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3.跟踪之前的决策。人类有一种奇怪的趋势：一旦某个事件成为过去，我们就会认为自己对结果的预先了解程度比实际上更深。这就是所谓的后见之明偏见。研究表明，在找出结果之前，人们在回忆自己如何看待某种不确定情况时并不可靠。
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有一次，我和家人开车去机场，准备搭乘某趟航班去度假。我们可以走95号州际公路，也可以走迈瑞特公园路，两条线路大致差不多。我听了交通路况，得知这两条路都比较畅通，于是选择了95号州际公路。几分钟后，我们碰上了由一起事故引起的交通堵塞。交通疏散后，我们冲向机场，险些错过我们的航班。我的妻子转过身来，气冲冲地对我说：“我就知道我们应该走迈瑞特。”丹麦哲学家索恩·克尔凯郭尔说过：“人生必须回望才能理解……但生活必须展望才能度过。”34
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因此，我们向前看时通常考虑不到足够的可替代选项，但向后看时却认为自己知道发生了什么事。矫正这两种倾向的方法是，写下决策背后的基本原理，并坚持重新审视过去的行为。一种经济而简洁的常用方法，就是写一本决策日志，它可以帮助我们抵消后见之明偏见，并鼓励我们用更全面的观点来看待可能性。
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4.避免在情绪极端时做决策。我们很难在理想的条件下做决策，但是，如果你被情绪包围的话，你就可以肯定自己的决策能力将迅速遭到破坏。压力、愤怒、恐惧、焦虑、贪婪和兴奋，所有这些精神状态都与优质决策背道而驰。然而，正如在情绪波动时很难做出好的决策一样，在缺失情感时也很难做出好的决策。神经科学家安东尼奥·达马西奥指出，当我们情绪平稳时，“我们的理性思维能够最有效地运作”。35如果你觉得自己处在情绪极端的状态时，只要有可能，就要尽量推迟重要决策。
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5.理解诱因。仔细考虑存在哪些诱因，这些诱因有可能会引发什么样的行为。财务诱因通常很容易发现，但是，非财务诱因，如声誉或公平性，就不那么明显了，不过，它们在推动决策方面仍然很重要。虽然我们很少有人相信诱因会扭曲我们的决策，但证据显示，这种影响可能是潜意识的。最后，有些东西可能会为团体成员个人带来好处，却有可能会对整个团体造成破坏。
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鉴于各种各样的心理原因，人类在做决策时倾向于考虑太少的选项。在很多情况下，最明显的选择就是正确的选择。但是，在一个和过去相比呈现出更多选项的世界里，隧道视野可能会引发实质性的、但完全可以避免的错误。在这里，你不需要在每个决策上劳神费心。更确切地说，当风险足够高时，问问你是否容易受隧道视野的影响。如果是这样，那就仔细检查一下你的决策过程，然后采取一些具体步骤，明智地考虑潜在的可能性。
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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 第三章 专家限制：为何电脑程序比你更了解自己？
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本章强调了我们对专家的无条件依赖。专家所了解的领域往往十分狭窄，因而我们对专家的看法和预测应该抱有更加怀疑的观点。通过使用计算机建构决策模型，或是通过利用群众智慧而非依赖专家的做法，人们能够更有效地解决问题。
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对零售商而言，准确预测假日销售是一项关键的任务。太低的预测会造成货架空缺和利润损失，而过度乐观的预测则会导致库存积压和利润率压力。因此，零售商有强大的诱因来想出准确的销售估计值。为此，大多数商家选择依靠专家——在组织中收集信息、研究发展趋势并作出预测的人。
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对消费电子产品公司来讲，风险是特别高的，因为他们的很多收入都是在送礼季期间产生的，而且，他们的库存也会很快贬值。压力真正落在消费电子巨头百思买的内部专家身上，该集团是依靠专家的众多零售商之一。因此，你可以想象一下，当畅销书《群体的智慧》的作者詹姆斯·索罗维基漫步走进百思买的总部，宣布一个惊人的消息，即“一个相对无知的群体可能比该公司最好的预言家预测得更准确”时，人们会有什么反应。1
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索罗维基的消息与杰夫·塞佛兹不谋而合，塞佛兹是一名高管，后来跑百思买的礼品卡业务。塞佛兹不知道这个想法在公司环境下是否真能行得通，于是，他让该组织中的几百人了解了一些基本背景信息，并要求他们预测2005年2月的礼品卡销售情况。当他3月份统计结果的时候，近200名受访者的平均预测值99.5%是准确的。他的团队正式预测的准确度则下降了5个百分点。群体的预测效果更好，但这是一次侥幸吗？
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2005年下半年，塞佛兹设立了一个中心区位，以供员工提交和更新他们从感恩节到年底的销量预测。三百多名员工参与了这项活动，塞佛兹记录了他们集体猜测的结果。当2006年初尘埃落定时，他透露道，8月份内部专家正式预测的准确率为93%，而假定业余群众的准确率仅下降了0.1%。2
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百思买随后将额外的资源分配给了其预测市场，即“泰格交易”。3通过两千多名员工的预测，市场为管理者带来了有用的见解，员工们已经进行了成千上万次交易，所涉及的话题从客户满意度评分，到开店，再到电影销售等。比如，2008年初，“泰格交易”预测一种新的笔记本电脑服务程序包的销量可能会让人失望，而专家则表示乐观。当早期结果证实了“泰格交易”的预测时，公司暂时取消了该产品的供应，打算秋季再重新上市。虽然远非完美，但是，“泰格交易”在大多数时候都比专家更准确，而且，它还为管理层提供了一些通过其他途径无法获得的信息。4
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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 侍酒师，不要瞧不起这个方程式
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谈到葡萄酒，我是个门外汉。晚餐时分，当我品味一杯葡萄酒时，我几乎总是把选择酒的事交给服务员或者餐桌上的其他人，并且天真地把快乐与价格联系起来。5让我感到诧异的是，判断葡萄酒竟类似于欣赏艺术品——美是由旁观者说了算——在我看来，懂得品酒的时髦人群总是那么博学，还有点神秘。因此，想象一下，当我得知计量经济学家和耶鲁大学法学教授伊恩·艾尔斯的《超级数字天才》中有一个等式，可以让人不需要品尝就了解葡萄酒的价值时，我有多么高兴：6
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葡萄酒的价值= -12.14540 + 0.00117冬季降雨量+ 0.61640生长季节平均温度- 0.00386收获季节降雨量
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奥雷·阿森费尔特是一位经济学家和葡萄酒爱好者，他设计的这个回归方程是用来说明产自法国波尔多地区的红葡萄酒的质量的。在长期生产葡萄酒的过程中，波尔多酒商使用一致的方法，一直认真记录降雨量和气温，这为阿森费尔特提供了丰富的数据。他发现，天气和葡萄酒质量之间存在一种明确的因果关系，于是，他得出了整个等式，用以量化二者之间的关系。尽管遭到内部葡萄酒鉴赏家的蔑视，但结果表明，阿森费尔特的价值预测达到了惊人的准确程度，对于判断新葡萄酒特别有用。7
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在这种情况下，电脑胜过鉴赏家。多年来，喝葡萄酒的人不得不依靠专家的意见，而专家自身的素质是有差异的，他们的意见也会发生分歧。这就需要外部人员——在以上例子中是一名经济学家——来识别之前被忽略的关系。有了这个等式，计算机就能以更快、更经济、更可靠的方法提供评估，而且不会有一丝势利。
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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 专家的殿堂正在倒塌
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