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思考,快与慢-第12部分
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率怠Ｏ低�1基本上对于引起印象和直觉的信息的质量和数量都不敏感。
阿莫斯与他在斯坦福大学带的两名研究生作了一项与“眼见即为事实”直接相关的研究。受试者得到了一些证据并且知道这些证据是片面的，而研究者则是要观察他们拿到证据后的反应。这些受试者接触到的都是法律案例，下面就是一例：
43岁的被告戴维·桑顿（David Thornton）是工会界代表。9月3日，他来到了“平价大药房”168号进行例行视察。他来到这家药店还不到10分钟，一名驻店经理就过来告诉他不能再站在店里和员工们说话，他只能利用员工休息时间在一间密室里见见他们。在工会与“平价大药房”的合约中，这一要求是得到允许的，但从未执行过。当桑顿拒绝这个要求时，经理告诉他，要么遵守约定，要么离开药店，否则他将被逮捕。此时桑顿暗示经理，在不妨碍生意的情况下，他一直以来都是在店里与员工交谈的，每次谈话时间也就是10分钟左右，从来也没有人反对过这一做法，他宁愿被抓也不愿改变例行的视察程序。于是，经理叫来了警察，警察以非法侵入的罪名逮捕了桑顿。在桑顿留了案底并被关押在拘留室一段时间后，所有的指控都被取消。现在，桑顿准备起诉“平价大药房”非法拘留。
所有受试者都阅读了这些背景材料，除此之外，每一组受试者还听了控辩双方代理律师所作的陈述。情况自然是工会方的律师将逮捕视为恐吓行为，药店方的律师则认为在药店进行谈话扰乱经营秩序，经理的行为是合理的。还有一些受试者就像陪审团成员一样听了控辩双方的陈述。双方律师并没有增加任何背景材料中未提及的有用信息。
所有受试者都充分了解了整个过程，那些只听到其中一方辩词的受试者能够很轻松地为另一方写出辩词。然而，片面的证据陈述对判断有着重大影响。另外，只掌握一方证据的受试者比掌握了双方证据的受试者更有自信。这正说明人们根据已有信息勾勒出的故事的连贯性增强了他们的自信心。一个好故事最重要的是信息的前后一致性，而不是其完整性。的确，你常会发现：知道得很少反而可以把已知的所有事物都囊括进连贯的思维模式中。
眼见即为事实的理念有助于达成连贯性和认知放松的状态，从而使我们相信某个陈述是真实的。这一理念解释了我们能够快速思考的原因，解释了我们是如何弄清楚一个复杂领域中那些信息片段的含义的。很多时候，我们拼凑出的连贯情节与事实是无限接近的，完全可以用来支持理性活动。而我还会运用眼见即为事实原则对判断和选择中存在的很多偏见作出解释，以下便是其中的一部分：过于自信：正如眼见即为事实原则指出的那样，无论是证据的数量还是质量都与主观自信关系不大。每个人对自身想法的自信程度主要取决于他们对亲眼所见的事情的讲述效果，即使他们几乎什么都没有看到也没有关系。我们经常考虑不到自己有可能尚未掌握对判断起决定性作用的那份证据，却总是认为眼见即为事实。此外，我们的联想系统更倾向于选择已被激活的连贯模式，抑制怀疑和歧义。框架效应：同一信息的不同表达方式常常会激发人们不同的情感。“手术后一个月内的存活率是90％”的说法要比“手术后一个月的死亡率是10％”更令人安心。同样，说凉菜“90％不含脂肪”要比说“10％含有脂肪”更具吸引力。很明显，前述每组句子的深层含义都是相同的，只是表达方式不同而已，但人们通常能读出不同的含义，而且觉得自己的所见就是事实。比率忽略：回忆一下史蒂夫，那个本性怯懦、做事井井有条，常被看做图书管理员的人。这个人物性格的描述是生动形象的，尽管你清楚地知道男性农民比男性图书管理员多，但在考虑这个问题时，你总会忽略这个事实。你觉得自己的所见即为事实。
示例：过早下结论
“她对这个人的管理技能一无所知。之所以对他印象很好，是因为曾经听他作过一次精彩的报告。”
“在讨论之前大家先独自考虑一下这个问题，这样可以避免观点的相互干扰，这样更利于集思广益。”
“他们看了一份优质的咨询报告后就作了一个重大决定，他们并没意识到自己掌握的信息其实很少。”
“他们并不想了解更多信息，因为那样可能会破坏整个故事情节。他们更愿意相信眼见即为事实。”
第8章 我们究竟是如何作出判断的
