卡尼曼|直觉思维真的不准确吗？
北京联盟_本文原题：直觉思维真的不准确吗？
英文书精读整理系列之《Thinking, Fast and Slow》 ， 阅读进度4% 。
这篇文章是针对《思考快与慢》序言部分的整理 。 一起来学习下卡尼曼的表达方式 ， 学习怎么用英语描述一个人？
01 本书的目的
I hope to enrich the vocabulary that people use when they talk about the judgments and choices of others, the company’s new policies, or a colleague’s investment decisions.
卡尼曼希望这本书可以丰富人们茶余饭后闲谈时的词汇 。 给读者提供更丰富精确的语言来讨论他人乃至自己在判断和决策上的失误 ， 提升发现和理解这些失误的能力 。 至少有些例子表明 ， 正确的判断能有效地干预错误 ， 以降低错误的判断和决策经常造成的损失 。
02 关于 判断与决策的几个有趣研究
序言里提到这本书的核心思想的形成可以追溯到1969年一个幸运的日子 ，
当时卡尼曼在耶路撒冷希伯来大学的心理学系教书 ， 那天有个研讨会 ， 那天有个研讨会 ， 卡尼曼请他的同事阿莫斯?特沃斯基（AmosTversky）在会上发言 。
He was brilliant , voluble , and charismatic . He was also blessed with a perfect memory for jokes and an exceptional ability to use them to make a point. There was never a dull moment when Amos was around. He was then thirty-two; I was thirty-five.
在卡尼曼眼里 ， Amos才华横溢 ， 十分健谈 ， 魅力非凡 ， 有着超强的记忆力 ， 记得很多有趣的笑话 。 他还拥有一种超常的能力 ， 那就是利用记住的那些笑话阐明自己的观点 。 那时 ， 他32岁 ， 卡尼曼35岁 。
2.1 实验 1
Are people good intuitive statisticians?
那天Amos给同学们讲了密歇根大学正在研究的一个项目 ， 这个项目试图回答这样一个问题 ， 即 人是否是优秀的直觉型统计者？
Our subjective judgments were biased:
一开始 ， 两人的意见相反 ， 深入交流后 ， 研究前得出的结论： 我们的主观判断是存在成见的 。
Even statisticians were not good intuitive statisticians.
因此两人打算做一番研究 。 研究了数学心理学协会与会的专家小组以及出色的统计专家 ， 最后得出 ， 即使统计专家也 算不上是出色的直觉型统计者 。
2.1 实验 2
"Steve is very shy and withdrawn, invariably helpful but with little interest in people or in the world of reality. A meek and tidy soul, he has a need for order and structurut and stre, and a passion for detail."
Is Steve more likely to be a librarian or a farmer?
“史蒂夫非常腼腆 ， 少言寡语 ， 很乐于助人 ， 却对他人或者这个现实世界没有兴趣 。 他谦恭有礼 ， 做事井井有条 ， 中规中矩 ， 关注细节 。 ”
请问史蒂夫更可能从事哪种职业 ， 图书管理员还是农民？
【卡尼曼|直觉思维真的不准确吗？】很显然 ， 史蒂夫的个性和典型的图书管理员有着惊人的相似 ， 但这些与职业密切相关的统计学因素却很少有人关注 。
在美国 ， 农民与图书管理员的比例超过 20∶1.由于农民数量要多得多 ， 所以那些“谦恭有礼 ， 做事井井有条”的人也常常只能成为坐在拖拉机上的农民 ， 而不可能是坐在图书馆咨询台后的管理员 。
However, we found that participants in our experiments ignored the relevant statistical facts and relied exclusively on resemblance. We proposed that they used resemblance as a simplifying heuristic (roughly, a rule of thumb) to make a difficult judgment. The reliance on the heuristic caused predictable biases (systematic errors) in their predictions.
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