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《雜訊》｜如何避免決策時的認知偏誤
閱讀時間約 5 分鐘
在《雜訊》一書中，用了非常圖像式的比喻來形容雜訊與偏誤。
想像前方有三個標靶，我們可以看到它呈現三種不同類型的結果：一個是密集的往中心靠近、一個分散四周、另一個則是往中心以外的其他地方靠近。
如果多數結果都是朝著一個方向的偏離靶心，那即是判斷有偏誤，我們可能判斷第三個箭靶的準星可能歪了；相對的，如果落點狀況差異很大，那就是受到了雜訊的困擾，也就是第二個箭靶。
但這是我們看著清楚的準心時得到的結論，如果我們試著把箭靶反過來呢？
當我們把標靶翻到背面，會發現即使是第三個箭靶，落點仍聚集在特定方向。所以當沒有絕對的「目標對象」時，我們很可能錯把那個落點，誤以為是最終的目標。
而現實中，這反而是更常遇到的，不論是公司的產品策略、市場預測、或是法律的裁決，都沒有正確解答，所以在討論過程中，適度的降低偏誤，增加判斷力，是一個需要持續努力的過程。接下來也會在後面的章節裡，提到人類思考上會有哪些偏誤，因此可能產生判斷上的瑕疵，以及如何避免他。
加入細節帶來的認知偏誤：可得性捷思法
你認為大腦比較容易相信哪一種資訊？
- 一場水災導致 1000 人溺斃死亡
- 加州發生大地震引發洪水，導致 1000 位美國人死亡
奇妙的是，明明描述二增加更多細節，發生機率明明可能更低，但通常人們會傾向選擇二。原因是因為加上描述之後，讓敘述更有「代表性」，更容易讓人聯想他跟自己生活環境、過去經驗之間的連結，進而評估他的可行機率。
因為當邏輯被嵌入進故事中，人們會容易忽略邏輯，反而從細節故事去推敲他的發生機率，這個認知偏誤稱為「可得性捷思法」
所謂的可得性捷思法就是，可取得性越高、越容易想到的情境（例如最近才發生，或是很常發生，讓人們印象特別深刻），人們就會判斷它的發生機率越高。
善用這個認知偏誤，可以用加入細節描述的故事來影響人的判斷，例如：募款等簡報內容，比起呈現地球上有多少數量的孩童正在遭遇飢餓，用一位含情脈脈的飢餓非洲小孩的照片，更能讓人產生同理，引發募款的實際行動。
而在做使用者研究時，每個研究員自己的主觀認知，其實就是一種偏誤的濾鏡。因為每個人不同的個人背景，就會看到不同的研究結果。
因此，要如何中性且不帶偏見的，整合使用者、商業利害關係人的目標呢？在書中提到，完全去除偏誤是不可行的，人並沒辦法完全地去除偏誤。相對的，則是可以靠其他人來點出心智被誤導的時刻。透過建立可被討論與糾正對齊的文化，可以降低決策錯誤的可能性。
建立可以收斂對齊認知偏誤的文化
既然人類有這麼多種認知偏誤的慣性，該怎麼樣才能避免呢？在《雜訊》中提供了資料分析師們產生總和性預測的方式：迷你德爾菲法。
透過估計、討論、再估計的程序，要求參與者心中各自默默產生一個估計值，跟大家解釋說明為何會有這個判斷，最後根據其他人的解釋後，再重新判斷一個估計值。最後的共識就是大家的估計值的平均。
這個方法從兩方面來彌平認知偏誤的影響：
- 總和所有人的判斷
- 社會學習，不再只因為自己個人背景而產生誤判。
資料分析預測師用這個方式來收集共識，讓預測值可以更趨於準確的區間。
仔細看這個方式，其實跟設計工作坊的流程跟原則很相似：
- 保持匿名
- Together,alone
- 發散、收斂再共識結果
因為要全然避免掉個人的認知偏誤，並不可行，所以可以設計建構其他外在的流程與文化，讓結果盡量不過於偏剖。
建立主動開放心態來避免認知偏誤
除了與他人合作上，透過一些原則與衡量方式來避免偏誤，在個人層面上，擅長預測分析的人，擅長透過智力、邏輯分析、問題解構能力，也可以透過調整認知風格，因而產生更準確的判斷。
其中最需要建立的就是高度的主動開放心態：「人們應該考慮到有違他們信念的證據」或「關注意見與你不同的人，比關注意見與你相同的人更有用」，在得到新資訊時，不會怯於更新判斷，這樣的思考模型就像是「永遠的測試版」，以不斷更新判斷作為目標。
相反的意見對你也同樣有幫助，因為透過接收吸收與自己相反的意見，其實就是在跟「可得性捷思法」逆其道而行。
但只有想法改變並不足夠，仍需要搭配行動：
努力進行研究、縝密的思慮和自我批判、搜集整合其他觀點，細緻的判斷再不懈怠的更新。
整個上述流程其實就是一個 PDCA 循環。就像查理蒙格說的，永遠試著反著想，試著往下多問為什麼，將更多新的資訊納入自己的思維中，重新反芻成新的判斷。
畢竟隨著時間與科技的進展變化，未知的比例只會越來越高，如果只憑著過去的經驗，便是落入了可得性捷思法的認知誤區，學習保持開放並隨時因應調整，才是持續進步的機會。
總結
《雜訊》這本書裡面舉了來自醫學、法律、政策上等不同領域的案例，說明心理學上的偏誤在各個領域中發生的故事，以及如何有效的解決。有趣的從資料分析家的作法上，看到了跟設計工作坊略同的操作方式（但也許這也是一種偏誤，只看到自己想看的ＸＤ）。
雖然對我而言是一本略艱澀的書，但如果對行為科學有興趣的人，仍然推薦閱讀！
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