某座古希腊神庙的墙壁上,也就是德尔斐神谕的所在之处,铭刻着“过犹不及”( Nothing in excess )这条箴言。翻译成现代的说法就是,“ 好事过头成坏事” ( too much of a good thing )。想要更多好东西是人的天性,但好东西太多反而可能是坏事。芝乐坊餐厅的一小片巧克力曲奇芝士蛋糕是很美味,但吞下一整个芝士蛋糕只会让你的身体不堪重负。
信息也是如此。人们总是抱怨接收的信息太多,这并不是什么新鲜事。早在1世纪,罗马作家马库斯·塞涅卡(Marcus Seneca)就说过,“书多则分神”。如今,在网上随便搜索什么,从平淡无奇的问题(例如浏览亚马逊网站上的所有产品和关于咖啡机的评论)到改变一生的大事(例如比较多所大学,或选择要搬往哪座新城市),得到的庞杂信息都会让你头晕眼花。任何主题都有那么多数据和建议,你很容易头脑发胀,不知所措。
当然,要想做出正确的决策,你确实需要一些信息。但过多的信息会导致 “信息超载”(information overload) ,使决策过程复杂化。过多的 信息 会使系统(无论是个人、团体还是计算机)的处理能力 超载 ,以至于要花很长时间才能做出决策。
这种意外后果有一个名称—— “分析瘫痪”(analysis paralysis) ,指的是由于过度分析大量可用信息,你的决策工作陷入 瘫痪 。这就是为什么,你会为了决定买哪种咖啡机花掉大把时间。这也是为什么,面对美食点评网站Yelp上无穷无尽的选项,你会思来想去不知该去哪家餐馆吃饭。更严重的是,人们常常留在自己不喜欢的岗位上,只因为面对所有可能发生的事,他们不确定下一步该怎么做。
此时此刻, “完美乃优秀之敌”(perfect is the enemy of good) 这个模型恰好适用。它指的是,如果你等待完美的决定或完美的事物,那可能要等很长时间。通过“不做选择”,你实际上是“做了选择”——选择保持现状。这可能比你本可以做出的其他选择糟糕得多。
“想要迅速做出决定”与“觉得需要收集更多信息,确保做出正确抉择”两者之间天生就存在冲突。为了化解这一冲突,你可以将决策分为 可逆决策(reversible decisions) 和 不可逆决策(irreversible decisions) 两类。不可逆决策往往让人举棋难下,甚至无法做出决定。这类决策通常极其重要。不妨设想一下生孩子,或是卖掉你一手创立的公司。这个模型认为,不可逆决策需要与可逆决策有不同的决策过程。相比之下,可逆决策应对起来会让人更轻松顺畅。
亚马逊首席执行官杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)在致股东的信中强调了这个模型的重要性:
有些决策会带来后续影响,这些影响是不可逆或近乎不可逆的,就像一扇单向门。这些决策必须运用系统的方法,经过深思熟虑和意见征询,审慎而缓慢地进行。如果你穿过了这扇单向门,却不喜欢在门的另一边看到的东西,也无法回到之前的状态了……但大多数决策不是这样的——它们是可改变、可逆转的,就像一扇扇双向门。即使你做出了次优(可逆)决策,也不需要长时间承受后果。你可以重新推开那扇门,返回原处。
随着组织规模的扩大,会倾向于在大多数决策(包括许多可逆决策)上运用重量级(不可逆)决策过程。最终结果是行动迟缓,不经思量就规避风险,缺乏足够的试验,最终导致创新减少。
另一种有助于对抗“分析瘫痪”的方法是限制选择。因为你的选择越多,做选择的难度就越大。20世纪50年代初,心理学家威廉·席克(William Hick)和雷伊·海曼(Ray Hyman)分别进行了大量实验,试图量化“给定选项数量”与“做决定所需时间”之间的数学关系。他们发现,随着选项数量的增加,决策时间会呈对数增加。如今,这个公式被称为 “席克定律”(Hick's law) 。
席克定律常常被认为是用户体验设计中的重要因素,例如设计餐厅菜单、网站导航栏和(实体或在线)表格的时候。在菜单上添加一个素食区,可以让素食人士迅速缩小需要阅读的区域。能迅速确定菜单上有没有足够多的素食选项,可能是一个有素食人士的家庭选择在你的餐厅用餐的重要因素。
在个人生活中,你可以运用席克定律牢牢记住:决策时间会随选项数量的增加而增加。因此,如果你希望人们迅速做出决定,就请减少选项数量。一种方法是为自己或别人提供一个包含多个步骤的选择,每个步骤有较少的几个选项。例如,先询问想去的餐厅类型(意大利餐厅、墨西哥餐厅等),然后在所选类别中提供另一组选项。
有证据表明,在某些情况下,选项过多除了增加决策时间,还可能导致焦虑。这种焦虑被称为 “选择的悖论”(paradox of choice) ,得名于美国心理学家巴里·施瓦茨(Barry Schwartz)2004年出版的同名著作。
