[閱讀筆記] Thinking, Fast and Slow (3/9)

1. 當人遇到一個困難的問題時，都會啟動一個由過去經驗啟發的簡單程序，幫我們找到一個適當的，但總是不完美的答案。當System 1 面臨到困難問題時，會自動地在心中轉換成另外一個問題，這個問題是根據過去經驗產生相關的、簡單的問題。這就是所謂的“思維的發散性” (The Mental Shotgun) ，如此一來你就不用太費力地叫 lazy System 2 來思考答案，藉此快速的產生解答
2. System 2 的本質是 lazy （懶惰的），其常會支持直覺的答案，不管這個答案是否適合，你不會注意到其實你沒有回答到你被問的問題，甚至你不會發現被問的問題很困難，因為直覺的答案 (ready answer) 已經在心中
3. 心理學家指出人類會有驗應性偏誤（confirmation bias），也就是比較會注意到自己所預期的事、而忽略自己沒預料到的事。而且就算我們已經注意到失敗的跡象，也很容易再落入情意捷思（affect heuristic），也就是因為相信某件事，所以自動在心中放大好消息、忽略壞消息。
4. 某人因為很喜歡這個專案，所以他認為這個專案的成本很低，效益很高，這就是很典型的 affect heuristic ，因為個人喜好影響其信仰，自動在心中放大好消息、忽略壞消息
5. 我們常用上市公司過去的股價來預測未來應該會是怎樣，這種 heurisitc 夠好嗎? 還沒有沒其他資訊是我們需要注意的? 多運用你的 System 2，別偷懶
6. System 1 的特色
1. 會產生印象、感覺與傾向；當被 System 2 支持時，會變成信仰、態度與意圖
2. 會自動且快速的運作，你無法控制
3. 當搜尋或偵測到特定資訊時，System 2 會喚起 System 1 的注意
4. 受過適當的訓練後，System 1 也可以擁有正確的、熟練的反應與直覺
5. cognitive ease (認知放鬆) 狀態容易相信事情、有愉快的感覺與降低警戒心
6. 會去推論與創造事情發生的原因與意圖 (但未必正確)
7. 會忽略模糊性與抑制心中的懷疑
8. 容易有認知誤差與驗證誤差
9. 容易有光環效應 (Halo Effect)
10. 聚焦於現有的證據，忽略不存在的證據 （WYSIATI, What You See Is All There Is）
11. 產生有限的基礎評估
12. 產生過多的估算，反而影響估算正確性 (The Mental Shotgun)
13. 會把困難的問題替換成簡單的問題來回答 (heuristics)
14. 對於失去的反應會比獲得的反應還要大，如投資損失的痛苦大於賺錢的滿足，所以投資人常發生停利不停損的狀況發生，賺一千元就賣掉，賠了十萬還死抱著不放的情形
7. 小數定律 (Law of small numbers) 認為，人們確信隨機變數期望值的分佈也會反映在小樣本的樣本均值之中，導致對小樣本獨立觀察值做了過度推論(overinference)。大多數人在判斷不確定事件發生的概率時，往往會違背概率理論中的大數定律，而不由自主地使用“小數定律”，即濫用“典型事件”，忘記“基本概率” (base rates)。小數定律 (Law of small numbers) 和相似性推斷可以解釋金融市場中的某些反常現象，例如股價變動的過分敏感，可能是投資者對短期利多、利空訊息的過度反應的結果
8. System 1 傾向不會去懷疑，常會相信小樣本的抽樣結果會貼近母體，進一步做出擴大解釋。人們總是會誇大自己所看到的事物，根據自己所掌握的一小部份的證據，自行建構出整件事情的全貌，並且直接跳到結論
9. 人們常過度注意訊息的內容，而忽略訊息的可靠度，這也導致讓我們用較單純的觀點來看待事物，並直接做出結論
10. 人們如何避免犯下 the law of small numbers 的錯誤呢？直到你擁有足夠大的樣本前，目前所得到的實驗結果應保密，若否，你可能就會得到一個過早的結論
11. 錨定效應（anchoring effect）是指當人們需要對某個事件做定量估測時，會將某些特定數值作為起始值，起始值像錨一樣制約著估測值。在做決策的時候，會不自覺地給予最初獲得的信息過多的重視。許多金融和經濟現象都受錨定效應的影響。比如股票當前價格的確定就會受到過去價格影響，呈現錨定效應。證券市場股票的價值是不明確的，人們很難知道它們的真實價值。在沒有更多的資訊時，過去的價格就可能是現在價格的重要決定因素，通過錨定過去的價格來確定當前的價格
