第19章
消除偏差与决策卫生

许多研究人员和机构都力图减少判断偏差。在本章中，我们将分析他们的核心发现。我们将介绍消除偏差的各类干预措施之间的区别，并探讨其中一种值得进一步研究的干预措施。随后，我们将讨论如何减少噪声，并介绍决策卫生的概念。

干预：事后及事前消除偏差

减少偏差有两种主要方式，要描述它们的特点，一个好方法是回到测量类比。假设你家浴室里的体重秤在测体重时测量值平均会多出约0.23千克，那么你的体重秤是有偏差的，但这并不意味着它毫无用处。若要消除偏差，有两种可行的方法。第一种方法是，将它显示的数值减掉0.23千克，以此来纠正这种误差。当然，每次都这样做有点麻烦，而且有时你可能完全想不起来要这样做。第二种方法是调整刻度盘，一劳永逸地提高仪器的精度。

这两种消除测量偏差的方法，可以直接与消除判断偏差的两种干预方法进行类比：要么在做出判断之后进行纠正；要么在做出判断之前进行干预。

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事后或纠正性地消除偏差往往是靠直觉进行的。试想你正在监管一个项目团队，团队成员估计他们可以在3个月内完工。你可以在团队成员判断的基础上加个缓冲期，将计划工期调整为4个多月或更长（计划谬误），以此来纠正当前估计可能存在的偏差。

此类纠正偏差的方法有时会更系统性地进行。英国财政部发布的《绿皮书》（The Green Book）是一本介绍如何评估项目和方案的指南。该书鼓励做计划的人通过进行比例的调整来估算项目的花销和持续时间，以此来解决乐观偏差。在理想情况下，这些调整应参照某个组织的乐观偏差的历史水平。如果没有这样的历史数据，《绿皮书》建议对每个类型的项目应用通用的调整比例。

事前或预防性地消除偏差的干预措施又可以分为两大类。在最有前景的方法中，一些方法旨在改变做判断或决策的环境。这种改变也被称为助推（nudge），众所周知，它们的作用是减少偏差的影响，甚至利用偏差做出一个更好的决策。养老金计划的自动加入制度就是一个简单的例子。推行自动加入制度的意图是克服惰性、拖延和乐观偏差，确保员工为退休储蓄，除非他们主动选择退出该计划。事实证明，自动加入制度极其有效地增加了参与率。该计划有时还搭配“未来多储蓄”（Tomorrow Save More）计划，让员工将一定比例的未来工资增长用于储蓄。这种方式可以在许多地方应用，例如，自动加入绿色能源计划、贫困儿童的学校免费膳食计划，以及其他各种福利计划。

其他助推方式则在选择架构的不同方面发挥作用。它们可能会让正确的决策变得更容易，例如，通过减轻行政管理负担，提高人们获得心理健康护理服务的便利性。此外，它们可以将某一产品或某项活动的某些特征凸显出来，比如让原本的隐形费用更加清楚地显现。对百货商店和网站进行设计，可以轻松地助推人们克服偏差——如果将健康食品放在显眼的地方，则可能会有更多的人购买。

另一类事前消除偏差的方式旨在训练决策者识别并克服这些偏差，其中一些干预措施被称为助力（boosting）。它们通过让决策者学习统计学知识等方法来提升他们的决策能力。

教育人们克服偏差是一项崇高的事业，而且很有用，只是比看上去更具挑战性。例如，那些学了多年高级统计课程的人在统计推理中不太可能出错。不过，教人们完全避免偏差则很难。几十年的研究表明，那些学会了在自己专业领域避免偏差的专业人士，往往难以将所学知识应用到其他领域。例如，天气预报员懂得不要对预报过分自信，当他们宣布有70%的可能性会下雨时，总体来说，遇到这样天气的日子里有70%最终都下了雨。然而，当被问及常识性问题时，他们可能和其他人一样过分自信。学习克服偏差的难处在于如何认识到：一个新问题与我们在别处所见的问题有相似之处，而我们曾在某处所见的偏差很可能也会在其他地方出现。

研究人员和教育工作者已经成功使用非传统的教学方式来增进这种认识。在一项研究中，波士顿大学的凯里·莫尔韦奇（Carey Morewedge）和他的同事使用了教学视频和“严肃游戏”，教参与者识别由证实性偏差、锚定效应和其他心理偏差引起的错误。每次游戏结束后，参与者都会收到自己所犯错误的反馈，并学习如何避免再次犯同样的错误。结果表明，无论是在完成学习后即刻测试，还是在完成学习8个星期后再进行测试，这些游戏都使参与者在被问及类似问题时的犯错次数降低。视频教学的效果要相对弱一些。在另一项独立研究中，安妮-劳蕾·塞利尔（Anne-Laure Sellier）和她的同事发现，那些在教学视频游戏中学会克服证实性偏差的MBA学生，可以在另一堂课上应用学到的知识来解决商业问题，即使没人告诉他们这两个练习之间有联系，他们也做到了。

