【諾貝爾獎】《思考快與慢》有聲書（全47集)行為經濟學經典！丹尼爾卡尼曼 P16 - 16.16.16.典型性啟發的兩宗罪

思考快與慢 丹尼爾·卡尼曼作品 幫你避開思維陷阱 總能做出好決定 有聲書 有中信書院出品 何雪蕾播講 典型性啟發的兩宗罪 用典型性來判斷概率 有一些重要的優點 它所帶來的初始印象 通常比亂猜儀器更為精確 在大多數情況下 表現得很友好的人 實際上也很友好 又高又瘦的職業運動員 很有可能是打籃球的 而不是踢足球的 獲得哲學博士學位的人 比只讀完高中的人 更有可能訂閱紐約時報 年輕的男性 會比年老的女性 更不要命地踩油門 在這些例子 及其他更多例子中 典型的形象特徵 左右著我們對典型性的判斷 受這些典型性啟發得到的預測 有可能是對的 這樣的說法在某種程度上 就是事實 然而在其他情況下 這種典型形象卻是錯誤的 因而典型性的啟發 也會造成誤導 尤其會使人們忽略 基礎比率的信息 找錯預測方向 即使啟發性具有一定的真實性 但絕對依賴啟發效應 就是違背統計學邏輯 是有嚴重罪過的 典型性的第一宗罪 就是他過於喜愛預測 不可能發生的事件 下面就是一個例子 如果你看見一個人 在紐約地鐵裡 閱讀紐約時報 下面哪種情況 與讀報者更吻合 他有博士學位 他沒有大學文憑 典型性會告訴你 應該選有博士學位那位 但這樣做並不一定是明智的 你應該充分考慮第二個選項 因為紐約地鐵裡 更多的是沒有大學文憑的人 而不是有博士學位的人 如果猜測一個被描述為 羞澀的詩歌愛好者的女士 學的是中國文學還是工商管理 你也應該選擇第二個答案 因為雖然學習中國文學的女學生 都害羞且愛好詩歌 但幾乎可以肯定的是 有更多工商管理專業的學生 同樣也是害羞的詩歌愛好者 在某些情況下 沒有受過統計學訓練的人 也會使用基礎比率來進行預測 在本章開頭 關於湯姆的第一個問題中 我們沒有提供關於他的細節 對於每個人來說 湯姆讀某個專業的概率 就是那個專業招生規模的基礎比率 然而得知湯姆的個性特徵後 人們再也不會將基礎比率納入考慮範圍了 在前期證據的基礎上 我和阿默斯原本以為 在瞭解了具體信息後 基礎比率的信息總會被忽略 但是這樣的結論太過絕對了 心理學家做過許多實驗 在這些實驗中 所給問題都明確地提供了基礎比率信息 儘管關於個人特徵的信息 比單純的數據份量更重 許多受試者還是受到了這些特徵信息的影響 諾伯特·施瓦茨和他的同事表示 引導人們像統計學家那樣思考 就能夠促使他們使用基礎比率信息 引導人們像臨牀醫生那樣思考 則會起到相反的效果 幾年前我和哈佛大學的學生做了一項實驗 讓我有了一個令我十分驚訝的發現 增強系統二的激活狀態 能有效提高回答湯姆問題的準確率 這項實驗將舊問題 與認知順暢性的現有形式結合了起來 在實驗過程中 我們要求一半學生鼓腮幫 另一半學生皺眉頭 前文中已經提過 皺眉通常可以增強系統二的警覺性 降低對直覺的過分相信和依賴 鼓起腮幫的學生的預測結果 與原實驗結果一樣 他們只依賴於典型性 而忽略了基礎比率 然而不出作者所料 那些皺眉頭的同學 的確對基礎比率表現得很敏感 這是一個具有啟發性的發現 一旦人們做出一個錯誤的直覺判斷 系統一和系統二都脫不了幹係 系統一引起了錯誤的直覺 系統二採納了這個直覺 並將其運用在判斷當中 然而造成系統二 犯下此類錯誤的原因有兩個 忽視與懶惰 許多人忽視了基礎比率 因為在有個人信息的情況下 他們認為基礎比率與問題並無關聯 另一些人犯下同樣的錯誤 則是因為他們沒有將注意力 集中在任務上 如果皺眉能帶來不同結果的話 這說明懶惰 也許是人們忽視基礎比率的合理解釋 至少對於哈佛大學的學生來說是這樣 當具體信息缺失時 他們的系統二知道 