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2018-3-26【知识管理】第50天.doc
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知识管理 2018 26 知识 管理 50
直觉判断与公式运算,孰优孰劣? 【知识管理】第50天 【关键词】不一致性、公式预测、直觉判断 个人订阅号:jqnote(专注打造爱智慧、爱学习、不急功近利的小圈子) 一般我们更喜欢这种直觉性的判断和预测,因为比较省时。但也有专业人士会按照某种规则来进行预测,那么问题来了:以经过训练的专业人士主观印象为基础的“临床预测”,是否比按某种规则将一些分数或等级评定结合在一起作出的“统计”预测更为准确?接下来我们来看看下面这个实验: 在一项典型的研究中,经过训练的辅导员预测了新生在学年末的成绩。他们与每个学生进行了45分钟的谈话,还参考了他们高中时的成绩、几次能力测试加上一份4页长的个人陈述。数据统计的方法则只采用了其中的一小部分信息,即高中成绩和能力测试。然而,应有数据统计方法得出的结果要比14名辅导员中11个的预测都准确。 实验者综合其他多种预测结果得出了相似的结论,这些预测包括违反假释程序、飞行员的成功训练以及行事累犯情况等。不出所料,这个结论引起了震惊和质疑,这一争议引发了一股研究大潮。 将临床预测和统计预测进行对比的研究报告大约已有200篇,然后两者的对峙依然没有分出胜负。大约60%的研究指出,运算手法更准确。其余的比较研究认为两者准确性相近,但似乎数据统计方法更胜一筹。因为它比人工判断的成本低。至今还没有令人信服的例外情况记录在案。 其实在一些具有很强的不确定性和不可预见性的领域(我们称之为有效性低的环境)当中,专家预测的准确性与简单的运算得到的结果相当,甚至还要低于简单运算的结果。 那为什么专家预测不如简单运算准确?有学者猜测其中一个原因是这些专家试图变得聪明,总想跳出思维的框框,在预测时会考虑将不同特征进行复杂的结合。复杂化对稀奇古怪的事情是有影响的,但十有八九会降低其正确性,将这些特征简单的整合在一起反而会更好。 有几项研究已经表明,即使人们知道公式给出的建议分数,人类制定者在面对预测公式时也会自叹弗如。他们认为自己比公式强大,因为人们拥有关于这一问题的其他信息,但他们往往是错的。 专家不可取的另一个原因,是人们对复杂信息的最终判断很难达成一致。如果有人要求这些专家对同一信息进行两次评估,他们通常会给出不同的答案。这些不一致之处往往正是真正令人关切的地方。而这种普遍的不一致很有可能是由于系统1对极端条件的依赖所致。 由之前的那个主要实验可以得知,在我们的环境中有一种不被注意的刺激物在本质上影响着我们的思想和行为。这种影响会从这一刻波及下一时刻。在炎热的天气里,短暂的凉风会使你感到心情舒畅,这个时刻无论评估什么都会相对更积极一些。 自我鼓励: 古之成大事者,不惟有超世之才,亦必有坚韧不拔之志。

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