## 最简单的科学决策法

今天咱们说一个特别实用，同时也是特别高级的技能：科学决策。

咱们精英日课最近一直在说，专家意见也好、面试获得的第一印象也好，最后都不如数据分析好。除非你能花很多时间深入了解一个事物，否则最好的办法就是做点数值计算。可是数值计算往往都特别专业，可能需要用到复杂的模型和算法，还有“大数据”，也实在不适合日常使用。

但是今天我们有个好消息：你根本不需要什么复杂算法  —— 最简单的数值计算就足以让你的决策水平大大提高！

昨天（4月19日）哈佛商业评论网站发表了一篇文章，“为复杂决策创造简单规则”（ Creating Simple Rules for Complex Decisions ），作者是斯坦福大学和几个研究机构的四位研究人员 Jongbin Jung，Connor Concannon，Ravi Shroff，Sharad Goel，Daniel G. Goldstein。这篇文章是个研究介绍，他们的原始论文还是预印本状态，尚未在学术期刊发表。

包括专家在内，我们平时考虑个什么问题，往往会参考很多很多因素。我们心里往往拿不准哪些因素重要哪些因素不重要，而且我们特别容易受到短期情绪的影响，可能最后促使我们下决心的都是一些很偶然的原因。这种决策方式是不行的，可能同样一件事，你当时的心情很容易就影响了你的决定。

科学决策的关键，是你需要一个“系统”。你建立一套规则，有什么事就按规则办。那么也许规则本身也不科学，但是有了规则，至少你的决策是前后一致的，不会随心情改变。

而斯坦福大学这篇文章说的就是，哪怕是特别简单的规则，也能给我们非常好的结果。

举个例子。比如说你是一个法官。嫌疑人犯了法，被抓住了，在正式宣判之前，法官有权力让他暂时回家等着。这也是因为犯法的人实在太多，如果都关在看守所里 —— 相当于中国的“拘留” —— 也实在没有那么多地方。那么你作为法官，就要评估让谁回家等着的危险性小，也就是说，这个嫌疑人有多大可能逃跑，根本就不回来参加庭审。

现在美国通行的做法，让谁暂时回家，这个决定全凭法官个人的主观判断。但是现在我们换个办法，用一个简单规则做决定。

首先，你看看一个嫌疑人会不会逃跑，跟哪些因素有关 —— 不用选很多，比如这里我们就选两个：嫌疑人的年龄，和他以前曾经逃跑（其实就是在约定的出庭日期没有出庭）次数。

第二，你建立一个简单的打分系统。这里研究者制定的打分系统是这样的 ——

第三，每个嫌疑人的总分，就是把前面两项的得分相加。然后你指定一个分数线，达到这个分数线的就关着，没到分数线的就放他回家。

整个计算过程如下图所示 ——

![图片](https://piccdn3.umiwi.com/img/201704/20/201704201939546318298918.png)

在这个例子里，研究者定的分数线是10分。那么如果有一个嫌疑人的年龄是32岁（2分），此前有过一次逃跑记录（6分），他的总得分就是8分，没到分数线，所以你就可以让他回家。

就这么简单。你可能觉得这也太简单了 —— 其实方法简单，背后的原理没有那么简单。研究者在背后做了大量的工作。一方面，他们把这个简单规则的判断结果和真实的法官判断结果做了比对，结果是简单规则完胜法官的个人判断，所以有规则就比没有规则好。另一方面，他们还跟使用“大数据”的复杂算法的判断结果做了比对，结果是几乎一样！也就是说，你根本不需要什么复杂规则。

但是你可能已经猜到了，还有一个关键问题 — 这个打分系统的分值，是怎么确定的呢？难道是拍脑袋想出来的吗？不是。严格来说，想要得到一个合理的规则系统，你得这么办 ——

所以，获得规则也不是很麻烦。而这套系统非常好使。研究者在22个不同的领域测试了这套办法，效果良好。

我想说的是这并不是一个新思想。人们早就知道，对付复杂系统使用简单规则其实就非常有效。

专家常犯的错误是他们考虑的因素太多了。你既然是专家，你就总想注意一些别人不会注意的地方，越想越复杂，结果就是钻了牛角尖，还容易“过度拟合”。

按照规则打分的方法虽然简单，甚至看上去非常粗糙，但是胜在两点。第一，它只考虑最重要的因素，很稳定。第二，它不受人的情绪影响，很客观。

我们今天说的办法还要用统计方法计算一下打分系统的评分数值，这其实还不是最简单的方法。丹尼尔·卡尼曼在《思考，快与慢》这本书里，还专门讲过这个思想，他说，你根本都不需要设定什么权重！卡尼曼1955年在以色列军中设计了这么一套简单的评分表来评估士兵素质，效果非常好。

我觉得这里面最有意思的一个事实是，你使用更复杂的评分办法，或者是计算权重，或者是用什么大数据统计算法，得到的结果并不会比简单方法好很多。

但是我们还是得明白，这套简单方法最适合的是做出快速的、大量的判断。法官可以用它来判断是否释放犯人，公司可以用它来招人，你也可以用它来筛选潜在的相亲对象。但是，如果涉及到不常发生的、值得花时间的决策，那最好的办法还是深入了解。

比如你可以用简单规则先选出来几个相亲对象，然后跟他们深入交流选出一位当男朋友，再跟男朋友更深入地交流一段比较长的时间，再决定是否结婚。

斯坦福论文的方法还不够简单，咱们干脆就用卡尼曼的方法吧：

比如你手里有50个人的资料，你想从中选择五个人相亲。那你先选择你认为最重要的几个可以量化的因素 —— 不用太多，选三个吧，比如说长相、学历、收入。然后你对每个人在这三项打分，计算总分。然后你选择总分前五名就行了。

这比全凭感觉强很多很多，也许你能打败大多数相亲专家。

我还是想说，这个事实特别有意思：简单规则得到的结果并不比大数据复杂模型的结果差。这对“大数据”可不是好消息。事实上，这从另一个侧面证明，统计方法的局限性非常明显 —— 想要真正进一步提高准确度，你就非得“意会”不可。

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