“虚无缥缈”的噪声

美国联邦调查局说：“指纹鉴定是一种绝对不会出错的个人身份识别手段。”然而在鉴定犯罪现场的指纹是不是犯罪嫌疑人留下的指纹时，不同的指纹鉴定师们会有不同的结论。即使是同一位专家，在不同场合看到相同的指纹时，也可能做出不同的判断。这是因为指纹比对并不是一项简单、机械、容易的工作，从犯罪现场收集到的隐藏指纹往往只有一部分，或是不清楚，或是已经变形，表面可能会出现污垢和其他瑕疵类似的差异性，常常与多个指纹重叠，所以会有不同的鉴定结论。在其他司法鉴定领域，甚至是DNA分析中也同样存在分歧。

丹尼尔·卡尼曼等人在《噪声》一书中说，指纹鉴定师不承认他们的结论不科学，指纹学会主席表示：“如果哪位指纹鉴定人员在决策过程中受到了影响??那么他就太不成熟了，他应该去迪士尼工作。”但2012年，美国联邦调查局委托进行的一项研究中，72名鉴定人员再次查看他们在大约7个月前评估过的25对指纹，大约有10%的鉴定结果改变了。

多次判断中不必要存在的变异被称为“噪声”，即各种不一致和分歧。同一个病人，一位医生说他是患了心脏病，而另一位医生说该病人只是压力过大。一位安检员说某一车间是安全的，而另一位安检员说该车间有危险。一位法官说被告应被判2周监禁，而另一位法官认为被告应被判2年。不同面试官对相同应聘者的评估常常大相径庭。类似地，对相同员工的绩效评估，管理者之间也存在着很大差异。“无论考察哪个领域——司法、商业、医学、法医学、公共政策等，我们都发现，噪声比我们想象的要大。更重要的是，噪声比这些领域的决策者所认为的还要大。”而且当事人往往对噪声没有察觉，让噪声成了我们隐形的敌人。噪声仍是一个“未知的国度”，一个“有待探索的世界”。如果未受到重视，噪声会产生严重的问题，损害企业、员工、消费者、投资者和许多其他人的利益。

卡尼曼等人声称，他们关于噪声的研究是开创性的，但英国科普作家迈克尔·布拉斯兰德认为这样说有些夸大其词：“说到噪声我们会想到什么？侵入、干扰、汽车驶过的声音、凌晨3点滴水的水龙头。但噪声日益成为一个比喻，指某些干扰我们关注重要信号的东西。工程师们说的噪声是让广播嗞啦乱响的干扰，统计学家说的噪声让人很难在图表上挑出重要的东西。2012年，美国统计学家纳特·西尔弗出版了《信号与噪声》。今天，比喻意义的噪声已经成了商业和政治中聪明人的标准术语。”

卡尼曼等人既使用了一些高深的统计学公式、心理学概念，也反复阐述了一些清晰、实用的结论。他们首先区分了噪声与偏差，二者都是判断中出现的错误，但“偏差是平均的、共有的误差，噪声则是这些误差的变异”。另外，确认偏差的情况需要知道目标所在，要识别和测量噪声，即使不知道目标所在也是可行的。

噪声又可分为两种。多个人在同一类案例上的判断差异是水平噪声，是不同专业人员在专业技能上的差异造成的。这种噪声比较容易察觉。同一个人在不同案例上的判断差异，如一位法官有时严格有时宽松，这叫“模式噪声”，模式噪声又有稳定的模式噪声和情境噪声这两种成分。

不同噪声有不同的影响力，稳定的模式噪声产生的结果几乎是水平噪声的4倍。所以，同一位法官可识别、稳定、特异性的个体模式，要比不同法官之间审判的严格程度的差异大得多。“大多数噪声都不是水平差异的产物，而是交互的产物，如不同的法官如何对待特定的被告，不同的老师如何对待特定的学生，不同的社会工作者如何对待特定的家庭，不同的领导如何对待特定的公司愿景??噪声主要是我们的独特性或判断人格的副产品。”

《噪声》的三位作者中一位是心理学家，一位是商学院教授，还有一位法学家，所以书中有各种心理学实验、司法和公司管理案例。作者强调，我们一般都是采用因果思维，发生了一件事，我们会去寻找其原因，把故事讲圆满，而“噪声本质上是一种统计概念：只有当我们采用统计思维对一组相似的判断进行思考时，噪声才可见”。

统计可以发现，情绪是一种情境噪声，会影响判断的结果。在一天的开始时段或饭后休息充分时，法官更有可能批准假释；如果处于饥饿状态，他们则会更加严格。在谈判中，好的情绪大有裨益。具有良好情绪的人会更富有合作精神、更容易促成互利互惠的局面。心理学家尤里·西蒙松发现，高校招生人员在阴天时更关注候选人的学术表现，而在晴天时对非学术表现更敏感。他报告这些发现时采用的文章标题足以令人难忘——“云让书呆子看起来不错”。当医生面临着时间压力时，他们显然更倾向于选择快速的解决方案，虽然这样可能会产生一些严重的问题。其他研究也显示，在一天将要结束时，医生开抗生素处方的可能性更大，而开流感疫苗处方的可能性较小。

我们在判断时会错误地受到“赌徒谬误”的影响，让此前的结果影响当前的判断，比如法官、贷款专员以及棒球裁判员等专业人士在决策时，倾向于恢复某种形式的平衡：在连续朝着同一方向做出一系列决策之后，他们更有可能朝着相反的方向做出决策。在申请贷款时，如果前面两个申请都被拒绝了，那么接下来的申请很有可能得到批准；但如果前面两个人的申请获得了批准，那么相同的申请此时则更有可能遭到拒绝。

弄清楚了噪声的源头，就可以采取相应措施去审查、减少噪声：使用算法和机器决策以破除主观性的干扰；使用统计思维，采用外部视角，摆脱因果性思维和自身独特经历的影响；对判断进行结构化，把它分成几个独立的任务。

决策过程也需要多利用群体智慧。如果你召集一大群人，问他们一个问题，他们的答案的平均值更有可能接近真实答案。预测一个星期后当地的气温，或是估计美国一个州内两个城市之间的距离时，一大群人的平均答案可能更接近事实，这是由于群体智慧，因此对判断进行汇总就可以减少噪声。不过有一个前提：群体中是每个人独立做出判断的，如果个体知道了其他人的选择并加以仿效，群体并不会更明智。 心理学思想指纹