不當決策 整理&讀後感
推薦指數：⭐⭐⭐⭐/5
本書特色：本書可以說是看過快思慢想後，想要改善自己免受偏誤影響的實戰工具書，書中大部分的篇幅是作者藉其豐富的商業訪談和顧問經驗整理的有趣故事，同時每章節的最後一頁都會整理出該章節的重點，非常貼心! 以實際應用來說，本書小勝快思慢想，但如果你是對人類的思考的根本有所好奇，快思慢想會更加的大飽腦福!
主旨：根據真實的商業案例和研究，作者介紹各種常造成錯誤決策的偏誤，並舉例各種故事讓讀者了解偏誤如何發生、以及造成什麼影響。另外也針對偏誤分類，並列舉實際方法解決偏誤。
以下整理大概分成四大部分：
Part 1 — 行前教育：什麼是偏誤?
Part 2 — 偏誤的五大類型
Part 3 — 改正偏誤前，我們不可不知的事
Part 4 — 如何對抗偏誤，使用決策建築
最後一樣是小小讀後心得，那就開始偏誤大亂鬥吧(?)
Part 1：行前教育：什麼是偏誤?
人類不完全理性，也常犯錯，但好消息是人類的犯錯模式有跡可循…而這就是偏誤(Bias)，指的是系統化、非隨機、可預測的錯誤。
既然可預測，我們就可以去改正它…嗎? 讓我們繼續看下去。
Part 2：偏誤的五大類型
模式辨認偏誤：
小明的推論好像怪怪的，到底是那些偏誤在作祟?
在公布答案之前，我們先來看看什麼是模式辨認偏誤，簡單來說，是一種"因為預設立場造成我們的推論、詮釋事實的觀點受到影響，最後的結論只會愈發證明我們是對的"的一種思考偏誤，可再細分成以下幾種常見的模式：
- 確認偏誤：事情發生時，人類習慣快速找一個能串連所有事實的故事來解釋因果關係，在搜尋新事證時，也只專注於能支持本來故事的證據，但常常忘了同樣的事實可以串出不只一種故事。用下面的例子想想看：
→ 無限量化寬鬆同時股市大漲：投資專家解釋因為量化寬鬆政策讓市場熱絡，因此投資人看好股市發展。
→ 無限量化寬鬆同時股市大跌：投資專家解釋因為量化寬鬆造成通膨預期，因此投資人看壞股市發展。
上述例子讓我們看到同樣的事實(無限量化寬鬆)，可以同時成為兩種相反結果(股票漲/跌)的原因，只因為我們詮釋的方向不同。 - 優勝者偏誤：對決策的判斷來自於相信提出者的信譽而非決策本身。成功人士也不一定每件事說的都對。
- 經驗偏誤：我們習慣從記憶中搜尋過往了類似經驗，期待用一樣的方法來處理當下問題，但沒有評估此次情況與過往有所不同。
- 歸因謬誤/後見之明偏誤：把事件的成敗歸功於個人因素。蘋果的成功不單是因為賈伯斯的天才，不要以成敗論英雄。
- 光環效應：把成功人士的作為都是為明智的，爭相模仿。
- 倖存者偏誤：只看到成功案例，但難以發現採取同樣行為的多數失敗案例。
接下來讓我們看看小明的推論犯了那些偏誤(媽~別打了，下次不敢啦!!)
好險媽媽看過不當決策，才能識破小明不想讀書的小伎倆(誤)
行動導向偏誤：
這次史帝夫和戴夫…阿不是，我是說小明跟小華犯了什麼偏誤?
我們先來看看行動導向偏誤。研究發現，我們大多都對自己過度自信，看看下面的例子：
88%的駕駛人認為自己的駕駛技術排名再前50%
另外，我們對自己的計劃也常常過度樂觀(計畫謬誤)，甚至高估了計畫內容的精確度(過度精確謬誤)。
接下來要說兩個同樣造成行動導向偏誤的重要議題，樂觀和直覺。
重點不是樂觀，是該對什麼樂觀?
一個樂觀的團隊更有可能激勵成員的士氣，但重點是我們只針對我們有能力控制的事情樂觀(例如改善銷售流程而增加營收)，而不該對無法控制的事情樂觀(例如競爭者的反應)。
重點也不是該不該相信直覺，而是何時可以相信直覺?
