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【读书笔记】典型性判断与概率判断
2013年01月30日 读书笔记 ⁄ 共 2601字 【读书笔记】典型性判断与概率判断已关闭评论 ⁄ 被围观 2,465 views+

据说,获得哲学博士学位的人比只读完高中的人更有可能订阅《纽约时报》。那么,如果你看见一个人在纽约地铁里阅读《纽约时报》,下面哪种情况与读报者的情况更吻合?

  • 1.她有博士学位。

  • 2.她没有大学文凭。

···············································

如果你选择了“她有博士学位”,那你就上当了!因为社会上没有大学文凭的人数远远超过拥有博士学位的人数。所以,这位地铁上的读报者更可能吻合“她没有大学文凭”的情况。

一、典型性”与“基础比率”:(第14章)

以上,是《思考,快与慢》第14章中的一个简单例子(我认为这个例子比本章开头那样有关汤姆的专业的例子更好),这个例子说明:人们会忽略基础比率,从而下意识地根据典型性做出判断。其中,这里的“典型性”是指对读报者的描述与典型特征(获得哲学博士学位的人更可能订阅《纽约时报》)的相似性;“基础比率”是指获得博士学位的人占社会总人口的百分比。

之所以会发生“忽略基础比率,根据典型性做出判断”这样的事情,书中的解释是:关于概率或可能性的问题引起了思维的发散性,让人想起比较简单问题的答案(也就是发生了问题的“替代”),其中一种简单的答案就是对典型性的自动评估。

这其实说明,根据“典型性”进行判断也是人们简化处理现实世界的一种方式。通过这种方式得到的结果有时是正确的,有时则是错误的。由此,可以发现“典型性”的两宗罪。

*可见,根据“典型性”进行判断是系统1的特征,是非理性的;依照“基础比率”通过计算来判断是系统2的特征,是逻辑性的。

二、“典型性”的两宗罪:(第14章)

  • 1.它过于喜爱预测不可能发生(低基础比率)的事件:由于系统2的忽视或懒惰,许多人就忽视了“基础比率”,从而使得预测结果没有体现出“基础比率”的影响。

  • 2.它对证据质量不够敏感:系统1有一项“眼见即为事实”(即人们没有掌握所有信息,仅仅依据部分信息仓促下结论)的特点,所以,如果你没有立刻否定证据,系统1就自动将其视为真实。为了避免“眼见即为事实”的影响,做判断时,你需要努力去想到“基础比率”。

三、用贝叶斯定理来约束直觉:(第14章)

我们可以通过贝叶斯定理来约束“根据典型性进行判断”的直觉,从而将“基础比率”也考虑进来。

有关贝叶斯定理的内容请参考维基百科:贝叶斯定理

书中对此说明的主要例子是:

“例如,如果你相信有3%的研究生是被计算机科学专业录取的(基础比率),你还相信汤姆是该领域研究生的可能性是其他领域的4倍,贝叶斯定理就会认为,你必须相信汤姆是计算机科学家的概率是11%。此外,如果基础比率是80%,那你眼中的新概率就应该是94.1%,以此类推。”

*坦白说,书中的三个有关例子(下雨、连任、汤姆的专业)我基本没看明白,对照贝叶斯定理也没全部得到符合原书的结果,由于贝叶斯定理的参考资料较多,那出现这种问题的唯一原因就是我对例子的理解有误,造成这种误解的原因:除了我自身的理解问题,就是原书的翻译问题了。但无论如何,“用贝叶斯定理来约束直觉”的结论没错,我也就不深究理解和翻译上的问题了。

以下是书中对贝叶斯定理关键点的总结:

  • 1.以相对合理的基础比率对结果的可能性做出判断。

  • 2.质疑你对证据的分析。

四、“合取谬误”:(第15章)

第15章,通过虚拟的人物角色“琳达”的例子(与第14章汤姆的例子相似),继续讨论了人们根据“典型性”进行判断的问题——称为“典型性判断”,只是“基础比率”被延伸为“概率判断”——就是从概率的角度进行逻辑分析和计算,将“基础比率”考虑在判断中就是在进行概率判断。

简化的例子如下:

下面哪种情况可能性更大?

  • 1.琳达是银行出纳。

  • 2.琳达是银行出纳,同时她还积极参与女权运动。

显然,“积极参加女权运动的银行出纳”是“银行出纳”的子集,所以,“琳达是银行出纳”的可能性更大。但是,如果在这个问题的前面再加上一条:

“琳达,31岁,单身,一位直率又聪明的女性,主修哲学。在学生时代,她就对歧视问题和社会公正问题较为关心,还参加了反核示威游行。”

上面的这段描述让我们判断:琳达很可能是个女权运动的支持者。再对后面的问题判断时,就容易认为“琳达是银行出纳,同时她还积极参与女权运动”的可能性更大了。作者通过实验证明,很多人就是选择了第二个选项。由此,发现了一个现象:当人们没能运用明显相关的逻辑原则时,就会出现“合取谬误”。

“合取谬误”是指:通过直接比较,人们总会认为两个事件(在此就是指银行出纳和女权主义者)的联合出现比只出现其中一件事(在此为银行出纳)的可能性要大,此时就出现了“合取谬误”。

可见,“合取谬误”的出现是“典型性判断”的结果,如果进行“概率判断”,就不会出现这样的错误。

*由于“典型性判断”对人们的影响,在对问题进行判断时,如果提问者对情节的详述使人更加信服、或更有连贯性、或更讲得通,人们的判断就很容易出错,从而掉入提问者的陷阱。

五、“少即是多”的逻辑悖论:(第15章)

1.“少即是多”的逻辑悖论:

书中在此介绍了一个“餐具拍卖”的实验,大致是说:

放置两套餐具,其中,餐具A包含一些破损的组件;餐具B则是将A中破损的组件和部分完好的组件剔除,然后让受试者对A和B进行估价。

受试者被分为三组,第1组人同时看到了A和B,当然判断A的价格高于B;第2组人只看A,第3小组只看B,结果,第2组人对A的估价低于第3组人对B的估价。

就这样,“少即是多”的逻辑悖论发生了:第1组认为A的价格高于B,比较第2组和第3组的估计,A的价格又小于B。

书中对此的简单解释是:系统1会取价值的平均值而不是累加值。由于破损组件的存在,A的平均值显然小于B,但是A的累加值是大于B的。(这个解释也可以用来解释琳达的问题,书中有说明)

*其实,我认为这是缺乏“统一参照系”的问题,如果给所有受试者一个价目表——上面标明所有餐具组件的参考价格,甚至列出破损程度的折价,我相信受试者们就不会上当了(当然,这里就涉及系统2要进行计算的问题)。

2.降低“合取谬误”的条件:

  • A.“合取谬误”的发生,系统2显然难辞其咎:系统2并非时刻保持警惕;系统2是懒惰的(人们愿意用随意的方式回答类似“琳达问题”的问题)。

  • B.“琳达问题”反映的“合取谬误”说明:直觉常常会推翻逻辑(还是系统2的懒惰造成的)。

  • C.一些研究人员发现:将“指示”和“提示”结合起来可以减少“合取谬误”的发生。

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