[心得] 康乃爾最經典的思考邏輯課

看板book作者yao9527 (小耀仔)時間6年前 (2018/07/05 20:54)推噓3(3推 0噓 0→)

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網誌好讀版： http://abzaba9.pixnet.net/blog/post/168009276-%E5%B0%8F%E8%80%80%E4%BB%94%E8%AA%AA%E6%9B%B8%232-%E5%BA%B7%E4%B9%83%E7%88%BE%E6%9C%80%E7%B6%93%E5%85%B8%E7%9A%84%E6%80%9D%E8%80%83%E9%82%8F%E8%BC%AF%E8%AA%B2 書名：康乃爾最經典的思考邏輯課：大數據時代，你一定要避開的自以為是作者：湯瑪斯‧吉洛維奇(Thomas Gilovich) 分類：心理學閱讀難度：★★★☆☆ 推薦程度：★★★★☆ 前言本書作者為康乃爾大學心理學教授，在行為經濟學和社會心理學領域享有盛名。錯誤認知並非純粹來自無知，而是根據我們自身經驗的必然選擇，這個選擇並非不理性，而是源自「理性的漏洞」。本書舉出「大量」錯誤認知的實例，並且探討其背後的成因。冏星人的說書影片介紹過這本書。 (1)無中生有「人類往往假定自然界的種種現象乃是有條有理，但事實並非如此。許多現象獨一無二且漫無規則，人類偏偏想從中找出通例，覓得關連，這無非緣木求魚。」——培根，《新工具》我們傾向替模糊事務應找規律，因為我們理解世界的認知機制是如此，這有助於人類適應環境，但有時也會因此而發現「不存在的規律」，造成錯誤認知。 (2)先入為主許多人習慣抱持「先入為主」的看法，無法正確解讀眼前的現象。恰恰說中一位在冏星人的那部影片下留言的網友。該網友質疑「手感實驗的數據」採用NBA費城七六人 (前幾年處於重建期) 這種「充滿雜魚」的爛隊有失偏頗。網友此時就犯了「先入為主」的錯誤，認為這支七六人是近代的七六人隊，但實驗數據中的七六人其實是1980~1981賽季的七六人，例行賽62勝20負進入季後賽，一直打到東區決賽輸給賽爾提克隊(4:3)才止步(該年總冠軍為賽爾提克隊)，我想打出這種成績的隊伍，應該沒有被稱為「爛隊」的資格。作者為什麼要用這麼久以前的七六人隊數據?因為這本書的原版早在1991年就問世了，中文版直到2015才問世，導致網友「先入為主」地認為書是近代問世的，數據應該也是近代的數據。至於作者在書中解釋使用七六人隊數據的原因是，只有七六人隊會「依序」記錄每位球員的投籃狀況。 (3)迴歸效應迴歸效應舉個例子就好懂了，某次考試成績比平時還高的學生，下次考試成績通常會相對下滑(傾向於往迴歸線偏移)，而某次考試成績比平時還低的學生，下次考試成績通常會相對上升(傾向於往迴歸線偏移)。有些父母對於孩子的「每次」考試成績相當在意，孩童多半在有了傑出表現後獲得獎勵，但由於迴歸效應的關係，下次的表現很容易下滑，父母師長容易因此而認為「獎勵沒有用」。反之，孩童這次表現不佳之後，下一次的表現往往容易從谷底回升，顯得「處罰相當有效」。換言之，迴歸效應「處罰了獎勵行為，卻獎勵了處罰行為」。嗚呼哀哉!多少學子的學習熱忱毀於父母師長的錯誤認知。 (4)資料缺乏的過度推論許多面試委員容易高估自己的識人能力，因為數據說明了「入選者的日後平均成就高於當初的落選者」，然而這真的都是因為「伯樂」的高明識人能力嗎? 以「好學校」和「好公司」來說，入選者由於入選了好學校或好公司，因此獲得了比落選者更多的資源，日後的平均成就高於落選者其實是很正常的事，就算當初擇人方式採用隨機取樣，仍然很有可能得出「入選者的日後平均成就高於落選者」的結果。我們無從得知落選者若當初入選的話，日後會達到多高的成就，因此僅看表面數據就去推斷面試委員識人能力高明，我覺得這樣有失公正。我不是要貶損面試委員的識人能力，只是提出一個思考路徑罷了!同樣的難題還會出現在「評估政策效力」上，我們無從得知「如果不施行A政策而施行B政策」會造成什麼後果，如果局面大壞(如台灣)，就容易出現不管施行任何政策都容易動輒得咎的情況。 (5)資料欠缺造成的偏見如果我們在第一印象中討厭某人，之後就會盡量避開對方，導致對方沒有機會扭轉在你心中的負面印象，然而，如果我們在第一印象中喜歡某人，之後就會設法親近他，對方就有許多機會露出馬腳(露出你不喜歡的地方)。負面的第一印象容易變得根深蒂固，正面的第一印象則不易。瞭解這層道理，之後就可以試著給第一眼就讓你討厭的對象一些扭轉印象的機會。 (6)非對稱喜好很多人(包括我)都曾抱怨為什麼「公車老是往錯的方向駛去」?這是因為反面例子可以重複出現，而正面例子不行。我可能會看到好幾輛公車往對向駛去，之後才來一輛公車是往我要去的方向，進而認為「公車老是往錯的方向駛去」；然而，如果我遇見的第一輛公車就是往我要去的方向，我根本不會觀察到往後的一段時間裡，這個站有多少台駛往兩個方向的公車。 (7)預設立場由於個人偏好的影響，我們會不斷蒐集對自己的看法有利的例證，最終得到自己喜歡的結論，這個結論其實是主觀的，但我們會因為自己已經蒐集過這麼多例證了，進而自以為客觀。