一定要符合下面兩個條件才能相信直覺：
- 高效度環境：同樣的原因會導致同樣結果，具有可預測性
- 長期在能迅速給予反饋的環境中練習
我相信現在大家應該知道小華犯了什麼偏誤了吧! (就說平常要備點紙箱吧)
慣性偏誤
慣性偏誤讓我們變得不敢冒險、害怕改變，以下是慣性偏誤的常見模式和容易理解的例子：
- 錨定效應：公司開會討論各部門今年度預算，總是跟去年度的預算相差不多，造成資源分配慣性 。去年的預算數字成了今年預算的定錨。
- 沉默成本偏誤：我已經投了兩百塊夾娃娃了，說不定再投十塊就出貨了，不然我不是浪費那兩百塊了嗎? (結果浪費了三百塊，本人經驗勿笑Q_Q)
- 現狀偏誤：不做決定比較容易，光是改變器捐的預設選項(預設同意)，就能大幅提高器捐率!(因為不同意還要特別去改，我就懶)
- 損失規避：包含不理性的風險規避和不確定性規避，我們不喜歡不確定的事物，同時我們對損失的反應比相同的獲得更大(損失100元的傷心>得到100元的開心)，所以本書取作"如何避免不當決策"，而不是取作"教你做一個好決策"，讓你更想買。
利益偏誤
利益偏誤讓我們在不自覺中選擇對自己有利的決策，但不一定對團隊有利；也容易選擇短期有利的決策，但不一定長期有利。
- 自利偏誤：讓人在不自覺的情況下(被非當事人故意或道德感低落)，選擇對自己有利的決策。例如研究人員使用會讓統計有顯著差異的分析方式，以使研究成果支持假設。
- 現時偏誤：因為我們的折現率並非固定，越接近當下的折現率越大，造成人類天生不善於做長期決策。舉例了解折現差異：
上述例子不用研究折現率的計算，只是想讓大家發現我們對於短期事物和長期事物的關注程度有多明顯的差異(記得兩個例子都是晚一周拿到貨)。
社會偏誤
之前的四種類別都是個人層級的偏誤，但第五種則是組織層級，是造成群體迷思的元兇。其實群體迷思除了來自社會壓力，也來自把他人意見納入考量的合理行為，但這樣的結果卻對群體有害，因為它剝奪了個人有用的資訊，舉例：
個人因為其他人的觀點而理性修改自己的觀點，卻造成團體的資訊流失，最後沒有人知道你本來的疑慮是什麼。
Part 3：改正偏誤前，我們不可不知的事
相信看了這麼多偏誤，大家已經磨刀霍霍想知道怎麼避免偏誤吧! 但在此之前，我們需要先破解一些對偏誤的誤解：
三個對偏誤常見誤解：
1. 把出錯的事都歸咎於偏誤
2. 把單一事件歸咎於偏誤
3. 尋找單一偏誤
事實上，出錯的事有可能是因為別的原因導致(例如計算錯誤、疏失等)，而不一定是因為偏誤。同時偏誤造成的錯誤應該經常發生，單一事件有可能是因為運氣不佳導致。最後，錯誤決策裡通常同時有多種偏誤在作祟，而非只有單一偏誤。
Part 4：如何對抗偏誤，使用決策建築
在設法對抗偏誤時，我們應謹記一個重點：個人是沒辦法對抗偏誤的。作者提出以組織來對抗偏誤，建立好的合作與流程，是避免偏誤的重要關鍵。
以下將舉出一些實際應用的例子：
成功對話的技巧：在會議中如何鼓勵不同意見，對抗確認偏誤
以毒攻毒，以偏誤對抗偏誤
- 以反錨定vs.錨定：在預算的例子，我們可以用模型算出一個參考數字，開會時引入參考數字和去年的預算數字，這樣至少在資源分配慣性出現時，我們會被迫思考：有什麼理由我們不採用模型預測的數字?
- 以多重類比vs.確認偏誤：想到第一個類似現在情況的例子後，強迫自己再多想一些不一樣的類似例子，以避免落入經驗偏誤。
- 改變預設質vs.現狀偏誤：股票大跌時與其思考不該不該賣掉，不如換個角度，思考如果我現在沒有會不會買進這支股票。
其他可運用的技巧：
- 以標準化架構、事先決定的標準審視決策，讓偏誤能作祟的空間減到最低。
- 尋找外部參考點，看看相似的情境中其他人遇到什麼樣的偏誤和後果。
- 運用貝氏機率量化直覺，避免群體迷思。
殺雞焉用牛刀，因為以上加強的合作流程將比一般更加費力費時，所以只推薦應用在重大的決策上面，避免決策建築成為人人討厭的繁文縟節。
更多技巧族繁不及備載，作者鼓勵我們試著想出適合自己運用的技巧。另外經營良好的企業文化，培養有話直說的員工並給予成員適當的誘因，重視合作與流程，成為領導的新模範(而非傳統的父權式領導者)，才能吸引到好人才加入，一起打造更好的決策!
後記
看完書後，對公共議題發表意見時也會思考得更謹慎，例如說公投提案或是選舉時，我也常常陷入確認偏誤和光環效應的影響。書中提到的一個技巧我覺得特別受用，那就是想辦法去證明"虛無假設"，例如說我支持同婚，那我就應該去尋找讓我反對同婚的證據(而不是去尋找支持同婚的證據)，藉由推翻虛無假設來證明自己的假設，才能避免掉入確認偏誤的陷阱。
其實人類的偏誤太多，防不勝防，光看完一本書並不能就此杜絕偏誤的影響。但因為開始對偏誤有所警覺，光是更頻繁的意識到偏誤可能正在影響我，就會讓我能以更開放的態度，接受事實帶來的不同觀點。
我期待在長期的練習下，慢慢改變我看待世界的方式。
