我们的大脑总在不停地工作，遗憾的是，有时候它带来的麻烦和困扰，超过了它给我们带来的帮助。
在决策的每个阶段，概念混淆、偏见和其他思维中固有的缺陷，都会扭曲我们做出的选择。
避免此现象发生的最好办法就是了解都有哪些思维陷阱，做到有备无患，尽量采取措施避免判断失误，增强决策的自信心。
在上一篇文章《这3大思维陷阱，越早认清活得越成功》中，我们着重揭示了3个常见的思维陷阱，今天这篇文章作为补充，再给大家介绍4个，以便大家一一自查以下，Enjoy：
01.焦虑于印象深刻的事件：记忆陷阱
你认为美国某家大航空公司的任意一架飞机，在正常航行时发生空难的概率有多大？
大多数人会高估这类事件发生的概率。
实际上，根据麻省理工学院的一份报告显示，该类事件的概率为千万分之一！
人类根据经验来推断事件的概率，而那些非常令人震惊的事件，能很深地影响人们的记忆。
因此，人们总是夸大实际很少发生的灾难事件发生的概率，媒体也总是长篇累牍地对这些事件进行报道，给人们造成了诸如空难之类的事件频频发生的假象。
事实上，扭曲你对某些事件的记忆的任何事情，都将扭曲你对那些事情的概率的估计。
在一个实验中，研究者将两份记载某些男士、女士姓名的名单分别交给两组人阅读，每份名单上男士与女士的数量相同，只不过A名单上的男士要比女士更出名，而B名单正好相反。
看完那些名单后，研究者问参加实验者，他们看到的名单上，男士和女士的比例是多少。
阅读了A名单的人说男士多于女士，而阅读了B名单的人则说女士多于男士。
如何对付记忆陷阱？
要弱化这种错误的影响，应该做到：
你在估计或预测时，要仔细检查自己的假设前提，确保错误的记忆没有过度影响自己的思维。
只要有可能，要尽量获得客观的统计数据。如果没有直接的数据，试着将你试图评估的所有事件拆分，然后从小到大、从局部到全部逐步进行分析。
例如，如果需要预测某航班发生意外事故的可能性，可以分别收集每年发生意外事故的统计数据，以及每年的航班总量的统计数据。
尽管这样得出的概率可能不如麻省理工学院的数据准确，但总比你拍脑袋得出的判断要准确得多。
02.忽视相关的信息：基础比率的陷阱
唐纳德·琼斯要么是一位图书管理员，要么是一位推销员。人们对他的个性的描述，用“不擅长社交”这个词最为恰当。
他是图书管理员的概率有多大？
面对上述测试，多数人的反应是：事情非常清楚，他是图书管理员，因为图书管理员更有可能不擅长社交，而推销员一般都比较开朗、外向。
因此，他是图书管理员的概率至少为90%。听上去很有道理，其实完全错误。
这种逻辑之所以错误，在于忽视了男推销员的数量要远高于男图书管理员的事实。
在美国，男推销员与男图书管理员的数量比为100∶1，在你考虑唐纳德·琼斯不擅长社交的这种个性之前，首先应该想到，他只有1%的可能是图书管理员。
这就是基础比率。
现在，想一想“不擅长社交”这种个性特征。
假设50%的男图书管理员不擅长社交，同时只有5%的男推销员不擅长社交，结合基础比率可以得出，琼斯是图书管理员的比例仅为10%，而不是90%。
忽视基础比率会给你带来很大麻烦。
如何对付基础比率的陷阱？
仔细分析你的思考过程，确保没有隐藏任何信息，使用下列的建议作为指导。
不要将概念不同的概率混在一起（例如，不要混淆图书管理员不擅长社交的概率和不擅长社交的人是图书管理员的概率）。
03.歪曲概率和估计结果：谨慎陷阱
假如你是一位医学机构的研究人员，正在研究对付某种潜在的致癌物质的医学方案。
在阅读了实验数据和相关文献后，你认为那种潜在致癌物质导致癌症发生的概率为1%，但还不能肯定。
那么，你认为概率到底应该是多少呢？
许多人在这种情况下会持极其谨慎的态度，避免使预测范围太小，于是将1%提高到1/20。他们觉得这样的估计“安全”。
但如果你连续几次采取这种判断方法，并把它们的结果叠加起来，那么，所有本着“谨慎”态度得出的估计结果，将对问题的严重性产生完全扭曲的理解。
