有段時間沒接觸行為科學的書籍了。 天下文化 此次出版的《雜訊》，是由諾貝爾經濟學獎得主丹尼爾康納曼，與另外兩位學者共同撰寫。康納曼在台灣曾經出版過《快思慢想》，這本非常經典之作。雖然當初出版時有部分翻譯問題，但內容中討論的「快思」及「慢想」兩套系統，以及對人類諸多不理性行為的討論，依舊能帶來諸多啟發。
書名名為《雜訊》，聽來費解，但其實這是統計學上未能妥善解釋或改善的變因。本書開頭便以人類打靶時的不同結果，作為解釋「雜訊」的方式。若彈孔集中分布於靶心，則不存在偏誤或雜訊；若彈孔集中但偏離靶心，則產生了「偏誤」；彈孔集中與否的狀態，則取決於是否受到「雜訊」干擾。康納曼於書中明確的說，統計學長期發展皆致力於發現並解決「偏誤」，鮮少花費氣力於消除「雜訊」。
書中將雜訊分作水準雜訊、型態雜訊，而型態雜訊中又包含了場合雜訊。水準雜訊所指，便是不同個體因為性格和專業判斷不同，產生的不同結果。型態雜訊，則是因個體對不同事件好惡有差異之別，導致統計意義上的雜訊。而場合雜訊則屬於無法歸類的項目，諸如天氣、情緒等等。
舉本書中的法官故事為例。有些法官平均起來特別喜歡輕判，有些則喜愛重判，這是水準雜訊。而部分法官針對盜竊案特別重判，或針對單親家庭的罪犯特別寬容，這是型態雜訊。而宣判當天的天氣、法官的情緒、咖啡的好壞等則為場合雜訊，因太不可定義及討論，則被視為單純的隨機變數。本書《雜訊》，即為討論如何消除水準及型態雜訊而寫。
20世紀初，統計學大師高爾頓參加一場鄉間活動，主持人將一頭牛牽至台上，請底下800餘位鄉民猜體重。這些鄉民中有畜牧專家，也有單純的路人。他們將手中的投注票丟到箱中進行活動。高爾頓不相信這麼多閒雜人等能正確猜出牛的體重，事後向主辦單位索取全部投注票，算得所有人猜測的平均體重為1197磅，而牛隻的實際體重為1198磅，平均數離真實數字相去不遠，就連中位數也與實際體重相差無幾。
當然這是群眾智慧的一個現象，但前提是群眾並未產生從眾或錨定等效應。換之，重要的是讓意見彼此獨立，就能發揮群眾智慧，降低雜訊。作者提及許多大型組織的決策，之所以會產生過大的雜訊，有相當程度的因素在於組織內部不願導致爭吵，避免有不團結的氣氛。事實上確實如此，許多企業的中高層幹部，都不願意與其他同級主觀產生紛爭導致雙方不睦，更別提下屬敢當面質疑上司決定了。
當然這些高層都並非是甚麼尋常人，他們都是受過專業訓練的專家，只是作者認為這些專家學者們，都對自身過於自信，否定自己有「客觀性的無知」存在，導致許多判斷下得果斷，卻被過多雜訊所影響，進而影響了決策的效益。
如何減少雜訊就成了更重要的問題。最重要的方式，便是保持對事物的開放心態，並衝分理解判斷的目標是準確，而並非是領導人個人特質的展現。決策不能以單一個案去審視當前狀況，而更應該以統計意義為出發點進行思考，並非陷入個案的故事及敘事結構，進而喪失客觀性。更重要的是不要對事情有「絕對」的判斷，更應該以「相對」的數字方式評斷事件。總而言之，這本書以長期被統計領域忽視的「雜訊」為題，寫了一本引人深思的著作。
每次閱讀行為科學或行為經濟學書籍時，我總能感受到一股濃濃的「反人性傾向」。作者雖然於書中並非否定人類的直覺或第一反應，但本書有相當篇幅皆用於描寫演算法或統計模型優於人類，甚至部分內容還提出，人類針對不同事物的加權比重，遠遠不及於等比重的方式用於統計模型中。
閱讀時，我不斷想起曾火紅一時的電影《魔球》。指MLB奧克蘭運動家隊，曾於2000年以數學統計模型，建立一支低薪資但卻足夠強大的球隊。該部電影中，將所有球員的能力量化分析，並否定了過往球探覓才時的直覺和潛力。果不其然，本書也略帶提到《魔球》原作。魔球確實曾經影響大量運動領域，MLB曾有多支球隊皆引進魔球計量法，進而重新打造隊伍。近幾年就連NBA也出現部分球隊，將這套系統引進，並成功打造勁旅。不過魔球的成功，也僅能代表這套系統能有效打造勁旅，真正遇上統計意義上的「異數」時，統計數字是沒有能力發掘潛力巨星的，如Kawhi Leonard或Stephen Curry於選秀或生涯初期，都是黯淡無光的球員，若全採用魔球方式，這類球員恐將沒有今日之巨星地位。
書中因多次以演算法為主軸，強調人類應該將直覺至於判斷的最後階段，而非是一開始就有直覺先入為主。作者曾以法官判決及醫療診斷為部分篇章的主題，總無可避免地提及人工智慧於這些領域的發展。多少讓人想到，《關鍵報告》中的犯罪預判系統，以及《心靈判官》中的全能西比拉系統。每每讀這類行為經濟學的書籍，總讓人有種反人類和反人性的衝動。
本書相當有趣。若你是《快思慢想》的讀者，則齋主我相當推薦你一讀，畢竟書中大量引用前作的思維陷阱案例，並有大篇幅提及「系統一」的缺失。若齋友你不曾讀過《快思慢想》，那本書有相當篇幅用於介紹這本前作，甚至在幾位作者巧妙的敘述下，你會發現讀完《雜訊》時，你也有了相當《快思慢想》的思維基礎。
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