## 651｜为什么我们总被网络“带节奏”？

精挑细淘，得到头条。我是李南南。

今天我们说说胖东来的消息。5月6日，胖东来的玉石风波终于暂告段落。事情的起因是4月初，一名网络博主发视频，说胖东来把低成本玉石卖高价，牟取暴利。紧接着4月8日，胖东来公布玉石定价标准，自家的和田玉毛利在15%到20%之间。

5月6日，许昌市市场监督管理局魏都区分局，公布了对胖东来玉石的检查结果，胖东来玉石的毛利率不超过20%，且明码标价，各类手续齐全。

以上就是事情的大致经过。其间，于东来还发文说，假如污蔑胖东来的博主没有受到相应的追责，他将永远离开胖东来，或者关闭胖东来。这也让整件事持续上了几天的热搜。

关于这件事，估计你可能已经看过很多报道。我们就不多说了。今天之所以谈起，是因为跳出风波之外，这件事还呈现出另外一个面相。它正好能反映一个问题，为什么很多人现实中很精明，但在网上就特别容易被忽悠？

就拿今年发生在胖东来身上的几次乌龙来说，年初有人说胖东来卖的内裤掉色，当时一群网友站队，后来发现是蓄意碰瓷儿。这回有人说它的玉石有问题，又有一堆人站队，直到官方报告公布。再往前追溯，每年互联网上的乌龙事件都不少。但每回新乌龙出现，都有不少人会跟着信。

为什么？有人说，这是因为网络上的表态成本太低，随便打几个字就能发表观点，站队就变得很容易。也有人说这是算法的误导，很多谣言热度高，被算法不断推送，就有了“三人成虎”的效果。

但是，除了前面说的之外，还有一个更根本的原因，这就是，互联网上的噪声太多了。

噪声，指的就是那些可能误导决策的信息。大名鼎鼎的丹尼尔·卡尼曼做过很多关于决策偏误的研究，根据卡尼曼的洞察，人的决策错误主要来自于三方面因素，我们用一个公式表示。

决策错误=主观偏差+客观无知+外部噪声

主观偏差，指的是人本身的思维漏洞。光是网上能搜索到的思维偏差就有200多种。比如，锚定效应、确认偏误、幸存者偏差等等。注意，这仅仅是被总结出来的比较流行的偏差，还有很多是没被总结出来的。

比如，张三看到有人说胖东来的玉石有问题，张三可能会本能地想，这不就是店大欺客吗？毕竟很多电影里都是这么演的。这一刻，张三就是用故事里的情节去推导现实中的事件。你就可以说，张三陷入了故事化思维偏差。

客观无知，指的是我们掌握的信息有限。毕竟，任何人都不可能知道所有的事。按照《清单革命》的作者阿图·葛文德的分类，这就属于无能之错，就是有些事情确实超纲了，我们就是不知道。

比如，很多机构都尝试预测足球比赛的结果，但你看谁做到了？就算把球队的历史战绩、球员的伤病情况、近期表现、主客场优势等等全都计算上，但依然会发生你预料之外的事情。你依然没法预测比赛的结果。

外部噪声，指的是那些可能干扰你思考决策的外部变量。包括周边马路上汽车的鸣笛声，也包括某个人对你释放的假信号，还包括你在网上看到的每条来自别人的留言，等等。一切让干扰决策的外部变量，都可以统称为噪声。

而根据卡尼曼的洞察，主观偏误可以被发现，客观无知可以被弥补，而最不容易被察觉，也经常对我们施加影响的，就是外部的噪声。

比如，美国著名的法官马文·弗兰克尔曾经做过统计，他发现美国的法官们，注意，是法官，这是最需要严谨的职业之一，马文发现，很多案子的判决，美国的法官们都受到了个人状态的影响。假如法官精力充沛，就更可能批准假释。假如法官正处于饥饿状态，他们就会更加严格。

再比如，心理学家尤里·西蒙松发现，高校招生人员在阴天的时候，看中的是申请人的学术表现。而在晴天时，他们往往更关心候选人长得好不好看，有没有其他特长等等。西蒙松还因此提了个建议，说假如你是个只会读书的书呆子，那么你最好在阴天去面试。

再比如，医生在上午更可能建议癌症筛查，而下午提这个建议的可能性就会降低。再比如，选择品牌、产品时，很多人认为朋友介绍的更可靠。再比如，很多人觉得社交媒体上，点赞最多的留言一定是最正确的，等等。