12. 錨定效應（anchoring effect）常見於房地產交易，每個人接受到的 anchor 不同，心中自有一個估價。不同人看到同一個物件所提出的 asking price 會有不同的感受，有的人覺得便宜，有的人覺得昂貴，因為每個人都有自己的 anchor。其實，anchor 本身並無任何效應，是因為人們相信 anchor 提供可以參考的資訊，才因此產生效應
13. 在買房議價時，若賣方提出一個無法接受的價格，你若有樣學樣的提出一個賣方也無法接受的價格，買賣雙方在談判桌上很難會有更進一步的進展。你該做的是，跟賣方表明這樣的價格是你所無法接受的，若賣方堅持這樣的價格，你不會繼續議價
14. 在面試談薪水時，你應該進行開放談判而不是等著僱主告訴你工資的範圍，錨定效應就是另一個原因，因為這樣你就能把錨定的更高
15. 錨定效應（anchoring effect）無所不在，甚至你不自覺的受到影響，所以你必須無時無刻假定錨定效應（anchoring effect）存在，若風險很高的時候，你應該啟動 System 2 來與錨定效應（anchoring effect）對抗
16. 計畫是 best-case scneaiors，當我們在預測實際結果時要避免被計畫產生錨定。你該想的方向應是當事情不按照計畫走的時候，該怎麼辦
17. 協調與談判時的目標是，讓對方被錨定在某個數字
18. 人們常會因為一些顯著事件而影響正確的判斷，如好萊塢名人的離婚與政客的性醜聞吸引眾人目光，而誇大了好萊塢離婚與政客性醜聞的頻率；又如墜機新聞讓你懷疑飛行的安全性，殊不知根據統計，路上發生車禍的比例比天上交通高很多
19. 可利用性法則（Availability heuristic）指在很多時候，人們只是簡單根據他們對事件已有的信息，包括記憶的難易程度或記憶中的多寡，來確定該事件發生的可能性，而不是尋找去其他相關的資訊，容易被知覺到或回想起的被認為更容易出現。事件刺激的頻率、新異性、生動性、情緒性也會影響到其可獲得程度，從而影響到其在個體心目中的主觀概率。Kahnemann 和 Tversky研究了根據想起一個例子的速度來評價某個事件發生的可能性問題，發現這種方法存在嚴重的回憶偏向和搜索偏向，因為人們在記憶中搜尋相關信息時，並不是所有的相關信息都能被無偏差地搜索到。
20. 要恰當利用可利用性法則（Availability heuristic），投資者應:
1. 學會忘記。人的記憶力強是好事，但有時也不妨學會忘記。在總結經驗教訓的基礎上，不妨將過去在股市中經歷的風風雨雨全部忘掉；只有忘記舊的，才能更好地接受新的信息
2. 一旦經過分析作出投資決策，不宜倉促改變決定。要時刻謹防一些生動、新異的新聞、消息和故事，影響自己的投資決策，更不要成為情緒的俘虜
3. 保持良好的心境。心境會影響到個人對未來的預期調整係數；不良的心境會使調整係數過高或過低，不利於形成正確的投資預期。
4. 不宜在心中對自己的“希望”進行過多的預演。對某一場景預演越多，越以為它會出現，最終則成為自己臆想的奴隸。
21. Joe 由於看到上個月兩起墜機的新聞，所以改搭火車。這是很愚蠢的，因為風險不會真的改變，這就是所謂的現成偏差(Availability Bias) ，這是人們僅使用現有的資訊做為決策依據所導致的偏差，Joe 應該去比較飛機的風險與火車的風險，而非只看到飛機失事就放大其風險而改搭其他交通工具
22. 因為媒體很少報導室內空氣污染的問題，所以 John 低估了室內空氣污染的風險，這就是所謂的 Availability Effect，John 應該多看看統計數據
23. 這位 CEO 已經連續好幾年讓公司賺錢，所以 CEO認為只要他在，公司營運就不會有問題，這就是 Availability Bias 造成過度自信
24. 現存法則 （Availability）是指當人們在評估某事件或過程發生的機率或頻率時，通常都會以事件發生時 的狀況或是情境是否易於回想為基準，也就是說很容易受到回想記憶的影響。愈容易回想的 事件，會認為類似事件的機率愈高。而現存法則主要受到時近(recency)、情緒的凸顯(emotional salience)、及發生頻率等三件事件的影響。。亦即若有發生類似事件經驗的時間愈近、或事件 發生愈情緒化其想像空間愈大、或類似事件發生的愈頻繁等情形者，人們往往認為其未來發 生的機率較高，因此很容易產生以下的偏誤：