消除偏差的局限

无论是事后纠正偏差，还是通过助推或助力来事前预防偏差，大多数消除偏差的方法都有一个共同点：它们针对的都是某种被人们假定存在的偏差。这种假设在通常情况下是合理的，但有时是错误的。

思考一下项目规划的例子。你可以合理地假定过分自信会对项目团队产生普遍影响，但你不能确定这是不是唯一的偏差，甚至不能确定它是不是主要的偏差。也许，由于在类似的项目中有过不好的经历，团队负责人学会了在估计时特别保守，此时团队会表现出与你认为应纠正的误差正好相反的误差。又或许，该团队是通过类比其他相似的项目来做出预测的，并以该项目所花费的时间为锚点。还有可能，项目团队成员估计你会对他们的预估工期加一个缓冲期，便抢先对这个工期进行了调整，使得调整后的工期比他们的真实想法更乐观。

再举个例子，请试想一个投资决策。对投资前景的过分自信可能确实在起作用，但另一种强大的偏差——损失厌恶却会产生相反的效果，使决策者不愿冒可能赔本的风险。或者，试想一家公司要在多个项目之间分配资源，决策者可能既看好新项目的收益（过分自信），又不敢从现有项目中挪出一些资源。这是由现状偏差造成的问题，顾名思义，现状偏差是指人们倾向于保持现状。

上述例子表明，我们很难确切地知道是哪些心理偏差在影响判断。在复杂的情况下，多种不同的心理偏差可能会同时起作用，导致其在同一方向上共同叠加或相互抵消，进而产生不可预测的后果。

最后的结论是：事后或事前消除偏差，即纠正或预防特定的心理偏差，在某些情况下是有用的。当误差的大体方向已知并以明显的统计偏差的方式表现出来时，这些方法可以派上用场。那些注定存在严重偏差的决策类型，可能会因采用消除偏差的干预措施而受益。例如，计划谬误是一种足以消除过分自信的影响的可靠的偏差干预措施。

然而问题是，在许多情况下，误差的可能方向无法预知，比如因所有判断者之间的心理偏差不同且不可预测而出现系统噪声的情况。为了减少这类情况中的误差，我们需要广撒网，从而一次检测到多种心理偏差。

你需要一个决策观察者

我们建议，不要在决策前或决策后进行偏差检视，而要在决策过程中即时进行。不过，人们很少会意识到自己正在被自己的偏差所误导，这种缺乏觉察本身就是一种已知的偏差——偏差盲点（bias blind spot）。相比于觉察到自己的偏差，人们通常更容易识别他人的偏差。我们认为，可以训练观察者去实时观测诊断信号，证实一种或几种常见的偏差正在影响他人的决策或建议。

为了阐明这个过程，请你想象一个群体要试着做一个复杂的、会产生重大结果的判断。判断可能是任意类型的，比如应对疫情或其他危机的政府决策、为一个病情复杂的患者寻求最佳治疗方案的会诊、要制定重大策略性行动的公司董事会议等。现在，想象一个决策观察者正对这一群体进行观察，并用一个检查清单来诊断是否存在导致该群体偏离最佳判断的偏差。

决策观察者不好当，并且毫无疑问，在一些组织中，安排决策观察者也是不现实的。如果最高决策者没有下定决心去纠正偏差，那么仅仅发现偏差并没有用。确实，决策者必须是发起决策观察并支持决策观察者的人。我们当然不建议你自己任命自己为决策观察者，这样你既不会赢得朋友，也不能影响他人。

然而，非正式的实验表明，用这种方式可以取得真正的成效。至少，如果使用得当，这种方式是很有用的，特别是当组织或团队的领导者真正愿意为此做出努力并且能够选出好的决策观察者时，因为好的决策观察者不容易受到自身偏差的严重影响。

