今年的第一本好书
特别喜欢这种基于大量研究数据，读起来有些硬核，但其实又和很多日常生活经验能关联起来的书。
比如《噪声》说，同一个人对同一个问题，分别在不同时间判断几次，然后求平均值，判断质量会更好，有利于降低噪声的影响。
我想到，想买一个东西，先等 3 天再想想，有利于减少冲动消费。降噪效果显著
《噪声》还说，人不擅长绝对判断，更不擅长打分。比如同一本书，你先读完一本神作，再读这本书，给出来的评分就会偏低；如果先读的是一本烂书，给出的评分可能就会偏高。
但如果把绝对评分换成对比排序，判断质量会更好，神作总会排在烂书前面。
我想到，所以愿望清单才这么好用呀：
直觉判断要不要买一个东西，很不准确；
但先放在愿望清单里排序，想预算之内哪个「更」想要，结果要好得多。
后面读到司法领域，比如鉴定指纹时，也会通过排序来控制噪声，「通过对信息进行排序来限制过早地使用直觉」。
很多生活经验我们可能已经司空见惯了，但某天再读到背后的科学道理时，还是会觉得非常奇妙。
《噪声》就是这么一本书。
……
作者研究噪声问题，依然是想帮助我们认清自己的局限、提升决策质量：
你可能会认为自己比一般人更擅长思考、更有洞察力，但实际上只是你的噪声更多而已。
有点投资经验的小伙伴们会更理解这句话。股民们每个决策都是为了赚钱，但最后一大半股民都在亏钱。以为的洞见，其实都是噪声 😂
而且不仅是普通人，研究显示即便是专业人士，在复杂问题上的预测能力也是非常差劲的。这些复杂问题包括：
金融投资上，预测未来行情；
职业评价上，根据一个人过往的表现来评价未来职业发展和职位匹配；
医学诊断上，预测哪些病人更可能发展为重症（很意外，有时候准确率只比抛硬币好一点点。但再想想，医生预测病人还能活几年好像从来没准过，也可以理解了），等等等……
于是乎，我突然有了个大逆不道的想法。既然我们的决策有如此多的噪声，错误比例如此离谱，是不是干脆躺平少做决策，结果反而还能好一点
然后就读到了《噪声》的一个研究结论。
让一个人根据自己的过往经验总结出一个简单的规则公式。然后遇到问题时，一边由这个规则公式得出“机械的”结论，一边由这个人“审时度势”得出自己的看法。
最后，规则居然常常能打败总结出这个规则的人。
真的就像「傻傻定投收益好过大多数折腾」一样，制定一个简单可行的规则，然后遵循规则，减少决策次数，真的能改善决策质量。
而当制定规则的人开始反对自己的规则时，常常就像投资上的「这次不一样」，结果反而降低了判断准确度：
人们往往相信自己的判断能更好地考虑问题的复杂性和微妙的细节，但复杂性和微妙的细节基本上没什么用，因为它们并不会提升简单模型的准确性（反而带来了大量的噪声）
想想还挺讽刺的……
注：《噪声》也有讲到，何时真的应该推翻规则。不过这种情况发生的概率远远小于人们以为的频率。
……
借鉴《噪声》中的建议，我这里联想了几个生活中的经验，供大伙参考：
1、能自动化的决策，最好还是自动化，减少主观决策也就减少了噪声（尤其是投资上）。即便遇到规则之外的情况，也可以反过来优化规则，而不是放弃规则。
2、必须要主观决策时，最好能慢一点。就像「想买东西先等 3 天」，多收集一些信息，多做几次判断，然后得出平均值，噪声会更少。
取四次独立决策的平均值，可以把噪声减少一半。
3、判断一件事儿应不应该做很难，但把几件事儿放在一起，判断应该先做哪个，会更准确一些。感到纠结的时候，应该着手扩大选项。
4、必须立刻做出决策时，不如悲观一点，毕竟我们就是个普通人，一定会犯错。可以像斯多葛哲学一样，假设一定会出错，然后选择后果最容易接受、最不容易后悔的那个。
就像投资上的上涨下跌都舒服。追求痛苦最小化，而非利益最大化。
……
以上，读《噪声》时想到的。
今年推荐给大伙的第一本书，对于降低 ego、理性决策很有帮助～
PS：这本书挺长的，看统计才发现居然读了近 8 个小时……
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