《清醒思考的艺术》中

文/精读猫

书名：《清醒思考的艺术》

作者：罗尔夫·多贝里

这种说辞会让人产生确认偏差，忽视情况恶化的负面信息。

明明情况不断变糟却发现不了。

因为如果情况好转了，那当然是骗子有能力。

如果情况恶化了，也说明骗子预言正确，未来总归会好转。

不管情况变好变坏骗子都是对的。

说完了确认偏差，下面说说现成偏差，现在的现成为的成。

这是说我们只根据自己看到的现成例子来理解整个世界，而根本看不到不同的情况。

为什么会看不到呢？

因为每个人都有自己的局限性，而大脑呢又偏爱那些吸引眼球鲜活具体的事情。

所以我们就容易从自己接触的事出发，来想象所有情况。

有个民间故事形象的说明了这点。

两个农民忙的一天晚上坐下来聊天，两人呢就想象皇帝的生活有多爽。最后两人的结论是皇帝那么有钱，他挑水用的一定是金扁担。

现实生活虽然不会这么夸张，但许多人也会和这两位农民一样，把个别例子当成普遍情况。

比如有的人看张学良抽烟喝酒，活了100多岁，就认为抽烟喝酒不影响健康。

有的人因为网购买到过质量不好的商品，就认为一切网购都是骗子。

医生们也是现成偏差的受害者，许多医生都有自己喜欢的治疗方法。他们常常不管合不合适，用这些方法治疗所有病人。

现成偏差还有一种表现形式叫做幸存者偏差。

这是说因为生活中更容易看到成功案例，于是我们会高估成功的可能性。

我们在网上更容易看到让人热血沸腾的鸡汤。

比如某龙套演员演了许多年的路人，某天被大导演看上，当了男主角一跃成为影视巨星。或者某位作家，潜心写作十来年小说出版立刻爆红。

不仅版税数到手抽筋，影视改编权还能卖个几百万。

又或者某人辞职创业，开个网红蛋糕店，人气爆棚。

但实际上成功者永远是极少数。

用作者的话说，每位成功作家的背后都有100个卖不出去的作家。

每个卖不出去的作家，背后还有100个找不到出版社的作家。

而每个找不到出版社的作家，背后还有几百个连写完一部作品都做不到的写作爱好者。

怎么能摆脱现成偏差和确认偏差的答案，就是想办法看到不一样的情况。

作者给出了几个建议。首先我们可以找想法不同的人合作。

让他们来提供更多样的视角和建议。

这种方法在不少大型组织里都有运用。

为了避免决策的盲目，他们会设置一些职位来专门提反对意见。

比如美国国防部就有一个组织叫射杀委员会。

他们的工作就是指出任务的风险和不合理之处，提前射杀不合理的任务。

其次，因为大脑非常容易忘记反对的证据，所以在思考时最好把想法写下来，然后刻意寻找犯罪的证据。

比如各种失败的例子，或者暗藏的危机，把这些也一条条的写下来。

白纸黑字摆在眼前，大脑就算是想忽视也不行，自然会更慎重的考虑。

在这个过程当中，要特别注意所谓的特殊情况和例外。

要抓住他们仔细研究。

弄明白这些例外到底会如何发生，这都能帮助我们更清醒的思考。

另外对于好转前先恶化这个陷阱，我们要寻找能反映真实情况的指标来判断事情到底有没有好转。

比如一家公司要进行部门调整业务改革。

那这多少会影响业绩让销售额下降。

当然我们依然可以找到其他指标，比如部门调整之后的工作效率，新业务的推进速度等等，来判断整个趋势是变好还是变糟。

这样一来，就能跳出确认偏差，对事情有更准确的判断。

好了，说完了视野狭隘。下面来说第二类思维陷阱概率统计错误。

概率统计是很常用的数学工具。我们经常要衡量两件事的概率大小来选择做什么不做什么。

