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【建议|选择越多未必越好】我们在日常生活中经常会遇到类似的情况：选哪只股票，选择哪一位追求者作为人生伴侣……在选择过程中，你会面对很多你并不想要或者令你判断不清的信息、建议、想法、观点等。所有那些不同的信息、建议、想法和观点，都有可能成为“噪声” 。
很多时候，这些噪声看上去像是无关紧要的背景信息，于是被我们自己，乃至大量专业学者所忽视。但它没有逃过著名心理学家和诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼、前麦肯锡合伙人和管理学教授奥利维耶·西博尼，以及法学家和行为经济学家卡斯·R.桑斯坦的眼睛。他们决定将噪声作为影响人类判断的一个重大问题来讨论。于是，我们有幸看到他们的讨论成果，即《噪声》一书的问世。
这本书是对噪声这一人类判断陷阱进行的一次系统而深入的剖析。在这本书中，作者融合了故事、研究和统计数据，提出了一个令人信服的观点，即噪声也会造成与偏差同等严重的损害。
作者认为，错误是一种系统误差，通常出现在个人判断中。但是，我们不能以特定的判断来识别噪声。噪声是随机分布的，我们必须在研究一系列判断后通过统计的方法才能确定。
卡尼曼在书中介绍了商业、医学和司法领域中的几个令人信服的案例，其中的指纹鉴定案例让我印象深刻。同一个鉴定人员在不同时间居然对同一枚指纹给出了不同的鉴定结果。如果鉴定人员只有指纹可以查看，没有关于该案例的其他信息，那他每一次判断基本是一致的。但研究发现，如果不仅有指纹，还有其他信息，那么每一次鉴定结果就可能有所不同。这个案例的启示是：我们在制定决策时，维护至关重要的信息、排除非关键信息非常必要。
书中讨论了许多不同类型的噪声，不过最重要的讨论还是关于系统噪声的。系统产生噪声的部分原因是，不同专业人员应用的标准不同。另一个原因是，随着时间的推移，相同的专业人员在不同的时间有可能应用不一致的标准。
特别令我高兴的是，书中谈到了那些能够抑制系统噪声的人具有的特征：他们往往思维更加积极开放，会不断寻找和学习新的信息，并不断更新自己的信念和看法。这恰恰就是我经常提到的具有积极开放性思维的人。
作者建议，为了减少决策过程中的噪声，最好先要求多人做出独立判断，然后再把他们聚集在一起解决分歧。另外，作者还解释了对直觉和特殊偏好进行限制的指导准则，并强调，长期以来人们都知道如何用这些准则减少偏差，因此也足够睿智，能够知道如何用这些准则减少噪声。为此，他们提供了一个关于招聘的有趣案例，来敦促组织使用结构化而不是非结构化的方式来面试员工。事实上，大多数面试官都喜欢随意地向求职者提出他们本身最喜欢的问题。但强有力的证据表明，当多个面试官每人按相同的顺序提出相同的问题时，他们所选定的应聘者的工作绩效会更好。
综合各项研究，作者认为，组织可以通过任命一名“决策观察者”来解决噪声和偏差问题。这个观察者的职责是负责跟踪和指导互动的领导者或专家。但作者不建议决策观察者用冗长的问题清单的方式不厌其烦地进行问卷调查，而建议以观察与记录为主。
由此看来，知道得越多，未必越好；想法越多，未必越好；选择越多，也未必越好。因为，在噪声的影响下，它们反而可能成为人们做出正确判断和决策的障碍。所以“听人劝，吃饱饭”有可能是错的！（作者彭凯平系清华大学社会科学学院院长来源：经济日报）

建议|选择越多 未必越好

建议|选择越多未必越好