## 《噪声》2：三类偏差

一个系统的判断错误是由两部分组成的，一个是偏差，代表同一个方向上的错误；一个是噪音，代表各个判断之间的分歧。偏差是因为枪是歪的，噪声是因为手不稳。《噪声》这本书要解决的是噪声问题，但是这一讲咱们先回顾一下偏差是怎么回事儿。

这是一个细思恐极的现象。你以为你是在清醒冷静地根据一定的信息作出决定，其实你已经跑偏了。这是我们大脑的特性。不克服这个特性你就会一直受害而不自知。

举个例子。比如你是个风险投资人，你想从一堆商业计划书中选几个给机会深入研究。按理说，你应该专注于这些计划书的实质内容，但是你可能会或者有意识、或者无意识地对那些使用了更精致的印刷纸张、更漂亮的字体的计划书给了更高的评价。如果别人给你指出来，你可能还会辩解，说计划书做的漂亮才能彰显创业者的认真态度啊……但是研究者会用统计数字告诉你，计划书的精美程度跟项目成功概率之间其实没关系，这个最不重要的因素大大影响了你的判断。

这就是一种思维偏误，我们这里统称为「偏差」。卡尼曼 2011 年出版的《思考，快与慢》就是专门讲偏差的。他的经典模型把大脑思维分成了「系统一」和「系统二」。系统一是快速的、直觉的判断，系统二是慢速的、费力的、更尊重事实和逻辑的判断。我们平时习惯于使用系统一，而系统一容易带来偏差。

偏差的概念现在已经深入人心，很多人一提到有什么判断错误、什么“非理性”就说是偏差 —— 卡尼曼在新书中特别强调，这是不对的。这个观念你一定要搞清楚：偏差不是毫无规律的错误，而是“可预测的非理性”，是大脑中的思维定势。

我们把一个效应叫偏差，是因为很多人在这里会犯*同样的*错误：精美的计划书和漂亮的人会得到一些不该有的好感，这叫「光环效应」。对比之下，我从来没听说过有人非得喜欢挑选制作拙劣的计划书或者长相丑陋的应聘者。偏差有个一致的方向。

现在各种偏差科学家已经了解得差不多了，都列举出来大概超过两百种。卡尼曼把对判断力最重要的偏差分为了三大类。

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第一类叫「替代偏差（Substitution）」，也叫「判断启发式」。

这个偏差是说，为了回答一个比较难的问题，我们选择了一个简单的问题来替代它，并且把这个简单问题的答案，当做那个难的问题的答案。

比如你在街头采访一个路人，说请问你对 2021 年的中国经济怎么看？他说，啊，我觉得今年经济还是不算太好，我家小店的生意明显不如 2019 年。他的错误就是替代偏差。

你问他的是*中国*经济怎么样 —— 这个问题他其实回答不了，他根本不了解全国经济形势 —— 但是他没有放弃，他不自觉地用“自己家的生意状况”替代了你的问题。我们常说的“以偏概全”，其实就是一种替代偏差。

替代偏差有各种形式。再比如说，你是清华大学的毕业生，你表弟小明是个高中生。你舅妈问你，你看小明能考上清华吗？要科学回答这个问题，你必须预测小明的高考成绩，并且和预测的清华大学录取分数线对比，这些信息你不掌握，这个问题对你太难了。但是你觉得小明的气质和行为模式跟你在清华的一个同学很像，于是你就说，啊，小明一看就是清华的料。你回答的其实是个替代问题。

每当空难、恐怖袭击之类的不常见灾难发生之后，人们就会高估这样的灾难再次发生的可能性，这也是替代偏差。评估一件事发生的概率是个难的问题，所以人们会用“我是否容易想到这样的事情？”这个简单问题来替代它。

这也叫「可得性启发式」。用统计语言来说，在评估频率的时候，最近发生的事件被赋予了过高的权重。你对人生满意吗？人们会优先参考自己最近一段时间的心情好不好。

还有一种情况，请听题 ——

已知李明今年三十三岁，人很聪明，但是没有想象力，平时不爱动，还有强迫症。他上学的时候数学成绩很好，但是文科很弱。那么请问，在下面两种情况之中，哪一种情况的可能性更大？

A）李明的爱好是演奏爵士乐。

B）李明是个会计，他的爱好是演奏爵士乐。

很多人选 B。会计这个职业非常符合李明的人设，而爵士乐距离李明感觉太遥远了。但是选 B 肯定是错的！A 的可能性明显大于 B，因为从逻辑上讲，“爱好爵士乐”的人，一定包括了“既爱好爵士乐又是会计”的人！

为什么那么多人选错呢？因为他们用“谁像李明”这个简单问题替代了“哪种可能性大”这个难的问题。

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第二类偏差叫「结论偏差（Conclusion biases）」。

这可能是你非常熟悉的一类偏差，是先有了结论，再去寻找能证明这个结论的证据，同时对不符合结论的证据视而不见。我们常说的「确认偏误」就是一种结论偏差。结论偏差是预先的判断，是拒绝思考。

卡尼曼新书中有个有意思的例子。乔治·卢卡斯写星球大战《绝地归来》这一部电影剧本的时候，合作者劳伦斯·卡斯丹（Lawrence Kasdan）建议他让主人公卢克死掉。卢卡斯说不行啊！卢克怎么能死呢？卡斯丹说那你就让另一个主要角色死掉。卡斯丹的理由是这段旅程中必须死一个观众所爱的人，才能让它更有影响力。但是卢卡斯再次表示拒绝，他说拍电影哪能到处杀人呢？