1. Biases due to the retrievability of instances：在學者(Tversky & Kahneman,1973) 所作的實驗過程中，以男女姓名混合於名單之中，再 將此名單念給受試者聽，然後要求受試者估計名單中男女性別的比例。實驗結果發現，名單 中男女的知名度會顯著影響受試者對性別比例的判斷，若有高知名度的男性名字列 於名單中時，受試者會高估男性對女性的性別比例。除了熟悉度（familiarity）之外，事件的顯 著程度（saliency）也會影響人們對機率或頻率的判斷。例如曾親眼目睹火災發生的人，對於「 火」的感受必定比其他人更加深刻。此外，「新鮮感」(recency)，也會對人們在判斷事件的 機率和頻率時，產生影響
2. Biases due to the effectiveness of a search set：學者(Tversky & Kahneman,1973)以英文字母為基礎估計英文單字的實驗，以字母「 r」而言，受試者對以「r」字開頭的英文單字的估計比以「r」為第三字母的英文單字的估計 高出許多。也就是說，受試者很容易因為對記憶回想的搜尋方式，高估前者且低估後者，而 產生決策上的偏誤
3. Biases of imaginability：有時決策者所要評估機率或頻率的事件並非已發生、有經驗或是存在於記憶之中，而必須以想像的方式來建構(construct) 事件發生時的情景。如你在投資時，若有一些風險可能很難想像或查詢、亦或只是沒想到，就很容易地會低估此項投資風險
4. Illusory correlation (錯覺相關)：認為兩件事應該有關係時，便會在檢視經驗與數據時覺得它們經常一起發生，即使它們一起發生純粹是隨機現象。我們很容易會因為刻板印象的關係，把兩個根本毫不相關的事情拿出來說就是因為這個所以才那個。例如，當一個精神病患住在我家隔壁的時候，我可能就會想：「天啊，精神病患住我隔壁！她會不會哪天突然拿刀砍我！」但實際上這兩個並沒有相關聯，我們卻容易因為刻板印象的關係把兩個毫無關聯的事情連結在一起。
25. Adjustment and Anchoring (調整與定錨)：當人們在參考資訊作判斷或決策時，時常是對問題先作一初步的判斷或決策，然後再根據新的資訊來作對此初步判斷或決策的調整。所以，不同的 starting points 或 initial values 會產生不同的預估結果，這就是因為 starting points 或 initial values 所導致的 biases。其有三個常見的偏誤
1. 調整不足(insufficient adjustment) ：定錨效果與調整不足普遍存在於決策的過程中，尤其是必須要求決策者快速決策時，更容易產生定錨與調整不足的現象
2. 評估連結事件和分離事件時所產生的偏誤(biases in the evalution of conjunctive and disjunctive events)：conjunctive events 的機率會低於每一簡單事件的機率，而 disjunctive  events 的機率會高於每一簡單事件的機率。對於有多項事件發生時，決策者通常會高估連結事件(交集)的機率，並且低估偶一事件發生(聯集)的機率。如建置捷運系統時，為何通車日期常跳票，因為捷運工程的完工牽涉到多的不同的事件 (如捷運站的興建、軌道的鋪設、車廂的組裝、人員的訓練等)，這些事件必須各自準時完成才能讓捷運如期通車，但定錨和調整法使得相關人員高估這些事件可同時完成的可能性。又如核反應爐等安全向相關的儀器設備系統，雖然任一零件故障機率很小，但只要系統中的任一關鍵零件故障，就會造成重大的風險，因為決策者傾向於低估 disjunctive events 的發生機率，低估系統失敗的可能性，決策者不得不謹慎
3. 評估主觀機率分配時定錨效果所導致的偏誤(anchoring in the assessment of subjective probability distributions) ：決策者通常必須以機率分配的方式，表達其對某一變項的信念。大體而言，評估主觀機率分配有二，一是比例位數評估法，要求受試者估計特定的比例位數。二是風險評估法，要求受試者評估母體真值超過某特定值的機率。就理論而言，兩種方法是相當的，而且應該會獲得相同的分配。然而，Tversky與Kahneman認為這兩種方法所隱含的起點不同，所以不會獲得相同的結果，蓋因比例位數評估法的起點，是受試者對於所評估的變項之最佳評估值；而風險評估法的起點為均等可能比（即50%的機會）、或是問題中所陳述的特定值