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测量情境噪声并不容易，因此一旦检测到它的存在，人们会感到惊讶不已。一旦人们形成了一个经过审慎思考的专业意见，他们就会找理由支持该意见。如果有人要求他们对自己的判断做出解释，他们就会以自认为具有说服力的论据来捍卫这一判断。如果他们再次遇到同样的问题，并且确定自己以前遇到过，他们就会给出与第一次相同的意见，以此来减少认知负担并维持一致性。设想一个关于教师的例子，如果一位教师给一篇作文评了非常高的分数，一个星期之后他又读了这篇作文并看到了第一次的评分，那么他这一次给出的评分不太可能与上一次差别很大。因此，只要案例容易记住，直接测量情境噪声就很难。比如，你给一名核保员或法官展示一个他们以前处理过的案件，他们可能会回想起这起案件，从而重复自己以前的判断。一篇关于专业判断中存在变异性和的评论文章中提到了一些研究。这些研究发现，专家在同一环节做出了两次相同的判断，常无疑问，他们癸所致我们上文提到的实验使用了专家们不能再次辨认出的实验材料，从而有开了这一问题。和葡萄酒评委进行的是言训，给指纹鉴定专家呈现的是他们已经鉴定过

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的一对指纹;给软件专家呈现的也是他们已经完成的项目。第二次任务是在几个星期或几个月之后进行的，并且实验人员没有透露这是专家们曾经鉴定过的案例。还有另一个比较间接的方法可以确认是否存在情境噪声:借助大数据或计量经济学。当可以获得以往大量专业性决策的案例时，分析师们有时瓯能检验这些决策是人否会受到特定情境或无基因素，比如一天的茶个时间段或室外温度等的影响，如果这些无关因素产生了统计上的显赫效应，则说明存在情境噪声。实事求是地说，不要指望发现可能导致情境噪声的所有外部因妹，那些我们已经发现的因际惑足以说明存在大量多种多样的因素。如果要掌控情境噪声，我们就必须了解它的产生机制。群体智慧效应:一个是一群思考下面这个问题:美国的机场数量占全世界机场总数的百分比是多少?当你思考的时候，一个答案可能会跳进你的脑海，但这个答案产生的方式与你回忆目己的年龄或电话号码时不同。你会注意到，人ee。你给出的数字是当然，它不是一个随机数字一一一系列不可能家排除的能数字中的一个，如果有人将你的答案加上或沽去区你可能不会共和这个和案比你

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从的管人的准确性壮，下爱德华。沃尔(EdwardVul)和哈Pashler)这两位研究人员想到，可以要求人们类似的问题两次，而不是一次，人Ar人答案是32%。德。性4CHarold回答这一问题以及其他第二次作答。沃尔和由什勒假设，对两次答案取平均数会比单次答《无论是第一次还是第二次的答案)的准确性更好。结束证明他们是对的。总体而言，第一次和符案比第二次的符守卖近真实值，而最准确的估计值是两次推测上还尔和由什勒的灵感来自一个非彰著名日和平均数。和现象一一群体智慧郊应，它是指对人们的独立判断进行平均会提高判断的准确性。1906年，达和尔文的表冲、著名博学大师弗天西Galton)在一次乡村集市上目眶了787名村民估计一头获奖的公牛的量一一大概是1198磅和娃，但量。没有一位村民准确猜到公牛的实际他们猜测的平均值是1197磅，与实际值仅相差1斯。高尔顿(Francis磅。村民们佑值的中位数〈1207)与实际值也非常接近。虽然村民个体的估值充满噪声，但全部估值的平均值偏差极小，就这一点而言，村民们是智慧的群体。

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