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关于直觉的两种观点,启发式和偏差与自然决策

在研究直觉方面最重要的学者可能是心理学家加里·克莱因(Gary Klein),后来他被称为“自然决策”研究方法的先驱。自然决策研究者关注的是,在现实世界中,专业人士是如何做出决策的。他们观察军事指挥官、警察、国际象棋大师和新生儿重症监护病房的护士,研究他们的决策过程。很显然,这些决策者没有采用标准的“理性”决策模型来进行决策。他们没有时间先细致地分析情况,确定各种可能选项并对照既定的标准权衡利弊,最后再选出最好的行动方案。那么,到底是什么指引着他们的决策呢?是直觉。

克莱因在他的一本书中讲述了一位消防队队长的故事。在一个火灾现场,这位队长不知怎的忽然就感觉房子马上就要塌了,于是他命令所有人急速撤离。几秒钟后,房子的地板果然塌了。当人们问他当时到底如何做出这个明智的决定时,这位队长也无法解释,他甚至怀疑自己是否存在某种超感官的知觉。

事发当时,这位队长想的是什么呢?他那拯救了很多生命的直觉从何而来?当然,克莱因并不相信这位队长所做的超自然的解释。直觉并不是什么神奇的东西。

很早以前,拿破仑就曾经这样写道:“在战场上,灵感通常只不过是记忆。”今天,大多数研究人员都认同这一观点。持这种观点的人认为,直觉就是人们快速识别出自己以前经历过并记住的情况或场景的能力,即便从中得到的经验教训从未被有意识地总结或表述过,也不影响直觉的产生。克莱因将这种机制称为识别启动决策模型(recognition-primed decision model)。

这位队长的故事就是一个完美的例证。他一进入那幢房子,就接收到了一些客观的信号。尤其是他注意到房子里的温度很高,但听不见任何声音。任何一名消防队员都知道,火灾通常伴随着巨大的声响。这位队长一开始判断是厨房着火并燃烧了起来,但如果是这样的话,他就应该会听到从厨房里传来的响声。相反,如果厨房里的火势小到他根本听不见任何声音,那么房子里的温度就不会那么高。这位队长所感知到的信号与他想象中的场景不一致。后来发生的事情解释了这些矛盾的信号:这场火灾并不是从厨房里烧起来的小火,而是从地下室烧起来的熊熊大火。大火很快就吞噬了消防队队长和他的队员所站的那一层地板。

队长的决定是基于对已知情况的识别,或者更准确地说,是由于对当时情况的“无法识别”,因为他所感知到的信号与他最初的假设并不一致。多亏了经验,队长发现了这种不一致。他不假思索地立刻得出了结论:这不是普通的厨房着火。

这种利用经验迅速识别微弱信号的能力,使得许多领域的专业人士能够在瞬息之间做出关键决策。畅销书作者马尔科姆·格拉德韦尔(Malcolm Gladwell)的《眨眼之间》( Blink )就专门探讨了这个问题。这本书的主要观点是:只要听从自己的直觉,我们都有能力凭借直觉的力量做出明智的决策。

这是一个多么令人开心的论点啊!所有人都愿意相信自己的直觉的力量。像那位消防队队长这样的英雄就是一个绝佳的典范,他们比那些有条不紊、吹毛求疵的管理者更能鼓舞人心。如果这些必须时刻冒着生命危险的伟大消防英雄都相信自己的直觉,那么我们普通人为什么不能呢?

但实际情况要复杂得多,而且为了说清楚为什么我们不能完全相信自己的直觉,我们还得先把加里·克莱因及其同事的自然决策研究放一放。就在自然决策学派的研究者通过观察极端情况来构建自己的理论的同一个时期,另一个思想流派也在发展壮大,那就是认知心理学中的一个传统分支“启发式和偏差”学派。不过,后者的研究更专注于实验室实验,他们对于决策的研究得出了一些截然相反的结论。

在1969年的一项开创性实验中,启发式和偏差学派的创始人丹尼尔·卡尼曼及其研究伙伴阿莫斯·特沃斯基(Amos Tversky) 以经验丰富的统计学家为研究对象。他们分配给统计学家的任务似乎很简单:确定一项研究所需的最优样本量。这个问题虽然完全是技术层面上的,但是影响也相当大:样本量太大会产生不必要的费用,样本量太小则可能无法得出结论。当然,统计学家知道他们应该使用什么公式来确定最佳样本量。但是,由于专家们已经使用过这些公式不下几十次了,他们倾向于跳过计算过程,而直接根据自己在类似研究中的经验做出粗略的估计。经验不就是这么一回事吗?就像消防员一样,我们认为统计学家应该能够得到正确的答案,只是解答速度可能更快一点。

然而实验结果表明,这些统计学家给出的答案并不正确。卡尼曼和特沃斯基发现,这些经验丰富的统计学家所建议的样本量极不合适。由于相信自己的判断,他们高估了自身经验的重要性,也高估了自己根据经验做出准确预估的能力。他们全凭自信进行估计。针对其他领域的专家进行的许多后续研究也得出了类似的结论。这些启发式和偏差学派的研究人员为我们划出了重点,即在直觉这个问题上,我们应该对那些过于相信直觉的自负的专家保持警觉。 cnoIhUvok2GQ4Ij7Ak7iWWpzwUIejlI2bfxeHD4U50LRFvot0OsFrI75JsBDz9xp

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