基礎比率與問題相關 但是隻有在任務中付出特別努力時 才能將基礎比率的知識應用於其中 典型性的第二宗罪 是他對證據質量不夠敏感 請回想系統一的言中 即為事實的原則 在TOM的問題中 激活你聯想機制的 是對TOM的描述 且這個描述不一定是真實的 對TOM對人冷淡 缺乏同情心的描述 也許能讓你相信 他不太可能是社會科學 與社會工作專業的學生 然而彼時 你已經清楚地知道 這樣的描述是不可信的 原則上講 你當然知道不值得信任的信息 就相當於沒有信息 但是眼見即為事實 使你難以遵循那條原則 除非你決定立刻否定證據 否則你的系統一 會自動將這一信息視為真實的 當你懷疑信息的可靠性時 可以做一件事 做概率判斷時 往基礎比率那方面想 別期望遵循這條原則會很容易 它需要在付出很多努力的情況下 才能實現自我監督和自我控制 想要得出TOM問題的正確答案 你應該遵從 最先出現在自己腦海中的想法 若認為某招生人數多的專業 被選中的概率高 則稍微降低起概率 若認為某招生人數少的專業 被選中的概率低 則稍微提高起概率 如果你對TOM一無所知 你做出的抉擇就不是你的初衷了 你手頭上的那點信息也不能相信了 所以你應該讓基礎比率 在預測中起主導作用 用貝葉斯定理來約束直覺 你認為明天會下雨的概率 只不過是你的臆測 你不應該相信頭腦裡出現的所有想法 你的信念必須受限於概率邏輯 所以 如果你相信明天某個時候 會下雨的概率是40% 就該相信不會下雨的概率是60% 那麼明天早晨下雨的概率 就一定不會是50% 如果你相信某個候選人當選總統的概率是30% 並且相信他在首次競選成功後 再次當選的概率是80% 你就必須相信他連任的概率是24% 貝葉統計學提供了類似TOM等相關問題的定理 這個研究統計學的定理影響深遠 是以18世紀英國一位名為 因為人們認為他是為一個重大問題 做出重要貢獻的第一人 這個問題就是 貝葉斯定理詳細地說明瞭 最強烈的信念應該與證據分析相結合 這樣才能更接近假設 例如 如果你相信 有3%的研究生是被計算機科學專業錄取的 你還相信TOM是該領域研究生的可能性 是其他領域的4倍 貝葉斯定理就會認為 你必須相信TOM是計算機科學家的概率是11% 此外 如果基礎比率是80% 那你眼中的新概率就應該是94.1% 以此類推 數學問題與本書並無關聯 關於貝葉斯定理 有兩點我們要銘記在心 要知道 我們總是喜歡把事情搞得一團糟 第一 基礎比率十分重要 即便是在手頭的案例已有證據的情況下 依然如此 通過分析證據 得到的直觀印象 通常都會被誇大 眼見即為事實與聯想一致性的結合 亦是我們相信自己編纂的故事 以下是對貝葉斯定理關鍵點的總結 以相對合理的基礎比率 對結果的可能性做出判斷 質疑你對證據的分析 這兩個理念都是直接明瞭的 當我意識到自己從未學習過怎樣運用它們時 我感到非常震驚 即使是現在 我仍舊覺得自己在踐行這兩個理念時 總有些不自然 勢力 典型性 與基礎比率 草坪修整得很好 接待員看起來很能幹 傢俱也十分搶眼 但這並不意味著 這是一家經濟狀況良好的公司 我希望董事會不要依照典型性啟示做出判斷 這家新成立的企業看起來好像不會倒閉 但是這個行業的成功基礎比率非常之低 我們又怎麼能知道這家企業就是一個特例呢 他們一直在重複犯同樣的錯誤 用並不充分的證據來預測罕見的事件 當證據不充分時 我們應該以基礎比率做出判斷依據 我知道這份報告絕對是具有毀滅性意義的 也許它的證據十分確鑿 但我們憑什麼相信呢 我們必須在做計劃時保持一定的懷疑態度纔行 琳達問題的社會效應 我們的實驗中最著名的也最受爭議的地方 是設計了一位虛擬的女士 名叫琳達 阿默斯和我擬造了琳達的問題 用以說明啟發室在判斷中的作用 