最近看了本書英文名叫做Thinking Fast and Slow，中文名則叫做快思慢想（覺得中文書名取的非常巧妙，把這本書的精髓一語道破），作者是史上第一位奪得諾貝爾經濟學獎的“心理學家”Daniel Kahneman，原因是他用心理學解釋了很多商業社會中無法用經濟學解釋的現象。
讀後對於很多在工作上觀察到的現象有了更多體悟，也好像更知道如何幫自己找出決策盲點，甚至是協助團隊get on the right track，在此結合自己整理的相關案例跟大家分享。
首先我們來玩個游戲，請大家觀看下面這段影片，然後數一下“穿白色T恤的團隊共傳了幾次球？”玩過這個游戲的同學們可能會說：“我知道重點是等一下你會説我們盯著白色T恤團隊的傳球次數，結果沒注意到有隻黑猩猩從中間走過去”，是的，就是這個有名的THE INVISIBLE GORILLA心理測試。
但你可能沒發現上面的進階版視頻中還有兩個變化也不知不覺地發生了（答案在影片中），因爲“你傾向被自己的習慣與認知所引導，甚至是矇蔽而不自知”，而這本書的重點就在於探討人的“快思”與“慢想”兩套系統的運作模式，進而協助我們打破迷思。
接著讓我們看一下下面這位男士的表情，大家覺得他此時的心情如何？
男主角的獨照
之前在公司跟同事們培訓時，有些同事説“不開心“，有些同事説“糾結”，有些同事則説是“愁眉苦臉”，大部分都是負面形容詞居多。接著請同學們再看看下面這張照片，然後再幫忙分析這位男士的心情如何？
男主角與合唱團成員的合照
接著不少同事們則改口為“專注“或是”驚訝“，因爲照片中男主角原來是合唱團的一員（應該是正在練唱），加上觀察身旁幾位團員的模樣，同樣的面部表情這時候的解讀就會有所不同；因爲此時我們手上所握有的信息更完整了。
快思慢想這本書，據此將人的思考模式分爲兩個系統：
系統一就是“快思“的部分：强調人通過反射性直覺來運作，相對感性，如看到剛剛例子中男主角獨照就判定其心情；此時的思考模式是”自動化運作，快，不費氣力“，其他例子諸如：
- 計算簡單數學題，如“2 + 2 = ？“，與“2 * 2 = ？“
- 告訴別人你的生日（一輩子不會變）
- 在空無一人的道路上行駛
系統二就是“慢想“的部分：强調人通過系統性分析來運作，相對理性，從合照分析當時情景才做男主角心情的判定；此時的思考模式是” 動用到注意力的心智活動“，其他例子諸如：
- 計算複雜數學題，如“5749 + 2314 =？“，與” 222 * 222 =？“
- 告訴別人你的電話號碼（可能每幾年就會變）
- 在車水馬龍的道路上行駛
有關數學題的部分，我回想起小學時去學心算，老師總是通過很多類似題型來教我們如何快速解題，例如上面的5749 + 2314，很多人就會拿起白紙開始畫直式來計算。
但心算老師會教我們把題目拆解為57+23（千百位數先相加），還有49+14（十個位數再相加），這樣答案8063就會通過系統一呼之欲出；這才恍然大悟，原來心算學的不只是數學，還包含將系統二的相對複雜邏輯化繁爲簡，訓練成系統一的直覺。
綜上所述，蠻多人看了這本書覺得好像結論就是要提醒自己盡量用系統二，這個結論對一半：
- 首先，很多人基本上只有系統一在運作，凡事講直覺凴感覺，所以對這些人來説，培養系統二的邏輯思維就很重要；
- 但如果是兩個系統都有的人，所有事情都一昧地生搬硬套到系統二上，爲了分析而分析，或許就過於複雜了；
據此我自己的心得是：其實系統一的直覺不見得就是絕對壞事，系統二的邏輯也不見得就是絕對好事，重點是每個人系統一的直覺與習慣是否正確，與最後，兩個系統間如何取到平衡的甜蜜點，并且就我的經驗，這些是可以通過訓練來强化的。
再來一個例子跟大家進一步探討兩個系統的運作。請問大家下面哪條綫比較長？
光是這麽問，很多人就知道答案一定是“一樣長“，但相信大家不得不承認乍看之下一定覺得下面的那條綫比較長，因爲這就是典型系統一的直覺作祟導致；可是如果此時有人用系統二的邏輯特地拿尺來丈量，就會發現兩條綫真的一樣長。
接著我們進一步通過書中的例子，來對應我們工作上的類似場景，進一步探討兩個系統在我們身上的運作。
案例一：2001年9月11日前夕，在美國政府工作的你攔截到相關的情報，請問你會如何處理？
在經歷過了911事件後，相信很多人會回答：“我一定會儘快向上通報“；但回到2001年的當下，據説當時其實美國軍警政等單位都有相關情報在手，但卻沒有人站出來做些什麽，進而使得悲劇發生 ………………………..
這是系統一的“可得性捷思“在作祟，使得人們在討論特定主題時，會傾向依賴於腦海中直接浮現的例子；据此，沒有發生過911事件前，沒有人相信有一天會有飛機直接撞上紐約雙子星大樓（到現在我還記得當天看新聞時，認真以爲新聞在播放新的好萊塢電影片段）。
但911事件發生過后，所有相關情報一律追查到底，寧可錯殺一千，不可放過一個，也進而導致全球反恐與飛安相關法規的修訂。
案例二：身爲資深房仲的你被告知眼前這棟豪宅價值1,000萬美金，但此價格明顯偏離市場合理行情（假如是500萬美金），希望你能夠幫忙重新鑒價
結果根據實驗統計，大部分資深房仲重新給的鑒價還是會偏向1,000萬美金這個明知不合理的價格，因爲這是系統一的“定錨效應“在作祟，使得人們決策時會偏重先前取得的資訊（錨點），即使資訊與這項決定無關。
Lesson Learned 1：“眼前的選項真的是全盤考慮后的最佳解，還是只是當下所收集到的有限訊息下的隨意解？”
根據這兩個案例，爲了有效摒除系統一的“可得性捷思“與” 定錨效應“，我們在做決策時，可以問一下自己：“Is this the best option or just the option I’ve been frequently exposed to ?“，眼前的選項真的是全盤考慮后的最佳解，還是只是當下所收集到的有限訊息下的隨意解？
曾經有個案子要幫用戶開發具有計算邏輯的功能，用戶在需求訪談中提到“希望可以批量處理“，我們的開發團隊據此開發了可以單次處理100筆數據的功能，但用戶最終就是不簽驗收；調查後發現用戶真的在作業時單次處理的數據量最少都是300-400筆起跳，也就是從前excel只要執行一次的作業，改成用我們開發的工具卻要3-4次，用戶當然不驗收。
除了提醒團隊往後跟用戶確認需求要具體明確（當時一句“請問所謂的批量大概是幾筆數據？“，就可以讓專案省卻額外修補此功能的effort），我也跟他們探討爲何當初會覺得”批量就應該是100筆“，而不是200筆，或是350筆，甚至是1,000筆。
團隊們也説不上來，但其實説穿了就是系統一的定錨效應作祟，因爲在絕大多數人心中三位數100是個説多不多，說少不少的數量，（這也就是從前爲什麽麥當勞很多套餐的價格設定在99元，因爲100元好像就比較貴，99元好像就比較便宜，明明才差一塊錢），所以就選了100 …………
（下集我們將繼續探討“快思慢想”這本書中其他系統一迷思的另外三個案例與Lessons Learned）
