噪声

书名:噪声人类判断的缺陷
作者:[以色列]丹尼尔·卡尼曼/[法]奥利维耶·西博尼/[美]卡斯·R.桑斯坦
译者:李纾/汪祚军/魏子晗
ISBN:9787572221354
出版社:浙江教育出版社
出版时间:2021-9-1
格式:epub/mobi/azw3/pdf
页数:556
豆瓣评分: 7.2

书籍简介:

想象一下,两名医生对相同的病人给出了不同的诊断;两名法官对犯了同罪的嫌疑人给出了不同的判决。再想象一下,同样的医生、法官或决策者做出了不同的决策,而这种决策仅仅取决于决策是在什么时间做出的。这些不同决策背后的罪魁祸首,就是“噪声”。 《噪声》是诺贝尔经济学奖得主、“行为经济学之父”丹尼尔·卡尼曼携手决策领域专家奥利维耶·西博尼和卡斯·桑斯坦共同推出的重磅新作,也是卡尼曼继畅销书《思考,快与慢》之后酝酿10年思考的全球瞩目里程碑式巨作,行为科学领域又一重大发现。几十年来,大家都认为,偏差是导致人类判断出错的关键。但是今天,卡尼曼系统性地指出:噪声,才是影响人类判断的黑洞。 《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”。 如果说《思考,快与慢》击退的是人类判断过程中面对的敌人“偏差”,那么《噪声》要绝杀的就是其中的另一大隐形敌人——噪声。阅读本书可以助你重塑自己的决策框架,远离噪声,做聪明的决策者。

作者简介:

丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)

诺贝尔经济学奖得主,美国总统自由勋章获得者,全球畅销书《思考,快与慢》作者,普林斯顿大学尤金·希金斯心理学(Eugene Higgins Professor of Psychology, Princeton University)荣誉退休教授,公共和国际事务学院(School of Public and International Affairs)教授,曾荣获多项奖章,包括美国心理学学会颁赠的心理学终身贡献奖。卡尼曼在心理学上的成就是挑战判断与决策的理性模式,被公认为“继弗洛伊德之后,当代最伟大的心理学家”。他的跨领域研究对经济学、医学、政治学、社会学、社会心理学、认知科学等领域都产生了深远的影响,被誉为“行为经济学之父”。

奥利维耶·西博尼(Olivier Sibony)

巴黎高等商学院(HEC Paris)教授,牛津大学赛德商学院(Saïd Business School, University of Oxford)外籍教授,曾在全球最大的战略咨询公司——麦肯锡咨询公司(McKinsey & Company)担任资深合伙人长达25年时间。西博尼的研究领域为策略、决策、问题解决,力图提升决策的品质,论文发表在众多优秀刊物之上,包括《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)与《麻省理工学院斯隆管理评论》(MIT Sloan Management Review)。其中2011年6月,与卡尼曼合著的文章Before You Make That Big Decision曾登上《哈佛商业评论》选集封面。著有You Are About to Make a Terrible Mistake一书,致力于揭示:偏差是如何影响我们的决策的,而我们又应该如何应对偏差。

卡斯·R. 桑斯坦(Cass R. Sunstein)

哈佛大学法学院教授,行为经济学与公共政策研究项目创始人兼主任,主要研究领域为政策制定方面。2009—2012年任美国白宫信息与监管事务办公室(White House Office of Information and Regulatory Affairs)主任;2013—2014年加入白宫情报与通信技术审查小组(Review Group on Intelligence and Communications Technologies);2016—2017年加入美国国防部国防创新委员会(Defense Innovation Board)。著有多本《纽约时报》畅销书,包括与理查德·泰勒合著的《助推》(Nudge)、基于电影《星球大战》(Star Wars)的法学著作《星球大战的世界》(The World According to Star Wars),以及《助推2.0》(How Change Happens)等其他多本著作。

书友短评:

@ 菜小糖 整本书观点比较一般,不是特别惊为天人或者有启发性……啰嗦的科普读物。几句话概括: 所有判断和决策都受到噪声的影响。当一组判断中的大部分错误都指向同一个方向就表明这组判断出现了偏差bias,消除偏差并不能消除所有误差,消除偏差后仍然残留的误差就是噪声noise。噪声包括水平level噪声、模式pattern噪声、情景occasion噪声。水平噪声是不同医生的判断存在差距。也就是我看了五个医生,五个医生之间的诊断差距。模式噪声是某些医生根据经验会对某种情况按某个诊断来处理。从而在医生中出现了几种判断错误,也就是模式噪声。情景噪声是医生在劳累等情况下,会出现的判断错误。所以人类的决策其实是很难预测的,未来还得靠AI呀 @ 鱼的九思 未见新意 @ Chandler 组织和分解。独立思考,保持怀疑。外部视角,基准概率。延迟直觉。(客观无知。不可预测。后见之明。错误的因果性归因。外部视角的统计思维。相似性替代可能性,造成误差。依结论寻找证据。) @ 清晨时抬头看天 看不懂 @ K 好书,接下来看《思考快与慢》了 @ Big X 一般般 @ 想要环游世界 感觉一般

书籍目录

中文版序
引言
第一部分 寻找噪声
第 1 章 犯罪和充满噪声的判罚
第 2 章 系统噪声,给人达成一致的错觉
第 3 章 单一决策,仅发生一次的重复决策
第二部分 你的大脑是一种测量工具
第 4 章 什么是判断
第 5 章 测量误差,噪声与偏差的代价一样大
第 6 章 噪声分析:所有判断都存在 3 类噪声
第 7 章 情境噪声,无时无刻不在影响着我们的判断
第 8 章 群体是如何放大噪声的
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
第 10 章 无噪声的规则
第 11 章 哪里有预测,哪里就有客观无知
第 12 章 常态谷:事情虽无法预测,但可以被理解
第四部分 噪声是如何产生的
第 13 章 启发式、偏差与噪声
第 14 章 匹配,找到与你的预测最精准匹配的共识
第 15 章 选取精确的量表,并多用相对判断
第 16 章 模式噪声的构成
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
第五部分 决策卫生,提升五大人类判断力
第 18 章 卓越的判断者,卓越的判断力
第 19 章 消除偏差与决策卫生
第 20 章 司法科学,信息排序是最大的噪声
第 21 章 甄选与汇总,超级预测的两大策略
第 22 章 医疗决策,用科学的诊断指南减少噪声
第 23 章 绩效评估,用基于外部视角的共识框架做出量化判断
第 24 章 人员招聘,以结构化指标衡量人才
第 25 章 中介评估法,做出明智决策的核心方法
第六部分 最佳的噪声水平
第 26 章 减少噪声的成本
第 27 章 尊严,人之为人的重要价值观
第 28 章 规则还是标准
回顾与总结
结 语
附录1
附录2
附录3
致 谢
译者后记
注 释
· · · · · ·

  • We call Team C noisy because its shots are widely scattered. There is no obvious bias, because the impacts are roughly centered on the bull's-eye. If one of the teams members took another shot, we would know very little about where it is likely to hit. Furthermore no interesting hypothesis comes to mind to explain the results of Team C. We know that its members are poor shots. We do not know why they are so noisy.Team D is both biased and noisy. Like Team B, its shots are systematically off target; like Team C, its shots are widely scattered. Our topic is human error. Bias and noise-systematic deviation and random scatter-are different components of error.A general property of noise is that you can recognize and measure it while knowing nothing about the target or bias. …
    —— 引自章节:引言
  • Selective attention and selective recall are a source of variability across people.
    —— 引自第46页
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