以及它與邏輯相悖的地方 以下是我們對琳達的描述 琳達31歲 單身 一位直率又聰明的女士 主修哲學 在學生時代 她就對歧視問題和社會公正問題較為關心 還參加了反核示威遊行 20世紀80年代聽到這個描述的人常常會笑出聲來 因為他們馬上就知道 琳達曾在加州大學伯克利分校上過學 因為這個學校已有一批熱衷政治的激進學生而著稱 在一項實驗中我們給受試者看了一張單子 上面列有琳達可能會出現的八種情況 在TOM的問題中 有一些人通過典型性對TOM的專業進行排序 而其他人則通過概率做出排序 琳達的問題也是如此 但有些新的變化 琳達是小學老師 琳達在書店工作 她還在學瑜伽 琳達積極參與女權運動 琳達是婦女選民聯盟成員 琳達是銀行出納 琳達是保險推銷員 琳達是銀行出納 還積極參與女權運動 這個問題從幾方面透露出年代的信息 婦女選民聯盟如今的地位 已經不再像從前那樣突出了 女權運動雖說見證了 過去三十年裡女性地位的變化 但這種說法今天聽來也已經很陌生了 然而即使在當今這個臉譜時代 我們仍然很容易猜到 人們會對這位女士做出高度一致的判斷 琳達非常適合當一個激進的女權主義者 也相當符合在書店工作 且學習瑜伽的身份特徵 不過卻不怎麼適合做銀行出納 或是保險推銷員 琳達不可能只是一名普通的銀行出納吧 現在請注意這張單子上有一點很重要 琳達更像一名銀行出納 但是更像一名積極參與女權運動的銀行出納 所有人都認為琳達更像是 主張女權主義的銀行出納 而不是普通的銀行出納 普通的銀行出納不會熱衷女權主義 加上這個細節 整個描述變更像是一個有條理的故事了 但是在判斷概率的過程中 會讓人有些糾結 因為上述兩種情況之間 存在一種邏輯關聯 按照維恩圖解來說 積極參與女權主義的銀行出納的集合 包含在銀行出納的集合之中 因為每個持女權主義理念的銀行出納 本身還是銀行出納 因此琳達是為積極參與 女權主義的銀行出納的概率 就一定比她只是個 普通的銀行出納的概率低 當你想更加詳盡地說明 某個可能的事件時 只能降低其概率 因此這個問題 使典型性直覺和概率邏輯兩者對立起來 我們的首次實驗 是一次受試者組肩實驗 每位受試者都看到一組 列有七個結果的單子 其中只包括幾個重要結果中的一個 有些人通過相似度來排序 而其他人則通過概率排序 就像湯姆問題出現的結果那樣 通過相似度和概率 得出的平均排序結果是相同的 在兩種情況下 積極參與女權主義的銀行出納 都比銀行出納的排序要靠前 然後我們運用受試者組內設計 對這項實驗做了更深入的研究 我們設計了你此前看到的那份調查問卷 其中銀行出納排在第六位 女權主義銀行出納位於最末 我們相信受試者會注意到兩個結果之間的關係 而且他們的排列也應該會符合邏輯 事實上我們對此非常有把握 不必再專門做個實驗來證實這個想法 我的助手當時正在實驗室裡做另一個實驗 他讓受試者一邊在報酬表上簽名 一邊完成這項關於琳達的問卷 後來我隨意撇 看到助手書桌上的文件盒裡 已經放了十份調查問捲了 而且所有的受試者都認為 琳達是積極參與女權主義的銀行出納 當時我太驚訝了 因為自己有了一個重大發現 因此我至今對那張灰色金屬質地的書桌 以及當時每張表的位置仍記憶猶新 我當時興奮極了 趕緊給阿默斯打電話 告訴他我們有了重大發現 我們讓邏輯與典型性互相競爭 結果典型性贏了 我們還觀察到系統二的一個缺點 既然兩種結果都包含在同一列表中 受試者就有很大機會 發現邏輯規則中的關聯性 但他們卻沒有把握好這次機會 當我們把實驗的規模擴大時 發現樣本中89%的研究生 都違背了概率的邏輯 我們相信 從統計學角度做出複雜應答的受試者 表現會更好些 因此我們給斯坦福大學商學院 決策科學項目的博士生 