施瓦茨解释说,过多的选择、害怕做出次优决策和错过机会后挥之不去的懊悔,都会让人觉得不开心。以寻求浪漫关系为例,人们常常会想到“天涯何处无芳草”。既然有那么多“芳草”,你难免会怀疑自己找到的是不是“真命天子”。同样,你可能会怀疑前任伴侣是不是“错失的真爱”。较小的决策也会引起这种焦虑。例如,当你有了几个小孩后,发现自己终于有机会晚上出去玩了。你是会选择跟朋友一起外出,还是只跟伴侣一起出去?你会选择去高级餐厅,还是去看电影?如果是看电影,你会看哪一部?选择越多,你事后后悔的可能性就越大。
虽然我们(两位作者)目前过得挺幸福,但我们也经历过围绕人生选择的“选择悖论”带来的焦虑。我们相当幸运,年纪轻轻就卖掉了一家初创公司,这让我们拥有了几乎无限的职业选择。出售公司期间,劳伦刚刚在著名医药公司葛兰素史克(Glaxo Smith Kline)求职成功,很高兴沿着这条职业道路继续走下去。但随着时间的流逝,她开始怀疑走这条路到底对不对,还发现自己一直在看求职广告。她还考虑了很久要不要重返校园攻读另一个专业,实现童年时的梦想,成为建筑师或设计假肢。
加布里埃尔离职后,面对充满无限可能的未来,先是休息了一段时间。但很快他就开始发问:下一步该做什么?我该再创办一家营利性公司,和劳伦一起创办公益组织,还是写一本书?无论是当时还是现在,选择都是永无止境的。不要误会我们的意思,我们不是在抱怨什么,只是想说,我们对这个模型感同身受。
席克定律和“选择的悖论”解释了拥有众多选项的弊端。还有一个思维模型也能解释在有限时间内做出众多决策的弊端,这个模型就是 “决策疲劳”(decision fatigue) 。随着做出的 决定 越来越多,你会感到 疲惫不堪 ,导致决策质量下降。经过精神上的短暂休憩后,你可以有效地恢复原状,再一次做出高质量的决策。
2011年的研究报告《司法裁决中的外界因素》( Extraneous Factors in Judicial Decisions )指出,“决策疲劳”对假释委员会的影响决定了犯人能否获得开释。文中的原话是:“我们发现,随着时间的推移,在每次裁决过程中,对犯人有利的裁决比例从(大约)65%逐渐下降到近乎为零,短暂休息后又突然恢复到了(大约)65%。我们的研究结果表明,司法裁决可能会受到外界变量影响,而这些变量本不该影响法律判决。”
一些效率特别高的人,包括苹果公司前掌门史蒂夫·乔布斯和美国前总统奥巴马在内,都试着通过减少日常决策(例如吃什么、穿什么)来对抗“决策疲劳”,以便将决策能力留给更重要的决定。奥巴马选择只穿蓝色或灰色西装,对此他是这么解释的:“我在努力减少做决定。我不想费心决定吃什么、穿什么,因为我还有其他很多决定要做。”从某种程度上说,加布里埃尔也倾向于这么做。他有七条一模一样的深灰色牛仔裤,通常会穿其中一条,而且经常连续好几周吃同样的午餐。他发誓,这确实让事情变得更容易了,而且还节约了时间!
如果你希望生活中变化多一些,我们建议你预先做决定,选好从周一到周日的穿着和饮食。选择压力比较小的一天做好这些决定,能解放你这一周工作时的决策能力。提前做好饮食规划,甚至在周末提前做好部分饭菜,能避免你在几天后不堪重负时做出不健康的饮食选择。
在这一章中,我们提到了一系列意外后果,从“市场失灵”到“不当诱因”,从“过度关注短期结果”到“好事过多成坏事”。总的来说,就是要留意 墨菲定律(Murphy's law) —— 凡可能出错之事必出错 ( Anything that can go wrong, will go wrong )。这个定律得名于航空工程师爱德华·墨菲(Edward Murphy),他是在测量设备未能发挥预期效果后发表这一评论的。这句话提醒你有备无患,建议你未雨绸缪,提前为出错的情况准备预案。
不幸的是,这无法解释所有可能的意外结果。不过,这一章中提到的思维模型能帮助你辨认并避免许多情况下的意外不良结果。看看你周围——当你在某种情境下(无论是私人领域、工作领域还是在更广阔的世界上)看到意料之外的结果时,它背后常常潜伏着上述模型中的一个。下次遇到这种情况的时候,看看你能不能辨认出它背后的思维模型,并试着提前思考如何将那个模型用在你考虑的计划中。
· 在能看见 “溢出效应” 的情况下(例如制造污染的工厂),请寻找潜伏在附近的 “外部性” (例如对健康的不良影响)。想要解决这个问题,需要通过命令手段(例如政府管制)或根据 科斯定理 (例如总量控制与交易)建立市场体系,以此进行干预。
· 公共物品 (例如教育)特别容易受到 “搭便车” (例如不交税)的影响,陷入 “公地悲剧” (例如学校缺少教育资金)。
· 警惕 信息不对称 的情况,因为这可能导致 “委托代理问题” 。
· 用可量化的激励措施做奖励时要格外小心,因为这可能引起出乎意料的不良行为 (古德哈特定律) 。
· 短视主义容易导致 “技术负债” 累积,造成不良的 “路径依赖” 。想要抵消这些影响,请考虑 保留可能性 ,谨记 “风险预防原则” 。
· 牢记不可逆决策与可逆决策之间的区别,避免陷入后者导致的 “分析瘫痪” 。
· 留意 墨菲定律 !