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超越直覺:別讓常識壞了事!解決大問題的10堂思考課

Everything is Obvious

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內容簡介

超越直覺,才能掌握未來!
名校教授帶你打破思考框架、修正認知偏誤

  ★《華爾街日報》、《紐約時報》 推薦書單
  ★哈佛大學、杜克大學教授 指定閱讀
  ★關於思考決策最重要的著作之一,管理者必讀!


  ⊙為什麼幾乎所有人都覺得自己的開車技術高於平均?
  ⊙成功的人究竟是憑實力,還是靠運氣?
  ⊙我們能不能用「經驗法則」找到下一個特斯拉?
  ⊙股價跟天氣一樣是可以預測的嗎?
  ⊙「光環效應」如何讓我們忽略事實?
  ⊙為什麼黑天鵝每一次都逃過專家的眼睛?

  ►一切不是理所當然!寫給所有想做出「正確選擇」的人

  有研究指出,越完美的計畫越容易失敗。這並不代表我們不能做出正確選擇──任何一個二十一點高手都會告訴你,雖然算牌不會讓你知道下一張牌是什麼,但可以讓你下注時更聰明,最後贏得多、賠得少。

  在這本唱反調的書中,鄧肯.華茲引用了許多知名案例,從《蒙娜麗莎的微笑》意外爆紅,到臉書、蘋果崛起的理由,以及暢銷書可能引發的思考偏誤,例如《引爆趨勢》的特殊人物偏誤,以及《黑天鵝效應》中的邏輯陷阱。

  常理導致的問題無所不在,我們可以透過書中的建議,了解自身的立足點,幫助我們聰明生活、做出正確選擇!

  ►我們理解問題的方式,其實不利我們解決問題

  為什麼那家公司會成功?為什麼他當選總統?甚至是為什麼今年流行黑色?──只要事情已經發生,我們馬上就能找到原因,因為直覺告訴我們:答案就在眼前。

  在日常生活中,直覺可以幫助我們解決99%的問題,但如果面對的是商業、政策或趨勢類的「大問題」,這種小小的認知偏誤,卻會讓個人判斷錯誤、公司錯失良機,整個社會也會因此錯置資源。本書將告訴你,常理與直覺如何誤導我們,讓我們自以為知道的比實際還多。

  ►黑天鵝、系統性危機,到明天的股價……專家真的說得準嗎?

  我們喜歡預測,也每天都在預測,卻很少有人回頭檢視準確性。在物理上,我們可以準確算出火箭的加速度,但對於社會中的複雜問題,由於沒辦法在實驗室進行對照實驗,也找不到公式或通則,我們的預測因此常常失準。就連專家的預測力,實際上也跟猴子差不多,甚至更錯得離譜!

  ►解決「大」問題,必須超越常理

  ⊙常理思考導致錯誤判斷。解決問題時,我們應該先問:有哪些事情是可以預測的?
  ⊙過去的經驗不一定可靠!與其急著預測未來,不如關注當下,隨時修正做出正確反應。
  ⊙為了做出更好的決策,我們必須培養實驗精神,用科學方法來建立自己的常理。

各界推薦

  「華茲寫的這一本書相當引人入勝,內容涵蓋了心理學、經濟學、市場銷售與社交網路科學。」──《華爾街日報》

  「常理是一種訂製的成見,不能用來科學地理解社會運作,正如我們不能用槌子來理解軟體動物。」──《紐約時報》

  「本書非常吸引人,閃爍著反直覺的洞察力,對於知與不知保持謙遜,足以媲美其他『偉大思想』的著作。」──《金融時報》

  「華茲將科學帶入生活。這個世界很複雜、相互聯繫,也經常被挑戰傳統的懷疑智慧給征服。在一切混亂之中,這本書將幫助你找到一絲線索。」──蘇蒂爾.萬卡特希(Sudhir Venkatesh),哥倫比亞大學社會學教授

  「一本深入而有洞見的書,非常有趣。每一頁都有新思考,而且沒有一個是理所當然的!」──丹尼爾.吉爾伯特(Daniel Gilbert),哈佛大學心理學教授、《快樂為什麼不幸福》作者

  「雖然承認自己犯了很多錯,的確不太開心,但是能夠了解直覺如何誤導我們,也不失為一種學習。」──丹.艾瑞利(Dan Ariely),杜克大學行為經濟學教授、《誰說人是理性的!》作者