舉個例子就好懂了，認為「死刑能夠嚇阻謀殺」的人，往往可以找出許多證明；另一方面，認為「死刑不能嚇阻謀殺」的人，同樣也能找出許多對自己的觀點有利的證明。這裡我個人補充一個網路笑話。若有一個女大學生晚上去陪酒，你會覺得她不思長進，但如果是一個陪酒小姐早上去上課，你就覺得她很努力上進。事實上，女大學生與陪酒小姐的身分根本不衝突，斜槓世代本來就存在能把多重職業都做好的人才，你注意到自己對別人的偏見了嗎? (8)烏比岡湖效應大多數的人都認為「自己的客觀程度高於平均值」，但這完全禁不起客觀的考驗。民調指出，只有25%的美國民眾看好美國的經濟前景，卻有54%的民眾認為自己可以賺大錢。這也反映了一般人對於個人成敗的認知，一般人往往把成功歸功於自己，而把失敗歸咎於外界。 (9)達克效應曾有網友在冏星人的說書影片下留言:「謝謝冏星人X分鐘帶我看完一本書。」該網友以為看了冏星人的說書，就能理解該書的「全部」內容，即使冏星人一再強調「看她的說書取代不了看書」，仍會有觀眾對自己的看法保持著奇特的自信。根據達克效應，如果該網友能多看一點書，最終就能認知到自己以前的實際程度。為什麼人類會有上述的「樂觀」認知?景氣不佳卻認為自己能賺大錢，胸無點墨卻認為自己聰明睿智，我認為都是基因搞的鬼，一個人如果很悲觀，有可能會在沒有繁衍後代的情況下就自殺或以其他方式死亡了，他那容易悲觀的基因也就在這裡終結；反之，樂觀的基因很容易就能傳播下去。 (10)二手資訊的偏誤效應我們對於這個世界的所見所聞，大多都是來自二手資訊，然而大多數在你眼中的「二手」資訊，實際上可能已經是「三手」、「四手」、乃至「數十手」了，對於所有轉述而來的資訊，你都應該保持著審慎的態度，適時地懷疑，包括你現在所看的《小耀仔說書》。一般來說，你所信賴的人告訴你的消息，你都會相信，殊不知他的消息來源也許不是這麼可靠，因此若是只留意告訴你消息的「對象」是否值得信賴，還是不夠的。 (11)三角驗證法藉由多方地得知別人的看法，可以從不同的角度看事情，進而修正原本的偏差認知。比如說，某A對我是一套說法，對別人是另一套說法，如果我知道了另一套說法是什麼，就能從中拼湊出更接近某A真實的想法。 (12)後此謬誤如果一個人 1.生病了 2.接受某種治療 3.病症減輕很多人便會斷定「此療法有效」，然而每個個體的自癒能力都存在差異，你是如何斷定病症減輕全都是因為療法有效，而不是自癒能力的功勞。有些病症無法痊癒，也不會持續惡化，而是保持時好時壞，病患何時會尋求治療?當然是病況惡化的時候，但在這種情況下，即使治療完全無效，病症往往也會從谷底好轉，此即先前提過的迴歸效應。因為這些「錯誤認知」，導致無效的偏方療法大行其道。如果有人認為錯誤認知又不會讓你少一塊肉，我現在就是要告訴你，錯誤認知可能會讓你「少一條命」。 (13)巧合?我不這麼認為多數人容易低估一群人裡面至少有2人同一天生日的機率，當一個團體只有23人時，有人同一天生日的機率是50%。我們的直覺估算並未意識到我們時常接觸的事件有多「大量」，我們經歷的事物多不勝數，生活中有無數交際，就像我們(一般人)在腦中無法估算23人的團體，有人同一天生日的方式有多少種組合。結語錯誤認知是基於人的天性漏洞，因此是無法「根除」的，該如何提升自己的判斷力，減少產生錯誤認知的機會? 作者建議我們多接觸模糊性科學，例如：心理學、經濟學…等，著重於無法準確預測的現象，探討複雜難解的成因，讓這些學門挑戰自己的既有認知，培養多元解讀的習慣。想成為真正理性客觀的人，關鍵在於如何解讀世事，如何適時質疑，如何徹底驗證想法，而不是埋頭鑽研單一面向的知識，但卻從來不願換個方向思考，永遠待在思想上的同溫層。看看藍蛆和綠吱，這就是長期待在思想同溫層的下場，最後就會活入跟正常人不同頻道的平行時空。沒有人要按讚的邊緣粉絲團 https://www.facebook.com/%E5%B0%8F%E8%80%80%E4%BB%94-359087154572593/?modal=admin_todo_tour - ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 106.104.6.174 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/book/M.1530795286.A.FCE.html

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07/05 21:27, 6年前 , 1^F

07/05 21:27, 1^F

https://goo.gl/zuwSxc 這樣嗎?

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ag688796

07/05 22:23, 6年前 , 2^F

07/05 22:23, 2^F

※ 編輯: yao9527 (106.104.6.174), 07/05/2018 23:18:25 ※ 編輯: yao9527 (106.104.6.174), 07/05/2018 23:21:10

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