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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 同质性如何导致了群众的盲从
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既然我已经称赞了电脑和群众的优点，那就让我向本章的最后一种错误发出警告：要么过多地依赖基于公式的方法，要么过度依靠群众的智慧。虽然电脑和集体可能非常有用，但是，它们不能成为盲目信仰的根据。
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一个过度依赖数字的例子，就是马尔科姆·格拉德威尔所说的失配问题。25你会立即发现，当专家使用表面上客观的措施来预测未来的表现时，这个问题就会发生。在许多情况下，专家都会依赖一些预测价值很少或者根本没有预测价值的措施。
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关于失配问题，一个著名的例子是职业体育的联合选秀。在选拔运动员之前，许多联盟都会征集一批顶级业余人选，经运动队星探们的仔细观察后，对他们进行一系列旨在评估实力的测试。这些测试包括像举重、跑步和灵活性训练之类的体能项目，以及一些心理测试。接下来，组织者根据选手们的表现对其进行排名。在某些情况下，一次相对较好或较差的表现关系重大，它会影响到一名选手在选拔赛中的排名，并因此影响到他未来的预期收益。联合选秀压力较大、成本较高，而且很费时。
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但在详细审查国家足球联盟的结果时，商学院教授弗兰克·库兹米茨和阿瑟·亚当斯并没有发现联赛排名和随后的表现之间存在一致的关系（只有一个例外：冲刺速度有助于预测前锋的表现）。26曲棍球和篮球联赛的结果具有相似性。虽然是量化和标准化的，但是，结果可以对一些错误事件进行简易的测量。
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格拉德威尔认为，失配问题远远超出体育领域。他从教育（文凭不足以预测表现）、法律职业（依靠平权措施被法律学校接受的学生在毕业后表现得和他们的同学一样好）和执法（警察的工作以处理关系为主，身材魁梧不一定就是好警察）领域中援引了一些例子。你可以很容易地看出这个问题是如何延伸到各种工作面试中的，因为问题和答案很少能解释未来的表现。
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盲目地忠诚于群众的智慧也是愚蠢的。尽管自由市场的信徒认为价格可以反映最准确的评估，但是，市场是极其不可靠的。这是因为，当群众智慧的三个条件中有一个或多个被违反时，集体误差就有可能增大。多样性是最有可能被打破的条件，这一点也不奇怪，因为我们本质上具有社会性和模仿性。有个例子可以很好地说明多样性失灵，那就是，人们对于大布朗在2008年贝尔蒙特赛马中获胜的概率期望过高，相关的例子还包括20世纪90年代后期股票市场的泛滥（当时已是互联网时代），以及2007～2009年的金融危机。
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在理解导致多样性失灵的程序上，科学家已取得了良好的进展。例如，当人们基于他人的行动而不是自己的私人信息做决策时，就会发生信息串流[1]。这些串流有助于解释繁荣、潮流、时尚和股市崩盘。社会网络理论研究个人或组织如何相互连接，为我们理解这些串流如何在人群中传播提供了一个框架。27
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多样性失灵也会发生在较小的群体中。如果你曾是一个委员会、陪审团或工作团队的一分子，你就有可能明白这一点了。在一个团体中，多样性的缺失通常源自于领导者的主导、事实的缺失，或是认知的同质性。为了说明后者，哈佛大学法学院教授卡斯·桑斯坦和几名同事把自由派和保守派划分为志趣相投的团体，然后让他们仔细考虑一些有争议性的社会问题，如同性婚姻和平权行动。在认真考虑这些问题之前，大部分人都接受了采访，在大多数情况下，与他们在采访中所表达的观点相比，团体所达成的看法会更加极端。在和他们的团体相处一段时间之后，个人的观点会变得更加具有同质性。如果没有多样性，集体不论大小都有可能会偏离目标。28
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那么，怎样做才能让专家限制为你所用，而不是和你对着干呢？这里有一些建议可供考虑：
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1.为你所面临的问题配备最合适的解决方案。正如我们在这一章中所看到的，各种各样的决策问题需要一系列的解决方案。所以，仔细考虑一下你正在做什么样的决策，以及什么方法可能对你最有帮助。我们所知道的是，专家在很多环境下都会表现不佳，因此，我们建议你尝试用其他方法来补充专家的观点。
