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——丹尼尔·卡内曼
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比起外部意见,我们更偏向内部意见。
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设想你正在考虑买一辆X牌的小汽车。为了了解这种车的可靠性,你可以阅读一份我们暂且叫作《消费者报告》的调查报告,这个报告调查了1000位X车的车主。然后你找有X车的朋友,而且,她告诉你她的车不怎么样。你如何看待你朋友的观察呢?如果你理性地思考,你将认识到,她仅仅使你的样本从1000个增加到1001个,这并没有提供更多新的信息。但是,由于你的朋友的故事就发生在身边,在你作决策时,你给予它的重视程度就会比你应有的更大。
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当“苍白无力的”统计学信息与某个人对案例的印象相冲突时,这些信息总会被舍弃。在与内部意见的竞争中,外部意见丝毫没有取胜的机会。
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——丹尼尔·卡内曼
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人们不愿改变自己的观念。
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人们倾向于用证据来坚定自己已有的信念。在一项研究中,让被试者阅读并评价一份关于死刑能否制止犯罪的研究报告。在阅读了这份报告后,那些本来支持死刑的人说,他们更加坚信自己的观点;而那些原来反对死刑的人也说,他们更加坚信自己的观点。这两组人用完全相反的方法解释同一个证据。
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当人们相信某个结论是正确的时候,他们很可能会相信支持这个结论的论证,哪怕这些论证不正确……人们总会先得出结论,然后才进行论证。
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——丹尼尔·卡内曼
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如果你要问,为什么当心理学和常识都怀疑理性假设时,经济学却仍要建立在这个假设之上呢?其中的一个回答就是:经济学家经常假设理性的另一个原因可能是经济学家本身也不是理性最大化者。与大多数人一样,他们也过分自信,而且,他也不愿意改变自己的观念。他们在可供选择的人类行为理论中作出的选择也表现出巨大的惯性。而且,经济学家也会满足于并不完美但足够好的理论。
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高智商并不能消除成见。
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——丹尼尔·卡内曼
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羊群效应。
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一般来说,群体作出的决策往往比个体更好。如果更多的信息可以分享,各种不同的观点都被考虑到,那么群体会优化决策。比如你想知道一根绳子的准确长度,但手头又没有合适的测量工具,你可以自己估计一下,也可以多问几个人,请他们每人给你一个估计值。你不必偏信任何一个人的估计,而是把他们所有人的估计取平均值,这个值最有可能接近正确的答案。或许自由市场的价格机制,那只看不见的手可以最好地说明经济体中群体行为是明智的。
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但是有一点,千万要注意:当你咨询别人意见的时候,不要让他们有相互讨论的机会。就像我们都知道的那样,人群作为一个整体在作决策时,并非一贯正确(同理,市场作为一个整体在作定价决策时,也并非一贯正确)。
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在群体行为的研究中,有个被广泛认可的现象,就是“群体思维”的存在。群体思维的个体有时会相互影响,从而更加确信某个不正确的观点是“正确的”。
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从一个团队获取信息的合理方法并不是通过公开讨论,而是通过私下收集大家的观点来完成。
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——丹尼尔·卡内曼
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人关注公正。
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我们用一个称为“最后通牒”游戏的实验来作说明。
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游戏的进行如下:两位志愿者(他们相互不认识)被告知,他们将要去玩游戏并赚到100美元。在玩以前,他们要了解规则。游戏从掷硬币开始,硬币用来确定充当玩家A和玩家B角色的志愿者。玩家A的工作是在他自己与玩家B之间分100美元奖金。在玩家A提出他的建议后,玩家B决定是接受还是拒绝。如果他接受了,两个玩家根据这个建议得到钱。如果玩家B拒绝了建议,两个玩家都空手走出去。无论在哪一种情况下,游戏都结束了。
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在继续进行游戏之前,停下来并想一想在这种情况下你会怎么做。如果你是玩家A,你会建议如何分这100美元?如果你是玩家B,你会接受什么建议?
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传统的经济理论假设在这种情况下,人们是理性的财富最大化者。这个假设得出了一个简单的预期:玩家A应该建议他得99美元,而玩家B得1美元;而且,玩家B应该接受这个建议。毕竟,一旦提出了建议,玩家B只要从中得到点什么,他接受建议的状况就会得到改善。此外,由于玩家A知道,接受建议符合玩家B的利益,所以,玩家A就没有理由给他的钱多于1美元。用博弈论的语言来说,99—1分配是纳什均衡。
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但是,当实验的经济学家让现实的人玩最后通牒游戏时,结果与这种预期差别很大。充当玩家B角色的人通常拒绝只给他1美元或类似的少量钱的建议。由于预料到这一点,扮演玩家A角色的人通常建议给玩家B的钱远远多于1美元。一些人将提出50—50的分法,但更经常的是玩家A建议给玩家B30或40美元这样的量,并把大部分留给自己。在这种情况下,玩家B通常会接受建议。
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这说明什么呢?合理的解释是人们部分朴素的公正观念的驱使。99—1的分法在许多人看来是如此不公正,即使自己一无所获也要拒绝。与此相反,70—30的分法虽然仍不公正,但没有不公正到使人们放弃正常的利己。
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