大脑|一场卖20万和一场卖2亿的直播,差距背后有两个被忽略的系统( 六 )

  • 虽然偏离平均越明显 , 我们期待回归的合理性就越强 , 但回归预测依然会有不确定性 , 因为琢磨不定的运气 , 不知道什么时候会消失 。
  • 只有在更长的周期内 , 回归预测的合理性与准确性 , 才能够得到保证 , 因此这会更加考验我们对回归现象 , 能否做出正确的判断与解释 。
  • 7、后见之明
    在得知事件结果之后 , 人们会忽略结果信息的影响 , 而高估自己能正确预测事情发生几率的倾向 。 后见之明偏误普遍存在于各种决策任务中 , 并不因为认知风格、专家与新手等个体差异 , 以及对原始答案的精细加工、结果呈现时的属性框架的改变而发生变化 。
    每当一件热点事件爆发 , 很多文章就会应声而出 , 用各种证明和分析表示早已预料到 , 看完文章人们都恍然大悟 , 原来逻辑如此简单 , 各种预兆如此明显 , 甚至附和表示自己也早有预料 。
    8、禀赋效应
    当个人一旦拥有某个物品 , 那么他对该物品的价值评价要比未拥有之前大大提高 , 禀赋效应会导致人们无法客观判断交换该物可获得的利益 。
    人们在决策过程中对利害的权衡是不均衡的 , 对“避害”的考虑远大于对“趋利”的考虑 。 出于对损失的畏惧 , 以“7天无理由退货”为例 , 短期内可以导致退货率和后期成本增加 , 但长期来看 , 反而让消费者不会频繁退换货 。
    慢一点 , 好一点
    以上种种 , 可得出我们的大脑有说不清的局限 。
    我们总是对自己认为熟知的事物深信不疑 , 但显然不了解自己的无知程度;我们总是高估自己对这个世界的理解 , 却低估了事件中存在的偶然性 。
    当然 , 做任何事情都调动系统2是不现实且无趣的 。 加拿大萨斯喀彻温大学心理学家瓦莱丽·汤普森就说 , “要是你每次走进一家餐厅 , 都得从最底层的逻辑开始推算自己该有的行为 , 那这日子恐怕是没法过了 。 ”
    但在需要的时候 , 如何有意识地弥补系统1的缺陷 , 减少由直觉产生的偏见和错觉?卡尼曼提出了如下建议——
    1 向内:刻意练习
    直觉主要有两类 。 有一类是主观的 , 在证据不足的情况下 , 用简单的问题代替难以回答的问题 , 预测往往偏离真实的结果 , 而另一类 , 则是依靠反复训练得来的技能和经验 。
    你可以选择刻意练习:
    • 先估测出平均点的平均值;
    • 根据你的证据的印象算出与之匹配的平均绩点;
    • 对你的证据和平均绩点的关联性作出估算;
    • 如果关联度是0.3 , 则从估算出的平均绩点的平均值中抽出30% , 放到与之匹配平均绩点里 。
    修正你的直觉性偏见是系统2的任务 , 要想找到相关的参照物、对基准预测做出估测或者对证据的质量进行评估 , 往往需要付出很大的努力 。 无偏见的预测一个特征就是 , 只有在信息非常有效的时候 , 才允许人们对罕见或者极端的事件作出预测 。
    2 向外:寻求意见
    尤瓦尔·赫拉利说:“人类很少能认清自己的无知 , 因为他们就是一直待在如同回声室的同温层里 , 往来的都是思想相近的朋友 , 接收的都是肯定自己意见的新闻信息 , 各种信念只是不断增强 , 鲜少遭到挑战 。 ”
    在通常情况下 , 我们大脑更偏向相信内部意见 , 也就是自己身边人的意见 。 同时 , 我们也发现 , 过于乐观的计划随处可见 , 到处都是不切实际的、接近理想状况的预测和计划 。
    看轻或者忽视分布信息的普遍趋势 , 是预测产生错误的主要原因 。 因此 , 我们应当尽力划分预测问题的类别 , 这样才能充分利用所能获取的分布信息 , 在预测时多使用外部信息 , 提高决策有效性 。
    无论是向外寻求帮助还是向内反躬自省 , 目的只有一个 , 让思考慢下来 。


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