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2.寻求多样性。泰特劳克的工作表明，虽然专家预测总的来说不是很好，但是，有些预测还是比别的要好。区分预测能力的并不是专家的身份或理念，而是他们的思维方式。在阿尔基洛科斯作品中，泰特劳克把专家分成刺猬和狐狸两类。刺猬只知道一件大事，并试图通过这个视角来解释一切。狐狸则对很多事情都知道一点点，因而不会用一个答案来解释复杂的问题。
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泰特劳克发现，与刺猬相比，狐狸的预测能力更强。狐狸通过“把不同的信息来源编织在一起”来做出决策，这就证实了多样性的重要性。当然，刺猬有些时候是正确的——通常明显是正确的，但是，随着时间的推移，预测效果就不及狐狸了。29就许多重要的决策而言，多样性在个人和集体层面都很关键。
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3.尽可能使用技术。就像百思买和哈拉斯那样，通过技术的杠杆来抵消专家限制。尽管呈现出不断增长的趋势，可是，利用电脑和数据来解决问题的组织仍然不是很多。
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由于候选人名单已经爆满，而且意识到大多数面试都是无效的，因此，谷歌决定创建一些算法，用来识别有吸引力的潜在雇员。首先，该公司要求经验丰富的员工填写一份包含300个问题的调查报告，从而捕捉一些关于他们的职位、行为和个性的细节。然后，该公司把调查结果和员工绩效的衡量标准做了比较，并寻找二者之间的联系。通过这项调查，谷歌高管承认，学术成就并不总是与职场表现相互关联。这种新颖的方式使谷歌能够回避无效面试的问题，并开始着手解决差异。30
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有时候，组织不去利用已经获得的相关信息。几年前，我和负责美国红十字会救灾服务的高级执行官一起参加了一个座谈会议，他的工作是做好应对国家灾难的准备。他讲述了一个令人惊叹的故事，即卡特里娜飓风发生后人们是如何展开救援工作的，而且，他还提到了即将来临的其他风险。轮到我讲话的时候，我跟大家分享了各种灾害的概率——禽流感的传播、恐怖行为和飓风频率——这些都基于我那天早上从一个预测市场收集到的信息。
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我的评论显然激起了这位执行官的兴趣，正式会议结束后，他很快就找到了我。我所讨论的灾害确实是他担忧的问题，但是，他从未能够实时判断它们的概率。在这种情况下，只要意识到数据的存在，就可以弥补这个缺陷。
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你可以在自己的书架上摆满那些赞美群众智慧、直觉、数字运算或专家的图书。但是，作为一个深思熟虑的决策者，你的主要任务是确定你所面临的问题的性质，然后考虑如何最有效地解决它。既然所有的方法都各有利弊，那就不存在唯一的解决方案。
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这就是说，专家限制是真实的。技术能够使决策者获得宝贵的见解，因此，为了充实自己的决策，一些组织正在向新的方法迈进。但最大的障碍是，从根本上讲，不论是把专家之前所做的决策移交给电脑还是集体，我们大多数人都会感到不适。尽管反对专家的证据已被接受，而且显然带有谴责意味，但是，人性仍然是一个很大的障碍。
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[1] 人数多了以后，人们就会模仿其他人的行为，而不再依赖自己的知识。
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反直觉思考：斯坦福大学思维自修课 第四章 情境感知：手风琴音乐如何提升勃艮第葡萄酒的销量
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本章突显了环境在决策中所发挥的至关重要的作用。正如我们倾向于认为自己很客观那样，我们周围人的行为会对我们的决策产生重大影响。本章还说明了为什么我们不该在没有充分理解别人决策环境的情况下急于判断其行为。
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最后一个回答的是托尼，一名鼻尖上架着眼镜的中年男子。他眉头紧蹙，显得有些紧张。“我也一样。”他不确定地回答道。就这个不正确的回答来讲，托尼进一步证明了一个最著名的社会心理学实验——所罗门·阿希关于团体压力下的从众性的研究。
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