[阅读] 噪声 人类判断的缺陷

章节连结

“噪声”此书翻阅起来,资讯量着实有点大。人类的判断,往往在数据量大后的事后分析看来,偏误可以是非常大的。这是一个根深柢固的情况,散布在生活中的各个层面。书中将“偏误”视为噪声,再结合统计学中去细分为个体性、系统性、随机性…等类型,最后再试着提出一些避免方法。虽说在生活中要避免这些偏误非常困难,但先有意识到“偏误”的存在,是面对判断缺陷的第一步。

A Flaw in Human Judgment


书籍资料

书籍名称:噪声 人类判断的缺陷

原文名称:A Flaw in Human Judgment

作者:Daniel Kahneman, Olivier Sibony, Cass R. Sunstein

ISBN:9789865251796

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  1. 第一印象的主观想法

原先仅知道只要有人为判断,就难免有误差或是噪声,却没有再往里头钻问说:究竟这影响有多大?误差 ( biased ) 和噪声 ( Noise ) 的差别在于:后者的明显偏误是很难被看出的,而且你也不会察觉其异状。在科学实验中,往往会力求实验组和对照组的差别仅在于“目标”项,但这老实讲也是一个理想化的结果。这本书将噪声的探讨分为六个面向,分别为:噪声和偏误的区别、人类判断的本质、预测性判断、噪声的核心原因、如何增进判断力、能否完全屏除噪声。

  1. 认同之处

只要有判断,噪声一定存在,且比你想像的还多

世界很复杂且充满不确定性,因此专业人士要做的判断其实都不简单,且彼此个体间对于同个案子的见解也是差别甚笃

在充满噪声的系统中,错误是会相互叠加的

大多数的人很容易相信:我这样看世界,那别人亦如是。这是一种天真的现实主义

很多专业判断是无法验证其真伪的

好的决策必须以客观、准确地预测性判断作为基础(尽可能地接近靶心),不受偏好、价值观、希望与恐惧的影响

系统噪声^2 = 水平噪声^2 + 型态噪声^2。 所谓的水平噪声是指:不同个体对于平均水准之间的差异;型态水准是个体内部对于特定事件反应的差异

你并不是永恒不变的人。虽说你的不一致情况比你想的还多,但跟他人比较起来,算是小的

群体中的成员若表示意见,无论是赞成、中立或是反对,效果相当于最初一开始在群众中表达的意见。

电脑模型之所以较为准确,是因为可以消除各体内的微妙考量,也就是噪声降低了

身为人类,相比于机器有犯错的权利

机器和人类在持有相同资讯下,机器可以表现出一定的稳定性。但“人类做得非常差,模型却做得不错”是没有这样的例子。

相关性不代表因果,但因果关系隐含着相关性

如果屈服于无可避免的感觉,你会忘记事情是可以被改变的。广而言之,我们对于这个世界的了解,取决于我们对某件事物叙述能力

人类喜欢因果关系判断,因为比较省下力气

噪声本质上是统计事件


  1. 总结

这本书借由“偏误和噪声”的主题,着实地演示了统计学的确是隐藏在生活中最彻底的一门学问。它着实无所不在,这本书刚翻阅完的当下,有如复习了一次基础概念。

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