停止把巧合當必然 開始真正的思考
▋「巧合」誤導的判斷
最近，我在公司遇到一個讓我頭很痛的情況。
我們和另一個部門合作處理一個系統異常，負責的工程師很快就下了一個結論。
看起來挺有道理，也符合他過去的經驗。
但問題是，他的結論來自一連串的巧合，而不是可驗證的因果。
於是，我們在這個錯誤方向上 Debug 了一整天。
最後才發現，那些看似「合理的跡象」，其實只是剛好排列在一起的關聯事件，根本不是根本原因。
這件事讓我想到一個統計學經典故事 - “ Russell's Turkey ”。
▋錯把關聯當因果
何謂火雞問題
每天早上，飼養員準時現身，灑下飼料。
火雞就與他日久生情，心想：「哇嗚～這個人真好，每天都來照顧我。」
直到感恩節前夕…。
那天，或許是火雞從沒想過的意外，而這種過去建立起的認知，也因此付出了代價。
那些看似事實的經驗，是歸納出的規則？還是心理學給予的陷阱？就讓我們繼續看下去。
這段故事，在統計學界有個專有名詞 - 火雞問題 ( Russell's Turkey )。
我們常常錯把「長期出現的關聯」當成「理所當然的因果」。
這樣的誤判，在人生中發生得比想像的還多。
在我還在當顧問的時候，很多人都拿過去的經驗想要指教我。
指教我收到了，如果我可以邊受指教邊解決問題，那我想我現在也還是會繼續當顧問。
不是現在發生的「什麼」 都要依過去的經驗做判斷，每個事件的發生最好都當成獨立事件
關聯 vs. 因果
舉個例子：
- 夏天冰淇淋銷量上升，同時溺水事件增加。
- 是冰淇淋導致溺水嗎？
- 真正的共同原因是：天氣熱 → 大家都去海邊。
這就是典型的「關聯 ≠ 因果」。
那怎麼總分不清楚？
因為太有邏輯了
我們喜歡把世界簡化成「X 發生 → 所以 Y 發生」的線性邏輯。
但現實世界，更像是「很多 X 同時發生，Y 有時候出現，有時候沒有」。
以下是幾個容易中招的常見例子：
1. 投資市場的誤判
「政府釋出利多政策 → 股市一定漲」
現實是：早就漲完了，因為總會有人先知道。
→ 市場等的不是新聞，是預期。
2. 就業市場的誤會
「AI 趨勢當道 → 念電機/資工一定找得到工作」
產業發展不代表你個人會被需要。
→ 忽略了技能落差、競爭激烈、區域差異等隱性因子。
3. 日常生活的錯覺
- 教育程度高 ≠ 收入一定高
- 熬夜讀書 ≠ 成績變好
明知道但卻無能為力 ?
-> 心理學幫你解釋原因：
- 確認偏誤：只找支持自己想法的證據
- 可得性捷思：記憶強烈的事件會被誤判為常見
- 後見之明偏誤：「早知道會這樣」的錯覺
- 簡化思維：大腦偏好簡單、有邏輯的劇本
▋不誤判的絕招
所以我就來露個兩手啤酒：
問對問題
- 還有其他可能的原因嗎？
- 這個關聯在其他條件下也成立嗎？
- 是不是只是剛好時間接近？
建立數據敏感度
- 有沒有反例？是常態還是例外？
- 樣本數夠不夠？會不會只是一小群人？
- 是短期變化，還是長期趨勢？
保持多元觀點
- 請教不同背景的人
- 尋找與你觀點相反的資料
- 試著來一個「自己的辯論」
今日三小問題
- 曾經在哪件事上誤判了因果關係？
- 如果當時能多問一個問題，會問什麼？
- 有沒有覺得現在哪些信念，其實只是「長期的關聯」？
歡迎留言讓我知道大家遇到的「錯把關聯當作結果」的情境，我還蠻好奇還有什麼其他案例的。