正如以上例子所表明的那样，即使是最好的决策动机——谨慎，也可能导致我们的错误。
有一种“最坏情形分析法”，曾是武器系统设计和一些机器设备的常规设计、建设的方法。
采取这种方法，即使那些武器几乎不可能在极其罕见的恶劣环境中使用，也要求它们能在最恶劣的条件下正常使用。
“最坏情况分析法”增加了巨额成本而没有实际效益，这说明，过分谨慎会导致不正确的决策。
在商业行为中，过于谨小慎微可能带来损失惨重的后果。
多年前，身为美国三家最大的汽车厂商之一的某厂商准备制定在即将到来的销售旺季的新型汽车供应量。
这个任务交给了营销计划部门，于是，营销计划部门就从其他部门收集相关信息，如预期销售量、分销商投资、竞争对手的措施以及成本等。
在知道了收集信息是为了预测汽车供应量后，所有部门的预测都倾向于支持生产更多的汽车——为求保险起见。
然后，营销计划部门又根据获得的数据，加入了他们自己的“为求保险起见”的调整。
毫无疑问，汽车产量远远高于实际需求。
如何对付谨慎陷阱？
要进行可靠的决策，坦诚是关键。
诚实地、不掺水分地进行预测和估计。在与他人交流时，确保所提供的信息没有被本着“谨慎”或者其他原因进行主观调整。
将那些支持你的估计的信息记录下来，以便他人能更好地理解。
尝试不同的估计值区间，并考虑对最终决策的影响。对于较敏感的估计，要多花点时间想一想。
04.巧合神秘化：惊奇陷阱
约翰·瑞利是个传奇人物。他曾经两次在只有百万分之一的概率中大奖的彩票中赢得大奖。
这种事情发生的概率，只有一万亿分之一。
一些人将其归功于超人力量，另一些则认为有作弊的嫌疑。你怎么看？
乍看起来，一个人两次赢得概率为百万分之一的彩票大奖，几乎不可能。
好吧，让我们试着来分析分析。
假设有1000人曾经赢得一次大奖，他们又都尝试了100次，试图再次获得好运。
那么，就在百万分之一概率的大奖中占了十万次机会，也就是说，这些人中的任何一人，中奖的概率为1/10。
这么看，你会发现其实它并不是什么奇迹，甚至还不能称为很少发生的事情。
惊奇陷阱源于不恰当地看待现实中本来就有一些惊奇的成分，而人们要么没有意识到，要么不愿意承认。
许多人因为赌博连连赢钱（或者投资非常成功），就以为自己运气特别好，或者水平特别高，但我们不应该被这些戏剧性的事件所迷惑。
从概率上来说，总有些人会走运：这个人恰好是你的概率可能极小，但在某些情况下，这个人是某个人的概率，可能就不那么小了。
一些有钱人之所以胜出，可能不是因为他们的生意头脑，而只是走运罢了。
一些不幸的人可能并非因为愚蠢或者无能——只是不那么走运罢了。
当巧合发生时，人们总是容易受到迷惑。
他们不能接受随机事件的任意性，倾向于用神奇的、超自然的力量来解释事件，并且对自己也迷信起来，以为他们自己一定是有某种过人之处。
怎样对付惊奇陷阱？
当某件看起来十分罕见的事件发生时，不要吃惊到抛弃概率的法则和逻辑，而要相信，所有的罕见事件都是注定的。
通常你能够找到一个很好的解释。
记住下面这几点：
世界上本来就有很多稀罕事，你肯定会经历其中的一些。
有些事情看起来稀奇，实际上并非如此稀奇，比如，在24个任意选择的人中发现两个生日（月和日）一样的人，其概率有多大？答案是：超过50%。
- 关于作者：约翰 S. 哈蒙德（John S. Hammond），哈佛商学院、麻省理工学院斯隆商学院教授，管理学顾问。拉尔夫 L. 基尼（Ralph L. Keeney），美国国家工程院院士，南加州大学马歇尔商学院和工程学院教授，曾任麻省理工学院的教授。霍华德·雷法（Howard Raiffa），决策分析、谈判分析以及博弈论的先驱，哈佛商学院教授。
- 本文为“管理的常识”（ID:Guanlidechangshi）原创，摘自《决策的艺术》，机械工业出版社出版。转载请与我们联系取得授权。
- 图片：全景视觉
暂无评论，点击讲两句