你可以回答无数个问题，无论这些问题是别人问你的还是你自问的。同样，你能评价的事物特征也是无数的。你能数出这页中“的”字的出现次数，能比较自己家的窗子和马路对面那家的窗子哪个高，也能对你支持的参议员的政治前景作出评价，其前途无限光明还是前景堪忧，或是碌碌无为。这些问题由系统2来解决，系统2能调动注意力并通过搜寻记忆去寻找答案。系统2接受问题或提出问题：不管是提问还是回答，它都能引导注意力并搜寻记忆来找到答案。系统1以不同的方式运行，不断监视着大脑内外发生的一切，没有特定意图，也无须付出多少努力，只是对当时的情形作出全方位评估。这些“基本的评估”在直觉性判断中扮演了重要角色，因为人们常会拿它们来替代更难的问题，这也是启发法和偏见研究方法的基本理念。系统1其他两个特点也支持用一种判断代替另一种判断的做法。其中一个特点就是系统1具备跨维度解读价值观的能力，你可以回答一个大多数人都觉得很简单的问题：“如果山姆的身高和智商一样，那么他究竟有多高？”此时思维快捷方式便开始运行了。系统2会集中注意力回答某个特定问题，或是对某种情况的特殊属性进行评估，集中的注意力又会自动运行其他的评价程序，包括一些基本判断。
看照片预测竞选胜出者，为何其准确率可高达70％？
随着人类进化不断完善，系统1可以对生物体生存必须解决的主要问题提供一个连续的评估，这些问题包括：事情进展得怎么样了？我们面临的是威胁还是机遇？一切都正常吗？我应该是前进还是退避呢？这些问题也许对于生存在城市中的人而言，不像对大草原上的羚羊那样紧急，但我们有不断进化的遗传神经机制，可以持续不断地对威胁水平进行评估。我们通常用好与坏来评价不同情形，要么说要避开这种情况要么说可以泰然处之，没有问题。人的好心情和认知放松与动物对安全和熟悉程度的判断是相当的。
如果想找一个“基本判断”的典型例子，想想只需一瞥就能区分朋友和敌人的能力就是了。这种能力能够提高人们在危险世界的生存概率，而这种专属能力也在不断增强。我在普林斯顿大学的同事亚历克斯·托多罗夫（Alex Todorov）曾经对与陌生人接触的安全性问题作出快速判断这一能力的生物学根源进行了探索。他认为我们生来就具有判断的能力，只需瞥一眼陌生人的脸，就能对这个人的两点重要事实作出判断：他有多强势（因此存在潜在的威胁性）；这个人有多可信（不管他的用意可能是友好的还是充满敌意的）。脸型为判断提供了许多暗示：方下巴就是强势的信号。面部表情（微笑或皱眉）是对陌生人意图的判断提示，方下巴加上瘪嘴唇也许就预示着有麻烦了。看脸形的精确性不是很高：圆下巴并不代表温顺，笑容（在某种程度上）也是可以伪装的。不过，即使对陌生人作出判断的能力不高，具备这种能力也是我们的生存优势。
这种古老的机制在现代社会得到重新利用：它对人们如何选举有些影响。托多罗夫向他的学生展示了一些人脸的图片，有时展示的时间只有0。1秒，他让这些学生按不同属性对这些面部图片进行评估，这些属性包括可爱程度和做事能力。结果所有学生对这些图片的评估结果非常一致。托多罗夫展示给学生的那些人脸图片并不是随意组合的，而是参加竞选的那些政治家的照片。大选结束后，托多罗夫将选举结果和普林斯顿大学学生所作出的能力评估进行了比较，这些学生当时并不了解这些候选人的任何政治背景，仅凭自己对这些照片的匆匆一瞥就作出了评估。事实证明，约有70％的参议员、国会议员和地方长官的竞选活动的胜出者也正是那些在照片评估中获得较高评价的人。这一惊人结果在芬兰的全国大选中得到证实，同样的情况也发生在英国的地区选举中，澳大利亚、德国和墨西哥的众多选举中也发生过类似事件。令人惊奇的是（至少对我而言是这样的），在托多罗夫的研究中，能力评估远比可爱程度的评估对选举结果的预见能力强。
托多罗夫发现，人们总会结合力量和可信度两方面因素来评估一个人的能力。刚毅的方下巴和自信的微笑便可告诉我们，这个人很有能力。没有证据显示这些面部特征确实能预示某些政治家可以当选，但关于人们对胜出和出局候选人的判断研究显示，我们往往在投票前就会对那些不具备我们认可的面部特征的候选人持否定态度。在他的研究中，失败者引起的（负面）情感回应更强烈，我将这个例子称为“判断启发法”案例，接下来的章节中会沿用这个说法。投票者尝试着对候选人将来的任职表现生成一种印象，他们又转而依靠系统2快速自主地作出一种更加简单的判断，这一系统只有在必要时才会作出这一判断。
许多政治学者也循着托多罗夫最初研究的路子继续深入研究这一问题，他们划定了一类投票者，这类投票者往往会不由自主地听从系统1的指挥。这些投票者经常看电视，对政治却所知甚少，而那些政治学者在他们身上找到了自己一直在寻找的东西。不出所料，对于那些信息贫乏、爱看电视的投票者来说，面部特征表现出的能力对其投票的影响较大，其受影响程度约为那些信息丰富、看电视少的投票者的3倍。显然，系统1对投票选择的影响因人而异，下文中我们还会遇到一些体现个体差异性的例子。