这些情况中的决策观察者可以分为三类。第一类，在一些组织中，可以由监督员担任决策观察者。监督员不仅需要监管项目团队提案的主要内容，还要特别注意提案产生的过程以及团队的动态，这会使决策观察者对可能影响提案产生过程的偏差有所警觉。第二类，一些组织可以在每个工作团队中任命一个人担任团队的“偏差破坏者”，这位决策过程的“守门员”应实时提醒团队成员关注可能误导他们的偏差。这种方式的不足之处是，决策观察者被放在了团队中“唱黑脸”的位置上，并且可能会很快耗尽其“政治资本”。第三类，一些组织可以依赖一位有中立视角优势的外部协调人员，但此做法的缺点是会泄露内部信息，并且需要一定的花销。

决策观察者要想发挥作用，就需要一些训练和工具。其中一个工具就是一份关于他们试图去探测的偏差的检查清单。使用偏差检查清单的好处很明显：该清单对于提升高风险环境中的决策有悠久的历史，而且尤其适用于防范过去犯过的错误。

举个例子。美国联邦机构在发布一系列实施成本高昂的规章之前，必须编写一份正式的监管影响分析报告，这些规章包括净化空气或水源、减少工作场所死亡事件、提高食品安全、应对公共卫生危机、降低温室气体排放、加强国土安全等。一份标题不讨人喜欢的技术文件，用近50页密密麻麻的文字来陈述要求，这些要求显然是为了抵消偏差而设计的。联邦机构必须解释为什么需要这些规章，同时考虑更严格和相对不那么严格的替代方案，考虑成本和收益，以无偏差的方式提供信息，并适当地给实施效果打个折扣。但在很多机构中，政府官员没有遵守那本文字密密麻麻的技术文件的要求，他们可能根本就没读过。作为回应，联邦政府的官员制作了一份简单的检查清单，篇幅只有一页半，以期降低机构忽视或没能注意到任何重要规定的风险。

为了说明偏差检查清单长什么样，我们在附录2中展示了一个。这个通用检查清单只是一个例子，决策观察者一定要制定一个符合其所在组织需求的偏差检查清单，以增强其相关性并便于应用。重要的是，一份清单并不会详尽地列出所有可能影响决策偏差的因素，它的目的是突出那些最常见以及最重要的偏差。

在决策观察中，使用合适的偏差检查清单有助于限制偏差的影响。尽管我们在一些非正式和小规模的实践中看到了令人振奋的结果，但由于还没看到有人对该方式的效果进行系统性的探究，我们也不知道各种可能的实施方式的利弊。我们希望能够激励实践者和研究人员开展更多的实验，来考察决策观察者在真实环境中消除偏差的实际效果。

决策卫生，减少噪声的关键方法

偏差是我们经常看到甚至可被解释的错误。它是有方向的，这就是为什么助推可以限制偏差的有害影响，以及为什么助力判断可以对抗特定的偏差。偏差通常也是可见的，这就是为什么观察者可以期待在做出决策的过程中能够对偏差进行实时诊断。

然而，噪声是不可预测的误差，既不容易看到，也不容易解释，这就是噪声会造成严重损害却经常被忽视的原因。因此，减少噪声的策略对消除误差的作用，就好比预防保健措施对医疗的作用，这些策略的目的在于，在各种潜在的错误发生之前对其进行预防。

我们称这种减少噪声的方法为决策卫生。当你洗手的时候，你可能不知道自己到底在预防哪种细菌感染，你只知道洗手是预防各种细菌感染的好方法（不仅在疫情期间如此，平时也应该这样做）。同样，遵循决策卫生的原则意味着：即使你不知道想要规避什么样的错误，你也应该采用减少噪声的策略。

与洗手进行类比是我们有意为之。卫生措施可能很乏味，它们带来的益处并非显而易见，你可能永远不知道你预防了什么问题。而当问题真的出现时，你可能无法追溯到底是哪个卫生环节出了问题。因此，很难强制要求人们洗手，即便对方是对其重要性有着充分认识的医疗行业的专业人士，情况也是如此。

就像洗手和其他形式的预防性措施一样，决策卫生极其有用，但并不讨巧。纠正一个很容易识别的偏差至少可以让你获得一种实实在在的成就感，但是减少噪声的过程不会。从统计学上讲，减少噪声可以避免许多错误，但你可能永远也不会知道到底是避免了哪些错误。噪声是躲在暗处的敌人，即使躲开了敌人的暗箭，你可能也察觉不到。

考虑到噪声会造成的破坏，为了赢得这场无形的胜利，我们还是值得一战。后续章节介绍了在多个领域，包括司法、预测、医学和人力资源等领域中应用的几种决策卫生策略。在第25章，我们会综述这些策略，并展示如何将它们整合到一个减少噪声的方法中。