真確

更新於 2023/02/01閱讀時間約 5 分鐘

真確:扭轉十大直覺偏誤,發現事情比你想的美好

FACTFULNESS:Ten Reasons We're Wrong About the World--and Why Things Are Better Than You Think
Hans Rosling, Ola Rosling, Anna Rosling Rönnlund 2018 先覺出版
分類;論說--理論

★★★★☆

一句話

以真實的數據統計,扭轉我們原本刻板的世界觀,改變我們對世界和一切事物的直覺看法。

摘要

人們對世界實際情況的錯誤理解,不是由於無知(缺乏知識),而是錯誤的「認知」。過度誇大的世界觀原因出在我們大腦的運作模式(誇大直覺和偏誤)。作者運用各種統計圖表和問題,一步步帶領讀者走向真確之路。

二分化直覺偏誤

  • 我們傾向把事物分成截然不同的兩類,之間隔著一段大大不公的鴻溝,增加想像的對立和衝突。作者以婦女生子數和兒童存活率為例,解釋各個方面已開發和開發中國家的差距漸漸消失,多數人處在中間。作者又問全球有多少比例的人生活在低所得國家,實際數字是9%,但一般人答案的平均是59%。
左圖為1965年,右圖才是當今的世界,所謂開發中國家婦女生子數和兒童死亡率都大幅下降
  • 解方:1. 比較平均值:跳出平均值思考而去看它的分布狀況是否重疊。2. 留意對極端值的比較。3. 留意上層目光:我們看以下的人都會當成沒有差別的一樣窮或是落後
  • 反思:作者提議取消開發中及已開發的定義,改以每日收入2,8,32美元分為四個等級,但其實我看不太出等級的差距。而且現在財富漸漸呈現長尾分布,網路的影響造成極端值的差距越來越大,對多數中間的人來說可能只感受到兩極和中間越拉越遠。

負面型直覺偏誤

  • 人們傾向留意壞的事情,而且正向的發展很緩慢,不容易吸引目光。原因:美化過去的記憶、媒體選擇性報導。
  • 解方:事情可以既是糟糕(狀態)也在變好(改變的趨勢)。看新聞時預期壞消息會被渲染。

直線型直覺偏誤

  • 作者以人口為例,人們覺得人口總數會持續直線上升,但目前生育率已大幅下降,所以預測未來人口上升速率應是趨緩。

恐懼型直覺偏誤

  • 可怕的事情會吸引我們的注意力(ex. 天災、空難、恐攻的死亡人數各項都小於1%),卻備受媒體關注。
  • 解方:1. 正確評估風險:風險 = 有多危險 X 暴露的機會,而不是感覺。2. 問一問自己「什麼樣的證據可以讓我改變看法」,如果任何證據都不行,表示自己沒有理性思考與實事求是。

失真型直覺偏誤

  • 對事物的認知不成比例的失真,如放大單獨的數字或特殊的個案。
  • 解方:1. 比對數字。ex. 2016年有420萬個死嬰,單看這個數字很可怕,但1950年是1440萬。2. 80/20法則,優先找出影響最大的項目。3. 除法:通常比例比單獨數字更具有意義

概括型直覺偏誤

  • 人會下意識的自動把事物分類與概括,缺點就是刻板印象。
  • 解方:1. 尋找一個群體內的不同之處或不同群體間的相似之處。2. 當心多數的比例是否足夠代表群體。3. 當心特例。

宿命型直覺偏誤

  • 認為固有特質決定了個人、國家或文化的命運,事情的背後有無從擺脫的命定理由。作者以非洲為例,很多人認為非洲註定永遠貧窮,但過去60年間撒哈拉以南的非洲國家通通降低了兒童死亡率,甚至比當年的瑞典還快,經濟成長率也慢慢提升。世人傾向認為某種價值觀或行為關乎文化,不會改變也無從改變,這是錯誤的認知。
  • 解方:1. 留意逐漸的進步。2. 更新知識。3. 比較自己和上一代的價值觀差異就會發現文化和價值觀是會改變的。
伊朗的婦女平均生子數低於美國,而且近年來進步的速率高得驚人,連我都不敢相信XD
  • 反思:親自和朋友聊過以後,這是我覺得最難改變,也最難說服別人的偏誤。

單一觀點直覺偏誤

  • 「給孩子一個槌子,什麼都像是釘子」
  • 解方:1. 要知道專業有侷限。2. 檢驗自己的想法。3. 別只看數據

怪罪型直覺偏誤

  • 解方:避免找單一原因或代罪羔羊。

急迫型直覺偏誤

  • 急迫型直覺會帶來壓力,放大其他直覺,而我們對未來遙遠的危機反而就沒有這類直覺。
  • 作者認為真正迫切的危機:全球傳染病、金融崩潰、世界大戰、氣候變遷、赤貧。

求真習慣的實際運用

  • 我們該告訴孩子們,大多數國家位於健康與所得等級的中間;告訴他們自己的國家如何往上提升到現在這個位置;多數事情正在進步;如何看待新聞;世界會持續改變;保持謙虛(不必事事都懂、不必時時維護自己的觀點)和好奇(主動吸收新知);錯誤片段的數據反而造成偏誤。

短評

這本是兩三年前我就看過第一次,當下真是振聾發聵,原來我們對於特定的國家、族群及宗教的生活方式或經濟狀況有這麼大的誤解。當然,平均值不能代表全部,平均變好也不代表沒有壞的事情。可惜我把書中的觀念和朋友分享的時候,好像共鳴也不多,也許是因為我和作者一樣是醫師,對於數據比較有感,然而要說服別人時,除了數據以外,好像還要運用其他的技巧。其實就連我自己閱讀本書,有些地方就算作者提出無懈可擊的圖表和統計,我還是很難改變原本腦中的想法。但作者想表達的,也不是要把數據當一切,而是我們在對事物做判斷時,要先放下成見,吸收新知,再做批判性思考。人類世界當然不總是歌舞昇平、蒸蒸日上,但或許也沒有我們想像得如此糟糕不堪。
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