当然，系统1理解语言，这种理解是建立在一些基本判断基础之上的，而这些判断通常又是在洞察事实和理解信息的基础上作出的。这些判断包括对相似度和代表性的判断，对因果关系的属性以及对联想和样本的可用性的判断。尽管判断的结果是用来满足任务要求的，但是没有具体任务时，这些判断活动照样也在进行着。
基本判断的内容很多，但并不是每个可能的属性都需要判断。例如，我们可以简单看看图7。
一眼看去，你便会对该图的很多特征有个初步印象。你知道左右两个长方体一样高，也很相似。然而，左边那个长方体的方块数和铺在平面上的方块数是不是一样，这可不是瞥一眼就能明了的事，而且你也想不出这堆方块能摞成多高的长方体。
仅凭一瞥系统1计算出一组线的总长度，其结果多半不对，这一点你很清楚。你认为自己绝不会这样做。事实上，这是该系统一个重要的局限性。因为系统1通过原型或一组典型事例来代表不同事物分类，它能解决好平均问题，但对总量问题就束手无策了。一个类别的规模及其所包含的实例数量，在我们判断总额变量时常常被忽略掉了。
在我们进行的众多实验中，有一项是根据那次损失惨重的埃克森，瓦尔德斯号（Exxon Valdez）原油泄漏事件的诉讼而设计的，我们询问受试者是否愿意掏钱买网来覆盖油池，因为这些油池常淹死迁徙的鸟类。受试者组成的不同小组分别表明了各组的意愿，他们愿意掏钱来拯救鸟的数量分别为2000只、20000只和200000只。如果拯救鸟类是个经济善举的话，其价值大小就要看总数这一变量了，即拯救200000只鸟应该比拯救2000只鸟更有价值。事实上，3个组的平均捐款分别是80美元、78美元和88美元，与鸟的数量没有什么关系。3组受试者做出反应的对象为原型，一只无助的小鸟被淹死的可怕画面，鸟的羽毛浸泡在黏稠的原油中。实验人员屡次发现，在这样的情形下，受试者几乎完全忽略了数量的概念。
与强度等级匹配的描述
诸如你的幸福感、总统受欢迎的程度、金融骗子的合理惩罚和政治家的未来前景等问题有一个共同的重要特点：这些问题都涉及隐含的强度或数量概念，因而我们也就可以使用“更”这个词对其进行描述：更幸福、更受欢迎、更严厉或（对政治家来说）更有力度。例如，一个候选人的政治前景可能是“她在首轮竞选就会出局”这样的背运，也可能是“她有朝一日会成为美国总统”，身居高位。
接下来我们会了解到系统1的又一新能力。强度的等级在不同领域中都有“匹配”描述。如果罪行是颜色，杀人就应该是深红，颜色比偷窃更深。如果犯罪用音乐来表达，大屠杀就应该用强音，而停车不付钱则应该用弱音。当然，你对惩罚的强度也有类似的感觉。在传统的实验中，有些人用声音的大小来表达犯罪的严重性；其他人用声音大小来表达法律惩罚的严重性。如果你听到了两个声音，一个是表达犯罪的，一个是表达惩罚的，如果一个声音比另一个声音更响的话，你会有不公平之感。
请思考这个例子（后文中还会提到这个例子）：
朱莉4岁时就能阅读。
现在请将朱莉这个孩子的阅读能力与下面的强度等级进行匹配：
若某人的身高和朱莉的早慧程度一样，那他有多高？
你觉得6英尺怎么样？显然太少了。那7英尺呢？也许又太多了。你希望（：文）找到一个高度（：人）能匹配4岁孩（：书）子极强的能（：屋）力。虽然很强，但并不超群。15个月大就能阅读才是超群的能力，这就跟一个人身高7。8英尺一样。
你的工作收入多高才能与朱莉的阅读能力相匹配呢？
什么罪行的严重程度可以与朱莉的早慧程度相匹配呢？
常春藤大学的毕业学分积点多高才能与朱莉的阅读水平相匹配呢？
上述问题并不是很难回答，对吧？此外，可以肯定的是与你同处一个文化领域的人作出的匹配与你的回答会很相近。我们发现，人们根据朱莉的阅读年龄这一信息预估她的学分积点时，他们通过一种范畴向另一范畴的转换来回答这个问题，并且选出了相应的学分积点值。我们也明白为什么这种利用匹配进行预测的模式从统计学角度来看是错误的，尽管对于系统1来说这很正常，但对于统计学家以外的大多数人来说，系统2也可以接受这种做法。
思维的发散性让我们作出直觉性判断
系统1任何时候都可以同时进行多种估算，其中有些估算是持续不间断的常规评估。只要眼睛是睁开的，你的大脑就会对视觉范围内呈现出的立体事物进行评估，这种评估是对这些物体的形状、空间位置和特性等因素的全方位评价。这一评估活动的运行或对违背期望的事物进行持续监督的行为都是无意识的。与这些常规评估不同，其他评估行为只有在需要时才会进行：你不会持续评估自己有多高兴或多富裕，即使热衷政治，你也不会一直不间断地评估总统的执政前景。偶尔的判断是主观自愿的，这种判断才是有意识的。
你不会不由自主地数出每个读到的词的音节数，但如果你选择这样做，就能数对。不过，想要使刻意计算的结果很精确并非易事：我们计算的结果往往比自
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