發了同樣的調查問卷 所有的博士生都學過概率論 統計學和決策論等學科的高級課程 我們又一次驚奇地發現 85%的博士生也認為 Linda是積極參與女權主義的銀行出納 比銀行出納的可能性更大 為了消除這個錯誤 後來我們認為 這個希望越來越渺茫 我們讓很多人瞭解Linda 並且問了他們下面這個簡單的問題 下面兩種情況 哪種可能性更大 Linda是銀行出納 同時還積極參與女權運動 這個直接了當的問題 使Linda這個人物 在某些領域中小有名氣 也引起了數年的爭議 幾所重點大學中 85%至90%的大學生 選擇了第二個選項 這一選擇有被邏輯 但卻沒有人因此感到羞恥 我曾經有些憤怒地 問自己教的那些大學本科生 難道你們就沒有注意到自己 違背了基本的邏輯原則嗎 當時後排有些學生大喊 那又怎樣 還有個犯了同樣錯誤的畢業生解釋道 我還以為你只不過是 問問我的看法罷了 通常當人們沒能運用 明顯相關的邏輯原則時 就會出現謬誤 阿莫斯和我引入了 何取謬誤這個想法 通過直接比較 人們總會認為 兩個事件的聯合出現 比只出現其中一件事的可能性要大 此時就出現了何取謬誤 正如穆勒裏亞的錯覺圖所示 即使你對謬誤有了真切的瞭解 也仍然難以避免這種錯誤 生物學家斯蒂芬·傑·古爾德 曾描述他自己 在琳達問題上的糾結反應 他當然知道這個問題的正確答案 然而他還是寫道 我腦中有個小人 跳上跳下的 還對著我喊 他不可能只是個銀行出納 看看他描述就知道了 這個喋喋不休的小人 當然就是古爾德的系統一了 琳達問題簡短版本的正確答案 只是對我們眾多研究中的一項的多數回應 斯坦福大學和伯克利大學的 社會科學專業大學生組中 有64%的學生正確的判斷出 琳達是女權主義的銀行出納 比銀行出納的可能性更小 起初列有八個結果的版本中 相似的大學生組中 只有15%的人做出了正確選擇 其區別頗具啟發性 問題的較長版本 通過在不同結果中穿插其他結果 來區別開兩個重要結果 讀者要分別判斷每個結果 因此不會對所有結果進行比較 相反問題的較短版 需要有能啟動系統二的明確對比 允許多數有統計學知識的學生 避免謬誤 不過遺憾的是 我們沒有對這組知識淵博的受試者中 選擇錯誤的少數人的推論進行研究 我們的受試者在湯姆問題 和琳達問題中提供的概率判斷 與典型性判斷正相吻合 典型性屬於一連串可能同時發生 且聯繫緊密的基本評估 最具典型性的結果 與特性描述結合在一起 就會生成最有條理的信息 而這些最具條理的信息 卻不一定就是可能性最大的 但它們貌似正確 稍有疏忽 我們就很可能混淆 有條理貌似正確和概率 這三者的概念 如果我們將具體描述 用作預測的工具 那麼不加批判的 用貌似合理的判斷來替代概率 就會嚴重影響我們的判斷結果 請思考下列一組問題中的兩個描述 並對其可能性做出評估 明年北美某地將有一次洪災 一千多人將被淹死 明年加勒佛尼亞某時將有一次地震 此次地震將導致洪水 一千多人將被淹死 加勒佛尼亞地震的情節 要比北美洪災的情節更合乎情理 儘管加勒佛尼亞地震的概率非常小 不出所料 人們對更詳細、更豐富的描述 做出的概率判斷更高 這一點有被邏輯 預言家總會給其客戶設下陷阱 對情節加以詳述 會使其更可信 卻更不可能成為現實 為了體會貌似合理的作用 請看下面的問題 下面兩個論述哪個可能性更大 馬克長有頭髮 馬克長有金色的頭髮 以及下面兩個論述哪個可能性更大 簡是位老師 簡是位老師他走路去上班 這兩個問題與琳達問題一樣 有相同的邏輯結構 但它們卻沒有引起謬誤 因為更詳細的結果只是更詳細而已 不會更讓人信服 或更有連貫性 或更講得通 對貌似合理的連貫性的評估 不會產生概率問題的答案 在與之相矛盾的直覺缺位時 邏輯就會起作用