用反常识思维应对复杂世界

来源:中国证券报 作者:郑渝川 2019-10-19 09:19:38
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对于民众是否同意器官捐赠,一个欧洲国家的同意率为12%,另一个欧洲国家的同意率则接近100%,是两国民众的道德认知差异很大吗?又或者,前者的医疗水平远逊于后者,使得器官移植成功率很低,以至于影响了民众对器官移植的信任?还有人估计,前者是一个重视个人权利的国家,后者则更加强调集体意识。

这些解释孤立来看,都很有道理,但真正的原因其实是,后一个国家奥地利在器官捐赠上设置了一个默认同意的选项,而前一个国家德国的默认选项是不成为器官捐献者。

电视、报纸、网络、书籍上,很多人都在努力解释经济政策、税收政策、教育制度、医疗制度、能源政策、金融市场等方面的影响,分析一些重大事件、重要变化的原因。这其中,我们会将决策者视为经济人,按照理性选择的标准去进行分析、解释和预测,由此发展出理性选择理论。按照理性选择理论,所有人类行为都可以理解为试图满足自己偏好的行为。

但正如本文开篇所提到的器官捐献率的例子所表明的那样,我们在进行分析和决策时,虽然会本能地去从理性选择的角度切入思考,但真正起作用的,还是默认选项等因素。心理学家通过很多次实验都曾证明,人的选择和行为,更主要的是受“刺激”性的特定词语、声音或其他因素的影响。比如,在实验中读过“老”“虚弱”这类词语的实验对象,在离开实验室时会走得更慢。当人们在网上购买沙发时,如果购物网站的背景是蓬松的白云,消费者更可能购买昂贵舒适的沙发;而当背景是硬币时,他们更可能选择相对较硬的便宜沙发。

在葡萄酒拍卖实验中,出价前,参与者被要求写下其社保号码的后两位。尽管这一数字显然是随机的,且与葡萄酒价值毫无关系,但研究证明,社保号码后两位数越大的人,愿意出的价格就越高,这也被称为“锚定效应”。类似的效应还包括启动效应、可用性法则、动机性推理、损失规避等。这些效应的存在,均打破了行为理性的常识概念。

哥伦比亚大学教授邓肯·J.瓦茨所著的《反常识》一书,清楚地揭示了常识思维在解释个体行为、集体行为、影响力、历史事件中产生的误区。书作者认为,无论在日常的生活和工作中,还是在金融投资、商务活动等方面的决策选择中,我们都应打破常识思维,培养反常识思维,多依赖客观的、多维的、可量化的东西,要减少对未来的预测甚至是预测习惯,而要学会多重视和挖掘对当前情况的反应。邓肯·J.瓦茨指出,常识是重要的,在很多方面塑造和影响了我们的思想和行动,但也桎梏和迷惑了我们,所以要通过反常识思维来重新定义和理解问题。

本书谈到常识思维导致的误区时指出,我们常常用循环论证来解释成功——一家股票为什么上涨,一家公司为什么创业后迅速成功,一个作家、一个艺人为什么能迅速走红,给出的原因却仅仅是成功者恰好具有成功所需要的特性。而这样的特性,必然是简化的。这就导致了许多基于常识的原因解读,其实不过是废话罢了,使得我们不能真正重视事件、进程的复杂性。这样的认知倾向,其实就是心理学上所说的后见之明,是通过对结果的表象解读,生硬地凑出原因的解释。

解释一件事,比如某家公司股票的上涨,是不是真的因为公司管理层的某个举动引起了投资者的好评,负责任的验证方法是,衡量该举动多次发生带来的结果——如果该举动几乎每次或多数时候都能激励市场信心,推动股票上涨,这才能确定其具有一定的因果性。反之,股票上涨很可能只与公司行为呈现相当偶然的相关性,上涨本身决定于其他因素。

本书还谈到了取样偏差。例如,美国曾发生客机错误地降落到封闭跑道上,并与地勤车相撞。调查人员找出了导致此事的5个因素,包括飞行员和领航员疲劳,机组人员与空中交通管制员的沟通出现混乱,无线电故障,机组被大雾笼罩等。但这些因素也出现在很多没有发生空难的例子里。也就是说,上述因素累积的结果,只有很小概率下才会酿成事故。我们反向推导事故原因时,遗漏了具备上述因素却没有造成事故的更多次操作,这就导致我们总结出的防止事故发生的教训其实并不成立,并不能真正意义上杜绝类似的小概率事故。

之所以要从常识思维转向反常识思维,是因为常识思维对应的是简化的、不真实的、模型化的体系,而我们面对的现实,无论是日常生活还是金融市场等体系,本质上都属于复杂系统,“其复杂性来源于众多相互依赖且以非线性方式相互作用的组成部分”。在复杂系统中,某个部分的微小扰动,往往会被放大,并在其他地方产生巨大影响,而这也被称为“蝴蝶效应”。复杂系统本质上是无法预测的,我们只能通过科学方法来对概率及其组合形成判断,而不可能做出准确预测。

常识思维会让人提出预测,但我们能够预测的往往是模式固定的事件,比如人口既定的地区、城市,每年每个季度的流感患病率;财务状况相同的消费者,信用卡欠款逾期的比率也可以通过社会经济、人口、行为变化的数值来得出预判等。但在更多领域,比如一本书可以获得多大的销量,某只股票上市后的行情增长,某款新药上市后的市场份额等,就突破了固定模式,本质上属于复杂问题,哪怕是根据过往数据也很难得出准确判断。这种情况下,我们既要使用经验,但又必须保持足够的审慎。

公共部门、企业、金融机构都经常制定计划、规划,但经济、社会、金融的复杂性常常导致计划、规划被反复突破,所以在这种情况下,有了规划、计划,还需要不断试错,经常性地调整既有的规划、计划,不断积累和更新局部知识,保持足够的灵活性。

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