不知不覺，這本書讓我沉迷了，它雖然被歸類在商管書，但講的卻是人性在在的謬誤，這是一本可以讓你學著操弄人心、也可以學著避免謬誤的書，它就是「不當決策」。
「不當決策」是由行為經濟學大師－奧利維．席波尼所著，他專門研究策略思維與決策流程的設計，書裡提到了九種造成人們錯誤決斷的思考陷阱、四十道高勝算的決策技巧。
那麼，了解思考陷阱對生活沒幫助嗎？那倒不是，不過這是後話，先來說說九大思考陷阱中，我最想分享的：「說故事陷阱」。
人人都愛聽故事，這是基於歷史演化而來的，容易讓人記憶傳播的資訊有助於人類發展，也因為我們愛聽故事，所以我們也容易被有心人士用來影響操弄，因為人性中有三個思考偏誤恰恰可運用在故事中，那就是：確認偏誤、經驗偏誤、優勝者偏誤。
講白話就是：
人們只聽自己想聽的故事，並為故事找立足的證據，若甚至說故事的人本身有相關經驗、是權威人士，人們就容易盲從。
再舉個例子：
某位財經名嘴：「Ａ股票即將上漲，以前這支已經幫我賺過一波，還想上車的趕快上車！」，還貼出以往買賣Ａ股票的對帳單作證，於是人們開始尋找Ａ股票即將上漲的線索，並對線索賦予證實上漲的意義，甚至想著這個名嘴以前有賺，這次應該也錯不了，於是一窩蜂買進，直到名嘴開始出清持股便慘被套牢，而中間卻沒有一個人在買進前停下來，往反向提一個疑問：「會不會Ａ股票其實是個爛標的？」。
再進一步問，那財經名嘴是真正的股市專家嗎？還是只是沾一下邊就說得口沫橫飛？他曾經投資成功，但投資經歷是永贏不墜的嗎？
為什麼沒人問呢？我覺得和錨定效應有點像（這也是偏誤之一），即使說一個幾可亂真的虛假故事，人們也會在找證據的過程中，往證明故事真實的方向前進，被人操控而不自知。
說故事陷阱不僅是一般散戶會上當，就連高額投資案、聚集了世界上頂尖企業人士、菁英評估討論，也都會掉入這個陷阱，尤其是為其量身打造的故事，因為與人們相信的事物／價值觀／期待相符，人們自然會傾向相信、並為其找到相應的證據，即便單純如數字報表，都可以在不同目的、經由不同人解說而產生不一樣的意義。
只要我們相信了，就會自動忽視相關的負面跡象
我想大家最熟悉的例子，就是廣告文案了，常說文案要打到目標客群，其實也就是為顧客量身打造一個他想聽、他愛聽的故事，電視購物就是大宗之一，很多詐騙也是如此，故事為我們打造了一個信仰，而其中的陷阱我們視而不見，這就是說故事的陷阱。
就像書中說的，人人都有偏誤，而且即便認知到也很難完全避免，小至個人家庭、大至企業政府，在有偏誤的情形下做決策，都不會是良好的決策品質，雖然成事與否不僅仰賴決策品質，也須看具波動性的機率（風險運氣）是否眷顧，但起碼越大的事情，我們會希望用越好的決策去對應，畢竟決策一出、其影響面向與深遠程度難以估量，因此我們必須了解如何排除偏誤所造成的不當決策。
書中提供了目前為止最有成效的解方，即是：
運用組織力量偵查偏誤，並設計組織決策流程以做出最佳決定
要注意的是，即便是同一批優秀人才在同一個組織討論，也會因為流程不同而致使決策品質不同，因此打造流程有其必備條件，這邊我就不爆雷，書中講述清楚案例精彩，直接看書會比較適合，接下來想分享我個人觀點。
看完整本書，我的第一個感想是：「人生好難。」第二個想法是：「了解人性好重要。」
想想，一個人的認知是怎麼來的？都是源於從小到大接收到的外界資訊，親友、師長、媒體種種形塑而成，形成認知後做的決策又受到各種偏誤影響，使得人生好像怎麼過都不順心。（突然有個疑問，如果沒有練習批判、獨立思考，這個人的認知有自我存在嗎？還是只是一個大雜燴卻又獨特的社會認知？）
只是這樣還不會覺得人生好難，而是就算了解人性偏誤，也盡可能運用方法得出最佳決策時，還是會因為不可控且波動性的機率問題影響事情成敗，無法掌控之外，外界還因為歸因謬誤、從結果任意評斷決策人的才智，影響決策人的風評，卻不察自己的偏誤，這才是我覺得難的地方。
不過還好，雖然人生無法掌控，但起碼了解人性與偏誤後，我可以選擇不被人掌控，對我來說，了解人性偏誤、思維模型、行為心理，有助於看懂許多事，也可以有意識的防範、並且適時提出質疑。
有些人說：「想那麼多幹嘛？你八成是太閒了。」雖然我生活的確不用擔心下一餐在哪，但起碼了解並思考這些事，我們可以省去很多無腦跟風批評的時間，說真的，只要拿這本書去對照一下許多網路筆戰言論，就可以發現處處都是偏誤，可發言人卻渾然不覺，永遠不會有共識，又何必把時間耗在上面呢？
當然，我們對這本書可能也犯下了確認偏誤，沒有去尋找其他反面線索，但至少當我們有意識到這件事、心裡留了一個底，往後看到反面線索便不會下意識忽視，我還是相信，思考可以幫我們引出理性能力、看透事情本質，用本能生活不是不行，只是容易怎麼死的都不知道、當然也就無從優化。
所以真心推薦這本《不當決策》，不管是個人還是組織，只要希望過的更好，都應該把這本書放進你的書櫃、定期翻閱。
最後我認為要避免某些偏誤，我們必須清楚機率對成敗的影響力，有興趣可以看我之前分享的一篇關於機率的文章，或是聽大人學的這集Podcast：
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