书籍 噪声的封面
书籍介绍
想象一下,两名医生对相同的病人给出了不同的诊断;两名法官对犯了同罪的嫌疑人给出了不同的判决。再想象一下,同样的医生、法官或决策者做出了不同的决策,而这种决策仅仅取决于决策是在什么时间做出的。这些不同决策背后的罪魁祸首,就是“噪声”。 《噪声》是诺贝尔经济学奖得主、“行为经济学之父”丹尼尔·卡尼曼携手决策领域专家奥利维耶·西博尼和卡斯·桑斯坦共同推出的重磅新作,也是卡尼曼继畅销书《思考,快与慢》之后酝酿10年思考的全球瞩目里程碑式巨作,行为科学领域又一重大发现。几十年来,大家都认为,偏差是导致人类判断出错的关键。但是今天,卡尼曼系统性地指出:噪声,才是影响人类判断的黑洞。 《噪声》一书通过系统性研究,通过两个公式揭开了“判断出错”的本质,并且通过对三种噪声的系统性分析带你直击噪声。并且,从六大部分阐述了“噪声”:从寻获噪声到探究人类判断的本质,从预测噪声到阐释噪声的主要原因,从探讨如何改进判断和防止错误的的实际问题,一直延伸到什么才是合适的噪声水平。”“噪声”是随机的,但却是致命的。卡尼曼在书中提出了6大原则,帮你重塑决策框架,做聪明的决策者。同时,卡尼曼更是精妙地附上了“审查噪声”的使用指南,以及写给决策者的“观察者清单”。 如果说《思考,快与慢》击退的是人类判断过程中面对的敌人“偏差”,那么《噪声》要绝杀的就是其中的另一大隐形敌人——噪声。阅读本书可以助你重塑自己的决策框架,远离噪声,做聪明的决策者。
目录
中文版序
引言
第一部分 寻找噪声
第 1 章 犯罪和充满噪声的判罚
第 2 章 系统噪声,给人达成一致的错觉

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用户评论
我以为是常识的,确原来是前沿科学?有些事情,提出问题更有价值;有些事情,解决问题更有价值。我以为这个问题属于后者。关键是有什么机制可以在保护多样性的前提下减少噪音。抑或,冗余根本就是多样性的前提?机器学习这个解决方案显然会是未来的必然选择,只是这是否可能又会导向零噪声这个更为棘手的问题?
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作者讲的很好,但立意有几个问题: 1. 噪声消除的代价是否值得? 如果需要对个法官对犯罪量刑进行评价,额外的资源谁来出?如果使用更具体的规则减少噪声,如何避免偏差? 2.误差到底在哪个层面消除?在单个决策的层面,还是在机制的层面? 一种方式是要求保险核保员的估计趋于一致,另一种方式是直接淘汰核保绩效差的核保员。哪种成本更低? 3. 消除噪声如何保证不会偏差? 塔勒布在《黑天鹅》中给出了非常相反的思想。其强调随机带来的鲁棒性,基本思想是未来和现在并不一样,难以预测。 4.偏差造成的影响到底是线性的,还是指数的?比如跳高比赛,取最好成绩时,运动员会刻意改变一些技术动作,还是每次保持完全一致?
之前买过湛庐出的几本书,质量之差(从翻译到排版和纸质)堪称国内巅峰。以后看湛庐文化的书,都有免疫,只要他们出版绝对不买。这次因为看到是卡尼曼老爷子的新作,抱着侥幸心理买了,买回来一看,质量之差,国内巅峰的地位不可动摇。两个公式放超大字体写了两页(是准备了老年版么?)超大的行间距之间仿佛塞满了出版商对金钱的渴望,恨不能把400页的书印为800页,我倒建议湛庐文化直接进军老年阅读行业,每页书印8个字不是更好?建议没买的同志千万别买纸书,要买的建议买台版。
在技术前沿展开探索的理论框架和工具方法,抢占先机的beta版,窄谱效用似大有前途,”决策卫生“酷似给斗篷加根魔杖,但鉴于本福特定律,我认为框架的广谱可靠性有待完备。在就事论事时可靠性会高,在就事对人或是只考核“精确”不在乎“准确”的即刻极乐的偏颇环境里,效益不如直接“禁人”来得快,所谓“准确”之涵义可参考电影《超新约全书》。
三星半。如果从经济学的角度解读世界,其理性人的前提不能被撼动的话,那么本书就是在推翻这一前提,指出哪里有判断,哪里就有噪声。水平、情境和模式噪声,都在解释着人类判断上的偏差与缺陷,但反过来思考,这是不是也算个体的特别?(整体读下来,总觉结构有点儿乱)
本书有点像一篇超长版论文,里面严谨地介绍了人们判断中会产生的噪声+偏差。通篇1~4章大概用了70%的篇幅去介绍什么是噪声、如何产生,并在具体介绍的时候辅助了各种判断的场景便于读者理解,最后5~6章给出了一些减少噪声的方法。 总体而言,对于了解What、Why而想知道How类读者来说节奏有点慢,整个论述过程非常详细完整、甚至感觉有点重复。How的部分列举的六个原则倒是值得在判断中尝试。Page 439. 回顾与总结概括了本书宗旨逻辑,想了解个大概的看这章就够了。 今年给书评分时想单纯以自己的阅读体验和收获作为评判标准,考虑到这本书的厚度与结论,给到2/5分。
good to know
key chap.5, appendix 1&2
3.5
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