  「精彩說明為何每一個困難問題背後都有基於常理的答案,這些答案看起來簡單、值得相信,卻又錯得離譜。本書必讀,絕對會改變你的思考方式。」──艾瑞克.克萊恩博(Eric Klinenberg),紐約大學社會學教授

  「本書為高階經理、學者,或是任何一個受夠過度簡化、因果錯亂的解釋的人而寫。閱讀此書可能出現暫時性副作用,包括輕微頭痛、問東問西、懷疑自我。長效則是更能認清歷史、時事、企業政治學以及牽涉一個人以上的任何活動。無須醫師處方即可購閱。」──道爾頓.康利(Dalton Conley),紐約大學社會科學院院長

  「一本道道地地的重要著作,勢必會讓各行各業裡裝腔作勢、自比為專家的人士,被吵得不得安寧。若本書未能強迫你重新檢視你的所作所為,你可能有問題。」──蓋伊.川崎(Guy Kawasaki),《迷人:不著痕跡影響他人的12堂課》作者

  「作者在這本書中舉出非常多個案和理論模式來論證,引領讀者思考許多看似想當然耳的事情的合理與不合理。而這些例子和模式不只放在社會和歷史上,商業和行銷著墨更深。」──阿潑,媒體工作者、作家

讀者好評

  「這本書讓我想到《快思慢想》中的「快速思考」,那在大部分時候的效果很好,但也有風險。我們一直被直覺誘惑。」

  「《真確》告訴我們十種認知偏誤,我在這本書看見了更深入的解釋,非常精采!」

  「結合心理學、社會學、經濟學、政治學…在這些領域,幾乎所有問題都是以人為基礎。這本書能幫助我看清楚世界的真實樣貌。」

  「觀點特別,是我今年看過最好看的思考書籍。」
 
 

作者介紹

作者簡介

鄧肯.華茲 (Duncan J. Watts)


  ►微軟首席研究員/美國最重要的社會學家之一

  現職賓州大學、史蒂文斯理工學院的社會學家與教授,曾任哥倫比亞大學社會學教授、微軟與雅虎研究院的首席研究員,並創建了紐約城市實驗室。二○二○年獲選為安德魯.卡內基學者。二○一三年榮獲康奈爾大學懷特博文講座教授殊榮。其研究主題涵蓋社會網絡與人類集體行為,常發表論文在許多著名期刊。著有《六個人的小世界》、《小小世界》等。

譯者簡介

郭曉燕


  郭曉燕,台灣大學心理學碩士。現為非典型執業臨床心理師。曾任出版社副主編,《心靈的傷,身體會記住》等書協力編輯,期許自己跟讀者的眼球同情共感。
 
 

目錄

前言 「常理」讓一切看似理所當然
 
◤第一部:常理/直覺
平時我們賴以為生的思考工具,在處理更複雜的大問題時,往往並不可靠。這樣說來,人、市場或社會真的理性嗎?
 
Chapter 1常理的迷思
⊙常理是什麼?
⊙一點也不平常
⊙思考的灰色地帶
⊙習慣誤用常理
⊙直覺可靠嗎?
⊙誤導你的三種謬誤
 
Chapter 2我們如何思考?
⊙生活是一連串「選擇」
⊙常理、理性行為
⊙在思考之外的事
⊙影響行為的因素
⊙「思考」跟你想得不一樣
 
Chapter 3群眾的智慧(與瘋狂)
⊙循環論證:藏在題目裡的答案
⊙微觀─宏觀問題
⊙為什麼有暴動?
⊙累積優勢:成功只會更成功
⊙實驗社會學
 
Chapter 4特殊人物
⊙六度分隔理論:世界好小?
⊙所謂的「影響者」
⊙意外走紅的影響者
⊙推特上的網紅:行銷策略思考
⊙又一次循環論證/重點整理
 
Chapter 5從「過往經驗」中學習?
⊙歷史不會重演
⊙抽樣偏誤
⊙事後諸葛:想像出的因果關係
⊙我們無法描述正在發生的歷史
⊙故事不會真正結束
⊙最會說故事的才是贏家
 
Chapter 6「預測未來」的幻夢
⊙全知全能的惡魔
⊙「未來」不像是「過去」
⊙預測該預測的事
⊙黑天鵝與其他「事件」
⊙不靠直覺、常理思考
 
◤第二部:非常理/反直覺
理論上,我們無法運用常理打敗一切不確定性,甚至不可能預見黑天鵝。在直覺式思考的框架下,未來有沒有新的可能?
 