我们也会根据一件事的概率大小来决定付出多少成本在上面。当我们的大脑其实并不擅长理解概率，这就会导致各种问题。这里我介绍三种常见的概率统计错误。

忽视回归均值、零风险陷阱和关联谬误。

先说忽视回归均值，回归均值是说从概率统计上看，事情总是在极端和不太极端的情况中来回交替，并且会趋向均值。

而且这种摇摆很可能和外在因素没什么关系。

打个比方，常看NBA比赛的人都知道，就算是全联盟最顶尖的神射手，也不可能每场都保持高命中率。

在连续几场的高水平发挥之后，他的命中率就会下降。

再过一段时间又会回升。

天气也是这样。

如果你正在经历一段破纪录的高温，那么接下来几天的气温很可能下降。

如果连这一个月都是阴雨绵绵，那么下个月晴天的可能性就会提升。

这都是因为极端情况不会长期持续，而最终总是要回归均值。

忽视回归均值会让人们在生活当中做出错误的归因。

比如李四最近很倒霉，刚刚被老板批评工作不给力，女朋友又和别人跑了。

忙完一天回到家，结果发现钱包还被人偷走了，可以说是倒霉到家了。

于是李四找了个算命的，花了一大笔钱做了一个转运仪式。

你认为李四的运气会变好吗？

答案是，可能性很大。

但是这和仪式没有半毛钱关系。

因为接连发生倒没事儿是一种极端情况，不可能长期持续。

就算什么都不做，李四的运气也会好转。

书中还举了个例子。

有个企业的地区负责人，把员工中工作积极性最低的那3%的人送去上一个激励培训班，想借此提高他们的积极性。

结果上完课，这些人的工作积极性果然就不在垫底了。但这是否说明培训有用呢？这很难说。

因为这些人的工作积极性可能本身就在摇摆。

只不过培训前恰好处于最低谷而已。之后即便不给他们培训，他们的积极性也会自己提高。

回归均值的意义在于提醒我们事情有自己的内在变化规律。当我们分析事物变化的原因时，应该去深入探究具体过程，而不能简单粗暴的认为。因为有人做了一些事，就已经是这些行为导致了变化。

找到真正的原因，才能帮助我们更好的制定决策。

下面我们再来说说零风险陷阱。这是说我们会不理性的追求零风险。

想象一下，一个人脑门上顶着一支左轮手枪。

枪膛最多装6发子弹。

每次扣动扳机会随机选择一个枪膛发射。

如果枪膛里装了4发子弹，你觉得他愿意付多少钱来取走其中两发子弹呢？

如果枪膛里只装了一发子弹，他又愿意付多少钱来取走这发子弹呢？

调查发现，大多数人愿意花更多的钱取走一发子弹。

因为这样一来就肯定不会死了。

但是从概率的角度来看，第一种情况的死亡风险是从三分之二降到了三分之一，也就是降低了三分之一。第二种情况呢是从六分之一降到0。降幅才有前者的一半。

换句话说，人们花了更多的钱，降低的风险反而更少，这当然不理性。

这背后的原因在于人们常常高估零风险的价值，总觉得需要做到百分之百安全。

于是为了彻底消除微小的风险，愿意投入极高的成本。但这反而会带来新问题。

一个经典例子是美国在1958年颁布了食品法，禁止食品，还有任何致癌物。

这个规定出发点是很好的，就是不切实际。

比如在奶酪、熏肉、罐头等各种腌制食品中，就含有致癌的亚硝胺类物质。

而在各种烧烤食品中也包含了多种致癌物。

这听起来很可怕，但正如那句话说的，撇开剂量谈毒性就是耍流氓。

只要在安全指标内，这些东西并不会造成什么危害。

如果想完全去除他们不仅费时费力，还要加入许多其他添加剂。

这么做不仅成本巨大，而且这些添加剂的副作用也非常明显，甚至危险。

可以说是毫无意义。

于是这个法规最终也没有施行。