卢卡斯这就是结论偏差。他不想杀死主要角色是因为他在感情上不喜欢这么做，而不是因为电影不应该这么拍。事实上我们看《权力的游戏》《黑道家族》，包括《罗密欧与朱丽叶》这些影视剧，都恰恰是因为有人死才让人感到深刻。

结论偏差里的结论往往是情感决定的。学生喜欢这门课的教授，往往连带给课程的教材也打高分 —— 下一年同样的教材，只是不是这个教授了，教材也跟着得了个低分。爱屋及乌恨屋及乌也是结论偏差。这就是为什么大公司一定要拼命维护品牌的良好形象。

卡尼曼把「锚定效应」也归于一种结论偏差。有一个著名但是不一定特别可靠的实验是这样的。研究者让一群受试者先写下自己的社会安全号码的后两位数字，然后估计一瓶红酒的价格。按理说社会安全号码和红酒完全是两码事，结果却发现，那些社会安全号码的后两位数字比较大的人，往往给出了更高的估价。

我们专栏提到过罗伯特·西奥迪尼近年提出的“先发影响力（Pre-Suasion）”，先给你营造一个什么气氛去影响你的决策，也是结论偏差。

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第三类偏差叫「过度的连贯性（Excessive Coherence）」。

它说的是你看到信息的顺序会影响你的决策。我们假设你要招聘一位行政管理人员，现在这个应聘者的性格特点可以用四个词概括：聪明、执着、狡猾、无原则。这四个形容词放一起，我估计这人就是个马基雅维利主义者，他会很善于弄权，但是他对公司不一定有什么好处。但是现在我们不这么看，我们假设这四个词是分别写在四张卡片上，你按照一个随机的顺序依次打开卡片。

实验表明，如果你先看到的两个词是聪明、执着，你就会对他有个好印象，以至于后来看到狡猾、无原则也只能稍微修正你的印象。你会更愿意录用这个人。

反过来说，如果你先看到无原则、狡猾，后看到聪明、执着，你就会更不愿意录用他，你觉得这是一个坏人。

出现这种偏差是因为大脑试图给自己讲一个连贯的故事。我们能很自然地接受“这是一个好人，尽管他也有若干缺陷”这样的故事，而无法接受“这个人既好又坏”这种说法。

所以信息的出场顺序能影响判断，陌生人的第一印象无比重要。「光环效应」就是一个过度的连贯性偏差，无数的研究表明这个效应在招聘中的危害实在太大了。

过度的连贯性偏差有明确的实践证据。现在你买个什么食物，上面一般都会注明它所含的热量是多少卡路里。而研究发现，如果这个热量标签是写在食品包装的左边而不是右边，消费者会更容易受到影响。有个例外是希伯来语，希伯来语地区的食品是热量标签在右边作用更大 —— 为啥呢？因为希伯来文是从右往左读。

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总结来说，这三大类偏差都是因为我们处理信息的方式有问题 ——

替代偏差是给了某些容易获得的信息过高的权重，给自己不了解的信息过低的权重。

结论偏差是只采纳自己喜欢的信息，忽略或者扭曲了自己不喜欢的信息。

过度的一致性是让判断受到接收信息次序的影响，放大了初始印象。

我要强调的是所有人面对同样的局面，会有同样的倾向，被这些偏差往同一个方向引导。你让不同的研究者找不同的受试者做实验，大家的结果应该差不多 —— 这就是为什么心理学是一门科学。如果你应聘的这家公司今天会有五个人面试你，你打扮得整洁漂亮一点会对这五个人都有正面的影响 —— 这会导致他们对你的评价有个系统性的偏差。

当然，每个人受到影响的大小会不一样。有的意志坚定的人坚决使用系统二做判断，可能完全没受到影响；更有可能有的人因为今天还遇到了别的事情，受到了其他的心理偏差的影响。所以偏差也是噪声的一个来源，这个咱们后面再说。但是统计而论，如果你把所有噪声平均掉，最后的偏差就是系统性的。

那怎么避免偏差呢？

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一个办法是事后纠正。比如你的团队说他们三个月能完成这个项目，你考虑到人们常常会低估项目完成的时间，在给上级的报告中就可以留一点富余量，说四个月完成。

一个办法是事前影响，也就是「助推（nudge）」。比如你知道人们做决定常常随大流，采用系统默认设置，那么你就可以把默认设置改成最有利的选项。

但是这些方法的作用都是有限的。卡尼曼的关键洞见在于，消除偏差的根本办法，是了解偏差。

现在有证据表明学习过决策科学和统计学、理解各种偏差的人，能在实践中避免一些偏差。为此卡尼曼建议每个决策团队都专门安排一个人，让他观察团队的决策过程，对照着一个《常见偏差检查表》看看是否有人正在犯偏差错误。

这听起来有点麻烦，但重大决策就得这样才行。我们这个世界现在的特点是像报销个出差花费这种小事儿往往需要极其繁琐的层层审批，可是像公司收购这样的重大决策却往往是高层领导拍脑袋就决定了。

决策是一门科学。这就好像医学一样，你得知道这个病的存在，才能事先打上疫苗。决策者不仅要学习所在领域的专业知识，更要学习有关决策的知识。

关于偏差就讲到这里。跟偏差相比，噪声是不可预测的，没有方向性。那噪声是怎么回事儿呢？

我们下一讲继续。

### 💡 精华要点
- 1.替代偏差是给了某些容易获得的信息过高的权重，给自己不了解的信息过低的权重。
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- 2.结论偏差是只采纳自己喜欢的信息，忽略或者扭曲了自己不喜欢的信息。
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- 3.过度的一致性是让判断受到接收信息次序的影响，放大了初始印象。
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- 消除偏差的根本办法，是了解偏差。

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