Chapter 7最棒的計畫
⊙我們能預測什麼
⊙市場、群眾與模型
⊙別相信任何人,尤其是自己
⊙我們所執迷的「未來」
⊙策略悖論:完美的計畫為何失敗?
⊙為你的策略創造「彈性」
⊙從預測到反應
 
Chapter 8衡量一切事物
⊙群組、鯡魚與群眾
⊙不如先「預測現在」
⊙別只是衡量,要有實驗精神
⊙走出實驗室:實地實驗
⊙因地制宜的重要性
⊙追根究柢:自主啟動法
⊙規畫與常理
 
Chapter 9公平與正義
⊙結局好,一切就好?
⊙光環效應:客觀不簡單
⊙是實力,還是運氣
⊙無所不在的「馬太效應」
⊙企業救世主的迷思
⊙銀行家憑什麼?
⊙賺的是我的,賠的是大家的
⊙在同一條船上
 
Chapter 10以人為本
⊙解釋一切人類行為的通則?
⊙測量不可量化之物
⊙讓預測更準確的新技術
⊙在一片混亂之中
 
致謝
 
 

前言﹝節錄﹞

  不得不說,批評「常理」是件危險的事,何況大家普遍認為它是個好東西——你可以想想上一次被告戒不要只靠常理判斷是什麼時候?嗯,不過接下來我會不斷提醒你。雖然我也會在書裡提到,常理確實非常適合幫助我們處理日常生活的複雜性,也如眾所周知那般有用。但是,如果「情況」涉及企業、文化、市場、民族國家與全球機構,複雜性就會遠遠超過日常生活。常理在上述情況就會出錯,而這些錯誤會系統性地誤導我們。然而,由於人們習慣從經驗中學習(甚至是不會重複的經驗,或時空背景完全不同的經驗),導致我們很難發現依常理推論時會有的謬誤。反之,我們只會認為是「我當時不知道」,事後卻看似理所當然的東西。因此,常理的弔詭之處在於,儘管它能幫助我們理解世界,但它也會破壞我們理解世界的能力。如果你不太明白後面這句話的意思,沒關係,我接下來會進一步解釋,並說明常理對於政策、規畫、預測、商業策略、市場行銷與社會科學的影響。

  正式進入內文之前,請容我先補充一點:我跟朋友、同事談到這本書時,發現了一個有趣現象。我用這句摘要告訴他們本書的觀點:我們理解這個世界的方式,實際上會阻礙我們理解這個世界。大家聽完莫不點頭如搗蒜,強烈贊同道:「沒錯,我老覺得大家都會相信各種蠢事,好讓他們感覺自己似乎懂點東西,但其實根本就不懂。」然而,我如果用同樣觀點質疑朋友、同事的某個信念時,他們總會改變剛才的論調,說「關於常理和直覺造成的錯誤,你說的可能都沒錯,但這完全不會動搖我的信念還有我對它的信心」。彷彿常理推論錯誤只會發生在別人身上,不會發生在自己身上。

  其實人們一再犯這種錯誤。大約有九成的美國人覺得自己的駕駛技術比一般人好,令人訝異的是,覺得自己比一般人快樂、受歡迎,或更有可能成功的人同樣有高達九成。在一項研究中,竟然有四成受訪者認為自己的領導能力高居前一%,這個數字真讓人難以置信。這種「優越錯覺效應」(illusory superiority effect)非常普遍,大家也都耳熟能詳,它還有個更通俗的名字叫做沃比岡湖效應(Lake Wobegone effect),源自廣播節目《草原一家親》(Prairie Home Companion)主持人葛瑞森.紀樂(Garrison Keillor)所虛構的小鎮──那個小鎮裡「每個小孩的資質都在平均之上」。難怪人們寧願相信別人對世界的看法是錯的,而不願承認自己的信念有誤。然而不爭的事實是,適用於「每個人」的道理必然也適用於自己。人們每天思考與闡述觀點時存在的謬誤(之後會再詳細說明),必然也存在於自己根深蒂固的信念中。

