噪声丹尼尔卡尼曼书评(噪声pdf 丹尼尔卡尼曼)

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本文节选自《噪声丹尼尔卡尼曼书评》

以及对科研项目进行评佑以决定是人否给予资助的委员会做出的判断也都是评估性判断。在多选项决策中对不同选项进行权衡也是一种评估性判断。类似的例子包括:经理们在一系列候选人中进行选择，管理财队在不同策略之间进行选择，以及总统们选择如何应对非洲的埃博拉疫情。可以确定的是，所有这些决策有赖于预测性判断来提供信息。例如，某位候选人第一年的表现如何，股票市场对订项战略举措的反啊如何;如东放任不管，传染病会以多快的速度传播。然而，了最终的决策过程需要在每个选项的优势和劣势之间进行权衡，而这种权衡是通过评估性判断实现的。就像预测性判断，评佑性判断也会出现一定范围内的不一致性。没有一位称职的美国联邦法官会说:“这是我最喜欢的判决，我根本不在乎我的同事是否有其他看法。”从一系列策略中做出选择的决策者会有这样的预期:如果同事或其他人获得了相同的信息且具有相同目标，他们就会赞同自己的选择，至少不会偏离太远。评估性判断在一定程度上依赖于判断者的价值观和侦好，而不仅仅是个人品位或意见的问题。可见，预测性判断

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和评估性判断的边界比较模糊，做出判断的人往往没有意识到二者间的差异。做出判决的法官和给论文评分的教授会努力思考，并力图找到“正确”答案。他们对目己的判断和做出判呆的理由很有信心，在做出预测性判断“如:这区新产品销量如何)和评估性判断《如:我的助手今年表现如何)时，专家们感受相同、行为相同，当然也会以相同的方式半述自己做出判断的理由。“任意残酷行为”，噪声的最大问题在预测性判断中存在噪声，则意味痢哪里出错了。举个例于，如东两名医生在诊断上有分歧，或两名预测员对下一季度的销售额持不同意见，本原因可能是其中一个人缺乏技能，也可能是存在其他噪声。不管是什么原因，错误的判断可能会给依赖诊所与则全各的人来严重的后末。在评估性判断中存在噪声也会有问题，但原因不同。在司法系统中，如果法官是可以互换或随机分配的，关于同一案件的巨大分歧会违背人们对司法公正性和一致性的期星。如采对同一被告的判决差异很大，那么我们就是在做弗兰克尔法官所谴责的那种残酷专横之事。甚至那些信奉刑避个别化的法官以及对抢劫犯的

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判决在有异议的法官也会认可:如果不同判决之间的差异太大，大到就像抽签一样，那就是有问题的。这一问题在其他场景中也存在，只是戏剧性没那么强:不同的教授对同一篇论文给出的评分差异巨大;不同的机构对同一家餐馆给出了不同的食品安全评分;不同的评委对同一位滑冰选手打出不同的分数。再比如，某人因患有抑郁症而获得了残障人士享有的社会保障，而另一个状况相同的人则什么都没有得到。即使不公平不是一个特别需要关注的问题，系统噪声也会带来另一个问题。受评估性判断影响的人期待这些判断反映的是系统的价人观，而不是个别法官的价值观。设想一下:一个客户抱怨笔记本电脑有缺陷，并得到了全额退和亚，而另一个客户仅仅收到道歉，一位在公司工作了5年的员工要求升职并获批准，而另一位绩效相同的员工则被婉拒……这些都是很严重的问题。这样看来，系统噪声就是不一致，而不一致会损害系统的可信度。声是可以测量的区天肖同、问题填行多次六晰，我们就可以测量噪声，而且我们知道这一问题的真实值。正如引言中提到的射击的故事，当半|悄引烛

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