准的决策。
凡有判断，必有噪声，噪声和偏差一起导致了决策判断中的误差。
噪声与偏差的区别：
噪声：无规律的错误；
偏差：系统性的错误。
（偏差倾向于已知，噪声倾向于未知。）
噪声又分为水平噪声、稳定的模式噪声和情境噪声三种
