想象一下，两个医生得到了关于同一个病人的相同信息，却做出了非常不同的诊断。现在想象一下，造成这种差异的原因是医生在上午或下午，或在一周的开始或结束时做出了他们的诊断。

　　这就是“噪音”——本应相同的人类判断却不同的原因——世界上最知名的心理学家之一、2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼（Daniel Kahneman）在他的最新著作《噪音：人类判断力的缺陷》（Noise: A Flaw in Human Judgment）中解决了这个问题。

　　卡尼曼因与以色列心理学家阿莫斯·特沃斯基（Amos Tversky）在认知偏见如何影响判断方面的开创性工作而获得诺贝尔奖。他们从20世纪60年代末开始的工作为行为经济学的新领域奠定了基础，该领域对“决策是理性的”这一经济学正统观念提出了挑战。

　　卡尼曼的上一本书《思考，快与慢》（Thinking, Fast and Slow）于2011年出版，让更多人注意到了这些工作，并巩固了他作为理解人类行为的基础人物的声誉。

　　在这本与Olivier Sibony和Cass Sunstein合著的新书《噪音》中，他探讨了一种与认知偏见不同的现象。

　　这位87岁的老人解释说：“偏见是一个心理过程，可以通过个人判断发现。但我们无法识别某一特定判断中的噪音。相反，我们必须查看一组判断来识别噪音。”

　　噪音是一个统计学概念

　　卡尼曼的新书展示了商业、医学和刑事司法领域的几个令人信服的案例，在这些案例中，判断似乎无缘无故地发生变化。

　　Noise: A Flaw in Human Judgment, by Daniel Kahneman, Olivier Sibony & Cass R. Sunstein (William Collins, 2021)

　　一个例子是指纹分析，同一位分析师在不同的时间点对相同的指纹做出不同的判断。如果分析师只有指纹可以查看——而没有关于案件的其他信息——并且在某个情况下确定这是匹配的，而在另一个情况下则是不确定的，那就是噪音。

　　另一方面，如果分析师因为额外的信息而改变主意（例如，他们被告知弹道学证据表明有不同的结论），那就是偏见。

　　卡尼曼说，两者都是一个问题。但由于噪音只能在统计学中被识别，因此更难以思考，所以也往往不予讨论。

　　系统判断中的噪音

　　卡尼曼在书中讨论了许多不同类型的噪音，但最重要的讨论与系统噪音有关——在旨在产生统一判断的系统中产生的决策的可变性。

　　有很多情况下，意见的多样性是非常可取的。“而噪音是你不想要的可变性，”卡尼曼说。 (责任编辑：admin)