以上都属于“噪声”，这些随机出现的无关信息，会在很大程度上影响我们的判断力。卡尼曼说，哪里有判断，哪里就有噪声，而且它比我们想象得还要多。

那么，怎么减少来自噪声的干扰呢？最简单的方法之一是，加个流程。没错，给我们的决策建立一个流程。它可以是一张清单、一张图表，或者是给自己的一句提醒。卡尼曼认为，哪怕是最简单的流程，也比跟着直觉走要强得多。

1954年，明尼苏达大学的心理学教授保罗·梅尔出版了《临床与统计预测：理论分析和证据综述》。梅尔回顾了20项研究，得出的结论是，即便是用简单的机械性规则做决策，表现也普遍优于直觉。只要持续应用，最简单的公式也可以胜过专家的判断。

原因也很简单，流程没有喜怒哀乐，用流程来做判断，噪声会更少。

比如，飞机起飞前有一张清单，机组人员要一项一项地检查，然后画勾。为什么很多专业的事情都要有明确的行动清单？因为标准流程可以减少人为造成的失误。

卡尼曼认为，医疗水平的进步往往是通过消除人为判断实现的，把这些判断转变为计算来实现的。

这方面有一个很经典的例子，就是新生儿的健康状况。之前，评估新生儿的健康程度往往是由医生和助产士做临床判断。直到1952年，美国产科麻醉师弗吉尼亚·阿普加发明了阿普加评分。

阿普加评分指的是，只要观察婴儿的五个指标，分别是肤色、心率、反射动作、肌肉张力和呼吸状况。这五个指标分别对应3个分数，0、1和2，总分是10分。

比如，新生儿的肤色，全身粉红或正常肤色得2分，身体红润但四肢发紫得1分，全身发紫或苍白得0分。再比如，婴儿的反射动作，对呼吸道刺激无反应得0分，受到刺激时有痛苦的表情得1分，表情痛苦且伴随咳嗽或者打喷嚏等反应得2分。

以此类推。假如婴儿的分数在7分及以上，就属于健康状况合格，4分到6分属于不太健康，而0分到3分就需要立即采取急救措施。

你看，这个评分系统不仅容易操作，而且不怎么受医生经验的影响，这就可以大大减少噪声，提高判断的准确性。

假如你已经有一套自己的决策模型，卡尼曼的提醒是，尽量保证这个模型足够简单。也就是，做决策未必是知道得越多越好，有时候细节太多反而会干扰你的情绪，影响最终的决策。很多时候，一个简单的判断模型就够用了。

比如，很多企业的员工招聘流程是，发布招聘广告、收集简历、笔试、第一次面试、第二次面试。这套流程看起来简单，但其实降低了很多决策中的噪声。像笔试这个环节，就降低了候选人的长相、着装、天气等因素的影响。

再比如，在看互联网视频时，尤其是看到有争议的情绪话题时，规定自己，第一时间不下结论，先等等再说。这也是个流程，它能在很大程度上消除来自他人的情绪性发言的影响。

注意，卡尼曼并不是在说我们的主观判断不重要，他说的是个优先级的问题。我们当然可以有自己的主观判断，可以有主观感受，但在此之前，得先给自己的判断建立一个流程，在这个流程的基础上再去发挥。

借用丹尼尔·卡尼曼本人的话说，世界本身并没有你想象得那么有条理，让你觉得这个世界井井有条的，主要归功于大脑的工作方式。顺着这个结论延伸，假如能把大脑的运作方式变得井井有条，那么你的世界自然也会变得井井有条。

关于这个话题，咱们先说到这。假如你想了解更多，向你推荐万维钢老师在《精英日课》中解读的《噪声》。这本书原本的阅读难度不低，加上卡尼曼本身有一套连贯且庞大的理论体系。而万维钢老师的解读同时兼顾了这两方面，不仅易懂，而且还原了《噪声》背后的理论背景，推荐你去看看。

好，以上就是今天的内容。《得到头条》，明天见。

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### 💡 精华要点
- 1. 人的决策错误，主要来自三方面因素。第一是客观无知，指的是我们掌握的信息有限。第二是主观偏差，指的是人本身的思维漏洞。第三是外部噪声，指的是那些可能干扰思考决策的外部变量。
- 2. 丹尼尔·卡尼曼认为，主观偏误可以被发现，客观无知可以被弥补，而最不容易被察觉，也经常对我们施加影响的是外部的噪声。
- 3. 减少噪声干扰，最简单的方法之一是给决策建立一个流程。哪怕是最简单的流程，也比跟着直觉走要强得多。
