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2013年10月1日，美国政府发布了一个旨在帮助民众选择医疗保险的新网站www.healthcare.gov。本质上，该网站就像是一个购物门户网，允许消费者对本地区可供选择的医保方案的价格和功能进行对比。政府希望借助该网站的规模促使数百万未参保的美国人进行注册。
大部分媒体在报道这个网站时，都围绕其技术上明显的小毛病，却很少有人注意到它潜在的更严重的问题：这个网站真的能帮助消费者找到最佳参保方案吗？奥巴马医改计划的覆盖范围非常广，因此即使看起来很小的设计细节都会产生相当大的影响，从而左右几百万美国人的关键财务决策。
不幸的是，研究表明，大部分人可能在网站上做出了糟糕的参保选择。由沙鲁巴·巴尔加瓦（Saurabh Bhargava）、乔治·勒文施泰因（George Loewenstein）和我组织的一项研究表明，一般受试者使用healthcare.gov模拟版选择的参保方案要比应该选择的方案贵888美元，大约等于他们收入的3%。与此同时，哥伦比亚大学的埃里克·约翰逊（Eric Johnson）领导的一项更早的研究发现，像healthcare.gov这样给消费者提供大量医保选项的网站会显著降低他们选择最佳参保方案的能力。事实上，即使只提供了适量选择，也还是会有近80%的人选择次一级的方案。
这个问题能解决吗？网络世界为我们提供了前所未有的丰富选择：平均每位healthcare.gov的访问者有47种参保方案可以选择，而Zappos.com上有25 000多双女鞋可供选择。网络应该怎样帮助我们做出更好的选择呢？
2010年2月21日清晨，一架美国“狩猎者”无人机开始追踪行驶在阿富汗南部Shahidi Hassas地区的一辆皮卡车和两辆SUV。在追踪汽车的同时，这架无人机给驻扎在靠近赌城拉斯维加斯的克里奇空军基地的一队分析员传送了一段直播视频。
这样的智能情报在现代战争中很重要。美国中央情报局就曾利用无人机收集有关奥萨马·本·拉登藏身之处的情报；在近期的武装冲突中，以色列国防武装部队曾派十几架无人机在加沙上空侦察；美国空军每天要积累500多个小时的在阿富汗和伊拉克的航拍画面。
洪水般涌来的信息造成了一个明显的问题：需要有人去处理它们。不幸的是，有证据显示，大量的视觉数据经常令无人机操作员应接不暇。乔治梅森大学的赖安·麦肯德里克（Ryan McKendrick）领导的一项研究表明，模拟多任务环境下的无人机操作员，在空中防御任务中表现更差。另一项观察装甲车内的炮手的实验发现，当任务列表中增加另一项任务时，士兵们就无法有效地完成最基本的任务——发现敌人。多项实验都显示，数字信息的过剩会造成屏幕盲点。
这正是那些追踪阿富汗南部车辆的分析员遇到的情况。美军内部调查报告显示，内华达办公室里的分析员由于反复在视频源、无线电波和大量即时信息中切换，根本无法处理所获得的所有信息。因此，他们并没有注意到在皮卡车和SUV里的实际上全是普通百姓，也因此无人机操作员下令开火，发射了一连串“地狱之火”导弹和火箭弹，最终导致23个无辜百姓死于袭击。
我们如何减少这样的悲剧呢？美国空军和中央情报局应该做些什么来减少屏幕上的盲点危机呢？金融机构、医院或其他组织该如何处理信息过载引发的同样问题呢？
2013年12月14日，杰西卡·辛菲尔德（Jessica Seinfeld）用Uber送孩子穿越市区到一家酒吧参加一场成人礼过夜派对。不幸的是，此次行程发生在纽约市的一次暴风雪中，这也意味着Uber会启用动态定价原则（当对司机的需求过旺时，例如在暴风雪中或是新年前夜，Uber会系统化地加价以吸引更多的司机接单）。这场暴风雪导致人们对司机的需求非常高，以致一些曼哈顿的乘客被收取了高于平常价格8.25倍的车费。尽管Uber曾提醒乘客会收取加价费，但明显效果不大。社交媒体上立即充满了对这一“敲竹杠”式价格的抱怨。杰西卡·辛菲尔德就在Instagram贴出了一张415美元的Uber账单照片；许多人也抱怨他们从城市一端到另一端的花费超过了150美元。Uber确实提供了有价值的服务——帮助人们在暴风雪天气回家，但同时也激怒了很多消费者。当你的公司成为人们发“ 再也不会 ”推文的由头时，绝对不是一件好事。
动态定价问题揭示了一个更普遍的数字化风险，那就是人们在屏幕上会思考得很快。当然，Uber乘客从这种快节奏中获得了益处，流畅的应用程序让人们动动大拇指就能打到车。然而，当动态定价出现时，也会毫不费力就能弄巧成拙。消费者在手机上下单时并没有意识到行程将花多少钱。
Uber应该怎样修正自己的应用呢？有办法帮助消费者避免做出他们立刻就会后悔的线上决策吗？