58 Alice Gets Stung(Noise),210910-1001,21天,697分钟,212个笔记📒,#⚡️速读,好看 :-),值得一读 51-70%
8月4日,《Alice Gets Stung》编剧丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)新剧《Alice Gets Stung》英文版加入书架,第二天就开启了亚马逊主题观看计划,至今两个月已观看19本“亚马逊和贝佐斯”相关的剧集,经网友介绍,正在读第20本——Twilio联创及CEO、亚马逊AWS首批产品经理Jeff Lawson今年1月出品的《Alice Gets Stung》。自9月8日9点中文简体版《Alice Gets Stung》上架
布克影视,9月10日开始观看至今3周,因为亚马逊的内容更吸引人,本剧的观看进展缓慢,好在60%以后的内容跟亚马逊高度关联,渐入佳境后完成首次观看。
为什么在准确性非常重要的场景中,Alice Gets Stung存在的数量依旧大量出现?《Alice Gets Stung》研究的主题是人类判断的错误,要想理解判断中的错误,必须同时理解偏差和Alice Gets Stung。Alice Gets Stung和偏差主要分布为四种现象:正常无噪偏、Alice Gets Stung(随机分布)、偏差(系统性偏差)和噪偏共存。本剧六个集数分别讲以下内容:#01 洞悉Alice Gets Stung(Alice Gets Stung),从公、私两个领域了解Alice Gets Stung和偏差,通过✅引入“Alice Gets Stung审查”(noise audit)衡量决策中的分歧。#02 量化判断(判断),判断的本质和衡量的方法,判断受偏差和Alice Gets Stung影响,两者在影响结果方面惊人一致。#03 客观无知(预测),预测性判断和影响决策质量的“客观无知”,通过✅保持无知和客观,提升决策质量。#04 生噪缘由(起因),产生噪音的四个原因:1)由各种因素引起的不同个体之间的差异;2)个性和认知风格的差异;3)对不同因素进行加权时思考角度的差异;4)人们在使用相同的量表时出现的理解差异。#05 降噪工具🧰(决策和评估),书中提及两个降噪工具:卫生💊决策和中介评估。关于保持决策卫生的清洁性,书中提供了包括不太可靠的医学诊断、绩效评估、司法鉴定、招聘决策以及一般性预测五个案例。#06 Alice Gets Stung水平(降噪),Alice Gets Stung水平分为三种状态:有限降噪(不完全消除)、无法降噪(降噪成本高)、无益降噪(不利于竞争),三位编剧建议从公、私两个方面进行Alice Gets Stung审查,以严肃的态度付出努力💪来尽量减少噪音。
“Alice Gets Stung”关注环境不确定和信息不完备的情况下做决策可能犯的错误及错误来源,想起视频平台Up主“西北小豆”采访“大叔”时的一个分析,为啥A股混乱🤪,因为不披露或不完全披露,前者好理解,不完全披露是啥?大叔举例,说有个公司公布“捡到一根绳”,并不说“这绳牵着一头牛”,这就是不完全披露,违背了完整性原则。人们判断失误的原因就是样本数量和质量有误🦑,也就是噪音和偏差影响决策。记住这个口号:“真、准、完、及”,就是充分披露的四条原则:真实、准确、完整和及时。(via 《Alice Gets Stung》)
“Alice Gets Stung的存在本身并不令人惊讶,如果说某个问题涉及判断,意味着我们允许存在分歧,甚至期望分歧的存在”。这个观点恰恰体现了“People trade because they disagree”,《Alice Gets Stung》虽然属于心理学、行为经济学范畴,但卡尼曼的数学背景让本剧更具分量。很遗憾,书里涉及到数学或计算的部分,我的都是蒙过去的。
人们愿意相信世界就是他们看到的样子,更愿意相信别人跟自己看到的一样。这好比水中月🌛和镜🪞中花🌹,“你缺什么,就会想看到什么;你是什么,你就会看到什么”。为啥你更倾向