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4 章（第1页）

景各异、不同专业的学生被分到学生宿舍里，两人一间，学生对分宿舍不起作用或毫无影响，如何划分完全随机决定。

尽管如此，到学年末同寝室的学生所拿到的学习成绩显示出了高度相关性。

研究的结论是，这种相关性是因舍友间的相互影响形成的。

投入时间勤奋学习的学生显然影响了其舍友。

在数项研究中，同事之间也发现了类似现象。

但对员工来说，他们有让同事勤奋工作的正向诱因（因为同事工作越努力，工作单位就越成功，这有利于所有员工）。

而在学业勤疏方面，为何同伴效应会出现在背景各异、不同专业的学生中间，这更加难以解释。

一个可能的解释仅将原因归结为人类模仿他人行为的倾向，但这一现象也可能源于竞争心理。

实际上，对于各种各样的「羊群效应」，最简单、最普遍的解释要回到本书此前阐述过的原则理性和行为理性之差。

准确处理信息是难以完成之事，专家也往往无能为力。

为说明利用正确的概率推理来进行决策的难度，请思考以下三则摘自科学期刊的故事：1。2011年，脑科学研究领域的主要期刊之一《自然神经科学》发表了一篇论文，探讨了神经科学家在概率计算方面所犯的常见错误。

作者检查了两年间发表在顶尖脑科学期刊上的513篇论文，他们发现，在可能会出现概率错误的157篇论文中，有一半确实犯有此类错误，令其所得出的结论存疑。

2。在诺贝尔经济学奖获得者丹尼尔·卡尼曼做过的最令人印象深刻的实验中，有一项是和长期合作者阿莫斯·特沃斯基共同主持的，研究了医师在决策时进行概率计算的能力。

卡尼曼和特沃斯基的简单实验以美国顶尖医院的实习医生为受试者。

实习生可看到癌症患者初步确诊后前五年癌症死亡率的真实数据，数据按其所接受的治疗类型划分：手术和放疗。

两组实习生拿到的是完全相同的数据，但表达方式有异。

一组所看到的是癌症患者五年内的死亡率，而另一组看到的是同期内的存活率（例如，假如一组得知有60%的手术治疗患者在前五年内死亡，另一组得知的便是有40%的手术治疗患者在前五年内活了下来）。

显然，两组数据本意相同。

尽管如此，两组实习生却根据数据的呈现方式，给出了截然不同的治疗推荐。

3。丹尼尔·卡尼曼的学生玛雅·巴尔–希勒尔做过一项耐人寻味的实验，以以色列的高级法院法官为受试者，研究了他们对概率原理的认识程度。

鉴于以色列的司法系统（和所有西方国家一样）是以要求「证据须排除合理怀疑」的证据标准为基础建立的，巴尔–希勒尔想调查清楚法官认为怎样才算合理怀疑，以及他们是否正确运用了他们誓言要维护的标准。

为此，她给法官看了证物样品，让他们决定这些样品是否符合提供证据须排除合理怀疑的要求。

以下是巴尔–希勒尔在研究中所用证据的一个例子，表述略有不同：一名司机向法院申请审核他收到的一张违规停车罚单。

当时，他的车所停的位置，最多只能连续停一个小时。

一名交通协管员作证称他两次看到这辆车停在同一位置，其间相隔一个半小时。

司机为自己辩护称，他在那个位置停了45分钟，把车挪到了后方的位置，15分钟后又挪回了前一个位置。

因此，他并未在同一位置连续停一个小时以上。

交通协管员反驳称，在此例中他记录了两次看到该车停在同一位置时四个车轮进气阀的位置（位置分为四种：东、西、南、北），从而仔细监控了该车的位置。

两次的位置完全相同。

这一发现得出的主张是，一辆车开走之后再回到同一位置，四个进气阀先后位置完全相同，这并不合理。

多数法官同意这一主张，他们解释称，假如只观察到一个轮胎是此种情况，他们会较倾向于不接受这一证据，但如果观察到四个轮胎都是这种情况，这就很有说服力了。

仅有少数几名法官发现，车辆进行直线、短距离移动后，假如一个轮胎的进气阀恢复到了原先的位置，那么所有四个轮胎几乎肯定都会如此。

实际上，进气阀在完全随机的情况下恢复到同一位置的概率接近25%，因而可以相当合理地假设司机确有可能先开走了车，后又回到同一位置。

一般而言，由于我们在需要进行复杂概率计算时，无法进行有效决策，我们往往会转而使用捷径推理[2]。

假设「多数即正确」的捷径推理观点是一个简单的例子，在许多现实情况中对我们很有用处。

那么，由此产生的「羊群效应」固然令人遗憾，但终归属于尚可接受的副作用。

[1]「羊群效应」，指动物（牛、羊等畜类）成群移动、觅食的行为。

经过引申，这个概念被用以描述人类社会现象