噪声

《噪声》一书通过系统 性研究，通过两个公式揭开 了“判断出错”的本质，并且 通过对三种噪声的系统性分 析带你直击噪声。并且，从 六大部分阐述了“噪声”：从 寻获噪声到探究人类判断的 本质，从预测噪声到阐释噪 声的主要原因，从探讨如何 改进判断和防止错误的的实 际问题，一直延伸到什么才 是合适的噪声水平。”“噪声 ”是随机的，但却是致命的 。卡尼曼在书中提出了6大 原则，帮你重塑决策框架， 做聪明的决策者。同时，卡 尼曼更是精妙地附上了“审 查噪声”的使用指南，以及 写给决策者的“观察者清单” 。

引言 偏差与噪声，人类判断的两种错误 第一部分 寻找噪声 第1章 犯罪和充满噪声的判罚 减少判决中的噪声 判断是一件困难的事 第2章 系统噪声，给人达成一致的假象 抽奖会引发噪声 噪声检测，系统噪声无处不在 不必要的变异性与有利的多样性 达成一致的假象 第3章 单一决策，仅发生一次的重复决策 单次 vs 重复，是持续性差异而非类别差异 单次决策中的噪声 单次决策中的噪声控制 第二部分 你的大脑就是一种测量工具 第4章 见仁见智的判断 判断体验：什么在影响你确定CEO的人选 判断的目的：内部信号 判断目的：只是响应“做出判断的内部信号” 判断评估：结果和过程 预测性判断vs评估性判断，边界模糊的两种判断 “任意残酷行为”，噪声的最大问题 不受欢迎， 但可测量 第五章 测量误差，噪声与偏差的代价一样大 GoodSell应该减少噪声吗 均方，衡量整体误差的精确规则 误差方程：无论偏差大小如何，减少噪声都有益处 噪声的代价：被混淆了的个人价值与事实 第6章 噪声分析，所有判断都存在3类噪声 判决中的噪声检测 平均刑期， 每一个案子的判决都存在大量噪声 判刑就像抽奖 水平噪声：为什么一些法官更严格 模式噪声：同一法官不同判断的源头 情境噪声，噪声中被忽略的成分 第7章 情境噪声，无时无刻不在影响着我们的判断 第二次抽奖 测量情境噪声 一个是一群 心境，情境噪声的源头 衡量情境噪声的大小 我们仍然不知道是什么导致了情境噪声 第8章 群体是如何放大噪声的 音乐中的噪声 不仅仅是音乐下载，所有情况都一样 信息串联，极易放大群体判断的噪声 群体极化，讨论往往会滋生更极端的结论 第三部分 预测性判断中的噪声 第9章 判断与模型，简单的模型普遍优于人类判断 选择自己判断，还是借助公式 梅尔：最优模型击败了你 戈德堡：你的模型击败了你 第10章 无噪声的规则 更简捷：稳定之美 简捷更进一步：简单法则 更复杂：机器学习 758027个保释决策种的智慧 为什么我们不多采用规则 第11章 哪里有预测，哪里就有客观无知 哪里有预测，哪里就会有无知 异常自信的权威：准确性和黑猩猩扔飞镖差不多 糟糕的判断与差强人意的模型 否认无知是无知的另一种诱导 第12章 常态谷：事情虽无法预测，却可以被理解？ 预测生活轨迹：海量信息不足以预测生活中的简单事件 客观无知，理解和预测的上限 因果性思维：一旦发生就会被解释 理解常态谷 内部视角和外部视角 第四部分 噪声是如何产生的 第13章 启发式、偏差与噪声 诊断偏差：三种类型的偏差 结论偏差，我们常常以结论寻找证据 过度一致性，我们常常受到信息顺序的影响 心理偏差导致噪声 第14章 匹配：找到与你的预测最契合的共识 匹配与一致性 匹配强度：人类非凡的直觉力 匹配性预测的偏差 匹配噪声：绝对判断的局限性 第15章 量表，模糊沟通产生的巨大噪声 愤怒让我们快速启动快思考系统 充满噪声的量表 美元和锚定 一个不幸的结论 第16章 模式噪声的构成 朱莉2.0问题：难与易 模式噪声：稳定的还是变化的 用人格进行类比 第17章 噪声源：偏差是引人注目的图形，而噪声是不受我们关注的背景 噪声成分：影响判断的3种噪声 成分的大小：稳定的模式噪声几乎是水平噪声的4倍之多 对误差的解释 从统计学上来说，噪声无处不在 第五部分 决策卫生，提升人类判断力 第18章 卓越的判断者，卓越的判断力 专家和尊重型专家 如果你必须选人做判断，那挑选智商高的人 认知风格，最终确定你应该选谁做判断 第19章 消除偏差与决策卫生 干预：事后及事前消除偏差 消除偏差的局限 决策观察者，必须发起与支持决策观察 决策卫生学，降低噪声的关键方法 第20章 司法科学，信息排序是最大的噪声 指纹识别，身份识别中备受重视的技术 指纹分析中的偶然噪声 缺乏独立性，司法科学的证实性偏差 有效性需要可靠性：少许噪声，但多少误差呢 倾听噪声，减少噪声的第一步 序列信息，一个好的决策者应该努力“保持怀疑” 第21章 甄选与汇总，超级预测的两大策略 改进预测的两种方法 良好判断计划的4个步骤 永久测试版：一个特殊的思维循环 预测中的噪声和偏差 甄选及汇总的有效之处 22医学决策，做出精确医学诊断的降噪机制 医疗诊断中的噪声 诊断指南的价值 伤脑筋的精神病学诊断 23 绩效评估，用基于外部视角的共识框架做出量化判断 绩效评估本质上是一种判断工作 25%是信号，75%是噪