20235 No.117 典型性与基础比率

#思考快与慢 08

【概念原文】

关于概率或可能性的问题引起了思维的发散性,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典型(代表性)的自动评估。

一旦人们作出一个错误的直觉判断,系统1和系统2都脱不了干系。系统1引起了错误的直觉,系统2采纳了这个直觉,并将其运用在判断当中。然而,造成系统2犯下此类错误的原因有两个——忽视与懒惰。

典型性的第一宗罪就是,它过于喜爱预测不可能发生的(低基础比率的)事件。

典型性的第二宗罪是它对证据质量不够敏感。

用贝叶斯定理来约束直觉:以下是对贝叶斯定理关键点的总结:·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。

【概念重述】

你看到的不一定是真实的,听到的不一定是真的。我们通常很容易被第一印象所误导,特别是初次遇见的场景。比如说一些游客到某地旅游回来之后,会出现评价不一的现象。有些人会反馈当地的村民又热情又善良,美食好吃实惠;而有些人却言之凿凿的说遇到的店铺都是精明的商家,自己被宰的同时也没有享受到高价的服务质量。可能说的都是亲身经历,都是眼见为实,但是两种论断就都是真的吗?很有可能他们都是被第一印象误导,以偏概全了。

这种现象是因为,我们的系统1很容易因为看到的、听到的、感受到的产生了一个直觉的判断,然后我们的系统2根据这个直觉,运用到分析判断中。

当然,造成的偏颇的原因有三个,一个是忽视了最常见最基础的事实。比如说,如果这两种观点的游客在旅游的地方呆的更久一点,比如说旅居了几个月,接触到当地更多的居民,也可能就会有一个相对客观的评价。第二个原因是懒惰,因为系统2你如果不去刻意调动,可能就不会认真地分析。假如说让这两位游客认真地在朋友圈评价一下去当地的旅游感受,可能这时候系统2就被召唤出来,也会相对可观的进行分析评价。还一个产生误区的原因是,即使其他人的描述是客观的,但我们仍然更愿意相信我们亲身的经历。

所以为了避免我们在后续的评价判断中的走入启发性的误区,我们要向自己提出两个问题:①这件事的大部分情况下什么表现?②我看到的事情是普遍现象吗?

【个人体验】

1、当主管跟我反馈部门的员工表现不佳,工作态度有问题的时候,我一般会先和该员工沟通一下,之后会和同组同事、导师、组长聊下,看看是否是该员工大部分时候的表现是什么样,然后再下论断。

2、曾经有一段时间,同事之间都在传离职跳槽到某公司的人很多,但实际上,真实的数据统计下来,跳槽到某公司的人员只占离职总人数的8%;

3、生活中看影评、书评、新闻事件,尽量多听几个角度,避免被带跑偏或先入为主。

【行动指引】

1、不要妄下论断,不要给他人贴标签,日久见人心;

2、不要轻信数据,也不要被一言之词带跑偏,亲自去调研了解一下再做结论;

3、审视一下自己的论点的论据是否充分,是否足够多?

【书中金句】

1、贝叶斯定理详细说明了最强烈的信念(在本章的实例中指的是基础比率)应该与证据分析相结合,这样才能更接近假设而不是偏离到其他方向上。

2、当你怀疑信息的可靠性时,可以做一件事:作概率判断时,往基础比率那方面想。别期望遵循这条原则会很容易——它需要在付出很多努力的情况下,才能实现自我监督和自我控制。

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