  我並非要讀者放棄自己的信念,重頭開始。只是我們應該把它放在聚光燈下,用懷疑的眼光加以檢視。舉例來說,我雖然知道在統計上,認為自己駕駛技術高於平均的人,有將近一半是錯的,但我還是會忍不住認為我的駕駛技術比一般人好。不過意識到這點之後,我至少會想一下我是不是在自欺欺人,因此會盡量去留意自己是否犯錯,就像注意到別人的錯誤一樣。儘管與人爭論時,我仍然傾向認為自己是對的,但或許我可以開始承認對方不是每次皆錯。也許就像別人應該改變一樣,我也可以從這些經驗中學習,並決定自己應該改變什麼。即使這樣做也不能保證自己的駕駛技術會高於平均,但至少我能成為一個更好的駕駛者。

  同樣,當我們質疑自己對世界的假設,或更重要的,當我們意識到自己無意中做了假設,我們可能會、也可能不會改變既有觀點。但就算我們不改變原本的看法,質疑自己的假設至少會迫使我們注意到自己的固執,反過來讓我們停下腳步思考。這樣做並不容易,但這是有望形成更準確的新想法的第一步。我們相信的每件事都正確無誤——這個機率基本上是零。事實上,貝克在《這才是做研究的王道》一書中強調,要學習像個社會學家一樣思考,意思就是學著去質疑自己對事情如何運作的直覺看法,並盡可能把這種直覺完全拋諸腦後(顯然當年葛瑞賓評論此書時並沒有掌握到這個重點,而我也是)。如果你讀完這本書,卻只是更加鞏固你原先對這世界的看法,那麼我很抱歉,因為身為一個社會學家,我沒有善盡自己的職責。
 
 

詳細資料

  • ISBN:9789869911573
  • 叢書系列:
  • 規格:平裝 / 14.8 x 21 x 2.2 cm / 普通級 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

■第6章 「預測未來」的幻夢

人們喜歡預測,例如恆星的運行軌跡、股票市場的波動,還是下一季的流行色等,甚至隨便點閱一個新聞網站,也會看到大量的預測——其實多到大家都習以為常才會沒注意到。不信的話,可以隨便找一篇《紐約時報》的頭版,例如下面這篇報導,刊登在二○○九年夏天的報紙上,內容是關於零售業的趨勢,針對即將到來的開學季做了不下十個預測。例如它引用了美國零售聯盟(National Retail Federation)的說法,提到學齡兒童家庭今年的平均支出「預計會比去年減少約八%」,而根據市調公司索博客(ShopperTrak)的資料顯示,商店客流量估計會下降一○%。最後,零售業顧問公司「顧客成長夥伴」(Customer Growth Partners)的總裁認為,本季「將是多年以來最慘淡的開學季」。

這三個預測都出自看起來很權威的機構或人物,而且內容清楚具體,足以讓我們檢驗其準確性。那麼,這些預測到底有多準呢?老實說,我不知道。《紐約時報》以及多數做這些預測的研究調查公司,都沒有提供其準確性的統計數據或相關資料。說來有些弔詭,我們熱愛對未來的一切發表高見,卻不願為自己的預測負責。一九八○年代中期,心理學家菲力浦.泰特洛克(Philip Tetlock)便觀察到,現在的政治專家就有這種習性。泰特洛克決定讓政治專家們拿出實際數據,證明他們不是空口說白話,於是設計了一個很了不起的試驗,時間長達二十多年。首先,他說服兩百八十四位政治專家,要求每一位都預測近百個未來可能發生的事件,範圍從某一場選舉結果,到某兩國發生武裝衝突的可能性。這些專家針對每一項預測,都必須明確給出一個預期結果,並估計發生機率。計分原則是:越有自信的預測如果在未來正確,得分就會越高。反之如果預測錯誤,失分就會越多。收集好所有預測以及發生機率的資料後,泰特洛克靜觀其變,等候這些事件的發展結果。二十年後,他終於發表了令人震驚的研究發現:專家們的精準度比隨便亂猜高一點,不過他們的預測甚至不如最簡單的統計模型。更讓人驚訝的是,他們預測專業領域外的事會比預測專業領域內的事準一些。

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